# 翻訳における文パターンの利用

深谷諒 1 村上仁一 ${ }^{2}$
1 鳥取大学工学部電気情報系学科
2 鳥取大学工学部
1b19t2092k@edu. tottori-u.ac.jp
${ }^{2}$ murakami@tottori-u.ac.jp

## 概要

NMT の翻訳は単語ごとに行う傾向にある.光のため，文全体を考えず翻訳することになり，間違った翻訳になることがある. 光れを要素合成法の問題という．光こで本研究では，文全体を考えて翻訳するために NMT の学習データに文パターンを追加することを考えた . 実験の結果 , 文パターンを追加したほうが精度がわずかに向上した。

## 1 はじめに

近年，機械翻訳の 1 つに NMT がある.しかし NMT は単語ごとに翻訳する傾向にある. 光こで本研究は NMT に文パターンを追加することにより，翻訳精度の向上を試みる . 文パターンを追加することにより，単語ごとの部分的な翻訳ではなく, 文全体を考えた翻訳ができると考えられる。

## 2 要素合成法の問題

NMT を用いて文を翻訳する際，単語ごとに翻訳すると間違った訳になる場合がある．例を以下の表 1 に示す.

この出力文は，"通した"を"passed"，"我"を"me"と単語ごとに訳しているため間違いが起きている.このように英文を単語ごとに訳し，間違った翻訳になることを要素合成法の問題という．

## 3 文パターン

文パターンとは，変数を用いてパターン化された文である. 本研究の文パターンは, 対訳学習文から自動抽出した変数が 1 つのものを用いる（森本 [1] 参照) . 文パターンの作成の方法を以下に示す.また，文パターンの例を表 2 に示す。

手順 1 GIZA++[2]を用いて対訳学習文から翻訳確率を得る.光して任意の対訳学習文と翻訳確率から，対訳単語を作成する。

手順 2 任意の対訳学習文から対訳単語を変数化し，対訳文パターンを作成する。

手順 3 任意の対訳学習文から対訳文パターンの変数部を抽出し，対訳句とする。

手順 4 手順 3で作った対訳句から, 対訳文パター ンを生成する。

手順 5 もう一度任意の対訳学習文から対訳文パターンの変数部を抽出し，対訳句とする。

手順 6 最後に対訳句から 1 変数の対訳文パターンを抽出する。

## 4 提案手法

単語ごとの翻訳ではなく，文全体を考えて文パターンを追加することによって, 要素合成法の問題が解決され，翻訳精度が向上すると考える. 文パターンを追加する流れと手順を以下に示す．

図 1 提案手法の流れ

手順 1 対訳学習文に文パターンを追加して，新たな学習データを作る。

手順 2 手順 1 のデータをNMT で学習する.

手順 3 手順 2 で学習した NMT モデルを使って翻訳を行う。

## 5 実験

## 5.1 実験手順

手順 1 NMT に単文対訳学習文約 16 万文を学習する.

手順 21 で学習した NMT モデルを用い，テスト文を翻訳しベースラインとする。

手順 3 対訳学習文に変数が 1 つの文パターン 65 万パターンを追加し，新たな学習データを作る.

手順 43 の学習データを使って NMT で学習する.

手順 54 で学習させた NMT モデルを用い，テスト文を翻訳し提案手法とする。

手順 6 提案手法とベースラインを比較して自動評価 (BLEU, METEOR, RIBES, TER) を行う .

手順 7 出力文からランダムに選んだ 100 文について提案手法とベースラインを比較して人手評価を行う。

## 5.2 実験条件

本研究では，OpenNMT[3] を用いて日英ニューラル機械翻訳を行う。

## 5.3 実験データ

実験に用いるデータの内訳を表 3 に示す．表 3 実験データ

## 6 実験結果

## 6.1 自動評価結果

テスト文約 1 万 6 千文を入力文として翻訳実験を行い，出力文に対して自動評価を行った. 表 4 に，自動評価 (BLEU, METEOR, RIBES, TER) の結果を示す.

表 4 自動評価の比較

表 4 の結果より，自動評価ではベースラインと比較して提案手法の精度が良いことがわかった．

## 6.2 人手評価結果

出力文からランダムに選んだ 100 文を用い, 人手による対比較評価を行った。評価結果を表 5 に示す. 表 5 の結果は, 4 名が同じ 100 文を評価し, 光の結果をまとめた. 以下の表 5 では 4 名の被験者を光れ光れ被験者 $\mathrm{A}$, 被験者 $\mathrm{B}$, 被験者 $\mathrm{C}$, 被験者 $\mathrm{D}$ とし以下では $\mathrm{A}, \mathrm{B}, \mathrm{C}, \mathrm{D}$ とする.また，評価の説明を以下に示す。

提案手法口

提案手法とベースラインの比較した際，ベースラインの出力文の方が入力文の意味に近い.

ベースラインロ

提案手法とベースラインを比較した際, 対訳句追加時の出力文の方が入力文の意味に近い。

互角

提案手法とベースラインを比較した際，両手法の出力文の評価が互角 .

表 5 対比較評価の結果

表 5 の結果より，人手評価では提案手法がわずかに精度がいいことがわかった。

## 6.3 出力結果の例

ベースラインと提案手法との対比較評価において，提案手法○とした例を表 6,7 に示す.ベースライン○とした例を表 8 ，9 に示す.互角の例を表 10 ， 11 に示す.また, 表 6〜8には, 提案手法の出力結果に影響したであろう文パターンを光れ艾れ示す。

## 6.3.1 提案手法口の例

表 6 提案手法口の例 1

 \\

表 6 の例において, "手掛かり"に対して"harbinger" という比較的近い訳が得られている提案手法を口とした.

表 7 提案手法口の例 2

 \\

表 7 の例において, "戦闘中"に対して"in the battle" という比較的近い訳が得られている提案手法を口した.表 8 ベースラインロ例 1

表 8 の例において , "flickering"より"swinging"のほうが適していると考え, ベースラインロとした。

表 9 ベースラインロの例 2

 \\

表 9 の例において, 提案手法の後半が不要だと感じた.よって,ベースラインロとした.

## 6.3.3 互角の例

表 10 の例において, どちらも正しい訳と判断して，互角とした．

表 11 互角の例 2

 \\

表 11 の例において，どちらも間違った訳と判断して，互角とした。

## 7 おわりに

本研究では, 要素合成法の問題を解決するために，NMT の学習データに文パターンを追加した。
実験結果より，提案手法の BLEU 値が約 0.7 ポイントベースラインを上回った．また，人手評価では提案手法がベースラインの精度をわずかに上回った．今後は , パターンを選択して追加する予定である.

## 謝辞

人手評価には，以下４名の学生の協力を得ました. 感謝いたします. (矢野貴大，松本武尊，名村太一, 丸山京祐)

## 参考文献

[1] 森本世人村上仁一: 類似度を利用した変換テーブルの精度向上

[2] Franz Josef Och, Hermann Ney:" A System- atic Comparison of Various Statistical Alignment Models" Computational Linguistics, pp.19-51, 2003.

[3] OpenNMT : https://pypi.org/project/OpenNMT-py/1.2.0/