ニューラル機械翻訳における訳語誤りの改善
Improvement of translation error correction in neural machine translation

元山梨英和大学教授

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 山梨英和大学教授。
2015 年 退職。アジア太平洋機械翻訳協会 (AAMT) ／ Japio 特許翻訳研究会委員。

有限会社アジア産業研究開発部部長

岡俊行

1983 年東京工業大学数学科卒。株式会社クロスランゲージなどを経て、現在アジア産業に拠点を置きつつ、主にプログラマとして活動中。

1「訓妙な」誤訳が存在する［2］。「奇妙な」という意味は、はじめに練データに出現しない訳語が翻訳結果に現れる」というニューラル方式機械翻訳（NMT：Neural Machine意味である。

Translation）によって機械翻訳の性能が格段に向上

文献［2］では、中日翻訳の中で「嵌石」が「スラグ」し、 特 許 翻 訳 に お い て も 実 用 が 進 ん で い る。 しかしと訳される例が指摘されている。訓練データ中では、「嵌NMT も完全ではなく、従来の統計的機械翻訳（SMT：石」は「石噛み」と訳されており「スラグ」と訳された

Statistical Machine Translation）には見られなかっ例はなかった。にもかかわらず試験データでは「嵌石」た問題として、不足翻訳（訳抜け）や過剰翻訳（湧き出が「スラグ」と訳されていた。

「奇し）が指摘されている［1］。さらに NMT においては、

文献［2］では、さらに、このような誤訳を後修正にアテンション
原文

訳文・・・嵌石・・・

NMT・・・スラグ・・・嵌石 ⇒ 石噛み

後修正

ユーザ辞書
・・・石噛み・・・
後修正後の訳文
図１

292

後修正による訳語の変更

よって正訳に修正する手法が提案されている。その方法

前修正後の原文の NMT による訳文：を【図１】に示す。「嵌石」を含む原文を NMT によっ

６ 番 目 の 陰性 菌株（ ＭＣ ５ ８ ）の 配列 は 、完て翻訳したとき、訳文に「スラグ」が含まれるとする。

全 ゲノム 配列 から 既に 入手 可能 で あ る 。

この「スラグ」をユーザ辞書を用いて「石噛み」に後修

ちなみに前修正を行う前の原文を NMT した場合、以下正する。この時、原文の「嵌石」が訳文の「スラグ」にのような訳文が得られた。

対応しているという情報が必要であり、このような情報第 ６ 負株（ ＭＣ ５ ８ ）の 配列 は 、完全 ゲノムを NMT で用いられるアテンション機構から得ている。

配列 から 既に 入手 可能 で あ る 。

本文で提案する方法は、このような後修正ではなく、つまり "sixth negative strain” が「第６負株」と訳前修正で誤訳を回避するものである。前修正による方法されている。また日本語参照訳文は以下のようである。

はアテンション機構を必要としないという利点がある。

６ 番 目 の 陰性 菌株（ ＭＣ ５ ８ ）の 配列 は 、全ゲノム 配列 から 既に 入手 可能 で あ っ た 。

2

前修正による訳語の変更

前修正による手法はアテンション機構を必要としないが、前修正後の原文には、英語中に一部日本語が含まれでは英日翻訳を対象としている。英語原文に含まれる”ることになり、そのような原文へ対応できる翻訳システ

sixth negative strain” を「６ 番目の陰性菌株」と訳ムが必要である。

したい場合、原文の当該部分を日本語に前修正してからNMT で翻訳することで、訳文に「6 番目の陰性菌株」を訳出す手法である。

3

日本語混じり英語に対応した NMT

日本語混じり英語に対応した NMT を構築するには、【図 2】の例の全文を示すと次のようになる。

訓練データの英語側も日本語混じり英語にしておく必要

原文：the sequence for the sixth negative strainがある。筆者らの実験では、約 800 万文対の英日特許（ MC58 ） was already available from the

コーパスから、頻度 100 未満の低頻度の名詞あるいはcomplete genome sequence .

複合名詞を抽出して、日本語化した。頻度 100 未満とした理由は、低頻度語が誤る可能性が高いことと、高頻前修正後の原文：the sequence for the 6 番 目 の 陰性 菌 株（ MC

度語は文脈によって訳語が変わる可能性が高いことによ5 8 ）was already available from the complete

る。訓練データの前修正の例を以下に示す。

genome sequence .

原文・・・ sixth negativestrain ・・・

ユーザ辞書

前修正

sixth negative strain⇒
6 番目の陰性菌株

・・・ 6 番目の陰性菌株 ・・・

NMT

修正

・・・ 6 番目の陰性菌株 ・・・
訳文

前修正後の原文
図２

前修正による訳語の変更

YEAR BOOK 2O2O 293

4機械翻訳技術の向上

前修正による訳語の変更方法を【図２】に示す。ここ原文：
particularly , a laminated structure obtained by

5

関連研究

a method for producing an orally administrable

本実験では英語から日本語への翻訳を対象にした。こedible agent of laminate film form using theの場合、前修正後の原文の中で、どの部分が英語でありpressure bonding technique is characterized

どの部分が日本語であるかは、文字種別によって判別可in that each of laminated edible layers is能である。しかし、中国語と日本語など文字種別によるdefinitely divided .

判別ができない言語対もある。そのような場合にも対処できる方法として、各単語に言語名を付加情報として付

前修正後の原文：
particularly , a laminated structure obtained

与する方法［4］ や、複数のエンコーダを利用して訳語をby a method for producing an 可食 性 口腔 内指定する方法［5］ が提案されている。これらの方法に比投与 剤 of 積層 フィルム 状 using the 圧着 法 is

較して筆者らの方法は単純であり、英日など、文字種別

characterized in that each of 積層 さ れ た 各 可によって言語が判別可能な言語対に対しては適用が容易

食 性 層 is definitely divided .

である。

参照訳文：
特に 、この 圧着 法 を 用い た 積層 フィルム 状 の可食 性 口腔 内 投与 剤 の 製造 方法 に よ り 得 ら

6

おわりにれる 積層 構造 は 、積層 さ れ た 各 可食 性 層 がNMT で特徴的な訳語の誤りに対して前修正を行うこ

個 々 に 明確 に 区分 さ れ て い る こと が 特徴 でとで正訳とする手法を提案した。本手法は後修正によるある。

手法と比較してアテンション機構を用いる必要がないという利点がある。今後は、中日など文字種別によってはこのように日本語化された名詞または複合名詞は1,302 万個所あった。こうして得られた前修正後の原言語判別ができない言語対にも対応できる手法に発展させたい。

文と日本語参照訳文を対にして NMT を訓練した。用いた NMT ツールは Marian Transformer である［3］。

参考文献［1］江原暉将：統計方式機械翻訳とニューラル方式機4械 翻 訳 の ハ イ ブ リ ッ ド シ ス テ ム、Japio YEAR

試験結果の評価

BOOK 2018、pages 300-303、2018 年 114,000 文を用いて試験した。今回は正確な訳語が得られるかどうかを試験するのが目的であるので、試験［2］江原暉将、岡俊行：ニューラル機械翻訳におけるデータの日本語参照訳文から作られた理想的なユーザ辞

訳 語 誤 り に つ い て の 分 析、Japio YEAR BOOK

書を用いて前修正を行った。その結果、試験データ中の2019、pages 292-294、2019 年 11 月。

9,537 個所の名詞または複合名詞が日本語に書き換え［3］Marcin Junczys-Dowmunt et al., : Marian:

られた。

Fast Neural Machine Translation in C++,

前修正前の原文に対する NMT 訳文と前修正後の原文

Proceedings of ACL 2018, Systemに対する NMT 訳文に対する BLEU 値を【表１】に示す。

Demonstrations, pages 116–121, July

前修正によって BLEU 値が８ポイント以上向上してい2018.

る。翻訳例としては、2 に示したものがある。
表1

試験データに対する翻訳評価値

原文294月。

BLEU［4］Georgiana Dinu et al., :Training NeuralMachine Translation To Apply Terminology
Constraints, Proceedings of the 57th

前修正前

39.85

Annual Meeting of the Association for

前修正後

48.12

Computational Linguistics, pages 3063–

3068, July 2019.
［5］石川雄太郎、江原暉将：マルチソーストランスフォー
マと専門用語辞書を用いた訳語の制御方法、言語処 理 学 会 第 26 回 年 次 大 会 発 表 論 文 集 、pages
553-556、2020 年 3 月。

機械翻訳技術の向上

4

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