著者

河田 尚孝 磯崎 秀樹 菊井 玄一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

---

パラメータの最適化は、統計的機械翻訳のパフォーマンスを向上させるために不可欠です。 MERTは標準的な目的関数としてBLEUを使用する最適化ツールです。 しかし、日本語と英語のように語順が非常に異なる言語間の翻訳では、BLEUは人間の判断との相関が非常に低いです。したがって、BLEUの代わりにRIBESのような人手相関の高い評価関数を最適化プロセスの目的関数として使用する方がよい。 本稿では、MERTの目的関数として用いたRIBESの効果を調べ、SMTが原文とは大きく異なる語順を決定する際に、RIBESがBLEUよりも優れていることを見出した。