は限りがあり，多くの話題の頻度は低い．すなわニュースでは新しい語彙や表現が出現するため，ち，ノイズを含む対訳データから低頻度の新しい語ニュースの機械翻訳では新しい語彙や表現の翻訳知や表現の翻訳知識の学習が必要となっている．識を学習していく必要がある．英語ニュースは日本ニューラル機械翻訳（NMT）で対訳関係にノイズ語ニュースの単純な翻訳ではないため，日英ニューを含む対訳文を追加学習した場合，対訳関係のノイス記事から抽出できる対訳文は，対訳関係にノイズズを学習してしまうという課題と，低頻度の新しいがある場合が多い．対訳関係にノイズがあるデータ語や表現は学習しても出力されにくいという課題がから翻訳を学習すると，ノイズも学習してしまうとある．いう課題がある．また，新しい表現は頻度が少ない訓練データの対訳文に含まれる対訳関係のノイズ場合が多く，低頻度の表現の学習は難しいという課の影響を低減するNMTの手法がある[2]．この手法題もある．そこで，ノイズの学習を抑え，低頻度のは単語対応の情報を利用する．単語対応の推定は難表現を学習しやすくすることを目指したNMTの手しいため推定誤りが発生し，それがNMTの学習に法として．学習したい表現部分と後続文脈の一部のおけるノイズの影響の低減効果に影響してしまうとみから誤差逆伝播で学習する手法を提案する．いう課題がある．また，データ固有のアンカートークンを入力文に追加することで対訳ノイズの影響を

低減するNMTの手法もある[3]．しかし，アンカーNHKでは，日本語ニュースを基にして英語ニュートークンが低頻度の新しい語や表現の翻訳元としてスを制作しており，この制作支援に日英機械翻訳シ学習されてしまう恐れがあるため，この手法は，低ステムを活用している．ニュースは新しい話題を報頻度の新しい語や表現の学習には不向きと考えら道するため，新しい語や名前，表現がしばしば出現れる．する．機械翻訳システムは構成的に翻訳できない表本稿では，これらの課題に向けた対策手法を提案現に関しては，学習していないものは基本的には翻する．対訳関係にノイズを含む対訳文をニューラル訳できない．情報発信のための英語ニュース制作で機械翻訳（NMT）で追加学習する際に，学習したは，正確な表現であることが重要であることから，い表現と後続文脈の一部のみから誤差逆伝播させ新しい語や表現の訳は，最初はニュースライターがる．これによって，訳抜けなどの対訳関係のノイズ正確な訳を調べて英語ニュースを制作する．過去のを学習してしまうことが低減される効果と，対象の英語ニュースに既に出現している語や表現は，機械表現を集中的に学習することで，学習されやすくな翻訳システムがそこから翻訳知識を自動的に学習しる効果が期待される．単語対応の情報を利用しないて翻訳できるようになることが期待されている1）．ため，単語対応推定の誤りの影響を受けない．NHKしかし，英語ニュースの制作は日本語ニュースの単のニュース文を用いた日英翻訳の実験を実施した．なる翻訳ではない[1]ため，同じニュースを伝える追加学習により翻訳品質が下がってしまう課題は，日英の記事対から抽出した対訳文対は，対訳関係にこの方法では効果が見られなかったが，対象の表現が出力されやすくなる効果が確認された．1）高性能な日英機械翻訳システムを開発するために，これまで人手をかけて高品質な対訳データを整備して，高性能な日英機械翻訳システムを開発した[1]．しかし、現状の訓練データでは，今後出現する新しい語や表現は翻訳できないため，日英ニュースから自動的に翻訳知識を学習したい．―2358―.