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機械翻訳の間違いを探します原文と訳文の単語対応に基づく機械翻訳の後編集支援 
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| どんな研究 |
ニューラル機械翻訳には、流暢ではあるが必ずしも原文の内容とは一致しない訳文が生成されるという問題があります。この展示では、人間と機械が協調して機械翻訳の誤りを検出し、訂正する「後編集」作業を支援する技術を紹介します。 |
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| どこが凄い |
正しく翻訳された訳文と原文に対して単語対応を求めるだけでなく、誤って翻訳されて必ずしも意味的に等しくない訳文と原文に対して単語対応を求めることができる技術を実現しました。さらに単語ごとに翻訳品質を推定する既存技術と本技術を組み合わせることにより、訳文の誤りを訂正するためにどこをどう修正すべきかをユーザに提示できます。 |
| めざす未来 |
従来の文法誤り訂正技術では、文法的に正しいかはチェックできても、意図した内容を表現しているかはチェックできませんでした。この研究は、原文と訳文を見比べながら、スペルチェッカーのように簡単に使える対話的な機械翻訳技術の実現をめざしています。 |
[1] M. Nagata, K. Chousa, M. Nishino, “A supervised word alignment method based on cross-language span prediction using multilingual BERT,” in Proc. the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2020.
[2] Y. Wei, T. Utsuro, M. Nagata, “Word-level quality estimation for machine translation based on source-MT Word alignment,” 言語処理学会第27回年次大会予稿集, 2021. (筑波大学との共同研究)
永田 昌明（Masaaki Nagata） 協創情報研究部 言語知能研究グループ
Email: cs-openhouse-ml@hco.ntt.co.jp