A Study on Neural Machine Translation based on Latent Diffusion Models

Research Project

Project/Area Number	24K15071
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Ehime University
Principal Investigator	二宮崇愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (20444094)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	機械翻訳 / 拡散モデル / 潜在拡散モデル / トランスフォーマー / CVAE
Outline of Research at the Start	本研究は、状況・文脈を表す抽象的な特徴を学習する機械翻訳の実現に向けて、潜在変数を有する潜在変数モデルと拡散モデルに基づく機械翻訳モデルの研究を行う。本研究は、(1) 拡散モデルに基づく機械翻訳モデル、(2) 潜在拡散モデルに基づく機械翻訳モデル、(3) 拡散モデルと言語モデルに基づく機械翻訳モデルの開発を行う。これらのモデルによる機械翻訳の高精度化を目指すとともに、文脈付き対訳データを用いることで、状況・文脈理解の評価を行う。