ニューラル機械翻訳におけるIterativeBack-Translationを利用したコンパラブルコーパスの活用

ニューラル機械翻訳(NMT)の学習に用いる対訳コーパスの構築法として,文書単位で対応付けられた2つの言語のコーパス(コンパラブルコーパス)から、対応付けられる文ペアを自動的に抽出する手法が広く採用されている.しかし,文単位で意味が対応するものは少なく,多くの文は抽出されず捨てられてしまう.本研究では、対訳コーパスとして抽出されなかった文を含めて,コンパラブルコーパス全体をNMTの学習に活用する手法を提案する.評価実験により,コンパラブルコーパスでデータ拡張を行うことや,コンパラブル性の利用,IterativeBack-Translationの活用によって翻訳モデルの性能が向上することを確認した.