这两天在北京参加了 AI Challenger 2018 总决赛，这次又有点小幸运拿到了英中机器翻译决赛第5名，不过整个过程和去年的《AI Challenger 2017 奇遇记》有所不同。去年参加比赛的定位是“学”，学习NMT的相关知识和调研相关工具；今年参加比赛的定位是“用”，用熟悉的NMT工具。

与去年相比，今年的 AI Challenger 机器翻译赛道做了“优化”，首先没有了同传赛道，这个赛道去年因为有了“同传”二字吓走了一批人，其次最高奖金也降了，降到了20万，所以感觉相比于其他两个文本挖掘赛道，英中文本机器翻译赛道要冷清一些，另外一个原因可能是机器翻译的千万中英双语句对语料对机器资源的要求要高一些。

另外今年 AI Challenger 英中文本机器翻译大赛虽然语料还是口语领域的，但是额外增加了Document上下文语料，也是本次比赛新的命题点和关注点：

赛题描述

简介

英中机器文本翻译作为此次比赛的任务之一，目标是评测各个团队机器翻译的能力。本次机器翻译语言方向为英文到中文。测试文本为口语领域数据。参赛队伍需要根据评测方提供的数据训练机器翻译系统，可以自由的选择机器翻译技术。例如，基于规则的翻译技术、统计机器翻译及神经网络机器翻译等。

本次竞赛将利用机器翻译的客观考核指标（BLEU、NIST score、TER）进行评分，BLEU得分会作为主要的机器评价指标。组委会将通过客观指标，并结合答辩表现，综合评估参赛者的算法模型。

 

数据说明

训练集文件名train.txt，其中每个训练样例包含自左至右4个元素：DocID， SenID， EngSen，ChnSen。DocID表示这个样例出现在哪个文件中，DocID用来提供训练集中句子出现的场景和上下文情景。SenID表示这个样例在DocID中出现的位置，比如，如果SenID为94，那么这个样例就是DocID的第94句话。若无上下文信息，则DocID和SenID均为NA。EngSen和ChnSen分别对应英文句子和中文句子，二者互译。

验证集和测试集为.sgm文件，句子格式和训练集相同。其中测试集没有与英文句子EngSen对应的中文句子ChnSen。

训练集和测试集、验证集的上下文文件包含所有语句的上下文的信息，其中每行包含自左至右三个元素：DocID， SenID， EngSen

训练集样例如下所示（第一列DocID, 第二列SenID, 第三列EngSen，第四列ChnSen）：

测试集、验证集样例如下所示（第一列为DocID，第二列SenID，第三列EngSen）：

验证集中文样例如下所示：

上下文文件样例如下所示（第一列为DocID，第二列SenID，第三列EngSen）：

 

训练条件

本次评测只允许参赛方使用评测方指定的数据训练机器翻译系统，并对其排名。参赛方需遵守以下关于训练方式的说明。参赛方可以使用基本的自然语言处理工具，例如中文分词和命名实体识别。

这次比赛，我没有使用 tensor2tensor，虽然这个工具是去年助我获奖的最终大杀器，也是今年官方推荐的baseline工具：AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关解决方案及代码汇总 。而是直接使用开源的神经网络机器翻译工具：Marian，这是一个高效的NMT工具，纯C++编写，特点就是快，很快，无论训练和解码，都非常快。Marian的标签是：Fast Neural Machine Translation in C++，它主要由波兰的波兹南亚当密茨凯维奇大学（AMU）和英国的爱丁堡大学共同开发，后者和Moses的关系紧密，所以Marian的开发者里也包括了Moses的一些开发者。

限于时间和工作关系，我没有用到Document上下文数据。数据预处理阶段和去年的路数差不多：英文数据利用Moses的相关脚本进行了预处理，包括tokenize和true case, 中文数据利用Jieba中文分词工具进行分词；英中数据共同使用bpe subword进行预处理；同时计算了句子长度比例分布，对词长超过100的句子对进行了过滤，对比例严重失调的句子对也进行了过滤。

模型训练阶段直接follow了爱丁堡大学的 wmt2017 英德系统的训练流程，并且用了加强版transformer模型，最终提交时得分是这样的：

最终在TestB上提交的3个结果如上，都是多个模型的ensemble融合解码，做了一些参数和权重调整。

B榜结果出来之时，排在第7位，这个结果比之前的预想要好；之后在代码核验阶段，被拉进了一个top7群，和搜狗的工程师一起核验整个流程；最终被拉进了决赛答辩群，才发现前面又有两个队伍因种种原因放弃了，和去年又有一些相似。

参加决赛答辩的好处是可以学习一下前几名的方案，还是很好奇他们怎么做到的，另外一个好处是全程不用自己操心，官方从机票到酒店都弄得好好的，只要安心来参加活动就可以了。最终答辩的队伍除了我之外，有2个金山、1个浙大、1个京东团队，去年分获英中文本机器翻译第一和英中同传翻译第一的猎豹移动和自动化所紫冬认知没有参赛。金山和京东的同学，他们使用的机器都巨好，印象是V100还有P100，在好机器的加持下，加上细心的策略，是可以出好成绩的。