現在の機械翻訳モデルは主に1文から1文への翻訳を対象としており，単文に対しては高い精度を達成できるものの，文書全体としての表現の一貫性などに関しては課題が残っている．また従来の文書翻訳手法は，文書から文書への長い系列変換を行うことによる翻訳精度低下など実用上の問題が残っていた．本研究では，この問題を軽減するために，単文翻訳モデルと文書翻訳モデルの両方を活用する手法を提案する．具体的には，単文翻訳モデルが出力した翻訳候補をもとに，文書翻訳モデルによって適切な翻訳文の組合せを求め文書翻訳を実現する．実験により，従来の文書翻訳手法と比較して提案手法は高い文書翻訳精度が得られることが示せた．

機械翻訳技術の進展により，機械翻訳による翻訳品質は実用レベルに達し，既に商用システムとして一般にも広く使われている．これにより，機械翻訳の研究が完結したかというと，必ずしもそうではない．一文単位の翻訳（以下「単文翻訳」と略記），特にデータが集めやすいドメインの文章の翻訳に関しては十分に実用レベルと言えるが，例えば文章全体を翻訳する際などに表現やスタイルが一貫した翻訳結果を得ることは，現状の機械翻訳技術でも容易ではない．実際に，機械翻訳の研究コミュニティにおいても，文書単位で一貫性のある翻訳（以下「文書翻訳」と略記）の実現は，喫緊に取り組むべき課題として認識されている．一貫性のある文書翻訳結果を得たい場合，安直には文書全体を一文とみなして処理すれば，原理的には単文翻訳モデルでも翻訳することはできる．しかしこういった方法は一般的には現実的ではない．それは，現在広く用いられているTransformerモデルによるニューラル翻訳は，本質的に文長が長くなると性能が急激に悪くなる性質を持つからである[1]．また，別観点の問題として，高い翻訳品質を達成するには多くのデータを必要とすることが一般的である．しかし，文書単位の対訳データは，文単位の対訳データに比べてそれほど多くない．これらの現状から，現在の文単位のニューラル翻訳をそのまま文書翻訳に転用しても，良い結果が得られない．これらの背景から，本稿では文書翻訳の性能向上を目標に新たな方法を提案する．具体的には，従来用いられてきたTransformerベースの単文翻訳モデルに対して，少量の文書対訳データを用いて追加学習1）を行うことで，データ量の問題に対応する．また，単文翻訳モデルが生成する複数の翻訳候補を文書翻訳時の制約と考え，文単位の制約付き生成をすることで長文を生成する際の翻訳品質の劣化を防ぎ文書単位の翻訳を獲得する．実験では，chat及びnews文書に対して実験を行い，単文翻訳で各文を独立に翻訳した結果を並べる形式で文書を翻訳するよりも，BLEUスコアの意味で高い翻訳精度を達成したことを報告する．