バイリンガルサブワード分割のためのEMアルゴリズム

“nonextended”と“延長されなかった”という対訳対本論文ではニューラル機械翻訳のためのEMアルがあるとする．この場合，“nonextended”は“nonextゴリズムを用いたバイリンガルサブワード分割法をended”などよりも“nonextended”のほうが優れた提案する．機械翻訳における一般的なサブワード分分割であり，“延長されなかった”は“延長され割では対訳関係を考慮せずに各言語ごとにサブワーなかった”などよりも“延長されなかった”ド分割を学習するため，機械翻訳タスクに適したサのほうが優れた分割である．これはNMTが各サブブワード分割になるとは限らない．本研究は対訳ワードの対訳関係“non”と“されな”，“extend”と“コーパスを用い，原言語文と目的言語文の対訳関係延長”，“ed”と“かった”を対応付けて学習できるたを考慮したサブワード分割のためのEMアルゴリズめである．これらの問題を解決するために，対訳関ムを提案する．提案手法は対訳情報を用いるため，係を考慮したバイリンガルサブワード分割[7,8]がより機械翻訳タスクに適したサブワードが得られる提案されている．しかし，出口ら[7]のバイリンガと考えられる．従来法と提案手法を用いて翻訳性能ルサブワード分割は原言語サブワード列と目的言語を比較したところ，WATASPEC英日・日英タスクサブワード列のトークン長をそろえるものであり，において，TransformerNMTモデルの性能が最大でトークン長が近いとはいえ各トークンがアライメン0.6ポイント改善した．ト関係にあるとは必ずしも言えない．Hiraokaら[8]のバイリンガルサブワード分割はNMTモデルとサ