@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00208171,
 author = {出口, 祥之 and 内山, 将夫 and 田村, 晃裕 and 二宮, 崇 and 隅田, 英一郎 and Hiroyuki, Deguchi and Masao, Utiyama and Akihiro, Tamura and Takashi, Ninomiya and Eiichiro, Sumita},
 issue = {22},
 month = {Nov},
 note = {本論文ではニューラル機械翻訳のための新たなサブワード分割法を提案する．従来法では対訳関係を考慮せずに各言語ごとにサブワード分割を学習するため，機械翻訳タスクに適したサブワード分割になるとは限らない．本研究は対訳コーパスを用い，原言語文と目的言語文のサブワードトークン数の差がより小さくなるサブワード分割法を提案する．提案法は対訳情報を用いるため，より機械翻訳タスクに適したサブワードが得られると考えられる．従来法と提案法を用いて翻訳性能を比較したところ，WAT ASPEC 英日・日英翻訳タスクと WMT14 英独・独英翻訳タスクにおいて，Transformer NMT モデルの性能が最大 0.81 BLEU ポイント改善した．},
 title = {ニューラル機械翻訳のためのバイリンガルなサブワード分割},
 year = {2020}
}