中間言語を利用したデータ多様化とアンサンブル学習に基づくゼロリソース機械翻訳

本研究では、対訳データのない（ゼロリソース）言語対のニューラル機械翻訳システムを対象として、中間言語を介して擬似対訳データを構築する手法を提案する。提案手法はソース言語・中間言語と中間言語・ターゲット言語の２つの対訳コーパスを利用し、多様性のあるかつ品質の高いソース・ターゲットの擬似対訳データを構築する。本稿では、中間言語の単言語データを利用することの効果も調べる。実験では、４つの翻訳タスクを用い、提案手法が有効であることを示した。ピボット翻訳手法と比較すると、翻訳性能(BLEUスコア)は+1.27～+6.09向上した。