はじめに
ここ数年、中国の特許文献数が飛躍的に増大しており、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おり、中国の特許を日本語に翻訳する仕事の重要性が高まっている。特許文書翻訳の過程において、専門用語の対訳辞書は重要な情報源であり、これまでに、対訳特許文書を情報源として、専門用語対訳対を自動獲得する手法の研究が行われてきた。文献[4]では、日英バテント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、日中対訳特許文から日中専門用語対訳対を獲得する手法を提案している。しかし、これらの手法では、ある日本語専門用語の中国語訳語を獲得することはできるが、日中専門用語対
訳対の集合における同義・異義の関係を同定することはできない。 ー方、文献[8]では、日英パテントファミリーの対訳特許文から、句に基づく統計的機械翻訳モデルのフレーズテーブルを用いて専門用語を収集し、Support Vector Machines (SVMs) [7]を適用することにより、日英専門用語対訳対の同義・異義関係の判定を行っている。そこで、本稿では、文献[8]と同様に、日中バテントファミリーを情報源とし、ある日本語専門用語が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行うことにより、同義となる日中専門用語対訳対を同定する[9]。
2日中対訳特許文
本稿では、フレーズテーブルの訓練用データとして、約360万件の日中対訳特許文を用いた。この日中対訳特許文は、2004-2012年発行の日本公開特許広報全文と2005-2010年中国特許全文に対して、以下の手順によって得られたものである。 1.文献[6]の手法によって日中間で文対応を付ける。
2.スコア降順で上位の360万文対を抽出する。
句に基づく統計的機械翻訳モデルの
フレーズテーブル
本研究では、文献[3]の場合と同様に、専門用語の訳語推定において、日中対訳特許文から学習したフレーズテーブルを用いる。フレーズテーブルは、2.節で述べた日中対訳特許文に対して、句に基づく統計的機械翻訳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率を推定し記述する。Mosesによってフレーズテーブ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、単語のクラスタリング、共起単語表の作成などを行う。 2.対訳文から中日、日中の両方向において最尤な単語対応を得る。 ３.中日、日中両方向の単語対応から、ヒューリスティックスを用いて対称な単語対応を得る。 4.対称な単語対応を用いて、可能な全ての日中の句対応の組を作成する。 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。本稿では、手順１の対訳文は、形態素解析された形態素単位の日本語文一文に対して、Chinese Penn Treebankを用いたStanford Word Segment[5]に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] 'の中国語文の二種類を用意し、作成されたものである。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作成した。その際、日本語フレーズの形態素数の上限、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の上限、および、中国語側文字単位フレーズテーブルの中国語文字数の上限を、いずれも15とした。
フレーズテーブルを用いた専門用語
対訳対の同義集合の生成
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示す。 1. 360万文の特許文から無作為に抽出した初期日本語専門用語t γ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い、中国語訳語を得る。 2. 1で得られた中国専門用語に対して訳語推定を行い、日本語訳語を得る。 3. 1、2の手順を繰り返し、k回訳語推定を行うことにより得られた対訳専門用語を集めた集合をCBP (t ρ )とする（本論文では、k=6とした）。なお、手順３においては、以下の条件の全てを満た高校別塾す対訳対〈t J.tc〉（ただし、t J. tcはそれぞれ日本語専門用語、及び中国語専門用語）のみ残し、その他の組を技刈りする。 1. t ς t ςのいずれの頻度も12,500未満。 2. t J , t cのいずれの頻度も700未満、又は、長さの下限3を満す。 3. ty, tcいずれも語頭及び語尾が機能語、数字、句読点でない（これらはいずれも、フレーズ自動抽出時に自動生成されたものであり、専門用語の語頭・語尾としては不適切なものである）。 4. t J t J t J t Jの頻度が3,000未満。本稿では、以上の手順に従って、4,000個の初期日本語名詞句を用いて、専門用語対訳対の同義候補集合CBP(t j 0 )を作成した。なお、本稿では、専門用語対訳対同義候補集合CBP(t, 0 )に対して、要素数の下限を設定した（具体的には、|CBP( t j °)| ≥ 10|)。
4.2中心的対訳対を用いた参照用同義集合
の作成
次に、前節で作成した同義候補集合CBP(t, °) 中の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、中心的対訳対s ς = 〈s ς s ς〉とする4。 ３　t ,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、なが(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、のいすれかを満たす。 4　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。以上の手順に従って、合計114個の中心的対訳対を選定した。次に、中心的対訳対s ςのうちの日本語専門用語s」を用いて、前節の手順によって専門用語対訳対同義候補集合CBP(s J )を作成した。作成された同義候補集合中の対訳対数を表1に示す。なお、以上の過程においては、訳語対応として正しくない対訳対を人手で除外した。最後に、人手によって、同義候補集合CBP(s J )を、中心的対訳対sこと同義となる対訳対の集合SBP (s ς )、および、その他の対訳対の集合NSBP(s ς ) （こ分割した。ここで、表１においては、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の同義候補集合、及び、中国語側が文字単位のフレーズテーブルを用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語対訳対を示している。ただし、中国語側の形態素解析誤りが原因で、同一の文字列に対する形態素分割のバターンが2通り以上出現する場合があるため、表1（a）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。
5 同義・異義判定のための素性
同義専門用語対訳対の同定に用いた素性を表2に示す。素性は大きく、対訳対〈t ˌt 〉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〈t」tc〉と中心的対訳対〈s」tc〉の間の関係を規定するものの2種類に分けられる。

機械学習を用いた同義・異義判定
6.1適用手順
前節で示した素性を用いて、中国語側が形態素単位の場合の同義候補集合、および、中国語側が文字単位の場合の同義候補集合に対して、それぞれ独立にSVMを適用し、同義・異義判定の評価を行った。4.2節において作成した専門用語対訳対同義候補集合CBP(s J )を全参照用事例として、８割を用いてSVMの訓練を行い、残りのうちの1割を用いて2種類のバラメータの調整を行い、最後の「割を評価用事例とした。以上の手順を10通り繰り返し、その平均値を算出し同義判定の性能評価を行った。2種類のバラメータの調整においては、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。
6.2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、「t」とs」が同一、または、t cとscが同一の場合に、対訳対〈t」tc〉と中心的対訳対〈s」.sς〉と同義である」という規則を用いた。同義判定の適合率を最大化する調整を行った場合は、「形態素単位」では86.5%の適合率を達成し、「文字単位」では89.0%の適合率を達成した。一方、同義判定のF値が最大化する調整を行った場合、「文字単位」も「形態素単位」も、ベースラインを上回るＦ値を達成した。次に、ベースラインによる同義判定の結果を、SVMによって改善する例を表4に示す。
高效労働の械スライン： t,とs,が同一，または，t,とs,が同一の場合に，対訳対{t,,tς}は中心的対訳対{s,,sς}と同義である中国語側が形態素単位のフレーズテープルを用いた場合，適合率が最大となる下限を用いたモデル
SVM :表５　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
(b)提案手法により異義と判定し不正解表4(a)  [SVMのみで同義と判定し正解」の例においては、専門用語対訳対と中心的対訳対の日本語表記および中国語表記の両方とも異なる場合（t ≠ s λ tς ≠ sς)、ベースラインでは異義であると判定されたが、提案手法では、「f 17:フレーズテーブルの訳語関係が存在」（フレーズテーブルにおいて「グラス転移温度」の訳語として"玻璃态转化温度"が存在し、「グラス転移点」の訳語として"玻璃化转变温度"が存在しており。f 17 (〈t,,tς〉,〈s,sς〉)=1)となる素性の効果によって、同義と判定できた。一方、表4（b）「SVMのみで異義と判定し正解」の例においては、専門用語対訳対の中国語表記と中心的対訳対の中国語表記が同一のため（tc=sc)、ベースラインでは同義であると判定されたが、提案手法では、日本語用語t」「集電装置」およびs」「コレクト」の文字列の間で、茶性「f」：編集距離類似度」および茶性「f」。バイグラム類似度」のいずれも値が0となった（f 。 (<t J.tc), 〈s J.sc〉)=O、および、f Io (〈t J.tc〉, 〈s J.sc〉) =O)。提案手法では、これらの素性の効果によって異義と判定できた。最後に、提案手法による誤り例を表5に示す。表５ (a)「提案手法により同義と判定し不正解」の例では、秦性「f 17：フレーズテーブルの訳語関係が存在」において、フレーズテーブル中に誤った対訳対〈断熱体、绝缘件〉、および〈インシュレータ、绝热体〉、が含まれることが原因で、「f」z：フレーズテーブル中に〈t〉sς〉、〈s」.tς〉両方の訳語関係が存在」および [f 17 :フレーズテーブル中に〈tˌ.sς〉または〈sˌ.tς〉の片方の訳語関係のみが存在」の両方の値が「となってしまい、最終的に誤って同義と判定されてしまった。この場合、フレーズテーブル中の対訳対の正誤判定を行う分類器の訓練・適用過程を導入することによって、素性f 17の判定精度を高めることにより誤りを改善できると考えられる。 ー方、表5（b）「提案手法により異義と判定し不正解」の例では、素性「f 17:フレーズテーブルの訳語関係が存在」において、対訳対〈成膜チャンバー .成膜室〉、のみがフレーズテーブルに含まれることから、「f 17 :フレーズテーブル中に〈t ˌs c〉または〈s ˌt c〉の片方の訳語関係のみが存在」の値は「となるものの「f」7:フレーズテーブル中に〈tふs 〉,〈sふt ς〉両方の訳語関係が存在」の値がOとなっている。また、中国語文字列"成膜"と"膜成形"は実際同義関係にあるにも関わらず、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度が0となっている。主としてこれらが原因となって、最終的に誤って異義と判定されてしまった。この場合、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する素性を導入することによって、誤りが改善できると考えられる。
おわりに
本稿では、専門用語対訳対の獲得というタスクにおける同義語同定問題を解決する手法を提案した。提案手法では、対訳特許文および句に基づく統計的機械翻訳モデ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集し、それに対して、SVMを適用することにより、専門用語対訳対間の同義・異義関係の判定を行った。日中パテントファミリーから抽出した360万対の日中対訳文に対して提案手法を適用し、同義関係にある日中対訳専門用語の同定において、再現率が25%以上という条件のもとで、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]で提案された、人手の介在を併用する半自動的な同義対訳専門用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る。本研究においては、日本特許情報機構（Japio）より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させて頂いた。関係各位に感謝の意を表す。 [1] Dong, L., Long, Z., Utsuro, T., Mitsuhashi, T., and Yamamoto, M.: Collecting Bilingual Technical Terms from Japanese-Chinese Patent Families by SVM, in Proc. PACLING, pp. 71-79, 2015. [2] P. Koehn, H. Hoang, A. Birch, C. Callison- Burch, M. Federico, N. Bertoldi, B. Cowan, W. Shen, C. Moran, R. Zens, C. Dyer, O. Bojar, A. Constantin, and E. Herbst. Moses: Open source toolkit for statistical machine translation. In Proc.45th ACL, Companion Volume, pp.177–180, 2007. [3] Yasuda, K. and Sumita, E.: Building a Bilingual Dictionary from a Japanese-Chinese Patent Corpus, in Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Vol.7817 of LNCS, pp. 276-284, Springer, 2013. [4]森下洋平,梁冰,宇津呂武仁,山本幹雄,フレーズテーブルおよび既存対訳辞書を用いた専門用語の訳語推定.電子情報通信学会論文誌. Vol.J93-D. No.11. pp.2525-2537, 2010. [5] H. Tseng, P. Chang, G. Andrew, D.Jurafsky. and  C. Manning. A conditional random field word segmenter for SIGHAN bake off 2005. In Proc. 4th SIGHAN Workshop on Chinese Language Processing, pp. 168–171, 2005. [6] M. Utiyama and H. Isahara. A Japanese- English patent parallel corpus. In Proc. MT Summit XI, pp. 475–482, 2007. [7] V.N. Vapnik. Statistical Learning Theory. Wiley-Interscience, 1998. [8] B. Liang, T. Utsuro and M. Yamamoto. Identifying  Bilingual  Synonymous  Technical Terms from Phrase Tables and Parallel Patent Sentences, in Procedia - Social and Behavioral Sciences, Vol. 27, No. 4, pp. 50-60, 2011 [9]龍梓,童麗娟,宇津呂武仁,三橋朋晴,山本幹雄,日中対訳文を用いた同義対訳専門用語の同定手法.情報処理学会論文誌, Vol.56, No.3, pp.960-971. 2015. [10] Sun, J. and Lepage, Y.: Statistical Machine Translation between Unsegmented Japanese and Chinese Texts,言語処理学会第１９回年次大会発表論文集. pp. 122-125, 2013. [11] B. Liang, T. Utsuro, and M. Yamamoto. Semi-automatic identification of bilingual synonymous technical terms from phrase tables and parallel patent sentences. In Proc. 25th PACLIC, pp. 196–205, 2011.日高好別翻訳