板滞翻译

板滞翻译(MT)是应用板滞的力气「主动将一种自然言语(源言语)的文本翻译成另一种言语(目标言语)」。板滞翻译方法一般可分成三大类:基于规矩的板滞翻译(RBMT)、统计板滞翻译(SMT)和神经板滞翻译(NMT)。

简介

板滞翻译(MT)是应用板滞的力气「主动将一种自然言语(源言语)的文本翻译成另一种言语(目标言语)」。目前的板滞翻译软件一般可容许针对特定范畴或是专业范畴(比如气候预告)来加以定制化,目标于将词汇的范围缩小至该特定范畴的专出名词上,以借此改良翻译的结果。如许的技能适合针对少许运用较正轨或是较制式化陈述方法的范畴。比如政府构制公牍或是执法相关文献,这类型的文句一般比一般的文句更加正式与制式化,其板滞翻译的结果一般比往常对话等非正式场合所运用言语的翻译结果更加契合语法。

板滞翻译方法一般可分成三大类:基于规矩的板滞翻译(RBMT)、统计板滞翻译(SMT)和神经板滞翻译(NMT)。

一般而言,RBMT剖析一段文字,一般会先修立目标言语中介的、标记性的外义字词。再依据这中介的外义字词来决议运用人工国际言语(interlingual)化的板滞翻译,或是运用转化准绳法的板滞翻译(transfer-based machine translation)。这些方法都必需具有具备足够样式学的、语句学的、以及语义学的资讯以及大宗的字词规矩所修构的辞汇。常睹机器翻译的难处于无法给于恰当且足够庞大的资讯,来满意差别范畴或是差别法则的板滞翻译法。举例来说,关于一个需求统计学法则的翻译法,给予它大宗的众言语素材是须要的,但关于文顺序法则的翻译法便显得没有太大原理。统计板滞翻译的基本思念是通过对大宗的平行语料举行统计剖析,构修统计翻译模子,进而运用此模子举行翻译。从早期基于词的板滞翻译曾颠末渡到基于抖蒿的翻译,并正交融句法新闻,以进一步进步翻译的准确性。

统计板滞翻译(SMT)的首要义务是为言语的发生构制某种合理的统计模子,并此统计模子根底上,定义要估量的模子参数,并计划参数估量算法。早期的基于词的统计板滞翻译采用的是噪声信道模子,采用最大似然准绳举行无监视教练,而近年来常用的基于抖蒿的统计板滞翻译则采用区分性教练方法,一般来说需求参考语料举行有监视教练。

[描画根源:维基百科 URL:https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_translation]

神经板滞翻译(NMT)基于深度神经收集,为板滞翻译供应了端到端的办理方案,研讨社区中受到了越来越众的体恤,且近几年已被渐渐运用到了财产中。NMT 运用基于 RNN 的编码器-解码器框架对通通翻译进程修模。教练进程中,它会最大化目标语句对给定源语句的似然度。测试的时分,给定一个源语句 x,它会寻找目标言语中的一个语句 y*,以最大化条件概率 P(y|x)。因为目标语句的能足数目是指数目级的,找到最优的 y*是 NP-hard 的。于是一般会运用束搜寻(beam search)以找到合理的 y。束搜寻是一种启示式搜寻算法,会以葱◇向右的方式保管得分最高的部分序列扩展。特别是,它保管了一群候选的部分序列。每个时间步上,该算法将都会通过添加新词的方法扩展每一个候选部分语句,然后保管由 NMT 模子评分最高的新候选语句。当抵达最大解码深度或者所有的语句都完备日生的时分(即所有的语句都包罗 EOS 符号后缀的时分),算法就会终止。

[描画根源:NIPS 2017线上分享第二期:应用代价收集改良神经板滞翻译|中文字幕AV]

开展历史

板滞翻译是一个曾经睹证了大宗开展历程的运用范畴。1949年,Warren Weaver 提出了板滞翻译的思念。1954年,Georgetown University MT研讨团队1954年举行了IBM-701系统的演示,该系统外现出了板滞翻译的可以性。1956年,第一次MT集会伦敦召开,1962年,板滞翻译和盘算言语学协会美国修立,1964年,美国国家科学院修立了主动言语处理咨询委员会(ALPAC)来研讨MT,许众研讨职员到场了该范畴。然而,真正的希望要慢得众,而且ALPAC报告(1966)发明这项为期十年的研讨未能抵达预期后,资金大大淘汰了。这时代,蒙特利尔大学于1965年修立了TAUM研讨小组,它的阵势部研讨都是1968年至1980年间完毕的。此中他们于1976年开辟出的TAUM-MTO 系统,翻译上取得了好的效果,成为了这一范畴的一个里程碑,标记着板滞翻译由苏醒走向昌盛。

1993年,Peter F. Brown 和 Della Pietra 开端将统计方法运用于板滞翻译。他们描画了一系列翻译进程的五个统计模子,并给出了给定一组互相翻译的句子对来估量这些模子参数的算法。他们给定的例子范围于法语和英语互译,但他们认为该模子也可以其他言语对上运转精良。2003年,Philipp Koehn等学者提出了一种新的基于抖蒿的翻译模子息争码算法,并评估和比较几种先条件出的基于抖蒿的翻译模子。同年,Yoshua Bengio 等学者对SMT举行了批判:他们认为统计言语修模的一个目标是进修一种言语中单词序列的联合概率函数。因为维度的诅咒,这实质上是艰难的:模子将被测试的单词序列可以与教练时代看到的所有单词序列差别。他们倡议议通过进修单词的分布式外示来对立维度的诅咒,并提出了一个基于神经收集的言语模子。2006年,谷歌推出谷歌翻译,当时运用的技能是统计板滞翻译。2009年9月IBM正式推出了ViaVoice Translator板滞翻译软件,为主动化翻译奠定了根底。

2014年Dzmitry Bahdanau和Yoshua Bengio等学者描画了神经板滞翻译,与古板的统计板滞翻译差别,当时神经板滞翻译的目标是修立一个简单的神经收集,可以配合调解以最大化翻译功用。他们推测运用固定长度矢量是进步这种基本编码器 - 解码器架构功用的瓶颈,而且给出了相关办理倡议。他们还板滞翻译中引入了将原始序列元素和输出序列元素相关联的当心力机制,进一步使得神经板滞翻译取得大幅进步。

2017年Di He等学者针对神经板滞翻译(NMT)常运用的束搜寻(beam search)解码时只向前盘算一步,以是只可每个时间步搜寻部分最优,而一般不行输出全部最优的目标语句的题目提出了应用代价收集改良神经板滞翻译的念法。他们提出了代价收集的轮回构造,并运用双语数据教练其参数。测试进程中,当需求解码词 w 的时分,需求同时思索由 NMT 模子给定的条件概率和由代价收集预测的恒久代价。实行标明,这种方法可以分明进步众种翻译义务的准确率。

目前板滞翻译的偏向主要无监视翻译,Mikel Artetxe等学者提出了用完备无监视的方法教练 NMT 系统的械澜法,该方法只需运用单语语料库。他们的模子包罗颠末少许改正的当心力编码器-解码器模子(attentional encoder-decoder model),该模子运用去噪和回译(backtranslation)联合的方法单语语料库上举行教练。尽管该方法很简单,但 WMT 2014 法语-英语和德语-英语翻译中区分取得了 15.56 和 10.21 的 BLEU 得分。 该模子还可以运用小型平行语料库,运用 10 万平行句对时,该模子区分取得了 21.81 和 15.24 的 BLEU 得分。这无监视 NMT 方面是一个打破。

主要事情

年份事情相关论文/Reference
1949Warren Weaver 提出了板滞翻译的思念Weaver, W. (1949). THE MATHEMATICS OF COMMUNICATION. Scientific American, 181(1), 11-15.
1954IBM-701系统外现出了板滞翻译的可以性Backus, J. W. (1954).The IBM 701 Speedcoding System.Journal of the ACM (JACM). 1(1):4-6.
20世纪50年代末到60年代初Margaret Masterman et al. 计划了用于板滞翻译的语义收集Masterman, M. (1961).SEMANTIC MESSAGE DETECTION FOR MACHINE TRANSLATION, USING AN INTERLINGUA. International Conference on Machine Translation of Languages and Applied Language Analysis.
1976蒙特利尔大学开辟出 TAUM-MTO 系统,翻译上取得了好的效果,成为了这一范畴的一个里程碑Hutchins, W. J. (1986).MACHINE TRANSLATION: PAST, PRESENT, FUTURE.(Ellis Horwood Series in Computers and their Applications).
1993Peter F. Brown和 Della Pietra开端将统计方法运用于板滞翻译Brown, P. F. et al. (1993).The mathematics of statistical machine translation: parameter estimation.Computational Linguistics. 9(2);263-311.
2003Philipp Koehn提出基于抖蒿的翻译模子;Yoshua Bengio 的团队开辟了一个基于神经收集的言语模子Koehn, P. et al. (2003).Statistical phrase-based translation.NAACL '03. 1:48-54.//Bengio, Y.; Ducharme, R.; Vincent, P.; Jauvin, C. (2003). A Neural Probabilistic Language Model. JMLR. 3:1137-1155.
2006谷歌推出谷歌翻译Franz, O. (2006). Statistical machine translation live. Google Research Blog. Google.
2014差别团队的研讨者都开辟出了神经板滞翻译 (NMT);当心力机制也开端被引入神经板滞翻译Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate. abs/1409.0473.
2017Di He等学者针对神经板滞翻译(NMT)常运用的束搜寻(beam search)解码时只向前盘算一步,以是只可每个时间步搜寻部分最优,而一般不行输出全部最优的目标语句的题目提出了应用代价收集改良神经板滞翻译的念法He, D. et al. (2017).Decoding with Value Networks for Neural Machine Translation. NIPS.
2018Mikel Artetxe等学者提出了用完备无监视的方法教练 NMT 系统的械澜法,该方法只需运用单语语料库Artetxe, M.; Labaka, G.; Agirre, E.; Cho, K. (2018).Unsupervised Neural Machine Translation.arXiv:1710.11041.

开展剖析

瓶颈

  • 某些状况下,俚语和行话等实质的翻译会比较艰难(受限词外题目)。
  • 专业范畴的板滞翻译(比如医疗范畴)外现一般欠好。
  • 板滞不易了解歧义和「良构性(formedness)」。

未来开展偏向

  • 神经板滞翻译目今的开展很有前景,不光是因为它完成了优秀的外现,而且也期望完成 zero-shot 翻译/迁移进修。
  • 相似于人类翻译的及时转译是大大都消费者和研讨者着眼的未来开展偏向。

Contributor: Yuanyuan Li, Mos Zhang

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