多语种神经机器翻译

神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）建立源语言到目标语言的映射。多语种神经机器翻译（Multilingual NMT）能够实现一个模型在多个语言之间映射。本篇主要介绍神经机器翻译，以及多语种神经机器翻译的最新研究进展。

Does Multi-Encoder Help? A Case Study on Context-Aware Neural Machine Translation

来自金山AI Lab的一篇文章，探讨机器翻译中Context-Aware的作用。在编解码器机器翻译中，通常会使用额外的编码器来表征句子的上下文信息，该文研究了这个上下文编码器（context encoder）的工作机制：上下文编码器不仅仅编码句子的上下文，更重要的是扮演了一个噪声生成器的角色。实验证明，充满噪声的训练对于多编码器机器翻译模型非常重要，特别是数据量较少的情况下尤甚。

代码地址：Context-Aware

简介

目前有两种普遍的方法将上下文信息注入到机器翻译模型中。

1. 最简单的方法就是，将上下文信息和当前的句子做拼接，插入特殊的符号区分它们，组合成上下文感知的输入序列，这种方法的缺陷在于需要编码较长的输入序列，计算效率低下；

2. 更为普遍的方式是，利用额外的神经网络编码上下文句子，这种方法又可以细分为两种方式，一种是外部集成（Outside integration），一种是内部集成（Inside integration）。如图所示。

   

   • 外部集成。如上图1（a），外部集成将上下文和当前句子通过注意力网络融合成一种新的表征，之后注意力网络的输出和当前句子的表征元素求和。

   • 内部集成。如上图1（b），内部集成使用两个编码器，这两个编码器的输出使用解码器内部的门机制获得融合向量。

几个结论

• 不使用Context-Aware的基线模型（Sentence-Level Model）如果精调参数，比如调整Dropout率，相比于使用Context-Aware模型（Context-Aware/Multi-Encoder Model），两者BLEU差距会降低。

• 多编码器系统对上下文输入并不敏感。即使将随机的句子作为上下文编码器的输入，也会得到显著的性能提升。

• 使用Context-Aware训练的模型，在推断时候没有上下文输入的情况下，相反会带来更好的表现。实验结果如下。

其中，Agnostic表示推断时候忽略上下文输入，Aware表示推断时候的输入和训练时一致。

基于以上的结论，Context-Aware模型相比于基线模型，主要是提供了一种正则化手段。该文在训练时向编码器输出注入高斯噪声，也能够提供相似甚至超越的性能表现。实验结果如下。

Multilingual Neural Machine Translation with Knowledge Distillation

使用训练好的单语言机器翻译模型作为老师，多语言机器翻译模型作为学生，进行知识蒸馏。

代码地址：multilingual-kd-pytorch

简介

• 一个老师一个学生

记\(D={(x,y)\in X\times Y}\)为双语数据集，则翻译模型\(\theta\)在语料\(D\)上的对数似然损失（one-hot标签的交叉熵）：

\[L_{NLL}(D;\theta)=-\sum_{(x,y)\in D} \mathop{log}P(y|x;\theta),\\ \mathop{log}P(y|x;\theta)=\sum_{t=1}^{T_y}\sum_{k=1}^{|V|}\mathbb{I}(y_t=k)\mathop{log}P(y_t=k|y_{<t},x;\theta) \]

其中，\(T_y\)为目标序列的长度，\(|V|\)为目标语言的词汇表大小，\(y_t\)是第\(t\)个目标token，\(\mathbb{I}(\cdot)\)是one-hot标签的指示函数，\(P(\cdot|\cdot)\)是模型\(\theta\)的条件概率。

在知识蒸馏中，学生模型（模型\(\theta\)）不仅仅匹配真实one-hot标签，而且拟合老师模型（模型\(\theta_T\)）的概率输出。记老师模型对于\(y_t\)的输出分布\(Q(y_t|y_{<t},x;\theta_T)\)，则学生模型和老师模型的输出分布之间的交叉熵，作为蒸馏损失：

\[L_{KD}(D;\theta,\theta_T)=-\sum_{(x,y)\in D}\sum_{t=1}^{T_y}\sum_{k=1}^{|V|}Q(y_t=k|y_{<t},x;\theta_T)\mathop{log}P(y_t=k|y_{<t},x;\theta) \]

\(L_{NLL}(D;\theta)\)和\(L_{KD}(D;\theta,\theta_T)\)之间的差异主要是目标分布\(L_{KD}(D;\theta,\theta_T)\)不再是原始的one-hot标签，而是老师的输出分布，老师对标签均分配一个非零概率，因而更平滑，计算出的梯度方差更小，因此整个的损失函数变为：

\[L_{ALL}(D;\theta,\theta_T)=(1-\lambda)L_{NLL}(D;\theta)+\lambda L_{KD}(D;\theta,\theta_T) \]

其中，\(\lambda\)是平衡两个损失项的系数。

• 使用一个学生多个老师，进行多语种知识蒸馏

当多语种机器翻译模型的准确率没有超过某一阈值时，则使用损失函数\(L_{ALL}\)不仅仅拟合真实数据，而且学习老师的输出，该阈值每\(\tau_{check}\)步检查一次；否则，多语种机器翻译模型使用对数似然损失\(L_{NLL}\)仅仅拟合真实数据。如下图，是整个算法的计算流程图，注意在训练过程中会动态切换损失函数。

多语种机器翻译蒸馏的两个技巧

• 选择性蒸馏

这里考虑到，一个较差的老师模型，有可能会损害学生模型的表现，导致较差的准确率。因此采用上图算法1中15-19行，使用所谓的“选择性蒸馏”的训练策略。当多语种机器翻译模型的准确率超过单语种模型某个阈值，则抛掉蒸馏损失。当然，如果后续准确率有降低了，蒸馏损失则又会加回来。

• Top-K蒸馏

主要是在训练之前，首先让老师模型生成Top-K标签，然后归一化作为蒸馏的老师输入。减少显存占用（将显存占用由词表大小\(|V|\)降低为\(K\)），而且对最终的蒸馏效果还有所提升。

Multilingual Neural Machine Translation with Soft Decoupled Encoding

多语种机器翻译有效提升了低数据资源语言上的准确率，本篇主要解决多语种机器翻译中的词表征问题。不同于以字符、子词（sub-word）、单词为单位的输入，软解耦编码（Soft Decoupled Encoding，SDE）多层次表征一个单词。

代码地址：SDE

简介

SDE主要包括三个部分：1）使用字符N-gram的单词编码；2）针对字符编码的特定语言转换；3）字符编码参与的，共享词嵌入空间的词嵌入。如图所示。

多语种机器翻译的词汇表征（Lexical Unit）

通常情况下，首先需要将一个句子分割成词汇单元，目前主要有三种形式：

• 单词。根据空格或者发音，将序列分割成单词。

• 字符。将输入序列分割为一个个字符。

• 子词（subword）。将语料中频繁出现的字符单元，切分出来，作为词汇表中的词。

之后，利用词嵌入（Emebdding）将这些词汇单元，转化为嵌入向量。

SDE的表征方法

如图，计算词汇嵌入，语言特定的转换和隐语义嵌入。

词汇嵌入（Lexical Embedding）

令\(W_c\in \mathbb{R}^{C\times D}\)，其中，\(D\)为嵌入维度，\(C\)为词汇表中的\(n\)-gram大小，\(W_c\)在所有语言中共享。计算\(w\)的字符\(n\)-gram词袋，记作BoN(\(w\))。如上图2，是词"puppy"当\(n=1,2,3,4\)时的\(n\)-gram。最终，计算词汇嵌入的公式如下：

\[c(w)=\mathop{tanh}(\mathop{BoN}(w)\cdot W_c) \]

其中，\(W_c\)为\(C\times D\)大小的嵌入矩阵。

特定语言转换（Language-specific Transformation）

特定语言转换主要是为了消除不同语言之间的拼写不同，比如“你好”和“hello”，拼写不同，但是含义相同。利用一个简单的全连接层进行这样的转换，对于语言\(L_i\)，

\[c_i(w)=\mathop{c(w)\cdot W_{L_i}} \]

其中，\(W_{L_i}\in \mathbb{R}^{D\times D}\)是针对语言\(L_i\)的变换矩阵。

潜在语义嵌入（latent Semantic Embedding）

主要是为了建模不同语言间共享的语义，这里又用到一个嵌入矩阵\(W_s\in \mathbb{R}^{S\times D}\)，其中，\(S\)是假设一个语言可以表达核心语义的数量。和词汇嵌入矩阵\(W_c\)一样，语义嵌入矩阵\(W_S\)也在不同语言之间共享。在这一部分，使用一种简单的注意力机制计算潜在语义嵌入：

\[e_{latent}(w)=\mathop{Softmax}(c_i(w)\cdot W_s^T)\cdot W_s \]

其中，\(c_i(w)\)为上述对于词\(w\)的特定语言转换向量。

最后，为了简化模型优化，将特定语言转换向量\(c_i(w)\)作为跳连加入到\(e_{latent}(w)\)中，也就是对于词\(w\)的软解耦编码为：

\[e_{SDE}(w)=e_{latent}(w)+c_i(w) \]

实验

在该文实验没有什么好说的，使用的是几个较低和较高数据资源的数据集。如下：

其中，aze、bel等均为语种代号，LRL表示低数据资源语料，HRL表示高数据资源语料。

A Compact and Language-Sensitive Multilingual Translation Method

在多语种机器翻译模型中，兼顾参数共享的同时，引入语言敏感嵌入、注意力和判别器，以增强模型表现。如下图。

一个统一的特征表征器

骨架仍然是Transformer，self-attention、feed-forward和normalization模块权重共享，共享的表征器参数记作\(\theta_{rep}\)，因此损失函数为：

\[L_{m-1}(D;\theta)=\sum_{l=1}^L\sum_{d=1}^{|D_l|}\sum_{t=1}^M\mathop{log}P(y^l_t|x^l,y_{<t}^l;\theta_{rep},\theta_{attn}) \]

其中，\(L\)是平行语料的对数，\(P(y_t^l|x^l,y^l_{<t};\theta)\)表示第\(l\)个平行语料对的第\(d\)句话的第\(t\)个词的翻译概率（the probability of t-th word of the d-th sentence in l-th translation pair）。

语种敏感模块

• 语种敏感嵌入

该文中，对每个token加上一个表征语种的嵌入向量，该嵌入矩阵记作\(E_{lang}\in \mathbb{R}^{|K|*d_{model}}\)，其中，\(K\)为参与训练的语种数量，\(d_{model}\)为模型中隐向量的维度。

• 语种敏感注意力

在Transformer中，除了自注意力之外，还有一个用于桥接编码器和解码器的跨注意力（cross-attention），这种注意力用于解码器选择最相关的编码器输入。该文的所谓“语种敏感注意力”，就是每个语种都有各自对应的跨注意力参数。

• 语种敏感判别器

使用一个神经网络\(f_{dis}\)在表征器\(h_{top}^{rep}\)的顶层，神经网络的输出就是一个语种的判别分数\(P_{lang}\)。

\[h^{dis}=f_{dis}(h_{top}^{rep})\\ P_{lang}(d)=\mathop{softmax}(W_{dis}*h_{d}^{dis}+b_{dis}) \]

其中，对于句子对\(d\)的语种判别分为\(P_{lang}(d)\)，\(W_{dis},b_{dis}\)均为参数，可以统一记作\(\theta_{dis}\)。在这里可以采用两种神经网络：带有最大池化的卷积和两层全连接层。因此，可以获得判别目标函数：

\[L_{dis}(\theta_{dis})=\sum_{k\in K}\sum_{d=1}^{|D|}\mathbb{I}\{g_d=k\}*\mathop{log}P_{lang}(d) \]

其中，\(\mathbb{I}\{\cdot\}\)为指示函数，\(g_d\)属于语种\(k\)。

因此整个多语种机器翻译模型的损失函数为：

\[L(D;\theta)=L(D;\theta_{rep},\theta_{attn},\theta_{dis})=(1-\lambda)L_{m-1}(\theta_{rep},L_{attn})+\lambda L_{dis}(\theta_{dis}) \]

其中，\(\lambda\)是预先定义的，用于平衡翻译任务和语种判别任务的平衡系数。

Parameter Sharing Methods for Multilingual Self-Attentional Translation Models

一个单语种机器翻译模型如果不加修改地训练为多语种模型，所有模型参数直接在多个语种之间共享，通常会导致准确率的下降。该文就是在Transformer模型的基础上，讨论多语种机器翻译模型的参数共享策略。实验发现，所有参数共享的方法，带来BLEU的提升主要是因为目标语言属于相似的语言族（language family），而如果目标语言属于不同的语言族中，所有参数共享则会带来显著的BLEU的降低。

代码地址：multilingual_nmt

简介

一翻多机器翻译任务是多语种机器翻译的典型任务，如上图1，之前的多任务学习（Multi-Task Learning，MTL）模型有两种方法：(a)一个共享编码器和每个语种特定的解码器，这种方法优势在于能够针对每一个目标语言建模，但缺陷也很明显，就是训练速度减慢，并且增加内存要求。(b)一个统一的，对所有语言对共享的编解码器，优点在于无论多少语种，参数量恒定，但这种方法大大加重了解码器的负担。因此该文中提出了一种折中方案：(c)一个共享编码器和部分参数共享的解码器。因此，选择哪些参数共享成为最重要的问题。

参数共享策略

将共享参数的集合记作\(\Theta\)，则：

• 共享前馈网络（Fully-Forward Network，FFN）参数，也即：\(\Theta=\{W_E,\theta_{ENC},W_{L_1},W_{L_2}\}\)

• 共享自注意力层的参数，也即：\(\Theta=\{W_E,\theta_{ENC},W_K^1,W_Q^1,W_V^1,W_F^1\}\)

• 共享编解码器注意力参数，也即：\(\Theta=\{W_E,\theta_{ENC},W_K^2,W_Q^2,W_V^2,W_F^2\}\)

• 注意力参数的共享仅仅局限在key和query的权重参数（\(\Theta=\{W_E,\theta_{ENC},W_K^1,W_Q^1,W_K^2,W_Q^2\}\)）或者key和value的权重参数（\(\Theta=\{W_E,\theta_{ENC},W_K^1,W_V^1,W_K^2,W_V^2\}\)）。这样做的主要动机是，共享的注意力层可以建模目标语言的相似信息，而独立的前馈层参数则可以建模各个语言之间的不同方面。

• 共享解码器的所有参数。

上述各种策略的实验结果如下：

• 目标语言均属同一语言族的一翻多（one-to-many）翻译。

一些结论：

1. 仅仅共享嵌入层效果最差；

2. 共享编码器参数在有些任务上可以获得较好的提升，有些不行；

3. 共享编解码器注意力的key-query或者key-value权重参数，可以带来一个较为平衡的表现；

4. 共享编解码器注意力全部参数，或者编码器-注意力-解码器参数全部共享，有时可以带来最优表现。

• 目标语言属于不同语言族的一翻多（one-to-many）翻译。

一些结论：

1. 在目标语言属于不同语言族的实验中，共享编解码器的全部参数将会带来非常明显的BLEU分数下降，表现降低明显；

2. 共享编码器和解码器的key-query的权重参数可以有效建模各语言的普遍共性，而各语言独立的前馈层可以建模各语言的特性，这种策略在该任务中取得最好的表现。

• 当然也做了一个整体的比较，在GNMT和Transformer上，不共享（No Sharing）、全部共享（Full Sharing），共享部分（Partial Sharing）参数的表现。其中，共享部分参数指的是共享嵌入层，编码器和编解码器的key-value权重参数。这里不明白，上面一张图明明共享编解码器的key-query权重参数的效果最好，在这里做整体比较却是用了共享编解码器的key-value权重系数。

当然，部分参数共享的方法都能取得比较好的表现。有时候目标语言是相同语言族时，参数全共享可以得到比较好的BLEU值。

Contextual Parameter Generation for Universal Neural Machine Translation

和上面一篇讨论多语种机器翻译的参数共享不同，该文新增一个部件上下文参数生成器（Contextual Parameter Generator，CPG）为编解码器生成参数，该参数生成器输入是语言嵌入（Language Embeddings）张量，输出语言特定的模型参数，其余部分保持不变。该方法使得单一的统一模型在多个语言间进行互翻时，利用同样的网络结构，但使用语言特定的参数（language specific parameterization）。该方法同样可以用于领域自适应和零次学习等方面。

使用该方法进行多语种语音合成的代码地址：Multilingual_Text_to_Speech

简介

对一个给定的句子对，源语言记作\(l_s\)，目标语言记作\(l_t\)。当使用上下文参数生成器（Contextual Parameter Generator）时，将编码器的参数记作\(\theta^{(enc)}=g^{(enc)}(I_s)\)，其中，\(g^{(enc)}\)为编码器参数生成函数，\(I_s\)记作语言\(l_s\)的语言嵌入张量。相似地，\(\theta^{(dec)}=g^{(dec)}(I_t)\)为函数\(g^{(dec)}\)使用语言\(I_t\)的语言嵌入张量\(I_t\)作为输入，为解码器生成参数。在该文的实验中，参数生成器被定义为一个简单的线性变换，并且在浅层网络中不使用偏置项：

\[g^{(enc)}(I_s)=W^{(enc)}I_s\\ g^{(dec)}(I_t)=W^{(dec)}I_t \]

其中，\(I_s,I_t\in \mathbb{R}^M,W^{(enc)}\in \mathbb{R}^{P(enc)\times M},W^{(dec)}\in \mathbb{R}^{P(dec)\times M}\)，\(M\)是语言嵌入维度，\(P^{(enc)}\)是编码器的参数数量，\(P^{(dec)}\)是解码器的参数数量。当然该文并没有限制参数生成器的具体形式。由上式可以看出，该模型也可看作对参数的低阶约束（参见原文3.2节的具体解释）。

总结

本文主要讨论了机器翻译，特别是多语种机器翻译的进展。可以看到，实际上不加任何修改，利用多语种语料训练单语种翻译模型，也有可以立即将其转变为多语种翻译模型，这种方法的优点在于没有增加任何参数量，而且在语言族相同的情况下效果蛮好，缺点在于会给模型带来极大的负担。因此，有较多的方法在参数共享方面疯狂试探，一方面最大限度地共用语言特性无关的模块，另一方面加入一些能够表达语言特性的模块或者信息。

最后，推荐一份机器翻译论文列表。

清华大学机器翻译小组的推荐论文列表：MT-Reading-List