ニューラル機械翻訳では高い性能を発揮するために、大規模かつ品質が高い対訳コーパスが必要になる。しかし、対訳コーパスのない言語対が数多くある。本稿では、日本語（日）とベトナム語（越）を対訳文のない言語対として、中間語の英語を介した英日と英越対訳データのみを用いて、日越と越日それぞれの翻訳モデルを学習する手法を提案する。提案手法は、英語との２つの対訳データを使用して、多様性のある日越擬似データを構築する。IWSLTの対訳データを用いた実験により、提案手法は小規模な対訳データで学習された教師あり翻訳モデルやピボット翻訳手法を上回ることを示した。ピボット翻訳手法と比較すると、日越方向の性能(BLEUスコア)が+1.96、越日方向の性能が+1.75向上した。

近年、ニューラルネットワークを用いたニューラル機械翻訳(NeuralMachineTranslation:NMT)[1,2]は従来の統計的機械翻訳の性能を上回り、非常に高い性能を実現している。ニューラル機械翻訳は、翻訳の品質を飛躍的に向上させるために、大規模かつ品質が高い対訳コーパス（学習データ）が必要になる。しかし、そのようなデータを入手するのは困難で、高いコストがかかる。少数言語対においては、利用できる対訳コーパスが少数である低資源言語対の問題、さらには対訳データを利用できないという問題がある。そのような問題に対応するために、低資源言語対の機械翻訳[3,4,5,6]及び対訳データのない言語対の機械翻訳の研究が行われている[7,8,9]。対訳文のない言語対の翻訳モデルを学習する最も単純な手法はピボット翻訳[8]である。ピボット翻訳は２つの翻訳モデルを利用するため、翻訳時間がかかり、エラー伝播の問題がある。Renらは第３言語を介して低資源言語対の翻訳精度を上げるTriangularArchitectureを提案し、その手法が対訳文のない言語対にも応用する見込みがあることを主張している。しかし、その応用の有効性を実験的に示していない。また、単言語コーパスのみを利用し、翻訳モデルを学習する手法[10,11,12]がある。これらの手法では、Sennrichら[3]の逆翻訳で対訳データを構築する。Heら[7]は逆翻訳がソース側の学習データと評価データのギャップを生じることを示し、順翻訳と逆翻訳で生成された擬似対訳データを組み合わせて利用する手法を提案した。本稿は、日越を対訳文のない言語対として、英日と英越対訳データのみを用いて、日越と越日それぞれの翻訳モデルを学習する手法を提案する。提案法では英語との２つの対訳データを用いて、順翻訳と逆翻訳で日越の複数の擬似データを構築し、それらの擬似データで翻訳モデルを学習する。実験結果から、この手法が有効であることを示す。