特許文の英語への訳し分けと述語の関係
山形大学大学院理工学研究科教授
PROFILE

横山晶一

1949 年生。1972 年東京大学工学部卒。同年電子技術総合研究所入所。1991 年同所知能情報部自然言語研究室長。1993年４月より山形大学。現在大学院理工学研究科教授（情報科学分野）。工学博士。アジア太平洋機械翻訳協会 (AAMT)/Japio
特許翻訳研究会副委員長。

yokoyama@yz.yamagata-u.ac.jp

山形大学大学院情報科学専攻
PROFILE

高野0238-26-3336

雄一1986 年生。山形大学大学院博士前期課程情報科学専攻２年。

yokoyama@yz.yamagata-u.ac.jp0238-26-3336

1 はじめににある単語）との関係のことで、情報抽出、自動要約、特許文の詳細説明や要件の文が長大で難解であり、複えられている要素技術である。格フレームは、動詞と他雑な構造を持つことはよく知られている。すでに本誌での要素との格関係に限られているが、述語項構造は、動もこれについては言及した [1]（それ以前の文献につい詞、形容詞、「A は B だ」といった文まで幅広く扱えてはこの文献および [2] を参照）。

ることが特徴である。

機械翻訳など広範囲のテキスト処理のタスクにおいて、意味処理による精度向上を考えたときにキーとなると考[1] では、格フレームという、動詞に対してどのよう動詞や形容詞などの「述語」は文の中心的な要素であな要素が共起するかについての情報を用いて、特許文をり、動きや状態などの事態を表す。「名詞 + 格助詞」

英訳した時に、その情報が特に訳し分けに役に立つかをという形式で述語が表す事態に関係する人やものを表現調査した。結果的には、格フレームに書かれている情報する要素を「項」と呼ぶ。述語項構造は、文中の各述語の偏りによって、必ずしも訳し分けに寄与するとは言えについて述語が表す意味を補う働きをする項を同定すないという結論が導かれた。

る。

今回は格フレームよりもやや一般的な、述語項構造を用いた場合に、それが訳し分けにどのように寄与するか

例えば、「花子はお弁当を買って食べた。」という文の場合は次のようになる。

についての予備的な調査を述べる。

22.1

述語項構造と格フレーム、結合価の関係

花子はお弁当を買って食べた。

買って（ガ格：花子ヲ格：お弁当）

食べた（ガ格：花子ヲ格：お弁当）

述語項構造 [3]述語項構造とは、述語と項（日本語では述語と格関係

274

例：25th ANNIVERSARY

この文では、述語は「買って」と「食べた」の二つがる。

文の意味理解への補助

述語項構造は文の意味の骨格を表すものであり、文の文の述語項構造を解析することには、以下のような利述語項構造を表示することによって、その文の意味理解５を助けることができる。

情報検索の結果向上

述語項構造は、文中の述語に焦点を置き、文の意味の現在の情報検索は、名詞・動詞などの単語の共起だけ内部構造を表している。そのため、述語が含まれていなで検索しているため、入力した人が意図している文が検い、または省略されている文については、内部構造を表索されない場合がある。例えば「鍋を粘土で作りたい」せないという問題がある。以下に、例を示す。というとき、従来の検索では「鍋 粘土 作る」といった

例文 A：明日で 20 歳になる。

ような単語の共起で検索する。しかしこの場合「鍋を粘例文 B：明日で 20 歳。

土で作る」以外にも「鍋で粘土を作る」や「鍋と粘土で上記の例文 A と例文 B は、同じ意味を持っている。

( 何かを ) 作る」なども検索される。
実際に Yahoo! JAPAN[4] の検索で (a)「鍋を粘土で作る」、(b)「鍋 粘土 作る」で検索したところ、(a)の検索結果では 1 〜 3 番目は関連したサイトだったが、4 番目は ｢ 粘土を鍋で作る ｣ ことが書かれているサイト

例文 A は動詞 ( 述語 )「なる」が含まれているため述語項構造で表せるが、例文 B は述語が含まれていないた
め、述語項構造で表すことができない。
述語項構造は以下で説明する格フレーム、結合価と図１で表されるような関係になっている。

であった。また、(b) の検索結果では、意図していた｢ 鍋を粘土で作る ｣ ことが書かれていたサイトは 2 番目

2.2

格フレーム [5]の結果で、1 番目の結果は (a) の 4 番目に表示された格フレームとは、動詞を基準として語と語の間の意味サイトであった。なお、「粘土で鍋を作る」も検索した的関係を記述したものである。格フレームを用いることが、こちらは (a) の結果とは異なり、1 番目は関連したで次のような構文的曖昧性を解決できると考えられる。

サイトで、2 番目は「鶏鍋を作る」と「通気孔を粘土で・望遠鏡で泳ぐ少女を見た。

塞ぐ」ことが書かれたサイトであった。

・クロールで泳ぐ少女を見た。

以上から、情報検索に述語項構造解析を組み込み、入上記の例では動詞「{ 望遠鏡 } で見る」「{ クロール }力を単語ではなく文に変更して述語項構造を解析するこで泳ぐ」という知識が格フレームにあれば構造を正しくとによって、文を意味単位で検索し、より良い情報検索解釈できる。Web 上のテキストから作成されたコーパが行える。

スを基に格フレームを構築することで、新聞コーパスから構築されたものよりもカバレージが高く、常識的な知
述語項構造識を多く含む利点がある。その反面、一つの用言に対する格フレーム数が多くなりすぎていたり、Web 特有の格フレーム

結合価俗語が見られたりするという欠点がある。

２. ３．結合価 [6]結合価とは、用言を中心として、用言に係る体言と、
図1

述語構造と各フレーム、結合価の関係

体言の後に続く格助詞の組み合わせで用言の特徴を記述

YEAR BOOK 2O1O 275

機械翻訳技術の向上点がある。
(1)

(2)

寄稿集あり、どちらもガ格は「花子」、ヲ格は「お弁当」を取したものである。特に、動詞を中心にした結合価とは、文を用いてその有効性を調査した [8,9]。

「動詞を修飾する単語」「動詞を修飾するときの格関係

通常、ある動詞に対する格フレームは複数個ある。

を表示する格助詞あるいは連語などによる格助詞表現」

格フレームの違いは動詞の意味の違いを表現していると「動詞」の 3 つをセットにして、文の形を特徴付ける

考え、格フレームの違いが翻訳された英訳の違いと対応形式のことである。各用言はそれぞれ必ず取る項の数がしているならば格フレームを利用した動詞の訳し分けが決まっている。その例を表１に示す。

可能となるとして研究をした。格フレームは Web から自動構築された既存の格フレームである。調査の結果、

表１

結合価における各用言の取る項

この格フレームを特許文の訳し分けに利用することは困

取る項の数

動詞取る項難であることがわかった。しかし、日本語文を英訳別に1

寝る寝る人分類して格構造の傾向を見ると、ある程度の規則性があ

2

蹴る

蹴る人、蹴られるものり、格フレームのような構造が構築できる可能性がある

3

貸す

貸す人、貸してもらう人、貸すもの

動詞が存在した。この結果を既存の格フレームに反映させることで現状の問題点を改善し、訳し分けに利用可能な格フレームに修正できるのではないかとの結論を出し

表１の取る項では「人」や「もの」に限定して表現している。

たが、実際の結合価では｛動物、車｝などのようにその動詞に関係する単語群や、〈歩行する動物〉などのよう3.2

述語項構造解析システムに単語群を意味的なグループ名で表したものとして表現

昨年度大澤は、文の意味はその文に含まれる動詞を中する。また、例えば表１に示した動詞「貸す」の場合は、心としたものであると考え、格フレームと結合価を用い「貸す人」「貸してもらう人」「貸すもの」の 3 つのて、動詞を中心とした述語項構造解析システムを構築し項が必要となる。しかし、日本語の場合はこの必須項がた [10, 11]。このシステムは、KNP[12] の係り受け自明である場合は省略する場合がある。例えば、ただ解析、格解析の結果を元に、結合価を利用した学習デー「寝る」と言った場合には、「寝る人」の項には「寝るタを用いて項の同定を行い、述語項構造を表すシステムと言った人」が入る。また、項の数はあくまでも必須のである。

項の数であり、例えば「私は彼女に本を無料で貸す」な先行研究である SynCha[13] では、係り受け解析とどといったように、取る項の数を増やすことも可能であタグ付けによって項の同定を行っているが、こちらのシる。

ステムでは係り受け解析と格解析によって項の同定を行っている。

3 関連研究3.1

精度をあげることに成功しているが、動詞の抽出がうまく行えなかった文が多く、全体的に精度が高いとは言え格フレームによる特許文の訳し分けない結果となった。課題の解決や動詞の抽出方法を変え昨年度の本誌 [1] や、AAMT/Japio 特許翻訳研究会

ることで、より制度の高い述語項構造解析システムを作

報告書 [7] にも書いてあるが、単語の意味を特定する手がかりとして格フレームを利用し、日英翻訳された特許276

評価としては、動詞が正しく抽出できた場合は、高い25th ANNIVERSARY成できるのではないかと結論づけている。

4 研究内容に格納し（表３）、訳し分けに用いる。

述語項構造データベース

今回の研究で使用した特許文データは 2004 年度に訳し分けの為に述語項構造データベースを作成する。

公開された C12N 分野の【要約】の項について抜き出

図２にデータベース作成の処理手順を示す。訳し分けのした文を扱った [14]。この特許文には日本語文とそれ対象となる動詞を含んでいる日本語の特許文を、先行研を人手で英訳した文が収録されている。

4.2

データベースを用いた訳し分け

特許文の翻訳の際には述語項構造データベースを用いて、適切な動詞の訳し分けを判断する。図３に翻訳の際の処理の流れを示す。特許文の述語項構造を解析した
後、訳し分け対象の動詞に対してデータベースを参照し、一致する述語項構造の中で出現頻度の高い対訳動詞を正答とする。翻訳システムから出力された文の訳し分けが正しいか判定する。現在の研究では翻訳システムをどのように利用するか検討しているため、動詞の訳し分
図２

述語項構造データベースの作成

表２

述語項構造の出力例

デ格

マデ格「含む」の述語項構造データベースinclude

ヨリ格ト格配列

ヘ格ヲ格

核酸

カラ格ガ格含むニ格

動詞

表３含む

けを判定するに留まっている。

contain

図３ガ格

06ヲ格

105ガ格ヲ格

40

10ガ格ニ格029

ガ格ヲ格ニ格00

述語項構造を用いた訳し分け

4.3 実験
今回は出現数の多く、複数の訳し分けがある動詞として「含む」(〔include: 全体の一部として〕,〔contain:中に持っている〕) と「得る」(〔acquire: 不断の努力で得る・習得する〕, 〔obtain: 努力・要求・懇願で獲YEAR BOOK 2O1O 277

５

機械翻訳技術の向上

4.1て解析する（表２）。そうして出た結果をデータベース

寄稿集

究の述語項構造解析システムに入力して格の構成につい得する〕) を扱った。扱う動詞を限定しているため、先が訳し分けに利用出来るか調べる。係り受け関係につい行研究の述語項構造解析システムは 100 文中 81 文がても調査を進めて、特許文特有の傾向がないか調査する正答と、高い精度で解析が出来ていた。

予定である。

システム構築の前に手作業で、対象の動詞を含んでいる 50 文の述語項解析を行った。「含む」は表３、「得[ 参考文献 ]る」は表４のような結果が得られた。「含む」は訳語ご[1] 横山晶一：特許文の英語への訳し分けと格フレーとに述語項構造に明確な差異があるのに対して、「得ム と の 関 係、JapioYearbook2009 (2009)

る」はどちらの訳も同じような述語項構造となっておpp.262-265

り、明確な違いは出なかった。検証数が 50 と少ないた[2] 横山晶一：動的シソーラスを用いた特許文の解析

め、十分な量のデータを収集し、格の構成による訳し分システム、科学技術研究費成果報告書 (2007 〜

けの有用性についての検証を行う必要がある。

2009)[3] 飯田龍、小町守、乾健太郎、松本裕治：日本語書き

表４

得る「得る」の述語項構造データベース

acquire

言葉を対象とした述語項構造と共参照関係のアノテーション

obtainNAIST テキストコーパス開発の経験から、言語処理学会第 13 回年次大会発表論文集

ガ格

46ヲ格

2024

カラ格14

[5] 河原大輔、黒橋禎夫：格フレーム辞書の漸次的自デ格08

動 構 築、 自 然 言 語 処 理 Vol. 13, No.2 (2005)

ガ格ヲ格

73ガ格カラ格

6

1ガ格デ格81[7] 横山晶一：特許文の訳し分けと動詞の格情報との対ヲ格ニ格41

応に関する調査、平成 21 年度 AAMT/Japio 特許ヲ格デ格0

1

ガ格ヲ格デ格01(2007) pp.282-285[4]Yahoo!JAPAN：(http://www.yahoo.co.jp/)

pp.109-131[6] 荻野孝野、小林正博、井佐原均：日本語動詞の結合価、三省堂 (2003)

翻訳研究会報告書 (2010) pp.61-66[8] 鈴木勘平：動詞の格情報を用いた特許文の解析、山形大学大学院理工学研究科修士学位論文 (2010)[9] 鈴木勘平、横山晶一：特許文の訳し分けにおける格

5 おわりに
本稿では、特許文における述語項構造を利用した訳し分けについて調査した。調査の結果、述語項構造を訳

278

フレームの有効性、情報処理学会第 72 回全国大会(2010) 4W-2
[10] 大澤有美：結合価と格フレームを取り入れた述語項構造解析システム、山形大学工学部卒業論文(2010)

し分けに利用出来る可能性があることがわかった。今後[11] 大澤有美、横山晶一：結合価と格フレームを取りは、作成したシステムから多くの動詞についてこの手法入れた述語項構造解析システム , 平成 21 年度 第25th ANNIVERSARY

寄稿集

6 回情報処理学会東北支部研究会 (2010) A-1-3[12] KNP：http://www-lab25.kuee.kyoto-u.ac.jp/
nl-resource/knp.html

５

機械翻訳技術の向上[13] SynCha：http://cl.naist.jp/~ryu-i/syncha/[14] ( 財 ) 日本特許情報機構：AAMT/Japio 特許翻訳研究会特許情報データベース (2004)

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