作者 | 京枚
编辑 | 贾伟
当前自然语言处理中的大多数方法都是数据驱动的，大多数多语言模型（特别是神经机器翻译系统）都需要并行语料库进行训练。大多数的并行文本都只是适用于几个主要语言（例如英语、汉语），且限制于特定的领域。
为了解决这一问题，在去年七月份，Facebook曾发布了第一个系统处理Wikipedia上所有语言（包括资源贫乏的语言和方言）的数据集WikiMatrix，大约包含了亿级的并行语料，覆盖1620种语言对。
而最近，Facebook基于新的方法和数据源，开发并开源了一个目前为止最大的并行语料数据集 CCMatrix。这个数据集包含 45 亿并行语料（是WikiMatrix的近50倍），覆盖576种语言对。
论文：https://arxiv.org/abs/1911.04944
数据集开源地址：https://github.com/facebookresearch/LASER/tree/master/tasks/CCMatrix
1、语料库构建
首先，从语料来源上讲。目前有几个公共的多语言并行语料库，主要来自一些国际会议（如European Parliament 、the United Nations）的语料，这些都是专业的人工翻译语料，使用语言较为正式，且仅限于政治主题。此外也有几个依靠志愿者翻译而形成的语料库，例如news commentary 、Opensub- Titles 、the TED corpus等。2019年Facebook的Schwenk等人曾利用Wikipedia中的语料进行挖掘，从而开发了WikiMatrix数据集。
以上这些，从数据来源上讲都有局限。为了使并行语料库量大、覆盖主题广泛，Facebook在CCMatrix这项工作中，选择使用了随机抓取web中的数据作为并行语料的来源，他们每个月随机发送url，从而获得包含各种语言的网页快照（TB级）。
十次快照语料中，不同语言的单句数量（其中一次快照只包含英语）
然后通过预处理去除高达70%的重复数据（例如模板文件、导航菜单、cookie等），并使用fastText（语言识别器，可以识别176种语言）来识别文档中的语言，最后使用一个在Wikipedia上训练的模型来过滤掉低质量的内容，只保留较低困惑度的文档。如此处理获得一个包含有327亿个句子的CCNet数据集。
在这项工作中，使用的挖掘方法的底层思想是，首先学习一种多语言的语义嵌入，即在一个嵌入空间中语义上相似的句子会有较近的距离，而与它们所使用的语言无关。这意味着空间中的距离可以作为两个句子是否是相互翻译的指标。
用于大规模训练多语言句嵌入的框架
不过由于余弦距离的绝对阈值在全局上并不一致，所以Schwenk在这里所采用的是Margin criterion：
2、语料库分析
在超过320亿个句子中挖掘平行语料，计算上是非常昂贵的。在当前版本的CCMatrix语料库中，作者限制为38种语言。
CCMatrix：这里给出了单语文本的数量和提取的平行句子的数量(单位：百万)，margin阈值为1.06，以及在TED测试中的BLEU分数。（编者注：这是11月份数据，当时数据集规模为35亿并行语料，下同）
CCMatrix：每种语言对的并行语料数量(单位：百万)，Margin阈值为1.06。举例来说，希腊语/汉语对的语料数量为470万。
3、定性评估
为了评估这个数据集的质量，Schwenk等人还利用这个数据集进行了神经机器翻译系统的测试，并与几个公共测试集进行了对比。
1、在TED数据集上进行测试
Schwenk等人首先用CCMatrix对神经翻译系统（NMT）进行训练，然后在TED数据集上进行测试，结果如下：
这里只选择了其中的27种语言。以上所有BLEU值的平均值为14.3，英语对的平均BLEU值为26.7，最高的BLEU值为42.9。
当然，在TED上的SOTA远比这些高；但需要注意，这里测试所用的NMT系统没有使用Transformer框架等最新技术。
2、在WMT’19 上评估
上图是在Newstest'18（NT'18）和Newtest'19（NT‘19）测试集上的BLEU分数。可以看到，使用CCMatrix，可以提供非常有竞争力的BLEU分数。
3、在 WAT’19 上评估
利用CCMatrix在亚洲翻译研讨会的俄语/日语翻译任务上进行的测试如上图所示。这里所使用的模型与前面一样，没有Transformer，没有layer dropout。尽管相比SOTA略差，但仍然在同一层次。
4、总结
CCMatrix使NMT研究社区能够利用比以前仅几十种语言对更大的双语料数据集。这可以加速创建更有效的NMT模型，这些模型可以使用更多的语言，尤其是语料库相对有限的资源较少的模型。
由于规模庞大且使用了大量公共文本，或许CCMatrix将成为NMT领域中用于构建和评估系统的最常用资源之一。
当然，Facebook在构建CCMatrix过程中所提出的数据集构建方法更值得推广，或许能够帮助更多人来创建大规模数据集。
参考资料：
facebook开源官宣：https://ai.facebook.com/blog/ccmatrix-a-billion-scale-bitext-data-set-for-training-translation-models/
CCMatrix论文：https://arxiv.org/abs/1911.04944
CCMatrix开源链接：https://github.com/facebookresearch/LASER/tree/master/tasks/CCMatrix
