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\draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]new.south) .. controls +(south:2.5em) and +(north:2.5em) .. ([xshift=0.2em,yshift=0.2em]all.north); \draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]new.south) .. controls +(south:2.5em) and +(north:2.5em) .. ([xshift=0.2em,yshift=0.2em]all.north);
\draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]all.south) -- ([yshift=0.2em]final_model.north)node[pos=0.5,right,align=center,font=\footnotesize] {训练}; \draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]all.south) -- ([yshift=0.2em]final_model.north)node[pos=0.5,right,align=center,font=\footnotesize] {训练};
\node[word] at ([yshift=-2em]final_model.south){(a)数据混合}; \node[word] at ([yshift=-2em]final_model.south){(a)数据混合};
\begin{pgfonlayer}{background} \begin{pgfonlayer}{background}
\node [rectangle,inner sep=0.5em,rounded corners=1pt,minimum width=4.5em,minimum height=3.2em,draw=red!50,dotted,very thick] at (0.37,0.15) {}; \node [rectangle,inner sep=0.5em,rounded corners=1pt,minimum width=4.5em,minimum height=3.2em,draw=red!50,dotted,very thick] at (0.37,0.15) {};
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\node[word] at ([yshift=2em]final_model.north) {插值}; \node[word] at ([yshift=2em]final_model.north) {插值};
\node[word] at ([yshift=-2em]final_model.south){(b)模型插值}; \node[word] at ([yshift=-2em]final_model.south){(b)模型插值};
%空白占位 %空白占位
\node[word] at ([xshift=-3em]old.west) {}; \node[word] at ([xshift=-3em]old.west) {};
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\draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]new.south) -- ([xshift=0.2em,yshift=0.2em]final_model.north) node[pos=0.5,right,align=center,font=\footnotesize] {目标\\函数1}; \draw [->,thick] ([yshift=-0.2em]new.south) -- ([xshift=0.2em,yshift=0.2em]final_model.north) node[pos=0.5,right,align=center,font=\footnotesize] {目标\\函数1};
\draw [->,thick,dashed] ([yshift=-0.2em]old.south) .. controls +(south:4.5em) and +(north:4.5em) .. ([xshift=-0.2em,yshift=0.2em]final_model.north) node[align=center,font=\footnotesize] at ([xshift=-0.1em,yshift=-4em]old.south) {目标\\函数2}; \draw [->,thick,dashed] ([yshift=-0.2em]old.south) .. controls +(south:4.5em) and +(north:4.5em) .. ([xshift=-0.2em,yshift=0.2em]final_model.north) node[align=center,font=\footnotesize] at ([xshift=-0.1em,yshift=-4em]old.south) {目标\\函数2};
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\end{scope} \end{scope}
\end{tikzpicture} \end{tikzpicture}
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\parinterval 交互式机器翻译的大致流程如下:机器翻译系统根据用户输入的源语言句子预测出可能的译文交给用户,然后用户在现有翻译的基础上进行接受、修改或者删除等操作,然后翻译系统根据用户的反馈信息再次生成比前一次更好的翻译并提交给用户。以此循环,直到得到最终的译文。 \parinterval 交互式机器翻译的大致流程如下:机器翻译系统根据用户输入的源语言句子预测出可能的译文交给用户,然后用户在现有翻译的基础上进行接受、修改或者删除等操作,然后翻译系统根据用户的反馈信息再次生成比前一次更好的翻译并提交给用户。以此循环,直到得到最终的译文。
\parinterval\ref{fig:18-2}给出了一个使用TranSmart系统\footnote{\url{https://transmart.qq.com/index}}进行交互式机器翻译的例子,在这里要将一个汉语句子“疼痛/也/可能/会在/夜间/使/你/醒来。”翻译成英语“Pain may also wake you up during the night .”。在开始交互之前,系统首先推荐一个可能的译文“Pain may also wake you up at night .”。在第一次交互中,用户将单词at替换成during,然后系统根据用户修改后的译文立即给出新的译文候选,提供给用户选择。循环往复,直到用户接受了系统当前推荐的译文。 \parinterval\ref{fig:18-2}给出了一个使用TranSmart系统进行交互式机器翻译的例子,在这里要将一个汉语句子“疼痛/也/可能/会在/夜间/使/你/醒来。”翻译成英语“Pain may also wake you up during the night .”。在开始交互之前,系统首先推荐一个可能的译文“Pain may also wake you up at night .”。在第一次交互中,用户将单词at替换成during,然后系统根据用户修改后的译文立即给出新的译文候选,提供给用户选择。循环往复,直到用户接受了系统当前推荐的译文。
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\begin{figure}[htp] \begin{figure}[htp]
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\section{翻译结果可干预性} \section{翻译结果可干预性}
\parinterval 交互式机器翻译体现了一种用户的行为“干预”机器翻译结果的思想。实际上,在机器翻译出现错误时,人们总是希望用一种直接有效的方式“改变”译文,最短时间内达到改善翻译质量的目的。比如,如果机器翻译系统可以输出多个候选译文,用户可以在其中挑选最好的译文进行输出。也就是,人为干预了译文候选的排序过程。另一个例子是{\small\bfnew{翻译记忆}}\index{翻译记忆}(Translation Memory,TM\index{Translation Memory})。翻译记忆记录了高质量的源语言-目标语言句对,有时也可以被看作是一种先验知识或“记忆”。因此,当进行机器翻译时,使用翻译记忆指导翻译过程也可以被看作是一种干预手段\upcite{DBLP:conf/acl/WangZS13,DBLP:conf/aaai/XiaHLS19} \parinterval 交互式机器翻译体现了一种用户的行为“干预”机器翻译结果的思想。实际上,在机器翻译出现错误时,人们总是希望用一种直接有效的方式“改变”译文,最短时间内达到改善翻译质量的目的。比如,如果机器翻译系统可以输出多个候选译文,用户可以在其中挑选最好的译文进行输出。也就是,人为干预了译文候选的排序过程。另一个例子是{\small\bfnew{翻译记忆}}\index{翻译记忆}(Translation Memory,TM\index{Translation Memory})。翻译记忆记录了高质量的源语言-目标语言句对,有时也可以被看作是一种先验知识或“记忆”。因此,当进行机器翻译时,使用翻译记忆指导翻译过程也可以被看作是一种干预手段\upcite{DBLP:conf/acl/WangZS13,DBLP:conf/aaai/XiaHLS19}
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\section{机器翻译系统部署} \section{机器翻译系统部署}
\parinterval 除了在一些离线设备上使用机器翻译,更多时候机器翻译系统会部署在运算能力较强的服务器上。一方面随着神经机器翻译的大规模应用,在GPU服务器上部署机器翻译系统已经成为了常态。另一方面,GPU服务器的成本较高,而且很多应用中需要同时部署多个语言方向的系统。这时如何充分利用设备以满足大规模的翻译需求就成为了不可回避的问题。有几个方向值得尝试: \parinterval 除了在一些离线设备上使用机器翻译,更多时候机器翻译系统会部署在运算能力较强的服务器上。一方面随着神经机器翻译的大规模应用,在GPU服务器上部署机器翻译系统已经成为了常态。另一方面,GPU服务器的成本较高,而且很多应用中需要同时部署多个语言方向的系统。这时如何充分利用设备以满足大规模的翻译需求就成为了不可回避的问题。有几个方向值得尝试:
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\section{机器翻译的应用场景} \section{机器翻译的应用场景}
\parinterval 机器翻译有着十分广泛的应用,这里列举了一些常见的应用场景: \parinterval 机器翻译有着十分广泛的应用,这里列举了一些常见的应用场景:
\begin{itemize}
\item {\small\bfnew{网页翻译}}。进入信息爆炸的时代之后,互联网上海量的数据随处可得,然而由于不同国家和地区语言的差异,网络上的数据也呈现出多语言的特性。当人们在遇到包含不熟悉语言的网页时,无法及时有效地获取其中的信息。因此,对不同语言的网页进行翻译是必不可少的一步。由于网络上的网页数不胜数,依靠人工对网页进行翻译是不切实际的,相反,机器翻译十分适合这个任务。目前,市场上有很多浏览器提供网页翻译的服务,极大地降低了人们从网络上获取不同语言信息的难度。
\parinterval (一)网页翻译 \item {\small\bfnew{科技文献翻译}}。在专利等科技文献翻译中,往往需要将文献翻译为英语或者其他语言,比如摘要翻译。以往这种翻译工作通常由人工来完成。由于对翻译结果的质量要求较高,因此要求翻译人员具有相关专业的背景知识,这导致翻译人员资源稀缺。特别是,近几年国内专利申请数不断增加,这给人工翻译带来了很大的负担。相比于人工翻译,机器翻译可以在短时间内完成大量的专利翻译,同时结合术语词典和人工校对等方式,可以保证专利的翻译质量。另外,以专利为代表的科技文献往往具有很强的领域性,针对各类领域文本进行单独优化,机器翻译的品质可以大大提高。因此,机器翻译在专利翻译等行业有十分广泛的应用前景。
\parinterval 进入信息爆炸的时代之后,互联网上海量的数据随处可得,然而由于不同国家和地区语言的差异,网络上的数据也呈现出多语言的特性。当人们在遇到包含不熟悉语言的网页时,无法及时有效地获取其中的信息。因此,对不同语言的网页进行翻译是必不可少的一步。由于网络上的网页数不胜数,依靠人工对网页进行翻译是不切实际的,相反,机器翻译十分适合这个任务。目前,市场上有很多浏览器提供网页翻译的服务,极大地降低了人们从网络上获取不同语言信息的难度 \item {\small\bfnew{视频字幕翻译}}。随着互联网的普及,人们可以通过互联网接触到大量境外影视作品。由于人们可能没有相应的外语能力,通常需要翻译人员对字幕进行翻译。因此,这些境外视频的传播受限于字幕翻译的速度和准确度。现在的一些视频网站在使用语音识别为视频生成源语言字幕的同时,通过机器翻译技术为各种语言的受众提供质量尚可的目标语言字幕,这种方式为人们提供了极大的便利
\parinterval (二)科技文献翻译 \item {\small\bfnew{社交}}。社交是人们的重要社会活动。人们可以通过各种各样的社交软件做到即时通讯,进行协作或者分享自己的观点。然而受限于语言问题,人们的社交范围往往不会超出自己所掌握的语种范围,很难方便地进行跨语言社交。随着机器翻译技术的发展,越来越多的社交软件开始支持自动翻译,用户可以轻易地将各种语言的内容翻译成自己的母语,方便了人们的交流,让语言问题不再成为社交的障碍。
\parinterval 在专利等科技文献翻译中,往往需要将文献翻译为英语或者其他语言,比如摘要翻译。以往这种翻译工作通常由人工来完成。由于对翻译结果的质量要求较高,因此要求翻译人员具有相关专业的背景知识,这导致翻译人员资源稀缺。特别是,近几年国内专利申请数不断增加,这给人工翻译带来了很大的负担。相比于人工翻译,机器翻译可以在短时间内完成大量的专利翻译,同时结合术语词典和人工校对等方式,可以保证专利的翻译质量。另外,以专利为代表的科技文献往往具有很强的领域性,针对各类领域文本进行单独优化,机器翻译的品质可以大大提高。因此,机器翻译在专利翻译等行业有十分广泛的应用前景 \item {\small\bfnew{同声传译}}。在一些国际会议中,与会者来自许多不同的国家,为了保证会议的流畅,通常需要专业翻译人员进行同声传译。同声传译需要在不打断演讲的同时,不间断地将讲话内容进行口译,对翻译人员的要求极高。现在,一些会议开始采用语音识别来将语音转换成文本,同时使用机器翻译技术进行翻译的方式,达到同步翻译的目的。这项技术已经得到了多个企业的关注,并在很多重要会议上进行尝试,取得了很好的反响。不过同声传译达到可以真正使用的程度还需一定时间的打磨,特别是会议场景下,准确进行语音识别和翻译仍然具有挑战性
\parinterval (三)视频字幕翻译 \item {\small\bfnew{中国传统语言文化的翻译}}。中国几千年的历史留下了极为宝贵的文化遗产,而其中,文言文作为古代书面语,具有言文分离、行文简练的特点,易于流传。言文分离的特点使得文言文和现在的标准汉语具有一定的区别。为了更好发扬中国传统文化,需要对文言文进行翻译。而文言文古奥难懂,人们需要具备一定的文言文知识背景才能准确翻译。机器翻译技术也可以帮助人们快速完成文言文的翻译。除此之外,机器翻译技术同样可以用于古诗生成和对联生成等任务。
\parinterval 随着互联网的普及,人们可以通过互联网接触到大量境外影视作品。由于人们可能没有相应的外语能力,通常需要翻译人员对字幕进行翻译。因此,这些境外视频的传播受限于字幕翻译的速度和准确度。现在的一些视频网站在使用语音识别为视频生成源语言字幕的同时,通过机器翻译技术为各种语言的受众提供质量尚可的目标语言字幕,这种方式为人们提供了极大的便利 \item {\small\bfnew{全球化}}。在经济全球化的今天,很多企业都有国际化的需求,企业员工或多或少地会遇到一些跨语言阅读和交流的情况,比如阅读进口产品的说明书,跨国公司之间的邮件、说明文件等等。相比于成本较高的人工翻译,机器翻译往往是一种很好的选择。在一些质量要求不高的翻译场景中,机器翻译可以得到应用
\parinterval (四)社交 \item {\small\bfnew{翻译机/翻译笔}}。出于商务、学术交流或者旅游的目的,人们在出国时会面临着跨语言交流的问题。近几年,随着出境人数的增加,不少企业推出了翻译机产品。通过结合机器翻译、语音识别和图像识别技术,翻译机实现了图像翻译和语音翻译的功能。用户可以很便捷地获取一些外语图像文字和语音信息,同时可以通过翻译机进行对话,降低跨语言交流门槛。类似地,翻译笔等应用产品可以通过划词翻译的方式,对打印材料中的外语文字进行翻译。
\parinterval 社交是人们的重要社会活动。人们可以通过各种各样的社交软件做到即时通讯,进行协作或者分享自己的观点。然而受限于语言问题,人们的社交范围往往不会超出自己所掌握的语种范围,很难方便地进行跨语言社交。随着机器翻译技术的发展,越来越多的社交软件开始支持自动翻译,用户可以轻易地将各种语言的内容翻译成自己的母语,方便了人们的交流,让语言问题不再成为社交的障碍 \item {\small\bfnew{译后编辑}}。翻译结果后编辑是指在机器翻译的结果之上,通过少量的人工编辑来进一步完善机器译文。在传统的人工翻译过程中,翻译人员完全依靠人工的方式进行翻译,这虽然保证了翻译质量,但是时间成本高。相对应地,机器翻译具有速度快和成本低的优势。在一些领域,目前的机器翻译质量已经可以很大程度上减少翻译人员的工作量,翻译人员可以在机器翻译的辅助下,花费相对较小的代价来完成翻译
\parinterval (五)同声传译 \end{itemize}
\parinterval 在一些国际会议中,与会者来自许多不同的国家,为了保证会议的流畅,通常需要专业翻译人员进行同声传译。同声传译需要在不打断演讲的同时,不间断地将讲话内容进行口译,对翻译人员的要求极高。现在,一些会议开始采用语音识别来将语音转换成文本,同时使用机器翻译技术进行翻译的方式,达到同步翻译的目的。这项技术已经得到了多个企业的关注,并在很多重要会议上进行尝试,取得了很好的反响。不过同声传译达到可以真正使用的程度还需一定时间的打磨,特别是会议场景下,准确进行语音识别和翻译仍然具有挑战性。
\parinterval (六)中国传统语言文化的翻译
\parinterval 中国几千年的历史留下了极为宝贵的文化遗产,而其中,文言文作为古代书面语,具有言文分离、行文简练的特点,易于流传。言文分离的特点使得文言文和现在的标准汉语具有一定的区别。为了更好发扬中国传统文化,需要对文言文进行翻译。而文言文古奥难懂,人们需要具备一定的文言文知识背景才能准确翻译。机器翻译技术也可以帮助人们快速完成文言文的翻译。除此之外,机器翻译技术同样可以用于古诗生成和对联生成等任务。
\parinterval (七)全球化
\parinterval 在经济全球化的今天,很多企业都有国际化的需求,企业员工或多或少地会遇到一些跨语言阅读和交流的情况,比如阅读进口产品的说明书,跨国公司之间的邮件、说明文件等等。相比于成本较高的人工翻译,机器翻译往往是一种很好的选择。在一些质量要求不高的翻译场景中,机器翻译可以得到应用。
\parinterval (八)翻译机/翻译笔
\parinterval 出于商务、学术交流或者旅游的目的,人们在出国时会面临着跨语言交流的问题。近几年,随着出境人数的增加,不少企业推出了翻译机产品。通过结合机器翻译、语音识别和图像识别技术,翻译机实现了图像翻译和语音翻译的功能。用户可以很便捷地获取一些外语图像文字和语音信息,同时可以通过翻译机进行对话,降低跨语言交流门槛。类似地,翻译笔等应用产品可以通过划词翻译的方式,对打印材料中的外语文字进行翻译。
\parinterval (九)译后编辑
\parinterval 翻译结果后编辑是指在机器翻译的结果之上,通过少量的人工编辑来进一步完善机器译文。在传统的人工翻译过程中,翻译人员完全依靠人工的方式进行翻译,这虽然保证了翻译质量,但是时间成本高。相对应地,机器翻译具有速度快和成本低的优势。在一些领域,目前的机器翻译质量已经可以很大程度上减少翻译人员的工作量,翻译人员可以在机器翻译的辅助下,花费相对较小的代价来完成翻译。
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\item NiuTrans.SMT。NiuTrans\upcite{Tong2012NiuTrans}是由东北大学自然语言处理实验室自主研发的统计机器翻译系统,该系统可支持基于短语的模型、基于层次短语的模型以及基于句法的模型。由于使用C++ 语言开发,所以该系统运行时间快,所占存储空间少。系统中内嵌有$n$-gram语言模型,故无需使用其他的系统即可对完成语言建模。网址:\url{http://opensource.niutrans.com/smt/index.html} \item NiuTrans.SMT。NiuTrans\upcite{Tong2012NiuTrans}是由东北大学自然语言处理实验室自主研发的统计机器翻译系统,该系统可支持基于短语的模型、基于层次短语的模型以及基于句法的模型。由于使用C++ 语言开发,所以该系统运行时间快,所占存储空间少。系统中内嵌有$n$-gram语言模型,故无需使用其他的系统即可对完成语言建模。
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\item Moses。Moses\upcite{Koehn2007Moses}是统计机器翻译时代最著名的系统之一,(主要)由爱丁堡大学的机器翻译团队开发。最新的Moses系统支持很多的功能,例如,它既支持基于短语的模型,也支持基于句法的模型。Moses 提供因子化翻译模型(Factored Translation Model),因此该模型可以很容易地对不同层次的信息进行建模。此外,它允许将混淆网络和字格作为输入,可缓解系统的1-best输出中的错误。Moses还提供了很多有用的脚本和工具,被机器翻译研究人员广泛使用。网址:\url{http://www.statmt.org/moses/} \item Moses。Moses\upcite{Koehn2007Moses}是统计机器翻译时代最著名的系统之一,(主要)由爱丁堡大学的机器翻译团队开发。最新的Moses系统支持很多的功能,例如,它既支持基于短语的模型,也支持基于句法的模型。Moses 提供因子化翻译模型(Factored Translation Model),因此该模型可以很容易地对不同层次的信息进行建模。此外,它允许将混淆网络和字格作为输入,可缓解系统的1-best输出中的错误。Moses还提供了很多有用的脚本和工具,被机器翻译研究人员广泛使用。
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\item Joshua。Joshua\upcite{Li2010Joshua}是由约翰霍普金斯大学的语言和语音处理中心开发的层次短语翻译系统。由于Joshua是由Java语言开发,所以它在不同的平台上运行或开发时具有良好的可扩展性和可移植性。Joshua也是使用非常广泛的开源机器翻译系统之一。网址:\url{https://cwiki.apache.org/confluence/display/JOSHUA/} \item Joshua。Joshua\upcite{Li2010Joshua}是由约翰霍普金斯大学的语言和语音处理中心开发的层次短语翻译系统。由于Joshua是由Java语言开发,所以它在不同的平台上运行或开发时具有良好的可扩展性和可移植性。Joshua也是使用非常广泛的开源机器翻译系统之一。
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\item SilkRoad。SilkRoad是由五个国内机构(中科院计算所、中科院软件所、中科院自动化所、厦门大学和哈尔滨工业大学)联合开发的基于短语的统计机器翻译系统。该系统是中国乃至亚洲地区第一个开源的统计机器翻译系统。SilkRoad支持多种解码器和规则提取模块,这样可以组合成不同的系统,提供多样的选择。 \item SilkRoad。SilkRoad是由五个国内机构(中科院计算所、中科院软件所、中科院自动化所、厦门大学和哈尔滨工业大学)联合开发的基于短语的统计机器翻译系统。该系统是中国乃至亚洲地区第一个开源的统计机器翻译系统。SilkRoad支持多种解码器和规则提取模块,这样可以组合成不同的系统,提供多样的选择。
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\item SAMT。SAMT\upcite{zollmann2007the}是由卡内基梅隆大学机器翻译团队开发的语法增强的统计机器翻译系统。SAMT在解码的时候使用目标树来生成翻译规则,而不严格遵守目标语言的语法。SAMT 的一个亮点是它提供了简单但高效的方式在机器翻译中使用句法信息。由于SAMT在hadoop中实现,它可受益于大数据集的分布式处理。网址:\url{http://www.cs.cmu.edu/~zollmann/samt/} \item SAMT。SAMT\upcite{zollmann2007the}是由卡内基梅隆大学机器翻译团队开发的语法增强的统计机器翻译系统。SAMT在解码的时候使用目标树来生成翻译规则,而不严格遵守目标语言的语法。SAMT 的一个亮点是它提供了简单但高效的方式在机器翻译中使用句法信息。由于SAMT在hadoop中实现,它可受益于大数据集的分布式处理。
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\item HiFST。HiFST\upcite{iglesias2009hierarchical}是剑桥大学开发的统计机器翻译系统。该系统完全基于有限状态自动机实现,因此非常适合对搜索空间进行有效的表示。网址:\url{http://ucam-smt.github.io/} \item HiFST。HiFST\upcite{iglesias2009hierarchical}是剑桥大学开发的统计机器翻译系统。该系统完全基于有限状态自动机实现,因此非常适合对搜索空间进行有效的表示。
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\item cdec。cdec\upcite{dyer2010cdec}是一个强大的解码器,是由Chris Dyer 和他的合作者们一起开发。cdec的主要功能是它使用了翻译模型的一个统一的内部表示,并为结构预测问题的各种模型和算法提供了实现框架。所以,cdec也可以被用来做一个对齐系统或者一个更通用的学习框架。此外,由于使用C++语言编写,cdec的运行速度较快。网址:\url{https://github.com/redpony/cdec} \item cdec。cdec\upcite{dyer2010cdec}是一个强大的解码器,是由Chris Dyer 和他的合作者们一起开发。cdec的主要功能是它使用了翻译模型的一个统一的内部表示,并为结构预测问题的各种模型和算法提供了实现框架。所以,cdec也可以被用来做一个对齐系统或者一个更通用的学习框架。此外,由于使用C++语言编写,cdec的运行速度较快。
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\item Phrasal。Phrasal\upcite{Cer2010Phrasal}是由斯坦福大学自然语言处理小组开发的系统。除了传统的基于短语的模型,Phrasal还支持基于非层次短语的模型,这种模型将基于短语的翻译延伸到非连续的短语翻译,增加了模型的泛化能力。网址:\url{http://nlp.stanford.edu/phrasal/} \item Phrasal。Phrasal\upcite{Cer2010Phrasal}是由斯坦福大学自然语言处理小组开发的系统。除了传统的基于短语的模型,Phrasal还支持基于非层次短语的模型,这种模型将基于短语的翻译延伸到非连续的短语翻译,增加了模型的泛化能力。
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\item Jane。Jane\upcite{vilar2012jane}是一个基于短语和基于层次短语的机器翻译系统,由亚琛工业大学的人类语言技术与模式识别小组开发。Jane提供了系统融合模块,因此可以非常方便的对多个系统进行融合。网址:\url{https://www-i6.informatik.rwth-aachen.de/jane/} \item Jane。Jane\upcite{vilar2012jane}是一个基于短语和基于层次短语的机器翻译系统,由亚琛工业大学的人类语言技术与模式识别小组开发。Jane提供了系统融合模块,因此可以非常方便的对多个系统进行融合。
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\item GIZA++。GIZA++\upcite{och2003systematic}是Franz Och研发的用于训练IBM模型1-5和HMM单词对齐模型的工具包。在早期,GIZA++是所有统计机器翻译系统中词对齐的标配工具。网址:\url{https://github.com/moses-smt/giza-pp} \item GIZA++。GIZA++\upcite{och2003systematic}是Franz Och研发的用于训练IBM模型1-5和HMM单词对齐模型的工具包。在早期,GIZA++是所有统计机器翻译系统中词对齐的标配工具。
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\item FastAlign。FastAlign\upcite{DBLP:conf/naacl/DyerCS13}是一个快速,无监督的词对齐工具,由卡内基梅隆大学开发。网址:\url{https://github.com/clab/fast\_align} \item FastAlign。FastAlign\upcite{DBLP:conf/naacl/DyerCS13}是一个快速,无监督的词对齐工具,由卡内基梅隆大学开发。
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\item GroundHog。GroundHog\upcite{bahdanau2014neural}基于Theano\upcite{al2016theano}框架,由蒙特利尔大学LISA 实验室使用Python语言编写的一个框架,旨在提供灵活而高效的方式来实现复杂的循环神经网络模型。它提供了包括LSTM在内的多种模型。Bahdanau等人在此框架上又编写了GroundHog神经机器翻译系统。该系统也作为了很多论文的基线系统。网址:\url{https://github.com/lisa-groundhog/GroundHog} \item GroundHog。GroundHog\upcite{bahdanau2014neural}基于Theano\upcite{al2016theano}框架,由蒙特利尔大学LISA 实验室使用Python语言编写的一个框架,旨在提供灵活而高效的方式来实现复杂的循环神经网络模型。它提供了包括LSTM在内的多种模型。Bahdanau等人在此框架上又编写了GroundHog神经机器翻译系统。该系统也作为了很多论文的基线系统。
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\item Nematus。Nematus\upcite{DBLP:journals/corr/SennrichFCBHHJL17}是英国爱丁堡大学开发的,基于Theano框架的神经机器翻译系统。该系统使用GRU作为隐层单元,支持多层网络。Nematus 编码端有正向和反向的编码方式,可以同时提取源语言句子中的上下文信息。该系统的一个优点是,它可以支持输入端有多个特征的输入(例如词的词性等)。网址:\url{https://github.com/EdinburghNLP/nematus} \item Nematus。Nematus\upcite{DBLP:journals/corr/SennrichFCBHHJL17}是英国爱丁堡大学开发的,基于Theano框架的神经机器翻译系统。该系统使用GRU作为隐层单元,支持多层网络。Nematus 编码端有正向和反向的编码方式,可以同时提取源语言句子中的上下文信息。该系统的一个优点是,它可以支持输入端有多个特征的输入(例如词的词性等)。
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\item ZophRNN。ZophRNN\upcite{zoph2016simple}是由南加州大学的Barret Zoph 等人使用C++语言开发的系统。Zoph既可以训练序列表示模型(如语言模型),也可以训练序列到序列的模型(如神经机器翻译模型)。当训练神经机器翻译系统时,ZophRNN也支持多源输入。网址:\url{https://github.com/isi-nlp/Zoph\_RNN} \item ZophRNN。ZophRNN\upcite{zoph2016simple}是由南加州大学的Barret Zoph 等人使用C++语言开发的系统。Zoph既可以训练序列表示模型(如语言模型),也可以训练序列到序列的模型(如神经机器翻译模型)。当训练神经机器翻译系统时,ZophRNN也支持多源输入。
\vspace{0.5em} \vspace{0.5em}
\item Fairseq。Fairseq\upcite{Ottfairseq}是由Facebook开发的,基于PyTorch框架的用以解决序列到序列问题的工具包,其中包括基于卷积神经网络、基于循环神经网络、基于Transformer的模型等。Fairseq是当今使用最广泛的神经机器翻译开源系统之一。网址:\url{https://github.com/facebookresearch/fairseq} \item Fairseq。Fairseq\upcite{Ottfairseq}是由Facebook开发的,基于PyTorch框架的用以解决序列到序列问题的工具包,其中包括基于卷积神经网络、基于循环神经网络、基于Transformer的模型等。Fairseq是当今使用最广泛的神经机器翻译开源系统之一。
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\item Tensor2Tensor。Tensor2Tensor\upcite{Vaswani2018Tensor2TensorFN}是由谷歌推出的,基于TensorFlow框架的开源系统。该系统基于Transformer模型,因此可以支持大多数序列到序列任务。得益于Transformer 的网络结构,系统的训练速度较快。现在,Tensor2Tensor也是机器翻译领域广泛使用的开源系统之一。网址:\url{https://github.com/tensorflow/tensor2tensor} \item Tensor2Tensor。Tensor2Tensor\upcite{Vaswani2018Tensor2TensorFN}是由谷歌推出的,基于TensorFlow框架的开源系统。该系统基于Transformer模型,因此可以支持大多数序列到序列任务。得益于Transformer 的网络结构,系统的训练速度较快。现在,Tensor2Tensor也是机器翻译领域广泛使用的开源系统之一。
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\item OpenNMT。OpenNMT\upcite{KleinOpenNMT}系统是由哈佛大学自然语言处理研究组开源的,基于Torch框架的神经机器翻译系统。OpenNMT系统的早期版本使用Lua 语言编写,现在也扩展到了TensorFlow和PyTorch,设计简单易用,易于扩展,同时保持效率和翻译精度。网址:\url{https://github.com/OpenNMT/OpenNMT} \item OpenNMT。OpenNMT\upcite{KleinOpenNMT}系统是由哈佛大学自然语言处理研究组开源的,基于Torch框架的神经机器翻译系统。OpenNMT系统的早期版本使用Lua 语言编写,现在也扩展到了TensorFlow和PyTorch,设计简单易用,易于扩展,同时保持效率和翻译精度。
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\item 斯坦福神经机器翻译开源代码库。斯坦福大学自然语言处理组(Stanford NLP)发布了一篇教程,介绍了该研究组在神经机器翻译上的研究信息,同时实现了多种翻译模型\upcite{luong2016acl_hybrid}网址:\url{https://nlp.stanford.edu/projects/nmt/} \item 斯坦福神经机器翻译开源代码库。斯坦福大学自然语言处理组(Stanford NLP)发布了一篇教程,介绍了该研究组在神经机器翻译上的研究信息,同时实现了多种翻译模型\upcite{luong2016acl_hybrid}
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\item THUMT。清华大学NLP团队实现的神经机器翻译系统,支持Transformer等模型\upcite{ZhangTHUMT}。该系统主要基于TensorFlow和Theano实现,其中Theano版本包含了RNNsearch模型,训练方式包括MLE (Maximum Likelihood Estimate), MRT(Minimum Risk Training), SST(Semi-Supervised Training)。TensorFlow 版本实现了Seq2Seq, RNNsearch, Transformer三种基本模型。网址:\url{https://github.com/THUNLP-MT/THUMT} \item THUMT。清华大学NLP团队实现的神经机器翻译系统,支持Transformer等模型\upcite{ZhangTHUMT}。该系统主要基于TensorFlow和Theano实现,其中Theano版本包含了RNNsearch模型,训练方式包括MLE (Maximum Likelihood Estimate), MRT(Minimum Risk Training), SST(Semi-Supervised Training)。TensorFlow 版本实现了Seq2Seq, RNNsearch, Transformer三种基本模型。
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\item NiuTrans.NMT。由小牛翻译团队基于NiuTensor实现的神经机器翻译系统。支持循环神经网络、Transformer等结构,并支持语言建模、序列标注、机器翻译等任务。支持机器翻译GPU与CPU 训练及解码。其小巧易用,为开发人员提供快速二次开发基础。此外,NiuTrans.NMT已经得到了大规模应用,形成了支持304种语言翻译的小牛翻译系统。网址:\url{https://github.com/NiuTrans/NiuTrans.NMT} \item NiuTrans.NMT。由小牛翻译团队基于NiuTensor实现的神经机器翻译系统。支持循环神经网络、Transformer等结构,并支持语言建模、序列标注、机器翻译等任务。支持机器翻译GPU与CPU 训练及解码。其小巧易用,为开发人员提供快速二次开发基础。此外,NiuTrans.NMT已经得到了大规模应用,形成了支持304种语言翻译的小牛翻译系统。
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\item MARIAN。主要由微软翻译团队搭建\upcite{JunczysMarian},其使用C++实现的用于GPU/CPU训练和解码的引擎,支持多GPU训练和批量解码,最小限度依赖第三方库,静态编译一次之后,复制其二进制文件就能在其他平台使用。网址:\url{https://marian-nmt.github.io/} \item MARIAN。主要由微软翻译团队搭建\upcite{JunczysMarian},其使用C++实现的用于GPU/CPU训练和解码的引擎,支持多GPU训练和批量解码,最小限度依赖第三方库,静态编译一次之后,复制其二进制文件就能在其他平台使用。
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\item Sockeye。由Awslabs开发的神经机器翻译框架\upcite{hieber2017sockeye}。其中支持RNNsearch、Transformer、CNN等翻译模型,同时提供了从图片翻译到文字的模块以及WMT 德英新闻翻译、领域适应任务、多语言零资源翻译任务的教程。网址:\url{https://awslabs.github.io/sockeye/} \item Sockeye。由Awslabs开发的神经机器翻译框架\upcite{hieber2017sockeye}。其中支持RNNsearch、Transformer、CNN等翻译模型,同时提供了从图片翻译到文字的模块以及WMT 德英新闻翻译、领域适应任务、多语言零资源翻译任务的教程。
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\item CytonMT。由NICT开发的一种用C++实现的神经机器翻译开源工具包\upcite{WangCytonMT}。主要支持Transformer模型,并支持一些常用的训练方法以及解码方法。网址:\url{https://github.com/arthurxlw/cytonMt} \item CytonMT。由NICT开发的一种用C++实现的神经机器翻译开源工具包\upcite{WangCytonMT}。主要支持Transformer模型,并支持一些常用的训练方法以及解码方法。
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\item OpenSeq2Seq。由NVIDIA团队开发的\upcite{DBLP:journals/corr/abs-1805-10387}基于TensorFlow的模块化架构,用于序列到序列的模型,允许从可用组件中组装新模型,支持混合精度训练,利用NVIDIA Volta Turing GPU中的Tensor核心,基于Horovod的快速分布式训练,支持多GPU,多节点多模式。网址:\url{https://nvidia.github.io/OpenSeq2Seq/html/index.html} \item OpenSeq2Seq。由NVIDIA团队开发的\upcite{DBLP:journals/corr/abs-1805-10387}基于TensorFlow的模块化架构,用于序列到序列的模型,允许从可用组件中组装新模型,支持混合精度训练,利用NVIDIA Volta Turing GPU中的Tensor核心,基于Horovod的快速分布式训练,支持多GPU,多节点多模式。
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\item NMTPyTorch。由勒芒大学语言实验室发布的基于序列到序列框架的神经网络翻译系统\upcite{nmtpy2017},NMTPyTorch的核心部分依赖于Numpy,PyTorch和tqdm。其允许训练各种端到端神经体系结构,包括但不限于神经机器翻译、图像字幕和自动语音识别系统。网址:\url{https://github.com/lium-lst/nmtpytorch} \item NMTPyTorch。由勒芒大学语言实验室发布的基于序列到序列框架的神经网络翻译系统\upcite{nmtpy2017},NMTPyTorch的核心部分依赖于Numpy,PyTorch和tqdm。其允许训练各种端到端神经体系结构,包括但不限于神经机器翻译、图像字幕和自动语音识别系统。
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\item CCMT(全国机器翻译大会),前身为CWMT(全国机器翻译研讨会)是国内机器翻译领域的旗舰会议,自2005年起已经组织多次机器翻译评测,对国内机器翻译相关技术的发展产生了深远影响。该评测主要针对汉语、英语以及国内的少数民族语言(蒙古语、藏语、维吾尔语等)进行评测,领域包括新闻、口语、政府文件等,不同语言方向对应的领域也有所不同。评价方式不同届略有不同,主要采用自动评价的方式,自CWMT\ 2013起则针对某些领域增设人工评价。自动评价的指标一般包括BLEU-SBP、BLEU-NIST、TER、METEOR、NIST、GTM、mWER、mPER 以及ICT 等,其中以BLEU-SBP 为主,汉语为目标语言的翻译采用基于字符的评价方式,面向英语的翻译采用基于词的评价方式。每年该评测吸引国内外近数十家企业及科研机构参赛,业内认可度极高。关于CCMT的更多信息可参考中文信息学会机器翻译专业委员会相关页面:\url{http://sc.cipsc.org.cn/mt/index.php/CWMT.html} \item CCMT。CCMT(全国机器翻译大会),前身为CWMT(全国机器翻译研讨会)是国内机器翻译领域的旗舰会议,自2005年起已经组织多次机器翻译评测,对国内机器翻译相关技术的发展产生了深远影响。该评测主要针对汉语、英语以及国内的少数民族语言(蒙古语、藏语、维吾尔语等)进行评测,领域包括新闻、口语、政府文件等,不同语言方向对应的领域也有所不同。评价方式不同届略有不同,主要采用自动评价的方式,自CWMT\ 2013起则针对某些领域增设人工评价。自动评价的指标一般包括BLEU-SBP、BLEU-NIST、TER、METEOR、NIST、GTM、mWER、mPER 以及ICT 等,其中以BLEU-SBP 为主,汉语为目标语言的翻译采用基于字符的评价方式,面向英语的翻译采用基于词的评价方式。每年该评测吸引国内外近数十家企业及科研机构参赛,业内认可度极高。关于CCMT的更多信息可参考中文信息学会机器翻译专业委员会相关页面。
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\item WMT由Special Interest Group for Machine Translation(SIGMT)主办,会议自2006年起每年召开一次,是一个涉及机器翻译多种任务的综合性会议,包括多领域翻译评测任务、质量评价任务以及其他与机器翻译的相关任务(如文档对齐评测等)。现在WMT已经成为机器翻译领域的旗舰评测会议,很多研究工作都以WMT评测结果作为基准。WMT评测涉及的语言范围较广,包括英语、德语、芬兰语、捷克语、罗马尼亚语等十多种语言,翻译方向一般以英语为核心,探索英语与其他语言之间的翻译性能,领域包括新闻、信息技术、生物医学。最近,也增加了无指导机器翻译等热门问题。WMT在评价方面类似于CCMT,也采用人工评价与自动评价相结合的方式,自动评价的指标一般为BLEU、TER 等。此外,WMT公开了所有评测数据,因此也经常被机器翻译相关人员所使用。更多WMT的机器翻译评测相关信息可参考SIGMT官网:\url{http://www.sigmt.org/}
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\item NIST机器翻译评测开始于2001年,是早期机器翻译公开评测中颇具代表性的任务,现在WMT和CCMT很多任务的设置也大量参考了当年NIST评测的内容。NIST评测由美国国家标准技术研究所主办,作为美国国防高级计划署(DARPA)中TIDES计划的重要组成部分。早期,NIST评测主要评价阿拉伯语和汉语等语言到英语的翻译效果,评价方法一般采用人工评价与自动评价相结合的方式。人工评价采用5分制评价。自动评价使用多种方式,包括BLEU,METEOR,TER以及HyTER。此外NIST从2016 年起开始对稀缺语言资源技术进行评估,其中机器翻译作为其重要组成部分共同参与评测,评测指标主要为BLEU。除对机器翻译系统进行评测之外,NIST在2008 和2010年对于机器翻译的自动评价方法(MetricsMaTr)也进行了评估,以鼓励更多研究人员对现有评价方法进行改进或提出更加贴合人工评价的方法。同时NIST评测所提供的数据集由于数据质量较高受到众多科研人员喜爱,如MT04,MT06等(汉英)平行语料经常被科研人员在实验中使用。不过,近几年NIST评测已经停止。更多NIST的机器翻译评测相关信息可参考官网:\url{https://www.nist.gov/programs-projects/machine-translation} \item WMT。WMT由Special Interest Group for Machine Translation(SIGMT)主办,会议自2006年起每年召开一次,是一个涉及机器翻译多种任务的综合性会议,包括多领域翻译评测任务、质量评价任务以及其他与机器翻译的相关任务(如文档对齐评测等)。现在WMT已经成为机器翻译领域的旗舰评测会议,很多研究工作都以WMT评测结果作为基准。WMT评测涉及的语言范围较广,包括英语、德语、芬兰语、捷克语、罗马尼亚语等十多种语言,翻译方向一般以英语为核心,探索英语与其他语言之间的翻译性能,领域包括新闻、信息技术、生物医学。最近,也增加了无指导机器翻译等热门问题。WMT在评价方面类似于CCMT,也采用人工评价与自动评价相结合的方式,自动评价的指标一般为BLEU、TER 等。此外,WMT公开了所有评测数据,因此也经常被机器翻译相关人员所使用。更多WMT的机器翻译评测相关信息可参考SIGMT官网。
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\item 从2004年开始举办的IWSLT也是颇具特色的机器翻译评测,它主要关注口语相关的机器翻译任务,测试数据包括TED talks的多语言字幕以及QED 教育讲座影片字幕等,语言涉及英语、法语、德语、捷克语、汉语、阿拉伯语等众多语言。此外在IWSLT 2016 中还加入了对于日常对话的翻译评测,尝试将微软Skype中一种语言的对话翻译成其他语言。评价方式采用自动评价的模式,评价标准和WMT类似,一般为BLEU 等指标。另外,IWSLT除了对文本到文本的翻译评测外,还有自动语音识别以及语音转另一种语言的文本的评测。更多IWSLT的机器翻译评测相关信息可参考IWSLT\ 2019官网:\url{https://workshop2019.iwslt.org/} \item NIST。NIST机器翻译评测开始于2001年,是早期机器翻译公开评测中颇具代表性的任务,现在WMT和CCMT很多任务的设置也大量参考了当年NIST评测的内容。NIST评测由美国国家标准技术研究所主办,作为美国国防高级计划署(DARPA)中TIDES计划的重要组成部分。早期,NIST评测主要评价阿拉伯语和汉语等语言到英语的翻译效果,评价方法一般采用人工评价与自动评价相结合的方式。人工评价采用5分制评价。自动评价使用多种方式,包括BLEU,METEOR,TER以及HyTER。此外NIST从2016 年起开始对稀缺语言资源技术进行评估,其中机器翻译作为其重要组成部分共同参与评测,评测指标主要为BLEU。除对机器翻译系统进行评测之外,NIST在2008 和2010年对于机器翻译的自动评价方法(MetricsMaTr)也进行了评估,以鼓励更多研究人员对现有评价方法进行改进或提出更加贴合人工评价的方法。同时NIST评测所提供的数据集由于数据质量较高受到众多科研人员喜爱,如MT04,MT06等(汉英)平行语料经常被科研人员在实验中使用。不过,近几年NIST评测已经停止。更多NIST的机器翻译评测相关信息可参考官网。
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\item 日本举办的机器翻译评测WAT是亚洲范围内的重要评测之一,由日本科学振兴机构(JST)、情报通信研究机构(NICT)等多家机构共同组织,旨在为亚洲各国之间交流融合提供便宜之处。语言方向主要包括亚洲主流语言(汉语、韩语、印地语等)以及英语对日语的翻译,领域丰富多样,包括学术论文、专利、新闻、食谱等。评价方式包括自动评价(BLEU、RIBES以及AMFM 等)以及人工评价,其特点在于对于测试语料以段落为单位进行评价,考察其上下文关联的翻译效果。更多WAT的机器翻译评测相关信息可参考官网:\url{http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/} \item IWSLT。从2004年开始举办的IWSLT也是颇具特色的机器翻译评测,它主要关注口语相关的机器翻译任务,测试数据包括TED talks的多语言字幕以及QED 教育讲座影片字幕等,语言涉及英语、法语、德语、捷克语、汉语、阿拉伯语等众多语言。此外在IWSLT 2016 中还加入了对于日常对话的翻译评测,尝试将微软Skype中一种语言的对话翻译成其他语言。评价方式采用自动评价的模式,评价标准和WMT类似,一般为BLEU 等指标。另外,IWSLT除了对文本到文本的翻译评测外,还有自动语音识别以及语音转另一种语言的文本的评测。更多IWSLT的机器翻译评测相关信息可参考IWSLT\ 官网。
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\item NTCIR计划是由日本国家科学咨询系统中心策划主办的,旨在建立一个用在自然语言处理以及信息检索相关任务上的日文标准测试集。在NTCIR-9和NTCIR-10中开设的Patent Machine Translation(PatentMT)任务主要针对专利领域进行翻译测试,其目的在于促进机器翻译在专利领域的发展和应用。在NTCIR-9中,评测方式采取人工评价与自动评价相结合,以人工评价为主导。人工评价主要根据准确度和流畅度进行评估,自动评价采用BLEU、NIST等方式进行。NTCIR-10评价方式在此基础上增加了专利审查评估、时间评估以及多语种评估,分别考察机器翻译系统在专利领域翻译的实用性、耗时情况以及不同语种的翻译效果等。更多NTCIR评测相关信息可参考官网:\url{http://research.nii.ac.jp/ntcir/index-en.html} \item WAT。日本举办的机器翻译评测WAT是亚洲范围内的重要评测之一,由日本科学振兴机构(JST)、情报通信研究机构(NICT)等多家机构共同组织,旨在为亚洲各国之间交流融合提供便宜之处。语言方向主要包括亚洲主流语言(汉语、韩语、印地语等)以及英语对日语的翻译,领域丰富多样,包括学术论文、专利、新闻、食谱等。评价方式包括自动评价(BLEU、RIBES以及AMFM 等)以及人工评价,其特点在于对于测试语料以段落为单位进行评价,考察其上下文关联的翻译效果。更多WAT的机器翻译评测相关信息可参考官网。
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\item NTCIR。NTCIR计划是由日本国家科学咨询系统中心策划主办的,旨在建立一个用在自然语言处理以及信息检索相关任务上的日文标准测试集。在NTCIR-9和NTCIR-10中开设的Patent Machine Translation(PatentMT)任务主要针对专利领域进行翻译测试,其目的在于促进机器翻译在专利领域的发展和应用。在NTCIR-9中,评测方式采取人工评价与自动评价相结合,以人工评价为主导。人工评价主要根据准确度和流畅度进行评估,自动评价采用BLEU、NIST等方式进行。NTCIR-10评价方式在此基础上增加了专利审查评估、时间评估以及多语种评估,分别考察机器翻译系统在专利领域翻译的实用性、耗时情况以及不同语种的翻译效果等。更多NTCIR评测相关信息可参考官网。
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\parinterval 以上评测数据大多可以从评测网站上下载,此外部分数据也可以从LDC(Lingu-istic Data Consortium)上申请,网址为\url{https://www.ldc.upenn.edu/}。ELRA(Euro-pean Language Resources Association)上也有一些免费的语料库供研究使用,其官网为\url{http://www.elra.info/}。从机器翻译发展的角度看,这些评测任务给相关研究提供了基准数据集,使得不同的系统都可以在同一个环境下进行比较和分析,进而建立了机器翻译研究所需的实验基础。此外,公开评测也使得研究人员可以第一时间了解机器翻译研究的最新成果,比如,有多篇ACL会议最佳论文的灵感就来自当年参加机器翻译评测任务的系统。 \parinterval 以上评测数据大多可以从评测网站上下载,此外部分数据也可以从LDC(Lingu-istic Data Consortium)上申请。ELRA(European Language Resources Association)上也有一些免费的语料库供研究使用。从机器翻译发展的角度看,这些评测任务给相关研究提供了基准数据集,使得不同的系统都可以在同一个环境下进行比较和分析,进而建立了机器翻译研究所需的实验基础。此外,公开评测也使得研究人员可以第一时间了解机器翻译研究的最新成果,比如,有多篇ACL会议最佳论文的灵感就来自当年参加机器翻译评测任务的系统。
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\caption{基准数据集} \caption{基准数据集}
\label{tab:Reference-data-set} \label{tab:Reference-data-set}
\begin{tabular}{p{1.6cm} | p{1.2cm} p{1.6cm} p{2.6cm} p{3.9cm}} \begin{tabular}{p{1.6cm} | p{1.3cm} p{1.6cm} p{5.2cm}}
{任务} & {语种} &{领域} &{描述} &{数据集地址} \\ {任务} & {语种} &{领域} &{描述} \\
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\rule{0pt}{15pt}WMT & En-Zh& 新闻、医学 & 以英语为核心的多& {http://www.statmt.org/wmt19/} \\ \rule{0pt}{15pt}WMT & En-Zh、En-De等& 新闻、医学、翻译 & 以英语为核心的多语种机器翻译数据集,涉及多种任务\\
& En-De等 & 、翻译 & 语种机器翻译数据 & \\ \rule{0pt}{15pt}IWSLT & En-De、En-Zh等 & 口语翻译 & 文本翻译数据集来自TED演讲,数据规模较小\\
& & & 集,涉及多种任务 & \\ \rule{0pt}{15pt}NIST & Zh-En、En-Cs等 & 新闻翻译 & 评测集包括4句参考译文,质量较高\\
\rule{0pt}{15pt}IWSLT & En-De& 口语翻译 & 文本翻译数据集来 & {https://wit3.fbk.eu/} \\ \rule{0pt}{15pt}TVsub & Zh-En & 字幕翻译 & 数据抽取自电视剧字幕,用于对话中长距离上下文研究\\
& En-Zh等 & &自TED演讲,数 & \\ \rule{0pt}{15pt}Flickr30K & En-De & 多模态翻译 & 31783张图片,每张图片5个语句标注 \\
& & & 据规模较小 & \\ \rule{0pt}{15pt}Multi30K & En-De、En-Fr & 多模态翻译 & 31014张图片,每张图片5个语句标注 \\
\rule{0pt}{15pt}NIST & Zh-En等 & 新闻翻译 & 评测集包括4句参 & {https://www.ldc.upenn.edu/coll} \\ \rule{0pt}{15pt}IAPRTC-12 & En-De & 多模态翻译 & 20000张图片及对应标注 \\
& Cs Zh等 & & 考译文,质量较高 & aborations/evaluations/nist \\ \rule{0pt}{15pt}IKEA & En-De、En-Fr & 多模态翻译 & 3600张图片及对应标注 \\
\rule{0pt}{15pt}TVsub & Zh-En & 字幕翻译 & 数据抽取自电视剧 & {https://github.com/longyuewan} \\
& & & 字幕,用于对话中 & gdcu/tvsub \\
& & & 长距离上下文研究 & \\
\rule{0pt}{15pt}Flickr30K & En-De & 多模态翻译 & 31783张图片,每 & {https://www.kaggle.com/hsankesara/} \\
& & & 张图片5个语句标 & flickr-image-dataset \\
& & && \\
\rule{0pt}{15pt}Multi30K & En-De & 多模态翻译 & 31014张图片,每 & {http://www.statmt.org/wmt16/} \\
& En-Fr & & 张图片5个语句标 & multimodal-task.html \\
& & && \\
\rule{0pt}{15pt}IAPRTC-12 & En-De & 多模态翻译 & 20000张图片及对 & {https://www.imageclef.org} \\
& & & 应标注 & /photodata \\
\rule{0pt}{15pt}IKEA & En-De & 多模态翻译 & 3600张图片及对应 & {https://github.com/sampalomad} \\
& En-Fr & & 标注 & /IKEA-Dataset.git \\
\end{tabular} \end{tabular}
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}\end{table} }\end{table}
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\parinterval 神经机器翻译系统的训练需要大量的双语数据,这里本节汇总了一些公开的平行语料,方便读者获取。 \parinterval 神经机器翻译系统的训练需要大量的双语数据,这里本节汇总了一些公开的平行语料,方便读者获取。
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\item News Commentary Corpus:包括汉语、英语等12个语种,64个语言对的双语数据,爬取自Project Syndicate网站的政治、经济评论。URL:\url{http://opus.nlpl.eu/News-Commentary.php} \item News Commentary Corpus:包括汉语、英语等12个语种,64个语言对的双语数据,爬取自Project Syndicate网站的政治、经济评论。
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\item CWMT Corpus:中国计算机翻译研讨会社区收集和共享的中英平行语料,涵盖多种领域,例如新闻、电影字幕、小说和政府文档等。URL:\url{http://nlp.nju.edu.cn/cwmt-wmt/} \item CWMT Corpus:中国计算机翻译研讨会社区收集和共享的中英平行语料,涵盖多种领域,例如新闻、电影字幕、小说和政府文档等。
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\item Common Crawl corpus:包括捷克语、德语、俄语、法语4种语言到英语的双语数据,爬取自互联网网页。URL:\url{http://www.statmt.org/wmt13/training-parallel-commoncrawl.tgz} \item Common Crawl corpus:包括捷克语、德语、俄语、法语4种语言到英语的双语数据,爬取自互联网网页。
\vspace{0.5em} \vspace{0.5em}
\item Europarl Corpus:包括保加利亚语、捷克语等20种欧洲语言到英语的双语数据,来源于欧洲议会记录。URL:\url{http://www.statmt.org/europarl/} \item Europarl Corpus:包括保加利亚语、捷克语等20种欧洲语言到英语的双语数据,来源于欧洲议会记录。
\vspace{0.5em} \vspace{0.5em}
\item ParaCrawl Corpus:包括23种欧洲语言到英语的双语语料,数据来源于网络爬取。URL:\url{https://www.paracrawl.eu/index.php} \item ParaCrawl Corpus:包括23种欧洲语言到英语的双语语料,数据来源于网络爬取。
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\item United Nations Parallel Corpus:包括阿拉伯语、英语、西班牙语、法语、俄语、汉语6种联合国正式语言,30种语言对的双语数据,来源自联合国公共领域的官方记录和其他会议文件。URL:\url{https://conferences.unite.un.org/UNCorpus/} \item United Nations Parallel Corpus:包括阿拉伯语、英语、西班牙语、法语、俄语、汉语6种联合国正式语言,30种语言对的双语数据,来源自联合国公共领域的官方记录和其他会议文件。
\vspace{0.5em} \vspace{0.5em}
\item TED Corpus:TED大会演讲在其网站公布了自2007年以来的演讲字幕,以及超过100种语言的翻译版本。WIT收集整理了这些数据,以方便科研工作者使用,同时,会为每年的IWSLT评测比赛提供评测数据集。URL:\url{https://wit3.fbk.eu/} \item TED Corpus:TED大会演讲在其网站公布了自2007年以来的演讲字幕,以及超过100种语言的翻译版本。WIT收集整理了这些数据,以方便科研工作者使用,同时,会为每年的IWSLT评测比赛提供评测数据集。
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\item OpenSubtile:由P. Lison和J. Tiedemann收集自opensubtiles电影字幕网站,包含62种语言、1782个语种对的平行语料,资源相对比较丰富。URL:\url{http://opus.nlpl.eu/OpenSubtitles2018.php} \item OpenSubtile:由P. Lison和J. Tiedemann收集自opensubtiles电影字幕网站,包含62种语言、1782个语种对的平行语料,资源相对比较丰富。
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\item Wikititles Corpus:包括古吉拉特语等14个语种,11个语言对的双语数据,数据来源自维基百科的标题。URL:\url{http://data.statmt.org/wikititles/v1/} \item Wikititles Corpus:包括古吉拉特语等14个语种,11个语言对的双语数据,数据来源自维基百科的标题。
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\item CzEng:捷克语和英语的平行语料,数据来源于欧洲法律、信息技术和小说领域。URL:\url{ http://ufal.mff.cuni.cz/czeng/czeng17} \item CzEng:捷克语和英语的平行语料,数据来源于欧洲法律、信息技术和小说领域。
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\item Yandex Corpus:俄语和英语的平行语料,爬取自互联网网页。URL:\url{https://translate.yandex.ru/corpus} \item Yandex Corpus:俄语和英语的平行语料,爬取自互联网网页。
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\item Tilde MODEL Corpus:欧洲语言的多语言开放数据,包含多个数据集,数据来自于经济、新闻、政府、旅游等门户网站。URL:\url{https://tilde-model.s3-eu-west-1.amazonaws.com/Tilde_MODEL_Corpus.html} \item Tilde MODEL Corpus:欧洲语言的多语言开放数据,包含多个数据集,数据来自于经济、新闻、政府、旅游等门户网站。
\vspace{0.5em} \vspace{0.5em}
\item Setimes Corpus:包括克罗地亚语、阿尔巴尼亚等9种巴尔干语言,72个语言对的双语数据,来源于东南欧时报的新闻报道。URL:\url{http://www.statmt.org/setimes/} \item Setimes Corpus:包括克罗地亚语、阿尔巴尼亚等9种巴尔干语言,72个语言对的双语数据,来源于东南欧时报的新闻报道。
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\item TVsub:收集自电视剧集字幕的中英文对话语料库,包含超过200万的句对,可用于对话领域和长距离上下文信息的研究。URL:\url{https://github.com/longyuewangdcu/tvsub} \item TVsub:收集自电视剧集字幕的中英文对话语料库,包含超过200万的句对,可用于对话领域和长距离上下文信息的研究。
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\item Recipe Corpus:由Cookpad公司创建的日英食谱语料库,包含10万多的句对。URL:\url{http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/recipe-corpus/} \item Recipe Corpus:由Cookpad公司创建的日英食谱语料库,包含10万多的句对。
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