\label{sec-introduction}さまざまな種類のテキストや，音声認識結果が機械翻訳されるようになってきている．しかし，すべてのドメインのデータにおいて，適切に翻訳できる機械翻訳器の実現はいまだ困難であり，翻訳対象ドメインを絞りこむ必要がある．対象ドメインの翻訳品質を向上させるには，学習データ（対訳文）を大量に収集し，翻訳器を訓練するのが確実である．しかし，多数のドメインについて，対訳文を大量に収集することはコスト的に困難であるため，他のドメインの学習データを用いて対象ドメインの翻訳品質を向上させるドメイン適応技術が研究されている\cite{foster-kuhn:2007:WMT,foster-goutte-kuhn:2010:EMNLP,axelrod-he-gao:2011:EMNLP,Bisazza:SMTAdaptation2011,sennrich:2012:EACL2012,sennrich-schwenk-aransa:2013:ACL2013}．このドメイン適応は，機械翻訳を実用に供するときには非常に重要な技術である．本稿では，複数ドメインを前提とした，統計翻訳の適応方式を提案する．本稿の提案方式は，複数のモデルを対数線形補間で組み合わせる方法である．シンプルな方法であるが，機械学習分野のドメイン適応方法である素性空間拡張法\cite{daumeiii:2007:ACLMain}の考え方を流用することで，複数ドメインの利点を活かす．具体的には，以下の2方式の提案を行う．\begin{enumerate}\item複数ドメインの同時最適化を行う方法．この場合，拡張された素性空間に対して，マルチドメイン対応に変更した最適化器で同時最適化を行う．\item複数ドメインを一つ一つ個別に最適化する方法．この場合，素性空間を制限し，通常の対数線形モデルとして扱う．既存の翻訳システムへの改造が少なくても実現できる．\end{enumerate}いずれの方法も，さまざまなドメインで未知語が少ないコーパス結合モデルと，ドメインを限定した際に翻訳品質がよい単独ドメインモデルを併用する．さらに，複数モデル組み合わせ時のハイパーパラメータをチューニングする．素性空間拡張法を機械翻訳に適用した例には，\citeA{Clark:SMTAdaptation2012}がある．これは，翻訳文の尤度の算出に用いられる素性ベクトルの重みだけを適応させていて，素性関数は適応させていない．本稿の新規性は，コーパス結合モデルと単独ドメインモデルを使って，素性関数を適応させていること，および，複数モデル組み合わせ時のハイパーパラメータを適切に設定することの2点である．モデルの選択と設定を適切に行うことによって，最先端のドメイン適応と同等以上の精度が出せることを示す．なお，本稿では，事前並べ替えを使ったフレーズベース統計翻訳方式(PBSMT)\cite{koehn-och-marcu:2003:HLTNAACL,koehn-EtAl:2007:PosterDemo}を対象とする．以下，第\ref{sec-related-work}節では，統計翻訳のドメイン適応に関する関連研究を述べる．第\ref{sec-proposed-method}節では，提案方式を詳細に説明する．第\ref{sec-experiments}節では，実験を通じて本方式の特徴を議論し，第\ref{sec-conclusion}節でまとめる．