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作者 | 蔣寶尚
當(dāng)兩個語言不通的人進行交流時候，手勢和眼神自然就成了溝通神器。有時候，手勢和眼神在表達(dá)意思的時候能勝過千言萬語。
能不能將這種類似的優(yōu)勢用在機器翻譯？
近日，來自DeepMind、牛津大學(xué)以及卡內(nèi)基梅隆的研究者合力發(fā)表了論文《Visual Grounding in Video for Unsupervised Word Translation》，提出用視覺基礎(chǔ)改善無監(jiān)督的單詞映射。
（雷鋒網(wǎng)）此篇論文也被收錄到CVPR 2020。論文下載地址：https://arxiv.org/pdf/2003.05078.pdf
論文的基本思想是：地球上的人類可能說著數(shù)千種不同的語言，但用“眼”看到的世界確是只有一個，有了這個視覺基礎(chǔ)，就可以彌合語言之間的差距。
作者在論文用的方法也很簡單，模型通過“觀看”視頻，能夠在兩種語言之間建立共同的視覺表征，即在給定共享嵌入情況下構(gòu)建視覺-文本混合映射算法。
（雷鋒網(wǎng)）雖多種語言，描述的是同一種事物
舉個簡單的例子，兒童在學(xué)習(xí)語言的時候，更多的是觀察環(huán)境并與周圍的人互動，在這過程中，并不需要任何明確的指導(dǎo)和監(jiān)督。他們在學(xué)習(xí)多門語言的時候，可以利用不同情況下的相似情境：他在周一聽到“狗在吃東西”時候看到景象，與周五聽到“l(fā)e chien mange”句子時候看到的景象是類似的。
作者們在構(gòu)建無監(jiān)督翻譯系統(tǒng)的時候，就借鑒了上述思路：向系統(tǒng)提供不同國家人做事情的視頻，同時用他們本國語言解釋他們在做什么。選用內(nèi)容大致相似的教學(xué)視頻，比如雖然是不同語種，但是都是在教人如何榨橙汁的教學(xué)類視頻。
教學(xué)視頻在YouTube上大量存在，并且內(nèi)容相似度非常高，所以作者使用了教學(xué)視頻作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
雖然使用自動語言識別技術(shù)能夠得到了很多視頻和相應(yīng)的字幕，但收集的數(shù)據(jù)有很多瑕疵：首先對教學(xué)視頻中的內(nèi)容進行聚類并不容易，其次有時候教學(xué)視頻中的“講師”說著與主題無關(guān)的廢話。
雖然有挑戰(zhàn)，但是這種共享視覺促進了翻譯的精準(zhǔn)度。如上圖所示，作者在論文提出的英法翻譯。據(jù)說，通過看視頻，在翻譯常用詞和視覺詞時能達(dá)到28.0%和45.3%的正確率，對比基于檢索翻譯方法正確率12.5%和18.6%高了不少。
（雷鋒網(wǎng)）
如上圖所示，整個模型包括3個編碼器，一個是針對語言X的，一個是針對Y的，一個是針對視頻Z的。這三個編碼器組成的模型，經(jīng)過訓(xùn)練之后，其目標(biāo)是能夠視頻Z建立X語言與Y語言的映射。
語言X編碼器由3部分組成：1、詞嵌入層；2、簡單的位置的全連接前饋網(wǎng)絡(luò)層（a position-wise fully connected feed-forward layer）；3、一個線性層。其中詞嵌入層的作用是將序列轉(zhuǎn)換成維度向量；全連接前饋網(wǎng)絡(luò)層作用是現(xiàn)在單詞上進行最大池化，然后生成序列維度向量；線性層的作用是建立聯(lián)合嵌入空間與中間表示（Intermediate Representation）的映射。
對于語言Y的編碼器，作者使用了跨語言共享模型權(quán)重，即語言X和語言Y編碼器之間共享前饋層和最后一個線性層的權(quán)重。為了將不同的語言輸入到共享層，作者在語言Y中的單詞嵌入層之后添加一個名為AdaptLayer的線性層。
AdaptLayer的作用是改變語言Y的單詞嵌入空間，使語言Y中的單詞嵌入盡可能地與語言X中的單詞嵌入相似。
關(guān)于視頻編碼器，作者使用了標(biāo)準(zhǔn)I3D模型，再加上一個將輸出映射到聯(lián)合嵌入空間中的線性層。
編者注：I3D模型可以理解為基于2D卷積網(wǎng)絡(luò)的增強版，全稱是Two-Stream Inflated 3D ConvNet，其論文被2017年CVPR收錄。
f、g、h分別對應(yīng)語言X、Y以及視頻Z的嵌入函數(shù)，L定義為損失函數(shù)。
整個模型的優(yōu)化目標(biāo)如上公式所示，據(jù)作者介紹，通過定義上面公式，能夠?qū)⒂?xùn)練策略擴展到多語言情況。
上述公式L(f,h)定義如下：
NCE定義如下：
通過最小化上述聯(lián)合損失函數(shù)訓(xùn)練模型能夠建立兩種語言的映射關(guān)系，即對于給定的x∈X，能夠找到y(tǒng)∈Y。
在實驗部分，對比當(dāng)前能夠達(dá)到SOTA的基于文本的翻譯模型，作者發(fā)現(xiàn)他們的模型在翻譯方面更加優(yōu)秀。
在實驗過程中，作者對視頻的轉(zhuǎn)錄本進行了token化，把每種語言的65536個最常用的單詞匯聚到了一個詞匯庫。經(jīng)過預(yù)處理，作者使用了word2vec訓(xùn)練單語單詞嵌入，并在MUVE（作者文章中提出的算法）、MUSE和VecMap模型中使用這些預(yù)訓(xùn)練的嵌入。
在訓(xùn)練時，作者從給定的數(shù)據(jù)集中抽取一個視頻片段及其相應(yīng)的旁白。每個訓(xùn)練批包括來自任一語種語言的片段，而NCE損失中的每個元素的負(fù)值是來自該批中的其他相同語言的元素。
另外，對于視頻編碼器，作者在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的I3D模型進行微調(diào)，對于語言模型作者在相應(yīng)的HowToW-Text數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練了單詞嵌入層。
作者使用了Adam優(yōu)化器，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為10^-3，批處理量為128，并在2個Cloud TPU上訓(xùn)練模型200k次迭代。
在研究能否提高單詞翻譯質(zhì)量方面，作者將自己的模型另外兩個基線進行比較。第一個基線（Random Chance）采用的是在不使用視頻的情況下檢索出的翻譯，第二個基采用了視頻檢索（Video Retrieval），使用視頻創(chuàng)建兩種語言之間的并行語料庫。
如上圖在英語到法語翻譯上，作者的模型在這兩個基準(zhǔn)上的表現(xiàn)明顯優(yōu)于基準(zhǔn)線。另外，MUVE（第4行）比單獨的基礎(chǔ)模型（第3行）有了顯著的改進（在字典和簡單詞基準(zhǔn)上分別有+19.8%和+30.3%的絕對改進）
那么，模型能在多大程度上改進基于文本的單詞翻譯方法？作者實驗了三種無監(jiān)督方法和一種有監(jiān)督方法，所有的方法都使用了在HowToW-Text上訓(xùn)練的單詞嵌入方法。
如上，作者在對比英語和法語、韓語和日語之間的翻譯結(jié)果之后，作者的MUVE方法最優(yōu)，英韓和英日之間的翻譯比基于文本的方法有著非常大的改進。
但這也表明了單純的基于文本的方法更適合“長相”類似的語言，如英語和法語。
無監(jiān)督單詞翻譯的穩(wěn)健性如何？如上圖所示，作者展示了MUVE、MUSE[10]、VecMap[4]在英法字典數(shù)據(jù)集中Recall@10的表現(xiàn)，并用JS距離（ jensen-shannon，上表中用~表示）測量異同度。
結(jié)果顯示，當(dāng)當(dāng)語料庫相似時（例如Wiki-En和Wiki-FR），所有的方法都表現(xiàn)良好。當(dāng)語料庫不相似的時候，MUVE明顯優(yōu)于其他方法，也更加穩(wěn)健。
當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不同的時候，模型表現(xiàn)如何呢？上圖展示了用原數(shù)據(jù)集體量的100%、10%、1%數(shù)據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果，用 Recall@10衡量時，顯然作者的方法在低資源（訓(xùn)練語料不足）情況下表現(xiàn)更好。
另外，當(dāng)詞匯量變化的時候，如上圖所示，只有MUSE方法的性能沒有下降。其他基于文本的方法都依賴于詞匯量大小。
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