Les auteurs présentent une décomposition par canal bruité du décodage Minimum Bayes Risk (MBR) qui intègre des effets bidirectionnels pour traiter les asymétries dans les métriques d'évaluation telles que BLEU et COMET. Cette approche décompose le MBR en quatre composants interactifs : la vraisemblance hypothèse-référence, la vraisemblance référence-hypothèse, le prior de l'hypothèse et le prior de la référence.
- La décomposition offre une interprétation unifiée des variantes MBR existantes en isolant la contribution de chaque canal.
- L'analyse révèle que les contributions par canal présentent des caractéristiques distinctes selon les métriques tout en restant cohérentes entre les tâches.
- L'étude suggère qu'un pondération appropriée des canaux pourrait améliorer le décodage MBR original.
Ce cadre permet une interprétabilité spécifique aux métriques et aux tâches, offrant une voie vers une génération de texte plus robuste en tenant compte des effets directionnels dans la sélection d'hypothèses.