本論文では，特許請求項における並列構造の日英二言語間対応付けを対象とし，二つの対応付け手法を提案する．第一に，デコーダモデル(LLM)を用いた並列構造対応付け手法を提案する．本手法は，対訳文の単語対応から構造を推定する従来手法とは異なり，少数の並列構造対応データで学習したLLMを用い，並列構造とその対応関係を一段階で直接予測する点に特徴がある．第二に，mBERTなどのTransformerエンコーダモデルによって得られる単語対応を利用し，ソース文中の並列構造に含まれる単語の対応先が最も多く含まれるターゲット文中の並列構造を対応付け先として決定する，多数決に基づく対応付け手法を紹介する．これらの評価結果により，特許請求項における並列構造の日英方向対応付けでの提案手法の有効性が示された．

並列構造は多くの文章に頻繁に現れる基本的な文構造の一つである．とりわけ特許請求項は，一文が非常に長く，文中に多数の並列構造を含む文書であることが知られている．現在，日本において国際特許出願を行う際には，特許文書を英語へ翻訳する必要が生じる場合が多いが，このような文構造上の特徴により，機械翻訳によって正確な翻訳を得ることは容易ではない．本研究の最終的な目的は，付録Aに示すように，特許請求項の原文と翻訳文における並列構造の整合性に着目し，翻訳誤りに関する情報を検出・活用することで，翻訳後編集を通じたより正確な特許請求項翻訳の実現を目指すことである．本論文では，その基盤技術として，日本語特許請求項およびその英語対訳文から並列構造を抽出し，二言語間で対応付ける手法を提案する．まず，並列構造の抽出手法として，デコーダモデル(LLM)を用いたTranslationbetweenAugmentedNaturalLanguages(TANL)[9]形式による単一言語内の構造予測タスクを提案する．TANLは，入力文に対して，構文構造やラベル境界などの構造情報をタグとして埋め込み，モデルにはタグ付き文の生成を直接学習させることで，単一の生成モデルで多様な構造予測タスクを扱うことを可能にする．本手法により，並列構造の抽出を文生成タスクとして定式化し，CoRec[12]などのTransformerエンコーダモデルに基づく従来手法を上回る抽出精度を達成することを示した．次に，並列構造の対応付け手法として，二つのアプローチを検討する．第一に，LLMを用いた並列構造対応付け手法を提案する．本手法は，対訳文間の単語対応から構造を推定する従来手法であるSpanAlign[7][1]とは異なり，少数の教師データで学習したLLMを用いて，並列構造とその対応関係を一段階で直接予測する点に特徴がある．第二に，mBERT[10]などのTransformerエンコーダモデルによって得られる単語対応を利用し，ソース文中の並列構造に含まれる単語の対応先が最も多く含まれるターゲット文中の並列構造を対応付け先として決定する，多数決に基づく並列構造対応付け手法を紹介する．これらの評価結果により，LLMによる対応付け手法が，単語対応を用いた対応付け手法と比較して，F1およびAERで有効性を示した．