# 事前学習モデルと固有名詞の事後置き換えを用いた 日本語から手話への機械翻訳

宮崎太郎中谷真規 内田翼 金子浩之 佐野雅規
NHK 放送技術研究所
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\{miyazaki.t-jw, nakatani.n-ge, uchida.t-fi, kaneko.h-dk, sano.m-fo\}@nhk.or.jp
## 概要

手話は先天的あるいは幼少期に聴覚を失った人に とって第一言語であり，それらの人に対する情報提供には手話を用いるのが望ましい。我々は手話での 情報提供をより拡充するために，手話 CG の自動生成システムの開発を進めている。本稿では，手話の 自動生成に用いる日本語-手話の機械翻訳手法につ いて述べる。

手話は対訳コーパスの作成が難しいため，既存の 比較的小規模のコーパスからより良い翻訳精度を得 るために，提案手法では翻訳モデルの Encoder に事前学習モデルを用いる。また，手話では固有名詞の 表現方法が複雑なため, 辞書や固有名詞に特化した 翻訳手法を用いて事後的に固有名詞部分の置き換え をするのが望ましい，そこで，翻訳モデルを用いて 翻訳した後に，得られた翻訳結果と入力の日本語文 から，日本語の固有表現が手話のどの部分に翻訳さ れたかを推定し，固有表現を後から置き換える手法 を提案する。

## 1 はじめに

先天的あるいは幼少期に聴覚を失った人にとっ て，手話は第一言語であり，日本語などの音声言語 やその書き起こしよりも理解がしやすい重要なコ ミュニケーション手段である。そのような人たちに 対して重要な情報を提供する際には，手話を用いる ことが望ましい，総務省が週に 15 分以上の手話放送の実施を普及目標に定めるなど，放送分野におい ても手話による情報提供の拡充が求められている [1].

手話番組を実施するためには番組の音声を手話に 翻訳する手話通訳者の確保などが必要であるが，放送をリアルタイムに翻訳できる手話通訳者の数は限 られており，現状では手話番組の大幅な拡充は難し

図 1 手話 $\mathrm{CG}$ 生成システム概要図

い.そこで，NHKでは日本語の文章を自動で手話に 翻訳する手話 $\mathrm{CG}$ アニメーション（以下，手話 $\mathrm{CG}$ ) の自動生成技術の研究を進めている。これまでに気象情報やスポーツ情報などを対象として，事前に翻訳した定型的な手話表現をテンプレート化し，デー タと組み合わせて手話 $\mathrm{CG}$ を自動生成する技術を 開発してきた $[2,3]$. これらのサービスは定型的な データを基に正確な手話 $\mathrm{CG}$ を生成できる反面，変換できる情報が限定されており，日々のニュースな どの情報を翻訳することはできなかった。我々はよ り幅広い情報を手話 CG に変換するために，機械翻訳を用いた手話 $\mathrm{CG}$ 生成技術の研究を進めている。

機械翻訳を用いた手話 $\mathrm{CG}$ 生成システムの概要図 を図 1 に示す。入力の日本語は機械翻訳技術により 手話単語列に翻訳される. 手話の表現に必要な各単語の動作データはあらかじめモーションキャプチャ により作成してあり，翻訳結果にあわせて動作デー タをつなぎ合わせることで手話 CG が生成できる.

ここで用いる日本語から手話への機械翻訳の課題として，まず学習データの少なさ，ドメインの偏 りが挙げられる。手話はそもそも書き言葉がないた め，機械翻訳の学習データとして使えるような対訳 コーパスが少なく，手話による情報提供がなされて いる分野が限られているため，ドメインには偏りが 生じる. さらに，手話書き起こしの表記方法が用途

や制作者によって異なるため，他者が作成したコー パスをそのまま使うことが難しい. その他の課題と して, 固有表現の翻訳が難しいことが挙げられる。一般の書き言葉であれば固有表現はその発音を基に 音訳したものを用いることができる。一方，手話で は例えば「佐野」という人名は「サノ」という発音 を表す指文字を使用するなど音訳で対応できるもの もあるが，「宮崎」という人名はそれぞれの文字の 意味を基にして翻訳した「宮（神社）」と「先」の 2 単語で表すなど，さまざまな表現方法を組み合わせ て表現される. そのため, 固有名詞の翻訳には固有名詞に特化した翻訳手法が必要であり，それを用い るためには, 文全体の翻訳結果の固有名詞部分を置 き換えることが必要となる.

本稿では，コーパスの少なさを補うための事前学習モデルを用いた機械翻訳手法に，固有名詞をより 正確に表現するための事後置き換えを組み合わせた 翻訳手法を提案する。

## 2 関連研究

## 2.1 プレースホルダーを用いた置き換え

Luong et al.[4] は翻訳が難しい未知語や低頻度語を プレースホルダーに置き換えて翻訳することで，こ れらの翻訳誤りを防ぐ手法を提案した. プレースホ ルダーを用いた翻訳は多くの研究で取り入れられて おり，良好な翻訳性能が報告されている $[5,6]$

これらの手法では，我々がターゲットとしている ニュースなどに頻出し，かつ重要な語句である固有表現の翻訳誤りを軽減可能であるが，プレースホル ダーに置き換えたコーパスから翻訳モデルを学習す る必要がある.

## 2.2 事前学習モデルを用いた翻訳

BERT[7] や RoBERTa[8] などの事前学習モデルを 用いた機械翻訳手法も多く報告されている.

Imamura et al.[9] は BERT を翻訳モデルの Encoder として利用することで, 特に学習データが少ない言語対の翻訳時に翻訳性能が向上することを示した [9]. 本稿では基本となる翻訳モデルにこの Imamura et al. が提案したモデルとほぼ同一のものを用いる.

Clinchant et al.[10] は事前学習モデルを Encoder と して用いることで，単純に BLEU スコアなどの翻訳性能が向上するだけでなく, 学習データと異なるド メインの文章の翻訳性能を向上する効果があるこ

図 2 翻訳モデルの概要

とを示した。また，Zhu et al.[11] は学習データのみ から学習した Encoder と事前学習モデルを Attention Mechanism を用いて組み合わせることにより翻訳性能の向上を実現した.

事前学習モデルは機械翻訳の性能向上に大きな効果が期待できるが，一方で扱うことができる語彙が 事前学習モデルの語彙に限定されるため，プレース ホルダーに置き換えた学習が難しい。

本稿では，事前学習モデルを用いて学習データの 少なさを補いつつ，プレースホルダーを用いた固有表現の置き換えと同様の後処理を可能とすること で，翻訳性能の向上とともに，ニュースで現れる新語や専門用語への対応を可能とすることを目指す.

## 3 翻訳手法

提案手法は，ベースとなる翻訳モデルによる機械翻訳と，翻訳結果の事後置き換えの 2 つのブロック からなる。以下でそれぞれについて説明する。

## 3.1 ベースとなる翻訳モデル

Transformer を用いた Encoder-Decoder モデル [12] をべースとし, Encoder 部に事前学習モデルを用い たものを利用する. 図 2 に翻訳モデルの構成を示 す. 入力日本語 $S=\left.\{s_{1}, s_{2}, \ldots s_{n_{s}}\right.\}$ を事前学習モデ ルからなる Encoderに入力し, 各単語に対応する ベクトル表現 $H=\left.\{h_{s_{1}}, h_{s_{2}}, \ldots h_{s_{n_{s}}}\right.\}$ を得る.このと き， $n_{s}$ は $S$ の Token 数を表す. Decoderには，最初 は文頭を表す記号（図中の $B O S$ ) と, Encoder から の $H$ を大力し, 一単語ずつ次の単語を予想するよう にして翻訳終了を表す記号（図中の EOS）が出力さ れるまで翻訳する。

## 3.2 翻訳結果の事後置き換え

3.1 節で述べた翻訳モデルを用いて，対象とする 入力言語側の固有表現が翻訳結果のどの単語に翻訳 されたかのスコアを計算する。翻訳結果から，この スコアが最大となる部分を辞書などにより置き換え ることで，翻訳結果の事後置き換えを実現する。

入力文 $S$ 中の $n$ から $n^{\prime}$ 番目の単語からなる $S_{n}^{n^{\prime}}$ が置き換えたいフレーズであるとする。この $S_{n}^{n^{\prime}}$ を Encoder に入力した場合に，翻訳結果 $T$ 中の $m$ から $m^{\prime}$ 番目までの単語からなるフレーズ $T_{m}^{m^{\prime}}$ に 翻訳される尤度 $p\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)$ を翻訳モデルから求め る. 具体的には, $T_{m}^{m^{\prime}}$ 中の単語 $t_{\tilde{m}}$ が出力される尤度 $p\left(t_{\tilde{m}} \mid T_{m}^{\tilde{m}-1}, S_{n}^{n^{\prime}}\right)$ は, Encoderに $S_{n}^{n^{\prime}}$ を, Decoder に BOS と $T_{m}^{\tilde{m}-1}$ を入力したときに単語 $t_{\tilde{m}}$ が出力される 尤度として計算ができる. $T_{m}^{m^{\prime}}$ の各単語と翻訳終了 をあらわす EOS が出力される尤度を算出し, 相乗平均を取ったものを部分翻訳尤度 $p\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)$ とする。

$
\begin{aligned}
& p\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)= \\
& \left(\left(\prod_{k=m}^{m^{\prime}} p\left(t_{k} \mid T_{m}^{k-1}, S_{n}^{n^{\prime}}\right) \times p\left(\mathrm{EOS} \mid T_{m}^{m^{\prime}}, S_{n}^{n^{\prime}}\right)\right)^{\frac{1}{m^{\prime}-m+2}}\right.
\end{aligned}
$

この部分翻訳尤度を用いて，翻訳元の文中の $S_{n}^{n^{\prime}}$ が翻訳結果中の $T_{m}^{m^{\prime}}$ に翻訳された確度を表す $\operatorname{score}\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)$ を以下のようにする.

$
\operatorname{score}\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)=p\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)-\bar{p}\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)
$

ここで， $\bar{p}\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)$ は，入力文 $S$ から $S_{n}^{n^{\prime}}$ を除去し たものを Encoder に入力した場合に，翻訳結果 $T$ の $T_{m}^{m^{\prime}}$ を除去した部分が出力される部分翻訳尤度を表 し，これも翻訳モデルから算出する。

入力 $S_{n}^{n^{\prime}}$ に対して $\operatorname{score}\left(T_{m}^{m^{\prime}} \mid S_{n}^{n^{\prime}}\right)$ が最大となる $m, m^{\prime}$ について, $S_{n}^{n^{\prime}}$ が $T_{m}^{m^{\prime}}$ に翻訳されたものもある とみなし，翻訳結果 $T$ 中の $T_{m}^{m^{\prime}}$ を辞書により置き換 える。

## 4 実験条件

## 4.1 手話ニュースコーパス

評価実験には，NHKで作成している手話ニュース コーパスを用いた. 手話ニュースコーパスは NHK で放送している「手話ニュース」を 2009 年 4 月か ら収集したもので，番組の日本語音声の書き起こし と, 手話映像, 手話映像の書き起こしを約 160,000 文対が含まれている. 手話映像の書き起こしは, 手表 1 手話ニュースコーパスの例.

日本語気象庁は周囲の状況を確認し，できるかぎり 安全を確保するよう呼びかけています。

$\mathrm{N}$, 天気, 庁, p t 3, 宣伝, N, みんな,

手話状態, 調べる, $\mathrm{N}$, できる, だけ, すべて,落ち着く 1 , 守る 1 , 頼む 1 ，頭を下げる]，宣伝, p t 3, N

話ニュース中の手話映像を基に，ろう者や CoDA ${ }^{11)}$ により単語ごとに書き起こしている。書き起こしの 例を表 1 に示す. 表中の手話書き起こしは，カンマ 区切りで手話単語列を表記している。 $\mathrm{N}$ はうなずき を，pt 3 は指差しをそれぞれ表し， [頭を下げる] は $\mathrm{NMMs}^{2}$ )を表す。また，「落ち着く1」などの単語末尾に付与された数字は，同じ意味を持つ複数の手話単語の分別用に付したもので，「新日本語-手話辞典」[13]に準拠している.

今回はこの中から固有表現（地名，組織名，人名）が含まれる 69,776 文を実験に用い，学習データ が 66,776 文，開発データが 2,000 文，評価データが 1,000 文となるようにランダムに分割した. 事前に 文中に出現する固有表現を人手により抽出し，日本語-手話の間での固有表現の表現の対応付けをした.

## 4.2 実験設定

翻訳モデルなどの実装には Pytorch[14] と Transformers[15] を用いた. 提案手法の Encoder に 用いる事前学習モデルには rinna 株式会社が公開 している japanese-roberta-base[16]を，Decoderには 6 層の Transformer Decoder を用いた. モデルの最適化には RAdam[17] を用い，Decoder 部の学習率を $1.0 \times 10^{-3}$, 事前学習モデルを用いた Encoder 部の学習率を $2.0 \times 10^{-5}$ とした。学習エポック数を最大 20 として開発データの BLEU 值が最大となるモデルを 評価に用いた。学習はそれぞれのモデルについてラ ンダムシードを変えて 3 回行い，その中で最高の性能となるモデルを用いて評価した. デコード時には Beam 幅 10 の Beam Searchを用いた。

手話の語彙は，学習データ中に 3 回以上出現する 全単語からなる 8,767 とした. これに含まれない単語は，学習時点で OOV に変換して学習した。

手話ではうなずきや指差しなど，機能語として用 いられ固有名詞には出現しない単語がある.今回の 実験では，固有名詞の事後置き換えの際に，これら
聴者でかつ第一言語が手話の人のことを指す。

2） Non-Manual Markers: 手指以外を用いて意味を表現する動作.

の機能語が先頭や末尾につくフレーズは日本語の固有名詞と対応付けないルール処理を加えた。

手話では固有表現の表現摇れが大きい，今回は表現摇れによる影響を排除するために，固有表現の置 き換え辞書には，事前に対象となる評価用の文対ご とに人手で日本語-手話の間での固有表現の対応付 けをしたものを用いた。

## 4.3 ベースライン手法

事前学習モデルを用いない No Pre-train，プレー スホルダーを用いる Placeholders の 2 種類の翻訳 モデルをベースラインとして性能を比較する。な お，提案手法の事前学習を用いる翻訳モデルは以下 では With Pre-train と表記する. No Pre-train と With Pre-train では 3.2 節で述べた固有名詞の事後置き換 えをした場合，しない場合の 2 パターンについてそ れぞれ性能を比較する。

No Pre-train 事前学習モデルを使わず，学習デー タのみから翻訳モデルを学習する。翻訳モデルには 6 層の Transformerを用いた. 学習率は最適な結果が 得られた $5.0 \times 10^{-4}$ とした。

Placeholders No Pre-train と同様のモデルを用 い，学習時に固有表現を人名，地名，組織名それぞ れ異なるプレースホルダーに置き換えて学習する。 デコード時には固有表現をプレースホルダーに置き 換えて翻訳した上で，翻訳結果のプレースホルダー を事後処理で置き換える。このモデルのみ，最適化 には予備実験で最適な性能を得た AdamW[19] を用 い，学習率を $3.0 \times 10^{-4}$ とした.

## 5 実験結果

## 5.1 翻訳性能の評価

表 2 に実験結果を示す. 提案手法 (With Pre-train,固有表現置き換え後) が全体で最もよい性能を示し た.これは，事前学習モデルを用いた翻訳性能の向上と固有名詞の事後置き換えの両方の利点が活用で きたためと考えられる.

No Pre-train と with Pre-train を比較すると，事前学習モデルの使用と固有表現の置き換えの使用により それぞれ翻訳性能が向上したことがわかる。また， Placeholders とその他の手法の比較により, 特別に プレースホルダーを用意しなくても，翻訳モデルか ら得られる翻訳尤度を用いた置き換えで十分に固有表現の置き換えが可能であることが示された.

 &  \\

## 5.2 固有表現の日本語-手話対応付け

3.2 節で述べた固有表現の対応付けの性能評価を 行った. 提案手法で得られた対応付けが正解データ と完全一致した場合を正解とした場合の正解率は $71.7 \%$ (正解: 1,029 , 誤り: 407) であった. 誤りで最 も多かったのが，手話で固有名詞の直後につける固有表現の種類を表す単語を出力に含める誤りであっ た. 例えば日本語の「宮崎」は，手話では「宮（神社)」「先」という $2 \supset の$ 手話単語で表現するが，こ のあとに人名か地名かを区別するために，地名であ れば「場所」，人名であれば「彼」「彼女」という単語を後ろにつけて表現する場合がある。この，「場所」や「彼」「彼女」を固有名詞に含めて出力してし まう誤りである.この種類の誤りが 88 回発生した. ついで多かったものが，「周辺」や一帯をあらわす 「みんな」など，地名と組み合わせて範囲を表現す る単語を固有表現の一部として出力する場合であっ た.これは 59 回発生した. これらはパターン化可能なため, ルール等で対応が可能である.

これ以外の誤りも含め, 誤りの多くは 1 単語の過不足によるもので，翻訳結果に大きく影響するほど の誤りは少なかった。

## 6 おわりに

本稿では日本語から手話単語列に翻訳する機械翻訳手法について述べた. 翻訳モデルの Encoder に事前学習モデルを用い，また，プレースホルダーを使 わずに事後的に固有表現を置き換える翻訳手法を提案した. 提案手法はベースライン手法と比較して良好な翻訳性能が得られることを確認した。

今後の課題として, 今回の実験では固有表現に対 する手話の表現摇れの影響を排除するために，評価 データの文対ごとにそのデータから作成した誤りの ない辞書を使用したが，これを一般に使える辞書に 変更した場合の性能を確認する必要がある。また,翻訳性能にも直結する翻訳元と翻訳結果の間での固有名詞の対応付け部分について，専用のモデルを用意するなど，性能向上を図りたい.

## 参考文献

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