特許請求項は特許範囲を規定する重要部分だが，その長さや独特の書式が原因でNMTモデルでは訳抜けや繰り返しといった誤訳を引き起こしやすい．本論文では，この課題を解決するために，節分割モデルを用いた分割統治翻訳手法を提案する．翻訳元文を節分割モデルを用いて節に分割し，それぞれの節を節翻訳モデルで翻訳，その後並び替え・編集モデルで最終的な翻訳文を生成する．さらに，節分割モデルと節翻訳モデルを訓練するための節単位の対訳コーパスを，単語対応情報をもとに文単位の対訳コーパスから作成する手法を提案する．実験では，提案手法が通常のモデルをBLEUで上回り，訳抜けや繰り返しの改善を確認した．

特許文書における特許請求項は，特許の権利範囲を定義する上で極めて重要な部分である．しかし，その文の長さや独特の記述形式のため，ニューラル機械翻訳(NMT)モデルを用いた翻訳では，訳抜けや繰り返しといった問題が発生しやすい．長文翻訳におけるこれらの問題に対して加納ら[3]は，英日翻訳において，入力文を構文解析に基づいた節に分割して翻訳後に再構成する「分割統治ニューラル機械翻訳」手法を提案した．ここで，この手法は翻訳精度向上の可能性を示したものの，その一方で，適切な節の単位の選定や，節翻訳後の再構成精度に課題が残っていた．これに対し石川ら[1]は，文献[3]で課題とされていた，節分割単位の課題と節分割後の節の翻訳精度の二つの課題に対して，接続詞による節分割の採用と，節翻訳モデルと並び替え・編集モデルの2つに事前学習済みモデルのmBART[5]を用いることにより翻訳精度の向上を試みた．それに加えて，節翻訳モデルを節単位の疑似対訳データでファインチューニングすることによって，節の翻訳精度改善を試みた．実験では，過剰な長さの訳出が大きく減少し，ハルシネーションや繰り返しの抑制を確認している．このように，分割統治翻訳手法を用いることで，長文翻訳において従来のNMTモデルが引き起こしやすい翻訳ミスを抑制できる可能性が示唆されている．しかし，文献[1]における課題として，節の分割単位が接続詞のため適切に短い節に分割できない長文が存在する点と，節翻訳モデル訓練時に擬似対訳データを用いており，実際に収集された実対訳データを用いていない点が挙げられる．以上をふまえて，本論文では，特に特許請求項日英翻訳を対象とする分割統治翻訳手法において，先行研究[3,1]とは異なるアプローチを提案する．本論文の手法においては，まず，翻訳元の特許請求項文を翻訳モデルが翻訳しやすい単位の節に分割する節分割モデルを提案する．特に，本論文では，対訳文中の単語対応に基づいて設定された節単位が二言語間で整合することを条件とすることにより，最終的な翻訳文で訳抜けや繰り返しといった誤訳の発生を抑え，より正確な翻訳文を生成することを実現した．具体的な手法としては，単語アライメントツールを用いて，元の対訳コーパスから節単位の対訳データを高品質に生成する手法，および，作成した節単位の対訳コーパスを用いて以下の3つのモデルを構築する手法を提案する：1.翻訳元の日本語文を節単位に分割する節分割モデル．