第 4 回特許情報シンポジウム

2016 年 11 月 25 日
グランパークカンファレンス

401 ホール

実行/プログラム委員会
委員長：

宇津呂 武仁筑波大学

副委員長： 須藤 克仁

NTT コミュニケーション科学基礎研究所

顧問：

辻井 潤一

産業技術総合研究所

守屋 敏道

日本特許情報機構

磯崎 秀樹

岡山県立大学今村 賢治

情報通信研究機構

越前谷 博

北海学園大学江原 暉将元・山梨英和大学

大塩 只明

日本特許情報機構

木下 聡

日本特許情報機構

熊野 明

東芝ソリューション

黒橋 禎夫

京都大学

後藤 功雄

NHK 放送技術研究所

下畑 さより沖電気工業株式会社

白土 博之

日本特許情報機構

綱川 隆司

静岡大学

中澤 敏明

科学技術振興機構 /京都大学

二宮 崇

愛媛大学

横井 巨人

日本特許情報機構

横山 晶一

元・山形大学小松 浩平

インターグループ佐藤 伶奈

インターグループ大久保 あかねインターグループ

委員：

事務局：

まえがき
まえがき
特許情報の翻訳は、商用機械翻訳システム開発の初期の段階から重要なターゲットと考えられてきた。
1987 年に箱根で開催された第 1 回機械翻訳サミットにおいて、日本特許情報機構（Japio）から「発明の名称」の日英機械翻訳の試行について報告されている。その後、システムの改良や専門用語対訳辞書の整備が進み、現在では、「明細書」や「審査書類」の機械翻訳がそれぞれ公知例調査や審査結果の参照などに利用されている。言語対も日英、英日だけでなく日中、中日へと広がってきている。
アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）では、Japio の依頼と支援を受け、2003 年度から AAMT/Japio
特許翻訳研究会を設置し、辻井潤一委員長のリーダーシップの下、特許の機械翻訳に関わるさまざまな技術や事例の調査研究を行ってきた。特許情報シンポジウムはその活動の一環として 2010 年、2012 年、2014 年に開催され、今回が第 4 回目である。前 3 回と同様に、研究者、開発者、利用者、あるいは政策担当者が議論する場を提供することによって、翻訳を中心とする特許情報処理の技術開発と利用を促進することが本シンポジウムの目的である。この目的に沿って以下のようなプログラムを編成した。
午前、午後、各 2 名、合計 4 名の招待講演者に、特許庁における機械翻訳への取り組みについてのご発表、ニューラルネットを用いた自然言語処理の最新の研究動向についてのご発表、国外での機械翻訳の産業利用事例における分野適応に関するご発表、および特許翻訳における機械翻訳活用への期待に関するご発表をお願いした。これらの講演を通じて、機械翻訳の技術と特許分野における利用の現状について理解を深めていただけるものと考える。
AAMT/Japio 特許翻訳研究会からは、研究会活動の紹介を兼ねて、機械翻訳の評価に関して二件の報告をさせていただく。一つは機械翻訳の研究開発を進める上で重要な役割を果たす翻訳システム/翻訳文の自動評価手法に関する発表である。もう一つは、アジアにおける競争型機械翻訳システム評価コンテ
ストにおける人手評価結果の分析に関する発表である。これらの報告に加えて、AAMT において、文章と翻訳の品質管理を目的として用語管理と実務日本語の規格整備に取り組む開発者に講演をお願いした。
投稿ベースの一般発表も興味深い 3 編の論文を採用することができた。特許明細書の翻訳に関する論文に加えて、特許マップの自動生成手法、特許分類の推定手法に関する論文をご発表いただく。
以上のように、特許情報処理に関するさまざまな立場からのさまざまな内容の発表からなるプログラ
ムを編成することができた。快くお引き受けいただいた招待講演者と興味深い論文を投稿していただいた方々に感謝の意を表する次第である。この分野に関心をもつ参加者の皆様が意見を交換し、理解を深めることにより、特許情報処理がますます発展することを期待する。

2016 年
年 11
11 月
月第第
4回
許情報シンポジウム
2016
4特回特許情報シンポジウム
実行/ プログラム委員会
実行/プログラム委員会
委員長
委員長

3

宇津呂武仁

プログラム・目次
10:00-10:10

開会挨拶
宇津呂 武仁（AAMT/Japio 特許翻訳研究会 副委員長、筑波大学）

セッション 1（招待講演）
10:10-10:50

招待講演 1「特許庁における機械翻訳の取り組み」
加藤 啓（特許庁）… ……………………………………………………………………… 7

10:50-11:30

招待講演 2「ニューラルネットワークを用いた自然言語処理の最先端」
鶴岡 慶雅（東京大学）… ………………………………………………………………… 25
休憩（90 分）セッション 2（研究会報告）
13:00-13:30

研究会報告 1「翻訳自動評価法～翻訳の質を推定する技術の進化」
磯崎 秀樹（岡山県立大学）… …………………………………………………………… 31

13:30-14:00

研究会報告 2「第 3 回アジア翻訳ワークショップの人手評価結果の分析」
中澤 敏明（科学技術振興機構 / 京都大学）……………………………………………… 40
休憩（20 分）セッション 3（招待講演）
14:20-15:00

招待講演 3“Domain Adaptation for Machine Translation at NAVER LABS.”…………………………… 60
Hyoung-Gyu Lee（NAVER LABS, NAVER Corporation）

15:00-15:40

招待講演 4「日本語の素晴らしさとユーザーの機械翻訳への大きな期待」
奥山 尚一（久遠特許事務所）… ………………………………………………………… 77
休憩（20 分）4

セッション 4（特別講演＆一般講演）
16:00-16:30

特別講演「文章と翻訳の品質を改善する―構造化用語データ UTX による用語管理と実務日本語ルール」
山本 ゆうじ（秋桜舎）… ………………………………………………………………… 88

16:30-16:50

一般講演 1「課題とその対象を軸としたマトリクス型特許マップの自動生成手法の提案」
小野寺 大輝、吉岡 真治（北海道大学）… …………………………………………… 109

16:50-17:10

一般講演 2「特許明細書の翻訳時で注意すべきこと」
吉川 潔（翻訳業）………………………………………………………………………… 118

17:10-17:30

一般講演 3「特許文献中の重要語に着目した特許分類の推定」
綱川 隆司、佐々木 深、西田 昌史、西村 雅史（静岡大学）………………………… 123

17:30-17:40

閉会挨拶
守屋 敏道（日本特許情報機構）

18:00-

懇親会（グランパークカンファレンス

5

303 会議室、会費無料）

招待講演 1
「特許庁における機械翻訳の取り組み」

特許庁における機械翻訳の取り組み
特許情報シンポジウム
平成28年11月25日

特許庁総務部総務課特許情報室
加藤啓

目次

1. 背景
2. 機械翻訳の取り組みの現状
外国文献検索への活用
審査情報照会への活用
外部研究機関との連携

3. 機械翻訳の課題

7

目次

1. 背景
2. 機械翻訳の取り組みの現状
外国文献検索への活用
審査情報照会への活用
外部研究機関との連携

3. 機械翻訳の課題

審査実務の概要
審査官による実体審査

出願人
（発明者）

特許出願
出願書類

審査請求

先行技術調査とは特許出願の出願日よりも前に公開されている文献等（外国文献含む）を調査すること

実体審査


発明の把握



先行技術調査



対比・判断

特許査定

特許出願された発明が新規性、進歩性を有するかどうかは、先行技術調査の結果に基づき判断するため、先行技術調査は非常に重要

拒絶理由通知・拒絶査定

8

先行技術調査における課題 近年、日本語以外の言語で記載された外国特許文献の割合が急増。中国語、韓国語でしか読むことができない特許文献が、世界の特許文献の60％ 中国語、韓国語を含む外国語特許文献を精度良く検索できる環境の整備が不可欠となっている（万件）【世界の特許文献の内訳】

240

中国文献 60%

220

その他

200
180
160

発
行
件
数

中国
140
120

中国文献10%

100
80

韓国
60

欧州
米国

40

日本文献57%20

日本文献12%
（暫定値）

日本

0
1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

暫定値

（注） 世界で発行された特許文献（実用新案含む）を言語別に整理し、重複を排除したもの。複数の国に出願され、公開された同内容の特許文献について、日本語があるものは日本の特許としてカウント。日本語がない場合には、米国（英語）、欧州（英語、仏語、独語）、韓国（韓国語）、中国（中国語）の順で該当する国・地域（言語）の特許文献としてカウント。2014 年の発行件数は暫定値。

知財活動のグローバル化
 企業活動のグローバル化が進むことで、世界における出願件数は急増。
 日本の出願人のグローバル出願率は増加傾向。
【世界の特許出願件数】【日本の出願人のグローバル出願率の推移】

3,000,000

450,000
400,000

2,500,000

350,000
2,000,000

300,000

250,000

1,500,000

200,000
150,000

1,000,000

100,000

500,000
0

China

50,00002004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

U.S.

Japan

Korea

EuropeOthers

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

number of patent applications
Rate of global applications※グローバル出願率：
国内へ出願される特許出願のうち外国にも特許出願される件数の比率。外国出願した国の数は、グローバル率に影響を及ぼさない。なお、特許出願には、国内出願に基づかず直接国際出願の受理官庁としての日本国特許庁に出願されたPCT 出願を含む。

9

50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

日本の審査結果の海外発信 特許審査ハイウェイ（PPH: Patent Prosecution Highway）により、日本の審査結果を利用して、海外で権利を円滑に取得可能
 日本は、米欧等先進国やアセアンを含む35の知財庁とPPHを実施
日本特許庁

出願A

海外特許庁
月

20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

%

*2

*3

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

カナダ
韓国 Canada
Korea

PPH出願*1

全出願（集計期間：2015年1月～6月）

早期審査

PPH申請

対応出願A

FA通知までの期間が短縮

米国
日本
Japan
U.S.

特許審査ハイウェイ(PPH)
第1庁（先行庁）で特許可能と判断された発明を有する出願について、出願人の申請により、第2庁（後続庁）において簡易な手続
で早期審査が受けられるようにする枠組み

特許査定

特許査定率が上昇%
35

FAでの特許査定率が上昇

30
25
20
15
10
5
*2
日本
Japan

*4
カナダ
韓国 Canada
米国
U.S. Korea

0

日本
Japan

カナダ
米国 Korea
韓国 Canada
U.S.

＊1 米国のPPH出願の統計にはPCT-PPHを含んでいる。 ＊2 集計期間 （全出願）：2014年1月～12月＊3 集計期間（全出願）：2013年7月～12月 ＊4 集計期間（全出願）：2014年7月～12月

審査結果の海外発信における課題
拒絶理由通知書（例）

出願人
（発明者）

特許出願

特許出願の番号
特願２０１４－●●●●●●
起案日
平成２６年１１月１１日
特許庁審査官加藤 啓
特許出願人代理人 ●●●● 様
適用条文
第２９条第１項、第２９条第２項

審査請求

この出願は、次の理由によって拒絶をすべきものである。これについて意見が あれば、この通知書の発送の日から６０日以内に意見書を提出して下さい。

出願書類

理 由
１． この出願の下記の請求項に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明であるから、特許法第２９条第１項第３号に該当し、特許を受けることができない。

実体審査


発明の把握



先行技術調査



対比・判断
審査書類
日本語→英語

特許査定

外国庁

日本の審査結果は日本語で記載されていることから、海外審査官等が参照する際には、翻訳をして発信する必要がある

拒絶理由通知・拒絶査定

10海外特許情報の確認の必要性
 我が国企業のグローバル展開が急速に進んでいるため、進出先の出願・権利の内容を確認する必要性が急増
 ASEAN諸国など、日本語・英語以外の言語でしか内容が確認できない場合も多く、出願・権利の内容を翻訳文により容易に確認できる環境が必要
中期的有望事業展開先国・地域
インド・アセアン等新興国への特許出願件数
日本人による
海外出願

米国人による
海外出願

欧州人による
海外出願

2010 2011 2012 2013 20142010 2011 2012 2013 2014

（万件）
4
2
0

2010 2011 2012 2013 2014

ASEAN

伯露印

メキシコ

（出典）WIPO（世界知的所有権機関）統計（2015年12月現在）（注）欧州：EPC（欧州特許条約）加盟国。
欧州からの出願件数は、各年末時点のEPC加盟国の出願人による出願件数。
（注）｢五庁以外｣及び｢その他」には、台湾への出願は含まれていない。
（注）｢ASEAN」は、インドネシア、カンボジア、シンガポール、タイ、フィリピン、ブルネイ、
ベトナム、マレーシアの件数に限る。

特許庁における機械翻訳活用のねらい
日本特許庁
外国語ＤＢ

日本語ＤＢ
出願人

出願
出願書類等
(日本語)

英語中国語
韓国語$6($1
言語等

・公報情報
・書誌・経過情報・審査書類情報等

外国審査官
外国ユーザー

公報情報等
(外国語)

・EPO
・USPTO・SIPO・KIPO・WIPO 等

・公報情報
・書誌・経過情報・審査書類情報等

外国語→日本語の機械翻訳

日本語→外国語の機械翻訳活用のねらい・審査結果の海外発信強化
・審査結果の活用促進
審査結果の発信外国庁
データ交換

活用のねらい・海外特許情報へのアクセス性向上
・日本の審査結果の品質向上
審査

先行技術調査、出願・権利内容の確認

日本ユーザー（大企業 中小企業 個人 
大学・研究機関 知財事務所）

日本審査官

11

目次

1. 背景
2. 機械翻訳の取り組みの現状
外国文献検索への活用
審査情報照会への活用
外部研究機関との連携

3. 機械翻訳の課題

中韓文献翻訳・検索システム①
 急増する中国・韓国語特許文献の検索の利便性を向上させるために、中国・韓国語特許文献の全文を日本語に機械翻訳し、日本語でテキスト検索及び照会を可能とするシステムを整備し、
平成27年１月より本格稼働。
 特許庁審査官に加え、一般利用者も利用が可能。
 2003年以降に公開された中韓文献（1500万件以上）が蓄積され、今後も順次文献を蓄積。

＜中韓文献翻訳・検索システム＞
http://www.ckgs.jpo.go.jp（サービス提供時間：開庁日の８時から２２時まで）

12中韓文献翻訳・検索システム②
 急増する中国・韓国語特許文献の検索の利便性を向上させるために、中国・韓国語特許文献の全文を日本語に機械翻訳し、日本語でテキスト検索及び照会を可能とするシステムを整備し、
平成27年１月より本格稼働。
 特許庁審査官に加え、一般利用者も利用が可能。
 2003年以降に公開された中韓文献（1500万件以上）が蓄積され、今後も順次文献を蓄積。
一般ユーザー
弁理士・企業知財部・研究機関・個人等

中韓文献検索・翻訳システム
中国特許庁
中国文献・韓国文献
原文テキストデータ

インター
ネット

機械翻訳エンジン（中韓→日）

日本特許庁

韓国特許庁
訳質改善！

審査官

日本語翻訳文
蓄積データベース

機械翻訳辞書Update＜中韓文献翻訳・検索システム＞
http://www.ckgs.jpo.go.jp（サービス提供時間：開庁日の８時から２２時まで）

中韓文献翻訳・検索システム③
日本語のキーワードを入力して検索。

表示している文献の原文も表示可能。

検索結果を表示。左側に機械翻訳文（検索に用いたキーワードが着色されて表示）、右側に図面を表示。

13

中韓文献翻訳・検索システム④
誤訳報告画面

誤訳があった場合には、誤訳報告
画面で通知が可能。対応する日
本語文と原文を入力

中日機械翻訳の訳質向上の取り組み パテントファミリー等から、対訳コーパス・対訳辞書を継続的に作成
 作成した辞書は、中韓文献検索・翻訳システムの翻訳精度向上に利用
日本国特許庁

中国特許庁
中国公報

中国特許庁

日本国特許庁

中国公報
要約文

日本公報

パテントファミリー（同一内容）

人手翻訳
和文抄録

対応する文や語を抽出
対訳コーパス
対訳辞書

対訳コーパス
対訳辞書
・中日対訳コーパス：1億文対以上
・中日翻訳辞書：200万語以上

内容伝達度(中日)

技術用語の誤り率(中日)

辞書追加後
辞書追加前
辞書追加前
辞書追加後
※内容伝達度は中国公報の機械翻訳文700文選定、技術用語は400語抽出し、特許庁作成辞書（約200万語）の追加の前後で人手評価。

14

特許文献機械翻訳の品質評価手順
 特許庁は、機械翻訳結果の品質を適切に評価するための指針として、2014年に「特許文献機械
翻訳の品質評価手順」を作成。
http://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/tokkyohonyaku_hyouka.htm
1. 内容の伝達レベルの評価 （原文に含まれる重要な情報をどの程度正確に伝達しているかについて、５段階で評価）
５

すべての重要情報が正確に伝達されている。(100%)４

ほとんどの重要情報は正確に伝達されている。(80%～)３

半分以上の重要情報は正確に伝達されている。(50%～)２

いくつかの重要情報は正確に伝達されている。(20%～)１

文意がわからない、もしくは正確に伝達されている重要情報はほとんどない。(～20%)

2. 重要技術用語の翻訳精度の評価 （あらかじめ選定した重要技術用語について、４段階で評価）
A(適訳)

人手翻訳に照らし、技術的に同義かつ一般的に用いられる訳語である。

B(可訳)

技術用語として一般的に用いられる訳語ではないが、意味はおおむね正しい。

C(誤訳)誤訳である。

D(不訳)

未知語、訳漏れである。

3. 流暢さの評価 （機械翻訳結果の、文としての読みやすさ、理解しやすさのみを５段階で評価）
５

文意が明解で、人間が書いた日本語文に近い。

４

日本語文として不自然な箇所を若干含むが、文意は明解である。

３

日本語文として不自然な箇所があり、文意がわかりにくい。

２

日本語文法規則に反する表現をかなり含む。文意がわからない。

１

日本語文として成立していない。

中韓文献翻訳・検索システムの翻訳品質評価
 特許庁が策定した品質評価手順に基づき、中韓文献検索・翻訳システムの中日機械翻訳文及び韓日機械翻訳文の品質評価を実施
 中日機械翻訳文については更なる品質向上が求められる
中日翻訳と韓日翻訳の比較（内容の伝達レベル）
5

ChineseA : 生活必需品
B : 処理操作、運輸
C : 科学、冶金D : 繊維、紙E : 固定構造物
F : 機械工学
G : 物理学H : 電気Korean

4
3

2
1
0

A

B

C

D

E

F

G

H

①中日翻訳と韓日翻訳の比較は、それぞれの機械翻訳100文を、5段階で人手評価②中韓文献検索・翻訳システム(ルールベース)と統計翻訳(みんなの自動翻訳)の翻訳
精度を比較。それぞれ機械翻訳700文、技術用語700語を人手評価

Ave.

中韓システム(RBMT)と統計翻訳(SMT)との比較（中日翻訳）
技術用語の精度

内容の伝達レベル
100%

3.6%
16.5%

80%

3.8%
7.6%
6.0%

10.1%

60%
40%

69.8%

82.7%

「平成27年度中国特許文献の機械翻訳の品質調査及び辞書整備に関する調査」

20%

中韓システム (RBMT)

SMT

0%

D (不訳)
C （誤訳）
B （可訳）
A （適訳）

https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/pdf/kikai_honyaku/h27_01.pdf

中韓システム(RBMT)

15

SMT

目次

1. 背景
2. 機械翻訳の取り組みの現状
外国文献検索への活用
審査情報照会への活用
外部研究機関との連携

3. 機械翻訳の課題

日英機械翻訳の活用（審査結果の海外発信）①
 インターネットを利用したサービスを通じて、海外の審査官、一般ユーザーに向けて、我が国の「世界最速・最高品質の特許審査」の日英機械翻訳文を提供。

外国庁

AIPNサービス(Advanced Industrial Property Network )中小規模特許庁を含む外国庁に日本の審査結果(日英機械翻訳文)の情報を提供(世界68カ国・地域)

JPO

EPO

ワンポータルドシエサービス(OPD)
五大特許庁のデータベースを相互接続し、各庁のサーチ結果・審査結果に関する情報（機械翻訳文）を相互参照可能

SIPO

KIPO

16

USPTO

日英機械翻訳の活用（審査結果の海外発信）②
 ワンポータルドシエ（OPD）では、五庁のサーチ結果・審査結果等に関する審査情報を、一括して見やすい形式で相互参照可能（特許情報プラットフォームから提供）。
複数庁に出願された同一発明の審査情報を一括表示

日英機械翻訳の活用（審査結果の海外発信）③
 JPOからは原文に加えて、英語の機械翻訳文を併せて提供している
 特に翻訳精度が求められているのは 、(特許審査ハイウェイの関係から) ①特許になった請求項の機械翻訳、②拒絶理由・拒絶査定の機械翻訳である

MT

17

審査情報（日英機械翻訳文）へのアクセス数
 日本の審査情報（日英機械翻訳文）へのアクセス数は年々増加しており、2015年は年間で44万件以上のアクセスがあった。高精度な機械翻訳を提供する重要性がますます高まっている。
(回) ワンポータルドシエの審査情報（英日機械翻訳文）へのアクセス数
年間１６万件程度の特許出願
年間４４万回以上のアクセス

利用数の大幅な増加

2014年

2016年

2015年

※海外からJPOのOPDで提供している書類情報(明細書等を含む)を参照した回数

日英機械翻訳の品質評価
 JPOが策定した品質評価手順に基づき、審査書類（拒絶理由通知）の日英機械翻訳の品質評
価を実施
 JPOの翻訳エンジン(RBMT)を利用した翻訳文の方が、オンライン翻訳を利用した翻訳文よりも高評価となったが、さらなる品質の改善が求められる
重要用語の評価

内容の伝達レベルの評価

JPO(RBMT)JPO(RBMT)

オンライン翻訳

更なる機械翻訳文の品質の改善が必要

オンライン翻訳「平成27年度特許審査関連情報の日英機械翻訳文の品質評価に関する調査」
https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/pdf/kikai_honyaku/h27_03.pdf※オンライン翻訳はEspacenet(グーグル翻訳)を利用

18

日英機械翻訳の品質改善の取り組み
 日英機械翻訳システムにおける訳質向上のための定常的な取り組み
海外特許庁からの誤訳フィードバック

 AIPNユーザー（EPO、USPTOをはじめとする海外特許庁審査官）からの誤訳フィードバックを分析のうえ、辞書登録
未知語の収集・登録

 AIPN，IPDLにおいて、翻訳不可能な単語（未知語）のログを収集し、ユーザー辞書に追加登録（5,000語/年）
 現在約9万語の特許用語等が登録されている
翻訳メモリの構築

 審査官が拒絶理由通知等に利用する定型表現（汎用文例）の登録
 現在、約1,570 文/語が登録されている

目次

1. 背景
2. 機械翻訳の取り組みの現状
外国文献検索への活用
審査情報照会への活用
外部研究機関との連携

3. 機械翻訳の課題

19機械翻訳に関する外部機関との連携・協力①
 平成２６年７月、特許庁と国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）は、特許文献の機械翻訳に関する連携・協力を進めることに合意
 合意後、継続的に協議を重ねつつ、対訳コーパスや翻訳エンジンの作成などを実施

機械翻訳に関する外部機関との連携・協力②
特許文献をもとにした対訳コーパスの作成・外部提供

協力のイメージ

翻訳エンジンの開発・検索環境の検証

20

目次

1. 背景
2. 機械翻訳の取り組みの現状
外国文献検索への活用
審査情報照会への活用
外部研究機関との連携

3. 機械翻訳の課題

機械翻訳における課題①
 機械翻訳の更なる活用のためには翻訳精度の向上が必要。統計翻訳システムの導入も考えられるが、多大な計算機リソースが必要なため、コスト増になるなどの課題も。
 審査書類（拒絶理由通知等）の翻訳精度が低いため、審査書類の翻訳精度向上に向けた取り組みを実施する予定。
機械翻訳の精度

導入・運用コスト

翻訳精度高

コスト増

相反
RBMT

SMT

RBMT

翻訳精度低

計算機リソース小SMT

計算機リソース大公報

拒絶理由通知21機械翻訳における課題②
 近年日本からの出願が増加しているASEAN諸国等へも対応するため、特許機械翻訳の多言語化へ向けて研究を進める予定。

特許情報提供サービス

外国庁

データ交換

・・ ・
タイ

多言語
機械翻訳エンジン
英語/中国語/韓国語/ASEAN・・等

言語資源（対訳コーパス等）

日本ユーザー

先行技術調査出願・権利内容の確認

ベトナム
・
・
・

対象国を順次拡大一定量の言語リソースを新規に作成する必要

実用的な特許機械
翻訳を実現する必要

海外ユーザーASEAN各国特許庁

ASEAN各国特許庁への国籍別出願件数（2012）
タイ

ベトナム

マレーシア

日本 ２５９５件

日本 １２１２件

米国 １６９５件

米国 １４９８件

米国 ６７６件

日本 １２４８件

タイ ６０４件

ベトナム ３８２件

マレーシア １１１４件

最後に特許庁は、機械翻訳の研究の進展を大きく期待しています！！！

22ご静聴ありがとうございました

23



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
招待講演 
「ニューラルネットワークを用いた自然言語処理の最先端」

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25

26

27

28

29


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
研究会報告 「翻訳自動評価法～翻訳の質を推定する技術の進化」

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

翻訳自動評価法
質 推定
技術

翻訳

進化

磯崎 秀樹

岡山県立大学2016 年 11 月 25 日 第 4 回特許情報

翻訳

改良

翻訳

作成

、出力

、
悪

思

、新

訳

。
色

文

人手評価

訳

訳

信頼性

低

、近年

副作用

人間

見

、以下

2

• 妥当性 (adequacy): 訳• 流暢性 (fluency): 訳

作業

本当

訳

「人手評価」

(

改善

変更
。
古

、

見

1

原文

人手評価

31

。
、全体的

確認

必要

採点

。

評価尺度
忠実

有名。

流暢

評価。

好

。)

評価。

自動評価

必要性

翻訳
人件費

出力

時間

、
「自動評価」
、人間
翻訳

2
何千
。

文

考案

。

理想的

出力

、人手

訳「参照訳」

訳「機械訳」

BLEU
Rate)

。

類似度

、IBM

計算。

提案

BLUE

自動評価法
使

前

3

、音声認識分野。

使

WER (Word Error

WER 、機械訳 書 換
参照訳
単語 追加・削除・置換 操作 回数 基
機械訳
違

大変。

作

参照訳

世界 標準的 用
類似度(BiLingual Evaluation Understudy))。

初期

評価

参照訳 同
WER 大

WER = 0.0 、、1 − WER 類似度、語順 近 欧米言語間
WER 語順 間違
厳
、語順

間違

必要 、
尺度。

大目

、逐語訳
批判
見

32

尺度

求

。
、

。
。

PER

TER

4

、WER

、語順

違

甘

• PER (Position-independent word Error Rate):

文

単語

集合

、語順

完全

。
無視。

• TER (Translation Edit Rate): (Sover et al. 2006)

複数語
語順 違

磯崎 語順 関
「語順
重要
英語

語順
欧米

大目
論文
問題

苦労
一部

研究者

見

一度
。

動

1 操作

国際会議 投稿
」 書
査読者

、

日本人
認識

、

BLEU (単語 n

信
。

、

。

適合率)

5
Papineni et al. 2002

機械訳
訳

参照訳
、

単語 n
√
4 p p p p
1 2 3 4
参照訳:
単語

間

、共通
考 方

適合率

pn

単語
。
表 、p1
。

多

p4

相乗平均

岡大病院

適合率

機械訳:

John went to OkaMasaru Hospital

参照訳:John went to the Okayama University Hospital

機械訳:

4/7

John went to the Okayama University Hospital

単語

33

再現率

p1 = 4/5
2/6
適合率John went to OkaMasaru Hospital、

p2 = 2/4

再現率

BLEU (複数参照訳)

6

p4 、共通単語 4√
BLEU = 4 p1 p2 p3 p4 0 点
参照訳:

存在

0点

。

0/4

John went to the Okayama University Hospital

単語 4

適合率

機械訳:

John went to OkaMasaru Hospital

参照訳
参照訳

、

一
使

BLEU

p2 = 0/2、BLEU

0点 文 多

、

0点

用意

再現率

。
、

。

BLEU (Brevity Penalty)
複数参照訳
自信

部分

、BLEU

防
文 長

出力

、BLEU

7

再現率

使

適合率

、短

上

。

機械訳

、
与

比「機械訳 長 /参照訳 長 」

。

x
、以下
BP (Brevity Penalty) 掛、短訳 点数 下。
√def
BP(x) = min (1, exp (1 − 1/x)) ,BLEU = BP × 4 p1 p2 p3 p4
BP
1.0
0.8

0.0 ≤ BLEU ≤ 1.0

0.6
0.4
0.2
0.0
0.0

0.2

0.4

0.6

短

0.8

1.0

1.2

34

長

1.4

x

BLEU (人手評価

相関低NTCIR 特許翻訳
英日翻訳 日英翻訳

実験結果
、BLEU

)

、
人手評価

NTCIR-7 日英翻訳
場合、
BLEU 人手評価 順位相関 (Spearman’s ρ)

BLEU

大局的

BLEU

、因果関係 逆 訳

原文

彼

雨

語順

濡

相関

0.5 程度

考慮

、風邪

8
低

。

。

原因。
高 点数 与引。

。

妥当性 BLEU

参照訳 He caught a cold because he got soaked in the rain.

〇

1.00

機械訳1 He caught a cold because he had gotten wet in the rain.

〇

0.53

機械訳2 He got soaked in the rain because he caught a cold.

×

0.74

RIBES(人手評価

相関

高

)

9

Isozaki et al. 2010, 平尾

磯崎 、大局的 語順 考慮
RIBES 人手評価 相関 高 。

RIBES

2011

提案。

NTCIR-7 日英翻訳
人手評価 (妥当性 流暢性 平均)
自動評価 順位相関 (Spearman’s ρ)
自動評価法 妥当性 流暢性RIBES
0.947 0.879
BLEU
0.515
0.500
原文

彼

雨

濡

、風邪

引

。

妥当性 BLEU RIBEU

参照訳 He caught a cold because he got soaked in the rain.

〇

1.00

1.00

機械訳1 He caught a cold because he had gotten wet in the rain.

〇

0.53

0.93

機械訳2 He got soaked in the rain because he caught a cold.

×

0.74

0.38

35

RIBES(大局的語順 考慮)
語順

RIBES
語順

近

参照訳：

機械訳：

10

近

類似度。

、Kendall’s τhe1caught
2

a
3

cold
4

6
he

7
got

8
soaked9in

順位相関係数
because
5

10
the

he
6

11
rain

測定。

got
7

soaked
8

in
9

the
10

rain
11

5
because1he2caught

3
a

4
cold

機械訳 語順 、[6,7,8,9,10,11,5,1,2,3,4]
表。

整数

RIBES(NKT)
整数

割合

11

、整数 2 取 出NKT (Normalized Kendall’s τ )

場合、要素

11 個

呼

。

、11 C2 = 55

、昇順
。

昇順

6

7

8

9

10

11

5

1

2

3

4

降順

昇順
4 C2 = 6NKT
相関、6〜11 部分
合計 21

日英翻訳

自動評価
判明。

、1〜4 部分、NKT = 21/55 = 0.38。

6 C2 = 15

使

、人手評価

36

高

RIBES(

)

12
平尾

、NKT
少) 評価
、

、共通
弱点

、単語適合率 p1、適合率 自信。
、BLEU
以上、RIBES

単語 少
。

、NKT

α乗
β乗 掛

BP

以下

過大 (過

掛

式

出

定義

。
方法

。

2014

上

。

def

RIBES = NKT × P α × BPβ

RIBES(

)

語順

RIBES

類似度

、日本語
、以下
1
2

太郎

、次
3

訳

見

太郎

語順

水族館

見

意味

太郎

変

見

受
質

解析
高

解決
限

。
言

。

、

。

。

。

、許容

。

、 1 参照訳、 2
、人手評価
。

機械訳

。

RIBES 語順 重視
評価
採点
、悪 点
係

Isozaki and Kouchi 2015

評価

語順 、比較的自由2
文 同 意味

水族館

水族館

13

。

、機械訳

Isozaki and Kouchi 2015 、参照訳 係 受 解析
問題 解決
方法 提案
。
37

係

受
、

解析

欧米

最近

翻訳自動評価、英日・日英翻訳
欧米

BLEU

WMT

対

14

翻訳自動評価不満

声

翻訳自動評価

。

、国際会議

Workshop on Statistical Machine Translation−→ Conference on Machine Translation

、新

話

手法

活発

研究

。

2010 年 、
LRscoreKendall’s τ
自動評価法 独立 提案。
、語順 近 中国語 英語 翻訳結果 実験
、
RIBES
大
差 出
。
RIBES

同

2010〜2012 年 欧米
以下 資料
磯崎：最近

自動評価法

翻訳自動評価法
参照。

、

RIBES、AAMT/Japio 特許翻訳研究会、
特許文書 機械翻訳結果評価方法検討会資料集, 2012.

今後

研究動向

課題

15

• 欧米

標準的 用
日英・英日翻訳

BLEU
翻訳自動評価法 、
人手評価 相関 低 。
•
、語順 近
注目
自動評価法 RIBES 提案。
RIBES 人手評価 相関 高 。
• 参照訳 係 受 木 用
参照訳 増
日本語
対応
。
RIBES

• RIBES
•

日英・英日翻訳、以下 問題点
目的関数

、間違

傾向

用
異

多

指摘

翻訳研究者
。

利用

難

。

NMT (Neural Machine Translation)、NMT 合改良 必要。

38








研究会報告 「第 回アジア翻訳ワークショップの人手評価結果の分析」










ĒHZȄȒȄĤŊȷȺȌȑȱȚȧǯ
ŌĝÂǯ.ÁìƊ«´Čr¡Ĺ¦ĲÐÍȼ Ƚ2016

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0.3 1.2 0.70.61.00.1

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0.7] [0.7
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0.6] [0.9
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1.0]
0] [0.3
[0.3
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1]

[0
[0.
.2 ǉ 0.
[0.2
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[1
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SMT (2015)
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Domain Adaptation
for Machine Translation
at NAVER LABS
Hyoung-Gyu Lee

Outline대외비• Introduction– NAVER MT Services– MT work at NAVER LABS

• Intro to Domain Adaptation for MT• Domain Adaptation for MT at NAVER LABS
– IT Manual Domain– Experimental Results• Summary Future work

2

60

대외비

NAVER MT Services

3

NAVER MT Service대외비• http://translate.naver.com

461

NAVER MT Service

대외비• LINE Translation bot

5

NAVER MT Service대외비• NAVER Open API– https://developers.naver.com/products/translator– Korean <-> English– Korean <-> Chinese– Korean <-> Japanese– 10,000 characters/day

662

NAVER MT Service대외비• Papago Translator App– Mobile app service of NAVER MT– Voice, image, text as input– Using in-house engines for ASR, OCR, TTS, and MT

7

NAVER MT Service대외비• Papago Translator App– Android, iOS

Text input

Voice input

1-to-1 conversation
Image input

863

NAVER MT Service대외비• Papago Translator App– “papago: A Machine Translation Service with Word Sense
Disambiguation and Currency Conversion”(Coling 2016 Demonstration)• 1) WSD based on User Feedback• 2) Instant Currency Conversion9

대외비

MT Work at NAVER LABS

1064

MT Work at NAVER LABS대외비• MT Training Corpus– Most important work for MT!
– Need much money• Little free available and high quality data
• Partnerships with several translation companies

11

MT Work at NAVER LABS대외비• Traditional SMT– Phrase-based• Japanese <-> Korean, …
• Using pre-reordering method for several languages– Hierarchical Phrase-based• Chinese <-> English,• Korean <-> English, …

12

65

대외비

MT Work at NAVER LABS
• NMT
– RNN sequence-to-sequence model– LSTM, GRU– Korean <-> English, Korean <-> Chinese, …
– On-going work
– We have opened the NMT service for Korea <-> English !
• NAVER Translate, Papago app, NAVER labspace

13

대외비

MT Work at NAVER LABS
• MT Competition– WAT 2015
• Participate in two tasks– KoreanJapanese: Phrase-based SMT– EnglishJapanese: Syntax-based SMT + NMT Rescoring

Team

HUMAN

BLEU

Team

HUMAN

BLEU

NAVER

4.77

94.38

NAIST

4.04

35.83

NICT

4.75

94.35

NAVER

4.00

34.60

Online

4.52

90.92

WEBLIO

3.81

33.23

SENSE

4.32

95.45

[EJ]

[KJ]

14

66

대외비

Intro to Domain Adaptation for MT

15

Intro to Domain Adaptation for MT대외비• Why Domain Adaptation?
– Mismatch between• Domain for which training data are available• Target domain of a machine translation system– Different domains may vary by topic or text style16

67

Intro to Domain Adaptation for MT대외비(1) If we have in-domain parallel data
– Hard to acquire the data
– Just training(2) If we have in-domain monolingual data
– Relatively easy to acquire the data
– LM adaptation– Automatically generate in-domain parallel data usingtranslator(3) If we have in-domain monolingual data & generaldomain parallel data
– Select In-domain sentences with sentence classifier
17

Intro to Domain Adaptation for MT대외비

Acquire as much in-domain data as you can!

18

68

Previous Work of Domain Adaptation대외비• Domain Adaptation via Pseudo In-Domain Data
Selection (Axelrod et al., EMNLP 11)– Cross-entropy based method– To score each sentence,• Use domain-specific LM trained with in-domain monolingualdata– Show that relatively tiny amounts of in-domain data canprove more useful than the entire general-domain corpus

19

Previous Work of Domain Adaptation

대외비• Improving Neural Machine Translation Models with
Monolingual Data (Rico Sennrich et al. ACL 2016)– Dummy source sentences
Dummy

Paralleldata

Monolingual– Synthetic source sentences
Synthetic

Paralleldatatranslate
Monolingual

20

69

Previous Work of Domain Adaptation

대외비• If target domain is not determined– Mixture model approach• (Foster and Kuhn, 2007), (Schwenk and Koehn, 2008)• Combination of multiple domain-specific models (TM or LM)• MT Process– Input sentence Domain classification  Domain proportions
 Weighting domain-specific models
 Translation

21

대외비

Domain Adaptation at NAVER LABS

22

70

Domain Adaptation at NAVER LABS대외비

• Task: IT Manual Domain Adaptation– Task scenario• Domain-targeted translation task: IT manual• We have both large in-domain parallel data and large generaldomain parallel data

– IT manual data
• Provided by– A translation company in Korea– www.ezuserguide.com• About 2 million sentence pairs

23

Domain Adaptation at NAVER LABS대외비• Method– Utilize both in-domain data and general-domain data
– Select In-domain data from general-domain data
• Adopt method proposed by (Axelrod et al., EMNLP 11)– Comparative study• General-domain• In-domain• In-domain + General-domain• In-domain + In-domain selected from general-domain

24

71

Examples of In-domain Selection대외비

Settings-

4-gram English LM and 4-gram Korean LM
2 million training sentences for each LM
Rare words as UNK
Top-15Warning: This computer program is protected by copyright law
경고: 이 컴퓨터 프로그램은 저작권법과 국제 협약의 보호를 받습니다.
and international treaties.
Error! Can't edit a pilot profile with a name that has empty spac 오류! 처음이나 끝에 공백이 있는 이름으로 조종사 프로필을 편집할 수 없
es at the beginning or the end.
습니다.
For more information, contact your system administrator.
자세한 내용은 시스템 관리자에게 문의하십시오.
Error! Can't create a pilot profile with a name that has empty sp 오류! 처음이나 끝에 공백이 있는 이름으로 조종사 프로필을 만들 수 없습aces at the beginning or the end.
니다.
Type your user name and password, and then click OK.
사용자 이름과 암호를 입력한 다음 확인을 클릭합니다.
You can do the following:다음 작업을 수행할 수 있습니다.
You have successfully completed the Initialize and Convert Disk디스크 초기화 및 변환 마법사를 완료했습니다.
Wizard.
This will delete all headers and message bodies and will reset th 모든 머리글과 메시지 본문을 삭제하고 폴더를 재설정하여 머리글을 다시e folder so that headers will be re-downloaded.
다운로드할 수 있도록 합니다.
You might need to restart your computer for the changes to tak변경 사항을 적용하려면 컴퓨터를 다시 시작해야 합니다.
e effect.
For more information, see the documentation that came with y자세한 내용은 컴퓨터 구입 시 함께 제공된 설명서를 참조하십시오.
our computer.
The time between the most recent refresh of a record timestam레코드 타임스탬프의 최신 새로 고침과 타임스탬프가 다시 새로 고쳐지는p and the moment when the timestamp may be refreshed agai순간 사이의 시간입니다.
n.
Type the user name, password, and domain of an account with관리자 권한을 가진 계정의 사용자 이름, 암호, 도메인을 입력하십시오.
administrative rights.
You can also do the following:또한 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
사이트 링크 브리지 개체는 적어도 두 개의 사이트 링크 개체를 연결해야25
Site link bridge objects must link at least two site link objects.
합니다.
Choose one of the following:다음 중 하나를 선택합니다.
The wizard will help you create a primary forward lookup zone. 마법사가 주 정방향 조회 영역을 만들도록 도와줍니다.
The user must logoff and then logon again for the change to ta
변경 사항을 적용하려면 로그오프하고 다시 로그온해야 합니다.
ke effect.
For more information, visit www.springinteriorexpo.com.
자세한 내용은 www.springinteriorexpo.com을 참조하시기 바랍니다.
대외비An unknown error occurred.
알 수 없는 오류가 발생했습니다.

Experimental Results

For more information, contact your computer manufacturer.

자세한 내용은 컴퓨터 제조업체에 문의하십시오.

Choose one of the following options:다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
To close the wizard, click Finish.
마법사를 끝내려면 [마침]을 클릭하십시오.
Configuration Manager: The device instance handle parameter i구성 관리자: 장치 인스턴스 핸들 매개 변수가 올바르지 않습니다.
s not valid.
Do one of the following:다음 작업 중 하나를 수행합니다.
The wizard will help you create a secondary forward lookup zon마법사가 보조 정방향 조회 영역을 만들도록 도와줍니다.
e.
You can change this setting at any time.
언제든지 이 설정을 변경할 수 있습니다.
Click OK to save your changes.
확인을 클릭하여 변경 내용을 저장합니다.
You must accept the license agreement.
사용권 계약에 동의해야 합니다.
To close this wizard, click Finish.
마법사를 끝내려면 [마침]을 누르십시오.

• Experimental environments– Evaluation set• IT manual 1,000 sentence pairs for BLEU eval.
• IT manual 100 sentences for human eval.

– Human evaluation• Count of error words• Lower is better• Evaluated by– All systems are implemented by using in-house engines• Tokenizer, SMT decoder, NMT seq2seq, Beam search decoder, …

26

72

대외비

Experimental Results• In SMT,• HPB model• Large general-domain vs. Large In-domain data
• Effect of In-domain data selection from general-domain data

SYS

KoEn

EnKo

BLEU

Human
(#Errors)

BLEU

Human
(#Errors)

General-domain

15.78

-

20.41

-

In-domain 2M

23.64

238

33.17

236

In-domain 2M +General-domain

23.90

221

33.08

223

In-domain 2M +In-domain
selection 200k

24.32

197

34.80

238

27

대외비

Experimental Results• In NMT,• SMT vs. NMT• Effect of In-domain data selection from general-domain data

SYS

KoEn

EnKo

BLEU

Human
(#Errors)

BLEU

Human
(#Errors)

HPB, In-domain 2M +In-domain selection
200k

24.32

197

34.80

238

NMT, In-domain 2M +In-domain selection
200k

27.39

119

39.00

201

28

73

대외비

Summary and Future Work29

Summary대외비• Domain Adaptation– Required to develop translator for target domain• Our experiments shows– Large in-domain parallel data is powerful– In-domain data selection from general-domain data
• Effective for domain adaptation• SMT model size reduction• NMT training time reduction• Need to collect as much in-domain data as possible• Our domain-adapted MT is on-going work
30

74

Future Work대외비

• Adaptation to Additional Domains– Shopping, e-commerce– Shop name

• Further Study in NMT– Domain adaptation by Integrating In-domain data
selection into NMT– Utilize in-domain monolingual data

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대외비

Thank You

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招待講演 
「日本語の素晴らしさとユーザーの機械翻訳への大きな期待」
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日本語の素晴らしさとユーザーの機械翻訳への大きな期待
奥山尚一
久遠特許事務所
2016年11月25日
第4回特許情報シンポジウム

日本語かっけー• みんな仮名は簡単に分かる（識字率99％）• これで一応なんとかなる• その後、少しずつ漢字を覚える• 常用漢字

2136字／4388音訓！

• 右脳と左脳の両方を使う• 平均IQは１１０！

• Nature 297, 222 - 223 (20 May 1982)（共同ヨーロッパ総局発の記事）

77

Richard Lynn, The New University of Ulster,最近のIQは105

講演者について• 理工学部電気工学科卒• アメリカで理論化学のPh.D.
• 弁理士(1990年) 弁理士会会長(2011年から13年)• 特許翻訳学校の創設(17年前)• 株式会社クールデザイン設立(17年前)(オンライン署名個人認証）• 内閣府知的財産戦略本部有識者本部員(もうすぐ任期切れ）

78日本の翻訳の歴史 - 外との大衝突• 5世紀には中国から漢字の書物を輸入、普及• 万葉仮名という綴り方を発明• 9世紀に入ると、そこから平仮名と片仮名• 梵語（サンスクリット語）に起源のある仏教用語• 明治初期の「大翻訳時代」• まず「概念」を導入しなければならなかった• そこで和製漢語• 「社会」 (society)、「文化」 (culture)、「文明」 (civilization)、「時間」 (time)、「美術」 (art)、「空間」（space）、「科学」、「彼、彼女」• 「恋愛」、ロマン派詩人北村透谷により「love」の訳として作られた• それまでは「恋」とか「色事」とか• 元来の意味とは全く違うものとして生まれ変わらせた• consciousnessは「意識」。「意識」は元々は「分別の心」という意味• feeling/moodは「気分」に。「その人の本来の性質」という意味

自由• Freedom?

Liberty?

• 「自由」は古典中国語では「後漢書」、日本では「続日本紀」
まで遡ることができる。
• 我儘放蕩(わがままほうとう)の意味であった。徒然草に「よろづ自由にして、大方、人に従うといふことなし」(60段)79経済• Economy• 古代中国の「経国済民」もしくは「経世済民」の略• 「経国済民」「経世済民」は、国（世）を治め民を救済することを意味し、現代でいう「政治」の意味に近い• 日本では、江戸時代の学者用語に現れ、理念的な政治政策の意味• しだいに経済運営の意味で使われる• いまの辞書(goo辞書)：《名》人間の生活に必要な財貨・サービスを
生産・分配・消費する活動。また、それらを通じて形成される社会関係。

科学• 明治初期に“science”に対して日本でつくられた造語• この「科学」というのは，文字どおり「科」の「学」。外「科」，内「科」，小児「科」，産婦人「科」の「科」。つまり個別の「科」に分れた、専門分化した学問という意味• 一方，1600年代のアマチュア的「知的活動」は、専門分化した「科」学ではなかった• ロバート＝フック（1635～1703）は、現在でいう物理学、化学、生物学、地学などのいろんなことを研究• もちろん，当時はphysics（物理学），chemistry（化学），biology（生物学），geology（地質学）という言葉もなかった• 1800年後半には“science”は，すでに専門分化した「科」学になっていた• 明治の初期に日本人が「科学」という訳語を作った• そもそも“science”はいつから使われている？
• ラテン語の「知る」（scere）に基づいている•

1600年のはじめころ

たんなる「知識」（scientia）というような意味• 1660年に成立した王認学会（ロイヤル・ソサエティ）の正式名称は「The Royal Society of London for
Improving Natural Knowledge」（自然の知識の増進のためのロンドンの王認学会）• 王認学会などを中心に行われていた1600年代の「知的活動」は“science”ではなく、“natural philosophy”と呼ば
れていた

80

化学
• 最初は、「舎密（セイミ）」 (1837頃)• 幕末の蘭学者宇田川榕菴が、オランダ語のChemie （科学）の音をそのまま活かして、日本語化しようとした• Wikipediaより• 蘭学者川本幸民（1810-1871）の著書「化学新書」(1860)が最初• ドイツのステックハルトの“Die Schule der Chemie”のオランダ語版を和訳

例えば、宇田川榕庵の場合• 「舎密開宗」1837～1847年に出版• 原著はイギリスの化学者ウィリアム・ヘンリーの“Elements ofExperimental Chemistry”（1799年）で、ヨーロッパでドイツ語からさらにオランダ語に重訳され、それを日本語に• ヨーロッパとの出版の時差が38～48年。単なる翻訳ではなかった• 酸素、水素、窒素、炭素、白金等の元素名や元素、酸化、還元、溶解、分析等の化学用語、細胞、属等を訳出した• なお、coffeeを「珈琲」と標記した• Wikipediaより81これだけイメージが広がる言語があるか• 万葉集からイメージが広がるか• 英語だって、せいぜいシェークスピア(1556-1616)から• まあ、ラテン語もあるか• 言語をサポートする力• 文学、科学、技術• 大学院まで日本語で• そんな国数えてみて？
• 普通、科学技術は英語

日本語という言語• 孤立言語• どの言語とも類縁でない

韓国語とも語彙が違う• 母音を主体としている• 表意文字と表音文字の混在• ひらがな、カタカナ、漢字、アルファベット（ほぼ完全無欠）• ロシア語、タイ語、アラビア語、ハングルは無理か• 2000年前からの伝承と積み重ね• 古事記は712年、日本書紀720年、万葉集759年以降（630年ころの歌から？）• 日常語彙が豊富

82

母音を主体としている• 雨がザーザー降る
雪がシンシンと積もる• 雲がふんわり浮かんでいる• ぽかぽかした小春日和
ぽかぽかなぐられる• 人間界と自然の近さを生んだ• 工業製品の優秀さにつながる？

漢字かな混じり文• 表意文字と表音文字の混在• 漢字一つ一つに意味がある• 視覚による処理• 一目で全体を理解しやすい（右脳の世界）• 漢字があるので情報量が多く、仮名があるので表現が自由

83

膠着言語
• 最後まで聞かないと読まないと分からない• 僕は、明日仕事に行く• かもしれない• 気が無い• べきでしょうか• 表現のニュアンスが豊かになる• 英語とは違いますよね

機械翻訳がやってくる！

84機械翻訳ができると• 言語は、コミュニケーションのツールである必要がなくなる• 言語は、思考と認識のツールになる• そうであるなら、日本語は圧倒的に有利• この優位性を維持する努力が必要• 英語の呪縛から逃れられるか？

• 英語がコミュニケーションのツールである必要がなくなる

機械翻訳への期待• 例えば、日本の知財判例の世界への発信が容易になる• その他の情報も本質的に同じ• 特許情報も自由に流れるようになる• グローバル・ドシエ（昨年１１月から）• とりあえず、翻訳者にとっては下訳作成のツールになる• そして、その後の世界は！

85

日本語が世界の中心へ！

コメントは、okuyama@quon-ip.jpへ
20

86

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特別講演
「文章と翻訳の品質を改善する―構造化用語データ87;による用語管理と実務日本語ルール」
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http://www.aamt.info/japanese/utx/
AAMT（アジア太平洋機械翻訳協会）

シンプルな用語集形式 UTX
UTX用語集形式とは?

UTXの利点専門用語を含む用語集を簡単に作成・管理できる

AAMTが策定したシンプルな用語集形式
専門用語を管理する用語集の作り方のルール

共通の形式なので用語データを共有・再利用しやすい

Excelなどでも編集できるタブ区切り形式

人間翻訳と機械翻訳を効率よく正確にできる

UTX 用語集形式サンプル
用語集全体についての情報（作成日、使用許諾など）#UTX 1.11; en-US/ja; 2016-04-01T19:00:00+09:00; copyright: AAMT (2014); license: CC BY 4.0
#src

tgt

src:pos

term status

Asia-Pacific Association for Machine Translation

アジア太平洋機械翻訳協会

properNoun

approved

contributor

用語提出者

noun

provisional

optional

省略可能

adjective

approved

optional

オプショナルadjective

forbidden

merge

統合する

verb

approved

merge

マージする

verb

forbidden

unidirectional

一方向adjective

approvedmonodirectional

一方向adjective

non-standard

原語

訳語

品詞

用語ステータス（省略可）

安心して使える用語か、禁止用語か区別できる

概要

なぜ翻訳で用語集が必要か

UTX（Universal Terminology eXchange）とは、AAMT（アジ企業・大学・組織での専門的な翻訳では、用語集がないと、

ア太平洋機械翻訳協会）が策定した、用語集形式です。

専門用語を正しく訳せません。初期段階で用語集をしっかり作

UTX用語集は、翻訳者のための用語集として使えることにれば、同じ言葉を何度も調べずにすみ、翻訳の費用と労力を減加え、各種形式に変換して、さまざまな翻訳支援ツールでらせます。用語集は、訳語統一や誤訳チェックにも役立ちます。

使えます。特に翻訳ソフトの用語データ（ユーザー辞書）

高品質な翻訳を正確に行うには、用語集は必須です。

として使うことで、翻訳精度を大きく向上できます。ユー

なぜUTXを使うといいのか

ザー視点から、シンプルで作りやすく、使いやすいことを目指しています。

UTXを使えば、用語集を簡単に作成・共有・再利用して、翻訳

AAMTは、機械翻訳の研究開発者、製造販売者、利用者かの質を向上できます。「翻訳ソフトは変な訳ばかり出す」と思われら構成される団体で、メンバーはボランティアです。

ていませんか？ その理由は、語句をどう訳すべきかという翻訳88http://www.aamt.info/japanese/utx/
UTXと各種形式の相互変換

共通規格なのでユーザー間で用語集を共有・再利用しやすい

UTX変換ツール
Excel

翻訳発注者

翻訳会社

UTX用語集

翻訳ソフトの
ユーザー辞書

翻訳者A

UTX
用語集

用語ベース

翻訳者B

TBX
（ISO標準）知識が不足しているからです。まず、翻訳知識をUTX用語集とまた、各種形式とUTX形式の相互変換を行うことで、各種ツして蓄積し、それをユーザー辞書に変換することで、翻訳ソフトールで使用できます。変換ツールとして、公式UTX変換ツー
ルやGlossary Converterがあります。公式UTX変換ツールでの翻訳精度を大きく改善できます。
Excelやテキスト ファイルでも、各項目の形式が共通化されては、UTXと、ATLAS、The翻訳、PC-TranserなどTranserシリーズの間で相互変換ができます。

いないと、共有や再利用は困難です。さまざまな用語集がインタ

詳細：<http://www.aamt.info/japanese/utx/tools.htm>

ーネットで公開されていますが、実際にはすぐに活用できず、手間のかかる修正と調整が必要です。しかし、UTXのような標準規どこで使われているのか

格に沿った形式であれば、さまざまなツールで用語集を広く共有し、すばやく再利用できるようになります。UTXを経由すること

UTXは、企業で使われている他、特許庁でも機械翻訳辞書

で、異なる用語集形式の変換を橋渡しできます。

（220万語）が作成されています。企業事例も公開予定。

だれが作り、使うのか

費用はかかる？

主に翻訳者や翻訳ソフトのユーザーが、作り、使うことを想定

より詳しく知りたい

UTX仕様書、サンプル用語集、変換ツールは、無料でダウンしています。UTX用語集は、原語、訳語、品詞など、最低限の情ロードして使用できます。UTX仕様に基づいて、どなたでもご自報のみでも作れます。必要な情報があれば追加できます。

由にUTX用語集を作成・公開・共有できます。「用語集を作りた

どのような分野で使うのかい、用語データを活用したい」とお考えの組織や企業の方は、ご連絡いただければアドバイスを差し上げられます。

IT、医療、法律、工学など、専門用語が多い翻訳であれば、どAAMT（アジア太平洋機械翻訳協会）機械翻訳課題調査のような分野でも使えます。

委員会 共有化・標準化ワーキンググループ
http://www.aamt.info/japanese/utx/

どんな語を含むのか問い合わせ先：UTX用語集は、製品・部品名、病名、薬品名、法律名など、特メンバー（順不同）

定分野の専門用語や、人名、地名、施設名などの固有名詞を含みます。一般的な語は含めません。

山本 ゆうじ（リーダー）秋桜舎

どのような状況で作るのか

村田 稔樹

沖電気工業株式会社Francis Bond

南洋理工大学（シンガポール）

島津 美和子

東芝ソリューション株式会社

大倉 清司

株式会社富士通研究所

加藤マイケル孝仁

ジャパニーズ・グレイツ株式会社

1. 用語集をゼロから作成する場合
2. 多人数による翻訳で発生する訳語を収集しまとめる場合
3. 各種用語データ間変換で、中間変換形式として使う場合

どうやって作るのか・使うのか
UTX用語集は、Excelなどの表計算ソフトやテキスト エデ

秋元 圭

合同会社ことばや高橋 博之

株式会社クロスランゲージ
2016年8月版

ィターで簡単に作成・編集・表示できます。翻訳メモリー ツ

免責事項：http://www.aamt.info/japanese/utx/#disclaimer

ールOmegaT、用語ツールApSIC Xbenchなどのツールでは、
UTXをほぼそのまま使えます。

89

UTXUTX用語集の図解・多言語用語集の例
用語管理で翻訳と文書の効率・品質を高める
http://www.aamt.info/japanese/utx/
アメリカ英語／日本語／中国語（簡体字）#UTX 1.20; lang: en-US/ja/zh-CH; copyright: AAMT (2016); license: CC BY 4.0
concept
term:zh-CH
ID#term:en-US

tgt:jaterm status:en-US

term status:ja#用語（アメリカ英語）

用語（日本語）用語ステータス（アメリカ英語）

用語ステータス
概念ID（日本語）

用語（中国語簡体字）

Asia-Pacific Association
for Machine Translation

アジア太平洋機械翻approved
訳協会

approved

亚洲太平洋机器翻译协会contributor

用語提出者

approved

provisional

用语提交者

entry

項目

approved

approved

1

entry

エントリー

approved

forbidden

1

unidirectional

一方向approved

approved2

monodirectional

一方向non-standard

approved

2

条目

单向

用語集を「見える化」して社内の専門知識を集約・共有・再利用
UTX 用語集の仕様は、用語の専門家により考えぬかれた用語集作成のルールです。シンプルな表形式の一覧で表されるため、埋もれていた社内の専門知識を集約し、文書コンテンツとして共有・再利用しやすくできます。用語ス
テータスに基づいて自動色分けすると、どの用語を使い、どの用語を禁止すべきか見やすくできます（上図参照）。

さまざまなツールで活用できるシンプル・軽量な標準化形式
社内で作った Excel 用語集が活用されずに放置されていませんか？

UTX 用語データの構造は、仕様に基づいて標準化されているため、機械翻訳、翻訳支援ツール（翻訳メモリー）などさまざまなツールで活用できます。UTX 用語
データは、公式変換ツールなどで、各社翻訳ソフトのユーザー辞書や、ISO 規格の用語集形式 TBX にも変換可能。

難しい用語を書き換えて読みやすく翻訳しやすい日本語にする
UTX では日本語書き換えと対訳を 1 つの用語集で管理可能。用語データに基づき、文書内に難しい・あいまいな用語、その他差別表現など不適切な用語があれば、適切な用語に書き換えることができます。日本語文書を読みやす
くすると、海外展開するときに翻訳しやすくなります。機械翻訳の前処理（プレ エディット）にも使用できます。

機械翻訳での用語の適用およびチェック（ポスト エディット）
統計機械翻訳では用語レベルの正確性は保証されません。しかし、後編集（ポスト エディット）で UTX 用語デー
タを使えば、訳された用語をチェックできます。ルールベース機械翻訳（市販の翻訳ソフトなど）では、最初から
UTX 用語データに基づいた正確な用語で翻訳できます。

CMS、DITA、各種 XML での用語および表記の統一
共有・再利用される構造化文書、文書コンテンツ、マニュアルでは、多数の書き手が関わるため用語と表記が一貫している必要があります。シンプルな UTX 形式に基づけば、必要最小限の手間で用語と表記の統一が可能です。
90なぜ Excel より UTX 用語集が便利？
用語集を文書作成や翻訳に活用されていますか？

「文書の専門用語が難解・意味不明で困る」「ねじ、ネジ、スクリューなど、用語がバラついているので統一したい」
そういうお悩みが何年も前からずっとありませんか？

それなら用語集さえ作れば解決できるはず。

しかし、用語集作成は、最初の一歩を踏み出さないと永遠に悩み続けるだけです。
用語集の「最初の一歩」は Excel 用語集でいいのです。
そのほうが楽です。しかし、Excel

まずはUTXでシンプルな用語集
後で高度な用語管理へ

用語集は、用語の問題に気づいたときに参照されるだ
けです。見過ごした問題はそのまま放置されます。し標準化された
UTX形式

より高度な
用語ベース

かも文書と用語集をつきあわせるのが面倒で、やがてだれも用語集を使わなくなります。用語集を確実に統一する

唯一の解決策は、文書作成・翻訳工程にアクティブな自動用語チェックを組み込

社内の独自形式Excel

むことです。
また目視の用語チェックは重要ですが、目視チェックだ
けでは効率が悪く、必ず見落としが発生します。

目視に加えて、用語ツールで用語チェックをしましょう。

ツールでチェックすると今までどれだけ目視のみで見落としをしてきたか驚くはずです。

文書作成・
翻訳

用語ツール
でチェック

目視で
チェック

用語チェックするのに複雑な用語データはいりません。
「用語の定義」、「対応する訳語（翻訳の場合）」をしっかり決めてさえいれば十分です。SDL Trados のような翻訳支援ツールには用語検証機能があります。また ApSIC Xbench のような用語ツールでもチェックできます（方法説明：http://cosmoshouse.com/utx/tools.htm#xbench）。
用語ツールを使うには、Excel 用語集を「用語データ」として整理する必要があります。そこで

UTX を使えば、シンプルな用語データをきっちり作りこめます。
同じ意味でも、どの用語が正しく、どの用語が許容範囲または禁止かしっかり指定できます。そうすると、その用語
データを用語ツールで活用し、再利用できるのです。UTX は、標準化されたデータ構造なので XML 形
式にもスムーズに移行・変換できます。

UTX の詳細・作成法は http://www.aamt.info/japanese/utx/まで
91

用語集形式 UTX の新バージョン 1.20 が登場！

UTX なら用語データを用語ツールで活用して用語統一を簡単に実現。
翻訳コストを下げ、より正確な翻訳を！

表記基準

UTX用語集翻訳メモリー
用語ベース

標準規格だから

機械翻訳

同じ用語データを共有・再利用！
簡単に作成、高度に活用！

新バージョン UTX 1.20 の特徴

よりシンプルに• 最低限の情報だけで用語集を作成できる• Excelで編集できる扱いやすさはそのまま

より柔軟に• 複数のサブ用語集を一つの用語集にまとめて管理

多言語用語集に対応• 日英中韓など複数言語を一つの用語集で集中管理

移行も簡単
より分かりやすく• UTX 1.11の冒頭数行を変更するだけ• 仕様書の具体的な実例が充実

UTX 1.20 仕様書で、いますぐ 100 語の基本用語集を作成しませんか？
仕様書・用語データのダウンロード：http://www.aamt.info/japanese/utx/
92

UTX 変換ツール（UTX Converter）

2015/06/07

UTX 変換ツールとは？
UTX 変換ツール（UTX Converter）は⽤語集・翻訳ソフト辞書変換ツールです。
AAMT（アジア太平洋機械翻訳協会）が仕様を策定した汎⽤性の⾼い⽤語集形式である
UTX と、翻訳ソフトなどのユーザー辞書の間で、ファイル形式の変換ができます。
UTX 変換ツールは AAMT が開発を推進しているツールで、オープンソースで公開されており、無償で利⽤できます。

対応辞書データ形式

UTX

⇔

富⼠通

ATLAS

⇔

東芝

The 翻訳⇔

クロスランゲージ→

SDL

PC-Transer/MED-Transer/PAT-Transer/Legal Transer
MultiTerm（インポート⽤テキスト）

UTX 形式に関する機能◆ UTX 形式が適切な構造かのチェック◆ 禁⽌語の抽出
禁⽌語を⼀括検索するためのリスト作成◆ 禁⽌語と承認語のペアの抽出
禁⽌語を承認語に置換するためのリスト作成◆ ⾮標準語と承認語のペアの抽出
⾮標準語を承認語に置換するためのリスト作成

動作環境: Windows 7 / Windows 8.1 （各 OS 32bit/64bit 版）===================================================================■UTX 変換ツール公式サイト

http://utxconv.sourceforge.net/ja/■UTX 変換ツール (UTX Converter) ダウンロードページ

http://sourceforge.net/projects/utxconv/files/■⽤語集形式 UTX の仕様

http://www.aamt.info/japanese/utx/
93

共有・再利用を意識した電子文書のベスト プラクティス
良いモノづくりはできても文章がだらだらして要領を得ないのはなぜ？
簡潔に要点を絞り込み、会席料理のようにすっきり
まとめた日本語文章を書きませんか？

悪文の問題点実務日本語とは
実務文書向けの表記原則
内離翻訳用途では
訳文日本語の改善原文日本語の改善

字限

実務
日本語

長い
• 文も文章も

百半

あいまい
分書

難しい

重先

人間にも機械にも読みやすく！

良文は「名文」ではない！
良文の3要素内離ルール

余分がなく重要な情報が伝わる

短い
やさし
い
1度読めばすぐに理解できる

太字
内容（テキスト）

明快

書式・
レイアウト

分離する

解釈のブレがない

実務日本語の詳細はhttp://cosmoshouse.com/jitsumu-nihongo/94

複雑な作文ルールを現場で使えますか？

どうすればいいのか文章の書き直しには時間とコストが発生する

最も実用的で現実的な解決

時間とコストを抑えるには？

百半ルール：「1文が100字を超えたら半分にする」

1. 作文ルールをシンプルにする

2. 目視のみでなく必ずツールでもチェックする字数を削って100字以下にするのではない実質的には「長い複文を単文にする」だが、そのままではルールとして運用しづらい

100字以上の文例
非特許文献１では、トピック依存性は、デコード処理開始
前にデータを集合に分け、その後、前処理パスでソース文の全てによって学習を済ませた分類器により、ソース文のクラスを予測し、予測されたクラスに特定の別々のモデルを用いて、これらの集合を独立してデコードすることによって実現される。

百半ルールを使うと…
非特許文献１では、トピック依存性は、デコード処理開始
前にデータを集合に分ける。（←39字）その後、前処理パス

文章ルールは、ここまで単純化しないと徹底した実施は難しいかもしれません。低コスト
で確実に実施できる
ルールは少ないからです。極論かもしれません が、100字 を 超 え た
文は、なにがあっても一 切、文 と し て 認 めず、金輪際受け付けな
いようにすれば、良いのではないでしょうか？

でソース文の全てによって学習を済ませた分類器により、ソース文のクラスを予測する。（←49字）予測されたクラスに特定の別々のモデルを用いて、これらの集合を独立してデコードすることによって実現される。（←52字）（特開

統計的機械翻訳装置

JPA_2009294747）

実務日本語の詳細はhttp://cosmoshouse.com/jitsumu-nihongo/95

2016/11/28

秋桜舎代表・⼭本ゆうじ

⽂章と翻訳の品質を改善する―
構造化⽤語データUTXによる⽤語管理と実務⽇本語ルール

⾔語・翻訳コンサルタント
AAMT・UTXチーム リーダー
ISO/TC37（専⾨⽤語・翻訳・通訳）
エキスパート産業⽇本語研究会委員

2016特許情報シンポジウム（AAMT‐Japio）
秋桜舎 代表︓⼭本ゆうじ

AAMT (Asia‐Pacific Association for MT)
アジア太平洋機械翻訳協会
MT ユーザー

MT開発企業

MT研究者

EAMT(Europe)

AAMTUTXチーム メンバー（順不同・敬称略）

http://www.aamt.info/(Asia‐Pacific)• 山本ゆうじ（リーダー） 秋桜舎• 秋元圭
合同会社ことばや• 大倉清司株式会社富士通研究所• 加藤マイケル孝仁 ジャパニーズ・グレイツ株式会社• 島津美和子
東芝ソリューション株式会社• 村田稔樹沖電気工業株式会社• Francis Bond
南洋理工大学（シンガポール）• 高橋 博之
株式会社クロスランゲージ

NPO、メンバーはボランティア

AMTA(Americas)

新メンバー募集中︕

IAMT: International Association for MT

本⽇の内容

実務⽇本語⽤語集形式UTX

96

1

2016/11/28

実務⽇本語とは「悪⽂」⽂書の問題点

実務⽂書を分かりやすく書くための表記原則
翻訳⽤途では
訳⽂⽇本語の改善原⽂⽇本語の改善

内離字限

正しく検索できない
ウェブでも、イントラネットでも、データベースでも分書

翻訳が困難になる
費⽤が増加する
時間が掛かる⼈間にも機械的処理にとっても

百半

実務
日本語

重先

⼈間にも機械にも読みやすく︕

複雑な作⽂ルールを現場で使えますか︖

⽂を短く書くにはどうすればいいのか⽂章の書き直しには時間とコストが発⽣する

最も実⽤的で現実的な解決

時間とコストを抑えるには︖
百半ルール︓「1⽂が100字を超えたら半分にする」

1. 作⽂ルールをシンプルにする
2. ⽬視のみでなく必ずツールでもチェックする字数を削って100字以下にするのではない実質的には「⻑い複⽂を単⽂にする」だが、そのままではルールとして運⽤しづらい

内離ルール

ハード リターンとソフト リターンの問題
ハード リターン太字• 実際の改⾏【これ→】↵• WordなどでのEnter

内容（テキスト）

書式・
レイアウト

ソフト リターン• ⾒かけ上の改⾏【これ→】↓
WordなどでのShift+Enter

分離する

97

2

2016/11/28

特許⽂書の例

特許⽂書では「前記翻訳装置は、¶

ハード リターンでは困る

定期的に、ネットワーク上の複数のウェブページの翻訳を、少なくとも予め記憶している辞書と⽂法規則を参照して⾏なう翻訳部と、¶• 一センテンスが分かれてしまう

前記翻訳部が翻訳した翻訳結果を格納しておく格納部と、¶

ソフト リターンでも困る

前記クライアントが⾏なう、所定のウェブページの翻訳結果の要求を受信する要求受信部と、¶」• ⽂が⻑いまま根本的には⽂を短くするしかない【公開番号】特開2007‐334905
https://www7.j‐platpat.inpit.go.jp/tkk/tokujitsu/tkkt/TKKT_GM301_Detailed.action

今後の問題提起
1. 原⽂をどうしたらよくできるか
2. 作⽂講習、規則施⾏をどう⾏うのか︖

構造化⽤語データ
UTX⽤語集形式

3. MTのベースになる⼈間翻訳の品質をどう上げるか

体系的翻訳と⽤語集

98

概訳• だいたいの意味が分かればよい

精訳• ⼈間翻訳者の品質の訳

3

2016/11/28

体系的翻訳
企業では⼤量の多⾔語⽂書をすばやく⾼品質に翻訳する必要がある（精訳）
翻訳ツールや⽤語管理で翻訳⼯程を改善する⽇本では体系的でないことも多い

ヨーロッパの⽤語集の例︓IATE
表記基準

IATE (InterActive Terminology for Europe)（EU）

1300万項⽬、800万語、24か国語の⽤語集

翻訳メモリー商業⽤途を含め無償

UTX⽤語集TBX形式⽤語ベース

機械翻訳用語ベース=用語データベース

翻訳⽀援ツール（翻訳メモリー）の実例

アメリカの⾔語資産の例︓MeSH

⼿作業の翻訳では効率が悪く、間違いに気づかないMedical Subject Headings（MeSH）

用語ベース

U.S. National Library ofMedicine

27,883 の件名⾒出し87,000 entry
terms

問題︓⽤語集は適切に活⽤されていない
1. ⽤語集の管理者や管理⽅法が不明確
2. ⽤語集の構造が複雑

構造化⽤語データ
UTX⽤語集形式とはなにか

3. ⽤語集の形式がバラバラ
4. 不適切な語が多数混⼊

99

4

2016/11/28

構造化・標準化されていないExcel⽤語データには問題が多い

⽂書や翻訳を読みやすくするには⽤語集は不可⽋

複数形の⾒出し原語

訳語

Asia‐Pacific Association for Machine
アジア太平洋機械翻訳協会
Translation

分かりにくい用語を禁止する• 褥瘡• 増悪させる

分かりやすい用語を一貫して使う
⼤⽂字• 床ずれ• 悪化させる

不要語が多い
品詞
properNoun

dictionary administrators

辞書管理者

noun

contributor, term contributor

⽤語提出者

noun

Domain分野

noun

glossary

⽤ 語 集 、 グ ロ ッ サ リ ー 、
noun
語彙集

ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ

双⽅向

adjective

merge（辞書について）

統合

verb

全⾓英数字
不要コメント

活⽤の異常

複数訳語の併記

構造化されていない⽤語集

UTX⽤語集形式とは?

1. Excelのみ、または特定のツールでしか使えない

AAMTが策定したシンプルな⽤語集形式

2. データを転⽤・変換・共有・再利⽤できない

専⾨⽤語を管理する⽤語集の作り⽅のルール

3. 翻訳⾔語⽅向を反転できない
Excelなどでも編集できるタブ区切り形式

UTXは「構造化⽤語データの形式」

誤解にご注意

1.
2.
3.
4.
5.
6.

UTXは⽤語データそのものではない

明確に定義された構造を持つ
さまざまなシナリオに対応できるデータとしてすぐに利⽤できる
他の形式に変換できる
さまざまなツールで使える
翻訳⽅向を反転しても使える

UTXは「⽤語作成のルール」、「専⾨⽤語データの標準規格」

100

5

2016/11/28

⽂書に埋もれた⽤語知識を「⾒える化」する⼀覧できる表形式と定義された⽤語ステータスでデータとしての形式を整え、さまざまな環境で共有・再利⽤できるようにする

シンプル• 表計算形式で作りやすく管理しやすい

信頼できる• ⽤語ステータスで品質管理

複数形式と
相互変換
双⽅向・多⽅向
共有・再利⽤しやすい#UTX 1.11; en‐US/ja; 2016‐04‐01T19:00:00+09:00; copyright: AAMT (2014); license: CC BY 4.0
⽤語ステータス
訳語
#原語
品詞
（省略可）

• 翻訳ソフトや⽤語ベースなど• たとえば英⽇と⽇英、また多⾔語を1つの⽤語集で管理できる• 構造化・標準化されており無料で使⽤で
きる

#src

tgt

src:pos

Asia‐Pacific Association for MachineTranslation

アジア太平洋機械翻訳協会

properNoun

approved

contributor

⽤語提出者

noun

provisional

optional

省略可能

adjective

approved

optional

オプショナルadjective

forbidden

merge

統合する

verb

approved

merge

マージする

verb

forbidden

unidirectional

⼀⽅向adjective

approvedmonodirectional

⼀⽅向adjective

non-standard

拡張可能

term status

安⼼して使える⽤語か、禁⽌⽤語か区別できる

多⾔語多⽅向の⽤語管理
多⾔語UTX⽤語データの例

⼆⾔語双⽅向のUTX⽤語管理

アメリカ英語／⽇本語／中国語（簡体字）⽇英・英⽇⽤語データを⼀つの⽤語データで管理#UTX 1.20; lang: en-US/ja/zh-CH; copyright: AAMT (2016); license: CC BY 4.0

⽤語ステータスと概念IDで
1:n、n:1、n:nの対応関係を記述できる#term:en-US

tgt:jaterm status:enUSterm
status:ja

conce
pt ID

#⽤語（アメリカ英語）

⽤語（⽇本語）⽤語ステータス（アメリカ英語）

⽤語（中国語簡
⽤語ステータス
概念ID
体字）
（⽇本語）

Asia-Pacific
Association for
Machine Translation

アジア太平洋機械翻approved
訳協会

contributor

⽤語提出者

approved

provisional

entry

項⽬

approved

approved

1

entry

エントリー

approved

forbidden

1

unidirectional

⼀⽅向approved

approved2

monodirectional

⼀⽅向non-standard

approved

2

term:zh-CH

亚洲太平洋机器翻译协会approved

⽤语提交者
条⽬

单向

UTXの実例︓デンソー様の技術開発センターDP-EDA改⾰室

UTXの⽤途の例

DP-EDA改⾰室（DENSO Project - Electronic Design
Automation）

書き換え置換⽤の⽇本語⽤語集として使う

⽤語整理を進めるために、1093語の⽤語集をUTX形式に変換

類似概念の⽤語をまとめて検索しやすくする

SDL Trados⽤語ベースなどに変換して活⽤機械翻訳の精度を向上する
⼈間・機械翻訳のチェックに使う101

6

2016/11/28

UTXの実例︓特許庁が220万語中⽇辞書をUTX形式で作成「『中⽇対訳辞書データ』を機械翻訳辞書に追加することにより、⽤語（名詞）の翻訳精度に関して⼀定の向上効果が得られることが確認できた。」

UTX⽤語データで機械翻訳を改善する

特許庁「平成24 年度 中国特許⽂献の機械翻訳のための中⽇辞書整備及び機械翻訳性能向上に関する調査 調査報告書 概要版」
https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/pdf/kikai_honyaku/h24.pdf

ニューラル機械翻訳の課題︓
⽤語レベルで不正確（⽤語の⽋落）

ニューラル機械翻訳の課題︓
⽤語レベルで不正確（⼀貫性がない）

原⽂︓”AAMT created its first version of thespecification, UPF (Universal PlatForm), withsupport from IPA (Information-technology
Promotion Agency, an institute in Japan) in 1995.”

原⽂︓”A glossarycontributor is anindividual who proposes
the addition of new
entries. A glossarycontributor should havea good knowledge of thedomain of the glossary,and a basic
understanding of UTX. A
glossary contributor
subsumes the role ofglossary user.”訳⽂「AAMTは、1995年にIPA（⽇本の研究所）の⽀援を受けて、UPF（Universal PlatForm）という仕様の最初のバージョンを作成しました。」

Googleニューラル機械翻訳で英日翻訳翻訳⽀援ツールでの⽤語チェック

訳⽂「⽤語集投稿者は、新しいエントリの追加を提案する個⼈です。 ⽤語集の寄稿者は、⽤語集のドメインとUTXの基本的な知識を⼗分に理解している必要があります。⽤語集の貢献者は、⽤語集ユーザーの役割を担っています。」

Googleニューラル機械翻訳で英⽇翻訳

機械翻訳と⼈間の精訳の差はなにか
技術翻訳では⾃然さより⽤語が重要
⽂書と⽤語が不⼀致「専⾨⽤語」や固有名詞を正しく訳すには管理された構造化⽤語データが必要

102

7

2016/11/28「標準化されたタブ区切りデータ」の利点

ニューラル機械翻訳での⽤語データ活⽤

タブ区切りの利点
Excelで⼀覧編集できる
XMLのようなタグがないのでデータが軽量

⽤語レベルでの正確性が保証されない

標準化形式の利点
共有・再利⽤しやすい
ツールを活⽤できる
再調整が不要UTXの⽤語データで精度を向上できる
タブ区切り

標準規格

UTX

⽂書を読みやすくするには⽤語集は不可⽋

UTXデータで⽇本語を読みやすくする

分かりにくい用語を禁止する

分かりやすい用語を一貫して使う

• 褥瘡
• 増悪

• 床ずれ
• 悪化

cf. Fターム

interfaceinterfaceinterfaceinterface

同じ概念

インターフェイス
インターフェース
インタフェース
インタフェイス

概念IDで類義語をまとめる
既定の原語および訳語
原語および訳語のバリエーション（同義語≒別訳語）

検索や翻訳チェックに⽀障

103

英語

⽇本語

⽤語ステータス概念ID

term:enterm:jaterm status:jaconcept ID

bedsore褥瘡

forbidden

1

bedsore床ずれ

approved

1

aggravate

増悪させる

forbidden

2

aggravate

悪化させる

approved

28

2016/11/28

UTXの「既定訳語」（承認語）の意義
UTXでapprovedを指定した場合
3+6-1=8ペア

既定の訳語がないTBXでの同義語の組み合わせ
3x6=18ペア

⽤語集管理者

Englishartificial language
artificial language
artificial language
artificial language
artificial language
artificial language
formal language
formal language
formal language
formal language
formal language
formal language
formalized language
formalized language
formalized language
formalized language
formalized language
formalized language

承認（approved）

⾮標準（non-standard）

⽤語ステータス

⽤語集の各項⽬

禁⽌（forbidden）

term
status:enFrenchterm status:fr

artificial language

approvedlangue artificielle

approved

artificial language

langage artificiel

non‐standard

artificial language

langue formellenon‐standard

artificial language

langage formel

non‐standard

artificial language

langage formalisénon‐standard

artificial language

langue formaliséenon‐standard

formal language

non‐standard

langue artificielle

formalized
languagenon‐standard

langue artificielle

同義語が18→8ペアに減少• 「同じ概念（別訳語）」を概念IDでまとめられる

既定訳語ペア
artificial language

langage artificiel

formal language

langue formelle

英語項目数はEnglish

UTXは
⽇本語⽂書も翻訳も改善できる

表形式でもn+n-1項⽬

formalized language

Frenchlangue artificielle
langage artificiel
langue formelle
langage formel
langage formalisé
langue formalisée
langue artificielle
langage artificiel
langue formelle
langage formel
langage formalisé
langue formalisée
langue artificielle
langage artificiel
langue formelle
langage formel
langage formalisé
langue formalisée

フランス語項目数は

3

単⼀⾔語UTX⽤語集

2

英⽇対訳UTX⽤語集

用語チェック・統一

⽇本語⽂書

同義語の中の禁⽌語と承認語を区別で
きる

英語⽂書

⽤語ツール＋UTXの活⽤シナリオ

UTX⽤語集で原語が同じで訳語が異なる場合
term:enterm:jaterm status:ja

yomi:ja

bedsore褥瘡

forbidden

じょくそう

1. 承認語（分かりやすく適切な語）が使われているかチェックする

bedsore床ずれ

approved

とこずれ

2. 同じ語が⼀貫して使われているかチェックする

aggravate 増悪させる

forbidden

ぞうあくさせる

aggravate 悪化させる

approved

あっかさせる

3. 禁⽌語を検出し承認語に修正する

置換リストとして抽出できる
置換前

置換後

褥瘡

床ずれ

増悪させる

悪化させる

置換して
分かりやすい⽤語に統⼀できる

104

9

2016/11/28

標準規格なのでユーザー間で⽤語集を共有・再利⽤しやすい
翻訳発注者

UTXデータを様々な形式で共有・再利⽤する

翻訳会社

UTX⽤語集

翻訳者A

翻訳者B

UTXと各種形式の相互変換
無償・オープンソース

各種UTX変換ツール

Excel

各社形式とUTXの相互変換

翻訳ソフトの
ユーザー辞書

UTX
⽤語集

⽤語ベース

（一部拡大）TBX（ISO標準）58

各社の市販翻訳ソフトで使⽤できる
UTX⽤語集公式UTX変換ツール
東芝

富⼠通 クロスランゲージ ⾼電社（対応予定）

10510

2016/11/28

まとめ・⽤語集形式UTXの今後断⽚化した⽤語データを統合してオープン データ⾔語資源として活⽤するISOとの連係

データ構造が標準化されているのですぐにまとめられる
1. UTXはISOのTBX形式のグループと連係
2. TBXは⾼機能だが複雑
1. →シンプルなUTXとすみわけできる

⽤語集

3. 変換ツールで相互に変換可能
4. 新バージョンUTX 1.20ではTBXとの互換性が向上

UTX

サブ⽤語集

TBX

ミニ⽤語集

提⾔

ミニ⽤語集

サブ⽤語集

ミニ⽤語集

ミニ⽤語集

詳細は

1. 専⾨⽤語データを共有・再利⽤する仕組みが必要

で検索

2. 「⽤語ファーム」でオープン データの構造化⽤語資産を作り育てる（UTX形式）

http://www.aamt.info/japanese/utx/
無料⽤語集や、⽤語集を作成するための仕様がダウンロードできる106

11

2016/11/28

ご清聴ありがとうございました

107

12


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一般講演 
「課題とその対象を軸としたマトリクス型特許マップの自動生成手法の提案」
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課題とその対象を軸としたマトリクス型特許マップの自動生成手法の提案
小野寺 大輝 吉岡 真治
北海道大学 情報科学研究科

onodera@kb.ist.hokudai.ac.jp yoshioka@ist.hokudai.ac.jp
概要
特許マップとは、特定の分野の特許の出願状況を整理したものであり、その分野における特許の現状を把握するために活用される。この特許マップには、様々なタイプのものがあるが、本研究では、特許の効能を示す表現（特長表現と呼ぶ）が、技術的な課題 (生産性や使い勝手) と、その課題を解決するために注目する対象 (エンジンや操作パネル) の組み合わせを用いて表現される（操作パネルの使い勝手を向上する）ことが多いことに注目し、課題と対象を軸としたマトリクス型特許マップの自動生成手法を提案する。そのために、文書を複数のトピックの組み合わせとして表現可能なトピックモデル (LDA) を拡張して、特定の観点（facet）の単語群に関するトピックという考え方を導入した facet-based LDA(fbLDA) を提案し、特許マップ作成に利用する。具体的には、特許文書が、技術的課題に関する観点の語句に関するトピック、構成要素などの対象に関する観点の語句に関するトピック、その他一般の語句に関するトピックの組み合わせから構成されると考えたトピックモデルを作成し、各々の特許と関連の深い技術的課題と対象のトピックの情報を用いて、各特許を技術的課題と対象のマトリクス上に配置することにより、特許マップを作成する。本シス
テムの有用性を検証するために、2001,2002 年の公開特許公報に基づいて、主に IC タグの分野の特許を分析した結果について紹介する。
組み合わせを用いて表現されていることが多いこ

1 はじめにと、また、一つの対象が複数の技術的な課題に関連

特許には、様々な技術課題とその解決方法などがするとともに、一つの技術課題に対する解決方法

示されており、それぞれの企業や大学等の研究開発

が、注目する対象によって特徴づけられることに注における知的財産の保護を目的に毎年多数の特許が目した、課題とその対象に注目したマトリクス型特出願されている。西山ら [5] は、個々の特許が「操許マップを作成するプロトタイプ手法を既に提案し作パネルの使い勝手を改善する」や「エンジンのノている。[4] しかし、上記の手法においては課題語

イズを抑える」といった一般的な技術課題の改善あと対象語のクラスタリング手法の検討が十分ではな

るいは低減といった形で効能が示されることが多い

かった。そこで、本研究では多数存在する課題と対ことに注目し、これらを特長表現と呼び、文パター

象のクラスタリングの手法として、文書を複数のトンを用いることにより、自動抽出を行う手法を提案

ピックの組み合わせとして表現可能なトピックモデしている。我々は、この特長表現の多くが、技術的ル (LDA) を利用し、特許文書が課題とその関連語な課題 (使い勝手やノイズ) と、その課題を解決すのトピック、対象とその関連語のトピック、一般のるために注目する対象 (操作パネルやエンジン) の語のトピックの組み合わせから成っていると仮定

1109

し、facet-based LDA(fbLDA) を提案する。本モデ

ついては技術課題であることがほとんどであるため

ルを用いることにより、課題と対象に関する語が同に、課題語という表現に変更した。このような技術

時にクラスタリングされ、共起語の情報も利用する

課題と対象を軸とした特許マップによって集中的にことで、まとまりのあるクラスタを作成することが開発されている対象とその技術、逆に注目されてい可能になる。また、本システムを用いて 2001,2002

ない技術課題やその対象を発見できるようになるこ

年の公開特許公報を分析した結果について実際に作とが望まれる。

成した特許マップと作成されたクラスタの評価を行

2.2

った。

特長表現抽出のための記述パターン

特許マップを作成するために特許から特長表現[5] と呼ばれる表現を見つけ出すために特許の請求

2 課題と対象に注目した特許マップと特項から明細書に至るまで全ての情報を用いると周辺許における特有の表現

技術の情報など他の情報の存在によって特定の特許

2.1 技術動向把握のための特許マップの固有性が減少し、上手く特徴を捉えられなくなる

特許マップは目的に応じて様々な可視化の方法が可能性がある。そこで [4] においても研究の全体像提案されており、各企業がどんな対象に対しての特が示される明細書中の、従来技術との差異が強調し許をどれくらい持っているかという特許マップや、て書かれるであろう発明の効果の箇所を解析の対象

マトリクス型特許マップとして軸要素を技術課題ととしている。発明の効果から向上・改善された当該解決方法としたものも存在する。特許マップの形態

技術の新たな長所を抽出することで、特許特有の長はこれらの特許マップ以外にも多く存在し、特許情所がまとまった特許マップになると考えられる。上報から読み取りたい情報によって様々な形となる。

で述べたように特長表現は当該技術の新たな長所を我々は既に特長表現 [5] の多くに、評価の基準であ表した表現であり、例えば特許中に携帯電話の操作る観点（例えば安定動作、操作性）と、それをどの性を向上させたという表現や製造時の変形を防止す

部分により実現するかを示した対象（例えば液晶パることが可能となったなどの表現がある場合は特長

ネル、LED 照明）の 2 つを含むことから、この組

表現として抽出されることになる。これらの表現のみ合わせによる特許マップの生成手法を提案してき特長として〜を向上させる、〜を高める、〜を抑制た [4]。この手法では、文書中からパターンを用いするなどのパターンを用いて記述されることが多て対象語と観点語を収集し、それらの単語のクラス

いため、本研究ではこれらに当てはまるパターンを

タリングを別々に行うことで、特許マップの作成を抽出していた。具体的には以下のパターンを用いて行う。このクラスタリングを行う方法として、対象いる。

語と観点語の各々について、それらの語を含む文を• ・ [対象] の [課題] を向上集めた代表文書に対して LDA によるクラスタリン• ・ [対象] の [課題] を高める

グを行っていた。しかし、クラスタリングの手法の• ・ [対象] の [課題] を抑制

検討が不十分であり、クラスタリングの対象となる• ・ [対象] の [課題] を防止

文書の作成方法も恣意的であったため、本研究では• ・ [対象] の [課題] を低減

クラスタリング手法として fbLDA を提案し、対象語と観点語に関する文書を別々に新たに作成してこれらのパターンで抽出される課題と対象をマトリ

LDA を適用するのではなく、対象語と対象語に関

クスマップとするためにトピックを考慮したクラス

連する語からなるトピックと観点語と観点語に関連

タリングを行うことで、似た意味を持つ単語がまとする語からなるトピック、それ以外の一般トピック

まったクラスタとなると考えている。

を作成し、対象語や観点語ではない一般語の共起情報も用いたクラスタリングを行う。なお、観点語に

2110

3 facet-based LDA による発明効果の分類を適用することを考えたときのイメージ図である。

前節におけるパターン検索の結果として多くの課られる文書においては LDA はそのトピックごとに題と対象が発見できるが、そのままマトリクスマッ

単語の確率分布を適切に定めると考えられている。

複数のトピックの組合わせとして記述されると考えプを作成するとほとんどの値が 0 となってしまい、
視認性の悪い特許マップになる。そこで本研究で提案する facet-based LDA を用いて単語をクラスタリングすることで似た意味をもつ単語が一つのクラスタを形成し、それらのクラスタによってマトリク
スマップを構成することができれば視認性の良い特許マップが作成できると考えた。

3.1 Latent Dirichlet Allocation における分類

図1

LDA(Latent Dirichlet Allocation)[2] は文書のLDA のグラフィカルイメージ

確率的生成モデルの一つであり、図 1に表されるような階層ベイズモデルとしてモデリングされている。LDA では一般的に文書が複数のトピックの組
合わせにより構成されていると考え、更にそのそれぞれのトピックから一定の確率分布に従って単語が生成されると考えている。一般的に LDA においては各文書におけるトピック分布、トピックごとの単語の分布についても更にディリクレ分布を仮定する。つまり、トピック分布や単語分布が解析的に求められない、正しいパラメータを実験的に求める

図2

オリンピックの文書について LDA を適用した例

3.2

facet-based LDA の提案と特許文書群への応用必要がなく、仮定したディリクレ分布のパラメータを尤度に基づいて計算することで求めることができ、更にこのディリクレ分布で得られたパラメータ

本研究では、前節で述べた LDA における文書がで定まるトピック分布、単語分布が得られる。更にトピックの組み合わせにより構成されているという

このトピック分布、単語分布から各単語がサンプリ考え方を更に拡張し、特許文書を対象・課題というングされると考えられ、LDA ではトピック分布と二つの軸から分析するために、主に、対象に関連す

単語分布として多項分布を考えているために、分布るトピック、課題に関連するトピックといったトピの共役性によって MCMC や変分ベイズ法による近ックのタイプを考え、その組み合わせにより、特許

似計算が LDA において行われている。このように文書が作成されると考えたトピックモデルを考え

ディリクレ分布を仮定することによって幾何学な解る。このように、分類したい軸に応じたトピックを釈として文書を各トピックと各単語をノードとする

考えることにより、一つの特許文書に対応する主な単体上の空間の一点として表すことができるので、対象に関連するトピック、課題に関連するトピック

Latent Driichlet Allocation と呼ばれている。一般の情報を用いることにより、特許がマトリクス上にに似た文書はこの空間上で近い位置に配置されるこ

配置可能となり、１回のトピックモデルの構築で、とになるため、LDA を文書群に適用すると、単語の対象と課題について、同時にクラスタリングが行わ共起性に基づいた単語のクラスタリングを行うことれることになる。特許におけるこのような対象や課が可能となる。図 2はオリンピックの文書に LDA

題を分析のための観点 (facet) であると考え、提案

3111

するトピックモデルを facet−based LDA(fbLDA)

独立に作成され、両者の関係は、マトリクスマップと呼ぶ。fbLDA では、通常の LDA と異なり、トピ上で確認されることとなる。一般的な LDA を用いックを各観点に関連するトピック群、一般のトピッると、この独立性が考慮されないために、数が多い

ク群といった形に分けて、トピックを作成する。具交点に対応するような代表的な特許群に対応するト体的には、各観点に対応する語群を情報として与え、ピックが生成されることが想定されるため、その結特定の観点に属する語は、その観点を表すトピック

果に基づいて、後処理で対象や観点のクラスタリン

群の中のトピックからのみ生成され、他のトピックグを行うよりも、有用なクラスタリングが行われる群からは生成されないという制約を導入する。このことが期待される。

制約を導入することにより、各々の観点に属する語

本研究では特許文書群が課題トピックと対象トピを持つ文書は、必ず、対応する観点に関連するトピ

ック、それ以外の一般トピックから構成されると考ック群の中からトピックを選択する必要が生じるた

え、LDA を目的に合うように改良した形で特許文

め、結果として、各々の観点に属する単語を全て持書群に適用することを考える。上記で述べたように

つような文書は、各観点を代表するトピックの混合

特許群に対しても LDA を適用することで特許文書として表されることとなる。観点に関連するトピッ

群中の単語をトピックに分割し、特許マップ作成にクを作る方法としては、観点に属する語のみで生成役立てるために、対象を中心としたトピック、課題

する方法も考えられるが、観点に関する語が少ないを中心としたトピック、その他一般トピックを作成

場合に、それらの語の間の共起情報だけでは、まとし、作成されたトピックをマトリクスマップの軸要

まりのあるトピックを作成するのが困難なため、観素として配置したい。更にこのトピックのトピック点に関する語と特徴的に共起するような語の情報もという概念、つまり今回で言えば対象と課題がファ用いてトピックを生成することとした。表 1に二つセットと呼ばれ、このファセットに基づいてトピの観点を持つ場合のｆｂ LDA における各トピックックが形成されるために facet-based LDA とした。

のタイプと、語のタイプにおける単語の発生確率に

しかし、LDA においてはトピックの種類の情報は関する制約を示す。 なお、表中の 0 については 0 に与えられず、偶然適切なトピックが作成されること

表1も考えられるが、本研究では制約を導入することに発生確率に関する制約

課題語

対象語

一般語

課題トピック

推定値

0

推定値

対象トピック

0

推定値

推定値

一般トピック00

推定値

よって確実に対象トピック、課題トピックが作られるようにした。図 3に本研究で提案する facet-based

LDA のイメージを表した。はじめにパターン検索によって得られた課題語と対象語のリストを作成し、特許文書群を課題トピック、対象トピック、そ非常に近い値を代入し、推定値については変分ベイの他一般トピックから構成されると仮定して制約をズ法によって求まる値である。つまり、課題語は課導入することで、課題トピックには課題語と課題語

題トピックからしか生成されず、対象語は対象トピと関連のある語が分布の上位に、対象トピックにはックからしか生成されない、一般語についてはどの対象語と対象語と関連のある語が分布の上位に来る

トピックからでも生成されるという制約になっていようにしており、それらの作成された課題トピック、る。この表からわかるように、fbLDA では、一つの対象トピックのラベル付けを手動で行うことによっ観点に関するトピックを作成する際には、他の観点て、それらをマトリクスマップの軸要素とし、実際に属する語の共起情報を用いないため、fbLDA での要素としては課題と対象が現れた回数が記録されは、異なる観点の語に関するクラスタリングは、基ることとなる。各作業の詳細を以下に示す。

本的には、独立に分類が行われることになる。特許

1. 抽出された課題と対象語のリストをそれぞれ作

マップの事例では、対象と課題のトピックは、各々4112

ストの一部を表 3に示す。

成する

2.

制約を導入するために課題トピックからは対表3

象語が生成されないように、課題トピックの対
象語生成確率に 0 に近い値を代入し、対象トピックからは課題語が生成されないように、対象
トピックの課題語の生成確率に 0 に近い値を代入し、一般トピックには課題語、対象語がともに生成されないように 0 に近い値を設定する。

3. 得られたトピックの上位語に特徴的な語が現れるので、上位 7 8 件程度を中心としたトピック

対象語と課題語のリストの一部

対象語

課題語

IC チップ

強度

IC タグ

再利用

非接触型 IC カード

セキュリティー

万引き防止システム

信頼性

情報記録担体

利便性

製造

歩留まり

と考え、それらのトピックのラベルを要素を見4.2て手動でつける

4. ラベルをつけたトピックをマトリクスマップの実験結果

対象語と課題語のリストを用いて対象トピック、軸に配置し、要素としてトピックに含まれる課

課題トピックを作成した結果を表 4と表 5に示す。

題語と対象語のペアの出現回数を設定し、マト

表 4は対象トピックについてのクラスタリングのリクスマップとする。

結果であり、最後のトピックについては不明トピッ
ク、つまり名前をつけることが難しいトピックが作

4 実験結果と考察成されてしまったが、他のトピックについては概ね似た意味の単語が集まったクラスタを作成すること

4.1 実験データについてができたと考えられる。ラベルは手動でつけたが、使用する特許データは，国立情報学研究所で作成

ラベルの粒度として非接触カードと IC を使ったサされた NTCIR-5 PATENT[3] の公開特許公報全文

ービスなど情報の粒度が異なる分類名になってしま

データ中から，国際特許分類 (IPC)「G06K 19/07」っており、当初として想定していたラベル群とは少(主に IC タグ）分野の特許 1972 件 (2001 年〜 2002

し異なる結果となった。想定していたラベル群と異年) を用いた。facet-biased トピックモデルの実装なる結果となった原因については特許の特性に理由には [2] の著者である blei 氏が公開している LDAがあると考えており、特許は基本的に基礎技術の特の implement である lda-c を利用させていただい許とその周辺の応用技術の特許が存在する。当然基た。パターンによって獲得できた課題語、対象語、そ礎技術においては例えば根本的な IC カードの設計の他一般語の数は表 2のようになった。この出現回
表2であったり、製造技術の新たな手法であったりする
が、応用技術の特許については IC を使ったサービ

それぞれのファセット語と一般語の出現回数

語彙数

出現回数

対象語

80

30, 312

課題語

140

215, 337

一般語

20117

428, 300

スに書かれているようにこれまでの既存の技術を車
内精算のシステムに応用したり、クレジットサービ
スなどに応用した事例も特許として現れる。その結果として基礎技術と応用技術の特許がそれぞれ混ぜ合わさっている。更に似たような単語が異なるクラスタに含まれてしまった問題については、共起が似数の比率を考慮し、トピック数をそれぞれ課題トピた意味を持つ特許同士で起こっているのではなく、ックを 10, 対象トピックを 10, その他一般トピック

特許を記述する弁理士などに依存しているようにもを 80 トピック、全てで 100 トピックとして fbLDA

見受けられた。特に対象については広めに請求項をの計算を行う。実際に得られた対象語と課題語のリ獲得するために抽象的な文言を用いることが非常に

5

113

図3

facet-based LDA のイメージ

多く、審査の結果が不合格であれば請求項を修正しの表現は単なるパターン検索では獲得が難しく、今て狭めの請求範囲に変更するなどといった出願手法

回のパターン検索で抽出できた課題語は語尾が〜性も考えられるため、特許の抽象度は特許ごとに当然やなどで表されるような簡単な語句しか獲得できな異なる。更に抽象的な単語レベルで見ると同じ意味

かった。表 2を参照すると、特に信頼性やセキュリの単語が多く出現する。特に非接触型の IC カード

ティ、生産性などのクラスタにおいては非常に良いについては非接触 IC カード、非接触情報担体、非まとまりの良いクラスタを作成することができた

接触情報メディア、非接触型情報メディアなど、表が、物理的強度のように同じようなラベルを持つク

記揺れだけでなく、非常に多くのパターンが存在し、ラスタも作成されてしまった。対象語、課題語共に

これらを統一的に扱うためには表記揺れ獲得手法の共起する語が似ているが故にうまく形成することが他に異なる弁理士などによって記述された同じ意味

できたクラスタもあれば、単語によっては本来の意の単語を認識する方法が新たに必要となる。更に正味とは異なった書き手による単語の類似性で共起性

規表現によるパターン検索においては、パターンのが判断され、うまく分類できなかった事例もあるとみである程度の抽出精度はあるものの、表を参照す思われる。総じてトピック数の設定を特許マップのると接続部など単語だけでは意味を認識できない語

視認性を考え、10×10 で作成したが、特許の分野ごも含まれてしまっている。表 5は観点トピックにつとにキーワードの数が変わることが想定されるため

いてのクラスタリングの結果である。表 2に見られに、トピック数のパラメータ調整を行う必要があっるように対象語と課題語の語彙数は 2 倍程度、課題た。図 4に本研究で作成した特許マップを示す。表語の方が多く、出現回数に至っては約 7 倍の差で課4と表 5においてラベル付けをしたトピックが軸要

題語の方が多い結果となっている。今回の抽出結果

素に配置され、マトリクスの要素としてはそのクラとしては一つの対象語につき 7 個程度の課題語のスタに含まれる課題語と対象語のペアの出現回数とセットが存在したと考えられるが、パターン検索になっている。図 3にあるようにループアンテナの効

おいては対象語に比べて課題語の検索は非常に難し率性を改善したという特長表現でループアンテナがいと考えられ、対象語は複合名詞などで品詞で絞り

対象語で効率性が課題語として獲得できていた場合込むことが可能であるが、課題語は収集したデータを考える。このときループアンテナが対象トピック

をログデータとして蓄積できるようになった、などのトピック 1 に、効率性が課題トピックのトピック

6

114

図4

本研究で作成した特許マップ

2 に fbLDA によって割り当てられたとすると、マ動生成手法を提案した。今後の課題としてはまずデトリクスの (1,2) 要素に +1 が加算されることにな

ータについては、発明の効果文から適切な共起情報

る。この特許マップ上では特に信頼性に関する発明が得られていないと考えられる可能性もあるためにが 2001 年〜 2002 年で多くされていたことがわか

請求項を用いて分析をすることも考えられる。更にる。そして IC を使った応用についての発明も盛ん

これまでパターン検索で行なっていた課題語と対象なことから、2001 年〜 2002 年時点では IC の基礎

語の抽出も、名詞や助詞の連接になっている課題語

技術に関する発明は既に多くなされて特許出願されの抽出や、その抽出語の類似度計算など、fbLDAており、この年代ではデータや通信の信頼性の向上などで処理をする前の段階で改善できる部分も多く

及び、IC 技術を様々な場面に応用する試みが多く存在する。更に fbLDA においては LDA の拡張となされていたのかもしれないという推測も可能にな

して時系列トピックモデルである Dynamic Topic

る。このような技術動向の把握は分野の把握や先ほModel[1] が提案されており、fbLDA においても時ど述べたような集中的に発明されている箇所や見落

系列の拡張を行うことで時系列に技術動向を把握すとしがちだが重要な箇所を発見できる可能性があるることのできる特許マップが作成できる可能性があと考えられる。しかし、技術動向を把握するためにる。

は時系列で特定の技術に対する発明がどのように変謝辞遷しているのかなどといった情報も重要になるた本研究の一部は、科研費 25280035,26280111 のめ、時系列での把握が可能な特許マップが必要となってくる。

支援を受けて実施した。

5 まとめと今後の課題

参考文献

本研究ではマトリクス型特許マップとして当該技[1] David M Blei and John D Lafferty. Dynamic

術の新たな長所としての特長表現と更にそれを分割

topic models. In Proceedings of the 23rd in-

した課題と対象によって構成される特許マップの自ternational conference on Machine learning,
7

115

表4

表5

対象トピック

課題トピック

クラスタ

単語

クラスタ

単語

IC を 使 っ た

車内精算システム, 非接触型

信頼性

平滑性, 耐障害性, セキュリサービス

IC メディア, IC メモリーカ

ティ, 信頼性, 通信可能距離ード, クレジットサービス,

精度

精度、薄型化、分解、安全性、

暗号表示カード

流通、耐久性IC タ グ の 取

IC タグ, 製造工程, 半導体装り付け

置, RFID タグ, 半導体チッ

セキュリティ

損、セキュリティー、損傷

プ

利便性

データ抽出技データ, データ抽出, IC メモ

術リカード, システム, 情報

無線通信

無線通信カード, 情報処理シ

物理的強度 1
多機能性

IC モジュール, 非接触 IC カ

生産性

作業負荷, 生産性, 歩留まり,
強度, 設計の自由度, 競争力

万引き防止
物理的強度 2

強度, 表面平滑性, 損傷, 耐熱性, セキュリティー

ィア
工程, 電子部品, パッケージ,

通信距離

製造工程, 接続部
通信機器

多機能, 拡張, ばらつき, 実用性, 情報システム, 非接触型記録メデ
製造ライン

形状, 増加, 短縮, 耐熱性, 強度

体, 物体, 情報ード, 利用者,

短縮、伝送、利便性、凹凸、再利用、簡素化、改竄

ステム, 非接触データ送受信
非接触カード強度、書き換え、耐久性、破簡素化, 通信距離、通信特性、偽造、破壊アンテナ, 無線通信カード,コスト

非接触 IC カード, 非接触デコスト、品質、性能、生産性、断線、反り、歩留まり

ータ送受信体, アンテナコイ
ル
メモリ

5.

データ, メモリカード, IC メ

Workshop Meeting on Evaluation of Infor-

モリカード, システム, 情報

CF カードmation Access Technologies: Information Re-

認証、CF カード、情報記憶

trieval, Question Answering and Cross-lingual

装置、接続部、無線通信カー

Information Access, pages 269–277, 2005.

ド不明

In In Proceedings of the Fifth NTCIR[4] 岸桂太 and 吉岡真治. 特長表現に注目した対カード表面、荷物、システム、

象-観点型特許マップの自動生成. 研究報告デ

利用者、サービス提供

ジタルドキュメント（DD）, 2014(9):1–5, mar

2014.
[5] 西山莉紗. 技術文書の情報編纂: 課題・特長・

pages 113–120. ACM, 2006.

手段を表す表現の抽出と利用 (人工知能学会全[2] David M Blei, Andrew Y Ng, and Michael I

国大会 (第 26 回) 文化, 科学技術と未来) – (近Jordan. Latent dirichlet allocation. Journal of

未来チャレンジセッション「nfc-4 (卒業セッシ

machine Learning research, 3(Jan):993–1022,ョン) 情報編纂の基盤技術」). 人工知能学会全2003.

国大会論文集, 26:1–4, 2012.

[3] Atsushi Fujii, Makoto Iwayama, and Noriko
K. Overview of patent retrieval task at ntcir8

116








一般講演 
「特許明細書の翻訳時で注意すべきこと」










特許明細書の翻訳で注意すべきこと（翻訳者からのノウハウ）
Attention Item in Translation of Patent Specification (Know-how from Translator)
吉川潔（Kiyoshi Kikkawa） 新潟県に居住する特許翻訳者
はじめに
1-1 （最近の自動車はモータを備えている）


新潟の田舎で東京の特許事務所から特許明細書の原稿をメールで受信し、翻訳後に

 A recent car includes a motor. →

返信するという仕事をテレワーク（62+2）「一台の自動車が、１個のモータを有する」

で、３０数年行ってきた。

の意味 ？

最近の自動車は数十個のモータを具備す

その間に国際出願で高名な弁理士からるので、日本語原稿に（複数）と明記して指導を受けた。それをＭＴの開発に役立てなくとも、複数で訳す。
A recent car includes motors.

てほしいので記す。
その多くは学校の教科書や翻訳用の参考



書に未記載である。本年のＡＡＭＴ総会で、

1-2 （カメラとタブレットは電池を備えて翻訳者のノウハウをコンピュータに取り込いる）を、下記のように英訳すると、
A camera and a tablet contain a battery.

むこと、翻訳者の知識をＡＩ手法で収集し整理し自己増強することが重要と言われた。

「一つのカメラと一つのタブレットが

１個の電池を共有」の意味 ？
A camera and a tablet contain batteries.

下記が、その趣旨に沿うと確信する。

[一つのカメラと一つのタブレットが

特に⑦の数量表現を、ＡＩ（人口知能）や
深層学習（GHHSOHDUQLQJ）や用例翻訳に

幾つかの電池を共有]の意味 ？
Each of a camera and a tablet contains

役立ててほしい。

a battery. 
最近、数社からＡＩや深層学習に基づく

「一つのカメラと一つのタブレットのＭＴが発表されているが、本原稿の出稿日

各々が１個の電池を持つ」の意味。

で試訳できる状態でない。従って、それら３段目が日本語原稿を正確に訳すと想定すを対象外にして、本原稿を作成している。

ると、原稿にない「each of」を追記する。

① 単数と複数の区別を正確に

1-3 （プログラムは、コマンドを有する

日本人は単数と複数の区別に鈍感だが、複数のメニューを含んでいる）を、

アングロサクソンは敏感である。区別を正

下記のように英訳すると、
A program includes a plurality of

確に要求する。日本語の原稿が曖昧でも、

menus having a command.

技術的な背景を考慮して、単数と複数を
正確に英訳することが要求される。

118

② 日本語原稿の表現が曖昧な場合、技術的な背景を考慮して、補いながら英訳する
2-1 サンプルＡとサンプルＢの直径は、

上記は、一つのプログラムは、一つのコマンドを有する複数のメニューを含んでいる
即ち、複数のメニューが一つのサンプルＣの直径と同じコマンドを共有するという意味になる？

サンプルＡと、サンプルＢと、

A program includes a plurality of menus

サンプルＣの直径が、全て同じ？

each having a command.

サンプルＡとサンプルＢの二つの合計の

直径が、サンプルＣの直径と同じ？

 一つのプログラムは複数のメニューを含

この場合、サンプルＡとサンプルＢのみ、各メニューが一つのコマンドを有する。


直径は等しい ？

即ち、一つのメニューが一つのコマンドを2-2 サンプルＡとＢが有する、複数のメニューを一つのプログラムが有する。

所定値であるかどうか調べる。
サンプルＡとＢの合計が、下段の英文が日本語原稿の意味を正確に所定値以下であるかどうか調べる？

表すと想定すると、原稿にない「each」を

 サンプルＡとＢが、それぞれ単独で、追記して英訳

所定値であるかどうか調べる？

 この場合、所定値は、

1-4 （これは、異なる波長を有する幾つかサンプルＡとＢとで異なる ？

の信号を送る）の文意は、（これは、一つ一つの信号の波長が異なる、幾つかの信号を送る）。

2-3

サンプル１とサンプル２の長さは等しい。

原稿にない each of which を補って英訳。
This sends several signals

A sample 1 and a sample 2 are equal.
A sample 1 and a sample 2 areeach of which has a different wavelength.

equal to each other.
（お互いに等しいという語句を加える）

1-5

この物質は、一次粒子が凝集したサンプルＡとサンプルＢが二次粒子を含む

他の何かと等しい？

この物質は単数としても、③ 不鮮明な修飾と被修飾の関係を

二次粒子は単数でなく複数なことは常識。

見抜いて英訳
3-1（増幅器が増幅できる周波数帯が、

 一次粒子が凝集ということは、１個の二次粒子に複数の一次粒子が凝集を意味する。

この分野で用いられる）を英訳する際に、
 電気知識のある翻訳者は（増幅器が - - -従って、この物質は複数の二次粒子を含み、一つの二次粒子に複数の一次粒子が凝集のを増幅できる周波数帯）と意訳。
周波数帯そのものが増幅器で趣旨で英訳する。

増減することは考えられない！

119

3-2 （スイッチ S1、S2 が、ノード 1 と抵

3-5

主語や目的語や補語を補充

抗 A､B 間に接続している）
を英訳する際に、サンプルを、壁と垂直な位置に配置したり、

 スイッチＳ１が、ノード１と抵抗Ａの間

それと平行な位置に配置する
A sample is arranged at a position verticalto a wall, or arranged at a position
parallel to the wall.

に接続し、スイッチＳ２が、ノード１と抵抗Ｂの間に接続している。


電気配線図を見て、上記のように区分けし④ 日本語原稿には、単純な誤字脱字だけて意訳しなければならない ！

でなく、下記のような気付きにくい
誤記もあるので注意が必須

3-3 これは、炭素繊維やガラス繊維から4-1 

作られたシートである。

事故は自動車の加速度のために発生 ×This is a sheet made of carbon fiber→ 事故は、自動車の過速度の誤記

and glass fiber. 
炭素繊維とガラス繊維の両方から作られたシートの意味

事故は、自動車の加速のために発生 ○This is a sheet made of carbon fiber→ 事故は、自動車の急加速のために発生or glass fiber. サンプルを、マット上の表面に置く

炭素繊維またはガラス繊維の一方

A sample is placed on a surfaceから作られたシートの意味

on a mat.

This is a sheet made of carbon fiber

サンプルを、マット状の表面に置く 

and/or glass fiber.

A sample is placed on

炭素繊維及び又はガラス繊維から

a mat-shaped surface.

作られたシート（両方でも一方でも可）
日本語原稿だけでは、上記の三つのどれか

不明なので、前後の文脈から推定して訳す   ワープロ機能の単純な変換ミス
充電対称の電池 → 充電対象の電池

3-4 それは、領域に生成された電荷が転送される転送路（特許庁の出版物から抜粋）⑤ 分詞構文の主語に注意（日本語は、主語を省くことが多いので間違う）（特許庁の英訳 ×） 

北海道に旅行したら、雪が残っていた。
  

It is a transfer path through which

下記は×charges defined in a region is transferred.

When travelling in Hokkaido,

特許庁の図面から 「それは、領域に生成

snow still remained.

され且つ電荷が転送される転送路」の意味

雪が北海道に旅行したら、雪が残っていた。
When I travelled in Hokkaido,

正訳 → It is a transfer pathsnow still remained.

which is defined in a region and

私が北海道に旅行したら、雪が残っていた。

through which charges are transferred.

120

動詞句の語尾が変わると、誤訳する MT が

 分詞構文の主語が省略してある場合、本文の主語が、分詞構文の主語になるの多い。動詞句の語尾変動に正確に追従してが英文法！

正訳すべきである。
7-4 「比較に関連した表現」：⑥ 英文和訳の例
２０年前、米国のＡ社が某案を日本特許庁

下記の英訳で、上段は全ての MT が正訳に申請したらパスした。内定後３０日以内

するが、中段は半々、下段は全滅。

に異議が無いと、当時は登録になった。

  Ａ店の値段は、Ｂ店より高い。

しかし、明細書に「真の半導体」という  Ａ店の値段は、Ｂ店より５％高い。

語句があるが、これは半導体の物理的な  Ａ店の値段は、Ｂ店より５％以上高い。

状態を表現していない。不的確な表現とい  Ａ店の値段は、Ｂ店より１０円高い。

う異議申立があった。反論が認められ、最後の土壇場で、Ａ社の申請は却下 !

7-5「at least に関連した表現」

Ａ社の英文原稿に    少なくとも一部の～「intrinsic semiconductor」があり、

    少なくとも１個から５個多い「真性半導体」が正訳。「真の半導体」と    少なくとも～と同じ長さ

不的確に訳したので、却下になったと推測。

    ～を少なくとも制御する⑦ MT は数量関連の表現の翻訳が苦手。

7-6 「できるだけ～の表現」

 類似の例を集めて、用例翻訳として活用   できるだけ～を短く

7-1 例えば、分数を正確に英和訳できない。

   できるだけ短周期で反転させる    An aperture is reduced to   ～から、できるだけ下げる

several one –tenths.

   できるだけ～の近くに配置する「口径を数十分の一に減らす」が正訳
7-7  「～程度の表現」
7-2 日本語と英語の違いとして、ベースに接しない程度で右側に配置する

主語と述語の語順の違いがあるが、 子供が読める程度に短文にする

形容詞的な表現の語順にも違いがある

 湯温が４１℃になる程度に加熱する

It is a pack one pack earlier.

 ピンが容易に動かない程度の深さ「それは一つ前のパックである」が正訳⑧ 今後の方針：上記の⑦の数量や形容句
7-3 動詞句の語尾の変化に追従できないに関係した語句や文例を集めて体系化し、「本はいくらですか」を正訳しても、用例翻訳に役立つようにする。

   「本はいくら」、「本はいくらだ」

動詞句や形容詞句の語尾変動の誤訳事例   「本はいくらだった」

を集めて体系化し、AI や深層学習に役立つ「本はいくらでしょうか」のようにようにする。

121








一般講演 
「特許文献中の重要語に着目した特許分類の推定」
特許文献中の重要語に着目した特許分類の推定
綱川隆司    佐々木深    西田昌史    西村雅史 

静岡大学学術院情報学領域

静岡大学大学院総合科学技術研究科情報学専攻{tuna@inf, gs15021@s.inf, nishida@inf, nisimura@inf}.shizuoka.ac.jp

1

野が異なる等の理由で，一部の分野に文献が集中するこ

はじめにとがあり得る．このことから，日本では IPC をさらに展

特許審査等のための先行技術調査を効率的に行うため，開した索引として FI および F タームが用いられている．
FI は IPC に付加する形でサブグループの下位分類とし

特許文献の検索においては，IPC（国際特許分類），FI，て展開記号・分冊識別記号を付与したものである．一方，

F タームといった特許分類が検索インデックスとして重F タームは種々の技術的観点（目的，用途，構造，材料要な役割を果たしている [1]．これらの分類を用いた検索等）から IPC を分野ごとに再区分したものであり，複数はキーワード検索と比べ，ある観点に対して網羅的な検観点を組み合わせることで関連特許をより効率的に絞り索結果が得られるという特長がある．より正確で十分な込むことを目的に定められている．

粒度の分類を行うことが検索の効率化につながるため，

F タームは，FI の全技術分野を約 2600 の“テーマ”に分類付与作業や分類の改正への対応に人手による作業が区分し，一部のテーマについて，テーマごとに定義され必要となる．

た観点に対して割り当てられている．F タームはテーマ

分類付与作業は，効率化のために最初に粗い分類を自を表すテーマコード（英数字 5 桁），観点（英字 2 桁），

動的に行っており [2] ，より細かい分類へ対応した高精

数字（2 桁）で構成される．例えば，テーマ“ハードウ度な自動分類システムが望まれる．従来，既存の特許文

ェアの冗長性”のテーマコードは 5B034 であり，4 つの献に付与された分類を訓練データとして用いる教師あり
機械学習による分類方法が提案されている [3-6]．しかし，分類によってはその分類が付与されている特許文献の数“機能・構成”を持つ．F タームは表 1 に示すように観点またはその下位分類に対応している．各 F タームの先が訓練には不十分である，分類改正による新設の分類に

頭のドット（・）は階層の深さを示し，ドットの数が多は訓練データが存在しない，といった課題があり，分類

いほど下位の階層を表す．表 1 で形成される階層構造を精度も向上の余地が残されている．

図 1 に示す．F タームは組合せで検索されることが想定

本研究では，従来の機械学習手法に加え，特許文献中の重要語に着目して F ターム自動推定の精度向上を図る．
また，訓練データが不足する分類に対し，抽出された重要語と比較して自動分類する方法について検討する．

2

観点“受動的冗長”，“能動的冗長”，“冗長回路”，

されており，1 つの特許に対して同一テーマコード内の多数の F タームが付与されている．

3) ターム

関連研究

 NTCIR-5 および NTCIR-6 の特許検索タスクにおいて，
F タームの分類に焦点を当てた特許文献の自動分類タス

日本で用いられている特許分類は，分類の粗い順に IPC

クが設けられ，テストコレクションが公開されている（国際特許分類），FI，F タームがある [1]．IPC は 1975

[7,8]．NTCIR-6 分類タスクは，1993～1997 年に公開され年から用いられている国際的に定められた世界共通の分た日本公開特許公報の特許文献全文を訓練データとし，類体系である．IPC では，発明に関する全技術分野を 8

1998～1999 年の特許文献 21606 件に対して F タームを付分野のセクションに分け，以下クラス，サブクラス，メ

与する課題であり，6 グループがタスクに参加した．Li et

イングループ，サブグループの順に段階的に細分化されal. [3] は特許文献の bag-of-words を素性として用いたており，およそ 7 万の分類が存在する．

SVM による分類器を用い，完全一致による評価で F 値

IPC は国際的に通用する分類であるため，各国の特許

0.4125 を達成し最高性能を得た．Fujino and Isozaki [4] は，を効率的に検索できる一方で，国ごとに開発が活発な分

特許文献の各要素（発明の名称，出願人・発明者，要約123表 1 F タームリストの例
5B034

ハードウェアの冗長性
F ターム

観点
AA

AA00
受動的冗長

AA01

AA02

・二重化

・・照合

AA03
・・・圧縮

AA04
・多重化

AA05

…

・・多数決

…

BB05

…

・・・信頼

…

照合
BB

BB00

BB01

受動的冗長

・切替

BB02

BB03

・・予備切

・・・共通

替

予備

BB11
・再構成
…

…

…

AA00

BB04
・・選択

度

BB12

BB13

・・緊急制

・・機番変

御回路

更

…

…

…

BB15

…

・切離し

…

…

…

4.1 用いる素性

BB00(1) 出現語の bag-of-words（正規化 tf-idf）
AA01 AA04

BB01

BB11

AA02 AA05

BB02 BB04 BB12 BB13

AA03

BB03 BB05

形態素解析ソフト MeCab2 を使用し特許文献から名BB15

詞（非自立名詞，固有名詞，数は除く），自立動詞，
自立形容詞，未知語を抽出する．これらに対し tf-idf
で重みづけしたベクトルを求め，正規化して各出現語に対する素性値とする．
(2) 特許文献の重要語の出現有無
特許文献中には属する技術分野の専門用語が多く含

図 1 F タームリスト階層の例

まれており，形態素解析によってこれらの単語を分書，特許範囲，明細書）について bag-of-words によるナ

割すると本来の意味を反映されないケースが想定さイーブベイズの二値分類器を作り，これらを最大エントれる．そこで，重要語自動抽出モジュール

ロピー法に基づき組み合わせる方法を提案した．Murata

TermExtract3 [11] を使用し，特許文献を特徴づける

et al. [5] は k-NN 法に基づく方法を提案し，特許文献間の重要語の抽出を行う．このとき，TermExtract によっ類似度として SMART [9] や BM25 [10] を用いて評価をて計算される重要度が 20 以上のものを重要語とし行った．

て抽出し，それらの重要語が特許文献に出現するか1を用いた結果

どうかを素性として加える．ただし， (1) の素性値をもとに，付与根拠データが少ない分野に対して機械学とのバランスをとるため，(1) で求めた正規化ベクト習に基づき精度を向上させるため，tf-idf および分類の階ルの各要素の値の平均値を算出し，出現した重要語

層構造を利用した分類推定方法を提案した．

の素性値とする．

 小林 [6] は，F タームの付与根拠データ

44.2 学習アルゴリズム

提案方法

 1 つの特許文献に対し複数の F タームが付与されるた本研究では，特許文献に付与されるべき F タームを自め，学習データに付与されているテーマコードに対し，動推定するため，既存の特許文献に人手で付与された F展開される F タームそれぞれに対する分類器をテーマコ

タームの分類情報を学習データとする機械学習手法を用ード別に学習する．すなわち，ある F タームの分類器をいる．特許文献分類のための機械学習手法として有効で学習する際，対象 F タームが付与された文献を正例，展ある SVM（サポートベクタマシン）を用い，特許文献の開元のテーマコードが付与され，かつ対象 F タームが付

bag-of-words に加え，特許文献に出現する重要語を素性と与されていない文献を負例とする．このとき，負例が圧して用いる．

倒的に多くアンバランスな学習データになるため，正例

1

特許文献への分類付与者が，付与することとなった根拠箇所を明細書等から抽出したもの．

2
3

124

http://taku910.github.io/mecab/
http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/termextract.html

はすべて採用し，負例は最大で正例数の 2 倍の数だけラ

表 2 実験に用いたデータ

ンダムに選択する[3,12]．
 また，F タームは階層構造を成しており，親子関係や訓練データの文献数45631

祖孫関係にあたるような F タームが同時に付与されるこテストデータの文献数

4012とはあまりない．上記のような場合，下位のものは上位

1 文献に付与された F ターム数

平均

8.37

の特徴を継承しさらに具体的な分類を示すため，本研究最大43においては階層関係を考慮し，下位のものを選択しそれ最小1以外は除外する．
表 3 F ターム推定結果

5 評価実験
5.1 実験データ
NTCIR-6 のデータコレクションを使用し，1993～1997

素性

階層考慮

適合率

再現率

F値

(1)のみ

なし

0.227

0.394

0.288

あり

0.242

0.379

0.296

なし

0.204

0.490

0.288

（提案手法） あり

0.219

0.465

0.298

全て

年に発行された特許文献を訓練データ，1998～1999 年に発行されたものをテストデータとする．テストデータに付与されるテーマコードは 108 種類あり，本実験では，

表 4 テーマコード 3H045

この中から 20 個ランダムに選択し，そのテーマコードが（容積形ポンプの制御）の F ターム推定結果付与された特許文献を対象とする．本実験に用いた 20 のテーマコードに含まれる文献数および 1 文献に付与された F ターム数を表 2 に示す．

5.2 評価方法

素性

階層考慮

適合率

再現率

F値

(1)のみ

なし

0.353

0.353

0.353

あり

0.373

0.341

0.356

なし

0.288

0.461

0.355

（提案手法） あり

0.312

0.431

0.362

全て

テストデータにおいて，提案手法によって付与されたF タームと本来付与されるべき正解 F タームに対し適合

表 5 テーマコード 2C088

率，再現率，F 値を計算し F ターム推定性能を評価する．

（弾球遊技機（パチンコ等）） の F ターム推定結果

それぞれの指標は以下の式で定義される．
適合率 =

再現率 =

（推定した F タームで正解のものの数）（推定した F タームの数）（推定した F タームで正解のものの数）（正解の F タームの数）

F値=

2 × 適合率 × 再現率
適合率＋再現率

.

,
,

素性

階層考慮

適合率

再現率

F値

(1)のみ

なし

0.070

0.496

0.123

あり

0.082

0.477

0.140

なし

0.060

0.577

0.109

（提案手法） あり

0.073

0.541

0.129

全て

5 にそれぞれの適合率，再現率，F 値を示す．いずれも再また，F タームの階層構造を考慮する場合としない場

現率は改善したが，テーマコード 2C088 では正解の F タ合の精度についても比較を行う．

ーム数と比べ付与した F ターム数が比較的多いために低5.3 結果い適合率にとどまり，F 値の改善にいたらなかった．20のテーマコードのうち，提案方法の F 値が最良だったも表 3 に，20 のテーマコードのいずれかを持つ特許文献全体に対する適合率，再現率，F 値を示す．素性としてのは 12 あった．さらに，テーマコードの付与数だけでな

bag-of-words の tf-idf のみを用いた場合と比べ，重要語をく，そこから展開される F タームにも付与数にも差があ

素性として加えることで付与する F ターム数が増加し，

り，学習データにおいて正例が極端に少ない F タームが再現率の改善がみられた．一方，適合率の低下により，F存在する．この場合，テストデータを用いた推定で，当値はほぼ同水準にとどまった．

該 F タームは一回も付与されないという結果がみられた．

テーマコードによって文献数に偏りがあり，たとえば，

5.4 訓練データが少ない F タームの分類推定

テーマコード 3H045（容積形ポンプの制御）とテーマコ

 テーマ“旋削加工”(3B045) には F タームが 197 個あード 2C088（弾球遊技機（パチンコ等））の文献数はそり，そのうち 3B045DA20（旋削加工の形態＞・非円形断れぞれ 1222，7794 であり大きく異なる．また，表 4，表

125

[3]

面＞・・多角形）が付与された特許文献は訓練データに

Li, Y., Bontcheva, K., and Cunningham, H. (2007).

3 件，テストデータに 1 件のみ存在した．F ターム推定のSVM

結果，テストデータに含まれるテーマコード 3B045 を持classification. In Proc. of NTCIR-6 Workshop Meeting,つ特許 193 件すべてについて当該 F タームは付与されな

pp. 396-402.
[4]

かった．訓練データ 3 件には，多角形を示す“ポリゴン”

based

learning

systemfor

F-term patent

Fujino, A. and Isozaki, H. (2007). Multi-label patentという語が出現するが，テストデータの 1 件では“非円classification

形”・“突起”の 2 語で多角形であることが示唆されてLaboratories. In Proc. of NTCIR-6 Workshop Meeting,おり，この観点において語彙が一致しなかった．また，

pp. 381-384.
[5]

訓練データの文献数が少ないため，他の出現語彙の類似

at

NTT

Communication

Science

Murata, M., Kanamaru, T., Shirado, T., and Isahara, H.

性からこれらの文献間の共通性を見出して当該 F ターム(2007). Using the k-nearest neighbor method andが付与されることも期待できない．このケースでは，F

SMART

タームの“多角形”という語自身を利用し，多角形と関categorization subtask at NTCIR-6. In Proc. of NTCIR-6連のある語句を用いて比較するといった手法が必要にな

Workshop Meeting, pp. 407-413.
[6]

ると考えられる．

weightinginthepatentdocument

小林 英司. (2015). 特許分類の自動推定に向けた取 また，F ターム 3G023AF04（内燃機関燃焼法＞対象とり組み－機械学習による自動分類推定の課題と今する機関＞・側弁式機関）についても，訓練データ 5 件，後の展開－. Japio YEAR BOOK 2015, pp. 272-275.
[7]

テストデータ 2 件にのみ付与されており，テストデータ

Iwayama, M., Fujii, A., and Kando, N. (2005).

のいずれにも当該 F タームは付与されなかった．訓練デOverview of classification subtask at NTCIR-5 patentータの文献のいくつかには“側弁”，“サイドバルブ”

retrieval task. In Proc. of NTCIR-5 Workshop Meeting,[8]の語句が含まれているが，テストデータの文献には含ま

Iwayama, M., Fujii, A., and Kando, N. (2007).

れておらず，形状は文章の説明および図によって示されOverview of classification subtask at NTCIR-6 patentている．このケースも訓練データが不十分であり，このretrieval task. In Proc. of NTCIR-6 Workshop Meeting,F タームに特徴的な重要語の共通性もみられないため本pp. 366-372.
[9]

手法では正しい分類推定が困難な例である．

Singhal, A., Buckley, C., and Mitra, M. (1996). Pivoted
document length normalization. In Proc. of the 19th

6 おわりにAnnual International ACM SIGIR Conference on
Research and Development in Information Retrieval

 本研究では，特許文献に対して特許分類 F タームを自(SIGIR '96), pp. 21–29.

動的に付与するため，特許文献中の重要語を用いた機械[10] Robertson,

学習手法を提案した．評価実験の結果，付与する F ター

S.

E.,

Walker,S.,

Jones,

S.,

Hancock-Beaulieu, M. M., and Gatford, M. (1994).

ム数を増加させ再現率を改善したが，F 値は重要語の追Okapi at TREC-3. In Proc. of the 3rd Text REtrieval

加前と比べ同水準の性能にとどまった．また，訓練デー

Conference (TREC-3), pp. 109–126.

タの少ない F タームの推定結果について調査した．

[11] 中川 浩志, 湯本 紘彰, 森 辰則. (2003). 出現頻度

 今後の課題として，訓練データの少ない F タームの推と連接頻度に基づく専門用語抽出. 自然言語処理,

定に対応するため，F ターム自身および F タームの説明

10(1), 27-45.

を利用して当該 F タームに関連する語句を集め，特許文[12] Li, Y. and Shawe-Taylor, J. (2003). The SVM with

献と比較する方法を検討する．また，テーマコードごと

uneven margins and Chinese document categorisation.

の F タームの分布を分類推定に利用する方法も考えられる．

In Proc. of the 17th Pacific Asia Conference on

参考文献

pp. 216-227.

[1]

Language, Information and Computation (PACLIC 17),

独立行政法人工業所有権情報・研修館. (2016). 特許
分類の概要とそれらを用いた先行技術調査～IPC，FI ， F タ ー ム 編 ～ （ 平 成 28 年 度 版 ）.

http://www.inpit.go.jp/content/100798564.pdf.
[2]

古屋野 浩史. (2007). 特許分類等の付与精度向上への取り組み. Japio 2007 YEAR BOOK, pp.118-119.

126平成28年度AAMT/Japio特許翻訳研究会
第4回特許情報シンポジウム論文資料集
発 行 日

平成28年11月