機械翻訳向け原文編集の支援に向けた日英翻訳品質推定データセットの設計と構築

機械翻訳向けの原文編集(前編集)を支援する方法の1つとして、単語レベルの翻訳品質推定ラベル(OK/BAD)を原文側に表示する方法が考えられる。本研究では、そのような技術の実現に向けて品質ラベル付きデータセットを構築した。具体的には、前編集支援を目的とした品質ラベルの付与指針を定め、行政分野の日本語原文書(18文書)と日英機械翻訳出力(2種類)における計2,090文対に、人手で品質ラベルを付与した。また、構築したデータセットを用いて翻訳品質推定モデルを実装・評価することで、前編集支援における既存の自動ラベル付け手法の不十分さと現在の品質推定技術の課題を示した。