文型パターンによる日英翻訳のための名詞句パターン辞書の構築

計算機工学講座 池原研究室

012022 神野 絵理

研究の背景

現在の機械翻訳：

「文型パターン」を用いた翻訳方式が期待

文型パターン‥意味のまとまる単位にパターン化した

言語表現の構造

重文・複文の翻訳においての提案[1]

→ 名詞句変数の使用

名詞句においてもパターン翻訳を実現

[1]池原ほか: 非線型な表現構造に着目した重文と複文の日英文型パターン化

自然言語処理, Vor.11, No.3 (2004)

研究の目的

名詞句を自動的にパターン化

名詞句パターン辞書の作成

翻訳実験による

名詞句パターン辞書の有効性の検証

名詞句パターンの例

（対象データ）

日本語 ： 彼のお母さん

英語 ： his mother

（名詞句パターン）

日本語 ： PRN1のN2(女, 母)

英語 ： PRN1ˆposs N2

PRN→代名詞、N→一般名詞、^poss→所有格

対象データ

日英対訳コーパス[1]から抽出

名詞句 約4.5万件

→ 名詞句対訳コーパス

表1: 対訳コーパスの名詞句の一部

パターン化の手順

例）データ

日本語: これらの花 英語：these flowers

単語アライメント

これらの these、 花 flowers

対応要素の変数化

これらの→REN 花→N

these→PRN flowers→N

意味属性と形態素調整の付与

日本語パターン：REN1N2(花, 樹木)

英語パターン：PRN1Nˆpl N2ˆpl

名詞句パターン辞書

データ：約4.5万件の日英名詞句対

日本語パターン

英語パターン

約3.5万件の名詞句パターン対を収録

1パターン

パターン化

表2: 日本語パターンに対する英語パターン

翻訳実験

＜対象＞

名詞句対訳コーパスよりランダムで選んだ100件

＜手順＞

翻訳プロトタイプシステム(Meijin)による翻訳

入力句と日本語パターンを照合

適合パターンの抽出

名詞句パターン辞書を用いた検索

英語パターンの変数へ単語を代入し出力

評価基準

出力句においての評価

評価◯：文法的に正しく、意味も理解できる場合

評価△：文法的には正しくないが、意味は理解できる場合

評価×：意味的に間違っている、または、訳出が無い場合

1入力句につき、複数の訳出

→ 人手で最適解を選択

<評価値>

再現率R‥入力句がパターンに適合した割合

適合率P‥入力句がパターンに適合し、かつ、評価◯で あった割合

評価結果

表4: 100件の名詞句の結果

<評価値>

再現率R‥75%

適合率P‥99%

考察

他翻訳機、参考1(ALT-J/E)、参考2(翻訳の王様)

との比較

↓

Meijinにおいて、適合率Pが高い

良質の翻訳

表5：比較実験の結果

名詞句パターン辞書の有効性

問題点

複合名詞のパターン化（複合名詞‥ 名詞連続）

（例）あの力士 that sumo wrestler

（パターン化）

REN1 N2 PRN1 sumo N2

字面で残っているパターンの見直し

複合名詞への対応

まとめ

名詞句パターン辞書の作成

Meijinによる翻訳実験

（結果）高い翻訳精度

→ 名詞句パターン辞書の有効性

今後の課題

複合名詞ヘの対応思案

標本の追加 → パターンの強化

再現率の向上

意味属性体系

計算機工学講座 池原研究室の神野絵理です。

文型パターンによる日英翻訳のための

名詞句パターン辞書の構築と題しまして

発表します。

研究の背景について説明します。

現在の機械翻訳では

言語表現を意味のまとまる単位にパターン化した「文型パターン」を用いた翻訳方式が期待されています。

最近、重文複文において、この「文型パターン」を用いた手法が提案されました。

その手法では、パターン記述変数に、名詞句変数が使われており、その変数に代入された日本語表現を英訳する必要があります。

そこで、本研究では、

名詞句においても「文型パターン」を用い翻訳の実現を試みます。

本研究の目的は、名詞句を自動的にパターン化し、それをまとめた「名詞句パターン辞書」を作成することです。

この辞書を用いて、翻訳することにより、

作成した名詞句パターン辞書の有効性を検証します。

名詞句パターンの例です。

対象データとし、日本語表現

彼のお母さん、英語表現 his mother

の場合

パターン化すると

日本語パターンは PRN1のN2

英語パターンは PRN^poss N2

となります。

名詞句パターン辞書に用いる

対象データは、

日英対訳コーパスから抽出した

名詞句 約 4.5万件とします。

対訳コーパスの名詞句は

重複文から抽出した

日本語名詞句がありそれに対応する

英訳も同時に掲載されています。

パターン化の手順について

日本語表現で それらの花

英語表現で these flowers

の場合で説明します。

まず、日英名詞句で単語アライメントをとります。

単語アライメントとは、日本語表現と英語表現で単語対応をとることです。

今回の例で言いますと、

それらの と these、花 と flowers

が対応し、アライメントがとれたことになります。

次に、対応がとれた単語において変数化を行います。今回の例ですと、それらのが連体詞変数：REN

に、theseが代名詞変数PRNのように変数化されます。

次に、意味属性と形態素調整の付与を行います。例について付与すると、このようになり、意味属性とは、この（）内の花、樹木のことで、花の意味を示しています。形態素調整は、

＾plのことでこの単語が複数であることを示しています。

名詞句パターン辞書について説明します。

データ4.5万件をパターン化し、

日本語パターンと英語パターンで1パターンとします。このパターンと重複するパターンは削除し、

約3.5万の名詞句パターン対ができました。

そして、これを名詞句パターン辞書としました。

日本語パターンで今回1番多かったのは、

REN1 N2(連体詞) (名詞)の連続で、3719個

以下そのN1、PRN1のN2のようになっています。

この表をみますと、英語パターンにおいて第1位で高い割合が出ている日本語パターンに関しては、そのまま第一位の英語パターンを適応すれば、良い翻訳ができそうですが、N1のN2のような、1位も2位も同じ割合の場合、

どの英語パターンを適応するか、選択する必要があります。

翻訳実験について説明します。

対象とするのは、名詞句パターンからランダムで選んだ日本語名詞句100件とします。

この100件において、

翻訳プロトタイプシステム(Meijin)による翻訳を行います。

その手順について説明します。

まず、日本語名詞句と日本語パターンを照合します。

次に、照合結果から適合した日本語パターンを抽出します。

そして、名詞句パターン辞書を用いて、その日本語パターンに対応する英語パターンを抽出します。

その英語パターンの変数部に単語を代入し、英語名詞句を出力します。

評価基準について説明します。

文法 〜 は評価◯とし、

文 〜 は評価△とし、

意味 〜 は評価×とします。

この結果より、評価値を求めます、

評価値は、再現率Rと適合率Pを用いて集計します。

再現率とは、入力句〜 で、

適合率とは、再現率のなかで評価◯である割合とします。

評価結果はこのようになりました。

評価×25個は、全て、適合するパターンがなかった名詞句でした。

これにより、

再現率Rは、適合するパターンがあった75%

、適合率はその中での評価◯の割合で98.7%でした。

考察です。

他の翻訳機

ALT-J/E、および、翻訳の王様と

本システムMeijinでの翻訳の比較を行いました。

適合率の数値をみると

Meijinにおいて高い割合がでていました。

これは、パターン候補のあった名詞句においての数値であり、

今回作成した

名詞句パターン辞書が有効であることがわかりました。

問題点です。

複合名詞において、パターン化した時に

不具合がありました。

その例を示します。

入力データ

あの力士 that smou wrstler

の場合

パターン化すると

日本語でREN1 N2、英語でPRN1 smou N2です。

これは、本来、力士とsmou wrestlerが対応すべきなのですが、今回、単語アライメントのみを行ったため、力士との対応においてwrestlerが当たってしまい、smouを見落としたことに原因がありました。

よって

パターン辞書に字面で残っているパターンにおいては見直しの必要があり、また、

複合名詞への対応策も考える必要があります。

まとめです。

本研究では、

名詞句パターン辞書を作成し、

Meijin による翻訳を行いました。

その結果、高い翻訳精度が出たことから、

名詞句パターン辞書の有効性が認められなした。

今後の課題は、

複合名詞への対応策の検討と、

標本を追加することにより

再現率の向上を目指します。

・再現率は低くていいのか?

はい．

今回，約3.5万件の名詞句パターンのルールからのみ，自動的に訳出を行いましたが，参考1，2の翻訳機とも，

結合パターン等の従来からの方法を併用しており，本システムにおいても今後，これらの方法を追加していけば，

再現率の向上が見込めると思いますので，現段階においては，悪い数値とは思っていません!

・標本はどのくらい増やすの?

すでに重文・複文に関しては，名詞句対応がとれたコーパスがあり，今回パターン化することができましたが，今後，単文においてもいずれはパターン化され，名詞句を抽出できると考えられますので，見通しがあると思います．

・・それで，どれくらい性能が良くなるの?

約2割の再現率の向上が見込めると考えています．

・・・どうしてそう言えるの??

2005-02-09T00:19:20