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雷达卡
搞定一种语言之后，是不是很希望算法能在近百种语言上无缝迁移？
AI真能无师自通，对于我们这些“因为语言不通而分散在各处”的人们来说，简直是天大的福音。
新鲜出炉的Facebook“多语种句嵌入”，就是这样一种“神器”。他们提出了一种新架构，为横跨34个语族、28种不同文字写成的的93种语言，学习了统一的联合多语种句嵌入。
举个例子，只要用标注好的英语数据训练一个分类器算法，教会它判断一个英语句子是不是少儿不宜，就可以无缝迁移到其他语言上，不管你是豪萨语、鞑靼语还是汉语粤方言，它都能判断有没有少儿不宜。
能一下子准备好接受这么多种语言，是怎么做到的呢？
我们来看一下这个系统的架构：
它由编码器（encoder）、解码器（decoder）两大部分组成。其中，编码器是个无关语种的BiLSTM，负责构建句嵌入，这些句嵌入接下来会通过线性变来换初始化LSTM解码器。
为了让这样一对编码器、解码器能处理所有语言，还有个小条件：编码器最好不知道输入的究竟是什么语言，这样才能学会独立于语种的表示。所以，还要从所有输入语料中学习出一个“比特对嵌入词库”（BPE）。
不过，解码器又有着完全相反的需求：它得知道输入的究竟是什么语言，才能得出相应的输出。于是，Facebook就为解码器附加了一项输入：语言ID，也就是上图的Lid。
训练这样一个系统，Facebook用了16个英伟达V100 GPU，将batch size设置为12.8万个token，花5天时间训练了17个周期。
架构说起来不算复杂，效果怎么样呢？
用包含14种语言的跨语种自然语言推断数据集（cross-lingual natural language inference，简称XNLI）来测试，这种多语种句嵌入（上图的Proposed method）零数据（Zero-Shot） 迁移成绩，在其中13种语言上都创造了新纪录，只有西班牙语例外。
另外，Facebook用其他任务测试了这个系统，包括ML-Doc数据集上的分类任务、BUCC双语文本数据挖掘。他们还在收集了众多外语学习者翻译例句的Tatoeba数据集基础上，制造了一个122种语言对齐句子的测试集，来证明自家算法在多语言相似度搜索任务上的能力。
最后，附上传送门~
论文：
Massively Multilingual Sentence Embeddings for Zero-Shot Cross-Lingual Transfer and Beyond
Mikel Artetxe, Holger Schwenk
https://arxiv.org/pdf/1812.10464.pdf
代码也即将开源，会直接更新到Facebook之前放出的无关语种句嵌入库LASER中：
京公网安备 11010802022788号
