異構造の言語間翻訳の精度改善のための構文森に基づくニューラル機械翻訳の研究

2019 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K18110
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 愛媛大学
• 研究代表者: 田村 晃裕 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 助教 (20804165)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: ニューラル機械翻訳 / 構文森 / ニューラルネットワーク / 機械翻訳 / Transformer / RNN

研究成果の概要

本研究では、機械翻訳の手がかりとして翻訳元の文の構文森（構文解析結果の複数の解析結果を圧縮して表現したグラフ）を使うことで、ニューラルネットワークに基づく機械翻訳（NMT）の性能改善を実現した。実施期間中に、二つのNMTモデル（再帰型ニューラルネットワークに基づくNMT及びTransformerに基づくNMT）で構文森を活用する手法を開発した。そして、評価実験を通じて、構文森を活用することで日英翻訳の性能が改善できることを示すとともに、最先端の従来手法の性能を凌駕する日英翻訳性能を実現した。

自由記述の分野

情報学－人間情報学―知能情報学

研究成果の学術的意義や社会的意義

近年のグローバル化の進展とともに、外国語の利活用を支援する機械翻訳の需要が高まっている。しかし、機械翻訳では、構造が異なる言語間の翻訳は難しく、その翻訳性能の改善が大きな課題の一つとなっている。本研究では、その課題を解決するため、翻訳元の文の構文森の情報をNMTで活用する初めての試みに取り組んだ。そして、構文森を活用することにより、構造が異なる言語間の代表例である英語と日本語間の翻訳性能を改善できることを示し、今後の機械翻訳の研究開発において、構文森を活用する重要性を示唆した。