疑似訓練データに基づく機械翻訳の教師なし品質推定

人間が作成した参照訳なしに機械翻訳文の品質を推定する手法を品質推定という．品質推定のデータの構築には，非常に高いコストがかかるため，教師あり学習に基づく品質推定はわずかな言語対に対してしか適用できない．この課題を解決するために，教師なし品質推定の研究が行われている．本稿では，対訳コーパスから自動生成できる疑似訓練データのみを用いた教師なし品質推定について述べる．実験の結果，疑似訓練データを用いて訓練したモデルは，多資源および少資源言語対を中心に，既存の教師なし品質推定手法よりも高い性能を達成した．