本研究では，目的言語文の難易度を多段階で制御する機械翻訳（多段階難易度制御翻訳）のための学習方法として，異なる難易度の参照文を用いる手法を提案する．従来手法では，原言語文と難易度付き目的言語文の文対の単位でモデルの学習を行うため，同一の原言語文に対応付く異なる難易度の目的言語文間を対比させた学習を行えない．そこで本研究では，学習対象の参照文と共に異なる難易度の参照文も使い，出力が学習対象の難易度から離れるほど大きな損失を与えるペナルティ項を導入した損失関数を用いる学習手法を提案する．日英多段階難易度制御翻訳の実験を行い，提案手法によりBLEUが0.66ポイント改善できることを確認した．

近年，ニューラル機械翻訳（NMT）はますます発展・普及し，利用者層が幅広くなっている．従来の一般的なNMTは，利用者や状況に依らない一律な翻訳を行う．一方で，近年では，出力される目的言語文の表現を制御するための研究が盛んになっている[1,2,3]．そのひとつに，ユーザの読解レベルにあわせた翻訳を行うため，原言語文と共に難易度を入力として受け付け，指定された難易度の目的言語文を生成する難易度制御翻訳がある．初期の難易度制御翻訳では，難易度は2段階[4]であったが，近年では，より柔軟に出力文の難易度を制御するため，3段階以上の難易度（例えば，小学生，高校生，一般，専門家向けなど）を制御可能な多段階難易度制御翻訳（Multi-LevelComplexityControllingMachineTranslation:MLCCMT）[5,6]の研究が行われている．先行研究[5]は英語-スペイン語間のMLCCMTに取り組み，マルチタスクモデルを提案している．マルチタスクモデルは，MLCCMTをメインタスクとし，難易度を制御しない通常の機械翻訳と同一言語内での平易化（単言語平易化）の2つのサブタスクと共にマルチタスク学習で学習されるモデルである．また，先行研究[6]は日英MLCCMTに取り組み，先行研究[5]の手法を日英の言語対に適用している．MLCCMTの学習では，表1のような，一つの原言語文が難易度の異なる複数の参照文に対応する教師データを使用できる．しかし，従来の学習では，原言語文と難易度付き目的言語文の文対の単位で学習を行う．例えば，表1の教師データは従来手法では3つの教師データ（日本語文-難易度12の英語文，日本語文-難易度7の英語文，日本語文-難易度4の英語文）に分解される．そして，教師データの各文対は独立に扱われる．そのため，難易度12の英語文への翻訳を学習する際，難易度4や難易度7の英語文と対比させた学習を行うことはできない．そこで本研究では，同一の原言語文と難易度の異なる複数の参照文からなる組の単位でMLCCMTモデルを学習する手法を提案する．提案手法では，学習対象の参照文と共に異なる難易度の参照文も使い，出力が学習対象の難易度から離れるほど大きな損失を与えるペナルティ項を導入した損失関数に基づきMLCCMTモデルを学習する．これにより，例えば表1の教師データを用いて難易度12の英語文への翻訳を学習する際，出力を難易度12の英語文に最も近づけ，かつ，難易度4の英語文より難易度7の英語文に近づけるように学習を行う．提案手法の有効性を先行研究[6]で作成された評価データセットを用いた日英多段階難易度制御翻訳の実験で検証した．その結果，提案損失関数を利用することでBLEUが0.66ポイント改善でき，提案手法の有効性を確認した．