産業翻訳や翻訳教育，翻訳評価における課題を背景として，同一の原文に対する異なる翻訳間の差異を記述するスキームが構築された[1,2]．このスキームにより，人手による差異の分析は可能となったが，多様な翻訳対の分析には効率化が必要である．この課題に対し，先行研究[3]では，スキームに基づく記述の工程の一部を対象に，翻訳間で対応する単位対の自動抽出としてタスクを定義し，実装したものの，精度が十分ではなかった．そこで，本研究では，スパン予測に基づく手法を検討した．

産業翻訳や翻訳教育において，同一の原文に対する異なる翻訳を比較，分析することは重要である．翻訳教育では，自身の翻訳に対して，複数の翻訳候補の中から特定の言語表現を選択した理由を説明できることが重要であるとされている[4]．産業翻訳では，主にポストエディット(MT+PE)の形で機械翻訳や生成AIの導入が進んでいるものの，人手翻訳(HT)とこれらのシステムによる自動翻訳との間には決定的な差異があることが主張されている[5]．そのため，自動翻訳の出力の性質や，HTと比較した際の自動翻訳の限界点を記述的に解明することが重要である．また，翻訳評価では，複数の翻訳を比較する相対評価だけでなく，単一評価でも，参照訳を用いた評価[6,7,8]をはじめ，翻訳の比較を介した評価を行うことがある.以上を背景として，英日翻訳を対象に，同一の原文に対する異なる翻訳間の差異を記述するためのスキーム(差異分析スキーム)が構築された[1,2]．差異分析スキームによる分析は，翻訳間で対応する単位対を同定する「分割」と，分割で得られた個々の単位対に対して差異カテゴリを付与する「分類」のSTの言語単位TT1の言語単位TT2の言語単位Youarerequiredtopaytherequiredfee.必要な手数料を納付しなければならない。所要の料金の支払いが求められます。妥当な言語単位の対を階層的かつ網羅的に抽出therequiredfee必要な手数料所要の料金required必要な所要のfee手数料料金Youarerequiredtopay納付しなければならない支払いが求められます.。。