⽇本語を含む⾔語対における制約付き翻訳タスクの近況
東北⼤学 情報科学研究科
乾・坂⼝・徳久研究室 博⼠3年
阿部 ⾹央莉2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

1背景︓特定の⽤語を適切に翻訳したい︕
1. 専⾨⽤語の翻訳（科学論⽂，特許⽂書…）
We have conducted a shared task
focusing on terminology consistencyfrom 2021.

(System G) 2021年から⽤語の⼀貫性に重点を置いた共有タスクを実施しました。
(System D) 2021年からの⽤語の統⼀に焦点を当てた共有タスクを実施しました。
(System M) 2021年から⽤語の⼀貫性に焦点を当てた共同作業を⾏った。

🤔「”shared task”は共有タスク、”consistency”は⼀貫性と訳したいなあ…」
2. 特定の固有名詞の翻訳（新商品の名前…）
ポケモン新作のパートナーにはニャオハを選びました。

(System G) I chose Nyaoha as my partner for the new Pokemon
game.
(System D) I chose Meowha as my partner for the new Pokemon.
(System M) I chose Nyaoha as my new Pokemon partner.

🤔「”ニャオハ”は英語名だと”Sprigatito”だから、英語圏の⼈には伝わらないかも…」
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

2

背景︓特定の⽤語を適切に翻訳したい︕ → 実はできる• System D, System Mには「⽤語集」機能あり

System D

本講演は，この内部で動いている（であろう）仕組みの紹介になると思いますSystem M
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

3

背景︓研究分野においての「⽤語エラー」への着⽬• “⽤語（Terminology）” ︓専⾨⽤語・特定の固有名詞など• 2021年の機械翻訳シェアードタスクで提出されたシステムでも，「⽤語」に関するエラーが⼀定数出現 [Freitag+’21]

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

4

本講演の概要
1. 制約付き翻訳シェアードタスクの設⽴• アノテーション付きデータセットの作成• 簡易的な⾃動評価指標の策定
2. 制約付き翻訳モデルの紹介• 2種類の⼿法︓「緩い」「厳しい」制約付き翻訳モデル• 上記モデルの応⽤（実際にタスクに提出されたシステム）
3. タスクの結果 & 今後の課題• 現状の⾼性能なモデルとは︖• 評価（スコアリング）の信頼性• エラー分析
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

5

本講演の概要
1. 制約付き翻訳シェアードタスクの設⽴• アノテーション付きデータセットの作成• 簡易的な⾃動評価指標の策定
2. 制約付き翻訳モデルの紹介• 2種類の⼿法︓「緩い」「厳しい」制約付き翻訳モデル• 上記モデルの応⽤（実際にタスクに提出されたシステム）
3. タスクの結果 & 今後の課題• 現状の⾼性能なモデルとは︖• 評価（スコアリング）の信頼性• エラー分析
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

6

「制約付き翻訳（の共有）タスク」の設⽴• ASPEC科学論⽂ドメインデータ [Nakazawa+’16] を元に再設計
専⾨⽤語が多く含まれる• 「与えられた制約語彙に従い，⽂を翻訳する」• 制約語彙リスト︓対象⾔語側の⽤語集• ^に含まれてない同義の表現を許容しない…シフトする帰還回路であり …物体の磁気特性の変化…で検出することができる。

MT system

制約語彙リスト[“feedback circuit”, “magnetic features”, …]2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜... can detect changes in themagnetic characteristics of theobject in the center …
…. can detect change ofmagnetic features of an object
present ....

7

なぜ「共有タスク」を作るのか︖• 共有タスク = 統⼀的な評価基盤 の作成• 様々なモデルを，同じデータセット・同じ条件下で⽐較可能? 「現時点で最も良いモデルは何か︖」? 「最も良いモデルでもまだ解けていない課題とは︖」• 新規参⼊，技術共有の促進• データセットが整備されていると，参⼊しやすい• シェアードタスク参加者には論⽂投稿の義務あり? 「どのような⼯夫が効果的だった or でなかったか︖」

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

8

共有タスク設⽴に向けて必要な準備
ASPEC（科学論⽂翻訳データ）

制約語彙リスト

1. …. can detect change of
1. …物体の磁気特性の変化…で検出することができる。 magnetic features of an
object present ....
2. …
2. …

…シフトする帰還回路であり …物体の磁気特性の変化…で検出することができる。

MT system

制約語彙リスト[“feedback circuit”, “magnetic features”, …]

対応

1. […., magnetic features, …]2. […](System A) ... can detect changes in
the magnetic characteristics of the Score: 34
object in the center …
(System B) …. can detect changeof magnetic features of an object
present ....

Score: 92

1. 元データに対応する「制約語彙リスト」作成
2. 評価指標（スコア付けの基準）の策定
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜9

データセットの作成︓制約語彙のアノテーション• 評価のために，“制約語彙”の正解を⽂単位でアノテーションする必要
1. 制約語彙（⽤語）の抽出
2. 抽出された⽤語同⼠の対応付け

3. 対応付け（2）の確認…物体の磁気特性の変化…
で検出することができる。
…

…. can detect change ofmagnetic features of anobject present ....
…

制約語彙リスト[(“帰還回路”,“磁気特性”),(…, )][(“feedback circuit”,“magnetic features”),(…, )][2021年] 全⼯程，⼈⼿作業 （英⽇・⽇英）• ⾼コスト2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜10

データセットの作成︓制約語彙のアノテーション• 評価のために，“制約語彙”の正解を⽂単位でアノテーションする必要*

1. 制約語彙（⽤語）の抽出
2. 抽出された⽤語同⼠の対応付け

3. 対応付（3）の確認…物体の磁気特性の変化…
で検出することができる。
…

…. can detect change ofmagnetic features of anobject present ....
…

制約語彙リスト[(“帰還回路”,“磁気特性”),
(…, )
]

[
(“feedback circuit”,“magnetic features”),(…, )][2022年] ⾃動抽出→ ⼈⼿対応付け・確認 (中⽇・⽇中)• 依然として⾼コスト （⾃動対応付けはうまくいかず…）

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

11⾃動評価指標の策定 : 翻訳の質 & ⽤語⼀貫性▪ 「翻訳の質」と「⽤語の⼀貫性」の両⽅を考慮
1. 制約語彙が含まれていない例をフィルタリング (exact match)
2. 参照訳とのoverlapを計測 (BLEU)•

BLEUにおける，BP（出⼒が短いと減点）を⽤語⼀貫性のスコアとして利⽤: 制約語彙

モデル出⼒

2022/12/01→

フィルタリング後のモデル出⼒

BLEUを計算AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

参照訳

12

⼈⼿評価指標︓翻訳の質• ⾃動翻訳だけでは，完全には翻訳の質を測りきれない → ⼈⼿評価
• Source-based Direct Assessment (src-based DA) [Federmann+’18]• 評価者（バイリンガル）に，元⽂とシステム出⼒⽂を提⽰して点数付与

シーケンスバー（100段階）で評価

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

Figure from [Federmann+’18]
132021-2022年における共有タスクの結果
En-Ja

Ja-En

年

提出システム

⾃動評価(Exact+BLEU)

⼈⼿評価(src-based DA)

⾃動評価(Exact+BLEU)

⼈⼿評価(src-based DA)

2021

Hard&Soft const (ensemble)
(NTT)

57.2

77.5

44.1

75.6

Soft const (NHK)

33.9

74.1

37.5

73.9

Hard&Soft const (NICT)

28.8

73.6

31.8

72.1

Hard const (TMU)

--

22.6

50.2

(human ref.)

-

73.4

-

74.1

Soft const+Post-edit(ensemble) (TMU)

52.7

76.4

40.8

74.1

Soft const+Post-edit (TMU)

50.5

76.638.1

72.0

Soft const (TMU)

37.6

74.9

23.0

73.3

(human ref.)

-76.6

-

74.7

2022

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

14

本講演の概要
1. 制約付き翻訳シェアードタスクの設⽴• アノテーション付きデータセットの作成• 簡易的な⾃動評価指標の策定
2. 制約付き翻訳モデルの紹介• 2種類の⼿法︓「緩い」「厳しい」制約付き翻訳モデル• 上記モデルの応⽤（実際にタスクに提出されたシステム）
3. タスクの結果 & 今後の課題• 現状の⾼性能なモデルとは︖• 評価（スコアリング）の信頼性• エラー分析
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

15

制約付き翻訳のためのモデル• 統計的機械翻訳
︓「特定のフレーズを⼊れて翻訳」が指定可能• ニューラル機械翻訳︓〃が簡単にはできない• ニューラル機械翻訳における「制約付き翻訳」モデルの試み
Soft constrained︓「緩い」制約モデル [Song+’19][Chen+’20]• モデル学習時のデータに制約を課す（データ拡張）• 必ずしも制約語彙を出⼒できるとは限らない

Hard constrained︓「厳しい」制約モデル [Arthur+’16][Hokamp&Liu’17][Post&Vilar’18]• デコーディング時に強制的に制約語彙を出⼒させる• 必ず制約語彙を出⼒できる

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

16

「緩い」制約︓Lexical-Constraint-Aware NMT (LeCA) [Chen+’20]• モデル学習時に，以下の形式でデータを学習• input: 元⽂ + <sep> + 制約語彙1 + <sep> + 制約語彙2 …
• output: 翻訳⽂→ 学習を通じて，⼊⼒に付加された制約語彙を含むよう仕向ける• 明⽰的なルール・制約のための機構を組み込んではいない→ 必ず制約語彙含むとは限らない
制約語彙12022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

制約語彙2

Figure from [Chen+’20]

17

「厳しい」制約︓Dynamic Beam Allocation (DBA) [Post&Vilar’18]• デコーディング時，出⼒探索中に制約語彙に相当するトークン列を強制的に出⼒させる• 強制的な出⼒により，モデルの翻訳の質が下がることがある• （翻訳の質を求めて探索幅を多くすると）推論速度が遅くなる

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

Figure from [Post&Villar’18]
18

提出システム1: 「緩い」&「厳しい」制約の結合 [Chousa&Morishita’21]

LeCA︓「緩い」
制約モデル

事前にLeCAである程度制約語彙が探索中に出現するモデルに→ DBAによる翻訳の質低下を抑える

DBA︓「厳しい」制約モデル

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

19

提出システム2: 「緩い」制約 + 「後編集」 [Kondo&Komachi’22]
Decoder (Multi-Source Levenshtein Transformer: MSLevT)[Wan+’20]

Encoder (LeCA)

LeCA（「緩い」制約モデル）は制約語彙を含まない可能性あり→ 制約語彙を必ず含むように「後編集」モデルを導⼊
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

20

本講演の概要
1. 制約付き翻訳シェアードタスクの設⽴• アノテーション付きデータセットの作成• 簡易的な⾃動評価指標の策定
2. 制約付き翻訳モデルの紹介• 2種類の⼿法︓「緩い」「厳しい」制約付き翻訳モデル• 上記モデルの応⽤（実際にタスクに提出されたシステム）
3. タスクの結果 & 今後の課題• 現状の⾼性能なモデルとは︖• 評価（スコアリング）の信頼性• エラー分析
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜21

2021-2022年における共有タスクの結果（再掲）
En-Ja

Ja-En年

提出システム

⾃動評価(Exact+BLEU)

⼈⼿評価(src-based DA)

⾃動評価(Exact+BLEU)

⼈⼿評価(src-based DA)

2021

Hard&Soft const (ensemble)
(NTT)

57.2

77.5

44.1

75.6

Soft const (NHK)

33.9

74.1

37.5

73.9

Hard&Soft const (NICT)

28.8

73.6

31.8

72.1

Hard const (TMU)

--

22.6

50.2

(human ref.)

-

73.4

-

74.1

Soft const+Post-edit(ensemble) (TMU)

52.7

76.4

40.8

74.1

Soft const+Post-edit (TMU)

50.5

76.6

38.1

72.0

Soft const (TMU)

37.6

74.9

23.0

73.3

(human ref.)

-76.6

-

74.7

2022

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

22Q. 本タスクにおいて⾼性能なモデルは︖
En-JaJa-Enyear

SystemAuto Eval.
(Exact+BLEU)

Human Eval.
(src-based DA)

Auto Eval.
(Exact+BLEU)

Human Eval.
(src-based DA)

2021

Hard&Soft const (ensemble)
(NTT)

57.2

77.5

44.1

75.6

Soft const (NHK)

33.9

74.1

37.5

73.9

Hard&Soft const (NICT)

28.8

73.6

31.8

72.1

Hard const (TMU)

--

22.6

50.2

(human ref.)

-

73.4

-

74.1

2022

Soft const+Post-edit
52.7
76.4
40.8
最⾼性能モデル︓(ensemble) (TMU) 「緩い」&「厳しい」制約モデル• 制約語彙を100%出⼒可能（「厳しい制約」モデルのため）Soft const+Post-edit (TMU)
50.5
76.6
38.1
• ⾮常に⾼い質で翻訳を出⼒可能（⾃動評価，⼈⼿評価）
Soft const (TMU)
37.6
74.9
23.0
(human ref.)2022/12/01-76.6

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

-74.1
72.0
73.3
74.7
23

Q. 本タスクにおいて⾼性能なモデルは︖
En-Ja

Ja-Enyear

SystemAuto Eval.
(Exact+BLEU)

Human Eval.
(src-based DA)

Auto Eval.
(Exact+BLEU)

Human Eval.
(src-based DA)

2021

Hard const+Soft
const+Filtering (NTT)

57.2

77.5

44.1

75.6

Soft const (NHK)
33.9
74.1
37.5
73.9
次点の⾼性能モデル:「緩い」制約+「後編集」
モデル
Hard const+Soft const (NICT)
28.8
73.6
31.8
72.1
• 制約語彙を100%出⼒可能（「後編集」の補完により）Hard const (TMU)
22.6
50.2
• （恐らく）⼀般的な「厳しい」制約モデルより早い(0.115 秒/⽂)
2022

2022/12/01(human ref.)

-73.4

-

74.1

Soft const+Post-edit(ensemble) (TMU)

52.7

76.4

40.8

74.1

Soft const+Post-edit (TMU)

50.5

76.6

38.1

72.0

Soft const (TMU)

37.6

74.9

23.0

73.3

(human ref.)

-76.6

-

74.7

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜24分析︓ 新しく考案した⾃動評価の妥当性
Q: ⾃動評価の結果が適切か︖ → ⼈⼿評価との相関⾼ければ適切︖• スピアマンの順位相関の結果 (w/ 12システム)
⾃動評価相関値

ó BLEU0.795

ó Exact match

0.498ó Ours (Exact+BLEU)

0.836• 考案した⾃動評価（Exact+BLEU）は⼈⼿評価との相関⾼→ 「⽤語の⼀貫性」（Exact match）を考慮することの重要性
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜25

分析︓最⾼性能モデルにおけるエラー事例とは︖• 最⾼性能モデルの，低い⼈⼿評価スコアの例を確認• 4つの要因に起因するエラー
1.
2.
3.
4.

制約語彙に含まれていない「⽤語」の⽋落（データアノテーションの質）1に含まれない誤訳 （翻訳モデルの質）
アノテータのドメイン知識の不⾜（⼈⼿評価の質）多かったのは，2&3
ASPEC参照訳の問題（元のデータの質）

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜26

分析︓アノテーション（制約語彙リスト）の質に起因するエラー• 最⾼性能モデルの，低い⼈⼿評価スコアの例を確認• 4つの要因に起因するエラー
1.
2.
3.
4.

制約語彙に含まれていない「⽤語」の⽋落（データアノテーションの質）1に含まれない誤訳 （翻訳モデルの質）
アノテータのドメイン知識の不⾜（⼈⼿評価の質）
ASPEC参照訳の問題（元のデータの質）

Src: This paper presents security card renewal construction of Hokkoku Newspaper Company.
Ref: 北国新聞社のセキュリティカード更新⼯事を紹介した。
Out: 北新聞社のセキュリティカード更新⼯事について紹介した。 Score: 37
RV: []（なし）
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜27

分析︓翻訳モデルの質に起因するエラー• 最⾼性能モデルの，低い⼈⼿評価スコアの例を確認• 4つの要因に起因するエラー
1.
2.
3.
4.

制約語彙に含まれていない「⽤語」の⽋落（データアノテーションの質）1に含まれない誤訳 （翻訳モデルの質）
アノテータのドメイン知識の不⾜（⼈⼿評価の質）
ASPEC参照訳の問題（元のデータの質）

Src: "Ubiquitous" is the meaning of "it is omnipresent like God".
Ref: ユビキタス（ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ）は「神のように遍在する」という意味である。
Out: 「ユビキタス（ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ）」とは，「Ｇｏｄのように不思議である」という意味である。
RV: [“ユビキタス（ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ）”]
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

Score: 33

28

分析︓⼈⼿評価の質に起因するエラー• 最⾼性能モデルの，低い⼈⼿評価スコアの例を確認• 4つの要因に起因するエラー
1.
2.
3.
4.

制約語彙に含まれていない「⽤語」の⽋落（データアノテーションの質）1に含まれない誤訳 （翻訳モデルの質）
アノテータのドメイン知識の不⾜（⼈⼿評価の質）
ASPEC参照訳の問題（元のデータの質）

Src: Zizania latibolia Turcz was cultivated in a laboratory, and changes of water quality in a rooting zone were measured.
Ref: マコモを実験室で栽培し，根圏における⽔質変化を測定した。
Score: 25
Out: マコモを実験室で栽培し，根圏の⽔質変化を測定した。
RV: [“マコモ”, “根圏”]
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜29分析︓⼈⼿評価の質に起因するエラー• 最⾼性能モデルの，低い⼈⼿評価スコアの例を確認• 4つの要因に起因するエラー
1.
2.
3.
4.

制約語彙に含まれていない「⽤語」の⽋落（データアノテーションの質）1に含まれない誤訳 （翻訳モデルの質）
アノテータのドメイン知識の不⾜（⼈⼿評価の質）
ASPEC参照訳の問題（元のデータの質）

Src: Zizania latibolia Turcz was cultivated in a laboratory, and changes of water quality in a rooting zone were measured.
Ref: マコモを実験室で栽培し，根圏における⽔質変化を測定した。
現状，評価者は Src ó Outのみで評価
Out: マコモを実験室で栽培し，根圏の⽔質変化を測定した。
(src-based DA)
Score: 25
・制約語彙を⾒せて評価︖
RV: [“マコモ”, “根圏”]
・使⽤する⼈⼿評価の枠組みを変更︖
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜30

分析︓元の翻訳データの質に起因するエラー• 最⾼性能モデルの，低い⼈⼿評価スコアの例を確認• 4つの要因に起因するエラー
1.
2.
3.
4.

制約語彙に含まれていない「⽤語」の⽋落（データアノテーションの質）1に含まれない誤訳 （翻訳モデルの質）
アノテータのドメイン知識の不⾜（⼈⼿評価の質）
ASPEC参照訳の問題（元のデータの質）

Src: Japan is behind other countries in taking measures against misconduct.
Ref: ⽇本では不正⾏為への対応が遅れている。
“other countries（「他の国より」）” がOut: ⽇本は不正⾏為への対応が遅れている。 Score: 58
Ref, Outともに⽋けている
RV: [“不正⾏為”]
2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

31まとめ︓制約付き翻訳タスクの現状
背景︓適切に⽤語の翻訳がしたい︕
1. 制約付き翻訳シェアードタスクについて（統⼀的な評価基盤作成）• データセット・⾃動評価の枠組み整備

2. 現在の制約付き翻訳モデルの紹介• 最⾼性能モデル︓「緩い」&「厳しい」制約モデル• 次点モデル
︓「緩い」制約 & 「後編集」モデル

3. 今後の課題

Q. 現状のモデルでも解けていない問題は︖ → ⽤語以外の翻訳の質 & 推論速度
• 現状のタスク設定では，制約語彙は100%出⼒可能
Q. 評価の信頼性︖• ⾃動評価は⼈⼿評価と⾼相関• ⾼い専⾨知識を必要とする例の⼈⼿評価が怪しい → ⼈⼿評価の⾒直し

2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜32References[Freitag+’21] Markus Freitag, George Foster, David Grangier, Viresh Ratnakar, Qijun Tan, and Wolfgang Macherey. 2021. Experts, Errors, andContext: A Large-Scale Study of Human Evaluation for Machine Translation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 9:1460–1474.
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2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜33

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• TMU [Kondo+’21] Seiichiro Kondo, Aomi Koyama, Tomoshige Kiyuna, Tosho Hirasawa, and Mamoru Komachi.
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In Proceedings of the 8th Workshop on Asian Translation (WAT2021), pages 68–73, Online. Association for
Computational Linguistics.

• 2022• TMU [Kondo&Komachi’22] Seiichiro Kondo and Mamoru Komachi. 2022. TMU NMT System with Automatic PostEditing by Multi-Source Levenshtein Transformer for the Restricted Translation Task of WAT 2022. In Proceedingsof the 9th Workshop on Asian Translation, pages 51–58, Gyeongju, Republic of Korea. International Conference on
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2022/12/01

AAMT 2022, Tokyo 〜機械翻訳最前線〜

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