本研究ではことばの単位に基づく翻訳レベルの定義を提案する。例えば、単語のように粒度が小さい単位で翻訳を行うと、正確性が上がるが流暢性や読みやすさのレベルが下がり、段落のように粒度が大きい単位ごとに翻訳を行うと、流暢性や読みやすさのレベルは上がるが正確性が下がる。そのため、本研究では、翻訳レベルを定義することでこれらを整理し、流暢性や正確性を含めて翻訳を総合的に評価・検討することができるようにする枠組みの構築を目指す。また、本研究では日本語文法において、言葉を細かく区切った際に不自然にならない最小単位である文節レベルの翻訳に注目し、日本語の古文と現代文の翻訳を対象に、文レベルのアライメントの取れた対訳から、LLMを用いて文節レベルのアライメントの試行を行った。

古文の翻訳は様々な種類があるが、多くの現代語訳と呼ばれるものは訳註や補充を含む意訳になっている。源氏物語の冒頭を例に挙げると、『いづれの御時にか、女御、更衣あまたさぶらひたまひける中に、いとやむごとなき際にはあらぬが、すぐれて時めきたまふありけり。』という原文に対して、小学館の新編日本古典文学全集における現代語訳は次のようになる。『帝はどなたの御代であったか、女御や更衣が大勢お仕えしておられた中に、最高の身分とはいえぬお方で、格別に帝のご寵愛をこうむっていらっしゃるお方があった。』この現代語訳において、文脈や語からの類推で容易にわかるため帝という語が何度か補記されている。しかしこれにより原文に含まれない箇所と含まれる箇所の峻別が容易でなくなっている。古文とその現代語訳の語や句レベルのアライメントをとることが容易な訳として大学受験での古典分野などでの逐語訳が知られている。これは単語一つ一つの意味をとり現代日本語として不自然にならないように訳したものである。この方法で先ほどの文を翻訳すると、『どなたの御代であったか、女御や更衣が大勢お仕えしておられた中に、非常に高貴な身分とはいえないが、格別にご寵愛をこうむっていらっしゃるお方があった。』となり、訳語のアライメントが取りやすくなっている。しかし、逐語訳は流暢な現代語訳と比べるとやはり読みづらく、不自然であると言える。また、直訳という方法もある。この翻訳手法は辞書の現代語との対応する訳をそのまま並べたものであるが、原文に忠実な訳である反面、文として不自然になってしまう。したがって、どのような翻訳が良いかを考える上ではこのような翻訳スタイルを含めて考える必要があると言える。さらに、機械翻訳を念頭に置くとできる限り原文とアライメントが取れる訳文がある方が、BLEUなどの機械的な指標で翻訳性能を評価することができるため好都合であるが、流暢性の観点も含めて総合的に翻訳を評価・検討する枠組みが必要となると考えられる。本研究では、様々な翻訳を自然言語処理の観点から評価・検証するために訳文に対する翻訳の粒度や定義を明確にした5つのレベルを提案する。特に本研究では、日本語文法において、言葉を細かく区切った際に不自然にならない最小単位である文節レベルに注目する。現状、文節レベルでアライメントのとれたコーパスは存在せず、また、人手で大規模なコーパスを作成することは困難である。そのたThisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).いる日本語UDコーパスには文節境界が付与されているため、それを利用して文節ごとにアライメントをとった翻訳を行うことが可能である。語順整序は、文節内のみ認める。この文節について、文節は日本語のみに存在する概念である。レベル３：節レベル単文、あるいは復文における１つの節を基準にアライメントをとった翻訳を行う。この時の一つの節は、根ではない動詞を含む節を指す。語順整序は認めるが、主語の補充などは認めない。レベル４：文レベル単文復文問わず、一つの句点までを文としてアライメントをとった翻訳を行う。文レベルにおいては、語順整序は認めるが、主語の補充は文法上判別可能な場合のみ認める。レベル５：段落レベル段落ごとのアライメントをとった翻訳を行う。基本的に語順整序に加え、主語の補充や背景知識の付与なども認める。もっとも制限のない、流暢な翻訳である。に訳した例である。低いレベルでは流暢性が低いが単語など小さい単位での原文とのアライメントが取れており、高いレベルでは流暢ではあるが原文にないものが付与されていることがわかる。この例のように、翻訳レベルを定義することにより翻訳の粒度を明確にすることができるうえ、そのレベルにするような翻訳や、訳文のそれぞれのレベルの付与を行うことができるようになる。4LLMを用いた文節アライメント本研究においては、レベル2の文節レベルでそれぞれの文節の順序を入れ替えることを認め、一対多対応を認める翻訳レベルでのデータ作成を行うことを目指す。現状、近代以前の日本語と現代日本語訳のアライメントの取れているデータセットに星野らの作成した文アライメント済みのデータセット[5]がある。このデータセットを用いて、文レベルから文節レベルへのアライメントを行う。このデータセットは源氏物語、枕草子、古今和歌集などの古典作品から構成されており、合計で86,684文のペアが存在している。データセットを文節に区切るため、尾崎ら[7]の提案したMonaka1）を用いて、付録Bの設定で文節区切りを行った。このデータを用いてGPT-4oで文節アライメントを行った。プロンプトは付録Cに示す。古文と現代文の文節をそ1）https://github.com/komiya-lab/monakaれぞれ入力し、対応する文節ペアをzero-shotで出力させた。出力形式は古文と現代文の文節のindicesを利用し、それぞれの古文文節に対応する現代文文節を辞書形式で出力させた。この実験では付録Aに示す、源氏物語『澪標』の一節を原文として分析した。この文の原文の文節数は16であり、現代語訳の文節数は27であった。アライメントの結果を評価するために、古文の翻訳のために訓練されたT5モデル[6]のエンコーダー部分を用いて類似度を計算した。具体的には、アライメントされた各文節ペアに対して、それぞれの文節をエンコードし、コサイン類似度を計算した。この類似度スコアを用いて、アライメントの品質を評価した。T5としてretrieva-jp/t5-base-long2）を古文から現代文に翻訳するためにファインチューニングしたモデルのエンコーダー部分を用いた。モデルには1文をすべて入力し、文節にあたる部分のトークンのベクトルをそのまま、あるいは複数トークンであれば平均化して文節ベクトルとし、古文と現代文それぞれの文節ベクトル同士のコサイン類似度を計算した。5実験結果多くが一対一対応であるが、一部一対多対応が見られる。古文現代文入道の入道が思ひかしづき思ふらむたいせつにかわいがっているだろうと、ありさま様子を思ひやるも思いやるにほほ笑まれたまふほほえまれずにはいらっしゃれないことことも多く、多く、またまた、あはれにしみじみと心苦しうもおいたわしくただこのこの姫君のことのことばかりが御心にお心からかかるも、離れないのも、浅からぬにこそは。浅からぬ付録EにT5によるアライメント例を示す。この結果から、GPTでは9つの現代文文節がアライメントをとられていないことがわかった。これらのうち、翻訳をされた際に追加された『姫君』という主語に2）https://huggingface.co/retrieva-jp/t5-base-longorg/licenses/by/4.0/).図においては比較する文節それぞれの文字が近ければ近いほど高く、遠ければ低いスコアとなる。注目すると、対応する古文の文節が存在しないにも拘わらず誤ってアライメントが取られていた。また、係り結びである『こそは。』で文末が終わっているが、対応する現代語訳である『あろう。』を適切にアライメントさせられていないこともわかった。次に、類似度スコアの結果について図1の上部にT5を用いた類似度行列を示す。また、付録DにBERTを用いた類似度行列を示す。T5では高い類似度が連なって見られるが、これらの類似度の高いものに「あはれに，しみじみと」などの意味的に近いと思われるペアが含まれておらず、意味より表記が近いため値が高くなっていると予想した。この表記の近さを測るために、編集距離を正規化し、1から引いた値を図1の下部に示す。図1のふたつの図の比較から、編集距離スコアと類似度スコアの高いマスが複数一致していること、つまり、類似度スコアが高いマスの中には表記の近いものが多く含まれていることがわかった。次に、GPTのアラインメントとT5による類似度スコアを比較する。まず、主語の補充について見る。GPTによるアライメントの結果では『姫君の』を『この』に誤ってアラインメントしている。T5による類似度スコアでもこの語を適切にアライメントさせることはできなかった。また、GPTによるアライメントの結果では「あはれに、しみじみと」という意味的に近いペアがアラインメントされているが、T5による類似度スコアは高くない。このことから、T5に比べ、GPTは意味的な類似性を考慮したアラインメントを行っている可能性が示唆される。6展望本研究の文節アラインメントは萌芽的な試作である。以下に将来の展望を示す。まず、今回の実験ではGPTを用いて文節アライメントを行ったが、他のファインチューニングを行い古文の学習をしたLLMを用いた場合との比較や、プロンプトの工夫なども今後検討したい。また、LLMによるアライメントの評価として類似度行列による方法を試行したが、この方法でのアライメントの評価は難しいことがわかった。このアライメント評価を行うためには、人手によって文節が付与された対訳コーパスが必要である。人手によるアライメントの補助として、LLMによる結果を示しそこからの修正を人手によって行う方法を考えている。次に、ことばの単位についての展望を述べる。今回の翻訳レベルはことばの単位としたが、日本語UDコーパスには、文節係り受け情報や主辞情報なども付与されており、この手法を応用することで複数レベルの翻訳をUD対訳コーパスから作成することも可能である。さらに、UDを用いることによりソース・ターゲット間の言葉の単位を揃えることができるため、この手法はUD対訳コーパスやUD解析機のある諸言語にも応用可能である。そのほかに最も低いレベルでの翻訳と人手によるアライメントの補助の方針を活用することで、インターリニアグロスの作成補助など人文学への応用も可能である。今後、これらに向け翻訳レベルそれぞれにおける翻訳の作成と評価の方法を検討したい。7おわりに本研究では、様々な翻訳を評価・検証するために訳文に対する翻訳の粒度、定義を明確にした翻訳レベルを定義した。また、これらのレベルのうち文節レベルにアラインメントの取れたコーパス作成を目指し、LLMによる古文と現代文における文節アライメントを行った。今後、多言語への同じ手法の応用や、他分野での活用など様々な発展に向け評価手法などの検討を重ねる。org/licenses/by/4.0/).