翻訳学習者の学習過程におけるエラーの傾向の変化
山本 真佑花 田辺 希久子
神戸女学院大学

1

はじめに翻訳の需要が高まる中，2015 年 5 月に ISO 17100 が発行され [3]，翻訳者の資格要件として，翻訳に関する学位，翻訳以外の学位と 2 年以上の翻訳経験，5 年以上の翻訳経験のいずれかを満たすことが求められるようになった．今後は，国内の大学・大学院における翻訳者の養成への期待も高まると考えられる．上記の要件が翻訳経験を含むことが示唆するように，学習者であっても，翻訳に関する教育を受ける段階から，実際に翻訳を行う経験を持つべきであろう．特に，学習者が翻訳を作成し，教員がそれを添削し，学習者がそれをふまえて翻訳を修正する，という実務翻訳のプロセスに沿った形式の翻訳実習が担う役割は大きい．
教員による翻訳の添削の際には，個々のエラーを一貫して判定すること，さらにはエラーの全体像を体系的に教授することが望ましい．これまでに，そのような用途を想定してエラーの分類体系が作成されてきた[5, 2, 1, 7]．エラーを定量的に分析する道具があれば，学習者のエラーの傾向 [6] やその通時的な変化 [4] の観察が可能になる．さらには，観察された傾向を反映してカリキュラムを調整することも考えられる．
我々は，豊島ら [7] によるエラーの分類体系を実際の翻訳実習に導入し，エラーに関する体系的な説明，および学習者が作成した英日翻訳におけるエラーの指摘に活用している．その過程で蓄積した学習者のエラー事例に基づいて，学習過程におけるエラーの傾向の変化を観察し，学習によって減少しやすいエラーおよび減少しにくいエラーを明らかにした．

2

先行研究
Castagnoli ら [2] は，MeLLANGE プロジェクトにおいて開発された 3 階層 44 カテゴリからなるエラーの藤田 篤
情報通信研究機構
表 1: 豊島ら [7] によるエラーの分類体系.
Lv 1 未完成
X4a 未翻訳X6
曖昧さ未解消Lv 2 誤訳
X7
用語の訳出エラー
X1
原文内容の欠落
X2
原文にない要素の付加
X3
原文内容の歪曲Lv 3 目標言語の文法的または統語的な問題
X8
コロケーションのエラー
X10 前置詞や助詞のエラー
X11 活用のエラーや数・性などの不一致
X12 綴りエラー・誤変換
X13 句読法に関するエラー
X9
その他の文法的・統語的エラー
Lv 4 目標言語文書の質の問題
X16 結束性違反
X4b 直訳調
X15 表現のぎこちなさ
Lv 5 納品・公表に際しての問題
X14 レジスタ違反

対象として構築されたエラーの分類体系ではあるが，英日翻訳にも適用できることが確認された．

• 【X3 content-distortion】が最も頻出した．
• 学部生は，大学院生よりも顕著に多く，内容に関するエラーと文法に関するエラーを生じていた．一方，語彙に関するエラーの出現傾向については，両群に顕著な差は認められなかった．
ただし，いずれの研究においても，エラーの分類手続きは明確に定められておらず，分析の正確さに疑問が残る．豊島ら [7] はこれを指摘し，MNH-TT のエラー分類体系に基づいて，個々のエラーを一貫して分類するための判断基準を決定木と事例集の形で提案した．その際，学習者に対する指摘の優先度などを考慮して，表 1に示すようにエラーの分類体系を再構築した．

分類体系 [5] に基づいてエラータグ付きの学習者翻訳

学習者の翻訳能力の通時的な変化を観察した例としコーパスを構築し，頻出するエラーの種類や言語によて，Orozco ら [4] の取り組みが挙げられる．彼女らは，る差異を明らかにした．翻訳学習者向け共同翻訳プラッ

翻訳実習の開始前および終了後に，翻訳課題および質トフォーム MNH-TT [1] では，この体系を単純化した問紙調査を通じて，翻訳における文化差や言語固有の2 階層 16 カテゴリの体系を用いている．Toyoshima ら[6] は，この体系に基づいて学習者の英日翻訳におけるエラー 709 事例を分類し，次の 3 点を明らかにした．

現象への対処方法，翻訳エラーの出現率，翻訳にかか• 全エラーのうち 706 事例が，16 カテゴリのいずれして表しているだけであり，例えばエラーの種類ごとかに分類できた．すなわち，元々は欧州言語対をわる一般知識の習得度を計測した．ただし，上記の 3つの観点の各々について学習者の能力を 1 つの数値との変化の多寡は明らかにしていない．

表 2: 起点言語文書とパッセージごとのワード数.
“Travellerspoint” の旅行ガイドの記事(t1) The Alps(t2) Dubai(t3) Taipei“Amy’s column” のジャーナリズム記事(a1) Civil Rights(a2) Free Speech vs. Surveillancein the Digital Age(a3) Hiroshima and Nagasaki

3

受講生は，全 6 パッセージの翻訳課題の各々を，1 週

T2195
210
167
A2203

T3184
197
209
A3
151

目に下訳の作成，2 週目に指摘されたエラーの修正と178 155

205

却した．各エラーは何らかの修正案を想定して分類さ175 216164

れているが，学習者に対しては，エラー箇所と表 1 のT1192
180168A1155

いう手順で翻訳した．1 週目に提出された下訳に対して，教員とティーチング・アシスタント各 1 名が，豊島ら [7] のエラーの分類体系および決定木に従ってエラーを付与5 ，ダブルチェックし，各学習者に個別に返翻訳学習者の通時的翻訳データの収集エラーカテゴリのみが知らされた．学習者がその修正

我々は，翻訳学習者の学習過程におけるエラーの傾を唯一の正解と思い込んでしまう [5] ことを避けつつ，向の変化を観察するために，大学における実際の翻訳実習に豊島ら [7] によるエラーの分類体系を導入し，学習者による英日翻訳のデータを収集している．
本節では，ある大学において 2015 年 4 月〜7 月に実施した翻訳実習について述べる．そこでは，次の 2 種類のテキストタイプの英語文書を題材とした1 ．

受講生にエラー分類を意識させ，教員と受講生の間にエラー分類に関する共通認識を生み出すことがねらいである．
この翻訳実習を通じて最終的に，学習者のエラー事
例 1,707 件を得た．

4 エラー傾向の変化の分析• “Travellerspoint” の旅行ガイドの記事

上述の翻訳実習で得られたエラー事例に基づいて，学• “DEMOCRACY NOW!” における“Amy’s Column”3 のジャーナリズム記事習者のエラー傾向の変化を観察した．翻訳実習におい

2ては，起点言語文書を短いパッセージに分割して翻訳

まず，各 Web サイトにおける同程度の難度の英語文書させたが，今回の分析では，前半の 3 パッセージ (T1，を 3 件ずつ選択した．そして，翻訳課題として手頃な分T2，T3) と後半の 3 パッセージ (A1，A2，A3) を各々量 (約 200 ワード) のパッセージに分割し，各文書の最まとめ，それらの 2 期間における原文 100 語あたりの初の 3 パッセージずつ (合計 18 パッセージ) を用いた．

エラーの出現回数 (以下，相対エラー数) を比較した．

以下では，旅行ガイドの記事を分割して得たパッセー

4.1学習者全体の傾向

ジを起点言語文書の種類にかかわらず，T1，T2，T3，前半の 3 パッセージ分と後半の 3 パッセージ分の各々ジャーナリズム記事を分割して得たパッセージを同様における相対エラー数 (学習者ごとの値のマクロ平均に A1，A2，A3 と記す．パッセージごとのワード数をと標準偏差) を表 3 に示す．起点言語文書と目標言語文

表 2 に示す．

書の両方に関係する Lv 1 および Lv 2 の相対エラー数

今回の翻訳実習には学部生 27 名4 が参加した．各受の合計は約 5%増加した (3.93 → 4.11)．先行研究 [6, 7]

講生は，教員が用意した表 2 の文書の中から旅行ガイと同様に最も頻度が高かった【X3 原文内容の歪曲】はドの記事とジャーナリズム記事のそれぞれについて 1

約 30%増加した (2.20 → 2.91)．テキストタイプごとの件を選択し，期間の前半に T1，T2，T3 の 3 パッセー

難度の影響もあるだろうが，英語文書の読解能力が容ジを，後半に A1，A2，A3 の 3 パッセージを翻訳した．

易には向上しないことを示唆しているとも解釈できる．

各文書の翻訳を始める前に，パッセージごとに用語集一方，全体で 2 番目に多かった【X7 用語の訳出エラー】の作成，背景知識に関する調査を各 1 名が担当し，クは半分以下に減少した (1.14 → 0.53)．用語集を参照す

ラス内での発表を通じて受講生全員で知識を共有した．

ることで容易に確認・修正できることに加え，今回の対象とするパッセージの翻訳に必要な情報が欠けてい翻訳実習では，豊島ら [7] の決定木に従って比較的高いる場合は，教員から追加情報が与えられた．

優先度でこのエラーを指摘したことにも効果があったと考えられる．

1 翻訳実習では多様なテキストタイプに触れさせる必要があるためである．同じ大学で 2015 年の 9 月〜2016 年 1 月にも今回と同種の題材を用いた翻訳実習を実施しており，今後，2 つの期間に共通する受講生の翻訳を分析する予定である．
2 http://www.travellerspoint.com/
3 http://www.democracynow.org/blog/category/weekly column/
4 受講生の大半は英語を専攻している．このうち 5 名は翻訳に関する授業を 1 年間受講した経験を，別の 3 名は半年間の入門講座を受講した経験を持つ．残りの 19 名は翻訳の初学者である．

目標言語の表現に関する Lv 3 および Lv 4 の相対エラー数の合計は約 30%減少した (1.52 → 1.08)．目標言語は母語であるため，エラーの体系に対する理解度や5 同一パッセージ内で同じ用語の訳出エラー (X7) や同じ種類のレジスタ違反 (X14) を生じていた場合は，初出の 1 度のみをカウントおよびフィードバックした．

表 3: 原文 100 語あたりの相対エラー数: 学習者ごとの表 4: 相対エラー数が増加・減少した学習者数および前値のマクロ平均 (M ) と標準偏差 (S.D.).

半と後半の相対エラー数の相関係数.

エラー

Lv 1
Lv 2

Lv 3

Lv 4

Lv 5
合計

X4aX6X7
X1
X2
X3X8X10X11X12
X13
X9X16
X4bX15
X14

前半
M
S.D.
0.03 0.07
0.00 0.00
1.14 0.79
0.47 0.42
0.09 0.13
2.20 0.95
0.11 0.11
0.19 0.24
0.07 0.09
0.15 0.16
0.09 0.16
0.22 0.34
0.07 0.11
0.53 0.53
0.10 0.18
0.30 0.25
5.76 2.17

後半
M
S.D.
0.03 0.07
0.00 0.00
0.53 0.39
0.49 0.31
0.16 0.19
2.91 1.03
0.13 0.18
0.18 0.27
0.12 0.15
0.11 0.11
0.17 0.21
0.03 0.08
0.03 0.07
0.24 0.22
0.08 0.13
0.45 0.31
5.65 1.84

エラー
X3X4bX7X14

4.3増加
227420

変化なし
0202減少518235

相関係数
0.691
0.250
0.240
0.221

学習者のクラスタ分析

相対エラー数の分布に基づいて学習者のクラスタ分析も行った．まず，学習者間の距離を全エラーの相対エラー数のユークリッド距離で，クラスタ間の距離をウォード法で定義し，前半の旅行ガイドの記事と後半のジャーナリズム記事の各々について樹形図を構成した．距離の閾値を 5 としたとき，旅行ガイドの記事については 5 クラスタ，ジャーナリズム記事については 3クラスタが得られた．この時の学習者の分布を表 5 に示す．赤く塗られたクラスタ C1 ，C1′ が，各期間で最翻訳に対する意識が高まるにつれて，課題の提出前にも相対エラー数が少なかったクラスタを表す．あわせ

文法的・統語的な問題を排除したり，ぎこちない表現をて，相対エラー数に基づく学習者のグラフを図 1 に示修正したりすることが能動的にできるようになったとす．これらは，学習者の全ての対をユークリッド距離のいうことだろう．特に，この範囲で最も頻出していた昇順に走査することで最初に得られた (つまり最小の)【X4b 直訳調】のエラーが半分以下に減少した (0.53 →連結グラフである．ノードは学習者を表し，表 5 に対0.24) ことに注目したい．豊島ら [7] が報告している非学習者かつ非教員によるエラー分類実験では，分類誤りの中で【X3 原文内容の歪曲】と【X4b 直訳調】の混応する色を塗ってある．

同が最も多かった．これに対して，今回の学習者にとっクラスタの形成においても最も大きな影響力を持っててのこれらの 2 種類のエラーの改善しやすさは，顕著いた．前半の C1 ，C2 ，C3 ，および後半の C1′ ，C2′ ，C3′に異なっていた．の違いは，概ねこのエラーの多寡のみで説明できる．

全エラーの中で最も出現割合が高く，かつ学習者ごとの標準偏差も最大である【X3 原文内容の歪曲】が，前半のグラフには，これとは別の方向に 2 つのクラLv 5 の【X14 レジスタ違反】は約 50%増加した (0.30→ 0.45)．後半のジャーナリズム記事においては，引用

スタ C4 ，C5 が形成された．これらは，【X7 用語の訳や中略が多用されるが，馴染みがない学習者が多く，そ出エラー】や【X4b 直訳調】を特によく生じた学習者れらの表現に関する指定に違反しがちであった．

で構成されている．4.1 節では，全体的な傾向としてこ4.2

学習者ごとのエラーの傾向

上述の 4 種類のエラーカテゴリについて，相対エラー数が増加・減少した学習者数，および前半と後半の相対エラー数の相関係数を表 4 に示す．全エラーの中で，【X3原文内容の歪曲】が最も高い相関 (r = 0.691) を示した．
翻訳実習において繰り返し指摘しても，相対エラー数の傾向には大きな変化がなかった．一方，学習者全体で相対エラー数が半減した【X7 用語の訳出エラー】および【X4b 直訳調】については，多少増加している者も多少おれら 2 種類のエラーの半減を観察したが，個々の学習者に共通する (表 4 の相関係数が高くなるような) 傾向
ではなく，表 6 に示すように，C4 と C5 に所属する 8名がこれらのエラーを，他の 19 名よりも顕著に大きく減少させた影響であることが明らかになった．一部の学習者に固有の相対エラー数の減少を反映する形でエラーの傾向の多様性も減少し，図 1 が示すように学習者のグラフがより直線的になった．

5 おわりにり，相関係数も高くはなかった (r = 0.240, r = 0.250)．

我々は，豊島ら [7] によるエラーの分類体系を実際の言い換えれば，後半のジャーナリズム記事における相翻訳実習に導入し，エラーに関する体系的な説明，お対エラー数は，前半の旅行ガイドの記事における相対よび学習者が作成した英日翻訳におけるエラーの指摘エラー数に必ずしも依存していない．に活用している．その過程で蓄積した学習者のエラー

2410511231926221022171812229231726
52468121425

1438192741316271192076725

411520183161315

12121

図 1: 相対エラー数の類似性に基づく学習者のグラフ (左: 前半，右: 後半).
教員にとっても指導の効率化・円滑化が可能になる．今

表 5: 各クラスタに所属する学習者.
前半 \ 後半
C1 (9 名)C2 (5 名)C3 (5 名)C4 (3 名)C5 (5 名)C1′ (8 名)
1, 7, 15, 20, 21
1369C2′ (9 名)
3, 4, 16, 25
8, 27
23
14, 18C3′ (10 名)
12, 192, 5, 17, 22
11, 2410, 26

表 6: クラスタ間の相対エラー数の比較.
前半のクラスタ
C1C2C3C4
C5

前半
0.58
0.61
1.14
1.93
2.21

X7
後半
0.25
0.53
1.02
0.43
0.58

差分
-0.33
-0.08
-0.12
-1.50
-1.63

前半
0.23
0.60
0.32
1.69
0.48

X4b
後半
0.15
0.34
0.38
0.36
0.11

回の翻訳実習を担当した教員からも，手応えがあるとの声が寄せられている．
今後は，テキストタイプを固定した分析を予定している．エラー付与作業の効率化や自習の活性化のために，エラーの自動検出についても検討を進めている．学
習者に対する適応的な翻訳実習の観点から，学習者の差分-0.08-0.26+0.06
-1.33
-0.37

事例に基づいて，学習過程におけるエラーの傾向の変化を観察し，次の 3 点を明らかにした．

• 【X7 用語の訳出エラー】および【X4b 直訳調】のエラーは減らすことができる．特に，初期の状態でこれらのエラーを比較的多く生じる学習者でも，指摘を繰り返すことによって，他の者と同程度まで減らすことができる．

• 【X3 原文内容の歪曲】は最も頻出するが，それだけ指摘されても全体的に減少しにくい．
• 【X14 レジスタ違反】は馴染みのないテキストタイプを扱う際に増える．
エラーの分類体系や決定木は，翻訳実習において教員と学習者の間でエラーの判定基準や深刻さなどについての共通認識を生み出すためのメタ言語となる．学
習者は，エラーのカテゴリに応じて適切な情報を参照し，エラーを回避・修正することができるようになる．

特性を早期に診断する技術についても検討したい．
謝辞:

本研究の一部は科研費基盤研究 (A)（課題番号：25240051，代表：影浦峡）の支援を受けた．
参考文献[1] B. Babych, A. Hartley, K. Kageura, M. Thomas, andM. Utiyama. MNH-TT: a collaborative platform for translator training. In Proceedings of Translating and the Computer34, 2012.
[2] S. Castagnoli, D. Ciobanu, K. Kunz, N. Kübler, andA. Volanschi. Designing a learner translator corpus for training purpose. In Proceedings of the 7th International Conference on Teaching and Language Corpora, 2006.
[3] ISO 17100:2015. Translation services: Requirements fortranslation services, 2015.
[4] M. Orozco and A. Hurtado Albir. Measuring translationcompetence acquisition. Translators’ Journal, Vol. 47,
No. 3, pp. 375–402, 2002.
[5] A. Secarǎ. Translation evaluation: A state of the art survey.
In Proceeding of the eCoLoRe/MeLLANGE Workshop, pp.
39–44, 2005.
[6] C. Toyoshima, K. Tanabe, A. Hartley, and K. Kageura. Error categories in English to Japanese translations. In Proceedings of the 21st Annual Meeting of the Association for
Natural Language Processing, pp. 1076–1079, 2015.
[7] 豊島知穂, 田辺希久子, 藤田篤, 影浦峡. 翻訳教育での利用を意識した翻訳エラー分類体系の再構築. 言語処理学会
第 22 回年次大会発表論文集, 2016. (in this proceedings).