I statistisk maskinöversättning, minimal felfrekvens utbildning (MERT) är en standardmetod för att justera en enda vikt med avseende på en given utvecklingsdata. På grund av mångfalden och den ojämna fördelningen av källstraff finns det dock två problem med denna metod. För det första är dess prestanda i hög grad beroende av valet av ett utvecklingsset, vilket kan leda till en instabil prestanda för testning. För det andra blir översättningar inkonsekventa på meningsnivå eftersom stämning utförs globalt på dokumentnivå. I detta dokument föreslår vi en ny lokal utbildningsmetod för att ta itu med dessa två problem. Till skillnad från en global träningsmetod, såsom MERT, där en enda vikt inlärs och används för alla inmatningsmeningar, utför vi träning och testning i ett steg genom att lära oss en meningsmässig vikt för varje inmatningsmening. Vi föreslår effektiva utbildningsmetoder för att omsätta den lokala utbildningen i praktiken. I NIST kinesiska-till-engelska översättningsuppgifter överträffar vår lokala utbildningsmetod betydligt MERT med maximal förbättring upp till 2,0 BLEU poäng, medan dess effektivitet är jämförbar med den globala metoden.
I statistisk maskinöversättning föreslog REF en lokal utbildningsmetod för att lära sig meningsbaserade vikter för olika test meningar.
Locally Training the Log-Linear Model for SMT
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}