A平成 23 年度 AAMT/Japio 特許翻訳研究会
報

告書

機械翻訳及び辞書構築に関する研究
及び海外調査

平成 24 年 3 月

一般財団法人 日本特許情報機構

目

はじめに................................................................................................................................................ 1

１．

辻井
２．

潤一

マイクロソフトリサーチアジア、東京大学、AAMT／Japio 特許翻訳研究会委員長

翻訳辞書の自動構築
対訳特許文を用いた同義対訳専門用語収集における推移的方式の評価............................................ 2

２．１

梁

冰

阿部

佑亮

宇津呂

武仁

筑波大学

豊田

樹生

筑波大学

筑波大学

鈴木

敬文

筑波大学

筑波大学

山本

幹雄

筑波大学

語学学習サイトウェブページからの対訳語抽出 ............................................................................... 8

２．２

範

暁蓉

東京大学

二宮

崇

愛媛大学

コンパラブルコーパスを用いた要素合成法によるターム翻訳の改良 ............................................. 15

２．３

梶

３．

次

博行

静岡大学

小松原慶啓

静岡大学

綱川

隆司

静岡大学

機械翻訳のための知識獲得
Automatic Acquisition of Bilingual Technical Terminology Pairs ............................................... 26

４．

D. Cahyadi

京都大学

黒橋

京都大学

禎夫

中澤

敏明

京都大学

規則方式機械翻訳と統計的後編集による翻訳精度向上
規則方式機械翻訳と統計的後編集を組み合わせた特許文の日英機械翻訳（その 4）..................... 32
江原

５．

暉将

山梨英和大学

特許文の構造的な特徴
語のグループ化を用いた特許文動詞の訳し分け ............................................................................. 37
横山

晶一

山形大学

高野

雄一

山形大学

海外調査報告第 13 回翻訳国際会議（Machine Translation Summit XIII）及び第 4 回特許翻訳ワークショップ（The 4thWorkshop on Patent Translation）参加報告 ............................................................................................... 45
横山

晶一

山形大学

二宮

崇

愛媛大学

綱川

隆司

静岡大学

森藤

淳志

(財)日本特許情報機構

熊野明

東芝ソリューション(株)海外研修報告研修報告～南カリフォルニア大学情報科学研究所（USC/ISI） ................................................................... 55
越前谷博

北海学園大学i

AAMT／Japio 特許翻訳研究会委員名簿（敬称略・順不同）
委 員 長

辻井

潤一

マイクロソフトリサーチアジア・東京大学名誉教授・
マンチェスター大学客員教授・AAMT 前会長

副委員長

横山

晶一

山形大学大学院教授

〃

江原

暉将

山梨英和大学教授

宮澤信一郎

秀明大学教授〃梶博行

静岡大学教授〃黒橋禎夫

京都大学大学院教授

〃

宇津呂

〃

二宮

〃

越前谷

〃

綱川

隆司

静岡大学助教〃範暁蓉

東京大学大学院〃

安田圭志(独)情報通信研究機構

〃

熊野

明

東芝ソリューション(株)

〃

下畑

さより

沖電気工業(株)〃潮田明(株)富士通研究所

〃

三浦

貢

日本電気(株)

事 務 局

村上

嘉陽

AAMT/Japio 特許翻訳研究会東京事務局・(株)ナビックス

〃

河田

容英

〃

〃

〃

高田

佳代子

〃

〃

オブザーバー中川裕志

東京大学大学院教授

〃

安藤

進

元多摩美術大学講師

〃

呉

先超

〃

守屋

敏道

〃

森藤

淳志

〃

〃

藤城

享

〃

〃

大塩

只明

〃

〃

塙

金治

〃

〃

三橋

朋晴

〃

〃

柿田

剛史

〃

〃

土屋

雅史

〃

〃

星山

直人

〃

〃

王

向莉

〃

委

員

武仁
崇

筑波大学大学院准教授
愛媛大学大学院准教授

博

北海学園大学准教授
中川研究室〃

NTT コミュニケーション科学基礎研究所(財)日本特許情報機構

ii

１． は

じ

め

に

マイクロソフトリサーチアジア

首席研究員

東京大学大学院情報理工学系研究科

名誉教授

AAMT/Japio 特許翻訳研究会委員長
辻井潤一

長い研究の歴史を持つ機械翻訳であるが、ここ数年間、さまざまな応用場面での実用化が進んでいる。夢の技術とされた音声翻訳も、スマートフォンのアプリの一つとして使われるようになった。また、ウェブサーチの付属として、翻訳機能を提供することも普通になってきている。対象を特許に限っても、ヨーロッパの特許庁が、特許の翻訳を外部の企業と協力して本格的に行い始めたこと、アジアにおいても日本、中国、韓国の特許庁がそれぞれに機械翻訳の使用を本格化しようとしている。機械翻訳は、これらの試みを通して、研究機関での原理的な研究から、現実場面での使用を見据えた開発研究へと向かっている。
AAMT/Japio 特許翻訳研究会は、この現実場面での使用を見据えた機械翻訳の研究開発を促進するために、（１）機械翻訳システムの開発に従事する技術者だけでなく、（２）機械翻訳の原理的な研究を行っている大学や研究機関の研究者、また、（３）実際の特許の翻訳の工程を管理する機関の運営者、（４）翻訳業務にかかわる翻訳家など、背景の異なる人々に議論を深める場を提供している。また、公開の国際ワークショップやシンポジウムを企画することで、研究会の枠を超えて、特許翻訳の機械化に従事する人たちに連携の場を提供してきた。
本年度も、以上のような観点から活発な活動を行ってきた。8 回の研究会を開催し、翻訳評価の問題、専門用語の翻訳辞書の構築手法に関する問題、統計的機械翻訳と規則による翻訳システ
ムの統合に関する問題など、特許翻訳の機械化の鍵となる課題を議論してきた。本報告書は、このような活動の成果を一般に公開するためのものである。また、本年度は、中国・厦門で開催された MT Summit に特許翻訳に特化したセッションや本会議に併設したワークショップを本研究会が中心となって運営するなど、国際的な連携でも成果を挙げた。本報告書には、この特別セッションと併設ワークショップの様子も含まれている。
本報告書が、知財の国際化に伴い、ますますその重要性を増している特許の多言語翻訳システ
ムの開発、運用、利用に興味を持つ人たちの交流をさらに強めることに貢献できることを願って
いる。

1

２．１

対訳特許文を用いた同義対訳専門用語収集
における推移的方式の評価
筑波大学大学院システム情報工学研究科
梁 冰，豊田 樹生，阿部 佑亮，
鈴木 敬文，宇津呂 武仁，山本 幹雄

2.1.1 はじめに特許文書の翻訳は，他国への特許申請や特許文書の言語横断検索などといったサービスにおいて不可欠である．特許文書翻訳の過程において，専門用語の対訳辞書は重要な情報源であり，これまでに，対訳特許文書を情報源として，専門用語対訳対を自動獲得する手法の研究が行われてきた．森下らは，NTCIR-7 の特許翻訳タスクで配布された日英 180 万
件の対訳特許文を用いて，対訳特許文からの専門用語対訳対獲得を行った[3]．この研究
では，句に基づく統計的機械翻訳モデル[1]を用いることにより，対訳特許文から学習されたフレーズテーブル，要素合成法，Support Vector Machines (SVMs)[5]による機械学
習を用いることによって，専門用語対訳対獲得を行った．しかし，森下らの手法では，ある日本語専門用語に対する英訳語を推定する際に，その日本語専門用語が出現する一つの対訳文に出現する英訳語のみを推定対象としているため，他の対訳文に出現している同義の専門用語対訳対を同定することができていない，という問題点があった．
そこで，先行研究[2]では，ある日本語専門用語が出現する複数の対訳文を入力として，同義の専門用語対訳対を同定する手法を提案する．提案手法では，対訳特許文および句に基づく統計的機械翻訳モデルのフレーズテーブルを用いて専門用語対訳対を収集し，それに対して，SVM を適用することにより，専門用語対訳対の同義・異義関係の判定を行う．
この手法は，評価実験において，およそ 98%の適合率と 40%以上の F 値を実現した．
しかし，高い適合率に対して再現率が低いという問題点も見られた．そこで，本論文では，再現率の改善方法として，同義対訳専門用語の推移的同定の枠組みを提案する．この枠組みでは，SVM によって高適合率で同義と判定された専門用語対訳対を新たな中心的対
訳対として選定し，それらの同義集合の和集合を元の中心的対訳対の同義集合として出力するという手順を再帰的に行う．この手法に対して行った評価実験の結果，95%の適合率と 32%の再現率を達成し，推移的同定の枠組みを適用しない場合と比べ，再現率が 4%向上
した．さらに，推移的同定の枠組みにおいて，人手の介在を併用する場合では，95%以上の適合率と 50%以上の再現率を達成し，再現率をさらに 20%改善することができた．
表 1. 作成された専門用語対訳対の同義候補集合中の対訳対数
総要素数

U CBP(s )22,473167.7

U SBP(s )

1,680

12.5

同義候補集合JsJ

人手で同定した同義集合

134 個の集合の間の平均対数

JE

s JE

2

表 2. 同義判定の性能評価（％）

SVM

手法

適合率

再現率

F値

ベースライン

67.0

54.3

68.0

適合率最大

97.5

28.7

43.9

F 値最大

73.5

68.1

70.5

2.1.2 機械学習を用いた同義対訳専門用語の同定
2.1.2.1 適用手順
本論文では，先行研究[2]の場合と同様に，まず，表 1 に示すように，134 個の専門用
語対訳対同義候補集合を生成した．そして，134 個の専門用語対訳対同義候補集合 CBP(sJ)
を全事例集合 CBP とし，互いに素な事例部分集合 CBPi(i = 1, . . . ,10)に 10 分割する1．
本論文では，機械学習のツールキットである TinySVM2を利用して，評価実験を行った．カーネル関数として，二次多項式カーネルを用いた．また，SVM の分離平面から，評価事例までの距離を信頼度とし，正例(すなわち，中心的対訳対と同義)判定に下限閾値を設定した．訓練の手順について，CBP1, . . ., CBP10 の 10 個の部分集合のうち，8 個を訓練用事
例集合として SVM の訓練を行い，残りのうちの 1 個を調整用事例集合として 2 種類のパラメータの調整を行い，最後の 1 個を評価用事例集合とした．以上の手順を 10 通り繰り返
し，その平均値を算出し同義判定の性能評価を行った．なお，本論文で調整の対象としたパラメータは，SVM のソフトマージンを制約するパラメータ，および，分離平面から評価
用事例までの距離の下限閾値である．
2.1.2.2 同義・異義判定のための素性
同義専門用語対訳対の同定に用いた素性は大きく，対訳対<tJ,tE>の特性を規定するものおよび，対訳対<tJ,tE>と中心的対訳対<sJ,sE>の間の関係を規定するものの 2 種類に分けられる．
2.1.2.3 評価結果
表 2 に，同義判定における性能の評価結果を示す．ベースラインとしては，「tJ と sJ が同一，または，tE と sE が同一」という条件を用いた．距離下限閾値およびソフトマージ
ンのパラメータに対して，同義判定の適合率を最大化する調整を行った場合は，97.5%の適合率と 43.9%の F 値を達成した．一方，距離下限閾値およびソフトマージンのパラメー
タに対して，
同義判定の F 値を最大化する調整を行った場合は，適合率 73.5%，適合率 68.1%，
F 値 70.5%を達成した．
2.1.3 同義対訳専門用語の推移的同定
SVM(2節)による専門用語対訳対同義・異義自動同定の評価実験結果によって，適合率が高いものの，再現率が低い問題が存在していることが分かった．この問題を解決するため，
SVMの同定結果に基づく推移的同定の枠組みを提案する．SVMにより高適合率で同定した同1

ただし，ここでは，134 個の中心的対訳対の集合を10 個に分割した．その際，各CBPi(i = 1, . . . , 10) における正例(中心的対訳対と同義)・負例(中心的対訳対と異義) の数が，各CBPi(i = 1, . . . , 10) の間で均等になるように，中心的対訳対の集合を分割した．
2

http://chasen.org/~taku/software/TinySVM/
3

義集合は，中心的対訳対との同義同定が相対的に容易な事例の集合と考えられる．そこで，
このような高適合率での同義同定を漸進的に行うことにより，中心的対訳対との同義同定を直接行うことが困難な事例を同定することができ，同義同定の再現率の改善につながるというのが，この枠組みの基本的な考え方である．

図 1. 同義対訳専門用語の推移的同定手順（人手の介在を併用しない）

図 2. 同義対訳専門用語の推移的同定手順（人手の介在を併用）
2.1.3.1 推移的同定の手順
以下では，同義専門用語対訳対の推移的同定の手順を述べる．
ステップ1 専門用語対訳対の同義候補集合CBP(sJE)の要素に対して，あらゆるuJE = <uJ,uE>とvJE =<vJ,vE>の組(ただし，uJE ≠ vJE)を作成し，それらの組にSVM(2節)を適用し，同義・異義関係を判定する．
ステップ2 それぞれのuJE = <uJ,uE> (∈ CBP(sJE))に対し，uJE = <uJ, uE>と同義のvJE =4

<vJ,vE>(∈ CBP(sJE))(≠ uJE)を集合X(uJE)の要素とする(図1(a)，図2(a))3．

⎧⎪v JE = u JE ,または , SVM ( 2節)により ⎫⎪X (u JE ) = ⎨v JE = v J , v E (∈ CBP ( s J )⎬v JEと u JEを同義であると判定⎪⎩⎪⎭
ステップ3 このステップは，人手の介在を併用するか否かにより，以下の2つの方式に分けられる．
人手の介在を併用しない推移的同定 人手の介在を併用しない推移的同定は，複数の中心的対訳対間の同義・異義関係を判定する際，SVMによる自動同定結果を利用する方式である．SVM(2節)により中心的対訳対sJEと同義であると判定された専門用語対訳
対uJEの集合をSBP’(uJE)と定義する．

{

SBP' ( s JE ) = u JE = u J , u E (∈ CBP( s J ) SVM(2節)により u JEと s JEを同義であると判定
また，SVMにより，中心的対訳対sJEと同義であると判定した専門用語対訳対uJEに対して，ステップ2で定義したX(uJE)の和集合をXX(sJE)と定義する(図1(b))．

XX ( s JE ) =U X (u )JE

u JE ∈SBP '( s JE )この方式では，XX(sJE) を中心的対訳対sJEの同義対訳専門用語集合として出力する．
人手の介在を併用した推移的同定 人手の介在を併用した推移的同定は，複数の中心的対訳対間の同義・異義関係を判定するとき，人手による判定を利用する方式である．
それぞれの専門用語対訳対uJE = <uJ,uE>(∈ CBP(sJE))に対し，X(uJE) > 1の場合のみ4，
uJEは中心的対訳対sJEと同義であるか否か(すなわち，uJE ∈ SBP(sJE))を人手で判定する(図2(b))．
また，人手により，中心的対訳対sJEと同義であると判定した専門用語対訳対uJEに対して，ステップ2で定義したX(uJE)の和集合をXX(sJE)と定義する(図2(c))．

XX ( s JE ) =U X (u )u JE ∈SBP ( s JE )JE

X ( u JE ) >1

この方式では，XX(sJE)を中心的対訳対sJEの同義対訳専門用語集合として出力する．

3

ここで，v1JE およびv2JE のいずれも，SVMにより，uJE と同義であると判定され，その一方で，v1JE とv2JE は異義であると判定される場合は，本論文では，v1JE とv2JE の両方をX(vJE)の要素とする．
4

この条件は，SVMが少なくとも一つの専門用語対訳対vJEがuJEと同義であると判定する場合に相当する．この条件が成り立たない場合は，uJEが中心的対訳対sJEと同義であるか否かの人手による判定を行わない．

5}

表 3. 同義対訳専門用語の推移的同定の評価結果（％）
適合率 / 再現率 / F値調整用事例における適合率の条件推移的同定なし> 80%

推移的同定あり
人手の介在を併用しない

人手の介在を併用

79.3 / 53.9 / 63.6

78.4 / 59.1 / 66.6

81.3 / 89.9 / 85.1

> 85%85.1 / 46.4 / 59.7

84.2 / 49.6 / 61.6

86.9 / 80.9 / 83.4

> 90%

89.0 / 38.6 / 53.3

89.7 / 42.7 / 57.5

91.3 / 69.1 / 78.2

> 95%

94.1 / 27.6 / 42.4

95.2 / 32.1 / 47.9

95.2 / 53.1 / 67.9

2.1.3.2 評価結果
本論文では，複数の中心的対訳対間の同義・異義関係を判定し，複数の同義対訳専門用
語集合を統合することにより，同義同定の再現率を改善するという推移的同定の枠組みのもとで，評価実験を行った．具体的には，3.1節で述べた方式を評価した．
2.1節で述べたように，調整用事例集合を用いて，距離下限閾値を調整することにより，判定結果の適合率を変化させることができる．評価実験において，調整用事例における判定結果の適合率が80%以上，85%以上，90%以上，95%以上のときのそれぞれの距離下限値を利用した場合の評価用事例における評価結果を表3に示す5．
全体として，人手の介在を併用なしの推移的同定の評価結果においては、推移的同定なしのときの評価結果と比べ，再現率を平均4%以上改善した．さらに，人手の介在を併用した推移的同定の評価結果においては，人手の介在を併用しない推移的同定の評価結果と比
べ，適合率は平均2%以上向上し，再現率はさらに平均30%改善された．しかし，人手の介在を併用しない推移的同定方式においては，再現率の増加は一サイクル目の推移的同定において最大となり(表3の評価結果に示した結果)，それ以降のサイクルにおいて，再現率をさらに改善することができなかった．一方，人手の介在を併用した推移的同定方式は，高い適合率を保ちながら，再現率を大幅に改善した．言い換えると，この再現率は推移的同定という枠組みの現段階における再現率の上限値であるといえる．
2.1.4 関連研究
文献[4]は，対訳専門用語の同義判定に機械学習を用いており，手法の点においても，また，機械学習で用いている素性の点においても，本論文の手法と密接に関連している．
しかし，文献[4]では，同義判定の対象とする対訳専門用語の収集を手動で行っており，手法の適用範囲が非常に限定されている．一方，本論文の手法は，毎年に公開される対訳
特許テキストから，同義判定の対象とする対訳専門用語の収集を自動で行っており，文献[4]と比較して，手法の適用範囲が限定されないという点で，優れていると言える．

5

参考として，各参照用専門用語対訳対の同義集合SBP(sJE) の要素uJE のうち，|X(uJE)| = 1の平均要素数を測定した．この数は，実際，どのくらいの要素uJE に対して，中心的対訳対sJE と同義であるか否かの判定を行う必要がないかを表す．一つの中心的対訳対あたりの参照用同義対訳専門用語の数は12.5個であるが，表3に示す結果においては，この数は，それそれ，“> 80%”の場合は0.9，“> 5%”の場合は1.4，“> 90%”の場合は2.2，“> 95%”の場合は4.0となった．

6

2.1.5 おわりに本論文では，同義対訳専門用語の自動同定において再現率が低いという問題点を改善するため，推移的同定の枠組みを構築した．評価実験において，95%以上の適合率と32%の再現率を達成し，再現率を4%改善した．さらに，新たな中心的対訳対を選定する際に，人手の介在を併用した場合では，95%以上の適合率と50%以上の再現率を達成し，再現率をさらに20%改善した．今後の課題としては，中心的対訳対の同義候補集合の生成(文献[2]を参照)の過程を再帰的に行う方式を開発することが重要であると考えられる．

参考文献[1] P.Koehn, H.Hoang, A.Birch, C.Callison-Burch, M.Federico, N.Bertoldi, B.Cowan,
W.Shen, C.Moran, R.Zens, C.Dyer, O.Bojar, A.Constantin, and E.Herbst. Moses:Open
source toolkit for statistical machine translation. In Proc. 45th ACL, Companion
Volume, pp.177–180, 2007.
[2] 梁冰, 宇津呂武仁, 山本幹雄. 対訳特許文を用いた同義対訳専門用語の同定と収集.
言語処理学会第17 回年次大会論文集, pp. 963–966, March 2011.
[3] 森下洋平, 梁冰, 宇津呂武仁, 山本幹雄. フレーズテーブルおよび既存対訳辞書を用いた専門用語の訳語推定. 電子情報通信学会論文誌, Vol. J93–D, No. 11, pp. 2525–
2537, 2010.
[4] T.Tsunakawa and J.Tsujii. Bilingual synonym identification with spellingvariations. In Proc. 3rd IJCNLP, pp.457–464, 2008.
[5] V.N.Vapnik. Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, 1998.

7

２．２

2.2.1

語学学習サイトウェブページからの対訳語抽出
東京大学

範

暁蓉

愛媛大学

二宮

崇

はじめに

対訳語辞書は機械翻訳や多言語横断検索システムなどのための非常に重要な言語リソースとなっている。対訳語自動抽出の研究は今までに様々な手法が提案されており、抽出元となるリソースによって、既存の対訳辞書からの対訳語抽出、対訳コーパスからの対訳語抽出、単一言語コーパスからの対訳語抽出などに大きく分けられる。この中で、対訳コーパスからの対訳語抽出手法はもっとも長く研究されており、精度も高い。しかし、この手法において十分な量の対訳語辞書が得られるかどうかは対訳コーパスの量に大きく依存しており、既存の対訳コーパスでは量的にまだ不十分である。特に、大規模な日中コーパスは少なく、文書の内容も限られている。
本稿では、中国の日本語学習者に向けの語学学習サイトウェブページから、大規模な日中対訳
コーパスを構築することを行う。構築された対訳コーパスから対訳語自動抽出手法を適用して、構築されたコーパスの性能を考察する。
本稿の構成は以下のようになっている。2.2.2 節では、語学学習サイトウェブページから日中対訳コーパスを構築する手法を説明する。2.2.3 節では、語学学習サイトウェブページからの対訳コーパス構築の手順と結果を報告する。2.2.4 節では、構築された対訳コーパスから得られる対訳語
抽出の実験について説明する。2.2.5 節で本稿の主旨をまとめ、今後の課題について述べる。
2.2.2

日中対訳コーパス

対訳コーパスは対訳語自動抽出研究において、初めて利用された言語リソースのひとつであり、もっとも有効なリソースである (Brown et al. 1990)。日中対訳コーパスを生成するには大量の日
本語文と中国語文が必要であり、対訳文を人手で作成するには膨大な時間と労力を必要とする。
たとえば、北京日本学研究センターが 2003 年度公開された「中日対訳コーパス」（徐一平ら、2002）の開発には約 3 年の時間を要した。
2.2.2.1

ウェブ上多言語文書

ウェブにはボランティア翻訳者によって翻訳された文書が大量に存在する。この翻訳文と原文書を収集し、対訳コーパスは生成できる。石坂達也ら (2009) はこの手法で、大規模な日英対訳
コーパスを生成し、一般に公開されている。しかし、このように自動生成された日中対訳コーパスは量的にまだ少ない。その原因は日本語と中国語の訳文を入手することが難しいことにある。
ウェブ上には翻訳文と原文から成る多言語文書がたくさんあり、この中で、Wikipedia は最もよく使われているリソースである。Wikipedia 上の中国語資源は二種類にわけられる。一つは、原文が中国語となっている文書である。このタイプの文書は日本語訳文が少ないという問題点がある。もう一つは原文が英語あるいは日本語と中国語以外の言語で、いくつかの言語に翻訳され

8

表 1 日本語と中国語の対訳対応が悪い例
言語

文

英語

The electron (symbol: e−) is a subatomic particle with a negative elementary electriccharge.

日本語

電子（でんし、英語: Electron）とは、宇宙を構成する素粒子のうちのレプトンの 1つである。素粒子の標準模型では、第 1 世代の荷電レプトンとして位置づけられる。

中国語

电子（Electron）是一种带有负电的亚原子粒子，通常标记为た文書である。後者のタイプの文書については、日本語と中国語の対訳の対応が良くないという問題点がある。表 1 に例を示す。表 1 は、Wikipedia 上の「Electron」に関する英語と日本語と中国語の説明の一部である。この例における対訳関係は、英語と中国語訳が対応し、日本語は英語と中国語両方とも対応しないという状況になっている。このようなウェブページから、日中の対訳コーパスを構築することは難しい。
2.2.2.2

語学学習サイト

国際交流基金によると1、現在、中国の日本語学習者の数は約 83 万人で、その増加は著しく、
日本語能力試験海外受験者数は世界で最も多い。このたくさんの日本語学習者のために多くの日本語学習サイトが作られている。自然な日本語を勉強するため、毎日、日本語学習サイトはいく
つかの日本語文書と中国語翻訳文を提供している。日本語学習サイトが提供する日本語とその翻訳文は三つの特徴がある。
（１） 図 1 に示されるように、日本語文章は文単位で中国語に直訳されている。このような文か
ら対訳コーパスを作成することは容易である。
（２） 日本語学習者の理解を容易にするために、文章の重要な日本語単語と中国語訳語も提供している。図 2 の上の部分がこれを示した。これらの対訳単語対は対訳語の正例として用いられる。
（３） 図 2 の下の部分に、この文章の支持度を示した。これは中国語翻訳文の品質の判断基準として使える。
このサイトから 50 篇の日本語文章と翻訳文を収集し、人手で分析すると、98%の文が中国語と日本語の間で対応関係にあった。このため、語学学習サイトから日中対訳コーパスの構築が可能であると考える。

1「海外日本語教育機関調査」：国際交流基金（ジャパンファウンデーション）が、各国の在外公館、財団法人交流協会の協力を得て、海外の日本語教育機関を対象に、学習者数、教師数、学習目的、問題点などを問うために実施しているアンケート調査。

9

図 1 日本語学習サイトの対訳文の例

図 2 重要な日本語単語の中国語単語訳

2.2.3

語学学習サイトから日中対訳コーパスの構築

以下の手順で対訳コーパスを構築する。
（１） 対訳文書の収集（２） 文書の整形（３） 文の対応付け10

表 2 タグの例<div class="langs_en">中国語でも「餅（ビン）」という食べものがあり、日本の「餅（もち）」と漢字が同じですが、<a href="http://dict.hjenglish.com/jp/w/実体" class="hjdict" word="
実体" target=_blank>実体</a>は全く異なります。（中国語の「餅（ビン）」は、小麦粉を用いて火を通した、平たく丸い食品を言います。）</div><div class="langs_cn">汉语里，有称做餅（ビン）这样的食物，虽然与日本的&ldquo;餅（もち）&rdquo;汉字相同，但是实质完全不一样。（汉语里，将小麦粉做的用火加热而成的扁平的圆圆的食品叫做&ldquo;餅（ビン）&rdquo;。）</div>
2.2.3.1

対訳文書の収集

学習サイトから文書を収集するためのクローラを作成した。HTML のリンクをたどって文書を収集し、一週間に一回程度更新する。収集された文書には次の 3 種類がある。
（１）全日本語文書（２）全中国語文書（３）日本語と中国語を含む文書。
（１）と（２）は対訳文書となっていないため、収集しない。
（３）はさらに 3 種類にわけられる。
（ア）日本語文書の中心内容だけが中国語に翻訳されている。
（イ）翻訳文章がなくて、関連中国語文書がある。
（ウ）本当の日中翻訳文がある。
（ア）と（イ）は収集せず、（ウ）だけ収集した。
2.2.3.2

対訳文書の整形収集した文書には原文と翻訳関係にない中国語の説明があったり、文の途中に改行があったり、日本語の発音も含まれている。収集した文書を整形せずに文の対応付けを行うと、対応付けの精度が低下する。よって、収集した文書を 1 行 1 文になるように整形する。
表 2 はタグ付きの収集された文書を示している。収集した文書の html タグを分析して、日本語原文と中国語翻訳語のタグが分かる。<div class="langs_en">タグの内容が日本語原文、<divclass="langs_cn">の内容が中国語翻訳文である。この二つのタグの内容を取り出して、対訳文書ができる。
2.2.3.3

文の対応付け11

表 3 文の完結を表す終止符
。

！

？

．．．

：

表 4 対訳文の例
日本語文

中国語文

強い寒気の影響で昨日から広い範囲で雪が降受强冷空气影响昨天日本大范围内出现降雪，北陆り、北陸や近畿北部では局地的に大雪になり

和近畿地区局部地区大雪。

ました。
また、低気圧が東北北部を通過したため、今此外，由于低气压经过东北北部，今晨日本北部局

朝は北日本で局地的に風が強まりました。

部地区风力加强。

生活情報番組「発掘!あるある大事典」の制作

生活情报节目《发掘！あるある大事典》的制作费

費は 3250 万円。

为 3250 万日元。

日中辞書の入手が困難であって、学習サイトから収集した対訳文書のレベルの対応付けは句点などの終止符で判断する。学習サイトの文書はおおよそ直訳になっているため、この手法で高い精度の文対応を作ることができる。本研究では、表 3 の終止符が文の完結とみなす記号となる。
2.2.3.4

日中対訳コーパス収集結果

今回の実験では、中国の最も有名な語学学習サイト「沪江日语」2を利用する。生成した対訳文の例を表 4 に示す。今まで、収集された対訳語の数は 139,790 である。
2.2.4

対訳語抽出実験

学習サイトから生成した日中対訳コーパスから、複合語対訳語抽出実験を行った。抽出手法はFan (2009) の手法を使用する。この手法を大まかに説明する。
日本語文は J，中国文は C とする。Wj は J の含まれる単単語，Wc は C に含まれる単単語である。Pj は J に含まれる複合語、Pc は C に含まれる複合語。文に含まれる単語は形態素解析により与えられる。文に含まれる複合語は用語抽出により与えられる。
2.2.4.1

対訳語対訳確率計算

まず、日本語文、中国語文それぞれで形態素解析を行う。形態素解析の結果に対し、アライン
メントを行う。Wj と Wc の対訳確率 P(Wj,Wc) ができる。
次に、日本語文、中国語文それぞれで用語抽出を行う。形態素解析の結果は用語抽出された複合語により修正される。文の中に複合語があれば、複合語はひとつのアラインメント単位になる。
次に、修正された結果でアラインメントを行う。Pj と Pc の対訳確率 P(Pj,Pc) ができる。
複合語に含まれる単単語間の対訳確率による複合語の対訳確率は式 1 で定義する。
2

http://jp.hujiang.com/

12

表 5 複合語の数
言語

語数

日本語複合語

49,612

中国語複合語33,747

複合語対訳語23,518

表 6 抽出結果の例
日本語

中国語訳

日本語

中国語訳

NHK 連続テレビ小説 NHK 连续剧小说

京漬物

京都渍菜

女子大生

女大学生

中国民俗通史中国民俗通史平安時代

平安时代

重要無形文化財

重要无形文化财产

修学旅行

修学旅行

認知意味論

认知语义学

掲示板

贴吧

質問状

提问书

∑ assoc(Wj , Wc )kassoc (Pj, Pc) =

m

k ,m

max(length(Pj), length(Pc))(1)

Wjk は Pj に含まれる単語で、Wcm は Pc に含まれる単語である。length(Pj) は Pj に含まれる単単語の数で、length(Pc)は Pc に含まれる単語の数である。
最後に、sim(Pj,Pc)で Pj と Pc の対訳確率が算出される。

sim( S , T ) = w1 align ( S , T ) + w2 assoc ( S , T )2.2.4.2s.t.

w1 + w2 = 1

(2)

実験

日本語の形態素解析を茶筅で行って、中国語の形態素解析を ICTCLAS で行った。GIZA++でアラインメントを行った。
抽出された複合語と対訳語の数を表 5 に示す。表 6 は抽出の結果の一部を示す。語学学習サイトが提供する日本語文は主に日本に関する歴史や、風土と人情や、今流行する映画とテレビドラ
マおよび一番人気な掲示板の内容などである。これらに関連する対訳が抽出されていることがわ
かる。

13

2.2.5

まとめ

本稿では語学学習サイトウェブページ上の日中対訳文書を収集し、文対応日中対訳コーパスを構築した。また、構築した対訳コーパスを用いて対訳語抽出実験を行った。実験結果より、語学学習サイトウェブページから構築された対訳コーパスは、対訳語抽出のための有用なリソースであることがわかった。しかし、今回の日中対訳コーパスを構築するとき、日中対訳辞書を用いなかったため、文の対応付け処理が十分ではなかった。今後は文対応の質をあげるための文対応づけの研究を行いたいと考えている。
参考文献
Peter F. Brown, John Cocke, Stephen A. Della Pietra, Vncent J. Della Pietra, Fredrick Jelinek,
John D. Lafferty, Robert L. Mercer and Paul S. Roossin: A Statistical Approach to MachineTranslation. Computational Linguistics, 16(2), pages. 79-85, 1990.
徐 一平, 曹 大峰: 中日対訳語料庫的研製与応用研究論文集, 2002.
Tatsuya Ishisaka, Masao Utiyama, Eiichiro Sumita and kazuhide Yamamoto: Development ofa Japanese-English Software Manual Parallel Corpus, In Proceedings of The MachineTranslation Summit XII, 2009.
Xiaorong Fan, Nobuyuki Shimizu, and Hiroshi Nakagawa: Automatic extraction of bilingual
terms from a Chinese-Japanese parallel corpus. In Proceedings of the 3rd International
Universal Communication Symposium (IUCS ’09), pages 41–45, 2009.

14

２．３ コンパラブルコーパスを用いた要素合成法によるターム翻訳の改良
静岡大学情報学部

梶

博行

綱川隆司
小松原慶啓
【要旨】コンパラブルコーパスを用いた要素合成法によるターム翻訳の改良を提案する。対応づけられた文書対からなる２言語コーパスから、タームに含まれる単語列の対訳とその相関値から構成される対訳辞書を獲得する。そして、この辞書を参照して、入力タームに対する合成訳語を
確信度スコア付きで生成する。このようにして、入力タームに対し、できるだけ多くの訳語候補の中から正しい訳語を選択することができる。日英の科学技術文献抄録からなるコンパラブルコ
ーパスを用いた実験を行い、コーパスから獲得した相関付き対訳辞書を用いた要素合成法が通常の対訳辞書を用いた要素合成法より高い性能をもつことを実証した。今後の課題として、相関付
き対訳辞書の逐次的改良方法、確信度スコアの精密化、語順の変化を許す合成翻訳モデルの拡張があげられる。
2.3.1 はじめに
テクニカルタームの翻訳は文書翻訳や言語横断情報検索における重要な課題である。一つの専門分野のタームをすべてカバーする対訳辞書が存在しないことは明らかである。しかしながら、
テクニカルタームの多くは複合語であり、いくつかの専門分野における日本語のテクニカルター
ムの８８％は合成的な英語訳をもつ (Tonoike, et al. 2006)。したがって、テクニカルタームの翻訳において要素合成法が重要な役割を果たすといえる。
要素合成法の性能は当然のことながら参照する対訳辞書に依存する。タームの構成要素に対する適切な訳語を辞書が与えなければ、正しい訳語を生成することはできない。同時に、構成要素の各々に対しできる限り多くの訳語を辞書が与えるとき、合成的に生成される多くの訳語候補の中から正しい訳語を選択することは困難である。前者の問題を解決するため対訳辞書のカバー率を向上させると後者の問題がいっそう深刻になることに注意する必要がある。
本稿では、２言語コーパスを用いた要素合成法の改良を提案する。すなわち、２言語の単語列の対とそれらの間の相関値からなるカバー率の高い対訳辞書を２言語コーパスから獲得する。そして、入力タームに対し、構成要素の単語とその訳語の間の相関値に基づく確信度スコアとともに合成的に訳語候補を生成することにより、ランク付き訳語候補リストを生成する。本提案の新規性は、２言語コーパスからの対訳辞書の獲得ではなく、確信度スコア付きの改良された要素合成法にある。
本稿で提案するフレームワークはパラレルコーパスとコンパラブルコーパスの両方に適用することができる。一般にパラレルコーパスのほうがコンパラブルコーパスより信頼度の高い相関値の付いた対訳辞書を生成することができる (Och and Ney 2003; Koehn et al. 2003)。しかしながら、大規模なパラレルコーパスが利用できる分野はほとんどない。したがって、本稿では、入力コー

15パスとしてコンパラブルコーパス、より具体的にいうと対応づけられた文書対からなるコーパスを想定する。より多くの分野で利用可能であるが、より信頼度の低い相関値の付いた対訳辞書しか生成できないと思われる疎なコンパラブルコーパスの利用は本稿の範囲外である (Fung andYee 1998; Rapp 1999; Andrade et al. 2010; Ismail and Manandhar 2010; Morin and Prochasson 2011)。
パラレルコーパスやコンパラブルコーパスからの対訳辞書獲得に関しては多くの研究があるが、そこでのタスクは、通常、入力コーパスに含まれるタームの対訳を抽出することである。対訳辞書獲得方法は、通常、入力コーパス中に出現するソース言語のタームに対して獲得されるターゲット言語の訳語の再現率と適合率で評価されてきた (Fung and Yee 1998; Rapp 1999; Cao and Li
2002; Tanaka 2002)。これに対し、本稿でのタスクは入力コーパスに出現しなくてもタームを翻訳することである。したがって、入力コーパスとは独立に用意した入力タームのテストセットに対して生成される訳語の精度によって、提案するフレームワークを評価する。文書翻訳や言語横断
情報検索といった対訳辞書の実際の応用を考えたとき、このタスク設定は自然である。
2.3.2 課題と提案するフレームワーク
日本語のターム“光通信”とその英語の訳語“optical communication”の組を考えてみよう。人間は“光”と“optical”が対応し、“通信”と“communication”が対応していると認識することができる。言い換えると、“光通信”から“optical communication”への翻訳は合成的である。しかし、電子化された日英対訳辞書のほとんどは日本語の名詞（例：“光”）と英語の形容詞（例：“optical”）の対応を含んではいない。そのため、自動的な要素合成法では、通常、入力ターム“光通信”に対して正しい訳語“optical communication”を生成することができないのである。
日本語の名詞“光”と英語の形容詞“optical”の組が対訳辞書に登録されたとしよう、対訳辞
書は、“光”に対し“optical”だけでなく“light”、“ray”、“beam”など多くの可能な訳語を与えるであろう。同様に、“通信”に対し“communication”、“correspondence”、“report”など可能な訳語を与えるであろう。そのため、要素合成法は“optical communication”、“optical correspondence”、“optical report”、“light communication”、“light correspondence”など多数の訳語候補を生成し、その中から正しい訳語を選択しなければならない。
上の例のように、要素合成法によるタームの翻訳には二つの問題がある。不完全な対訳辞書とほとんどが誤りの多数の訳語候補である。これらの問題を解決するため、本稿では、(1)２言語コ
ーパスからの相関付き対訳辞書の獲得と(2)確信度スコア付きの合成訳語の生成という二つのステップからなるフレームワークを提案する。
(1) ２言語コーパスからの相関付き対訳辞書の獲得
相互に関連する文書の組からなるコンパラブルコーパスが利用可能であるとし、対応する文の組における共起統計に基づく、二つの言語の語の間の相関を計算する方法を利用する (Matsumotoand Utsuro 2000)。この方法はもともとパラレルコーパスへの適用を意図したものであるが、文書の組を文の組のように扱うことによりコンパラブルコーパスに適用することができる (Utsuro etal. 2003)。個々の文書が小さい限り動作可能と思われる。この方法の利点は、コンパラブルコーパ

16

スに適用可能な他の対訳獲得方法と違って、種となる対訳辞書を必要としないことである。
ここでの目的は実際のタームではなくタームの構成要素に対する高カバー率の対訳辞書を作ることである。構成要素の間の対応の多くは、“光”と“optical”のような単純語間の対応であるが、“薄膜”と“thin film”のような単純語と複合語の対応、逆に“移動 体”と“mobile”のような複合語と単純語の対応もある。したがって、単純語の組だけでなく単純語と複合語が混じった組も抽出することが必要である。しかしながら、複合語を同定することは必ずしも容易でない。また、実際的な立場からは、タームに含まれる任意の単語列に対して可能な訳語を与えるような対訳辞書が望ましい。長い単語列の対訳の組が与えられると、タームに対し正しい訳語が生成される可能性が高くなると思われるからである。したがって、タームに含まれる任意の単語列をター
ムの構成要素と考え、ソース言語の単語列とターゲット言語の単語列の間の相関を計算することとする。
(2) 確信度スコア付きの合成訳語の生成
合成的に生成される多数の訳語候補の中から正しい訳語を選択するため、訳語候補の各々に対し確信度スコアを計算することとする。構成要素の対訳は相関値とともに獲得されていることに注意されたい。この相関を構成要素の訳語の確信度スコアとみなし、合成訳語の確信度スコアを
構成要素の訳語のスコアに基づいて定義する。
ステップ１で述べたように、対訳辞書は単語に対するだけでなく単語列に対する訳語を与えている。しかし、その相関値すなわち確信度スコアはあまり信頼度が高くない。それゆえ、単語列に対して対訳辞書が与える訳語を再評価することとする。すなわち、単語列が対訳辞書に含まれていても、それに対する合成訳語を生成し、対訳辞書が与える確信度スコアと合成的に計算される確信度スコアを組み合わせる。
以下の二つの節で、提案するフレームワークの二つのステップを詳細に述べる。そこでは、ソース言語、ターゲット言語をそれぞれ日本語、英語とするが、形態素の扱いなど言語固有の事項
について修正すれは、提案するフレームワークは任意の言語対に適用することができる。
2.3.3 要素合成法のための対訳辞書の獲得
日本語文書と英語文書の両方からタームに含まれる単語列をすべて抽出する。日本語のタームの多くは<名詞> +、すなわち１個以上の名詞の列であり、英語のタームの多くは<形容詞> * <名詞> +、すなわち０個以上の形容詞の列に続く１個以上の名詞の列である。ここに、形容詞には動詞の現在分詞形や過去分詞形も含まれる。現在のところ、前置詞句を含むタームなど、より複雑な構造をもったタームは取り扱わない。したがって、日本語では名詞の列、英語では名詞と形容詞の列を抽出する。
日本語の単語列 J と英語の単語列 E の相関を Dice 係数を用いて定義する。すなわち、C(J , E) =2 ⋅ g(J , E) ,f (J ) + f (E)

17

[1]

ここに、f(J)と f(E)はそれぞれ J が生起する日本語文書の数と E が生起する英語文書の数である。
また、g(J,E)は J と E が共起する日本語と英語の文書の組の数である。
一つの文書中の単語列の生起頻度は無視する。その理由は、提案するフレームワークは非パラ
レルコーパスへの適用を意図しており、その場合、日本語文書における単語列の生起頻度と対応する英語文書における対応する英語の単語列の生起頻度が同程度であるわけではないからである。
また、（移動 体, mobile）や（薄膜, thin film）の例のように単語列の長さが言語間で保存されるとは限らないので、単語列の長さも無視する。
最大単語列、すなわちより長い単語列の部分列でない単語列、と非最大単語列を区別することを述べておくことが必要である。対応する日本語と英語の文書の組において、日本語の最大単語列、非最大単語列は英語の最大単語列、非最大単語列とそれぞれ対応する傾向がある。したがって、ある文書対に共起する最大単語列の組あるいは非最大単語列の組に対しその文書対を 1.0 とカウントするのに対し、ある文書対に共起する最大単語列と非最大単語列の組に対しその文書対を 0.5 とカウントする。対応づけられた文書対に“光通信”と“optical communication”がともに最大単語列として生起すると仮定する。この文書対は（光通信, optical communication）、（光, optical）（通信, communication）に対して 1.0 とカウントされるが（（光, communication）、（通信, optical）
に対しても 1.0 とカウントされることに注意）、（光, optical communication）、（通信, opticalcommunication）、（光通信, optical）、（光通信, communication）に対しては 0.5 とカウントされる。
このようにして、複合語とその構成要素の間の混乱を軽減する。
入力コーパス中に低頻度で出現する単語列に対しては相関値の信頼度は低いので、単語列が出現する文書数に対する閾値θf を設定する。そしてθf 以上の文書に出現する日本語単語列と英語単語列の全ての組に対して相関を計算する。日本語タームを英語に翻訳することを意図しているので、日本語単語列の各々に対し、相関値の降順に上位 N1 個の英語単語列を選択する。（第５節で）述べる実験では、θf を 10、N1 を 20 に設定した。
2.3.4 確信度スコア付きの要素合成法
タームは、図１に例示するように、その主辞－修飾語関係に従って２分木で表現することができる。本研究では、日本語ターム J と英語ターム E が同型である、すなわち同一の２分木で表現されるときまたそのときに限って、J は E に合成的に翻訳することができると仮定する。この仮定に基づいて、日本語のタームすなわち単語列 J から英語の単語列 E への合成翻訳の確信度スコア S(J,E)を次のように定義する。

⎧λ ⋅ S ' ( J , E ) + (1 − λ ) ⋅ C ( J , E ) (| J |≥ 2, | E |≥ 2),
S (J , E) = ⎨(min{| J |, | E |} = 1)
⎩ C(J , E)

[2]

ここに、S’(J,E)は合成翻訳に基づく確信度スコア、C(J,E)は対応する文書の組における共起に基づく相関であり、λは S’(J,E)と C(J,E)の重みを調整するパラメータ、|J|と|E|はそれぞれ単語列 J と Eの長さである。
合成翻訳に基づく確信度スコアは次式で定義する、

18

natural language processing system

自然言語処理システム

システム

自然言語処理

自然言語

自然natural language processing

natural language

処理

processing

languagenatural言語

system(a) Example 1

統計的機械翻訳

statistical machine translation

統計的

statistical

機械翻訳

機械

machine translationtranslation

machine翻訳(b) Example 2

図 1 タームの構造と合成翻訳

S ' ( J , E ) = max
1≤i < p1≤ j < q

2 ⋅ S ( jw1i , ew1j ) ⋅ S ( jwip+1 , ew qj+1 )S ( jw1i , ew1j ) + S ( jwip+1 , ew qj+1 ),[3]

ここに、 J = jw1 jw2 L jw p (= jw1p ) 、 E = ew1ew2 Lewq ( = ew1q ) である。この式は次のような考え方に基づいている。合成翻訳に基づく確信度スコアを二つの構成要素の翻訳の確信度スコアの調
和平均として定義する。しかしながら、J と E の正しい構造は不明である。そこで、J と E の可能な分割のすべての組合せに対して確信度スコアを計算し、正しい構造の組合せは確信度スコアを最大にするという仮説に基づいて、確信度スコアの最大値を選択する。
式[3]は、日本語タームとその英語訳語の間で語順が一致するという仮定を示している。語順の一致は一般には成立しない。語順の変化を扱うことができるように式[3]を修正することは難しい
ことではない。また、式[3]は、二つの構成要素の訳語間の結合可能性を表すファクターを含んでいない。構成要素の訳語の結合可能性は相関 C(J,E)にある程度反映されていることを付け加えておく。

19

Input term: jw1N (= jw1 jw2 L jw N )Bilingual lexicon: L
Triangular matrix: A(i,j) (i=1,…,N; j=i,…,N)
Algorithm:
1) For i:=1 to N do
For j:=i to N do
A(i,j)←φ.
2) For i:=1 to N do

A(i,i)← { ew, S ( jwi , ew) | ( jwi , ew) ∈ L}

3) For r:=1 to N−1 do
For i:=1 to N−r doFor k:=i to i+r−1 do
A(i,j)←A(i,j)∪ ⎧⎪ e e , S ( jw j , e e ) |
⎨
⎪⎩

1 2

i

1 2

e1 , S ( jwik , e1 ) ∈ A(i, k ), ⎫⎪⎬e2 , S ( jwkj+1 , e2 ) ∈ A(k + 1, j )⎪⎭図２ 合成訳語生成アルゴリズム

次に、動的計画法による合成訳語生成アルゴリズムについて述べる。これは、図２に示すように、文脈自由文法に対する CKY パージングアルゴリズムに類似している。すなわち、各セル A(i,j)
が入力タームの部分単語列 jwij に対応し、部分単語列に対する訳語候補とその確信度スコアを記憶するような三角行列を対角線側から計算する。組合せ的な爆発を防ぐため、各セルに記憶する（第５節で述べる実験では、N2 を 100
訳語候補を確信度スコアが高い N2 個に制限することとする。
とした。）
2.3.5 実験
2.3.5.1 実験方法
JST（科学技術振興機構）の日英科学技術文献抄録コーパスを用いた実験を行った。このコーパ
スはさまざまなコンパラビリティの日英抄録対から構成されている。日本語の抄録が英語に翻訳された論文もあれば、日本語の抄録とは無関係に英語の抄録が作成された論文もある。日本語抄録の長さは 500～1,000 字程度、英語抄録の長さは 100～300 語程度である。実験では、1980－2004
年の情報工学分野の文献抄録 107,979 対を用いて、相関付き対訳辞書を生成した。日本語と英語のテキストを単語に分割するため、日本語形態素解析器 Mecab 1 と言語非依存の品詞タガー
TreeTagger2をそれぞれ用いた。
1
2

http://mecab.sourceforge.net/
http://www.ims.stuttgart.de/projekte/corplex/TreeTagger/20提案したフレームワークを評価するため二つのテストセットを用意した。一つは、「人工知能学事典」 (人工知能学会 2008) の和英索引から 1,094 の日本語タームとその英語レファレンス訳を集めた AI テストセットである。もう一つは、「言語処理学事典」 (言語処理学会 2010) の和
英索引から 1,661 の日本語タームとその英語レファレンス訳を集めた NLP テストセットである。
二つのテストセットの日本語タームに対し、以下の三つの対訳辞書を用いた要素合成法によって英語訳語のランク付きリストを生成し、比較した。
(1) コーパスから生成した辞書＋通常の辞書
JST コーパスから生成した対訳辞書を EDR 日英辞書3、EDICT 日英辞書4、英辞郎英日辞書5とマージした。通常の辞書では対訳に相関値が与えられていないので、すべての対訳に均一な値 0.1 を与え、コーパスから生成した辞書と通常の辞書の両方に含まれる対訳については二つの値のうち大きい値を採用した。
(2) コーパスから生成した辞書
JST コーパスから生成した対訳辞書のみ(3) 通常の辞書
EDR 日英辞書、EDICT 日英辞書、英辞郎英日辞書を一つにマージした。訳語のランク付きリストを出力することができるように、日本語と英語の語の組の相関として、JST 文献抄録コ
ーパス中でそれらの語が共起する日英抄録対の数に比例する値を与えた。
人工知能学事典の和英索引からテストセットに含まれない日本語タームとその英語訳語を集め、これを用いて三つの対訳辞書それぞれを用いる場合のパラメータλの値を決定した。(1)コーパスから生成した辞書＋通常の辞書、(2)コーパスから生成した辞書、(3)通常の辞書に対するλの値はそれぞれ 0.40、0.43、0.33 となった。
2.3.5.2 実験結果
表１に、３とおりの対訳辞書を用いた要素合成法の各々における正しい訳語の MRR (Mean
Reciprocal Rank) と Top k の精度（k=1, 3, 10）を示す。MRR は、正しい訳語のランクの平均値である。Top k の精度とは、入力タームのうち正しい訳語が確信度スコア上位 k 位以内に入ったものの割合である。なお、レファレンス訳と一致する訳語のみを正しい訳語と判定した。この結果は提案したフレームワークが有望であることを示している。すなわち、コーパスから生成した辞書＋通常の辞書の場合だけでなくコーパスから生成した辞書のみの場合も、通常の辞書の場合より精度が向上している。表１では、正しい訳語を対訳辞書が与えた訳語の場合と合成的に生成された訳語の場合に分類した。コーパスから生成した辞書＋通常の辞書を用いた場合とコーパスから生成した辞書を用いた場合、正しい訳語の約 30％が合成的に生成された訳語であった。このことは on the fly に訳語を合成することの必要性と有効性を表している。
せいぜい 50％という Top k の精度は、パラレルコーパスあるいはコンパラブルコーパスからの対訳辞書獲得に関する論文で報告されている値と比べてたいへん低い。精度が低い理由の一つは3

http://www2.nict.go.jp/r/r312/EDR/index.html
http://www.csse.monash.edu.au/~jwb/edict.html
5 http://www.alc.co.jp/
4

21

表１

実験結果のまとめ(a) Artificial Intelligence domain (# of test terms: 1094)
Corpus-derived +Bilingual Lexicon
Corpus-derived
ordinary
MRR
Top 1 precision(Bilingual lexicon)(Compositional translation)
Top 3 precision(Bilingual lexicon)(Compositional translation)
Top 10 precision(Bilingual lexicon)(Compositional translation)

0.44
0.402
(0.289)(0.113)0.464(0.326)(0.138)0.510(0.351)(0.169)0.4
0.370(0.263)(0.107)0.428(0.297)(0.131)
0.473(0.320)(0.153)(b) Natural Language Processing domain (# of test terms: 1661)
Corpus-derived +Bilingual Lexicon
Corpus-derived
ordinary
MRR
Top 1 precision(Bilingual lexicon)(Compositional translation)
Top 3 precision(Bilingual lexicon)(Compositional translation)
Top 10 precision(Bilingual lexicon)(Compositional translation)

0.35
0.314
(0.231)(0.083)0.377(0.272)(0.105)0.415(0.296)(0.120)0.31
0.282(0.202)(0.081)0.331(0.229)(0.102)0.362(0.246)(0.117)

Ordinary
0.22
0.197(0.089)(0.108)0.238(0.112)(0.125)0.351(0.135)(0.144)

Ordinary
0.20
0.167(0.102)(0.066)0.217(0.143)(0.074)0.271(0,178)(0.093)

対訳辞書の生成に用いたコーパスとは独立に用意されたテストセットにある。実際、AI テストセットの日本語タームの 11％、NLP テストセットの日本語タームの 12％が、コーパスから生成された対訳辞書にカバーされない単語列を含んでいた。そのようなタームの多くは、あまり使用されない翻字語（例：“タクタイルボコーダ”）、固有名詞を含む語（例：“ボールドウィン効果”）、ほとんど使用されない語（例：“ブラーフミ文字”）であった。
表１の値はやや特異である。正しい訳語が Top 10 に入った入力タームの 80％は、実は正しい訳
語が第１位であった。提案方法はコーパス中にあまり出現しないタームに対して信頼できないが、ある程度頻繁に出現するタームに対しては信頼できるといえる。NLP テストセットに対する結果
は AI テストセットに対する結果よりかなり悪かった。おそらく、JST コーパスには自然言語処理に関する論文の抄録が比較的少なかったためであろう。
いくつかの入力タームに対し、コーパスから生成した辞書＋通常の辞書を用いた翻訳結果と通常の辞書を用いた翻訳結果を表２に示す。これらの例は提案方法の有効性を示すとともに改良の

22

表２
#

要素合成法による翻訳結果の例
Input term

属性継承
1 <ZOKUSEIKEISHOU>
単純再帰ネットワ
ーク
2<TANJUN SAIKI
NETTOWAKU>
統合データベース
3 <TOUGOUDETABESU>

1
2
3
1
2

Corpus-derived + ordinary
Translation
Score
attribute inheritance
0.060
attribute succession
0.023
decision tree inheritance
0.021
simple recursive network
0.021
simple recursion network
0.018

3

simple recursive service

0.017 -

12
3

integrated databaseintermolecular
information databasestatistical machinetranslation
statistical method machinetranslation
statistical machinetranslation system
statistical syntactic analysis
statistical method syntactic
analysisstatistical syntactic
structure
PAC learning model・F・
refutation
Bayes decision theory
unknown datum theory
Bayesian decision theory
proposition modal logic
propositional modal logic
proposition modal

0.188 integration data base0.069 synthesis data base0.058 fusion data basestatistic object machine
0.062
translation
statistic target machine
0.047
translation
statistic aim machine
0.046
translation
0.040 -

Rank

1
統計的機械翻訳
4 <TOUKEI TEKIKIKAI HONYAKU>2
31

統計的統語解析
5 <TOUKEI TEKITOUGO KAISEKI>

反駁
6<HANBAKU>
ベイズ決定理論7 <BEIZU KETTEIRIRON>
命題様相論理8 <MEIDAI YOUSOU
ROMMRI>

2
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3

Ordinary
Translation
attribute inheritanceproperty inheritancecharacteristic inheritance-

0.033 -

Referencetranslation
property
inheritance
simplerecurrent
network
integrated
databasestatisticalmachinetranslation

statisticalparsing

0.032 0.089
0.067
0.062
0.056
0.034
0.034
0.062
0.036
0.032

counterblast
negation
rebuttal
proposition aspect logic
problem aspect logic
proposition state logic

refutation
Bayes
decision
theoryproposition
al modallogic[Note] Bold and Italicized translations were judged as correct.

余地を示している。
2.3.6 議論
要素合成法は、複合語に限定されるが、コーパスからの語の対訳抽出に広く利用されてきた。
通常は既存の対訳辞書を参照して訳語候補を生成し、コーパスを用いて検証する方法をとる (Caoand Li 2002; Tanaka 2002; Baldwin and Tanaka 2004; Tonoike et al. 2006)。これに対し、本稿ではコーパスから生成した対訳辞書を参照することを提案した。実験の結果、このフレームワークによっ23

て正しい訳語が生成される可能性が高まることを実証した。正しい訳語が生成されなければ検証手続きは無意味であることに注意すべきである。本稿で提案した改良された要素合成法の大きな特徴は訳語候補の確信度スコアを求めることである。要素合成法においてスコアを用いた研究は既にあるが (Tonoike et al. 2006)、我々のスコアはコンパラブルコーパスに基づくものであるという点でユニークである。
本稿で提案したフレームワークの改良方向について以下に述べる。
第一に、相関付き対訳辞書を改良することが必要である。現在のコーパスから獲得した対訳辞書は非常に多くの誤った対訳を含んでいる、表２の例によると、（属性，decision tree）、（ネットワーク，service）、（反駁，PAC learning model）というような対訳が含まれている。これは、種辞書を使用しないのでやむを得ないことではある。しかし、いったん対訳辞書が獲得されたら、それを使ってよりノイズの少ない対訳辞書を獲得することができる。言い換えると、対訳辞書を逐次的に洗練していくことが可能である。
第二に、確信度スコアを洗練する余地がある。現在のところ、構成要素の訳語の間の関係すな
わち結合可能性を考慮していない。確信度スコアの改良の一つの可能性として、構成要素の訳語の確信度スコアの調和平均と構成要素の訳語の間の相関の積を求めることが考えられる。ここで、構成要素の訳語の間の相関はターゲット言語の単言語コーパスから推定することができる。この改良には代替案がある。すなわち、ありそうもない訳語も候補として生成し、ターゲット言語の
単言語コーパスあるいは Web を用いて検証する方法でもよいかもしれない (Dagan and Itai 1994)。
第三に、語順の変化を許すように合成翻訳モデルを拡張することが必要である。例えば、日本
語タームは名詞列であるがその英語訳語が前置詞句を含むことがある。確信度スコアに構造変換のファクターを組み入れるべきである。いくつかの先行研究において語順の変化を伴う要素合成法が検討されている (Baldwin and Tanaka 2004)。
2.3.7 おわりにコンパラブルコーパスを用いて要素合成法によるターム翻訳を改良した。対応づけられた文書対からなる２言語コーパスから、ターム中の単語列の対訳とその相関値からなる対訳辞書を獲得する。２言語の単語列の間の相関は、文書対中の共起に基づいて計算される。そして、入力タームに対して、構成要素の間の相関に基づいて定義される確信度スコアとともに訳語候補を合成的に生成する。このようにして、入力タームに対するできるだけ多くの訳語候補の中から正しい訳
語を選択することができる。
日英の科学技術文献抄録からなるコンパラブルコーパスを用いた実験を行い、コーパスから獲得した対訳辞書を用いた要素合成法は通常の対訳辞書を用いた要素合成法より高い性能をもつことを実証した。今後の課題として、相関付き対訳辞書を逐次的に改良する方法、確信度スコアの精密化、語順の変化を許す合成翻訳モデルの拡張があげられる。
謝辞：

JST 日英科学技術文献抄録コーパスの研究利用をご許可いただいた科学技術振興機構に感謝致します。なお、本研究の一部は科研費（22320032）の助成を受けて実施した。

24

参考文献
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Tonoike, Masatsugu, Mitsuhiro Kida, Toshihiro Takagi, Yasuhiro Sasaki, Takehito Utsuro, Satoshi Sato. 2006.
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言語処理学会（編）. 2010. 言語処理学事典. 共立出版.
人工知能学会（編）. 2008. 人工知能学事典. 共立出版.

25

３．

Automatic Acquisition of Bilingual Technical Terminology Pairs
Kyoto University Denny Cahyadi
Toshiaki Nakazawa
Sadao Kurohashi

3.1

Introduction

Collecting a large number of technical terms is a challenging task. Compared to non-technical terms, thenumber of technical terms appearing in general documents is relatively small. Technical terms mostly
appear in technical documents, such as research papers and patent documents. To collect a large number oftechnical terms we need a large number of such documents. Unfortunately, those documents are usually notavailable in full for free. Thus, we are looking for the possibilities to collect technical terms from the freepart of technical documents. We found that while most of research papers documents requires subscription
fee to be accessed, the abstracts of research papers are usually available for free. The abstract part of a
research papers usually contains some essential technical terms written as keywords. Since these keywords
are written by the expert (author of the research paper), we assume that these are high quality technicalterms. We plan to collect technical terms from this part.
We also found that keywords in some research papers are written in two different languages (usually theoriginal language and English). This opens the possibility to collect non-English-English bilingual technicalterm pairs. Moreover, since some keywords have common English translations, it is also possible to collectnon-English-non-English technical term pairs. It could be done through pivoting, by using English as thepivot language. In our experiment, we tried to collect Chinese-Japanese technical term pairs from abstractsof research papers in Chinese and Japanese language. We first collected Chinese-English andJapanese-English pairs and finally align them to obtain Chinese-Japanese pairs.
3.2

WorkflowTocollect

Chinese-Japanesetechnical term pairs, we conduct
some experiments with work flow
shown by Figure 1. We divide ourexperiments into three main parts:
extracting abstracts and keywords,aligning

keywords

withinadocument, and aligning keywords
across documents. The details ofeach part are explained in the

Figure 1: Proposed work flow

following sections:26

3.2.1

Extracting Abstracts and Keywords

The first step of our experiment is collecting a large number of abstracts of research documents. To
obtain such documents written in Chinese, we crawl around 170k documents from Chinese research portal
CNKI1. Since the portal provides search feature, we can easily get the link of each individual documentfrom the search index page. We found that not all documents contain Chinese and English keyword pairs.
The documents which have English-only title are very likely to contain English-only keywords. Therefore,
we only crawl the documents which contain at least one Chinese word in the title. Out of 170k documents,
only 75k documents contain keywords both in Chinese and English. After crawling process completed, thekeyword list part of the abstract is extracted. The position of keyword list can be determined by locating theHTML tag which corresponds to the keyword list.
For Japanese side, we use Japanese research paper dataset provided by NII2. In contains the XML
version of the research paper data available at Japanese research portal CiNii3. Since the data is alreadytagged, we can easily locate the keyword list part by examining the XML tag. This dataset contains about
4.2M of research papers, however only 750k of them contains keywords in both Japanese and English. For
the further experiment, only these 750k of Japanese documents and 75k of Chinese documents are used.
3.2.2

Keywords alignment within a document

The second step of our experiment is aligning original-language keywords with English keywords
within each document. We consider several methods for the alignment task: 1) monotonic, 2) using SMT
tool GIZA++ [1], 3) alignment based on log-likelihood score, and 4) multi-tier alignment.
Monotonic alignment was originally proposed by Ren et al [3]. This alignment method is done based onassumption that keywords in English are likely to be written in the same order with the keywords in theoriginal language. The method is very simple: alignment is done according to the position of the keyword
in the keyword list (i.e. the first appearing original language keyword is aligned to the first appearing
Chinese keyword and so on).
We are unsure whether this assumption is true for our dataset. We think that some documents may
contain keywords written in different order for each language. Therefore, we consider a method whichallows reordering during the alignment process. In the second experiment, we use GIZA++ for thealignment. GIZA++ is an alignment tool commonly used for SMT. Given a set of parallel sentence,
GIZA++ can create translation table and select the best alignment for each word. To apply GIZA++ in ourcase, we treat the list of keywords as a sentence and the whole keywords as a single word (by replacing
space with underscore), and have GIZA++ to do the alignment.
GIZA++ is designed to align words between languages which have certain rules (grammars). We thinkthat our case may be different. There is no certain rule of how keywords are written. The author of thepaper can write the keywords as he/she wish, thus the order of keywords may be random. In order to handle
http://www.cnki.net/
http://www.nii.ac.jp/
3 http://ci.nii.ac.jp/
12

27

this case, we conduct the third experiment. In thisexperiment, we aligned keyword based on their likelihood− 2 log λ =i , j∈{1, 2}score. This is based on an assumption that keyword pairs
which often occurring together is likely to be translationof each other. We computed the likelihood score based ona formula introduced by Rapp [2], as seen in Figure 2.
Based on our observation after keyword extraction, we

k ij N∑ k log C R
ij

i

j

= k11 log

k11 N
k N
+ k12 log 12 +
C1 R1
C1 R2

k 21 log

k 21 Nk N+ k 22 log 22
C 2 R1C 2 R2

where

found that the variation of keywords is high, but the C1 = k11 + k12

C 2 = k 21 + k 22

occurrence frequency is low. Statistical method such as

R1 = k11 + k 21

R2 = k12 + k 22

log-likelihood score may not be able to align keywords

N = k11 + k12 + k 21 + k 22

correctly due to data sparseness. However, we also foundthat most keywords consist of more than one word. The
variation of these single words is lower and theirfrequencies are higher than the frequency of the whole
keywords. By using statistical information not only fromthe whole keyword but also from each single word, thesparseness problem may be able to be solved.
In the fourth experiment, we use statistical data fromk11 = freq. of common cooccurrence of
keyword 1 and keyword 2
k12 = freq. of keyword 1 – k11
k21 = freq. of keyword 2 – k11
k21 = freq. of all word – freq. of
keyword 1 – freq. of keyword 2
Figure 2. Log-likelihood formula

every single word instead of the whole keyword. We use
multi-tier alignment method to align the keywords. Figure 3 illustrates how this method works. First, eachkeyword in the original language is considered as a possible translation candidate of each English keyword.
Every possible combination is then generated. For each combination, every keyword is segmented into
several single words. Next, all possible pairing for every segment is generated. For example, for Harvesting
robot keyword from combination #2, there are two possible pairing, (収穫-Harvesting, ロボット-robot)and (収穫-robot, ロボット-Harvesting). At this level, statistical information of each single word is used todetermine whether the pairing is a correct translation or not. A pair which is likely to be a translation ofeach other has a higher score than a pair which is unlikely to be a translation of each other, for example (収穫-Harvesting, ロボッ-robot) has a higher score than (収穫-robot, ロボッ-ト Harvesting). The pairing
which has the highest score is selected. Score from this pairing is then used as the score of thecorresponding keyword. After the score of every keyword is computed, the score of a combination iscomputed as the summation of the score of all keyword it contains (e.g. the score of combination #2 is thesummation of the score of [収穫ロボット-Harvesting robot] and [超音波センサー-ultrasonic sensor]).
Finally, a combination with the highest score is selected as the best translation candidate. From thiscombination, alignment for each keyword can be determined.
As mentioned above, statistical information of every single word is used to determine the pairing. For
this purpose, we run GIZA++ again, but this time with all keyword segmented into single word. GIZA++
then computes the translation probability of each word and we use this value to determine the pairing.

28

Figure 3. Illustration of multi-tier alignment
3.2.3

Keywords alignment between Chinese and JapaneseAfter all keywords within every document are aligned, we obtain Chinese-English and Japanese-English
keyword pairs. For the next step, we align these keywords to obtain Chinese-Japanese pairs. Our method isvery simple; we just align keywords which have a similar English translation. We found there were minor
variations in English keywords with the same meaning (e.g. broad-band noise and broadband noise). If weuse an exact match to align, we cannot tolerate any variations (which maybe correct) and may affect the
final alignment. Therefore, normalized edit distance score is used instead of exact matching. Normalized
edit distance is defined as the number of operation required to convert a string into another (to make themsimilar) divided by its length. Small variations of English keywords are allowed and treated as the same
keywords if their normalized edit distance is lower than a threshold.
3.3

Experiment and result

For all experiments, 752,945 Japanese documents and 75,398 Chinese documents which containbilingual keywords are used. On average there are 2 to 10 keywords in each document. For evaluation,bilingual keyword pairs obtained by our methods are compared to manually compiled technical terms
dictionaries. The keywords are labeled as correct if they are found on dictionary and its translation is thesame to the entry on the dictionary, as incorrect if they are found but the translation are differ, and as notfound if they are not found on the dictionary.
Four different methods are used in our within document alignment experiments: monotonic alignment,alignment using GIZA++, log-likelihood score-based alignment, and multi-tier alignment. The comparisonof correct result for each method is shown in Table 1. The results only differ slightly for each method.
Monotonic alignment produces the best result for Japanese-English alignment and alignment by GIZA++

29

produces

the

best

resultfor

Chinese-Englishalignment. Log-likelihood score-based alignment
produces the worst result for Chinese-Englishalignment and multi-tier alignment produce the worst
result for Japanese-English alignment.
After keyword alignment for each document is

Alignment Method

59,63012,044

GIZA++

59,25812,486

Log-Likelihood

56,453

3,001

Multi-tier

43,123

10,923

Table 1. Number of correct alignment
for within-document alignment

keyword via English. The result of the alignment isshown in Table 2. In Table 2, the proportion of
document alignment and Chinese-Japanese alignmentis shown. Within document alignment result is takenfrom the result of monotonic alignment experiment.
Compared to the total number of keyword pairs,

CN-EN

Monotonic

completed, we aligned Chinese and Japanesecorrect, incorrect, and not found for both within

JP-EN

JP-EN

CN-EN

CN-JP

Correct

59,63012,044

4,695

Incorrect

20,8785,228

15,955

Not found

227,834

80,05919,049Total

308,342

97,331

39,699the number of correct pairs is relatively small. For

Table 2. Proportion of correct, incorrect

Japanese-English, it is only about 19%, forand not found

Chinese-English it is about 12% and for Chinese-Japanese is only about 11%. We think that our method so
far is not very effective for the keyword alignment task with sparse data. However we also consider that the
manually compiled dictionary contains fewer entries than our total keywords or has different coverage. As
seen in Table 2, the number of not found keywords is far larger than the number of correct/incorrect
keywords. We think that some keywords with not found category may actually correct keywords. Table 3
shows some example of keywords we get from our experiments.
ChineseEnglishJapanese

Result口蹄疫病毒

foot-and-mouth disease virus

口蹄疫ウイルス

correct

紫外吸收光谱

ultraviolet absorption spectrum

紫外吸収スペクトル

correct

差向异构化

epimerization

エピマー化

correct肠肌丛

myenteric plexus

筋層間神経叢correct电导滴定conductometric titration

導電率滴定

correct草莓

strawberry

収穫ロボットincorrect

振动控制

vibration control

可変減衰器

incorrect

近红外光谱near infrared reflectance spectroscopy

黒ボク土壌

incorrect

挥发性有机化合物

volatile organic compounds

性有機化合物

not found

双曲型偏微分方程

hyperbolic partial differential

双曲型偏微分方程式

not found类金属硫蛋白metallothionein

メタロチオネイン

not found

骨性关 节炎osteoarthritis

変形性関節症

not found

Table 3. Example of correct, incorrect, and not found keywords

30

As seen in Table 3, some pairs categorized as not found is actually correct keyword pairs (e.g. 类金属
硫蛋白 is a correct translation of メタロチオネイン). We think that the actual number of correct pairs is
actually larger than the number shown in Table 2. In the future, we are planning to use different dictionary
and human evaluation for better result.
Based on our observation, incorrect Chinese-Japanese pair is often caused by one of incorrect alignment
between Chinese-English or Japanese-English. On the 6th line of Table 3, on the Chinese side, 草莓 iscorrectly aligned to strawberry. However, strawberry is misaligned to 収穫ロボット(harvesting robot) on
the Japanese side. As a result, the final alignment becomes incorrect. For further analysis, we examine thedocuments where these keywords are written. We found that in the Japanese document, there are 収穫ロボ
ット and いちご keywords with their corresponding English keywords harvesting robot and strawberry.
However, the corresponding English keywords are written with different order than Japanese one. Our
method failed to reorder the keyword, thus the alignment become incorrect. We are planning to improve ourmethod in the future.
3.4

Conclusion

Our experiment shows the possibilities to collect a large number of technical term pairs from abstractsof research papers. However, our present method is not efficient enough to collect them. Monotonicalignment method sometimes fails to get the correct alignment because some keywords in English are notwritten in the same order with keywords in the original language. Statistical-based method such as
log-likelihood and GIZA++ allows reordering of the keywords. However, they sometimes fail due to data
sparseness. In the future we would like to try the other methods such as HMM alignment method. We alsoplan to improve our evaluation method by using human evaluation in the future.
References[1] Franz Josef Och and Hermann Ney. 2003. A systematic comparison of various statistical alignment
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for patent document translation. In Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE),2010 International Conference, pages 1–8

31

４． 規則方式機械翻訳と統計的後編集を組み合わせた
特許文の日英機械翻訳(その 4)
山梨英和大学
4.1

江原暉将

はじめに

これまで、規則方式日英機械翻訳(RBMT)と統計的後編集(SPE)を組み合わせることで翻訳精度の向上を図ってきた[江原、小玉 2005][江原 2006][江原 2008][江原 2010] [江原 2011]。これまでのシステム比較を表 1 に示す。BLEU や NIST の評価値が向上してきている。これまでは、後編集として句レベルの SPE(Phrase-based SPE)を用いてきた。現在は、階層的な SPE(HierarchicalSPE)および 構文レベルの SPE(Syntax-based SPE)が利用可能である[Hoang 2009]。そこで、今回は NTCIR-9 のデータを使ってこれら 3 者を比較する。
4.2

本報告で用いる訓練データと試験データ

本報告で用いるデータは、[Ehara, 2011]と同じものである。つまり、国立情報学研究所から「NTCIR-9 特許翻訳タスク参加者用テストコレクション」として提供された NTCIR-9 のPatentMT task, JE subtask の formal run のためのデータである[Goto, 2011]。本報告で用いる試験データは NTCIR-9 で使用した 2000 文全体ではなく、その中から人手評価が行われた 300
文を用いた。訓練データの元データは、日英特許平行コーパスであり、NTCIR-7 で用いられた約180 万文対と NTCIR-8 で用いられた約 140 万文対、あわせて約 320 万文対から成る。言語モデル(LM)の訓練データとしては、NTCIR-8 で用いられた訓練データの英語部分を抽出して用いた。
よって約 140 万文である。翻訳モデル(TM)の訓練データは、[Ehara, 2011]に示した方法によって元データから 291,475 文対の日英対応データを選択して用いた1。ただし、Syntax-based SPE
では、利用した構文解析器 Enju [Miyao 2008]で構文解析ができなかった 61 文対を除外したため、翻訳モデルの訓練データは 291,414 文対となった。パラメータ調整のための開発データは提供された 2000 文対の冒頭部分 300 文対を利用した。
4.3

実験結果

表 2 に実験結果を示す。Phrase-based SPE から Hierarchical SPE とすることで BLEU、NIST
ともに若干向上しているが、Syntax-based SPE では逆に低下している。
4.4

翻訳結果

テストデータに対する翻訳結果の例を付録に示す。表中、src は日本語原文、ref は基準英語訳
文、rbmt は規則方式機械翻訳の出力、P-spe は Phrase-based SPE の出力、H-spe は Hierarchical
SPE の出力、S-spe は Syntax-based SPE の出力を示す。各例文に対して考察を加える。
例文 1：「図４に」の係り先が正しくは「示している。」であるが rbmt では構文解析を間違えており「流れる」に係るように解釈している。P-spe、S-spe ともにこの解釈を訂正できていない

1

翻訳モデルの訓練データ選択では、試験データ全体つまり 2000 文を用いている。本報告で使用した 300 文に限って選択したわけではない。

32

表 1 規則方式機械翻訳(RBMT)と統計的後編集(SPE)を組み合わせたシステムの推移 2[江原、小玉2005][江原2006][江原2008][江原2010]

RBMT部分

市販品A

非市販品

非市販品

市販品B

SPE部分

単語レベル(isi)

単語レベル(isi)

句レベル(Moses)

句レベル(Moses)

TM学習器

Giza-pp

Giza-pp

Giza-pp

Giza-pp

TM訓練データ

特開報／PAJ
9万3千文対特開報／PAJ
9万3千文対特開報／PAJ
9万3千文対NII NTCIR-7
8万2千文対

LM学習器

Srilm

Srilm

Srilm

Srilm

LM訓練データ

PAJ 33万文

PAJ 33万文

PAJ 33万文

US patent 180万文

BLEU

0.16070.17280.29120.2998NIST

4.71844.7893

6.33987.3058

表 2 実験結果
Phrase-based SPE

Hierarchical SPE

Syntax-based SPE

RBMT部分

市販品B

市販品B

市販品B

SPE部分

Moses

Moses

Moses

TM学習器

Giza-pp

Giza-pp

Giza-pp

TM構築の構文
解析器

－－－

－－－

Enju 2.3(moguraを使用)

TM訓練データ

NII NTCIR-7 and 8 NII NTCIR-7 and 8 NII NTCIR-7 and 8
291,475文対
291,475文対
291,414文対

LM学習器

Srilm

Srilm

Srilm

LM訓練データ US patent 180万文 US patent 180万文 US patent 180万文
BLEU

0.30860.31270.2391NIST

6.81896.8347

6.2593が、H-spe は訂正できている。

2

使用ツールの詳細は以下のとおり。
言語モデル学習器：http://www.speech.sri.com/projects/srilm/の srilm.tgz ver.1.5.5
翻訳モデル学習器：http://code.google.com/p/giza-pp/の giza-pp-v1[1].0.1.tar.gz
単語レベルデコーダ：
http://www.isi.edu/publications/licensed-sw/rewrite-decoder/index.html のisi-rewrite-decoder-r1.0.0a/linux/decoder.linux.public (現在ダウンロードできないようである)
句レベルデコーダ：http://sourceforge.net/svn/?group_id=171520 の moses.2007-05-29.gz
構文レベルデコーダ：http://sourceforge.net/projects/mosesdecoder/files/
構文レベルモデルのための構文解析器：Enju 2.3, http://www-tsujii.is.s.u-tokyo.ac.jp/enju/index.ja.html
BLEU と NIST の計算プログラム：ftp://jaguar.ncsl.nist.gov/mt/resources/mteval-v11b.pl
ただし、BLEU 値を文単位で計算するために計算式を若干変更してある[江原 2007]。

33

例文 2：「好適」が ref では” appropriate for”と訳されている。rbmt では” preferred as”と訳し、P-spe、H-spe、S-spe ともに” preferable as”と訳している。また、「操舵角速度ｄδｓｗ」は「演算横加速度の時間変化ｄＧｙ２」と並列されるが、rbmt で「操舵角δｓｗ」と並列するように誤って解釈され、全ての spe で訂正できていない。
例文 3：「水素結合性化合物を塗布液に含有せしめ」の部分が rbmt では” Coating liquid is madeto contain the hydrogen bond nature compound”となっており、P-spe では” is made to contain”の部分が” is added”となり、H-spe では” is contained in”となり、S-spe では” is made to contain”と rbmt と同一である。
例文 4：「鉛筆を削る」が rbmt では” pencil can be shaved”となり、P-spe では” light beam canbe scraped”となり、H-spe では” light beam can be removed”と両者とも改悪されている。S-spe
では” pencil can be sharpened”と改善されている。
例文 5：「ワークに加工等の作業を行う」が rbmt、P-spe、H-spe、S-spe ではそれぞれ”working
processing etc. to a work”、”operating process or the like to the operation”、”machining processor the like to the operation”、”working process or the like to a work”と訳されている。いずれも訳語が不適切である。ref は”machining or otherwise working a workpiece”である。
例文 6：「半田付ロボット」が rbmt では”robot with Handa”と訳され、P-spe、H-spe、S-spe
では、”robot with solder”と訳されている。ref は”soldering robot”である。また、「こて先」がrbmt と H-pse では ”こて point”と日本語が混じり、P-spe と S-spe では”spatulate point”と訳されている。ref は”iron tip”である。
4.5

おわりに

規則方式機械翻訳システム(RBMT)と統計的後編集システム(SPE)を組み合わせて、特許文書用
機械翻訳システムを構築している。今回の報告では、SPE 部として従来用いてきた句レベルのSPE (Phrased-based SPE; P-spe)に加えて階層的な SPE (Hierarchical SPE; H-spe)と構文レベ
ルの SPE (Syntax-based SPE; S-spe)の 3 種のシステムを用いた場合の比較を行った。BLUE お
よび NIST の値は、P-spe より H-spe は若干向上し、S-spe では逆に低下した。また翻訳結果のいくつかについて分析を加えた。ただし、詳しい分析は今後の課題である。
参考文献[越前谷 2009] 越前谷博ほか：NTCIR-7 データを用いた機械翻訳評価規準のメタ評価、平成 20
年度 AAMT/Japio 特許翻訳研究会報告書、pp.2-13, March, 2009.
[江原、小玉 2005] 江原暉将、小玉修司：特許文の日英機械翻訳結果と PAJ を比較して翻訳知識を抽出する研究、平成 16 年度 AAMT/Japio 特許翻訳研究会報告書、pp.86-96, March, 2005.
[江原 2006] 江原暉将：規則方式機械翻訳と統計的後編集を組み合わせた特許文の日英機械翻訳、
平成 17 年度 AAMT/Japio 特許翻訳研究会報告書、pp.40-44, March, 2006.
[江原 2007] 江原暉将：新しい機械翻訳自動評価基準を目指して、平成 18 年度 AAMT/Japio 特
許翻訳研究会報告書、pp.2-11, March, 2007.
[江原 2008] 江原暉将：句レベルの統計的後編集と翻訳精度の評価、平成 19 年度 AAMT/Japio
特許翻訳研究会報告書、pp.2-11, March, 2008.

34

[江原 2010] 江原暉将：規則方式機械翻訳と統計的後編集を組み合わせた特許文の日英機械翻訳(その 2)、平成 21 年度 AAMT/Japio 特許翻訳研究会報告書、pp.56-60, March, 2010.
[江原 2011] 江原暉将：規則方式機械翻訳と統計的後編集を組み合わせた特許文の日英機械翻訳(その 3)、平成 22 年度 AAMT/Japio 特許翻訳研究会報告書、pp.43-46, March, 2011.
[Ehara, 2011] Terumasa EHARA ： Machine translation system for patent documents
combining rule-based translation and statistical post-editing applied to the PatentMT Task,
Proceedings of NTCIR-9 Workshop Meeting, pp.623-628, Dec. 2011.
[Goto, 2011] Isao Goto, Bin Lu, Ka Po Chow, Eiichiro Sumita and Benjamin K. Tsou：
Overview of the Patent Translation Task at the NTCIR-9 Workshop, Proceedings of
NTCIR-9 Workshop Meeting, pp.559-578, December, 2011.
[Hoang 2009] H. Hoang, P. Koehn, and A. Lopez：A Unified Framework for Phrase-Based,
Hierarchical, and Syntax-Based Statistical Machine Translation, Proceedings of theInternational Workshop on Spoken Language Translation, pp. 152-159, 2009.
[Miyao 2008] Yusuke Miyao and Jun'ichi Tsujii：Feature Forest Models for Probabilistic
HPSG Parsing, Computational Linguistics, Vol. 34, No. 1, pp. 35-80, MIT Press.
付録 翻訳例1src

図４に非磁性層を流れる電流に対する電気抵抗を縦軸にとってグラフに示している。

refFIG. 4 is a graph showing an electric resistance to an electric current flowing in thenonmagnetic layer with the axis of ordinates representing the electric resistance.

rbmt

The electrical resistance to the current which flows into Drawing 4 through a non-magnetic
layer is shown in the graph for the vertical axis .

P-spe

The electric resistance to the current flowing in the FIG. 4 through the nonmagnetic layer isshown in the graph on the vertical axis.

H-spe

The electric resistance to the current flowing through the nonmagnetic layer is shown in thegraph, the vertical axis in FIG. 4.

S-spe

The electrical resistance to the current which flows to FIG. 4 through a nonmagnetic layer isshown in the graph, the vertical axis.

src

つまり、操舵角速度ｄδｓｗ、又は操舵角δｓｗから計算される演算横加速度の時間変化ｄＧｙ２が、ロール入力速度ｄＲｍとして好適である。

refThat is, the steering angular velocity (d sw), or variation in time (dGy2) of the estimatedlateral acceleration calculated from the steering angle (&#x3b4;sw) is appropriate for theroll input velocity (dRm).

rbmt

That is , time change dGy2 of the operation lateral acceleration calculated from steering
angular velocity ddeltasw or steering angle deltasw is preferred as roll input speed dRm .

P-spe

That is, the change dGy2 of the operation lateral acceleration calculated from the steering
angular velocity ddeltasw or steering angle deltasw is preferable as roll input speed dRm.

H-spe

That is, the time change dGy2 of the lateral acceleration calculated from the steering angularvelocity ddeltasw and the steering angle deltasw is preferable as the roll input speed dRm.

S-spe

That is, the time change dGy2 of the operation lateral acceleration calculated from steering
angular velocity ddeltasw or steering angle deltasw is preferable as roll input speed dRm.

2

35

src
ref
rbmt
3
P-spe
H-spe
S-spe

src
ref
rbmt
4
P-spe
H-spe

本発明における水素結合性化合物は、還元剤と同様に溶液形態、乳化分散形態、固体分散微粒子分散物形
態で塗布液に含有せしめ、感光材料中で使用することができる。
The hydrogen bonding compound of the invention can be used in the photothermographic material
by being incorporated into a coating solution in the form of solution, emulsion dispersion,or solid fine particle dispersion, similar to the case of the reducing agent.
Coating liquid is made to contain the hydrogen bond nature compound in the present invention
like a reducing agent with a solution form , emulsification distributed voice , and a solid
particulate dispersion distribution thing form , and it can be used in photosensitive materials
The coating liquid is added hydrogen bond-forming compound of the present invention as a
reducing agent in the form of a solution, an emulsion dispersion or a solid dispersed fineparticle dispersion and can be used in the photosensitive material.
The coating liquid is contained in the hydrogen bond-forming compound of the present
invention in the form of a solution, an emulsion dispersion, the reducing agent and the solidfine particle dispersion, and can be used in the photosensitive material.
The coating liquid is made to contain the hydrogen bond-forming compound in the present
invention as a reducing agent with a solution form, emulsified dispersion voice, and a solid
microparticle dispersion, and it can be used in the photosensitive material.
突起を切削機構に深く挿入することにより、鉛筆は切削後すぐに突起に当接するので、芯の太い鉛筆を削ることができる。
Moving the projection deep into the cutting mechanism enables a pencil to strike on the
projection immediately after shaving, thereby enabling sharpening of a pencil having a thickcore.
Since a pencil contacts a projection immediately after cutting by inserting a projection in amachining device deeply , a pencil with a thick core can be shaved .
Since the pencil comes into contact with the projection immediately after the cutting byinserting a projection in a machining apparatus and a light beam having a thick core can be
scraped off.
Since the pencil a machining apparatus is in contact with the projection immediately after the
cutting by inserting the projection light beam by a thick core can be removed.

S-spe

Since a pencil contacts the projection immediately after cutting by inserting a projection in amachining apparatus deeply, a pencil with a thick core can be sharpened.

src

一方、ワークに加工等の作業を行う場合、ワークに対して座標系が設定され、このワーク座標系上の位置に基づいて加工がなされる。

refOn the other hand, when machining or otherwise working a workpiece, a coordinate system is set for the
workpiece, and machining or the like is carried out on the basis of positions in the workpiece coordinate system.

rbmt

On the other hand , when working processing etc. to a work , a coordinate system is set up to a work andprocessing is made based on the position on this workpiece coordinate system .

P-spe

On the other hand, when the operating process or the like to the operation, a coordinate system is set to theworkpiece and processing is carried out based on the position on the work coordinate system.

H-spe

On the other hand, when the machining process or the like to the operation, a coordinate system is set to theworkpiece and the processing based on the position on the work coordinate system.

S-spe

On the other hand, when working process or the like to a work, a coordinate system is set to the workpiece andprocessing is made based on the position on the workpiece coordinate system.

src

作製した半田合金をやに入り半田（やに入り半田のフラックスはＪＩＳ Ｚ ３２８３：２００１によるＡ級品、フラックス含有
量３．５％、線径０．８ｍｍ）に加工し、半田付ロボットを用いて、こて先にやに入り半田を供給した。

refEach prepared soldering alloy was worked into a resin-containing solder (resin-containing solder flux was an Aclass product by JIS Z3283:2001, flux content of 3.5%, linear diameter of 0.8 mm), and the resin-containing solder
was supplied to an iron tip using a soldering robot.

rbmt

The produced solder alloy was processed into the solder containing resin ( Class A article according [ the flux ofthe solder containing resin ] to JIS Z 3283 : 2001 , 3.5 % of flux content , 0.8 mm of 線径 ) , and the solder
containing resin was supplied to the こて point using the robot with Handa .

P-spe

The prepared solder alloy was processed into a solder containing resin (the class A component by the flux of thesolder containing resin) in JIS Z 3283: 2001, 3.5% of the flux amount, 0.8 mm in diameter) and a solder containing
resin is supplied to the spatulate point using the robot with solder.

H-spe

The prepared solder alloy is processed into a solder containing resin (class A parts of the flux of the solder
containing resin in JIS Z 3283: 2001, a solder containing 3.5% of flux amount, 0.8 mm in diameter), and the resin is
supplied to the こて point using the robot with solder.

S-spe

The produced solder alloy was processed into a solder containing resin & class A article according the flux of thesolder containing resin] to JIS Z 3283: 2001, 3.5% of flux content, 0.8 mm of wire diameter ", and the solder
containing resin was supplied to the spatulate point using the robot with solder.

5

6

36

５． 語のグループ化を用いた特許文動詞の訳し分け
山形大学 横山 晶一
高野
5.1

雄一

はじめに

近年，特許のような知的財産が，社会における貴重な存在として認識されており，これに伴う特許申請数の増加が著しい．また，国際的な特許の共有化に伴い国際特許も増加中にあり，正確で迅速な機械翻訳が求められている．
日英機械翻訳における訳文品質の分析[1]において，訳文品質低下の原因は訳し分けの不適切さであると報告されている．訳し分けとは，ある文中の単語を翻訳するときに訳の候補が複数ある
場合，その文に最も適した訳を選択するということである．例えば，「含む」という動詞は，「全体の一部として含む」意味合いの文では”include”，「要素・成分として含む」という意味合いでの文では”contain”と訳される．この訳し分けの精度を向上させるためには，文中で使用された単語の意味（語義）を解析する必要がある．
本研究では単語の意味解釈をした上での訳し分けのために，文章を意味のつながりで示すことの可能な語のグループ化を行う[2]．語のグループ化とは“「男」「少女」を＜人＞と分類，「荷物」「鞄」を＜具体物＞と分類にする”などと，語を分類付ける方法のことをここでは言う．語のグループ化が訳し分けに役立つかどうかを調べ，従来よりも精度の高い訳し分けが可能なシステムを作成する．
本稿は，主として[3]に基づき，その後の成果を[4]に基づいて加筆したものである．
5.2

提案手法

適切な訳し分けを行うためには，文の意味を考慮する必要がある．しかし，詳細説明や要件が長大で難解であるという特許文の特徴から，精度の高い機械翻訳が困難であるという現状がある．
本研究では動詞の訳し分けを改善することによる翻訳精度の向上を目標とする．入力テキストから冗長な部分を排除し，動詞の前後のテキストから適切な訳し分けとなる対訳動詞を抽出し，修正する．方法を図 1 に示す．入力テキストから，対象の動詞と動詞前後のテキストを抜き出す．
抜き出したテキストをグループ辞書により置換する．置換したテキストを訳し分け辞書のスコアに従って，訳し分け候補動詞のスコアを計算し，スコアが最も高くなった動詞を対訳として出力する．
(1) グループ辞書
グループ辞書とは同一の意味・概念となる語を一つにまとめた辞書である．例えば，「男性」，「女性」，「子供」などの語を＜人間＞というグループにまとめる．語を一つにすることで，意味的に同様である文を同様のものとして扱うことが可能となる．

37

入力

トナー粒子内部に確実に絶縁性液体をテキスト構成する液体を含ませることができる

対象動詞

液体を含ませる「含む」
グループ辞書＜物質＞を含ませる

訳し分け辞書

対訳
スコア

include0.0016contain0.0295comprise0.0227

図 1 対訳動詞算出
表 1 動詞訳し分け辞書
動詞

出現数

スコア

テキスト

含む

1071

0.00305 ＜道具＞に含まれる(include)621

0.00177 ＜機械＞に含まれる

602

0.00171 ＜情報＞に含まれる

含む

542

0.00299 ＜道具＞に含まれる(contain)363

0.00201 ＜動物＞に含まれる

332

0.00183 ＜食料＞に含まれる(2) 動詞訳し分け辞書
訳し分け辞書の作成には対訳付き特許テキストデータとグループ辞書を用いる．
テキストデータから対象の動詞を含めた係り受けや N-gram をとる部分を抜き出す．抜き出した文を形態素解析し，グループ辞書を用いて各語を置換する．置換した文と，対象の動詞，対訳となる動詞を１つにまとめ，訳し分け辞書に追加する．訳し分け辞書では出現数を数えておき，出現数に応じてそのテキスト形でのスコアを決定する．現在，スコアの算出方法としては，非常に単純に，テキスト出現数と，対訳動詞においてのテキスト総数の商をスコアとして扱っている．
訳し分け辞書の作成例を表 1 に示す．

38

(3) 訳し分け評価作成した訳し分け辞書を用いて，入力されたテキスト中にある動詞の訳し分け判定を行う．判定ではテキストの置換まで，訳し分け辞書作成と同様の処理を行う．置換を行った後，訳し分け
辞書でのスコアを用いて，各対訳英語動詞でのスコアを算出する．スコアの合計が最も高くなった動詞を正しい対訳動詞として出力する．
5.3

実験

本研究のシステムを利用し，日本語テキストを Google 機械翻訳(http://translate．google．co．jp/)に通し，翻訳結果の修正をする実験を行った．
(1) 実験設定
実験の流れを図２に示す。今回訳し分け辞書の作成に用いる学習データとしては，特許明細書
文アラインメント[5]の日英対訳テキストからランダムに 500 万文を抽出し用いた．この特許文は日本から米国へ出願された対応特許の明細書の文を NICT の Align で対応付けたものであり，
日本語文とそれを人手で英訳した文が収録されている．
グループ辞書には日本語語彙大系[6]を使用する．置換の際には語の上位語に変換する． 基本
的には第６層目に変換し，置換元の語がそれ以下の層に該当する語の場合はそのままの形で用いる．
訳し分けの対象として扱う動詞には，出現数が多く複数の訳し分けがある動詞として「含む」(include， contain， comprise)， 「得る」(attain， obtain， derive)，「用いる」(use， utilize，
adopt)を扱った． 訳し分け辞書に登録するテキストには連続する名詞の場合最後の名詞のみを残し，動詞を中心とした単語 5gram を抜き出す前処理を行う．学習用の特許文から各日本語動詞をテキスト中に含み，動詞の対訳が上記の語となる文を収集し，それら用いて訳し分け辞書を作成
した．作成した訳し分け辞書から（出現数 / 出現総数）でスコアを算出する．学習数は「含む」の場合，include:89542， contain:35492，

comprise:3472 であった．

実験の評価に用いるテキストは，特許明細書文学習データとして，用いていないテキストからランダムに抜き出して用いた．Google 機械翻訳の翻訳結果に対し，本システムによる修正の結果，訳し分けがどの程度できているのか精度を調べた．
入力テキスト

翻訳機

本システムの訳し分け判定訳し分け修正翻訳後テキスト

図２

実験の流れ

39

表２
動詞：正答対訳
入力テキスト

訳し分け成功例含む：contain
しかし、タッチパネル装置の性質上、画面洗浄剤や汗などのように酸やアルカリ成分を含んだ水分が浸入することが考えられる。

カット処理後成分を含んだ

訳し分けスコア###comprise:0.000125271896958171######contain:0.000423434622522227######include:0.000146979704186892###
表３

動詞：正答対訳
入力テキスト

訳し分け失敗例含む：comprise
現像手段２は、現像槽２３と、トナープレチャージボックス２２と、トナー補給ボックス２１とを含む。

カット処理後とを含む。

訳し分けスコア###comprise:0.00151465111776697######contain:0.000167954515078649######include:0.000938526513374003###
表４【含む】の実験結果

含む
includecontaincomprise

正→正

14

23

12

正→誤

9

5

2

誤→正

13

11

22

誤→誤

14

11

14

合計数

50

50

50

正答率

0.54000.68000.6800

表５【得る】の実験結果

得る
attainobtainderive

正→正

16

22

16

正→誤

6

3

11

誤→正

15

12

7

誤→誤

13

13

16

合計数

50

50

50

正答率

0.62000.68000.460040表６【用いる】の実験結果

用いる
Use

utilize

adopt

正→正

25

0

0

正→誤

13

0

0

誤→正

7

18

22

誤→誤

5

32

28

合計数

50

50

50

正答率

0.64000.36000.4400(2) 実験結果
訳し分けの成功例を表２に，失敗例を表３に示す．また，実験の結果を表４～６に示す．「正」は正しい訳， 「誤」は誤った訳を表し，「正→誤」は Google 翻訳の出力は正しいが訳し分けの修正の結果判定が誤った，ということを表す．
誤り文の訂正率 50%，正答の修正を含めた全体での正答率は 62%という結果になった．Google
翻訳の訳し分けの正答率が 47%であったことを考慮するとある程度訳し分けを改善できたと考える．
今回は動詞を中心とした 5gram で訳し分け辞書を作成したが，係り受けを考慮することや，スコアの計算方法を見直すこと，特許文に特化したグループ辞書の導入により，訳し分け精度の改善が期待できると考える．
5.4

終わりに

本論文では語のグループ化を用いて特許文動詞の訳し分けをするシステムを作成した．訳し分けの精度を調べるために，Google 機械翻訳の結果を修正する実験を行った．実験の結果，ある程
度訳し分けの改善を確認出来た．訳し分け精度の向上のためには特許文用に特化したグループ辞書の作成や，スコア計算方法の改善が必要である．
謝辞
本研究に際し，Japio から，資料の提供を賜りました．ここに感謝の意を表します．
参考文献[1]麻野間直樹，中岩浩巳：目的言語の単語共起情報を利用した訳語選択と未知語の訳出，言語処理学会第５回年次大会論文集，pp．442-448，(1999)[2]S. Yokoyama, Y. Takano: Investigation for Translation Disambiguatioin of Verbs in Patent Sentences using
Word Grouping， Proceedings of the 4th Workshop on Patent Translation(2011)[3] 高野雄一，横山晶一：語のグループ化を用いた特許文動詞の自動訳し分け，情報処理学会第 74 回全国大会 4R-3
(2012)

41

[4] 高野雄一：語のグループ化を用いた特許文動詞の自動訳し分け，山形大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士論文(2012)[5]（財）日本特許情報機構(Japio)：AAMT / Japio 特許翻訳研究特許情報データベース(2008)[6] 池原他:日本語語彙大系(CD-ROM 版)，岩波書店(1999)42

A

平成 23 年度 AAMT/Japio 特許翻訳研究会
海

外

調

査

報

告

第 13 回機械翻訳国際会議（Machine Translation Summit XIII）
及び
第 4 回特許翻訳ワークショップ（The 4th Workshop on Patent Translation）

平成 24 年 3 月

一般財団法人 日本特許情報機構※

第 13 回機械翻訳国際会議及び第 4 回特許翻訳ワークショップ関連の記事は、AAMT ジャーナル No.50 より転載されたものです。

シンポジウム報告

MT Summit XIII 参加報告
愛媛大学
山形大学

第 13 回 機 械 翻 訳 国 際 会 議

二宮 崇
横山 晶一

(Machine

Mirko Plitt による「Productive Use of MT in

Translation Summit XIII、以下 MT Summit XIII

Localization」という題目の講演で、ローカル化のと略称) は、2011 年 9 月 19～23 日、中国福建省厦

ための翻訳作業において、翻訳メモリの使用や機械

門の厦門国家会計学院で開催されました。9 月 19

翻訳の後編集による翻訳作業の実態について解説

日にチュートリアル、9 月 20 日～22 日に本会議がし、Autodesk 社における機械翻訳の取り組みにつ開催され、9 月 23 日に第 4 回特許翻訳ワークショ

いて解説がありました。午後には、Yanjun Ma、ップが開催されました。会場は、中国に 3 か所 (他Yifan He、Josef van Genabith による「From theに北京と上海) ある国立の会計学院で、日本での会

Confidence Estimation of Machine Translation to

計大学院に当たります。設立は 2002 年で、会計士

the Integration of MT and Translation Memory」

や会社の会計担当重役を養成する機関として、広大の講演があり、後編集を想定した、翻訳メモリシスな敷地 (33.5 万㎡） の中に非常に整った設備 (建テムと機械翻訳システムの統合について解説があ

物面積 7.88 万㎡) が置かれています。参加者は 160

り ま し た 。 同 じ く 午 後 の Alon Lavie に よ る

名を超え、地域別ではアジアが最も多く 112 名、ア「Evaluating the Output of Machine Translation

メリカが 23 名、ヨーロッパが 25 名、国別では、Systems」の講演では機械翻訳の人手による評価法

中国国内が最も多く 58 名、次いで日本 34 名、アと自動評価法を含んだ機械翻訳の評価法一般につメリカ合衆国 22 名、アイルランドと韓国各 6 名のいて解説がありました。
MT Summit XIII の一般講演は 110 件の応募論参加者が集まりました。
私は、20 日の本会議から参加したため、残念な文のうち 73 件が採択され、うち 55 件が口頭発表、がらチュートリアルには参加できなかったのです

18 件がポスターでの発表でした。内訳は、研究論が、非常に魅力的なチュートリアルが 4 件ありまし文が 90 件の応募に対して 62 件採択、ユーザース

たので、それらについて (概要からの抜粋で) 簡単

タディが 14 件の応募中 6 件採択、システムプレゼに紹介いたします。19 日の午前中は Dekai Wu にンテーションが 6 件中 5 件採択になります。一般講

よる「Syntactic SMT and Semantic SMT」の講演

演は、3 つのパラレルセッションで行われ、統計的が行われ、従来の SMT における統語論(や意味論)

機械翻訳 (SMT) に関するモデルや学習の研究、翻の表層的な混合化ではなく、深い理論的なモデルに訳の精度評価、文法理論、前処理、分野適応、翻訳

基づく混合化について解説が行われました。統語論

支援など多岐にわたるテーマの発表がありました。

については、様々な transduction grammar の解説

本会議初日の一般講演では、学習、機械翻訳のたを行い、inversion transduction grammar を実現めの前処理、音声翻訳の 3 セッションによる口頭発するための足がかりとしての LTG、LITG、PLITG

表がありました。学習のセッションでは SMT におの良さを説明し、意味論については、従来の word

ける MERT (Minimum Error Rate Training)パラ

sense disambiguation に 対 す る phrase sense

ダイムにおける不安定性を解消する研究が 2 件あdisambiguation の優位性について解説がありましり、パラメータ平均化による MERT 最適化の平滑た。午前中のもう一つのチュートリアル講演は、化の研究、BLEU に対する相関係数も目的関数とし

45

て組み込んだ MERT との混合化の研究が発表され二日目の午後は、モデル、ドメイン適応、マルチました。同セッションでは、さらに翻訳データのイ

パス翻訳の 3 セッションがありました。マルチパス

ンスタンスに対する重み付けに関する発表があり翻訳のセッションでは、語順を入れ替える前処理のました。機械翻訳のための前処理のセッションで規則を依存構造の解析結果から学習する研究、は、前処理に関する研究や構文解析に関する研究がPhrase-Based SMT (PBSMT) において PBSMT を後発表され、動詞と結びつくことによって特別な意味処理に用いるパイプライン処理の新しい結合方法をもつ機能語(particle)まで含めた品詞解析を行うこの研究、英日の翻訳にのみ適用可能な磯崎らの語順とによって翻訳性能をあげる研究、‘do not’ におけ

入れ替えの前処理を日英の翻訳にも適用可能とする ‘do’ など対応する語がない時の単語消去に関する研究が発表されました。その後、ポスター発表やる研究がありました。

システムプレゼンテーションが行われました。

本会議の二日目の午前中のセッションは、学習、

三日目の午前中は、モデル、コーパス、機械翻訳

機械翻訳を支える技術、翻訳支援の 3 セッションでのための文法理論の 3 つのパラレルセッションにした。学習のセッションでは追加学習データに対すおける口頭発表と、それに続いてポスター発表とシる適応や異なるドメインへの適応など新しいデー

ステムプレゼンテーションがありました。機械翻訳

タに対する適応の研究が発表され、新しく追加されのための文法理論のセッションでは、Dekai Wu にる翻訳データに対する効率的なパラメータ更新のよ る 発 表 が あ り 、 彼 ら が 提 案 し た Linear

研究や、二つのアライメントマトリックスに対するTransduction Grammar が、ある範囲内では、いろい

β分布のパラメータ消去によるベイズ的ドメイン

ろな言語現象を合理的に説明できるという主張を、適応の研究、および、統計機械翻訳における能動学

このセッションの発表が 2 件だったためか、1 時間

習の研究の発表がありました。翻訳支援のセッショにわたりチュートリアル的に発表していたのが印

ンでは、参照翻訳を用いなくても計算できる翻訳ス象的でした。その後、同セッションでは、制約付きコアを用いて、規則に基づく機械翻訳 (RBMT)と同期文法の研究の発表が行われました。

SMT を混合したシステムの研究、人間の後編集の三日目の午後には、評価、システム組合せ、ユー

プロセスを模した Post-Editing Action (PEA) というザースタディの 3 セッションがありました。システ

枠組みを使って 2 つの異なる MT システムへの後編

ム組合せのセッションでは、うまく翻訳できない原集を試みた研究、後編集すべき語を翻訳メモリを用

言語の文を言い換えの技術で変換する研究、粒度のいて同定する研究の発表がありました。

細かい RBMT と SMT の混合化の研究、PBSMT に

二日目の午前は続いて、モデル、言語学的知識における句テーブルを浅い RBMT から得られる辞書

基づく機械翻訳、ユーザースタディの 3 セッションで増強する研究、N-best を利用するシステムでの解による口頭発表が行われました。言語学的知識に基析誤りの伝播を防ぐためのハイパーグラフに基づづく機械翻訳のセッションでは、中英のアラインメ

く学習の研究発表がありました。

ントされたパラレルコーパスを用いて、中国語の単全体的には機械翻訳に対する性能向上の研究が複形を自動的に推定する研究の発表がありました

多かったと思いますが、今回の会議では、特許翻訳

が、この次の発表がキャンセルになったこともあを中心に、実社会における機械翻訳の利用法や環境

り、単複をめぐり、会場で様々な討論が行われまし

整備に関する話を多く聞いたのが非常に印象的でた。ユーザースタディのセッションでは、Adobe なした。現在すでに多くの企業で機械翻訳が実用的にどの企業において機械翻訳がどのように用いられ用いられていて、今後、益々必要とされるというこているかについて解説が行われました。

とではないかと思います。

46

シンポジウム報告

MT Summit XIII 参加報告
静岡大学
綱川 隆司

2011 年 9 月 19 日（月）～23 日（金）、中国・より開発された協調翻訳プラットフォーム、および厦門（アモイ）の厦門国家会計学院 (XNAI) にお

それを用いた比較実験による翻訳能率の向上について第 13 回機械翻訳サミットが開催されました。

いて紹介されました。

本会議は 20 日～22 日の三日間にかけて行われ、19

引き続き、Mike Dillinger 氏（AMTA 副会長、

日にチュートリアル、23 日に併設ワークショップ

TOPs Globalization Consulting 社長）から、“MTとして第 4 回特許翻訳ワークショップが開かれまEverywhere: Next Steps”と題して招待講演がありした。機械翻訳サミットは隔年で開催されており、ました。機械翻訳システムの普及にもかかわらず、

今 回 は AAMT の 主催 、中国 ・ 中国 語情報学会

それほど多くの企業が機械翻訳を使いたがらない(CIPS) および厦門大学の後援により中国では初め

理由は何か。それは機械翻訳システムの価格が高いての開催となりました。

こと、職業翻訳者による抵抗、あるいは翻訳性能の中国の 58 名を筆頭に、日本、アメリカ、欧州

不完全さのためではなく、機械翻訳そのものに対す

等世界各国からの参加者は 160 名を超えました。応

る理解が不足しているためであり、我々はもっとユ

募論文 110 編のうち 73 編が採択され、うち 55 件

ーザに機械翻訳を理解してもらうための努力をすについて口頭発表、18 件についてポスター発表がる必要があると説いています。例えば機械翻訳とは行われました。また、論文の種別の内訳は研究論文

何かと問われた時に、「翻訳ソフトです」と答える

62 件、ユーザスタディー14 件、システムプレゼンと、ユーザは「人間みたいに翻訳してくれるソフト

テーション 6 件でした。近年広く研究が進められてで、翻訳者や通訳の代わりになってくれるだろう」

いる統計的機械翻訳のモデリングや訓練に関すると期待します。そして実際使ってみると、「これを研究の他、翻訳の精度評価、文法理論、コーパス、

使ったら我が社の翻訳部門をリストラすべきか」と

翻訳支援、音声翻訳等の多様なテーマにおける発表

いった誤解を生んだり、あるいは、「全然翻訳にながありました。

ってないじゃないか」といったような答えが返って

私は 20 日の本会議から参加し、まず董振東教きたりしてしまいます。それに対して、機械翻訳と授（中国科学院）から基調講演がありました。翻訳は「翻訳を能率化するソフトです」と答えれば、興に対する需要が大きいなか、現存する機械翻訳シス

味を持つユーザが増え、かつ期待した結果が得られテムと実際の需要とのギャップを埋めるための人るはずだということになります。また、異なる志向

間中心の機械翻訳をテーマとして講演をされましのユーザに対して個々に対応すべきであることや、た。機械翻訳技術のうち人間の翻訳支援に必要な部

機械翻訳システムを翻訳そのもののために使うの分を分解し、システム側の知識（辞書、翻訳メモリ

ではなくユーザが求めるタスクに対して開発して等）とユーザ側の知識（個人の語学能力、校正デー

いくことが重要であると述べています。

タ等）を統合して一つのプラットフォームとして組

この後、特許翻訳に関する特別セッションがあみ上げることで、翻訳システムと翻訳のための知識

り、辻井潤一教授（マイクロソフト・リサーチ・ア

を互いに洗練していく流れをつくるべきとの議論

ジア）から序論として特許機械翻訳に関する解説がをされ、またその一例として格微軟件 (Ge-soft) になされました。特許機械翻訳を行う手段として大規47

模並列コーパスの利用や統計的機械翻訳がある中、に IAMT Award of Honor が贈られ、IAMT の次期課題として大量の専門用語の扱い、特許文にありが会長 Andy Way 教授の挨拶と次回機械翻訳サミッ

ちな長文の扱いの他、各国の特許を扱う機関の間でトの開催地ニースの紹介を行い閉会しました。

の協力も必要であるとの議論を展開しました。ま23 日には第 4 回特許翻訳ワークショップが開た、近年の NTCIR において特許翻訳タスクが開始

かれ、およそ 70 名の参加者を数え特許翻訳に対すされ、特許向けの機械翻訳技術の開発が行われている関心の高さを伺わせました。午前中は欧州特許庁

ることの紹介もされました。

(EPO) の Bertrand Le Chapelain 氏、中国特許情この後、チェ・ユチョン氏（韓国特許情報院

報センター (CPIC) の蒋宏飛氏、および日本特許庁(KIPI) ）と Bruno Pouliquen 氏（世界知的所有権の山本英一氏から各国での特許に対する機械翻訳

機関 (WIPO) ）からそれぞれ招待講演がありましへの取り組みに関する招待講演が行われました。欧た。チェ氏からは現状での韓国特許庁における機械

州特許庁では欧州の各言語から英仏独の各言語へ翻訳の応用例として日韓、韓英および英韓の機械翻の翻訳が要求されており、翻訳システムの要素とし訳を用意し、機械翻訳を統合した特許検索システムてコーパス集、翻訳性能の評価、および翻訳ゲートの紹介と今後の取り組みについて述べられました。

ウェイについて解説されました。中国では特許出願

また Pouliquen 氏からは利用可能な資源として、英数の増大に伴い機械翻訳の活用を行っており、翻訳

仏の並列特許出願文書コーパスである COPPA、9支援システムや翻訳システムを組み込んだ特許検

か国語で利用可能な言語横断検索システムである索の紹介や、中英・英中に加え日中翻訳も開発中で

CLIR、および WIPO の機械翻訳システムであるあることを述べました。また日本からは機械翻訳を

TAPTA の紹介をされました。

利用したサービスとして、公開特許公報英文抄録

本会議の招待講演は 22 日の最後にもう一件、(PAJ) や特許電子図書館 (IPDL) の他、高度産業

Hans Uszkoreit 教授（DFKI／ザールラント大学）

財産ネットワーク (AIPN) における日英機械翻訳

から、“Strategic MT Research in Europe: Themes,の利用、日英・日中機械翻訳研究の促進等を紹介し、Approaches, Results and Plans”と題して行われま

将来の展望として中国語や韓国語等での言語横断した。Uszkoreit 教授は欧州における機械翻訳の指検索や概念検索のシステム作りを行っていること

導的研究者であり、EuroMatrix、EuroMatrixPlus、が紹介されました。

TaraXÜ や META-NET といった様々なプロジェク

一般講演は 7 件あり、統計的機械翻訳の特許翻トに参画しています。これらのプロジェクトの概観

訳への適用やその改善、訳し分けへの対処、日本語の他、現状の研究の進展と課題として、様々な面か

機能表現の曖昧性の解決、特許翻訳における単語アらの研究が進み新たなアプローチが提案されていラインメント、および欧州の機械翻訳プロジェクト

く中で、カバレッジの低さや翻訳性能の向上速度の

MOLTO の特許翻訳への応用についての発表が行遅さ、機械翻訳の応用範囲の広さに対応するほどのわれました。またワークショップの最後にはパネル資金が得られていない点等を指摘しています。ま

討論が行われ、将来の特許機械翻訳に関する取り組

た、機械翻訳結果のうちよく現れる誤りを含むもみについて、特にアジア言語の扱いに焦点を置いたの、比較的修正が容易なもの、およびそれ以外の三議論が交わされました。

つの方向に分けて研究を行うという提案や、欧州で全体を通して機械翻訳そのものの改善の話題

は外向きおよび欧州内での翻訳需要が比較的大きが中心ではありますが、機械翻訳技術の社会への展い点を述べて締めくくりました。

開や環境整備などの応用面の重要性が強調されて本会議の最後では、東京工科大学の飯田仁教授いたことが私としては印象に残った会議でした。

48

シンポジウム報告

MT Summit XIII における「特許翻訳 WS」等に関する報告(財)日本特許情報機構 特許情報研究所
調査研究部長 森藤 淳志

供を開始し、さらに、2004 年 10 月から AIPN の１．はじめに筆者は、平成２２年１０月から縁あって（財）日運用を開始しています。特許情報に機械翻訳を適用

本特許情報機構（Japio）に在籍し、AAMT/Japio

して、ネットでサービス提供することは、当時、他

特許翻訳研究会を通じて、AAMT の活動に関与す庁のサービスと比較して先駆的な試みでした。

ることができる機会に恵まれています。この度、しかしながら、今回の MT サミットで講演されMT サミット XIII(Xiamen)における特許翻訳に関た、各庁（日本特許庁、世界知的所有権機関、欧州

するワークショップ(WS)と特別セッションのプロ

特許庁、韓国特許庁、中国特許庁）における機械翻グラム委員(Program committee)として関わり、訳の活用状況に関する内容を見る限り、その後の世MT サミットに初めて参加しました。

界知的所有権機関など他庁における MT 活用の取AAMT において筆者は新参者の部類に入ると考り組みの状況には目を見張るものがあります。例ええられますので、本稿では、まず筆者と MT サミッ

ば、韓国特許庁から、審査官と一般公衆に対して、

トとの関わりについて簡単に触れたいと思います。

日本特許公報の日→韓 MT サービスが提供され、欧また、第４回特許翻訳 WS 等の詳細な報告は他の参州特許庁からは多言語間の MT サービスが提供さ

加者からなされるようですので、筆者からは今回のれています。日本特許庁の上記 MT サービスは、日MT サミットについて補完的な報告をいたします。

→英 MT の精度改善にとどまっていて、日本企業等ユーザ向けに外国語→日本語 MT サービスは未だ実現されていません（民間プロバイダが一部実施）。

２．筆者と MT サミットの関わりなど
筆者と MT サミットの関わりは 2007 年に開催された MT サミット XI（Copenhagen）に遡ります。

４．日本特許庁の国際知財戦略と今回の講演

筆者は当時、日本特許庁にて、特許公報の日→英経済産業大臣の諮問に応じて、経済及び産業の発

機械翻訳(MT)を一般に提供する「特許電子図書館

展に関する重要事項を調査審議する産業構造審議(IPDL)・英語版」や拒絶理由通知などの審査書類の会の下部には、特許等の産業財産権に関する政策審

日→英 MT を他国審査官に提供する「高度産業財産

議を行う場として、知的財産政策部会が設置されて権ネットワーク(AIPN)」（2011 年８月現在４８のいます。さる平成２３年７月１９日に第 16 回産業

国・地域へ提供）を担当していました。

構造審議会 知的財産政策部会が開催され、「国際知この頃に、第２回特許翻訳ワークショップでの講財戦略（Global IP Initiative）～国際的な知的財産

演の機会を頂戴し、派遣者の決定や講演内容の推敲のインフラ整備に向けた具体策～」
（以下、
「国際知

を通じて、陰ながら MT サミットに関わりました

財戦略」）が審議されました。
この国際知財戦略の資料中で、「日本語・英語以（私の配下の遠山敬彦 が参加・講演しました）。

外の特許文献、特に急増する中国文献に対し、企業・特許庁ともに戦略の転換が必要」であること、

３．日本特許庁におけるＭＴ活用と今回の講演
日本特許庁は１９９９年に IPDL を立ち上げ、そ「中国において、無審査登録の実用新案権に基づの後まもなく、日→英 MT を活用したサービスの提き、賠償を求められる事例が出現。分類や翻訳の整49

備により、中国文献などを容易に把握できるよう

６．開催地アモイ；観光地？ストイック？

に」することの必要性が報告されました。同資料

厦門（アモイ：Xiamen）は、中国福建省の南東中で、こうした現状を踏まえ、中→日、韓→日 MT

部、台湾の対岸に位置する島で、南西に隣接するコ機能を備えた外国特許文献検索システムの整備を

ロンス島は、歴史的建築物が数多くあり、観光スポ行うという方向性が示されています。

ットとして多くの人が訪れます。他方、今回の会場

この点、今回の MT サミットにおける日本特許となった Xiamen National Accounting Institute

庁山本氏のプレゼンテーションでは「The JPO’s（XNAI）は、主に中国国内の会計担当者のための

New Search System」というスライドにおいて、研修施設であり、観光スポットから隔離されたスト「 Cross-lingual

イックな環境であることから、筆者は MT サミット

searchsystem(Chinese,

Korean, etc.)」という事項が含まれていることかに集中できました。下図：XNAI の全景図

ら、日本特許庁は上記審議会での審議結果を実施に移す意向があることが伺うことができます。
Japio での研究活動を通じて、筆者も、日本のグローバル企業の知的財産部の方と意見交換をすることがあります。日本を代表するグローバル企業
が、中国文献の未曾有の増加や訴訟件数の急増（訴訟大国・米国の 2 倍に到達）に対して苦慮している現状を垣間見るにつけ、日本特許庁の上記施策が実現されること、その際には、日本における中日 MT の研究成果が活用され、高品質な MT 結果

７．むすび： 謝辞と今後が得られるようになることを希求します。

今回の特許翻訳ＷＳ等は、成功裏に終了し、各国特許庁からの出席者にとっても有益であったと思

５．本 MT サミットにおける Japio の貢献

います。この特許翻訳ＷＳ等の企画段階から当日のJapio は、毎年 11 月に主催する特許・情報フェ運営に至るまで、辻井委員長以下 AAMT/Japio 特

ア＆コンファレンス（東京）等において、世界知許翻訳研究会の全員で対応してきました。特に、的所有権機関や欧州特許庁などから特許情報専門chair を勤めていただいた横山先生と co-chair の江家を招聘したり、別途、研修生を受け入れたりす

原先生による、各国特許庁からの招待講演者に対するなど、海外の特許庁とのネットワークを有してる紳士的な対応も成功の一因と思います。委員長といます。このネットワークを活用し、また、日本両氏を始め関係者の皆様に深く御礼申し上げます。

特許庁の力添えも頂戴しながら、Japio は、特許翻

最後に一言付記します。昨今の記録的な円高など

訳特別セッションと第４回特許翻訳ＷＳへの各国もあり、日本の企業の海外展開はさらに加速するこ特許庁から招待講演者の招へいを担当しました。

とが予想されます。直近では、中国特許文献が注目

また、ＷＳでは、Opening Addressを当機構されていますが、今後は、ロシア語などの特許文献の専務理事守屋が担当し、その中で、Japioの機械への対応が必要となると予想されます。まずは、中翻訳への取り組み（Japioコーパス、AAMT/Japio

国語での機械翻訳を成功させ、次のターゲット言語研究会）に加え、多言語化に向けて中国語対応ににも速やかに展開していくことが必要となると思着手したことを報告しています。

います。今後の非英語圏 MT の発展に期待します。

50

シンポジウム報告

MT Summit XIII Technology Showcase 報告
東芝ソリューション株式会社
熊野 明

MT Summit XIII の本会議が開催された 9 月 20

〇 Fujitsu Research and Development Center

日から 22 日までの 3 日間、機械翻訳に関連する技（富士通研究開発中心）

術展示を行う Technology Showcase が開かれた。

富士通が中国に設立した研究開発会社。機械翻訳

論文発表会場 XNAI 会議棟の 1 部屋で、7 団体がその技術を利用して、中国語の特許を日本語で検索す

れぞれの技術や製品を紹介した。筆者は、自社の技るなど、言語横断検索の技術を紹介した。

術・製品の紹介のために 3 日間参加した。
〇 Microsoft Research

学会参加者には、技術文書のローカライゼーショ
ン、海外の特許文書の検索など、機械翻訳の実運用

検索サービス Bing で公開している機械翻訳はに関心のある人が多く、論文発表や講演セッション

SMT のエンジンを利用しており、Microsoft Officeの休憩中に、頻繁に展示会場を訪れていた。参加者のアプリからも利用できる。CTF（Collaborativeの関心は、製品の仕様だけでなく、しばしば翻訳エTranslation Framework）は、3 種類のメンバーのンジンに関する技術的な項目にも及び、展示説明者

分業によって文書翻訳を行なう体系。複数の Userと積極的な議論を行なっていた。

が翻訳した結果を、Moderator が確認、修正して承以下に各団体の展示概要を紹介する。(ABC 順)

認する。Owner は全体を管理し、翻訳文書を完成する。

〇 Baidu（百度）〇 NICT

中国最大の検索サイトを運営する企業。Web から収集した対訳テキストを利用し、SMT(Statistical

Web を利用することにより、複数の人の手で文書MT)をメインエンジンとした機械翻訳を開発し、ポ全体の翻訳を行なう“みんなの翻訳”のプロジェク

ータルサイトで公開している。

トを紹介した。

〇 ETRI（Electronics and Telecommunication〇 Shenyang Global Envoy Software（瀋陽格微Research Institute）

軟件公司）

韓国の研究機関であり、韓国語と英語、韓国語と自社の機械翻訳を活用した翻訳ビジネスを行っ

中国語の双方向の機械翻訳技術を開発している。

ている中国企業。航空機マニュアルのような大規模2005 年には特許文書を対象とした韓国語から英語

なドキュメントに対し、専門のオペレータを集めたへの機械翻訳を、翌 2006 年には英語から韓国語へ

プロジェクトを組織化して、翻訳を行なう。前処理の機械翻訳を製品化し、KIPO（韓国特許庁）にもでは、原文書から専門用語を抽出して訳語を決定す技術を提供している。現在は技術文書だけでなく、る。後処理では、類似の原文に対する訳文の表現を話し言葉に対する機械翻訳の開発にも取組んでい統一し、全体で均質な訳文を実現している。

る。

51

〇 東芝ソリューション
日本の企業として唯一の出展。日本語と英語、日本語と中国語の双方向の機械翻訳を、企業向けサー
バシステム“The 翻訳エンタープライズ”、クラウドサービス Eiplaza/MT で提供している。パッケージ
ソフト“The 翻訳プロフェッショナル”（日本語・英語双方向）では、SDL Trados Studio との連携機能
により、プロの翻訳家に向けた翻訳環境を実現した。 翻訳エンジンは、RBMT(Rule-based MT)とEBMT(Example-based MT)を組合せたものである。
複数の企業の社内文書ローカライゼーション担
当者からは、SDL Trados Studio との連携に関して
具体的な質問を受け、関心の高さが明らかになった。

今回は残念ながら 7 団体の参加にとどまったが、2 年後にはより多くの団体の出展を期待したい。

52

A

平成 23 年度 AAMT/Japio 特許翻訳研究会
海

外

研

修

報

告

南カリフォルニア大学情報科学研究所（USC/ISI）研修報告

平成 24 年 3 月

一般財団法人 日本特許情報機構

研修報告～南カリフォルニア大学情報科学研究所(USC/ISI)
北海学園大学 越前谷 博
1

南カリフォルニア大学情報科学研究所（USC/ISI）について2011 年 4 月から 2012 年 3 月までの 1 年間、本学の在外研修制度を利用し、アメリカ、カリフ

ォルニア州のロサンゼルス郊外にある南カリフォルニア大学情報科学研究所（University ofSouthern California/Information Sciences Institute：以下、USC/ISI と呼ぶ)にて研究を行う機会に恵まれたため、そこでの研修生活について報告させていただく。
USC/ISI は USC のメインキャンパスから約 20km 程度西側に位置するマリナ・デル・レイに、
1972 年に創設された USC の研究所の一つである。筆者はこの USC/ISI の Intelligent Systems
Division の Visiting Scholar として籍を置かせていただいた。Intelligent Systems Division は
Natural Language Technologies、Information Integration、そして、Knowledge Technologiesの 3 つのグループから構成されており、人工知能分野全般を網羅している。また、これらのグループは独立しているわけではなく、相互に交流可能な環境が整っている。筆者は Natural
Language Technologies の Deputy Director である Eduard Hovy 氏を通じて USC/ISI での研究生活を送ることができた。Natural Language Technologies には Eduard Hovy 氏を始め、Kevin
Knight 氏、Daniel Marcu 氏、Jerry Hobbs 氏、Gully Burns 氏、Hans Chalupsky 氏といった第一線で活躍する著明な研究者達が名を連ね、この方々が Project Leader を務めている。また、世界各国の学生を含む多くの優秀な研究者がここ USC/ISI に籍を置き、研究活動に励んでいる。
その結果、USC/ISI から優秀な研究成果が発信され、USC/ISI は現在の自然言語処理分野はもとより、人工知能分野をリードし続けている。
2

USC/ISI での研究生活
USC/ISI の研究者はマリナ・デル・レイにある Marina Towers という 12 階建てのツインタワーの一つであるサウスタワーの 4 階と 9 階の部屋を研究室として利用している。
筆者には Eduard
Hovy 氏のいる同じ 4 階の個室が研究室として与えられた。他の Visiting Scholar にも個室が与えられており、これはかなり恵まれた環境といえる。
USC/ISI は多くの研究者との交流の場として最高の環境を有している。具体的には、不定期ではあるがほぼ毎週、AI セミナーと NL セミナーの両セミナーが開催され、発表者は USC/ISI の研究者をはじめ、アメリカ、ヨーロッパから訪れる外部の大学や研究機関の研究者である。そして、その内容は多岐に渡っている。NL セミナーでの発表内容は自然言語処理分野に限定されているが、AI セミナーは自然言語処理だけでなく、バイオインフォマティックスや地理情報科学など様々な研究テーマに関する内容となっている。その中から筆者が聴講したセミナーをいくつか紹介させていただく。
また、この研修生活で著者が取り組んだ研究内容についても簡単に述べさせていただく。

55

2.1

セミナー紹介(1) The Copiale Cipher ：AI セミナー（2011 年 7 月 8 日）
Kevin Knight 氏(USC/ISI)：Kevin Knight 氏は USC/ISI の Project Leader のお一人であり、統計翻訳研究の第一人者である。250 年前に東ベルリンで発見され、100 ページ以上、数千個以上の文字で書かれた暗号文書として知られている「Copiale 暗号」を、統計翻訳でも利用されている EM アルゴリズムに基づく手法によりその解読に成功した。そして、「Copiale 暗号」には 18
世紀のドイツの秘密結社の儀式と政治的な見解に関する記述があることを発見した。また、Kevin
Knight 氏はヴォイニッチ手稿やゾディアックの暗号文の解読にも既に取り組んでいる。
(2) Overcoming Information Overload in Navy Chat：NL セミナー（2011 年 8 月 5 日）
Dave Uthus 氏(Naval Research Laboratory)：インターネット・リレー・チャットのような伝達速度を重視したチャットは軍の分野でも重要な役割を果たしている。アメリカ海軍においては、
モニターチェックを行う「watchstanders」と呼ばれる人たちが複数のチャットから同時に戦術に関する会話のモニタリングを行っているが、その際の膨大な情報量が問題となっている。この問題に対して、緊急性の高い重要なメッセージのみを探知し、かつ、要約による情報圧縮を行う
ことで、その解決を図っている。膨大な軍事力を持つアメリカならではのタスクであり、大変興味深かった。
(3) HyTER：Meaning-Equivalent Semantics for Understanding, Generation, Translation, andEvaluation：AI セミナー（2012 年 2 月 3 日）
Daniel Marcu 氏(USC/ISI)：USC/ISI の Project Leader のお一人である Daniel Marcu 氏による機械翻訳の自動評価に関する講演である。語彙単位でアノテートされた翻訳文と参照訳を HyTER
networks と呼ぶネットワークで表現し、これらの間でレーベンシュタイン距離の最小値を求めることで翻訳文を評価する。アノテーションは人手で行われる。性能評価実験では、BLEU やMETEOR よりも高い精度を持つ HTER との相関が得られた。また、HyTER networks は人間の翻訳者の能力を評価するために利用可能である。
(4) Large Scale Syntactic Language Modeling with Treelets：NL セミナー(2012 年 2 月 17 日)
Adam Pauls 氏(University of California, Berkeley）：構文解析のための言語モデルの提案とその評価についての講演である。提案手法では、標準的な n-gram 言語モデルを用いて、パージングされたテキストから頻度を収集することにより自動的にモデルのパラメータを推定する。その際、シングルマシーンを用いて数時間で 100 万以上のトークンからモデルを学習することができる。
実験の結果、正データのみの学習にもかかわらず、他手法と比べ、高い性能を示した。
今回は割愛させていただくが、上述したセミナー以外にも様々な興味深い講演を聴講することができた。また、USC/ISI にはバイオインフォマティクスの優秀な研究者が多く在籍しているた
め、AI セミナーではバイオインフォマティックスに関するセミナーが数多く開催された。このよ
うな USC/ISI でのセミナーへの参加は、USC/ISI に籍を置かせていただいたことによる恩恵の一つであり、著者にとっては様々な研究分野の先端技術に触れることができる場として、大変貴重な機会となった。

56

2.2

USC/ISI での研究内容

USC/ISI での研究生活では、Machine Reading の研究に取り組んだ。しかし、この Machine
Reading の解釈は幅広く、アメリカ国防総省国防高等研究計画局（DARPA）では、「エキスパー
トや知識エンジニアに変わり、自然テキストから知識を直接抽出すること」と位置付けられており、また、Machine Reading 分野の第一人者であるワシントン大学の Oren Etzioni 氏は「人手でタグ付けされたトレーニングデータを用いる従来の教師付き学習とは異なる、教師なし学習による自然テキストの理解である」と位置付けており、幅広い解釈が可能である。
そこで、Eduard Hovy 氏に「我々はどのようにして Machine Reading の研究であるか否かを判断すべきなのか」と直接尋ねてみた。Eduard Hovy 氏はあくまでも個人的な見解であり、他の研究者とは違うかもしれないという前置きをされたうえで「確かに Machine Reading の定義は明確ではないが、私は大規模テキストを対象とした浅い自然テキストの理解ではなく、1 文単位もしくは非常に小さな単位のテキストを対象とした深い理解であると考えている」との回答を下さった。
著者が研修中に取り組んだ研究内容は、インターネット上から収集した自然文を対象に、2 つの arguments の間の relation を自動抽出するものである。最終目的は、大規模な言語データベースの構築ではあるが、その第一歩として、Initial seed 及び Predefined relation の使用を前提とせずに、様々な文から relation を抽出するための研究を行った。また、このようにして抽出される言語知識は機械翻訳の自動評価の研究においても非常に有益であると考えている。これまでに機械翻訳の自動評価手法として IMPACT を提案してきたが、string レベルの情報のみでは翻訳文の自動評価には限界があり、更に評価精度を向上させるためには、高度な言語情報の利用が不可
欠である。したがって、研修中に行った研究は、今後も継続して取り組むべき、非常に重要なものと考えている。
3

あとがき
このような大変有意義な研修生活を送れたことは、研究者として非常に幸せなことである。また、一年間ではあるが海外生活を送れたことは大変貴重な経験であった。このような機会を与えていただいた、本学に対して感謝の意を持っていることは言うまでもないが、同時に著者の訪問を快く受諾して下さり、かつ、アメリカで快適な生活を送るために常に気を配って下さった
Eduard Hovy 氏に心から感謝の意を表したい。
また、今回の研修が実現した大きな要因として、著者が 2010 年 7 月にスウェーデンで開催された国際会議 ACL で口頭発表を行った際に、セッションチェアーを Eduard Hovy 氏が務められ、そこでお話しする機会を持てたことが挙げられる。その際の発表内容は Patent data を用いた機械翻訳の自動評価手法についてであり、AAMT/Japio 特許翻訳研究会のメンバーとして活動させていただかなければ ACL での発表は実現せず、その結果、今回の USC/ISI での研修生活もまた実現しなかったと考えている。本研究会辻井潤一委員長を始め、本研究会のメンバーの方々にもこの場を借りて感謝の意を表したい。今後は、これまで以上に本研究会に貢献できるよう、研究に精進する所存である。

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Memo

―――――― 禁 無 断 転 載 ――――――
平成２３年度AAMT/Japio特許翻訳研究会報告書（機械翻訳及び辞書構築に関する研究及び海外調査）
発 行 日

平成24年3月

発

一般財団法人 日本特許情報機構 （Japio）

行〒135-0016 東京都江東区東陽４丁目１番７号
佐藤ダイヤビルディング
TEL：(03) 3615-5511

FAX：(03) 3615-5521

編

集

アジア太平洋機械翻訳協会 （AAMT）

印

刷株式会社 ナビックス