AAMT長尾賞

本論文は、機械翻訳の入力として画像情報を利用する「マルチモーダル機械翻訳」に取り組んだ博士論文である。そのための方法として領域への注視に基づく手法と、入力文の単語と画像領域のアラインメントに基づく手法の二つを提案し、それぞれ有効性を示している。特に後者のアプローチはテキストと画像という異なるモダリティを融合し翻訳に有用な画像情報を得る新規性の高いアプローチであり、マルチモーダル機械翻訳の新たな可能性を示したと言える。以上の理由から、本論文は長尾賞学生奨励賞にふさわしいものと考える。

本論文は、機械翻訳を含む後段タスクに合わせた単語分割の最適化に取り組んだ博士論文である。単語分割は自然言語処理における重要な基盤技術であるが、本研究では後段タスクとの同時学習によってよりタスクに適した単語分割モデルを得るための手法を提案し、文書分類や機械翻訳における有効性を検証している。機械翻訳に特化した研究ではないものの、広く自然言語処理の性能向上に資する重要な研究であると言える。以上の理由から、本論文は長尾賞学生奨励賞にふさわしいものと考える。