近年，ニューラル機械翻訳(NeuralMachineTranslation:NMT)は発展・普及し，利用者の層が幅広くなっている．従来の一般的なNMTは，利用者や状況に依らない機械翻訳の実現を想定していたが，近年では，出力される目的言語文の表現を制御するための研究が盛んになっている\cite{sennrich-etal-2016-controlling,Kuczmarski-James-2018-Gender,schioppa-etal-2021-controlling}．そのひとつに，ユーザの読解レベルにあわせた翻訳を行うため，原言語文と共に目的とする難易度を入力として受け付け，指定された難易度の目的言語文を生成する難易度制御機械翻訳がある．初期の難易度制御機械翻訳\cite{marchisio-etal-2019-controlling}では，難易度は2段階であったが，近年では，より柔軟に出力文の難易度を制御するため，3段階以上の難易度（例えば，小学生，高校生，一般，専門家向けなど）を制御可能な多段階難易度制御機械翻訳(Multi-LevelComplexity-ControllableMachineTranslation:MCMT)\cite{agrawal-carpuat-2019-controlling}の研究が行われている．しかし，先行研究では英語とスペイン語間のMCMTしか取り組まれていない．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{31-2ia6f1.pdf}\end{center}\caption{日英MCMTの概要図}\label{img:example-MCMT}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%そこで本研究では，日本語（日）から英語（英）への日英MCMTの構築を目指す．図\ref{img:example-MCMT}に日英MCMTの概要図を示す．従来のMCMTの研究\cite{agrawal-carpuat-2019-controlling}は英語とスペイン語（西）の言語対を対象にしているため，日英MCMT用の評価データセットが存在しない．また，従来研究では，多段階の難易度で記述された英語とスペイン語のニュース記事が記事単位で対応づいているコーパス（具体的にはNewselaコーパス\footnote{\url{https://newsela.com/data/}}）から評価データセットを自動構築している．しかし，日英の言語対ではそのようなコーパスが存在しない．そこで本研究では，多段階の難易度で記述されている同一内容の英語文集合をNewselaコーパスから抽出し，人手の翻訳によって日本語文を付与することで日英MCMT用の評価データセットを構築する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[b]\input{06table01.tex}%\caption{提案手法で用いる訓練データの例}\label{tab:example-train-data}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%また，本研究では日英MCMTの性能を向上させるため，MCMTのための学習方法として，異なる難易度の複数参照文を用いる学習手法を提案する．従来の学習\cite{agrawal-carpuat-2019-controlling}では，原言語文と難易度付き目的言語文の文対を単位として学習を行う．しかし，MCMTの学習では，一つの原言語文に対し，難易度の異なる複数の参照文が対応した訓練データを使用でき，学習対象の参照文と内容が同じで難易度が異なる参照文を学習時の手がかりにすることができる．例えば，MCMTの訓練データとして表\ref{tab:example-train-data}のようなデータを利用できるが，表\ref{tab:example-train-data}の訓練データは従来手法では3つの訓練データ（日本語文‐難易度12の英語文，日本語文‐難易度7の英語文，日本語文-難易度4の英語文）に展開される．そして，それぞれ独立した訓練データとして学習が行われるため，例えば，難易度12の英語文への翻訳を学習する際，難易度4や難易度7の英語文と対比させた学習を行うことはできない．そのため，難易度12の英語文への翻訳を学習する時に，難易度4や難易度7の英語文は出力として適切ではないということや，難易度4の英語文は難易度7の英語文よりも目的の難易度から離れるためより不適切であるということが利用できない．そこで本研究では，同一の原言語文と難易度の異なる複数の参照文からなる組を単位としてMCMTモデルを学習する手法を提案する．提案手法では，学習対象の参照文と共に異なる難易度の参照文も使い，学習対象以外の難易度の参照文に対する損失が学習対象の難易度の参照文に対する損失よりも小さくなることに対して，難易度が離れるほど大きなペナルティを与える損失に基づきMCMTモデルを学習する．これにより，例えば，難易度12の英語文への翻訳を学習する際，出力を難易度12の英語文に最も近づけ，かつ，難易度4の英語文より難易度7の英語文に近づけるように学習を行う．提案手法の有効性を本研究で構築した評価データセットを用いた日英MCMTの実験で検証した．その結果，提案損失を利用することで，BLEUが従来手法より0.93ポイント改善することを確認した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%