| Project/Area Number |
20K19861
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 機械翻訳 / 品質推定 / 強化学習 / 自然言語処理 / 知能情報学 |
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| Outline of Research at the Start |
東京五輪や大阪万博に向けて、機械翻訳の精度向上が急務である。従来の機械翻訳の訓練では、モデルが出力した翻訳文を単語単位で表層的に正解文と比較して品質を評価し、モデルにフィードバックする。しかし、このような方法では、正解文と表層的に一致しない良い翻訳文に対して不当に低い評価を与える場合がある。本研究では、文単位で意味的に入力文と比較して翻訳文を評価し、翻訳器を訓練する。この方法では、対訳データなしで翻訳器を訓練できるため、少資源や教師なしの設定における中品質な機械翻訳を改善でき、各種サービスの多言語展開に貢献すると期待できる。
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| Outline of Final Research Achievements |
Improving machine translation performance is an urgent task for the Osaka Expo. In this research, we worked on quality estimation for automatic evaluation of output sentences by natural language processing models without reference sentences, and also trained machine translation and other text generation models by reinforcement learning with such quality estimation as a reward. For the former, we proposed a series of methods for unsupervised quality estimation based on multilingual sentence encoders and achieved better performance than existing methods in terms of correlation with human evaluation. For the latter, we improved the quality of the generated text by reinforcement learning, which employs quality estimation as a reward function for machine translation and text simplification.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
大阪万博に向けて、機械翻訳の精度向上が急務である。従来の機械翻訳の訓練では、出力文と正解文の単語一致率を最大化するように深層学習モデルを最適化するのが一般的であり、正解文と表層的に異なる出力文は意味的に正しくともペナルティを受けてしまう。単語単位で表層的な評価に基づくフィードバックを行う従来手法に対して、本研究では、文単位で意味的な評価に基づくフィードバックを用いて機械翻訳を訓練する。正解文の表現に対する依存を減らして柔軟な訓練を実現する本手法は、機械翻訳をはじめとする様々なテキスト生成技術の性能を改善する可能性を持つ。本研究では、機械翻訳とテキスト平易化において、その有効性を検証した。
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