ニューラル分類器の予測の解釈に基づく翻訳が難しい表現の検出

修辞技法に代表されるような文化圏に特有な表現は近年のニューラル翻訳モデルでも正しく翻訳するのが難しく，原言語側で検出し，前編集することが翻訳精度向上のための有望な方法であると考えられる．そこで本研究では，日本語において翻訳が難しい表現を翻訳前に検出することを試みる．具体的には，翻訳が難しい表現は母語話者が書いたテキストに特徴的であるという仮説を立て，日本語テキストが機械翻訳されたものかそうでないかを予測するニューラル分類器を訓練し，分類器の予測に寄与した表現を翻訳が難しい表現として検出する．実験により，仮説の妥当性を裏付けるとともに，提案手法が翻訳が難しい表現を検出できることを確認した．