文埋め込みモデルの内部表現と不均衡最適輸送を用いた機械翻訳自動評価

機械翻訳をはじめとする自然言語生成タスクにおいて，自動評価は表層的な手法からニューラルベースの手法へと発展してきたが，評価値がなぜその結果に至ったのか解釈性に課題がある．提案手法では，文埋め込みモデルの内部表現と不均衡最適輸送をアライメントとして用いることで，参照文と生成文の間における部分的かつ非対称な対応関係を獲得する．これにより，柔軟なトークン間の対応関係の可視化が可能となり，評価値の解釈性を向上させる．実験結果から，従来のBERTに基づく表現を文埋め込みモデルの内部表現に置き換えるだけでも，人手評価との相関が改善される場合があることが確認されたことから，アライメント手法そのものよりも，文埋め込みモデルの内部表現を用いることの寄与が相対的に大きい可能性を示唆している．