ACL2019 Best Long Paper -- 论文理解与体会
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作者 | 南方的仔
编辑 | 机器学习算法与自然语言处理公众号
本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理
昨天中科院计算所自然语言处理团队的论文《Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation 》获得大会的最佳长文奖。
论文主要解决神经网络在翻译领域，训练和测试时所用的上文信息不同造成的偏差问题。
论文提出了新的训练方法，而非新的模型。读完之后，发现这种方法适用于许多领域的训练-测试不匹配的问题，如：阅读理解、语言模型。
论文地址：
Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation
随便贴一下实验室学长ACL2019的 Oral Paper
Incremental Transformer with Deliberation Decoder for Document Grounded Conversations
传统的神经机器翻译有两个问题：
exposure bias （训练和测试时所用的上文信息不同的问题）
overcorrection（过度矫正）
一、exposure bias
那么，什么叫‘训练和测试时所用的上文信息不同的问题’呢？
训练时：
注意红色
在训练时，无论模型的预测输出是什么，decoder模型的输入都是ground truth word的，即：模型的输入都是正确的，如：are 。
测试时：
在测试时，由于没有正确答案，所以用模型预测的上一个字的结果作为输入，如：is、 you 。
这就导致了在测试时，如果在某个地方预测错，那么之后模型的输入都是错误的，这就造成了错误会一直累积；或许模型在某个地方所预测的是另一种翻译的词，但是在训练时没有碰到过这种情况，所以模型无法进行处理。
这种偏差叫做‘exposure bias’。
二、overcorrection
训练翻译模型时，还会碰到另一个问题：overcorrection（过度矫正）
什么意思呢？
当模型在第三个位置预测出‘abide’时，为了让这句话的loss最小，模型之后会预测 ‘with the rule’，但是‘abide with the rule’是错误的；正确的应该是‘abide by the rule’。
核心！作者的解决办法：
在训练时，decoder的输入有时候是ground truth word，有时候是其他的。
这个‘其他’是什么？有两种，一种是模型的上一个输出（Word Level），另一种是从一句与译文类似的句子的对应位置选择 (Sentence-Level) 。
下面来讲讲这两种方法：
一、Word Level：
最直接的方法就是：对模型上一个 time step 的输出向量softmax后，取概率最高的词作为模型的输入。
o是模型的上一个输出向量，P是每一个词的概率，即：vocabulary size
需要注意的是，作者对这个向量加入了noise向量后才 softmax的，这对模型有很大帮助，之后会说，即：
二、Sentence-Level：
在每一次训练前，模型先用 beam search找到最好的 k 个候选翻译，然后将这 k 句话与正确答案计算 BLEU得分，取得分最高的当作备选句子。
有了备选句子后怎么办？比如，模型现在要预测第四个词，那么模型的输入是第三个词，这第三个词可以是正确译文的第三个词（传统做法）、可以是模型所预测的第三个词（Word Level）、也可以是这句备选句子的第三个词（Sentence-Level）。
现在有一个问题：如果备选句子的长度与答案的长度不一样怎么办，这样备选句子与ground truth不是一一对应的了，那么这样的替换就没有意义了，因为我们希望这个词和对应答案的词是意思相近的或者是近义词。
作者给出了办法：
beam search在生成句子时，直到模型预测出结尾符才结束。
假设ground truth的长度是 n ：
1、若模型在 n 之前就预测出结尾符，那么，我们选择概率第二的作为预测词。
2、若模型在 n 时没有预测出结尾符，那么，我们选择结尾符，并使用它的概率。
作者的思路就是这样，然后就是最小化每一个字与ground truth对应字的负似然对数。
是与原始的ground truth的词计算loss！！！而不是与替换了的词，这个替换只发生在模型的输入。
需要注意的是！！！！
在模型刚开始训练时，如果频繁的用上文提到的方法替换输入时，会导致泛化能力过低、容易陷入局部最低点，因为刚开始模型还没有训练好，而且这时候模型生成的备选句子一般都不是人话；
在训练接近尾声时，若依然用ground truth word作为输入，那就没有解决上文提到的两个问题了。
所以，在训练前期，大概率选择ground truth word作为输入，在训练后期，小概率选择ground truth word作为输入。这个概率定义如下：
e是epoch，µ是超参
p是单调递减的，在epoch=0时，p是很大的，表示以概率p选择ground truth word作为输入。
实验效果：
word oracle就是word level替换
上文提到的在选择替换词时，加入noise，这个noise可以有效提高模型效果：
可以将这种noise看成一种 regularization，它使模型在选择替换词是更加健壮、可靠。
η 就是 Gumbel noise
该方法的实验细节和流程，论文写的很详细，有兴趣可以仔细看看。
以上！
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