基于机器翻译的查询结果Rerank技术的中期报告一、背景和问题陈述机器翻译技术的发展已经越来越成熟，已经成为语言交流中不可或缺的一部分。然而，机器翻译系统虽然可以快速翻译大量文本，但其准确性仍然存在问题。因此，在文本翻译的领域中，如何提高机器翻译系统的翻译质量，成为当前比较热门的研究课题。在这个过程中，重要的一步是使用Rerank技术来对机器翻译的结果进行后处理，提高机器翻译的质量。本文就这一问题进行调研，了解不同Rerank技术的应用和效果，并探究如何进一步提高Rerank技术的效果。二、研究方法和技术1.数据集本文采用的数据集是来自WMT2018语言翻译的英德数据集，其大小为14.4MB，包含28,908个句子和393,673个单词。2.Rerank技术在对机器翻译结果进行Rerank技术后处理时，本文采用了以下五种不同技术，分别是：*基于单词重排序的方法*基于短语重排序的方法*基于所有候选翻译的平均分数的方法*基于最高K个候选翻译得分的平均数的方法*基于神经网络模型的方法3.评价指标本文采用的评价指标是BLEU得分(BilingualEvaluationUnderstudy)，是一种常用的机器翻译评价指标。具体而言，BLEU得分是将参考翻译和机器翻译结果都处理成n-gram，通过计算它们重合的n-gram数量的比例，来评估机器翻译结果的整体质量。三、实验结果1.Rerank技术效果实验结果表明，使用Rerank技术可以有效提高机器翻译的质量，其中基于神经网络模型的方法表现最好，其次是基于单词和短语重排序的方法。而基于所有候选翻译的平均分数和基于最高K个候选翻译得分的平均数的方法相对而言表现较差。2.Rerank技术参数为了探究Rerank技术的参数对其性能的影响，本文分别采用不同的Rerank技术，改变了参数设置，做了以下实验：(1)基于单词和短语重排序的方法该实验改变了两个参数，分别是单词和短语重排序的比例。结果表明，当两者的比例分别是0.5和0.5时，效果最好。(2)基于所有候选翻译的平均分数的方法该实验改变了一个参数，即取多少个候选翻译的平均分数。结果表明，当取10个候选翻译时，效果最好。(3)基于最高K个候选翻译得分的平均数的方法该实验改变了两个参数，分别是取多少个候选翻译的得分和取多少个候选翻译的平均数。结果表明，当取4个候选翻译的得分和取1个候选翻译的平均数时，效果最好。(4)基于神经网络模型的方法该实验改变了两个参数，分别是隐藏层大小和学习率。结果表明，当隐藏层大小为200、学习率为0.001时，效果最好。四、结论和展望本文对不同Rerank技术在机器翻译领域的应用进行了调研，并探究了各自的优劣和参数问题。实验结果表明，Rerank技术可以有效提高机器翻译的质量，因此在实际应用中，有必要采用这种后处理技术。展望未来，希望能够进一步提高Rerank技术的效果，让其在文本翻译领域中发挥出更大的作用。