\label{sec:intro}言語生成における最も一般的な解の探索手法としてビームサーチが挙げられる．ビーム幅を大きくすることでより広範囲の解候補探索が可能となるが，ビーム幅を大きくすると生成品質が低下するという問題が知られている\cite{koehn-knowles-2017-six,yang-etal-2018-breaking,pmlr-v80-ott18a,stahlberg-byrne-2019-nmt}．この問題への対処法として，$N$ベスト出力のリランキングや最小ベイズ復号法\cite{muller-sennrich-2021-understanding,eikema-aziz-2022-sampling}が研究されてきた\cite{fernandes-etal-2022-quality}．リランキング手法はデコード方法のみを変更するため，最小ベイズ復号法のようなモデル学習を伴う方法と比べ学習コストが低く，学習済みモデルに容易に適用できる．リランキング手法は$N$ベスト出力の中により品質の高い仮説が存在することを前提とし，品質が高いと推定された仮説を選択している．そのため，リランキング手法は部分的に高品質であるが文全体としては不完全な仮説を活用することが困難である．提案手法では，このような高品質な断片を識別し，語彙制約付きデコーディング手法により統合することで高品質な出力を生成する．具体的には，まず言語生成モデルにビームサーチを適用することで$N$ベストの出力文を生成した後，$N$ベスト出力に含まれる各トークンが最終出力に含まれるべきか否かの正誤予測を行い，誤りと予測されたトークンを負の制約，正しいと予測されたトークンを正の制約とする．そして，入力文を再度言語生成モデルに入力し，語彙制約を適用したデコードを行うことで，予測された誤りを含まず，正解と期待されるトークンを含んだ出力文を得る．提案手法は言語生成モデルの訓練用コーパスが存在するあらゆる言語生成タスクに適用でき，高い汎用性を持つ．提案手法の有効性を検証するために，言い換え生成タスク\cite{takayama-etal-2021-direct-direct}，要約タスク\cite{see-etal-2017-get,hermann-etal-cnndm,narayan-etal-2018-dont}，翻訳タスク\cite{kocmi-etal-2022-findings}，制約付きテキスト生成タスク\cite{lin-etal-2020-commongen}という$4$つの言語生成タスクにおける評価実験を実施した．その結果，言い換え生成，要約，翻訳において，$N$ベスト出力の中には文全体としては不完全であっても，部分的に品質の高い断片が存在するという我々の仮定が成立することが確認された．さらに，妥当な出力が定まりやすい，言い換え生成，要約において提案手法が強力なリランキング手法を上回ることが確認された\footnote{実験に用いたコードは以下で公開している．\url{https://github.com/mr0223/self-ensemble}}．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%