ユーザ定義の翻訳ルールにより語彙と構文が制御可能なニューラル機械翻訳

ニューラル機械翻訳(neuralmachinetranslation;NMT)を制御する手法の一つとして語彙制約付NMTの研究が行われている[1,2,3,4]。語彙制約付NMTは、制約として与えた単語やフレーズを含む翻訳を生成することができるが、出力文に合わせた語形変化が難しいことが指摘されている[4]。また、マニュアル等の産業文書の翻訳では、使用すべき語彙だけでなく、語順などの構文的なパターンも特定の形に統制したいという要求がある[5]。Jonら[4]は、Transformer[6]学習時にレンマ化した制約をソース文と共に学習データとすることで、基本形の制約を与えてもモデルが正しい表層形を選択できるようにした。この手法は、語形変化に柔軟に対応できる形で語彙レベルで制約された翻訳を可能にするが、構文レベルの制御は対象としない。このほか、構文を制御して文を生成する研究[7]もあるが、翻訳タスクで語彙と構文を同時に制御する研究は不足している。本研究では、ユーザが定義した翻訳ルールに従ってNMTの出力を制御するURNMT(User-deﬁnedRuleconstrainedNeuralMachineTranslation)を提案する。URNMTは、翻訳ルールを用いて翻訳できる部分だけ翻訳して、翻訳できない部分は原言語のまま残した部分翻訳を生成する。その後、その部分翻訳を語彙制約付NMTに制約として与えることで翻訳を完成させる。部分翻訳に語順や文型などの情報を組み込むことができるため、語彙制約付NMTの枠組みを用いながら構文的な制約も課すことができる点が特徴である。本稿では、現在日英翻訳を対象として開発中のURNMTの全体構成と各機構を説明する（2節）。また、擬似的な部分翻訳を用いた実験により、提案手法が部分翻訳を制約として適切に活用できることを示す（3節）。