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Chapter16/chapter16.tex
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\subsubsection{3. 双语句对挖掘}
\parinterval 在双语平行语料缺乏的时候，从可比语料中挖掘可用的双语句对也是一种有效的方法\upcite{finding2006adafre,DBLP:journals/coling/MunteanuM05,DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。可比语料是指源语言和目标语言虽然不是完全互译的文本，但是蕴含了丰富的双语对照知识，可以从中挖掘出可用的双语句对来训练。相比双语平行语料来说,可比语料相对容易获取，比如，多种语言报道的新闻事件、多种语言的维基百科词条和多种语言翻译的书籍等。如图\ref{fig:16-4}中的维基百科词条所示。
\parinterval 在双语平行语料缺乏的时候，从可比语料中挖掘可用的双语句对也是一种有效的方法\upcite{finding2006adafre,DBLP:journals/coling/MunteanuM05,DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。可比语料是指源语言和目标语言虽然不是完全互译的文本，但是蕴含了丰富的双语对照知识，可以从中挖掘出可用的双语句对来训练。相比双语平行语料来说,可比语料相对容易获取，比如，多种语言报道的新闻事件、多种语言的维基百科词条（图\ref{fig:16-4}）和多种语言翻译的书籍等。
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\begin{figure}[htp]
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\begin{eqnarray}
{\funp{P}(\seq{y}|\seq{x})} & = & {\sum_{\seq{p}}{\funp{P}(\seq{p}|\seq{x})\funp{P}(\seq{y}|\seq{p})}}
\label{eq:16-7}
\label{eq:16-6}
\end{eqnarray}
\noindent 其中，$\seq{p}$表示一个枢轴语言句子。$\funp{P}(\seq{p}|\seq{x})$和$\funp{P}(\seq{y}|\seq{p})$的求解可以直接复用既有的模型和方法。不过，枚举所有的枢轴语言句子$\seq{p}$是不可行的。因此一部分研究工作也探讨了如何选择有效的路径，从$\seq{x}$经过少量$\seq{p}$到达$\seq{y}$\upcite{DBLP:conf/naacl/PaulYSN09}。
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\begin{figure}[h]
\centering
\input{Chapter16/Figures/figure-knowledge-distillation-based-translation-process}
\caption{基于知识蒸馏的翻译过程}
\caption{基于教师-学生框架的翻译过程}
\label{fig:16-12}
\end{figure}
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\begin{eqnarray}
{\funp{P}(\seq{y}|\seq{x})} & \approx & {\funp{P}(\seq{y}|\seq{p})}
\label{eq:16-8}
\label{eq:16-7}
\end{eqnarray}
\parinterval 和基于枢轴语言的方法相比，基于知识蒸馏的方法无需训练源语言到枢轴语言的翻译模型，也就无需经历两次翻译过程。不过，基于知识蒸馏的方法仍然需要显性地使用枢轴语言进行桥接，因此仍然面临着“源语言$\to$枢轴语言$\to$目标语言”转换中信息丢失的问题。比如，当枢轴语言到目标语言翻译效果较差时，由于教师模型无法提供准确的指导，学生模型也无法取得很好的学习效果。
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\parinterval {\small\bfnew{多语言单模型方法}}\index{多语言单模型方法}（Multi-lingual Single Model-based Method\index{Multi-lingual Single Model-based Method}）也可以被看做是一种迁移学习。多语言单模型方法尤其适用于翻译方向较多的情况，因为为每一个翻译方向单独训练一个模型是不实际的，不仅因为设备资源和时间上的限制，还因为很多翻译方向都没有双语平行数据\upcite{DBLP:journals/tacl/JohnsonSLKWCTVW17,DBLP:conf/lrec/RiktersPK18,dabre2020survey}。比如，要翻译100个语言之间互译的系统，理论上就需要训练$100 \times 99$个翻译模型，代价十分巨大。这时就可以使用多语言单模型方法。
\parinterval 多语言单模型系统是指用单个模型具有多个语言方向翻译的能力。对于源语言集合$\seq{G}_x$和目标语言集合$\seq{G}_y$，多语言单模型的学习目标是学习一个单一的模型，这个模型可以进行任意源语言到任意目标语言的翻译，即同时支持所有$\{(l_x,l_y)|x \in \seq{G}_x,y \in \seq{G}_y)\}$的翻译。多语言单模型方法又可以进一步分为一对多\upcite{DBLP:conf/acl/DongWHYW15}、多对一\upcite{DBLP:journals/tacl/LeeCH17}和多对多\upcite{DBLP:conf/naacl/FiratCB16}的方法。不过这些方法本质上是相同的，因此这里以多对多翻译为例进行介绍。
\parinterval 多语言单模型系统是指具有多个语言方向翻译能力的单模型系统。对于源语言集合$\seq{G}_x$和目标语言集合$\seq{G}_y$，多语言单模型的学习目标是学习一个单一的模型，这个模型可以进行任意源语言到任意目标语言的翻译，即同时支持所有$\{(l_x,l_y)|x \in \seq{G}_x,y \in \seq{G}_y)\}$的翻译。多语言单模型方法又可以进一步分为一对多\upcite{DBLP:conf/acl/DongWHYW15}、多对一\upcite{DBLP:journals/tacl/LeeCH17}和多对多\upcite{DBLP:conf/naacl/FiratCB16}的方法。不过这些方法本质上是相同的，因此这里以多对多翻译为例进行介绍。
\parinterval 在模型结构方面，多语言模型与普通的神经机器翻译模型相同，都是标准的编码器-解码器结构。多语言单模型方法的一个假设是：不同语言可以共享同一个表示空间。因此，该方法使用同一个编码器处理所有的源语言句子，使用同一个解码器处理所有的目标语言句子。为了使多个语言共享同一个解码器（或编码器），一种简单的方法是直接在输入句子上加入语言标记，让模型显性地知道当前句子属于哪个语言。如图\ref{fig:16-15}所示，在此示例中，标记“ <spanish>”表示目标句子为西班牙语，标记“ <german>”表示目标句子为德语，则模型在进行翻译时便会将句子开头加有 “<spanish>”标签的句子翻译为西班牙语\upcite{DBLP:journals/tacl/JohnsonSLKWCTVW17}。假设训练时有英语到西班牙语 “<spanish> Hello”$\to$“Hola”和法语到德语“<german> Bonjour”$\to$“Hallo” 的双语句对，则在解码时候输入英语“<german> Hello”时就会得到解码结果“Hallo”。
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\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item {\small\bfnew{基于无监督的分布匹配}}。该步骤利用一些无监督的方法来得到一个包含噪声的初始化词典$D$。
\item {\small\bfnew{基于无监督的分布匹配}}。该阶段利用一些无监督的方法来得到一个包含噪声的初始化词典$D$。
\vspace{0.5em}
\item {\small\bfnew{基于有监督的微调}}。利用两个单语词嵌入和第一步中学习到的种子字典执行一些对齐算法来迭代微调，例如，{\small\bfnew{普氏分析}}\index{普氏分析}（Procrustes Analysis\index{Procrustes Analysis}）\upcite{1966ASchnemann}。
\item {\small\bfnew{基于有监督的微调}}。利用两个单语词嵌入和第一阶段中学习到的种子字典执行一些对齐算法来迭代微调，例如，{\small\bfnew{普氏分析}}\index{普氏分析}（Procrustes Analysis\index{Procrustes Analysis}）\upcite{1966ASchnemann}。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}
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\begin{eqnarray}
\widehat{\mathbi{W}} & = & \argmin_{\mathbi{W} \in O_{d}(\mathbb{R})}{\|\mathbi{W} \mathbi{X}'- \mathbi{Y}' \|_{\mathrm{F}}} \nonumber \\
& = & \mathbi{U} \mathbi{V}^{\rm{T}} \\ \label{eq:16-9}
& = & \mathbi{U} \mathbi{V}^{\rm{T}} \\ \label{eq:16-8}
\textrm{s.t.\ \ \ \ } \mathbi{U} \Sigma \mathbi{V}^{\rm{T}} &= &\operatorname{SVD}\left(\mathbi{Y}' \mathbi{X}'^{\rm{T}}\right)
\label{eq:16-10}
\label{eq:16-9}
\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，$O_d(\mathbb{R})$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$D$。
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\subsubsection{2. 无监督权重调优}
\parinterval 有了短语表之后，剩下的问题是如何在没有双语数据的情况下进行模型调优，从而把短语表、语言模型、调序模型等模块融合起来\upcite{DBLP:conf/acl/Och03}。在统计机器翻译系统中，短语表可以提供短语的翻译，而语言模型可以保证从短语的翻译拼装得到的句子的流畅度，因此统计机器翻译模型即使在没有权重调优的基础上也已经具备了一定的翻译能力。所以一个简单而有效的无监督方法就是使用未经过模型调优的统计机器翻译模型进行回译，也就是将目标语言句子翻译成源语言句子后，再将翻译得到的源语句言子当成输入而目标语言句子当成标准答案，完成权重调优。
\parinterval 有了短语表之后，剩下的问题是如何在没有双语数据的情况下进行模型调优，从而把短语表、语言模型、调序模型等模块融合起来\upcite{DBLP:conf/acl/Och03}。在统计机器翻译系统中，短语表可以提供短语的翻译，而语言模型可以保证从短语表中翻译拼装得到的句子的流畅度，因此统计机器翻译模型即使在没有权重调优的基础上也已经具备了一定的翻译能力。所以一个简单而有效的无监督方法就是使用未经过模型调优的统计机器翻译模型进行回译，也就是将目标语言句子翻译成源语言句子后，再将翻译得到的源语句言子当成输入而目标语言句子当成标准答案，完成权重调优。
\parinterval 经过上述的无监督模型调优后，就获得了一个效果更好的翻译模型。这时候，可以使用这个翻译模型去产生质量更高的数据，再用这些数据来继续对翻译模型进行调优，如此反复迭代一定次数后停止。这个方法也被称为{\small\bfnew{迭代优化}}\index{迭代优化}（Iterative Refinement\index{Iterative Refinement}）\upcite{DBLP:conf/emnlp/ArtetxeLA18}。
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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。
\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。这个方案最简单的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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% NEW SUB-SUB-SECTION
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\begin{eqnarray}
\funp{L}_{\rm{disc}}& = &-\log\funp{P}(d|\mathbi{H})
\label{eq:16-12}
\label{eq:16-10}
\end{eqnarray}
\noindent 在此基础上，加上原始的翻译模型损失函数$\funp{L}_{\rm{gen}}$：
\begin{eqnarray}
\funp{L}_{\rm{gen}}& = & -\log\funp{P}(y|x)\label{eq:16-13}
\funp{L}_{\rm{gen}}& = & -\log\funp{P}(y|x)\label{eq:16-11}
\end{eqnarray}
\noindent 最终可以得到融合后的损失函数，如下：
\begin{eqnarray}
\funp{L} & = & \funp{L}_{\rm{disc}}+\funp{L}_{\rm{gen}}\label{eq:16-14}
\funp{L} & = & \funp{L}_{\rm{disc}}+\funp{L}_{\rm{gen}}\label{eq:16-12}
\end{eqnarray}
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