言語間対応を考慮したバイリンガルサブワード分割

対訳関係を考慮したサブワード分割[4,5,6]が提案本研究ではEMアルゴリズムを用いて，潜在変数されている．出口ら[4]のサブワード分割は原言語として対訳サブワード間の対応関係を学習する手法側と目的言語側のうち，サブワード列のトークン数を提案する．従来のニューラル機械翻訳では，言語が多い方にトークン数を揃えるものであり，トークごとに独立して学習されたサブワード分割モデルをン長が近いとはいえ単語内部の分割が言語間で一貫用いることが一般的である．しかし，従来手法は対する保証はない．Hiraokaら[5]のバイリンガルサブ訳関係を考慮していないため，原言語と目的言語でワード分割はNMTモデルの学習が必要となり，サ語内部の分割が不整合となり，翻訳モデルの学習をブワード分割および機械翻訳モデルの学習に大き妨げる可能性がある．提案手法では，対訳コーパスなコストを要する．松井ら[6]のバイリンガルサブからサブワード文対間のサブワードの対応関係を直ワード分割は対訳文対のサブワードの対応関係から接モデル化することで，言語間の分割の一貫性を向サブワード列を取得するものであるが，対応関係が上させる．複数の機械翻訳タスクにおける評価実験アライメントツールによって与えられているため，の結果，提案手法が複数の言語対で翻訳精度を改善機械翻訳機の性能がアライメントツールに依存してすることを確認した．しまう．本研究では，潜在変数として対訳サブワード間の