中間言語を介した２つの対訳コーパスを用いた対訳文のない言語対のNMTの検討

ニューラル機械翻訳では高い性能を発揮するために、大規模かつ品質が高い対訳コーパスが必要になる。しかし、対訳コーパスのない言語対が数多くある。本稿では、日本語（日）とベトナム語（越）を対訳文のない言語対として、中間語の英語を介した英日と英越対訳データのみを用いて、日越と越日それぞれの翻訳モデルを学習する手法を提案する。提案手法は、英語との２つの対訳データを使用して、多様性のある日越擬似データを構築する。IWSLTの対訳データを用いた実験により、提案手法は小規模な対訳データで学習された教師あり翻訳モデルやピボット翻訳手法を上回ることを示した。ピボット翻訳手法と比較すると、日越方向の性能(BLEUスコア)が+1.96、越日方向の性能が+1.75向上した。