关于同时机器翻译中的虚构问题

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内容提要

本文研究发现高不确定性模型会导致错误内容增加,提出一种解码策略来减少幻觉,通过在XSum数据集上的实验证明,该方法降低了幻觉的概率。

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关键要点

  • 高不确定性模型会导致生成更多错误内容(幻觉)。
  • 提出了一种解码策略来减少幻觉。
  • 该策略优化源和目标单词的点间互信息。
  • 在XSum数据集上进行了实验证明该方法有效。
  • 该方法降低了幻觉的概率,同时保持了黄色和BertS得分。
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