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Chapter14/chapter14.tex

@@ -708,7 +708,7 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
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 \item 目前的翻译模型使用交叉熵损失作为优化函数，这在自回归翻译模型上取得了非常优秀的性能。交叉熵是一个严格的损失函数，每个预测错误的单词所对应的位置都会受到惩罚，即使是编辑距离很小的输出序列\upcite{Ghazvininejad2020AlignedCE}。自回归翻译模型会很大程度上避免这种惩罚，因为当前位置的单词是根据先前生成的词得到的，然而非自回归翻译模型无法获得这种信息。如果在预测时漏掉一个单词，就可能会将正确的单词放在错误的位置上。为此，一些研究工作通过改进损失函数来提高非自回归翻译模型的性能。一种做法使用一种新的交叉熵函数\upcite{Ghazvininejad2020AlignedCE}，它通过忽略绝对位置、关注相对顺序和词汇匹配来为非自回归翻译模型提供更精确的训练信号。另外，也可以使用基于$n$-gram的训练目标\upcite{Shao2020MinimizingTB}来最小化模型与参考译文之间的$n$-gram差异。该训练目标在$n$-gram 的层面上评估预测结果，因此能够建模目标序列单词之间的依赖关系。
 \item 目前的翻译模型使用交叉熵损失作为优化函数，这在自回归翻译模型上取得了非常优秀的性能。交叉熵是一个严格的损失函数，每个预测错误的单词所对应的位置都会受到惩罚，即使是编辑距离很小的输出序列\upcite{Ghazvininejad2020AlignedCE}。自回归翻译模型会很大程度上避免这种惩罚，因为当前位置的单词是根据先前生成的词得到的，然而非自回归翻译模型无法获得这种信息。如果在预测时漏掉一个单词，就可能会将正确的单词放在错误的位置上。为此，一些研究工作通过改进损失函数来提高非自回归翻译模型的性能。一种做法使用一种新的交叉熵函数\upcite{Ghazvininejad2020AlignedCE}，它通过忽略绝对位置、关注相对顺序和词汇匹配来为非自回归翻译模型提供更精确的训练信号。另外，也可以使用基于$n$-gram的训练目标\upcite{Shao2020MinimizingTB}来最小化模型与参考译文之间的$n$-gram差异。该训练目标在$n$-gram 的层面上评估预测结果，因此能够建模目标序列单词之间的依赖关系。
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-\item 自回归翻译模型解码时，当前位置单词的生成依赖于先前生成的单词，已生成的单词提供了较强的目标端上下文信息。与自回归翻译模型相比，非自回归翻译模型的解码器需要在信息更少的情况下执行翻译任务。一些研究工作通过将条件随机场引入非自回归翻译模型中来对序列依赖进行建模\upcite{Ma2019FlowSeqNC}。也有工作引入了词嵌入转换矩阵来将源语言端的词嵌入转换为目标语言端的词嵌入来为解码器提供更好的输入\upcite{Guo2019NonAutoregressiveNM}。此外，研究人员也提出了轻量级的调序模块来显式地建模调序信息，以指导非自回归翻译模型的推断\upcite{Ran2019GuidingNN}。
+\item 自回归翻译模型解码时，当前位置单词的生成依赖于先前生成的单词，已生成的单词提供了较强的目标端上下文信息。与自回归翻译模型相比，非自回归翻译模型的解码器需要在信息更少的情况下执行翻译任务。一些研究工作通过将条件随机场引入非自回归翻译模型中来对序列依赖进行建模\upcite{Ma2019FlowSeqNC}。也有工作引入了词嵌入转换矩阵来将源语言端的词嵌入转换为目标语言端的词嵌入来为解码器提供更好的输入\upcite{Guo2019NonAutoregressiveNM}。此外，研究人员也提出了轻量级的调序模块来显式地建模调序信息，以指导非自回归翻译模型的推断\upcite{Ran2019GuidingNN}。大多数非自回归模型都可以被看作是一种基于隐含变量的模型，因为目标语言单词的并行生成是基于源语言编码器生成的一个（一些）隐含变量。因此，也有很多方法来生成隐含变量，例如，利用自编码生成一个较短的离散化序列，将其作为隐含变量，之后在这个较短的变量上并行生成目标语言序列\upcite{Kaiser2018FastDI}。类似的思想也可以用于局部块内的单词并行生成\upcite{DBLP:conf/nips/SternSU18}。
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bibliography.bib

@@ -7428,6 +7428,15 @@ author    = {Zhuang Liu and
   pages={2395--2404},
   pages={2395--2404},
   year={2018}
   year={2018}
 }
 }
+@inproceedings{DBLP:conf/nips/SternSU18,
+  author    = {Mitchell Stern and
+               Noam Shazeer and
+               Jakob Uszkoreit},
+  title     = {Blockwise Parallel Decoding for Deep Autoregressive Models},
+  publisher = {Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2018},
+  pages     = {10107--10116},
+  year      = {2018},
+}
 @inproceedings{Tu2020ENGINEEI,
 @inproceedings{Tu2020ENGINEEI,
   title={ENGINE: Energy-Based Inference Networks for Non-Autoregressive Machine Translation},
   title={ENGINE: Energy-Based Inference Networks for Non-Autoregressive Machine Translation},
   author={Lifu Tu and Richard Yuanzhe Pang and Sam Wiseman and Kevin Gimpel},
   author={Lifu Tu and Richard Yuanzhe Pang and Sam Wiseman and Kevin Gimpel},