双対学習機械翻訳モデルのドメインシフトに対する頑健性の検証

近年，Transformerベースモデルがニューラル機械翻訳（NMT）の分野で盛んに研究されている．一般にTransformerは単方向翻訳を行うように学習されるが，翻訳問題には逆方向の翻訳問題が必ず存在する．単一モデルで双方向の翻訳を行うモデルにはDualformerがある．Dualformerは両方向のTransformerベースモデルのデコーダ部を組み合わせたモデルである．実験では，ドメインの内外問わず独英および日英の両言語対でDualformerがTransformerの性能を超える結果となった．この結果は，Dualformerが言語対にかかわらずドメインシフトに頑健なモデルであることを示している．