\label{sec:intro}統計的機械翻訳(StatisticalMachineTranslation:SMT\cite{brown93smt})で高い翻訳精度\footnote{SMTシステムの性能を評価する場合，評価用原言語コーパスの翻訳結果が目標となる正解訳にどの程度近いかを示す自動評価尺度を翻訳精度の指標とすることが多く，本稿では最も代表的な自動評価尺度と考えられるBLEUスコア\cite{papineni02}を用いて評価する．}を達成するには，学習に用いる対訳コーパスの質と量が不可欠である．特に，質の高い対訳データを得るためには，専門家による人手翻訳が必要となるが，時間と予算の面で高いコストを要するため，翻訳対象は厳選しなければならない．このように，正解データを得るための人手作業を抑えつつ高い精度を達成する手法として，能動学習(ActiveLearning)が知られている．SMTにおいても，能動学習を用いることで人手翻訳のコストを抑えつつ高精度な翻訳モデルを学習可能である\cite{eck05,turchi08,haffari09naacl,haffari09acl,ananthakrishnan10,bloodgood10,gonzalezrubio12,green14}．SMTや，その他の自然言語処理タスクにおける多くの能動学習手法は，膨大な文書データの中からどの\textbf{文}をアノテータに示すか，という点に注目している．これらの手法は一般的に，幾つかの基準に照らし合わせて，SMTシステムに有益な情報を多く含んでいると考えられる文に優先順位を割り当てる．単言語データに高頻度で出現し，既存の対訳データには出現しないような\textbf{フレーズ}\footnote{本稿では，フレーズとは特定の文中に出現する任意の長さの部分単語列を表すものとし，文全体や単語もフレーズの一種として扱う．また，後述する句構造文法における句とは区別して扱うこととする．}を多く含む文を選択する手法\cite{eck05}，現在のSMTシステムにおいて信頼度の低いフレーズを多く含む文を選択する手法\cite{haffari09naacl}，あるいは翻訳結果から推定されるSMTシステムの品質が低くなるような文を選択する手法\cite{ananthakrishnan10}などが代表的である．これらの手法で選択される文は，機械学習を行う上で有益な情報を含んでいると考えられるが，その反面，既存システムに既にカバーされているフレーズも多く含んでいる可能性が高く，余分な翻訳コストを要する欠点がある．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{24-3ia7f1.eps}\end{center}\caption{フレーズ選択手法の例，および従来手法と提案手法の比較}\label{fig:select-methods}\end{figure}このように文全体を選択することで過剰なコストを要する問題に対処するため，自然言語処理タスクにおいては短いフレーズからなる\textbf{文の部分的アノテーション}を行うための手法も提案されている\cite{settles08,tomanek09,bloodgood10,sperber14}．特にSMTにおいては，文の選択手法では翻訳済みフレーズを冗長に含んでしまう問題に対処するため，原言語コーパスの単語$n$-gram頻度に基づき，対訳コーパスにカバーされていない原言語コーパス中で最高頻度の$n$-gram自体を翻訳対象のフレーズとして選択する手法が提案されている\cite{bloodgood10}．この手法では，選択されたフレーズ全体が必ず翻訳モデルの\textbf{$n$-gramカバレッジ}\footnote{\label{note:coverage}入力されるデータに対して，その構成要素がどの程度モデルに含まれているかという指標をカバレッジ（被覆率）と呼ぶ．本稿では，原言語コーパス中の$n$-gramが翻訳モデル中に含まれる割合に着目する．}向上に寄与し，余分な単語を選択しないため，文選択手法よりも少ない単語数の人手翻訳で翻訳精度を向上させやすく，費用対効果に優れている．しかし，この手法には2つの問題点が挙げられる．先ず，図\ref{fig:select-methods}(a)に示すように，$n$-gram頻度に基づくフレーズの選択手法では複数のフレーズ間で共有部分が多いため冗長な翻訳作業が発生し，単語あたりの精度向上率を損なう問題がある（\textbf{フレーズ間の重複問題}）．また，最大フレーズ長が$n=4$などに制限されるため，``oneofthepreceding''のように句範疇の一部がたびたび不完全な形で翻訳者に提示されて人手翻訳が困難になる問題もある（\textbf{句範疇の断片化問題}）．本研究では，前述の2つの問題に対処するために2種類の手法を提案し，部分アノテーション型の\textbf{能動学習効率}\footnote{人手翻訳に要した一定のコストに対する翻訳精度の上昇値を本稿における学習効率とし，作業時間あたりの精度向上と必要予算あたりの精度向上に注目する．}と翻訳結果に対する\textbf{自信度}の向上を目指す（\ref{sec:proposed}節）．フレーズ間の重複問題に対しては，図\ref{fig:select-methods}(b)に示すように包含関係を持つフレーズを統合して，より少ないフレーズでカバレッジを保つことで学習効率の向上が可能と考えられる（\textbf{極大フレーズ選択手法}，\ref{sec:maxsubst-freq}節）．重複を取り除き，なるべく長いフレーズを抽出する基準として，本研究では\textbf{極大部分文字列}\cite{yamamoto01,okanohara09}の定義を単語列に適用し，極大長\footnoteref{note:maximality}となるフレーズの頻度を素性に用いる．句範疇の断片化問題に対しては，図\ref{fig:select-methods}(c)に示すように，原言語コーパスの句構造解析を行い，部分木をなすようなフレーズを\textbf{統語的に整ったフレーズ}とみなして選択することで，人手翻訳が容易になると考えられる（\textbf{部分構文木選択手法}，\ref{sec:struct-freq}節）．また，これら2つの手法を組み合わせ，フレーズの極大性と構文木を同時に考慮する手法についても提案する（\ref{sec:struct-freq}節）．本研究で提案するフレーズ選択手法による能動学習効率への影響を調査するため，先ず英仏翻訳および英日翻訳において逐次的にフレーズ対の追加・モデル更新・評価を行うシミュレーション実験（\ref{sec:simulation}節）を実施し，その結果，2つの提案手法を組み合わせることで従来より少ない追加単語数でカバレッジの向上や翻訳精度の向上を達成することができた．次に，部分構文木選択手法が人手翻訳に与える影響を調査するため，専門の翻訳者に翻訳作業と主観評価を依頼し，述べ120時間におよぶ作業時間で収集された対訳データを用いて実験と分析を行った結果（\ref{sec:manual-trans}節），同様に高い能動学習効率が示された．また，翻訳者は構文木に基づくフレーズ選択手法において，より長い翻訳時間を要するが，より高い自信度の翻訳結果が得られるという傾向も得られた\footnote{本稿の内容は(三浦,Neubig,Paul,中村2015,2016)および\cite{miura16naacl}で報告されている．}．\nocite{miura15nl12,miura16nlp}