\label{sec:intro}\subsection{研究背景}\label{sec:background}言語は，人間にとって主要なコミュニケーションの道具であると同時に，話者集団にとっては社会的背景に根付いたアイデンティティーでもある．母国語の異なる相手と意思疎通を取るためには，翻訳は必要不可欠な技術であるが，専門の知識が必要となるため，ソフトウェア的に代行できる機械翻訳の技術に期待が高まっている．英語と任意の言語間での翻訳で機械翻訳の実用化を目指す例が多いが，英語を含まない言語対においては翻訳精度がまだ実用的なレベルに達していないことが多く，英語を熟知していない利用者にとって様々な言語間で機械翻訳を支障なく利用できる状況とは言えない．人手で翻訳規則を記述するルールベース機械翻訳(Rule-BasedMachineTranslation;RBMT\cite{nirenburg89})では，対象の2言語に精通した専門家の知識が必要であり，多くの言語対において，多彩な表現を広くカバーすることも困難である．そのため，近年主流の機械翻訳方式であり，機械学習技術を用いて対訳コーパスから自動的に翻訳規則を獲得する統計的機械翻訳(StatisticalMachineTranslation;SMT\cite{brown93})について本論文では議論を行う．対訳コーパスとは，2言語間で意味の対応する文や句を集めたデータのことを指すが，SMTでは学習に使用する対訳コーパスが大規模になるほど，翻訳結果の精度が向上すると報告されている\cite{dyer08}．しかし，英語を含まない言語対などを考慮すれば，多くの言語対において，大規模な対訳コーパスを直ちに取得することは困難と言える．このような，容易に対訳コーパスを取得できないような言語対においても，既存の言語資源を有効に用いて高精度な機械翻訳を実現できれば，機械翻訳の実用の幅が大きく広がることになる．特定の言語対で十分な文量の対訳コーパスが得られない場合，中間言語(\textit{Pvt})を用いたピボット翻訳が有効な手法の一つである\cite{gispert06,cohn07,zhu14}．中間言語を用いる方法も様々であるが，一方の目的言語と他方の原言語が一致するような2つの機械翻訳システムを利用できる場合，それらをパイプライン処理する逐次的ピボット翻訳(CascadeTranslation\cite{gispert06})手法が容易に実現可能である．より高度なピボット翻訳の手法としては，原言語・中間言語(\textit{Src-Pvt})と中間言語・目的言語(\textit{Pvt-Trg})の2組の言語対のためにそれぞれ学習されたSMTシステムのモデルを合成し，新しく得られた原言語・目的言語(\textit{Src-Trg})のSMTシステムを用いて翻訳を行うテーブル合成手法(Triangulation\cite{cohn07})も提案されており，この手法で特に高い翻訳精度が得られたと報告されている\cite{utiyama07}．これらの手法は特に，今日広く用いられているSMTの枠組の一つであるフレーズベース機械翻訳(Phrase-BasedMachineTranslation;PBMT\cite{koehn03})について数多く提案され，検証されてきた．しかし，PBMTにおいて有効性が検証されたピボット翻訳手法が，異なるSMTの枠組でも同様に有効であるかどうかは明らかにされていない．例えば英語と日本語，英語と中国語といった語順の大きく異なる言語間の翻訳では，同期文脈自由文法(SynchronousContext-FreeGrammar;SCFG\cite{chiang07})のような木構造ベースのSMTによって高度な単語並び替えに対応可能であり，PBMTよりも高い翻訳精度を達成できると報告されている．そのため，PBMTにおいて有効性の知られているピボット翻訳手法が，SCFGによる翻訳でも有効であるとすれば，並び替えの問題に高度に対応しつつ直接\textit{Src-Trg}の対訳コーパスを得られない状況にも対処可能となる．\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{23-5ia5f1.eps}\end{center}\caption{2組の単語対応から新しい単語対応を推定}\label{fig:align-estimation}\end{figure}また，テーブル合成手法では，\textit{Src-Pvt}フレーズ対応と\textit{Pvt-Trg}フレーズ対応から，正しい\textit{Src-Trg}フレーズ対応と確率スコアを推定する必要がある．図\ref{fig:align-estimation}に示す例では，個別に学習された(a)の日英翻訳および(b)の英伊翻訳における単語対応から，日伊翻訳における単語対応を推定したい場合，(c)のように単語対応を推定する候補は非常に多く，(d)のように正しい推定結果を得ることは困難である．その上，図\ref{fig:align-estimation}(c)のように推定された\textit{Src-Trg}の単語対応からは，原言語と目的言語の橋渡しをしていた中間言語の単語情報が分からないため，翻訳を行う上で重要な手がかりとなり得る情報を失ってしまうことになる．このように語義曖昧性や言語間の用語法の差異により，ピボット翻訳は通常の翻訳よりも本質的に多くの曖昧性の問題を抱えており，さらなる翻訳精度の向上には課題がある．\subsection{研究目的}\label{sec:purpose}本研究では，多言語機械翻訳，とりわけ対訳コーパスの取得が困難である少資源言語対における機械翻訳の高精度化を目指し，従来のピボット翻訳手法を調査，問題点を改善して翻訳精度を向上させることを目的とする．ピボット翻訳の精度向上に向けて，本論文では2段階の議論を行う．第1段階目では，従来のPBMTで有効性の知られているピボット翻訳手法が異なる枠組のSMTでも有効であるかどうかを調査する．\ref{sec:background}節で述べたように，PBMTによるピボット翻訳手法においては，テーブル合成手法で高い翻訳精度が確認されているため，木構造ベースのSMTであるSCFGによる翻訳で同等の処理を行うための応用手法を提案する．SCFGとテーブル合成手法によるピボット翻訳が，逐次的ピボット翻訳や，PBMTにおけるピボット翻訳手法よりも高い精度を得られるどうかを比較評価することで，次の段階への予備実験とする\footnote{\label{fn:papers}本稿の内容の一部は，情報処理学会自然言語処理研究会\cite{miura14nl12,miura15nl07}およびACL2015:The53rdAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics\cite{miura15acl}で報告されている．本稿では，各手法・実験に関する詳細な説明，中国語やアラビア語など語族の異なる言語間での比較評価実験や品詞毎の翻訳精度に関する分析を追加している．}．第2段階目では，テーブル合成手法において発生する曖昧性の問題を解消し，翻訳精度を向上させるための新たな手法を提案する．従来のテーブル合成手法では，図\ref{fig:align-estimation}(c)に示したように，フレーズ対応の推定後には中間言語フレーズの情報が失われてしまうことを\ref{sec:background}節で述べた．この問題を克服するため，本論文では原言語と目的言語を結び付けていた中間言語フレーズの情報も翻訳モデル中に保存し，原言語から目的言語と中間言語へ同時に翻訳を行うための確率スコアを推定することによって翻訳を行う新しいテーブル合成手法を提案する．通常のSMTシステムでは，入力された原言語文から，目的言語における訳出候補を選出する際，文の自然性を評価し，適切な語彙選択を促すために目的言語の言語モデル（目的言語モデル）を利用する．一方，本手法で提案する翻訳モデルとSMTシステムでは，原言語文に対して目的言語文と中間言語文の翻訳を同時に行うため，目的言語モデルのみではなく，中間言語の言語モデル（中間言語モデル）も同時に考慮して訳出候補の探索を行う．本手法の利点は，英語のように中間言語として選ばれる言語は豊富な単言語資源を得られる傾向が強いため，このような追加の言語情報を翻訳システムに組み込み，精度向上に役立てられることにある\footnoteref{fn:papers}．