最小貝葉斯風險

深度分析

噪聲通道分解下的最小貝葉斯風險解碼：雙向效用提升機器翻譯品質

本研究針對文本生成的最小貝葉斯風險（MBR）解碼提出噪聲通道分解，將解碼評分拆解為假設對參考的似然、參考對假設的似然、假設先驗與參考先驗四個交互組件。實驗顯示，不同評估指標在各通道上的權重差異顯著，但跨任務表現一致，適當加權可提升翻譯品質。