パターン翻訳は，古典的な機械翻訳の方法である．従来，文パターンは，人手で作成される．しかし，簡単な文パターンは，単語辞書を利用して，自動的に作成可能である．そして，NMTにおいて翻訳精度を向上させるため，学習データに文パターンを加える方法がある．しかし，翻訳精度は，ほとんど向上しない．この原因として，文パターンの作成方法に問題があると考えた．そこで，対訳単語の対偶を考慮して文パターンを選択して，学習データに加えた．作成したNMTの翻訳精度を評価したところ，文パターンの選択前と比較すると大幅に向上した．

パターン翻訳は，古典的な機械翻訳の方法である．従来，文パターンは，人手で作成される．しかし，簡単な文パターンは，対訳単語辞書を利用して，自動的に作成可能である．そして，NMTの翻訳精度を向上させるために，学習データに文パターンを加える方法がある．しかし，翻訳精度は，ほとんど向上しない．この原因として，文パターンの作成方法に問題があると考えた．文パターンは，対訳単語から見ると，基本的に対偶の関係にある．しかし，１つのソース側の単語がターゲット側の複数の単語に依存する場合，この関係が崩れる．そこで，対訳単語と文パターンの対偶の関係を維持するために，１つのソース側のパターンが，複数のターゲット側のパターンにならないように，制約をかける．この効果を調査する．