特許翻訳は，その専門性と厳密さから高い翻訳精度が求められる分野である．しかし，従来のTransformerベースのニューラル機械翻訳(NMT)モデルでは，特許文特有の長文構造や複雑な書式に起因する訳抜けや繰り返しといった誤訳が発生しやすいという課題がある．さらに，近年急速に発展している大規模言語モデルの翻訳訂正能力については，特許翻訳における有効性が十分に検討されていない．本論文では，mBERTを用いたトークンレベルの誤訳検出と大規模言語モデル(LLM)を用いた訂正手法を組み合わせた手法を提案する．BLEUおよびCOMETのスコアで評価を行い，提案手法が最も高い翻訳精度を達成し，誤訳や繰り返しの改善に寄与することが示された．一方で，訳抜け文の訂正においては，課題も確認された．

近年，機械翻訳は翻訳モデルの発展により飛躍的に向上している．しかし，特許文のように専門性が高く，厳密な表現や構造を必要とする文に対しては，依然として誤訳や訳抜け，繰り返し誤りといった課題が残されている．特許文は法的効力を持つ文書であり，翻訳の精度と一貫性は極めて重要である．したがって，高精度な誤訳検出および訂正技術の開発は，特許翻訳の実務や国際的な特許申請において不可欠である．本論文では，特許翻訳における誤訳検出および訂正手法について評価を行う．特に，多言語対応されたBERT[3](mBERT)を用いたトークンレベルの誤訳検出と，LLMを活用した翻訳訂正の組み合わせた手法を提案する．この手法により，誤訳検出の精度を向上させるとともに，検出結果を利用したより精度の高い翻訳訂正を実現する．具体的には，図1に示すように，特許文で学習を行なったmBERTを用いて，トークンレベルのタグ付けを行う手法，LLMを用いて翻訳文を訂正する手法の２段階の手法となる．1段階目の手法では，特許文で学習したmBERTを用いる．mBERTの学習を行うために，対訳特許文のターゲット文に人工的に誤りを作成する．人工的な誤りが発生した特許文でmBERTの学習を行い，翻訳文中の誤訳をトークンレベルで検出し，タグ付けを行う．2段階目の手法では，検出された誤訳に基づいて，LLM(GPT-4o)に誤りを述べさせて，翻訳文の訂正を行う．提案手法の評価を行うために，作成した人工誤り特許文，繰り返し誤り特許文，訳抜け特許文で評価を行なった．その結果，人工誤り特許文，繰り返し誤り特許文において，提案手法が他の手法と比較して，BLEUにおいて統計的に有意な改善を確認した．