Z-MERT公司

Z-MERT:一个完全可配置的开源工具,用于机器翻译系统的最小错误率培训。最先进的机器翻译(MT)系统依赖于几种模型来评估目标语言中给定候选译文的“优劣”。每一个模型都对应于一个特征,这是一个<候选翻译,外国句子>对的函数。作为一个对数线性模型,我们需要为每个特征指定一个权重。Och(2003)提供了经验证据,表明设定这些权重时应考虑到最终将用来判断MT系统的评估指标(即,根据该评估指标衡量的开发组绩效最大化)。Och工作的另一个见解是,存在一种有效的算法来找到这些权重。这个过程被称为MERT阶段,用于最小错误率训练。MERT模块的存在可以以最小的努力与现有的机器翻译系统集成,这将有利于研究界。为了获得最大的利益,这个工具应该易于设置和使用,并且应该有一个明显有效的实现。Z-MERT(Zaidan,2009)是一个基于这些目标而开发的工具。我们非常小心地确保Z-MERT可以与任何MT系统一起使用,而不需要修改代码,也不需要一个复杂的脚本网络,这种情况不幸地存在于当前的培训管道中。