日中パテントファミリーを利用した同義
対訳専門用語の同定
Identifying Bilingual Synonymous Technical Terms utilizing Japanese-Chinese Patent Families

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

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

龍梓2010 年北京航空航天大学ソフトウェア学院卒業。2013 年北京航空航天大学大学院ソフトウェア工学専攻修了。2015 年筑波大学大学院システム情報工学研究科博士前期課程修了。現在、同博士後期課程在学中。
機械翻訳の研究に従事。

筑波大学システム情報系情報工学域教授

山本幹雄

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 はじめに訳特許文から、句に基づく統計的機械翻訳モデルのフ

ここ数年、中国の特許文献数が飛躍的に増大しており、Vector Machines（SVMs）[7] を適用することによ中国語の特許文献を日本語で検索する必要性が高まってり、日英専門用語対訳対の同義・異義関係の判定を行っおり、中国の特許を日本語に翻訳する仕事の重要性が高ている。そこで、本稿では、文献 [8] と同様に、日中パまっている。特許文書翻訳の過程において、専門用語のテントファミリーを情報源とし、ある日本語専門用語が対訳辞書は重要な情報源であり、これまでに、対訳特許出現する複数の対訳文を入力として中国語訳語の推定を文書を情報源として、専門用語対訳対を自動獲得する手行うことにより、同義となる日中専門用語対訳対を同定法の研究が行われてきた。文献 [4] では、日英パテントする [9]。

レーズテーブルを用いて専門用語を収集し、Supportファミリーから作成された日英対訳特許文を用いて、日英専門用語対訳対獲得を行った。文献 [1][3] では、日中パテントファミリーを情報源として、日中対訳特許文2 日中対訳特許文から日中専門用語対訳対を獲得する手法を提案してい本稿では、フレーズテーブルの訓練用データとして、る。しかし、これらの手法では、ある日本語専門用語の約 360 万件の日中対訳特許文を用いた。この日中対訳中国語訳語を獲得することはできるが、日中専門用語対特許文は、2004-2012 年発行の日本公開特許広報全訳対の集合における同義・異義の関係を同定することは文と 2005-2010 年中国特許全文に対して、以下の手できない。

順によって得られたものである。

一方、文献 [8] では、日英パテントファミリーの対

1. 文献 [6] の手法によって日中間で文対応を付ける。

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2. スコア降順で上位の 360 万文対を抽出する。

たものである。このような 2 つの対訳文に対して、独立に Moses を適用することにより、形態素単位フレー句に基づく統計的機械翻訳モデルの3 フレーズテーブル

ズテーブルおよび文字単位フレーズテーブルをそれぞれ

本研究では、文献 [3] の場合と同様に、専門用語の訳中国語側形態素単位フレーズテーブルの中国語形態素数語推定において、日中対訳特許文から学習したフレーズの上限、および、中国語側文字単位フレーズテーブルのテーブルを用いる。フレーズテーブルは、2. 節で述べ中国語文字数の上限を、いずれも 15 とした。

作成した。その際、日本語フレーズの形態素数の上限、た日中対訳特許文に対して、句に基づく統計的機械翻訳

フレーズテーブルを用いた専門用語モデルのツールキットである Moses[2] を適用することにより、日中の句の組、及び、日中の句が対応する確

4 対訳対の同義集合の生成率を推定し記述する。Moses によってフレーズテーブ

4.1

専門用語対訳対同義候補集合の作成

図 1 に、専門用語対訳対同義候補集合作成の流れをルを作成する過程を以下に示す .
1. 対訳文に対する前処理として、単語の数値化、単語示す。
1. 360 万文の特許文から無作為に抽出した初期日本

2. 対訳文から中日、日中の両方向において最尤な単語

語専門用語 tJ0 に対し、全対訳特許文 360 万件から学習されたフレーズテーブル 2 を用いて訳語推定を行対応を得る。

い、中国語訳語を得る。

3. 中日、日中両方向の単語対応から、ヒューリスティッ

2. 1 で得られた中国専門用語に対して訳語推定を行クスを用いて対称な単語対応を得る。

い、日本語訳語を得る。

4. 対称な単語対応を用いて、可能な全ての日中の句対

3. 1、2 の手順を繰り返し、k 回訳語推定を行うこ応の組を作成する。とにより得られた対訳専門用語を集めた集合を CBP

5. 対訳文における日中の句の対応の数を集計し、各句の対応に翻訳確率を付与する。

（tJ0）とする（本論文では、k=6 とした）。

本稿では、手順 1 の対訳文は、形態素解析された

なお、手順 3 においては、以下の条件の全てを満た

形態素単位の日本語文一文に対して、Chinese PennTreebank を用いた Stanford Word Segment[5] に2よって形態素解析された形態素単位の中国語文、及び、文字単位 [10]1 の中国語文の二種類を用意し、作成され1連続する数字とアルファベットは一個のトークンとして扱う。

360万件対訳特許文

ただし、日中方向の訳語推定を行う場合は、日中方向のフレーズテーブルの順位が一位となる中国語訳語を用い、中日方向の訳語推定を行う場合は、中日方向のフレーズテーブルの順位が一位となる日本語訳語を用いた。また、形態素単位フレーズテーブルと文字単位フレーズテーブルは、それぞれ独立に用いて、訳語推定を行う。なお、フレーズテーブルを用いた日中方向の訳語推定の精度、「形態素単位」では 97.8% で、「文字単位」では 95.9% である。

tJ0 初期日本語名詞句

フレーズテーブルを用いた訳語推定を無作為に選択

光電変換装置

一回目

光電変換素子・・・・・・

光电转换设备

光伏器

光电转换器件光电转换元件

・・・

・・・・・
・・・・

二回目

光電変換素子

三回目

光電変換セル・・・・・・

光电转换器件光电转换元件・・・・・
・

初期日本語名詞句を用いた集合

図1

4

機械翻訳技術の向上のクラスタリング、共起単語表の作成などを行う。

中心的対訳対<sJ,sC>(対訳文における頻度が最大)

同義対訳専門用語候補集合

光电变换单元・・
・
中心的対訳対を用いた集合

専門用語対訳対の訓練・評価用同義・異義集合の作成

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す対訳対 〈tJ,tC〉（ただし、tJ, tC はそれぞれ日本語専以上の手順に従って、合計 114 個の中心的対訳対を門用語、及び中国語専門用語）のみ残し、その他の組を選定した。次に、中心的対訳対 sJC のうちの日本語専門枝刈りする。

用語 sJ を用いて、前節の手順によって専門用語対訳対

1. tJ, tC のいずれの頻度も 12,500 未満。

同義候補集合 CBP（sJ）を作成した。作成された同義候

2. tJ, tC のいずれの頻度も 700 未満、又は、長さの補集合中の対訳対数を表 1 に示す。なお、以上の過程下限 を満す。

においては、訳語対応として正しくない対訳対を人手で

3

3. tJ, tC いずれも語頭及び語尾が機能語、数字、句読除外した。

点でない（これらはいずれも、フレーズ自動抽出時に最 後 に、 人 手 に よ っ て、 同 義 候 補 集 合 CBP（sJ）自動生成されたものであり、専門用語の語頭・語尾とを、中心的対訳対 sJC と同義となる対訳対の集合 SBPしては不適切なものである）。

（sJC）に（sJC）、および、その他の対訳対の集合 NSBP

4. tJ, tC の頻度が 3,000 未満。

分割した。ここで、表 1 においては、中国語側が形態

本稿では、以上の手順に従って、4,000 個の初期日素単位のフレーズテーブルを用いた場合の同義候補集

本語名詞句を用いて、専門用語対訳対の同義候補集合

合、及び、中国語側が文字単位のフレーズテーブルを用CBP（tJ0）を作成した。なお、本稿では、専門用語対訳いた場合の同義候補集合の両方に共通に含まれる専門用対同義候補集合 CBP（tJ ）に対して、要素数の下限を語対訳対を示している。ただし、中国語側の形態素解析。
設定した（具体的には、|CBP（tJ0）|≥ 10|）

誤りが原因で、同一の文字列に対する形態素分割のパ0

ターンが 2 通り以上出現する場合があるため、表 1（a）

4.2 中 心的対訳対を用いた参照用同義集合の作成における共通専門用語対訳対数の方が表 1（b）よりも多くなっている。

次に、前節で作成した同義候補集合 CBP（tJ ）中の0

専門用語対訳対の中から、「一般語の対訳対」を除いて、360 万対訳文中の頻度が最大となる対訳対を選定し、5 同義・異義判定のための素性

中心的対訳対 sJC=〈sJ,sC〉 とする 4。

同義専門用語対訳対の同定に用いた素性を表 2 に示34tJ が (i) 連続する漢字長が 3 以上、(ii) 漢字数が 4 以上、(iii)文字数が 6 以上、かつ、形態素数が 2 以上、(iv) 一形態
素の場合は 10 文字以上、のいずれかを満たし、かつ、tCが (i) 文字数が 4 以上、(ii) 形態素数が 2 以上の場合は 3文字以上、のいずれかを満たす。

す。素性は大きく、対訳対 〈tJ,tC〉 の特性を規定するも分類器学習を用いた同義対訳専門用語の同定の、および、対訳対 〈tJ,tC〉 と中心的対訳対 〈sJ,tC〉 の間の関係を規定するものの 2 種類に分けられる。

本稿では、文献 [8] 同様、専門用語対訳対同義候補集合中において中心的対訳対を選定し、中心的対訳対との間でのみ同義・異義を識別するという、より簡単化したタスクを設定する。
表1

作成された専門用語対訳対同義候補集合中の対訳対数(a) 中国語側が形態素単位のフレーズテーブルを用いた場合
総要素数
同義候補集合⋃人手で同定した候補集合⋃

形態素単位の集合のみに含まれる

12,640

文字単位の集合と共通

11,981

形態素単位の集合のみに含まれる

228

文字単位の集合と共通

2,245

110.9

24,621

105.1
2.0

2,473

19.7

216.0
21.7

(b) 中国語側が文字単位のフレーズテーブルを用いた場合
総要素数

同義候補集合⋃114個の集合の間の平均対数

人手で同定した候補集合⋃

文字単位の集合のみに含まれる

6,358

形態素単位の集合と共通

11,120

文字単位の集合のみに含まれる

287

形態素単位の集合と共通

2,031

17,478114個の集合の間の平均対数
55.8

153.3

97.5
2,318

2.5

20.3

17.8

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表2

専門用語対訳対の同義・異義同定のための素性
定義( ただし，X ∈ {J, C}，(Y,Z) ∈ {(J, C), (C, J)})

分類

素性名

対訳対

： 共起頻度

対訳特許文における： 中国語訳語の順位

条件付き確率P( | )の降順に を順位付けしたときの の順位の二進対数．

： 日本語訳語の順位

条件付き確率P( |の特性を規定： 日本語文字数の文字数： 中国語文字数の文字数．の共起頻度の二進対数．
) の降順に を順位付けしたときの の順位の二進対数．

： 訳語推定における繰 から訳語推定を開始し，訳語として を生成した直後に からり返しの回数までの繰り返し訳語生成回数．
対訳対： 日本語用語が同一=ならば，1 となる．と中心的対訳対： 中国語用語が同一=ならば，1 となる．

： 編集距離類似度( ,)=1： バイグラム類似度,|,: ED はとの間の編集距離，は に含まれる文字数を表す．

( , )=: bigram(t) は，t に含まれる文字単位のバイグラムの集合．
,： 日本語用語の同一形( , )=
は日本語用語t に含まれる形態素単語の集合．
:
態素の割合： 中国語用語の同一文( , )=:
は中国語用語t に含まれる文字の集合．
字の割合： 日本語用語の文字列と は，以下のいずれかの関係を満たす．(i) 構成要素の差分は接尾辞のみ，(ii) 構成文字列の差分の包含関係もしくは は，長音「ー」のみ，(iii) 構成文字列の差分は，送り仮名の違いのみ．
異表記： 中国語用語の文字列と の構成要素の差分は語頭・語尾でない「的」のみ．の包含関係： フレーズテーブルの( , )=: trans(t) は，フレーズテーブルから得られる用語t のすべての訳語共通訳の割合の集合．
： 全非共有箇所に対しと の間で文字列が一致しない箇所，に対して，とフレーズテーブルにの1 対1 対応に対して，フレーズテーブルから得られる訳語の集合trans( )およびおける共通訳の割合 trans( ) 中の共通訳の割合を求め，その共通訳の割合の積が最大となる
1 対1 対応において，共通訳の割合の積を素性値とする．の間の関係を規定
する

6 機械学習を用いた同義・異義判定
適用手順

6.2

4

機械翻訳技術の向上： フレーズテーブルの フレーズテーブル中に と の訳語関係が存在する．（ ,訳語関係が存在訳語関係が存在することを表す素性，および， ,と ,表す素性の二種類を区別して用いる）．

6.1

を訳語推定した場合の， からまたは , のどちらか一方のみのの両方の訳語関係が存在することを評価結果

表 3 に、同義判定における性能の評価結果を示す。
ベースラインとしては、「tJ と sJ が同一、または、tC

前節で示した素性を用いて、中国語側が形態素単位のと sC が同一の場合に、対訳対 〈tJ,tC〉 と中心的対訳

場合の同義候補集合、および、中国語側が文字単位の場

対 〈sJ,sC〉 と同義である」という規則を用いた。同義合の同義候補集合に対して、それぞれ独立に SVM を適判定の適合率を最大化する調整を行った場合は、「形態用し、同義・異義判定の評価を行った。4.2 節において素単位」では 86.5% の適合率を達成し、「文字単位」作成した専門用語対訳対同義候補集合 CBP（sJ）を全参

では 89.0% の適合率を達成した。一方、同義判定の F照用事例として、8 割を用いて SVM の訓練を行い、残値が最大化する調整を行った場合、「文字単位」も「形りのうちの 1 割を用いて 2 種類のパラメータの調整を態素単位」も、ベースラインを上回る F 値を達成した。

行い、最後の 1 割を評価用事例とした。以上の手順を次に、ベースラインによる同義判定の結果を、SVM10 通り繰り返し、その平均値を算出し同義判定の性能によって改善する例を表 4 に示す。

評価を行った。2 種類のパラメータの調整においては、

表3同義判定の適合率を最大化する場合、および、同義判定の F 値を最大化する場合の 2 通りの調整を行った。なお、本稿で調整の対象としたパラメータは、分離平面から評価用事例までの距離の下限である。

形態素単位
文字単位

同義判定の性能評価 (%)

手法
適合率 再現率
ベースライン
71.4 40.0
適合率最大 86.5 26.5
SVM
F 値最大64.3 64.1
ベースライン
74.0 40.1
適合率最大 89.0 26.1
SVM
F 値最大63.5 65.3

F値
51.3
40.564.2
52.040.4
64.4

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表4

同義判定における SVM による改善例

または，‫ݐ‬௃ と‫ݏ‬
対訳対‫ݐ‬௃ ,ベースライン：
ベースライン： ‫ݐ‬௃�と‫ݏ‬௃ が同一，
஼ が同一の場合に，
� と�� が同一，または，�
� と�
� が同一の場合に，対訳対‫ݐ‬஼〈�は中心的対訳対‫ݏ‬௃ , ‫ݏ‬஼ と同義である
� , �� 〉は中心的対訳対〈�� , �� 〉と同義である

SVM：
SVM： 中国語側が形態素単位のフレーズテーブルを用いた場
中国語側が形態素単位のフレーズテーブルを用いた場
合，適合率が最大となる下限を用いたモデル
合，適合率が最大となる下限を用いたモデル(a)(a) SVM
SVMのみで同義と判定し正解のみで同義と判定し正解
SVM
SVM
人手による人手によるベースライン
ベースライン
同義・異義判同義・異義判による判による判による判定
による判定
定定
定定

専門用語対訳対
専門用語対訳対<t<tJ J, t, Ct C>>

中心的対訳対
中心的対訳対<s<sJ J, s, sC C>>

玻璃化转变温度玻璃态转化温度<グラス転移温度，>> <グラス転移点，>><グラス転移温度，玻璃化转变温度<グラス転移点，玻璃态转化温度

同義
同義

異義
異義

同義
同義

(b)
(b) SVM
SVMのみで異義と判定し正解のみで異義と判定し正解
SVM
SVM
人手によるベースライン
人手によるベースラインによる判による判同義・異義判定
同義・異義判定 による判定
による判定
定定<集電装置，集电器><集電装置，集电器> <コレクト，集电器><コレクト，集电器>
異義
同義
異義
異義
同義
異義
専門用語対訳対
専門用語対訳対<t<tJ ,J t, Ct >C>

中心的対訳対
中心的対訳対<s<sJ J, s, sC C>>

表
同義判定における提案手法の誤り例
表 55 同義判定における提案手法の誤り例(a) 提案手法により同義と判定し不正解
中心的対訳対<s J , s C >専門用語対訳対<t J , t C ><断熱体 ,绝热体><インシュレータ,绝缘件>日本語側

中国語側素性f 9 素性f 10 素性f 9 素性f 10000.330

素性f 17（両方の訳語関係が存在）

素性f 17（片方の訳語関係のみが存在）

1

1

異義

同義

人手による 提案手法
同義・異義による判定
判定(b) 提案手法により異義と判定し不正解
中心的対訳対<s J , s C >専門用語対訳対<t J , t C ><成膜室 ,成膜室><成膜チャンバー,膜成形室>

日本語側

中国語側

素性f 9

素性f 10

素性f 9

素性f 10

素性f 17（両方の訳語関係が存在）

素性f 17（片方の訳語関係のみが存在）

人手による同義・異義
判定

提案手法
による判定

0.29

0.17

0.5001

同義

異義表 4（a）「SVM の み で 同 義 と 判 定 し 正 解 」 の 例 に最後に、提案手法による誤り例を表 5 に示す。

おいては、専門用語対訳対と中心的対訳対の日本語表

表 5（a）「提案手法により同義と判定し不正解」の例

記および中国語表記の両方とも異なる場合（tJ ≠ sJ、

では、素性「f17：フレーズテーブルの訳語関係が存在」

tC ≠ sC）、ベースラインでは異義であると判定されたが、において、フレーズテーブル中に誤った対訳対 〈 断熱提案手法では、「f17: フレーズテーブルの訳語関係が存体、绝缘件 〉、および 〈 インシュレータ、绝热体 〉、在」（フレーズテーブルにおいて「グラス転移温度」のが含まれることが原因で、「f17：フレーズテーブル中に訳語として “玻璃态转化温度” が存在し、「グラス転移点」〈sJ,tC〉 両方の訳語関係が存在」および「f17:〈tJ,sC〉、の訳語として “玻璃化转变温度” が存在しており。f17

フレーズテーブル中に 〈tJ,sC〉 または 〈sJ,tC〉 の片（〈tJ,tC〉,〈sJ,sC〉）=1) となる素性の効果によって、同方の訳語関係のみが存在」の両方の値が 1 となってし義と判定できた。

まい、最終的に誤って同義と判定されてしまった。この

一方、表 4（b）「SVM のみで異義と判定し正解」の場合、フレーズテーブル中の対訳対の正誤判定を行う分例においては、専門用語対訳対の中国語表記と中心的対類器の訓練・適用過程を導入することによって、素性訳対の中国語表記が同一のため（tC=sC）、ベースライ

f17 の判定精度を高めることにより誤りを改善できるとンでは同義であると判定されたが、提案手法では、日本考えられる。

語用語 tJ「集電装置」および sJ「コレクト」の文字列

一方、表 5（b）「提案手法により異義と判定し不正の間で、素性「f9：編集距離類似度」および素性「f10：解」の例では、素性「f17: フレーズテーブルの訳語関係

バ イ グ ラ ム 類 似 度 」 の い ず れ も 値 が 0 と な っ た（f9が存在」において、対訳対 〈 成膜チャンバー , 成膜室 〉、（〈tJ,tC〉,〈sJ,sC〉）=0、 お よ び、f10（〈tJ,tC〉,〈sJ,sC〉）

のみがフレーズテーブルに含まれることから、「f17: フ=0）。提案手法では、これらの素性の効果によって異義レーズテーブル中に 〈tJ,sC〉 または 〈sJ,tC〉 の片方と判定できた。の訳語関係のみが存在」の値は 1 となるものの「f17: フ234

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レーズテーブル中に 〈tJ,sC〉,〈sJ,tC〉 両方の訳語関係

Bojar, A. Constantin, and E. Herbst. Moses:が存在」の値が 0 となっている。また、中国語文字列Open source toolkit for statistical machine“成膜” と “膜成形” は実際同義関係にあるにも関わらず、

translation. In Proc.45th ACL, Companion

文字列が逆順となっていることが原因でバイグラム類似

Volume, pp.177–180, 2007.

度が 0 となっている。主としてこれらが原因となって、［3］Yasuda, K. and Sumita, E.: Building a

最終的に誤って異義と判定されてしまった。この場合、Bilingual Dictionary from a Japanese-Chinese

文字列の順序の異なりを反映しない文字列類似度に相当

Patent Corpus, in Computational Linguistics

する素性を導入することによって、誤りが改善できるとand Intelligent Text Processing, Vol.7817 of考えられる。

LNCS, pp. 276–284, Springer, 2013.
［4］森下洋平 , 梁冰 , 宇津呂武仁 , 山本幹雄 . フレー

7 おわりにズテーブルおよび既存対訳辞書を用いた専門用語の本稿では、専門用語対訳対の獲得というタスクにおけ

No.11, pp.2525–2537, 2010.

る同義語同定問題を解決する手法を提案した。提案手法

訳語推定 . 電子情報通信学会論文誌 , Vol.J93–D,［5］H. Tseng, P. Chang, G. Andrew, D.Jurafsky,andルのフレーズテーブルを用いて専門用語対訳対を自動収

word segmenter for SIGHAN bake off 2005.

集し、それに対して、SVM を適用することにより、専In Proc. 4th SIGHAN Workshop on Chinese

門用語対訳対間の同義・異義関係の判定を行った。日中Language Processing, pp. 168–171, 2005.

パテントファミリーから抽出した 360 万対の日中対訳［6］M. Utiyama and H. Isahara. A Japanese-文に対して提案手法を適用し、同義関係にある日中対訳

English patent parallel corpus. In Proc. MT

専門用語の同定において、再現率が 25% 以上という条

Summit XI, pp. 475–482, 2007.

件のもとで、約 90% の適合率を達成した。今後の課題として、再現率を改善するため、文献 [11] で提案さ

C. Manning. A conditional random field［7］V.N. Vapnik. Statistical Learning Theory.

4

機械翻訳技術の向上

では、対訳特許文および句に基づく統計的機械翻訳モデ

Wiley-Interscience, 1998.

れた、人手の介在を併用する半自動的な同義対訳専門用［8］B. Liang, T. Utsuro and M. Yamamoto.

語の同定の枠組を開発することが重要であると考えられIdentifying Bilingual Synonymous Technicalる。

Terms from Phrase Tables and Parallel Patent
Sentences, in Procedia - Social and Behavioral

謝辞

Sciences, Vol. 27, No. 4, pp. 50-60, 2011

本研究においては、日本特許情報機構（Japio）より［9］龍梓 , 董麗娟 , 宇津呂武仁 , 三橋朋晴 , 山本幹雄 .

提供して頂いた日中パテントファミリーのデータを利用

日中対訳文を用いた同義対訳専門用語の同定手法 . 情させて頂いた。関係各位に感謝の意を表す。

報 処 理 学 会 論 文 誌 , Vol.56, No.3, pp.960-971,
2015.

参考文献

［10］Sun, J. and Lepage, Y.: Statistical Machine［1］Dong, L., Long, Z., Utsuro, T., Mitsuhashi,Translation between Unsegmented JapaneseT., and Yamamoto, M.: Collecting Bilingual

and Chinese Texts, 言語処理学会第 19 回年次大Technical Terms from Japanese-Chinese

会発表論文集 , pp. 122–125, 2013.

Patent Families by SVM, in Proc. PACLING,
pp. 71–79, 2015.

［11］B. Liang, T. Utsuro, and M. Yamamoto.
Semi-automatic identification of bilingual［2］P. Koehn, H. Hoang, A. Birch, C. Callison-synonymous technical terms from phrase

Burch, M. Federico, N. Bertoldi, B. Cowan,tables and parallel patent sentences. In Proc.

W. Shen, C. Moran, R. Zens, C. Dyer, O.

25th PACLIC, pp. 196–205, 2011.

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