半教師あり学習を用いた単語アライメントの改善

単語アライメントは自然言語処理の重要な基礎タスクである。既存の手法はほとんどTransformerエンコーダモデルに基づいている。本研究では、Transformerデコーダモデルに基づく単語アライナーを提案する。また、翻訳文ペアをラベルなしデータとして活用し、TransformerエンコーダベースおよびTransformerデコーダベースの単語アライナーの両方に適用可能な単語アライメントのための半教師あり学習手法を提案する。実験結果は、数万の翻訳文ペアを用いた提案手法が、単語アライメントデータセットにおいて、現在の最先端手法を上回ることを示している。