ニューラル単語アライメントに基づく言い換え知識獲得

言い換えは，情報検索[1]や機械翻訳[2]など，幅広い自然言語処理タスクに活用されている．深層学習が主流の近年においても，単語や文の表現学習[3–5]をはじめとして，マスク言語モデルの事前訓練[6]やファインチューニング[7]，語彙平易化[8–10]などに，言い換え辞書が利用されている．大規模な言い換え辞書の構築には，対訳コーパスに対して単語アライメントを適用するBilingualPivoting[11]という手法が一般的に用いられている．BilingualPivotingは，図1に示すように，対訳コーパス上での単語アライメントの後，他言語の共通語句(ﬁrstauthor)と対応付けられた語句同士（第一著者-筆頭著者）を言い換えとみなす手法である．そのため，得られる言い換えの品質は単語アライメントの品質に依存する．既存の言い換え辞書[12–16]では，単語の意味を考慮できない統計的な単語アライメント[17]によって言い換えを獲得しているため，その品質には改善の余地がある．①対訳コーパス上での単語アライメント第⼀著者まで…第⼀著者までご連絡くださいPleasecontactthefirstauthor…thefirstauthor・・・筆頭著者として…筆頭著者として発表した研究Researchpublishedasfirstauthor…asfirstauthor③⾔い換え抽出②フレーズアライメントに拡張第⼀著者まで…第⼀著者まで…第⼀著者…thefirstauthor…thefirstauthorfirstauthor…asfirstauthor…asfirstauthor筆頭著者筆頭著者として…筆頭著者として…本研究では，日英対訳コーパスに対してニューラル単語アライメントに基づくBilingualPivotingを適用し，日本語言い換え辞書1）を構築する．後述のように，ニューラル単語アライメントは従来の統計的単語アライメントよりも高性能であるが，伝統的なフレーズ抽出ヒューリスティックとは相性が悪く，不当に多くのフレーズアライメントを獲得してしまう．この課題に対処するために，本研究ではフレーズやフレーズ対のフィルタリングを行い，高品質な言い換え対を得る．獲得した日本語言い換え辞書の品質を評価した結果，統計的単語アライメントに基づく手法や単純にニューラル単語アライメントを適用する手法と比較して，提案手法が再現率と適合率の両方において高性能であることを確認できた．