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パラメータチューニング

デコーダには翻訳確率の重みなどのパラメータが複数存在する.このパラメータ を最適化する手法として,一般にMinimum Error Rate Training(MERT)[9] が用いられる.MERTは目的の評価関数(一般にBLEU)を最大にするための翻訳結果 を選択するためにパラメータのチューニングを行う.このときディベロップメン トデータと呼ばれる,試し翻訳を行うデータを使用し,各文に対し上位100文程 度の翻訳候補を出力する.その候補の中で重みを変えることでよりよい翻訳候補 が上位にくるようにパラメータを調整する.



平成22年2月11日