文パターンを用いた中日機械翻訳の精度改善
Improvement of Chinese to Japanese machine translation using sentence patterns
山梨英和大学人間文化学部人間文化学科教授

PROFILE1江原暉将

1967 年早稲田大学理工学部卒。同年 NHK 入局。2003 年、諏訪東京理科大学教授。2009 年より現職。アジア太平洋機械翻訳協会 (AAMT) ／ Japio 特許翻訳研究会委員。

ンをどのようにして収集し、翻訳規則としてルール化すはじめにるのかということである。人手で収集・規則化する方法はコストがかかるという難点がある。一方、構文解析器

機械翻訳において正確な翻訳を行うためには、適切なを利用して自動または半自動で収集する方法が考えられ訳語を出力することと入力言語の構文構造を出力言語のるが、そもそも構文解析の精度が低いから文パターンを構文構造に適切に変換することが必要であり、機械翻訳利用するのであり、この方法では本末転倒になってしまの 2 大課題とされている [1]。特許文書では、専門用語

う。

が多く使われ、かつ文長が長く複雑な構文構造を持つと日本語の文パターンを抽出する一方法として、文末表いう特徴がある。これらの特徴は、上記 2 大課題を共現に着目する方法がある [12]。日本語は、文の重要部分に困難にさせ、機械翻訳の精度を低くする要因となってが文末にくる主要素後置型言語であるため、文末に着目いる。

することで文パターンが抽出できる。しかし、この方法

筆者らは、上記課題のうち、特に構文構造の変換に着は、主要素後置型言語ではない英語や中国語に適用する[2]。複雑な構文構造を正確にことはできない。筆者らは中国語の頻出する文パターン捉え、出力言語の構文構造に適切に変換する方法の一つを抽出する一方法として、2 段階の方法を提案していとしての文パターンの利用がある。特許文は構文が複雑る [2]。まず、日本語と中国語の文対応コーパスを用意であるが、類似した構文が繰り返して出現するという特し、その日本語部分の文パターンを文末表現を手掛かり徴がある。このような場合、頻出する構文を文パターンにして求める。次に、同一の文末表現を持つ日本語文にとして用意しておき、翻訳に利用することで構文変換の対応する中国語文に共通する表現に着目して中国語の文精度を向上できる可能性がある。文パターンを利用するパターンを求める。しかしこの方法では、日本語文パター、近年、特許文書にンは自動的に求まるものの、対応する中国語文パターン。特に、文献 [10] においは手動で求めなければならない。本報告では、統計的機ては、特許文書を対象にした中日機械翻訳において、文械翻訳の中で用いられている単語対応機能を用いて、対パターンを用いることで acceptability 指標 1 が 0.4 程応する中国語の文パターンを半自動的に求める手法を提度向上できることが示されている。

案する。

目して研究を進めているというアイデアは古くからありも適用されている[3, 4][ 5, 6, 7, 8, 9]

このように機械翻訳の精度向上に有効な文パターンの利用であるが、まず問題になるのが、頻出する文パター
1246

文献 [11] で提案された指標であり、精度を 5 段階に分類して評価するものである。文献 [10] では、5 段階を１～5 に数量化して用いている。

以下、2 章で手法の詳細、3 章で評価実験について述
べ、4 章でまとめを行う。

2

中国語文パターンの抽出a） 日中文対応コーパスを用意する。
b） 上記コーパスの日本語部分から文末表現に着目して日本語文パターンを抽出する。
c） 統計的機械翻訳ツールの Moses[13] を用いて、日本語の文パターンに対応する中国語文パターンを抽出する。
d） 得られた中国語文パターンと日本語文パターンを用いてパターン翻訳規則を作成する。

しかしながら、フレーズテーブルからだけでは、分上記のうち a）と b）については昨年度の報告と同様

離 し た 文 パ タ ー ン（ 例 え ば「 本 发 明 以 提 供・・・ 为の手法を用いた。その結果、パテントファミリーの要約目的。」など）を求めることができない。そこで今回部分から 43,404 文対の中日対訳コーパスが得られ、は、Moses の 中 で 用 い ら れ て い る 単 語 対 応 ツ ー ル

その日本語部分から日本語文パターンが得られた。頻Giza++[14] の結果を利用することにした。Giza++ で度上位の 56 種類の日本語文パターンで 5,773 文（約の単語対応から得られた中国語表現の例を表 2 に示す。

13%）をカバーしている。

表中（?:.+）は任意表現を表す。任意表現部分を挟んc）の手順は、さらに下記にように細分される。

で分離した文パターンが得られている。例えば「一 种c1）Moses を利用して日本語文パターンに対応する中（?:.+）的（?:.+）。」は「一 种 具有 较 高 的 记录效率

国語表現を求める。
c2）類似する中国語表現をクラスタリングによってまとめる。
c3）得られた各クラスターの中から代表的なパターンを中国語文パターンとして抽出する。

的 信息 文件 记录方法 及 装置 。」に適合する。第 1 の任意表現部分は「具有 较 高 的 记录效率」に対応し、第 2 の任意表現部分は「信息 文件 记录方法 及 装置」に対応する。この方法で、表 2 に示すような中国語表現が 150 表現求まった。

以下、日本語文パターン「・・・を提供することを目

表 2 Giza++ から得られた中国語表現例的とする。」を例として上記の手順を説明する。上記日
本語文パターンの頻度は 425 件（カバー率は約 1%）である。

Moses を利用した中国語表現の抽出

Moses を利用して「提供することを目的とする。」に対応する中国語表現を求める方法には 2 種類がある。

機械翻訳技術の向上

的 目的 在于 提供 一 种
的 目的 在于 提供
的 目的 是 提供 一 种提供 一 种
本 发明 提供 一 种发明 的 目的 在于 提供 一 种
目的 在于 提供
本 发明 的 目的 在于 提供
发明 的 目的 在于 提供一种目的 是 提供 一 种提供
目的 是 提供
的 目的 是 提供
目的 在于 提供 一 种

以下の手順で中国語文パターンを抽出する。

2.1

寄稿集４

表 1 フレーズテーブルから得られた中国語表現例

本 发明 的 目的 在于 提供 一 种 (?:.+) 的本 发明 的 目的 是 提供 一 种 (?:.+) 的 (?:.+) 的本 发明 提供 一 种 (?:.+) 的 (?:.+) 的本 发明 的 目的 在于 提供 (?:.+) 的 (?:.+) 的本 发明 的 目的 是 提供 (?:.+) 的目的 在于 提供 (?:.+) 的 (?:.+) 。
本 发明 的 目的 是 (?:.+) 提供 (?:.+) 的本 发明 的 目的 是 提供 一 种 (?:.+) 和 (?:.+) 的本 发明 的 目的 是 提供 一 种 (?:.+) 的本 发明 提供 (?:.+) 的一 种 (?:.+) 的 (?:.+) 。

第 1 の方法は、フレーズテーブルから求める方法であり、「提供 する こと を 目的 と する」2 の対訳としてフレーズテーブルに存在する中国語表現を求める。その結果、表 1 に示すような中国語表現が求まった。

2.2

クラスタリングの実施

表 2 に示すような中国語表現の中で類似する表現をまとめるためにクラスタリングを行った。表現間の距離は以下のように求めた。表現 Wi と Wj の単語対応を動2

形態素解析器 (ChaSen) を用いて単語分割を行っている。
また、句点 (。) は対応から除外している。

的計画法で求め、その結果、対応単語が異なる単語数をnij とし、Wi の単語数を ni、Wj の単語数を nj とすると

YEAR BOOK 2O14247

き距離 d（i,j）はd（i,j）=

表5⁄nij（ni+nj）で求める。クラスタリングは、最遠隣法で行い、26 のクラスターにまとめた。同一クラスターに含まれる表現の例を表 3 に示す。Wi=「可 提供（?:.+）一边（? :.+）。」、Wj=「目的 在于 提供（?:.+）的（?:.+）。」に対して、nij=5、ni=6、nj=7 であるから、d（i,j）=5/13 となる。
表3クラスターの例

日本語文パターン（表 4 に対応）

本発明は、<$1>を提供することを目的とする。
本発明は、<$1><$2>を提供することを目的とする。
本発明は、<$1><$2>を提供することを目的とする。
本発明は、<$1><$2>を提供する。
本発明は、<$1><$2><$3>を提供することを目的とする。
<$1><$2>を提供する。
本発明は、<$1><$2>を提供することを目的とする。
本発明は、<$1><$2><$3>を提供することを目的とする。
<$1>を提供する。
<$1><$2>を提供することを目的とする。
<$1><$2>を提供する。
本発明は、<$1><$2>を提供することを目的とする。

可 提供 (?:.+) 的 (?:.+) ，可 提供 (?:.+) 一边 (?:.+) 。
目的 在于 提供 (?:.+) 的 (?:.+) 。
提供 (?:.+) 防止电源 之间 (?:.+) 的 (?:.+) 。
提供 (?:.+) 的 目的 。

3

文パターンを用いた翻訳実験

表 4 と表 5 の中日文パターン対を用いて、市販の規2.3中国語文パターンの抽出則方式中日機械翻訳システムで翻訳実験を行った。表 4

得られたクラスターの中から代表的な中国語表現を取に適合する文を、中日対訳データ（43,404 文対）のり出して、中国語文パターンとする。現在、この部分は中国語部分から抽出したところ 7,018 文あった。それ手作業になっている。その結果、表 4 に示す 12 個のらの中国語文を機械翻訳させたところ、文パターンを中国語文パターンが得られた。

利用することで出力が変化した文は、2,564 文であっ

表4

中国語文パターン

本发明以提供(?:.+)为目的。
本发明的目的在于提供(?:.+)的(?:.+)。
本发明的目的是提供(?:.+)的(?:.+)。
本发明提供(?:.+)的(?:.+)。
本发明的目的是(?:.+)提供(?:.+)的(?:.+)。
一种(?:.+)的(?:.+)。
本发明目的在于提供(?:.+)的(?:.+)。
本发明的目的在于(?:.+)提供(?:.+)的(?:.+)。
提供(?:.+)。
目的在于提供(?:.+)的(?:.+)。
提供(?:.+)的(?:.+)。
本发明的目的旨在提供(?:.+)的(?:.+)。

2.4

パターン翻訳規則の作成

表 4 に示す中国語文パターンと抽出に用いた日本語

これらの文をテストセットとして機械翻訳結果を考た 3。
察する。テストセットのうち、日本語部分の文末がパターン抽出に用いた「提供することを目的とする。」に一致する文は 133 文、それ以外の文末を持つ文が 2,431文であった。前者をテストセット A、後者をテストセッ
ト B と呼ぶ。
これらの 2 種類のテストセットについて、文パターンを利用する場合と、利用しない場合の機械翻訳結果を、自動評価基準である RIBES[15] と IMPACT[16] を用いて評価した。評価値の平均を表 6 に示す。テストセット
A および B ともに、文パターンを利用した場合のほうが評価値の平均値が向上している。

文パターンをもとにパターン翻訳規則を作成した。表4 に対応する日本語文パターンを表 5 に示す。表中<$1> や <$2> は中国語側の第 1 の任意部分や第 2の任意部分に対応する日本語訳を挿入することを示す。
現在、日本語文パターン作成部分も手作業となっている。

表6

テストセット 文パターン
非利用A
利用非利用B
利用3248

機械翻訳出力の自動評価結果

RIBES
0.653
0.806
0.699
0.766

IMPACT
0.304
0.423
0.333
0.375

機械翻訳システムの機能上、中国語文パターンがマッチしても必ずしも出力が変わるわけではない。

RIBES の値を引いた差の分布を図 1 に示す。IMPACT

4

寄稿集４

文 パ タ ー ン 利 用 時 の RIBES の 値 か ら 非 利 用 時 のあとがきに対する同様の値を図 2 に示す。いずれもテストセッ
文パターンを利用した翻訳システムにおいて、パターる。また、負の部分も存在し文パターンを利用すること

ン翻訳規則を半自動的に収集する手法について述べ、翻で評価値が下がる場合があることが分かる。

訳実験によって有効性を確認した。

付録 1 に翻訳例を示す。テストセット A では多くが改善例であったが、テストセット B では改悪例も見られた。翻訳例（3）では、主動詞が「指示」であるが、文パターンを利用することで「提供」と誤って認識して機械翻訳技術の向上ト A のほうが B よりも正の方向によっているのが分か

今後の課題としては以下のことが考えられる。
・パターン翻訳規則収集の最終段階が手作業になっているので、この部分を自動化する。
・今回は日本語文パターンとして、「提供することを目的とする。」のみを考察したが、他の文パターンしまい、その結果、翻訳が改悪されている。

についてもパターン翻訳規則を収集する。
35800

30700
600

25

・文末以外の日本語文パターンについても自動収集する方法を考案する。

500

20400

15

300

10200

0.45<=x<0.5

0.35<=x<0.4

0.4<=x<0.45

0.25<=x<0.3

0.3<=x<0.35

0.15<=x<0.2

0.2<=x<0.25

0.1<=x<0.15

0<=x<0.05

0.05<=x<0.1-0.05<=x<0-0.1<=x<-0.05

0-0.2<=x<-0.15

1000-0.15<=x<-0.15

図 1 RIBES の差の分布（パターン利用－非利用）
テストセット A ：塗潰、左側軸
テストセット B ：横縞、右側軸

1200403510003080025600201540010200

500.3<=x<0.35

0.25<=x<0.3

0.2<=x<0.25

0.15<=x<0.2

0.1<=x<0.15

0.05<=x<0.1

0<=x<0.05-0.05<=x<0-0.1<=x<-0.050

図 2 IMPACT の差の分布（パターン利用－非利用）
テストセット A ：塗潰、左側軸
テストセット B ：横縞、右側軸

YEAR BOOK 2O14249

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翻訳例（1）テストセット A（改善例）【原文】本发明的目的是提供改善了数据信号检测特性的Statistical Machine Translation for

接收机、通信系统和接收方法。

NTCIR-10 PatentMT, Proceedings of the【基準翻訳文】データ信号検出特性を改善した受信機及10th NTCIR Conference, pp.350-355, June

び通信システム、並びに受信方法を提供することを目的

2013.とする。

[10] 富士 秀、鄭育昌、角谷 昌剛、長瀬友樹：中日・【機械翻訳文（文パターン非利用）】当発明の目的は改英 日 翻 訳 へ の 定 型 利 用 翻 訳 技 術 の 適 用、言 語 処

善にデータ信号の検出特性の受信機、通信システムと受

理 学 会 第 20 回 年 次 大 会 論 文 集 、pp.380-383,

け渡し方法を提供したのだ。

March 2014.

RIBES=0.650[11] Isao Goto, Bin Lu, Ka Po Chow, Eiichiro

250

付録

IMPACT=0.338

Sumita and Benjamin K. Tsou：Overview of【機械翻訳文（文パターン利用）】本発明は、データ信the Patent Machine Translation Task at the号の検出特性を改善した受信機、通信システムと受け渡NTCIR-9 Workshop, Proceedings of NTCIR-9

し方法を提供することを目的とする。

寄稿集４

RIBES=0.925
IMPACT=0.646（2）テストセット B（改善例）

機械翻訳技術の向上【原文】本发明提供一种可用以实现缩小设置空间的逆变器模块。
【基準翻訳文】設置スペースの縮小を図ることができるインバータモジュールを提供する。
【機械翻訳文（文パターン非利用）】当発明が１種提供してそれによって設置空間のインバータのモジュールを縮小するのを実現することができる。
RIBES=0.433
IMPACT=0.262【機械翻訳文（文パターン利用）】本発明は、１種はそれによって設置空間を縮小するのを実現することができるインバータのモジュールを提供する。
RIBES=0.791
IMPACT=0.386（3）テストセット B（改悪例）【原文】提供有关服务的信息的服务器按照所请求的服务内容给终端指示测位精度。
【基準翻訳文】サービスに関する情報を提供するサーバは、要求されたサービスの内容に従って端末に測位精度を指示する。
【機械翻訳文（文パターン非利用）】関係するサービスの情報のサーバを提供して願い出たサービス内容によって端末に精度を測りを指示する。
RIBES=0.807
IMPACT=0.411【機械翻訳文（文パターン利用）】サービスの情報のサーバに関して願い出たによってサービス内容は端末に精度を測りを指示するを提供する。
RIBES=0.623
IMPACT=0.370

YEAR BOOK 2O14251