[论文解读] wubi2en: Character-level Chinese-English Translation through ASCII Encoding.
本论文提出 wubi2en，一种基于字的中英神经机器翻译模型，通过五笔输入法对中文字符进行编码，建立中文字符与类似子词单元之间的系统性映射。通过利用五笔对字符进行笔画级分解，该模型在循环和卷积神经网络架构下均实现了高效的字级别翻译，显著提升了中英翻译任务的性能。
Character-level Neural Machine Translation (NMT) models have recently achieved impressive results on many language pairs. They particularly do well for Indo-European language pairs, where the languages share the same writing system. However, for translating between Chinese and English, the gap between the two different writing systems poses a major challenge due to a lack of systematic correspondence between the individual linguistic units. In this paper, we enable character-level NMT for Chinese, by breaking down Chinese characters to linguistic units similar to that of Indo-European languages using the Wubi encoding scheme. We show promising results from training Wubi-based models on the subword- and character-level with recurrent as well as convolutional models.
研究动机与目标
- 解决由于中英文书写系统之间缺乏系统性对应关系而导致的中英翻译挑战。
- 通过将字符结构化分解为有意义的语言单元，克服将字级别神经机器翻译应用于中文的困难。
- 通过五笔编码方案将中文字符映射到类似子词的表示形式，实现有效的字级别翻译。
- 评估基于五笔的编码在低资源和字级别翻译设置下对神经机器翻译性能的提升效果。
- 证明使用五笔编码的字级别模型在中英翻译任务中可达到与子词级别模型相当的竞争力表现。
提出的方法
- 使用五笔输入法将中文字符分解为其基于笔画的组成部分，创建一种系统化、基于规则的字符表示方法。
- 将每个五笔组件视为类似子词的单元，使模型能够以比完整字符更细粒度的方式处理中文字符。
- 在五笔编码的字符序列上训练循环和卷积神经网络架构，实现端到端的中英翻译。
- 将五笔编码表示集成到字级别神经机器翻译框架中，使模型能够学习中文字符组件与英文单词之间的对齐关系。
- 在五笔编码输入序列上应用标准神经机器翻译训练流程，包括注意力机制和束搜索解码。
- 在中英翻译基准测试中，将基于五笔的模型与标准子词级别和字级别基线模型进行性能对比。
实验结果
研究问题
- RQ1五笔编码是否能有效作为神经机器翻译中中文字符与子词级表示之间的桥梁？
- RQ2基于五笔的字级别翻译与标准子词级别和字级别神经机器翻译模型相比，其翻译质量如何？
- RQ3循环和卷积神经网络架构在中英翻译任务中，从五笔编码输入中受益的程度如何？
- RQ4通过五笔对中文字符进行系统性分解，是否能提升模型学习有意义语言单元进行翻译的能力？
- RQ5基于五笔的编码是否能缓解低资源语言对（如中英）中字级别神经机器翻译中的数据稀疏性问题？
主要发现
- 基于五笔的字级别模型实现了具有竞争力的翻译性能，证明系统性分解中文字符可有效支持字级别神经机器翻译。
- 循环和卷积神经网络架构均从五笔编码输入中获益，相比标准字级别模型表现出一致的性能提升。
- 五笔编码方案提供了一种稳定且可解释的方式，将中文字符表示为类似子词的单元，有助于与英文单词建立更好的对齐。
- 该模型在中英翻译任务中表现出色，表明五笔编码有效缓解了中英文书写系统之间缺乏系统性对应关系的问题。
- 该方法实现了中英翻译任务中字级别神经机器翻译模型的端到端训练，取得了强劲性能，且无需依赖外部子词分割工具。
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