文件名称:
使用SMT的超保守更新可最大程度地减少预期的错误
开发工具:
文件大小: 215kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：最小错误率训练是统计机中参数调整的一种流行方法翻译（SMT）。 但是，优化目标函数可能会在每个优化步骤都可能导致MERT不稳定。 我们提出了另一种调优方法基于超保守更新的方法，其中预期任务的组合变体将损耗和距上一轮参数的距离最小化梯度下降。 在中文到英文和西班牙文到英文的测试数据集上进行的实验英文译本表明，我们的方法可以在摩西系统。
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