BERTを用いた誤訳検出とLLMを用いた誤訳訂正による特許翻訳の自動後編集

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．