翻訳における訳語の揺れは混乱や誤解を招く可能性があるため，決められた訳語に従った翻訳が必要となる．すなわち，用語制約のある翻訳が求められる．そのための手法として入力拡張[1]などが提案されている．しかし，学習に使用する対訳文が用語制約に従っているとは限らず，それらの対訳文が学習においてノイズとなる可能性がある．そこで，本研究では学習データを選別する手法を導入し，入力拡張と組み合わせる手法を提案する．さらに，日本法令の対訳データセットを用いて実験し，提案手法が有効であることを示す．

ニューラル機械翻訳(NMT)モデルは，同じ意味を表す1つの用語（単語・熟語など）を異なる訳語で翻訳するときがあり，訳語に揺れが生じる可能性がある．製品マニュアルや契約書，法令などの翻訳では訳語の揺れが混乱や誤解を招く原因となる．そのため，1つの用語に対して同じ訳語を使用するべきである．そこで，いくつかの用語の訳語をあらかじめ決めておき，それに準拠して翻訳するシステムが求められる．本研究において，訳語が定められた用語とその訳語のペアの集合を「用語制約」と呼ぶ．本研究では，用語制約がある法令翻訳に取り組む．その理由は，用語制約がある翻訳が法令翻訳において必要な技術であることに加えて，対訳文と用語制約のデータが公開されていて，容易に入手できるためである．実際，対訳文として日本法令外国語訳データベースシステム1）(JLT)が，また，用語制約として「法令用語日英標準対訳辞書2）」（以下「対訳辞書」という）が公開されている．対訳文と対訳辞書の例をそれぞれ表1，表2に示す．JLTで公開さ1）https://www.japaneselawtranslation.go.jp/ja/2）https://www.japaneselawtranslation.go.jp/ja/dicts原文訳文...労働者の過半数で組織する労働組合との間における......withatradeunionor-ganizedbyamajorityoftheworkers...例用語訳語候補1労働組合laborunion