Temel Kavramlar
Die Leistung der Minimum-Bayes-Risiko-Decodierung hängt davon ab, wie gut die Stichproben die wahre Verteilung der Referenzübersetzungen approximieren.
Özet
Die Studie untersucht den Zusammenhang zwischen der Leistung der Minimum-Bayes-Risiko-Decodierung und der Approximation der wahren Verteilung der Referenzübersetzungen durch die Stichproben.
Zunächst wird gezeigt, dass die Leistung der Minimum-Bayes-Risiko-Decodierung stark von der Methode zur Ziehung der Stichproben (Pseudo-Referenzen) abhängt. Bisherige Hypothesen, wie Stichprobeneigenschaften wie Verzerrung, Diversität oder erwarteter Nutzen, erklären diese Leistungsunterschiede nicht zufriedenstellend.
Daher wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der Anomalie-Scores zur Messung des Approximationsgrads der wahren Verteilung verwendet. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Anomalie-Scores den Leistungsunterschied deutlich besser erklären als die bisherigen Hypothesen. Dies deutet darauf hin, dass die Approximation der wahren Verteilung der Schlüssel zum Verständnis der tatsächlichen Leistung der Minimum-Bayes-Risiko-Decodierung ist.
İstatistikler
Die durchschnittliche Log-Wahrscheinlichkeit der Stichproben korreliert negativ mit der Leistung der Minimum-Bayes-Risiko-Decodierung.
Die kumulierte Wahrscheinlichkeitsmasse der einzigartigen Stichproben korreliert nicht mit der Leistung.
Die erwartete Ähnlichkeit der Stichproben zu den Kandidaten oder Referenzen korreliert nicht mit der Leistung.
Die Anomalie-Scores der Referenzen in Bezug auf die Stichproben korrelieren deutlich besser mit der Leistung als die bisherigen Hypothesen.
Alıntılar
Keine relevanten Zitate gefunden.