事例ベース意思決定理論に基づく復号

最小ベイズリスク（minimumBayesrisk;MBR）復号は、仮説を出力したときに得られる効用の期待値（期待効用）を最大化する復号法であり、従来の最大事後確率（maximumaposteriori;MAP）復号と比較して、高品質で誤りの少ない頑健なテキストを生成する[1,2,3,4,5,6]。MBR復号の中心となる期待効用の最大化は、不確実性下での最善の意思決定を導くために提唱された期待効用理論（ExpectedUtilityTheory;EUT）に基づいており[7]、自然言語処理のみならず、ミクロ経済や音声認識などに広く応用されている[8,9,10]。しかし、EUTは、直面する問題に対しての知識が不足していると、期待効用を正確に推定できず、選好を反映した仮説が選択できないという課題がある[11]。そのため、EUTに基づくMBR復号では、ドメインの知識や情報を反映したテキストを出力することが難しい。このようなEUTの課題に対し、意思決定理論の分野では、過去に経験した事例をもとに帰納(a)MBR復号（従来法）。(b)CBDT復号（提案法）。の仮説から、スコアを最大化する仮説を選択する。的に最善の行動を導く事例ベース意思決定理論（Case-BasedDecisionTheory;CBDT）が提唱されている[11]。CBDTは、現在直面する問題に対して、過去に経験した類似事例に着目し、その際に選択した行動と、その行動によって得られた報酬から、現在の行動の価値を類推的に評価する。本研究では、CBDTに基づく復号（CBDT復号）を提案し、ドメインデータを利用することで、ドメインの情報を反映した高品質なテキストの生成を目指す。CBDT復号は、あらかじめ事前に用意したデータに対して複数の仮説を生成し、各仮説の品質を参照テキストにより評価し、メモリに記憶する。復号時は、メモリから類似事例を探索し、類似事例の仮説の品質に対して入力側・出力側それぞれの類似度で重みを付け、出力スコアを計算する。図1にMBR復号（図1(a)）とCBDT復号（図1(b)）の概要図を示す。MBR復号は、疑似参照と呼ばれる複数のサンプルテキストを用いて複数参照評価を行うのに対し、CBDT復号はメモリに記憶された類似事例の品質を利用する。さらに、本稿では、MBR復号とCBDT復号を組み合わせることで、より高品質なテキストを出力できることを示す。5つのドメインでの独英翻訳実験[12,13]を行った結果、提案法のCBDT復号は、MAP復号よりも高品質なテキストを出力でき、また、MBR-CBDT復号がMBR復号よりもドメインに特化した高品質な出力が得られることを確認した。.