機械翻訳は自然言語処理の初期から盛んに研究され，様々な手法が提案されてきているが，近年では，ニューラルネットワークを用いた機械翻訳(NeuralMachineTranslation;NMT)が高い精度を実現しており，主流となっている．NMTの中でも，特に，同一文内の単語間の関係を捉えるSelfAttentionという構造を用いたTransformer\cite{tf}に基づくNMTがstate-of-the-artの精度を達成し，注目を集めている．TransformerNMTは，従来の畳み込みニューラルネットワーク(ConvolutionalNeuralNetwork;CNN)に基づくNMT\cite{pmlr-v70-gehring17a}や再帰型ニューラルネットワーク(RecurrentNeuralNetwork;RNN)に基づくNMT\cite{NIPS2014_5346,D15-1166}と異なり，原言語文や目的言語文において，同一文中のすべての単語間の関連度をAttention(SelfAttention)で計算する．また，各単語の文中における位置情報はPositionalEncodingを用いて各単語の埋め込み表現に付随させることで，学習時に単語毎の並列処理を可能としている．Shawら\cite{relative}は，単語の位置情報として，2単語間の文中における相対的な位置関係の情報をSelfAttentionにおいて考慮することでTransformerNMTの翻訳精度の改善を実現した．これまで，統計的機械翻訳やNMT等では，原言語文や目的言語文，あるいはその両方の構文情報（句構造や係り受け構造など）を活用することで翻訳精度が改善されており\cite{syntax_smt,dep2seq,seq2dep,dep2dep}，近年，TransformerNMTにおいても構文情報が活用されてきている．しかし，Wuら\cite{dep2dep}やZhangら\cite{zhang-etal-2019-syntax}など，多くの従来研究ではTransformerNMTの外側に構文情報を考慮する機構を付加しており，TransformerNMTのモデル自体は改良されていない．本稿では，原言語側の係り受け構造に基づく2単語間の相対的位置情報をTransformerエンコーダのSelfAttentionで考慮する新たなTransformerNMTモデルを提案する．具体的には，Shawら\cite{relative}に倣い，原言語文を係り受け解析した結果得られる係り受け構造に基づく単語間の相対的位置関係を埋め込んだベクトルを単語埋め込みベクトルに付随させる．原言語側の係り受け構造に基づく2単語間の相対的位置情報を考慮することで，単語系列に対する位置情報のみを考慮するよりも正しく単語間の依存関係を捉えた目的言語文を生成できるようになり翻訳性能の改善が期待される．科学技術論文の概要から作成されたASPEC(AsianScientificPaperExcerptCorpus)\cite{aspec}データを用いた英日および日英翻訳実験により，原言語文の係り受け構造を相対的位置表現で考慮する提案モデルは，従来の係り受け構造を考慮しないTransformerNMTモデル\cite{tf,relative}よりも高い翻訳精度を達成できることを示す．特に，日英翻訳においては0.37ポイントBLEUスコアが上回ることを確認した．本稿の構成は以下の通りである．2節で本研究の関連研究について述べ，3節では提案モデルのベースとなる従来のTransformerNMTモデル\cite{tf,relative}について説明する．4節では本研究の提案モデルについて述べる．5節では本研究で行った実験とその結果の考察を行い，6節で本稿のまとめと今後の課題について述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%