プリエディット手法としての産業日本語に関する一考察
A Consideration for Technical Japanese as a Pre-Editing Technique

株式会社日本取引所グループ

総合企画部フィンテック推進室

土井惟成

2015 年株式会社日本取引所グループに入社。東京証券取引所 IT 開発部などを経て、2018 年より現職。

n-doi@jpx.co.jp

1

はじめにライティングマニュアル第２版 1 を利用し、複数の作業者に対して開示資料中のテキストの言い換えを依頼し

東京証券取引所（以下、東証）は 3,700 社を超えるた。検証の結果、開示資料においても特許ライティング企業（2020 年９月時点）が上場している世界最大のマニュアルが準用できる可能性を見出した一方で、本マ証券市場の一つである。東証上場会社は、投資家の投ニュアルだけでは不足している点について示唆を得るこ

資判断に影響を与えうる情報を、東証が運営する Webとができた。

シ ス テ ム（ 以 下、TDnet） を 通 じ て 開 示 す る こ と が本稿では、JPX における機械翻訳に係る取り組みの義務付けられている。上場会社が開示する会社情報は概略を紹介のうえ、文献［1］における実験手順及び実験時々刻々と発生することから、その規模は膨大であり、結果に触れつつ、プリエディット手法としての産業日本

2018 年に TDnet で開示された日本語の上場会社開示語に関する追加の考察等を述べる。

資料（以下、開示資料）は約 7.9 万文書、総ページ数は約 71 万ページに及んだ。
東証における海外投資家のプレゼンスは年々高まって2おり、2019 年には、日本の上場会社の株式に対するJPX における機械翻訳の調査研究には、文献［1］の外国法人の保有比率（時価総額に対する金額ベース）はプリエディットの検討のほかに、開示資料に特化した約 30% に及んでいる。しかしながら、2018 年におニューラル機械翻訳モデル［2］（以下、NMT モデル）のける TDnet 上の開示資料では、英語による開示資料の検討や、大規模対訳コーパスの構築が挙げられる。

占める割合（件数ベース）は約 11％に留まっている。

まず、開示資料に特化した NMT モデルに係る調査研

東証及び日本取引所グループ（以下、JPX）では、こ究について説明する。一般に、汎用的な NMT モデルでのような開示資料の英訳を巡る状況の改善を目的としは、専門用語の多い特定分野の文の翻訳品質は劣化する。て、機械翻訳に係る調査研究を継続的に行っている。

この問題を解決する方法として、汎用的な学習データとJPX における調査研究対象の一つとして、機械翻訳特定分野の学習データを組み合わせることで、当該分野しやすい日本語への言い換え（プリエディット）が挙げの機械翻訳の品質を高めるといった、カスタム翻訳モデられる。先行研究では、開示資料の機械翻訳の翻訳品質ルの利用が挙げられる。先行研究［3］では、開示資料に向上の手段として、産業日本語への言い換えの有効性のおけるカスタム翻訳モデルの有用性を評価するため、開検証を行った［1］。この時、言い換えルールとして特許示資料の一つであるコーポレート・ガバナンス報告書（以1324

JPX における機械翻訳の取り組み

https://www.tech-jpn.jp/tokkyo-writing-manual/下、CG 報告書）を対象に、対訳コーパスの作成及びカスタム翻訳モデルを作成した。実験の結果、特定分野に3

プリエディットと産業日本語即した専門用語や固有名詞の訳出によって翻訳品質の向近年、産業翻訳における機械翻訳の利用においては、上を確認した。ただし、一部に固有名詞の誤訳が残存

機械翻訳そのものの精度向上と併せて、機械翻訳を前提したほか、文脈から判断すると不適切な翻訳といった、としたワークフローの検討が進んでいる。その具体例とNMT モデルに一般的な誤訳は依然として散見された。

して、ポストエディットやプリエディットの活用が挙げ

次に、大規模対訳コーパスの構築に係る調査研究にられる。ポストエディットとは機械翻訳モデルの出力文ついて説明する。前述［3］の結果より、開示資料に特を人手によって後編集を行うことであり、プリエディッ化した対訳コーパスの有用性が確認できたことから、

トとは機械翻訳前に入力文を翻訳しやすいように言い換

JPX では開示資料に特化した対訳コーパスを構築しえる作業である。開示資料中のテキストは長文かつ文ている。この例として、TDDC（Timely Disclosure

構造が複雑になりやすい傾向にあることから、プリエ

Documents Corpus）［4］と東証適時開示コーパス 2 がディットによる機械翻訳への品質向上は特に期待できる挙げられる。TDDC は、2016 年 1 月から 2018 年と考えられる。
プリエディットに密接した概念として、制限言語が（PDF 形式）から手作業で構築された、約 140 万文存在する［5］。制限言語とは、人間による読みやすさや対の対訳コーパスである。TDDC は第 6 回アジア翻訳機械での処理しやすさを向上させるために、自然言語のワークショップ（WAT 2019） の公式コーパスとして構文や語彙等に制限を設けた言語のことである。制限言提供されており、本ワークショップ参加者の評価結果は語の代表例として、プレイン・イングリッシュ（PlainWeb サイト上で公開されている。一方、東証適時開示

English）、やさしい日本語、産業日本語が挙げられる。

コーパスは、TDnet 上の開示資料から構築したコーパ

産業日本語とは、「産業・技術情報を人に理解しやすく、スであり、その一つに大規模対訳コーパス（適時開示資かつ、コンピュータ（機械）にも処理しやすく表現する

料対訳コーパス（日英））がある。この対訳コーパスがための日本語」と産業日本語研究会によって定義されてTDDC と異なる点として、PDF 形式の開示資料からのいる。開示資料のプリエディットにおいては、人間（上テキスト抽出及び文対のアライメントが、手作業ではな場会社及び投資家）と機械（機械翻訳）の双方にとってく機械的な手法によって行われたことが挙げられる。いの可読性が求められることから、産業日本語はプリエずれの対訳コーパスも、機械翻訳モデルの精度向上に寄ディット後のテキストの指針として適していると考えら与しており、学習データとしては十分な規模であることれる。

3が示唆されている。しかしながら、数値及び固有名詞のそこで、文献［1］の研究では、開示資料においては産誤訳、訳語の一貫性の不備、訳抜け等は改善できず、問業日本語へのプリエディットによる翻訳品質の向上が期題点として依然指摘されている。

待できると考え、実験によってこの有効性を評価した。

これらの調査研究では、開示資料における全体的な機本研究では、開示資料の一つである CG 報告書中のテ

械翻訳の品質向上を確認したものの、固有名詞や数値をキストを対象に、産業日本語への言い換えをクラウドはじめとする、投資家にとって極めて重要な情報についワーカー等に依頼のうえ、NMT モデルへの入出力結果ては、誤訳の大幅な低減は見受けられなかった。そこでを比較することで、プリエディットの有効性を検討した。

JPX では、これらの誤訳を回避する方法として、NMT

この概要を【図１】に示す。以下では、本研究の実験内モデルの外部におけるテキストの制御に係る調査研究を容等とプリエディットに関する追加の考察等を述べる。

行っている。
2

https://www.jpx.co.jp/markets/paid-info-equities/
misc/04.html

3

http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/WAT2019/index.html

4産業日本語への言い換え

4.1

言い換え作業

実験対象のテキストデータは、2019 年７月までにYEAR BOOK 2O2O 325

5

産業日本語関連

6 月までの 30 ヶ月において TDnet で開示された資料

CG報告書：•••

言い換え済みCG報告書

基本的な考え方各原則を実施しない理由
各原則に基づく開示

原文(日本語)翻訳会社

クラウドソーシング

特許ライティング
マニュアルによる言い換え（プリエディット）

言い換え文by 翻訳者 (1 名)

原文MT出力結果言い換え文MT出力結果

参照訳
( 英語)

図１

言い換え文

by クラウドワーカー
A- E (5 名)言い換え文
MT出力結果文献［1］における実験の概要

日本語及び英語で開示された CG 報告書からパラグラフ単位で抽出した、全 591 文のテキストとした。パラグ
ラフの選定に当たっては、１つのパラグラフ中に 100文字以上の文が最低１つ含まれるようにした。この文量

表１

対象データの規模

項目

内容

パラグラフ数218 パラグラフ

総文数

591 文（１パラグラフ当たり平均 2.71 文）

総文字数

63,896 字（１文当たり平均 108.1 字）等を【表１】に示す。
本研究では、プリエディットの言い換えルールとして特許ライティングマニュアル第２版（以下、本マニュア

表２

本研究で利用した言い換えルール

ルール 名称概要
一文を短くして複雑な係り受けを無くす。

1

短文化

2

主語や目的語等の省略され主語・目的語等の明示 た要素を明示して、文意を明瞭にする。

は産業日本語へのプリエディットの有用性が示唆されて

3

文構造の明確化

文の構造を工夫し、理解しやすい文にする。

いたことが挙げられる。本マニュアルにおける言い換え

4

並列要素の整理

要素を対等に並べることで、係り受けを明確にする。

5

読点の付与

適切な位置に読点を付与することで、係り受けを明確にする。

6

簡潔化

不要、冗長、難解な表現を避け、文意が変わらない簡潔な表現を用いる。

7

単語の言い換え

多義的な表現や曖昧な表現を明確・具体的な表現に改める。

ル）を利用した。この理由として、本マニュアルは言い換えルールが用例と併せてまとまっていること、また、清藤の発表［6］において、特許文書における機械翻訳でルール 4 の概要を【表２】に示す。また、100 文字以上の文にはルール１の短文化を行うよう、各作業者には明示的に指示した。
本研究では、これらの言い換え作業を、クラウドワーカー５名と翻訳者１名に依頼した。この目的の一つとして、日英翻訳の経験の有無による、プリエディット結果への影響の有無の検証が挙げられる。

4.2

作業者による言い換え結果

表３ プ
 リエディットにおける適用ルール数（「ルール X」を「R.X」として表記）（総文数：591 文）
対象

R.1

R.2

R.3

５名のクラウドワーカー（A-E）及び翻訳者におけるA

342

9062

プリエディット時の適用ルール数の分布を【表３】に示B369 2383124544 292

C333

32118213す。【表３】より、ルール１の短文化以外の適用数は作

45

R.4

R.5

R.6

36 10820R.767 160

D440 498 287

86 216 229 309

E379

22

ル１には文字数という定量的な基準が設けられており、翻訳者

348 430

918876 273 217

114764 147

業者による差異が大きいと言える。この要因として、ルー22N/A

615 165

50 18953

それ以外のルールには適用すべきかどうかの定量的な基準が無いことが考えられる。また、同一の言い換えルー
4326

特許ライティングマニュアル第２版では、27 の言い換えルールを７つのカテゴリに区分しているが、本稿ではこの各カテゴリに属する言い換えルールのそれぞれを総称してルール 1-7 と記載する。

ルを適用していたとしても、作業者間において言い換え結果の差が生じている事例が散見された。以下では、不適切な言い換えの事例や、言い換えの可否判断が難しいする傾向があり、言い換え後の文がかえって読みにくく事例等を紹介する。

なってしまうという事象を確認した。この例を【表４】4.2.1

短文化に伴う補足漏れの例３に示す。この原因として、当該作業者は、言い換ルール１の短文化の誤った適用事例として、短文化後え作業をより多く実施することが目的となってしまい、の後半の文において、主語や目的語、接続詞等が漏れて文としての読みやすさの改善を軽視してしまったことがいる例が散見された。この例を【表４】の例１に示す。

考えられる。

この要因として、短文化の実施後、全体を通した読みやすさの確認や他のルールの検討を、各作業者が失念して4.2.4

明確化すべき係り受けの判断の難しさいたことが考えられる。この結果、各作業者においてルー

産業日本語では文節の係り受けを明確にすることが求

ル２の主語・目的語等の明示における適用の判断にばらめられており、そのための言い換えルールとして、ルーつきが生じ、【表３】におけるルール２の適用数が作業

ル１の短文化、ルール３の文構造の明確化、ルール４の者間で大きく異なったと推察する。

並列要素の整理、ルール５の読点の付与が挙げられる。
この中でも、ルール３とルール５は、適用可否の判断に4.2.2

主語及び目的語等の補足の誤りおける作業者の能力への依存が大きく、結果として作業者間の作業結果に差が生じやすくなっていると考える。

脈を誤解して、誤った主語及び目的語の補足を行っていルール３の文構造の明確化とルール５の読点の付与る事例が散見された。【表４】の例２では、前後の文脈は、全体の文構造を把握した上で、文構造が明確になるから、ある企業が取締役会の実効性評価の結果についてよう、語順の変更等を検討する必要がある。この検討の述べており、その主語は「当社」が適切であるところ、際、作業者は各文節の係り受けを把握し、それらの距離作業者は「社外取締役」がそのような評価を行ったと誤の妥当性の評価が求められる。そのため、本マニュアル認した。このような主語等の補足の誤りは、特定の作業を参考にしたとしても、これらの言い換えルールの適用者に限らず生じており、翻訳者においても同様に誤った可否の判断には、作業者自身の能力への依存が大きいと補足を行っている事例を確認した。本実験対象のテキス推察する。

トデータでは、各文の主語及び目的語の候補が複数存在しており、補足する語句の誤りを誘発しやすかったと考4.2.5

簡潔化すべき表現の判断の難しさえられる。ただし、この誤りは、文の作成者ではない第ルール６の簡潔化とルール７の単語の言い換えは、概三者が主語及び目的語を補足したことに起因することかね適切に行われていた。ただし、それぞれの適用可否のら、開示資料の作成者自身がプリエディットを行う際に判断は作業者にとって困難であり、その結果として【表は生じにくいと推察する。

３】の適用数に差が生じたと推察する。
産業日本語では不要な表現や多義的な表現を避け、簡4.2.3

言い換えルールの過剰な適用潔な表現が求められる。これを実現するための言い換えある作業者においては、過剰に言い換えルールを適用

表４
例 原文

ルールとして、本マニュアルではルール６の簡潔化と不適切な言い換え例（下線部は言い換え箇所を示す）
不適切な言い換え文

適用ルール

1

当行の取締役会は、社外取締役がその半数を占める構成 当行の取締役会は、社外取締役がその半数を占める構成となっており、客観性と透明性を確保できる体制となっ です。客観性と透明性を確保できる体制となっております。ております。

12

一方、今後の課題として、取締役会の多様性の確保や社 一方、今後の課題として、取締役会の多様性の確保や社外取締役の比率の検討等が必要であることを確認いたし 外取締役の比率の検討等が必要であることを社外取締役が確認いたしました。
ました。

23

一方、ジェンダーにおける多様性については課題と認識 一方、当社は、ジェンダーの多様性を、課題と認識して 1, 2, 3, 6,7しており、実効性および適正規模の観点から女性取締役 います。そこで、実効性および適正規模の観点から、当社は、女性取締役の登用を、引き続き検討します。の登用を継続的に検討してまいります。

YEAR BOOK 2O2O 327

5

産業日本語関連

ルール２の主語・目的語等の明示において、前後の文ルール７の単語の言い換えが定められている。本マニュ料のテキストの場合、本マニュアルだけでは作業者間にアルでは、簡潔化すべき表現の実例を幅広に記載するこおいて言い換え結果の差が生じることが判明した。これとで、簡潔化すべき表現を外延的に定義している。しかを解決する方法として、本マニュアルに加えて、開示資しながら、本マニュアルで記載されている実例は特許文料に即した例文の充実化や FAQ の作成が挙げられる。

書で頻出な語句であり、開示資料には必ずしも即しておらず、作業者の判断に困難が生じたと考えられる。ただし、簡潔化の作業そのものは本マニュアルが参考となることから、不適切な簡潔化は生じにくかったと推察する。

5翻訳品質への影響

5.1

実験設定

本研究では、前述のプリエディットの後、原文と各4.3

作業者の感想言い換え文を汎用的な NMT サービスに入力し、プリ本作業の実施後、各作業者に対して、言い換えが困難エディットされた文の翻訳品質を評価した。汎用的なだった事例、適用可否の判断が困難だった言い換えルー

NMT サービスには Cloud Translation API5 を採択しル等についてアンケートを実施した。本節では本アンた。翻訳品質の評価には、BLEU［7］と NIST［8］によケート結果の概要を述べる。

る自動評価と、特許庁が定める「特許文献機械翻訳の品まず、言い換えが困難だった事例としては、ほぼ全員質評価手順」6 中の「内容の伝達レベル」による人手評価の作業者が長文の言い換えを挙げた。ルール１の短文化を採択した。この人手評価では、文単位で 2 名の翻訳の適用可否は作業者にとって明らかであったものの、短者による 5 段階の主観評価を行い、それぞれの平均値

文化作業そのものは、文構造全体の把握が難しかった旨を算出した。また、各言い換えルールの有効性の評価のの回答が大部分を占めた。特に、150 文字以上の文は、ため、クラウドワーカー及び翻訳者の人手評価結果に対途中で主語が変わることが多く、係り受けの判断に労力して重回帰分析を行った。

を要したという所感が寄せられた。
適用可否の判断が困難だった言い換えルールとして5.2

実験結果及び考察は、明確化すべき係り受けの判断に関連するルール３

自動評価の結果を【表５】、人手評価の結果を【表６】、（文構造の明確化）とルール５（読点付与）、表現の簡潔重回帰分析の結果を【表７】、言い換え文及び翻訳文の化に関連するルール６（簡潔化）とルール７（単語の言サンプルを【表８】に示す。各表における p 値は両側い換え）が挙げられた。これらは、4.2.4 項及び 4.2.5検定によって算出した。

項の記載を支持すると考える。また、適用可否の判断を【表５】より、一部の作業者では BLEU スコアの有意助けるための施策として、複数の作業者より例文の充実な向上は見られなかったものの、NIST スコアは全ての化や FAQ の作成の提案があった。

作業者において有意差が確認できた。NIST スコアの方全体を通した所感としては、「日本人であるのにも関がより有意に向上していることから、内容語の出力が特わらず、難しいと感じました」、「母語であるはずの日本に改善したと考えられる。また、【表６】より、クラウ語をきちんと理解できていないことが分かりました」とドワーカーと翻訳者の両方で人手評価の有意な改善が確いった、本作業の難しさに係る感想が多数寄せられた。

認できた。これらの結果は、本マニュアルによるプリエ

また、「いい経験ができました」、「このような言い換えディットが、機械翻訳の出力文の品質向上に寄与するこは、言語の構造を考えるのに有効だと思います」といっとを支持している。

た、本作業に対する前向きな感想も寄せられた。

【表７】より、人手評価結果の向上に特に寄与した言
い換えルールは、ルール１の短文化だと言える。この要4.4

小括

本研究では、言い換えルールが用例と併せてまとまっていること等を踏まえ、作業者の言い換え作業の仕様書として本マニュアルを採択した。本作業の結果、開示資328

5

https://cloud.google.com/translate/?hl=ja

6

https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/
kikaihonyaku/document/tokkyohonyaku_
hyouka/01.pdf

因として、短文化による係り受けの明確化や訳抜けの表５抑制が考えられる。【表８】の例１のように、短文化で対象は文節の係り受けが明確になることで、NMT モデルに自動評価結果

BLEU
スコア差分NISTp値

スコアp値とって文意が把握しやすくなることが期待される。また、

原文

22.98

-2.66

A

24.13

1.14 <0.01

2.76

0.10 <0.01【表８】の例２のように、NMT モデルでは長文におけ

B

23.7

0.72 <0.05

2.78

0.11 <0.01

る訳抜けの発生が知られているが、短文化によってその

-

差分
--

C

23.93

0.94 <0.01

2.76

0.09 <0.01

D

23.37

0.38

2.76

0.10 <0.010.36

抑制が期待される。

E

23.55

0.56 <0.05

2.75

0.08 <0.01【表７】によると、他の言い換えルールでは翻訳精度

翻訳者

23.86

0.88 <0.05

2.77

0.10 <0.01の大幅な向上は見受けられなかった。この理由としては、
表６

4.2 節に挙げたような、各作業者における不適切な言い対象換えに起因すると考えられ、必ずしもこれらの言い換えルールが翻訳品質の向上に寄与しないとは言えない。各
言い換えルールの有効性の評価のためには、言い換え作

人手評価結果スコア

差分p値

原文3.78--

クラウドワーカー

4.13

0.35

<0.01

翻訳者

4.23

0.45

<0.01

業時における各言い換えルールの難しさ等の評価や、適表７

例 1 原文

ルール

名称

1

短文化

係数
0.73

標準誤差
0.05

t値
15.8

p値
<0.01

2

主語・目的語等の明示

0.00

0.05

-0.07

0.94

3

文構造の明確化

0.00

0.06

0.03

0.98

4

並列要素の整理

0.11

0.05

2.13

<0.05

5

読点の付与

0.02

0.05

0.46

0.64

6

簡潔化

0.07

0.07

0.96

0.34

7

単語の言い換え0.010.05

0.110.91

5

産業日本語関連表８

重回帰分析の結果（R2 ＝ 0.20、文数＝ 1182）

言い換え文及び MT 文のサンプル（括弧中の文字は言い換え作業者、数値は人手評価結果を示す）
なお、当社は、女性役員として監査役１名を選任しており、当該監査役は取締役会へ出席し、議論へ参加しております。

参照訳

The Company has appointed one female officer as a corporate auditor, and the corporate
auditor attended meetings of the Board of Directors and participated in discussion.

原文 MT 文（4.0）

The Company has appointed one Audit & Supervisory Board Member as a female officer who
attends the Board of Directors meetings and participates in discussions.

言い換え文
（翻訳者）

なお、当社は、女性役員として監査役１名を選任しております。当該監査役は取締役会へ出席し、議論へ参加しております。

言い換え MT The Company has appointed one corporate auditor as a female director. The corporate auditor
attends the board of directors and participates in discussions.
文（5.0）
例 2 原文当社は、任意の指名・報酬委員会などの独立した諮問委員会を設置していませんが、取締役候補の選任や取締役の報酬については、取締役会の決議に先立ち、独立社外取締役及び親会社に対し説明を行い、適切な助言を得ております。

参照訳

Although NTT DATA has not set up an independent advisory committee such as a voluntary
nomination committee or remuneration committee, in advance of the resolution by the Boardof Directors, we provide independent directors and the parent companies with explanations
about the nomination of candidates for directors and remuneration for directors and receive
appropriate advice from them.

原文 MT 文（2.0）

The Company has not established an independent advisory committee such as a voluntary
nomination and remuneration committee. We give explanations and obtain appropriate advice.

言い換え文
（D）

当社は、任意の指名・報酬委員会などの独立した諮問委員会を設置していません。ですが、当社は、取締役候補の選任や取締役の報酬については、取締役会の決議に先立ち、独立社外取締役及び親会社に対し説明を行い、適切な助言を得ています。

言い換え MT The Company has not established an independent advisory committee such as a voluntary
nomination and compensation committee. However, prior to the resolution of the Board of文（5.0）
Directors, the Company explains the selection of director candidates and director remuneration
to independent outside directors and the parent company to obtain appropriate advice.

YEAR BOOK 2O2O 329

切なプリエディットを前提とした場合の翻訳品質への寄与等の評価が必要と考える。

［4］Nobushige Doi, Yusuke Oda, and Toshiaki
Nakazawa. TDDC: Timely Disclosure
Documents Corpus. In Proceedings of The

6

おわりに

本 研 究 で は、 開 示 資 料 の 機 械 翻 訳 に お け る プリエ

12th Language Resources and Evaluation
Conference（LREC 2020）, pp. 3719-3726,
Marseille, France, 5 2020.

ディットの有効性を検討した。実験の結果、CG 報告書［5］宮田玲，藤田篤．機械翻訳向けプリエディットの有を対象にしたプリエディットにおいて、特許ライティン

効性と多様性の調査．通訳翻訳研究への招待，pp.

グマニュアルによる産業日本語への言い換えルールが準53–72, 2017.

用可能であること、また、短文化が特に有効であることを示した。一方で、開示資料のテキストの場合、本マニュ［6］清藤弘晃．産業日本語の考え方と NMT．第 29 回
JTF 翻訳祭，10 2019.

アルだけでは作業者間において言い換えの結果に差が生［7］Kishore Papineni, Salim Roukos, Todd

じることが判明した。そのため、開示資料における適切Ward, and Wei jing Zhu. Bleu: a method forなプリエディットを助けるための施策や、言い換えルー

automatic evaluation of machine translation.

ルごとの更なる分析が望まれると考える。

pp. 311–318, 2002.

以上を踏まえ、今後の課題としては次が挙げられる。

［8］G. DODDINGTON. Automatic evaluation ofmachine translation quality using n-gram・開 示資料に即したプリエディットマニュアルの検討

co-occurrence statistics. Proceedings of（言い換え例の拡充、特許ライティングマニュアル以

the HLT Conference, San Diego, California,外の言い換えルール等）

2002, pp. 138–145, 2002.

・プリエディットの難しさに係る更なる分析
・他の開示資料におけるプリエディットの有効性の検証
・ポストエディット及びプリエディットを前提とした開示資料の産業翻訳ワークフローに向けた検討

参考文献［1］土井惟成，大西恒彰，百石弘澄，高頭俊，山藤敦
史．上場企業開示資料の機械翻訳におけるプリエディットの検討．言語処理学会第 26 回年次大会（NLP2020），pp. 525–929, 3 2020.
［2］Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, and Quoc V.
Le. Sequence to sequence learn- ing withneural networks. In Proceedings of the27th International Confer- ence on NeuralInformation Processing Systems - Volume 2,NIPS’14, pp. 3104–3112, Cambridge, MA,USA, 2014. MIT Press.
［3］土井惟成，近藤真史，山藤敦史．コーポレート・ガバナンス報告書における機械翻訳の検討．言語処 理 学 会 第 25 回 年 次 大 会（NLP2019），pp.
926–929, 3 2019.

330

産業日本語関連

5YEAR BOOK 2O2O 331