融合檢索技術(shù)的譯文推薦系統(tǒng)

蔣宗禮， 王威

(北京工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100124)

融合檢索技術(shù)的譯文推薦系統(tǒng)

蔣宗禮， 王威

(北京工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100124)

本文將基于單語語料的檢索技術(shù)運(yùn)用到機(jī)器翻譯中，構(gòu)建了一個(gè)漢英譯文推薦系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)方法雙語料庫構(gòu)建代價(jià)高昂的問題，同時(shí)提高最終譯文的流暢性。譯文推薦系統(tǒng)包括查詢翻譯和信息檢索兩部分：查詢翻譯根據(jù)給定的一組中文，生成N-best英文結(jié)果；信息檢索評(píng)價(jià)目標(biāo)語言與候選譯文的相似程度。系統(tǒng)綜合兩部分得分返回推薦譯文?？紤]到N-best結(jié)果與候選譯文的詞序一致性，采用Levenshtein距離使得排序結(jié)果更加合理。在英漢數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明：在不同n階語言模型下，譯文推薦系統(tǒng)都有很好的表現(xiàn)，加入Levenshtein距離取得了最高70.83%的f測度值。

信息檢索；機(jī)器翻譯；自然語言處理；單語語料；Levenshtein距離；推薦系統(tǒng)；跨語言

信息時(shí)代，每天都有不同語言的信息在生成、傳播和轉(zhuǎn)換?？缯Z言信息檢索[1](cross-language information retrieval, CLIR)為克服語言障礙提供了一種方便的途徑。

融合檢索技術(shù)的譯文推薦系統(tǒng)，簡稱為翻譯檢索(translation retrieval, TR)系統(tǒng)，將翻譯問題轉(zhuǎn)化成檢索問題，屬于CLIR問題的一個(gè)特例。其不同之處在于檢索模型的相關(guān)性評(píng)價(jià)。CLIR返回與用戶查詢意圖最相近的文檔，而TR的文檔庫由單個(gè)句子構(gòu)成，最終得到的是包含查詢譯文的句子。

翻譯檢索的概念最早由Baldwin等[2]在翻譯記憶系統(tǒng)中提出，與基于樣例[3]的翻譯相似，該方法依賴大規(guī)模的高質(zhì)量雙語語料。學(xué)者從互聯(lián)網(wǎng)中獲得平行語料[4-5]，代價(jià)仍然高昂。Berger等[6]將統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯的方法運(yùn)用到信息檢索中，F(xiàn)ederico等[1]實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于N-best查詢翻譯的CLIR系統(tǒng)，將需求分為查詢翻譯模型和查詢文檔模型。信息檢索方面，Ng[5]采用一個(gè)最大似然估計(jì)的信息檢索模型，Witten[6]使用平滑策略來優(yōu)化概率估計(jì)，Navarro在文獻(xiàn)[7]介紹了字符串相似性匹配的相關(guān)技術(shù)。Sanchez-Martinez等[8]用源文檔檢索目標(biāo)文檔，比較了使用統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)的不同策略。陳士杰等[9]實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Lucene的英漢跨語言信息檢索系統(tǒng)，旨在尋找更為有效的英漢查詢翻譯方法以及提高中文檢索系統(tǒng)的性能。

傳統(tǒng)漢英翻譯檢索方法的效果嚴(yán)重依賴于漢英平行語料庫的規(guī)模與質(zhì)量。TR系統(tǒng)使用單語語料庫實(shí)現(xiàn)翻譯檢索，提高譯文流暢性的同時(shí)，解決了雙語料庫構(gòu)建代價(jià)太大的問題，其返回的單個(gè)句子直接為翻譯人員提供輔助。

本文研究如何在漢英數(shù)據(jù)集上利用檢索模型為翻譯人員提供參考譯文。系統(tǒng)由查詢翻譯子系統(tǒng)和檢索子系統(tǒng)構(gòu)成，查詢翻譯子系統(tǒng)采用基于短語的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯方法，對(duì)給定的中文查詢，翻譯出N-best條查詢譯文。檢索子系統(tǒng)采用單語語料庫，基于向量空間模型評(píng)價(jià)查詢譯文與文檔的相似性，最后返回高質(zhì)量的參考譯文。同時(shí)，檢索子系統(tǒng)根據(jù)Levenshtein距離給出更恰當(dāng)?shù)膮⒖甲g文排序。

1 翻譯檢索系統(tǒng)

依統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度，融合檢索技術(shù)的譯文推薦系統(tǒng)可以描述如下。

給定一個(gè)中文查詢s，本文希望從文檔集合D中返回具有最大翻譯概率的譯文d′：

d′=argmaxd∈D{Pr(d|s)}

注意到中文查詢一般為一句話，因此文檔集合包含的并非一系列長段文檔，而是目標(biāo)語言的一系列句子。更一般地，系統(tǒng)應(yīng)返回多個(gè)按相關(guān)度排序的候選譯文，翻譯人員依次瀏覽獲得幫助。

為了解決中文查詢s與對(duì)應(yīng)的英語文檔d的差異問題，引入隱藏變量t，表示查詢s對(duì)應(yīng)的N-best譯文中的某個(gè)句子。同時(shí)假設(shè)對(duì)給定的s與t，d產(chǎn)生的概率只與t有關(guān)：

Pr(d|s)=Pr(d,t|s)=Pr(t|s)×Pr(d|t)

式中：Pr(t|s)由查詢翻譯子系統(tǒng)計(jì)算，Pr(d|t)將由檢索子系統(tǒng)計(jì)算。

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

圖1給出融合檢索技術(shù)的譯文推薦系統(tǒng)的整體架構(gòu)，系統(tǒng)接受一個(gè)中文查詢，最終返回多個(gè)候選譯文。

圖1 翻譯檢索系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.1 Translation retrieval system architecture

系統(tǒng)分為查詢翻譯子系統(tǒng)和檢索子系統(tǒng)，其中漢英平行語料庫用來訓(xùn)練查詢翻譯模型，英文單語語料庫用來提供檢索查詢。

本文借助NiuTrans構(gòu)建查詢翻譯子系統(tǒng)[10]，訓(xùn)練翻譯模型以及n-gram語言模型。輸入的中文經(jīng)過查詢翻譯子系統(tǒng)得到目標(biāo)語言英文的N-best譯文。檢索子系統(tǒng)接受查詢翻譯系統(tǒng)的輸出結(jié)果，以Apache Lucene為基礎(chǔ)，采用向量空間模型計(jì)算查詢語句與候選文檔的相似度，通過加入Levenshtein距離，使最終返回的參考譯文的排序更合理。

1.2 查詢翻譯子系統(tǒng)

查詢翻譯子系統(tǒng)計(jì)算將中文查詢翻譯成英文的概率，并得到N-best英文譯文，該問題可描述為

式中：Pr(t|s)表示把給定源語言查詢s翻譯成目標(biāo)語言查詢t的可能性。為了求得Pr(t|s)，引入對(duì)數(shù)線性(log-linear)模型：

(1)

式中：{hi(s,t)|i=1,2，…,M}是計(jì)算Pr(t|s)的特征集合，λi表示第i個(gè)特征對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，該值由最小錯(cuò)誤率函數(shù)訓(xùn)練[11](minimum error rate training，MERT)。

本文的查詢翻譯子系統(tǒng)采用基于短語的翻譯模型，選用了如下特征：

1) 短語翻譯概率PrΦ(t|s)，該概率決定了源語言短語是否能正確地翻譯成英文，其值通過最大似然估計(jì)獲得。

2) 反向短語翻譯概率PrΦ(s|t)，雙向的翻譯概率通常優(yōu)于僅僅使用正向的模型。

3) 詞匯加權(quán)概率Prlex(t|s)，這是一種平滑方法，把短語分解成詞的翻譯來檢查它們的匹配程度，用來衡量不常出現(xiàn)短語的可靠性。

4) 反向詞匯加權(quán)概率Prlex(s|t)，雙向的詞匯加權(quán)概率得到更優(yōu)的翻譯質(zhì)量。

5) 語言模型概率Prlm(t)，表示目標(biāo)語言查詢t在語料中出現(xiàn)的概率，確保輸出句子的流利性，賦予較大權(quán)重。

6) 位變模型概率Prd(s,t)，衡量短語調(diào)序的正確性，包括基于最大熵的調(diào)序模型fme(s,t)和基于MSD的調(diào)序模型fmsd(s,t)。

7) 加權(quán)激勵(lì)(bonus)，包括單詞激勵(lì)(TWB)length(t)；單詞刪除激勵(lì)(WDB)；短語激勵(lì)(PB)。

用式(1)將所有的特征用對(duì)數(shù)線性模型結(jié)合起來，得到

Pr(t|s)=PrΦ(t|s)λ1×PrΦ(s|t)λ2×
Prlex(t|s)λ3×Prlex(s|t)λ4×
Prd(s,t)λ5×Prlm(t)λ6×exp(λTWB×
length(t))×exp(λPB)×exp(λWDB)

為了優(yōu)化特征權(quán)值，令S=(s1,s2,…,sm)表示源語言句子，u(λ)為權(quán)值的估計(jì)，T(u(λ))=(t1,t2,…,tm)為目標(biāo)譯文結(jié)果，R=(r1,r2,…,rm)是標(biāo)準(zhǔn)譯文，根據(jù)MERT算法有

采用BLEU值定義錯(cuò)誤函數(shù)Err()，通過上述多次迭代得到適合的特征權(quán)重。

Err(T(u(λ))，R)=1-BLEU(T(u(λ))，R)

1.3 檢索子系統(tǒng)

檢索子系統(tǒng)計(jì)算從查詢語句t到文檔d的可能性，使用基于向量空間模型構(gòu)建檢索算法。查詢和文檔被表示為向量，其相似度通過向量夾角的余弦值表示：

(2)

其中

wt,t′=lg(N/ft′)+1，wd,t′=lg(fd,t′+1)

本文將查詢語句t中的一項(xiàng)表示為t′。fd,t′是項(xiàng)t′在文檔d中出現(xiàn)的頻率。N是文檔總數(shù)，ft′是包含項(xiàng)t′的文檔數(shù)目。

受詞錯(cuò)誤率啟發(fā)，考慮到查詢翻譯子系統(tǒng)生成的N-best目標(biāo)結(jié)果與單語語料庫候選譯文詞序上的一致性，本文在檢索模型中引入Levenshtein距離[12]計(jì)算查詢語句與候選文檔的最少編輯次數(shù)，以此作為衡量兩者相似性的特征之一。Levenshtein距離的加入使得候選文檔可以按對(duì)原查詢語言的忠實(shí)度排序，在語序上保持一致性，因此可以提高準(zhǔn)確率，后文實(shí)驗(yàn)中將對(duì)比加入Levenshtein距離和不加入Levenshtein距離的差異性。

用E(t,d)表示Levenshtein距離的得分，式(2)可寫為

E(t,d)λ2

同樣，λ值由MERT算法訓(xùn)練。

2 翻譯檢索算法

結(jié)合兩個(gè)子系統(tǒng)，TR系統(tǒng)的算法可描述為兩階段。第一階段計(jì)算Pr(t|s)。為縮小解空間，只取源語言s的N-best譯文，生成集合Bn(s)：

第二階段計(jì)算Pr(d|t)。限定候選文檔中必須至少包含查詢語的一項(xiàng)，令D(t)表示包含查詢項(xiàng)的文檔集合

算法偽代碼見算法1。給定一個(gè)中文查詢s，首先生成s的N-best譯文集合Bn(s)，對(duì)每個(gè)屬于集合的t，計(jì)算對(duì)應(yīng)的概率得分Pr′(t|s)。然后對(duì)包含查詢語的文檔集合D(t)計(jì)算其中每個(gè)文檔d的得分，最終對(duì)候選文檔進(jìn)行排序。

算法 1：翻譯檢索算法

1)輸入中文查詢s;

2)由查詢翻譯子系統(tǒng)生成集Bn(s);

3)對(duì)每一個(gè)屬于Bn(s)的目標(biāo)語句t

4) 計(jì)算Pr′(t|s);

5)對(duì)每一個(gè)屬于Bn(s)的目標(biāo)語句t

6)N=0

7) 對(duì)每一個(gè)d∈D(t)

8) 計(jì)算Pr′(t|s);

9) 更新N=N+Pr′(d|t);

10) 對(duì)每一個(gè)d∈T(t)

11) 更新Pr(d)=Pr(d)+Pr′(t|s)×Pr′(d|t)/N;

12)返回n條排序過的候選文檔;

算法2：1-best翻譯檢索算法

1)輸入中文查詢s;

5)返回n條排序過的候選文檔;

3 實(shí)驗(yàn)評(píng)估

本文在英漢數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn)，對(duì)比不同參數(shù)對(duì)最終結(jié)果的影響：

1) 不同個(gè)數(shù)的N-best譯文。N分別取1、5、10；

2)n元文法模型的n分別取3、4；

3) 是否加入Levenshtein距離。

3.1 數(shù)據(jù)集

融合檢索技術(shù)的譯文推薦系統(tǒng)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)，采用的數(shù)據(jù)集由NiuTrans提供。細(xì)分為六個(gè)部分：

1) 翻譯模型訓(xùn)練集，包含45 M條漢英平行語料和對(duì)應(yīng)的對(duì)齊語料；

2) 語言模型訓(xùn)練集，包含18 M條單語語料；

3) 優(yōu)化調(diào)整數(shù)據(jù)集，包含130 k條中文語料以及其對(duì)應(yīng)的參考譯文，用來進(jìn)行最小錯(cuò)誤率訓(xùn)練；

4) 測試數(shù)據(jù)集，包含140 k條中文語句；

5) 標(biāo)準(zhǔn)譯文數(shù)據(jù)集，測試集的標(biāo)準(zhǔn)譯文(323 k)；

6) 檢索文檔數(shù)據(jù)集，包含50 M英文語料(內(nèi)含50%的標(biāo)準(zhǔn)譯文)。

對(duì)中文語料使用ICTCLAS2011進(jìn)行分詞，并用空格隔開。漢英對(duì)齊來自GIZA++的結(jié)果。對(duì)英文語料做了符號(hào)化和大小寫規(guī)整的預(yù)處理。檢索的每個(gè)文檔由單個(gè)句子構(gòu)成。

3.2 評(píng)測指標(biāo)

本文采用目前應(yīng)用最為廣泛的自動(dòng)評(píng)測指標(biāo)BLEU[13](bilingual evaluation understudy)。它是一種有效解決詞序作用的評(píng)測方法，考慮了機(jī)器翻譯譯文與參考譯文中較長n元文法的匹配情況。

通常將n元文法的最大階數(shù)設(shè)置為4，因此BLEU指標(biāo)定義為

式中：T、R分別表示目標(biāo)語言與標(biāo)準(zhǔn)譯文，Precisionn(T,R) 是n元文法的準(zhǔn)確率，BP(brevity penalty)是一個(gè)長度懲罰因子。

在BLEU基礎(chǔ)上，加入人工評(píng)測，對(duì)結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確率和召回率的評(píng)測，在返回的n條文檔中比較能否包含參考譯文。一般的，我們既不想輸出錯(cuò)誤單詞也不想遺漏任何信息，因此同等的對(duì)待準(zhǔn)確率和召回率，定義準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均f測度[13](f-measure@n)：

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文在漢英數(shù)據(jù)集上隨機(jī)地抽取了多組查詢語句對(duì)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，對(duì)參數(shù)的不同取值做了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

表1是在1-best條件下，不同階數(shù)語言模型下的5次實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及與Moses 4元文法的比較。

表1 不同階數(shù)下的BLEU值和與Moses的比較

Table 1 BLEU scores with differentn-gram setting and comparison with Moses 4-gram setting

實(shí)驗(yàn)序號(hào)BLEU值3-gram4-gramMoses:4-gram134.2135.4534.26233.1634.3933.94334.4435.6235.12433.7134.5234.72534.3535.0434.87平均33.9235.0034.58

從表1中可以看出在1-best條件下，4-gram的語言模型有較好表現(xiàn)，結(jié)果優(yōu)于Moses的翻譯結(jié)果。

表2給出在4元文法基礎(chǔ)上不同N-best譯文和加入Levenshtein距離后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。表中:-L表示不加入該距離，相反，+L表示加入。

表3給出加入Levenshtein距離條件下，不同N-best譯文的準(zhǔn)確率(p)和召回率(r)結(jié)果：

表2反映了加入Levenshtein距離的改進(jìn)效果。事實(shí)上，加入Levenshtein距離的檢索模型會(huì)考慮檢索語句與候選文檔間的編輯次數(shù)，這樣會(huì)顯著提高結(jié)果的召回率，同時(shí)，查詢翻譯模型的語言模型保證了譯文的流暢性，因此，加入Levenshtein距離也可以更好的提高最終結(jié)果的準(zhǔn)確率，其f測度值也就更高。

表2 不同數(shù)量N-best譯文在加入/不加入Levenshtein距離下的f測度結(jié)果

Table 2f-measure results without/with Levenshtein-distance by using differentN-best translation

n條譯文下的f-measure值1-best5-best10-best-L+L-L+L-L+Lf@164.6268.2667.5469.5668.4269.98f@567.4969.6868.8270.8369.0470.13f@1063.3667.2663.5866.9763.0265.52

表3 不同數(shù)量N-best譯文的準(zhǔn)確率與召回率結(jié)果

Table 3 Precision and recall results by using differentN-best translation

譯文數(shù)量1-best5-best10-bestp r p r p r184.5457.2486.6158.1286.6858.68592.3655.9494.1856.7693.9555.941094.4752.2295.0251.4295.8349.78

實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明，在5-best譯文和f@5時(shí)系統(tǒng)得到最佳f測度值。從表3中可以看出在提供更多候選參考項(xiàng)目時(shí)，準(zhǔn)確率會(huì)不斷升高，但其召回率將下降較多，因此，選用適量的候選項(xiàng)目有利于翻譯人員迅速準(zhǔn)確的得到參考結(jié)果。

綜上，從本文在英漢的數(shù)據(jù)集上對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行的自動(dòng)評(píng)測(BLUE)和人工評(píng)測(f@n)結(jié)果看，BLEU指標(biāo)優(yōu)于目前主流的基于短語的機(jī)器翻譯系統(tǒng)(Moses)。但需要注意的是，BLEU指標(biāo)只關(guān)注句子的局部，沒有更多地考慮整體語法的連貫性，所以系統(tǒng)在4元文法基礎(chǔ)上表現(xiàn)不錯(cuò)，超出4元文法時(shí)就可能混亂。

由此，本文更加看重實(shí)驗(yàn)結(jié)果的f測度，從表3看出，準(zhǔn)確率高于召回率，這是利于實(shí)際應(yīng)用的。事實(shí)上，融合檢索技術(shù)的譯文推薦系統(tǒng)旨在為翻譯人員提供參考，提高翻譯的流暢性，并不要求候選文檔與標(biāo)準(zhǔn)譯文完全匹配，因此候選文檔更多的包含標(biāo)準(zhǔn)譯文是更為重要的，即準(zhǔn)確率更能反映出翻譯系統(tǒng)的性能。

4 結(jié)論

融合檢索技術(shù)的譯文推薦系統(tǒng)，將翻譯問題視作為檢索問題，可為翻譯人員提供高質(zhì)量的參考譯文。檢索數(shù)據(jù)集的好壞很大程度決定了最終譯文的參考質(zhì)量，而我們的系統(tǒng)可以方便的獲得大規(guī)模的單語語料集，與傳統(tǒng)的基于平行語料的翻譯系統(tǒng)相比有很大優(yōu)勢。漢英數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明：

1)與基于短語的翻譯系統(tǒng)相比，我們?nèi)〉昧烁鼉?yōu)的BLEU指標(biāo)；

2)將Levenshtein距離加入檢索模型也可以提高f測度值并取得了最高70.83的f測度值。

未來，將把本文的成果運(yùn)用到更多種類的雙語翻譯中。同時(shí)，進(jìn)一步改進(jìn)檢索模型，以求針對(duì)翻譯問題提供更為高效的檢索算法。

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Translation recommendation system with information retrieval technology

JIANG Zongli, WANG Wei

(College of Computer Science and Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)

In this study, we apply a retrieval technology based on a monolingual corpus to machine translation and construct a Chinese-English translation recommendation system. The system solves the problem of conventional approaches that mainly rely on a parallel corpus, which is difficult to collect. It also improves the fluency of the final translation references. The translation recommendation system combines query-translation and information retrieval. For a given set of Chinese queries, the query-translation function generatesN-best English results and the information retrieval function computes the similarity of the query and the candidate translation. The two scores are weighted to return recommended translations. Considering the consistency of word order of theN-best results and the translation candidates, we use Levenshtein-distance to obtain more rational retrieval results. Experiments on English-Chinese data sets show that, under differentn-order language models, the proposed translation recommendation system demonstrates good performance and achieves a maximumf-measure value of 70.83% using Levenshtein-distance.

information retrieval (IR); machine translation (MT); natural language processing (NLP); monolingual corpus; Levenshtein-distance; recommendation system； cross-language

2016-01-14.

日期：2017-01-11.

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 (61133003).

蔣宗禮(1956-)，男，教授，博士生導(dǎo)師.

蔣宗禮，E-mail: jiangzl@bjut.edu.cn.

10.11990/jheu.201601053

TP391

A

1006-7043(2017)03-0419-06

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網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20170111.1509.011.html