双方向翻訳モデルの相互学習におけるデータ多様化の適用

ニューラル機械翻訳では大量の学習データが必要となるが,十分な量のデータを用意できないドメインにおいては高性能なモデルを作ることは難しい.この問題に対し,単言語コーパスで学習データを拡張するBackTranslation(BT)や,BTを2方向のモデルで相互に繰り返すItarativeBackTranslation(IBT)が提案されている.本研究では,複数のモデルによる出力文を用いた学習とアンサンブル翻訳により,通常のIBTの効果を更に向上させる手法を提案する.英日・英独コーパスの実験を通して,通常のIBTと比較して提案手法がより高いBLEUスコアを達成することを確認した.