アジア太平洋機械翻訳協会AAMT会長としての6年間を振り返って

─AAMT 会長としての活動概要と MT Summit XVI 及び AMTA2018 の概要─The past six years’ activities and the future of AAMT名古屋大学大学院情報学研究科特任教授

中岩浩巳

アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）顧問・元会長、国際機械翻訳協会（IAMT）元会長、言語処理学会元会長
nakaiwa@i.nagoya-u.ac.jp

1 はじめにの導入に伴う翻訳性能の大幅向上により、決定的なものとなった。

私は 2012 年アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）

このような状況変化を踏まえ、AAMT としては、会総 会 で 同 協 会 会 長 に 就 任 し 3 期 6 年 続 け て き た が、員や会員候補である翻訳業界を中心とした積極的な情報

2018 年 6 月の AAMT 総会をもって、会長の任期を発信を進めた。具体的には、AAMT 総会に併設する機満了した。本稿では、今まで 6 年間の AAMT 活動を振械翻訳フェアを開始し、最新の機械翻訳の動向や関連すり返るとともに、機械翻訳に期待することを述べたい。

る招待講演、また、会員企業及び個人会員による展示すまた、AAMT が主催した国際会議機械翻訳サミットる場を提供した。さらに、会員交流会を開始し、会員を2017 及び、兄弟組織である米州機械翻訳協会 AMTA中心とした最新動向を情報提供する場も新たに設けた。

が主催した国際会議 AMTA2018 の様子についても報

また、翻訳業界に翻訳技術を紹介・啓蒙することを目的告する。

として、翻訳業界最大の団体である日本翻訳連盟 JTFとの連携を強化し、JTF 主催の翻訳祭での AAMT 企画

2

AAMT 会長としての 6 年間を振り返ってナーでのパネルなど、翻訳業界を意識した機械翻訳に関する情報発信を積極的に行った。その結果、例えば、6 年前の機械翻訳を取り巻く状況を振り返ると、以前

2016 年及び 2017 年の JTF 翻訳祭の AAMT 企画講主流であったルールベース翻訳技術から統計翻訳技術に演では、会場に入りきらないくらいの集客があった。

移行が始まり、英日翻訳において性能向上に貢献した語

また、2017 年 9 月には国際機械翻訳連盟 IAMT が順並び替え技術が生まれるなど、日本語の関連する翻訳主催で AAMT がホストした第 16 回国際会議機械翻訳技術の本格的活用が始まった時期であるといえる。当時

サミット（MT Summit XVI）が 24 年ぶりに日本では統計翻訳の活用を前提とした、様々な技術が提案され開催された。MT サミットは 2 年に一回、AAMT、欧ていた。その性能向上は限定的ではあったが、特許を代州機械翻訳協会（EAMT）、米州機械翻訳協会（AMTA）表とする大量の対訳コーパスが存在する分野では統計翻が順番にホストしその地域で開催する会議であるため、訳がルールベース翻訳の翻訳性能を凌駕する性能になっ

AAMT は 6 年に一回ホストを担当することになる。

た。この状況変化を踏まえ、機械翻訳技術を利用する側の代表ともいえる翻訳業界では、当時から機械翻訳技術への注目が高まっていた。この流れは 2016 年 11 月の Google 翻訳へのニューラル機械翻訳（NMT）技術

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講演や、展示、また JTF 総会での基調講演や JTF セミ前述のとおり 2016 年秋にグーグル翻訳の方式が従来型し出の統計翻訳からニューラル翻訳に変わったのを契機に、

がわ

日本語関連の翻訳品質が劇的に向上したことから、機械を含機械翻訳サミット
MT Summit XVI
翻訳に対する期待が急速に高まった。このような品質向ステムの構築に向けては、翻訳対象の多様性、データがの報告

イクサービスに導入した会社として知られている。実用的シ

3少ない言語対や翻訳対象分野のデータが少ない場合の翻上は、①グーグルが持つ Webを中心としたデータ（対スフ訳コーパス）が膨大であること、②世界中の優秀な研究している。例えば、ニューラル翻訳の欠点としてよく知装す2017 年 9 月にアジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）

訳技術、スピードとメモリ、に関しての研究開発に注力が主催し、24 年ぶりに日本開催（開催地：名古屋大学）となった、機械翻訳の代表的国際会議第 16 回機械翻訳られている未知語の訳出に関しては、従来型の統計翻訳開発者が集まり最新技術を実サービスに展開しているこ技術を併用することで、解決しようとしている。また、サミット（MT Summit XVI）が開催された。今回のデータの少ない言語対に関しては、各言語対で別々に学と、③強力なデータセンターを持ち他社を凌駕する規模

会議では、1 日目及び 5 日目には、ワークショップ３件（うち 1 件は AAMT-Japio 特許翻訳研究会主催、1習したモデルを統合する（マルチタスク学習）ことによの計算能力を持つこと、等の強みにより実現できたと考り克服しようとしている。この技術を利用することで単件は JTF との共催）とチュートリアル 3 件が、2 日目
独の翻訳対象言語対データだけより翻訳性能（翻訳品質えられる。この豊富な計算機資源を活用し、グーグル翻から 4 日目は本会議（研究発表 48 件、技術展示 10及び学習速度）が向上することが示されている。なお、訳では、他社よりも多層（８層）のニューラル翻訳方式
第 16 回機械翻訳サミットの講演では、音声翻訳機能にスカッション 1 件）、があり、機械翻訳の最先端技術かモバイル Wifi を統合したハンディー翻訳機を世界で初を導入している（図１）。ニューラル翻訳では扱える語彙らその活用方法まで幅広くカバーしたプログラムで編成された。本会議には、総計 300 名（国内 235 名，外めてお披露目した。

数が学習段階の計算量の多さから限界があるため、未知国 20 か国 65 名）が参加するとともに、17 社のスポ
3.2 グーグルの機械翻訳技術語の問題が発生するが、これに対しては、Wordpieceとンサーと、経済産業省、総務省を含む．5 団体の後援をいただいた。第 15 回大会（米マイアミ）、第 14 回大前述のとおり 2016 年秋にグーグル翻訳の方式が従いう、単語中の部分文字列（例えば英単語”Brexit”で来型の統計翻訳からニューラル翻訳に変わったのを契機

会（仏ニース）とも 200 名程度の参加者数であったこ

4機械翻訳技術の向上

件、企業展示 10 件、招待講演 4 件、招待パネルディに、日本語関連の翻訳品質が劇的に向上したことから、は、” Br”,“ex”,”it”と分割）を活用することで、扱とを考えると、今回の MT サミットは、機械翻訳への国内の注目度を反映したものと考えられる。

機械翻訳に対する期待が急速に高まった。このようなえる語彙数を増やすことで翻訳精度の向上と、翻訳時間品質向上は、①グーグルが持つ Web を中心としたデー

本章では、招待講演の概要について紹介する。本講演タ（対訳コーパス）が膨大であること、②世界中の優秀の短縮を実現している。また、
グーグル翻訳では現在 103

では、ニューラル翻訳技術を導入している代表的な大手プロバイダーであるバイドゥ、グーグル、マイクロソフ(左かな研究開発者が集まり最新技術を実サービスに展開して言語を対象としていますが、これを実現するために、前いること、③強力なデータセンターを持ち他社を凌駕す

ト各社の専門家により各社の技術や戦略などについてのる規模の計算能力を持つこと、等の強みにより実現でき発表があったので紹介する。

述のマルチタスク学習に加え、すべての言語対のデータたと考えられる。この豊富な計算機資源を活用し、グー3.1

バイドゥの機械翻訳技術
グル翻訳では、他社よりも多層（8 層）のニューラルを活用して 1 つのモデルを作るゼロショット翻訳というバイドゥは、世界で初めてニューラル翻訳技術を実技術も導入している。

翻訳方式を導入している（図 1）。ニューラル翻訳では

３.

201

翻訳に、

調査につ

３．

AM
図1

グーグル翻訳におけるニューラル機械翻訳の構成図［2］翻訳

図１：グーグル翻訳におけるニューラル機械翻訳の構成図
YEAR BOOK 2O18 269

に学習

扱える語彙数が学習段階の計算量の多さから限界があに変換する処理を実装することでこれらの課題を解してるため、未知語の問題が発生するが、これに対しては、いる。

Wordpiece という、単語中の部分文字列（例えば英単

２．３ マイクロソフトの機械翻訳技術
4 米州機械翻訳協会 AMTA2018 報告
ることで、扱える語彙数を増やすことで翻訳精度の向上
で単独第 16 回機械翻訳サミットの講演では、音声自動翻訳技2018 年 3 月にアメリカ・ボストンにて開催されたと、翻訳時間の短縮を実現している。また、グーグル翻により語 “Brexit” では、“Br”，“ex”，“it” と分割）を活用す

品質及

訳では現在 103 言語を対象としているが、これを実現

お、第にモバ

初めて従来型機に、、機械品質向タ（対な研究

米州機械翻訳協会（AMTA）主催の第 13 回目の国際術が紹介され、実演を通じてその品質の高さが示された。

するために、前述のマルチタスク学習に加え、すべて会議 AMTA2018 に、中岩が参加したので、会議の概要、の言語対のデータを活用して 1 つのモデルを作るゼロ

及び、AAMT 課題調査委員会が進めている機械翻訳のこれは、①音声認識の技術的躍進、②データの大規模化、③頑健で高速な学習インフラが整った、④ニューラル翻自動評価に関する発表について述べる。

ショット翻訳という技術も導入している。

3.3

訳技術が導入された、というに様々な条件がそろったこ

マイクロソフトの機械翻訳技術

4.1

発表と会議とによると報告されている。音声翻訳の課題は、①話しAMTA2018 は AMTA 主催で隔年開催の会議であ

第 16 回機械翻訳サミットの講演では、音声自動翻訳り、機械翻訳の研究開発（research track）、機械翻
言葉は書き言葉と異なること、②人の発話は驚くこと勝技術が紹介され、実演を通じてその品質の高さが示された。これは、①音声認識の技術的躍進、②データの大規訳の利用（user track）に加え、政府による機械翻訳手であること（考えと発話の違い、黙ったと思ったら話プロジェクト（government track）に関する発表も模化、③頑健で高速な学習インフラが整った、④ニュー含まれるのが本会議の特徴である。今回は、本会議で、し出したり言い換えたり等）、③句読点がなく部の区切りラル翻訳技術が導入された、というに様々な条件がそろったことによると報告されている。音声翻訳の課題

research track が口頭発表 15 件及びオープンソース

がわからない、等といったディスフルエンシ(disfluency)
NMT の 展 示 が 6 件、user track が 口 頭 発 表 17 件、は、①話し言葉は書き言葉と異なること、②人の発話はgovernment track が口頭発表 16 件及びパネルディを含んだテキストに対する翻訳になる。これに対してマ驚くほど勝手であること（考えと発話の違い、黙ったと思ったら話し出したり言い換えたり等）、③句読点がな

スカッション 1 件が行われた。また企業や研究機関なイクロソフトでは、音声認識結果に対してこれらのディどによる展示会であるテクノロジーショーケースには、く部の区切りがわからない、等といったディスフルエン15 件の展示と 10 件の口頭発表（AAMT は展示と口スフルエンシを削除し、完全な文章に変換する処理を実シ（disfluency）を含んだテキストに対する翻訳になる。これに対してマイクロソフトでは、音声認識結果に頭発表両方）が行われた。また、全体セッションとして、装することでこれらの課題を解している。
基調講演 5 件、パネルディスカッション 1 件が行われ対してこれらのディスフルエンシを削除し、完全な文章いるこる規模

たと考

グル翻訳方式る語彙、未知iece とxit”でとで、扱

訳時間

現在 103
270に、前図 2 招待講演の様子（左からバイドゥ Wu Hua 氏、グーグル賀沢秀人氏、マイクロソフトWilliam Lewis 氏）
図２ 招待講演の様子(左からバイドゥ Wu Hua 氏、グーグル賀沢秀人氏、マイクロソフト William Lewis 氏)

た。参加者数は本会議 175 名、チュートリアル 89 名、な目的で活用（機械翻訳に加え、言語横断情報検索、言ワークショップ 40 名であり、欧州を中心に米国以外か語横断要約、音声翻訳等）されており、特に言語資源のらの参加者も意外と多かった（4 割弱）が印象的であっ少ない言語への拡張を考慮したシステムになっているとた。以降、基調講演を中心に主だった発表について概説のことであった。

する。

パネルディスカッション “Deploying Open Source

Linden 大 学 の Arianna Bisazza に よ る 基 調 講 演

Neural Machine Translation（NMT）toolkits in the“Unveiling the Linguistic Weaknesses of Neural MT”

Enterprise” ではオープンソース NMT を開発していでは、SMT の技術（語順並び替えなど）を紹介しながる Sytran, Google, Microsoft, Amazon の各担当者

究開発者と利用者、また、政府関係者が集い、それぞれのら NMT に言語構造などの言語的特徴を扱うことの有効から各社のシステムの紹介が行われたのち、会場を交え検討も性を示し、現在主流の RNN ではなく Convolutional

予想さた質疑応答及び議論が行われた。オープンソースにする側面からの最新の成果を共有・意見交換できる貴重な場でNN や Full Attention Network が主語と動詞の一致にメリットは外からのフィードバックが得られ最新の技術

トプラクティス、今後の展開については把握するためには、欧州機械翻訳協会が開催する
EAMTSMTと におけるGoogle の Macduff Hughes による基調講演“MachineTranslation Beyond the Sentence” では、NMT のmoses 同様に、オープンソース NMT が技術を深化さ

ではな
4
情報も機械翻訳技術の向上ある。進歩の激しい NMT 技術の活用面での最先端動向をが反映できること、エンタープライズでの実装のベス効果があることが紹介された。

併せて、継続的に参加する必要があることを痛感した。ま性能は英仏、英西ではほぼ人間と同じレベルに達成してせるのではないか等の議論がなされた。

機械翻いるがこれは 1 つのマイルストーンであり最終目標でMicrosoft の Glen Poor による基調講演 “Use more
た AAMT はアジア太平洋地域の機械翻訳の団体であるが、能の向AMTA や EAMT のように、独自の国際会議を持たない。
において区別が困難であること、NMT はマイナー言語
Happy” では、Microsoft Office の多言語化に Microsoft報を融において特にインパクトが大きいこと、今後は 1 文をTranslator を活用していること、その過程で機械翻訳
AAMT が真のアジア太平洋地域の協会となるためには、では、今AAMT という国際会議もしくはシンポジウムの開催を具体設定や訳のリサイクル等）などが紹介された。

重複訳はないこと、gender がない言語からある言語への翻訳超えた処理が必要であることなどが紹介された。

Machine Translation and Keep Your Customersの活用に関する工夫（MT 出力を活用できる品質の閾値

IARPA の Carl Rubino による基調講演“MATERIAL,designing an MT Program for IARPA” で は、 多Harvard 大学の Alexander（Sasha）Rush による化し、アジア太平洋地区の活動を広くアピールする場を設

言語への拡張が容易な言語非依存の翻訳システム

基 調 講 演 “Towards Easier Machine Translation”

けるべきことを再確認させられた。
MATERIAL についての紹介があった。IARPA の様々
では、NMT の歴史を紹介したのちに、NMT のメリッる。統考えらの訳出くので参考文[1]NeuGoogle[2]YonMohamTransland M
図3

ボストンの街並図 3 ボストンの街並[3]httpnferen
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[3]http

図 3 ボストンの街並

図4nferen

会場のホテル（Aloft Boston Seaport）

図 4 会場のホテル (Aloft Boston Seaport)ト（学習の容易さやインプリメントの容易さなど）を

4.2

AMTA2018 に参加しての所感

示 し、 計 算 量 の 多 さ を 解 消 す る 工 夫（NMT on the４．機械翻訳の今後の展望

AMTA は、EAMT や MT Summit と 同 様 に、 機 械Edge；モバイルデバイスでも動く）や、LSTM の状態

翻訳の研究開発者と利用者、また、政府関係者が集い、前述のとおり、NMT 技術は、様々な新たな研究成果が生みそれぞれの側面からの最新の成果を共有・意見交換できを可視化するツール等を紹介した。

る貴重な場である。進歩の激しい NMT 技術の活用面でだされ続けており、翻訳性能は短期間で急速な性能向上をテクノロジーショーケースでは、AAMT 課題調査委員会で検討を続けてきた AAMT テストセットに基づきの最先端動向を把握するためには、欧州機械翻訳協会が続けている。また、NMT 技術は実サービスに導入され始め開催する EAMT と併せて、継続的に参加する必要があ
機械翻訳出力を文法的特徴別に自動評価する技術と、そることを痛感した。また AAMT はアジア太平洋地域のており、NMT 特有の訳出傾向を反映した活用方法に関するれを可視化して提示する英語版ウェブインターフェースを紹介した。この展示では、MT の自動評価の研究を行っ機械翻訳の団体であるが、AMTA や EAMT のように、ている多くの方々がブースに来られ、積極的な議論をす独自の国際会議を持たない。AAMT が真のアジア太平ることが出来た。特に、我々と同様のアプローチをとっ洋地域の協会となるためには、AAMT という国際会議ている独 DFKI/CSA の方からは、是非今後情報交換をもしくはシンポジウムの開催を具体化し、アジア太平洋させてほしいとの要望をいただいた。NMT 主流となっ地区の活動を広くアピールする場を設けるべきことを再た今、標準的な自動評価法である BLEU は人間評価と確認させられた。

〔5〕の相関が低いことが様々な場で報告されているタイミン
グでもあり、我々の研究も含め、評価法に関する研究に、以前より注目を集めている印象を受けた。

5 機械翻訳の今後の展望

上記以外にも、本会議の一般講演や、ワークショップ

前述のとおり、NMT 技術は、様々な新たな研究成果“Translation Quality Estimation and Automaticが生みだされ続けており、翻訳性能は短期間で急速な性Post-Editing” にも参加した。これら AMTA2018 の能向上を続けている。また、NMT 技術は実サービスに発表内容に関しては AMTA2018 のウェブサイトにプ導入され始めており、NMT 特有の訳出傾向を反映したロシーディングスやスライドのほとんどが掲載されてい活用方法に関する検討も始まっている。今後数年間はこるので、それをご覧いただきたい。

［3］の傾向が続くものと予想される。NMT は、統計翻訳時代のようにテキストだけではなく、音や画像、レイアウ

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ト情報等、他のメディアの情報もうまく統合的に取り扱える技術であるので、従来の機械翻訳では活用できていなかった情報を活用した翻訳性能の向上（例えば、イントネーション等の音情報と画像情報を融合活用した通訳）に期待したい。また、利用の場面では、今まで指摘されている NMT の様々な課題（訳抜け、重複訳出、訳語の不統一等）を克服する試みが始まっている。統計翻訳の時代にも技術の課題を克服する活用方法が考えられ、システム化が進んだが、NMT でも同様に、NMTの訳出傾向にあった活用方法や翻訳支援環境が定着していくのではないか。

機械翻訳技術の向上

4

参考文献［1］Neural translation technologies and futures- Baidu, Google, Microsoft -, MT Summit XVI,
2017［2］Yonghui Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen,
Quoc V. Le, Mohammad Norouzi, et.al, Google’s
Neural Machine Translation System: Bridging
the Gap between Human and MachineTranslation, arXiv:1609.08144, 2016［3］https://amtaweb.org/amta-2018-proceedingsfor-the-conference-keynotes-workshops-andtutorials/

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