英語ニュースでは一般に一文内に同一の表現を繰り返し使うことを避け,言い換えや省略によって簡潔な文にすることが推奨される.一方で,日本語ニュースではこうした簡潔性が英語ニュースほどは考慮されず,一文内に同一の表現が複数回出てくることも珍しくない.この差分により,日本語ニュースから機械翻訳で生成した文が英語ニュースのライティングスタイルに沿わないものになってしまうことがある.本稿では,こうしたライティングスタイルを考慮した機械翻訳の実現に向けて,時事通信社の日英ニュース記事対からテストセットを構築する.日英ニュース記事の分析およびベースラインの機械翻訳モデルの性能評価を通じて,本タスクの重要性および課題について議論する.

ニューラルモデルの発展とともに機械翻訳の性能は大きく向上している.機械翻訳の重要な応用先の一つがニュースであるが,機械翻訳をニュース制作に活用する上での課題の一つとして,言語間でのニュースのライティングスタイルの差分が挙げられる.例えば放送用の英語ニュース原稿では一般に,説明や主張を簡潔なものにするため,同じ表現の繰り返しを避ける,受動態よりも能動態が好まれる,否定形よりも肯定形が好まれるといった特徴がある[1].ける例を示す.例示した2つの文はいずれも「週末にハドソン百貨店で全米自動車労組がピケを行い,双方が勝利を宣言している.」という意味の文である.1つ目の文は「ハドソン百貨店」と「全米自動車労組」が複数回ずつ現れているが,2つ目の文はこれらの単語を一回ずつのみ記述している.前者のように同一の名前や情報を繰り返す文(REPETITIVE)は(REPETITIVE)BothHudson’sandtheUnitedAutoWorkersUnionaredeclaringvictoryafteraweekendofU-A-Wpick-etsatHudson’sDepartmentStores.(TIGHTER)BothsidesaredeclaringvictoryafteraweekendofpicketingbytheUnitedAutoWorkersUnionatHud-son’sDepartmentStores.冗長に感じられるため回避することが推奨され,より簡潔な文(TIGHTER)が好ましい.一方で,日本語ニュースではこうした簡潔性が英語ニュースほどは考慮されず,一文内に同一の表現が複数回出てくることも珍しくない.その結果,日本語のニュース記事を機械翻訳で英訳すると英語ニュースのライティングスタイルにそぐわない文が生成されてしまうことがある.図2に時事通信社の日本語ニュース文,対応する英語ニュース文,機械翻訳による英訳の例を示す.この例では日本語文内で「入学」という単語が3回出てくるが,前述のライティングスタイルに則るとこれらを全て同一表現で訳出することは避けることが望ましい.実際,英語ニュース文では1つ目と3つ目の「入学」を1つにまとめ,２つ目の「入学」については“enter”ではなく“join”と表現している.しかし,機械翻訳の出力では2つ目の「入学」については別表現を用いているものの,1つ目と3つ目の「入学」をいずれも同一に訳出してしまい,冗長な文になってしまっている.ニュースでは速報性が重要なため,機械翻訳を制作ワークフローに導入するためには,なるべく人手の修正が少なくなるよう,単に翻訳文の意味が合っているだけでなく上記のようなライティングスタイルの要件を満たす文を生成することが望ましい..(SRC)区によると,同校がアルマーニの採用を決めた後,入学予定者7人が教育方針や私立小への入学などを理由に入学を辞退した.(REF)AftertheschooldecidedtorecommendAr-maniitemsasdesirableclothing,sevenchildrendroppedplanstoentertheschool,withparentscitingdisagreementswithitseducationpolicy,decisionstojoinprivateschoolsorotherreasons,accordingtotheoﬃceofChuoWard,wheretheschoolislocated.(NMT)Accordingtothewardoﬃce,aftertheschooldecidedtohireArmani,sevenstudentswhoplantoenrollintheschooldeclinedtoenrollintheschoolduetotheireducationalpolicyandentrancetoprivateprimaryschools.本稿ではニュースのライティングスタイルに沿った文の生成の実現に向けて,まず評価用のテストセットを構築する.上述した「同一表現の繰り返しの抑制」を制御の対象として,時事通信社の日英対訳記事から人手で事例を収集する.（以降,本稿で単に「ライティングスタイル」と記述した際には,同一表現の繰り返しの抑制のことを言及しているものとする.）ニュースドメインの日英対訳コーパスで学習したベースライン機械翻訳モデルが,上記のテストデータでどれくらいライティングスタイルに沿った出力を生成できているかを評価する.日英ニュース記事の分析および評価実験を通じて,本タスクの重要性および課題について議論する.