文内コンテキストを利用した分割統治ニューラル機械翻訳

近年、NMTの翻訳品質は飛躍的に向上し、より自然で文脈に沿った翻訳が可能となった。しかし、NMTにはいくつかの課題がある[1]。その課題の一つが長文の翻訳である。長文の翻訳精度低下の課題に対して、統計的機械翻訳では、長文を短いセグメントに分割して翻訳し、並べ替えて結合する分割統治的手法が提案されている[2]。NMTにおいては、Pougetら[3]が、長文を分割し、分割された各セグメントを翻訳した後に前から順に結合する手法を提案している。しかし、[3]の手法は分割したセグメントを翻訳した後にそれぞれ前から単純に連結するため、英語と日本語のような語順が大きく異なる言語対を翻訳する際に、出力文が不自然な文になってしまう懸念がある。この語順が不自然になるケースに対応するためKanoら[4]はNMTにおける長文のための分割統治的手法を提案している。[4]の手法による翻訳プロセスは大きく2つの段階に分かれており、各プロセスはそれぞれ別のSeq2Seqモデルで実施される。1段階目は文を節単位のセグメントに分割し、分割後の各節の翻訳を行う。2段階目は翻訳後の各節の連結部分を自然な表現に書き換えたり、必要に応じて節の順番を並び替えることで、最終的な出力文が自然な訳出になるように調整を行う。Kanoら[4]の手法において、二つの課題が挙げられている。一つは節分割の際のセグメンテーション単位の課題、もう一つは節分割後の節の翻訳精度の課題である。本研究では、上記二つの課題に注目し、英日翻訳における長文の翻訳精度の向上を試みる。具体的に、等位接続詞を基準とした新しい英文の節の分割単位及び、分割後の節翻訳において文内コンテキストを参照して翻訳を行うモデルの学習手法を提案する。