漢字知識を利用した韓中専門用語翻訳
Korean-to-Chinese Technical Term Translation using Chinese Character Knowledge
京都大学大学院情報学研究科
PROFILE中澤

075-753-5346

nakazawa@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp

楽天株式会社PROFILE1

盧元梅2015 年京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻修士課程修了。修士（情報学）。現在は楽天株式会社に勤務。

京都大学大学院情報学研究科教授
PROFILE敏明

2010 年京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻博士課程修了。博士（情報学）。機械翻訳の研究に従事。

黒橋禎夫

1994 年京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程修了。博士（工学）。2006 年 4 月より京都大学大学院情報学研究科教授。自然言語処理、知識情報処理の研究に従事。

はじめに韓国語、中国語、日本語は同じ言語圏に属しており、共通する特徴がいくつかある。その一つが、漢字の使用である。日本語の漢字はもともと中国語の漢字（Hanzi）

統計的機械翻訳の質は使用可能なパラレルコーパスのを起源としており、韓国語では「漢字語（Sino-Korean

量に強く依存し、パラレルコーパスがカバーする語彙をword）」と呼ばれる語が日常的に使用されている。たと拡充することで未知語（out-of-vocabulary, OOV）のえば国立国語院による標準国語大辞典に収録されている数を減らすことができる。しかし、言語における語彙の語彙のうち、57% は漢字語であった。漢字語を構成す総数、特に専門用語の総数は増える一方であるため、パるハングル文字（Hangul）には、対応する中国語漢字

ラレルコーパスを増強するだけではすべての新語をカ（Hanja）があり、漢字で表記することも可能である。【表バーすることは不可能である。このため、新語に対して1】に Hangul、Hanja、漢字、Hanzi の対応例を示す。

は対訳辞書を整備したり、翻字技術を利用して個別に翻Hanja はその語を強調したいときなどに使われるが、訳したりするなどの方法が必要となる。
言語やドメインを絞れば、すでに対訳辞書が整備されで 書 か れ る。 し か し Hangul に 対 応 す る Hanja は 1ている場合もある。また Wikipedia などの資源を利用つではないため、同じ漢字語でも文脈によって意味がすることで、対訳辞書を自動構築することも可能である。

異 な る 場 合 が あ り、 語 義 曖 昧 性 解 消（Word Sense

しかしながらこれらの既存の言語資源のカバレージは、

表 1：各国語での文字の違い特に専門用語に対しては十分とは言えない。さらに、英Hangul（韓国）애정노동

語を含まない言語対、例えば日中や韓中に関しては、既Hanja（韓国）愛情勞動存の対訳言語資源が英語を含む言語対と比較して非常に漢字（日本）

愛情

労働Hanzi（中国）爱情劳动

少ないか、存在しない場合さえある。

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頻度はあまり多くはなく、ほとんどの場合は Hangul漢字には、対応するハングル文字が 1 つ存在する（ただし稀に 1 つ以上存在する場合がある）。Huang らは語、特に専門用語を中国語に翻訳する手法を提案する。

436 のハングル文字と 6763 の中国語漢字からなる文

提案法ではまず Hangul-Hanzi の文字マッピングテー

字変換テーブルを構築した [3]。しかしながら、KATSブルを構築し、これを使って韓国語専門用語の中国語訳（Korean Agency for Technology and Standards）候補を生成する。次に生成された候補から、文字の組みによると、韓国で使われている Hanja は約 5000 文字、合わせ確率および文脈類似度を考慮して、最適な翻訳候

日常的に使われている Hanzi は約 18000 文字であり、補を選択することで翻訳を行う。なお Hanzi と日本語

Huang らの変換テーブルだけでは文字のカバー率が低の漢字にも対応関係があるため、生成された中国語訳をいことがわかる。

さらに日本語に変換することも可能であるが、本稿では対象外とする。

2

3

関連研究

提案手法

【図 1】に提案する韓国語から中国語への単語翻訳システムの概要を示す。本研究では韓国語科学技術文書の文字の変換に関する研究はすでにいくつか存在する専門用語（漢字語）の中国語への翻訳を目的とする。

[1, 2]。これらの手法では対訳辞書が必須であるが、対与えられた韓国語の文に対して、まずは形態素解析訳辞書のような言語資源が存在しない言語対もたくさんを行い、韓国語の名詞を抽出する。これは多くの漢字ある。また、多くの手法では、変換の際に文脈情報を利語が名詞だからである。韓国語の形態素解析器として用しない。

KOMORAN ver 2.3（ 精 度 95%） を 使 用 し た。 次

韓国語の文字は表音文字であり、ほとんどの中国語

図1に韓中対訳辞書を用いて、一部の韓国語単語を中国語提案手法の概要

YEAR BOOK 2O15 305

機械翻訳技術の向上

本研究では、漢字情報を利用することで、韓国語の単寄稿集４Disambiguation, WSD）を行う必要がある。

に 翻 訳 す る。 本 研 究 で は 対 訳 辞 書 と し て Wikipedia

ランキングする。文字結合スコアを Scombi、文脈類似度や Wiktionary から自動抽出したものを利用した（約スコアを Scontext とすると、翻訳候補のスコア S(cand)710 万エントリー）。なお対訳辞書における翻訳候補がは以下のように計算される：複数あり、曖昧性が存在する場合は、それらの翻訳候補

S(cand) = αScombi + (1 －α ) Scontext

から後に説明する文脈類似度スコアが最も高いものを選α（0 ≦α≦ 1）は二つのスコアの結合重みである。

択する。
対 訳 辞 書 に 登 録 が な く 翻 訳 で き な か っ た も の は、Hangul-Hanzi マッピングテーブルを用いて中国語の翻4訳候補を生成する。Hangul-Hanzi マッピングテーブ

実験

ルは Chu ら [4] による日本語漢字、繁体字、簡体字の中国文字マッピングテーブルを拡張する形で構築した。

提案手法の有効性を示すために、韓中専門用語の翻訳構築するにあたり、Web 上に存在する様々な情報を統実験を行った。翻訳対象として Web 上の自然科学に関合して利用した。最終的に 5368 の Hanzi と 481 のする韓国語の技術文書から 100 文、3281 語を抽出Hangul を収録した。

してテストデータとして利用した。なおこのうち名詞は最後に文字結合スコアと文脈類似度スコアによってラ955 語であった。正解の中国語翻訳は人手で付与した。

ンキングを行い、最終的な翻訳を決定する。文字結合スデータを 20 文ずつの 5 セットに分割し、そのうちのコアは言語モデルと同様に計算される文字列の生起確率

4 セットを使いαの値を調整し、残りの 1 セットで精から計算され、大規模な中国語 Web コーパス（47GB）度を測定する 5 分割交差検定により翻訳精度を測定しからモデルを構築した。なお文字結合スコアは順方向とた。5 分割交差検定により得られた 5 つのαの平均値

逆方向の 2 つの確率の log を足し合わせたものを用いα＝ 0.39 を使用して、全てのテストデータの翻訳を再る。

度行った結果を【表 2】に示す。参考として、同じテス

文脈類似度スコアはある単語の入力文における文脈トデータを Google 翻訳で韓国語から中国語に翻訳しと、大規模中国語 Web コーパスにおける文脈の類似度た場合の精度は 38.17% であったので、提案手法ではをスコア化したものである。文脈のウインドウは単語が十分高精度に翻訳できていることがわかる。

出現する文内とする。文脈は文字を要素とし、その頻度最終的に翻訳が生成できなかった 13 語のうち、11を値とするベクトルとして表現し、2 つのベクトルの語は外来語の翻字となっているものであり、これらは提cos 類似度をスコアとする。なお的や了などの 125 文案手法で翻訳することはできない。残りの 2 語は適切字をストップ文字として除外した。また Web 上での頻な翻訳候補が Web コーパスに出現しておらず、候補か度が 100 以下の翻訳候補は候補から除外した（ただしら除外されていた。

全ての候補が頻度 100 以下の場合は、全ての候補を残また生成された翻訳が誤っていたもののうち、24 語した）。入力文における文脈ベクトルの構築には、韓中は対訳辞書による曖昧性のない翻訳が誤っており、82対訳辞書により中国語に翻訳された単語を利用する。最語は曖昧性のある対訳辞書エントリーの文脈ベクトルに終的にこれら 2 つのスコアを線形結合し、翻訳候補をよるランキングが誤っていた。また 12 語は文字マッピ

表 2：韓日専門用語翻訳実験結果

辞書翻訳
曖昧性なし

文脈スコアのみ

両スコア

曖昧性あり

正解

549

190

444750

不正解

35106

181512

翻訳不能
正解率306

文字結合スコアのみ

371

75

1313

1394.01%64.19%

70.97

75.80

80.65

(549/584)(190/296)(44/62)(47/62)(50/62)

of Japanese, Traditional Chinese andていた。

Simplified Chinese, Proceedings of the寄稿集４ングにより翻訳候補生成し、そのランキング結果が誤っ

Eighth Conference on International Language

結論

Istanbul, Turkey, pp. 2149–2152（2012）.
[5] Yuanmei Lu, Toshiaki Nakazawa and本研究では漢字知識を利用した韓国語専門用語の中国

Sadao Kurohashi: Korean-to-Chinese

語への翻訳手法を提案した。韓国語の形態素解析器を利Word Translation using Chinese Character

用して名詞を抽出し、Wikipedia や Wiktionary から抽Knowledge. In Proceedings of MT Summit

出した対訳辞書と Hangul-Hanja マッピングテーブル

2015, Miami, Florida, USA, to appear.

を使用して韓国語専門用語の中国語翻訳候補を生成し、大規模中国語 Web コーパスから構築した文字言語モデ
ルと文脈ベクトルを用いて翻訳結果をランキングすることで、最終的な翻訳を高精度に得ることに成功した。本
研究の結果得られた中国語翻訳は、韓日対訳辞書として利用することも可能である。
今後の課題として、より多くの素性を利用してランキングの精度を向上することや、候補の決定しやすいものから決定するなど、翻訳候補の決定順序を工夫することで、より精度を向上することなどが挙げられる。
なお本研究の内容は MT Summit 2015 にて発表予定である [5]。

参考文献
[1] Chen, Z. and Lee, K.-F. （2000）. A newstatistical approach to Chinese pinyin input.
In Proceedings of the 38th Annual Meetingon Association for Computational Linguistics,
ACL ’ 00, pages 241–247, Stroudsburg,
PA, USA. Association for Computational
Linguistics.
[2] Huang, J.-X., Bae, S.-M., and Choi, K.-S.
（2004）. A statistical model for hangeul-hanja
conversion in terminology domain. Associationfor Computational Linguistics.
[3] Huang, J.-X. and Choi, K.-S. （2000）.
Chinese-Korean Word Alignment Based on
Linguistic Comparison. In ACL.
[4] Chu, C., Nakazawa, T. and Kurohashi,S.: Chinese Characters Mapping Table

YEAR BOOK 2O15 307

機械翻訳技術の向上

5Resources and Evaluation （LREC 2012）,