ニューラル機械翻訳におけるハルシネーションや繰り返し、訳抜けなどの課題に対し、文をセグメントに分割して翻訳し、並べ替えて繋げるニューラル機械翻訳における分割統治的手法[1]が提案されている。本研究では、[1]で課題とされていた、セグメント翻訳と、セグメントの並べ替えと編集の精度の２つに対し、事前学習モデルのmBARTを用いることに加え、セグメント翻訳のモデルを節単位の擬似対訳データでファインチューニングすることで、セグメント翻訳と、並べ替えと編集の精度の改善を試みた。実験では提案手法によるBLEUの改善は認められなかったが、過剰な長さの訳出が大きく減少し、ハルシネーションや繰り返しを抑制できている傾向が確認できた。

グローバル化に伴い翻訳の需要が高まっており、ニューラル機械翻訳(NMT)が注目されている。NMTは質の高い訳文の生成が期待できる一方で、入力される文が長くなるとハルシネーションや訳抜け[2]などの問題が発生することがある。この課題に対し、統計的機械翻訳では、長文を短いセグメントに分割して翻訳し、並べ替えて繋げるという分割統治的手法[3]が提案されている。また、[3]を参考にした、NMTにおける長文のための分割統治的手法[1]も提案されている。本研究では、[1]において課題とされていたセグメント翻訳の精度と、翻訳されたセグメントの並べ替えと編集の精度改善に向け、セグメント翻訳と並べ替えと編集のモデルに事前学習モデルのmBARTを用い、さらにセグメント翻訳のモデルを節単位の擬似対訳データでファインチューニングする手法の検討を行った。英日翻訳の実験において提案手法によるBLEUの改善は認められなかったが、過剰な長さの訳出についてはベースラインから大きく削減できており、ハルシネーションや繰り返しを提案手法により抑制できている傾向が確認できた。