计算机算法类资料的中英文智能翻译

陈家乐，张艳玲

(广州大学 计算机科学与网络工程学院，广东 广州 510006)

0 引 言

自2014年以后，端到端的神经机器翻译(end to end neural machine translation)质量较统计机器翻译有了显著提升[1]，端到端的训练使得深度学习方法区别于传统机器学习方法，成为了自然语言处理的强大工具[2]。Google、有道、百度等商用在线机器翻译系统核心技术均由统计机器翻译转型为神经机器翻译。端到端的编码器-解码器(Encoder-Decoder)[3]模型结构成为神经机器翻译的主流模型[4]。Google首次提出基于Encoder-Decoder结构的seq2seq[5](sequence to sequence)模型。其基本工作原理就是编码器将输入序列转换为中间向量C，解码器将中间向量C转换为输出序列。seq2seq在编码器和解码器中均使用循环神经网络(recurrent neural networks，RNN)，理论上RNN可以解决长句远距离信息依赖的问题[6]，但在实际应用时反向传播过程中存在梯度爆炸和梯度消失的问题。梯度爆炸会导致模型无法收敛；梯度消失会导致模型捕捉不到长距离项的依赖信息。梯度爆炸一般可以使用梯度裁剪或权重正则化处理。梯度消失目前最好的处理方法是使用门控单元来构建RNN。其中，应用最广的门控单元是长短时记忆(long short-term memory，LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit，GRU)[4]。虽然应用门控单元使得RNN能有效捕捉到长距离项的依赖信息，但是由于句子中任意单词对生成某个目标单词的影响占比是相同的，所以即使采用了门控单元，seq2seq模型依然在长句的翻译质量上显著下降。为了优化长句的翻译质量，Bahdanau等人[7]于2014年首次将注意力机制应用于NLP领域，翻译效果有了进一步提升。谷歌团队[8]抛弃RNN和CNN等网络结构，仅仅采用注意力机制进行机器翻译，在翻译质量上取得了显著的效果，因此注意力机制成为了神经机器翻译中的研究热点。但是，由于通用翻译接口对垂直领域缺乏针对性，同一个词汇在不同的语义环境下有不同的翻译结果，而通用翻译则无法识别该词汇所在的语义环境，从而使得翻译效果不佳。并且垂直领域下的专业词汇繁多且复杂，若没有对应的词汇的语料训练，会让最终的训练模型对含有该词汇的句子没有好的翻译效果。这就是现阶段对垂直领域的语句翻译效果不好的原因。所以针对某一领域实现翻译成为了当下重要的研究方向。

该文将收集与计算机算法类相关的中英双语例句文本，利用Word2Vec算法生成词向量，将词向量嵌入GNMT[9]训练带有注意力机制的LSTM seq2seq的中英翻译模型。以此来优化计算机算法类语料的翻译效果，为此后垂直领域的神经机器翻译提供一个可行的优化思路。

1 数据获取

数据样本的好坏很大程度上决定了模型的训练效果，要实现计算机算法类资料的中英翻译，就需要获取与计算机算法类相关的中英双语例句。现在各大在线翻译网站能够检索特定关键词的中英双语例句，但是大多数的双语例句没有分门别类。为了得到最符合计算机算法类的中英双语例句，需要收集计算机算法类相关度高的关键词。

该文通过中文书籍《算法导论第三版》(Introduction to Algorithms Third Edition)和计算机算法题网站力扣(LeetCode)收集关键词。收集了1 618个关键词在百度翻译、有道翻译、知网例句进行检索并爬取，最终获取98 120条中英双语例句作为模型训练的数据基础。

2 数据预处理

获取的数据还不能直接用于数据训练，中文例句词汇与词汇之间并没有明确的分隔；英文例句虽然词汇间有天然的空格分割，但是标点符号与词汇间仍然有连接，因此也需要进行分词处理。分词处理完成后还需要获取训练所需的数据集和词汇表。

2.1 英文文本处理

英文存在大小写的区别，而大写的写法和小写的写法指的是同一个单词，例如“The”与“the”。经过小写化处理后，获取词集时能够减少大量的重复单词，从而降低训练的成本，一定程度上优化训练效果。还需要对英文文本分词，将标点符号与词汇间进行分隔。

2.2 中文文本分词

中文分词正确率会大大影响模型训练的效果，因为分词阶段的错误在翻译过程中将会被“放大”，放大的倍数约等于句子的平均长度[10]。jieba库是一个简单易用的汉语自然语言处理分词库，通过在全切分所得的所有结果中求某个切分方案S，使得P(S)最大的概率进行分词。jieba分词的算法流程为：(1)基于特定词汇表构建字典树，实现高效的词图扫描；(2)基于字典树生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)；(3)采用了动态规划寻找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合；(4)对于未登录词，使用了Viterbi算法并采用了基于汉字成词能力的HMM模型[11]。jieba分词有三个分词模式，分别是精确模式、全模式、搜索引擎模式。其中精确模式适合用于自然语言处理。

中文一词多意的情况非常多，同一个句子在不同的语义环境下有不同的分词方案，因此如果不制作对应的分词词典，会大大增加分词出错的概率。制作分词词典步骤如下：(1)对中文文本进行默认分词；(2)人工将分词出错的词汇添加到词典中。

2.3 数据集分割

在模型训练之前，首先要划分训练集、验证集、测试集。其中训练集用于模型训练，验证集和测试集用于衡量模型训练的效果。该文采用的分割方式是生成长度为0～N-1(N为句子总数)的乱序序列，将乱序序列按14∶3∶3的比例进行分割，分别对应训练集、验证集、测试集。再根据分割后的乱序序列取出对应下标值的句子存入到对应的文件当中。

2.4 基于训练集的中英文词集提取

首先，定义三个标签：，；其中表示未定义词汇，表示语句的开头，表示语句的结束。由于文本已经经过分词处理，故只需按行读取句子，根据空格进行分割就能够获取到词汇，并且按照词汇的频率由高到底排序。

3 词向量训练

3.1 文本表示方法

文本表示方法一直是自然语言处理研究范畴中的一个热点问题，总体来讲主要分为两大类：独热编码和分布式表示。

独热编码(one-hot representation)又称为一位有效编码，这种编码格式是建立一个全局完备的字典，但在计算上面临着两个问题，一个是这种表示方法的向量维度是字典的大小，而字典中的词汇数目往往很大，从而在计算时避免不了维数灾难的问题，给计算机带来极大的负担；另一个是这种表示只包含词汇在字典中的索引和词频信息，未考虑词的上下文信息，无法从向量上判断两个词汇是否相似，不能为后续的模型训练提供更多有用的信息。

分布式表示(distributed representation)是一种稠密、低维的实值向量表示，由Hinton[12]在1986年提出，能够有效克服独热编码的缺点。每个维度表示单词的不同句法和语义特征。词向量是一种词汇的分布式表示形式，通过对文本语料库进行训练，将每个词用N维的实值向量表示，向量可以看作空间上的一条线，通过计算向量之间形成的角度，就可以判断两个单词之间的相似度。其中Word2Vec是一个可以快速训练词向量的算法。

3.2 Word2Vec算法

Word2Vec算法是Tomas Mikolov带领的研究团队发明的[13]。其基本思想是利用上下文信息，即使用与当前词相邻的若干个词，来生成当前词的特征向量。其中包含了跳字模型(Skip-gram)和连续词袋模型(CBOW)两种训练模型，CBOW是通过上下文来预测当前词，而Skip-gram则相反，它是通过当前词来预测上下文。同时，Word2Vec提供了两套优化方法来提高词向量的训练效率，分别是Hierachy Softmax和Negative Sampling[14]。通过将训练模型与优化方法进行组合可以得到4种训练词向量的架构。

3.3 基于Word2Vec算法训练词向量

通过Python中gensim库里封装的Word2Vec进行词向量的训练。主要的训练参数说明如表1所示。

表1 Word2Vec训练参数说明

使用训练集作为训练语料，主要的调试参数为词向量的维度，固定参数：sg=1，min_count=1,work-ers=4,hs=1。其中参数window若设置得过小，将无法捕捉句子中较长距离的依赖信息，若设置得过大，将捕捉到过多的无效依赖，从而降低了有效依赖的权重，因此将固定window参数为8。通过将词向量的维度设置为1，2，4，8，16，32，64，128，256，512进行训练，从而探究词向量维度对计算词汇间文本相似度的影响。对于中文文本，将使用“算法”，“复杂度”，“排序”对模型进行测试。对于英文文本，将使用“algorithm”，“complexity”,“sort”对模型进行测试。

3.4 训练结果

对不同词向量维度模型进行相似度测试后，通过对前十的相似度词汇的相似度取平均数画出相似度变化折线，如图1所示。

图1 平均相似度变化折线

由图1可以得出：同一个单词，词向量维度越高，计算所得的单词相似度越低。通过对测试结果中的实际相似单词进行分析，可以看出：当词向量维度为1时，无论使用哪个词汇进行测试的结果都是一样的；当词向量维度过低时，测试结果含有实际意义的词汇较少；随着词向量维度的增加，相似度测试结果具有实际意义的词汇渐渐变多。因此，剔除维度为1，2，4，8，16的词向量，保留维度为32，64，128，256，512的词向量进行下一步的翻译模型训练。

4 基于GNMT训练翻译模型

神经机器翻译(neural machine translation，NMT)存在致命的缺点，即计算成本非常昂贵，并且大多数NMT系统对罕见词的处理效果不好且在处理长句有翻漏的现象。谷歌发布的GNMT(Google’s neural machine translation)解决了上述问题，翻译误差平均降低了60%。在推理过程中采用低精度算法以及TPU进行计算还可以解决翻译速度问题。为了更好地处理罕见词，将罕见词拆分为常见子词单元分别进行处理。为了减少长句翻漏的现象，在波束搜索中使用长度规范化过程和覆盖度惩罚机制[3]。使用Google在GitHub上开源的代码训练带有注意力机制的两层LSTM seq2seq模型，首先探究词向量对模型训练的影响，再探究隐藏单元数num_unit以及批尺寸batch_size对模型训练的影响。最终选取最佳的参数进行训练。具体实验步骤为：

(1)使用词向量维度为32，64，128，256，512进行训练，选取效果最佳的词向量维度进入下一个实验；

(2)使用num_unit为32，64，128，256，512进行训练，选取效果最佳的num_unit进入下一个实验；

(3)使用batch_size为4，32，64，128，192，256进行训练，选取效果最佳的batch_size；

(4)综合实验结果，选取最优参数进行训练，直到模型不再优化为止。

5 实验结果

模型训练的环境如表2所示。

表2 模型训练环境

5.1 翻译指标ppl和bleu

ppl指的是困惑度(perplexity)，是统计机器翻译中的评价指标，用于评判机器翻译的译文是不是一个合理的语句。它是通过对概率平均数取倒数计算获得，所以当模型的翻译结果越合理，困惑度越低。

bleu(bilingual evaluation understudy)[15]是由IBM于2001年提出的一种文本评估算法，用来评估机器翻译与专业人工翻译之间的接近程度，核心思想就是当机器翻译越接近人工翻译，bleu分数越高，说明机器翻译与人工翻译之间越接近。

5.2 词向量维度对模型训练的影响

将使用词向量维度为32，64，128，256，512进行模型训练。基于ppl及bleu进行对照的折线变化如图2所示。

图2 不同词向量维度模型的ppl及bleu对照折线变化

由图2可见，随着训练步数的增大，ppl的变化越来越小，慢慢趋近于没有变化。随着词向量维度的增大，最终的ppl变小。随着训练步数的增大，每个模型的bleu值都呈上升趋势。在模型训练中期，词向量维度低的模型的bleu值超越了词向量维度高的模型的bleu值，但只是暂时的，随着训练步数的增加，最终词向量维度高的模型bleu值变大。

综上所述，在词向量维度取值为32，64，128，256，512时，词向量维度为512时的模型训练效果最优。并根据图像显示，继续增大词向量维度，模型有进一步优化的可能。

5.3 超参数num_unit对模型训练的影响

超参数num_unit指的是隐藏层单元数，过小的num_unit会使神经网络的表达能力差，从而导致模型训练效果不佳；而过大的num_unit会带来过拟合并且训练时间过长的缺点。由图2可知，当词向量维度为512时模型效果最优，因此对固定词向量维度取为512，其他参数为默认参数，取num_unit为32，64，128，256，512进行模型训练尝试找到最佳的取值。基于ppl及bleu进行对照的折线变化如图3所示。

由图3可见，在训练初期，num_unit高的模型与num_unit低的模型的ppl变化折线图像会有一个交点。在交点以前，num_unit越小，ppl越小。在交点以后，num_unit越小，ppl越大。当训练步数足够大时，随着num_unit的增大，最终的ppl变小。num_unit越大，bleu变化折线图整体在num_unit小的bleu变化折线图上方。

图3 不同num_unit模型的ppl及blue对照折线变化

综上所述，在num_unit取值为32，64，128，256，512时，num_unit为512时的模型训练效果最优。并根据图像显示，继续增大num_unit的取值，模型有进一步优化的可能。

5.4 超参数batch_size对模型训练的影响

超参数batch_size代表了一次输入给神经网络的样本数，在合理范围内，越大的batch_size使得参数修正的方向越准确，震荡越小；而过大的batch_size会使得一次epoch内所需的迭代次数变少，从而对参数的修正变得更加缓慢；而过小的batch_size会使得随机性较大，震荡较大，难以达到收敛。将固定词向量维度设为512，num_unit为512，其他为默认参数，由于机器性能的限制，无法选用更大的batch_size进行实验，因此分别选取batch_size为4，32，64，128，192，256进行训练尝试找到batch_size的合理范围和最佳的选值。

基于ppl及bleu进行对照的折线变化如图4所示。

图4 不同batch_size模型的ppl及bleu对照折线

由图4可见，当batch_size过小时，曲线震荡较大，模型的训练效果较差。当batch_size在范围[32,256]内时，曲线震荡较小，模型训练效果相近，因此范围为[32,256]是batch_size的合适选值范围。当batch_size过小时，模型训练效果非常差。随着batch_size的增大，最终的bleu值变大。

综上所述，batch_size在取值为4，32，64，128，192，256时，batch_size为256时的模型训练效果最优。并根据图像显示，继续增大词向量维度，模型有进一步优化的可能。

5.5 最终的模型训练

根据以上的实验结果，最终选取词向量维度为512，num_unit为512，batch_size为256进行最终的模型训练。

模型的bleu值详细变化如图5所示。

图5 模型的bleu详细变化折线

由图5所示，当模型训练步数到达120 000步左右时，bleu渐渐达到峰值。

6 翻译结果

将该文的英译汉模型与百度翻译进行翻译效果对比，如表3所示。

由表3可以看到，使用训练模型翻译的语句均能将专业词汇翻译正确，而百度翻译会将专业词汇翻译错。如测试语句1中的“binary search”翻译成了二进制搜索，测试语句2中的“greedy”翻译成了贪婪，测试语句3中的“memoization”更是直接没有翻译。由此可见使用文中训练的翻译模型在计算机算法类领域比百度翻译的效果更好。

表3 翻译对比结果

7 结束语

该文主要进行了计算机算法类垂直领域的中英翻译优化。以关键词进行检索并爬取中英双语例句，通过收集与计算机算法类相关度高的文本优化翻译效果。对英文文本进行小写化处理，避免词汇表出现重复单词，降低训练成本以及优化训练效果。通过jieba库对中文文本分词和nltk库对英文文本分词。通过制作计算机算法类分词字典，增加计算机算法类文本的分词正确率。通过Word2Vec算法训练不同维度的词向量，进行词汇间文本相似度测试得出，词向量维度越大，词汇间相似度越低，但所得出的测试结果越具有实际意义。通过实验分析发现，词向量维度为512，num_unit为512，batch_size为256时模型效果最佳。