人間が作成した参照訳を用いずに機械翻訳文のどの部分に修正が必要かを推定するタスクを単語レベルの品質推定という．単語レベルの品質推定の性能を向上させるため，擬似訓練データの活用に関する研究が行われている．擬似訓練データは，機械翻訳文中の各語のラベルを参照訳との表層的な対応に基づいて定めることが多いが，この方法では表層が異なる単語が実際に翻訳品質を損なうか否かを適切に判断できない．そこで本稿では，最適輸送に基づく擬似訓練データを用いた品質推定モデルを提案する．WMT21のデータセットを用いた実験の結果，提案モデルは，従来の擬似訓練データを用いた品質推定モデルを上回る性能を示した．

機械翻訳の品質推定（TranslationQualityEstimation;TQE）[1]とは，参照訳を用いず起点言語文とそれに対する機械翻訳文のみを参照して，機械翻訳文の品質を推定する技術である．機械翻訳文の品質を測る単位としては，文レベルおよび単語レベルの2種類が主に研究されている．いずれの評価単位についても，人手評価との相関が高いTQE手法を開発することにより，機械翻訳文をそのまま使用するか，後編集を行うか，他の機械翻訳を利用するか等の判断を支援できる．単語レベルのTQEでは，機械翻訳文のどの部分に修正が必要であるかという，細かい粒度の情報による支援が可能である．本稿では，単語レベルの品質推定に取り組む．単語レベルのTQEの性能を向上させるため，擬似訓練データを活用した手法[2,3,4]が研究されている．擬似訓練データの作成には，主にTranslationEditRate(TER)toolkit[5]が用いられる，TERtoolkitでは，表層の一致に基づき，編集量が最小となるように，機械翻訳文と参照訳の間の単語レベルのアライメントを同定する．そのためこの手法は，表層は異なるものの翻訳品質を損なわないような単語も誤りとみなしてしまう．逆に，表層的には一致するものの単語の位置が不適切であり翻訳品質を損なうような例は，誤りであると適切に判断できない．本稿では，単語埋め込みに基づく擬似訓練データの作成に焦点を当て，最適輸送（OptimalTransport;OT）を用いる手法について提案する．WMT21のTQEタスクにおける実験の結果，最適輸送に基づく擬似訓練データによりTQE向け事前訓練を行ったモデルは，TERに基づく擬似訓練データを用いたモデルを上回る性能を示した．