大規模候補リストを利用したトランスリタレーション
名古屋大学大学院工学研究科教授
PROFILE

佐藤理史

京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程研究指導認定退学。博士（工学）。北陸先端科学技術大学院大学、京都大学を経て、2005 年 6 月より名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻教授。

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1 はじめに2 発想の転換

トランスリタレーション (transliteration：翻字：字トランスリタレーションの研究は非常に盛んとは言訳：音訳 ) とは、“Smith”を「スミス」に訳すように、いがたいが、毎年、かならず新しい論文が出るような分意味ではなく音 ( 発音 ) に基づいて語を翻訳することを野である。我々が対象とする、英日方向のトランスリタ指す。英日翻訳では、人名・地名・会社名・商品名などレーション、および、日英方向の逆トランスリタレーの固有名詞は翻字され、カタカナ表記されるのが普通でション ( カタカナ綴からの原綴の推定 ) においても、こある。それらに加え、専門用語も翻字される傾向が高れまで各種の方法が提案されてきた。しかしながら、現まってきているように見受けられる。

時点において、確立された方式・システムは存在しな

手元にある、日本語で書かれた科学技術論文約 68 万本のメタデータを調べてみると、データに含まれる約い。一見、問題はそれほど難しくは見えないのに、これはいったいどうしたことであろうか。

16 万種類のキーワードのうち、カタカナのみで書かれたキーワードは全体の 10.6%、一部にカタカナを含むキーワードは全体の 24.6% であり、これらを合わせ2.1 文字のマッピングによるトランスリタ
レーションると全体の約 1/3 に達する。このメタデータは、必ず現在、トランスリタレーションの機械化の主流となっしもすべての分野をカバーしているわけではないが、テている方式は、実例 ( すなわち、「Smith →スミス」

クニカルな分野のドキュメントを翻訳する際、トランスのような翻訳例 ) を大量に集め、機械学習の手法を適用

リタレーションの問題は避けて通れないことは間違いなして文字間の対応関係を推定してシステムを構成するとい。

いう方式である。音をどのくらい明示的に扱うか、ど我々のグループは、2004 年頃から外国人名を主なんな学習方式を採用するかなど、多くのバリエーショ対象としてトランスリタレーションの研究を行ってきンがあるが、それらを捨象して単純化すれば、その基本た。昨年の Japio Year Book では、その技術を利用しは、文字のマッピングによる翻訳である。たとえば、た外国人名対訳辞書の自動編纂について報告した。本稿“Smith”から「スミス」を得るためには、「s →ス」、では、新たに開発した、大規模候補リストを利用したト「mi →ミ」、「th →ス」というマッピングを適用すれランスリタレーションの方式について報告する。

ばよい。もちろん、文字に対して音が一意に定まるとは限らないので、競合するマッピングのうち、どのマッピングが起こりやすいかということも知っておく必要があ258

25th ANNIVERSARY

る。既訳が存在する場合、原則としてそれに従うというングの種類と、そのそれぞれの起こりやすさを学習すのが翻訳者の基本戦略である。その背景には、日本語しる。

か読まない読者の存在がある。彼らにとっては、カタカ

しかしながら、現実の翻訳例には、次のような現象がナ表記の日本語訳が、“Barack Obama”という人物を特定する唯一の言語的手がかりとなる。そのため、(1) Michael Jordan → マイケル・ジョーダン「バラック・オバマ」と「バラク・オバマ」のように異(2) Michael Connelly → マイクル・コナリー

なる表記は、最悪の場合、別人とみなされる可能性があ(3) Michael Ende → ミヒャエル・エンデる。

(4) Michael Schumacher → ミハエル・シューマッハ

特に、既訳が標準訳として定着している場合は、それ

こ れ ら の 人 名 の フ ァ ー ス ト ネ ー ム は、 す べ て以外の表記を採用するのは、ほとんど誤訳である。たと“Michael”であるが、標準的に用いられる訳はすべてえば、英日翻訳において、ローマ法王の“John Paul異なる。これらの標準訳のみを正解とするのであれば、II”に、「ジョン・ポール 2 世」という訳を当てるのは上記の方式で高い精度のトランスリタレーション・シス

明らかに誤訳である。必ず「ヨハネ・パウロ 2 世」とテムを構成するのは、至難の技である。

訳さなければならない。

2.2 既訳を探す
では、文字のマッピング以外に、どのような考え方があるであろうか。

以上をまとめると、次のようになる。
(a) 翻訳者が知りたいのは、「既訳・標準訳が存在するか」ということである。

実は、人間の翻訳者が行なう翻訳には、2 つのケース(b) 既訳・標準訳が存在する場合、原則として、新たなが考えられる。以下では、“Barack Obama”の翻訳訳は作り出さない。つまり、翻訳者自身は、音にを例にして、この 2 つのケースについて説明しよう。

基づく翻訳を実行しない。
(c) 既訳が存在しない ( あるいは見つからない ) 場合のケース１：“Barack Obama”の既訳が存在しない場合

み、翻訳者自身が音に基づく翻訳を実行する。

歴史的に考えれば、“Barack Obama”を最初に日これまでのトランスリタレーションの機械化の方式

本語に訳した人が必ず存在する。彼女は、そのとき、は、あたかも、それが初めて訳されるもの ( 上記のケーどこを探しても既訳は見つからず、どこかの時点で既ス１) として、文字の対応関係 ( マッピング ) に基づい訳を見つけることをあきらめ、その日本語訳を作ったて日本語のカタカナ表記を決めようとしていたことに相のである。既訳が存在しないのであれば、“Barack当する。これに対して、「既訳が全く存在しないというObama”の訳として、「バラック・オバマ」を当てよことは、頻繁には起こらない」と考え、ケース１を除外うが、「バラク・オバマ」を当てようが、大した違いはしてみよう。そうすると、トランスリタレーションは、ない。もちろん、“Barack 〜”や“〜 Obama”がどもはや、文字をマッピングするという問題ではなく、そう訳されているかを参考にはしただろうが、これらの人の実体は、既訳を探すという探索問題となるのである。とは別人なのであるから、どのような訳を当てるかは、彼女の自由である。

2.3 大規模候補リストを用いる
実は、昨年度報告した外国人名対訳辞書の自動編纂でケース２：“Barack Obama”の既訳が存在する場合も、「既訳を探す」という考え方が採用されていたが、ケース１の場合を除けば、理論的には既訳が存在す

それは、サーチエンジンを使うという方法で実装されてYEAR BOOK 2O1O 259

５

機械翻訳技術の向上見られる。

寄稿集

る。すなわち、機械学習では、実際に起こり得るマッピいた。具体的には、“Barack Obama”の既訳を探す

小さなコストをとる組のターゲット側 t を出力す場合、まず、これをサーチエンジンで検索し、得られたる。( 一つに定まるとは限らない。)

スニペットの中に現れるすべてのカタカナ語を抽出し、NPMT の基本的な骨格はこれだけであり、後は、これその中から“Barack Obama”のカタカナ訳として可をいかにして高速に計算するかである。

能性があるもののみを残し、最終的に、スニペット中の候補リストのサイズが 100 万件以上だとすると、す出現回数を考慮して有望なもののみを出力する。( 複数べての可能な組 ( この数は、候補リストのサイズと等しの訳が出力されることもある。)い ) に対してコストを計算するのは、かなり厳しい。そこれに対して、あらかじめ大規模な候補リストを用

こで、コストが c 以下の解だけを探すことにし、かつ、意しておき、その中から選ぶということはできないか、このコストの上限値 c を、0 から順次増やしていく方と考えたのが、新しい方式への出発点となった。たとえ法を採用する。これを反復型コスト束縛探索と呼ぶ。

ば、外国人名の英日翻訳では、大規模日本語コーパスかこれを実現するために、コスト 0 の部分対応 ( 文字ら抽出したすべてのカタカナ語を候補とする。一方、外のマッピング ) をあらかじめ定めておく。たとえば、

国人名の日英翻訳では、大規模な英語人名リストを候補「mi →ミ」、「mi →マイ」などの典型的な対応をコスリストとする。それらのリストのサイズは、百万件を越

ト 0 の対応として設定する。

えることになるが、その中から少数の有望な候補を現実

コスト 0 の解は、コスト 0 の部分対応だけでカバー的な時間内で選択することができれば、いちいちサーチされる翻字対である。これを求めるために、まず、与エンジンを引く必要がなくなる。それを実現する枠組おえ ら れ た 入 力 s の 前 方 か ら、 部 分 対 応 を 利 用 し て、よびアルゴリズムが、非生産型トランスリタレーション

考えられる出力の前方部分を作っていく。たとえば、(Non-Productive Machine Transliteration; NPMT)“Michael Ende”が入力の場合、前方の 2 文字“mi”であるに対して、「ミ」や「マイ」などの候補が得られる。このとき、得られたそれぞれの候補が T のいずれかの要

3

非生産型トランスリタレーションていなければ、その候補を削除する ( なぜならば、その先を続けても、得られる出力側の文字列が T の要素とここでは、非生産型トランスリタレーション (NPMT)なることはないからである )。これをプレフィックス・の概要を簡単に説明する。技術的詳細は、文献 [1,2] をフィルタリングと呼ぶ。このフィルタリングは、理論的参照されたい。にも実際的にも高速に実行できるので、無駄な探索を早いま、翻訳 ( 翻字 ) したいソース文字列 s と、訳語のめにカットすることができる。

大規模候補リスト T が与えられているとする。NPMT

上記のような処理をソース文字列 s の前方から少しが解くべき問題は、「s の翻訳として有望なものを Tずつ延ばしていくと、その過程で、コスト 0 の解となの中から選ぶ」という問題である。これは、形式的にはり得ない候補は淘汰され、コスト 0 の解となり得るも選択問題となるので、次のような方法で解くことができのだけが、少しずつ延びていく。たとえば、“Michael”

る。

まで進んだところでは、「マイケル」「マイクル」「ミ(1) s と t ( ∈ T ) の組に対してコストを定義する。こハエル」「ミヒャエル」という候補はいずれも残るが、のコストは、翻訳対として有望なものほど小さく“Michael Ende”まで進むと、リスト T に含まれななるように設計する。

いもの（「マイケル・エンデ」や「マイクル・エンデ」）(2) すべての可能な組に対してコストを計算し、最も260素の前方文字列となっているかどうかを調べ、そうなっ25th ANNIVERSARYは淘汰され、T に含まれる「ミヒャエル・エンデ」や「ミを述べたが、この方式は、それ以外の一般のトランスリエンデ」という訳は少数ながら存在する。)

タレーションにもそのまま適用可能である。
これまで、我々は外国人名を中心にトランスリタレーとは限らない。言い換えるならば、コスト 0 の部分対ションの研究を行なってきたが、現在、これに加え、他応でカバーできるとは限らない。コスト 0 の解が見つのクラスの固有名詞や専門用語も対象に含めることを検からなかった場合は、コスト 1 の解、すなわち、ソー討している。同時に、訳語を大規模な候補リストの中ス側またはターゲット側で 1 文字だけ対応しない文字から選ぶという考えを、トランスリタレーションではが存在することを許すという条件下で、上記の処理を実なく、一般のトランスレーション ( 翻訳 ) に適用するこ行する。コストの上限値 c を上げると、探索空間は急とも試みている [3]。これらの研究の一つのゴールとし速に拡大して計算時間が長くなるので、現在の実装でて、我々は、「英語ウィキペディアを日本語で引く機能は、c =1 または 2 が現実的な上限となっている。

を実現する」ことを掲げている。すなわち、英語ウィキ

表１に、実際に作成した英日・日英 NMPT システム

ペディアの全見出し語 ( 現在、約 764 万件 ) を候補リの、外国人名の英日方向の実行例を示す。本システムでストとして用いたトランスリタレーションおよびトランは、日本語側の文字として、カタカナではなく、新たにスレーションの実現を目指している。

５

機械翻訳技術の向上

人名の発音は、かならずしも標準的な発音規則に従う寄稿集ハエル・エンデ」だけが残ることになる。(「ミハエル・設計したローマ字を採用している。この実行例は、小さな候補リスト (58,083 件 ) に対して実行したものであ[ 参考文献 ]るが、150 万件の候補リストを用いた日英方向の実験[1] 佐藤理史 . 大規模候補リストを利用したトランスリ

でも、コスト 0 の解を見つけるのに必要な時間は平均タレーション . 言語処理学会第 16 回年次大会論文

140msec であり、十分に実用的な速度で動作するこ集 , pp.900-903, 2010.とが確認されている。

[2] Satoshi Sato. Non-Productive MachineTransliteration. Riao-2010 (9th international
conference on Adaptivity, Personalization

4 おわりにand Fusion of Heterogeneous Information),
Paris, 2010.

本稿では、非生産型トランスリタレーションと呼ぶ、[3] 岡田昌也 , 佐藤理史 . 大規模訳語候補集合を利用し新しいトランスリタレーションの方式について述べた。

た専門用語翻訳 . 2010 年度人工知能学会全国大

この方式は、訳語を大規模な候補リストの中から選ぶと会 ( 第 24 回 ) 論文集 , 2C4-1, 2010.

いう点に特徴がある。本稿では外国人名に対する適用例
時間(sec)

入力 sコスト

ローマ字出力 t

カタカナ出力Edmund Weiss0

etomu0to@vaisu

エトムント・ヴァイス

0.0104

Ludwig Thuille0

ru=tovihi@tuire

ルートヴィヒ・トゥイレ

0.0378

Javier Vázquez0habia=@basukesu

ハビアー・バスケス

0.0640

Leonid Brezhnev

1

reoni=do@bure3inefu

レオニード・ブレジネフ

0.1821

Jean-Jacques Nattiez

1

3a0-3a!ku@natie

ジャン＝ジャック・ナティエ

0.5858Amitabh Bachchan2amita=bu@ba!ca0

アミターブ・バッチャン

2.6999

Pavlo Skoropadskyi

3

pa=veru@sukoropa=2ukii

パーヴェル・スコロパーツキイ

9.3214( 正解を出力できず )( ミゲル・ベルナル＝ヒメネス )14.8818

Miguel Bernal Jiménez

表１

実行例 ( 英日方向 )YEAR BOOK 2O1O

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