该讲座主题为 Facebook 机器翻译的两代架构以及技术挑战。
雷锋网消息：在昨日的 F8 会场，该讲座吸引了众多开发者到场，主讲者是 Facebook 语言翻译部门技术负责人 Necip Fazil Ayan。
Necip Fazil Ayan 首先介绍了 Facebook 翻译业务的使命和愿景，以及对机器翻译的应用。
Necip Fazil Ayan：Facebook 希望推动建立一个真正的全球社区，即“连接世界”：每个人都能与全世界任意国家的人、任意语言内容自如交互。翻译，便是其中最关键的一环。
使命：通过打破语言障碍，让世界更开放、更紧密联结。
愿景：每一名用户都能用其语言无障碍的使用 Facebook。
有两种途径。
“See translation”：当 Facebook 系统判断用户无法理解某个帖子时，便提供“翻译”选项。
系统判断的依据很简单：对贴子的语言识别和对用户的语言预测。
“Auto translation”： 当系统判断翻译质量很高时，会自动显示翻译结果，而不是原始语言。 这背后，是 Facebook 对平台上的每一条翻译都计算 confidence score（置信度），并据此预估翻译质量。这靠另一个单独的机器学习模型来实现。
目前，Facebook 绝大部分的翻译系统，仍是基于 phrase-based machine translation 架构，即“基于短语的机器翻译”。
在过去的十到十五年中，该架构被行业广泛采用。但在最近的几年，Facebook 正转向 neural net machine translation 架构，即神经网络机器翻译。据雷锋网了解，去年 6 月，Facebook 部署了第一个基于神经机器翻译的产品——德译英；拉开了从“基于短语”切换到神经机器翻译的大幕。至今，已有 15 个不同语言的翻译系统，迁移到了新的机器翻译架构；Facebook 平台上，超过 50% 的翻译出自基于神经网络的系统。
那么，为什么 Facebook 要转移至神经网络机器翻译？或者说，新架构的优点是什么？
首先，Necip Fazil Ayan 表示，神经机器翻译为 Facebook 带来翻译质量的大幅提升：
精确度（是否清楚表达了原句的意思）提升 20%，通顺程度（翻译语句听起来是否正常）提升 24%。
这是两代架构的翻译结果对比（土耳其语到英语）
左边是基于短语的机器翻译，大多数词语的意思是对的，但顺序不对劲。右边是神经网络机器翻译，大多数词语的意思也是对的，但语序更加自然。翻译出来的句子更容易理解、更通顺。
我先谈谈基于短语的机器翻译。该系统学习词语之间的对应关系，然后把这些对应关系泛化到成串词语上，即短语。这些短语是从海量的句子翻译（原句+译句）中得来。给定一个新句子，该系统会根据已学到的短语翻译，试图找出一个最优分段方案。
短语越长，我们越不担心重新排列词序问题（local reordering）。数据越多，学习长短语的效果越好。
基于短语架构机器翻译的缺陷：
缺乏语境。短语一般最多只有 7 到 10 个单词的长度
短语的重新排序问题很大，尤其对于词序差异很大的语言，比如英语和土耳其语
其统计模型难以扩展新功能
泛化效果不好，非常依赖学习过的数据
再来看一看神经网络机器翻译系统。
神经机器翻译系统会考虑原句的整个语境，以及当次翻译过程中此前翻译出的所有内容。它的优点有：
支持大段的语序重排（long distance reordering）
连续、丰富的表达。我们把词语映射到矢量表示（词向量）。它们不再是独立的词语，而是一维空间中的点。不同点之间的距离，可被用来代表不同词语之间的语义相似性
神经网络的扩展性非常好。我们可以把不同来源的信息整合进去，使我们得以很容易的把不同类型的表达结合到一起
更通顺
至于为什么更多语境能起到积极作用，我想多解释一下：这里的任务，是根据语境预测下一个词语。当语境信息越丰富，预测就更准确。借助递归神经网络（RNN），我们的语言建模能力获得了无限制的提升。通过更大的视野，我们可以做出更好的决策。
对于翻译系统本身，我们也是用 RNN with attention。我们的架构包含编码器以及解码器。编码器的作用是把原语句转化为矢量表达；随后，解码器把后者转为另一个句子，这就是机器翻译的过程。
对于原语句，我们用的是一个双向的神经网络。这意味着，我们既利用了前文中的词语，也用到了后文的词语。所以，编码器的输出，是一个利用了前后文所有语境的、对原句的表示。目标句子也使用 RNN 来生成。在生成过程中的每一步，我们均充分利用了此前生成的词语，以及语境的某部分。重复这一步骤，我们便得到了最终的机器翻译结果。
首先是网络语言，我们称之为“Facebook 语言”。人们在社交网络上会使用俚语、造出来的动词，以及奇奇怪怪的拼写；还有用标点符号表情的，这直接让 Facebook 的语言识别和机器翻译系统失灵。
解决该问题的一个方案，被我们成为 sub-word units。
神经网络受到特定词汇量的限制，通常是训练阶段遇到过的词汇。对某些语言而言，这造成了非常大的麻烦，尤其是那些可以对现有词汇添加新成分、以生成一个新词汇的语言，比如土耳其语。由于这一点，我们不可能知道一个高质量翻译所需的全部词汇。
解决办法是把词汇分拆为更小的、更凝聚的单元。举个例子，可把单词 being、moving 拆成动词 +ing 的形式。这种方式，可用 sub-word 模型来生成新动词，比如 +ing 生成其它动词的进行时。对于 low resource 语言（LRC），这大幅提升了翻译效果，并且还能对非正式语言进行标准化。
另一项主要挑战是 low resource 语言。正如我提到了，Facebook 支持超过 45 种语言，超过 2000 种翻译方向。训练一个翻译系统需要大量数据，不幸的是，对于许多语言我们并没有很多数据。
一个解决方案被我们成为 back translation。我们一般使用平行数据（parallel data）来训练这些系统。当我们只有少量平行数据，我们会用它来创建一个小型的翻译系统。另外，对于多门语言，我们有许多单语言数据（monolingual data），即只以一门语言表示的数据。所以我们把该数据填入这一小型机器翻译系统，然后获得翻译。很显然，翻译结果并不完美。
但把它们结合起来，我们可以训练更大的机器翻译系统。这种方法十分吸引人的一点，是它有两个翻译方向：它不仅生成英语到土耳其语的翻译系统，还能生成土耳其语到英语的翻译。另外，由于目标语句基于单语言数据，它会更加通顺。
一项比较艰巨的挑战，是大规模部署机器翻译以及应用研究。我们需要训练非常多的翻译系统，并且快速地训练、快速地解码、快速地生成翻译。
一项加速计算过程的方案，名为 online vocabulary reduction （在线词汇缩减）。正如我之前提到的，在神经网络架构中，目标词汇是受限制的。词汇量越大，计算成本越高。
于是我们尽可能减小 output projection layer 的规模。
当你需要翻译一个特定语句，你可以观察句子中所有词汇的出现频率、排在最前的翻译选项，以对词汇进行筛选。
在这个例子中，你可以在活跃词汇库中忽略 and 和 move，因为对于该翻译，它们并没有对应到任意一个词汇。这使得计算时间大幅缩短，而并不牺牲翻译质量。
最后，我想说我们实现了许多提升，但仍有很长的路要走。对于 low resource 语言，我们需要做得更好，这是一个非常艰巨的挑战。我们需要开始翻译图像和视频。我们需要找到更高效地使用图像、视频中语境信息的方法。我们需要开发出私人订制的、符合语境的翻译系统。我对加入这趟“连接世界”的旅程感到万分激动并自豪。
谢谢。
本讲座由雷锋网编译，转载请联系。
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胡席星