テキスト生成における最小ベイズリスク復号の理論的な理解に向けて

最小ベイズリスク復号(MinimumBayesRiskdecoding)は,自然言語処理のテキスト生成において効果的であることが知られている手法である.この手法は基盤となる人間の嗜好確率分布に基づく期待効用を最大化することを目的とし,出力選択を行う.先行研究における実験的評価ではこのアプローチが顕著な成功を収めていることが示されているが,これらの手法が有効に機能する原因については未だ解明されていない.本研究では最小ベイズリスク復号が何故高い性能が得られるかを明らかにすることを目的として,その理論的な性能を分析する.分析の結果として,いくつかの仮定の下,最小ベイズリスク復号の誤差が計算に用いる参照仮説集合の大きさ𝑛に対して高い確率で𝑂(1√𝑛)に収まることが示された.