論文
ニューラル機械翻訳での訳抜けした内容の検出
2018 年 25 巻 5 号 p. 577-597
詳細
2018 年 25 巻 5 号 p. 577-597
ニューラル機械翻訳 (NMT) は入力文の内容の一部が翻訳されない場合があるという問題があるため，NMT の実用には訳出されていない内容を検出できることが重要である．著者らはアテンションの累積確率と出力した目的言語文から入力文を生成する逆翻訳の確率という 2 種類の確率による，入力文の内容の欠落に対する検出効果を調査した．日英の特許翻訳での訳抜けした内容の検出実験を実施し，アテンションの累積確率と逆翻訳の確率はいずれも効果があり，逆翻訳はアテンションより効果が高く，これらを組み合わせるとさらに検出性能が向上することを確認した．また，訳抜けの検出を機械翻訳結果の人手修正のための文選択に応用した場合に効果があることが分かった．
