# 対訳コーパスへの擬似文法誤りの挿入による 翻訳誤り訂正データの構築

大获匡俊 1 宮尾祐介 1
1 東京大学
\{otake, yusuke\}@is.s.u-tokyo.ac.jp

## 概要

本論文では、対訳コーパスに擬似的な文法誤りを 挿入して翻訳誤り訂正 (TEC) のデータを生成する方法を検討し、このデータを TEC の事前学習に用い てその有効性を検証する。文法誤り訂正は文中の文法誤りを計算機で訂正するタスクであり、その一分野として翻訳を通じた第二言語学習を想定する TEC が提案されている。TEC の有効性は先行研究によっ てある程度示されたものの、TEC ではデータの不足 が深刻である。そこで我々は先行研究の再現を試み ると共に、擬似的な文法誤りを対訳コーパスに加え ることで TEC の擬似データを大幅に拡張した。ま た、これを事前学習に用いる場合と用いない場合を 比較することで有効性を確認した。

## 1 はじめに

計算機が文章を訂正する文法誤り訂正 (Grammatical Error Correction; GEC) は急速に成長しており、 (rammarly 1) など実社会で使われるようにもなった。 しかし、英作文の勉強をしている学生らは未だ計算機の助けを十分に借りられていない。この要因の一 つとして、現在の誤り訂正システムが意味の誤りや 複雑な誤りを訂正できないこと考えられる。例えば Cao ら [1] は、「I am leaving in Tokyo.」という文章を 訂正する際に、leaving を living に直すか、in for に直すかという曖昧性があり、誤りがこのように複合的であると現在の誤り訂正システムでは訂正が 難しいことを指摘している。そこで、日本の学生た ちが「和文英訳」と呼ばれる日本語を英語に直す翻訳を通して英語を学んでいることに着目する。この 時、誤り訂正システムは元の和文を参照することで より良い訂正を行える可能性がある。以下、本論文 では翻訳の誤りを訂正するこのタスクを「翻訳誤り

1) https://grammarly.com/訂正 (Translation Error Correction; TEC)」と呼ぶ。

本論文では、TEC の擬似データを生成しその有効性を検証する。学習者への TEC は Cao ら [1] 以降、研究が十分にされていない。その一因が、データ量 の不足である。機械学習を用いてこの問題を解く場合十分な学習データが必要だが、日本語文 (母国語文)、誤り文、訂正文の 3 つ組全てを含むデータはほ とんど存在しない。Cao ら [1] は学習者コーパスと 呼ばれる GEC 用のコーパスから機械翻訳を用いて 擬似的な TEC 用のデータセットを構築したが、こ れは機械学習を用いた自然言語処理の問題設定とし ては量が不十分である。そこで我々は、翻訳タスク のデータセットである対訳コーパスと擬似的に文法誤りを生成する手法を組み合わせ、新たな TEC の擬似データを生成しその効果を検証した。その結果、擬似データを用いることで安定的に精度が向上 することや、GEC で効果的だとされている擬似誤り 文の生成方法 [2] が TECでも有効に働くことが確か められた。また、Cao らの提案手法を GECで一般的 に使用されているデータセットに適用し、日本語文 を誤り訂正に用いることの有効性を再度確認した。

## 2 関連研究

本研究では対訳コーパスに擬似的な文法誤りを挿入して生成した TEC のデータの有効性を検証する。本研究に必要なモデル、誤り文、データの生成手法 の研究を本節で説明する。

## 2.1 Cao らの先行研究

1 節で取り上げた通り、Cao ら [1] の研究が本研究 の直接的な先行研究である。TEC では日本語文、英語の誤り文、それを訂正した英語の訂正文の 3 つの データが必要だが、Cao らは学習者コーパスの訂正 された英語を機械翻訳にかけることによって日本語文を生成し、TEC のデータセットとした。生成元の

図 1 Cao ら [1] が提案した TEC モデル

学習者コーパスには Lang-8 [3] が用いられ、これを 訓練、開発、評価データに分割して用いた。

また、Cao らは日本語文と誤り文の二つの情報を 統合するモデルを提案し、誤り訂正における日本語文の有効性を評価した。評価スコアには BLEU スコ アを GEC 用に改変した GLEU スコア [4] が用いら れ、日本語文を用いると誤り文だけを用いた時より GLEU スコアが高くなることが示された。

マルチ階層注意機構モデル Cao ら [1] はマルチ 階層注意機構モデルと呼ばれるモデルを TEC 用に 提案した (図 1)。このモデルでは、それぞれの入力文に対し双方向 LSTM を用いて隠れ状態を計算した 上で、decoder の隠れ状態と英語文間で注意機構を 適用し文脈ベクトル $c_{i}^{x}$ を計算する。その文脈ベク トル $c_{i}^{x}$ と decoder の隠れ状態の和 $h_{i}^{y}$ と日本語文間 に再び注意機構を適用し日本語文からの文脈ベクト ル $c_{i}^{f}$ を計算する。最後に、計算されたそれぞれの 文脈ベクトルと decoder の隠れ状態から出力する単語を計算する。

## 2.2 その他の先行研究

機械翻訳の出力を人間が編集する post-editing の 流れを波んで、プロの翻訳家の誤りを訂正するタス クとしても TEC が研究されている [5]。また、菊池 ら [6] は誤り訂正ではなく分類問題として問題を設計し研究を行っている。

## 2.3 擬似文法誤りの生成手法

文法誤りを機械的に生成しデータを拡張しょうと いう試みは、GECの一つのタスクとして盛んに研究 されてきた。逆翻訳を用いた誤り文生成 GECにおける逆翻訳とは、学習者コーパスを用いて訂正文を入力、誤 り文を出力とするモデルを構築し、単言語コーパ スに適用して擬似誤りデータを生成する手法であ る。Xie ら [7] はノイズ付き逆翻訳と呼ばれるビー ムサーチ中にノイズを加える手法を提案した。

ルールベースの誤り文生成 定められたアルゴリ ズムに基づき誤り文を生成する手法である。もっと も一般的なものは文字や単語を確率的に削除、挿入、置換などするシンプルな手法で、GEC の Shared Task の優勝システムにも用いられた [8]。また、近 い意味を持つ別の単語に置き換える試みや、品詞夕 グ付けを利用して品詞ごとにルールを定める等、よ り多様なルールを定めた手法も用いられている [9]。

## 2.4 データセット

本研究の実験には、対訳コーパスから生成した データセットと、学習者コーパスから生成したデー タセットの二つを作成し用いる。この二つのデータ セットの生成元となる対訳コーパスと学習者コーパ スについて本小節で説明する。

## 2.4.1日英対訳コーパス

翻訳タスクに用いられる対訳コーパスはこれまで 多数構築されてきたが、本研究では Reuters Corpora [10] と JparaCrawl [11]を用いる。GEC の研究から の知見として清野ら [2] が Wikipedia から作られた コーパスと新聞記事から作られたコーパスを比較 し、後者の方が性能が安定することを確認してい る。Reuters Corpora はニュースコーパスで、新聞記事から作られたコーパスと似た性質を持つと考えら れる。JparaCrawl はウェブをクロールして作られた 大規模日英対訳コーパスである。しかし、文章の質 は Reuters Corpora より悪いことが想定される。

## 2.4.2 学習者コーパス

BEA-2019 [12] は GEC の Shared Task として開催さ れ、これの Restricted Trackではいくつかの訓練用学習者コーパスが指定されており、現在の GECにおい て標準的な訓練データとなっている。BEA-2019の Restricted Track で指定されている訓練用コーパスは Lang-8 [3]、NUCLE [13]、FCE [14]、W\&I+LOCNESS [12] [15] の4つである。また、BEA-2019が開催され るまでは CoNLL-2014 [16] の評価データが GEC で 最も標準的な評価データであった。

## 3 提案手法

## 3.1 擬似文法誤り TEC データの評価

対訳コーパスに擬似的な文法誤りを挿入する事で 擬似的な TEC データを生成し、これを事前学習に 用いて生成したデータの有効性を評価する。以下、対訳コーパスと擬似的な文法誤りから生成された TEC データを「擬似文法誤り TEC データ」、学習者 コーパスと機械翻訳を用いて生成された TEC デー タを「擬似母国語 TEC データ」と呼ぶ。

前節で挙げた Reuters Corpora [10] と JparaCrawl [11]の 2 種類の対訳コーパスと、逆翻訳 [7]、シンプ ルなルール [2]、多様なルール [9] の 3 つの誤り文生成手法から、6 パターンの擬似文法誤り TEC データ を生成する。そして、これらのデータで事前学習を した後、擬似母国語 TEC データでファインチュー ニングを行い TEC モデルを作成する。また、擬似母国語 TEC データのみで学習したモデルを用意し、事前学習をしたモデルと事前学習をしていないモ デルで開発データ、評価データの GLEU スコア [4] を比較し事前学習の有効性を検討する。モデルには Cao ら [1] のマルチ階層注意機構モデルを用いる。

## 3.2 先行研究の別データでの再現

我々は GEC で一般的に用いられるデータセット を擬似母国語 TEC データの作成元として、Cao ら [1] の実験の再現を行う。Cao らは Lang-8 [3] から擬似母国語 TEC データを作成しTEC の学習データ や評価データとして用いた。しかしながら、Lang-8 は質の面で問題があり他のデータセットでの検証 が必要だと考えられる。我々は、BEA-2019 [12] の Restricted Track で与えられたデータから擬似母国語 TEC データとして学習データと開発データを生成し 利用する。また、擬似母国語 TEC データを作成す るには評価データの訂正文が公開されている必要 がある。そこで、評価データの訂正文の公開がない BEA-2019 の代わりに CoNLL-2014 [16] の評価デー タセットを評価データの生成元として用いる。

## 4 実験

我々は「擬似文法誤り TEC データを作成、擬似文法誤り TEC データで事前学習、擬似母国語 TEC データでファインチューニング、疑似母国語 TEC データで評価」という一連の実験を試みる。表 1 学習に用いるデータセットの文対数

また、英語のみの入力で GEC として問題を解く 場合と日本語のみの入力で翻訳として問題を解く場合についても実験を行う。これをその二つを入力と する TEC と比較し、Cao らが示した TEC タスクの 有効性を再検証する。

## 4.1 利用するコーパスの詳細

擬似文法誤り TEC データの生成元となる対訳 コーパスと、擬似母国語 TEC データの生成元とな る学習者コーパスについて本小節で述べる。

対訳コーパス JparaCrawl は非常に膨大でかつ 質は低いデータセットであるため、bleualign スコ ア [17] が 0.75 以上の文章のみを抜粋して用いた。 Reuters Corpora は 56,782 文対、JparaCrawl の抜粋デー 夕は $8,300,634$ 文対である。

学習者コーパスBEA-2019 [12]の Restricted Track で指定された学習者コーパスを本研究の学習データ の生成元として用いる。各コーパスで学習に用いる 文対数を表 1 にまとめる。

本研究の開発データには W\&I+LOCNESS [12] [15] の開発データ 4,380 文対を用い、評価データには CoNLL-2014[16] の評価データ 1,312 文対を用いる。 CoNLL-2014 の評価データの訂正文には初めに作ら れたデータ (test) と参加者によって修正されたデー タ (test-withalt) があり、両方を用いた。

## 4.2 擬似文法誤り文の生成

本研究では 3 つの手法を用いて擬似文法誤り文を 生成した。

逆翻訳逆翻訳モデルには Transformer [18]を用 いた。ビームサーチへのノイズ付加 [7]を行い、パ ラメータ $\beta$ には 8.0 を用いた。

プルなルール 清野ら [2] の実装の通り、各単語に対して 'mask', 'deletion', 'insertion', 'keep’ を確率的に選択しノイズを加えた。

多様なルール 古山ら [9] の erarigilo $^{2)}$ と reguligilo方を用いた。

2) https://github.com/nymwa/erarigilo

3) https://github.com/shotakoyama/reguligilo

## 4.3 評価

Cao ら [1] のマルチ階層注意機構モデルに擬似文法誤りTECデータを事前学習させ、擬似母国語 TEC データでファインチューニングしモデルの GLEU ス コアを比較する。事前学習では JparaCrawl から抜粋 したものは 3 エポック、Reuters Corpora のものは 20 エポック学習する。

また、事前学習を行わずに入力に英語文のみ、日本語文のみを用いた時の GLEU スコアを算出する。 これによって日本語文を用いることの有効性と日本語文からの答えの染刻なリークが無いかを確認し先行研究の再現性を確認する。

## 5 実験結果と分析

## 5.1 事前学習の評価

本研究で生成した擬似文法誤り TEC データセッ トで事前学習し擬似母国語 TEC データでファイン チューニングしたモデルと、事前学習なしで擬似母国語 TEC データでチューニングしたモデルを GLEU スコアで比較する。スコアの比較は評価データ、開発データで行った。結果を表 2 に示す。

JparaCrawl から生成したデータで事前学習すると 事前学習なしの場合より安定的にスコアが高くなる ことが示され、事前学習の有効性が確認された。一方で、Reuters Corpora から事前学習したものと事前学習がないものを比較すると結果にばらつきがあ る。これは、Reuters Corpora のデータ量に不足があ るため過学習が起こり、ファインチューニング間に 事前学習データへの過学習から脱せなかった可能性 がある。また、誤り文生成手法について比較すると 逆翻訳、多様なルール、シンプルなルールの順に精度が高く、特に逆翻訳が高いスコアであった。これ は GECでの結果 [2] と整合性がある。表 3 入力文を変えた時の GLEU スコア

訂正なしとは、誤り訂正のモデルにかけず誤り文のまま で GLEU スコアを計算した結果である。

## 5.2 先行研究との比較

Cao ら [1] は日本語文が GEC に有効に働くことを Lang-8 [3] を用いて検証したが、我々は GEC におい て標準的に用いられる BEA-2019 のデータセットと CoNLL-2014 の評価データでも日本語文が有効に働 くか再度検証した。この検証には生成した擬似文法誤りTECデータは用いず、擬似母国語 TEC データ のみを用いる。結果を表 3 に示す。誤り文だけを用 いたものと誤り文と日本語文の二つを用いるものを 比較すると、後者の方が安定的に性能が良いことが 示された。日本語文のみから学習した場合のスコア は非常に低く、訂正文の深刻なリークは発生してい ないと推測される。Cao らの先行研究では二つの入力を用いる場合と英語のみを用いる場合で GLEU ス コアが 1.13 ポイント変化しており、本研究とおおむ ね対応する。

## 6 おわりに

本研究では，対訳コーパスへ擬似的な文法誤りを 挿入することで TEC の新しい擬似データを生成し、 その有効性を検証した。その結果、この擬似データ で事前学習をしたモデルの GLEU スコアは事前学習 がないモデルのスコアを上回り、TEC のデータ不足 を補い得ることが分かった。また、データが大規模 であることや、擬似誤り文の生成手法として逆翻訳 を用いることの優位性が示唆された。さらに、我々 は Cao らの手法を GEC で一般的に用いられるデー タセットである BEA-2019や CoNLL-2014 に適用し、日本語文を誤り訂正に用いることの有効性を再度検証した。一方、TECでどのようなモデルを使うべ きかより検討されるべきであるように思われる。ま た、Cao らや我々が生成した TEC 用のデータは擬似 データであり、真のデータセットでの検証も必要で ある。TEC の研究がこれからより広く行われること を期待したい。

## 謝辞

本研究の実装では、曹国林氏、高村大也先生、奥村学先生には多大な協力を頂きました。古山翔太氏 には氏の実装をご説明頂きました。感謝致します。

## 参考文献

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 大获匡俊 1 宮尾祐介 1 1 東京大学 \{otake, yusuke\}@is.s.u-tokyo.ac.jp  