パラメータチューニング

パラメータチューニングは，デコーダで用いるパラメータを最適化し，評価関数(一般的にはBLEU)を最大にする翻訳結果が選ばれるように，パラメータ調整を行うことである．パラメータチューニングには，Minimum Error Rate Training(MERT)[4]という手法を用いる．パラメータチューニングを行う際，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与え，各文に対して上位100個程度の翻訳候補を出力し，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．
しかし，パラメータチューニングは，ディベロップメントデータに依存してしまう．また，パラメータチューニングの初期値に乱数を用いている．そのため，パラメータチューニングを行った場合，チューニングごとに値が異なるため，比較が困難である．