wording (sec 14)

Chapter14/chapter14.tex

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 \chapter{神经机器翻译模型推断}
 
-\parinterval 与训练不同，神经机器翻译的推断要对新的句子进行翻译。由于训练时双语句子对模型是可见的，但是在推断阶段，模型需要根据输入的源语言句子预测译文，因此神经机器翻译的推断和训练过程有着很大的不同。特别是，推断系统往往对应着机器翻译实际部署的需要，因此推断系统的翻译精度和翻译速度等也是同时需要考虑的因素。
+\parinterval 与模型训练不同，神经机器翻译的推断要对新的句子进行翻译。由于训练时双语句子对模型是可见的，但是在推断阶段，模型需要根据输入的源语言句子预测译文，因此神经机器翻译的推断和训练过程有着很大的不同。特别是，推断系统往往对应着机器翻译实际部署的需要，因此推断系统的翻译精度和翻译速度等也是需要考虑的因素。
 
 \parinterval 本章对神经机器翻译模型推断的若干问题进行讨论。主要涉及三方面内容：1）神经机器翻译的基本问题，如推断方向、译文长度控制等；2）神经机器翻译的推断加速方法，如轻量模型、非自回归模型等；3）多模型集成推断。
 
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 \begin{itemize}
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-\item 预测模块，也就是根据已经翻译的历史和源语言句子，预测下一个要生成单词的概率分布\footnote{在统计机器翻译中，翻译的每一步也可以预测短语。在神经机器翻译中也有类似于生成短语的方
+\item 预测模块，也就是根据已经翻译的历史和源语言句子，预测下一个要生成单词的概率分布\footnote{在统计机器翻译中，翻译的每一步也可以同时预测若干的连续的单词，即短语。在神经机器翻译中也有类似于生成短语的方
 法，但是主流的方法还是按单词为单位进行生成。}。因此预测模块实际上就是一个模型打分装置；
 \vspace{0.5em}
 \item 搜索模块，它会利用预测结果，对当前的翻译假设进行打分，并根据模型得分对翻译假设进行排序和剪枝。
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 \end{itemize}
 
-\parinterval 研究者们也针对以上问题开展了大量的研究工作。在\ref{sec:14-2}节中，我们会对神经机器翻译推断中所涉及的一些基本问题进行讨论。虽然这些问题在统计机器翻译中均有涉及，但是在神经机器翻译中却有着不同的现象和解决思路。在\ref{sec:14-3}-\ref{sec:14-5}节中，我们会针对如何改进神经机器翻译推断效率和怎样进行多模型融合这两个问题进行讨论。
+\parinterval 研究者们也针对以上问题开展了大量的研究工作。在\ref{sec:14-2}节中，我们会对神经机器翻译推断中所涉及的一些基本问题进行讨论。虽然这些问题在统计机器翻译中均有涉及，但是在神经机器翻译中却有着不同的现象和解决思路。在\ref{sec:14-3}-\ref{sec:14-5}节中，我们会针对如何改进神经机器翻译推断效率和怎样进行多模型融合这两个问题展开讨论。
 
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 %    NEW SECTION
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 \section{基本问题}\label{sec:14-2}
 
-\parinterval 下面将就神经机器翻译推断中的若干基本问题进行分析。
+\parinterval 下面将就神经机器翻译推断中的若干基本问题进行讨论，包括：推断方向、译文长度控制、搜索终止条件、译文多样性、搜索错误等。
 
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 %    NEW SUBSUB-SECTION
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 \subsection{推断的方向}
 
-\parinterval 机器翻译有两种常用的推断方式\ \dash \ 自左向右推断和自右向左推断。自左向右推断符合现实世界中人类的语言使用规律，因为在人为翻译一个句子时，人们总是习惯从句子开始的部分往后生成\footnote{有些语言中，文字是自右向左书写，这时自右向左推断更符合人类使用这种语言的习惯。}。不过，有时候人也会使用当前单词后面的译文信息。也就是说，翻译也需要“未来” 的文字信息。于是很容易想到使用自右向左的方法对译文进行生成。
+\parinterval 机器翻译有两种常用的推断方式\ \dash \ 自左向右推断和自右向左推断。自左向右推断符合现实世界中人类的语言使用规律，因为人在翻译一个句子时，总是习惯从句子开始的部分往后生成\footnote{有些语言中，文字是自右向左书写，这时自右向左推断更符合人类使用这种语言的习惯。}。不过，有时候人也会使用当前单词后面的译文信息。也就是说，翻译也需要“未来” 的文字信息。于是很容易想到使用自右向左的方法对译文进行生成。
 
-\parinterval 以上两种推断方式在神经机器翻译中都有应用，对于源语言句子$\seq{x}=\{x_1,x_2,\dots,x_m\}$和目标语句子$\seq{y}=\{y_1,y_2,\dots,y_n\}$，用自左向右的方式可以将翻译概率$\funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x})$描述为公式\eqref{eq:14-1}：
+\parinterval 以上两种推断方式在神经机器翻译中都有应用，对于源语言句子$\seq{x}=\{x_1,x_2,\dots,x_m\}$和目标语句子$\seq{y}=\{y_1,y_2,\dots,y_n\}$，自左向右的翻译可以被描述为：
 
 \begin{eqnarray}
 \funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x}) &=& \prod_{j=1}^n \funp{P}(y_j\vert\seq{y}_{<j},\seq{x})
 \label{eq:14-1}
 \end{eqnarray}
-\parinterval 而用自右向左的方式可以得到公式\eqref{eq:14-2}：
+\parinterval 自右向左的翻译可以被描述为：
 
 \begin{eqnarray}
 \funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x}) &=&\prod_{j=1}^n \funp{P}(y_{n+1-j}\vert\seq{y}_{>j},\seq{x})
 \label{eq:14-2}
 \end{eqnarray}
-\parinterval 其中，$\seq{y}_{<j}=\{y_1,y_2,\dots,y_{j-1}\}$，$\seq{y}_{>j}=\{y_{j+1},y_{j+2},\dots,y_n\}$。
 
-\parinterval 可以看到，自左向右推断和自右向左推断本质上是一样的。{\chapterten} $\sim$ {\chaptertwelve}均使用了自左向右的推断方法。自右向左推断比较简单的实现方式是：在训练过程中直接将双语数据中的目标语句子进行反向，之后仍然使用原始的模型进行训练即可。在推断的时候，生成的目标语词串也需要进行反向得到最终的译文。有时候，使用自右向左的推断方式会取得更好的效果\upcite{DBLP:conf/wmt/SennrichHB16}。不过更多情况下需要同时使用词串左端（历史）和右端（未来）的信息。有多种思路可以融合左右两端信息：
+\noindent 其中，$\seq{y}_{<j}=\{y_1,y_2,\dots,y_{j-1}\}$，$\seq{y}_{>j}=\{y_{j+1},y_{j+2},\dots,y_n\}$。可以看到，自左向右推断和自右向左推断本质上是一样的。{\chapterten} $\sim$ {\chaptertwelve} 均使用了自左向右的推断方法。自右向左推断比较简单的实现方式是：在训练过程中直接将双语数据中的目标语句子进行反向，之后仍然使用原始的模型进行训练即可。在推断的时候，生成的目标语词串也需要进行反向得到最终的译文。有时候，使用自右向左的推断方式会取得更好的效果\upcite{DBLP:conf/wmt/SennrichHB16}。不过更多情况下需要同时使用词串左端（历史）和右端（未来）的信息。有多种思路可以融合左右两端信息：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
@@ -131,7 +130,7 @@
 \vspace{0.5em}
 \end{itemize}
 
-\parinterval 不论是自左向右还是自右向左推断，本质上都是在对上下文信息进行建模。除了自左向右和自右向左的推断策略，研究者们也提出了许多新的译文生成策略，比如，{\small\sffamily\bfseries{从中部向外生成}}\index{从中部向外生成}（Middle-Out Decoding）\index{Middle-Out Decoding}、按源语言顺序生成\upcite{Stahlberg2018AnOS}、基于插入的方式生成\upcite{Stern2019InsertionTF,stling2017NeuralMT}等。或者将翻译问题松弛化为一个连续空间模型的优化问题，进而在推断的过程中同时使用译文串左右两端的信息\upcite{Geng2018AdaptiveMD}。
+\parinterval 不论是自左向右还是自右向左推断，本质上都是在对上下文信息进行建模。除了自左向右和自右向左的推断策略，研究者们也提出了许多新的译文生成策略，比如，从中部向外生成、按源语言顺序生成\upcite{Stahlberg2018AnOS}、基于插入的方式生成\upcite{Stern2019InsertionTF,stling2017NeuralMT}等。或者将翻译问题松弛化为一个连续空间模型的优化问题，进而在推断的过程中同时使用译文串左右两端的信息\upcite{Geng2018AdaptiveMD}。
 
 \parinterval 最近，以BERT 为代表的预训练语言模型已经证明，一个单词的“历史” 和“未来” 信息对于生成当前单词都是有帮助的\upcite{devlin2019bert}。类似的观点也在神经机器翻译编码器设计中得到验证。比如，在基于循环神经网络的模型中，经常同时使用自左向右和自右向左的方式对源语言句子进行编码。还有，Transformer 编码器会使用整个句子的信息对每一个源语言位置进行表示。因此，在神经机器翻译的解码端采用类似的策略是有其合理性的。
 
@@ -141,11 +140,11 @@
 
 \subsection{译文长度控制}
 
-\parinterval 机器翻译推断的一个特点是译文长度需要额外的机制进行控制\upcite{Kikuchi2016ControllingOL,Takase2019PositionalET,Murray2018CorrectingLB,Sountsov2016LengthBI}。这是因为机器翻译在建模时仅考虑了将训练样本（即标准答案）上的损失最小化，但是推断的时候会看到从未见过的样本，而且这些未见样本占据了样本空间的绝大多数。这时，模型会产生偏置，即模型仅仅能够对见过的样本进行准确建模，而对于未见样本的建模并不准确。该问题导致的一个现象是：直接使用训练好的模型会翻译出长度短的离谱的译文。由于神经机器翻译模型使用单词概率的乘积表示整个句子的翻译概率，它天然就倾向生成短译文，因为短译文会使用更少的概率因式相乘。在使用极大似然估计进行模型训练时，这个问题会更加严重，因为模型只关心每个目标语位置是否被正确预测，对于译文长度没有考虑。译文长度不合理的问题也出现在统计机器翻译模型中，当时的策略是在推断过程中引入译文长度控制机制\upcite{Koehn2007Moses}。神经机器翻译也借用了类似的思想来控制译文长度，有以下几种的方法：
+\parinterval 机器翻译推断的一个特点是译文长度需要额外的机制进行控制\upcite{Kikuchi2016ControllingOL,Takase2019PositionalET,Murray2018CorrectingLB,Sountsov2016LengthBI}。这是因为机器翻译在建模时仅考虑了将训练样本（即标准答案）上的损失最小化，但是推断的时候会看到从未见过的样本，而且这些未见样本占据了样本空间的绝大多数。这时，模型会产生偏置，即模型仅仅能够对见过的样本进行准确建模，而对于未见样本的建模并不准确。该问题导致的一个现象是：直接使用训练好的模型会翻译出长度短得离谱的译文。神经机器翻译模型使用单词概率的乘积表示整个句子的翻译概率，它天然就倾向生成短译文，因为短译文会使用更少的概率因式相乘。在使用极大似然估计进行模型训练时，这个问题会更加严重，因为模型只关心每个目标语位置是否被正确预测，对于译文长度没有考虑。译文长度不合理的问题也出现在统计机器翻译模型中，当时的策略是在推断过程中引入译文长度控制机制\upcite{Koehn2007Moses}。神经机器翻译也借用了类似的思想来控制译文长度，有以下几种方法：
 
 \begin{itemize}
 \vspace{0.5em}
-\item 长度惩罚因子。用译文长度来归一化翻译概率是最常用的方法：对于源语言句子$\seq{x}$和译文句子$\seq{y}$，模型得分$\textrm{score}(\seq{x},\seq{y})$的值会随着译文$\seq{y}$ 的变长而减小，为了避免此现象，可以引入一个长度惩罚函数$\textrm{lp}(\seq{y})$，并定义模型得分如公式\eqref{eq:14-12}所示：
+\item 长度惩罚因子。用译文长度来归一化翻译概率是最常用的方法：对于源语言句子$\seq{x}$和译文句子$\seq{y}$，模型得分$\textrm{score}(\seq{x},\seq{y})$的值会随着译文$\seq{y}$ 的长度增大而减小。为了避免此现象，可以引入一个长度惩罚函数$\textrm{lp}(\seq{y})$，并定义模型得分如公式\eqref{eq:14-12}所示：
 
 \begin{eqnarray}
 \textrm{score}(\seq{x},\seq{y}) &=& \frac{\log \funp{P}(\seq{y}\vert\seq{x})}{\textrm{lp}(\seq{y})}
@@ -177,9 +176,9 @@ a &=& \omega_{\textrm{low}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-3}\\
 b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 \end{eqnarray}
 \vspace{0.5em}
-\noindent 其中，$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$分别是表示译文长度的下限和上限的参数，比如，很多系统中设置为$\omega_{\textrm{low}}=1/2$，$\omega_{\textrm{high}}=2$，表示译文至少有源语言句子一半长，最多有源语言句子两倍长。$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$的设置对推断效率影响很大，$\omega_{\textrm{high}}$可以被看作是一个推断的终止条件，最理想的情况是$\omega_{\textrm{high}} \cdot |\seq{x}|$恰巧就等于最佳译文的长度，这时没有任何计算的浪费。反过来的一种情况，$\omega_{\textrm{high}} \cdot |\seq{x}|$远大于最佳译文的长度，这时很多计算都是无用的。为了找到长度预测的准确率和召回率之间的平衡，一般需要大量的实验最终确定$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$。当然，利用统计模型预测$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$也是非常值得探索的方向，比如基于繁衍率的模型\upcite{Gu2017NonAutoregressiveNM,Feng2016ImprovingAM}。
+\noindent 其中，$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$分别表示译文长度的下限和上限，比如，很多系统中设置为$\omega_{\textrm{low}}=1/2$，$\omega_{\textrm{high}}=2$，表示译文至少有源语言句子一半长，最多有源语言句子两倍长。$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$的设置对推断效率影响很大，$\omega_{\textrm{high}}$可以被看作是一个推断的终止条件，最理想的情况是$\omega_{\textrm{high}} \cdot |\seq{x}|$恰巧就等于最佳译文的长度，这时没有任何计算的浪费。反过来的一种情况，$\omega_{\textrm{high}} \cdot |\seq{x}|$远大于最佳译文的长度，这时很多计算都是无用的。为了找到长度预测的准确率和召回率之间的平衡，一般需要大量的实验最终确定$\omega_{\textrm{low}}$和$\omega_{\textrm{high}}$。当然，利用统计模型预测$\omega_{\textrm{low}}$ 和$\omega_{\textrm{high}}$也是非常值得探索的方向，比如基于繁衍率的模型\upcite{Gu2017NonAutoregressiveNM,Feng2016ImprovingAM}。
 \vspace{0.5em}
-\item 覆盖度模型。译文长度过长或过短的问题，本质上对应着 {\small\sffamily\bfseries{过翻译}}\index{过翻译}（Over Translation）\index{Over Translation}和{\small\sffamily\bfseries{欠翻译}}\index{欠翻译}（Under Translation）\index{Under Translation}的问题\upcite{Yang2018OtemUtemOA}。这两种问题出现的原因主要在于：神经机器翻译没有对过翻译和欠翻译建模，即机器翻译覆盖度问题\upcite{TuModeling}。针对此问题，最常用的方法是在推断的过程中引入一个度量覆盖度的模型。比如，使用GNMT 覆盖度模型\upcite{Wu2016GooglesNM}，其中翻译模型得分被定义为：
+\item 覆盖度模型。译文长度过长或过短的问题，本质上对应着 {\small\sffamily\bfseries{过翻译}}\index{过翻译}（Over Translation）\index{Over Translation}和{\small\sffamily\bfseries{欠翻译}}\index{欠翻译}（Under Translation）\index{Under Translation}的问题\upcite{Yang2018OtemUtemOA}。这两种问题出现的原因主要在于：神经机器翻译没有对过翻译和欠翻译建模，即机器翻译覆盖度问题\upcite{TuModeling}。针对此问题，最常用的方法是在推断的过程中引入一个度量覆盖度的模型。比如，使用GNMT 覆盖度模型定义模型得分\upcite{Wu2016GooglesNM}：
 \begin{eqnarray}
 \textrm{score}(\seq{x},\seq{y}) &=& \frac{\log \funp{P}(\seq{y} | \seq{x})}{\textrm{lp}(\seq{y})} + \textrm{cp}(\seq{x},\seq{y}) \label {eq:14-5}\\
 \textrm{cp}(\seq{x},\seq{y}) &=& \beta \cdot \sum_{i=1}^{|\seq{x}|} \log(\textrm{min} (\sum_{j}^{|\seq{y}|} a_{ij} , 1))
@@ -205,7 +204,7 @@ b &=& \omega_{\textrm{high}}\cdot |\seq{x}| \label{eq:14-4}
 
 \parinterval 在统计机器翻译中，搜索的终止条件相对容易设计。因为所有的翻译结果都可以用相同步骤的搜索过程生成，比如，在CYK解码中搜索的步骤仅与构建的分析表大小有关。在神经机器翻译中，这个问题要更加复杂。当系统找到一个完整的译文之后，可能还有很多译文没有被生成完，这时就面临着一个问题\ \dash \ 如何决定是否继续搜索。
 
-\parinterval 针对这些问题，研究者们设计了很多新的方法。比如，有研究者提出可以在束搜索中使用启发性信息让搜索尽可能早的停止，同时保证搜索结果是“最优的”\upcite{DBLP:conf/emnlp/HuangZM17}。也有研究者将束搜索建模为优化问题\upcite{Wiseman2016SequencetoSequenceLA,DBLP:conf/emnlp/Yang0M18}，进而设计出新的终止条件\upcite{Ma2019LearningTS}。很多开源机器翻译系统也都使用了巧妙的终止条件，比如，在OpenNMT系统中当搜索束中当前最好的假设生成了完整的译文搜索就会停止\upcite{KleinOpenNMT}，在RNNSearch系统中当找到预设数量的译文时搜索就会停止，同时在这个过程中会不断减小搜索束的大小\upcite{bahdanau2014neural}。
+\parinterval 针对这些问题，研究人员设计了很多新的方法。比如，可以在束搜索中使用启发性信息让搜索尽可能早的停止，同时保证搜索结果是“最优的”\upcite{DBLP:conf/emnlp/HuangZM17}。也可以将束搜索建模为优化问题\upcite{Wiseman2016SequencetoSequenceLA,DBLP:conf/emnlp/Yang0M18}，进而设计出新的终止条件\upcite{Ma2019LearningTS}。很多开源机器翻译系统也都使用了简单有效的终止条件，比如，在OpenNMT 系统中当搜索束中当前最好的假设生成了完整的译文搜索就会停止\upcite{KleinOpenNMT}，在RNNSearch系统中当找到预设数量的译文时搜索就会停止，同时在这个过程中会不断减小搜索束的大小\upcite{bahdanau2014neural}。
 
 \parinterval 实际上，设计搜索终止条件反映了搜索时延和搜索精度之间的一种折中\upcite{Eisner2011LearningST,Jiang2012LearnedPF}。在很多应用中，这个问题会非常关键。比如，在同声传译中，对于输入的长文本，何时开始翻译、何时结束翻译都是十分重要的\upcite{Zheng2020OpportunisticDW,Ma2019STACLST}。在很多线上翻译应用中，翻译结果的响应不能超过一定的时间，这时就需要一种{\small\sffamily\bfseries{时间受限的搜索}}\index{时间受限的搜索}（Time-constrained Search）\index{Time-constrained Search}策略\upcite{DBLP:conf/emnlp/StahlbergHSB17}。