日中パテントファミリーを利用した専門用語訳語推定―フレーズテーブルおよび対訳文対を利用する方式―

Estimating Translation of Technical Terms utilizing Japanese-Chinese Patent Families : an Approach basedon Phrase Translation Tables and Parallel Sentences
筑波大学システム情報系知能機能工学域教授

PROFILE宇津呂

筑波大学大学院システム情報工学研究科知能機能システム専攻

PROFILE武仁

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）。京都大学等を経て、2012 年より筑波大学システム情報系知能機能工学域教授。自然言語処理、機械翻訳、ウェブマイニングの研究に従事。

董麗娟2012 年大連理工大学ソフトウェア工学学院卒業。現在、筑波大学大学院システム情報工学研究科博士前期課程在学中。機械翻訳の研究に従事。

龍

筑波大学大学院システム情報工学研究科知能機能システム専攻

PROFILE筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻教授

PROFILE

1梓2010 年北京航空航天大学ソフトウェア学院卒業。2013 年北京航空航天大学大学院ソフトウェア工学専攻修了。現在、筑波大学大学院システム情報工学研究科博士前期課程在学中。機械翻訳の研究に従事。

山本幹雄

1986 年豊橋技術科学大学大学院情報工学系修士課程修了。豊橋技術科学大学等を経て、2008 年より筑波大学大学院システ
ム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻教授。博士（工学）。自然言語処理、機械翻訳の研究に従事。

はじめに特許文を情報源として、専門用語対訳対を自動獲得する手法の研究が行われてきた。例えば、文献［4］ では、
NTCIR-7 特許翻訳タスク［1］ において配布された日英

近年、中国国内における特許出願は大幅な伸びを見せ180 万件の対訳特許文を用いて、対訳特許文からの専ている。それに伴い、中国語特許文書の言語横断検索等

門用語対訳対獲得を行った。この研究では、句に基づくのサービスの必要性が高まっている。これらのことを背統計的機械翻訳モデル［2］ に基づき、対訳特許文から学景として、中国語の特許を日本語に翻訳するサービスの習されたフレーズテーブルを用いることによって、専門重要性が次第に高まっている。ここで、機械翻訳あるい用語対訳対獲得を行った。ここで、上述の日英 180 万は人手によって翻訳を行う場合、高い質を保つためには件の対訳特許文は、文献［8］ の手法により、日米パテン大規模で正確な対訳辞書が不可欠である。しかし、各国トファミリーの対応特許文書中において、「背景」およでは、年々新しい技術開発が行われ、新しい専門用語がび「実施例」の部分の日英対訳文対を対応付けたもので作られ、特許が申請されている。一方、人手によって対ある。

訳辞書を作成するためには、膨大な時間と労力を要する

以上の背景をふまえて、本稿では、文献［8］ の手法をため、自動もしくは半自動的に日中専門用語対訳辞書を適用することによって日中パテントファミリーから抽出構築する手法が必要である。

した 360 万件の日中対訳特許文を言語資源として、句

こ の よ う な 背 景 の も と で、 こ れ ま で に、 日 英 対 訳

236に基づく統計的機械翻訳モデルにより学習されるフレーの句の組を作成する。

案する。具体的には、まず、専門用語対訳辞書獲得の情（5）文対応データにおける日中の句の対応数に基づ報源として用いる日中対訳文対に対して、句に基づく統いて、各句の対応に翻訳確率等のパラメータを付与

計的機械翻訳モデルを適用することよりフレーズテーブする。
本稿では、フレーズテーブルを用いて得られる中国語一組の日中対訳文を用いて日本語専門用語の中国語訳語訳語候補のスコアとして、句対応の日中翻訳確率 P（pC│推定を行う。本稿の評価実験においては、形態素単位の（ただし、pC を中国語句、pJ を日本語句とする）をpJ）日本語文一文に対して、形態素単位の中国語文、および、用いた。更に、日本語句の見出し語ごとに、中国語句を文字単位［6］ の中国語文の２種類を用意した対訳文を対スコアの降順に順位付けした。

象とした。いずれの場合も、97% 程度の適合率および機械翻訳技術の向上ルを学習する。次に、このフレーズテーブル、および、Ｆ値を達成することができた。

寄稿集４ズテーブルを用いて、対訳専門用語を獲得する手法を提ここで、手順（1）の対訳文は、形態素解析された形態素単位の日本語文一文に対して、Chinese Penn Treebankを用いた Stanford Word Segment［7］ によって形態

2

日中対訳特許文素解析された形態素単位の中国語文、および、文字単位1の中国語文の２種類を用意し、作成した。この２種類の対訳文に対して、独立に Moses を適用することより、

本稿では、フレーズテーブルの訓練用データとして、約 360 万件の日中対訳特許文を用いた。この日中対訳

形態素単位フレーズテーブルおよび文字単位フレーズテーブルをそれぞれ作成した。

特許文は、2004-2012 年発行の日本公開特許広報全
文と 2005-2010 年中国特許全文に対して、以下の4手順によって得られたものである。
１．文献［8］の手法によって日中間で文対応を付ける。
２．スコア降順で上位の 360 万文対を抽出する。

4.1

対訳文およびフレーズテーブルを用いた訳語推定
手順

全対訳文 360 万件から無作為に抽出した 516 件を統計的機械翻訳モデルのフレーズテーブル評価用対訳文とした。日中対訳文から辞書に登録すべき句に基づく統計的機械翻訳モデルのツールキットであ１．全対訳文データ 360 万件中 516 件の日本語文を用いて、前節で述べた文対応データから、を形態素解析し、日中対訳文〈SJ, SC〉中の日本語日中の句の組及び日中の句の組が対応する確率を示した

文 SJ 中の日本語名詞句を得る。さらに、その中にフレーズテーブルを作成する。Moses がフレーズテー含まれる専門用語 tJ を人手で抽出する。

3

る Moses

日中対訳専門用語を獲得するために用いた手順を図１に示す。

［2］２．得られた日本語専門用語 tJ に対し、統計的機械ブルを作成する過程を以下に示す。

翻訳モデルのフレーズテーブルを用いて、訳語推定（1）文対応データに対する前処理として、単語の数を行い、中国訳語候補を得る。

値化、単語のクラスタリング、共起単語表の作成な３．得られた中国語訳語候補のうち、対訳文〈SJ,どを行う。
（2）IBM モデルにより文対応データから単語対応をSC〉中の中国語文 SC に出現する訳語候補を抽出す生成するツールである GIZA＋＋［5］を用いて、中日、る。抽出された訳語候補のうち、フレーズテーブル日中の両方向で最尤な単語対応を得る。

において、日本語専門用語 tJ に対する翻訳確率が最大となる訳語候補を生成し、評価対象とした。

（3）中日、日中両方向の単語対応から、ヒューリスティクスを用いて対称な単語対応を得る。
（4）対称な単語対応を用いて、可能なすべての日中

1

連続する数字とアルファベットは一個のトークンとして扱う。

YEAR BOOK 2O14

237

図1

4.2

対訳文およびフレーズテーブルを用いた対訳専門用語獲得の流れ

評価対象日本語専門用語97.0% となった。一方、中国語側が文字単位のフレー

前節の手順の後、全対訳文データ中の日本語文を形態ズテーブルを用いた場合、適合率は 96.9%、Ｆ値は素解析し、日本語名詞句を選択する際、以下に該当する96.4% となった。両者はほぼ同等の性能を達成したが、日本語名詞句は評価対象外とした。

誤りの傾向は異なっている。

（a）語頭または語尾が不適切である日本語名詞句。

表1

スコア一位の訳語候補の再現率・適合率・F 値（%）

具体的には、「上記、下記、当該、該、各」が語頭、中国語側の区切り単位または「等、毎」が語尾である日本語名詞句。
（b）訳語推定において用いる日中対訳文の日本語側において、他の日本語名詞句の部分文字列となる日本語名詞句。例えば、「三角波生成回路」という日本語名詞句の部分文字列である「生成回路」の部分が抽出された場合。
（c）語尾が記号である日本語名詞句。例えば、「メタンガス濃縮装置 M1」のように語尾が記号「M1」である日本語名詞句。

形態素

文字

再現率96.3（497/516） 95.9（495/516）

適合率97.8（497/508） 96.9（495/511）

Ｆ値

97.096.4

表２に、これらの両方の場合を対象として、中国語訳語推定の成功例を示す。中国語側が形態素単位の場合も文字単位の場合も、同一の訳語候補が出力され、参照用中国語訳語と同一となった。
表３に、中国語側が形態素単位のフレーズテーブルを用いた場合の中国語訳語推定の誤り例を示す。日本語専

4.3

評価結果

表１評価結果を示す。中国語側が形態素単位のフレーズテーブルを用いた場合、適合率は 97.8%、Ｆ値は238

門用語が「動的／後退／接触／角」の場合、参照用中国語訳語 “／后退／接触／角” は、中国語側が形態素単位の場合のフレーズテーブルに含まれてはいるが、中寄稿集４

表2

中国語訳語推定の成功例

中国語側が形態素単位のフレーズテーブルを用いた場合の誤り例

表4

中国語側が文字単位のフレーズテーブルを用いた場合の誤り例

機械翻訳技術の向上

表3

国語文の形態素解析結果 “在／浸液部／12／的／翻訳確率が高くなり、順位１位の訳語候補として出力さ／后退／接触／角θ／…” において “角” と “θ” が分れた。例えば、日本語専門用語「複合／構造／物」の参割されなかったため、中国語文との照合が成功する訳語

照用中国語訳語 “复／合／結／候補を抽出することができなかった。一方、日本語専門

文字列 “复／合／結／用語が「熱／圧着」の場合、参照用中国語訳語 “ 圧／接”補として出力されたが、部分文字列 “复／合／結／は、中国語側が形態素単位の場合のフレーズテーブルにの方が “复／合／結／含まれていた。しかし、中国語文の形態素解析結果 “…

り、順位１位の訳語候補として出力されてしまった。

／／物” およびその部分” が中国語文に出現する訳語候”／物” よりも翻訳確率が高くな圧／接后／…” において、“接” と “后” が分割されなかったため、中国語文との照合が成功する訳語候補としては、“ 圧” を出力してしまい、誤りとなった2。

5

関連研究

表４に、中国語側が文字単位のフレーズテーブルを用いた場合の中国語訳語推定の誤り例を示す。これらの例

訳語対の自動獲得において、統計的機械翻訳モデル

においては、参照用中国語訳語はフレーズテーブルに含により学習されたフレーズテーブルを用いたものとしまれてはいるが、参照用中国語訳語の部分文字列の方が［10］がある。文献［4］ においては、知識源とて、文献［4］2中国語専門用語の形態素解析結果“ 圧／接”は誤りであり、正しくは “ ／圧接” と分割するべきであるが、フレーズテーブルにおける順位は“ 圧／接”の方が上位であるため、本稿の評価実験においては、“ 圧／接” を参照用中国語訳語とした。

して、句に基づく統計的機械翻訳モデルのフレーズテー
ブルおよび既存の対訳辞書を併用して、日英間の訳語推定を行った。一方、本研究では、日中の対訳特許文を対象として、句に基づく統計的機械翻訳モデルのフレーズYEAR BOOK 2O14239

テーブルを用いて、日中間の訳語推定を行った。また、参考文献

においては、日本語漢字と中国語簡体字への文［1］A. Fujii, M. Utiyama, M. Yamamoto, and. T.

字対象情報と既存の統計的機械翻訳モデルを用いて、日Utsuro. Overview of the Patent translation

中特許対訳コーパスから対訳辞書を段階的に自動構築しtask at the NTCIR-7 Workshop. In Proc. 7thた。フレーズテーブルの利用において、句に基づくフレー

NTCIR Workshop Meeting, pp. 389–400,

ズテーブルおよび階層的句に基づくフレーズテーブルの2008.

文献

［10］

２種類のフレーズテーブルから、共通する訳語候補を抽［2］P. Koehn, H. Hoang, A. Birch, C. Callison-［10］出することより、訳語対を生成する。本研究と文献

Burch, M. Federico, N. Bertoldi, B. Cowan,の間の最も大きな相違点として、本研究において、フレー

W. Shen, C. Moran, R. Zens, C. Dyer, O.

ズテーブルから得られた訳語候補のうち、日中対訳文対Bojar, A. Constantin, and E. Herbst. Moses :  の中国語文に出現する訳語候補を抽出することより、訳Open source toolkit for statistical machine

語推定を行う点が挙げられる。その他、本研究の後段のtranslation. In Proc. 45th ACL, Companion

研究として、文献［3］

においては、本研究によって獲得した日中専門用語対訳対を利用することにより、日中対

Volume, pp. 177–180, 2007.
［3］Z. Long, L. Dong, T. Utsuro, T. Mitsuhashi,

訳専門用語の同義集合を同定する方式について提案してand M. Yamamoto : Identifying

いる。

Chinese bilingual synonymous technicalJapanese-terms from patent families, in Proc. 7th6Workshop on Building and Using Comparable

おわりにCorpora-Resources for Machine Translation
Research, pp. 49-54, 2014.

本稿では、日中対訳特許文に対して、句に基づく統計［4］森下洋平，梁冰，宇津呂武仁，山本幹雄．フレーズ

的機械翻訳モデルにより学習されるフレーズテーブルをテーブルおよび既存対訳辞書を用いた専門用語の用いて、専門用語の訳語推定する手法について述べた。

訳語推定．電子情報通信学会論文誌．Vol. J93–D,

この手法においては、句に基づく統計的機械翻訳モデNo. 11, pp. 2525–2537, 2010.

ルによって、対訳特許文から学習されたフレーズテーブ［5］F. J. Och and H. Ney. A systematic comparison

ルを用いることによって、専門用語対訳対の獲得を行っof various statistical alignment models.

た。評価実験においては、97% 程度の適合率およびComputational Linguistics, Vol. 29, No. 1,Ｆ値を達成した。現在、中国語側の区切り単位として、

pp. 19–51, 2003.

形態素および文字の２種類の単位を併用するとともに、［6］J. Sun and Y. Lepage. Statistical machine

Support Vector Machines（SVMs） を用いることtranslation between unsegmented Japaneseによって、フレーズテーブルから得られた訳語候補を検and Chinese texts. 言語処理学会第 19 回年次大証し、性能を改善する方式について研究を進めており、会発表論文集，pp. 122–125, 2013.

［9］

この結果については別の機会に報告する予定である。

［7］H. Tseng, P. Chang, G. Andrew, D. Jurafsky,
and C. Manning. A conditional random field

謝辞word segmenter for SIGHAN bakeoff 2005.

本研究においては、日本特許情報機構（Japio）よりIn Proc. 4th SIGHAN Workshop on Chinese

提供して頂いた日中パテントファミリーのデータを利用

Language Processing, pp. 168–171, 2005.

させて頂いた。関係各位に感謝の意を表す。

［8］M. Utiyama and H. Isahara. A JapaneseEnglish patent parallel corpus. In Proc. MT
Summit XI, pp. 475–482, 2007.

240

寄稿集４

［9］V. N. Vapnik. Statistical Learning Theory.
Wiley-Interscience, 1998.
［10］K. Yasuda and E. Sumita. Building abilingual dictionary from a Japanese-Chinese

機械翻訳技術の向上

patent corpus. In Computational Linguistics
and Intelligent Text Processing, Vol. 7817
of LNCS, pp. 276–284. Springer, 2013.

YEAR BOOK 2O14241