%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\subsection{本解説論文の背景}ニューラル機械翻訳(NMT)技術の急速な発展により，機械翻訳の応用が次々に拡がっていることは論を俟たない．近年では新聞記事等の幅広い話題を扱う機械翻訳研究が加速しつつあり，一部の文では人手の翻訳と遜色ない水準の翻訳結果が得られるとも言われている．ここに至るまでの機械翻訳の研究開発や実用化において，特許文書はその対象として重要な役割を担ってきた，そして現在も担っていると言える．特許の審査においては各国の特許文書あるいは様々な技術文書を参照することが不可欠であり，審査官による公正かつ迅速な審査のために機械翻訳の活用について積極的な取り組みが続けられている．こうした取り組みは日本国特許庁(JPO)をはじめ，世界知的所有権機関(WIPO)や，米国特許商標庁(USPTO)，欧州特許庁(EPO)等国際的に行われているものであり，中国を筆頭に特許出願数が増加を続ける中での業務改善を目的に，機械翻訳の活用を公的機関で大規模に行っていることは注目に値する．WIPOでは独自の機械翻訳サービスWIPOTranslate\footnote{\url{https://www.wipo.int/wipo-translate/}}を開発，提供しており，EPOではGoogleとの連携による機械翻訳サービス\footnote{\url{https://www.epo.org/searching-for-patents/helpful-resources/patent-translate.html}}を提供している．JPOでも長年にわたり機械翻訳が活用されており，統計的機械翻訳，NMTへの技術トレンドの変化に合わせた調査事業が継続的に実施され\footnote{\url{https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/kikaihonyaku/kikai_honyaku.html}}，またそうした新しい機械翻訳技術の導入による特許情報プラットフォームの機能改善が進められている．一方の学術研究においては，特許が公開の文書であること，また国際出願のために同一の出願内容が複数言語に翻訳された形で存在することを背景に，コーパスベース機械翻訳の研究用リソースとして広く使われてきた経緯がある．特に日本語では2000年代の統計的機械翻訳(SMT)技術の伸長期に百万文規模の大規模な機械翻訳研究用対訳コーパスが広く利用できなかったこともあり，2008年のNTCIR-7PATMT\cite{NTCIR7PATMT}以降，NTCIR-8\cite{NTCIR8PATMT}，NTCIR-9\cite{NTCIR9PatentMT}，NTCIR-10\cite{NTCIR10PatentMT}で利用された日英，日中対訳コーパスは多くの機械翻訳研究で活用された．近年では特許庁が提供する，アジア言語翻訳ワークショップ(WorkshoponAsianTranslation)の共通タスクで利用されているJPOPatentCorpus\footnote{\url{http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/patent/}}，また，高度言語情報融合(ALAGIN)フォーラムから提供されているJPO・NICT対訳コーパス\footnote{\url{https://alaginrc.nict.go.jp/jpo-outline.html}}が存在する．こうした研究用リソースの存在は特許機械翻訳の研究開発に非常に有益であると言えるが，NTCIR以後の日本の機械翻訳研究でよく用いられた論文抄録の対訳コーパスASPEC\cite{NAKAZAWA16.621}，多くの機械翻訳研究においてベンチマークとして用いられるWMTNewsTaskデータ\cite{akhbardeh-etal-2021-findings}と比べて，特許のデータを扱う機械翻訳研究の発表は少なくなってきていることは否定できない．こうした背景から，本解説論文では実用的な特許機械翻訳に向けた諸課題に着目し，それらに関係する現在の技術をNMTを中心に概観する．そして，特許機械翻訳とその他の一般的機械翻訳の現状の課題の類似点と相違点，現状の到達点と実用とのギャップ，また今後の方向性について論じる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\subsection{本解説論文で扱う特許機械翻訳の課題}上述の通り，本解説論文では特許機械翻訳において特徴的と考えられる以下の諸課題に着目し，それぞれの課題に関係する研究を示した上で技術の現状と将来について論じる．\begin{description}\item[訳抜け・過剰訳への対策（2節）]NMTにおいて顕著な問題としてよく挙げられるのが，入力文中の情報が訳出されない「訳抜け」，同じ内容を繰り返し出力してしまう「過剰訳」である．それ以前の統計的機械翻訳においてはあまり問題視されていなかった点でもあり，近年様々な対策が試みられている．\item[用語訳の統一（3節）]特許のような技術文書においては，同一の事物や概念を表す用語は翻訳においても統一して同一の用語で訳出しなければならないが，機械翻訳では言葉の多義性とのトレードオフがありしばしば異なる訳語を選択してしまうという深刻な問題が生じることがある．NMTでは厳密な訳語の指定は翻訳処理の柔軟性を損なう懸念もあり，工夫が必要である．\item[長文対策（4節）]特許文書では請求項を代表に長文による記述が多用される．長文の翻訳は，入力文の解析や訳語の選択，訳文の構成について膨大な候補の中からの選択を余儀なくされ，探索誤りが生じやすい．特にNMTにおいては訳抜け・過剰訳の問題が重なることがあり重要な課題であるが，実際に長文に焦点を当てた研究はあまり多くない．\item[低リソース言語対対策（5節）]英語を中心とする代表的な言語については大規模な対訳コーパス・単言語コーパスの蓄積が進みコーパスベース機械翻訳が有効に機能する状況となりつつあるが，今後の成長が予想される東南アジア諸国等における現地語文書については依然としてコーパスが不足しており翻訳が難しい．近年の機械翻訳研究でも非常に重視されている課題でもある．\item[評価（6節）]機械翻訳の精度が向上したことにより，機械翻訳の品質評価の重要性がより増していると言える．従来の表層的な自動評価手法の限界は広く知られるようになり，評価手法の研究が再び盛んになってきている．また，人手評価についても方法が変化しつつある．特許庁が独自に機械翻訳評価のマニュアルを公開している等の背景もあり，特許機械翻訳の評価は注目に値する．\item[翻訳高速化・省メモリ化（7節）]国際出願特許の審査，技術動向の調査等，特許文献に対する言語横断情報アクセスの重要性は飛躍的に増大してきており，日々大量の特許文書・技術文書の翻訳が求められる状況である．そうした中で計算効率は非常に重要な要因であり，大規模化が続くNMTモデルをそのまま実用に供することは容易ではない．モデルや計算の工夫による様々な対策が試みられている．\end{description}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%