摂動を加えたkNN機械翻訳による多様な翻訳候補の生成

ニューラル機械翻訳システムの標準的な探索アルゴリズムであるビームサーチには，出力される複数の翻訳候補がほとんど同一になってしまう多様性低下の問題が存在する．本研究では，翻訳候補の生成に用例データからの近傍探索を用いることで通常は翻訳候補に入らないようなトークンを考慮できるkNN機械翻訳を応用し，近傍探索時に摂動を与えて探索範囲を確率的に拡大する手法を提案する．実験の結果，提案法により，翻訳精度を維持しつつ翻訳候補の多様性を改善できること，摂動の大きさを調整することで多様性を制御できることを報告する．