ニューラル機械翻訳における単語分割器のドメイン適応

ﬁne-tuning（微調整）でin-domainにドメイン適応をする際，一般的にモデルのみが対象であり，単語分割はgeneral-domainで使用した単語分割器をそのまま使用する．既存研究では，タスクやモデルに適した単語分割を行うことにより，モデルの性能が向上することが示されており，ドメインにおいても同様にgeneral-domainの単語分割器が，in-domainにおいて最適とは限らないと考えられる．そこで本研究では，機械翻訳タスクを対象とし，モデルと単語分割器の学習を同時に行う単語分割同時最適化を用いて，単語分割器のドメイン適応を行うことで，翻訳精度の改善を試みる．実験により，単語分割器のドメイン適応がin-domainデータの翻訳性能の向上に寄与することを示す．