ニューラル機械翻訳におけるIterativeBack-Translationを利用したコンパラブルコーパスの活用

機械翻訳の分野では,深層学習の発達により,ニューラルネットワークを用いるニューラル機械翻訳(NeuralMachineTranslation:NMT)が,従来手法の統計的機械翻訳よりも高い性能を示しており,様々な研究が行われている.NMTでは,ニューラルネットワークで構築した翻訳モデルを,翻訳元の言語(原言語)の文と,その訳の言語(目的言語)の文のペアにした対訳コーパスを用いて学習を行う.NMTは,対訳コーパスから翻訳に関わる様々な知識を学習するため,対訳コーパスの質や量がNMTモデルの翻訳性能に大きく影響する.しかし,大規模な対訳コーパスを人手で作成することは困難という問題点がある.この問題の解決策として,既存の日本語と英語の翻訳テキストから対訳コーパスを構築する手法が提案されている.[1]これは,新聞などの文書単位で対応付けつけられた２つの言語コーパス(コンパラブルコーパス)から,対応付けられる文ペアを自動的に抽出することで対訳コーパスを構築する方法である.しかし,コンパラブルコーパスの中で文単位で意味が対応するものは少なく,多くの文は抽出されずに捨てられてしまう.実際,本論文で使用したPatentMTの調査では1つの文書から平均約27.1％の文しか抽出されていなかった.本研究では,対訳コーパスとして抽出されなかった文を含めて,コンパラブルコーパス全体をNMTの学習に活用する手法を提案する.データ拡張手法として,逆翻訳(Back-Translation:BT)[2]や,その拡張手法であるIterativeBack-Translation(IBT)[3][4][5]を利用することで,より効果的なデータ拡張手法を探す.さらに,上記の手法をコンパラブルコーパスのコンパラブル性を活用して行い,その効果を調べる.