(57)【要約】【課題】同じ発明内容に基づいて特許出願された対応特許公報を利用し、ここから対訳文、対訳語を抽出し、その情報を元に機械翻訳のための対訳辞書と翻訳メモリを低コストで構築することを課題とする。【解決手段】日本特許文献１１と対応する米国特許文献１２とを対訳コーパス１とし、この対訳コーパス１から選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、この文分割された文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対３を抽出し、抽出された対訳文対の同じ参照番号の前方にある名詞を対訳語対５とする。対訳語対５はＩＰＣにもとづいて専門分野の対訳辞書に蓄積される。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の国の特許文献とこれに対応する第２の国の特許文献とを蓄積して対訳コーパスとし、この対訳コーパスから選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、この文分割された文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対を抽出し、抽出された対訳文対の同じ参照番号の前方にある名詞を対訳語対とすること
を特徴とする対訳語抽出方法。
【請求項２】
請求項１に記載された対訳語抽出方法において、
上記抽出された参照番号は、対訳文対を抽出するに当たり、予め昇順あるいは降順に並べ替えられること
を特徴とする対訳語抽出方法。
【請求項３】
第１の国の特許文献とこれに対応する第２の国の特許文献とを蓄積して対訳コーパスとし、この対訳コーパスから選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、この文分割された文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対を抽出し、抽出された対訳文対の同じ参照番号の前方にある名詞を対訳語対とし、この対訳語対を当該文献に付与された国際特許分類に基づいて専門分野別辞書に登録すること
を特徴とする対訳辞書構築方法。
【請求項４】
請求項３に記載された対訳語抽出方法において、
上記抽出された参照番号は、対訳文対を抽出するに当たり、予め昇順あるいは降順に並べ替えられること
を特徴とする対訳辞書構築方法。
【請求項５】
第１の国の特許文献とこれに対応する第２の国の特許文献とを蓄積して対訳コーパスとし、この対訳コーパスから選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、この文分割された文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対を抽出し、この対訳文対を翻訳メモリとして登録すること
を特徴とする翻訳メモリ構築方法。
【請求項６】
第１の国の特許文献とこれに対応する第２の国の特許文献とを蓄積して対訳コーパスとし、この対訳コーパスから選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、それぞれの分割前の文に関して最初の区切り記号の文頭側に当たる分割文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対を抽出し、この対訳文対を文頭定型句の翻訳メモリとして登録すること
を特徴とする翻訳メモリ構築方法。
【請求項７】
請求項５又は請求項６のいずれかに記載された翻訳メモリ構築方法において、
抽出された対訳文対の同じ参照番号の前方にある名詞を対訳語対とするとともに、対訳文対における対訳語対の部分を変数化すること
を特徴とする翻訳メモリ構築方法。
【請求項８】
請求項７に記載された翻訳メモリ構築方法において、
上記対訳文対は、相関係数を用いた類似度が予め定めた閾値以下の場合はこれを除外すること
を特徴とする翻訳メモリ構築方法。
【請求項９】
請求項８に記載された翻訳メモリ構築方法において、
上記相関係数にＤｉｃｅ係数を使用すること
を特徴とする翻訳メモリ構築方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数国に同じ発明内容に基づいて出願された対応特許を利用して、対訳語を抽出する方法および翻訳メモリ構築する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、世界的に知的財産に対する関心が高まっており、特許翻訳の需要が急増している。しかし、特許翻訳には通常の翻訳にはない専門の知識が必要であり、専門の翻訳者は不足しているのが現状である。
【０００３】
このような中、機械翻訳の技術が注目されており、わが国においては数社から特許専用の翻訳ソフトが市販されている。しかし、現状の機械翻訳の訳質は調査用や翻訳者の下訳用として使用される程度のものにとどまっている。
【０００４】
特許文の機械翻訳において訳質を下げる主要な原因は、各種の専門分野の用語が頻出することと、特許特有の言い回しがあることである。前者は辞書の、また、後者は翻訳メモリ（後述）の充実で補う必要があるが、これを人手で収集するのはコストの面から容易ではない。
【０００５】
機械翻訳では対訳辞書を作成し、これを用いて訳語を決定する。このため、辞書に登録されてない未知語は、これを翻訳することができないため、訳質低下の原因となる。したがって、訳質改善のためには未知語の収集と訳付けの作業が必要となるが、従来のように人手による作業では未知語に対して網羅的に対応することは、実質的にもまた、コスト的にも困難である。
【０００６】
この問題を解決するために、コーパスからの対訳語を自動抽出する手法が提案されている。しかし、対訳語の自動抽出の精度は１００％ではなく、抽出した対訳語から辞書を構築する際には人手による誤りの除去作業が欠かせない。経験上、誤りの多いデータのチェックでは一件あたりの確認時間が多くかかる傾向がみられ、また、誤りが多いとチェックした件数あたりの採用件数も少なくなるため、この作業は非常に非効率である。したがって、効率的な辞書構築のためには、精度の高い対訳語抽出方法の開発が望まれているところである。
【０００７】
一般には、辞書に訳語を追加することで訳質は向上する。しかしながら、特定の専門分野でしか使われない訳語が登録されると、かえって訳質の悪化が見られることがある。例えば“ｃｏｒｅ”＝「炉心」という訳語は、原子力関連の文献の翻訳においては適切であるが、他分野では、明らかに不適切であるため、一律に登録した場合、これが誤訳の原因となる。
【０００８】
このような問題に対し、商用の機械翻訳システムでは分野ごとに専門語辞書を用意し、翻訳対象文献ごとに辞書を指定することで対処している。しかし、人手によって訳語の分野を特定することは、文献調査などを必要とするため時間のかかる作業である。したがって、作業の効率化のためには、訳語を自動抽出するだけでなく、同時に適切な分野も自動抽出できることが望まれているところである。
【０００９】
翻訳メモリは複数言語間の対訳文をデータベース化しておき、入力文に対するマッチングと置き換えで翻訳を実行する機能である。翻訳メモリに基づくシステムは類似度による柔軟なマッチング機能を持っており、登録された文とまったく同一の文でなくても翻訳文を検索することが可能である。ただし、その場合の訳文は類似文の訳でしかないので、人手による後修正が必要である。このため、翻訳メモリは、翻訳者のための支援ツールとしての側面が大きいといえる。
【００１０】
Ｎａｇａｏ（非特許文献５）は、翻訳メモリを機械翻訳に利用する手法として、例文ベースの翻訳手法を提案している。ここでは、翻訳対象の文と類似した例文との差分を出し、対象言語側の例文の該当部分を置き換えることで訳文を生成する。この処理に必要な節や句の対応は、それぞれの構文構造の類似より自動抽出する。しかし、この手法はまだ研究途上であり、カバー率が低く、訳質も従来と同程度にとどまっているため、翻訳ソフトとして実用化されるまでには至っていない。
【００１１】
翻訳メモリを機械翻訳に利用するための手法として、あらかじめ対応する要素を変数として記述しておくという手法がある。これは、データの整備に手間がかかるものの、例文にマッチした場合には高精度の翻訳を行えるため、規則に基づく翻訳の補助機能としてすでに実用化されている。
【００１２】
このような翻訳メモリの例を図１に示す。（ａ）は対訳文をそのまま登録したものであり、（ｂ）は要素を変数化したものである。変数は＜  ＄Ｎ  ＞の形式（Ｎは整数）で示され、日英で対応する部分には同じ変数を用いる。
【００１３】
（ａ）は例文と同じか、あるいは句読法の違いなど微細に異なる文の翻訳にしか利用できない。これに対し、（ｂ）では変数化によって、変数部分が他の単語と置き換えられ、例えば、「より詳細には、本発明は、機械翻訳に関する。」、「より詳細には、本発明は、マイクロアクチュエータに関する。」などのように、より広い範囲の文の翻訳に対応することができる。
【００１４】
対訳辞書の場合と同様、翻訳メモリの構築に際してはコーパスからの対訳文の自動抽出手法が利用できる。この場合も効率的な構築のためには、高精度な対訳の文抽出が必要である。なお、機械翻訳の補助としての翻訳メモリの構築を考えた場合、変数化が行われた応用の広い翻訳メモリの構築が好ましい。また、変数化には、文中の対応する要素を特定する必要があり、対訳語抽出の情報が利用可能である。
【００１５】
上述の対訳辞書および翻訳メモリの構築には、人手による作業を念頭に置いた上で、これらの候補となる対訳語対および対訳文対を出来る限り絞り込んだ形で低コストで抽出することが必要とされているが、現状では十分とはいい難い。
【００１６】
【特許文献１】
特開平６−１９５３８８号公報
【特許文献２】
特開平１０−３１６７６号公報
【特許文献３】
特開２００１−３３７９８１公報
【非特許文献１】
Ｓｍａｄｊａ，  Ｆ．，  Ｈａｔｚｉｖａｓｓｉｌｏｇｌｏｕ，  Ｖ．  ａｎｄ  ＭｃＫｅｏｗｎ，Ｋ．Ｒ．  ”Ｔｒａｎｓｌａｔｉｎｇ  Ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  Ｂｉｌｉｎｇｕａｌ  Ｌｅｘｉｃｏｎｓ”  Ａ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈ，  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．  ２２，  Ｎｏ．  １  （１９９６）
【非特許文献２】
福井雅敏、樋口重人、藤井敦、石川徹也  「日米対応特許コーパスを用いた対訳抽出手法」  情報処理学会自然言語処理研究会１４５−４（２００１）
【非特許文献３】
梶博行、  相薗敏子  「共起語集合の類似度に基づく対訳コーパスからの対訳語抽出」  情報処理学会論文誌  Ｖｏｌ．４２、  Ｎｏ．９、  ｐｐ．２２４８−２２５８（２００１）
【非特許文献４】
北村美穂子、  松本裕治  「対訳コーパスを利用した対訳表現の自動抽出」  情報処理学会論文誌  Ｖｏｌ．３８、Ｎｏ．４、ｐｐ．７２７−７３６（１９９７）
【非特許文献５】
Ｎａｇａｏ，  Ｍ．  ”Ａ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｏｆ  ａ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  ａｎｄ  Ｅｎｇｌｉｓｈ  ｂｙ  Ａｎａｌｏｇｙ  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ”  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ｐｐ．  １７３？１８０  （１９８４）
【非特許文献６】
春野雅彦  「辞書と統計を用いた対訳アライメント」  情報処理学会論文誌、  Ｖｏｌ．３８、Ｎｏ．４、ｐｐ．７１９−７２６（１９９７）
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
特許公報は電子化が進んでいるだけでなく、一般の文書に比べるとはるかに形式の整った記載がなされているため、計算機処理に適している。発明は複数の国に、それぞれの国の言語で、同内容で、特許出願されることが多いため、対訳コーパスとして利用することが可能と考えられ、ここから対訳辞書や翻訳メモリを自動で構築できれば、低コストであっても訳質の向上が期待できる。
【００１８】
本発明は上述したような問題あるいは現状に鑑みてなされたものであり、同じ発明内容に基づいて特許出願された対応特許公報を利用し、ここから対訳文、対訳語を抽出し、その情報を元に機械翻訳のための対訳辞書と翻訳メモリを構築する方法を提供することを課題とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
上記課題は以下の手段により解決される。すなわち、第１番目の発明の解決手段は、第１の国の特許文献とこれに対応する第２の国の特許文献とを蓄積して対訳コーパスとし、この対訳コーパスから選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、この文分割された文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対を抽出し、抽出された対訳文対の同じ参照番号の前方にある名詞を対訳語対とすることを特徴とする対訳語抽出方法である。
【００２０】
第２番目の発明の解決手段は、第１番目の発明の対訳語抽出方法において、上記抽出された参照番号が、対訳文対を抽出するに当たり、予め昇順あるいは降順に並べ替えられることを特徴とする対訳語抽出方法である。
【００２１】
第３番目の発明の解決手段は、第１の国の特許文献とこれに対応する第２の国の特許文献とを蓄積して対訳コーパスとし、この対訳コーパスから選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、この文分割された文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対を抽出し、抽出された対訳文対の同じ参照番号の前方にある名詞を対訳語対とし、この対訳語対を当該文献に付与された国際特許分類に基づいて専門分野別辞書に登録することを特徴とする対訳辞書構築方法である。
【００２２】
第４番目の発明の解決手段は、第３番目の発明の対訳語抽出方法において、上記抽出された参照番号が、対訳文対を抽出するに当たり、予め昇順あるいは降順に並べ替えられることを特徴とする対訳辞書構築方法である。
【００２３】
第５番目の発明の解決手段は、第１の国の特許文献とこれに対応する第２の国の特許文献とを蓄積して対訳コーパスとし、この対訳コーパスから選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、この文分割された文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対を抽出し、この対訳文対を翻訳メモリとして登録することを特徴とする翻訳メモリ構築方法である。
【００２４】
第６番目の発明の解決手段は、第１の国の特許文献とこれに対応する第２の国の特許文献とを蓄積して対訳コーパスとし、この対訳コーパスから選択された互いに対応する対応文献について、この対応文献をそれぞれの区切り記号によって文分割し、それぞれの分割前の文に関して最初の区切り記号の文頭側に当たる分割文中にある参照番号を抽出し、抽出された参照番号の共起によって対訳文対を抽出し、この対訳文対を文頭定型句の翻訳メモリとして登録することを特徴とする翻訳メモリ構築方法である。
【００２５】
第７番目の発明の解決手段は、第５番目又は第６番目の発明の翻訳メモリ構築方法において、抽出された対訳文対の同じ参照番号の前方にある名詞を対訳語対とするとともに、対訳文対における対訳語対の部分を変数化することを特徴とする翻訳メモリ構築方法である。
【００２６】
第８番目の発明の解決手段は、第７番目の発明の翻訳メモリ構築方法において、上記対訳文対は、相関係数を用いた類似度が予め定めた閾値以下の場合はこれを除外することを特徴とする翻訳メモリ構築方法である。
【００２７】
第９番目の発明の解決手段は、第８番目の発明の翻訳メモリ構築方法において上記相関係数にＤｉｃｅ係数を使用することを特徴とする翻訳メモリ構築方法である。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
【００２９】
＊  概要
図２は、本発明実施形態の対訳辞書および翻訳メモリ構築手法の概要を説明するための説明図である。対訳コーパス１として同一の発明に基づく日米の対応特許公報１１、１２が用いられる。対訳文対抽出工程２では、この対訳コーパス１から特許に頻出する数表現の共起に基づいて、対訳文対３が抽出される。次に、対訳語対抽出工程４では、抽出された対訳文対３より数表現の共起位置を用いて対訳語対５が抽出される。
【００３０】
対訳辞書構築工程６では、この対訳語対５を用いて対訳辞書９１が構築される。このとき、抽出元特許のＩＰＣ（国際特許分類）による分類コード７が専門分野を区別するために用いられる。翻訳メモリ構築工程８では、対訳語対５と上記対訳文対３を用いて翻訳メモリ９２の構築が行われる。ここで、対訳語対５の抽出処理を利用して変数化が行われ、定型句の抽出を行って汎用性の高い翻訳メモリが構築される。それぞれの処理について、以下に説明する。
【００３１】
＊  対訳文対抽出工程２
対訳文の自動抽出法としては対訳辞書と統計を用いた手法が提案されているものの、実用的な精度を達成しているとはいえない。特許文では、図を用いて発明の技術内容を説明することが多いが、その場合、図の各要素を参照するために参照番号が用いられる。本発明ではこの参照番号を利用する。
【００３２】
対応特許では双方で同じ図を用いることが多いため、参照番号は同一となり対応する文で共起する。この手法は特許文の一部にしか利用できないものの、高精度の抽出が可能である。本発明ではこの参照番号を対訳語抽出のためだけでなく、対訳文抽出のためにも利用する。なお、対訳語の抽出手法として参照番号を利用することの可能性を梶らは示唆しているが、具体的手法を示してはいない（非特許文献３）。
【００３３】
対訳文抽出への応用を考えた場合、図３の表１に示すように、図面中の参照番号だけでなく、図・表・請求項の番号、工業製品の型番、物理量をあらわす数量表現なども対応する文で共起する。このため、これらの数字も利用することが可能である。
【００３４】
図４は、図２における対訳文対抽出工程２を説明するための処理説明図である。対訳文対抽出工程２は、文分割処理工程Ｓ２１、数字列抽出工程Ｓ２２、対象外文除去工程Ｓ２３、同一数字列対文抽出工程Ｓ２４からなり、ここでは数量表現一般の共起を利用して対訳文の抽出が行われる。なお、スタートＳ２０及びエンドＳ２９は、対訳文対抽出工程２での処理の開始、終了を示す（以下、同様）。
【００３５】
＊＊  文分割処理工程Ｓ２１において、日英の対応特許の内容を文に分割する。文分割は句点やピリオドなどの区切り記号によって行われる。ただし、英語の場合“ＦＩＧ．”というような略語を示すためにもピリオドが使用されるので、略語一覧表を別に用意し、これを参照することで、略語を示すピリオドによる誤った文分割を回避する。
【００３６】
＊＊  数字列抽出工程Ｓ２２では、日英の各文から数字列を抽出する。抽出する数字をローマ数字の並びのみとし、漢数字は無視する。これは、漢数字では、「第一の」＝“ｆｉｒｓｔ”、「．．．の一つ」＝”ｏｎｅ  ｏｆ  ．．．“のように英語では数字として現れない表現に使われることが多いためである。さらに、「第１の」、「．．．の１つ」というように算用数字を使って同様の表現がされる場合がある。そこで、以下の例外規則、
例外規則１：日本語で一桁の数字のあとに「つ」がある場合は抽出しないこと、
例外規則２：日本語で一桁の数字の前に「第」がある場合は抽出しないこと、を設ける。
【００３７】
抽出した数字の列は昇順（あるいは降順）に並べ替える。すなわち、日英で比較する際に数字列の出現順序は無視することとする。これは、日英で訳語の出現順序が入れ替わることがしばしばあるためである。文中から数字列を抽出した例を図５に示す。図５では抽出された数字列は［１６；  ２０；  ２０］というように表記されている。日本語文での「第１」、「第２」の数字は前述の条件により抽出されない。
【００３８】
＊＊  対象外文除去工程Ｓ２３では、抽出対象外となる文の除去が行われる。つまり、数字がひとつも出現しない場合は当然のことながらこの手法は適用できないのでこれが除去される。また、数字が一箇所しかない場合も文対応の誤りの可能性が高いので除去する。さらに、日米それぞれの公報内で、数字列がユニークでない文が除去される。例えば［１；  ８］を含む英文が“Ｃｌａｉｍｓ  １  ａｎｄ  ８  ａｒｅ  ．  ．  ．  ”  と“ＦＩＧＳ．  １  ａｎｄ  ８  ａｒｅ  ．  ．  ．  ”  の二文あったとすると、日本語文で［１；  ８］を含む文があったとしてもどちらを対応付けたらよいか判別不能なので、両方の文が除去される。
【００３９】
＊＊  同一数字列対文抽出工程Ｓ２４では、日英で同じ数字列を含む文が対として抽出される。上記対象外文除去工程Ｓ２３で同じ数字列を持つ文は既に除去されているため、対応付けの候補は高々ひとつであり、曖昧性は生じない。
【００４０】
＊  対訳語対抽出工程４
文中の数字列は対訳語の抽出にも利用可能である。図３の表１に示すように、図面中の参照番号は多くの場合該当する要素の名称（名詞）の後に置かれる。そこで、要素参照の数字に着目して対訳語対抽出工程４は、図６に示されるような工程で行われる。
【００４１】
＊＊  前方語抽出工程Ｓ４１では、文中の各数字についてその前方の語（名詞）が抽出される。すなわち、数字の位置を末端とする名詞があると仮定し、その名詞の先頭位置を検索する。ここで対象とする数字は数字列抽出工程Ｓ２２で説明した条件で選択される。名詞の抽出はそれぞれ次のように行われる。
【００４２】
英語名詞の抽出
英語の場合、単語間にスペースをあけるので、単語の検出は容易であるが、専門用語は複数の単語の並びからなる複合名詞であることが多いので、単にただ一つの単語を抽出するだけでは正確な抽出はできない。
【００４３】
そこで、名詞句に含まれないと思われる単語のリスト（不要語リスト）を用意し、これを参照することにより、それらを含まない最大の単語列を抽出する。使用した不要語は１４３語であったが、その例を図７の表２に示す。形容詞や副詞は名詞の一部になりにくいと思われるので、不要語とし、それ以外の冠詞、前置詞、疑問詞、接続詞、ｂｅ動詞、代名詞、助動詞は一般に使用されるものを全て不要語とする。
【００４４】
日本語名詞の抽出
日本語の場合は、単語の境界が明確でないため、一般的に行われている形態素解析による単語抽出を行う。ここでは形態素解析システム茶筌（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ａｉｓｔ−ｎａｒａ．ａｃ．ｊｐ／）を用い、福井らの手法（非特許文献２）に基づく以下の規則で検出を行う。本実施形態においては、数字によって末尾位置が確定しているので、手法は簡略化可能である。
【００４５】
・名詞、未知語、接頭詞、自立動詞（体言接続特殊活用）の連続を検出する。ただし、非自立名詞、代名詞、数詞は含めない。
【００４６】
・特許にしばしば見られる接頭語（概、本、各、前記）を削除する。
【００４７】
＊＊  対象外語除去工程Ｓ４２では、対訳文対抽出工程２の対象外文除去工程Ｓ２３と同様に、一文中で同じ数字が複数出現してそれぞれで別の名詞が抽出された場合、その名詞を除去する。例えば「酸化物１２」と「請求項１２」が同一文中に出現した場合、数字１２に対応する名詞が二つあり一意に対応付けができないので両者が除去される。
【００４８】
＊＊  対訳語抽出工程Ｓ４３では、数字の対応を使用して対訳語対を抽出する。対訳語対は同内容のものをまとめて出現頻度を集計する。このとき英語では文頭の大文字化や複数形の可能性があるので、同内容でも表記が完全には一致しないことがある。そこで、同じ日本語名詞から抽出された英語名詞を相互に比較し、大文字、小文字だけの違いの場合および複数語尾だけの違いの場合は、それぞれ小文字表記、単数形語尾として抽出する。
【００４９】
図３の表１の例に示すように、数字は参照番号とは限らず、他の使われ方の場合には対応する名詞が数字の前にあるとは限らない。このようなケースのうち数字の直前に名詞がない場合には、名詞の検出自体が失敗するので誤った対訳語が検出されることはない。一方、日英で対応関係のない名詞が数字の直前に出現した場合には誤検出の問題があるが、このようなケースはまれであり、出現頻度が多くないので出現頻度制約で排除できる。
【００５０】
＊  対訳辞書構築工程６
抽出した対訳語は人手でチェックして誤抽出を除去し、正しい訳語対に品詞や活用情報などを付与して対訳辞書に登録する。前述のように対訳語を辞書に登録する際には適切な専門分野の辞書を選択する必要があるが、特許にはＩＰＣ（国際特許分類）による分類コードが付与されているため、対訳語の抽出元の公報のＩＰＣを参照することで分野の選択が可能である。
【００５１】
＊  翻訳メモリ構築工程８
対訳文対抽出工程２で抽出された対訳文は、翻訳メモリ構築にも利用される。例えば、図８（ａ）の対訳文が抽出された場合、翻訳者が利用する翻訳メモリとしてならばこのままで利用可能である。これと完全に一致する文が別の公報で出現することはまずありえないが、類似検索を行うことで類似文の翻訳を効率的に行うことができる。
【００５２】
しかし、機械翻訳のための翻訳メモリとして使う場合には、類似度の閾値を高めに設定する必要があり、このままでは実際の翻訳で使われる可能性が低い。そこで、図８（ｂ）のように、対訳語抽出された部分を変数化することで、変数部分が他の名詞に置き換わった類似文の翻訳にも利用できるようになるが、なおまだ適用可能な類似文は少ない。
【００５３】
そのため、区切り記号である読点・カンマに着目し、区切り記号の前方のみを切り出すことにより、図８（ｃ）のような句レベルでの対訳対が得られる。これは特許公報でしばしば見られる表現であり、汎用性の高い翻訳メモリとなっている。
【００５４】
以下、図９は、翻訳メモリ構築工程８の内容を示す説明図であり、ここでは文頭の定型句に関する翻訳メモリ構築を例として説明されている。
【００５５】
＊＊  対応単語変数化工程Ｓ８１では、対訳文対抽出工程２で得られた対訳文対３から対応する単語が変数化、つまり、対訳語および抽出に使用した数字の部分が変数で置き換えられる。このとき、英文で抽出名詞の直前が冠詞であった場合はそれも置き換え範囲に含める。
【００５６】
図８の例では、この操作で（ａ）から（ｂ）へ変換されるが、ここでは抽出された名詞“ｉｍａｇｅｓ”の後の参照番号“２４”と前の冠詞“ａｎ”を含む部分が変数化されている。変数は文頭から英文での出現順に＜  ＄１  ＞、  ＜  ＄２  ＞、  ．  ．  ．と割り当てる。
【００５７】
＊＊  前方抽出工程Ｓ８２では、日本語では読点、英語ではカンマを区切り記号として用い、これより前方、文頭の句の対を抽出する。どちらか一方あるいは両方で区切り記号がなかった場合は対象外とする。さらに、翻訳メモリとして使うという性質上、変数を含まない句は抽出しない。抽出例を図１０の表３に示す。
【００５８】
＊＊  類似度抽出工程Ｓ８３では、類似度が一定値以上の対を抽出する。すなわち、文頭定型句の抽出は単語抽出の場合と異なり、誤検出の可能性が高い。これは定型句の後に区切り記号があるとは限らず、また定型句ではない一般の句や節を抽出する可能性があるためである。そのため、統計的手法によって、相関係数を求め一定の閾値以上を採用する。ここでは相関係数に対訳抽出でしばしば用いられるＤｉｃｅ係数を用いた。
【００５９】
なお、Ｄｉｃｅ係数は、
Ｄｉｃｅ（Ｊ，Ｅ）  ＝  ２ｆＪＥ  ／  （ｆＪ  ＋  ｆＥ）
で定義され、ＪとＥは、それぞれ日本語と英語の抽出句であり、ｆＪとｆＥはそれぞれの単体での出現頻度、ｆＪＥは両者の共起頻度である。
【００６０】
この実施形態に基づく実験の結果を示す。コーパスには、福井ら（非特許文献２）の提案した手法で抽出した対応特許を用いた。この手法は優先権主張を伴う特許出願を利用したもので、今回使用した対応特許は１９９５〜１９９９の５年間に公開された日米公報より抽出した全３１，０４５件である。
【００６１】
対訳文抽出の評価
対訳文抽出の評価結果を図１１の表４に示す。精度と再現率は４件の公報（２１２文抽出）をサンプルとして評価した。再現率は高くないが、高精度での対訳文抽出に成功した。ここで発見された誤りはいずれも文分割にかかわるものであり、文分割が正しければ精度は１００％であった。
【００６２】
図１２に対訳抽出の失敗（誤り）例を示す。日本文の「有線電話、セルラ電話、ファクシミリ装置、パーソナル・コンピュータおよびポケットベル」に相当する部分が英文にはないので、正しい訳文対ではない。この原因は、英文側を“：”で区切ってしまったためであり、原文では“：”以降に“ｗｉｒｅｄ  ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ，  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ，ｆａｃｓｉｍｉｌｅ  ｍａｃｈｉｎｅ，  ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｎｄ  ｐａｇｉｎｇ  ｄｅｖｉｃｅ．”というように文が続いているものであった。
【００６３】
対訳語抽出の評価
対訳語抽出の評価結果を図１３の表５に示す。出現頻度による制約を段階的に変化させて、抽出語数と精度の変化を調べた。新語数は、比較用の辞書として（株）クロスランゲージの機械翻訳用辞書（基本語辞書＋専門語辞書２２分野）を用い、日英辞書で日本語見出しが未登録のものを新語とした。精度はそれぞれの訳語対から１００サンプルをランダムに抽出して行った。出現頻度制約５以上までは安定した精度を保っているが、それ以下では急に精度が悪化した。低頻度の単語対に誤りが集中していることから、頻度制約による誤りを排除することが有効であることがわかる。
【００６４】
翻訳メモリ抽出の評価
抽出した対訳文１，１４４，６７６対を用いて文頭定型表現に関する翻訳メモリの抽出精度を評価した。まず、自動抽出の精度を調べ、その結果を図１４の表６に示す。ここでは定型表現を抽出するために、少なくとも片方が頻度１００以上の対に限定し、Ｄｉｃｅ係数の閾値を段階的に変化させ、それぞれ１００件のサンプル調査（Ｄｉｃｅ係数０．１以上の場合は全数調査）で抽出精度の変化を調べたものである。このような相関係数による制約を厳しくすることで精度が向上しており、相関係数の効果が明らかとなった。
【００６５】
次に、今回抽出した翻訳メモリを翻訳に使用した場合の訳質の評価を行った。Ｄｉｃｅ係数で上位１００件の翻訳メモリ（抽出ミスは除去した）について同じ句を機械翻訳（日英翻訳）した場合との訳質比較をおこなった。図１５の表７に翻訳メモリの訳質評価結果を示す。ここで、（ａ）は機械翻訳では誤訳となった場合、（ｂ）はどちらでも意味は取れるが翻訳メモリの方が自然な場合、（ｃ）はほぼ同等の訳の場合、（ｄ）は全く同じ訳か訳語の微妙な違いだけの場合である。
【００６６】
（ａ）と（ｂ）をあわせて６４％の例で訳質が改善しており、本手法で抽出した翻訳メモリが訳質の改善に有効であることが示された。次に、今回抽出した翻訳メモリが実際の公報の翻訳においてどの程度使用可能かを調べた。今回のデータ抽出に使用したものとは別の日本公開公報１２件、２１９１文を用いて翻訳メモリにマッチする率を調べた。翻訳メモリは訳質評価と同じ１００件を用いた。翻訳メモリの評価結果を図１６の表８に示す。原文の３．９％が翻訳メモリとマッチし、図１５の表７の評価より、そのうちの６４％で訳質が改善することから、全体で２．５％の文で訳質が改善されると考えられる。これは効果的な訳質改善手法が乏しい機械翻訳においては十分効果的ということができる。
【００６７】
【発明の効果】
本発明によれば、同じ発明内容に基づいて特許出願された対応特許公報を利用し、ここから対訳文、対訳語を抽出し、その情報を元に機械翻訳のための対訳辞書と翻訳メモリを構築するので、適切な対訳文、対訳語の抽出を低コストで行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】翻訳メモリの例であって、（ａ）は対訳文をそのまま登録したものであり、（ｂ）は要素を変数化したものを示す説明図である。
【図２】本発明実施形態の対訳辞書および翻訳メモリ構築手法の概要を説明するための説明図である。
【図３】図面中の参照番号だけでなく、図・表・請求項の番号、工業製品の型番、物理量をあらわす数量表現なども対応する文で共起することを示した表（表１）である。
【図４】図４は、図２における対訳文対抽出工程２を説明するための処理説明図である。
【図５】文中から数字列を抽出した例を示す図である。
【図６】対訳語対抽出工程４の工程内容を示す処理説明図である。
【図７】不要語の例を示す表（表２）である。
【図８】翻訳メモリの例を示す説明図である。
【図９】翻訳メモリ構築工程８の内容を示す説明図である。
【図１０】文頭定型句の抽出例を示す表（表３）である。
【図１１】対訳文抽出の評価結果を示す表（表４）である。
【図１２】対訳抽出の失敗（誤り）例を示す説明図である。
【図１３】対訳語抽出の評価結果を示す表（表５）である。
【図１４】翻訳メモリの抽出精度を示す表（表６）である。
【図１５】翻訳メモリの訳質評価結果を示す表（表７）である。
【図１６】翻訳メモリの評価結果を示す表（表８）である。
【符号の説明】
１  対訳コーパス
１１  日本特許公報
１２  米国特許公報
２  対訳文対抽出工程
Ｓ２１  文分割処理工程
Ｓ２２  数字列抽出工程
Ｓ２３  対象外文除去工程
Ｓ２４  同一数字列対文抽出工程
３  対訳文対
４  対訳語対抽出工程
Ｓ４１  前方語抽出工程
Ｓ４２  対象外語除去工程
Ｓ４３  対訳語抽出工程
５  対訳語対
６  対訳辞書構築工程
７  分類コード
８  翻訳メモリ構築工程
Ｓ８１  対応単語変数化工程
Ｓ８２  前方抽出工程
Ｓ８３  類似度抽出工程
９１  対訳辞書
９２  翻訳メモリ
Ｓ２０、Ｓ４０、Ｓ８０  スタート
Ｓ２９、Ｓ４９、Ｓ８９  エンド
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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