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J-GLOBAL ID：201902246780125669   整理番号：19A0003358

ニューラル機械翻訳での訳抜けした内容の検出

Detecting Untranslated Content for Neural Machine Translation

著者 (2件)： 後藤功雄 (NHK 放送技研) ,  田中英輝 (NHK 放送技研)
資料名： 自然言語処理  (Journal of Natural Language Processing)
巻： 25  号： 5  ページ： 577-597  発行年： 2018年12月15日 
JST資料番号： L3934A  ISSN： 1340-7619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ニューラル機械翻訳(NMT)は入力文の内容の一部が翻訳されない場合があるという問題があるため,NMTの実用には訳出されていない内容を検出できることが重要である。著者らはアテンションの累積確率と出力した目的言語文から入力文を生成する逆翻訳の確率という2種類の確率による,入力文の内容の欠落に対する検出効果を調査した。日英の特許翻訳での訳抜けした内容の検出実験を実施し,アテンションの累積確率と逆翻訳の確率はいずれも効果があり,逆翻訳はアテンションより効果が高く,これらを組み合わせるとさらに検出性能が向上することを確認した。また,訳抜けの検出を機械翻訳結果の人手修正のための文選択に応用した場合に効果があることが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *機械翻訳 ,  確率分布 ,  自然言語 ,  英語 ,  日本語 ,  実証実験 ,  累積分布
準シソーラス用語： アテンション ,  翻訳精度

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (21件)：

• Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y. (2015). “Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate.” In Proceedings of International Conference on Learning Representations.
• Chiang, D. (2007). “Hierarchical Phrase-Based Translation.” Computational Linguistics, 33 (2), pp. 201-228.
• Cromieres, F. (2016). “Kyoto-NMT: A Neural Machine Translation implementation in Chainer.” In Proceedings of the 26th International Conference on Computational Linguistics: System Demonstrations, pp. 307-311, Osaka, Japan.
• Goodfellow, I. J., Warde-Farley, D., Mirza, M., Courville, A., and Bengio, Y. (2013). “Maxout Networks.” In Proceedings of the 30th International Conference on International Conference on Machine Learning - Volume 28, pp. III-1319-III-1327. JMLR.org.
• Goto, I., Chow, K. P., Lu, B., Sumita, E., and Tsou, B. K. (2013). “Overview of the Patent Machine Translation Task at the NTCIR-10 Workshop.” In Proceedings of the 10th NTCIR Conference, pp. 260-286.

タイトルに関連する用語 (1件)： ニューラル機械翻訳