Dualformerは,Transformerを双方向の系列変換に拡張したニューラルアーキテクチャである.機械翻訳に適用する場合,例えば英日翻訳と日英翻訳を一つのモデルで実現可能である.また,単言語データでDualformerを学習するための補助タスクとして,OnlineRound-tripTranslation(ORT)が提案され,ドメイン適応実験の結果,ターゲットドメインに対する翻訳性能を大幅に改善した.これはパラメータを更新する処理が逆翻訳そのものであり,実質的にオンラインでIBTを行うのと同等の効果が得られたためであると推測される.IBTに対する優位性を検証するため,IBTを行った単方向モデルとORTを適用した双方向モデルにて翻訳性能と対訳語彙獲得過程を調査した.調査の結果,IBTを行った単方向モデルと同様にORTを適用した双方向モデルは,翻訳性能が改善されるとともに対訳語彙獲得率が上昇した.また対訳語彙の獲得量,獲得速度ともにORTの方が高くなった.

機械翻訳における双方向学習は,翻訳方向を一方向に限定せず,言語対の両方向（例：英語→日本語および日本語→英語）を同時に学習するアーキテクチャである.特に,大規模な対訳データが入手困難な低資源言語環境において,双方向学習は有効な手法として注目されている.このような双方向学習は,その実装レベルの違いから,大きくモデルレベルとデータレベルのアプローチに分けることができる.モデルレベル双方向学習の代表例として,Xiaらの研究[1]があり,ChienらはこのアーキテクチャをDualformer[2]と呼んでいる.Dualformerは、Transformer[3]を双方向の系列変換に拡張したニューラルアーキテクチャである.Dualformerはパラメータを部分的に共有しているため,双方向翻訳を一つのモデルで実現可能である.また加藤らは単言語データでDualformerを学習するための補助タスクとして,OnlineRound-tripTranslation(ORT)を提案している[4].一方,データレベル双方向学習の代表的手法として,IterativeBack-Translation（IBT）が知られている[5][6].IBTは,Back-Translation[7]を拡張した手法である.この手法により,対訳データが限られている状況でも単言語データを効果的に活用できる点が利点である。先行研究[4]にてORTは,ドメイン適応実験の結果,ターゲットドメインに対する翻訳性能を大幅に改善している.これはパラメータを更新する処理が逆翻訳そのものであり,実質的にオンラインでIBTを行うのと同等の効果が得られたためであると推測されている[4].こうしたORTとIBTの関連性について,複数の評価を行うことで調査を行った.先行研究[4]では,翻訳性能としてBLEU[8]のみで評価している.本研究では,それに加えてCOMET[9]による翻訳性能と対訳語彙獲得率[10][11]で評価を行った.特に対訳語彙獲得率に注目し,学習ステップごとに計算することで対訳語彙獲得過程を調査した.