日中対訳文を用いた同義対訳専門用語の同定手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2015-03-15
• タイトル: 日中対訳文を用いた同義対訳専門用語の同定手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Identifying Bilingual Synonymous Technical Terms from Japanese-Chinese Parallel Sentences
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：学生・若手研究者論文] 訳語対獲得，同義語，フレーズテーブル，専門用語
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 筑波大学大学院システム情報工学研究科
• 著者所属: 筑波大学大学院システム情報工学研究科
• 著者所属: 筑波大学システム情報系
• 著者所属: 日本特許情報機構
• 著者所属: 筑波大学システム情報系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Patent Information Organization (JAPIO)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba
• 著者名: 龍, 梓; 董, 麗娟; 宇津呂, 武仁; 三橋, 朋晴; 山本, 幹雄
• 著者名(英): Long, Zi; Dong, Lijuan; Takehito, Utsuro; Tomoharu, Mitsuhashi; Mikio, Yamamoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 特許文書翻訳の過程において，専門用語の対訳辞書は重要な情報源であり，これまでに，対訳特許文書を情報源として，専門用語対訳対を自動獲得する手法の研究が行われてきた．その中でも有力な手法の1つとして，句に基づく統計的機械翻訳モデルを用いることにより，対訳特許文から学習されたフレーズテーブルとSVMを用いて，専門用語対訳対獲得を行う手法があげられる．しかし，この手法では，ある日本語専門用語の訳語推定の際に，その日本語専門用語が出現する1つの対訳文に出現する訳語のみを推定対象としていた．したがって，他の対訳文に出現している同義の専門用語対訳対とはまったく独立に訳語推定が行われており，本来同義関係にある複数の専門用語対訳対の間の関係を同定できない，という問題点があった．そこで，本論文では，ある日本語専門用語およびその同義語候補が出現する複数の対訳文を入力として，同義の専門用語対訳対を同定する手法を提案する．提案手法では，対訳特許文および句に基づく統計的機械翻訳モデルのフレーズテーブルを用いて専門用語対訳対を収集し，それに対して，SVMを適用することにより，専門用語対訳対の同義・異義関係の判定を行う．日中パテントファミリーから抽出した360万対の日中対訳文に対して提案手法を適用し，同義関係にある日中対訳専門用語の同定において，再現率が25%以上という条件のもとで，約90%の適合率を達成した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the process of translating patent documents, a bilingual lexicon of technical terms is inevitable knowledge source. It is important to develop techniques of acquiring technical term translation equivalent pairs automatically from parallel patent documents. We take an approach of utilizing the phrase table of a state-of-the-art phrase-based statistical machine translation model. Especially, in the task of acquiring Japanese-Chinese technical term translation equivalent pairs from parallel patent documents, this paper considers situations where a technical term or its synonym candidate is observed in many parallel patent sentences and is translated into many translation equivalent and studies the issue of identifying synonymous translation equivalent pairs. First, we collect candidates of synonymous translation equivalent pairs from parallel patent sentences. Then, we apply the Support Vector Machines (SVMs) to the task of identifying bilingual synonymous technical terms. Finally, we achieve the performance of over 90% precision with the condition of more than or equal to 25% recall.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 56, 号 3, p. 960-971, 発行日 2015-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764