ニューラル機械翻訳（NeuralMachineTranslation，以下NMT）では，予め指定した語彙に基づいて計算を行うため，翻訳時の入力文に低頻度語や未知語が現れると翻訳精度が低下する．このような語彙の問題に対処するため，バイトペア符号化（BytePairEncoding，以下BPE）\cite{sennrich-etal-2016-neural}やユニグラム言語モデル\cite{kudo-2018-subword}などによるサブワード分割が現在広く用いられている．BPEによるサブワード分割は事前トークナイズを要すのに対し，ユニグラム言語モデルは生文からサブワード列に直接分割するため，日本語や中国語といった分かち書きされない言語においても形態素解析器を必要としない．BPEやユニグラム言語モデルはどちらもデータ圧縮に基づいたアルゴリズムであり，語彙量の上限を制約としたトークン数の最小化\footnote{語彙量を減らす方法としては文字単位に分割するという方法も考えられるが，文字単位の分割を用いると文全体のトークン数が増える（系列長が長くなる）ため，系列長に依存した計算量が増加する．サブワード分割によって，語彙量の上限を制約として満たす中でトークン数を最小化することで，トレードオフの関係にある語彙量とトークン数（系列長）の問題に対処しているといえる．}を行っている．しかしながら，これらの分割法は対訳関係を考慮せず，各言語ごとにサブワード分割を学習するため，機械翻訳タスクに適したサブワード分割になるとは限らない．例として，日英翻訳において``設計法(designmethod)''と``計測装置(measurementinstrument)''という複合語が訓練データに多数出現する場合を考える．従来のサブワード分割法はデータ圧縮技術に基づきトークン数の最小化を行うため，これらの複合語が1つのサブワード単位に結合される．したがって，これらの訓練データは``計測法''という語の翻訳の学習に寄与しない．本論文では対訳情報からサブワード列を得る新たなサブワード分割法を提案する．提案法は，分かち書きされない言語を含む翻訳の性能を改善するため，ユニグラム言語モデル\cite{kudo-2018-subword}による分割に基づいたサブワード列を得る．具体的に，提案法は，ユニグラム言語モデルによって得られる原言語文と目的言語文それぞれの分割候補から，お互いのトークン数の差が小さくなるサブワード列を選択する方法である．提案法では，ユニグラム言語モデルから得られる原言語文と目的言語文の最尤解を比較し，トークン数が多い言語側のトークン数に近づけるように，より細かい単位のサブワード分割を複数分割候補から選択する．提案法を用いることで，原言語文と目的言語文のトークン数の差が小さくなり，言語間でトークンが1対1に対応付けされやすくなる．そのため，従来のサブワード分割法よりNMTに適した分割が得られることが期待される．提案法では日本語文と英語文のサブワードトークン数を近づけるため，課題例として挙げた``設計法''と``計測装置''という複合語は``設計(design)''と``法(method)''，``計測(measurement)''と``装置(instrument)''，それぞれ2トークンに分解される\footnote{なお，提案法はサブワード辞書自体を変えるものではないことに注意されたい．例えば，課題例の``設計法''の場合，``設計法''，``設計''，``法''のいずれもサブワード辞書内に含まれており，従来法では``設計法''が選択されるのに対して，提案法では``設計''と``法''が選択される．}．これにより，NMTにおいて，``設計''と``法''，``計測''と``装置''というそれぞれのサブワードの訓練データが``計測法''という語の翻訳にも活用できるようになると考えられる．ここで，本手法は原言語文と目的言語文の分割数を比較しながらそれぞれの文を分割するため，原言語文単体では分割ができない．NMTの訓練時には原言語文と目的言語文の分割数を比較するために対訳コーパスを用いることができるが，翻訳時には原言語文に対応する目的言語文が存在しないため，原言語文を分割することができない．そこで提案法では，対訳コーパスを用いてサブワード分割した訓練データの原言語文からLSTMベースのサブワード分割器を予め学習し，翻訳時において訓練時の分割に近い候補を選択することで，訓練時と翻訳時の分割のギャップを小さくして翻訳性能の低下を防ぐ．具体的には，翻訳時に，学習したLSTMベースのサブワード分割器により原言語文のサブワード分割候補をリランキングし，スコアが最大となる分割を選択する．WATAsianScientificPaperExcerptCorpus（以下，ASPEC）\cite{aspec}英日・日英・英中・中英翻訳タスクとWMT14英独・独英翻訳タスクにおいて，従来法と提案法を用いた翻訳性能を比較したところ，TransformerNMTモデルの性能が最大0.81BLEUポイント改善した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%