wording (sec 16)

Chapter16/chapter16.tex

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 \section{无监督机器翻译}
 \label{sec:unsupervised-nmt}
 
-\parinterval 低资源机器翻译的一种极端情况是：没有任何可以用于模型训练的双语平行数据。一种思路是借用多语言翻译方面的技术（见\ref{multilingual-translation-model}节），利用基于枢轴语言或者零资源的方法构建翻译系统。但是，这类方法仍然需要多个语种的平行数据。对于某一个语言对，在只有源语言和目标语言单语数据的前提下，是否仍然可以训练一个有效的翻译模型呢？这里称这种不需要双语数据的机器翻译方法为{\small\bfnew{无监督机器翻译}}\index{无监督机器翻译}（Unsupervised Machine Translation\index{Unsupervised Machine Translation}）。
+\parinterval 低资源机器翻译的一种极端情况是：没有任何可以用于模型训练的双语平行数据。一种思路是借用多语言翻译方面的技术（见\ref{multilingual-translation-model}节），利用基于枢轴语言或者零资源的方法构建翻译系统。但是，这类方法仍然需要多个语种的平行数据。对于某一个语言对，在只有源语言和目标语言单语数据的前提下，能否训练一个翻译模型呢？这里称这种不需要双语数据的机器翻译方法为{\small\bfnew{无监督机器翻译}}\index{无监督机器翻译}（Unsupervised Machine Translation\index{Unsupervised Machine Translation}）。
 
 \parinterval 直接进行无监督机器翻译是很困难的。一个简单可行的思路是把问题进行分解，然后分别解决各个子问题，最后形成完整的解决方案。放到无监督机器翻译里面，可以首先使用无监督方法寻找词与词之间的翻译，然后在此基础上，进一步得到句子到句子的翻译模型。这种“由小到大”的建模思路十分类似于统计机器翻译中的方法（见\chapterseven）。
 
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 \subsection{无监督词典归纳}\label{unsupervised-dictionary-induction}
 
-\parinterval {\small\bfnew{词典归纳}}\index{词典归纳}（Bilingual Dictionary Induction，BDI\index{Bilingual Dictionary Induction}）可用于处理语种间单词级别翻译的任务。在统计机器翻译中，词典归纳是一项核心的任务，它从双语平行语料中发掘互为翻译的单词，是翻译知识的主要来源\upcite{黄书剑0统计机器翻译中的词对齐研究}。在端到端神经机器翻译中，词典归纳通常被用到无监督机器翻译、多语言机器翻译等任务中。在神经机器翻译中，单词通过实数向量来表示，即词嵌入。所有单词分布在一个多维空间中，而且研究人员发现：词嵌入空间在各种语言中显示出类似的结构，这使得直接利用词嵌入来构建双语词典成为可能\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。其基本想法是先将来自不同语言的词嵌入投影到共享嵌入空间中，然后在这个共享空间中归纳出双语词典，原理如图\ref{fig:16-16}所示。较早的尝试是使用一个包含数千词对的种子词典作为锚点来学习从源语言到目标语词言嵌入空间的线性映射，将两个语言的单词投影到共享的嵌入空间之后，执行一些对齐算法即可得到双语词典\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。最近的研究表明，词典归纳可以在更弱的监督信号下完成，这些监督信号来自更小的种子词典\upcite{DBLP:conf/acl/VulicK16}、 相同的字符串\upcite{DBLP:conf/iclr/SmithTHH17}，甚至仅仅是共享的数字\upcite{DBLP:conf/acl/ArtetxeLA17}。
+\parinterval {\small\bfnew{词典归纳}}\index{词典归纳}（Bilingual Dictionary Induction，BDI\index{Bilingual Dictionary Induction}）可用于处理不同语言间单词级别的翻译任务。在统计机器翻译中，词典归纳是一项核心的任务，它从双语平行语料中发掘互为翻译的单词，是翻译知识的主要来源\upcite{黄书剑0统计机器翻译中的词对齐研究}。在神经机器翻译中，词典归纳通常被用在无监督机器翻译、多语言机器翻译等任务中。这里，单词通过实数向量进行表示，即词嵌入。所有单词分布在一个多维空间中，而且研究人员发现：词嵌入空间在一些语言中显示出类似的结构，这使得直接利用词嵌入来构建双语词典成为可能\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。其基本想法是先将来自不同语言的词嵌入投影到共享嵌入空间中，然后在这个共享空间中归纳出双语词典，原理如图\ref{fig:16-16}所示。较早的尝试是使用一个包含数千词对的种子词典作为锚点来学习从源语言到目标语词言嵌入空间的线性映射，将两个语言的单词投影到共享的嵌入空间之后，执行一些对齐算法即可得到双语词典\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。最近的研究表明，词典归纳可以在更弱的监督信号下完成，这些监督信号来自更小的种子词典\upcite{DBLP:conf/acl/VulicK16}、 相同的字符串\upcite{DBLP:conf/iclr/SmithTHH17}，甚至仅仅是共享的数字\upcite{DBLP:conf/acl/ArtetxeLA17}。
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 \begin{figure}[h]
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 \item 对于图\ref{fig:16-17}(a)中的分布在不同空间中的两个单语词嵌入$\mathbi{X}$和$\mathbi{Y}$，基于两者近似同构的假设，利用无监督匹配的方法来得到一个粗糙的线性映射$\mathbi{W}$，使得两个空间能大致对齐，结果如图\ref{fig:16-17}(b)所示。
 \vspace{0.5em}
-\item 在此共享空间中执行对齐算法从而归纳出一个种子词典，如图\ref{fig:16-17}(c)所示。
+\item 在这个共享空间中执行对齐算法从而归纳出一个种子词典，如图\ref{fig:16-17}(c)所示。
 \vspace{0.5em}
-\item 利用种子词典不断迭代微调进一步提高映射$\mathbi{W}$的性能，最终映射的效果如图\ref{fig:16-17}(d)所示，之后即可从中推断出词典作为最后的结果。
+\item 利用种子词典不断迭代微调进一步提高映射$\mathbi{W}$的性能，最终映射的效果如图\ref{fig:16-17}(d)所示，之后即可从中推断出词典，并作为最后的结果。
 \vspace{0.5em}
 \end{itemize}
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 \end{figure}
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-\parinterval 不同的无监督方法最大的区别主要在于第一阶段，获得初始种子词典的手段，第二阶段微调的原理都大同小异。第一阶段的主流方法主要有两大类：
+\parinterval 不同的无监督方法最大的区别主要在于第一阶段，获得初始种子词典的手段，而第二阶段微调的原理都大同小异。第一阶段的主流方法主要有两大类：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
-\item 基于GAN的方法\upcite{DBLP:conf/iclr/LampleCRDJ18,DBLP:conf/acl/ZhangLLS17,DBLP:conf/emnlp/XuYOW18,DBLP:conf/naacl/MohiuddinJ19}。在这个方法中，通过生成器来产生映射$\mathbi{W}$，鉴别器负责区分随机抽样的元素$\mathbi{W} \mathbi{X}$ 和$\mathbi{Y}$，两者共同优化收敛后即可得到映射$\mathbi{W}$。
+\item 基于生成对抗网络的方法\upcite{DBLP:conf/iclr/LampleCRDJ18,DBLP:conf/acl/ZhangLLS17,DBLP:conf/emnlp/XuYOW18,DBLP:conf/naacl/MohiuddinJ19}。在这个方法中，通过生成器来产生映射$\mathbi{W}$，鉴别器负责区分随机抽样的元素$\mathbi{W} \mathbi{X}$ 和$\mathbi{Y}$，两者共同优化收敛后即可得到映射$\mathbi{W}$。
 \vspace{0.5em}
 \item 基于Gromov-wasserstein 的方法\upcite{DBLP:conf/emnlp/Alvarez-MelisJ18,DBLP:conf/lrec/GarneauGBDL20,DBLP:journals/corr/abs-1811-01124,DBLP:conf/emnlp/XuYOW18}。Wasserstein距离是度量空间中定义两个概率分布之间距离的函数。在这个任务中，它用来衡量不同语言中单词对之间的相似性，利用空间近似同构的信息可以定义出一些目标函数，之后通过优化该目标函数也可以得到映射$\mathbi{W}$。
 \vspace{0.5em}
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 \parinterval 在得到映射$\mathbi{W}$之后，对于$\mathbi{X}$中的任意一个单词$x_{i}$，通过$\mathbi{W} \mathbi{E}({x}_{i})$将其映射到空间$\mathbi{Y}$中（$\mathbi{E}({x}_{i})$表示的是单词$x_{i}$的词嵌入向量），然后在$\mathbi{Y}$中找到该点的最近邻点$y_{j}$，于是$y_{j}$就是$x_{i}$的翻译词，重复该过程即可归纳出种子词典$D$，第一阶段结束。事实上，由于第一阶段缺乏监督信号，得到的种子词典$D$会包含大量的噪音，因此需要进行进一步的微调。
 
-\parinterval 微调的原理普遍基于普氏分析\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。假设现在有一个种子词典$D=\left\{x_{i}, y_{i}\right\}$其中${i \in\{1, n\}}$，和两个单语词嵌入$\mathbi{X}$和$\mathbi{Y}$，那么就可以将$D$作为{\small\bfnew{映射锚点}}\index{映射锚点}（Anchor\index{Anchor}）学习一个转移矩阵$\mathbi{W}$，使得$\mathbi{W} \mathbi{X}$与$\mathbi{Y}$这两个空间尽可能相近，此外通过对$\mathbi{W}$施加正交约束可以显著提高性能\upcite{DBLP:conf/naacl/XingWLL15}，于是这个优化问题就转变成了{\small\bfnew{普鲁克问题}}\index{普鲁克问题}（Procrustes Problem\index{Procrustes Problem}）\upcite{DBLP:conf/iclr/SmithTHH17}，可以通过{\small\bfnew{奇异值分解}}\index{奇异值分解}（Singular Value Decomposition，SVD\index{Singular Value Decomposition}）来获得近似解：
+\parinterval 微调的原理普遍基于普氏分析\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。假设现在有一个种子词典$D=\left\{x_{i}, y_{i}\right\}$其中${i \in\{1, n\}}$，和两个单语词嵌入$\mathbi{X}$和$\mathbi{Y}$，那么就可以将$D$作为{\small\bfnew{映射锚点}}\index{映射锚点}（Anchor\index{Anchor}）学习一个转移矩阵$\mathbi{W}$，使得$\mathbi{W} \mathbi{X}$与$\mathbi{Y}$这两个空间尽可能相近，此外通过对$\mathbi{W}$施加正交约束可以显著提高性能\upcite{DBLP:conf/naacl/XingWLL15}，于是这个优化问题就转变成了{\small\bfnew{普鲁克问题}}\index{普鲁克问题}（Procrustes Problem\index{Procrustes Problem}）\upcite{DBLP:conf/iclr/SmithTHH17}，可以通过{\small\bfnew{奇异值分解}}\index{奇异值分解}（Singular Value Decomposition，SVD\index{Singular Value Decomposition}）来获得近似解。这里用$\mathbi{X}'$和$\mathbi{Y}'$表示$D$中源语言单词和目标语言单词的词嵌入矩阵，优化$\mathbi{W}$的过程可以被描述为：
 
 \begin{eqnarray}
-\mathbi{W}^{\star} & = &\underset{\mathbi{W} \in O_{d}(\mathbb{R})}{\operatorname{argmin}}\|\mathbi{W} \mathbi{X}'- \mathbi{Y}' \|_{\mathrm{F}} \nonumber \\
+\widehat{\mathbi{W}} & = &\underset{\mathbi{W} \in O_{d}(\mathbb{R})}{\operatorname{argmin}}\|\mathbi{W} \mathbi{X}'- \mathbi{Y}' \|_{\mathrm{F}} \nonumber \\
                               & = & \mathbi{U} \mathbi{V}^{\rm{T}} \\ \label{eq:16-9}
 \textrm{s.t.\ \ \ \ } \mathbi{U} \Sigma \mathbi{V}^{\rm{T}} &= &\operatorname{SVD}\left(\mathbi{Y}' \mathbi{X}'^{\rm{T}}\right)
 \label{eq:16-10}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中， $\|\cdot\|_{\mathrm{F}}$表示矩阵的Frobenius范数，即矩阵元素绝对值的平方和再开方，$d$是词嵌入的维度，$\mathbb{R}$是实数，$O_d(\mathbb{R})$表示$d\times d$的实数空间，$\operatorname{SVD}(\cdot)$表示奇异值分解，$\mathbi{Y}'$和$\mathbi{X}'$中的单词来自$D$且行对齐。利用上式可以获得新的$\mathbi{W}$，通过$\mathbi{W}$可以归纳出新的$D$，如此迭代进行微调最后即可以得到收敛的$D$。
+\noindent 其中， $\|\cdot\|_{\mathrm{F}}$表示矩阵的Frobenius范数，即矩阵元素绝对值的平方和再开方，$d$是词嵌入的维度，$O_d(\mathbb{R})$表示$d\times d$的实数空间，$\operatorname{SVD}(\cdot)$表示奇异值分解。利用上式可以获得新的$\mathbi{W}$，通过$\mathbi{W}$可以归纳出新的$D$，如此迭代进行微调最后即可以得到收敛的$D$。
 
-\parinterval 较早的无监督方法是基于GAN的方法\upcite{DBLP:conf/acl/ZhangLLS17,DBLP:conf/emnlp/ZhangLLS17,DBLP:conf/iclr/LampleCRDJ18}，这是一个很自然的想法，利用生成器产生映射然后用判别器来区别两个空间。然而研究表明GAN缺乏稳定性，容易在低资源语言对上失败\upcite{hartmann2018empirical}，因此有不少改进的工作，比如：利用{\small\bfnew{变分自编码器}}\index{变分自编码器}（Variational Autoencoders，VAEs）\index{Variational Autoencoders}来捕获更深层次的语义信息并结合对抗训练的方法\upcite{DBLP:conf/emnlp/DouZH18,DBLP:conf/naacl/MohiuddinJ19}；通过改进最近邻点的度量函数来提升性能的方法\upcite{DBLP:conf/acl/HuangQC19,DBLP:conf/emnlp/JoulinBMJG18}；利用多语言信号来提升性能的方法\upcite{DBLP:conf/emnlp/ChenC18,DBLP:conf/emnlp/TaitelbaumCG19,DBLP:journals/corr/abs-1811-01124,DBLP:conf/naacl/HeymanVVM19}；也有一些工作舍弃GAN，通过直接优化空间距离来进行单词的匹配\upcite{DBLP:conf/emnlp/HoshenW18,DBLP:conf/emnlp/XuYOW18,DBLP:conf/emnlp/Alvarez-MelisJ18,DBLP:conf/emnlp/MukherjeeYH18}。
+\parinterval 较早的无监督方法是基于生成对抗网络的方法\upcite{DBLP:conf/acl/ZhangLLS17,DBLP:conf/emnlp/ZhangLLS17,DBLP:conf/iclr/LampleCRDJ18}，这是一个很自然的想法，利用生成器产生单词间的映射，然后用判别器来区别两个空间。然而研究表明生成对抗网络缺乏稳定性，容易在低资源语言对上失败\upcite{hartmann2018empirical}，因此有不少改进的工作，比如：利用{\small\bfnew{变分自编码器}}\index{变分自编码器}（Variational Autoencoders，VAEs）\index{Variational Autoencoders}来捕获更深层次的语义信息并结合对抗训练的方法\upcite{DBLP:conf/emnlp/DouZH18,DBLP:conf/naacl/MohiuddinJ19}；通过改进最近邻点的度量函数来提升性能的方法\upcite{DBLP:conf/acl/HuangQC19,DBLP:conf/emnlp/JoulinBMJG18}；利用多语言信号来提升性能的方法\upcite{DBLP:conf/emnlp/ChenC18,DBLP:conf/emnlp/TaitelbaumCG19,DBLP:journals/corr/abs-1811-01124,DBLP:conf/naacl/HeymanVVM19}；也有一些工作舍弃生成对抗网络，通过直接优化空间距离来进行单词的匹配\upcite{DBLP:conf/emnlp/HoshenW18,DBLP:conf/emnlp/XuYOW18,DBLP:conf/emnlp/Alvarez-MelisJ18,DBLP:conf/emnlp/MukherjeeYH18}。
 
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 \subsection{无监督统计机器翻译}
 
-\parinterval 在无监督词典归纳的基础上，可以进一步得到句子间的翻译，实现无监督机器翻译\upcite{DBLP:journals/talip/MarieF20}。统计机器翻译作为机器翻译的主流方法，对其进行无监督学习可以帮助构建初始的无监督机器翻译系统，从而进一步帮助训练更为先进的无监督神经机器翻译系统。以基于短语的统计机器翻译为例，系统主要包含短语表、语言模型、调序模型以及权重调优等模块（见{\chapterseven}）。其中短语表和模型调优需要双语数据，而语言模型和调序模型只依赖于单语数据。因此，如果可以通过无监督的方法完成短语表和权重调优，那么就得到了无监督统计机器翻译系统\upcite{DBLP:conf/emnlp/ArtetxeLA18}。
+\parinterval 在无监督词典归纳的基础上，可以进一步得到句子间的翻译，实现无监督机器翻译\upcite{DBLP:journals/talip/MarieF20}。统计机器翻译作为机器翻译的主流方法，对其进行无监督学习可以帮助构建初始的无监督机器翻译系统，从而进一步帮助训练更为先进的无监督神经机器翻译系统。以基于短语的统计机器翻译为例，系统主要包含短语表、语言模型、调序模型以及权重调优等模块（见{\chapterseven}）。其中短语表和模型调优需要双语数据，而语言模型和（基于距离的）调序模型只依赖于单语数据。因此，如果可以通过无监督的方法完成短语表和权重调优，那么就得到了无监督统计机器翻译系统\upcite{DBLP:conf/emnlp/ArtetxeLA18}。
 
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 \subsubsection{1. 无监督短语归纳}
 
-\parinterval 回顾统计机器翻译中的短语表，它类似于一个词典，对一个源语言短语给出相应的短语翻译\upcite{DBLP:conf/ki/ZensON02}。只不过词典的基本单元是词，而短语表的基本单元是短语（或$n$-gram）。此外短语表还提供短语翻译的得分。既然短语表跟词典如此相似，那么很容易就可以把无监督词典归纳的方法移植到处理短语上，也就是把里面的词替换成短语，就可以无监督地得到短语表。
+\parinterval 回顾统计机器翻译中的短语表，它类似于一个词典，对一个源语言短语给出相应的译文\upcite{DBLP:conf/ki/ZensON02}。只不过词典的基本单元是词，而短语表的基本单元是短语（或$n$-gram）。此外短语表还提供短语翻译的得分。既然短语表跟词典如此相似，那么很容易就可以把无监督词典归纳的方法移植到短语上，也就是把里面的词替换成短语，就可以无监督地得到短语表。
 
 \parinterval 如\ref{unsupervised-dictionary-induction}节所述，无监督词典归纳的方法依赖于词的分布式表示，也就是词嵌入。因此当把无监督词典归纳拓展到短语上时，首先需要获得短语的分布式表示。比较简单的方法是把词换成短语，然后借助与无监督词典归纳相同的算法得到短语的分布式表示。最后直接应用无监督词典归纳方法，得到源语言短语与目标语言短语之间的对应。
 
-\parinterval 尽管已经得到了短语的翻译，短语表的另外一个重要的组成部分，也就是短语对的得分（概率）无法由词典归纳方法直接给出，而这些得分在统计机器翻译模型中非常重要。在无监督词典归纳中，在推断词典的时候会为一对源语言单词和目标语言单词打分（词嵌入之间的相似度），再根据打分来决定哪一个目标语言单词更有可能是当前源语言单词的翻译。在无监督短语归纳中，这样一个打分已经提供了对短语对质量的度量，因此经过适当的归一化处理后就可以得到短语对的得分。
+\parinterval 在得到了短语翻译的基础上，需要确定短语翻译的得分。在无监督词典归纳中，在推断词典的时候会为一对源语言单词和目标语言单词打分（词嵌入之间的相似度），再根据打分来决定哪一个目标语言单词更有可能是当前源语言单词的翻译。在无监督短语归纳中，这样一个打分已经提供了对短语对质量的度量，因此经过适当的归一化处理后就可以得到短语翻译的得分。
 
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 \subsection{无监督神经机器翻译}\label{unsupervised-NMT}
 
-\parinterval 既然神经机器翻译已经在很多任务上优于统计机器翻译，为什么不直接做无监督神经机器翻译呢？实际上，由于神经网络的黑盒特性使其无法像统计机器翻译那样对其进行拆解，并定位问题。因此需要借用其它无监督翻译系统来训练神经机器翻译模型。
+\parinterval 既然神经机器翻译已经在很多任务上优于统计机器翻译，为什么不直接做无监督神经机器翻译呢？实际上，由于神经网络的黑盒特性使其无法像统计机器翻译那样进行拆解，并定位问题。因此需要借用其它无监督翻译系统来训练神经机器翻译模型。
 
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 \subsubsection{1. 基于无监督统计机器翻译的方法}
 
-\parinterval 一个简单的方法是，借助已经成功的无监督方法来为神经机器翻译模型提供少量双语监督信号。初始的监督信号可能很少或者包含大量噪声，因此需要逐步优化数据来重新训练出更好的模型。这也是目前绝大多数无监督神经机器翻译方法的核心思路。这个方案最简单最直接的实现就是借助已经成功的无监督统计机器翻译模型产生伪双语数据来训练神经机器翻译模型 ，然后模型进行迭代回译来进行数据优化\upcite{DBLP:conf/acl/ArtetxeLA19}。这个方法的优点是直观，并且性能稳定，容易调试（所有模块都互相独立）。缺点是复杂繁琐，涉及许多超参数调整工作，而且训练代价较大。
+\parinterval 一个简单的方法是，借助已经成功的无监督方法来为神经机器翻译模型提供少量双语监督信号。初始的监督信号可能很少或者包含大量噪声，因此需要逐步优化数据来重新训练出更好的模型。这也是目前绝大多数无监督神经机器翻译方法的核心思路。这个方案最简单最实现就是借助已经构建的无监督统计机器翻译模型，用它产生伪双语数据来训练神经机器翻译模型 ，然后进行迭代回译来进行数据优化\upcite{DBLP:conf/acl/ArtetxeLA19}。这个方法的优点是直观，并且性能稳定，容易调试（所有模块都互相独立）。缺点是复杂繁琐，涉及许多超参数调整工作，而且训练代价较大。
 
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