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English(EN) When is more search useful? An Empirical Study of Search Utility in Quality-Aware Decoding for Machine Translation

机器翻译研究探索选择性搜索效用以提升质量

研究人员调查了机器翻译质量感知解码中搜索的效用,发现跨所有句子的统一搜索努力的假设是错误的。他们的研究表明,额外候选翻译带来的质量提升因句子而异。该研究通过测量总缩放增益、边际缩放增益和采样饱和点来量化这一点,并识别了预扩展和后扩展候选池中的信号,这些信号可以预测这些增益。这使得可以选择性地将额外搜索应用于最能受益的句子。 AI

影响 通过选择性地应用搜索来识别优化机器翻译计算资源的方法,有可能带来更高效、更准确的翻译系统。

排序理由 关于机器翻译技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Javier Garcia Gilabert, Rico Sennrich, Andr\'e F. T. Martins ·

    何时搜索更有用?一项关于机器翻译质量感知解码中搜索效用的实证研究

    arXiv:2610.32679v1 Announce Type: new Abstract: Quality-Aware Decoding (QAD) improves machine translation through test-time scaling, generating multiple candidate translations and selecting the final output with a quality-aware decoder. Usually the same candidate budget N is spen…