翻译模型：小数据集处理

1.背景

最近在研究翻译模型中，小数据集的问题，看了几篇有代表性的文章，因此分享一下。众所周知，一个成功的翻译模型，需要大量的语料，让模型能够有效学习到两个语种之间的内在联系。但针对小数据集的翻译模型，除了数据集过少导致模型不能够提取重要特征之外，还使得模型在效果降低，不能成熟应用到工业界中。前人的这个小数据集的问题，包括了以下几种方法：

• 迁移学习
• 对偶学习
• Meta-Learning（元学习）
• 多任务学习

下文，分别介绍几种方法中的代表性论文。

2. 迁移学习

《Transfer Learning for Low-Resource Neural Machine Translation》

• X和Y的翻译任务为例，首先训练X和Z之间的NMT模型，之后在训练X和Y的翻译模型。
• 预先在high-resource语言上进行训练，然后在迁移到low-resource中进行训练

NMT模型通常比串到树统计模型（string-to-tree statistical MT）要好。

论文主要的方法为：首先利用高资源的数据集，训练一个parent model，然后利用这个parent模型，初始化约束训练低资源的数据集。French-English 作为parent model，其他语言作为child model进行训练。

在大量双语数据上训练的父模型可以被认为是一个锚点，作为模型空间中的先验分布的峰值。在法语-英语到乌兹别克语-英语的例子中，作为初始化的结果，来自父模型的英语embedding被复制，但乌兹别克语词最初被映射到随机法语embeddings。

实验

parent model：French-English child model：Hausa-English，Turkish-English，Uzbek-English，Urdu-English

• SBMT：string-to-tree static model
• NMT：随机初始化训练
• Xfer：使用迁移学习方法
• Final：迁移学习+集成学习

从实验结果来看，加入迁移学习后，每个NMT任务都有所提升。

更换parent后发现，French-English对Spanish-English效果最好，这是因为French和Spanish是相似的语言：

3.对偶学习

《Dual Learning for Machine Translation》

• 机器翻译涉及到两个互为对偶的任务，比如从中文到英文和从英文到中文的翻译

4. Meta-Learning（元学习）

《Meta-Learning for Low-Resource Neural Machine Translation》

• few-shot在NMT任务上的应用，通过构造C-Way K-shot。会在训练集中随机抽取 C 个类别，
• 每个类别 K 个样本（总共 CK 个数据），构建一个 meta-task

5.多任务学习

《Multi-task sequence to sequence learning》

这篇文章主要介绍是那种不同的multi-task learning（MTL）多任务学习方法

• 一对多：在多个任务上，encoder参数是共享的
• 多对1，decoder被共享参数，比如在翻译和图片主题任务上
• 多对多，多个encoder和decoder被贡献，通常用在无监督目标和翻译任务

论文中还探索了两个无监督任务：序列自编码、skip-thought vectors

具体任务

• 一对多任务：一个encoder，多个decoders。其中encoder的参数是共享的，如下图：

encoder的输入是English 单词输入。decoder有三个：语法解析，德语翻译，英文自编码

• 多对一任务：多个encoder，一个decoder进行共享参数

此外，从机器翻译的角度来看，这种设置可以受益于目标端的大量单语数据，这是机器翻译系统中的标准做法。

• 多对多任务：多个encoder和多个decoder

无监督学习任务

autoencoders：自编码模型，使输出能够还原为输入

skip-thought vectors: 这种无监督任务，最开始应用于有序句子之间进行预测，也既是段落里预测下一个句子。由于翻译任务中，不存在段落结构，因此论文中把每个句子分成两部分，使用一半句子来预测下一半句子。

学习过程

实验中，采用混合比例 来定义更新哪个任务，每个任务都是独立更新的。

比如有三个任务，他们被选择的概率为 ，， 这个值表征更新该任务参数的概率。

实验结果

一对多任务中：

• 翻译任务的 ，当PTB解析任务的 ，则说明每训练100次翻译任务，则有1次训练PTB解析任务。
• 从实验中看，当PTB解析任务的 时，两个任务的效果都有所提升。

无监督多任务学习：

• skip-thought任务会比自编码任务取得更好的效果
• 作者认为：

（a）理想的目标应该与重点关注的监督任务兼容，例如，自动编码器可以被视为一种特殊情况 翻译任务 （b）使用更多无监督数据，内在和外在指标都可以得到有效的改进；