デコーダのパラメータ

デコーダは``moses[3]''を用いる．mosesはいくつかのパラメータを設 定することが出来る．パラメータの最適値を決めるパラメータチューニングには， Minimum Error Rate Training(MERT)を用いることが一般的である． MERTは目的の評価関数(通常BLEU)を最大にするような翻訳結果が選ばれるように， パラメータを調整する．この際，developmentデータと呼ばれる，試し翻訳を行 なうデータを与え，各文について上位100個程度の翻訳候補を出力し，その候補 の中で重みを変え，より良い翻訳候補が上位にくるようにパラメータを調節する． しかし，MERTによって生成されるパラメータは，developmentデータに依存する． また，チューニングには多くの時間がかかる．そのため，本研究ではパラメータ のチューニングは行わない． ただし，翻訳モデルには，日英翻訳確率と英日翻訳確率の共起確率を用いたほう が良い結果が得られる[7]．そこで，翻訳モデルの重み``weight-t''は クロスエントロピーを用い，``0.5 0 0.5 0 0''とする．

また，翻訳時にフレーズの位置の変化に柔軟に対応するため，``distortion-weight'' は0.2とする．

尚，本研究で使用したパラメータを第10章の付録1に示す．