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| 本文作者： camel | 2018-03-15 02:33 |
翻譯沒(méi)有唯一標(biāo)準(zhǔn)答案，它更像一種藝術(shù)。
雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論消息：14日晚，微軟亞洲研究院與雷德蒙研究院的研究人員宣布，其研發(fā)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)在通用新聞報(bào)道測(cè)試集newstest2017的中-英測(cè)試集上，達(dá)到了可與人工翻譯媲美的水平；這是首個(gè)在新聞報(bào)道的翻譯質(zhì)量和準(zhǔn)確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統(tǒng)。
newstest2017測(cè)試集由來(lái)自產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的團(tuán)隊(duì)共同開(kāi)發(fā)完成，并于2017年在WMT17大會(huì)上發(fā)布。而新聞（news）測(cè)試集則是三類(lèi)翻譯測(cè)試集中的一個(gè)，其他兩類(lèi)為生物醫(yī)學(xué)（biomedical）和多模式（multimodal）。
我們知道，對(duì)于同一個(gè)意思人類(lèi)可以用不同的句子來(lái)表達(dá)，因此翻譯并沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案，即使是兩位專(zhuān)業(yè)的翻譯人員對(duì)于完全相同的句子也會(huì)有略微不同的翻譯，而且兩個(gè)人的翻譯都不錯(cuò)。微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、自然語(yǔ)言計(jì)算組負(fù)責(zé)人周明表示：“這也是為什么機(jī)器翻譯比純粹的模式識(shí)別任務(wù)復(fù)雜得多，人們可能用不同的詞語(yǔ)來(lái)表達(dá)完全相同的意思，但未必能準(zhǔn)確判斷哪一個(gè)更好。”
這也是為什么科研人員在機(jī)器翻譯上攻堅(jiān)了數(shù)十年，甚至曾經(jīng)很多人都認(rèn)為機(jī)器翻譯永遠(yuǎn)不可能達(dá)到人類(lèi)翻譯的水平。近兩年隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，機(jī)器翻譯的表現(xiàn)取得了很多顯著的提升，翻譯結(jié)果相較于以往的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯結(jié)果更加的自然流暢。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，在這次的工作中來(lái)自微軟亞洲研究院和雷德蒙研究院的三個(gè)研究組通過(guò)多次交流合作，將他們的研究工作相結(jié)合，再次更進(jìn)一步地提高了機(jī)器翻譯的質(zhì)量，其中用到的技術(shù)包括對(duì)偶學(xué)習(xí)（Dual Learning）、推敲網(wǎng)絡(luò)（Deliberation Networks）、聯(lián)合訓(xùn)練（Joint Training）和一致性規(guī)范（Agreement Regularization）等。
對(duì)偶無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)框架
對(duì)偶學(xué)習(xí)，即利用任務(wù)的對(duì)偶結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。例如，在翻譯領(lǐng)域，我們關(guān)心從英文翻譯到中文，也同樣關(guān)心從中文翻譯回英文。由于存在這樣的對(duì)偶結(jié)構(gòu)，兩個(gè)任務(wù)可以互相提供反饋信息，而這些反饋信息可以用來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。也就是說(shuō)，即便沒(méi)有人為標(biāo)注的數(shù)據(jù)，有了對(duì)偶結(jié)構(gòu)也可以做深度學(xué)習(xí)。另一方面，兩個(gè)對(duì)偶任務(wù)可以互相充當(dāng)對(duì)方的環(huán)境，這樣就不必與真實(shí)的環(huán)境做交互，兩個(gè)對(duì)偶任務(wù)之間的交互就可以產(chǎn)生有效的反饋信號(hào)。因此，充分地利用對(duì)偶結(jié)構(gòu)，就有望解決深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)的瓶頸——訓(xùn)練數(shù)據(jù)從哪里來(lái)、與環(huán)境的交互怎么持續(xù)進(jìn)行等問(wèn)題。
推敲網(wǎng)絡(luò)的解碼過(guò)程
推敲網(wǎng)絡(luò)中的“推敲”二字可以認(rèn)為是來(lái)源于人類(lèi)閱讀、寫(xiě)文章以及做其他任務(wù)時(shí)候的一種行為方式，即任務(wù)完成之后，并不當(dāng)即終止，而是會(huì)反復(fù)推敲。微軟亞洲研究院機(jī)器學(xué)習(xí)組將這個(gè)過(guò)程沿用到了機(jī)器學(xué)習(xí)中。推敲網(wǎng)絡(luò)具有兩段解碼器，其中第一階段解碼器用于解碼生成原始序列，第二階段解碼器通過(guò)推敲的過(guò)程打磨和潤(rùn)色原始語(yǔ)句。后者了解全局信息，在機(jī)器翻譯中看，它可以基于第一階段生成的語(yǔ)句，產(chǎn)生更好的翻譯結(jié)果。
聯(lián)合訓(xùn)練：從源語(yǔ)言到目標(biāo)語(yǔ)言翻譯（Source to Target）P(y|x) 與從目標(biāo)語(yǔ)言到源語(yǔ)言翻譯（Target to Source）P(x|y)
聯(lián)合訓(xùn)練可以認(rèn)為是從源語(yǔ)言到目標(biāo)語(yǔ)言翻譯（Source to Target）的學(xué)習(xí)與從目標(biāo)語(yǔ)言到源語(yǔ)言翻譯（Target to Source）的學(xué)習(xí)的結(jié)合。中英翻譯和英中翻譯都使用初始并行數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，在每次訓(xùn)練的迭代過(guò)程中，中英翻譯系統(tǒng)將中文句子翻譯成英文句子，從而獲得新的句對(duì)，而該句對(duì)又可以反過(guò)來(lái)補(bǔ)充到英中翻譯系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中。同理，這個(gè)過(guò)程也可以反向進(jìn)行。這樣雙向融合不僅使得兩個(gè)系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大大增加，而且準(zhǔn)確率也大幅提高。
一致性規(guī)范：從左到右P(y|x,theta->) 和從右到左P(y|x,theta<-)
一致性規(guī)范，即翻譯結(jié)果可以從左到右按順序產(chǎn)生，也可以從右到左進(jìn)行生成。該規(guī)范對(duì)從左到右和從右到左的翻譯結(jié)果進(jìn)行約束。如果這兩個(gè)過(guò)程生成的翻譯結(jié)果一樣，一般而言比結(jié)果不一樣的翻譯更加可信。這個(gè)約束，應(yīng)用于神經(jīng)機(jī)器翻譯訓(xùn)練過(guò)程中，以鼓勵(lì)系統(tǒng)基于這兩個(gè)相反的過(guò)程生成一致的翻譯結(jié)果。
由于機(jī)器翻譯沒(méi)有“正確的”翻譯結(jié)果，為了與人類(lèi)的翻譯水平進(jìn)行比較，就必須嚴(yán)格地定義什么是與人類(lèi)翻譯水平相當(dāng)。根據(jù)其發(fā)表的論文中表述，這種定義有兩種：
1、如果一個(gè)具備雙語(yǔ)能力的人判斷人類(lèi)輸出的譯文質(zhì)量與機(jī)器輸出的譯文質(zhì)量相當(dāng)，則機(jī)器達(dá)到人類(lèi)水平。
2、如果機(jī)器翻譯系統(tǒng)在測(cè)試集上的譯文質(zhì)量得分（人工評(píng)分）與人類(lèi)譯文得分沒(méi)有顯著差別，則機(jī)器達(dá)到人類(lèi)水平。
微軟選擇了第二種定義，因?yàn)檫@樣相對(duì)而言比較公平且有實(shí)際意義。
newstest2017新聞報(bào)道測(cè)試集中共包括了約2000個(gè)句子，它們是由專(zhuān)業(yè)人員從在線(xiàn)報(bào)紙樣本翻譯而來(lái)。
微軟團(tuán)隊(duì)對(duì)測(cè)試集進(jìn)行了多輪評(píng)估，每次評(píng)估會(huì)隨機(jī)挑選數(shù)百個(gè)句子進(jìn)行翻譯。
隨后，為了驗(yàn)證微軟的機(jī)器翻譯是否達(dá)到了人類(lèi)翻譯水平，微軟從外部聘請(qǐng)了一群雙語(yǔ)語(yǔ)言顧問(wèn)，讓他們對(duì)微軟的翻譯結(jié)果和人工的翻譯進(jìn)行比較和評(píng)分，結(jié)果如下：
#表示集群的排名，Ave%表示平均原始分?jǐn)?shù)(范圍在[0,100]之間)，Ave z表示標(biāo)準(zhǔn) z分?jǐn)?shù)。該表顯示了系統(tǒng)收集了至少1827份評(píng)估結(jié)果。
從表中我們可以看出，微軟的系統(tǒng)（Combo-4, 5, 6）已經(jīng)與人類(lèi)翻譯（Reference-HT）無(wú)顯著差別，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)Reference-PE（人類(lèi)翻譯—基于機(jī)器翻譯后的編輯）以及Reference-WMT。
對(duì)于這項(xiàng)結(jié)果，來(lái)自微軟的研究人員卻表現(xiàn)地極為自然。
微軟技術(shù)院士黃學(xué)東，負(fù)責(zé)微軟語(yǔ)音、自然語(yǔ)言和機(jī)器翻譯
微軟技術(shù)院士黃學(xué)東告訴記者：
“在機(jī)器翻譯方面達(dá)到與人類(lèi)相同的水平是所有人的夢(mèng)想，我們沒(méi)有想到這么快就能實(shí)現(xiàn)。消除語(yǔ)言障礙，幫助人們更好地溝通，這非常有意義，值得我們多年來(lái)為此付出的努力。”
微軟機(jī)器翻譯團(tuán)隊(duì)研究經(jīng)理Arul Menezes表示：
“團(tuán)隊(duì)想要證明的是：當(dāng)一種語(yǔ)言對(duì)（比如中-英）擁有較多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且測(cè)試集中包含的是常見(jiàn)的大眾類(lèi)新聞詞匯時(shí)，那么在人工智能技術(shù)的加持下機(jī)器翻譯系統(tǒng)的表現(xiàn)可以與人類(lèi)媲美。”
微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、自然語(yǔ)言計(jì)算組負(fù)責(zé)人周明
微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、自然語(yǔ)言計(jì)算組負(fù)責(zé)人周明則表示任重而道遠(yuǎn)：
“在WMT17測(cè)試集上的翻譯結(jié)果達(dá)到人類(lèi)水平很鼓舞人心，但仍有很多挑戰(zhàn)需要我們解決，比如在實(shí)時(shí)的新聞報(bào)道上測(cè)試系統(tǒng)等。”
微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)組負(fù)責(zé)人劉鐵巖
而微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)組負(fù)責(zé)人劉鐵巖對(duì)技術(shù)的進(jìn)展表示樂(lè)觀：
“我們不知道哪一天機(jī)器翻譯系統(tǒng)才能在翻譯任何語(yǔ)言、任何類(lèi)型的文本時(shí)，都能在“信、達(dá)、雅”等多個(gè)維度上達(dá)到專(zhuān)業(yè)翻譯人員的水準(zhǔn)。我們可以預(yù)測(cè)的是，新技術(shù)的應(yīng)用一定會(huì)讓機(jī)器翻譯的結(jié)果日臻完善。”
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，此次的技術(shù)突破將很快應(yīng)用到微軟的商用多語(yǔ)言翻譯系統(tǒng)產(chǎn)品中，從而幫助其它語(yǔ)言或詞匯更復(fù)雜、更專(zhuān)業(yè)的文本實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、更地道的翻譯。此外，這些新技術(shù)還可以被應(yīng)用在機(jī)器翻譯之外的其他領(lǐng)域，催生更多人工智能技術(shù)和應(yīng)用的突破。
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