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

近年，機械翻訳は翻訳モデルの発展により飛躍的に向上している．しかし，特許文のように専門性が高く，厳密な表現や構造を必要とする文に対しては，依然として誤訳や訳抜け，繰り返し誤りといった課題が残されている．特許文は法的効力を持つ文書であり，翻訳の精度と一貫性は極めて重要である．したがって，高精度な誤訳検出および訂正技術の開発は，特許翻訳の実務や国際的な特許申請において不可欠である．本論文では，特許翻訳における誤訳検出および訂正手法について評価を行う．特に，多言語対応されたBERT[3](mBERT)を用いたトークンレベルの誤訳検出と，LLMを活用した翻訳訂正の組み合わせた手法を提案する．この手法により，誤訳検出の精度を向上させるとともに，検出結果を利用したより精度の高い翻訳訂正を実現する．具体的には，図1に示すように，特許文で学習を行なったmBERTを用いて，トークンレベルのタグ付けを行う手法，LLMを用いて翻訳文を訂正する手法の２段階の手法となる．1段階目の手法では，特許文で学習したmBERTを用いる．mBERTの学習を行うために，対訳特許文のターゲット文に人工的に誤りを作成する．人工的な誤りが発生した特許文でmBERTの学習を行い，翻訳文中の誤訳をトークンレベルで検出し，タグ付けを行う．2段階目の手法では，検出された誤訳に基づいて，LLM(GPT-4o)に誤りを述べさせて，翻訳文の訂正を行う．提案手法の評価を行うために，作成した人工誤り特許文，繰り返し誤り特許文，訳抜け特許文で評価を行なった．その結果，人工誤り特許文，繰り返し誤り特許文において，提案手法が他の手法と比較して，BLEUにおいて統計的に有意な改善を確認した．