最適輸送に基づく擬似訓練データを用いた機械翻訳の品質推定

人間が作成した参照訳を用いずに機械翻訳文のどの部分に修正が必要かを推定するタスクを単語レベルの品質推定という．単語レベルの品質推定の性能を向上させるため，擬似訓練データの活用に関する研究が行われている．擬似訓練データは，機械翻訳文中の各語のラベルを参照訳との表層的な対応に基づいて定めることが多いが，この方法では表層が異なる単語が実際に翻訳品質を損なうか否かを適切に判断できない．そこで本稿では，最適輸送に基づく擬似訓練データを用いた品質推定モデルを提案する．WMT21のデータセットを用いた実験の結果，提案モデルは，従来の擬似訓練データを用いた品質推定モデルを上回る性能を示した．