@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187528,
 author = {佐橋, 広也 and 西村, 友樹 and 秋葉, 友良 and 中川, 聖一 and Koya, Sahashi and Tomoki, Nishimura and Tomoyoshi, Akiba and Seiichi, Nakagawa},
 issue = {4},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2018}
}