\section{まえがき}
韓国において日本語は技術の分野のみではなく,経済などの他の分野においても英語に次ぐ重要な言語の一つになっている.しかし,日本語が自由に操れる人は少ない.このような背景により,機械翻訳に関する研究が韓国に紹介され始めた８０年代の初めから日韓機械翻訳に対する期待はかなり高い状況であった.このような期待が実り,90年代に入り,韓国,あるいは日本で開発された使用可能な日韓機械翻訳システム5種が市販されるようになった.しかし,現在市販されている商用日韓機械翻訳システムは,日本語と韓国語の言語構造の類似点などによる一般ユーザたちの高い期待とは裏腹にその翻訳品質は低いレベルにとどまっている.このような現実を踏まえ,日韓機械翻訳システムの活性化を達成するために,現在の日韓機械翻訳システムが持っている問題点を客観的に分析,評価し,その問題点の在処を解明し,解決法を探す必要がある.そのためには,現在の機械翻訳システムに対する客観的分析と評価が前提となる.本技術資料は,四つの商用日韓機械翻訳システムを分析・評価し,技術的現象を把握,その問題点を分析することにより今後の開発作業に有効ないくつかの提言を行うのに目的がある.このような努力の一環として,筆者は\cite{choiandkim}を発表した.しかし,その後,韓国国内では\cite{choiandkim}で評価対象にした各システムのアップグレードや新しいシステムの出現という状況の変化があったのため,現時点での分析・評価と\cite{choiandkim}で明らかになった問題点とを比較することにより,解決された問題と未解決の問題がどのようなものであるかを把握,短期的解決課題と長期的解決課題の性格をより明確にする必要が出てきた.翻訳システムの評価には様々な側面からの評価が必要であり,多様な評価法方が提案されている\cite{dijk,White,Whiteandconnel,井佐原}.本技術資料では\cite{arnold}で提示されたユーザサイドからの翻訳品質の評価といえるDeclarativeEvaluation,開発側からの評価であるといえるTypologicalEvaluation,経済的立場からのシステムの効用性の評価であるといえるOperationalEvaluationの三つの立場からの評価とシステムの性能向上度評価といえるProgressEvaluationを行う.評価のための評価にならないよう,実際の生活で機械翻訳が用いられるという状況を作るため,評価対象文を市販されている98種の日本語で書かれた文庫本から直接抽出し評価を行った.今回の評価結果と\cite{choiandkim}を比較すると,開発者側からの言語学的処理範囲の評価といえるTypologicalEvaluationではシステムによっては多少改善されたものが見られるが,機械翻訳処理技術の最も重要な部分であるといえる翻訳技術そのものには大きな進展は見られない.と同時に,ユーザ側からの翻訳品質の向上も\cite{choiandkim}とあまり変わらないことが明らかになった.これは今までの日韓機械翻訳システムの開発で用いられた方法である一般の文法書と一般辞書に基づく演繹的翻訳規則および知識水準ではこれ以上の発展は期待できないことを物語るものであると考えられる.この限界を乗り越えるためには実際の人間の言語生活で用いられる日本語—韓国語間の大量の対訳用例集の構築とそれを用いた日本語と韓国語の客観的で一貫性のある翻訳モデルの確立,大量の用例に基づく帰納的翻訳規則および知識の開発と蓄積が前提となる必要がある.効用性の評価といえるOperationalEvaluationではすべてのシステムが韓国語Windows95で運用されるようになり,日本語原文入力ツールの支援,インターネット翻訳支援などというように大きく進展したといえる.
\section{韓国国内の日韓機械翻訳システム}
現在,韓国国内で市販,あるいは発表されたシステムを表~\ref{jkmtinkorea}に示す.この中で「ATLAS/JK」は,1990年に実用化された初の日韓機械翻訳システムである.「ATLAS/JK」は,富士通のATLAS翻訳システムを基に韓国語への変換,生成のための文法および辞書の開発を韓国のシステム工学研究所が行った.ハードウェアプラットフォームは,富士通の大型コンピュータ(Mseries)であった.「ATLAS/JK」の応用分野はJICSTの論文抄録の翻訳であったが,現在でも韓国の研究開発情報センター(KORDIC)によりパソコン通信を通じて一般ユーザに日本のJOISDBオンライン翻訳サービスが提供されている.\begin{table}\begin{center}\caption{\label{jkmtinkorea}韓国国内の日韓機械翻訳システム}\epsfile{file=129.eps}\end{center}\end{table}「J-Seoul」は,日本の高電社により開発された製品であり,最初はNECPC9800シリーズでしか運用できなかったが,最近ではIBM互換機,韓国語WINDOWS95でも使えるようになり,IBM互換機が主流である韓国市場への進出の地盤を広めたといえる.「ハングルカナ」は韓国のチャンシンコンピュータにより開発されたもので,やはりIBM互換機,韓国語WINDOWS95上で動くようになっている.「名品」は,日本の日立情報ネットワークにより開発されたものでIBM互換機,韓国語WINDOWS95上で動くようになっている.「オギョンバクサ」は,韓国のユニソフトにより開発されたもので,IBM互換機,韓国語WINDOWS95で動くようになっている.本技術資料ではこれら五つの製品の中で入手可能な四つのシステムを対象に1997年3月現在最も最新バージョンである「J-SeoulBusinessPackage」(1996.10),「ハングルカナ3.0」(1997.2),「名品GOLD」(1997.2),「オギョンバクサ1.52」(1997.2)を対象に分析を行った.
\section{評価方法の考察}
\subsection{評価方法の概要}機械翻訳システムの評価については様様翻訳品質に関する評価方法は大変難しい問題である\cite{king}.その理由として,\vspace{0.5cm}\begin{itemize}\item評価とは本質的に難しい問題である\item機械翻訳の様々な使用目的によって評価基準の設定を変えなければならない\item評価基準の客観的な設定が難しい\end{itemize}\vspace{0.5cm}という三つをあげることができる.しかし,このような限界を持つにも関わらず,機械翻訳システムに関する評価の必要性はシステム開発という立場からこれまで多くの研究がなされてきた.これら研究を総合してみると,評価には大きく三つの観点が必要である\cite{arnold}.\vspace{0.5cm}\begin{itemize}\item[(1)]DeclarativeEvaluation\item[(2)]TypologicalEvaluation\item[(3)]OperationalEvaluation\end{itemize}\vspace{0.3cm}以上の三つの以外に開発者の立場で重要なものとして\vspace{0.3cm}\begin{itemize}\item[(4)]ProgressEvaluation\end{itemize}\vspace{0.3cm}がある.\begin{table}\begin{center}\caption{\label{declevalmethod}理解度測定(declarativeevaluation)のための代表的な三つの方法}\epsfile{file=131.eps}\end{center}\end{table}\subsection{DeclarativeEvaluation}DeclarativeEvaluationとは,翻訳結果に対する理解度,正確性,信頼性など,ユーザ側から見た「翻訳品質」に関する評価であり,表~\ref{declevalmethod}に示したように三つの方法が用いられている.\cite{dijk}では,最も安定性が高く,多く用いられている方法として4〜5個のスケールを持つ「ratingonintelligibilityscale」法を勧めている.スケールが細かすぎると判断に苦しむことになり,偏差が広がる可能性が高く,小さすぎると弁別力が低下する恐れがあるからである.\subsection{TypologicalEvaluation}TypologicalEvaluationとは,翻訳システムの言語学的側面からの解決範囲,すなわち,システム開発者側からの評価であるといえる.一般的にあらゆる言語現象を網羅するTestSuiteを利用し,機械翻訳された結果からシステムの言語学的解決可能範囲を評価する.しかし,この方法は,あらゆる言語現象を網羅する有効なTestSuiteそのものを作ること自体が難しい作業であること,TestSuiteで実験しようとする任意の言語現象についてのシステムの動作が実際のテキストでは他の言語現象と複合的に現れるため同一言語現象について均一的に動作するという保障がないのが問題点として指摘されている\cite{king,arnold}.\subsection{OperationalEvaluation}OperationalEvaluationとは,特定のユーザが特定のシステムを使うことにより得られる経済的利益という観点からの評価であり,ユーザの機械翻訳システムの利用目的,経済性によって評価結果は大きく異なる.例えば,Browsabilityを重視するユーザは満足している機械翻訳システムでもLinguisticAccuracyを重視するユーザにとってはとても使えないといった評価が下される場合もあり得る.また,組織の使用目的,要求環境,維持補修費用,拡張可能性,速度など様々な観点からの評価が必要である.\subsection{ProgressEvaluation}DeclaraiveEvaluation,TypologicalEvaluation,OperationalEvaluationが現在のシステムの状況を評価するものであるとすればProgressEvaluationは一つのシステムに対する通時的発展段階を把握するためのものである.これは,システム開発のそれぞれの段階で評価を行い,問題点および解決法を見出そうとするものである.\begin{figure}\begin{center}\epsfile{file=132.eps,height=53mm}\caption{\label{japantext}日本語標本テキストの選定および韓国語翻訳テキストの作成}\end{center}\end{figure}
\section{評価の準備および方法}
\subsection{日本語標本テキストの選定および韓国語翻訳テキストの作成}評価のための評価ではなく,翻訳システムが実際の生活で使われている状況に近い状態で分析・評価をするために評価対象文を実際市販されている98種の日本語で書かれた文庫本から直接抽出し,評価を行った(図~\ref{japantext}参照).日本で刊行された98種の文庫本の本文中100番目の文から119番目の文までの各20個ずつの文をOCRを用いてテキストデータに落とし込み,脱字や誤字を人間が修正した1960個の文(98TEXT×20文/TEXT=1960文)を対象に四つの機械翻訳システムを用い,システムごとに機械翻訳文を抽出した.各機械翻訳システムは翻訳結果としてそれぞれ98個の韓国語テキストを出力する（日本語原文の抽出に使用した98種の文庫本の目録は\cite{choiandkim}を参照）.\subsection{DeclarativeEvaluation}本技術資料では\cite{dijk}で推奨する"ratingonintelligibilityscale"法を用いる.互いに関連性を持つと考えられる次の三つの項目から六つのスケールを持つ基準表を作成した.その具体的内容を表~\ref{declcrit}に示す.\vspace{0.3cm}\begin{itemize}\itemテキスト全体に対する理解度\itemテキストを構成する文それぞれに対する評価\item後編集の量\end{itemize}\vspace{0.5cm}機械翻訳システムから出力された計392個(4つのシステム×98個の日本語テキスト=392個の韓国語テキスト)の韓国語テキスト各システムごとの翻訳文の評価には少なくとも1週間の間をおいて評価を行った.間をおかず評価作業を続けた場合,前回の評価の点数が記憶され評価に影響を与えやすく,点数が甘かったり辛かったりするからである.\begin{table}\begin{center}\caption{\label{declcrit}DeclarativeEvaluationの"ratingonintelligibilityscale"のための評価基準表}\epsfile{file=133.eps}\end{center}\end{table}\begin{figure}\begin{center}\epsfile{file=134-1.eps}\caption{\label{typoflow}TypologicalEvaluation方法}\end{center}\end{figure}\subsection{TypologicalEvaluation方法}TypologicalEvaluationのためには,日本語の文法的,語法的言語現象が韓国語の翻訳にどのような影響を与えるかを検討する必要がある.TypologicalEvaluationの典型的方法は,TestSuiteを用いる方法であるが,3.3で述べたように様々な問題点を持つ.本技術資料ではより現実的な分析・評価のためにTestSuiteを用いず,実生活で用いられる日本語標本テキストと韓国語翻訳結果テキストを用い図~\ref{typoflow}のような方法で評価を行った結果,表~\ref{typoresult}の誤謬の内訳に見られるような結果が得られた.\begin{figure}\begin{center}\epsfile{file=134-2.eps}\caption{\label{jkmtconf}日韓機械翻訳システムの一般的誤謬}\end{center}\end{figure}TypologicalEvaluationには日本語原文テキストを基準に20個のテキスト（20テキスト×20の文/テキスト=400文）,対応する韓国語翻訳文テキストを基準に80個のテキスト(日本語原文20のテキスト×四つのシステム=韓国語80のテキスト；80テキスト×20の文=1600文)のみを用いた.その理由を次に示す.\newpage\begin{itemize}\item[一.]DeclarativeEvaluationが低い順にTypologicalEvaluationを実施した結果,日本語原文テキストを基準に12番目のテキストを分析した後から20番目のテキストまで新しい誤謬のパターンが発見されず,誤謬のパターンの度数のみが増加した.誤謬のパターンの度数も誤謬パターン別の度数とほぼ同じ比率で増加した.このような観察結果に対する信頼度を検証するために任意に20個の韓国語テキストを選び日本語原本テキストと比較分析した.その結果同じ結論を得ることができた.\item[二.]分析の客観性を保つために,一人の人間が評価を担当する必要があるが,分析の量が多く,個人の能力の限界を超えている.\end{itemize}\subsection{OperationalEvaluation}3.4で見たように,OperationalEvaluationは,ユーザの使用目的によって違うので客観的な評価が困難である.したがって,本技術資料では,OperationalEvaluationに関しては,対象とした四つの日韓機械翻訳システムのユーザインターフェスという側面からの評価のみを行うことにした.\subsection{ProgressEvaluation}ProgressEvaluationとは,本来一つのシステムが発展していく各段階において各段階毎に問題点の分析および性能向上のための評価を指す.対象とするシステムについて十分な知識を持つ開発者でないと客観的な評価が不可能である.さらに,本技術資料は今回対象とした四つのシステムのそれぞれに対して開発戦略を立てるためのものではないため一年前に行った日韓機械翻訳システム分析\cite{choiandkim}での結果を基に,誤謬パターンの変化,誤謬パターンの頻度の変化などを比べることにより日韓機械翻訳システム全般という観点からその向上の度合いを分析した.
\section{評価の実施および結果分析}
\subsection{DeclarativeEvaluation}評価結果は表~\ref{declmark}の通りである.最も高い点数をマークしたのは2.88点であり,これは翻訳結果を何回か繰り返し読んだ後,若干の推測を交えれば全体の意味が把握できるといったレベルである.\begin{table}\begin{center}\caption{\label{declmark}DeclarativeEvaluation結果}\epsfile{file=135.eps}\end{center}\end{table}最も点数の低かった10つのテキストと最も点数の高かった10つのテキストを分析すると大変興味深い事実が発見された.表~\ref{tbtextlist}で見られるように該当テキストのジャンル,文体,文の長さ,漢字使用率,平仮名使用率,片仮名使用率を比較すると\begin{itemize}\item[一.]翻訳品質は文の長さにあまり影響されない.\item[二.]漢字使用率が高く平仮名使用率が低いほど翻訳品質が良い.\item[三.]翻訳する文のジャンルよりは文体に翻訳品質はもっと影響される.\end{itemize}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}ことが分かった.特に,著者が形式に束縛されず自由に書いた散文のテキストが比較的低い点数をマークし,著者が丁重な表現を用い,形式に拘った固い表現の多いテキストは比較的高い得点をもらった.\end{flushleft}\begin{table}\begin{center}\caption{\label{tbtextlist}最高および最低10位の翻訳品質テキストリスト}\epsfile{file=136.eps}\end{center}\end{table}\subsection{TypologicalEvaluation}分析結果を表~\ref{typoresult}に示す.分析を行うにあたって韓国語翻訳文の誤謬がどのシステムモジュールで発生したかについてはそれぞれのシステムの開発者でない限り明確に特定することはできないため,ここでは対照言語学的立場から日本語の言語的特徴を中心にできる限り客観的に分析を行おうと努力した.ただし,本来評価の持つ難しさから若干の判断誤謬もあり得る.しかし,全体的に見るとほとんど正確であるといってよい.評価には多くの時間が費やされた.特に,ある誤謬が発生した時,その原因を突き止めるのに大変とまどった.例えば,韓国語翻訳文で誤謬が発見されたとき,それが未登録語による分析誤謬なのか,翻訳単位認識誤謬による間違いなのか判断に迷った.このような場合,常識的判断により,当然登録されるべき単語について誤謬が発生した場合は分析誤謬として,そうでない場合は,未翻訳として処理した.以下,誤謬の具体例を示す.\begin{table}\begin{center}\caption{\label{typoresult}TypologicalEvaluation結果}\epsfile{file=138.eps}\end{center}\end{table}\vspace{1cm}\subsubsection{未翻訳}翻訳されずそのままの日本語が翻訳結果文に出力されている場合を未翻訳誤謬と分類した.\vspace{0.5cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&自身がない人\\(翻訳結果)&mauleuiわんぱくaesongidul\\(正しい翻訳)&mauleuijangnankurokiaesongidul\\\end{tabular}\raggedbottom\subsubsection{分析誤謬}日本語を韓国語に翻訳する時,一般的に同じ単位の韓国語に対応する翻訳単位を想定することができる.このような単位を正確に抽出できなかった場合は翻訳単位認識誤謬とした.また,翻訳単位は正しくても品詞決定の段階で誤謬が発生し,誤った翻訳結果が得られた場合には品詞判定誤謬とした.\vspace{0.3cm}\begin{quote}\begin{flushleft}{\it翻訳単位認識誤謬の例}\end{flushleft}\vspace{0.3cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&自信がない人\\(翻訳結果)&jasiniradoduleosaram(自信がない人)\\(正しい翻訳)&jasinieobnunsaram\\\end{tabular}\vspace{0.3cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&いつもこもっているのだった\\(翻訳結果)&eonjenaodulgoitnungeotida\\&(いつもこもっているのだった)\\(正しい翻訳)&eonjenajaukhangeotieotda\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it品詞判定誤謬の例}\end{flushleft}\vspace{0.5cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&当然の\underline{扱い}ではあるが\\(翻訳結果)&dangyeoneui\underline{chooigubhae}iginunhajiman(verb)\\(正しい翻訳)&dangyeoneui\underline{chooigub}ikinunhajiman(noun)\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&\underline{一定}ではない\\(翻訳結果)&\underline{iljeong}ianida(noun)\\(正しい翻訳)&\underline{iljeongha}jianta(adjective)\\\end{tabular}\end{quote}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\bf分析誤謬の考察}\end{flushleft}分析誤謬として判定されたもののほとんどは日本語の仮名文字列で発生している.このような傾向は四つのシステムで共通して見られ,システムによって多少違いはあるものの四つのシステムともに仮名文字列の分析において不安定な傾向を見せている.分析誤謬として判定された結果を詳しく分析すると,あるシステムでは品詞のレベルで左右接続の可能/不可能すらも検査していないものがあった.また,「品詞判断誤謬」にはほとんどが「述語の連用形」と「連用形の名詞的用法」,「名詞」と「形容動詞の語幹」で発生している.日本語の場合,形容動詞であるか名詞であるか,また,動詞連用形であるか動詞の連用形の名詞的用法であるかによって韓国語への翻訳は大きく異なる.\subsubsection{多義性による誤謬}翻訳単位の設定,品詞の決定が正しく行われたのにも関わらず,意味的に全く違った対訳語を当ててしまった場合を多義性による誤謬と判断した.特に,名詞の場合は,韓国語には存在しない語になっているものをも多義性誤謬として分類した.また,助詞の場合,あるシステムは可能性がある対訳語を"()"の中に複数個入れて出力している.この場合,読む時大きな無理がなければ誤謬として扱わなかった.このような場合を全部誤謬にするとほとんどの多義性を持つ助詞が誤謬となり,全部を誤謬がないとすると分析の意味がなくなるためである.\begin{flushleft}誤謬の例\end{flushleft}\begin{quote}{\it動詞の誤謬}\vspace{0.5cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&食事を\underline{とる}\\(翻訳結果)&siksalul\underline{jabda(grasp)}\\(正しい翻訳)&siksalul\underline{hada(do)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&見直しを\underline{迫る}\\(翻訳結果)&jaepyungkalul\underline{dagaoda(come)}\\(正しい翻訳)&jaepyungkalul\underline{kangyohada(forcetodo)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it名詞の誤謬}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&用事でやらされるのは大いに\underline{苦手}だった\\(翻訳結果)&\underline{geobukhansangdae(amandifficulttomanage)}\\(正しい翻訳)&\underline{golchitgeori(difficultthing)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it形容詞誤謬}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&\underline{古い}しきたり\\(翻訳結果)&\underline{nalgun(worn-out)}goanrye\\(正しい翻訳)&\underline{oraen(long-continued)}goanrye\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it副詞の誤謬}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&\underline{くまなく}案内してもらった\\(翻訳結果)&\underline{dduryothage(sharpdistinct)}\\(正しい翻訳)&\underline{jasehi(indetail)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\newpage\begin{flushleft}{\it数詞の誤謬}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&二十六\\(翻訳結果)&2+6\\(正しい翻訳)&26\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&第\underline{２次}世界大戦\\(翻訳結果)&je\underline{second-order}segyedaejeon\\(正しい翻訳)&je\underline{2cha}segyedaejeon\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it連体詞誤謬}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&\underline{ある}時\\(翻訳結果)&\underline{itnun(tobe)}dda\\(正しい翻訳)&\underline{eonu(uncertain)}ddae\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it助詞の誤謬}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&女性の増加\underline{で}家庭での\\(翻訳結果)&jungga\underline{eso(場所)}\\(正しい翻訳)&jungga\underline{ro(原因)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it受け身/可能/自発の誤謬}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&密接不離の関係にあることが知\underline{られる}\\(翻訳結果)&al\underline{ryeojida(passive)}\\(正しい翻訳)&al\underline{sooitda(cando)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it「よう」の誤謬}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&考え込む\underline{よう}にしながら\\(翻訳結果)&saengkakdul\underline{dorok(inorderto)}hamyunseo\\(正しい翻訳)&saengkakejamkin\underline{duti(as)}hamyeonseo\\\end{tabular}\end{quote}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\bf多義性誤謬の考察}\end{flushleft}分析誤謬と同じく漢字表記を用いない仮名文字列で誤謬が多く見られた.さらに,漢字で表記されている動詞の場合も多義語に関する配慮が見られず,一つの対訳しか当てられていない.これは動詞の多義性を解決する技法を用いていないことを示している.名詞に関しては,一般の辞書の見出し語で最も頻繁に用いるものとして第一項目にあがっている語を機械的に対訳語として用いているようである.したがって,文脈とあわない対訳が多く発見される.日韓翻訳の開発の中で最も早い時期から先決課題として叫ばれていた助詞の多義性に関しては「に」と「と」で最も誤謬が多く発見された.特に「と」の場合は,「引用,仮定,時間的前後」などの意味をあらわし,そのいずれかを決定するのが難しい.「J-Seoul」と「名品」は各システムごとに助詞の多義性を解決するための技法を導入し,できる限り一つの対訳語だけを出していると見なされるものの,いずれのシステムも満足のいくレベルには達していない.\subsubsection{対訳語選定の誤謬}翻訳単位の認識,品詞決定が正しく行われ,その単語だけを取り出してみると意味的にも間違っておらず,多義性の誤謬とも言えないが文全体からみて意味が通じない場合を対訳語選定の誤謬として分類した.\begin{quote}\begin{flushleft}{\it不自然な否定表現}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&それが\underline{言えない}\\(翻訳結果)&gugeotulmalhal\underline{sooitjianta}\\(正しい翻訳)&gugeotulmalhal\underline{sooeobda}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it不自然な受け身表現}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&八十ページも\underline{費やされ}ているのに\\(翻訳結果)&\underline{sobihaejigo}\\(正しい翻訳)&\underline{halaedoigo}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it不自然な使役表現}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&\underline{静かめ}ながら\\(翻訳結果)&\underline{joyonghiha}myunseo(自発)\\(正しい翻訳)&\underline{joyonghageha}myunseo(使役)\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it不自然なやりもらい表現}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&出してみて\underline{いただきたい}\\(翻訳結果)&naeeoboa\underline{joosigosipda}\\(正しい翻訳)&naeeoboa\underline{joosibsio}\\\end{tabular}\end{quote}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it不自然な対訳語}\end{flushleft}主に名詞に多い.韓国語でもあるのはあるが極めてその使用例が希であり,特に文の中で不自然であると感じられるものと「不自然な〜」に分類できないものを「不自然な対訳語誤謬」に分類した.\vspace{0.5cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&大司教の\underline{もと}で\\(翻訳結果)&daejoogyoeui\underline{batang(foundation)}eseo\\(正しい翻訳)&daejoogyoeui\underline{mit(beneath)}eseo\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{tabular}{ll}(原文)&内分泌を\underline{介して}微妙に調節されている\\(翻訳結果)&naeboonbigyelul\underline{kiooeu(insert)}...\\(正しい翻訳)&naeboonbigyelul\underline{maegaerohayeo(interpose)}...\\\end{tabular}\begin{flushleft}{\bf対訳語選定の誤謬の考察}\end{flushleft}対訳語誤謬は,分析誤謬などに比べ比較的軽い誤謬である.しかし,これもユーザの立場から見ると数回繰り返し読んだり原文と照らし合わせながらでないと意味を正確に把握できないという点で解決すべき課題であることには間違いない.\subsubsection{韓国語生成誤謬}表~\ref{typoresult}でも示したように上記以外の韓国語生成時の誤謬をここにまとめた.\begin{flushleft}誤謬の例\end{flushleft}\begin{quote}\begin{flushleft}{\it状態/動作}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&見ていない\\(翻訳結果)&bo\underline{ait(状態)}jianta\\(正しい翻訳)&bo\underline{goit(動作)}jianta\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\itテンス}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&来るの\underline{だった}\\(翻訳結果)&onungeot\underline{ida(現在)}\\(正しい翻訳)&onungeot\underline{ieotda(過去)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it慣用表現}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&\underline{口をはさむ}\\(翻訳結果)&\underline{ibulkida(insertmouth)}\\(正しい翻訳)&\underline{chamgyeonulhada(interfere)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it定型表現}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&\underline{のために}\\(翻訳結果)&\underline{kiddaemoone(reason)/kieooihaeseo(purpose)}\\(正しい翻訳)&\underline{kieooihaeseo(purpose)/kiddaemoone(reason)}\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it韓国語冠形形語尾の生成}\end{flushleft}\begin{tabular}{ll}(原文)&す\underline{る}時\\(翻訳結果)&ha\underline{nun}ddae(timesomethingisbeingdone)\\(正しい翻訳)&ha\underline{l}ddae(timetodo)\\\end{tabular}\vspace{0.5cm}\begin{flushleft}{\it韓国語綴り}\end{flushleft}\begin{quote}韓国語の活用,音韻縮約,媒介母音挿入など,韓国語の文法・用法から外れる場合.\end{quote}\end{quote}\subsection{OperationalEvaluation}今回対象にした四つのシステムはユーザの使用上の便宜を図るためにある程度のユーザインターフェースとユーティリテイを提供している.表~\ref{function}に四つの商用日韓機械翻訳システムが提供する機能を示した.四つのシステム全てが翻訳原文と翻訳結果文の編集のためのツールを持っている.日本語入力環境が具備されていない韓国では日本語文章作成機能と日本語文書構成コードの内部翻訳処理コードへの変換機能が提供されなければならない.日本語文書の新規作成のためには「ハングルカナ」を除く他の三つのシステムは日本語入力ツールを提供している.「ハングルカナ」は内部処理コードがKSC5601コードであり,韓国語Windows95で提供されるKSC5601日本語コード入力コードをそのまま使っている.コード変換機能は表~\ref{function}で見られる通り,各システムの内部コードへの変換機能を持っている.翻訳処理と関連し,未登録漢字や片仮名を簡単にハングル音読変換を用い出力するか,あるいは該当漢字や片仮名を原文通りに出力させるか,翻訳処理の途中,未登録語登録や多義性解消のための翻訳機とユーザとの相互作用を支援すべきかなどに関するオプションを備えている.辞書と関連し,基本的に辞書の新規語登録,更新,削除などを支援している.翻訳処理速度は,平均文の長さ62．03文字/文,６４個の文を翻訳する時に最も速いものが７秒,最も遅いものが２分１０秒程度かかった.翻訳速度の面では,ユーザが不便さを感じないほどにまでなっているといえそうである.\begin{table}\begin{center}\caption{\label{function}各システムの機能一覧表}\epsfile{file=144.eps}\end{center}\end{table}\subsection{ProgressEvaluation}一年前に行った評価と現在の評価とを比較すると,最も目立つ発展を見せたのは「ハングルカナ」である.一年前の翻訳品質分析では「ハングルカナ」が機械翻訳というより単純な漢語のハングル音読への変換と“について”,“において”のような表現の単純置換のレベルに過ぎず,未翻訳誤謬が相当発見された.しかし,現在の翻訳品質は未翻訳誤謬が相当減り,翻訳結果も相当なレベルに達している.これは,辞書の見出し語の拡充にその発展の原因がある.一年前に未翻訳,形態素分析誤謬と判定されたほとんどの語が辞書に登録されていなかったからであったが,辞書にこれら未登録語を登録することにより問題が大幅に改善されたといえる.一年前の「ハングルカナ」がDeclarativeEvaluationで何回読み返しても意味が分からないといったレベルの低い点数(1.95点)をマークしたのに対し,現在は何回か読むと全体の意味が分かるといったレベルにまで向上した.このような事実は,機械翻訳における辞書の占める役割の重要さを物語るものであるといえる.「名品」もやはり\cite{choiandkim}で問題として指摘された平仮名列の分析誤謬においてある程度改善された.しかし,DeclarativeEvaluationの点数には変化があまり見られない(一年前-2.37,現在-2.39).その理由は\cite{choiandkim}でも述べたように情報量は概念語に従属されるのに比べ概念語部分に対する誤謬には大きな改善のあとが見られなかったことによる.「J-Seoul」はあまり変化が見られない.ただ,"記号前の終止表現",助詞"と"の多義性誤謬などで改善点が見られるがDeclarativeEvaluationでより良い点数をもらうには改善が不十分であった.「オギョンバクサ」は未翻訳,分析,多義性,韓国語生成の誤謬など全体に渡って多くの誤謬が見られる.これは\cite{choiandkim}で「ハングルカナ」の誤謬が未翻訳誤謬に集中していたため辞書を拡充することにより大きく翻訳誤謬が減ったのに対し,「オギョンバクサ」は誤謬が多岐にわたっているため改善にはなお多くの努力が必要であるといえる.この他,四つのシステムに共通していえることとして,記号の前の終止表現,助詞"と"の多義性の誤謬などはある程度改善されたが,根本的な解決策を用いたというより翻訳のcoverageの広い対訳語を生成するといった程度の改善であるといえる.以上を総合すると,\cite{choiandkim}以降,技術的には大きな変化は無く,辞書や文法の拡張やチュウニングだけで問題を解決しようとしたと判断される.
\section{結論}
\subsection{開発への提言}各システムの翻訳結果を分析した結果,次のような点が明らかになった.\begin{itemize}\item韓国語と日本語との類似性,すなわち,文の構造,語彙などの類似性に依存しすぎている\item正確な分析に基づく翻訳になっていない\item名詞はもちろん動詞においても日本語の漢字表記語をそのまま韓国語の漢字音に変換するといった極めて単純な翻訳に依存している\item固有名詞,日本語の和語,カタカナ表記外来語などが辞書に登録されていない場合が多い\item述部の翻訳において複雑な形態素の結合に十分対応できていない\item日本語独特の造語法に十分対応できていない\item状態/動作に関する区別など,言語学的にはほぼ解決の糸口がつかめつつある問題に関しても注意が払われていない音韻の縮約,媒介母音の挿入,述語の活用など,韓国語の綴りに十分対応していない\item動詞と名詞の多義性への配慮の欠如\end{itemize}\newpage\begin{flushleft}このような問題を解決するため次のような課題を提案する.\end{flushleft}\begin{flushleft}{\bf短期課題}\end{flushleft}\begin{enumerate}\item辞書の拡張\\主に外来語の表記を担当するカタカナ,漢字で表記される固有名詞,日本語の和語をそのまま韓国語の発音に機械的に変換するといった極めて単純な処理に依存せず,これらについては辞書に登録して正確な韓国語の対訳を生成すべきである.実際の実験結果,未翻訳誤謬のほとんどは人名,地名,団体名などといった固有名詞の未登録により発生している.特に,最近では日韓機械翻訳機の使い道がWWW情報の翻訳にまで拡大していく傾向にあることを考えると,WWWで頻繁に用いられる語彙に対する用語調査と登録が必要である.\item韓国語表記法に合った翻訳文の生成\\韓国語は活用が多く,分かち書きをする言語である.したがって,活用や分かち書き誤謬はユーザの翻訳結果の理解に大きな障害となり,時には意味上の誤謬まで生み出す結果にもなり得る.このような韓国語生成技術はある程度確立されている.このような技術の積極的な導入が必要である.\item日本語分析誤謬の解決\\分析性能の向上は必ず解決しなけらばならない最も重要な課題である.これが不安な状況でその後の多義性誤謬のための技法などは効果が得られないからである.効用性が立証された技法を利用して日本語分析の性能を向上させなければならない.特に,主にひらかな文字列で表現される機能語部分の分析に力を注ぐ必要がある.\end{enumerate}\begin{flushleft}{\bf中長期的課題}\end{flushleft}\begin{enumerate}\item大量の日韓対訳コーパスの構築\\現在の日韓機械翻訳システムは一般の文法書と一般辞書から文法と辞書を構築する演繹的(deductive)な方法を採用して来た.したがって,一般の文法書に記述されている定型化された言語現象についてはある程度性能を発揮するが,実際の言語生活で用いられる日本語に対しては対応しきれない面を数多くもつ.これは現在の日韓機械翻訳技術の限界でもある.この限界を乗り越え,日韓機械翻訳技術を向上させていくためには実際の人間の言語を反映する大量の日韓対訳コーパスの構築が必要である.大量の日韓対訳コーパスから日本語と韓国語の類似性,相違性についての分析と翻訳知識の帰納的構築によりより実生活で用いられる日本語や韓国語の言語現象に機械翻訳が対応できるようになるであろう.\item日韓翻訳知識自動獲得ツールの開発\\人間による翻訳知識の構築は多くの費用と時間が必要であり,構築された翻訳知識の一貫性を見出すことも困難である.したがって,大量の日韓対訳コーパスを用い翻訳に必要な各種の言語情報を自動的に抽出できるツールの開発によりより客観的でパワーフルな翻訳知識の構築が必要である.\item日韓機械翻訳のための意味情報構築および活用\\現在の日韓機械翻訳システムは形態素あるいは常用句のレベルで直接機械翻訳方式を採用している.意味の処理においては意味素性分類に基づく格構造あるいは連語情報を用いた多義性の解消技法(Park1995)を採用しているが,意味素性の分類,日本語-韓国語の単語間の意味範囲の違いなどについての研究が立ち後れており期待通りの結果が得られていない.多義性の処理について各システムが実際どれほどの処理能力を持っているのかを把握するために「乗る」「のる」という動詞を例に実験した.その結果を図~\ref{seman}に示す.図~\ref{seman}でも見られるように定型的で単純な文構造ではある程度多義性が解消されているように見える.しかし,実際のテキストでは全くといって良いほどその機能を発揮していない.これは多義性の解消のための意味情報とその処理技法が断片的で十分でないことを物語るものである.大量の日韓対訳コーパスを用い客観的で一貫性のある意味情報の獲得と日本語-韓国語の単語間の意味範囲の違いを究明することにより正確な意味分析と対訳語選定が可能な環境を作る必要がある.\end{enumerate}\begin{figure}\begin{center}\caption{\label{seman}単純定型文に対する多義性処理結果(名品)}\epsfile{file=147.eps}\end{center}\end{figure}\subsection{おわりに}本技術資料では,四つの商用システムを対象に直接翻訳実験を行った結果に基づきその翻訳品質について評価した.その結果,現在のシステムは,片仮名,日本語の漢語,和語の韓国語への単純音訳,一対一の対訳語の選択などといったレベルでの翻訳であることが分かった.これは結果的に現在のシステムが日韓の言語的類似性に頼りすぎていることを物語るものである.さらに,すでに応用可能な技術の導入にも消極的であることが分かった.今後は両言語の類似性より両言語の相違点に焦点を当てるべきである.現在のシステムも入力テキストに関する何らかの制限も設けず汎用として販売するよりは4.2の“DeclarativeEvaluation”で明らかになったように,使用目的,翻訳対象文の制限（漢字表記が多く用いられる政治,経済,法律,科学関連乾燥体文書）などといった使用分野を特定すれば機械翻訳システムの利用環境を十分向上させることができ,一般ユーザからも肯定的な評価を得ることができると思われる.このような翻訳品質および使用範囲に関する努力とユーザの便宜性を考慮した様々な機能とツールを支援するための研究もおろそかには出来な課題の一つである.商品化されたシステムの出現は市場からの技術改善要求をフィドバックしながら技術の向上がはかれるという技術進化の一つの過程に位置する.今回の調査結果を発展の過程から評価するなら,その間の進展について高く評価すべきである.\bibliographystyle{jnlpbbl}\bibliography{v05n4_08}\begin{biography}\biotitle{略歴}\bioauthor{金泰完}{1985年韓国漢陽大学校大学院電子工学科修士課程卒業．1998年現在韓国科学技術院電算学科博士課程．1985年2月よりETRIコンピュタ,ソフトウェアー研究所,自然語処理研究部勤務．機械翻訳，自然言語処理，知識情報処理の研究に従事．言語処理学会等の会員．}\bioauthor{崔杞鮮}{1986年韓国科学技術院電算学科卒業．工学博士．韓国科学技術院電算学科助教授，副教授を経て，1998年より韓国科学技術院電算学科教授．1987--1988年NEC，C\&CInformationResearchLaboratories招請研究員．1997年Stanford大学，CSLI訪問教授．韓国語情報処理，機械翻訳，専門用語，認知科学，多国語情報検索，知識情報処理等の研究に従事．韓国文化体育部，国立図書館，文化芸術財団諮問委員．CPCOL，言語処理学会編集委員．現在FIPA，TC6議長．}\bioreceived{受付}\bioaccepted{採録}\end{biography}\end{document}