自然言語処理の分野では古くから機械翻訳の研究が盛んに行われており，これまで様々な機械翻訳手法が提案されている．近年では，翻訳性能の高さから，ニューラルネットワークに基づく機械翻訳(NeuralMachineTranslation:NMT)が主流になっている．NMTの性能改善を行う研究の流れの一つとして，原言語文や目的言語文中の単語の品詞や文構造などの言語学的素性を活用する試みが行われている．その中で，言語学的素性として，人名や地名，組織名といった特定の表現を表す固有表現(NamedEntity:NE)に着目し，NMTにおいてNE情報を活用する研究が行われている\cite{tag,embed1,replace,embed2,embed3}．NEには複合語が多く存在するため，NEの情報をNMTに与えることで単語のチャンク情報を翻訳に活用できる．また，NEの種類の情報は，多義語を翻訳する際の語義曖昧性解消に役立つことが報告されている\cite{embed1}．NE情報を活用する代表的な方法として，NEの種類と開始／終了情報を含むNEタグを文中のNEの前後に挿入する「タグ付けモデル」\cite{tag}や，NE埋め込みを単語埋め込みに組み込む「埋め込みモデル」\cite{embed1}が提案されている．NE情報を活用するNMTの初期の研究では原言語文中のNEのみが活用されていたが，近年では，原言語文中のNEに加えて目的言語文中のNEの情報も活用することで翻訳性能が改善されており，埋め込みモデルにおいても目的言語文のNE情報が有効であることが報告されている\cite{embed3}．しかし，タグ付けモデルではこれまで目的言語文のNEは活用されていない．そこで本研究では，原言語文のNE情報に加えて目的言語文のNE情報も活用するタグ付けモデルを提案する．提案のタグ付けモデルの概要を図\ref{fig:tag-model}に示す．図\ref{fig:tag-model}のように，提案モデルでは，NEの種類と開始／終了情報を含むNEタグをNEの前後に挿入した原言語文と目的言語文に基づいて翻訳を行う．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{31-2ia12f1.pdf}\end{center}\caption{提案タグ付けモデルの概要図}\label{fig:tag-model}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%また，機械学習の分野では，推論時に複数のモデルの出力を統合するアンサンブル\cite{Hansen}により性能改善が行われており，機械翻訳においてもアンサンブルの有効性が示されている．例えば，\citeA{ensemble}では，原言語側のNE情報を活用する3つの埋め込みモデル（単語埋め込みとNE埋め込みを加算するモデル，単語埋め込みとNE埋め込みを結合するモデル，ドキュメント単位で翻訳を行うモデル）をアンサンブルするモデルを提案し，翻訳性能を改善している．そこで本研究では，提案のタグ付けモデルの性能を改善させるため，提案タグ付けモデルと埋め込みモデルのアンサンブルにより翻訳を行うNMTモデルも提案する．提案のアンサンブルモデルの概要を図\ref{fig:ensemble-model}に示す．提案アンサンブルモデルではタグ付けモデル及び埋め込みモデルを独立に学習する．そして推論時に，図\ref{fig:ensemble-model}のように，学習した二つのモデルによる出力確率を平均した確率に基づき目的言語文を生成する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.2\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{31-2ia12f2.pdf}\end{center}\caption{提案アンサンブルモデルの概要図}\label{fig:ensemble-model}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%WMT2014の英語とドイツ語間の翻訳タスク\cite{wmt2014}及びWMT2020の英語と日本語間の翻訳タスク\cite{wmt2020}において提案モデルを評価した結果，日英翻訳を除き，提案タグ付けモデルの翻訳性能が従来タグ付けモデルの翻訳性能を上回り，タグ付けモデルにおいて目的言語文のNE情報を活用することで翻訳性能が改善することを確認した．また，全ての言語対において，埋め込みモデルとアンサンブルすることで提案タグ付けモデルの翻訳性能が向上し，提案アンサンブルモデルは従来タグ付けモデルと比較して，英独翻訳では最大0.76ポイント，独英翻訳では最大1.59ポイント，英日翻訳では最大0.96ポイント，日英翻訳では最大0.65ポイントBLEUが上回ることを確認した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%