同時翻訳は、話し手が話し終わる前に翻訳を開始するタスクである。大きな遅延を許容すれば、翻訳の質を向上させやすいが、会話など即時性が求められる場合には、翻訳の質をできるだけ下げずに遅延を抑える必要がある。この遅延を測る既存の指標は、翻訳の出力開始時に着目し、出力の終了時を十分に考慮していなかった。しかし、ある部分の翻訳の出力終了が遅れると、次の部分の翻訳の出力開始を遅らせることにもつながり、即時性が失われる。そこで、本稿では、翻訳の終了時に着目した新しい遅延評価尺度であるAverageTokenDelay(ATD)を提案する。同時機械翻訳の実験を行い、既存の遅延評価尺度と比較して、より様々な訳出タイミングの決め方の評価に適していることを確かめた。

同時翻訳とは、話し手が話し終わる前に翻訳を始めるタスクである。図1は、二種類の基本的な同時機械翻訳戦略による入出力過程をステップごとに示したものである。SRCとTGTはそれぞれ、入出力の1トークンを示す。wait-k[1]は、最初に𝑘トークン待って、その後は1トークン入力を待ち、1トークン翻訳を出力するというのを繰り返す。chunk-kは、𝑘トークン待って𝑘トークン出力するというのを繰り返す。近年の同時機械翻訳モデルの翻訳の遅延評価にはAverageLagging(AL)[1]が用いられてきた。これは、各翻訳単語の出力に必要となる入力単語の数をもとに計算される。図2は、入出力を同時に、かつ1トークンの入出力を同じ時間で実行できると仮定したwait-kとchunk-kの訳出タイミングを示している。ここでは簡略化のために計算時間を省略している。この図からわかる通り、wait-kとchunk-kは、この仮定の下では入出力のタイミングが完全に一致する。よって、これらの遅延は同一になるはずである。しかし、実際にこれらWait-3SRCSRCSRCSRCSRCSRCSRCTGTTGTTGTTGTTGTTGTTGTChunk-3SRCSRCSRCSRCSRCSRCSRCTGTTGTTGTTGTTGTTGTTGT1234567891011121314Wait-3SRCSRCSRC/SRC/SRC/SRC/SRC/TGT/TGT/TGT/TGT/TGTTGTTGTChunk-3SRCSRCSRC/SRCSRCSRC/SRCTGTTGTTGT/TGTTGTTGT/TGT1234567789のALを実際に計算すると、wait-kのALは、155=3,chunk-kのALは137≈1.857で、chunk-kの方が大幅に遅延が小さいと評価される。このように、チャンク翻訳が長くなるほど、ALは遅延を小さく評価する傾向がある。しかし、実際には、前のチャンクの翻訳が出力し終わらないと次の翻訳が出力できないため、チャンク翻訳の長さは遅延につながる。そこで、本稿では、出力翻訳の終わるタイミングに着目した遅延尺度であるAverageTokenDelay(ATD)1）を提案する。同時機械翻訳の実験を行い、複数のモデルをALとATDで比較し、ATDはwait-kのみでなく、チャンクベースのモデルの遅延もより適切に測れることが分かった。