パラメータチューニング

パラメータチューニングは，デコーダーで用いるパラメータの最適値を設定し，Minimum Error Rate Training(MERT)[7]という手法を用いることが一般的である．MERTは評価関数(通常BLEU)を最大にする翻訳結果が選ばれるために，パラメータを調整する．パラメータチューニングを行う際，developデータと呼ばれる試し翻訳を行うデータを用いる．

developデータの各文から，上位100個程度の翻訳候補を出力し，その候補の中でパラメータの重みを変え，より良い翻訳候補が上位にくるようにパラメータを調整する．しかし，MERTによって生成されたパラメータは，developデータに依存するため，そのパラメータを別のテストデータに使用しても翻訳精度が向上されない場合がある．

日英統計翻訳において，文法構造が単純な単文100文を用いてチューニングを行った場合，30分で終了する．しかし，特許文をはじめとする文法構造が複雑な文100文を用いてチューニングを行った場合，チューニングが終了されるのに，一日以上時間がかかる場合がある．