日米特許対訳コーパスの自動構築
独立行政法人情報通信研究機構

内山

自然言語グループ

PROFILE将夫

筑波大学大学院工学研究科修了。博士（工学）。現
在、情報通信研究機構自然言語グループ主任研究員

mutiyama@nict.go.jp

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られれば、自動的に、機械翻訳システムを作ることを目はじめに標とした研究が行われている。
このように、対訳コーパスは有用な言語資源であるが、対訳コーパスとは、日本語と英語などの複数言語からこれまでのところ、日英についての大規模な対訳コーパなる対訳文を格納したテキストデータベースのことであスは存在していなかった。そのため、日英に関して、対る。たとえば、ここで紹介する日米特許対訳コーパスに訳コーパスに基づく大規模な研究をすることは、不可能

は、「The present invention relates to a gas purifi-だった。

cation capability measuring method for a gas

このような背景の中で、情報通信研究機構自然言語グ

purification apparatus of a getter system used in

ループでは、日米の特許から大規模な日英対訳コーパス

the manufacture of semiconductor devices andを作成した。これにより、日英について、対訳コーパス

the like, and the gas purification apparatus.」とに基づく大規模な研究を行うことが可能になった。

「本発明は、ゲッタ方式のガス精製装置に関するもので、特に半導体装置等の製造に用いられるガス精製能力計測手段付きのガス精製装置に係るものである。」のような

2

対訳コーパスの作成に利用したデータ対訳文が含まれている。
対訳コーパスは、様々な用途に利用できる非常に重要特許の対訳コーパスを作成する元データとしては、国な言語資源である。たとえば、人間の翻訳者がある文を立情報学研究所主催のNTCIR-6の特許検索タスクに利訳したいときに、そこに出てくる単語の訳に自信がない用された次のデータを用いた。

ときがある。そのような場合には、対訳コーパスにおけ（1）日本公開特許公報全文 1993-2002年発行分

る当該の単語の訳され方を調べることにより、コーパス中の対訳文に即した訳をすることが可能である。また、
対訳コーパスから半自動的に対訳辞書を作成することも（約350万件）（2）米国特許全文 1993-2000年発行分（約100万件）できる。さらに、最近では、コーパスに基づいた機械翻これらの特許データから、日本と米国に同時出願され訳の研究が盛んであり、そこでは、対訳コーパスが与えた特許を、米国特許に記述されている優先権番号により

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Part

寄稿集

機械翻訳技術の向上

同定した結果として、84677件の特許の対応を得た。

除去した。また、重複する文対応は一つを除き除去した

これらを観察した結果として、特許の「実施例」と「背（日英文が共に同じ場合に重複とした）。この結果として、景」の記述が、日米について、比較的直訳されているこ約390万の1対1文対応が得られた。とが分かったので、これらの部分を利用して対訳コーパ
スを作成することにした。

これらの文対応をスコアの降順にソートした。次に、これらの上位を利用して対訳コーパスを作成したのだが、そのために、簡単なパターンマッチングにより、これこのときに、どの程度の順位までの文をコーパスに採用らの対応を抽出したところ、「実施例」についてはするかを決めるために、まず、1999981〜77014件、「背景」については 72589件の対応を得2000000位の20文における文対応の品質を調査した。

た。以下では、これら149603件から文対応データを

その結果は、17文が日英がほぼ直訳の対応をしており、作成したときの方法について述べる。なお、以下では，2文が50%以上の内容の重複があった。次に、「実施例」と「背景」を共に「文書」と呼ぶ。

2499981〜2500000位の20文を調べたところ、13文が互いに直訳の関係にあり、6文が50%以上の重3複があった。この結果より、我々は、上位の200万文対訳文の対応スコアを対訳コーパスに採用した。更に、これらから、日本語文か英語文のどちらかが100単語を越えているものと、対訳文対応は、対訳文書中の日英の文をプログラムにより対応付けることによりなされる。対応付けにおいて日本語文と英語文の長さが大きく違うものを除去した。
その結果として、1988732文が得られた。

は、日本語文と英語文との類似度を、EDR日英辞書をこれらの約200万の文から訓練、開発、開発テスト利用して求め、そのような類似度の総和が最大となるよおよびテストデータを作成した。なお、訓練データとは、うな文対応を求めている。最終的な文対応のスコアは、機械翻訳システムの基本的な部分を作成するために利用日本語文と英語文の類似度に加えて、それら対訳文を含する大規模なデータであり、開発、開発テストデータとむ対訳文書の類似度も顧慮して付与する。

は、機械翻訳システムの微調整に利用するデータであり、テストデータとは、機械翻訳システムの性能をテストす4るときに利用するデータである。

文対応の抽出これらの作成方法は以下の通りである。まず、特許文には重複が多いことから、同一特許に含まれている文が、このような文対応のスコア付けを、149603件の全訓練とテストに出現することは避ける必要がある。その文書に対して適用した結果、約700万の文対応を得た。

ために、この約200万の文対応を、同一の特許に属す

これらの文対応から、1対1の文対応のみを抜き出すと、るものは一つのグループにした。そして、このグループ約420万である。これら1対1の文対応から、ノイズをを単位として、全体を、91%を訓練、3%を開発、3%低減するために、日本語文が句点で終っていないものをを開発テスト、3%をテストに無作為に分割した。

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その結果、約180万文の訓練データが得られた。まていることがわかる。また、「対訳」の列より、90〜た、開発、開発テスト、テストデータについては、これ93%の文対応が英語文が日本語文の内容をほぼ完璧にらからそれぞれ無作為に抽出した1000文について、後反映していることがわかる。これらより、抽出した文対述する対訳評価がA判定のものを選び、それぞれを応データは、機械翻訳のデータとして、十分使える品質

DEV、DEVTEST、TEST とした。それぞれの文数は、であると言える。

DEVが916、DEVTESTが927、TESTが899である。
これらのDEV、DEVTEST、TESTを選択するために、翻訳業者に、2段階からなる判定作業を依頼した。第15

日米特許対訳コーパスの利用段階では、マッチングの評価として（A） 文全体としてマッチ

このようにして作成された日米特許対訳コーパスは、（B） 半分くらいマッチ

NTCIR-7の特許翻訳タスクにおいて、コーパスベース（C） 文は、ほとんどもしくは全く対応していないの機械翻訳システムの開発のために提供される予定であを評価した。次に、対訳評価として、英語文が日本語文る。の内容を正しく反映しているかを次のように評価した。

また、平成19年8月29〜30日には、この対訳コー（A） （ほぼ）完璧

パスの一部を利用して、「統計的機械翻訳による特許文（B） 8割程度は正しい翻訳に関する講習会」が開催された。この講習会は、筑（C） 精度はB未満

波大学山本幹雄准教授、藤井敦准教授、宇津呂武仁准教（X） A，B，C以外

授、および筆者が主催したものであり、国内における統これらの評価結果を表1に示す。表の「マッチング」

計的機械翻訳の発展を目的として、学生や研究者を対象の列より、97〜98%の文対応が、文全体として一致しとして講義や実習を行ったものである。実習では、英文

表1

途上国への情報化協力

マッチング250

対訳ABCA

BCX

DEV

974

23391657243

DEVTEST

983

161927

56161

TEST

973

24389972

263

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寄稿集

機械翻訳技術の向上

特許を日本語に機械翻訳するという課題が行われた。
我々は、今後、この日米特許対訳コーパスが、特許の機械翻訳の研究だけでなく、対訳コーパスを利用した一般の研究に有効に活用されることを期待している。

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