概要

機械翻訳の方式の一つに,Neural Machine Translation(以下，NMT)[1]がある． NMTでは対訳文により学習を行い,その学習結果を用いて入力文の翻訳を行う. しかし,NMTは事前に学習するため,学習に用いた対訳文にない単語に関しては正しい翻訳することができない. そのため,人手により学習に用いる対訳文を増やし,翻訳可能な単語を増やす必要がある.

本研究では,未知語を含む文・句・単語を学習文に追加した際の翻訳性能の比較を行う. 実験結果よりどの対訳を用いたとしてもベースラインを上回る結果となった． その中でも自動評価においても人手による判断においても対訳文による学習が最も良い結果となった． また，対訳句に関しては学習に用いるのあったって問題点があることもわかった．