新疆博湖第十二届冰雪节将启动“冰雪娱乐大巴扎”迎八方客

中新网乌鲁木齐12月17日电(年磊)12月17日,新疆博湖县第十二届冰

中新网乌鲁木齐12月17日电(年磊)12月17日,新疆博湖县第十二届冰雪节旅游推介会在乌鲁木齐召开,全方位推介“中国西海·博斯腾湖”冬季旅游。该冰雪旅游推介会还将通过“演出+推介”的形式,走进库尔勒、阿克苏等地。

本届冰雪节以“西海冰雪节·冬捕博斯腾”为主题,启动仪式将于12月27日在博湖县博斯腾湖大河口景区举行,开幕式将于2020年1月5日拉开帷幕,为期2个月,其中涵盖元旦、春节、元宵节等节日。通过打造“冰雪+体育”“冰雪+民俗”“冰雪+文化”等冬季特色旅游产品,推动各行各业发展冰雪产业,让“冷资源”迸发“热效应”。

新疆导游协会会长赵秀红说:“到新疆旅游一定要去博湖,游览博斯腾湖自然风光,领略博湖特有的民俗风情,品尝博湖野鱼美食。希望各大旅行社把博斯腾湖纳入到常规旅游线路中,让博湖成为新疆乃至中国知名旅游目的地。”

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我们的想法可以由图 10 简要说明:自然语言文本生成模型保持从左往右和从右往左的同步解码,但是在每个时刻两个方向的解码都进行充分的交互。预测  时不仅可以利用历史预测结果 ,同时可以利用未来信息  ;预测  时,不仅可以利用该解码方向的历史预测结果 ,还可以同时利用另一个解码方向的未来信息 。越到中间部分,可利用的历史和未来信息就越丰富和完整。

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从表 1 可以看出,无论采用循环神经网络还是 Transformer,同步双向推断模型都能够显著提升译文质量。特别是在 Transformer 框架下,BIFT 模型展示了令人惊喜的提升空间。

上述训练过程收敛时,我们从训练数据中随机选取少量的平行句对(譬如 10% 的数据),并且利用该初始模型解码这些数据的输入序列,得到新的三元组。最后,我们就可以利用这些三元组像两阶段法一样微调同步双向推断模型。对比两种训练策略,我们会发现微调法不需要利用两个独立模型对整个训练数据进行解码、不需要在整个训练数据上进行再次参数训练,该训练策略可能在实际中更受欢迎。我们的实验主要基于两阶段法,但我们也会给出两种策略的对比结果。 

以预测  为例,图 11 展示了同步双向推断模型的同步双向注意机制。 表示与 L2R 解码方向历史预测结果的自我注意机制的计算结果;同时,我们也计算 L2R 解码方向 i 时刻的隐层状态与未来预测信息(R2L 解码方向的生成结果)的自我注意机制结果 。最后,综合历史信息  和未来信息 ,获得 L2R 解码方向 i 时刻更丰富的语义信息 。类似地,R2L 解码方向也可以综合历史信息和未来信息,预测 。

图 8 简单展示了自然语言文本理解与自然语言文本生成之间的架构差别。自然语言文本理解中,输入文本是给定的,从而双向编码是很自然的选择。对于自然语言文本生成而言,由于输出文本不可预知,传统自左往右的解码方式仅仅能充分利用已经产生的历史信息,而无法利用还未生成的未来信息。于是,我们便提出一个如图 9 所示的大胆想法:能否像双向编码一样,设计一种双向解码机制,从而有效建模历史和未来信息?

图 11:同步双向推断模型

表 2 展示的英德机器翻译结果可以对比当前最好的模型。GNMT 是 2016 年 Google 发布的基于深层 LSTM 的序列生成模型;Conv 是 2017 年 Facebook 提出的基于卷积神经网络的序列生成模型;AttIsAll 是 2017 年 Google 提出的 Transformer 模型。表中的 Transformer 是我们重现的模型。可以发现,BIFT 模型在相同的实验设置下,可以显著超越当前最优的模型,取得了最好的结果。

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在微调法中,我们首先训练一个如下述公式所示的没有交互的 L2R 和 R2L 平行推断模型,其中每个训练实例是一个三元组 (在  和  的句首分别加上特殊符号 l2r 和 r2l )。

图 6:BERT 中的分类模型

实际上,我们将同步双向推断模型不仅用于 Transformer,还用于基于循环神经网络 RNN 的序列生成模型。在应用场景方面,我们不仅测试了机器翻译的效果,同时也在句子摘要任务上进行了验证。这里只要介绍机器翻译任务上的结果。

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BERT 无疑是 2018 年自然语言处理领域最令人兴奋的模型。BERT 以 Transformer 的编码器 Encoder 为模型框架的核心,为了处理自然语言理解中的分类和序列标注两大任务,BERT 在 Transformer 编码器的最上层添加一个特殊分类器(图 6 所示)或为每个位置添加一个分类器(图 7 所示)。

这就是典型的从左往右的文本生成范式。当然,也可以采用从右往左的文本生成范式:

自然语言理解既可以利用上文信息也可以利用下文信息,高效的双向编码能力正是 BERT 成功的关键因素之一。但是,自然语言生成由于都默认自左往右地逐词产生文本输出,预测某个时刻的输出只能利用上文的历史信息而无法访问还未生成的未来信息。例如将汉语句子“有五个人”自动翻译为英语时,从左到右的理想预测结果是“There”、“are”、“five” 和“persons”。虽然“persons”能够判别第二个词语应该是“are”而不是“is”,但是由于在预测第二个单词时,只能依赖已经产生的单词“There”,而无法参考还未生成的“five”和“persons”。这个简单的例子就能反映出传统自左往右自然语言生成的弊端。我们提出的 BIFT 希望打破这种文本生成模式,采用同步双向推断模型为每个时刻的预测同时提供历史信息和未来知识。通过大量实验,我们发现 BIFT 相比于当前最好的模型,在几乎不牺牲效率的前提下能够获得十分显著的性能提升, 并且已经成功应用于在线机器翻译系统,相关代码和使用说明请参考 Github 链接:https://github.com/ZNLP/sb-nmt

BIFT 是我们近一年来的研究工作成果,在 2018 年 10 月份 BERT 诞生时,我们其中的一项工作(Synchronous Bidirectional Neural Machine Translation)已经被 Transactions on ACL 条件接收。BERT 非常伟大,在十多个自然语言理解任务中刷到最高分。相比而言,我们当时的工作只是在机器翻译任务上做出了卓有成效的尝试,所以肯定无法与 BERT 相提并论,只是联系在一起更容易描述和让大家理解。BIFT 目前在机器翻译和自动摘要两个自然语言生成任务(尤其是机器翻译任务)中取得了显著效果,我们希望 BIFT 在其他自然语言生成任务中也能大放异彩。

使用 BIFT 一词就是希望让大家联想到 2018 年风靡全球的自然语言处理神器 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformer)。将 BIFT 和 BERT 放在一起,我们期望更好地探讨两者的联系和区别。如果不想详细了解,记住一句话那就可以了:BERT 着眼于编码器 Encoder,目标是提升自然语言理解的能力;BIFT 改变解码范式,旨在改善自然语言生成的效果。

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BIFT 和 BERT 有一个共同点:都是基于 2017 年 Google 提出的完全注意机制驱动的 Transformer 框架(如图 1 所示)。编码器 Encoder 对输入文本进行深层语义表示,解码器 Decoder 依据输入文本的语义表示产生输出文本。编码器和解码器都是由多层网络堆积而成,编码器中的每一层主要包括自我注意机制(Self-Attention)和前馈网络(Feed-Forward Network)两个子层,每个子层后面会紧接一个正则化操作,并且层与层之间会有残差连接。相比编码器,解码器中的每一层有两点不同,一方面,自我注意机制只能利用已经生成的部分历史前缀信息,而需要屏蔽还未产生的未来信息;另一方面,自我注意机制和前馈网络之间还包括一个建模输出和输入关系的 Encoder-Decoder 注意机制。

图 10:同步双向推断的解码机制示意图

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76人动态:输掉季后赛揭幕战虽然让人意外,但是纵观整个比赛的过程,76人输得并不冤枉。恩比德虽然本场比赛出战,但是因为膝盖伤势影响,他只打了24分钟,15投5中的效率,让他22分的得分显得效率并不高。另外,恩比德身边另外3位首发——哈里斯、西蒙斯和雷迪克,每个人得分都没有上双,加起来只有18分入账。首战表现最出色的当属吉米·巴特勒,这场比赛他得到全场最高的36分,这也是巴特勒近期打得最好的一场比赛。除了场上的问题,76人场下也风波不断,摄像镜头捕捉到了在第四节,76人替补内线阿米尔·约翰逊在板凳席上看手机,还招呼身边的恩比德一起看。虽然赛后恩比德解释说,约翰逊的女儿生病了,他在通过手机了解女儿的病情。不过76人主教练布朗还是表示,约翰逊这样的行为“完全不能被接受”。

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由于同步双向推断模型在解码过程中,L2R 和 R2L 方向同步并行解码,那么训练过程中针对平行句对(x,y),L2R 方向希望生成标准答案 ,同时 R2L 方向希望生成标准答案的逆序结果 。给定包含 T 个平行句对的训练数据集 ,我们旨在学习一套模型参数以最大化训练数据的对数似然:

近年来,博湖县依托博斯腾湖国家5A级旅游景区,深入挖掘旅游资源,通过整合文化、生态、旅游、农业等资源优势,丰富旅游产品和消费业态,将碧湖美景、民俗文化、绿色有机农产品作为优质旅游资源,着力打造“全域旅游”品牌。今年9月,博湖县入选首批国家全域旅游示范区。(完)

我们分别在汉语-英语和英语-德语两个机器翻译任务上进行了测试。汉语-英语采用约 200 万的双语训练数据,英语-德语采用与 Transformer 一样的设置。表 1 和表 2 分别展示了不同模型在汉英和英德机器翻译任务上的结果。

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“博湖县不仅有着‘大漠孤烟直,长河落日圆’的雄奇瑰丽,也有着‘秋水共长天一色,落霞与孤鹜齐飞’的宁静致远。”博湖县文旅局党组书记苟秀君在推介会上说,真诚希望通过这次推介活动,让更多游客了解博斯腾湖的魅力。

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勇士动态:季后赛首战,率先进入到季后赛状态的勇士球员,就是库里。与快船的第一战,“萌神”得到了38分、15个篮板和7次助攻,三项数据均为球队的单场最高。另外,他全场还投进了8个三分球,超越了雷·阿伦,成为NBA季后赛历史上,投中三分球最多的球员。杜兰特拿到全队第二高的23分,不过在比赛第四节,他因为跟贝弗利发生冲突,两人被双双驱逐出场。从系列赛第一场的情况看,贝弗利的防守目标就锁定在杜兰特身上,如何应对贝弗利“撕咬”式的防守,是杜兰特这轮系列赛的一大课题。除了杜兰特外,勇士另外一个问题就是考辛斯的位置,与快船首战,考辛斯只得到9分,而且他上场时球队净负17分。显然首次征战季后赛的考辛斯,还没有找到最佳的状态。

在两阶段法中,我们首先在训练数据上独立学习 L2R 和 R2L 推断模型。然后 L2R 和 R2L 模型分别用来对训练数据的输入端进行解码,分别得到  和 。在第二阶段的训练过程中,我们利用  而不是  来计算 ,同样的道理,我们利用 ,而不是  来计算 。

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交锋历史:常规赛中76人与篮网交手4次,双方战成2比2平。而系列赛的第一场比赛中,篮网客场以9分优势击败76人。

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表 4 给出了两种参数训练策略的实验对比结果。可以看到,无论是哪种训练策略,翻译质量都能得到大幅提升。虽然微调法没有两阶段法有效,但是也能获得 2 个 BLEU 值的性能提升。考虑到微调法简单、方便易部署,我们相信这种参数训练策略在现实场景中会更受欢迎。更详细的模型描述和更多更丰富的实验分析可以参考下面的两篇文章:

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表 3:不同机器翻译模型的参数规模、 训练和解码效率对比。Train 栏表示每秒钟完成的 Batch 训练数目,Test 栏表示每秒钟翻译的句子数目。

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从 Transformer 的框架可以看出,自我注意是其有别于循环神经网络和卷积神经网络的本质。以汉语到英语的机器翻译任务为例,图 2 和图 3 展示了编码器和解码器中自我注意机制的工作流程。图 2 显示的编码模块中,对于输入的单词序列,每个单词首先映射为低维实数向量,① 表示第一个单词与包括自身的所有单词计算相关度,并对所有单词的向量表示依据相关度进行加权获得序列第一个单词更深一层的语义表示;② 采用相同的方式,平行计算输入序列中每个位置更深一层的语义表示;③ 利用相同的自我注意机制可以生成多层语义表示。

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但是上述两种方式都无法同时利用历史和未来信息。那么能否在预测  时同时依赖  和  呢?这种想法显然不太实际。因为,预测  时需要  已知,而预测  时需要  已知,可见是矛盾的,所以预测某个时刻的输出时无法同时利用全部的历史和未来信息。我们的想法是最大限度地挖掘和利用历史与未来信息,从而提出同步双向推断的解码机制:

RNMT 表示基于 LSTM 的序列生成模型;RNMT (R2L)表示采用从右往左解码模式;BI-RNMT 是我们提出的基于同步双向推断的序列生成模型;Rerank-NMT 是一种译文重排序系统,即对 L2R 和 R2L 的候选结果利用全局特征进行重排序,选择最优结果;ABD-NMT 是一种异步双向解码模型,即首先进行 R2L 解码,然后利用 R2L 解码结果优化 L2R 解码过程。

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当训练过程中计算  的概率时,如果同步双向推断模型直接采用 ,将会遇到一个自己预测自己的问题。例如,计算  时, 包括 ,便导致  预测自己。显然,这样的训练方式无法学习到合理的模型参数。因此,我们提出两种参数优化策略,分别是两阶段法(two-pass training)和微调法(fine-tuning)。

表 1:不同机器翻译模型在汉英任务上的结果。

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图 4 与图 5 分别展示了 Transformer 编码器和解码器中自我注意机制的计算方法:首先将词向量转化为具有相同维度的查询 Q、键 K 和值 V,然后用 Q 与 K 计算相关性,最后用相关性对 V 加权获得某个位置更深一层的语义表示。两张图的核心区别体现在图 4 编码器中每个位置的上层语义表示学习都可以利用上文和下文信息,而图 5 解码器中每个位置的上层语义表示学习只能利用已经产生的历史信息。

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2. 双向推断模型的柱搜索解码算法

比赛看点:作为东部冠军的热门候选,76人出师不利,号称最强的首发5人组也没有展现出应有的实力。第二战他们会有怎样的反弹,值得关注。

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据介绍,本届冰雪节期间将有50余座绚丽多彩、栩栩如生的冰雕和雪雕,供广大游客近距离观赏。同时,通过近40余项玩雪、嬉雪、溜冰、滑冰等娱乐项目,将博斯腾湖打造成为冬季热闹非凡的“冰雪娱乐大巴扎”。

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图 12 给出了同步双向推断模型的柱搜索解码算法示意图。以柱大小 b=4 为例,每一时刻 L2R 和 R2L 方向利用同步双向注意机制 SBAtt 进行同步解码,并分别保留 b/2 个最优候选。如果当前时刻预测结果为结束符〈/s〉,则将该候选放入完整候选列表。当完整候选列表达到 b 的规模,则停止解码,输出列表中概率最大的候选作为最终输出。如果最终结果来自于 R2L 方向,则需要在输出前对结果进行逆序操作。详细算法流程见算法 1。

1. 双向推断的概率模型

博湖县委常委、副县长喻凤琦在推介会称,博斯腾湖是我国最大的内陆淡水吞吐湖,博湖县因博斯腾湖而得名。博湖的山、水、人、湿地、沙漠等都散发着独特迷人的魅力,是旅游者向往的地方。

表 4:参数训练策略的实验对比结果

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据悉,博湖县已建成博斯腾湖大河口和博斯腾湖莲海世界两大核心景区,成功推出“春观群鸟、夏赏莲花、秋品野鱼、冬踏冰雪”四季皆游的旅游品牌。其中,“开湖节”“冰雪节”“萨吾尔登故乡文化艺术节”等民俗活动引起广泛关注。

图 9:单向解码和双向解码的对比示意图

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新疆金桥国际旅行社旅游接待部经理张荣华听了博湖冰雪节线路推介后,对博斯腾湖环线游、政策、研学游以及万人鱼宴、博斯腾湖冬捕、野鱼年货节等十分感兴趣。“以博斯腾湖为中心,旅行社可根据不同游客的喜好,制定更加丰富的旅游线路。”

算法 1:同步双向推断模型的柱搜索解码算法

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懂教育的不一定懂电竞

自然语言文本生成任务中,我们一般采用下面的式子建模输出文本 y=与 x= 之间的关系:

快船动态:本赛季快船在不被看好的情况下,最终杀进季后赛,靠得就是“两条腿”走路,也就是特色鲜明的首发,配合实力超群的替补。与勇士的首战,快船只剩下一条腿走路,那就是替补。路·威廉姆斯首战打了32分钟,砍下了25分,而跟他搭档一起打替补的哈雷尔,更是在勇士内线如入无人之境,得到了全队最高的26分。但相比两位替补,快船的首发就完全没有发挥出自己的特色,打得最好的反而是快船本赛季选中的11号新秀吉尔吉斯-亚历山大,他得到的18分已经是首发5人中得分最高的,不过他16投仅6中。另外一位快船重要的得分手加里纳利,全场14投仅4中,得到了15分。沙梅特和贝弗利两人只有6投1中的表现。快船如果想给用勇士制造麻烦,那在维持替补优异表现的同时,主力球员也必须有所贡献。

表 3 给出了不同机器翻译模型的参数规模、训练和解码效率的对比结果。可以发现,BIFT 模型没有增加参数规模,而且几乎没有牺牲解码速度。

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图 8:自然语言文本理解与自然语言文本生成的对比示意图

比赛看点:库里从季后赛开局就展现出非常良好的状态,他在第二战能否延续这样的表现,快船能否找到对付库里的办法,这是双方第二战值得关注的看点之一。

图 3 显示的解码模块中,第一个输出单词为开始符,与编码器中每个位置的语义表示进行注意机制计算并加权得到第二层语义信息,① 采用相同的方式可以获得更多层的语义信息,最后利用 softmax 函数预测下一个时刻的输出“there”;② 预测下一个输出单词时,首先需要进行输出端的注意机制计算过程,然后再与编码器的语义表示进行注意机制计算;③ 进行相同的操作获得多层语音信息,再由 softmax 函数给出下一个时刻应该输出的单词“are”;④ 重复 ② 和 ③ 最终生成整个文本序列(一般直到产生结束符“”,停止解码过程)。

图 7: BERT 中的序列标注模型

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电竞核心市场收入:包括战队俱乐部收入、选手收入以及赛事版权收益、赞助等围绕赛事产生的收入。

交锋历史:常规赛两支球队交手了4次,勇士拿到了其中的3场胜利。系列赛首战当中,勇士主场以17分的差距击败快船。

信用卡是个人累计信用的方式之一,信用卡还款可以增加个人信用记录,如果不慎造成逾期则会影响到个人征信。信用卡问题我们都不能忽视,操作不慎就有可能影响到个人信用。使用信用卡后,一定要在还款日前将所有欠款还上,超过还款日还款就属于逾期,逾期会产生罚息、违约金,按照复利计算,费用高额,还会在个人征信上留下污点,后期在银行办理贷款会增加难度,逾期的信用卡需要继续使用两年来覆盖不良记录,切不可注销。

2、银行柜台注销,携带个人身份证原件以及信用卡到银行营业网点,银行工作人员会帮助我们办理信用卡注销手续,信用卡是银行推出的业务,工作人员可能会有所阻拦,一定要坚定自己内心所想,完成注册。

表 2:不同机器翻译模型在英德任务上的结果

赛事运营管理——运筹帷幄、掌控自如,为玩家献上精彩绝伦的赛事盛宴

图 12:同步双向推断模型的柱搜索算法示意图