本研究では，対象ドメインのデータを用いずに，入力文のドメインと機械翻訳モデルの訓練ドメインの不一致を緩和する手法を提案する．対象ドメインが未知であってもより高品質な翻訳文を得るために，提案手法では入力文に対する複数の言い換えを生成し，各々を翻訳した後にリランキングを行う．日英の機械翻訳における評価実験の結果，未知ドメインにおける翻訳品質の改善を確認できた．

ニューラル機械翻訳[1–4]の研究の進展に伴い，DeepL1）やTexTra2）など，オンライン機械翻訳サービスの利用も広がりつつある．ただし，機械翻訳の品質は訓練データに依存するため，訓練データと大きく異なる特性を持つ入力文に対しては，翻訳品質が低下する恐れがある．例えばドメインの不一致に対しては，訓練済みの機械翻訳モデルを対象ドメインの対訳コーパスを用いて転移学習するドメイン適応[5]がよく用いられている．しかし，様々なドメインへの適用を考える場合，対象ドメインごとの転移学習に要する時間や訓練済みモデルの管理などのコストの課題，少資源のドメインにおいて対訳コーパスを用意できないという課題がある．そのため，オンライン機械翻訳サービスのように，多様な入力が想定され対象ドメインを限定できない状況では，転移学習などの既存のドメイン適応の手法を採用することは容易ではない．本研究では，対象ドメインを限定せずに入力文と機械翻訳モデルの間のドメインの不一致を緩和する手法を提案する．提案手法は，既存のドメイン適応のようにモデルを調整するのではなく，機械翻訳モデルは変更せずに入力文を編集する．具体的には，入力文の前編集により多様な言い換えを生成し，1）https://www.deepl.com/translator2）https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/各々を翻訳した中から後処理として最良の翻訳文を選択する．これらの多様な言い換えの中には，ドメインの不一致を緩和するなど，所与の機械翻訳モデルにより適した表現が含まれる可能性に期待している．本手法は，機械翻訳モデルを再訓練する必要がないだけでなく，対象ドメインのデータを用意する必要もないという利点を持つ．日英の機械翻訳における評価実験の結果，機械翻訳モデルの訓練に使用されていない2つのドメインの評価用データに対して，提案手法による翻訳品質の改善を確認できた．