大規模言語モデルの急速な発展は、機械翻訳分野にも影響を及ぼしているが、長く複雑な文の翻訳においては、原文構造の喪失、訳抜けといった課題が依然として存在する。本研究では、大規模言語モデルの特長を活かしつつ、これらの課題に対処するため、原文の修辞構造を利用した分割統治型機械翻訳法を提案する。提案手法では、原語文を修辞構造に則って分割した後、モデルによる翻訳と原文の並列構造を考慮した統治を行って、翻訳文を得る。特許請求項の日英翻訳タスクを通して評価を行った結果、翻訳精度、訳抜け抑制、文構造保持の点で、提案手法が大規模言語モデルでの直接翻訳より優れていることが確認された。

近年、大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）の発展により、自然言語処理の様々なタスクにおいて著しい性能向上がみられている[1]。その中でも機械翻訳は、LLMの主要な応用分野の一つとして注目を集めており[2]、多くの場面で実用的な性能に達しているが、課題も存在する[3]。特に、長く構造が複雑な文における翻訳では、原文の構造が適切に保持されない、訳抜けが生じるといった問題が表れやすい[4]。こうした課題は、翻訳対象のドメインによっては致命的な問題となる。本研究では、これらの課題に対処するため、修辞構造を活用した、新しい分割統治アプローチによる翻訳手法を提案する。提案手法の概略を図1に示す。まず、修辞構造木に基づいて用言並列を展開し、長く複雑な一文を短文に分解する。次に、各短文をLLMに入力して個別に翻訳し、翻訳短文を得る。最後に、並列の入れ子の深さに従って、分割翻訳文の統合の順番を決定し、LLMを用いた統合を繰り返すことで、最終的な翻訳を得る。このとき、翻訳短文に対応する原語文を活用することで、翻訳精度の向上を図る。この手法には主に二つの利点がある。第一に、原文を修辞構造に基づき分割することで個々の翻訳対象を短くしつつも、意味を維持したより正確な翻訳が可能となる。特に、用言並列の展開により、統治するべき短文の数を抑えながら、長大な並列句を分解できる。第二に、分割された短文を並列構造を保持するように統合することで、原文の構造と整合した翻訳を実現できる。さらに、提案手法はLLMの追加学習を伴わず、特定のモデルに制約されない。このような特徴により、導入が簡便で、より強力なLLMへの応用が可能である上、モデル入力の設計に着目することが、LLMを用いた翻訳において有効な手法となりうることを示す。提案手法の有効性を示すため、本研究では、特許請求項の日英翻訳タスクに着眼して、LLMによる直接翻訳との比較評価を行った。特許請求項は、一文が長い上に、階層的な並列構造を多く含む複雑な構造を持つという特徴があるため、LLMを用いた翻訳でもあっても、誤訳が現れやすいことが指摘されている[5]。評価実験では、LLMによる原文の直接翻訳と提案手法による翻訳を対象に、自動評価指標を用いた比較分析を実施した。その結果、長大で複雑な構造を持つ文の翻訳において、提案手法は、翻訳精度、訳抜けの抑制、および文構造の保持の観点から、直接翻訳よりも優れていることが確認された。