言語横断類似度推定のための多言語文符号化器のドメイン適応

本研究では，多言語文符号化器のドメイン適応に取り組む．高度な専門知識が要求される医療や学術のドメインにおいては，目的ドメインに特化した事前訓練の有効性が知られている．しかし，様々な言語においてドメイン特化の単言語事前訓練モデルの開発が進む一方，言語横断情報検索などに応用可能な多言語モデルは存在しない．また，各言語における目的ドメインのコーパスを整備し多言語の事前訓練を行うには大きなコストが必要となる．そこで我々は，既存の多言語文符号化器および2言語の各々における目的ドメインに特化した単言語文符号化器を用いて，効率的にドメイン特化の言語横断文符号化器を開発する．3つのドメインおよび言語対における翻訳ランキングの評価実験の結果，ドメイン適応なしのベースラインや既存のドメイン適応手法と比べて，提案手法の有効性を確認できた．