日米パテントファミリーを利用した専門用語訳語推定
─対訳文対抽出部分・非抽出部分の併用─

Estimating Translation of Technical Terms
by Integrating Japanese-English Patent Families as a Parallel Corpus and a Comparable Corpus
筑波大学システム情報系知能機能工学域教授

宇津呂武仁

PROFILE: 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。

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

豊田樹生

山本幹雄

PROFILE: 2012 年筑波大学理工学群工学システム学類卒業。機械翻訳の研究に従事。

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: 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。

1

ここで，上述の日英 180 万件の対訳特許文は，文献 [7]はじめにの手法により，日米パテントファミリーの対応特許文書中において，「背景」および「実施例」の部分の日英対特許文書の翻訳は、他国への特許申請や特許文書の訳文対を対応付けたものであるが，実際に良質な対訳文言語横断検索などといったサービスにおいて不可欠であ対が抽出できた部分（以下では、「対訳文対抽出部分」る。特許文書翻訳の過程において、専門用語の対訳辞書と呼ぶ）の割合は約 30% にとどまっている．そこで、は重要な情報源であり、これまでに、パテントファミ

本稿では、この 30% の「対訳文対抽出部分」、および、リーを情報源として、専門用語対訳対を自動獲得する手「背景」および「実施例」のうちの残りの 70% の部分法の研究が行われてきた。その中で、筆者らは、文献[4]（以下では、「対訳文対非抽出部分」と呼ぶ）を併用して、において配布日本語専門用語の英訳語を推定する方式 [6] を紹介する。

された日英 180 万件の対訳特許文を用いて、対訳特許

この方式においては、「対訳文対非抽出部分」をコンパ文からの専門用語対訳対獲得手法を提案した。この手法

ラブルコーパスとみなし、既知の対訳辞書を用いて専門

では、句に基づく統計的機械翻訳モデル（Moses）[2]用語の構成要素の訳語を求め、要素合成法 [5] の考え方によって、日英 180 万件の対訳特許文から学習されたに基づき構成要素の訳語を結合することによって専門用

フレーズテーブル、要素合成法 [5]、Support Vector語の訳語候補を合成する。そして、コンパラブルコーパMachines（SVMs）を用いることによって、専門用語ス中の目的言語コーパスに対して、合成された訳語候補の専門を検証することによって、訳語推定を行う。なお、要素

用語訳語推定タスクの後段のタスクとして、日本語専門合成法において用いる既知の対訳辞書としては、人間用用語が出現する多数の対訳特許文を利用することによの対訳辞書として人手で作成された英辞郎、および、「対り、同義対訳専門用語を同定・収集する方式 [3] を提案し、訳文対抽出部分」から学習されたフレーズテーブルを併その有効性を実証した。

用する。本稿では、評価実験の結果として、パテントファにおいて、NTCIR-7 特許翻訳タスク[1]対訳対獲得を行った。また、筆者らは、文献260

YEAR BOOK 2013[4]

により、約 92% 程度の精度で、約 4,750 対の日英専門用語対訳対を獲得できることを示す。

寄稿集

ミリー 1,000 組を対象としてこの手法を適用すること

列のスコアの和によって Q（yS, yT）を定義する。
Q（yS, yT）=

ΣnП q（〈si,ti〉）･Qcorpus(yT)4

yS=s1,s2....sn i=12

要素合成法による訳語推定

機械翻訳技術の向上

このとき、対訳辞書スコアはこの構成要素同士のスコアの積によって求まり、コーパススコアは訳語候補が目的言語側のコーパスに出現するか否かによって求まる。
構成要素の訳語対〈s,t〉の対訳辞書スコア q（〈s,t〉）

2.1

既存の対訳辞書およびフレーズテーブル

は、訳語対が英辞郎または部分対応対訳辞書に含まれる

本 研 究 で は、 既 存 の 対 訳 辞 書 と し て、「 英 辞 郎 」

場合のスコア qman、および、訳語対がフレーズテーブ

Ver.131 に加えて、英辞郎の訳語対から作成した部分ルに含まれる場合のスコア qsmt の和によって求まる。

1対応対訳辞書、および、前節で述べたフレーズテー[5]ブルを用いる。両者における見出し語数および訳語対数q（〈s,t〉）=qman（〈s,t〉）+qsmt（〈s,t〉）

日本語側が二形態素、英語側が二単語から構成される訳語対に対して、日英とも第一構成要素となる日本語形態⎱―――⎱―――⎱ ⎱――⎱――⎱を【表 1】に示す。ここで、英辞郎中の日英訳語対のうち、qman（〈s,t〉）=素・英語単語対を抽出し、前方一致部分対応対訳辞書とする。同様に、日英とも第二構成要素となる日本語形態素・英語単語対を抽出し、後方一致部分対応対訳辞書とする。

見出し語数

訳語対数

1部分対応対訳辞書に含まれる場合）

0（それ以外の場合）

P(t|s)

qsmt（〈s,t〉）=

表 1: 既存の対訳辞書およびフレーズテーブルにおける見出し
語数及び訳語対数

辞書（〈s,t〉 が英辞郎、または、（〈s,t〉 がフレーズテーブルに含まれ、かつ、P(t|s)> p0である場合）

0（それ以外の場合）

qman（〈s,t〉）は、〈s,t〉 が英辞郎、または、部分対応

英語

日本語

1,631,099

1,847,945

2,244,117

前方一致部分
対応対訳辞書合には 0 となる。一方、qsmt（〈s,t〉）は、〈s,t〉 がフレー

47,554

41,810129,420

ズテーブルに含まれ、かつ、翻訳確率 P(t|s) が下限 p0

後方一致部分
対応対訳辞書24,69623,02582,087

英辞郎

フレーズテーブル

33,845,218 33,130,728 76,118,632対訳辞書に含まれる場合には 1 となり、それ以外の場以上である場合には、翻訳確率 P(t|s) となり、それ以外の場合には 0 となる。評価実験においては、この下限 p0 は、調整用データ・セットを用いて最適化される。
一方、コーパススコア Qcorpus(yT) は、訳語候補 yT が訳語候補のスコア

訳語候補のスコアを Q（yS, yT）とする。このとき、目的言語側のコーパスに出現する場合にのみ１となり、出現しない場合には 0 となる。

yS は日本語専門用語を、yT は生成された訳語候補を表し、yS は構成要素 s1,s2,…,sn に、yT は構成要素 t1,t2,…,tn に分解できると仮定する。すると、訳語候補のス

Qcorpus(yT)=n

コアは、対訳辞書スコアП q（〈si,ti〉） とコーパススコ
i=1

ア Qcorpus(yT) の積で定義される。実際には、ある訳語⎱―――⎱―――⎱2.2（yTが目的言語側コーパス1に出現する場合）

0（yTが目的言語側コーパスに出現しない場合）

候補が２つ以上の系列の訳語対から生成される場合があるので、本論文では、以下に示すように、それぞれの系

2.3

例

例 と し て、 専 門 用 語 “ 並 列 態 様 ” の 対 訳 “parallel1

http://www.eijiro.jp/mode” を獲得する様子を【図 1】に示す。本論文では、

YEAR BOOK 2O13

261

パテントファミリー
英語特許文書日本語特許文書
日本語
複合名詞
並列

訳語候補の照合

態様

訳語候補のスコア「並列態様」の訳語候補

対訳辞書

フレーズテーブル

aspectparallel
1.0+0.8
concurrent 1.0
× modeform
multiple 1.0

1.0
1.0+0.2
1.0

parallel aspect
parallel mode
concurrent aspectmultiple aspect
parallel form

1.8 x 0 = 0
2.2 x 1 = 2.2
1.0 x 0 = 0
1.0 x 0 = 0
1.8 x 0 = 0

対訳辞書スコア

コーパススコア

構成要素の訳語対のスコア
図 1: 要素合成法を用いた日本語専門用語「並列態様」の訳語推定

まず、この日本語専門用語“並列態様”を構成要素 s1 の“並施例以外の部分」NJ から構成されている。そして、こ列” と s2 の “態様” に分解し、これらを既存の対訳辞れらの部分のうち、「背景」BJ および「実施例」MJ は、書及びフレーズテーブルを利用して目的言語に翻訳する

対訳文対抽出部分 PSDJ、及び、対訳文対非抽出部分とともに、対訳辞書スコアを付与する。具体的には、こNPSDJ に分割される。また、英語側の特許文書の全体

こでは、s1 からは t1 として “parallel”、“concurrent”、DE に対しても、同様に、「背景」BE、「実施例」ME、お“multiple” が、s2 からは t2 として “aspect”、“mode”、「背景」よび、「背景・実施例以外の部分」NE から構成され、“form” が生成され、各訳語に対して対訳辞書スコアがBE および「実施例」ME は、対訳文対抽出部分 PSDE、付与される。次に、前置詞句の構成を考慮した語順の規及び、対訳文対非抽出部分 NPSDE に分割される。こ則にしたがって、それらの構成要素の訳語を結合し、訳の特許文書の構成の例を【図 2】に示す。

語候補を生成する。このとき、各訳語候補の対訳辞書スコアは t1 の対訳辞書スコアと t2 の対訳辞書スコアの積となる。例えば、“parallel aspect” の対訳辞書スコアは（1.0+0.8）×1.0=1.8 となる。
最後に、目的言語側のコーパスに対してこれらの訳語候補の照合を行い、照合すればそのコーパススコアを 1、照合しなければ 0 とする。【図 1】の例では、結果的に、訳語候補のスコアが最も高い “parallel mode” が獲得される。

3

対訳文対非抽出部分における訳語推定

本論文で用いる日米パテントファミリーの日本語側
DJ は、「背景」BJ、「実施例」MJ、および、「背景・実262

YEAR BOOK 2013

「数値演算処理装置」に関する日英対訳特許文書
日本語側
【実施例】
PSD
まず・・・ニューラルネットワークを０００１１つの適用例として説明する。

英語側
EMBODIMENTS
Description is now made ・・・withreference to an exemplary neuralnetwork.

しかしながら、図４５に示す構成に In the structure shown in FIG. 45,
おいては、フラグＳＴＯＰおよびＥＮ however, writing of numeric data from
Ｄの少なくとも一方が“１”の場合に the NOR circuit 300 to the register ﬁle(220 shown in FIG. 33) and to the local
は、ＮＯＲ回路３００からレジスタ
ファイル（図３３に示すレジスタファ memory 11 is inhibited when at least
イルは２２０）およびローカルメモリ one of the ﬂags STOP and END is “1”.
・・・Thus, it is possible to avoid
NPSD １１への数値のデータの書込みが禁止されるため、・・・処理対象アド mismatching between the addresses to
レスの演算ユニット間の不一致の be processed in the arithmetic units,発生を防止することができ、全ての thereby driving all arithmetic units in aparallel mode.
演算ユニットを並列態様で動作させることができる。
照合
要素合成法適用
して発見→parallel mode

図 2：日米パテントファミリー中の「実施例」における対訳文
対非抽出部分の例

BJ ⊃ MJ =<PSDJ, NPSDJ>

対応対訳辞書、および、フレーズテーブルを用いた要素DE =<BE, ME, NE>

合成法により訳語推定を行ったところ、人間用の対訳辞

BE ⊃ ME =<PSDE, NPSDE>書である英辞郎および部分対応対訳辞書を用いた場合に4機械翻訳技術の向上

これらの日本語名詞句を対象として、英辞郎、部分寄稿集

DJ =<BJ, MJ, NJ>

は、訳語推定可能な語の範囲は相対的に狭いものの、高ここで、本稿では、英訳語推定対象となる日本語専精度な訳語推定が可能であることがわかった。一方、フ門用語 tJ を抽出するにあたっては、対訳文抽出部分

レーズテーブルのみを用いた場合、および、英辞郎・部PSDJ 中の日本語専門用語の英訳語の多くは対訳文対か分対応対訳辞書に加えてフレーズテーブルを併用した場

ら学習したフレーズテーブル中に含まれると予測し、「背合には、フレーズテーブルにおける訳語対の翻訳確率の景」BJ 及び「実施例」MJ における対訳文対非抽出部分下限を緩めるほど、訳語推定可能な語の範囲は広がるもNPSDJ を抽出元とした。そして、日本語専門用語 tJのの、訳語推定の精度が低下することがわかった。そこに対して、英語側の「背景」BE 及び「実施例」ME を目で、【表 2】に示すように、英辞郎・部分対応対訳辞書的言語側のコーパスとみなして要素合成法を適用し、訳のみを用いた要素合成法により、英語特許側において検語候補の集合を作成した。最後に、スコア最大となる訳証可能な訳語候補が生成できる 3,715 語を対象として語候補を訳語推定結果として獲得した。

訳語推定を行ったところ、94.4% の精度を達成した。
さらに、これらの 3,715 語を除外した後、英辞郎・部4

評価

分対応対訳辞書・フレーズテーブルを併用した要素合成法により、英語特許側において検証可能な訳語候補が生成できる語を対象として、調整用のデータセットを用い本稿で述べた手法を日米パテントファミリー 1,000て、85% 程度の精度を条件としてフレーズテーブルに組に対して適用し、日本語專門用語に対する英訳語推定おける訳語対の翻訳確率の下限の調整を行ったところ、の評価実験を行った。前節で述べたように、各パテント

翻訳確率の下限値が 0.15 となった。また、その場合ファミリー中より「背景」および「実施例」部分を抽出に、英語特許側において検証可能な訳語候補が生成でし、MeCab （IPAdic）によって日本語文の形態素解析きる日本語名詞句は 1,460 語となり、訳語推定精度はを行った後、名詞・接頭辞・接尾辞・未知語のいずれか85.3% となった。これらの結果を統合すると、合計での品詞の最長の形態素列に加えて、数字・アルファベッ

5,175 語を対象として約 92% 程度の精度で訳語推定トの列が連接することを許容したもの、合計 61,133が行えることがわかった。

2

例を日本語名詞句として抽出した。このうち、フレーズテーブルの日本語側と完全一致した 32,516 例を除外し、さらに、英辞郎によって英訳が可能な日本語名詞句のうち、英訳語が英語側特許文書中に含まれる 5,449例を除外し、23,168 例が残った。これらの日本語名
詞句のうち、專門用語以外の一般名詞句、形態素解析における区切り位置誤りを伴う語、複合名詞抽出規則の不備の影響を受けた語、等、訳語推定の対象として不適切であるものが約 40-50% 程度含まれていたため、これらを除外した残りの約 50-60% の日本語名詞句を評価実験の対象とした。
2

http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/
doc/index.html

表 2: 訳語推定の評価結果

対象日本語
専門用語

要素合成法において用いる対訳辞書

精度(%)

英辞郎・部分対応対訳辞書のみを用いた要素合成法により、英語特許側において検証可能な訳語候補が生成できる
3,715 語英辞郎・部分対応
対訳辞書

94.4

上記の 3,715 語を除いて、英辞郎・部分対応対訳辞書・フレーズテーブルを併用した要素合成法により、英語特許側において検証可能な訳語候補が生成できる 1,460 語
合計 5,175 語

英辞郎・
部分対応
対訳辞書・
フレーズ
テーブル
( 翻訳確率≧ 0.15)

85.3

91.9

YEAR BOOK 2O13263

5

おわりに

参考文献
[1] A. Fujii, M. Utiyama, M. Yamamoto, and. T.
Utsuro. Overview of the Patent translation

本稿では、日米パテントファミリーの対応特許文書を

task at the NTCIR-7 Workshop. In Proc. 7th

知識源として、専門用語訳語対応を獲得する手法につい

NTCIR Workshop Meeting, pp. 389–400,て述べた。特に、パテントファミリー中において，「対2008.

訳文対抽出部分」および「対訳文対非抽出部分」を併用[2] P. Koehn, H. Hoang, A. Birch, C. Callison-

して、日本語専門用語の英訳語を推定する方式を紹介しBurch, M. Federico, N. Bertoldi, B. Cowan,

た。この方式においては、要素合成法 [5] の考え方に基W. Shen, C. Moran, R. Zens, C. Dyer, O.

づき日本語専門用語の構成要素の訳語を結合することにBojar, A. Constantin,and E. Herbst. Moses:

よって訳語候補を合成し、コンパラブルコーパス中の目Open source toolkit for statistical machine

的言語コーパスに対して、合成された訳語候補を検証すtranslation. In Proc. 45th ACL, Companion

ることによって、訳語推定を行った。要素合成法においVolume, pp. 177–180, 2007.て用いる既知の対訳辞書としては、人間用の対訳辞書と[3] B. Liang, T. Utsuro, and M. Yamamoto.

して人手で作成された英辞郎、および、「対訳文対抽出

Identifying bilingual synonymous technical部分」から学習されたフレーズテーブルを併用した。評terms from phrase tables and parallel patent

価実験の結果においては、人間用の対訳辞書は適用範囲sentences. Procedia – Social and Behavioralが狭いものの高精度であり、一方、自動学習されたフレー

Sciences, Vol. 27 pp.50–60, 2011.

ズテーブルは、適用範囲が広いものの精度面で劣るとい[4] 森下洋平 , 梁冰 , 宇津呂武仁 , 山本幹雄 . フレーズう結果となった。そこで、フレーズテーブル中の翻訳確テーブルおよび既存対訳辞書を用いた専門用語の率に下限を設けることによって、適用範囲と精度の間の訳語推定 . 電子情報通信学会論文誌 , Vol. J93–D,バランスをとった結果、パテントファミリー 1,000 組

No. 11, pp. 2525–2537, 2010.

を対象とした場合において、約 92% 程度の精度で、約[5] 外池昌嗣，宇津呂武仁，佐藤理史：ウェブから収集4,750 対の日英専門用語対訳対を獲得できることを示した専門分野コーパスと要素合成法を用いた専門用した。

語訳語推定，自然言語処理，Vol. 14, No. 2, pp.
33-68, 2007.
[6] I. Toyota, Z. Long, L. Dong, T. Utsuro, andM. Yamamoto. Compositional translationof technical terms by integrating patentfamilies as a parallel corpus and acomparable corpus. In Proc. 5th Workshop
on Patent Translation, pp. 16-23, 2013.
[7] M. Utiyama and H. Isahara. A JapaneseEnglish patent parallel corpus. In Proc. MTSummit XI, pp.475–482, 2007.

264

YEAR BOOK 2013

寄稿集4

機械翻訳技術の向上

YEAR BOOK 2O13265