異文化コラボレーション論文特集

論 文

音声翻訳システム実利用データを用いたシステム改善手法
安田 圭志† a)

内山 将夫† b)

大熊 英男† c)

松田 繁樹† e)

磯谷 亮輔†∗ f)

河井

恒† g)

隅田英一郎† d)中村哲†∗∗ h)Improving Speech-to-Speech Translation Systems Using Field Data
Keiji YASUDA†a) , Masao UTIYAMA†b) , Hideo OKUMA†c) , Eiichiro SUMITA†d) ,Shigeki MATSUDA†e) , Ryosuke ISOTANI†∗f) , Hisashi KAWAI†g) ,and Satoshi NAKAMURA†∗∗h)あらまし 本論文では，音声翻訳システム実利用データを用いた，機械翻訳システムのアダプテーション手法を提案する．音声翻訳システム実利用データは，原言語側での音声認識結果と，その機械翻訳結果とからなるが，原言語側の音声認識結果には音声認識誤り，目的言語側の機械翻訳結果には機械翻訳誤りがそれぞれ含まれている可能性がある．提案手法では，音声書き起しや対訳作成等の人手によるデータ整備を行うのではなく，逆翻訳を用いることにより文単位の自動評価を行い，この値により，アダプテーションデータの取捨選択を行う．実験
では，平成 21 年度に全国 5 地方で実施された「地域の観光振興に貢献する自動音声翻訳技術の実証実験」により収集されたデータセットを用いた．実験の結果，ベースラインの性能が最も低い北海道のデータセットでは，提案手法により最も大きな性能改善が得られた．ベースラインの性能が最も高い九州のデータセットでは，提案手法によりフィルタリングされたデータを，翻訳モデルのアダプテーションにのみ用いた場合に性能の改善が得られた．実運用時においては，あらかじめ開発セット等を用意しておき，データをフィルタリングする際のしきい値や，アダプテーションを適用するモデルを，適宜決めていく必要があるものの，本実験により，人手による書き起こしや対訳作成なしにシステム性能の改善が得られることが示された．
キーワード

音声翻訳実証実験，統計翻訳，音声翻訳システム，音声翻訳システム実利用データ

ンになりつつある [1], [2]．今後の更なるシステム性能

1. ま え が きの改善には，従来から取り組まれている要素技術の改インターネットの普及や，経済のグローバル化によ

善や，扱うことができるドメインの拡張に加え，音声り，異言語間のコミュニケーションが重要な課題となっ翻訳システムの実利用データを有効利用したシステムている．近年における情報通信技術や音声言語処理技

改善への取組みが重要となってきている．

術の発展により，音声翻訳システムなどの実用化が進

音声翻訳システムは主に，音声認識，機械翻訳，音んでおり，異言語間コミュニケーションのソリューショ

声合成の三つの要素技術から構成される．音声認識の従来研究では，音声認識システムの実利用データを用†

独立行政法人情報通信研究機構，京都府

いたシステム性能の改善方法 [3] が提案されており，実National Institute of Information and Communications

利用データの利用が，システム性能の改善に有効であTechnology, 3–5 Hikaridai, Keihanna Science City, Kyotofu, 619–0289 Japan
∗

現在，日本電気株式会社∗∗
現在，奈良先端科学技術大学院大学

ることが示されている．
次に機械翻訳について注目すると，音声入力を前提

a) E-mail: keiji.yasuda@nict.go.jpとした機械翻訳では，機械翻訳への入力に音声認識誤b) E-mail: mutiyama@nict.go.jp

りが含まれる可能性があり，この点においてテキストc) E-mail: hideo.okuma@nict.go.jpを対象とした機械翻訳と異なっている．従来の機械翻d) E-mail: eiichiro.sumita@nict.go.jpe) E-mail: shigeki.matsuda@nict.go.jp

訳の研究では，テキスト入力を対象とした実利用デーf) E-mail: r-isotani@bp.jp.nec.com

タ利用の研究がなされ，その有効性が示されているg) E-mail: hisashi.kawai@nict.go.jph) E-mail: s-nakamura@is.naist.jp

電子情報通信学会論文誌

ものの [4], [5]，音声入力の実利用データを用いた研究c （社）電子情報通信学会 2012
D Vol. J95–D No. 1 pp. 19–29 

19電子情報通信学会論文誌 2012/1 Vol. J95–D No. 1

Table 1表 1 提案手法の位置付け
Characteristics of MT adaptation research.

は少なく，限られた条件での有効性しか示されていな

2. では音声翻訳実証実験について，3. では提案手

い [1]．そこで，本研究では，音声翻訳実利用データを法について述べる．4. では機械翻訳システムのモデル

用い，機械翻訳システムの性能を改善する方法を提案

適応実験について述べ，最後に 5. で本論文を結ぶ．

する．
ここで実利用データの利用方法について述べる．最もシンプルな利用方法は，得られた実利用データの音

2. 音声翻訳実証実験
本論文では，平成 21 年度に実施された音声翻訳実

声の書き起こしと，その対訳作成を人手により行い，

証実験 [2] により収集されたデータセットを用いる．こ

音声認識や機械翻訳システムのモデル学習に加えるとこでは音声翻訳実証実験について説明する．

いう方法（教師ありアダプテーション）である．この2. 1 実証実験の概要

方法はシンプルかつ効果が大きい反面，書き起こしや本実証実験は，自動音声翻訳技術の翻訳精度の飛躍

対訳作成の作業がボトルネックとなり，多くのデータ的向上及び訪日観光分野における同技術を活用したを処理することができないという問題がある．これらサービスの早期実用化を図ることを目的しており，総の問題を解決するため，人手による書き起こしや対訳

務省が「地域の観光振興に貢献する自動音声翻訳技術

作成を行わずに，音声認識や機械翻訳の結果をそのまの実証実験」（総事業予算額 9.85 億円）を民間法人等

まモデル学習に用いる方法（教師なしアダプテーショに委託して実施した．実証実験は，日英中韓の 4 か国

ン）がある．教師なしアダプテーションでは，モデル語を対象とし，図 1 に示すとおり，全国 5 地方の観光学習に用いるデータに音声認識誤りや機械翻訳誤りが施設等約 370 箇所に約 1,700 台の端末を設置して行わ含まれるが，これによるシステム性能の劣化をさけるれた．実験期間中には，約 20 万件のアクセスが記録さため，通常，データをフィルタリングする手法が併用れた．このように大規模で，実利用に近い条件下でのされる．フィルタリグの手法としては，実利用データ

実証実験は，世界的にも類を見ない．独立行政法人 情に対する正しい対訳が整備されているとし，これを用

報通信研究機構 (National Institute of Information

いた翻訳自動評価値を用いる手法（教師ありフィルタ

and Communications Technology) は，実証実験を受リング）[1] や，システム内の信頼尺度等を利用する方託した全ての事業者に対して音声翻訳技術を提供する

法（教師なしフィルタリング）[4] が提案されている．

とともに，実験システム構築，運用，データ分析等のこのような方法では，新出語などの追加は行えないも面で全面的にサポートした．

のの，既存のモデルを実利用データに適応化させる効2. 2 システム構成果があると考えられる．

各地方プロジェクトが構築した実証実験システムの表 1 では，音声入力/テキスト入力（機械翻訳への簡略化された構成図を図 2 に示す．音声翻訳端末は，入力に音声認識誤りが含まれていることを想定していスマートフォン，ノート PC などからなり，台数はるかどうかで，表中の Handling ASR error に該当）

300〜500 である．端末で入力された音声は，16 kHz

や，フィルタリング手法における教師の有無といった

サンプリングの ADPCM 形式で音声翻訳サーバーに観点から，提案手法と従来法とを分類している．本研送られる．音声翻訳サーバーは，実際には言語ごとに究では，表 1 に示すように，音声入力を対象とした機用意された音声認識，機械翻訳，音声合成用のサー械翻訳システムの教師なしフィルタリングに取り組み，

バー群から構成される．翻訳結果は，テキスト及び合平成 21 年度に実施された音声翻訳実証実験のデータ

成音声の形で端末に送信される．また，入力音声，音を用いた実験結果を示す．実験では，先に述べた音声

声認識結果，翻訳結果は，日時，端末 ID，言語指定

翻訳の三つの要素技術のうち，機械翻訳部に対して提等の情報とともに利用ログとしてシステム内に蓄積さ案手法の効果を検証している．

れる．

20

論文／音声翻訳システム実利用データを用いたシステム改善手法

図 1 5 地方における実証実験の概要
Fig. 1 Overview of the ﬁve local projects.

Fig. 2図 2 音声翻訳実証実験におけるシステム構成図
A schematic diagram of system conﬁguration for the speech-to-speechtranslation experiment.

図 3 は，音声認識，機械翻訳，音声合成からなる音から原言語，原言語から目的言語の単語やフレーズ単声翻訳システムのうち，機械翻訳部の処理の詳細であ位の翻訳確率（翻訳モデル）や，目的言語の言語モデ

る．機械翻訳部は，主に統計的機械翻訳と二つの翻訳

ル等からなる八つの素性関数 [7] である．また，λi とメモリから構成されている．統計翻訳システムは，フM は，それぞれ，各素性関数に対する重みと素性関数

レーズベース型統計翻訳 [6] の枠組みを利用した．本の数 (8) を表す．

手法は，翻訳対象の原言語の単語列 (f ) に対する目的
言語の単語列 (e) の確率を次式により求める．


λ
h
(e,
f
)
i
i
i=1


p(e|f ) = Me expi=1 λi hi (e , f )exp

式 (1) の分母は一定とし，次式により翻訳結果 ê を
求める．


M

(1)

ê(f, λM1 ) = argmaxeMλi hi (e, f )

(2)

i=1

各モデルの学習には，MOSES ツールキット [7] とここで，e は，f に対する翻訳候補文を表す．hi (e, f )SRILM ツールキット [8] とを用いて，翻訳モデルと言は，学習コーパスから得られる素性関数で，目的言語

語モデルの学習を行っている．
21

電子情報通信学会論文誌 2012/1 Vol. J95–D No. 1

実証実験において，実験実施地方ごとに，以下の 2•(1) の八つの素性関数を，hregional は，固有表現を用いて学習した八つの素性関数をそれぞれ表す．hbaseline

種類のデータを事前に収集した．
固有名詞：数千語からなる地域特有の名詞．訳

は，これらを線形結合することにより得られた八つの語（英中韓）やその語が属するカテゴリーの情報も併素性関数を表す．また，重み μ の値については，4. 1

せて整備されている．

で述べる．

•

固有表現：設置場所への事前のヒアリング等に固有表現の利用法として，コーパスレベルでデータより収集した数千文からなる地域固有の表現（テキスを一つにまとめ，一つのモデルを学習する方法も考えト）とその英中韓訳．ここには，設置店舗などにおいられる．このような方法では，固有表現の追加等が生て，業務上不可欠な表現なども含まれる．

じた場合に，再度，全データを用いたモデル学習を行

固有名詞の利用法としては，[9] で提案された手法をう必要がある．一方，式 (3) による手法では，固有表

用い前処理で固有名詞からカテゴリーのトークンに置

現のみの小規模データでの再学習のみが必要となり，き換え翻訳を行っている．また，実際の各モデルの学

メンテナンスが容易であるというメリットがある．

習には，BTEC コーパス [10] に加え，固有表現を用いまた，固有表現は翻訳メモリにおいても用いられてている．データの使い方は，まず，前述のツールキット

いる．図 3 の翻訳メモリ 1 では，前述の BTEC コー

を用いて，データごとに個別に素性関数を学習し，次パスを，翻訳メモリ 2 では，各地方ごとに収集した固に，両素性関数を次式により線形結合して利用する．

有表現をそれぞれ用いている．

3. 提 案 手 法

hbaseline (e, f )= μhbtec (e, f )+ (1 − μ)hregional (e, f )提案手法では，機械翻訳結果を原言語に逆翻訳した(3)

ここで hbtec は，BTEC コーパスを用いて学習した式

結果を用い，モデルのアダプテーションに用いるデー
タの取捨選択を行う．3. 1 では，提案手法と二つの従来法による，教師なしフィルタリング手法について述
べ，3. 2 では，従来法による教師ありフィルタリング
について述べる．最後に，3. 3 では取捨選択された
データをモデルアダプテーションに用いる方法について説明する．

3. 1 教師なしフィルタリング
3. 1. 1 正規化翻訳スコアを用いたフィルタリング
正規化翻訳スコアを用いた従来法 [4] では，次式を用いて正規化翻訳スコア (Strans ) を計算し，この値がしきい値以上の場合は，アダプテーション用データとして利用する．
1

Strans = p(e|f ) ne(4)

ここで ne は，翻訳結果における単語数を，p(e|f ) は
式 (1) により計算される翻訳確率をそれぞれ表す．

3. 1. 2 原言語パープレキシティを用いたフィルタリング
原言語パープレキシティを用いた従来法 [5] では，次式を用いて原言語パープレキシティ(Spp (f )) を計算
し，この値がしきい値以下の場合は，アダプテーショ
ン用データとして利用する．
図 3 機械翻訳部の処理の流れ
Fig. 3 A ﬂow of the machine translation subsystem.

22

− n1

Spp = p(f )f(5)

論文／音声翻訳システム実利用データを用いたシステム改善手法

ここで，ここで nf は，入力文における単語数を，p(f )固有表現とを結合し，アダプテーション用コーパスとは原言語側の言語モデルにより与えられる入力文のする．

パープレキシティをそれぞれ表す．本論文では，2. 2
で述べた BTEC コーパスの原言語側を利用して学習

Step 2 Step1 で得られたコーパスを用いて，式(1) の八つ素性関数 (hf ield (e, f )) の学習を行う．
Step 3 BTEC コーパスを用いて学習したモデル

した言語モデルを用いる．

3. 1. 3 提 案 手 法(hbtec (e, f )) と hf ield (e, f ) を，式 (8) により線形結合

提案手法では，まず，順方向の機械翻訳結果を，再し，アダプテーションモデル (hadapted (e, f )) とする．

度原言語に機械翻訳する．次に，順方向の機械翻訳への入力である音声認識結果 (f ) を参照訳とみなし，逆翻訳の結果 (f  ) の翻訳自動値を計算する．本実験では，翻訳自動評価値として，次式で計算されるの PER

hadapted (e, f )= μhbtec (e, f ) + (1 − μ)hf ield (e, f )(Position independent word Error Rate) を用いる．
Ssrc per = P ER(f, f  )(6)

ここで P ER は，音声認識の評価等で計算される単語
誤り率を，語順を無視して計算した値である．機械翻訳の評価においては，自動評価値として BLEU [11]がしばしば用いられるが，発話単位の BLEU を本タ
スクにおいて適用すると，多くのスコアが 0 となってしまい，優劣がつけれらないという問題が生じる．これは，評価対象の翻訳の質と評価手法の分解能のミスマッチの問題であるが，本研究では比較的整合性の高
い PER を用いている．
教師ありフィルタリングでは，人手により作成した
参照訳を用い，機械翻訳結果に対して文単位の翻訳自動評価を行うことにより，訳質の高い翻訳を選択する方法である．本論文で取り扱う教師なしアダプテー
ションの目的は，人手による参照訳を作成なしにアダ
プテーションを行うことであるため，フィルタリング
時に参照訳を利用するというのは非現実的である．しかしながら，本論文では，従来研究 [1] の追実験や，教師の有無でのフィルタリング性能の比較といった目的から，教師ありフィルタリングの実験も行っている．
従来研究の研究 [1] では，翻訳自動評価として BLEU

[11] が用いられていたが，本研究では，次式で計算される PER (Stgt per ) を用いる．

Stgt per = P ER(e, e )重み μ の値については，4. 1 で述べる．

4. 実

験

4. 1 実 験 条 件
実験では，五つの実証実験実施地方のうち，予備実験における訳質の主観評価において，訳質が最も低かった北海道と，最も高かった九州のデータを用いた．
翻訳方向は，全地域共通してニーズが高く，最も潤沢なデータが収集された日英方向とした．
モデル学習に用いた日英 BTEC コーパスは，691,829
文からなり，北海道と九州地区の固有表現はそれぞれ，

3. 2 教師ありフィルタリング

(8)3,000 文と 5,095 文からなる．
機械翻訳の評価では，それぞれの地方のデータに対してランダムに抽出した 100 文を評価セットとして用いた．北海道と九州のテストセットパープレキシティ
は，日本語 BTEC コーパス単体で学習した言語モデル
での，北海道と九州のテストセットパープレキシティ
は，それぞれ，40.98 と 19.36，また，式 (3) により得られるベースライン言語モデルでは，それぞれ，42.64と 17.17 であった．これらのことからも，九州のテス
トセットと比較し，北海道のテストセットの難易度が高いことが分かる．
予備実験並びに，本実験の訳質の評価としては，5 段
階 S (Perfect)，A (Correct)，B (Fair)，C (Accept-able)，D (Nonsense) の主観評価を実施した．また，(7)

4. 2 で示す全ての評価において，テスト文を機械翻訳する際の入力は，音声認識を含まないテキスト入力と3. 3 アダプテーション手法選択された実利用データは，2. 2 で述べた固有表現
データとともに，次に述べる方法で用いる．

Step 1 得られた実利用データと，2. 2 で述べたしている．
式 (2) における，各素性関数に対する八つの重み λiについては，ベースラインモデルと (hbaseline ) と，500文からなる BTEC 開発セット用いた MERT (Mini23

電子情報通信学会論文誌 2012/1 Vol. J95–D No. 1
表2

教師なしアダプテーションと教師なしアダプテーション時における評価結果（データフィルタリングなし）
Table 2 Evaluation results of supervised and unsupervised adaptation. (without
data ﬁltering)mum Error Rate Training) [12] により値を決定し，ションに用いる目的言語側の情報として機械翻訳の出

全ての実験条件において同一の値を用いている．また，力を用いた場合の結果（一部教師ありアダプテーショ

式 (3) と式 (8) における μ についても同様，BTEC 開ン）を表す．4 行目は書き起こしも対訳作成も全て人発セットを用いた予備実験により，0.9 としている．こ手で行った結果（教師ありアダプテーション）で，アれらの設定は，実証実験実施時と同様の設定である．

ダプテーションによる性能改善の上限を表す．

実証実験実施時にこのような設定にした理由を以下に•実証実験実施前には，実利用データの十分な量の開発セットが得られない．

•

同地域においても，条件により実利用データのサイズが異なるのは，音声認識や機械翻訳の過程で出力が示す．

得られなかったデータはアダプテーションに利用していないためである．

雪祭り等のイベントなどにも利用されることが先に述べたように，九州のデータにおいては，北海あり，利用時期によって，音声翻訳システムが利用さ道よりも固有表現の文数が多くなっている．固有表現れる場面大きく異なることがある．そのため，ある一の文数の影響をみるため，表 2 の最終行（下線部）で定の時期にサンプリングした小規模な開発セットでのは，ランダムサンプリングにより，九州の固有表現のパラメータチューニングでは，過適応になるおそれが数を北海道と同じ 3,000 文にした場合の結果を示してある．

いる．ここでは 3 度のランダムサンプリングを行い，•BTEC 開発セットを用いたパラメータチューニ

ングにより，最低でも BTEC のドメインの発話についての性能は維持することができる．

主観評価した結果の平均を示している．
表中の白いセルは，ベースラインの性能を上回った
場合，ライトグレーのセルはベースラインと同じ性能

より最適なパラメータ設定にするためには，事後的の場合，ダークグレーのセルは，ベースラインの性能に，実証実験実施全期間の実利用データから，ランダを下回った場合をそれぞれ表す（注 1）．表 2 を見ると，

ムにサンプリングした開発セットを用いて，個別に λi

教師なしアダプテーションでは全く改善が得られていと μ の値をチューニングすべきであるが，本論文では，ない．一部教師ありアダプテーションにおいては，一提案手法が利用されるであろう状況に合わせた実験を部の条件で性能の改善が得られているものの，性能が行うため，実証実験実施時と同様の設定にしている．

劣化することもある．一方，教師ありアダプテーショ

4. 2 実 験 結 果

ンでは，全ての場合において，性能の改善が得られて

表 2 は，実利用データの取捨選択を行わなかったいる．これらの結果から，特に教師なしアダプテー

場合の結果である．各地方の結果において，1 行目はション時においては，実利用データをそのまま用いる

ベースライン，2 行目は利用可能な実利用データ全てと，翻訳性能の劣化を招く可能性があることが分かる．

を用いて教師なしアダプテーションを行った結果，3 行

実利用データのフィルタリングは，このような劣化を

目は入力音声の書き起こしは人手で行い，アダプテー（注 1）：表 3〜表 4 においても同様の配色を用いる．

24

論文／音声翻訳システム実利用データを用いたシステム改善手法
表 3 教師なしアダプテーション時における評価結果（データフィルタリングあり）
Table 3 Evaluation results of unsupervised adaptation. (with data ﬁltering)

防ぐことを目的としており，表 3 では提案手法の効果

ぞれ 0.1，0.2，0.4 の場合での結果を示している．公を検証している．

正な比較を行うため，従来法においては，提案手法に

最後に，各地域のベースライン間の比較を行うと，おけるしきい値が 0.1，0.2，0.4 のそれぞれの場合と九州のデータでは，固有表現のサイズを 3,000 文に縮同じ文数のデータが得られるよう，しきい値を調整し小することにより，性能の劣化が見られている．しかている．

しながら，同じく固有表現のサイズが 3,000 文の北海

まず，提案手法におけるしきい値を 0.1 とした場合

道よりも大幅に訳質が高いことが分かる．これらのこに得られるデータ量を地域ごとに比較すると，北海道とを考慮すると，九州のテストセットが北海道のテス

では，1,224 文（北海道実利用データ全体の 12.7%）

トセットよりも翻訳が容易なセットになっているといであるのに対し，九州では 4,560 文（九州実利用デー

える．この違いは，九州の実証実験では，空港や観光

タ全体の 46.9%）と非常に多くのデータが得られてい地において説明員が配置され，比較的制御された状態

る．これには以下の 2 点が起因すると考えられる．

で利用されていたことに起因すると考えられる．

•

北海道と比較し，九州のデータでは単語誤り率

表 3 は，音声認識誤りと機械翻訳誤りが含まれる，が低いため，訳質への音声認識誤りの悪影響が少なく，教師なしアダプテーションの条件で，従来手法と提その結果として，逆翻訳結果と入力文の一致度が高く案手法により，アダプテーションに用いる音声翻訳実

なる．

利用データのフィルタリングを行った結果を表してい•北海道と比較し，九州のデータでは翻訳の難易る．ここでの音声認識システムの性能は，北海道と度が低いデータが多く含まれており，順方向逆方向と九州のテストセットで，それぞれ単語誤り率 29.9%とも比較的正しく翻訳され，その結果として逆翻訳結果

20.3%である．

と入力文の一致度が高くなる．

提案手法では，フィルタリングのしきい値を，それ次に，北海道のデータセットについて注目すると，
25

電子情報通信学会論文誌 2012/1 Vol. J95–D No. 1

提案手法では，しきい値を 0.1 とした場合の一部で性能が劣化しているものの，ほぼ全ての場合において，システム性能が向上している．正規化翻訳スコア(Strans ) と，原言語パープレキシティ(Spp ) においても，改善が得られているものの，提案手法による改善の方が大きい場合が多い．また，教師ありフィルタリ
ングの結果 (Stgt pp ) と提案手法 (Ssrc per ) とを比較すると，提案手法は教師なしにもかかわらず，教師ありフィルタリング利用時と同等以上の性能改善が得られていることが分かる．また，Ssrc per <= 0.2 の条
件においては，S, A, B, C の割合が，表 2 ので示した

Upper bound を超えている．翻訳誤りや音声認識誤りが含まれない場合においては，ドメイン外の学習文

Fig. 4図 4 重み µ と訳質（BLEU 値）との関係
Relationship between weight µ and translation quality. (BLEU score)を除去することにより，訳質性能が向上し得ることが示されている [13]．Ssrc per <= 0.2 においては，偶発的にこのような条件と重なった可能性があるが，表 2

は，翻訳モデルのみのアダプテーションに実利用デーの Upper bound においても [13] のような手法によりタを用いた場合の結果を示している．表 4 を見ると，データの取捨選択を行うことにより，Upper bound を

北海道のデータセットでは，言語，翻訳両モデルのア超える性能が得られると考えられる．

ダプテーションを行った場合に最も性能の改善が大き

一方，九州のデータセットでは，従来法と提案手法

くなっており，言語モデル単体または翻訳もデル単体の双方ともほぼ全ての条件において，システム性能のへのアダプテーションでは，改善が小さくなっている．

改善が得られていない．この点については，4. 3 で詳
細分析を行う．

九州のデータセットにおいては，言語モデル単体へのアダプテーション時に，より大きな劣化が生じてい4. 3 詳 細 分 析る．その反面，翻訳モデル単体へのアダプテーション

ここでは，三つの事項について詳細分析を行う．ま時には改善が得られている．これらのことから，実運ず第一に，式 (3) と式 (8) における重み μ と訳質との用時において，あらかじめ開発セット等を用意してお関係について明らかする．次に，これまでの実験では，き，アダプテーションを適用するモデルを決定する方

性能改善が得られなかった九州データセットにおける法などをとることにより，性能の劣化を防ぎ，改善が詳細分析を行う．最後に，本提案手法により取捨選択得られることが示された．

されるデータの例を示し，性能改善効果との関係につ4. 3. 3 提案手法により取捨選択される実利用デー

いて議論するとともに，日英以外の異なる言語対における有効性について検討する．

4. 3. 1 線形結合時の重 μ と訳質の関係

タの例
表 5 は，実際に選択された実利用データと，適応前後の翻訳結果を表している．成功例においては，適

図 4 に，式 (3) と式 (8) における重み μ と訳質と応前に，免税=tax と訳されていたが，実利用データの関係を示す．ここでは，評価数が多くなることから，

では，免税=duty free と訳されるものが多く，正しい

自動評価値である BLEU を用いた評価を行っている．

訳語選択が行えるよう改善されている．一方，失敗例

横軸は μ の値を表し，縦軸は BLEU の値を表す．図中

では，適応後に「明日の朝」という部分の情報が欠落●と▲は式 (3) での結果を表し，○と△は，式 (8) でしている．これは，実利用データの中には「朝早い」の結果をそれぞれ表す．式 (8) の実利用データとしてというデータがないにもかかわらず，例に示すようなは，表 2 の「Baseline + annotated data 2」のデー「早い」という表現を含む実利用データが複数個選択さタを用いている．図 4 を見ると，おおむね μ = 0.1 付

れていた．これにより，早い=early の確率が上がり，近で最適な値となっていることが分かる．

訳質の劣化につながったと考えられる．

4. 3. 2 九州データセットについての詳細分析
表 4 は，提案手法において，言語モデルのみ，また
26

表 6 は提案手法により棄却された実利用データの例
である．

論文／音声翻訳システム実利用データを用いたシステム改善手法
表 4 モデルごとのアダプテーション時における評価結果（データフィルタリングあり）
Table 4 Evaluation results of adaptation on language model and translation
model. (with data ﬁltering)

Table 5表 5 アダプテーションに用いられたデータと翻訳結果の例
Examples of adapted translation results and adaptation data.

Table 6•表 6 提案手法により棄却されたデータの例
Examples of rejected ﬁeld data by the proposed method.

音声認識誤りが含まれるデータを正しく棄却した例（表中の 1 と 2 の例）•

順方向，逆方向の翻訳とも正しいにもかかわら却した例（表中の 4）•

順方向，逆方向の翻訳とも正しいにもかかわらず，表現の多様性により PER が高くなり誤って棄却

ず，方言などが含まれることにより PER が高くなりしてしまう例（表中の 5）

誤って棄却してしまう例（表中の 3）

表 6 の例では，3 と 5 が誤り棄却の例である．3 の例•

順方向の翻訳誤りが含まれるデータを正しく棄ようなケースへの対処は非常に難しいものの，5 につ27電子情報通信学会論文誌 2012/1 Vol. J95–D No. 1

いては，PER 計算時に自動パラフレーズを行うこと

タの収集を続けていく必要がある．
文

により，ある程度の対応は可能であると考えられる．

4. 4 異なる言語対への適用可能性[1]

S. Vogel, T. Schultz, I. Lane, A. Waibel, and A.W.

本論文では，先に述べたように，全地域を通してBlack, “Incremental adaptation of speech-to-speech

ニーズが高く，最も多くのデータが収集できた言語方

translation,” Proc. NAACL HLT 2009, pp.149–152,

向であるため日英の翻訳方向での実験を行った．日英方向の実験結果からは，実利用データ量の影響はそれ

2009.
[2]

ほどなく，ベースラインが低いほど，実利用データ追加の効果が高いことが示唆された．この点を考慮すると，言語間の類似性が強いため，ベースラインの性能[3]

実証実験の概要，” 日本音響学会 2010 年秋季研究発表会，
pp.99–102, 2010.
F. Wessel and H. Ney, “Unsupervised training ofspeech recognition,” IEEE Trans. Speech Audio Pro-

る．一方，比較的ベースラインの性能が低い日中の言

cess., vol.13, no.1, pp.23–31, 2005.
[4]

N. Ueﬃng, G. Haﬀari, and A. Sarkar, “Semisupervised model adaptation for statistical ma-

5. む す び
音声認識結果と機械翻訳結果の対からなる音声翻訳

河井 恒，磯谷亮輔，安田圭志，隅田英一郎，内山将夫，
松田繁樹，葦 苅豊，中村 哲，“H21 年度全国音声翻訳

acoustic models for large vocabulary continuousが高い日韓の言語対ではあまり効果がないと考えられ
語対ではある程度の効果が期待できる．

献

N. Bach, R. Hsiao, M. Eck, P. Charoenpornsawat,

chine translation,” Machine Translation, vol.21, no.2,
pp.77–94, 2007.
[5]

K. Yasuda, R. Zhang, H. Yamamoto, and E. Sumita,の実利用データを用いた機械翻訳アダプテーション手“Method of selecting training data to build a com-法を提案した．提案手法では，機械翻訳結果を原言語

pact and eﬃcient translation model,” Proc. Third側へ逆翻訳して音声認識結果と比較し，入力文（音声International Joint Conference on Natural Language

認識結果）と逆翻訳結果が近いデータのみをアダプ

Processing, pp.655–660, 2008.
[6]テーションに用いる．

P. Koehn, F.J. Och, and D. Marcu, “Statisticalphrase-based translation,” Proc. Human Language

実験では，平成 21 年度に全国で実施された音声翻訳

Technology Conference of the North American Chap-

実証実験のデータを用いた．実験の結果，ベースライ

ter of the Association for Computational Linguistics

ンの性能が低い北海道地区のデータを用いた場合，提(HLT-NAACL), pp.127–133, 2003.
[7]

P. Koehn, H. Hoang, A. Birch, C. Callison-Burch, M.

案手法による翻訳性能の改善が得られた．一方，ベーFederico, N. Bertoldi, B. Cowan, W. Shen, C. Moran,

スラインの性能が高い九州地区のデータでは，性能のR. Zens, C. Dyer, O. Bojar, A. Constantin, and E.
Herbst, “Moses: Open source toolkit for statistical

劣化が見られた．しかしながら，九州のデータセット

machine translation,” Proc. 45th Annual Meeting ofにおいては，言語モデルのアダプテーションを行わず，

the Association for Computational Linguistics Com-

翻訳モデルのみのアダプテーションを行うことにより

panion Volume Proceedings of the Demo and Poster

ある程度の性能改善が得られることが示された．

Sessions, pp.177–180, Association for Computational

実運用時においては，あらかじめ開発セット等を用

Linguistics, June 2007.
[8]

意しておき，データをフィルタリングする際のしきい

ing toolkit,” Proc. International Conference on Spo-

値や，アダプテーションを適用するモデルを，適宜決めていく必要があるものの，人手による書き起しや対

ken Language Processing, pp.901–904, 2002.
[9]smt,” IEICE Trans. Inf. & Syst., vol.E91-D, no.7,

示された．

pp.2051–2057, July 2008.
[10]

tion,” IEEE Trans. Audio Speech Language Process.,能であるとはいえない．本提案手法は，実利用データ

vol.14, no.5, pp.1674–1682, 2006.
[11]chine translation,” Proc. 40th Annual Meeting of the

きるようになるわけではない．今後の更なるシステム

Association for Computational Linguistics (ACL),

改善には，WEB 等から自動的に固有名詞を獲得する

28

K. Papineni, S. Roukos, T. Ward, and W.-J. Zhu,
“Bleu: A method for automatic evaluation of ma-

いるものの，実利用データに含まれる未知語に対応で枠組みを音声翻訳システム内に組み込み，実利用デー

G. Kikui, S. Yamamoto, T. Takezawa, and E. Sumita,“Comparative study on corpora for speech transla-

音声翻訳システムの性能は，誰もが満足する十分な性を用いて，各モデルの確率値を調整する機能をもって

H. Okuma, H. Yamamoto, and E. Sumita, “Introducint a translation dictionary into phrase-based

訳作成なしに，システム性能の改善が得られることが実証実験におけるアンケート結果を見ると，現状のA. Stolcke, “SRILM - An extensible language model-

pp.311–318, 2002.
[12]

F. Och, “Minimum error rate training in statistical論文／音声翻訳システム実利用データを用いたシステム改善手法
machine translation,” Proc. 41st AnnualMeeting of
the Association for ComputationalLinguistics (ACL),
pp.160–167, 2003.
[13]

K. Yasuda, H. Yamamoto, and E. Sumita, “Training
set selection for building compact and eﬃcient language models,” IEICE Trans. Inf. & Syst., vol.E92-D,
no.3, pp.506–511, March 2009.

松田

繁樹

（正員）

2003 北陸先端科学技術大学院大学博士後期課程了．同年，（株）国際電気通信基礎

技術研究所音声コミュニケーション研究所
研究員．現在，情報通信研究機構専攻研究員．博士（情報）．

（平成 23 年 4 月 4 日受付，8 月 9 日再受付）

磯谷安田

圭志 （正員）1999 同志社大・工中退．2004 同大大学

院工学研究科博士後期課程了．博士（工学）．
国際電気通信基礎技術研究所（ATR）音声
言語コミュニケーション研究所を経て，現
在情報通信研究機構専攻研究員．音声言語
処理，機械翻訳の研究に従事．情報処理学
会，音響学会各会員．

内山将夫

1992 筑波大卒．1997 同大大学院工学研

究科了．博士（工学）．現在，情報通信研究機構主任研究員．言語処理の実際的で学際的な応用に興味がある．言語処理学会，情報処理学会，ACL 等各会員．

亮輔

（正員）

1985 東大・工・計数卒．1987 同大大学
院修士課程了．同年日本電気（株）入社．
2009 より 2011 年 3 月まで情報通信研究機構に出向．現在，日本電気（株）情報・
メディアプロセッシング研究所主任研究員．
主として音声認識，自動通訳の研究開発に従事．日本音響学会会員．

河井

恒

（正員）

1984 東 大・工・電 気 卒 ，1989 同 大大 学 院・電 子 了 ．博 士（ 工 学 ）．1989〜
2000 KDD 研 究 所 ，2000〜2004 ATR，2004〜2009 KDDI 研究所，2009 より情報通信研究機構に勤務．音声の認識・合成，

音響信号処理，音声翻訳の研究開発に従事．

中村

哲

（正員）

1981 京都工繊大・電子卒．1992 京都大大熊英男

1987 東京理科大卒．国際電気通信基礎

技術研究所（ATR）音声言語コミュニケー
ション研究所を経て，現在情報通信研究機
構（NICT）研究員．主に機械翻訳の研究に従事．

隅田英一郎 （正員）

学博士号取得（工学）．1981 シャープ（株）
情報技術研究所，1994 奈良先端科学技術
大学院大学情報科学研究科助教授，2000（株）国際電気通信基礎技術研究所，取締役，音声言語コミュニケーション研究所所長，（独）情報通信研究機構けいはんな研究所所長・知識創成コ
ミュニケーション研究センター長などを経て，2011 年 4 月より，奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科教授．ATR
フェロー．ドイツカールスルーエ大学客員教授．音声翻訳，音
声言語情報処理の研究に従事．2010 年 4 月文部科学大臣表彰，2011 年 10 月総務大臣賞表彰受賞．

1982 電気通信大学大学院修士課程了．
1999 京都大学博士（工学）．現在，情報通信研究機構 MASTAR プロジェクトリー
ダー，多言語翻訳研究室室長，神戸大学大学院工学研究科客員教授．機械翻訳，e ラー
ニングを研究．IPSJ，NLP，ASJ，ACL，IEEE 各会員．

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