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．