特許分類を利用した分野別対訳知識の抽出
株式会社東芝熊野研究開発センター

PROFILE明

1982年東京工業大学工学部卒業。同年東京芝浦電気（株）（現、（株）東芝）入社。以来、機械翻訳、電子化辞書などの自然言語処理技術の研究開発に従事。現在、研究開発センター知識メディアラボラトリー主任研究員。
情報処理学会、人工知能学会、言語処理学会会員。

akira.kumano@toshiba.co.jp

1044-549-2239

要である。しかし、一般用語は専門分野を問わず幅広くはじめに使われるため、分野によって異なった訳語が必要な例も少なくない。

日本の特許情報を海外から検索するニーズは、特許のそこで本研究では、新語や専門用語以外の一般用語に国際出願の増加に応じて年々高まっている。しかし、日関して対訳知識を抽出する方法を実証する。さらに、分本語の技術文書が理解できる欧米人口は非常に少なく、野別の対訳知識抽出の有効性を示すため、特許抄録に付日本語の特許文書を英語などに翻訳することが必須であ与されている特許分類コード（IPC）を利用して対訳文る。特許庁では、抄録データを人手で翻訳し、PAJ書を分類し、分野別に対訳知識の抽出を行い、その有効（Patent Abstract of Japan）として公開している。

性を確認する。

しかしその抄録は特許文書の一部に過ぎず、その他の明細書のほとんどの部分は、機械翻訳システムを利用して日英翻訳した結果を提供している［1］。

2

特許抄録とPAJに含まれる対訳知識

特許文書は、新しい技術を含むという性質上、新語や専門用語が多く含んでいる。これらの用語に対して事前に十分な機械翻訳辞書を準備することは不可能である。
この問題を解決するため、特許抄録とPAJのような対訳文書データを利用して、機械翻訳に利用可能な対訳知［2］［3］

識を抽出する技術をすでに開発した。この対訳知識抽出技術は、形態素解析および構文解析で明確に判定できる用語のうち、（1）全くの新語（すなわち、未知語）、（2）専門用語と思われる語（名詞連続などの複合語）を抽出し、その後、対応訳文の情報を利用して抽出用語の訳語推定を行うもので、The翻訳シリーズの辞書構築支［4］援技術としてすでに製品化している。また、本技術の製品化後も、特許文書の特徴を利用して精度の改良を続［5］けている。

ところが、特許文書の翻訳精度を向上させるためには、新語や専門用語以外に頻出する一般用語の訳語精度も重256

Japio 2007 YEAR BOOK

図1は特許抄録とそのPAJの例である。

4Part図2

寄稿集

機械翻訳技術の向上

日本語特許抄録とその英訳の例（その2）

現行の日英機械翻訳エンジンにおいて「組織」の第1
図1

日本語特許抄録とその英訳の例（その1）

訳語はorganizationであるが、上の特許文書ではtis-現行の日英機械翻訳エンジンにおいて「装置」の第1sueを訳出すべきであることがわかる。しかし、「組織」

訳語はequipmentであるが、上の特許文書ではdeviceをtissueと訳出するのは、特許文書一般的な現象ではを訳出すべきであることがわかる。つまり、「装置」になく、おそらくこの特許を含む分野特有の現象であると対する訳語deviceの情報を獲得する必要がある。この思われる。

ように、新語や専門用語だけでなく、一般的に使われる語の訳語精度が特許などの専門文書の翻訳に重要であることを示している。

3

実験とその結果

図2は別の特許抄録とそのPAJの例である。
未知語・複合語を対象として製品化した用語抽出・訳語推定エンジンを一部改良し、一定の一般用語に対しても訳語推定できるようにした。今回対象とした一般用語は、次の10語である。分野を問わず特許文書に多用される用語である。
情報、方法、手段、装置、構成、制御、構造、機構、合成、組織
今回さらに、分野による訳語知識の違いを調べるため、特許に付与されているIPC（国際特許分類）コードをもとに、分野ごとに特許対訳文書を集めて処理することにした。
2002年の国内出願特許374,700件には、それぞれ複数のIPCコードが付与されている。各特許の先頭の特許分類を利用した分野別対訳知識の抽出
Japio 2007 YEAR BOOK

257

IPCコードによって分類した分布を表1に示す。
今回の実験では、上位の8分野のほか、異なった分野

4

結論と今後の課題による違いを調べるために、C08L, F16H, E04B,特許対訳文書から、一般用語の訳語情報を自動抽出すC12Nの4分野を加えた12分野を選択した。
各分類から約100件の特許抄録対訳データを取り出ることができた。

し、一般用語の対訳知識を抽出できる方法で、用語抽また、「装置」の訳語情報が分野によって、G06F、出・訳語推定を行った。実験では、固定の訳語が決まっ

H04Nなどでは"device"、B41Jなどでは"apparatus"、ているものを処理する意味はないので、日本語抄録中にH01Lでは"system"と異なり、一部の分野（C12N）ある「発明の名称」、「課題」、「解決手段」、PAJ中のだけに「組織」に対する"tissue"の訳語情報が抽出され「TITLE:」、「PROBLEM TO BE SOLVED:」、「SOLU-るなど、分野による訳語の特徴も抽出することができた。

TION:」の固定見出しは除いて行った。

12分野の抄録対訳テキスト各100対から抽出した実験

訳語推定結果を表2に示す。

では、10種類の用語全体に対して、抽出できたもの81

推定訳語は、第3候補まで出力したものである。第1

種類のうち、正しい訳語知識であるものは72件で、正推定訳語に対しては、正しいと判断したものに○、それ解率は約82%であった。未知語・複合語を抽出対象に以外のものに△を付けた。最下欄の正解率は、第1推定

した報告［5］では、同程度の特許対訳抄録を使って未知訳語が正しい割合を分野ごとに示したものである。

語14%、複合語69%の精度を確認しているので、相対的に高い精度である。

表1

2002年国内出願特許のIPC分類別件数（一部）

また、この結果はそのまま機械翻訳知識にするもので件数順

先頭IPC

出願件数

1G06F

30,057

2

H01L

16,631

3H04N

12,358

4

G11B

8,549

5G03G

7,700

6G02B

6,863

形態素解析・構文解析結果から用語を抽出しているの

7A63F

6,822で、複合語として辞書にあるものは、単語としての一般

8

B41J

5,670

9

G01N

5,186

10

H04L

4,949

分野における単語「制御」の頻度は3であるが、実際に11B65D

4,831は他に次のような用語が出現している。

12H01M

4,825

13

H05K

4,317

14B29C

4,230

告知制御手段

15

H04M

3,823

通信制御回路16C08L

3,659

…

…

…

32

F16H

2,210

33

E04B

2,201…

…

…

62

C12N

1,471…

…

…

はなく、人手のチェックを行ってから辞書化するものであるので、実用レベルの精度であると考える。
しかし、一般用語の訳語情報という意味では、現段階でも改良が可能な部分もある。

用語とその訳語情報が抽出できない。たとえば、G06F

ディジタル制御装置

電源制御システム
カード制御部
これらは、「ディジタル」+「制御装置」、「告知」+「制御手段」、「通信制御」+「回路」、「電源制御」+「システム」、「カード」+「制御部」のような語構成をしており、形態素解析結果から「制御」単独の単語を抽出し

258

Japio 2007 YEAR BOOK

4

表2
用語

特許抄録に含まれる一般用語の分野別訳語推定結果

A63F分野
頻度

寄稿集

機械翻訳技術の向上

Part

推定訳語

B41J分野頻度

C08L分野

推定訳語

頻度

推定訳語

情報

22

○ information

10○ information

0−

方法

11

○ method− how38○ method10○ method− process− using手段40○ means− measuring

43○ means0−

装置

35○ device− apparatus− slot device

57○ apparatus− device− imaging apparatus

9○ device− apparatus− forming device

構成5○ structure

8○ constitution− constituted− structure

1△ formed制御

3○ control

27○ controlling

0−

構造

2

○ structure4○ structure3○ structure機構

14○ controls3○ mechanism

0−

合成

0−

1

○ synthesizing

0−

組織

0−

0−

0−

正解率

用語

8/8

9/9

3/4

C12N分野E04B分野F16H分野

頻度

推定訳語

頻度

推定訳語

頻度

推定訳語

情報

1

○ information

0−

0−

方法

66

○ method− using12○ method

0−

手段

3

○ means1○ means0−

装置

5○ apparatus− instrument− equipped5○ device12○ device− apparatus− unit構成

1△ comprises

0−0−

制御

1

△ biosynthesis− phenotype− transduced

0−

0−

構造

2

○ structure9○ structure8○ structure機構

1○ mechanism

0−8○ mechanism

合成3△ semisynthetic− medium− agar0−0−

組織7○ tissue− forming

0−

0−

正解率

7 / 104/43/3

特許分類を利用した分野別対訳知識の抽出
Japio 2007 YEAR BOOK259

表2
用語特許抄録に含まれる一般用語の分野別訳語推定結果（つづき）

G02B分野
頻度

推定訳語

頻度

推定訳語

G06F分野
頻度

推定訳語

情報

8

○ information

0−

140

○ information

方法

14○ method- using− aligning method

31○ method- using− process80○ method− using手段

11○ means6○ means70○ means− method− processing method

装置

19○ device− instrument− lens device

41○ device− system− forming device

67○ device− system− processing means

構成

4△ constituted− structured− comprising3○ formation− structure− element5△ constituted− form制御

0−4○ controlling3○ control

構造7○ structure0−2○ structure

機構

0−

2

○ mechanism− structure1○ mechanism

合成

0−

0−

1

△ information− personal− pattern

組織0−

0−

0−

5/6

正解率

用語6/6

G11B分野頻度推定訳語

7/9

H01L分野
頻度

推定訳語

H04N分野
頻度

推定訳語

情報

48

○ information2○ information34○ information

方法

53○ method24○ method39○ method− process− control method手段12○ means15○ means− stored means

23○ means
− way

装置

36

○ device

12○ system− apparatus

70○ device− units− system

構成

4△ formed1○ configuration− semiconductor− manufacturing

5○ component− structure

制御

3○ control

3○ controlling10○ control

構造7○ structure3△ structured

0−

機構

5

○ mechanism

0−0−

合成

2

○ synthesis

0−0−

組織0−0−0−

正解率260

G03G分野Japio 2007 YEAR BOOK

- constitution- composed

8/9

6/7

6/6

4Part

寄稿集

機械翻訳技術の向上ていない。「制御」を含む（複合語としての）用語、た参考文献

とえば「ディジタル制御装置」に対しては、用語抽出・［1］特 許 電 子 図 書 館 、 工 業 所 有 権 情 報 ・ 研 修 館 、訳語推定を行うが、より一般的に「制御」の訳語推定を行う際には利用していない。
今後は、これらの課題を解決することにより、実際に分野別特許文書からの対訳知識を抽出し、機械翻訳精度

http://www.ipdl.ncipi.go.jp/［2］熊野、平川: 対訳文書からの機械翻訳専門用語辞書作成、情報処理学会論文誌35巻、11号、pp.2283-2290、（1994）が向上することを確認する予定である。一定の精度向上［3］熊野: カタカナ表記からの英訳推定による専門用語が確認できた後、今回実験した手法を機械翻訳用対訳知

辞 書 作 成 、 言 語 処 理 学 会 第 1回 年 次 大 会 、識の構築支援に活用するとともに、機械翻訳ユーザ向け

pp.221-224、（1995）の辞書構築支援技術として実用化を目指す。

［4］英 日 / 日 英 翻 訳 ソ フ ト 「 T h e 翻 訳 シ リ ー ズ 」
http://hon-yaku.toshiba-sol.co.jp［5］熊野: 特許文書の特徴を利用した対訳知識抽出、
Japio 2006 Year Book、（2006）

特許分類を利用した分野別対訳知識の抽出
Japio 2007 YEAR BOOK

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