本研究では、対訳データのない（ゼロリソース）言語対のニューラル機械翻訳システムを対象として、中間言語を介して擬似対訳データを構築する手法を提案する。提案手法はソース言語・中間言語と中間言語・ターゲット言語の２つの対訳コーパスを利用し、多様性のあるかつ品質の高いソース・ターゲットの擬似対訳データを構築する。本稿では、中間言語の単言語データを利用することの効果も調べる。実験では、４つの翻訳タスクを用い、提案手法が有効であることを示した。ピボット翻訳手法と比較すると、翻訳性能(BLEUスコア)は+1.27～+6.09向上した。

ニューラル機械翻訳(Neuralmachinetranslation:NMT)[1,2]は大規模な対訳データを用い、非常に高い性能を実現している。しかし、大規模な対訳データを入手するのは高いコストがかかる。翻訳システムの需要が増えているが、十分な対訳データが揃わない言語対は多くあり、ニューラル機械翻訳の低資源言語問題と呼ばれる。この問題を解決するために、順・逆翻訳で構築できる擬似対訳データを利用してデータを拡張する手法[3,4]が提案されている。Nguyenらは擬似対訳データの多様性を高めるために、DataDiversiﬁcation手法を提案した[5]。しかし、それらの手法は目的の言語対の対訳データを必要とする。本研究では対訳データのない（ゼロリソース）言語対の翻訳システムを対象とする。ゼロリソース機械翻訳システムを構築するためのアプローチとして、多言語機械翻訳[6,7]とピボットベース手法[8,9]の２つがある。多言語機械翻訳アプローチは複数の言語対の対訳コーパスで学習される多言語機械翻訳モデルを用い、学習データに出現していない翻訳方向（ゼロショット翻訳）を行う。このアプローチは直接対訳データを用いなくても翻訳を実現できるが、多くの言語対の翻訳データを必要とする。また、ゼロショット翻訳の精度は高くない。ピボットベース手法は第３言語を中間言語として利用する。このアプローチの代表的な手法はピボット翻訳[8]である。ピボット翻訳は２つのモデルを用いて２段階で翻訳を行う。この手法は翻訳時間がかかり、エラー伝播の問題がある。そのため、１つのモデルで翻訳できることが望ましい。そこで、中間言語を利用して目的言語対の擬似対訳データを構築する手法が提案されいる。[8,9]。本研究では、ピボットベースのアプローチに基づき、中間言語を介した２つの対訳データを利用して目的言語対の擬似対訳データを構築する。擬似対訳データの多様性を高めるために、DataDiversiﬁcation手法を適用する。また、より良い擬似対訳データを作成するために、モデルのアンサンブルを適用する。それらの２つの手法の利点を共に活かすために、２つの手法を組み合わせる手法を提案する。さらに中間言語の単言語データを利用する手法も検討する。実験では英語を中間言語として、タイ語→ベトナム語、ベトナム語→タイ語、日本語→ベトナム語とベトナム語→日本語の４つの翻訳タスクを用いる。実験結果により、提案手法が有効であることを示す。