<html><head><meta name="color-scheme" content="light dark"></head><body><pre style="word-wrap: break-word; white-space: pre-wrap;">% !Mode:: "TeX:UTF-8"
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\begin{CJK}{UTF8}{\mycfont}
\end{CJK}

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\setbeamertemplate{navigation symbols}{\begin{CJK}{UTF8}{\mycfont} 第六章 神经机器翻译 \hspace*{2em} 肖桐\&amp;朱靖波 \end{CJK} \hspace*{2em} \today \hspace*{2em} \insertframenumber{}/\inserttotalframenumber}

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\begin{document}

\begin{CJK}{UTF8}{\mycfont}

\title{\Large{神经机器翻译实战 - 参加一次比赛}}
\author{\large{\textbf{肖桐\ \ 朱靖波}}}
\institute{
\blue{\url{xiaotong@mail.neu.edu.cn}} \black{} \\
\blue{\url{zhujingbo@mail.neu.edu.cn}} \black{} \\
\vspace{1.0em}
东北大学 自然语言处理实验室 \\
\blue{\underline{\url{http://www.nlplab.com}}} \black{} \\
\vspace{0.2cm}
\hspace{0.1cm} \includegraphics[scale=0.1]{../Figures/logo.pdf}
}
\date{}

\maketitle

\setlength{\leftmargini}{1em}
\setlength{\leftmarginii}{1em}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section{神经机器翻译并不简单}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 如何入门？
\begin{frame}{小白入门（神经）机器翻译}
\begin{itemize}
\item 一个小白入门神经机器翻译的经历

\begin{center}
\begin{tikzpicture}

\draw [very thick,-&gt;] (-2em,0) -- (21em,0);

\visible&lt;2-&gt;{
\node [anchor=south] (xiaobai) at (-2em,0.3em) {\footnotesize{\textbf{小白}}};
\node [anchor=south] (xiaobaibai) at (21em,0.3em) {\footnotesize{\textbf{小白白}}};
}

\node [circle,fill=ublue,minimum size=0.4em,inner sep=0] (point1) at (1em,0) {};
\node [anchor=north,text width=6em,align=left] (box1) at ([yshift=-1em]point1.south) {\scriptsize{我喜欢NLP和MT，尝试下}};

\node [circle,fill=ublue,minimum size=0.4em,inner sep=0] (point2) at (6em,0) {};
\node [anchor=south,text width=6em,align=left] (box2) at ([yshift=1em]point2.north) {\scriptsize{上网看视频，找博客，阅读一些书籍}};

\node [circle,fill=ublue,minimum size=0.4em,inner sep=0] (point3) at (11em,0) {};
\node [anchor=north,text width=6em,align=left] (box3) at ([yshift=-1em]point3.south) {\scriptsize{学各种深度学习开源框架，阅读开源NMT系统代码}};

\node [circle,fill=ublue,minimum size=0.4em,inner sep=0] (point4) at (16em,0) {};
\node [anchor=south,text width=8em,align=left] (box4) at ([yshift=1em]point4.north) {\scriptsize{找一些数据，跑一下系统，有结果！耶！}};

\end{tikzpicture}
\end{center}

\item&lt;3-&gt; 小白白还想成为大白，甚至大白白、大大白，还是使用同样的套路。\visible&lt;4-&gt;{\alert{但是}，只是变得更白了，离大白还很远!}

\begin{center}
\begin{tikzpicture}

\draw [very thick,-&gt;] (-2em,0) -- (21em,0);

\visible&lt;4-&gt;{
\node [anchor=south] (xiaobai) at (-2em,0.3em) {\footnotesize{\textbf{小白白}}};
\node [anchor=south] (xiaobaibai) at (21em,0.3em) {\footnotesize{\textbf{小白白白}}};
}

\node [anchor=north,align=center] (box1) at (9em,-0.5em) {\footnotesize{(博客、书、实验)$\times 10$}};

\end{tikzpicture}
\end{center}

\end{itemize}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 为什么成为机器翻译高手还很难
\begin{frame}{为什么小白没成为高手？}

\begin{itemize}

\item 实力表

\begin{center}
\begin{tikzpicture}

\draw [very thick,-&gt;] (0em,0) -- (20em,0);

\node [anchor=south,minimum width=2em,minimum height=0.6em,fill=red!20] (player1) at (2em,0.05em) {};
\node [anchor=north] (label1) at (player1.south) {\scriptsize{小白}};

\node [anchor=south,minimum width=2em,minimum height=0.9em,fill=red!20] (player2) at (5em,0.05em) {};
\node [anchor=north] (label2) at (player2.south) {\scriptsize{小白白}};

\node [anchor=south,minimum width=2em,minimum height=1.0em,fill=red!20] (player3) at (8em,0.05em) {};
\node [anchor=north] (label3) at (player3.south) {\scriptsize{小白白白}};

\visible&lt;2-&gt;{
\node [anchor=south,minimum width=2em,minimum height=3em,fill=blue!20] (player4) at (12em,0.05em) {};
\node [anchor=north] (label4) at (player4.south) {\scriptsize{大白}};
}

\visible&lt;3-&gt;{
\node [anchor=south,minimum width=2em,minimum height=6em,fill=green!20] (player5) at (16em,0.05em) {};
\node [anchor=north] (label5) at (player5.south) {\scriptsize{超级赛亚人}};
}

\end{tikzpicture}
\end{center}

\item&lt;4-&gt; 搞了半天，还是个入门选手，当遇到很多问题时还是无从下手
    \begin{itemize}
    \item 论文写不出来，没有idea
    \item 实验一弄就不好使，性能就是不涨
    \item 自己搭的系统还很挫，离谷歌翻译还很遥远
    \end{itemize}
\item&lt;5-&gt; 原因很简单：我们使用的系统还很初级，离state-of-the-art有距离，导致视野也会受限。\\
- 怎么办？\alert{参加一次比赛吧}

\end{itemize}

\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 影响机器翻译系统性能的因素
\begin{frame}{Towards State-of-the-Art}

\begin{itemize}
\item 注意，机器翻译终究是面向应用的研究领域。因此，研发高性能的系统是我们追求的目标。一般来说，影响机器翻译系统性能有几个因素
    \begin{enumerate}
    \item \textbf{数据}：大规模、高质量的数据是前提
    \item \textbf{技术}：算法和模型要足够先进
    \item \textbf{打磨}：需要对各个模块进行细致的打磨，说白了，下功夫不到有数据和技术也是白搭
    \end{enumerate}
\vspace{0.5em}
\item&lt;2-&gt; 参加一次机器翻译的评测比赛是实现上述目标的一个很好的方法，比如，WMT News Translation Track
    \begin{enumerate}
    \item 评测提供数据，规模和质量都能保证，因此可以在相对公平的数据基础上进行技术对比
    \item 评测系统都会有技术报告，因此可以相对容易的复现以前的结果，而且很容易了解最新的动态
    \item 评测本身就是驱动力（大家都希望取得好成绩），因此会不断打磨细节
    \end{enumerate}
\end{itemize}

\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 参加比赛的流程
\begin{frame}{基本流程}

\begin{itemize}
\item 机器翻译比赛现在已经非常友好了（如WMT、CCMT等），有些比赛甚至都不需要提前报名，注册个账户就可以刷榜
    \begin{enumerate}
    \item 从官方网站了解比赛计划
    \item 发放训练数据
    \item 数据初级及加工
    \item 选型，搭建第一个初级版本
    \item 和自己较劲（如果能够对比以前的参赛系统就更好了），改进系统，尝试各种技术
    \item 发放测试数据，运行系统提交最终结果
    \item 公布结果
    \item 撰写评测报告
    \item 参加评测研讨会，学习交流
    \end{enumerate}
    
\item&lt;2-&gt; 当然，这里并不是要描述整个机器翻译的流程。我们重点还是关注有哪些技术可以使神经机器翻译变得更强，为相关研究提供\alert{合理的基线系统}
\end{itemize}

\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 选型
\begin{frame}{必要的准备 - 选型}

\begin{itemize}
\item 这里我们以WMT、CCMT的汉英新闻翻译任务为例，介绍如何搭建一套性能更加强劲的神经机器翻译系统
    \begin{itemize}
    \item 翻译品质为评价指标（如BLEU），翻译速度等暂不考虑
    \item 假设设备是充分的
    \item 假设开发系统和模型训练时间也是充分的
    \end{itemize}
\item&lt;2-&gt; 面临的一个问题是选择什么样的系统架构。当然，这个问题可以边做表调整，不过这里我们选择Transformer作为基本框架（见第六章）。因为，
    \begin{itemize}
    \item Transformer已经被证明是当今性能最好的NMT模型之一
    \item 在WMT2019和CCMT2019的评测中，Transformer已经成为了各个参赛队伍的标配
    \item Transformer是很多benchmark上的优胜者
    \end{itemize}
\item&lt;3-&gt; 当然，后面讨论的内容绝大多数与神经机器翻译架构无关，这些可以被推广到其它类型的系统上
    \begin{itemize}
    \item \textbf{基础技术}：确保可以得到一个不太差的系统
    \item \textbf{进阶技术}：接近甚至达到State-of-the-art
    \end{itemize}
\end{itemize}

\end{frame}


%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 本章的内容
\begin{frame}{Outline}

 \begin{tcolorbox}[enhanced,size=normal,left=2mm,right=1mm,colback=red!5!white,colframe=red!75!black,drop fuzzy shadow]
{\normalsize
\textbf{基础技术} \vspace{-0.2em}\\
\small{1. 数据处理} \vspace{-0.2em}\\
\small{2. 翻译单元切分} \vspace{-0.2em}\\
\small{3. 正则化} \vspace{-0.2em}\\
\small{4. 多模型集成} \vspace{-0.2em}\\
\small{5. 自左向右解码 vs. 自右向左解码} \vspace{-0.2em}\\
\small{6. 翻译长度控制} \vspace{-0.2em}\\
\small{7. 大模型和大批量训练}
}
\end{tcolorbox}

\vspace{0em}

 \begin{tcolorbox}[enhanced,size=normal,left=2mm,right=1mm,colback=red!5!white,colframe=red!75!black,drop fuzzy shadow]
{\normalsize
\textbf{进阶技术} \vspace{-0.2em}\\
\small{1. 深层模型} \vspace{-0.2em}\\
\small{2. 单语数据的使用} \vspace{-0.2em}\\
\small{3. 知识精炼} \vspace{-0.2em}\\
\small{4. 双向训练} \vspace{-0.2em}\\
\small{5. 统计机器翻译的使用}
}
\end{tcolorbox}

\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section{基础技术}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 数据处理（也可以提一下不同blue脚本对tokenization的要求）
\begin{frame}{数据筛选、过滤}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 翻译单元切分
\begin{frame}{BPE}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 正则化（dropout、label smoothing）
\begin{frame}{dropout}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 正则化（dropout、label smoothing）
\begin{frame}{label smoothing}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 多模型集成（如何生成多样的模型、如何集成）
\begin{frame}{ensemble}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 自左向右解码 vs. 自右向左解码
\begin{frame}{L2R}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 自左向右解码 vs. 自右向左解码
\begin{frame}{R2L}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 翻译长度控制
\begin{frame}{翻译长度控制}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 大模型和大批量训练
\begin{frame}{大模型和大批量训练}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 实验分析
\begin{frame}{实验分析}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section{进阶技术}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 深层模型
\begin{frame}{深层模型}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 单语数据的使用（反向翻译、预训练）
\begin{frame}{反向翻译}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 知识精炼
\begin{frame}{知识精炼}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 双向训练
\begin{frame}{双向训练}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 统计机器翻译的使用
\begin{frame}{统计机器翻译的使用}
\end{frame}

%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section{小结及深入阅读}

\end{CJK}
\end{document}
</pre></body></html>