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%\usepackage[dvips]{graphicx}

%\entryno{012008}
\title{結合価文法による動詞と名詞の訳語選択能力の評価}
\author{M01T2008Y}{金出地真人}

%\etitle{Evaluation of English Word Translations for Japanese Verbs
%using Valency Grammar}
%\eauthor{Masato KANADECHI,  Satoru IKEHARA,  Jin'ichi MURAKAMI}
%\affiliation{}
%\eaffiliation{Tottori University}
%\newcommand{\MARU}[1]{{\ooalign{\hfil#1\/\hfil\crcr\raise.167ex\hbox{\mathhexbox20D}}}}
%\renewcommand{\thepage}{}
%\pagestyle{empty}

\begin{document}
\maketitle

\section{はじめに}
機械翻訳において，訳語選択は重要であると同時に大変困難な問題の一つであ
る．訳語選択の精度を向上させるためには，文中で使用された単語の意味(語義)
を解析する必要がある．これまでに様々な研究\cite{鈴木}\cite{角田}で意味解析による訳語選択が試
みられたが，高い精度を出すに至っていない．

このような状況の下，多段翻訳方式が提案され，日英機械翻訳システム
「ALT-J/E」(以下ALTとする)が開発された．この翻訳方式では結合価文法\cite{水谷}に基づいた単文レベル
の日英文型パターン対を用いて日本語から英語へ表現の変換を行なっている．
ここで結合価文法はその構造から，動詞と名詞の訳し
分けに有効と考えられるが，その効果は定量的には明らかにされていない．

そこで本研究では，結合価文法による動詞と名詞の訳語選択の有効性を
定量的に検証するために，ALTの訳文評価実験を行ない，
その効果と限界を明らかにする．ここで基本的な動詞および名詞の訳し分けを
評価するために，「計算機用日本語基本動詞(名詞)辞書IPAL」
\cite{IPAL}(以下，「IPAL辞書」とする)に
登録されている基本動詞と基本名詞を含む単文の対訳を対象とする．

%\vspace{-5mm}
\section{結合価文法による訳語選択}
\subsection{結合価文法}
結合価文法による翻訳では，結合価パターン(以下「パターン」とする)を用いて訳語
を決定する．
パターンは，用言を中心に意味的に必須の格要素(名詞＋助詞)を記述したものである．
この意味的関係の記述により用言と名詞の間に意味的な制約が生まれ，
日本語解析で発生する意味上の多義が解消されると考えられる．

本研究では，日本語語彙体系\cite{日本語語彙体系}
に記載されている「構文意味辞書」のパターンを用いる．パターンは「$N$1(人)
が$N$2(休暇)を送る $N$1 spend $N$2」
のように，各見出し語の用法ごとに日本語文型パターンが登録さ
れており，それぞれに英語の文型が１対１対応で登録されている．
上記の例では「送る」が見出し語で，変数『$N$』は体言が対応す
る．かっこ内は一般名詞意味属性(以下「意味属性」とする)であり，対応
する体言を制約する．
%\vspace{-3mm}
%\begin{table}[h]
%\small
%\caption{結合価パターンの例}
%\vspace{3mm}
%\begin{center}
%\begin{tabular}{|c c c c c c c|}               \hline    
%\begin{tabular}{|c c c|}               \hline    
%見出し語 &      日本語文型 &英語文型\\ \hline
%送る&N1(人)がN2(休暇)を送る&N1 spend N2\\       
%送る&N1(人)がN2(生活)を送る&N1 live N2\\   
%起こす&N1(人)がN2(人)を起こす&N1 wake N2\\    
%起こす&N1(人)がN2(訴訟)を起こす&N1 file N2\\    \hline  
%\end{tabular}
%\end{center}
%\end{table}
%\vspace{-3mm}

\subsection{一般名詞意味属性体系}
一般名詞意味属性は，名詞の意味的用法に着目してシソーラスとして体系化されている．
本研究で使用する一般名詞意味属性体系は，最大12段，2,710の意味属性
の分類があり，そして約40万語の名詞が登録されている．また，この木構造に
おいて上位の意味属性は下位の意味属性を内包する．この特徴により，パター
ンにおける変数『$N$』への制約を簡潔に記述することができるができる．

\subsection{結合価文法による訳語選択}
結合価文法を実際に日本語文に適用して訳語を選択する方法を説明する．
まず対象とする文の用言により構文意味辞書を検索し，対応しうるパターンを大きく選び，格要素の意味属性などが
最も多く一致するパターンを一つ選択する．パターンは2.1節で示すように日英の
パターン対で登録されているため，パターンが決定することにより動詞の訳語
が決定する．次に日本語パターンの格要素に対応する名詞の意味属性から
名詞の訳語を決定する．

%\vspace{-5mm}
\section{評価実験}
結合価文法の性能を調査するために評価実験を行なう．評価実験
では，ALTによって導き出された英訳語と正解例の英訳語を比較する．
ALT-J/Eの使用により，パターン決定の際に頻度情報が用いられ，人手で一意
に決定できないものについても正解する場合が有ったと考えられる．しかしそ
の結果も訳語選択の基本に結合価文法を用いているので，それも含めて結合価
文法の訳語選択能力の評価とする．
%\subsection{実験システム}
%結合価文法を実際に人手で適用することは困難なため，翻訳ソフト「ALT-J/E」
%(以下ALTとする)を用いる．
%ALTは結合価文法を用いて訳語選択を行なう．よって本研究
%ではALTの結果から結合価文法の効果を検証する．ALTでは結合価文法に
%よる構文解析の他に形態素解析等が行なわれる．そのため実際
%の結果には，結合価文法以外の原因で誤りが生じる．したがって，人手で
%結合価文法を用いて訳語選択を行なった場合に比べ，若干精度が落ちることが
%予想される．

\subsection{評価対象}
評価実験の対象は，IPAL辞書に登録されている基本動詞および
基本名詞を含む単文の日本語文とする．この日本語文に対する英文は翻訳家に
依頼して作成し，正解例とする．
IPAL辞書は日本語で頻繁に用いられる基本動
詞(861語)，および基本名
詞(1,081語)をそれぞれの用法ごとにまとめたものである．日常的に頻繁に用いられ
る基本的な単語ほど多義を持つ，という観点からIPAL辞書は訳語選択実験の評価対象
として適切である．また例文がほとんど単文なので，形態素解析等の処理が原
因の失敗が起きにくい点からも本研究の評価実験に適していると考える．

\subsection{評価方法}
評価はALTで機械翻訳した英訳文のうちの注目単語の英訳語と対訳の英訳語とを比較して行なう.
評価は『○』『△』『×』の三段階で行ない，注目単語のALTによる英訳語と対訳の英訳
語が一致する場合を『○』，一致しなくても意味的に正しい場合を『△』，正
しくない場合を『×』とする．
ALTによる機械翻訳において，ALTの構文解析などが原因
で例文が部分的に正しく翻訳されない場合が有る．その場合は本研究の趣旨か
ら，対象とする語が正しく英訳されている場合は正解とする．

\subsection*{\large 3.2実験結果}
実験の結果をデフォルトの訳語による評価結果と共に表1
に示す．デフォルト訳語はPROCEED和英辞書の各見出し語の訳語の中で，最もよく使われる語とする．
\vspace{-3mm}
\begin{table}
\footnotesize
\caption{訳し分け精度}
\vspace{-3mm}
\begin{flushleft}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}                  \hline
{\raisebox{-1.8ex}[0pt][0pt]{評価}}&\multicolumn{2}{|c|}{動詞の評価結
果}&\multicolumn{2}{|c|}{名詞の評価結果}\\ \cline{2-5}
&ALT&デフォルト&ALT&デフォルト\\        \hline
○&49\% &22\% &62\% &58\% \\     \hline
△&40\% &33\% &29\% &27\% \\     \hline
×&11\% &45\% &9\% &15\% \\      \hline
合計&5242文&5242文&1062文&1062文\\                 \hline
\end{tabular}
\end{flushleft}
\end{table}

\section{考察}
表1よりALTの正解率(評価○と△の合計)がデフォルトの訳語に比べ，動詞につ
いて34\%，名詞について6\%高かった．このことから結合価文法によって，動
詞と名詞の訳語選択の精度を上げることができたと言える．
%しかし名詞の場合は動詞の場合のように，デフォルトの場合と比べて顕著な差は見られ
%なかった．これは，IPAL辞書の名詞の約５割が多義を持たないため，デ
%フォルトの正解率が最初から高いことと，結合価文法は動詞の訳語選択を目的
%として開発されたものであることが原因と考えられる.

次に正しく訳語選択できなかった例文について考察する．
表2，3に評価『×』となった例文の原因を示す．それぞれの原因について考察
を行ない，動詞，名詞の
それぞれの結果から結合価文法による訳し分けの効果と限界について検証する．
\vspace{-4mm}
\begin{table}[h]
%\vspace{-5mm}
\small
\caption{正しい動詞訳語が出せなかった原因}
%\vspace{-2mm}
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|r|}                          \hline
&翻訳失敗の原因&\multicolumn{1}{|c|}{割合}\\     \hline

１&パターンの照合に失敗した場合&37\% 45文\\        \hline
２&パターンが登録されていない場合&21\% 26文\\      \hline
３&慣用表現&11\% 13文\\        \hline
４&形態素解析に失敗した場合&9\% 11文\\             \hline
５&係り受け解析に失敗した場合&17\% 21文\\          \hline
６&複数の意味にとれる場合&5\% \ 6文\\      \hline
&合計&122文\\                                    \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\vspace{-10mm}

%\vspace{-3mm}
%\begin{table}[h]
\begin{table}[h]
\caption{正しい名詞訳語が出せなかった原因}
\small
\vspace{-4mm}
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|r|}                          \hline
&訳語選択失敗の原因&\multicolumn{1}{|c|}{割合}\\     \hline
１&パターンが登録されていない場合&39\% 36文\\      \hline
２&パターンの照合に失敗した場合&4\% \ 4文\\        \hline
３&パターンの格要素の制約が弱い場合&17\% 16文\\       \hline
４&対象の名詞がパターンの要素外の場合&8\% \ 7文\\        \hline
５&形態素解析に失敗した場合&5\% \ 5文\\             \hline
６&慣用表現&24\% 22文\\          \hline
７&見出し語の名詞が辞書未登録の場合&2\% \ 2文\\      \hline
&合計&92文\\                                    \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\vspace{-7mm}
\subsection{動詞の訳語選択に関する考察}
%\vspace{-3mm}
%\subsubsection{動詞の訳語選択への有効性}
%\vspace{-3mm}
%表1よりALTの正解率(評価○と△の合計)がデフォルトの訳語に比べ34\%高かっ
%た．
%このことから結合価文法によって，動詞の訳語選択の精度を上げることができ
%たと言える．
\vspace{-1mm}
\subsubsection{訳語誤選択の原因と解決方法}
%\vspace{-3mm}
%ALTが正しい訳語を選択できなかった原因を明らかにするために，評価が×となっ
%た例文589文中122文について調査した．結果を表2に示す．


表2の原因のうち(1)〜(5)は，パターンの追加
などの解決方法が考えられるが，「(6)複数の意味にとれる場合」は結合価
文法による訳語選択の限界と考えられる．例としては「職場の不満から彼は家
族の者に当たった。」といった文があげられる．

この例では
パターンの該当部分『彼は家族の者に当たった』に着目すると，「彼は家族に
やつ当たりをした」と「彼は家族の関係にある」の二通りの意味にとることがで
きる．よってパターン
『$N$1が$N$2に当たる』は，文によって『be hard on〜』と『corresponded to〜』
の二つの訳語を使い分ける必要がある．ところがその使い分けには，この文の
因果関係に注目する必要がある．

一般に因果を表す文は，原因と結果をそれぞれ節で表すため複文となる．そのため
単文レベルのパターンでは対処できない．これは現在の結合価文法による訳し
分けの限界だと言える．以上より，現状の89\%の正解率から98\%の正解率
を得られるようになると推測される．


\vspace{1mm}
\subsection{名詞の訳語選択に付いての考察}
%\vspace{-1mm}
%\subsubsection{名詞の訳語選択への有効性}
%\vspace{-3mm}
%\vspace{-2mm}
%\vspace{-6mm}
\subsubsection{訳語誤選択の原因と解決方法}
%動詞の訳語誤選択と同様に，ALTが正しい訳語を選択できなかった原因を，評
%価が『×』となっ
%た例文92文について調査した．結果を表3に示す．

名詞の場合は，動詞の場合のように単純にパターンを追加するなどの方法で解決
することはできない．
その原因として，パターンが用言を中心としたものであることが挙げら
れる．つまりパターンは用言を訳し分けるために，用言に係る格要素と最低限
の意味属性しか定義していない．したがって，その定義外の名詞の訳
語選択についてはパターンを用いても効果がない．よって表3の
原因が改善されたとしても，全ての名詞が
結合価文法によって訳し分けができると考えられない．しかし「(6)慣用表
現」は，パターンの登録によって「$N$1(人)が話の腰を折る $N$1 interrupt a
speech」といった対象の名詞を含むパターンができるので，訳し分
けができると考えられる．
したがって，現状の91\%の正解率から94\%の正解率を得ら
れるようになると推測される．
%
\vspace{1mm}
\section{まとめ}
本研究では，単文において結合価文法の動詞と名詞の訳し分けの精度を調
査した．
具体的には，IPAL辞書の見出し語に登録されている動詞と名詞についての例文を
ALTで翻訳し，その結果を評価する方法で調査を行なった．なおこの結果には
ALTの頻度情報が含まれている．

その結果，特に動詞についてはデフォルトの訳語と比べ34\%，名詞では6\%高
い正解率を得られた．
また失敗例の分析から，パターンの拡充などによっ
て，結合価文法の特徴を限界まで用いることができれば，さらに精度向上が期
待できることがわかった．その限界は動詞で98\%，名詞で94\%と推測され
る.

\vspace{1mm}
\begin{thebibliography}{9}
%\begin{scriptsize}
\begin{footnotesize}
\bibitem{鈴木}
鈴木克志, 太細孝, ``日英機械翻訳における共起表現の扱い'', 情報処理
学会自然言語処理研究会, 91-NL-82, pp.1-8, 1991.

\bibitem{角田}
角田達彦, 田中英彦, ``英語名詞の多義性解消における文脈と
しての場面情報の評価'', 自然言語処理, Vol.3, No.1, pp.3-27, 1996.

\bibitem{水谷}
水谷静夫, 他, 
%石棉敏雄, 荻野孝野, 賀来直子,草薙裕, 
``文法と
意味I'', 朝倉書店, 1983.

\bibitem{IPAL}
http://www.ipa.go.jp/STC/NIHONGO/IPAL/ipal.html

\bibitem{日本語語彙体系}
池原悟, 他, 
%宮崎正弘, 白井諭, 横尾昭男, 中岩浩巳, 小倉健太郎, 大山芳史, 林良彦, 
``日本語語彙体系 ５構文体系'', 岩波書店, 1997.

\bibitem{金出地}
金出地, 池原, 村上, 
``結合価文法による動詞の訳語選択能力の評価'', 情処第63回全国 Vol.2, pp.267-268, 2001.

\bibitem{金出地2}
金出地, 徳久, 池原, 村上, 
``結合価文法による動詞と名詞の訳語選択能力の評価'', 自然言語処理研究会
2003-NL-153-16, pp.119-124, 2003.

\bibitem{金出地3}
金出地, 徳久, 池原, 村上, 
``結合価文法による動詞と名詞の訳語選択能力の評価'', 言語処理学会論文誌
(投稿中)
\end{footnotesize}
%\end{scriptsize}
\end{thebibliography}
\end{document} 