情報処理学会第70回全国大会

2D-4

同時通訳者の知識を用いた講演文章のチャンキング∗
清水徹
ＡＴＲ音声言語コミュニケーション研究所

1. はじめに自然な話し言葉(特に独話)では、良く知られているように、文の区切りが明確でない、一文が長くなる、文の途中に間(ポーズ)が空くなどの現象が見られる。これら文区切りやポーズ位置は、話者等により大きなばらつきがあることから、不特定話者を対象とする音声アプリケーション
での基本的な処理単位に文やポーズを用いるのは問題がある。
これまで、話し言葉を文より短い単位に分割して処理する試みとして、ポーズと係り受け情報に基づいて文や節にチャンキングする手法[1]、節境界やポーズの前後の形態素情報に基づいて同時的な翻訳単位にチャンキングする手法[2]などが提案され、その有効性が示されているが、文や節という単位の妥当性や、推定精度の目標値の設定法についての議論は必ずしも十分ではないと考えられる。
本稿では、日本語から英語への変換を目的としたタスクにおいて、同時通訳者が原言語からターゲット言語に変換する単位を翻訳単位(TU)と定義し、翻訳単位の特徴ならびに翻訳単位を推定する方法について評価を行ったので報告する。

2. 翻訳単位コーパスの作成とその特徴
日本語を漸次的に英語に通訳することを想定し、日本語文の長さが長く、日本語文を適宜分割して英語に変換することが適当な場合、その日本語文の分割位置を翻訳単位境界と定義した。
作業は、３名のプロの同時通訳者が講演の書き起こしテキストについて行い、作業者間のばらつきを考慮し、３名中２名以上の通訳者が共通に境界と認定した箇所を翻訳単位境界とした。
翻訳単位の例） / は翻訳単位の境界位置
目的地に到着するとまず昼食を取って/その後午後は日によって各学年ごとに集まって色々楽しく過ごしたり/各パーティーごとに色々な出し物を考えてそれを各パーティーごとに発表し合ったり/といった遊ぶ時間もたくさん取られています/∗

コーパス作成には、日本語話し言葉コーパス(CSJ)の 46 講演を用いた。表１にコーパスの規模と特徴を示す。
表１翻訳単位コーパスの規模
形態素数82,680
ポーズ(200msec 以上)があ3,758
る箇所
4,449
翻訳単位境界数
3,627
うち末尾にポーズあり(81.5%)
822
うち末尾にポーズなし(18.5%)
翻訳単位平均形態素数
18.6
本コーパスでは、翻訳単位あたりの平均形態素数は、18.6 であり、文献[2]における同時翻訳単位境界あたりの平均形態素数 5.4 や、文献[1]における節境界間の平均形態素数 9.4 よりかなり長い単位であること、翻訳単位境界の多くは末尾にポーズを伴っているが、ポーズを伴わない翻訳単位境界も約 2 割弱あることがわかる。
また、３名の作業者間のばらつきから、ここで認定した翻訳単位に対するプロの同時通訳者のＦ値を求めることができる。表２にＦ値を示す。
表２ プロの通訳者の翻訳単位境界推定精度
翻訳単位
再現率 適合率
F値
93.3%
89.3%
0.912
全体97.1%99.4%
0.982
末尾にポーズあり
76.1%
56.9%
0.651
末尾にポーズなし
プロの通訳者のＦ値は、0.912 でかなり高い。但し、末尾にポーズを伴わない翻訳単位に限ればＦ値は 0.651 にとどまり、作業者によってばらつきが大きいことが分かった。

3. 翻訳単位の推定
形態素情報(表層、品詞、活用形)、ポーズの有Segmentation of spoken monologue using human interpreter’s knowledge.

By Tohru SHIMIZU (ATR-SLC).

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無、当該形態素が音声翻訳単位末か否かを素性とし、SVM チャンカである YamCha[3]を用いて音声翻訳単位の学習・評価を行った。
YamCha は以下の設定とした。
参照範囲：
形態素：連続する 9(前 7,後 2)形態素
境界情報： 境界の前 3 形態素多項式のカーネルの次数：2 次多クラスの識別： pairwise 法
データ量が少ないためデータを各講演毎に 46 分割し交叉検定を行った。表３に翻訳単位の推定結果を示す。
表３ YamCha を用いた翻訳単位推定精度素性
再現率 適合率F値
84.1%
94.3% 0.889
ポーズの有無あり
98.9%
98.3% 0.986
末尾にポーズあり
18.9%
48.4% 0.271
末尾にポーズなし
83.0%
93.6% 0.880
ポーズの有無なし
96.9%
99.2% 0.980
末尾にポーズあり
21.8%
44.5% 0.293
末尾にポーズなし
素性としてポーズの有無は、末尾にポーズがある箇所の若干のＦ値の向上に貢献している。
表２のプロの通訳者の推定精度と比較すると、末尾にポーズがある箇所では、プロの通訳者に匹敵する性能が得られているものの、末尾にポーズがない箇所の F 値は低い。特に再現率が著しく低いことが分かる。

4 翻訳単位の推定の頑健性
３節の実験は、学習データと評価データが同一コーパスであることから、学習データが異なる場合の性能検証を行った。学習には、名古屋大学同時通訳データベース[4](独話)の 16 講演を用い、評価には、表３と同じデータを用いた。
表４に学習データの規模と特徴を示す。表１のデータと比較して、ポーズの出現頻度が高く、翻訳単位あたりの平均形態素数も少ない。
表４ 比較用翻訳単位コーパスの規模と特徴
形態素数61,882
ポーズ(200msec 以上)があ8,826る箇所
5,891
翻訳単位境界数
5,227
うち末尾にポーズあり(88.7%)
664
うち末尾にポーズなし(11.3%)
翻訳単位平均形態素数
10.5

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表５に翻訳単位の推定結果を示す。表３と比較すると、素性としてポーズを用いた場合には、末尾にポーズがある箇所では、CSJ を学習データとした場合と同程度の性能が得られ、末尾にポーズがない箇所では、適合率が大きく低下している。素性としてポーズがない場合には、さらに性能が低下する。
表５ 別の学習データを用いた場合の YamCha を用いた翻訳単位推定精度
素性
再現率 適合率F値
85.8%
74.2% 0.796
ポーズの有無あり
98.6%
97.4% 0.980
末尾にポーズあり
29.6%
16.4% 0.211
末尾にポーズなし
87.6%
58.1% 0.699
ポーズの有無なし
95.1%
97.9% 0.965
末尾にポーズあり
54.5%
14.1% 0.223
末尾にポーズなし

5 むすび
本稿では、日本語の話し言葉から英語への変換を目的としたタスクにおいて、同時通訳者の翻訳単位をコーパスとして整備し、同コーパスを用いて YamCha による推定実験を行った。この結果、翻訳単位末にポーズがある箇所では、同時通訳者に匹敵する性能が得られたが、翻訳単位末にポーズがない箇所の推定精度は低かった。
今後、ポーズがない箇所の推定精度の向上に必要な素性の検討を進める予定である。
本研究は、総務省戦略的情報通信研究開発推進制度(SCOPE)(071707004)の支援により実施したものである。

参考文献[1] 西光雅弘, 高梨克也, 河原達也, “係り受けとポーズ・フィラーの情報を用いた話し言葉の段階的チャンキング”, 電子情報通信学会技術研究報告, SP2005-137, NLC2005-104, 2005.
[2] 笠浩一郎, 松原茂樹, 稲垣康善, “同時的な日英対話翻訳のための日本語発話文の分割”, 電子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告 , NLC2006-56,SP2006-112, 2006.
[3] T. kudo, Y. Matsumoto, “Chunking with support
vector machines”, Proc. of the 2nd meeting North
American Chapter of the Association for
Computational Linguistics, 2001.
[4] H.Tohyama, S. Matsubara, N. Kawaguchi, Y.
Inagaki, “Construction and utilization of Bilingual
Speech Corpus for Simultaneous MachineInterpretation Research”, Proc of 9th Europian Conf.
on Speech Communication and Technology, 2005.