Minsta felfrekvens utbildning (MERT) och minimal Bayes-Risk (MBR) avkodning används i de flesta nuvarande state-of-theart Statistical Machine Translation (SMT) system. Algoritmerna utvecklades ursprungligen för att fungera med N - bästa listor över översättningar, och nyligen utvidgas till lattices som kodar många fler hypoteser än typiska N - bästa listor. Vi utökar här lattice-baserade MERT- och MBR-algoritmer för att arbeta med hypergrafer som kodar ett stort antal översättningar producerade av MT-system baserade på Synkrona Context Free Grammars. Dessa algoritmer är effektivare än de lattice-baserade versioner som presenterades tidigare. Vi visar hur MERT kan användas för att optimera parametrar för MBR-avkodning. Våra experiment visar på speedups från MERT och MBR samt prestandaförbättringar från MBR-avkodning på flera språkpar.
Mer nyligen, denna algoritm utökades till att arbeta med hypergrafer som kodar ett stort antal översättningar som produceras av MT-system baserat på Synkrona Sammanhang Gratis Grammars REF ).
Efficient Minimum Error Rate Training and Minimum Bayes-Risk Decoding for Translation Hypergraphs and Lattices
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}