法令の改正に伴い，その訳文を修正する際には，改正箇所のみを差分的に翻訳し直す必要がある．改正前の訳文（旧訳文）の表現をコピーして訳文を生成できる2入力NMTは，差分的な翻訳を可能とするが，2入力NMTの訓練には原文，旧訳文，訳文の三つ組が必要であり，言語資源の調達コストが大きい．そこで，本研究では，法令文の対訳コーパスから疑似的な三つ組を構築する．対訳コーパスの訳文に対してフレーズをランダムに削除又は置換した文を旧訳文とみなし，元の原文，訳文と合わせて三つ組とする．構築した三つ組コーパスを2入力NMTの訓練に使用したところ，三つ組の生成元である対訳コーパスにより訓練したNMTの性能を上回った．

社会の基盤をなす法令は，一度制定すれば終わりではなく，社会の変化に応じて改正される．例えば，2024年にわが国において制定された法律は81件であるが，そのうち53件は，もっぱら既存の法律の一部を改正する一部改正法律である．また，国際間取引の円滑化のために，法令翻訳の提供が重要であるが[1]，法改正の際には，改正後法令の訳文を速やかに提供することが望ましい．わが国では，法務省が日本法令外国語訳データベースシステムJLT(JapaneseLawTranslationDatabaseSystem)1）によって主要法令の対訳を提供しているが，法改正のペースに英訳の修正が追いついていない．改正後の法令文を翻訳する際には，改正前の訳文（旧訳文）をベースとし，改正箇所のみを差分的に翻訳し直す必要がある．旧訳文を不必要に修正すると，改正の趣旨が訳文の読者に的確に伝わらないからである[2,3]．この要件（変更極小性(focality)）1）https://www.japaneselawtranslation.go.jp/jaは，改正後法令文の翻訳においては，流暢性，妥当性と並んで充足すべき要件である．変更極小性は，法令に限らず，改正によりアップデートする文書，例えば，利用規約，技術文書，製品マニュアルなどの翻訳でも重要となる．機械翻訳システムは，訳文を低コストかつ迅速に生成できる．しかし，原文を入力し訳文を出力する一般的な機械翻訳システムは，旧訳文を入力としないため，変更極小性の充足が原理上困難である．そのため，本タスクにおいては，原文に加えて旧訳文を入力し，旧訳文の表現を適宜コピーしつつ訳文を生成できるニューラル機械翻訳（2入力NMT）の適用が望ましい．しかし，2入力NMTの訓練には，原文，旧訳文，訳文からなる三つ組が必要となり，言語資源の調達コストが大きい．そこで，本研究では，2入力NMTの訓練データに使える疑似的な三つ組を構築する．具体的には，法令文の対訳コーパスから訳文を取り出し，その一部を編集したものを疑似的な旧訳文とみなすことにより，原文，旧訳文，訳文の三つ組を得る．訳文の編集方法は，(1)フレーズ（文の部分木）の削除，(2)フレーズの置換の2種類とする．編集対象のフレーズをランダムに選択することにより，一つの対訳から複数個の三つ組を生成する．これにより，元の対訳データの件数と比べて数倍の三つ組を生成できる．なお，本手法は，法令に限らず，係り受け解析を利用できる任意の文書ドメインに適用できる．