機械翻訳向け前編集の事例収集と類型化
宮田 玲 †‡
藤田 篤 †† 情報通信研究機構

1

内山 将夫 †
隅田 英一郎 †‡ 東京大学大学院教育学研究科

はじめに
近年、機械翻訳（MT）の性能は著しく向上しているが、日本語と英語など言語構造の大きく異なる言語間が十分明示されておらず、提示されているルールの集合がどこまで網羅的なのか、また個別のルールがどの程度有効なのかを検証することが困難である。の翻訳は難しく、MT を実社会で効果的に運用していMiyata et al. [1] は、MT 訳が十分な品質に達するまくためには、MT システムそのものを改良するだけでで人間が原文の書き換えを繰り返し、後から書き換えなく、文書作成・翻訳工程における MT の活用に関す箇所を分析することで、前編集に有効な書き換えの種るより実践的な検討が必要である。

類の候補を広く抽出する一連の手続きを示している。3

我々は現在、翻訳の前処理段階に着目し、起点言語種類の日英 MT システムを用いて、自治体生活情報ドテキストの言語表現を翻訳しやすい形に統制する手法

メインの日本語文 100 文を対象に、1 名の作業者が書について研究している。これまでの研究では、特定のき換えを行い、最終的に選定した 38 の言語的な特徴を言語方向、MT システム、ドメインにおいて有効な書規制する形で制限言語ルールを作成している。しかし、き換えの種類も全体像も十分明らかではなく、まずはここで示される書き換えの手続きは、試行錯誤の過程

MT 向けの前編集においていかなる書き換えが実際に観察されるのか、という現象の理解が重要だと考える。
そこで本稿では、Miyata et al. [1] が提案した、(1) MTを綿密に記録していないため、MT 訳の品質改善に寄与訳の品質向上を目指して人間が原文の書き換えを試行

語方向（日英）・MT システム（3 種類）・ドメイン（自錯誤的に繰り返す、(2) その書き換え履歴を分析する、

治体文書）・テキスト量（100 文）
・作業者（1 名）のもという手続きをベースに、より詳細に書き換え事例をとで抽出・作成されたものであり、いずれかを変えた収集・分析する手法を提示する。そして、本手法を病時にどのような書き換えが見られるかは不明である。

院内会話、自治体生活情報、新聞記事ドメインから抽3 書き換え事例の収集出した日本語文の英訳タスクに適用して書き換え事例

3.1 手法と作業支援ツールを収集し、その一部を類型化した結果を報告する。

2

先行研究しうる書き換えの知見を取りこぼしている可能性がある。また提示された 38 のルールは、あくまで特定の言ある日本語原文について、その書き換え文および MT訳の履歴をひとまとまりにしたものを、「ユニット」とMT 向け前編集の研究としては、統計的な手法により直接学習データから前編集器を自動構築する研究 [2]、呼ぶ。ユニットごとに完結した書き換え作業用ツール

原文中の MT が困難な箇所を自動あるいは手動で検出

Step 1 入力ボックスの文に対する MT 訳が十分な品質 3であれば進行状況を「Complete」にして Step 5 へしながら人間による書き換えをガイドする研究 [3, 4]がある。ただし、これらはあくまで目の前のテキストを MT 向けに書き換えることを目的としており、書き換えの全体像を捉えようとするものではない。
一方、様々な書き換えの種類を抽出・同定し、ルールを作成した上で、テキストに適用するアプローチも検討されてきた。人手による文章執筆を統制する観点からは、Japio による「特許ライティングマニュアル」
1や各種の商用ベースの執筆ガイドライン 2 が開発されてきた。また書き換えルールの自動適用の観点からは、
白井ら [6]、山口ら [7] の研究がある。しかし、いずれも書き換えルールを作成するために用いた事例と手法
1 http://japio-tjp.org/wmanual.html
2 例えば、日本語を対象としたものだと Acrolinx による STE ルー

ルセット [5] などがある。

を準備し（図 1 ）、以下の手順で履歴を収集する。

Step 2 必要に応じて書き換え元の文を過去の書き換え履歴から選択する
Step 3 最小単位の書き換えを行い、「Translate」ボタンを押す（その時点の日本語文と MT 訳の対が書き換え履歴の一番上の行に追加される）4
Step 4 (a) MT 訳が十分な品質に達しておらず、かつこれ以上書き換えても MT 訳の品質改善が困難であると判断した場合は進行状況を「Give up」にしてStep 5 へ (b) そうでない場合は Step 1 へ
Step 5 これまでの全ての書き換え履歴中で MT 訳の品質が最も高いものを指定する（「ベスト」と呼ぶ）
3 本研究では、「十分な品質の訳文」を「多少流暢さに欠けても、情報の過不足がなく、文法的にも正しい訳文」と定める。
4 登録済の文は受け付けない。

進行状況“In progress”“Complete”“Give up”
「ベスト」
全履歴中、MT品質が最も高い書き換え「子」
当該要素から派生した書き換え「親」
当該要素の派生元の書き換え

図 1: 書き換え作業用ツール
ドメイン

原文の平均文長（文字数）

合計

書き換え数
平均 中央値病院
自治体
新聞（BCCWJ）
新聞（Reuters）

20.2
34.8
44.4
62.0

1199
2119
3823
363712.021.2
38.2
56.0

314.5
26.5
46

最大値

10589209211

Complete/Give up（ユニット数）
97/3
97/3
86/1462/3

原文=Complete（ユニット数）40300

表 1: 収集データの基本情報
文献 [1] の手法とは、(1) 試行錯誤の過程を細かく記録する点、(2) 過去の履歴に適宜戻ることを許し柔軟な書き換えを促進する点が異なる。

書き換え作業の実施

書き換え作業は、日本語を母語とし、かつ英語の翻訳文の品質を適切に評価できる者 1 名に依頼した。作
業概要とシステムの操作方法を伝えた上で、(1) できる対象

3.2

3.3

対象言語方向は日英とし、NICT が開発している「みだけ最小単位の書き換えを行うこと、(2) 書き換えの過んなの自動翻訳」5 の汎用 MT（以下 GPMT）をデフォ程で原文の意味内容を保持することを指示した。

ルトの設定で使用した。

3.46

対象文書ドメインは、病院内会話 、自治体生活情7

報 、新聞記事の 3 ドメインとした（以下それぞれ、8収集できた書き換え事例の統計

日英 GPMT を用いて、本手法を 3 ドメイン（4 データセット）に適用した結果の概要を表 1 に示す。原文病院、自治体、新聞）。新聞については、BCCWJ とReuters9 のコーパスを用いた。これらからそれぞれ、の平均文長が長いほど、平均書き換え数が多い傾向に

GPMT の訓練データに使用されているものを除外した
後、ランダムに日本語文を抽出した。病院、自治体、新聞（BCCWJ）については 100 文ずつ、新聞（Reuters）で、また書き換えるべき箇所も多いためであろう。逆については 65 文を用いた。

ユニットが 4 割あった。

ある。これは長い文ほど、MT 訳の品質が低くなりがちに、原文の平均文長が 20 語程度の病院ドメインでは、書き換えをせずとも MT 訳が十分な品質に達している
また病院と自治体の 97/100 ユニット、新聞（Reuter）

5 https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/
6 NICT と東大病院による音声翻訳の模擬被験者実験で使用された会話文のコーパス（日本語）を用いた。
7 自治体国際化協会、新宿区、浜松市の 3 つのウェブサイトから抽出した日本語文を用いた。
8 http://pj.ninjal.ac.jp/corpus center/bccwj/
9 http://www2.nict.go.jp/univ-com/multi trans/member/mutiyama/jea/reuters/index.htmlの 62/65 ユニットが Complete となった点は特筆すべきであろう。特定のドメインでは、原文をうまく書き換えることで、意味内容を保持したまま MT 訳の品質を十分に高くできること、すなわち GPMT のポテンシャルを示している。

52

3

4

61
7

ドメイン

全ペア数

病院
自治体
新聞（BCCWJ）
新聞（Reuters）

131
217484483

8

ベストパス上のペア数
分解前
分解後

97106174191

185186340268

表 2: 各ドメイン 10 ユニットの書き換えペア数るように分解する。(2) その上で、「〜で〜から〜」→

図 2: 書き換え履歴のパス

4

書き換え事例の類型化

4.1

得られるデータとその解釈収集した書き換え履歴は、図 2 のようなツリー構造で表示することができる。各ノードは 1 つの書き換え履歴（日本語文及びその MT 訳）であり、ノードに付与された数字は履歴を保存した順番を示す 10 。

n 個のノードがある時、直接的な関係にある書き換え前後のノードに着目すると、合計 (n − 1) ペア（図 2だと、1-2, 1-7, 2-3, 3-4, 4-5, 4-6, 4-8 の 7 ペア）を取り出すことができる。これらの書き換えはいずれも、MT訳の品質向上を目指してなされたものではあるが、当然ながら実際に品質が向上しているとは限らない。そこで我々は、「ベスト」の履歴はユニット中で最も MT訳の品質が高い、ということに注目し、原文から「ベスト」に至るパス（本稿では「ベストパス」と呼ぶ）を構成する書き換えペアを分析した（図 2 だと灰色部分、1-2, 2-3, 3-4, 4-8 の 4 ペア）。当然これらベストパス中の全ての書き換えが MT 訳の品質改善に寄与している
わけではないが、大局的には「ベスト」は原文よりもMT 訳の品質が高いことは分かっているため、その過程にあるいずれかの書き換えは MT 訳の品質改善に寄与しているとみなすことができる。

4.2

ベストパスの分析

我々はベストパス中の直接的な書き換えペアを、以下の手続きで分析した。

「〜から〜で〜」と「〜を行います」→「〜が行われます」という 2 つの表層上の差異を取り出し、(3) それぞれ「語順変更」と「態の変更」として種類を定める。

4.3

事例の類型化と頻度

4 データセット中の各々10 ユニット、合計 40 ユニットを分析した。表 2 は書き換えペア数の統計情報を示す。プリミティブな書き換えに分解することで、ベストパス上の書き換えペア数は約 1.4〜2.0 倍に増加した 12 。
表 3 に抽出・同定した書き換え種類の一覧と、各データセットにおける事例の頻度情報を示す。ID 列の先頭の英数字はそれぞれ S（構造）、C（語彙：内容語）、F（語彙：機能語）、T（語彙：ターミノロジー）、O（表記）、I（情報）、E（その他：エラー）の上位カテゴリーを示す。書き換えの種類の総数は 53 である。

C01「特定表現の使用」は、「一度」を「一回」に、「習得する」を「学ぶ」に書き換えるなど、内容語の変更に関するものであり、どのデータセットでも最頻出の種類である。また I01「内容の変更」は自明な要素を推論して補完したり、副詞を加えてニュアンスを変えたりする書き換えであり、機械的な自動化が難しい高度な書き換えも含まれる。この他、S05「語順変更」、S07「読点の削除／追加」、S21「接続表現」、F01「敬語化／非敬語化」は、どのデータセットでも比較的頻出し、かつ MT 訳の品質向上に貢献する事例も多く、ここから前編集に有効な知見を導くことが期待できる。
一方、新聞ドメインにおける S15「体言止めの回避／使用」や S20「接尾辞の使用／解除」のように、特(1) プリミティブな書き換えへの分解 11

定のドメイン（データセット）に特徴的な書き換えの(2) テキスト表層上の差異の抽出種類もある。例えば、「タイ農民銀行が売買代金で１位(3) 書き換えの種類の類型化を獲得し、２バーツ高の１４１バーツ。」のような新聞

例えば、「十日前後で登録のクレジットカードから引特有の簡略的な書き方があり、これが MT 訳の品質にき落としを行います。」と「登録のクレジットカードか関わると判断され、「２バーツ高の」→「２バーツ上がら十日前後で引き落としが行われます。」という書き換り」、「１４１バーツ。」→「１４１バーツとなった。」

えペアに対し、(1)「登録のクレジットカードから十日といった書き換えが試みられた。

前後で引き落としを行います。」を中間の書き換えとす
10 頂上に位置する 1 番のノードはオリジナルの文である。赤色で表示された数字は、作業者が「ベスト」と指定した履歴を示す。
11 作業者による書き換えは、必ずしも十分に最小単位でなされていなかった。

試行錯誤的な書き換えを細かく記録した結果、多様な書き換えが収集できた。例えば、「ガッドゥム副総裁」
12 新聞（Reuters）については、他の 3 データセットよりも細かく書き換えするように改めて作業者に指示してあった。

という表現に対して、「副総裁ガッドゥム」「副総裁であるガッドゥム」「副総裁のガッドゥム」といった複数のバリエーションが得られた（S23「同格表現」）。この他、「懸念を強め」→「強い懸念を抱き」（S13「動詞句の主辞交替」）や「トイレットペーパーをカートに山積みにした客」→「トイレットペーパーで山積みのカートを押す客」（S10「視点変更」）といった、前編集の先行研究にも例がなく、また比較的網羅的な言い換え分類表 13 においても新しい書き換えも見られた。

5

おわりに
本研究では、MT 訳の品質改善を目指して、試行錯誤的に人間が書き換えを繰り返す手法により、前編集事例の収集を試みた。さらに事例を手作業で類型化することで、53 の書き換えの種類を抽出・同定し、またドメインによる種類の傾向を一部明らかにした。現在、複数の作業者に依頼し、英日翻訳の書き換え事例を収集中である。引き続き、本手法により書き換えの全体像を明らかにし、その上で、MT 向け前編集手法を開発する予定である。
謝辞 本研究の一部は、科研費若手研究 (B)（課題番号：25730139）、科研費基盤研究 (A)（課題番号：25240051）の支援を受けた。データの一部は、総務省の情報通信技術の研究開発「グローバルコミュニケーション計画の推進 -多言語音声翻訳技術の研究開発及び社会実証- I. 多言語音声翻訳技術の研究開発」から提供を受けた。

参考文献[1] Miyata, R., Hartley, A., Paris, C., Tatsumi, M. & Kageura,
K. Japanese Controlled Language Rules to Improve Machine Translatability of Municipal Documents. MT Summit
XV, 90–103, 2015.
[2] 南條浩輝, 山本祐司, 吉見毅彦. 機械翻訳の品質向上のための対訳コーパスからの統計的前編集システムの自動構
築, 情報処理学会論文誌, 53(6): 1644–1653, 2012.
[3] Uchimoto, K., Hayashida, N., Ishida, T. & Isahara, H. Automatic Detection and Semi-Automatic Revision of NonMachine-Translatable Parts of a Sentence. LREC 2006,
703–708, 2006.
[4] Resnik, P., Buzek, O., Hu, C., Kronrod, Y., Quinn, A.
& Bederson, B. Improving Translation via Targeted Paraphrasing, EMNLP 2010, 127–137, 2010.
[5] 小倉英里, 工藤真代, 柳英夫. シンプリファイド・テクニ
カル・ジャパニーズ英訳を視野に入れて日本語を作る.
情報処理学会研究報告デジタルドキュメント, 2010(5):1–8, 2010.
[6] Shirai, S., Ikehara, S., Yokoo, A. & Ooyama, Y. Automatic
Rewriting Method for Internal Expressions in Japanese toEnglish MT and Its Effects. CLAW 1998, 62–75, 1998.
[7] 山口昌也, 乾伸雄, 小谷善行, 西村恕彦. 前編集結果を利用した前編集自動化規則の獲得, 情報処理学会論文誌,
39(1): 17–28, 1998.
13 言い換えのあれこれ, http://paraphrasing.org/paraphrase.html

ID書き換えの種類

S01
S02
S03
S04
S05
S06
S07
S08
S09
S10
S11
S12
S13
S14
S15
S16
S17
S18
S19
S20
S21
S22
S23
S24
S25
S26
S27
S28
S29
S30
S31
C01
C02
C03C04
C05
F01
F02
F03
F04
F05
F06
F07
T01
O01
O02
O03
O04
O05
I01
I02
E01
E02

文分割／統合レイアウトの変更
複文／重文の変更
句の分割
語順変更
主語追加／削除
読点の削除／追加
主題のスコープ変更
ガ格と主題ハの変更
視点変更
態の変更
修飾の仕方の変更
動詞句の主辞交替
条件節の明示
体言止めの回避／使用
名詞句の主辞交替
名詞句・動詞句の交替
複合動詞の使用／展開
複合名詞の使用／展開接尾辞の使用／解除
接続表現
並列表現
同格表現
限定表現
場所の限定表現
伝聞表現
間接疑問表現サ変名詞表現の変更
形式名詞を使った表現
存在動詞表現になる・となる表現
特定表現の使用
具体化
端的な表現の使用
参照表現
冗長化
敬語化／非敬語化
時制の変更
並列語句のつなぎの表現
助動詞の変更助詞の追加／削除／変更
助詞の使用／回避
複合助詞
固有表現
表記の変更
文末処理
記号の追加／削除／置換
省略の補完チャンキングの追加／削除
内容の変更
ニュアンスの変更
表記ミス、文法ミス
必要要素の削除／復元、原文にない情報の追加

H
40002402400032020032226200000101029
5000
19041440010000
180
319

事例の頻度
M
B
R

1300
62
5012
100
7
10
4071163000002
10036
3
501
11
3409
3
107
160
520
7
10

700122227131113
1202
319251012
10000073006920001410024313720332717462010132271203133050008513053241451113310114210910564002116666

表 3: 書き換え事例の類型化と頻度（H: 病院、M: 自治体、B: BCCWJ、R: Reuters）