基于ROT-k的神经机器翻译增强策略CipherDAug

本文主要探讨了一种新颖的数据增强技术，名为CipherDAug，针对神经机器翻译(NMT)领域。该技术的核心思想是利用ROT-k双射密码进行加密，这是一种简单的字母替换方法，即将明文中每个字母替换为其字母表中往后数第k个位置的字母。作者Nishant Kambhatla、Logan Born和Anoop Sarkar来自Simon Fraser University的School of Computing Science，他们提出的方法旨在通过对源端平行数据进行多轮ROT-k加密，生成多个加密版本的训练数据，然后将其与原始平行数据合并进行多源训练。 CipherDAug的关键创新在于其共正则化的训练过程，这种方法在训练神经网络模型时，仅依赖于原始训练数据，无需额外的外部数据源。这种策略使得CipherDAug在资源有限的情况下也能取得出色的翻译性能。此外，研究发现，与现有数据增强技术相比，CipherDAug能够在多种数据集上通过标准Transformer架构实现显著的性能提升，证明了其在提高翻译质量方面的有效性。 值得注意的是，作者指出，翻译问题本质上可以被看作是密码学问题，因为语言的统计特性（如字母频率、词组频率）在ROT-k等双射密码下保持不变，这使得加密文本的翻译任务保持了原有的语义。他们通过实验展示了ROT-1、ROT-2和ROT-3等不同k值的加密示例，例如SRC文本"esistdiesepyramide"经过ROT-1加密后变为"bcdfghijklmnopqrstuvwxyz”。 这项工作不仅提供了一种简单而有效的数据增强方法，还提出了一个理论基础，即在保护隐私的同时，可以利用密码学原理来优化机器翻译。这项技术的开源代码可以在<https://github.com/protonish/cipherdaug-nmt>获取，鼓励其他研究者进一步探索和应用此技术。