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Chapter16/chapter16.tex
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\section{数据的有效使用}\label{effective-use-of-data}
\parinterval 数据稀缺是低资源机器翻译所面临的主要问题。充分使用既有数据是一种解决问题的思路。比如，在双语训练不充足的时候，可以简单地对双语数据的部分单词用近义词进行替换，达到丰富双语数据的目的\upcite{DBLP:conf/acl/FadaeeBM17a,DBLP:conf/emnlp/WangPDN18}，也可以考虑用转述等方式生成更多的双语训练数据\upcite{DBLP:conf/emnlp/MartonCR09,DBLP:conf/eacl/LapataSM17}。
\parinterval 数据稀缺是低资源机器翻译所面临的主要问题。充分使用既有数据是一种解决问题的思路。比如，在双语训练不充足的时候，可以对双语数据的部分单词用近义词进行替换，达到丰富双语数据的目的\upcite{DBLP:conf/acl/FadaeeBM17a,DBLP:conf/emnlp/WangPDN18}，也可以考虑用转述等方式生成更多的双语训练数据\upcite{DBLP:conf/emnlp/MartonCR09,DBLP:conf/eacl/LapataSM17}。
\parinterval 另一种思路是使用相比双语数据更容易获取的单语数据。实际上，在统计机器翻译时代，使用单语数据训练语言模型是构建机器翻译系统的关键步骤，好的语言模型往往会带来性能的增益。而这个现象在神经机器翻译中似乎并不明显，因为在大多数神经机器翻译的范式中，并不要求使用大规模单语数据来帮助机器翻译系统。甚至，连语言模型都不会作为一个独立的模块。这一方面是由于神经机器翻译系统的解码端本身就起着语言模型的作用，另一方面是由于双语数据的增多使得翻译模型可以更好的捕捉目标语言的规律。但是，双语数据总是有限的，很多场景下，单语数据的规模会远大于双语数据，如果能够让这些单语数据发挥作用，显然是一种非常好的选择。针对以上问题，下面将从数据增强、基于语言模型的单语数据使用等方面展开讨论。
\parinterval 另一种思路是使用更容易获取的单语数据。实际上，在统计机器翻译时代，使用单语数据训练语言模型是构建机器翻译系统的关键步骤，好的语言模型往往会带来性能的增益。而这个现象在神经机器翻译中似乎并不明显，因为在大多数神经机器翻译的范式中，并不要求使用大规模单语数据来帮助机器翻译系统。甚至，连语言模型都不会作为一个独立的模块。这一方面是由于神经机器翻译系统的解码端本身就起着语言模型的作用，另一方面是由于双语数据的增多使得翻译模型可以很好地捕捉目标语言的规律。但是，双语数据总是有限的，很多场景下，单语数据的规模会远大于双语数据，如果能够让这些单语数据发挥作用，显然是一种非常好的选择。针对以上问题，下面将从数据增强、基于语言模型的单语数据使用等方面展开讨论。
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\subsubsection{1. 回译}
\parinterval {\small\bfnew{回译}}\index{回译}（Back Translation, BT\index{Back Translation}）是目前机器翻译任务上最常用的一种数据增强方法\upcite{Sennrich2016ImprovingNM,DBLP:conf/emnlp/EdunovOAG18,DBLP:conf/aclnmt/HoangKHC18}。回译的主要思想是：利用目标语言-源语言翻译模型（反向翻译模型）来生成伪双语句对，用于训练源语言-目标语言翻译模型（正向翻译模型）。假设现在需要训练一个英汉翻译模型。首先，使用双语数据训练汉英翻译模型，即反向翻译模型。然后通过该模型将额外的汉语单语句子翻译为英语句子，从而得到大量的生成英语- 真实汉语伪双语句对。然后，将回译得到的伪双语句对和真实双语句对混合，训练得到最终的英汉翻译模型。
回译方法是模型无关的，只需要训练一个反向翻译模型，就可以简单有效地利用单语数据来增加训练数据的数量，因此得到了广泛使用\upcite{Hassan2018AchievingHP,DBLP:conf/iclr/LampleCDR18,DBLP:conf/emnlp/LampleOCDR18}。图\ref{fig:16-1} 给出了回译方法的一个简要流程。
\parinterval {\small\bfnew{回译}}\index{回译}（Back Translation, BT\index{Back Translation}）是目前机器翻译任务上最常用的一种数据增强方法\upcite{Sennrich2016ImprovingNM,DBLP:conf/emnlp/EdunovOAG18,DBLP:conf/aclnmt/HoangKHC18}。回译的主要思想是：利用目标语言-源语言翻译模型（反向翻译模型）来生成伪双语句对，用于训练源语言-目标语言翻译模型（正向翻译模型）。假设现在需要训练一个英汉翻译模型。首先，使用双语数据训练汉英翻译模型，即反向翻译模型。然后通过该模型将额外的汉语单语句子翻译为英语句子，从而得到大量的英语- 真实汉语伪双语句对。然后，将回译得到的伪双语句对和真实双语句对混合，训练得到最终的英汉翻译模型。
回译方法是模型无关的，只需要训练一个反向翻译模型，就可以利用单语数据来增加训练数据的数量，因此得到了广泛使用\upcite{Hassan2018AchievingHP,DBLP:conf/iclr/LampleCDR18,DBLP:conf/emnlp/LampleOCDR18}。图\ref{fig:16-1} 给出了回译方法的一个简要流程。
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\begin{figure}[htp]
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\parinterval 围绕如何利用回译方法生成伪双语数据这一问题，研究人员进行了详细地分析探讨。一般观点认为，反向翻译模型的性能越好，生成的伪数据质量也就越高，对正向翻译模型的性能提升也就越大\upcite{Sennrich2016ImprovingNM,DBLP:conf/aclnmt/HoangKHC18}。不过，在实践中发现，即使一些简单的策略也能带来性能的增长。比如，对于一些低资源翻译任务，通过将目标语言句子复制到源语言端构造伪数据便能带来增益\upcite{DBLP:conf/wmt/CurreyBH17}。原因在于，即使构造的双语伪数据是不准确的，其目标语言端仍然是真实数据，可以使解码器训练得更加充分，用来提升神经机器翻译模型生成结果的流畅度。但是，相比这些简单的伪数据生成策略，利用目标语言单语数据进行回译可以带来更高的提升\upcite{DBLP:conf/wmt/CurreyBH17}。一种可能的解释是，双语伪数据的源语言是模型生成的翻译结果，保留了两种语言之间的互译信息，相比真实数据又存在一定的噪声。神经机器翻译模型在伪双语句对上进行训练，可以学习到如何处理带有噪声的输入，提高了模型的健壮性。
\parinterval 围绕如何利用回译方法生成伪双语数据这一问题，研究人员进行了详细地分析探讨。一般观点认为，反向翻译模型的性能越好，生成的伪数据质量也就越高，对正向翻译模型的性能提升也就越大\upcite{Sennrich2016ImprovingNM,DBLP:conf/aclnmt/HoangKHC18}。不过，在实践中发现，即使一些简单的策略也能带来性能的增长。比如，对于一些低资源翻译任务，通过将目标语言句子复制到源语言端构造伪数据便能带来增益\upcite{DBLP:conf/wmt/CurreyBH17}。原因在于，即使构造的双语伪数据是不准确的，其目标语言端仍然是真实数据，可以使解码器训练得更加充分，进而提升神经机器翻译模型生成结果的流畅度。但是，相比这些简单的伪数据生成策略，利用目标语言单语数据进行回译可以带来更大的性能提升\upcite{DBLP:conf/wmt/CurreyBH17}。一种可能的解释是，双语伪数据的源语言是模型生成的翻译结果，保留了两种语言之间的互译信息，相比真实数据又存在一定的噪声。神经机器翻译模型在伪双语句对上进行训练，可以学习到如何处理带有噪声的输入，提高了模型的健壮性。
\parinterval 在回译方法中，反向翻译模型的训练只依赖于有限的双语数据，因此生成的源语言端伪数据的质量难以保证。为此，可以采用{\small\sffamily\bfnew{迭代式回译}}\index{迭代式回译}（Iterative Back Translation）\index{Iterative Back Translation}的方法\upcite{DBLP:conf/aclnmt/HoangKHC18}，同时利用源语言端和目标语言端的单语数据，不断通过回译的方式来提升正向和反向翻译模型的性能。图\ref{fig:16-2}展示了迭代式回译的框架。首先，使用双语数据训练一个正向翻译模型，然后利用额外的源语言单语数据通过回译的方式生成伪双语数据，来提升反向翻译模型的性能，再利用反向翻译模型和额外的目标语言单语数据生成伪双语数据，用于提升正向翻译模型的性能。可以看出，迭代式回译的过程是完全闭环的，因此可以一直重复进行，直到正向和反向翻译模型的性能均不再提升。
\parinterval 在回译方法中，反向翻译模型的训练只依赖于有限的双语数据，因此生成的源语言端伪数据的质量难以保证。为此，可以采用{\small\sffamily\bfnew{迭代式回译}}\index{迭代式回译}（Iterative Back Translation）\index{Iterative Back Translation}的方法\upcite{DBLP:conf/aclnmt/HoangKHC18}，同时利用源语言端和目标语言端的单语数据，不断通过回译的方式来提升正向和反向翻译模型的性能。图\ref{fig:16-2}展示了迭代式回译的框架。首先，使用双语数据训练一个正向翻译模型，然后利用额外的源语言单语数据通过回译的方式生成伪双语数据，来提升反向翻译模型的性能。之后，再利用反向翻译模型和额外的目标语言单语数据生成伪双语数据，用于提升正向翻译模型的性能。可以看出，迭代式回译的过程是完全闭环的，因此可以一直重复进行，直到正向和反向翻译模型的性能均不再提升。
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\begin{figure}[htp]
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\parinterval 更进一步，研究人员发现，在低资源场景中，由于缺乏双语数据，高质量的伪双语数据对于模型来说更有帮助。而在富资源场景中，在回译产生的源语言句子中添加一些噪声，提高翻译结果的多样性，反而可以达到更好的效果，比较常用的方法是使用采样解码、Top-$k$解码和加噪\upcite{DBLP:conf/emnlp/EdunovOAG18,DBLP:conf/aclnmt/ImamuraFS18,DBLP:conf/emnlp/WuWXQLL19}。回译中常用的解码方式为束搜索，在生成每个词的时候只考虑预测概率最高的前几个词，因此生成的翻译结果质量更高，但导致的问题是翻译结果主要集中在部分高频词上，生成的伪数据缺乏多样性，也就很难去准确地覆盖真实的数据分布\upcite{DBLP:conf/icml/OttAGR18}。采样解码是指在解码过程中，对词表中所有的词按照预测概率进行随机采样，因此整个词表中的词都有可能被选中，从而使生成结果多样性更强，但翻译质量和流畅度也会明显下降。Top-$k$解码是对束搜索和采样解码的一个折中方法。在解码过程中，Top-$k$解码对词表中预测概率最高的前$k$个词进行随机采样，这样在保证翻译结果准确的前提下，提高了结果的多样性。加噪方法在束搜索的解码结果加入一些噪声，如丢掉或掩码部分词、打乱句子顺序等。这些方法在生成的源语言句子中引入了噪声，不仅增加了对包含低频词或噪声句子的训练次数，同时也提高了模型的健壮性和泛化能力\upcite{DBLP:conf/icml/VincentLBM08}。
\parinterval 进一步，研究人员发现，在低资源场景中，由于缺乏双语数据，高质量的伪双语数据对于模型来说更有帮助。而在富资源场景中，在回译产生的源语言句子中添加一些噪声，提高翻译结果的多样性，反而可以达到更好的效果，比较常用的方法是使用采样解码、Top-$k$解码和加噪\upcite{DBLP:conf/emnlp/EdunovOAG18,DBLP:conf/aclnmt/ImamuraFS18,DBLP:conf/emnlp/WuWXQLL19}。回译中常用的解码方式为束搜索，在生成每个词的时候只考虑预测概率最高的前几个词，因此生成的翻译结果质量更高，但导致的问题是翻译结果主要集中在部分高频词上，生成的伪数据缺乏多样性，也就很难去准确地覆盖真实的数据分布\upcite{DBLP:conf/icml/OttAGR18}。采样解码是指在解码过程中，对词表中所有的词按照预测概率进行随机采样，因此整个词表中的词都有可能被选中，从而使生成结果多样性更强，但翻译质量和流畅度也会明显下降。Top-$k$解码是对束搜索和采样解码的一个折中方法。在解码过程中，Top-$k$解码对词表中预测概率最高的前$k$个词进行随机采样，这样在保证翻译结果准确的前提下，提高了结果的多样性。加噪方法在束搜索的解码结果加入一些噪声，如丢掉或掩码部分词、打乱句子顺序等。这些方法在生成的源语言句子中引入了噪声，不仅增加了对包含低频词或噪声句子的训练次数，同时也提高了模型的健壮性和泛化能力\upcite{DBLP:conf/icml/VincentLBM08}。
\parinterval 与回译方法类似，源语言单语数据也可以通过一个双语数据训练的正向翻译模型获得对应的目标语言数据，从而构造正向翻译的伪数据\upcite{DBLP:conf/emnlp/ZhangZ16}。与回译方法相反，这时的伪数据中源语言句子是真实的，而目标语言句子是自动生成的，构造的伪数据对译文的流畅性并没有太大帮助，其主要作用是提升编码器的特征提取能力。然而，由于伪数据中生成的译文质量很难保证，因此利用正向翻译模型生成伪数据的方法带来的性能提升效果要弱于回译，甚至可能是有害的\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuWXQLL19}。
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\parinterval 另外一种加噪方法是进行词替换。将一个句子中的某个词替换为其他词，可能并不会影响句子的合理性和流畅度。比如，对于“我/出去/玩。”这句话，将“我”替换为“你”、“他”、“我们”或者将“玩”替换为“骑车”、“学习”、“吃饭”等，虽然改变了语义，但句子在语法上仍然是合理的。词替换方法即是将双语数据中的部分词替换为词表中的其他词，在保证句子的语义或语法正确性的前提下，增加了训练数据的多样性。
\parinterval 另外一种加噪方法是进行词替换。将一个句子中的某个词替换为其他词，可能并不会影响句子的合理性和流畅度。比如，对于“我/出去/玩。”这句话，将“我”替换为“你”、“他”、“我们”。或者，将“玩”替换为“骑车”、“学习”、“吃饭”等，虽然改变了语义，但句子在语法上仍然是合理的。词替换方法即是将双语数据中的部分词替换为词表中的其他词，在保证句子的语义或语法正确性的前提下，增加了训练数据的多样性。
\parinterval 词替换的另一种策略是将源语言中的稀有词替换为语义相近的词\upcite{DBLP:conf/acl/FadaeeBM17a}。词表中的稀有词由于出现次数较少，很容易导致训练不充分问题，从而无法准确预测稀有词\upcite{DBLP:conf/acl/SennrichHB16a}。通过语言模型将源语言句子中的某个词替换为满足语法或语义条件的稀有词，再通过词对齐工具找到源语言句子中被替换的词在目标语言句子中对应的位置，借助翻译词典将这个目标语言位置的单词替换为词典中的翻译结果，从而得到伪双语数据。
\parinterval 词替换的另一种策略是将源语言中的稀有词替换为语义相近的词\upcite{DBLP:conf/acl/FadaeeBM17a}。词表中的稀有词由于出现次数较少，很容易导致训练不充分问题\upcite{DBLP:conf/acl/SennrichHB16a}。通过语言模型将源语言句子中的某个词替换为满足语法或语义条件的稀有词，再通过词对齐工具找到源语言句子中被替换的词在目标语言句子中对应的位置，借助翻译词典将这个目标语言位置的单词替换为词典中的翻译结果，从而得到伪双语数据。
\parinterval 此外，通过在源语言或目标语言中随机选择某些词，将这些词替换为词表中一个随机词，也可以得到伪双语数据\upcite{DBLP:conf/emnlp/WangPDN18}。随机选择句子中的某个词，将这个词的词嵌入替换为其他词的词嵌入加权表示融合，权重可以通过语言模型来计算，相比离散的替换方式（替换为其他词等），这种丰富的分布式表示相比直接使用词嵌入可以包含更多的语义信息，同一个词在不同的上下文中也会被替换为不同的上下文表示结果\upcite{DBLP:conf/acl/GaoZWXQCZL19}。
\parinterval 此外，通过在源语言或目标语言中随机选择某些词，将这些词替换为词表中一个随机词，也可以得到伪双语数据\upcite{DBLP:conf/emnlp/WangPDN18}。随机选择句子中的某个词，将这个词的词嵌入替换为其他词的词嵌入的加权结果。相比直接替换单词，这种丰富的分布式表示相比直接使用词嵌入可以包含更多的语义信息，同一个词在不同的上下文中也会被替换为不同的上下文表示结果\upcite{DBLP:conf/acl/GaoZWXQCZL19}。
\parinterval 相比上述两种方法只是对句子做轻微的修改，{\small\bfnew{转述}}(Paraphrasing)\index{转述}\index{Paraphrasing}方法考虑到了自然语言表达的多样性：通过对原始句子进行改写，使用不同的句式来传达相同含义的信息\upcite{DBLP:journals/coling/BhagatH13,2010Generating}。比如对于“东北大学的校训是自强不息、知行合一”这句话，可以使用其他的句式来表达同样的含义，例如：“自强不息、知行合一是东北大学的校训”。转述在机器翻译任务上得到了广泛引用\upcite{DBLP:conf/wmt/GuoH19,DBLP:conf/acl/ZhouSW19,DBLP:conf/eacl/LapataSM17}，通过转述方法对原始的双语数据进行改写，训练数据可以覆盖更多的语言学现象。同时由于每个句子可以对应多个不同的翻译，转述方法可以避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。
\parinterval 相比上述两种方法只是对句子做轻微的修改，{\small\bfnew{转述}}\index{转述}（Paraphrasing\index{Paraphrasing}）方法考虑到了自然语言表达的多样性：通过对原始句子进行改写，使用不同的句式来传达相同含义的信息\upcite{DBLP:journals/coling/BhagatH13,2010Generating}。比如对于“东北大学的校训是自强不息、知行合一”这句话，可以使用其他的句式来表达同样的含义，例如：“自强不息、知行合一是东北大学的校训”。转述在机器翻译任务上得到了广泛引用\upcite{DBLP:conf/wmt/GuoH19,DBLP:conf/acl/ZhouSW19,DBLP:conf/eacl/LapataSM17}，通过转述方法对原始的双语数据进行改写，训练数据可以覆盖更多的语言学现象。同时由于每个句子可以对应多个不同的翻译，转述方法可以避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。
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\parinterval 可比语料大多存在于网页中，内容较为复杂，可能会存在较大比例的噪声，如HTML字符、乱码等。首先需要对内容进行充分的数据清洗操作，得到干净的可比语料，然后从中抽取出可用的双语句对。传统的抽取方法一般通过统计模型或双语词典来得到双语句对。比如，通过计算两个不同语言句子之间的单词重叠数或BLEU值\upcite{finding2006adafre,method2008keiji}；或者通过排序模型或二分类器判断一个目标语言句子和一个源语言句子互译的可能性\upcite{DBLP:journals/coling/MunteanuM05,DBLP:conf/naacl/SmithQT10}。
\parinterval 另外一种比较有效的方法是根据两种语言中每个句子的表示向量来抽取\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。首先，对于两种语言的每个句子，分别使用词嵌入加权平均等方法计算得到句子的表示向量，然后计算每个源语言句子和目标语言句子之间的余弦相似度，相似度大于一定阈值的句对则认为是可用的双语句对\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。然而，不同语言单独训练得到的词嵌入可能对应不同的表示空间，因此得到的表示向量无法用于衡量两个句子的相似度\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。为了解决这个问题，一般使用在同一表示空间的跨语言词嵌入来表示两种语言的单词\upcite{DBLP:journals/jair/RuderVS19}。在跨语言词嵌入中，不同语言相同意思的词对应的词嵌入具有较高的相似性，因此得到的句向量也就可以用于衡量两个句子是否表示相似的语义\upcite{DBLP:conf/icml/LeM14}。关于跨语言词嵌入的具体内容，可以参考\ref{unsupervised-dictionary-induction}节的内容。
\parinterval 另外一种比较有效的方法是根据两种语言中每个句子的表示向量来抽取数据\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。首先，对于两种语言的每个句子，分别使用词嵌入加权平均等方法计算得到句子的表示向量，然后计算每个源语言句子和目标语言句子之间的余弦相似度，相似度大于一定阈值的句对则认为是可用的双语句对\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。然而，不同语言单独训练得到的词嵌入可能对应不同的表示空间，因此得到的表示向量无法用于衡量两个句子的相似度\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。为了解决这个问题，一般使用在同一表示空间的跨语言词嵌入来表示两种语言的单词\upcite{DBLP:journals/jair/RuderVS19}。在跨语言词嵌入中，不同语言相同意思的词对应的词嵌入具有较高的相似性，因此得到的句向量也就可以用于衡量两个句子是否表示相似的语义\upcite{DBLP:conf/icml/LeM14}。关于跨语言词嵌入的具体内容，可以参考\ref{unsupervised-dictionary-induction}节的内容。
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\subsection{基于语言模型的方法}
\parinterval 除了构造双语数据进行数据增强，直接利用单语数据也是机器翻译中的常用方法。通常，单语数据会被用于语言模型的学习（见{\chaptertwo}）。对于机器翻译系统，使用语言模型也是一件十分自然的事情，在目标语言端，语言模型可以帮助系统选择更加流畅的译文输出；在源语言端，语言模型也可以用于句子编码，进而更好地生成句子的表示结果。在传统方法中，语言模型更多的被使用在目标语言端。不过，近些年来随着预训练技术的发展，语言模型也被使用在神经机器翻译的编码端。下面将从语言模型在目标语言端的融合、预训练词嵌入、预训练编码器和多任务学习等方向介绍基于语言模型的单语数据使用方法。
\parinterval 除了构造双语数据进行数据增强，直接利用单语数据也是机器翻译中的常用方法。通常，单语数据会被用于语言模型的学习（见{\chaptertwo}）。对于机器翻译系统，使用语言模型也是一件十分自然的事情，在目标语言端，语言模型可以帮助系统选择更加流畅的译文输出；在源语言端，语言模型也可以用于句子编码，进而更好地生成句子的表示结果。在传统方法中，语言模型更多地被使用在目标语言端。不过，近些年来随着预训练技术的发展，语言模型也被使用在神经机器翻译的编码端。下面将从语言模型在目标语言端的融合、预训练词嵌入、预训练编码器和多任务学习四方面介绍基于语言模型的单语数据使用方法。
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\subsubsection{1. 语言模型在目标语言端的融合}
\parinterval 融合目标语言端的语言模型是一种最直接的使用单语数据的方法\upcite{2015OnGulcehre,DBLP:journals/csl/GulcehreFXCB17,DBLP:conf/wmt/StahlbergCS18}。实际上，神经机器翻译模型本身也具备了语言模型的作用，因为解码器本质上也是一个语言模型，用于描述生成译文词串的规律。类似于语言模型，神经机器翻译模型可以自回归地生成翻译结果。对于一个双语句对$(\seq{x}, \seq{y})$，神经机器翻译模型根据源语言句子$\seq{x}$和前面生成的词来预测当前位置词的概率分布：
\parinterval 融合目标语言端的语言模型是一种最直接的使用单语数据的方法\upcite{2015OnGulcehre,DBLP:journals/csl/GulcehreFXCB17,DBLP:conf/wmt/StahlbergCS18}。实际上，神经机器翻译模型本身也具备了语言模型的作用，因为解码器本质上也是一个语言模型，用于描述生成译文词串的规律。类似于语言模型，神经机器翻译模型可以自回归地生成翻译结果。对于一个双语句对$(\seq{x}, \seq{y})$，神经机器翻译模型根据源语言句子$\seq{x}$和前面生成的译文单词来预测当前位置单词的概率分布：
\begin{eqnarray}
\log{P(\seq{y} | \seq{x}; \theta)} & = & \sum_{t}{\log{P(y_t | {\seq{y}}_{<t}, \seq{x}; \theta)}}
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\noindent 这里，$\theta$是神经机器翻译模型的参数，${\seq{y}}_{<t}$表示第$t$个位置前面已经生成的词序列。可以看出，模型的翻译过程与两部分信息有关，分别是源语言句子$\seq{x}$以及前面生成的翻译序列${\seq{y}}_{<t}$。语言模型可以与解码过程融合，根据${\seq{y}}_{<t}$生成流畅度更高的翻译结果。常用的融合方法主要分为浅融合和深融合\upcite{2015OnGulcehre}。
\parinterval 浅融合方法独立训练翻译模型和语言模型，在生成每个词的时候，对两个模型的预测概率进行加权求和得到最终的预测概率。浅融合的不足在于，解码过程对每个词均采用相同的语言模型权重，这实际上是不合理的。比如，在汉语-英语翻译系统中，英语句子中的冠词可能在汉语句子中没有显式的单词对应，这种情况下，英语语言模型可以提供更多帮助，保证翻译结果更加符合英语的语言结构；而在翻译某些名词的时候，语言模型由于没有源语言句子的信息，反而会对解码过程产生干扰，因此权重越小越好。针对这个问题，深融合联合翻译模型和语言模型进行训练，从而在解码过程中动态地计算语言模型的权重，更好地融合翻译模型和语言模型来计算预测概率。
\parinterval 浅融合方法独立训练翻译模型和语言模型，在生成每个词的时候，对两个模型的预测概率进行加权求和得到最终的预测概率。浅融合的不足在于，解码过程对每个词均采用相同的语言模型权重，缺乏灵活性。针对这个问题，深融合联合翻译模型和语言模型进行训练，从而在解码过程中动态地计算语言模型的权重，更好地融合翻译模型和语言模型来计算预测概率。
\parinterval 大多数情况下，目标语言端语言模型的使用可以提高翻译结果的流畅度。不过，它并不会增加翻译结果对源语言句子表达的{\small\bfnew{充分性}}\index{充分性}（Adequacy\index{Adequacy}），即源语言句子的信息是否被充分体现到了译文中。也有一些研究发现，神经机器翻译过于关注译文的流畅度，但是充分性的问题没有很好的考虑，比如，神经机器翻译系统的结果中经常出现漏译等问题。也有一些研究人员提出控制翻译充分性的方法，让译文在流畅度和充分性之间达到平衡\upcite{DBLP:conf/acl/TuLLLL16,li-etal-2018-simple,DBLP:journals/tacl/TuLLLL17}。
\parinterval 大多数情况下，目标语言端语言模型的使用可以提高译文的流畅度。不过，它并不会增加翻译结果对源语言句子表达的{\small\bfnew{充分性}}\index{充分性}（Adequacy\index{Adequacy}），即源语言句子的信息是否被充分体现到了译文中。也有一些研究发现，神经机器翻译过于关注译文的流畅度，但是充分性的问题没有得到很好考虑，比如，神经机器翻译系统的结果中经常出现漏译等问题。也有一些研究人员提出控制翻译充分性的方法，让译文在流畅度和充分性之间达到平衡\upcite{DBLP:conf/acl/TuLLLL16,li-etal-2018-simple,DBLP:journals/tacl/TuLLLL17}。
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\parinterval 词嵌入可以被看作是对每个独立单词进行的表示学习，在自然语言处理的众多任务中都扮演着重要角色\upcite{DBLP:conf/icml/CollobertW08,2011Natural,DBLP:journals/corr/abs-1901-09069}。到目前为止已经有大量的词嵌入学习方法被提出（见{\chapternine}），因此可以直接应用这些方法在海量的单语数据上训练得到词嵌入，用来初始化神经机器翻译模型的词嵌入参数矩阵\upcite{DBLP:conf/aclwat/NeishiSTIYT17,2018When}。
\parinterval 需要注意的是，在神经机器翻译中使用预训练词嵌入有两种方法。一种方法是直接将词嵌入作为固定的输入，也就是在训练神经机器翻译模型的过程中，并不调整词嵌入的参数。这样做的目的是完全将词嵌入模块独立出来，机器翻译可以被看作是在固定的词嵌入输入上进行的建模，从而降低了机器翻译模型学习的难度。另一种方法是仍然遵循``预训练+微调''的策略，将词嵌入作为机器翻译模型的初始值。在之后机器翻译训练过程中，词嵌入模型结果会被进一步更新。近些年，在词嵌入预训练的基础上进行微调的方法越来越受到研究者的青睐。因为在实践中发现，完全用单语数据学习的单词表示，与双语数据上的翻译任务并不完全匹配。同时目标语言的信息也会影响源语言的表示学习，在预训练词嵌入的基础上进一步进行微调是更加有效的方案。
\parinterval 需要注意的是，在神经机器翻译中使用预训练词嵌入有两种方法。一种方法是直接将词嵌入作为固定的输入，也就是在训练神经机器翻译模型的过程中，并不调整词嵌入的参数。这样做的目的是完全将词嵌入模块独立出来，机器翻译可以被看作是在固定的词嵌入输入上进行的建模，从而降低了机器翻译模型学习的难度。另一种方法是仍然遵循``预训练+微调''的策略，将词嵌入作为机器翻译模型部分参数的初始值。在之后机器翻译训练过程中，词嵌入模型结果会被进一步更新。近些年，在词嵌入预训练的基础上进行微调的方法越来越受到研究者的青睐。因为在实践中发现，完全用单语数据学习的单词表示，与双语数据上的翻译任务并不完全匹配。同时目标语言的信息也会影响源语言的表示学习。
\parinterval 虽然预训练词嵌入在海量的单语数据上学习到了丰富的表示，但词嵌入很主要的一个缺点是无法解决一词多义问题。在不同的上下文中，同一个单词经常表示不同的意思，但词嵌入是完全相同的。模型需要在编码过程中通过上下文去理解每个词在当前语境下的含义，从而增加了建模的复杂度。因此，上下文词向量在近些年得到了广泛的关注\upcite{DBLP:conf/acl/PetersABP17,mccann2017learned,DBLP:conf/naacl/PetersNIGCLZ18}。上下文词嵌入是指一个词的表示不仅依赖于单词自身，还依赖于上下文语境。由于在不同的上下文中，每个词对应的词嵌入是不同的，因此无法简单地通过词嵌入矩阵来表示，通常的做法是使用海量的单语数据预训练语言模型任务，使模型具备丰富的特征提取能力\upcite{DBLP:conf/naacl/PetersNIGCLZ18,radford2018improving,devlin2019bert}。
\parinterval 虽然预训练词嵌入在海量的单语数据上学习到了丰富的表示，但词嵌入很主要的一个缺点是无法解决一词多义问题。在不同的上下文中，同一个单词经常表示不同的意思，但词嵌入是完全相同的。模型需要在编码过程中通过上下文去理解每个词在当前语境下的含义。因此，上下文词向量在近些年得到了广泛的关注\upcite{DBLP:conf/acl/PetersABP17,mccann2017learned,DBLP:conf/naacl/PetersNIGCLZ18}。上下文词嵌入是指一个词的表示不仅依赖于单词自身，还依赖于上下文语境。由于在不同的上下文中，每个词对应的词嵌入是不同的，因此无法简单地通过词嵌入矩阵来表示，通常的做法是使用海量的单语数据预训练语言模型任务，使模型具备丰富的特征提取能力\upcite{DBLP:conf/naacl/PetersNIGCLZ18,radford2018improving,devlin2019bert}。
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