| 研究課題/領域番号 |
20K19861
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 愛媛大学 |
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研究代表者 |
梶原 智之 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 講師 (70824960)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
大阪万博に向けて、機械翻訳の精度向上が急務である。本研究では、自然言語処理モデルによる出力文を正解文なしで自動評価する品質推定に取り組み、これを報酬とする強化学習によって機械翻訳をはじめとするテキスト生成モデルの訓練にも取り組んだ。前者については、多言語文符号化器に基づく教師なし品質推定の手法を提案し、人手評価との相関において既存手法よりも高い性能を達成した。後者については、機械翻訳およびテキスト平易化において、報酬関数として品質推定を用いる強化学習によって、生成文の品質を改善した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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