翻訳時に必要な情報を参照しない
機械翻訳が生じる問題
藤田 篤
情報通信研究機構

自己紹介: 藤田 篤 (ふじた あつし)
国立研究所の職業研究者 (2014〜)l

情報通信研究機構 (NICT)n ユニバーサルコミュニケーション研究所
l 先進的音声翻訳研究開発推進センター
ü

先進的翻訳技術研究室 主任研究員

専門: 計算言語学，自然言語処理lとくに同義の言語表現の処理に関心
同一の言語内異なる言語間set <string> y = generate(x; θ);言い換え生成機械翻訳

bool z = classify(x, y; θ);

言い換え認識(同義知識獲得)

翻訳品質推定(翻訳知識獲得)

現在分担しているプロジェクトll

NICTの中長期計画: 2021-2026, 機械翻訳の性能向上
科研費基盤研究(S): 2019-2024, 翻訳規範とコンピテンスの外在化
2

今回の講演
ゴール: 機械翻訳(machine translation; MT)の課題の共有lll

翻訳とは異なり，必要な情報を参照していないこと
それによって生じる問題の分析方法
ニュース記事の英日翻訳の誤り分析結果

構成
l

l

MTの概要
n 情報通信研究機構(NICT)における研究開発
n 近年用いられているMTのしくみ
n MTが今後できそうなこと
翻訳とMTの違い
n 翻訳に必要な情報
n それらを欠くMTが生じる問題
n MTを使う際の注意点
n 存在感を増すMTとどう付き合っていくか?
3

NICTにおける機械翻訳技術の研究開発

4国立研究開発法人 情報通信研究機構
情報通信技術の研究開発 + 情報通信分野の事業支援

5

先進的音声翻訳研究開発推進センター
多言語音声翻訳技術の研究開発拠点 (2014年設立)

6

多言語音声翻訳アプリVoiceTra
NICTの無料アプリlll

31言語に対応
旅行会話が得意
700万ダウンロード

重点10言語 + 5言語を強化中• 日，英，中，韓，タイ，ベトナム，インドネシア，
ミャンマー，スペイン，フランス• フィリピン，ブラジルポルトガル，
クメール，ネパール，モンゴル

入力音声の音声認識結果

翻訳結果

折り返し
翻訳結果
(翻訳結果を
自分の言語で確認できる)

7

現在の多言語音声翻訳技術の社会展開例
観光

アプリ「はなして翻訳｣
NTTドコモ

専用端末「NEC翻訳」
日本電気「ili(イリー)｣「ili インバウンド｣
ログバー
ログバー

公的機関

･「PIT/スマホと腕時計型端末」岡山県警･「VoiceTra」道府県警(NICT)※実証実験中

ビジネス「mimi ® 音声翻訳
powered by NICT｣
Fairy Devices「しゃべって翻訳 for A」
ATR-Trek

警察

電話「どこでも翻訳｣フィート「接客音声翻訳」
三菱地所(凸版印刷)

自治体「救急ボイストラ」
消防庁「VoiceBiz ®」(ボイスビズ)
凸版印刷

工場

金融

「多言語業務向けシステム」
住友ゴム工業(ATR-Trek)「ハイブリッド式多言語
通訳サービスKOTOBAL」
コニカミノルタ「POCKETALK® S｣
ソースネクスト
自動翻訳電話｢PANインバウンド｣
東風津梁「SmaLingualシリーズ
多言語音声翻訳サービス｣「native.heart」
見果てぬ夢 [IP Dream]
ブリックス スマートカルチャーゲートウェイ

消防「対面ホンヤク」
パナソニック｢Fairy I/O ® Tumbler T-01｣
Fairy Devices

交通機関「駅コンシェル®」日立ソリューションズ･
テクノロジー

鉄道

タクシー「鉄道向け多機能翻訳アプリ｣
京急･NICT･ブリックス･日立G(※実証実験時）

プラット
フォーム

医療機関

「NICT VoiceTra
プラットフォーム」
NICT「みらい翻訳プラット
フォーム音声翻訳API」
みらい翻訳「mimi ® Cloud API Service」
Fairy Devices「多言語音声APIサービス」
日本電気「TOTTRA｣鳥取県ハイヤータクシー協会
Fairy Devices

病院「医療通訳タブレット
MELON｣
コニカミノルタ8みんなの自動翻訳@TexTra
NICT運用の無料のテキスト翻訳サービスl

各分野向けにチューンしたモデルが利用可能
n 特許
n 金融
n 対話

9

翻訳バンク@NICT
2017年9月に運用開始
ll

当面の目標は1億文対の集積
製薬，自動車，金融，ビジネス分野などで成果

10

グローバルコミュニケーション計画2025

出典:https://www.soumu.go.jp/main_content/000678485.pdf

11機械翻訳(MT)のしくみ
アルゴリズムデータ ( ハードウェア)

MTのアルゴリズムの変遷
MT黎明期
l

l

1947年: 数学者Weaverから数学者Wienerへの手紙「暗号解読の要領で機械的に翻訳できるのではないか」
1950年代には研究が活発化
n 規則に基づくMT: 人間が数万件の規則と辞書を整備

1964年: ALPACレポート「実用化には程遠い」
l

言語処理の基礎研究に重点，MTにとっては冬の時代の到来

1990年頃以降: 対訳コーパスに基づくMTの研究が活発化
l

対訳コーパス: 人間による翻訳テキストのデータ

1984

1988

2003

2014

2017

2021

用例ベースMT(EBMT)

統計的MT
(SMT)

句に基づくSMT(PBSMT)

ニューラルMT(NMT)

Transformer(NMTの一種)[Nagao 84][Brown+ 88][Koehn+ 03][Sutskever+ 14][Vaswani+ 17]

13

対訳コーパス中の対訳文書の例
Italy have defeated Portugal 31-5 in Pool C of the2007 Rugby World Cup at Parc des Princes, Paris,
France.
Andrea Masi opened the scoring in the fourth minutewith a try for Italy.
Despite controlling the game for much of the first
half, Italy could not score any other tries before theinterval but David Bortolussi kicked three penalties
to extend their lead.
Portugal never gave up and David Penalva scored a
try in the 33rd minute, providing their only pointsof the match.
Italy led 16-5 at half time but were matched by
Portugal for much of the second half.
However Bortolussi scored his fourth penalty of thematch, followed by tries from Mauro Bergamasco
and a second from Andrea Masi to wrap up thewin for Italy.
Currently third in Pool C with eight points, Italy face atough match against second placed Scotland on 29
September.
New Zealand lead the group with ten points, aheadof Scotland on points difference.
Portugal are bottom of the group with no points,
behind Romania with one.

フランスのパリ、パルク・デ・プランスで行われた
2007年ラグビーワールドカップのプールCで、イタリアは31対5でポルトガルを下した。
アンドレア・マージが開始4分後のトライでイタリ
アにとって最初の得点を入れた。
イタリアは試合前半のほとんどをコントロールしていながら、その後インターバルまでのトライでは得点できなかったが、デビッド・ボルトルッシがペナルティキックで3点を入れリードを広げた。
ポルトガルはあきらめることなく、デビッド・ペナ
ルバが33分でトライを決め、試合中唯一の得点をあげた。
イタリアはハーフタイムの時点で16対5とリードしていたが、後半ではポルトガルと互角になった。
だがボルトルッシがこの試合で4つめとなるペナル
ティキックを成功させ、さらにマウロ・ベルガマ
スコのトライとアンドレア・マージの2回めのトライでイタリアの勝利が確定的になった。
現在8ポイントとプールCでは3位のイタリアは、9月29日に2位のスコットランドとの厳しい戦いに臨む。
ニュージーランドが10ポイントでグループをリードし、勝ち点差でスコットランドに勝っている。
ポルトガルはポイントなしでグループ最下位、1ポ
イントでルーマニアの下位にいる。

このALT [Riza+ 16] の例は文書単位の翻訳だがMT研究では文単位の翻訳もよく使われる 14

PBSMTとNMT
PBSMT: 句に基づくSMTll

対訳データ中に頻出する句の対応を陽に捉える
組み合わせの確率的探索
n 語句単位の訳語，並び替え，流暢さなど

夕食 は どこ に 行き ます か

NMT: ニューラルMTll

原文を数値データに変換
n e.g., ベクトルや行列語の系列を生成n e.g., 文頭から1語ずつ

夕食 は どこ に 行き ます か

0.1 0.2 1.4 0.3 0.6 0.2 0.9
0.3 -0.3 -0.3 -0.2 0.4 -0.1 -1.2
… …
… …
…
… …
0.5 -0.1 0.8 -0.2 0.9 0.4 -.0.7

Where shall we go for dinner ?

Where shall we go for dinner ?
15

NMTの基本構造
語の系列 à 語の系列ll

要素: 語の分散表現，エンコーダ，デコーダ，注意機構
e.g., Transformer [Vaswani+ 17]

語の分散表現 (embedding)夕食

where shall(0.1, -1.4, 2.9, …, -0.7)

wego for dinner ? <EOS>

k-次元ベクトル

夕食

は

どこ

に

行き ます

か

エンコーダ (encoder)
原文を数値データに変換

デコーダ (decoder)
数値データから語の系列を生成

16

解析/生成のトライアングル[Vauquois 68]
普遍的意味表現(pivot, interlingua)

大

言
語
間
の
変
換
規
則
数

意味構造

解
析
処
理

0

統語構造
単語列
文字列
小

夕食はどこに行きますか

Where shall we go for dinner?
17MTの性能評価
性能評価は性能向上を目指すうえで不可欠l

色々な観点: 翻訳品質，処理速度，対応言語，対応分野

翻訳品質の評価ll(全)自動評価: 信頼性中?，客観性高，コスト低 (MTの研究開発を促進)
n 人間が作成した参照訳との表層的な類似度
n e.g., BLEU [Papineni+ 02], METEOR [Banerjee+ 05], RIBES [Isozaki+ 10]
人間が関わる評価: 信頼性高?，客観性低?，コスト高
n 正確さ(adequacy) / 流暢さ(fluency)，それに類するもの [Goto+ 13]
n 後編集(post-edit)の分量: e.g., HTER [Snover+ 06]
n 翻訳誤りの分布や分量 [藤田 20][Freitag+ 21]

18

PBSMTàNMTで翻訳品質が大きく向上
e.g., NICTの英日NMT [NICT 17]

言語や分野によっては「人間並み」!?
ll“Human parity”[Hassan+ 18][Barrault+ 19]というわけでもない[藤田 20][Läubli 20][Freitag 20]
19

NMTの訓練には大規模な対訳が不可欠
学習させる対訳データが多いほど高性能lll

より多様な表現・事例をカバーできる
より正確に学習できる à 予測能力が上がる
e.g., 日英NMTの学習曲線
NTCIR10

ASPEC

KFTT

データが潤沢にあり実用に耐えるのは
一部の言語・分野

45
3.6M snt
40
35
BLEU score30
2.0M snt

25
20

440k snt

1510

多くの分野，言語対5
では対訳が少数しか0なく，性能は低い

220k snt

25k snt

同じ翻訳方向でも分野によって難度は異なる

125k snt
6

10
107
108
# of tokens in the English side of the training parallel data

20

対訳コーパスの入手方法
人手で翻訳
l
l
l

15〜20字の日本語文の翻訳 = 100〜400円
クラウドソーシング
自分で翻訳 (主に評価用データ)

既訳の収集
l
l
l
l
l
l

欧州議会文書: 200万文強 [Koehn 05]
国際出願特許: 日英3.5億文 [JPO & NICT 15]
科学技術論文の要旨: 300万文 [Nakazawa+ 16]
OPUS [Tiedemann 12]
翻訳バンク [NICT 17]
Webからのクロール [Pryzant+ 17][Morishita+ 20]21

他の種類のデータの利活用 (1/3)
他分野からの転移学習 [Chu+ 17]lll

事前学習: 他分野の大規模な対訳コーパスから各言語の理解・生成と言語間の翻訳関係を学習
パラメタ調整: 特定対象分野の対訳コーパスで微調整
e.g., JParaCrawl (10M文対) [Morishita+ 20] による事前学習の効果
NTCIR10 (PT+FT)ASPEC (PT+FT)
KFTT (PT+FT)

NTCIR10 (DT)ASPEC (DT)KFTT (DT)45
3.6M snt

40

BLEU score

小規模な対訳でもそれなりの性能 35

3.1k snt

30
25

2.0M snt

3.9k snt

20

440k snt

15 3.4k snt
100

220k snt

25k snt

5125k snt
5

6

10
10
107
108
# of tokens in the English side of the training parallel data

22

他の種類のデータの利活用 (2/3)
他の言語対からの転移学習 [Zoph+ 16][Johnson+ 17]lll

事前学習: 他の言語対の大規模な対訳コーパスから各言語の理解・生成と言語間の翻訳関係を学習
パラメタ調整: 特定対象言語対の対訳コーパスで微調整
e.g., 仏-英 à 越-英 (デコーダ共有)

デコーダ共有L1

小規模Multi-to-multi

エンコーダ共有

L2

L1

小規模

L3

L2
L3

大規模

大規模

L1
L6

L2

L5

L3
L4

L1àL6やL2àL5はZero-shot
23

他の種類のデータの利活用 (3/3)
単言語データl

疑似対訳の獲得
L1
L2
n 対訳らしい文対の抽出 [Marie+ 17a; 19a]n MTシステムによる擬似対訳文対の生成
l e.g., 逆翻訳: L2àL1’をL1àL2の訓練に利用 [Sennrich+ 16a]l e.g., 単言語データについても疑似文を生成・利用 [Marie+ 21]
L2
L1

L2

(1)学習

(3)学習
L2àL1

L1àL2
(2)翻訳

L1’

様々な事前学習l

語の分散表現などのパラメタを学習して援用
n BERT [Devlin+ 19], XLM [Conneau+ 19], MASS [Song+ 19],
BART [Lewis+ 20], mBART [Liu+ 20]
24

NMTができそうなこと (1/2)
どんな情報でも陽に与えられれば利用できるll

専門分野やテキストタイプへの適応 [Luong+ 15][Chu+ 17]
起点言語や目標言語の指定による多言語翻訳 [Johnson+ 16]
I’ll be back soon.
目標言語 = ロシア語llЯ скоро вернусь.

文脈の情報に基づく曖昧性解消 [Tiedemann+ 17][Voita+ 18]
すみません
Excuse me.
前方文脈 = φ
丁寧さやスタイルの制御 [Sennrich+ 16][Takeno+ 17]
どういたしまして
出力単語数 = 9

It’s all right.
You’re welcome.

25

NMTができそうなこと (2/2)
どんな情報でも陽に与えられれば利用できるl

テキストや文書の外にある情報の参照
n 著者/話し手/読者/聞き手の属性
n 参与者間の社会的関係/親密さ
n 発話の文脈: e.g., 時間，位置情報
こんにちは藤田さん
聞き手の性別 = 男性

Bonjour, monsieur Fujita.

ごはん行きましょう
時刻 = 11:55 a.m.

Shall we go for lunch?

関係 = 同僚 ∧ 話し手 < 聞き手
Q. どんな情報が性能向上に寄与するか?
Q. データ作成も含めて，どこまで実現可能か?

26

MTと翻訳の違い

翻訳プロセスの確認 (1/2)
翻訳して，と文書を与えられたら，どうする? [影浦 17]
目的は?
結果物の用途は?
誰が読む?

スコポス

分野は?
文書タイプは?
いつ書かれた?

文書属性…
So the following statement should have been taken into account, among others:
States Parties particularly condemn racial segregation and apartheidand undertake to prevent, prohibit and eradicate all practices of thisnature in territories under their jurisdiction.
Justice Baltasar Garzón decided to indict Augusto Pinochet in 1998, he was …

国際条約からの引用
目標言語を公用語とする国はどこか?
その国はこの条約に批准しているか?
公式の翻訳は存在するか?

人名
既訳は存在するか?

28

ISO 17100 Translation workflow

翻訳プロセスの確認 (2/2)
cf. ISO 17100 [ISO 15]
制作前のプロセス
および活動MTが担うのはせいぜい狭義の翻訳(上段からの入力なし)
制作プロセス

制作後のプロセス
29

翻訳とは何か?
起点言語文書が担う役割を目標言語で果たすこと
l

l

文書を扱う
n 所与の文字列のみでもその字義的な意味のみでもない
n 文書の内部構造
Watch your fingers.
n 構成要素の役割
n それらの相互作用
文書の外側にある仕様も要考慮
n スコポス [Vermeer 89]: 文書の役割や翻訳の目的
n ノーム: 目標言語における規範
n レジスタ: 文書が所属する言語仕様域30

翻訳 vs. MTができそうなこと
翻訳

MTができそうなこと = X文Y訳 + α
l

l

l

l

起点言語の文字列から目標言語の文字列への変換に過ぎないn 「意味」を理解しているとは限らない (しているかもしれない)
翻訳の仕様は訓練データが間接的に定めていると仮定している
n 当該文字列を含む文書の社会的・歴史的位置付けや役割
n 翻訳の目的や結果物の消費者
文単位という制約はなくなりつつある
n 文書内文脈の参照 [Voita+ 18;19][Lopes+ 20]
n 他のモーダルの参照 [Barrault+ 18]
どんな情報でも陽に与えられれば利用できる
31

MTの品質の不安定性
MTのみで完璧な翻訳は不可能 [Bar-Hillel 51]ll

現時点でも，X文Y訳としての品質もまだ担保できない
人間が適切に使いこなす必要あり

4つの戦略 [Hutchins+ 92]
人間の介在
(a)
人手翻訳

自動化の程度(b)(c)
機械に支援された 人間に支援された
人手翻訳
MT

(d)
全自動MT

Computer-assisted translation (CAT)32

MTと翻訳の間の壁を乗り越える戦略の例
後編集(post-edit; PE): MTの結果を人間が手直しする
ll

ISO 18587 [ISO 17]「尻拭い」と言って忌避される場合も
起点言語文書(1) MT

不完全なX文Y訳をPEで補える場面の例• 一部の技術文書• テキスト外の情報に関する前提知識の違いを無視できる言語対

翻訳
目標言語文書
(仮訳)
修正・校閲

文単位
文書単位

PE

目標言語文書(最終訳)
MTなしの工程

MT+PE
33

PEが担っていること
2種類の問題をまとめて解決
l

現在のMTの問題設定(X文Y訳)で残っている問題
必要な情報を参照しないために生じている，MTでは解けない問題
理想的な翻訳
MT+PE では
超えられない壁
post-editese [Toral 19]

訳文のみで原著者の意図を追えるか?

最低限の翻訳 (e.g., TSPの納品物)

翻訳品質

l

MTでは解けない問題
PEが任っていること

MTの到達目標
現在のMTで解くべき問題MTの現在の到達点

可能な翻訳の多様性
34

2種類の問題を分離して分析する方法 (1/2)
PEを2段階に分割した工程で修正事例を収集 [Scarton+ 15]ll

文単位PE: 当該文のみを参照して必要最小限の編集 [藤田 20]
文書単位PE: 必要な情報をすべて参照しつつ，必要最小限の編集
起点言語文書文単位
文書単位(1) MT翻訳(2) PE

目標言語文書
(仮訳)
修正・校閲

PE

(3) PE

目標言語文書(最終訳)
MTなしの工程

MT+PE

今回の工程

35

2種類の問題を分離して分析する方法 (2/2)
文書単位PEの修正内容の分析
l

PEの際に参照された情報の分類
PEに必要な
参照情報
当該文書内の
言語的な情報Our decision tree Given an issue

非言語的な情報や文書の外側の情報
不要

必要

不要

(a)

(c)

必要

(b)

(d)

人間翻訳向け校閲カテゴリ体系 [豊島+ 16]を用いた分類No

Q1a: Is it an unjustified copy of the SD element?
X4a untranslated
Level 1 Q1b: Do multiple options remain in the TD?X6 indecision
Incompleteness
Q2a: Is all content in the SD translated
in proper quantities in a proper way?
Q2b: Is the error related toa term in the given glossary?
X7 incorrect-term
X1 omission
X2 addition
X3 distortion

Level 2

Semantic errors

文単位PEの内容は(a)に該当
lYes

Q3a: Is it a grammatical issue?
Q3b: predefined specific type of error?
X8 collocation
X10 preposition/particle
X11 inflection
X12 misspelling
X13 punctuation

Level 3TD linguistic issues

X9 other-grammar/syntax

Q4a: Does it hurt cohesiveness of the TD? 
X16 incohesive
Q4b: Does it hurt fluency?

Level 4

TD felicity issues

Q4c: Is it too literal?
X4b too-literal
X15 clumsy

Level 5 Q5a: Is it unsuitable for the intended register?
X14 inappropriate-register
TD register issues
Q6a: Is it anyways problematic?
Other issue
Not an issue

36翻訳時に必要な情報を参照しない
機械翻訳が生じる問題〜ニュース記事の英日翻訳の事例研究〜[藤田 20] の発表内容+α

ニュース記事の英日翻訳の事例研究
Asian Language Treebank [Riza+ 16]lll

起点言語: それなりに分かる英語
目標言語: 母語=日本語
その他の要求仕様
n 原文が文書である
n 訓練データがある: できるだけ高品質なMTから始めるため
n 参照訳がある: PEの作業量の抑制のため
用途

文書数

文数

訓練データ

1,698

開発データ
評価データ

トークン数
英語

日本語

18,088472.1k

610.8k

98

1,000

25.6k

33.0k

97

1,018

26.3k

33.4k

38

(1) 文単位MT訳の生成
英日NMTの学習ll

3フェーズ [Chu+ 17]
1. 事前学習 (NICT内製TexTraデータ)
2. 混合パラメタ調整 (TexTraデータ + ALT訓練データ)
3. 非混合パラメタ調整 (ALT訓練データ)
ツールやパラメタ設定などの詳細は [藤田 20] を参照されたい

ALTの評価データを翻訳
ll

ビーム幅10のビームサーチ
長さに関する正規化重みは開発データを使って最適化

39

(2) 文単位PE
全1,018文をシャッフル
文ごとに必要最低限の修正を施す
ll「最低限」: まったく独立に作成された模範訳よりはMT訳に似ている
n 編集回数(MT訳 à 修正訳) ≦ 編集回数(MT訳 à 模範訳)
編集回数の定量化: TER [Snover+ 06]
原文MT訳

The tremor, lasting about 2 minutes, sparked panic.
約 2分間 続く 振動 は パニック を 引き起こし た 。

修正訳 揺れ は 約 2分間 続き 、
Ins Ins OK

OK

Sub Sub Del

パニック を 引き起こし た 。
OK

OK

OK

OK OK

結果
l

95% (970/1,018) の文にPEが必要 à MTはまだまだ
n cf. human parity [Hassan+ 18]

40

(3) 文書単位PE
シャッフルしてあった97文書の文を整列
文書ごとに必要最低限の修正を施す
ll

文ごとのときと同じ制約
結束性，一貫性などに注意

結果
ll31% (320/1,018) の文にPEが必要 à 文単位の翻訳の困難さ
PEの必要性はMTの品質の自動評価尺度では捉えられない
訳出物

BLUE計算時の参照訳
ALTの参照訳 文書単位PEの結果

ALTのみを用いた場合のMT訳

14.6

15.9

フェーズ1終了時のMT訳

29.0

40.3

フェーズ2終了時のMT訳

35.8

57.6

フェーズ3終了時のMT訳

36.0

58.6

文単位PEの結果

36.8

95.0

文書単位PEの結果

36.8

100.0

Post-editese[Toral 19]
41

PE事例 (ID=139760)
原文John Paul’s six-day tour was hugely popular, attracting hundreds of thousands ofpeople from the Catholic religion. It became the first ever UK visit from the Pope,
which will make Pope Benedict’s visit the second papal one.
MT訳

(1) 文単位MT訳の生成

ジョン・ポールの６日間のツアーは非常に人気があって、カトリックの宗教から何十万もの人々を引きつけた。それはローマ教皇からの初めての英国訪問となり、ローマ教皇ベネディクトの第二の教皇訪問となる。

文単位PEの結果 (今のMTの目標)(2) 文単位PE

ジョン・ポールの６日間のツアーは非常に人気があり、カトリックを信仰する何十万もの人々を引きつけた。それはローマ教皇の初めての英国訪問となり、ローマ教皇ベネディクトの訪問は２度目の教皇訪問となる。

文書単位PEの結果(3) 文書単位PE

法王ヨハネ・パウロの６日間の訪問は非常に人気があり、カトリックを信仰する
何十万もの人々を引きつけた。この時がローマ法王の初めての英国訪問となり、法王ベネディクトの訪問は２度目の法王訪問となる。
42

修正事例の分析
MTの限界点と最低限の翻訳の差を知りたいl(3) 文書単位PEの内容を分析する

手順
1.

修正事例の列挙: PE前後の表現対の抽出・分解 [宮田+ 17]
n 原文の対応箇所も見ながらLevel 1

個々の修正事例に対するアノテーション
n 参照すべき情報の有無とその種類

Our decision tree Given an issue

2.

Yes

No

Q1a: Is it an unjustified copy of the SD element?
X4a untranslated
Q1b: Do multiple options remain in the TD?X6 indecision
IncompletenessQ2a: Is all content in the SD translated
in proper quantities in a proper way?

PEに必要な
参照情報
当該文書内の
言語的な情報n

非言語的な情報や文書の外側の情報
不要

Q2b: Is the error related toa term in the given glossary?
X7 incorrect-term

Semantic errors

Q3a: Is it a grammatical issue?

必要

不要

(a)

(c)

必要

(b)

(d)

MNH-TTの校閲カテゴリ体系 [豊島+ 16]
l 人間の英日翻訳向けに設計された体系

X1 omission
X2 addition
X3 distortion

Level 2Q3b: predefined specific type of error?
X8 collocation
X10 preposition/particle
X11 inflection
X12 misspelling
X13 punctuation

Level 3TD linguistic issues

X9 other-grammar/syntax

Q4a: Does it hurt cohesiveness of the TD? 
X16 incohesive
Q4b: Does it hurt fluency?

Level 4

TD felicity issues

Q4c: Is it too literal?
X4b too-literal
X15 clumsy

Level 5 Q5a: Is it unsuitable for the intended register?
X14 inappropriate-register
TD register issues
Q6a: Is it anyways problematic?
Other issue
Not an issue

43修正事例の列挙・分解・分類
文単位PEの結果(今のMTの目標)
クレメンス（ワールドシリーズ７回出場で３対０、防御率１．９０）は、少なく
とも１日ペティット（ワールドシリーズ１０回出場で３対４、３．９０）と組んで、土曜日に３３回目のポストシーズンのスタートを切る。

(3): 文書単位PE

文書単位PEの結果

クレメンス（ワールドシリーズ７回出場で３勝０敗、防御率１．９０）は、少な
くとも１日はペティット（ワールドシリーズ１０回出場で３勝４敗、３．９０）と史上最多で並び、土曜日に生涯でポストシーズン33回目の先発登板を行う。

X3

X3

３対０
３勝０敗

X3

３対４
３勝４敗

３３回目のポストシーズンのポストシーズン33回目の

X15

X3

１日
１日は

X1

[]
生涯で

スタートを切る
先発登板を行う

X3

例示のために対象部分のみを示しているが実際には文脈込みの判断であることに注意

X1

[]
史上最多で

〜と組んで
〜と並び

44

修正事例の分布 (合計529件)
文書中の他の文を参照する必要の有無で細分類
110

100

90

80

70

60

50

40

30

0

未完成

20

人間の翻訳の分析用に作られた分類体系 [豊島+ 16]
10l

X4a:untranslated

用語の訳出誤り

X6:indecision
X7:term

内容の誤り

X1:omission

いわゆる誤訳

X2:addition
X3:distortion
X8:collocation
X10:preposition/particle

目標言語の
文法的誤り

woContext-woExtra

X11:inflection

WithContext-woExtra

X12:spelling*-WithExtra

X13:punctuation

結束性違反

X9:syntactic-others

テキストの
質的問題

X16:incohesive

レジスタ
固有の問題

X14:register

X4b:too-literal

レジスタ違反X15:clumsy

0

10

20

30

40

50
60
# of examples

70

80

90

100

110

45

必要だが参照できていない情報 (1/4)
翻訳に関する詳細な仕様 (121事例)
l【X14 レジスタ違反】 (81事例)
n 表記規則の非遵守: 語彙，文字，社名，括弧，文末表現nl

ドラッグの検査抽せん

その番組は ...

薬物検査

抽選

同番組は ...

情報レベルが未制御 (3事例)
紙巻大麻

匿名の

大麻を紙で巻いたもの

氏名未公表の【X4a 未翻訳】 (16事例)
n アルファベットのまま放置されている固有表現
Ｓｈｏｒｎｏ

KISS

ショルノ

キッス

46

必要だが参照できていない情報 (2/4)
用語集 (80事例)
l【X7 用語の訳出誤り】 (64事例)
n 用語の認定や既訳の遵守には用語集が不可欠
n 固有表現の訳出誤り (56事例)nl

ジョン・ポール

ムアン地区

エリザベス湖

ヨハネ・パウロ

ムアン郡

エリザベス・レイク

専門用語の訳出誤り (8事例)
免疫抑制薬

ローマ教皇

超ランナー

免疫抑制剤

ローマ法王

ウルトラランナー【X4a 未翻訳】 (16事例, 前出)

47

必要だが参照できていない情報 (3/4)
分野固有の知識 (31事例)
ll【X3 誤訳】 (18事例)
Clemens … 3-0 in seven starts

track work will recommence

クレメンスは7回出場で3対0

保線工事が再開される

クレメンスは7度先発して3勝0敗

トラックでの調教が再開される【X16 結束性違反】 (5事例)
At least seven people were killed by the action.
少なくとも7人がその戦闘によって死亡した
少なくとも7人がその軍事行動によって死亡した“I am going to be so pumped up to get out there.”「そこに出るのはとても興奮するだろう。」「マウンドに上がるのはとても興奮するだろう。」

48

必要だが参照できていない情報 (4/4)
事実確認のための外部資料 (8事例)llle.g., 表現の曖昧性解消
今回の観察事例は少ないが，決め打ちが偶然正解した場合もある【X3 誤訳】 (7事例)
List MP Phil Twyford has not put his name forward.
国会議員フィル・トワイフォードは、自身の名前を提示しなかった。
国会議員フィル・トワイフォードは、立候補していない。

l【X6 曖昧性未解消】 (1事例)
David Miliband, his brother and a fellow UK politician, was ...
彼の兄弟で英国の政治家仲間であるデイビッド・ミリバンドは ...
彼の兄で英国の政治家仲間であるデイビッド・ミリバンドは ...

49

ISO 17100 Translation workflow

参照すべき情報が欠けることで生じる問題
欠けていた情報llll

翻訳に関する詳細な仕様
用語集
分野固有の知識
事実確認のための資料
後者2つは翻訳者任せ?

問題 (頻度の上位4つ)
llll

レジスタ違反 (未翻訳)
用語の訳出誤り
いわゆる誤訳
結束性違反

一部はNMTでも扱えるll

現状では間接的
陽に与えてちゃんと解くことを要検討50

いくつかの提言とまとめ

MTの研究者や開発者に向けての提言
何を目指すか?
lll

全自動? 人間との共存?
X文Y訳にしても問題は山積
n 文単位PEで95%が修正された
n 文書単位PEの約6割(312/529)が言語的情報のみを参照
参照・遵守していない情報を陽に扱う方向に進むか?
n 知識，翻訳の仕様，用語集
l 一部は制約付きデコーディング [Post+ 18] に期待
l 一部はデータによって間接的に表そうとするに留まっている
n 文脈情報l e.g., ゼロ照応，指示詞，上位-下位，オブジェクト-属性

文書レベルの自動評価技術を要確立
l

訳出の一貫性，結束性など

52

MTユーザに向けての提言
現在のMTは必ずしも「翻訳」をしない
ll

翻訳時に参照すべき情報の多くを見ていない
X文Y訳に過ぎない (うまくいったとしても)翻訳リテラシMTリテラシ

そのようなMT (サービス)を利用する際の注意lll

使おうとしているMTサービスの利用規約を要確認
n 何を参照しているか?
n 翻訳誤りの責任は誰が負うのか?
使い方をよく考えるn 誰が消費するのか?
n 翻訳の目的や仕様さもなくば，深刻な翻訳過誤を生じうる
堺筋線

Sakai Muscle line

高塚川周辺に避難勧告が出ました

Foi emiitido aviso para se refugiar proximidades do rio Takatsuka.
53

MTの使い方の例
情報収集(assimilation): 消費者は自分ll

流暢でなくても意味が通じればOK内容が正確でない可能性を常に疑う

情報発信(dissemination): 消費者は他人
l
l

l

l
l

正確かつ流暢でないと発信者の信頼を損なう
MT結果を人間が仕上げる
n e.g., 後編集(PE)，複数人による検査
起点言語文書をMTできるように工夫する(i.e., 前編集) [Miyata+ 21]
n e.g., 極端に長い文を避ける
n e.g., 主語や述語，構文を明瞭にする
折り返し翻訳を見て訳質を確認する [VoiceTra]
MT結果であることを明記して注意を促す

54

まとめ
ゴール: 機械翻訳(machine translation; MT)の課題の共有lll

翻訳とは異なり，必要な情報を参照していないこと
それによって生じる問題の分析方法
ニュース記事の英日翻訳の誤り分析結果

構成
l

l

MTの概要
n 情報通信研究機構(NICT)における研究開発
n 近年用いられているMTのしくみ
n MTが今後できそうなこと
翻訳とMTの違い
n 翻訳に必要な情報
n それらを欠くMTが生じる問題
n MTを使う際の注意点
n 存在感を増すMTとどう付き合っていくか?
55