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雷鋒網(wǎng)AI科技評論按：當(dāng)前自然語言處理中的大多數(shù)方法都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，大多數(shù)多語言模型（特別是神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)）都需要并行語料庫進(jìn)行訓(xùn)練。大多數(shù)的并行文本都只是適用于幾個主要語言（例如英語、漢語），且限制于特定的領(lǐng)域。
為了解決這一問題，在去年七月份，F(xiàn)acebook曾發(fā)布了第一個系統(tǒng)處理Wikipedia上所有語言（包括資源貧乏的語言和方言）的數(shù)據(jù)集WikiMatrix，大約包含了億級的并行語料，覆蓋1620種語言對。
據(jù)雷鋒網(wǎng)AI科技評論了解，最近Facebook基于新的方法和數(shù)據(jù)源，開發(fā)并開源了一個目前為止最大的并行語料數(shù)據(jù)集 CCMatrix。這個數(shù)據(jù)集包含 45 億并行語料（是WikiMatrix的近50倍），覆蓋576種語言對。
論文：https://arxiv.org/abs/1911.04944
數(shù)據(jù)集開源地址：https://github.com/facebookresearch/LASER/tree/master/tasks/CCMatrix
首先，從語料來源上講。目前有幾個公共的多語言并行語料庫，主要來自一些國際會議（如European Parliament 、the United Nations）的語料，這些都是專業(yè)的人工翻譯語料，使用語言較為正式，且僅限于政治主題。此外也有幾個依靠志愿者翻譯而形成的語料庫，例如news commentary 、Opensub- Titles 、the TED corpus等。2019年Facebook的Schwenk等人曾利用Wikipedia中的語料進(jìn)行挖掘，從而開發(fā)了WikiMatrix數(shù)據(jù)集。
以上這些，從數(shù)據(jù)來源上講都有局限。為了使并行語料庫量大、覆蓋主題廣泛，F(xiàn)acebook在CCMatrix這項工作中，選擇使用了隨機(jī)抓取web中的數(shù)據(jù)作為并行語料的來源，他們每個月隨機(jī)發(fā)送url，從而獲得包含各種語言的網(wǎng)頁快照（TB級）。
十次快照語料中，不同語言的單句數(shù)量（其中一次快照只包含英語）
然后通過預(yù)處理去除高達(dá)70%的重復(fù)數(shù)據(jù)（例如模板文件、導(dǎo)航菜單、cookie等），并使用fastText（語言識別器，可以識別176種語言）來識別文檔中的語言，最后使用一個在Wikipedia上訓(xùn)練的模型來過濾掉低質(zhì)量的內(nèi)容，只保留較低困惑度的文檔。如此處理獲得一個包含有327億個句子的CCNet數(shù)據(jù)集。
在這項工作中，使用的挖掘方法的底層思想是，首先學(xué)習(xí)一種多語言的語義嵌入，即在一個嵌入空間中語義上相似的句子會有較近的距離，而與它們所使用的語言無關(guān)。這意味著空間中的距離可以作為兩個句子是否是相互翻譯的指標(biāo)。
用于大規(guī)模訓(xùn)練多語言句嵌入的框架
不過由于余弦距離的絕對閾值在全局上并不一致，所以Schwenk在這里所采用的是Margin criterion：
在超過320億個句子中挖掘平行語料，計算上是非常昂貴的。在當(dāng)前版本的CCMatrix語料庫中，作者限制為38種語言。
CCMatrix：這里給出了單語文本的數(shù)量和提取的平行句子的數(shù)量(單位：百萬)，margin閾值為1.06，以及在TED測試中的BLEU分?jǐn)?shù)。（編者注：這是11月份數(shù)據(jù)，當(dāng)時數(shù)據(jù)集規(guī)模為35億并行語料，下同）
CCMatrix：每種語言對的并行語料數(shù)量(單位：百萬)，Margin閾值為1.06。舉例來說，希臘語/漢語對的語料數(shù)量為470萬。
為了評估這個數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，Schwenk等人還利用這個數(shù)據(jù)集進(jìn)行了神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的測試，并與幾個公共測試集進(jìn)行了對比。
Schwenk等人首先用CCMatrix對神經(jīng)翻譯系統(tǒng)（NMT）進(jìn)行訓(xùn)練，然后在TED數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，結(jié)果如下：
這里只選擇了其中的27種語言。以上所有BLEU值的平均值為14.3，英語對的平均BLEU值為26.7，最高的BLEU值為42.9。
當(dāng)然，在TED上的SOTA遠(yuǎn)比這些高；但需要注意，這里測試所用的NMT系統(tǒng)沒有使用Transformer框架等最新技術(shù)。
上圖是在Newstest'18（NT'18）和Newtest'19（NT‘19）測試集上的BLEU分?jǐn)?shù)。可以看到，使用CCMatrix，可以提供非常有競爭力的BLEU分?jǐn)?shù)。
利用CCMatrix在亞洲翻譯研討會的俄語/日語翻譯任務(wù)上進(jìn)行的測試如上圖所示。這里所使用的模型與前面一樣，沒有Transformer，沒有l(wèi)ayer dropout。盡管相比SOTA略差，但仍然在同一層次。
CCMatrix使NMT研究社區(qū)能夠利用比以前僅幾十種語言對更大的雙語料數(shù)據(jù)集。這可以加速創(chuàng)建更有效的NMT模型，這些模型可以使用更多的語言，尤其是語料庫相對有限的資源較少的模型。
由于規(guī)模龐大且使用了大量公共文本，或許CCMatrix將成為NMT領(lǐng)域中用于構(gòu)建和評估系統(tǒng)的最常用資源之一。
當(dāng)然，F(xiàn)acebook在構(gòu)建CCMatrix過程中所提出的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法更值得推廣，或許能夠幫助更多人來創(chuàng)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
參考資料：
facebook開源官宣：https://ai.facebook.com/blog/ccmatrix-a-billion-scale-bitext-data-set-for-training-translation-models/CCMatrix
論文：https://arxiv.org/abs/1911.04944CCMatrix
開源鏈接：https://github.com/facebookresearch/LASER/tree/master/tasks/CCMatrix
雷鋒網(wǎng)報道。
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