統計的翻訳とニューラル翻訳に基づく翻訳候補文の分散表現と逆翻訳によるリスコアリングの検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-05-06
• タイトル: 統計的翻訳とニューラル翻訳に基づく翻訳候補文の分散表現と逆翻訳によるリスコアリングの検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Consideration of rescoring based on distributed representation and back translation of sentences of translation candidates by Statistical Machine Translation Neural and Machine Translation
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 豊橋技術科学大学
• 著者所属: 豊橋技術科学大学
• 著者所属: 豊橋技術科学大学
• 著者所属: 豊橋技術科学大学／現在，中部大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology / Presently with Chubu University
• 著者名: 佐橋, 広也; 西村, 友樹; 秋葉, 友良; 中川, 聖一
• 著者名(英): Koya, Sahashi; Tomoki, Nishimura; Tomoyoshi, Akiba; Seiichi, Nakagawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，ニューラル機械翻訳 (NMT) が目覚ましい発展を遂げており，従来の統計的翻訳機械翻訳 (SMT) の性能を上回っている．しかし NMT は SMT に比べ，学習に必要なパラレルコーパスの量が十分でなければ，翻訳性能を向上させることが難しく，翻訳の語彙サイズについても制限を持つ．本稿では同じパラレルコーパスで学習した NMT と SMT の翻訳文を比較し，人為的，または文の分散表現ベクトルを利用して自動的にリスコアリングする手法を報告する．両言語のベクトル空間を同一の意味空間に原言語のベクトル表現と目的言語のベクトル表現を写像する手法を提案し，逆翻訳による手法も行った．ベクトル表現を利用した自動リスコアリングでは，ベースラインを下回ったが，逆翻訳によるリスコアリングではベースラインを上回る結果となった．SMT と NMT の翻訳結果のリスコアリングは，我々 [11] と同時に NICT のグループ [12] が発表しており，共に有効性が示されている．我々の文献 [11] はロイター記事の翻訳タスクで評価したが，経済的な数値表現が多く現れて特殊だったので，本稿では，論文の抄録の翻訳タスク ASPEC でも評価したので報告する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2018-NL-235, 号 4, p. 1-5, 発行日 2018-05-06
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会