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集束搜索技术介绍
资料介绍
集束搜索（Beam Search）作为一种启发式搜索算法，在自然语言处理、语音识别等领域广泛应用。为提升其性能，研究者提出了多种变种，以下是主要类型及特点：
1.长度归一化集束搜索（Length-Normalized Beam Search）
· 问题：标准集束搜索倾向于生成较短序列（因累计概率随长度增加而下降）。
· 改进：对得分进行长度归一化，如除以序列长度的幂次（如score / len^α，α通常取0.7），平衡长度与概率。
· 应用：机器翻译中减少过度精简的译文。
2.覆盖集束搜索（Coverage Beam Search）
· 目标：解决序列生成中的重复问题（如翻译中的冗余短语）。
· 方法：跟踪已生成内容对源序列的覆盖度，通过惩罚重复覆盖的token降低冗余。
· 关键公式：score = log_prob - coverage_penalty * coverage_score。
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