漸進的アプローチでの編集量を制御するニューラル機械翻訳

ニューラル機械翻訳をはじめとしたテキスト生成タスクの手法は1度に正解を出力するモデルが主流であり，生成結果を段階的に編集しながら正解を出力することを想定していない．しかし，公開資料作成などのコンテンツ生成時，人間は一度にコンテンツを完成させるのではなく，段階的にコンテンツを確認，編集しながら完成させることが多い．例えば翻訳品質を保証するための要求事項を定めた国際規格であるISO17100では，翻訳，セルフチェック，バイリンガルチェック，最終検品などのプロセスが定められており，図1のように段階的な作業が必須となっている．そこで，本稿では生成タスクの１つである機械翻訳に焦点を当て，途中の生成結果を確認でき，かつ制御可能なニューラル機械翻訳の手法を提案する．制御は編集前後の編集量とする．提案手法は，翻訳元の文に加えて編集前の機械翻訳結果と制御パラメータとを入力して編集後の翻訳結果を出力するモデルであり，モデルが出力した翻訳結果と制御パラメータとを繰り返し同じモデルに入力することで最終的な翻訳結果を得る．制御パラメータに翻訳バイリンガルチェック最終検品⽂0(翻訳元)⽂1(翻訳結果)・・・⽂T(翻訳結果)は編集前と編集後との翻訳結果間の編集距離をベースにしたスコアを用いる．人間のコンテンツ生成のプロセスを参考にした漸進的なアプローチを用いることで途中結果を確認できるだけでなく，途中の翻訳結果に対してどの程度編集すべきか編集距離に応じたスコアを与えることで編集量を制御することができる．科学技術論文から抜粋された日英対訳コーパスであるASPECを用いた日英・英日翻訳実験を行った結果，提案手法は既存のトランスフォーマーベースのモデルと比較して翻訳精度に有意な差はなかった．しかし，モデルが出力した機械翻訳結果に対してデータごとに適切な制御パラメータを与えることで翻訳精度が向上することを確認した．