翻譯沒有唯一標(biāo)準(zhǔn)答案，它更像一種藝術(shù)。
14日晚，微軟亞洲研究院與雷德蒙研究院的研究人員宣布，其研發(fā)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)在通用新聞報道測試集newstest2017的中-英測試集上，達(dá)到了可與人工翻譯媲美的水平；這是首個在新聞報道的翻譯質(zhì)量和準(zhǔn)確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統(tǒng)。
newstest2017測試集由來自產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的團(tuán)隊共同開發(fā)完成，并于2017年在WMT17大會上發(fā)布。而新聞（news）測試集則是三類翻譯測試集中的一個，其他兩類為生物醫(yī)學(xué)（biomedical）和多模式（multimodal）。
四大技術(shù)
我們知道，對于同一個意思人類可以用不同的句子來表達(dá)，因此翻譯并沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，即使是兩位專業(yè)的翻譯人員對于完全相同的句子也會有略微不同的翻譯，而且兩個人的翻譯都不錯。微軟亞洲研究院副院長、自然語言計算組負(fù)責(zé)人周明表示：這也是為什么機(jī)器翻譯比純粹的模式識別任務(wù)復(fù)雜得多，人們可能用不同的詞語來表達(dá)完全相同的意思，KUKA機(jī)器人示教器維修，但未必能準(zhǔn)確判斷哪一個更好。
這也是為什么科研人員在機(jī)器翻譯上攻堅了數(shù)十年，甚至曾經(jīng)很多人都認(rèn)為機(jī)器翻譯永遠(yuǎn)不可能達(dá)到人類翻譯的水平。近兩年隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，機(jī)器翻譯的表現(xiàn)取得了很多顯著的提升，翻譯結(jié)果相較于以往的統(tǒng)計機(jī)器翻譯結(jié)果更加的自然流暢。
據(jù)了解，在這次的工作中來自微軟亞洲研究院和雷德蒙研究院的三個研究組通過多次交流合作，將他們的研究工作相結(jié)合，再次更進(jìn)一步地提高了機(jī)器翻譯的質(zhì)量，其中用到的技術(shù)包括對偶學(xué)習(xí)（DualLearning）、推敲網(wǎng)絡(luò)（DeliberationNetworks）、聯(lián)合訓(xùn)練（JointTraining）和一致性規(guī)范（AgreementRegularization）等。
對偶無監(jiān)督學(xué)習(xí)框架
對偶學(xué)習(xí)，即利用任務(wù)的對偶結(jié)構(gòu)來進(jìn)行學(xué)習(xí)。例如，KUKA機(jī)器人維修，在翻譯領(lǐng)域，我們關(guān)心從英文翻譯到中文，也同樣關(guān)心從中文翻譯回英文。由于存在這樣的對偶結(jié)構(gòu)，兩個任務(wù)可以互相提供反饋信息，而這些反饋信息可以用來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。也就是說，即便沒有人為標(biāo)注的數(shù)據(jù)，有了對偶結(jié)構(gòu)也可以做深度學(xué)習(xí)。另一方面，兩個對偶任務(wù)可以互相充當(dāng)對方的環(huán)境，這樣就不必與真實(shí)的環(huán)境做交互，兩個對偶任務(wù)之間的交互就可以產(chǎn)生有效的反饋信號。因此，充分地利用對偶結(jié)構(gòu)，就有望解決深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)的瓶頸訓(xùn)練數(shù)據(jù)從哪里來、與環(huán)境的交互怎么持續(xù)進(jìn)行等問題。
推敲網(wǎng)絡(luò)的解碼過程
推敲網(wǎng)絡(luò)中的推敲二字可以認(rèn)為是來源于人類閱讀、寫文章以及做其他任務(wù)時候的一種行為方式，即任務(wù)完成之后，并不當(dāng)即終止，而是會反復(fù)推敲。微軟亞洲研究院機(jī)器學(xué)習(xí)組將這個過程沿用到了機(jī)器學(xué)習(xí)中。推敲網(wǎng)絡(luò)具有兩段解碼器，其中第一階段解碼器用于解碼生成原始序列，第二階段解碼器通過推敲的過程打磨和潤色原始語句。后者了解全局信息，在機(jī)器翻譯中看，它可以基于第一階段生成的語句，工業(yè)機(jī)器人維修，產(chǎn)生更好的翻譯結(jié)果。
聯(lián)合訓(xùn)練：從源語言到目標(biāo)語言翻譯（SourcetoTarget）P(y|x)與從目標(biāo)語言到源語言翻譯（TargettoSource）P(x|y)
聯(lián)合訓(xùn)練可以認(rèn)為是從源語言到目標(biāo)語言翻譯（SourcetoTarget）的學(xué)習(xí)與從目標(biāo)語言到源語言翻譯（TargettoSource）的學(xué)習(xí)的結(jié)合。中英翻譯和英中翻譯都使用初始并行數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，在每次訓(xùn)練的迭代過程中，中英翻譯系統(tǒng)將中文句子翻譯成英文句子，從而獲得新的句對，而該句對又可以反過來補(bǔ)充到英中翻譯系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中。同理，這個過程也可以反向進(jìn)行。這樣雙向融合不僅使得兩個系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大大增加，而且準(zhǔn)確率也大幅提高。
一致性規(guī)范：從左到右P(y|x,theta->)和從右到左P(y|x,theta