機械翻訳

ある言語の文を別の言語の文へ自動で変換する課題

機械翻訳は、ある言語で書かれた文を、別の言語の文へ計算機によって自動的に変換する課題です。翻訳のもとになる文を原文、生成される文を訳文と呼びます。この課題には、これまでにいくつかの異なる方式が提案されてきました。この用語集では、個別の方式であるルールベース機械翻訳と統計的機械翻訳を、それぞれ別の語として扱っています。この語では、方式をまたいだ課題そのものと、統計的機械翻訳からニューラル機械翻訳への移り変わりを扱います。

統計的機械翻訳からニューラル機械翻訳へ

ニューラル機械翻訳は、機械翻訳に対する新しい方式として提案されました。根拠資料の論文は、従来の統計的機械翻訳と対比して、ニューラル機械翻訳の狙いを次のように説明しています。ニューラル機械翻訳は、単一のニューラルネットワークを作り、そのネットワークを翻訳性能が最大になるようにまとめて調整することを目指します。

つまり、翻訳という課題全体を1つのニューラルネットワークに担わせ、翻訳の出来ばえを基準に全体を一度に調整する、という考え方です。統計的機械翻訳の内部の仕組みは、統計的機械翻訳の語で扱います。

原文を固定長のベクトルにまとめるエンコーダデコーダ

初期に提案されたニューラル機械翻訳のモデルの多くは、エンコーダデコーダと呼ばれる系統に属していました。この構造では、エンコーダが原文を固定長のベクトルへ符号化し、デコーダがそのベクトルから訳文を生成します。原文をいったん決まった長さのベクトルにまとめ、そこから訳文を作るという2段階の構成です。

固定長のベクトルをめぐる論点

同じ論文は、固定長のベクトルを使うことが、この基本的なエンコーダデコーダ構造の性能を高めるうえでのボトルネックになっているという推測を示し、構造を拡張する方法を提案しています。拡張の中身は注意機構の語で扱います。機械翻訳の語としては、初期のニューラル機械翻訳が原文を固定長のベクトルへまとめる構造を土台にしていたこと、そしてその固定長のベクトルが性能向上の妨げになりうると指摘されたことを押さえておくとよいでしょう。

関連する語との関係

• 機械翻訳は、課題の名前です。
• ルールベース機械翻訳と統計的機械翻訳は、この課題に取り組む方式の名前で、それぞれ別の語で扱います。
• ニューラル機械翻訳は、単一のニューラルネットワークを翻訳性能の最大化に向けてまとめて調整する方式です。
• エンコーダデコーダは、初期のニューラル機械翻訳のモデルの多くが属していた構造です。