対訳コーパスからの機能表現
翻訳パターンの自動学習
京都大学大学院情報学研究科教授

黒橋

PROFILE禎夫

kuro@i.kyoto-u.ac.jp
京都大学大学院情報学研究科

中澤敏明

1 はじめに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）。2006年4月
より京都大学大学院情報学研究科教授。自然言語処理、知識情報処理の研究に従事。

075-753-5344
PROFILE2006年東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻修士課程修了。現在京都大学大学院情報学研究科博士後期課程在学。機械翻訳の研究に従事。

数の用例を組み合わせることによって実現される。基本的には内容語が入力と一致していれば用例として利用可能であると判断する。この際、機能語まで一致する用例

機械翻訳において翻訳文の滑らかさや文法的な正確さがあれば機能語の翻訳まで正確に行えるが、機能語が一などを向上し、翻訳をより高精度にするために必要な情致しない場合や機能語の情報が無い場合にはこれまでは報は、多くの場合、態や時制、主語と目的語の関係、モ正確に扱えていなかった。高精度な翻訳を目指すときにダリティなど、内容語ではなく機能語に含まれている。

もちろんこれでは不十分であり、機能語の翻訳も正確につまり、翻訳の精度向上を実現するためには、機能語の扱う必要がある。

情報を十分に活用する必要があると言える。しかしながこの問題を克服するため、本稿では対訳コーパスから

ら近年の機械翻訳手法の主流である統計翻訳手法は、言「機能表現の翻訳パターン」を自動学習し、翻訳時に利語情報を利用しないため内容語と機能語の区別をしてお用する手法を提案する。これにより入力と用例との間でらず、このため機能語の翻訳に弱いという問題がある。

機能語にズレが生じている場合においても、内容語と機特に日本語は機能表現が多様であり、この問題の翻訳制能表現パターンとを組み合わせることにより正確な翻訳度の影響は無視できないほどであるといえる。例えば文を生成することが可能となる。

「・・・流れる。」という文と「・・・流れ始める。」という文をそれぞれ統計翻訳システムで翻訳してみると、どちらも flows と訳され、正しい訳である begins

2 対訳文アライメント

to flow といった訳は出てこない。
このため我々は翻訳対象である言語対の言語的な違い

我々の手法では対訳文アライメント（用例の獲得）かを柔軟に扱い、より精度の高い翻訳を目指すために、言ら翻訳に至るまで、一貫して文を依存構造木の形で扱っ語構造を積極的に利用した用例ベース翻訳の研究を行っており、これにより言語構造の違いを柔軟に吸収するこている。そこでは内容語をノードとする木構造として文とができる。機能表現パターンはアライメントされた対を表現しており、付属語は内容語に付随する形で扱われ訳文から学習する。アライメントの例を【図1】に示す。

る。翻訳は、ノードごとに利用可能な用例を検索し、複日本語文の解析には、日本語の形態素解析システム

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Japio 2008 YEAR BOOK

寄稿集

Part

JUMAN、依存構造解析システムKNPを用いる。これらは日本語文の構造を非常に高精度に解析することがで5 機械翻訳技術の向上

3 機能表現パターンの学習

き、新聞ドメインでは、形態素解析が99%、構文解析が90%の精度である。またこれらのシステムは、新聞機能表現パターンは、対訳辞書などにより内容語同士以外のドメインの文に対しても、十分な精度での解析がの対応関係が得られた句のペアから行う。例えばアライ可能である。日本語の依存構造の単位（ノード）は、各ンメントの結果、【図1】のような対応関係が得られたと自立語が1ノードとなるもので、助詞、接辞、助動詞なする。同じ番号が振られている基本句同士が対応しておどは自立語のノードにまとめる。英文については、り、さらに実線の下線部は単語レベルでの対応を表してCharniakパーサを用いて句構造に変換し、そこからいる。ここでまず、両言語におけるルートノード（［2］headを定義するルールによって依存構造に変換する。のノード）に注目する。ルートノードの中で、英語の依存構造の単位（ノード）は、日本語と同じく、回復 と regain はどちらも内容語だということは各自立語が1ノードとなるもので、前置詞や助動詞は自すでにわかっており、かつそれらが対応していることが立語のノードにまとめた。また木構造のルートノードアラインメントによりわかっている。すると、残りの機（文全体のヘッドノード）は最も左側に、各文節は上か能語の部分（破線部）を翻訳パターンとして学習するこら下に順番に並んでいる。とができる。つまり、この機能表現パターンを利用する

日英間の語、語列の対応候補探索には、対訳辞書、ことにより、 X なくて は なら ない 。 という文は、Transliteration、数字のマッチングなどいくつかの手

must X と訳せばよいことが学習できるのである。

がかりを利用する。得られた対応候補の中には曖昧な対内容語をすべてXとして一般化してしまうと、Xが名応や不適切な対応が含まれている可能性があるが、木構

詞なのか動詞なのか区別がつかなくなるため、X/動造全体が整合的に対応づくように考慮しつつ、対応候補

詞 なくて は なら ない 。⇔ must X というように品の中から適切なもののみを選択する。

詞情報込みのパターンとして学習する。さらに同時に係る方向も学習する。この場合はルートノードにおける学

図1対訳文アライメントおよび機能表現パターンの学習例

対訳コーパスからの機能表現翻訳パターンの自動学習

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習なので、係り先はない。そのため、最終的にはX/「体言」「動詞」「形容詞」「判定詞」の4つを考える。こ

動詞 なくて は なら ない 。⇔ must X ￨ root というれにより、最終的には［0］の対応からはパターンとなる。

→ 動詞 ⇔ X ￨ pre 、［1］の対応からは X/名詞 を同様にして、［0］の対応からは X/名詞 に ⇔ X ￨X/名詞 に→ 動詞 ⇔ X ￨ post というパターンが得られる。

pre 、［1］の対応からは X/名詞 を ⇔ X ￨ postというパターンが学習される。 pre と post はそ
れぞれ前からと後ろから係ることを表す。

4 実験

さらに、原言語側については係り先の情報も利用する。
これは係り先の違いによって翻訳パターンが変わること

AAMTから提供された特許日英対訳文約4万対訳文をが考えられるからである。係り先の情報としては、句の用い、機能表現パターンの学習を行なった。学習されたタイプのみを利用する。日本語の句のタイプとしては機能表現パターンの例を【表1】および【表2】に示す。

図2

図3260

Japio 2008 YEAR BOOK学習された機能表現パターン

係り先の違いによる機能表現パターンの変化

寄稿集

Part

ある日本語の表現に対する英訳の候補は複数得られる場

5 機械翻訳技術の向上ことも考えられる。

合がほとんどであるが、頻度の低いものは特殊な場合か、今回は日英翻訳における適用例を示したが、逆方向でアライメントの誤りから来るものである可能性が高いたの実験や他の言語対における実験などを行い、提案手法

め、それぞれの表現に対して最も頻度の高い英訳を代表が言語対によらずロバストであることを示す必要がある。

として利用する。例えば【図1】から学習された X/名詞 に → 動詞 ⇔ X ￨ pre というパターンは実際には参考文献

特殊なケースであり、このパターンを他の文に適用して［1］中澤敏明, 黒橋禎夫： 自動学習された機能語の翻しまうと、誤りとなる可能性が高い。しかし頻度の高い訳パターンを用いた用例ベース機械翻訳 , 言語処

ものを利用することによって、このような特殊なパター

理学会 第14回年次大会 pp.37-40 （2008.3）

ンを除外することが可能である。
【表1】より、日本語の機能表現の違いにより適切な［2］Toshiaki Nakazawa, Kun Yu, Sadao Kurohashi：
Structural Phrase Alignment Based on

英語表現（補助動詞など）が学習できていることがわか

Consistency Criteriaる。また日本語の「X/名詞 は」は主語になることが多Machine Translation Summit XI, pp.337-344,

いので英語では動詞の前から（pre）かかり、「X/名詞

Copenhagen, Denmark （2007.9）, In Proceedings ofを」や「X/名詞 に」は目的語になることが多いため英語では動詞の後から（post）かかるといった情報が学習できていることもわかる。【表2】は係り先の違いにより翻訳パターンがどのように変化するかを示したものである。
このようにして学習された翻訳パターンを翻訳に利用することによって、用例の機能語にズレがあり、のりしろ情報が利用できない場合や、文末の機能表現が一致していない用例を用いる場合でも、正しい訳を生成することができる。

5 まとめと今後の課題
本論文では機能表現パターンの自動学習及びこれを利用した翻訳手法を提案した今後の課題として、学習された機能表現パターンが複数ある場合にいかに正しいパターンを選択するかを考える必要がある。現在のパターン
では元の単語を品詞情報のみに汎化して学習しているが、この汎化がいささか強引であると考えられ、どの程度汎化すればよいかを深く考えることが重要である。またかかり先の情報などを用いてパターンをさらに細分化する

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