NMTにおいて様々なドメイン適応(domainadaptation)の手法が研究されている[1]．また，ドメイン適応のためには大規模なコーパスが必要である．そこで大規模コーパスとしてJParaCrawl[2]が開発された．しかし，まだ人手の翻訳精度に及ばない．本研究ではファインチューニングに用いるコーパスが小さいことが原因だと考える．そこでJParaCrawlからテスト文に類似する対訳を抽出し，コーパスを拡張しファインチューニングを行う．実験の結果，対訳を追加しなかった場合と比較して，BLEU値が1.7向上ｓした．

NMTにおいてドメイン適応についての様々な研究がされてきた[1]．また，ドメイン適応を行うためには十分なコーパスが必要である．しかし，日英対訳コーパスにおいては一般的なドメインの大規模コーパスが無かった.そこでウェブから大規模かつ特定のドメインに特化しない日英対訳コーパスとしてJParaCrawl[2]が開発された.しかし，まだ人手の翻訳精度に及ばない．本研究ではファインチューニングに用いるコーパスが小さいことが原因だと考える．そこで，ファインチューニングに用いるコーパスを拡張することで翻訳精度の向上を図る．まず，目的ドメインのテスト文に類似する対訳をJParaCrawlから抽出する．次に，抽出したコーパスと目的ドメインのコーパスを合わせた新たなコーパスを作成する．そして新たなコーパスを用いてJParaCrawlの事前学習済みモデルのファインチューニングを行う．また，目的ドメインのコーパスのみを用いてJParaCrawlの事前学習済みモデルをファインチューニングしたものをBaseLineとする．BaseLineと提案手法の比較を，BLEU値による自動評価と人手による対比較評価で行う．