特許文書の多言語機械翻訳
Multi lingual machine translation for patent documents

元山梨英和大学教授

江原暉将1967 年早稲田大学理工学部卒。同年 NHK 入局。2003 年 諏訪東京理科大学教授。2009 年 山梨英和大学教授。2015 年 退職。アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）／ Japio 特許翻訳研究会委員。

1 はじめに2 ピボット翻訳

知的財産への関心が高まるにつれ、特許出願の件数が多くの言語間の機械翻訳を行うためには多くの翻訳シ世界的に増加している。WIPO が各国の出願件数を調ステムを作る必要がある。例えば【付表 1】に示す 51、それをもとに 2014言語間の相互翻訳を通常の 2 言語間の翻訳で実現しよ

年の出願件数が 100 件以上の国を【付表 1】に示す。

うとすると 51 × 50 = 2550 方向の翻訳システムをそのような国は 85 カ国にのぼる。

必要とする。必要な翻訳システム数を少なくする方法と査したデータを公表しており[1]

特許出願の書類は各国の特許庁が指定する言語で記述してピボット方式がある。ピボット方式とは、一つの言されており、その国への出願はもちろん、その国の特許語を中心となる言語（ピボット言語）として定め、ピ情報にアクセスするにも記述言語の理解が必要である。

ボット言語とその他の言語との間の翻訳システムだけを英語やフランス語などが記述言語として用いられる場合作り、すべての言語間の翻訳をピボット言語を介して行もあるが、各国の現地語で書かれた特許文書も多い。【付う方式である。51 言語の中の一つの言語をピボット言表 1】には、文献 [2] などを参考にして、各国の出願書語とすると、必要なシステム数は 50 × 2 =100 です

類で用いられている言語名を示してある。用いられていむ。このようなピボット方式は古くから提案されておりる言語数は 51 であり、出願件数の上位 20 カ国に限っ[5]ても 16 言語を数える。

うになった [6]。

、最近では統計的機械翻訳の枠組みの中で行われるよ

外国語で記述された特許情報に日本語でアクセスする

統計的機械翻訳では翻訳元言語（A 言語とする）と翻ためには翻訳が必要である。このように多くの種類の外訳先言語（B 言語とする）の間で対訳関係にある文を大国語で書かれ、しかも大量にある特許文書を人手で翻訳量に集めた「対訳コーパス」を元にして翻訳システムをすることは事実上不可能であり、機械翻訳が期待されて構築する。しかし A 言語と B 言語との間で、大規模ないる。すでに英語をはじめ中国語や韓国語など主要な言対訳コーパスが得られない場合、ピボット言語（P 言語

語と日本語との間では、機械翻訳が実用されているが[3]とする）を介することで、上記問題を回避しようとする、今後、これらの主要言語以外の言語にも機械翻訳ののが、統計的機械翻訳におけるピボット方式である。A

[4]需要が広がると予想される。

言語と P 言語との間には、大規模な対訳コーパスが存在し、P 言語と B 言語との間にも、大規模な対訳コーパスが存在する場合に、P 言語を介して A 言語と B 言語を結びつける。「結び付け方」にはいくつか考えられるが [6]、ここでは最も単純な方式について説明しよう。

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20:04:47

まず、P 言語と B 言語の間の対訳コーパスを元に、P

表 1 目的語（O）と動詞（V）の語順型言語から B 言語への翻訳システム（PB 翻訳システムとO と V の語順呼ぶ）を構築する。次に A 言語と P 言語の間の対訳コー

OV 型

Armenian, Azerbaijani, Georgian,Hindi, Japanese, Kazakh, Kirghiz,Korean, Mongolian, Persian,Turkish, Uzbek

VO 型

Arabic, Belorussian , Bulgarian,
Chinese, Croatian, Czech,Danish, English, Estonian,Filipino, Finnish, French, Greek,
Hungarian, Hebrew, Icelandic,Indonesian, Irish, Italian, Latvian,Lithuanian, Malay, Maltese, Maori,Norwegian, Polish, Portuguese,Romanian, Russian, Serbian,Slovak, Spanish, Swedish, Thai,Ukrainian, Vietnamese, Welsh

その他

Dutch, German

パスの P 言語側の各文を PB 翻訳システムを用いて B言語に機械翻訳する。この機械翻訳結果と対応する A言語側の文をペアにすることで A 言語と B 言語との間の対訳コーパスが得られる。この対訳コーパスを用いて、A 言語から B 言語への翻訳システムが構築できる。

3 ピボット言語
ピボット方式を実現するためには何語をピボット言語とするかがまず問題になる。文献 [5] では「中間言語」

言語

VO 型言語が多いが、OV 型言語も一定の数使われてかし、大量な対訳コーパスを必要とする統計的機械翻訳いる。OV 型言語と VO 型言語の間は語順の違いが大きでは、人工言語のコーパスを得ることが難しいため、自く、それらの言語間での機械翻訳の精度を低下させてい然言語をピボット言語として用いることになる。特に、る。

国際的な共通言語である英語をピボット言語とする場合が多い。

話をピボット翻訳に戻すと、世界で広く用いられている英語や中国語がピボット言語の候補として考えられる

ここで、機械翻訳を単純にモデル化すると、機械翻訳が、両言語とも VO 型であり、OV 型同士の機械翻訳に、システムの中では、翻訳元言語の「語順」と「語彙」をこれらの VO 型言語をピボット言語として用いること翻訳先言語のそれに変換する作業が行われている。語順は、少なくとも語順の観点からは、望ましくない。例え変換と語彙変換が機械翻訳の２大要素技術である。そこ

ばヒンディ語と日本語は共に OV 型であり、目的語とで翻訳元言語と翻訳先言語で語順と語彙が類似している

動詞の語順以外にも【表 2】に示すようなさまざまな語か否かで翻訳精度が大きく異なる。英語とフランス語間順の類似性がある [8][9]。

あるいは日本語と韓国語間などのように、語順と語彙が類似している言語間では機械翻訳の精度は比較的高くなり、類似していない言語間では精度が低くなる。類似していない言語の代表例として英語と日本語がある。
特許文書では専門用語の翻訳（語彙変換）が重要なポイントであるが、対訳コーパスの大規模化とそこから抽出した専門用語辞書の充実によって、語彙変換の精度は高くなっている。一方、語順変換は、対訳コーパスの大規模化だけでは解決が難しく、課題として残っている。
語順の違いを特徴づける性質として最も重要なもの
は目的語（O）と動詞（V）の順序である。日本語は[7]

4

機械翻訳技術の向上と呼ばれる人工的な言語をピボット言語としている。し表 2 日本語、ヒンディ語、英語の語順
語順特徴

日本語 ヒンディ語 英語

主語 (S) と動詞 (V)SVSVSV

目的語 (O) と動詞OVOVVO

斜格 (P) と動詞PVPVVP

前置詞 (Pr) か後置詞 (Po) か Po

PoPr

所有格 (G) と名詞

GN

GN

GN & NG

指示詞 (D) と名詞

DN

DN

DN

数詞 (Nu) と名詞

NuN

NuN

NuN

形容詞 (A) と名詞 (N)

AN

AN

AN

関係節 (R) と名詞

RN

NR & RN NR

固有名詞 (Pn) と普通名詞 (N) PnN

PnN

NPn & PnN

本動詞 (V) と助動詞 (X)

VX

VX

XV

副詞 (D) と動詞

DV

DV

DV & VD

目的語が動詞に先行する OV 型であり、英語は動詞が目的語に先行する VO 型である。【付表 1】に示されている 51 言語を、文献 [8] などを参考にして、OV 型とVO 型で分類すると【表 1】のようになる。

YEAR BOOK 2O16 247

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20:04:48例えば【図 1】に示す例文 1 の単語対応を見ると、ヒ「OV 型英語」と名づける。これによってヒンディ語とンディ語（3 行目）と日本語（1 行目と 4 行目）の単OV 型英語および OV 型英語と日本語の対訳コーパスが語対応は、ヒンディ語と英語（2 行目）あるいは日本語得られる。次に OV 型英語と日本語の対訳コーパスをと英語と比較して交差する単語対応が少なく、語順が類用いて OV 型英語から日本語への機械翻訳システムを似していることが分かる。

構築する。この構築は上述した事前並べ替えによる英日システムの構築と同様に行える。次にヒンディ語と OV

正直、 私が なぜ ここに いるのか 私には 分かり ません 。

型英語の対訳コーパスの OV 型英語部分を OV 型英語から日本語への機械翻訳システムで日本語に機械翻訳すWell, I am not really sure why I am here .
खैर ,यहाँनहीं

ँ।る。この機械翻訳結果と元のコーパスのヒンディ語部分とからヒンディ語と日本語の対訳コーパスが得られる。
最後に、このコーパスを用いてヒンディ語から日本語への機械翻訳システムを構築する。ヒンディ語と日本語は語順が類似しているため、通常の句ベースの統計的機械

正直、 私が なぜ ここに いるのか 私には 分かり ません 。
図 1 日本語、英語、ヒンディ語の単語対応例

翻訳を用いても精度の良いシステムを構築できることが期待できる。
上記のアイデアに基づいて、Workshop on Asian

一方、【表 1】に示す OV 型言語には世界的に広く用Translation 2016（WAT2016）のヒンディ語からいられている言語が少なく、対訳コーパスが圧倒的に日本語への翻訳タスク [18] において実験を行った。ここ

豊富な英語をピボット言語とする場合が多い。しかし、では、英語をピボット言語とし、語順の並べ替えを用いOV 型言語間の翻訳において VO 型言語をピボット言語たシステムを実験している。このタスクは特許文書を対として用いるのは望ましくない。このジレンマを解決す象としたものではないが、特許においても同様の手法がる一つの手段として語順の並べ替えがある。

可能であると考える。システム内容と実験結果の詳細については Workshop で発表予定であるが、テスト文に4 語順の並べ替え対する自動評価を行った結果、【表 3】に示すように、語順の大きく異なる言語間の機械翻訳において原文のBLEU 値で 0.19（2.5%）向上している [19]。

語順並べ替えを用いた手法は用いない手法に比較して語順を訳文のそれに近づけてから翻訳する事前並べ替えが提案された [11-13]。特に日本語の持つ主辞後置性に着目すると、原文を構文解析し、その結果得られた構文木の主辞を後方に移動させるという Head Finalizationと呼ばれる方法で並べ替えが実現できる [14]。その結果、

表 3 自動評価結果

語順の並べ替えBLEUなし7.47あり7.66

特許文書の英日翻訳や中日翻訳などに対して、翻訳精度を大幅に向上させることができた [15-17]。
このような事前並べ替えの技術をピボット翻訳に応用することが考えられる。ヒンディ語から日本語への翻訳において英語をピボット言語として用いる場合を例に説明しよう。ヒンディ語と英語の対訳コーパスおよび英語と日本語の対訳コーパスの英語側の語順を OV 型言語に合った語順に並べ替えておく。そのような英語を
1

WIT3(Web Inventory of Transcribed and TranslatedTalks) のデータから引用改変した [10]。

2482016イヤーブック寄稿集-3.indb

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5 あとがき
多言語機械翻訳を実現する一つの方法としてピボット

参考文献[1] WIPO : Statistical Country Profiles, IP Filings（Resident + Abroad, Including Regional）, WIPO

翻訳を紹介し、特に英語をピボット言語として採用した

Statistics Database

OV 型言語間のピボット翻訳の場合、語順の並べ替えがhttp://www.wipo.int/ipstats/en/statistics/

有効であることを示した。語順並べ替えを含むピボット

country_profile/ （2016 年 6 月 21 日アクセス）.

翻訳は、表 1 に示す OV 型言語間において英語などの[2] IP-COSTER : IP-Guide, IP-COSTER HomeVO 型言語をピボット言語とする場合にも適用可能であPage,る。

https://www.ip-coster.com/IPGuide.aspx

今後の課題として、同じ OV 型言語間でも表 2 や図1 に示すように語順の違いがあり、この違いを吸収する手段が必要になる。
いずれにしても、ここで述べた語順の並べ替えを含むさまざまな工夫を用いて、今後需要が増すと考えられる[3] 岡崎輝雄：特許庁の特許情報提供における機械翻訳の活用と今後の展望、AAMT/Japio 特許翻訳研究会

シンポジウム資料 、Nov, 2009.
[4] 橿本英吾：中韓文献翻訳・検索システム、Japio
YEAR BOOK 2014

寄 稿 集 、pp.62-65, Dec,

2014.
[5] 市山俊治、村木一至：機械翻訳システム PIVOT の情報処理学会第 38 回全国大会講演論文集、中間言語、人工知能及び認知科学 、pp.345-346, Mar, 1989.
[6] 内山将夫、伊佐原均：統計的機械翻訳におけるピボッ

言語処理学会第 13 回年次大会論文集 ,ト翻訳の比較、
pp. 187-190, Mar, 2007.

4

機械翻訳技術の向上

多言語機械翻訳に取り組んでゆくことが望まれる。

（2016 年 6 月 21 日アクセス）[7] 江原暉将：多次元尺度構成法を用いた語順パラメー
タの間の関係付け、言語処理学会第 1 回年次大会発

表論文集 、pp.173-176, Mar., 1995.
[8] Matthew S. Dryer : Word Order, The World
Atlas of Language Structures, Chapter F,
Oxford University Press, pp. 330 − 397,
2005.
[9] 角 田 太 作： 世 界 の 言 語 と 日 本 語、くろしお出 版 、p.273, April, 1991.
[10] Mauro Cettolo, Christian Girardi, MarcelloFederico : WIT3: Web Inventory of Transcribed
and Translated Talks, Proceedings of the16th EAMT Conference, pp.261-268, May2012.
https://wit3.fbk.eu/（2016 年 8 月 24 日アクセス）[11] Chi-Ho Li, Dongdong Zhang, Mu Li, Ming
Zhou, Minghui Li, Yi Guan : A Probabilistic
Approach to Syntax-based Reordering forYEAR BOOK 2O16 249

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Statistical Machine Translation, Proceedings

WAT2016 Home Page,of the 45th Annual Meeting of the Association

http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/of Computational Linguistics, pp. 720–727,

evaluation/index.html, 2016.

June, 2007.

（2016 年 8 月 24 日アクセス）[12] Jason Katz-Brown, Michael Collins :Syntactic Reordering in Preprocessing forJapanese → English Translation: MIT System
Description for NTCIR-7 Patent Translation
Task, Proceedings of NTCIR-7 Workshop
Meeting, pp. 409-414, Dec, 2008[13] Peng Xu, Jaeho Kang, Michael Ringgaard,
Franz Och : Using a Dependency Parserto Improve SMT for Subject-Object-Verb
Languages, Human Language Technologies:
The 2009 Annual Conference of the North
American Chapter of the ACL, pp. 245–253,
June 2009.
[14] Hideki Isozaki, Katsuhito Sudoh, Hajime
Tsukada, Kevin Duh : Head Finalization: A
Simple Reordering Rule for SOV Languages,
Proceedings of the Joint 5th Workshop
on Statistical Machine Translation andMetricsMATR, pp. 244–251, July, 2010.
[15] 須藤克仁、鈴木潤、塚田元、永田昌明、星野翔、
宮尾祐介：語順の入れ替えに着目した特許の統計翻訳、Japio YEAR BOOK 2013 寄稿集 , pp.292297, Dec, 2013.
[16] 内山将夫：英日・中日特許 SMT システムの実用化と課題、Japio YEAR BOOK 2014

寄稿集 ,pp.252-255, Dec, 2014.
[17] 須藤克仁、鈴木潤、秋葉泰弘、塚田元、永田昌明：
英中韓から日本語への特許文向け統計翻訳、Japio
YEAR BOOK 2014 寄稿集 , pp.262-267, Dec,
2014.
[18] WAT2016 organizer : The 3rd Workshop on
Asian Translation, WAT2016 Home Page,
http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/index.
html, 2016.
（2016 年 8 月 24 日アクセス）[19] WAT2016 organizer : The 3rd Workshop
on Asian Translation Evaluation Results,

250

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付表 1

各国の出願件数（2014 年）と出願書類の記述言語
Country name
Chile
Egypt
Argentina
Indonesia
Philippines
Viet Nam
Azerbaijan
CyprusMalta
Barbados
SenegalBulgaria
Colombia
Cameroon
Slovakia
Côte d'Ivoire
United Arab Emirates
Uzbekistan
Morocco
Iceland
SerbiaEstonia
Croatia
Lithuania
Pakistan
LatviaCuba
Tunisia
Qatar
Kyrgyzstan
Mali
Niger
Congo
Kenya
MonacoArmenia
BahamasMongolia
Georgia
Benin
Peru
Algeria# of filings Language name
998 Spanish
883 Arabic, English
791 Spanish
771 Indonesian
608 Filipino, English
561 Vietnamese
542 Azerbaijani
493 Greek
476 Maltese, English
474 English
472 English, French
468 Bulgarian
461 Spanish
460 English, French
455 Slovak
397 English, French
392 Arabic
374 Uzbek, Russian
368 French
302 Icelandic
289 Serbian
278 Estonian
259 Croatian
254 Lithuanian
202 English
193 Latvian
189 Spanish
176 English, Arabic, French
175 Arabic, English
173 Kyrgyz, Russian
163 English, French
163 English, French
162 English, French
161 English
159 French
156 Armenian
144 English
140 Mongolian
131 Georgian
109 English, French
103 Spanish
101 French, Arabic

4

機械翻訳技術の向上

Country name# of filings Language nameChina
837,897 Chinese
United States of America 509,622 English
Japan465,987 Japanese
Republic of Korea
230,556 Korean
Germany
179,535 German
France72,369 French
United Kingdom
52,612 English, Welsh
Switzerland
44,417 German, French, Italian
Netherlands
37,738 Dutch
Italy
29,298 Italian
Russian Federation
28,515 Russian
Canada24,715 English, French
Sweden23,858 Swedish, English
India
22,458 English, Hindi
Finland14,075 Finnish
Austria
13,789 German
Iran (Islamic Republic of)
13,768 Persian
Israel13,437 Hebrew, English
Denmark
12,547 Danish, English
Belgium
12,188 Dutch, French, German
Australia
11,743 English
Spain
10,928 Spanish
Brazil
6,717 Portuguese
Turkey6,496 Turkish
Poland6,172 Polish
Singapore
5,930 English
Norway5,877 Norwegian, English
Ireland4,780 English, Irish
Saudi Arabia
4,123 Arabic
New Zealand
3,429 English, Maori
Luxembourg
3,142 French, German, English
Ukraine2,990 Ukrainian
Malaysia
2,664 Malay, English
Kazakhstan
2,453 Russian, Kazakh
South Africa
2,329 English
Mexico2,187 Spanish
Czech Republic
2,181 Czech
Belarus1,781 Belorussian, Russian
Hungary
1,434 Hungarian, English
Thailand
1,405 Thai
Portugal
1,333 Portuguese
Greece1,253 GreekRomania
1,252 Romanian

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