用例ベース翻訳における用言句の簡潔な翻訳の実現
荒牧 英治 黒橋 禎夫 柏岡 秀紀 田中 英輝
東京大学大学院情報理工学系研究科
 音声言語コミュニケーション研究所＊  放送技術研究所
                はじめに

用言対応コーパス

用言対応コーパスの作成

インターネットの急速な発展とともに利用可能な電子化テキストの量が増加しつづける現状にともない，言語間の表現のずれを調べるためには直訳された

用例ベース翻訳  や統計ベース翻訳  など 大量の対訳コーパスよりも，それぞれの言語において自然な対訳テキストを用いた機械翻訳 データド リブン 
に関する研究が盛んに行われている．

翻訳がなされた対訳コーパスが必要となる．そこで，


ニュースの対訳記事を用いて用言対応コーパスを作成した． ニュースの対訳記事は，日本語原
こうしたデータド リブンの手法は，まず，対訳テキ稿がまずあり，それをもとに英語原稿が英語のニュースト間の対応関係を推定するが，この際，ある言語にスとして自然となるように翻訳されている．用言対応出現する表現が他方の言語で表現されていない場合がコーパスの作成に際しては，この対訳記事に対して，あり，対応の推定を困難とする一因となっている．こまず自動で対訳文の抽出と対応付けを行い，その結果のような言語間で表現がずれる例を次に示す．

をもとに人手で用言対応に注目して修正を行うという

カナダで 開かれた 通商会議で      

 は下線部の表現 開かれた を明示的に表現していないが，この表現は前後のコンテキストから推測可能である．本稿では，このような相手側言語で表現されなくても推測できる表現を推論可能表現と呼ぶことにする．この例のように，用言はしばしば推論可能表現となるが，従来のデータド リブン  では，このような現象について十分に議論されてこなかった．
そこで，用言の翻訳のされ方を調べるために，対訳文に対して  どの句が用言であるか， 用言句は相手側言語のどの句に対応しているか，の  つの情報をアノテートした用言対応コーパスを作成した．そして，その観察結果から，推論可能表現が出現するパターンに関する知見を得た．
本稿の議論は対象とする言語ペアおよび翻訳方向に依存しないが，本稿では日本語の推論可能表現について述べる．

方法で作成した．この処理は次の  つのステップからなる．
ステップ  文アライメント の推定
まず，翻訳辞書 約  万語対 を用いた  マッチン
グによる手法で対訳記事の文アライメントを推定する
．次に，アライメント結果が  文  文対応と推定された対応のみを抽出する．
ステップ  句を単位とした依存構造に自動変換
次に，対訳文の両言語をパーサを用いて句を単位とした依存構造に変換する ．英語パーサ   は語を単位とした句構造を出力するので，以下の規則により語をまとめて句にし，ヘッドを決定することによって句を単位とした依存構造とした．
機能語を後続する内容語にまとめる．

複合名詞を構成する名詞は一つの句にまとめる．
助動詞を主動詞にまとめる．

日本語パーサ  は，句を単位とした依存構造を出力するので，これをそのまま用いる．
ステップ  句対応の自動推定
文献  の手法を用い用言句非用言句の自動推定，および ，句対応の自動推定を行う．ここでいう用言句とは，  動詞を含む句，および  格要素を持つ形容詞

表  判定
推論可能!の判定

分類
依存
 依存

推論不可能

図  用言対応コーパス 依存



計



統語解析のエラーアライメントのエラー
句のチャンキングエラー
その他
計






表  用言対応の分類と数用言対応の分類日本語英語用言句 用言句
用言句
用言句 前置詞句 または 用言句 名詞句その他

対応数


用言かど うかの区別しかアノテートしていないため，される値については自動判定した値を示した．

この場合，すでに述べたように，このコンテキスで示を含む句とする．ただし，自動推定には誤りも含まれるため，次のステップで人手により修正する．
ステップ  アノテーション
作業者が用言句非用言句の自動推定結果を修正する．
同時に，用言句に対しては，その対応先を修正する．ある言語側の用言句は必ずしも相手側言語の用言句に対応しているとは限らないため，用言句以外の対応先も作業者に許す．また，対応先となる表現が存在しない
場合は，対応先が存在しないという情報 用言句  をアノテートする．

以上の手順で    依存 は，次の推論可能に分類された中での区分ページで述べる

トをともなう 開かれた は推論可能で訳出されていない．



推論可能表現の学習

推論可能表現の出現するパターン

本研究では，用言句  の数が多いことから，用言句  を取り扱うことにする．用言句  の周辺に注目すると，その周辺の表現は両言語間で対応している．
例えば，前節の例では周辺の句が次のように対応している
%対訳文の対応付けの作業を行っ8

た．作成した例を図  に示す．用言句 下線 に対し

2ࠞ࠽࠳ߢ

CVCVTCFGEQPHGTGPEG%

㐿߆ࠇߚ

KP%CPCFC

2 ㅢ໡ળ⼏ߢて，人手で対応関係が付与されている．
この形は，日本語用言句 以降

用言対応コーパスの分析

降 と子


#$

以降

の親 "以  の両方の対応先   が

英語側でも親子関係になっていると捉えられる．本稿
用言対応コーパスを観察すると，日本語の用言句がでは，この形にあてはまる日本語  句 以上，英語 

英語側の用言句と対応しない場合が数多く観察される．

句 以上 のペアを %

日本語の用言句が英語側でどのように表現されている

降， と呼ぶことにする ．

かを集計した結果 表 ，用言句  の割合が多いことが分かる．用言句  が起こるのは，次の  つの原因によるものである  文アライメントの失敗のために，

ここで，もし ，!

$&'!

以  の形で出現する用言 ( は推論可能表現であり，( を訳出する必要がないならば ，!

を収集し ，これを用例として用いることで，(そもそも対応する用言が対訳文中になく別の文にあるの省略を実現する翻訳が可能となる．そこで，この仮場合， 推論可能表現であるため訳出されない場合．

定を調べるために句アライメントが自動推定された対の例としては， 節の 開かれた のような場合が挙げられ，以下のような構造となるࠞ࠽࠳ߢ㐿߆ࠇߚㅢ໡ળ⼏ߢ

CVCVTCFGEQPHGTGPEGǾ

KP%CPCFC

訳文から !

を収集し ，( が推論可能であるかど うかを調査した 表 ．
その結果，表  に示されるように，アライメント失 ここでいう  とは逆に，日本語 句 英語  句の  も存在するが，提案手法は日英翻訳方向を扱っているため，本稿では取り扱わなかった．

敗や統語解析失敗である場合をのぞいて，

!

中の表  自動分類された 

用言 ( の省略は推論可能であった．
しかし，この日本語  句からなる !

全体をその*  

まま翻訳用例として使う場合，入力文と用例との間で依存!+

句が一致する必要があり，その利用機会は少ないと考えられる．そこで，

!

+中で汎化できる場所はあるかど うか，また，それはどこかという観点から !

!%

依存

,-依存./+0 !

を次の  つに細分類した．


依存によって  が推論されるタイプ 
次の例では，肺の病気 により，かかる が推論されるため， が訳出されていない．この場合， を汎化できる．

%

2VJGOCP%

߆߆ߞߚ8⢖ߩ∛᳇ߦYKVJCNWPIFKUGCUG

2 ↵ᕈߩ
%
ࠞ࠽࠳ߢ

2KP%CPCFCと  の両方によって  が推論されるタイプ
次の例では，各国 と 救助チーム の両方がそろって派遣 を連想させる．このような場合は，汎化できずに 全体を用例と考えるしかない．

2ฦ࿖߆ࠄTGUEWGVGCOU%ᵷ㆜ߐࠇߚ
82 ᢇഥ࠴࡯ࡓߩの  つの !

が多数存在するはずである．そこ!

を !(!) と ()の断片に分けて集計し，!の自動分類を行うことを考える．

ステップ が名詞句である場合は主辞の名詞に，動詞句である場合は主動詞に汎化する．

 を つの  の断片  と ステップに分割し ，用例全体から集計を行う．ここで，前者の出現頻度を   ，後者の出現頻度を    とする．

 

どれくらいの !

が得られるか  翻訳精度をど得られた  の評価

まず，どれくらいの数の !

が用例から得られるのか調べてみた．句アラメントが自動推定された -,
対訳文から 個の !

!

を抽出し たところ，ここから延べを収集できた．これらの自動分類結果

は  回しか出現しない !

!

であった．よって，よりを集めると，現在，./+依存に含まれえられる．

る．しかし，! が明らかに ( を推測させる場合は，!
で，以下の手法により，

 ているものは !+依存のいずれかに分類されると考について，分類を行うことは困難であ!

ものが多い．しかし ，このうちのほとんど - 個

前節の分類は場合によっては主観的なものであり，と ( を含んだ は表  に示されるように，./+依存と判定された

HTQOEQWPVTKGU

頻度による学習!

 

多くの 

すべての 

実験,

サブセット
 文

れだけ向上させるか，から実験を行った．
%



2 ㅢ໡ળ⼏ߢ依存サブセット
 文

提案手法の有効性を確かめるため，次の  つの観点

CVCVTCFGEQPHGTGPEG
%

㐿߆ࠇߚ

8

テストセット  文 内の数字はベースラインと比べての比率である．

依存  によって  が推論されるタイプ 

前章の  がこれにあたり， 通商会議 により，開かれる が推論される．この場合， を汎化できる．

表  .123 スコア

ステップ
集計の結果，      ならば，依存とする．逆に，      ならば， 依存とする．それ以外は， 依存とする．



翻訳文の評価最後に，翻訳文全体の評価で提案手法の妥当性を検証した．これは .123 スコア - を用いて行った．
.123

スコアは翻訳結果で正解に出現する +&'の幾何平均である．実験では 4 とし， ニュース
記事の先頭文  文 正解例数  をテストセットとして，次の  つのシステムを比較した．
   を用例として登録しない用例ベース翻訳システム ．




 !"#$%" の用例に加えて，汎化をせずに 全体を用例として利用したシステム．

 !"#$%" の用例に加えて，自動分類結果から汎化した を用例として利用したシステム．

表  翻訳例
入力文

アフガニスタン北東部で 起きた 地震の被災地では正解例

56 7 %67.

82192

% % # 

#56 7 6!:% % 

# 

#56 7 

入力文

 %

$& # %  

&# % 

&# %&# %  # %# %アメリカのメリーランド 州で十四日に 行われた 航空ショーで正解例.

82192!:%#; # 38 %

  

%#; ; % #$  '<$  %#;  '# 6  %<$  <$  # 6  %入力文

二十五日に 行われる 日韓首脳会談に正解例

%6''

6

.

82192%6''' & 6    #!:%6''' &   #

 = #$ #  #% 

% #  ##  ##  #提案手法により省略される用言を下線部で示した．

ただし，テストセットの中には !や!＋によって省略が実現しない文を含まれている．そこ
で，これらの手法により省略が実現された場合だけをサブセットとし ，この精度も比較した．
実験の結果，が行われ，!

では  文中  文で省略

では  文中   文で省略が行!:われた．その精度を表  に示す．

増え，より多くの 

参考文献
 "&'& ()*)+& !),)- ./(-0)10& &,2+& .)10&-+) )3,&,2+& )3)+) 4-(, 125267&-3 8-( 29*7 9)12, -3 *-3-5&3:/)5 1&*&5)(&7; )3, 7()315)7&-3 6-3<,2362 $3
         !    "   #$ % % & '      
(  == > では !:

向上している．これは，>により翻訳文の一部しか変化がおきないこ!:とを考慮すれば，手法の適切さを示唆する向上だと考えられる．これに対して，

!では  文のうちわずか  文しか省略が行わず，その精度の差は有意な差とはいえない．
翻訳結果の具体例を表  に示す．表  が示すように，提案手法 !:

は推論可能表現を適切に省略している．ただし，表  最下例のように，必ずしも正解例が推論可能表現を省略しない場合も存在し，逆に精度を下げる場合もあった．提案手法は推定された推論可能表現を必ず省略するが，今後の課題として，省略するかど うかの判定を行うことが考えられる．

 おわりに本稿では，用言対応コーパスの作成法を述べた．また，用言対応コーパスを観察した結果から，推論可能表現の出現パターン !を発見・分類し ，さらに自動分類する手法について述べた．実験結果は提案手法の適切さを示しており，今後，対訳コーパスの量がを収集できれば ，さらに機械翻訳の扱う表現の幅が広がると考えられる．

文のうち   文で省略が行われ ，サブセットでの精度はベースラインよりも !

  "&'& ()*)+& !),)- ./(-0)10& !)7-10& !)7- )3, &,24)7)3)92 ?&3,&3: 7()315)7&-3 6-((21=-3,23621 8(-* =)()5525 =)(12, 6-(=/1 8-( 2@)*=52 9)12, 7()315)7&-3 $3   ' )!**  + == >  
272( ? (-A3 !72=023  B255)&27() & 6237
C B255) &27() )3, D-92(7 # E2(62( 02 *)702*)7&61-8 17)7&17&6)5 *)60&32 7()315)7&-3
)()*272( 217&*)7&-3 *!   !   -5  %-   "/:232 0)(3&)+  *)@&*/* 237(-=; &31=&(2, =)(12($3     ==  >  !),)- ./(-0)10& )3, E)+-7- %):)-  1;37)67&6 )3)5;
1&1 *270-, -8 5-3: C)=)3212 123723621 9)12, -3 702 ,2726
7&-3 -8 6-3'/367&F2 17(/67/(21  *!   !  
-5  %-   E)+-7- %):)-  8()*2A-(+ -8 ) *260)3&6)5 7()315)7&-3927A223 C)=)3212 )3, 23:5&10 9; )3)5-:; =(&36&=52 $3  ,   !*    == >  .&10-(2 )=&323& !)5&* D-/+-1 -,, 4)(, )3, 42&
C&3: G0/ 52/ ) *270-, 8-( )/7-*)7&6 2F)5/)7&-3 -8*)60&32 7()315)7&-3 $3     ==
>  