ウェブと要素合成法を用いた専門用語訳語推定
外池昌嗣†

宇津呂† 京都大学 情報学研究科

武仁 †佐藤†† 名古屋大学 工学研究科

1. は じ め にanatomy術が必要不可欠である．これまでに行われてきた訳語推定の方法の１つに，パラレルコーパスまたはコンパラブルコーパスを用いる方法がある．これらの手法では，原言語の用語とその訳語の間の文脈的な類似性を言語を横断して測定し，その文脈的類似性に従ってすべての訳語候補を順位付けする．しかしながら，訳語対応の推定の目的に利用できるパラレルコーパスやコンパラブルコーパスは限られている．それゆえ，それらの既存手法を専門用語の訳語推定のタスクに適用しようとしても，多く

S: ⧷⺆
T: ᣣᧄ⺆䇸⸃೬ቇ䇹ಽ㊁䈱䉰䊮䊒䊦↪⺆㑐ㅪ⺆෼㓸

本論文では，専門用語の対訳集の生成に関する問題を研究する．専門用語の対訳集の生成には，訳語推定の技理 史 ††䉡䉢䊑ኾ㐷↪⺆䊥䉴䊃ో૕䋨䇸⸃೬ቇ䇹ಽ㊁䋩synapse
transplanted liversensory cellvastus intermedius
oculomotor nerve
osseous system
pleural mesothelium
skin capillary
palatal mucosa⧷ㄉ㇢䈮䋲୘એ਄䈱⸶⺆䈅䉍 [XSM]
indusium : ൮⤑ 䃂 ⟠⤑mother liquor : Უᶧ 䃂 ઀ㄟ䉂᳓ 䃂 䊙䉱䊷䉡䉤䊷䉺䊷
calcar : 〒 䃂 䊐䊥䉾䊃┇2042⸶⺆ㆬᛯ0↢⿠㗫ᐲ䉕᳞䉄䉎⧷ㄉ㇢䈮⸶⺆䈏䋱୘䈱䉂 [XSU]
sensory cell : ᗵⷡ⚦⢩transplanted liver : ⒖ᬀ⢄⤳oculomotor nerve : േ⌒␹⚻⸶⺆䉕䉰䊷䉼䉣䊮䉳䊮䈱䉪䉣䊥䈮䈚䈩ᢥᦠ෼㓸

[XTU]

䇸⸃೬ቇ䇹ಽ㊁ᣣᧄ⺆䉮䊷䊌䉴⧷ㄉ㇢䈮⸶⺆䈭䈚 [YS]᳢↪䈱ᣢሽኻ⸶ㄉᦠ
⧷ㄉ㇢osseous system
pleural mesothelium
skin capillary䉡䉢䊑⸶⺆ផቯ

図1

ウェブを用いた専門用語対訳集生成の場合，訳語推定対象の専門分野の既存コーパスを見つれのスコアに対して数種類の実装を設定し，それらを組けることは極めて難しい．
一方，単言語コーパスを用いて要素合成法による訳語1),2)

み合わせることにより，９つのタイプのスコア関数を定はより実用的である．なぜならば，義した．実験の結果，コーパスに正解訳語が存在する場

単言語コーパスはパラレルコーパスやコンパラブルコー合においては，あらかじめウェブからコーパスを収集すパスに比べて収集が容易だからである．この技術では，ある方法が，訳語候補の検証時にサーチエンジンを利用する用語の訳語候補は，その用語の構成要素の訳語を結合る方法より性能がよいことがわかった．さらに，複数のすることによって構成的に生成される．その後，生成さスコア関数が支持する訳語候補が一致する場合のみ，それた訳語候補は，専門分野コーパスを用いて検証される．の訳語候補を出力する方法を設計し，評価を行った．実

要素合成法による訳語推定法の有効性を調査するため

験の結果，単一のスコア関数の精度よりもはるかに高い推定を行う技術に，既存の専門用語対訳辞書の 10 分野から，日本語と英語の専門用語で構成される訳語対を 667 個無作為に抽出精度を達成できることがわかった．

した．そして，それぞれの訳語対が構成的であるかを調

2. 専門用語対訳集生成の全体像

べたところ，88%が実際に構成的であるという結果が得

ウェブを利用した専門用語対訳集生成の全体像を図 1られた．このことから，専門用語に対して要素合成法にに示す．ある特定の分野の用語のサンプルが与えられていよる訳語推定法を適用することは有効である可能性が高ると仮定し，対訳集の見出し語にすべき専門用語を，ウェいことがわかった．

ブからの関連語収集手法 5) を用いて収集する．それらのしかしながら，たとえ単言語であっても，専門分野コー収集された専門用語は，既存対訳辞書に掲載されているパスを収集するのは高価である．そこで，様々な分野の文訳語の個数にしたがって，３つの部分集合に分けられる．

書が利用可能なウェブを利用する方法を採用する．ウェブ

すなわち，訳語の数が１である用語の集合 XSU ，訳語の個を訳語候補の検証に利用する場合，サーチエンジンを通数が２以上である用語の集合 XSM ，訳語が掲載されてい3)，ない用語の集合 YS の３つである．XSM の用語に対して訳語推定の前にあらかじめ，ウェブから専門分野コーパは，既存の対訳辞書にある訳語の中から最も適切なものスを収集しておき，その後，そのコーパスを用いて訳語を選択する必要がある．例えば，解剖学分野に属する英候補の検証を行う方法 4) の２つの方法が考えられる．前

語の専門用語 “calcar” の訳語としては，窯業用語の「フ者はカバレージに優れる一方，後者は特定分野の大量のリット窯」ではなく，用語「距」が選択されなければなしてウェブ全体を用いて訳語候補の検証を行う方法と用語の訳語推定を行う場合効率がよい．本論文では，要らない．一方，YS の用語に対しては，訳語候補の生成と素合成法による訳語推定における２つのウェブ利用法を，検証が求められる．本論文では，上記の２つのタスクのカバレージと精度の観点から量的に比較する．

うち，後者のウェブを用いた訳語候補の生成と検証に焦より詳細には，要素合成法による訳語推定において，訳点をあてる．前章で述べたように，ここでは，訳語候補語候補のスコア関数を，「対訳辞書スコア」と「コーパスの検証のための２つのウェブ利用法を実験的に比較する．

スコア」の２つの要素に分解する．本論文では，それぞ

１つ目の方法はサーチエンジンを用いる一方，２つ目は

ここで，si は語の列を表す．次に，yS に対して生成され⧷⺆䈱ኾ㐷↪⺆osseous systemኻ⸶ㄉᦠ㗫ᐲᖱႎᬌ⚝㛽㛽䈱㛽ᕈ䈱㛽䈮ૃ䈢

1.7♽⛔
1.0䉲䉴䊁䊛
0.7 㬍 ೙ᐲ1.0♽
ᣇᑼ

た訳語候補を yT と記述するものとすると，yS は以下の䇸⸃೬ቇ䇹ಽ㊁䈱ᣣᧄ⺆䉮䊷䊌䉴
⸶⺆୥⵬䈱
䉴䉮䉝

2.4
3.5
2.3
3.1
3.0㛽䉲䉴䊁䊛㛽♽
㛽ᣇᑼ
㛽૕♽
㛽♽⛔
㛽䈱♽⛔
㛽䈮ૃ䈢೙ᐲ

ように表すことができる．

yT = t 1 , t 2 , · · · , t n䇸osseous system䇹䈱⸶⺆୥⵬
5.7 x 0 = 05.2 x 20 = 104
5.1 x 0 = 0
4.8 x 0 = 0
4.1 x 17 = 0
2.4 x 0 = 70
2.3 x 0 = 0⸶⺆ኻ䈱䉴䉮䉝(2)ここで，ti は si の訳語を表す．このとき，訳語対 yS , yT は以下のように表される．

yS , yT  = s1 , t1 , s2 , t2 , · · · , sn , tn (3)

生 成さ れ た訳 語候 補 のス コア は ，以 下 に示 す よう

図 2 日本語の専門用語「応用行動分析」の要素合成法による訳語推定に，対訳辞書スコア Qdict (yS , yT ) とコーパススコア
Qcoprus(yT ) の積で定義される．

あらかじめウェブから収集した専門分野コーパスを用い

対訳辞書スコア Qdict (yS , yT ) は yS と yT の対応の適切る．ここで，既存の辞書に訳語が１個だけ掲載されていさを測定する．コーパススコア Qcoprus(yT ) は，訳語候

る XSU の用語の訳語の集合を XTU とすると，２つ目のアプローチでは，XTU の用語をサーチエンジンのクエリー
4)

ここで，ある訳語候補が２つ以上の系列の訳語対から生ኻ⸶ㄉᦠ䉴䉮䉝䉮䊷䊌䉴䉴䉮䉝として用いてウェブから専門分野コーパスを収集する．

Q(yS , yT ) = Qdict (yS , yT ) · Qcoprus(yT )(4)

補 yT の適切さを目的言語コーパスに基づいて測定する．
成される場合，その訳語候補のスコアはそれぞれの系列のスコアの和で定義される．

3. 要素合成法による専門用語訳語推定

対訳辞書スコア

3.1 訳語推定の概要
要素合成法による訳語推定の例として，「解剖学」分野を行う．２つのスコアは，以下に示すように，前節で示しの英語の専門用語 “osseous system” の日本語訳を推定すた対訳辞書に含まれる訳語対のスコアの積で定義される．

る様子を図 2 に示す．まず，専門用語 “osseous system”

本論文では、２種類の対訳辞書スコアを導入して比較• 頻度-構成要素数を構成要素 “osseous” と “system” に分割し，それぞれの構成要素を既存の対訳辞書を利用して目的言語に翻訳

Qdict (yS , yT ) =する．このとき，それぞれの構成要素の訳語対にはスコnq(si , ti )

(5)

i=1

アが付与されている．次に，前置詞句の構成を考慮した

このスコアは，訳語対の構成要素数と，部分対応対訳語順の規則にしたがって，それらの構成要素の訳語を結辞書 BP , BS の訳語対の頻度に基づく．このスコアでは、合し，訳語候補を生成する．ここで，訳語候補のスコア

対訳辞書の訳語対に対して，文献 4) で提案された優先順は，対訳辞書スコアとコーパススコアの積で計算される．

位を仮定する．

対訳辞書スコアは訳語対のスコアの積で計算され，コー

訳語対 s, t のスコア q(s, t) の定義として，s, t が

パススコアは「解剖学」分野の日本語コーパスから得ら

どの対訳辞書に出現するかで場合分けを行った以下の式

れる頻度情報に基づいて計算される．最後に，スコア１を採用する．

位の訳語候補が選択される．
本研究では，既存の対訳辞書として，「英辞郎」 に加え☆て，英辞郎の訳語対から作成した部分対応対訳辞書 1),4)q(s, t) =⎧(compo(s)−1)⎪⎨ 10

fp (s, t)

log10⎪⎩ log f (s, t)10を用いる．まず，既存の対訳辞書から，日本語及び英語s

英辞郎の場合BP の場合BS の場合(6)の用語がそれぞれ２つの構成要素からなる訳語対を抽出

ここで，compo(s) は s の構成要素数を表すものとし，し，これを別の対訳辞書 P2 とする．次に，P2 中の訳語

fp (s, t) は，対訳辞書 P2 中に第一要素として s, t が出現する回数を表すものとし，fp (s, t) は，P2 中に第二要素として s, t が出現する回数を表すものとする．

対の第一構成要素から前方一致部分対応対訳辞書 BP を作成し，第二構成要素から後方一致部分対応対訳辞書 BSを作成する．さらに，BP と BS を併合し部分対応対訳• 確率辞書 B を作成する．

3.2 訳語候補のスコア
この節では，要素合成法による訳語推定における訳語

Qdict (yS , yT ) =n

P (si |ti )(7)

i=1候補のスコアを定義する．まず，yS を訳語推定すべき専

このスコアは，条件付き確率 P (si |ti ) の積で定義される．

門用語とし，yS は以下に示すように構成要素に分解されP (si |ti ) は対訳辞書及び部分対応対訳辞書を用いて計算される．P (s|t) の定義を以下に示す．
fprob (s, t)P (s|t) = (8)fprob (sj , t)sると仮定する．

yS = s1 , s 2 , · · · , s n

(1)

j☆

http://www.eijiro.jp/

式 (8) 中の fprob (s, t) は，s, t が対訳辞書に生起する頻表1

スコア ID

９つの訳語候補のスコア関数と，それらの構成要素対訳辞書スコア
頻度-構成要素数
確率AB
CDEFGHI確率

prune/ﬁnal
prune/ﬁnal

prune/ﬁnal
prune/ﬁnal
prune/ﬁnal
prune/ﬁnal
prune/ﬁnal
prune/ﬁnal
prune/ﬁnal

prune/ﬁnal
prune/ﬁnal

コーパススコア
頻度生起の有無

prune/ﬁnal
prune
ﬁnal
prune/ﬁnal
ﬁnal
ﬁnal

度を表す．ただし，s, t が英辞郎に出現する場合は，頻度が 10 であるとみなし，部分対応対訳辞書 B に出現する場
合は，対訳辞書 P2 に生起する頻度を表す． fprob (s, t)☆の定義を以下に示す．

fprob (s, t) =10

英辞郎の場合fB (s, t)

B の場合

(9)

コーパススコア
以下に示す３つのタイプのコーパススコアを評価した．

• 確率: 以下のバイグラムモデルによって推定される訳語候補 yT の生起確率
Qcorpus (yT ) = P (t1 ) ·n

P (ti+1 |ti )コーパス
on-line(サーチエンジン)

oooooooo

表 2 評価用訳語対の数

辞書名
マグローヒル
科学技術用語大辞典岩波情報科学辞典
コンピュータ
用語辞書

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|YS |3345312929|XSU |3634423729

C(S)
85%
71%
65%
93%
97%

(コンピュータ)

100

91

51%

解剖学
10091
86%
25 万語
疾患
100
91
77%
医学用語
化学物質・薬物
100
9460%
大辞典
物理化学・統計学
100
88
68%
合計
667
633
72%
C(S):YS の用語のうちコーパスに正解訳語が含まれる割合(10)たモデルに，スコア関数 ‘D’ は，文献 4) で提案されたモi=1• 頻度: 目的言語コーパスにおける訳語候補 yT の生起
頻度
Qcorpus (yT ) = f req(yT )(11)• 生起: 目的言語コーパスに訳語候補 yT が生起するかどうかに応じて値を定める

pruneoﬀ-line

デルに対応する．スコア関数 ‘E’ は，スコア関数 ‘D’ からコーパススコアの要素を取り除いたものである．一方，スコア関数 ‘I’ は，文献 3) で提案されたサーチエンジンを通して直接的に訳語候補の検証を行う方法の評価を意図している．

表 1 に示すように，本論文では，対訳辞書スコアとコー3.3 ２つのスコア関数の併用
本節では，２つのスコア関数を併用する手法について検討する．２つのスコア関数は前節で導入した９つの関数から選択する．この手法では，まず，２つのスコア関数によって，専門用語の訳語の信頼度を測定する．次に，パススコアの９つの組み合せに関して調査を行った．この両方のスコア関数で１位となった訳語候補が一致した場

表において，‘prune’ は，そのスコアが動的計画法のアル合にのみ，この手法は一致した訳語候補を出力する．こゴリズムを用いた訳語候補生成の過程において，生成さの手法の目的は，リコールよりも精度を重視することでれた訳語候補の部分列の順位付けと枝刈りに用いられるある．

Qcorpus (yT ) =1

生起する場合0生起しない場合(12)

スコア関数のバリエーションことを示す．‘ﬁnal’ は，そのスコアが生成された訳語候補の最終結果の順位付けに用いられることを示す．列「コー4. 実験と評価て生成された訳語候補の検証を行うことを示す．‘on-line’

4.1 評価用訳語対集合
実験では，図 1 に示した専門用語対訳集生成のフレームワークのうち，訳語推定の部分の評価を行う．本論文

は，サーチエンジンを通して直接的に訳語候補の検証をの評価では，対訳集の見出し語とすべき専門用語の収集行うことを示す．のプロセス及び訳語選択の評価は行わない．訳語推定のパス」において，‘oﬀ-line’ は，あらかじめウェブから専門分野コーパスを収集し，その後，このコーパスを用いここで，スコア関数 ‘A’ は，文献☆

1)によって提案され英辞郎の訳語対の頻度の定義が妥当かどうか経験的に調査する必要がある．

部分の評価を行うために，表 2 に示す既存の日英専門用語対訳辞書の 10 分野から，無作為に訳語対を抽出し集合XSU 及び YS を作成した．
（ここで，YS の用語として，１語または１形態素からなるものは除外した．
）1 章で述べ表 3 単一のスコア関数の評価の結果

IDA
BCDEFGHI

YS 全体
top 1 top 10
43.8%
52.9%
42.9%
50.7%
43.0%
58.0%
43.0%
47.4%
33.9%
57.3%
40.2%
47.4%
39.1%
46.8%
43.8%
57.3%
49.8%
57.3%

生成可能
top 1
top 10
63.8%
77.1%
62.4%
73.8%
62.7%
84.5%
62.7%
69.0%
49.3%
83.4%
58.5%
69.0%
57.0%
68.1%
63.8%
83.4%
72.5%
83.4%

表4

生成可能&存在
top 1
top 1082.0%
98.5%
83.8%99.4%
75.1%
94.6%
85.9%
94.6%
51.1%
84.1%
80.2%
94.6%
78.1%
93.4%
73.6%
84.1%
74.8%
84.1%

コーパス

oﬀ-line/on-lineoﬀ-line/oﬀ-line

２つのスコア関数を併用した場合の結果

組み合わせ
A&I
D&I
F&I
H&I
A&H
F&H
D&H
A&D
A&F
D&F

精度
88.0%
86.0%
85.1%
58.7%
86.0%
80.6%
80.4%
79.0%
74.6%
68.2%

リコール
27.6%
29.5%
29.1%
37.5%
30.4%
33.7%
32.7%
32.1%
33.0%
35.7%

Fβ=1
0.420
0.440
0.434
0.457
0.450
0.476
0.465
0.456
0.457
0.469たように，XTU （XSU の用語の訳語の集合）の用語はウェと ‘H’ は，それぞれ，頻度に基づくスコア関数と確率にブから専門分野コーパスを収集する際に利用する．訳語基づくスコア関数なので，両者はスコア関数のデザイン

推定の評価は集合 YS に対して行う．10 カテゴリのそれにおいて全く異なった特徴を持っている．

ぞれに対して，表 2 に XSU 及び YS のサイズを，また YSに対しては，収集した専門分野コーパスに正解訳語を含む

5. む す び

割合を示す．以下では，原言語 S を英語，目的言語 T を

本論文では，専門用語の対訳集の生成に関する問題を日本語として行った実験の人手による評価の結果を示す．

研究した．専門用語の訳語推定において，その分野の既4.2 単一スコア関数の評価
表 1 に示すスコア関数 A∼I を単独で評価した結果を表 3 に示す．列「YS 全体」には，YS 全体に対する結果存のコーパスを見つけることは極めて困難である．本論を示す．列「生成可能」には，YS の訳語対のうち，要素定の方法としては，要素合成法に基づく訳語推定法を用合成の操作によって生成可能な訳語対のみに対する結果いた．本論文は，要素合成法による訳語推定法のスコアを示す．列「生成可能&存在」には，正解訳語がコーパス関数における要素の組み合わせの量的比較に焦点をあてに存在し，かつ，要素合成の操作によって生成可能な訳た．実験を通して，専門分野コーパスが要素合成法によ語対のみに対する結果を示す．列 ‘top n’ には，正解訳語る訳語推定法の性能を向上させることを示した．

がスコア n 位以内に含まれる割合を示す．
列「YS 全体」におけるスコア関数 ‘D’ と ‘E’ の “top 1”
を比較すると，コーパスを用いない場合より，用いた場合の方が性能がよいことがわかる．さらに列「YS 全体」
より，コーパススコアの計算のために直接ウェブのサーチエンジンを利用するスコア関数 ‘I’ の正解率は，あらかじめ収集した専門分野コーパスを用いるスコア関数よりも高いことがわかる．これは，集合 YS 全体に対して，収集した専門分野コーパスに正解訳語が含まれる割合が72%と，あまり高くないことが原因である．一方，列「生成可能&存在」より，正解訳語がコーパスに存在する場合は，‘I’ を除くほとんどのスコア関数において，スコア関
数 ‘I’ の精度よりも高い精度を達成できることがわかる．
この結果は，あらかじめウェブから専門分野コーパスを収集し，その後，このコーパスをを用いて生成された訳語候補の検証を行うという方法の有効性を示している．

4.3 ２つのスコア関数を併用する手法の評価
２つのスコア関数を併用する手法の評価の結果を表 4に示す．この結果は，‘oﬀ-line’ コーパスを用いるスコア関数と ‘on-line’ コーパスを用いるスコア関数の組み合せが，‘oﬀ-line’ コーパスを用いる２つのスコア関数の組み合せよりも高い精度を達成する傾向があることを示す．一方で，この結果は，‘oﬀ-line’ コーパスを用いる２つのスコア関数の組み合わせ（‘A’ と ‘H’ のペア）でも高い精度を達成できることも示している．ここで，スコア関数 ‘A’

文では、そのような専門用語の分野のコーパスをウェブから収集するアプローチを採用した．専門用語の訳語推

参考 文献

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情報検索のための複合語翻訳, 情報処理学会論文誌,
Vol. 41, No. 4, pp. 1038–1045 (2000).
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誌, Vol. J84-D-II, No. 12, pp. 2605–2614 (2001).
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Proc. 19th COLING, pp. 127–133 (2002).
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