ニューラル機械翻訳に対する特許庁UTX
用語データによる用語ポストエディット
Terminological post-editing of neural machine translation results using the Japan Patent Office UTX glossary data

山本秋桜舎

代表

ゆうじ

筑波大学を経てシカゴ大学修士号。企業向けに、大規模翻訳・文書管理／作成、日本語作文、英語の講習やコンサルを行う。近著に『IT 時代の実務日本語スタイルブック──書きやす
く、読みやすい電子文書の作文技法』（2012、ベレ出版）。
http://cosmoshouse.com/（連絡用フォームから）

1 はじめに

2 特許庁 UTX 用語データ

本稿では、ニューラル機械翻訳に対する特許庁 UTX

特許庁では、約 13 万項目の用語データを UPF 形式

用語データによる用語ポストエディット手法について述（翻訳ソフト辞書形式）で公開しており、毎年 5000べる。

語のデータが追加される。AAMT（アジア太平洋機械ニューラル機械翻訳の精度の高さ、特に流暢さについ翻訳協会）では、特許庁の許諾を得て、この用語データてはすでに知られているが、実務翻訳、特に体系的翻訳を、UTX 用語集形式に変換して無償で公開した〈http://の観点からは、まだ多くの課題がある。特に用語に関し

aamt.info/japanese/utx/jpo-utx.htm〉。UTX 形 式ては、以下の 4 点の問題がある。に変換することにより、各種翻訳ソフト、Excel、ISO⃝低頻度の用語の誤訳が多い

規格 TBX 用語集形式など、さまざまな形式に変換して⃝単語の欠落や不要な繰り返しが発生する活用できる。

⃝既存の用語データを反映することができない⃝用語の一貫性を保証できない

どの異表記がカバーされている用語が多数ある。また長これらの問題は、ニューラル機械翻訳そのものの改善所としては、およそ特許で扱われるあらゆる分野が含まを待たずとも、適切な用語管理を行った用語データによれている。

り訳文をチェックすることで対処できる。用語チェック

元 デ ー タ の 仕 様 に つ い て は〈https://www.jpo.の過程はそのままポスト エディット工程につなげるこgo.jp/shiryou/toushin/chousa/tokkyo_dictionary.ともできる。汎用性の高い UTX 用語データをさまざまhtm〉を参照されたい。

なツールで用語チェックに活用することで、ニューラル機械翻訳の用語の弱点を効果的に補うことができる。
本稿では、特許文書の Google ニューラル機械翻訳の翻訳結果に対して、3 つの翻訳支援ツール・用語ツー

314

元データの特徴として、カタカナ、ひらがな、漢字な分野情報が用語に付与されていないが、植物、動物、人、組織など意味素性の情報があるため、大まかな分野情報として代用できる。また旧字体表記の項目が多数存在する。

ルで、特許庁 UTX 用語データについてのチェックを行

以下に本データに含まれる用語の例を示す【表 1】。

い、この手法の有効性を確認する。併せて、ISO ウィー

次に、特許文書を日英のニューラル機械翻訳した結果

ン国際会議、産業日本語研究会文書作成支援分科会でのを、この特許庁用語データを使用して翻訳支援ツールで筆者の活動についても紹介する。

チェックする検証の手法について説明する。

表1

分野（正確には意味素性）

項目数

植物（通称、品5484
種名、学名など）
動物（通称、学名など）
人（人名、職位など）

企業・組織名その他

特許庁 UTX 用語データの例

3009

12844454

例白いぼキュウリ

white spine cucumber

メラレウカ・アルテルフオリア Melaleuca Alternifolia
いらくさ科植物

urticaceous plant

ヤブカ

striped mosquito

モンシロチョウ

Pieris rapae

ユーグレナ

Euglena昌聰

Yoshiaki

調香士

perfumer

登壇者

presenter

日本醸造協会Brewing Society of Japan

猟友会

hunters' association

インド技術研究所

Indian Institute of Technology

44875

化学、医学、機械、工学、その他専門用語
オキシジフタル酸二無水物

64726 ガス不透性プレート
パッシェン曲線3 検証の手法4

gas-impermeable plate
Paschen curve
であり、厄介な特徴である。箇条書きが適切な場合でも一文とされる。

本 検 証 で は、 国 際 特 許 分 類（IPC：International

長すぎる一文は、ほぼあらゆる方式の機械翻訳の精度Patent Classification）の A から H までの各セクショを下げる。しかし、ハードリターンを保持するとその箇ンに属する文書の要約および「請求の範囲」を Google所で一文が複数に分節化され、構文が崩れてしまうため、機械翻訳（ニューラル）で日英翻訳した。

一長一短となる。そのため、本検証は、ハードリターン （以下のセクション日本語名は特許庁の翻訳に基づく）を保持した文章と、削除した文章の二通りで実施した。

A

生活必需品

結果的には、ハードリターンを保持したほうが人間によB処理操作、運輸るチェックの観点からは有利であることが確認された。

C

化学、冶金

一文が長いと、原文と訳文の対応関係を見定めることがD繊維、紙非常に困難になる。実際の考察でも、ハードリターンをE固定構造物保持した結果のほうを使用した。

F

機械工学、照明、加熱、武器、爆破G

物理学

用 語 デ ー タ を 翻 訳 支 援 ツ ー ル SDL Trados Studio、H

電気

Memsource、 お よ び 用 語 ツ ー ル ApSIC Xbench で次に、129646 項目（2017 年現在）の特許庁 UTX

文書の選択方法としては、7 桁の実数を乱数として生使用して、翻訳結果 391 分節に対して用語チェック成して、特許情報プラットフォームで特許の登録番号をを 行 っ た。 こ れ ら の ツ ー ル の う ち、Memsource と検索し、原文として適切な長さの（すなわち、短すぎなApSIC Xbench は無償で利用できる。

い）文書を選択した。
ただし分野 D「繊維、紙」では、上記の方法で探すのが困難であったため、あらかじめ分野 D を特定した

4 検証結果上で適切な長さを持つ文書を選択した。

以下に、SDL Trados Studio、Memsource、ApSIC

特許文書は、日常文書と比較すると一文が極めて長く、Xbench での用語検証の結果を示す。なお、これらのさらにその文を慣習的に改行（ハードリターン）で区切

用語検証は、あくまでも用語に問題がある可能性を指摘る。これは構造的文書の観点からすると中途半端な構造するにとどまる。不適切な誤検出もあるので、検出語がYEAR BOOK 2O17 315

機械翻訳技術の向上

分類情報なしoxydiphthalic dianhydride図1

SDL Trados Studio での用語検証多ければよいとは必ずしも限らない。
翻訳支援ツール SDL Trados Studio の用語検証機

いう語が名詞として、「挟圧する/compress」が動詞

能【図 1】では、391 分節に対して 1237 件の用語として登録されていた。そのため、上記の指摘は正しく検証の問題を検出した。

ない。正確には「挟圧する/compress」が訳されてい以下は、機械翻訳で正しく訳されていないことが用語検証で指摘された専門用語の一例であるない、とすべきである。とはいえ、このようなケースは、品詞解析が行われない用語チェック方式では回避が困難請求項/claimである。回避策としては、UTX をルールベース機械翻デシテックス/decitex

訳のデータとして登録し、その結果をニューラル機械翻経編/warp weaving

訳と比較することで動詞の活用形の問題は検出できる可センサシステム/sensor system

能性がある。

また、たとえば「フォージャサイト/faujasite」「焼Memsource の用語検証【図 2】では、391 分節に結/sintering」という用語については、Google 翻訳は対して 372 件の用語検証の問題を検出した。Trados

正しく訳していたが、SDL Trados Studio に用語とと比較して検出した問題の数が少ない理由は、Tradosして認識された。間違いのみではなく、専門用語が正しではあいまい検索が機能して、厳密な一致でない場合でく訳されていることを確認できるのも翻訳者にとってはも誤りの可能性を指摘するからである。

有用である。
なお原文では「挟圧して」となっていた場合に、「挟圧/compression」という語が訳されていない、とい316

う指摘がされた。実際には、「挟圧/compression」とMemsource で的確に指摘できた例は、「プラネタリキャリア」という語に対する訳語が訳文から欠落する訳抜けなどである。

機械翻訳技術の向上

4

図2

Memsource での用語検証

特許庁用語データでは、「ラミ」、「マトリック」、「フィている。）

ル」という特殊な用語は登録されているのに、それらを

特に "the said processed yarn" ではなく、"said"文字列の中に含む「セラミック」、「マトリックス」、「フィなしに "the processed yarn " として訳された場合なルター」のような用語は登録されていない。そのため、どである。「前記」を必ず "said" などと訳すと読みにく誤指摘となっていた箇所がある。これは後述するこの用くなる（異論もあるだろうが）。このような指摘が不要

語データの由来を考えるとやむを得ない。

であれば無視（あるいは用語データから削除）すればよ

用語ツール ApSIC Xbench の用語検証【図 3】では、いので、大きな問題ではない。場合によっては、「前記」

391 分節に対して 603 件の用語検証の問題を検出しが訳で抜けているかを確認したい需要もあるだろうかた。結果は、Memsource と同様に厳密な用語一致のら、有用と考えられる。

みとなるが、問題のある訳語を検出することができた。
Xbench は用語チェックを行えるものの、編集環境は備えていないため、問題をみつけた場合、修正するには外部のエディター プログラムを必要とする。
3 種のツールに共通の事象として、用語「前記～」（例：前記加工糸）の訳語がないという指摘が半数近くあった。
（なお「前記」に対応する訳語は、特許庁用語データでは "above-mentioned" か "aforementioned" と な っYEAR BOOK 2O17 317

図3

ApSIC Xbench での用語検証

5 考察

1．用語ステータスの設定

特許庁 UTX 用語データと翻訳対象である特許文書の3．分野分け

2．不適切な用語の除去適合性は理想的と言えるほどではない。だが一定の関連用語ステータスの設定では、複数訳語の優先順位など性があり、改善の余地はあるものの、特許庁 UTX 用語の情報を付与する。本用語データには、複数訳語の優先データでの用語チェックには有用性が認められた。軽度順位の情報がない。つまり、どの訳語が最も適切かといのポストエディットのみを行うライト ポストエディッ

う情報がない。

トであれば、このような用語チェックだけにしぼって行た と え ば「 仔 ヒ ツ ジ/lamb」、「 仔 ヒ ツ ジ/hogling」

う、という方法もある。これにより、ニューラル機械翻という用語がある。hogling はイギリス方言であり、一訳の弱点を効果的に補うことができる。もちろんこの手般的な訳語ではないので、特殊な場合以外には使用すべ法は、フル ポストエディットにも活用できる。

きではない。だが、それを示す情報は特許庁用語データ

特許庁 UTX 用語データを用語チェックに使用する際に含まれていない。の課題として判明したことがいくつかある。特許庁用語この場合、UTX では以下のように用語ステータスをデータが作成された当初の目的は、ルールベース機械翻付けることができる。（以下は例示であり完全な UTX訳で未知語として処理できなかった専門用語を補うこと形式ではない）である。そのため、「用語チェックに使うため」の調整

318は行われていない。だが用語チェックに使うための調整

term：ja term：en

term
term
status：ja status：en

を行うことで、さらに有用性を増すことができる。具体

仔ヒツジ

lamb

approved

approved

的には、以下が可能である

仔ヒツジ

hogling

approved

non-standard上記の表現は以下のことを示す。

されれば翻訳精度は低下する。どの語を追加すべきかは⃝「 仔 ヒ ツ ジ/lamb」 の 仔 ヒ ツ ジ と lamb の 両 方 が慎重に吟味し、追加した後で検証が欠かせない。

approved（承認語）であること。

特許の自動翻訳の精度を上げるには、長い一文で書⃝「仔ヒツジ/hogling」の hogling が non-standard

く習慣を禁止することも重要だが、使用できる語彙を整（非標準語）であること。

理し、制限するのも効果的である。現状は「呈出する/承認語のほうが通常使用される語である。場合によっpresent」、「深厚な/deep」、「尊崇する/respect」なては非標準語が使用されることもあるが、例外的である。

どの難解な言葉が制限なしに使われている。これらは「示また日本語の異表記についても同様の用語ステータスす」、「深い」、「尊敬する」という語に置き換えて差し支が必要になる。
多対多の用語の組み合わせとしては、深せん、深セン、深ちぇん、深チェンと Shenzhen、SHENZHEN、S.

えあるまい。上記のように、対応する英単語は複雑な語ではない。日本語だけがことさらに難解な語を使っている。

Z. があった。股分、股ふん、股フン、股フェンと Co.,

また、Trados の用語検証機能にはいくつかの課題がLtd、CO., LTD. があった（「股分有限公司」は中国語ある。たとえば「生糸/raw silk」、「ポリアミド系繊維/で株式会社を指す）。

polyamide fiber」、「平均厚み/average thickness」、「補正データ/correction data」が正しく訳されていた派生型もそのまま登録するべきだが、実際のところは正にもかかわらず、訳されていないと誤指摘された。また、式表記ではない（あるいは正式表記がどれであるか判別複数の用語ベースを検証に使えない。これが可能になれできない）。そのため、以下のような組み合わせの登録

ば、分野分けした用語データの中から関連性が高いものが多数されており、項目数が増える原因となっている。

だけを選択して組み合わせて適用できる。

弘凱光電（深せん）股ふん有限公司/

この他、クラウド型翻訳支援ツールとして Matecat

弘凱光電（深せん）股フェン有限公司での用語チェックも試みたが、本ツールは用語検証機能

弘凱光電（深せん）股フン有限公司を持っていなかった。

弘凱光電（深せん）股分有限公司
上記の語の英訳語はすべてBrightek Optoelectronics(Shenzhen) Co., Ltd. である。この企業名の正式な表

6 ウィーン ISO/TC37 国際会議と UTX記が判明しているのであれば、その項目に承認語用語ス

2017 年 6 月 に 開 か れ た ウ ィ ー ン ISO/TC37 国

テータスを付け、それ以外の項目には禁止語用語ステー

際 会 議 に つ い て 簡 単 に 報 告 す る（TC は technicalタスを付けることができる。こうすれば、どれが正式表committee（技術委員会））。筆者は ISO/TC37/SC3

記で、どれが誤記かを明確に区別できる。の委員を務めているが、TC37/SC3/WG3（TBX グ

用語ステータスの詳細については UTX 仕様書に記載

ループ）関連の会議にオンラインで参加した。TBXされているので参照されたい。

（TermBase eXchange）は ISO で規格化された用語〈http://www.aamt.info/japanese/utx/utx1.20-

集形式である。

specification-j.pdf〉

会議では、TBX について各国のコメント、TBX 仕様

また本用語データには、「態/voice」や「登/Noboru」の厳密化および改善などがトピックとなった。TBX に（個人名）といった一字の用語が含まれている。さらには、特定の用途に特化したさまざまな「方言」がある。

専門用語ではない「領域/field」のような一般語も含ま

会議では、本来の TBX とこれらの方言の関係、XMLれている。これらは大量の誤指摘の原因となるため、用表 記 ス タ イ ル、XML 名 前 空 間 な ど が 話 し 合 わ れ た。

語チェックに使用する際には用語データから除外したほ

TBX の重要な情報は http://www.tbxinfo.net/ で公開

うがよい。

される。

ルールベース機械翻訳では、用語を追加すれば必ず精

ま た TBX と AAMT の 関 係 に 関 し て は「TC37/度が向上するというわけではない。不適切な用語が追加

SC3/WG3（TBX グループ）は、同グループが、TBXYEAR BOOK 2O17 319

4

機械翻訳技術の向上

これらは企業目の固有名詞として正式表記であるなら

と UTX 1.20 の間の変換の定義と、資源および情報をにとって読みやすくでき、さらに機械的処理もしやすく継続的に共有することについて AAMT と協力することなる。

を推奨する」という推奨事項が採択された。

なお難波ら（2014）は F タームに基づくオントロジー

TBX と UTX は排他的なものではなく、用途、ある構築をしている。将来的には、IPC とその日本語訳をいは使用するステージが異なる。また相互変換できるのUTX 形式とすることで、日英のオントロジー用語デーで併用することもできる。シンプルな用語管理を UTXタを構築することも可能であろう。

形式で開始し、用語管理ノウハウが蓄積されてからTBX 形式に移行することもできる。

8 まとめ

TBX には UTX のような用語ステータスはない。本稿で説明したように、用語ツールやルールベース機械翻ニューラル機械翻訳では、用語関連の問題が指摘さ訳で用語データを活用する上では、用語ステータスは重れているが、これは用語管理を行った用語データにより要であり、実際的である。UTX チームとしては、TBX適切に補完できる。今回は、特許庁 UTX 用語データのグループに対してアピールし、今後の ISO 規格の改善ニューラル機械翻訳結果を各種ツールでチェックするこに貢献できればと考える。とにより、そのことを確認できた。また、汎用性の高い

7

産業日本語研究会文書作成支援分科会

UTX 用語データをさまざまなツールで用語チェックに活用することで、ニューラル機械翻訳の用語の弱点を効果的に補うことが示された。

筆者は、産業日本語研究会文書作成支援分科会の委員

この処理では文書と用語データの適合率が高くなけれを拝命しているが、この分科会では特許文書と UTX にばならない。汎用の用語データでは適合率は低いので、関してオントロジー的なアプローチを提案している。具文書に対して専用の用語データを作成する必要がある。

体的には、請求項を解析して、用語として抽出し、特許

ただし、特定企業内での翻訳では、一度用語データを作文書の一部を用語の観点から構造化する。【表 2】にタ成すると将来的に繰り返し再利用できる。

クシー捕捉システムの特許文書を、用語の観点からオン

用語管理はしばしば敬遠されているが、今後は、機械トロジー UTX 用語データ形式として構造化した例を示

翻訳の評価方法でも、用語データを活用した評価がされす（用語データの一部は省略）。

ることが望ましいと考える。

ここでは、特許文書に含まれ、定義されている用語とそれらの上下の構成関係が「上位構成要素（x-parOf:ja）」と「下位構成要素（x-components:ja）」で示されている。このように記述することで、それぞれの用語の上位と下位の関係性が明確になり、難解な特許文書を人間
表2

特許文書のオントロジー UTX 用語データ形式の例（タクシー捕捉システム）#UTX 1.20; lang: ja/en-US; last modified date: 2017-08-23
# 日本語

英語

上位構成要素下位構成要素term:enpos:jax-partOf:jax-components:ja

基地局

base stationnoun

タクシー捕捉システム

空車位置データベース，車両データベー
ス，地図データベース，サーバ

顧客端末

customer device

noun

タクシー捕捉システム

車載装置

on-vehicle device

noun

タクシー捕捉システム

空車位置データベース

available-vehicle-position
noun
database

基地局

車両データベース

vehicle database

noun

基地局

地図データベース

map database

noun

基地局

タクシー捕捉システム taxi matching system

320

品詞

term:janoun

基地局，顧客端末，車載装置

参考文献
難波英嗣，乾孝司，岩山真，日立製作所，櫻井孝，橋田浩一，藤井敦．“特許分類コード体系に基づくオントロジーの構築─情報分野におけるケーススタディー”．
言語処理学会 第 20 回年次大会．2014.
AAMT.“UTX 1.20 仕 様 書 ”．AAMT. http://www.
aamt.info/japanese/utx/utx1.20-specification-j.
pdf，（参照 2016-8-30）.

機械翻訳技術の向上

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