統計的後編集による英日・中日・韓日特許
翻訳の精度向上
Improvement of English/Chinese/Koran-Japanese patent translation by Statistical Post-Editing.
株式会社東芝PROFILE研究開発センター

園尾聡

2009 年九州工業大学大学院生命体工学研究科博士課程修了。博士（工学）。同年株式会社東芝入社。AAMT/Japio 特許翻訳研究会 拡大評価部会メンバー。自然言語処理の研究に従事。
satoshi.sonoo@toshiba.co.jp

株式会社東芝PROFILE

1研究開発センター

木下聡

1985 年東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了。同年株式会社東芝入社。自然言語処理の研究に従事。

はじめに

2

統計的後編集外国語で書かれた大量の特許文書を検索・調査するた

SPE による翻訳方式の概要を図１に示す。はじめに、めに機械翻訳技術が広く用いられている。機械翻訳技術

対訳コーパス中の原言語文を RBMT によって翻訳し、には、大きく２つの枠組みがある。１つは、長年研究開目的言語による翻訳結果文を得る。次に、翻訳結果と参発が続けられてきた、辞書や訳し分け知識を記述した規照訳文を対訳コーパスとみなして、翻訳結果から参照訳則に基づく RBMT（規則ベース機械翻訳）である。も文への変換を行う翻訳モデルおよび目的言語による言語

う一つは、対訳コーパスを利用した SMT（統計的機械モデルを学習によって構築する。学習は、従来の SMT翻訳）であり、近年盛んに研究が行われている。SMTと同じ枠組みを用いることができる。翻訳実行時には、の一手法であるフレーズベース SMT では、対訳コーパ

RBMT による翻訳結果に対して、あらかじめ構築したスから対訳となるフレーズを統計的に抽出して翻訳モデモデルを適用することによって、後編集された翻訳結果ルを構築し、翻訳を行う。特許翻訳においては、パテンを得ることができる。図１の例では、RBMT によってトファミリーから大規模な対訳特許コーパスを比較的容中国語から日本語に翻訳し、SMT によって（翻訳され易に構築することが可能であり、英日特許翻訳タスクにた）日本語から日本語への翻訳（後編集）を行っている。

おいて、SMT が RBMT に比べて高い翻訳精度を示しある分野において十分な対訳コーパスが利用可能であている [1]。
一方、RBMT の翻訳結果に対して SMT の枠組みをれば、RBMT に対して SPE を適用することで以下のような効果が得られる。

用いて後編集を実現する SPE（統計的後編集）を適用することで、特許翻訳や科学技術論文の翻訳タスクにおいて自動評価スコアが大幅に改善することが報告されている [2,3]。

342（１）未知語・誤訳の修正
RBMT において未知語や訳し分け誤りであったとしても、該当する訳語を参照訳文に対応した訳語に修正し、本稿では、RBMT に SPE を適用するメリットにつ翻訳精度が向上する。例えば、図１の RBMT 翻訳結果いて紹介し、特許翻訳の自動評価および人手評価によるの「持っている」という訳語を、特許文書により適した分析結果について報告する。

表現である「有する」へと修正することが出来る。

寄稿集４

機械翻訳技術の向上

図1

SPE（統計的後編集）の概要（２）翻訳結果の自然性の向上
助詞等の追加・削除や、特定の言い回し（フレーズ）をより自然な表現に変換することで、RBMT が課題とスのモデルを構築した。テスト文は、各翻訳方向ともに 2000 文を学習用とは別に用意し、自動評価には2000 文全て、人手評価には 100 文を用いた。

している翻訳結果の流暢さが改善される。図１の例では、「以下効果」に対して助詞の追加を行い、「以下の効果」と修正され、より自然な訳文となっている。

3.2

自動評価

機械翻訳の自動評価において一般的に用いられている
BLEU[9] による評価結果を表１に示す。英日、中日で（３）翻訳処理失敗文の補正は SPE が最も高いスコアを示し、韓日では SMT およ

例外として、規則の不備や誤字・脱字等の原文の誤り

び SPE が高いスコアを示している。BLEU スコアは、が原因で RBMT の翻訳処理が失敗したとしても、同様参照訳文との一致度を示す指標であり、各翻訳方向におの失敗例が学習データ中に存在すれば、翻訳文のある程いて、SPE によって RBMT の翻訳結果が参照訳文に度の補正が可能となる。

より近い翻訳結果へと後編集されたことが分かる。
表133.1

自動評価結果

特許翻訳における SPE の効果
実験環境

英日・中日・韓日特許翻訳において、RBMT、SMT、SPE の翻訳精度の比較を行った。RBMT は商用シス
テム [4] と同等のものを使用し、中日方向においては220 万語の専門用語辞書 [5] を追加した。SMT および SPE の 学 習 に は、 英 日 は 200 万 文 対（[6] の 一部）、中日および韓日は 100 万文対（[7]）の対訳コー
パ ス か ら、Moses-toolkit[8] を 用 い て フ レ ー ズ ベ ー

YEAR BOOK 2O15 343

3.3

人手評価の有効性を確認した。

人 手 評 価 は、Adequacy お よ び Acceptability[1]

韓日方向では、言語が類似していることから、各シスによって評価した。英日、中日および韓日の人手評価結

テムともに高い評価結果となっているが、SPE によっ果をそれぞれ図２、３、４に示す。Adequacy は、原て RBMT の評価結果が改善していることを確認した。

文の内容をどの程度正確に伝達しているかの指標で、5

また、Acceptability の分布に注目すると、各翻訳方段階評価で数値が高いほど正確となる。Acceptability

向において、SPE は RBMT と比べて自然な訳文（AA）

は、フローチャートに従い、文法的で内容が理解可能なの割合が高くなっており、RBMT が課題としている翻訳文（AA,A）、非文法的であるが内容が理解可能な訳文訳結果の流暢さが改善していることが分かる。

（B,C）、内容が理解できない（F）として、評価ラベル3.4を付与する。
英日方向では、Adequacy の平均値が RBMT3.53、表２に RBMT および SPE の翻訳結果の一例を示す。

SMT2.12、SPE3.93 と、SPE が他のシステムよりEJ-1 では、「展示スペース」がより適切な「表示領域」優位であることを確認した。なお、図中の * は、ウィに修正されている。EJ-2 では、不自然な訳出が修正

ルコクソンの符号順位検定による有意差（p<0.05）

され、内容理解度および可読性の高い翻訳結果となっを 示 す。 ま た、Acceptability に お い て、 内 容 が 理ている。また EJ-3 の RBMT 訳では、解析失敗を示す

解 で き る レ ベ ル（C 以 上 ） の 割 合 が RBMT81.8%、「･･･・」が訳出され、内容を理解することが困難である

SMT13.1%、SPE87.9% と、SPE の内容理解度がが、SPE 訳ではある程度内容が理解できるレベルまで向上していることが分かる。

改善していることが分かる。

中日方向においても同様に、Adequacy の平均値が中日翻訳においても同様に、誤訳の修正「胸骨→前駆RBMT2.95、SMT3.02、SPE3.34、内容理解度が、体」や、訳出フレーズの自然性の向上を確認することがRBMT39.8%、SMT38.8%、SPE43.9% と、SPE出来る。

図2344

翻訳例

人手評価結果（英日）

図3

人手評価結果（中日）

図4

人手評価結果（韓日）

寄稿集４

表2

翻訳結果例

機械翻訳技術の向上

4

おわりにみ合わせた特許文の日英機械翻訳” , Japio YEAR
BOOK 2010, pp.280-282, 2010.
[3] Satoshi Sonoh, el al., “Toshiba MT System

本稿では、RBMT（規則ベース機械翻訳）に SPE（統Description for the WAT2014 Workshop.”

計的後編集）を適用し、英日・中日・韓日特許翻訳におProceedings of the 1st Workshop on Asian

ける有効性を確認した。SPE は、自動評価においてフTranslation（WAT2014）, pp.26-32, 2014.

レーズベース SMT と同等以上のスコアを実現すると同[4] The 翻訳エンタープライズ TM,

時に、人手評価においても正確さと内容理解度の高い翻http://mt-server.toshiba-sol.co.jp/

訳結果となっていることを確認した。

[5] JPO 中日辞書 ,今後は、RBMT の特徴であるきめ細かいカスタマイ

https://alaginrc.nict.go.jp/resources/jpo-info/

ズ機能と、SPE による翻訳精度の向上を両立させるこ

jpo-outline.html#jpo-dic-zhとにより、特許翻訳における実用性を高めていきたい。

[6] JPO・NICT 英日対訳コーパス ,https://alaginrc.nict.go.jp/resources/jpo-info/

参考文献[1] Goto, Isao, et al., "Overview of the patentjpo-outline.html#jpo-en-ja[7] JPO Patent Corpus,

machine translation task at the NTCIR-10

http://orchid.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/patent/workshop." Proceedings of the 10th[8] Moses, http://www.statmt.org/moses/

NTCIR Workshop Meeting on Evaluation of[9] Papineni, Kishore, et al. "BLEU: a method forInformation Access Technologies: Information

automatic evaluation of machine translation."

Retrieval, Question Answering and Cross-

Proceedings of the 40th annual meeting on

Lingual Information Access （NTCIR-10）,

association for computational linguistics.

pp.260-282, 2013.

Association for Computational Linguistics,[2] 江原 暉将、” 規則方式機械翻訳と統計的後編集を組

pp.311-318, 2002.

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