ニューラル機械翻訳(NMT)の学習に用いる対訳コーパスの構築法として,文書単位で対応付けられた2つの言語のコーパス(コンパラブルコーパス)から、対応付けられる文ペアを自動的に抽出する手法が広く採用されている.しかし,文単位で意味が対応するものは少なく,多くの文は抽出されず捨てられてしまう.本研究では、対訳コーパスとして抽出されなかった文を含めて,コンパラブルコーパス全体をNMTの学習に活用する手法を提案する.評価実験により,コンパラブルコーパスでデータ拡張を行うことや,コンパラブル性の利用,IterativeBack-Translationの活用によって翻訳モデルの性能が向上することを確認した.

機械翻訳の分野では,深層学習の発達により,ニューラルネットワークを用いるニューラル機械翻訳(NeuralMachineTranslation:NMT)が,従来手法の統計的機械翻訳よりも高い性能を示しており,様々な研究が行われている.NMTでは,ニューラルネットワークで構築した翻訳モデルを,翻訳元の言語(原言語)の文と,その訳の言語(目的言語)の文のペアにした対訳コーパスを用いて学習を行う.NMTは,対訳コーパスから翻訳に関わる様々な知識を学習するため,対訳コーパスの質や量がNMTモデルの翻訳性能に大きく影響する.しかし,大規模な対訳コーパスを人手で作成することは困難という問題点がある.この問題の解決策として,既存の日本語と英語の翻訳テキストから対訳コーパスを構築する手法が提案されている.[1]これは,新聞などの文書単位で対応付けつけられた２つの言語コーパス(コンパラブルコーパス)から,対応付けられる文ペアを自動的に抽出することで対訳コーパスを構築する方法である.しかし,コンパラブルコーパスの中で文単位で意味が対応するものは少なく,多くの文は抽出されずに捨てられてしまう.実際,本論文で使用したPatentMTの調査では1つの文書から平均約27.1％の文しか抽出されていなかった.本研究では,対訳コーパスとして抽出されなかった文を含めて,コンパラブルコーパス全体をNMTの学習に活用する手法を提案する.データ拡張手法として,逆翻訳(Back-Translation:BT)[2]や,その拡張手法であるIterativeBack-Translation(IBT)[3][4][5]を利用することで,より効果的なデータ拡張手法を探す.さらに,上記の手法をコンパラブルコーパスのコンパラブル性を活用して行い,その効果を調べる.