No.73 AAMT Journal
ISSN 1883-1818

December 2020

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

Asia-Pacific Association for Machine Translation機 械 翻 訳

No.73
目 次

巻頭言
翻訳システムの活用：COVID-19世界情報集約サイト

黒橋 禎夫

1

コニカミノルタが目指す，現場で使われるソリューションとは

川﨑 健

3

特許庁におけるニューラル機械翻訳の実用化

西本 俊之

6

大語彙フレーズ翻訳機能付きSMT・NMTハイブリッド翻訳方式

龍梓

8

潜在変数モデルに基づいた非自己回帰型ニューラル機械翻訳

朱 中元

15

Red Hatが目指す翻訳の未来

燃脇 綾子

22

QRpotato: Webから専門用語対訳対を収集する

阿辺川 武

30

人間の翻訳と機械の翻訳（３）：翻訳プロセスは何から構成されるか？

影浦 峡

34

書評: Neural Machine Translation by Philipp Koehn

渡辺 太郎

40

東山 翔平

45

ニューラル機械翻訳を活用した特許検索サービスJapio-GPG/FX

木下 聡

49

Flittoの翻訳ソリューションのご紹介

冨山 亮太

51

編集後記

石川 弘美

52

Sadao Kurohashi

1What are the Konica Minolta solutions that are sincerely needed at customers' sites?

Ken Kawasaki

3

Implementation of neural machine translation at the JPO

Toshiyuki Nishimoto

6

SMT/NMT Hybrid Machine Translation with Large Vocabulary Phrase Translation

Long Zi

8

Non-autoregressive Neural Machine Translation Based on Latent-Variable Models

Raphael Shu

15

Red Hatʼs Vision for the Future of Translation

Ayako Moewaki

22

QRpotato: A system that exhaustively collects bilingual technical term pairs from the Web

Takeshi Abekawa

30

Of what does “translation process” consist?

Kyo Kageura

34

Book Review: Neural Machine Translation by Philipp Koehn

Taro Watanabe

40

Shohei Higashiyama

45

Neural Machine Translation in Japioʼs Crosslingual Patent Search Service

Satoshi Kinoshita

49

Introduction of Flitto Translation Solution

Ryota Tomiyama

51

Editor's Note

Hiromi Ishikawa

52

第１５回ＡＡＭＴ長尾賞受賞記念

第7回AAMT長尾賞学生奨励賞受賞記念

解説記事

イベント報告2020年度第1回JTF関西セミナー『製薬業界におけるAI翻訳の現状と将来性』参加報告
法人会員ＰＲC O N T E N T S
Foreword
Use of Machine Translation: A System for Worldwide COVID-19 Information Aggregation
AAMT Nagao Award

AAMT Nagao Student Award

Commentary

Event Report

Report on the JTF Kansai Seminar: the Present Status and Prospect of AI Translation in Pharmaceutical Industry
Corporate PR

巻頭言

翻訳システムの活用：COVID-19 世界情報集約サイト
黒橋 禎夫
京都大学大学院情報学研究科 教授

これまで永らく機械翻訳の研究開発に関わってきた

1 千ページを日本語へ翻訳し、さらに、トピック分類、が、自分自身が本当に機械翻訳を利用するということ

スニペット（要約）抽出などを行う。この前処理のたはほとんどなかった。研究者として最近の翻訳システ

めの翻訳には NICT の「みんなの自動翻訳」の API を

ムの向上は認識しつつ、英作文は自分の頭で行い、英提供頂き、ユーザがこのサイトから各ページを閲覧す

語論文などの読解もそのまま英語で行ってきた。多くる際は Google 翻訳で動的に翻訳してもらう設定としの研究者はそうであろう。このたび機会があって翻訳た。深層学習の進化による翻訳精度の向上はもちろん、システムを実際に自分で利用することになった。そのトピック分類の高度化や、その学習データ構築のため感想である。

のクラウドソーシングの利用（約 2 万ページを人手で少し長くなるが背景を説明したい。コロナ禍である。

分類）、さらに、各地域の有益なウェブサイトを知るた

社会全体も、そして大学教育も大きな影響を受けていめの現地でのクラウドソーシング、サイト情報の更新

る。未曾有の出来事であり、疾患自体についても対策と効果についても未知のことが多すぎる。しかし、世界に目を向けると、各国は様々な感染状況にあり、様々な対策がとられている。世界中のコロナに関する情報を集約・整理すれば、まだまだ出口の見えないコロナ
禍において有効ではないかと考えた。コロナ禍において自分の専門性を活かして何か役に立てることはない
かと考える専門家は少なくないだろう。情報系、自然言語処理の研究者と議論し、そのようなサイトをオー
プンコラボレーションで構築することとした。
2020 年 3 月頃から議論を始め、国内の約 10 研究室・研究機関が参加して開発を行い、世界のコロナに関連する情報を 9 地域（日本、中国、アメリカ、ヨー
ロッパ、アジア、南アメリカ、オセアニア、アフリカ、その他）、6 トピック（感染状況、予防・防疫・緩和、医療情報、経済・福祉政策、教育関係、その他）に整理して俯瞰できる「COVID-19 世界情報集約サイト」
を 2020 年 6 月に公開した。具体的には、世界各国の有益なウェブ情報源から 1 日約 1 万ページをクローリングし、コロナ関係のフィルタリングを行って 1 日約https://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/NLPforCOVID-19/

Use of Machine Translation: A System for Worldwide COVID-19 Information Aggregation
Sadao Kurohashi
Professor, Department of Intelligence Science and Technology, Graduate School of Informatics, Kyoto
University
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

を踏まえた正確なクローリングなどがこのサイトを支える技術である。また、開発の打合せには zoom や
slack などのオンラインコミュニケーションツールを大いに活用している（もちろんのこと対面のミーティ
ングはない）。まさに、現代の情報処理技術を総動員した「今だからできる」サイトである。
このサイトは現在も日々内容を更新し（すなわち、日々、クローリング、翻訳、分類などを動かしている）、
その質の向上やさらなる機能追加についても議論を継続している。そして私自身も世界のコロナの状況把握にこのサイトを使っている。機械翻訳の質については（ここではユーザとしてページ閲覧する際に目にする
Google 翻訳について）、専門用語の訳が、たとえばフランスのサイトの翻訳で「逆クラス」（「反転学習」が適当）、中国のサイトで「新しい冠状肺炎」（「新型コロ
ナウイルス肺炎」などが適当）などこなれてないことも少なくない。しかし、全体として情報の概要を理解するには十分なレベルにあると言ってよい。英語はもちろん、フランス語、ドイツ語、中国語、韓国語などのページを翻訳を通して直接的に閲覧できる。日本のメディアが切り取った情報ではなく、各国・地域のウェブ情報を直接的に閲覧すると、各ページに貼り付けられている広告も含めて、全体としての空気感が伝わってくる。機械翻訳の原点である「世界のコミュニケー
ションの促進と、世界平和への貢献」に一歩近づいた気がする。一方、あらためて感じるのは、ある種の評
価尺度の値に一喜一憂するのではなく、ユーザの立場
でこのような実際の翻訳結果をより深く分析し、健全に研究を進めていくことの重要性である。もちろん、翻訳だけでなく、ページのコロナとの関連性判断、ト
ピック分類、スニペット抽出など、自然言語処理技術全般としてまだまだ改善点がある。しかし、大きな一歩を踏み出していると感じる次第である。

2

第１５回 AAMT 長尾賞受賞記念

コニカミノルタが目指す，現場で使われるソリューションとは
川﨑 健
コニカミノルタ株式会社

1.

はじめに

リースいたしました．BIC Japan では，あえてコニカ
ミノルタがこれまで手掛けたことのないビジネス領域

このたびは，AAMT 長尾賞という大変栄誉ある賞をを狙い，顧客起点を持った新規事業を生み出すことをいただき，誠に光栄に存じます．医療機関向けハイブ

ミッションとしております．つまり，コニカミノルタのリッド通訳システム「MELON」をご評価いただいた

コア技術やこれまでの強み・経験に頼らず，顧客の目線

選考委員の方々をはじめ協会関係者の皆様には，このに立って新規事業を作り出すことを重要視しているの場をお借りして，厚く御礼申し上げます． このたびのです．それゆえ，MELON も例外なく「ふとした疑問」

受賞に至りました MELON につきまして，その特徴とから新規事業の企画がスタートいたしました．我が国で開発経緯，医療現場に導入された理由などを簡単に紹外国人が増えてきているニュースを耳にし，外国人が日介させていただきます．

本の医療機関にかかる際に多くの課題があるのではな
いかと想像し，現場にお役に立ていただけるソリュー

2.

MELON の特徴

ションの開発が進められることとなりました．

MELON には大きく２つの特徴がございます．１つ目は，人間の通訳と機械の通訳が両方使えるハイブ
リッドな通訳機能を搭載している点です．２つ目に，医療現場に特化して開発された通訳システムであることです．この２点の特徴について，開発経緯とともに説明いたします．

Business Innovation Center (BIC) ロゴマーク（https://bic.konicaminolta.jp/）

外国人患者を受け入れる医療機関の負担を減らしたい想いで完成した初代 MELON は，受付から問診・診
医療機関と外国人患者を聴診器とメロンの果肉で表した

察・会計までの医療機関の業務フローに沿って機械とMELON ロゴマーク（https://www.konicaminolta.jp/melon/）

ヒトの通訳が利用できるアプリケーションとしてリリースされました．この時の通訳機能の位置づけは，

3.

MELON の開発経緯

主に診察時の利用を想定して作りこまれましたが，ユーザーへのヒアリングを繰り返していくと，診察以MELON は，コニカミノルタの新規事業研究開発部

外のプロセスでも通訳機能を広く利用したいことがわ門である BIC Japan で開発され，2016 年 11 月にリ

かってきました．同時に，日本人患者への対応と比べWhat are the Konica Minolta solutions that are sincerely needed at customers' sites?
Ken Kawasaki
KONICA MINOLTA,INC.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

て外国人患者への対応にはイレギュラーなフローが発ようにハード依存を脱却することとしました．これに生することも見えてきました．そこで，日本人患者へ

より，利用者の好みや利用シーンで機械通訳とヒトのの対応フローを前提に作りこんだ業務フローベースの通訳を自由自在に選べるようになり，医療機関が眠ら構成を見直し，2 代目 MELON ではフローに特化しなせていた保有タブレット端末を再利用して MELON

いフレキシブルな通訳機能を中心に据えるアプリケーを使えるようになりました．

ション構成へと作り変えました．

4.
受付

診療科
選択

問診

診察

会計

医療現場に導入できた理由
MELON は，これまで医療現場と何度も向き合いながら改修・開発を繰り返してきました．様々な ICT や医療機器で囲まれる現場で，患者の命と向き合う医療スタッフは常に多くのタスクに追われています．だか
らこそ，はじめて MELON を手にとっても直観的に操業務フローの流れで画面遷移していく初代 MELON

作できるユーザーインターフェースにこだわり，説明
書を見ずとも利用できるアプリケーションの確立を目指して改修を行ってきました．また，2019 年 4 月の入管法改正に伴う働く外国人の増加，盛り上がったラグ
ビーワールドカップの開催と予定していたオリンピッ
ク対応に向けて，医療機関はこれまでにない数の外国人患者を受け入れられる体制を求められ，微力ながら弊社も MELON を用いた受入体制のご支援を一緒に努めてまいりました．今年はコロナで多くの方々，医療機関の関係者様が想定外の事態に見舞われ，検疫所などでもコロナの問診で MELON が利用されることフローから通訳機能を独立させた 2 代目 MELONになりました．環境変化に応じて，顧客がいま何を求
また，通訳者が遠隔で応じる「ヒトの通訳」に対し，めているかを感じながら，現場に向き合って開発をす

機械通訳は回線が埋まって「ヒトの通訳」が利用できすめてきたつもりです．

ない際のつなぎ役として設けていたのですが，医療現外国人患者へのコミュニケーション支援ツールとし場の皆様がアプリに使い慣れ始めると，機械通訳をメて生まれた MELON ですが，外国人への対応は社会課

インとして利用しながら「ヒトの通訳」をサブ機能と題につながり，医療機関の皆様とともに未曽有の対応して運用されるケースが増えてきたのです．特に，方に取り組んだことが評価されて導入をいただけたもの

言・重い症状の説明・患者とのトラブル時のコミュニと考えております．もちろん，NICT の継続的な翻訳

ケーションの際にヒトの通訳が活躍することがわかり，

エンジン高度化の技術研究や AAMT の機械通訳発展

機械通訳は簡単な日常会話レベルの通訳やスキンシッに向けた啓蒙活動に支えていただきながら導入実績を

プで気軽に使えることがわかりました．つまり，双方

築き上げて来られたことは言うまでもありません．

がシーンに応じた利用を求められていることが判明しました．そこで，3 代目 MELON では，Android 版とiOS 版に対応して機械通訳のみでもアプリ配信できる4現在の MELON の機械通訳画面

5.

おわりに
MELON は，総務省が示す，「機械の通訳・遠隔でヒトが対応する通訳・現地でヒトが対応する通訳」で織りなすグラデーションの実現を理想として，来るオリンピックと万博に備えた医療機関の外国人受け入れ体
制のご支援に尽力したいと考えております．また，医療業界での実績ノウハウをベースに，自治体・行政向
けの多言語音声翻訳アプリ KOTOBAL も同時並行で展開していきます．社会インフラである医療と官公庁
自治体を中心に，BIC Japan のモットーとする顧客起点に徹しながら，社会課題の解決に向けてソリュー
ションを提供できるよう，この受賞を励みにより一層の努力を重ねてゆく所存です．

5第１５回 AAMT 長尾賞受賞記念

特許庁におけるニューラル機械翻訳の実用化
西本 俊之
東芝デジタルソリューションズ株式会社

1.

はじめに

ました。当社の提案チームの事前検証において、NMT
は学習データの豊富な特許文献（明細書、請求項、要東芝デジタルソリューションズ株式会社では、特許約書等）には抜群の翻訳結果を出すのに対し、学習デー

機械翻訳システム（日英翻訳機能：2019 年 5 月リ

タに含まれない意匠公報や商標公報に対しては明らか

リース／中日・韓日翻訳機能：2020 年 4 月リリース）に見劣りする状況でした。また、審査中間書類の中での開発・運用を行っています。この度、本システムが最も重要な拒絶理由通知書は独特の表現が多く、特許

第 15 回 AAMT 長尾賞を受賞するという栄誉に与った庁の求める高い翻訳品質に達することはどうしてもでことを心より御礼申し上げます。

きませんでした。

庁

本システムでは、主な機械翻訳エンジンとして、国度重なる事前検討を経て、翻訳対象となる全種類の立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）のニューラ

知財文書の特徴を分析し、知財文書の特徴に応じて複ル機械翻訳エンジンを採用しています。このことは数モデルの NMT、RBMT、SMT の翻訳エンジンを切徐々に周知されてきたと感じますが、同時に「ところり替える方式を考案・提案に至りました。その結果、で東芝デジタルソリューションズは何か貢献している

求められた高い翻訳品質を実現することができました。

のか？」とよく聞かれます。
（社内からもよく聞かれま本システムでは、翻訳要求された知財文書の識別す。本当に酷い（笑）。）この貴重な機会に、受賞理由

コード（特実・意匠・商標・審判や書類の種類を示すとされた本システムの特徴を中心に、採用に至った経コード）だけでなく、文書中の節目となるキーワード

緯や実装における当社の取組を具体的に紹介します。

を目印に段落を分割し、最適な翻訳エンジンへの振り分けを行っています [1] 。

2.

NMT エンジンを核に特徴の異なる複数のエンジンを活用
特許庁が「機械翻訳システム」の調達を検討してい3.

当社の自然言語処理技術の活用
さらに特許庁

機械翻訳システムでは、レイアウトた 2017 年の初頭は、Google 翻訳がニューラル機械翻解析、化合物表現処理、翻訳メモリ処理、翻訳不要句訳（NMT）に替わるなど、従来のルールベース機械翻処理、繰り返し表現回避処理等、多くの翻訳前後処理

訳（RBMT）、統計的機械翻訳（SMT）から急速に NMTを実装しています [2] 。

へと時代が移り変わるタイミングでした。また、特許

ここには東芝グループが長年、ルールベース翻訳エ庁の要件（翻訳対象）は特許公報だけでなく、意匠公ンジン「The 翻訳™」の研究開発で培った自然言語処

報、商標公報、審決公報、審査中間書類（拒絶理由通理技術を引き継いでいます。これらの機能を単に実装

知書や意見書、手続補正書など）といった、用語や表するだけでなく、各処理に用いる辞書や翻訳メモリの現が互いに大きく異なる多様な知財文書が混在してい整備を大規模に行っています。機械翻訳をする上で固Implementation of neural machine translation at the JPO
Toshiyuki Nishimoto
Toshiba Digital Solutions Corporation
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

有名詞が未知語になってしまうことはある程度、やむに直面し、「まだ時期尚早だ」といって導入が取りやめを得ないことと思いますが、特許情報の利用者にとっられてしまうケースがあるように思いますが、たいへては権利者である社名、出願人名の誤訳は見過ごせな

ん勿体ないことです。ひょっとしたら当社のようなソい事項です。そこで当社は、本システムの構築期間中

リューションベンダが解決できる課題かもしれません。

に 7000 社の国内外の企業名、25000 人の人名辞書を例えば入力ファイルからテキストデータを綺麗に抽作成しました。辞書整備には終わりがありませんが、出できなかったり、特殊な構文・表現が入っていたり、

現在も定期的にログを解析し、参照頻度の高い固有名

多くの固有名詞が使われていたりする場合には、前処詞を中心に整備を続けています。翻訳メモリも 10000

理アプリケーションで補正や退避を施すことで訳質がレコード以上を新たに登録しています。翻訳メモリは改善する可能性があります。

翻訳品質を高めるだけでなく、翻訳サーバの計算リ

2020 年現在、NICT の機械翻訳研究者の皆さんの研

ソースの有効利用、翻訳レスポンスの向上と一石三鳥究により育てられたニューラル機械翻訳の翻訳精度は、の効果を生んでくれますので、日々統計をとり翻訳要

本当に素晴らしい高みに到達しています。この素晴ら

求の多い順に翻訳メモリ化する運用も行っています。

しい技術はこれからますます実用化されていくべきですし、その社会実装に東芝デジタルソリューションズ

4.

最新のクラウド技術

もアプリケーション開発の力で貢献していきたいと願っています。

特許庁 機械翻訳システムでは、翻訳要求ごとに参考文献

翻訳処理をするリアルタイム翻訳が採用されました。

[1] TOSHIBA CLIP あなたの知らない機械翻訳のニューラル機械翻訳で高速にリアルタイム翻訳するた
めには、複数台の GPU サーバに分散処理するよりほ

世界 日本の知財戦略を支える翻訳システム

かはありません。また本システムではいつピークの翻<https://www.toshiba-clip.com/detail/7768>

訳要求がくるか分かりませんので、常にピークの処理[2]園尾聡，「ニューラル機械翻訳による特許機械

件数を処理できる台数の翻訳サーバを用意しておく必

翻訳システムの開発，Japio YEAR BOOK 2019(2019)

要があります。これを低コストにかつ安定的に実現す

296-300.

るために採用したのがパブリッククラウドです。当社のプラットフォーム構築チームにより、恐らく中央省
庁のシステムの中でも最大級の GPU サーバ基盤をパ
ブリッククラウド上に構築しています。そしてサーバ基盤の正常動作を常時監視し、不測時には適切にリカバリするための機能も備えています。

5.

AI 機械翻訳導入を検討している方へ
このように、特許庁

機械翻訳システムが導入した独自の方式はどれも特許庁特有の課題への対策コレクションと言っても過言ではありません。ニューラル機
械翻訳（AI 翻訳）については、その登場に期待した多くのユーザが無料サイトで試したものの何らかの課題

7

第 7 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念

大語彙フレーズ翻訳機能付き SMT・NMT ハイブリッド翻訳方式
龍 梓
深圳技術大学1.

はじめに
機械翻訳の研究分野においては，近年，従来の統計的機械翻訳 (Statistical Machine Translation; SMT)
モ デ ル に 代 わ っ て ニ ュ ー ラ ル 機 械 翻 訳 (Neural
Machine Translation; NMT) モデルによる機械翻訳
方式の研究が行われている．NMT においては，原言語文の意味的要素を抽出し，固定長ベクトルへ写像してから目的言語文を生成する．そのため，NMT は意味

日本語 cmac/ユニット/312/は/信号/を/ブリッジ/インタフェース/388/
入力文： に/提供/する/。
略称「cmac」および用語「ブリッジ」の中国語訳語である「桥架」は語彙辞書に含まれないため，未知語トークン<unk>に誤訳された

数字「388」は翻訳されず，訳抜けとなったベースライン
NMTによる
出力文： <unk>/单元/312/把/信号/提供/给/<unk>/接口/。
PosUnk
モデル
による
出力文：

cmac/单元/312/把/信号/提供/给/桥/接口/。

PosUnkモデルでは<unk> を単語単位で訳に置き換えるので，「ブリッジ」は一般的な中国語訳
語「桥」に翻訳され，誤訳となった参照中
国語文： cmac/单元/312/将/信号/提供/给/桥架/接口/388/。

図 1

NMT によって日本語特許文を中国語に翻訳した場合の誤り例

的要素の翻訳に非常に優れており，SMT を上回る翻訳精度を達成し，非常に流暢かつ自然な訳文を生成でに置き換えられ，誤訳となった．更に，入力文に含まきるようになっている[1]~[5]．しかしながら，NMT のれる数字「388」は原言語・目的言語とも語彙辞書に含弱点の一つとして，扱える語彙に限りがある点が知らまれていないため，未知語として扱われ，結果的にそれている．具体的には，扱う語彙のサイズの増加に伴の訳は出力文に含まれず，訳抜けとなった．

い，NMT モデルの訓練及び翻訳の計算量が増加し，この問題に対して，これまでにも，NMT が扱える

結果的に要する時間が増す点が課題となっている．

語彙の規模を拡大する方式についての研究が幾つか行

NMT においては，予めに設定した語彙辞書に含まれわれてきた．[6]~[9] においては，訓練コーパス中の単ていない単語は未知語トークンとして扱われるため，語をサブワードもしく文字単位に細かく分割し，未知

誤訳の原因の一つとなる．日本語特許文を NMT に語となる語彙を減らす手法を提案している．[2]においよって中国語に翻訳した場合の誤り例を図 1 に示す．

ては，大規模語彙を複数の部分集合に分割し， 各語彙

図 1 においては，ベースライン NMT によって生成の確率を近似的に求めることによって，NMT が扱えされた日本語入力文の中国語翻訳文と参照用中国語文

る語彙数を拡大する方式を提案している．[10]においを比較している．図 1 に示すように，略称「cmac」ては，未知語を同義となる既知語に置き換えた後，は原言語・目的言語とも語彙辞書に含まれておらず，

NMT モデルを訓練する方式を提案している．また，

出力文を生成する際に未知語として扱われ，未知語[4] においては，二言語間の単語対応関係を記録した

トークン< 𝑢𝑛𝑘 >に置き換えられて，誤訳となった．

未知語トークンを導入し，出力文中のトークンを訳語

また， 日本語単語「ブリッジ」（原言語の語彙辞書にに置き換える方式によって，語彙辞書に含まれない未は含まれる）の訳語である中国語単語“桥架”も目的言

知語をより正確的に翻訳する NMT モデルを提案して語の語彙辞書に含まれていないため，出力文を生成すいる．ここで， これらの先行研究は，いずれも，未知る際に未知語として扱われ，未知語トークン< 𝑢𝑛𝑘 >語となる単語をより細かい単位に分割することによっ

SMT/NMT Hybrid Machine Translation with Large Vocabulary Phrase Translation
Long Zi
Shenzhen Technology University
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

て未知語の問題を回避した後，NMT によって翻訳すある訳抜けの改善においては，提案手法が適用されてる，若しくは， 単語単位で未知語を訳語に置き換える

いない NMT モデルによる訳抜けを約 30%減らすこというアプローチとなっている．このため，未知語のとができた．

翻訳の問題を，単語単位の構成的な翻訳の問題に帰着

2.

できる場合の対策にとどまっており，複合語的なフフレーズの抽出

レーズの中でも， 特に，その構成単語の訳語を構成的に組み合わせる方式に帰着できない非構成的な複合語

本章では，branching entropy という統計的指標を

フレーズ翻訳が取り扱えない点が弱点となっている．

用いて，前節においてトークンへの置き換え対象とな

例えば，図 1 においては，ベースライン NMT におる単言語フレーズを抽出する手法について述べる．

いて未知語である日本語単語「ブリッジ」の中国語訳

従来より，branching entropy を用いた手法は，文語が未知語トークン< 𝑢𝑛𝑘 >に誤訳されるのに対して，

中におけるフレーズ分割[11]，及び，キーワードフレー

単語単位で未知語を訳語に置き換える PosUnk モデズの抽出[12]等においてよく用いられてきた．それら

ル[4] による翻訳結果においては，訓練文から学習さの先行研究をふまえて，本稿では，left branching

れた単語対応によって「ブリッジ」を一般的な中国語

entropy（フレーズ候補の左に隣接する位置における訳語 “桥”に置き換えて翻訳した．しかし，この中国語

branching entropy），及び，right branching entropy

訳語も，日本語複合語フレーズ「ブリッジインタフェー（フレーズ候補の右に隣接する位置におけるス」の参照訳“桥架接口”における「ブリッジ」の中国語

branching entropy）を用いてフレーズの境界を判定し，訳語“桥架”とは異なっており，誤訳となっている．こ

条件を満たすフレーズを抽出する．

のように，日本語複合語フレーズ「ブリッジインタ

フレーズ𝑡に対して，フレーズ 𝑡 の左に隣接する形

フェース」の中国語訳においては，「ブリッジ」の訳語

態素・単語の集合を𝑉𝑙 (𝑡)，フレーズ 𝑡 の右に隣接するを構成的に他の訳語と組み合わせる手法は不適切であ

形態素・単語の集合を𝑉𝑟 (𝑡)とすると，left branching

り，非構成的な複合語フレーズ翻訳が不可避である．

entropy 及び right branching entropy は次式で定義

以上の背景のもとで，本稿においては，ニューラル

される．

翻訳において，大規模フレーズ語彙に対応する方式に

𝐻𝑙 (𝑡) = ∑ 𝑃𝑙 (𝑣|𝑡) log 2 𝑃𝑙 (𝑣|𝑡)ついて提案する．本稿の提案手法においては，SMT モ

𝑣∈𝑉𝑙 (𝑡)デルを用いて訓練用対訳文におけるフレーズの二言語

𝐻𝑟 (𝑡) = ∑ 𝑃𝑟 (𝑣|𝑡) log 2 𝑃𝑟 (𝑣|𝑡)

間対応の情報を収集し，二言語間で対応済みのフレー

𝑣∈𝑉𝑟 (𝑡)ズ対訳対を同一のトークンに置き換えた後，NMT モ

ただし，形態素・単語の列 𝑥 の訓練文中における頻デルの訓練を行う．翻訳時には，NMT モデルの語彙集

度を 𝑓(𝑥)として，条件付き確率 𝑃𝑙 (𝑣|𝑡)，及び，𝑃𝑟 (𝑣|𝑡)

合中の語彙部分に対しては，NMT モデルによる訳文

は，それぞれ次式で定義される

生成がなされ， 逆に，その他のフレーズまたは単語語𝑃𝑙 (𝑣|𝑡) =彙部分に対しては，SMT モデルによる翻訳がなされ𝑓(𝑣, 𝑡)𝑓(𝑡)𝑃𝑟 (𝑣|𝑡) =𝑓(𝑡, 𝑣)𝑓(𝑡)る．日中，中日，日英，英日の各方向の翻訳において以上の定義をふまえると，フレーズ 𝑡 が他のより長評価を行い， 提案手法の有効性を検証した．結果としいフレーズの部分列の場合には，𝑡 の左若しくは右にて，提案手法は，ベースラインである SMT モデル，は特定の形態素・単語が隣接し，branching entropy の及び，提案手法 が適用され ていないベース ライン

値が小さくなるという傾向を示す．一方，𝑡が他のフNMT モデルとの比較において，0.7 ポイント以上のレーズの部分列ではなく，それ自身がフレーズを形成

BLEU の向上を達成できた．更に， NMT の弱点でする場合， 𝑡 の左右に隣接する形態素・単語の種類・

9

2. 抽出されたフレーズ対訳
対をトークン <Tsi, Tti > (i = 1,2, …)に置き換える

1. 訓練文からフレーズ
対訳対を抽出する

日中対訳特許文

日中対訳特許文（フレーズ対訳対をトークン対に置き換え済み）

日本語特許文:cmac/ユニット/312/は/信号/を/ブリッジ/
インタフェース/388/に/ 提供/する/。

フレーズをトークン「Ts1」，「Ts2」に置き換え済みの日本語特許文 :Ts1 /312/は/信号/を/Ts2/388/に/提供/する/。

中国語特許文:フレーズをトークン「Tt1」， 「Tt2」に置き換え済みの中国語特許文 :cmac/单元/312/将/信号/提供/给/桥架/接口/388/。

図 2

3. NMT
学習

NMTモデル（フレーズをトークンに置
き換え済み）

Tt1 /312/将/信号/提供/给/Tt2/388/。

フレーズ対訳対をトークン対に置き換え済みの対訳文を用いた NMT モデルの訓練

SMTによる大語彙フレーズ翻訳抽出されたフレーズ対訳対

1. SMTによる入力文翻訳

Ts1 : コンタクト/プラグ
Tt1 : 接触/插塞

2. 入力文とそのSMT訳文からフレーズ対訳対を抽出する

Ts2 :素子/分離/絶縁 /膜
Tt2 : 元件/分离/绝缘/膜

NMTによる入力文翻訳（フレーズをトークンに置き換え済み）
日本語入力文:コンタクト/プラグ/9/d/と/素子/分離/絶縁/膜/2/の/間/に/は/金属/膜/14/が/介在/し/て/いる 。

入力文日本語文（抽出されたフレーズをトークン「Ts1」，「Ts2」 , …
に置き換え済み）:
Ts1 /9/d/と/ Ts1 /2/の/間/に/は/金属/膜/14/が/介在/し/て/いる 。

3. NMTによる入力文翻訳（フレーズをトークンに置き換え済み）

4. 出力文に含まれたフレーズトークン「Tt1」，「Tt1」, … をフレーズの中国語訳語に戻す

中国語出力文:在/接触/插头/9/d/和/元件/分离/绝缘/膜/2/之间/夹/着/金属膜/14/。

図 3

中国語出力文（フレーズをトークン「Tt1」，「Tt2」, …に置き換え済み） :在/ Tt1 /9/d/和/Tt2 /2/之间/夹/着/金属膜/14/。

SMT による大語彙フレーズ翻訳とニューラルネットワークによる訳文生成

3.

頻度が多様となるため，branching entropy の値が大大語彙フレーズに対応した NMT システム

きくなるという傾向を示す．本研究では，branchingentropy の値に下限値を設定し，以下の条件を全て満

3.1 大語彙フレーズに対応した NMT モデルのたすフレーズ 𝑡 を抽出する．
(i)

訓練

𝐻𝑙 (𝑡) 及び 𝐻𝑟 (𝑡) の値は下限値以上であり，𝑡

図 2 に沿って，対訳文から抽出されたフレーズのの任意の部分列を 𝑡𝑠𝑢𝑏 とすると，𝐻𝑙 (𝑡𝑠𝑢𝑏 ) 及(ii)

び𝐻𝑟 (𝑡𝑠𝑢𝑏 ) の値は下限値未満である．

対訳対をトークン対< 𝑇𝑠𝑖 , 𝑇𝑡𝑖 > (𝑖 = 1,2, ⋯ )に置き換え，𝑡 には記号を含まない．

その対訳特許文を用いて，大規模フレーズ語彙に対応(iii) 訓練コーパスにおける頻度降順上位の 100 形

した NMT モデルを訓練する流れを以下に示す．

態素・単語をストップワードとして，𝑡 は，スステップ 1

トップワード中の形態素・単語を含まない.

対訳対を抽出する」において，2. 節に述べた条件に従10まず，図 2 の「1．訓練文からフレーズ

表 2 一対評価結果（ベースライン NMT との比

表 1 自動評価の結果 (BLEU)
手法
ベースライン
SMT [18]

中日方向

日英方向

英日方向

30.0

36.2

28.0

29.4

手法
PosUnk モデル[4] による NMT

ベースライン
NMT

34.2

40.8

43.1

41.8

Sentence Piece
NMT

35.0

41.0

43.3

41.8

34.5

41.0

43.5

42.0

35.6

41.6

43.9

42.5

PosUnk モ デル[4] に よ る
NMT
提案手法

較，スコアの範囲：−100 ∼ 100)

日中方向

中日方向

英日方向

13

12.5

14.5

Sentence Piece NMT

19.0

18

16

提案手法

23.5

22.5

19

表 3 JPO 基準に基づく絶対評価結果（スコアの範囲：1 ∼ 5)
手法（下線部 の BLEU スコア間には有意差なし（有意水準 5%））

い，対訳文< 𝑆𝑠 , 𝑆𝑡 >の原言語文 𝑆𝑠 からフレーズ

日中方向

𝑡𝑠𝑖

を抽出する．そして，抽出されたフレーズ 𝑡𝑠𝑖 に対して，SMT モデルのフレーズ翻訳テーブル及び単語間

日中方向

中日方向

英日方向

ベースライン SMT [18]

3.1

3.2

3.0

ベースライン NMT
PosUnk モデル[4] による NMT

3.6
3.8

3.6
3.9

3.7
3.9

Sentence Piece NMT

3.9

3.9

3.9

提案手法

4.1

4.1

4.1

対応を用いた訳語推定手法[13]によって目的言語文に
表 4 入力文における訳抜けの形態素・単語の数

おける訳語𝑡𝑡𝑖 を推定し，フレーズ対訳対 < 𝑡𝑠𝑖 , 𝑡𝑡𝑖 > (𝑖 =手法

1,2, ⋯ )を抽出する．
ステップ 2

ベースラインNMT
PosUnk モデル[4]によるNMT
Sentence Piece

次に，図 2 の「2．抽出されたフレーズ

対訳対をトークン対に置き換える」において，ステッ
プ 1 で抽出された対訳文< 𝑆𝑠 , 𝑆𝑡 > 中のフレーズ対

日中方向
1,135

中日方向
869

日英方向
1,060

英日方向
813

1,112

846

1,031

794

871

717

796

683

736

581

655

571

NMT
提案手法

訳対 < 𝑡𝑠𝑖 , 𝑡𝑡𝑖 > (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑘)を，原言語文 𝑆𝑠 における原言語フレーズ𝑡𝑡𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ )の出現順に，それぞれ，のスッテプ 1 と同様に，2 節の手順によって入力文 𝑆𝑠

トークン対 < 𝑇𝑠𝑖 , 𝑇𝑡𝑖 > (𝑖 = 1,2, ⋯ )に置き換える．

からフレーズ 𝑡𝑠𝑖 を抽出する．そして，SMT モデルのステップ 3 最後に，図 2 の「3．NMT 学習」におい

フレーズ翻訳テーブル及び単語間対応を用いた訳語推て，フレーズ対訳対をトークン対に置き換え済みの対定手法[13]によって，SMT による訳文𝑆𝑆𝑀𝑇 において，訳文を用いて，大規模フレーズ語彙に対応した NMT抽出されたフレーズ 𝑡𝑠𝑖 の訳語 𝑡𝑠𝑖 を推定し，フレー

モデルを訓練する．

𝑖
ズ対訳対< 𝑡𝑠𝑖 , 𝑡𝑆𝑀𝑇
> (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑘)を抽出する．

ステップ 3

3.2 大語彙フレーズに対応した NMT モデルをステップ 2 において抽出されたフレーズ対訳対 < 𝑡𝑠𝑖 , 𝑡𝑡𝑖 > (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑘) に対して，原言語文用いた翻訳

𝑆𝑠 中の原言語フレーズ 𝑡𝑠𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑘) をトークン

図 3 に沿って，3. 1 節 の手順によって訓練された，

𝑇𝑠𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑘)に置き換え，フレーズをトークンに置

大規模フレーズ語彙に対応した NMT モデルを用いき換え済みの原言語文を生成する．

て，原言語文を目的言語訳文に翻訳する流れを以下にステップ 4

示す．

翻訳」において，フレーズ対訳対をトークン対に置きステップ 1

次に，図 3 の「3．NMT による入力文

まず，図 3 の上半分のうちの「1．SMT

換えた後に訓練された NMT モデルを用いて，フレーによる入力文翻訳」において，原言語文 𝑆𝑠 に対してズをトークンに置き換え済みの原言語文の訳文を生成

SMT モデルを適用し，SMT による目的言語訳文𝑆𝑆𝑀𝑇する．翻訳結果の NMT 訳文においては，原言語文のを生成する．

トークン 𝑇𝑠𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ )はトークン 𝑇𝑡𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ )にステップ 2

次に，図 3 の「2．入力文とその SMT翻訳されており，ステップ 2 で抽出された原言語フ

訳文からフレーズ対訳対を抽出する」において，3.1 節

レーズの訳語を挿入する位置が，訳文における各トー11

表 5 名詞句翻訳性能の評価結果（対象：未知語を含む評価対象名詞句，異なり数に対しての再現率 / 延
べ数に対しての再現率）
手法

日中方向

中日方向

日英方向

英日方向

ベースライン SMT [18]28.1%(18/64)

23.4%(15/64)

35.4%(17/48)

22.9%(11/48)/ 26.9%(18/67)/ 23.9%(16/67)/ 37.7%(20/53)/ 26.4%(14/53)

3.1%(2/64)

6.3%(4/64)

8.3%(4/48)

6.3%(3/48)/ 3.0%(2/67)/ 6.0%(4/67)/ 7.6%(4/53)/ 5.7%(3/53)

ベースライン NMT
PosUnk モデル [4] によるNMT

3.1%(2/64)

6.3%(4/64)

8.3%(4/48)

6.3%(3/48)/ 3.0%(2/67)/ 6.0%(4/67)/ 7.6%(4/53)/ 5.7%(3/53)

7.8%(5/64)

9.4%(6/64)

12.5%(6/48)

12.5%(6/48)

Sentence Piece NMT/ 7.5%(5/67)/ 9.0%(6/67)/ 13.2%(7/53)/ 15.1%(8/53)

18.8% (12/64)

20.3% (13/64)

18.8% (9/48)

18.8% (9/48)

提案手法/ 17.9% (12/67) / 19.4% (13/67) / 17.0% (9/53) / 17.0% (9/53)

クンの位置によって特定されている．

特許文から無作為に抽出された 200 文を評価対象としステップ 5最後に，図 3 の「4．出力文に含まれたて，本稿の著者が評価を行う．PosUnk モデル[4]によトークンをフレーズの訳語に戻す」において，ステッ

る NMT，Sentence Piece NMT，及び，提案手法をそ𝑖2 において抽出されたフレーズ対訳対< 𝑡𝑠𝑖 , 𝑡𝑆𝑀𝑇>

れぞれ評価対象手法として，ベースライン NMT と比(𝑖 = 1,2, ⋯ )を用いて，NMT による訳文中のトークン

較した場合の「一対評価」結果を表 2 に示し、それぞ𝑇𝑡𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ )を，それぞれ，SMT による訳文から抽れの「JPO 基準に基づく絶対評価」を表 3 に示す．こ𝑖(𝑖 = 1,2, ⋯ )に置き換えて，最終的な訳出した訳語𝑡𝑆𝑀𝑇

れらの結果においては，提案手法が最も高い人手評価

文を得る．

のスコアを得たことが示された．

プ

翻訳文における訳抜けの問題の改善度合いを評価す4.

るために，評価用対訳特許文 2,000 文に対して，訳抜評価実験および考察

けした形態素・単語の数を人手で集計し，提案手法，の特許翻訳タスク1において

本稿では，WAT 2017

ベースライン NMT，及び，比較対象の各手法を用いた配布された 100 万文の日中対訳特許文，及び，100 万

NMT モデルとの間で比較を行った．集計結果を表 4

文の日英対訳特許文を用いて，提案手法の検証実験をに示す．この結果においては，提案手法によって，ベー行った．開発・評価用に，それぞれ 2,000 対訳特許文

スライン NMT における訳抜けのうちの約 30%が削を用いた．

減された．また，PosUnk モデルによる NMT，及び，文単位の翻訳精度の自動評価尺度として BLEU ス

Sentence Piece NMT と比較しても，提案手法によるコア[14]を用いる．各手法に対する自動評価の結果を

訳抜けの数の方が少なくなっている．

表 1 に示す．提案手法を用いた NMT モデルが最も高

また，本稿の大語彙フレーズに対応した NMT におい BLEU スコアとなり，ベースライン SMT，ベース

いて，大語彙フレーズの典型例である名詞句の翻訳性

ライン NMT，未知語をサブワードに分割することに能がどの程度改善したのかの評価を行う．ここで，評

Sentence Piece2を用い

価対象名詞句としては，構成形態素・単語として未知た場合の NMT，及び，単語単位で未知語を訳語に置語を含むため， ベースライン NMT による翻訳が不き換える PosUnk モデル[4]の翻訳性能を上回った．

可能である「未知語を含む評価対象名詞句」を用いた．

本稿の人手評価においては，[15]における人手評価

人手評価において評価対象とした 200 文に対して，尺度である「一対評価」及び「JPO 基準に基づく絶対対象となる名詞句を人手で抽出し，各評価対象手法に評価」の二種類の人手評価尺度を用いる．評価用対訳

対してそれらの訳語名詞句の再現率を測定した．評価

1 http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/patent/index.html

2 https://github.com/google/sentencepiece

よって未知語の語彙を減らす

12日本語フレーズ「水素吸蔵合金粉末」はトークンに置き換えられ，SMTによって“储氢合
金粉末”に翻訳され，参照用訳語と一致

提案手法

比较例1和4的储氢合金粉末中的磁性体量比实
施例1少。

ベースラインNMT

日本語入力文
比較例1および4は、実施例1と比べて、水素吸蔵合金粉末中の磁性体量が少なかった。

日本語形態素「吸蔵」が未知語であるため，フレーズ「水素吸蔵」は未知語トークン<unk>に誤訳された

比较例1和4与实施例1相比，<unk>合金粉末中的
磁性含量少。

比较例1和4与实施例1相比，氢嵌入合金粉末中
的磁性含量少。

比较例1及4与实施例1相比，储氢合金粉末中的磁性体量较少

誤り

PosUnkモデルによるNMTでは日本語未知語「吸蔵」に対応する<unk>が単語単位で中国
語訳に置き換えられた結果，“氢嵌入”（「水素を埋め込む」を意味する）に誤訳された

PosUnkモデルによるNMT

中国語参照文正解

誤り

日本語未知語「吸蔵」 は文字「吸」と「蔵」に分割された後，「吸」のみが翻訳され， 「蔵」は翻訳されず，フレーズ「水素吸蔵」は “吸氢”（「水素を吸収する」を意味する）に誤訳された

Sentence Piece NMT
在比较例1和4中，吸氢合金粉末中的磁性物
质量比实施例1中的磁性物质量小。

図4

誤り

提案手法による改善例（日中翻訳）結果を表 に示す．この結果においては， ベースライ

NMT モデルの語彙集合に含まれる語彙部分に対してン SMT が最も高い再現率となり，提案手法はその次

は，NMT モデルによる訳文生成がなされ，一方，そに高い再現率となった．この結果から分かるように，の他のフレーズまたは単語語彙部分に対しては，SMT

ベースライン SMT は，文単位の翻訳性能においては，

モデルによる翻訳がなされる．日中，中日，日英，英

自動評価・人手評価とも低い性能となっているが，翻日の各方向の翻訳において評価を行い，提案手法の有訳結果における名詞句再現率においては，最も高い性

効性を検証した．評価結果として，ベースライン SMT能となった．また，ベースライン SMT 以外のベース

モデル，及び，ベースライン NMT モデルとの比較に

ライン手法と比べて，提案手法は相対的に最も高い性

おいて，0.7 ポイント以上の BLEU の向上を達成で能を達成した．

きた．また，NMT の弱点の一つである訳抜けの改善提案手法による翻訳の具体例として，提案手法ににおいては，ベースライン NMT モデルによる訳抜け

よって，三種類のベースライン手法であるベースライを約 30%削減することができた．今後の課題として，

ン NMT，PosUnk モデルによる NMT，及び，Sentence

SMT による大語彙フレーズ翻訳と Sentence Piece

Piece NMT の翻訳誤りを改善する例を，
図 4 に示す．

に基づく NMT モデルを併用することにより翻訳性能を改善することが挙げられる．また，NMT モデル

5.

おわりに

における訳抜けを改善するための既存の手法（例えば，[16]等）の枠組みを導入することにより，提案手法に

本稿では，NMT モデルが大規模フレーズ語彙に対おける訳抜けの改善を更に促進することが挙げられる．

応できないという問題に対して一つの解決手法を提案

本稿の内容の詳細は文献[17]を参照されたい．

した．提案手法では，まず，訓練用対訳文においてフレーズ間の二言語対応の情報を収集し，二言語間で対応済みのフレーズ対訳対を同一のトークンに置き換え
た後，NMT モデルの訓練を行う．次に，大語彙フレー
ズ翻訳に対応した NMT モデルによる翻訳時には，

13

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14

第 7 回 AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞記念

潜在変数モデルに基づいた非自己回帰型ニューラル機械翻訳
朱 中元
東京大学

1.

はじめに

2018 年の Gu らの研究 [3]により，GPU で定数時
間 O(1)を目指す非自己回帰型翻訳モデル1が提案され2014 年に Sutskever ら [1]によってニューラルネッ

た．Gu らのモデルでは，まず各入力単語の繁殖率（各トワークで実現したエンコーダ・デコーダモデルが提入力単語に対して対応づけられる出力文中の単語数）案されて以来，ほとんどのニューラル機械翻訳モデルを予測し，出力文の文長を確定する．次に，予測したがこの設計に従っている．エンコーダ・デコーダモデ

繁殖率を条件にし，各出力単語を独立に予測する．繁ルでは，エンコーダによって入力文の隠れ状態が計算

殖率の予測モデルは，fast_align で実装された IBM

され，デコーダによって出力側の単語が順に予測されModel 2 によって作成した単語対応付けデータを用いる．ここで，デコーダは入力文の情報と既に出力したて教師あり学習したものである．ここで，入力単語の単語の情報を条件にした言語モデルと考えられる．こ繁殖率を教師データありの潜在変数𝑍とみなすことがのように定式化したモデルは自己回帰型モデルと呼ばできる．この場合，入力文𝑋から出力文𝑌を予測する翻れる．翻訳時には beam search による翻訳文の探索を

訳モデルは 𝑝(𝑌|𝑋, 𝑍) = ∏𝑁
𝑖=1 𝑝(𝑦𝑖 |𝑋, 𝑍)と定式化できる．

行うのが一般的である．

この式からわかるように，潜在変数が確定した後は各Transformer モデル [2]の提案によってニューラル

𝑦𝑖 の出力確率は互いに依存性を持たない．

機械翻訳の翻訳品質は著しく向上した．しかし，条件

直観的には，潜在変数は翻訳プランを表していると付き言語モデルを用いる自己回帰型モデルは翻訳時間理解できる．例えば，「ジョンは傘を持っている」といが出力単語数に対して線形に増加する欠点が存在する．

う文に対して，“John has an umbrella”と“John is

一方で，直近の研究では従来の文単位ではなく文書単

holding an umbrella”の二つの翻訳候補が考えられる．

位の翻訳が注目されており，翻訳速度の高速化は重要

しかし，「持っている」→“is holding”という翻訳プラ

な課題となっている．

ンを採用したならば，最終的な翻訳文はこの時点で後

出力単語数 N に対し，従来の自己回帰型モデルの翻者のほうに確定する．このように，高品質の翻訳文を訳時における計算量は O(N)である．理論計算量を向上出力するためには，潜在変数が出力単語の選択におけさせるためには，対数時間 O(log N) か定数時間 O(1)る曖昧性をほとんど解消している必要がある．

を目指す必要がある．自己回帰型モデルでは，各単語

Gu らのモデルでは入力単語の繁殖率を潜在変数との予測確率がそれよりも前に出力した単語に依存するして用いたが，繁殖率が翻訳文における曖昧性解消にため，これらの理論計算量を達成できない．必然的に，最適な潜在変数である保証はない．本研究では，非自機械翻訳の高速化を目指す研究は新たな方針を考案し

己回帰型翻訳モデルを構築するために，最適な潜在変なければならない．

数を自動的に獲得するモデル，および潜在変数の推論

1 定数時間で計算するために，GPU が全ての単語に対して，同時に計算できることが前提条件である．

Non-autoregressive Neural Machine Translation Based on Latent-Variable Models
Raphael Shu
The University of Tokyo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

方法を提案する2．
WMT’14 英独翻訳タスクにおいて，提案モデルは Transformer ベースラインモデルから
BLEU スコアを 0.9% しか落とさず，約 6 倍の翻訳速度の向上を実現できた．本稿では定量評価の結果を報告し，翻訳速度及び変数の解釈性について考察を行う．

2.

連続潜在変数を持つ非自己回帰型
ニューラル機械翻訳モデル
本研究では，潜在変数を自動的に学習するために，学習が比較的に安定的である変分オートエンコーダ(VAE） [4]を採用する．近年，GumbelSoftmax [5]とVQ-VAE [6]の提案によって，離散潜在変数の学習も可
図 1: ニューラルネットワーク構造能になったが，学習時のバリアンスが大きいという欠点がある．そのため，本研究では扱う潜在変数を連続値とした．提案モデルでは，各入力単語𝑥𝑖 に対し，潜降ではデコーダ分布を∏𝑖 𝑝𝜃 (𝑦𝑖 | 𝑋, 𝑍) に展開せず，

在変数𝑧𝑖 を付与する．すなわち，潜在変数の個数は入𝑝𝜃 (𝑌|𝑋, 𝑍)で表す．

力文の単語数と一致する．ここで，𝑧𝑖 は低次元連続ベ

2.1 ニューラルネットワーク構造

クトルである．潜在変数の系列 {𝑧1 , … , 𝑧|𝑥| } を𝑍と表記

潜在変数 𝑍を含めて全ての分布の入出力はベクトル

すると，翻訳モデルの対数尤度は下の式のように周辺の系列のため，Transformer モデルのネットワーク構造化できる．

を用いて計算できる．図 1 に具体的なネットワーク構
log 𝑝 (𝑌|𝑋) = 𝑙𝑜𝑔 ∫ 𝑝(𝑌|𝑋, 𝑍) 𝑝(𝑍|𝑋) 𝑑𝑍= 𝑙𝑜𝑔 ∫ ∏ 𝑝(𝑦𝑖 |𝑋, 𝑍) 𝑝(𝑍|𝑋) 𝑑𝑍 .

造を示す．事前分布と近似事後分布は多変量正規分布であるため，線形変換で分布の平均と分散ベクトルを予測(1)

す る ． ま た ， デ コ ー ダ 分 布 を 𝑝𝜃 (𝑌|𝑋, 𝑍) =𝑖

モデルを学習するために，変分法を用いて対数尤度𝑝𝜃 (𝑌|𝑋, 𝑍, 𝑙𝑌 ) 𝑝𝜃 (𝑙𝑌 |𝑍) のように分解することによって，の変分下限（ELBO）を目的関数にし，最適化を行う．

系列長予測モデルを独立させる．出力単語𝑌と出力系列
長𝑙𝑌 を予測する分布は共にカテゴリカル分布とする．

𝑙𝑜𝑔 𝑝 (𝑌|𝑋) ≥ ELBO(X, Y)

デコーダ（図 1 の左上）は𝑙𝑌 個の単語を予測する必= 𝔼𝑧∼𝑞𝜙 [log ∏ 𝑝𝜃 (𝑦𝑖 | 𝑋, 𝑍) ]要があるが，事後分布𝑞ϕ (𝑍|𝑋, 𝑌)からサンプリングし𝑖(2)

た潜在変数のベクトル数は入力系列長𝑙𝑋 であるため，

式 (２) に示しているように，変分下限はデコーダ

サンプリングした潜在変数の系列長を𝑙𝑋 から𝑙𝑌 に調整

分布 𝑝θ (𝑦𝑖 |𝑋, 𝑍)と近似事後分布 𝑞ϕ (𝑍|𝑋, 𝑌)，事前分布する必要がある．本研究では，Local Attention [8]を用𝑝𝜔 (𝑍|𝑋)の三つの分布によって構成される．本研究でいて，ベクトル数の調整を行い，各出力単語𝑦𝑖 に対しは，事前分布と近似事後分布は共に多変量正規分布とて−KL[ 𝑞𝜙 (𝑍|𝑋, 𝑌) || 𝑝𝜔 (𝑍|𝑋)].

し、共分散行列は対角行列とした．簡便化のため，以2 本研究のソースコードは https://github.com/zomux/lanmt にて公開し

ている.

16

𝑙𝑋
𝑙𝑌

𝑖 を Attention の中心点とする．

2.2 潜在変数の推論

μ = 𝔼𝑞 (𝑍|𝑋, 𝑌̂ ) [𝑍],(7)𝑌̂ = 𝐹(𝑋, μ) .

(8)ϕ図１で示す翻訳モデルを学習し，潜在変数から出力

ここで，出力𝑌̂の初期値はナイーブ推論法の結果，すな

単語のマッピング関数を得る．
𝐹(𝑋, 𝑍) = argmax𝑌 𝑝θ (𝑌|𝑋, 𝑍, 𝑙̂𝑌 ),

わち𝐹 (𝑋, 𝔼𝑝ω(𝑍|𝑋) [𝑍])を用いる．翻訳時に，式（７）(3)

𝑙̂𝑌 = argmax𝑙 𝑝θ (𝑙𝑌 |𝑍).

と式（８）を交互に実行し，出力文を更新する．出力

ここで，翻訳文𝑌の品質は潜在変数 Z の選択によって𝑌̂ の変化が観測されない，あるいは最大更新回数に達決まる．潜在変数の導入によって，良い出力文に導く

すると推論を終了する．

𝑌

𝑍を推論することが重要な課題である．そこで，本研究では正確かつ高速に計算できる推論法の提案を目指す．

エネルギー推論法

デルタ分布推論法は近似事後分布を利用して簡単に実装できるが，出力𝑌̂ を更新する
ナイーブ推論法

生成モデルの学習によって事前ために，式（８）のデコーディング関数を繰り返して分布𝑝𝜔 (𝑍|𝑋)が得られるので，最も簡単な推論方法は計算する必要がある．デコーダの Softmax 層の計算を

下記のように事前分布の期待値をとって出力文を生成重ねることによりデルタ分布推論法の速度は大幅に低することである．

下する．さらなる速度の向上を目指すためには，潜在𝑍̂ = 𝔼𝑝ω(𝑍 |𝑋) [𝑍],(3)

変数の推論を完全に連続ベクトル空間の中で完結する

𝑌̂ = 𝐹(𝑋, 𝑍̂).

(4)

必要がある．

多変量正規分布の場合，期待値は分布の平均ベクトル式（７）と式（８）による更新アルゴリズムは本質的である．

に，ある推論ステップの潜在変数μ𝑡 をμ𝑡+1 に更新する過程である．変分下限の向上によりμ𝑡+1 の品質はμ𝑡 を上回

デルタ分布推論法

ナイーブ推論法は事前分布の期ることが分かる．ここで，もし連続ベクトル空間上の全待値をとるが，これによって得られた翻訳文𝑌̂が変分下ての可能な潜在変数𝑍の品質を正確に測定できるエネ

限 ELBO(𝑋, 𝑌̂) を最大にする保証はない．本研究では，

ルギーモデル𝐸ψ (𝑍; 𝑋)を学習できるならば，エネルギー

変分下限を最大化するために，式（２）の近似事後分布モデルの勾配∇𝑍 𝐸ψ (𝑍; 𝑋)に従って，潜在変数を更新する

𝑞ϕ (𝑍|𝑋, 𝑌)を決定的デルタ分布 𝑟(𝑍) に置き換えるこことができる．エネルギー関数は Softmax 層を持たなとを提案する [9]．デルタ分布𝑟(𝑍)は下記の性質を持つ．

いため，推論速度の向上が期待できる．

(5)

連続空間上に任意の潜在変数𝑍の品質を評価できる

すなわち，この分布のすべての確率質量はある特異点関数をτ(𝑍; 𝑋)とする．本研究は異なる潜在変数ベクトに置かれる．KL( 𝑟(𝑍) || 𝑞ϕ (𝑍|𝑋, 𝑌) )を最小化すること

ル𝑍と𝑍 ′ に対して，それぞれのエネルギー値の差分でで，μ = 𝐸𝑞ϕ(𝑍 |𝑋, 𝑌) [𝑍]であることが分かる．

τ(𝑍 ′ ; 𝑋) − τ(𝑍; 𝑋)を近似するように学習を行う．

𝑟(𝑍 = μ) = 1, 𝑟(𝑍 ≠ μ) = 0.

近似事後分布をデルタ分布に置き換えた変分下限はmin𝜓 || (−𝐸𝜓 (𝑍 ′ ; 𝑋) + 𝐸𝜓 (𝑍; 𝑋))− (𝜏(𝑍 ′ ; 𝑋) − 𝜏(𝑍; 𝑋)) ||2 ,下記のようになる．

≈ min𝜓 || 𝛻𝑍 𝐸𝜓 (𝑍; 𝑋) ||2

ELBO(𝑋, 𝑌) ≈ ELBO(𝑋, 𝑌, μ)= log 𝑝θ (𝑌|𝑋, 𝑍 = μ) − log 𝑝ω (μ|𝑋) .

(9)+ 2( 𝛻𝑍 𝐸𝜓 (𝑍; 𝑋)⊤ 𝛻𝑍 τ(𝑍; 𝑋) ).

(6)

(10)

新たな変分下限ELBO(𝑋, 𝑌, μ)を最大化すると，出力文式（９）で示す損失関数をテイラー展開することで，の 最 適 値 は argmaxY log pθ (Y|X,Z=μ) ， す な わ ち

式（１０）のようにエネルギー関数の勾配に関する損𝐹(𝑋, μ)であることが分かる．こうして，KL ダイバー

失関数に変換できる．このようにエネルギー値ではな

ジェンスと変分下限の最大化を交互に行う更新アルゴ

く ， 勾 配 を 学 習 の 対 象 に する ア プ ロ ー チ は Score

リズムリズムを導出できる．

Matching [10]と呼ばれる．

17

しかし，品質関数τ(𝑍; 𝑋)の計算において，どうして

表１ WMT’14 英独翻訳における定量評価の結果も決定的デコーディング関数𝐹(𝑋, 𝑍)を取り入れる必モデル

要があるため（例えば，τ(𝑍; 𝑋) = 𝑙𝑜𝑔 𝑝 (𝐹(𝑋, 𝑍)|𝑋)と定Transformer Base
(ビーム幅=3)
Transformer Base
(ビーム幅=1)
潜在変数モデルナイーブ推論
潜在変数モデルデルタ分布推論
潜在変数モデルエネルギー推論
潜在変数モデルエネルギー推論・疑似勾配
潜在変数モデルエネルギー推論・疑似勾配
・並列化探索義する場合），通常τ(⋅)は微分不可能な関数となる．本
研究では，この問題を避けるために，デルタ分布推論の結果を用いて品質関数の勾配を近似する [10]．潜在
変数𝑍に対してデルタ分布推論を行った結果を
Delta(𝑍; 𝑋)で表す．本研究は下記の損失関数でエネル
ギーモデルの学習を行う．
ℒ = || 𝛻𝑍 𝐸𝜓 (𝑍; 𝑋) ||2+ 2( 𝛻𝑍 𝐸𝜓 (𝑍; 𝑋)⊤ (𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎(𝑍; 𝑋) − Z) ). (11)
実験では，Song ら [12]の研究に従い，エネルギーの

BLEU

実時間

(%)

(ms)

28.3

251

1x

27.5

291

1.1x

25.7

19

15x

26.1

46

6.3x

26.1

50

5.8x

26.3

29

10x

27.4

47

6.2x

速度向上

勾配𝛻𝑍 𝐸𝜓 (𝑍; 𝑋)の代わりにニューラルネットワーク
知識蒸留法

𝑓𝜓 (𝑍; 𝑋)で近似する疑似勾配モデルに対しても評価を

非自己回帰型ニューラル機械翻訳の既存研究にならい，本実験も知識蒸留法によって学習行う．

データに対して事前翻訳を行う．具体的には，ベース

3.

ライン Transformer モデルを用いて学習データを翻実験結果と考察

訳し，その翻訳結果を提案モデルの教師データにした．
実験では，潜在変数に基づいた非自己回帰型翻訳モデ
潜在変数の並列化探索

ルに対して，主に翻訳文の品質及び翻訳速度の評価を行

デルタ分布推論法及びエネ

う．まず，WMT’ 14 英独翻訳データセット [13]を用いルギー推論法は事前分布の期待値を潜在変数の初期値て定量評価を行う．そして，ASPEC 日英データセットとしたが，事前分布から複数の潜在変数をサンプリング[14]を用いて定性評価を行う．それぞれのデータセット

することで同時に探索することもできる．これによっては 450 万と 300 万の対訳文ペアから構成される．

得られる複数の翻訳結果に対して Transformer ベース

WMT’14 データセットの前処理は sentencepiece [15]ラインモデルを用いてリランキングを行い，スコアの最を用いて最終語彙数が 3.2 万になるように処理した．

も高い翻訳結果を最終出力とする．本実験では，潜在変ネットワークの構成

数を 5 個サンプリングし，それぞれに対してさらに出本実験では，ニューラルネッ

力文長の候補を 5 個探索した結果を報告する．

トワークの複雑度とハイパーパラメタを可能な限り
Transformer Base [2]に一致させた．提案モデルでは，

3.1 定量評価

事前分布とデコーダ分布の計算に 6 層の Transformer
ブロックを使用し，近似事後分布には 3 層の表 1 に提案モデルとベースラインモデルの翻訳品質

Transformer ブロックを使用した．エネルギー推論法（BLEU 値）と翻訳速度を示す．実翻訳時間は，Nvidia

で用いるエネルギーモデルの構成には，6 層のV100 を 1GPU 使用し，WMT’14 英独翻訳のテスト

Transformer ブロックを使用した．エネルギー値を予

データ 3,003 文を用いて計算した 1 文あたりの平均実測するために線形変換及び平均プーリング層を加える．

翻訳時間である．

疑似勾配モデルでは，エネルギー値が不要なため，ナイーブ推論法の翻訳速度はべースラインの 15 倍Transformer ブロックの出力で直接エネルギー勾配をであるが，BLEU 値は 2.6%下回っていることが分か近似する．

る．この速度は提案モデルが達成できる翻訳速度の最18

表２ 潜在変数の更新による翻訳文の変化
例１

表記減衰量の確立を試みた．

an attempt was made establish
翻訳出力（推論前） establish damping attenuation
standard ...
翻訳出力（推論後）

an attempt was to establish thedamping attenuation standard ...

正解翻訳文

the establishment of an optical fiber
attenuation standard was attempted .

例２

図 2: 提案モデルにおける入力文の単語数と翻訳時間の関係...「‘線膨張係数の取り扱い」について述べた．

翻訳出力（推論前）... ‘‘ handling of of linear expansion
coefficient ’’ are described .

翻訳出力（推論後）... ‘‘ handling of linear expansion
coefficient ’’ are described .

正解翻訳文... handling of linear expansion
coefficient .

例３...マイクロマニピュレーションへと発展しており ...

翻訳出力（推論前） ... micro micro manipulation and ...

速値と考えられる．デルタ分布推論法とエネルギー推論法では約 6 倍の速度向上が見られ，ナイーブ推論法

翻訳出力（推論後）... and micro manipulation , and it
has been developed , and ...

正解翻訳文... with wide application fields so thatit has been developed ...

の翻訳品質を上回ることができた．疑似勾配モデルを用いた場合，連続空間内で勾配逆伝搬なしに行われるため，ベースラインと比較して 10 倍の速度向上を達

3.3 潜在変数の更新による翻訳文の変化成できた．潜在変数の並列化探索を行う場合，翻訳速度 を 落 と す こ と で ， Transformer ベ イ ス ラ イ ン の潜在変数𝑍を更新することによって翻訳モデルの出力

BLEU スコアとの差分を 0.9 まで減少させることがで𝐹(𝑋, 𝑍)も変化すると予想される．表 2 に ASPEC 日英翻きた．

訳タスクにおける３つの更新例を示す．それぞれの例では，日本語側の入力，初期潜在変数による翻訳結果，更3.2 並列処理性能と翻訳速度

新後の潜在変数による翻訳結果および正解翻訳文を示す．

異なる単語数の入力文に対する提案モデルの実翻訳

潜在変数の更新による翻訳文の変更箇所を下線で示した．

時間を図 2 で示した．本実験では，デルタ分布推論法

例 1 では，潜在変数の推論により，出力文の単語数を用いる．計算マシンの並列処理性能による影響を明を変更させずに重複単語を修正している．例 2 では，らかにするために Xeon E5 CPU，Nvidia GTX1080

重複単語を消去することで翻訳文を改良している．例(1GPU), Nvidia V100 (1GPU) のそれぞれで翻訳速度

3 では，翻訳漏れに対して追加情報を翻訳文に差し込を測定した．

むことに成功している．

Transformer ベースラインは自己回帰型モデルであ4.

るため，GPU を使用した場合でも翻訳時間が線形に増

潜在変数の解釈性に対する考察

加してしまう．入力文の文長を 100 単語に設定した場
合，平均翻訳時間は約 1,000ms に達する．一方，提案

提案モデルでは各入力単語𝑥𝑖 に対して潜在変数𝑧𝑖 をモデルを GPU で実行した場合，入力文の単語数によ付与するため，各潜在変数は対応する単語の部分翻訳

らず翻訳時間が一定であることが分かる．CPU で提案を捉えていると考えられる．学習後の潜在変数が捉えモデルを実行した場合，計算デバイスの並列化処理性ている情報を分析するために，潜在変数を部分的に変能が低下しているため，翻訳時間が線形に増加した．

化させ，これによって翻訳文がどのように変化するのかを見ていく．

19

表 4 潜在変数を線形補間したときの結果

表３ 一部の潜在変数を変化させたときの結果
入力文 DERS ソフトウエアを用いて「ふげん 発電所」の入力文

線量 率 を 詳細 に 計算 でき る 。

潜在変数 1

リサイクルに関する最近の話題を紹介した。

翻訳出力 1 using the DERS software , the dose rate ofthis paper introduces recent topics on
recycling.

補間率 0.20“ Fugen plant ” can be calculated in detail .

this paper introduces recent topics on
recycling.

翻訳出力 2 using DERS software , the dose rate rate

補間率 0.24“ Fugen power plant ” can be calculated inrecent paper introduces recent topics on
recycling.

detail .
補間率 0.28

翻訳出力 3 using DEDERS software , the dose rate ofrecent paper introduces recent recycling arerecycling.

“ nuclear plant ” can be calculated in detail .

補間率 0.30

recent topics introduces the recycling arerecycling.

表 3 に結果を示す．潜在変数の初期値を用いて翻訳した結果が「翻訳出力 1」である．続いて，「ふげん 発補間率 0.32

recent topics on the recycling are introduced.

潜在変数 2

recent topics on the recycling are introduced.

電所」に対応する潜在変数のみに対して新たにランダ

5.

ムサンプリングを行う．部分的に変化した潜在変数をおわりに用いて得られた翻訳文が「翻訳出力 2」または「翻訳出力 3」である。
「ふげん 発電所」に対応している翻本研究では，ニューラル機械翻訳の翻訳速度の向上を目指す潜在変数モデルに基づいた非自己回帰型翻訳

訳箇所を下線で示した．
表 3 で示されている翻訳結果の変化から分かるようモデルとその推論法を提案した．また，潜在変数モデに，潜在変数の一部を更新した場合，該当箇所の翻訳

ルを用いて定式化する場合，翻訳文の品質が潜在変数

文のみが変化する傾向がある．この例文では，“Fugenの選択によって決まるため，潜在変数の推論が極めて

plant”から“Fugen power plant”または“nuclear plant”

重要な課題となる．そこで，正確かつ高速に推論を行に変化している．該当箇所以外の潜在変数は更新されうために，デルタ分布推論法 [9]およびエネルギー推ていないため，翻訳文の変化は少ない．この結果は各

論法 [10]を提案した．現段階では，これらの推論法を

潜在変数が対応している単語の部分翻訳を捉えている

適用し，潜在変数を並列探索することで，WMT’14 英ことを示している．

独翻訳タスクにおいてはベースラインモデルと近い翻次に，潜在変数を連続ベクトル空間内で移動させた

訳品質で約 6 倍の翻訳速度向上を実現することができ場合の翻訳文の変化を見てみる．表 4 に示した日本語

た．本稿では，さら学習した潜在変数の解釈性につい

入力文に対して，まず異なる翻訳文を出力する 2 つのて分析を行い，各潜在変数がそれぞれ対応している入潜在変数を選定する．それぞれの翻訳結果を「潜在変力単語の部分翻訳を捉える傾向があることがわかった．

数 1」と「潜在変数 2」に示す．この 2 つの潜在変数を本研究の最も著しい貢献は，連続空間での潜在変数用いて線形補間を行い，補間率を調整した際の翻訳文

ベクトル更新による非自己回帰型ニューラル機械翻訳の変化を表 4 にまとめた．

を実現するフレームワークを提案したことである．離補間率が 0.2 未満，あるいは 0.32 を超える場合，翻散空間での単語精緻化モデル [15]と比べて連続空間

訳結果の変化が見られなかった．補間率が 0.2~0.32 のでの操作は Softmax 層の計算が不要なため，容易に高場合，出力文の単語が局所的に置換される．他の例文

速化できるという利点がある．今後，連続空間におけにおいても，潜在変数を移動する際に翻訳文が大幅にるより正確な推論方法が提案されることで，非自己回変化することはなかった．

帰型ニューラル機械翻訳の更なる翻訳品質の向上が期
待できる．

20

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[10] J. Lee, R. Shu and K. Cho, "Iterative
Refinement in the Continuous Space for NonAutoregressive Neural Machine Translation,"

21

解説記事

Red Hat が目指す翻訳の未来
燃脇 綾子
レッドハット株式会社

1.

はじめに

トウェアの開発が発展し、オープンソースソフトウェ
アの文化が作られていった。それは弊社の企業文化に

本稿では、米国に本社を置く Red Hat で、カスタも強く影響している。オープンソースで作られたカル

マーエクスペリエンスの観点から筆者が取り組んできチャーから生まれた理念やバリューを総称した Red

た翻訳状況の改善活動と、それに伴い弊社が採用してHat カルチャーという存在を、社員は日々意識して働きた機械翻訳の活用方法を紹介する。本稿は、弊社非いている。翻訳に関することで、このカルチャーを体公式ブログ「赤帽エンジニアブログ」で公開した[1]

現した出来事を 1 つあげると、2015 年に当時 Red Hat「RHEL8 ドキュメント翻訳の裏側「GA 公開」プロジェの CEO であった Jim Whitehurst が上記カルチャー

クト」および[2]「機械翻訳を活用して RHEL ドキュを説明する書籍[4]「The Open Organization」を出版

メントの定期更新を実現するまでの裏話」、ならびにしたのだが、その際、日本支社では、より多くの（特2020 月 8 月 20 日に Women in Localization Japan でに新入）社員にそのカルチャーが浸透するように、数発表した[3]「Red Hat が目指す翻訳の未来 - 機械翻十名の有志により翻訳プロジェクトグループが結成さ

訳との共存」に加筆修正をしたものである。

れた。このグループが目指したのはあくまで社員向けの日本語版の作成だったが、その後、外部の書籍翻訳

2.

Red Hat の紹介

者の力を借りて 2016 年に一般発売されるまでになった。筆者もこのプロジェクトに参加して翻訳/出版/社

Red Hat は、クラウドを中心にした技術サービスを

内セミナー開催を手伝ったが、この過程でオープン

提供し、Linux ディストリビューションの Red Hat

ソースカルチャー（そして Red Hat カルチャー）の力

Enterprise Linux (RHEL)を製品として開発/販売/サを直に感じることができた。

ポートしている。また、オープンソースソフトウェアを利用したビジネスを展開し、ソフトウェアのアップデー

3.

Red Hat におけるローカライズ事情

ト/アップグレード/保守サポートなどを一体化したサブ
スクリプションを販売する事業モデルを採用している。

Red Hat には、
ローカライズを担当するチームが 2 つオープンソースソフトウェアは、オープンソースコある。そのうち、技術用 Web サイトであるカスタマー

ミュニティーと呼ばれる団体のもとでソースコードをポータルの翻訳を担当しているのが、筆者が所属するカ

一般公開している。この団体は有志により組織され、スタマーエクスペリエンス＆エンゲージメント(CEE)

その多くはオープンソースソフトウェアの利用者や開のローカライゼーションチーム(l10n)である。ローカラ

発者により構成され、非営利目的で運営されている。

イゼーションチームは 2 つともオーストラリアを拠点

このように利用者の目的を問わずソースコードの使用とし、日本語や他言語の翻訳者を含めたほぼすべてのメ/調査/再利用/修正/拡張/再配布を許可することでソフンバーがオーストラリア支社に籍を置いている（おそらRed Hat’s Vision for the Future of Translation
Ayako Moewaki
Red Hat K,K.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

く各言語のネイティブスピーカーを一か所に集めやすかった。日本語の資料が圧倒的に少なかったからだ。たいからだろう）。日本には筆者他数名しかいない。筆者

とえば社員は日本語に翻訳した資料を顧客に求められが所属する CEE l10n では製品マニュアルが主なサーるが、l10n チームに依頼してもその多くは翻訳してもビスとなるが、その他にも、GUI、セキュリティー情報

らうことができない。したがって、たとえ語学が堪能でなどを手掛けており、現在その多くは日本語である。翻なくても、技術サポートや営業部の者たちは自分たちで訳およびポストエディット作業は主に社内翻訳者が行

翻訳せざるをえなかった。元の原稿（英語）を作成する

う。以前はより多くの言語を扱っていたが、近年は日本担当者（主にアメリカ）も、翻訳をする部署が存在する

語を初めとした顧客の要望が高い言語に限定し、その言ことを意識せず、独自に予算を取って外部に委託したり、語のサービス改善に力を入れてきた。

機械翻訳で翻訳したものをそのまま使用したりして問筆者が弊社に入社した経緯は、他の翻訳者とは大き題になったことも何度もあった。したがって、筆者が最く異なる。筆者は、l10n チームではなく、技術サポー

初にしたことは、翻訳/翻訳者の重要さを各部署/各人にトを提供するグローバルサポートサービスに、日本支示すことであった。つまり、最初に自分で依頼を受け、社初の翻訳者として入社した。カスタマーポータルでその必要性が示されると l10n チームに依頼するように利用できるナレッジベース（主にサポートエンジニア

依頼者に促すことで自分の作業量を調整するとともに、が顧客への技術サポート提供時に扱った事象を社員/

l10n チームの存在が周知されるようにした。また、機顧客向けに公開/共有するページ）の翻訳を担当した。

会があれば、日本支社の社員や CEE の幹部に翻訳の重その頃も l10n チームが存在したにも関わらず、日本要性を訴え続けた。技術文書以外のものでも求められれ側は、自分達に必要なものが翻訳してもらえない、まば手を差し伸べ、その活動が別の l10n チーム（現在オー

たは翻訳してもらえたとしても時間がかかるというよ

ストラリアを拠点としている 2 つ目のローカライゼー

うな不満を常に抱えており、その結果としてグローバ

ションチーム）の結成にもつながった。現在は、当時にルサポートサービスが独自に予算を取り、サポートエ

比べて環境がそろってきているのに加え、筆者自身もンジニアの代わりに翻訳者を 1 人採用することとなっl10n チームに所属しているため、そういう草の根的なたためである。

活動は必要なくなったが、代わりに、冒頭で紹介したよ

筆者は、l10n チームに異動するまで、グローバルサ

うに、弊社顧客向けにプレゼンテーションやブログ公開

ポートサービス（その後、名称が CEE に変更となり、などを積極的に行っている。

筆者が現在所属する l10n チームも同組織に編入した）

また、CEE l10n に異動した後は、同チームの主力で 5 年を過ごした。
その名が示すとおり、
本組織では、サービスである製品マニュアルの翻訳状況の改善に力

カスタマーエクスペリエンスを非常に重要なものと位を入れてきた。元々、製品の一般公開日(GA)に製品マ

置付けているが、筆者は、幸運にも日々顧客と接する

ニュアルの翻訳が終わっていることはなかった。GA

技術サポートチームに長期間所属したおかげで、弊社後に顧客がすぐに必要とするリリースノートなどの数が目指すカスタマーエクスペリエンスの形を十分すぎ

冊は翻訳されることがあったが、多くは GA 後に翻訳るほど叩き込まれた。これが CEE l10n への異動後のされていた。また、各マニュアルの使用状況や、営業改善活動にも大きく役立っている。

戦略により、翻訳されるマニュアルが限定されていた。
さらに、英語の更新は頻繁に行われるが、それに合わ

4.

これまでの改善活動

せて日本語が更新されるとは限らなかった。弊社の主力製品で、他の製品と比べて利用者が桁違いである

前項で示したとおり、入社当時、（少なくとも）日本

Red Hat Enterprise Linux (RHEL)でも状況はあまり支社における翻訳に対する期待値はそれほど高くな

変わらなかった。もちろん、コストなどの問題でそう

23

せざるを得ない状況ではあったし、その事情は日本もそれから遡ること 2018 年 8 月、本製品の翻訳プロ

理解していた。しかし、それでは前述した不満はいつ

ジェクトコーディネーターに任命された時に、筆者は古までたっても解消されない。

巣である技術サポートチームに、RHEL 7 までの翻訳状

したがって、まずは RHEL の翻訳プロジェクトコー

況とそれに対する要望についてヒアリングを行った。そディネーターになり、翻訳者という立場のまま、プロして直近の目標を「RHEL 8 の GA 公開」とし、前述しグラムマネージャーに協力して RHEL の翻訳状況のた理由による全冊公開の難しさから、GA に公開するマ改善に力を入れた。力を入れれば当然成果が出るため、ニュアルと、その後機械翻訳で公開するマニュアルにわ

それを社内外に広め、広めることで集まった声を海外

け、まずは対象マニュアルの GA 公開を目指したのであにいる上司達に届け、その改善から得られる価値を会る。詳細は[1]のブログを参照してほしい。

社に示し続けた。この過程で、もちろん避けて通れな

このヒアリングの時に、技術サポートチームから出いのが機械翻訳である。こうして、機械翻訳の導入もた一番シンプルな要望は「GA に全冊公開」であった。

積極的に行ってきた。

顧客が実際に読むかどうかでなく、日本語があってしかるべきなのだ。技術サポートチームで彼らの大変さ

5.

機械翻訳の活用を目の当たりにしていた筆者にとってもごく当たり前
な要望であったが、先に述べたとおり、l10n チームの機械翻訳はスピードには定評があるが、その導入にあ

今までの戦略とは大きく異なっていた。その後、機械たって最も大きな壁となるのは常に品質である。顧客は翻訳のみを使った公開の可能性についてもヒアリング「問題のある」翻訳を許容できるのだろうか。また、許を行った。この時期の機械翻訳の品質はまだまだ十分

容できるとして、どこまで許容できるのだろうか。筆者とは言えず、特にタグが文章を分断するためきちんとが担当した RHEL を例にあげて詳しく説明しよう。

した「文章」になっていないことも多かった。たとえRHEL は、日本時間 2019 年 5 月 7 日にメジャー

ば「インストールする xxx パッケージをブート時に。
」

バージョンである RHEL 8 がリリースされたが、弊社というような表現である。これは、翻訳を提供する側

は、その一般公開日(GA)に、日本語の製品マニュアルからすれば、許容できないレベルである。しかし、技を 20 冊以上公開した。これまでのメジャーバージョ

術サポートチームの意見は分かれた。必要な単語がすンと異なり、原文である英語の製品マニュアル自体もべて訳されているため、文章として成り立っていなく「一から書き直し」が計画されていて、日本語だけでなても、意味が分かるから問題ない、英語しかないよりく元となる英語も GA に間に合うか分からないと言わはましという人も少なくなかった。一方、彼らは、自れていた中での快挙であった。当時はそのようには意分たちのビジネスに関する文言には敏感である。たと識していなかったが、GA 直前に英語の更新が続いた

えば「xx is <tag>not</tag> supported」という文章でため時間が足りなくなり、最終的にはライトポストエ

否定形がきちんと処理されずに「xx はサポートされる」ディットで公開した(GA 後に品質をあげて再公開)。そと訳されることがあったが、この文章は顧客との会話の 2 か月後、残りの製品マニュアルを機械翻訳で公開で重要になってくるため、この間違いは許容できない

して、当初の目標だった全冊公開をはたした。この 2と強く主張した。

つの実績は社内で周知され、日本支社の社員全員を対以上をもとに、最終的に選んだのは「最低限の修正象としたプレゼンテーションを頼まれ、最終的には表だけ行い（便宜上ウルトラライトポストエディットと彰もされた。そしてこの一連の出来事は、多くの日本名付ける）最短期間で公開」することで全冊公開を実社員にとってまだまだ遠い存在であった CEE l10n の現することだった。これにより人手翻訳では数か月か実績が広く知られるようになるきっかけとなった。

かる量を数日で公開することが可能となった。初めて24の試みで、しかも対象となるのは主力製品で待望のメ

この時、筆者に課せられた課題は、RHEL に影響をジャーバージョンである。公開にあたっては多少の不与えずに、筆者が対応する製品を増やすことだった。

安もあったが、想像していた以上に温かい声が、想像

このため、2020 年 3 月に、弊社戦略製品である Red

していた以上に様々な人から届いた。

Hat Ansible のプロジェクトコーディネーターを兼任

次の目標となり得るのは、機械翻訳を他製品に導入することになった。Ansible には、Ansible Engine として公開する範囲を広げることだったが、この時点でAnsible Tower の 2 つの製品がある。前者はオープン

は他製品に手を伸ばすのは総合的に困難であった。社

ソースコミュニティー製品であるが、後者は前者を

内の意見は常にシンプルである。日本語がなくて困っ

ベースとして機能を拡張した弊社製品である。したた経験のある人や、現在も日常的に日本語の不足を実がって弊社のサポート対象（および翻訳対象）となる

感する人は、機械翻訳で公開することにほとんど躊躇のは Tower のみとなる。しかし、ユーザーは最初にコいがない。一方で、日本語が充実している製品を担当

ミュニティー製品の Engine を使い、その後 Tower をしている人、製品マニュアルを実際に読まない人、ま導入する。そのため、コミュニティー製品であるにもたは読んだとしても日本語版を読まない人は多かれ少関わらず 1 年以上前から Engine の翻訳を求める声がなかれ懸念を示す。それは CEE l10n 内でも同様であ

何度もあがっていたが、コストの問題で中々取り掛かる。さらに CEE l10n は、立場上コストと品質のバラることができないでいた。これが、RHEL のコスト削ンスなど、その他の問題も考慮していかなければなら減によりとうとう実現したのである。

ない。明らかに、機は熟していなかった。したがって、

この時期、筆者は 2 つのことを試した。
1 つは、
RHEL

機械翻訳を他製品に導入する代わりに、来る日のためのライトポストエディットを、翻訳ベンダーに発注すに RHEL の状況を改善し続けることにした。具体的なることである。先に述べたように、CEE l10n チーム

活動は[2]のブログを参照してほしいが、効率的に作業ではこれまで、主に社内翻訳者が作業し、残りを翻訳し、更新頻度をあげ、それを周知することで、これまベンダーに依頼していたが、当時ベンダーに依頼してで RHEL が抱えていた問題を解消していった。

いたのはフルポストエディット＋バイリンガルチェッ
クだった。その作業内容をライトポストエディットに

6.

本格的なライトポストエディットの導入

変えてベンダーへ依頼し、社内ではほとんど作業せずに公開するという試みである。これが成功すればより2019 年 7 月に RHEL の製品マニュアルを機械翻訳

大きなコスト削減へつながる。RHEL は、他の製品とで公開してから年度がかわり、これまでの経験をもと比べて学習データがそろってきていて機械翻訳の品質に CEE l10n チームはとうとう全製品の全冊公開を目も向上していたが、当時まだ更新頻度も高く、その更指すことになった。その先駆けとして、2020 年 3 月

新量も、ユーザー数も他の製品と比べて桁違いに多いに、RHEL の関連製品である Red Hat Insights を、ため、顧客の反応を知るのに最適な製品だった。協力

ライトポストエ ディットの みで新たに公開 した。

を依頼した翻訳ベンダーとは事前に打ち合わせを何度

RHEL 8 の（ウルトラ）ライトポストエディットのとか重ねたが、実際の作業はスムーズに進み、CEE l10nきと異なり、スクリプト等を多用して、翻訳者が作業にその可能性を示すことができた。

しやすい環境を作ることで効率化を目指し、適切なラ

7.

イトポストエディット時間を確保した。これにより、

人手翻訳や機械翻訳に対する顧客の期待

通常よりも短い時間でも品質を飛躍的に向上させた。
ほぼ同時期、RHEL 8 にもライトポストエディットがRHEL における上記の取り組みと同時に力を入れたのが Ansible チームとの協働である。成熟した本格的に導入された。

25

RHEL とは異なり、製品としてもまだ若い Ansible は

また、その当時は機械翻訳がほとんど使用されてい弊社の製品の中でもオープンソースコミュニティー色なかったのにもかかわらず、品質に対する評価も必ずが強く、それを支える弊社社員は、技術、営業などのしも高いとは言えなかった。同様の意見は、弊社の顧

部署間の垣根を超えてユーザー向けに様々な活動を客向けの定期アンケートでも見られた。ただし、これ行っている。製品理解のためもあり、筆者も翻訳を進は翻訳だけの問題ではない。そもそも英語のマニュア

めながらその活動に参加していたのだが、それがなぜルに問題がある可能性もあるし、技術的に理解が難し

か数日に渡る Ansible イベントの[5]パネルディスカッいことを顧客が英語のマニュアルまたは翻訳の問題とションへの登壇につながった（これこそが Red Hat カ

とらえる可能性もあるからだ。もしくは単に弊社社員

ルチャーである）。

とのコミュニケーションになんらかの問題があって弊

このときオーガナイザーに頼んだのが、翻訳に関す社自体に否定的な印象を持っているだけなのかもしれるフィードバックを何らかの形で参加者から集めるこない。非常に参考になる意見ではあるが、顧客の不満とだったが、今年はコロナの影響でオンラインイベンの原因を特定するのはそれほど簡単ではないため、1

トとなったため、その場で質問に答えてもらう形で簡つ 1 つの意見に一喜一憂するのは得策ではない。しか単に実現した（図 1）。

し、全体的な印象としては、翻訳に携わる者が述べる「人間の翻訳は完璧で、機械翻訳になると誤訳の問題で企業の信用が落ちる」というような意見が必ずしも正しいとは言えないということが分かる。そして、なによりも、日本語が提供されているかどうかが重要となる。
表 1 は、日本の顧客からあがってくるフィードバッ
クを、その重要度に応じてまとめたものである。

図 1：質問「日本語ドキュメントを利用しているか」

非常に興味深いのは、日本語のドキュメントに対する顧客の反応は必ずしも良いとは言えないという点である。まず、先に述べたように、日本語への翻訳状況はまだまだ改善途中であり、製品マニュアルがすべて翻訳さ

表 1：日本の顧客によくあるフィードバック

れておらず、翻訳されていても最新であるとは限らなかったこともある（図 2）ため、「古い」または「翻訳さ翻訳に携わる者にとって重要なのは主に下の 2 点でれていることを知らなかった」という声も多かった。

あろう。実際、CEE l10n チームの戦略でもこれまで
は下の 2 点が重視されてきた。しかし、顧客が一番求めているのは上の 2 点である。それは、これまで述べてきたことから考えても明らかである。
1 つ面白い例がある。筆者が機械翻訳に関する意見を様々な部署から集めていた頃の話である。 CEE
l10n と技術サポートチームのマネージャーがそれぞ

図 2：日本語製品マニュアルの提供状況

れ同じ例を出し、それに対して逆の解釈を示したの(2019/09 ~ 2020/04)である（図 3）。

26

8.

この解釈の違いは、顧客への責任がどこにあるかがRed Hat が選んだ機械翻訳との共存の道両部署で異なっていることに関係してくるのかもしれないが、技術サポートチームのマネージャーが一番重CEE l10n チームは、現在、変革の真っ只中である。

視していたのは、製品マニュアルが日本語であるとい本稿を執筆しているのは 9 月なのだが、その約 2 か月

うことだった。

前からライトポストエディットが本格的に導入され、これまで未翻訳だった製品が次々に翻訳公開され、それでもリソースが足りない製品はとりあえず機械翻訳のみでの公開となった。技術サポートチームに育ててもらった筆者が常々「当たり前」と思っていたことがこれでやっと実現する。
しかし、これで終わりではない。まず、これまでと比べて飛躍的に増えるメンテナンスコストに対応しな
くてはいけない。
この課題に対応するため、CEE l10n では、図 4 を、

図 3：機械翻訳に対するニーズ

これまで未翻訳だった製品に対する次のステップとした。

同マネージャーは「実際に時間に追われて作業したことがない人が機械翻訳に反対する」と熱く語っていた。確かに、翻訳に携わる者としては、CEE l10n マ
ネージャーが話していたように、品質を軽視することはできない。しかし、顧客にとって重要なのはまず日本語が存在することなのだ。
このようなヒアリングを続けた結果、今夏 CEE
l10n では機械翻訳とライトポストエディットを大々図 4：未翻訳製品の更新公開ワークフロー

的に導入して、製品マニュアルの全製品全冊公開に踏み切ることとなった。それに先駆けて、筆者は日本支社に向けて再度プレゼンテーションを行った。人手翻これを実現するには技術的そして会社からのバック訳（またはフルポストエディット）の代わりに（ウルアップが必要であり、CEE l10n チームだけで実現すトラ）ライトポストエディットを採用することにより、ることは難しく、現在は完全オートメーションではな

品質は下がるが、その代わりに機械翻訳を最大限活用

くセミオートメーションでの対応となるが、近い将来、して全製品の全冊公開を実現していくことに触れたが、完全オートメーションに移行することが期待される。

その反応は非常に良いものであった。後日、全製品のでは、少し先の未来として、CEE l10n の業務はど

全冊公開プロジェクトが始まったことを言及したときのように変わっていくと予想されるのか。今回の全冊

も、コンサルティング部と営業部のマネージャーがと

公開と図 4 のワークフローにより、表 1 の(1)と(2)はもに、「潜在顧客によっては、日本語になっていない製解消される。したがって、表 1 の(3)や(4)がクローズ

品は採用の候補にもならない」と現状を語り、このプ

アップされるかもしれない。しかも、そこで採用されロジェクトを支持する声をあげた。

ているのは、人手翻訳ではなく、機械翻訳やライトポ
ストエディットである。現時点で、図 4 はこれまで未27

翻訳であった製品に対する取り組みであるため、営業

顧客の求めるものを都度判断して柔軟に対応する姿

戦略としても実際の使用状況からみても、誤訳や表現

勢が、今後翻訳に携わる者に求められていくはずだ。

の拙さが実際に大きな影響を及ぼすことはあまり想定一般的に、弊社のように、これまで人手翻訳に長くされていないが、本当にそうであろうか。

取り組んできた組織に新たに機械翻訳を導入するのは、

ここで、先に述べた品質に対する顧客のニーズに話技術的な問題だけでなく、機械翻訳に対する（翻訳をを戻そう。先に述べたとおり、顧客は常に高品質のも提供する側だけでなく受ける側の）各人の受け止め方のを求めているわけではないし、人手翻訳が常に評価の違いなどで、その一歩を踏み出すまでが最も大変だ

が高いわけでもない。そして評価が低い原因を特定すと思われるかもしれない。しかし、我々の戦いはまだるのは想像以上に骨の折れる作業である。

始まってもいない。全冊公開が完了して、新たなワー

去年の 5 月に初めてライトポストエディットを採

クフローが確立されて、やっとスタート地点に立てる用した RHEL 8 の GA から、機械翻訳やライトポスのだ。ここからが、ローカライズの専門チームである

トエディットの本格導入を決めるまでの間、 CEE

CEE l10n の腕の見せ所である。当事者であるが、こl10n マネージャーはその品質について慎重に検討をれから弊社がどう変革していくのか楽しみだ。

重ねてきた。マネージャーは日本語話者でもなく、日9.

本在住でもないが、品質を含めた全体のパフォーマ

さいごに：目の前に迫る現実

ンスに責任を持つ立場であるため、その慎重さは当然である。筆者は翻訳者として、日本支社に籍を置く

筆者が CEE l10n で全製品の全冊公開に向けて様々者として、そして顧客と直接話をする日本社員たちな準備に取り組んでいたとき、社内でちょっとした動きの率直な意見を簡単に得られる立場にいる者として、があった。先に述べたとおり、弊社はオープンソースをマネージャーが求める意見や情報をできるだけ客観利用し、無料で使用できるソフトウェアに付加価値を付的に集める努力をしたつもりだ。そして長い時間をける形でビジネスを展開している。したがって、ユーかけて集めたものを検討してきた結果、CEE l10n マ

ザーが手に入れることができる資料は弊社が提供する

ネージャーが出した答えは「機械翻訳 vs.人手翻訳にものに留まらないが、ここでも言葉の壁が大きな問題とおける品質の戦いではない」。筆者も同意見である。

なっている。数年前から、日本社員は、この状況を改善

これについても技術サポー トチームから興味深いすべく、日本語での情報発信に力を入れてきた。その 1

フィードバックをもらったことがある。RHEL 8 を初

つが、弊社 Web サイトや無数にあるコミュニティーサ

めて機械翻訳のみで公開した 2019 年 7 月前後、「機イトで公開されているブログを日本語で、公式/非公式

械翻訳の問題は指摘があれば修正する」と説明したの形で提供することである。本稿で紹介したブログも、とき、あるエンジニアが「機械翻訳だと思って報告しその非公式サイトで公開されている。その活動が、たら実は人手翻訳だったらどうなるのか」と質問しDeepL の出現によって拍車がかかった。無料の DeepLてきたのだ。これまでも人手翻訳を利用してきた彼のサイトではなく、正規のサブスクリプションを購入しらの正直な判断基準は、「正確/読みやすい」か「間違て、未翻訳の資料をどんどん翻訳/公開していくというい/読みにくい」でしかなく、それは人手翻訳にも機議論がなされ、筆者もいくつか質問をうけた。また、筆械翻訳にも当てはまるのだ（もちろんその割合は多者が社内プレゼンテーションで機械翻訳を最大限利用

少異なるかもしれないが）。つまり、彼らの求める品

して全製品の全冊を公開することに触れた翌週、それを質、または印象として受ける品質について、翻訳を提聞いていたエンジニアの 1 人が DeepL を使って製品マ

供する側が考えるほど、機械翻訳と人手翻訳に大きニュアルを翻訳する API を作り、社内チャットで紹介

な違いはないのである。この現実を冷静に受け止め、した。オープンソースカルチャーが浸透している弊社で28

は、これは当然予想される出来事で、筆者が最悪のケー参照

スとして CEE l10n に常に訴えてきたことだった。この[1] 赤帽エンジニアブログ「RHEL8 ドキュメント翻訳

ように、翻訳サービスを提供する側が、提供する側と受の裏側「GA 公開」プロジェクト」

ける側の両方が納得できるような仕組みを構築していhttps://rheb.hatenablog.com/entry/RHEL8-

くことに躊躇すれば、他の誰かが代わりにそれを実現しtranlation-projectていく。しかし、翻訳に従事する者にとっても、そして[2] 赤 帽 エ ン ジ ニ ア ブ ロ グ 「 機 械 翻 訳 を 活 用 し て顧客にとっても、それが最善な方法とは限らない。した

RHEL ドキュメントの定期更新を実現するまでの裏がって、このような未来を回避するためにも、互いが望話」

む形を認めつつ、様々な立場の人達が共通の目的のもとhttps://rheb.hatenablog.com/entry/RHEL-に団結する仕組みを作り上げていく責任が、提供する側

document-with-MachineTranslationにある。機械翻訳との共存への流れはもう止まらない。

[3] Women in Localization Japan オンラインイベン

直視しようが目を背けようがそれは変わらない。たびたト（2020 年 8 月 20 日）「Red Hat が目指す翻訳の未び、機械翻訳が生成した誤訳を企業や公的機関がそのま

来 - 機械翻訳との共存」

ま使用して話題になることがある。これは、翻訳(者)の[4] The Open Organization

価値を理解しない使用者の過ちと切り捨てていいもの

https://www.amazon.co.jp/gp/product/B00O92Q6CQ

なのだろうか。単にそこまで気軽に使えてしまうほど機/ref=dbs_a_def_rwt_hsch_vapi_taft_p1_i0

械翻訳が身近になっただけなのではないだろうか。改善[5] Red Hat Ansible Automates Tokyo 2020 に伴い開点を見つけ、時には失敗をしつつも少しずつ前に進む。

催されたコミュニティーイベント Ansible Night

これはオープンソースカルチャーが浸透している弊社

https://ansible-users.connpass.com/event/176436/

が最も得意とする分野である。では、他の企業/組織ではどうなのか。決して楽観視することはできない。だから
こそ、翻訳サービスを提供する側が、提供する側と受ける側の両方が納得できるような仕組みを構築していく
ことに力を注ぐべきで、それは、クライアント企業の翻訳部署、翻訳ベンダー、フリーランス翻訳者…どの立場にいても変わらないはずだ。めざすのは、最終的な読者が十分な価値を得られるようにすることだ。
筆者や CEE l10n は、すでに製品マニュアル以外のものを次の候補として視野に入れ始めた。現時点では具体的な計画はないが、全冊公開と図 4 が軌道にのる
頃には、テクノロジーの発展もあり、現在予測しているよりも効率的な成果が得られることが期待される。
次に求められるのは何なのか。より広範なサービスなのか、翻訳者の枠を超えた深い専門性なのか、それともその両方なのか。翻訳に対するニーズは今後もなくならないかもしれない。しかし私達はいつまでも同じ場所に留まることはできない。せめて、その変化を今後も楽しんでいきたい。

29

解説記事

QRpotato: Web から専門用語対訳対を収集する
阿辺川 武
国立情報学研究所コンテンツ科学研究系

1.

はじめに

2.

まず、Web 上で専門用語対訳対がまとめて存在する

翻訳において専門分野の文書を翻訳するときは、その分野で普段用いられている専門用語を選択する必要

専門用語対訳対の存在するページ

可能性が高いページの例を紹介する。

があり、専門用語辞書の使用が欠かせない。最新の多⚫

言語専門用語のリファレンスリソースに対するニーズ

Web 上には特定の概念の単語対の集合を編集したは非常に高いが、一般的に人手で編集された専門用語

ページが数多く存在する。その中にはある領域の専門用辞書では専門用語の増加のスピードに追いつけないこ語をまとめたページがある一方で「中学 3 年で習得すとが認識されている。このギャップを埋めるために、る単語リスト」といった一般用語に関してリストを作成

パラレルコーパスやコンパラブルコーパスから対訳用している場合もあり、これらと区別する必要がある。

単語集リスト語を自動的に抽出する手法の開発に多くの努力が費や⚫

されてきた。コンパラブルコーパスの利用は、パラレ専門文書（technical document）では、この文のよ

ルコーパスよりも幅広い言語とテキストタイプのコー

うに文章中で専門用語（technical term）に対し、カッパスを利用できるため、特に重要であると広く認識さコ表記で対訳を併記することがある。また、学術論文れている[1]。

では分野や出版社に依るがアブストラクト部分やキー

しかし、翻訳者は自動化手法を用いてコーパスから

専門文書

ワードリストに対訳対が記述されている。

構築された用語集をあまり利用しておらず、別のアプ⚫

ローチを使う傾向がある。手元の用語集、あるいはオ

目次、索引でも同様に見出し語に対し、英語が併記

ンラインの辞書サイトに関連する項目が見つからないされていることがある。特に学術系のコンテンツに多場合、多くの翻訳者は Web 上で用語の対訳対が共起しく、大学のシラバスにも同様の傾向がある。

目次、索引ていると仮定して翻訳候補を生成し、Web 検索エンジンを使用して、これらの対訳対を検証する。

3.

収集方法

そこで我々は、このような翻訳者の行動を参考にして、専門用語対訳対を収集するシステム QRpotato を開発した。その仕組みは最初に専門用語からなるシー

本節では、専門用語対訳対を収集する手法を説明する。以下に収集の簡単な流れを述べる。

ド対訳対を利用して、Web 上でその出現ページを検索

1.

シード対訳対集合を用意する。

し、同一ページ内でシード対訳対と同じパターンで出2.

シード対訳対をクエリーとして、検索エンジン

現する文字列対を対訳候補として網羅的に収集する手法である。本稿では手法の説明と、QRpotato を使用して実際に収集した専門用語対訳対の例を紹介する。

から対訳対を含むページを収集する。
3.

収集されたページごとにシード対訳対の出現パターンを求める。

QRpotato: A system that exhaustively collects bilingual technical term pairs from the Web
Takeshi Abekawa
National Institute of Informatics
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

表 1. 得られた文字列パターンの例

左側終端記号

左側用語

中間文字列

右側用語

右側終端記号

1‘、'

シェーグレン症候群‘('

Sjogren syndrome

‘)'

2

‘>'

ラポール

‘‘

rapport

‘と'

3

‘['

代謝

‘]('

metabolism

‘)'

4

‘●'

アンダーカット‘【'

undercut

‘】'

5

‘>'

アンタゴニスト‘</b>'

antagonist

‘<'

6

‘>'

イベント

‘</strong>（<i>'

event

‘<'

7

‘>'

光

‘</font></td><td><font>'

light

‘<'

4.

得られたパターンを用いて、同様のパターンで⚫

出現する用語対を収集する。

次に、左側の用語、右側の用語双方に対して、終端終端記号の検索

文字列を決定する。中間文字列内に括弧記号や HTML3.1 専門用語対訳対をクエリーとした Web 検索

タグがある場合には、それらに対応する終端記号を決Web 検索エンジン1を用いて、シードとなる専門用定する。例えば、中間文字列に‘('があったとき、右側の語対訳対を含むページを検索する。その際、対訳対が用語の終端記号は‘)'となり、‘]'がある場合は、左側の用

その順番で隣接して出現するように、2 つの文字列を語も終端記号は‘['となる。中間文字列に括弧がないとそのまま結合したフレーズで検索を行なう。そして、きは、用語から終端方向へ向けて記号文字を検索し、検索結果として得られた URL 集合から HTML およ

最初の記号文字を終端記号とする。これは中間文字列

び PDF ファイルをクロールする。

に HTML のタグがあるときなどが当てはまる（表 1の 5, 6, 7）。終端記号方向へ記号文字を探していると

3.2 対訳対の抽出⚫

き、別の文字種が出現した場合（表 1 では 1 の左側、
2 の右側）は、ここで探索を打ち切り、文字種を用い中間文字列の取得

既存の検索エンジンの多くは、HTML タグを含め記た正規表現としてパターンを作成する。1 では「日本号全般を除去した検索インデックスを構築しており、語文字列[KanjiKana+]」、2 では「アルファベットと数

フレーズ検索を行なっても、間に存在している記号類

字からなる文字列[AlphabetNum+]」となる。このためはすべて無視した文字列として検索される。そこで、文章中に用語が出現した場合など、専門用語の区切り

シード対訳対の間に含まれる中間文字列を取得するたが判断できないことがあり、この正規表現を使ったパめ、得られた HTML ソースコードを対象に、プログラ

ターンの信頼度が低くなる。

ムを用いて再度シード対訳対による検索を行なう。こ⚫

こでは、先程のフレーズとしてではなく、対訳対の間

上記で得られたパターンについて、中間文字列と終端に記号文字（空白を含む）からなる文字列の挿入を許記号から正規表現を作成し、そのページ内で同一のパした正規表現検索をする。これにより表 1 にあるようターンで出現する文字列対を検索する。これは 1 つのな中間文字列が取得できる。

ページ内では、専門用語対訳対が同一のパターンで出現

同一パターンの検索する傾向が高いというヒューリスティックスを利用し

1 現在は Google Custom Search API を使用している。

31

ている。獲得された文字列対については、どのようなパことから命名された。接頭辞 QR は我々の開発していターンを用いて検索されたかについて保存しておく。前る一連の翻訳支援ツールに共通する名前である。

節で述べたように端が終端記号で抑えられるものと、正規表現の境界であるものを区別するためである。

3.3 本手法の評価
3.2 の 手 法 を 評 価 す る た め に 、 科 学 技 術 用 語 集
210,328 用語対2を用いて対訳対の収集をおこなった。
その結果、3,486,125 対の新しい対訳対の候補が得られた。サンプルとして 300 対を調べたところ 216 対（72%）が正しい対訳対で、22 対（7%）が部分的にマッチした対訳対であった。詳しい結果は紙面の都合もあり[2]を参照されたい。専門用語対訳対でない対を多く含むページには次のようなものが挙げられる。
⚫

読みだけのページ
図 1. QRpotato のインターフェース

カタカナからなる日本語用語に対応する英語用語が、
たまたまローマ字綴りの表記と同じとき（例、グアノ |
guano）に、日本語の読み方を紹介しているページを獲図 1 が現在開発している QRpotato の検索インター

得してしまうことがある。特に日本の文化を海外に紹介

フェースである。ここではシードとなる対訳対の入力するページに多い。形態素解析器を用いて読みを取得しボックス（terms）だけでなく、オプションワードを指ローマ字に変換したものと、得られた英語用語を比較す定することができる。オプションワードという表記でれば、これらのページを除去できると思われる。

あるが、使い方として例えば、ある用語 t の対訳を知⚫

りたいとき、オプションワードに t を入力し、同一分

他の言語のページ

今回用いたシード用語対は日英のものであるが、た野で既知の対訳対を term pair として入力する。そうまたま英語の用語が他の言語と同じスペルであったたすると対訳語を含み、かつ t を含むページが検索され、めに検索でヒットしてしまったことが原因である。

既知の対訳対と同様のパターンで t の対訳語が出現し対応策として、その言語に対応した一般辞書が用意ていることが期待できる。

できれば、新たに獲得した用語について、その言語特

図 2 はシード対に「化学療法｜chemotherapy」で検有の単語を含むかどうかで判断できると思われる。

索した結果のうち正しく対訳対のリストが取得できた例である。対訳対パターンを見ると“;○(□)” となってお4.

QRpotatoり（○が日本語、□が英語を表す）、日本語の始め、英語の終わりが記号で区切られている。このようなパター

これまで説明してきた対訳対の収集方法を実装した

ンは正しく対訳対が取得できることが多い。QRpotato

システムが QRpotato である。この名称は、シード対

では、検索結果のうち、うまく取得できているページ

訳対から対訳対を収集し、その対訳対を新たなシードの対訳対リストを人手で選択し、それらのリストだけとして…というように芋づる式に対訳対を収集できるを CSV 形式としてダウンロードすることができる。

2

JST 科学技術用語日英対訳辞書

32

5.

おわりに
本稿では、Web 上から専門用語対訳対を収集するために、シード対訳対を含むページを獲得し、ページ中
でシード対訳対と同じパターンで出現する文字列対を新たな対訳対候補として収集する手法を紹介した。獲
得した対訳対リストの精度は抽出に使用したパターン
により異なるため、パターンを限定する必要がある。
今後の分析として、シードとして使用した用語と実際に収集した用語の関係や、異なるシードを使用して収集した用語間の関係について検討する必要がある。
また予測の観点からも、新しい用語対を収集するため
図 2.「化学療法 | chemotherapy」の検索例 1に有効なシードの特徴を明らかにできれば、非常に有用である。

一方、図 3 は同じシード対でうまくいかなかった

最後に、QRpotato の仕組みは対訳対の収集に活用

ページ例である。実際のページ中での出現は“通常化学できるだけでなく、任意の文字列の組み合わせについ療法</b><b>（chemotherapy、chemo）”であり、ここても動作する。例えば“United Nation |UN”のようなか ら 対 訳 対 パ タ ー ン は “[KanjiKana+]</b><b>

国際組織名とその略称、「坊っちゃん | 夏目漱石」で([AlphaNum+]” が得られた。このパターンは用語境小説作品とその作家名、「栄枯盛衰 | えいこせいすい」

界が正規表現で定義され、正しい対訳対が得られないとして四字熟語を収集するなどである（これらは実際事が多い。また、このページではカッコの使用が対訳うまくいく）。また、「菅義偉 | 70」のように政治家、対だけでなく補足説明でも使われており、特定パター

芸能人、スポーツ選手などの名前と歳を対とすれば、ンの使用方法が統一されていないページではうまくい

その人物がその年齢の年度に公開された記事のみがク

かないことが多い。

ロールされ、同時代に同分野で活躍する人々がリストとして作成できる。

参考文献[1] Sharoff, S., Rapp, R., Zweigenbaum, P., & Fung,
P. (Eds.). (2013) Building and using comparable
corpora. Berlin: Springer.
[2] Abekawa, T. and Kageura, K. (2011) Using seedterms for crawling bilingual terminology lists on theWeb. Translating and the Computer 33.

図 3.「化学療法 | chemotherapy」の検索例 2

33

解説記事

人間の翻訳と機械の翻訳（３）：翻訳プロセスは何から構成されるか？
影浦 峡
東京大学

1.

大学院教育学研究科

これまでのまとめと今回の話題の第１回で、
例えば翻訳の先端で活動している高橋さきの氏のよ

本連載では、第１回の記事で、そもそも翻訳は何をうなプロフェッショナルの眼には、言語処理が語っ対象としているのかという問いに「文やテキストではている翻訳は、「人間の脚や腕を、まるで一本の枝でなく文書」という答えを与えました。文書を代表するも描くように」描いているようなものと映るのかも「本」というのは不思議なもので、翻訳することもできしれません。

れば、燃やすこともできます。それは単に「本」の概と述べました。研究としては、きちんと描くことがで念が二重性を持つからだというのはその通りではある

きることときちんと描くことがどのようなプロセスかのですがとはいえそれは言語やテキストを抽象体としら構成されているかを体系的かつ明確・詳細に把握して捉えた上で本が担うそこに収まらないいわば物理的言語化できることのギャップを埋めることが大きな課な領域を立てるという視点に立つからで、文書という題となります。

社会的存在を翻訳の対象として同定したときに述べた
ことはまさに翻訳はそのような視点に基づく二重性を2.

翻訳プロセス基本とした行為ではないかもしれないことを示唆しています。
それを踏まえて前回（第２回）は文書とはどのよう

ここでは、まず、翻訳プロセスとは何か、そしてそれはどのようなものか、を簡単に整理します。

なものかについて、位置付け・性格・属性・構成要素

最近、翻訳研究の世界ではいわゆる「翻訳プロセスの観点から簡単に整理しました。それを踏まえて、い研究」が活発に行われています。これは、アイトラッ

わゆる言語データと文書の間にあるギャップについてカーなどを用いて翻訳者が翻訳時に何をしているかをも言及しました。

追うもので、実験的・実証的な方法により翻訳者の認

今回は、ではその文書を対象とするという翻訳のプ

知的なプロセスと対応する反応を明らかにすることにロセスはどのような要素から構成されているのかを見重点が置かれています[2]。多少単純化するとここでのることにします。実際のところ翻訳においてどのよう「翻訳プロセス」は「翻訳者が翻訳しているときの認知なプロセスが取られるかは個別的で多様であり、また、

プロセスおよびそれに対応した行動プロセス」です。

詳細な記述的明確化も進んでいません。その詳細な記

これとは全く異なる用法があります。翻訳産業界の述は私たちが進めている研究プロジェクト「翻訳規範

用法で、クライアントとの交渉・契約、要項の作成、とコンピテンスの可操作化を通した翻訳プロセス・モ

プロジェクトの構成と管理、調査、翻訳・修正・レデルと統合環境の構築」（科学研究費基盤 S）[1]の中心

ビュー・校正、検証、納品からなる工程を指します。

的課題の一つで、現在、研究進行中ですので、ここで例えば、翻訳サービスの要件を規定した ISO 17100 に述べることは必然的に概略的なことになります。連載

は、次のように書かれています。

Of what does “translation process” consist?
Kyo Kageura
Graduate School of Education, The University of Tokyo
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License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

[ISO 17100] specifies requirements for all aspects

言にも繋がるポイントで[5]、end-to-end の学習によっof the translation process directly affecting theて言語操作のプロセス自体がブラックボックス化されquality and delivery of translation services.[3]る前の言語処理研究が共有していた課題でもあると考

ここでは「翻訳プロセス（translation process）」といえられます。

う言葉が翻訳者個々人の認知プロセスではなく、発注というわけで、本稿では、翻訳プロセスを、翻訳から納品までの流れを指すものとして使われています。

ニーズに始まり納品とそれに対するフィードバックで

本稿（および本連載）では、「翻訳プロセス」を、後一応終わりになるプロセスであり、起点言語文書を目者の意味を基本とし、それを、いわゆる狭義の、翻訳

標言語文書に変換することに関与する様々な要素に対者個々人が「翻訳」（修正・レビュー・校正等）をする

する具体的な操作から構成されるとします。

ときに行なっている行為にまで適用して考えます。

3.

翻訳プロセスは、原則として、共有可能な外在的対

巨視的な翻訳プロセス

象に対する外在的な操作として具体的に存在します。
翻訳は知的営為であるからとりわけ翻訳者個々人の翻

巨視的な翻訳プロセス、すなわちクライアントの訳プロセスは本来的に内的・認知的なものであるとい

ニーズに始まり翻訳会社がプロジェクトを組んで目標

う誤解もときに見られますが、翻訳時の認知プロセス

言語文書を生成し納品するまでのプロセスを大まかに

は翻訳プロセスに対応した認知プロセスだから翻訳の見たときの標準的な構成として ISO (2015)が示して

認知プロセスなのであって、それは読字障害を有する

いるものは下図のようになっています [6]。ISO 17100

人たちの脳の特定部位のパルスが揺れることが観察さはガイダンスではなく認証規格として、プロの翻訳れたときにその揺れが読字障害なのではなく読字障害サービスが満たすべき条件をまとめたものなので（すが既に存在し認識されているからこそそもそもその揺べての翻訳案件に適用されるわけではないにせよ）こ

れが読字障害に対応していると認識することができその図は翻訳プロセスにおいてなされなくてはならないのようなものとして同定することができそう語ること

標準的な要素を示していると考えることができます。

ができるのと同じであり、それゆえ翻訳時の認知プロ
セスに対する認識の解像度は翻訳プロセスそのものに対する認識の解像度に論理的に依存し、後者は前者に先行しまた前者を束縛します。例えば線形代数はそうと名指すことができない原初における生成においては個々人の認知的営為を第一義的なものと見なすことができるかもしれませんが（もちろん事実問題としてある一人にその生成を帰することはでませんが）そのプ
ロセスは線形代数の生成プロセスとして捉えることは

翻訳プロセス全体は、「制作前のプロセスおよび活できずそう捉えることが可能であるためには対応する

動」、「制作プロセス」、「制作後のプロセス」の３つに記号の体系を有し外在化された知識として線形代数が分かれます。いわゆる「翻訳」は、11 ステップに分か既に存在していることが求められます[4]。余談になりれるサブプロセスの一つとして位置付けられているこ

ますが、これは本連載の第１回で紹介した、名古屋大と（あるいは一つにすぎないこと）、全体の翻訳プロセ学の佐藤理史先生による「AI の 1 つの本質というのスが制作前のプロセス及び活動の、「引合い及び実施可は、今、擬人化してしか説明できないことを、擬人化

能性」というクライアントのニーズと条件を考慮した

せずに説明する方法なんじゃないかと思う」という発サブプロセスから始まっていること、制作後のプロセ

35

4.

スとしてフィードバックがあり、その後にプロセスが微視的な翻訳プロセス

終了することなどは、実際に産業翻訳のマネジメントを担当している人にとっても独立して産業翻訳の仕事

ISO の図が示す通り、「翻訳」は、この翻訳プロセスを受注する個人翻訳者にとっても当たり前のことでの一サブプロセスと位置付けられます。一般に、ここ

しょうが、出版翻訳を副業とする個人翻訳者や MT 研がいわゆる「翻訳」の専門性が最も発揮されるところ

究開発従事者には見えにくい部分かもしれません[7]。

です。このサブプロセスがどのようなものかについて
例に基づき考えてみます[13]。

次に、それぞれのサブプロセスはどのようなものを対象にしたどのような行為からなっているのかが２節

However, the set of all points on any straight line

後半の主張との関係で問題になります。実のところ、

in R2 not going through the origin (0,0) is not a

ISO 17100 の本文は、この図（及びそれを少し詳細化

vector subspace.[14]した図）に対応するサブプロセスが満たすべき要件を当然のことですが、唐突にこの文だけが与えられて記述しているのですが、残念ながらそこでとられるべ

日本語に訳すよう求められた場合、プロの翻訳者は「訳き行動が具体的に記述されているわけではありません

せません」というか、訳すために必要な条件を明確に（ここでの具体性のレベルとしては料理の本を想定すするやりとりを行うでしょう。内在的な条件としては、るとよいと思います。それに従えば一応誰もがその料

出典は何でどの範囲の翻訳が求められているか、どの理を作ることができるような記述です[8]）。ここから先ような読者を想定するか、公表の媒体は何か[15]、など

は、実務翻訳を意識した翻訳研究でも実用的な文書でで、外在的な条件として期限や予算・単価などがありも、体系的に整理されたものは見当たりません。

ます。便宜的に図書全体の訳で想定読者は英語文書と科学が対象を how の観点から捉えそれを具体的に同様、統計学や関連領域の学部上級から大学院初年次

共有可能な記号表現・操作の体系で表現するものであ

程度、教科書としての利用を想定します。

るとするならば、翻訳に対する私たちの理解はまだ 17

いわゆる「文意を取る」こととは別に直接の微視的文

世紀以降の近代科学の意味での科学に到達していない

脈とは独立に専門概念の体系に対応した専門語彙の体と言うことができそうです[9]。なお、このプロセスの系を想定して用いられている専門用語と記号について中で比較的具体化が進んでいるのは制作プロセス後半

日本語で対応する体系を想定して対応する用語を確定のチェックから制作後プロセスのフィードバックまでする必要があります [16] 。 名詞系では“set,” “points,”に関与する翻訳の品質管理で、これについては例えば“(straight) line,” “origin,” “vector subspace” が、量化

MQM[10]が翻訳業界で標準的に使われているだけでな子として“all,” “any”が、記号として“R2”がその対象とな

く MT を含む比較評価の試みでも用いられており[11]、

るでしょう。その際、標準的な数学辞典の表記を採用す

外在的対象をめぐるそれなりに具体的な記述の有用性

るか、あるいは予定されている出版社が学部向けに出しを示すものとなっています。一方、前半の契約等のプている標準的な日本語教科書とのつなぎを考え、その教ロセスにおいては、想定読者や目的等を含め、翻訳に科書の用語を基本とすることもあるかもしれません。専

おける重要な要件が検討されて定められ、それはプロ

門用語は表現の厳密性と唯一性を目指しはするものの、ジェクトの要項として制作プロセスをコントロールす例えば “vector subspace”に対して基本的に「部分空間」

るのですが、この部分は事後的な品質管理と比べると「部分ベクトル空間」「ベクトル部分空間」あるいは「線記述の具体性が低く、一定程度の知識と専門性を前提

形部分空間」のいずれをあてるかといった判断は必要で、とした人間の翻訳者間の理解に依存しています[12]。

いずれにせよこうした点をめぐる決断は具体的な文書が与えられ、翻訳目的等が絞り込まれた上でなされます。

36

5.

この文における“vector subspace”に対応する日本語

MT（+PE）はどこを扱っているかの選択は起点言語文書における異形がどのようになっているかによっても変わり得ます。この概念を指すとMT はここで述べてきた翻訳プロセスのうち、巨視

きに単体の“subspace”が用いられることが決してない的なプロセスの中では「翻訳」の部分、そしてその「翻なら“vector subspace”であることはテキスト全体にわ訳」の中では、テキストの言語的処理に、分野の用語たる著者の意思的な選択であることが推測されるので体系をプラグインした範囲を扱っているというのが現それを考慮するかどうかの判断が必要になります。

在の状況だと考えられます[18]。扱っている範囲がそれ“vector subspace”と“subspace”が混在しているならば、に限られるのはもちろん技術的な問題でもありますが、

まさにこの文で“subspace”ではなく“vector subspace”

翻訳とはどのようなプロセスか、そこにはどのようなが用いられていることがどのような作用を持つかを把要因が関与しているかをめぐる理解の不十分さ（これ握し例えば少し重く感じられても「部分ベクトル空間」

は、明示的な知識に基づく理解という点ではここで見を当てる必要が出てくるかもしれません[17]。

てきたように MT だけの問題ではなく翻訳論の問題で以上の準備を踏まえ、文を日本語にしなくてはなりもあります）も関係しています。まぐれあたりでもなません。このとき、例えば量化子として検討対象となっい限り、技術は問われていない問いへの答えを与える

た“any”をどう扱うかを検討する際には、文書内での一ことはできません。

貫性とは別にこの事例における判断が求められます。

翻訳プロセスに照らしてみたとき MT が扱っている判断にあたって、翻訳者はほぼ確実に、“any”を“a”に範囲がこのように限られていることは、MT+PE の枠

変えても命題としては等価であると考えるでしょう。

組みにおける PE の位置付けについても多少の示唆をHowever, the set of all points on a straight line in

与えます。現在の MT+PE が翻訳の完全な代替となり

R2 not going through the origin (0,0) is not a vector

うると仮に考えるならば、翻訳プロセスのうち MT がsubspace.

扱っていないサブプロセスを PE が担うことになりま

その上で、“any”を“a”のように変えて弱めても問題す。通常の翻訳では目的や想定利用者といったパラがないか、「任意の」という比較的分野特異性の高い表

メータを事前に定めるのですが、MT は現在それを扱

現を用いるか、あるいは「なんであれ」のようにできえないので（分野適応とは異なります）、PE は本来事るかを検討し、実際に複数の訳文を作った上で、最終前に定められそれに従って目標言語文書が作られるべ的な訳文を決定することになります。

きパラメータを考慮しないで作られた目標言語文書の以上は一つの例を起点とした、翻訳の中核プロセス

文をそうした要因を事後的に考慮し直して修正する必の断片的な紹介にすぎませんが、こうした判断のほと要があります。これは自然な順序に逆らうかなり負荷

んどが言語学的 な意味での 言語に関わるも のでもの高いプロセスなので、翻訳の完全な代替となること

TOEIC で測られるようなものでもないことは見て取を目指す場合、MT+PE が求める効率が犠牲になる可れると思います。また、前提として必要な基本的理解能性が高いことが推測されます。だとするとそのようは分野の専門的内容に関係しますが、“subspace”かな MT+PE は効率を求める MT+PE と品質を求める翻“vector subspace”かの選択は分野の専門知識をめぐる訳との間で適切な位置付けを持たないことになるかも

ものとは言えません。さらに、一部は読解一般の話としれません。一方、MT+PE を翻訳と等価なものを実重なりますが、用語の選択などはやはり翻訳に固有の現するものとしてではなく、多少の品質を犠牲にして意思決定になります。

も効率を求めるものであるならば、PE の作業は MTの出力結果に対して、どちらかというと言語的な観点から微修正するものに止まることになりそうです。そ

37

の場合、
現在の枠組みで MT がさらに進歩するならば、

Geneve: International Standard Organisation.

PE は不要になるかもしれません。

[4] 少しずれますが、これに関連して、公理的定義は対象の認識において特異な位置付けにありそうです。

6.

[5] 池上高志・石黒浩・梅田聡・佐藤理史・中島秀之・

おわりに

開一夫 (2019) 「［座談会］人工知能研究は何をめざすか（後編）」『科学』89(5), pp. 460-469.

本稿では、翻訳プロセスの概略を示しました。関与するサブプロセスと要素の一部を指示的に紹介するか[6] ISO (2015) 付属書 A。画像は日本規格協会ソあるいは事例ベースで断片を示すにとどまりましたが、リューシ ョンズ審 査登録 事 業部サイ ト（ https://

それは紙幅の問題（だけ）ではなく、そもそも、翻訳

shinsaweb.jsa.or.jp/MS/Service/ISO17100 ）から。

プロセスの記述が、一定程度の専門性を有する翻訳者[7] 例えば、村上春樹・柴田元幸 (2000) 『翻訳夜話』

が理解することを前提になされていると同時にその専

文春新書（こちらは文芸翻訳談義ですが）とは、扱

門性は明示的な知識として定式化されていないことかわれている範囲が全く異なります。
[8] 料理に関しても対応する認知プロセスを考えるこらくる問題であり[19]、この点は今後の研究で明らかにされるべき課題として残されています[20]。

とができますが、料理のプロセスと言ったときに認

次回は、翻訳プロセスを記述する言語（メタ言語）

知的なプロセスを考える人は少ないようです。影浦の位置付けか、あるいは、機械翻訳と翻訳研究のメタ

峡 (2020) 「翻訳プロセス・モデルの構築を目指す

科学論的な対比か、いずれかを扱う予定です。いずれ

研究」 AAMT Journal, 72, pp. 25-28. で関連するにしても、翻訳そのものというより翻訳を研究するこ

議論を行なっています。
[9] ここで科学にこだわる必要があるのかというと、と・語ることに関わるテーマになります。

やはりあって、原理的に同じものを具体的に共有す

謝辞ることが可能な記号表現・操作の体系は暗黙知と徒弟的伝達により支えられる職人的な専門性と比べる

本記事の一部は、科研プロジェクトにおける論文／発とその性質において民主的で、公正な共有と規模拡

表 “Metalanguage for the translation process”

大に資するためです。17 世紀には一部の特別な人たTranslation in Transition: Human and Machine

ちしか理解できなかった微分積分のかなりを高校でIntelligence, 15-17 October, 2020（オンライン会議）

学ぶことができるのは科学のその面がもたらした恩に依拠しています。筆頭著者山田優氏および共著者山恵と考えることができます。ちなみに翻訳プロセス

本真佑花氏・大西菜奈美氏・藤田篤氏・宮田玲氏に感の記述においては、チョムスキーが理論言語学の科謝します。

学的探求においてモデルとした物理学よりも、科学的分類に基づく生物学につながる普遍言語・普遍分

注・参考文献類の構想が参考になると考えられます。後者につい[1] https://tntc.p.u-tokyo.ac.jp/て は 例 え ば Slaughter, M. M. (1982) Universal[2] Jakobsen, A. (2017) “Translation process research,”

Languages

andScientificTaxonomyin

In: Schwieter, J. and Ferreira, A. (eds.) Handbook

Seventeenth Century. Cambridge: Cambridgeof Translation and Cognition. Malden, MA: John

University Press.が参考になります。
[10] Burchardt, B. and Lommel, A. (2014) QT-

Wiley & Sons. pp. 19-49.
[3] ISO (2015) ISO 17100: 2015 Translation

LaunchPad Supplement 1: Practical Guidelines forServices-Requirements for Translation Services.

the Use of MQM in Scientific Research on

38

Translation Quality. http://www.qt21. eu/downloads/

表現を重視していることが伺えます。
[18] 2020 年 9 月 24 日の時点で、4 節に挙げた例文のMQM-usageguidelines.pdf.

MT 結果は以下のようになります。

[11] Specia, L. and Shah, K. (2014) “Predicting
human translation quality,” Proceedings of theGoogle 翻訳：ただし、原点 (0,0) を通過しない R2

1th AMTA, pp. 288-300.

の直線上のすべての点のセットは、ベクトル部分空[12] 翻訳論の中に、要項で標準的に定められる項目の間ではありません。

一つである目的を起点として翻訳戦略を定義するス

みらい翻訳：ただし、R 2 の直線上で原点 (0, 0) を

コポス理論があり、実務翻訳や実務翻訳教育への有通過しないすべての点のセットは、ベクトルサブス

効性が認められていますが、記述をさらに具体化す

ペースではありません。

る余地は残されています。例えば Vermeer, H. J.

DeepL：しかし、原点(0,0)を通過しない R2 上の任(2000). “Skopos and commission in translation

意の直線上のすべての点の集合は、ベクトル部分空

action,” In Venuti, L. (ed.). The Translation

間ではありません。

Studies Reader. London: Routledge. pp. 221-232.

みんなの自動翻訳（特許）：しかしながら、原点 (0,0)[13] 翻訳のポイントを事例ベースで指南したものにを通らない R2 の任意の直線上の全ての点のセットは、例えば田辺希久子・光藤京子 (2008) 『英日日は、ベクトル部分空間ではない。

英 プロが教える基礎からの翻訳スキル』三修社. な[19] European Master’s in Translation (2017)

ど複数の良書があります。それらがいわば産物ベー

European Master’s in Translation Competenceスであるのに対し、ここではプロセスを重視します。

Framework. は翻訳プロセスで発動することが求[14] Searle, S. R. and Khuri, A. I. (2017) Matrix

められるコンピテンスを具体化するための土台としAlgebra Useful for Statistics. Second Edition.

て作られていますが、それでも “Translate general

Hoboken, NJ: John Wiley. p. 5.

and domain-specific material in one or several[15] 公表媒体が内在的かどうかは議論の余地があり

fields from one or several source languages into

ますが、翻訳が文書を対象とするという点を意識し、

their target language(s), producing a ‘fit for

ここでは内在的属性に入れました。

purpose’ translation”のように中核において同義反[16] 本来は索引を中心に文書全体で用語の扱いを考復的な記述が残されています。

える必要があります。この例では数学辞典や標準的[20] この問題は翻訳に限るものではなく、例えば「読な教科書が想定されますが、企業の技術文書等ではむ」といったときにそもそも読むとは何をすることクライアントや翻訳サービス側が管理している場合なのかもあまり具体的に共有されていません（これもあり得ます。ここでは述べませんが翻訳メモリもについては例えば、新井紀子 (2018) 『AI vs. 教科

類似の位置付けにあり、「単に近い」だけでは不十書が読めない子どもたち』東洋経済新報社.）。

分で与えられた文書が適切にその中に位置付けられる文書集合の例を利用する必要があります。
[17] ちなみにこの本の索引に“vector subspace”はあるけれども“subspace”はなく、目次と前書きを除いて本文や章節見出しに 25 回現れる“subspace”のうち“vector”が付いていないのは 7 回で、規則性は確認できませんが、定義と索引で “vector subspace”を使っていることからかなり“vector subspace”という

39

解説記事

書評: Neural Machine Translation by Philipp Koehn
渡辺 太郎
奈良先端科学技術大学院大学

1.

はじめに

識を勉強するのに、遅れはないですよ」と慰めてくれます。日々新しい論文が量産される世の中になりまし2016 年に Google がニューラル機械翻訳のサービスたので、これも怪しいものですが。

を始めて以来1、翻訳の精度が大幅に向上し、様々な分

本書は、三部構成になっていまして、第一部は翻訳野で影響をもたらしたと思っています。今や 100 言語とはどういうことをするのか、また、機械翻訳の種々以上を対象としたサービスをしています2。私は初期ののアプリケーション及び評価法についてまとめていま

システムの立ち上がりを横で眺めて、時々お手伝いをす。第二部は、ニューラル機械翻訳の仕組みについて、するだけでしたが、サービスとして立ち上げるため、深層学習に始まり、言語モデルから翻訳モデルまで幅

論文にならないような様々な試行錯誤が行われた、と

広く扱っています。第三部ではより深く、どのようないう記憶があります。 また、ライバル企業による様々研究課題があるのかを網羅しています。機械翻訳はな研究開発が行われています3, 4。

知っている、という人は、第二部から始めてもいいですし、すでに深層学習に触れていて、機械翻訳に関す

2.

Neural Machine Translation

る研究について知りたいようでしたら、第三部から読み始めてもいいでしょう。

本書 (Koehn, Neural Machine Translation, 2020)
はニューラル機械翻訳の初めての入門書であり、同じ

2.1 機械翻訳について

著者による統計 的機械翻訳 による初めての 入門書

第一部ではニューラル機械翻訳について解説する前(Koehn, Statistical Machine Translation, 2012)の続に、機械翻訳がどのようにして発展してきたのかを解きにあたります。序文にありますが、説しています。

あなたが手にしている本は、この教科書の第二版

1 章では、翻訳において、単語や句、構文、意味なの一つの章として計画されていましたが、新たなど様々な曖昧性をいかにして取り扱うのか、また、言手法があまりにも発展してしまい、以前の手法が語学的な知見および機械学習などデータに基づく手法

ほぼ無関係になってしまい、結局一つの本になりからの知見について議論しています。翻訳はどうあるました。

べきか、という難しい課題については「読み手に翻訳

確かに、4 章の評価に関する内容以外、重なるものがしたことがばれない」と結論づけています。個人的に全くと行ってなく、これまでの知識の積み重ねが全くは、例えば辞書目的で翻訳する場合なるべく直訳調の役に立たない、といえます。ただ、Koehn 先生により文体が良いなど、「使用目的に依存している」と思ってますと「この数年に始まったことなので、最先端の知いますので、異論等あるかもしれません。

1 https://blog.google/products/translate/found-translation-more-accurate-fluent-

3 https://www.deepl.com/

sentences-google-translate/

2 https://blog.google/products/translate/new-look-google-translate-web/

4 https://ai.facebook.com/blog/facebook-leads-wmt-translation-competition/

Book Review: Neural Machine Translation by Philipp Koehn
Taro Watanabe
Nara Institute of Science and Technology
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

2 章では、機械翻訳のアプリケーションを紹介してくして活性化関数を導入する、ということで非常にわかおり「情報アクセス」「翻訳者の手助け」「コミュニケー

りやすく説明しています。さらにモデルの学習がどのよション」と定義しています。機械翻訳の一般的な教科

うに行われるのか、具体例を示しながら勾配を計算して書 で は よ く 「 情 報 理 解 (assimilation) 」「 情 報 拡 散いますので、自分で計算してみることで深層学習がどの(dissemination)」「コミュニケーション(communication)」

ように行われるのかを実感できると思います。
6 章では、深層学習の発展に貢献した「計算グラフ」と定義していますので、微妙に違うのでお気をつけください。

という概念について解説しています。計算グラフは、3 章では、研究開発の歴史についてまとめています。

ニューラルネットワークを構築する時に、その構造を印象的なのは、ニューラルネットワークの説明から始抽象化して表現するために用いられ、TensorFlow5やまっていることでして、間違った教科書を読んだのか

PyTorch6は Python により記述できるようにしていまと数回読み返してしまいました。ニューラルネット

す。一番大きいのは計算グラフを用いることで自動的ワークを活用した深層学習の進展により難しいとされに勾配を計算できることでして、研究者が微分するアていた様々な AI の問題が解決されましたし、機械翻

ルゴリズムを実装する必要がなくなりました。本章で訳もその影響を大きく受けています。一番印象的なのは、どのようにして計算グラフが構築され、さらに、は冒頭部分にあり、機械翻訳は長年の研究開発を経て微分を計算する時にどのように計算グラフが利用されいるため、時には過大な期待を受け、また、失望も味ているのかわかりやすく説明しています。

わっている、という点でしょうか。今「人間と同等の7 章では、ニューラルネットワークによる言語モデ能力」と宣伝されていますが、まだ解けていない問題

ルについて解説しています。ただし、いきなり「N-も数多くあり、警鐘を鳴らしています。

gram」や「条件付き確率で履歴部分を省略することで4 章では、機械翻訳の評価手法について紹介してい近似する」など確率についての知識や N-gram 言語モます。長年 BLEU (Papineni, Roukos, Ward, & Zhu,

デルを知っていることを前提としているので注意して

2002)が指標として使われ、様々な批判について議論

く だ さ い 。 前 の 著 書 (Koehn, Statistical Machine

をしていますが、なかなかこれを超えるものがない、

Translation, 2012)の抱き合わせ販売を目的としていというのが残念とも言えます。この章はほぼ更新されるのか、とちょっと疑ってしまいました。N-gram 言ていないため、人間と同等の能力を得た機械翻訳シス

語モデルについて知りたい、また、ついでに深層学習

テムの微妙な差分をどのように評価したら良いのか、における自然言語処理が何をしているのかを知りたいという課題について議論が欲しかったです (Läubli,のでしたら、「Speech and Language Processing」

et al., 2020)。

(Jurafsky & Martin, 2008)をおすすめします7。
本章では、Feed-Forward ネットワークによる言語

2.2 深層学習による機械翻訳

モデルに始まり、そのために必要な単語ベクトルにつ第二部は、この本の主題かもしれません。ニューラル

いて議論し、さらに、長い系列を表現可能な回帰型ネッ

ネットワークは何なのかを説明したあとで、まずは言語

トワークについて簡潔に説明をしています。ただし、モデルを解説し、現在の機械翻訳で用いられているエン

LSTM や GRU の解説については、Wikipedia やコーダ・デコーダモデルについて説明しています。

TensorFlow、PyTorch の API ドキュメントを読んだ

5 章では、ニューラルネットワークについて解説してほうがわかりやすく、また、LSTM の解説では小さいいます。初期のパーセプトロンに始まり、その構造を深バグがあるので気をつけてください。

5 https://tensorflow.org/
6 https://pytorch.org/

7 最新版のドラフトがあります。https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/41

8 章のニューラル機械翻訳では、ニューラル言語モ

ついて解説しており、予測された目的言語のベクトル

デルを拡張したエンコーダ・デコーダモデルを解説し表現を出力としていましたが、この章では、改められており、更に、アライメントおよび注意機構や、層をていて、逆にわかりやすいと思いました。

積み重ねた深いネットワークを説明しています。この12 章では、自然言語を扱う時に最小の単位となる章はたった 16 ページですが、既存の注意機構のモデ「単語」をどのように表現するのか、また、どのようにルとは微妙に異なる、独自のデコーダのネットワーク

して単位を定義するのか、という課題について言及しを解説していまして、各ステップで「注意機構で得らています。テキストデータから単語ベクトルを学習すれたベクトル表現を入力」「RNN と前のステップの目る手法について、CBOW (Mikolov, Chen, Corrado, &的言語の単語ベクトル表現、注意機構の出力から今のDean, 2013) や GloVe (Pennington, Socher, &ステップの目的言語を予測」「予測された目的言語の単Manning, 2014)などの手法や文脈に依存した BERT、語のベクトル表現を出力」ということで、理解するの多言語化についても解説しています。ニューラル機械に非常に時間がかかりました。TensorFlow や PyTorch

翻訳ではモデルが扱える語彙数が多くなるとメモリーのチュートリアルの方がわかりやすいかもしれません。

が増え、さらに、学習が難しくなります。語彙数を少

9 章は実際に翻訳を生成するビーム探索について説なくするために、単語をさらに小さい単位へと分割す

明しています。入力を与えられた時に、モデルから出る、Byte Pair Encoding (BPE) (Sennrich, Haddow, &力を得る問題ですので、機械学習では「推論(inference)」

Birch, 2016)や unigram に基づく手法 (Kudo, 2018)と呼ばれていますが、機械翻訳の分野では従来「雑音について解説しています。

のある通信路モデル」に基づいていましたので「復号13 章では、ドメイン適用について説明しています。

化(decoding)」とも呼ばれます。基本的なビーム探索にモデルを学習する時に、実際に翻訳したい対象となる

加えて、複数のモデルによる合意を取るアンサンブル

ドメインのデータが大量にあるとは限りません。そのについても議論しています。

ため、現存する学習データに対して学習して、目的とするドメインのデータに対して最適化をする、という

2.3 ニューラル機械翻訳の発展手法が用いられていまして、様々な手法について議論

第三部ではニューラル機械翻訳の最近の研究成果にしています。

ついてまとめています。深層学習の様々な課題から14 章では、対訳データ以外の、単言語データを活用

データの活用法および可視化まで非常に多岐に渡ってする手法について言及しています。ニューラル機械翻います。

訳では、原言語の入力に対し、目的言語の出力が与え10 章では、モデルを構築し、学習する時の様々なコ

られる、教師あり学習によりモデルを学習しています。

ツをまとめています。過学習を防ぐための手法や学習

対訳データの量が多くない場合、単言語のデータを既時のパラメータの更新時に勾配が消滅あるいは発散す

存の機械翻訳システムにて翻訳することで対訳データる問題を解決する手法、さらには最適化まで広範囲のの量を増やすことが可能であり、その場合でも翻訳精話題を扱っています。特に機械翻訳に特化した内容で度の向上が見られます。他にも、二言語から多言語をはなく、また、すべての手法についてなぜうまくいく

活用する手法についても議論しています。せっかくなのかをすべて説明しているわけではありませんが、簡ので、教師なし機械翻訳につてもより深く解説してい潔にまとめられています。

たら良かったと思いました。

11 章では、Transformer (Vaswani, et al., 2017)な

15 章では、単語の対応付や構文など言語学的な知識

ど最新のモデルについて解説しています。8 章およびを活用する手法について言及しています。あまり深く11 章では、回帰モデルによるエンコーダ・デコーダに解説していないのが残念ですが、逆に、あまり成功し42

ていない、という現実をそのまま反映しているような強する時には何から始めたらいいのか、ということを気がします。

考えるよいきっかけになりました。このような観点か

16 章では、現在課題となっている「ドメイン」「デー

ら、入門書として非常によい教科書ですし、この本を、

タ量」「低頻度語」「ノイズ」「探索」「アライメント」

きっかけに様々な論文へのハブとなり、機械翻訳の研について言及しています。ついでに「偏り」の問題に究がさらに発展することを期待したいと思っています。

ついても解説していただけたら、と思いました。
17 章では、モデルの分析方法について解説していま参考文献す。エラーの分析手法に始まり、可視化により研究者がJurafsky, D., & Martin, J. H. (2008). Speech andどのようにしてモデルの挙動を解析できるのか、その研Language Processing. Prentice Hall.

究成果についてまとめています。この分野は非常に難し

Koehn, P. (2020). Neural Machine Translation.
Cambridge University Press.

く、たとえ可視化したとしてもどのようにして修正した

Koehn, P. (2012). Statistical Machine Translation.

ら良いのかわからない、という問題もあります。

Cambridge University Press.

3.

Kudo, T. (2018). Subword Regularization: Improving

おわりにNeural Network Translation Models with
第一部は機械翻訳とはどのようなことをしているのMultiple Subword Candidates. Proceedings

か、また、どのように応用されているのかを知るためof the 56th Annual Meeting of theによくまとまっています。第二部に関しては実を言う

Association for Computational Linguistics,と TensorFlow や PyTorch などのチュートリアルのほ(pp. 66–75).

うがわかりやすい、という印象があります。機械翻訳

Läubli, S., Castilho, S., Neubig, G., Sennrich, R.,はエンコーダ・デコーダに基づいており、この手法はShen, Q., & Toral, A. (2020). A Set of

要約や対話生成など幅広い分野で応用されています。

Recommendations for Assessing Human–

このため、ツールキットは幅広い分野でユーザを増やMachine Parity in Language Translation.

そうと努力をしていますので、ドキュメンテーション

Journal of Artificial Intelligence Research.

が充実していますし、使い方まで勉強できてお得な感

Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013).

じがしました。第三部は機械翻訳の性能を向上するた

Efficient Estimation of Word Representations

めの様々な手法を解説していますので、これから研究

in Vector Space. International Conference onを始めたい、という人には最初に読んでみると論文を

Learning Representations.

検索するきっかけとなり、新たな研究の方向性が定まPapineni, K., Roukos, S., Ward, T., & Zhu, W.-J.

るかもしれません。ただし、この本を読んだあとで、(2002). Bleu: a Method for Automatic

機械翻訳に特有な技術は何なのでしょうか、という疑Evaluation

問が湧いてきました。その問いかけを探るには、やはProceedings of the 40th Annual Meeting ofり、過去の研究を見直さなければいけないのでは、結the局、抱き合わせ商法と思いながらも前の教科書

Linguistics, (pp. 311-318).

(Koehn, Statistical Machine Translation, 2012)も手of

Machine

Association

forTranslation.

Computational

Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014).
GloVe:にしないといけないのでは、と思いました。

GlobalVectorsfor

Word

Representation. Proceedings of the 2014

数カ月間、学生とともに教科書を読む機会を得ましConferenceて、自然言語処理や機械学習、深層学習の基礎から勉

43

onEmpirical

MethodsinNatural Language Processing (EMNLP),(pp. 1532–1543).
Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). Neural
Machine Translation of Rare Words with
Subword Units. Proceedings of the 54th

Annual Meeting of the Association for
Computational Linguistics, (pp. 1715–1725).
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J.,
Jones, L., Gomez, A. N., . . . Polosukhin, I.
(2017). Attention is All you Need. Advancesin Neural Information Processing Systems
30, (pp. 5998-6008).

44

イベント報告2020 年度第 1 回 JTF 関西セミナー『製薬業界における AI 翻訳の現状と将来性』参加報告
東山翔平
国立研究開発法人情報通信研究機構

1.

はじめに

な違いが感じられるレベルだという（Vasiwani らの論
文では英独翻訳で BLEU 4 ポイントの向上）．NICT の本稿では，2020 年 6 月 23 日に開催された，本年度

自動翻訳サービス『みんなの自動翻訳＠TexTra』でも，

第 1 回となる JTF 関西セミナー『製薬業界における「汎用 NT」として第 2 世代モデルがすでに公開されて

AI 翻訳の現状と将来性』について報告する．本セミいる．アルゴリズムの発展により精度向上が実現される

ナーは，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）流一方で，翻訳モデルの学習のための大規模な対訳データ

行への対応措置としてオンライン形式での開催となり，や，人間による評価の必要性は変わらないと述べた．

JTF 会員・非会員の申込者に対して無料公開された．

分野に特化した翻訳モデルを構築する方法としては，

約 400 名の聴講者が参加し，各講演ならびにパネル

標準的な対訳データで訓練済みのモデルを，特定分野

ディスカッションを通じて活発な質疑応答が行われた．

の対訳データで再訓練するアダプテーションがある．

本セミナーの報告として，4 名の講演者による各講

NICT での製薬分野における取り組みとして，『翻訳バ

演と，同講演者をパネリストに迎えて行われたパネルンク』の枠組みにより R&D Head Club のメンバー 8

ディスカッションの内容を報告する．

社から 320 万文以上の日英対訳データが提供され，これをアダプテーションに用いて製薬専門の NMT モデ

2.

内山将夫氏：アダプテーションによるルを構築したことが紹介された．NICT の内部評価で製薬専門 NMT の研究開発

は，第 1 世代から第 2 世代で BLEU 10 ポイント前後の向上に加え，汎用から製薬専門で 20 ポイント近い

情報通信研究機構（以下，NICT） 内山将夫氏によ向上が見られ，第 1 世代汎用モデルと比べると 30 ポ

る講演について報告する．内山氏は，NMT の概要の解イント近くに達する劇的な向上が達成されたという．

説と，製薬分野へのアダプテーション事例の紹介を事業会社により，この製薬専門 NMT を用いたサービ

行った．

ス提供がすでに開始されているとのことである．

コーパスに基づく機械翻訳（MT）のアルゴリズムは，
1980 年代の用例ベース機械翻訳（EBMT）以降，統計的機械翻訳（SMT），ニューラル機械翻訳（NMT）と発3.

木下潔氏：製薬会社での「翻訳作業」と
AI 翻訳への期待展してきた．内山氏は，NMT をさらに第 1 世代
（Sutskever らの sequence-to-sequence）と第 2 世代

MSD 株式会社（以下，MSD） 木下潔氏による講演（Vaswani らの Transofrmer）に分けて紹介した．第 2について報告する．
「これからの製薬会社の翻訳のウチ世代モデルによる精度向上は，人が見ても翻訳文の質的アケ話」という主旨の講演であった．

Report on the JTF Kansai Seminar: the Present Status and Prospect of AI Translation in PharmaceuticalIndustry
Shohei Higashiyama
National Institute of Information and Communications Technology
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

4.

まず，木下氏は，製薬会社において翻訳がなくなる

津山逸氏：翻訳者による MT 後編集のさじ加減ことがないことを強調した．新薬開発では，非臨床・臨床試験後に承認申請の過程があり，国内・国外の当局とのやり取りで様々な文書を扱うためである．翻訳

フリーランス翻訳者 津山逸氏の講演について報告

対象は，多量（～数百ページ）だが時間的余裕のあるする．津山氏は，MT 出力のポストエディット（後編「重厚長大型」と，少量（～数十ページ）だが短期間で集，PE）について，製薬・医療系文書の英日・日英翻作成しなければならない「軽薄短小型」があり，状況

訳における実例十数文を紹介した．
国際標準規格 ISO18587:2017 では，「概ね意味が通に応じて一般社員，派遣社員が翻訳したり，翻訳会社

じるレベルへの修正」を light PE，「文体・スタイルまに委託するという．
重厚長大型の場面では翻訳会社に委託することにな

で含めて人間に近い品質への修正」を full PE の要求

るが，外注サイトを作成して翻訳委託プロセスを標準レベルと定義し ている．内 山氏が述べた製 薬専門化することで，このタイプにおける問題はおおよそ解NMT による翻訳文を基に津山氏が PE を行ったとこ

決されたそうだ．

ろ，誤訳や訳抜けは皆無に近く，light PE では少数の一方，問題となるのは軽薄短小型である．たとえば，

細かい修正を除いてほぼ許容できるレベルであったと

翌日期限といった短納期の照会事項が米国当局からいう．“sample” を「サンプル」から「検体」に修正す

突発的に発生する場面があり，米国本社のメンバー

る正確な専門用語の使用や，新型コロナウイルス感染とやり取りしながら寝る間を惜しんでの作業になる症に関する文章において “who had visited Wuhan,という．このような時間的制約の厳しい場面では，回China” を「中国の武漢を訪れた」から「中国の武漢市

答の技術的内容の作成に注力するため，翻訳作業にへの渡航歴のある」に修正する，より文脈に即した訳

割く労力は極力削減できることが望ましい．そのたへの変更などの例が紹介された．MT は語順などにつめ，下訳のレベルであっても自動翻訳文が有用であいて原文に忠実な翻訳を行う傾向があるため，英日・り，2018 年以降，社内での AI 翻訳の利用場面は増

日英翻訳の full PE では，人間訳と同等の自然な訳文えているという．

に仕上げるために，構造的な書き換えも必要になるこ

さらに，木下氏は，NICT の翻訳バンクの枠組みをとが多いと述べた．

知り，
コーパス提供によって製薬業界に特化した AI 翻

PE が翻訳の時間短縮になるかという聴講者からの訳エンジンを実現することに注目したことを述べた．

質問に対しては，津山氏は，「必ずなる」と答えた．PE

その後，MSD による MSD マニュアルの提供を経て，の容易さは原文の質に依存し，「よい原文」の場合はR&D Head Club による対訳データ提供に至り，内山PE により時間短縮され，主語が不明瞭，係り受けが複氏の講演で紹介された製薬専門 NMT の開発に至った．

雑といった原文の場合は，MT 出力をそのまま採用せ同エンジンの印象については，製薬分野の言い回しをず一から翻訳し直すためだという．

学習して訳文の質が向上しており，将来性を感じるも5.

のであったという．木下氏は，特化型翻訳エンジンは

早川威士氏：AI 翻訳を取り入れた
翻訳ワークフローの設計

業界関係者全員にとっての資産になり得，継続的に整備し発展させていくことがすべての人の利益につながると展望を述べた．

株式会社アスカコーポレーション 早川威士氏の講演について報告する．翻訳会社の立場から，翻訳におけるワークフローの設計についての講演であった．

46

人手翻訳のワークフローは，原文書に対して，前処（NICT） 隅田英一郎氏が務めた．隅田氏が提起した議理，翻訳，品質管理（QC），品質保証（QA），フォー

題と聴講者からの質問を題材としてディスカッション

マッティング，ユーザレビューの各段階を経て，翻訳が進められた．以下，中心的な話題を取り上げて要点文書が出来上がる．これが MT と PE を用いるワークを報告する．

フローとなった際に，「翻訳」が「MT+PE」に置き換「PE の呼称を変えるべきか」

わるかというと，議論の余地がある．MT は，低コス

翻訳文の質が低く，これを基に PE を行うのが大変な

トで超高速という長所と，品質管理・品質保証ができ作業であったことから，PE が酷評され悪いイメージ

ず，用語の制御や個別資料への適合が難しいという短が生じてしまった過去がある．PE の呼称を変えるべ所がある．つまり，MT が「低価格化」，「短納期化」

きかという提言に対し，ポストエディットや PE といに貢献できる可能性は高いが，「高品質化」には結び付う呼称が定着しているため，このままでよいのではなきにくい．早川氏は，このような MT の性質を理解しいか，言葉を変えなくても言葉のイメージは変わり得

た上で，MT を使う目的を明確化し，そのためのワーるという意見にまとまった．なお，プレエディット（前クフローを設計することが必要だと述べた．

編集）も略すと PE になり得るが，これは略称が定着

具体的には，「とにかく納期を短縮したい」状況では，

NMT 以前の MT はするまで浸透していないようである．

目標日数を決めた上で日数がかかるタスクを特定し，「翻訳者と PE の役割は異なるか」 翻訳者にとって人手作業負荷を軽減する自動化等の方法を検討するこは，翻訳メモリと同様に MT 自体も一つのツールであとになる（たとえば，PE の負荷を減らすための MT のり，本来，翻訳と PE を区別する必要はない．ただし，チューニングなどである）．また，「とにかく費用を下

現実に PE だけの仕事は発生しており，PE 専門の養げたい」状況では，許容できる品質レベルを考慮しな成もあり得る．たとえば，MT 特有の誤りとして，原がら，不要な作業・工数を削減することになる．

文の一部がそのまま残される未訳や，同一文字列が反また，長期的な視点では，適切なワークフローの持復される現象などを知っておくべきで，また日本語原

続には，品質水準維持のための蓄積データの管理・検文の曖昧さや省略が MT になじみにくいという性質も証や，納期短縮・コスト削減のためのシステム改善な理解しておく必要がある．しかし，full PE の場合でもども必要となるという．

対応できる技量は持っているべきで，これは翻訳者の

このように，MT+PE 時代の翻訳会社の役割には，技量と同じとなるはずである．また，これから翻訳者

顧客ニーズの特定，ワークフローの設計と最適化，ワーになる人が PE を想定してどう訓練していくかについ

クフロー実現のためのシステム開発が求められる．まては検討の道半ばで，翻訳者と翻訳会社だけでなく，た，翻訳者とは，目標やニーズを共有し，コミュニケー

翻訳者養成学校を有する企業との連携も必要になる．

ションを行いながら一緒に効率化を目指したいと早川

PE への報酬については，必要となる労力や成果物の氏は括った．

翻訳の品質の高さに応じて十分な対価が支払われるべきという点で一致した．

6.

パネルディスカッション「三方良しの AI「翻訳者や PE の仕事はなくならないか」 MT は内翻訳実用化～製薬翻訳を題材に～」部パラメータに基づいて入力文を出力文に変換する処理を行っているにすぎず，その正しさをモデルが保証

前述の講演者 4 名（内山氏，木下氏，津山氏，早川

することはできない．翻訳の正しさを評価・保証する氏）をパネリストに迎え，製薬翻訳を題材としたパネ役割として人間の翻訳者が必要である．また，MT をルディスカッションが行われた．モデレータは，アジ

利用しつつ PE・翻訳を行う翻訳者，チェックを行う翻ア太平洋機械翻訳協会（AAMT）／情報通信研究機構

訳会社，校正を行うネイティブスピーカーと，それぞ47

れに異なるスキル・経験が必要で，人の仕事がなくな
ることは当分ないと考えられる．特に日英翻訳は人間が書く日本語原文の曖昧さが MT にとって厄介な問題であり，もし人間が必要なくなるなら日本語原文を機械が書くようになったときではないかという意見があった．
「AI 翻訳ソフトウェアの選び方」 セキュリティ性，
カスタマイズ性，現時点での精度や将来的な期待精度などいくつかの観点が挙げられた．すべてのユーザに自分で選ぶことを求めるのは難しく，業界でコンサル
していくことも必要になる．
「どのようにコーパスを集めるべきか」

翻訳者や翻訳会社にとって，文書と翻訳メモリをセットで提供すると得をする仕組みがあれば協力を望めるのではな
いか．機械処理しやすい文書形式であることも重要で，人類の共有資産として言語資源を蓄積し発展させていく必要がある．

7.

おわりに
JTF 関西セミナー『製薬業界における AI 翻訳の現状と将来性』について報告した．最後に，報告者の主観によるまとめを述べる．本セミナーでは，翻訳を必要とする製薬会社，翻訳会社，翻訳者，機械翻訳の研究開発者という異なる立場から翻訳に関わる実務者が登壇し，MT を取り入れた翻訳業務の現状と展望が語られた．MT の性質を理解して適切な使い方に注意を払う必要はあるとした上で，その有用性や将来性については肯定的な意見が占めた．実用レベルの MT を誰もが簡単に利用できるようになっている現状や，低コストで高速な翻訳へのニーズがあるという背景の下，
MT の利用を前提としてどのように最適な業務活動を行っていくかという点が各者共通の中心的な課題意識となっているようである．産業翻訳業界の持続的な発展のためには，MT の実態・利用法についての認知を広めるとともに，関係者・協力者の裾野を広げていく
ことが今後も必要と考えられる．

48

法人会員 PR

ニューラル機械翻訳を活用した特許検索サービス Japio-GPG/FX
木下聡

一般財団法人日本特許情報機構

1.

Translation Engines and Automatic Claim Pre-

はじめに

editor)と呼ぶ機械翻訳用フレームワークを独自開発（一財）日本特許情報機構（以下 Japio）は、㈱発明しました（図 1）。翻訳に際しては、前処理として、請

通信社と共同で、世界の主要国・地域・機関の特許公求項の原文を翻訳しやすい形に自動で書き換えてから

報全文を日本語と英語で横断的に検索できる Japio 世

翻訳を行うことで、一度に翻訳できないような長い請

界特許情報全文検索サービス(Japio-GPG/FX)を提供

求項に関しても、なるべく読みやすく理解しやすい訳

しています。本サービスでは、英中韓独仏語で記述さ文が得られるようにしています。

れた約 8,000 万件の海外文献を、原文に加え、日本語に機械翻訳して検索サーバに登録しています。それにより、元々の日本語公報だけでなく、言語が異なる全ての文献を日本語のキーワードだけで横断的に検索することができ、また検索された文献を瞬時に日本語で読むことが可能となっています。

Japio 世界特許情報全文検索サービス(Japio-GPG/FX)

図１ X-STEPⓇの処理フロー

https://japio.or.jp/service/service05.html

3.

NMT の導入

サービス開始時は、ルールベース翻訳(RBMT)を用いていましたが、その後統計翻訳(SMT)に移行しましJapio では、SMT の学習用に独自に収集した大規模た。現在は、SMT に加えてニューラル機械翻訳(NMT)

な特許対訳コーパスを利用して、NMT についても独も利用しています。

自に学習を行っています。2019 年 11 月には前述のJapio-GPG/FX に、特許文献をリアルタイムで翻訳し2.

特許翻訳用フレームワーク X-STEP®

て表示する機能を導入し、RBMT や SMT と比べて自然で読みやすい訳文を提供できるようにしました（リ一般的な技術文献と比べ特許文献は長文が多いこと

リース当初はβ版として全ユーザに開放していましたが特徴の一つです。このような長文をそのまま翻訳しが、現在はオプション契約者のみが利用可能）。このほ

ようと思っても、翻訳エンジンの文字数制限などによか、ヨーロッパ特許庁(EPO)が提供している世界各国

り適切に翻訳できない場合も少なくありません。このの特許の要約についても、NMT で翻訳をしています。

問 題 を 解 決 す る た め 、 Japio で は X-STEP®(XML

また、検索用のサーバに蓄積済みの文献データに加え、Translation

ユーザが入力したテキストを翻訳することも可能です。

FrameworkwithState-of-the-art

Neural Machine Translation in Japio’s Crosslingual Patent Search Service
Satoshi Kinoshita
Japan Patent Information Organization
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0
International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

今回 NMT を導入した言語は、英語と中国語、ドイ

このような訳揺れは出版目的の翻訳では当然許されツ語ですが、これらの中では中日翻訳での品質向上がませんし、特許を調査したり審査したりする目的で翻顕著でした。SMT では原文での preordering（事前並訳結果を読む場合でも、理解の妨げになるため、統一び替え）を行っていたため、この段階での間違いがそされた訳語を使用することが望ましいことは言うまでの後の処理に大きく影響していましたが、NMT ではもありません。実際、Japio-GPG/FX の利用者の方々

preordering をしなくとも高精度な構文的変換ができ

からいただいているフィードバックにおいても、訳語る学習がなされるため、大きな精度向上につながった統一に対する要望は少なくありません。そのような声と考えられます。

に応えるべく、現在 Japio においても精力的に研究を進めています。

4.

訳抜けと湧き出しについて
6.

最後に

上述の通り、NMT は一般的に、自然で読みやすい訳
文を生成することができますが、SMT 以上に訳抜けや

Japio が提供する特許検索サービス Japio-GPG/FX

湧き出しが問題となっています。SMT の場合、それらでの NMT の活用について紹介しました。Japio ではは、原文中の一部の語が訳出されなかったり、原文に他言語の機械翻訳についても早期にサービスを提供では出現しない語が訳出される単語レベルの現象でした

きるよう鋭意努力しております。また、特許文献の検が、NMT の場合には、句や節のレベルで欠落したり、索や読解目的での利用に加え、外国出願のための明細

同一の語句が繰り返し訳出される異常な訳文が出力さ

書作成支援ツールなどにも NMT の活用の場を広げてれる場合があります。これらの現象は、学習に用いる

いきたいと考えています。

対訳コーパスを増やすことにより徐々に減少するもの

ところで、Japio では、新たに「ゆるキャラ」を作りの、完全になくすことはできません。そのため、X-ました（図２）。
「にゃぴお」が手にしている盾（A）とSTEP では、NMT が出力した訳文を評価し、著しい訳

剣（I）に表れるとおり、Japio はこれからも AI に力

抜けや湧き出しなどの不具合があった場合には、バッを入れてまいります。

クアップとして用意した SMT で翻訳しなおすハイブ

最後に、Japio-GPG/FX では試用 ID によるトライ

リッド方式を採用し、これらの課題に対応しています。

アルも可能ですので、興味のある方は Japio のホーム
ペ ー ジ (https://japio.or.jp/service/service05_05.html)

5.

訳揺れについてにてお問合せください。

RBMT が主流の時代には、MT を利用するメリットの一つは、専門用語辞書やユーザ辞書を使うことで、文献内に複数回出現する技術用語の訳を統一できるということでした。しかし SMT や NMT では、学習に使用する対訳コーパスの中に同一の見出しに対して異なる訳語が使われている事例があると、そのような事
例から異なる訳し分けの仕方が学習されてしまいます。
図 2 Japio 新キャラクター

その結果、翻訳の際には、一つの特許文献でありながら、出現箇所によって異なる訳語が使われてしまうこ「にゃぴおとがあります。

いただきまる」（商標登録出願中）50

法人会員 PR

Flitto の翻訳ソリューションのご紹介
冨山 亮太
フリットジャパン株式会社 代表取締役

1.

Flitto の翻訳サービス

3.

Flitto の AI 翻訳エンジンの強み

フリットジャパン株式会社は、韓国で 2012 年にス翻訳エンジンの性能はデータ量に比例して、性能をタートアップ企業として創業した Flitto Inc.の日本法向上していきます。「Flitto」は翻訳プラットフォー

人です。機械（AI)翻訳とクラウドソーシング翻訳を組ムを運営しながら質の高い言語データの収集と分析をみ合わせたプラットホーム「Flitto」で、ユーザー同士が自由に翻訳を依頼し合えるサービスを提供しています。2020 年現在、25 ヶ国語対応、世界 170 カ国でユー
ザー数世界 1,030 万人以上、登録翻訳家数 380 万人以
上を抱えるグローバルプラットフォームへと成長しました。
また、サービスを提供するだけでなく、プラット
フォームを通じて取得した言語データ（音声、テキス行ってきた為、言語データに対する知見が豊富です。
もちろん、収集した言語データについては著作権に準じ、問題のないデータだけを扱っています。
また、最大の強みはリアルタイム学習が可能ということです。翻訳リクエストで更新されたデータは、再学習によってエンジンの精度を高め、各業界、企業に特化した翻訳性能を身につけることが可能になり、同ト、イメージ、翻訳）を収集・加工して提供すること

じ言葉を入力しても、医学や科学用語へと翻訳する企にも活発に取り組んでいます。

業専用の機械（AI）翻訳エンジンを構築することができます。「Flitto」は翻訳サービス利用の費用をお2.

Flitto の AI 翻訳エンジン

客様にお支払いしていただくため、データの著作権はお客様であり、データ所有権も明確です。

プラットフォームを通じて独自に確保した膨大な言語データベース（DB、Database）と Flitto の技術に

4.

Flitto の AI 翻訳エンジンの活用分野

よって商用化した AI 翻訳エンジンを提供しています。
Flitto の翻訳エンジンは API でオーダーメイド型エン翻訳が必要なグローバルサービスであれば、どの分ジンを提供することができ、データ学習を通じて産業、野でも活用可能です。グローバルユーザーがレビュー

企業特化用の AI 翻訳エンジンとして利用できます。

を共有する e コマースや、グローバルユーザーが多翻訳結果が不正確である場合はプラットフォームを通く、リアルタイムコミュニケーションをする観光・旅

じてリアルタイムで全世界の翻訳家に翻訳をリクエス

行・宿泊サービスに適しています。

トし、正確な翻訳データに更新できるのが Flitto エン

また、新造語がよく使われるグローバルコミュニ

ジンの最大の特徴です。クラウド翻訳をリクエストしティサービス、多くのクライアントを持ち翻訳の正確た件数に比例して一定の手数料を受け取るのが Flitto

さを重要とするメディア企業など、全ての分野におけの AI 翻訳エンジンの収益モデルでもあります。韓国

るリアルタイムカスタマーサービスのための人工知能

では AI 翻訳エンジンを独自開発して商用化した企業

チャットボットに活用可能です。

が Naver、カカオなど大手企業に続き珍しいケースであるため、業界で注目されています。
Introduction of Flitto Translation Solution
Ryota Tomiyama
Flitto Japan Inc.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0
International Public License. License details: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

編集後記

編集後記
石川 弘美
AAMT 編集委員会

今年は激動の年となりました。本来ならオリンピッの高さが窺われます。受賞理由は AAMT の Web サイ

クイヤーでお祭りムード一色になるはずでしたが、新トに掲載しておりますので、是非ご覧ください。長尾型コロナウイルスが私たちの生活を大きく変え、グ

先生からは、お祝いとして「真意深（しんいはふかし）」

ローバリゼーションが進んだ世の中で、海外渡航が制という揮毫を頂きました。

限されるという未曽有の事態となりました。テクノロ

レッドハット株式会社の燃脇綾子様には、製品リジーが進んだ現代でも、ウイルスひとつで世界中の生リースと同時に MT を活用して関連ドキュメントの翻活様式を変えさせるほどの威力があることを見せつけ訳版を公開するまでの過程を、現場の視点で解説した

られ、人類の無力さを痛感します。

記事を頂きました。ユーザーにとっては、訳文の品質

しかし、この変化も悪いことだけではないようで、

よりも、そこに書かれている情報の提供スピードの方

特に、セミナーやイベントはオンラインで開催されるが重要であることが分かります。今後の“翻訳”の在ものがほとんどとなり、これまでは場所の制約によりり方について考えさせられました。

参加できなかった方々にも参加していただくことがで

国立情報学研究所コンテンツ科学研究系の阿辺川武

きるようになりました。京都大学の黒橋先生に巻頭言

様には専門用語の対訳対を収集するシステム

でご紹介いただいた「COVIT-19 世界情報集約サイト」「QRpotato」についての解説を頂きました。MT の品のように、制約がある中でテクノロジーを駆使するこ質を向上させる鍵となる専門用語集を機械的に作成でとにより新たな進歩が生まれています。

きれば、世間を騒がすような MT 独特の誤訳を減らす

さて、この事態の中ですが、設立 29 年目の今年、ことができるかもしれません。

AAMT は任意団体から一般社団法人となりました。

東京大学の影浦峡先生には、翻訳プロセスについて

MT の技術が日進月歩で向上し、注目を集める技術にの連載第 3 回目を、奈良先先端技術大学院大学の渡辺なった今、AAMT が果たす役割はこれまで以上に大き

太郎様には NMT の入門書である『Neural Machine

なものとなっていくと思います。来年は AAMT 設立

Translation』の書評を、また情報通信研究機構の東山

30 周年を記念する年となります。皆様と一緒にお祝い

翔平様には、COVID-19 の影響で延期になっていたできるような社会状況になっていることを祈ります。

JTF 関西セミナー『製薬業界における AI 翻訳の現状

今 回 寄 稿 し て い た だ い た AAMT 長 尾 賞 お よ びと将来性』の参加報告を頂きました。

AAMT 長尾賞学生奨励賞受賞者の皆様には、本来なら法人会員の PR 記事として、（一財）日本特許情報機

6 月に行われる総会において長尾真先生からの賞状授構様とフリットジャパン株式会社様から寄稿を頂きま与と記念講演が予定されていましたが、代わりにメーした。引き続き法人会員の PR 記事を募集しておりまルで受賞をご連絡し、記念講演は 12 月 2 日の年次大すので、ご希望の会員様は、AAMT からの募集メール

会に持ち越されることとなりました。今年は、長尾賞に記載されている連絡先までご連絡ください。

2 件、長尾賞学生奨励賞 2 件と、過去最多の受賞者数を記録しました。このことからも MT 技術への注目度

今後も、掲載をご希望のトピックや、記事に関するご意見などがありましたら是非お寄せください。

Editor’s note
Hiromi Ishikawa
AAMT Editorial Board
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.
License details: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

AAMTジャーナル「機械翻訳」No. 73】 アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）
ホームページ：https://aamt.info/【
住所】〒619-0289
京都府相楽郡精華町光台3-5
国立研究開発法人情報通信研究機構 先進的翻訳技術研究室内【 編 集 委 員 会 】 内山将夫 後藤功雄 中澤敏明 新田順也 園尾聡 森口功造
仲山裕子 小谷克則 宇津呂武仁 山田優 石川弘美
【 表 紙 デ ザ イン 】 泉谷東十郎
【
題
字
】 長尾真
【 事 務 局 】 石川弘美
【 印 刷 所 】 株式会社 プリントパック【

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隅田英一郎