同传翻译的“前世今生”
同声传译，简称“同传”，是指译员在不打断讲话者讲话的情况下，不间断地将内容口译给听众的一种翻译方式，同声传译员通过专用的设备提供即时的翻译，这种方式适用于大型的研讨会和国际会议，同声传译效率高，能保证演讲或会议的流畅进行。
同声传译员一般收入较高，但是成为同声传译的门槛也很高。当前，世界上95%的国际高端会议都采用同声传译的方式。第二次世界大战结束后，设立在德国的纽伦堡国际军事法庭在审判法西斯战犯时，首次采用同声传译，这也是世界上第一次在大型国际活动中采用同声传译。
不过目前人工同传翻译存在着以下局限之处：
-
精力体力的挑战：与交替传译不同的是，同传需要边听、边记、边翻，同步进行，对译员的要求极高。由于需要高度集中注意力，人类同传一般两人一组，且每隔20多分钟就要换人休息，对人的精力、体力都是极大的挑战。
-
译出率不高：据统计，同传译员的译出率一般在60%-70%左右。译出率不高的原因，一般由于未听清或者难翻译，人类译员通常会选择性的忽略某些句子，保证总体上的准确率和实时性。
-
全球同传译员稀缺：由于苛刻的要求，全球同传译员稀缺，只有几千人。与巨大的市场需求相比，人才严重短缺。
相比之下机器同声传译的优势有：机器最大的优势是不会因为疲倦而导致译出率下降，能将所有“听到”的句子全部翻译出来，这使得机器的“译出率”可以达到100%，远高于人类译员的60%-70%。同时，在价格上也占有优势。
本期项目我们PaddleNLP团队为大家带来一个机器同传翻译demo，它的翻译效果如何呢？让我们先睹为快吧！
语音同传Demo
文本同传Demo
是不是看起来效果很不错！或许大家会问，实现起来复杂吗？这里小编隆重给大家推荐一个好用的工具——PaddleNLP！即使是零基础课程学员，通过PaddleNLP，只需经过简单的一些操作也能够轻松将它实现，如果你也感兴趣，那就赶快来试试吧！
机器同传demo教程：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/education/day09.md
本项目是基于机器翻译领域主流模型 Transformer网络结构的同传模型STACL的PaddlePaddle 实现，包含模型训练，预测以及使用自定义数据等内容。用户可以基于发布的内容搭建自己的同传翻译模型。
《STACL: Simultaneous Translation with Implicit Anticipation and Controllable Latency using Prefix-to-Prefix Framework》 提出适用于同传场景的翻译架构，该架构基于Transformer实现。
STACL 主要具有以下优势：
-
Implicit Anticipation（隐式的预测能力）: Prefix-to-Prefix架构拥有预测能力，即在未看到源词的情况下仍然可以翻译出对应的目标词，克服了SOV→SVO等词序差异；
图1：Implicit Anticipation
-
Controllable Latency（可控的延迟）: Wait-k策略可以不需要全句的源句，直接预测目标句，可以实现任意的字级延迟，同时保持较高的翻译质量。
图2：Controllable Latency (Wait-k)
Wait-k策略首先等待源端读入k个词后开始进行翻译。上图2中，k=1，第一个目标词在读入第一个1个源词后翻译，第二个目标词在读入前2个源词后翻译，以此类推，所以当源端读入“他 还 说”3个词后，目标端就已经翻译出“he also said”。当k=3，第一个目标词在读入前3个源词后翻译，所以当源端读入“他 还 说”后，目标端翻译出第一个词”he“。
快速实践
本项目基于飞桨PaddleNLP完成，记得给PaddleNLP点个小小的Star⭐
开源不易，希望大家多多支持~
GitHub地址：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP
PaddleNLP文档：
https://paddlenlp.readthedocs.io
完整代码请戳：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/simultaneous_translation/stacl
深度学习任务Pipeline
图3：深度学习任务Pipeline
2.1 数据预处理
本项目展示的训练数据为NIST的中英demo数据(1000条中英文本对)，同时提供基于全量NIST中英数据训练的预训练模型下载。
中文需要Jieba+BPE，英文需要BPE。
BPE(Byte Pair Encoding)
BPE优势：
-
压缩词表；
-
一定程度上缓解OOV(out of vocabulary)问题
图4：learn BPE
图5：Apply BPE
图6：Jieba+BPE
数据格式
兵营 是 双@@ 枪 老@@ 大@@ 爷 的 前提 建筑 之一 。it serves as a prerequisite for Re@@ apers to be built at the Bar@@ rac@@ ks .
2.2 构造Dataloader
构造DataLoader过程，与上一篇项目类似： 越学越有趣：『手把手带你学NLP』系列项目07 ——机器翻译的那些事儿 。
同样使用paddlenlp.data和paddle.io.DataLoader进行数据处理和Dataloder的构造。
图7：构造Dataloader的流程
图8：Dataloader细节
2.3 搭建模型
基于飞桨框架API，包括：
-
paddle.nn.TransformerEncoderLayer：Transformer编码器层
-
paddle.nn.TransformerEncoder：Transformer编码器
-
paddle.nn.TransformerDecoderLayer：Transformer解码器层
-
paddle.nn.TransformerDecoder：Transformer解码器
图9：模型搭建
Encoder层
采用Transformer的编码结构。
Decoder层
基于paddle.nn.TransformerDecoderLayer加入Wait-k策略。
模型主结构
与Transformer基本一致，具体细节可参考：
paddlenlp.transformers.TransformerModel
SimultaneousTransformer：Encoder+Decoder(wait-k 策略)
图10：wait-k策略示例
# 定义SimultaneousTransformer，这里给出和nn.TransformerDecoderLayer不一致地方的注释
class SimultaneousTransformer(nn.Layer):
def __init__(self,
src_vocab_size,
trg_vocab_size,
max_length,
n_layer,
n_head,
d_model,
d_inner_hid,
dropout,
weight_sharing,
bos_id=0,
eos_id=1,
waitk=-1):
super(SimultaneousTransformer, self).__init__()
self.trg_vocab_size = trg_vocab_size
self.emb_dim = d_model
self.bos_id = bos_id
self.eos_id = eos_id
self.dropout = dropout
self.waitk = waitk
self.n_layer = n_layer
self.n_head = n_head
self.d_model = d_model
# 声明WordEmbedding
self.src_word_embedding = WordEmbedding(
vocab_size=src_vocab_size, emb_dim=d_model, bos_id=self.bos_id)
# 声明PositionalEmbedding
self.src_pos_embedding = PositionalEmbedding(
emb_dim=d_model, max_length=max_length)
# 判断target是否要和source共享WordEmbedding
if weight_sharing:
assert src_vocab_size == trg_vocab_size, (
"Vocabularies in source and target should be same for weight sharing."
)
self.trg_word_embedding = self.src_word_embedding
self.trg_pos_embedding = self.src_pos_embedding
else:
self.trg_word_embedding = WordEmbedding(
vocab_size=trg_vocab_size, emb_dim=d_model, bos_id=self.bos_id)
self.trg_pos_embedding = PositionalEmbedding(
emb_dim=d_model, max_length=max_length)
# 声明Encoder层
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
d_model=d_model,
nhead=n_head,
dim_feedforward=d_inner_hid,
dropout=dropout,
activation='relu',
normalize_before=True,
bias_attr=[False, True])
encoder_norm = nn.LayerNorm(d_model)
# 声明Encoder
self.encoder = nn.TransformerEncoder(
encoder_layer=encoder_layer, num_layers=n_layer, norm=encoder_norm)
# 声明Decoder层
decoder_layer = DecoderLayer(
d_model=d_model,
nhead=n_head,
dim_feedforward=d_inner_hid,
dropout=dropout,
activation='relu',
normalize_before=True,
bias_attr=[False, False, True])
decoder_norm = nn.LayerNorm(d_model)
# 声明Decoder
self.decoder = Decoder(
decoder_layer=decoder_layer, num_layers=n_layer, norm=decoder_norm)
if weight_sharing:
self.linear = lambda x: paddle.matmul(
x=x, y=self.trg_word_embedding.word_embedding.weight, transpose_y=True)
else:
self.linear = nn.Linear(
in_features=d_model,
out_features=trg_vocab_size,
bias_attr=False)
def forward(self, src_word, trg_word):
src_max_len = paddle.shape(src_word)[-1]
trg_max_len = paddle.shape(trg_word)[-1]
base_attn_bias = paddle.cast(
src_word == self.bos_id,
dtype=paddle.get_default_dtype()).unsqueeze([1, 2]) * -1e9
# 计算source端的attention mask
src_slf_attn_bias = base_attn_bias
src_slf_attn_bias.stop_gradient = True
# 计算target端的attention mask
trg_slf_attn_bias = paddle.tensor.triu(
(paddle.ones(
(trg_max_len, trg_max_len),
dtype=paddle.get_default_dtype()) * -np.inf),
1)
trg_slf_attn_bias.stop_gradient = True
# 计算encoder-decoder的attention mask
trg_src_attn_bias = paddle.tile(base_attn_bias, [1, 1, trg_max_len, 1])
src_pos = paddle.cast(
src_word != self.bos_id, dtype="int64") * paddle.arange(
start=0, end=src_max_len)
trg_pos = paddle.cast(
trg_word != self.bos_id, dtype="int64") * paddle.arange(
start=0, end=trg_max_len)
# 计算source的word embedding
src_emb = self.src_word_embedding(src_word)
# 计算source的position embedding
src_pos_emb = self.src_pos_embedding(src_pos)
# 得到最终Embedding：word embedding + position embedding
src_emb = src_emb + src_pos_emb
enc_input = F.dropout(
src_emb, p=self.dropout,
training=self.training) if self.dropout else src_emb
with paddle.static.amp.fp16_guard():
# 下面是添加了waitk策略的部分
if self.waitk >= src_max_len or self.waitk == -1:
# 整句模型，和API一致
enc_outputs = [
self.encoder(
enc_input, src_mask=src_slf_attn_bias)
]
else:
# Wait-k策略
enc_outputs = []
for i in range(self.waitk, src_max_len + 1):
# 分别将子句送入encoder
enc_output = self.encoder(
enc_input[:, :i, :],
src_mask=src_slf_attn_bias[:, :, :, :i])
enc_outputs.append(enc_output)
# 计算target的word embedding
trg_emb = self.trg_word_embedding(trg_word)
# 计算target的position embedding
trg_pos_emb = self.trg_pos_embedding(trg_pos)
# 得到最终Embedding：word embedding + position embedding
trg_emb = trg_emb + trg_pos_emb
dec_input = F.dropout(
trg_emb, p=self.dropout,
training=self.training) if self.dropout else trg_emb
# 送入Decoder，拿到输出
dec_output = self.decoder(
dec_input,
enc_outputs,
tgt_mask=trg_slf_attn_bias,
memory_mask=trg_src_attn_bias)
# 经过全连接层拿到最终输出
predict = self.linear(dec_output)
return predict
2.4 训练模型
配置优化器、损失函数，以及评价指标（Perplexity，即困惑度，常用来衡量语言模型优劣，也可用于机器翻译、文本生成等任务）。
图11：训练模型
def do_train(args):
# 设置在GPU/CPU/XPU上运行
paddle.set_device(args.device)
# 设置随机种子
random_seed = eval(str(args.random_seed))
if random_seed is not None:
paddle.seed(random_seed)
# 获取Dataloader
(train_loader), (eval_loader) = create_data_loader(
args, places=paddle.get_device())
# 声明模型
transformer = SimultaneousTransformer(
args.src_vocab_size, args.trg_vocab_size, args.max_length + 1,
args.n_layer, args.n_head, args.d_model, args.d_inner_hid, args.dropout,
args.weight_sharing, args.bos_idx, args.eos_idx, args.waitk)
print('waitk=', args.waitk)
# 定义Loss
criterion = CrossEntropyCriterion(args.label_smooth_eps, args.bos_idx)
# 定义学习率的衰减策略
scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(args.d_model, args.warmup_steps,
args.learning_rate)
# 定义优化器
optimizer = paddle.optimizer.Adam(
learning_rate=scheduler,
beta1=args.beta1,
beta2=args.beta2,
epsilon=float(args.eps),
parameters=transformer.parameters())
step_idx = 0
# 按epoch迭代训练
for pass_id in range(args.epoch):
batch_id = 0
for input_data in train_loader:
# 从训练集Dataloader按batch取数据
(src_word, trg_word, lbl_word) = input_data
# 获得模型输出的logits
logits = transformer(src_word=src_word, trg_word=trg_word)
# 计算loss
sum_cost, avg_cost, token_num = criterion(logits, lbl_word)
# 计算梯度
avg_cost.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
# 梯度清零
optimizer.clear_grad()
if (step_idx + 1) % args.print_step == 0 or step_idx == 0:
total_avg_cost = avg_cost.numpy()
# 打印log
logger.info(
"step_idx: %d, epoch: %d, batch: %d, avg loss: %f, "
" ppl: %f " %
(step_idx, pass_id, batch_id, total_avg_cost,
np.exp([min(total_avg_cost, 100)])))
if (step_idx + 1) % args.save_step == 0:
# 验证
transformer.eval()
total_sum_cost = 0
total_token_num = 0
with paddle.no_grad():
for input_data in eval_loader:
# 从验证集Dataloader按batch取数据
(src_word, trg_word, lbl_word) = input_data
# 获得模型输出的logits
logits = transformer(
src_word=src_word, trg_word=trg_word)
# 计算loss
sum_cost, avg_cost, token_num = criterion(logits,
lbl_word)
total_sum_cost += sum_cost.numpy()
total_token_num += token_num.numpy()
total_avg_cost = total_sum_cost / total_token_num
[2021-06-17 22:03:51,772] [ INFO] - step_idx: 0, epoch: 0, batch: 0, avg loss: 9.260654, ppl: 10516.013672
[2021-06-17 22:04:14,491] [ INFO] - step_idx: 9, epoch: 0, batch: 9, avg loss: 9.239330, ppl: 10294.142578
[2021-06-17 22:04:40,302] [ INFO] - step_idx: 19, epoch: 0, batch: 19, avg loss: 9.196883, ppl: 9866.330078
[2021-06-17 22:04:53,412] [ INFO] - validation, step_idx: 19, avg loss: 9.171905, ppl: 9622.934570
2.5 预测和评估
模型最终训练的效果一般可通过测试集来进行测试，同传类似机器翻译场景，一般计算BLEU值。
预测结果中每行输出是对应行输入的得分最高的翻译，对于使用 BPE 的数据，预测出的翻译结果也将是 BPE 表示的数据，要还原成原始的数据（这里指 tokenize 后的数据）才能进行正确的评估。
图12：预测和评估
动手试一试
是不是觉得很有趣呀。小编强烈建议初学者参考上面的代码亲手敲一遍，因为只有这样，才能加深你对代码的理解呦。
本次项目对应的代码：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1926754
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