No.77 AAMT Journal
ISSN 1883-1818

December 2022

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳AAMT Journal

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳

No.77
目 次
巻頭言
MTが浸透した世の中へ

出内 将夫

3

後藤 功雄

4

JParaCrawl v3.0: 大規模日英対訳コーパス

森下 睦

11

学習時と推論時における入力データの分布の異なりを考慮したニューラル機械翻訳モデルの学習手法

美野 秀弥

17

特許庁における機械翻訳に関する取組

名和 大輔

24

人間の翻訳と機械の翻訳（６）：翻訳中核プロセスの一つの性質

影浦 峡

28

内山 将夫

34

AMTA2022参加報告

田中 英輝

44

AMTA 2022 Conference 参加報告

平岡 裕資

48

第9回アジア翻訳ワークショップ（WAT2022）開催報告

中澤 敏明

50

Webデータ自動対訳作成サービス「CorpusNow」のご紹介（株）川村インターナショナル

55

編集後記

新田 順也

57

Masao Ideuchi

3

Isao Goto

4

Makoto Morishita

11

Hideya Mino

17

Initiatives of machine translation by Japan Patent Oﬃce

Daisuke Nawa

24

An aspect of the core translation process

Kyo Kageura

28

Masao Utiyama

34

Report on Participation in AMTA2022

Hideki Tanaka

44

Report on AMTA 2022 Conference

Yusuke Hiraoka

48

Report of the 9th Workshop on Asian Translation (WAT2022)

Toshiaki Nakazawa

50

第17回AAMT長尾賞受賞記念

ニュースを対象とした日英機械翻訳システムの研究開発
第9回AAMT長尾賞学生奨励賞受賞記念

解説記事

温故知新

新シリーズ「温故知新」
イベント報告法人会員ＰＲC O N T E N T S
Foreword
Towards the World where MT has become Ubiquitous
AAMT Nagao Award

Research and Development of Japanese‒English Machine Translation System for News
AAMT Nagao Student Award

JParaCrawl v3.0: A Large-scale English-Japanese Parallel Corpus
Methods for Training a Neural Machine Translation Model Considering the Diﬀerent Distributions of
Input Data during Training and Inference
Commentary

Learning from the past
New series "Learning from the past"
Event Report

Corporate PR
Introduction to CorpusNow

Kawamura International Co., Ltd. 55

Editor's Note

Junya Nitta

57

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

巻頭言

MT が浸透した世の中へ
出内将夫

情報通信研究機構

今後、機械翻訳（以降、MT）の技術がさらに世のあると言われている。ベストエフォートとは、最低限中に浸透し、当たり前に使われるようになるとしたら、の品質を保証せず、接続が集中する場所や時間帯ではどのような道を辿るのだろうか。

通信品質が下がることを許容する考え方である。この技術が成熟すると、様々な製品やサービスなどに組み割り切った考え方により、回線価格が下がり、技術の込まれて世の中に浸透し、その技術の存在が当たり前に

普及や設備投資が進んだ結果、インターネットが当たなっていく。最終的には、使用者が技術を意識せずとも、り前になったと言われている。MT 技術でも翻訳品質

技術がいつのまにか使われて利便性を享受できる状況にの保証は難しいことから、ベストエフォートの考え方なっていく。例えば、スマートフォンを使ってニュースとは相性が良いと考えられる。MT 技術の普及を促進

記事を読む際には、サーバに保存された記事データをするには、ベストエフォートが通用する用途とベスト

ネットワーク経由で取得し、記事のテキストや画像をス

エフォートでは困る用途を分けて考え、まずは前者を

マートフォンの画面に配置して表示する。このために、

ターゲットとすることで、技術の普及が進み、技術自様々な技術が用いられているが、個々の技術が意識され体も洗練されていくと思われる。

ることは少ない。将来、MT が利用者に意識されない形で利用される日も来るのではないだろうか。

上記では、インターネットのベストエフォートの考え方に着目し、最低限の品質を保証していないと述べ

MT や情報通信の技術がどう成熟してきたか振りたが、より高額だが高品質な、ビジネス用途向けの帯返った上で、今後の MT の行く先を考える。AAMT

域保障付きの接続も存在する。また、インターネット

ホ ー ム ペ ー ジ か ら 公 開 さ れ て い る 過 去 の AAMT

では通信品質を向上する様々な技術が使われている。

ジャーナルを読むと、1990 年代前半の MT は高価で

例えば、ネットワーク上のデータ破壊を検知したり修あり、技術を使用するためのノウハウが必要だったこ正したりできる技術があり、それらが物理媒体、信号、とが伺える。その後、2000 年代にはインターネットのパケットや順序、といった様々なレベルで幾重にも利普及もあり MT を誰もが利用できるようになり、2010

用されることで、送信されたデータが正しく受信され年代後半に MT の品質が向上したことで、今や MT はたか確認できる。MT の分野でも、翻訳前の文の意味

様々な製品やサービスに組み込まれつつある。約 30

が、翻訳後の文に含まれているか、様々な観点で確認

年間で使用者の幅が広がり、MT の翻訳品質が向上し、する技術を組み合わせれば、MT の品質保証技術が確当たり前の技術に近づいてきたと言える。

立でき、用途の幅が広げられるかもしれない。

今後、MT をさらに当たり前の技術とするには、何

過去からの技術の進歩を踏まえ、これからさらに 10が必要だろうか。MT が普及した要因の一つであるイ

年後を考えると、今後さらに MT が当たり前の技術とな

ンターネットの技術を参考例として考える。1990 年代

ると見込まれる。MT 技術が適切な用途で利用されつつ、のインターネット利用者は意識的にインターネットに

MT 技術自体も進歩を続ける良いスパイラルが続くこと接続していた。それが、2000 年代には常時接続が家庭を願っている。

やモバイル端末で普及し始め、現在はインターネット
接続が当たり前となりつつある。インターネットが普及した一因に、ベストエフォートと呼ばれる考え方がTowards the World where MT has become Ubiquitous
Masao Ideuchi
National Institute of Information and Communications Technology
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

第１７回ＡＡＭＴ長尾賞受賞記念

ニュースを対象とした日英機械翻訳システムの研究開発
後藤功雄

日本放送協会

1. はじめに訳の作成やフレーズなど短い表現の参照で機械翻訳シ
ステムを利用して制作時間の短縮に取り組んでいる。

NHK では外国人に向けた英語による迅速な情報発

特に夜間や休日での災害時など、人手が少ない中でも信を支援するために、ニュースを対象とした日英機械

英語で多くの情報を迅速に発信する必要があるときに翻訳の研究開発を進めている。この度、研究開発した

重要な役割を果たしている[1]。

システムが第 17 回 AAMT 長尾賞を受賞するという栄2022 年 6 月から、災害時の総合テレビ特設ニュー

誉にあずかり、深く御礼を申し上げる。本稿では NHK

スに英語字幕を付与したインターネットのライブ配信

での機械翻訳システムの利用、英語ニュースの特徴、を開始した。総合テレビの特設ニュースの日本語字幕

NHK における機械翻訳システムの研究開発を紹介すを機械翻訳システムで英語に翻訳し、その結果を英語る。

字幕として付与してインターネットで配信する[2]。このサービスは在留・訪日外国人に向けたもので、震度2. NHK での機械翻訳システムの利用

5 弱以上の地震発生時、津波注意報・津波警報・大津波警報・大雨特別警報などの発表時に原則実施する。

NHK 日英機械翻訳開発プロジェクトで研究開発しサービス提供時には、NHK ワールド JAPAN のサイ

た日英機械翻訳 システムは 、国際放送向け の英語

トやアプリから、誘導バナーを通してアクセスできる。

ニュースの制作支援と、災害時の特設ニュースのインライブ配信ページには、AI 翻訳のため、正確な表現でターネットライブ配信への英語字幕付与に利用されてはない場合もある「おことわり」を掲載している。

いる。それぞれの利用について説明する。
表 1：

国際放送向けの英語ニュースは次の流れで制作している。(1)まずライターと呼ばれるニュース翻訳者が日1

本語原稿から英語原稿を作成する。固有名詞の訳の確

英語ニュースの書き方のポイント

文は短く。一文は一要素を原則に。特にリード。
複数の要素がある場合は、文を分ける。

認や適切な用語や表現の選定などが必要となり、一番

2

SVO の構文が基本

時間が必要な行程である。 (2)次に、英語ニュースを3

能動態を使い、受動態はなるべく避ける

監修するデスクが英語原稿の内容を確認する。正確な

4繰り返しを避ける

英語になっているか、ネイティブスピーカーにも分か

5

なるべく人を主語にりやすいニュース構成になっているかを確認する。(3)6

修飾語は避ける

そして、文法、言い回し、ニュアンスなどをリライター

7

ソースを明確に（誰が言ったのか明示する）と呼ばれる英語ネイティブのジャーナリストが修正し、(4)最後にもう一度デスクが確認し 1、英語原稿が完成する。英語ニュース制作支援では、主に(1)の行程で下
1

リライターの修正とデスクの確認が複数回繰り返されることもある。

Research and Development of Japanese–English Machine Translation System for News
Isao Goto
Japan Broadcasting Corporation (NHK)This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

3. 英語ニュースの特徴の場合に本文でリードの内容が再度述べられる。
例えば図 1(a)のリードの 1 文目の内容は本文の 4

英語ニュース原稿は日本語ニュース原稿の内容を元文目でも述べられており、リードの 2 文目の内容に制作される。英語ニュースは日本語ニュース原稿のは本文の 5 文目でも述べられている。
英語側では、

直訳ではなく、英語ニュースに独特の書き方やスタイ

重複する内容のうち、一方だけに英語が対応してルが存在する[3–9]。NHK の英語ニュース制作で使わおり、英語ニュースでは内容が重複していないこ

れるポイントを表 1 に示す。

とが分かる。また、詳細な情報を省略することで日本語ニュースと英語ニュースの例を図 1 に示す。

も英語ニュースが短くなっている。例えば、(a)対応していない部分があったり、文の順番が変わってでは 6 文目の内容、(b)では 7 文目の後半の内容ないるところもある。英語ニュースの書き方やスタイル

どが省略されている。

[3–9]のうち、図 1 の例に見られる違いの理由として考③えられるもののいくつかを示す。
①②③

ば出現する。例えば、(a)では、「開花」という表

逆ピラミッド型[10]になっている

現が 8 回出現している。英語ニュースでは、「開

ニュースはリード（記事の導入部分） 2と本文

花」に相当する表現として、”the start of cherry（リード以降の文）からなり、リードではこの

blossom season”, “blossoms had opened”, “start

ニュースの最も重要なことを伝え、リードに続

blooming”という 3 種類の表現が 1 回ずつ使われ

く本文はリードの内容を詳しく伝える。

ており、同じ表現の繰り返しが避けられている。

短く、シンプルに書く

また、(b)では、日本語ニュースに「ドラギ氏」と同じ情報の重複がない（冗長でない）。詳細はいう表現が 5 回出現しており、英語原稿では、次重要度により省略することもある。

の順番でドラギ氏を指す表現が出現してい同じ表現の繰り返しを避けるる。”Mario Draghi”, “He”, “Draghi”, “Draghi”,“Draghi”, “He”。フルネーム、ファミリーネーム、

ここで、①～③のそれぞれについて、NHK の日本
語ニュースとの違いを図 1 の例を用いて確認する。
①②

代名詞を使って同じ表現の連続する繰り返しが低NHK の日本語ニュースでは、リードはニュース減されている。

全体の要約であることが多い。そして本文は背景

英語ニュースでは、ニュース制作時から 1 週間未満の説明から始まることもある。例えば、図 1 (a)、の日付であれば曜日で、それ以外は日付には月を伴い(b)では、日本語のリードはニュース全体の要約に表現する。また、日本語ニュースでは風速をメートルなっているのに対して、英語のリードはニュース／秒で表すが、英語ニュースではキロメートル／時でで最も重要なことだけを伝えている。また、(a)表す。さらに、日本のニュースの場合に外国人にとっでは、日本語ニュースではリードの次に背景情報てニュースの理解に必要な日本の背景知識が追加されである気温を説明しているが、英語ニュースでは、る場合もある。例えば、「震度６強」は”an intensity

リードの次はリードで伝えた開花の根拠となったof upper 6 on the Japanese scale of zero to 7”と震度出来事を説明している。これによって、文の順番の 説 明 が 補 足 さ れ た り 、「 青 森 県 」 は ” Aomoriに違いが生じている。

Prefecture in northern Japan”と場所が補足された

前記の通り、NHK の日本語ニュースでは、リーりする。

ドがニュースの要約になっていることが多く、そ2

日本語ニュースでは同じ表現の繰り返しがしばし

ニュース制作者により明示されることが多い。

5

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

リード気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

対応関係

本文

[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.

[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。

[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.

[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.

[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。

[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.

[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。

[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

青：対応あり 紫：対応あり（意訳・変換） 赤：対応なし

(a)
リード

イタリア 新首相にヨーロッパ中央銀行の前総裁が就任へ

本文[1] イタリアでは、首相が辞任するなど政治の混乱が1か月近く続いてきましたが、ヨーロッパ中央銀行の前の総裁のドラギ氏が、主要な政党の支持を得て、超党派の政権を率いる新しい首相に就任することになりました。

対応関係

Draghi to become Italian prime minister[1] Former European Central Bank chief Mario Draghi has
formally accepted the Italian premiership, paving the way
for a new government to be sworn in on Saturday.
[2] He will replace Giuseppe Conte, who resigned as prime
minister last month following the collapse of his coalition.
Lawmakers have since failed to form a new alliance.

[2] イタリアでは先月下旬、新型コロナウイルスの経済対策をめぐる対立からコンテ首相が連立政権の運営に行き詰まって辞任し、新たな連立協議もまとまらなかったため、大統領の要請を受けたヨーロッ
パ中央銀行の前の総裁のドラギ氏が、超党派の政権の樹立に向けて
各政党と協議を続けてきました。

[3] President Sergio Mattarella asked Draghi to form a new
government.

[3] ドラギ氏は12日、マッタレッラ大統領と会見し主要な政党の支持が得られたとして新政権の閣僚名簿を提出し、ドラギ氏が新しい首相に就任することになりました。

[4] The pair then met on Friday, when Draghi submitted a list of
cabinet members.
[5] Draghi, 73, is a former governor of the Bank of Italy.

[4] 就任式は13日に行われます。
[5] ドラギ氏は73歳。

[6] He headed the European Central Bank for eight years from2011.

[6] 大手金融機関の幹部や、イタリアの中央銀行にあたるイタリア銀行の総裁を歴任したあと、ヨーロッパ中央銀行の総裁を8年にわたり務め、信用不安への対応が評価されました。

[7] Italy's coronavirus death toll exceeds 90,000.
[8] The country's economy has also been hit especially hard.

[7] イタリアは、新型コロナウイルスの死者が9万3000人を超える中、感染を抑えるとともに深刻な打撃を受ける経済の立て直しが課題で、市民からは「イタリアを変革させ、よりよくしてくれることを期待している」と歓迎する声があがる一方で、「議会で各党が協力するとは思えない。ドラギ氏はよいが議会が問題になる」と超党派の政権の先行きを不安視する声も出ています。

青：対応あり 紫：対応あり（意訳・変換） 赤：対応なし(b)
図 1：NHK 日本語ニュースと英語ニュースの対応関係の例

訓練データ

訓練時

137 秒台： below 138 seconds

1を加算する演算子

X1 秒台： below X1-PLUSONE seconds

NMTを学習（演算子毎に変数を区別することで、文脈に応じた演算子も同時に学習）
翻訳時

NMTで翻訳112 秒台

X1 秒台

below X1-PLUSONE seconds

演算子を適用して1を加算below 113 seconds

X1 = 112 .

図 2：目的言語文脈に依存する値の変化への対応

6

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

4. 機械翻訳システムの研究開発

特徴を持つ各データに各特徴に対応するタグを付与して学習する。翻訳時には目標出力の特徴を表すタグを

NHK では 1986 年から機械翻訳の研究開発に取り特徴の数だけ付与することで、出力の特徴を制御する組んでいる[11]。NHK 日英機械翻訳開発プロジェクト[12]。

3は、2017 年から開始しており、ニュースを対象とした日英機械翻訳の研究開発と利用を進めている。

数字・日付表現
ニュースにおいて数字は重要であり、正確な翻訳が近年、ニューラル機械翻訳（NMT）によって翻訳品求められる。しかし、例えば「1 億 6000 万」は”160

質が大幅に向上し、本プロジェクトでも NMT を活用

million”で数の単位が異なることから、単語列としてすることで機械翻訳の品質を高めている。英語ニュー翻訳すると不正確な翻訳になる場合がある。正確に翻スには前節で述べた特徴があるなど、ニュースを対象訳するために、大きな数字や小数点を含む数字は変数とした日英機械翻訳の開発にはさまざまな課題があり、に置換して翻訳し、日本語数字表現（例：1 億 6000

NMT の技術だけで解決できるわけではない。以下、万）はルールで認識して値（例：160000000）に変換

これまでに取り組んだ課題と対策について説明する。

し、値からルールで英語表現（例：160 million）を生

成して後処理で英文中の変数部分に挿入する。

対訳として高品質なデータの欠如
前節で説明したように、日英のニュース記事対は文

また英語側の文脈によって数字を変更する必要があレベルではあまり対訳になっていない部分も多い。こる場合がある。例えば，「112 秒台」が“below 113のため、日英ニュース記事対から文対応を推定して抽

seconds”となる場合，数字を変更する必要がある。

出した文対は、対訳としての品質は高くなく、訳抜け

このように英語側の文脈に応じて数字を変更できるよや過剰訳が多く含まれるデータとなってしまう。このうに、変数として演算操作毎に細分化したものを用い

状況は新聞や通信社など他の報道記事でも日英記事でて[13]、後処理で変数を数字に置換する際に演算を適は似た傾向がある。日英の報道記事対から抽出した対用する（図 2）
。上記例の目的言語側で 1 を加算する演

訳文対を用いて日英翻訳を学習すると、訓練データ中算子として PLUSONE を設定する。学習時に、訓練の訳抜けを学習してしまい、翻訳時に訳抜けが頻出す

データの対訳文で同じ値同士を対応づけて変数に置換る。この原因は訓練データの対訳としての質にある。

した後に、日本語側より英語側の値が 1 大きい数字をそこで、我々は高品質な NHK ニュースの対訳を 100

対応づけてこれらのペアも変数に置換し、この時に目万文対構築した。構築方法は、NHK NEWS WEB の的言語側の変数名に演算子を追加する。このデータで日本語ニュースを人手で英語に翻訳する方法、機械翻翻訳を学習することによって、文脈に応じた演算子も訳で英語に翻訳してから人手でポストエディットする

同時に学習する。翻訳時は、NMT の出力に演算子付

方法、NHK ワールド JAPAN の英語ニュースを機械

きの変数が含まれていた場合に、対応する値に演算を翻訳で日本語に翻訳してから人手でポストエディット

適用してから変数部分に挿入する。

する方法の併用である。

日本語ニュースでは風速はメートル／秒で表すが、このほか、NHK ワールド JAPAN の英語ニュース

英語ニュースではキロメートル／時で表すという違いの機械翻訳による逆翻訳のデータや既存の対訳データを反映するため、風速は単位の変換を計算する。このなど複数の種類のデータを訓練データとして用いる。

ほか、定型的な表現で例えば「107 円 53 銭から 55 銭」

NMT の学習では英語ニュース文・人手翻訳文、日本

は英語では“107.53 to 107.55 yen”というように「55語ニュース文・人手翻訳文・機械翻訳文など、複数の銭」の部分は“0.55 yen”ではなく“107.55 yen”に

NHK の放送技術研究所、国際放送局、技術局、報道局のメンバーにより構成

訳出しなければならないが、こういった表現に対して

3

7

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

適切に値を認識するルールを整備した。

される。一方で、英語ニュースでは主語を明記する。

前節で述べた日付表現の違いについては、前処理でこのため、翻訳時に主語の情報を文脈から取得する必日本語ニュースの日付表現を曜日に変換、または月を要がある。文脈を利用する手法としては、入力文の前挿入する。ここで、「1 日」といった表現は日にちを表

文を入力文に追加する 2-to-1 と呼ばれる手法[17]があす場合と期間を表す場合がある。期間を表す表現を前るが、長いニュース文の中から必要な情報を活用する処理で変換してしまうと意味が変わって正しく翻訳でことは難しい。また、必要な情報が前文より以前の文

きない。そこで、日本語側では表現が同じだが、英語にある場合もある。そこで、ニュース記事の文を述語側では意味の違いに応じて表現が異なることを利用し項構造解析して、前文脈中で主語・主題を含む文のうて、対訳データを用いて日本語の日付表現の日付と期ち入力文に一番近い文の主語・主題を文脈情報として間を自動分類する。その結果から日本語表現の日付と入力文に追加する。こうして文脈から翻訳に必要な文期間の区別を学習し、入力文の日付表現の日付と期間

脈情報を選択して文脈を翻訳に利用する[18]。

を識別する[14]。これによって適切に前処理を実施でまた、前章で述べたように英語ニュースでは同じ表きる。

現の繰り返しを避けることが望ましい。また目的言語



側で一貫性が必要な場合もある。このためには目的言

ユーザー辞書新しい固有名詞や用語などの翻訳知識は学習してい語側の文脈を考慮する必要がある。目的言語側の文脈ないため機械翻訳で翻訳できない。そこで、ユーザーを利用する NMT として、直前の目的言語文を入力文

辞書の機能を機械翻訳システムに追加した。辞書機能に追加して利用する方法がある。既存手法では、学習として、相補関係にある 2 つの方法を組み合わせて利時に追加する目的言語文として訓練データの目的言語用する。1 つ目は変数に置き換えて翻訳した後に出力文が使われている[19]が、翻訳時には直前の文の機械中の変数部分を辞書の訳に置き換える方法[15]である。

翻訳の出力を目的言語文脈として利用する。学習時にこの方法は学習データに出現していない表現にも対応用いる訓練データの目的言語文と翻訳時に用いる機械できる。2 つ目は入力に訳を挿入することで出力を制

翻訳の出力文では、訳質や translationese の有無と御する方法[16]である。訓練データの対訳文で辞書のいった違いがある。学習時と翻訳時でのこれらの違い

対訳表現が出現する場合に、辞書の訳を訓練データのが、翻訳品質に悪影響を及ぼす。そこで、学習時に訓入力文に挿入して NMT を学習し、翻訳時に入力文に練データの目的言語文と機械翻訳の出力の両方を文脈辞書に登録されている表現が含まれていればその訳をとして用い、最初は学習しやすい訓練データの目的言

入力文に挿入して出力をガイドする。例えば、辞書に語文の割合を多くし、次第に機械翻訳の出力の割合を「富士山：Mt. Fuiji」という項目が登録されていて、多くする。これにより、学習時と翻訳時の文脈の特徴

入力文が「富士山に登る」の場合、入力文は「<t>富の違いによる悪影響を低減する[20]。

士山<d/>Mt. Fuji</t>に登る」のようになる。この方

日英ニュース記事の翻訳知識の活用

法は翻訳で語彙の情報を活用できるという特徴があり、日々制作される日英のニュースに含まれる翻訳知識

訓練データで対訳の出現頻度が閾値以上の場合に利用を機械翻訳が自動で学習することが望ましい。しかしする。それ以外および辞書登録後にまだ上記の学習を本節で述べたように、これらのデータから抽出できる

していない場合は、１つ目の方法を利用する。

対訳文対は、3 節で述べたような相違がある。そのため、このようなデータで学習すると、訳抜けも学習し

文脈の利用
日本語では、主語が自明な場合では主語を省略するてしまう。そこで、訓練データ中の内容語で訳抜けしことが多い。日本語ニュースでも主語はしばしば省略ている部分と訳が存在する部分を推定する。そして、

8

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

参考文献

これらの区別を表すラベルを原言語文の各単語に付与することでこの区別を NMT で学習する。翻訳時は訳[1] 後藤 功雄, NHK 技研 R&D 2022 年 春号 解説が存在することを表すラベルを入力文の各単語に付与

02，機械翻訳技術の研究動向．

することにより、訓練データで訳が存在する部分から学習した知識を主に使って出力を生成する。これによ[2] NHK 広報局，災害時の情報をＡＩ英語字幕でより、訳抜けを含む訓練データで学習した場合に、翻訳り早く～在留・訪日外国人向けサービス拡充～，

時の訳抜けを低減させる[21]。

報道資料，



https://www3.nhk.or.jp/nhkworld/upld/thumbnails/ja

制作支援
ニュースは内容が正確であることが重要である。そ/information/info_ainews_disaster_20220725.pdfのため、下訳に翻訳システムを使う場合に、翻訳が正[3] Robert A. Papper, Broadcast News and Writing

しくない部分があれば修正が必要となる。翻訳誤りのStylebook, seventh edition, Routledge, 2020.

中でも訳抜け箇所は目立たず探しにくい。この検出の[4] Mervin Block, Broadcast Newswriting: The

ため、出力文から強制的に入力文を生成する際の確率

RTDNA Referenceを利用して訳抜け部分を推定する[22]。

Professionals, CQ Press, 2011.
[5] Mervin

5. おわりに

Block,

Guide,Top

Tips

A Manual
of

the

for

Trade,

https://mervinblock.com/top-tips-of-the-trade/[6] David Ingram and Peter Henshall, The News
Manual, https://www.thenewsmanual.net

本稿では、NHK での機械翻訳システムの利用、英語ニュースの特徴、機械翻訳の研究開発を紹介した。

[7] The Associated Press, The Associated Press

これまでの取り組みにより、ニュースの情報発信におStylebook and Briefing on Media Law 2018,

いて機械翻訳システムが活用されるようになってきた。

Basic Books, 2018.

現在の機械翻訳システムは入力文の翻訳を出力する。

[8] Rene J. Cappon, The Associated Press Guide to

この翻訳機能についても新しい翻訳知識の自動獲得なNews Writing, 4th Edition, Peterson's, 2019.

どの課題がある。さらに、英語ニュースの特徴で述べ[9] William Strunk and E. White, The Elements ofStyle, Fourth Edition, Longman, 1999.

たとおり、英語ニュースは日本語ニュースの単なる翻[10] Inverted

訳ではないため、日本語ニュースからの英語ニュース

pyramid(journalism),Wikipedia,の生成は、翻訳の範囲を超えた技術が必要となる。今https://en.wikipedia.org/wiki/Inverted_pyramid_(jour後はこれらの課題にも取り組んでいく。

nalism)[11] 後藤 功雄, NHK 技研 R&D 2018 年 3 月号 解説
02，機械翻訳技術の研究と動向．

謝辞[12] Hideya Mino, Hideki Tanaka, Hitoshi Ito, Isao
本研究成果の一部は、国立研究開発法人情報通信研究

Goto, Ichiro Yamada, and Takenobu Tokunaga.

機構の委託研究（課題 197 および課題 225）により得

Content-Equivalent Translated Parallel Newsられたものです。

Corpus and Extension of Domain Adaptation
for NMT. In Proceedings of the 12th Language
Resources and Evaluation Conference, 2020,
pages 3616–3622.

9

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77[13] 村上 聡一朗, 渡邉 亮彦, 宮澤 彬, 五島 圭一,

of the Fourth Workshop on Discourse in MachineTranslation, 2019, pages 24–34.

柳瀬 利彦, 高村 大也, 宮尾 祐介．時系列株価[20] Hideya Mino, Hitoshi Ito, Isao Goto, Ichiro

データからの市況コメントの自動生成, 自然言語
処理, 2020, 27 巻, 2 号, p. 299-328．

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Numeric Day Expressions, Journal of Natural

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[21] 後藤功雄，美野秀弥，山田 一郎，訳抜けを含む

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638-668.

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to Apply Terminology[22] 後藤 功雄, 田中 英輝．ニューラル機械翻訳でのConstraints. In Proceedings of the 57th Annual

訳抜けした内容の検出, 自然言語処理, 2018. 25

Meeting of the Association for Computational

巻, 5 号, p. 577-597.

MachineTranslation

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[16] Zi Long, Takehito Utsuro, Tomoharu Mitsuhashi,
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Sentences with a Large Vocabulary of TechnicalTerms Using Neural Machine Translation. In
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[17] Jörg Tiedemann and Yves Scherrer. Neural
Machine Translation with Extended Context.
In Proceedings of the Third Workshop on
Discourse in Machine Translation, 2017, pages
82–92.
[18] Isao Goto, Hideya Mino, Hitoshi Ito, Kazutaka
Kinugawa, Ichiro Yamada, and Hideki Tanaka.
Neural Machine Translation Using Extracted
Context Based on Deep Analysis for theJapanese-English Newswire Task at WAT 2020.
In Proceedings of the 7th Workshop on AsianTranslation, 2020, pages 72–79.
[19] Yunsu Kim, Duc Thanh Tran, and Hermann Ney.
When and Why is Document-level Context Usefulin Neural Machine Translation?. In Proceedings

10

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

第 9 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念

JParaCrawl v3.0: 大規模日英対訳コーパス
森下睦

NTT コミュニケーション科学基礎研究所

1. はじめに

文対以上を含む大規模な日英対訳コーパスを構築した。

現在のニューラル機械翻訳モデルは、主に対訳コーパス•

新たな対訳コーパスにより、幅広い分野で英日・を用いた教師ありの手法 [1, 2, 3, 4] で学習されている。

日英機械翻訳の精度が向上することを実験的に学習時の対訳コーパスの質と量が翻訳精度に大きな影響確認した。

を与えること知られているが、一般に公開されている対訳コーパスは多くの言語対で限られている。例えば、独•本コーパスを研究目的利用に限り無償で公開する。

英などの言語対ではすでに数億文の対訳文が公開されているものの、日英ではまだ同程度のものは存在せず、翻2. 関連研究

訳モデル学習時に大きな問題となっている。そのため、本稿ではさらに大規模なウェブベースの日英対訳コーパ

対訳コーパスは様々な文書から対訳文を抽出するこスを構築する。現在、日英で最大規模の対訳コーパスのとで作成されることが多い。代表的なものとして、国

1 つは約 1000 万文の対訳文を含む JParaCrawl v2.0 [5]

際機関が作成した対訳文書がある。例えば、欧州議会

であり、これはウェブを大規模にクロールし対訳文を自の議事録から作成された Europarl [6]、国連の翻訳文

動的に抽出することで構築されている。本コーパスは欧書から作成された UN 対訳コーパス [7] などがある。

州言語対と比較すると小規模であり、2020 年を最後に更これらの文書は、通常プロの翻訳者が翻訳しており、新が止まっているため、最新の情報を含んでいない。そ文書 ID などのメタデータを持っていることもあるののため、本研究ではウェブを全面的に再クロールし、対で、容易に対訳文を抽出することができる。しかし、訳文を抽出することで JParaCrawl コーパスを拡大/更これらの一般に公開されている対訳文書は多くない。

新する。本研究では、対訳文抽出手法を機械翻訳器を用

近年では、ウェブから対訳文を抽出する手法も多く提いた手法へと変更し、新たに PDF や Word 文書も収集対案されている。ウェブ上には 2 言語以上で書かれた象とすることで、対訳抽出数の向上を狙う。また、新た

ウェブサイトが多数存在し、こういったウェブサイト

に作成した対訳コーパスを用いて、英日および日英の機から対訳文を抽出する。ウェブ上には、様々な言語や械翻訳の精度がどのように向上するかを実験的に示す。

分野の対訳文が存在しており、大規模な対訳コーパス

本研究で作成した対訳コーパスは JParaCrawl v3.0 と名を作成するための有望な情報源である。ウェブから対付け、今後の研究のために我々のウェブサイト 1で公開

訳文を抽出する初期の研究としては、大規模な分散シする。本稿の貢献は以下のようにまとめられる 2。

ステムを構築し対訳文を抽出したもの [8]、Common

従来の JParaCrawl コーパスと合わせて 2100 万Crawl から対訳文を抽出したもの [9] などがある。最

http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/jparacrawl/
2 本稿は言語処理学会第 28 回年次大会の発表論文「JParaCrawl v3.0: 大規模日英対訳コーパス」©森下
睦, 帖佐克己, 鈴木潤, 永田昌明 (CC BY 4.0) を基に一部改訂したものである。

近では、多言語文埋め込みを用いた対訳文対応手法を•
1

用いて、Wikipedia や Common Crawl から大規模な多言語対訳コーパスを作成する研究 [10, 11] も報告

JParaCrawl v3.0: A Large-scale English-Japanese Parallel Corpus
Makoto Morishita
NTT Communication Science Laboratories
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

されている。

v2.0 作成時に既に分析済みであり、本収集の目標の一

また、ParaCrawl プロジェクトはヨーロッパ言語のつである最新の情報を含むこととも乖離しているため大規模な対訳コーパスをウェブから継続的に作成して除外した。本手順で列挙されたウェブサイト一覧を確いる [12]。我々は以前この活動にヒントを得て、大規認したところ、前回の JParaCrawl v2.0 時に候補に挙

模な対訳コーパスが存在しない日英向けの大規模な対がっていないウェブサイトが 7 割を占めていた。
なお、

訳 コ ー パ ス を 作 成 し た [5] 。 こ の コ ー パ ス は

本 手 順 に は ParaCrawl プ ロ ジ ェ ク ト が 提 供 す る

JParaCrawl と名付けられ、1,000 万文を超える対訳

extractor を使用した。

文を含む日英における最大規模の対訳コーパスとなっている。しかし、JParaCrawl コーパスは、独英など

3.2. ウェブサイトのクロールの欧州言語対と比較するとまだ小規模であり、これを次に、前節で列挙されたウェブサイト全体をクロールもとにした翻訳モデルの精度も欧州言語対と比較するする。本研究では、 Heritrix を用いて、各ウェブサと低精度である。ゆえに、さらに大きな日英対訳コー

イトに対して最大 48 時間のクローリングを行った。

パスの作成が求められている。本研究では、ウェブを

これまでの JParaCrawl では、プレーンテキストのみ

新たにクロールし対訳文をさらに抽出することで、を対象としていたが、今回はこれに加えて、PDF や

JParaCrawl コーパスをさらに拡張することを目指す。

Word 文書もクロールの対象とした。日本国内の官公庁や企業は PDF で文書を発信することがあり、これ

3. JParaCrawl v3.0

らも対訳抽出の対象とすることで対訳文数の増加に寄与すると考えられる。

本研究では、さらにウェブをクロールして対訳文を抽出し、JParaCrawl v2.0 コーパスを拡張すること目指

3.3. 対訳文抽出す 。 我 々 の 手 法 は 、 以 前 の ParaCrawl お よ び

次に、クロールされたウェブサイトから対訳文を抽出

JParaCrawl プロジェクトに基づくものである。以下する。本手順には、ParaCrawl プロジェクトが提供すの節でその詳細な手順を述べる。

る Bitextor を日本語に対応させ使用した。対訳文書と対訳文の対応付けには、機械翻訳を用いた対応付け

3.1. 対訳文を含むウェブサイトの発見

ツール bleualign [13] を使用した。このツールでは、

本研究では、ウェブから対訳文を抽出することで大規

まず機械翻訳を 用いて日本 語文を英文に翻 訳し、

模な対訳コーパスを構築する。まず、CommonCrawl

BLEU スコアを最大化する日英の文ペアを発見する。

上のテキストデータを CLD2 によって解析し、各ドメ

この際、日英翻訳には JParaCrawl v2.0 で学習したインの言語別データ量を得る。その後、英語と日本語

Transformer ベースのニューラル機械翻訳（NMT）モが同量程度含まれるウェブサイトには対訳文が存在す

デルを使用した。なお、以前の JParaCrawl で使用しる可能性があるという仮説に基づき、クロール対象た辞書ベースの手法 [14] よりも bleualign の方が高ウェブサイトを列挙する。本研究では、2019 年 3 月

精度であることを予備実験により確認した。

から 2021 年 8 月までに公開された Common Crawlのテキストアーカイブデータを分析対象とし、ウェブ

3.4. ノイズ除去

サイトの規模が大きく、英語と日本語の文章が同程度

最後の手順として、正しく対応付けられていない、翻である 10 万件のウェブサイトを列挙した。2019 年 3

訳が不正確など、学習時のノイズとなる文対をフィル

月以前に公開されたデータについては、JParaCrawl

タリングする。本手順には、Bicleaner [15] を使用し

12

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

た。ノイズ除去の後、クリーンな対訳文と JParaCrawl

Business Scene Dialogue コーパス (BSD) [20] や機

v2.0 を結合、重複文を削除した。以上の手順により、

械翻訳シェアードタスク WMT, IWSLT [21, 22, 23,

2100 万文以上を含む新しい大規模な JParaCrawl

24, 25] のテストセットを追加した。これらには、

v3.0 を作成した。これは、以前の JParaCrawl v2.0

ニュース記事、SNS 上のテキスト、Wikipedia 上のコの倍以上の文数である。

メントなどが含まれる。なおシェアードタスク用テス

表 1 に、これまでの JParaCrawl および今回作成しトセットの中には、特定の翻訳方向 (英→日など) でた v3.0 の重複を削除した対訳文数および英語側単語

使用することを前提としたものもあるが、参考までに数を示す。なお、これまでの JParaCrawl についても

英日、日英の両方向で評価した。

重複削除を行った文数を報告しているため、以前の論文で報告されている値とは異なることに注意されたい。

4.1.2. 学習設定

PDF なども対訳抽出対象としたことにより、HTML

前処理として、対訳コーパスを sentencepiece [26] をのみを対象とする場合と比較して、約 10%対訳文抽出用いてサブワード単位に分割した。この際、語彙数は数が向上した。

32,000 とした。翻訳モデルの学習には fairseq [27] を用い、small、base、big の 3 つの異なる大きさの
文数

単語数

Transformer モデルを学習した。以前の JParaCrawl

v1.0

4,817,172

125,216,523の報告に基づき、TED (tst2015) では small モデルを、

v2.0

8,809,771

234,393,978

KFTT では base モデルを、その他のテストセットで

v3.0

21,481,513

502,445,763

は big モデルを使用した。なお、学習に関する設定は、

表 1 JParaCrawl コーパスに含まれる重複を取り除い

公平な比較のために以前の JParaCrawl の報告とほぼた対訳文数および英語側単語数同じであるが、v3.0 モデルについては、対訳コーパス

バージョンの大きさが原因で 24,000 ステップでは収束せず、更4. 実験

新回数を変更した。
評価には sacreBLEU [28] を用い、本節では、新たに作成した JParaCrawl v3.0 の翻訳精の整合性を保つ ために、す べてのテストセ ットを

BLEU スコア [29] を報告する。なお、以前の実験とNFKC 正規化した。

度への影響を確認するために、NMT モデルを学習し様々なテストセットでその精度を評価した。以降では、使用したテストセットの詳細およびモデル学習時の設

4.2. 実験結果

定について述べる。

表 2 に様々なテストセットにおける BLEU スコアを示
す。JParaCrawl v3.0 で学習したモデルは、日英ではすべてのテストセットで、英日では 15 のうち 13 のテ

4.1. 実験設定
4.1.1. テストセット

ストセットで以前の JParaCrawl を上回る精度を達成

様々な分野で NMT モデルの精度を評価するために、した。この結果は、科学技術論文、ニュース、対話な

15 種のテストセットでモデルを評価する。これらには、

どの様々な分野において、新しい JParaCrawl が NMT

以前の JParaCrawl 発表時に報告した ASPEC [16]モデルの精度を押し上げることを示している。特に、(科学技術論文), JESC [17] (映画字幕), KFTT [18]

WMT21 ニュース翻訳タスクでは、JParaCrawl v3.0

(Wikipedia 記事), TED [19] (講演) が含まれる。

モデルが大幅に精度を向上させることがわかった。これは、
前回の JParaCrawl v2.0 が 2019 年のウェブデー

さらに本実験では、会話文中心の対訳コーパスである

13

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

タをもとに作成されており、2021 年のニュースに頻出れる。なお、本研究で作成した JParaCrawl v3.0 はする単語が正しく翻訳できていないことが原因だと推我々のウェブサイトで研究目的に限り無償で公開して測される。例えば、2021 年のニュース記事では、2019いる。

年には存在しない COVID-19 に関連する単語が頻出謝辞する。こういった最新の単語を正しく翻訳できるようにするためには、対訳コーパスを常に更新し続けるな

本稿は第 9 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念としどの対応が必要だと考えられる。

て執筆したものです。このような大変名誉ある賞を授

4.3. 翻訳例与していただき誠にありがとうございました。選考に

図 1 に JParaCrawl v1.0、v2.0、v3.0 で学習したモデ関わってくださった委員の皆様に感謝致します。

ルの翻訳例を示す。この例は、WMT21 ニュース翻訳

また本稿は東北大学へ提出した博士論文 “Expanding

テストセットから COVID-19 に関連するものを選ん

the Applicability of Machine Translation” を一部抜だ。この入力文には、「濃厚接触者」という日本語が含粋し、改訂したものです。東北大学で私を熱心に指導まれており、これは “close contacts” と翻訳されるべ

してくださった鈴木 潤教授に感謝致します。

きである。しかし、v1.0 および v2.0 で学習したモデ
ルは “strong contact person”と誤訳している。一方で、参考文献

v3.0 で学習したモデルでは、これを正しく “close[1] Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le. Sequence tosequence learning with neural networks. In Proceedings of the
28th Annual Conference on Neural Information Processing
Systems (NeurIPS), pp. 3104–3112, 2014.
[2] Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio.
Neural machine translation by jointly learning to align andtranslate. In Proceedings of the 3rd International Conference
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[3] Minh-Thang Luong, Hieu Pham, and Christopher D.
Manning. Effective approaches to attention-based neuralmachine translation. In Proceedings of the Conference on
Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP),
pp. 1412–1421, 2015.
[4] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob
Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, andIllia Polosukhin. Attention is all you need. In Proceedings ofthe 31st Annual Conference on Neural Information Processing
Systems (NeurIPS), pp. 6000–6010, 2017.
[5] Makoto Morishita, Jun Suzuki, and Masaaki Nagata.
JParaCrawl: A large scale web-based English-Japaneseparallel corpus. In Proceedings of the 12th International
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[8] Jakob Uszkoreit, Jay M. Ponte, Ashok C. Popat, and Moshe
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[9] Jason R Smith, Herve Saint-Amand, M Plamada, P Koehn,
C Callison-Burch, and Adam Lopez. Dirt cheap web-scale

contacts”と翻訳できている。テストセットを目視で確認したところ、この例のように COVID-19 に関連する記事で多くの改善が見られた。この結果は、前節で述
べた近年頻出する用語を正しく翻訳できているという仮説を支持するものである。

5. おわりに本研究では、こ れまでの大 規模日英対訳コ ーパス
JParaCrawl をさらに拡張した JParaCrawl v3.0 を作成した。本対訳コーパスは、最新の CommonCrawl
アーカイブを分析して対訳文が存在すると思われる
ウェブサイトを発見し、それらから対訳文抽出を行うことで作成した。新たな JParaCrawl v3.0 は 2100 万以上の対訳文を含んでおり、これは JParaCrawl v2.0の倍以上の大きさである。本対訳コーパスを用いることで、様々な分野、特に最新のニュース記事の翻訳精度が向上することを実験的に確認した。今後の課題としては、継続的な JParaCrawl の更新や、より優れた対訳文抽出/フィルタリング手法の提案などが挙げら

14

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77
Graham, Roman Grundkiewicz, Barry Haddow, Leonie Harter,
Kenneth Heafield, Christopher Homan, Matthias Huck,
Kwabena Amponsah Kaakyire, Jungo Kasai, Daniel Khashabi,
Kevin Knight, Tom Kocmi, Philipp Koehn, Nicholas Lourie,
Christof Monz, Makoto Morishita, Masaaki Nagata, Ajay
Nagesh, Toshiaki Nakazawa, Matteo Negri, Santanu Pal,Allahsera Auguste Tapo, Marco Turchi, Valentin Vydrin, andMarcos Zampieri. Findings of the 2021 conference on machinetranslation (WMT21). In Proceedings of the 6th Conference on
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Bremerman, Roldano Cattoni, Maha Elbayad, MarcelloFederico, Xutai Ma, Satoshi Nakamura, Matteo Negri, Jan
Niehues, Juan Pino, Elizabeth Salesky, Sebastian Stüker,Katsuhito Sudoh, Marco Turchi, Alexander Waibel, Changhan
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[21] Loïc Barrault, Magdalena Biesialska, Ondřej Bojar, Marta
R. Costa-jussà, Christian Federmann, Yvette Graham, Roman
Grundkiewicz, Barry Haddow, Matthias Huck, Eric Joanis,
Tom Kocmi, Philipp Koehn, Chi-kiu Lo,
Nikola Ljubešić, Christof Monz, Makoto Morishita, Masaaki
Nagata, Toshiaki Nakazawa, Santanu Pal, Matt Post, andMarcos Zampieri. Findings of the 2020 conference on machinetranslation (WMT20). In Proceedings of the 5th Conference on
Machine Translation (WMT), pp. 1–55, 2020.
[22] Farhad Akhbardeh, Arkady Arkhangorodsky, Magdalena
Biesialska, Ondřej Bojar, Rajen Chatterjee, Vishrav
Chaudhary, Marta R. Costa-jussa, Cristina España-Bonet,
Angela Fan, Christian Federmann, Markus Freitag, Yvette

15

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

英日翻訳

日英翻訳

テストセット

v1.0

v2.0

v3.0

v1.0

v2.0

v3.0

APSEC

24.7

26.5

26.8

18.3

19.7

20.8

JESC

6.6

6.5

6.5

7.0

7.5

8.4

KFTT

17.1

18.9

18.1

13.7

16.2

17.0

TED (tst2015)

11.5

12.6

13.1

11.0

11.9

12.0

Business Scene Dialogue Corpus

12.4

13.5

13.9

17.4

19.6

19.9

WMT20 News En-Ja

20.7

21.9

23.5

21.3

23.3

23.9

WMT20 News Ja-En

20.1

22.8

23.5

19.2

21.0

21.9

WMT21 News En-Ja

21.1

21.8

25.0

21.9

23.1

24.3

WMT21 News Ja-En

19.6

21.5

22.4

18.1

20.7

21.3

WMT19 Robustness En-Ja (MTNT2019)

12.4

12.5

14.4

15.6

16.8

17.3

WMT19 Robustness Ja-En (MTNT2019)

11.5

12.3

12.8

16.0

17.2

17.7

WMT20 Robustness Set1 En-Ja

15.2

15.8

18.7

20.0

20.6

21.6

WMT20 Robustness Set2 En-Ja

12.7

13.0

14.8

16.4

17.4

17.9

WMT20 Robustness Set2 Ja-En

7.9

8.2

8.6

12.0

12.6

14.0

IWSLT21 Simultaneous Translation En-Ja Dev

12.5

13.3

14.5

12.9

14.3

14.5

表2

入力文

JParaCrawl v1.0, v2.0, v3.0 で学習した翻訳モデルの BLEU スコア

院内に「濃厚接触者」はいませんが、接触者全員に PCR 検査を実施し、女性が関係した病棟などを閉鎖して徹底的に消毒するということです。

参照訳

There are no known “close contacts” in the hospital, but all contacts will be subjected to
PCR tests, and the wards and other areas where the women had been will be closed andthoroughly disinfected.

JParaCrawl v1.0

There is no “strong contact person” in the hospital, but a PCR test will be conducted for
all the contacts, and women will close the wards and thoroughly disinfect them.

JParaCrawl v2.0

Although there is no “strong contact person”' in the hospital, PCR tests will be
performed on all contact persons, and the wards related to women will be closed andthoroughly disinfected.

JParaCrawl v3.0

There are no “close contacts” in the hospital, but PCR tests will be conducted for allcontacts, and the wards related to women will be closed and thoroughly disinfected.
図1

WMT21 News Ja-En テストセットの翻訳例

16

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

第 9 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念

学習時と推論時における入力データの分布の異なりを考慮した
ニューラル機械翻訳モデルの学習手法
美野 秀弥
日本放送協会

1. はじめにどを用いたりして対訳コーパスを構築する手法がある．
しかし，自動で収集したり機械翻訳を用いたりして機械翻訳は，ある言語で書かれた文（原言語文）を構築した対訳コーパスの中には，誤訳などを含んだ，入力としてこれを異なる言語の文（目的言語文）に変

翻訳品質の悪い対訳データが混在していることがある．

換する技術であり，異なる言語を扱う国や地域の人々

誤訳などのノイズが混在している対訳データをそのまとのコミュニケーションや異なる言語で書かれた情報

ま用いて翻訳モデルを学習すると，ニューラル機械翻の理解などの効率化のための重要な技術として注目さ訳器の翻訳精度は低くなってしまう．

れている．近年は，深層学習を用いたニューラル機械

本研究では，この翻訳精度低下の原因が翻訳時と学翻訳により旧来の統計的機械翻訳と比較して翻訳精度

習時におけるデータの特徴の違いによるものであるとが飛躍的に向上し，盛んに研究が行われている．

仮定した．例えば，翻訳時は翻訳元の入力データと翻ニューラル機械翻訳は，Long short term memory

訳先の出力データが綺麗に翻訳されたデータであるべ(LSTM)や Gated recurrent unit (GRU)などの回帰型

きなのに対し，学習時は出力データにノイズが含まれニューラルネットワークを用いたモデル [1,2]や，注たデータを用いている場合，翻訳品質の違いがデータ

意機構に着目したトランスフォーマーモデル [3]などの特徴の違いに該当する．また，学習時のデータにノによって構成されている．どちらもエンコーダとデイズを含まない綺麗なデータが使えたとしても，ジャコーダの２つのサブネットワークを用いたエンコー

ンル（ドメイン）の違うデータを用いると翻訳精度がダ・デコーダモデルと呼ばれる系列変換モデルである．

低下することがあり，この場合はデータ間のドメイン

エンコーダは，入力文の各トークン（単語などに分割の違いがデータの特徴の違いに該当する．

された情報）を入力とし，入力文の情報を有する文ベ
クトルを中間表現として出力する．デコーダは，エン学習データと翻訳時の入出力データには，下記の 4
種類の違いが生じる可能性がある．

コーダが出力した文ベクトルを入力とし，翻訳結果を1)

翻訳対象（入力データ）

出力する．

2)

翻訳結果（出力データ）

ニューラル機械翻訳は，旧来の統計的機械翻訳と同

3)

翻訳対象と翻訳結果との関係

様に対訳データに基づく手法であり，学習のための対

4)

外部情報（翻訳対象とは別の入力データ）

訳データのコーパス（対訳コーパス）の構築が必須である．学習に用いる対訳データは，一般的には多ければ多いほど翻訳精度が高くなるため，ウェブなどから大量の対訳データを自動で収集したり，単言語データ
を機械翻訳して擬似的にデータを増やすデータ拡張なMethods for Training a Neural Machine Translation Model Considering the Different Distributions of Input
Data during Training and Inference
Hideya Mino
NHK Science & Technology Research Laboratories
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

コストがかかることから，翻訳誤りなどのノイズを含むデータ（3)に該当）や翻訳対象とは違う分野のデー
タ（1)，2)に該当）など，実際に翻訳するデータの特徴とは違う特徴を有する対訳コーパスのデータを学習
図 1: ドメインタグを用いたニューラル機械翻訳

データとして利用することが多い．このようなドメイ
ンの違う対訳コーパスを混在して学習すると翻訳精度

1)の翻訳対象の特徴の違いは，ニュース文や特許文書は低下することが知られている．

など，翻訳対象の入力データの語彙，体裁、内容など

この問題を解決するために，対訳データの原言語側の違いなどが該当する．2)の翻訳結果の特徴の違いは，が有する特徴，目的言語側が有する特徴，および原言「平易な語彙で翻訳する」，「専門用語などは固定訳を用

語側と目的言語側との対訳関係に関する特徴の３つをいる」など翻訳結果の出力データの語彙や文法を制限

明示的に区別するドメインタグを用いたニューラル機する翻訳スタイルの違いが該当する．3)の翻訳対象と械翻訳の新たな手法を提案する．ドメインタグを用い翻訳結果との関係の違いは，「翻訳対象のデータをコンたニューラル機械翻訳は，翻訳対象のドメイン（イン

パクトに翻訳する」，「詳細に翻訳する」など翻訳結果

ドメイン）のデータと翻訳対象ではないドメイン（アの語彙や文法を直接制限しない翻訳スタイルの違いがウトオブドメイン）の違いを考慮して学習することで該当する．翻訳品質の違いも 3)に該当する．4)の外部

翻訳精度を向上させる手法である．
図 1 のように，
コー

情報は，（翻訳対象，翻訳結果）のペアである対訳デー

パスの特徴を表すタグを原言語側のデータ（翻訳元のタとは別に翻訳を補助する入力データのことである．

単語系列データ）に付与して学習，翻訳を行う．
本研究では，時事通信社のニュースを基とする特徴

外部情報には翻訳対象の周辺の文の情報や翻訳時に利用可能な辞書情報などが考えられ，これらの外部情報の違う下記の日英ニュースコーパス [4]を用いた．

のスタイルの違いや品質の違いなどが該当する．

・

日本語側のデータを１文ごと内容が等価になる
ように英訳したコーパス（内容等価コーパス）

本研究では，上記４種類のデータの特徴の違いによ・り翻訳精度が低下する課題を持つ「ドメインタグを用

日本語側と英語側のデータ同士を文単位で自動対応づけしたコーパス（自動アライメントコーパス）

いたニューラル機械翻訳」と「目的言語側の前文を用・いた文脈情報考慮型ニューラル機械翻訳」の２つの目的言語である英語のデータを機械翻訳で日本語に翻訳したコーパス（逆翻訳コーパス）

ニューラル機械翻訳のタスクにおいて新たな手法を提このうち，内容等価コーパスを適切な翻訳と定義して案し，翻訳実験により手法の有効性を示す．

この対訳データをインドメインのデータとした．逆翻2. 複数のドメインタグを用いたニューラル

訳コーパスは，内容等価コーパスで学習した機械翻訳

機械翻訳

器を用いて作られるコーパスと自動アライメントコー
パスで学習した機械翻訳器を用いて作られるコーパスの 2 種類に分けられる．

まず，学習時と翻訳時との間の翻訳対象文の特徴の違いに着目した，ドメインタグを用いたニューラル機

従来手法には，単一ドメインタグを付与する手法

械翻訳のタスクを扱う．このタスクでは，1 章で定義

（コーパスタグ） [5]，逆翻訳であることを示すドメイ

したデータの特徴の中の 1)，2)，3)の違いに該当する．

ンタグを付与する手法（ノイズタグ） [6]，２種類のニューラル機械翻訳は，翻訳モデルの学習に対訳

ドメインタグを付与する手法（２つのタグ） [7]，がデータを必要とする．しかし，対訳データの構築にはあり，それぞれ表１に示すタグを付与して学習する．

18

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

ドメインタグ

内容等価コーパス

自動アライメント

逆翻訳コーパス

逆翻訳コーパス

コーパス（内容等価）（自動アライメント）

コーパスタグ

<CE>

<AA>

<CE>

<AA>

ノイズタグ

<CE>

<AA>

<BT-CE><BT-AA>

２つのタグ

<CE>

<AA>

<BT>, <CE>

<BT>, <AA>

<NS-S>, <CE-T>,<NS-S>, <NS-T>,<CE-S>, <NS-T>,<NS-S>, <NS-T>,<NO-BT>, <NO-AN><NO-BT>, <AN>

<BT>, <NO-AN><BT>, <AN>

提案手法

表 1: 各手法がコーパスに付与するタグ
ドメインタグ

BLEU スコアΔ

しかし，これらの従来手法では，本研究で用いた日英

タグなし

20.36

-

ニュースコーパスが持つ特徴を十分に区別することがコーパスタグ

22.41

+2.05

できない．例えば，表 1 において，内容等価コーパス

ノイズタグ

24.19

+3.83

で学習した機械翻訳器によって構築した「逆翻訳コー

２つのタグ

24.25

+3.89

パス(内容等価)」に着目すると，コーパスタグでは内

提案手法

24.56

+4.20

容が等価であることを示す<CE>タグを付与している

表 2: 日英ニュース機械翻訳の実験結果

が，逆翻訳による機械翻訳特有のノイズが含まれているという特徴を反映できていない．ノイズタグでは，

・

機械翻訳特有の ノイズが含 まれていること を示す

自動アライメントによるノイズの有無を表すタ
グ（翻訳対象と翻訳結果との関係）<BT-CE>タグを付与しているが，１つのタグだけでは

表 1 の 4 行目に提案手法が各コーパスに付与するドメ

逆翻訳に「内容同等コーパス」のドメインに合わせてインタグを示す．４つのタグは，それぞれ，翻訳対象

翻訳する機械翻訳モデルを用いたという特徴が反映での特徴を示す<*-S>，翻訳結果の特徴を示す<*-T>，翻きない．２つのタグでは，<BT>と<CE>の２つのタグ

訳 対 象 と 翻 訳 結 果 と の 関 係 を 示 す <BT> ま た はを付与することで，ノイズが含まれており，かつ，逆<NO-BT>，翻訳対象と翻訳結果との関係を示す<AN>

翻訳に「内容同等コーパス」のドメインに合わせて翻または<NO-AN>に該当する．

訳する機械翻訳モデルを用いたという特徴が反映され提案手法の有効性を評価するために，本章で示したているが，目的言語側の英語文が時事通信社の元の英

日英ニュースコーパスを用いた日英ニュース機械翻訳

語文であるという特徴が反映できていない．

実験を行った．学習データには日英ニュースコーパス

本研究では，従来手法の課題を解決するために，各の合計 1,573,589 文対を用いた．テストセットには，コーパスの特徴を全て表現できるドメインタグを提案

内容等価コーパスからあらかじめ学習データとは別にした．1 章で定義したデータの特徴の中の 1)，2)，3)

取っておいた 2,000 文対を用いた．比較手法には，ドの違いに着目し，下記の４つのタグを提案した．

メインタグを付与しない手法と，ドメインタグを付与

・ 原言語側のデータの特徴を表すタグ（翻訳対象）

する３つの従来手法を用いた．翻訳性能の比較には，・ 目的言語側の特徴を表すタグ（翻訳結果）

ランダムシードの異なる５つのモデルを学習してそれ・ 逆翻訳による機械翻訳特有のノイズの有無を表

ぞれのモデルが出力した翻訳結果の BLEU スコア [8]すタグ（翻訳対象と翻訳結果との関係）の中央値を用いた．
表 2 の実験結果より，ドメインタグを付与しない手法と比較してドメインタグを付与する手法の効果を確

19

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77【学習】認した．また，最も翻訳精度が高かったのは提案手法

目的言語側の文脈情報の参照訳と原言語側の翻訳対であり，提案手法の効果を確認した．

象の文を入力とし，翻訳対象の文の参照訳を出力する

今後の課題として，翻訳精度の向上に寄与するドメ
インタグの選定手法を検討する必要があると考えていように翻訳モデルを学習する．

る．本研究では，翻訳元の言語側（原言語側）の特徴，【翻訳】

翻訳先の言語側（目的言語側）の特徴，および原言語

目的言語側の文脈情報の機械翻訳結果と原言語側の側と目的言語側のデータ間の特徴に分けてドメインタ

翻訳対象の文を学習済みの機械翻訳器に入力し，機械グを付与したが，適切なドメインタグの付与は利用す

翻訳結果を得る．

る対訳コーパスに依存すると考えられる．例えば，原

すなわち，目的言語側の周辺の文として学習時は誤訳

言語側と目的言語側のデータ間の特徴の違いは，訳抜のない綺麗な正解訳を，翻訳時は機械翻訳誤りを含む

け，過剰訳，誤訳，意訳など，コーパスにより複数の

機械翻訳結果を用いている．

特徴の組み合わせで区別できる場合がある．その場合，学習時と翻訳時で特徴の異なるデータを用いること

データ間の特徴の違いによって複数のタグを付与したで生じるモデルの偏りは exposure bias [9]と呼ばれ，方がよい可能性があり，他のデータセットを用いた実

翻訳品質の低下に繋がることが報告されている[10]．

験を行う必要がある．また，翻訳品質の低いアウトオ

特徴の異なる参照訳と機械翻訳結果を学習時と翻訳時

ブドメインのデータセットを用いた実験を行い，アウ

で別々に用いる従来手法では，文脈情報を考慮した翻トオブドメインのデータの翻訳品質と提案手法の効果

訳モデルが効果的に学習されずに精度低下を引き起ことの関連性を明らかにする必要がある．

す可能性がある．
そこで，本研究では，目的言語側の周辺の文を用い

3. 目的言語側の前文を用いた文脈情報考慮る従来手法の問題が翻訳モデルの学習時と翻訳時で用型ニューラル機械翻訳

いる周辺の文のデータの特徴の違いにあると仮定し，学習時と翻訳時で用いる目的言語側の文の特徴の違い

次に，目的言語側の前文を用いた文脈情報考慮型

による影響を緩和するための学習データ制御方法を提ニューラル機械翻訳を扱う．１つ目のタスク「ドメイ案する．カリキュラム学習 [11]とスケジュールサンプ

ンタグを用いたニューラル機械翻訳」と異なり，学習リング [9] のアプローチを参考にし，下記の手順によ時と翻訳時との間の外部情報の特徴（1 章で定義した

り，学習エポック（訓練データ全体の学習の単位）ご

データの特徴の中の 4)に該当）の違いに着目する．本とに，参照訳を文脈情報として用いるデータの割合（サ研究が扱う外部情報は文脈情報である．

ンプリングレート p）と機械翻訳結果を文脈情報としニューラル機械翻訳は原言語一文を入力して目的言て用いるデータの割合（サンプリングレート 1-p）を語への翻訳結果を出力するシステムが多いが，さらに変更して学習データを再構成し，翻訳モデルを学習す

翻訳精度を上げるために翻訳対象の周辺の文を文脈情る．
(1)

報として利用する手法がある．しかし，従来手法では，

1 エポック目の学習には，目的言語側の文脈

文脈情報に原言語側の周辺の文を用いることで翻訳精情報が全て参照訳（サンプリングレート

度が向上するが，文脈情報に目的言語側の周辺の文をp=1）である学習データを用いる．

用いると翻訳精度が低下することが報告されている．
目的言語側の文脈情報を用いた機械翻訳の従来手法では，以下のように学習，翻訳を行う．

20

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

TED トークコーパス

ニュースコーパス
手法
EN-JA

JA-EN

EN-JA

JA-EN

EN-DE

DE-EN

Single-Sent.

41.99

24.23

15.69

8.48

24.04

28.46

Trg-Context GT

42.40

24.80

16.15

8.98

25.96

30.25

Trg-Context Pred.

42.45

24.31

16.27

9.15

25.98

30.23

提案手法

42.79

24.86

16.37

9.66

26.01

30.60

表 3: 実験結果

手法3.

学習時の文脈情報として目的言語側の機械

翻訳結果のみを用いたニューラル機械翻訳手法（Trg-Context Pred.）

図 2: マルチエンコーダ文脈考慮型

手法 1 はトランスフォーマーモデル [3]のエンコーダ

ニューラル機械翻訳(2)とデコーダを用いて実装した．手法 2, 3 は文脈情報を用いたニューラル機械翻訳手法であり，図 2 に示すト2 エポック目以降の学習には，変更したサンランスフォーマーモデルをベースとしたマルチエン

プリグレート p に従い，参照訳の割合と機コーダ文脈考慮型ニューラル機械翻訳を用いて実装し械学習結果の割合を変えて再構成した学習

た．マルチエンコーダ文脈考慮型ニューラル機械翻訳

データを用いる．

は，２つのエンコーダと１つのデコーダで構成され，サンプリングレート p は，逆シグモイド関数を用いて文脈情報と翻訳対象の文を別々のエンコーダに入力す

計算し，学習エポックごとに変更する．学習が進むにるアーキテクチャである．翻訳性能の比較には，2 章

つれて p の値は小さくなり，段階的に参照訳から機械と同様に，ランダムシードの異なる５つのモデルを学

翻訳結果へと学習データ内の文脈情報を変更すること習してそれぞれのモデルが出力した翻訳結果ので，翻訳誤りに頑健で翻訳調の特徴に対応した翻訳モ

BLEU スコア [8]の中央値を用いた．

デルの学習を実現する．

実験結果を表 3 に示す．まず，文脈情報を用いない提案手法の効果を，時事通信社ニュースをベースにSingle-Sent.の手法と比較して，文脈情報を用いた手したニュースコーパス [4]を用いた英日・日英機械翻法は全てのタスクにおいて BLEU スコアが改善して訳実験と，IWSLT2017 [12]で公開されている TED

おり，文脈を利用することで翻訳精度が向上している

トークコーパスを用いた英日・日英，および英独・独ことを確認した．次に，学習時と翻訳時で異なる文脈

英機械翻訳実験で確認した．比較手法として，下記の情報（学習時は参照訳，翻訳時は機械翻訳結果）を用

3 種類の手法を用いた．
手法1.

いた Trg-Context GT と，学習時と翻訳時ともに機械

文脈情報を利用しないニューラル機械翻訳

翻訳結果を文脈情報として用いた Trg-Context Pred.

手法（Single-Sent.）
手法2.

との比較では，ニュースコーパスの JA-EN タスク，

学習時の文脈情報として目的言語側の参照

TED トークコーパスの DE-EN タスクを除いて，訳のみを用いたニューラル機械翻訳手法

Trg-Context Pred.の翻訳精度が高かった．翻訳タスク（Trg-Context GT）

によっては，学習時と翻訳時の両方の文脈情報に機械

21

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

翻訳結果を使ってギャップを解消することで翻訳精度タスクである．従来手法は学習時と翻訳時とで特徴がが向上する可能性がある．最後に，Trg-Context GT，

違う目的言語側の前文を用いていたために翻訳精度が及び Trg-Context Pred. と提案手法との比較では，全低下していたが，学習時に用いる目的言語側の前文をタスクにおいて提案手法が BLEU スコアで上回って学習の進行に応じて参照訳から機械翻訳結果へ段階的おり，参照訳と機械翻訳結果の両方のデータを制御しに切り替える手法を提案し，英日・日英，および英独・て用いる提案手法の効果を確認した．

独英機械翻訳の実験で，従来手法と比較して提案手法の翻訳精度が向上することを確認した．

今後の課題として，コーパスを変えた場合に，提案手法の各タスクにおける最適なハイパーパラメーター

今後の課題として，本研究が扱った２つのタスク以値がどのように変わるかを調査し，提案手法の効果の外のタスクにおいて，学習時と翻訳時とのデータの特範囲を確認する必要がある．また，本研究では計算機徴の違いにより従来手法の翻訳精度が低下していない

資源の関係で目的言語側の前の１文のみを対象としてかを検証することが考えられる．学習時と翻訳時にお文脈考慮型ニューラル機械翻訳を用いたが，提案手法

けるデータの特徴の違いは大量の学習データを必要とは目的言語側の周辺の複数文を用いることも可能であするタスクで起こりやすい現象であると考えられ，従る他，原言語側の周辺の複数文を併用することも可能

来手法が学習時と翻訳時におけるデータの特徴の違いである．文脈情報の適用範囲を広げた際の効果を明らを考慮した手法となっていないタスクがまだあると考かにする必要があると考える．

えられる．

4. おわりに
謝辞
本研究では，ニューラル機械翻訳の学習時と翻訳時

本稿で紹介した研究を行うにあたり，徳永健伸教授ににおいて特徴が違うデータを用いることで翻訳精度が多くのご指導とご助言を賜りました．深く感謝いたし低下する課題に着目した．学習時と翻訳時におけるます．本研究成果の一部は，国立研究開発法人情報通

データの特徴を，翻訳対象である入力データ，翻訳結信研究機構の委託研究（課題 197 および課題 225）に果である出力データ，入出力データ間の関係，翻訳対より得られたものです．

象とは別の外部情報の４種類に分類し，これらの特徴の違いにより翻訳精度が低下する２つのニューラル機

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タスクである．従来手法では扱えなかった複数の特徴

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

解説記事

特許庁における機械翻訳に関する取組
名和
特許庁

大輔

総務部総務課特許情報室

1. はじめにについて、海外ユーザーが日本での権利範囲や審査運用を知ることが、権利取得にあたっての予見性を高め、特許庁は、特許、実用新案、意匠及び商標に関する

積極的な出願につながると考えられる。

制度に基づき、特許権をはじめとする産業財産権の付

次に、外国での特許公報等を日本語に翻訳して提供与を行う機関であり、その過程で生じる情報を特許情することにより、日本ユーザーの（１）海外でのビジ

報プラットフォーム（J-PlatPat）等を通じて対外提供

ネス展開、及び（２）日本国内での安定的な権利取得することにより、権利の確認、重複した研究開発の防を支援できる。世界では日本語や英語以外の言語で記止、最新の技術情報の入手等を可能としている。

載される出願は多く、特に中国への出願が急増する状

産業財産権に関する対外的な情報提供と当該情報の況下で、（１）について、日本ユーザーにとっては、中翻訳との関係を整理すると、まずは、日本の公報や審国公報等の確認がビジネス上のリスクの回避につなが査情報を英訳することが、（１）日本ユーザーの外国でり、（２）について、日本のユーザーや審査官にとっての円滑な権利取得、及び（２）海外ユーザーの日本では、中国公報等への容易なアクセスが適切な出願、その出願の促進につながる。
（１）について、産業財産権

して妥当な審査判断をもたらす。

は、外国で取得される権利とは基本的に独立して存在特許庁では、図１に示すような機械翻訳プラットするものの、各国特許庁の審査官は一般的に他国の特フォーム（MTP: Machine Translation Platform）と許庁の判断内容を参照するところ、日本の審査情報等

呼ぶシステムを構築している[ 1][ 2][3]。当該システムがを外国の審査官に理解できるように発信することで、有する日英機械翻訳機能により、特許情報プラット

適切に当該国で権利化されることが期待される。
（２）

フォーム（J-PlatPat）及びワン・ポータル・ドシエ

図１

機械翻訳プラットフォームの概要

Initiatives of machine translation by Japan Patent Office
Daisuke Nawa
Patent Information Policy Planning Office, Japan Patent OfficeThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77（OPD）において、国内の各種公報、審査書類等の英類型から日本語原文を合計約 200 万文選定し、これを訳が即時的に提供されている。また、当該システムが人手で英訳した。
（２）では、特許のみならず、実用新有する中日／韓日機械翻訳機能を用いて得られる中韓案、意匠、及び商標という特許庁での審決対象から全公報の和訳は、J-PlatPat での検索対象として、又は300 案件を選定し、人手翻訳によって約 10 万文対をダウンロードするバルクデータとして提供されている[4]。

作成した。
（３）では、こうして得られた対訳コーパス

現行の MTP においては、国立研究開発法人情報通を NMT に学習させて、その前後での翻訳品質を評価

信研究機構（NICT）で開発されたニューラル機械翻した。評価には、自動評価指標 BLEU 及び RIBES に

訳（NMT）エンジン及び統計的機械翻訳（SMT）エ

よる自動評価と、評価者が目視で行う人手評価とを併

ンジンが採用されている他、翻訳対象に応じて機械翻用した。

訳（RBMT）を組み合わせる、特許文献や審査書類に対訳コーパスの学習では、これを分割して段階的に特有の表現に対する辞書を用いる等、全体としての翻行い、その都度、翻訳品質の評価を行った。初回の学訳品質を最適化している。

習後は、対訳コーパスの種類や翻訳対象に応じて、翻訳品質は、翻訳エンジン自体の性能に加えて、学BLEU は 無 学 習 時 の 約 0.27~0.34 に 対 し て 約

習データやそれを用いた学習手法によって決まるもの

0.18~0.23 の上昇、RIBES は無学習時の約 0.73~0.77であり、特に NMT では学習データとして大量の対訳に対して約 0.08~0.10 の上昇が見られ、対訳コーパス

コーパスが必要であるといわれている[ 5][ 6][ 7]。特許庁の品質改善効果が確かめられた。学習を重ねるごとに、

では特許公報、審査書類等の翻訳品質向上に資する対自動評価指標で示される全体的な翻訳精度の向上は限訳コーパス・辞書を作成し、主にこれらの効果的な利定的になる一方で、人手評価で示される、審査書類・用に関する調査研究事業を行ってきた[ 8]。以下では令審決に特有の用語や表現の誤訳数は継続的に減少し、

和３年度末に終了した三つの事業を紹介する。

翻訳品質が改善する傾向が見られた。審査書類・審決
では、特許公報等と同様に、全体的には登場頻度が少

2. 機械翻訳の品質向上や翻訳対象の拡充になくとも各案件では重要な意味を持つ技術用語が存在

向けた最近の取組

することが多く、さらに技術の進歩に伴って新技術用語が現れるため、適切な対訳コーパスを準備する重要2-1. 審査書類・審決の日英機械翻訳に関する取組性は高い。

日本の審査・審判情報は、J-PlatPat や OPD を通じ
2-2. 中国審決の中日機械翻訳に関する取組て特許庁外に提供されており、１．で述べたような目的の下、MTP による日英機械翻訳機能がこれらに実中国における特許出願件数は増加を続け、同国での装されている。適切な対訳コーパスを数多く学習させ

特許審判事件の処理件数も同様に増加している[ 9]。中ることで NMT による機械翻訳が高品質になると期待国で事業を展開する日本企業にとって、当該事業に関されるところ、日本の審査書類・審決を元に、日英対連する特許審判事件の内容は、特許権が付与されてい訳コーパスの作成を行うとともに、当該対訳コーパスる発明の範囲を正確に把握すること、同国での審判にを用いて翻訳エンジンを学習させる際の日英機械翻訳

おける判断傾向を調査すること等の観点から需要が大における課題分析を実施する事業を行った。

きい。中国審決情報を機械翻訳で提供するためには、

本事業は、（１）審査書類対訳コーパスの作成、（２）

中国公報等と同様に、その品質を高めるための対訳

審決対訳コーパスの作成、及び（３）機械翻訳の調査・コーパスを用いた学習が求められることから、中国審分析に大別される。
（１）では、特許審査書類の様々な決の全文人手翻訳を行い、文単位の対訳データ形式に

25

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

編集した対訳コーパスを作成する事業を行った。本事審決の機械翻訳文を作成することにより、上記

業ではさらに、作成した対訳コーパスをニューラル機「FOPISER（フォピサー）」での提供範囲を広げる予械翻訳エンジンに学習させた際の翻訳品質の向上具合定である。

等を調査した。
2-3. 中国公報の中日機械翻訳に関する取組

具体的には、中国審決約 2 万件から、対訳コーパス
約 200 万文対を作成し、これを分割して翻訳エンジン

中国における特許出願件数の増加に伴い、世界の特に段階的に学習させ、その都度、学習効果を確認した。

許文献での中国特許文献の占める割合は上昇し続けて２－１．で述べた日英対訳コーパスを用いた結果と同いる[3]。中国公報を必要に応じて調査しなければ、例

様に、初回の学習後は、対訳コーパスの種類や翻訳エ

えば、日本企業にとっては、中国で事業を行う際のリン ジ ン の 種 類 に 応 じ て 、 BLEU は 無 学 習 時 の 約

スクの増大をもたらし、審査官にとっては、不十分な

0.28~0.36 に対して約 0.32~0.39 の上昇、RIBES は無先行技術文献調査による審査品質の低下が起こり得る。

学習時の約 0.80~0.82 に対して約 0.11~0.14 という上特許庁では、これらの課題に対応するため、MTP に昇が見られた。追加学習の効果は自動評価指数におい導入されている中日翻訳機能で中国公報の和訳を作て限定的であったものの、人手評価による各種翻訳エ

成・蓄積することにより、J-PlatPat や審査官用端末

ラー数で測る効果は比較的持続した。

での日本語検索を可能にするとともに、民間事業者等

同事業で作成された中国審決の人手翻訳文は、特許に対する当該和訳のバルクデータ提供を行っている。

庁が提供する外国特許情報サービス「FOPISER（フォMTP による中日翻訳において、公報に記載される

ピサー）」に蓄積され、図２に示すような画面で、審決

新技術用語等、翻訳エンジンの学習データに含まれての根拠条文・日本語テキスト等による検索・照会が可

いない用語を正確に翻訳することは難しく、技術の進能となっている[10]。さらに令和４年度は、当該事業の展に応じて生じる新語を収集した上で、当該新語が含

対訳コーパスで学習させた翻訳エンジンを用い、中国

まれる対訳コーパスを翻訳エンジンに定期的に学ばせ

図２

外国特許情報サービス（FOPISER）の検索・照会画面

26

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

ることが、翻訳品質の向上に必要となる。そこで、MTP

注・参考文献の翻訳エンジンの学習データに含まれていない用語（未知語）を検出する翻訳ログに基づき、未知語を含む
6 千文の対訳コーパスを作成するとともに、未知語を

[1]

西本俊之、
「特許庁におけるニューラル機械翻訳の実用化」、AAMT Journal No.73[2] 園尾聡、「ニューラル機械翻訳による特許機械翻訳システムの開発」、Japio YEAR BOOK 2019 寄稿集[3] 中西聡、「特許庁における特許情報の翻訳に係る取組み」、Japio YEAR BOOK 2020 ミニ特集
[4] 「特許情報の一括ダウンロードサービスについて」
https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/data/dow
nload.html[5] 張津一 松本忠博、「ニューラル機械翻訳における長文分割によるコーパスの拡張」、言語処理学会第 25 回
年次大会発表論文集（2019 年 3 月）
[6] 米田昌弘 鶴岡慶雅、「教師なし英日ニューラル機械
翻訳の検討と文の潜在表現の分析」、言語処理学会第25 回年次大会発表論文集（2019 年 3 月）
[7] 須藤克仁、「ニューラル機械翻訳の進展－系列変換
モデルの進化とその応用」、人工知能 第 34 巻 4 号（2019 年 7 月）
[8] 「機械翻訳に関する調査報告書」
https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/kikaihony
aku/kikai_honyaku.html[9] 中国国家知的財産権局、「2021 年国家知識産権局年次報告書」[10] 外国特許情報サービス「FOPISER（フォピサー）」収録内容追加のお知らせ（中国審決和訳文）
https://www.jpo.go.jp/support/fopiser/tsuika-202006
22.html[11] 内山将夫、「自動翻訳技術の概要と情報通信研究機
構の取組」、日経エレクトロニクスセミナー、
https://www2.nict.go.jp/astrec-att/member/mutiyama/pdf/nikkei-seminar-20191203.pdf[12] 本間奨、「特許翻訳におけるドメイン適応型機械翻
訳」、パテント 2022 Vol.75 No.2

効率的に選定する方法について調査分析を行った。
当初の想定としては、未知語には、技術革新等により登場した新語が含まれ、このような新語を辞書登録することによる翻訳品質の向上を目指したが、翻訳エンジンの学習データに含まれていない一般的な用語、及び形態素解析で本来の文字として分割されない単語の存在を主な理由とした、上記新語を効率的に抽出することの難しさが明らかとなった。対訳コーパスによって翻訳エンジンを学習させる際にも、適切な単語
分割は翻訳品質の向上に重要であると考えられ、学習
データの拡充のみならず、翻訳プロセスの改善が、
MTP の性能向上への一つの方向性として示された。

3. 今後に向けて機械翻訳の近年の進展は、NMT の登場に続いて、
自己注意機構と呼ばれる仕組み等、NMT をベースとしてさらなる翻訳品質の向上を実現する技術開発に支えられている。現行の MTP で採用されている翻訳エンジンの提供元である NICT においても、第２世代
NMT が開発され、第１世代に比べて翻訳品質が向上したことが報告されている[11][12]。
特許庁では、２．で述べたように、翻訳エンジンへの学習データの構築や学習手法の調査に関する取組を継続的に行っているが、当然ながら翻訳エンジンの選
択が翻訳品質に大きく影響する。アクセス頻度の高い
翻訳システムでは翻訳品質のみならず、翻訳速度や安定した応答性能も要求されることを考慮しつつ、翻訳対象に応じた適切な翻訳エンジンと学習データの組合せを探り、ユーザーニーズに即した翻訳サービスの提供に努めたい。

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（６）：翻訳中核プロセスの一つの性質
影浦峡

東京大学・大学院教育学研究科

1. これまでのまとめと今回の話題

当たり前といえば当たり前ですが、重要な指摘です（私は深井氏のゼミを受講したことがないので、ここで本連載では、
第 1 回から第 5 回までで、翻訳の対象、言われている「読む」ことが具体的に何を指すのかに

翻訳の対象である文書の性質、翻訳のプロセス、MT

ついて私が理解していない可能性はありますが、大枠研究と翻訳論の翻訳に関する認識の違い、翻訳者のコとしては問題ないのではないかと思います[3]）。

ンピテンスについて見てきました。少し傾向の違う第「読む」という行為は、翻訳と結び付けずにそのもの

4 回を除く 4 回で、対象（第 1・2 回）と人（コンピテとして独立して捉えても（それが普通ですが）、基本的ンスを扱った第 5 回）
、プロセス（第 3 回）を一通りに文書を対象とします。「本を読む」、「小説を読む」、

みたことになります。人間の翻訳（という表現は冗長「解説書を読む」「詩を読む」が通常の読む行為を指すですが）から見たとき、残る大きな領域は社会、そしのに対して、「文を読む」「段落を読む」は表現としてて翻訳の中核プロセスです。また、機械翻訳については妥当ですが少し有標性が高い感じがします[4]。なおも、そのものとしては正面から扱っていませんでした。

以下で「理解する」ことが主題化されますが、上の引今回は、翻訳の中核プロセスの位置付けを考えます。

用で下線部に用いられた「理解」と言う言葉と「読め翻訳の中でも特にこの、中核の部分は、プロの翻訳者て」という言葉の重なりを踏まえてのことです。

は「できる」けれども、「わかる」かたちでの認識の対

起点言語文書を読むことは翻訳における必須の要素

象としては立ち遅れているので[1]、明確なことはそれであること、そして読むことは翻訳することと同様にほど言えません。この記事では、本連載の第 1 回と第文書を対象とすることから、読むことの検討は、個別

2 回で述べたこと、すなわち翻訳は文書を対象とするにいちいち翻訳と関連付けなくても、翻訳の検討の一こと、文書は歴史の中で固有の位置をもつ存在である部となります。

ことが、翻訳の中核的なプロセスの位置付けとどう関係してくるかに関わる、一つの点を見ます。

3. X 文 Y 訳と語学

2. 翻訳と読むこと

3.1 X 文 Y 訳をめぐるいくつかの事例
英文和訳や和文英訳が中学校や高等学校の英語の授翻訳者・通訳者の深井裕美子氏は、「深井裕美子の読解ゼミ」案内で、次のように書いています。

業の一環としてなされることが示すように、一般に X
文 Y 訳と呼ばれるものは、語学の一環としてなされま

翻訳は日本語の力が大事などと言いますが、実際にはす。そして、当たり前ですが、語学は、文書ではなく

まず原文の完璧な理解が必須です。よく言われる通り

言語を扱うものです[5]。では、文書を扱う翻訳と語学「読めていないものは訳せない」のです。読めるけれの一環としての X 文 Y 訳の違いは何か。説明の視点はど、訳すのが難しくて…という人も、実際には「読め複数ありえますが、ここでは、特に X 文 Y 訳側の位置ているつもりが読めてない」ことが多々あります[2]。

付けを明確にすることができ、またある程度の一般化

An aspect of the core translation process
Kyo Kageura
Graduate School of Education, The University of Tokyo
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77ができる、一つの点を扱います。まず、次の事例を考の何かが、そのようなことから必然的に生じる言説」

えます。

です。
（Google 翻訳）

That thing is in the way[6].

アリストテレスの定義によれば、三段論法とは「あ例えば高等学校の英語の授業でこの文を訳す、いわる事柄が述べられているとき、述べられていること

ゆる英文和訳で注目される点は、典型的には、be 動詞とは別のことが、そうであることから必然的に導かのあとに“in”が続く文の構造が把握できるかどうか、れる」論法である。
（DeepL）

そして“in the way”が「邪魔になっている」という意と、いずれもそれなりに意味が通る日本語にしていま

味を熟語的に持つことを知っているかどうかなどであすが、大学初年時レベルの英語学習者には必ずしも簡り、訳としては、例えば単ではないようです。“in which”、“being stated”、“ofnecessity”、“what is being”等、文法で学ぶ事項が満

あのものは行く手を塞いでいる。

載で、さらに“,”も 4 つあって複雑です。

といったものができればよいことになります。
She is not what she was.

3.2 （言）語学の対象と「理解する」

であれば、ここで、“That thing is in the way. ”に戻ります。ダ

彼女は以前の彼女ではない。
と、過去形が意味することを取れるかどうかというこ

メットは、ムーアの論を起点としてこの例を導入し、とになります。

次のように論じています[10]。

これらの点を展開すると、例えば、文の構造につい日本語［英語］の教師が学生に対して、「あのものは行く手を塞いでいる（That thing is in the way）」ては、構造を複雑にして、Be patient toward all that is unsolved in yourという文を学生の自国語（ママ）に翻訳するよう求

heart and try to love the questions themselves

めるとき、その教師はこの文を単なるタイプとみな

like locked rooms and like books that are now

している。実際、このとき「どんなものが？」とか

written in a very foreign tongue[7].

「何の行く手を？」と尋ねたりするのは馬鹿げていについて、主語がないとか、like 以下はどうかかるかる。この文が単にタイプとして考察されている限り

といったことを取れることが語学力として問われるこは、「問題となっている当の物」などといったものはとになるでしょう。熟語については、頻出するものか存在しない。

ら、徐々に、あまり用いられないもの、書き言葉でのさらに、次のように続けます。少し長くなりますが、み用いられるもの、少し古いものなど、英文和訳の素引用します。

材に取り入れられていくことになります。

だがこれに対し、ムーアが語っていたのは、この文ところで、次の文のある特定の発話の理解ということについてであA syllogism, as defined by Aristotle, is ‘a discourse
in which, certain things being stated, something

る。ここでの発話とは、文の本物の発話、つまり、、、何事かを言うために使用される発話のことであって、

other than what is stated follows of necessity

単に文のタイプに言及するだけのつもりで行われる

from their being so’[8]発話のことではない。言うまでもなく、ある特定のは、Google 翻訳 1も DeepL 2も、それぞれ

1
2

発話（いま説明したような［本物の発話という］意

アリストテレスが定義した三段論法とは、「特定の事

味合いでの）を理解するためには、発話された文タ柄が述べられている場合、述べられていること以外

イプを理解していることが必要である。しかし明らhttps://translate.google.com/ (2022 年 9 月 18 日）
https://www.deepl.com/ (2022 年 9 月 18 日）

かにムーアは、当の発話を理解するためには、さら29

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

われます[12]。

にそれ以上の何かが要求されねばならないと見なしていた。こうして彼は、「理解する」という動詞にさて、改めて、今度は翻訳の観点から

対して二重の意義を認めていたわけである。

That thing is in the way.

実際、That thing is in the way という文を「本物のを考えてみます。口頭でその場でこの文が語られる場

発話」において理解するためには、「どんなものが？」合とは異なり、文書に現れた場合には、That thing やとか「何の行く手を？」が定まる必要がありますが、

the way が直接外部に対応付けられることはありませ英文和訳でそれは問われません。国語や英語の授業で、ん。それにも関わらずタイプとしての理解では不十分

言語表現が「本物の発話」として扱われないことは、であるということは、「どんなものが？」「何の行く手

例えば国語で「月は太陽の周りを回っている。
」というを？」を、翻訳に伴う理解のプロセスで確定しなくて文が出てきたとき、その真偽が国語の問題としては問はならないということです。ここで大きく二つのケー

われないことが、示しています[11]。

スが考えられます。
第一のケース。例えばこの文がある歴史書に出てき4. 翻訳た表現であるならば、まず、“That thing”は文書の別の箇所を指し、その箇所はある年に発生した何らかの

4.1 「本物の発話」と文書

事態の指示あるいは記述として具体的な外部の出来事

ここまでで図式的には自明でありかつ明確ですが、に結びつけられます。そこで「どんなものが？」が固

翻訳は「本物の発話」を扱います。実際、それは、連定されます。「何の行く手を？」も同様です。そして、載の第 1 回と 2 回で述べた、翻訳は言語ではなく文書

これは、文書が記述する対象が現実に存在するようなを対象とすること、そして文書は歴史的に固有の位置

領域では広く当てはまります。分野としては大きく異付けをもつことと対応しています。言語哲学系列の議なる物理学の論文や図書でも、「どんなものが？」「何論と異なるのは、ダメットの例もそうですが、それらの行く手を？」の確定プロセスは同様になるでしょう。

が直接のその場での発話を取り上げるあるいは想定す

こうした文書においては文のレベルでの真偽は重要でることが多いのに対して、文書には話者や受け取り手す。ノンフィクションを含むこうした文書の翻訳プロが共有する「その場」が存在しない点です。このこと

セスで「ファクトチェック」は、執筆時ほどではないは、翻訳においては明示的に読み手を想定するといっにせよ、なされる習慣が（一部では）あります。

たことが必要であることと関係してきますが、今回は第二のケース。フィクションが典型ですが、その世界そのものは存在しないため、“That thing”が文書のこれ以上述べません。
翻訳が、文書、「本物の発話」を扱うのであれば、起別のところで外部の参照ではなく対象の記述として与点言語文書の表現を前にしたとき、それを「理解するえられる場合。この場合は、一般に、アイテムとして／読める」必要があるといったときの「理解する／読は実在する外部との関係はつけられないけれども、属める」は、ムーアが認めていたとダメットが述べた理性のレベルで外部を参照して記述が理解されることに解の二重性の中で、タイプの理解に加えて、第二の、なります。興味深いことに、硬い領域の中で、抽象数「本物の発話」の理解を指すことになります。あまりに学は、アイテムとして実在する外部が一般には存在し当たり前なのですが、とはいえこの区別が、単に個々ないという点で、フィクションと近い位置付けにあるの現象に適用したときに境界が明確に確定しないといと考えることができます。実際、3.1 であげたリルケ

う問題だけでなく、概念として共有されていないことからの引用を理解して翻訳するときに、“rooms”は具が、「言語」をめぐる混乱の一因となっているように思体的にどのような部屋なのだろう、“books”はどのよう

30

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

なものだろう、“very foreign tongue”は具体的に何語れがどう決まるかというと、言語における意味としてなのだろうという問いに確定した答えはなさそうです

ではなく、現在では“crimes against humanity”の概念

し 、 三 段 論 法 の 説 明 に お い て “certain things” 、が ICC 規程において確立しており、他に条件がなけれ“something”って何だろうという問いに具体的に答えば第一の参照先は ICC 規程であり、そして ICC 規程

ることはできませんし、「本物の発話」としてこの発話については日本語の正訳が存在するという、この世界を捉えたとしても、その理解においてまたそのようなにおける事実に基づいて決まっています。
理論的には、このレベルを経由しないと翻訳にはな

問いに答えることはそもそも不要と思われます。

りませんし、実際、翻訳者は、こうしたことを訳出プ
4.2 文書の歴史的固有性と概念

ロセスで当たり前に行っています。前回紹介した ISO

三 段 論 法 の 定 義 に お け る “certain things” や

17100 が示すコンピテンスのカテゴリは、二重の理解“something”は、そもそもそれ自体が抽象概念でありを明確にはしていませんが、例えば「分野に関するコタイプ的であるから、抽象的なレベルで認識されたもンピテンス」は、“crimes against humanity”を（言）のを書き留めた文書では、語学レベルでのタイプの扱

語学的なものとしてではなく、概念として把握するこ

いと「本物の発話」の区別は解消されるのではないかとが翻訳において重要であると認識されていることにとの疑問が生じます。この点について少し検討しま

対応しています[13]。

しょう。

5. 理解せず訳すこと（言）語学の観点も意識します。“crimes against
humanity”は法的概念で、抽象的な犯罪の類型（まさにタイプ）を示す概念です。ではその概念規定は何か以上で、翻訳が言語ではなく文書を対象とするといについては、言語学ではなく法学が扱う領域です。そう点に関わる重要な点の一つは、言語表現をタイプとして一般の市民がそれを扱うときも、それが「本物のして見るのではなく「本物の発話」として見る、その発話」を前にした理解の場面であるならば、言語学的ため、（言）語学が扱う言語の意味や理解ではなく、そな意味としてではなく、素人であるとはいえ法的な概の場の発話とも違うけれど「本物の発話」である文書

念として、この言葉が指す概念を理解しようとします。

を理解することが必要となる、そのために、「どんなもしかし、それとは別に、（言）語学的に“crimes”の意味、のが？」や「何の行く手を？」をその文書において固“against”の意味と役割、“humanity”の意味がわかっ定し、また、抽象概念もこの世界で固定するといったていて、（言）語学的に対応する日本語の表現がわかれ作業は当然している、そうしないと理論的には翻訳にば、英文和訳として「人道に対する罪」「人道に対する

ならない、ということを確認しました。

犯罪」「人間性に対する犯罪」「人間性に対する罪」な理解の観点から言うと、文タイプの理解は必要条件

どと、「それなりに言葉としての意味がわかる」表現をであるけれども、EMT 2017 にあるように、本来それ作ることができそうです。けれども、“crimes against

は翻訳の前提であって[14]、翻訳はその先にある、そのhumanity”が起点言語文書でそのものとして（つまりそこから始まる理解が、ダメットが言うムーアの理解「本物の発話」に相当する意味を持つものとして）用いの第二番目に対応することになります。

られている限り、「人間性に対する犯罪」「人間性に対そう考えると、機械翻訳は、現在のところそのものする罪」は、“crimes against humanity”が表す概念をとしては“crimes against humanity”に対して ICC 規

表すことに失敗していますし、現在では、「人道に対す

程とその日本語正訳を参照するという手続きを踏まなる罪」もその意味で不適切であることになります。こ

いし踏めないのだから、理論的には、翻訳はそもそも

31

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

できない、ということになります。ところで、上で見対する罪」が現在でも使わるのを目にもします。

た三段論法の例では、MT の出力でそれなりに（かな6. おわりにり？）意味がわかります。リルケの例を MT にかけていただけるとわかりますが、文体は適切とは思えない

議論が紆余曲折し、話が拡散しましたが、まとめる

ものの、やはり意味としては通じます。
この一つの理由として、翻訳でも英文和訳でも、少と、本稿では、(1) （言）語学は文（あるいは言語表

なからぬ場合に、結果としては同じになる、というこ

現一般）をタイプとして扱うこと、それに対して「本とがあげられます。文書において現れた物の発話」はタイプとしての理解を前提としつつ別のThat thing is in the way.

レベルでの理解が必要になること、(2) 翻訳が文書をを、英文和訳ではなく翻訳する際には、「どんなもの対象とする以上、翻訳においては「本物の発話」の理が？」、「何の行く手を？」について、その文書が扱う解に相当する理解が求められること、(3) 抽象概念はまさにその世界において固定する必要がありますが、概念としてはタイプであるが文書における存在としてところで、その上で、この部分に対応する日本語はどは（言）語学が扱う対象としての言語表現のタイプとのようになるかを考えて見ると、特別な場合を除けば、しての理解では理論的には扱えないこと、を見てきま

その手続きを経た上で、最終的に、した。そして、それにもかかわらず、(4) 「本物の発

あのものは行く手を塞いでいる。

話」の理解はできていないと考えられる機械翻訳がそ

あれが邪魔をしている。

れなりに訳してしまうことについても、いささか粗くですが、考察しました。

といった表現になるでしょう。それならば、「どんなも本稿では翻訳のコアプロセスの要素である「理解」のが？」、「何の行く手を？」を固定するプロセスは経を中心に考えましたが、（言）語学が想定する「理解」

なくても見かけ上は変わらないことになります。
もう一つ、“crimes against humanity”を、Googleの位置付けはそれなりに明確にできたものの、翻訳に翻訳も DeepL も多くの文では「人道に対する罪」とおける「本物の発話」の理解については十分に踏み込

誤って訳しますが、「人道に対する犯罪」と適切に訳すめませんでした。これについては、今後あらためて取こともあります。これをめぐって二つのことが考えらり上げ、もう少し明確にできればと思います。

れます。第一は、抽象概念は（言）語学的なタイプで謝辞はないとはいえ、最終的な固定が記号表現のレベルでなされることです。“crimes against humanity”については ICC 規程に到達し、その概念規定を理解すれば、

本記事の一部は、科研研究費基盤(S)「翻訳規範とコそれに該当する事象と結びつけなくても、一応、第二ンピテンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モデルの理解の段階に入っている。第二は、社会としては危と統合環境の構築」（19H05660）に関わっています。

機的なことですが、「本物の発話」として表出され流通

この問題に触れる討論を翻訳プロセスの分析についてしている言語表現も、少なからぬ場合に、本来、ムー重ねてきた阿辺川武・藤田篤・本田友乃・宮田玲・山アの第二段階の理解に必要な固定作業を行っていない

本真佑花の各氏、この問題に関連する重要な問題提起

ので、MT の曖昧さを総体として許容するという点でを行った、国語科で学ぶとされていることの明確化をす。日本語でも英語でも、それなりに確立したメディ試みている名倉早都季氏に感謝します。

アの中で、「人道に対する犯罪」や“crimes against
humanity”の誤用は少なからず目にしますし「人道に32

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

20as%20defined%20by,necessity%20from%20t

注・参考文献[1]

heir%20being%20so%27.より。

Miyata, R., Yamada, M. and Kageura, K. (2022)[9]“Introduction,” Miyata, R., Yamada, M. and[10] ムーアの主張は引きませんが、以下の引用でKageura, K. (eds) Metalanguages for Dissecting「ムーア」が出てくるため言及しました。

Translation Processes: Theoretical Development[11] 作品鑑賞では、月は地球の衛星であるのにここでand Practical Applications. London: Routledge.
[2]は太陽の周りを回っているとされていることの深井裕美子 (2022) 「「読解ゼミ」をオンラインで効果が論ぜられたりするので、訳読と同様少し再開します」http://trans-class.blog.jp/archives/「本物の発話」、文書としての扱いに踏み込むこと

2159503.html[3]

この注記は本稿の内容に少し関係しています。

[4]「詩を読む」は「詠む」ではなく「読む」方で、三になります。また、英語の授業や国語の授業でアディソンや樋口一葉について学ぶことがあり、それらは、他の主題科目における知識と同様に位置

好達治 (1952) 『詩を読む人のために』至文堂（岩づけられます。

波文庫版は 1991 年）を頭に置いています。なお、[12] 例えばこの原稿を書いている 2022 年 9 月の時点

教育のための科学研究所（https://www.s4e.jp/）ので東京都が導入を進めている、高校入試におけるリーディングスキルテストは、言語的な単位として

英語スピーキング・テスト ESAT-J が、大きな問は文ですが、読解としては文書を想定していると考題となっていますが、試験としての深刻な問題がえることができます。Arai, N., Todo, N., Arai, T.,指摘されていることとは別に、語学が基本的にタBunji, K., Sugawara, S., Inuzuka, M., Matsuzaki,

イプに関わることを認識せず、「実際に使えない」

T. and Ozaki, K. (2017) “Reading skill test toという漠然とした観点からスピーキングについdiagnose basic language skills in comparison toては「本物の発話」をやはり漠然と想定しながら、

machines," CogSci 2017, pp. 1556-1561.も参照。
[5]

しかし学習と試験において「本物の発話」を実現

大学の「語学」授業で行われることがある訳読は、するあるいはそれに関わる要素を入れることが文書を対象としているという点で、高校までの語読解（この場合は題材を文書として扱うことが環学と異なります。
[6]

境の編成としては比較的容易です）以上に難しい

この例と日本語訳は、マイケル・ダメット (1998)

ことが認識されていないという面がありそうで『分析哲学の起源』（野本和幸ほか訳，勁草書房．

す。これについては大津由紀雄 (2022) 「東京都

Dummett, M. (1993) Origins of Analytical｢中 3 英語スピーキングテスト｣深刻な問題

Philosophy. Duckworth.）の第七章「指示を欠い

済 ONLINE（https://toyokeizai. net/articles/-/Rainer Maria Rilke (2004) Letters to a Young

590086）が、入試としてと語学学習としての両Poet (M. D. Herter Norton. trans. W. W. Norton

面を考慮して解説しています。

& Company. Rainer Maria Rilke (1929) Briefe an[13] ISO (2015) ISO 17100: 2015 Translation Services

einen jungen Dichter. Insel Verlag). p. 27.
[8]

高校入試に活用するのはあまりに｢危険｣だ」東洋経た意義」（岡本賢吾訳，p. 82）より。
[7]

ダメット，前掲，p. 81-82. 太字強調は引用者。

− Requirements for Translation Services.

ア リ ス ト テ レ ス 『 分 析 論 前 書 』。 こ の 英 語 は[14] European Master’s in Translation (2017)

Ragged University “Logic and Reasoning”

European Master’s in Translation Competence(https:// raggeduniversity.co.uk/2014/03/24/

Framework.

logic-reasoning/#:~:text=A%20syllogism%2C%

33

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

温故知新

新シリーズ「温故知新」
内山

将夫

AAMT
AAMT では、AAMT 創立３０周年記念事業として、過去の AAMT ジャーナルおよび JAMT ジャーナル（AAMT の前身である JAMT（日本機械翻訳協会）の会誌）を PDF 化して公開しています。
https://www.aamt.info/act/journal/
公開されているジャーナルは次の通りです。


JAMT ジャーナル No. 01, 1991 年 7 月～No. 07, 1992 年 8 月（今回 PDF 化）

AAMT ジャーナル No. 01, 1992 年 11 月～No. 70, 2019 年 6 月（今回 PDF 化）

AAMT ジャーナル「機械翻訳」No. 71, 2019 年 12 月～（当初より PDF 版を公開）

本号から始まった「温故知新」シリーズでは、過去の AAMT ジャーナルおよび JAMT ジャーナルの記事を紹介します。
過去のジャーナル記事を読むと、当時の MT の事情が分かるとともに、現在も解決していない課題が残っていることが分かるなど、これからの MT 発展に役立つものが多いです。
本号では、今から 30 年前の 1991 年 7 月と 9 月号の JAMT ジャーナルから 2 つの記事を転載して紹介します。これらは、PDF から OCR で読み取ったテキストを修正したものです。画像等を含むオリジナルの原稿については、上記サイトをぜひご覧ください。
【1991 年 7 月

JAMT ジャーナル No.1 より】

日本機械翻訳協会設立にあたって
長尾の活動の主旨に賛同して入会され、本協会の発展を通じて社会のため、世界のために貢献していただくことを期待したいと存じます。

真（日本機械翻訳協会）

2. 機械翻訳の現状
1. ご挨拶にかえて
機械翻訳の研究は 1950 年代にさかのぼることがでこのたび、日本機械翻訳協会が設立され、機械翻訳

きます。京都大学、九州大学、電子技術総合研究所、システムの普及と発展、より良いシステムの作成のたその他で地道な研究が 30 年近くつづけられて来まし

めに、機械翻訳システムのユーザ、メーカ、および研た結果、ある程度のシステムが作られるようになって究者がお互いに情報を交換し、一致協力をする場が出来ました。1970 年代の後半から 1980 年代にはいるに来たことはまことに喜ばしいことであります。この協

つれ、日本の企業活動が本格的に国際的なものとなっ

会の会誌第 1 号の発刊に際し、この協会を設立するにて、国内、国外ともに日本語と英語の間の翻訳に対す到った目的と経緯をご説明いたしますと共に、機械翻る需要が急激にふえ、人手による翻訳だけではまかな

訳システムの現状と将来、諸外国における状況と国際

いきれないという状況になって来ました。こういった協力、今後の本会の進むべき方向などについて私見を状況から多くの計算機関係の企業は機械翻訳システム

述べさせていただき、できるだけ多くの方々が本協会の商用化に真剣にとり組み、1980 年代の中期からいく

New series "Learning from the past"
Masao Utiyama
AAMTThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

つかのシステムが発表され、今日では数多くの日英、

良いシステムの開発に進むとともに、ユーザ層も急速

英日機械翻訳システムが市場に出ております。

にひろがってゆくことになりました。そして 1989 年
夏にはミュンヘンで「第 2 回機械翻訳サミット」が開3. 機械翻訳協会設立の必要性

催され、ヨーロッパの翻訳界に大きな刺激を与え、1991 年 7 月初めにはワシントンで「第 3 回機械翻訳

機械翻訳の現状はこのようなものでありますので、サミット」が開かれ、アメリカ大陸にも同様の認識がそこに多くの誤解と混乱が生じます。人によっては機広がりつつあります。この間をぬって、翻訳に直接た械翻訳システムは現状でも使えるという人もいれば、ずさわっている方々の考え方を聞き、またこれらの使えないという人もいるという状況が生じています。

方々に機械翻訳システムの現状を正しく理解していた

そしてメーカの側としてはユーザはどのような使い方、

だこうという主旨から、1989 年の春に大磯で「翻訳技どのようなレベルの翻訳を期待し、どこに不満を持っ術国際フォーラム」を開催しました。そこにはイギリているかが明確に把握できないというわけであります。

スの翻訳者協会会長・翻訳者国際連盟の副会長をして研究者も複雑な言語現象のどこに理論上の問題点があいました V. Lawson 女史、米国翻訳者協会理事で機械り機械翻訳の研究をこれからどこに焦点をあてて進め翻訳に造詣の深い M. Vasconcellos 女史等を招き、種々る必要があるのかを利用の現状を通じて認識することの討論を行いました。この会議には多くの翻訳者、機が必要なのであります。この困難な状況を打開するた械翻訳システムのユーザの方々の参加を得、機械翻訳

めには、機械翻訳システムのメーカ、ユーザ、研究者

システムに対する大きな理解をえました。特に、これが一堂に会して種々の問題を自由に議論し、相互協力

からの機械翻訳の健全な発展のためには、ユーザ、メーをする場が必要なことは明らかであります。そしてまカ、研究者が一堂に集まって意見を交換できる国際的

た、長期的な視野から機械翻訳システムの発展をうなな場を作ることの必要性が認識され、その実現についがし、国際協力を押し進めてゆくためには、政府などて日、米、欧でそれぞれ検討をしようということになっにおけるこの分野に関する政策立案をしてゆく立場のたことは、この会議の最も大きな意義の一つであった

方々の理解を得ることが必要不可欠であります。

と存じます。これを受けて、同じ年の夏に開かれた第2 回機械翻訳サミットのまとめのセッションにおいて、

4. これまでの努力

2 年後にワシントンで開催される第 3 回機械翻訳サ
ミットにおいて機械翻訳国際連盟を作ることを目標と

このような状況について通産省は大きな理解を示しし、それまでに、日本、ヨーロッパ、アメリカ大陸のて下さった結果、通産省の強力な後援によって 1987

それぞれにおいて地域的な協会の設立を考えようとい

年の夏に箱根で「機械翻訳サミット」と称する国際会

うことが確認されたのでした。

議を開催しました。20 ヶ国近くの国々から国の政策立

5. 日本機械翻訳協会設立までの経緯

案者、機械翻訳に係わる方々の参加を得て、多くの問題点について議論を行ったのでした。この会議の成果
はいろいろとあったのですが、中でも機械翻訳システ

国内では、日本翻訳連盟、日本翻訳協会、その他翻ムは現状でもうまく使えば効果があることが明らかと訳に関する会が従来から活動しておられます。また日なり、ユーザ、メーカ、研究者、政策立案者が一堂に本電子工業振興協会の中には 10 年あまり前から機械会することの意義が確認されたことは非常に大きな収

翻訳システム調査委員会が種々の調査・研究を行って穫でした。これでメーカもほんとうに腰をすえてよりおります。そして学会としては情報処理学会、電子情35

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

報通信学会にそれぞれ自然言語処理の研究会があり、れも European Association for Machine Translation

活発に研究活動を行っております。こういったところ（EAMT）として、同じく第 3 回機械翻訳サミットのに、上記のような経緯をご説明し、ご理解を得ながら、機会に設立総会をする予定となっています。このよう

昨年暮れあたりから、これらのグループの中心的なに日本を始めとして、アメリカ大陸、ヨーロッパで機方々に何度かお集まりいただき、日本としてどのよう械翻訳に関する協会が作られますので、これら 3 者のな形の団体を作るのがよいかを検討してまいりました。

連合として機械翻訳国際連盟を作ろうということにな

その間、通産省等にもご説明をし、ご理解を得るようり、これも第 3 回機械翻訳サミットで設立されること努力をしてまいりました。その結果、翻訳会社、ユーになるでしょう(本誌が皆様のお手元にとどく時点でザ企業、メーカ企業を中心とし、また個人も十分に活は、未来形でなく完了形の表現となっているにちがい動のできる形で日本機械翻訳協会を作ることが合意さありません)。そうして機械翻訳に関する世界中の情報れ、平成 3 年 4 月 17 日に設立の会合が行われ、会則が刻々とニュースレターによって皆様の手元にとどくの決定、理事、監事、役員の決定等を行い、ここに正ことになるわけです。また、我々としても日本から世式に協会が発足したわけであります。その具体的内容

界に向かって積極的に発言してゆく道が開かれることは本誌に掲載されております。

になります。

6. 国際的連携の重要性

7. 機械翻訳システムの将来

そもそも翻訳は外国語を相手とするものであります

機械翻訳の研究が行われ始めてから約 40 年、本格から、常に外国のことを知る努力が必要であります。

的な開発と商品化の努力が行われ始めてから約 10 年

特に機械翻訳においては、言語の良質な文法・辞書にになります。現在の機械翻訳システムは、まだまだ不ついてはその言語を母国語とする国と協力することが完全とはいえ、うまく使うと人手だけにたよる翻訳よ

最も大切なことであります。また、多くの国で同じ言りも早く、また安くできるようになって来ました。効語対の機械翻訳システムの研究開発が行われておりま

果をあげるためには、どのような文章が機械翻訳に向すので、国際的な情報の交換が非常に大切となります。

いているかをよく検討し、またテキストの分野に対応

さらに、たとえば日英機械翻訳システムは日本国内だする辞書を用意すること、機械翻訳の結果を人手にけでなく、アメリカ、ヨーロッパの各国の政府、大学、

よってうまく後修正を行うことが必要になります。こ研究所、企業等で関心がもたれており、いわば世界中

ういったことの詳細は今後発行されるこの会誌においがマーケットであるということもできます。したがって説明され、皆様のお役に立つことになると期待してて、機械翻訳に関するあらゆる種類の情報交換を行い、おります。いずれにしても、数年前は大型計算機でし意見を交換する場としての機械翻訳に関する国際的なか利用できなかった機械翻訳システムが、最近はほとグループ活動が必要なことはいうまでもありません。

んどがワークステーションで使えるようになり、持ちこれについては既に上記 4 で述べました通りの経過を運びも可能となって来ましたし、電話等の通信線を通へて、現在アメリカに Association for Machine

じた機械翻訳のパソコンネットワークサービスも行わTranslation in the Americas （AMTA）が設立され、れ始めております。ノート型パソコンに入れられて使7 月初めにワシントンで開催される第 3 回機械翻訳サ

われるという日もそのうち来るでしょう。そして学習ミットの際に第 1 回総会が行われます。ヨーロッパで機能をうまく利用することによって、機械翻訳システ

も同様の協会を作るべく現在準備がなされており、こムを自分流に育てあげ、自分の分身として使うという

36

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

日も来ることは確実だと思います。

8. おわりに【1991 年 9 月
以上述べて来ましたことを実現するためには、この

JAMT ジャーナル No.2 より】

MT SUMMIT-III 開催される分野に係わるすべての方々の協力が必要です。ベテランの翻訳者に近いようなシステムを作りあげるには、さる、7 月 1 日から 4 日米国ワシントン D.C のメイ

まだまだ研究・開発を行う必要があり、また利用技術

フラワー・ホテルで開催された。
参加者約 400 名の内、などにおいても研究すべきことは山積しております。

日本からも 60 名位の出席があった。

この日本機械翻訳協会、さらには国際機械翻訳連盟を

まず、本稿では、MT SUMMIT-III における論文発通じた皆様方の積極的なご協力により、より良いシス

表(Contributed Papers)およびパネル討論について報テムを作り上げ、広く普及することによって、21 世紀

告する。2 日半に亙った会議において 8 件の論文発表には言語の障壁をかなり低くすることができ、国際的と、7 件のパネル討論が行なわれた。これらを網羅的な理解と協力、協調に機械翻訳が大きな貢献をするとに紹介することも可能ではあるが、それよりは焦点をいうことを期待するものであります。

絞って、サミットの雰囲気を感じて貰えるようなものとしたい。
したがって、筆者が個人的に興味を持った論文発表
1 件とサミットの中心であるパネル討論 2 件（特に 1
件はサミットの予稿集に載せられていないもの）について報告する。なお、論文発表およびパネル討論の全題目を以下に示す。
なお、今回のサミットの発表において特徴的なもの
としては、大規模コーパスの統計的利用と、大規模辞書作成支援が、あげられよう。前者は、論文発表 2、5で、また後者は、論文発表 2、3、8 で触れられている。
また、パネル討論においても、関連するコメントがなされていた。

論文発表
1. An Architecture Sketch of Eurotra-II
2. Advances in Machine Translation Research inIBM
3. Ultra: A Multi-lingual Machine Translator
4. Capturing

Language-Specific

Semantic

Distinctions in Interlingua-based MT
5. ArchTran: A Corpus-based Statistics-oriented
English-Chinese MT System

37

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

6. The METAL Systemを用いる。このような場合には、翻訳システムは文脈

7. Applying an experimental MT system to a

あるいは領域知識を用いて情報を得、適切に訳し分け

realistic problem

なくてはならない。このシステムでは、意味に注目し

8. Automation of Bilingual Lexicon Compilation

た中間表現を用いることにより、これを可能にしている。
T.D や T.M を考慮して文生成を行なう場合には次のパネル討論

2 つの課題を処理することが必要である。

1. The MT User Experience
2. Building the Customer Base

・言うべきことを表現した、自然なテキストの生成

3. International Perspectives on MT

・ソーステキストの構造を利用することにより対応

4. WheredoTranslators

Fit

into

Machineするターゲットテキストの構造を生成Translation?

トランスファ方式では、このような処理をトランス

5. Evaluation of MT Systems

ファ規則を用いて行なうことになるが、T.M の処理に

6. At the Fore front of MT Research

必要な情報をそのような親則を用いて得ることには、

7. Applications of MT Technology

困難が伴う場合がある。したがって、本システムでは
中間言語方式が採用された。

[内容紹介]

T.D や T.M に関わる問題は、実は翻訳における問題【論文発表報告】

なのではなくて、生成における問題なのである。ただ、Capturing Language-Specific Semantic

単一言語の生成システムの場合とは違って、機械翻訳

Distinctions in Interlingua-based MT

においては、「そのような問題を起こさないような意味

中間言語方式による機械翻訳システムについての発表現」を採用することができないために、よりシステ

表。このシステムは、Translation divergences （T.D）

マティックな解決法が要求されるのである。

や Translation mismatches （T.M）が存在した場合

たとえば、ある意味表現を（生成に適した）別の構にも、正しく、自然な翻訳ができることと、システム

造の意味表現に変換することが要求される。

に新しい言語を追加する場合のコストを少なくするこ

本システムでは翻訳は次のように行なわれる。

とを目的としている。

・ ソ ー ス 言 語 の 文 を ソ ー ス DRS （ Discourse
Representation Structures）に変換する。

ここで、T.D とは、ソース言語の文とターゲット言・ソース DRS を中間言語に変換する。(現在の所、語の文とが、同じ情報を持っているが、その構造が異なっていることをいい、T.M とは、両者の持つ情報そ

この段階では、何も処理を行なわない。)
・中間言語をターゲット DRS に変換する。(何を表のものが異なっている場合をいう。たとえば、英語では「数」の情報が必要だが、日本語では必要でない。

現するかを決定)・ターゲット DRS からターゲット言語の文を生成したがって、日英翻訳の場合には、システムが「数」の情報を補ってやらなくてはならないし、英日翻訳の（どう表現するかを決定）
後半の 2 つは互いにフィードバックを繰り返しなが場合には、その情報を無視しなくては自然な翻訳にはならない。このような例は、単語に関しても起こりう

ら、文を生成していく。

る。例えば、スペイン語では、英語の fish という単語に対応するものとして、魚が自然の状態にあるか、捕【パネル討論報告】

らえられ食べられる状態にあるかによって、別の単語

1. Evaluation of MT Systems（機械翻訳システムの38

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

評価基準としては 1）Linguistic Method 2）Technical

評価はどのようにするべきか）
University of Geneva の Margaret King 氏をチェア

Method 3）Organizational Method 等が示された。

パ ー ソ ン と し 、 New Mexico State University のAllen 氏は、研究スポンサの立場から、EUROTORA

Yorick Wilks 氏、University of Gothenburg の Stureの経験を踏まえて、総合的なコメントを行なった。

Allen 氏;、
University of Stuttgart の Ulrich Heid 氏、Heid 氏は開発者の立場から、システム作成者と使用

Union Bank of Switzerland の Doris Albisser 氏らに者（例えば、研究室とソフトウェアハウス）の協力と、よって行なわれた。

システムの見通しの良さ（transparency）の重要性をMargaret King 氏は、各パネリストが、系統だった述べた。また、評価において注目すべき点として、シコメントを行なえるように、機械翻訳システムの評価

ステムの拡張性（アーキテクチャ・文法・辞書等）、ハーをいくつかの側面から切り出してみた。まず、評価者

ドウェア依存性、リインプリメンテーションなどを示として、研究者・研究スポンサ・開発企業・システム

した。

開発者・商用システム購入者を考える。何を評価しているか（質・速度・取り扱える言語現象・コスト等）

Albisser 氏は、スイスユニオン銀行での実際のシス

また、何が評価されているのか（今、開発段階のシス

テム使用経験からの機械翻訳システムの定量的評価にテムなのか、あるいは最終の商品であるのか等）を認ついて述べた。これは、単に出力の質のみではなく、識することが必要である。システムの評価は、システシステムの総合的な評価を言語的側面・環境的側面・ムの内部を知って行なうのと、入出力のみを見て行な

組織的側面・供給者との関係の側面の 4 つで行なうもうのとでは、違ってこよう。出力をどのような基準でのである。言語的側面では、文の複雑さを 4 段階に、評価するのだろうか？実際に評価を行なうためには、

また、誤りのタイプを 2 段階に評価し、得点化する。

システムの出力を検討し、値をつけることが必要とな

環境的側面では、移植性・入出力インタフェース・外る。このような場合に、入力文として、言語現象を網部辞書との関係・操作性等が評価される。組織的側面

羅するように選択された文のセット(test suites)を用

では、利用者の内部事情（辞書作成者が必要か？現在

意することは難しい。

いる翻訳者を訓練することができるか？翻訳量は？シ

一方、既存の大量の文に対して出力を検討することステムにかけることのできるコストは？等)に沿っては、時間と費用がかかる。総合的な評価をどう行なう評価が行なわれる。実際の評価は、Logos、ALPS、かが難しい課題である。たとえば、誤りの解析を考え

METAL に対して行なわれた。

ると、1）エラーそのものが個別のシステムに依存し、2）しかも、（a）何がエラーか？（b）どんなエラーが

2. At the Forefront of MT Research（機械翻訳研究あるか？（c）エラーの原因は？というようにすべてシの最前線）
CMU の Jaime Carbonell 氏をチェアパーソンに、ステムに依存している。
Wilks 氏は研究者の立場から、研究者も翻訳の対象

IBM の Peter Brown 氏、ATR の Akira Kurematsu

を予め規定して研究を行なっていること、test suites

氏、CICC を代表して東京工業大学の Hozumi Tanaka

や旧来の言語理論から離れて現実の文章を対象とする

氏、慶応大学の Masaru Tomita 氏によって行なわれべきであることなどを示した。また、評価が出力の質た。

あるいはコストで行なわれるとして、翻訳支援システ

まず、Carbonell 氏が、機械翻訳の最近の新しいパムは高い評価を得ることができるかも知れないが、研ラダイムとして、超並列（massively paralell）、ニュー究者にとっては満足できるものではないとも述べた。

ラルネット、
Example based MT 等を紹介した。
また、39

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

ユーザフレンドリーな OCR が組み込まれたシステム、語方式で日本語、中国語、タイ語、マレーシア語、イDTP 機能を備えたシステムが普通に出回るように

ンドネシア語の間の多言語機械翻訳システムを開発中

なっていることにも触れた。今後の機械翻訳研究の大である。現在、中間言語の概念の集合及び概念問の関きな流れとしては機械翻訳そのものの進化と、機械翻係の集合を作っている。今後の 5 年で大規模なコーパ訳の拡張（例えば、speech-to-speech）という二つのスを用いて評価を行い標準化を進めて行く。今後 10

流れがあるとの意見であった。

年では、EDR の大規模辞書を利用していく予定である。

次に Brown 氏が、IBM で行なわれている確率的（統また、基礎研究あるいは意味処理・文脈処理の研究も計的）手法を用いた文脈的アプローチの機械翻訳シス

行なう。

テムについて述べた。これは、カナダ議会の英語およTomita 氏は慶応大学の計算機環境を中心にユーザ

びフランス語の文書を対象としており、まず、英語かの教育の必要性に触れた。慶応大学の藤沢キャンパスらフランス語への翻訳時の確率を例文等を用いて求めでは、400 台以上の UNIX マシンがあり、24 時間体ておき、その情報を用いて逆方向の翻訳を行なう。100制で電子メイルやニュースが利用できる環境である。

個の短い文でテストしたところ、翻訳の精度は約 50%

このようにキャンパス内にネットワーク環境を整備し、であった。最も性能の良い商用システムでも、60%のそのもとで機械翻訳システムを利用できるようにする。

精度であるので、ある程度の精度は保たれる。しかし、機械翻訳システムあるいは、ユーザインタフェースのより高精度の翻訳を実現するには、世界知識や文脈が改良も大切だが、ユーザの"改良"も大切である。機械必要であるという。

翻訳システムとしては、SUN/Sparc station 上に沖電

Kurematsu 氏は ATR のプロジェクト、SL-TRANS

気の PENSEE/EJ を置き、それを学生に使ってもらう（音声言語翻訳実験システム）についての説明を行なっというプランを持っている。学生に日本語でエッセイた。ビデオによるデモが準備されていたが、残念ながを書いてもらい、そのエッセイを機械翻訳を用いて英らトラブルがあり、実現しなかった。

語に翻訳する。その際、英語の後編集は行なわずに、会議の受け付けにおける会話文に分野を限定

良い英語が出て来るまで、何度も日本語を書き直し、（specific domain）した音声による日英機械翻訳シス

機械翻訳にかける。その過程で自然に機械翻訳の使いテムであり、
現状のシステムは語彙数が 400 語程度で、方が分かるようになるのではないだろうか。将来は英制限付の会話文（Controlled Spoken Language）を対日について同じことをする計画である。

象としている。システムは音声認識、ユニフィケーショ

質疑応答では、Tanaka 氏から Brown 氏に確率的手

ン・パーザーを利用した言語処理、音声合成などで構法ではこれまでに、構築されてきた、言語理論等を無成されている。今後の計画としては、今後 5 年で語彙視することになるのではないかとのコメントがなされ数を 3,000 語に、今後 10 年で 10,000 語程度にし、限た。また、MT に理論はあるか？という質問があった

られたドメイン（現在の Specific Domain よりも広いが、部分的な理論はあるが統合理論がないとの考えが、Limited Domain）を扱うようにする計画である。

同じく Tanaka 氏から示された。

今後の課題としては、ill-formed な入力でも解析で（電子技術総合研究所

きるロバストなシステム、不特定話者への対応、音声

知能情報部自然言語研究室
主任研究官 井佐原 均）

認識の精度向上、リアルタイム処理、多量の翻訳対の収集語彙の増大等があげられていた。

【ライブデモ報告】

Tanaka 氏は CICC プロジェクトについて発表した。

展示と併行して 7 月 2 日～3 日に同ホテル・チヤイ

このプロジェクトでは政府開発援助のもとに、中間言

ニーズルームで、各社毎にライブデモ（30 分）が実施

40

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

された。20～30 名程度の聴衆が参加していたが、質問と、MT SUMMIT 以降に新たに追加された利用者には比較的少なかった。LOGOS と SYSTRAN の説明時

対するカスタマイズ（Personalization）機能が発表さに「日本語の場合、一文中に動詞が 3 個以上ある重文れた。

や複文、重複文の解析はかなり困難であり、前編集に・主な Personalization 機能は、以下の通りである。

よる解析結果の修正が必要になるが、英語や仏語の場＊英語ドキュメントに対する OCR 入力のサポート

合はどうか？」という質問をしたところ、けげんな顔（印刷文書の認識率 99.7%）をされ「英語や仏語ではそんなことはない。どのよう＊DTP 文書とのリンクな場合でも 70 点位の翻訳品質が得られる。
」という返＊ 翻 訳 方 法 の カ ス タ マ イ ズ （ 各 種 の linguistic
parameter が用意されている）

答があった。
「日本の研究者だけなぜこんなに苦労して[例]日→英 主語のない文の扱いいるのだろうか。
」という思いが一瞬、頭の中を駆け抜けた。

一受身/人称代名詞/it/命令形/

比較的よく似たヨーロッパ語族問の翻訳を考えてき

利用者定義ストリング[例]英→日 分詞構文の訳出

た欧米の研究者と、全く異質な言語間の翻訳を考えてきた日本の研究者とは、翻訳に対する考え方が違って一して/するので/しながらいるのではないかという感じがした。また、日本で開＊辞書のカスタマイズ

発された技術を、外国の翻訳システムが積極的に導入＊利用者の文書を使ったカスタマイズ

すれば、さらに翻訳品質が向上するのではないだろうか。

翻訳対象文書中の他の情報を使用して曖昧性を除去する。
[例] output primitives の output は、4 つの【ポスター報告】

categorial ambiguities （noun、verb （infinitive、

7 月 3 日 10 時～15 時キャビネットルームで開催さpast form、present participle form））を持つが文書れた。

の他の部分に of output primitives という表現が出現

ポスターに採録された論文は、日本と米国が各 4 件、すれば、output は noun と推定できる。

欧州の 2 件計 10 件であったが、論文の著者が常時待・ Toward an MT System without Pre-Editing:

機し説明を行ったものは、このうち半数にとどまり人

Effects of a New Method in ALT-J/E

気は薄かった。
その中でも実用性の面から、利用者に使い易いカス<<Satoru lkehara 他、NTT、日本>>

タマイズ機能を整備した東芝の発表と、研究面からプ・前編集なしで高品質な日英機械翻訳をするために必要な方式の概要を発表したものである。

リエディットせずに高品質の翻訳が得られるかを示した NTT の発表は好対照であった。以下、日・米から

・直訳困難な日本語も意訳できるように、以下の点に着目した方式を採用している。

発表されたポスターセッション論文の概要と所感等を＊言語過程節(時枝文法)をベースにしている。

報告する。

＊多段翻訳方式（Idiomatic Expression Transfer、・EJ/JE Machine Translation System ASTRASAC-

Semantic Valents

Extension toward Personalization

Transfer 、 General

Pattern

Transfer）を採用している。
<<Hideki Hirakawa 他、東芝、日本>>＊内部で、翻訳し易い日本文へ自動書換えしている。

・東芝が開発した日英/英日機械翻訳システムの概要＊文間の意味関係を解析し、文脈処理（省略要素の補41

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

完）を実現している。

2 名（英日、日英）とアメリカ人のナレータを準備し＊言語知識が体系的に集められている。

4 名体制で説明に当たっていたし、特に日立は企画会

・意味属性体系:3000 カテゴリ社へ依頼して日立専用ブースを作る力の入れようだ。

・構文辞書:15,000 パターン（通信派）富士通はワープロの OASYS ポケットから・日本語単語辞書（見出し語数）:40 万語

日本文を入力の後、NIFTY と ATLAS を接続して、数・前編集せずに翻訳するためには、どのような機械/

分後に英文ができあがってくる。同じく SYSTRAN は

どの程度のルール等を用意すればよいかを、実際の新パソコン（IBM PC）端末からオンラインでカリフォ

聞記事の翻訳に焦点をあてて検証している。言語知識

ルニアの IBM 本体にアクセスする方法でシステムをも着実に集大成されている。

見せてくれた。SYSTRAN のもう一つの特徴は、DTP

CMU から 3 件、知識ベースを導入した INTER-

機能が付加されている点が良い。

LINGUA 方式の KANT（Knowledge-based Accurate（ラッブトップ派）東芝、カテナは SPARCLT を使Natural-language Translation)の設計思想、構成概要

い、翻訳システムを動かす。NEC、三菱はワークステーを紹介したもので、人間の介在なく高品質な訳結果をションにラップトップパソコン（PC ノート、AX ノー得ることが狙いである。電子工学系の技術マニュアルト）を 2～3 台接続するシステムであった。
NEC は利用ユーザである IBS 桜井社長（翻訳会社）を対象に、英/日、英/仏、英/独に翻訳するシステムをとの協力体制で参加。

開発中である。

ユーザとメーカの協同で、一般顧客は PCVAN を通英語辞書の規模は一般用語 14,000 語、専門用語がして PIVOT を使い、翻訳家の Pre-Post Edit が必要で

約 4～500 語である。
2 件目は、並列処理プロセッサ SNAP（Semantic

あれば IBS が対応してくれるという事で、デモでは具Network Array Processor ） 上 に 開 発 さ れ た

体的な経験に基づく事例で説得力があった。カテナリ

Memory-Based MT システムの発表である。ホストマ

ソースは、スピードが速いというセールスポイントをシーンとして Sun3/280 が使用され、実験は比較的単全面にアピール。

純な文を例にしていたが、今後の成果が期待される。

（実績派）日本で最も販売しているシャープ（約 600

3 件目は、JANU System 連続音声発生の英語を、台）と沖（数百台）は、英日翻訳システムのバージョ

日本語と独語の音声に翻訳するシステムである。国際

ンアップした DUET E/J II と PENSEE II が実績をも会 議 予 約 の 対 話 を 例 に LR Parser （ 富 田 氏 ） ととに説明をしていた。湾岸戦争で話題のブッシュ大統

Connectionist Parser（Jain 氏）を使用した場合の翻領決断のスピーチを訳し BUSH を（ブッシュ大統領と訳結果を比較している。

潅木）BAKER を（ベーカー国務長官とパン屋）と言(NTT 情報通信処理研究所メッセージシステム研究部

うように文章の内容を選択し訳語の抽出を変えて見せていた。この説明は、日本語を充分理解できない人で主幹研究員 坂間 保雄）

も、意味の違いを正確に機械が訳し分ける事を説明し【展示報告】7 月 1 日 19 時 30 分～7 月 4 日 13 時まていた。また翻訳結果失敗の場合に、◇印(失敗マーク)

で、4 日間セッションが開催された同じホテルのを出すことで感心した人も多いようだ。

STATE ROOM で行われた。MT システムデモンスト

次に各ブースの出展者に聞いた。
【来場者の質問ベス
ト 10】をまとめてみた。

レーションに参加したメーカ及び研究開発機関は、22件、このうち、半数の 11 件が日本からの参加であっ1. システムの価格はいくらか？

た。特に日立、富士通は 2 こまブースを使い、説明員

2. 現状展示機能と今後の他言語間との開発計画？

42

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

3. ソフトウェアーのバージョンアップをどうする

8. 開発メンバーの人数及び開発期間？
9. 開発開始時期と発売予定時期？また、発売していか？
4. 開発言語は何か（C 言語..）？

る場合は、アメリカで販売しているのか？

5. 本体 CPU は何か（MC68030..）？

10. 今後の問い合わせ先は？

6. 入力方法は（OCR は接続可能か）？

CNN-TV 取材もあり、各ブースでは熱心な質問や意

7. Post-Edit の方法を操作面から見て使い易いかど

見交換があり盛況であった。

うか？

（シャープ（株）情報システム研究所 信田 恵壱）

E;英語 J;日本語 Chi;中国 F;フランス G;ドイツ Sp;スペイン Sw;スウェーデン lt;イタリア Du;オランダ Po;
ポルトガル Ko;韓国 Ru;ロシア語⇔;双方向翻訳⇒;一方向翻訳 /;相互間翻訳
43

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

イベント報告AMTA2022 参加報告田中英輝

情報通信研究機構

1. AMTA2022 の概要に投影された。主催者側にとって技術上、またプログ

本稿では、2022 年 9 月 12 日から 9 月 16 日までア

ラム編成上の難しさは大きいと想像するが、遠隔発表

メリカ、フロリダ州、オーランドの Sheraton Orlando

者は現地参加者とほぼ同じ体験を享受できたと思われ

Lake Buena Vista Resort で開催された AMTA2022

る。

について報告する。AMTA は The Association for

またすべての発表は現地で録画され、以後 90 日間

Machine Translation in the Americas、アメリカ機械

は AMTA2022 の サ イ ト で 参 加 者 に 、 そ れ 以 後 は翻訳協会の略称で、隔年で年次大会を開催しており、AMTA のホームページで AMTA 会員に公開されるとAMTA2022 は 15 回目の年次大会である。

のことである。

AMTA は 、 私 た ち ア ジ ア 太 平 洋 機 械 翻 訳 協 会

今回の参加者の内訳を表 2 に示す。遠隔参加者は現（AAMT）とヨーロッパ機械翻訳協会（EAMT）と姉

地参加者のほぼ 2 倍だったことがわかる。

妹関係にある団体で、機械翻訳のユーザー、研究者、

表2

参加者の内訳

開発者などさまざまなステークホルダーが会員となっ

現地

148

ている。このため年次大会は、機械翻訳に関わる幅広

遠隔

284

い人が参加し、多岐にわたる内容が報告されるところ

合計

432

本会議のほか、2 件のワークショップ、6 件のチューに特徴がある。
今 回 は 、 2021 年 に ア メ リ カ で 開 催 さ れ た MT

トリアル、1 件のラウンドテーブルが開催された。まSummit と同様、リサーチ、ユーザー・プロバイダー、た本会議中には 3 件の基調講演が行われ、それぞれの政府関係者の 3 つのトラックで発表が行われた。発表直後には関連した話題のパネルディスカッションが設数の内訳は表 1 の通りである。また採択率は全体でけられていた。

60％だったとのことである。

2. AMTA2022 の特徴と傾向
チュートリアルのタイトル一覧を表 3 に示す。

表1

表 3 チュートリアルのタイトル一覧

発表の内訳

リサーチ

25

1

Introduction to MT

ユーザー・プロバイダー

26

2

AutoML for Neural Machine Translation

政府

11

3

Machine Translation User Guide 2022

合計

62

4

Creating Text-to-Speech Software for

AMTA2022 はハイブリッド形式を採用し、現地、遠隔のどちらでも発表、聴講が可能であった。特徴的だっEveryday Language
5

Estimation

たのは、遠隔発表者と現地発表者を混在させて同じセッションで報告させていたことである。会場の発表は遠隔に中継され、遠隔発表は現地会場のスクリーン

Recent Advances in Translation Quality

6

The Post-editor Toolkit
これらのタイトル自身が、機械翻訳の関係者の関心

Report on Participation in AMTA2022
Hideki Tanaka
National Institute of Information and Communications Technology
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77の高い分野の反映であり、AMTA2022 での流行、傾向

リサーチ Domain-Specificを示している。

Text

GenerationforMachine Translation

以下、多少内容を補足する。
チュートリアル 1 では、これから MT でホットになる Measuring the Effects of Human and

話題として大規模言語モデル（GPT3 など）の応用、適Machine Translation on Website

応的・予測的機械翻訳、文脈利用翻訳、マルチモーダル

Engagement

翻訳などを挙げていた。適応的・予測的機械翻訳とは翻ユーザー・プロバイダートラック
 Business Critical Errors: A Framework

訳システムを使う中でユーザーが誤りを修正するとすぐ

for Adaptive Quality Feedback

さまそれが反映されるような仕組みを指している。大規

模データからの学習を基本とする機械翻訳にとって実現

政府トラック Dragonfly: Automated Sign Language

は難しいが現場のニーズの高い技術である。
チュートリアル 2 は、機械翻訳システムのハイパー

Recognition and Machine Translation（本パラメタを自動的に学習しようという研究分野の解説

稿執筆時に ACL Anthology への登録なし）であった。機械翻訳システムの構築には、大規模デー

ユーザー・プロバイダートラックの受賞発表は、新タからパラメタと呼ばれる膨大な数の数値を学習にしく Business Critical Errors という概念を提唱した

よって決定するプロセスが含まれる。これに対して、

Unbabel 社の発表である。MQM に代表される人手のあらかじめ与えられた数値に固定され、学習されない

翻訳品質評価では、あらかじめ設定した文法カテゴリ

変数をハイパーパラメタと呼ぶ。現在、ハイパーパラの誤りをアノテーションしてスコアを計算する手法がメタは経験や直感で決められることが多い。しかし、主流である。これに対して Unbabel 社では、文法誤り

ハイパーパラメタを変えると翻訳性能も大きく変わるを気にするクライアントは少なく、むしろそれ以外のことが実験で確かめられており、その最適な決定法が点を指摘するクライアントが多いことを幾度となく経求められている。

験した。そこで、同社では、ユーザーが気にする文法

チュートリアル 4 は音声合成システムを作るための以外の誤りを打合せで獲得し、これを MQM のように

ツールキットの紹介である。機械翻訳同様、音声合成

点数化する仕組みを作るワークフローを整備している。

でも深層学習を使うことで飛躍的に音声の質が向上し文法誤りにこだわり過ぎることへの警鐘を鳴らす発表ている。次節で述べるが、今回のユーザー・プロバイであった。

ダートラックでは同時通訳システムの発表が 4 件あっ3. ユーザー・プロバイダートラックの特徴
本トラックでは言語サービスプロバイダー、システ

た。音声合成システムは同時通訳システムに必須の技

ムインテグレーター、研究者など幅広い分野からの発術であり、大きな関心があったものと思われる。
チュートリアル 5 は、性能向上が著しい翻訳品質の表が行われ、内容も多岐に渡った。中でも、翻訳品質

自動評価に関する解説である。ユーザー・プロバイダー

評価、システム評価、ワークフロー提案、MT システ

トラックでも評価をワークフローに入れる発表や、評

ム開発（特に学習データ収集法）などの話題が目につ価そのものに関わる発表が数多くあったことと合わせいた。また、同時通訳（音声翻訳）システムに関連して、現在大きな関心を集めている分野だと思われる。

た報告が 4 件あったことは印象的であった。まだビジ

本節を締めくくるにあたり、本会議の各トラックで

ネスレベルに到達した同時通訳システムの事例は少な

最優秀発表賞に選ばれた発表を挙げておく。これらは、いと思われるが、今後さらに注目を集める分野になり現地、遠隔両方の参加者の投票によって決められた。

そうである。

45

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

以下では報告者が特に興味を持った発表 3 件についで評価している。
手法 6 は 99%を超える用語統一率を達成したが、最て報告する。
Automatic post-editing of MT output using large

初に述べたような文法誤りを含んでいる。これに対して手法 1 では用語統一率は 98.11%と高いまま、性数

language models
チュートリアル 1 で指摘のあった大規模言語モデルの一致、冠詞、前置詞の変更などが適切に行なわれての応用の 1 つとして興味深い報告であった。

おり、BLEU も変わっていない。これらから著者らは

製品名、会社名、専門用語、略語などの用語統一は

手法 1 を有望な手法だと結論している。一方、手法 2

翻訳時の重要なポイントの一つである。このため ULG

では不要な用語の変更が行われていた。手法 3、4、す社では翻訳結果中の置換対象となる用語に XML タグ

なわち翻訳システムとしの GPT3 の性能は不十分で、を付与し、これを辞書で強制置換しているが、人手評特に意訳が過ぎること、用語統一の効果が得られない価によれば性数の不一致、語順の乱れなどの問題が発問題があったと報告している。

生することがわかっている。そこで、Open AI の巨大

今回の GPT3 はありものをそのまま使い、それで文言語モデル GPT3 を使ってこの誤りを修正する手法を

法修正のポストエディットが機能したという結論を得

検討している。GPT3 はプロンプトと呼ばれる命令とているが、GPT3 をチューニングした場合に性能がど共に文を入力すると、命令通りに文を変換する言語モ

う変わるか興味深い。
Data

デルである。今回は英語からスペイン語への翻訳を対象に GPT3 を使った以下の実験を行なっている。
1.

analytics

meets

machinetranslation

solution

対象文：用語置換を行い、文法誤りが混入した

VMWare 社では、毎月 700 万セグメントにおよぶ膨

スペイン語文、プロンプト：「文法誤りを訂正

大な数の機械翻訳のポストエディット（PE）を行なっすること」ている。同社で PE 率を計測して、主観評価した結果、

対象文：同上、プロンプト：「語順を訂正する

PE 率=0%は完璧、0%＜PE 率<20%は「良好」、
20%<PEこと」

率は「不良」という関係があることがわかったという。

対象文：用語置換タグのない英語文、プロンプ

そこで PE 率を翻訳品質とする予測システムを開発しト：「スペイン語に翻訳すること」ている。また、 すべての PE 率をモニタすることで、

対象文：用語置換タグのある英語文、プロンプ

MT システムの弱点、翻訳の異常発見に役立てている。

ト：「次の用語置換を行なってスペイン語に翻膨大な数の PE 率を把握するため Elastic Search によ

訳すること（置換前用語／置換語用語）」

るデータベース管理、Kibana によるデータ可視化を手法 1 と 2 は GPT3 をスペイン語のポストエディッ

行ないさまざまなグラフをダッシュボード表示できる

トシステムとして、手法 3 と 4 は英語−スペイン語翻ようにし、MT 開発者、翻訳品質管理担当者などだれ訳システムとして使っている。

でもアクセスできるようにしている。たとえば、個別

2.
3.
4.

さらに GPT3 を使った上記 4 手法に加えて ULG のセグメントの PE 率の時間順のグラフを見ることで、翻訳システムを使った次の 2 手法を加え、合計 6 つの異常な PE、すなわち MT システムの弱点を検出でき実験を行なっている。

る。また、期間ごとの PE 率によるカテゴリ「完璧、5.

用語翻訳を行わない ULG 社の翻訳良好、不良」の分布の違いをみることで、翻訳品質の6.

用語翻訳を行う ULG 社の翻訳（上記の手法 1

安定性を観察できる。大量の翻訳結果と PE 結果からの入力となる）得られる指標を自動的にグラフ表示することで、いろ結果を BLEU、TER で評価すると共に、用語統一率

いろな気付きにつなげるデータサイエンスの手法は今46

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

翻訳結果や参照訳の一方を加えた分析から得ている。

後の有望な方向の一つと思われる。

翻訳者の能力評価に参照訳を使わない COMET が使

Comparison between ATA grading framework
scores and auto scores

える可能性を示唆した研究であるが、意訳、レベルの低い MT の翻訳などではうまく評価できないようであ

翻訳の自動評価は機械翻訳システムの出力の良し悪しを判定するために開発されている。

る。原因を報告者に尋ねたところ、現在追及中とのこ

これに対して本報告は、人の翻訳結果に対する自動とであった。

評価と人手評価の関連（相関）を調べる小規模な実験

4. おわりにコロナ禍の影響で AMTA2020、MT Summit2021 とを行なっている。実験設定は以下の通りである。
・

翻訳の課題

2 回続けて AMTA 主催の会議は遠隔開催となっていた。

 250 語程度の 2 つの英語パッセージを中国

AMTA2022 は 2 年ぶりの現地開催に加え、遠隔参加語へ翻訳・も加えたハイブリッド会議として開催された。先に述翻訳者

べたように遠隔発表者は現地発表者と同じ体験ができ

 翻訳の学生 2 名と経験の異なる翻訳者 6 名るよう工夫されており、全員が満足できる会議になっの合計 8 名・・・ていた。また、人とのつながりを大事にしたいという

人手評価

実行委員会の配慮が随所に現れており、コヒーブレー

 ATA（アメリカ翻訳協会）の定める基準にクに加えて、朝食会場も会議場横のホワイエに設けら従って 2 名で評価。これは MQM に似たれ、朝からネットワーキングができるように工夫され基準で、事前に決めた観点の誤りがあればていた。おかげで報告者もいろいろな人と知り合う機

スコアを加算していくため、誤りが多いほ会を得た。AMTA2022 実行委員会のみなさんに感謝し

どスコアは大きくなるたい。
2023 年には AAMT 主催で MT Summit 2023 がマカ

自動評価 参照訳を利用する BLEU、TER と COMET、オで開催されるため AMTA の年次大会は 2024 年に開および参照訳を使わない COMET（複数）

催される予定である。情報は随時 AMTA のホームペー

参照訳

ジに掲載されるので、ご興味のある方は是非参照され 2 種類：一つは、直訳。他方は意訳（発表者たい。

者は fancy な翻訳と呼んでいた）
6 名の翻訳結果に対する ATA スコアと自動評価スコ
アの相関係数を計算し、その大きさで関係を分析している。この際、以下の状況を含めた上で分析している：
2 種類の参照訳（直訳、意訳）による違い、6 名の翻訳者に加えて、自動評価の参照訳に使わなかった他方の参照訳を評価対象に加える、自動翻訳の結果 3 種を評価に加える。主な結論は、1）参照訳を使う自動評
価手法は、参照訳に大きな影響を受ける、2）参照訳
を使わない COMET スコアは ATA スコアと強い相関を持つ、3）高い相関は、スコアの中間部分に限られ、両端部分では直線関係からずれる。 結論 3）は、自動

47

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

イベント報告AMTA 2022 Conference 参加報告平岡裕資

立教大学異文化コミュニケーション研究科博士後期課程

1. AMTA 2022 Conference の概要

る。特に面白いと感じたのは、原文の特徴の中でも統語的複雑さ（syntactic complexity）と長い単語の割合

今回で第 15 回目となる AMTA 2022 Conference は、（proportion of long words）が翻訳エラーの発生率に

9 月 12 日～16 日のおよそ一週間、アメリカ・フロリ

影響する、という点である。なぜ興味深いかというと、ダ州のオーランドで開催された。本会議は、機械翻訳

これは機械翻訳向け制御言語・プリエディットに関すに携わる様々な人々（ユーザー、研究者、開発者など）

る研究成果と類似しているからだ。例えば、原文の統の知識共有・意見交換を目的とした場である。発表は語的複雑さを解消することはニューラル機械翻訳の品

合計で 50、基調講演が 3 件、ワークショップが 3 件、質の向上につながることがわかっている[1]。また、機チュートリアルが 6 件行われ、形式はオンサイトとオ械翻訳が翻訳しやすい「産業日本語」の書き方をまとンラインのハイブリット型で進行された。本稿では、

めた特許ライティングマニュアル[2]などでは、複合名

報告者が参加したワークショップについて主に報告す

詞（つまり、長い単語）は分解すべきとされている。

る。

人間翻訳者が起こすエラーを誘発する日本語と機械翻訳が起こすエラーを誘発する日本語のそれぞれの特徴

2. ワークショップ：Workshop on Empiricalが類似していることは、言い換えれば、機械翻訳向け

Translation Process Research (WeTPR)に制御された制御言語は（すべてではないにしても）人間翻訳者にとっても有効であり翻訳しやすいもので

Empirical Translation Process Research とは、人ある、と言えるかもしれない。Ogawa (2022)による研間翻訳およびポストエディットのプロセスを実験に基

究成果は、翻訳言語方向や分野など特定の状況下に制づく手法で解明 する研究の ことを指す。本 ワーク

限されてはいるものの、報告者がテーマに掲げる「日ショップでは、TPR の方法論・問題意識・最新の研究

英翻訳の機械翻訳および人間翻訳者のための制御言

結果を機械翻訳コミュニティ内で発信することで、語・プリエディット」にとって非常に意義のあるもの

TPR の重要性が認知されることを目指している。発表であった。

の数は 8 件、その内大枠の理論に関するものが 1 件、翻訳者の負荷に関するものが 2 件、翻訳エラーの要因

3. おわりに解明に関するものが 4 件、翻訳の受容者（読者）の負荷に関するものが 1 件あった。

以上、報告者が参加したワークショップとその中でその中でも特に興味深かったのは、Ogawa (2022)

特に興味深かった研究について報告した。今後同様のの“Predicting the Number of Errors in Human

取り組みが継続され、TPR で扱われる問題と手法論がTranslation using Source Text and Translator

機械翻訳コミュニティだけでなく実務翻訳者や翻訳研

Characteristics”であった。この研究では原文及び翻究者にも広く共有されることは、さらなる翻訳の解明

訳者の特徴と翻訳エラー発生率の関係性を解明していとそれに基づく機械翻訳の発展につながることは間違

Report on AMTA 2022 Conference
Yusuke Hiraoka
Rikkyo University Graduate School of Intercultural Communication PhD student
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

いないだろう。

参考文献[1] Miyata, R., & Fujita, A. (2021). Understanding
Pre-Editing for Black-Box Neural Machine Translation.
ArXiv, abs/2102.02955.
[2] 一般財団法人日本語特許情報機構特許情報研究所(2018). 特許ライティングマニュアル（第 2 版）. [Online]
https://tech-jpn.jp/tokkyo-writing-manual/49

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

イベント報告第 9 回アジア翻訳ワークショップ（WAT2022）開催報告
中澤

敏明

東京大学

1. はじめに

本論文はマルチモーダル機械翻訳において、入力文から抽出したキーワードを用いて画像検索を行い、得

本稿では WAT2022[1]の開催報告を行う。アジア翻られた画像も併せて用いることで翻訳精度の向上を目

訳ワークショップ（Workshop on Asian Translation,

指したものである。提案手法は画像情報のない入力にWAT）はアジア言語を中心とした評価型機械翻訳ワー

おいてもマルチモーダル機械翻訳が可能となる。実験

クショップであり、2014 年に第 1 回（WAT2014）をにより、テキストのみを用いた場合よりも良い精度で開催して以降、毎年開催している。本稿の著者は初回あることが示され、またランダムの画像や空の画像情からオーガナイザーの一人としてワークショップの運報を入力した場合よりも良い精度であることが示され営を行っている。2016 年の第 3 回（WAT2016）以降た。

は自然言語処理の国際会議との併設ワークショップと- Comparing BERT-based Reward Functions for

して開催しており、2022 年の第 9 回（WAT2022）はDeep

韓国の慶州（キョンジュ）で開催された COLING 2022

Translation

Reinforcement

Learning

inMachineの併設ワークショップとして、2022 年 10 月 17 日に

本論文は強化学習により NMT の最適化の目的関数

オンラインと現地でのハイブリッド形式で開催された。

を様々に変えた実験をおこなっている。BLEU のよう

参加者は現地参加とオンラインと合わせて約 30 名程な単語の表層に 基づく目的 関数を用いるよ りも、度で、現地参加が 2/3 ほどであった。

BERT に基づく指標を用いる方が翻訳精度が向上する

ワークショップは様々な機械翻訳の評価タスクの実ことを示している。

施に加えて機械翻訳に関する研究論文の募集も行って- Improving Jejueo-Korean Translation with

おり、WAT2022 では 4 件の研究論文を採択した。採Cross-Lingual Pretraining Using Japanese and

択した研究論文のタイトルと簡単な概要を以下に示す。

Korean- Does partial pre-translation can improve low
resourced-languages pairs?

本論文はチェジュ語と韓国語間の翻訳において、日
本語と韓国語の モノリンガ ルコーパスを利 用して

本論文は日本語・フランス語間の翻訳において、数mBART の事前学習を行うことで、翻訳精度を向上さ

値表現、固有名詞、動詞などいくつかのレベルで入力せられることを報告するものである。チェジュ語は話文の一部を目的 言語に事前 翻訳しておき、 これを者が数千人しかいない低資源言語だが、言語構造的にNMT に入力することで翻訳精度の向上を目指してい近い日本語のデータを用いることで翻訳精度が向上する。結果としては事前翻訳による翻訳精度向上にはつることを示している点で面白い。

ながらなかったが、より深く分析することで今後良い

招待講演はニューヨーク大学の Duygu Ataman 氏

結果が得られる可能性もあるのではないかと思われる。

よ り “Machine translation of Turkic languages:- Multimodal Neural Machine Translation withCurrent approaches and Open challenges” というタ

Search Engine Based Image Retrieval

イトルで行われた。トルコ語はラテン文字、キリル文

Report of the 9th Workshop on Asian Translation (WAT2022)
Toshiaki Nakazawa
The University of Tokyo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77- JPC3: 英中韓  日

字、ペルシャ文字などいろいろな文字が使われ、多様・制限翻訳タスク:な正書法を持ち、比較的語順が自由で、数多くの形態- ASPEC: 英 (3)/中  日素を持つ言語であるため、言語処理の研究対象として・対訳コーパスフィルタリングタスク:

チャレンジングである。Ataman 氏はトルコ語の言語処理に対して、特に 1. コーパスの収集とベンチマー- JParaCrawl: 日  英 (1)ク、2. モデルの構築、3. 評価の３つの課題を挙げ、昨年度は 26 チームの参加があったのだが、残念なそれぞれにおけるこれまでの研究成果を紹介した。

がら今年度は 8 チームの参加にとどまった。表 1 に参Ataman 氏の講演で用いられたスライドは WAT2022

加者のリストを示す。

のホームページ 1でダウンロードすることができるので、興味のある方は是非ご覧いただきたい。
WAT2022 では以下の Shared Task を設定した。なTeam ID

Organization

Country

TMU

Tokyo Metropolitan

Japan

University

お各タスクの後ろに括弧付きで示されている数字は、各タスクの参加チーム数である。数字の示されていな

NICT-5

NICT

Japan

いタスクは、参加チームがなかったことを表している。

SakuraRakuten Institute ofSingapore

Technology Singapore,

・文書単位翻訳タスク:- ASPEC+ParaNatCom: 英 → 日

Rakuten Asia.

科学技術論文- BSD Corpus: 英  日

ビジネスシーン対話

CNLP-NITS-PPNIT Silchar

India- JIJI Corpus: 英  日

ニュース

NITR

NIT Rourkela

India

HwTscSU

Huawei Translation

China- NICT-SAP: ヒンディー/タイ/インドネシア/マレー(1)/ベトナム  英- 日中韓  英

非構造的文書Services Center, 2012

構造的文書 (1)Lab, Huawei co. LTD;・マルチモーダル翻訳タスク:

School of Computer- Hindi Visual Genome: 英語 → ヒンディー語 (3)Science and Technology,- Malayalam Visual Genome: 英語 → マラヤーラ

Soochow University

ム語 (2)- Bengali Visual Genome: 英語 → ベンガル語 (3)- Ambiguous MS COCO: 英  日

SILO_NLP

Silo AI

Finlandnlp_novices

SCTR's Pune InstituteIndiaof Computer Technology- Video Guided Ambiguous Subtitling: 日 → 英

表 1：WAT2022 Shared Task 参加者リスト- Khmer Speech Translation: クメール → 英/仏
・インド諸語翻訳タスク (2):

次章では制限翻訳タスク及び対訳コーパスフィルタ- アッサム/ベンガル/グジャラート/ヒンディー/カンリングタスクについて、タスクの簡単な説明と評価結

ナダ/マラヤーラム/マラティ/ネパール/オリヤー/パン

果、および得られた知見について述べる。

ジャーブ/シンド/シンハラ/タミル/テルグ/ウルドゥ 
英2. 評価結果と得られた知見

・特許翻訳タスク:

2.1 制限翻訳タスク
制限翻訳タスクは WAT2021 で新たに追加されたタ1

http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/WAT2022/index.html#invited-talk.html

スクであり、今年度は新たに日中の言語対が追加され

51

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

けがつかないことを示す。

た。しかしながら日中のタスクへの参加者は今回はなかった。制限翻訳タスクでは入力文とともに出力文で必ず使わなければならない訳語のリストが与えられる
ので、システムはこれらの訳語を必ず含むように翻訳を生成しなければならない。なお与えられるのは訳語のリストのみであり、入力文のどの語に対応する訳語なのかは与えられない。

表 3：制限翻訳タスクの評価結果

日英・日中共に ASPEC のデータ(dev/devtest/test)を対象として、人手で専門用語(制限用語)の抽出を行

結果を見ると LeCA+LevT のアンサンブルモデルがなっている。表２に文単位の制限用語の平均数を示す。
英日

日英

中日

日中

最も良い結果と なっている ことがわかる。 しかし

dev

2.8

2.8

1.2

1.2

Accuracy を詳細に分析すると、このモデルは評価が最devtest

3.2

3.2

1.5

1.5

も良い出力の割合が最も高いのと同時に、最も悪い出

test

3.3

3.2

1.4

1.4

力の割合も最も高いことがわかった。評価が最も悪い

表 2：文単位の制限用語の平均数

出力を見ると、制限用語以外の部分が抜け落ちてしまっていることがほとんどであった。final のスコアで自動評価は BLEU スコアと一貫性スコアにより行はこの訳抜け問題を適切に捉えられておらず、今後改い、最終的なシステムのランキングはこれらを組み合良が必要であることがわかった。また、翻訳の制限をわせたスコアにより行なった(表 3 中の final)。一貫性満たしつつ、高品質な翻訳を生成することにおいては

スコアは全ての制限用語が出力できた文の割合であり、まだ課題が残されていることも明確となった。

最終ランキングは全ての制限用語が出力できた文のみ
2.2 対訳コーパスフィルタリングタスク

で計算した BLEU スコアにより決定した。人手評価は特許庁が公開している「特許文献機械翻訳の品質評価

対訳コーパスフィルタリングタスクは今年度から新手順」の中の「内容の伝達レベルの評価」 2(Accuracy

たに追加されたタスクである。本タスクは、オーガナと呼ぶ)と source-based Direct Assessment[2]によりイザーから提供されるノイズを含む大規模対訳コーパ行なった。

スから、機械翻訳の訓練に有害となりそうな対訳文を

日英・英日のタスクに参加したチームは、Lexical

除外することが目標である。なお文ペアを除外するのConstraint Aware NMT (LeCA[3])と Multi-Source

みで、文を改変したり追加したりすることはできない。

Levenshtein Transformer (MSLevT[4])を組み合わせ

参加者はノイズ除去済みの対訳コーパスを提出し、全た手法を用いていた。LeCA のみでは全ての制限用語

チーム全く同じ設定で NMT の訓練を行い、テストを必ず用いるという制約を満たさない出力が得られる

データでの翻訳精度を競う。世界最大の機械翻訳ワー

場合があるため、MSLevT による Post-edit を行うこクショップである WMT では 2018 年より同様のタスとで 100%の精度で制限用語を用いることに成功してクを実施しているが、日英の言語対で行われるのは今いる。表 3 に自動評価と人手評価の結果を示す。なお回が初で ある 。今回は NTT が一般公 開して いる

表中のアスタリスクは、Human Reference との見分

JParaCrawl v3.0[5] （2570 万文対）を対象としてタスクが実施され、科学技術論文コーパスである

2

ASPEC[6]をテストデータとして評価が行われた。

https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/kikaihony
aku/tokkyohonyaku_hyouka.html

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AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

本タスクには 1 チームから 2 件の提出があった。こや言語数の増加、参加者数の増加など一定程度の成果のチームは feature decay algorithms (FDA)によるを得ており、WAT を通じてアジア地域の機械翻訳研究

フィルタリングと、NMT モデルが出力する翻訳確率

コミュニティーの連携等が行えると良いと考えている。

に基づくフィルタリングの 2 種類の結果を提出した。

NMT の研究成果は毎年山のように報告されており、どちらも元の 2570 万文対から 500 万文対まで対訳

翻訳精度は年々向上しているが、実利用において課題

コーパスの量を減らしていた。表 4 に自動評価と人手となる訳抜け、過剰訳、訳語の一貫性、長文の対応な評価の結果を示す。ベースラインは元の対訳文を全てど未解決の問題はまだまだ多く残されている。WAT

使ってモデルの訓練を行なっている。なお自動評価に

では今後も機械翻訳の実利用を考えた上での課題解決

おいて NMT の翻訳確率に基づくフィルタリングの結につながるような取り組みを継続していきたいと考え

果がベースラインよりも低かったため、人手評価はている。
WAT は今後も継続して開催予定であるが、来年度のFDA によるフィルタリングに対してのみおこなった。

開催予定は未定である。また WAT では翻訳評価にかかる費用等のためのスポンサーを募集しているため、興味のある方はご連絡いただければ幸いである。
WAT2022 では残念ながら過去の WAT と比較して参加チームが少なかった。参加が少なかった要因を分析し、来年度はより多くの参加者が集まるよう、工夫していきたいと思う。

参考文献

表 4：パラレルコーパスフィルタリングタス[1] Toshiaki Nakazawa, Hideya Mino, Isao Goto,
Raj

クの評価結果Dabre,

Shohei

Higashiyama,

ShantipriyaParida, Anoop Kunchukuttan, Makoto Morishita,
結果から、対訳コーパスを元のサイズの 20%にまで

Ondˇrej Bojar, Chenhui Chu, Akiko Eriguchi, Kaori

削減したにもかかわらず、どちらの言語対においてもAbe, Yusuke Oda, and Sadao Kurohashi. 2022.

ベースラインよりも良い翻訳精度であることがわかる。

Overview of the 9th workshop on Asian translation.

ここから、闇雲に対訳コーパスを増やすのではなく、In Proceedings of the 9th Workshop on Asian

ノイズを除去し、翻訳したい文のドメインに合わせてTranslation (WAT2022), Gyeongju, Republic of

適切な対訳文を用いてモデルの訓練を行うことが重要

Korea. Association for Computational Linguistics.
[2] Christianであることがわかる。

Federmann.

2018.

Appraiseevaluation framework for machine translation. In

3. まとめProceedings of the 27th International Conference on
Computational Linguistics: System Demonstrations,

本稿では WAT2022 全体の概要と、制限翻訳タスク

pages 86–88, Santa Fe, New Mexico. Association for
Computational Linguistics.

およびパラレルコーパスフィルタリングタスクの結果を報告した。アジアの翻訳研究の活性化、データ整備[3] Guanhua Chen, Yun Chen, Yong Wang, and等を目的として 2014 年に始めた WAT は、ドメイン数

Victor O.K. Li. 2020. Lexical-constraint-aware

53

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

neural machine translation via data augmentation.
In Proceedings of the Twenty-Ninth International
Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-20,
pages 3587–3593. International Joint Conferences
on Artificial Intelligence Organization. Main track.
[4]

Raymond Hendy Susanto, Shamil Chollampatt,and Liling Tan. 2020. Lexically constrained neuralmachine translation with Levenshtein transformer. In
Proceedings of the 58th Annual Meeting of the
Association for Computational Linguistics, pages
3536–3543, Online. Association for Computational
Linguistics.
[5]

Morishita, Makoto, Suzuki, Jun, Nagata,

Masaaki, 2020. JParaCrawl: A Large Scale Web-Based
English-Japanese Parallel Corpus, in Proceedings of
The 12th Language Resources and Evaluation
Conference.

European

Language

Resources

Association, pp. 3603-3609.
[6]

ToshiakiNakazawa,

ManabuYaguchi,Kiyotaka Uchimoto, Masao Utiyama, Eiichiro Sumita,
Sadao Kurohashi, Hitoshi Isahara, 2016. ASPEC:
Asian Scientific Paper Excerpt Corpus, Proceedings of
the Ninth International Conference on Language
Resources and Evaluation (LREC2016). European
Language Resources Association (ELRA), Portorož,Slovenia, pp. 2204-2208.

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法人会員 PRWeb データ自動対訳作成サービス「CorpusNow」のご紹介
株式会社川村インターナショナル

1. 言語資産の英知と人の創造力をつなぐ
CorpusNow は、下記のような課題をお持ちの方に株式会社川村インターナショナルは創業以来、35 年

お勧めのサービスです。

以上にわたり、高品質な翻訳サービスの提供にこだわ・翻訳メモリを作成して翻訳のコストを削減したいりを持ち続けています。翻訳そのものの品質はもちろ・自社サイトを活用して自社専用の機械翻訳エンジ

んのこと、翻訳サービスの QCD をトータルで高品質化するため、翻訳に付随する作業の効率化や新たな翻訳サービスの提供にも積極的に挑戦しています。

ンを作りたい・多言語データを解析してグローバル市場の動向を把握したい

弊社が目指すのは、翻訳を必要とするすべての方に変革（DX）をもたらすことです。そのため、社内に開詳細ページ：https://www.k-intl.co.jp/corpusnow

発部門を擁し、長年培った翻訳のノウハウを最新の IT
技術と組み合わせることで、機械翻訳や AI の有効活
CorpusNow ロゴ

用、自動化・可視化の推進、言語資産の活用といった、
人とデータ・情報基盤を結び付ける複合的なソリュー
ションを提供し続けています。

2. Web データ自動対訳作成サービス

3. CorpusNow の３つの特長
1 対象 URL を指定するだけ
データを取得したい原文と訳文のそれぞれの Web

CorpusNow は、インターネット上の多言語 Web サ
イトから、独自の手法で効率的に対訳データを作成すサイトの URL を指定するだけで、対訳データが作成されます。

るサービスです。Web サイトからテキスト情報をスクレイピング（※）し、原文と訳文を対のデータとして2 作成データの品質を自動評価

整形します。

独自の品質評価ロジックにより、一定の品質基準を従来の方法では、Web サイトの情報から対訳データ

上回る対訳データのみが保存されます。作成した対訳を作成するには、サイトの選定・データの抽出・照合・データの正誤を自動で評価できるため、人が品質を評

整形など、複数の工程を個別に、かつ多くの場合は手価する場合と比較して、大幅に低い費用で精度の高い動で実行する必要がありました。CorpusNow では、

対訳データを作成できます。

これらの処理を自動化し、独自に効率化することで、より早く、安く対訳データをお客様にご提供できるよ

3 追加のデータ加工も可能

うになりました。

対訳データは、将来の翻訳費用の低減を可能にする※スクレイピング：特定のデータから余分な情報を除去し、必要な情報のみを抽出すること。

翻訳メモリや、機械翻訳エンジンをトレーニングするための教師データに加工できます。また、自然言語処

Introduction to CorpusNow
Kawamura International Co., Ltd.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0
International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

AAMT Journal 『機械翻訳』No.77

理などの解析処理（形態素解析等）をご希望の場合な語資産に変換できます。言語資産となったデータは、

ど、お客様のご要望に応じた形式でデータを納品しま

翻訳の QCD の最適化に役立ちます。さらには、弊社す。

の機械翻訳ソリューション「XMATⓇ（トランスマッ
ト）」の追加機能「LAC（Language Asset Creator）」

4. ご利用されたお客様の声

において、自社に特化した機械翻訳エンジンのカスタ
ムモデルの作成に活用することも可能です。

「特許関連文書は一文が長く専門的なため、元々の文章も大変難解です。その文章を機械翻訳で訳出すると、少し不自然な翻訳になることもあり、訳文の修正にそれなりの時間がかかってしまっていました。
エンジンカスタマイズにより、弊社出願の技術分野

今後もこのような潜在的なご要望に応えるソリューに特化した自然な訳出結果が出れば...という気持ちでションを開発・提供してまいります。皆様どうぞお気

川村インターナショナルさんのオンラインセミナーに

軽にお問い合わせください。

参加しました。

お問い合わせはこちら：https://ldxlab.io/contact

セミナーを伺ったところ、社内にある既存出願の特許公報でエンジンカスタマイズができそうだとわかりましたので、早速トライアルを試してみることにしました。
カスタマイズには日本語と英語１文が対になっているペアが 10 万ペアあると望ましいと伺いました。
ファ
イル単位の公報ペアはあっても、1 文ずつを対にするというのは人手でやると途方もない時間がかかります。
川村インターナショナルさんはその作業を高精度かつ自動で行う「CorpusNow」というサービスがあり、そちらを使って教師データ用の言語資産作成をサポート
いただきました。翻訳の精度が上がったと実感できるまでサポートいただけましたので、スムーズに導入の運びとなりました。
」（三井・ケマーズ フロロプロダクツ株式会社様

導入事例ページより抜粋：https://ldxlab.io/case_MT03）

5. 言語資産の活用分野
川村インターナショナルの AI・アノテーションのサービス（用語集/翻訳メモリ/データ作成）を活用す
れば、Word/Excel/PowerPoint/PDF をはじめ、紙文
書や画像、動画など様々な形式のデータも、有益な言

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編集後記

編集後記
新田 順也
AAMT 編集委員会
去る 9 月に AAMT の委員会が、MT リテラシーを解前の 1991 年 7 月と 9 月号の JAMT ジャーナル（AAMT

説した MT ユーザーガイドを公開しました。10 月に開の前身である JAMT（日本機械翻訳協会）の会誌）か

催された第 31 回 JTF 翻訳祭 2022 では、山田優様にら 2 つの記事を紹介しています。当時の JAMT 会長でよる MT ユーザーガイドに関するセッションがありまある長尾真様の「日本機械翻訳協会設立にあたって」した。これを機に、MT の適切な運用に向けて関係者

では、機械翻訳に対する誤解や混乱を解決するために、の議論の場が増えていくことを願います。

立場の異なる関係者が現状を認識する必要性が提唱さ巻頭言では、出内将夫様から「MT が浸透した世のれています。井佐原均様・坂間保雄様・信田恵壱様の中へ」という題で、MT の技術開発の歴史を踏まえ「MT SUMMlT-III 開催される」では、カンファレン

MT の浸透について考察をいただきました。

スでの論文発表やパネル討論の内容（機械翻訳の改良

第 17 回 AAMT 長尾賞受賞者の後藤功雄様からは「ニュースを対象とした日英機械翻訳システムの研究開発」という題で、英語ニュース特有の課題への解決手法を紹介いただきました。
第 9 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞者の森下睦様と美野秀弥様からも寄稿いただきました。森下睦様か

手法や評価手法）に加え、ポスターや展示の内容も紹介されております。
田中英輝様からは、「AMTA2022 参加報告」という題で、米国フロリダ州で開催されたカンファレンスの概要と、チュートリアル内容、3 件の発表内容を報告
いただきました。

らは、「JParaCrawl v3.0: 大規模日英対訳コーパス」

平岡裕資様からも、「AMTA 2022 Conference 参加という題で、対訳コーパスの精度向上および量の増加

報告」という題で、同カンファレンスでの、人間翻訳の方法を紹介いただきました。

およびポストエディットの翻訳プロセスに関する研究

同賞受賞者の美野秀弥様からは、「学習時と推論時にのワークショップの報告をいただきました。

おける入力データの分布の異なりを考慮したニューラ

中澤敏明様からは、「第 9 回アジア翻訳ワークショッ

ル機械翻訳モデルの学習手法」という題で、複数の特プ（WAT2022）開催報告」という題で、WAT2022 の徴を区別して学習できるドメインタグを用いた学習手

概要として 4 件の研究論文、招待講演、2 件の Shared

法と、文脈情報に前文の機械翻訳結果を用いる文脈考

Task の紹介をしていただきました。

慮型ニューラル機械翻訳の学習手法を紹介いただきました。
名和大輔様からは、「特許庁における機械翻訳に関する取組」という題で、日英機械翻訳と中日機械翻訳における対訳コーパスの拡充による翻訳品質向上の取り組みを紹介いただきました。
影浦峡様からは、「人間の翻訳と機械の翻訳（６）：
翻訳中核プロセスの一つの性質」という題で、翻訳プ法人会員の PR 記事として、株式会社川村インター
ナショナル様から「Web データ自動対訳作成サービス『CorpusNow』のご紹介」という題で寄稿をいただきました。
12 月 1 日には、
「AAMT 2022, Tokyo」が現地とオンラインとのハイブリッドで開催されます。現地開催
は 3 年ぶりです。みなさまに直接お目にかかり情報交換をできることを楽しみにしています。

ロセスにおける理解に関する考察をいただきました。
本号から始まった「温故知新」では、今から 30 年
Editor’s note
Junya Nitta
AAMT Editorial Board
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMTジャーナル「機械翻訳」No. 77】 2022年12月15日】 アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）
ホームページ：https://aamt.info/【
住所】〒619-0289
京都府相楽郡精華町光台3-5
国立研究開発法人情報通信研究機構 先進的翻訳技術研究室内【 編 集 委 員 会 】 内山将夫 後藤功雄 中澤敏明 新田順也 園尾聡 森口功造
山田優 石川弘美 早川威士 出内将夫
【 表 紙 デ ザ イン 】 泉谷東十郎
【
題
字
】 長尾真
【 事 務 局 】 石川弘美
【 印 刷 所 】 株式会社 プリントパック
【
【

発 行 日
発
行

Asia-Paciﬁc Association for Machine Translation (AAMT)
c/o National Institute of Information and Communications Technology
3-5 Hikaridai Seika-cho Soraku-gun Kyoto 619-0289, Japan

隅田英一郎