Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation

[Hiroshiba]

Phrase-Basedの教師あり機械翻訳学習手法を教師なし学習に転用してSoTAを大幅に更新

論文本体

• https://arxiv.org/abs/1804.07755

解きたい問題

教師あり機械翻訳は人間と同じくらいの性能になった。 しかし大量の教師ペアデータが必要なため、マイナーな言語では難しい。 ところで、ペアではないデータは大量にある。これを使って教師なし学習したい。

新規性

• ディープラーニングベースの既存手法を、lossの種類を少なくして簡単にした
• フレーズベースの機械翻訳手法を教師なしタスクに落とし込んだ
• これら２種を組み合わせることによりBLEUスコアを12ポイント上げた

実装

• 提案手法１、ディープラーニングベースの手法
  • Unsupervised neural machine translation #21 の改良版
  • 単語トークン以外にも、byte-pair encodings (BPE) トークンを使用
  • 頻出するn-gram文字列を記号に変える手法。未知語に強くなる。
  • ソース・ターゲット言語で分けず、ひとまとめにして単語embeddings作成
  • よりドメイン不変な潜在表現
  • ２つの言語でデコーダも共有
  • 言語の違いは、単語embeddingsから単語へのデコードが吸収する
• 提案手法２、フレーズベースの教師あり学習を教師なし学習に転用
  • フレーズベースの教師あり学習手法、Phrase Based Statistical Machine Translation（PBSMT）
  • ２言語の翻訳ペアデータから、フレーズごとに言語変換テーブルを作成し、
  • 翻訳時は、変換スコアの最大化問題を解く手法
  • 教師なしタスクを教師ありに落とし込む
  • 単語辞書をもとにフレーズ辞書を作成し、言語S→言語T変換テーブルの初期値を作成
  • 変換テーブルを用いて言語Sを言語Tに変換し、仮のペアデータを作成
  • 仮のペアデータを用いて言語T→言語S変換テーブルを作成
  • 変換テーブルを用いて言語Tを言語Sに変換し、仮のペアデータを作成
  • これを繰り返す

実験・議論

• 既存手法よりも性能が上回った

  • 論文 Tab. 2 より

  • 英語→フランス語ではフレーズベースの手法（PBSMT）が一番良かった
  • それ以外ではPBSMT+NMT（ディープラーニングベースの手法）が一番良かった
  • PBSMTの変換結果をNMTの逆変換結果にadd

• PBSMTは何回も反復すると良い

  • 論文 Tab. 3 より

• ディープラーニングベースの手法の比較実験結果

  • 論文 Tab. 4 より

  • 一番上が最も良かった手法
  • ソース・ターゲット言語で分けて単語embeddingsを作ると、3ポイントほど落ちる
  • byte-pair encodings無しだと、4ポイントほど落ちる
  • デコーダを共通化しても0.5ポイント程度しか変わらない？
  • 言及はされていなかった

読んだ中での不明点などの感想

• SoTA取ってるPBSMT+NMTの手法がよくわからない。。
  • PBSMTの変換結果をNMTの逆変換結果にsimply addする
  • addというのはつまり、concat・・・？

関連論文

• Unsupervised machine translation using monolingual corpora only
  • https://arxiv.org/pdf/1711.00043.pdf
  • ICLR2018、著者一緒
  • ２つの言語を教師無しで相互変換