AAMT Journal

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳

No.74
目 次
巻頭言
「時は来たり」

隅田 英一郎3

隅田 英一郎4

人間の翻訳と機械の翻訳（４）：翻訳論の翻訳とMT研究の翻訳

影浦 峡

6

ニューラル機械翻訳のための目的言語側の文脈の効果的な利用

美野 秀弥

11

ニューラル機械翻訳を対象とした試行錯誤的プリエディット事例の探索的分析

宮田 玲・藤田 篤

15「自動翻訳大全 : 終わらない英語の仕事が5分で片づく超英語術」

中澤 敏明

23

機械翻訳はどこへ行くのか？
『機械翻訳：歴史・技術・産業』ティエリー・ポイボー[著]、高橋聡[訳]、中澤敏明[解説]

山田 優

27

AAMT 2020, Online 〜機械翻訳最前線〜

出内 将夫

33

第7回アジア翻訳ワークショップ（WAT2020）開催報告

中澤 敏明

46

第6回特許情報シンポジウム

須藤 克仁

52

編集後記

早川 威士

54

Eiichiro Sumita

3Eiichiro Sumita

4What do translation researchers and MT researchers say about translation?

Kyo Kageura

6

Eﬀective Use of Target-side Context for Neural Machine Translation

Hideya Mino

11

Exploratory Analyses of Instances of Trial-and-Error-Based Pre-Editing for Neural Machine Translation

Rei Miyata / Atsushi Fujita 15

追悼
長尾 真 初代AAMT会長を偲ぶ
解説記事

書評

イベント報告C O N T E N T S
Foreword“The time has come.”
Obituary
Remembrance of Makoto Nagao, the First Chairperson
CommentaryBook Review
English Hackerʼs Handbook

Toshiaki Nakazawa

23“Machine Translation” by Thierry Poibeau (trans, Akira Takahashi; comments, Toshiaki Nakazawa)

Masaru Yamada

27

AAMT 2020, Online --- Forefront of machine translation ---Masao Ideuchi

33

Report of 7th Workshop on Asian Translation (WAT2020)

Toshiaki Nakazawa

46

The 6th Symposium on Patent Information

Katsuhito Sudoh

52

Editor's Note

Takeshi Hayakawa

54

Event Report巻頭言「時は来たり」
隅田 英一郎
一般社団法人アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）会長
第 2 次世界大戦直後の 1946 年から約 70 年間にわた

文法も語彙も大きく異なり、最も翻訳が難しい日本

り、機械翻訳は、利用側において膨張する FAHQMT

語と英語の間では機械翻訳は広く普及はしなかった。

（「完全自動高品質機械翻訳」の英語の頭字語）に対2014 年にニューラル機械翻訳の芽が出てからは大する期待からの予算重点化（アクセル）と、得られた

きく変わった。実用化を阻んできた翻訳精度の天井は

翻訳精度の低さに対する落胆からの予算カット（ブ軽やかに破られ、技術進歩は加速し、たった数年間にレーキ）を交互に繰り返してきた。

ニューラル機械翻訳は第三世代が上市された。ニュー

まず、日本における機械翻訳の歴史を簡単に振り返

ラル機械翻訳の進化を遮るものは今は無い。HUMANる。AAMT 創立前の 1980 年代に、機械翻訳システム

PARITY(人間並み)の翻訳力とか、TOEIC で高得点との開発ブームが起こり、富士通、東芝、NTT 等をはじか等と喧伝されるが、実際に非常に高精度になった。

めとして 10 社を越える有力企業がアクセルを踏みこ

もっとも、出来たのは FAHQMT ではなく FA の付かんで熾烈な競争を繰り広げた。

ない HQMT であって、ツールとして使いこなす人間

AAMT はこの状況を踏まえて、1991 年 4 月 17 日に「日本機械翻訳協会」の名称で機械翻訳システムの開発・利用を促進する目的をもって創立された。翌年のが必須である。翻訳の主体はあくまでも人間だ。
ニューラル機械翻訳の勃興と AAMT の創立 30 周年とが同期した。まさに「時は来たり」である。

1992 年 6 月 17 日に「アジア太平洋機械翻訳協会」に過去のトラウマを乗り越えて、ニューラル機械翻訳

名称変更しスコープを拡大した。さらに、2020 年に 8の普及を促進するのが AAMT の使命である。そのた

月 24 日に名称を変更せず一般社団法人に移行し、め、AAMT は今年度からポスト・エディットに注力す

2021 年 4 月 17 日に創立 30 周年を迎えた。

る。具体的には、ポスト・エディットのガイドライン

AAMT 創立当初の機械翻訳は対象分野が限定されを作成したり、人材募集をサイトで公開したりする。

ており翻訳精度も高くはなかった。それにもかかわら研究開発側と利用側で一体となり、効率的な多言語コず当時は過当競争の中、勢いで使った感が否めない。

ミュニケーションが可能な世界を創出する。

機械翻訳による低品質の訳文を翻訳者が修正する発注

もう一つの大きな波が新型コロナウイルスによって（ポスト・エディットと呼ぶ）が頻繁に行われた。こもたらされた。人類はこのウイルスに翻弄されながられは大きな禍根を残す不幸であった。翻訳者は「最初も、自らの生活・社会・経済を不可逆的に変化させてから自分で翻訳した方がずっと効率的だ」とその苦役いる。イノベーションを阻むのは変化を嫌う心理だが、に対して怒った。翻訳者も翻訳会社も疲れ切り後進に

コロナ・ショックですべてが変わりつつある。特にコ

機械翻訳の恐ろしい害毒について伝承し続けた。コー

ミュニケーションはリモート中心になり、多言語コ

パスに基づく手法、統計的な手法など機械翻訳技術にミュニケーションの要である翻訳は機械翻訳が重用さは格段の進歩があっても、各企業の研究開発も大規模れていくだろう。

予算投入があだとなった後遺症から再参入にブレーキ

AAMT は、翻訳の未来を創ることをここに宣言する。

がかかり続けた。

“The time has come.”
Eiichiro SUMITA
Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT)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/

追悼長尾 真 初代 AAMT 会長を偲ぶ
隅田 英一郎
一般社団法人アジア太平洋機械翻訳協会

AAMT の創設者の長尾真先生が、2021 年 5 月 23 日
永眠されました。心よりお悔やみ申し上げます。

し た 。 1991 年 に は International Association for
Machine Translation (IAMT)を設立（IAMT の初代会

先生は、コンピューターによる画像処理、機械翻訳、長も長尾先生です。）し、IAMT の配下に、世界を 3

電子図書館等で大きな功績を残された「知の巨人」でつ領域に分けて担当する姉妹団体 AAMT、AMTA、す。巨大組織運営で発揮された「豪快さ」、一人一人のEAMT を設立し、MT Summit を 3 団体で持ち回り開

個人への対応で発露された「優しさ」が印象的です。

催することとしました。長尾先生は一気呵成に世界の機械翻訳を引っ張るキーパーソンとなられました。
TITRAN や Mu をはじめとする当時公開された全ての機械翻訳システムで用いられた方式はルールに基づく翻訳（RBMT、Rule-Based Machine Translation）
です。RBMT では、原文を解析して単語や語順を変換
し訳文を生成します。解析のルールと、単語の変換辞
書と語順の変換ルールと、語形変化等の生成のルールを作成し、それを参照して翻訳するのです。

長尾先生は 1970 年代半ばから本格的に機械翻訳の驚愕すべきことに、Mu が始まる 1 年前の 1981 年

研究を開始され、パイオニアの一人として機械翻訳のに、長尾先生は『RBMT と 180 度方向性が違う』方式、研究開発の基盤を築かれました。当時、10 年前に提出

EBMT を発表されていました。先生は、1978 年のされた ALPAC 報告書で機械翻訳の将来性が否定され

TITRAN 以降、RBMT 方式のシステムを繰り返し試た米国では研究が停滞していましたが、欧州や日本で作する中で、ルールに内在する問題に気づかれてルーは研究が進んでいました。先生は 1978 年に「論文表ルに捉われない方式が必要と考えられました。人間の題」の英日翻訳システム（TITRAN）を公開し研究・

外国語学習を観察して、対訳を記憶し類似対訳を模倣開発の大規模化に向けた狼煙を上げられました。1982

することをコンピューターにさせる方式、EBMT を提年から 4 年間の国家プロジェクト1で「論文抄録」の日案されました。ルールは使わず対訳データを基盤とす

英機械翻訳システム（Mu）の開発を指揮し、さらに、る「ノー・モア・ルールズ」の方式です。長尾先生は富士通、東芝、NEC、等 10 社を越える日本企業の事

人工知能に関するワークショップで発表されましたが業化競争を加速しました。この大きな盛り上がりを背

良い反応はなかったそうです。また、本論文を含む会

景に、1987 年に先生は世界中から様々な立場のステー

議録 2 が出版されたのは 1984 年で、当時、世界はクホルダーを箱根に集め、機械翻訳について議論する

RBMT による製品化の只中にあり、EBMT に注目し第一回機械翻訳サミット（MT Summit）を主催しま発展させる研究者もありませんでした。長尾先生の自1“The Japanese government project for machine translation,” inComputational Linguistics.

2“A framework of a mechanical translation between Japanese andEnglish by analogy principle,” in Proc. of the Int'l NATO symp.

Remembrance of Makoto Nagao, the First Chairperson
Eiichiro SUMITA
Asia-Pacific Association for Machine Translation
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伝『情報を読む力、学問する心』によれば、Mu 開始

長尾先生は目を見張る精度向上に満足され、英語が前にいずれの方式を採用するべきかで「大いに迷っ達者な長尾先生ですが、「英作文に役立つという理由でた。」とあります。EBMT は優れたアイデアでしたが、先生ご自身が NMT を活用されている」ことを、ニコ研究に必要な対訳データや計算機性能が不十分だった

ニコと楽しそうに語っておられました。

ので先生は Mu に EBMT を採用されませんでした。

東奔西走で活躍される元気なお姿を日頃拝見してい早すぎた EBMT は環境変化を待つことになりました。

たので喪失感は大きいです。しかし、『情報を読む力、

もう一つ驚愕すべきことがあります。長尾先生は、学問する心』は我々の励みになる言葉に満ちています1990 年代に入ると機械翻訳から次のテーマの電子図

し、先生の息遣いを感じることができますから、同書書館に軸足を移されました。先生は一つの研究テーマを手元に置けば、長尾先生は永遠です。

に長居はしないという方針をお持ちだったのです。あるテーマの基盤ができたら、そのテーマをやりつくす

略歴のでなく他の研究者や若い人に任せて、未開拓のテー

1936 年 三重県に誕生。

マに挑戦することを大事になさったのです。実際、

1955 年 大津東（現、膳所）高等学校卒業。

1990 年代に入ると EBMT の研究も進みはじめ、同時1959 年 京都大学工学部電子工学科卒業。

に、「ノー・モア・ルールズ」の別方式である IBM 提1961 年 同大工学研究科修了。

案の SMT も登場しました。両者は切磋琢磨し精度向1966 年 工学博士（京都大学）。

上を競いました。しかし、2010 年ごろには両者とも頭

1973 年 京都大学教授に就任。

打ちになってアルゴリズム的に行き詰まりました。こ1978 年 論文表題の英日翻訳システムを公開。

の 2010 年ごろまでに「ノー・モア・ルールズ」の手

1982 年 科技庁より論文抄録の機械翻訳システム構築法に好都合な環境整備は大きく進みました。①対訳を受託。

データの大規模化、②計算機の高性能化、③自動評価

1987 年 第 1 回 MT Summit を主催。

の発明、④同じデータで複数アルゴリズムを評価する

1991 年 International Association for Machine

コンペの定着等です。このタイミングで、深層学習のTranslation (IAMT)を設立。

高速実行を可能にする GPGPU が出現し画像認識で成1994 年 言語処理学会を設立し初代会長に就任。

功しました。次に、隣接分野である音声認識で成功し1997 年 京都大学総長に就任。

ました。2014 年に翻訳へ応用されました（この方式を2004 年 情報通信研究機構初代理事長に就任。

NMT と呼びます）ところ、従前の手法ではいかんと2007 年 国立国会図書館長に就任。

もしがたい天井と思われていた精度限界を越えました2015 年 国際高等研究所所長に就任。

（第１世代）。天井に穴が開いた途端、研究者は雪崩の受賞

ように NMT に転向し一気に研究は加速し 2017 年に1993 年 IEEE Emanuel R. Piore Award。

は更に精度をあげました（第 2 世代）。NMT の勢いは1997 年 紫綬褒章。

衰えず 2020 年にも大幅な精度向上を実現しました（第2003 年 ACL Lifetime Achievement Award。

3 世代）。3 年に一度、革新が起こり、システムが上市2005 年 日本国際賞とフランス共和国レジオンドヌー

されています。研究から実用化への軽やかなこの展開

ル勲章シュヴァリエ章。
2018 年 文化勲章。

は機械翻訳の長い歴史の中で誰も経験しなかったものです。第 3 世代では大規模対訳に基づく汎用の NMTと小規模高品質対訳に基づく EBMT が見事に融合し
ました。

5

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（４）：翻訳論の翻訳と MT 研究の翻訳
影浦 峡
東京大学・大学院教育学研究科

1. これまでのまとめと今回の話題

論文を分析の対象とします（以下 MT と略記します）。
2015 年までと少し古いので、NMT 関係の論文はまだ本連載では、これまでに、翻訳者は何を翻訳してい少ないのですが、その後の流れを見ても、技術的な展

るか、翻訳者が対象としている文書とはどういうもの

開は別として「翻訳」をめぐる問いはそれほど変わっか、そして、翻訳のプロセスはどのような要素から構ていないのではないかと思われます（本来ここも計量成されるか、を論じてきました。前回の最後に、今回

書誌学的な検討対象ですが）。

は、メタ言語についてか、あるいは機械翻訳研究と翻翻訳論の側では、教科書と辞書を、少し別のかたち

訳研究のメタ科学的な対比か、いずれかを扱う予定との分析に利用します。教科書として、Newmark (1988)

言いました。これは、いわゆる産業翻訳を中心としたと Munday (2001) （それぞれ NW と MN と略記）の人間の翻訳について前回までで一応の姿を示したと考二つを使いました [4]。いずれも少し古いのですが、定えたからなのですが、作業を行う人間の側のコンピテ評のあるもので、翻訳論の範囲を俯瞰するには便利でンスやスキルがどのようなものかについても、どこかすし、また、翻訳論の発展を考えるとそう大きな問題でまとめて論ずる必要はありそうです。

にはならないと思います。辞書として Shuttleworth &とはいえ、一応、対象に対する操作として捉える限り
での翻訳の大枠はこれまでで示したので、今回は、少し

Cowie (1997)と Laver & Mason (2018)（それぞれ SCと LM と略記）を使いました[5]。

趣向を変えて、翻訳論で語られている翻訳と、機械翻訳計数にあたって、MT、NW、MN は名詞列を抽出し、研究で語られている翻訳とがどう違うのかを、計量情報

基本形を使いました[6]。SC と LM は見出し語のうち英学的な観点からみてみたいと思います[1]。これまでに発語以外のものを除去しました。こちらは見出し語の主要表した簡単な分析に基づき、その基本的な部分を紹介す部のみをステミングし、MT コーパスとのマッチングをるものです[2]。翻訳論と MT 研究では分野の性質も大き取りました。MT、NW、MN の基本的な数量は以下のく違うので、対応するコーパスを使って両者の相対的な通り、SC は 422 見出し、LM は 1,022 見出しです。

差異を検討するのではなく、翻訳論の基本文献を参照して MT 研究はその中でどのような範囲を扱っているかというかたちで考えます。

データ

文

名詞延べ

名詞異なり

MT

88,736

681,486

43,193NW

6,472

38,004

9,694

MN

5,067

28,0684,653

MT、NW、MN はかなり汚いデータをほぼそのまま

2. 分析の対象
MT 研究の側では、The ACL Anthology Reference使っているため、数値は大まかな傾向に過ぎません。

3. 翻訳論の教科書と MT コーパス

Corpus[3]の 2010 年から 2015 年のデータのうち、表題に“MT”あるいは“machine translation”を含む 566

ここでは、NW と MN を参照して MT の性格を考えWhat do translation researchers and MT researchers say about translation?
Kyo Kageura
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/

ます。それぞれから上位 100 語を抽出し、共通する部の通りで、MT そのものについては当たり前のことを分と異なる部分を観察します[7]。以下に、重なりを示

わざわざ面倒くさく確認しただけですが、翻訳論の範します。

囲との差異は重要です。そして、MT でカバーされて

ALL

NW/NM

NW/MT

MN/MT

NW

MN

MT

いなくて翻訳論ではカバーされている領域は、本連載

31

22

4

7

43

40

58

でこれまで行ってきた翻訳に対する解説とそれなりに対応していることがわかります。連載第一回で検討した言語／テキストと文書の区別：

3 データに共通する名詞が 3 分の 1 弱、翻訳論の教科書間では半分以上共通していて、MT は少し離れて•

文／段落／テキストを翻訳する。

いることが伺えます。3 データに共通する 31 語を見る•

図書／小説／修理書を翻訳する。

と、まず“translation,”“English,” “language”があっの中で、MT は前者を、翻訳論は後者を扱っており、て、さらに言語要素を示す名詞が 6 つ（“sentence,”

それらは質的に異なるので、MT が処理対象とする基“phrase,” “word,” “context,” “term”）観察されました。

本セグメントを文からより大きな単位に拡張したとし残りは “work,” “type,” “example”などの一般的な名ても、翻訳論が対象としまた実際に人間が行っている

詞で占められています。翻訳論の教科書 2 つに共通し翻訳の中でカバーできない領域は依然として残ること

MT にはない名詞として以下は注目に値します。

になります[10]。

人間：“translator,” “reader,” “author.”

4. 翻訳論の辞書と MT コーパス

言語関連：“style,” “meaning,” “concept,” “sense.”
文書関連：“book,” “writing.”
これに対して、MT と NW あるいは MN の 2 データ

SC と LM の共通の見出しは 202 で、そのうち 87に共通するものは、“verb,” “grammar”といった文法レ

が MT に出現しています。SC のみの見出しは 220 で

ベルの言語要素を表す言葉と、一般的な名詞です。MT

そのうち 69 が、LM の見出しは 820 でそのうち 227に し か 現 れ な い も の と し て “data,” “corpus,”が MT に出現しています。ここでは、前節で翻訳の捉“sequence”など、記号関係を情報学的観点から捉えたえ方について見たことを受け、見出し語すべてではな

言葉があり、NW や MN では “metaphor,” “discourse,”

く、 “translation”に関する範囲に着目し、この語を主“poetry,” “literature”など、文法以外の言語関連概念や要部に持つ見出しを観察することにします。SC には

文書関係概念を表す言葉が目につきます。少し論点先

168 見出し、LM には 204 見出しあります。重なりと取りの過誤になってしまう危惧はありますが[8]、“text”

MT の出現状況に関する基本データを以下に示します。

が 3 データの上位 100 語に共通するのに対して、“book”と“writing”は MT では 100 語に入りません[9]。
以上から、少し論証手続きは粗いのですが、大きく、

SC/LM

SC

LM

ALL

61

107

143

MT

16

28

31

以下の、二つの点がわかります。
1.

2.

翻訳論では著者や読者、翻訳者といった人を含め

このうち、SC と LM に共通する 61 見出し（そのう

様々な文書を明示的な検討の対象とするのに対ち一つは“translation”なので実際には 60 見出しで、し、MT 研究ではテキストの処理を扱うこと。

MT に出現するのはそのうち 15 見出しとなります）を、翻訳論では言語学的な対象のテキストを意味論

少し詳しく見てみることにします。“translation”を主や語用論も含めて考えるのに対し、MT 研究では要部とする複合語のうち、MT に現れるものを、以下文法的・記号処理的な観点が中心であること。

に示します。修飾部のみを、一応の目安として頻度とそもそも MT 研究はそのようなものだというのはそともに、示すことにします。

7

きます。一つは“linguistic”が明示的な形容の言葉としmachine (487), automatic (47), un (27), partial (20), full (17),てあることで、これは翻訳が無標の概念としては言語

direct (17), literal (13), free (7), re (5), word-for-word (3),（学）的なものではない（に限らない）ことを示してclose (2), idiomatic (2), indirect (2), reverse (1), parallel (1)います。これに対して、翻訳論の見出しの形容詞から
緩やかな目安ですが、概念的には、これらはいずれ

は、二つの方向性が伺えます。第一は、“intersemiotic”

も、テキスト変換の方法や様態を形容するものと考えのように、翻訳が扱う記号の系列を拡大して捉えるもる こ と が で き 、 (a) “ machine,” “automatic” 、 (b)ので、これは言語処理におけるマルチモーダルに対応“partial,”“free,”

す る で し ょ う [12] 。 第 二 は “aesthetic-poetic,”“word-for-word,” “close,” “idiomatic” 、 (d) “direct,”“ethnographic,” “documentary,” “rhymed”のように、一“re,” “indirect,” “inverse,” “parallel”のように（あくま

般に記号的対象の外にある、文書が置かれたより広いで参考程度ですが）グループ化できそうです。MT や文脈（言語学的な意味ではない）を考慮する方向に拡

言語処理の研究者は、これらが何を意味するか、改め大するものです。この一つ、“rhymed translation”は、て辞書を確認しなくてもそれなりに理解できるのでは

例えば歌詞を翻訳するときに目標言語側でも歌えるよ

ないでしょうか。

うにしなくてはならないといった制約のもとでどうす“full,”“un” 、 (c)“literal,”SC と LM に共通し、MT には現れない 45 見出しを、るかという話で、こちらは、問題を適切に定義すれば、上の緩やかなグループとやはり緩やかに対応づけて示

end-to-end の学習でそれなりに扱うことができそう

すと、以下のようになります。(a) “machine-aided”、(b)です[13]。

“gist,” “over-,” “restricted,” “under-” 、 (c) “abusive,”“exegetic,”“interlinear,”

形容詞の一部が、“abusive”や“oblique”のように、今の“oblique,” “phonemic,” “phonological,” “rank-bound,”

ところ、人間が割と全体を先取りして理解しているとい“semantic,” “sense-for-sense,” “thick,” “unbounded”、(d)う前提で何かするものと捉える以外にどのようなもの“interlingual,” “intermediate,” “second-hand,” “serial”。

であるかがわかりにくいという点です[14]。このことは、

これらの他に、“aesthetic-poetic,” “blank verse,”

MT 研究が翻訳の一部しか扱っていないということだ“communicative,” “covert,” “cultural,” “documentary,”

けでなく、MT 研究で扱われていない翻訳の領域の一定“ethnographic,” “fictitious,” “horizontal,” instrumental,”

程度は、そもそもそこで何が行われているのか、翻訳論“intersemiotic,”の領域において、その機序が十分な解像度で解明されて“linguistic,”“gloss,”“homophonic,”

もう一つは、敢えて(c)に近いのではないかと挙げた“intertemporal,”“linguistically“intralingual,”creative,”“loan,”

いないことを示しているようです。

“metrical,” “overt,” “pragmatic,” “radical,” “rhymed,”

5. おわりに“service,” “sight,” “vertical”があります。このうち、“aesthetic-poetic,” “blank verse,” “communicative,”“linguistic,”“linguisticallycreative,”“loan,”

翻訳論の教科書と辞書を参照し、MT が扱う「翻訳」“metrical,” “oblique,” “pragmatic,” “rhymed”は(c)のの範囲をメタ科学的に観察してみました。ここまでのグループに近そうです。ところで、こちらの形容詞を検討で直接主題化していないことも含め、少し大きく有する用語のうち、どのくらいを本誌の読者の方々はまとめると、MT では、ご存知でしょうか。翻訳論を特に意識して学んだこと

1.

起点言語テキストを入力とし目標言語テキスト

がない限り、このうちいくつかは、どのような概念を表を出力とするという問いが与えられ、一般に、起しているのかわからないのではないかと思います [11] 。

点言語テキストが文書として存在しているとき

このリストを眺めていていくつか興味深い点に気づのより広い文脈における属性やコミュニケー

8

ション上の位置づけは考慮されないこと憶しています。詩というものの一般的な印象のもとその上で、処理を一般に言語学的なプロセスとしでのある特殊性をとりあえず無視すると、これは、て捉えること連載の第 1 回で述べた、他でもありうる形式的に妥が観察されます[15]。

当な範囲ではなく、結局のところこうでしかなかっ翻訳論で扱われていて MT で扱われていない領域のたものとしての言語表現を、入沢康夫の言葉は言葉

うち、一部は、そのような問いが存在することが共有の側から、図書館情報学は文書の側から、捉えよう

されれば、制約に対応した損失関数を定義してそれなとしているものと理解することもできます。なお「計りに扱うことができるようになるのではないかという量情報学」という言葉を使いましたが、以下では、

程度に、翻訳論の領域での認識の解像度が高いあるい

あまり厳密ではないものの、質的な分析もします。

は高くするための条件は整っていると考えることがで[2] Kageura, K. (2019) “What does MT research say

2.

きそうです。それに対して、今のところ人間にはでき

abouttranslation?

Anempirical

sketch,”るけれども、そのできることがそもそもどのようなもProceedings of the 2019 ERITS Conference, Seoul,のかが形式的な知識として定式化されておらず、また、

November 9, 2019, pp. 12-18; Kageura, K. (2020)

手続き上の制約としても捉えられていないために、今“The gap between MT research and translationのところ、MT が扱う課題として定式化するために必studies: Observations on the difference in how

要な人間の側の認識が決定的に欠落している領域があ‘translation’ is viewed in the two fields,” IATIS

ります（例えば「文化」的差異を考慮した翻訳といっ

Regional Workshop, Online, September 3, 2020.

たものがその典型です）。これを人間の創造性のすばら[3] Bird, S., Dale, R., Dorr, B., Gibson, B., Joseph,

しさを示すものとしてではなく、人間知性の足らなさ

M., Kan, M-Y., Lee, D., Powley, B., Radev, D. andを示すものとして捉え、科学的に明確にしていくこと

Tan, Y-F. (2008) “The ACL anthology referenceが翻訳と MT 双方にとって大きな課題であるという認

corpus: A reference dataset for bibliographic

識が共有されるとよいと思います。

research in computational linguistics,” LREC

2008. pp. 1755-1759.
[4] Newmark, P. (1988) A Textbook of Translation.

謝辞

New York: Prentice Hall.; Munday, J. (2001)

Introducing

本記事の一部は、科研研究費基盤(S)「翻訳規範とコTranslation

Studies.

London:Routledge. 前者は実践より、後者は理論よりです。

ンピテンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モデル[5]と統合環境の構築」（19H05660）に関わっています。

Shuttleworth,

M.

and

Cowie,

M.

(1997)

Dictionary of Translation Studies. Manchester: St.
Jerome.; Laver, J. and Mason, I. (2018) A

注・参考文献

Dictionary of Translation and Interpretation.
[1] この文章の著者は図書館情報学研究室に所属してhttp://fit-europe-rc.org/wp-content/uploads/2019/0

おり、計量情報学の一つの源流である計量書誌学（本5/Dictionary-of-translation-and-interpreting-Mas

や論文を対象とする）の一部は図書館情報学の中でon-Laver.pdf[6] Genia Tagger を使いました。Tsuruoka Y. et al.

展開されてきました。確か『詩の構造についての覚
え書―ぼくの「詩作品入門」』（思潮社）でだったと(2005)

思いますが、入沢康夫が本棚が詩にならないのはど

Tagger for Biomedical Text,” Bozanis P. and

うしてだろうといったようなことを言っていたと記

Houstis E. N. (eds) Advances in Informatics - 10th9

“Developing a Robust

Part-of-SpeechPanhellenic Conference on Informatics. LNCS

洋梨と和梨の違いなのかは調べていません）、後半は、3746, Berlin: Springer, pp. 382-392.

ロシア語ではカチューシャの行動を記述して思う人[7] MT と NW・MN でそもそもサイズが一桁違いますの 不 在を 示唆 して いる のに 対し て 日 本語 で はカが Zipf 則を踏まえ異なり数を見ると上位 100 語は安チューシャからの光景になっています。ロス・マク

定していると考えてもそう悪くないでしょう。

ドナルドの The Way Some People Die の日本語表[8] 一応、質的分析の手続きは参考にしています。大題（中田耕治）は『人の死にゆく道』で、日本語表

谷尚 (2019)『質的研究の考え方―研究方法論から題の方が哲学的ですが、内容と記述のレベルを考え

SCAT による分析まで―』（名古屋大学出版会）等。

るとやはり原題にある“some”は非常に重要です。も[9] MT では “book”は 1220 位、“writing”は 2859 位。

ちろん、訳者がそれを気づかなかったわけでは恐ら[10] 翻訳に関心がある人に「翻訳者になったとして、

くなく、(a) 日本語で“some”をうまく表示しにくい、

主に何を翻訳したいですか？」と聞いて、「私が翻訳(b) 小説の表題としてはなおさら難しい、という要

したいのは文／段落／テキストです」という答えが因があったのだと思います。Google 翻訳では『一部返ってくることはほとんどありません。「小説です」の人々が死ぬ方法』となりました。表題としては難「特許文書です」「ニュース記事です」といった答え

しいだろうという点に加え、今度は記述の対象が「方が返ってきます。ちなみに、（「小説」等とはレベル法」側に偏り過ぎていて『人の死にゆく道』よりもがずれますが）「図書」や「文書」は、図書館情報学

大きく原題とずれてしまっている感じがします。

の中核的な研究対象です。翻訳が第一義的に扱うの歌詞の自動生成は複数論文がありますが、歌詞の自は言語／テキストではなく文書であるという点は、

動翻訳は（私が知らないだけかもしれませんが）あ長尾真先生が図書館情報学に持続的な関心を持たれまりないようです。Nishimura, A., Itoh, T. (2020)ていたことに関係があるのかもしれません。

“Implementation and experiments for interactive[11] 筆者も、わからないものが複数ありました。

lyrics transcreation system,” Visual Computing[12] 興 味 深 い こ と に Jakobson が “intralingual,”and Industry, Biomedicine, and Art 3(17) では“interlingual,” “intersemiotic”の区別を導入した論

ルールベースの手法が使われています。

文（1959 年）のタイトルは “On linguistic aspects[14] 例えば LM では、“oblique translation”は“anyof translation”です。

translation where the translator judges that a[13] 「カチューシャ」の日本語歌詞（関鑑子訳）は、

direct translation

respecting thelexical or

りんごの花ほころびgrammatical sequence of the source text would

川面に霞たちyield neither an adequate nor an acceptable

君なき里にもtarget text, and therefore changes the latter’s

春はしのびよりぬlinguistic structure, style or meaning.” と定義さですが、元のロシア語はれています。

Расцветали яблони и груши,Поплыли туманы над рекой;Выходила на берег Катюша,На высокий берег, на крутой.
で、りんご（яблони）だけではなく梨（груши）の花もほころんでいますし（秩父では梨の花はりん
ごの花よりだいぶ遅く咲きます。地域の問題なのか

10

解説記事

ニューラル機械翻訳のための目的言語側の文脈の効果的な利用
美野 秀弥
NHK 放送技術研究所

1. はじめに解析は行えない問題もある．これらの問題は，翻訳対象の前後の文などの文脈情報を使うことで解決できる

本記事では，The 28th International Conference on

可能性があり，多くの先行研究が存在する．文脈を考Computational Linguistics（COLING2020）に採択

慮した機 械翻訳に 関する 先行研 究を知 りたい 方はさ れ た 論 文 で あ る “ Effective Use of Target-side

Maruf ら（2021）の論文を参照されたい．本記事が解Context for Neural Machine Translation” (Mino et

説する論文では，既存手法の中から，目的言語側の文

al. 2020) の主要な部分の解説を行う．COLING は 2

脈情報を用いた機械翻訳（Bawden et al. 2018）に着

年に 1 度開催されている計算言語学に関する国際会議

目している．Bawden ら（2018）は目的言語側の前文であり，2020 年は，併設ワークショップ・チュートリ

を機械翻訳器の入力に追加するモデルを提案したが，アルを含め，12 月 8 日から 13 日までの 6 日間で開催

翻訳精度の向上が見られなかったと報告している．しされた．スペインのバルセロナで開催される予定だっかしながら，例えば訳語の統一のためには前文でどのたが，コロナウイルスの影響によりオンラインでの開ように翻訳されていたかが重要な情報となり，目的言催となった．解説する論文は文脈を考慮した機械翻訳

語側の文脈情報が有益な場合もあると考えられる．本に関するものである．従来の機械翻訳システムの多く記事では，従来研究の問題点の洗い出し，目的言語側は文単位で独立に翻訳を行うことが多いが，単文が持の文脈情報を用いた翻訳精度を向上させる提案手法，

つ情報だけでは適切な翻訳を行うことができない場合

提案手法の効果を確認するために行った実験についてがある．その一つに，訳語の統一の問題がある．例え解説する．

ば，同一文書内で，“source language”の日本語訳として“起点言語”，“原言語”，“ソース言語”を混在し

2. 従来手法の問題点て用いることは一般的に好ましくない．また，文末表
現において「ですます調」と「である調」が混在した文書も良い文書とは言えない．単文が持つ情報だけで目的言語側の文脈情報を用いた機械翻訳の従来手法
では，以下のように学習，翻訳を行う．

はこれらの表現を統一して翻訳することは難しい．ま【学習】

た，語義曖昧性解消も単文翻訳の問題となる．例えば，

目的言語側の文脈情報の参照訳と原言語側の翻訳対“I go to the bank.”を日本語に翻訳する場合，“bank”

象の文を入力とし，翻訳対象の文の参照訳を出力するが“銀行”なのか“土手”なのかをこの文だけで判別ように翻訳モデルを学習する．

して翻訳することは難しい．他にも，日本語などに代【翻訳】表されるゼロ代名詞が含まれる言語から主語の省略を

目的言語側の文脈情報の機械翻訳結果と原言語側の許さない英語などへの翻訳ではゼロ照応解析が必要と翻訳対象の文を学習済みの機械翻訳器に入力し，機械なる場合が多いが，単文翻訳では文を跨いだゼロ照応

翻訳結果を得る．

Effective Use of Target-side Context for Neural Machine Translation
Hideya Mino
Affiliation in English NHK Science & Technology Research Laboratories
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/

このように，目的言語側の文脈情報として，学習時は言語側の文脈情報を使うという観点では機械翻訳結果

参照訳を使うのに対して翻訳時には機械翻訳結果を使を用いることが好ましいが，効果的な学習という観点

う．著者らは，この違いが問題点となっていると考えでは参照訳を用いることが好ましい．そこで，学習時た．参照訳は目的言語側の文脈情報を正しく翻訳してに，翻訳時と同じ機械翻訳結果のみを用いるのではな

いるのに対して，機械翻訳結果は訳抜け，過剰訳，誤く，参照訳と機械翻訳結果の両方を用いる手法を提案

訳などの機械翻訳特有の誤りが含まれる．仮に機械翻した．この手法は，カリキュラム学習（Bengio et al.

訳結果に誤りがない場合でも，機械翻訳の出力には2009）とスケジュールサンプリング（Bengio et al.

Translationese（翻訳調）と呼ばれる偏りが含まれる

2015） のアプローチを参考にしたサンプリング制御

ことが知られており，Toral（2019）は，機械翻訳は法である．提案手法は，下記の手順により，学習エポッ

人手翻訳よりもシンプルかつ標準化された結果になる

ク（訓練データ全体の学習の単位）ごとに，参照訳を傾向にあると示している．従って，参照訳と機械翻訳

文脈情報として用いるデータの割合（サンプリング

結果との間には，機械翻訳特有の誤り，および表現のレート p）と機械翻訳結果を文脈情報として用いる

多様性の面において特徴の違いがあると考えられる．

データの割合（サンプリングレート 1－p）を変更して学習時と翻訳時で特徴の異なるデータを用いること

学習データを再構成し，翻訳モデルを学習する．

で生じるモデルの偏りは exposure bias（Bengio et al.

（１） 1 エポック目の学習には，目的言語側の文脈

2015）と呼ばれ，翻訳品質の低下に繋がることが報告

情報が全て参照訳（サンプリングレート

されている（Zhang et al. 2019）．特徴の異なる参照p=1）である学習データを用いる．

訳と機械翻訳結果を学習時と翻訳時で別々に用いる従（２） 2 エポック目以降の学習には，変更したサン

来手法では，文脈情報を考慮した翻訳モデルが効果的

プリグレート p に従い，参照訳の割合と機に学習されずに精度低下を引き起こす可能性がある．

械学習結果の割合を変えて再構成した学習

そこで，学習時と翻訳時に用いる文脈情報の特徴の違データを用いる．
サンプリングレート p は，逆シグモイド関数を用いい（ギャップ）の問題を低減させる手法を検討した．

て計算し，学習エポックごとに変更する．学習が進む

3. 提案手法

につれて p の値は小さくなり，段階的に参照訳から機械翻訳結果へと学習データ内の文脈情報を変更するこ

学習時と翻訳時の文脈情報のギャップをなくす最もとで，翻訳誤りに頑健で翻訳調の特徴に対応した翻訳

簡単な手法は同じ情報を使うことである．すなわち，モデルの学習を実現する．

学習時と翻訳時ともに参照訳を使うか，機械翻訳結果

4. 実験

を使うか，の二択である．効果的に文脈を利用するという観点では翻訳誤りのない参照訳を使うことが好ましいと考えられるが，翻訳時には参照訳が存在しない

提案手法の効果を，時事通信社ニュースをベースにために機械翻訳結果を用いることしかできず，結果的したニュースコーパスを用いた英日・日英機械翻訳実に学習時と翻訳時の両方で機械翻訳結果を用いる選択

験と，IWSLT2017（Cettolo et al. 2012）で公開され肢のみが残る．しかし，翻訳誤りが含まれ，翻訳調とている TED トークコーパスを用いた英日・日英，おなった機械翻訳結果を用いて学習することで，文脈情よび英独・独英機械翻訳実験で確認した．
比較手法として，下記の 3 種類の手法を用いた．

報から適切な情報を抽出することができなくなる可能性がある．すなわち，翻訳時と同じ特徴を有する目的

12

手法

TED トークコーパス

ニュースコーパス
EN-JA

JA-EN

EN-JA

JA-EN

EN-DE

DE-EN

Single-Sent.

41.99

24.23

15.69

8.48

24.04

28.46

Trg-Context GT

42.40

24.80

16.15

8.98

25.96

30.25

Trg-Context Pred.

42.45

24.31

16.27

9.15

25.98

30.23

提案手法

42.79

24.86

16.37

9.66

26.01

30.60

表 1：実験結果
ぞれのモデルが出力した翻訳結果の BLEU スコア

手法1. 文脈情報を利用しないニューラル機械翻訳手（Papineni et al. 2002）の中央値を用いた．BLEU ス

法（Single-Sent.）

コアの計算には，case-insensitive BLEU-4 を用い，手法2. 学習時の文脈情報として目的言語側の参照訳

multi-bleu.perl1で計算した．

のみを用いたニューラル機械翻訳手法（Trg-Context GT）

実験結果を表 1 に示す．まず，文脈情報を用いない手法3. 学習時の文脈情報として目的言語側の機械翻Single-Sent.の手法と比較して，文脈情報を用いた手訳結果のみを用いたニューラル機械翻訳手法

法は全てのタスクにおいて BLEU スコアが改善して（Trg-Context Pred.）

おり，文脈を利用することで翻訳精度が向上している

手法 1 は Transformer モデル（Vaswani et al. 2017）

ことを確認した．次に，学習時と翻訳時で異なる文脈のエンコーダとデコーダを用いて実装した．手法 2，3

情報（学習時は参照訳，翻訳時は機械翻訳結果）を用

は文脈情報を用いたニューラル機械翻訳手法であり，いた Trg-Context GT と，学習時と翻訳時ともに機械

結合ベース文脈考慮型ニューラル機械翻訳とマルチエ

翻訳結果を文脈情報として用いた Trg-Context Pred.

ンコーダ文脈考慮型ニューラル機械翻訳の 2 種類でのとの比較では，ニュースコーパスの JA-EN タスク，実装が可能である．どちらもエンコーダとデコーダにTED トークコーパスの DE-EN タスクを除いて，より構成されるが，文脈情報の入力方法が異なる．結Trg-Context Pred.の翻訳精度が高かった．翻訳タスク

合ベース文脈考慮型ニューラル機械翻訳は，文脈情報

によっては，学習時と翻訳時の両方の文脈情報に機械と翻訳対象の文とを特殊記号で結合して 1 つのデータ

翻訳結果を使ってギャップを解消することで翻訳精度とみなし，単独のエンコーダに入力するアーキテクが向上する可能性がある．最後に，Trg-Context GT，チャである．マルチエンコーダ文脈考慮型ニューラル

及び Trg-Context Pred. と提案手法との比較では，全機械翻訳は，2 つのエンコーダと 1 つのデコーダで構

タスクにおいて提案手法が BLEU スコアで上回って成され，文脈情報と翻訳対象の文を別々のエンコーダ

おり，参照訳と機械翻訳結果の両方のデータを制御しに入力するアーキテクチャである．原論文では上記 2て用いる本提案手法の効果を確認した．

種類のアーキテクチャを用いた翻訳実験を報告してい5. おわりにるが，本記事では特に注目したいマルチエンコーダ文
脈考慮型ニューラル機械翻訳を用いた実験結果を紹介する．文 脈考慮型 ニュー ラル機 械翻訳 につい ても本記事で解説した論文は翻訳対象の目的言語側の前Transformer モデルを用いて実装した．翻訳性能の比
1

較には，シードの異なる 5 つのモデルを学習してそれ

13

https://github.com/moses-smt/mosesdecoder/blob/master/scripts/generic/multi-bleu-detok.perl

文を文脈情報として用いた手法であったが，近年，機Cettolo, M., Girardi, C., and Federico, M. (2012).

械翻訳の精度向上のために翻訳対象以外の様々な外部

WIT3: Web Inventory of Transcribed and Translated

情報を使う研究が盛んに行われている．マルチモーダ

Talks. In Proceedings of the 16th Conference of the

ル翻訳でよく用いられる画像情報（マルチモーダル翻European Association for Machine Translation, pp.

訳とは視覚や聴覚，触覚など複数のモダリティを用い

261-268, Trento, Italy.
Maruf, S., Saleh, F., and Haffari, G. (2021).

た機械翻訳を指す）や，BERT を始めとする事前学習
された言語モデルなども外部情報に含まれる．扱う情SurveyonDocument-level

Neural報の種類が増えれば翻訳精度向上の可能性は高まるが，Translation:

Methods

Evaluation.

コンピュータの計算処理能力の向上が必須であり，闇computing surveys, Volume 54, No. 2.

andMachineACM

雲に情報を追加すれば良いわけではない．また，それMino, H., Ito, H., Goto, I., Yamada, I., andぞれの情報が独立したものでなければ，追加した情報

Tokunaga, T. (2020). Effective Use of Target-sideのどの部分が精度向上に寄与したかなどの分析が困難

Contextとなる場合もある．文脈情報を用いた機械翻訳はまだProceedings of the 28th International Conference on

発展途上であり，引き続き研究を進めていきたい．

Computationalfor

NeuralMachineLinguistics,

Translation.

pp.

In

4483-4494,

Barcelona, Spain (Online). International Committee
on Computational Linguistics.

参考文献

Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., & Zhu, W.-J.
Bawden, R., Sennrich, R., Birch, A., and Haddow,(2002). Bleu: a Method for Automatic Evaluation of

B. (2018). Evaluating Discourse Phenomena in

Machine Translation. Proceedings of the 40th

Neural Machine Translation. In Proceedings of theAnnual2018 Conference of the North American Chapter ofComputational Linguistics, pp. 311-318.

the Association for Computational Linguistics:

Meetingofthe

Association

for

Toral, A. (2019). Post-editese: an Exacerbated

Human Language Technologies, Volume 1 (LongTranslationese.

Papers), pp. 1304-1313, New Orleans, Louisiana.

Translation Summit XVII Volume 1: Research Track,

Association for Computational Linguistics.

pp. 273-281, Dublin, Ireland. European Association

Bengio, S., Vinyals, O., Jaitly, N., and Shazeer, N.

In

Proceedingsof

Machinefor Machine Translation.

(2015). Scheduled Sampling for Sequence Prediction

Zhang, W., Feng, Y., Meng, F., You, D., and Liu, Q.

with Recurrent Neural Networks. In Cortes, C.,(2019). Bridging the Gap between Training and

Lawrence, N. D., Lee, D. D., Sugiyama, M., andInference for Neural Machine Translation. In

Garnett, R. (Eds.), Advances in Neural Information

Proceedings of the 57th Annual Meeting of theProcessing Systems 28, pp. 1171-1179. Curran

Association for Computational Linguistics, pp.

Associates, Inc.

4334–4343,

Bengio, Y., Louradour, J., Collobert, R., and Weston,Florence,

Italy.

Computational Linguistics.

J. (2009). Curriculum learning. In Danyluk, A. P.,
Bottou, L., and Littman, M. L. (Eds.), ICML, Volume
382 of ACM International Conference Proceeding
Series, pp. 41-48. ACM.

14

Association

for

解説記事

ニューラル機械翻訳を対象とした試行錯誤的プリエディット事例の探索的分析
宮田 玲 11名古屋大学

1. はじめに2

藤田 篤 2

情報通信研究機構

ベース MT（RBMT）や統計的 MT（SMT）よりも予測可能性・制御可能性は低いと言えます[2]。これまで

機械翻訳（MT）を実務で活用する方法として、ドメイ
ン適応や用語集登録などの MT システム自体のカスタマ

制限言語ルール[3]の形で蓄積されてきた知見がそのま
ま有効に使えるかどうかも定かでありません。

イズに 加えて 、入 力文を 編集 するプ リエ ディ ットとはいえ、プリエディットは、ここ数年ますます注（pre-edit）と出力結果を修正するポストエディット

目されているように思います。筆者らが参加した 2019

（post-edit）があります。このうち、ポストエディット

年 3 月の言語処理学会第 25 回年次大会のテーマセッについては、産業翻訳において取り入れられることも増

ション「産業翻訳に役立つ自然言語処理技術」では、

えており、
また、
例えば ISO 18587 [1]ではポストエディッ

参加者を交えた総合討論の中で、少なからぬプリエ

トのプロセスやポストエディターの技能要件も明文化さ

ディットの話題が出され、実際の活用事例の紹介もあれています。それに対して、プリエディットについては、りました。AAMT のイベントにおいてもプリエディッ

長年、研究・実践で取り組まれてきたものの、産業翻訳トの事例や研究の報告が複数なされているように [4, 5]、での活用はポストエディットほど進んでいません。

産業翻訳での活用も徐々に進みつつあるようです。ま

その理由として、翻訳会社がクライアントから提供された原文書に手を加えることは越権行為であるといだ数は多くないものの、NMT 向けのプリエディットの研究もなされつつあります[6, 7]。

う規範意識も根強い、という話を聞いたこともありま

このような背景と問題意識のもとで、筆者らは NMTす。また、プリエディット単体では MT 訳の品質を保向けプリエディットのベストプラクティスを探求する

証することは困難であり、産業翻訳においては、いず

一歩手前で、プリエディットの全体像の理解を目指しれにせよポストエディットなどの出口側の品質保証がた研究を進めてきました。本稿では以下、2021 年 4求められるため、なかなか工数削減に結びつかないと月開催の国際会議 16th Conference of the European

いう側面もあるかもしれません。

Chapter of the Association for Computational

上記に加えて、筆者らは、プリエディットとはどう

Linguistics（EACL 2021）に採択された筆者らの論文いう行為・プロセスであり、どのような効果が見込め“Understanding Pre-Editing for Black-Box Neural

るのか、といったことが十分明らかになっていないこ

Machine Translation” [8]の内容を解説します。理解のとが問題であると考えています。これまでも文の分割

解像度を上げること自体がこの論文の目的ですので、や主語の補完など、有効なプリエディット方法に関す

本解説においても、論文全体を一般論として要約する

る個別の知見は提示されていますが、それらの全体像のではなく（もちろん適宜要約もしますが）、なるべくは明らかではありません。また、入出力を end-to-end

具体性を失わない形で結果を紹介します。

で学習するニューラル MT（NMT）は、一般にルール

Exploratory Analyses of Instances of Trial-and-Error-Based Pre-Editing for Neural Machine Translation
Rei Miyata1 Atsushi Fujita2
1 Nagoya University 2 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/

図 1: 書き換え事例収集プラットフォーム
2. 研究の枠組み⚫

具体的な書き換えの指針は与えられず、MT 訳を見ながら、効果のありそうな原文書き換えを試行

本研究は、人手による試行錯誤的なプリエディット

錯誤的に繰り返す。
⚫

の内容・操作とその結果を探索的に分析することを通

過去の書き換え事例は全て記録され、作業者は随じて、NMT 向けのプリエディットに関する広範かつ時、任意の事例に戻り、別の書き換えを試すこと

詳細な理解を得ることを目的としています。具体的にができる。
様々な書き換えを試しても MT 訳が十分な品質⚫

は、高解像度のプリエディット事例を収集し（3 節）、得られた事例を次の 3 つの観点から分析しました。
⚫

に達する見込みがないと判断した場合は、作業をプリエディット後の「機械翻訳しやすい」原文

途中で終了する。
図 1 に示すように、書き換え履歴は木構造で表すこの特徴（4 節）⚫

原文書き換え操作の多様性（5 節）とができます。以下では、書き換え対象の日本語原文⚫

各書き換えが NMT に与える影響（6 節）（オリジナル文とします）とそれに対する書き換え文、なお、本研究は、有効なプリエディット手法の提案・および MT 訳の履歴をまとめて、ユニットと呼びます。

検証を目的としていませんが、分析の過程で、どのよ

また、ユニット内で最も品質の高い MT 訳が得られた

うな書き換え操作が有効そうか、という予備的な知見

日本語書き換え文をベスト文と呼び、オリジナル文かも一部得られています。

ら ベ ス ト 文 に 至 る パ ス （ 図 の 例 で は 、
1→2→3→5→6→7）をベストパスと呼びます。このベ

3. 人手書き換え事例の収集

ストパス上の書き換えには、MT 訳の品質向上に寄与
する書き換えが必ず含まれていますので、次節以降の

図 1 のプラットフォームを用いて、MT 訳が十分な分析でも主な対象としています。

品質に達するまで、最小単位の原文書き換えを繰り返事例収集の対象として、以下の条件を幅広く扱います、というプロトコルでプリエディットの事例を収集した。

しました[9]。ここでは手順の詳細は省きますが、書き⚫

翻訳方向：日英、日中、日韓換え作業の主なポイントは以下の通りです。

⚫

MT システム：Google 翻訳（Google）[10], みんなの自動翻訳（TexTra）[11]16表 1: 収集した書き換え事例の基本統計
翻訳方向

MT システム

日英
日中
日韓

書き換え数

ユニット数

合計

平均

オリジナル文＝ベスト文

十分な品質を達成

Google

1332

13.32

27/10098/100

TexTra

1260

12.60

23/10096/100Google

1371

13.71

2/100

91/100

TexTra

812

8.12

8/100

94/100Google

950

9.50

1/100

96/100

TexTra
合計

927

9.27

8/100

96/100

6652

11.09

69/600571/600

表 2: オリジナル文とベスト文の日本語原文の言語学的特徴
ベスト文オリジナル文日英日中日韓

GoogleTextraGoogleTextraGoogleTextra

文長

25.4

27.8

26.9

28.6

27.1

27.8

26.9

係り受け距離

1.95

1.97

1.99

1.99

1.99

2.00

1.98

係り受け最大深度

3.57

3.73

3.68

3.73

3.77

3.78

3.76

延べ語数

2538

2779

2685

2861

2709

2780

2693

異なり語数

1010

1074

1060

1106

1061

1068

1055

延べ語数/異なり語数

2.513

2.588

2.533

2.587

2.553

2.603

2.553

単語の頻度ランク（中央値）

170

143

154

143

155

143

169.5

⚫

テキストドメイン：病院内会話、自治体生活30 回/ユニットと、今回の結果を大幅に上回ります。両

情報、日本語で書かれた新聞記事（BCCWJ）、方の事例収集に協力してくださった作業者から、今回は英語で書かれ日本語に翻訳された新聞記事

だいぶ作業がやりやすかった、という所感もありました。

（Reuters）

実験条件の違い（MT の訓練データは不統一）には注意

各テキストドメインから 25 文ずつ、計 100 文を対が必要ですが、現在の NMT を用いたプリエディットの象に、翻訳方向、MT システムの全 6 通りの組み合わ効率は、以前よりも高いと言えそうです。

せについて、それぞれ 1 名の作業者（翻訳および MT

4. 機械翻訳しやすい原文の特徴とは？

評価の経験を有する）を割り当てました。事例収集は、
2019 年 12 月から 2020 年 2 月にかけて実施しました。
収集した事例の統計を表 1 に示します。計 600 ユ

機械翻訳しやすい原文の特徴を観察するために、翻ニットに対して、6652 事例が収集されました。特筆す

訳方向、MT システムの各組み合わせ 100 ユニットずべきは、約 95%のユニットにおいて、十分な品質のつについて、オリジナル文とベスト文の日本語文を比MT 訳が得られたことです。NMT に対するプリエ較しました。構文・語彙に関する定量的な指標を計算

ディットの高い有用性を示す結果だと言えます。

した結果の一部を表 2 に示します。

ちなみに、日英の SMT システム（TexTra）を対象と構文的な特徴の指標としては、文長、係り受け距離、した先行研究[12]においても、プリエディットの潜在的係り受け最大深度を用いました（いずれの指標も 100

な有効性は示されていますが、書き換え回数の平均は約ユニットの平均値を使用しています）。興味深いことに、

17

いずれの指標においても、構文的な複雑さは僅かに増型化しました。

しています。これまでプリエディットの原則として、

その結果、構造、句、内容語、機能語、表記、エラー

なるべく文長を短くすることや文構造を簡単にするこの 6 つのカテゴリからなる 39 タイプの書き換え操作とが提示されてきましたが、その原則を支持する結果を同定しました（表 3）。最も頻繁に用いられたのは、とはなりませんでした。当然、今回の結果から「文をC01「類義語の使用」でした。MT 訳において適切な短くすることは有効ではない」という結論は導けませ訳語を得ることを目指したものであり、様々な語の置んが、少なくとも「ほとんどの文は、短くしなくてもき換えが試されていました。次に頻度の大きい C07「内機械翻訳でうまく訳せる表現に書き換えられる」とい

容変更」も基本的には単語の置き換えですが、こちら

うことが明らかになりました。この点については、次は文脈知識や外界知識に基づくより高度な書き換えを節でも改めて触れます。

指します。例えば、「根室署」に対する「根室警察署」

語彙的な特徴の指標としては、延べ語数、異なり語はいわゆる辞書的な類義語ではなく、文意をふまえて数、延べ語数と異なり語数の比率、Wikipedia におけ

常識を補完することで導けるものです。

る単語の頻度ランク（値が小さいほど Wikipedia で頻

S01「文分割」が 14 件（1.5%）しかない点は、4 節出することを示す）を用いました。プリエディットをの構文的特徴に関する知見を裏付けます。ちなみに、経ることで、全体として延べ語数、異なり語数ともに分割された 14 文の内、9 文は文長が 60–67 語とかな

若干増えたことが分かります。また、延べ語数/異なり

り長いものでした。NMT にとっては依然として 60 語

語数の値も上昇していることから、新しい語が多く導を超えるような長文の処理は難しいことが、先行研究入されたというよりも、特定の語への偏りが増えたとにおいても実証されています[13]。この知見が、プリエいう傾向が見て取れます。また Wikipedia における単ディットの観点からも補強されました。

語の頻度ランクの中央値が上位に移動しています。本

さらに、翻訳学の知見[14, 15]を参考にしながら、情報

稿では詳述しませんが、オリジナル文とベスト文で変方略の観点からも事例を分類しました。その結果、書化が起きた語の分布を調べると、Wikipedia における

き換えによってテキストの意味・含意が明確に表現さ頻度が低い語が回避され、より高い語が使用されるよれる明示化は 329 件、その逆の暗示化が 88 件、いずうになる傾向が観察されました。使用した NMT の訓れでもない情報保持が 480 件という結果になりました。

練データにはアクセスできないため、低頻度語の定義

類義語に置き換えるような情報保持が一番多いものの、は Wikipedia を用いた擬似的なものに過ぎない点に注明示化が多く観察された点は重要です。表 4 は、明示意が必要ですが、先行研究[13]においても NMT の弱点化の事例を類型化した結果です。曖昧な表現を避けたの一つとして指摘されている低頻度語を避ける形で書り、暗黙の前提とされる情報を言語化したりすること

き換えが進んだことが分かります。

は、機械翻訳しやすさにつながる方略と言えそうです。

5. どのような書き換えが可能か？

6. NMT の出力結果はどれだけ変わるか？

続いて、機械翻訳しやすい表現に至るまでに使用さ最後に、プリエディットが NMT の出力結果に与えれた書き換え操作のタイプについて整理します。翻訳

る影響を見ていきます。図 2 は、表 3 の書き換えタイ

方向、MT システム、テキストドメインの計 24 通りのプごとに、原文の書き換えがもたらした NMT 出力文

組み合わせから 10 ユニットずつ無作為に選んだ合計

字列の変化量の分布を示しています。変化量は、TER

240 ユニットを対象に、ベストパス中の書き換え事例（Translation Edit Rate）[16]という編集距離の指標を935 件を、書き換え方法の観点からボトムアップに類用いました。

18

表 3: 書き換えタイプの類型と事例頻度
ID

頻度

S01

14

S02
S03

構造

ID

頻度

文分割

C01

118

類義語の使用27

文構造の変更C0221

省略語の回避・使用

19

主題構造の使用・回避

C03

14

照応表現の使用・回避

S04

14

主語・目的語の追加

C04

11

強調表現の使用・回避

S05

12

体言止めの回避・使用

C05

30

カテゴリの表示・非表示

S06

4

態の変更

C06

10

辞書的説明

S07

5

その他構造

C07

94

内容変更

ID

頻度

ID

頻度

P01

71

読点の追加・削除

F01

47

助詞の変更

P02

28

チャンキングの使用・回避

F02

31

複合辞の変更P03

31

語句の順序変更

F03

12

アスペクトの変更

P04

7

修飾の仕方の変更

F04

4

テンスの変更P0540

接続表現の変更

F05

11

モダリティの変更

P06

36

並列表現の変更

F06

10

敬語の使用・回避

P07

16

同格表現の変更

ID

頻度

表記

P08

13

名詞句・動詞句の交替

O01

61

日本語表記の変更

P09

28

複合語の使用・展開

O02

16

全角・半角の変更

P10

17

接辞の使用・解除

O03

2記号の追加・削除・置換

P11

5

サ変名詞表現の変更

O04

4

その他表記

P12

9

形式名詞表現の変更

ID

頻度

エラー

P13

5

その他語句

E01

22

表記誤り、文法誤り

E02

16

内容的な誤り

句

内容語

機能語

表 4: 明示化方略の下位分類・頻度・事例
明示化方略

頻度

MT 出力結果

書き換え例
12 日は台湾の休日のため休場。

情報の追加

142

→ 12 日は台湾の休日のため株式市場は休場。

来院しなくても 10 日前後で登録のクレ
ジットカードから引き落としを行います。
関係の明示

103

The twelfth is a holiday in Taiwan.
The stock market was closed on thetwelfth due to a holiday in Taiwan.
Withdraw from your registered credit
card in about 10 days without visiting
the hospital.

来院しなくても 10 日前後で登録のクレ Even if you do not visit the hospital,→ ジットカードから引き落としが行われま your credit card will be debited in about

意味の限定

54

正規化

30

す。

10 days.

採尿と採便を出してください。

Please collect urine and feces.

→ 採尿と採便を提出してください。

Please submit urine and stool samples.

単位は億円。

Figures are in billions of yen.

→ 単位は億円です。

The unit is 100 million yen.

19

図 2: 書き換えタイプごとの MT 変化量（TER）の分布（括弧内の数字は書き換え事例数）

あそれぞれの書き換えタイプに注目すると、変化量のく分かっていたこと/行われてきたことに回収されて分布には幅があることが分かります。最小単位の原文しまいます。本研究の意義は、まさにこのような何と書き換えで、がらりと出力が変わることもあれば、そなく考えられてきたことを、具体的なレベルで愚直にれほど変わらないこともある、という NMT の出力を調査したことにあります。もちろん、その過程で、プ予測することの難しさが具体的に可視化されたといえリエディットを経ても必ずしも文構造が簡単になるわ

るでしょう。一方で、書き換えタイプ横断的に見てみけではない、という意外な発見もありましたが、あえ

ると、出力の変わりやすさに一定の傾向はありそうでていえば、それは派生的なものです。ここで重要なこす。例えば、構造レベルの書き換え（特に S01–S04）とは、平均 10 回程度の細かい原文書き換えにより 95%

は MT 訳に大きめの変化をもたらしている一方、機能の事例で十分な MT 訳品質が達成されたことや 6 カテ

語の変更が NMT に与える影響は小さいということがゴリ 39 タイプの書き換え方法が同定されたことなど

観察できます。

の具体的な記述です。

また、P03「語句の順序変更」はそれほど NMT の

本稿で示したような解像度・範囲で記述することで結果に影響を及ぼしていません。これまで SMT にお

初めて、これをベースとした具体的な議論が可能にな

いては、自動的な語順の事前並び替え手法が翻訳精度ります。「他にもこのような書き換え方法があるのでの向上に有効であるとされてきましたが、NMT におは」、「内容変更の方法としては具体的にはどういうもいてはあまり効果がない（場合によっては逆効果）とのがあるのか」、「別の条件で試したらどうなるのか」いう報告もなされています[17, 18]。今回の結果から、最といった疑問も湧いてくるでしょう。筆者としては、

新の NMT は人間が行うような語順の変化に対しても本研究の知見を起点として何かしらの議論（反論も含

頑健であることが示されており、プリエディットの方めて）が芽生えることを期待しつつ、解説を終えたい

法として語順変更は必ずしも有用であるとは限らないと思います。

ことが示唆されます。

謝辞
7. おわりに
本 研 究 の一 部 は、 科 研費 若手 研 究（ 課 題番 号：
ここまで解説してきた内容を、「プリエディットはう

19K20628 ）、 科 研 費 基 盤 研 究 （ S ）（ 課 題 番 号 ：まく活用できれば NMT の品質を十分に高められる」、

19H05660）および KDDI 財団調査研究助成の支援を「多様な書き換え方法が存在する」、「明示化は大事」、受けました。データの一部は、総務省の情報通信技術「NMT の挙動は読めないけれど、一定の傾向はある」の研究開発「グローバルコミュニケーション計画の推といった抽象度でまとめてしまうと、これまで何とな

進 -多言語音声翻訳技術の研究開発及び社会実証- I.

20

8488–8495.

多言語音声翻訳技術の研究開発」から提供を受けまし[8] Miyata, R. & Fujita, A. (2021). Understanding

た。

pre-editingforblack-box

neuralmachinetranslation. Proceedings of EACL, pp. 1539–1550.

注・参考文献https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-main[1] ISO (2017). ISO 18587:2017 Translation services.132/[9] 本研究において、「十分な品質」は「多少流暢さに– Post-editing of machine translation output –Requirements.

欠けても、情報の過不足がなく、文法的にも正しい[2] もちろん、MT システムがブラックボックスであ訳文」としました。また「最小単位の書き換え」とる限りは、RBMT でも SMT でも、出力そのものを

は「文法性を保ちながら、それ以上細かくは分割を予測することは困難ですが、NMT とは異なり、翻できない最も単純な書き換え」としました。その他

訳前後の語や句は陽に対応付けられているため、「こプロトコルの詳細は、元の論文もしくは以下の文献の部分を変えれば、この部分が変わりそうだ」といをご参照ください。

う予測は立てやすいといえます。しかしながら、こ宮田玲・藤田篤 (2017). 機械翻訳向けプリエディッの予測可能性に関する想定自体が、抽象的に仮定さトの有効性と多様性の調査. 通訳翻訳研究への招待,れたものに過ぎず、データに基づく検証が十分なさ

18: 53–72.
[10] Google 翻訳. https://translate.google.com

れていないことを、ここでは強調したいと思います。
[3] 例 え ば 、 Kuhn, T. (2014). A survey and[11] み ん な の 自 動 翻 訳 ＠ TexTra. https://mt-auto-classification of controlled natural languages.

minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp

Computational Linguistics, 40(1): 121–170. にお[12] 宮田玲・藤田篤 (2017). 注 9 番参照.

いて様々な英語の制限言語が提示されています。日[13] Koehn, P. & Knowles, R. (2017). Six challenges

本語の制限言語については、Miyata, R. (2020).

for neural machine translation. Proceedings ofControlled Document Authoring in a Machine

NMT, pp. 28–39.

Translation Age, Routledge, London. で整理され[14] Vinay, J.-P. & Darbelnet, J. (1958). StylistiqueComparée du français et de l’anglais. Didier, Paris,ています。
[4] 星井智 (2019). 句点挿入と倒置：日英 MT におけtrans. and ed. by J. C. Sager & M.-J. Hamel

る長文プリエディットの二つの手法. AAMT 2019,(1995) as Comparative Stylistics of French andTokyo.

English: A Methodology for Translation. John

[5] 早川威士 (2019). 機械翻訳に対するプリエディッ

Benjamins, Amsterdam.
[15] Chesterman, A. (1997). Memes of Translation.

トのタスク分類に関する考察. AAMT 2019, Tokyo.
[6] Hiraoka, Y. & Yamada, M. (2019). Pre-editing

John Benjamins, Amsterdam.

plus neural machine translation for subtitling:[16] Snover, M., Dorr, B., Schwartz, R., Micciulla, L.

Effective pre-editing rules for subtitling of TED& Makhoul, J. (2006). A study of translation edit

talks. Proceedings of MT Summit, pp. 64–72.

rate

with

targetedhuman

annotation.

Proceedings of AMTA, pp. 223–231.

[7] Mehta, S., Azarnoush, B., Chen, B., Saluja, A.,
Misra, V., Bihani, B. & Kumar, R. (2020).

[17] Zhu, Z. (2015). Evaluating neural machine

Simplify-then-translate: Automatic preprocessing

translation

for black-box translation. Proceedings of AAAI, pp.

Proceedings of WAT, pp. 61–68.

21

inEnglish-Japanesetask.

[18] Du, J. & Way, A. (2017). Pre-reordering forneural machine translation: Helpful or harmful?

The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics ,108: 171–182.

22

書評

「自動翻訳大全 : 終わらない英語の仕事が 5 分で片づく超英語術」
中澤 敏明
東京大学

1. はじめに紹介されており、章の後半ではノウハウを活用することで様々な文章をうまく読むことができるという具体

本書は八楽株式会社代表取締役である坂西優氏と的な例を示している。ノウハウは入力文に対してプリ

2021 年 4 月より関西大学から立教大学に移られた山

エディットを適用することで、自動翻訳の誤りを減ら

田優教授の 2 名によって書かれた本で、いかにして自すことを目的としており、長い文をカンマや接続詞な

動翻訳をうまく使いこなすか、という点に集中した内

どを手がかりとして短く区切る、各文にはピリオドを容となっている。1 章では近年進歩が目覚ましい自動つけるなどといったものが紹介されている。また訳語翻訳の概要と、これをうまく使いこなすには入力するに違和感を感じた際に、語や句単位での訳語のチェッ

文を自動翻訳しやすいように事前に編集しておく「プク方法も紹介されている。

リエディット」が重要であるということを述べている。

この章で紹介されているノウハウは普遍的なもので2 章では英語の文章を自動で日本語に翻訳して「読む」

あり、どの翻訳エンジンに対しても有効であると考え際のポイントを解説し、3 章では逆に日本語の文章をられる。長い文を入力してしまうと、自動翻訳が文の英語に直して「書く」際のポイントを解説している。

解釈（係り受け関係など）を誤ってしまい結果として4 章では音声翻訳アプリやデバイスに注目し、外国人

誤訳につながることがあるが、入力文を短くすることとの対話において相手が話している英語を日本語ででこの問題をある程度回避することができる。

「聞く」ためのノウハウを解説している。また対話のただし一点だけ注意が必要なのは、本書では自動翻場面に応じた最適なアプリも紹介されている。5 章で訳は基本的に 1 文単位だと書かれているが、2021 年 3は逆に英語を「話す」ためにはどうすれば良いかが解月時点で、DeepL 翻訳も Google 翻訳も 1 文単位では説されているが、5 章だけは他の章とは毛色が異なり、なく、入力された複数の文をまとめて翻訳している（こ英語の授業を受けているような感覚を覚える。6 章でこではこれを文書翻訳と呼ぶ）。文書翻訳のメリットとはまとめとして、自動翻訳をうまく使いこなすことで、しては、前の文にあって後の文で省略されている情報

仕事の効率化だけでなくさまざまなメリットがあるとなども正しく補って翻訳できるようになったり、前後説明している。

の文脈に沿って適切な訳語が選択できるようになった以降では 2 章以降の各章についての簡単なまとめと、筆者の感想を述べたいと思う。

りする可能性がある点にある。一方でデメリットとしては、一度に多くの文を翻訳することになるため、結果として長い文を入力しているのと同じ状況になって

2. 秒速で「読む」

しまい、訳抜けや文解釈誤りが発生する可能性があるという点である。

2 章の前半では英語の文章の内容を自動翻訳を駆使していかに早く、正確に把握するかというノウハウがBook Review: English Hacker’s Handbook
Toshiaki Nakazawa
The University of Tokyo
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

3. 完璧に「書く」として保存できるかどうかという 2 軸で各アプリの比較がされている。この 2 軸による比較はどのような場

3 章は自動翻訳を駆使して英文を書くことに主眼を面で自動音声翻訳を利用するかと関係しており、旅行置いている。やはり前半でノウハウを紹介し、後半で先でのコミュニケーションなのか、ビジネスシーンで実例を挙げるという構成になっている。ノウハウの内の利用かなどの利用シーンごとにアプリを使い分ける

容は前章と同様、プリエディットによりいかにして自のが良いと述べられている。

動翻訳の誤りを減らすかという観点でまとめられていまた音声翻訳アプリの使いこなしテクニックとして、る。文長に関するものなどは言語によらず共通だが、音声認識精度を向上させるための方法や音声認識アプ

英日翻訳と日英翻訳では注目すべきポイントが異なる。

リを利用したコミュニケーションを円滑に進めるため

日本語には代名詞の省略、漢数字の使用、常体と敬の方法なども紹介されている。翻訳エンジン自体の精体、オノマトペの多用、略語使用などの独特の特徴が度はもちろん重要だが、本章で書かれている通り音声あり、これらは全て自動翻訳精度に悪影響を及ぼす。

認識に誤りがあると、結果として翻訳精度が低いよう

プリエディットによりこれらを極力減らすことで、自に見えてしまう。最近では音声認識の精度は非常に向動翻訳精度の悪化を防ぐというのが本章のポイントで上しており、多少の雑音ならあまり影響を受けなくある。つまりは入力文の解釈に曖昧さを残さないといなってきてはいるが、可能な限り悪影響を与えるよううことが重要なのである。

な要因は除外しておくべきであることは間違いない。

本章で紹介されているノウハウは筆者からみてもど

5. 今すぐ「話す」

れも有効であると考えられるが、ここでも一つだけ注意していただきたい点がある。ノウハウの中で固有名
詞や専門用語など定訳が存在し、間違えてはならない

本章は英語を「話す」ことをテーマにしている。英ものは英語表記にしてから日英翻訳をすると良いと書語を話すには自動音声翻訳を利用して話す場合と自力かれているが、この対処法は確実に英語側に同じ表記で英文を作り出して話す場合の 2 種類がある。自動音が出現するとは限らないという点である。これは現在

声翻訳を利用してうまく英語を話すコツは、3 章でものニューラル機械翻訳の仕組みをある程度理解してい説明されているプリエディットを行うことだと述べらる方、サブワードとは何かを理解している方であればれている。音声なので頭の中でプリエディットしてお想像はつくであろう（詳細は本稿では割愛する）。同様

いてから発話する必要があるが、もしうまく翻訳できに、アラビア数字も必ずしも入力と出力で一致するとていない（相手に言いたいことが伝わっていない）場

は限らない。本書でもこれらはポストエディットで誤合でも、言い方を変えるなどして再度翻訳すればプリりがないかをチェックすることが重要だと述べられてエディットしたことになるであろう。

いる。

問題は自力で英文を作り出して話す場合である。本書では自分で話す場合であっても、プリエディットを

4. あらゆる状況で「聞く」

応用すれば良いとされている。話したい内容を省略や曖昧性のない形で整理し、これを英語の形に変換する

本章では自動音声翻訳に注目し、音声翻訳アプリをことで英語が話せるようになるというのだ。英語の形

駆使することで外国語の発話を理解するためのポインにする上で最も重要なポイントは語順であると説明さトを解説している。また様々な音声翻訳アプリやデバれている。日本語には格助詞があるため文の構成要素

イスも紹介されており、一度に認識できる音声の長さをある程度自由に並べ替えることができるが、英語で（および長さごとの翻訳精度）と認識した結果が履歴

は単語の並び順が重要であり、文を構成する単語の意

24

味や役割がその位置（他の単語との関係）によって定性を再度主張している。またプリエディットをするこ義される。このため英語文を生成する際には語順を意とで脳の言語を司る部分が刺激され、自然と多言語を識することが大切だというのだ。

扱う能力が向上すると説明されている。

英語を初めて学校で学んだ時には 5 文型というのを英語学習を行う上で大事なことはアウトプットをす

覚えた記憶があるが、本書では 3 つの語順さえ覚えてることだと言われており、その理由として「気づき（伝おけばどんな表現であっても英語に変換できるとしてえたいことと伝わったことのギャップに気づく）」「仮

いる。この 3 つの語順についてあえて 5 文型との対応

説検証（相手に伝えるにはどうしたら良いかを試行錯を考えてみると、1 つ目の語順は第 2 文型、2 つ目の誤）」「意識化（自分のやっていることを認識し、別の語順は第 5 文型、3 つ目の語順は第 4 文型となるであ

言葉で説明）」の 3 つができるからだと述べられていろう。最初のうちはこの 3 つの語順さえ扱えれば、言る。本書では自動翻訳を使うこともこのアウトプット

いたいことのほとんどは英語で表現できるというのだ。

の一つと考えることができるとされている。つまりプ

3 つの語順に絞るメリットとして、使う動詞が少なく

リエディットをすることでこの 3 つが自然と達成されて済むという点が挙げられている（本書では全部で 30ているというのである。プリエディットをしている時

弱の動詞が紹介されている）。例えば「彼の報告は信じ点で、伝えたいことと機械が認識できることのギャッられない」という日本語を英語にする場合、第 3 文型

プに気づき、翻訳結果を確認して再度入力を修正するを使って “I can’t believe his report.” と直訳するこことで仮説検証を行い、プリエディットしたルールそとも可能である。しかしこのように直訳をしているとのものが意識化に相当するのである。

例えば使うべき動詞が出てこなくて英語に変換できな

このように自動翻訳を使うだけでも自然と英語力がくなってしまうということがいつか起こりうるとして向上する可能性があり、「英語を好きになろう！」といおり、そうではなく使う動詞を絞って、その範囲でううモチベーションを持つ必要も「自動翻訳を使ってい

まく表現するようにする方が汎用性が高いと説明されては英語力は伸びない」などという批判に耳を傾けるている。また言いたいことを換言したり、組み換えた必要はないと本章では述べられている。この点に関しりしてうまく整理すれば、どの語順でも同じ内容を表ては、反対意見を持つ人も多くいるのではないだろう

現できると説明されている。

か。筆者の見解は、自動翻訳を使ってもおそらくある

筆者も英語が得意というわけではないので、確かに程度までは英語力は伸びると思う。このある程度とい言いたいことを言うための最適な動詞が出てこない

うのは必要最低限の英語力、つまり簡単な文章を書い（もしくは知らない）ということはよくある。最適なたりコミュニケーションを取ったりといったレベルを

動詞さえ知っていれば、少ない単語数でスッキリと言想定している。実際多くの人にとって、このある程度いたいことが言えるのであろうと思いつつ、同じ内容のレベルで十分なのではないだろうか。そうなると、に近くなるように手持ちの語彙の中から遠回りして話自動翻訳を使うだけでも十分だという結論になるのもしたりしている。自動翻訳というトピックからは多少不思議ではない。ただしここで注意が必要なのは、自外れてはいるが、本章の内容は英語を話す必要に迫ら

動翻訳で英語力が向上するためには、本書で何度も繰れているがあまり得意ではないという人にとっては非り返されているように、入力文（つまり母語）をしっ

常に役立つ内容になっていると思う。

かりと理解するという行為を行わなければならないという点である。

6. 自動翻訳を使いこなして英語力を上げる

一方で「自動翻訳を使っていては英語力は伸びない」という批判をする人の多くは、翻訳という行為自体を

本章では全体のまとめとしてプリエディットの重要生業としている人たち（翻訳者・翻訳家）であろう。

25

これらの人は当然、機械翻訳のレベルをはるかに上回
る英語力を持っており、そのレベルの英語力に達するには自動翻訳になんか頼ってはいけないという意見を持つのも理解はできる。だが、前にも述べた通り、多くの人にとってそのレベルの英語力は必要ではないのだ。
「私たちのように翻訳を生業として生きていくならば」という前提条件のもとでは「自動翻訳は使うべきではない」という主張は理解できるが、その前提条件
なしに頭ごなしに自動翻訳はダメと主張するのは大きな間違いだと思う。
本章では最後に自動翻訳の限界についても触れられている。自動翻訳の研究者は限界についてよくわかっているが、一般的なユーザーはここがわかっていない
ため、自動翻訳の誤った使い方をしてしまっている
ケースがしばしば見受けられ、たまにニュースになったりもしている。この辺りの啓蒙活動は研究者や自動翻訳サービスのプロバイダーが行うべきなのだが、あまりしっかりと情報共有されているとは言い難い。本書ではこの点についてもしっかりと述べられており、非常に良いと思う。

7. 終わりに
本書は自動翻訳をいかに役立てるかというトピックについて、読む、書く、聞く、話すという各状況に応じてノウハウが提示されており、自動翻訳に関してほとんど知識がない人にとっての入門書、もしくはとに
かく自動翻訳を仕事に役立てたい人にとっての虎の巻としてとても良い内容になっていると思う。ただし、途中でも述べたし本書の注意書きにもあるとおり、自動翻訳の今後の発展次第では本書の内容が通用しなくなる可能性も十分にある。自動翻訳のユーザーも、最新の状況がどうなっているか、何か変化があったのかといった情報は常に仕入れておく必要があるだろう。

26

書評

機械翻訳はどこへ行くのか？
『機械翻訳：歴史・技術・産業』
ティエリー・ポイボー[著]、高橋聡[訳]、中澤敏明[解説]
山田 優
立教大学

1. はじめにないかと、主張する過去の偉人トロヤンスキーやバー=ヒレルの提言に、我々は耳を傾けなければならない。

2020 年に出版された『機械翻訳』（ティエリー・ポ

かつて、世界的に莫大な国家予算が投じられ、バベル

イボー[著]、高橋聡[訳]、中澤敏明[解説]）は、これまの塔の前の言葉の壁を復元できるかのように信じられでの機械翻訳（以下、MT ）の解説書とは違う。本書

た過去の盲目的な時を、本書の「歴史」の記述が紐解は、MT の仕組みについて、数式を使わないで分かりく。今の私たちは、果たして同じ過ちを犯してはいな

やすく解説する書であると形容できる。しかしながら、いだろうか。MT はどこから来て、どこへいくのか。

私はこの書を「機械翻訳の歴史ドキュメンタリー」とその答えは、それ自体の歴史に刻まれている。

して読み、機械翻訳に携わってきた人たちのノンフィ
クションとして楽しんだ。さらに、本書が中心的に扱

2. 『機械翻訳：歴史・技術・産業』

うテーマ、「自然言語の曖昧性の問題」「翻訳するのは、どういう意味なのか」に関しては、よくある技術的な

本書の章構成に沿って概要をまとめる。

解説記事に比して強く意識され、機械翻訳の開発がそ

第１章「はじめに」では本書の狙いが述べられている。

もそも、本質的な翻訳という行為の一部の側面のみし「限られた紙面のなかでめざすのは、第二次世界大戦

か処理できていないということを出発点として始まっ

後に機械翻訳が遂げてきた発展を概観することである

たその歴史、その技術的説明を提供している。これら…詳しい技術的な内容を知らなくても、読者が主な原の点において、この『機械翻訳』の書は異彩を放って理を理解できるようにすること、それが本書の狙いでいる。

ある」（p. 3）。

本稿では、この書、『機械翻訳』の特徴を、特にそこ第２章「翻訳をめぐる諸問題」では、翻訳の難しさにに詳述された歴史的側面に焦点を合わせ説明する。本

関する重要な議論がされている。
「良い」翻訳の基準と稿の後半では、自然言語の「曖昧性」について、本書は何か。翻訳とは、「もとの文章の主な特性、トーン（調でも述べられている通り機械が扱えない（人間ならば子）やスタイル（文体）、思想の細部、全体の構成までできてしまう）翻訳の側面を、翻訳支援という技術で反映されている必要がある。ターゲット側での読みや補うという観点から、MT の可能性を論じる。これにすさと言語的な正しさの両方が求められるので、繊細は、筆者の関心のひとつでもあるポストエディットもな作りかえのプロセスが求められる」（p. 6）。これに射程に入る。すなわち、MT はどこへ行くのかを考え対して、機械翻訳は、長い間、局所的な技術のみを利る時、短中期的な MT の社会実装を思慮すると、人間用して、逐語翻訳に相当するプロセスしか行っていなとのインターアクションという要素を考慮すべきでは

いことも強調されている。そして、本書で中心的に扱Book Review: “Machine Translation” by Thierry Poibeau (trans, Akira Takahashi; comments, Toshiaki
Nakazawa)
Masaru Yamada
Rikkyo University
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

う問題、自然言語の曖昧性についても説明する。たとる。

えば、”the chicken is ready to eat”は「鶏が何かを食「aymer, amare, ahilein（いずれも、「愛する」の

べようとしてる」ところなのか、「人が鶏肉を食べよう意）という語と、それぞれの同義語に対応する記号をとしている」ところなのか、日常的に曖昧性が存在し、辞書に登録すれば、その辞書さえあれば誰でも、そう

この決定は文脈を考慮すれば容易に解決する問題でなした記号で書かれた本を翻訳することができる」（デカいことを、改めて説く（p. 11）。「ネッカーの立方体」

ルト、メルセンヌに当てた書簡、1629 年 11 月 20 日）（図１）を示し、どの面が前でどの面が後ろかを特定（p. 25）。

できる手がかりがないことから、この図は「曖昧」であるのだが、人間は合理的な見方をひとつだけ自然にデカルトの提案は、言葉の「曖昧性」のないコード選択できること。機械で同じことをすることが、いかへの置き換えを示唆し、この一節が、機械翻訳の先駆に難しいのか、そしてこの曖昧性の問題が、この後で者たちを触発することとなる。こうした提案に続き、展開する機械翻訳にとっての最大の難関となると予告

17 世紀のヨーロッパでは「数値辞書」を作ろうとするする。

試みもあった（p. 25）。数値辞書とは、言葉や概念に
特定の数値（識別子）を対応させた辞書のことで、さまざまな研究者の業績がある。このような構想を機械
翻訳の直系の前身と見なすことはできないとしても、多くの研究者にとって、インスピレーションの源になったのは間違いない（p. 26）。このようにコンピューター以前の時代から、機械翻訳に通ずる概念の歴史を

図１：ネッカーの立方体

端的かつ、書簡の引用などを見ながら追えるのは嬉しい。

第３章「機械翻訳の歴史の概要」では、技術的な仕組

第５章「機械翻訳のはじまり：初期のルールベース

みの観点から、ルールベース翻訳の直接翻訳方式、ト

翻訳」では、初期（1940 年代）から、黎明期（1950

ランスファー方式、中間言語方式と、統計的機械翻訳〜60 年）、幻滅の期間（1960〜64 年）が語られる。

の簡潔な説明が提供されている。これ以降の章で展開

機械翻訳の父ウォーレン・ウィーバーが 1949 年、する歴史の詳細説明を理解するための予備知識となる。

クロード・シャノンとともに、通信の数学的モデルに第４章は「コンピューター登場以前」の歴史が記され関する論文を発表。その提唱はきわめて汎用的だったている。筆者が本書を「ドキュメンタリー」として楽ことから、多くの場面に応用される。1947 年から、しんだのは、この４章から 6 章の厚い記述である。機

ウィーバーは機械翻訳をめぐって、サイバネティクス

械翻訳をめぐるキープレイヤーたちの人間模様も垣間

学者のノーバート・ウィナーと書簡を交わし、翻訳を見られる。翻訳者の高橋氏の流暢な訳も、読者を飽き「デコード」の問題とし考えてみたらどうかと提案しさせない。

た（p.32）。

機械翻訳が生まれた背景には、そもそもヨーロッパには古くからの伝統として、バベルの塔の逸話以前に人翻訳という問題は、暗号技術の問題と考えられるかが話していたとされる「アダムの言語」、すなわち仮説もしれない。例えば、ロシア語で書かれた記事を見た上の普遍言語があり、中世の哲学者デカルトやライプとき、「これは、本当は英語で書かれているのだ。ただ、ニッツはこれに興味を示していたところからストー

知らない記号で暗号化されている。そう考えて解読をリーが展開する（p. 25）。デカルトの言葉が引用されこころみるというわけだ。（p.33）

28

研究成果によって有力になってきたことと関係が深い。
ウィーバーの構想は「Translation」という覚書にましかし、曖昧性の問題は解消されず、開発者の間で、とめられ、一般的にはこれが機械翻訳研究の出発点とむしろ問題の重大さがやっと認識され始めたと本書でされている。その影響力は極めて大きく、研究資金源

は述べられている（p. 41）。

となった組織と深いかかわりがあったという理由から、影響力は政治的にも大きかった（p.34）。

1953 年、バー=ヒレルは、機械翻訳の根本的な問題として考えた言語上の課題をあげている。翻訳には文ウィーバーがウィナーと交わした書簡では、ウィ章の完全な統語解析や意味的な曖昧性の解決が必要でナーは構想そのものには慎重であった（p.33）。ウィーあると説く。曖昧性のある一部の単語は、たとえ文脈

バーは、逐語的な翻訳に伴う基本的な誤りを避けるたを考慮しても、その意味を限定できることはできないめの原理を提言する。ここで強調されているのは、冒とし、以下のよく知られた例をあげた。

頭で述べた曖昧性の問題だ。ウィーバーは、曖昧性のほとんどは周囲の文脈を見れば解決できることを示す。

“Little john was looking for his toy box. Finally, he

確かに、この手法は現在でも用いられている。あらゆfound it. The box was in the pen. John was very

る種類の曖昧性を解決できるというわけではないが、happy.” （p. 44）

ほとんどは解決できる（p. 35）。ウィーバーの意見は言語学者の精査を必要とし稚拙であるとしているが、この文を理解するには、”pen”という単語が「子供をそれでも、この覚書は実際にきわめて先見性に飛んで遊ばせる小さい囲い」を意味しており、筆記用具ではおり、だからこそ、後世に多大な影響を残すことになっありえないと認識する必要がある。しかし、この意味たのである（p. 36）。

を推論できる手がかりはない。システムでこうした問

機械翻訳の真の明瞭期 1950 年代の前半は、冷戦と題を解決するのが不可欠なことは明らかであり、しかいう国際事情からロシア語・英語間の翻訳の必要性がもこれは珍しい例でもない（p. 44）。したがって、質高まっていた。こうした時代背景のなか、1950 年代のの高い完全自動の機械翻訳 FAHQMT を、短期的またアメリカで機械翻訳の発展をリードする重要な役割をは中期的に構想することは不可能である、とバー=ヒ果たしたのが、イスラエルの研究者、バー=ヒレルだ。

レルは結論づける（p. 44）。

1954 年、ジョージタウン大学の研究チームと IBM は

このようにして、熱狂的な機械翻訳開発は、第６章共同で開発したシステムに基づいて機械翻訳を実証す「1966 年の ALPAC レポートと、その影響」の時代にる世界初のデモを実施した。直接翻訳方式で、ロシア突入する。本書では、ALPAC レポートがバイアスの語 49 文を英語に翻訳し、その効果は絶大で、機械翻かかった報告であったこともしっかりと述べられてい訳の財政支援は増え続ける。メディアの反響も大きく、る（p. 48-49）。米国における機械翻訳開発が公的資金

世間一般からも注目が集まり、社会は熱狂する。そしから研究資金の援助を受けているため、研究そのものて機械翻訳は学問として確立し、国際会議が定期的にが基礎研究というよりも、現実的な問題解決をめざし開催されるようになる。また、専門学術誌『Mechanicalている研究の類であると指摘し、短期的に質の高い完Translation』も同年に発行されている（p. 37 – 38）。

全自動の機械翻訳 FAHQMT が実現する見通しがない

しかし、熱狂後まもなく、直接翻訳方式の限界が露ことを主張した（p. 48-49）。ALPAC レポートは、現呈する。当初から問題視されていた曖昧性が解消でき

実的な機械翻訳の問題についての評価が定まっておらない。このため、構文または意味レベルで機能するトず、判断基準が、それまで投じられてきたコストであっランスファー方式が模索される（p. 38）。1950 年代にた。それどころか、コストに関しては機械翻訳を使う

形式文法という概念が、主にノーム・チョムスキーのより人間に翻訳させたほうが低く抑えられると、レ29

ポートは結論付ける（p. 49）。当時は、人手翻訳のほ

第１０章「セグメントベースの機械翻訳」では、単うが良質な翻訳を速くこなすことができた。機械翻訳

語から句レベルでの統計的機械翻訳への挑戦が記されの出力を修正するのは、熟練の翻訳者が直接翻訳するている。続く、第１１章「統計的機械翻訳の課題と限より時間がかかることも多かった（p. 49）。これは、界」では、それまでの統計的機械翻訳の限界点を、ま現在の文脈でいうところの、ポストエディットは、人ず言語距離や訳出の方向性の観点から指摘する。例え

手翻訳よりも高くつくということであり、また機械翻ば、日本語と英語の組合せよりも、フランス語と英語

訳よりも人手翻訳の方が安いということである。このの翻訳のほうが精度が高くなることなどである。そこ

報告の真偽のほどはともかくとして、機械翻訳の時代から、ハイブリッド機械翻訳システムの挑戦など、なは、これをきっかけに長い停滞期へと入っていくのは、

んとなく「懐かしさ」をも感じる記述が続く。そして、既知の通りだ。

根本的な問題「統計が多すぎる？」こと、言葉の「意歴史の説明に一旦区切りをつけ、第７章では、「パラ味」を扱ってこなかったこと、そもそも意味はどのよ

レルコーパスと文アラインメント」の説明がなされる。

うに表せるのか、という問題を取り上げている。明ら時代的には 1980 年代に対応する。バイテキストの概かに、その後の深層学習をベースとするニューラル機

念、自動アラインメントの手法などテクニカルな説明

械翻訳へのつなぎになる。

が展開する。

第１２章「ディープラーニングによる機械翻訳」で第８章では、長尾真氏が発明した「用例ベース機械

は「単語の意味は、使われている文脈で分かる」とい翻訳」が解説される。曖昧性を解消するために、高度う言語学者ファースの言葉が引用され、「単語埋め込

な構文解析が必要になる一方で、システムが複雑化のみ」処理から始まり、初期のニューラル機械翻訳の仕一途をたどっていた。そんな中で長尾氏が、プロ翻訳

組み（RNN+注意機構型）が説明される。なお、原書者が文章の断片を扱い、それを組み立てながら、一貫出版のタイミングの関係で技術的にカバーできていな性のある文を作り出していることを洞察し、翻訳者はい、self-attention を有する Transformer の仕組みにたいてい、目の前にある文について予め完全な解析をついては中澤氏による解説「2020 年時点でのニューラ

実行しているわけではないと主張。と同時に、パラレル機械翻訳」で補われている。

ルコーパスには、専門性の高い辞書も含めほとんどの第１３章「機械翻訳の評価」では、いわゆる BLEU

対訳辞書に欠落している貴重な情報が大量に含まれてスコアなどの自動評価の仕組みが語られ、１４章「産いると指摘した（p. 69）。したがって対象とする言語

業としての機械翻訳：商用製品から無料サービスまで」間で新しい辞書や、新しい解析規則、トランスファー

では、機械翻訳の商用利用の実情が記されている。欧規則を作るより、既存の対訳コーパスで見つかる翻訳

州委員会で行われる翻訳のうち自動の支援ツールを利の一部を直接利用するほうが有用であるとした（p.

用しているのは、5%にも満たない（ほとんどが人手翻69）。ここに用例ベース機械翻訳が誕生する。

訳）という現状は（p. 137）、今もそう変わらないのだ

第９章は「統計的機械翻訳と単語アラインメント」

ろう。ポストエディットを行うにも、細心の注意を払である。自動アラインメントと用例ベースの仕組みをわないと、取り返しのつかない結果になる恐れもある、

理解した上で、本章ではソース言語とターゲット文のという警告もされている（p. 151）。

単語レベルでのアラインメントの対応を予測するとい第１５章「結論として：機械翻訳の未来」は締めくう発想から、ターゲット言語のさまざまな単語列につくりである。これまでの機械翻訳の開発者が、往々にいて、どれが最も高い確率でソース言語の翻訳である

して人間の翻訳の仕方や認知的な問題を扱おうとしてのかを判定するという考え方をベイズの定理でモデル来なかった点を指摘する。翻訳という作業は無限であ化した、という流れが容易に理解できる。

り、そもそも知識とは何であり、何をコード化すれば

30

よいのか自明でない（p. 156）。最後に、繰り返すよう力を借りながら単語レベルで翻訳要素を見つければいに、「bank」（川岸か銀行か？）の例を持ち出し、曖昧いという観点で設計されていた。そのうえで、プロの性の問題を訴える。それでも、人間の幼児が言語に接編集者あるいは翻訳者が最終段階で介入し、文章を編することで言語を習得していく過程に、単語の分布や集して文体論的な観点から修正を施すのである。完全

使用頻度の高い単語から学ぶ、短文から学ぶというパな自動翻訳ではなく、翻訳支援の環境を思い描いていターンが、それとなくニューラルネットワークの仕組た点は注目に値する（p. 29）。しかし、この構想に注みに類似するという観点から、機械翻訳の明るい未来

目すべき点は多いが、ほとんど忘れ去られている（p.

を想像しながら本書は締めくくられる。

29）。

以上のように本書は、新しい情報を提供してくれる

スミルノフ＝トロヤンスキーの翻訳支援装置は、あ

ものではないにしても、これまで、断片的な理解しかまりに最先端すぎて当時のロシアでは、写植機の一種

していなかった機械翻訳の歴史と仕組みを、あらためとしかみなされていなかったようである。Hutchinsて整理してくれる書である。しかし、それよりも、ドand Lovtskii（2000）が、スミルノフ＝トロヤンスキー

キュメンタリー調かつドラマチックな感覚を読者に与の構想を再発見し、その考え方が再評価されるようにえつつ「読ませる」スタイルで書かれている点が、ななった。このあと、歴史的には、機械翻訳の開発競争によりもオススメポイントである。ぜひ、一気読みしに突入するのだが、トロヤンスキーが翻訳支援ツールていただきたい。

にこだわった理由は、ある意味で、ことばの曖昧性の問題を見抜いていたのかもしれない。

3. 機械翻訳はどこへ行くのか？

機械翻訳の黎明期をリードしたバー=ヒレルもまた、翻訳支援ステムの必要性を訴えた。上で記した”pen”

さて、本稿の最後に、筆者が扱っているテーマの一という単語の曖昧性の問題、「子供を遊ばせる小さい囲

つである、人間と機械翻訳の相互行為（インターアク

い」の意味を推論できる手がかりはないからこそ、質ション）、具体的には、翻訳支援システムとしての機械の高い完全自動の機械翻訳 FAHQMT の非実現性を説

翻訳の可能性について、本書から得たインスピレー

いた。

ションも含め述べる。

彼は、自動翻訳の代わりに、研究者はコンピューター

作者ポイボー氏は、言語の「曖昧性」を最大の問題

支援システムに目を向けるべきだと提唱した。黎明期と考えていた。そして、上で見たように、機械翻訳のに科学者の関心を引きそうにないのは明らかだったが、開発の歴史とは、端的に言えば、曖昧性を解決する方

翻訳支援が開発されれば、翻訳に適した効率的なツー法の模索であった。それは今も進行中である。またそルが提供されて、翻訳の生産性が、特に編集前や後編の問題が、並大抵の努力と既存の限定的な技術では解集の段階で上がるはずだと彼は考えていた。目標は翻決できないという認識を持てるのかどうかであった。

訳者を支援することにあるので、従来の機械翻訳シス

それに早い段階から気づいていたトロヤンスキーとテムの出力とは異ならなければならない（p. 45)。例

バー=ヒレルは、共に「翻訳支援」ということを訴え

えば、翻訳者には翻訳の候補を提示するほうが一般的ていた。本書からの引用を交え、二人の考えをみる。

に望ましい（p. 45)。訳文をそのまま提示されても、ロシアのスミルノフ＝トロヤンスキーが、1930 年代

修正に苦労するだけだからである。そうすることで、に、特許を出願した装置は、単語を選択して符号化し、いやそうすることでしか、無限の曖昧性の問題を解決

複数の言語間で翻訳を実現するとされていた（p. 28）。

する術はないと、彼もまた考えていたのかもしれない。

この発明が特徴的なのは、装置だけではなく作業環境

ちなみに、バー=ヒレルが挙げた下記の例文を、今に焦点を置いていたところである。翻訳者は、装置ののニュー ラル機械 翻訳に 入れて みても 、残念 なが31

ら、”pen”に関する曖昧性は解決されていない。

劣ると言っているわけですが、であるならば、MT 出

Little john was looking for his toy box. Finally, he

力をポストエディットするということは、単に MT のfound it. The box was in the pen. John was very

尻拭い的な作業とみなされても仕方ないということを

happy.

示唆している。このように考えては、MT は翻訳支援

某 MT：小さなジョンは、自分のおもちゃ箱を探しツールにはなりえない。全体を勘案すると、本書のあていました。ついに彼はそれを見つけました。その箱とがきで、訳者の高橋氏が、ポストエディットとは、はペンの中にありました。ジョンはとても幸せでした。

従来の翻訳作業とは「指向性が全く異なる新しい仕事になるのでしょう」（p. 185）ということの意味が、手ポストエディットとは、拡大解釈をすれば、機械翻訳に取るように理解できるのである。

を翻訳支援ツールとみなして利用するということであ

翻訳支援に必要なことは、曖昧性を解消するための作

る。バー=ヒレルは、翻訳支援ツールの出力は、機械業をより楽に行える環境を整えることが一つと、理想翻訳のそれと同じであってはならないと主張した。そを言えば、人間がよりよい翻訳を発想できる環境とリれは、曖昧性を含めた適訳を決定するための選択肢のソースを提供することであるが、まだまだそのような幅を翻訳者にできるだけ残しておくべきだと解釈する

次元で、翻訳（支援）は考えられていないようである。

ことができる。プロ翻訳者の井口耕二は自身のブログ

MT は翻訳支援ツールになりえるのか。この方向に、の中で、柴田元幸氏の某著書の一節にリアクションをMT は行くのか、それが問題だ。

取りながら、以下のように述べる。
参考文献
Hutchins, J., & Lovtskii, E. (2000). Petr Petrovich「影響されやすい人間」
自分は特に影響されやすいと柴田さんは言われていTroyanskii (1894-1950): A forgotten pioneer of

るけれど、人間なんて、みんなそんなもんだと私は思っ

mechanical translation. Machine Translation, 15(3),ています。違いは、意識しているかいないかであって。

187-221.

だから、MTPE で機械翻訳の出力を毎日あびるように

http://www.jstor.org/stable/40009018

読むのはあぶないだろうなと、ヒトゴトながら、心配

井口耕二（2020）『ぼくは翻訳についてこう考えていしているわけです（井口, 2020）。

ます』 ブログ：Buckeye the Translator（2020 年 2Retrieved

April

15,

2021,

from

月 12 日）http://buckeye.way-nifty.com/translator/2020/02/pos

これは、機械翻訳の出力を人間が修正することばか

t-878c35.html

りしていると、人間の翻訳者の側が、MT 出力に影響を受けてしまい、本来、適切な訳を選択できるはずなのに（曖昧性を適切に解消できる実力を持ち合わせているはずなのに）、それが（短期的にも中長期的にも）できなくなってしまうと、警告していると解釈できる。
また別の次元において、本書の解説を執筆した中澤氏
は、「機械翻訳結果を細かく見れば、人間が間違えるはずのない箇所で誤った翻訳がされていたり、一部の翻訳が抜けていたりなど、まだまだ人間の翻訳には及ばないことば明白である」と指摘する（p. 172）。これは、機械翻訳がポカミスを犯す点において、MT は人間に

32

イベント報告AAMT 2020, Online～機械翻訳最前線～
出内 将夫
情報通信研究機構

1. はじめに◎大語彙フレーズ翻訳機能付き SMT・NMT ハイブ
リッド翻訳方式：

2020 年 12 月 2 日に開催された AAMT 2020, Onlineのイベント報告をします。コロナ禍の影響により、初

龍梓氏／筑波大学大学院システム情報工学研究科（現深圳技術大学）

めてのオンライン開催となる中、長尾賞受賞者紹介お下記は、講演資料や質疑内容より、報告者がまとめよび受賞者講演 4 件、招待講演 3 件、パネルディスカッたものであることを注記します。また AAMT Journal

ション 1 件と密度の高いイベントでした。また、Web

No.73 に各受賞者ご自身による記事が掲載されていま

サイト上に展示コーナーが設けられ、商品紹介も行わすので、そちらもご参照ください。

れていま した。 講演資 料は https://aamt.info/aamt
2020online/handout-20201202/ からアクセスできま◎コニカミノルタが取り組む多言語通訳システム：川

すので、ぜひ、これらの資料をご参照ください。

崎健氏
コニカミノルタは、人間の通訳と機械の通訳を併用

2. 長尾賞受賞者紹介および受賞者講演したタブレット型医療用翻訳アプリ「MELON」を
2016 年に開発した。起動が早く短い言葉のやり取りが長尾賞受賞者紹介および受賞者講演では、第 15 回

得意な機械通訳と、方言や重い話への確実な対応がで

AAMT 長尾賞 2 件と第 7 回長尾賞学生奨励賞 2 件の、きる人間の通訳を、シーンに応じて使い分けることで、計 4 件の受賞講演が行われました。

医療現場に広く受け入れられている。コロナ禍におい第 15 回 AAMT 長尾賞（2 件）ても、空港での検疫や自治体での相談などで利用され◎コニカミノルタが取り組む多言語通訳システム：ている。

川崎健氏／コニカミノルタ株式会社 BIC Japan

MELON では、機械翻訳(MT: Machine Translation)◎特許庁 機械翻訳システムの開発：の結果が話者の発話内容の直下に表示され、時系列に西本俊之氏／東芝デジタルソリューションズ株式会社

会話が把握でき、逆翻訳による翻訳結果確認が行える。

第 7 回長尾賞学生奨励賞（2 件）

現場検証を通じて顧客の本音を調査し、顧客を取り巻◎Non-autoregressive Neural Machine Translation

く環境変化を把握したことが、開発の成功要因となっ

Based on Latent-Variable Models 潜在変数モデルにた。また、アジャイルで素早く新機能を提供し顧客の基づいた非自己回帰型ニューラル機械翻訳：

生の反応 を得たこ とも、 顧客に 受け入 れられ るソ

朱中元(Raphael Shu) 氏／東京大学大学院情報理工リューション提供に繋がった。

学系研究科（現 Naver AI Research）

質疑では、学習データの集め方に対する質問があり、論文のコーパスを活用して医療分野の専門用語の対応

AAMT 2020, Online --- Forefront of machine translation --Masao Ideuchi
NICT
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

をしたことについて回答があった。また、外国でのビやエラー処理なども行う必要があった。今後も、アプジネス展開について質問があり、データ管理に関するリケーションで NMT の前後処理を工夫する NMT と

法令や規則や海外の母国語対応が必要なため、現状対

アプリケーションの融合や、特許翻訳の最適解追及、応していない旨の説明があった。また、逆翻訳の活用

他分野展開を行っていく。

について質問があり、文化や社会制度の差異により置

質疑では、特許庁の辞書が公開されているか質問がき換える言葉が無い場合に訳が崩れてしまうという課あり、現状は非公開であり、公開は特許庁の判断とな題の説明があった。また、医療現場での致命的な翻訳る旨の回答があった。

誤りを防ぐ工夫についての質問に対して、どのような時に MT から人の遠隔通訳に切り替えるかの説明が◎Non-autoregressive Neural Machine Translation

あった。

Based on Latent-Variable Models 潜在変数モデルに基づいた非自己回帰型ニューラル機械翻訳：朱中元(Raphael Shu) 氏◎特許庁 機械翻訳システムの開発：西本俊之氏
特許庁の MT システムは、国内特許情報を海外に発

NMT では、通常自己回帰型のネットワーク構造が信する際、中国語や韓国語の文献を国内ユーザが参照

活用されており、各単語を生成する際に、前にくる単する際に、MT による訳文を提供している。特許情報

語を元に次の単語を予測している。この方法の問題点

プラットフォーム「J-PlatPat」のバックエンドとしてとして、逐次的に予測するため並列化ができない点や、動作しており、日英翻訳では、ピーク時に 20,000 ア

文が長くなると翻訳速度が落ちる点がある。非自己回

クセス／時の翻訳処理を行っている。2019 年の日英翻帰型のネットワークにより、すべての単語の予測を、

訳機能リリース、2020 年の中日・韓日翻訳機能リリー

一度の前向き推論で完了でき、並列化が容易となる。

スを、東芝デジタルソリューションズが担当した。

既存研究としては、マスキングした単語の予測を繰り特許庁の MT システムの翻訳対象は、主要な特許公返す Facebook の Conditional Masked Language
Model (CMLM)[1]がある。

報（請求項、明細書、要約書）だけでなく、意匠・商標・審判公報や多様な審査書類など、多種多様である。

そこで、潜在変数モデルを使い非自己回帰型ネット

書類ごとに語彙や表現が異なるほか、一つの書類の中ワークを実現するアプローチを提案した。入力文の各でも書類ヘッダ、本文、書類フッタなどの部分によっ単語がどう翻訳されるかを、連続潜在変数を用いて訓て特徴が変わる。この特徴に合わせて、ニューラル翻練する。実験では 8 次元の潜在変数を用いた。訓練で訳 (NMT: Neural Machine Translation)、統計翻訳

は、変分下限 ELBO (evidence lower bound)の最大化(SMT: Statistical Machine Translation)、ルールベーを目的関数として、入力文から参照文とその文長が予ス翻訳 (RBMT: Rule-Base Machine Translation)か測できるよう、潜在変数を求める。予測では、潜在変ら、最適な翻訳エンジンを組合せた。そのほか、レイ

数 の 更 新 を 繰 り 返 し よ り 良 い 訳 文 を 得 る Delta

アウト解析処理、特殊表現退避処理、長文分割や誤訳

inference[2]と、潜在空間すべてを評価するエネルギー判定など、翻訳品質を向上するための自然言語処理をモデルに従い勾配に沿って最適な訳文を得る

組合せ、大規模パブリッククラウドでの並列分散処理

Energy-based inference[3] を 提 案 し た 。 WMT14

により、数秒でのリアルタイム翻訳を実現した。

En-De を用いた実験の結果では、自己回帰型のネット

特許庁の MT システム開発にあたり、翻訳の前後処

ワーク構造と比較し、BLEU スコア 1～2 程度の品質理を支える辞書整備や、1 文が 8,000 文字を超える長劣化に抑えつつ、翻訳速度を 6～10 倍に高速化できた。

文への対応、1 文献の大きさが大きい場合の訳質調整

質疑では、自己回帰型の翻訳品質までもう一歩だが、34

3. 招待講演

もう一歩となっている要因は何か、という質問に対し、一回目の潜在変数の予測、翻訳の予測が重要だと分

招待講演は次の 3 件でした。

かっており、文が長くなると単語の重複などのミスが増えている、との回答があった。

◎ポストエディター教育について：
川口仁氏／インタースクール◎大語彙フレーズ翻訳機能付き SMT・NMT ハイブ◎機械翻訳の最新技術動向調査 ～特許翻訳への応用

リッド翻訳方式：龍梓氏を見据えて：経過報告～：

本講演は、電子情報通信学会で受賞した論文[4]の内

須藤克仁氏 1／奈良先端科学技術大学院大学

容に基づく。NMT は従来の SMT に比べて高い翻訳精◎機械翻訳と翻訳支援ツールの関係性について：度を実現するが、語彙制限による未知語問題が知られ佐藤弦氏／SDL ジャパン株式会社ている。大規模語彙を扱うために事前に未知語トーク

江上聡氏／シストランジャパン合同会社

ンに置き換える従来手法[5]も存在するが、フレーズにそれぞれの講演について、前述の講演資料より次に対応できない問題があった。そこで、NMT におけるまとめます。

未知語の問題に SMT のフレーズ間対応を活用することで、複合語を含むフレーズに対応する手法を提案し◎ポストエディター教育について：川口仁氏

た。

ポストエディター教育について、「なぜ教えているの提案手法はモデル訓練と訳文生成の 2 ステップからか」「何を教えているのか」「何を感じたのか」「これかなる。ステップ 1 では、日中対訳特許文に対して、SMTら何を教えるのか」の観点から説明する。

を用いてフレーズ翻訳テーブルと単語間対応を取得しポストエディター教育を行っている理由は、市場環

フレーズ対訳対をトークン対に置き換え、置き換え後

境の変化に対応できるしたたかな翻訳者を育てるための文を NMT で訓練する。ステップ 2 では入力文に対である。翻訳者には 2 つの面があり、職人としての翻し、NMT モデルで訳文を生成し、SMT モデルを用い

訳者、ビジネスパーソンとしての翻訳者がある。前者てフレーズ翻訳する。

は、翻訳品質を最優先に考え、自分の翻訳結果にこだ

特許翻訳を対象とした実験の結果、従来の未知語処わりを持つ。後者は、お客様の満足を最優先に考える。

理手法より BLEU、人手評価において最も高い翻訳精

今までは人手翻訳(HT: Human Translation)と MT が度を実現し、名詞句の評価も SMT に次ぐ精度を実現

対立軸で捉えられていたが、これからは効率を上げるした。また、訳抜けを 30％程度低減できた。現状はために MT を活用していく with MT の時代となる。

Transformer[6]の学習力や、大規模コーパスから訓練

ポストエディター教育は、顧客満足重視のビジネスマ

された Pretrained モデル[7]によって、フレーズの翻訳

インドを持つ柔軟性のあるエディターが対象となる。ポ問題も解決しつつあるが、フレーズ単位の精度評価やストエディット(PE: Post Editing)講座の内容は、PE の

非構成的なフレーズの翻訳などの研究領域があると考重 要 性 に つ い て の ガ イ ダ ン ス 、 翻 訳 支 援 (CAT:えている。

Computer Aided Translation)ツールを使った PE 体験、質疑では、提案手法で辞書を利用できるかの質問がLight PE と Full PE の差異、事前課題文添削などでああり、辞書も組み合わせて利用できる、との回答があっる。基礎スキルを身に着けるため、実践的、体系的、双た。

方向性重視の講座となっている。
PE に対する翻訳者の理解を深めるため、ポストエ

1 AAMT／Japio 特許翻訳研究会副委員長

35

ディター教育では、まず PE におけるエディターの重要セスとなっており、構成性は保証されない。従来型性、需要の高さ、仕事のラインアップ拡大について説明

MT は「木を見て、森を見ず」、NMT は「森を見て、する。
PE では HT とは別のスキルが必要となる。
また、木を見ず」とも言える。結果として入力の全被覆が保Light PE と Full PE について、Light はスピードとコ証されず、抜けや重複が発生することがある。現在のスト重視であること、Full では単文ベースで MT の訳

NMT の標準モデルとして Transformer が用いられてが正しく見えたとしても全文を見た調整が必要である

おり、層を単位とした類似の計算が複数回行われる。

ことを説明する。ポストエディター養成は、業界全体の一般的に行われる工夫として、単語より短い単位（サ課題であるため、翻訳会社間でポストエディターの役割

ブワード）への分割 [8][9]や、逆翻訳による単言語コーを揃えていくとともに、MT に向かない原文を PE 案件

パスからの対訳コーパス生成が行われている。
AAMT／Japio 特許翻訳研究会では、特許翻訳に使として引き受けない工夫が必要である。
これからは翻訳というビジネスへのスタンスを考ええそうな技術を探すために、特許翻訳の課題と関連すていく必要がある。HT の案件だけで PE の案件は受る MT 技術の動向を調査している。特許文書の特徴とけない、という選択肢もあるし、PE と HT 双方の案して、内容が専門的、文体が特殊、公的な文書、文構

件を受けていく、という選択肢もある。HT だけでは造が複雑で長い、などがある。今回は、デプロイ対策、なく、いろいろな技術の選択肢を選べることで幅が広低リソース言語対策、自動評価の 3 つの課題についてがる。

報告する。特許翻訳そのものを題材にした研究は少な

質疑では、MT の利用により英語力が落ちるのでは、

いため、特許翻訳に役立つと思われる技術を調査してという質問に対し、MT 訳が参考となることもあり、いる。

最大のパフォーマンスを発揮するために MT 活用もあ

デプロイ対策としては、パラメータ共有や知識蒸留りではないか、という回答があった。また、PE の報などのモデルの軽量化 [10][11] 、浮動小数点の半精度

酬が HT より低い点について、報酬の向上に対する取(fp16)化や整数への量子化などのハードウェア特性活

り組みはあるか、という質問に対して、PE の報酬が用[12][13]、C/C++での実装や途中計算の再利用など実装

下がるのは、ある程度やむをえないが、仕事として PEの工夫が行われている。

が HT より下ということはない。報酬については業界

低リソース言語対策では、NMT が低リソース言語

全体で取り組む課題であると考えるとの回答があった。

に対して不利と言われていた[14]が、チューニング次第

また PE での心がける必要があることとして、特にで不利とは言えないことが分かってきた [15][16]。高リLight PE の場合はマインドセットを変え、割り切りが

ソース言語（典型的には英語）を仲介して翻訳するピ必要になることについて説明があった。

ボット翻訳[17]や、高リソース言語で事前学習した後に低リソース言語で追加学習する転移学習[18][19][20]が行◎機械翻訳の最新技術動向調査 ～特許翻訳への応用われている。また、複数言語を翻訳できる単一の翻訳を見据えて：経過報告～：須藤克仁氏

モデルが研究されている[21][22]。

MT の技術は急速に変化している。1950 年代の自動評価は、基本的に表層を用いる言語横断的なモデ

RBMT から始まり、1980 年代に用例ベース、2000 年

ルフリー手法、言語ごとにモデルを持つ汎用モデルベー

頃から SMT、2010 年代半ばから NMT と変遷してき

ス手法、タスクごとにモデルを持つ専用モデルベース手

た。NMT 以前は構成性(compositionality)に基づいて法の 3 つに大別できる。モデルフリー手法には、おり、文を構成する語や句での対訳関係を考えていた。

BLEU[23]、NIST[24]、TER[25]、IMPACT[26]、RIBES[27]、

NMT は文全体を符号化して、それを復号化するプロ

METEOR[28] 、MEANT[29] 、chrF[30] 、EED[31] があり、

36

高速で利用が容易だが精度が今一つである。汎用モデル

IR、法務などのビジネス文書では、TM と MT が併用

手 法 に は 、 YiSi[32] 、 WE_WPI[33] 、 BERTR[34] 、されている。日本における併用の方法では、ネイティ

BERTScore[35]、MoverScore[36]があり、学習済みの資

ブではない言語方向への HT における MT 結果参照や、源を活用し表層のみの手法より精度が高いと言われてネイティブな言語方向における MT/PE 導入がある。

いるが、専用モデルほどではない。専用モデルには、

英日翻訳では、顧客が欧米企業であることが多く、海BEER[37]、BLEND[38]があり、精度が高いがデータが必外で決められた標準に従うことにより、MT/PE の採要で計算量が多い。自動評価法の「メタ評価」も行われ、用が増えている。CAT ツールを併用する理由として、

人手評価との相関の評価自体への問題提起もされておMT での翻訳ミスの修正や、用語・文体の統一、XMLり[39]、今後さらに研究が進むと思われる。

などのタグ処理がある。Trados は様々な MT と連携で質疑では、特許翻訳研究会での他のテーマについてきるようになっている。

質問があり、専門用語の翻訳、未知語、長文の翻訳な

PE が抱えている課題として、用語の統一、文体のどのテーマがある、という回答があった。また、特許

統一、流暢さをどの程度確保するのか、といった品質

翻訳会社や特許翻訳者との共同研究について質問があ

基準整備や、ビジネスを進める上では品質に加え、価り、特許情報シンポジウムでは連携しているものの、格や手順を確立していく必要があると考えている。

特許翻訳研究会として現在連携していないという回答があった。前編集の取り組みについての質問には、特◎機械翻訳と翻訳支援ツールの関係性について（機械許翻訳研究会では現時点のスコープとしていないが、翻訳の観点から）：江上聡氏

産業日本語研究会 2 で行っているという回答があった。

MT の観点から CAT ツールとの関係性について説明する。SYSTRAN は 1968 年に設立され、1969 年に◎機械翻訳と翻訳支援ツールの関係性について（翻訳

世界初の商用自動翻訳システムを米国政府に納入した。

支援ツールの観点から）：佐藤弦氏

2000 年代に入り、確率を組み合わせたエンジンとなり翻訳支援ツール（CAT ツール）の概要を含め、MT

主要ポータルサイトへの導入が進んだ。2016 年にハーの関係を説明する。Trados の歴史は 1984 年にスター

バード大と共同開発した NMT を無償公開した。現在

トし、1997 年に Microsoft 社が選んだことでメジャー

は SYSTRAN Pure neural SERVER に最新技術を搭となった。2005 年には、翻訳会社である SDL 社が載している。また、翻訳者が専門エンジンを学習・販

Trados を買収し、業界を揺るがした。現在の最新バー売できる仕組みである SYSTRAN Market place を展

ジョンは SDL Trados Studio 2021 となっている。
CAT

開している。

ツールは翻訳メモリ(TM: Translation Memory)と翻SYSTRAN Pure neural SERVER には、PE 向けの訳エディティングツールが合わさったもので、TM は機能として、PE 後の翻訳文を TM にそのまま追加す

過去の翻訳結果を原文と訳文を対にしてデータベース

るほか、それを追加学習する機能を搭載している。こに蓄積したものである。CAT ツールでは、原文とマッの機能を活用して、日々の翻訳フローと MT エンジン

チ率が高い文を参照でき、編集した訳文が自動的にの学習フローを連携させることで、翻訳対象に特化しTM に登録される。マニュアルなど繰り返しが多い文

た MT が作成でき、PE 量を持続的に削減できる。製書や、改版がある文書で力を発揮する。

造業のカタログ日英翻訳の事例では、導入 1 年後で翻MT と TM の使い分けとして、SNS や Web のコメ

訳費を 56％削減、導入 2 年後で 80%削減する効果がントなどでは、MT が良く使われており、マニュアル、あった。
TM をさらに MT で有効活用する技術として、MT2 https://www.tech-jpn.jp/

37

で TM のファジーマッチ情報を加味して翻訳する技術のが PE の規格となっている。PE の規格でも、レである Neural Fuzzy Adaptation (NFA)を 2021 年前

ビューの工程は必ず人が携わる必要がある。HT では半に実装予定である。専門エンジンと NFA を組み合TM が使われていたが、マッチ率が低くても TM の代わせることで、複数分野で 60 を超える BLEU 値が出

わりに MT が使えるようになった、と捉えるのが良い。

せることが確認できている。

それぞれのパネリストの話題について、前述の講演

佐藤氏、江上氏の発表への質疑では、ファジーマッ

資料より次にまとめます。

チの活用について両者に質問があり、江上氏からはベクトル化して AI で活用する旨、佐藤氏からはマッチ◎ポストエディットに対するニーズとトレンド ～翻率が高い場合に差分を自動修正する技術を活用してい訳会社の視点から～：中山雄貴氏る旨、回答があった。また、ツールの機能が増えるこ

産業翻訳における MT/PE のトレンドとして、2000とによるデジタルディバイドへの対策について質問が年代後半から SMT を活用して IT 分野で導入が始まり、あった。両氏からは、多くのユーザが使うツールと2016 年に NMT が実用化されるとともに、IT 以外の

UI を合わせることで、直感的に操作できる工夫をして分野に広がった。2020 年現在は、医療などの分野でもいると回答があった。また、MT 精度向上のために SDL

MT/PE が導入されている。MT/PE は、短期間・低価社と SYSTRAN 社が提携または共同研究しているか、格というニーズから導入が広がっている。

という質問については、行っていない旨回答があった。

MT/PE では品質要件の合意と共有が一番重要であファジーマッチの解析技術が CAT ツールによって差る。翻訳を始める前に、依頼側と翻訳側で品質を合意があるか、という質問に対して、佐藤氏から日本語でする。品質基準として大きく、正確さ・流暢さ・用語・は文字単位か単語単位で差が出る旨、回答があった。

スタイルの基準があり、それぞれ詳細を定め、翻訳する文書に応じて要件を決めている。ポストエディター

4. パネルディスカッション「ポストエディッ

は翻訳者が担当することが多い。MT を巨大な TM とトのこれからを考える」

捉えれば、CAT ツール未経験の場合以外は、翻訳から新たなスキルは必要ないが、作業内容と割合が変わる。

次のメンバーでパネルディスカッションが行われま

HT は訳文の入力に一番時間がかかっており、PE ではした。モデレーターは、安達久博氏／一般社団法人ア

訳文の確認に時間がかかる。MT 訳の問題点としては、

ジア太平洋機械翻訳協会(AAMT)、パネリストは、中翻訳が文単位のため、文脈に応じた表現や用語で訳せ

山雄貴氏／株式会社ヒューマンサイエンス、成田崇宏

ない。また、係り受けが間違っていることや、用語・氏／株式会社ホンヤク社、恒川正志氏／個人翻訳者、スタイルが統一できないことも問題となる。翻訳者か

山田優氏／関西大学。

ら「MT/PE を受けたくない」という声があるが、そ冒頭で、モデレーターの安達氏より、以下の説明がの理由は、作業内容が異なること、単価が低いこと、ありました。

用語やスタイルの修正が手間であることが多かった。

AAMT では今年が PE 元年と位置付けている。議論

翻訳部門や翻訳会社が翻訳者のためにできることとの前提として、次のことに留意してほしい。まず、MTして、品質要件を明確化し翻訳者と共有すること、最が出力するのは、翻訳文「らしき」単語列であり、人善の MT エンジンを使い正確さや流暢さを改善するこ

間がチェックしないと翻訳文とならない。また、翻訳と、MT エンジンの用語機能やスタイル機能を確認しと PE を対象とした ISO 規格がそれぞれあるが、翻訳活用することが挙げられる。用語やスタイルの改善に、の規格で HT であった一次翻訳を MT に置き換えたもPE で 2 割の時間がかかっていたため、ヒューマンサ

38

イエンスでは、Memsource/Trados 向けにスタイルの基準やベースを定め、ISO の浸透、各案件の SLA 締

後編集や用語を置き換えるプラグインを開発した。あ結、SOW4 明確化を進めるべきと考える。

る案件では、用語やスタイルの修正が 109 文中 95 文

中長期的には、PE のメリットとして、ポストエディ

661 カ所で必要だったものを、プラグイン利用によりターがブラッシュアップに専念でき、省力化・時間短自動で修正できた。

縮の効果が高めることで、PE が魅力的になると考える。また、PE の効率化により、報酬が割に合うよう◎ポストエディット受託側から見た問題点：成田崇宏になり、文をより良くすることにやりがいが得られ魅氏、恒川正志氏

力的になると考えられる。

PE 案件受託側から見た問題点は「翻訳会社の仕切りの問題」である。翻訳会社が PE 案件の経験不足か◎ポストエディットのある翻訳業界、世界：山田優氏

ら案件を仕切れていない。翻訳会社は、顧客の過大な

持続可能な翻訳業界を考える上で、今年が PE 元年

期待、技術的な問題、案件における QCD3 のバランスということで、翻訳者とポストエディターは仕事が違を仕切るべきである。

うという議論があり、支払い面や社会的環境など、ま翻訳者にとっての PE のメリットは、訳文のブラッだ業界として受け入れる環境が整っていない。何を直シュアップ作業に専念でき、省力化・時間短縮につなしていくのかについて、いくつかの学術研究踏まえて、がる点がある。PE のデメリットは、MT 出力の質次第

今後の PE を考えるヒントにできれば、と考えている。

でコスト削減のしわ寄せがポストエディターに来るこ

現状把握として、Commonsense Advisory によると、とや、顧客要求が低コスト・短納期の場合に、翻訳者

アクティブなプロの翻訳者は約 20 万人で、1 日に 4が品質を妥協せざるを得ない点である。翻訳者やポス

億ワード翻訳しかない。MT 含めると 1 日に 1,400 億

トエディターが翻訳会社に求めるものとして、案件に

ワード翻訳されているという報告もあり、翻訳需要はおける MT/PE 工程の適否判断、実工数に基づいた合1%以下しか満たされていない。

理的な条件、仕上がりに関する目標地点の合意がある。

Full PE と Light PE の定義があいまいに捉えられ翻訳会社がその期待に応えられないと、PE 業務のていることも問題となるため、定義を確認する。Full

魅力がなくなり、PE 案件をやりたい人・やれる人がPE は HT と見分けがつかない訳文に仕上げるために、いなくなってしまう。ISO では PE について「翻訳品正確性と流暢性・スタイルについて注意を払う項目が質の適切な見極めができる人のみが行える特別な仕定義されており問題はない。一方、Light PE は正確性事」と定めており、不適切な運用を行うと、翻訳業界のみで良い、という定義だが、これが本当にデリバリー

全体の品質を崩しかねない。翻訳会社は、PE 案件にできるのか、という問題があると考えている。PE 結

対して持続可能にするという意識を持ち、顧客・翻訳

果で MT をドメインアダプテーションし、Full PE と会社・翻訳者／ポストエディターの三方良し、をめざLight PE を組み合わせる使い方も考えていく必要がすべきである。

ある。

そのために、翻訳会社は顧客の過大な期待に対して、翻訳者が文化的な資本としてリスペクトされている

メリット・デメリットや MT/PE の適否を提示し、技のに対し、ポストエディターがコスト削減を担う立場

術的な問 題に対応 できる ようエ ンジン やプラ ット

として、社会的地位が低くみられる傾向があるというフォームを研究し、案件の QCD バランスと顧客ニー報告[40]もある。これに対して、HT と PE に求められズをマッチングする必要がある。また業界全体として、るスキルが違うのか、という点を研究し、両者に求め

3 Quality（品質）、Cost（コスト）、Delivery（納期）

4 statement of work /

39

作業範囲

られるスキルは同じという結果が出た。これに関する◎ディスカッション

研究を 3 つほど紹介する。
SMT と NMT の結果を学生が PE した結果を比較し安達氏：た研究[41]からは、NMT の方が高品質で PE 結果も良中山さん成田さんに質問が入っています。

かったが、PE 作業の負荷は軽減できなかった、とい

MT/PE の適否を決定する際の MT 品質の見極めはう結果になった。エラーの種類としては、NMT では

どのような基準で行っていますか。機械的な判断や人

意味的なエラーと用語エラーが多い。あまり実力のな手による判断ですか。効率的な運用はありますか。

い翻訳者は用語エラーを直せるが意味的なエラーを直中山氏：せないため、正しく直せずに終わってしまう。

両方使っている。機械的な判断として、月に一度、別の研究として、英語から中国語（繁体字）とスペ

IT と医療系で機械的な評価をしている。不定期ですがイン語への翻訳を対象に、翻訳時の負荷をアイトラッ

人で評価も行っています。人手評価の方が確実ですが、カ ー で 記 録 し つ つ 、 HT お よ び MT 結 果 に 、BLEU 値などの機械的評価も人手評価に相関してい

Multidimensional Quality Metrics (MQM)でタグ付る感触があるので、併用しています。

けを行い、作業者のタグ一致率を分析した研究[42]があ成田氏：る。正確性エラーは付与者間で一致するが、流暢性エ両方やっている。機械的評価では BLEU を使っておラーは付与者間で一致しない結果となり、流暢性は翻り、人手評価は人によって評価に差が付かないように

訳者の好みによることが多いことが分かった。また、工夫している。

MT の正確性エラーが起きた箇所は、HT と PE 双方で作業負荷が高かったことから、HT と PE のスキルの安達氏：共通性が垣間見える。

山田先生に質問が来ています。
総合的に HT が PE になることによって、作業時間

別の実験[43]でも、翻訳力・言語力に加え、情報検索能力が重要であることが分かっている。学生とプロのがどの程度削減できるとお考えでしょうか。

翻訳者の比較から、正確性エラーに関して学生が辞書

山田氏：しか参照せず間違えていたことが分かった。また、様々数字を言ってしまうと独り歩きしてしまうので怖いな検索エンジンや翻訳対象の文献を参照することで、が、英語とスペイン語の例では 80%マッチより効率が誤訳を避けられることが分かった。HT も PE も同様

良い場合がある。MT/PE は効率が上がると信じていに高度なスキルが求められることから、PE の社会的るかどうかで、差が出るという研究もある。個人的にな価値や対価を考えていく必要がある。

は 2 割くらいと考えている。

議論のための情報提供として、MT でどの程度効率

中山氏：が上がるかを、翻訳者に TM と MT という情報を与え

翻訳会社の翻訳フローとして、PM の作業や翻訳後ずに評価した実験 [44]で、80%マッチ以下の TM よりのレビューがある。翻訳全体のコストが 2 割削減されMT の評価が良かった、という結果となった。このこるわけではないことは留意いただきたい。

とから PE は 80%マッチの TM より効率的に作業できる可能性がある。

安達氏：
それぞれの立場で、こうすべきというご意見がありましたが、それを実行に移すために、誰に何を言うのが最短でしょうか。

40

5. おわりに

中山氏：
MT エンジンを開発している方々には、より良いエンジンを開発いただきたい。また、一般向けの MT が初めてのオンライン開催となったにもかかわらず、

多く、産業翻訳向けに機能が足りない部分があるため、大きなトラブルもなく、活発な議論が行われました。

産業翻訳にも目を向けていただきたい。翻訳者に向け

また、ウェビナーの録画を 1 週間オンデマンドで視聴ては、一から翻訳したい、という欲求さえ抑えられれ可能とすることや、参加者同士のオンライン交流企画

ば、PE も割と楽しめると考えているので、意識を変など、新たな試みも行われました。本会は第 2 回 AAMT

えていただきたい。

年次大会でもありました。今後の年次大会にもご期待

成田氏：

ください。

翻訳会社が MT/PE を使ったサービスを提供するのであれば、顧客に対して MT/PE の良いところ悪いと

参考文献

ころ含めて伝えていくのが大事だと考えている。PE[1] Ghazvininejad, M., Levy, O., Liu, Y., andをやりたがらない翻訳者の方も一定数いるが、翻訳会

Zettlemoyer, L. (2019). "Mask-Predict: Parallel

社が環境整備できる部分もまだあると考えている。翻Decoding of Conditional Masked Language Models".

訳会社が PE の価値を認めた上で、どうサービス提供

Paper presented at the Proceedings of the 2019

するか、顧客に説明するか、考えていく必要がある。

Conference on Empirical Methods in Natural

それにより、ポストエディターが増え、クリエイティ

Language Processing and the 9th International

ブなことが起き、好循環が生み出せればよいと考えて

Joint Conference on Natural Language Processing

いる。

(EMNLP-IJCNLP), Hong Kong, China.
[2] Shu, R., Lee, J., Nakayama, H., and Cho, K.

山田氏：(2020).

現状は、翻訳会社が顧客に説明する部分が一番重要"Latent-Variable

Non-Autoregressiveな部分と考える。アカデミア、産学の共同研究的な立Neural Machine Translation with Deterministic場からは、2 つ言いたいことがある。Light PE で流暢

Inference Using a Delta Posterior". Proceedings of

性不要とあるが、人間が流暢性を気にせず作業できな

the AAAI Conference on Artificial Intelligence,

い、というのが研究で分かっており、流暢性を無視し34(05), 8846-8853.
[3] Lee, J., Shu, R., and Cho, K. (2020). "Iterativeて正確性を高めるのは負荷が高くなる懸念がある。正確性に関してどうしても間違ってはいけないことがあRefinement

る場合に、リスク管理や MT 品質の研究を進めるべき

Non-Autoregressive Neural Machine Translation".

と考えている。

Paper presented at the Proceedings of the 2020

恒川氏：

Conference on Empirical Methods in Natural

翻訳者としては、顧客に PE の価値を認めていただ

in

the

Continuous

Space

for

Language Processing (EMNLP), Online.

くには、品質を認めていただくことが大切だと考えて[4] 龍, 梓., 木村, 龍., 飯田, 頌., 宇津呂, 武., 三いる。それにより、業界に貢献できればと考えている。

橋, 朋., and 山本, 幹. (2019). "フレーズ・トークン込

安達氏：

み NMT モデル及び SMT による大語彙フレーズ翻今後、翻訳業界で顧客含めた取り組みを考えていけ

訳によるハイブリッド翻訳方式". 電子情報通信学会
論文誌 D, J102-D, 104-117.

ればよいと考えている。

[5] Luong, T., Sutskever, I., Le, Q., Vinyals, O.,

41

and Zaremba, W. (2015). "Addressing the Rare Word[11] Dabre, R., and Fujita, A. (2019). "Recurrent

Problem in Neural Machine Translation". Paper

Stacking of Layers for Compact Neural Machinepresented at the Proceedings of the 53rd Annual

Translation Models". Proceedings of the AAAI

Meeting of the Association for Computational

Conference

Linguistics

and

the

6292-6299.

Conferenceon

Natural

7th

International
Language

Joint

Processing

Artificial

Intelligence,

33(01),[12] Devlin, J. (2017). "Sharp Models on Dull

(Volume 1: Long Papers), Beijing, China.
[6] Vaswani, A.,on

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Kamalika & S. Ruslan (Eds.), Proceedings of the

ICML Joint Workshop on On-Device Machine

36th

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International

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8-Bit

&

Quantization
LanguageCompactofTransformer

Translation

Deep

NeuralModel".

Network

Representations.

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1: Long Papers), Berlin, Germany.

Translation: A Case Study". Paper presented at the

[9]

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T.,

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Richardson,

J.

Sennrich,

R.,

and

Zhang,

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NeuralB.

(2019).
Machine(2018).

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Processing". Paper presented at the Proceedings of[16] Duh, K., McNamee, P., Post, M., andthe 2018 Conference on Empirical Methods inThompson, B. (2020). "Benchmarking Neural andNaturalStatistical Machine Translation on Low-Resource

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2019.

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Representations,

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Language

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Language

International
Language

Joint

Processing

Processing
Conference

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9th

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43

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Contextual

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Distance

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presented

attheProceedings

of

the

[39] Mathur, N., Baldwin, T., and Cohn, T. (2020).

2019"Tangled up in BLEU: Reevaluating the Evaluation

Conference of the North American Chapter of theof Automatic Machine Translation Evaluation

Association for Computational Linguistics: Human

Metrics". Paper presented at the Proceedings of theLanguage Technologies, Volume 1 (Long and Short

58th Annual Meeting of the Association for

Papers), Minneapolis, Minnesota.

Computational Linguistics, Online.

[34] Mathur, N., Baldwin, T., and Cohn, T. (2019).

[40] Sakamoto, A.

44(2019).

"Why domanytranslators

resistpost-editing?

Asociologicalanalysis using Bourdieu's concepts". The Journal ofSpecialised Translation, 31, 201-216.
[41] Yamada, M. (2019). "The impact of Google
Neural Machine Translation on Post-editing by
student translators". The journal of specialised
translation, 31 (Jostrans 31)(11), 87-106.
[42] Carl, M., and Baez, M. C. T. (2019). "MachineTranslation Errors and the Translation Process: A
Study across Different Languages". The Journal ofSpecialised Translation(31), 107-132.
[43] Onishi, N., and Yamada , M. (2020). "Whytranslator competence in information searching
matters: An empirical investigation into differences
in searching behavior between professionals andnovice translators". Invitation to Interpreting andTranslation Studies, 22, 1-23.
[44] Sanchez-Gijon, P., Moorkens, J., and Way, A.
(2019). "Post-editing neural machine translation
versus translation memory segments". MachineTranslation, 33(1-2), 31-59.

45

イベント報告第 7 回アジア翻訳ワークショップ（WAT2020）開催報告
中澤 敏明
東京大学

1. はじめにクのみであったが、年々言語対やドメインが増えてきたことがわかる。WAT2020 では新たに以下の翻訳タ

本稿では WAT2020[1]の開催報告を行う。アジア翻スクが追加された（図 1 の赤い矢印で示されたもの）。

訳ワークショップ（Workshop on Asian Translation,

・7 つのインド諸語  英語翻訳

WAT）はアジア言語を中心とした評価型機械翻訳ワー・オリヤー語  英語翻訳

クショップであり、2014 年に第 1 回（WAT2014）を・ヒンディー/タイ/マレー/インドネシア語  英語

開催して以降、毎年開催している。2016 年の第 3 回

IT&Wikinews 翻訳（WAT2016）以降は自然言語処理の国際会議との併設

・日本語  英語

マルチモーダル翻訳

ワークショップとして開催しており、2020 年の第 7・日本語  英語

ビジネス対話翻訳

回（WAT2020）は AACL-IJCNLP2020 の併設ワークショップとして、2020 年 12 月 4 日に開催された。今回はコロナ禍のためオンラインでの開催となった。招待講演は行わず、機械翻訳評価に参加した各チームによる翻訳システムの説明のほか、機械翻訳やアジア言語処理に関する一般研究論文発表が行われた。
最近のオンライン国際会議では時差を考慮して各発
表 2 回ずつの QA セッションが割り当てられていることが多いが、AACL-IJCNLP2020 では全ての発表者は事前に発表内容を録画したビデオの提出に加えて、オ

図 1：翻訳タスクの変遷

ンラインでのライブ発表及び QA を 1 回のみ行うことが要請されていた。そのため会議のプログラムは発表

また WAT2020 では新たな試みとして、科学技術論者の居住地のタイムゾーン（所属から推測した）を考

文翻訳及びビジネス対話翻訳において、文書単位での慮して組む必要があった。ビデオはほぼ全件事前提出

翻訳タスクも設定した。これは 1 文を超えた文脈情報されたが、当日の発表時間に発表者がその場にいないも考慮することで、全体としてより適切な翻訳を出力

ケースが半分程度あり、事前提出ビデオを流すことですることを目的としたものである。科学技術論文の文対応せざるを得なかった。なお会議の参加者は入れ替

書 単 位 デ ー タ と し て ParaNatCom (https://www2.

わり立ち替わり、常時 20 名程度が入っている感じで

nict.go.jp/astrec-att/member/mutiyama/paranatcom/)

あった。

を利用したが、開発データ及びテストデータのみの提WAT で行われた翻訳タスクの変遷を図 1 に示す。

供であったためか、残念ながら今回参加者はいなかっ

最初の WAT では科学技術論文の日英・日中翻訳タスた。ビジネス対話の文書単位データとしては BSD コー

Report of 7th Workshop on Asian Translation (WAT2020)
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/

2. 翻訳評価

パス (https://github.com/tsuruoka-lab/BSD) を利用し、4 チームの参加があった。
図 2 に各年の翻訳タスクの参加チーム数を示す。昨翻訳評価は自動評価と人手評価を行った。これまで

年は参加チーム数が非常に多かったが、今回は例年通

人手評価は一対比較評価と正確性評価の 2 段階での評りの水準にとどまった。海外で最も参加が多かった国価を行なってきたが、今回は翻訳結果の提出が多いタはインドの 5 チームで、これはインド諸語を対象とし

スクがなかったため、日英マルチモーダル翻訳を除いたタスクが増えたためだと思われる。他には中国、シて正確性 評価のみ を行な った。 また英 語から ヒン

ンガポール、スイス、アイルランドからの参加があっディー語へのマルチモーダル翻訳タスクにおいては、た。

WMT (Conference on Machine Translation)でも採用されている Direct Assessment (DA)[2]という評価指標を用いている。DA は評価者が各翻訳に対して 0 から 100 の間での翻訳の質を整数値で付与することで評価を行うものである。

2.1

自動評価

WAT では自動評価サーバーを用意し、参加チームが機械翻訳結果の自動評価結果をいつでも確認できるよ

図 2：翻訳タスクの参加チーム数

うにしている。自動評価システムはワークショップ終また一般研究論文の募集も行い、12 件の投稿のうち了後も利用可能であり、引き続き翻訳結果の提出・修7 件を採択（うち 1 件は後日、著者により取り下げ）

正を受け付けている。
自動評価尺度としては BLEU[3]、RIBES[4]及びした。採択した論文のタイトルを以下に示す。
・An Effective Optimization Method for Neural

AM-FM[5]を用いている。AM-FM は正確さと流暢さ

Machine Translation: The Case of English-Persianの両方を考慮したような評価手法である。日本語と中Bilingually Low-Resource Scenario

国語に関しては単語分割基準の違いによりスコアが変・Transformer-based Double-token Bidirectional

化するため、いくつかの単語分割ツールを使って翻訳

Autoregressive Decoding in Neural Machine

結果を単語に分割し、それぞれの基準でのスコアを算Translation

出する（詳細は WAT のウェブサイト参照）。

・Translation of New Named Entities from
2.2 人手評価（正確性評価）

English to Chinese
・A parallel evaluation data set of software

人手評価は特許庁基準での専門家による正確性評価

documentation with document structure annotation（JPO Adequacy Evaluation）により行なった。これ・Inference-only sub-character decomposition

は特許庁が公開している「特許文献機械翻訳の品質評

improves translation of unseen logographic

価手順」 の中の「内容の伝達レベルの評価」に従った

characters評価であり、機械翻訳結果が原文の実質的な内容をど・An Error-based Investigation of Statistical andの程度正確に伝達しているかを、人手翻訳の内容に照Neural Machine Translation Performance on

らして、下記 5 段階の評価基準で主観的に評価する

Hindi-to-Tamil and English-to-Tamil

ものである。

47

5: すべての重要情報が正確に伝達されている。

数の翻訳モデルを組み合わせたりするなどして翻訳精(100%)

度の向上を図っている。これは推測だが、このように

4: ほとんどの重要情報は正確に伝達されている。

様々な言語資源やモデルを用いることの利点としては、(80%~)

翻訳モデルがより汎用的になり、生成される文の流暢

3: 半分以上の重要情報は正確に伝達されている。

性が向上する可能性があることが挙げられる。一方、(50%~)

欠点として、専門用語など定訳が存在するものであっ

2: いくつかの重要情報は正確に伝達されている。

てもより一般的な語彙を用いて翻訳されてしまい、人(20%~)

手評価の観点で悪影響がある可能性があることが挙げ

1: 文意がわからない、もしくは正確に伝達されていられる。科学技術論文においてはこのような専門用語

る重要情報はほとんどない。(~20%)の割合が比較的多いため、全体的な流暢さの向上によ

内容の伝達レベルの評価はテストデータからランダ

り自動評価が向上した一方で、専門用語の翻訳誤りにムに選択した 200 文に対象を絞って行った。また内容

より人手評価が低下したのではないかと考えられる。

の伝達レベルの評価においては、2 名の評価者が独立に評価を行なっている。
次章からは翻訳タスクのうちのいくつか（日本語を含むもの）について、結果や知見などの概要を報告する。なお評価結果の詳細や各参加チームの翻訳システ
ムの説明などは ACL Anthology (https://www.aclweb.
org/anthology/events/wat-2020/) で確認することができる。また採択されたすべての研究論文も同ウェブ
サイトで公開されているので、参考にしていただきた

図 3：科学技術論文

日→中 評価結果

図 4：科学技術論文

中→日 評価結果

い。

3. 評価結果と得られた知見
3.1

科学技術論文

今回は日英翻訳には参加チームがなく、日中翻訳に 1 チームのみの参加であった。また 1 章でも述べた通り、文書単位の翻訳タスクにも参加チームはなかった。図 3 および図 4 に評価結果を示す。自動評
価結果を見ると毎年少しずつ向上しており、今回も過去最高値を達成しているのだが、人手評価結果を見る
3.2 特許文と残念ながら低下してしまっている。もちろん毎年評
価者が異なるため直接比較することはできないかもし

特許翻訳タスクには 2 チームの参加があった。全てれないが、人手評価が低下している要因は別に存在すの言語対の翻訳結果を提出したチームが 1 つ、もう一る可能性がある。今回参加したチームは提供されていつは韓日翻訳サブタスクのみの参加だった。図 5 からる対訳コーパス以外の他の言語資源も利用したり、複図 10 に評価結果を示す。日中・日韓・韓日の 3 つの48

サブタスクについては人手評価において昨年よりも良い結果となったが、それ以外のサブタスクでは昨年の方が良いという結果となった。今後の展開としては、訓練データに含まれない IPC 分類へのドメイン適応などが考えられる。

図 5：特許文

図 6：特許文

図 8：特許文

日→韓 評価結果

図 9：特許文

中→日 評価結果

図 10：特許文日→中 評価結果

英→日 評価結果

日→英 評価結果

3.3

ニュース記事

WAT2020 の時事ニュースの日英・英日翻訳タスク
では新たに文脈情報を用いたテストセットが追加され

図 7：特許文

韓→日 評価結果た。参加者は翻訳対象文だけでなく、その文脈文の情報も利用することができる。ただし、訓練データはこれまで通り一文単位である。参加チームは残念ながら
日英翻訳サブタスクに 1 チームだけであった。図 11に評価結果を示す。人手評価の結果、文脈情報を用いるモデルの方が用いないモデルよりも若干精度が高い

49

ということがわかった。

図 12：ビジネスシーン対話 英→日 評価結果
図 11：ニュース記事
3.4

日→英

評価結果

ビジネスシーン対話

本タスクには日英翻訳に 4 チーム、英日翻訳に 3チームの参加があった。図 12 および図 13 に評価結果を示す。結果を見ると人手評価結果上位のシステムのスコアはとても近い値となっているが、システムの構成は大きく異なっている。文脈文として 3 文前までを

図 13：ビジネスシーン対話 日→英 評価結果考慮した mBART を採用したシステムや、大規模な外部リソースを利用し、BSD コーパスなどで転移学習し4. まとめたシステムなどがあった。
興味深い知見として、文脈を考慮したモデルの転移学習において、BSD データだけを用いた場合には翻訳

本 稿 で は WAT2020 の 開 催 報 告 を 行 な っ た 。

精度の向上は見られなかったが、BSD コーパスに近い

WAT2020 は新型コロナウイルスの影響で、初めて完ドメインの外部リソースも併せて転移学習に用いた場

全オンライン開催となった。参加者の居住地のタイム

合には精度の向上が見られたとの報告がいくつかのゾーンを考慮しつつプログラムを組む必要があったり、チームからあった。つまり転移学習においてもある程

発表者に事前に発表ビデオを提出してもらう必要が度の量の対訳コーパスが必要となるということがこのあったりなど色々と大変な開催であった。
WAT2021 は過去の開催時期よりも早く、2021 年 8

結果からわかる。
また別のチームからは、サブワードの語彙サイズを月上旬に開催される ACL-IJCNLP 2021 の併設ワーク

小さく（報告では 6000 を用いていた）した方が翻訳ショップとしてタイのバンコクで開催予定である。

精度が高くなるという報告もあった。これについては

WAT2021 では以下の新たなタスクを実施する。

その要因の分析まではされていなかったが、可能性と* MultiIndicMT: Bengali, Gujarati, Hindi,

してはビジネスシーン対話において使われる語彙サイ

Kannada, Malayalam, Marathi, Oriya, Punjabi,

ズがそれほど多くない可能性がある。

Tamil, Telugu  English Multilingual Task
* Malayalam Visual Genome: English →Malayalam Multimodal Task
* Ambiguous MS COCO: English  Japanese

50

Multimodal Task

23(3):472–482, March.

* ArEnMulti30K: English  Arabic Multimodal
Task* Restricted Translation Task
なお翻訳評価にかかる費用等のためのスポンサーを募集しているので、興味のある方はご連絡いただければ幸いである。

参考文献[1]

ToshiakiNakazawa,

Hideki

Nakayama,

Chenchen Ding, Raj Dabre, Shohei Higashiyama,
Hideya Mino, Isao Goto, Win Pa Pa, Anoop
Kunchukuttan, Shantipriya Parida, Ondřej Bojar,
Sadao Kurohashi. 2020. Overview of the 7thWorkshop on Asian Translation. In Proceedings ofthe 7th Workshop on Asian Translation (WAT2020),
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[2] Yvette Graham, Timothy Baldwin, Meghan
Dowling, Maria Eskevich, Lamia Tounsi, Teresa
Lynn. 2016. Is all that glitters in MT quality
estimation really gold standard? In Proceedings of
the

26th

International

ConferenceonComputational Linguistics, Osaka, Japan.
[3] Kishore Papineni, Salim Roukos, ToddWard,
andWeiJing

Zhu.

2002.

Bleu:

a

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Proceedings of ACL, pages 311–318.
[4] Hideki Isozaki, Tsutomu Hirao, Kevin Duh,
Katsuhito Sudoh, and Hajime Tsukada. 2010.
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distant language pairs. In Proceedings of the 2010
Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing, pages 944–952.
[5] Rafael E. Banchs, Luis F. D’Haro, and Haizhou
Li. 2015. Adequacy-fluency metrics: Evaluating mt
inthecontinuous

space

model

framework.

IEEE/ACM Trans. Audio, Speech and Lang. Proc.,51

イベント報告

第 6 回特許情報シンポジウム
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. イベント概要

対象の一つとして機械翻訳技術が選ばれた。本講演ではその途中経過が報告された。詳細は令和 3 年 4 月頃

AAMT/Japio 特許翻訳研究会では、2010 年度より隔に報告書が公開される予定であり、本報告では詳細を年で「特許情報シンポジウム」を開催しており、2020

述べないが、米国が市場・技術を主導する中で、中国

年度は 2021 年 2 月 26 日（金）午後にオンライで開催

籍の出願が急伸しており注目に値する。また、日本でした。一般論文発表については論文募集・選考の期間

特徴的な技術領域や、総務省のグローバルコミュニの確保が難しかったため招待講演およびパネル討論に

ケーション計画 2025 のような戦略プロジェクトが存よる構成とした。オンライン開催でありながら最大在することを踏まえ、今後の機械翻訳関連技術の研究

100 名程度の参加者を集めることができ、従来のオン開発への提言が行われた。

サイト開催と同程度の規模が維持できた。

（３）「機械翻訳コンペティション参加報告」清野 舜氏（理化学研究所）

2. イベント内容

機械翻訳研究では長年に渡り様々なコンペティショ
ン（共通のデータを利用して性能を競う）が行われて今回のシンポジウムでは以下の 6 件の招待講演とパおり、近年最も注目を集めている国際会議 WMT のネル討論が行われた。内容を簡単に紹介する。

2020 年新聞記事翻訳タスクにおいて、東北大・理研・（１）「特許庁における機械翻訳の活用」 中西 聡 氏

NTT の合同チームがトップの成績を収めた。技術とし（特許庁）てはニューラル機械翻訳 (NMT) に基づくものであ

近年の日本国内からの海外出願率の増加や全世界的るが、教科書的な単純な構成による翻訳システムではな特許・実用新案の出願の急増を背景として、特許のなく、様々な工夫を凝らした「泥臭い」技術の集合体

審査情報を各国で活用するための機械翻訳技術はさらとも言える大規模かつ複雑なものとなった。それ故ににその重要性を増している。日本国特許庁においても必要となる計算資源も膨大となっているが、一方で機日本語と外国語双方向の機械翻訳を活用しており、現械翻訳に限らず様々な自然言語処理が同様のアプロー

在はパブリッククラウドを用いた機械翻訳プラット

チを用いて実現されるようになり、技術の垣根が下がフォームとして様々な翻訳エンジンを活用するに至っ

り新たなチャンスが生まれてきているとも言える。

ている。また機械翻訳の持続的改善に向けた各種調査（４）「特許文書の品質評価の標準化について活動も継続的に実施している。

文書品質特性 モデル～」谷川 英和 氏（IRD 国際特（２）「令和２年度特許出願技術動向調査-機械翻訳-」許事務所）

成瀬 博之 氏（特許庁）～特許

産業日本語研究会 特許文書分科会では特許文書を

特許庁では毎年いくつかの技術分野を対象とした出対象とした文書品質モデルの検討や評価を行っている。

願動向調査を行い報告しているが、令和 2 年度の調査

特許文書は発明を解説する技術文書という側面と知財

Event report: The 6th Symposium on Patent Information
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/

権を確保するための権利文書という側面があり、一口が保証されるとはなっておらず、利用には引き続き注に品質といっても多角的に捉える必要がある。着目す

意を要する。

べき品質特性は権利化に向けたフェーズ毎、また評価（７）パネル討論する立場や対象によって異なるため、的確な特許文書

シンポジウムの最後に招待講演者をパネリストとしの作成・評価のためには品質特性を把握し活用できる

たパネル討論を行った。特許情報処理の課題や今後にようにならなければならない。特許文書分科会ではそついて議論すべく、次の 3 つのトピックを事前にパネのための助けとなる教育用テキストを作成しており、リストに提示し、議論を行った。①特許のような専門弁理士をはじめとした知財関連人材の研修目的等での的な業務において人と機械の得手不得手は何で、何を展開を予定している。

人が担い、何を機械が担うべきと考えられるか？②西（ ５ ）「 COVID-19 に 絡 む 特 許 情 報 の 分 析 ～欧言語・中韓以外の言語、特にアジア諸語をどう扱っ

COVID-19(敵)を知り、己を守る～」桐山 勉 氏（日ていくか。仮に主要言語ほど精度が出なくても用途は

本特許情報機構）

あるか？また非主要言語におけるチャレンジとは何

COVID-19 に関係する特許の分析を通じた提言。社

か？③特許という大規模な公開技術文書資源は広く諸会的影響が甚大であったため COVID-19 に関連する用途に活用できないか？

研究開発は世界各国で驚異的なスピードで進んでおり、トピックを機械翻訳に寄せたこともあり特許実務の関連する早期出願が急増する等熾烈なワクチン開発競先生方のご意見を十分くみ取れなかった点は反省点と争が行われていることが窺える。COVID-19 に関して言えるが、一口に特許と言っても様々な側面があり、は膨大な情報が存在するが、そうした中から重要な情

一概に特許だからこうであるというほど単純に扱える

報を特許情報で確認・検証することが重要である。そ問題ではないということも一つの結論である。ただ、の際に機械翻訳は有用なツールであり、世界各国のオ

近年の機械学習技術の進展は言語の違いや分野の違い、リジナル特許の早期のアクセスを可能にする。

さらにはメディアの違いすらも超えて様々なタスクに（６）「自動翻訳技術の概要：なにができるか／できる「適応」が可能な汎用性を持つと謳うモデルを生むにようになってきているか」内山 将夫 氏（情報通信研

至っており、特に資源の多い領域の知見を十分に集め究機構）ることの重要性は変わらないと言えよう。

情報通信研究機構 (NICT) では「みんなの自動翻訳

3. 所感@TexTra®」という機械翻訳サイトを運営しており、現在は第 2 世代の NMT と言える Transformer が主軸を担っている。実用に資するためには対象に合わせたオンライン開催のシンポジウムであったが、様々なチューニング（アダプテーション）を重視し、また実観点からの講演で充実したものであったと言って良い

務では同様の文を繰り返し翻訳する事例が多いことかだろう。ただ、一つ開催側として心残りだった点は機ら用例ベース翻訳 (EBMT) も併せて活用している。

械翻訳以外に特許実務と先端研究のギャップを埋める

対訳データの収集にあたっては、「翻訳バンク」と呼ばような議論が今回提供できなかったことである。自然れる対訳データの提供を機械翻訳技術のライセンス料

言語処理業界はこの 3-4 年で急速に変化を遂げており、負担軽減に繋げる仕組みによってデータの蓄積が進ん

国内外問わず技術開発競争が非常に激しくなっている。

でいる。こうした大規模データに加え分野アダプテー

そうした観点からは特許実務における自然言語処理をションや用語のカスタマイズ等を活用することで機械はじめとした最新技術の適用可能性についてより踏み

翻訳精度は大きく向上した。一方で依然として正確性込んだ議論ができる場にしたい。

53

編集後記

編集後記
早川 威士
AAMT 編集委員会
AAMT はこの 2021 年、創立 30 周年を迎えました。

澤敏明様には、『自動翻訳大全：終わらない英語の仕事が編集委員一同ここに祝意を表するとともに、会員の皆5 分で片づく超英語術』（三才ブックス）、山田優様には様をはじめ様々な形で AAMT の活動や機械翻訳技術『機械翻訳：歴史・技術・産業』（森北出版）をレビューの振興に貢献してくださった全ての方々にお礼を申ししていただきました。いずれも機械翻訳を主題として取上げます。

り上げた著作であり、自然言語処理や人工知能の中のひ巻頭言では、AAMT 隅田英一郎会長より「時は来たとつの分野ではなく独立したテーマとして取り上げられり」と題し、機械翻訳を通じて新しい翻訳の未来を創りるようになっていることは、機械翻訳に対する社会の関出すという当会の決意をあらためて表明しています。機

心の高まりを示していると言えるのではないでしょうか。

械翻訳の発展はこれまで様々な苦難を伴ってきました

イ ベ ン ト 報 告 で は 、 昨 年 12 月 に 行 わ れ たが、深層学習の導入など技術的進歩によって大きく前途AAMT2020, Online について、出内将夫様にレポートが開けました。しかし機械翻訳が真に普及する未来のたをご執筆いただきました。長尾賞の受賞者講演に加え、めの最後のひとつのピースは、それをいかに使いこなす

招待講演とパネルディスカッションが行われました。

かということであり、使う側である人間との協業（ポス

今回はコロナ禍の影響で初のオンライン開催となった

ト・エディット）が欠かせません。本年 AAMT は機械にもかかわらず、運営委員会の尽力により大きなトラ

翻訳＋ポスト・エディットにフォーカスを当てて活動をブルはなく、また議論も活発に行われ盛況のうちにイ進める予定です。この取り組みが皆様の協力を得て、大ベントを終えることができました。ご参加くださったきく展開していくことを期待しています。

皆様には改めてお礼申し上げます。

本号では、解説記事を 3 報掲載しています。影浦峡

また、中澤様には同じく昨年 12 月に開催されたア様には、「人間の翻訳と機械の翻訳」シリーズの第 4

ジア翻訳ワークショップ（WAT2020）についてご報告

回として、（人文科学での）翻訳論と機械翻訳研究で取いただいています。新しく追加された言語対や翻訳ドり扱われている「翻訳」の違いについて教科書のコー

メインのタスクを含め、興味深い評価結果が示されて

パス分析をもとに考察いただいています。美野秀弥様

います。さらに須藤克仁様には、本年 2 月にには COLING2020 で発表された論文 (Mino et al.,

AAMT/Japio 特許翻訳研究会が開催した特許情報シン

2020) をベースに、外部情報として目的言語側の文脈

ポジウムより、特許分野に機械翻訳を導入する数々の情報を用いる効果について寄稿いただきました。宮田

取り組みについてレポートをお寄せいただきました。

玲様、藤田篤様からは、EACL 2021 に採択された論この編集後記をしたためている 2021 年 4 月、新型

文（Miyata & Fujita, 2021）より、入力文を事前に編

コロナウイルス感染症は過去にない猛威を振るってい集するプリエディットについて、書き換えの傾向と出ます。最後になりましたが、1 日も早い終息と皆様の力への影響を解説いただいています。

ご無事ご健康を祈念し、編集後記の締めくくりとさせ続いて書評として、2 冊の書籍を紹介しています。中ていただきます。

Editor’s note
Takeshi Hayakawa
AAMT Editorial Board
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/

AAMTジャーナル「機械翻訳」No. 74】 2021年6月15日】 アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）
ホームページ：https://aamt.info/【
住所】〒619-0289
京都府相楽郡精華町光台3-5
国立研究開発法人情報通信研究機構 先進的翻訳技術研究室内【 編 集 委 員 会 】 内山将夫 後藤功雄 中澤敏明 新田順也 園尾聡 森口功造
仲山裕子 小谷克則 山田優 石川弘美 早川威士
【 表 紙 デ ザ イン 】 泉谷東十郎
【
題
字
】 長尾真
【 事 務 局 】 石川弘美
【 印 刷 所 】 株式会社 プリントパック
【
【

発 行 日
発
行

Asia-Paciﬁc Association for Machine Translation (AAMT)
c/o National Institute of Information and Communications Technology
3-5 Hikaridai Seika-cho Soraku-gun Kyoto 619-0289, Japan

隅田英一郎