本研究では、英語から日本語への字幕翻訳を題材として、機械翻訳結果における訳抜けの自動検出を試み、その結果の分析を行う。字幕翻訳では字幕表示の制約により省略や言い換えを通じて訳出が短くなる傾向にあり、そうした事例を学習した機械翻訳は訳抜けをしやすく、自動訳抜け検出により翻訳後編集の効率向上が期待される。映像字幕データに対する実験では、自動訳抜け検出は一定の効果が認められるものの、字幕翻訳の特性に起因する訳抜けの過剰検出が目立ち、省略と訳抜けのトレードオフ解消の難しさが示唆される結果が得られた。

字幕翻訳は映像素材に付与された原言語の台詞や挿入テキストを目的言語に翻訳するタスクであり、その対象は映画に留まらずドラマやドキュメンタリーのような各種映像作品に及ぶ。字幕翻訳では、素材に適し、かつ映像への重畳表示を踏まえた翻訳を行うための様々な戦略が存在する[1]。著者らは字幕翻訳を対象とする機械翻訳について、英語から日本語への翻訳を対象に検討を行っている。字幕翻訳のデータを用いたニューラル機械翻訳(NMT)モデルの学習、様々な素材に対する機械翻訳結果と日本語字幕と比較しての自動評価、映像翻訳者による評価・分析を通じて、字幕機械翻訳における様々な課題が明らかになってきており、特に訳抜け(omissionあるいはunder-translation)が顕著である。機械翻訳と翻訳後編集(post-editing;PE)による翻訳ワークフローにおいて、訳抜けは翻訳の効率に大きな影響を及ぼすため、その抑制が強く求められる。しかしながら、NMTは仕組み上訳抜けを完全に防ぐことが難しい上、限られた文字数で情報を伝えるための意訳や省略がしばしば行われる字幕翻訳の事例を学習したNMTでは訳抜けがより生じやすくなっていると考えられる。そこで本研究では、翻訳後編集の際に訳抜けが疑われる箇所を強調表示する等のユーザインタフェースを提供することを念頭に、字幕機械翻訳に対して既存の自動訳抜け検出手法を適用し、その評価と結果の分析を行った。訳抜け検出のPrecisionは平均で20%強、Recallは平均で40%程度で課題が残る結果となったが、分析により訳抜けの検出漏れや過剰検出で特徴的ないくつかのパターンが明らかになった。本研究で得られた結果は、原文の情報をできるだけ忠実に訳出するタイプの翻訳と比べ、字幕機械翻訳における望ましい省略と望ましくない訳抜けのトレードオフ解消の難しさを示唆するものである。