%本論文では，ニューラル機械翻訳(NMT)の性能を改善するため，原言語側と目的言語側両方の係り受け関係を捉えるdependency-basedself-attentionを組み込んだ新しいTransformerNMTモデルを提案する．Dependency-basedself-attentionはlinguistically-informedself-attention(LISA)から着想を得ており，各単語のアテンションが係り先の単語となるように，Transformerのself-attentionを係り受け関係に基づいた制約を与えて学習させる．LISAは，意味役割付与の性能を改善するため，Transformerエンコーダ向けに設計されているが，本論文ではLISAをTransformerNMTに拡張する．具体的には，デコーダ側のdependency-basedself-attentionを訓練する際に後方の単語に係る係り受け関係をマスクすることで，訓練時と推論時との不整合を解消する．さらに，我々の提案するdependency-basedself-attentionは，bytepairencodingのようなサブワード単位での演算が可能である．AsianScientificPaperExcerptCorpus(ASPEC)の日英・英日翻訳タスクの評価実験により，Dependency-basedself-attentionを組み込んだ提案モデルは，従来のTransformerNMTモデルと比較して，それぞれ1.04ポイント・0.30ポイントBLEUスコアが上昇することを示す．