品質推定と大規模言語モデルによる機械翻訳対象の自動編集

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-03-01
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 品質推定と大規模言語モデルによる機械翻訳対象の自動編集
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 機械翻訳・自動字幕
• 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: 愛媛大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 愛媛大学大学院理工学研究科
• 著者名: 惟高,日向; 藤田,篤; 梶原,智之
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 機械翻訳の品質を向上させる手法の一つに，翻訳対象の文を事前に書き換えることが考えられる．前編集と呼ばれるこの手法は，翻訳が難しい表現を翻訳しやすい（と考えられる）表現に変換することで，訳出時の誤りを低減しようとするものである．これまでに，人手による前編集の有効性の考察や自動化の試みがなされてきた．しかし，前編集の自動化に関する先行研究は，翻訳対象である起点言語文のみを参照するため，対象とする機械翻訳器が適切に翻訳できる（すなわち編集の必要がない）表現を編集することなどによって翻訳品質を低下させてしまう恐れがある．本研究では，前編集ではなく，対象とする機械翻訳器によって得た翻訳文を参照し，実際に生じている誤りを回避するように起点言語文を編集する手法を提案する．具体的には，語単位の品質推定に基づいて翻訳文中の誤りおよび起点言語文中の対応箇所を特定し，当該箇所を大規模言語モデルを用いて自動的に異なる表現に編集する．ただし，編集すべき箇所を特定できたとしても，どのように編集すれば翻訳品質を向上させられるかを事前に知ることは困難である．そこで，編集後の起点言語文を改めて機械翻訳し文単位の品質推定に基づいてより高品質な訳文を選択する，という処理を繰り返すことにより，探索的かつ漸進的に翻訳品質を改善する．日英・日中・英日翻訳に関する実験の結果，翻訳時に誤りを生じていた翻訳対象文に対して，翻訳文を参照しない既存の手法よりも提案手法の方が大きく翻訳品質を改善できることが確認できた．
• 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 2025-NL-263, 号 24, p. 1-17, 発行日 2025-03-01
• 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