英日・中日特許SMTシステムの実用化と課題
Deployment and Obstacles for English-Japanese and Chinese-Japanese Patent Statistical MachineTranslation Systems
独立行政法人情報通信研究機構

ユニバーサルコミュニケーション研究所多言語翻訳研究室主任研究員

内山将夫

独立行政法人情報通信研究機構主任研究員。対訳データ構築と機械翻訳の研究開発に従事。
PROFILE1とにより、最適スコアの対訳文を抽出する。このスコはじめにアは、対訳辞書を利用して単語の重なりを求めることにより計算する。

統計的機械翻訳（SMT）は、1990 年前後から研究されているが、英日・中日特許 SMT が初めて実用化さ（3）対訳文をスコアでソートして、上位の対訳文のみを対訳コーパスとして活用する。

。SMT

NICT では、3000 万文規模の日英対訳コーパスをシステムの実用化のためには、大規模特許対訳コーパス

日米同時出願特許から構築し、日英 SMT エンジンの作の構築と、アルゴリズムの発展による精度の良い機械翻成に活用している。

れたのは、2010 年代になってからである[1][2]

訳に加えて、実用に耐える翻訳速度や前処理・後処理になお、同じ技術を活用して作成された特許対訳コーパよる翻訳精度の改善も重要である。本稿では、（独）情スが NTCIR-7,8,9,10 における特許翻訳タスクに活用

報通信研究機構（NICT）における特許 SMT の実用化された [4]。また、本対訳構築技術は、特許庁「H24 年における取組について解説する。

度

中国特許文献の機械翻訳のための中日辞書整備及び機械翻訳性能向上に関する調査」における日中特許対訳

2

大規模特許対訳コーパスの構築コーパスの作成に利用された。さらに、NICT と特許庁は、多言語特許文献の高精度自動翻訳の実現に向けて協力を合意しており、その一部として、今後、高品質な特対訳コーパスとは、異なる言語間で同一の意味内容許対訳コーパスの普及を促進していく予定である [8]。

を表す対訳文からなるテキストデータベースのことである。大規模対訳コーパスの構築は、通常は多大なコストがかかるが、特許対訳コーパスについては、これらのコストが通常の対訳コーパス構築に比べて大幅に低い。その理由は、パテントファミリーから対訳コーパスを自動構築することが可能だからである [3]。
その手順は、日英特許対訳コーパスについては、次の3 段階である。

語順変換による言語構造の違いの克服

英日・中日 SMT においては、英語や中国語と日本語の言語構造の違いを克服する必要がある。具体的には、英語や中国語は SVO 言語であるが、日本語は SOV 言語であるので、この違いを吸収しなければならない。

（1）日本特許庁に出願された日本語特許と、米国特許

日本語から英語や中国語への SMT については、この庁等に出願された英語特許から、パテントファミリー構造上の違いはまだ克服されていないと言えるが、英語を抽出する。

や中国語から日本語への翻訳については、SMT の前処（2）パテントファミリーから、動的計画法を用いるこ

252

3

理として、英語や中国語から日本語へ似た語順に変換す時間の短縮も、開発のターンアラウンドの観点から重要

前もっての語順変換を利用せずに、語順変換と訳語選択である。

を同時に実行する手法においても、英日 SMT の翻訳精度が向上してきた。

[6]

寄稿集４

る語順変換の処理が非常に有効である [5]。なお、最近は、

特許 SMT の場合には、対訳コーパスのサイズが数千万文になるため、これらの問題の解決は困難であるが、現状の SMT の方式の中では、フレーズベースの SMTに SMT により訳語選択をするという手法を採用していであれば、これらの問題を解決できることから、NICTる。ただし、文献 [5] とは異なり、語順変換の規則を自ではフレーズベースの SMT を翻訳エンジンとして採用動で獲得することにより、多言語に同様な手法が適応可している。

機械翻訳技術の向上

NICT においては、文献 [5] と同様に、語順変換の後能である [7]。その方法は、（1）入力文を構文解析して 2 分木にする

5（2）2 分木の各ノードにおいて子供のノードを入れ前処理と後処理かえるべきノードを同定するというものである。

NICT で開発した現状の翻訳エンジンがサポートして上 記 の 方 法 は 単 純 な も の だ が、 複 雑 な 語 順 変 換

いない言語事象としては、化学式や数式や表などがある。

も サ ポ ー ト 可 能 で あ る。 た と え ば、「FIG. 3C is a

また、請求項などの超長文も十分にはサポートしていな

graph illustrating a simulation that includes

い。これらについては、翻訳エンジンの前処理や後処理

the effects of resonance, cyclic clocks, and aで対応可能な部分が多いと考えている。

change in logic current.」について、上記の手法をた と え ば、 入 力 文 中 の 化 学 式 や 数 式 に つ い て は、適用すると、「FIG. 3C _va1_ resonance of effects,BBB などの特殊記号に置き換えることにより、SMT

cyclic clocks , and logic current in change _va2_

エンジンに翻訳されることなく出力されるので、それをincludes that simulation _va2_ illustrating graph

再びもとの化学式や数式に置き換え可能である。また、

is . 」のように日本語風の語順に変換されるので、それ請求項などの超長文については、前処理で節などに分割

を SMT への入力とすると、「図 3C は、共振による効し、節ごとに翻訳することが有効である。

果、環状のクロック、および論理電流の変化を含むシミュ

一般に、SMT エンジンでは、入力を少し修正しただレーションを示すグラフである。」のように機械翻訳さけで正しい翻訳がされることも多いので、適切な前処理れる。なお、「_va1_」や「_va2_」は、日本語の助詞は重要である。に相当するものを語順変換の後で挿入したものである。

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翻訳精度と速度の問題

今後の課題

英日特許翻訳について、2010 年以前の翻訳精度と長文翻訳の実用化には、対訳コーパスの構築と翻訳精

現在の翻訳精度を比べると、以前は、端的に言って、意度の向上に加えて、翻訳モデルのサイズと翻訳速度も重味不明な翻訳が多かった。一方、現在は、対訳コーパス要である。

が十分にあれば、意味が分かる翻訳文を出力することが必 要 な ス ペ ッ ク は、 運 用 の 形 態 に も よ る が、 現 状可能になった。今後は各モジュールの精度を向上するこ

128GB メモリ程度の計算機であれば比較的簡単にレとにより、全体の翻訳精度を向上することが当然必要でンタルできることから、その程度のメモリでストレスなある。

く動くような翻訳モデルのサイズとする必要がある。まそれ以外にもた、平均 23 単語程度の文について、1 文当たり 1 秒⃝

訳抜けをなくす未満で翻訳できる必要がある。また、翻訳モデルの構築⃝否定・肯定等のモダリティを正しく訳す

YEAR BOOK 2O14253⃝訳語を統一する⃝

ゼロ代名詞の復元

３．作成した SMT エンジンを利用など様々な課題がある。
これらの課題を扱うときに注意しないといけないこと
としては、それらの課題について個別に対処して特別な手だてを用意した方が良いのか、それとも、翻訳アルゴリズム全体が向上するなかで、いわば自然に解消するのを待つのが良いかというものがある。言い換えれば、疑似問題に時間を割かないように注意しないといけない。

また、登録した対訳データからオリジナルの SMT エンジンを作成可能である。

7

みんなの自動翻訳 @TexTra®

本サイトおよび SMT エンジンについての、みなさまのご利用とフィードバックをお待ちしています。

NICT で開発した SMT エンジンは「みんなの自動翻 訳 @TexTra®」 サ イ ト に て 一 般 公 開 さ れ て い る。

参考文献

(https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/)[1] 独立行政法人情報通信研究機構、一般財団法人日本特許情報機構． NICT の高精度な中日自動翻訳ソ本サイトでは次のようにして NICT の SMT エンジンをカスタマイズできる。
１．自分で用意した用語や対訳データを登録

フトウェアが Japio のサービスに (2013/3/28)
http://www.nict.go.jp/press/2013/03/28-1.
html[2] 独立行政法人情報通信研究機構、日本発明資料株式会社．“英語特許文”の高精度「自動翻訳ソフトウェア」を開発 (2013/3/21)
http://www.nict.go.jp/press/2013/03/21-1.
html[3] Masao Utiyama and Hitoshi Isahara. (2007)
A Japanese-English Patent Parallel Corpus.
MT summit XI, pp. 475--482.

２．登録したデータを用いて SMT をカスタマイズ[4] Atsushi Fujii, Masao Utiyama, Mikio
Yamamoto, and Takehito Utsuro. Overviewof the Patent Translation Task at theNTCIR-7 Workshop. Proceedings of the 7thNTCIR Workshop Meeting on Evaluationof Information Access Technologies:
Information Retrieval, Question Answeringand Cross-lingual Information Access,pp.389-400, Dec. 2008.
[5] Hideki Isozaki, Katsuhito Sudoh, Hajime
Tsukada, and Kevin Duh. 2010. Headfinalization: A simple reordering fule for254

寄稿集４SO V la ngu a g e s . I n P ro c . o f th e Joint
Fifth Workshop on Statistical MachineTranslation.
[6] Graham Neubig and Kevin Duh. 2014. On

機械翻訳技術の向上

the Elements of an Accurate Tree-to-String
Machine Translation. ACL.
[7] 特開 2013-250605:

機械翻訳装置、機械翻訳方法、およびプログラム[8] 独立行政法人情報通信研究機構、特許庁．「NICT と特許庁が多言語特許文献の高精度自動翻訳の実現に向けて協力合意」(2014/7/28)
http://www.nict.go.jp/press/2014/07/28-1.
html

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