JSTにおける英語・中国語科学技術文献の機械翻訳
Machine translation of English and Chinese science and technology literature in Japan Science andTechnology Agency
国立研究開発法人科学技術振興機構 （JST）情報企画部主任調査員

岩城修

1980 年東京工業大学大学院総合理工学研究科電子システム専攻修士課程修了。日本電信電話公社（現 日本電信電話株式会社）、株式会社 NTT データ等を経て、2015 年 7 月より現職。機械翻訳システム等の開発・運用業務に従事。
博士（工学）。

国立研究開発法人科学技術振興機構 （JST）情報企画部主任調査員

松永務

1988 年電気通信大学大学院通信工学専攻修士課程修了。株式会社 NTT データ技術開発本部にてデータマイニング、機械翻訳に関する技術開発に従事。2017 年 10 月より出向し、現職。博士（工学）。

国立研究開発法人科学技術振興機構 （JST）情報企画部調査役

堀内美穂

1988 年北海道大学薬学部製薬化学科卒業。同年、日本科学技術情報センター（現、科学技術新興機構）に入職。文
献データベースの作成、開発、研究者データベースの運営に従事し、2018 年より現職。

1

はじめにJST では、我が国の研究開発活動の効率的実施を促抄録の日本語訳に基づく対訳コーパスをはじめ、JSTにおいて構築整備している科学技術用語辞書 3） を活用して導入した科学技術文献の機械翻訳について述べる。

し、科学技術の振興を図ることを目的に、国内外から収集した科学技術や医学・薬学関係の文献に抄録・索引を付与した文献情報データベースを整備し、J-GLOBAL1）

JST における機械翻訳の導入実績

や JDream Ⅲ2）などのインターネットアクセス可能なJST における年間記事収録件数の過去 5 年間の推移検索サービスを提供している。これらは科学技術に関すと外国誌への機械翻訳導入比率を図 1 に示す。2014

る国内誌を網羅的に収集している唯一のデータベースで年度からまず中国語文献に機械翻訳を導入し、英語文献あり、外国誌（英語・中国語）については出版者から許には 2016 年度から導入したことで、外国誌の年間記諾を得て日本語訳を作成することにより、全て日本語で事収録件数の大幅な増を図から読み取ることができる。の検索を可能としている。ここに、その日本語への翻訳2018 年度からは外国誌に対して機械翻訳を全面導入

は永く人手で実施していたが、収録する外国誌の規模拡し、英語文献で約 100 万件、中国語文献で約 50 万件

大と情報提供の迅速性を確保するため、2014 年からの実績で、2019 年度はさらに拡大する計画である。

機械翻訳の導入を図っている。
本稿では、文献情報データベースに蓄積された標題・

3022

180 万件
100%

160
14080%

120
10060%

8040%

60
4020%

200

FY2014FY2015
国内誌

図1

FY2016FY2017FY2018

外国誌

0%
FY2019 計画

外国誌機械翻訳⽐率

記事収録件数の年次推移と外国誌の機械翻訳導入比率

図 2 は JDream Ⅲでの検索結果の回答表示画面の一抄録の機械翻訳により作成されている。機械翻訳の導入にあたり、必要に応じて原文（英文）を参照できるよう、図のように併せて表示することとしている。

3

ニューラル機械翻訳の導入

3.1

ニューラル機械翻訳エンジンの開発

JST では、科学技術文献に対する実用的な翻訳精度

図 2 JDream Ⅲでの検索結果の回答表示画面の一例（「バンコマイシン」の検索語でヒットした記事候補から選択して得られた表示画面例）を達成することを目標に 2013 年から 2017 年まで
日中・中日機械翻訳実用化プロジェクト 4） を推進してニューラル機械翻訳方式を用いて科学技術情報の日中・おり、ここで開発されたニューラル機械翻訳エンジン

中日機械翻訳タスクで１位の精度を達成している。

（KyotoNMT） を 現 在 採 用 し て い る。2016 年 12

図 3 は JST における機械翻訳の処理フローの概要で月に開催されたアジア言語を対象とした国際的な機械ある。収録される科学技術文献の記事原文に含まれる特翻 訳 の ワ ー ク シ ョ ッ プ「WAT 2016」（Workshop

殊文字列の置換処理を経た上で、対訳用語辞書に登録さon Asian Translation 2016） での評価において、れた科学技術用語に対しては、前処理でマスク処理して

5）

6）

図3

ニューラル機械翻訳の処理フロー概要

YEAR BOOK 2O19 303

機械翻訳技術の向上

4

例で、日本語標題および抄録がそれぞれ英語標題および後処理で対応する語に置換して翻訳文を得る予約語化処理を行っている。（4 章で事例を詳説）

一般に、対訳コーパスの量が多いほど翻訳精度が向上するとされているが、上記文アライメント処理時に科学技術用語含有で高スコアのものから選択するなど、科学3.2

対訳コーパスの構築と整備

JST では、医学・薬学分野を含めて広く科学技術文技術文献の機械翻訳に向け、対訳コーパスと用語辞書の整備を併せて行っている。

献を扱う中で、英語標題・抄録の人手による日本語訳作成から英日対訳を蓄積保有し、また記事への索引付けを目的に科学技術用語辞書を構築整備しており、これらの4

科学技術用語の翻訳機械翻訳の導入にあたり、特に科学技術用語の正しい言語データ資産を活用して機械翻訳を開発している。
対訳コーパスの構築において、複数文からなる抄録訳出に注力しており、保有する科学技術用語辞書 3） をに関しては文アライメント処理 7） により文対形式にし活用して、用語辞書に登録された語に対する予約語化処て機械翻訳に用いる対訳コーパスとしている。中国語・理（図 3 参照）を導入している。以下、代表的な科学

日本語の対訳コーパスについては日中・中日機械翻訳

技術用語として化合物名を取り上げ、その効果について実用化プロジェクトにおいて中国科学技術信息研究所述べる。

（ISTIC）と連携して整備した。現行の対訳コーパスの

図 4a および b は化合物（有機低分子化合物）体系名

規模は、英日対訳の標題約 2,300 万件、抄録約 1,300を含む英日機械翻訳例であり、化合物名を予約語化対象万件で、中日対訳は標題と抄録で約 500 万件である。に適用した場合としない場合で翻訳出力を示している。

原英文

Citraconic anhydride-modified ovalbumin (Cit-OVA), as model antigen, wasincorporated into PHMs via electrostatic interaction, giving antigen-loaded
micelles of around 150nm in size.

機械翻訳出力和文

モデル抗原としてのシトラコン酸無水物修飾卵白アルブミン（ＣＩＴ‐ＯＶＡ）を静電相互作（予約語化処理有） 用によりＰＨＭに組み込み，サイズ約１５０ｎｍの抗原負荷ミセルを得た。
機械翻訳出力和文

モデル抗原としてのクエン酸無水物修飾卵白アルブミン（ＣＩＴ‐ＯＶＡ）を静電相互作用に（予約語化処理無） よりＰＨＭに組み込み，サイズ約１５０ｎｍの抗原負荷ミセルを得た。
図 4a 化合物名を含む英日機械翻訳例（予約語化処理が無いと「シトラコン酸無水物」を「クエン酸無水物」に誤る）

原英文

In this study, gel-like liquid silk (LS) obtained from the middle division of the middle
silk glands of fully grown larvae of the domesticated Bombyx mori silkworm wasdissolved into 1,1,1,3,3,3-hexafluoro-2-propanol (HFIP) and electrospinning wasperformed, and then the crystal modification of silk fibroin (SF) in the nanofibers
by the water vapor or ethanol treatment at room temperature was investigated.

機械翻訳出力和文

本研究では，栽培されたＢｏｍｂｙｘ

ｍｏｒｉカイコの完全に成長した幼虫の中絹糸腺の中（予約語化処理有） 央部から得られたゲル様液体絹（ＬＳ）を１，１，１，３，３，３‐ヘキサフルオロ‐２‐プロパノール（ＨＦＩＰ）に溶解し，電気紡糸を行い，次に，室温での水蒸気またはエタノール処理によるナノ繊維中の絹フィブロイン（ＳＦ）の結晶改質を研究した。
機械翻訳出力和文

本研究では，栽培されたＢｏｍｂｙｘ

ｍｏｒｉカイコの完全に成長した幼虫の中絹糸腺の中（予約語化処理無） 央部から得られたゲル様液体絹（ＬＳ）を１，１，１，３，３，３，３，３‐ヘキサフルオロ‐２‐プロパノール（ＨＦＩＰ）に溶解し，次に，室温での水蒸気またはエタノール処理による絹フィブロイン（ＳＦ）の結晶改質を研究した。
図 4b 化合物名を含む英日機械翻訳例（予約語化処理が無いと「３，３」の過剰な出力がみられる）

304

翻訳出力の比較から、予約語化対象に適用しない場合に参考文献

は、図 4a では「シトラコン酸無水物」を「クエン酸無1） J-GLOBAL：http://jglobal.jst.go.jp/水物」に誤る翻訳文、図 4b では「３，３」の過剰な出

2） JDream Ⅲ：http://jdream3.com/, 提供は株式力がみられる。低頻度語や記号列に対して不正確となる

会社ジー・サーチとの関わりが考えられる

3） 川村隆浩 , 渡邊勝太郎 , 松邑勝治 , 櫛田達矢 , 古が、対応する化合物名を予約語化処理することで正しい

崎晃司：JST 科学技術用語シソーラスの Linked

訳出となることが図から確認できる。

Data 化 : 科学技術情報をリンクする知識インフラ

ニューラル機械翻訳の問題

8）

なお化合物体系名については、日本化学物質辞書 9）を用いることにより IUPAC 命名規則に準拠して予約語化の処理を行っている。
新 語 へ の 対 応 を は じ め、 訳 質 維 持 改 善 に 向 けて対上げた化合物名については、日本化学物質辞書におpp.839-848
4） 日中・中日機械翻訳実用化プロジェクト：https://
jipsti.jst.go.jp/jazh_zhja_mt/
5） KyotoNMT：https://github.com/fabiencro/
knmt/

いて新規登録されたもの（2018 年で例えば「1,5‐6） WAT 2016：http://lotus.kuee.kyoto-u.

dibutoxynaphthalene‐2,6‐dicarbaldehyde」 やac.jp/WAT/WAT2016/, Proceedings of the「（2E）-3-（4-chlorophenyl）-N-（4-oxocyclohexyl）

3rd Workshop on Asian Translation（WATprop-2-enamide」）を基に、それらを含むようなコー2016）, December 11-16, 2016, Osaka,

パスから効率的に収集するなど、用語辞書の更新と併せJapanた対応に取り組んでいる。

7） Antoine Bourlon, Chenhui Chu, Toshiaki
Nakazawa and Sadao Kurohashi: Simultaneous

5

おわりにSentence Boundary Detection and Alignment
with Pivot-based Machine Translation

文献情報データベースは、これまでの書誌、抄録、索Generated Lexicons, Proceedings of the

引情報から全文データ活用の方向性にある。また、科学10th Conference on International Language

技術戦略や研究テーマの策定、研究パートナーの探索、Resources and Evaluation（LREC2016）,研究成果の評価など、科学技術文献情報の利用ニーズはPortoroz, Slovenia（2016.5）

これまでの文献検索から付加価値利用に拡大している。

8） 本間奨：機械翻訳の近未来 第 6 回 NMT の今後 ,外国語文献を幅広く大規模に扱う重要性が増して機械日本翻訳ジャーナル , No.289（2017 年 5 月 /6

翻訳の役割がますます高まる状況にある中で、構築整備している科学技術用語辞書の活用展開を基に、機械翻訳の効果的導入の取り組みを進めているところである。

月号）
9） 木村考宏 , 櫛田達矢：日化辞 RDF データの公開と化合物情報の統合 , 情報管理 , 58 巻 , 3 号（2015）
pp.204-212

YEAR BOOK 2O19 305

4

機械翻訳技術の向上

訳コーパスの拡充に取り組んでいるが、ここで取りの構築に向けて , 情報管理 , 59 巻 , 12 号（2017）