記者近日獲悉，在業(yè)界權(quán)威的WMT2021國際機器翻譯大賽上，阿里巴巴達摩院翻譯團隊打造的翻譯質(zhì)量評估系統(tǒng)，在極具挑戰(zhàn)的 Sentence-level Direct Assessment QE Shared Task 2021質(zhì)量估計比賽上獲得第一名。該系統(tǒng)堪比AI考官，能夠自動給AI翻譯的結(jié)果打分，以此不斷優(yōu)化翻譯模型，提升AI翻譯的質(zhì)量。
國際機器翻譯大賽WMT已有15年歷史，其賽事眾多。其中包括較為常見的翻譯任務，比如將新聞從英文翻譯為中文，其質(zhì)量好壞評估是用人類譯文來做參考，越接近越好，即BLEU值越高越好。大會還有更為挑戰(zhàn)的翻譯質(zhì)量估計比賽，參賽者需要創(chuàng)造一套AI系統(tǒng)，在沒有人類參考譯文的情況下，自動評估機器翻譯的質(zhì)量，因為真實世界就是如此，很少有人類標準答案。
達摩院翻譯團隊打造的AI考官，參與了Sentence-level Direct Assessment任務的全部11項子任務，獲得總平均分第一，從華為、Unbabel等國內(nèi)外資深團隊中脫穎而出。其中，達摩院在7項有樣本的語向中獲得5項第一，分別為英語-中文、羅馬尼亞語-英語、愛沙尼亞語-英語、尼泊爾語-英語、俄語-英語；在4項零樣本（zero-shot）語向中獲得3項第一，分別為英語-捷克語、普什圖語-英語、高棉語-英語。
（達摩院翻譯團隊獲得總平均分第一名）
據(jù)介紹，該項目的創(chuàng)新之處在于，達摩院翻譯團隊在大規(guī)模預訓練模型和遷移學習的基礎上，改進了機器翻譯的“白盒”特征，洞悉了機器翻譯模型的內(nèi)部狀態(tài)和原理，包括非常重要的翻譯解碼概率。與此同時，他們還發(fā)現(xiàn)了新的重要質(zhì)檢特征，先使用Levenshtein算法和Masked語言模型對原文進行適度加噪，然后利用待評估質(zhì)量的翻譯模型提取相應的譯文解碼概率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)它與譯文質(zhì)量緊密相關。更關鍵的是，研究團隊驗證發(fā)現(xiàn)，這些創(chuàng)新方法能夠跨語言通用，在多語向項融合的翻譯質(zhì)量估計模型訓練過程中也表現(xiàn)優(yōu)秀，有望推動機器翻譯整個領域的進步。
達摩院AI考官已用于阿里多個業(yè)務場景，包括全球速賣通AliExpress、Lazada、釘釘、阿里云技術文檔等，能實時監(jiān)測線上翻譯質(zhì)量，定向優(yōu)化翻譯模型，讓這些場景里的機器翻譯性能提升5%-15%不等。
據(jù)了解，這是達摩院翻譯團隊第二次參與WMT的翻譯質(zhì)量估計比賽，2018年他們曾獲得英-德、德-英語向句子級別和詞級別等六項質(zhì)量估計子任務冠軍。達摩院翻譯團隊近兩年在國際頂會上發(fā)表論文100余篇，已實現(xiàn)214種語言的高質(zhì)量翻譯，日調(diào)用量突破13億次，創(chuàng)造了多項世界紀錄。他們還揭榜了工信部人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點任務中的智能翻譯系統(tǒng)，在2021年第一期評比中榮獲優(yōu)勝單位。
轉(zhuǎn)自：C114通信網(wǎng)
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