第 2 回特許情報シン ポジウ ム

2012 年 11 月 30 日

AAM T/J a pio 特許翻訳研究会

第２回特許情報シンポジウム
AAMT/Japio 特許翻訳研究会
委員長 辻井潤一
日時：平成 24 年 11 月 30 日(金)場所：京都大学東京オフィス
東京都港区港南 2-15-1 品川インターシティ A 棟 27 階
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/tokyo-office/主催者
 アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）
http://www.aamt.info/index.htm
 （財）日本特許情報機構（Japio）
http://www.japio.or.jp/index.html
Program
13:00-13:10

Opening Remarks

 Toshimichi Moriya (Japio)
守屋敏道（（財）日本特許情報機構専務理事 特許情報研究所所長）
 Jun’ichi Tsujii (Microsoft Research Asia)
辻井潤一（AAMT/Japio 特許翻訳研究会委員長、マイクロソフトリサーチアジア研究所 首席研究員、
東京大学 名誉教授）
13:10-13:50

Invited Talk 1
Dan WANG (China Patent Information Center)
Making Effective Use of Machine Translation for Patent Documents: Practice of CPIC

13:50-14:30

Invited Talk 2
Paul Schwander (Director External Products and Services, European Patent Office)Machine Translation at the EPO
Removing language barriers from patent documentation

14:30-15:10

Invited Talk 3
Takashi INABA（Assistant Director, Patent Information Policy Planning Office, Japan
Patent Office)JPO's Approach for Machine Translation - To establish productive utilization method
and create appropriate policies
15:10-15:40

Break

15:40-16:20

Meeting Report
Terumasa Ehara, Hiroshi Echizen’ya (AAMT/Japio Special Interest Group on Patent
Translation):
Report of Review Meeting on Evaluation Methods for Machine Translation Results inPatent Document* Opening Remarks, Invited Talks and Meeting Report are in English.

16:20-17:40

一般セッション（4 件の一般講演、講演 15 分、質疑 5 分）

16:20-16:40

依存関係を用いた特許分野のための日英中対訳フレーズの切り出しアルゴリズム
池田秀人、Nguyen Thanh Hung, Ze Zhong Li, Chong Zheng Zhong（立命館大）

16:40-17:00

特許明細書の翻訳者から基本的な誤訳の実例を示して対策を提案
吉川潔（フリー翻訳者）

17:00-17:20

特許翻訳の品質を向上するための形態素解析結果を利用した文書比較・日本語精査ツール－歌詠と鶯－の試作
楠本浩二（（株）クレステック）、山口日緒里、鈴木貴年、千引春菜（アイビー・システ
ム（株））

17:20-17:40

技術調査のための特許情報抽出
原田綾花、太田貴久、小林暁雄、増山繁（豊橋技科大）、野中尋史（大分工業高専）、
酒井浩之（成蹊大学）

17:40-17:50

まとめInvited Talk 1

Dan WANG
China Patent Information Center中国专利信息中心
China Patent Information Center

Making Effective Use of Machine Translation
for Patent Documents: Practice of CPICDan WANG
Tokyo, November 30, 2012

Overview• Introduction• Some reflections on MT• CPIC’s practice of MT for patents• Possible cooperation in MT R&D

1

Brief history of MT• Until the 1980s  rule-based translations• Currently, research dominated by corpus-based
approaches:• 1) Statistical machine translation• 2) EBMT

Rube-based MT vs. Statistical MT• RBMT– More predictable and grammatically superior– Can be customized in different domains– Requires manual development of linguistic rules– Quality ceiling due to complexity of language• SMT– Provides fluent translation results– Rapid development– Translation quality not predictable and consistent– Relies heavily on existing huge corpora2

Research vs. Real-world MT systems• Research MT systems– Not commercially available– Goal: achieving highest evaluation score– Extreme measures may possibly be taken• Real-world MT systems– Available commercially– Mostly rule-based– Speed and efficiency optimized for on-the-fly translation– Fit for unrestricted environment

What’s the next step of MT research?
• RBMT: integrating statistically generated
lexical entries• Phrase-based statistical MT -> syntaxbased statistical MT• Hybrid approaches: effect still needs “waitand see”

63The research paradigm of RBMT
Samplesentences fordebuggingTranslation
algorithm

Algorithm design

Translation
systemRules, dictionary

Knowledgebase design

Translation
results

computer scientists

linguists

The research paradigm of SMT

Modeling andalgorithm design

Training
algorithm

Trainer

Model

Model
parameters

Decoding
algorithm

Decoder

Evaluationalgorithm

Translation
results
Automatic
evaluation

Training
corpusTest data

Corpus design
ReferencetranslationEvaluationresults
computer scientists

linguists

4New research paradigm combing SMT & RBMT

Modeling andalgorithm design

Training
algorithm

Trainer

Model

Model
parameters

Decoding
algorithm

Decoder

Evaluationalgorithm

Translation
results
Automatic
evaluation

Training
corpusTest data

Linguistics design
ReferencetranslationEvaluationresults
computer scientists

linguists

Better MT evaluation framework needed• Blue: not sensitive to comprehensibility or
accuracy• Automatic evaluation -> Human evaluation• Adequacy only -> adequacy + Acceptability

5What works for patent MT• Patent document s contain mainly technicallanguages, grammar and parser tool
adaption effective for quality improvement• Patent-specific style and format can behandled by example-based approaches• International Patent Classification (IPC)
system makes it possible for adapting
lexicons separately• Introduction• Some reflections on MT• CPIC’s practice of MT for patents• Possible cooperation in MT R&D

6

CPIC’S MT roadmap

2008

2010

2012

By 2014

CPIC’S translation activities: HT and MT

CPMT

7

CN-EN MT --->CAT

EN-CN MT @ pss-system

8

CN-JP MT: multi-engine strategy
input
outputS1：同样，切布刀16在左右侧边缝纫部位的给定
数量的线迹缝纫之后，…

RB
EngineS2: 本发明涉及一种计量泵及其驱动装置，具体的说是一种使用柱塞的计量泵及其驱动装置。

S1：また、上下動メス１６は、側縫い部の所定針数の縫目形成毎に１回上下動する、 …
S2:本発明は定量ポンプ及び駆動デバイスに関するもので、特に用プランジャを使用するの定量ポンプ及び駆動デバイスに関するものである。

TM Engine
S2:本発明は一种计量泵及其驱动装置に関するもので、特に，一种使用柱塞的计量泵及其驱动
装置に関するものである。。

S1：また、上下動メス１６は、側縫い部の所定
針数の縫目形成毎に１回上下動する、 …
S2: 本发明涉及一种计量泵及其驱动装置，具体的说是一种使用柱塞的计量泵及其驱动装置。

PatternEngineCN-JP MT: syntax tree
Source本发明的目的在于提供一种能够降低其操作
机构单元的尺寸的车辆门闩锁设备。

9

CN-JP MT: dependency treetransfer

本発明は操作機構部のサイズの減少を可能にした自動車用
ドアラッチの装置を提供することを目的としている。

Pattern example

原文本发明涉及 一种计量泵及其驱动装置 ，具体的说是一种使用柱塞的计量泵及其驱动装置。

载入
模板
译文

本发明涉及
本発明は 一种计量泵及其驱动装置

に関するもので，具体的说是一种使用柱塞的计量泵及其驱动装置

に関するものである。

、特に本発明は定量ポンプ及び駆動デバイスに関するもので、特に用プランジャを使用するの定量ポンプ及び駆動デバイスに関するものである。

10

JP-CN MT result

原文
原稿

Google翻译结果

業界他社

日汉机译系统结果
本システム

押圧ロッド４２の 下冠已上迫切杆 押圧渔42写着軟 在加压连杆42的
表面には、軟質 42，第56章，这 質材料而形成的 表面中，根据软
材によって形成 是由软质材料形 盖达56被冠さ。 性材料形成的顶されたキャップ５ 成的表面。
盖56被加上。
６が被冠されている。

• Introduction• Some reflections on MT• CPIC’s practice of MT for patents• Possible cooperation in MT R&D

11MT between Japanese & Chinese: English as a pivot• There’s room for quality improvement for MT into English;• By-products already very useful: dictionary and corpora

EnglishChineseJapanese?
14/34

MT between Japanese & Chinese: direct approach?

• Any possibility of MT evaluation cooperation?
• Any basis of collaboration on RBMT modules of analysis,
generation and transfer?

ChineseJapanese

14/34

12

Thank you!

13

Invited Talk 2

Paul Schwander
European Patent OfficeMachine Translation at the EPO
Removing language barriers from patent documentation

Paul Schwander
Director External Products and Services
European Patent OfficeSecond Symposium on Patent Information Processing, Tokyo 30 November 201203/06/2013

Roadmap The context: why is MT strategic?
 Machine Translation @ the EPO:
Status and future plansWhy Machine Translation?
- Reducing the language
barrier in the European
context: Unitary Patent to besupported by an MT solution.
- Access to global patent
information for prior art
searches.

The Unitary Patent Basic principles– a European patent granted under the EPC– unitary effect for the territories of the 25 EU member
states currently participating, at the applicant's request– co-existence with the existing European patent andnational patents– validated in one single administrative step by the
EPO for all the participatingstates in the language inwhich it was granted– simplified language
regime MT supported;transition measures foreseen24Patent filings at IP5 Offices
2 250 000
2 000 000
1 750 000
1 500 000

EPO

1 250 000

USPTO
1 000 000JPO

750 000

KIPO
SIPO

500 000
250 000
0
2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2010: Provisional estimates by CO

Global patent filings rising continuously, especially Chinese applications
IP5= Europe, USA, Japan, China and Korea

The case of patents in Asian languages
patent and EPO examiners

Addressing the Chinese language wall

 MT Full-text acquired,ca. 4 milion documents.
 An on demand manualtranslation service
offered to examiner 4 million patents:
manual translation -> 1
day a patent -> 18 yearsof work for a team of1000 translators.

Search in
MTed text

DetectRelevant patents

Understand
Order a manualtranslation

Patent Translate

Patent Translate launched on 29 February 2012
System integrated in Espacenet,
the EPO Publication Server and EPOQUE

Patent Translate: how does it work?
 Result of a collaboration between the EPO and Google Patent data represent a huge source of corpora.
 Patent documents and their translation/corresponding
documents are prepared and stored in a corpora repository.
 Translation system is trained using this corpora.
 Translation quality check before launch: test fit for purpose
level.

Sentence Alignment: done for some part of the corpora

Quality level ranking

Current achievements
 Corpora Repository contains corresponding patent documents
for the following language pairs which was used for translation
system training:
Batch1: EN-(FR,DE,PT,IT,ES,SV)
Batch 2 EN-(HU.PL.FI.NL.NO.DK.EL)
Asian languages: EN-CN and JP (partial)

 Peaks of usage: 35 000 requests per day for Patent Translate 188 million different machine translations of complete patentdocuments can be accessed 'on the fly', using the current
language pairs offered = 940 years of work for 1000 translators
if done manuallyFuture plans Project to be completed end of 2014: 34 languages
European plus Asian.
2013-2014
 Turkish, Czech, Slovak, Bulgarian, Estonian, Romanian,
Icelandic, Croatian, Slovenian, Latvian, Lithuanian,
Albanian, Macedonian, Serbian - Russian-JapaneseKorean
2014 Languages to and from French and German.

Patent Translate : illustrative example (Description)

MT Example

MT Example

Conclusion
MT is more than ever a must in the context
of the global patent documentation:–The size of patent collections is increasing–Systematic manual translation is not an
option–MT has proven to be fit for purpose

Thank You
www.epo.org
pschwander@epo.org

Invited Talk 3

Takashi INABA
Japan Patent OfficeJPO’s Approach for Machine Translation- To establish productive utilization method andcreate appropriate policies
Takashi Inaba
Assistant Director
Research and Policy Planning Section
Patent Information Policy Planning OfficeInformation Dissemination and Policy Planning Division
General Affairs Department
Japan Patent OfficeContents
1. JPO’s Current Translation Utilization
1-1. Translation Role in Examination Work
1-2. Mutual Utilization of Examination Information with
Foreign Offices through Machine Translation
1-3. Industrial Property Information Dissemination to the
Public in English

2. Approach for Quality Improvement of MachineTranslation (Japanese to English)
3. Approach for Foreign Document Access
Improvement through Machine Translation
4. Quality Assessment of Machine Translation䋱. JPO’s Current Translation Utilization䋱-䋱. Translation Role in ExaminationWork

1-1. (1) Outline of Patent Examination Operation
Understanding the technology of the invention
in the application and determining theinvention scope as the examination target(a) Understanding &finding of the invention of
the application

Considering search scope, order, keywords, index, and others(b) Consideration of
search policies(c) Searching prior art
documents

Searching domestic and foreign patent documents, academic
documents and other documents on search systems
The examiner judges whether described technical items in the
searched documents can be effective prior art, when they determine
the novelty and the inventive step in the invention of the application.
They refer to such searched documents for every hit result.

(d) Comparison& judgment

Reading carefully prior art documents and understanding describedprior arts sufficiently. Clarifying the identical features and differencesin comparison with the invention of the application and determining
the novelty and inventive step of the invention of the application.

(e) Notice of
examination
results

At the provision of the notice of reasons for refusal, clarifying
approved technical contents in the description of cited documents.


1-1. (2) Stored Data of Domestic and Foreign Patent Documents(English & Japanese)

JP

Japanesefull text

US

EP

WO

䂾

CN

DE

FR

CA

GB

CH

Others (*)

䂔 䂔Japanese
abstract䂾 䂾

Englishfull text䂾 䂾 䂾EnglishabstractKR䂦䂾 䂾 䂾 䂾 䂾 䂾 䂾 䂾 䂾 䂾 䂾 䂾٤ Original sentences٤ Human-translated sentencesٌ Start the creation through human translation from FY2012*: DE utility models and
RU, AU and othercountry full texts
and abstracts‫ غ‬Will create through machine translation in FY2014䋱-䋲. Mutual Utilization of Examination
Information with Foreign Offices
through Machine Translation

1-2. (1) Dossier Access System䍃AIPN- Infrastructure to access to examination information K-PION

Epoline(Internet web service
for the public)

AIPN(Internet web service
for the IPOs)

EPO

Advanced Industrial Property Network( Internet web service for other IPOs)

With Japanese to English MachineTranslation

KIPO
Dossier Access System

PAIR(Internet web service
for the public)

Configured on Trilateral
Network

USPTO

Internet

JPO

Trilateral Offices and KIPO

Dossier Access System
Cross reference regarding search and examination
results can be made respectively among trilateral offices
and between the JPO and KIPO.
Utilization of search and examination results
helps the mitigation of the workload
such as avoidance of duplicative searches
and the prompt and appropriate searches

49 IPOs and Organizations
including EPO, KIPO and USPTO

AIPN
䋨English machine translated
examination information䋩
information䋩
Early disseminationof Japan’Japan’s examination results
Prompt and appropriate examination
can be made in foreign IPOs

1-2. (2) Provision Example of Japanese to English Machine Translated
Examination Information
٤ 3URYLVLRQRIH[DPLQDWLRQLQIRUPDWLRQWRRWKHU2IILFHVWKURXJK$,31
٤ ([DPLQDWLRQLQIRUPDWLRQLVPDFKLQHWUDQVODWHGLQWR(QJOLVK

Notification ofreasons for refusal
Specification䋱-䋳. Industrial Property Information

Dissemination to the Public in English

1-3. (1) Intellectual Property Digital Library (IPDL) - English Version
Service

Patent & Utility Model
Database
Machine Translation
PAJ Database
Design Database
Machine Translation

Trademark Database

A list of IPDL’s English Database
1. Patent & Utility Model Database
Database with Machine Translation
Patent & Utility Model DB
Patent & Utility Model Concordance
FI/F́term Search
Database with human translation
PAJ (Patent Abstracts of Japan) Search
Patent Map Guidance

2. Design Database
Database with Machine Translation
Design DB

3. Trademark Database'DWDEDVH
%LEOLRJUDSKLF'DWDLQFOXGLQJVRPHSLHFHVRI
%LEOLRJUDSKLF'DWDLQFOXGLQJVRPHSLHFHVRI
LQIRUPDWLRQVXFKDV'DWHVDQG
LQIRUPDWLRQVXFKDV'DWHVDQG 1XPEHUV-DSDQHVH7UDGHPDUN'DWDEDVH-DSDQHVH)LJXUH7UDGHPDUNV-DSDQHVH:HOO.QRZQ7UDGHPDUN/LVWRI*RRGVDQG6HUYLFHV1-3. (2) Reference Result of Patent and Utility Model Gazette Database
Patent & Utility Model Gazette Database- Patents and utility model gazettes can be searched by number andclassification (FI/F term).
- All pieces of information (except drawings) is translated by MachineTranslation system.

An example of publications of unexamined patent applications
䋲䋮Approach for Quality

Improvement of Machine Translation(Japanese to English)

2. (1) Routine Operation
Collection and registration of unknown words
Unknown and untranslatable words are collected in IPDL and AIPN
and added to the user dictionary (5,000 words/year).
As of October, 2012, 80,000 words were included.

Feedback from foreign IPOs
Mistranslation feedback provided by AIPN users (examiners of foreign offices suchas the EPO and the USPTO) is analyzed and registered in the dictionary.

Upgrade of machine translation engine(QULFKPHQWRIWUDQVODWLRQNQRZOHGJHDQGLQFUHDVHLQWKHQXPEHURIWHFKQLFDODQG,3WHUPV'HFHPEHU

Establishment of translation memories
Fixed expressions used for notification of reasons for refusal are registered intranslation memories.
(a) The survey was conducted for the quality improvement of Japanese to English machinetranslation on AIPN in 2003, 2007 and 2008. Based on the results, fixed expressions wereextracted and about 1,110 sentences ZHUHregistered.
E )L[HGH[SUHVVLRQV DERXWVHQWHQFHV ZKLFKH[DPLQHUVXVHLQGUDIWLQJ QRWLILFDWLRQRIUHDVRQVIRU
UHIXVDO ZHUHUHJLVWHUHGLQDQG


2. (2) Approach in IP5 Project٤Mutual Machine Translation Project

Error review feedback process(September to December, 2011)䊶English speaking offices provided specific feedback for English machine-translated
sentences provided by non-English speaking offices, based on standards regarding
selected words, the degree of understanding, grammar and other items.
Feedback from the EPO and the USPTO was utilized.

Upgrade of machine translation engines by non-English speaking
offices (From January, 2012)䊶Based on the feedback results, non-English speaking offices upgraded machinetranslation engines and took other measures.
䊶Non-English speaking offices including the JPO reported improvement results to IP5.
䊶In the future, the quality assessment will be conducted for the examination of
improvement effects
䋳䋮 Approach for Foreign Document

Access Improvement through MachineTranslation3. (1) Approach for Chinese and Korean Documents using Machine Translation
The number of Chinese and Korean patent documents have been increasing. The urgency isrequired for arranging environments, where such documents are easily searchable.
To implement such environments earlier, the development of Japanese search system with
Machine Translation is required㪅

Roadmap (planned)
FY2011
Japanese abstracts

development &data creation

FY2012FY2013

FY2014FY2015

From FY2016

Start of provision: Search of Japanese abstracts of Chinese utility models(machine translation)

Duration not yet determined

Development/data creation

Start of provision: Search of Japanese abstracts of Chinese
Patents (human translation and other translation methods)

Development ofChinese to
Japanese
dictionaries

Full text searchthrough Chineseand Korean to
Japanese machinetranslation system

Research ofdictionary

Development of Chinese to
Japanese machine translation
dictionaries

Duration not yet
determined

Creation and addition of dictionaries
based on Japanese abstracts

Efficient utilization for full text search

Procurement
support anddesign/development

System to be released in
FY2014

Japanese full text search of
Chinese and Korean patentand utility model documents

3.(2) Development of Chinese to Japanese Dictionaries• The JPO aims for the creation of the bilingual dictionaries with a million pairs of Chinese andJapanese words including technical terms and other terms used in patent documents. The purpose
is for the quality improvement of Chinese to Japanese machine translation of documents.
Creationflow
flow
Creation([WUDFWLRQRIDGRFXPHQWSDLURID&KLQHVHSDWHQWJD]HWWHDQGD-DSDQHVHSDWHQWJD]HWWHZLWKLQDVDPHIDPLO\&UHDWLRQRI&KLQHVHDQG-DSDQHVHSDUDOOHOFRUSRUDZLWKWKHDXWRPDWLFVHQWHQFHDOLJQPHQWWRRO$XWRPDWLFH[WUDFWLRQRIFDQGLGDWHVRIWLWOHVDQGWUDQVODWLRQZRUGVIURP&KLQHVHDQG-DSDQHVHSDUDOOHOFRUSRUD&DQGLGDWHVIRUDELOLQJXDOGLFWLRQDU\H[WUDFWHGDXWRPDWLFDOO\
DUHH[DPLQHGE\ WKHSHUVRQKDYLQJWHFKQLFDONQRZOHGJHLQFKDUJHRIFKHFNV3. (3) Development of Foreign Search System for Patent Documents¾ Machine Translation of Chinese and Korean documents will
enable the creation of full-text document of Japanese patents
and the search of Japanese full text.
¾ Finally, cross-lingual search system in Japanese will be
realized.
¾ Examiners and system users will be able to search andaccess Chinese and Korean documents in Japanese.

䋴䋮Quality assessment of MachineTranslation4. (1) Significance of Quality Assessment
From the following perspectives, results of quality assessment are important.
(1) Selection of a machine translation system with appropriate quality• Examination about whether the system to be introduced meetsthe required quality level.
• Appropriate assessment of the high quality system(2) Consideration about how machine translation is utilized in the work
• Identification about whether machine translation should be
introduced in the work
• Consideration of the utilization method based on specificadvantages and disadvantages(3) Creating of policies relating to machine translation• Basic materials for the consideration of multilingual approach
methods• Assessment of effects of the quality improvement approach

4. (2) Examples of Quality Assessment Which was Implemented in
the Past
Quality assessment of Chinese to Japanese machine translation (Survey at 2011)• Human assessment was conducted about the translation results of Chinese gazette
abstracts provided by multiple Chinese to Japanese Machine Translation
software/services
It cannot be helped that evaluators• Translation quality and search quality were assessed.
objectively assess problem areas to befocused on and weigh the importanceof such problems. Thus, it is highly
subjective assessment.

Translation quality(a) With or without grammatical mistranslation(b) With or without oversight of translation and unnecessary words(c) With or without use of unclear or uncommon translation words(d) With or without contrivance as Japanese sentence structure
Following is 5-scale assessment for items (a) to (d)Score

Decision Criteria 㧔Standard for error rate㧕

5

No problem is found (0%)

4

Few problems are found (10% or less)3

Only a few problems are found (30% or less)2

Some problems are found (50% or less)1

Many problems are found (Exceeding 50%㧕

4. (2) Examples of Quality Assessment which Was Implemented
in the Past
Search quality (e) With or without selected keywords
based on the translation results(f) Appropriateness of selected keywords

The existence or non-existence ofpreselected keywords and mistranslation
were identified and those numbers werecounted. Thus it is highly objective
assessment method.

$VIRU H WKHIROORZLQJVFDOHDVVHVVPHQWZDVFRQGXFWHG $VIRU I WKHIROORZLQJVFDOHDVVHVVPHQWZDVFRQGXFWHG
Score

Score

Decision Criteria

Decision Criteria

5

All selected keywords are included.

5

All Translation words contained in translation
results of (e) are accurate.

4

15% or less of selected keywords are
missing.

4

15% or less of translation words contained in
the translation results of (e) are inaccurate.

3

30% or less of selected keywords are
missing.

3

30% or less of translation words contained in
the translation results of (e) are inaccurate.

2

45% or less of selected keywords are
missing.

2

45% or less of translation words contained in
the translation results of (e) are inaccurate.

1

Exceeding 45% of selected keywords are
missing.

1

Exceeding 45% of translation words containedin the translation results of (e) are inaccurate.

㨯Search quality indicates “to which degree the technical terms corresponding tosearch keywords used in the text search are translated accurately without omission”.
㨯About 10 words were selected as “selected keywords” in advance. The content rate of
selected words and translation accuracy of translation words were evaluated in thetranslation results.



4. (3) List of Quality Assessment which Were Implemented in
the Past
Survey andMeeting

Translation
direction

Assessment perspectives 䋨human assessment䋩Technical terms

Notes (Other
perspectives, etc.)

Content transfer

Grammar/sentence structure
Objectivity

Objectivity (*1)

Subjectivity(*2)

Objectivity

Subjectivity

Subjectivity

Survey at
1998

Japanese to
EnglishRatio of correcttranslationwords

3 scaleassessment-

3 scaleassessment

Deduction ofpoints inrelevant
assessment
items

3 scaleassessment

Assessment only oftranslation sentences
and assessment ofexpressions

Survey at2008

Chinese to
Japanese-

5 scaleassessment-

5 scaleassessment-

2 scaleassessment

Availability and fluencyof translation results

Survey at2009

Korean to
Japanese---

5 scaleassessment--

Survey at
2010

Japanese to
EnglishCalculation oferrors/sentences--

5 scaleassessment

Calculation oferrors/sentences-

IP5 Meetingat 2010

Japanese to
English---5 scaleassessment--

Linking the usage andthe score

Survey at2011

Chinese to
Japanese

Omission andmistranslation
rates ofselected words

5 scaleassessment-

5 scaleassessment-

5 scaleassessment

Contrivance oftranslation as
Japanese*1. Highly objective assessment method*2. Highly subjective assessment method

As in the above list, various assessments of machinetranslation were implemented. However, the definite
method has not been established.
4. (4) To Establish Quality Assessment Method
7RHVWDEOLVKTXDOLW\DVVHVVPHQWPHWKRGIROORZLQJLWHPVQHHGWREHFRQVLGHUHG

6WDQGSRLQWVDQG6WDQGDUGVRI(YDOXDWLRQ
 &ODULILFDWLRQRILQWHQGHGXVHRI0DFKLQH7UDQVODWLRQDQGLWVUHTXLUHGTXDOLW\ 6WDQGSRLQWVDQGVWDQGDUGVRIHYDOXDWLRQWRVHFXUHWKHUHTXLUHGTXDOLW\(YDOXDWLRQ:RUN
 &RPSDUDWLYHWDUJHWLQHYDOXDWLRQZRUNV 6XSSRUWWRROIRUHYDOXDWLRQZRUNV6HQWHQFHVWREHHYDOXDWHG
 UHTXLUHPHQWVDQGVHOHFWLRQPHWKRGVRIVHQWHQFHV

4. (5) Standpoints and Standards of Evaluation
Utilization of machine-translated sentences•

Utilization at search of prior art documents (ref. step (c) in 1-1.(1) ) is expected.

Required quality
1. Search results are obtained through keyword searches.
2. Documents in hit results enable users to grasp the point (to the degree the user
can identify the necessity of intensive reading of such documents).
Assessment method
Establishment of the assessment method is on-going in the following direction.

Technical terms

Content transfer(corresponding to the above
mentioned Item #1)(corresponding to the above
mentioned Item #2)

Objective assessment

Subjective
assessment(count of errors oftranslation words)(5 scale assessment)

Grammar/sentence
structure
Objective assessment(check of thecorresponding
assessment items)

As for grammar/sentence structure, understanding more specific problems is
expected to help creating future policies.

4. (6) Assessment of Technical Terms
Specific assessment method (example)
1. About 150 sentences to be evaluated are considered.
2. Evaluators list technical terms in advance from sentences to be evaluated.
3. Whether such technical terms are mistranslated is confirmed.
4. Evaluators judge mistranslation, deciding whether the translation inquestion is within the same technical scope of the appropriate translation.
5. Evaluators count the number of mistranslations and calculate the ratio.

Problem
How do we ensure the appropriateness and objectivity for judging mistranslation?
- Utilization of the presentation tool of synonyms?



4. (7) Assessment of Content Transfer
Specific assessment method (example)
1. About 150 sentences to be evaluated are considered.
2. Evaluators compare the results of human translation (or the original
sentences in case of English) and the results of machine translation andconduct 5 scale assessment in response to the degree of the meaningtransfer.
3. As 5 scale assessment, the following ranges are considered: From thelevel where “all critical information accurately transferred” to the level
where “little or no information is transferred accurately”.

Problem• How do we ensure the objectivity for allocating the degree of meaning transfer
into each scale degree?
- Creation of a criteria or collection of case examples?

4. (8) Assessment of Grammar and Sentence Structure
Specific assessment method (example)
1. About 150 sentences to be evaluated are considered.
2. It is checked whether those sentences are corresponding topredetermined assessment items.
Examples of assessment items
Errors relating to sentence structure
9Translation errors of redundant dependencies
9 Incorrect dependent direction of adverbs in case of multiple verbs
Grammar errors
9 Confusion of parts of speech
9 Inappropriate relation between a modifying word and a modified word
Errors relating to process of symbols and others
9 Incorrect identification of mathematical formula and chemical formula
9 Inappropriate process of itemized expressions

Problem• Effective assessment items to be organized

4. (9) Sentences to be Evaluated

In the past quality assessments, sentences to be evaluated were selected
randomly. However, for more effective assessment, there is a room of
consideration in requirements and selection methods of such sentences.
Items to be studied are as follows.
¾ What sentences are appropriately chosen from perspectives of sentence
structures, grammar, technical terms, sentence length and otherperspectives?
¾ Can we consider the selection of appropriate sentences to be evaluatedbased on the level of machine translation as the assessment target?

4. (10) Wrap-up of items to be considered
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 6WDQGSRLQWVDQGVWDQGDUGVRIHYDOXDWLRQWRVHFXUHWKHUHTXLUHG TXDOLW\6WDQGSRLQWVRIWHFKQLFDOWHUPVFRQWHQWWUDQVIHUDQGJUDPPDUVHQWHQFHVWUXFWXUH(YDOXDWLRQ:RUN
 &RPSDUDWLYHWDUJHWLQHYDOXDWLRQZRUNVUHVXOWVRIKXPDQWUDQVODWLRQ
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1-1. (2) ౝᄖ࿖䈱․⸵ᢥ₂⫾Ⓧ䊂䊷䉺䋨๺ᢥ䇮⧷ᢥ䋩
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1-2. (1) 䊄䉲䉣䊶䉝䉪䉶䉴䉲䉴䊁䊛䋯䌁䌉䌐䌎䌾ክᩏᖱႎ䈮䉝䉪䉶䉴䈜䉎䈢䉄䈱ၮ⋚䌾
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1-3. (1) ․⸵㔚ሶ࿑ᦠ㙚䋨IPDL䋩⧷⺆ 䉰䊷䊎䉴․⸵䊶ታ↪ᣂ᩺
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㧦᭴ᢥ࡮ᢥᴺ‫ޔ‬ᛛⴚ↪⺆‫ޔ‬ᢥߩ㐳ߐ‫ޔ‬ᯏ᪾⠡⸶࡟ࡌ࡞ࠍ〯߹߃ߚᬌ⸛
䈗㕒⡬䈅䉍䈏䈫䈉䈗䈙䈇䉁䈚䈢䇯Meeting Report

Terumasa EHARA, Hiroshi ECHIZEN’YA
AAMT/Japio Special Interest Group on
Patent Translation

11/30/2012

The 2nd Symposium on Patent Information
AAMT/Japio Special Interest Group on Patent Translation

1

Report of Review Meeting on
Evaluation Methods for MachineTranslation Results in Patent
Documents
Terumasa Ehara and Hiroshi Echizen’ya
AAMT/Japio Special Interest Group on Patent
Translation

11/30/2012

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2

Table of contents¾ Overview of the meeting¾ What is MT evaluation?
¾ Human judgments and automatic evaluations¾ Problems of judgments/evaluations¾ Challenges of new human judgments¾ Realization of new automatic evaluation¾ Combination of human judgment and automatic evaluation

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11/30/2012

3

Review Meeting in Evaluation Methods for
Machine Translation Results on Patent
Documents¾Date: September 7, 2012 (Fri.）1：00 p.m.- 5：00 p.m.
¾Location: Faculty of Engineering Bldg. 11, The Univ. ofTokyo¾Focus of discussion
1. Evaluation of Machine Translation used to investigate

patent documents written in a foreign language
2. Present situation in automatic evaluation and decision ofmost high-quality automatic evaluation
3. Difference between human judgment and automatic
evaluation
4. Test sets for patent translation
5. Future of translation evaluation¾Number of participants：96

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4

Program¾ Hiroshi Echizen-ya (Hokkai-Gakuen Univ.):

Delight, Disappointment and Wish Automatic Evaluation brings¾ Hideki Isozaki (Okayama Prefectural Univ. ):Recent Research Trends in Automatic Evaluation of Translation
Quality and RIBES¾ Hirokazu Suzuki (Toshiba Corp.):

An Evaluation Method of 'Atmosphere-Sensitive Machine Translation'¾ Isao Goto （NICT):

Human Evaluations at the NTCIR-9 and 10 Patent MachineTranslation Tasks¾ Yohsuke Morita (Toyota Technical Development Corp.):

Necessary of Machine Translation Accuracy for Patent Search～A Case Study of Chinese Patent Search～¾ Tomoki Nagase (Fujitsu Laboratories LTD.):

A Method for Japanese-Chinese MT Evaluation with AAMT Test-Sets

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5

Why do we need evaluation formachine translation?
¾Purpose¾Researchers

Confirmation of effectiveness of new
methods, Participation in Workshop
competition¾Developers

Confirmation of performance improvement,
Benchmark tests, Feedback to develop¾UsersReference of introduction of new system,
Guidepost for improvement of operations

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6

What is the point of evaluation formachine translation?
¾It depends on an evaluator and the purpose ofevaluation.
¾For technical investigation

correctness ofequivalent¾Example: Chemistry; electrode material for lithium-ion battery
black lead
黒鉛
Graphite¾Grammatical correctness is more important thancorrectness of equivalent¾In translation task data in NTCIR-7, equivalent error is not so¾important

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7

What methods for machinetranslation evaluation are available?
¾Human judgments¾Adequacy
evaluation for correctness of equivalent¾Fluency
evaluation for grammatical correctness¾Acceptability: evaluation by question (NTCIR-9)
evaluation whether evaluators can understand thesource sentence meaning through the translated sentence¾Automatic Evaluation Metrics¾ Metrics that do not use external linguistic information andwhich are rapidly computed¾BLEU¾RIBESevaluation for correctness of equivalentevaluation for correctness of word sequence based onwords¾IMPACTevaluation for correctness of word sequence basedon chunks

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Problems of current humanjudgments¾Adequacy

evaluation criterion is not clear
Fluency evaluators can understand the source
sentence through the translated sentence
Source sentence: 今日は晴れです。(It is fine today.)
Adequacy = 1
Translated sentence: Hello!
Fluency = 5

Relative evaluation¾Acceptability: evaluation by question¾Evaluation for low or middle quality translated sentence isinsufficient¾Evaluation for each item is insufficient

It is impossible to use it to analyze error of MT systems

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9

Ideal human judgments¾Realization of evaluation on an absolute scale(evaluation for attainment level)¾Improvement of evaluation for low-quality or
middle-quality translated sentences¾Realization of evaluation that can be used toanalyze error of MT systems

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Problems of current automatic
evaluation¾Level of achievement is not clear (i.e., meaningof the score is not clear)¾It cannot be used to analyze error of MT systems

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11

Ideal automatic evaluation¾Low-cost metric (i.e., the number of references is

0 or 1, ideally)¾High-speed metric¾Usable metric for SMT tuning¾Meaningful metric¾Metric that has high correlation with humanjudgments

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12

Challenge of New Human
Judgments¾Toward evaluation on an absolute scale¾Focusing on an evaluation method for English teaching¾Use of Common European Framework of Reference(CEFR): CEFR is evaluation on an absolute scale¾Step 1 - Criteria Setting¾Step 2 - Item Setting¾Step 3 - Standard Setting¾Step 4 - Agreement/Consistency¾Step 5 - Validation¾Step 6 - Test Set

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Challenge of New Human
Judgments¾Toward practical evaluation for examination ofpatent applications¾Concept of evaluation for examination of patentapplications (NTCIR-10)
MT system
Japanese/
ChineseHow effective aretranslated documents
for examination of target
patent applications
EnglishEnglishPatent documentsof reference

Evaluator

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Patent documentsof examination
targetThe 2nd Symposium on Patent Information
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14

Challenge of New Human
Judgments¾Toward analysis of error of MT systems¾Question-based evaluation using test sentences¾Test sets mean sentence examples of questions forgrammatical items¾Evaluator answers ‘Yes’ or ‘No’
Item

Source sentence

Translated sentence Question（reference）

compar 彼は君より高い
ison(He is taller than you.)

他比你高

比較文に「比」を使っていますか(Is “比” used in comparison
sentence? )compar これはあれより大きい
ison(This is larger than that.)这个比那个大比較文に「比」を使っていますかcompar これはあれより大きくない
ison(This is not larger than that.)这个没有那个大

比較文の否定は「没有」になっていますかcompar 彼女と同じくらい綺麗だ跟她一样漂亮ison(You are as beautiful as her.)「同じくらい」が「跟…一样」になっていますか11/30/2012

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15

Challenge of New Human
Judgments¾Advantage of using test sentences¾It enables feedback to MT systems¾Realization of automatic judgments¾High correlation with human judgments

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16

Problems of New Human
Judgments¾Evaluation on an absolute scale¾Domain, number of sentences, length of sentence, etc.
¾Analysis of error of MT systems¾Deal with grammatical items that are special
representations between two languages¾Example:「渋滞が自然解消する」(Traffic jams solve

itself.)¾It is difficult to translate “自然(naturally)” into “by itself”
between Japanese and English¾“自然解消”is used in both Japanese and Chinese¾Modification of questions fit for the MT system¾Construction of efficient test sets
¾Avoidance of tuning of systems to the test sets

11/30/2012

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17

Activity to Solve Problems of New
Human Judgments¾Analysis of MT system error¾Construction of test sets for patent¾In that case, it is effective to construct test sets each
filed (e.g., electronic, mechanics, chemistry etc.) or
each structure of patent documents (e.g., claim,
example of working, etc.).
¾Use of patent family to reduce construction costs

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18

Important point for Realization of New
Automatic Evaluation¾Use of language resource¾Tunable metricBLUE, NIST, WER, PER, TER etc.
¾Tunable and higher-quality metric
METEOR, TERplus, MaxSim, TESLA, AMBER, MTeRater, etc.
¾Highest-quality metric
RTE, DCU-LFG, MEANT, etc.

11/30/2012

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19

Toward Realization of New Automatic
Evaluation¾Metric without language resource¾Parameters that are effective to address various
languages¾Metric using language resources¾Realization of high-quality automatic evaluation that

depends on a specific language pair

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Toward Realization of New Automatic
Evaluation¾Analysis of error of MT systems¾Indication of calculation processes of scoreshumansourcesentence

これらのガスは、所定の割合で混合して用いてもよい。

systemyou may use these gases mixing it by
the given percentage.

referencethese gases might be used by mixing at
a predetermined percentage.

4

IMPACT withlemma

0.3917

Chunks determined using IMPACT with lemma
Source: you may [[use]] [these gases] [mixing] it [[by]] the given [percentage.]
Ref. : [these gases] might be [[used]] [[by]] [mixing] at a predetermined [percentage.]11/30/2012

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New Evaluation using Human
Judgments and Automatic Evaluation¾Meta-evaluation phasecorrelation coefficient
humanscoresMT system
Translated
sentences

Human Judgments

Correlation
coefficient
automatic
scoresAutomatic evaluation

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22

New Evaluation using Human
Judgments and Automatic Evaluation¾Evaluation phase

MT system comparison

MT system A
automatic
scoresTranslated
sentences
Automatic evaluation

Mapping using
correlation coefficient
to scores of humanjudgments

humanscoresDifference
based onstatisticaltests

MT system B
automatic
scoresTranslated
sentences
Automatic evaluation

humanscores11/30/2012

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Thank you for your attention

23

Session 1
依存関係を用いた特許分野のための日英中対訳
フレーズの切り出しアルゴリズム

第２回特許情報シンポジウム

依存関係を用いた特許分野のための日英中対訳フレーズの切り出しアルゴリズム
池田秀人
Ze Zhong Li

Nguyen Thanh Hung
Chong Zheng Zhong
立命館大学

情報理工学部の再構成を行わなければ、言語間で完全な対応は見いだせない。その場合、フレーズの連続性はむしろ邪魔で、DHP を基本にした対訳フレーズが有用である。これを「 依 存 関 係 対 訳 フ レ ー ズ (DHPP:Dependency-based
Hierarchical ParaPhrase)」と呼ぶことにする。

抄録—この論文は、対訳フレーズに基づく特許文書の機械翻訳システムの基本になる対訳フレーズの自動抽出の方法を提案する。フレーズは、特許分野従属依存関係に基づく対訳フレーズである。ここで対訳フレーズと呼ぶのは、語と節の中間構造としての句だけでなく、語自身も文型も含んでいる。
このアルゴリズムでは、すべての対訳フレーズは抜き出せな
いが、８４％の対訳フレーズは正確に抽出でき、手作業による対訳辞書開発の工数を大幅に減少させることができる。

キーワード：分野従属従属関係に基づくフレーズ抽出、機械
翻訳、事例ベース翻訳、日英フレーズ対応アルゴリズム、対訳フレーズ辞書開発

I.

はじめに

句対応問題(Phrase Alignment Problem)は、機械翻訳の品質を向上させる上、重要な位置を占める。これまでいろいろな句対応アルゴリズムが提案されているが、それらは２つに分類できる。１つは、２段階抽出を行うもの
で、初めに語対応(word alignment)を GIZA++などで自動的に行っておき、その対応を使ってその上位構造である句の対応を人間の手で実現しようというもので、[Koehn,
2003; Chiang, 2007]などの論文に見られる。他の１つはは、[Marcu and Won] が最初に提案したもので、統計的類 似 性 に 基 づ き 句 対 応 を 行 う も の で あ る 。 DeNero(2008) は、フレーズベーズモデルに基づき句対応を行っている。しかし、これらの結果は、かなりの偽フレーズ対応が発生し、結局最終的には人手によって修正するとしている。重要なことは、最終的に人手で見直すにしても、その修正結果が、自動切り出しアルゴリズムの修正につながり、精度が向上するかどうかである。この性質を、「成長性」と呼ぶことにする。
フレーズと呼ばれるものには、いくつかの種類がある。
文中の意味を持つ連続文字列である 「線形フレーズ(LP:Linear Phrase)」、構文木の中間節点に対応している「 構 文 木 階 層 フ レ ー ズ (SHP: Syntax-based HierarchicalPhrase)」、係り受け関係（依存関係）階層木の中間節点に対応する「依存関係階層フレーズ (Dependency-based
Hierarchical Phrase)」がその代表的なものである。更に、機械翻訳を目的として考える場合、これらのフレーズを言語間で対応させた「対訳フレーズ(ParaPhrase)」が重要となる。言語ごとに抽出したフレーズ間には、部分的にしか対応がなく、対応させる相手を見ながら、フレーズ1

この論文では、DHPP を更に進化させた、分野従属
DHPP(DDHPP: Domain-specific DHPP)」を提案し、それを特許翻訳に適用した例を紹介する。更に、そのアルゴリズムを使って構築した DDHPP 対訳フレーズ辞書とその応用としての機械翻訳システム、および翻訳品質の保証された文作成支援システムを紹介する。DDHPP 対訳
フレーズ辞書のサイズは、1000 万フレーズに及ぶ。問題は、この巨大なデータベースをどのように構築するかである。このデータベース構築のために NCIR-10[15]で提供された日英対訳特許コーパスを使用した。
II.

各種のフレーズ

A. 線形フレーズ(LP)及び構文木階層フレーズ (SHP)
フ レ ー ズ に は い ろ い ろ な 定 義 が あ る 。 Oxford
Dictionary は、フレーズを「接続関係に基づく最少語グ
ループで節の構成要素となるもの。“A small group of
words standing together as a connectional unit, typicallyforming a component of a clause”」としている。すなわち、文の文法的構成要素で 接続 (connection)によって文を構成することができるのもというわけである。 文をその要素の接続で構成されているというモデルは、１９５７
年 Teniere [17] によって提案されている。このモデルに基づくと、文は木構造で表すことができる。例えば、次の日本語文：JS0=”なお、上述の各実施形態においては、コイルを備えたモータを駆動するための回路を例に説明したが、この発明はこれに限定されるものではない。”
を考えてみる。これを最少線形フレーズに切ると、
JS0=”なお、/上述の/各実施形態においては、/コイルを/備えた/モータを/駆動するための/回路を/例に/説明したが、/この/発明は/これに/限定されるものではない。/”

S
VP
NP
VP
NP

VP
ADV

NP

VP

VP
VP

NP

VP
VP

NP

VP`

NP

NP

NP
VP

ADJ NP

VP
NP

VP

なお、上述の各実施形態においては、コイルを備えたモータを駆動するための回路を例に説明したが、この発明はこれに限定されるものではない。

図１

線形フレーズに基づく階層構造
B. 依存関係階層フレーズ(DHP)となる。ここで最少線形フレーズと呼んだのは、「上述の各実施形態においては、」も文中の意味を持つ連続語列であるから線形フレーズであり、最少フレーズ「上述の」と「各実施形態においては、」の２つのフレーズを接続したものであることと、この２つのフレーズは、それぞれ１つだけ内容語（「上述の」は形容詞、「実施形態」は名詞）を含んでおり、これ以上小さなフレーズに分解できないことによる。
この文は、図１のように階層的に構造化することができる。この構造に基づくと、文 NS0 は、次にようにフレーズ関数の列で表現できる。

これに対し、依存関係階層フレーズは、語間の係り受
け関係を使った階層構造（図１）を使って切り出した階層構造である。例文の、依存関係フレーズは、つぎのようになる。
JS0=なお、@v 連用形:たがこの_は@v 未然レル接属:れるものではない。([JN1],([JN2],[JP3])
JP1=上述の各_においては、_を例に説明する([JN4],[JN5])
JN2=発明JP3=これに限定する()
JN4=実施形態
JN5=@v 基本形:ための回路([JP6])
JP6=_を駆動する([JN7])JN7= @v 連用形:たモータ([JP8])
JP8=_を備える([JN9])JN9=コイル

JS0=なお、_においては、@v 連用タ接続:たが、_ものではない。
([JN1],[JS2],[JS3])
JN1=上述の_([JN4]);
JS2=_を例に説明する([JN5]);
JS3=_はこれに限定される([JN6]);JN4=各_([JN7]);
JN5=@v 基本形ための_([JP8],[JN9]);JN6=この_([JN10]);JN7=実施形態
JP8=_を稼働する([JN11]);JN9=回路JN9=@v 連用タ接続：た_([JP11],[JN12]);JN10=発明
JP11=_を備える([JN13]);
JN12=モータ
JN13=コイル

図２

文の依存関係フレーズ分解

文のフレーズ分解としては、SHP と DHP は、大差ないよ
うに見えるが、係り受け関係を使う DHP では、係り語とその係り先の語が離れた場合もその関係を維持してくれるという長所を持っている。例えば、「上述の各実施形
態においては、」という副詞節は、「説明する」に係っているが、線形フレーズとしては、隣接していないため、この関係を認識できておらず、図２の JS0 のような文関数が切り出されているが、DHP では、この関係が認識されているため、図２の JP1 のような文関数として表現されている。

図２：文の線形フレーズ関数分解
ここで、JS2 の「例に」というフレーズは、「例」を名詞と考えれば１つの独立フレーズであるが、「例に説明する」を複合動詞として扱ったフレーズ分解となっている。

C. 対訳フレーズ(DHPP)
上述の DHP 分解は、別の言語で行うことも可能である。ここでは、日本語の例文 JS0 の翻訳文の例を ES0 としてあげる。

2

部分を含めて一致さなければいけない場合は、うまく対応させられる。
ここで、注目してほしいのは、JS0 と ES0 である。本論文では、このようなものも、「フレーズ」と呼ぶ。
（あえて言えば、「文レベルのフレーズ」である。）また、単語もフレーズの一種と考える。このようにすべてを「フレーズ」として捉えることで、異なる言語の文の間の「フレーズ」対応が可能となるのである。

ES0=”While the above embodiments are described as examples inwhich the circuits are used for driving the motor with coils, thisinvention is not limited to those examples.”

これを DHP 分解したものを図 3 で示す。
ES0=While the above _ _, this _ _.([EN1],[EP2],[EN3],[ES4])
EN1=embodiments
EP2= are described as _([EN5])
EN3=invention
ES4= is not limit to those _ ([EN10])
EN5=examples in which the _ _([EN6],[EP7])
EN6=circuits
EP7=are used for driving the _ with _([EN8],[EN9])
EN8=motor
EN9=coils
EN10=examples

D. 分野従属 DHPP(DDHPP)
最後に、DHPP を更に変形する。それは、分野の専門
用語を、（引数でなく）関数名の部分として明示するものである。前出の文レベルのフレーズをもう一度見てみよう。この文に、引数としての、「実施形態(embodiments)」と「発明(invention)」を、埋め込んで、

図３ 英文の DHP 分解の例
英文の分解としては、かなり自然な分解がなされていると考えられるが、前出の日本語文の DHP 分解の関数との関連を見ると、かなりの食い違いが見て取れる。例
えば、文レベルの関数 JS0 と ES0 とでは、関数の数ばかりでなく、英文では、「example」という語が２回使われているのに対し、日本語では、「例」という語は１回しか使われていないこと、英文では、節「ES4」を引数にしているが、日本文では、節引数はなく、句引数のみであること、また引数の数も同じではない。
これを、何らかの関数の再構成をして、英文のフレー
ズ分解と日本文のフレーズ分解が、意味的にも、構文的にも１対１対応がつくようにしたものが、対訳フレーズである。実際、以下のようにフレーズを再構成すれば、それは可能である。

JS0=”なお、上述の各実施形態においては、_を例に説明したがこの発明はこれに限定されるものではない。([JN2]])”
ES0=” While the above embodiments described as examples in which the_, this invention is not limit to those examples.([EN2])”

表１．日英対訳フレーズ(DHPP)の例
JS0=なお、上述の各_においては、_を例に説明したがこの_はこれに限定されるものではない。
([JN1],[JN2], [JN3])

ES0=While the above _ described as
examples in which the _, this _ is not
limit to those examples.
([EN1], [EN2],[EN3])JN1=実施形態

EN1=embodiments
EN2=circuits are used for driving the
motor with _([EN4]JN2=_を備えたモータを駆動するための回路([JN4])
JN3=発明JN4=コイル

EN3=invention
EN4=coils

ここで、疑問になるのは、すべての翻訳対にたいして、
いつでもこんなにうまく言語間でフレーズ対応がつけられるかという問題である。日本語に多い、省略語の問題
や、対応する語はないため、説明的に翻訳されている例
や、長い文を複数の文に分割して翻訳した例や、文脈依存表現などが、その候補であるが、たとえそのような文対に対してでも、対訳フレーズは構築できる。ただ、その場合、単語は句や文に対応させ、分解しないで、全体として対応させるという工夫だけである。特許のような、3とすると、これは、特許文書で頻出する文型である。この文型のキーワードは、「実施形態(embodiments)」や「発明(invention)」であり、この部分になにか別の語を埋め込んで使うことは、あまりない。このようなフレー
ズは、１つのフレーズとして記憶しておくことが、翻訳品質を向上させるばかりでなく、翻訳の標準化にも有効である。実際、JS0 の文に対する英訳は１つではなく、多くの異なる文型が存在する。
ここで、我々はやっと理想とすべきフレーズに行き着いた。今後の問題は、このフレーズ対をどのように見つけ出すかである。我々の簡単な試算によると、このような対訳フレーズの数は、1,000 万件を超える。しかし、このうち 90%は名詞フレーズであり、既に商用機械翻訳システムのいくつかは、それを集めている。動詞フレーズも切り出すのはそんなに難しくない。問題は、「文レベルのフレーズ」である。これは、100 万件程度と考えている。この文レベルのフレーズの知識が、翻訳家の「ノウハウ」となっていると考えている。機械翻訳が翻訳専門家の品質に近づくためには、この「文レベル」のフレーズのコレクションがその鍵になると、筆者は考えている。
この問題を解決するために、どのように文レベルのフレーズ対も含めてフレーズ対を、自動的に抽出するかについて、次の節で述べる。

III.

対訳フレーズの自動抽出
JF2=各_においては、([JN18]);
JN18=実施形態;
I19=、;

A. 日本語文の DHP 抽出
ここで、例として使うのは、前出の JS0 である。DHPを切り出すために日本語係り受け解析器 CaBoCha を使った。その手順は以下の通りである。
1) 日本語係り受け解析
上記の文に日本語係り受け解析を行うと、図４のような結果が得られる。
2) 全フレーズ品詞パターンの抽出
全フレーズの品詞パターンを抽出する。この時、一緒に具体的なフレーズも抽出しておく。
3) フレーズ処理パターンの付加
フレーズパターンをどのように処理するかを示すフレ
ーズ処理パターンを付加する。例えば、上述の第３フ
レーズの「各実施形態においては、」というフレーズ
は、という２つの関数に分解すべきであるため、処理パター
ンとしては、「F1:N1:F1:I1」というパターンが付加される。これは、「実施形態」を名詞フレーズとして抜き出して処理せよという意味になる。１つのフレーズが与えられた時、この処理パターンを決める方法があるかという問題が発生するが、フレーズの品詞情報だけを使ったのでは、完全ではないことがわかっている。例えば、次の２つのフレーズ：「手で」と「手動で」はいずれも名詞-一般:助詞-格助詞-一般という品詞構造を持つが、「手で」は、「N1:F1」という処理パターンになり、*0 15D 0/0
なお
接続詞
F
、
記号-読点
I
* 1 2D 0/1
上述の
名詞-サ変接続: 助詞-連体化
F* 2 10D 2/4
各
接頭詞-名詞接続
F
実施形態 名詞-サ変接続: 名詞-一般Nにおいては 助詞-格助詞-連語: 助詞-係助詞
F
、
記号-読点
I
* 3 4D 0/1
コイル
コイル
名詞-一般
N
を
を
助詞-格助詞-一般F* 4 5D 0/1
備える
動詞-自立
V
@v 連用形:た
助動詞
P* 5 6D 0/1
モータ
名詞-一般
N
を
助詞-格助詞-一般F* 6 7D 1/1駆動する 名詞-サ変接続: 動詞-自立V* 7 8D 0/1
ための
名詞-非自立-副詞可能: 助詞-連体化
F* 8 10D 0/1
回路
名詞-一般
N
を
助詞-格助詞-一般F* 9 10D 0/1
例に名詞-一般: 助詞-格助詞-一般F* 10 15D 1/3
説明する 名詞-サ変接続: 動詞-自立V@v 連用形:たが
助動詞: 助詞-接続助詞
F
、
記号-読点
I
* 11 12D 0/0
この連体詞F* 12 15D 0/1
発明
名詞-サ変接続Nは
助詞-係助詞F* 13 14D 0/1
これに
名詞-代名詞-一般: 助詞-格助詞-一般F*14 15D 1/2
限定する 名詞-サ変接続: 動詞-自立V@v 未然レル接属:れる 未然レル接属動詞-接尾P* 15 -1O 0/3
ものではない名詞-非自立-一般: 助動詞/連用形: 助詞-係
助詞: 助動詞/基本形
P
。
記号-句点
I
EOS

JP=_で([JN]); JN=手という２つの関数に分解されるのに対し、「手動で」は、
JP=手動で();と１つの関数になる。いずれも副詞句であるが、それは、
その英語対訳が「手で」は「by hand」と２語であり、「手動で」は「manually」と１語になることから、対訳
フレーズを構築するときの都合によるものである。このようなきめ細かい処理を行うためには、「手」も「手動」も「名詞-一般」とする解析では不十分で、そのため、「手動」という特別な名詞（この場合は、手段・方法を表す名詞で、「動かす」という動詞の派生語の一種）は、「名詞-一般(手動で)」と具体的な値を書いてパターン化した。一般に機能語は、それぞれの役割が異なる場合が多いため、すべての機能語には、具体的値の付加してパターン化した。
実際、フレーズの品詞列パターンは、NTCIR-10 の300 万件の文対のうちの 387,500 件の特許文のフレーズの品詞列パターンは、916,000 件もある。この１つ１つの処理パターンを手で割り付けるのは大変な作業であるが、品詞だけを使ったパターンでパターン化すると、
97,832 件のパターンが出てくる。これを代表的なパターンの例から処理パターを作成したら、96.2％は正しく分割されることが分かった。残りの 4.8%(具体的なフレーズ件数としてはそれでも約 44,000 件)は、その規則以外の分割となった。こうして作成した処理パターンのうち、例文で使われているものが表１に上げてある。

4)

図４ 日本語係り受け解析の結果

4

依存関係を使ったフレーズの再統合

つぎに、依存関係を使ってフレーズを再統合する。このアルゴリズムはつぎのとおりである。

表２

フレーズの品詞パターン
接続詞:記号-読点
名詞-サ変接続(上述): 助詞-連体化(の)接頭詞-名詞接続: 名詞-サ変接続: 名詞-一般:助詞-格助詞-連語(において): 助詞-係助詞(は): 記号-読点
名詞-一般: 助詞-格助詞-一般(を)名詞-一般(例): 助詞-格助詞-一般(に)動詞-自立/連用形: 助動詞(た)名詞-サ変接続: 動詞-自立/基本形(する)名詞-サ変接続: 動詞-自立/連用形(する): 助動詞(た): 助詞-接続助詞(が):記号-読点
名詞-非自立-副詞可能(ため): 助詞-連体化(の)連体詞(この)
名詞-サ変接続: 助詞-係助詞(は)名詞-代名詞-一般(これ): 助詞-格助詞-一般(に)名詞-サ変接続: 動詞-自立/(する): 未然レル接属動詞-接尾(が)名詞-非自立-一般(もの): 助動詞/連用形(だ): 助詞-係助詞(は): 助動詞/基本形(ない): 記号-句点

4-1) 対象フレーズの発見と関数化係り受け解析の結果は、対象文の中心フレーズを指示してくれる（フレーズヘッダーの第２項の「-1D」がその識別子）。例文の中心フレーズは以下のものである。
これを対象フレーズとすると、その処理パターンは、
V:P:I であるから、次の関数ができる。
P15=ものではない。

4-2) 対象フレーズに直接係っているフレーズの抽出
例の場合は、#0, #10, #12 および #14 の４つのフレーズが抽出される。これは、対象フレーズ識別番号 ( 例では「15D」)を第２項に持つフレーズである。
4-3)

フレーズの品詞パターンと処理パターン
処理パターン
F1:I1
F2
F1:N2:F2:I1
N1:F1
F2
V1:P1
V2
V2:F2:I1
F2
F1
N1:F1
F2
V2:P1
P4:I1

P14=これに限定する()

その各フレーズに対して、後出のものから関数化を行う。例では、まず、最後のフレーズ#14 に対して、このフレーズの処理パターンは、「V:P」であるから、次の関数が見つかる。

更にそれに続く対象フレーズ #12 に係るフレーズ#11 に対して、
P15=なお、@v 連用形:たがこの_は@v 未然レル接属:れるものではない。([N10],([N12],[P14])

P14=限定する()
P15=@v 未然レル接属:れるものではない。([P14])を得る。対象フレーズ #10 に係るフレーズは, #9, #8 および#2 で、ここから、次の関数を得る。

ここで、「活用語」に続く F タイプの関数には、前出の語の活用型（ここでは、「未然レル接属」を明示して関数を作成している。更に、依存関係から、F タイプ関数
は、それが係るフレーズの中心関数に接続させる。こうして、4-1）で既にできていた関数 P5 は、上記の P5 に置き換えられる。
同様にして、フレーズ#12 からは、

N8=
N2=実施形態
P10=各_においては、_を例に説明する([N2],[N8])

対象フレーズ #8, we have a modifier #7 and
N7=ための_([N8])

対象フレーズ #7 に係るフレーズ #6 から、

N12=発明P15=_は@v 未然レル接属:れるものではない。(([N12],[P14])

P6=駆動する()
N8=@v 基本形:ための回路([P6])

フレーズ #10 からは対象フレーズ #6 に係るフレーズ#5 から、P10=説明する()
P15=@v 連用形:たが_は@v 未然レル接属:れるものではない。
([N10],([N12],[P14])

N5=モータ
P6=_を駆動する([N5])

フレーズ#0 からは、対象フレーズに係るフレーズ #4 から

P15=なお、@v 連用形:たが_は@v 未然レル接属:れるものではない。([N10],([N12],[P14])

N5=@v 連用形:たモータ([P4])

対象フレーズ #4 に係るフレーズ #3 からが作成される。
4-3) つぎに未処理のフレーズのうち最後尾のものから、
4-2) と同様な処理を繰り返し、未処理フレーズがなくなるまで繰り返す。

N3=コイル
P4=_を備える([N3])

対象フレーズ #2 に係るフレーズ #1 から
P10=上述の各_においては、_を例に説明する([N2],[N8])例文では、次の対象フレーズは、#14 となり、それに係るフレーズ #13 に対して、を得る。こうして、次の関数列を得ることができる。

5

以外のもの（PP など）は、それを含むフレーズに合体した。

JN3=コイル
JN2=実施形態
JP4=_を備える([JN3])
JN5= @v 連用形:たモータ([JP4])
JP6=_を駆動する([N5])JN8=@v 基本形:ための回路([JP6])
JP10=上述の各_においては、_を例に説明する([JN2],[JN8])JN12=発明
JP14=これに限定する()
JP15=なお、@v 連用形:たが本_は@v 未然レル接属:れるものではない。
([JN10],([JN12],[JP14])5) フレーズ関数と内容語のクロス表
最後に、抽出され合成された関数と、文中の内容語（名詞、動詞、副詞、形容詞）とのクロス表を作成する。
例文では、「なお、上述、説明する、例、実施形態、コ
イル、モータ、駆動する、回路、備える、発明、限定する」の１２語が内容語である。これらの内容語が出現する関数に対しては「1」で、出現しなければ空白で示したのが、表２である。
表２ 日本語フレーズ関数と内容語とのクロス表
JP1
5
なお
上述
説明する
例

実施形態
コイル
モータ

JP1
0

JN
2

JN
3

JN
4

JN
6

JN
8

JN
12

JN
14

1
1
1
1
1
1

mark(described-6, While-1)det(embodiments-4, the-2)
amod(embodiments-4, above-3):(以下省略)

1

駆動する

1

回路
備える
発明
限定する

JN
5

(ROOT
(S
(SBAR (IN While)(S(NP (DT the) (JJ above) (NNS embodiments))(VP (VBP are)
(VP (VBN described)(PP (IN as)(NP(NP (NNS examples))(SBAR(WHPP (IN in)(WHNP (WDT which)))(S(NP (DT the) (NNS circuits))(VP (VBP are)
(VP (VBN used)(PP (IN for)(S
(VP (VBG driving)(NP (DT the) (NN motor))(PP (IN with)(NP (NNS coils))))))))))))))))(, ,)(NP (DT this) (NN invention))(VP(VP (VBZ is) (RB not)(VP (VBN limited)(PP (TO to)(NP (DT those) (NNS examples)))))(. .)))

11

図５ 英文の構文・従属解析に結果

113) 従属関係に基づくフレーズ関数の再構成
図５の従属関係を使って、フレーズ関数を再構成する。
その場合、内容語を含まないフレーズは、そのフレーズが係っているフレーズに埋め込むことによってなくすことが、処理の基本となる。こうしてできたのが、前述の図３である。
これは、（関数の番号は異なるが、）図３で示した
DHP である。従って、DHP の作成法を示したことになる。

B. 英文の対訳フレーズの抽出
英文の対訳フレーズに抽出も、日本語文と同様に次に手順で行う。例として使うのは、上述の ES0 である。
1) 英文の構文・従属解析
Standord Parser は、構文解析と係り受け解析を同時に行ってくれる。ただし、構文解析の結果は、線形フレーズ分解ではなくて、構文木として出力され、係り受
け解析は、フレーズ間の係り受け関係ではなくて、語の従属関係が、その関係の種類も含めて出力される。
その結果は、図文に日本語係り受け解析を行うと、図５に示す。図５の上部は、構文構造で、下部は従属解
析の結果である。
2) 最小フレーズと、その依存関係の切り出し
図５の構文木を、関数型に書き換えると、図６のようになる。各関数の型は、構文木の節点の品詞の種類から作成した。名詞句(NP)は、「N」、動詞句(VP)は、「P」、節(SBAR)または文(S)は、「S」である。それ

4) 英語フレーズと内容語のクロス表の作成
日本語の場合と同様に、内容語と上記 DHP のクロス表を作成すると、表３のようになる。
C. 日英 DDP の対応と対訳フレーズ
A.および B.で作成したフレーズ列に対して、どのように対応させられるかを示そう。それは、次の手順で行う。

6

E
S
0
While
Describe
ExampleEmbodimen
ts
Coils
Motor

E
N
5

E
P
4

E
N
7

E
N
9

E
P
1
0

E
N
1
3

E
N
1
4

E
N
1
6

E
S
2

な
お

E
N
2
0

limited

上

例

実
施
形
態

説

述

明
す

1

コ
イ
ル

モ

備
え
る

駆
動
す
る

|

｜
タ

回
路

発
明

限
定

る

1
1

1

1
1

5

While
Describe
ExampleEmbodiments
Coils
Motor

1
1

Driving
Circuit

内容語同士のクロス表

表４

表３ 英語フレーズ関数と内容語のクロス表

4

7

1

9
8
9
9
6

Driving

1

9

Circuit11

usedinvention1) 出現内容語の対応
出現内容語（ここでは、日本語１２語、英語１１語）の関係をまず調べる。そのために、いろいろな用語辞書からあらかじめ言語間用語関連表を作成しておく。実際本システムでは、NiCT-EDR の英日対訳辞書、英語単語辞書、日英対訳辞書、専門用語辞典、および Japio 機械翻訳辞書を使ってこれを作成した。１語の訳語は 100 以上あるものも少なくないが、これを 12×9 の行列に制約す
ると、その候補は極めて限定され、どの訳語に対応しているかを見つけ出すことができる。こうして作成したのが、表４の内容語同士のクロス表である。このクロス表にセルの数値は、例えば「Motor」がカタカナの「モータ」に訳される可能性が 60%位あることを示している。
この数値が 50%以上あると、ほぼ正解で、20%以下であると、訳語として不適当であることが多い。上の例では、「備える」に対応する英単語はない可能性が高い。
日英 DHP 同士の対応
この内容語の対応関係（表４）を使って、DHP フ
レーズの対応を作成する。その場合、日本語フレー

2)ズ関数と内容語のクロス表（表２）英語フレーズ
関数と内容語のクロス表（表３）も一緒に使うと、次のような対応表（表５）を作ることができる。
DHP のグループ化
表５でわかるように、日英の DHP フレーズは１対１には対応していない。これを１対１に対応させるた
め、DHP フレーズのグループ化を行う。表６は、そのグループ化を行った結果である。
この表を作るには、まず表５を見る。例えば、JN15,
JN10 は 、 ES0 に 関 係 し て お り 、 JP10 は 、 ES0,
ES4,ES20 に関係している。従って、日本語フレーズ
を {JN15,JN10} を グ ル ー プ 化 し 、 英 語 フ レ ー ズ を{ES0,ES4,ES20}をグループ化すれば２つのグループは対応することになる。この操作は行列の行と列の順序を入れ替えて、直交化することに対応している。しか

3)

9

6

limited

表５ 日英 DHP 同士の対応表
E
S
0
JP15
JP10
JN2
JN3
JN4
JN5
JN6
JN8
JN12
JN14

E
N
5

1
1

E
P
4

E
N
7

E
N
9

E
P
1
0

E
N
1
3

E
N
1
4

E
N
1
6

E
S
2

1

E
N
2
0

1

1
1
1
1
1
1

し、表５を見ただけでは、対応するフレーズグループがないフーズがない。この問題を解決するためには、グループを再構成する必要が出てくる。例えば、JP4 は、対応する英語フレーズに変更しなければいけない。実際、単独グループ JP4 をなくすためには、JN5 と合体させればいいことが、引数を見るとわかる。EN7 も同様に、グループ{{ES0,ES4,ES20}に含めてしまえばいいことがわかる。更に、(JN8,EN9)および(JN14,ES2)も引数の数が異なる。これも、再グループ化で、対応できる。こうして再グループ化を繰り返してできた対応が、表７である。
フレーズを当てはめてみると、表８のようになる。
4) フレーズ合成
最後に、各グループを１つのフレーズに合成すれば、完全に１対１対応のついたフレーズ対、すなわち前述の表１の対訳フレーズが完成する。こうして作成された対訳フレーズを使って、NTCIR-10 の 300 万件の文対から任意に抽出した日英文対 3000 件に対し、フレーズ対応の精度を計算した。フレーズ対応が正しく行われているかどうかは、人手による方法をとった。その結果が表９
である。

7

表６

日英 DHP フレーズのグループ化

J-Phrase
G1(JP15,J
P10)
JN2
JN3
JP4
JN5

Parameters
JN12,JP14,
JN2,JN8

E-Phrase
G2(ES0,EN4,
EN20)
EN5
EN9

JN3
JP4

EN13

JN6

JN5

EN12

JN8

JP6

EN9

JN12

EN16

JN14

ES2
EN7

I.

この方法で、NCIR-10 で提供された訓練用日英コーパ
ス 300 万件、中英コーパス 100 万件の文対の一部である
対訳フレーズを抽出した。この結果から、80％以上の文から自動的に完全フレーズ対応が抽出できることが分かった。同様の基本的には、対訳フレーズ辞書は人手にたよらなければ完成させられないが、この論文で提案した対訳フレーズ抽出アルゴリズムによって、大幅に人力に頼る部分が削減でき、大きな効果を発揮することが分かった。
参考文献[1] Alagin(Advanced Language Information Forum) . 2009.
http://www.alagin.jp/purpose-e.html[2] Barkley Aligner. 2009. A word alignment software
package for machine translation. http://code.google. com/p/ berkeleyaligner/[3] Chiang, Devid. 2007. Hierarchical Phrase-BasedTranslation. Computational Linguistics, Volume 33,
Number 2, Association for Computational Linguistics.
[4] Daniel Marcu and Daniel Wong. 2002. A Phrase-based,
Joint Probability Model for Statistical Machine Translation.
In Proceedings of EMNLP, pp. 133-139, USA.
[5] John DeNero, Alexandre Bouchard Cote, Dan Klein. 2010.
Sampling Alignment Structure Under a BayesianTranslation Model. In Proceedings of EMNLP, pages 314323, USA.

Parameters
EN5,EP4,EN16,
ES2,EN7

EN13,EN14

EN20
EN9,EP10

表７ グループ化によるフレーズ関数の対応
J-Phrase
JP15,JP10,JN14Parameters
JN12, JN2,JN8

JN2

E-Phrase
ES0,EN4,
EN20,EN7
EN2

Parameters
EN5,EP4,EN16,
EN9,EN10EN5JN3JN４,JN５,
JN6,JN8

JN2

JN12

EN14
EN9,EN13,EN1
2, EN9

EN5

EN16

表８

完成したフレーズグループ対応

JP15=なお、@v 連用形:たがこの_は@v 未
然レル接属:れるものではない。
([JN10],([JN12],[JP14])
JP10=上述の各_においては、 _を例に説明する([JN2],[JN8])
JP14=これに限定する()

JN2=実施形態
JN3=コイル
JP4=_を備える([JN3])
JN5= @v 連用形:たモータ([JP4])
JP6=_を駆動する([JN5])

ES0=While the above _ _, this __.([EN5],[EP4],[EN16],[ES2])
EP4= are described as _([EN7])
EN7=examples in which the __([EN9],[EP10])
EN20=example
ES2= is not limit to those _([EN20])EN5=embodiments
EN14=coils

JN8=@v 基本形:ための回路([JP6])

EN13=motor
EP12=driving the _ with_([EN13],[EN14])
EN9=circuits

JN12=発明

EN16=invention

表９[6] Finch, G. 2000. Linguistic terms and concepts. New York:
St. Martin's Press.
[7] Koehn, P., Och, F. J., and Marcu, D. Statistical phrase
based translation. In Proceedings of HLT-NAACL, 2003.
[8] Mel’čuk. 2003. Levels of Dependency in Linguistic
Description: Concepts and Problems. In V. Agel, L.
Eichinnger, H.-W. Eroms, P. Hellwig, H. J. Herringer, H.
Lobin (eds): Dependency and Valency. An International
Handbook of Contemporary Research, vol. 1, Berlin - New
York, W. de Gruyter, 188-229.
[9] Miller, J. 2011. A critical introduction to syntax. London:
continuum.
[10] NiCT(National Institute of Information andCommunications Technology). 2010. Nict-EDR.
[11]NiCT.“NTCIR-9”,
http://research.nii.ac.jp/ntcir/workshop/OnlineProceedings
9/NTCIR/toc_ntcir.html[12]NCTIR-10:
http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/en/index.html[13] Oxford University Press: Oxford Dictionary of English.
Second edition, revised 2005.
[14] SNLPG (The Stanford Natural Language Processing
Group) 2003. Stanford Parser: A statistical Parser.
http://nlp.stanford.edu:8080/parser/index.jsp[15] Taku Kudoh, Yuji Matsumoto (2000) Japanese

対訳フレーズ抽出の精度

正しく対応フレーズが抽出された文正しく
Stanford Parser のエラーに起因するもの
対応フ
Cabocha のエラーに起因するもの
レーズ
日本語の関数化に起因するもの
が作成
英語の関数化に起因するもの
されな
日英フレーズ対応に起因するもの
かった

文数
2411(84%)242( 8%)93(3%)
452( 15%)43(1%)
123(4%)

もの

対象文全体（テスト用）

評価と結論

3,000(100%)

D) 英中対訳フレーズの抽出
日英コーパスと同様に、中英に関しても同様の処理を行った。英中にはどちらも Stanford Parser があり、処理は日英に比べて簡単であるが、どちらも「SHP プレーズ
抽出→語対応→フレーズ対応」の手順は同様である。

Dependency Analysis Based on Support Vector
Machines,EMNLP/VLC 2000
[16] Tesniere, Lucien 1957. Elements de syntaxe
structural. Paris, Klincksieck.

8Session 2
特許明細書の翻訳者から基本的な誤訳の実例を示して対策を提案

第２回特許情報シンポジウム

特許明細書の翻訳者から基本的な誤訳の実例を示して対策を提案
Indication of Example of Basic Erroneous Translation and Proposal for Countermeasurefrom Translator of Patent Specification
吉川潔（Kiyoshi Kikkawa）① 概要

２５年前にＭＴの試訳依頼を受けた際に、新潟の田舎で東京の特許事務所から明細

それは文章の末尾のピリオド（.）と数字の書の原稿を電子メールで受信し、翻訳後に小数点（.）を区別できなかった。今は解決返信という仕事を３０年近く行ってきた。

している。しかし“コンマ（,）と（ａｎｄ）

特許事務所は、情報処理技術（ＩＣＴ）をと（ｔｏ）”が混じると、いま市販のＭＴは、用いた文献調査に関心が多い。 私の体験か

正訳できない場合が多い。
例えば、ら得た特許関係者の意向を特許情報シンポ

Claims 1, 2 can not be granted apatent because documents A, B

ジウムに反映できたらと願っている。
翻訳中に基本語句とその逸脱語句に出会
うとパソコンに保存していたら約２千に達describe the same technique.

した。１２年前から、８社の翻訳ソフトを○ 文書 A、B が同じテクニックを説明す

用いて上記の語句を試訳していた。２社がるので、主張 1、2 は特許を与えられるこ

撤退し、他の２社はＯＥＭ。そこで、４社とができない。
× クレーム 1 とクレーム 2 は特許を与えのソフトを試訳対象にしている。
各社の廉価版と高価版の翻訳ソフトを購ることができません、ので、A を文書化

入し差異も調べた。それらは５年前に発売する、B は同じ技術について記述します。

のモデルであるが、最新版といえでもワー○ ドキュメント A、B が同じテクニック

ド１０００に対応するために調整しただけについて説明するので、請求項 1、2 に特で、実態は同じという情報を得ている。

許を与えることができません。

２年前の第一回特許情報シンポジウムで× 1 例は主張します、2 例は特許を受ける「翻訳ソフト実用化の提案」を発表し、様々ことができません、文書 A、B は同じ技術な誤訳の実例を示した。対策として、長文を記載します。

の翻訳は誤訳しやすいので、翻訳対象の単語数を制限し、短文で数量表現に特化した② The inventions of claims 1 to 3

翻訳ソフトの開発を提案した。

and 6 can not be granted a patentbecause documents 1, 2 describe thesame technique.

② 今回（第二回）の発表の目的

× 文書 1 のため、主張 1 から 3 と 6 の発コンマ（,）と（ａｎｄ）と（ｔｏ）が入り混じる語句の誤訳の実例と対策

明品は特許を与えられることができず、

9

2 は同じテクニックを説明する。

英文を次のように変えると、４社が○○ ドキュメント 1 および 2 が同じ技術に

A width between pins 1 and 2 is 5m.

ついて記述するので、クレーム 1～3 と 6の発明は特許を与えることができません。

3-3. The prices of samples A, B are cheap.

○ ドキュメント 1、2 が同じテクニックを○ サンプルＡ、Ｂの値段は安い。

説明するので、請求項 1～3 と 6 の発明品

× サンプルＡの価格、Ｂは安い。

に特許を与えることができません。

○ サンプルＡ、Ｂの価格は安いです。

○ 文書 1、2 が同じ技術を記載するので、× サンプルＡの価格、Ｂは安いです。

主張 1～3 と 6 の発明は特許を受けること3-4.

ができません。

A difference between samples A, B

is big.
発明者や特許事務所が外国特許庁に出願

× サンプルＡの違い、Ｂは大きい。

すると、上記の返書がくる。関係者は文献

× サンプルＡの間の違いゆえ、Ｂは大きい。

１と２を調べ、補正して再出願するか又は○ サンプルＡ、Ｂの違いは小さいです。

諦める。従って、この誤訳は致命傷である。

× サンプルＡの違い、Ｂは小さいです。

この文体は、法律書や貿易の契約書にも現れるので、絶対に解決すべき課題である。

英文を次のように変えると、４社が○そこで、私は、翻訳の作業中に、上記のSamples A, B are expensive.

類似文を見つけたらメモして、試訳してい3-5.

た。それらを次に示す。

A difference between samples A, B

and C is small.
③ (,), (and),（to）が混じる語句の誤訳

４社が○： サンプル A、B、および C の

3-1.

違いは小さい。

A width between pins A, B is 5m.

× ピンＡ間の幅、Ｂは 5ｍです。
× ピンＡの間の幅ゆえ、Ｂは 5ｍ。

3-6.
Buttons 10, 11 have visible
surfaces (12, 13).
４社が○○ ピンＡ、Ｂ間の幅は 5ｍです。
× 点Ａの間の幅、Ｂは 5ｍです。

ボタン 10、11 は英文を下記のように変えると、４社が○可視の表面(12、 13)を持っている。

A width between pins A and B is 5m.

× ピン 1 の間の幅、2 は 5m である。

3-7. Each of buttons 10, 11 has visible
surfaces (12, 13).
× ボタン 10 について、11 は可視の表面○ ピン 1 と 2 の間の幅は 5m です。

（12,13）をそれぞれ持っている。

○ ピン 1、2 の間の幅は 5m です。

○○ ピン 1、2 の間の幅は、5m です。

（12 と 13）があります。

3-2.

A width between pins 1, 2 is 5m.

10各のボタン 10 及びに 11 は可視の表面

○ 各のボタン 10、11 には、目に見える×

表面が（12、13）あります。

2 つは位置 A に位置すると、価値 1、2 の違○ ボタンの各には、可視表面（12、13）

いは計算します、そして違いを出力します。

装置 D（それは価値 1 を入力します）、を持ちます。

3-8.

In the equations (1, 2), G indicatesa gain, z1, z2 and z3 indicate zero points,
and d indicates a pole.
○ 方程式(1、 2)中で、G は、増加、z1、

3-10.

z2、および z3 が 0 ポイントを示すことを示×

し、d はポールを示す。

私とブロックの中の J は機器 4、5、および○ 方程式(1 と 2)では、G は利得を示しま

6 にそれぞれ送られる。

す。z1、z2 および z3 はゼロ点を示します。

×

また、d は柱を示します。

私およびブロック中の J は、装置 4、5 およ×び 6 へそれぞれ送られます。

The values 1, 2 and 3 from thepoints H, I and J in the block are sent todevices 4, 5 and 6, respectively.

方程式(1、2)で、G は利得を示します、

ポイント H からの価値 1、2、および 3、ポイント H からの値 1、2 および 3、そして、z1、z2、および z3 はポイントを×それぞれブロックのポイント H から

全く示しません、そして、d はポールを示の値 1、2、および 3、I、および J を装置 4、します。

5、および 6 に送ります。

○ 方程式（1、2）では、G は増加、z1、×

z2 と z3 がゼロ点を示すことを示します、とブロックの J は装置 4、5 と 6 に送られる。

点 H からの値 1、2 と 3、それぞれ、私

そして、d は棒を示します。

3-11. Fig. 8 shows a state in which amaterial 15 is compressed between theupper and lower dies, 30, 40.

3-9.

A device D, which inputs values 1,
2, calculates a difference between thevalues 1, 2 and outputs the difference, islocated at a position A.
○ 値 1、2 を入力し、値 1、2 の違いを計○

図 8 は、素材 15 が上部と下のダイス、30、40 の間で圧縮される状態を示す。

算し、違いを出力する機器 D はポジション

× 図 8 は、材料 15 が上部で、より低いA に置かれる。

ものの間で圧縮される状態が死ぬことを示

× 装置 D(それは値 1、2 を入力する)は、

します、30 と 40．

値 1 の間の違いを計算します、2、また違い

×を出力する、位置 A に位置します。

圧縮される状態に案内している図、30、40○△ 図 8 は、材料 15 が上下の型、30、40

装置 D(値 1、2 を入力して、値 1、2の違いについて計算して、違いを出力しま

8 が死ぬのを物質的な 15 上下の間での間で圧縮される州を表します。

す)は位置の A に位置しています。

11○3-12. The coating separation parts 6, 7
corresponding to ridges 1, 2 serve as theprotective covers 8, 9, respectively.

装置から表面 C、D、および F のメッ

キ層 A、B、および E を取り除きます。

△

表面 C、D と F の装甲層 A、B と E は、装置から削除されます。

×

コーティング分離パート 6(それぞれ

尾根 1(防護カバー8、9 としての 2 サーブ)

3-15.

グ分離部分 6 および 7 は、掩護戦闘機 8、9The plated layers A and B on thesurfaces C and D are removed from thedevice.
○ 表面 C と D の上のメッキ層 A と B がとしてそれぞれ役立ちます。

機器から取り除かれる。

○ 尾根 1、2 に対応するコーティング分○

離パート 6、7 は保護的なカバー8、9 とし

よび B が、装置から取り除かれます。

てそれぞれ機能します。

○ 装置から表面 C と D のメッキ層 A と B○ それぞれ、峰 1、2 と一致しているコを取り除きます。

ーティング分離部品 6、7 は、保護カバー8、△9 として用いられます。

ら削除されます。

3-13. The plated layers A, B on thesurfaces C, D are removed from thedevice.
× メッキされたレイヤーA、表面 C の上3-16. The plated layers A, B and E to F
on the surfaces C, D and G to H are
removed from the device.
○ 表面 C、D、および G から H の上のメの B、D は機器から除去される。

ッキされたレイヤーA、B、および E から F× メッキ層 A、表面 C の上の B、D、装は機器から除去される。

置から取り除かれます。

×× 装置からメッキ層 A、表面 C、D の Bのメッキ層 A、B および E は、装置から取を取り除きます。

り除かれます。

× 装甲層 A、表面 C に関する B、D は装置○から削除されます。

のメッキ層 A、B、および E から F を取りと一致している 7)。

△ 尾根 1 および 2 に対応するコーティン

表面 C および D の上のメッキ層 A お

表面 C と D の装甲層 A と B は、装置かH への表面 C、D および G の上の F へ装置から表面 C、D、および G から H

除きます。

×

3-14. The plated layers A, B and E on
the surfaces C, D and F are removed fromthe device.
○ 表面 C、D、および F の上のメッキ層装甲層 A、表面 C に関する F への B とE、D と H への G は装置から削除されます。

○ 表面 C、D および F の上のメッキ層 A、

3-17. Figs. 23 to 26 show examples of a
stopper 100 for a fastener.
× 図 ファスナーのためのストッパー

B および E は装置から取り除かれます。

100 の 23 から 26 ショー例。

A、B、および E は機器から取り除かれる。

12

○ 図 23～26 は、ファスナー用の栓 100［ 0 0 7 4 ］、そ し て 、［ 図 1］［ 図の例を示します。

3 ］、 そ し て 、 そ の 他 。

○ 図 23～26 はファスナのために栓 100の例を示しています。

上 記 の 英 文 の 末 尾 の○ 図 23～26 は、ファスナーのためにス

(and

the

like)を 省 略 。

Refer to paragraphs [0003]

トッパー100 の例を表します。

and [0017] to [0074] and3-18. Figs. 1, 3 to 5, 8 and 10 to 26
show examples of a stopper.
× 図 1、5 時 3 分前、ストッパーの 8 つ、[FIG.1] to [FIG.3].

○ パ ラ グ ラ フ [0003]と[0017]か ら [0074]を 、および 10 から 26 ショー例。

そ し て [FIG.3][FIG.1]

× 1 と 3 は、5、8 および 10 まで 26 までを 参 照 す る×パ ラ グ ラ フ [0003]、[0074]

栓の例を示します。

○ 図 1、3～5、8、および 10～26 は栓のへ の [0017]お よ び

例を示しています。

[FIG.3]へ の [FIG.1]を○ 図 1、3～5、8 と 10～26 は、ストッパ

参 照 し て く だ さ い

×パ ラ グ ラ フ を 参 照 し て くーの例を示します。

だ さ い 。 0003 と 0017 年 の3-19. Refer to paragraphs

対 0074 と 図 3 へ の 図 1[0003] and [0017] to×[0074] and [FIG.1] to［ 0 0 1 7 ］ に 言 及 し 、［ 0 0 7 4 ］[FIG.3] and the like.

そ し て ［ 図 1 ］［ 図 3 ］

×

パ ラ グ ラ フ ［ 0003］ とパ ラ グ ラ フ [0003]と[0017]か ら [0074]を 、 そ して [FIG.3]と そ の よ う な も

3-14.

の [FIG.1]を 参 照 す る 。

5 describe an example in×

パ ラ グ ラ フ [0003]、

The documents 4,

which gap is placed[0074]へ の [0017]お よ び

b e t w e e n a t i p a n d a m e m b e r.

[FIG.3]な ど へ の [FIG.1]を△参 照 し て く だ さ い 。

が 秘 訣 と メ ン バ ー の 間 で 置×

か れ る 例 を 説 明 す る 。

パ ラ グ ラ フ を 参 照 し て

文 書

4、 5 は 、 ギ ャ ッ プ

く だ さ い 。 0003 と 0017 年○の 対 0074 と 図 3、お よ び 同は 、ギ ャ ッ プ が 先 端 と メ ン バ

様 の も の へ の 図 1。

ー の 間 で 置 か れ る 例 に つ い×て 記 述 し ま す 。

パ ラ グ ラ フ ［ 0003］ と［ 0017］ に 言 及 し ま す○13

ド キ ュ メ ン ト

ド キ ュ メ ン ト

4 お よ び4、 5 は ギ

5ャ ッ プ が チ ッ プ と メ ン バ ー

3-17.
The addresses of theterminals 1, 2 are referred to as C,
D, respectively.

の 間 に 置 か れ る 例 に つ い て
説 明 し ま す○

文 書

4 、 5 は、隙 間 が先 端と メ ン バ ー の 間 に 置 か れ る×

例 を 記 載 し ます。

ターミナル 1 のアドレス、2 はそれぞれ C と称される、D。

3-15. Claims 1 to 8, 13 to 16, 18 and 22
to 26 of the specification have no new
idea.

×

× 主張仕様の 26 への 1 から 8、16 時 13と呼ばれます。

分前、18、および 22 は新しいアイデアを全×

然持っていない。

ぞれ C（D）と呼ばれます。

ターミナル 1 および 2 のアドレスはそれ

ぞれ C(D)と呼ばれます。

○

端末 1、2 のアドレスはそれぞれ C、Dターミナル 1、2 のアドレスは、それ× 8 と 13 までクレーム 1 は 16、18 および 22 に対して明細のうちの 26 まで新しい考えを持っていません。

3-18. The inventions in the claims 1, 2

× 請求項 1～8、13～16、18、および 26

and 14 to 17 of the application should not
be granted under Patent Law Section 29.

の 22～仕様には、どんな新しいアイデアもありません。

× 主張 1～8、13～16、18 と 22～仕様の×

うちの 26 には、新しい考えがありません。

および 14 における発明品は特許法セクショ

アプリケーションの 17 個への主張 1、2、ン 29 の下で特許を与えられるべきでない。

3-16.

△

Addresses of

クレームこの出願のうちの 1～17、2 お

terminals 2, 3 are referred

よび 14 での発明は、特許法セクション 29 のt o a s B , C , r e s p e c t i v e l y.

下の特許を与えられるべきではありません。

×

タ ー ミ ナ ル

ス 、3 は

2 の ア ド レ

B、C と 各 称 さ れ る 。

○

このアプリケーションの請求項 1、2、

タ ー ミ ナ ル 2 と 3 の ア ド レ

および 14～17 における発明品は Patent 法セ

ス は 各 々 B(C)と 呼 ば れ ま す 。

クション 29 の下に特許を与えるべきではあ

○

りません。

×

端 末

2、 3 の ア ド レ ス は

各 々 B、 C と 呼 ば れ ま す 。

×タ ー ミ ナ ル×2、 3 の ア ド

レ ス は 、 そ れ ぞ れ

主張 1、2 と 14～このアプリケーションのうちの 17 の発明は、特許法第 29 節の下でB（ C） と

呼 ば れ ま す 。

特許を受けてはいけません。

14

3-19.
４社○

4-2. 上記に前置詞 (to) が混じると、誤訳
ピン 1 から 10 のプレッシャは高い。

Pressures of pins 1 to 10 are high.

が多い。(to) は（～に、～へ）の他に、例
えば、（integers 2 to 5）は「整数 2~5」の意味。(ratio of 1 to 1)は「１対１の比」のPressures of pins 1 to n are high.
△ 1 から n ピンのプレッシャーは高い。

意味である。（～に、～へ）の意味でも、

× n へのサンプル 1 の圧力は高い。
○ サンプル 1～n の圧力は高いです。
× n へのサンプル 1 の圧力は、高いです。

関係が不鮮明になり、誤訳する。

目的語の部分が長いと、動詞と（ｔｏ）の例えば、

It sends a signal
whose amplitude is low to a receiver.

× それは、振幅がレシーバーに低いシグナルを送ります。
3-20.
× それは、その振幅がレシーバーに
There are books under samples 1, 2.
４社が◯ サンプル 1、2 下に本があります。 低い信号を送信する。
× それは振幅が受信機に低い信号を送信する。
3-21.
Books under samples 1, 2 are red.
× サンプル 1 下の本、2 は赤い。
◯ サンプル 1 および 2 の下の本は赤い。
◯ サンプル 1、2 の下における本は赤いです。
◯ サンプル 1、2 の下の本は、赤いです。

× それは振幅がレシーバに低い信号を送る
4-3. 短文の場合に正訳で、長文で誤訳というわけでない。関係代名詞の混じった長文でも正訳する場合もある。
4-4. 誤訳に規則性が、特にあるわけでない。

3-22.
Figs. 1A, 1B show perspective views.

⑤ 対策としての提案○ 図 1A、1B は透視図を示します。

前述のように、誤訳と正訳のあいだに

× 1A と 1B は透視図を示します。

規則性がない。自然現象は論理的な原理が○ 図 1A、1B は斜視図を示しています。

あり数式で表現できるが、言語文法は、○ 図 1A、1B は斜視図を示します。

数式で表現できないからと考える。
私は、対策として、前述のように類似文を最大限にインプットして、共通部分と規④ 誤訳のまとめ

則性を見いだし、フローチャート化するか

4-1. 例えば、(samples 1 and 2) は正訳す

用例翻訳として、ＭＴにプログラミングするが、(samples 1, 2) は誤訳が多い。

ることを、誤訳解決の一つのアプローチとしかし、(samples 1, 2 and 3) は正訳する。

して提案する。

15

市販の家庭用製品の故障や苦情は、上位

しかし、私が今回指摘した「コンマ（,）の約５項目を解決できれば、その８０％と（ａｎｄ）と（ｔｏ）が混じる語句のを解決できるといわれている。そこで

誤訳」は、他を犠牲にしても解決すべき課題である。

5-1.

翻訳ソフトのメーカにある誤訳例

とにかく、今の問題点の全ての解決がを調査し、上位の項目をリストし体系化

無理ならば、数量表現だけでも正確に訳して、誤訳対策の対象を絞る。

してほしい。そのために、前回と同様に、「短文で数量表現に特化した翻訳ソフ

5-2.

対象の誤訳例に類似の語句や文章

ト」の開発を要請する。

を、今回の発表で述べたように、最大限

誤訳の問題点は、私が今まで発表してにインプットして、上記のように規則性きたレポートを一読すれば分かるように、を見いだして、フローチャート化する。

１社が正訳で、他社が誤訳の場合もある。
お互いに連携して解決したらと、第三者

5-3. そのために、翻訳の作業中に、上記は考える。私も各社に暗に提案したが、の類似の語句や文章を見つけたらメモし独自に直すと各社からいわれた。しかし、て試訳していた。この作業に実務翻訳者

７年たっても、市販品から解決したといの協力が必須である。この作業に協力す

う気配は感じられない。従って、独自解

るには、翻訳の実務経験とＭＴの使用経決は無理と見なすべきである。

験が長いことが不可欠であるが、そうい

この状況を解決するには、翻訳ソフト

う翻訳者は見あたらない。

のメーカだけでなく関係者が提携する必要がある。今の翻訳ソフトのレベルで5-4. そこで、(---)の誤訳に関連した類似

可能なこと、不可能なこと、妥協レベル文を集めたい場合、私、吉川に連絡して（ユーザが許容するか？）について、ほしい。最大限度に協力する。

技術者、研究者、翻訳者、販売者、言語学者を含めて総括する必要がある。

5-5.

ＭＴの問題を解決する優れた新理論が現れたら、翻訳ソフトの誤訳例に対

本稿の土台となる「翻訳ソフトの試訳」

して正訳しているか確認する必要がある。 を１２年前から徐々に進めてきた。多くの研究者や技術者に、電子メールで質問⑥ 終わりにし或いは直接訪問したこともあった。そ２年前の[「第一回特許情報シンポジウのつど、浅学非才の私の、唐突で、時にム」で述べたように、市販の誤訳の問題

失礼な愚問に対して意見や助言を承った。

は、翻訳ソフトを変更すれば解決できてここに御礼を申し上げると共に、翻訳ソ実用化直前とプログラミングの素人が感フトの問題が解決し有意義な存在になるじても、彼方を立てれば此方が立たず、ことを、あらためて願っている。

実際は難しいらしい。

16

Session 3
特許翻訳の品質を向上するための形態素解析
結果を利用した文書比較・日本語精査ツール－歌詠と鶯－の試作

第２回特許情報シンポジウム

特許翻訳の品質を向上するための形態素解析結果を利用した文書比較・日本語精査ツール － 歌詠と鶯 － の試作
楠本 浩二 †， 山口 日緒里 ††， 鈴木 貴年 ††， 千引 春菜 †††††株式会社 クレステック
アイビー・システム 株式会社
E-mail: k-kusumoto@crestec.co.jp

Application for Comparing and Checking Document Contents to Enhance Quality ofPatent Specifications on Language Translations
Koji Kusumoto †， Hiori Yamaguchi ††， Takatoshi Suzuki ††， Haruna Chibiki †††CRESTEC Inc., †† Ivy System Co., Ltd.
E-mail: k-kusumoto@crestec.co.jp

概要
企業間、企業と個人との間で通常、交換される特許明細書の翻訳原稿は、以前から広く利用されている Microsoft Word、
Adobe PDF のようなファイル形式である。一般的なユーザー環境において、このようなファイルを対象に処理可能な、特許翻訳の品質向上を支援するためのパーソナルツールを提供する。２つ以上の任意のファイルの中から類似した段落または文の対（ペア）を決定し、その差分を対比表形式でわかりやすく表示する。翻訳者は、変更、削除、挿入された文章の正確な箇所を容易に確認できる。例えば、明細書の原文と複数の対訳文書と翻訳された全文との差分を随時表示し、原文の忠実性を確認しながら翻訳できる。また、単一の明細書内にある類似した文をすべて検索し、差分を表示すると、反復した文、修飾句が追加された文や省略された文、対比文、並列文、表記ゆれの文、などを一覧できる。この内容から従来は見逃されていた誤り箇所も視覚的に確認でき、明細書の品質改善や効率的な翻訳の支援ができる。日本語の明細書では、形態素解析結果から用語だけを抽出し、この抽出用語リストから用語の適切性を判断する。その後、用語として登録すべきものだけを用語辞書として蓄積し、この辞書を別の明細書に対する用語の精査時に再利用する。更に、形態素を用いた精査ルールを定義することによって明細書の日本語精査も一部可能である。本稿では翻訳時の明細書にこれらの機能を適用した例を紹介し、その可能性と課題について述べる。
ある。ここで日本国内の特許出願件数を見ると、ピークだった

１．はじめに2001 年の約 43 万件から 2011 年には約 34 万件に減少した。

歌詠（UTAYOMi）と鶯（UGUHiSU）は、法令、条例、契約書、

しかし、国内出願を海外にも出願する割合は、20%から 40%に業務規定書、保険約款のような重要文書を対象とし、このような増加し、PCT（Patent Cooperation Treaty）出願件数は、米国に文書の自動化処理、比較、精査といったソリューションを提供す次ぐ 2 位である。この統計資料は、企業が出願すべき特許を厳るために開発された。比較モジュールである歌詠の利用実績と選するようになり、重要特許を海外に漏れなく出願する傾向をしては、標準となる保険約款と各保険商品の約款との条文比示している。したがって海外出願に目を向けた特許明細書の較、改定された条文に類似した別の条文のリストアップ、差分情作成、翻訳の重要性が増しており、特に和文英訳の需要は、報からの改め文自動生成などがある。日本語精査モジュール

今後、ますます高まると予想されている。海外での特許出願でである鶯を利用したものでは、日本語としての一般的な規則 [1]、は出願国での先行技術調査も必要なことから、多言語に特化

電子化文章のルール [2]、各業界のルール [3, 4, 5, 6]に従った

した特許検索システムも研究、開発されている[7]。

日本語精査、紙から電子化の際の OCR 実行結果の誤認識チ

また特許明細書の翻訳は、他の産業翻訳との性質の違いも

ェック、入力時のタイプミスによる誤字の検出がある。歌詠およ

多く、誤訳があった場合、国益も損なうと言われている。こうしたび鶯双方を利用したものでは、条の繰り上げと繰り下げに伴うことから情報システムを利用して特許明細書を効率的かつ正確

条番号を引用している箇所の修正もれのチェックがある。

に作成する支援環境やツールがいくつも開発されている。本稿

特許明細書は、法律文書であり、技術文書である。正確なでは、重要文書ソリューションである歌詠や鶯が特許明細書の技術内容を国内外に迅速に登録するための特許明細書の作

翻訳において、どのような場面で利用機会があり、翻訳者に対成業務の支援は、技術立国である日本にとって大きな課題でしどのような支援が可能か検証する。

17

訳者は一連の複数特許の全体象が見えないまま翻訳すること

２．特許明細書の翻訳になる。これらの特許の間には、背景や構成など、共通した内

２．１ 特徴容が多い。最終的には、特許事務所や翻訳事務所が、これらを取り纏め、異なる翻訳者による翻訳結果の間のフレーズの統特許翻訳は、マニュアル翻訳やソフトウェアのローカライズな
ど、その他の産業翻訳業務と比べると以下の点において異なる。

一、用語の統一など、整合性をとる必要もある。

・明細書には、起承転結のストーリー性がある

２．３ 翻訳に向けた和文明細書の改善
産業機器マニュアルにおいては、和文英訳時の品質を向・翻訳文は最長 20 年に渡る権利書であって修正が困難
・明細書の記載事項には新規性がある上するための一手段として英訳を視野に入れて和文ドキュメン

・原文に忠実であるべきであって意訳は許されない

トを作成する手法[8]が提案されている。特許明細書も一度、産・翻訳文が原本との差異を提示するための資料となる

業日本語[9]に置き換えると翻訳時の品質が向上すると報告さ平成６年の特許法改正では「外国書面出願の係る審査の運れている。翻訳者が一旦、和文明細書を産業日本語のようなわ

用方針」の中で「翻訳文とは、日本語として適正な逐語訳（word

かりやすい文章に置き換えて翻訳した場合、産業日本語と原by word translation）による翻訳文（外国語書面の語句を一対一

文と翻訳文を発明者および翻訳者が常に共有していることがに文脈に沿って適正な日本語に翻訳した翻訳文）をいう」と定重要となる。

義され、PCT 出願特許の翻訳では日本語として不自然なもの

２．４ 翻訳支援利用時の問題

は特許翻訳ではないとされた。翻訳者は、常に明細書の原文と特許翻訳作業でも TRADOS など翻訳メモリーが利用され比較しながら、かつ、構造の異なる言語へ自然な表現をする必ている。複数の翻訳支援ソフトを組み合わせて利用することも要がある。

多い。上下左右の対訳形式表示は、翻訳者の目線移動が少

２．２ 業務形態・環境ないので疲労が少なく、致命的な訳抜けが防止できるので、多特許の翻訳業務形態を見ると SOHO 環境での翻訳作業もくの翻訳システムではこの形式を採用している。しかし、翻訳支多い。一般に企業の重要文書の作成は、共通のシステムを利援ツールを用いたときの最大の問題点は、記憶装置にあるデ

用し、複数の担当者で共同執筆することが多いが、一方、特許ータが文単位のものであり、翻訳者の注意が単文ごとの処理に翻訳の場合は、ひとりの翻訳者が担当し、その内容は第三者集中することになるため、明細書全般を通じて流れる「技術思の目に触れないようにクローズド環境で厳密に管理される。

想」を翻訳者が見失いがちなことである[10]。翻訳者は、原文を発明者と弁理士、弁理士と翻訳者、発明者と翻訳者との間見てから日本語を見るので置き換えに注意がいく。この結果、には多くのコミュニケーションが必要な場合がある。しかし、翻訳

不自然な日本語になっていても見過ごすことになる。これを防者と依頼者の文書のやり取りでは、特定の共通システムを利用

ぐには、定期的に日本語文章だけを読み、読み手がよく理解することは少ない。MS Word ファイル、Adobe PDF ファイル、紙できるか、伝わりやすい文章になっているかを考える必要があ

媒体を交換するため、これらの形式のファイルを直接処理可能

る。また、連続して考えると思い込みに縛られ、ミスや不自然さなことが要求される。このためインターネットを介したウェブベーに気が付かないことが多くなるため、少し時間を置いて見直す

スのシステムよりもスタンドアロン型のソフトウェアが望まれる。

ことも効果的であると言われている。

PCT 出願の場合、原文が出願されて初めて内容を精査す

３．比較機能る人は翻訳者であり、原文中の誤りを最初に発見することも多

３．１ 従来の比較ツール

い。誤り箇所を MS Word のコメント機能を使用して、随時指摘できることは、テキストファイルの利用よりも便利である。また、特シェアウェア、フリーウェアを含めて数多くの差分検出ツール

許庁への提出フォーマットが MS Word 形式であることからもこ[11]がある。また MS Word に搭載されている標準機能の１つでれを対象として処理できることはメリットがある。

ある文書の比較機能は、比較対象を詳細に設定できるオプショ

特許翻訳の場合、原言語で記載された特許原稿をひとりのンもあって便利である。しかし、変更箇所がインラインで表示さ翻訳者が担当して翻訳することがほとんどである。特許単体でれるため、直感的にわかりにくく読解の流れを疎外してしまう。

起承転結構成になっている 1 件の特許をひとりの担当者が担更に、その表示結果は第三者への提出文書としては適してい

当し、独力で翻訳する。更に、周辺技術を押さえるために、関ない。更に、例えば文の入れ替え、ページ単位の入れ替え、章連特許がほぼ同時に複数出願されることがある。この場合も複や節の位置関係の変更といった文章構成の変更を認識するこ数の関連特許を同一の翻訳者が担当しない場合もあって、翻とは難しい。

18

３．２ 歌詠の特徴

max(length( String1 ), length( String2 ))  ( String1 と String2 の編集距離 )歌詠の比較機能の特徴を以下に述べる。歌詠は、重要文

max(length( String1 ), length( String2 ))書ソリューションにおいて文章内容の変更を別の文書にも反映する必要から、類似した箇所が別の文書にも存在するか検索し、類似度が一定の閾値以上の場合、その差分を対比表の同一存在した場合はその差異をわかりやすく表示するために利用さ行に表示する。ユーザーは、実行時に任意の類似度閾値と、れた。歌詠は、以下の要件も満たすことができる。

文字ごとに比較するか形態素ごとに比較するか一方を指定で・２つ以上の文書を比較して同時に表示

きる。文章内容の差分を見るときは形態素ごと、校閲のときは文・論理構造が異なる文書の比較

字ごとの比較が適している。以下に分割単位を文とし、形態素・和文と英文の混在した文書の比較ごとに比較した対比表の表示例を示す。

・異フォーマット文書間の比較
・XML の文脈属性条件で比較
・文書内の表同士の比較
・同一内容を含む文書の検出

Figure 2 形態素ごとの一文単位の比較例

・比較結果表示の切り替え

文番号 1の校正前の形態素数は 12、校正後の形態素数は・ヘッダ、フッターの内容比較

11、編集距離は 4 なので類似度は、(12 - 4) / 12×100 =・空白を無視したコンテンツ比較

66.66 % となる。以下に文字ごとに比較した例を示す。

・画像の位置変更
・実行履歴の後日参照
２つ以上の文書の比較例として Figure 1 のように、原文と原文の対訳、産業日本語の対訳と翻訳文など、これらを同時に比較

Figure 3 文字ごとの一文単位の比較例

して表示することが考えられる。

文番号 1 の文字数は校正前、校正後それぞれ 16、編集距
離は 3なので類似度は、(16 - 3) / 16×100 = 81.25 % となる。
Figure 2 と Figure 3 の「文書間類似度」は、各行で算出された類似度の相加平均である。「文書包含率」は、比較文書の要素と類似した要素の基軸文書の要素すべてに対する割合である。この例では校正前の２つの文が、校正後の文すべてと類似

Figure 1 2つ以上の文書の比較例

していると判定され、100%になっている。

３．３ 歌詠の比較処理

比較方法

歌詠の処理手順を簡単に説明する。文書内容を順次読み出す比較単位をまず指定する。通常は、段落か文か、またはそ歌詠では２通りの比較方法がある。例えば、文書 A 中の mの双方である。日本語の場合、句点「。」が存在するため一文の個の要素集合を順序付リスト A < a1, a2, a3, … , am > と表し、文書判定は比較的容易であるが、一方、英語の場合、必ずしも「.」がB中の n個の要素集合を順序付リスト B < b1, b2, b3, … bn >と表文の終わりとは限らないため、文末例外パターンリストを用意しす。第１の比較方法は、文書 A と B の相対する要素間の類似て文の区切りを認識する。このリストはユーザーが定義できる。

度 similarity ( a1, b1 ), similarity ( a2, b2 ), similarity ( a3, b3 ) …を基軸となる文書と比較対象の文書双方をロードし、比較単

先頭から順に求めていく比較である。したがって比較の回数は位に分割する。分割単位の文字列の長さは不定なので

max ( n, m )となる。第３の比較文書 C がある場合は similarity

Levenshtein の編集距離[12]を求めて類似度を求める。例えば、( a1, c1 ), similarity (a2, c2 ), similarity (a3, c3 )…の計算が追加さ

分割単位１の中の文字列を String1 とし、分割単位 2 の中の文れる。

字列を String2 とする。分割単位が段落の場合、String1 と第２の比較方法は、文書 A を基軸として文書 B の要素全体

String2 は双方とも１つ以上の文を包含している。このときを比較対象と捉え、類似性が最も高い要素を検索する総当たり

String1 と String2 の類似度 similarity (String1, String2 )は、以下の比較である。例えば、a1 に関する類似度は max (similarity (a1,の式で求められる。

bi) ) ( i = 1 , … , n)となる。したがって比較の回数は n × m となる。この場合も類似度が一定の閾値以上の場合、その差分を

19

 100

対比表の同一行に表示する。この比較方法によると、比較回数

具体的には、Figure 4 に示すように、文や段落を単位としてが多いために実行速度は低下するが、文書 Aと文書 Bにおい

比較した結果のうち、類似度が最も高いペアをリストすることにて、要素の表示順序や文書の論理構成が全く異なっていてもよってこれを実現できる（同一要素は比較しない）。この例では、その内容の差異を正確に表示できる利点がある。

Paragraph1 と Paragraph3 が極めて類似した文であったことを示

言語を区別した比較している。

日本語のように分かち書きのない言語と、スペースで区切ら

４．１ 類似文リストアップの効用れた言語との比較処理方法を切り替える。英文は、半角スペー

翻訳時に類似性の高い文をリストすることによって、以下のよスを無視して編集距離を求めないと正しい類似度を計算できな

うな文章の存在がわかる。

い。英文と和文が交互に記載される翻訳メモリーの対訳形式に（１）反復されている重要文も考慮し、比較時に言語の判別をする。こうして和文と英文との（２）修飾句、修飾節の有無

比較計算の実行を回避する。

（３）別の語句による表現

画像の比較（４）並列文、対比文

MS Word 内の図はすべて、共通フォーマットのビットマップ（５）表記上のゆれ

画像ファイル（.png）として作成される。歌詠は、このビットマップ（１）～（４）は、翻訳時の支援になる。（５）は、文書作成時や画像をバイナリー比較し、その画像が一致か不一致の二者択

翻訳において発生する「表記のゆれ」であって、以下のパター

一判定をする。したがって画像の差分は認識できない。MSンがある。

Word 内の図が同一である場合、比較処理でも同一と見なされ・句点、ピリオドの欠落、読点位置の差異

る。ビットマップ画像はファイル参照として対比表に表示される。

・名詞の区切り（名詞の間を繋ぐ「の」の有無）、順序の差異

３．４ 歌詠の表示
比較結果の表示・語尾、送りがなの差異
・助詞（”は”，”が”，”の” ，”を”，”に”，”へ”，”と”等）の差異指定された閾値以上の場合、表の同一行のセルにそれぞ・カタカナの表記ゆれ

れ差分を表示する。ペアにならない行は削除されたか挿入され・不要な空白やミスタイプ文字の混入た内容を意味する。デフォルトの差分表示として（追加または変５．日本語精査機能

更された）差異のある箇所には下線で示し、削除された箇所は、

５．１ 日本語明細書における審査項目

文字“□”とオーバーラインで示している。

比較結果表示の切り替え

日本特許庁に出願された日本語明細書は、日本特許法第比較結果は XHTML 形式の表である。CSS ファイルによっ

29 条、第 32 条、第 36 条、第 37 条、第 39 条に基づいて審査て、表示を切り替える。再実行せずに目的に応じたビューイン

される[13]。明細書の原文または翻訳に問題があって拒絶されグが可能である。WEB ブラウザのデフォルトは Internet Explorer

る場合がある。特許庁審査基準は以下である。

である。Google chrome, Firefox の利用を選択できる。XHTML

・日本語として正確でない（主語述語、修飾関係の不備、前形式なのでエクセル文書や XSLT を介し、Adobe PDF、MS

記箇所不明瞭、誤字、脱字、当て字）

Word のようなオフィス文書としても出力できる。

・用語の不統一
・用語が技術用語ではなく、定義されていない

４．明細書中の類似文のリストアップ

・一般名称ではない商標名を使用

特許明細書は、権利化したい内容について類似した表現を・単位が計量法規定に沿っていない

繰り返すことが多い。歌詠を実行して同一文書を比較すると、こ・図面および符号説明に不備があるのような表現箇所を検出し、その差分を表示できる。

鶯は、利用シーンに応じた個別の精査ルールを組み込むフ
レームワークである。以下に日本語特許明細書翻訳の場合の精査支援を考察する。

５．２ 特許明細書における用語
特許は、新しい技術を記載しているので、発明者がその特許の中で初めて定義する用語や最新の用語を利用することも多い。一方、翻訳者にとっては、正しい最新用語集をどのように

Figure 4 文書内の文を比較し類似文をリスト

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充実させるかが常に課題となる。翻訳者は、複数の単語からな書になかった場合、未登録であることを精査結果の１つとして表る造語だと思えるような名詞にしばしば悩まされる。そのまま日示する。Figure 5 にその流れを示す。

本語に置き換えると、一般的ではない用語という理由から特許法第 36 条違反で拒絶されることが多くある。用語に関してまとめると以下の場合があると考えられる。
（１）

用語として適切（２）

別の一般的な用語にすべき（３）

用語辞書にない新しい概念（４）

単純なスペルミスまたは誤字（２）の例として電子分野では「コンデンサー」は、英文では“capacitor”であって“condenser”ではない。このように用語辞書
は特許の出願分野ごとに必要である。（３）は、本来は明細書の中で定義されている必要がある。（４）は、翻訳者から明細書のFigure 5 明細書からの用語候補の抽出

作成者にコメントすべき事項となる。

使用用語の適性チェック

５．３ 用語候補の抽出と辞書作成
用語抽出ルール

文章の中の用語だけを判定できると、より多角的な精査がで形態素解析の結果、形態素の一連の並びが特定のパター

きる。用語を単独で表示することによって、文章の中では気付

ンに一致する場合、複数の形態素をまとめて単一の用語と見かない誤りも発見できる。また上記リストされた用語には明細書なして外部ファイルに出力する。鶯ではこれを「用語抽出処理」

中の出現頻度も併記している。頻度が少ない名詞は、表記ゆと呼ぶ。特定のパターンをカスタマイズ可能なように「用語抽出れや誤字脱字の可能性の指標にもなる。抽出用語リストの目視ルール」として記述する。その例を一部以下に示す。

を必要とするために、利用者には負担もあるが、このリストをチェ（１） 複合名詞とするパターン

ックすることは効果的である。

名詞と連結して出現するもののうち用語とするものを定義。

ユーザーは、この抽出用語リストから正しい用語を選択し、・＜接頭詞＞＋＜名詞＞

鶯の専用辞書「用語辞書」に登録する。Figure 6 に登録例を示「主＜接頭詞＞」＋「成分＜名詞＞」⇒「主成分」

す。出現回数が多い未登録の「光 CPU」と「クラウド」を調査し、「再＜接頭詞＞」＋「起動＜名詞＞」⇒「再起動」

新しい技術用語であることを確認した場合、用語辞書に登録す

・＜名詞＞＋＜名詞,接尾,一般＞る。一方、明細書に統一に「コンピューティングクラウド」が多数「汎用＜名詞＞」＋「（的｜化｜性）＜接尾＞」⇒「汎用（的出現していても調査した結果、一般的ではない用語であること｜化｜性）」

を確認した場合、これを用語辞書に登録しない。その特許明細「電子＜名詞＞」＋「媒体＜名詞,一般＞」⇒「電子媒体」

書の中に限って固有に使用されている用語と判断する。

・＜名詞,固有名詞, 地域＞＋＜名詞,一般＞「日本＜地域＞」＋「固有＜名詞＞」⇒「日本固有」（２） 複合名詞としない除外パターン
名詞と連結して出現するが、用語としないものを定義。
・（など｜等｜ごと）＜名詞,接尾＞「ブロック（など｜等｜ごと）」⇒「ブロック」
・*＜名詞, 副詞可能＞「構成物（すべて｜それぞれ）」⇒「構成物」
・前記＜名詞,一般＞「前記計算機」⇒「計算機」

抽出用語リスト
明細書の本文から用語抽出ルールにマッチした用語を抽出し、「抽出用語リスト」として作成する。抽出した用語が用語辞

Figure 6 登録する用語の決定

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用語辞書

６．実装

この用語辞書は、用語チェックの際の正規用語として、その６．１ モジュール構成

後の精査を通すための辞書となる。ユーザーは、常に文書を本ツールのモジュール構成を以下に示す。日本語辞書、精精査しつつ、この用語辞書を充実させていくことによって、正しい用語、新出の用語、誤った用語をチェックできる。

査ルール、用語抽出ルール、用語辞書はすべて適用分野ごと

５．４ 鶯による日本語明細書の精査項目に利用者が定義可能なアーキテクチャとなっている。

日本語特許明細書に対し、試作版において精査可能な機能を以下に列挙する。

明細書の形式2009 年に日米欧間で明細書書式を統一した共通出願様式（Common Application Format）が採用された。この特許庁指定
フォーマットを対象とする。

引用精査
特許請求項では、特に厳密性が求められる「前記」の使用
箇所を品詞情報から名詞、名詞句を判定してチェックする。具
体的には、「前記」に対応する名詞が請求項内で既出かチェッ
クする。翻訳過程で言語の語順の違いから、「前記」を逆の順
Figure7 歌詠と鶯の構成

序で記載している可能性がある。また請求項以外では通常、６．２ 形態素解析エンジンと日本語辞書「前記」を使用しない。
翻訳原稿の図番や部品番号の不整合も多い。特許内の図

歌詠と鶯は、形態素解析エンジンとして京都大学情報学研

番に重複がないこと、明細書の本文で引用されていること、記究科と日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研号の説明箇所の番号が本文で引用されているかチェックする。

究所との共同研究ユニットプロジェクトを通じて開発されたオー

日本語精査

プンソースである形態素解析エンジン MeCab[14]を利用してい試作中の鶯が明細書を精査後に指摘する項目を以下にまる。日本語の精査機能を実現するにあたり、MeCab 用の辞書

とめる。

の１つである IPA 辞書[15]を採用し、これを拡張している。拡張・「の」を連続して使用方法について以下にまとめる。

・所有を示す「の」以外の可能性

・登録済の単語において解析結果が望ましくない場合は、コ・誤字・脱字の可能性

ストパラメーター[16]を変更する。

・「ように～ない」の指摘

・未登録の単語を追加する場合、同様の文脈（左文脈 ID お・二重否定の表現の指摘

よび右文脈 ID）において使用される登録済の別の語を辞・接続助詞や助詞の「で」を多用しない書から探し、それを基に拡張する。

・間違いやすい同音異義語を使用

・未登録の単語について、意味が同一の単語のうち表記（漢・「ならびに」の前には「および」が必要

字、仮名使い、送りがな等の表記）が異なるものが辞書に・「もしくは」の前には「または」が必要存在する場合は、それを基に拡張する。

・一文中に「または」と「と」を両方使用しない

現在、2,547 語の追加実績がある。また商標もいくつか登録・漢字または平仮名の使い分けが不適切しており、明細書中の商標利用を検出する。

・対応する開き（閉じ）括弧が存在しない

６．３ 動作条件

・い抜き言葉の可能性

本実装は、Table 1 に示すようにスタンドアロンツールとして

・「動作性名詞」に「機能動詞」を続ける表現は冗長

Windows OS 上で作動する。

・「形容詞＋名詞＋の＋名詞」は、形容詞の係り先が不明瞭

OS

Microsoft Windows XP / VISTA / 7 (32 / 64bit)

・「全く」は否定表現を伴う必要がある

入力ファイル形式.doc / .docx / .rtf / .txt / .xml / .pdf

・登録商標の可能性

その他の環境MeCab 0.98, Microsoft Word 2003 / 2007 / 2010

Table 1 動作環境

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Linux や UNIX のサーバー上で比較や精査を実行し、イン
ターネットを介してその結果をクライアントへ返却可能なアーキテクチャである。

６．４ 処理速度
比較や精査には一定の時間を要するため、一度実行した結果を後で参照し、呼び出し可能にしている。また MeCab は解析が高速なため、形態素解析処理を経由しても比較回数が少ない形態素ごとの比較の方が文字ごとの比較よりも高速である。
実行マシン

Microsoft Windows 7 64bit CORE i5 (2.5GHz) RAM 4GB

Figure 11 類似文のペア（動詞に差異）（類似度 60.86%）

比較速度

日本語約 1800 文字／頁の間の比較に平均 1 秒

７．２ 日本語精査結果の例

精査速度

日本語約 1800 文字／頁の日本語精査に平均 2 秒

米国特許明細書から日本語に翻訳された初校の明細書をTable 2 実行速度

チェックした実例を以下に掲載する。

７．適用例
７．１ 比較結果の例
類似文のリストアップと３つの文書を比較した表示例を示す。
Figure 12 助詞と仮名漢字の使い分け

Figure 8 類似文のペア（対比）（類似度 70.21%）

Figure 13 日本語ルールからの指摘

Figure 14 日本語ルールと誤字可能性

Figure 9 類似文のペア（表記に差異）（類似度 70.45%）
Figure 10 ２つの対訳文と明細書の比較

Figure 15 「の」の連続を指摘

23

用語の不一致、誤記などにしばしば気付かない。情報処理技

８．課題

術を用いた翻訳者に対する支援の１つに、明細書を多角的にユーザー自身によって定義可能な辞書を用いて形態素解処理して人間が実行しているチェックを代行し、翻訳者の負担析を実行し、明細書を比較、精査した結果をいくつか示した。

を少しでも軽くすることがある。これによって翻訳者は、法的に本システムが表示した結果のいくつかは、翻訳者に有用な情

翻訳期限がある中で思考に集中できる時間を少しでも確保で報を提供可能なことが検証された。しかし解析の限界もあり、不きる。特許明細書の翻訳者がパーソナルツールとして手軽に利十分な結果もある。今後は以下のような技術を取り入れ、翻訳用できるような支援機能の充実、性能改善をしていきたい。

時の支援機能を拡張する。

参考文献

産業日本語を対象とした精査ルールの追加
産業日本語やシンプリファイドジャパニーズなど、翻訳に適し[1] 岩淵 悦太郎編著 “悪文” 第三版 日本評論社

た明細書を作成するための、特許明細書向けの精査ルールを[2] 永山 嘉昭編 “説得できる文章・表現 200 の鉄則”日経 BP 社

追加する。

[3] 保険約款のわかりやすさ向上ガイドライン

類似文リストアップの精度向上

http://www.sonpo.or.jp/about/guideline/pdf/index/yakkan_guideline.pdf

本手法は、文字列の類似性を利用しているので言語に依存[4] 石毛正純 ”法制執務詳解” 新版 株式会社ぎょうせい 三版

しない利点がある反面、段落や文の情報量が小さい場合は、[5] 日本語スタイルガイド 第２版 一般財団テクニカルコミュニケー

類似文とは判断されない不適切なペアを作る可能性がある。

ター協会

係り受けを利用した手法[17, 18]や、文と箇条書きなどの区別を[6] 記者ハンドブック: 新聞用字用語集 共同通信社, 2008するなど、同種の文体を判別してペアを作成する。

[7] 亀谷 展 ”多言語に特化した特許検索システム（仮称 atari-

類似検索と処理の高速化kun）の構築” 第１回特許情報シンポジウム論文集 2010 年

従来のキーワード検索だけではなく、任意の文の類似度検[8] 小倉 英里, 工藤 真代, 柳 英夫 ”シンプリファイド・テクニカル・索も有効性があると思われる。大容量の明細書に対して類似

ジャパニーズ英訳を視野に入れて日本語を作る” 情報処理学会

度を高速に算出するために、形態素のフィルタリングおよび形研究報告.デジタル・ドキュメント 2010-DD-78(5), 1-8態素を固定長で数値化することによってデータの一致判定速[9] 産業日本語プラットフォーム

度を改善できる。更に、類似度閾値を下回ることが判明した時

http://www.japio.or.jp/kenkyu/kenkyu01.html

点で比較の実行を中止して次の比較をすることによって比較回[10] 浜口 宗武 ”特許明細書翻訳の行方についての一考察”日本

数を減らすことができる。こうした性能改善方法が、複数の自治

知的財産翻訳協会発行 日本知的財産翻訳ジャーナル 33-34 号

体の条例をすべて比較し、類似条例をリストアップする比較エ[11] http://www.monjunet.ne.jp/ChawChaw

ンジンとして適用されてその効果を実証した。この手法を特許[12] Dan Jurafsky, James H. Martin ”Speech and Language Processing: An

明細書データベースにも採用し、類似特許の内容検証をする。

Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics,

９．おわりにand Speech Recognition”[13] 佐藤 亜古 ”特許明細書翻訳～和訳の視点から～” 日本知本システムを利用すると、一般的な環境上で翻訳作業中の的財産翻訳協会発行 日本知的財産翻訳ジャーナル 50 号

２つ以上の文書比較、明細書中の類似文のリストアップ、明細[14] MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer

書からの用語だけの抽出、用語辞書作成、引用箇所のチェッ

http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html

ク、および日本語精査が実行でき、特許翻訳時の品質を向上[15] http://code.google.com/p/mecab/downloads/detail?name=mecab-

するためのいくつかの支援が可能であった。しかし、特許翻訳

ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz

時には、本来克服すべき多くの課題がある。技術を理解し、法[16] John Lafferty, Andrew McCallum, Fernando Pereira ”Conditional

律的な配慮をして、自然で明確な外国語や日本語を記述しな

Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labelingければならない。特許の請求範囲を広くし、かつ、当業者が実Sequence Data”

施可能なまで具体的に技術を表現するという、相反する目標を[17] 工藤 拓，松本 裕治 “チャンキングの段階適用による日本語の両立させ、最終的に発明者にとって利益となるような翻訳が求係り受け解析” 情報処理学会論文誌 Vol.43 No. 6 June 2002められる。したがって翻訳品質は、その多くが翻訳者の力量に[18] 小林 幹門，篠崎 政久，加納 敏行 ”係り受け構造アライメントよる。しかし、残念ながら人間は参照番号の間違い、訳抜け、を用いた文間の差異箇所検出” 情報処理学会第 74 回全国大会

24

Session 4
技術調査のための特許情報抽出

第２回特許情報シンポジウム

技術調査のための特許情報抽出*

原田 綾花 (豊技大) 太田 貴久(豊技大) 小林暁雄(豊技大) 増山 繁(豊技大)野中 尋史(大分工業高等専門学校) 酒井 浩之(成蹊大学)
Extraction of Patent Information for Technology Survey
Ayaka HARADA (Toyohashi University of Technology) , Takahisa OTA* (Toyohashi University of Technology) ,Kobayashi Akio (Toyohashi University of Technology) , Shigeru MASUYAMA(Toyohashi University ofTechnology) , Hirofumi NONAKA (Oita National College Of Technology) , Hiroyuki SAKAI(Seikei University)

1． はじめに研究開発や特許出願を行う際には，特許文書などを対象とした技術調査を行う必要がある．本研究では，この技術調査に必要な，発明の技術と効果に関する情報抽出を行う．ここで，技術は，発明を実現するための技術に該当し，効果は，発明が解決しようとする課題に該当する．特許情報を扱うユーザにとって，当該特許発明がどのような技術構成で，どのような効果が得られるもの
なのかを知ることは有用である．したがって，本研究では，これらの技術と効果に関する情報として，図１に示す４要素の抽出を行うことを目的とする．ここで，A． 技術の総称とは，発明全体を表す語のことをいう．技術の総称
としては，例えば，物に関する特許であれば「音響装置」，
方法に関する特許であれば「情報再生方法」などが挙げられる．
A. 技術の総称
B. 技術構成要素
C. 構成要素の機能/作用
D. 発明の効果
図１． 本研究で抽出対象の４要素
Fig.1. Four elements to extract
図 2 は，消しゴム付きの筆記具に関する特許を対象に，上記に挙げた４つの要素をそれぞれ抽出した例である． A によりユーザは発明の技術分野の概略を同定することができ，B，C，および D を組み入れることで，各技術要素によってユーザにどのような利益が得られるかを知ることができる．なお，C は概念的に技術構成要素と発明の効果との間に位置するものであり，D のみならず，
C の情報も取得することで，ユーザは構成要素の機能がどのようにして発明の効果と結びついているのかを知ることができる．しかしながら，C と D を厳密に区別することは難しいため，以降では両者をまとめて発明の作用・効果として扱い，両者を抽出することとする．一方，発明の効果に該当する表現を取得する方法として，酒井らの手法[1]が挙げられるが，この手法では，まだ十分25な再現率を獲得できていない．したがって，本研究では，
これら４つの要素のうち， A の技術の総称と，C および
D の発明の作用・効果の３つの要素を抽出する研究を行った．
A. 筆記具
B. 鉛筆と、消しゴムと、上記鉛筆の端と上記消しゴムの端とを連結する連結具を備える。
C. 鉛筆等の芯の先と消しゴムとが触れないので、D. 消しゴムが汚れるのを防ぐことができる。
図２． 上記４要素の例
Fig.2. An example of the above-mentioned four
elements

2． 従来手法
発明の効果に相当する表現(以下，効果表現)を抽出する手法として，西山らの手法（[1]，[2])や，Nanba[3]らの手法がある．西山らの手法[1]では，元来その製品または技術が持っている好ましくない点を抑えて特長とすることを示唆する表現(本書では特長対象と定義)と，「できる」や「向上する」などの 発明の効果を抽出するための手がかりとなる表現(以下，手がかり表現)を利用することで，効果表現を抽出していた．Nanba ら[3]の手法でも，特許文書中の「軽減」や「効果」などの手がかり表現を用いることで，技術，および，効果のラベル付
けを自動的に行っている．石川らの手法[4]では，「ことにより」形式の文献を対象に，手段，および，効果の記述部分に現れる高頻度用語を用いて因果関係を抽出している．しかしながら，これらの手法では，手がかり表現
は人手か，あるいは，半自動的に抽出しなければならない．また，体言のみからなる効果表現には対応できていない等，網羅性に欠けていた．
同じく，効果表現を抽出する手法である酒井らの手法[5]では，発明の効果タグに該当する文集合から，「ができる。」と「が可能である。」といった表現を，手がかり表現の種として与えることで手がかり表現を自動的に得ることができる．そして，西山らの手法[1]と同様に，抽出した手がかり表現を利用することで，効果表現を抽出する．しかしながら，この手法では，例えば，効果に相当する表現の中でも，「抽出できる」や「増大可能である」などのように，助詞「が」のつかない表現や，「強化される」などのように，受身の表現となっている文は抽出することができず，まだ十分な再現率が得られていない．
したがって，本研究の作用・効果の抽出では，これらの表現を漏らさずに，すなわち，再現率よく取得する手法を提案し，その他の技術の総称の取得についても検討を行った．

3． 2 技術の総称の抽出
本手法では，まず，技術の総称の抽出を行う．特許請
求の範囲(請求項)は，書き手の書きやすい方法にしたがって記載されるのが通常である．しかしながら，誤解のない記載方法にするため，例えば図 4 のように，構成要
素を先に列挙した上で最後に技術の総称を記載することが多い．したがって，技術の総称は，多くが各請求項の末尾の文末から取得できることが分かる（図 4）．さらに，第一請求項は，どの請求項にも依存しないため，その発明の核となることが多い．実際，2002 年度の特許における，300 件の請求項第一項を対象に，末尾の文末が技術の総称になっているか否かを調査したところ，末尾の文末が技術の総称になっているものは 94％であった．
そこで，第一請求項の末尾の文末に出現する表現を，技術の総称として抽出する．
また，技術の総称の前には，技術の総称の特徴について述べた文との区切りを示す読点，または，技術の総称に係る，「する」や「含む」などの形態素列が頻出する(図 5)．そこで，これらの形態素列を区切りとして，該当する文から技術の総称の抽出を行った．上記の手法で技術の総称を取得した結果，技術の総称の取得について，精度 93％，再現率 94％を達成することができた．

3． 提案手法
3． 1 提案手法の概要
本研究では，特許請求項第一項の末尾の文末に技術の総称が書かれるという特徴を利用して技術の総称を抽出する手法を提案する．また，発明の作用・効果に関する内容については，主に，特許明細書中の「発明の効果」，「解決手段」，「課題を解決するための手段」の 3つのタグに該当する文集合に書かれることが多い．ここで，タグというのは，図 3 に示すように，明細書に書かれている見出しのことをいう．図 3 のとおり，タグ名は通常，【(タグ名)】の形式で書かれる．しかしながら，これらのタグに該当する文集合には，作用・効果以外の内容が書かれることも多い．作用・効果以外の内容としては，例えば，図 3 に示すような，「本発明によって、以下のような効果が得られる。」といった，作用・効果の情報が含まれていない文のことを示す．したがって，これら３つのタグ中の文集合から，作用・効果以外について書かれている内容を省くことで，作用・効果を抽出する．

原始データを変換手段により別種のデータに変換して目的の種別のデータを得るようにしたデータ変換シス
テムにおいて、前記原始データを受けて、その発生順序が特定できる情報とともに蓄積する。蓄積したデー
タは読出して前記情報を除去し、前記変換手段に与えると共に、この変換手段からの変換結果のデータは、
原始データとの対応関係を特定する情報とともに保持する蓄積手段を備えたことを特徴とするデータ蓄
積変換システム。

【解決手段】 ・・・(省略) ・・・【従来の技術】
従来の装置では ・・・ その後方位置にて歩行しながら各種作業を行うようにしている。
・・・(省略) ・・・【発明の効果】本発明によって、以下のような効果が得られる。
・・・(省略) ・・・

図４． 技術の総称の例 (下線：技術の総称)
Fig.4. An example of general names for technology(underlined parts ：general names for technology)
、
する
いる
させる
される
された
した

図３． 特許明細書中のタグの例
Fig.3. An example of a tag in specifications

なる
成る
できる
おける
である
備える
備えた

構成の
設けた
優れた
行う
持つ
有する
含む

図５． 技術の総称の前に出現する形態素列
Fig.5. morphological sequences that appears before ageneral names for technology

26

文字数においては約 40％を占め，発明の効果タグにおいては 74％と大部分を占めていることが分かった．
しかしながら，それ以外の項目として，(a)接続詞，文頭，文末や，(o)技術要素に関する項目は，解決手段，および，課題を解決するための手段タグに該当する文集合においては，それぞれ 23％と 33％，発明の効果タグに該当する文集合においては，それぞれ 12％と 1％と，(e)作用・効果ほどではないものの，各タグ中を占める割合が多いことが分かった．

3． 3 発明の作用・効果の抽出
次に，発明の作用・効果の抽出を行う．特許請求項中には通常，発明の作用・効果は書かれないことから，前記３つのタグ中の文集合から，特許請求項と一致する
内容の文/句を省くことで，作用・効果以外の内容の文/句を除去できると考える(図 6)．また，請求項と一致す
る内容を省いた後の文/句集合から，除去されずに残った作用・効果以外の文/句を，SVM で分類を行うことにより省く．これにより，最終的に残った文/句から作用・効果を抽出する．この手法において，特許請求項と一致す
る内容を除く処理は現時点では未実装のため，人手で行った．

●発明に関する情報を含む文/句(e) 作用・効果：(例：強度を上げることができる。， 汚れるのを防ぐ。)(f) 作用・効果の条件など(例：旅行中などに、)(p) 従来例(例：従来の携帯翻訳装置は、・・・といった問題点があった。)(c) ハードウェア構成(例：入力部は，マウス，キーボードを用いる。)(d) 単語の定義(例：ここで述語とは、・・・のことを指す。)(t ) その他，技術要素に関する項目(例：モデルは、検索対象音声データに依存して作成する。 )●発明に関する情報を含まない文/句(a) 接続詞、文頭、文末など(例：さらに、， したがって、， を示す。)(o) 参照を示す文(例：以下で説明する。， 効果を次に挙げる。)

特許請求項
・・・(省略)・・・続いて、単語判定部で、英文字列の単語/非単語を文字列辞書を引いて判定することを特徴とする音声合成装置。
発明の効果タグ
以下に、本発明の効果について述べる。請求項１ にあるように、単語判定部４で、英文字列の単語を文字列辞書７を引いて判定する。こうして、英文字列の文字長によらずに、上記英文字列の単語を正しく判定する。
図６． 特許請求項の例（上枠），
発明の効果タグの例(下枠)(下線：特許請求項の内容と一致する部分
太字：発明の作用・効果)
Fig.6. An example of patent claims (upper box) , and an
example of the tag of an effect of the invention (lower box)
(underlined parts ：A part that is in agreement with theclaim
bold parts : action and effect of the invention )図７． 特許明細書におけるタグ中の文集合における項目
Fig.7. The item in the sentence set in the tag inspecifications

3． 3． 1 発明の作用・効果の抽出の予
備実験
そこで，まず，予備実験として，前記３つのタグを対象に，作用と効果に関する文/句，および，その他の文/句の出現する種類の数を調査した．その結果，図 7 に示す
全８種類の文/句の項目に分類された(図 7)．また，これらの項目について，前記３つのタグに該当する文集合
中における，文字数の割合を調べた(図 8，9，表 1，2)．その結果，作用・効果に関する文/節は，解決手段，および，課題を解決するための手段タグに該当する文集合の27

表１． 解決手段，および，課題を解決するための手段タグ
中の文集合における項目数と文字数
Table 1． The number of items and characters of each
item in the sentence set in the tag of a solution and thetag of a means for solving the object
項目の種類(e).作用・効果(f).作用・効果の条件など(p).従来例(c).ハードウェア構成(s).技術に関する項目(d).単語の定義(a).接続詞、文頭、文末(o).参照を含む文
合計

項目数 文字数
288 11499
6
194
3
275
15 1146
197 10689
8
574
485 7673
32
821
1034 32871(e). 作用・効果(f). 作用・効果の条件など(p). 従来例(c). ハードウェア構成(s). その他，技術要素に関する項目(d). 単語の定義(a). 接続詞、文頭、文末(o). 参照を含む文

図 9． 発明の効果タグ中の文集合における項目の文字数の割合
Fig.9. The rate of the number of characters of each itemin the sentence set in the tag of effects of the invention(e). 作用・効果

3． 3． 2 発明の作用・効果を表す項目の抽出の実験結果(f). 作用・効果の条件など(p). 従来例

正例を作用・効果に関する項目，負例を作用・効果以外の項目とし，SVM-Light で分類することにより，これらの項目を省く．データは，2002 年度の特許文書からランダムに選んだ 100 件を用いた．素性の単位は形態
素とし，特徴ベクトルは，(a1)は形態素が出現する場合を１としたもの，(a2)は(a1)にさらに品詞情報を加えたもの，(a3)は形態素の頻度，(a4)は(a3)にさらに品詞情報を加えたものとして，それぞれの特徴ベクトルを用いた
際の SVM の分類精度を調べた(図 10，11，表 3)．
また，その際，SVM に入力する文は，各項目中の文，または，節とし，訓練データは 1-n/10，テストデータはn/10 を用いて(n :データ数)， 計 10 回 SVM を実行した．図 10 の結果より，(a1)と(a3)との間では，精度，および，再現率にあまり差は見られなかったが，いずれも品
詞情報を付与することで，多くの場合，精度，再現率を上げることができた.特に(a4)の特徴ベクトルを用いた際
は，「解決手段」および「課題を解決するための手段」タ
グに対しては精度 81％，再現率 73％，「発明の効果」タ
グにおいては精度 95％，再現率 95％を実現することができた．

(c). ハードウェア構成(s). その他，技術要素に関する項目(d). 単語の定義(a). 接続詞、文頭、文末(o). 参照を含む文

図８． 解決手段，および，課題を解決するための手段タ
グ中の文集合における項目の文字数の割合
Fig.8. The rate of the number of characters of each itemin the sentence set in the tag of a solution and thatmeans for solving the object
表２． 発明の効果タグ中の文集合における項目数と文字数
Table 2． The number of items and characters of each
item in the sentence set in the tag of effects of theinvention
項目の種類
項目数文字数
443 17430(e).作用・効果
3202(f).作用・効果の条件など
3147(p).従来例(c).ハードウェア構成
00(s).技術に関する項目
34 2521(d).単語の定義
1131(a).接続詞、文頭、文末
148 2710
15326(o).参照を含む文
合計
647 23467

28

0.90

4． 考察
(a1)
(a2)
(a3)
(a4)

0.85
0.80
0.75

表 4 は，3.3.5 の実験において，各項目の種類に対し，(a4)の特徴ベクトルを用いた際に誤って分類された数と割合を示している．これらの結果から，特に精度が良かった項目としては，(a)接続詞，文頭，文末，および，(o)参照を含む文が挙げられる．これらの分類精度が良かった理由としては，「そして」や「したがって」などの接続詞や，「次に」や「以下」などの特有の語が多いことか
ら，分類が容易であったものと解釈できる(図 12～図13)．一方，誤りが多かったものとしては，(s)技術要素に関する項目が挙げられる．この理由としては，図 14 に示している例のように，分類精度が良かった項目と比べ，項目特有の語が少なく，作用・効果と多くの語が共通であることから，作用・効果への誤分類が多かったものと解釈できる．その他の，精度が悪かった項目の理由としては，事例の数がまだ少なく，特徴を捉えきれていな
いためと考えられる．

0.70
0.65
0.60
精度

再現率

図 10． SVM による分類精度 (左) ，および，再現率(右)(対象タグ：解決手段，および，課題を解決するための手段)
Fig.10. Classification accuracy( left ) and recall( right )by SVM(target tag : the tag of a solution and that means forsolving the object)
1.00

0.95

表４． SVM によって分類を誤った項目の数と割合
Table 4． The number and rate of an item which wereaccidentally classified by SVM

(a1)
(a2)
(a3)
(a4)

0.90

0.85

項目の種類

0.80
精度 ( ％ )(e)作用・効果

再現率 ( ％ )

図 11． SVM による分類精度 (左) ，および，再現率(右)(対象タグ：発明の効果)
Fig.11. Classification accuracy( left ) and recall( right )by SVM(target tag : the tag of effect of the invention )表 3． SVM による分類精度，および，再現率
Table 3． Classification accuracy and recall by SVM
対象タグ

(a1)

(a2)

(a3)

「解決手段」， 精度「課題を解決
再現
するための
率
手段」

0.７９

0.77

0.79 0.81

0.69

0.71

0.71 0.73

精度

0.96

0.95

0.96 0.95

再現
率

0.98

0.96

0.98 0.95

「発明の効
果」

(a4)

各項目の種類に対し，
誤って分類された数/総数 (割合)
74/601 (0.12)(f) 作用・効果の条件など

7/9 (0.78)(a)接続詞，文頭，文末4/525 (0.01)(s)技術要素に関する項目

52/140 (0.37)(o)参照を含む文

2/46 (0.04)(c)ハードウェア構成

6/11 (0.55)(d)単語の定義

3/8 (0.38)(p)従来例

4/6 (0.67)

・ また、この発明は、・ さらに、・ といったものがある。
図 12． 図 7 における項目(a)の例
Fig.12. An example of items of (a) in Figure 7.

29

・ そのための方法を以下に示す。
・ 上記の通り、本発明には下記のような効果がある。
図 13． 図 7 における項目(o)の例
Fig.13. An example of items of (o) in Figure 7.

6． 参考文献[1] 西山 莉紗, 竹内 広宜, 渡辺 日出雄, 那須川 哲哉,
武田 浩一:技術文書マイニングのための特長表現抽出, 第 22 回人工知能学会全国大会, pp. 3K3–2(2008)・ SPS 音響モデルを、検索対象音声データ、ユーザ音
声 データのそれぞれに依存して作成する。
・ 請求項１に記載の機械翻訳装置においては、連続しているテキストが一文毎に分割されて翻訳単位として切り出される。
図 14． 図 7 における項目(s)の例
Fig.14. An example of items of (s) in Figure 7.

[2] 西山 莉紗 他:未来技術動向予測のための技術文書マイニング, 第 21 回人工知能学会全国大会予稿
集, No. 2H5-3 (2007)[3] H. Nanba, T. Kondo and T. Takezawa:
Hiroshima City University at NTCIR-8 Patent
Mining Task, Proceedings of NTCIR Workshop
8 Meeting, 2010.

5． まとめ本研究では，技術調査に必要な技術の総称，発明の作用・効果の情報を抽出することで，ユーザにとって有益な情報抽出を行った．その中でも，技術の総称を高精度に抽出することに成功した．また，発明の作用・効果を抽出する手法において，請求項と一致する項目を省いた後の文から，SVM による分類を行うことで，作用・効
果を精度・再現率よく抽出できることが分かった.今後
は，現段階では実現できていない，請求項と一致している内容を省く処理，および，技術構成要素の抽出について，手法を検討し，評価を行う．

[4] 石川 大介, 石塚 英弘, 宇陀 則彦, 藤原 譲:特許文
献における因果関係の抽出と統合, 情報知識学会誌, Vol.
14, No. 4, pp.
105–118 (2004)[5] 酒井 浩之, 他, 特許明細書からの技術課題情報の抽出, 人工知能学会論文誌,vol.24, no.6,pp.531540, 2009.

30

―――――― 禁 無 断 転 載 ――――――
平成２４年度 AAMT/Japio特許翻訳研究会
第２回特許情報シンポジウム 資料集
発 行 日

平成24年11月

発

一般財団法人 日本特許情報機構 （Japio）

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