文内コンテキストを利用した分割統治ニューラル機械翻訳

長文の翻訳は、ニューラル機械翻訳（NMT）における顕著な課題の一つである。我々は、分割統治アプローチに基づいてこの課題に取り組む。提案手法では、(1)入力文を等位接続詞を基準に節単位に分割し、(2)分割された各節を、文内コンテキストを考慮できる形で、節翻訳モデルを使用して翻訳し、(3)翻訳された節を集約して、別のSeq2Seqモデルを用いて最終的な翻訳を得る。ASPECを用いた英日翻訳の実験結果から、41単語以上の長い入力文において、mBARTをファインチューニングしたベースラインよりも優れたBLEUを実現することが示された。