[论文解读] Using Whole Document Context in Neural Machine Translation
本文提出了一种简单且非架构依赖的方法，通过预计算的文档嵌入引入完整文档上下文，以增强神经机器翻译。通过使用SWEM-aver方法对整个文档中的词向量进行平均，并将结果注入Transformer模型，该方法提升了翻译的连贯性并解决了跨句歧义，使英语-德语任务的BLEU得分最高提升0.85点，英语-法语和法语-英语任务的BLEU得分提升超过1点。
In Machine Translation, considering the document as a whole can help to resolve ambiguities and inconsistencies. In this paper, we propose a simple yet promising approach to add contextual information in Neural Machine Translation. We present a method to add source context that capture the whole document with accurate boundaries, taking every word into account. We provide this additional information to a Transformer model and study the impact of our method on three language pairs. The proposed approach obtains promising results in the English-German, English-French and French-English document-level translation tasks. We observe interesting cross-sentential behaviors where the model learns to use document-level information to improve translation coherence.
研究动机与目标
- 解决标准神经机器翻译中缺乏文档级上下文的问题，该问题会导致翻译不一致。
- 探索一种非侵入性、基于预处理的方法，使任何神经机器翻译模型都能在不修改架构的情况下受益于完整文档上下文。
- 评估整个文档嵌入是否能改善代词指代和词汇消歧等依赖上下文现象的翻译。
- 证明文档级上下文显著提升翻译质量，尤其是在存在歧义或话语敏感性的情况下。
提出的方法
- 使用SWEM-aver方法预计算文档嵌入，该方法将文档中所有词向量平均，形成单一固定大小的向量。
- 使用基线Transformer模型的预训练词嵌入，以确保训练期间词嵌入与文档嵌入之间的一致性。
- 通过将文档嵌入与输入标记嵌入拼接，将文档嵌入注入Transformer编码器的源输入中。
- 在不微调嵌入的情况下训练增强模型（文档模型），以保持词表示与文档表示之间的语义关联。
- 在训练数据的源端使用文档标签，将每个句子与其完整文档上下文关联。
- 在三个语言对上应用该方法：英语-德语、英语-法语和法语-英语，使用标准基准数据集。
实验结果
研究问题
- RQ1通过预计算的嵌入注入完整文档上下文是否能提升神经机器翻译性能？
- RQ2所提出的方法是否能有效解决代词指代和词汇消歧等跨句歧义问题？
- RQ3在需要话语级理解的情况下，性能提升在不同语言对之间如何变化？
- RQ4一种非架构依赖、基于预处理的方法是否能在不修改神经机器翻译模型结构的情况下实现显著改进？
主要发现
- 所提出的方法在英语-德语翻译任务中实现了最高0.85点的BLEU提升。
- 在英语-法语和法语-英语任务中，模型的BLEU提升超过1点，表明在复杂、上下文敏感的翻译中取得了显著收益。
- 文档模型正确解析了如'lui'（她 vs. 他）和'elle'（她 vs. 它）等模糊代词，而基线模型因缺乏上下文而失败。
- 在涉及正式/非正式代词（如'vous' vs. 'tu'）的情况下，当上下文显示正式性时，文档模型正确选择了'vous'，而基线模型则选择了'tu'。
- 该方法表现出跨句行为，模型学习利用文档级信息提升连贯性并解决长距离依赖问题。
- 即使在两个模型均出错的情况下，文档模型的预测也更具上下文合理性，表明其对文档结构的理解能力更强。
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