語彙制約付き機械翻訳は，翻訳文に含まれてほしいフレーズが指定された際に，それらのフレーズを含む文を生成するという制約の下で機械翻訳を行うタスクである．近年のニューラル機械翻訳(NeuralMachineTranslation;NMT)の発展\cite{luong-etal-2015-effective,vaswani:2017:NIPS}によって機械翻訳による翻訳文の品質は著しく向上したが，語彙制約付き機械翻訳のような，モデルの出力する翻訳文を人手でコントロールする手法に対するNMTの適用に関してはまだ課題が残されている．図~\ref{fig:task_overview}に語彙制約付き機械翻訳の例を示す．従来の機械翻訳モデルでは指定した語句を用いた翻訳が出来なかったのに対して，語彙制約付き機械翻訳モデルでは与えられた制約語句を反映させた翻訳を実現する．この際の制約語句は人手で与えられることが多い．訳語を指定した翻訳ができることで，法務や特許等における翻訳において非常に重要とされる専門用語や適切な名詞などの翻訳での訳語の一貫性を実現することができる．また，後編集のような人間が修正の指示を与えながら翻訳を行う，インタラクティブな翻訳にも応用可能である．さらに，近年複数のワークショップにおいて語彙制約付き機械翻訳のシェアードタスク\cite{nakazawa-etal-2021-overview,alam-etal-2021-findings}が開催されており，非常に注目を浴びているタスクである．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{29-4ia1f1.pdf}\end{center}\caption{語彙制約付き機械翻訳の例}\label{fig:task_overview}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%語彙制約を満たすためにNMTモデルの出力をコントロールすることに取り組んだ研究はいくつか提案されており，\citeA{chen2020lexical_leca}に従うとそれらの手法は制約の取り扱い方によってハード制約とソフト制約の2種類に分けることができる．ハード制約による手法は，与えられたすべての制約語句がモデルの出力に含まれることを保証する．従来手法は，ビームサーチによる制約付きデコーディングで全ての制約語句を含む系列の候補を探索することで，このハード制約を満たすことを達成している\cite{hokamp-liu-2017-lexically,post-vilar-2018-fast}．これらの手法はすべての制約を満たすことを保証する一方で，従来のNMTと比べて大きい計算量を必要とする．また，入力される文によっては制約をすべて満たす出力系列の探索に失敗してしまい，従来のNMTよりも翻訳精度が低くなってしまう．一方で，ソフト制約による手法はすべての語彙制約が翻訳文に含まれることを保証しない．従来手法では，NMTモデルへ入力される原言語文を編集や拡張することで出力系列の探索などを用いずに制約語句を出力する方法が試みられている\cite{song-etal-2019-code,chen2020lexical_leca}．\citeA{song-etal-2019-code}はフレーズテーブルを用い，原言語文中の制約語句に対応する部分に対してその制約語句で置換したり挿入したりすることで，モデルの入力系列を編集する手法を提案している．また，\citeA{chen2020lexical_leca}は，原言語文の末尾に制約語句を結合してモデルの入力系列を拡張する手法を提案している．これらの手法は，出力候補を決定する際に探索アルゴリズムを用いないためハード制約の手法に比べて高速に動作する一方で，いくつかの制約語句が出力されない可能性がある．これらの従来手法に対し，我々は与えられた制約がすべて出力に含まれるという制約条件（ハード制約）の下で語彙制約付き機械翻訳の速度と精度を向上するために，翻訳モデルへの入力系列の拡張によって制約付きデコーディングの探索を改善する手法を提案する．本提案手法は，翻訳モデルにおいてソフト制約の下で語彙制約を実現する手法と探索アルゴリズムにおいてハード制約の下で語彙制約を実現する手法を組み合わせた初の試みである．日英および英日翻訳での実験により，提案手法がハード制約を満たした上で，従来手法と比べて少ない計算コストで高い翻訳精度を実現できることを確認した．なお，本手法は，WAT2021RestrictedTranslationTask\cite{nakazawa-etal-2021-overview}の日英/英日翻訳の両方において1位を獲得した．また，従来は人手で作成された語彙制約に対する語彙制約付き機械翻訳が主に研究されてきた．原言語文に対して事前に語彙制約を作成して語彙制約付き機械翻訳を行う場合には，制約語句を辞書などから自動的に抽出することで人手での作成に比べてコストが削減できると考えられる．しかし，自動抽出された制約語句にはノイズとなる語句が含まれることが考えられる．前述の語彙制約付き機械翻訳手法は与えられる制約語句が必ず翻訳文に含まれることを仮定しているため，自動抽出された語彙制約をそのまま用いると翻訳精度が低下することが想定される．そこで本論文では，自動抽出されたノイズを含む語彙制約に対しても語彙制約付き機械翻訳を適用するために，与えられた語彙制約の任意の組み合わせに対する翻訳候補にリランキング手法を用いることで最適な翻訳文を選択する手法を提案する．対訳辞書から自動抽出した語彙制約による日英翻訳での実験により，制約の与えられない一般的な機械翻訳手法に対して翻訳精度が改善できることを確認した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%