微信AI再夺冠！斩获WMT2020国际机器翻译大赛中英方向第一名
你正在使用的微信翻译，刚刚获奖了，还是第一名
白交 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
在全球学术界最具权威的机器翻译比赛上，腾讯微信AI团队获奖了，而且还是中英方向上第一名。
近日，WMT2020国际机器翻译大赛的榜单停止提交结果并发布排名。
其中腾讯微信AI团队在「中文-英文」翻译任务上夺得冠军。
WMT是什么？
WMT 是机器翻译领域的国际顶级评测比赛之一，自2006年创办至今，WMT已经成功举办15届。
大赛每年都吸引了众多来自全球的企业、科研机构和高校所组成的顶尖团队，包括微软、Facebook、百度、金山、日本情报通信研究机构（NICT）。
那么具体是什么赛制呢？
首先，组委会根据中英、英中、中日等不同翻译任务提供测试集，参赛者在线提交机器翻译结果。
组委会将根据在国际上具有广泛认可度的BLEU自动评估指标对参赛者提交的机器译文和标准答案进行拟合计算，拟合程度高者排在前面。
其中「中文-英文」翻译任务是大赛历年来竞争最激烈的领域，也是最大的看点之一。
在历届冠军中，微软、腾讯翻译君、搜狗都榜上有名。
提交结果BLEU评分第一，微信AI斩获中英翻译方向冠军
此次大赛竞争激烈，各参赛方共计提交近300次数据，最终微信AI团队经过多次角逐脱颖而出，成功占据自动评估指标的榜首，斩获桂冠。
值得一提的是，BLEU评分前两名的机器译文均由微信AI团队提交。
同时，今年微信AI仅使用了官方提供的数据（也就是受限资源），超过了所有使用受限资源和无限资源的系统。
两种结构、三种训练方法，微信AI打造翻译领先技术
在本次大赛上，微信翻译在技术上以更深和更宽的Transformer结构（包括Self-attention和Average-attention）和自研的Deep Transition结构（DTMT）为基础，用融合领域内知识的数据增强方法迭代生成高质量的伪数据，并利用Self-Bleu的组合剪枝策略集成模型并利用集成模型的知识蒸馏单模型。
除了常规的交叉熵训练，还采用三种改进的训练方法来缓解偏差问题，包括改进的Scheduled Sampling训练方法、针对目标端输入的抗噪训练和最小化贝叶斯风险训练
目前，微信翻译服务场景已涵盖微信对话翻译、朋友圈翻译、微信扫一扫等，同时还为腾讯小微、微信对话开放平台、微信读书、QQ邮箱等提供翻译服务支持，后续会陆续运用于更多的场景。
基础研究与技术开源，微信持续深耕人工智能
除了在智能翻译领域取得优秀成绩外，微信AI团队在其他领域也建树颇多。
不仅在2018、2019蝉联DSTC冠军，还在2019年获得RACE中高考题榜单第一名、DROP数学推理榜单第一名和QuAC多轮交互推理榜单第一名。
ACL 2019上，由中科院计算所和微信AI等团队合作的文章「Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation」，获得了最佳长论文奖项，这也是中国大陆第一篇获此奖项的文章。
随后，今年的ACL 2020中，微信AI团队亦有7篇论文入选，覆盖机器翻译、信息抽取、对话系统等领域研究成果。
两年来，微信AI团队共有16篇论文入选ACL。
基于深度学习研发的微信智聆语音识别技术，每天处理超过4亿条语音，语音识别正确率达到97%，并在微信语音输入、语音转文字、王者荣耀、QQ音乐等产品中提供了技术支持。
而专注智能对话和NLP的微信智言，则以腾讯小微开放能力为核心，为除了家居硬件、PaaS、行业云和AI Bot等领域提供技术支持，让人与机器以最自然、最便捷的方式交流沟通。
在技术开源方面，微信AI开发自研并开源了Transformer推理引擎，这也是腾讯对外开源的第100个项目。
在未来，微信AI也将持续加大对人工智能领域的学习与投入，积极将技术升级运用在产品之中，并创新整合新型能力，基于微信平台生态带来覆盖更广的应用场景和更智能的产品体验，为12亿微信用户提供更优质的智能服务。
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