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| 本文作者： camel | 2020-01-19 16:30 |
本文為計(jì)算所邵晨澤向雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論投稿，未經(jīng)允許禁止轉(zhuǎn)載。
本文是對(duì)計(jì)算所馮洋組和騰訊微信AI團(tuán)隊(duì)共同完成，被 AAAI2020 錄用的論文《Minimizing the Bag-of-Ngrams Difference for Non-Autoregressive Neural Machine Translation》進(jìn)行解讀，相關(guān)工作已開源。
論文：https://arxiv.org/pdf/1911.09320.pdf
代碼：https://github.com/ictnlp/BoN-NAT
目前主流的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型為自回歸模型，每一步的譯文單詞的生成都依賴于之前的翻譯結(jié)果，因此模型只能逐詞生成譯文，翻譯速度較慢。Gu等人[1]提出的非自回歸神經(jīng)機(jī)器翻譯模型(NAT)對(duì)目標(biāo)詞的生成進(jìn)行獨(dú)立的建模，因此能夠并行解碼出整句譯文，顯著地提升了模型的翻譯速度。
然而，非自回歸模型在翻譯質(zhì)量上與自回歸模型有較大差距，主要表現(xiàn)為模型在長(zhǎng)句上的翻譯效果較差，譯文中包含較多的重復(fù)詞和漏譯錯(cuò)誤等，如圖一所示：
圖一：NAT譯文中的重復(fù)詞和漏譯錯(cuò)誤。NAT:非自回歸模型，AR：自回歸模型
造成非自回歸模型翻譯效果較差的一個(gè)主要原因?yàn)槠溆?xùn)練時(shí)所用的交叉熵?fù)p失函數(shù)不準(zhǔn)確。一方面，詞級(jí)別的交叉熵?fù)p失對(duì)每個(gè)位置的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行獨(dú)立評(píng)估，難以建模序列依賴關(guān)系；另一方面，交叉熵?fù)p失要求模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與參考譯文嚴(yán)格對(duì)齊，否則就難以評(píng)估模型的翻譯質(zhì)量。如圖二所示，
圖二：不對(duì)齊時(shí)，交叉熵?fù)p失無(wú)法給出準(zhǔn)確的指導(dǎo)
當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果未與參考譯文對(duì)齊時(shí)，盡管兩者語(yǔ)義很相近，交叉熵?fù)p失還是會(huì)變得非常大，對(duì)模型給出錯(cuò)誤的指導(dǎo)。
針對(duì)上述的交叉熵?fù)p失函數(shù)不準(zhǔn)確的問(wèn)題，Gu等人[1]將其歸因?yàn)樽g文的“多峰性”，即一個(gè)句子可能有多種正確的譯文，并提出引入隱變量來(lái)減小譯文的不確定性。隨后，離散隱變量[2,3]、變分自編碼器[4,5]、基于位置信息的隱變量[6,7]被引入到非自回歸模型中，均取得了明顯的效果提升。
隱變量的方法也有一定缺陷，即對(duì)隱變量的建模會(huì)降低非自回歸模型的翻譯速度，且隱變量難以完全消除譯文的不確定性，交叉熵?fù)p失不準(zhǔn)確的問(wèn)題仍然存在。
另一個(gè)思路為對(duì)非自回歸模型的訓(xùn)練目標(biāo)做改進(jìn)，本文也是基于這個(gè)思路。Wang等人[8]直接在訓(xùn)練目標(biāo)中加入正則化項(xiàng)，以此來(lái)抑制模型的重復(fù)翻譯和漏譯錯(cuò)誤。Shao等人[9]在模型中融入序列信息，改進(jìn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行序列級(jí)訓(xùn)練，用更準(zhǔn)確的序列級(jí)指標(biāo)來(lái)訓(xùn)練模型。
上述方法的好處是能在不影響翻譯速度的前提下提升模型的翻譯質(zhì)量。然而，[8]僅針對(duì)在譯文中觀察到的問(wèn)題做優(yōu)化，并未從根本上解決問(wèn)題。由于序列級(jí)指標(biāo)的離散性，[9]無(wú)法準(zhǔn)確求得損失函數(shù)的梯度，需要使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)做梯度估計(jì)。另外，[9]所用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法速度較慢，僅能用于模型的微調(diào)階段。
針對(duì)交叉熵?fù)p失不準(zhǔn)確的問(wèn)題，本文為非自回歸模型提出了一種基于n元組袋（Bag-of-Ngrams, BoN）的訓(xùn)練目標(biāo)，希望能最小化模型與參考譯文間n元組袋的差異。該訓(xùn)練目標(biāo)在n元組的層面上評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果，因此能夠建模序列依賴關(guān)系；直接對(duì)n元組袋做優(yōu)化，對(duì)絕對(duì)位置不敏感，不受對(duì)齊約束的限制。如圖三所示，在預(yù)測(cè)結(jié)果未與參考譯文對(duì)齊時(shí)，該訓(xùn)練目標(biāo)也能準(zhǔn)確地評(píng)估翻譯質(zhì)量。
圖三：基于n元組袋的訓(xùn)練目標(biāo)
本文提出的BoN訓(xùn)練目標(biāo)對(duì)模型與參考譯文間的n元組袋差異做定量評(píng)估，從而鼓勵(lì)模型生成更接近參考譯文的翻譯結(jié)果，下面對(duì)其做具體描述，主要分為三個(gè)步驟：BoN的定義和計(jì)算、BoN距離的定義和計(jì)算和訓(xùn)練方法。
BoN的定義和計(jì)算 假設(shè)詞表大小為V，對(duì)于一個(gè)長(zhǎng)度為T的句子Y=(y1,……,yn)，一般都將它的n元組袋定義為一個(gè)長(zhǎng)度為V^n的向量，記為BoNY，它的每一維代表某一n元組g=(g1,……,gn)的出現(xiàn)次數(shù)，如下所示：
其中，1{}為指示函數(shù)，若條件成立則取值為1，否則為0。對(duì)神經(jīng)機(jī)器翻譯模型來(lái)說(shuō)，由于其建模了譯文在整個(gè)譯文空間上的概率分布，上面的定義并不直接適用。因此，我們考慮所有可能的譯文，將每個(gè)譯文的BoN按概率加權(quán)，用BoN的期望值來(lái)定義模型的BoN。假設(shè)模型參數(shù)為θ，從原文X到譯文Y的翻譯概率為P(Y|X, θ)，則模型的BoNθ定義如下：
(2)式中對(duì)模型BoN的定義方法非常自然，但它也存在一個(gè)很大的問(wèn)題：搜索空間是指數(shù)大小的，難以對(duì)其進(jìn)行計(jì)算。我們利用非自回歸模型獨(dú)立預(yù)測(cè)各位置翻譯概率的特性，對(duì)(2)式做如下變換：
注意到，(3)式中2到3行的變換利用到了非自回歸模型獨(dú)立建模概率的特性，因此(3)式的推導(dǎo)僅對(duì)非自回歸模型有效。通過(guò)(3)式的變換，我們就不再需要遍歷所有可能譯文，匯總所有位置上n元組g的概率就能求得g的期望出現(xiàn)次數(shù)BoNθ(g)。下圖以二元組g=(‘get’,‘up’)為例，展示了模型BoNθ的計(jì)算方法。
圖四：對(duì)2元組(‘get’, ‘up’) 的期望出現(xiàn)次數(shù)的計(jì)算
BoN距離的定義和計(jì)算 在完成對(duì)參考譯文和模型的BoN定義后，我們可以選擇一種距離指標(biāo)來(lái)衡量?jī)烧連oN的差距，常用的距離指標(biāo)有L1距離、L2距離、余弦距離等。注意到，n元組袋的長(zhǎng)度為V^n，盡管我們?cè)谏衔闹袑?duì)其每一維BoNθ(g)的計(jì)算做了簡(jiǎn)化，但若要進(jìn)行V^n次的計(jì)算來(lái)求得整個(gè)BoN向量，所需的計(jì)算量和存儲(chǔ)空間也是非常巨大的。因此，我們希望選擇一種合適的距離指標(biāo)，使我們不需要計(jì)算整個(gè)BoNθ向量，進(jìn)一步簡(jiǎn)化計(jì)算。從上文(1)、(2)式的定義看，模型的BoNθ向量是稠密的，每個(gè)位置均為非零值；句子的BoNY向量是稀疏的，僅有幾個(gè)位置為非零值。利用這個(gè)性質(zhì)，我們可以對(duì)兩個(gè)向量間L1距離的計(jì)算做簡(jiǎn)化。首先，假設(shè)譯文長(zhǎng)度為T，則兩個(gè)BoN向量的L1模長(zhǎng)均為T-n+1:
基于此，兩個(gè)BoN向量間的L1距離如下所示：
直觀上看，(6)式中的min部分代表了模型與參考譯文在n元組層面上的匹配數(shù)，匹配數(shù)越大，則兩者BoN向量間的L1距離越小。利用BoNY向量的稀疏性，min函數(shù)的大部分取值均為0，我們只需考慮BoNY非零的幾處位置，計(jì)算模型與參考譯文中n元組的匹配總數(shù)，從而計(jì)算出兩者n元組袋的距離BoN-L1。訓(xùn)練方法 上文中，我們給出了BoN的定義和快速計(jì)算BoN間L1距離的方法。在本節(jié)，我們將對(duì)用BoN距離訓(xùn)練非自回歸模型的方法做具體介紹。首先，為了保證訓(xùn)練過(guò)程的穩(wěn)定性，我們將BoN距離歸一化后作為損失函數(shù)：
與基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的序列級(jí)訓(xùn)練方法[9]類似，我們可以先用交叉熵?fù)p失預(yù)訓(xùn)練非自回歸模型，再用BoN損失對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，我們將這種方法命名為BoN-FT。
另外，由于本文提出的BoN損失在計(jì)算上非?？焖偾抑苯涌蓪?dǎo)，我們也可以將BoN損失與交叉熵?fù)p失加權(quán)來(lái)聯(lián)合訓(xùn)練非自回歸模型，這種方法被命名為BoN-Joint。
結(jié)合上面兩種方法，我們可以先對(duì)模型進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，再單獨(dú)用BoN損失微調(diào)模型，這種方法被命名為BoN-Joint+FT。
本文在WMT14 En-de、WMT16 En-Ro、IWSLT16 En-de三個(gè)數(shù)據(jù)集、五個(gè)翻譯方向上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖五所示。
圖五：三個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)，所提方法相對(duì)基線模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法均有明顯提升
對(duì)比BoN-FT與Reinforce-NAT[9]，可以看到本文提出的BoN損失在序列級(jí)訓(xùn)練上效果更好、速度更快。BoN-Joint方法相對(duì)BoN-FT也有明顯提升，表明讓BoN損失全程參與訓(xùn)練的必要性，這也是BoN損失相對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢(shì)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練速度過(guò)慢，一般只能用于微調(diào)模型。效果最好的為BoN-Joint+FT，該方法通過(guò)在最后階段的微調(diào)，相對(duì)BoN-Joint也有微小提升，在WMT14 En-de數(shù)據(jù)集上達(dá)到了約5個(gè)BLEU值的提升。
本文還對(duì)BoN損失和交叉熵?fù)p失與翻譯質(zhì)量的相關(guān)性做了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。我們?cè)赪MT14 En->De的開發(fā)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將開發(fā)集的3000個(gè)句子隨機(jī)分為100組，每組30句。我們粗略地認(rèn)為BLEU值能夠表示模型的翻譯質(zhì)量，計(jì)算模型在各組上的BoN損失、交叉熵?fù)p失和翻譯結(jié)果的BLEU值，并分別求出BoN損失、交叉熵?fù)p失與BLEU值的相關(guān)系數(shù)，如表一所示。
表一：交叉熵?fù)p失和BoN損失與翻譯質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)
表一顯示，在n=2的情況下，BoN損失與翻譯質(zhì)量的相關(guān)性最好，且顯著強(qiáng)于交叉熵?fù)p失。因此，BoN損失能更準(zhǔn)確地評(píng)估模型的輸出結(jié)果，適用于非自回歸模型的訓(xùn)練。我們也在不同句長(zhǎng)情況下對(duì)相關(guān)性進(jìn)行了分析，將開發(fā)集按句長(zhǎng)分為兩組，每組包含1500個(gè)句子，并按上述方法計(jì)算BoN損失、交叉熵?fù)p失在長(zhǎng)句組和短句組上的相關(guān)性，如表二所示。
表二：在不同句長(zhǎng)下，交叉熵?fù)p失和BoN損失與翻譯質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)
表二顯示，交叉熵?fù)p失在句長(zhǎng)增大時(shí)，與翻譯質(zhì)量的相關(guān)性迅速下降，而BoN損失在長(zhǎng)句下仍能保持較高的相關(guān)性。這種現(xiàn)象與我們的預(yù)期完全相符，在長(zhǎng)句情況下，類似圖二的不對(duì)齊現(xiàn)象更加容易發(fā)生，因此交叉熵?fù)p失的準(zhǔn)確性會(huì)進(jìn)一步下降。BoN損失基于n元組袋來(lái)評(píng)估模型輸出，因此不受不對(duì)齊現(xiàn)象的影響。
本文針對(duì)非自回歸模型中交叉熵?fù)p失不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出了基于n元組袋的BoN損失。實(shí)驗(yàn)顯示，BoN損失與翻譯質(zhì)量的相關(guān)性更強(qiáng)，用其對(duì)非自回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，能顯著提升模型的翻譯效果。在未來(lái)的工作中，一方面，我們希望能更進(jìn)一步地對(duì)非自回歸模型的訓(xùn)練方法進(jìn)行探究；另一方面，我們希望能不局限于非自回歸模型，將本文所提的BoN損失應(yīng)用到自然語(yǔ)言處理的更多任務(wù)中。
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