「熱點」谷歌騰訊FACEBOOK最新必爭之地：神經網路翻譯NMT

新智元編譯

學術界對神經機器翻譯（NMT）的研究興趣不減。今年到5月份為止，在開放存取論文網站 arXiv.org 上發表的有關 NMT 的研究論文數量幾乎相當於2016年全年的該主題論文數量。這個數字印證了我們在去年底預測的趨勢。

截至5月7日，arXiv.org 存儲庫中在標題或摘要中包含 NMT 的論文共有137篇，其中2014年發表的只有7篇，2015年增加到11篇。發生突破的是2016年，發表的論文達到67篇。

NMT，或稱基於神經網路的機器翻譯方法，被視為是基於短語的統計機器翻譯（SMT）和更早以前的基於規則的方法的一個突破。

雖然有許多研究和比較評估指出 NMT 在實現更流暢的翻譯結果方面有優勢，但該技術仍處於研究的初級階段，許多有趣的研究方向正在繼續展開。

大多數NMT研究者來自美國

到本文發布為止，2017年提交到 arXiv 的 NMT 主題下的論文的作者涉及全球範圍的173名研究者，其中大多數（63名）來自美國的大學或研究機構。

最高產的作者是 Kyunghyun Cho，紐約大學計算機科學系，庫朗數學研究所的助理教授。去年一年，Cho 的淪為得到14次引用。

Cho 作為共同作者的論文一共三篇，分別是：《Nematus：一個神經翻譯工具包》，《學習句法分析和翻譯改進 NMT》，以及《可訓練的NMT的貪婪解碼》，協作者包括來自愛丁堡大學，海德堡大學和歐洲蘇黎世大學的研究人員， 東京大學和香港大學， 以及土耳其中東技術大學。

除 Cho 之外，還有62位來自九所美國大學的研究人員在 arXiv 公布了他們在 NMT 方面的研究，這九所大學分別是：加州大學伯克利分校，CMU，紐約大學，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室，劍橋大學，斯坦福大學，喬治亞理工學院，約翰霍普金斯大學，以及哈佛大學。

來自歐洲的61位研究者也在這一主題下發表了大量論文，作者的國籍包括：英國（18），德國（11），愛爾蘭（13）和荷蘭（7）。

來自亞洲的有58篇NMT主題的論文，主要來自中國（包括香港和台灣）31篇，日本22篇，韓國3篇以及新加坡2篇。

來自美國科技巨頭的研究團隊，例如 Facebook Research、谷歌大腦、IBM Watson、英偉達（NMT 運行於其 GPU 晶元之上）以及機翻技術先驅SYSTRAN 也一直在向 arXiv 貢獻研究成果。

例如，來自谷歌大腦研究人員的論文提供了有關構建和擴展 NMT 架構的洞見，並提供了一個開源的 NMT 框架來驗證結果。

哈佛和 SYSTRAN 的研究者介紹了一個開源的 NMT 工具包 OpenMT，它提供了一個用於訓練和部署神經機器翻譯模型的庫。他們表示，該工具包將進一步發展，「在研究前沿保持強大的 MT 成果」，為產出類應用提供了穩定的框架。

NMT，數學遇見語言

Facebook 於2017年5月9日宣布，正在開源其 NMT 模型，並有一篇關於論文 發在 arXiv 上。 該論文以《神經機器翻譯學習聯合多語言句子表徵》為題（Learning Joint Multilingual Sentence Representations with Neural Machine Translation），由其 AI 研究團隊的兩名成員與 the Informatics Institute – University of Amsterdam 和 the Middle East Technical University 的其他兩位研究人員合作撰寫。

在亞洲，中國互聯網供應商騰訊今年有兩篇論文貢獻出來。 一篇來自其深圳的 AI Lab（《神經機器翻譯源句法建模》（Modeling Source Syntax for Neural Machine Translation））; 另一篇，來自騰訊移動互聯網部門（《使用線性關聯單位的深度神經機器翻譯》（Deep Neural Machine Translation with Linear Associative Unit）），這是和蘇州大學、中國科學院及都柏林大學的聯合研究。

北京的微軟亞洲研究院今年也開始進行 NMT 方面的研究。本月剛上傳了兩篇論文（《對抗神經機器翻譯》（Adversarial Neural Machine Translation）和《MAT：圖像字幕多模態轉換器》（MAT: A Multimodal Attentive Translator for Image Captioning））。

微軟自己的研究人員與中國科技大學、台灣中山大學，廣東省信息安全技術重點實驗室，清華大學，UESTC 和 Johns Hopkins University 等科研人員展開了研究合作。

附：

• 谷歌論文：https://arxiv.org/abs/1703.03906

• 哈佛大學論文：https://arxiv.org/abs/1701.02810

• Facebook 論文：https://s3.amazonaws.com/fairseq/papers/convolutional-sequence-to-sequence-learning.pdf

• 騰訊論文：https://arxiv.org/abs/1705.01020

• 中國移動論文：https://arxiv.org/abs/1705.00861

• 微軟論文：https://arxiv.org/abs/1704.06933

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