大規模言語モデルによる音声対話翻訳

本研究では、大規模言語モデル（LLM）を用いたcascade方式の音声対話翻訳において、文脈情報の最適な利用方法を検討する。文脈なし・単言語文脈・二言語文脈の設定、および話者情報の有無を比較し、さらに論理的推論量が翻訳性能に与える影響を評価した。機械翻訳では文脈付与により性能が向上し、特に日英では二言語文脈が有効であることを確認した。音声翻訳では音声認識誤りによる誤差伝搬により性能が低下し、日英でその影響が大きいことが分かった。話者情報は一部条件で改善傾向が見られるものの効果は限定的であり、論理的推論量は設定により有効性が異なることが示唆された。