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追随 COMET：利用最小贝叶斯风险解码实现自我改进的机器翻译
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了最小贝叶斯风险（MBR）解码在自我改进机器翻译（MT）中的应用，通过使用COMET作为MBR效用度量，实现了在MBR解码的正向翻译上微调模型的自我改进过程，提高了翻译质量。该方法在领域适应和资源匮乏的语言中都表现出潜力。
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关键要点
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研究最小贝叶斯风险（MBR）解码在自我改进机器翻译中的应用。
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使用COMET作为MBR效用度量，微调模型以提高翻译质量。
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该方法在领域适应和资源匮乏的语言中表现出潜力。
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实现与人类偏好更为一致的翻译重新排名。
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探讨了迭代应用和语种特定MBR效用度量的潜在需求。
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结果显示在所有考察的语言对中显著提高了翻译质量。
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强调了COMET指导的MBR在高效MT自我改进中的潜力。
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