本研究では，和文英訳問題の意味内容の誤りを自動添削する手法を提案する．BERTをベースとした手法で学習者訳中の意味内容の誤りを検出し，単語アライメントと英和辞典を用いて誤り単語と訂正候補の単語(熟語)を提示するシステムを開発した．実験では，提案システムの誤り検出および誤り訂正に関する精度を評価した．

和文英訳問題は日本語の出題文を英語に翻訳する記述式問題である．これらは，高校・大学入学試験等で問われる問題であるため，和文英訳問題は入学試験に出題されるほど英語の学習において重要である．しかし，和文英訳問題は記述式問題であるため，学習者自身による正誤判定が困難である．そのため，習熟者による添削が必要となるが，家庭での学習時のような習熟者が常に存在する環境ばかりではない．このような背景から，和文英訳問題を含めた記述式問題を自動で採点・添削するシステムが注目され，実用化が求められている．杉浦[1]によると，和文英訳の回答アプローチは「文法的手段」と「意味内容の表現手段」の2つに分かれているとされている．ここで述べられている「意味内容の表現手段」とは，日本語の意味を汲みとりその内容を英語的な発想を介して英語で表現するものであるということである．よって，本研究での和文英訳で発生する誤りは「文法の誤り」と「意味内容の誤り」とする．その中で，「文法の誤り」を自動添削するシステムはニューラルベースで開発したGrammarly[2]を始めとして盛んに研究が行われている[3]．一方で，「意味内容の誤り」の自動添削に関する研究は希少である，これらのことをふまえて本研究では，「意味内容の誤り」を自動添削することに焦点を当てる．和文英訳問題を自動採点・添削する研究として，採点項目をあらかじめ用意し，その項目に応じて構築したシステム[4]や，学習訳と出題文の機械翻訳文の尤度から採点する[5]がある．しかし，[4]を含めた現在実用化されている和文英訳問題自動添削システムは添削可能な問題が限られており，[5]は添削をせず採点のみにとどまっている．そこで本研究では，任意の問題に対して添削可能な和文英訳問題自動添削システムを開発する．提案システムによって，学習者が習熟者不在の環境下においても十分な添削を受けることを期待している．自動添削を実現するにあたって，誤りを検出しその誤りを訂正する二つの工程に分ける．そして，検出・訂正ともにBERT[6]をベースにした手法を提案する．誤り検出では，BERTで構築した自然言語推論モデルとSentence-BERT(S-BERT)[7]を組み合わせた手法を用いる．誤り訂正では，BERTをﬁne-tuneした単語アライメントモデル[8]で学習者訳と出題文との単語アライメントを取り，英和辞典を活用した手法を用いる．具体的な手法は次章以降で述べる．実験では，提案システムが大学受験レベルの和文英訳問題の答案において，70%以上で誤り文を検出し，その中で55%程度の訂正率であることを示した．