基于短语的统计机器翻译模型具有原理简单、性能优异、鲁棒性高等诸多特点, 受到研究与应用人员的广泛青睐, 在当今真实的翻译任务中得到广泛应用^[1-2]。短语翻译系统使用短语对作为翻译的基本单元, 传统的启发式短语对抽取算法抽取所有与词对齐保持一致的短语对^[3]。基于统计的机器翻译方法建立在大规模双语及单语语料的基础上。然而, 在当今真实的翻译任务中, 许多翻译任务(如口语翻译任务)并没有充足的双语语料用于抽取高质量的短语对。由于数据的稀疏性、双语数据规模的局限性以及词对齐的错误和与词对齐保持一致规则的约束, 大量有用的、高质量的短语对没有生成, 导致待翻译源语言句子中很多短语片段没有直接对应的翻译结果, 只能在翻译解码的过程中, 通过组装颗粒度较小的短语对进行译文的生成。因此, 通过有效的方法生成传统短语对抽取算法无法生成的、高质量的短语对, 扩充现有短语对规模, 在翻译过程中, 通过使用新生成的短语对来提高统计机器翻译系统的翻译质量, 是本文研究的主要内容。本文生成短语对的方法借鉴基于实例翻译模型的原理, 因此定义本文方法生成的短语对为实例短语对^[4]。

在图1中, 存在“经过 几天 紧张 的 布置”这一源语言待翻译句子。在短语表中, 二元短语“几天 紧张”没有对应的翻译结果, 在翻译的过程中, 只能通过“几天”和“紧张”两个短语对应的翻译结果进行拼装, 完成这一短语片段的翻译。由于解码的复杂性, 这一过程大大增加了翻译错误发生的可能性。如果在翻译之前, 能够通过有效方法生成〈几天 紧张, a few days of intensive〉这一短语对, 那么翻译图1中句子将变得非常简单。

在基于短语的统计机器翻译系统中, 在双语语料规模受限的情况下, 本文通过对传统方法生成的短语对进行分解、替换、生成操作, 最终生成高质量的实例短语对, 以扩充现有短语对的规模。在汉英新闻和口语翻译任务上, 与基线系统相比, 本文方法在多个测试集上明显提高了翻译系统的翻译质量, 在部分测试集上BLEU值可提高1%左右。

1 相关工作

日本的长尾真(Makoto Nagao)于1981年提出基于实例的翻译系统, 并于1984年发表相关学术论文^[4]。基于实例的基本思想是在已经收集的双语实例库中找出与待翻译部分最相似的翻译实例(通常是句子), 再对实例的译文通过串替换、串删除以及串增加等一系列变形操作, 实现翻译。基于实例的方法仅仅计算待翻译句子与实例库中句子的相似度, 并没有考虑替换词汇之间的相似程度。本文方法可以有效地解决这一问题。Chiang^[5]提出的基于层次短语的翻译模型有效地缓解了基于短语的翻译模型中无法处理的长距离依赖和调序问题, 提升了统计机器翻译系统的翻译性能。但是Chiang的方法中使用的层次短语泛化能力过强, 对非终结符翻译替换操作没有约束。本文使用词向量的方法, 通过计算短语之间的余弦值判断相似度, 在相似度大于一定阈值的条件下, 执行替换操作, 从而提高生成短语对的质量。

2 N元实例短语对

首先, 通过对传统算法生成的短语对在测试集上的生成率进行分析, 说明本文工作的必要性。在表1中, N元短语对在测试集中的生成率定义为: 测试集中所有句子包含的N元短语的个数为n, 在n个短语中通过传统短语抽取算法可生成的N元短语对个数为m, 那么生成率为m/n。在这里, 将源语言长度为N的短语对称之为N元短语对。在本文实验的数据中, 汉英新闻和汉英口语任务上, 二元短语对的生成率分别为67.28%和44.51%, 三元短语对的生成率分别为27.30%和19.24%。可以看出, 通过提高短语对的生成率, 继而增加高质量短语对的数量, 是提高翻译系统翻译质量的一个有效途径。

2.1 实例短语对

如前所述, 在翻译图1中句子时, 如果存在〈几天 紧张, a few days of intensive〉这一短语对, 翻译过程将变得简单, 翻译结果将更加可靠。在启发式短语对抽取的过程中, 〈几天, a few days〉和〈年 紧张, years of intensive〉已经生成。通过对现有的两个短语对进行分解、替换、生成等操作, 可生成“几天 紧张”对应的翻译结果。由于该方法从基于实例的方法得到启发, 所以本文将通过分解、替换、生成三步构造的短语对称为实例短语对^[4]。图2为实例短语对生成过程的图解, 具体步骤说明如下。

1) 分解: 根据与词对齐保持一致的定义, 对已有的短语对进行分解, 短语对〈年 紧张, years of intensive〉可分解为两个与词对齐保持一致的短语对〈年, years〉和〈紧张, of intensive〉。

2) 替换: 短语对〈几天, a few days〉的源语言部分“几天”和分解的短语对的源语言部分“年”相似度较高, 为0.4880; 短语对中目标语言“a few days”和“years”的相似度同样较高, 为0.6764。在源语言与目标语言相似度同时较高的情况下, 执行替换操作, 生成新短语对〈几天 紧张, a few days of intensive〉及词对齐。在这里, 被替换与执行替换操作的短语对都为一元短语对。

3) 生成: 新生成的短语需要加入到现有的短语翻译表中, 所以需要进行概率估计。概率估计主要包括双向的翻译概率和双向的词汇化加权。

执行以上3个步骤后, 实例短语对生成完毕。在这里, 存在的挑战如下: 1) 短语对的分解需要根据什么规范; 2) 替换时, 相似度如何计算, 阈值如何设定; 3) 生成时, 如何进行概率估计。下文将对这3个问题进行逐条分析和讨论, 从而提出有效的解决方案。

2.2 短语分解

短语分解过程中, 分解后的短语对需要满足与词对齐保持一致的定义^[3]。短语对与词对齐保持一致的定义如下: 短语对(s, t)与词对齐保持一致, 当且仅当s中的所有单词在词对齐A中所对应的单词在t范围之内时, 则t中所有单词在词对齐A中所对应的单词在s范围之内; 同时, 在s与t中, 至少有一个单词对在词对齐A中。

在上述定义中, s表示源语言短语, t表示目标语言短语。图2中第一步分解结果如图3所示。在这里, 根据一致性定义, 〈年 紧张, years of inten-sive〉可以分解为〈年, years of〉与〈紧张, inten-sive〉、〈年, years〉与〈紧张, of intensive〉这样两组分解结果。

2.3 相似度计算

本文使用Mikolov等^[6-8]提出的连续Skip-gram模型(Continuous Skip-gram Model)训练词向量(word vector, distributed representations), 通过计算词向量之间的余弦值, 判断相似程度。Skip-gram模型根据当前词汇预测周围词汇的词向量(图4)。

假设要计算相似度的两个词向量分别为(x₁, y₁, z₁)与(x₂, y₂, z₂), 则余弦值计算公式为

$ \cos (\theta ) = \frac{{{x_1}{x_2} + {y_1}{y_2} + {z_1}{z_2}}}{{\sqrt {(x_1^2 + y_1^2 + z_1^2)(x_2^2 + y_2^2 + z_2^2)} }}. $

在目标语言端, 计算相似度的有可能是短语。在本文中, 短语的词向量为短语中所有词汇词向量的算数平均值。经验性地, 在替换时相似度阈值设置的范围是[0.3, 0.5]。

2.4 概率估计

在短语翻译表训练的过程中, 需要对短语对计算双向的短语翻译概率Pr(t|s)和Pr(s|t)以及双向的词汇化加权Pr_lex(t|s)和Pr_lex(s|t)^[1]。在实例短语对生成的过程中, 由于生成了词对齐, 所以双向的词汇化加权可以直接按照标准方法进行计算。但是在实例短语对生成的过程中, 由于丢失了原始数据的统计信息, 所以双向的短语翻译概率无法直接进行估计。本文参考在解码过程中使用的对数-线性模型对模型分数计算的方式, 对生成的短语对的翻译概率重新进行估计^[9]。双向的短语翻译概率Pr(t|s)和Pr(s|t)计算公式如下:

$ \begin{array}{l} \Pr \;(\bar t|\bar s) = {\exp ^{\log (\Pr (\bar t'|\bar s')) - \log (\Pr ({{\bar t'}_0}|{{\bar s'}_0})) + \log (\Pr (\overline {{t_n}} |\overline {{s_n}} ))}},\\ \Pr (\bar s|\bar t) = {\exp ^{\log (\Pr (\bar s'|\bar t')) - \log (\Pr ({{\bar s'}_0}|{{\bar t'}_0})) + \log (\Pr (\overline {{s_n}} |\overline {{t_n}} ))}}. \end{array} $

通过图2中的实例, 对上述计算短语翻译概率中的符号进行解释。在图2中, s和t分别对应于待生成的短语对〈几天 紧张, a few days of intensive〉的源语言和目标语言; s'和t'对应于原始的短语对〈年 紧张, years of intensive〉; $\overline {{{s'}_0}} $和$\overline {{{t'}_0}} $对应于被替换的短语对〈年, years〉; ${\bar s_n}$和${\bar t_n}$对应于替换短语对〈几天, a few days〉。

2.5 解码

本文提出的方法可通过在解码时使用的对数-线性模型中加入新的特征的方式, 嵌入现有的解码器中。新加入的特征包括实例短语对的指示性特征h_sig、源语言相似性特征h_src以及目标语言相似性特征h_tgt。h_src为源语言被替换短语与替换短语之间的相似度, h_tgt为目标语言被替换短语与替换短语之间的相似度。指示性特征h_sig如下式所示:

$ {h_{{\rm{sig}}}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {0,}\\ {1,} \end{array}\;} \right.\begin{array}{*{20}{c}} {\;传统短语对, \; }\\ {实例短语对.} \end{array} $

在解码时, 将这3个特征嵌入到对数-线性模型中, 如下式所示:

$ \begin{array}{c} {{\hat e}^I}_1 = \mathop {\arg \max }\limits_{e_1^I} \left\{ {\Pr \left( {e_1^I|f_1^J} \right)} \right\}\\ = \mathop {\arg \max }\limits_{e_1^I} \left\{ {\sum\limits_{m = 1}^M {{\lambda _m}{h_m}} \left( {e_1^I,f_1^J} \right)} \right\}\\ = \mathop {\arg \max }\limits_{e_1^I} \left\{ {\sum\limits_{m = 1}^N {{\lambda _m}{h_m}} \left( {e_1^I,f_1^J} \right) + {\lambda _{{\rm{sig}}}}{h_{{\rm{sig}}}} + {\lambda _{{\rm{src}}}}{h_{{\rm{src}}}} + {\lambda _{{\rm{tgt}}}}{h_{{\rm{tgt}}}}} \right\}. \end{array} $

在这里, 前N个特征来自于基线系统。其中, h_sig, h_src和h_tgt为本文提出的新的特征, λ_sig, λ_src和λ_tgt为对应的特征权重。

3 评价

本文使用NiuTrans开源统计机器翻译系统中基于短语的统计机器翻译模型构建实验平台, 在汉英新闻和汉英口语翻译任务上验证方法的有效性^[10]。

3.1 实验设置

在汉英新闻和汉英口语翻译任务的实验中, 实验数据信息见表2和3。使用GIZA++工具对双语训练数据进行双向词对齐, 使用grow-diag-final-and启发式算法^[11]对双向词对齐结果进行对称化处理。使用最小错误率训练(MERT)方法^[12]在开发集上对统计机器翻译系统的模型参数进行优化。通过大小写不敏感的IBM版本的BLEU^[13]对翻译性能进行评价。在新闻系统上, 替换的源语言和目标语言的相似度阈值为0.4, 在口语系统上, 阈值为0.3。本文分别使用GIGAWORD中Xinhua语料的中文部分和英文部分训练中文和英文的词向量。

3.2 实验结果

在基于短语的统计机器翻译系统翻译过程中, 解码器更倾向于使用三元及三元以下短语对, 这是因为在解码的过程中, 三元以上短语对在规则装载的过程中命中率较低, 不容易被使用^[1]。表4为不同翻译任务中, 不同元数短语对的使用分布情况。从表4可以看出, 一元短语对的使用比例最高, 在两个翻译任务中的使用比例在60%~70%之间; 二元短语对的使用比例在20%~30%之间; 三元短语对的使用比例最低, 为10%左右。

表5和6分别为汉英新闻和汉英口语翻译任务中, 基线系统与本文方法系统在开发集与测试集上的BLEU值。基于表4的分析结果, 所有实验都只加入二元实例短语对。

表5中, 加入3种不同特征的实验结果与基线系统相比, BLEU值都有大幅度提高。“+指示特征”在NIST 08和NIST 12上BLEU值分别提高0.88%和0.83%。表6为小规模口语数据上的实验结果, 从该组实验结果来看, 在语料规模受限、词汇覆盖度不高的情况下, 本文方法可以大幅度提高翻译系统的翻译性能, 如“+指示特征”在IWSLT 05测试集上BLEU值提高1.07%。

表7为在汉英两种翻译任务“+指示特征”实验中, 在测试集上使用不同长度短语对的统计情况。可以看出, 在解码器使用的所有短语对中, 本文方法生成的二元实例短语对占5% 和7%, 达到一个理想的比例, 说明本文提出的方法可生成高质量的短语翻译对。

使用率定义如下: 待翻译句子数为i, 使用本文生成的二元实例短语对翻译的句子数为j, 则使用率为j/i。在汉英新闻和口语实验中, 使用率分别为50% 和25%。因为在口语数据中, 待翻译句子普遍较短, 所以口语使用率较低。IWSLT 04测试集的源语言每句平均含有的词汇数为6.55, 同时, 由于该数据中绝大多数为常用词汇, 也导致使用率值较低。

通过比较基线系统与本文方法的1-best翻译结果来说明本文方法的有效性, 如图5所示。待翻译的句子片段为“经过 几天 紧张 的 布置”, 基线系统的翻译结果为“the arrangements after a few days”。在这个翻译结果中, 由于选择短语的不准确, 源语言中“紧张”没有被翻译出来。在本文提出的方法中, 由于生成实例短语〈几天 紧张, a few days of intensive〉, 因此在翻译的过程中, 仅仅需要顺序组合, 便可生成优质的翻译结果“after a few days of intensive arrangements”。

4 总结与展望

本文在双语语料规模受限的条件下, 通过对传统方法生成的短语对进行分解、替换、生成操作, 最终生成高质量的实例短语对, 达到扩充现有短语对的规模、提高基于短语的统计机器翻译系统翻译质量的目的。在汉英新闻和口语翻译任务上, 与基线系统相比, 本文方法在多个测试集上明显提高了翻译系统的翻译质量, 在部分测试集上BLEU值可提高1%左右。

未来, 本文提出的方法将被应用到Chiang^[5]提出的基于层次短语的统计机器翻译模型中, 对层次短语规则过强的泛化能力进行约束, 以达到准确匹配的目的, 继而提高翻译系统的翻译质量。