label{sec:intro}%==================================================BLEU\cite{papineni-2002}やMETEOR\cite{banerjee-2005}などの参照文に基づく自動評価指標は，ベンチマーク上での機械翻訳(MT)システムの開発に貢献してきた．しかし，ユーザが実際にMTシステムを使用する際には，事前に参照文を用意できない場合が多いため，これらの自動評価指標を用いてユーザがMTの品質を確認することは難しい．本研究では，参照文を用いない自動評価である品質推定(QualityEstimation,QE)\cite{specia-2018}に取り組む．QEでは，原文とそれに対応するMT出力文を比較することで，MT品質を推定する．人手評価との相関が高いQE手法を開発することにより，MT出力文をそのまま使用するか，手動または自動で後編集するか，他のMTシステムを利用するかというユーザの判断を支援できる．国際会議WMTにおけるQEタスク\cite{specia-2020}を中心に，これまで多くの教師ありQE手法\cite{specia-2013,kim-2017,ranasinghe-2020}が提案されてきた．しかし，これらの教師ありQEモデルの訓練には，「原文・対応するMT出力文・人手評価値」の3つ組が必要である．このようなQE訓練データの構築は，翻訳者などの原言語と目的言語の両方に精通したアノテータによる作業が必要となるため，非常にコストが高い．そのため，WMTのQEタスクに含まれるような，わずかな言語対でしか教師ありQEモデルを得られないのが現状である．この問題を解決するために，教師なしQEが研究されている．教師なしQEの先行研究は多言語MTシステムに基づいており，MTシステムの符号化器のみを用いる手法\cite{artetxe-2019a}およびMTシステムの符号化器と復号器の全体を用いる手法\cite{thompson-2020,fomicheva-2020b}に大別できる．これらの既存手法は，人手評価のアノテーションこそ不要なものの，評価対象の言語対における大規模な対訳コーパスを用いた訓練が必要である．本研究では，大規模な対訳コーパスを用意できない言語対においても翻訳品質を推定できる教師なしQE手法を提案する．\citeA{thompson-2020}と同様に，提案手法は多言語MTシステムに基づき，原文を入力として評価対象のMT出力文をforced-decodingする際の翻訳確率を品質推定に用いる．提案手法では，事前訓練された多言語雑音除去自己符号化器\cite{lewis-2020,liu-2020}を活用することで，少資源，ひいては対訳コーパスが存在しない言語対においてもQEを可能とする．大規模な単言語コーパスによって訓練された多言語雑音除去自己符号化器を再訓練して得られるMTシステムはゼロショット設定の言語対においても機械翻訳が可能となることが示されている\cite{liu-2020}．同様の効果がQEにおいても期待され，一部の言語対における対訳コーパスを用いた再訓練によって他の言語対のQE性能も向上すること，さらには対訳コーパスを用意できない言語対におけるゼロショットQEも実現できると考えられる．WMT20QEタスク\cite{specia-2020}における実験の結果，提案手法は既存の教師なしQE手法よりも高い人手評価との相関を達成した．また，詳細な分析の結果，対象言語対の対訳コーパスを使用しないゼロショットの設定においても提案手法は良好な結果が得られ，教師なしQEにおける単言語コーパスを用いた雑音除去自己符号化器の事前訓練の有効性を確認できた．%==================================================