修辞技法に代表されるような文化圏に特有な表現は近年のニューラル翻訳モデルでも正しく翻訳するのが難しく，原言語側で検出し，前編集することが翻訳精度向上のための有望な方法であると考えられる．そこで本研究では，日本語において翻訳が難しい表現を翻訳前に検出することを試みる．具体的には，翻訳が難しい表現は母語話者が書いたテキストに特徴的であるという仮説を立て，日本語テキストが機械翻訳されたものかそうでないかを予測するニューラル分類器を訓練し，分類器の予測に寄与した表現を翻訳が難しい表現として検出する．実験により，仮説の妥当性を裏付けるとともに，提案手法が翻訳が難しい表現を検出できることを確認した．

異なる言語間には語彙や文法だけでなく，その言語が用いられている文化圏に起因する文化差が表出することがある．例えば日本では「このお店は美味しい」という表現は一般的に用いられているが，Honna[1]によると英語圏では一般的に“restaurant”を“delicious”で形容することはない．この差異はメトニミーにおける指示対象の対応関係が日本と英語圏で異なっていることに起因しており，さらにはそれぞれの文化によって生み出された差異だと言える．近年ニューラル言語モデルの登場により，機械翻訳は急速な進化を遂げ，従来訳すのが難しかった慣用句などは正しく訳される場合が増えている．．しかし，現在最も一般的に用いられている翻訳サービスであるDeepL1）でも「このお店は美味しい．」を“Thisrestaurantisdelicious”と訳してしまう．この例が示すように，依然として機械翻訳では正しく翻訳1）https://www.deepl.com/translator日本語文DeepLによる英訳このお店は美味しい．Thisrestaurantisdelicious．このお店の料理は美味しい．Thefoodatthisrestaurantisdelicious．部が前編集されている．することが難しい文化差が存在する．コミュニケーションにおける機械翻訳の実利用を考えたとき，このような文化差を乗り越えるためには，原言語側もしくは目的言語側で適応を行うという方向性が有望であると考えられる．例えば，翻訳が難しい原言語側の表現が翻訳前に検出できれば，その部分を原言語側で翻訳しやすい表現に変えることで翻訳精度の向上が期待できる(表1)．本研究ではニューラル分類器の予測の解釈に基づいて，翻訳が難しい表現を検出する手法を提案する．提案手法の概略を図1に示す．日英翻訳を想定したとき，反対方向の英日翻訳器を用いることで，機械翻訳によって生成された日本語テキストを準備する．そして，日本語母語話者が書いた日本語テキスト(以下，日本語の原文)をこの訳文(日本語)テキストと対照する．キーとなる仮説は，翻訳が難しい表現は日本語の原文に特徴的であるというものである．そこで，まずこの2種類のテキストを識別するニューラル分類器を訓練し，次に，分類器の予測に対する入力テキスト中の特定の部分の寄与を明らかにする手法（以下，説明手法）を用いて日本語の原文という分類器の予測に最も寄与した部分を翻訳が難しい表現として検出する．上記の仮説を検証するために，分類器のスコアと日英翻訳の精度の関係を調べたところ，分類器がより機械翻訳らしくないと予測した文ほど実際に翻訳精度が低かった．また，提案手法によって検出された表現を人手で分析したところ，翻訳が難しい表現を見つけられていることを確認した．.