JParaCrawlは，約3000万文を超える日英対訳データである[1]．規模が非常に大きいため，一般のGPUを利用しても，VRAMの容量が足りないため，NMTの学習が困難である．そこで，本研究では，データを分割して学習することで，一般のGPUを利用しても，学習可能な方法を考案した．実験の結果，この学習方法が有効に動作することが示された．

JParaCrawlは，約3000万文を超える日英対訳データである．そのため，一般のGPUを利用しても，VRAMの容量が足りないため，NMTの学習が困難である．そこで，学習済みのMNTのモデルが提供されている．そして，テスト文のドメインアダプテーションをすることで，ある程度高い精度の翻訳が可能である．しかし，この場合，NMTのモデルの構造が，固定されてしまい，多様性に欠ける．基本的には，JParaCrawlを直接学習できることが，好ましい．本論文では，一般のGPUを使って，JParaCrawlを直接学習できる方法を提案する．この方法は，以下の仮説に基づいている．1.テスト文に類似した，ある程度の対訳データが存在する．