原标题：突破语言沟通障碍，脸书自动机器翻译以三大策略再新增24种语言
脸书现在以神经机器翻译（Neural△Machine△Translation，NMT）技术，支援每天将近60亿次翻译服务，虽然脸书在使用神经网络后，比起传统方法，翻译模型的速度与品质有了大幅改进，但是技术终究遇到瓶颈，使他们无法再继续增加翻译的语言数量。
在2018年，脸书语言和翻译技术（Language△and△Translation△Technologies，LATTE）小组，决定进行改变，实现“没有任何语言被遗弃”的目标，增加包括塞尔维亚、白俄罗斯及阿姆哈拉语等24种语言翻译。而翻译少数语言存在两种挑战，第一，这些语言缺乏训练资源，可能没有足够现成人类翻译的文本，第二个挑战，他们需要找到能快速训练系统，并产生可用翻译的方法。
脸书主要采取了3个策略，来提高这些少数语言翻译的BLEU分数（一种衡量机器翻译准确性的方式）。第一个策略无可避免的还是需要增加训练用标记资料，脸书的贴文和其他的文本非常不同，通常更短也更不正式，包含许多缩写、俚语和拼写错误。为了要让演算法学会翻译这些文字，需要先提供正确的学习范例，因此脸书抓取平台上的公开贴文，请专业的翻译人员进行手动标记。
脸书自动化抓取流程，自动选取并准备贴文，每周批次请不同的翻译单位提供专业翻译，总共为25种语言标记了数百万个字。为了衡量有效性，脸书量测训练前与训练后的BLEU分数，发现15个语言平均上升了7.2 BLEU，每一万个翻译句子配对，能平均增加演算法翻译品质1.5 BLEU。
除了增加域内标记资料外，第二个策略则是使用半监督的神经机器翻译技术与资料增强方法，以生成额外的训练资料。除了之前文章的提到的反向翻译，为了训练阿姆哈拉语到英语翻译系统，脸书先训练英语到阿姆哈拉语的基本翻译系统，并用它将大量英语资料翻译成阿姆哈拉语，把这些翻译资料重新用作阿姆哈拉语到英语的训练资料。这样的方法在88％的情况下，平均提高了翻译品质2.5 BLEU。
另外，脸书还用了另一个与反向翻译概念类似的方法Copy-Target，意思是将目标翻译语言的部分单词换成来源语言，当要训练英语翻译至豪萨语系统，脸书会把部分对应的英语词汇换成豪萨语，让豪萨语翻译至豪萨语，并把这些翻译资料，做为英语翻译至豪萨语系统，额外的训练资料来源。在脸书的实验中，88％的案例平均改善了2.7 BLEU。
但半监督式的方法有其缺点，其大量依赖资料特征，在资料不准确时便会为模型带来干扰，脸书请了专业翻译产生大量的翻译资料，这让翻译模型翻译脸书贴文的结果，变得不像社交媒体上会出现的句子，为此，脸书加入了社交媒体的训练资料，并在训练中复制了多个副本，增加对整体训练资料的影响，以帮助产生更高品质的翻译。脸书提到以反向翻译加上Copy-Target方法为基础，在100％的情况下社交媒体贴文修正，可使翻译品质提高0.4 BLEU。
第三个策略，脸书发现多个方言之间有相关性，当把特定方言的翻译方向，结合其他的翻译方向，将比单纯双语互相翻译的训练方式成果还要好。脸书提到，他们为了改善从白俄罗斯语到英语的翻译，利用了白俄罗斯语和乌克兰语之间的关系，额外建立了一个多语言系统。经过实验，多语言系统可以受惠同一语言家族的方言相似性，比起双语翻译基准，翻译品质高了4.6 BLEU。
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