訳出の同時性に特化した評価データを用いた同時音声翻訳モデルの評価と分析

同時音声翻訳は，原言語文のセグメント化や目的言語文を原言語文の語順に近づけることで，低遅延と高品質の両立を目指してきた．しかし，既存の評価データは語順の並び替えを多く含むため，低遅延の同時音声翻訳評価に適していない．本研究では，目的言語文が原言語文の単語・句の並びになるべく沿うような語順の単調性に焦点を当てた新しい評価データを提案する．実験の結果から，提案評価データsimul-tst-COMMONは，既存の評価データよりも適切にモデルの性能評価ができることを示した．