Self-explainable and fast-to-train example-based machine translation using neural networks

• 研究課題/領域番号: 18K11447
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: LEPAGE YVES 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (70573608)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2020年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 自然言語処理 / 機械翻訳 / 用例手法 / ニューラルと統計手法 / analogy / machine translation / natural language / case-based reasoning / explainable AI

研究成果の概要

類推関係に基づいた用例機械翻訳システムに、自己説明を導入した。従って、本研究は説明可能な人工知能（XAI）に位置づけられる。翻訳過程の自己説明機能としては、文を再帰的に翻訳する際、既にある翻訳メモリーから似た文を検索し、翻訳した際、どういうふうに使用したか、そのトレースを翻訳システムに導入した。与えられた文を意味的にも形式的にもカバーする文を検索する手法を開発した。文間類推関係のデータセットを公開した。コーパスの類推関係密度を調べた。

研究成果の学術的意義や社会的意義

統計的機械翻訳（SMT）の手法である文部分アライメントと、ニューラル自然言語処理（NMT）の手法である単語や文のベクトル表現を用いて、類推関係方程式の解を求める手法を改善した。類推関係に基づいた用例機械翻訳の直接的なアプローチと間接的なアプローチを融合し、独自のニューラルネットワークを用いたシステムを構築した。入力は、単語のベクトル表現に基づく、単言語または対言語のソフトアライメントです。

研究成果

• [雑誌論文] Vector-to-sequence models for sentence analogies (2020)
  • 著者名/発表者名: L. Wang and Y. Lepage
  • 雑誌名: In IEEE, editor, Proceedings of the 2020 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS 2020) 巻: ICACSIS 2020 ページ: 441-446
  • DOI: 10.1109/icacsis51025.2020.9263191
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Reseaux de neurones pour la resolution d’analogies entre phrases en traduction automatique par l’exemple (2020)
  • 著者名/発表者名: V. Taillandier, L. Wang et Y. Lepage
  • 雑誌名: In Actes de JEP-TALN-RECITAL, AFCP et ATALA, Mai 2020. HAL-ID: hal-02784759. https://www.aclweb.org/anthology/2020.jeptalnrecital-taln.9 巻: 2
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] An approach to case-based reasoning based on local enrichment of the case base (2019)
  • 著者名/発表者名: Y. Lepage and J. Lieber
  • 雑誌名: Lecture notes in computer science (LNCS) 巻: 11680 ページ: 235-250
  • DOI: 10.1007/978-3-030-29249-2_16
  • ISBN: 9783030292485, 9783030292492
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Case-Based Translation: First Steps from a Knowledge-Light Approach Based on Analogy to a Knowledge-Intensive One (2018)
  • 著者名/発表者名: Y. Lepage and J. Lieber
  • 雑誌名: ICCBR 2018, LNAI 巻: 11156 ページ: 273-288
  • DOI: 10.1007/978-3-030-01081-2_37
  • ISBN: 9783030010805, 9783030010812
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [学会発表] Semantico-formal resolution of analogies between sentences (2019)
  • 著者名/発表者名: Y. Lepage
  • 学会等名: Proceedings of the 9th Language & Technology Conference (LTC 2019) Human Language Technologies as a Challenge for Computer Sicience and Linguistics, pages 57-61, May 2019
  • 国際学会
• [学会発表] Iterative training for unsupervised word embedding mapping (2019)
  • 著者名/発表者名: S. Yu and Y. Lepage
  • 学会等名: Proceedings of the 9th Language & Technology Conference (LTC 2019) Human Language Technologies as a Challenge for Computer Science and Linguistics, pages 62-66, May 2019
  • 国際学会
• [学会発表] Numerical methods for retrieval and adaptation in Nagao’s EBMT model (2018)
  • 著者名/発表者名: K. He, T. Zhao, and Y. Lepage
  • 学会等名: 2018 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS 2018)
  • 国際学会
• [学会発表] String transformations preserving analogies (2018)
  • 著者名/発表者名: Y. Lepage
  • 学会等名: 2018 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS 2018)
  • 国際学会
• [学会発表] Context encoder for analogies on strings (2018)
  • 著者名/発表者名: T. Zhao and Y. Lepage
  • 学会等名: 32th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 32)
• [備考] Kakenhi Kiban C 18K11447
  • URL: http://lepage-lab.ips.waseda.ac.jp/en/projects/kakenhi-kiban-c-18k11447/
• [備考] Kakenhi Kiban C 18K11447 -- Results of experiments
  • URL: http://lepage-lab.ips.waseda.ac.jp/en/projects/kakenhi-kiban-c-18k11447/