為了加速自然語言處理 (NLP) 在更多語言上實現零樣本遷移學習 (zero-shot transfer learning)，Facebook 研究者擴展并增強了 LASER (Language-Agnostic Sentence Representations) 工具包，并在近期開源了這個項目。

增強版的 LASER 是首個能夠成功探索大型多語種句子表征的工具包，共包含 90 多種語言，由 28 種不同的字母表編寫。這項龐大的工作也引發了整個 NLP 社區的廣泛關注。該工具包將所有語言聯合嵌入到單個共享空間，而不是為每個語言單獨建立模型。目前，Facebook 官方免費提供多語言編碼器和 PyTorch 代碼(鏈接：https://github.com/facebookresearch/LASER)，以及 100 多種語言的多語言測試集方便社區使用。

研究者表示，通過零樣本遷移學習，LASER 能夠將 NLP 模型從一種語言 (如英語) 遷移到其他語言 (包括訓練集中的有限語種)。此外，LASER 工具也是第一個使用單一模型來處理不同語種的自然語言處理庫，包括處理那些稀有語種如卡拜爾語、維吾爾語以及中國的吳語等方言。研究者相信，有朝一日這項工作能夠幫助 Facebook 及其他公司上線特定的 NLP 功能，如用一種語言將電影評論分類為正面或負面，然后再部署到其他 100 多種語言上去。

下面讓我們一睹 LASER 工具包的風采。

性能和功能亮點

在包含 14 種語種的 XNLI 語料庫中，LASER 工具通過零樣本遷移學習，為其中 13 種語言實現跨語種的自然語言處理，并獲得當前最佳的推斷準確率。此外，它還在跨語言文檔分類 (MLDoc 語料庫) 中取得了極有競爭力的結果。在句子嵌入方面，該工具包在并行語料庫挖掘任務中也展現了強大的功能，并在 BUCC 共享任務中為其四種語言對中的三種建立了當前最佳的基準。值得一提的是，BUCC 是 2018 年建立和使用可比較語料庫的研討會，代表了當前該領域的最新進展。

除了 LASER 工具包，研究者還基于 Tatoeba 語料庫共享一組 100 多種全新語言對齊語句的測試集。通過該數據集，在多語言相似性搜索任務上，句子嵌入功能取得了非常優秀的結果，即便是對那些稀有語種也是如此。

此外，LASER 工具包還具有如下一些優點：

極快的性能和極高的處理效率：在 GPU 上每秒處理多達 2000 個句子。

通過 PyTorch 中實現句子編碼器具有最小的外部依賴性。

稀有語種可以從多種語言的聯合訓練中收益。

該模型支持在一個句子中使用多種語言。

隨著新語言的添加，模型性能也會有所提高，因為系統能夠自動學習并識別語言族的特征。

通用的語言無關性句子嵌入

LASER 中的句子向量表征對于輸入語言和 NLP 任務都是通用的。該工具將任何語種的句子映射到高維空間中的一個點，目的是將各語種的語句最終聚合在同一鄰域附近，而這種句子表征可被視為是語義向量空間中的通用語言。如下圖所示，可以看到該空間中的距離與句子語義的接近度是非常相關的。

左圖展示的是單個語言的嵌入空間，而右圖顯示的是采用 LASER 工具包方法，它能將所有語言嵌入到同一共享空間中。

LASER 的這種方法是基于神經機器翻譯的基礎技術：即編碼器/*** (encoder/decoder)，也稱為序列到序列處理 (sequence-to-sequence)。它為所有的輸入語言設計一個共享編碼器，并使用共享解碼器生成輸出語言。編碼器由五層雙向連接的 LSTM 網絡 (長短期記憶) 組成。

與神經機器翻譯的方法不同的是，LASER 中不引入注意力機制，而是使用 1024 維、固定大小的向量來表示輸入句子。該向量是通過對 BiLSTM 最后狀態進行最大池化操作后得到的，這使我們能夠比較句子表征的差異，并將它們直接輸入到分類器中。

圖中描述了 LASER 的基本架構

這些句子嵌入是通過線性變換的方式初始化解碼器 LSTM，并且還在每個時間步驟與其輸入嵌入相連接。為了通過句子嵌入來捕捉輸入序列的所有相關信息，在架構中編碼器和解碼器之間沒有設置其他連接。

對于解碼器部分，由于它需要一個語言標識嵌入，因此需要清楚地知道需要生成哪種語言，并在每個時間步驟連接輸入及其句子嵌入。研究者使用具有 50000 個操作的聯合字節對編碼詞匯表 (BPE)，并在所有訓練語料庫的連接上進行訓練。由于編碼器沒有顯式地指示輸入語言信號，因此該方法鼓勵它學習與語言無關的表征。

不僅如此，研究者還使用英語或西班牙語對公共并行數據中 2.23 億條句子進行了系統的訓練。對于每個小批量，隨機選擇一種輸入語言并訓練模型，使其將句子翻譯成英語或西班牙語中的一種，而不需要讓大多數語言都與目標語言保持一致。

這項工作的開始只是訓練不到 10 種的歐洲語言，所有語言都使用相同的拉丁文字；隨后逐漸增加到 21 種語言，這些都是在 Europarl 語料庫中出現的。

實驗結果表明，隨著所添加的語言數量的增多，多語言間的遷移性能也得到了提高，而該系統也能夠學習到語言族的通用特征。正因為如此，部分稀有語言也能夠受益于同一語言族的一些高頻語言的資源。

通過使用在連接所有語言的數據庫上訓練共享的 BPE 詞匯表，這是完全有可能做到的。對每種語言的 BPE 詞匯表分布之間對稱的 Kullback-Leiber 距離進行分析和聚類結果表明，其與語言家族之間存在幾乎完美的相關性。

圖中顯示了 LASER 能夠自動挖掘各種語言之間的關系，這與語言學家手動定義的語言類別是高度吻合的。

研究者意識到，單個共享的 BiLSTM 編碼器能夠處理多個腳本。他們逐漸擴展到那些可用的并行文本中的所有語言，并將 93 種語言并入到 LASER 工具包中，這些語言包括 subject-verb-object (SVO) order (如英語)，SOV order (如孟加拉語和突厥語)，VSO order (如塔加路語和柏柏爾語)，以及 VOS order (如馬達加斯加語)。

該編碼器能夠推廣到一些未使用的語言，甚至是單語言文本。在訓練階段，可以觀察到它在一些地區語言中展現了突出的能力，包括阿斯圖里亞斯語、法羅語、弗里斯蘭語、卡舒比語、北摩鹿加語馬來語、皮埃蒙特語、斯瓦比亞語和索布語等。這些語言與那些主要語言在不同程度上都有一定的相似之處，但不同語言有其特定的語法或特定詞匯。

上表展示了 LASER 在 XNLI 語料庫上進行零樣本遷移學習的性能表現。其中，BERT 模型的結果是從其他 github 項目中提取的。值得注意的是，這些結果都是通過 Pytorch1.0 實現的，因此在具體數值方面可能與原論文中的有所不同，論文中使用的是 Pytorch0.4。

零樣本、跨語言的自然語言推理

該模型在跨語言的自然語言推理任務上 (NLI) 取得了優異的成績，表明模型具有極強的句意表征能力。研究者采用零樣本遷移學習的方法，即先在英語上訓練 NLI 分類器，在沒有任何模型微調或其他目標語言數據的情況下，將訓練好的分類器應用于其他目標語言。對于 14 種語言的 8 種，零樣本學習在諸如英語、俄語、中文和越南語等語言上能夠取得 5％以內的表現。

此外，研究者還在斯瓦希里語和烏爾都語等稀有語言上進行試驗，同樣取得了很好的結果。最后，LASER 方法在 14 種語言中有 13 種語言都取得了優于其他零樣本遷移學習方法的表現。

相較于先前研究中至少需要一個英語句子進行學習的方法，LASER 是一種完全跨語種、并支持不同語言間任何組合的自然語言處理方法。

上圖展示了 LASER 是如何確定 XNLI 數據集中不同語言句子間的關系，而先前研究中的方法都只能考慮同一種語言的前提和假設。

此外，LASER 也可用于挖掘大型單語言文本數據集中的并行數據信息。研究表明，只需要計算所有句子對之間的距離并選擇最接近的句子對，就能夠提取文本數據中的數據信息。更進一步地說，通過考慮相近句子及其最近鄰居之間的邊界能夠改進該方法的表現，而通過使用 Facebook 的 FAISS 庫就能夠高效完成這一改進。

在共享 BUCC 任務上，LASER 的表現都遠遠超過當前最佳的技術水平。具體來說，該模型將德語/英語的 F1 得分從 85.5 提高到 96.2，將法語/英語的 F1 得分從 81.5 提高到 93.9，俄語/英語的 F1 得分從 81.3 提高到 93.3，中/英語的表現從 77.5 提高到 92.3。正如這些示例所反映的，該模型在各種語言任務上所取得結果都是高度同質的。

更多詳細的內容介紹可以查看相關的論文：《Massively Multilingual Sentence Embeddings for Zero-Shot Cross-Lingual Transfer and Beyond》(論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1812.10464)。

最后，研究者表明，對于任意語言對，都可以通過相同的方法來挖掘 90 多種語言的并行數據。在未來，這將顯著改善許多依賴于并行數據訓練的 NLP 應用程序，包括那些稀有語言的神經機器翻譯應用。

未來的應用

LASER 可以應用于廣泛的自然語言處理任務。例如，多語言語義空間的屬性可用于解析句意或搜索具有相似含義的句子，可以通過使用相同語言或通過 LASER 所支持的其他 93 個語句中的任何一個就能實現。未來，研究人員表示將繼續添加其他的語言支持。