I detta dokument presenteras jämförande experimentella resultat på fyra tekniker för språkmodellanpassning, inklusive en maximum a posteriori (MAP) metod och tre discriminativa utbildningsmetoder, den förstärkande algoritmen, den genomsnittliga perceptronen och den minsta provriskmetoden, på uppdrag av japanska Kana-Kanji omvandling. Vi utvärderar dessa tekniker utöver att bara använda teckenfelsfrekvensen (CER): CER-resultaten tolkas med hjälp av ett metriska av domänlikhet mellan bakgrund och anpassningsområden, och utvärderas vidare genom att korrelera dem med ett nytt metriska för att mäta biverkningarna av anpassade modeller. Med hjälp av dessa mätvärden visar vi att de diskriminerande metoderna är överlägsna en MAP-baserad metod inte bara för att uppnå större CER-reduktion, utan också för att vara mer robusta mot likheten mellan bakgrunds- och anpassningsområden, och uppnå större CER-reduktion med färre biverkningar.
REF jämförde olika övervakade LM-anpassningsmetoder och visade att tre diskriminativa metoder avsevärt överträffar den maximala metoden i efterhand (MAP).
A Comparative Study On Language Model Adaptation Techniques Using New Evaluation Metrics
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}