谷歌翻译最新突破,“关注机制”让机器读懂词与词的联系

摘要:DeepL 是一家机器翻译的初创公司。在报道中公司联合创始人表示他们致力于关注机制,甚至表示谷歌的日志是基于《关注就是一切》(Attention Is All You Need)这篇文章的,谷歌作了一定的修改。

谷歌翻译最新突破,“关注机制”让机器读懂词与词的联系

I arrived at the bank after crossing the street.

I arrived at the bank after crossing the river.

拿到这两句话,你会怎么翻译呢?你觉得机器翻译又会怎么处理呢?

机器翻译的缺点

机器翻译虽然是一大利器,但也有一些缺点,比如说:按照“一个字一个字”顺序翻译的机器翻译模型往往会导致严重错误发生。

谷歌在其研究日志(Research blog)中发表了一篇趣味十足的文章,详细分析了这个问题并给出解决方案。

谷歌自然语言处理部门的 Jakob Uszkoreit 用以下两句话阐释了这个问题:

I arrived at the bank after crossing the street.

过了这条街,就到银行了。

I arrived at the bank after crossing the river.

过了这条河,就到对岸了。

(译者加注:“bank”为多义词,兼有“银行”和“河岸”之意。)

显而易见,“bank”一词在两句话中含义截然不同,但是后台算法很容易处理错 -因为不读完整个句子就无法判定句中“bank”的确切含义。类似这种多义词的现象比比皆是。

如果让我去翻译这句话,我一眼就能看出这两句话中”bank“的区别,但这对翻译系统来说就没那么简单了。如果修改神经网络,使其翻译完一句话后再检查是否有误,有问题的话就再重来一遍,就未免效率太低。

解决方法

为此,谷歌提出了在转换器(Transformer)中建立关注机制(attention mechanism)作为解决方案。

该机制会将单词逐一与句中其他单词进行比对,并检查是否会影响其他词的词义 - 比如,检查说话人是“他”还是“她”,或者像“bank”这样的多义词在句中的确切含义。

在构建译文的过程中,关注机制会把句子中的每个单词与所有其他单词逐一比对。下图在一定程度上说明了这个比对过程的工作机制。

谷歌翻译最新突破,“关注机制”让机器读懂词与词的联系
有意思的是,谷歌的方法也让我们有机会一窥其系统的内部逻辑:因为转换器(Transformer)会为每个单词与其他词的关系按对逐一打分,所以你可以看到它认为哪些词是相关的,或至少可能相关的:

谷歌翻译最新突破,“关注机制”让机器读懂词与词的联系

(译者注:以上两句话的意思分别是:

那只动物没有穿过街道因为它太累了。

那只动物没有穿过街道因为它太宽了。

“it”这个单词在两句话里面分别指代“动物”和“街道”。)

酷吧?我觉得超酷啊。这是另一种多义词的情形:“it”既可能指代街道或也可能指代动物,而只有读到最后一个单词(“累”或者“宽”)才能明白到底指代的是什么。我们人类自动就能分辨,而机器仍需练习。看起来谷歌的这一系统已经学得相当好了。

最后,如果你觉得“关注机制”这个词眼熟,那你之前一定已经读过了 Techcrunch 对 DeepL 的报道。

DeepL 是一家机器翻译的初创公司。在报道中公司联合创始人表示他们致力于关注机制,甚至表示谷歌的日志是基于《关注就是一切》(Attention Is All You Need)这篇文章的,谷歌作了一定的修改。

然而,这位联合创始人还认为他们公司的办法非常有效 —— 甚至比谷歌的还好用。

如果你想进一步了解“关注机制”,不妨阅读 DeepL 发表的论文 Attention Is All You Need(https://arxiv.org/abs/1706.03762)。

来自: 36kr.com

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