漸進的アプローチでの編集量を制御するニューラル機械翻訳

言語生成タスクで現在主流となっているモデルは最終結果のみ観察可能で，生成結果に対して修正を加えながら最終結果を出力する漸進的なモデルではない．本稿では生成タスクの１つである機械翻訳に焦点を当て，人間のコンテンツ生成のプロセスを参考にした漸進的アプローチによる制御を考慮したニューラル機械翻訳の手法を提案する．提案手法は途中結果を確認できる他，途中の翻訳結果に対して編集前後の編集量に応じた制御パラメータを与えることで生成結果を制御することができる．翻訳実験の結果，提案手法の翻訳精度は既存手法と比較して有意な差はなかったが，データごとに適切な制御パラメータを与えると有意に翻訳精度が向上した．