要素合成法を用いた専門用語の訳語候補生成・検証
外池昌嗣†
宇津呂充洋†
佐藤木田武仁 †† 京都大学 情報学研究科

高木理 史†俊 宏 †††† 京都大学 工学部 電気電子工学科
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1. は じ め に
我々のプロジェクトでは、国際会議に参加する、その分䉡䉢䊑䉡䉢䊑䋨⸒⺆S䋨⸒⺆S䋩䋩䊂䊷䉺䉡䉢䊑䉡䉢䊑䋨⸒⺆T䋨⸒⺆T䋩䋩ኻ⸶ㄉᦠᬌ⚝

野に精通していない参加者や通訳者のために、特定分野・↪⺆㓸ว䋨⸒⺆S 䋩

トピックに対する対訳用語集を自動生成することを目指している。この背景として、現在、専門用語の訳語情報は、英辞郎などの汎用的な辞書を用いるだけでは、一部․ቯಽ㊁䊶䊃䊏䉾䉪䈱↪⺆䉰䊮䊒䊦䋨⸒⺆S 䋩XS䋨⸶⺆䈏ᣢ⍮䋩․ቯಽ㊁䊶䊃䊏䉾䉪䈱↪⺆䉕෼㓸䋨⸒⺆S 䋩げられる。このような専門用語の訳語情報は、様々な分⸶⺆ផቯ⸒⺆䋨S,T 䋩

野で求められおり、それぞれを人手で作るとなると、大従来より、訳語情報の収集の研究は行われてきたが、それらの手法は、コーパスに含まれない用語の訳語を獲得することはできない。一方、特定の専門分野の用語の訳語情報を収集する場合、専門分野のコーパスは一般に

図1᭴ᚑⷐ⚛
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は存在しないので、まず、それをどのように集めるかが問題となる。さらに、対訳用語集に載せるべき専門用語ኻ⸶ㄉᦠᬌ⚝のリストを作成する方法も問題となる。
本稿では、その一つの実現法として、図 1 に示すように、その専門分野における用語・文書などのサンプルを与えて、その分野の訳語対集合 YST を作るという枠組みを設定する 2) 。この枠組みにおいては、以下の２つの部分を実現する必要がある。１つは、用語集に載せるべき用語を集める部分で、もう１つは、用語集に載せるべき用語のうち、訳語が未知のもの YS に対して訳語を推定する部分である。このうち、本稿では、後者の訳語推定部分に焦点をあてる。訳語推定過程のうち、高木ら 2) は対訳用語集に載せるべき用語集合が与えられたとき、その分野の訳語を含むコーパスの収集法を提案している。一方、本稿では、図 2 に示すように、訳を知りたい用語の構成要素の訳語を合成することによって、訳語を推定する手法（要素合成法）を提案し、さらに、コーパスと要素合成法を併用して、より高精度に訳語を推定する方法について提案する。

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特定分野・トピックの対訳用語集自動生成ಣℂ䊂䊷䉺䉮䊷䊌䉴෼㓸䋨⸒⺆T 䋩YSTᣂⷙ⸶⺆ኻ㓸ว1)

XT䋨⸒⺆T 䋩YS䋨⸶⺆䈏ᧂ⍮䋩の用語しかその訳語情報を知ることができないことが挙変なコストがかかる。

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図 2 要素合成法及び特定分野・トピックのコーパスを用いた訳語推定かという情報である。
このような情報を得るために、汎用の対訳辞書 (英辞郎) から、日英各２構成要素からなる訳語対を抽出し (以下、これを辞書 P2 とする)、そこから日英とも共通の第一要素を持つ訳語対を集め、これらの訳語対の日英双方の第一要素からなる部分対応訳語対を作成する (図 3)。ここで、日本語の構成要素分割には JUMAN4) を利用した。
部分対応訳語対とともに、辞書 P2 における出現回数も記録しておき、この出現回数を訳語生成時にスコアとして利用する。このようにして作成した部分対応訳語対を集めたものが、前方一致部分対応対訳辞書である。この辞書の訳語対は、訳語候補生成・検証における原言語側

2. 部分対応対訳辞書の生成の用語の末尾の構成要素以外に適用できるものとする。

要素合成法で訳語を生成する場合、用語の構成要素の訳同様にして、日英とも共通の第二要素を持つ訳語対を3)語としては、汎用の対訳辞書 (本稿では「英辞郎」Ver.79

集め、部分対応訳語対を作成し、これらを集めて後方一致を用いる) に載っている訳語だけでは不十分である。例え部分対応対訳辞書とする。この辞書の訳語対は、原言語ば、“applied behavior analysis”（応用行動分析）の訳側の用語の先頭の構成要素以外に適用できるものとする。

語を知りたい場合を考えよう。“applied” を汎用の辞書で英辞郎及び、作成した２つの部分対応訳語辞書の見出引くと「応用の」などは載っているが、“applied” →「応し語数及び訳語対数を表 1 に示す。ここで、訳語対とは、用」という対応は得ることができない。ここで必要なの２つの言語の用語を１対１に対応させたものを指すもの

は、複合語中の構成単語がどのように訳されるのが自然とする。英辞郎では、見出し語と訳語の１対多の関係が１つの単位となっているが、本稿では、この１対多の関

表 2 評価用訳語対集合 (YST )appliedappliedappliedmathematics
sciencerobot

applied:::
..
.
⇓

応用

数学

応用

科学

応用

ロボット

:

応用

出現回数
↓: 40




図3部分対応訳語対 (前方一致) の作成例

表1

辞書に含まれる見出し語数及び訳語対数
見出し語数

辞書
英辞郎
辞書 P2 (日英各２構成要素)
前方一致部分対応対訳辞書
後方一致部分対応対訳辞書

英語

日本語

1,292,117
232,716
38,35322,281

1,228,750
200,633
38,546
20,627

カテゴリ名

個数

日本語

英語

マグローヒル

電磁気学
電気工学
光学

岩波
情報科学辞典プログラム言語
プログラミング

33
45
31
29
29

88%
76%
87%
93%
93%

91%
84%
81%
100%
97%

コンピュータ
用語辞書（コンピュータ）

100

59%

75%

25 万語
医学用語大辞典

解剖学
疾患
化学物質及び薬物
物理化学及び薬物

100
100
100
100

87%
85%
76%
71%

75%
76%
76%
74%

6778%

79%

訳語対数

1,671,230
258,211
112,586
71,429係を展開し、１対１の関係としたものを用いる。

コーパスにおける評価用訳語の収集率

辞書名

加重平均

要素の訳語対 pi = si , ti  のスコアの積とする。

Q(yt ) =nq(pi )(2)i=1

ただし、別の訳語対の組み合わせで同じ訳語候補または3. 要素合成法を用いた訳語候補の生成・検証

部分訳語が生成されたときは、両者のスコアを加算して3.1 訳語対のスコア
要素合成法により生成される訳語候補にスコアを付与するために、辞書の訳語対にスコアを付与する。利用すマージする。実行時には、あらかじめ出力する訳語候補る複数の辞書の間の優先順序を以下のように定める。

数が多いもの

3.3 コーパスを利用した訳語候補生成・検証
要素合成法を発展させ、動的計画法の生成過程において、コーパスに存在しない部分訳語が生成された場合、この部分訳語を削除する。この手法は、コーパスによって部分訳語の検証を行いながら訳語候補の生成を行う手法

既存の対訳辞書 (英辞郎) の訳語対で、原言語側がといえる。

(1)

既存の対訳辞書 (英辞郎) の訳語対で、原言語側が２構成要素以上のもの

(2)
(3)

部分対応対訳辞書の訳語対で、辞書 P2 での出現回１構成要素のもの(4)

部分対応対訳辞書の訳語対で、辞書 P2 での出現回数が少ないもの(1) は、構成要素の訳語を組み合わせるよりも、既存の辞書に含まれる訳語対の方が信頼できるという仮定に基づく。(2) は、辞書 P2 での出現回数が多い部分対応対訳辞書の訳語対は、既存の辞書の１構成要素の訳語対よりも信頼できるという仮定に基づく。(4) を最後としたのは、信頼のできない部分対応を排除するためである。
上記を実現するため、訳語対 s, t(ただし、s は原言語側の用語、t は目的言語側の用語) のスコアリング関数

q(s, t) を以下のように定める。

q(s, t) =10(compo(s)−1)log10 f (s, t)の数 N を決めておき、生成過程においては、スコア上位N 個に入らない部分訳語を捨てながら生成を進める。

4. 実験及び評価
4.1 評価用訳語対評価実験においては、表 2 に示す、既存の４つの日米対訳辞書の１０カテゴリに含まれる訳語対 s, t のうち、以下に示す条件を満たすものの一部を評価用訳語対集合

YST として利用する。
• 英辞郎に s、t とも含まれない• 日本語側、英語側とも、２構成要素以上• 日本語側の語のヒット数 (goo) が 100 以上かつ、英語側のヒット数 (AltaVista) が 100 以上 10,000 以下
コーパスとしては、文献 2) で作成したものを用いる。評価用訳語対の個数、及び、コーパスにおける評価用訳語既存の辞書
部分対応訳語辞書(1)

ただし、compo(s) は、原言語側の用語 s の構成要素数を表す。また、f (s, t) は、s, t 作成時に記録しておいた、

s, t の P2 中での出現回数を表す。
3.2 動的計画法に基づくアルゴリズム
本稿における要素合成法の実装は動的計画法に基づく。
このとき、訳語候補及び、訳語候補の生成過程で作られる部分訳語 yt が訳語対 p1 , p2 · · · , pn から生成されたとすると、yt のスコア Q(yt ) は、以下に示すように、構成yT の収集率 (評価用訳語対集合 YST に含まれる評価用訳語 yT がコーパス中に出現する割合) を表 2 に示す☆ 。

4.2 要素合成法を用いた訳語候補の生成
上記の評価用訳語対に対して、要素合成法で訳語推定「正解生成可」とを行った結果を表 3(英→日) に示す☆☆ 。
コーパスにおける評価用訳語対の収集率計算においては、高木ら 2)と違い、出現頻度の下限を１としている。この理由は、本稿の場合、要素合成法の過程で生成される部分訳語のうち、コーパスに存在しない部分訳語を削除することが目的だからである。
☆☆
日英方向の結果の表は省略。ただし、日英方向の訳語推定においては、訳語推定対象の日本語の用語を構成要素に分割する際、JUMAN
では「グラフアルゴリズム」の様なカタカナの複合語を分割できな☆

は、要素合成法と現在の辞書で正解訳語が生成できるかどうかを表し、できるならば○、できないならば×とする。一方、「候補生成可」とは、１つ以上の訳語候補が生成されるかどうかを表す。そして、○/○は正解生成可を、×/○は正解生成不可だが候補生成可を、×/×は候補生成不可を表す。その結果、英日、日英、両方向とも平均19%の割合で１位に正解訳語がランクされた。10 位以内に正解訳語がランクされる割合は、英日方向で平均 40%、
日英方向で平均 43%であった。今回用意した辞書資源で正解訳語が生成可能な割合 (○/○) は、両方向とも平均約 50%であった。
次に、部分対応訳語辞書の効果を確かめるために、英表 3 要素合成法を用いた訳語候補生成の性能（英→日）
正解訳語が n 位以内

正解生成可/候補生成可n=1n = 10

○/○

×/○

×/×

解剖学
疾患
化学物質
物理化学

27%
18%
26%
21%
34%
23%
22%
10%
12%
21%

33%
40%
45%
55%
45%
51%
41%
26%
27%
47%

33%
53%
55%
62%
55%
59%
60%
34%
31%
57%

39%
29%
19%
21%
28%
32%
29%
50%
42%
33%

27%
18%
26%
17%
17%
9%
11%
16%
27%
10%

加重平均

19%

40%

49%

35%

16%

カテゴリ名
電磁気学
電気工学
光学
プログラム言語
プログラミング
コンピュータ表 4 カテゴリ「疾患」の訳語生成の誤り分析 (英→日)
大分類

原因

ついて、英日方向で要素合成法による訳語推定の実験を辞書の不備

辞書にエントリがない表記のゆれの問題行った。その結果、英辞郎を用いない場合でも、正解生改善不可

前置詞のない順序交換
非構成的辞郎を用いない場合と、部分対応辞書を用いない場合に成可の割合は 41%とそれほど下がらず、1 位が正解の割合は 21%とむしろ向上した。一方、部分対応訳語辞書を用いない場合は、正解生成可の割合が 27%、1 位が正解

操作の不備の割合は 8%と、大幅に性能が低下した。
「疾患」のカテゴリにおいて、英日方向の訳語推定で訳語候補が生成できない原因を調べた結果を表 4 に示す。

データの誤りこの表では、何を改善すれば原因が取り除けるかというその他

of, by, to による順序交換「の」が不要「’s」の扱い「性」、「的」の扱い
ハイフンの扱い
テストセットの不備
辞書の訳語中の空白
スコアの問題
出力する訳語候補数の問題

観点で原因を分類している。訳語が生成できない原因の43%が「操作の不備」に起因するものであり、対処可能であると考えられる。例えば、「of、by、to による順序交換」であれば、前処理で順序を交換すればよいだろう。一方、「辞書の不備」に起因するものは 17%存在する。英辞

合計て、辞書の拡充を行えば、改善する可能性がある。しかしながら、「改善不可」に分類した 25%は要素合成法で訳語を推定するのは困難である。
ここで、評価用訳語対のうち、構成要素が日英で対応していて、要素合成法で生成できる可能性がある訳語対の割合を人手で調べ、このうち、実際に、現在の辞書と要素合成法を用いて、正解訳語を生成できる割合を調べた。

割合121514145634217116%
1%
7%
19%
19%
7%
8%
4%
5%
3%
1%
9%
1%

割合

43%

75

100%

100%

17%
25%

4%
11%

表 5 人手で構成的と判定された訳語対数および生成可能な訳語対の割合 (日→英)
カテゴリ名

構成的 (人手)構成的 (人手) のうち、要素合成法＋個数割合

現在の辞書で生成可

解剖学
疾患
化学物質
物理化学

2735292728919186799182%78%
94%
93%
97%
91%
91%
86%
79%
91%

41%
71%
59%
67%
57%
65%
66%
41%
42%
66%

加重平均

67

88%

57%

郎から、日英各３構成要素からなる訳語対を抽出し、これらの訳語対も、部分対応訳語辞書に含めることによっ

個数

電磁気学
電気工学
光学
プログラム言語
プログラミング
コンピュータ

日英方向の結果を表 5 に示す。この結果、まず、評価用訳語対のうち平均 88%が要素合成法で生成できる可能性

日方向で平均 10%、日英方向で平均 7%向上した。一方、があると判定された。そして、そのうち、平均約 57%が10 位以内に正解訳語がランクされる割合は、英日両方で現在の辞書と要素合成法で生成可であることがわかった。

は平均 3%、日英方向では平均 4%低下した。

なお、英日方向でもほぼ同じ結果が得られたが、ハイフ

ここで、コーパスの効果に焦点を絞って評価するためンを含む語の扱いの都合で、日英方向よりも平均約 1%低に、コーパスに正解が存在し、要素合成法で正解生成可い割合となった。

な評価用訳語対のみを対象として、スコア１位の訳語候

4.3 コーパスを利用した訳語候補生成・検証
次に、コーパスを利用した訳語候補生成・検証の結果を
表 6(英→日) に示す☆ 。その結果、コーパスを用いない方法に比べて、１位に正解訳語がランクされる割合が、英い。そこで、日本語の構成要素分割では、JUMAN で構成要素分割した結果を人手で修正した。
☆
日英方向の結果の表は省略

補が正解となる訳語対の割合を調べた。
割合 =コーパス (未使用/使用) で 1 位が正解
(3)
コーパスに正解が存在し、正解生成可

その結果を図 4(英→日)、図 5(日→英) に示す。コーパスに正解訳語が存在するならば、コーパスを利用するとス
コア１位の訳語候補が正解となる割合が著しく向上し、英日方向で平均 36%、日英方向で平均 26%向上した。した䉮䊷䊌䉴ᧂ૶↪
䉮䊷䊌䉴૶↪

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図 7 出力される訳語候補の数が１以上の訳語対のみを対象とした評価(日→英)パスを併用した訳語推定法を提案した。実験の結果、要素合成法によって、正解訳語がスコア 10 位以内となる割合は約 40%であり、コーパスを併用すると、スコア１位の訳語候補の正解率が大幅に向上した。
今後の課題としては、of を含む場合などの操作の拡充

ဋቇᐔൻℂൻቇ‛∔⾰ᖚが挙げられる。その他の課題としては、部分対応対訳辞‛䉴䉮䉝㪈૏䈏ᱜ⸃䈫䈭䉎⸶⺆ኻ䈱ഀว㩿㩼㪀㔚⏛᳇㔚 ቇ᳇Ꮏቇ䊒䊤శ䉫ቇ䊤䊒 䊛⸒䊨⺆䉫䊤䊚䊮䉮䉫䊮䊏䊠䊷䉺⸃೬ቇ

図 4 コーパスに正解が存在し、要素合成法で生成可な評価用訳語対のみを対象とした評価 (英→日)䉮䊷䊌䉴ᧂ૶↪
䉮䊷䊌䉴૶↪

㪈㪇㪇㪐㪇㪏㪇㪎㪇㪍㪇㪌㪇㪋㪇㪊㪇㪉㪇㪈㪇㪇䊒䊤ဋቇ
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䉫䊮䊏䊠䊷䉺⸃೬ቇ䉮䊷䊌䉴ᧂ૶↪
䉮䊷䊌䉴૶↪

Ꮏ38%

図 6 出力される訳語候補の数が１以上の訳語対のみを対象とした評価(英→日)

Ꮏ23%

᳇39%

᳇37%

㔚29%

コンピュータቇ

加重平均プログラム言語
プログラミング

᳇

解剖学
疾患
化学物質
物理化学

52%
27%
48%
21%
24%
32%
27%
52%
57%
28%

᳇

×/×

18%
31%
6%
24%
24%
34%
18%
18%
16%
31%

㔚

×/○

30%
42%
45%
55%
52%
34%
55%
30%
27%
41%

䉴䉮䉝㪈૏䈱⸶⺆୥⵬䈱♖ᐲ㩿㩼㪀

○/○

30%
42%
45%
48%
45%
34%
50%
29%
26%
40%

⏛

n = 10

27%
29%
32%
34%
41%
29%
40%
21%
20%
31%

䉮䊷䊌䉴ᧂ૶↪
䉮䊷䊌䉴૶↪

㪈㪇㪇㪐㪇
㪏㪇
㪎㪇
㪍㪇
㪌㪇
㪋㪇
㪊㪇
㪉㪇㪈㪇
㪇

㔚

n=1

電磁気学
電気工学
光学

䉴䉮䉝㪈૏䈱⸶⺆୥⵬䈱♖ᐲ㩿㩼㪀

正解生成可/候補生成可⏛

正解訳語が n 位以内

カテゴリ名

㔚

表 6 要素合成法とコーパスを併用した訳語候補生成の性能（英→日）書の拡充、辞書の訳語対に与えるスコアの改良などが挙げられる。今回は、コーパスによって訳語候補の検証を行ったが、サーチエンジンのヒット数を利用した検証に図 5 コーパスに正解が存在し、要素合成法で生成可な評価用訳語対のみを対象とした評価 (日→英)ついても検討している。

がって、コーパスによる検証は有効であるといえる。英

特定領域研究「実世界の関連性を投影した語彙空間の構築」(課題番号

日方向に比べて、日英方向の精度向上が少ないのは、英16016249)，文部科学省 科学研究費 若手研究 (B) 「実世界の大規模謝辞: 本研究の一部は，次の研究費による: 文部科学省 科学研究費

語のコーパス (平均 390MB) は日本語のコーパス (平均

言語資源からの翻訳知識獲得に基づく機械翻訳モデルの研究」(課題番号99MB) に比べて大きく、誤った訳語候補がコーパス中の16700141)，21 世紀 COE プログラム「知識社会基盤構築のための情語と照合してしまう割合が大きいためと考えられる。

報学拠点形成」．

次に、１位にランクされた訳語候補の精度、すなわち、出力される訳語候補の数が１以上の訳語対のみを対象とした評価を行った。
精度 =コーパス (未使用/使用) で 1 位が正解
(4)コーパス (未使用/使用) で、候補生成可

その結果を図 6(英→日)、図 7(日→英) に示す。その結果、コーパス利用時は、英日方向で平均 47%、日英方向で平均 38%の精度であることが分かった。出力される訳語候補の数が０の場合には、他の方法で訳語推定をすれば、さらなる訳語推定精度の向上が期待できる。

5. まとめと今後の課題
本稿では、特定分野・トピックに対する対訳用語集を自動生成するという枠組みのもとに、要素合成法とコー

参考 文

献

1) Matsumoto, Y. and Utsuro, T.: Lexical Knowledge Acquisition, Handbook of Natural Language
Processing (Dale, R., Moisl, H. and Somers,H.(eds.)), Marcel Dekker Inc., chapter 24, pp. 563–610 (2000).
2) 高木俊宏, 木田充洋, 外池昌嗣, 佐々木靖弘, 日野浩平, 宇津呂武仁, 佐藤理史: ウェブを利用した専門用語対訳集自動生成のための訳語候補収集, 言語処理学会第 11 回年次大会論文集 (2005).
3) 英辞郎: http://www.eijiro.jp/.
4) 黒橋禎夫, 長尾真: 日本語形態素解析システム JUMAN version 3.62 使用説明書 (1999).