本研究では,逆翻訳を用いて少資源言語であるアイヌ語と日本語の機械翻訳の精度向上を目指した.元の対訳コーパスのみを利用して,反復的逆翻訳手法とランダムサンプリングによる疑似対訳文生成手法を用い,さらに,外部の日本語の単言語データを活用した.結果として,外部の日本語の単言語データを利用するよりも元の対訳コーパスのみを利用して逆翻訳を行った方が良い結果となった.

UNESCO[1]によると,世界で話されている言語のうちの約40％が消滅の危機にあるとされている.アイヌ語もその1つであり,極めて深刻な消滅の危機にあるとされている[2].また機械翻訳をはじめとする自然言語処理では,アイヌ語のような少資源言語の研究は,データが多い言語と比べ遅れていて精度が低い現状にある.少資源言語の機械翻訳の精度を向上させる手法として,比較的入手が容易な単言語コーパスを利用し,逆翻訳[3]を用いてデータを拡張する手法は効果的な手法として知られている.またThanhら[4]は,元の対訳コーパス以外の追加の学習データを使わずに逆翻訳を行う手法を提案した.また近年では,事前学習済みのトランスフォーマーモデルの利用が,アイヌ語を含む少資源言語の翻訳精度の向上につながることがわかった[5].本研究では多言語事前学習済みモデルの機械翻訳モデル（NLLB-200[6]）およびThanhらの元の対訳コーパスを用いた逆翻訳手法を利用し,さらに外部の日本語の単言語データも利用することで,アイヌ語と日本語の機械翻訳精度をより向上させる可能性を検討する.