特許文解析誤り自動修正システムと、正確な翻訳のための特許文の分割
山形大学大学院理工学研究科教授

横山

1

PROFILE晶一

2

はじめに1949年生。1972年東大工学部卒。同年電子技術総合研究所入所。1991年同所知能情報部自然言語研究室長。1993年4月より山形大学。現在大学院理工学研究科教授（情報科学分野）。工学博士。

特許文の解析誤りの分類

Japioの要請で、アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）

特許文が、他との差異を明確にして、新規性と進歩性［1］。とJapioとの間で2003年9月に、AAMT/Japio特許翻その中で、詳細部分はもちろんのこと、「要約」の「課訳研究会が作られ、特許翻訳の問題点について意見交換

題」や「解決手段」の部分などが、日本語の文には余りや研究の場が提供されることになったことも、すでに昨見られない長大な一文（約200字以上）になることが年の報告で述べてある。

を説明することが求められることは昨年度も述べた

本節で述べる研究成果は、その中から出てきた研究の一多く、その係り受けが、人間が見ても明確でないことに［2〜9］つであり、すでにいくつかのところで報告されているついてもすでに言及した。
一方、特許文の検索や、翻訳などの作業に、コンピュ昨年度の報告と重複するが、ここでは、その中からいくつータを用いて、自動的または半自動的に、人間の作業のかの例を取って簡単に解説する。

肩代わりを行うことが求められている。これらがうまく手順は次のようになっている。

行けば、関連する特許文の自動検索、キーワードの付与、（1）研究用に提供されている汎用の日本語係り受け解析［10］

英語などへの自動翻訳など、現在多くの人手を用いていソフトである「南瓜」る作業をある程度軽減できることが期待される。

を行う

本稿では、これらの基礎として、まず、特許文に特徴（2）人間が解析結果を検証して、その中から係り受けの的な長い文に対する係り受け構造を調査して、係り受け誤りを見つけ出す

解析システムの誤りについて分類した結果について簡単（3）誤りの種類を分類する［2,3］に解説する

この結果、係り受けの誤りの種類がおおむね6種類。その結果に基づいて、特許文の自動解析［4,5］における係り受け誤りを解消するシステムを作成した。

この内容について述べる。
また、機械翻訳のためには、長い文を適切に分割できれば、係り受けや機械翻訳の改善に役立つことが知られている。その作業と、現在得られている知見についても［6］述べる。

本稿は、主として、昨年度のAAMT/Japio報告書に書［7］いた報告228に基づき、その後の知見を加えたものである。

Japio 2007 YEAR BOOKを用いて、特許文の解析（まだ分類しきれていないものを「その他」としてあるので、それを含めれば7種類）に分類された。ここではその中の代表的なものに限って、簡単に述べる。
（a）
特許特有表現「本発明は〜Aである」 （A：名詞）。

4Part寄稿集

機械翻訳技術の向上

ステムによって、より発展的なシステムの可能性が開ける     

システム構築に当たっては、まず、DVD［11］と、Web［12］上の特許 図1

フレーズベース統計翻訳の動作例とを比較対照した。前者は英文の部分が機械翻訳を使用しているが、後者は人間の手が入った翻訳である。この比較によって、前節に示したような分類が、一般的に特許では、「本発明は」は最後の述語（動詞）に係る。しかしながら、南瓜の出力は、途中の動詞に誤って係ることが多い。これを上記のように修正する。

機械翻訳の結果にある程度影響していることが確かめられた。
それに基づき、図3のような簡単なシステムを作成した。

（b）
並列構造
「AとBとのCが、…」 （A, B, C: 名詞）

図2

並列構造の誤り

名詞の並列構造では、並列助詞の「と」の係り受けを誤ることが多い。上の図でも、「と」と「との」の並列が正しくとらえられていない。
その他には、接続詞、名詞・動詞間の呼応、従属節間の係り受け、名詞修飾節、名詞＋読点の並列構造などが図3ある［3,4］。

係り受け誤り修正システムの概要〈入出力例〉特許文一部分抜粋

3「製造設備、検査設備の各装置個別のデータ収集とデー解析誤りの自動修正システム

タ解析を下位のネットワーク上で可能とし、」南瓜による解析結果の誤りを自動的に見つけて修正す

0 1D

製造設備、る簡単なシステムを作成した。このようなシステムには

1 2D検査設備の次のような利点がある。

2 4D

各装置個別の（1）正しい係り受け解析結果を得ることによって、関連

3 4D <3 7D>

データ収集と4 7D

データ解析を（2）機械翻訳の誤りの原因の一つとして、これらの解析

5 6D下位の誤りが反映されるという問題がある。この問題を解

6 7D

ネットワーク上で消する一端になる

7 8D可能とし、特許の検索がしやすくなる（3）自然言語処理（日本語、英語など人間の用いる言語をコンピュータで処理すること）では、これまで正

この例文は「AとBとし、C」と分類した並列構造のしい文入力を前提にしてきたが、誤りを修正するシ誤りの修正である。本文の"と"と形態素解析結果で"デー

特許文解析誤り自動修正システムと、正確な翻訳のための特許文の分割
Japio 2007 YEAR BOOK

229

タ収集と"の"と"が「助詞-並立助詞」と出力される。ここのパターンの問題点として「肉、卵、野菜、」のようれに着目し、修正を行う。3 4D は南瓜の結果表示で自な"名詞＋読点"の並列構造がある。

分の文節とかかりうけ先の文節を表す。これを<3 7D>

日本語語彙大系や辞書などを用いて意味判断を行ってと修正を行うことにより対象の係り受けを修正した。

も、検索の範囲・深さをどこまで行うかという問題があ

この例文では使用されていないが、パターンマッチに［13］加え、日本語語彙大系を使用した意味判断で、パタある。

表1：サンプル分類

並列構造「AとBとのCが」「Aと、BをCするDと」接続詞等、他の誤り
分類不能の誤り
正常（係り受け誤り無し）［11］

い、逆に浅い誤りは直せない。解決策として構文判断等の、複数の判断材料が必要であり、更なる研究が必要でーンマッチで補えない修正を行った。

特許特有表現った。深すぎると正常な係り受けに対し誤った修正を行

1228件

%

「接続詞の係り受け誤り」は「並列関係の誤り」に次191.5

ぐ多さで「及び、又は」等の誤りがあったが、並列関係

34317514115

9.3857800

65

以上の精密な意味判断が必須であるので修正パターンを作成することが困難であり、本研究では見送った。
特許文は読点の位置や記述が記述者によってばらばらなため、係り受け誤りが存在するか否かも人手による主観の1ファイル分にあたる1228件判断を行う必要があった。主観による判断に加えて文意の特許文を上記のように人手で分類した結果を示す。そを読み取る必要があることが特許文研究を一層難解なものうち特許特有表現と並列構造のうち「AとBとのCが」のにしている。今後は特許文特有の構文解析を行い、特という形のものをシステムで修正した結果を表2に示す。

化した解析を行う必要がある。

表1にサンプル

表2：特許文サンプル集計数
誤り修正特許特有表現

1919

並列構造（AとBとのCが）34

34

表2には示していないが、本研究の修正では「正しい係り受け」を誤って修正した例はない。
特許文特有表現の誤りは、全て修正することができた。

4特許文の分割

すでに述べたように、特許文の解析結果の誤りが機械翻訳の結果にも影響している。そこで特許文を分割することにより係り受け解析誤りが機械翻訳に影響を与える

並列構造「AとBとのCが」についても分類された全てことを回避できるか調査した［6］。以下に調査の手順をの誤りを修正することができた。

示す。

この修正では「AとBとのC」（とに、との、と、を含む）① 特許情報データベースから特許文を無作為に収集するのようなパターンで、これはBの中にさらに「と並立助② 収集したデータに対し人手による分割を行う詞」を内包する文章、③ それぞれの部分を機械翻訳に通す「Aと（A'とB'）とのC」等があった。この誤りは「A④ WEB上の翻訳と比較することで評価する→C」が正しい係り受けであるが「A→A'」と係る誤りを修正することはできなかった。しかし「B'→C」の修正は行えた。
他の並列構造はたとえば「A、BをCするDと」がある。

230

Japio 2007 YEAR BOOK

ここでは、人間の手によって係り受け構造を考えて特許文を分割する。以下に人手分割と分割後の機械翻訳の一例を示す。

4

Part寄稿集

機械翻訳技術の向上

例：2003−000271

tive medicine, and diagnosis medicine【課題】 アポトーシス制御や糖代謝制御シグナルの異脳、心臓などの虚血時における細胞死抑制剤、Cell

常によって生じる胃癌、卵巣癌、乳癌、膵癌、前立腺癌

death control medicines of brain and heart, etc.

等の悪性腫瘍、糖尿病等の疾患に対する治療薬、予防薬

at ischemia.

および診断薬、脳、心臓などの虚血時における細胞死抑抗癌剤や放射線治療時における正常細胞の細胞死から制剤、抗癌剤や放射線治療時における正常細胞の細胞死の保護剤、Protection medicine from cell deathからの保護剤、または既存の治療薬の効果を増強する薬

of healthy cells at anti-cancer drug and radia-剤が求められている。

tion therapy
またはor
既存の治療薬の効果を増強する薬剤がMedicine thatreinforces effect of existing treatment
・部分訳を人手で結合したもの
Treatment, preventive medicine, and diagnosis
medicine, Cell death control medicines of brain
and heart, on ischemia, Protection medicine
from cell death of healthy cells at anti-cancer
drug and radiation therapy, or Medicine thatreinforces effect of existing treatment.
・上記英文の機械翻訳結果
処置、予防医学と診断医療、脳と心臓の細胞死の制御薬（虚血の）、制ガン剤と放射線療法の健康な細胞の細胞死からの保護医療または既存の処置の影響を補強するMedicine.

この例における係り受け解析誤りは2箇所あり、1つは「診断薬」と「脳」が並列の関係になっている誤りで
図4係り受け解析結果ある。この誤りは名詞＋読点による並立関係の誤りであ

図4は例文を係り受け解析器にかけた結果である。<>

り、正しくは「診断薬」と「細胞死抑制剤」が並立の関の中は係り受け情報を表し、「自」はその文節の番号を係にある。2つ目の誤りは「保護剤」と「効果」が並立表し、「先」は係り先の文節の番号を表している。またの関係になっている誤りである。これは接続助詞「また<<>>の中は人手によって求めた正しい係り受け情報とは」による並立関係による誤りであり、正しくは「保護なっている。この文を分割し、翻訳すると下記のように剤」と「薬剤」が並立の関係にある。
そこで、本来並立の関係にある「診断薬」「細胞死抑なる。

制剤」
「保護剤」
「増強する薬剤」のところでそれぞれ分割した。その結果、この分割を行うことで「名詞＋読点」

・分割翻訳結果
治療薬、予防薬および診断薬、Treatment, preven-による並立の関係の誤りが回避できた。しかし、この場

特許文解析誤り自動修正システムと、正確な翻訳のための特許文の分割
Japio 2007 YEAR BOOK

231

合は人手で区切ったからうまくいっているのであって、（2）
並立助詞＋読点

後述するが、「名詞＋読点」による並立の関係は機械的

並立助詞＋読点「と、」で終わるような部分は、より下に判断するのが非常に難しい。

位に出てくる並立助詞＋読点の形を持つ部分、または、

4.1 分割の自動化

格助詞＋格助詞「とを」、格助詞＋連体化「との」、並立特許文を機械的に分割するために南瓜のオプションで形態素解析情報を表示し、人手によって分割を行ったと助詞＋格助詞「とに」を持つ部分に係る。
（3）
副詞句

きの分割箇所ではどうなっているのかを調査した。そし「ために」や「ときに」を含むような部分は、先に翻て、実際に以下のような部分に注目して機械的に分割し訳し、その後に続く部分の前に置いてもいいし、その後た。200文に対し分割を行い、約120文に関して、人につけてもいい。の目で見ても自然な分割となった。
（1）
読点による分割読点に注目して特許文を分割する。読点を打つところは、書く人によって違うので何か文法的な規則があるわ

以上のような研究の結果、次のような問題点が明らかになった。
① 読点による分割

けではないが、文章を大まかに分割する上では役立つ。

4.1では機械的に分割するための方法として読点を挙

読点によって並立構造になっている場合、「並立助詞＋げた。読点の使い方が正しいときは問題ないが、読点を読点」なら分割しても問題ないが、「名詞＋読点」の時打つところは人によって違うため、読点で分割すると問には、分割すると翻訳する際に意味が異なることがある。

題が発生する場合がある。また、「名詞＋読点」による（2）
副詞可能の名詞

並立関係は、機械的に判断することが難しく、正しい意「ため」や「時」など副詞可能になる名詞に注目して味になるように分割することがうまくいかない場合が多分割する。このようなものを含む文節は、別に訳してかい。

らその文節が修飾する文節の後に繋げることができる。

② 分割翻訳結果の結合（3）
接続助詞「て」本研究では主に特許文の分割について調査を行い、分「〜して」のような形になるところに注目して分割す

割翻訳後の結合についてもある程度は考察した。しかし、る。

現状では、翻訳後の結合については調査不足であり今後4.2 部分間の関係もデータ収集を続け、分割後の関係を調査する必要があ

分割した文章を部分ごとに機械翻訳に通すことで係りる。

受け解析誤りをある程度回避することができる。しかし、これはあくまで部分的なものであるので、それぞれの部分訳をつなぐ必要がある。そのためには、部分間の係り

5

おわりに受け関係を知る必要がある。ここでは分割した場所によりそれぞれの部分がどのように関っているのか明らかに係り受け誤り修正システムについては、その他の分類なっているものについて述べる。に属するものが修正できるように現在改良中である。一（1）特許特有表現つの可能性として、法令文における並列構造を利用する

すでに述べたように、特許文に頻繁に現れる「本発明ことが考えられる。法令文においては、「および」や「なは、」で始まるもので、この場合「本発明は、」は文末のらびに」、「または」や「もしくは」という用語が用いら「構成である」などに係る。

れ、前者の方が大きな構造にかかわるとされている［14〜16］。

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Japio 2007 YEAR BOOK

4

Part

いくつかの例文について簡単な調査を行った結果、特許寄稿集

機械翻訳技術の向上

6Q-3（2007）

文では、必ずしもこれを守っているわけではないが、あ［5］見年代 茂大：特許文解析誤りの修正システム、山る程度参考にできる可能性があるので、今後検討したい。

形大学大学院理工学研究科修士論文（2007）

特許文の分割については、さらにデータ収集を続け、［6］吉田 節行：特許文の機械翻訳における正しい係り新たな分割法を提案していく必要がある。また、分割後受け判定のための文章分割、山形大学工学部情報科の部分間の関係についてもより詳しく調査することによ

学科卒業論文（2007）

り、文章全体の大きな係り受け構造像を把握し、それぞ［7］横山 晶一、見年代 茂大、吉田 節行：特許文解れの部分訳をつなぎ合わせることを機械的に行うための析誤り自動修正と、正確な翻訳のための特許文の分アルゴリズムを構築する予定である。現在考慮している

割、平成18年度AAMT/Japio特許翻訳研究会報告のは、動詞や形容詞の結合価を用いる［17］ということで

書 pp.73-83（2007）ある。結合価とは、たとえば動詞「組み立てる」は、［8］YOKOYAMA Shoichi and KANEDA Yuya:「N1がN2をN3から組み立てる」のように、3つの要素Classification of Modified Relationships inと結びつくことを示すものである。その場合に、N1,Japanese Patent Sentences, Machine

N2, N3（この場合すべて名詞）の意味を確定できれば、Translation Summit X Workshop on Patent

この動詞を含む句の範囲を定めることができる。現在結Translation, pp.16-20（2005）

合価を用いて、どの程度動詞句が分離できるか検討中で［9］YOKOYAMA Shoichi and KENNENDAI
Shigehiro: Error Correcting System forある。
最終的には、特許文を分割し、部分間の関係を求め、Analysis of Japanese Patent Sentences,

機械翻訳を行い、部分訳を結合することでより正確な翻Machine Translation Summit XI Workshop on訳を行うシステムの完成を目指す。

Patent Translation（2007）［10］南瓜、奈良先端科学技術大学院大学

謝辞：法令文についてご示唆いただいたJapio奥直也氏、［11］Japio特許データベース（2005）

大塩只明氏に感謝致します。また、今野朗氏、水谷直樹［12］特許庁データベース

氏からも適切な示唆をいただきました。ここに感謝致し

http://www.ipdl.ncipi.go.jp/homepg̲j.ipdl［13］池原 悟他：日本語語彙大系、岩波書店（1997）

ます。

［14］田島信威：最新法令用語の基礎知識［3訂版］、ぎょうせい（2005）

参考文献［1］横山 晶一：特許文解析誤りの分類と自動修正の可能性、Japio Year Book（2006）pp.188-191［2］横山 晶一：動的シソーラスを用いた特許文の解析システム、科学技術研究費（基盤研究（C）課題番［15］西村 和夫：六法全書の統計、PはAかBのCかDである
http://www.komazawa-u.ac.jp/˜kazov/
Nis/study/law-andor.html［16］森号18500102）報告書（2007）［3］金田 優也：特許文の係り受け解析と分類、山形大学工学部情報科学科卒業論文（2005）［4］見年代 茂大、横山 晶一：特許文解析誤りの修正

智宏：ぱてんとさいと、条文用語解説

http://patent.site.ne.jp/pa/terms.htm［17］荻野 孝野、小林 正博、井佐原 均：日本語動詞の結合価、三省堂（2003）

システム、情報処理学会第69回全国大会予稿集

特許文解析誤り自動修正システムと、正確な翻訳のための特許文の分割
Japio 2007 YEAR BOOK233