百度翻譯AI同傳：多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)取得突破進(jìn)展

百度翻譯AI同傳集成了百度在同傳上的最新技術(shù)，在語(yǔ)音容錯(cuò)、可控時(shí)延、篇章翻譯、端到端模型等方面都提出了創(chuàng)新的解決方案。

在語(yǔ)音容錯(cuò)方面，為提高翻譯的準(zhǔn)確度和魯棒性，百度提出了“聯(lián)合文本和拼音編碼”的語(yǔ)音翻譯模型（Robust Neural Machine Translation with Joint Textual and Phonetic Embedding）。這一模型的創(chuàng)新之處在于對(duì)文本和拼音進(jìn)行聯(lián)合編碼，緩解語(yǔ)音識(shí)別帶來(lái)的錯(cuò)誤。比如，發(fā)音都是“datang”的“大堂”和“大唐”很容易令語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)混淆。傳統(tǒng)的翻譯模型只使用了文本信息進(jìn)行編碼，百度提出的模型在編碼端加入了音節(jié)信息，使得模型具有容錯(cuò)能力。

在實(shí)時(shí)性方面，人工同傳可以很好的處理質(zhì)量與時(shí)延的平衡。從人類(lèi)譯員那里獲得靈感，百度提出了具有預(yù)測(cè)和可控時(shí)延的翻譯模型（STACL： Simultaneous Translation with Integrated Anticipation and Controllable Latency）。在這個(gè)模型中，在等待講話者開(kāi)始后的第K個(gè)詞，就開(kāi)始翻譯。模型在每個(gè)步驟使用源語(yǔ)句的可用前綴，以及到目前為止的翻譯來(lái)決定翻譯中的下一個(gè)單詞。該模型一個(gè)顯著的優(yōu)點(diǎn)是其具有可調(diào)節(jié)性，實(shí)際使用中可以根據(jù)需要調(diào)節(jié)K值，以平衡翻譯質(zhì)量和時(shí)間延遲。

在語(yǔ)篇翻譯方面，百度提出了基于多輪解碼校對(duì)網(wǎng)絡(luò)的篇章翻譯模型（Modeling Coherence for Discourse Neural Machine Translation），用于解決篇章翻譯過(guò)程中的一致性和連貫性問(wèn)題。該模型首先進(jìn)行第一輪解碼根據(jù)單個(gè)句子生成初步的翻譯結(jié)果，其后根據(jù)已經(jīng)生成的上下文信息，對(duì)翻譯結(jié)果進(jìn)行第二次解碼，重新調(diào)整翻譯內(nèi)容。并且利用深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的技術(shù)，調(diào)整當(dāng)前句子的譯文和已經(jīng)生成的譯文保證良好的連貫性和一致性，在譯文的整體流暢性上取得顯著提高。

在端到端機(jī)器同傳模型方面，百度提出基于知識(shí)蒸餾的同傳模型（End－to－End Speech Translation with Knowledge Distillation）。首先利用大規(guī)模文本翻譯語(yǔ)料訓(xùn)練一個(gè)教師模型，然后利用端到端語(yǔ)音翻譯訓(xùn)練語(yǔ)料中的源語(yǔ)言轉(zhuǎn)錄文本和目標(biāo)語(yǔ)言翻譯文本對(duì)教師模型進(jìn)行微調(diào)（fine－tune）。在微調(diào)的過(guò)程中，利用知識(shí)蒸餾技術(shù)（Knowledge Distillation）對(duì)端到端語(yǔ)音翻譯的學(xué)生模型（Student Model）進(jìn)行預(yù)測(cè)分布修正。該模型可以有效克服數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題，顯著提升翻譯質(zhì)量。

“未來(lái)，機(jī)器同傳可以從以下三個(gè)方面開(kāi)展工作，在模型方面，研究高魯棒、低時(shí)延的同傳模型；在數(shù)據(jù)方面，建設(shè)大規(guī)模面向真實(shí)場(chǎng)景的同傳數(shù)據(jù)；在評(píng)價(jià)方面，建立面向同傳的評(píng)價(jià)體系和標(biāo)準(zhǔn)�！� 何中軍表示。

層出不窮的網(wǎng)絡(luò)新詞，難以理解的語(yǔ)境，讓機(jī)器翻譯還不能做到“信達(dá)雅”，但隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器翻譯也在不斷進(jìn)化。為推動(dòng)機(jī)器同傳技術(shù)發(fā)展，百度翻譯聯(lián)合CCMT2019（全國(guó)機(jī)器翻譯研討會(huì)）推出全球首個(gè)面向真實(shí)場(chǎng)景的中英同傳評(píng)測(cè)任務(wù)（http：／／ccmt2019．jxnu．edu．cn／page／main1923／pctz．htm），同時(shí)發(fā)布了首個(gè)真實(shí)演講場(chǎng)景的中英同傳數(shù)據(jù)集CCMT2019－BSTC（http：／／ai．baidu．com／broad），兩項(xiàng)工作都將極大地推動(dòng)同聲傳譯的相關(guān)研究和發(fā)展。

“有一天，當(dāng)你在北京人民大會(huì)堂和世界各國(guó)友人聚會(huì)的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論哪個(gè)國(guó)家的人在臺(tái)上講話，與會(huì)者都能從耳機(jī)里聽(tīng)到自己國(guó)家的語(yǔ)言……” 這是54年前，劉涌泉、高祖舜、劉倬合著的《機(jī)器翻譯淺說(shuō)》里對(duì)未來(lái)的機(jī)器翻譯發(fā)展和應(yīng)用的暢想和展望。而今天，隨著技術(shù)的進(jìn)步，暢想正在逐步走向現(xiàn)實(shí)。百度翻譯AI同傳解決方案的提出，提供了一種更方便、成本更低的服務(wù)選擇，而未來(lái)，隨時(shí)隨地自由溝通的夢(mèng)想也將離我們?cè)絹?lái)越近。