本論文では，現在の機械翻訳手法の限界に起因する誤訳を検出し，異言語間対話を支援するシステムの開発について述べる．システムのベースラインとして誤訳検出器を学習し，またこの評価のために，複数ターンの雑談をもとに構成された日英雑談対話対訳コーパス「BPersona-chat」[1]に対し，機械翻訳文を利用した低品質な翻訳および各翻訳に対するクラウドソーシングによる品質評価を加え，コーパスを再構築した．結果として，ベースライン検出器は簡単な誤訳を検出することができた．このベースラインを基盤とし，より複雑な異言語間対話における誤訳検出器の構築を目指す．

国際化の進展に伴い，異言語間対話の必要性が高まっている．しかし，現在の機械翻訳技術は，系統だった文書の翻訳では確かな性能を発揮するが[2,3,4]，対話翻訳に適しているとは言い難い[5,6,7,8]．機械翻訳システムで誤訳が生成された場合，ユーザーはその誤訳を識別できず，混乱や誤解を招く可能性がある．本研究では，このような誤訳を検出し，その発生をユーザーに通知することで，潜在的な誤解を低減する異言語間対話支援システムの開発を目指す．このシステムの核心として，本論文では，異言語間対話翻訳の誤訳を検出する誤訳検出タスクの提案およびベースラインとしてBERTを用いた誤訳検出器の作成を行った．本誤訳検出タスクの説明図を図1に示す．この誤訳検出では，異言語間対話において機械翻訳モデルが誤訳文または文脈との関連性が薄い翻訳文を生成した場合，誤訳検出器がユーザーに誤訳の可能性があるという警告を知らせる．この警告メッセージによって，Ａ言語側（説明図の日本語側）のユーザーはより機械翻訳が翻訳しやすい形にテキストを修正するスクの概略図．検出器は翻訳𝑗𝑎2の正確さ・一貫性の評価を行う．ことが可能である．また，Ｂ言語側（説明図の英語側）のユーザーも，不適切または文脈にそぐわない単語や文章が翻訳エラーである可能性が高いことを認知できる．検出した誤訳を評価するために，我々は既存の雑談対訳コーパス「BPersona-chat」[1]に加え，新たに比較的低品質な機械翻訳文およびクラウドソーシングでラベル付けした翻訳の品質ラベル（正訳または誤訳）を加えたデータセットを作成した．実験では，異なる言語間の雑談対話の翻訳が正しいか誤りであるかを分類する誤訳検出器を学習し（図1），その性能を作成したデータセットで評価した．本論文の主な貢献は（1）異言語間対話誤訳検出タスクの提案（2）BPersona-chatコーパスの再構築（3）異言語間対話支援システムを開発するためのベースライン誤訳検出器の提供の三つである．