本文围绕科大讯飞中-英机器翻译质量评估赛事展开，介绍赛事任务、数据及评审规则。采用MTransQuest模型作为基线方案，用WMT20-task1数据训练，处理数据并分析分布与长度。经训练、验证和预测，得出不同模型表现，还给出优化思路，为参赛队伍提供参考。

赛题简介

举办方：科大讯飞股份有限公司

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任务类型：质量评估（QE）、自然语言回归

赛事背景

机器翻译质量评估（QE）指在没有人工翻译参考下对机器翻译系统译文进行自动打分。一方面，QE技术可以协助人工校正机器翻译后编辑(PE)过程，通过QE评分指示机器翻译结果是否值得译后编辑；另一方面，QE技术可以用来改善机器翻译系统，通过QE技术挖掘机器翻译系统存在的死点问题，从而进行数据清洗，迭代优化机器翻译模型质量。

当前基于神经网络模型的QE技术受到学术界关注，但是工业级QE技术应用尚不成熟，由于人工评分数据稀疏、评分主观性较大、数据多样性差等问题，QE技术还需要研究和优化。

赛事任务

本次大赛提供非受限场景，可使用任何数据资源和模型，在提供的500句中->英方向的翻译数据上进行质量评估（0-100分）。数据如下：

训练集：无

开发集：500句中-英机翻数据及人工评分数据；

测试集：500句中-英机翻数据；

评审规则

1.数据说明 所有文件均要求为UTF-8编码，其中评测组织方发放的开发集（含人工评分数据）、测试集以及参评单位最终提交的机翻评分结果文件为纯文本文件。

评测组织方发放的数据有两种，分别为：开发集和测试集。下面具体说明这些数据文件的格式。

1）开发集

本次比赛为参赛选手提供开发集包含机器翻译句对及人工评分数据(0-100分，打分最小粒度为5分)。训练集由逐行对应的源语言文件和目标语言文件组成，每行为一个句子。训练集由平行句对数据文件和单语数据文件组成，平行句对数据文件中每行包含马来语-中文对齐句子，源/目标语言句子间采用’\t’分隔，文件命名valid.txt。

2）测试集

为了方便组织评测，在评测阶段组织方发放测试集文件中只包含机器翻译句对(删除最后一栏评分数据)，参赛选手需要提交QE系统评分数据，并按照开发集数据格式提交(不要打乱文件数据顺序)，文件命名test.txt。

评估指标

本次比赛采用按与人工评分的pearson相关系数进行评价。 机器翻译效果人工评测标准：分别就“忠实度”和“流利度”两个维度制定评价标准，最终人工分为忠实度和流利度打分的算术平均值。

忠实度（fidelity）：评测译文是否忠实地表达了原文的内容。按0–100分打分，打分最小粒度5分。

流利度（fluency）：评测译文是否流畅和地道。按0–100分打分，打分最小粒度5分。

系统要求

本赛题为“非受限场景”，参评单位可以自由选择所采用技术方案和训练数据。

非受限场景，具体说明如下：

• 对于以基于规则的QE技术为主的参评系统，允许采用通过人工方式构造的翻译知识（如规则、模板、词典等），但要在系统描述和技术报告中对所使用的翻译知识的规模、构造和使用方式等给出清晰的说明。

• 可以使用开源工具/库来进行数据处理或方案优化，如词法分析、句法分析及命名实体识别工具等，使用时需要注明开源工具来源；禁止直接或间接使用开源质量评估工具。

• 鼓励使用开源数据，使用时需要注明开源数据来源。

• 可以使用开源的预训练模型比如mBERT、mBART等，使用时需要注明使用开源模型描述与地址，不可使用m2m100等开源翻译模型。

Baseline思路和方案

赛题思路

本塞题属于句子级翻译质量评估（QE）任务，通常被视为有监督的回归问题。笔者是首次接触机器翻译质量评估相关的任务，对于笔者来说本任务有两个难点：

如何构建QE模型如何解决零样本问题

Q1：如何构建QE模型

1.比赛不允许直接或间接使用开源质量评估工具,但可以学习开源质量评估框架是如何工作的，复现其模型方法再重新训练以搭建一个Baseline方案。通过查询文献资料，发现TransQuest是目前SOTA级别的开源质量评估框架。其论文发表在EMNLP2020会议上，其中作者提出了两个不同神经网络框架MonoTransQuest (MTransQuest)和SiameseTransQuest (STransQuest）执行句子级翻译质量评估任务，如下图所示：

       

从模型结构上看MTransQuest和STransQuest并不复杂，尝试复现简单模型以搭建Baseline，根据论文实验显示，TransQuest提出的两个框架在En-Zh数据上Pearson系数至少到达0.4，并且MTransQuest的STransQuest要优于STransQuest，经过数据增强后两个框架分数有明显改善（数据增强可能是后续Baseline优化的重要方向），故尝试以MTransQuest模型作为Baseline方案，在模型选择上论文使用XLM-R模型，由于当前版本的Paddlenlp尚未加入XLM系列的预训练模型，本文使用bert-base-multilingual-cased和bert-base-multilingual-uncased替代XLM-R模型。

       

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Q2：如何解决零样本问题

2.比赛并未提供训练数据,根据相关文献在机器翻译质量评估任务上，用较多的是WMT系列数据集，其中WMT20数据集的Task1：Sentence-Level Direct Assessment与赛题接近，拟采用WMT20-task1的EN-ZH英汉数据进行微调训练。

       

Baseline效果

(2024.06.29)排名rank1 发现不区分大小写bert-base-multilingual-uncased在线上线下都取的了更好的效果

首次接触QE任务和自然语言回归任务，希望本Baseline能够参加比赛的队伍带来思路，希望榜前的大佬多多分享比赛思路！

优化思路

数据增强更换多语言预训练模型增强基线分数结合人工方式构造的翻译知识（如规则、模板、词典等）辅助提升效果使用开源工具/库来进行数据处理或方案优化，如词法分析、句法分析及命名实体识别工具等其他QE方法In [ ]

# 注意请将paddlenlp更新至最新版本!pip install -U paddlenlp

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import osimport jsonimport randomimport numpy as npimport pandas as pdfrom tqdm import tqdmfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport paddleimport paddlenlpimport paddle.nn.functional as Ffrom functools import partialfrom paddlenlp.data import Stack, Dict, Padfrom paddlenlp.datasets import load_datasetfrom paddlenlp.transformers.bert.tokenizer import BertTokenizerimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom scipy.stats import pearsonrseed = 12345def set_seed(seed):    paddle.seed(seed)    random.seed(seed)    np.random.seed(seed)set_seed(seed)

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# 查看可用的预训练模型BertTokenizer.pretrained_resource_files_map['vocab_file'].keys()

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dict_keys(['bert-base-uncased', 'bert-large-uncased', 'bert-base-cased', 'bert-large-cased', 'bert-base-multilingual-uncased', 'bert-base-multilingual-cased', 'bert-base-chinese', 'bert-wwm-chinese', 'bert-wwm-ext-chinese', 'macbert-large-chinese', 'macbert-base-chinese', 'simbert-base-chinese', 'uer/chinese-roberta-base', 'uer/chinese-roberta-medium', 'uer/chinese-roberta-6l-768h', 'uer/chinese-roberta-small', 'uer/chinese-roberta-mini', 'uer/chinese-roberta-tiny'])

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# 超参数MODEL_NAME = 'bert-base-multilingual-uncased'  # bert-base-multilingual-cased# 给出的标签均为文本，创建label_map构建映射关系max_seq_length = 400train_batch_size = 16valid_batch_size = 8test_batch_size = 8# 训练过程中的最大学习率learning_rate = 1e-5# 训练轮次epochs = 5# 学习率预热比例warmup_proportion = 0.1# 权重衰减系数，类似模型正则项策略，避免模型过拟合weight_decay = 0.01max_grad_norm = 1.0# 训练结束后，存储模型参数save_dir_curr = "checkpoint/model"# 记录训练epoch、损失等值loggiing_print = 50loggiing_eval = 50# 提交文件名称sumbit_name = "work/sumbit.csv"

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1 数据读取和EDA

1.1 读取数据并统一格式

In [5]

# WMT20-task1数据 使用pandas 读取存在问题，改用open方式读取# 舍弃部分字段如scores,z_scores、z_mean，以平均分作为scoresdef read_wmt20(file_name):    wmt20_data = []    with open(file_name,"r") as f:        for idx,line in enumerate(f.readlines()):            if idx!=0:                task_list = line.split("\t")                scores = int(eval(task_list[4]))                if scores % 10 <4:                    scores = scores - scores % 10                elif scores < 7:                    scores = scores //10 * 10 + 5                else:                    scores = (scores //10 + 1) * 10                wmt20_data.append({                    "index":task_list[0],                    "original":task_list[2],                    "translation":task_list[1],                    "scores":scores / 100 ,                })    return wmt20_data# 读取讯飞比赛数据，处理为相同格式def read_xfqe(df,istrain=True):    xfqe_data = []    for idx,rows in df.iterrows():        if istrain:            xfqe_data.append({                "index":idx,                "original":rows["original"],                "translation":rows["translation"],                "scores":int(rows["scores"]) / 100,            })        else:            xfqe_data.append({                "index":idx,                "original":rows["original"],                "translation":rows["translation"],            })    return xfqe_datavalid = pd.read_csv("data/data154704/valid.txt",sep='\t',names=["original","translation","scores"])test = pd.read_csv("data/data154704/test.txt",sep='\t',names=["original","translation"])valid = valid[valid["scores"].notna()]xfqe_valid = read_xfqe(valid)xfqe_test = read_xfqe(test,istrain=False)wmt20_train = read_wmt20("data/data154704/train.enzh.df.short.tsv")wmt20_dev = read_wmt20("data/data154704/dev.enzh.df.short.tsv")print(len(wmt20_train),len(wmt20_dev))print(len(xfqe_valid),len(xfqe_test))wmt20_train = wmt20_train + wmt20_devprint("train size: %d \nvalid size %d \ntest size %d" % (len(wmt20_train),len(xfqe_valid),len(xfqe_test)))

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7000 1000494 500train size: 8000 valid size 494 test size 500

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1.2 简易数据分析

In [6]

# 绘制wmt20的质量分数分布pd.DataFrame(wmt20_train)['scores'].hist()

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# 绘制wmt20-task1数据集的文本长度分布states_wmt20 = pd.DataFrame(wmt20_train)states_wmt20['original_len'] = [len(i) for i in states_wmt20["original"]]states_wmt20['translation_len'] = [len(i) for i in states_wmt20["translation"]]states_wmt20['concat_len'] = [i+j for i,j in zip(states_wmt20["original_len"],states_wmt20["translation_len"])]plt.title("wmt20 text length")sns.distplot(states_wmt20['original_len'],bins=10,color='r')sns.distplot(states_wmt20['translation_len'],bins=10,color='g')sns.distplot(states_wmt20['concat_len'],bins=10,color='b')plt.show()

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# 绘制讯飞数据集的文本长度分布states_valid = valid.copy()states_valid['original_len'] = [len(i) for i in states_valid["original"]]states_valid['translation_len'] = [len(i) for i in states_valid["translation"]]states_valid['concat_len'] = [i+j for i,j in zip(states_valid["original_len"],states_valid["translation_len"])]plt.title("xf valid text length")sns.distplot(states_valid['original_len'],bins=10,color='r')sns.distplot(states_valid['translation_len'],bins=10,color='g')sns.distplot(states_valid['concat_len'],bins=10,color='b')plt.show()

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# 绘制讯飞数据集的文本长度分布states_test = test.copy()states_test['original_len'] = [len(i) for i in states_test["original"]]states_test['translation_len'] = [len(i) for i in states_test["translation"]]states_test['concat_len'] = [i+j for i,j in zip(states_test["original_len"],states_test["translation_len"])]plt.title("xf test text length")sns.distplot(states_test['original_len'],bins=10,color='r')sns.distplot(states_test['translation_len'],bins=10,color='g')sns.distplot(states_test['concat_len'],bins=10,color='b')plt.show()

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1.3 结论

训练数据和赛题数据的分数分布不一致，可以考虑采样分布和开放集一致（后续的优化点）训练数据文本长度多数在300以下，和赛题数据在长度上并不一致赛题数据文本长度较长，拼接后多数分布在400以下，本文max_len设置350

2 数据处理

In [ ]

# 加载tokenizerif MODEL_NAME  == 'bert-base-multilingual-cased':    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME,do_lower_case=False)else:    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)

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def read(df,istrain=True):    if istrain:        for data in df:            yield {                "original":data['original'],                "translation":data['translation'],                "labels":data['scores']                }    else:        for data in df:            yield {                "original":data['original'],                "translation":data['translation'],                }# 将生成器传入load_datasettrain_ds = load_dataset(read, df=wmt20_train, lazy=False)valid_ds = load_dataset(read, df=xfqe_valid, lazy=False)# 查看数据for idx in range(1,3):    print(train_ds[idx])    print("==="*30)for idx in range(1,3):    print(valid_ds[idx])    print("==="*30)

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{'original': '他把欧文扔进了挖掘机挖出儿子心脏的坑里.', 'translation': "He shoves Owen into the pit where Digger rips out his son's heart.", 'labels': 0.6}=========================================================================================={'original': "Alpha Phi Alpha 还参加了 Dimes 'WalkAmerica 的 3 月活动 ， 并在 2006 年筹集了 181 000 美元。", 'translation': "Alpha Phi Alpha also participates in the March of Dimes' WalkAmerica and raised over $181,000 in 2006.", 'labels': 0.7}=========================================================================================={'original': '屏幕需要稍加区别对待。', 'translation': 'The screen needs to be treated a little differently.', 'labels': 1.0}=========================================================================================={'original': 'He told the referee that he had not been fouled, but the referee insisted he take the penalty kick.', 'translation': '他 告诉 裁判 他 并 没有 犯规 , 但是 裁判 坚持 让 他 踢 点球 。', 'labels': 1.0}==========================================================================================

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# 编码def convert_example(example, tokenizer, max_seq_len=512, mode='train'):    # 调用tokenizer的数据处理方法把文本转为id    tokenized_input = tokenizer(        example['original'] + '[SEP]' + example['translation'],        is_split_into_words=True,        max_seq_len=max_seq_len)    if mode == "test":        return tokenized_input    # 把意图标签转为数字id    tokenized_input['labels'] = example['labels']    return tokenized_inputtrain_trans_func = partial(        convert_example,        tokenizer=tokenizer,        mode='train',        max_seq_len=max_seq_length)valid_trans_func = partial(        convert_example,        tokenizer=tokenizer,        mode='dev',        max_seq_len=max_seq_length)train_ds.map(train_trans_func, lazy=False)valid_ds.map(valid_trans_func, lazy=False)# 初始化BatchSamplertrain_batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(train_ds, batch_size=train_batch_size, shuffle=True)valid_batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(valid_ds, batch_size=valid_batch_size, shuffle=False)# 定义batchify_fnbatchify_fn = lambda samples, fn = Dict({    "input_ids": Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),     "token_type_ids": Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),    "labels": Stack(dtype="float32"),}): fn(samples)# 初始化DataLoadertrain_data_loader = paddle.io.DataLoader(    dataset=train_ds,    batch_sampler=train_batch_sampler,    collate_fn=batchify_fn,    return_list=True)valid_data_loader = paddle.io.DataLoader(    dataset=valid_ds,    batch_sampler=valid_batch_sampler,    collate_fn=batchify_fn,    return_list=True)

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3 MTransQuest模型搭建

In [14]

import paddlefrom paddle import nnfrom paddlenlp.transformers.bert.modeling import BertPretrainedModel# Modelclass MTransQuestErnieM(BertPretrainedModel):    def __init__(self, bert, labels_dim=1, dropout=None):        super().__init__()        # 预训练模型        self.bert = bert        self.dropout = nn.Dropout(self.bert.config['hidden_dropout_prob'])        self.classifier = nn.Linear(self.bert.config['hidden_size'],labels_dim)        self.sigmoid = nn.Sigmoid()        self.apply(self.init_weights)    def forward(self,                input_ids,                token_type_ids=None):        sequence_output,_ = self.bert(            input_ids,            token_type_ids=token_type_ids)        sequence_output = self.dropout(sequence_output[:,0,:])          sequence_output = self.classifier(sequence_output)        logits = self.sigmoid(sequence_output)        return logits

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# 创建MTransQuest modelmodel = MTransQuestErnieM.from_pretrained(MODEL_NAME)

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4 模型配置

In [16]

# 训练总步数num_training_steps = len(train_data_loader) * epochs# 学习率衰减策略lr_scheduler = paddlenlp.transformers.LinearDecayWithWarmup(learning_rate, num_training_steps,warmup_proportion)decay_params = [    p.name for n, p in model.named_parameters()    if not any(nd in n for nd in ["bias", "norm"])]# 定义优化器optimizer = paddle.optimizer.AdamW(    learning_rate=lr_scheduler,    parameters=model.parameters(),    weight_decay=weight_decay,    apply_decay_param_fun=lambda x: x in decay_params,    grad_clip=paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm(max_grad_norm))

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5 模型训练

In [17]

# 验证部分@paddle.no_grad()def evaluation(model, data_loader):    model.eval()    real_s = []    pred_s = []    for batch in data_loader:        input_ids, token_type_ids, labels = batch        logits = model(input_ids, token_type_ids)        logits = paddle.reshape(logits,[-1])        labels = labels        pred_s.extend(logits.numpy())        real_s.extend(labels.numpy())    score =  pearsonr(pred_s,real_s)[0]    return score# 训练阶段def do_train(model,data_loader):    model_total_epochs = 0    best_score = 0.    training_loss = 0    # 训练    print("train ...")    model.train()    for epoch in range(0, epochs):        for step, batch in enumerate(data_loader, start=1):            input_ids, token_type_ids, labels = batch            logits = model(input_ids, token_type_ids)            logits = paddle.reshape(logits,[-1])            labels = labels            loss = F.mse_loss(logits,labels)                        loss.backward()            optimizer.step()            lr_scheduler.step()            optimizer.clear_grad()            training_loss  += loss.numpy()                    model_total_epochs += 1            if model_total_epochs % loggiing_print == 0:                print("step: %d / %d, training loss: %.5f" % (model_total_epochs, num_training_steps, training_loss / model_total_epochs))                        if model_total_epochs % loggiing_eval == 0:                eval_score = evaluation(model, valid_data_loader)                print("eval pearsonr: %.5f" % eval_score)                if best_score  < eval_score:                    print("pearsonr update %.5f ---> %.5f " % (best_score,eval_score))                    best_score  = eval_score                    # 保存模型                    os.makedirs(save_dir_curr,exist_ok=True)                    save_param_path = os.path.join(save_dir_curr, 'model_best.pdparams')                    paddle.save(model.state_dict(), save_param_path)                    # 保存tokenizer                    tokenizer.save_pretrained(save_dir_curr)                else:                    print("but best score %.5f" %  best_score )                model.train()    return best_score

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best_score = do_train(model,train_data_loader)

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print("best pearsonr score: %.5f" % best_score)

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best pearsonr score: 0.36847

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6 模型预测

In [20]

# 相同方式构造测试集test_ds = load_dataset(read,df=xfqe_test, istrain=False, lazy=False)test_trans_func = partial(        convert_example,        tokenizer=tokenizer,        mode='test',        max_seq_len=max_seq_length)test_ds.map(test_trans_func, lazy=False)test_batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(test_ds, batch_size=test_batch_size, shuffle=False)test_batchify_fn = lambda samples, fn = Dict({    "input_ids": Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),     "token_type_ids": Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),}): fn(samples)test_data_loader = paddle.io.DataLoader(    dataset=test_ds,    batch_sampler=test_batch_sampler,    collate_fn=test_batchify_fn,    return_list=True)# 预测阶段def do_sample_predict(model,data_loader):    model.eval()    preds = []    for batch in data_loader:        input_ids, token_type_ids= batch        logits = model(input_ids, token_type_ids)        logits = paddle.reshape(logits * 100,[-1])         preds.extend(logits.numpy())    return preds# 读取最佳模型state_dict = paddle.load(os.path.join(save_dir_curr,'model_best.pdparams'))model.load_dict(state_dict)# 预测print("predict start ...")pred_score = []pred_score_continuous = do_sample_predict(model,test_data_loader)# 将连续的预测值 转化 离散的分数（以5作为最小的粒度）for scores in pred_score_continuous:    if scores % 10 <4:        scores = scores - scores % 10    elif scores < 7:        scores = scores //10 * 10 + 5    else:        scores = (scores //10 + 1) * 10    pred_score.append(int(scores))print("predict end ...")

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predict start ...predict end ...

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7 生成提交文件

In [22]

sumbit = pd.DataFrame([],columns=['pred'])sumbit["pred"] = pred_scoresumbit.to_csv("work/sumbit_{}.csv".format(MODEL_NAME),index=False,header=False)

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总结

发现不区分大小写bert-base-multilingual-uncased在线上线下都取的了更好的效果 提交测试文件，baseline方案取得了0.17389的线上分数(2024.06.29)排名rank1

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