近傍文検索を用いたサブセットkNNニューラル機械翻訳

kNN-MT[1]は，翻訳時に用例検索を組み込むことで，モデルを追加学習することなくニューラル機械翻訳（NMT）の精度を改善する．しかし，翻訳中の各時刻で，対訳データの全目的言語トークンに対して近傍探索を行うため，翻訳速度が通常のNMTの100～1000倍ほど遅くなるという問題点がある．本研究では検索対象を入力文の近傍事例に絞ることでkNN-MTの高速化を図る．また，ルックアップテーブルを用いた効率的な距離計算により，さらなる高速化を目指す．複数の翻訳実験を行ったところ，従来法より最大で1.6BLEUポイント精度が改善し，最大132.2倍速度が改善することを確認した．