本文研究了最小贝叶斯风险（MBR）解码在自我改进机器翻译（MT）中的应用，特别是针对领域适应和资源匮乏的语言。通过使用 COMET 作为 MBR 效用度量，我们实现了在 MBR 解码的正向翻译上微调模型的自我改进过程，旨在实现与人类偏好更为一致的翻译重新排名。该文探讨了这种方法的迭代应用和可能需要语种特定 MBR 效用度量的潜在需求。结果显示，在所有考察的语言对中，包括领域适应模型的成功应用和对资源匮乏环境的泛化，都显著提高了翻译质量。这突显了 COMET 指导的 MBR 在各种场景下实现高效 MT 自我改进的潜力。

May, 2024

本篇论文研究神经机器翻译，提出使用最小贝叶斯风险解码优化翻译质量度量作为一种替代推论策略来优化自动翻译质量度量，实验结果表明，使用 BLEURT 作为质量度量指标产生的质量比传统 Beam-search 输出更好。

Nov, 2021

本论文探讨神经机器翻译中的偏差以及在域偏移和样本干扰下的弱点，并找到应用最小贝叶斯风险解码对抗这些问题的方案。结果表明，这个方法虽然仍有长度和频率偏差，但同样增加了模型的鲁棒性，对样本干扰和域偏移具有更好的适应能力

May, 2021

采用基于质心的最小贝叶斯风险解码方法可提高解码速度，并在翻译质量上超过标准的最小贝叶斯风险解码方法。

Feb, 2024

本文研究了神经度量与传统度量方法在评估机器翻译中的差异，并开发了多种神经可解释性方法来解释这些度量方法，并证明这些方法能够有效地分析翻译错误，促进未来的研究。

May, 2023

本研究提出使用最小贝叶斯风险编解码技术 (MBR) 来消除基于 beam search 算法的模型自信度导致的输出错误，并使用 GPU 批量计算贝叶斯风险值以加速解码，并在机器翻译中验证后期 MBR 解码的优越性。

Apr, 2017

本研究分析了一种比 beam search 更有效的基于最小贝叶斯风险译码的决策规则，并设计了基于搜索和估计效用的成本分离近似算法，探讨了以模式为导向的策略对译文翻译的效果，实验证明这种方法在三种语言对中均能提高翻译质量。

Aug, 2021

该研究提出了一种将神经机器翻译（NMT）与传统的统计机器翻译（SMT）相结合的新方案，利用贝叶斯风险进行组合，并成功地在英德和日英翻译方面得到了显著的提升。

Dec, 2016

利用精简和压缩技术，我们创建了高效的 xCOMET 替代方法，并使用黑盒蒸馏数据收集管道，实验证明，经过量化处理后，xCOMET 可以压缩至原体积的三分之一，且质量不降低；通过蒸馏，我们创建了一个 xCOMET-lite 度量方法，它仅含有 xCOMET-XXL 参数的 2.6%，但保持了 92.1% 的质量，并且在 WMT22 度量挑战数据集上比 COMET-22 和 BLEURT-20 等小规模方法提高了 6.4%，即使用的参数量减少了 50%。

Jun, 2024

本研究探讨将传统评估方法如 BLEU 或 chrF 与基于神经网络的机器翻译评估方法如 COMET 或 BLEURT 相结合，通过使用附加的诸如句子级特征和单词级标签等额外信息训练评估指标，提高了最新状态下的机器翻译评估方法的稳健性，从而在几种语言对上提高了与人类判断的相关性和在挑战数据集上获得了更好的表现。

May, 2023