人工知能型機械翻訳の社会実装
豊橋技術科学大学
情報メディア基盤センター
井佐原均

•機械翻訳？？

機械翻訳を取り巻く現状• 統計翻訳からニューラル翻訳への移行– 深層学習・ニューラルネットを用いた機械翻訳システム– 単語の置き換えから、文から文への置き換え（翻訳）へ。
– Microsoft や Google の発表で話題に。
– 一般的な人よりも翻訳能力が高い。流暢度は完ぺき。忠実度も人間並み。

• 機械翻訳を利用したいというユーザが増加。

機械翻訳を取り巻く現状• しかし実用化にはまだ課題が残る。
– 一般文書の精度は高いが、専門文書（固有名詞が多い）の精度は不十分– ニューラル翻訳の精度向上法が、はっきりしない。
– 訳の抜けや誤りが発生することがある– 低頻度の語句については、失敗が多い– 同じ単語を繰り返し出力することがある機械翻訳を取り巻く現状• 逗子市小坪5-1の小坪海岸トンネル鎌倉側で、9月24日0時頃、大きな崖崩れが発生しました。そのため、小坪海岸トンネルや国道134号線における通行に規制がかかっています。
 Tunnel Kamakura, zushi, kotsubo 5-1 kotsubo coast as
9/24 about a big landslide has occurred. As a result, traffic
in kotsubo coast tunnel and route 134, on regulations.
 A large cliff collapse occurred around 0 o'clock on
September 24th at the Kobosa coast tunnel Kamakura sideof Zushi-shi Kobosa 5-1. For that reason, traffic
restrictions are imposed on the Kosugato coast tunnel andNational Route 134.

機械翻訳を取り巻く現状• 逗子市小坪5-1の小坪海岸トンネル鎌倉側で、9月24日0時頃、大きな崖崩れが発生しました。そのため、小坪海岸トンネルや国道134号線における通行に規制がかかっています。
 Tunnel Kamakura, zushi, kotsubo 5-1 kotsubo coast as
9/24 about a big landslide has occurred. As a result, traffic
in kotsubo coast tunnel and route 134, on regulations.
 A large cliff collapse occurred around 0 o'clock on
September 24th at the Kobosa coast tunnel Kamakura sideof Zushi-shi Kobosa 5-1. For that reason, traffic
restrictions are imposed on the Kosugato coast tunnel andNational Route 134.

機械翻訳を取り巻く現状• しかし実用化にはまだ課題が残る。
– 訳の抜けや誤りが発生することがある– 低頻度の語句については、失敗が多い– 同じ単語を繰り返し出力することがある– 1つの文を1つの文に置き換える– 前後の文の情報は使わない– 話題（テーマ）への対応ができない

機械翻訳の精度向上
普通の文は普通の人以上に翻訳できる翻訳機構の改良
大量データの利用
誤訳や訳の欠落の検出・訂正

製品、企業、業種、自治体、観光地

対訳データの充実

分野に特化した文書
対訳データの利用の翻訳への対応
法の開発
分野固有の語句（低頻度） 翻訳をサービスと高品質（公式文書）とらえる視点機械翻訳を取り巻く現状• しかし実用化にはまだ課題が残る。
– 訳の抜けや誤りが発生することがある– 低頻度の語句については、失敗が多い– 同じ単語を繰り返し出力することがある– 1つの文を1つの文に置き換える– 前後の文の情報は使わない– 話題（テーマ）への対応ができないさらに人間に近づいた翻訳
文の翻訳から文書の翻訳へ相手に応じた翻訳文書の作成

伝えたい情報（意図）を伝える翻訳
人間と同様の言語機能・推論能力を備えたシステム

人間と同じように理解し、推測し、誤解するシステム

http://www.pref.nara.jp/
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14さらに人間に近づいた翻訳
文の翻訳から文書の翻訳へ相手に応じた翻訳文書の作成

伝えたい情報（意図）を伝える翻訳
人間と同様の言語機能・推論能力を備えたシステム

人間と同じように理解し、推測し、誤解するシステム

言葉と脳• 人間が大量の言語データからの統計量を記憶し、言語理解を行っているとは思いにくい。
• 人間の脳の構造が、言語の体系を生み出したのではないか。
• 人間の脳で処理しやすい言語体系。

人間の言語機能• 人間が大量の言語データからの統計量を記憶し、言語理解を行っているとは思いにくい。
• 人間はいろいろな種類の知識を用いて、自然言語の文章や発話を理解している。
非常に特定化された場面で使われる抽象度が高い抽象度が低いより広範に使われる

仮説• 人間はどのようにして、このようなさまざまな知識を活用しているのだろうか？
• 人間は言語処理の各段階で出来るだけ抽象度の低い規則を使う。
• これが、小規模な計算能力・記憶容量と深い理解の両者を満足させるための最適の方法を実現している。

翻訳を例として具体的 (用例)

知識

文と文の対応(用例)Time flies like an arrow
枠組み的知識“X of Y”

光陰矢のごとし“Y の X”

辞書と文法
S → NP + V+NP

抽象的

文 → 名詞句+名詞句+動詞

言葉と学習（経験）• 人間と同じように教える（覚える）ことが必要• 言葉（英語）を学ぶときに– 文法

第２言語獲得– 辞書• 言葉（日本語）を学ぶときに– 経験第１言語獲得– 環境• 初期の自然言語処理の研究はコンピュータに文法と辞書を教えようとした。

経験からの言語知識の獲得• 実際に使われた言葉からの知識の獲得
概念体系の自動構築
上位概念日本語意味マップ
下位
概念
類義関係

経験からの言語知識の獲得• 実際に使われた言葉からの知識の獲得
意味を持ったひとまとまりの語句
ははに
お 台が「お台」より「お台場」のほうがお 台
場
用語である可能性が高い
ビル
公園の多くの後続文字列候補がある

場がの後続文字列候補が比較的少ない機械翻訳への応用• 取り出される語句の例– 「シート エアバッグ スクイブ 回路 の 短絡 の点検」
– 「P-RNAVに必要な機器要件を満足しなくなった場合」• 定型的な語句の対訳を学習– その分野が専門の翻訳者の知識

機械翻訳の現状と研究目標
翻訳精度
[高]
研究目標
ひたすら
学習

(1), (2), (3)
(4)
[多]
対応言語

現状

マニュアル,社内文書, etc

データ量

web,internet[大]【日本語⇔英語】(1) 個別分野への適用(2) 語彙数の増加に対応できるエンジン(3) 誤翻訳検出
英語に特化して精度向上【次段階】 多言語に展開(4) 英語⇔多言語・留学生の活用【将来ビジョン】
日本文化の多言語化
例：小説、俳句、落語等

本学の機械翻訳研究の考え方• 社会実装を念頭に以下の方向性の研究を行う– 実用化への課題を解決するための基盤研究– 実施のニーズに対応するための応用（適合化）研究開発• それぞれの位置のプレーヤーとの連携– 機械翻訳エンジンベンダー– 応用システム開発– ユーザ自然言語処理の未来（を創る）• ビジネス（目的志向）• 言葉と学習（経験）• 知識と言語理解• 言葉と脳人工知能型機械翻訳の社会実装
豊橋技術科学大学
情報メディア基盤センター
井佐原均

ニューラル翻訳の課題
a. 大量のデータを必要とするが、個々の企業や自治体では対訳データが非常に少ない。
b. 処理できる語彙数（辞書登録する語数）に制限があり、頻度の少ない語（固有名詞等）の適切な翻訳が難しい。
c. 情報発信用には「完璧な」翻訳が必要
後編集が必要「意味は違うが流暢」といった訳文があり、後編集が必要な個所が見つけにくい。

本学の研究（１）[a]• 個別分野への適応技術– 小規模データからNMTの学習用データを自動作成する技術• 未知語（固有名詞など）についての精度向上を実証。
用語の対訳辞書では不十分。長めの語句の対訳が必要。
重要語のみでなく、典型的な句を取り出す技術が必要。
本学の技術

抽出例
「シート エアバッグ スクイブ 回路 の 短
絡 の 点検」「P-RNAVに必要な機器要件を満足しなくなった場合」

翻訳への適用本学の研究（２）[a]• 個別分野への適応技術– 汎用機械翻訳システムを用いた学習データの作成技術• 対訳のない個別分野（文書）では Google と同程度の性能を実現。
• (3) の技術と合わせて、より精度向上を目指す。

本学の研究（３）[b]• 語彙数の増加に対応できるNMTエンジンの研究– 翻訳エンジン（アルゴリズム）の改良• 未知語（固有名詞など）についての精度向上を実証。

形態素情報の付加
通常のニューラル機械翻訳

形態素情報の融合

本学の研究（４）[c]• NMTの訳文（出力）の誤り検出の研究– 入力文を振動させて、誤翻訳の可能性の高い部分を検出– 後編集支援• 誤りの可能性の高い部分を指摘し、そこから後編集を実施。

– 自己学習型翻訳エンジン• 日本語を既存システムで英語に翻訳する。
• 得られた訳文の中で精度の高い（誤翻訳の可能性が少ない）部分のみを用いて学習させる。
• これを繰り返すことで日本語だけしかない分野にチューニングしたシステムを自動作成する。

本学の研究（５）[技術移転]• 汎用自然言語処理技術と経験の蓄積– 機械翻訳システムの導入（分野適合）に必要となる基礎技術– 単語の多義性の自動分析による辞書構築支援技術– 生データを分類し、必要な部分を利用する知見