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线性时间最小贝叶斯风险解码与参考汇聚
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最小贝叶斯风险（MBR）解码是一种选择机器学习系统输出的方法，基于多个候选项中具有最低风险的输出。本文介绍了该方法和最近的文献，证明了一些最近的方法可以被写成 MBR 的特例，并给出了在 NLP 模型中应用 MBR 的理论和实证结果，包括该领域的未来方向的具体建议。
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关键要点
- 最小贝叶斯风险（MBR）解码是一种选择机器学习系统输出的方法。
- MBR 解码基于多个候选项中具有最低风险（预期误差）的输出，而非最高概率的输出。
- 本文介绍了 MBR 方法及其相关文献，证明了一些方法是 MBR 的特例。
- 为这些方法的性能提供了额外的理论依据。
- 给出了在 NLP 模型中应用 MBR 的理论和实证结果。
- 提出了该领域未来方向的具体建议。
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