label{sec:introduction}ニューラル機械翻訳(NeuralMachineTranslation,NMT)は従来の統計的機械翻訳(StatisticalMachineTranslation,SMT)を短期間で凌駕し，現在の機械翻訳技術の主流となった．SMTでは，句単位の翻訳仮説を組み合わせながら複数の独立したモデルを統合して探索を行っていてしばしば流暢性に難があったのに対し，NMTは単一の大規模ニューラルネットワークを用いて，入出力の文内コンテキストを柔軟に参照しながら入力文を出力文に直接変換することで，自然で流暢な翻訳を実現している．一方で，NMTにも様々な課題があることが議論されており\cite{koehn-knowles-2017-six}，その1つとして長文の入力に対する訳抜けや誤訳が発生が挙げられている．注意機構\cite{bahdanau2016neural,luong-etal-2015-effective}はその軽減に一定の役割を果たしたが，非常に長い文や複雑な構造を持つ文に対しては十分でなく，NMTのためのモデルの主流であるTransformer\cite{attention}でもこの問題は十分に解決できていないことが報告されている\cite{neishi-yoshinaga-2019-relation}．長文の翻訳精度低下の課題に対して，統計的機械翻訳では，長文を統語構造上の節に分割して翻訳し，並べ替えて結合する分割統治的手法が提案されている\cite{sudoh-etal-2010-divide}．また，\citeA{kano2022improving}はNMTにおける長文のための分割統治的手法を提案している．\citeA{kano2022improving}の手法による翻訳プロセスは大きく(1)節単位の翻訳と(2)節単位の翻訳結果の連結と書き換えの2つに分かれており，各プロセスはそれぞれ別のseq2seqモデルで実施される．しかしその性能向上は限定的であり，その理由として(1)節分割の方法，(2)節分割後の節の翻訳精度の2つの課題が挙げられている．(1)は，\citeA{sudoh-etal-2010-divide}によるプレースホルダを使った階層的な分割ではなくフラットな構造のまま分割を行ったことで埋め込み従属節を含む節が分断されてしまうことに起因している．また(2)は，(1)による節の分断に加え，NMTの利点である文内コンテキストの参照が節単位の翻訳で活用できないことが理由に挙げられる．本研究では，この2つの課題に注目し，英日翻訳における長文の翻訳精度の向上を試みる．具体的には，以下の2つを提案する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\begin{enumerate}\item等位接続詞の前後に限定した節分割\item文内コンテキストを参照可能な節単位翻訳\end{enumerate}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%これらにより，以下の効果が期待できる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\begin{enumerate}\item埋め込み従属節による節の分断を避け，節としてほぼ完全な状態での翻訳\item各節を翻訳する際に，同一文内の他の節の情報を参照できることによる節翻訳の精度向上\end{enumerate}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%提案手法は，多言語BARTモデル\cite{mbart}を利用しASPECを対象にした英日機械翻訳実験において，41単語以上の長い入力文に対してベースラインを上回るBLEUを達成した．また，提案手法が適用された文のみに限れば，より短い入力文に対してもベースラインを上回る翻訳精度が得られることが確認された．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2