不完全な文の構文解析に基づく同時音声翻訳

3. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 3 同時音声翻訳 ● 同時音声翻訳 (Simultaneous Speech Translation: SST) – 音声→音声の機械翻訳 – 話者の発話を連続的に翻訳・出力 – 同時性（訳出時間の短さ）を重視　…　発話の途中でも結果を随時出力同時音声翻訳システム今から18分間で皆様を旅にご案内します In the next 18 minutes I'm going to take you on a journey 可能な限り短時間で訳出 →会話の途中でも出力

4. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 4 同時音声翻訳の手法 ● 逐次デコーディング (Sankaran+2010 Yarmohammadi+2013; Finch+2014) – 前回の翻訳過程＋入力単語　→　次回の翻訳過程 – 翻訳過程が条件を満たせば結果を出力 – 翻訳時の履歴を考慮可能　but　翻訳器の大幅な修正 ● 文分割 (Fügen+2007; Bangalore+2012; Sridhar+2013; Fujita+2013; Oda+2014) – 入力単語列を予め翻訳するべき単位で分割 – 分割で得た単位をそのまま翻訳 – 通常の翻訳器を使用可能　but　構文的に問題のある分割が発生　　　　　　　　　　　　　　　→　統語情報に基づく翻訳法と相性が悪い this is a pen MT MT MT MT これはペンです OKmore more more that this is a pen and ... MT これはペンです and MT

7. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 7 本研究の目的 (2) ● 文分割による翻訳単位に欠落した構文情報を補完 ● 補完された構文情報を用いて、構文的に妥当な翻訳の実現 In the next 18 minutes I VP 翻訳単位追加の構文情報推定今から18分で、私はVP 今から18分私補完なし補完あり

10. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 10 提案法 (2) ● 提案法1: 構文情報の補完 – 翻訳単位が正しい構文となるよう補正 ● 提案法2: 構文情報に基づく翻訳待機 – 翻訳結果が特定の条件を満たすときに翻訳を待機 – 次の翻訳単位と結合音声認識など構文補完構文解析 this is NPthis is a pen this is a pen 文分割翻訳これは NP です出力これはペンですthis is a pen 待　機 this is 提案法１提案法2

14. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 14 構文情報の補完 (3) ● 文分割により得られた構文単位から構文情報を補完翻訳単位 in the next 18 min. I IN DT JJ CD NNS NN NP NP NP PP 2. 素性の抽出単語:R1=I 品詞:R1=NN 単語:R1-2=I,min. 品詞:R1-2=NN,NNS ... ROOT=PP ROOT-L=IN ROOT-R=NP ... 1. 翻訳単位を無理やり構文解析

15. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 15 構文情報の補完 (4) ● 文分割により得られた構文単位から構文情報を補完翻訳単位 in the next 18 min. I IN DT JJ CD NNS NN NP NP NP PP 3. 多値分類単語:R1=I 品詞:R1=NN 単語:R1-2=I,min. 品詞:R1-2=NN,NNS ... ROOT=PP ROOT-L=IN ROOT-R=NP ... VP ... 0.65 NP ... 0.28 nil ... 0.04 ... 1. 翻訳単位を無理やり構文解析 2. 素性の抽出

16. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 16 構文情報の補完 (5) ● 文分割により得られた構文単位から構文情報を補完翻訳単位 in the next 18 min. I IN DT JJ CD NNS NN NP NP NP PP 3. 多値分類単語:R1=I 品詞:R1=NN 単語:R1-2=I,min. 品詞:R1-2=NN,NNS ... ROOT=PP ROOT-L=IN ROOT-R=NP ... VP ... 0.65 NP ... 0.28 nil ... 0.04 ... 1. 翻訳単位を無理やり構文解析 2. 素性の抽出 VP 4. 確率最大の文法要素を　　　追加

17. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 17 構文情報の補完 (6) ● 文分割により得られた構文単位から構文情報を補完翻訳単位 in the next 18 min. I IN DT JJ CD NNS NN NP NP NP PP 3. 多値分類単語:R1=I 品詞:R1=NN 単語:R1-2=I,min. 品詞:R1-2=NN,NNS ... ROOT=PP ROOT-L=IN ROOT-R=NP ... VP ... 0.65 NP ... 0.28 nil ... 0.04 ... 1. 翻訳単位を無理やり構文解析 2. 素性の抽出 VP 4. 確率最大の文法要素を　　　追加 5. nilが生成されるまで反復 nil

18. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 18 学習データの生成 (1) ● Penn Treebankの木を分解して学習データを生成 This is a pen DT VBZ NN NP VP NP S DT This is DT VBZ NP VP NP S is a pen VBZ NN NP VP DT is a VBZ NN NP VP DT is a pen [nil] is a [NN] [nil] This is [NP] [nil]

19. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 19 学習データの生成 (2) ● Penn Treebankの木を分解して学習データを生成 This is a pen DT VBZ NN NP VP NP S DT This is DT VBZ NP VP NP S is a pen VBZ NN NP VP DT is a VBZ NN NP VP DT is a pen [nil] is a [NN] [nil] This is [NP] [nil] 元の構文木と同じ部分木 ↓ 推定は不要同じ部分木を生成するのに NN が必要同じ部分木を生成するのに NP が必要

20. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 20 Tree-to-string 翻訳 (1) ● Tree-to-string 翻訳 … – 原言語の構文木を翻訳に使用 – 一般にフレーズベース翻訳よりも構文の異なる言語に強い ● 例：英語→日本語 This is a pen This is a pen DT VBZ NN NP VP NP S DT これはペンです構文解析翻訳

21. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 21 Tree-to-string 翻訳 (2) ● Tree-to-string 翻訳 … – 原言語の構文木を翻訳に使用 – 一般にフレーズベース翻訳よりも構文の異なる言語に強い ● 例：英語→日本語 – 補完した構文情報を明示的に利用することが可能 This is NP This is DT VBZ NP VP NP S これは NP です構文解析翻訳

25. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 25 構文情報を用いた翻訳待機 (3) タグ推定後の入力文 in the next 18 minutes i 'm going to take [NP] you on a journey 翻訳結果 18 分である [NP] を行っています旅の途中であるのか右側に推定された文法要素が翻訳結果の中に来ることがある ⇒　前後の文の並べ替え, 恐らく分割が失敗

26. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 26 構文情報を用いた翻訳待機 (4) タグ推定後の入力文 in the next 18 minutes i 'm going to take [NP] (待機) i 'm going to take you on a journey 翻訳結果 18 分である [NP] を行っています皆さんを旅にお連れします右側に推定された文法要素が翻訳結果の中に来ることがある ⇒　前後の文の並べ替え, 恐らく分割が失敗 ⇒　翻訳結果に現れた場合、後続の断片を待機　　　逐次デコーディングと同様の効果を翻訳器の変更なしで実現正しい翻訳結果

28. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 28 実験設定 ● ドメイン TED [WIT3] ● 言語対英語　→　日本語 ● トークン化 Stanford Tokenizer, KyTea ● 構文解析 Ckylark [小田+ 2015] ● 翻訳器 Moses(フレーズベース), Travatar(tree-to-string) ● 最終評価 BLEU・RIBES ● 文分割法 n単語で分割手法概要ベースライン PBMT フレーズベース翻訳 (Moses) T2S Tree-to-string翻訳 (Travatar) 文法要素の推定なし提案法 T2S-tag Tree-to-string翻訳 (Travatar) 文法要素の推定 T2S-wait Tree-to-string翻訳 (Travatar) 文法要素の推定・断片の再結合

30. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 30 実験結果: BLEU (2) ● 分割が少ない（グラフ右）　…　Tree-to-stringが高性能 ● 分割が多い（グラフ左）　…　フレーズベースが高性能 – 分割により構文情報が欠落したためと考えられる 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0.07 0.08 0.09 0.1 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 T2S T2S-tag T2S-wait PBMT 平均単語数 PBMT T2S この辺りで翻訳精度が逆転

31. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 31 実験結果: BLEU (3) ● 構文情報の補完（T2S-tag, T2S-wait） – 文分割=n単語で多く分割しても精度を維持　…　構文情報の補正がうまく作用 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0.07 0.08 0.09 0.1 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 T2S T2S-tag T2S-wait PBMT 平均単語数 T2S-waitT2S-tag 多く分割しても精度を維持

33. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 33 実験結果: RIBES (2) ● 構文情報の補完（T2S-wait） – 特に分割の多い条件で、他の手法より高精度 ● 単語の並べ替えに関して他の手法よりも頑健 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0.42 0.44 0.46 0.48 0.5 0.52 0.54 0.56 0.58 0.6 T2S T2S-tag T2S-wait PBMT 平均単語数 T2S-wait 多く分割しても精度を維持

34. 15/03/25 Copyright (C) 2015 by Yusuke Oda, AHC-Lab, IS, NAIST 34 まとめ ● 文法的に不完全な翻訳単位に対して、正しい構文情報を用いて翻訳 – 提案法： ● 不足している構文要素の補完 ● 翻訳結果による分割単位の再結合　＝　翻訳の待機 – メリット： ● Tree-to-string翻訳を文分割に基づく同時音声翻訳へ適用可能 ● 文分割結果の良さを翻訳結果に基づいて評価可能 ● 実験結果 – フレーズベース翻訳とtree-to-string翻訳の相補的な関係 – 構文木をそのまま使用した場合よりも… ● 多い分割でPBMTと同等のBLEU　＝　構文的に問題のある文分割に頑健 ● RIBES値が向上　＝　単語の並べ替えに頑健 ● 今後の課題 – 構文の推定精度の向上 – 文分割法への反映　…　構文情報を明示的に考慮する文分割法の作成

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