言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

Wikipedia と要素合成法・編集距離を用いた専門用語の訳語推定
釜田郁也

綱川隆司

梶博行

静岡大学大学院情報学研究科
gs13011@s.inf.shizuoka.ac.jp, {tuna, kaji}@inf.shizuoka.ac.jp
対訳辞書を獲得し（文書対中の共起頻度に基づく相関値を1. はじめに計算することにより(応用, applied)のような対応関係が得機械翻訳であれ人間翻訳であれ、専門分野の文書の翻訳においては、専門用語を正しく翻訳することが重要である。
しかし、専門用語の多くは一般の対訳辞書に登録されていない。このため、専門用語の訳語を知るために Web を活用することが考えられる。本稿では Wikipedia を利用した専門用語の訳語推定方法を提案する。
Wikipedia を利 用す る理由 は以下 のとお りで ある。
Wikipedia は各分野の専門家の共同作業によって編集されており、少なくとも専門用語については Web 全般より信られる）、これを参照して複合語に対し相関値付きの訳語候補を生成する方法を提案した。これら 2 つの方法の効果は、利用できる対訳複合語のサンプルあるいはコンパラブルな文書対の量に依存する。
Tsuruoka and Tsujii (2003)は、生物医学分野の文書からの情報抽出の研究の中で、編集距離を用いてコーパスから異表記の語を検索する方法を提案している。

3. 着眼点

頼度が高いと思われる。絶えず記事内容が更新され、記事EDR 辞書を含む多くの対訳辞書において、名詞“応用”数も増加しているので、最新の専門用語が含まれる可能性の訳語として形容詞“applied”（または動詞“apply”）はが高いという利点もある。また、同じような内容を記述し登録されていない。
このため、要素合成法による複合語“応た各言語版の記事がリンクで結ばれた、いわゆるコンパラ

用行動分析”の訳語は“application behavior analysis”など

ブルコーパスであるので、対訳抽出に適した言語資源であであり、正しい訳語“applied behavior analysis”は含まれる。

ない。しかし、“application behavior analysis”と“applied

専門用語は複合語が多く、対訳語の間で構成要素の対応behavior analysis”は類似の文字列である。
“application”と関係が成立することが多い。このため、専門用語の訳語推“applied”は派生語の関係にあり、接辞の置換、削除、挿定には要素合成法がよく用いられる(藤井, 石川, 2000;

入といった若干の編集によって一方から他方に変換する

Baldwin and Tanaka, 2004)。しかし、それに必要な構成要素ことができる。この例のように、要素合成法による合成訳対訳辞書のカバー率が問題となる。この問題を解決するたが正しい訳語でなくても、それとの編集距離が一定の範囲

め、本稿では、合成される訳語だけでなくそれと類似の文に正しい訳語が存在する可能性は高い。

字列も訳語候補と考え、原言語の専門用語を含む記事とリ要素合成法による訳語推定では、合成訳が正しい訳語でンクで結ばれた目標言語の記事を探索する方法を提案すあることを検証するためにコーパスが用いられるが、る。提案方法は基本的に言語対に依存しないが、本稿ではWikipedia はこの目的に好都合である。訳語を推定すべき原言語を日本語、目標言語を英語として記述する。

専門用語を含む原言語の記事とリンクで結ばれた目標言語の記事に当該専門用語の訳語が含まれている可能性が2. 関連研究高いからである。訳語を推定すべき専門用語を含む原言語

要素合成法における構成要素対訳辞書のカバー率の問
題を解決するため、外池ら(2007)は対訳複合語のサンプルから構成要素の対応を獲得、利用する方法を提案した。例
えば、(応用数学, applied mathematics)、(応用科学, appliedscience)といったサンプルから、一般の対訳辞書には登録の記事を特定し、それらに対応した目標言語の記事のなかで、要素合成法による訳語候補と編集距離が小さい単語列を探索すればよい。

4. 提案方法

されていない対応関係(応用, applied)を獲得する。小松原

提案方法は、(1)要素合成法による訳語候補の生成、(2)ら(2012)は、コンパラブルな文書対の集合から相関値付き訳語の検証に用いる記事の選択、(3)訳語候補と類似の単― 1012 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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語列の探索の 3 ステップから構成される。以下、各ステッている）。このため、原言語の特定の構成要素（例えば、プの詳細を記述する。

日本語の“的”、“化”）の訳語として、訳出しないことを意味する nil を加えることにする。

4.1 要素合成法による訳語候補の生成
入力ターム𝑥を単語に分割する。𝑥が𝑛個の単語の列

4.2 訳語の検証に用いる記事の選択

𝑤1 𝑤2 … 𝑤𝑛 であるとき、以下の手続きにより、三角行列

入力言語の Wikipedia 記事のうち、入力タームが出現すA(𝑖, 𝑗)(1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛, 𝑖 ≤ 𝑗 ≤ 𝑛)を作成する。図 1 に例を示す。

る記事を選択する。選択された記事の各々について、目標

1) 𝑤𝑖 の訳語が対訳辞書に登録されているなら、それらを言語の記事への言語間リンクをもつかどうかチェックす

対角線上のセルA(𝑖, 𝑖)に書き込む（𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛）。

る。目標言語の記事への言語間リンクをもつなら、リンク

2) 対角線近くから遠くの順にセルA(𝑖, 𝑗)を選び、先の記事を訳語の検証に用いる記事として選択する。

a) 複合語𝑤𝑖 𝑤𝑖+1 … 𝑤𝑗 の訳語が対訳辞書に登録されているなら、それらをセルA(𝑖, 𝑗)に書き込む。
b) ２つの単語列𝑦(∈ A(𝑖, 𝑘))と𝑦′(∈ A(𝑘 + 1, 𝑗))をこの順に並べて得られる単語列を全てA(𝑖, 𝑗)に追加する（𝑘 = 𝑖, ⋯ , 𝑗 − 1）。
この手続きによりA(1, 𝑛)に得られる単語列が入力ターム

4.3 訳語候補と類似の単語列の探索
4.2 で得られた目標言語の記事集合から単語 N グラムを抽出し、4.1 で生成された訳語候補𝑦, 𝑦2 , ⋯ , 𝑦𝑘 との類似度を計算する。訳語候補𝑦𝑖 と単語 N グラム𝑦の類似度を次式で定義する。
d(𝑦 ,𝑦)Sim(𝑦𝑖 , 𝑦) = 1 − max{|𝑦𝑖 |,|𝑦|}に対する訳語候補である。

𝑖上の手続き中の 2b)は、複合語内の構成要素の順序が言語間で一致することを前提としている。日本語と英語の間では構成要素の順序が一致する複合語が大部分である。しかし、言語対によって、構成要素の順序が言語間で一致するとは限らない。例えば、日本語と仏語の間では(自動翻訳, traduction automatique)のように順序が逆になることが多い。そのような言語対の場合、𝑦と𝑦′の順序を逆にした単語列も追加することとする。
構成要素として望ましい単位は必ずしも一致しない。例
えば、日本語では接辞（例えば、“一般的”の“的”、 “一般化”の“化”）を独立の構成要素と考えることによってここに、d(𝑦𝑖 , 𝑦)は𝑦𝑖 と𝑦のレーベンシュタイン編集距離(Jurafsky and Martin, 2009)、|𝑦𝑖 |、|𝑦|はそれぞれ𝑦𝑖 、𝑦の長さ（文字数）である。
2 つの文字列の編集距離は、一方を他方に変換するのに必要な編集操作（文字の置換、削除、挿入）の数の最小値である。2 つの文字列𝑎1 𝑎2 … 𝑎𝑚 と𝑏1 𝑏2 … 𝑏𝑛 の編集距離はダイナミックプログラミングの手法を用いて次のように計算される。Cは、(𝑚 + 1)行、(𝑛 + 1)列の行列で、C(𝑖, 𝑗)は部分文字列𝑎0 𝑎1 … 𝑎𝑖 と𝑏0 𝑏1 … 𝑏𝑗（𝑎0 と𝑏0 は空白）の編集距離を表す。図 2 に“application behavior analysis”と“applied辞書のエントリを少なくすることができる。しかし、英語でそれらに対応する要素を分離するのは必ずしも容易でない（例えば、“一般的”に対応する“general”では“的”の意味を“形容詞”という品詞が担っている。“一般化”に対応する“generalization”では“化”の意味を接尾辞“ize”（接辞“tion”との接続のためさらに“iza”に変化）が担っ

applicationb・・・is012345678910111213・・・2829a10123456789101112・・・
27
28

p pli
e db ・・・ i
2 3 4 5 6 7 8 9 ・・・ 24
1 2 3 4 5 6 7 8 ・・・ 23
0 1 2 3 4 5 6 7 ・・・ 22
1 0 1 2 3 4 5 6 ・・・ 21
2 1 0 1 2 3 4 5 ・・・ 20
3 2 1 0 1 2 3 4 ・・・ 194 3 2 1 1 2 3 4 ・・・ 19
5 4 3 2 2 2 3 4 ・・・ 18
6 5 4 3 3 3 3 4 ・・・ 18
7 6 5 4 4 4 4 4 ・・・ 17
8 7 6 5 5 5 5 5 ・・・ 16
9 8 7 6 6 6 6 6 ・・・ 15
10 9 8 7 7 7 6 7 ・・・ 15
11 10 9 8 8 8 7 6 ・・・ 15
・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・・・ 15
・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・26 25 24 23 22 22 21 21 ・・・ 627 26 25 24 23 23 22 22 ・・・ 7s25242322212020191918171616161676

図 2 編集距離の計算例

図 1 訳語候補の生成例― 1013 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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behavior analysis”の編集距離の計算を例示する。
1)

C(𝑖, 0) ← 𝑖 (𝑖 = 0,1, ⋯ , 𝑚)

2)

C(0, 𝑗) ← 𝑗 (𝑗 = 0,1, ⋯ , 𝑛)3)（行列の上から下、左から右の順に）

5. 評価実験
5.1 使用データ
2014 年 5 月時点の Wikipedia のうち、言語間リンクで結𝑎𝑖 = 𝑏𝑗 なら、 C(𝑖, 𝑗) ← C(𝑖 − 1, 𝑗 − 1)

ばれた日本語と英語の記事対、346717 組を使用した。要𝑎𝑖 ≠ 𝑏𝑗 なら、 C(𝑖, 𝑗) ←素合成法に用いる日英対訳辞書は、EDR 対訳辞書、EDICT、

min{C(𝑖 − 1, 𝑗), C(𝑖, 𝑗 − 1), C(𝑖 − 1, 𝑗 − 1)}+1

英辞郎の日英対訳対、さらに言語間リンクで結ばれた

ここで、訳語推定精度を高めるとともに処理時間を短縮Wikipedia 記事対のタイトルの組をマージして作成した。

するため、類似度を計算する訳語候補𝑦𝑖 と単語 N グラム𝑦

テストセットとして、デジタル人工知能学事典（人工知に次のような制限を加える。

能学会編, 共立出版, 2008）と言語処理学事典（言語処理 記事集合から抽出される単語 N グラムの中には語と学会編, 共立出版, 2010）の和英索引からランダムに 2519

して不適切な品詞の並びも多いので、明らかに不適切対を選択した。それらの日本語タームを入力タームとし、な N グラム（具体的には、先頭の単語が前置詞ある評価の際、英語タームを正解訳語と考えた。

いは冠詞の N グラム、末尾の単語が前置詞、冠詞あ2519 対 の テ ス ト セ ッ ト の う ち 、 日 本 語 タ ー ム がるいは動詞の N グラム）を候補から除外する。

Wikipedia に含まれているものが 1382 対、英語タームが 訳語候補𝑦𝑖 と単語 N グラム𝑦の単語数がかけ離れていWikipedia に含まれているものが 1756 対、日本語タームとる場合、Sim(𝑦𝑖 , 𝑦)が大きいことは期待できないので、英語タームがともに Wikipedia に含まれているものが 1281

単語数の差が 2 以下の組合せについてのみ類似度を対、日本語タームと英語タームを含む Wikipedia 記事対が計算する。

存在するものが 969 対であった。

上記の制限の下で、訳語候補𝑦𝑖 と単語 N グラム𝑦の類似度を計算する。max𝑦𝑖 Sim(𝑦𝑖 , 𝑦)を単語 N グラム𝑦のスコアと考え、このスコアの降順リストを出力する。表 1 に出力例を示す。入力ターム“応用行動分析”に対して要素合成法で生成される訳語候補“application behavior analysis”を経由して正しい訳語“applied behavior analysis”が第 1 位

5.2 実験結果
次の 3 案の提案方法と従来方法を実行し、正解訳語の平均逆順位 MRR (Mean Reciprocal Rank)を算出した結果を表2 に示す。
(a) 編集距離に基づく類似単語列の探索のみで、接尾辞に対する nil 訳語と N グラムの品詞列制限は採用にランクされている。

しない。
(b) (a)＋接尾辞に対する nil 訳語

表１
入力ターム

(c) (b)＋N グラムの品詞列制限

類似単語列の探索結果の例

訳語候補

application
応用行動分析 behavior
analysis

なお、提案方法と従来方法を比較することが目的であるの

Nグラム
applied behavior
analysis

スコア 正誤applied behavior
analystpractice of behavior
analysis0.724 ☓

源としての Wikipedia の有用性を切り離した評価であるこ

0.689 ☓とに注意されたい。

0.793 ○

で、日本語タームと英語タームを含む Wikipedia 記事対が存在する 969 対を対象として MRR を計算した。対訳知識

従来の要素合成法は、対訳辞書を参照して得られる合成訳のうち、入力タームが出現する日本語記事と結ばれた英表 2 実験結果

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語記事中に出現するものを出力する。複数の訳語が出力さが得られる比率は徐々に高くなるであろう。なお、今回のれることもあるが、訳語に順位はつかない。そこで、MRRテストセットには、そもそも Wikipedia 記事中にタームとは次のように算出した。𝑘個の訳語が出力されたとき、どして出現することが期待できない日本語タームが含まれの訳語も第 1 位、第 2 位、…、第𝑘位にそれぞれ確率1⁄𝑘でていた。例えば、(有限資源下のプランニング, resource

ランクされると考えられる。よって、正解が含まれるとき、bounded planning)がその例で、英語タームを直訳したもの

MRR = (1⁄𝑘)(1 + 1⁄2 + ⋯ + 1⁄𝑘)。正解が含まれないとき、と思われる。このような例も考慮すると、訳語の検証に用MRR = 0。

いる記事を“入力タームの構成要素を含む原言語記事とリ

ここで、テストセットの正解データについてコメントしておく。人工知能学事典、言語処理学事典の和英索引に記

ンクで結ばれた目標原言語記事”に変更したほうがよいかもしれない。

載された訳語以外は誤りと判定したが、実際は正しい訳語であるというケースがあった。例えば、“エピソード記憶”に 対 す る 訳語 リ ス トの 上 位に ラ ン クさ れ た“ episodicmemory”は正解訳語“episode memory”と異なるので誤りと判定されたが、この判定は正しくない。このような例があるため、表 2 の MRR は過小評価となっている可能性がある。

6. おわりに編集距離を利用した類似単語列の探索機能で強化された要素合成法によって Wikipedia から専門用語の訳語を推定する方法を提案した。人工知能と言語処理分野のタームを対象とした評価実験では、0.554 の MRR を達成し、類似単語列の探索を行わない従来の要素合成法の 0.416 を上5.3 結果の検討回った。

表 2 から、編集距離に基づく類似単語列の探索を加える

類似単語列探索の有効性は明らかになったが、要素合成ことによって要素合成法の能力が向上したことがわかる。

法による訳語候補生成の重要性は変わらない。正しい訳語接尾辞に対して nil 訳語を認めること、目標言語の N グラでなくてもそれに近い訳語候補を生成することが重要でムの品詞列を制限することの効果も確認できた。しかし、あるので、対訳辞書のカバー率向上が依然として課題であ

正しい訳語が第 1 位にランクされた入力タームはほぼ半る。また、検証に用いる Wikipedia 記事対の選択方法にも分であり、まだまだ改良が必要である。

改良の余地がある。

MRR の値を低下させる最も大きな要因となったのは、要素合成法による訳語候補生成ステップの失敗である。
969 の入力タームのうち、“カルマンフィルタ”、“最汎単参考文献
Baldwin, Timothy and Takaaki Tanaka. 2004. Translation bymachine of compound nominals: Getting it right. In一化子”（下線を引いた要素が対訳辞書に未登録）など 165

Proceedings of the ACL 2004 Workshop on Multiword

語では、訳語候補が得られなかったため、類似単語列の探

Expressions: Integrating Processing, pp. 24-31.

索もできず訳語リストが出力されなかった。また、要素合

Jurafsky, Daniel and James H.Martin. 2009. Speech and成法によって生成される訳語候補が正解訳語とかけ離れ

laguage processing, 2nd edition. p.108, Prentice Hall.ているため、類似単語列探索の効果が得られない例もあっ

Tsuruoka, Yoshimasa and Jun'ichi Tsujii. 2003. Boosting

た。要素合成法が参照した対訳辞書に含まれる“遺伝”のprecision and recall of dictionary-based protein name

訳語は“inheritance”、“heredity”だけで、“gene”から派

recognition. In Proceedings of the ACL 2003 Workshop on

生した語は含まれていなかった。このため、入力ターム“遺Natural Language Processing in Biomedicine, pp.41-48.

伝的要因”に対して正解訳語“genetic factor”が上位にラ

小松原慶啓, 綱川隆司, 梶博行. 2012. コンパラブルコー
パスと Web を用いた用語翻訳器. 言語処理学会第 18 回ンクされることにはならなかった。以上の例からも、要素合成法において参照する対訳辞書のカバー率が依然として大きな課題であるといえる。片仮名語に対する翻字も必年次大会発表論文集, pp.685-688.
外池昌嗣, 宇津呂武仁, 佐藤理史. 2007. ウェブから収集した専門分野コーパスと要素合成法を用いた専門用語要と思われる。

訳語推定. 自然言語処理, Vol.14, No.2, pp.33–68.

5.1 に示したように、テストセットに対する Wikipedia

藤井敦, 石川徹也. 2000. 技術文書を対象とした言語横断のカバー率はあまり高くないが、このことが提案方法の有情報検索のための複合語翻訳. 情報処理学会論文誌,効性を否定することにはならない。Wikipedia は拡大し続Vol.41, No.4, pp.1038-1045.

けているからである。入力タームと正解訳語を含む記事対― 1015 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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