ニューラル機械翻訳は従来手法の句に基づく統計的機械翻訳に比べて，文法的に流暢な翻訳を出力できる．しかし訳抜けや過剰翻訳などの問題が指摘されており，翻訳精度に改善の余地がある\cite{koehn-knowles:2017:NMT}.このような問題に対して句に基づく統計的機械翻訳では，対訳辞書を用いてデコーダ制約\cite{koehn-EtAl:2007:PosterDemo}を実装することにより翻訳精度を改善していたが，ニューラル機械翻訳では対訳辞書を有効活用するアプローチが明らかではない．ニューラル機械翻訳において対訳辞書を使用して翻訳精度を向上させる先行研究として，モデル訓練時に対訳辞書を用いて単語翻訳確率にバイアスをかける手法\cite{arthur-neubig-nakamura:2016:EMNLP2016}があげられる．この手法ではモデルの訓練が対訳辞書に依存しているため，辞書の更新や変更は容易ではない．本稿ではニューラル機械翻訳システムの翻訳精度の向上を目的として，単語報酬モデルにより対訳辞書をニューラル機械翻訳に適用する手法を提案する\footnote{本稿はIWSLT$2018$で発表した論文\cite{takebayashi}に比較実験と分析を追加したものである．}．単語報酬モデルは正しい翻訳文に出現すると期待される単語集合を辞書引きにより入力文から予測する``目的単語予測''と，得られた単語集合を用いてそれらの出力確率を調整する``単語報酬付加''から構成される．提案手法は訓練済みの翻訳モデルのデコーダにおいて，予測された単語の翻訳確率に一定の増分を加えるのみであるため，既存の翻訳モデルを再訓練する必要がない．このため，本手法は既存の訓練済みニューラル機械翻訳システムのデコーダに実装することで機能し，また辞書の更新や変更も容易に行える利点がある．日英と英日方向の翻訳実験を行った結果，対訳辞書を用いた単語報酬モデルは翻訳精度を有意に改善できることを示した．また，テスト時のデコーディングの際に既存手法\cite{arthur-neubig-nakamura:2016:EMNLP2016}と組み合わせると，それぞれを単一で用いたときよりも翻訳精度が向上することを実験的に示した．本稿の構成は以下の通りである．まず$2$章で提案手法が前提とする注意機構付きのエンコーダ・デコーダモデルについて説明したのち，$3$章で提案手法である単語報酬モデルについて述べる．$4$章では実験設定を述べ，$5$章では対訳辞書の性質が提案手法に与える影響を検証するため，シミュレーションによる辞書を用いた実験を行う．$6$章では実際に利用可能な対訳辞書を用いて提案手法の性能を示し，$7$章では既存手法との比較を行う．$8$章では関連研究について議論し，$9$章で本稿のまとめとする．