特許請求項翻訳における単語対応に基づく節分割モデルの有効性

特許請求項は特許範囲を規定する重要部分だが，その長さや独特の書式が原因でNMTモデルでは訳抜けや繰り返しといった誤訳を引き起こしやすい．本論文では，この課題を解決するために，節分割モデルを用いた分割統治翻訳手法を提案する．翻訳元文を節分割モデルを用いて節に分割し，それぞれの節を節翻訳モデルで翻訳，その後並び替え・編集モデルで最終的な翻訳文を生成する．さらに，節分割モデルと節翻訳モデルを訓練するための節単位の対訳コーパスを，単語対応情報をもとに文単位の対訳コーパスから作成する手法を提案する．実験では，提案手法が通常のモデルをBLEUで上回り，訳抜けや繰り返しの改善を確認した．