最適輸送に基づく擬似訓練データを用いた機械翻訳の品質推定

機械翻訳の品質推定（TranslationQualityEstimation;TQE）[1]とは，参照訳を用いず起点言語文とそれに対する機械翻訳文のみを参照して，機械翻訳文の品質を推定する技術である．機械翻訳文の品質を測る単位としては，文レベルおよび単語レベルの2種類が主に研究されている．いずれの評価単位についても，人手評価との相関が高いTQE手法を開発することにより，機械翻訳文をそのまま使用するか，後編集を行うか，他の機械翻訳を利用するか等の判断を支援できる．単語レベルのTQEでは，機械翻訳文のどの部分に修正が必要であるかという，細かい粒度の情報による支援が可能である．本稿では，単語レベルの品質推定に取り組む．単語レベルのTQEの性能を向上させるため，擬似訓練データを活用した手法[2,3,4]が研究されている．擬似訓練データの作成には，主にTranslationEditRate(TER)toolkit[5]が用いられる，TERtoolkitでは，表層の一致に基づき，編集量が最小となるように，機械翻訳文と参照訳の間の単語レベルのアライメントを同定する．そのためこの手法は，表層は異なるものの翻訳品質を損なわないような単語も誤りとみなしてしまう．逆に，表層的には一致するものの単語の位置が不適切であり翻訳品質を損なうような例は，誤りであると適切に判断できない．本稿では，単語埋め込みに基づく擬似訓練データの作成に焦点を当て，最適輸送（OptimalTransport;OT）を用いる手法について提案する．WMT21のTQEタスクにおける実験の結果，最適輸送に基づく擬似訓練データによりTQE向け事前訓練を行ったモデルは，TERに基づく擬似訓練データを用いたモデルを上回る性能を示した．