ニューラル機械翻訳のモデルレベル双方向学習における単言語データの活用

双方向学習はタスク対の入出力の対称性を利用して，各タスクのモデル性能を相互的に高める手法である．機械翻訳分野でも，双方向学習は翻訳性能の向上や単言語データを使ったドメイン適応など幅広く応用されている．一方，双方向学習を単一モデルで行うモデルレベル双方向学習では単言語データの活用例が少ない．そこで本研究ではモデルレベル双方向学習での単言語データの利用法を提案する．具体的には，単言語データを用いる補助タスクおよび主タスクである翻訳と補助タスクとを併用するための訓練フレームワークを提案しドメイン適応実験で有効性を示す．