日中パテントファミリーを利用した専門用語訳語推定－分類器学習に基づく方式－

Estimating Translation of Technical Terms utilizing Japanese-Chinese Patent Families– an Approach based on Classifier Learning –筑波大学システム情報系知能機能工学域教授
PROFILE

宇津呂武仁

1994 年京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程修了。博士（工学）。京都大学等を経て、2012 年より筑波大学システム情報系知能機能工学域教授。自然言語処理、機械翻訳、ウェブマイニングの研究に従事。

龍

筑波大学大学院システム情報工学研究科知能機能システム専攻
PROFILE筑波大学システム情報系情報工学域教授
PROFILE

1梓2010 年北京航空航天大学ソフトウェア学院卒業。2013 年北京航空航天大学大学院ソフトウェア工学専攻修了。2015 年筑波大学大学院システム情報工学研究科博士前期課程修了。現在、同博士後期課程在学中。機械翻訳の研究に従事。

山本幹雄

1986 年豊橋技術科学大学大学院情報工学系修士課程修了。豊橋技術科学大学等を経て、2008 年より筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻教授。博士（工学）。自然言語処理、機械翻訳の研究に従事。

はじめに機械翻訳モデルを適用することにより、フレーズテーブルを学習する。次に、このフレーズテーブルを用いて日本語専門用語の中国語訳語推定を行う [1]。以上の近年、中国国内における特許出願は大幅な伸びを見せ手順によって収集した日中対訳専門用語の候補集合にている。ここで、中国特許文書の翻訳は、特許文書の言対して、複数の対訳文から得られる情報を素性として、語横断検索等のサービスにおいて不可欠であるため、中Support Vector Machines（SVMs）[7] を適用する。

国語の特許を日本語に翻訳する仕事が重要になってい結果として、提案手法により、再現率 60% 以上というる。機械翻訳や人手による翻訳を行う場合、高い質を保条件のもとで、94% 程度の適合率を達成した。

つためには大規模で正確な対訳辞書が必要である。ここで、各国では、年々新しい技術開発が行われ、新しい専門用語が作られ、特許が申請されている。しかし、人手2

日中対訳特許文によって、対訳辞書を作成するためには、膨大な時間と労力を要するため、自動もしくは半自動的に日中専門用語対訳辞書を構築する手法が必要である。

約 360 万件の日中対訳特許文を用いた。この日中対訳

そこで、本稿では、文献 [6] の手法を適用することに

特許文は、2004-2012 年発行の日本公開特許広報全

よって、日中パテントファミリーから抽出した 360 万文と 2005-2010 年中国特許全文に対して、以下の手件の日中対訳特許文を言語資源として、句に基づく統順によって得られたものである。

計的機械翻訳モデル [2] により学習されるフレーズテー

1. 文献 [6] の手法によって日中間で文対応を付ける。

ブルを用いて、対訳専門用語を獲得する手法を提案す

2. スコア降順で上位の 360 万文対を抽出する。

る。具体的には、まず、専門用語対訳辞書獲得の情報源として用いる日中対訳文対に対して、句に基づく統計的

308

本稿では、フレーズテーブルの訓練用データとして、句に基づく統計的機械翻訳モデルのフレーズテーブル

4一組の日中対訳文およびフレーズテーブルを用いた訳語推定

SVM への入力となる日中対訳専門用語の候補集合をある Moses[2] を用いて、前節で述べた文対応データ獲得するために用いた手順の概要を図 1 に示す。日中から、日中の句の組及び日中の句の組が対応する確率

対訳特許文およびフレーズテーブルを用いて、専門用語を示したフレーズテーブルを作成する。フレーズテーの訳語推定を行う。訳語推定手法において、一つの日中ブルを作成する際の準備として、日本語文に対しては、対訳文を対象として、その日中対訳文に出現する用語のMeCab1 による形態素解析を行い、一形態素を単語の単訳語対（用語対訳対）を推定する。具体的に、まず、全位とする。一方、中国語文に対しては、Chinese Penn対訳文データの日本語文を形態素解析し、日中対訳文

Treebank を用いた Stanford Word Segment[5] に〈SJ, SC〉中の日本語文 SJ 中に含まれる専門用語を tJ

よって形態素解析を行い、一形態素を単語の単位とする。とする。次に、得られた日本語専門用語 tJ に対し、フレー以上の準備を行った日中対訳文に対して、Moses を適ズテーブルに存在し、かつ、得られた対訳文〈SJ, SC〉用することにより、フレーズテーブルを作成する。そのの中国語文 SC に出現する訳語候補を抽出する。ここで、際、日本語句および中国語句の形態素数の上限をいずれ各日本語専門用語に対し、フレーズテーブルにおける翻も 15 とする。

訳確率 1 位の訳語候補を生成し、訳語推定結果とした。

1

http://mecab.sourceforge.net

日中対訳特許から抽出した文対応データ

文対応データ360万件
例：
具有优良可成形性和高屈强比的冷轧钢板及其制造
方法…

例:
高成形性冷延鋼板とその製造方法 …

学
習①専門用語抽出③中国語文に出現する訳語候補を抽出
冷轧钢板的冷轧钢板Moses(統計的機械翻訳モデルのツールキット)④翻訳確率1位の訳語候補を抽出②訳語推定
日本語専門用語

冷延鋼板

中国語訳語候補

フレーズテーブル

日本語専門用語 中国語訳語候補

冷轧钢板
フレーズテーブルの的冷轧钢板
翻訳確率冷延鋼板

冷轧钢板0.77

冷延鋼板的冷轧钢板0.02

冷延鋼板

冷钢板・・・

0.01

図1

冷轧钢板冷钢板

SVM の入力となる専門用語対訳対の候補の生成手順

YEAR BOOK 2O15 309

機械翻訳技術の向上

句に基づく統計的機械翻訳モデルのツールキットで

寄稿集４3

55.1

表2

複数の日中対訳文からの情報を素性とする SVM の適用
5.3

訳語推定対象の選定

訳語候補集合における正・負例数の内訳

正例

負例総数

1,531

1,002

2,533

SVM の適用

日中パテントファミリーから抽出した 360 万件の日

前節で生成した 2,533 例の日中対訳専門用語を全事

中対訳特許文を言語資源として、訳語推定手法の評価を例集合として、互いに素な部分集合に 10 分割した。た

行う対象とする日本語名詞句を選定する。具体的に、まだし、同一の日本語専門用語を共有する複数の日中対訳ず、全対訳文データ 360 万件の日本語文を形態素解析

専門用語は、同一の部分集合に含めた。また、本稿では、

次に、し、1,244,480 万件の日本語名詞句を抽出する 2。

TinySVM4 を利用して、評価実験を行った。カーネル関

全日本語名詞句に対して、13 の日本語名詞句の頻度レ数としては、一次多項式カーネルおよび二次多項式カーンジを設定し、各頻度レンジにごとに、無作為に 90 例ネルを評価し、相対的に性能のよい二次多項式カーネル3の日本語名詞句を抽出する。これら（合計 1,148 例）を用いた。また、SVM の分離平面から評価事例までのの日本語名詞句 1,148 例を大別すると、表 1 に示す距離を信頼度とし、正例判定における信頼度の下限を設ように、専門用語、および、それ以外の一般名詞句、区定した。具体的には、10 個の部分集合のうち、8 個を切り位置誤り、あるいはそれらの混在したものに分類す

訓練用事例集合として SVM の訓練を行い、残りのうちることができる。最後に、日本語名詞句 1,148 例のうの 1 個を調整用事例集合とし、最後の 1 個を評価用事

ち、578 例の日本語専門用語のみを評価対象の日本語例集合とした。調整用事例集合を用いたパラメータの調名詞句として選定した。

整においては、分離平面から評価用事例までの距離の下限のパラメータの調整を行った 5。以上の訓練、調整、評表1価の手順を 10 通り繰り返し、その評価結果のマイクロ

日本語名詞句の分類および例

日本語名詞句の分類
専門用語例
有機 化合 物 膜
希土類

結

磁石

製造 方法

一般名詞句
区切り位置誤り

焼式

化合物

二加次

リフト

クレーン

平均を算出し、日中対訳専門用語判定の性能評価を行った。

5.4素性

本稿の手法において用いた素性は、表 3 に示すように、単言語素性と二言語素性から構成される。
単言語素性としては、全 360 万対訳文における日本

5.2

参照用対訳対集合の作成

前節で述べた手順によって得られた日本語専門用語の頻度（f2）を用いた。

578 例に対して、統計的機械翻訳モデルのフレーズテー

二言語素性としては、フレーズテーブルによって各訳ブルを用いて、訳語推定を行い、2,533 例の日中対訳語候補に付与された翻訳確率の素性（f3）、および、同専門用語を生成した。次に、生成した 2,533 例の日中一日本語専門用語に対する訳語候補を翻訳確率の降順に対訳専門用語に対して、専門用語の対訳対として適切か順位付けした場合の順位の素性（f4）を用いた。その他、否かの判定を行い、表 2 に示すように、全 2,533 例中、日中対訳専門用語〈tJ, tC〉の共起頻度の素性（f5）を正例を 1,531 例、負例を 1,002 例とした。

用いた。また、日本語専門用語の頻度と日中対訳専門用

23310

語専門用語 tJ の頻度（f1）、および、中国語専門用語 tC

日本語文の形態素解析結果に対して、名詞・接頭辞・接尾辞・未知語のいずれかの品詞の最長の形態素列に加えて、数字・アルファベットの列が連接することを許容したものを日本語名詞句として抽出する。
頻度レンジ 10,000 以上の場合のみ、全体で 68 例のみである。

4

http://chasen.org/~taku/software/TinySVM

5

本稿では、日中対訳専門用語の適合率および F 値を最大化する調整を行った。ただし、適合率を最大化する場合は、再現率が 60% 以上となるという条件のもとで、パラメータの調整を行った。

対する中国語訳語候補の数の素性（f7）、文単位の句対性 f3）は 0.97 であり、フレーズテーブルにおける中応制約 [4] の違反のない対訳文の割合の素性（f8）を用国語訳語の順位（素性 f4）は 1 位である。また、「高圧いた。さらに、日本語専門用語 tJ と中国語専門用語 tC/ 水素 / ガス」の訳語数（素性 f7）は 1 であり、要素との間で、要素合成法に基づき、フレーズテーブルを用合成法により出力された訳語候補の翻訳確率（素性 f9）いて構成要素の間の翻訳を行った際の翻訳確率の積を求は 0.81 である。これらの素性の効果によって、SVMめた値を要素合成法の翻訳確率の素性（f9）として用いにより正解の対訳専門用語であると判定できた。一方、た。ただし、フレーズテーブルを用いて構成要素を翻訳日本語専門用語「気 / 液 / 分離 / 器」および中国語訳語する際の翻訳確率に対して下限値（本稿では 0.005）“气液 / 反应器” の組においては、フレーズテーブルにを設けるとともに、日本語専門用語 tJ および中国語専

おける翻訳確率および要素合成法の翻訳確率の素性（f3、門用語 tC を構成要素に分割する際に二通り以上の分割f9）の値が十分に小さいことの効果によって、誤りの対の仕方が可能な場合には、それぞれの分割の仕方におけ訳専門用語であると判定できた。

る要素合成法の翻訳確率の和を用いた。

表 5（b）「SVM による不正解例」のうち、日本語専
門用語「生物 / 処理 / 反応 / 槽」および中国語訳語“生5.5

評価結果

物 / 处理 / 反应 / 槽中” の組においては、素性（f3、f4、

表 4 に評価結果を示す。ベースラインとして、全事f7、f9）が原因となって、誤って正解訳語と判定されて例が正しいと判定した場合、適合率は 60.4%、再現率しまった。この例における誤りの主要な要因は、中国語は 100%、F 値は 75.3% となった。適合率を最大化側の形態素解析の誤りである。具体的には、日本語専門する調整を行った場合の適合率は 94.3%、F 値を最大用語中の構成要素「槽」に対応するべき中国語側の形態化する調整を行った場合の F 値は 82.1% となった。

素は“槽”であるが、中国語文の形態素解析結果において、SVM によって選定された訳語候補の正解例および誤り例を表 5 に示す。

“槽” と“中” が分割されなかったため、中国語訳語が“生物 / 处理 / 反应 / 槽中” となってしまった。この例にお表 5（a）「SVM による正解例」のうち、日本語専門ける誤りを回避するためには、中国語側において一文字用語「高圧 / 水素 / ガス」および中国語訳語“高压 / 氢气”

を一単語として学習した文字単位フレーズテーブルを併

表3

日中対訳専門用語同定のための素性

表4

適合率

再現率

F値

60.4

10075.3

適合率最大94.3

59.2

72.6

F 値最大77.1

87.3

82.1

ベースライン
SVM

評価結果（%）YEAR BOOK 2O15 311

機械翻訳技術の向上の組においては、フレーズテーブルにおける翻訳確率（素寄稿集４語の共起頻度の差の素性（f6）、同一日本語専門用語に表5

SVM による正解例および不正解例（a）SVM による正解例（b）SVM による不正解例

用し、この文字単位フレーズテーブルを扱うための素性

統計的機械翻訳モデルにより学習されるフレーズテーブを新たに導入する必要があると考えられる。逆に、日本

ル、および SVM を用いることによって、中英対訳対を語専門用語「反射 / 偏 / 光 / 膜」および中国語訳語“反獲得する。本稿の手法と文献 [3] の手法の間の最も大き射型 / 偏振膜” の組においては、要素合成法の翻訳確率な相違点として、本稿の手法においては、フレーズテーの素性（f9）が 0 となったことが原因で、誤りの対訳ブルから得られる翻訳確率の情報だけではなく、頻度の専門用語であると判定されてしまった。この例では、日情報（f1、f2、f5、f6）、訳語候補の順位（f4）、訳語数

本語側の構成要素「反射」と中国語側の構成要素“反射型”（f7）、文単位の句対応制約の情報（f8）を素性として用との間の翻訳確率が下限値以下となっていたため、要素いて SVM を適用する点が挙げられる。

合成法の翻訳確率の素性（f9）が 0 となってしまった。

6

関連研究

7

おわりに

本稿では、日中対訳特許文に対して、句に基づく統訳語対の自動獲得において、統計的機械翻訳モデル

計的機械翻訳モデルにより学習されるフレーズテーブルにより学習されたフレーズテーブルを用いたものとしを用いて、対訳専門用語を収集する手法を提案した。提て、文献 [4][1] においては、パテントファミリーから案手法では、評価対象日本語名詞句に対して、対訳特許抽出した対訳特許文を言語資源として、句に基づく統計文から学習されたフレーズテーブルを用いることによっ的機械翻訳モデルにより学習されるフレーズテーブルをて、日中対訳専門用語の候補を生成し、生成した日中対用いて、専門用語の訳語推定を行う。訳語推定手法にお訳専門用語候補に対して、SVM を適用した。提案手法

いては、一つの対訳文を対象として、その対訳文に出現により、再現率 60% 以上という条件のもとで、94%する用語の訳語対を推定する。一方、本稿の手法におい程度の適合率を達成した。今後は、中国語側の語の区切ては、複数の対訳文から得られる素性を用いた SVM にり単位として、形態素および文字の二種類の単位を併用

よって、高信頼度な日中間対訳専門用語を同定する手法

した上で SVM を適用することによって、日中対訳専門を提案しており、文献 [4][1] と比べると、これらの点用語同定の性能を改善する方式に取り組む。

が本稿の手法の新規性となる。また、文献 [3] においては、中米パテントファミリーから対訳特許文を抽出して、312

寄稿集４

謝辞
本研究においては、日本特許情報機構（JAPIO）より提供して頂いた日中パテントファミリーのデータを利機械翻訳技術の向上用させて頂いた。関係各位に感謝の意を表す。

参考文献[1] 董麗娟、龍梓、豊田樹生、宇津呂武仁、三橋朋晴、
山本幹雄 . 日中パテントファミリーから抽出した対訳文を用いた専門用語の訳語推定 . 言語処理学会第 20回年次大会発表論文集、pp. 368–371、2014.
[2] P. Koehn, H. Hoang, A. Birch, C. CallisonBurch, M. Federico, N. Bertoldi, B. Cowan, W.
Shen, C. Moran, R. Zens, C. Dyer, O. Bojar, A.
Constantin,and E. Herbst. Moses: Open source
toolkit for statistical machine translation. InProc. 45th ACL, Companion Volume, pp. 177–180, 2007.
[3] B. Lu and B. K. Tsou. Towards bilingual term
extraction in comparable patents. In Proc.
23rd PACLIC, pp. 755–762, 2009.
[4] 森下洋平、梁冰、宇津呂武仁、山本幹雄 . フレーズ
テーブルおよび既存対訳辞書を用いた専門用語の訳
語推定 . 電子情報通信学会論文誌、Vol. J93–D, No.
11, pp. 2525–2537, 2010.
[5] H. Tseng, P. Chang, G. Andrew, D. Jurafsky,and C. Manning. A conditional random field
word segmenter for SIGHAN bakeoff 2005.
In Proc. 4th SIGHAN Workshop on Chinese
Language Processing, pp. 168–171, 2005.
[6] M. Utiyama and H. Isahara. A JapaneseEnglish patent parallel corpus. In Proc. MT
Summit XI, pp.475–482, 2007.
[7] V. N. Vapnik. Statistical Learning Theory.
Wiley-Interscience, 1998.

YEAR BOOK 2O15 313