ニューラル機械翻訳モデルやDeepLearningに限らずだがデータ品質とデータ量の関係は良く話題になる。品質の良い少量のデータでモデル構築を行うべきなのか、多少品質が悪くとも大量のデータを用いるべきなのかという議論である。

本記事ではニューラル機械翻訳モデル（Marin-NMTによるTransformer）を対象としてデータ品質を向上させた約1000万対訳ペアのデータと品質向上前（最低限のクレンジングを実施）の約1400万対訳ペアのデータで構築したモデル[1]を比較した。

その結果、品質向上後データではBLEU=28.6、品質向上前データではBLEU=27.5とBLEUで約1.1pointの品質向上の効果が示された。これは乱数で出るような影響ではなく本件で実施した品質向上処理には意味があるものと思われる。

以下、詳細を記載する。

基本的なクリーニングロジック

FuguMTでは様々なデータセット（日英の対訳データ）を用いてモデル構築を行っている。用いているデータセットの品質には大きな差があるため基本的に下記のデータクリーニングを行っている[1]。

• 日本語文、英語文それぞれをUniversal Sentence Encoder[1]で分散表現に変換、コサイン距離が一定以内のものを採用
• 日本語文をMeCab[2]で形態素に分割、日本語文の形態素の数と英単語の数の比が一定範囲内のものを採用
• 日本語文が日本語文字セットの文字で構成されているかを確認（UnicodeのHiragana lettersを含むかなど一定のルールで対応）、英語文も同様に構成文字が妥当かを確認。
• 対訳ペアが数字を含む場合、双方に同じ数字があるかを確認。無い場合は「数字を表す単語（例：one, two, …）」「月を表す単語（例：Jan～Dec）など数字に変換可能な単語を含んでいるか」と「0の数を変化させる表現（例：hundredやmillionなど）」があるかを確認、加えて、それが正しい対応になっているかを確認[5]

上記処理によって多くの対訳ペアがフィルタリングされる。公開されている対訳データによっては有効な対訳ペアが半分程度になることもある。

wikimatrixなど機械的に対訳アライメントを行ったデータに対しては最後の数字対応によるフィルタリングが特に有効である。（逆に言うとこのようなデータセットは数字が対応していない対訳ペアを多く含んでいる。）機械翻訳モデルでも数値対応は課題になることが多い。数値を含めての自動対訳アライメントは簡単ではないのであろうと思う。一方で数値を対象としたルールベースによるフィルタリングはそれほど困難ではない。このようなデータを用いる場合はぜひ行ったほうが良い処理である。

現在公開されているFuguMTモデルにCC Alignedデータを加える際も同様の処理を行った。今回、さらに厳しい基準を用いた場合にどのような変化があったかをメモがてら記載する。

CCAlignedデータ追加時に行った処理

CCAlignedデータの追加にあたり、基本的なクリーニングロジックに加えて3つの処理を追加した。これはCC Alignedのデータを目検したところSPAM的なデータ[6]が多く含まれており品質があまり良くなったためである。残念ながら前述のクリーニングロジックでは品質が低い機械翻訳をフィルタリングすることが難しかった。

• LaBSE[7]を用いてベクトル化した対訳文ペアのコサイン距離を計算し、一定範囲に入っているか
• fasttextのLanguage identification[8]の結果がそれぞれの言語（日本語、英語）で判定されているか
• 記載内容＋取得元URLに対してSPAM的なデータではないかを2値分類モデルで判断

最後の処理は一定数のデータをハンドラベリングしたのちにSPAM判定モデルを構築し実施した[9]。SPAM判定ではURL情報が非常に有効であった。（当たり前ではあるが）URLによろしくない単語を含んでいる場合はほぼSPAMサイトであった。

データセットにURL情報がないなど適用不可能な場合を除き、既存データにも追加クリーニングを実施した。

品質向上前は全部で14,023,805対訳ペアのデータ数であったが、クリーニングの結果10,903,035対訳ペアに減少した。

モデル構築と精度評価結果

今までと同様、Marian-NMT (transformer) + sentencepiece を用いてニューラル機械翻訳モデルの構築を行った。使用した機材はAWS p3.2xlarge インスタンスである。学習はearly stopping有りで行い、最善の学習を行った結果を用いて評価を行った。学習時間はおおむね同等でありデータ数が少なくなった影響は見られなかった。

機械翻訳モデルの精度評価には学習データに含まれない4,145対訳ペア[10]を用いた。対訳ペアの半数はデータセットの分割により、残りの半数はドメイン外のデータを用いて作成している。評価のメトリクスにはBLEUを用いた。

結果、品質向上後データではBLEU=28.6、品質向上前データではBLEU=27.5と約1.1ポイントBLEUが向上した。

所感

BLEUで+1.1 pointは経験的に[11]乱数の揺れで出る値では無いので、データ品質向上の効果はあったものと思われる。

基本的なクリーニングロジックでも相応の処理を行っていると思っていて、その効果がある事は確認している。そのため追加処理で300万対訳ペアを削ってもBLEUが上がるのは正直驚きであった。削られたデータにも有用そうなものはあるのでデータ品質とデータ量のバランスを良い感じにする取り組みは今後も続ける必要がありそうな気がしている。

作成したモデルの品質確認は現状でも続けている。現実のデータである程度性能確認ができたところでモデルを公開しようと思っている。現状では前回公開したモデルよりも若干性能が向上しているように思う。データ量を660万ペアから1000万対訳ペアに拡張した効果は出ているようである。

脚注

[1] モデル構築手法はこれまでのものと同じでMarian-NMT + sentencepieceを用いている。比較はそれぞれのデータセットに含まれない4,145文で行った。
[2] 問題のある対訳ペアが少ないtatoebaのみ例外的にクリーニングは行っていない。それ以外のデータセットについては対訳データとされていてもクリーニングの対象としている。（実際問題のある対訳ペアを含んでいる）
[3] https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4
[4] https://taku910.github.io/mecab/
[5] 基本的にルールで対応している。
[6] ここでは品質の低い機械翻訳モデルによって機械的作成されたサイトのこと
[7] https://tfhub.dev/google/LaBSE/2
[8] https://fasttext.cc/docs/en/language-identification.html
[9] クリーニング用モデルを作ってデータ品質を高めることは近年の大規模モデル（T5やGPT-3など）でも普通に行われている。
[10] それぞれの英語文に対して、一律小文字に変換、記号（＋空白）を除いてキー情報を作成、学習データとテストデータでキー情報が一致するものが無い事を確認している。
[11] 本来は正しく評価したいところだがAWS費用が高額なので十分な検証が難しい。できることならABCIとか使いたい。