論文の概要: Linear-time Minimum Bayes Risk Decoding with Reference Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04251v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 18:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 13:31:09.035003
• Title: Linear-time Minimum Bayes Risk Decoding with Reference Aggregation
• Title（参考訳）: 参照集約による線形時間最小ベイズリスクデコード
• Authors: Jannis Vamvas and Rico Sennrich
• Abstract要約: 最小ベイズリスク(MBR、Minimum Bayes Risk)は、機械翻訳の品質向上を図ったテキスト生成技術である。 これは2次複雑性を持つ実用計量のペアワイズ計算を必要とする。 本稿では,集約された参照表現に対して計算したスコアを用いて,ペアワイズメトリックスコアを近似する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.63208012250885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Minimum Bayes Risk (MBR) decoding is a text generation technique that has been shown to improve the quality of machine translations, but is expensive, even if a sampling-based approximation is used. Besides requiring a large number of sampled sequences, it requires the pairwise calculation of a utility metric, which has quadratic complexity. In this paper, we propose to approximate pairwise metric scores with scores calculated against aggregated reference representations. This changes the complexity of utility estimation from $O(n^2)$ to $O(n)$, while empirically preserving most of the quality gains of MBR decoding. We release our source code at https://github.com/ZurichNLP/mbr
• Abstract（参考訳）: 最小ベイズリスク(MBR)復号法(Minimum Bayes Risk, MBR)は、機械翻訳の品質向上を図ったテキスト生成手法であるが、サンプリングベースの近似を用いても高価である。 多数のサンプルシーケンスを必要とするだけでなく、2次複雑性を持つ実用計量のペア計算が必要となる。 本稿では,集約された参照表現に対して計算されたスコアを用いて,ペアワイズメトリックスコアを近似する。 これはユーティリティ推定の複雑さを$O(n^2)$から$O(n)$に変更し、MBRデコードの品質向上を実証的に保存する。 ソースコードはhttps://github.com/zurichnlp/mbrで公開します。

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