著者らは、BLEUやCOMETのような評価指標の非対称性に対処するため、双方向効果を組み込んだ最小ベイズリスク（MBR）デコーディングのノイジーチャネル分解を提案する。このアプローチは、MBRを4つの相互作用するコンポーネントに分解する：仮説から参照への尤度、参照から仮説への尤度、仮説事前分布、および参照事前分布。

  • この分解は、各チャネルの寄与を分離することで、既存のMBRバリアントの統一的な解釈を提供する。
  • 分析により、チャネルごとの寄与は指標間で顕著な特徴を示すが、タスク間では一貫していることが明らかになった。
  • 本研究は、適切なチャネル重み付けが元のMBRデコーディングよりも改善をもたらす可能性を示唆している。

このフレームワークは、指標およびタスク固有の解釈性を可能にし、仮説選択における方向性効果を考慮することで、より堅牢なテキスト生成への道筋を提供する。