情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Vol.2014-NL-219 No.20
2014/12/17

階層的フレーズベース翻訳におけるピボット翻訳手法の応用
三浦 明波1,a)Graham Neubig1,b)

Sakriani Sakti1,c)

戸田 智基1,d)

中村 哲1,e)

概要：統計的機械翻訳において，特定の言語対で十分な文量の対訳コーパスが得られない場合，中間言語を用いたピボット翻訳が有効な解法の一つである．フレーズベース翻訳のためのピボット翻訳手法が複数考案されている一方，英語と日本語のような語順が大きく異なる言語間では文の構造を考慮することも重要である．本稿では，フレーズベース翻訳で有用性の知られているピボット翻訳手法を，階層構造を表現できる階層的フレーズ翻訳に応用し，階層構造に基づく機械翻訳におけるピボット翻訳の影響を示す．

1. はじめにすることも重要である．PBMT の利点を活かしつつ，文の階層構造を表現できるように拡張した階層的フレーズベー

統 計 的 機 械 翻 訳（Statistical Machine Translation:ス翻訳（Hierarchical Phrase-Based Machine Translation:SMT[1]）では，学習に使用する対訳コーパスが大規模

Hiero[9]）では語順の異なる言語対において，翻訳の精度になるほど，高精度な訳出結果が得られることが知られて向上が期待できる．

いる [2]．一方，英語を含まない言語対などを考慮すれば，本稿では，先行研究によって PBMT で有用性の知られ多くの言語対について，大規模な対訳コーパスを直ちに用ているピボット翻訳手法が，異なる枠組みの SMT でも有意することは困難である．このような，容易に対訳コーパ効であるかどうかを検証することを目的とする．そこで，スを取得できない言語対においても，既存の言語資源を有Hiero においてピボット翻訳を応用し，階層構造に基づく効に用いて機械翻訳を実現できれば，真の多言語翻訳が可

機械翻訳におけるピボット翻訳の影響を調査する．

能となり，国際社会への貢献が期待できる．

比較実験のため，PBMT と Hiero で，国連文書を元にし特定の言語対で十分な文量の対訳コーパスが得られないた多言語コーパス [10] の様々な組合せで，逐次的ピボット場合，中間言語を用いたピボット翻訳が有効な解法の一つ

翻訳と，テーブル合成に基づくピボット翻訳を行い，両者である [3][4][5][6]．中間言語を用いる方法も様々であるが，の翻訳結果を評価した．

2 つの機械翻訳システムが与えられていて，一方の出力言語と他方の入力言語が一致しているならば，それらをパイプ

2. 機械翻訳手法

ライン処理する逐次的ピボット翻訳（Cascade Translation）

機械翻訳において，原言語文を目的言語文に翻訳する際，手法が先ず考えられる [3]．より高度なピボット翻訳の手語彙選択と並び替えを正確に行う必要がある．これらの問法としては，複数の機械翻訳システムで学習されたモデル題を解決すべく，様々な翻訳手法が提案されており，本節データから，目的の言語対のモデルデータを合成して機械で代表的な手法について紹介する．

翻訳を行うテーブル合成手法（Triangulation）もある [7]．
これらの手法は特に，統計翻訳の主流であるフレーズベース機械翻訳（Phrase-Based Machine Translation: PBMT[8]）について数多く提案され，検証されてきた．

2.1 フレーズベース機械翻訳
Koehn らによる PBMT[8] は統計的機械翻訳で最も代表的な手法である．PBMT モデルを学習する際に，原言語文

しかし，英語と日本語，英語と中国語といった語順の大きと目的言語文の対訳データから単語アライメントを取り，く異なる言語間では，句の対応のみでなく文の構造を考慮

アライメント結果をもとに複数の単語からなるフレーズを

1

a)
b)
c)
d)
e)

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
Nara Institute of Science and Technology
miura.akiba.lr9@is.naist.jp
neubig@is.naist.jp
ssakti@is.naist.jp
tomoki@is.naist.jp
s-nakamura@is.naist.jpⓒ 2014 Information Processing Society of Japan

抽出し，各フレーズ対応にスコア付けを行う．ただし，ス
コア付けは，各フレーズの翻訳確率と単語の翻訳確率，そしてペナルティを考慮して行われる．

PBMT を用いて翻訳を行う際に，フレーズ対応の辞書を利用して，原言語のフレーズを目的言語のフレーズへと変1情報処理学会研究報告
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2014/12/17

換し，並び替える．様々な訳出候補が存在する中で，次式に基づき，与えられた原言語の文 f を，最も確率の高い目的言語文 ê に翻訳する．

ê = arg max P r(e|f )e= arg maxeM!

3.1 逐次的ピボット翻訳
逐次的なピボット翻訳 [3] による，仏中翻訳の様子を図 1に示す．この方式では先ず，仏英，英中それぞれの言語対(1)で，対訳コーパスを用いて翻訳システムを構築する．そしてフランス語の入力文を英語へ翻訳し，英語の訳文を中国

λm hm (e, f )

(2)

m=1

ここで，hm (e, f ) は素性関数であり，λm はその重みであ語に翻訳することで，結果的にフランス語から中国語への翻訳が可能となる．この手法は機械翻訳の入力と出力のみを利用するため，PBMT である必然性はなく，任意の機る．素性関数として用いられるものには，双方向のフレー械翻訳システムを組み合わせることができる．優れた 2 つズ翻訳確率，双方向の語彙翻訳確率，単語ペナルティ，フの機械翻訳システムがあれば，そのまま高精度なピボット

レーズペナルティ，言語モデル，並べ替えモデルなどがあ翻訳が期待できることや，既存のシステムを使い回せるこる．λm は，パラメータ調整用データにおける BLEU スコと，実現が非常に容易であることが利点と言える．逆に，

ア [11] などの自動評価尺度が最大となるように設定され最初の翻訳システムの翻訳誤りが次のシステムに伝播し，る [12]．

加算的な誤りによって精度が落ちることは欠点となる．

PBMT は，翻訳対象である 2 言語間の対訳データさえまた，この図では最も確率が高くなる英語の 1 文のみに用意すれば容易に学習し，高速な翻訳を行うことが可能で訳しているが，仏英，英中それぞれの翻訳段階で n-best のあり，多くの研究や実用システムで利用されている．しか文に訳し，探索の幅を拡げたマルチセンテンス方式も存在

し，文の構造を考慮しない手法であるため，単語の並び替する [4]．

えが効果的に行えない傾向にある．高度な並び替えモデルを導入することは可能であるが [13][14]，長距離の並び替えは未だ困難であり，ピボット翻訳で用いることは容易ではない．

3.2 コーパス翻訳方式
直接的にコーパスを翻訳するピボット翻訳方式 [3] による，仏中翻訳の様子を図 2 に示す．この方式では先ず，仏英，英中のうちの片側，英中翻訳の対訳コーパスのみを用

2.2 階層的フレーズベース翻訳

いて翻訳システムを構築する．そして仏英翻訳の対訳コー

PBMT の汎用性を残しつつ，並び替えの精度を高めたパスの英語側の全文を英中翻訳にかけることで，中国語に方法として，Hiero[9] が Chiang によって提案されている．

翻訳されたコーパスが得られ，元のフランス語のコーパス

PBMT のように単語列を扱うだけでなく，下記のような変と合わせることで仏中の対訳が得られる．これによって得数を含めたルールも利用する．

[X1 ] visit [X2 ] −→ [X1 ] は [X2 ] を訪れる

られた仏中の疑似対訳コーパスを用いて，SMT のモデルを学習することが可能となる．対訳コーパスの翻訳時に，少しの翻訳誤りが含まれていても，統計モデルの学習に大X1 や X2 に該当する単語列を先ず翻訳し，ルールの X1きく影響しなければ，高精度な訳出が期待できる．既存のと ルールの X2 の代わりに代入していくことで翻訳を行システムから新しい学習データやシステムを作り直すことう．つまり，適用する各ルールと，X1 , X2 に当てはまるになるため，一度疑似対訳コーパスを作ってしまえば，そ様々な候補の確率とルール自体の確率，さらに言語モデルれ以降の学習過程が通常の統計翻訳と同等であることは長を考慮することで，最適な翻訳文を選択する．従って，並所となる．

び替えを個別のモデルで行うのではなく，並び替えと語彙

De Gispert らは，スペイン語を中間言語としたカタルー選択を同時に行うルールを利用することで，PBMT よりもニャ語と英語のピボット翻訳で，逐次的ピボット翻訳とコー高い並び替え精度を得ることが可能となる．その反面，翻パス翻訳方式によるピボット翻訳の比較実験 [3] を行った．

訳に多くの時間を要し，各モデルのサイズも大きくなる傾その結果，これらの手法間で有意な差は示されなかった．

向がある．

3. ピボット翻訳手法

3.3 テーブル合成方式
PBMT では，対訳コーパスによってフレーズ対応を学習

PBMT におけるピボット翻訳手法が数多く考案されてしてスコア付けした翻訳モデルを，フレーズテーブルと呼おり，本節では代表的なピボット翻訳手法について紹介すばれる形式で格納する．フレーズテーブルを合成することる．例として，中間言語として英語を用いた，フランス語で仏中のピボット翻訳を行う様子を図 3 に示す．

から中国語へのピボット翻訳について説明を行うが，任意Cohn らによるフレーズテーブル合成手法 [7] では，PBMTの言語組について応用可能であり，英語以外の言語を中間の翻訳確率を格納した仏英，英独のフレーズテーブル言語に用いることも当然可能である．

TF E , TEG から，仏独の翻訳確率を推定してフレーズテーⓒ 2014 Information Processing Society of Japan2

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2014/12/17

図 1

逐次的ピボット翻訳

図 2

コーパス翻訳方式

ブル TF G を合成する．TF G を作成するには，フレーズ翻訳確率 φ(·) と語彙翻訳確率 pω (·) を用いて，次式のように翻訳確率の推定を行う．

" #φ f |g =" #φ g|f =

" #pω f |g =" #pω g|f =!

e∈TF E ∩TEG!

e∈TF E ∩TEG!

e∈TF E ∩TEG!

e∈TF E ∩TEG

4. 実験
本研究では，前節で述べたピボット翻訳手法を Hiero に"#φ f |e φ (e|g)" #φ (g|e) φ e|f" #pω f |e pω (e|g)" #pω (g|e) pω e|f(3)対して応用し，比較実験を行った．

(4)

4.1 実験手順(5)

容易で比較しやすい 3.1 節の逐次的ピボット翻訳と，PBMT

前節で紹介したピボット翻訳手法のうち，実現が非常にで高い実用性が示された 3.3 節のテーブル合成方式を Hiero(6)で応用した場合に，どのような結果が得られるかを調査する評価実験を行った．PBMT モデルの構築には Moses[15]，ただし，f , e, g はそれぞれフランス語，英語，ドイツ語

Hiero モデルの構築には Travatar[16] を利用する．Moses
PBMT，Travatar Hiero のそれぞれについて以下のように

TF E , TEG の双方に含まれていることを示す．この手法でのフレーズであり，e ∈ TF E ∩ TEG は英語のフレーズ e が翻訳の学習と評価を行い，ピボット翻訳手法の違いによるは，翻訳確率の推定を行うために全フレーズ対応の組合せ翻訳精度を比較した．ここでは前節と同じく，英語を中間を求めて算出する必要があるため，大規模なフレーズテー言語とした，フランス語と中国語のピボット翻訳を例に説ブルの合成には長い時間を要するが，既存のモデルデータ明を行う．

から精度の高い訳出が期待できる．

Utiyama らは，英語を中間言語とした複数の言語対で，逐次的ピボット翻訳とテーブル合成に基づくピボット翻訳で比較実験を行った [4]．その結果，フレーズテーブル合成方式では，n = 1 の単純な逐次的ピボット翻訳や，n = 15のマルチセンテンス方式よりも高い BLEU スコアが得られたと報告している．

ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan

Direct (直接翻訳)
仏英，英中，仏中の言語対それぞれについて対訳コー
パスから翻訳モデルを学習，最適化，評価

Cascade (逐次的ピボット翻訳)
仏英，英中で学習された翻訳モデルでパイプライン処理を行い，仏中翻訳の評価

Triangulation (テーブル合成方式)

3情報処理学会研究報告
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2014/12/17

図 3

テーブル合成方式

仏英，英中で学習された翻訳モデルから翻訳確率の推ドイツ語に訳された多言語コーパスである．コーパスを構定により仏中翻訳モデルを学習，最適化，評価成する文章は人手によってアライメントされているが，文Direct では，目的の言語対の対訳コーパスを用意して，通常の方法で直接 SMT の学習と翻訳を行う．Cascade は，3.1 節で述べた逐次的ピボット翻訳に相当し，PBMT やHiero といった枠組みに関わらず，2 つの機械翻訳システムをそのまま逐次的に実行可能である．Triangulation では，3.3 節で述べた手法で双方向のフレーズ翻訳確率と語彙翻訳確率を推定し，仏中の翻訳モデルを作成する．

Moses PBMT では翻訳モデルとしてフレーズテーブルの各レコードにフレーズ対応と翻訳確率が格納されているため，数式 (3)-(6) に基づき確率推定を行い，フォーマットに従い仏中翻訳のフレーズテーブルを作成した．Mosesの標準設定ではフレーズ対応のみでなく，各フレーズに対単位のアライメントは自動的に推定されている．本研究では，文量の関係でスペイン語とドイツ語を除外した 5 ヶ国語で，1 対 1 対応の文のみを利用し，更に信頼度が 0.5 以下の文を破棄することで，ある程度の文アライメント精度を確保した．このようなフィルタリングを行っても，300 万文以上からなる大規模なコーパスが得られたが，全文を利用すると，Hiero モデルの学習時に巨大なモデルデータが生成され，現実的な時間でルールテーブルの合成が行えない都合上，翻訳モデルと言語モデルの学習には 50 万文のみを用いた．また，最適化と評価のために，それぞれ 1500文ずつを別途に抜き出して用いた．表 1 に実験で用いたデータの詳細を示す．

して並び替え確率を付与する語彙化並び替えモデル [17] も学習するが，並び替えモデルのテーブル合成手法は現時点

Average
Dataset

LangWords

Sentencees

Sentence

En

13.2M

500k

Length26.3では確立されていない．そのため，今回の実験では論点を絞るため，並び替えの素性として歪みペナルティのみを用

Fr

15.7M

500k

31.3

Zh

12.4M

500k

24.8

なく，非終端記号を含んだルール対応を用いるが，それぞAr

11.6M

500k

23.2

れのルール対応について PBMT と同様，双方向のフレー

Ru

11.9M

500k

23.9

ズ翻訳確率と語彙翻訳確率をルールテーブルに格納していEn

37.9k

1.5k

25.3

いる．

Travatar Hiero では，単語列としてのフレーズ対応ではる．本実験では数式 (3)-(6) の f , e, g をそのまま非終端記号を含めた単語列と見なして，同様にルールテーブルの合Train

Dev

成を行った．
上記では仏英中で説明を行ったが，同様に複数の組合せでピボット翻訳を行い，評価した．一部，英語以外の言語を中間言語として用いた評価も行っている．

Test

4.2 実験条件
本稿の実験では，対訳コーパスとして，MultiUN 国連文

表 1

Fr44.9k

1.5k29.9

Zh35.0k

1.5k

23.4

Ar

33.2k

1.5k

22.2

Ru34.5k

1.5k

23.0

En

38.5k

1.5k

25.7

Fr

45.2k

1.5k

30.2

Zh36.0k

1.5k

24.0

Ar

33.6k

1.5k

22.2

Ru34.7k

1.5k

23.2

実験に用いた対訳コーパスのデータ内訳

書コーパス [10] を用いた．これは主として英語を元に，フランス語，中国語，アラビア語，ロシア語，スペイン語，中国語の単語分割には KyTea[18] を用いた．目的言語のⓒ 2014 Information Processing Society of Japan4情報処理学会研究報告
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2014/12/17

言語モデルには Moses PBMT，Travatar Hiero で共通して，から確認できる．そして仏英，英仏の翻訳精度が非常に高KenLM[19] で 5-gram モデルの学習を行った．また，対訳いため，直接フランス語と中国語の対訳で学習したものよ

データ間のアライメントを取るツールとして GIZA++[20]りも精度の高い訳出が行われたものと考えられる．

を用いた．Moses や Travatar では，並び替えモデルの学

一方，英語を中間言語とした場合，Hiero の Triangulation

習を行わない以外は，デフォルトの設定を用いて実験をで Cascade より低いスコアが得られた原因としては，テー行った．また，それぞれのピボット翻訳手法の評価で共通

ブル合成方式における，翻訳確率の近似方法が PBMT にして，自動評価尺度には BLEU[11] を用いており，最適化比べて問題となることが考えられる．4.1 で述べたように，では BLEU スコアが最大となるよう調整を行った．

Hiero の Triangulation でも PBMT と同様に数式 (3)-(6)を用いて，ピボット側で一致するルールの対応から翻訳確率の推定を行う．しかし，実際はルール中の変数にどのよ

4.3 実験結果
4.1 で説明した手順のうち，対訳コーパスを用いた学習

うな役割のフレーズが当てはまるかは不明であり，1 つのと最適化の後に，直接翻訳（Direct）を行い評価した結果を変数 X のみを用いる Hiero 文法の制約が十分でないと考え

表 2 に示す．また，様々な言語と機械翻訳方式の組合せにられる．例えば，

ついて Direct，Triangulation，Cascade の各方式で翻訳を行い評価した結果を表 3 に示す．表 3 のうち，Direct の評

a X b (フランス語) −→ X c (英語)X c (英語) −→ d X e (中国語)価のみ，中間言語を用いていないため，Pivot の列に示された言語は無関係であることに注意されたい．Triangulationという 2 つのルール対応から，と Cascade の評価のうち，BLEU スコアが高くなっている

a X b (フランス語) −→ c X d (中国語)ものを各行で太字にしてある．というルール対応を作って確率的にスコアを算出するの

BLEU Score [%]Lang 1

Lang 2

Moses−→←−

Hiero−→←−

は，英語側で変数 X にどのようなフレーズが代入されるか分からないため，不適切なルール対応が合成されるおそれがある．このような問題を解決するためには，句構造のEn

Ar

43.03

52.47

37.22

47.82

EnFr

53.58

54.68

50.33

49.56

EnRu

46.21

53.59

41.03

49.66

EnZh

33.87

40.20

34.91

40.80

表 3 の下 4 行では，英語以外の中間言語を用いた場合

Ar

Zh

31.5430.2929.84

28.93のピボット翻訳の評価を示しており，限られた組合せであFr

Ru

41.65

47.43

34.70

43.38

るが，Hiero の Triangulation でも Cascade より高いスコ

Fr

Zh

29.77

35.38

28.05

34.36アを示している．検証を行うには，より多くの組合せを考

Zh

32.46

30.64

30.78

30.50

慮する必要があるが，この表からも，中間言語の選択がピRu
表 2

言語対と機械翻訳手法の違いによる翻訳精度の比較

ラベルを付与したルールを用いる [21] アプローチなどが考えられる．

ボット翻訳の性能に影響を及ぼすことが分かり，更なる調査を要する．

先行研究により，PBMT のピボット翻訳手法では Tri-angulation が Cascade よりも高い精度の訳出を行えることが示されており，このことは表 3 でも再現されている．
しかし，この表においては，英語を中間言語とした場合のHiero のピボット翻訳手法では，Triangulation が Cascadeよりも低くなっている．また，仏英中や中英仏の Cascade
では，Direct よりもスコアが高いという結果も得られた．
先ず，Cascade で Direct よりも高いスコアが得られた原因としては，今回の実験で用いた多言語コーパスが英語をまた，表 2 や表 3 から，中英，英中翻訳では Hiero がPBMT の精度を上回り，それ以外の言語対では Hiero がPBMT の精度を下回る傾向が見られる．この原因としては，並び替えを多く要しない言語対では PBMT の並び替えモデルでおおよそ十分であり，Hiero ではモデルサイズの制約で最大フレーズ長が 5 に制限され，Moses PBMT の最大フレーズ長である 7 より短いため，長いフレーズの用語が多用される国連コーパスでは PBMT の方が有効であることが考えられる．この点についても，今後詳細な調査を行う予定である．

中心にして翻訳されているという性格上，英語を含む言語対では質の高い対訳コーパスが得られるが，英語を含まない言語対では，比較的質の低い対訳コーパスが得られた可能性が考えられる．このことは，表 2 により，言語対の一方を英語以外のどの言語に固定しても，他方を英語にした言語対のスコアが，それ以外の組合せよりも高くなることⓒ 2014 Information Processing Society of Japan

5. おわりに本研究では，ピボット翻訳を階層的フレーズベース翻訳に適用し，その有効性を検証した．その結果，PBMT で安定して高い精度を実現するテーブル合成方式は Hiero にお5情報処理学会研究報告
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2014/12/17

Source
Ar

Pivot
En

Target
Zh

Fr

En

Zh

Ru

En

Zh

Zh

En

Ar

Zh

En

Fr

Zh

En

Ru

En

FrZh

Zh

Fr

En

EnZh

FrFrZhEn
表 3MT Method

BLEU Score [%]DirectTriangulation

CascadeMoses

31.5429.40

28.78
29.11

Hiero

29.84

28.41

Moses

29.77

29.31

29.16

Hiero

28.05

27.57

29.64

Moses

32.46

30.67

30.25
30.10

Hiero

30.78

29.32

Moses

30.29

28.82

28.27

Hiero

28.93

26.22

27.62

Moses

35.38

35.21

35.16
35.23

Hiero

34.36

32.26

Moses

30.64

30.12

29.55

Hiero

30.50

27.82

29.88

Moses

33.87

32.13

31.09

Hiero

34.91

32.79

30.57

Moses

40.20

36.52

35.37

Hiero

40.80

34.94

34.28

Moses

53.58

45.29

41.21

Hiero

50.33

43.79

35.78

Moses

54.68

45.22

41.12

Hiero49.56

43.51

35.16

ピボット翻訳手法の違いによる翻訳精度の比較

いて必ずしも逐次的ピボット翻訳より高い精度を実現するとは限らないことが分かった．

[5]

今後の課題としては，Hiero のモデルで，ルールテーブル合成方式の翻訳精度を高めることを試みる予定である．こ[6]

れを実現する方法として，文の構造に則した制約を考慮するモデル学習手法や，より洗練された確率推定法が考えられる．また，同じ言語対であっても，ピボットとして用い[7]る中間言語によって差が出ることも PBMT を用いた研究で示されており [22]，言語対を固定して中間言語を変えた[8]

場合の Hiero における影響を調査することも予定している．
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