言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集 (2023年3月)

翻訳における文パターンの利用
深谷諒 1 村上仁一 2
1 鳥取大学工学部電気情報系学科
2 鳥取大学工学部
1 b19t2092k@edu．tottori-u.ac.jp
2 murakami@tottori-u.ac.jp

文パターン

概要

3

NMT の翻訳は単語ごとに行う傾向にある．そのため，文全体を考えず翻訳することになり，間違った翻訳になることがある．それを要素合成法の問題という．そこで本研究では，文全体を考えて翻訳するために NMT の学習データに文パターンを追加することを考えた．実験の結果，文パターンを追加したほうが精度がわずかに向上した．

文パターンとは，変数を用いてパターン化された文である．本研究の文パターンは，対訳学習文から自動抽出した変数が 1 つのものを用いる (森本 [1] 参照)．文パターンの作成の方法を以下に示す．また，文パターンの例を表 2 に示す．

1

はじめに

近 年，機 械 翻 訳 の 1 つ に NMT が あ る．し か しNMT は単語ごとに翻訳する傾向にある．そこで本研究は NMT に文パターンを追加することにより，翻訳精度の向上を試みる．文パターンを追加することにより，単語ごとの部分的な翻訳ではなく，文全体を考えた翻訳ができると考えられる．

2

要素合成法の問題

NMT を用いて文を翻訳する際，単語ごとに翻訳すると間違った訳になる場合がある．例を以下の表1 に示す．

手順 1 GIZA++[2] を用いて対訳学習文から翻訳確率を得る．そして任意の対訳学習文 と翻訳確率から，対訳単語を作成する．
手順 2 任意の対訳学習文 から対訳単語を変数化し，対訳文パターンを作成する．
手順 3 任意の対訳学習文 から対訳文パターンの変数部を抽出し， 対訳句とする．
手順 4 手順 3 で作った対訳句から，対訳文パターンを生成する．
手順 5 もう一度任意の対訳学習文 から対訳文パターンの変数部を抽出し， 対訳句とする．
手順 6 最後に対訳句から 1 変数の対訳文パターンを抽出する．

表2

日本語文パターン

He had his own way.

出力文

He passed me.

英語文パターン

来週 X に行きます。 I’m going to X next week .

表 1 間違った出力の例
入力文 彼は我を通した.

参照文

文パターンの例

X は先生です.

4
この出力文は，"通した"を"passed"，"我"を"me"と単語ごとに訳しているため間違いが起きている．このように英文を単語ごとに訳し，間違った翻訳になることを要素合成法の問題という．

X is a teacher.

提案手法

単語ごとの翻訳ではなく，文全体を考えて文パターンを追加することによって，要素合成法の問題が解決され，翻訳精度が向上すると考える．文パターンを追加する流れと手順を以下に示す．

― 2538 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 3 実験データ

単文対訳学習文

163,188 文

テスト文

16,328 文

文パターン

647,488 パターン

6

実験結果

6.1

自動評価結果

テスト文約 1 万 6 千文を入力文として翻訳実験
図 1 提案手法の流れを行い，出力文に対して自動評価を行った. 表 4 に，自動評価 (BLEU, METEOR, RIBES, TER) の結果を示

手順 1 対訳学習文に文パターンを追加して，新たす．

な学習データを作る．
表4

手順 2 手順 1 のデータを NMT で学習する．
手順 3 手順 2 で学習した NMT モデル を使って翻訳を行う．

5

実験

5.1

実験手順

手順 1

BLEU

METEOR

RIBES

TER

ベースライン 0.1837

0.45390.76590.6254

0.46140.7706

0.6185

提案手法

表 4 の結果より，自動評価ではベースラインと比NMT に単文対訳学習文約 16 万文を学習文を翻訳しベースラインとする．

人手評価結果6.2

出力文からランダムに選んだ 100 文を用い，人手による対比較評価を行った．評価結果を表 5 に示

対訳学習文に変数が 1 つの文パターン

す．表 5 の結果は，4 名が同じ 100 文を評価し，そ65 万パターンを追加し，新たな学習データをの結果をまとめた. 以下の表 5 では 4 名の被験者を作る．
手順 4

それぞれ被験者 A，被験者 B，被験者 C，被験者 D

3 の 学 習 デ ー タ を 使 っ て NMT で 学 習する．
手順 5
手順 6

提案手法◯
提案手法とベースラインの比較した際，ベースラインの出力文の方が入力文の意味に近い．

提案手法とベースラインを比較して自動評価 (BLEU, METEOR, RIBES, TER) を行う．
手順 7とし以下では A, B, C, D とする．また，評価の説明を以下に示す．

4 で学習させた NMT モデルを用い，テスト文を翻訳し提案手法とする．

出力文からランダムに選んだ 100 文につベースライン◯提案手法とベースラインを比較した際，対訳句いて提案手法とベースラインを比較して人手評価を行う．

5.2

0.1910較して提案手法の精度が良いことがわかった．

する．
手順 2
1 で学習した NMT モデルを用い，テスト
手順 3

評価方法

自動評価の比較追加時の出力文の方が入力文の意味に近い．
互角
提案手法とベースラインを比較した際，両手法実験条件の出力文の評価が互角．

本研究では，OpenNMT[3] を用いて日英ニューラ
表5ル機械翻訳を行う．

対比較評価の結果

A

5.3

実験データ

実験に用いるデータの内訳を表 3 に示す．

― 2539 ―

BC

D

提案手法◯

27 27 1827ベースライン◯

26 25 1622

互角

47 48 66

51

This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 5 の結果より，人手評価では提案手法がわずか6.3.2

ベースライン◯の例 1に精度がいいことがわかった．

表 8 ベースライン◯例 1

テスト文

ぶらんこ が 揺れ て いる 。

提案手法

The swing is ﬂickering .

ベースラインThe swing is swinging .て，提案手法○とした例を表 6，7 に示す．ベースラ

参照文

The swing is swinging .

イン○とした例を表 8，9 に示す．互角の例を表 10，日本語パターン

ろうそく X 炎 が 揺れ て いる 。

11 に示す. また，表 6〜8 には，提案手法の出力結果に影響したであろう文パターンをそれぞれ示す．

英語パターン

X candle ﬂame is ﬂickering .

6.3

出力結果の例

ベースラインと提案手法との対比較評価におい

6.3.1

表 8 の例において，"ﬂickering"より"swinging"のほ提案手法◯の例

表6うが適していると考え，ベースライン◯とした．

提案手法◯の例 1

表 9 ベースライン◯の例 2

テスト文

彼 の 論文 が 私 の 発見 の 手掛
り と なり ました 。

テスト文

提案手法

His article was a harbinger of mydiscovery .

韓国 に も また 、 一層 の 努力
を 求め たい 。

提案手法

ベースライン

His article was the understudy tomy discovery .

We urge South Korea to make more
eﬀort to pursue its eﬀorts .

ベースライン

参照文

I found a clue for my discovery in
his paper .

We also urge South Korea to makegreater eﬀorts .

参照文

We exhort South Korea to makestronger eﬀorts as well .

日本語パターン

この X が 、 この 新しい 分野
における 発展 の 幕開け と なりました。

英語パターンThis Xwas a harbinger of the development in this new ﬁeld .

表 9 の例において，提案手法の後半が不要だと感じた．よって，ベースライン◯とした．
6.3.3

互角の例
表 10互角の例 1

表 6 の例において，"手掛かり"に対して"harbinger"テスト文

豊富 な 語彙 を もっ て いる 。という比較的近い訳が得られている提案手法を◯と提案手法

He has a large vocabulary .

した．

ベースライン

He possesses a wide vocabulary .

参照文

He has a copious vocabulary .

表7

表 10 の例において，どちらも正しい訳と判断し提案手法◯の例 2

テスト文

彼 は そこ で 戦闘 中 に 殺さ れた。

提案手法

He was killed there in the battle .

ベースラインHe was killed there .

参照文て，互角とした．
表 11

互角の例 2

テスト文

英語 を やり直さ ね ば なら ない。

He was killed in action there .

提案手法

We must overrate the English .

日本語パターン

戦闘 で X の 血 が 流さ れた 。

ベースラインWe must converse English .

参照文

I must brush up my English .

英語パターンX blood was spilled in the battle .
表 11 の例において，どちらも間違った訳と判断して，互角とした．

表 7 の例において，"戦闘中"に対して"in the battle"という比較的近い訳が得られている提案手法を◯とした．

おわりに7

本研究では，要素合成法の問題を解決するために，NMT の学習データに文パターンを追加した．

― 2540 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

実験結果より，提案手法の BLEU 値が約 0.7 ポイン
トベースラインを上回った．また，人手評価では提案手法がベースラインの精度をわずかに上回った．
今後は，パターンを選択して追加する予定である．

謝辞
人手評価には，以下 4 名の学生の協力を得ました．感謝いたします．(矢野貴大，松本武尊，名村太一，丸山京祐)

参考文献
[1]
[2]
[3]

森本 世人 村上 仁一 : 類似度を利用した変換テーブルの精度向上
Franz Josef Och, Hermann Ney: A System- atic Comparison of Various
Statistical Alignment Models , Computational Linguistics, pp.19-51, 2003.
OpenNMT : https://pypi.org/project/OpenNMT-py/1.2.0/― 2541 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).