事前学習モデルと固有名詞の事後置き換えを用いた日本語から手話への機械翻訳

先天的あるいは幼少期に聴覚を失った人にとって，手話は第一言語であり，日本語などの音声言語やその書き起こしよりも理解がしやすい重要なコミュニケーション手段である．そのような人たちに対して重要な情報を提供する際には，手話を用いることが望ましい．総務省が週に15分以上の手話放送の実施を普及目標に定めるなど，放送分野においても手話による情報提供の拡充が求められている[1]．手話番組を実施するためには番組の音声を手話に翻訳する手話通訳者の確保などが必要であるが，放送をリアルタイムに翻訳できる手話通訳者の数は限られており，現状では手話番組の大幅な拡充は難し九州から関東にかけて広く晴れるでしょう日本語入力日本語-手話翻訳九州,から,関東,間,N,広い,みんな,手話単語列明るい,らしい,N手話CG生成い．そこで，NHKでは日本語の文章を自動で手話に翻訳する手話CGアニメーション（以下，手話CG）の自動生成技術の研究を進めている．これまでに気象情報やスポーツ情報などを対象として，事前に翻訳した定型的な手話表現をテンプレート化し，データと組み合わせて手話CGを自動生成する技術を開発してきた[2,3]．これらのサービスは定型的なデータを基に正確な手話CGを生成できる反面，変換できる情報が限定されており，日々のニュースなどの情報を翻訳することはできなかった．我々はより幅広い情報を手話CGに変換するために，機械翻訳を用いた手話CG生成技術の研究を進めている．機械翻訳を用いた手話CG生成システムの概要図を図1に示す．入力の日本語は機械翻訳技術により手話単語列に翻訳される．手話の表現に必要な各単語の動作データはあらかじめモーションキャプチャにより作成してあり，翻訳結果にあわせて動作データをつなぎ合わせることで手話CGが生成できる．ここで用いる日本語から手話への機械翻訳の課題として，まず学習データの少なさ，ドメインの偏りが挙げられる．手話はそもそも書き言葉がないため，機械翻訳の学習データとして使えるような対訳コーパスが少なく，手話による情報提供がなされている分野が限られているため，ドメインには偏りが生じる．さらに，手話書き起こしの表記方法が用途.や制作者によって異なるため，他者が作成したコーパスをそのまま使うことが難しい．その他の課題として，固有表現の翻訳が難しいことが挙げられる．一般の書き言葉であれば固有表現はその発音を基に音訳したものを用いることができる．一方，手話では例えば「佐野」という人名は「サノ」という発音を表す指文字を使用するなど音訳で対応できるものもあるが，「宮崎」という人名はそれぞれの文字の意味を基にして翻訳した「宮（神社）」と「先」の2単語で表すなど，さまざまな表現方法を組み合わせて表現される．そのため，固有名詞の翻訳には固有名詞に特化した翻訳手法が必要であり，それを用いるためには，文全体の翻訳結果の固有名詞部分を置き換えることが必要となる．本稿では，コーパスの少なさを補うための事前学習モデルを用いた機械翻訳手法に，固有名詞をより正確に表現するための事後置き換えを組み合わせた翻訳手法を提案する．