ニューラル機械翻訳モデルにおける構成的汎化能力の評価

構成性は，複合的な表現の意味がその部分の意味と全体の構造をもとに定まるという言語の性質である．ニューラルモデルの構成的汎化能力の評価は主に上流タスクで行われており，機械翻訳のような下流タスクにおける評価は十分でなく，特に文の構造に関する汎化についての研究は少ない．そこで本研究では，様々な種類の構成的汎化能力を問う翻訳データセットを構築し，機械翻訳タスクにおけるニューラルモデルの構成的汎化能力を評価する．結果から，ニューラルモデルの構成的汎化能力には改善の余地があることを明らかにした．