疑似参照訳文ベクトルの重心に基づく高速なニューラル最小ベイズリスク復号

翻訳品質の人手評価スコアを予測するCOMETモデルを用いた最小ベイズリスク復号法のCOMET-MBRが，従来のビーム探索等を用いた最大事後確率復号と比較して，翻訳品質の人手評価における最高性能を達成している．しかし，典型的な最小ベイズリスク復号では，ある仮説文のベイズリスクは全仮説文との間のスコアの期待値計算によって求められるため，翻訳仮説の文数を𝑁とするとO(𝑁2)の計算時間を要する．本研究では，COMET-MBRの復号速度を改善するため，COMETモデルが計算する翻訳候補集合の文ベクトルをクラスタリングし，各クラスタの重心表現を用いてスコアを計算することで，期待値計算を近似する．WMT’22翻訳タスクの英↔日，英↔独，英↔中の6言語方向の翻訳実験を行ったところ，従来のMBR復号より，同等のCOMETスコアを維持しながら，ベイズリスクの計算時間が13.6倍，うち期待値計算が26.2倍高速化することを確認した．