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
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.