追加学習/追加学習モデルとは

言語資産（対訳データ）を教師データとして機械翻訳学習サービスに与えて機械学習させ、特定の分野に特化した機械翻訳モデルを作成する処理を「追加学習」と呼びます（「アダプテーション」または「再学習」と呼ばれることもあります）。追加学習の結果として作成されるのが追加学習モデルです。追加学習が完了した追加学習モデルは、本システムのQuick MT/PEおよびLAC（用語集設定モデル作成）で利用できます。

追加学習モデル詳細画面の見方

本画面には追加学習モデルの詳細なデータが表示されます。変更できるのは以下の項目のみです。

• 追加学習モデル名：各モデルにつける任意の文字列。以下の箇所で表示されます。初期値は「追加学習モデル_YYYYMMDDhhmmss」で、末尾の日時は追加学習モデルの登録を開始したタイムスタンプ（日本時間）です。（例：2022年2月1日15時20分40秒に開始した場合、「追加学習モデル_20220201152040」）
  
  • Quick MT、Quick PE（プロジェクト管理画面）
    • 機械翻訳エンジン「Google Translate」：オプション項目 [追加学習モデル] のプルダウンリスト
    • 機械翻訳エンジン「みんなの自動翻訳@KI」：標準項目 [汎用モデル/カスタム機械翻訳モデル] のプルダウンリスト
    • 機械翻訳エンジン「Globalese」：標準項目 [汎用モデル/カスタム機械翻訳モデル] のプルダウンリスト
  • LACのカスタム機械翻訳モデル管理（用語集設定）で、用語集を設定する対象のモデルを選択する画面
• モデルの有効状態：Quick MT/PEおよびLACで利用するかどうか指定します。初期値は「有効」です。Quick MT/PEおよびLACで利用しない追加学習モデルについては「無効」に設定してください。
• コメント：追加学習モデルに関する任意の情報を追加できます。

また、画面下部には、モデル評価の結果（モデル評価実施済みの場合）と、追加学習の際に使用した言語資産の情報が表示されます。

追加学習モデルのモデル評価

本画面では追加学習モデルのモデル評価を実施することができます。画面下部の [モデル評価] ボタンを押すと、モデル評価に使用するバイリンガルファイル（原文-正解訳の対訳データ、ファイル形式：xliff、csv、tsv、最大50,000文字）をアップロードすることができます。

モデル評価の結果、以下の4つの指標が数値として算出され、以下のように追加学習の前後での変化をご確認いただけます。前者は追加学習に利用した機械翻訳学習サービスの汎用モデル（※）の評価値、後者は追加学習モデルの評価値です。BLUE、NIST、RIBESの3つは値が大きく、WERは値が小さく変化していると、追加学習によって効果的なカスタマイズが実施されたと解釈できます。各指標の詳しい意味についてはこちらのブログ記事でもご確認いただけます。

• BLEU（ブルー）
• NIST（ニスト）
• RIBES（ライビーズ）
• WER（ダブリュイーアール）