論文

不適格表現を活用する漸進的な英日話し言葉翻訳手法
非会員

松

原

茂 樹

（名古屋大学）

非会員

浅

井

悟

（名古屋大学）

非会員

外

山

勝 彦

（中 京 大 学）

正 員

稲

垣

康

（名古屋大学）善

Incremental English-Japanese Spoken Language Translation Utilizing
Ill-formed Expressions

Shigeki Matsubara, Non-member, Satoru Asai, Non-member (Nagoya University), Katsuhiko Toyama,
Non-member (Chukyo University), Yasuyoshi Inagaki, Member (Nagoya University)
This paper proposes a system for incremental English-Japanese spoken language translation, the systembehaving like simultaneous interpretation. Since spontaneous speech appears continuously, each stage of amachine translation system for spoken languages should work incrementally. However, machine translation
systems which have been proposed so far can not achieve high degree of incrementality because of the difference in word-order between the source language and the target one. In this paper, the system utilizing
some ill-formed expressions characterizing Japanese spoken language such as repetitions, inversions, ellipses,
repairs and hesitations, we have succeeded in the incremental transfer from English to Japanese. An experimental system on the basis of a chart parsing framework has been implemented. To evaluate the system
we have made an experiment with 278 English dialogue sentences. 228 of them are translated correctly,
providing a success rate of 82.0%, and 47msec on the average was taken to process one word. These results
show our technique to be useful for spoken language translation with acceptable accuracy and high real-timenature.
キーワード：機械翻訳，話し言葉翻訳，漸進的解釈，文法的不適格性，言い直し，同時通訳

1.

には，目標言語文の生成が原言語文の入力とほぼ同時進行

まえがき

的に実行される漸進的な翻訳処理手法が必要となる (14) 。

機械翻訳を用いた多言語間コミュニケーションの実現のそれに対して，英日同時通訳モデルにおける漸進的な文ために，効率的な対話翻訳システムの開発が望まれてい生成手法 (9) が Kitano によって，また，独英機械翻訳におる。対話翻訳システムは，異なる言語を使用するユーザのける Head Swiching 処理のためのチャートを用いた方法

間で，各々が自分の言語を使って対話を遂行することを可(1)

能にするものであり，その処理対象はユーザによって生成も，翻訳の対象として話し言葉を想定しており，できる限された話し言葉である。話し言葉は書き言葉と異なり，出り早い段階で翻訳結果を出力することを目的としている。

現が時間的に連続的であるため，翻訳処理もまた実時間で一方，そのような機械翻訳を実現するための解決すべき行われることが要求される。ところが，これまでに提案さ問題の一つとして，原言語と目標言語との間の語の生起順

れた機械翻訳手法の多くは書き言葉を対象とするものであ

序に関する違いに対する処理が挙げられる。例えば，英語

り，原言語文から目標言語文への文単位での変換処理が実を日本語に漸進的に変換する場合，現されている。そのような翻訳手法を話し言葉に適用する（ 1 ） 英語では，動詞が文の比較的早い段階で出現すると，原言語文が完全に入力された後でないとシステムは翻のに対して，日本語では動詞が最後に現れる。この訳処理を開始することができず，結果として対話の結束性ため，英語の動詞が入力されたときに，対応する日が大きく損なわれることになる。これは，従来の機械翻訳

本語を即座に生成することが難しくなる。
（ 2 ） 英語における任意格表現の生起順序は，日本語の手法の多くが，話し言葉翻訳システムとして適当ではないことを意味し，高度実時間対話翻訳システムの実現のため
電学論 C， 118 巻 1 号，平成 10 年

が Amtrup によって提案されている。これらはいずれ1場合と逆行するという傾向がある。よって，すべて2.

の任意格が入力された後でないとそれらの翻訳処理

語の生起順序と漸進的な翻訳処理

話し言葉を漸進的に翻訳するとは，それが入力される順を実行できない可能性がある。
などの問題が生じる。しかし， Kitano (9) や Amtrup (1)序に従ってできる限り語単位で翻訳結果を作り上げ，それでは，両言語間の語の生起順序の違いに関する問題には立を即座に出力することをいう。しかし，英語と日本語の場

ち入っておらず，原言語文の入力と目標言語文の生成とが合，語の生起順序が互いに大きく異なるため，英語を日本同期する翻訳処理を実現するものではない。

語に漸進的に翻訳することは一般には困難である。そのそれに対して本論文では，原言語文の入力に対してほぼことを具体的に説明するために，次の英語文 (2.1) に対し同時進行的に目標言語文を生成することが可能な手法として，その日本語翻訳文をできる限り早い段階で生成するこて，日本語話し言葉の不適格表現を活用する漸進的な英日とを試みる。

機械翻訳手法を提案する。話し言葉は一般に，書き言葉に(2.1) Ken could meet her in the park near the school

yesterday.

は見られないさまざまな不適格表現が頻繁に出現するとして特徴付けられるが (3) ，人間はその高度な発話理解能力に

この文に対する典型的な日本語翻訳文はより，実際の対話に現れる不適格な発話を容易に理解する(2.2) 健は，昨日，学校の近くの公園で彼女に会えた。

ことができる。そこで，日本語話し言葉の不適格性をむしである。これらの文の間の各構成要素の対応関係を考慮

ろ積極的に容認し，原文の意味内容を表現する日本語文のした上で， (2.2) をできる限り早い段階で生成すると，形態を通常よりも豊富にすれば，入力された英語文に似たその出力のタイミングは図 1のようになる。図 1における語の生起順序をもつ日本語翻訳文の生成が可能になると考上から下への順序は，入力ならびに出力の時間的な順序えられる。すなわち，そのような日本語文を漸進的な翻訳を示している。「昨日」が (2.2) において比較的早い段階

結果として用い，それを入力と同時進行的に生成することで生成される必要があるのに対して，それに対応する英が本研究の基本的な考え方である (12) 。したがって，本手法は，高度な解析・変換処理により翻訳結果の品質の高さ

語表現 \yesterday" は (2.1) の最後に現れる。このため，(2.1) の入力が終了するまで「昨日」以降の発話を生成すを追求するものではなく，原文の意味内容をユーザが正しることができない。その結果，

 英語話者の発話の開始からその翻訳結果の出力終了まく理解できさえすればよいという観点のもとで，実時間ででの時間が長くなり，対話の効率が低下する。

の翻訳処理を実現する。本手法に基づく翻訳システムは，
いわゆる同時通訳のように振る舞うため，ユーザの待ち時 「健は」が発話されてから「昨日」が発話されるまで間が大幅に短縮される効率的な対話翻訳システムの実現がのユーザの待ち時間が大きいため，対話の結束性が損期待できる。

なわれる可能性がある。
などの問題が生じる。また， (2.1) の英語の述部 \could

本論文では，話し言葉に対する翻訳結果として，さまざ
まな不適格表現のうち特に繰り返し，語順の逆転，省略，

meet" は比較的早い段階で出現するにも関わらず，対応す言い誤り，言い直し，言い淀みを含む発話を生成することる日本語の動詞「会えた」は文の最後に現れるため，を容認することにより，英語文の入力とほぼ同期的に進行 翻訳の即時性が損なわれ，英語話者による表情や身振する日本語文出力を実現できることを示す。また本手法でりなどのノンバーバルな情報と同期をとることが難しくなる。

は，途中までの入力に対する漸進的な解析結果を逐次表現するために，チャートに基づく解析手法 (8) を導入する。

という問題も起こる。これらは，上記の例に特有な問題でさらに，本論文で提案した翻訳手法の有効性を評価するはなく，英語文と日本語文との間の多くの場合においてために実験システムを実装し， ATR 対話データベース (4)発生する問題である。ここで重要なことは， (2.2) を (2.1)

を用いた翻訳実験を行った。その結果，受理可能な翻訳精に対する翻訳文と定める限り，これらの問題を解消するこ度をもつ効率的な話し言葉翻訳の実現のために本手法が有とは原理的に不可能であるということである。実際， Ki-

効であることを確認した。
本論文の構成は以下の通りである。まず 2 章で，漸進的

tano による翻訳文生成方法 (9) も (2.2) のような標準的な翻訳文を出力するため，翻訳のタイミングは図 1 と同様にな英日翻訳を実現する際に生じる語の生起順序に関する問なる。すなわち，英語文における主語の部分に対しては題について述べる。 3 章では，日本語会話文に現れる不適

即座に翻訳結果を出力できるが，それ以外の部分につい格表現とそれらを活用した翻訳手法について例を用いて説ては英語文全体が入力されるまで翻訳することができな明する。 4 章では，チャートを用いた漸進的な翻訳方法をい。また， Amtrup による手法 (1) は独英機械翻訳のため示す。 5 章では，プロトタイプシステムによる翻訳実験とのものではあるが，やはり同様の問題を有している。した

その評価について述べる。 6 章で不適格表現のうち言い直がって，英語文の入力に対して， (2.2) と同じ意味内容をしを活用することについての考察を与える。

もち，かつ，同時進行的に作り上げることが可能な日本語翻訳文が存在するならば，それを翻訳結果として採用することにより漸進的な翻訳処理を実現することが考えら

2

T.IEEE Japan, Vol. 118-C, No.1, '98

漸進的な話し言葉翻訳手法(2.1) の入力 (2.2) の出力
Ken
健
could
は
meet
her
in
the
park
near
the
schoolyesterday 昨日，学校の近くの公園で彼女に会えた

順序は比較的自由である。これは，日本語翻訳文をもとの英語文の入力順に従って作り上げたとしても，それがその翻訳結果として受理できる可能性があることを示唆する。
例えば，(3.4) How much is this tour?

に対する標準的な日本語翻訳文は「このツアーはいくらですか」であるが，ほとんどの日本人はシステムが出力する(3.5) いくらですか。このツアーは。

の意味内容を容易に理解することができる。本研究では，
そのような倒置文や標準的な語順から逸脱したやや違和感

図 1 日本語翻訳文 (2.2) の出力のタイミングのあるような文も翻訳結果として認める。これにより，英Fig. 1. Timing of outputs of the Japanese translation (2.2).

語文の入力と同期した日本語翻訳文の出力を行える。
〈3・1・3〉 省

略

実に頻繁に省略される

日本語では，さまざまな表現が(17)。また，聞き手が容易に補うこれる。それに対して本論文では，不適格表現を活用することが可能な表現については，むしろそれを省略した方がとにより，そのような処理を可能にする翻訳手法を提案すより自然な会話文になることが多い。本手法においても省略を積極的に活用する。例えば， (3.1) において動詞がる。
3.

入力された時点では，場所に関する情報は得られていない

不適格表現を活用した日本語翻訳文の生成ため， (3.2) のようにそれが省略された第 1 文をまず生成する。一方，第 2 文では主格が省略されているが，これは本章では，不適格表現である繰り返し，語順の逆転，省略，言い誤り，言い直し，言い淀みについて説明し，本論

第 1 文から容易に補えることができるとともに，省略によ文で提案する話し言葉翻訳手法が不適格表現をどのようにり，より自然な発話になっている。

活用するのかについて例を用いて説明する。また，実際の〈3・1・4〉 言い誤り・言い直し

日本語通訳文においてもそれらの不適格表現が頻出するこる原因の一つとして，入力文の曖昧性の問題が挙げられとを示す。

る。特に，漸進的な翻訳処理では，入力文を漸進的に解釈〈3・1〉 不適格表現とその活用方法する必要があるが，その途中の段階は文全体の入力が未了〈3・1・1〉 繰り返し

機械翻訳を困難にす

繰り返しは，発話した内容に関であるため，一般に正しい解釈の候補は複数存在する。としてより詳細な情報を追加する際に現れる言語現象であころが漸進的な翻訳システムは，翻訳の即時性を維持するる。

ために，その中から一つの解釈を選び出し，それに対する本手法では，英語の動詞が入力されると即座にそれに対翻訳結果を生成することが要求される。よって，それ以降応する日本語動詞を出力する。日本語の場合，動詞は文のの解析の進展にともない，選択された候補が除去され，結最後に現れるため，そこで一旦翻訳文を閉じる。それ以降

果として，生成された翻訳結果が言い誤りとなる可能性がの入力に対する日本語は第 2 文において表現する。翻訳結ある。例えば，果の品質を確保するために，第 2 文の最後に動詞を繰り返(3.6) And are these tours expensive?

し生成する。例えば，次の英語文の場合， \these" は指示代名詞と指示形容詞という二つの(3.1) I live in a university dormitory.

異なる品詞をもっており， \tours" が入力される段階まで

に対してに，その曖昧性を解消することはできない。そこで，指示(3.2) 私は 住んでいます。大学の寮に住んでいます。

代名詞としての解釈を選択すると，それまでの日本語翻訳を生成する。動詞 \live" の入力に対してすぐに日本語「住文は，んでいます」を生成できるため，翻訳の即時性を満たすこ(3.7) それとこれらはツアー，とができる。一方， (3.1) に対する標準的な翻訳例はとなり，次の \expensive" の入力に対して翻訳を続けて(3.3) 私は, 大学の寮に住んでいます。

も，意味の通らない翻訳結果となる。

である。 (3.2) は「住んでいます」が繰り返し生成されてこの問題を解消するため，本研究では言い直しを活用すいると言う点で (3.3) とは異なるものの， (3.1) の意味内る。本手法では，選択した解釈の候補が削除されると他の容を正しく表している。また，翻訳システムのユーザから解釈候補を選択し，それに対する翻訳結果を生成する。そみた場合， (3.2) の第 2 文は，第 1 文の「住んでいます」の結果， (3.6) に対してに対して場所に関する情報を追加した発話とみなすことが(3.8) それとこれらはツアー，これらのツアーはでき，自然な発話であるといえる。

高いですか？

〈3・1・2〉 語順の逆転

日本語の語順は，英語の語順のような翻訳結果を作り上げることができ，入力の曖昧さと大きく異なる。しかし，日本語における構成要素の生起電学論 C， 118 巻 1 号，平成 10 年

に対する頑健性を備えた翻訳処理を行える。

3

表 1 不適格表現の出現頻度

Table 1. Appearance frequency of ill-formed
expressions.

(

不適格性

英単語音声入力
漸進的な解析

)
24
26
70
45
49
393

頻度 回数

繰り返し
語順の逆転
省略
言い誤り
言い直し
言い淀み

文構造
リスト
漸進的な変換日本語音声出力

図 2 漸進的な英日話し言葉翻訳システムの構成〈3・1・5〉 言い淀み

Fig. 2. Con guration of the incremental English-Japanese spoken language translation system.

言い淀みは，話し言葉において実に頻繁に現れるが，その出現箇所についてはいくつかの傾向がある。その一つとして，言い直しの前に出現するということがいえる (10) 。本手法においても，選択されてテムは，漸進的な解析，変換という二つのモジュール，ないる解釈が削除された際に言い淀みを活用する。例えば，

らびに文を表す統語範疇をもつ統語構造 (以下では，これ(3.6) に対する翻訳文の生成において，システムが修正しを単に文構造と呼ぶ) のリストから構成される。システム

た翻訳結果「これらを」を言い直す前に，言い淀み「えーの基本構成を図 2に示す。 英語単語が入力される度に次のと」を出力する。

(1){(2) を順に実行することにより，漸進的な翻訳処理を(3.9) それとこれらはツアー，えーと，実現する。

これらのツアーは高いですか？

（ 1 ） 漸進的な解析処理入力された単語とその統語

言い淀みを用いることにより，ユーザに言い直しの発生を範疇に対して，ボトムアップに文法規則を適用する

認識させるという効果があり，より自然な発話になると考ことにより，文構造リストの中のある文構造についえられる。

て，その中の最左未決定項と置き換え可能な項を可〈3・2〉 不適格表現の出現頻度

本論文で活用する不能な限り作成する。また，文構造リストの中の任意適格性が，実際の日本語通訳文においても頻繁に現れるこの文構造について，その最左未決定項を作成した項とを示すために， ATR 対話コーパスの中のバイリンガル

で置き換えた文構造のリストを新たな文構造リスト

対話のうち 4 対話を取り出し，英語話者によるすべての発とする。

話 278 文に対する英日通訳者による通訳文に対して上で述（ 2 ） 漸進的な変換処理

べた不適格表現の出現頻度を調査した。その結果を表 1に漸進的な解析処理によって作成された文構造リストの中の一つの文構造に対し示す。この表から，我々の翻訳手法で活用する不適格表現て，トップダウンに変換規則を適用することによりが実際の通訳文でも高頻度で現れることがわかる (10) 。こ

翻訳結果を作り上げる。なお，話し言葉翻訳においの点からも本手法が話し言葉翻訳のための方法として妥当ては，一旦翻訳された箇所はもはや変換される必要であることが示される (11) 。

がないため，選択された文構造の中の日本語に変換

4.

された部分を変換済みとして印を付け，その結果得漸進的な解析・変換処理られた文構造を含むリストを新たな文構造リストと本章では， 3章で述べた不適格表現の活用方法に基づいする。

て，漸進的な話し言葉翻訳を実現するための手法について

漸進的な解析処理のための手続きは，到達可能性をもつ述べる。本論文では，チャート法 (8) と呼ばれる枠組を用

双方向チャート解析法 (16) に従う。ただし，新たな単語がいてこれを実現する。その理由は，入力される度にそれまでの入力に対する新たな文構造を チャート法では通常，自然言語文を左から右へ語単位求めるため，文構造を構成する未決定項を未決定項を含むで処理するため，語が入力される度に逐次解析処理を別の構造で置き換えるという操作を導入しており，通常の行うことができる。

双方向チャート解析手法とはこの点が異なっている。一般

 チャート法では，途中までに入力された部分的な表現に，解析途中で得られる文構造は複数存在するが，本手法に対する統語構造を，項と呼ばれるデータ構造としてでは可能な解析結果をすべて残し，それらをリスト形式で表現することができる。

記録する。文構造が新たに一つも得られないときは，原言ためである。以下ではまず，漸進的な翻訳システムの概要

語文の解析失敗であり，同時に翻訳失敗でもある。

を示し，次に，翻訳の流れを例を用いて説明する。なお，

一方，漸進的な変換処理は，リストで表現された複数のチャート法の説明については文献 (16) に詳しいのでこちら

可能な文構造の中から先頭にあるものを変換の対象としてを参照されたい。

選び出し，その構造にのみ変換規則を適用し，翻訳結果を〈4・1〉 システムの概要

漸進的な話し言葉翻訳シス作り出す。前章で説明した不適格表現の活用方法は，変換

4

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漸進的な話し言葉翻訳手法
入力英語発話

Ken
could
meet
her
in
the
park
near
the
schoolyesterday

表 2 英語会話 278 文の翻訳正解率

出力日本語発話

Table 2. Translation results of 278 sentences.

健
は
会えた。
彼女に

タイプ

文数

割合

(A) 正しい翻訳 (言い直しを含まない) 96 34.5%
132 47.5%(B) 正しい翻訳 (言い直しを含む)(C) 不自然な翻訳
33 11.9%(D) 誤った翻訳
16 5.7%(E) 解析の失敗
1 0.4%

公園で

表 3 翻訳誤りの原因

えーと，学校の近くの公園で昨日，会えた。

Table 3. Causes of incorrect translations.
原因

図 3 日本語翻訳文 (4.1) の出力のタイミング

言い直しの出現の過多
構造的曖昧性
語彙的曖昧性
慣用句
不適格性
音便変化
解析失敗

Fig. 3. Timing of outputs of the Japanese translation (4.1).

規則において記述される。また，解析の進行にともない，

文数

割合

33 11.9%
8 2.9%
3 1.1%
3 1.1%
1 0.4%
1 0.4%
1 0.4%

選択されていた文構造が削除されたとき，新たにリストの先頭に置かれた文構造を変換処理の対象とする。その際，
5.

まず言い淀みを生成し，その上で変換処理を実行すること

翻訳実験

により自然な言い直しを実現する。なお，生成可能な言い前章までに示した漸進的な英日機械翻訳手法の実現可能

淀み表現は一般に多数存在するが，本手法ではそれらの出性とその有効性を確認するために，実験システムを作成し現頻度に従ってランダムに生成する。

た。英語語彙 476 語，文法 204 規則の規模で GNU Com-〈4・2〉 漸進的な翻訳の流れ

mon Lisp 2.2 を用いて実現した。また，それぞれの文法規本論文で提案する翻訳手法に従うと，例えば英語文 (2.1) に対して次の日本語翻則に対応して変換規則を作成した。
作成したシステムを用いて翻訳精度に関する実験，及訳文(4.1) 健は会えた。彼女に公園で，えーと，び翻訳処理時間に関する実験を行った。実験の対象として学校の近くの公園で会えた。

ATR 対話データベース (4) の 4 対話に現れるすべての英語
会話 278 文を用いた。これは 3章で述べた通訳文の調査のを漸進的に生成することができる。 (4.1) は，

 「会えた」が繰り返されている。
 「公園で」と「彼女に」の語順が逆転している。
 「健は会えた」において誰に会ったのかが省略されてために用いた対話と同じものである。ただし，本研究は話し言葉の翻訳の実時間性を追求することを目的としている
ため，英語会話文に現れる言い淀み及び言い誤り表現についる。

いてはあらかじめ削除し，文法的に正しい入力を翻訳の対 「公園で」は言い誤りであるが，「学校の近くの公園象とした。対話領域は旅行の問合せであり，対話文の平均の語の長さは 6.8 語であった。

で」と言い直している。

 「えーと」という言い淀み表現が現れる。
という点で標準的な翻訳文である (2.2) とは異なっているが， (2.1) の意味内容を正しく表現している。 (4.1) の出
力のタイミングを図 3に示す。 この図から，
 英語話者の発話の開始からその翻訳結果の出力の終了に分類された 228 文 (翻訳結果の一部を付録に示す) が正までの時間が短くなり，翻訳を介した対話を効率的に解であり， 82.0% の翻訳正解率を得た。これにより，本進めることができる。

論文で提案した方法が話し言葉に対する翻訳手法として利〈5・1〉 翻訳正解率の実験作成した実験システムの話し言葉に対する翻訳精度を評価するために，翻訳正解率を調べた。翻訳に用いた英語会話文をその翻訳結果の了解性に従って分類した。表 2に示すように， (A) または (B) ユーザの待ち時間が短縮されるため，対話の結束を保用可能であることを確認することができた。
翻訳誤りの原因を表 3に示す。 翻訳誤りの多くは，言いつことができる。

 動詞を含むほとんどの英語単語に対して，対応する日

直しをあまりに多く生成したために，不自然な翻訳結果が本語が即座に生成されるため，翻訳の即時性を満たす

得られたことによるものである。これについては，次章でことができる。

詳述する。慣用句については，翻訳を構成的に作り上げる

ことがわかる。ここでは，肯定文に対する翻訳例を示した

ことができないため，それを漸進的に翻訳することは困難

が，前章で示した不適格表現を効果的に活用することによであるが，頻度が少なく全体の精度にはそれほど影響しなり，疑問文や否定文，さらには複文や重文なども適切に処い。それ以外の原因はすべて，通常の文単位での機械翻訳

理することができる。

でも問題となるものである。よって，それらの問題に対し電学論 C， 118 巻 1 号，平成 10 年

5

表 4 一単語に対する翻訳処理時間

文数

100

Table 4. Processing time for one word.
項目
翻訳処理時間解析処理時間変換処理時間(B)に分類された英語文

平均時間

47 msec
44 msec
1 msec(C)に分類された英語文

30てこれまで提案された解決法が本手法においても有効であ20ると思われる。
〈5・2〉 翻訳処理時間の実験

実験システムの実時間性を評価するために，翻訳処理時間を測定した。時間計測

10

は， SparcCenter 1000(SuperSPARC 50MHz) 上で，端末として XMINT CSL を用いて行った。入力された英語

00

一単語に対する翻訳処理時間，解析処理時間，及び変換処

1

2

3

4

5

言い直しの頻度(回数)

理時間の平均を表 4に示す。 翻訳処理時間 47 msec は，一単語の発話時間より少なく，本手法が効率的な話し言葉翻図 4 言い直しの頻度と翻訳精度の関係

Fig. 4. Frequency of repairs in correct/unnaturaltranslations.

訳にとって有効であることがわかる。
実験の結果から，翻訳処理に要する時間のほとんどを解析処理時間が占めていることがわかる。これは，変換処理が複数の文構造からただ一つを選択し変換を実行するのに選択された候補が，解析の途中で誤りであると判明したと対して，解析処理では，形成されているすべての文構造にきに言い直しが生じる。図 5が示すように，一般に入力文

対して，入力された英単語をもとに新たな文構造を形成すが長くなると言い直しの回数が増加するが，これは長い文る必要があるためである。ここで述べた翻訳実験では，文ほど多くの文構造が生成され，選択を誤る可能性が高くな

法規則がそれほど多くなかったため翻訳処理時間の問題はるためである。より精度の高い翻訳処理を実行するために生じなかったが，今後，大規模な話し言葉翻訳システムの言い直しの回数を減らす必要があるが，そのために，実現に際しては，漸進的な解析のための効率的な手法を開（ 1 ） 解析の途中で逐次生成される文構造の数をできる発する必要がある。
6.

限り少なくする。
（ 2 ） 複数の解析候補の中から最も確からしい候補を選

言い直しの活用択するための手法を導入する。

本論文では，生成した翻訳結果が言い誤りとなった場（ 3 ） 候補の選択をできる限り語単位で実行するという合，誤った部分を言い直すことにより正しい翻訳結果を作

制約を緩め，翻訳処理を遅延することにより，よりり上げるという手法を用いた。日本語話し言葉の解析にお正確な選択を行えるようにする。

ける言い直しを処理する手法として，これまでいくつかのなどが考えられる。 (1) に対しては，意味的な情報の活用研究が行われているものの (3) (15) ，話し言葉の翻訳のためにより可能な候補を絞り込むことが有効であり，漸進的なに言い直しを活用して日本語翻訳文を作り上げる研究はこ

曖昧性解消法 (5) を利用することができる。また (2) に対れまでなされていない。本章では，前章で示したプロトタ

しては，対訳用例を参照したり，統計的な情報を活用する

イプシステムによる翻訳実験の結果をもとに，話し言葉のことが考えられる。 (3) については，処理をどれくらい遅翻訳において言い直しを活用することについて考察する。

延すればよいのかを決める必要があるが，翻訳の即時性と表 2に示すように、言い直しを含んだ正しい翻訳結果が翻訳の精度との間のトレードオフがあり，大規模な実験に得られた英語文は 132 文であり，全体の 47.5% を占めてよる検証が求められる。

いる。これは，言い直しを活用することにより， 34.5%

7.

から 82.0% に翻訳精度が著しく向上したことを意味してむ

す び

本論文では，不適格表現を含む発話を生成する漸進的なおり，漸進的な翻訳手法において言い直しの活用が有効で

英日機械翻訳手法を提案した。互いに語順の異なる英語あることがわかった。
一方，表 2の (C) に分類された英語文はすべて，その翻文から日本語文への翻訳において，翻訳結果として繰り返

訳結果があまりに多くの言い直しを含むために不自然とみし，語順の逆転，省略，言い誤り，言い直し，言い淀みをなされたものである。 (B) 及び (C) に分類された英語会話含んだ発話を容認することにより，意味内容の通じる程度

文について，言い直しの回数と翻訳精度との関係を図 4にの品質をもつ翻訳文を漸進的に作り出すことができる。実示す。この図から，言い直しの回数が増えるほど翻訳結果

験システムを用いた翻訳実験により，本手法の有効性を検が不自然になりやすいという傾向がわかる。本手法では，証した。漸進的な翻訳では，文の解析途中で生成される膨6

T.IEEE Japan, Vol. 118-C, No.1, '98

漸進的な話し言葉翻訳手法(1995).
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話文の調査・分析」， 電子情報通信学会情報・システムソサイエ
ティ大会， 55 (1996).
（11） 松原 茂樹，稲垣 康善： 「漸進的な英日機械翻訳により生成された日本語翻訳文の評価」， 電気関係学会東海支部連合大会， 622(1996).
（12） Matsubara, S. and Inagaki, Y.: Utilizing Extra-Grammatical
Phenomena in Incremental English-Japanese Machine Translation, Proc. of 7th Int. Conf. on Theoretical and Methodological Issues in Machine Translation, 31{38 (1997).
（13） Mellish, C.S.: Some Chart-Based Techniques for Parsing IllFormed Input, Proc. of 27th Annual Meeting of Association
for Computational Linguistics, 102{109 (1989).
（14） Menzel, W.: Parsing of Spoken Language under Time Constraints, Proc. of 11th European Conf. on Arti cial Intelligence, 560{564 (1994).
（15） Sagawa, Y., Ohnishi, N. and Sugie, N.: A Parser Copingwith Self-Repaired Japanese Utterances and Large Corpusbased Evaluation, Proc. of 15th Int. Conf. on Computational Linguistics, 593{597 (1994).
（16） 田中 穂積： 「自然言語解析の基礎」， 産業図書 (1988).
（17） 竹沢 寿幸，田代 敏久，森元 逞： 「音声言語データベースを用いた自然発話の言語現象の調査」， 人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会資料， SIG-SLUD-9503， 13{20 (1995).

言い直しの頻度
(回数)

（ ）

3
平均

2

1

0
0

5

10

15

文の長さ(語数)

図 5 入力文の長さと言い直しの回数の関係

Fig. 5. Relation between source sentences lengthand frequency of repairs in translations.

大な曖昧性のために，誤った翻訳結果を生成する可能性が必然的に高くなるが，言い直しを効果的に活用することにより，ある程度の翻訳精度を維持できることがわかった。
また，ユーザによる実際の発話時間に対して無視できる程度の処理時間で翻訳結果を得ることが確認できた。したがって本手法は，実時間話し言葉翻訳システムとして利用可能であり，漸進的な日英翻訳システムが開発されるなら
ば，将来的には同時通訳を用いた英語日本語間翻訳対話の実現も期待できる (6) 。
本論文では，文法的に正しい英語会話文のみを翻訳の対象とした。しかし，実際の会話文には，本論文で活用した
ような不適格性が頻繁に現れる。本研究で導入した双方向付

チャート解析法は，一般化範疇文法 (2) による解析手法と翻訳結果の例
 Hi, yes, I am interested in booking a tour to Hong-Kong,

ともに，漸進的な統語解析に適していることが知られて
いるが

(6)

，不適格性を含んだ自然言語文を漸進的に解析

please.

できるかどうかについては明らかではない。一方, チャー

もしもし，はい，興味があります。香港，えーと，香港へのツアーを予約することに興味があります。

ト法を用いた文単位での非文解析手法が提案されており(7) (13)録

 And what does that include?

，これらをもとに漸進的な不適格文解析手法を構築

それと何は，あっ，何をそれは含みますか？

 I think it was 3days.

できる可能性がある。そのような手法を用いた不適格文に思います，それが３日間であったと。

対する漸進的な翻訳処理を実現することは，今後の課題で

 I am looking forward to hearing from you.

ある。

楽しみにしています。話しを聞くこと，あっ，えーと，あなたから話しを聞くことを楽しみにしています。

謝辞 第一著者は日本学術振興会特別研究員制度の補助

 I would like to stay longer if possible.

を受けている。また，本研究の一部は，文部省科学研究費

滞在したいです。より長くもし可能なら滞在したいです。

補助金 (特別研究員奨励費) の援助のもとに行われた。

 Does that price include meals?

（平成 9 年 4 月 28 日受付，同 9 年 8 月 14 日再受付）

それは，えーと，その値段は含みますか？ 食事を含みますか？

 How much would this trip cost?
文

いくらこの旅行は費用がかかるだろうか？

献 Actually 6 or 7 would be best for me?

実際， 6 時または 7 時は最もよい，あのー，私にとって最もよいものであるだろう。

1 Amtrup J.W.: Chart-based Incremental Transfer in Machine Translation, Proc. of 6th Int. Conf. of Theoreticaland Methodological Issues in Machine Translation, 188{195（ ）電学論 C， 118 巻 1 号，平成 10 年

 I am in Japan for a short visit with my husband.
7

日本に少しの間います。えー，私の夫といます。

稲 Well, I am kind of interested in seeing some Japanese垣康

善 （正員） 1939 年生。 1962 年 3 月 名古屋大学工学部電子工学科卒業。 1967 年 3 月 名古屋大学大学院

temples and Buddas and things like that.

博士課程修了。同大助教授，三重大学教授を経て，えーと，ちょっと興味があります。いくつかの日本の寺と仏陀，それとそのような類のものを見ることにちょっと興味があります。

1981 年より名古屋大学工学部教授。 1997 年より同大学院工学研究科長。工学博士。オートマトン言語

 I like taking showers.

理論，ソフトウェア基礎論，代数的仕様記述法，人好きです。シャワーをすることが好きです。

工知能，自然言語理解 に関する研究に従事。電子情 I am staying at the Marunouchi Hotel.

報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，日本ソ泊まっています。えーと，丸の内ホテルに泊まっています。

フトウェア科学会，言語処理学会， IEEE， ACM， EATCS 各会員。

 Leaving on the 24th and leaving on the 31st?

24 日に出発と 31 日に出発？

 I don't think that's possible.
思いません。それが可能であると。

 Sure, the name is Lenelle Degenhardt.
ええ，名前はレネーレ デーゲンハルドです。

 I don't have a phone.

もっていません。電話をもっていません。

 I'm a university student here in Japan and I am inter-

ested in booking a tour to India.

大学生，えー，ここ日本の大学生です。それと興味があります。ツアー，あ，インドへのツアーを予約することに興味があります。

松原茂

樹 （非会員） 1970 年生。 1993 年 3 月 名古屋工業大学電気情報工学科卒業。 1995 年 3 月 名古屋大学大学院工学研究科情報工学専攻博士前期課程修了。現在，同後期課程在学中。 1996 年 4 月 より日本学術振興会特別研究員。自然言語理解，計算言語学 に関する研究に興味を持つ。電子情報通信学会，情報処
理学会，人工知能学会，言語処理学会各会員。

浅井悟 （非会員） 1974 年生。 1997 年 3 月 名古屋大学工学部情報工学科卒業。現在，同研究生。自然言語処理，機械翻訳 に関心を持つ。

外

山

勝

彦 （非会員） 1961 年生。 1984 年 3 月 名古屋大学工学部電気学科卒業。 1989 年 3 月 同大大学院工学研究科情報工学専攻博士後期課程満了。同年名古屋大学
工学部情報工学科助手。 1990 年 中京大学情報科学
部情報科学科講師。 1993 年 同助教授。工学博士。
知識表現, 非単調推論，自然言語理解 に関する研究に従事。電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，言語処理学会，日本認知科学会各会員。

8

T.IEEE Japan, Vol. 118-C, No.1, '98