日英特許翻訳における日本語機能表現の集約的英訳可能性の調査∗
島内 蘭†

長坂 泰治†

坂本 明子†

宇津呂 武仁†松吉 俊‡

筑波大学大学院 システム情報工学研究科†
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科‡

109] では日常会話文に対して目的言語側の訳を作成した

はじめにうえで，翻訳規則の作成を行っている．一方，本研究で機能表現とは，以下の例文の「について」，「にちがいない」，「とはいえ」ように複数の語が一つの助詞・助動詞・ は，NTCIR-7 の特許翻訳タスク [Fujii08] で配布された接続詞のようにふるまう表現を指す [土屋 06]．機能表現 1,798,571 件の日英対訳特許文対を用いてフレーズテーブルを学習し，日英対訳機能表現対を獲得するために用は，その語を構成する複数の構成要素を合わせた意味ではなく，表現全体で１つの意味を持つのが特徴である． いた．特許文の場合は使われる機能表現の意味範囲が狭
く，その種類も少ないので，翻訳規則の作成が容易にな• 格助詞型 農村の生活について調べている．

ると考えられる．

• 助動詞型 これは天狗の仕業にちがいない．

2• 接続詞型 手紙を出したとはいえ，返事が来るとは日本語機能表現以下に，機能表現の国語学分野と自然言語処理分野にお限らない．

ける機能表現研究の経緯を説明する．

日本語機能表現には，非常に多様な異形が多く存在す

国語学分野の [森田 89, 国研 01] が日本語機能表現のるが，現状の日英機械翻訳ソフトにおいて，それらの異網羅的な体系を作成したのを受けて，自然言語処理分野形をすべて網羅的に正しく翻訳することは容易ではなにおいても機能表現が研究されるようになった経緯があい [坂本 09]．本稿では，原言語における類似の表現を， る．[土屋 06] では [国研 01] で列挙された 125 個の見出代表的な表現に言い換えた後，機械翻訳の言語変換部を し語だけでなく，その活用形を含めた 337 表現に対し適用するという SandGlass 翻訳方式 [山本 01] を採用すて，最大 50 文ずつの用例を文字列照合を用いて収集し，る．そして， [坂本 09] では，日本語機能表現を網羅的機能的な用法と自立的な用法の人手判定ラベルを付与しに列挙した大規模日本語機能表現階層辞書 [松吉 07, 松た．また，[松吉 07, 松吉 08] は，日本語機能表現を各表

吉 08] を利用して，日本語機能表現の日英翻訳を対象と現の構成要素の組み合わせとして階層的に網羅した辞書
1

して，この SandGlass 翻訳方式を適用することにより， を作成した (日本語機能表現一覧「つつじ」 )．また，日本語機能表現の集約的な日英機械翻訳手法を提案して 後に [松吉 07, 松吉 08] は，辞書内で言い換え可能な表現いる．

ごとに機能表現を分類し，言い換え可能な機能表現群ご[坂本 09] では 1 意味的等価クラス内の日本語機能表現を 1 規則で翻訳できる可能性がある 49 意味的等価クラとに意味的等価クラスラベルを付与した．

3

階層的日本語機能表現辞書

する意味的等価クラスのサンプルとして，この 49 クラ

3.1

形態に基づく階層構造スを取り上げる．なお，翻訳規則作成のためには，目的[松吉 07, 松吉 08] は，日本語の機能表現の異型を，機能言語側の訳が不可欠である．この際，目的言語側の訳が表現の構成要素の組み合わせとして階層的に収録してい利用できない場合には翻訳作業を行う必要があり，[坂本る．これにより，図 1 に示すように，日本語機能表現のスを示している．そこで，本研究ではまず最初に対象と網羅的取り扱いが可能になった．
∗ Machine

Translation of Japanese Functional Expressions
into English through Canonical Expressions in JE Patent MT† Ran Shimanouchi, Taiji agasaka, Akiko Sakamoto, Takehito
Utsuro, Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba,‡ Suguru Matsuyoshi, Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology,

この辞書には，機能表現末尾の活用だけでなく，機能表現の各構成要素の音韻的変化や，とりたて詞の挿入，口語的な表現と敬語表現の差し替えなどによる異型を機
1 http://kotoba.nuee.nagoya-u.ac.jp/tsutsuji/1図 1: 形態に基づく階層構造

図 3: 日英翻訳の観点からの意味的等価クラスの粒度の再編ている．
既存の辞書の意味的等価クラスの粒度を日英翻訳用のクラスとして再編する際には，図 3 に示した 3 つの場合が予測される．既存の意味的等価クラスの粒度が日英翻訳用には粗すぎる場合には，意味的等価クラスを下位分類し，各下位集合に対して翻訳規則を設定する必要がある．一方，既存の意味的等価クラスの粒度が日英翻訳用としても適切である場合には，1 クラスに収録された機能表現を用いた例文は，全て同じ翻訳規則で翻訳でき

図 2: 意味的等価クラスる．さらに，1 クラス 1 規則で翻訳できるクラスの間で，械的に展開した後に，実際に日本語として使用できるも共通の翻訳規則を使えるクラスが存在するならば，それのだけを人手で残した 16,801 表現が収録されている．

は既存の意味的等価クラスが日英翻訳用としては細かす

3.2

ぎたということなので，同じ規則が使えるクラスを統合意味的等価クラスに基づく階層構造する．

また，[松吉 07, 松吉 08] は，上記の辞書に収録された見[坂本 09] においては，機能表現の用例文を集めるた

出し語間の類似度に応じて，図 2 に示す 3 段階のクラス

めのコーパスには，日本語文型辞典 [グループ・ジャマ分けを行った．この最下層に位置する全 199 個の各意味

シイ 98] の電子テキスト版を用いている．この辞典は日的等価クラスに属する機能表現群は，日本語文中で言い本語学習者向けに機能表現の用例を約 8,000 文収録して換え可能であるとされている．[松吉 07, 松吉 08] においいる．このコーパスにおいては，199 個の意味的等価クて，機能表現の階層辞書に対して，意味的等価クラスがラスのうち，91 クラスについて，1 クラス 5 文以上の例付与されたことにより，日本語機能表現の言い換え候補文を収集することができた．これらの 91 クラスについを網羅的に取り扱うことが可能となった．

4て，1 クラスから 5 文ずつ例文を抽出し，1 クラス 1 規意味的等価クラスを用いた日本語則で翻訳できるか否かの調査を行った．その結果，図 3に示すように，下位分類が必要なクラスは 42 クラス，1機能表現の集約的英訳

クラス 1 規則で翻訳可能なクラスは 49 クラスあり，49[坂本 09] では，先行研究である日本語機能表現一覧のクラス中の 11 クラスを計 5 規則に集約できることが分

意味的等価クラスの粒度を，日英翻訳用に再編し，再編かった．

後のクラスごとに翻訳規則を定めることにより，日本語以上の [坂本 09] の成果をふまえて，そこで本稿では，機能表現を網羅的に集約し英訳する手法を提案していまず最初に対象とする意味的等価クラスのサンプルとしる．集約するという考え方は，似た意味を持つ文を代表て，この 49 意味的等価クラスをとりあげる．

形に言い換えてから翻訳するという [山本 01] に基づい

2

図 4: 日英対訳特許文からの日本語機能表現の集約的英訳規則獲得手順

20，対訳特許文対における日本語機能表現および英訳語が句対応していると判定された頻度の下限を 10，フレー

表 1: フレーズテーブルに含まれる日本語機能表現のエントリの例

ズテーブルにおける日英翻訳確率 P (fe | fj ) の下限を日本語機能表現

英訳語0.05 とする．次に，これらの日本語機能表現および英訳のごとく

as語のエントリのうち，4 節で述べた 49 個の意味的等価ほか

in addition toクラスに含まれる日本語機能表現の表記，および，語義以外

exceptだけでなく

not onlyに該当する組のみを抽出した．その結果，29 個の意味的等価クラスに含まれる日本語機能表現を含む，133 組の日英機能表現対訳対が抽出された．最後に，133 組の日英機能表現対訳対を，29 個の各意味的等価クラスご5とに分割し，各クラスにおいて，英訳語の意味・用法が対訳特許テキストを利用した集約同義となる「同義集合」へのまとめ上げをおこなった．

英訳規則の獲得
5.1

以上の手順の結果，29 個の意味的等価クラスのうち，「同義集合」の数は一つとなった
統計的機械翻訳モデルのフレーズテーブ 26 クラスについては，が，残りの 3 クラスについては，一クラス中の「同義集ル日英対訳特許文対に対して，句に基づく統計的機械翻訳合」数がそれぞれ二つに分割された．これらの 3 クラス

モデル [Koehn03] のツールキットである Moses を適用

および 6 個の「同義集合」を図 5 に示す．また，これらすることにより，句の日英対応及びその確率を記載したの 133 組の日英機能表現対訳対に含まれる日本語機能表フレーズテーブルを作成する．フレーズテーブルにおけ現の種類数は 72 表現であった．以上の集計結果を表 3る日本語機能表現のエントリの例を表 1 に示す．に示す．また，意味的等価クラス「m21(語義は「限定-5.2選択肢」)」に属する三組の日英対訳機能表現対の例文集約的英訳規則の獲得を表 2 に示す．

日本語機能表現の集約的英訳規則の獲得手順を図 4 に

このように，本研究の方式により，72 種類の日本語機示す．

能表現の英訳規則を 32 個に集約することができた．

まず，前節で作成したフレーズテーブルから，大規模的階層機能表現辞書「つつじ」 [松吉 07, 松吉 08] に収録

6されている機能表現のエントリを抽出する．ただし，対本研究では，日英対訳特許テキストと，既存の大規模日訳特許文対における日本語機能表現の出現頻度の下限を本語機能表現階層辞書の意味的等価クラスを用いること

3

おわりに

ついては，1 クラスあたり一つの英訳規則に集約可能であった．今後は，今回未調査のクラスについて本手法を適用するとともに，獲得された集約的英訳規則の評価を行う．また，他ジャンルの文書に対して本手法を適用し，集約的英訳規則の獲得を行う．さらに，今後，日中対訳特許文書といった他の言語対の対訳特許文書が利用可能となった場合には，[劉 10] 等，日英以外の言語対を対象とする日本語機能表現翻訳規則作成の研究成果をふまえて，対象となる目標言語の範囲を拡大することも可能である．

参考文献

図 5: 同義集合が 2 個に分割された意味的等価クラス[Fujii08] Fujii, A., Utiyama, M., Yamamoto, M. and Utsuro, T.: Overview of the Patent Translation Task at
表 2: 意味的等価クラス「m21(語義は「限定-選択肢」)」
the NTCIR-7 Workshop, Proc. 7th NTCIR Workshop
中の機能表現の対訳例文
Meeting, pp. 389–400 (2008).
：教師[グループ・ジャマシイ 98] グループ・ジャマシイ（編）と学習者のための日本語文型辞典, くろしお出版 (1998).

[Koehn03] Koehn, P., Och, F. J. and Marcu, D.: Statistical Phrase-Based Translation, Proc. HLT-NAACL, pp.
127–133 (2003).
[国研 01] 国立国語研究所: 現代語複合辞用例集 (2001).
[劉 10] 劉颯, 長坂泰治, 宇津呂武仁, 松吉俊：意味的等価クラスを用いた日本語機能表現の集約的日中翻訳規則の作成と分析, 言語処理学会第 16 回年次大会論文集 (2010).
[松吉 07] 松吉俊, 佐藤理史, 宇津呂武仁：日本語機能表現辞書の編纂, 自然言語処理, Vol. 14, No. 5, pp. 123–146(2007).
[松吉 08] 松吉俊, 佐藤理史：文体と難易度を制御可能な日本
語機能表現の言い換え, 自然言語処理, Vol. 15, No. 2, pp.
75–99 (2008).
[森田 89] 森田良行, 松木正恵：日本語表現文型, NAFL 選書,第 5 巻, アルク (1989).

により，日本語機能表現を集約的に英訳する翻訳規則を[坂本 09] 坂本明子, 宇津呂武仁, 松吉俊：日本語機能表現の集約的英訳, 言語処理学会第 15 回年次大会論文集, pp.のうち 49 クラスを対象として本手法を適用したところ，654–657 (2009).

獲得する手法を提案した．全 199 個の意味的等価クラス

日英対訳特許テキストからは，29 クラスに対する翻訳[土屋 06] 土屋雅稔, 宇津呂武仁, 松吉俊, 佐藤理史, 中川聖一：
日本語複合辞用例データベースの作成と分析, 情報処理学会論文誌, Vol. 47, No. 6, pp. 1728–1741 (2006).

規則が獲得された．また，29 クラスのうち 26 クラスに

[山本 01] 山本和英, 白井諭, 坂本仁, 張玉潔：SANDGLASS:
両言語換言機構を基軸とする音声翻訳, 言語処理学会第 7回年次大会発表論文集, pp. 221–224 (2001).

表 3: 集約的英訳規則数および対訳機能表現数
意味的等価クラス中の「同義集合」の数

12

合計

意味的等価クラス数263

29「同義集合」数

26632

日本語機能表現の数

65772

日英対訳機能表現数

122

11

133

4