ハイブリッド翻訳のためのフレーズアラインメント
株式会社富士通研究所
ソフトウェア＆ソリューション研究所
主管研究員

潮田PROFILE

明

1983年東京大学理学部物理学科卒業。同年株式会社富士通研究所入社．表面磁気光学効果、空間光変調器、統計自然言語処理の研究などに従事．
博士（理学）

ushioda@jp.fujitsu.com

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はじめに

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ハイブリッド翻訳

日英・英日機械翻訳のように言語構造の大きく異なる
2言語間の自動翻訳においては、従来より構文解析を含ルールベース翻訳は汎化が比較的容易で、ルールによむある程度深い言語的解析が重要だと考えられ、実用シる細かい細工が可能であるなどの長所がある一方、辞書

ステムは主にルールベース翻訳を中心に開発が行われてや文法には大量の人手コストが必要な上、ユーザによる来た。一方仏英間などヨーロッパ言語間での適用から始調整が難しいなどの問題を抱えている。更には、最近多まった統計翻訳（Statistical Machine Translation,

くの言語間で整備が進みつつある大量の対訳コーパスか以下SMT）は、近年著しい発展をとげ、最近ではアラら、直接自動で（そのまま既存の翻訳エンジンに組み込

ビア語英語間や中英間などの翻訳においても実用化を目める形で）文法規則を抽出する手立てが現時点では得ら指した開発が進められている。SMTでは現在フレーズれていない。用例翻訳はコーパスから自動で翻訳知識がベースの統計翻訳が最も有望視されているが、フレーズ構築できる点で優れているが、不特定分野の翻訳においベースの統計翻訳における「フレーズ」とは一般に言語ては、大量の用例収集が必要であり、対訳コーパスを効学的フレーズ、あるいはconstituentとは無縁の場合が率的に活用するためには、用例の汎用化を自動で行うメ多い。そのため、翻訳の単位として汎用性に欠ける、対カニズムの開発が不可欠である。統計翻訳は対訳データ

訳コーパスの分野に過適合するため対訳フレーズの分野さえあれば人手による辞書作成やルール作成が不要とい間移植性が低い、などの本質的問題を抱えている。

うメリットがある反面、学習用対訳データとは全く違う

本稿では、日英翻訳を念頭に、従来のルールベース翻分野や文種の翻訳は苦手であるという欠点もあり、汎用訳および用例翻訳と、フレーズベースの統計翻訳とを融的な翻訳システムとして見たときに従来手法に比べて実合するハイブリッド翻訳について展望し、融合に際して際どのくらいの翻訳品質が単独で得られるかはまだ未知のカギとなるハイブリッド翻訳のためのフレーズアライな部分が多い。

ンメント方式について考察する。

そこで、少なくとも日英・英日翻訳においては、従来より商用システムとしても幅広く使われてきたルールベ
ース翻訳および用例翻訳と、大量の対訳コーパスから翻訳に有用な情報を定量的に抽出できる統計翻訳の長所を組合わせたハイブリッド翻訳が次世代自動翻訳の有力候補として期待できる。しかし、単にハイブリッドといっ

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Partても、組合わせ方には様々な形態が考えられる。最も疎な組合わせ方としては、それぞれの翻訳結果からベスト3寄稿集

機械翻訳技術の向上

フレーズアラインメントと思われる結果を抽出する方法、すなわち投票方式がある。またそれぞれの翻訳システムの中間結果を相互利用

ここでは、ハイブリッド翻訳のためのフレーズアライする方法も考えられる。たとえば、フレーズベース統計ンメント方式の一例として、統計情報と辞書情報を組み翻訳において、抽出されたフレーズテーブルの中から、合わせながらボトムアップにバイリンガルパージングをパーサの出力と一致するフレーズ（すなわちcon-進めることにより統計的最適化の枠組みの中に言語学的stituent）のみを選択、あるいは一致するフレーズを優制約を組み込むことが可能な手法を紹介する。前述のよ先して使う方式などが提案され、その有効性についてもうにconstituent を基準にしたフレーズアラインメン報告されている。更に踏み込んだ融合型のハイブリッドトを抽出することが目的であるが、実際の対訳コーパス

方式では、統計情報と言語解析情報を結合しながら翻訳の中で意味的に過不足なく対応の付く部分（チャンク）を進めて行く方法などが考えられる。

を括り出して行ったときに、結果的に得られたチャンクいずれのアプローチにせよ、従来のルールベース翻訳が実際constituentになっているかと言うと、その補償や用例翻訳の資産を最大限に活用しようと考えたときにはない。実際には一方の言語においてconstituentであ必ず問題となる重要なポイントは、ルールベース翻訳にっても、対応するもう一方の言語側のチャンクはcon-おけるフレーズとフレーズベース統計翻訳におけるフレstituentでない、ということは多々ある。従って両言語ーズの間に整合性が全くないことである。前者は構文木側ともconstituentであるという制約は強すぎる可能性

におけるconstituentをフレーズの単位として解析を進がある。またもちろんそもそも何がconstituentである

めるのに対して、後者のフレーズは、言語学的意味とはかも、もとになる文法のルールに依存するため、両言語無縁に、統計的にある意味で有意な単語の連なりをフレ側の文法の相性と言ったものも関係してくる。そこでこーズとして活用している。SMTの枠組みの中でcon-の手法では、日本語側のフレーズがconstituentになるstituentを用いることの是非についてはここでは深くはべく近づくことを優先するアプローチを選択している。

論じないが、少なくともSMTの最大の問題の1つであ

図1に本手法の構成図を示す。入力として対訳文（日本る異分野間移植性、すなわち、ある分野の対訳コーパス語の文と英語の文のペア）が与えられると、まず構文のから学習したSMTを全く異なる分野での翻訳へ適用し解析が行われるが、導入したいと考える言語的解析の深ようとしたときの適用可能性、を考えた場合、人間の言さに応じて、形態素解析あるいは構文解析が施される。

語知識を基に築かれた汎化性に裏打ちされたcon-

これらの解析の後、日英両文は名詞句や句動詞などのベstituentの概念が重要な役割を果たすことは十分考えらースフレーズの単位に分割され、フレーズマージ処理部れる。ましてや、ハイブリッド方式の中で従来のルールに送られる。フレーズマージ処理部では、ある評価指標

ベース翻訳の開発過程で築かれた文法規則あるいは文法（総合評価値）に従って、日本語の隣接するフレーズ同記述の枠組みや、言い換え可能性を基準に構築された用士、あるいは、英語の隣接するフレーズ同士を今度は順

例翻訳用の用例の蓄積を有効に活用しようと考えたときに繋ぎ合わせて（マージ）、より長いフレーズを組み立には、効率よくconstituent あるいはそれに準拠したてて行く。このときどの日本語のフレーズとどの英語の対訳フレーズと統計翻訳の枠組みとを組み合わせる手立

フレーズが対応しているかは、図2に示すようなマトリてを考える必要がある。

ックス表現によって常に記録されている。繋ぎ合わせの各段階において、日本語の隣接するフレーズ同士を繋ぐ

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のか、あるいは、英語の隣接するフレーズ同士を繋ぐの組みの中で、構文情報を用いた方が良いのか、あるいはかは、どちらの操作がより高い総合評価値を生むかによ

どのくらい用いれば良いのかは、まだ未解決の問題であって判断される。図1に示すように、総合評価値は統計るが、ここで紹介したようなフレーズアラインメントの評価値と構文構造評価値の組み合わせにより計算される。

手法を用いて検証することが可能であると考えられる。

統計評価値は、日本語のフレーズと英語のフレーズの対

図2に、本手法により日英対訳特許抄録の課題文15応の度合いを、それぞれの構成単語同士の対応（単語同万文対から自動抽出されたフレーズアラインメントの結士が互いの訳語として現れる確率）を基に求めたもので果の1例を示す。マトリックスの列方向に、得られた日ある。単語同士の翻訳確率は単語ベースの統計翻訳モデ

本語のフレーズが、行方向に英語のフレーズが並べられルを用いて、大量の対訳文から統計的に求めることがでている。マトリックス中の数字は日本語フレーズと英語きる。構文構造評価値は、繋ぎ合わせの繰り返しによっフレーズの対応の度合いを示したものであるが、0よりて得られる文の構造が、文法に照らし合わせてどのくら大きい数字は「対応有り」0は「対応なし」を表していい自然かを基準に数値化されたものである。本手法では、る。日本語のフレーズと英語のフレーズを比較すると、対訳文の構文構造は一切考えずに、フレーズ同士の統計日本語のフレーズの方がより文法的な単位（con-的な対応度のみをもとにフレーズアラインメントを行うstituent）に近いものになっているが、これは、総合評こともできるが、その場合は図1において統計評価値を価値の算出において、日本語のフレーズがよりcon-そのまま総合評価値として用いればよい。統計翻訳の枠stituentに近いものになるように設定した結果である。

図1

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フレーズアラインメントの構成図

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Part

寄稿集機械翻訳技術の向上

なお図2の結果は1例であり、同じ入力文対からこれ以参考資料外にも様々な長さのフレーズ対応が抽出される。これら

Franz-Josef Och and Hermann Ney（2004）"Theのアラインメント結果をフレーズベース統計翻訳システ

alignment template approach to statistical

ムに組み込むことにより翻訳精度が向上することが確認

machine translation." Computational Linguistics,

されているが、本手法によるフレーズアラインメントの30（4）,pp.417-450.

本格的な活用はまだこれからの課題である。

Kenji Yamada and Kevin Knight（2001）"A syntaxbased statistical translation model." Proceedingsof the 39th Annual Meeting of the ACL, pp.523530.

図2

フレーズアラインメント結果の例

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