多数決による自己回帰モデルに基づく機械翻訳

ニューラルネットワーク機械翻訳（以後NMT）は，現在の機械翻訳において主流である．NMTは，encoder-decoderモデルに基づいている．このencoder-decoderモデルは，自己回帰モデル（以後ARモデル）に極めて類似している．そこで，NMTにおいてARモデルを仮定し，この仮定の下で，機械翻訳システムを構築した．具体的には，従来のNMTにおいて，ARモデルを想定して，多数決で翻訳文を選択した．また，入力文ごとに少数の類似文を用いた再学習をおこなった．その結果，少量の学習データにも関わらず，現在のgoogleに接近した，高い翻訳性能が得られた．