本論文では、対訳コーパスに擬似的な文法誤りを挿入して翻訳誤り訂正(TEC)のデータを生成する方法を検討し、このデータをTECの事前学習に用いてその有効性を検証する。文法誤り訂正は文中の文法誤りを計算機で訂正するタスクであり、その一分野として翻訳を通じた第二言語学習を想定するTECが提案されている。TECの有効性は先行研究によってある程度示されたものの、TECではデータの不足が深刻である。そこで我々は先行研究の再現を試みると共に、擬似的な文法誤りを対訳コーパスに加えることでTECの擬似データを大幅に拡張した。また、これを事前学習に用いる場合と用いない場合を比較することで有効性を確認した。

計算機が文章を訂正する文法誤り訂正(Grammat-icalErrorCorrection;GEC)は急速に成長しており、Grammarly1）など実社会で使われるようにもなった。しかし、英作文の勉強をしている学生らは未だ計算機の助けを十分に借りられていない。この要因の一つとして、現在の誤り訂正システムが意味の誤りや複雑な誤りを訂正できないこと考えられる。例えばCaoら[1]は、「IamleavinginTokyo.」という文章を訂正する際に、leavingをlivingに直すか、inをforに直すかという曖昧性があり、誤りがこのように複合的であると現在の誤り訂正システムでは訂正が難しいことを指摘している。そこで、日本の学生たちが「和文英訳」と呼ばれる日本語を英語に直す翻訳を通して英語を学んでいることに着目する。この時、誤り訂正システムは元の和文を参照することでより良い訂正を行える可能性がある。以下、本論文では翻訳の誤りを訂正するこのタスクを「翻訳誤り1）https://grammarly.com/訂正(TranslationErrorCorrection;TEC)」と呼ぶ。本論文では、TECの擬似データを生成しその有効性を検証する。学習者へのTECはCaoら[1]以降、研究が十分にされていない。その一因が、データ量の不足である。機械学習を用いてこの問題を解く場合十分な学習データが必要だが、日本語文(母国語文)、誤り文、訂正文の3つ組全てを含むデータはほとんど存在しない。Caoら[1]は学習者コーパスと呼ばれるGEC用のコーパスから機械翻訳を用いて擬似的なTEC用のデータセットを構築したが、これは機械学習を用いた自然言語処理の問題設定としては量が不十分である。そこで我々は、翻訳タスクのデータセットである対訳コーパスと擬似的に文法誤りを生成する手法を組み合わせ、新たなTECの擬似データを生成しその効果を検証した。その結果、擬似データを用いることで安定的に精度が向上することや、GECで効果的だとされている擬似誤り文の生成方法[2]がTECでも有効に働くことが確かめられた。また、Caoらの提案手法をGECで一般的に使用されているデータセットに適用し、日本語文を誤り訂正に用いることの有効性を再度確認した。