こで「対応関係の抽出」というフレーズを使用した自然言語処理のタスクを実行する上で、言い換えのは、翻訳という行為は翻訳スタイルによる個人差は非常に重要な技術である。語彙力のある人と同様が生じやすく、必ずしも言い換えとは言い切れないに、機械も豊かな表現能力を有することが望ましい。事例が存在するためである。これまでにも複数の翻そのためには、何らかの方法で意味的対応関係にあ訳例を集めて言い換えを獲得する試みは行われている文を集める必要がある。本研究では複数の翻訳者る[2][3]。しかし、書籍規模の文書での検証を行なっによって翻訳された文書を対象として、対応関係をており、かつ日本語を対象とした研究は確認できな抽出する手法を提案する。具体的には翻訳文書を一かった。定のルールで分割して文章群に変換し、既存の類似[4]ではテトゥン語を対象とした機械翻訳のデー度指標によって文書間の距離を計算する。その後、タ収集の手段として、DTWを用いたアライメントを文章を次々と組み合わせてDTW(動的時間伸縮試みている。テトゥン語のような母語話者の少ない法)[1]を適用し、その値が最小となる時のアライメン言語の機械翻訳では、モデル構築以前にデータの枯トを最終的な解とする。海外の文学作品を対象とし渇が問題となることがある。そこで松本らはJICA、た実験の結果、組み合わせ操作を取り入れたDTWUNIFECによって公開されているテトゥン語と英語の最小化が対応関係の抽出に有効であることが示さの文書から、テトゥン－英の対訳コーパスを構築しれた。ている。文分割処理を施した後にDTWによる文アライメントを実行しているが、長さの異なる系列デ

ータに一度しか適用していないため、1対多のよう文章で何かを伝える時、その表現方法は一通りとな対応関係から不適切な対訳が複数抽出される可能は限らない。文章を構成するパーツには様々な選択性がある。また文章の特徴量として文章長を用いる肢が存在し、相手や状況に応じて最適なものを選択ことが最適であるかは定かではない。して使うことが重要である。例えば「このスマホは上記の懸念は、本研究のタスクである翻訳文書か色々なことが出来ます」という表現は、携帯ショッらの対応関係の抽出において中心的な問題となる。プの店員が顧客に対して説明する際には適切だが、原文一文を一文のまま訳す翻訳者もいれば、二つやECサイトの商品説明欄においては「このスマホは三つに分割して訳す翻訳者もいるため、[4]の手法を機能面で充実しています」という表現の方が好ましそのまま適用すると句点を境界として意味が分断さいだろう。このように同一の意味内容を有し、異なれる文章に対して適切な対応付けができない。このる言語表現で表されたものを言い換えという。自然ような、対応関係の散乱した文章群のアライメント言語処理にはさまざまな応用タスクがあるが、言いを人手で行うことは容易だが、コスト面からも機械換え技術はそれらのタスクに最も関係のある基礎的での自動化が望ましい。そこで文章同士を組み合わ技術と言っても良い。せる操作を行い、機械でも対応付けが可能な機構を実際に言い換え技術を用いたタスクに取り組む際導入する。は、事前に言い換え事例を大量に集める必要がある。本研究の貢献を以下に示す。現在までに様々な方法が提案されているが、本研究l組み合わせ操作を取り入れたDTWの最小化がでは〈複数の翻訳者によって翻訳された文書は豊富対応関係の抽出に有効であることを示したな言い換えを含んでいる〉という考えのもと、海外―996―.lDTWを実行する際の文書間の距離として、文字レベルのJaccard係数もしくはSentenceBERTによるユークリッド距離が有効であることを示した