低資源言語のニュース機械翻訳のためのLLMを用いた合成対訳データの生成

低資源言語の機械翻訳モデル構築における課題として，十分な量の対訳データの確保が挙げられる．さらに，対象ドメインが限定されている文の翻訳などの場合，対訳データだけでなく原言語側の単言語データを確保することさえも困難な場合がある．本研究では，対象ドメインの原言語側の単言語データが少量しかない状況下で，学習データ量不足の課題を解決するための大規模言語モデル（LLM）を活用した多様で高品質な合成データ生成手法を提案する．提案手法の効果を確認するために，タイ語から日本語へのニュース翻訳の実験を行った．提案手法で合成したデータを用いてLLMをファインチューニングしたニュース機械翻訳器は，タイ語から日本語へのニュース翻訳タスクにおいて従来手法を上回る性能を達成し，BLEU値を19.9ポイント改善した．