文の翻訳では訳者や文脈などの条件により異なる訳文が期待され，機械翻訳タスクのベンチマークに用いられる対訳コーパス内にも一つの原文に複数の参照訳が対応している例が多く存在する．一方で既存の機械翻訳モデルの学習手法ではこうしたコーパス内の構造は明示的には用いられない．そこで本研究では，コーパス内の原文が複数の参照訳を持っているという情報を，機械翻訳モデルの学習に明示的に用いる手法を提案する．評価実験において，提案手法を用いて学習したモデルは旧来の最尤誤差損失のみを用いたモデルに劣る結果となったが，提案手法が文レベル最適輸送損失を用いて学習するモデルの性能向上には寄与することが示された．

文の翻訳において，訳者や文脈などの条件によって目的言語の訳文は異なるものが期待されうる．実際，機械翻訳タスクのベンチマークによく用いられる対訳コーパスにおいて，原文に対して複数の参照訳を持つ文対が共存することがある．日英対訳コーパスJESC[1]および英独対訳コーパスWMT14En-De[2]の学習データセットにおいて，複数の参照訳を持つ原文の数および原文を共有する参照訳ののべ数を表1に示す．また，一つの原文が持つ参照訳の個数の分布を図1に示す．機械翻訳タスクによく用いられる対訳コーパスに，一つの原文が複数の参照訳を持つ例が無視できない割合で存在することがわかる．一方で，既存の機械翻訳モデルの学習時に，対訳コーパス内に前述のような例が存在するという情報は明示的には用いられない．そこで，本研究では一つの原文が複数の参照訳を持っているという情報を明示的にモデリングした機械翻訳モデルの学習損失を提案する．提案手法により，対訳コーパス内に存在する，原JESCWMT14En-De文対数2,797,3883,896,364複数参照訳を持つ原文の数153,60937,529原文を共有する参照訳の数574,519118,003文が複数の参照訳を持っているという情報を機械翻訳モデルの学習に明示的に使用することができ，機械翻訳モデルの性能向上が見込まれる．なお，本研究では機械翻訳タスクのみを扱うが，提案手法は機械翻訳に限らず自己回帰生成を用いた文章生成全体に適用可能である．