論文の概要: Unveiling the Power of Source: Source-based Minimum Bayes Risk Decoding for Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11632v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 05:22:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:56.559280
• Title: Unveiling the Power of Source: Source-based Minimum Bayes Risk Decoding for Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ソースのパワーを解放する: ニューラルネットワーク翻訳のためのソースベース最小ベイズリスクデコーディング
• Authors: Boxuan Lyu, Hidetaka Kamigaito, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura,
• Abstract要約: ニューラルマシン翻訳(NMT)の一般的な手法である、最大後部復号法は、推定後部確率を最大化することを目的としている。 最小ベイズリスク(MBR)復号法は、最も期待されているユーティリティで仮説を求める方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.323103270892734
• License:
• Abstract: Maximum a posteriori decoding, a commonly used method for neural machine translation (NMT), aims to maximize the estimated posterior probability. However, high estimated probability does not always lead to high translation quality. Minimum Bayes Risk (MBR) decoding (\citealp{kumar2004minimum}) offers an alternative by seeking hypotheses with the highest expected utility. In this paper, we show that Quality Estimation (QE) reranking (\citealp{fernandes-etal-2022-quality}), which uses a QE model as a reranker, can be viewed as a variant of MBR. Inspired by this, we propose source-based MBR (sMBR) decoding, a novel approach that utilizes synthetic sources (generated via back-translation or paraphrasing) as ``support hypotheses'' and a reference-free quality estimation metric as the utility function, marking the first work to solely use sources in MBR decoding. Experiments show that sMBR outperforms QE reranking and the standard MBR decoding. Our findings suggest that sMBR is a promising approach for NMT decoding.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(NMT)の一般的な手法である、最大後部復号法は、推定後部確率を最大化することを目的としている。 しかし、高い推定確率は必ずしも高い翻訳品質をもたらすとは限らない。 最小ベイズリスク (MBR) デコード (\citealp{kumar 2004minimum}) は、最も期待されているユーティリティで仮説を求める方法を提供する。 本稿では,QEモデルを再ランカとして使用した品質推定(QE)が,MBRの変種と見なせることを示す。 そこで本研究では、ソースベースMBRデコード(sMBR)を提案する。この手法は、合成ソース(バックトランスレーションやパラフレージングによって生成される)を「サポート仮説」として活用し、参照なし品質推定基準を実用機能として活用し、MBRデコードでソースのみを使用するための最初の作業を示すものである。 実験の結果、sMBRはQE復位と標準のMBR復号よりも優れていた。 以上の結果から, sMBRはNMT復号法として有望なアプローチであることが示唆された。

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