語のグループ化を用いた特許文動詞の自動訳し分けに関する調査
山形大学大学院理工学研究科教授● PROFILE0238-26-3336

山形大学大学院理工学研究科専攻

高野雄一

1986 年生。山形大学大学院博士前期課程情報科学専攻２年

1 はじめに特許文が長くて複雑な構造を持つことは、すでに周知の事実であり、これについては何度も言及してきた [1～ 3]。そのような複雑な構造を持つ特許文を機械翻訳する場合、訳文の品質は、当然のことながらそれほどは期待できない。

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晶一

1949 年生。1972 年東京大学工学部卒。同年電子技術総合研究所入所。1991 年同所知能情報部自然言語研究室長。1993年４月より山形大学。現在大学院理工学研究科教授（情報科学分野）。工学博士。アジア太平洋機械翻訳協会 (AAMT)Japio 特許翻訳研究会副委員長。
yokoyama@yz.yamagata-u.ac.jp● PROFILE

横山し分けが可能なシステムを作ることを目標とする。
なお、本稿は、主として [5] に基づくものである。

2 関連研究
特許文訳し分けの研究として、鈴木 [6] は格フレームと英訳との対応について調査した。結果として、「含む」

もともと、日英機械翻訳における訳文品質の分析 [4]に対応するどの英訳についても取りうる格に違いは見らにおいて、訳文品質低下の原因は訳し分けの不適切さでれなかった。しかし、[contain] は格要素として具体物あると報告されている。訳し分けとは、ある文中の単語を取り、[comprise] は格要素として抽象物を取るといを翻訳するときに訳の候補が複数ある場合、その文に最う単語間での明確な違いが見られた。そのため、動詞「含も適した訳を選択するということである。例えば、「当む」の意味の違いをある程度表現できる可能性があるとてる」という動詞は、「バットにボールを当てる。」とい結論付けている。

う文では「hit」、「壁に手を当てる。」という文では「put」

網川ら [7] は訳語選択の知識をコンパラブルコーパスと訳される。この訳し分けの精度を向上させるためには、から獲得する手法を提案している。また、単言語におけ文中で使用された単語の意味（語義）を解析する必要がる語義曖昧性解消は、辞書やコーパス等のデータを使っある。て教師なし学習を行う手法が提案されてきた [8]。この

本稿では、単語の意味解釈をした上での訳し分けのた

文献では、品詞等の文法的情報、構文的関係にある語、めに、文章を意味のつながりで示すことの可能な特許文

および周辺に共起する分野に関する語を曖昧性解消の手独自の語のグループ化を行う試みについて報告する。語掛かりとして用いている。Dagan and Itai[9] は翻訳のグループ化とは、従来から行われているように、“「男」、先言語の単言語コーパスを用いた語義曖昧性解消手法を「少女」→＜人＞”、“「荷物」、「鞄」→＜具体物＞”など、提案している。Li and Li[10] は単語の翻訳の曖昧性解語を分類する方法のことである。語のグループ化が訳し消を対訳辞書の関連付けを元にブートストラッピングに分けに役立つかどうかを調べ、従来よりも精度の高い訳よって分類器を構築し行っている。Vickrey et al [11]YEAR BOOK 2011

寄稿集

３．２．調査１

は統計的機械翻訳に文脈を考慮した訳語選択を素性としまず、意味解釈が機械翻訳の訳し分けにおいて有用でて導入し、訳語の選択を試みている。文全体の統計的機

4

機械翻訳技術の向上あるか調査を行った。自動翻訳サイトを利用した場合の械翻訳システムへの導入を大きな課題としている。

特許文訳し分け精度を調べた後、グループ分けに基づいて置換した場合の訳し分け精度を調べた。

3 調査内容今回使用した特許文データは 2004 年度に公開された A61B 分野の [ 要約 ] の項について抜き出した文を３．１．システム作成の目標扱った [12]。この特許文には日本語文とそれを人手で本研究では、意味解釈をした上での訳し分けのために英訳した文が収録されている。今回は出現数が多く、複特許文独自の意味グループ辞書を作成し、訳し分け精度数の訳し分けがある動詞として「含む」( [include：全を向上したシステムの作成を目指す。訳し分け辞書の作体の一部として ]、[contain：中に持っている ] ) を扱っ

成手順を図 1 に示す。手順は以下のようになる。

た。特許文から「含む」の対訳が [include] と [contain]①特許文独自の意味グループ化辞書を作成するとなる文を無作為にそれぞれ 30 文ずつ収集した。日

②英訳の付属している学習データを述語項に分け、各文

本語から英語への機械翻訳には Web の自動翻訳サイをグループ化する

ト「Infoseek マルチ翻訳 [13]」「Google 翻訳 [14]」③グループ化を行った文と、それに対応する英単語を訳「excite 翻訳 [15]」「Yahoo! 翻訳 [16]」を利用した。

し分け辞書に追加する特許文から抽出した文から日本語の本文を、各翻訳サ翻訳の際に訳し分け辞書を用いて、機械翻訳を行うこ

イトで日英翻訳をして訳し分けをされるかどうかを調べとで意味を考慮した上での翻訳を可能とする。

学習用データ

男性がた。以下に結果を示す。

荷A man loads with luggage.

を積む②語のグループ化load①グループ辞書＜人＞が＜具体物＞を積む

男性→＜人＞
荷→＜具体物＞③訳し分け辞書に追加

訳し分け辞書積む[load]積む[acquire]

ガ格ヲ格

＜人＞

＜具体物＞

＜人＞

＜ ～ ＞

・・・・・・

＜人＞

＜抽象物＞

・・・

・・・

図１

ニ格

デ格

・・・・・・

・・・

訳し分け辞書作成フローチャート

YEAR BOOK 2O11235

表1

対訳が include となる文の翻訳結果

表4exciteYahoo!

include30

161230contain

010180

その他

0400

表2

置換後

Google

置換前Infoseek

語のグループ化により改善された例２＜予約情報＞に含 contents included in the
まれる検査内容
Best Inspection＜知識＞に含まれ contents contained in theる検査内容
knowledge examination

対訳が contain となる文の翻訳結果

GoogleexciteYahoo!

include30141929

contain

01590

その他

0121

表5

置換前

Infoseek

置換後

表１と表２から、翻訳において意味情報を用いてい正しい翻訳が誤った例＜生体活性なバイ
オセラミックス粉 And in vivo absorption of体＞を含んだ＜生 porous powder containing
体内吸収性の多孔 a bioactive bioceramics,質体＞と、＜構造＞を含んだ Structure including the＜構造＞と、structure,る翻訳サイトとそうでないものとがはっきり分かれた。
「Google 翻訳」と「excite 翻訳」は訳し分けをしてい表６

るようであるが、あまり精度は高くないという結果と語彙体系を用いた置換の翻訳結果googleなった。専門用語や「手段１１」「処理回路３２」といっ

excitecontain

includecontaininclude×→○

10913○→×6420

次に、グループ化を用いた語の訳し分けについての調×→×

762015査を行った。先の調査で扱った文を対象として、日本語○→○711712

た参照番号による解析ミスが目立った。

３．３．調査２

語彙大系 [17] に基づいて人手で語の置換を行った。語彙大系の上位から数えて６層目の概念に意味を考慮した

表３では「始発無線周波数励起パルス」を「物理現象」上で置換する。複合名詞など名詞が連続して出現した場と置換した結果、「含む」が [contain] と正しく訳し分合、最後の名詞の語彙体系のみを採用する。

けされた。専門用語を置換するために、グループ化を自置換した文を同翻訳サイトで翻訳し、訳し分けがなさ動化する際に未知語推定をする必要がある。表４では「予れるか調べた。以下、表３～表６に結果の一部を示す。

約情報」を「知識」と置換した結果、「含む」が [contain]と正しく訳し分けされた。「予約」を削り、「情報」を日置換前語のグループ化により改善された例１

本語語彙大系の「id=1008 subject= 知識・知恵」を＜始発無線周波数 Each of the first train that励 起 パ ル ス ＞ を includes a radio frequency
それぞれ含んだ
excitation pulse

利用して置換した。日本語語彙大系を用いる場合はグ

表3

置換後

＜物理現象＞をEach contains the physics
それぞれ含んだ

ループ化をする階層を考慮する必要がある。表５では「生体活性なバイオセラミックス粉体」と「生体内吸収性の多孔質体」を「構造」と置換した結果、「含む」が [contain]と正しい翻訳がされていたものが [include] となり翻訳に誤りが生じた。

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YEAR BOOK 2011

×が誤ったものである。Google ではある程度改善さの解析、情報処理学会第 72 回年次大会論文集 4W-2
(2010)

4[7] 網川隆司、梶博行：構文的共起と意味クラスを用い機械翻訳技術の向上れたが、Excite ではほとんど変化がなかった。

寄稿集表６に全体をまとめた結果を示す。○が正しいもの、た訳語選択、平成 22 年度 AAMT/Japio 特許文研究4 おわりに会報告書 (2011) pp.25-30[8] Ide, Nancy and Jean Veronis: Introduction
to the special issue on word sense

今回の調査で語のグループ化が訳し分け精度の向上に

disambiguation Using Bilingual Comparable

役立つことが分かった。現在、日本語語彙大系を用いた

Corpora. In Proc. of the 19th International

語の自動グループ化に取り組んでいる。まずこのグルー

Conference on Computational Linguistics

プ化の精度を調べる予定である。未知語、専門用語が出(1998) pp. 411-417.

現した際、グループの推定をする方法は、上記のように、[9] Dagan, Ido and Alon Itai: Word Sense

複合名詞の場合には、最後の語をグループ化する方法でDisambiguation Using a Second Language対処する予定であるが、その語も未知語である場合の対Monolingual Corpus. Computational

処法は現在模索中である。また、熟語単位での訳し分け

Linguistics, 20(4) (1994) pp. 563-594.に対応できないため、熟語に対応した訳し分けを行うには辞書の作成方法を改善する必要がある。

[10] Li, Cong and Hang Li: Word translation
disambiguation using bilingual bootstrapping.
In Proc. of the 40th Annual Meeting of the

参考文献

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け と 述 語 の 関 係、JapioYearbook2010 (2010)

Teyssier and Daphne Koller: Word-sense

pp.274-279

disambiguation for machine translation. In[2] 横 山 晶 一： 特 許 文 の 英 語 へ の 訳 し 分 け と 格 フ
レ ー ム と の 関 係、JapioYearbook2009 (2009)
pp.262-265[3] 横山晶一：動的シソーラスを用いた特許文の解析

Proc. of the Conference on HLT/HMNLP(2005) pp 771-778[12]（財）日本特許情報機構：AAMT / Japio 特許翻訳研究会特許情報データベース (2004)

シ ス テ ム、 科 学 技 術 研 究 費 成 果 報 告 書 (2007 ～[13] Infoseek マルチ翻訳：2009)(http://translation.infoseek.co.jp/)[4] 麻野間直樹、中岩浩巳：目的言語の単語共起情報を[14] Google 翻訳：利用した訳語選択と未知語の訳出、言語処理学会第５(http://www.google.co.jp/language_tools?hl=ja)

回年次大会論文集 (1999) pp.442-448[15] excite 翻[5] Shoichi Yokoyama, Yuichi Takano:

訳：(http://www.excite.co.jp/world/)

Investigation for Translation Disambiguation[16] Yahoo! 翻訳：(http://honyaku.yahoo.co.jp/)

of Verbs in Patent Sentences using Word[17] 池原悟他編：日本語語彙大系、岩波書店 (1999)

Grouping, Fourth Workshop on PatentTranslation (2011)[6] 鈴木勘平、横山晶一：動詞の格情報を用いた特許文

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