AAAI 2020 | 计算所&微信AI：改进训练目标，提升非自回归模型翻译质量（已开源）
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作者 | 邵晨泽
编辑 | Camel
本文是对计算所冯洋组和腾讯微信AI团队共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《 Minimizing the Bag-of-Ngrams Difference for Non-Autoregressive Neural Machine Translation 》进行解读，相关工作已开源。
论文：https://arxiv.org/pdf/1911.09320.pdf
代码： https://github.com/ictnlp/BoN-NAT
研究背景： 非自回归模型
目前主流的神经机器翻译模型为自回归模型，每一步的译文单词的生成都依赖于之前的翻译结果，因此模型只能逐词生成译文，翻译速度较慢。Gu等人[1]提出的非自回归神经机器翻译模型(NAT)对目标词的生成进行独立的建模，因此能够并行解码出整句译文，显著地提升了模型的翻译速度。
然而，非自回归模型在翻译质量上与自回归模型有较大差距，主要表现为模型在长句上的翻译效果较差，译文中包含较多的重复词和漏译错误等，如图一所示：
图一：NAT译文中的重复词和漏译错误。NAT:非自回归模型，AR：自回归模型
造成非自回归模型翻译效果较差的一个主要原因为 其训练时所用的交叉熵损失函数不准确 。
一方面，词级别的交叉熵损失对每个位置的预测结果进行独立评估，难以建模序列依赖关系；
另一方面，交叉熵损失要求模型的预测结果与参考译文严格对齐，否则就难以评估模型的翻译质量。
如图二所示，
图二：不对齐时，交叉熵损失无法给出准确的指导
当预测结果未与参考译文对齐时，尽管两者语义很相近，交叉熵损失还是会变得非常大，对模型给出错误的指导。
相关工作
针对上述的交叉熵损失函数不准确的问题，Gu等人[1]将其归因为译文的“多峰性”，即一个句子可能有多种正确的译文，并提出 引入隐变量来减小译文的不确定性 。随后，离散隐变量[2,3]、变分自编码器[4,5]、基于位置信息的隐变量[6,7]被引入到非自回归模型中，均取得了明显的效果提升。
隐变量的方法也有一定缺陷 ，即对隐变量的建模会降低非自回归模型的翻译速度，且隐变量难以完全消除译文的不确定性，交叉熵损失不准确的问题仍然存在。
另一个思路为 对非自回归模型的训练目标做改进 ，本文也是基于这个思路。Wang等人[8]直接在训练目标中加入正则化项，以此来抑制模型的重复翻译和漏译错误。Shao等人[9]在模型中融入序列信息，改进强化学习算法来进行序列级训练，用更准确的序列级指标来训练模型。
上述方法的好处是能 在不影响翻译速度的前提下提升模型的翻译质量 。然而，[8]仅针对在译文中观察到的问题做优化，并未从根本上解决问题。由于序列级指标的离散性，[9]无法准确求得损失函数的梯度，需要使用强化学习算法来做梯度估计。另外，[9]所用的强化学习算法速度较慢，仅能用于模型的微调阶段。
方 法
针对交叉熵损失不准确的问题，本文为非自回归模型提出了一种 基于n元组袋（Bag-of-Ngrams, BoN）的训练目标 ，希望能最小化模型与参考译文间n元组袋的差异。该训练目标在n元组的层面上评估预测结果，因此能够建模序列依赖关系；直接对n元组袋做优化，对绝对位置不敏感，不受对齐约束的限制。如图三所示，在预测结果未与参考译文对齐时，该训练目标也能准确地评估翻译质量。
图三： 基于n元组袋的训练目标
本文提出的BoN训练目标对模型与参考译文间的n元组袋差异做定量评估，从而鼓励模型生成更接近参考译文的翻译结果，下面对其做具体描述，主要分为三个步骤： BoN的定义和计算、BoN距离的定义和计算和训练方法。
BoN的定义和计算 假设词表大小为V，对于一个长度为T的句子Y=(y1,……,yn)，一般都将它的n元组袋定义为一个长度为 的向量，记为BoNY，它的每一维代表某一n元组g=(g1,……,gn)的出现次数，如下所示：
其中，1{}为指示函数，若条件成立则取值为1，否则为0。对神经机器翻译模型来说，由于其建模了译文在整个译文空间上的概率分布，上面的定义并不直接适用。因此，我们考虑所有可能的译文，将每个译文的BoN按概率加权，用BoN的期望值来定义模型的BoN。假设模型参数为θ，从原文X到译文Y的翻译概率为P(Y|X, θ)，则模型的BoNθ定义如下：
(2)式中对模型BoN的定义方法非常自然，但它也存在一个很大的问题： 搜索空间是指数大小的，难以对其进行计算。 我们利用非自回归模型独立预测各位置翻译概率的特性，对(2)式做如下变换：
注意到，(3)式中2到3行的变换利用到了非自回归模型独立建模概率的特性，因此(3)式的推导仅对非自回归模型有效。通过(3)式的变换，我们就不再需要遍历所有可能译文，汇总所有位置上n元组g的概率就能求得g的期望出现次数BoNθ(g)。下图以二元组g=(‘get’,‘up’)为例，展示了模型BoNθ的计算方法。
图四： 对2元组(‘get’, ‘up’) 的期望出现次数的计算
BoN距离的定义和计算 在完成对参考译文和模型的BoN定义后，我们可以选择一种距离指标来衡量两者BoN的差距，常用的距离指标有L1距离、L2距离、余弦距离等。注意到，n元组袋的长度为 ，尽管我们在上文中对其每一维BoNθ(g)的计算做了简化，但若要进行 次的计算来求得整个BoN向量，所需的计算量和存储空间也是非常巨大的。 因此，我们希望选择一种合适的距离指标，使我们不需要计算整个BoNθ向量，进一步简化计算。
从上文(1)、(2)式的定义看，模型的BoNθ向量是稠密的，每个位置均为非零值；句子的BoNY向量是稀疏的，仅有几个位置为非零值。利用这个性质，我们可以对两个向量间L1距离的计算做简化。首先，假设译文长度为T，则两个BoN向量的L1模长均为T-n+1:
基于此，两个BoN向量间的L1距离如下所示：
直观上看，(6)式中的min部分代表了模型与参考译文在n元组层面上的匹配数，匹配数越大，则两者BoN向量间的L1距离越小。 利用BoNY向量的稀疏性，min函数的大部分取值均为0，我们只需考虑BoNY非零的几处位置，计算模型与参考译文中n元组的匹配总数，从而计算出两者n元组袋的距离BoN-L1。
训练方法 上文中，我们给出了BoN的定义和快速计算BoN间L1距离的方法。在本节，我们将对用BoN距离训练非自回归模型的方法做具体介绍。首先，为了保证训练过程的稳定性，我们将BoN距离归一化后作为损失函数：
与基于强化学习的序列级训练方法[9]类似，我们可以先用交叉熵损失预训练非自回归模型，再用BoN损失对模型进行微调，我们将这种方法命名为BoN-FT。 另外，由于本文提出的BoN损失在计算上非常快速且直接可导，我们也可以将BoN损失与交叉熵损失加权来联合训练非自回归模型，这种方法被命名为BoN-Joint。
结合上面两种方法，我们可以先对模型进行联合训练，再单独用BoN损失微调模型，这种方法被命名为BoN-Joint+FT。
实 验
本文在WMT14 En-de、WMT16 En-Ro、IWSLT16 En-de三个数据集、五个翻译方向上进行了实验，结果如图五所示。
图五： 三个数据集上的实验，所提方法相对基线模型和强化学习方法均有明显提升
对比BoN-FT与Reinforce-NAT[9]，可以看到本文提出的BoN损失在序列级训练上效果更好、速度更快。 BoN-Joint方法相对BoN-FT也有明显提升，表明让BoN损失全程参与训练的 必要性，这也是BoN损失相对强化学习方法的优势： 强化学习方法训练速度过慢，一般只能用于微调模型。 效果最好的为BoN-Joint+FT，该方法通过在最后阶段的微调，相对BoN-Joint也有微小提升，在WMT14 En-de数据集上达到了约5个BLEU值的提升。
本文还对BoN损失和交叉熵损失与翻译质量的相关性做了实验验证。我们在WMT14 En->De的开发集上进行实验，将开发集的3000个句子随机分为100组，每组30句。我们粗略地认为BLEU值能够表示模型的翻译质量，计算模型在各组上的BoN损失、交叉熵损失和翻译结果的BLEU值，并分别求出BoN损失、交叉熵损失与BLEU值的相关系数，如表一所示。
表一： 交叉熵损失和BoN损失与翻译质量的相关系数
表一显示，在n=2的情况下，BoN损失与翻译质量的相关性最好，且显著强于交叉熵损失。因此，BoN损失能更准确地评估模型的输出结果，适用于非自回归模型的训练。我们也在不同句长情况下对相关性进行了分析，将开发集按句长分为两组，每组包含1500个句子，并按上述方法计算BoN损失、交叉熵损失在长句组和短句组上的相关性，如表二所示。
表二： 在不同句长下，交叉熵损失和BoN损失与翻译质量的相关系数
表二显示，交叉熵损失在句长增大时，与翻译质量的相关性迅速下降，而BoN损失在长句下仍能保持较高的相关性。这种现象与我们的预期完全相符，在长句情况下，类似图二的不对齐现象更加容易发生，因此交叉熵损失的准确性会进一步下降。BoN损失基于n元组袋来评估模型输出，因此不受不对齐现象的影响。
结 论
本文针对非自回归模型中交叉熵损失不准确的问题，提出了基于n元组袋的BoN损失。实验显示，BoN损失与翻译质量的相关性更强，用其对非自回归模型进行训练，能显著提升模型的翻译效果。在未来的工作中，一方面，我们希望能更进一步地对非自回归模型的训练方法进行探究；另一方面，我们希望能不局限于非自回归模型，将本文所提的BoN损失应用到自然语言处理的更多任务中。
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AAAI 2020 论文集：
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