# 摂動を加えた kNN 機械翻訳による多様な翻訳候補の生成

西田悠人 1 森下 睦 ${ }^{2}$ 上垣外 英剛 1 渡辺 太郎 1
1 奈良先端科学技術大学院大学, ${ }^{2} \mathrm{NTT}$ コミュニケーション科学基礎研究所
nishida.yuto.nu8@is.naist.jp

## 概要

ニューラル機械翻訳システムの標準的な探索アル ゴリズムであるビームサーチには, 出力される複数 の翻訳候補がほとんど同一になってしまう多様性低下の問題が存在する. 本研究では, 翻訳候補の生成 に用例データからの近傍探索を用いることで通常は 翻訳候補に入らないようなトークンを考慮できる $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳を応用し, 近傍探索時に摂動を与えて 探索範囲を確率的に拡大する手法を提案する．実験 の結果，提案法により，翻訳精度を維持しつつ翻訳候補の多様性を改善できること，摄動の大きさを調整することで多様性を制御できることを報告する。

## 1 はじめに

機械翻訳システムが多様かつ妥当な翻訳候補を出力することは，リランキング [1] や人手による後編集 [2] といった後段の処理によって翻訳精度の向上 が見込める点で重要である. しかし，ニューラル機械翻訳 (NMT) システムの標準的な探索アルゴリズ ムであるビームサーチには，出力される複数の候補文がほとんど同一になってしまう多様性低下の問題が存在することが知られている $[2,3,4]$. これに 対し, Vijayakumar ら [3] や Freitag ら [4] は翻訳候補 の多様化を促進するビームサーチの変種 (多様化デ コード手法)を提案している.

他方で，NMT システムの標準的な損失関数であ るクロスエントロピー損失を用いて訓練したモデル には，過剰修正 (overcorrection [5]) の問題が存在する ことが知られている。過剩修正とは，訓練データの 分布とは異なる分布の予測に対し, その予測が妥当 であっても出力確率を過剰に低く見積もってしまう 現象のことである. そのため, 前述の多様化デコー ド手法を標準的な NMT システムが出力する確率分布に適用するだけでは，妥当であるが出力確率が低 く翻訳候補に入りづらいトークンが存在し，多様性向上の効果が限定的になっている可能性がある.
したがって，多様化デコード手法の効果を最大化 するためには過剰修正に対処する必要があると考え られる. 本研究では，その手段として用例ベースの 機械翻訳手法の一種である $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳 [6] に着目 する. $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳は，デコード時に用例データか らの $\mathrm{k}$ 近傍探索によって多くの妥当なターゲット トークンを検索・抽出できるため，過剩修正の問題 に対処できることが Yang ら [7] によって示唆されて いる。しかし, $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳の $\mathrm{k}$ 近傍探索では探索 の対象が制限されており，多様性を損ねてしまう。 そこで，我々は $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳を応用し， $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳における $\mathrm{k}$ 近傍探索時に摂動を加えることで トークンを探索する範囲を確率的に拡大する手法を 提案する (図 1). この手法と多様化デコード手法を 併用することで，翻訳性能を維持しつつ翻訳候補の 多様化が期待できる。

本稿では，ドメイン適応と一般ドメインで評価を 行い，両設定において，提案法によって翻訳性能を 維持しながら多様性が向上することを示した。ま た，本手法において，摂動の大きさを調整すること で多様性が制御できることも判明した.

## 2 関連研究

## 2.1 多様な翻訳候補の生成

ビームサーチによる翻訳候補の多様性低下の問題に対処するため, 出力される翻訳候補の多様化 を促進するビームサーチの変種が提案されている. Vijayakumar ら [3] はビーム間でのトークンの重複 にペナルティを設けたビームサーチである Diverse Beam Search (DBS) を提案した。また，Freitag ら [4] は同一の部分仮説を共有する候補の最大数を決める 手法を提案した。これらの手法はいずれも翻訳候補 の多様性向上を報告しているが，過剰修正に明示的 には対処しておらず，妥当であるが出力確率が低く 出力候補に入りづらいトークンが存在し, 多様性向上の効果が限定的になっている可能性がある.

(1) データストア作成とクェリによる問い合わせ

図 1 提案手法の概略図. 得られた $p_{\mathrm{kNN}}$ によってデコードを行う段階については先行研究と同様であるため省略した.

## $2.2 \mathrm{kNN$ 機械翻訳}

$\mathrm{kNN}$ 機械翻訳は以下に示す 2 ステップの方法で $\mathrm{k}$近傍探索のメカニズムを NMT モデルの推論に適用 する手法であり，大規模な事例データに直接アクセ スすることでよりよい推論を実現できる。

データストア構築NMT モデルに訓練データを 入力し, 訓練データ中の目的言語側のトークンを キー，対応する隠れ層の表現をバリューとしてデー タストアに保持する. 訓練データ $(\mathcal{S}, \mathscr{T})$ のソース文 $s \in \mathcal{S}$ ，ターゲット文 $t \in \mathscr{T}$ に対する時刻 $i$ の隠れ状

式 (1) で表される.

$
\mathscr{D}=\left.\{\left(f\left(s, t_{<i}\right), t_{i}\right), \forall t_{i} \in t \mid(s, t) \in(\mathcal{S}, \mathscr{T})\right.\}
$

デコーディング 入力文 $x$ に対する時刻 $i$ の隠れ 状態ベクトル $\mathbf{h}_{i}$ を出力トークン $y_{i}$ に対応するクエ リとして，データストアから $k$ 近傍 $\mathcal{N} \subset \mathscr{D}$ を抽出 する. クエリ $\mathbf{h}_{i}$ と $k$ 近傍点の距離から $k$ 近傍確率 $p_{\mathrm{kNN}}$ を式 (2)のように計算する。なお， $d(\cdot)$ は距離関数， $T$ は softmax 関数の温度パラメータである.

$
p_{\mathrm{kNN}}\left(y_{i} \mid x, y_{<i}\right) \propto \sum_{\left(\mathbf{k}_{j}, v_{j}\right) \in \mathcal{N}} \mathbb{1}_{y_{i}=v_{j}} \exp \left(\frac{-d\left(\mathbf{k}_{j}, \mathbf{h}_{i}\right)}{T}\right)
$

最後に， $y_{i}$ の出力確率を $k$ 近傍確率 $p_{\mathrm{kNN}}$ と NMT モ デルの出力確率 $p_{\mathrm{MT}}$ の線形補間により式 (3) のよう に計算する. ここで， $\lambda$ は $k$ 近傍確率の重みを決定 するハイパーパラメータである.

$p\left(y_{i} \mid x, y_{<i}\right)=\lambda p_{\mathrm{kNN}}\left(y_{i} \mid x, y_{<i}\right)+(1-\lambda) p_{\mathrm{MT}}\left(y_{i} \mid x, y_{<i}\right)$ $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳はモデルを追加で学習することなく 翻訳精度を改善できることが報告されており，Yang ら [7] は $\mathrm{k}$ 近傍探索による過剰修正への対処が翻訳精度向上の理由であると示唆している．また， kNN 機械翻訳の変種として，翻訳性能を更に改善する手法 [8] や推論の遅さを克服する手法 $[9,10]$ が提案さ れている。その一方で， $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳を多様性向上 のために活用する研究は行われていない.

## 3 提案法: kNN-Diversify Decoding

本研究では， $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳と多様化デコード手法 の組み合わせ，および近傍探索時の探索範囲を確率的に拡げる手法を提案する. 手法の概略図を図 1 に 示す. この手法では, $\mathrm{k}$ 近傍探索によって, 通常で は出力確率の上位には含まれないが妥当なトークン の出力確率の向上が期待できる. さらに，その確率分布を多様化デコード手法を用いて幅広く探索す ることで妥当かつ多様な翻訳候補の生成を図る。ま た，従来の $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳では $\mathrm{k}$ 近傍探索の範囲が制限されているという問題を解決し，さらに多様性を 向上させるために， $\mathrm{k}$ 近傍探索時に摂動を加えて探索の範囲を確率的に拡げる手法を 2 種類提案する.

## 3.1 クエリへのノイズ付加

$\mathrm{k}$ 近傍分布に摂動を与える最も単純な方法として $\mathrm{k}$ 近傍探索のクエリにノイズベクトルを加える手法 (図1の (2-ii))を導入する。この手法では，出力トー クン $y_{i}$ に対する中間表現 $\mathbf{h}_{i}$ にノイズベクトル $\mathbf{z}_{i}$ を 加えた $\mathbf{h}_{i}+\mathbf{z}_{i}$ をクエリとして $\mathrm{k}$ 近傍探索を行い $\mathrm{k}$ 近
傍 $\mathcal{N}^{\prime}$ を得る. その後，式2のように，得た $\mathcal{N}^{\prime}$ から $\mathrm{k}$ 近傍確率を計算する。ノイズベクトル $\mathbf{z}_{i}$ はノルム 1 のホワイトガウスノイズ $\mathbf{n}_{i}$ と平均 $m$, 分散 $s^{2}$ の正規分布に従う確率変数 $a_{i}$ の積, すなわち $\mathbf{z}_{i}=a_{i} \times \mathbf{n}_{i}$ として各時刻・各ビームで独立に生成する。 パラ メータ $m, s$ は以下の 2 つの方法を用いて決定する.

静的ノイズ 最も単純な方法として，ハイパーパ ラメータ $h_{m}, h_{s}$ を用いて $m=h_{m}, s=h_{s}$ とする静的 ノイズを導入する。この方法では，追加の推論コス 卜をほぼ必要とせずに $\mathrm{k}$ 近傍探索の範囲を確率的 に拡げられ, 翻訳候補の多様化が期待できる. し かし，ノイズの大きさを適切に決定するためには， データストアの分布の事前調査が必要である1).

適応的ノイズ データストアの分布の事前調査 を必要としない方法として，各時刻で予め $\mathrm{k}$ 近傍探索を行って得た分布を基にノイズの大きさ を決定する適応的ノイズを導入する。具体的に は, 通常の $\mathrm{k}$ 近傍探索を行い, $\mathrm{k}$ 近傍点までの距離の最大値 $d_{\max }$ と $\mathrm{k}$ 近傍点までの距離の標準偏差 $d_{\mathrm{std}}$ を得る. ハイパーパラメータ $h_{m}, h_{s}$ を用いて $m=h_{m} \times d_{\max }, s=h_{s} \times d_{\text {std }}$ とする. この方法では,各時刻における $\mathrm{k}$ 近傍分布に基づいてノイズの大き さを決定できるため, データストアの分布の事前調査は不要である. しかし, 各時刻で 2 回 $\mathrm{k}$ 近傍探索 を行うため，追加の推論コストが必要である.

## 3.2 乱択 $\mathrm{k$ 近傍}

前節の手法の欠点であったデータストアの分布の 事前調査または追加の推論コストを必要とせずに $\mathrm{k}$ 近傍探索の範囲を確率的に拡げる手法として，近傍点の一部をサンプリングする乱択 $\mathrm{k}$ 近傍 (図 1 の (2-iii)を導入する。具体的には， $h>1$ を満たす八 イパーパラメータ $h$ を用いて $\lfloor h \times k\rfloor$ 近傍を抽出し， $\lfloor h \times k\rfloor$ 個の近傍点から $k$ 個を一様ランダムにサン プリングすることで乱択 $\mathrm{k}$ 近傍 $\mathcal{N}^{\prime}$ を得る.この手法では，より多くの近傍点を探索範囲に含めること ができるため，翻訳候補の多様化が期待できる。ま た，データストアの分布を事前に調査する必要はな く, 各時刻ごとに 1 回のみ $\mathrm{k}$ 近傍探索を行うため,追加の推論コストも必要ない.
$ 機械翻訳を行い, その際に $\mathrm{k}$ 近傍点までの距離の平均・分散を取得した.

2） 他に Neucleus Sampling [11] の実験も行ったが，DBS と概 ね同様の結果であったため本稿では割愛する。

3） $N$ が偶数のときは中央順位の 2 文のうち文レベルの BLEU が高い文を選ぶ。

4) https://huggingface.co/bert-base-multilingual-cased
}

## 4 実験設定

## 4.1 データ・モデル・ハイパーパラメータ

実験は大別してドメイン適応の設定と一般ドメ インの設定の 2 つを行う. ドメイン適応の実験では 独英の Koran, IT, Medical, Law, Subtitles の 5 つのドメ インデータ $[12,13]$ を用いる. 一般ドメインの実験 では WMT'19独英翻訳のデータを用いる。両方の 実験において, データストアの構築およびテスト データの翻訳には, fairseq ライブラリ [14] で利用可能な WMT'19独英訓練済みモデル [15] を用いた. ビーム幅は 20 とし, 提案法のハイパーパラメータ は開発データで最も良いパラメータを選んだ. kNN 機械翻訳の詳細な設定については付録 A に記す。多様化デコード手法には DBS を用いた2)．DBS のグ ループ数は 20 とし, 多様性強度は 0.5 とした.

## 4.2 評価指標

翻訳性能 翻訳性能は，オラクル BLEU, Median BLEU，平均文長比によって評価する.オラクル BLEU（BLEU@N）は $N$-best 候補文で文レベルの BLEU [16] が最大の文をそれぞれ選定したときの BLEU であり，リランキングによる性能の上界に 相当する. 実験では BLEU@1 およびBLEU@20を 報告する。なお，BLEU@1 (1-best 訳に対するオラ クル BLEU) は通常の BLEU である. Median BLEU (MedBLEU) は $N$-best 候補文で文レベルの BLEU が 中央值である文3)をそれぞれ選定したときの BLEU であり, 全体の平均的な翻訳品質を示す. 平均文長比 (AveLen) は参照訳の文長に対する翻訳候補の文長の比の平均である.

多様性 翻訳候補の多様性の指標には BLEUbased discrepancy metric (DP) [17]を用いる。DP は，出力された候補文に含まれるユニークな $n$-gram の 多さを示す指標であり，DP が高いと多様性が高い ことを示す．指標の詳細は付録 Bに記す。

流暢性 翻訳候補の流暢性の指標には pseudolog-likelihood score (PLL) [18] を用いる. 実験では,翻訳候補全体の PLL の平均 (AvePLL) および,各 $N$-best 候補文の PLL の最大値/最小値の平均 （MaxPLL/MinPLL）を報告する。また，比較のため に参照訳の AvePLL も報告する. 指標の詳細は付録 B 記す．PLLを計算するための MLM モデルに は多言語 BERT ${ }^{4}$ [19] を使用した.

 & - &  & - & - &  & $-3.35_{ \pm 0.82}$ \\

表 2 一般ドメイン (WMT'19独英翻訳) の評価結果

 & - & - & -2.93 \\

## 5 実験結果

## 5.1 ドメイン適応

ドメイン間の平均をとった結果を表 1 に示す.各ドメインの結果は付録の表 5 に示す. 提案法の kNN+DBS は DBS に対して DP が向上した. kNN に比べて BLEU@20が低下したが, その減少幅は Baseline とDBS の差と同程度である.また，摂動 を加えることで $\mathrm{kNN+DBS}$ と比較して DP および BLEU@20 が改善した.なお，摄動の種類によって BLEU および DP に大きな差はなかった. kNN は Baseline と比較して若干 PLLが低いが，提案法では $\mathrm{kNN}$ と比較して PLL はほぼ毀損されず，参照訳の PLL と比べてもその差は小さい. 以上より，ドメイ ン適応の設定で提案法は翻訳精度と流暢性を低下さ せることなく翻訳候補の多様性を向上させられるこ とが示された.

## 5.2 一般ドメイン

評価結果を表 2 に示す. 提案法である $\mathrm{kNN}+\mathrm{DBS}$ を DBS と比較すると, DP と各種 BLEU が向上して おり，摂動を加えることで BLEU を維持したままさ らに DP が向上している。また，提案法の PLL は参照訳の PLL と比較して高く, Baseline と比較しても 低下していない。よって，一般ドメインにおいても 提案法によって翻訳精度と流暢性を維持しながら多様化の促進がみられた。

図 2 IT ドメインの乱択 $\mathrm{k}$ 近傍における，摄動の大きさ $h$ (横軸) と翻訳精度や多様性 (縦軸) への影響. $h=1$ のス コアは摂動無し，すなわち DBS+kNN の値である。

## 5.3 翻訳性能と多様性のトレードオフ

摂動の大きさによる翻訳精度や多様性への影響を 観察するため，IT ドメインの乱択 $\mathrm{k}$ 近傍における摂動の大きさとDP および BLEU の関係を図 2 に示す.図より，DP と各種 BLEU はトレードオフ関係にあ り，提案法は摂動の大きさを変化させることで多様性と翻訳精度を調整可能であることが示された。

## 6 おわりに

本研究では, $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳の $\mathrm{k}$ 近傍探索時に摂動 を加えることで探索範囲を確率的に拡げる手法を 提案し, この手法によって翻訳精度と流暢性を維持 しつつ翻訳候補の多様化ができることを示した。ま た，提案法において摂動の大きさを変化させること で多様性と翻訳精度を調整できることを報告した。今後は, $\mathrm{kNN}$ 機械翻訳の推論速度を向上させる手法 の適用や，より多様性を向上させられる手法の検討 を行いたい。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP21H05054，JP21K17801 の 助成を受けたものです.

## 参考文献

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## A 実験設定の詳細

データストアの構築および近傍探索には FAISS [20] を 用いた. 近傍数 $k$ および $\mathrm{k}$ 近傍確率の温度 $T$, 補間係数 $\lambda$ は，ドメイン適応では Khandelwal ら [6] のパラメータを用 い，一般ドメインでは開発データで $k=\{16,32,64,128\}$, $T=\{10,100,1000\}, \lambda=\{0.1,0.2, \ldots, 0.9\}$ でグリッドサー チを行い，最良のパラメータを選んだ. 各手法で使用し たハイパーパラメータを表 3 に示す.

## B 評価指標の詳細

ソース文集合を $\mathcal{X}=\left.\{x_{1}, \ldots, x_{M}\right.\}$ ，ソース文 $x_{k}$ に対す る $N$-best 候補文集合を $\mathbf{B}_{k}=\left.\{\hat{y}_{k}^{1}, \ldots, \hat{y}_{k}^{N}\right.\}$ とする.

多様性の指標 DP はソース文集合 $X$ に対する $\mathrm{N}$-best 候補文集合を $\mathbb{N}=\left.\{\mathbf{H}_{1}, \ldots, \mathbf{H}_{N}\right.\} ; \mathbf{H}_{n}=\left.\{\hat{y}_{1}^{n}, \ldots, \hat{y}_{M}^{n}\right.\}$ としたと き，式 (4)のように計算される。なお, $\operatorname{BLEU}\left(\mathbf{H}, \mathbf{H}^{\prime}\right)$ は参照 $\mathbf{H}^{\prime}$ に対する仮説 $\mathbf{H}$ のコーパス単位の BLEU である.

$
\operatorname{DP}(\mathbb{H})=\frac{1}{N(N-1)} \sum_{\mathbf{H} \in \mathbb{H}} \sum_{\mathbf{H}^{\prime} \in \mathbb{H}, \mathbf{H}^{\prime} \neq \mathbf{H}} 1-\operatorname{BLEU}\left(\mathbf{H}, \mathbf{H}^{\prime}\right)
$

流暢性の指標 PLL は文 $y=\left(w_{1}, \ldots, w_{|y|}\right)$ に対して式 (5) のように計算される.ここで，式中の $y_{\backslash t}$ は時刻 $t$ のトー クン $w_{t}$ がマスクされた文であり， $P_{\mathrm{MLM}}\left(w_{t} \mid y_{\backslash t}\right)$ は MLM モデルがマスクされた文 $y_{\backslash t}$ から元のトークン $w_{t}$ を予測する確率である。また，MaxPLL，MinPLL，AvePLLは システム出力を $\mathbb{W}=\left.\{\mathbf{B}_{1}, \ldots, \mathbf{B}_{M}\right.\}$ とするとき，それぞれ 式 (6)，式 (7)，式 (8) のように定義される。

$
\operatorname{PLL}(y)=\sum_{t=1}^{|y|} \log P_{\mathrm{MLM}}\left(w_{t} \mid y_{\backslash t}\right)
$

$\operatorname{MaxPLL}(\mathbb{W})=\frac{1}{|\mathbb{W}|} \sum_{\mathbf{B} \in \mathbb{W}} \max _{\hat{y} \in \mathbf{B}}\left(\frac{1}{|\hat{y}|} \operatorname{PLL}(\hat{y})\right)$

$
\operatorname{MinPLL}(\mathbb{W})=\frac{1}{|\mathbb{W}|} \sum_{\mathbf{B} \in \mathbb{W}} \min _{\hat{y} \in \mathbf{B}}\left(\frac{1}{|\hat{y}|} \operatorname{PLL}(\hat{y})\right)
$

$
\operatorname{AvePLL}(\mathbb{W})=\frac{1}{|\mathbb{W}|} \sum_{\mathbf{B} \in \mathbb{W}}\left(\frac{1}{|\mathbf{B}|} \sum_{\hat{y} \in \mathbf{B}}\left(\frac{1}{|\hat{y}|} \operatorname{PLL}(\hat{y})\right)\right)
$

## C 推論コスト

ドメイン適応実験における各ドメインおよび一般ドメ イン (WMT) の推論の速さ (tokens/s) を表 4 に示す. 表中 の報告值は fairseq の出力ログに記載されている値であ る. 表より，提案法のうち DBS $+\mathrm{kNN}$ ，静的ノイズ，乱択 $\mathrm{k}$ 近傍では推論の速さが kNN と比較して若干低下する傾向があり，適応的ノイズでは推論速度の低下が顕著であ ることがわかる。

表 4 推論の速さ. 単位は tokens/s. 行ラベルは (1) Baseline, (2) DBS, (3) kNN, (4) DBS+kNN, (5) 適応的ノイズ, (6) 静的ノイズ，(7) 乱択 $\mathrm{k}$ 近傍である.

## D 各ドメインの結果

ドメイン適応設定の評価結果を表 5 に示す.

表 5 各ドメインの評価結果. 行ラベルの (1) (7) は 表 4 と同一，列ラベルは(1) DP，(2) BLEU@1，(3) BLEU@20，

(4) MedBLEU, (5) MaxPLL, (6) MinPLL, (7) MaxPLL である.


 西田悠人 1 森下 睦 ${ }^{2}$ 上垣外 英剛 1 渡辺 太郎 1 1 奈良先端科学技術大学院大学, ${ }^{2} \mathrm{NTT}$ コミュニケーション科学基礎研究所 nishida.yuto.nu8@is.naist.jp  