ニューラル機械翻訳のためのノイズ寛容なアンカー学習

機械翻訳モデルの学習に用いられる大規模な学習データは収集方法ゆえにノイズデータを含み、それらはモデルの性能低下を引き起こす。本研究は、SVMモデルにおいて提案されたノイズデータがモデルに及ぼす悪影響を低減するアンカー学習手法に注目し、これをニューラル機械翻訳(NMT)に導入することを試みる。実装上問題となる計算コストを抑えるアンカー表現手法を、ランダムグルーピング手法と組み合わせ手法の2通り提案し、ASPEC英日翻訳とWMT2017英独翻訳の2つの翻訳タスクでその効果を確認した。