言語横断検索とリランキングを用いる翻訳メモリ利用型NMT

Hossainらが提案したretrieve-edit-rerank[1]は，翻訳や要約において(1)外部情報から類似事例を検索し，(2)ニューラルモデルにより出力文候補を生成，(3)予め定義したリランキングスコアによって最良の出力文を自動選択する枠組みである．本論文では，この枠組みにおいて(1)LaBSEやmSBERTを用いて生成した言語に依らない文埋め込みに基づいて類似訳文を言語横断検索する手法と(3)文長に対する正規化を行ったより良いリランキング手法を提案し，有意に翻訳精度の向上を達成した．