近年のニューラル機械翻訳（NMT）は、高資源言語に対して高精度な翻訳を実現している。一方で、低資源言語の翻訳モデルの構築は、双方向の翻訳においてデータ量の観点から困難である。本研究では、低資源言語の単言語データから抽出した語彙および出現頻度情報を活用し、低資源言語に関連する高資源言語の対訳データに対して言語固有の単語レベルノイズを注入したものを学習データとして活用する手法を提案する。実験では、(i)ヒンディー語↔英語の対訳データに対して、マガヒー語のノイズを注入する設定、および(ii)ベンガル語↔英語の対訳データに対してアッサム語のノイズを注入した。また、少量の低資源言語の対訳データが利用できる条件における効果も調査した。その結果、提案手法は低資源言語の対訳データが利用できない条件で、すべてのベースラインを上回った。さらに、ノイズ注入に用いる単言語データの規模を増加させることで性能が向上し、ドメインデータの追加による性能向上も確認した。

世界には約7,000の言語が存在するが、ニューラル機械翻訳（NeuralMachineTranslation;NMT）の学習に必要な対訳コーパスが十分に整備されている高資源言語（High-ResourceLanguage;HRL）は、そのごく一部に限られる。一方、対訳データが乏しい言語においても、単言語データは比較的豊富に存在し、対訳データと比べて容易に取得できることが知られている。このように、世界中の多くの言語は低資源言語（Low-ResourceLanguage;LRL）に分類され、単言語データのみが利用可能である場合も少なくない。近年では、単言語データは逆翻訳[1]や大規模言語モデル（LLM）の継続事前学習など、様々な手法において広く活用されている。本研究では、低資源言語の単言語データを活用し、低資源言語と関連する高資源言語の対訳データに対して言語固有の単語レベルノイズを注入することで学習データを拡張し、これを用いて低資源言語の翻訳精度の向上を目指す。CharSpan[2]は、低資源言語と高い語彙類似度を持つ高資源言語の対訳データに対して、文字レベルのノイズを注入することで、低資源言語から英語の翻訳精度を向上させた。この手法は低資源言語の文字情報をノイズとして活用している一方で、低資源言語の語彙情報(例:語彙リストや出現頻度)は十分に活用できていない。そこで本研究では、低資源言語の単言語データから抽出した語彙リストおよび出現頻度に基づき、高資源言語の対訳データに単語レベルのノイズを注入する手法を提案する[3]。低資源言語の対訳データの有無を考慮した実験により、本手法は特に低資源言語の対訳データが利用できない設定において、文字レベルノイズを用いる既存手法と比較して翻訳性能が向上することを確認した。また、本手法は同一語群に属する低資源言語の翻訳にも一定の有効性を示した。さらに、ノイズ注入に用いる単言語データの規模を拡大することで、翻訳性能が向上する傾向を確認した。加えて、テストデータのソース文を単言語データに含めることで、さらなる性能向上が得られることも確認した。