情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

3P-82
2020/3/9

折り返し翻訳を用いた文章推敲手法の提案
鈴木 諒輔1,a)

角 康之1,b)

概要：本稿では，正しく簡潔に情報伝達を達成する文章が書けるようになるべく，大学生が文章作成を学ぶための手法を提案する．提案手法は機械翻訳システムによる折り返し翻訳を用いる．折り返し翻訳は主語と述語が明確で，短く曖昧な表現がない文章を作成する方法として有用であり，文章推敲の手段の一つとして重要であると考えられる. 提案システムは，学習者による入力文に対して折り返し翻訳結果を提示する．提案システムによる文章推敲手法が効果的であるか，文章間の類似度を提示した場合としない場合で文章推敲の回数や内容に変化があるかについて検討するために実験を行った. 実験結果から，類似度の提示によって文章の編集回数が増加傾向であることや文章推敲への有用性が示唆された．

1. はじめに
本研究は，正しく簡潔に情報伝達を達成する文章が書けりつつあると考える．なお本研究では，原言語を日本語，対象言語を英語に設定している．折り返し翻訳の具体的な流れについては図 1 に示す．

るようになるべく，大学生が文章作成を学ぶための手法を提案するものである．提案手法は機械翻訳システムによる折り返し翻訳を用いる．提案システムは，学習者による入力文に対して折り返し翻訳結果を提示する．折り返し翻訳とは原言語を対象言語に翻訳し，その翻訳結果を再び原言語に翻訳することを指す．例えば，原言語で書かれた文章の折り返し翻訳の結果を参照することで，その文章がどの程度良い文章であるかの指標になると考えられる．なぜなら，書かれた文章が機械翻訳にとって折り返し翻訳された結果の良し悪しから，自分の書いた文章の評価を客観的に知ることができるからである．よって，折り返し翻訳文が自分の意図した通りの文章として提示されたならば，原言図 1

折り返し翻訳の流れ語で書かれた文章は良い文章であることが予想される．
折り返し翻訳結果が意味の通じない文章であったり入力

このような背景から機械翻訳を活用することで，英語論文とはかけ離れた内容であった場合，それはそもそも学習文を読んだり自分が書いた英文の意味が正しいか確かめる

者が入力した文章に問題があると考えられる．提案手法のことができる．また，折り返し翻訳を行うことで自分が理ねらいは，そのような考えから学習者自らが自分の文章を解できる言語で文章が妥当であるかを知ることができる

再考し，他者に伝わりやすい文章作成を試行錯誤を促すこようになったと考えられる．また一般的には，折り返し翻とである．本研究に通底する仮定は以下の通りである．他

訳によって妥当性が高い文章は主語と述語が明確であり，人に正しく情報伝達できる文章は，機械翻訳システムにも短く曖昧表現がない文章が良いとされる．これは，論文や正しく処理できるものであると考えられる．言い換える

ニュース記事，技術文書のような曖昧性を排除すべき情報と，機械翻訳システムに正しく処理できない文章は人間も伝達型テキストに求められる文章の要素でもある．論文や正しく理解できる保証は無いと考えられる．現在の機械翻

技術文書は多種多様な読者を想定して書かれるべきもので訳システムの能力は，この仮定を支援するに足るものになある．このような文章は文章推敲が特に重要だとされる．
なぜなら，これらの文章は客観的でわかりやすいものでな

1a)b)

公立はこだて未来大学
r-suzuki@sumilab.orgsumi@acm.org© 2020 Information Processing Society of Japan

ければならないからである．このことから，折り返し翻訳が情報伝達型テキストなどの文章推敲に寄与すると考えら

1081

情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

れる．

3P-82
2020/3/9

らは医療現場におけるインフォームドコンセントフォーム

本研究では，折り返し翻訳が文章推敲手法として有用か(ICF) の品質を担保するために折り返し翻訳を活用してい検討するとともに，その手法を提案する．本研究の着眼点る事例を挙げている [4]．通常，医療現場における ICF が被は，折り返し翻訳という機械翻訳の簡単な操作を通じて，験者または代表者が理解できない言語で書かれている場合文章構成や単語などの推敲前の文章における問題点を明らには，被験者または代表者が理解できる言語に翻訳しなけかにできるという点である．また提案手法の狙いとして，ればならないとされている．ICF は高度な技術文書である推敲者が折り返し翻訳文の提示によって推敲者が書いた文ため，認定された医療翻訳者による翻訳が不可欠とされて章を再考するきっかけを与え，他者に伝わりやすい文章をいる．しかし，認定された医療翻訳者であっても完璧な翻作成するために必要な試行錯誤を促すことがある．さらに訳を行うことは難しいとされている．そこで，この事例で本研究における仮定として，他人にも正しく情報伝達できは折り返し翻訳を行うことで翻訳文の正確性を担保するこる文章は機械翻訳を通じても正しく処理できるのではないとを試みている．結果として，文章の正確性向上に寄与すかという点がある．本研究では，このような仮定を支援でるがコストがかかる点が指摘されている．また，翻訳文中きると考える．本稿では，折り返し翻訳文の提示が文章推の単語の置き換えが不適切になる危険性や言語間の文法構敲に有用であるか，推敲文と折り返し翻訳文との類似度を造の違いに影響されることで折り返し翻訳文の可読性が低提示したときの推敲者へ与える影響や効果について検討下する点，特定の翻訳において予測不可能な誤りが発生すする．

る点を指摘している．本研究では，折り返し翻訳を行うこ

2. 関連研究とで，推敲したい文章の正確性を測ることができると考えている．これにより推敲したい文章とその折り返し翻訳文

不適切な翻訳箇所の少ない文章を作成するために入力文を比較することが文章推敲支援につながると考えている．

を修正する作業を繰り返すことは翻訳リペアと呼ばれる

内藤らはライティング能力を向上させることを目的としが，宮部らは翻訳リペアの結果がどの程度の精度を持つかて，Microsoft Word のマーカ機能とコメント機能を組み合について評価を行った [1]．この研究では，日本語から対象わせたレポートのフィードバックを行い，学生に文章を修言語とされる英語・中国語・韓国語へ意味伝達が可能なレ正をさせた [5]．マーカ機能を活用した支援では，添削項目

ベルでの翻訳を目的として，折り返し翻訳を用いて対象言を設定し，それぞれの色を決めて修正に必要な箇所にマー語への翻訳に適した日本語文章への修正を行い，その翻訳カを引いた．その結果，マーカ機能を活用した支援では，精度と修正コストについて評価した．本研究では，日本語引用表現の修正・ねじれ文・語彙・書き言葉・文法の修正のの文章推敲支援を目的として，折り返し翻訳を活用したと動機づけに有効であることがわかった．本研究では，マーきの支援効果について検討・評価する．

カなどの視覚的な表示は行わないが，折り返し翻訳文の提林田らは機械翻訳システムの性能を測るインタラクティ
ビティという新たな評価尺度を提案している [2]．また，折示によって修正が必要である部分を可視化し，文章推敲の大きな動機づけになると考えている．

り返し翻訳結果と対象言語である英語の翻訳結果を同時にFlower らは文章を書くときにおける書き手の心的な活動提示することによって，翻訳リペアの有効性が高まることを文章産出過程モデルとしてモデル化した [6]．具体的にも明らかにした．特に英語能力が十分でない場合に有用では，3 つの過程に分けられており，「課題環境」，「書き手のあることが述べられている．このような点を考慮して本研記憶」，「文章産出過程」である．さらに，「文章産出過程」

究では，文章推敲支援を目的とした折り返し翻訳文の提示の下位過程として「プランニング」，「文章化」，「再考」，「モを行うが，同時に順翻訳である英語訳された文章も提示しニター」が定義されている．また，推敲には書き手の意図ている．と実際の文章の意味のズレを検出する能力と，そのズレを横林らは文章の書き換え候補の生成と文章推敲支援に役的確に認識する能力が重要であると述べている．本研究で立つ情報提示を行うために，係り受けの複雑な文を抽出すは，推敲者の意図と文章の意味のズレに対する認識を折りることができる係り受け解析モデルを作成した [3]．提案

返し翻訳文の提示によって助けることができるものだと考手法では構文情報から係り受けを推定することで係り受けえている．の複雑な文を抽出し，係り受けの複雑さの指標が高い文章

宮部らは折り返し翻訳文と対象言語翻訳文の精度不一致に対して，書き換え候補を生成し書き手に提示している．

に関する要因を分析した [7]．不適切な語句の選択や多義

この手法は係り受けの判断を書き手に提示することで，書語の不適切な使用，語句の区切り方や語順の失敗などが大き手に文章推敲を促している．本研究では，推敲したい文きな影響を与えると述べている．本研究では，本システム章の折り返し翻訳文を書き手に提示することで，書き手にを運用した過程で得た知見を，文章推敲時に推敲者が参照

文章推敲を促す．

する折り返し翻訳結果などに影響を与えないようにするた

折り返し翻訳の信頼性に関する研究として，Grunwald© 2020 Information Processing Society of Japan

めに注意すべき点としてまとめ，3.1 節で述べている．

1082

情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

3. 文章推敲システムの実装と推敲方法

3P-82
2020/3/9

つけるべき点を以下に示す．これらの点は，筆者が本システムの運用を通じて得た知見である．下記のことは情報伝本研究では，折り返し翻訳を用いた文章推敲手法を提案

達型テキストを書く際に必須の事柄であると考えられるとする．そのために，折り返し翻訳を用いて文章推敲を支援

ともに，この点を意識することで推敲作業が楽になると思するシステムを実装した．折り返し翻訳を行うために機械われる．

翻訳エンジンが必要である．本研究では利用のしやすさや拡張性を考慮して，Google 翻訳を機械翻訳エンジンとして利用した．また，Google 翻訳をシステムに組み込むことが容易なことから Google スプレッドシート上に文章推敲シ• 長文になればなるほど翻訳精度が落ちるため，できる限り短文にすること• 複文（述語が二つ以上ある文）や重文（単文を並列させた文）は避けることステムを実装した．実装には Google Apps Script を利用• 余計な副詞や修飾語は避けること

し，Google 翻訳を翻訳エンジンとして英語への順翻訳，日• 理解しやすい，論理的な文章を書くこと

本語への折り返し翻訳，以下で述べる文字列類似度の計算• 主語，述語，目的語が明確な文章にすることと出力を Google スプレッドシート上で自動的に行えるよ• できるだけ漢字を用いること

うに実装した．Google スプレッド上に翻訳したい文章（日• できるだけ意味を誤解されるような曖昧表現を避ける本語）を入力する列，対象言語とする英語を出力する列，こと翻訳したい文章の折り返し翻訳文を出力する列，そして推敲したい文章とその折り返し翻訳文の類似度を出力する列

3.2 入力文と折り返し翻訳文の比較を用意した．また，本システムで提示される文章間の類似次に推敲したい文章を入力すると，Google 翻訳を介し度は文字列類似度である．今回は文字列類似度として，ダて対象言語である英語の翻訳文と入力文の折り返し翻訳文

メラウ・レーベンシュタイン距離を採用する．ダメラウ・が出力される．また，文字列類似度としてダメラウ・レー

レーベンシュタイン距離とは，2 つの文字列間の編集距離ベンシュタイン距離が計算されて提示される．なお，提示を測定するために用いられる文字列計量である [8]．これされる類似度はダメラウ・レーベンシュタイン距離を文字は一方の文字列を他方の文字列に変換するのに必要な最小列長で標準化したものを用いており，0 に近いほど類似度の操作回数で表される．ここで 1 回の「操作」とは 1 文字が低く，1 に近いほど類似度が高いことを示す．図 2 を参の挿入，削除，置換，隣接文字交換を指す．文章間の差異照すると，2 行 B 列から推敲したい文章の翻訳文，2 行 Cを確かめる指標となる．文章推敲システムのインタフェー列から折り返し翻訳文，2 行 D 列から標準化された文字列

スは図 2 に示す．以下では，実際にシステムを利用して文類似度が出力される仕組みとなっている．推敲時に着目す章推敲を行っていくプロセスについて述べる．

べきこととして，推敲したい文章とその折り返し翻訳文の間に意味の相違や許容できない構文の変容，単語の置き換えなどが挙げられる．また，英語の翻訳文も確認することで，より文章推敲を促すことも期待される [2]．その他にも，入力文と折り返し翻訳文の文字列類似度を参照することで，文章間の差異を数値的に意識できると考えられる．
文章を推敲する過程において，類似度を中心に考えて文章を修正する場合と折り返し翻訳文だけでなく英語の翻訳文なども参考にして文章の構造的欠陥などを見出そうとする場合では，文章推敲の効果に差が出るとも考えられる．例

図 2

文章推敲システムのインタフェースとしてシステムを使用して一つの文章を入力すると，システムの出力例として図 3 のような結果が得られる．

3.1 推敲したい文章の入力

3.3 文章推敲の反復

まず最初に，推敲したい文章を定められたスプレッド

図 4 は本システムを用いたときの文章推敲プロセスを表シートのセルに入力する．図 2 を参照すると，2 行 A 列のしている．基本的にはプロセスに従って文章推敲を行う．

セルから順次入力していく形である．Google スプレッド

まずはじめに 3.1 節で触れた通り，推敲したい文章を指定シート上で文章推敲を行うので，下のセルに逐次推敲したされたセルに入力する．入力後には翻訳文，折り返し翻訳い文章を入力しながら繰り返し文章推敲を行うことや文章文，類似度が自動的に出力される．その次は 3.2 節で触れを変更した箇所の差分を確認しながら文章推敲が行うこと

た通り，英語の翻訳文や類似度も参考にしながら入力文とができる．次に，折り返し翻訳を用いた文章推敲時に気を折り返し翻訳文の比較を行う．入力文と折り返し翻訳文の© 2020 Information Processing Society of Japan1083

情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

3P-82
2020/3/9

間に大きな差異がなく問題点を書き手が感じなければ，入て文章推敲作業ができる環境を用意してもらった．実験前

力文に対しての文章推敲を終了する．一方で問題があるとには，折り返し翻訳を用いた文章推敲を行うための Google

感じた場合は，入力文の修正を行う．次の行にセルを移しスプレッドシートの使い方について説明した．各被験者にて推敲した文章を入力し同様に確認作業を行い，納得できは，折り返し翻訳を利用した文章推敲システムについてのるまで文章推敲を反復する．また，スプレッドシート上で文章を推敲するタスクを与え，取り組んでもらった．各被共同編集が可能なので，複数人で編集アドバイスやコメン験者の作業量の差や推敲過程の違いを観察する目的で，全トを送り合うことで，相互指導を行うことも可能である．

員一律の文章を与えた．その際，類似度を提示する群と提文章推敲の例として，図 5 を示しておく．

示しない群の 2 群に分けて実験を行った．今回の実験は被験者が文章推敲し終え次第終了という形をとったため，実験に要した時間は各被験者１時間から１時間半程度であった．また文章推敲終了後には，簡単なヒアリングを行なった．文章推敲作業に使用したシステムの画面例を図 2 に示す．

図 3 システムの出力例

実験の手順を以下に示す．

( 1 ) 推敲対象である文章をチェックする．
( 2 ) A 列のセルに推敲したい文章（問題があると感じた文章）を入力する．

( 3 ) 文章入力後，翻訳文と折り返し翻訳文，対象の被験者には類似度も出力されるので，それらの情報を元に文章推敲を行う．

( 4 ) 入力文と折り返し翻訳文のが同じ意味になったと判断するなど被験者が納得のいく文章になった場合，その文章に対しての文章推敲を完了とする．

( 5 ) 1〜4 の手順を繰り返し，全ての文章に対して推敲を完了させる．
原文から推敲したい文章とその折り返し翻訳文の意味が
図 4 システムを用いた文章推敲のプロセス同じになっているなど修正の必要がないと被験者が判断した場合には，そのまま完了して良いものとした．また，全体の文章構成に疑問があれば適宜改変して良いものとした．
実験では，文章の入力や修正などの文章推敲作業記録について，Google スプレッドシートの編集履歴を利用した．

5. 結果と考察システムを利用して 6 名の被験者に文章推敲を行ってもらった．実験終了後のヒアリングでは，実際に文章推敲後を振り返って推敲が簡単だと感じた箇所と逆に難しいと感じた箇所を答えてもらった．このシステムを利用した上で感じたことや不満点なども聞いた．また，システム利
図 5

文章推敲の例

用時に類似度が出力された実験群の被験者には，どの程度類似度を意識したか，参考になったかについても答えても

4. 提案手法による文章推敲実験
折り返し翻訳文を参照しながら文章推敲を行う場合，推らった．

5.1 推敲過程と内容に対する考察

敲された文章の改善効果や，類似度の有無による文章推敲

文章の推敲過程に着目すると各被験者共に，文章推敲がの促進効果を検討するために，折り返し翻訳を用いた文書難しかったと感じた箇所については文章の編集回数が増え推敲の実験を実施した．実験の被験者は，公立はこだて未ている．具体的には，接続詞や句点の使い方や単語の置き来大学および大学院の学生 6 人であった．被験者にはノー換え，構文の変更などによって編集回数が増加しているのトパソコンなどの手元で Google スプレッドシートを開いがわかった．被験者に推敲してもらう文章の中には，一文© 2020 Information Processing Society of Japan1084

情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

3P-82
2020/3/9が長すぎるものや主従関係がはっきりしないもの，複文が表 1 実験群別の文書推敲回数含まれているものがあった．各被験者はシステムを利用し類似度あり類似度なし

被験者 A

103 回

—

被験者 B

78 回

—

被験者 C

35 回

—

被験者 D

—

63 回

長表現を修正することができなかった．例を挙げると，「折被験者 E—

42 回り返し翻訳によって，入力文と折り返し翻訳文から，曖昧被験者 F—

22 回て，そのような文章を構成する上で問題となる要素を修正できていた．
しかしながら推敲内容に着目すると，4 人の被験者が冗性を排すべき文章の精度を確認することができると考えられる．
」のような文章が修正されなかった．この文には．
「することができる」という冗長表現が含まれており，「できる」に修正した方がより良いことはわかる．このとき，

5.3 実験協力者からのヒアリング

被験者の入力文のセルには冗長表現が含まれている文章がヒアリングにおいて多数のコメントをもらった．特に重入力されているが，その折り返し翻訳文には冗長表現が修要なコメントを 2 つ挙げる．1 つ目は，このシステムでは正された文章が出力されていた．しかし，被験者は入力しあくまでの一つ一つの文章の良し悪しを確かめるには有用た冗長表現が含まれている文章を最終的に採用した．このであるが，文章全体の良し悪しを確かめることができないことから，折り返し翻訳文の表現の内容まで踏み込み，文というコメントであった．特に，接続詞や代名詞のような章改善の手立てを見出すことの重要性が垣間見られる．多前後関係が重要となる部分に対してフォローができないとくの被験者は自身が入力した文章の良し悪しについて，折いった意見があった．2 つ目は，内容のつながりが考慮さり返し翻訳との比較などを通じて確認するのみである傾向れないというコメントであった．文章のつながりなどは推があるので，そのような視点を事前に教示する必要性を感敲者が考慮しなければならず負担になっている．このシスじた．

テムの欠点として，一つの文章についてしか折り返し翻訳によって文章の良し悪しを確認することができない点が5.2 実験群別の推敲回数に対する考察ある．文章間の内容の繋がりや文章全体のまとまりは推敲

文章推敲時に類似度の提示がされた被験者 A と被験者者が考慮しなければならない．推敲者の不満や疑問も浮きB は類似度を参考にした・気になったと答えたが，被験者彫りになった．本システムはあくまでも一つの文章に対しC は類似度を参考にはしなかった・気にならなかったと答て，その文章の確かさを確認するためには有用であるが，えた．文章推敲システムを利用し文章の推敲が完了するま文章全体の良し悪しの確認を保証するものではないことをでの文章の編集回数をまとめた表を表 1 として示す．こ提示する必要がある．

こでの文章の編集回数とは，単語を書き換えるなどの文章修正を指す．しかし，一つのセルで複数回編集しセルを更6. おわりに新しなかった（編集結果を折り返し翻訳文として出力させ本稿では，正しく簡潔に情報伝達を達成する文章が書けなかった）場合は，それらを一回の編集としてカウントするようになるべく，大学生が文章作成を学ぶための手法をる．表 1 を見ると，類似度なしよりも類似度ありの場合の提案した．また，システムを利用して折り返し翻訳を利用方が編集回数が多い傾向にあることがわかった．類似度あした文章推敲手法が効果的であるか，文章間の類似度を提りの実験群における被験者 C は 35 回と同一実験群の中で示した場合としない場合で文章推敲の回数や内容に変化がは編集回数は少ないが，ヒアリングでは類似度を参考にしあるかについて検討するために実験を行った．実験結果かなかったと答えていた．このことから，類似度などの数値

ら類似度の提示によって文章の編集回数が増加傾向である的な指標を提示した方が推敲回数が増えることが示唆されことがわかった．また，各被験者はシステムを利用するこた．基本的には，文章推敲を繰り返すほど文章は良くなっとで 5.1 節で述べたような問題のある文章を修正できたこていく．さらに，折り返し翻訳を通じて文章推敲を行うことから文章推敲への有用性が示唆された．しかし，冗長表とで，より具体的な修正点に意識を持って文章推敲に取り現を修正することができなかった事例から，被験者への折組めると考えられる．例えば，単語の意味が適切であるかり返し翻訳文に対する着目点を教示する重要性を確認した．

どうかや文章の構造がおかしくなっていないか，意味がズ

本研究によって，折り返し翻訳という簡便な方法によってレていないかという点に気づきやすくなる．このような，文章推敲の支援に資することができる．今後の課題としゲーミフィケーション要素を文章推敲に取り入れることにて，より良い文章間の類似度指標を実装すること，その類よって，文章推敲へのモチベーションや意欲を上昇させる

似度を提示することによる効果と差分を確認すること，よことに役立つと考えられる．しかしながら，提示する類似り実用的なシステムへの改変などを行う必要があると考え度の改善も必要と考えられる．

られる．

© 2020 Information Processing Society of Japan1085

情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

3P-82
2020/3/9

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

宮部真衣, 吉野孝, 重信智宏. 折返し翻訳を用いた翻訳リペ
アの効果. 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. 90, No. 12, pp.
3141–3150, 2007.
林田尚子, 石田亨. 翻訳エージェントによる自己主導型リペア支援の性能予測. 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. 88,No. 9, pp. 1459–1466, 2005.
横林博, 菅沼明, 谷口倫一郎ほか. 係り受けの複雑さの指標に基づく文の書き換え候補の生成と推敲支援への応用. 情報処理学会論文誌, Vol. 45, No. 5, pp. 1451–1459, 2004.
David Grunwald and Norman Goldfarb. Back translation
for quality control of informed consent forms. Vol. 2, , 032006.
内藤真理子, 小森万里. どんな手助けがあればレポートの自己修正ができるのか. 専門日本語教育研究, Vol. 15, pp.
41–46, 2013.
Linda Flower and John R Hayes. A cognitive process theory of writing. College composition and communication,
Vol. 32, No. 4, pp. 365–387, 1981.
宮部真衣, 吉野孝. 折返し翻訳文と対象言語翻訳文の精度不一致要因. 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. 95, No. 1, pp.
11–18, 2012.
Fred J Damerau. A technique for computer detection
and correction of spelling errors. Communications of theACM, Vol. 7, No. 3, pp. 171–176, 1964.

© 2020 Information Processing Society of Japan1086