対訳関係にノイズのある対訳文からの新しい翻訳知識の学習

は限りがあり，多くの話題の頻度は低い．すなわニュースでは新しい語彙や表現が出現するため，ち，ノイズを含む対訳データから低頻度の新しい語ニュースの機械翻訳では新しい語彙や表現の翻訳知や表現の翻訳知識の学習が必要となっている．識を学習していく必要がある．英語ニュースは日本ニューラル機械翻訳（NMT）で対訳関係にノイズ語ニュースの単純な翻訳ではないため，日英ニューを含む対訳文を追加学習した場合，対訳関係のノイス記事から抽出できる対訳文は，対訳関係にノイズズを学習してしまうという課題と，低頻度の新しいがある場合が多い．対訳関係にノイズがあるデータ語や表現は学習しても出力されにくいという課題がから翻訳を学習すると，ノイズも学習してしまうとある．いう課題がある．また，新しい表現は頻度が少ない訓練データの対訳文に含まれる対訳関係のノイズ場合が多く，低頻度の表現の学習は難しいという課の影響を低減するNMTの手法がある[2]．この手法題もある．そこで，ノイズの学習を抑え，低頻度のは単語対応の情報を利用する．単語対応の推定は難表現を学習しやすくすることを目指したNMTの手しいため推定誤りが発生し，それがNMTの学習に法として．学習したい表現部分と後続文脈の一部のおけるノイズの影響の低減効果に影響してしまうとみから誤差逆伝播で学習する手法を提案する．いう課題がある．また，データ固有のアンカートークンを入力文に追加することで対訳ノイズの影響を