構成要素の形式的な対応を考慮した強化学習による特許請求項翻訳

大規模言語モデル(LLM)の自然言語処理分野での活用が広がり，特許翻訳においても活用されているが，特許請求項は文長が極端に長く，構造も独特であるため，翻訳に特化させたLLMでも未だに訳抜けや構成要素対応の乱れが残る．本研究では，特許データを用いた継続事前訓練(CPT)と教師ありファインチューニング(SFT)に加えて，GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)を用いた強化学習を行うことで，8B規模のLLMを特許請求項翻訳に特化させる．強化学習においては，行の長さを用いた構成要素の対応を考慮した報酬を導入する．日英，英日翻訳の評価では提案手法によりGPT-5.2に匹敵する性能を確認し，特に長文入力に対しては，本手法により大幅な性能向上を得られた．これらの結果から本手法が特許請求項翻訳に有効であることを示した．