低資源言語の機械翻訳における類似言語データへの言語固有の単語レベルノイズ注入

近年のニューラル機械翻訳（NMT）は、高資源言語に対して高精度な翻訳を実現している。一方で、低資源言語の翻訳モデルの構築は、双方向の翻訳においてデータ量の観点から困難である。本研究では、低資源言語の単言語データから抽出した語彙および出現頻度情報を活用し、低資源言語に関連する高資源言語の対訳データに対して言語固有の単語レベルノイズを注入したものを学習データとして活用する手法を提案する。実験では、(i)ヒンディー語↔英語の対訳データに対して、マガヒー語のノイズを注入する設定、および(ii)ベンガル語↔英語の対訳データに対してアッサム語のノイズを注入した。また、少量の低資源言語の対訳データが利用できる条件における効果も調査した。その結果、提案手法は低資源言語の対訳データが利用できない条件で、すべてのベースラインを上回った。さらに、ノイズ注入に用いる単言語データの規模を増加させることで性能が向上し、ドメインデータの追加による性能向上も確認した。