異なる難易度の参照文を用いる多段階難易度制御翻訳

本研究では，目的言語文の難易度を多段階で制御する機械翻訳（多段階難易度制御翻訳）のための学習方法として，異なる難易度の参照文を用いる手法を提案する．従来手法では，原言語文と難易度付き目的言語文の文対の単位でモデルの学習を行うため，同一の原言語文に対応付く異なる難易度の目的言語文間を対比させた学習を行えない．そこで本研究では，学習対象の参照文と共に異なる難易度の参照文も使い，出力が学習対象の難易度から離れるほど大きな損失を与えるペナルティ項を導入した損失関数を用いる学習手法を提案する．日英多段階難易度制御翻訳の実験を行い，提案手法によりBLEUが0.66ポイント改善できることを確認した．