minimum bayes risk | BriefGPT

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追随 COMET：利用最小贝叶斯风险解码实现自我改进的机器翻译
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
PDF2 months ago
线性时间最小贝叶斯风险解码与参考汇聚
提出一种将成对度量分数近似为与聚合参考表示相对比的方法，从而将效用度量的复杂度从二次降低到线性，同时在实证中保留大部分 MBR 解码所带来的质量提升。
PDF5 months ago
指尖上的质量控制：品质感知翻译模型
在神经机器翻译模型中，提出通过自我评估来训练模型以估计其自身输出的质量，并在解码过程中使用该质量估计来指导生成过程，从而显著提高翻译质量。在最小贝叶斯风险解码中使用内部质量估计来剪枝，不仅可以进一步提高翻译质量，还可以将推理速度降低两个数量
PDF9 months ago
MBR 从始至终：通过极小贝叶斯风险的视角探讨现代生成技术
最小贝叶斯风险（MBR）解码是一种选择机器学习系统输出的方法，不是基于最高概率的输出，而是基于多个候选项中具有最低风险（预期误差）的输出。本文首先介绍了该方法和最近的文献，证明了一些最近的方法可以被写成 MBR 的特例，为这些方法的性能提供
PDF9 months ago
通过采样优化语音识别的期望单词误差率
本文介绍了一种对语音识别声学模型进行最优化训练的方法，使用 Monte Carlo 抽样从传统 sMBR 训练的 lattice 中采样路径来优化期望 WER，并在 Google Home 的 2 通道查询识别任务上实验，并相对于经过良好调
PDF7 years ago