arXiv cs.CL· Javier Garcia Gilabert, Rico Sennrich, Andr\'e F. T. Martins·· 3 小时前AI 评分35
更多搜索何时有用？机器翻译质量感知解码中搜索效用的实证研究
When is more search useful? An Empirical Study of Search Utility in Quality-Aware Decoding for Machine Translation
AI 导读
研究发现，质量感知解码（QAD）为每句分配相同候选预算 N 的假设不成立，额外候选带来的翻译质量增益因句而异。研究用总扩展增益、边际扩展增益与采样饱和点三项指标刻画搜索效用：句子级信号与总增益相关，但对饱和点信息量较弱，当前候选池的统计量则能提示边际增益。这些信号可识别出在选择性追加搜索时收益更大的句子。
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