パラメータチューニング

正解があるdevelopmentデータに対して評価値を最大にするように，デコー ダのパラメータを最適化することができる．これをパラメータチューニングと 呼ぶ．この方法として，Minimum Error Rate Training(MERT)[8]が一 般的によく利用される．MERTは， developmentデータの，各文について上位 $N$ 個（通常100個） の翻訳候補を出力し，目的の評価値(通常BLEU)を最大に するようにデコーダのパラメータの値を調節する．

通常，パラメータチューニングをおこなうと，テストデータのBLEUスコアは上 昇する．しかし，実験条件を変更するたびに，パラメータチューニングをおこ なうと，多くの時間がかかる．また，本研究では，全ての実験において，実験 条件を同一にする必要がある．そのため，パラメータの最適化は行わない．