語義曖昧性解消に着目した英日マルチモーダル機械翻訳の評価セット構築と分析

マルチモーダル機械翻訳(MMT)は,画像を用いた文脈補完によって単語の曖昧性を解消することを目的としている.しかし,既存MMTモデルによる品質改善は限定的で，その理由に評価ベンチマークの制限が挙げられる.既存MMT評価セットに含まれるほとんどの原文は明瞭であり,翻訳に画像を必要としないため,視覚情報の効果を正確に評価できない.そこで,本研究では正しい翻訳を行うために画像が必要な英日MMTのベンチマークを提案する.既存MMTモデルを本データセットで評価した結果,翻訳品質のわずかな向上が確認された.この結果から,既存MMTモデルは画像を必要とするシナリオにおいても画像を十分に活用できていないことがわかる.