事前学習モデルによる分割統治ニューラル機械翻訳

ニューラル機械翻訳におけるハルシネーションや繰り返し、訳抜けなどの課題に対し、文をセグメントに分割して翻訳し、並べ替えて繋げるニューラル機械翻訳における分割統治的手法[1]が提案されている。本研究では、[1]で課題とされていた、セグメント翻訳と、セグメントの並べ替えと編集の精度の２つに対し、事前学習モデルのmBARTを用いることに加え、セグメント翻訳のモデルを節単位の擬似対訳データでファインチューニングすることで、セグメント翻訳と、並べ替えと編集の精度の改善を試みた。実験では提案手法によるBLEUの改善は認められなかったが、過剰な長さの訳出が大きく減少し、ハルシネーションや繰り返しを抑制できている傾向が確認できた。