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同時通訳データを利用した自動同時通訳システムの構築
- 3. 同時通訳とは
通訳の種類
逐次通訳： 発話終了後に通訳を開始
通訳
同時通訳： 発話途中に通訳を開始
同時通訳の特徴：時間の制約が強い環境下
１）長い発話を分割 [Jones 02]
２）並び替えが少ない訳出 [遠山+ 03]
翻訳：
原言語：
同時通訳：
B
だから
A because
A
B
A なぜならば B
2013©Hiroaki Shimizu AHC-Lab, IS, NAIST
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- 4. 関連研究と問題点
発話の分割 [Ryu+ 04][Bangalore+ 12][Fujita+ 13]
－ 同時通訳者のように長い発話を分割する手法
音声認識
翻訳
翻訳
合成
関連研究の問題点
翻訳
合成
合成
時間
機械翻訳システム
原言語文
目的言語文
翻訳データ
学習
学習に翻訳データ（翻訳者が作成したデータ）の使用
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- 7. 同時通訳データの例
同時通訳データの書き起こし例
0001 - 00：44：107 - 00：45：043
本日は<H>
0002 - 00：45：552 - 00：49：206
みなさまに(F え)難しい話題についてお話したいと思います。
通訳経験年数の異なる同時通訳データ
(原言語) you have been digitally preserved in about four minute
Sランク：
4分間ほどみなさんの様子がデジタル的に記録されています
Aランク：
デジタルで皆さん保存されました 本当に数分の内にです
Bランク：
皆さんはデジタル的に数分間の間に保全されたのです
2013©Hiroaki Shimizu AHC-Lab, IS, NAIST
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- 9. 適応２：文分割法の学習
右確率を用いた文分割法 [Fujita+ 13]
－ 右確率を用いて、分割位置を自動的に決定する手法
－ 閾値によって分割位置を調整
－ 閾値1.0のときは、文単位
－ 閾値0.0のときは、フレーズ単位
右確率の学習に同時通訳データを用いる理由
翻訳：
原言語：
同時通訳：
B
だから
A because
A
B
A なぜならば B
[遠山+ 03]
精度の維持と分割位置の増加による
遅延時間短縮の期待
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- 10. 実験設定
実験手法
－ 適応１：機械翻訳システムの学習
－ 適応２：右確率の学習
－ 同時通訳者と同時通訳システムの比較
タスク
－ TED講演（英語⇒日本語）
評価方法
－ 翻訳精度 BLEU：一般的に広く使用されている尺度
RIBES：文全体の大局的な単語の並びに注目した尺度
－ 遅延時間 ：発話の開始から翻訳の開始までの処理時間
（音声認識、音声合成の処理時間は考慮せず）
データ
－ 正解データは同時通訳データ
－ 同時通訳データはＳランクのデータのみを使用
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- 16. まとめ
本発表
－ 通訳者のように訳出する自動同時通訳システムの構築
提案
－ 同時通訳データの収集
－ 学習に同時通訳データの使用
結果
－ 遅延時間が短縮し，同時通訳者に近い訳出
－ 通訳経験年数1年の同時通訳者と同等の性能
今後
－ 自動同時通訳システムの主観評価
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- 19. 翻訳例
原言語
the next slide i show you will be a rapid fast forward
of what’s happened over the last 25 years
正解文
この25年間に何が起こったかというのを早送りで見せた
（Sランクの いと思います
同時通訳）
Baseline
次のスライドをお見せしますが急速に進んで何が起こっ
(右確率 1.0) たのです過去25年間
TM+LM+Tu 次のスライドをお見せしますがこの25年間に起こったの
(右確率 1.0) です
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