Nuvarande omplaceringsalgoritmer för maskinöversättning bygger på log-linjära modeller, som har det potentiella problemet med undermontering av träningsdata. Vi presenterar BoostedMERT, en ny boosteralgoritm som använder minimifelfrekvensträning (MERT) som en svag inlärare och bygger en om-rankare mycket mer uttrycksfull än log-linjära modeller. BoostedMERT är lätt att implementera, ärver de effektiva optimeringsegenskaperna hos MERT, och kan snabbt öka BLEU-poängen på N-bästa omplaceringsuppgifter. I den här artikeln beskriver vi den allmänna algoritmen och presenterar preliminära resultat på IWSLT 2007 Arabisk-Engelska uppgiften.
I REF används MERT för att öka BLEU-poängen på N-bästa omplaceringsuppgifter.
Beyond Log-Linear Models: Boosted Minimum Error Rate Training for N-best Re-ranking
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}