翻栗子 发自 凹非寺

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昨天，Yann LeCun大神发推宣布，Facebook的两个无监督翻译模型，开源了。

所谓无监督，便是不需要双语对照文本，只用单语语料库 (Monolingual Corpora) 来训练AI的翻译能力。

登上了EMNLP 2018

此次开源的两个模型，一个是基于短语的翻译模型 (PBSMT) ，另一个是神经翻译模型 (NMT) 。

二者都经历了以下三个步骤：

1.参数初始化

2.语言建模，有去噪效果

3.回译，自动生成双语对照

由此，即便没有双语语料库作为训练数据，AI依然能够学会翻译。

用WMT’14英法和WMT’16德英两个常用基准，评估模型的表现。结果，两个模型的BLEU分值，皆远远高过了此前表现最好的模型。

△ 28.1是引入回译之后的分数

加上回译的PBSMT，几乎比前辈的成绩提升了一倍。NMT的表现也不差。

论文中写到，除了性能更强之外，Facebook团队的模型也更简单，超参数比较少。

两只骄傲的AI翻译官，登上了EMNLP 2018。

代码，终于开源了

NMT和PBSMT两个模型的代码实现，都在GitHub上面了。

NMT：

NMT代码实现支持以下功能。

· 三种机器翻译架构：seq2seq，biLSTM+注意力，Transformer

· 在不同模型、不同语言之间，共享参数

· 去噪自编码器的训练

· 双语对照数据训练

· 反向双语对照训练

· 即时多线程生成反向对照数据

△请注意科学烫手

还有一些论文里面没用到的功能，比如：

· 任意数量的语种

· 语言模型预训练/共同训练，参数共享

· 对抗训练

PBSMT：

PBSMT代码实现支持以下功能。

· 无监督的短语表 (phrase-table) 生成脚本

· 自动Moses训练

△ 这只鸡可能很暴躁

请开始，你的翻译

要训练自己的AI翻译，你需要以下工具：

Python 3

NumPy

PyTorch

Moses（用来清洁和标记化文本/训练PBSMT模型）

fastBPE（用来生成并应用BPE代码）

fastText（用来生成嵌入）

MUSE（用来生成跨语言嵌入）

准备好了的话，就开始吧。

△ 违者请放心，不会有事的

GitHub传送门：

https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT

论文传送门：

https://arxiv.org/pdf/1804.07755.pdf

△ 字幕组卖萌最为致命

— 完 —

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