巻頭言

標準語
長尾

真

古来日本列島と称される地域で話されてきた言葉は確立する可能性はあるのだろうか。またあるとすれば

日本語と名付けられる言葉であるが、そこには種々の

それは何時頃か。言語の歴史は何万年もあるのだから方言が含まれていた。鹿児島や琉球の言葉、奥羽地方

国際標準語が成立するとしても数百年後のことなのか、の言葉、京や関東の言葉などは相互に通じにくいもの

あるいはスピードの速い現代ではひょっとするとあとだったに違いない。それでは支障をきたすということ百年以内に実現する可能性も否定できないだろうか。

で、明治から昭和の初めにかけて「東京の山手の教養ポータブルの音声翻訳器が多くの言語で使えるようのある人たちの使う日本語」が標準語とされるようにになりつつあるが、これが普及することになると、標なっていったが（法律などで正式に決められたもので準国際語は必要なくなるのか、あるいは全ての言語ははない）、学校で教えられ普及した。またラジオやテレ

この言語を経由して他の言語に変換されてゆくように

ビなどでこの言葉が使われた結果、この言葉がだれになるのか。そんなことを夢想しながら自然言語処理、でも通じ、またしゃべれるものとなっている。過去何機械翻訳、スマホなどの先行きを考えれば考えるほど千年も使われてきた各地の言葉が廃れて行き、たった面白い。日本語は日本人しか使わない言語であるから、百年ほどで標準日本語の時代になったのは見方によっ日本語で発信される情報が標準国際語だけでなく各国ては驚くべきことである。

語に直って世界中に浸透してゆくよういろんな手段を

このことを地球世界に当てはめてみよう。人類誕生

考える必要があるだろう。

以来民族によって使う言葉はいろいろであり、3000

それにしても標準語とは何なのだろう。明確な定義

あるいは 7000 の言語が地球上にあるといわれている。

を与えるのが難しいのは当然としても、少なくともそ

しかしグローバル化が進み、人々の移動、交流が盛んの存在と意義、それに従う努力の大切さを国民に知らになるにつれて、よく使われる言語は 100 以下、国連せる努力があってもよいのではないだろうか。フランで使われる公用語は（国連が戦勝国によって作られたスのアカデミーはその努力をしていると聞くが、日本こともあって）たったの 6 つである。こうしてマイノの場合は言葉の使い方を流れに任せて放置していて、

リティ言語がどんどんと消滅して行っていることを心いたるところに理解の難しい文章が氾濫していて、日配する人たちも多い。

本語が乱れていると言われている。例えば「レガシー」

では今日のようにインターネットで世界中が結ばれという言葉を何％の日本人が読んでスッと頭に入れらた世界の出現によって世界の言語はどの様になって行れるだろうか。これを「遺産」という立派な日本語でくのだろうか。現在は英語が圧倒的に多くネットの場

表現すればよいのに、わざわざ意味不明確な表現にすで使われているが、書き言葉としては絵文字での意味

るのは日本人の性格によるものだろうか。ほかにも、通信の場もあるようだし（？）、英語といってもかなり

例えば「三日前にお店に行った」というべきところを、文法に沿わない表現が国際的には許容されてゆく時代「三日ほど前にお店に行った」といったりすることがになるかもしれない。

多い。若者の一部にしか通じない方言も多い。規範と世界中の人が理解し発信できるような国際標準語がいうものの重要性を考えるべきなのである。

Standard Japanese
Makoto Nagao
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第 6 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念

構文構造を導入したニューラル機械翻訳
江里口瑛子

Microsoft, Corporation

1. はじめに十分に研究されていなかった．他方，ニューラル機械
翻訳が登場する以前の統計的機械翻訳モデルでは，英自然言語処理タスクの 1 つである機械翻訳タスクは，日などの遠縁の言語対に対しては，事前並び替えや構ある言語で記述された文を，文意を保持しながら，別文構造を考慮することで翻訳精度が改善することが知の言語で記述された文へ変換するタスクとして定義さられている [5]．

れる．機械翻訳タスクのように異種のデータを変換す

本研究では，既存のアテンション機構を伴うニューるモデルに，エンコーダ・デコーダモデルがある．エラル機械翻訳モデル [4]を拡張し，エンコーダ側，デンコーダ・デコーダモデルでは，入力データを固定長

コーダ側にそれぞれ構文構造情報を導入した新たなモベクトルへ写像し（エンコード），その固定長ベクトル

デルの提案を行った．これら研究成果は博士論から異種の出力データを生成する（デコード）．機械翻

文 ”Introducing Syntactic Structure into Neural

訳タスクは，翻訳元言語の文（i.e. 単語の系列データ）

Machine Translation”にまとめられている．

を，別の言語で書かれた文（i.e.単語の系列データ）へ

エンコーダ側への導入変換するタスクであるとして，エンコーダ・デコーダ

モデルのエンコーダ側に文の句構造情報を取り入れ，モデルが適用されている [1]．

更に，その句構造へのアテンション機構を取り入れた，

既存のニューラル機械翻訳

ニューラルネットワークを利用した機械翻訳（ニュ

新たなニューラル機械翻訳モデルの提案を行う．提案ーラル機械翻訳）モデルは，長文（i.e. 単語の系列デ手法の特徴は，エンコーダ側に構文情報として句構造

ータサイズが大きい）の出力が課題となっていた．こを取り入れたニューラル機械翻訳モデルであること，れに対して，デコード時に，エンコーダ側へのアクセ

並びに，句へのアテンション機構を有することである．

スを許すアテンション機構 [3]を導入することで，ニ

特に，後者により，目的言語側の単語出力と原言語側

ューラル機械翻訳モデルの性能は飛躍的に改善された．

の句との対応関係を学習することができる．実験では，

アテンション機構を伴ったニューラル機械翻訳モデル

英日コーパスを用いて提案モデルの学習を行い，翻訳は，翻訳タスクワークショップの 1 つである WMT'14の自動評価指標である BLEU スコアと RIBES スコアの英独翻訳において最高精度を報告している [4]．まを用いて翻訳性能の評価を行った．その結果，提案手

た，ニューラル機械翻訳モデルはオンライン機械翻訳法が，従来の系列に基づくニューラル機械翻訳モデル

システムとしても近年採用されてきており，様々な言よりも両自動評価指標において高いスコアを示してい語組において高い翻訳性能を示していることが報告さることを確認した．

れている[6,7]．

デコーダ側への導入

係り受け解析器から得られた

従来のエンコーダ・デコーダモデルでは入出力デー

係り受け情報を，正確なデコードを誘導するための情タとして系列データを前提としているものが多かった

報として利用する新たなニューラル機械翻訳モデルをため，言語データの有する構文構造情報などを考慮す提案する．複数のタスクを 1 つのニューラルネットワ

るようなニューラル機械翻訳モデルが存在しておらず，ークで同時学習することで，タスク全体の性能を改善

Introducing Syntactic Structure into Neural Machine Translation
Akiko Eriguchi
Microsoft Corporation
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できることが報告されており [8]，構文解析器などか

重み行列とバイアス項を表し，;は行列同士の結合を表ら得られる情報の活用や，異なるタスク間の情報の共す．ステップ j における文脈ベクトル dj は，エンコー

有は，機械翻訳タスクにおいても有用であることが示

ダの各隠れ層の注目度合い（アテンション）を考慮し唆されている．また，一つのモデルとしてより直接的て構成されたベクトルであり，dj =Σi=1N αj(i) hi, とに記述することで更なる性能改善が期待できる．提案

してアライメントスコア α j(i)によるエンコーダの各手法では，解析器から得られた係り受け解析情報を正

隠れ層 hi

解とみなし，これにより翻訳の出力が誘導される．そ

αj(i) = exp(hi・sj) / Σk=1N exp(hk・sj), として全体の和して，提案手法内の係り受け解析モデルと翻訳モデル

が 1 となるよう正規化された確率分布の形とする．hi・は，各モデルのネットワークがより密接に接続されてsj は，エンコーダ並びにデコーダの隠れ層の類似度をいる．いくつかの翻訳コーパスを用いた実験では，従表す．図 1 にアテンションに基づくニューラル機械翻来のニューラル機械翻訳モデルの性能を改善すること

訳モデルの概要図を示す．

(i=1, …, N) の重み付き和として算出され，を確認した．

2. ニューラル機械翻訳
ニューラル機械翻訳モデルは，ベクトル空間を介した系列変換モデルとして提案された．本節では，系列に基づくニューラル機械翻訳モデルを紹介する．
エンコーダ・デコーダモデルでは，リカレントニュ

図 1: ニューラル機械翻訳モデル.

ーラルネットワークを用いて，原言語の文（単語の系

ニューラル機械翻訳モデルの目的関数は，学習デー

列データ; x = x1, x2, …, xN）を固定長ベクトル空間に

タ D の入力文と出力文の全ペアに関する対数尤度と埋め込み，その固定長ベクトル空間から目的言語の文

して，J(Θ) = (1 / |D|) Σ(x,y) ∈ D log（単語の系列データ; y = y1, y2, …, yM）を出力する．

ここでΘは，モデルが含む隠れ層，単語ベクトル，アステップ i でのエンコーダの隠れ層 hi は，直前の隠れテンションなどの計算に用いられる全てのパラメータ

hi-1 と i 番目の入力単語 xi の単語ベクトル Embxを表す．学習時は，パラメータ更新に確率的勾配降下層(xi)から，hi= fenc (hi-1, Embx (xi)),と算出されp(y|x), とする．

法を用いる．

る．ここで fenc は非線形関数を表し，h0 は 0 ベクトル

3. 原言語側に句構造情報を導入したニューとする．文末まで再帰的に計算したのち，エンコーダの最終隠れ層 hN をデコーダの初期値として設定する

ラル機械翻訳(s1 = hN )．

3.1 句構造を導入したニューラル機械翻訳モ

アテンション機構を導入したニューラル機械翻訳モ
デルでは，目的言語における j 番目の出力単語の予測

デル

分布は， p(yj | y<j, x) = softmax(Ws s~j +bs), と計算

前節で紹介した系列に基づくニューラル機械翻訳モされる．ここで，Ws と bs は重み行列とバイアス項で

デルは，文を単語の系列として扱い，言語に内在するある．ステップ j の隠れ層 s~j は，同ステップのデコー

構文構造を何ら利用していない．ここでは言語の構文

ダの隠れ層 sj 並びに，文脈ベクトル dj を用いて，s~j =構造に着目し，ニューラル機械翻訳モデルに導入する

tanh (W [sj; dj] + b), と算出される．ここで，W, b はために，句構造に基づくニューラル機械翻訳モデルを

3

新たに提案する．図 2 に，提案モデルの概要図を示す．

る．
図 2 で示すように，系列に基づくエンコーダの最終
隠れ層 hN と句構造エンコーダの最終隠れ層（ルートノード） h(root)k を子どもの隠れ層として受け取り， 初期デコーダ s1 を，s1 = gTree(hN, h(root)k), として計算する． 提案手法では， 系列に基づく文ベクトル，句構造に基づく文ベクトルの両者からデコーダの初期ベクトルを構成するとしたが，全ての文の構文解析ができ

図 2: 句構造を考慮したニューラル機械翻訳モデル.

るとは限らない．構文解析器が解析に失敗した場合は，

h(root)k = 0,としてデコーダの初期化を行う．これによ
文はある種の構造情報を有していると見ることがでり，提案手法では構文解析を失敗した文も含め，任意

きる． HPSG 文法 [9]に従えば，文は複数の句から構の文を取り扱うことができる．

成されており，2 分木構造で表現される. この 2 分木

この句構造エンコーダに対して，さらにアテンショ

構造では，句構造情報が単語から順次ボトムアップ方

ン機構の導入を行う．提案する句構造エンコーダへの式で構成されている．

アテンション機構では，系列に基づくエンコーダに含句構造エンコーダは，この句構造情報に従って，既まれる隠れ層に加えて，句構造エンコーダに含まれる存の系列エンコーダ上に句ベクトルを再帰的に計算し，句の隠れ層の両者を対象とする．これにより，単語毎句構造に基づく文ベクトル（ルートノード）を構成すのデコードの際に，原言語の文における各単語，あるるものである．k 番目の句に対する親の隠れ層 h(phr)k

いは単語よりも大きな単位である各句を考慮することは，左右の子どもの隠れ層 hleftk, hrightk から，h(phr)k =ができる．j 番目の文脈ベクトル dj は，系列に基づく

fTree(hleftk, hrightk), と計算される．ここで，fTree はエンコーダの隠れ層，並びに句構造エンコーダの隠れ

Tree-LSTM [10]の関数を表す．そして，句構造エンコ

層をそれぞれアテンションスコア α j(i)で重み付けしーダにおける葉ノードの隠れ層は，系列に基づくエンた総和として， dj = Σi=1N αj(i) hi + Σi=N+12N-1 αj(i)コーダで計算された隠れ層により初期化されている．

h(phr)i, のように算出される．ここで，句構造エンコー

葉ノードではないノードには，Tree-LSTM を用いて

ダは，葉ノードが N 個のとき，N 個の節ノードを有す

おり， 葉ノードの LSTM ユニットを左右の子ノード

ることに注意する．以降，単語の予測は第 2 節で紹介として受け取り，句の隠れ層をルートノードまで再帰した方法に従う．

的に計算していく. Tree-LSTM の末端葉ノードに，前

3.2 実験および考察からの系列データを受け取って構成されてきた
LSTM で初期化することで，構成されていく句ベクト

実験では，ASPEC 英日コーパス 10 万文を使用した．

ルが前からの文脈情報をよりよく捉えることができる．

また，入力文の句構造解析器には，HBSG 文法に基づ

これにより，同じ文内に同じ単語が複数回出現した場

く解析器 Enju (http://kmcs.nii.ac.jp/enju/) を用いた．

合などでも，位置に応じた異なる句ベクトルを構成す

表 1 は，各言語対におけるモデルの自動評価指標

ることができる. 予備実験から，葉ノードを単語ベク

BLEU 及び RIBES をまとめたものである．どちらのトルのみで初期化したオリジナルの木構造に基づくエ指標においても提案手法により性能が改善しているこンコーダと比較したところ，葉ノードを初期化した提とがわかる．データの規模を 150 万文まで増やした際，案手法の方が，高い翻訳性能を示すことを確認してい

NMT と提案手法のそれぞれの性能は(RIBES,

4

BLEU)=(81.60, 34.64), 及び(81.66, 35.05)となり，提ニューラル機械翻訳モデルの翻訳結果では，正解語”

案手法による性能改善が見られる．

アクティブ"の類義語である”活性"という単語が生成されている．この他の翻訳結果においても，”女"と”女性"，”アメリカ航空宇宙局"と”NASA"などといったよ

表 1: 英日翻訳における実験結果.

うに，類義語・同義語が生成されている場合があった．
今回用いた自動評価指標は，参照訳中の単語が生成結果に含まれているかの一致率に基づいており，単語の類犠牲については考慮されていない．このため，上述のような翻訳生成は不正解となり指標に反映されていない．このようなニューラル機械翻訳特有の翻訳の性提案モデルにより句構造情報がどのように利用され質に対して，今後，類犠牲などを考慮した自動評価指ているかを分析する．図 3 に入出力間で学習されたア

標に関する研究の重要性がさらに増すと考える．

テンションスコアを示す．翻訳文中の単語”マトリック
ス"と，もっとも高いアテンションスコアを有していた

4. 目的言語側に係り受け構造を導入したニ

エンコーダの隠れ層は，英単語”matrix"を入力した際

ューラル機械翻訳

のものであり，その際のアテンションスコアは 0.77であった．これに対して，単語”液晶"は翻訳語に相当

4.1 機械翻訳と目的言語における係り受け構する”liquid crystal"（アテンションスコア 0.07）より

文解析の同時学習モデル

もより高いアテンションスコア（0.41）”liquid crystal

Recurrent Neural Network Grammar (RNNG)

for active matrix"と関連付けられている．これは，デ[11]は，句構造解析と文生成の同時学習モデルであり，コーダの隠れ層がすでに出力済みの単語情報（“活性単一のニューラルネットワークからなる．ここでは，

マトリックス の"）を文脈として受け取っているため，

句構造解析は shift-reduce 操作による遷移型モデルに

それらの文脈に相当する入力（“for active matrix"）をよって記述されており，単語はスタックとバッファへ含めた名詞句”liquid crystal for active matrix"と高く

移動 (shift) し，スタック中にある単語に対して適当

関連付けられたためと考えられる．このように，提案

なアクションを適用 (reduce) させていくことで，スするアテンション機構では，系列に基づくエンコーダ

タック上に文全体の句構造が構築されていく．RNNGの隠れ層に加え，句構造エンコーダの隠れ層も対象とでは，さらに，shift アクション時に単語生成を行ってすることで，出力単語と入力単語の関連度と並んで，おり，文生成タスクとの同時学習モデルとなっている．

出力単語と入力句の関連度もまた柔軟に学習している

生成された文に対する全アクションはアクション列

ことがわかった．

a = (a1, a2, …, aL) からなり，ステップ t におけるアクション at の生成確率は，スタック，アクション，バッファの隠れ層 hst，hat，hbt それぞれから，p(at | a<t-1 )=softmax(Wtanh[hst; hat; hbt] + b), と計算される．それぞれの隠れ層は，Stack-LSTM [11]を用いて計算さ
れ，Stack LSTM では，各ユニットはスタック上で扱
われ，TOP の指すユニットと入力を受け取ることで新
たな隠れ層の生成が行われる．

図 3: 学習されたアテンションスコア.

5提案モデルでは，RNNG モデルにおけるバッファをブートストラップリサンプリングにより優位差が見ら

ニューラル機械翻訳モデルのデコーダそのものとみなれた(p<0.05)ことを示す．

し，単語の生成もまたニューラル機械翻訳モデルのデ

表 2: 実験結果

コーダに従うものとする．RNNG モデルのスタック，
アクションの初期隠れ層 hs0, ha0 には，デコーダの隠れ層の初期化と同様に，両方向エンコーダの各最終隠れ層から Tree-LSTM ユニットを用いて計算する．また，スタックで用いる単語ベクトルのパラメータは，デコーダの単語ベクトルを共有するものとする．予備
実験では，スタックとデコーダ間で単語ベクトルのパ
ラメータを共有することで翻訳性能が改善することを確認している．図 4 に提案モデルの概要図を示す．図日英データを用いて，提案モデルのさらなる分析を中では，デコーダにおけるアテンション機構などは省行った．分析方法としては，3 種類ある RNNG モデル

略している．

のどのコンポーネントに最も効果があるのかを見るために，各コンポーネントを除去する ablation study を行った．表 3 はその結果をまとめたものである．RNNGのコンポーネントのうち Stack を取り除いた時，最大
1.02 ポイント BLEU スコアが悪化したことから，Stack が最も RNNG の中で性能改善に寄与したことがわかる．Stack は係り受け構造情報をベクトル表現するためのネットワークであることから，提案手法では，係り受け構造情報をうまく利用することでニュー
ラル機械翻訳モデルを改善できたと考えられる．

図 4: 目的言語側における係り受け構造を導入したニ

表 3: 提案モデルにおける ablation study

ューラル機械翻訳.

4.2 実験および考察
実 験 で は ， ASPEC 日 英 コ ー パ ス ， News
Commentary v8 露英，捷英（チェコ語-英語），独英コ
ーパスを使用した．日英学習データは，10 万文対を用いた．また，出力文の係り受け解析器には，SyntaxNet[12]を用い，英語の単語分割は SyntaxNet の出力に従い，日本語の単語分割には KyTea [13]を用いた．表 2
は，各言語対におけるモデルの自動評価指標 BLEU 及

図 5 に提案モデルが予測した翻訳文結果とその係り

び RIBES をまとめたものである．BLEU スコアでは

受け構造を示す．従来のニューラル機械翻訳モデルで独英を除いて，また RIBES では全ての言語組においは出力文のみが予測されるのに対して，提案モデルでて性能が改善していることがわかる．表中の記号※はは，翻訳結果に加え，どの単語がどのような係り受け

6

関係を持つかが示されている．例えば，動詞”has”と名謝辞

詞”temperature”の間には”has”が”temperature”とい

本稿で紹介した研究を行うにあたって，3年間ご指導

う語を主語 (nsubj)

として持つという関係があるこくださった東京大学鶴岡慶雅教授に深謝いたします．

とがモデルにより予測されている．しかしながまた，ニューヨーク大学短期滞在中にご指導いただいら，”The”と”transition”の間のラベルに誤りがあるよ

たニューヨーク大学Kyunghyun Cho准教授にも深く

うに，係り受け構造推定の性能にはまだ課題があるこ

お礼申しあげます．共著者の橋本和真さんからは多くとがわかる．

の有益な助言をいただきました．重ねて感謝いたします．本研究はJSPS 科研費15J12597の助成の支援を受けたものです．

参考文献[1] K. Cho, B. van Merrienboer, C. Gulcehre, D.

Bahdanau, F. Bougares, H. Schwenk, and Y. Bengio.
図 5: 提案モデルにより予測された翻訳文とその係り

Learning phrase representations using rnn

受け構造．

encoder-decoder for statistical machine translation. In
Proceedings of the 2014 Conference on EMNLP, pp.

5. おわりに

1724--1734, 2014.
[2] K. Xu, J. Ba, R. Kiros, K. Cho, A. Courville, R.

本研究では，文に内在する構造情報として句構造デSalakhudinov, R. Zemel, and Y. Bengio. Show,ータと係り受け構造データの 2 種類に着目し，ニュー

attend and tell: Neural image caption generation with

ラル機械翻訳モデルへの導入を行った．従来のニュー

visual attention. In Proceedings of the 32nd ICML,

ラル機械翻訳モデルが原言語側，目的言語側それぞれ

2015.

における文を系列データとして扱っていたのに対して，[3] D. Bahdanau, K. Cho, and Y. Bengio. Neural

本研究では，原言語側，目的言語側において構文構造

machine translation by jointly learning to align and

データをそれぞれ導入することを目指した．実験結果

translate. Proceedings of Proceedings of ICLR, 2015.

を通して，提案手法による有効性や提案モデルが期待[4] T. Luong, H. Pham, and C. D. Manning. Effective

通りの学習を行えていることを確認した．

approaches to attention-based neural machine

構造データは，今回焦点を当てた句構造や係り受け

translation. In Proceedings of the 2015 Conference on

構造と言った構文構造情報のみに止まらない．Web テ

EMNLP, 2015.

キストのようなタグ付きテキスト，数式など，様々な[5] G. Neubig. Travatar: A forest-to-string

場面で構造データを扱うことが考えられる．今後の課

machine translation engine based on tree transducers.

題は，そのような個々のケースにおいて，1)どのよう

In Proceedings of the 51st Annual Meeting of the

な形で構造データを考慮あるいは取り入れながら，主ACL: System Demonstrations, 2013.

タスクである翻訳性能を改善していくのか，また，2)[6] Y. Wu, M. Schuster, Z. Chen, Q. V. Le, M.

学習されたモデルの分析にこのような構造データの情

Norouzi, W. Macherey, M. Krikun, Y. Cao, Q. Gao,

報が役立てられないか，などを検討していくことであK. Macherey, J. Klingner, A. Shah, M. Johnson, X.

る．

Liu, Ł. Kaiser, S. Gouws, Y. Kato, T. Kudo, H.

7

Kazawa, K. Stevens, G. Kurian, N. Patil, W. Wang, C.
Young, J. Smith, J. Riesa, A. Rudnick, O. Vinyals, G.
Corrado, M. Hughes, J. Dean. Google's Neural
Machine Translation System: Bridging the Gap
between Human and Machine Translation. arxiv:
arXiv: 1609.08144, 2016.
[7] H. Hassan, A. Aue, C. Chen, V. Chowdhary, J.
Clark, C. Federmann, X. Huang, M.
Junczys-Dowmunt, W. Lewis, M. Li, S. Liu, T. Liu,
R. Luo, A. Menezes, T. Qin, F. Seide, X. Tan, F. Tian,
L. Wu, S. Wu, Y. Xia, D. Zhang, Z. Zhang, and M.
Zhou. Achieving Human Parity on Automatic
Chinese to English News Translation. arxiv:
arXiv:1803.05567,

2018.

[8] T. Luong, Q. V. Le, I. Sutskever, O. Vinyals, and
L. Kaiser. Multi-task sequence to sequence learning.
Proceedings of ICLR, 2015.
[9] I. A. Sag, T. Wasow, and E. Bender.
Syntactic Theory: A Formal Introduction. Center for the Study of Language and Information,
Stanford, 2nd edition, 2003.
[10] K. S. Tai, R. Socher, and C. D. Manning.
Improved Semantic Representations From
Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks.
In Proceedings of the 53rd Annual Meeting of ACL
and IJCNLP, pp. 1556--1566, 2015.
[11] C. Dyer, A. Kuncoro, M. Ballesteros, and A. N.
Smith. Recurrent neural network grammars. In
Proceedings of NAACL, 2016.
[12] D. Andor, C. Alberti, D. Weiss, A. Severyn, A.
Presta, K. Ganchev, S. Petrov, and M. Collins.
Globally normalized transition-based neural networks. In Proceedings of ACL, 2016.
[13] G Neubig, Y. Nakata, and S. Mori. Pointwisepre- diction for robust, adaptable Japanesemorphological analysis. In Proceedings of ACL,
2011.

8

解説記事

最新のニューラル機械翻訳に関する技術紹介
中澤

敏明

東京大学

1. はじめにたとしても、今度は “by” に引きずられて “by thelaw.” という訳を出力してしまう可能性もある。

本稿では、2019 年に国際会議で発表された論文のう

これらの問題を解消するために、本論文は訓練時のちのいくつかを紹介する。紹介するのは 1. Bridging

デコーダーへの入力を、参照訳の単語とオラクルの単the Gap between Training and Inference for Neural

語を確率的に選択するという方法を取っている。実はMachine Translation (ACL2019, best paper) [1]、2.

この方法と似た方法は既にいくつか提案されているRevisiting Low-Resource Neural Machine([4], [5], [6]など)のだが、オラクルの単語の選び方が既Translation: A Case Study (ACL2019) [2]、3.

存手法とは異なるという主張のようである。オラクル

Post-editese: an Exacerbated Translationese

単語は word oracle と sentence oracle の 2 つを提(MT-Summit2019, best paper) [3]の３つである。

案している。Word oracle は通常の softmax をかける
前の出力スコアに Gumbel noise を足すことで効率的

2. Bridging the Gap between Training andな サ ン プ リ ン グ を 行 う 。 Sentence oracle はInference for Neural Machine

beam-search で n-best の出力文を生成し、その中で最Translation (ACL2019, best paper)

も BLEU 値が高い文をオラクルとして用いるというものである。なお参照訳とオラクル文との長さを揃え

本論文で解決を試みる NMT の問題は 2 つある。

るために、オラクル分の長さを強制的に参照訳に合わAuto-regressive な NMT のデコーダーでは、ある時点

せる(翻訳を打ち切る)という処理をしている(Forceでの出力を次の入力として利用する。ここで、訓練時

Decoding)。

は実際の出力ではなく、参照訳を入力することが一般実験の結果、NIST の中英翻訳においてはベースラ的である (teacher forcing)。しかしテスト時は当然参インの Transformer と比較して word oracle で平均照訳を持っていないため、デコーダーの出力をそのま

0.5 ポイント、sentence oracle で平均 1.5 ポイントのま次の入力として用いる。この訓練時とテスト時の環

BLEU スコアの向上を達成している。また WMT の英境の違い (Exposure Bias) が翻訳精度に悪影響を及独翻訳においても同様に 1.3 ポイントの向上を達成しぼすため、これを解消することがこの論文の目標の一ている。

つ目である。もう一つは論文の著者らがなお本論文は ACL2019 の best paper ではあるのだ

overcorrection と呼ぶ問題である。これは例えば参照が、正直そこまですごいかと言われると、そんなこと

訳が “We should comply with the rule.” である場合

はない気がする（MT に詳しい何名かに聞いたがみなに、デコーダーが “We should abide” と出力したとす

口を揃えて「なぜこれが？」と言った反応であった）。

ると、その次の前置詞は “by” が正しいのだが、文全体の loss を最小化するために “with” と出力してしま

3. Revisiting Low-Resource Neural Machineうという問題である。さらに、もし “by” を出力でき

Translation: A Case Study (ACL2019)

The Latest Technologies for Neural Machine Translation
Toshiaki Nakazawa
The University of Tokyo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/本論文は、これまで多くの論文で報告されてきたラベルを one-hot ベクトルのような極端な分布で表現「NMT は low-resource な設定ではうまく訓練できず、するのではなく、正解以外のラベルにも小さな値を与Phrase-based SMT よりも精度が低い」という結論をえておくことで過学習を抑制する手法の一つである。

再考し、これに異を唱えるものである。これまでの

Dropout/word dropout も過学習抑制手法の一つであ

low-resource NMT 研究のほとんどは、ベースライン

るが、中でも word dropout は入力文のうちのいくつシステムを構築する際に high-resource な状況でのハかの単語を mask してしまう（その単語の embedding

イパーパラメーターなどの設定をそのまま流用しておを全部 0 にする）方法である。

り、low-resource な設定に合うようにチューニングしLayer normalization は共変量シフトを解消するたていないことが問題だと著者らは指摘している。著者

めの手法の一つで、あるニューロンに一つ前の層かららはこれまでに提案された様々なテクニックを組み合入ってくる値（重みをかけた後の値）を、同一層の他

わせて利用する best-practice を示し、これによりの全ニューロンに入る値の中で正規化する。共変量シ

low-resource な設定でも PBSMT の性能を超えること

フトとは訓練途中で、各層への入力の分布が変化してが可能であることを示した。また low-resource NMT

しまい、うまく学習ができなくなるという現象で、この研究では単言語コーパスや他の言語の対訳コーパス

れを抑制する方法は layer normalization の他にもをいかに利用するかを主眼にしたものが多いが、本論

Batch Normalization 、 Weight Normalization 、

文ではこのような相補的な言語資源を一切利用せずとInstance Normalization、Group Normalization など

も上記の性能を達成できるとしている。つまり、「NMT

いくつか存在する。

は data-hungry である」というこれまでの通説を覆しTied embeddings は Decoder の入力（1 つ前の出力たと言える。

単語をベクトルに変換したもの）と出力（出力層で目

著者らが示した best-practice に含まれるのは、的言語の語彙サイズ次元に変換したもの）のBiDeep RNN [7]、label smoothing [8]、dropout [9]、embedding matrix を共通にするという手法で、これ

word dropout [10]、layer normalization [11]、tiedによりパラメータを削減することができるし、精度もembeddings [12]、サブワードの語彙サイズの調整、若干向上することが報告されている。なお原言語と目

ハイパーパラメーターのチューニング、lexical model

的言語で語彙が共通[13]である。以下に簡単にこれらについて説明する。

encoder の embedding matrix も共通にすることが可

BiDeep RNN は RNN 層 を 複 数 重 ね る (Deep能であるが、この論文では decoder の 2 つだけを共通

Stack) 構造と、各 RNN 層の内部に複数の RNN を直(shared sub-word) な らにしている。

列につなげた (Deep Transition) 構造を併用する手

サブワードの語彙サイズについては、high-resource法である（図 6）。

設定ではあまり精度に影響しないが、low-resource では小さくした方が良いとしている。これは
low-resource な状況では、低頻度なサブワードが発生
してしまい、その分散表現がうまく学習されないことが要因である。そこでサブワードセットを学習した後に、閾値以下の低頻度なサブワードを高頻度なサブワ
ードでさらに分割する（実験ではコーパス中の頻度 10

図 6：BiDeep RNN の構造

以下のサブワードをさらに分割している）。

Label smoothing は分類問題において、正解となる

ハイパーパラメーターの設定については、

10low-resource な状況ではネットワークサイズは小さく

れを “Translationese” と呼ぶ。要は一種の方言のよし（過学習の抑制）、バッチサイズは小さくし（データうな特徴を持っているのである。これは人間の翻訳の数に対してバッチサイズが大きすぎると学習が収束し質が悪いということではなく、そもそも人間の翻訳はない）、dropout を積極的に使う（過学習の抑制）方が特定のスタイルに従うようにとか、与えられた用語集

いいとしている。

の訳語を使うようにとかいうような制約の下で行われ最 後 の lexical model は 、 入 力 文 の 各 単 語 のるものであるため、当然の性質である。

embedding に対して、attention の重み付き和を取り、本論文はこの Translationese のような特徴が、

residual connection つき feed forward 層を通したもpost-edit された文にも存在するか（post-editiese は存のを、次の単語の予測に使うというもので、出力と入在するか）、存在するとしたらその性質はどのようなも力の間での単語アライメント情報のようなものを積極のか、MT の手法の違いにより性質に違いはあるかの的に利用したいという発想で取り入れられている。

3 点をいくつかの分析によって明らかにした。以下で以上のテクニックを組み合わせて用いることで図は分析の方法について述べる。

7 のように 10 万単語(約 5000 文)という非常に少ない

Lexical Variety: 以下の式で計算される type-token

対訳コーパスであっても PBSMT よりも良い翻訳精度

ratio (TTR)により、lexical variety を調べている：

が達成できたと報告している。

TTR が大きいほど、様々な種類の単語が使われていることになる。この TTR を人間の翻訳 (HT)、機械翻訳(MT)、ポストエディット (PE)の 3 つで比較したとこ
ろ、HT > PE > MT の順になった。ポストエディット
によって MT よりはより多様な表現が足されているが、人間の翻訳には及ばないという結果である。また翻訳
システムごとの違いを調べたところ、TTR が最も高いのは SMT で、これと比較して RBMT や NMT は低い値となった。NMT は SMT よりも lexical variety は少ないという結論である。
図 7：独英翻訳におけるコーパスサイズと BLEU ス

Lexical Density: 以 下 の 式 で 計 算 さ れ る lexical

コアの関係

density を文の情報密度と定義し、これを比較している：

4. Post-editese: an ExacerbatedTranslationese (MT-Summit2019, best
paper)

な お HT も ネ イ テ ィ ブ の 文 章 と 比 較 し て lexicaldensity が低いことがわかっているという。分析の結

人間によって翻訳された文は、その言語のネイティ

果、PE も MT も HT よりは lexical density が低いが、ブが書いた文と比較して simple で normalized で両者の間には明確な差はないことがわかった。またexplicit で、元の文の特徴（文の長さなど）の影響を

PE の中では NMT を post-edit したものが他よりも受けているという傾向があることが知られており、こlexical density が低く、MT の中では SMT が他よりも11

5. おわりに

lexical density が高いことがわかった。
Length Ratio: 原言語文と目的言語文の長さの比を

本稿では 2019 年に国際会議で発表された論文のう

以下の式で計算し、これを比較している：

ちのいくつかを簡単に紹介した。この他にも、例えば
NAACL2019 の best paper の一つである “Probing
ST は source text、TT は target text である。結果とthe Need for Visual Context in Multimodal Machine

して MT は入力文を過不足なく翻訳するため、HT にTranslation” は「マルチモーダル翻訳は本当に必要

比べて length ratio は小さく、PE も MT の結果をなか？」という問いに対して、「文の情報と画像の情報がるべく活かすように行われるため、HT よりも length

相補的であれば有効」という結論を導いているが、結ratio が小さいことがわかった。しかしこれは PE や論自体は当たり前であるし、その結論を導くための実

HT を行う人の習熟度にもよることもわかった。

験設定が人工的（非現実的）であり、個人的には正直

Part-of-Speech Sequences:目的言語文 (T) を品詞

微妙だと思っている。

列に変換し、原言語 (SL) と目的言語 (TL) の品詞列

最近は似たような内容の論文がたくさん出ており、上でそれぞれ構築した言語モデル (LMSL、LMTL) で T

違いを見出すことが難しくなってきている。またネッの perplexity を計算し、この差を調べることで T が原

トワーク構造をいじっただけの論文で、評価も数値

言語と目的言語のどちらに近い構造（語順など）をし(BLEU) でしかしていないようなものも多くあり、面ているかを調査した。結果として、HT > PE > MT の白い論文を見つけること自体が難しくなっている気が順に perplexity の差が大きいことがわかった。これはしている。SNS 等で情報収集をするなど、効率的に面機械翻訳の結果が人間の翻訳に比べて語順の並べ替え

白い論文を探すことが大切になっているのかもしれなが少ないという既存の報告とも合致する。またこの順い。

に原言語文の影響が小さいとも言える。また SMT と2014 年 9 月 に 最 初 の NMT が 発 表 さ れ 、NMT を比較すると、NMT の方が perplexity の差がRNN+attention 機構を採用した NMT が大流行し、そ大きい（=原言語文の影響が小さい）こともわかった。

の後 2017 年 6 月には Transformer が発表され、今で以 上 の 分 析 か ら 、 post-editese は 存 在 し 、はどの論文も Transformer を使っている。本稿の著者

translationese よ り も simple で 、（ 文 の長 さが ）が オ ー ガ ナ イ ズ し て い る Workshop on Asian

normalized で、元の文の影響を受けていることがわかTranslation でも、上位のシステムはほぼ間違いなくり、さらに post-edit する前の生の機械翻訳は、さらTransformer を採用している。このように最近では 2,3に simple で、より元の文の影響を受けていることが年ごとにパラダイムシフトが起きている状況なので、わかった。

そろそろ次のパラダイムシフトが起きるかもしれない。

筆者らは今後、生産性などの観点から post-edit が増 えるで あろうが 、そう なると 目的言 語において

参考文献

post-editiese の影響がどんどん強くなり、目的言語が[1] Wen Zhang, Yang Feng, Fandong Meng, Di You

どんどん simple で元の文の影響を強く受けたものにand Qun Liu: Bridging the Gap between Training

徐々に変化して行ってしまうのではないかという警鐘

and Inference for Neural Machine Translation. Inも鳴らしている。

Proceedings of the 57th Annual Meeting of the
Association for Computational Linguistics.
(ACL2019), 4334-4343.

12

[2] Rico Sennrich and Biao Zhang: Revisiting

2818–2826.

Low-Resource Neural Machine Translation: A Case

[9] Nitish Srivastava, Geoffrey Hinton, Alex

Study. In Proceedings of the 57th Annual Meeting ofKrizhevsky, Ilya Sutskever, and Ruslan

the Association for Computational Linguistics

Salakhutdinov. 2014. Dropout: A Simple Way to(ACL2019), 211-221.

Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal[3] Antonio Toral: Post-editese: an Exacerbatedof Machine Learning Research, 15:1929–1958.

Translationese. In Proceedings of Machine[10] Rico Sennrich, Barry Haddow, and Alexandra

Translation Summit XVII Volume 1: Research Track

Birch. 2016. Edinburgh Neural Machine(MT-Summit2019), 273-281.

Translation Sys- tems for WMT 16. In Proceedings[4] Samy Bengio, Oriol Vinyals, Navdeep Jaitly andof the First Conference on Machine Translation,

Noam Shazeer: Scheduled Sampling for Sequence

Volume 2: Shared Task Papers, pages 368–373,

Prediction with Recurrent Neural Networks. In

Berlin, Germany.

Proceedings of the 28th International Conference on[11] Lei Jimmy Ba, Ryan Kiros, and Geoffrey E.

Neural Information Processing Systems - Volume 1

Hinton. 2016. Layer Normalization. CoRR,(NIPS2015), 1171-1179.

abs/1607.06450.

[5] Arun Venkatraman, Martial Hebert and J..

[12] Ofir Press and Lior Wolf. 2017. Using theAndrew Bagnell: Improving Multi-Step Prediction

Output Embedding to Improve Language Models.

of Learned Time Series Models. In Proceedings of

In Proceed- ings of the 15th Conference of thethe Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial

European Chap- ter of the Association forIntelligence (AAAI2015), 3024-3030.

Computational Linguistics (EACL), Valencia, Spain.

[6] Alex M Lamb, Anirudh Goyal, Ying Zhang,[13] Toan Nguyen and David Chiang. 2018.

Saizheng Zhang, Aaron Courville, and Yoshua

Improving Lexical Choice in Neural Machine

Bengio: Professor Forcing: A New Algorithm forTranslation. In Proceedings of the 2018 ConferenceTraining Recurrent Networks. In Proceedings ofof the North American Chapter of the Association

Advances in Neural Information Processing

for Computational Linguistics: Human Language

Systems 29 (NIPS2016), 4601-4609.

Technologies, Volume 1 (Long Papers), pages[7] Antonio Valerio Miceli Barone, Jindˇrich Helcl,

334–343, New Or- leans, Louisiana.

Rico Sennrich, Barry Haddow, and Alexandra Birch.
2017. Deep Architectures for Neural MachineTranslation. In Proceedings of the Second
Conference on Machine Translation, Volume 1:
Research Papers, Copenhagen, Denmark.
[8] Christian Szegedy, Vincent Vanhoucke, Sergey
Ioffe, Jonathon Shlens, and Z. Wojna. 2016.
Rethinking the Inception Architecture for Computer
Vision. In 2016 IEEE Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages

13

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（１）：翻訳者は何を翻訳しているか？
影浦峡

東京大学・大学院情報学環／教育学研究科

1. 少し長い背景に[1]、そもそも end-to-end でといったときにもともとそこで扱われている（はずの）ことにおいて何がなさ2019 年 7 月から 5 年弱（2024 年 3 月まで）の予定れていて私たちは何をしてしまっていたのかというで、国立情報学研究所・NICT・関西大学・名古屋大

what の問いが改めて先鋭化されたとも言えます（同学とともに新たな研究プロジェクト「翻訳規範とコン時にこの what の問いを促す状況は how の問いを人間

ピテンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モデルとが問うこととはどのようなことなのかという問いも提

統合環境の構築」（科学研究費基盤 S）を開始しました。

起しています。名古屋大学の佐藤理史先生が岩波『科機械翻訳が「実用化」されると言われる中で「実用化」

学』の座談会で「言葉がわかるってどういうことか、には色々なレベルがあってとりわけ日本で約 2000 億

われわれがまったくわかっていない、ということ」が円・世界で約 5 兆円の産業規模で世界経済の成長速度

東ロボの研究を通してわかったと述べていることは少を超えて成長している産業翻訳の実際を想定しその中しこの点に関係しています[2]）。佐藤先生はまた同じ対で機械翻訳がどのように「実用化」されているか・さ談の中で「AI の 1 つの本質というのは、今、擬人化しれうるかを真面目に考えようとするならば、翻訳プロてしか説明できないことを、擬人化せずに説明する方

セスで何がなされているかを高解像度で記述し共有す

法なんじゃないかと思う。たとえば『判断する』とか、る必要がある、というのが大元の問題意識の一つです。

『考える』とか、『わかる』というのは、全部擬人化しもちろんこのように言うと、実践の側からはすでにていうわけですね。システムがわかるとか。もしそうできているのだからそのプロセスを記述するのは後追いうシステムができたならば、擬人化しない用語を使

いにすぎないとの批判が出る可能性はあり、理論の側って説明できるようになっているんじゃないかと」 [3]からはまさにそういうことをやってきたのに今更何をとも語っており、それは極めて大切なポイントなのでと言われそうではありますが、翻訳ではなく言語とのすが end-to-end で何となくできてしまう（ような気にアナロジーでいささか緩やかに語るならば私たちは母なる）技術の時代にそこでは計算機でできたこととは語を使えるけれどそのプロセスは研究対象になってい別に改めて何をいかにやっているかを理解する課題がますし、また例えば英語の冠詞の使い方を冠詞を有さ生まれて振り出しに戻ることになりそうです。

ない言語を母語とする人が適切に運用するための具体

自然言語処理の先端で研究をしている Google の工的な指針となる解像度で説明するものはなく、翻訳に藤拓さんは、しばらく前に次のように言っていました。

関しても同様の問題はあるので謙虚に考えたいという

NLP が他の ML 応用と少し異質なのは、データでのがこうした批判への答えになります。

なんとか学習可能な問題とは別に、知識がないとど

機械翻訳に目を向けると深層学習による how のブうにも解けない問題がいっぱいあること。固有名詞

レークスルーはしかしながら同時に how のブラックの翻訳・読み推定が例。知識を学習データとして与ボックス化を進め、end-to-end で従来のステップを省えても学習される保証ないし、直接知識から出力さくことが（少なくとも一見したところ）できるがゆえ

せたいジレンマに陥る[4]。

What do translators translate?
Kyo KageuraInterfaculty Initiative in Information Studies/Graduate School of Education, The University of Tokyo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

この発言では「知識」を処理の側から遡行して考え

2. 「文章を翻訳する。」ているように見受けられますが、その際には処理の側

3. 「文書を翻訳する。」

あるいは知識そのものとしてどこかでそれが何かがわ

4. 「小説を翻訳する。」

かられていることを先取りしており、けれども今、私

5. 「修理書を翻訳する。」

たちは「それは何か」と言う問いが見え隠れしている

6. 「本を翻訳する。」

ところにいるので「知識」とは何かというもう一つ手

いずれも特に不自然ではないと（多くの人が思うと）前の問いに改めて直面していると言うことができます。

思います。ここで「翻訳」を、多少ぎくしゃくした表

少し飛躍して言うと、ここでの問題はフッサールが実

現になりますが「言語分析」に変えてみます。

験心理学は決して実験の対象とはならない意識そのも

1. 「文を言語分析する。」のの分析を前提としていると述べたときに [5]、そして

2. 「文章を言語分析する。」

ヤコブソンがソシュールの音素はすでにそれに対応し3. 「文書を言語分析する。」

た外在的データを想定していると述べたときに [6]、直4. 「小説を言語分析する。」

面していた問題に近いものです。

5. 「修理書を言語分析する。」

そこにいきなり飛び込んで悩むのは一つの手ですが、

6. 「本を言語分析する。」

その前に極めて具体的なところでまだ色々とできるこ

1 と 2 は（もともと「言語分析」をサ変動詞化したとはあるだろう、基本的にあまりわかっていない領域

ことからくる不自然さを除けば）問題なさそうですが、を前にもちろんその領域がそもそもわかられていない

3 からは少し奇妙に感じられます。3 からは、
「文書ののはその領域をわかることがそもそも何を前提として言語を」（あるいは「文書の言語表現を」）等々と言っしまうことになるのかという困難な問題を抱えている

た方が自然な感じです。このことは、「文」と「文章」からだと言えば確かにその通りではあるけれどそれにが言語（表現）のカテゴリ（少し曖昧な表現ですが）

気づかぬふりをして粛々と測量できるところを測量しを表す一方、
「文書」
、
「小説」、
「修理書」
、
「本」は言語ていくことが必要だし重要であるような段階はあきら

表現のカテゴリではないことを示しています。少し視かに存在すると考え、「翻訳とは何か？」という問いを点を変えて「言語分析する」を単に「分析する」に変「翻訳とは、何に対し、どのような要素・属性を同定えて、例えば「修理書を分析する」や「本を分析する」

し、それにどのような操作を加え、どのような基準でとしたとき、分析の対象／レベルは言語学的な意味でその操作を終了させる行為か？」と定式化しなおしての言語表現とは違う何かであることも示唆されます。

それを具体的な翻訳プロセス・モデルとして書き下す

そして「翻訳」が「文書」
「小説」
「修理書」
「本」を目

ことを目指す研究プロジェクトを立てたわけです。こ的語として不自然でなく取れることは、「翻訳」というこで「翻訳プロセス」は目線の動きとかそういったこ

行為が言語表現（のみ）を対象としたものではないことではなく、外在的に操作可能なものとして捉えます。

とを、もちろん日常的な言語使用の感覚に依拠しすぎ

前置きが長くなりましたが、本稿では「何に対し」のるのはよくないことですが[7]、示唆しています。
「X 冊

一番大元を考えてみることにします。

翻訳した」とは言いやすいけれど、「X 冊言語分析した」というのは少し奇妙で、後者は「X 冊分言語分析した」

2. 翻訳者が翻訳するもの

ならば自然に理解できる感じがします。
なお、日本語の「翻訳」と「言語分析」に関してこ「翻訳する」が取りうる目的語を考えてみましょう。

こで述べたことは、英語でも、筆者が多少はわかるフ

1. 「文を翻訳する。」

ランス語でもスペイン語でも、ほぼ成り立ちます。ま15

た、私の研究室に所属する韓国／朝鮮語を母語とする

ことは、機械翻訳技術が翻訳を始めることができる地

大学院学生は「X を翻訳する」であげた６つの例に対点に到達しつつあることを示しています。

応する韓国／朝鮮語について「文を翻訳する」に対応

では、翻訳者は何を翻訳しているのか。次に少し積する表現は少し不自然でそれ以外は自然であると述べ極的な特徴づけを試みることにします。

ており、中国語を母語とする大学院学生はほぼ対応す

3. 言語表現・文章・文書る（ただし限定詞等を補足しないと自然さを判断しにくく、「本を翻訳する」は「一冊の本を翻訳する」「この本を翻訳する」に対応する表現でないと不自然とい前節で観察した例では、「言語分析する」に関して「文ったことはあるようですが）中国語の表現について日章」と「文書」の間に（あるいは「文章」を挟んで「文」

本語の場合と同様の判断を下しています。

と「文書」の間に）、境界が観察されました。ここでは文（sentence）や文章（sentences/writing/text：こ

文章は言語学が扱う概念と割り切って、「文章」と「文の表現は境界に位置している感じですね）が言語表現書」の相違を少し天下り的に整理します。

のカテゴリであるのに対して、文書、小説、修理書、

文章は定義上言語表現からなるけれど文書には図表

本は言語表現のカテゴリではない。私たちは、「小説をも含まれるというのは両者の差異としてわかりやすい

読む」「修理書を書く」「本を読む」などと当たり前にポイントですが問題はその差異そのものではなくそれ言います。このことは、「読む」「書く」といった行為

では図表も含むことが可能だけれどやはり言語表現をが言語学的な意味での言語プロセスではない（あるい

中心的な要素とする文書というものはそもそもどのよはそれにとどまらない）ことを示唆しています。

うなものであるから図表を含んだ上で同一性を維持す

興味深いことに、欧州共通翻訳修士（ European

る単位として成立しているのかという点です。

Master’s in Translation）の 2017 年コンピテンス枠「文章」を言語学的な概念と考え「文書」をそうで組みは「言語的および文化的コンピテンス」の基本的ないものと考えるときに最初の便利な手掛かりになるな 部分を 修士課程 で翻訳 を学ぶ にあた っての前提のはフーコーの次のような言葉です。

（prerequisite）であると述べています[8]。また、翻訳

つまり、言語［ラング］とは、無限数個の言語運者の高橋さきの氏は、Google 翻訳について、自分が翻用［パフォーマンス］をゆるす有限な規則の集合で訳者になる前にやっていたことをやっていると述べてあるのだ。これに対して、言説とは、じっさいに述います[9]。翻訳が言語的なプロセスを前提とするけれべられた言語的まとまり［シークエンス］のみからども言語的なプロセスではないことあるいはそれにとなる、つねに有限で現働的［アクチャル］に限定さ

どまらないことを、翻訳関係者は理解しているのです。

れた集合である。
〔・・・〕言語の分析が、ある言説

技術の側から言うと、NMT における目標言語の流暢の事実に関して問う問いとはつねに、「どのような規性向上は SMT やルールベースに比べて顕著に目に付則にもとづいて、このような言表がつくられたのくところですが、それゆえにこそ、翻訳を学んだことか？

はないけれどそれなりに言葉はできる学部学生の訳との同じような言表をつくることができるのか？」で似ているといった点も目につくようになりました [10]。

あるのに対して、言説の記述が立てるのはまったく

SMT よ り NMT の 方 が 精 度 は 高 い は ず な のに 、別の問いであって、「このような言表が出現した、しMT+PE で PE を学生が担当すると NMT の誤りが見かも、他のいかなる言表もその代わりには出現しなつけにくいために必ずしも効率が上がるわけではない

かったのは、どのようなわけなのか？」という問いとの報告もあります[11]。肯定的に捉えるならば、このなのだ[12]。

16

またしたがって、どのような規則によって他これを参考にすると、文章を、与えられた言語表現に対して博物学的に列挙し整理し登録する以外の作業

を前に、それを他でもあり得たものと考えたとき、すはできません。それだけだと私たちの有意味な言語活

なわち「言語学的」な視点を採用したときに認識され動は極めて限られるしまたそもそも特定の言語表現をる単位、文書を、そうでしかなかったものと見なす態生み出したり翻訳したりすることがどこに位置付けら度において認識される単位と特徴付けることができるれるかもうまく説明できません。では私たちが文書をでしょう。フーコーは後者を言説の分析と呼んでいま扱うとき何を扱っているのか。ここでフーコーが「言すが、もっとベタに言うとそれは図書館学における言表」について述べた言葉が参考になります。

語表現の扱いで典型的に採用されている視点です [13]。

言表は、その誕生の時間的かつ空間的な座標と全この区別は機械翻訳と人間の翻訳との違いに比較的面的に連動するにはあまりに反復可能であり（言表

よく対応しています。機械翻訳は「言語」処理技術のは、それが出現する日付および場所とは別物である）、

応用で、起点言語のどのような文章（今のところ基本

一つの純粋形式と同じくらい自由であるには自身を的には文）が与えられても対応できる一般的な処理の取り囲み自身を支えるものにあまりに縛り付けられメカニズムを構築することを課題として発達してきまている（言表は、諸要素の一つの集合に関わる構築

した。「このような言表」から「他の同じような言表」

法則とは別物である）ということ。そのようなものにも対応できる規則を抽出することで実際に「他の同として、言表が備えているのは、変容することの可じような言表」に対応しようという課題です。一方、能なある種の重さであり、それが置かれている領野

欧州共通翻訳修士のコンピテンス枠組みが示しているに関係する一つの重量であり、多様な使用を許す一ように[8]、人間の翻訳においてはそこまでは前提であつの恒常性であり、単なる痕跡のように不活性ではって、翻訳はそこから始まります。翻訳者は、与えらなく自分自身の過去にまどろむことのない一つの時れた言語表現が歴史的に生み出された文書群のどこに間的永続性である。一つの言表行為が再開ないし再位置付けられるどのような存在であるのかを検討し、想起されうるのに対し、また、（言語学的ないし論理言語表現としては他でもあり得たけれどそれにもかか

学的な）一つの形式が再現働化されうるのに対して、

わらずこのようなかたちでだけ出現した固有のものと言表は反復されうるということ、ただしその反復は、して扱います。

常に厳密な諸条件のもとで可能であるということ。
これが、言表に固有の特徴なのである[14]。

実はこれは、翻訳に特異的なことではありません。
前節で「読む」「書く」といった述語に言及しつつ述べ

いささか乱暴に言うと、この領域は、比較的長い時たことと関連しますが、実際に、私たちが有意味な言間にわたる持続性の中で、私たちが言語や文化を超え

語活動を行なうときには言語表現をここで言う文章とて「合理的に疑問の余地なき」という理念のもとで殺してよりも文書とみなしています。例えば、誰も、自し合わずに相違を確認したりすり合わせたりすること分の研究を進めるにあたって先行研究を無作為に抽出ができる可能性を言語における思考とコミュニケーシ

し「別に他でもあり得たものだからそれでよい」とはョンにおいて維持するための条件とその中での言語使言いません。査読者が「この研究に必須のはずのこの用からなるものです。言葉の意味は使用からわかると論文が引用されていない」といったコメントをするとか言葉の意味は使用を通して変わるという主張は逆説

き、議論は文章のレベルでではなく文書のレベルで行的にもまさにこの領域（それは再びいささか乱暴に言われていることが当然の前提とされています。

うと言葉の意味はイデア的同一性を有するという理念

ところで、ある言語表現を純粋に歴史的に固有の単がそれなりに担保されているということでもありま独的な存在とみなすだけならば、私たちは一般にそれ

す）が蝕まれることなしに存在していることを前提と17しているからこそ可能なもので、それに甘えつつその書いています。

ことを忘却してだらしない言語使用を賞賛する先に何

森の樹々とか都市の外の土地というものは、わたが待っているかを私たちはあまり幸せとはいえない世

したちにとって、動物たちよりずっと親しみの薄い界の現状から知ることができます。技術の側面では、ものであるために、恣意的な姿勢が芸術において増そのことは、Tay が 24 時間にして人種差別主義者の大し、たとえ粗雑であれ単純化が習わしとなる。人

ナチス礼賛になったことに露呈しています[15]。

間の脚や腕を、まるで一本の枝でも描くように描か保守的な主張になりますが、私たちはその時々におれたら、わたしたちは不快感を覚えるにちがいない。

いて妥当な有意味性を確保するために存在する条件をわたしたちは、鉱物界や植物界のフォルムに関して、そこにノイズが入っていたとしてもイデア的な同一性を担保するものとして前提とせざるを得ません。実際、可能事と不可能事をひどく区別しにくくしてしまっ、、、、、、、、、、
た。こうして風景画には取っ付きやすいところが多それを抜きにした言葉の使用はまさに今ここにある社

くなる。だれもかれもが絵を描きはじめた[16]。

会における差別や力関係を反映したハラスメントにな

例えば翻訳の先端で活動している高橋さきの氏のよりがちです。言語表現を文書としてみることは、「合理

うなプロフェッショナルの眼には、言語処理が語って的に疑問の余地なき」に向けた思考を可能にする条件

いる翻訳は、「人間の脚や腕を、まるで一本の枝でも描を維持し引き継いでいく行為に参加することで、翻訳くように」描いているようなものと映るのかもしれまはそのような行為の一貫です。これに対して言語表現

せん。興味深いことに、翻訳と言語処理との間ではなを文章としてみることは、形式的に許容可能な範囲をく、一つレベルをずらして言語処理と機械学習との間考えることで、その範囲は言語学的な表現の適格性にを見ると、そこでもどうやら同様のずれが意識されて関わりますが有意味性を担保しません（このことは言いるようで、そのことは、Yoav Goldberg 氏が 2017

語学的な意味での意味論にも当てはまります）。

年に公開したウェブ記事に示されています[17]。

言語表現を文書として捉える視点は、「合理的疑問の果物やお金と違い思考と知識は他人と共有しても減余地なき」に向けた私たちの実際の言語使用が妥当性らないので（その「価値」が減るのは経済のシステムを有する範囲の存在を前提としそれを確保するものとの問題で情報と知識の問題ではありませんし、完全にしてある一方、言語表現を文章として捉える視点はそ独自の他の人には誰にもわからない知識が価値を持たの点は別のところで扱われるものとしてそれよりもはないことを考えると共有できること／共有することはるかに広い範囲を適格なものとする、そして翻訳の視

思考と知識の基本的な要請でもあります）、縄張り争い

点は前者である、というのが暫定的な結論となります。

をするのではなく「翻訳とは何か」を共有しようとするとき、けれどもその共有可能性はこれまでのところ

4. 文書に接することと解像度かなりの程度「できる」ことを前提としていて（あるいは佐藤先生の言葉を借りると「擬人化」されていて）、

長尾真先生が京大の総長をなさっていたと同じ時期

民主的な理解の共有のために必要な解像度を有していに東大の総長をしていた蓮實重彦氏がプルーストとヴなかったことに気づきます。そしてそのための言葉をァレリーは同じ年の生まれだけれどプルーストは古び

私たちは十分に有していなかったこと、有していてもないのにヴァレリーはいかにも古臭いといった趣旨の共有してこなかったことに。本稿では、翻訳者が何をことを言っていたことに多少は同意しつつも個人的に翻訳しているかを一番大元のところで解像度をあげるは少なくとも一部のものについて決して嫌いではないのが私たちが新たに始めた研究プロジェクトの課題だ

ポール・ヴァレリーが、風景画をめぐって次のようにと言いながらそれを裏切ってしまうような粗いかたち

18

[10] 影浦峡 (2017) 「改めて、翻訳とは何か：Google

で言葉にしてみました。

NMT が使える時代に」言語処理学会第 23 回年次大連載の枠をいただいたので、次回は、ここで「文書」

会, pp. 931-934.

と述べたもの―翻訳が対象としているもの―はこの世[11] 山田優・大西菜奈美 (2018) 「それでも学生はポ界においてどのような存在としてあるかを考えていきたいと思います。

ストエディターになれるのか？

ニューラル機械翻訳（Google NMT）を用いたポストエディットの検証」言語処理学会第 24 回年次大会, pp. 738-741.

注・参考文献[12] Michel Foucault (1968) Sur l'archéologie des[1] 坪井祐太・海野裕也・鈴木潤 (2017) 『深層学習sciences. Réponse au Cercle d'épistémologie.

Cahiers pour l'Analyse 9, pp. 9-40. ［石田英敬訳

による自然言語処理』東京：講談社.
[2] 池上高志・石黒浩・梅田聡・佐藤理史・中島秀之・(1999)「科学の考古学について―「認識論サークル」

開一夫 (2019) 「［座談会］人工知能研究は何をめざへの回答」蓮實重彦・渡辺守章監修『ミシェル・フ

すか（前編）」『科学』89(4), pp. 371-383.

ーコー思考集成 3─歴史学 系譜学 考古学』東京：[3] 池上高志・石黒浩・梅田聡・佐藤理史・中島秀之・

筑摩書房, pp. 100-143］

開一夫 (2019) 「［座談会］人工知能研究は何をめざ[13] 著者は図書館情報学研究室に所属しています。

すか（後編）」『科学』89(5), pp. 460-469.

[14] Michel Foucault (1969) L’Archéologie de Savoir.

[4] 工 藤 拓(2019) https://twitter.com/taku910/

Paris: Gallimard. ［慎改康之訳 (2012) 『知の考古status/1100035871183536128

学』東京：河出文庫］[5] Edmund Husserl (1987) “Philosophie als strenge[15] Peter Bright (2016) “Tay, the neo-Nzai

Wissenschaft,” Logos: Internationale Zeitschrift

millennial chatbot, gets autopsied,” Ars Technica.

für Philosophie der Kultur 1(3), pp. 289-341. ［佐https://arstechnica.com/information-technology/2

竹哲雄訳 (1969) 『厳密な学としての哲学』東京：016/03/tay-the-neo-nazi-millennial-chatbot-gets-a

岩波書店］

utopsied/[6] Roman Jakobson (1976) Six Leçons sur le Son et[16] Paul Valéry (1938) Degas Dance Dessin. Paris:le Sens ［花輪光訳 (1977) 『音と意味についてのGallimard. ［清水徹訳 (2006) 『ドガ六章』東京：みすず書房］

ッサン』東京：筑摩書房］

ダンス

デ[7] 日常言語の分析が可能なのは、イデア的同一性を[17] Yoav Goldberg (2017) “An adversarial review of

何らかのかたちで先取りしているからです。これは‘Adversarial Generation of Natural Languag’ - Or,「日常言語学派」等の「主張」や「考え」とは関係

for fucks sake, DL people, leave language alone

なく論理的に要請されることです。

and stop saying you solve it.” https://[8] European Master’s in Translation (2017)

medium.com/@yoav.goldberg/an-adversarial-revie

Competence Framework 2017. European

w-of-adversarial-generation-of-natural-language-

Commission.

409ac3378bd7[9] 山田優（モデレータ）
・井口耕二・高橋さきの・藤田篤・Chenhui Chu・宮田玲（パネラー）(2018) 公開シンポジウム「翻訳におけるテクノロジーを考える」日本通訳翻訳学会第 19 回大会.

19

イベント報告MT フェア 2019 報告
内山将夫

情報通信研究機構

1. はじめにユーザーの声が多数紹介され、機械翻訳が、ポケトー
ク W により、実際のコミュニケーションを助けている

MT フェアは、2019 年 6 月 19 日に、アジア太平洋

ことが分かりました。ポケトーク使用に関する 1 か月

機械翻訳協会（AAMT）の主催により開催されました。

間の統計では、101 カ国でポケトークが使われたこと

140 名以上の参加があり、会場全体に熱気がありましが分かったそうです。

た。以下では、MT フェアについての、報告者の主観によるまとめを報告したいと思います。

報告者の感想としては、半世紀以上にわたる機械翻訳の研究成果が、ついに幅広くコミュニケーションに実用されたことが嬉しかったです。また、機械翻訳の

2. AAMT 長尾賞・長尾賞学生奨励賞

精度が重要なことはもちろんとして、それをどのようにうまく使えるようにしていくかが非常に重要だと思MT フェア冒頭には、AAMT 長尾賞・長尾賞学生奨

いました。

励賞の発表がありました。第 6 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞は江里口瑛子氏（博士学生時代は東京大学、現
在は Microsoft Corporation）、第 14 回 AAMT 長尾賞
はソースネクスト株式会社が受賞しました。
江里口氏の講演では、博士論文についての概要が発表されました。従来は、文字列から文字列への翻訳としてニューラル機械翻訳（NMT）が設計・利用されていたところに対して、原文・訳文の構文情報を活用した NMT を提案した先駆的な研究です。講演の中では、研究の難しい点として、たとえば、訳文側の構文情報を活用した場合に、確かに訳文側の構文情報を訳文の3. アジア翻訳ワークショップ（WAT）の紹介、

生成とともに構築できるのであるが、それにより大幅

黒橋禎夫氏（京都大学・AAMT 副会長）に精度が向上するわけではないというものがありました。報告者の感想としては、訳文側の構文情報の利用

WAT は、アジア言語を対象とした機械翻訳評価ワー法に関しては、訳文側にタグを埋め込まなければいけ

クショップです。対象としている言語は、日本語、中ないようなときに、タグ情報を構文情報とみなしての

国語、韓国語、インドネシア語、ヒンディー語、イン処理ができないかというものがありました。

ド系諸語、ミャンマー語、英語、ロシア語、クメール

ソースネクスト株式会社からは川竹一氏による講演

語です。WAT は、2014 年より毎年開催しています。

がありました。本講演によりますと、ポケトークＷはまた、2019 年は EMNLP-IJCNLP2019 併設で行われ40 万台が累計で販売されているということです。また、ます。

MT Fair 2019 Report
Masao Utiyama
National Institute of Information and Communications Technology
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

これにより、今後の AAMT の真の Asia-Pacific 化が翻訳タスクの分野は、論文、特許、新聞・ニュース、
混合、レシピです。2014 年当初は、 ASPEC という期待されます。

論文コーパスによる論文翻訳タスクを実施しました。

WAT のオーガナイザーは各国のメンバーから構成

このコーパスは現在、論文の機械翻訳に関する標準的されています。2019 年では、EMNLP-IJCNLP2019

なコーパスになっています。

＠香港の併設ワークショップとして開催（11 月 3 日か参加チーム数は 2014－2018 年は、12－15 です。

4 日）し、翻訳タスク開催だけでなく、研究論文も募2019 年は 20 チームほどとかなり盛況になりました。

集します。翻訳タスクとしては、日本語とロシア語、

翻訳結果評価については、自動評価については、自タミル語と英語、クメール語と英語、適時開示文書、

動評価サーバーを利用して随時できるようになっていマルチモーダル翻訳などが増えました。また、適時開ます。人手評価については、一対比較評価は、ベース

示文書の翻訳タスクでは、重要な数値・固有名詞にフラインシステムの機械翻訳結果と比較しています。正ォーカスして、それらが正確に翻訳できているかを評

確性評価としては、一対比較評価結果の上位数チーム

価します。
最後に、WAT に関連する国際会議として WMT のについて、特許庁による内容の伝達レベルの評価をしています。

紹介もありました。WMT は基本的には英語を中心と一対比較評価の対象文はテストセット中の 400 文をした翻訳タスクを開催しています。BLEU 値としては利用しています。5 人の評価者が、1 文毎に、ベース

30 以上のものがでています。
（WAT における日英・英ラインよりも良いか、悪いか、同程度かを評価してい日ニュース翻訳の BLEU は 20 程度）また、Microsoft

ます。正確性評価としては、特許庁による特許文献機

Asia が多くのタスクで良い成績を収めています。日械翻訳の「内容の伝達レベルの評価」を 5 段階で評価

本からは NICT がチェコ語とドイツ語の機械翻訳につしています。これは、一対比較対象文中の 200 文を文いて良い成績を収めています。

毎に 2 人が評価しています。

WAT は、アジアの機械翻訳研究の活性化・データ整

歴史的な発展としては、日英・英日論文機械翻訳に備等に一定程度の成果を得ています。この会議・コミ

ついて、2014－2018 年について、 BLEU 値も向上しュニティを成長させ AAMT の真の Asia-Pacific 化のているし、正確性評価に関する人手評価値も 3 点台か基盤とすることが期待されます。

ら 4.5 点に近い段階まで上昇しています。つまり、2018年の時点で 90％程度の内容の伝達度が達成されてい4. 招待講演 1：「トランスパーフェクトの機ます。また、日中・中日論文機械翻訳についても 4.5

械翻訳ソリューションについて」 Diego

点程度に達しています。

Bartolome 氏（TransPerfect）

他のタスクについては、特許機械翻訳については
4.5 点程度を言語対によらずに達成しており、混合に

まず、AI の紹介として、Hype Cycle for Emerging

ついては言語対にもよりますが 3－4 点という状況でTechnologies, 2018 というものがありました。これは、す。日英の新聞機械翻訳についてはコーパスサイズが技術の発展の過程とその技術に関する期待度合いを、小さいこともあり 2 点程度です。

いったんは速やかに頂点に達した後で、同じくらい急2018 年のパネルディスカッションでは、アジア各国

速に下がり、その後また緩やかに上昇しなだらかにな

での機械翻訳の研究および実務利用の状況などについるカーブで描く模式図です。それによれば、AI は、2018て話し合いました。また、アジア各国が協力し、機械年においては、期待がまさに頂点に達している段階と翻訳技術の発展と普及に取り込むことで合意しました。

いうことです。報告者としても、AI に関する世間の期

21

待はかなり高いと思っていたので、納得のいく図でし

NMT エンジンと比べて、セキュアであり、利便性もた。

高いです。NMT の用途としては、出版等は目的としていないで、 casual translations が目的です。

また、AI は、非常にたくさんの分野に応用されるよ
うになりました。特に、自然言語処理は広く活用されその他の NMT の用途としては、E コマース、B2Cています。かつての機械翻訳は、翻訳精度が低いにもなどがあります。E コマースでは、クライアントの翻かかわらず、人間翻訳者の仕事を奪うものであると恐訳に関する予算を最適化してビジネスの目標を達成しれている翻訳者もいましたが、現在では状況が異なっます。また、クライアントに合わせて、機械翻訳のカています。現在の機械翻訳の精度は非常に向上しておスタマイズなどをしています。今後の方向としては、り、翻訳メモリと同様に、翻訳全体の生産性を向上す

API の提供やポストエディターの育成が重要です。

るものと考えられています。

報告者にとって、当講演で最も印象に残った言葉はTransPerfect は世界最大の翻訳サービス会社です。

「Optimize budgets」です。つまり、クライアントのTransPerfect で は 、 40 ％ 程 度 の 翻 訳 が AI-based

予算に合わせて最適なソリューションを提供すること

workflow で処理されています。また、40 言語方向以が大切だと思いました。

上で NMT が使われています。また、何百億もの単語

5. 招待講演 2：「AI を取り巻くデータの課題

が機械翻訳で処理されています。
機械翻訳は、1954 年から現在まで様々な手法が研究と責任～データから見た研究とビジネス開発されており、着実に進歩してきましたが、現在のの壁～」田丸健三郎氏（AI データ活用コ

NMT であっても、まだたくさんの問題が残っていま

ンソーシアム・日本マイクロソフト株式会

す。

社）

機械翻訳を使うことで、翻訳サービスの範囲を広げることができます。ポストエディットとしては、Full

AI 活用において、海外と日本には大きな差がありまか Light かなどがあり、また、機械翻訳のみを利用す。海外では聴覚障碍者が教室にいる場合には、 AIするときでも、カスタマイズした NMT を使うとか、活用により音声認識情報を提供することが増えていま

TransPerfect 提供のカスタマイズなしの NMT を使う

すが、日本国内ではそのような例はありません。

とかの選択肢があります。これらからどのサービスを

AI 活用が進まないのは、日本固有のデータがないこ

使うかは、クライアントの目的や予算によるものです。

とが原因です。データの活用に関して、米国では、法

機械翻訳品質の比較という点では、TransPerfect の律等で禁止されていなければ問題ないとして機微な情エンジンは、ベンチマークとしているエンジンと比べ報の収集と活用をしています。一方、日本では、ガイて、15－23％程度、編集距離（edit distance）の観点

ドライン等で指針が示されていなければ心配だというから優れています。

ことで、データの収集と活用が進んでいません。 AI

ビジネスへの機械翻訳の利用という点では、小売データ活用コンソーシアムの目的は、データの円滑なり・ファッション・ライフサイエンス等様々なパート

流通を促進することです。

ナーがいます。E-Discovery においては、機械翻訳が日本におけるデータの課題としては、日本固有のデ

非常によく使われています。E-Discovery では、非常ータが圧倒的に不足しており、その結果として、海外に大量の複数言語の文書を読む必要があります。また、

データによる偏った AI モデルができています。たと

金融方面でも機械翻訳が非常によく使われています。

えば、赤べこなどの日本文化固有の画像データは海外TransPerfect の NMT は、他の無料・低コストのデータには含まれていません。

22

複数のモダリティによる AI モデル構築の重要性が難です。価値ある AI データのためには、データ自体増しています。また、データ（特に言葉）は、継続的だけでなく、そのデータの来歴「provenance」も同時に変化するため、AI モデルの性能を保つためには、テに確保する必要があります。つまり、何が、誰が、何

キストデータ・音声データ・行動データなどの様々な時、どのように、生成・クレンジング・アノテーショ

マルチモーダルなデータを継続的に更新する必要があン・評価したデータなのか、を記録する必要がありま

ります。

す。

様々なデータ＋AI により都市課題が解決します。たAI データ活用における国内における課題としては、

とえば、気象・交通・GPS 等のデータを活用して、交データを持つ企業と研究技術を持つ企業間の連携があ通事業者横断的な最適化された運行スケジュールによります。たとえば、コンプライアンス確認のために、り混雑を緩和することができます。また、障碍者と健膨大な顧客との会話データがありますが、国内では、常者の円滑なコミュニケーションの実現に対して、さこれを AI で処理していません。（海外では AI で処理

まざまなデータの提供・共有基盤の構築を通して、AIすることで効率化ができています）ただ、データ保有

研究を促進します。

企業と AI 研究企業との連携のためには、個人情報のAI について責任の重要性が増しています。つまり、取り扱い等が問題となります。

ソフトウェア・プログラムに関する製造物責任がありデータに関して、取り扱いが変わってきています。

ますが、データを学習させた AI を用いたアプリケー

旧来の分析では、データから統計量を抽出して分析用ション開発では、学習の部分で不確定性・説明不能性のグラフなどを作ったら、その段階で分析が終わりま

がでてきます。

した。一方、AI では、データからモデルが作成された

信頼できる AI のためには、信頼できるデータが必

後は、モデルが永続的に利用されます。そのため、い要です。データの信頼性には、データソースの信頼性

わば、データが永続的に利用されるとも言えます。しに加えてアノテーションの質も重要です。ただし、対たがって、データを販売する側としては、データ利用

象とする問題によって、同一データであっても、アノにより作られたモデルの利用方法までわからないと、テーションの仕様は異なります。

データを販売できません。また、AI に外部データを活

データの信頼性と AI 品質の関係としては、たとえ用するときには、その外部データについて、権利・個

ば、アノテーションの誤りや悪意のあるアノテーショ

人情報・説明責任などの統制が重要になってきます。

ンによりデータの品質が悪化し、それにより、AI の品

AI データ活用コンソーシアムでは、知的財産・法質も悪化する可能性があります。したがって、アノテ

令・データ共有基盤という 3 つの大きな課題に取り組ーション作業者の信頼性が重要になってきます。

みます。コンソーシアムの 7－8 割が研究者です。コ

データの信頼性の確保は容易ではありません。たとンソーシアムにより、データ活用契約手続きの簡素化、

えば、データソースが何かを想定することは一般には会員間連携による AI 課題解決、組織内データ基盤構

難しいです。たとえば、センサーからのデータであっ築の実現、ニーズに応じた AI データ収集提供のモデても、センサー内部の処理により、生データでなくて、ルが達成できます。

加工済みのデータが出力されることがあります。また、コンソーシアムの理事発起人としては、長尾先生がデータにバイアスがあるときには、AI の品質も影響さ入っています。その他にも著名な先生方が関わっていれます。たとえば、データに人種のバイアスがあれば、ます。みんなでデータを流通させていきたいと思いま

AI の品質にも人種のバイアスがでてきます。

す。これまでにスタートアップと関わってきたことか

価値ある AI データ基盤は、実装・実現が非常に困ら感じる課題としては、データのライセンスが研究・

23

教育に限るというのが多いです。そもそも商用ライセンスがありません。そのため、スタートアップでのデータ活用が難しいです。これを解決したいと思います。

24

イベント報告2019 年度 JTF 関西セミナー『翻訳をアップデートせよ～AI 時代の翻訳力を理論と実践で考える～』プリエディットの可能性を模索する
平岡裕資

関西大学 外国語教育学研究科 博士前期課程在学2019 年度第 1 回 JTF 関西セミナーが 2019 年 7 月

画像検索などを用いることによって非母語話者には獲11 日（木）14：00 ～ 17:00 で開催された。本セミナ

得しづらい自然な言語表現の選択を助けることができーは、『翻訳をアップデートせよ～AI 時代の翻訳力る。同様に、機械翻訳も L2 翻訳の支援に利用できるを理論と実践で考える～』というタイトルで、関西大可能性がある。例えば、MT に入力する前の原文を編

学の山田優教授と彼の研究室に所属する大学院生が発集するプリエディットでは、母語である原文を書き換表を行った。この発表では、機械翻訳が使用できる時えることによって、英語で書かれた複数の言語表現を代において、これから求められる翻訳のあり方を理論選択肢として入手することができる。

と実践の両方から紐解くことに主眼が置かれた。山田氏の発表の詳細は、JTF 関西セミナー報告のウェブペ

2. プリエディットの種類と利点

ージ等[1]でまとめてあるため、本紙では、発表の一部を担った平岡裕資のプリエディットに関連したトピッ
クに焦点を当て、その詳細を報告する。

プリエディットとは、前述の通り、翻訳しやすいよ
うに原文を編集する作業である。プリエディットの目
的は、MT 結果の品質を向上させることによる後工程

1. 非母語への翻訳（L2 翻訳）とテクノロジーの全体的な効率化である。また、プリエディットを介するメリットが顕著に見られるのは一つの言語から複

これまで、翻訳は第二言語から母語への言語方向が数の言語に翻訳する場合である。ポストエディットで原則とされてきた（ISO 2015; 日本翻訳連盟 2012 なはそれぞれの目標言語で複数の修正が必要なるのに対ど）。しかし、英語の非母語話者による英語への翻訳（こして、プリエディットでは原文を一度のみ編集するこ

こでは L2 翻訳と呼ぶ）も視野に入れる必要性が見直とで複数の言語における機械翻訳結果の向上を目指す

されている。例えば、EMT（2017）では、ネイティ

ことができる（宮田 2016）。実際にも、日本語から英ブスピーカー主義ではなく、英語をリンガフランカと語への翻訳を想定してプリエディットされた日本語が、して扱われることによって、従来の「外国語から母語

中国語と韓国語を目標言語とした場合でも各々の MTへ」という翻訳の原則に逆らう場合があることを明記

結果が向上する傾向にあるという研究結果がある（宮している。実際に、L2 翻訳が実務としてなされる場合

田・藤田 2017）。

は多くある（Pietzak 2013）。

プリエディットは、その作業環境によって二つに分

そして、この L2 翻訳をテクノロジーで支援するとい類できる。一つはバイリンガルプリエディットと呼ばう考え方がある（Austermuhl 2016, Yamada 2019）。

れるもので、これは MT 結果を参照しながら原文を書

例えば、検索エンジンを用いたワイルドカード検索やき換えるものである。これはアドホックな（試行錯誤

Report: “Update Translation: Practice and Theory Revealing Translation Competence in the Era of Neural
Machine Translation” JTF Seminar in Kansai 2019
Yusuke Hiraoka, Kansai University
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

な）プリエディットとも呼ばれており（宮田・藤田

藤田（2017）では、編集能力の差によってプリエディ

2017）、翻訳の品質が向上するまで可能な限り繰り返ットの類型と事例の数が顕著に異なること、そして編し編集を行うため、非効率である。このため、バイリ集能力の高い作業者の方が十分な品質の機械翻訳結果

ンガルプリエディットは一つの工程というよりも、訳を産出する傾向にあることがわかった。また、同様の出時の部分的な利用が現実的だろう。例えば、原文の研究で、MT の挙動に対する理解も重要であることが表現を変更することで、MT が複数の言語表現を出力示唆された。これらのことから、普段から翻訳に従事してくれるため、その中から適切なものを選択するとしている翻訳者が適していると考える。また、前述しいう使い方ができる。作業者の目標言語の運用能力（主たとおり、言語運用能力を補強すると言う意味で L2にライティング能力）が低いほど、この利点は大きく翻訳に利用する方がより効果的だろう。

なる。

対してモノリンガルプリエディットの場合は、目標

一方でモノリンガルプリエディットと呼ばれるもの

言語の知識は必須でない一方で、ルールに従って起点もある。これは機械翻訳結果を参照せず、あらかじめ言語表現を書き換えるテクニカルライティングに近い決められた編集方法・ルールに従って原文を書き換え技術が必要となるが、これは訓練を積むことによってる作業である。これは、これまで研究の対象とされて習得できる（宮田・藤田 2017）。このことから、原文きた制限言語（Controlled Language）と類似した概の理解と編集能力さえあれば、誰でも作業が可能とな念であるが、既存の言語表現に修正を加えるという点る。

で異なる。モノリンガルプリエディットは基本的には一度のみの書き換えであることから、時間とコストの

4. プリエディットを含むワークフロー

面で効率的である。また、多言語化を想定した場合、一つの原文に対して修正を加えることで、複数の目標
では、プリエディットを実際のワークフローに落と

テ クスト の品質向 上を目 指すこ ともで きる（宮田し込むとすればどのようになるか。これを人間翻訳を2016）。また、機械翻訳結果を参照しないため目標言規定する ISO 17100 とポストエディットを規定する

語の知識を必要としないことも一つの利点である。モ

18587 の翻訳ワークフローと比較して考える。

ノリンガルポストエディットのように、専門知識があ

基本的にプリエディットは全体のフローの効率化を図る一方で英語が苦手な人がモノリンガルプリエディッ

るものであり、MT 結果の品質を保証することは難し

トを前行程で行うことで品質向上・効率化を図ること

い（宮田 2016）。そのため、ISO/DIS 18587.2 のポスができる。

トエディットより前の段階に入れ込む形が現実的だろう（図 1 を参照）。しかし、プリエディット後にポス

3. 誰がプリエディットするのか

トエディットを介するかどうかはクライアントとの合意（最終訳にどれくらいの品質を求めるか）によってでは具体的に誰がプリエディットの作業者として適決定されるか、プリエディットを行なった段階でどれ切なのだろうか。上で説明したプリエディットの種類くらいの品質に達するかによって異なる。また、プリと言語運用能力にわけて考える。

エディットされた訳文のチェック作業に関しては明記

まず、バイリンガルプリエディットの場合、機械翻訳

されたものがないことから、その確認事項およびチェの結果を参照する必要があることから、おのずと起点

ッカーの資格などは、ポストエディットと同様に翻訳

言語と目標言語の両方の高い言語運用能力を要する。

会社に依存することになる。

また一方で、起点言語の編集能力も重要となる。宮田・

26

スコア

詳細

Good (3)

原文の情報が完全に翻訳されている。訳文は文法誤りを含まない。母語話者から見ても、語句の選択が自然である。
語句の選択がやや不自然である
が、原文の情報が完全に翻訳さ

図 1. プリエディットを含む場合のワークフロー：ISO

れ、訳文は文法誤りを含まない。

17100 と ISO/DIS 18587.2 の図は森口（2017）から

Acceptable (2)

原文のあまり重要でない情報の引用。TSP は Translation Service Provider を意味す

翻訳に些細な誤りがあるが、原文る。

の内容は容易に理解できる。
重要な情報の一部が欠落したり、誤訳されたりしているが、原文の5. 日英字幕翻訳のためのルールセットの構築中核となる情報は何とか理解できる。

このような背景を踏まえて、筆者らは日英翻訳におNonsense (1)

いて字幕を対象としたプリエディット手法の構築を目

原文の意味が全く理解できない。

表 1. 正確性 の３段階評価的とした研究を行なっている。上に見た通り、モノリ
ンガルプリエディットは単一言語話者による機械翻訳

結果的に、プリエディットを行なったセグメントのの使用を助けること、そして全体のワークフローを効

ほとんどの正確性のスコアが上がった。また、文字数率化できることから、大きなメリットがあると考える。

の違反率に大きな差は見られなかった。類型化には、これを考慮して、同研究では、a) 単一言語話者にも簡宮田・藤田（2017）の類型をもとに行なった。同研究

単に使用できる、b) 高い編集能力を必要としない、c)は、複数の文書ドメインに対して網羅的に書き換え事

字幕翻訳に適した要素を含む、の３つの方針に合わせ例を収集しており、今回の研究で対象とする文書でもたルールセットを構築することを目的に掲げた。

類似した類型が見られると考えた。
対象とした原文は日本の登録者ランキング上位のユー

書き換え事例の収集と類型化

チューバーが作成する映像である。彼らの発話を書き起こしした日本語字幕に対してプリエディットを行な

平岡・山田（2019）では、ニューラル機械翻訳（Googleった。宮田・藤田（2017）に該当する 8 種の類型が得

翻訳）を用いた日英翻訳のバイリンガルプリエディッ

られた（表 1 を参照）。

トの実験を行った。この実験では、低品質の MT 結果が向上するまで対応する日本語文にプリエディットを分類繰り替えし、その結果得られた書き換え事例を収集・
1

類型化を行った。MT の品質評価は Goto et al（2013）

2を改変した３段階評価を使用した（表 1 を参照）。

語順変更
構造

3
4

27

類型名

主語の追加・削除
読点の追加・削除

内容語

特定表現の使用

5

機能語

時制の変更

pile.

6

ターミノロジー

固有表現

b)

7
8

係り受けを明確にする場合

表記ミス、文法ミス
その他:エラー

私は研究を続けながら、子育てに四苦八苦する母親た

必要要素の削除・復元、原ちと積極的に交流しました。I continued to interact

文にない情報の追加

with my mothers who were struggling with raising

表 2. 書き換えの類型一覧

children while continuing my research.
→私は、研究を続けながら子育てに四苦八苦する母親

ルールセットの構築と検証

たちと積極的に交流しました。I actively interactedwith mothers who were struggling to raise their

上記の書き換え手法により翻訳の品質向上が見られchildren while continuing to work.

たことから、これらの書き換えが品質向上に寄与する→私は研究を続けながら、子育てに四苦八苦する母親と考え、試験的に 3 つの書き換え手法を含むルールセ

たちと積極的に交流しました。As I continued myットを構築した。これらは、上記で挙げた書き換え例

research, I actively interacted with my mothers whoの中から、使用の頻度が高い、ルール化が可能、操作

struggled to raise their children.

が容易などの理由で選出した。以下ではルールの詳細

ルール 2. 主語と目的語の補完をまとめる。例文に含まれる MT 訳は「みんなの自動翻訳@TexTra」の汎用 NMT（2019 年 1〜9 月に使用）

曖昧な主語と目的語を明示する。曖昧とは、これらから収集した。

が省略されている場合、動詞との繋がりが語順的に不ルール 1. 読点の補完

明瞭な場合などを指す。前者では文脈から予想できる
主語・目的語を追加し、後者では語順を動詞より前に省略された読点を補完する。文章の切れ目や語句の変更する。

係り受けを明確にさせるとき、語句が列挙されている場合などに挿入する。字幕は読点の代わりに半角スペa)ースが使用されることが多いため、これらを読点に置磨きながら演奏出来るおもちゃ。A toy that can be

換する。

played while brushing.

a)→子供が歯を磨きながら演奏出来るおもちゃ。A toy

語句が列挙されている場合省略されている場合

that children can play while brushing their teeth.

今 日本は 少子化だけじゃなく うつ病の問題 ダイバーシティ 大介護の問題 財政難 問題山積の国です。

b)

Japan is not only a declining birthrate, but it is also

誰かがその帽子を被った瞬間に、頭を突き破って凶暴a problem of the problem of the problem diversity in

な エ イ リ ア ン が 「 ギ ャ ア ァ ッ 」 と 出 て く る 。 The

the problem diversity and the problem of the

moment someone wears the hat, he pierces his headproblem of the problem.（MT 訳）

and the violent aliens come out with the giaceae.

→今、日本は、少子化だけじゃなく、うつ病の問題、→誰かがその帽子を被った瞬間に、凶暴なエイリアン

ダイバーシティ、大介護の問題、財政難、問題山積のが頭を突き破って「ギャアァッ」と出てくる。The

国です。Japan is not only a declining birthrate, but

moment someone wears the hat, a violent alienalso a problem of depression, a problem of diversity,

pierces his head and comes out with "giaceae.".

a large care, a financial difficulty, and a problem

28

動詞との繋がりが語順的に不明瞭な場合

ルール 3. 固有表現の置き換え
人・土地・商品などの名称、文化的要素、専門用語など、一般的にあまり使用されない単語をあらかじめ目標言語の表記（代用語もしくはローマ字表記）に置
き換える。
a)

代用語の場合そして今代わりにしりとりというゲームを使ってアイ

図 2. 各スコアにおける正確性の変化

ディアを考えています。And I am thinking about

図 3. 各スコアの割合

ideas by using a game called Toritori instead.
→そして今代わりに Shiritori というゲームを使ってアイディアを考えています。And I'm thinking aboutideas using a game called Shiritori instead.

このルールセットをもとに、TED Talks の日本語字幕に対してモノリンガルプリエディットを行なった。
MT

MT+PE

N

25

125

機械翻訳結果の評価は平岡・山田（2019）と基本的に

Mean

1.85

2.29**

は同じ手法で行なった。字幕の読みやすさに関しては、

SD

0.72

0.71

TED が規定する文字数制限のルール（字幕に表示できNonsense

26%

15%

使用した MT システムは「みんなの自動翻訳@TexTra」の汎用 NMT で、筆者一名で作業を行なった。

る文字数は表示時間 1 秒につき 21 文字まで）に準拠

表 3. 正確性の平均スコア：**はウィルコックスの順

し、各セグメントの超過率を見た。超過率は以下のよ位和検定で p<0.01 を示す。

うにして求めた。超過率が 1 より大きい場合、そのセグメントは文字数制限に違反していることを意味する。

文字数制限の超過率に関しては、プリエディット前
後で超過率がおよそ 0.1 上昇したが、超過率が 1 を超える（1 秒 21 文字を違反する）割合に差はなかった。
また、人間翻訳と MT+PE との差は 10％未満だった。
つまり、文字数としての読みやすさに大きな影響はな

以上のデザインで実験を行なった結果、プリエディ

いと考えられる。

ット前後でおよそ 3 割程度の MT 結果で正確性の向上が見られ、平均スコアも有意に上昇した。一方で、ス

MT

MT+PE

HT

コアが低下したセグメントはおよそ 1 割だった。また、

N

25

125

25

プリエディットの段階で解決したい Nonsense の数は

Mean

0.58

0.69

0.56

MT と MT+PE で差はなく、依然として残っているこ

SD

0.26

0.32

0.25

とから、ルールセットの更なる改良が必要である。

違反率

8%

12%

4%

表 4. 各データの超過率
以上の結果から、構築したルールセットは全体的な

29

品質の向上に寄与する一方で、まだ改善の余地がある

services - Post-editing of machine translation

ことが量的に検証された。特に、十分な品質（goodoutput - Requirements. ISO Online Browsing

enough quality）を実現するために、まずは低品質のPlatform. Retrieved from

数を減らすような改良が望まれる。また、今回の作業

https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:18587:ed-

者は一名であったため、他の作業者でも同様の結果が1:v1:en•

得られるのかについても再度検証を行う必要がある。

Pietrzak, P. (2013). Divergent Goals: Teaching
Language for General and Translation Purposesin Contrast. Second Language Learning and6. まとめTeaching Correspondences and Contrasts in
Foreign Language Pedagogy and Translation
この報告ではプリエディットに焦点を当て、概要と筆Studies, pp. 233–240.

者らの研究内容についてまとめた。プリエディットは•L2 翻訳を支援する有効な手法であり、全体のフローを

non-professional translators as users. The

効率化させるポテンシャルを持つ。筆者らの研究ではRoutledge Handbook of Translation and字幕に特化したルールセット（読点の補完、主語・目Technology, pp. 183–199.

的語の補完、固有名詞の英語表記の３つ）を構築し、•品質向上に寄与することが検証された。しかし、まだwith translation: a guide to ordering translation].

[1] https://journal.jtf.jp/eventreport/id=770

Retrieved[2] https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp•

におけるプリエディットの有効性の検証. 言語処
理 学 会 第 23 回 年 次 大 会 発 表 論 文 集 , pp.

Translators', invited talk for an open seminar,

934-937.

e-LINC (English instruction Network Center),•Faculty of Foreign Language Studies, Kansai

宮田玲. (2016). 翻訳テクノロジーを学ぶ プリエ
ディット編[pdf]. Retrieved from

University, 18 May 2016.

http://www.apple-eye.com/ttedu/content/pg148.h

Goto, Isao, Ka Po Chow, Bin Lu, Eiichiro Sumita,tml

and Benjamin K. Tsou. (2013). Overview of the•

Patent Machine Translation Task at the

宮田玲, 藤田篤. (2017). 機械翻訳向けプリエディ
ットの有効性と多様性の調査. 通訳翻訳研究への

NTCIR-10 Workshop. In Proceedings of the 10th

招待, 18, pp. 53-72.

NII Testbeds and Community for Information•

access Research Conference, pp. 260-286.

森口功造. (2017). ISO17100 と ISO/DIS18587.2の要求事項の確認とポストエディット現場への影

ISO. (2015). ISO 17100 Translation services -響. 言語処理学会 第 23 回年次大会 発表論文集,

Requirements for translation services. Geneva:

pp.

International Organization for Standardization.
•

平岡裕資, 山田優.（2019）. 機械翻訳(MT)は字幕
翻訳できるのか YouTube 字幕の記述および字幕

Austermuhl, F. (2016). 'Don't mind the Gap:
Using Technology to Empower English L2

•

from

http://www.jtf.jp/pdf/translation_order.pdf

参考文献

•

日本翻訳連盟. (2012). 翻訳で失敗しないために翻訳発注の手引き [lit. For not getting it wrong

改善の余地があるため、引き続き調査を行う予定だ。

•

Yamada, M. (2019). Language learners andISO. (2017). ISO 18587:2017(en) Translation

30

1157-1159.

イベント報告MT Summit XVII（第 17 回）参加報告
小野
国立研究開発法人

1. はじめに淳也
情報通信研究機構

後編集（Post-Editing; PE）の効果に関するものが多かった．

MT Summit は，アジア，欧州，アメリカの順に隔年にて開催される機械翻訳(MT)に関わる会議であり，
今年は 17 回目の開催であった．
研究者に加え，開発者，翻訳者，利用者やプロジェ
クト立案者が集う MT Summit の特色は，機械翻訳の技術発展だけでなく，社会実装に向けて議論する観点からも重要性を増している．
本会議に加えて，9 つのワークショップと 4 つのチュー
ト リ ア ル が 開 催 さ れ た．本 会 議 で は ， 研 究 分 野 のResearch ト ラ ッ ク と ， 利 用 者 ・ 翻 訳 者 目 線 の

図 1: 会場の外観

Users/Translators トラックに大きく分かれる．
参加者は 300 名強（290 名以上が事前登録）であっ⚫

開催地と会期

た．主催者の Andy Way 氏によると，日本からの参加

Dublin City University, ダブリン, アイルランド

者は 25 名ほどであった．女性の参加者が多かった印

会場：The Helix（図 1）

象であり，本会議の招待講演者は全 3 件とも全員女性

会期：2019 年 8 月 19～8 月 23 日であった．Best paper award は，プレゼンテーション

19～20 日：ワークショップ，チュートリアルの質も考慮して，Antonio Toral 氏の”Post-editese: an

21～23 日：本会議

Exacerbated Translationese”[1] が選ばれた．

次回（第 18 回）開催地：2021 年 シアトル，アメリカ

ニューラル機械翻訳 (NMT) のパラダイムシフト
により，機械翻訳の精度が劇的に向上し，高品質な出2. 翻訳業界における世界の競争力力が得られるようになったことで，実際の翻訳のワー
クフローの中に MT をベースとして，翻訳者が必要にVasiļjevs 氏の発表[2]では，翻訳業界における世界

応じて関わるというスタイルが広まりつつある．そこの競争力をアジア，欧州，北アメリカの 3 地域ごとにで，本会議の Users/Translators トラックを中心に聴比較した結果を示している．比較項目は，図 2 のよう講した．Workshop on Human-aided Translation でに ， Research, Innovation, Investments, Market

は，翻訳のワークフローで用いられる各種技術のうち，Dominance, Industry, Infrastructure, Data の 7 項目

主に品質推定（Quality Estimation; QE）および自動ごとに，0 から 3（優位性あり）のポイントで示して後編集（Automatic Post-Editing; APE）の導入事例いる．Research に関しては，2010 年から 2018 年 6についての紹介がなされた．また，QE や人間による月までの機械翻訳研究における論文数に対して，著者

MT Summit XVII (17th) Report
Junya Ono
National Institute of Information and Communications Technology
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

別にランキングしており，図 3 のように TOP10 にはりない部分を調査した結果を示しており，欧州におい

日本人は本機構の隅田英一郎氏が 2 位，内山将夫氏がて Research, Innovation においては強みではあるが，7 位の二人であった．元データは scopus データベース

それ以外においてはアメリカに遅れを取っていると示(https://www.sco-pus.com/)から取得したとのこと．

している．図 2 のアジアの競争力は，全体的にポイン
トが低く，Research は 1 ポイントとなっている．しかしながら，図 3 のように Top10 の名前にはアジア 5
人がランクされており，また図 4 の組織別の Top15 でもアジアがランクされているため，この結果は慎重に見るべきではある．

3. 全体的な傾向
図 2: 世界の競争力 [2]全発表および，ワークショップ末尾のパネルディス
カッションも含めた議論を通して，Post-Editing (PE)，その次に Low-Resource のキーワードが印象的であった．以下，PE の要点を記載する．

⚫

MT と PE の状況
翻訳業界全体が翻訳のワークフローの一つとして，MT を前段に置く可能性を評価・検証する動きになっている．MT を前段に置く PE は翻訳のワークフロー
において標準的な工程と認識されている．
PE の 結 果 は MT の バ イ ア ス を 受 け たTranslationese あるいは Post-editese ではあるが，正しい訳文でもある．PE の結果を MT の訓練にフィードバックすることで，より高品質の訳文になること
図 3:

MT 研究における論文数の著者ランキング [2]で，PE の頻度や PE に要する時間が短くなるなど，効率を上げる効果が確認されている．
また，MT の出力が流暢であるため，訳文の適否や修正箇所の検出に要する認知的負荷が大きく，PE を嫌う作業者は多い．

⚫

翻訳者と PE の問題
MT を利用しない生粋の翻訳者が，MT+PE に容易

図 4: MT 研究における論文数の組織ランキング [2]に移行できない理由として，自分自身の翻訳手法による高い生産性を既に実現していること，現在使用して本発表[2]では，欧州における翻訳業界の優位性と足いる慣れたツール・技術を使うこと（例えば，CAT

32

Tools, regular expressions, dictaphones…）が理由と自動評価が十分に機能していない．これは，参照訳がして挙げられる．今の MT+PE のままでは，移行するTranslationese の場合に特に顕著である．翻訳のワーきっかけとして十分ではない．一方，翻訳者は正しい

クフローへの導入や企業のサービスローンチの段階で技術や具体的な内容を説明・支援すれば，非常に高い

は，MT や QE の効果を適切に判断するために人間評

スループット(生産性)を実現する．

価のみが信用され，徹底的かつ継続的に行われる．

⚫

Automatic Post-Editing (APE) の状況⚫

MT Summit の参加者

APE の効果があるのは，そもそも機械翻訳の性能が参加者の中には MT の研究者や技術者だけでなく翻低い場合であり，例えば，RBMT + Phrase-based APE

訳者も多数見受けられ，PE や QE の話題に追従してや，PBSMT + Neural APE のケースであり，NMT のおり，建設的な質疑が行われていた．WMT の QE タ

出力を APE によって改善することは容易ではない．

スクへの参加や LSP と同様の翻訳業務を行うなど，社

そのため，現時点では，翻訳業界における利用者・企内で様々な役割の人間が有機的に協業できているとの業が，ワークフローの中に APE を導入することに懐ことである．

疑的な傾向である．

4. おわりに⚫

Quality Estimation (QE) の状況
MT の結果を QE に通し，精度の高いものは直接ユ

ニューラル機械翻訳 (NMT) によるパラダイムシ

ーザへ返し，低いものは PE で修正していくシステム

フトにより，翻訳精度が劇的に向上し，翻訳業界全体のように，QE の役割は明確ではあるが，翻訳のワーがワークフローの一つとして，機械翻訳 (MT) を導入

クフローへの導入は限定的である．翻訳のワークフロ

し，後編集 (PE) により，出版物にも使用可能な訳文ーにおいては，文レベル QE よりも語レベル QE の方を生成している．MT＋PE の傾向は今後も進むと思わが有用であるが，語レベル QE の方が難しい．文レベれる．しかしながら，NMT の訳文が流暢であること

ル QE は，文書分野を限定した場合は，PE を行うべで，PE による作業負荷が高い傾向にあることや，生きか，そのまま出版に耐えるかの分類に使い得るが，粋の翻訳者にとっては，まだ MT+PE への移行は容易

分野を限らない場合は性能が出ない．

ではない等の問題がある．一方で，ローカリゼーショ

QE は，翻訳のワークフローだけでなく，MT の改

ン業界における主なビジネスモデルは，世界レベルの良の指針になり得る．例えば，MT の出力で精度が低速度で展開され，より良いモデル・技術のために時間いものを検出し，人手で訳を与えて MT の訓練にフィを要しても導入させていくことが重要である．
また，翻訳業界が NMT 導入への流れがあるため,ードバックすること，訓練データの誤りを検出して修Low-Resource の言語やタスクに対しても NMT の可正または除外することが挙げられる．

能性を検証している発表が印象的であった．NMT の⚫

翻訳のワークフローにおける技術評価

導入の前にデータ集め・データのクリーニングを優先

MT や APE の性能は，BLEU や TER で自動評価さ的に行う必要がある．

れることが多い．しかし，翻訳のワークフローでは，

これまでは，人手をかける対象が評価や PE であっそもそも BLEU が既に十分高いことが前提であるたたが，より高品質で多様なデータの作成にも今以上にめ，例えば，BLEU が 70 以上または， TER が 20注力していく必要がある．

以下であり，自動評価結果は人間の評価と相関せず，

33

参考文献
[1] Antonio Toral. (2019). Post-editese: an ExacerbatedTranslationese. In Proceedings of Machine Translation
Summit XVII Volume 1: Research Track.
[2] Vasiļjevs, A., Skadiņa, I., Sāmīte, I., Kauliņš, K., Ajausks, Ē.,Meļņika, J., Bērziņš, A. (2019). Competitiveness Analysis of
the European Machine Translation Market. In Proceedings of
Machine Translation Summit XVII Volume 2: Translator,
Project and User Tracks.

34

イベント報告PSLT 2019 開催報告須藤克仁

奈良先端科学技術大学院大学（AAMT/Japio 特許翻訳研究会 副委員長）

1. 開催概要

翻訳が広く使われるようになるにつれて、実用において対象分野の対訳コーパスの不足という問題が重要とAAMT/Japio 特許翻訳研究会の活動の一環として、なっており、現在は世界的に様々な手法が検討されて2005 年の第 1 回から数えて 8 回目となるワークショいる状況である。講演では、大量の分野外コーパスにップを、機械翻訳サミットの本会議前日にあたる 8 月

よる事前学習とごく少量の対象分野コーパスによる

20 日（火）に開催した。オーガナイザは須藤が代表と

fine-tuning （微調整）を行う方式において、繰り返なり，綱川隆司先生（静岡大），宇津呂武仁先生（筑波

し学習の中で徐々に分野外コーパスの重みを下げてい大）のご両名とともに務めた。プログラム委員として

くための手法について紹介された。

研究会委員及び 6 名の国内外の研究者にご協力いただき、技術講演論文の査読を依頼した。

2 件目は、特許庁の松谷洋平氏による、特許庁における機械翻訳の導入についての講演であった。特許庁

招待講演者の選定は昨年度末から研究会での議論をでは NICT の技術を活用し、日本語と英語／中国語／通じて行い、特許庁、機械翻訳研究者、技術文書翻訳

韓国語の間の機械翻訳技術を導入しており、J-platpatに関連して医療言語処理研究者に依頼した。

のような情報公開サイトや審査業務への利用が進んで技術講演に関しては、数日投稿期限を延長した結果
4 件の投稿があり、プログラム委員による査読の結果
そのすべてを採択した。

いることが示された。
3 件目は、LIMSI-CNRS の Aurélie Névéol 氏による、医療言語処理と医療分野における機械翻訳につい従来本ワークショップは 1 日開催としていたが、本ての講演であった。医療分野における言語処理の研究

年は技術論文の投稿件数が伸び悩んでいることを考慮

は英語を中心に行われており、実際の医療現場におけして半日の開催とした。しかしながら、結果的に 4 件

る様々な言語への対応が難しいという課題があり、フの技術講演があったことと、本会議主催者から途中休

ランス語等欧州言語について様々なコーパスの整備を

憩の時間指定を受けたことにより、プログラム編成に進めていること、また日本でも日本語の医療言語処理

苦慮することとなった。ワークショップ当日の参加者

データが整備され利用可能であることが示された。

は 20 名強（事前登録 17 名）であり、およそ半数が日本からの参加者であった。

2. 招待講演

3. 技術講演
技術講演 1 件目は NICT の小野氏らによる、多層RNN に基づくニューラル機械翻訳における計算の効

1 件目は、University of Amsterdam の Christof

率化についての発表であった。複数の GPU を利用可

Monz 准教授による、ニューラル機械翻訳におけるド能な場合に、各層の RNN を異なる GPU に担当させメイン適応についての講演であった。ニューラル機械る（モデル並列）とともに、注視層や出力層のデータ

Workshop Report of PSLT 2019
Katsuhito Sudoh
Nara Institute of Science and Technology (Vice-chair of AAMT/Japio Special Interest Group on Patent
Translation)
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

も分散させる（データ並列）というアイデアに基づく技術である。
技術講演 2 件目は Dublin City University（アイルランド）の Poncelas 氏らによる、ニューラル機械翻訳の適応についての発表であった。通常分野適応の問
題はモデル学習時に大量の分野外データと少量の対象
分野データを利用して対処するが、提案手法では翻訳対象であるテストセットの原言語側の情報に基づき学
習データ中の類似する対訳文を選択的に利用してモデル適応を行った。

招待講演時の会場の様子

技術講演 3 件目は筑波大の飯田氏らによる（発表は共著者の Hung 氏が行った）、RNN に基づくニューラ

コーパスが入手しやすく、文脈に依存する代名詞や省

ル機械翻訳における多段注視機構についての発表であ略等の問題も比較的小さく、また長文の翻訳等の問題った。複数ヘッドによる注視機構が Transformer をはもあって機械翻訳研究の対象として有益であると考えじめよく使われているが、提案手法ではさらに異なるられる。しかしながら、実際に共通タスクとして利用

ヘッドによる注視を混合して注視機構を多段化するこできるリソースが限定されていること、それと関連しとで、特に長文における翻訳において精度改善を果た

世界的な認知度がまだ低いのが実情と言えよう。他方、した。

日本の特許庁における NICT 技術の利用や、欧州特許

技術講演 4 件目は Tampere University （フィンラ

庁と Google との連携等実応用も進みつつあり、もはンド）の Nurminen 氏による、企業等の知財・特許担

や基礎研究の対象ではないという見方もあるのかもし

当者の視点から機械翻訳が業務における意思決定にどれない。ただ、（筆者の私見ではあるが）専門用語や長う貢献するかを、実際のユーザへのヒアリングによっ文の問題のように統計的機械翻訳の時代からその困難て調査した研究であった。本ワークショップではユー

さが取り沙汰されてきた問題についての顕著な改善はザサイドの話題がこれまで非常に少なかったことから、まだ得られておらず、今後のさらなる発展が期待され実際に機械翻訳がどう使われるかという意味で興味深るところである。

いものであった。

本ワークショップについても、技術的な内容のみならず、ユーザ視点での分析・提言や研究開発のための

4. 所感

リソースの提案等、これまで以上に幅広い展開を検討してもよいのではないかと考えられる。AAMT/Japio

前回と比較してニューラル機械翻訳が広く浸透し、

特許翻訳研究会としてこの分野の貢献にどのような役

基礎研究に加えて、実用的な研究・検討が進んできて割を果たすことができるか、継続して議論をする必要

いる印象を受けた。その一方で特許や技術文書の翻訳があろう。

に関する多言語のリソースは医療関係の EMEA、論文抄録の ASPEC 等存在はするものの、機械翻訳研究のメインストリームとなっている WMT の News タスクのように広く用いられているとは言い難いのが実情である。特許等技術文書の翻訳は比較的大規模な対訳

36

イベント報告テクニカルコミュニケーションシンポジウム 2019
新田

発表報告

順也

エヌ・アイ・ティー株式会社

1. 開催概要
2019 年 8 月 27 日～28 日に東京学芸大学・小金井キャンパスにて開催されたテクニカルコミュニケーター
協会主催のテクニカルコミュニケーションシンポジウ
ム 2019 にて、株式会社川村インターナショナルの森
口功造氏とともにミニセッションに登壇しました。このセッションでは、「機械翻訳を活用したエディティン
グ～プリエディットとポストエディットによる最適化

エディティングとは、あくまでも NMT による訳文～」のタイトルの元、日英翻訳におけるエディティンとクライアントの求める品質とのギャップを埋める手グの手法や考え方を紹介しました。

段です。さらに、プリエディットはポストエディット

最初に森口氏が、自社におけるニューラル機械翻訳の作業時間を最小化する手段にすぎません。そのため、（NMT）の導入事例に基づいた NMT の課題を説明し「ポストエディットをしすぎない」ことが重要です。

ました。NMT 訳文を人手で修正する必要性を説明し、私は、ポストエディットの作業が増えるような場合

課題の 1 つである「原文に起因する問題」の対策とし（例：文章構造が破綻している場合）にのみプリエデて原文修正（プリエディット）のメリットを説明しまィットをすればよいと思っています。

した。続いて、私はプリエディットの狙いとプリエデ
ィット方法を説明し、最後に参加者を交えたディスカッションをしました。
本稿では、プリエディットの具体例とディスカッシ
ョン内容を報告します。森口氏の発表内容は、2018
年の同シンポジウムで発表されたことに近いため、本報告では割愛します。

2. プリエディットの狙い
3. プリエディットの具体例
機械翻訳を活用して翻訳する際には、翻訳者は翻訳文の品質に関してクライアントと合意する必要があります。エディティングの対象箇所やその修正内容は、プリエディットを「文書全体で行う一括処理」と「文章ごとに行う個別処理」に区分します。

合意した品質に応じて変わります。そのため、品質定義をしない限り修正箇所を特定できません。
Report on Presentation at Technical Communication Symposium 2019
Junya Nitta
NIT Inc.
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

3-1．文章全体で行う一括処理の例

ないため便利な方法です。この修正においても、原文は文法的に正しい日本語でなくてもよいのです。

原文ファイルで文字列を一括置換します。丸数字（①、4. 聴講者との質疑応答②、③など）は誤訳の原因になるので、丸括弧で囲んだ数字に置換します。「⇒」（矢印）も誤訳の原因にな

4-1．CAT ツールと機械翻訳との併用方法は？

るので、英文で使われる--> などの別の文字に変換します。さらに、明示的に括弧で区切ると出力結果がよくなることを紹介しました。たとえば、「⇒」を「[→]」

積極的に併用します。CAT ツール上で原文修正が可や「(-->)」のように置き換えると出力が安定します。

能な場合があるのでプリエディットのノウハウを活か

この際に森口氏は、丸括弧で専門用語を囲むと出力せます。機械翻訳よりも翻訳メモリのほうが使いやすが向上するという類似の事例を紹介しました。

い場合があるので、柔軟に訳文を取捨選択します。

3-2．文章ごとに行う個別処理の例

4-2．機械翻訳を用いる場合の生産性の向上は？

文章ごとに修正する例として、無生物主語への変換

クライアントの要求する品質や分野、言語方向によ方法を紹介しました。和文技術文書中の「●では、」やり効率が変わります。一概に言えません。

「●においては、」における「●」が文章の主語に該当
4-3．プリエディットの内容の二次的な活用方法は？

するケースがあります。このような場合、これを無生物主語とする英文に訳したほうが自然な表現になるこ

プリエディット内容で AI をトレーニングするにはとが知られています。
「この論文においては、消費増税の是非について議多くの文対が必要となり現実的ではありません。翻訳論されている。」という文章の機械翻訳は、「In this

メモリのように検索をする手法も試しましたがあまり

paper, the pros and cons of the consumption tax

役立たないように思います。

increase are discussed.」となります。これを「この4-4．エンジン性能の進化は？

論文は、消費増税の是非について議論されている。」とすると、無生物主語の「This paper discusses the pros
and cons of the consumption tax hike.」という訳文を

日英翻訳における無生物主語構文への変換が自動的得られます。

になされることが以前よりも増えてきました。一般にこのように「においては、」を「は、」に修正するだ性能が向上しているようですが退化する場合もありまけで出力が変化するのです。主語と述語が正しく対応

す。たとえば、「彼女は多趣味である。」を数か月前はするように文章全体を修正する必要はないのです。

「She has many hobbies.」と訳せましたが、現時点では「She is a hobby.」となってしまいます。

森口氏はこれに関連して、文章を区切るために文中に句点を挿入する手法を紹介しました。入れ子構造等の複5. まとめ

雑な文章は機械翻訳で誤訳の可能性が高まります。このような場合には、文中の読点の直後に句点を挿入するだけで出力を変えられます。翻訳支援ツール（CAT ツー

今後も実務者目線で機械翻訳の活用方法を研究し、

ル）を用いる場合、原文のセグメントを分割する必要が研究成果を発表していきたいと思います。

38

イベント報告

次世代音声言語研究シンポジウム 2019 の報告
山田

優

関西大学

1. 概要
2019 年 9 月 2 日（月）に奈良先端科学技術大学院ていた。以下、この発表順序に従って報告する。

2. 通訳と翻訳の違い

大学ミレニアムホールにて『次世代音声言語研究シンポジウム 2019』が開催された。本シンポジウムは、奈

通訳と翻訳の違い、より具体的に、音声の同時通訳

良先端科学技術大学院大学の中村哲教授が代表を務めと書記言語の翻訳との違いはなんだろうか。一言でいる科研費プロジェクト「次世代音声翻訳の研究」の一

えばそれは、原文（原発話）が提示されてから、訳出環として開かれた。公式ページ 1 にもあるように、そまでの時間（遅延時間 latency）の違いである。翻訳

のプロジェクトメンバーを中心に、音声翻訳研究に関は、原文テクストが静的で、時にスタイルガイドなど

連する各分野の第一人者を招聘して研究発表および討のルールや制約事項などにも従いながら、ゆっくりと論を行った。

腰を据えて訳していくものである。一方、同時通訳は

これまで機械翻訳といえば、書き言葉を訳す自動翻原文が動的（通常は音声）なので、訳出に時間をかけ訳がよく知られているが、旅行会話などを中心にスマすぎると、原文がどんどんと進んでいってしまう。例ートフォンで動作するような音声翻訳の技術も一定のえば以下の原文を訳出することを考えてみる。

成果を収めている。しかし、話者の発話が終わる前に文末を待たずに内容を理解しながら翻訳を行う自動同(1) The relief workers (2) say (3) they don’t have (4)時通訳に関しては、まだ技術開発の余地が多い。本プ

enough food, water, shelter, and medical supplies (5)ロジェクトの究極の目標は、この自動同時通訳機を開to deal with (6) the gigantic wave of refugees (7)発することである。このために、音声認識技術、機械

who are ransacking the countryside (8) in search of

翻訳・通訳技術、音声合成技術を融合して、リアルタ

the basics (9) to stay alive2．

イムかつ漸進的な訳出処理を行える通訳機を開発することである。また開発の機械学習・評価用の通訳コーパスの構築も視野に入れている。

翻訳では、文末を待ってから、(1) The relief workers
救援担当者は→(9) to stay alive 生きるための…とい

本稿ではその『次世代音声言語研究シンポジウム

う順序で訳出することができる。しかし、同時通訳で、2019』の報告をまとめる。特に研究プロジェクトの中この順序で訳してしまうと、遅延時間が長くなってし核となる「同時翻訳」≒「同時通訳」技術に関する説

まい、また次の文が聞こえだしてしまうので、訳出処

明、デモ、発表をおこなった須藤克仁氏（奈良先端大

理がどんどんと遅れていってしまう。できるかぎり、准教授）の「講演音声の同時翻訳：翻訳技術と同時通

原文の順序に近い形で訳したい。

訳コーパスの収集」を中心にレポートする。発表は①

そのために、普通、人間の通訳者がどうしているか

通訳と翻訳の違い、②訳出遅延時間を乗り越える技術というと、大まかに以下の４つの方略を使っているとと実際のデモ、③通訳コーパス構築の３部構成になっ考えられる。

Report: Symposium on Next Generation Spoken Language Research 2019
Masaru Yamada
Kansai University
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

a) 訳せそうなら訳し始める

この場合は、そのあとに続く原文がたまたま「会合すb) 原文の順序にできるだけ近づけて訳する」となっており，正しい訳文っぽくなったから良いc) 訳出の言葉を完結に圧縮したりする

ものの、これを、本当の同時通訳の予測のプロセスと

d) 先を予測して待ち構える

考えるには不十分である。

これら４つのうち、現時点では a と b の２つしか技

そこで、今回、次に出現する原文の単語の確率が高術的に達成できていないので、須藤氏は自らの技術をくるようなアルゴリズムを wait-k に組み、ベストな訳

自動通訳機ではなく自動翻訳機のレベルであると述べ出単位を予測して＜wait 訳出を待て＞という指示をている。

込もうというのが狙いだ。例えば、「This」のあとに、

3. 訳出遅延を乗り越える技術「is」が来るのが正解の時に（確率を max 1.0 とする

さて、同時翻訳を達成するために、本プロジェクトと）、これ以外の単語（例：「are」「a」「this」など文もニューラル技術を採用している。従来の統計システ

法的に正しくないもの）が出現する確率をできるだけムに比べて、どこまで訳したのかを把握しにくい、訳

低く見積もれるように学習させる。この機械学習に音抜けがあるなどの欠点が指摘される一方で、流暢性の声認識でよく使われる CTC（Connectionist Temporal

良さ、そして開発コードのシンプルさなどの利点から

Classification）を採用したというのが、今回の提案手

ニューラル・システムを採用している。

法 4 になる。

技術的関心の一つは訳出品質の「流暢性」を保ちつ

結 果 は、 概ね 固定 の単 語数 を待 って 訳出 を 行う

つ、
「遅延（latency）」を最小限に抑えられるようにす

Wait-k に比して、短文で約４単語（±３）、長文で 20るための最善トレードオフを達成することだ。下記の単語超くらい待ってから訳出できるようになり、翻訳ように、英語の原文の文末を待たずに、適当なチャン

品質（BLEU、RIBES）においてもほぼ劣化なく、場クで日本語の訳出ができるようにするイメージである。

合により従来手法を上回ることもできた。Wait-k で固定された単語数だけを待って訳出する場合、間違ったI am going to take you

皆様をお連れします。

予測をして誤訳してしまうケースも、本提案手法では、

on a journey

旅へ

適切に待ってから訳出を行うことで誤訳が避けられるin the next 18 minutes

今から 18 分後です。

ケースが観察された。一方で、本手法では、必要以上に訳出を待ってしまう場合もあったので、この点に関このための提案手法は、既存の「Wait-K」3 を援用

しては学習データを変えてみるなど、改良の余地も残し、それに独自の手法を組み合わせるというものであった。

った。Wait-K では、単純に固定数の単語（トークン）

尚、講演では試作品のデモも披露された。TED Talk

を待ってから訳出を開始するというものである。擬似の英日通訳と、須藤氏自身が実際に読み上げる英語を的な同時通訳がシミュレートできる利点があるのだが、その場でリアルタイムに通訳してみせた。翻訳品質の翻訳の原文単位が短すぎると訳出精度が下がってしま

精度に関しては、お世辞にも素晴らしいとは言えなかうリスクや、短い入力からニューラルが勝手な予測をったが、訳出されるタイミングに関しては、非常にポして訳出を進めてしまうリスクが伴う。例えば、入力

テンシャルを感じた。これからの向上が楽しみである。

に「ブッシュ大統領がプーチンと」とだけしか入力さ4. 通訳コーパス構築とまとめれていないのにもかかわらず、すでに訳文側に「 President Bush meets with Putin 」 と 勝 手 な「meets

会う」を予測して訳文が出てきてしまう。

最後に開発・テスト用の通訳コーパス構築について40

の話があった。本科研プロジェクトは、合計 400 時間

人間が言語的な処理をどのように行っているのかを考

程度の日英・英日通訳コーパスデータの構築を目標にえるにも、通訳はとても興味深いということ。

している。音源のメインは TED Talks、ほかにもニュ

さらに、評価という観点からも興味深いと付け加える。

ースカンファレンスやシンポジウムの通訳で、実際にそもそも「良い通訳」とは、どのように評価されるも人間の通訳者に通訳を行ってもらっている。テストセのなのか。これは翻訳された訳出プロダクトの品質だ

ットのデータについては、経験 10 年以上、3 年以上、けではない部分も、通訳パフォーマンス評価に関係し3 年以下の人のパフォーマンスを用意している。これてくることを示唆している。最後に、研究の過程で副までに約 200 時間弱のデータ収集ができている。ほと

次的に人間通訳者を支援できる技術開発も可能となるんどは、TED Talks の通訳であるが、シンポジウムのかもしれないと述べられた。この発表を聞いて、筆者

通訳や、プレスカンファレンス（立教大学

は、本プロジェクトが幅広い野望と射程をもっている松下佳世

准教授の科研プロジェクトから提供を受けたもの）なことをあらためて痛感した。

ども含まれる。

5. 発表内容

通訳コーパス収録で難しいのは、まず TED Talksという素材の特徴である。原発話者のスピーチ原稿は、このように本プロジェクトは大きな目標に向かって

非常に入念に練られており、おそらく何度も練習をし進んでおり、次世代音声言語研究シンポジウム 2019てからプレゼンテーションを行っているので、ポーズは、そのための関連研究の結集であった。以下に、そや淀みが少なく、スムーズ過ぎて、ある意味で不自然の内容を列挙しておく。ここから垣間見られるように、な話し方であるということ。これを同時通訳する通訳

複雑な通訳の解明とその技術的実現のスコープの広さ

者にとっては、とても負担になるというのだ。

を感じていただけることだろう。

また、通訳収録を依頼する前に渡しておくべき事前⚫

資料も、悩みのタネであるという。通常、通訳者には、Special Talk: Intelligent Systems and a

仕事の前に、スライドなどの資料を渡しておき、あるLanguage Transparent World Alexander

程度の準備をしてもらってから本番に臨んでもらうの

Waibel (Carnegie Mellon University, USA/が、オーセンティックなやり方である。しかし、TED

Karlsruhe Institute of Technology, Germany)。

Talks の場合、スピーカーの略歴情報などしか無いの⚫

同時通訳に特有の難しさを乗り越えるには：通訳が実情で、スピーチのトピックに関する周辺情報の入コーパス構築プロジェクトの経験から手が非常に困難である。とはいえ、公開されている映松下佳世（立教大学）・ 山田優（関西大学）⚫

像なので、プレゼンテーションのスクリプトの全原稿同時に聞いて話すニューラル音声通訳に向けて
Sakriani Sakti (NAIST)は存在するわけだが、それを事前に渡して見てもらう⚫

と、今度は、通訳本番前に全文をわかってしまった状

パラ言語音声翻訳と音声から音声への態になるのも、これまたリアリティに欠けてしまう。

End-to-end 音声翻訳の試み

この塩梅を見極めながら、コーパス構築を進めている中村哲（奈良先端大）⚫

ということである。

「賢い」同時通訳支援ツールに向けて
Graham Neubig (CMU)

講演の最後に、須藤氏は、このような困難が伴うけ
れども、同時通訳は、非常にチャレンジングなタスク

講演音声の同時翻訳：翻訳技術と同時通訳コーパ

であり、それだからこそ、とても面白いと語っていた。

スの収集

それを計算機にやらせるということを考えても、また須藤克仁（奈良先端大）41⚫

音声翻訳のための柔軟な音声合成の進展
戸田智基（名古屋大学）
・高道慎之介（東京大学）⚫

独立深層学習行列分析に基づく教師有り/半教師
有り信号強調猿渡洋（東京大学）⚫

EEG からの精神状態および認知負荷の計測
田中宏季（奈良先端大）⚫

特定個人の音声対話アバターを１枚の写真からインスタントに生成する技術森島繁生（早稲田大学）

以上、自然言語処理の今後の可能性と興味を再認識できる、非常に有意義なシンポジウムであった。領域
横断研究などの可能性が十分考えられ、まさに研究の学際性が求められる分野であると思った。筆者は人間の通訳翻訳研究を専門にしているので、これから、自然言語処理研究者らと協同研究できる機会が増えるのを楽しみにしたい。

【参考文献】[1] https://ahcweb01.naist.jp/s2s-symposium-2019/[2]水野的（2016）『同時通訳の理論』朝日出版[3]Mingbo Ma, Liang Huang, Hao Xiong, Kaibo Liu,
Chuanqiang Zhang, Zhongjun He, Hairong Liu,
Xing Li, and Haifeng Wang. Stacl: Simultaneoustranslation with integrated anticipation andcontrollable latency. arXiv preprint
arXiv:1810.08398, 2018.
[4]帖佐 克己・須藤 克仁・中村 哲英, 日同時通訳におけるニューラル機械翻訳の検討, 言語処理学会 第 25回年次大会 発表論文集 (2019 年 3 月)、534-537

42

法人会員 PR

ユビキタス環境に対応した多言語音声翻訳システムの応用展開
株式会社フィート

1. はじめに－ シンプルで利用しやすい I/F で、新規アプリの構築のほか、既存アプリへの音声翻訳機能追加が容易です。

訪日外国人の増加に伴い、空港、鉄道、観光、宿泊、及び商業等の施設では、日本語の文字情報や音声情報処理要求の案内は、多言語化が必要とされています。また、労クライアント

働者人口が限られるなか対人業務には効率化が求めら

インターネット
結果返却

れ、音声翻訳機能を利活用した機械化が進んでいます。

音
声
翻
訳
I/F

処理後のデータ
利用

株式会社フィート（2005 年設立、代表取締役 奥山美雪）1）は、スマートフォン向けアプリとしての音声

図1

音声認識エンジン
機械翻訳エンジン

音声合成エンジン

多言語音声翻訳 API

翻訳のみならず、IoT デバイスをはじめとしたあらゆる機器がネットワークに繋がる、ユビキタス環境に対

機械翻訳と音声認識や音声合成とを組み合わせた利

応した多言語音声翻訳システムを展開しています。

用が可能です。現在、機械翻訳は 30 言語に、音声入出様々なビジネスの場面で業務の効率化やおもてなしを

力は 11 か国語（日本語、英語、中国語（簡体字）、韓実現する多言語音声自動翻訳サービスの開発環境やシ

国語、インドネシア語、タイ語ほか）に対応していま

ステム・インテグレーションを提供しています。

す。専門用語の固有名詞登録により翻訳の精度を高めることができ、サービスの付加価値向上に繋がります。

2.

多言語音声翻訳システムの開発環境
3.

多言語音声翻訳システムの適用事例

音声翻訳機能（音声認識・機械翻訳・音声合成）の利活用が様々な場面で求められ、固定のサービスに留自治体窓口向けには、

まらないプラットフォームとしての音声翻訳システム

外国人との会話を支援の提供の流れが進んでいます。

する翻訳アプリ（図 2）

多言語音声自動翻訳サービスの開発環境は、次に示を手掛け、実証実験を進す特徴的な多言語音声翻訳 API 及び SDK です。なお、

めて自治体固有の単語

音声翻訳エンジンは（国研）情報通信研究機構（NICT）を蓄積し、業務の外国語

図2

翻訳アプリ例

2）の多言語音声翻訳技術をベースにしています。

対応に貢献しています

・多言語音声翻訳 API（図 1）と客室との内線電話、駅構内では、案内係のアバター－ クライアントの端末の環境に制限されず、HTTPが利用者に多言語で施設を案内するデジタルサイネー

及び WebSocket 通信が可能な既存デバイスに音声翻ジを利用した実証実験 3）が行われるなど、システム適

訳機能のアドオンが可能です。

用先は多岐に亘っています。

・多言語音声翻訳 SDK（for iOS / Android）。また、ホテルではフロント

さらに、建設現場では外国人労働者の業務を支援す

Developing and Deploying Multilingual Speech Translation Systems for the Ubiquitous Environment
Feat Limited
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0
International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

る眼鏡型ウエアラブル端末、及び、スポーツでは聴覚障害者へのバリアフリー支援として審判の指示を表示する装置などで展示協力し、今後、提供するシステムの利活用により音声翻訳の応用の世界が広がります。

4. 参考文献
1) 株式会社フィート：http://www.feat-ltd.jp，’19.10.1
E-mail：contact@feat-ltd.jp
2) 株式会社日本経済新聞社：自治体へ音声翻訳アプリ，
日本経済新聞，2019.7.30
3) 東日本旅客鉄道株式会社：「案内ＡＩみんなで育てようプロジェクト」共同実証実験について，’19.6.18

法人会員 PR

みんなの自動翻訳@TexTra と翻訳バンクのご紹介
内山国立研究開発法人将夫
情報通信研究機構

1. みんなの自動翻訳@TexTra の特徴
2014/6/19
2014/6/19

第 9 回 AAMT 長尾賞を受賞

訳）は、情報通信研究機構（NICT）で研究開発して2014/7/28

いる自動翻訳エンジンの Web サイトです：

2015/3/30

NICT と特許庁が多言語特許文献の高精度自動翻訳の実現に向けて協力合意
科学技術文献データベースの作成に「高精度自動翻訳システム」を導入
NICT と特許庁の特許文献の機械翻訳に関する協力の継続について
高精度でセキュアな英文特許自動翻訳の提供開始

みんなの自動翻訳@TexTra（以下、みんなの自動翻https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/
当サイトは、無料で非商用に利用可能です。また、

2016/4/1

NICT の技術移転先企業では、当サイトと同等の商用

2017/1/18

サービスを提供しています。

2017/6/28

当サイトは、日本語・英語・中国語・韓国語の 4 言語を中心に多言語に対応しており、一般的な Web 翻訳と同様に、誰でも簡単にお使いいただけます。

2017/9/8

2018/6/28

さらに、翻訳支援エディタをインストールなしでご利用いただけるほか、ワードやエクセルなどのオフィ
スソフトウェアのアドインが利用可能です。また、各
種翻訳支援ツール（Trados 等）から自動翻訳エンジン

2018/7/26

を呼び出すことができますし、自分のプログラムから直接 WebAPI を呼ぶこともできます。

2018/7/31

このように、みんなの自動翻訳は、自動翻訳に関する一式を便利にご提供しています。
2019/4/23

2. みんなの自動翻訳の歴史
みんなの自動翻訳は、2014 年 6 月 19 日にオープン

2019/9/30

しました。オープン当初は、統計的機械翻訳技術に基づく自動翻訳技術を提供していました。その後、2017
年 6 月にニューラル機械翻訳（NMT）を導入しました。
以下に、みんなの自動翻訳に関する NICT からの発表

2019/10/7「みんなの自動翻訳＠TexTra®」を一般公
開ニューラル機械翻訳で音声翻訳アプリ
VoiceTra が更なる高精度化を実現『翻訳バンク』の運用開始－自動翻訳シ
ステムのさらなる高精度化に向けて、様々な分野の翻訳データを集積－
国立研究開発法人情報通信研究機構とMSD 株式会社
AI 多言語音声翻訳アプリ「VoiceTra」（ボイストラ）に、医学事典「MSD マニュアル」の 10 言語翻訳データを活用することで合意“VoiceTra” の 音 声 翻 訳 技 術 が“POCKETALKⓇ W”に採用
スタンドアローンでの高精度ニューラル
機械翻訳を実現～株式会社ログバーの新型オフライン翻訳機「ili® PRO」に採用へ～
自動車法規文の自動翻訳をニューラル
技術で高精度化～トヨタとの共同研究を通じ、英日・中日翻訳の実用度が向上～
IR・金融分野向け自動翻訳エンジンの性能向上を確認～日本財務翻訳との共同研究により実用化へ～
大規模翻訳データによる製薬業界向け
AI 自動翻訳システムの最適化～情報通信研究機構（NICT）と R&D HeadClub の共同開発～をリストします。これらは http://www.nict.go.jp サ
イトで確認できます。

Introduction of みんなの自動翻訳@TexTra
Masao Utiyama
National Institute of Information and Communications Technology (NICT)This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0
International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

3. 翻訳バンクによる NMT の高精度化は、既に訓練された NMT を、翻訳対象の分野に応じて追加で訓練することです。

NICT 発表を時系列で確認すると、NMT の導入に

まず、NMT の訓練自体は、非常に大まかにいえば、

より、自動翻訳が一気に実用化するようすがわかると「現時点の NMT で原文を翻訳してみて、その結果が思います。

参照訳文と異なる度合いに応じて、NMT のパラメタ

この実用化には、NMT だけでなく、「翻訳バンク」を調整すること」で実施されます。この過程を大量の（https://h-bank.nict.go.jp/）が重要でした。「翻訳バ対訳文に対して何回か繰り返すことにより、共通基盤

ンク」とは、NICT に翻訳データを集積し、自動翻訳となる NICT 汎用 NMT が構築されます。

の多分野化・高精度化を進める取組です。翻訳バンク

次に、上記パラメタ調整が完了した汎用 NMT に対では、下図のように、NICT の自動翻訳技術の使用ラして、翻訳対象分野の対訳文を利用して、同様なパラ

イセンス料の算定の際に、提供が見込まれる翻訳デー

メタ調整を追加実施するのがアダプテーションです。

タを勘案して負担を軽減する仕組みを導入しています。

このように、アダプテーションでは、すでに学習済みの汎用 NMT パラメタを翻訳分野に応じて追加調整するので、比較的少量の対訳データで当該分野に対する高精度な翻訳エンジンを構築できます。
また、翻訳バンクに対訳データをご提供いただくことで、NICT 汎用 NMT の底上げが期待できますが、NMT は優れた自動翻訳アルゴリズムではあります

それに加えて、アダプテーション NMT については、が、学習（訓練）データである対訳データがなければ対訳データご提供者のみが利用できます。そのため、自動翻訳エンジンはできません。NICT では、みんな

NICT 汎用 NMT とアダプテーション NMT には、次の自動翻訳をオープンする前から、特許庁などと協力

図の関係が成り立ちます。

して、対訳データの収集に努めてきました。翻訳バンクはこの取り組みを加速するものです。
まず、高精度 NMT には、次図に示すように、対訳データが重要です。

このように、翻訳バンクでは、提供者が NMT の精度向上の恩恵を一番受ける枠組みとなっています。

4. 今後の展開
次に、集積された対訳データを活用して、NICT の汎用 NMT を構築することにより、高精度な共通基盤

NICT では、みんなの自動翻訳に最新の NMT 研究としての NMT が実現可能です。更に、「アダプテーシ

成果を展開すると同時に、翻訳バンクにより集積されョン」という技術を適用することにより、さらに高精た対訳データを活用することにより、実用的で高精度度な NMT を構築できると考えています。

な NMT を社会還元することを目標としています。皆「アダプテーション」というのは、NMT において様のご協力をよろしくお願いいたします。

46

法人会員 PR株式会社十印の AI 翻訳ソリューション
石川弘美

株式会社十印 マーケティング部

1. 十印と機械翻訳
十印は 30 年以上、機械翻訳に取り組んできました。
日本で開発が始まった 1980 年代前半には、機械翻訳

テキスト翻訳はもちろん、ドラッグ＆ドロップするだけで Word や Excel、PowerPoint 形式のファイルを、書式を保持しながらそのまま翻訳できます。

の第一人者である長尾真教授（元京都大学総長）の依

なお、Gen-pak の名称は、西洋語から日本語への本頼により、Mu-プロジェクトに参画し、言語研究を主

格的な翻訳を初めて行ったとされる杉田玄白に由来しとする部署を創設、翻訳システムメーカー様へ辞書をています。

提供してきました。
2016 年のニューラル機械翻訳の登場後も、いち早く

３.T-tact AN-ZIN

NMT の機械翻訳エンジンを使用したサービスに取り

NICT が開発したニューラル自動翻訳エンジン「み組み、お客様への機械翻訳導入と翻訳サービス提供しんなの自動翻訳＠TexTra®」を民間企業や個人が商用ています。

目的で使用することができるようにしたサービスで、また、エンジンを提供するだけではなく、お客さま

2019 年 7 月にリリースしました。簡単な手続、かつの使用環境、使用されるコンテンツに最適なエンジン

低価格で NICT の高性能機械翻訳エンジンをビジネスを選択し、翻訳支援ツールとの組み合わせ、プリエデに利用できます。日本語・英語・中国語・韓国語の 4 言ィット・ポストエディットなど導入から運用までをト

語をはじめとした十数言語ペアの翻訳が可能な、高性ータルで支援しています。

能で安全なクラウド型自動翻訳システムです。

特に現在は、Google 機械翻訳エンジンを手軽に使用

従来の機械翻訳サービスでは、翻訳対象の原文もしできる「Gen-pak」と、国立研究開発法人情報通信研

くは原文/訳文のペアを機械翻訳サービスの提供会社

究機構（以下、NICT）の開発したエンジンを使用しに取得されるセキュリティ上のリスクがありましたが、た「T-tact AN-ZIN」というサービスを提供していま「AN-ZIN」では翻訳対象文書がユーザーの合意なし

す。

に取得されることはありません。また、通信のすべてが暗号化されますので、盗み見といったセキュリティ

2. Gen-pak

上のリスクから解放されます。

Google NMT エンジンを API 経由でセキュアに利用

さらに、API を利用して、ユーザー専用の翻訳環境できるようにしたソリューションです。用語統一が難（プライベートクラウド/オンプレミス）を構築するこしいと言われている NMT エンジンですが、独自のテとも可能です。翻訳サービスに半世紀以上携わっていクノロジーT-term により用語集の適用を実現しまし

る十印だからこそできる、導入から運用まで、導入さた。機能を翻訳に絞っており、訳出後の編集環境があれるお客様の環境に合わせたサポートをいたします。

りませんが、非常にわかりやすいインターフェイスで、

なお、AN-ZIN の名称は、徳川家康に重用され、日訳した内容を簡単に・すぐに知りたい方に適していま本で最初に英語を翻訳したとされるイギリス人、三浦す。

按針（ウィリアム・アダムズ）に由来しています。

TOIN's AI Translation Solution
Hiromi Ishikawa
TOIN Corporation
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International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

編集後記

編集後記
内山

将夫

AAMT
本年から AAMT ジャーナル「機械翻訳」の編集長ですが、とても良い、伸びのある字だと思いました。

となった内山将夫です。どうぞよろしくお願いいたし

本ジャーナルも、いただいた書のように、大きく伸びます。前編集長の宇津呂さん（現在 AAMT 副会長）ていきたいです。

が６年間編集長をした後の引継ぎです。
当ジャーナルは次のような方針で雑誌の編集をしていきたいです。
⚫

⚫

⚫

本号では、第 6 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記
念記事を江里口瑛子様、解説記事を、中澤敏明様、影浦峡様、イベント報告を、内山、平岡裕資様、小野淳

編集委員のメンバーがまずは自分で読みたい

也様、須藤克仁様、新田順也様、山田優様に執筆いた雑誌をつくる。

だきました。皆様お忙しい中、大変ありがとうございご寄稿いただいた方・法人のキャリア形成・ビ

ました。また、法人会員ＰＲとしては、株式会社フィ

ジネス成功に資する。

ート様、株式会社十印様、国立研究開発法人情報通信

機械翻訳専門誌として、機械翻訳に関する読者

研究機構様からのご寄稿がありました。

の適切な理解を促進する。
発行回数は６月号と１２月号の年２回で、AAMT のどの記事も面白くまた全体として機械翻訳分野の広がりを感じるものだと思います。

Web サイトから電子的に発行・一般公開されます。ま編集委員のメンバー・事務局については、奥付けをた、AAMT 主催のイベント等で印刷冊子が配布されるご参照いただければと思いますが、解説記事・イベン

場合があります。

ト報告をご執筆いただいたり、他組織との連携を担当

当ジャーナル記事の著作権は著者に帰属しますが、いただいたり、印刷・デザインの手配をしていただい

機械翻訳の産官学における発展のために、自由な情報たり等、当ジャーナルを発行するにあたって、本質的の流通を推進するという観点から、“Creative Commonsにご参加いただけました。おかげさまでなんとかジャ

Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License”

ーナルの発行ができました。

https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ を お

今後ともよろしくお願いいたします。

願いしています。また、当ジャーナルでは法人会員 PR として、AAMT 法人会員からの PR 記事も掲載します。
本号では、長尾真先生に「標準語」というタイトルの巻頭言をいただきました。機械翻訳研究者の私の感想としては、もし、機械翻訳エンジンへの入力テキス
トが規範的な日本語だけであったなら、機械翻訳は、
だいぶ高精度だろうな、というものでした。ぜひ、規範的な日本語が世の中に広まってほしいと思いました。
長尾先生には、巻頭言だけでなく、表紙の「機械翻訳」という題字もいただきました。書については素人
Editor’s note
Masao Utiyama
AAMTThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/