第9回アジア翻訳ワークショップ（WAT2022）報告
Report of the 9th Workshop on Asian Translation (WAT2022)

東京大学大学院情報理工学系研究科客員研究員

中澤敏明

2010 年京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻博士課程修了。博士（情報学）。現在は東京大学大学院情報理工学系研究科客員研究員。機械翻訳の研究に従事。
nakazawa@nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp

103-5841-8986

トルと簡単な概要を挙げる。

はじめにー Does partial pre-translation can improve low

アジア翻訳ワークショップ（Workshop on Asian

resourced-languages pairs?

Translation, WAT） はアジア言語を中心とした評価

本論文は日本語・フランス語間の翻訳において、人手型 機 械 翻 訳 ワ ー ク シ ョ ッ プ で あ り、2014 年 に 第 1

ルールにより入力文を事前編集することで翻訳精度の向回（WAT2014） を 開 催 し て 以 降、 毎 年 開 催 し て い

上を目指している。

1る。本稿の著者は初回からオーガナイザーの一人としてワークショップの運営を行っている。2016 年の第ー Multimodal Neural Machine Translation with
Search Engine Based Image Retrieval

3 回（WAT2016） 以 降 は 自 然 言 語 処 理 の 国 際 会 議

本論文は言語だけのコーパスだけでマルチモーダル機との併設ワークショップとして開催しており、2022械翻訳を可能とするものである。入力文に含まれるキー［1］

年の第 9 回（WAT2022）は韓国の慶州市（キョワードと画像検索エンジンを用いることで、入力文に関ン ジ ュ 市 ） で 10 月 12 日 か ら 17 日 に 開 催 さ れ る

連した画像をインターネットから収集し、これを用いてCOLING2022 の併設ワークショップとして開催予定

マルチモーダル機械翻訳を実現するものである。

である。本稿執筆時点ではまだ開催前であるため、本ー Comparing BERT-based Reward Functions

稿では WAT2022 の概要を述べる。なお招待講演は

for Deep Reinforcement Learning in Machine

ニューヨーク大学の Duygu Ataman 氏により行われTranslation

る予定である。Duygu Ataman 氏は低資源言語の言語

本論文は強化学習により NMT の最適化の目的関数処理に精通しており、WAT の対象とする言語のいくつを様々に変えた実験をおこなっている。BLEU のようかも低資源言語であるため、有用な講演になると期待さな単語の表層に基づく目的関数を用いるよりも、BERTれる。に基づく指標を用いる方が翻訳精度が向上することを示している。

2

研究論文

WAT では機械翻訳に関する研究論文の募集も行ってー Improving Jejueo-Korean Translation With
Cross-Lingual Pretraining Using Japaneseand Korean

いる。WAT2022 では 9 件の研究論文の投稿があり、本論文はチェジュ語と韓国語間の翻訳において、日そのうち 4 件を採択した。以下に採択した論文のタイ本語と韓国語のモノリンガルコーパスを利用してmBART の事前学習を行うことで、翻訳精度を向上さ

1302

http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/せられることを報告するものである。

3者のリストを示す。

Shared Tasks

表1

WAT2022 では以下の Shared Task を設定した。

WAT2022 Shared Task 参加者リスト

Team ID

Organization

Country

なお各タスクの後ろに括弧付きで示されている数字は、

TMU

Tokyo Metropolitan University

Japan

各タスクの参加チーム数である。数字の示されていない

NICT-5

NICT

Japan

タスクは、参加チームがなかったことを表している。

SakuraRakuten Institute of Technology
Singapore
Singapore, Rakuten Asia.

・文書単位翻訳タスク：
ー ASPEC+ParaNatCom：英→日

科学技術論文ー BSD Corpus：英⇔日ビジネスシーン対話

ー JIJI Corpus：英⇔日

ニュース

ー NICT-SAP：ヒンディー／タイ／インドネシア／マレー（1）／ベトナム⇔英ー 日中韓⇔英

CNLP-NITS-PP NIT Silchar

India

NITR

NIT Rourkela

India

HwTscSU

Huawei Translation Services
Center, 2012 Lab, Huawei co. LTD;
China
School of Computer Science andTechnology, Soochow University

SILO_NLP

Silo AI

Finlandnlp_novices

SCTR's Pune Institute ofComputer Technology

India

非構造的文書
制限翻訳タスクは WAT2021 で新たに追加されたタ

構造的文書（1）スクであるが、今年度は新たに日中の言語対が追加され

ー Hindi Visual Genome：英語→ヒンディー語（3）た。しかしながら日中のタスクへの参加者は今回はなかった。
対訳コーパスフィルタリングタスクは今年度から新た

ー Malayalam Visual Genome：英語→マラヤーラム語（2）に追加されたタスクである。本タスクは、オーガナイザー

ー Bengali Visual Genome：英語→ベンガル語（3）から提供されるノイズを含む大規模対訳コーパスから、ー Ambiguous MS COCO：英⇔日

機械翻訳の訓練に有害となりそうな対訳文を除外するこー Video Guided Ambiguous Subtitling：日→英とが目標である。参加者はノイズ除去済みの対訳コーパ

ー Khmer Speech Translation：クメール→英／仏

スを提出し、全く同じ設定で NMT の訓練を行い、テストデータでの翻訳精度を競う。世界最大の機械翻訳ワー

・インド諸語翻訳タスク（2）：ー アッサム／ベンガル／グジャラート／ヒンディー／カンナダ／マラヤーラム／マラティ／ネパール／

クショップである WMT2 では 2018 年より同様のタスクを実施しているが、日英の言語対で行われるのは今回が初である。
今回は NTT が一般公開している JParaCrawl v3.0［2］3

オリヤー／パンジャーブ／シンド／シンハラ／タミル／テルグ／ウルドゥ⇔英を対象としてタスクが実施され、科学技術論文コーパスであるASPEC［3］4 をテストデータとして評価が行われた。

・特許翻訳タスク：
ー JPC3：英中韓⇔日

4 まとめ
本稿では WAT2022 の概要について報告した。冒頭

・制限翻訳タスク：
ー ASPEC：英（3）／中⇔日にも述べた通り、本稿執筆時点ではまだ WAT2022 は開催されていたないため、開催後の報告についてはまた・対訳コーパスフィルタリングタスク：別の機会に行いたい。

ー JParaCrawl：日⇔英（1）

昨年度は 26 チームの参加があったのだが、残念ながら今年度は 8 チームの参加にとどまった。表 1 に参加

2

https://www.statmt.org/wmt22/

3

https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/lirg/
jparacrawl/

4

https://jipsti.jst.go.jp/aspec/

YEAR BOOK 2O22 303

4
機械翻訳技術の向上・マルチモーダル翻訳タスク：今年度は残念ながら参加チームが少なかったため、来年度以降、より多くの参加者が集まるよう、工夫していきたいと思う。

参考文献［1］Nakazawa, T., Mino, H., Goto, I., Dabre, R.,
Higashiyama, S., Parida, S., Kunchukuttan,A., Morishita, M., Bojar, O., Chu, C., Eriguchi,A., Abe, K., Oda, Y., Kurohashi, S., 2022.
Overview of the 9th Workshop on AsianTranslation, in Proceedings of the 9thWorkshop on Asian Translation（WAT2022）.
Association for Computational Linguistics,
Gyeongju, Republic of Korea.
［2］Morishita, Makoto, Suzuki, Jun, Nagata,
Masaaki, 2020. JParaCrawl: A Large
Scale Web-Based English-Japanese
Parallel Corpus, in Proceedings of The
12th Language Resources and Evaluation
Conference. European Language Resources
Association, pp. 3603-3609.
［3］T o s h i a k i N a k a z a w a , M a n a b u Y a g u c h i ,Kiyotaka Uchimoto, Masao Utiyama, Eiichiro
Sumita, Sadao Kurohashi, Hitoshi Isahara,
2016. ASPEC: Asian Scientific Paper
Excerpt Corpus, Proceedings of the Ninth
International Conference on Language
Resources and Evaluation（LREC2016）.
European Language Resources Association（ELRA）, Portorož, Slovenia, pp. 22042208.

3044機械翻訳技術の向上
YEAR BOOK 2O22 305