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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

Q&A

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機械翻訳:BLEU,対数加重平均について

komeko

総合スコア8

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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投稿2022/01/09 15:34

###(問)
機械翻訳の精度指標の一つであるBLEUについて、
BP(brevity penalty)を用いる中で、機械翻訳の精度を算出する際、英文ではよくn=1~4におけるmodified n-gram precisionの値の対数加重平均とBPを用いる。
機械翻訳の精度を加重平均ではなく対数加重平均で評価するとどのような利点があるか。
正しい選択肢を選びたいです。

1.機械翻訳の妥当性と流暢性を考慮した安定的な評価ができる。
2.機械翻訳の一文一文の長さを厳密に評価し参照翻訳に近いかどうか評価できる。
3.n-gramのnが大きくなるほど指数的にスコアが高くなってしまうのを平坦化し評価できる。
4.意味は同じでも異なる字面の翻訳も正しく評価できる。

###(質問)
調べた結果、3の指数的にスコアが高くなることについてが正しいのではないかと考えたのですが、
正しい選択肢とその理由をできれば教えて頂けないでしょうか。

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