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- かずまさ うみのなか
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1 中 国 語 への 翻 字 における 関 連 語 抽 出 の 効 果 黄 海 湘 藤 井 敦 筑 波 大 学 大 学 院 図 書 館 情 報 メディア 研 究 科 茨 城 県 つくば 市 春 日 1-2 E-mal: {lectas21, あらまし 外 国 語 の 専 門 用 語 や 固 有 名 詞 を 翻 字 するときに, 日 本 語 や 韓 国 語 ではカタカナやハングルなどの 表 音 文 字 を 用 いる.それに 対 して, 中 国 語 では 漢 字 を 用 いて 翻 字 する.しかし, 漢 字 は 表 意 文 字 であるため, 発 音 は 同 じでも 漢 字 によって 意 味 や 印 象 が 異 なる 可 能 性 がある.そこで, 中 国 への 翻 字 では 適 切 な 漢 字 を 選 択 する 必 要 がある. 本 研 究 は, 翻 字 対 象 の 関 連 語 を World Wde Web から 的 に 抽 出 し, 翻 字 対 象 を 表 す 印 象 キーワー ドとして 利 用 する 翻 字 手 法 を 提 案 する. 評 価 実 験 によって 提 案 手 法 の 有 効 性 を 示 す. Effects of Related Term Extracton n Translteraton nto Chnese HaXang Huang and Atsush Fu Graduate School of Lbrary, Informaton and Meda Studes, Unversty of Tsukuba 1-2 Kasuga, Tsukuba-sh, Ibarak, , Japan E-mal: {lectas21, fu}@sls.tsukuba.ac.p Abstract To translterate foregn techncal terms and proper nouns, n Japanese and Korean, phonograms, such as Katakana and Hangul, are used. In Chnese, the pronuncaton of a source word s spelled out wth Kan characters. However, because Kan comprses deograms, dfferent Kan are assocated wth the same pronuncaton, but can potentally convey dfferent meanngs and mpressons. In ths paper, we propose a method to select characters n translteraton nto Chnese usng related terms extracted from the World Wde Web. We show the effectveness of our method expermentally. 1. はじめに 科 学 技 術 や 経 済 の 発 展 に 伴 い, 新 しい 専 門 用 語 や 固 有 名 詞 が 次 々に 作 られ,インターネットによって 世 界 中 に 発 信 される. 外 国 の 文 化 を 取 り 入 れるために,こ れらの 新 語 を 迅 速 に 母 国 語 へ 翻 訳 する 必 要 性 が 高 まっ ている. 外 国 語 を 翻 訳 する 方 法 には 意 味 訳 と 翻 字 が ある. 意 味 訳 は, 原 言 語 の 意 味 を 翻 訳 先 の 言 語 で 表 記 する 方 法 である. 翻 字 は, 原 言 語 の 発 音 を 翻 訳 先 の 言 語 における 音 韻 体 系 で 表 記 する 方 法 である. 専 門 用 語 や 固 有 名 詞 は 翻 字 されることが 多 い. 日 本 語 や 韓 国 語 はカタカナやハングルなどの 表 音 文 字 を 用 いて 外 国 語 を 翻 字 する.それに 対 して, 中 国 語 には 漢 字 しかないので, 漢 字 を 用 いて 翻 字 する.しか し, 漢 字 は 表 意 文 字 であるため, 同 じ 発 音 に 複 数 の 文 字 が 対 応 し, 文 字 によって 意 味 や 印 象 が 異 なる.その 結 果, 同 音 異 義 の 問 題 が 発 生 する.すなわち, 翻 字 に 使 用 する 漢 字 によって, 翻 字 された 言 葉 に 対 する 意 味 や 印 象 が 変 わってしまう. 例 えば, 飲 料 水 の 名 称 である コカコーラ(Coca- Cola) に 対 して, 様 々な 漢 字 列 で 発 音 を 表 記 するこ とができる. 公 式 の 表 記 は 可 口 可 乐 であり, 原 言 語 と 発 音 が 近 い. 可 口 には 美 味 しい, 可 乐 には 楽 しい という 意 味 があり, 飲 料 水 の 名 称 とし て 良 い 印 象 を 与 える. Coca-Cola の 発 音 に 近 い 漢 字 列 として 口 卡 口 拉 もある.しかし, 口 卡 には 喉 に 詰 まる という 意 味 があり, 飲 料 水 の 名 称 とし て 不 適 切 である. 別 の 例 として, 音 楽 家 の ショパン(Chopn) は 中 国 語 で 肖 邦 と 表 記 する. 肖 は 中 国 人 名 の 苗 字 によく 使 われる 漢 字 である. 肖 と 同 じ 発 音 の 漢 字 には 消 がある.しかし, 消 は 消 す や 消 滅 する などの 意 味 があるため, 人 名 には 不 適 切 である. 以 上 の 例 より, 外 国 語 を 中 国 語 に 翻 字 する 場 合 は, 発 音 だけではなく, 漢 字 が 持 つ 意 味 や 印 象,さらに, 翻 字 対 象 の 種 別 ( 人 名 や 企 業 名 など)も 考 慮 して 漢 字 を 選 択 する 必 要 がある.この 点 は, 企 業 名 や 商 品 名 を 中 国 に 普 及 させてブランドイメージを 高 めたい 企 業 に とって 特 に 重 要 である. 翻 字 に 関 する 既 存 の 手 法 は, 狭 義 の 翻 字 と 逆 翻 字 に 大 別 することができる. 前 者 は 外 国 語 を 移 入 して, 新 しい 言 葉 を 生 成 する[4,5,6,7]. 後 者 はす でに 翻 字 された 言 葉 に 対 して 原 言 語 を 特 定 する
2 [1,2,3]. 逆 翻 字 は 主 に 言 語 横 断 検 索 や 機 械 翻 訳 に 応 用 されている.どちらの 翻 字 も 発 音 をモデル 化 して 音 訳 を 行 う 点 は 共 通 している.しかし, 逆 翻 字 は 新 し い 言 葉 を 生 成 しないため, 本 研 究 とは 目 的 が 異 なる. 本 研 究 の 目 的 は 狭 義 の 翻 字 である. 以 降, 本 論 文 では 翻 字 を 狭 義 の 翻 字 の 意 味 で 使 う. 中 国 語 を 対 象 とした 翻 字 [4,5,6,7]は 人 名 や 地 名 などの 外 来 語 に 対 して, 発 音 モデルと 言 語 モデルを 単 独 または 組 み 合 わせて 使 用 する.しかし, 翻 字 対 象 語 の 意 味 や 印 象 を 考 慮 していない. Xu ら[8]は 翻 字 対 象 語 の 発 音 と 印 象 を 考 慮 した 翻 字 手 法 を 提 案 した. 黄 ら[9]は 翻 字 対 象 語 の 種 別 も 考 慮 した 翻 字 手 法 を 提 案 した.これら2つの 手 法 では, 翻 字 対 象 の 印 象 を 表 す 印 象 キーワード に 基 づいて, 翻 字 に 使 用 する 漢 字 を 選 択 する.しかし, 印 象 キーワ ードはユーザが 中 国 語 で 与 える 必 要 がある. 本 研 究 は, 翻 字 対 象 語 の 関 連 語 を World Wde Web から 的 に 抽 出 し, 印 象 キーワードとして 使 用 する 翻 字 手 法 を 提 案 する. 以 下,2.で 本 研 究 で 提 案 する 手 法 について 説 明 し, 3.で 提 案 手 法 を 評 価 する. 2. 提 案 する 翻 字 手 法 2.1 概 要 本 研 究 で 提 案 する 翻 字 手 法 の 概 要 を 図 1 に 示 す. 図 1 は, 左 から 順 番 に 発 音 モデル, 印 象 モデル, 言 語 モデル に 大 別 される. 以 下, 図 1に 基 づいて 翻 字 手 法 について 説 明 する. 本 手 法 の 入 力 は 2 つある.1 つ 目 は, 翻 字 対 象 とな る 外 国 語 である.2 つ 目 は, 翻 字 対 象 の 種 別 を 人 名, 企 業 名, 商 品 名 などのカテゴリで 入 力 する. そして, 本 手 法 はこれらの 入 力 に 対 して,1 つ 以 上 の 漢 字 列 を 翻 字 の 候 補 として 出 力 する. 図 1 の 最 左 では, 発 音 モデル によって, 翻 字 対 象 と 発 音 が 近 い 漢 字 列 とそれぞれの 確 率 が 得 られてい る.これらの 漢 字 列 が 翻 字 候 補 となる. 現 在, 翻 字 対 象 となる 外 国 語 は 日 本 語 のカタカナ 語 を 対 象 としてい る.これはカタカナ 語 が 発 音 表 記 であるローマ 字 に 変 換 することが 容 易 だからである. 図 1 では, エプソ ン(Epson) を 翻 字 対 象 の 例 として 挙 げている.ただ し,ローマ 字 表 記 に 変 換 できれば, 他 の 言 語 を 入 力 す ることも 可 能 である. 図 1 の 中 央 では, 印 象 モデル によって, 印 象 キ ーワードに 関 連 する 漢 字 とそれぞれの 確 率 が 得 られて いる. 印 象 モデルを 使 用 することによって, 印 象 キー ワードの 中 に 含 まれてない 漢 字 も 出 力 することが 可 能 である. 図 1 では, 印 象 キーワード( 喜 爱, 普 及, 普 通, 生 动 )に 関 連 する 漢 字 ( 爱, 普, 好 など)とそれぞれの 確 率 が 得 られている. Xu ら[8]と 黄 ら[9]の 研 究 では, 印 象 キーワードはユ ーザが 直 接 中 国 語 で 与 えてもらう 必 要 がある.したが って,ユーザは 翻 字 対 象 が 指 す 実 体 や 概 念 について 知 らなければならない.また, 中 国 語 についても 知 らな ければならない.これらの 条 件 によって,システムを 利 用 できるユーザが 制 限 されてしまう. 本 研 究 では 印 象 キーワードを 生 成 して,この 問 題 を 解 消 する. 外 国 語 エプソン 印 象 キーワード 喜 爱, 普 及, 普 通, 好 ( 好 き, 普 及, 普 通, 良 い ) 種 別 企 業 名 ローマ 字 に 変 換 epuson 漢 字 に 変 換 埃 普 松 爱 浦 松 爱 普 生 発 音 モデル 印 象 を 表 す 漢 字 に 変 換 爱 好 普 印 象 モデル 再 順 位 付 け 人 名 企 業 名 商 品 名 言 語 モデル 言 語 モデル 言 語 モデル 爱 埃 普 浦 松 生 言 語 モデル エプソン と 発 音 する 漢 字 列 と 確 率 訳 語 の 順 位 付 きリスト 爱 普 生 埃 普 松 爱 浦 松 図 1 提 案 する 翻 字 手 法 の 概 要
3 図 1 の 最 右 では, 入 力 された 種 別 カテゴリに 対 応 す る 言 語 モデルが 選 ばれる. 図 1 では, 企 業 名 モデ ル が 選 ばれている. 発 音 モデルで 得 られた 翻 字 候 補 は 複 数 になる 場 合 が あるため,それぞれに 順 位 を 付 ける. 具 体 的 には, 発 音 モデルで 得 られた 翻 字 候 補 の 確 率 による 順 位 を, 印 象 モデルと 言 語 モデルで 得 られた 漢 字 の 確 率 によって 再 順 位 付 けする. 以 下,2.2 で 印 象 キーワードの 生 成 について 説 明 す る.2.3 で 確 率 的 な 漢 字 選 択 手 法 の 全 体 像 について 説 明 する.2.4~2.6 で 発 音, 印 象, 言 語 のモデ ル 化 について 個 別 に 説 明 する.なお,2.2 が 本 研 究 で 新 規 に 提 案 する 部 分 である.2.3~2.6 は 筆 者 らが 提 案 した 翻 字 手 法 の 全 体 を 理 解 するために 必 要 である. 2.2 印 象 キーワードの 生 成 翻 字 対 象 が 指 す 実 体 や 概 念 に 対 して,その 印 象 を 中 国 語 で 表 記 した 語 を 印 象 キーワード と 呼 ぶ. 本 研 究 では, 翻 字 対 象 の 関 連 語 を World Wde Web から 的 に 抽 出 し, 印 象 キーワードとして 利 用 する. 印 象 キーワードの 生 成 は 関 連 語 候 補 の 抽 出 と 印 象 キーワードの 選 択 の 2 段 階 に 分 けられる. 図 2 に 翻 字 対 象 が エプソン の 場 合, 印 象 キーワー ドを 生 成 するまでの 概 要 を 示 す. 図 2 の 上 部 では, 翻 字 対 象 に 関 連 する 関 連 語 候 補 の 抽 出 過 程 を 示 してい る. 下 部 では, 生 成 する 印 象 キーワードの 選 択 過 程 を 示 している. 以 下,それぞれについて,2.2.1 と で 説 明 する 関 連 語 候 補 の 抽 出 翻 字 対 象 の 関 連 語 を 抽 出 するために, 翻 字 対 象 に 関 する 情 報 源 が 必 要 である. 例 えば, 翻 字 対 象 が 商 品 名 であれば,その 商 品 を 紹 介 する 文 書 であり, 翻 字 対 象 が 企 業 名 であれば, 企 業 の 理 念 やイメージに 関 する 文 翻 字 対 象 エプソン Wkpedaを 検 索 書 である. このような 情 報 源 として,World Wde Web 上 のフリ ー 百 科 事 典 ウィキペディア(Wkpeda) 日 本 語 版 1 を 利 用 した.2006 年 12 月 15 日 の 時 点 では 約 30 万 の 見 出 し 語 があり, 一 般 名 詞 のほかに, 人 名, 地 名, 企 業 名, 商 品 名 が 登 録 されている. 関 連 語 候 補 の 抽 出 は 以 下 の 手 順 に 従 って 行 う. 1. 翻 字 対 象 語 を Wkpeda で 検 索 し, 結 果 ページを 取 得 する. 図 2 の 例 では, 翻 字 対 象 の エプソ ン を Wkpeda で 検 索 し, 検 索 結 果 のページが 得 られる. 2. 取 得 した 結 果 ページから HTML タグを 削 除 し, 茶 筌 で 形 態 素 解 析 を 行 う. 3. 形 態 素 解 析 の 結 果 から, 翻 字 対 象 の 関 連 語 候 補 として, 名 詞, 形 容 詞 を 抽 出 する.ただし, 名 詞 - 数, 名 詞 - 接 尾 - 助 数 詞, 名 詞 - 副 詞 可 能, 名 詞 - 非 自 立, 名 詞 - 代 名 詞 は 削 除 した. 図 2 では, 好 き, 普 及, 普 遍, 良 い な どが 関 連 語 の 候 補 として 抽 出 されている 印 象 キーワードの 選 択 Wkpeda から 抽 出 した 名 詞 と 形 容 詞 の 中 には, 翻 字 対 象 と 関 連 がない 語 が 含 まれているため, 翻 字 に 使 用 する 関 連 語 を 選 択 する 必 要 がある. 本 研 究 では, 翻 字 対 象 と 関 連 語 候 補 間 の 相 互 情 報 量 を 計 算 して, 関 連 語 の 選 択 を 行 う. 相 互 情 報 量 は 式 (1)を 用 いて 計 算 する. X, Y ) I( X, Y ) = log (1) X ) Y ) X)と Y)は 単 語 X と Y の 出 現 確 率 で,X,Y)は X と Y の 同 時 確 率 である.ここでは,X は 翻 字 対 象 であり, Y は 関 連 語 候 補 である. 図 2 の 例 では,X は エプソ ン である.Y は 好 き, 普 及, 普 遍, 良 い である. 検 索 結 果 エプソン の 説 明 形 態 素 解 析 関 連 語 候 補 好 き 普 及 普 通 良 い 印 象 キーワード 喜 爱 普 及 好 Yahoo!で 中 国 語 に 翻 訳 関 連 語 選 択 好 き 普 及 良 い 相 互 情 報 量 の 計 算 Gooで 検 索 翻 字 対 象 Xと 関 連 語 候 補 Yの 出 現 頻 度, 共 出 現 頻 度 Y 出 現 頻 度 共 出 現 頻 度 好 き 944,000 48,000 普 及 730,000 22,200 普 遍 452,000 1,020 良 い 533,000 63,400 図 2 印 象 キーワード 生 成 の 概 要 1
4 印 象 キーワードの 選 択 は 以 下 の 手 順 に 従 って 行 う. 1. X), Y),X,Y) を 計 算 するために, X, Y, X and Y を 検 索 キーワードとしてGoo 2 で 検 索 し, 検 索 結 果 の 総 数 で 近 似 する. 2. 翻 字 対 象 との 相 互 情 報 量 が 上 位 10 位 までの 候 補 を 関 連 語 として 選 択 する. 図 2 では, エプソ ン の 関 連 語 として 良 い, 好 き, 普 及 が 選 ばれている. 3. 印 象 モデルに 渡 す 印 象 キーワードは 中 国 語 であ るため, 翻 字 対 象 の 関 連 語 を 中 国 語 に 翻 訳 する 必 要 がある. 今 回 は でYahoo! JAPAN 3 を 利 用 して 翻 訳 した.ただし, 翻 訳 不 能 な 語 は 削 除 す る. 図 2 では, 好, 喜 爱, 普 及 はそれぞ れ 良 い, 好 き, 普 及 に 対 する 訳 語 であ り, 翻 字 対 象 の 印 象 キーワードとして 使 用 され る. 2.3 漢 字 選 択 ための 確 率 モデル 本 研 究 における 翻 字 の 目 的 は, 翻 字 対 象 ローマ 字 表 記 R, 印 象 キーワード W, 種 別 T が 与 えられ た 条 件 のもとで,K R,W,T)が 最 大 になる 漢 字 列 K を 選 択 することである. 式 (2)を 用 いて K R,W,T)を 計 算 する. K R, W, T ) R, W, T = R, W, T ) R W T R, W, T ) R W T R W T, (2) 式 (2)の 2 行 目 はベイズの 定 理 を 用 いた 変 形 である. 3 行 目 で,R,W,T が 互 いに 独 立 であると 仮 定 する. 4 行 目 で,R,W,T)は K に 依 存 しないため 無 視 する. 最 終 的 に,K R,W,T)は R,W,T の 積 として 近 似 される.それぞれ 発 音 モデル, 印 象 モ デル, 言 語 モデル と 呼 ぶ. 2.4 発 音 モデル 発 音 モデルは, 中 国 語 の 漢 字 列 K が 与 えられた 条 件 のもとで,ローマ 字 表 記 R が 生 成 される 条 件 付 き 確 率 R である. 式 (3)を 用 いて 計 算 する.ローマ 字 表 記 はヘボン 式 を 使 用 し, 中 国 語 のピンイン Y を 中 間 言 語 として, 中 国 語 の 漢 字 に 変 換 する. R R Y ) Y N r y ) N = 1 = 1 y k ) r,y,k はそれぞれローマ 字 の 音 節,ピンインの 音 節, 漢 字 1 文 字 である. 例 えば, 漢 字 列 爱 普 生 が 与 えられた 条 件 のもと で,ローマ 字 の 音 節 e pu son が 生 成 される 確 率 を 計 算 する 場 合 は,ピンインの 音 節 a pu sheng を 中 継 してもらい, 次 のように 計 算 する (3) e pu son 爱 普 生 ) =e pu son a pu sheng) a pu sheng 爱 普 生 ) =e a) pu pu) son sheng) a 爱 ) pu 普 ) sheng 生 ) 式 (3) 中 のr y )とy k )は 式 (4)を 用 いて 計 算 する. r, y ) y, k ) r y ) =, y k ) = (4) r, y ) y, k ) r r,y )はローマ 字 の 音 節 r とピンインの 音 節 y が 共 起 する 頻 度 であり,y,k )はピンインの 音 節 y と 漢 字 k が 共 起 する 頻 度 である. これらの 共 起 頻 度 を 計 算 するために, 日 中 対 訳 辞 書 [10] 中 のピンイン 付 き 中 国 語 と 対 応 するカタカナ 語 1,140 対 を 参 考 して,ローマ 字 とピンインの 音 節,ピ ンインの 音 節 と 漢 字 を で 対 応 付 けた.これらの 一 部 をそれぞれ 表 1と 2 に 示 す. 表 1 と 2 において, 中 国 語 のピンインには, 発 音 の 四 声 に 基 づいて 1~4 の 識 別 子 が 付 けられている. ローマ 字 表 記 Rの 分 割 が 複 数 ある 場 合 は,すべての 可 能 な 分 割 を 考 慮 してr,y )を 計 算 する. 例 えば,ロ ーマ 字 表 記 epuson(エプソン) は 2 つのピンイン 列 を 一 致 し, 次 のように 分 割 される. e pu son:a pu sheng e pu so n:a pu son an 表 1: ローマ 字 音 節 とピンイン 音 節 の 共 起 頻 度 に 関 する 例 r y F (r,y ) r y F (r,y ) b be4 2 ta chou2 1 b b3 17 ta da2 8 b b4 2 ta da3 1 表 2: ピンイン 音 節 と 漢 字 の 共 起 頻 度 に 関 する 例 y k F (y,k ) y k F (y,k ) a4 爱 18 pu3 浦 3 a4 艾 4 sheng1 生 3 pu3 普 28 sheng1 声 印 象 モデル 印 象 モデルは, 漢 字 列 K が 与 えられた 条 件 のもと で, 印 象 キーワード 列 W が 生 成 される 条 件 付 き 確 率 W である. WとKを 単 語 w と 漢 字 1 文 字 k に 分 割 して,W をw k )に 基 づいて 近 似 する. しかし, 印 象 キーワードの 数 に 制 限 はないので,w とk の 数 が 常 に 同 じであるとは 限 らない.そのために, 式 (5)を 用 いてW を 計 算 する. 各 k については, w k )が 最 大 となるw だけを 考 慮 する. W max w k ) (5) w 表 3 は 漢 字 3 つと 印 象 キーワード 4 つについての w k )を 示 している. 表 中 の は, 対 応 するw と k に 対 してw k )が 計 算 できないことを 示 す. 表 3 の 例 では,W が 次 のように 計 算 される. r
5 喜 爱 普 及 普 通 生 动 爱 普 生 ) = 喜 爱 爱 ) 普 及 普 ) 生 动 生 ) = w k )は 式 (6)を 用 いて 計 算 する. w, k ) P ( w k ) = w, k ) w (6) w, k )はw とk の 共 起 頻 度 である. 本 研 究 では, 漢 字 字 典 を 用 いて 計 算 する.すなわち, 漢 字 字 典 の 見 出 し 漢 字 をk として,k の 意 味 記 述 に 使 用 された 単 語 をw とする. 実 際,w, k )を 計 算 するために, 中 国 語 の 漢 字 字 典 [11]から, 外 来 語 の 表 記 に 良 く 使 われる 見 出 し 漢 字 599 文 字 を で 選 択 し, 見 出 し 漢 字 の 意 味 記 述 を SuperMorpho 4 で 形 態 素 解 析 して, 単 語 と 見 出 し 漢 字 の 共 起 頻 度 を 計 算 した. 表 4 はw, k )の 例 を 示 す. 表 3: P (w k )の 例 w k 爱 普 生 喜 爱 0.02 普 及 0.03 普 通 0.02 生 动 表 4: 漢 字 と 単 語 との 共 起 頻 度 に 関 する 例 k w F (w,k ) k w F (w,k ) 普 普 13 生 生 91 普 普 遍 6 生 生 育 8 普 全 面 1 生 盛 言 語 モデル 言 語 モデル T,は 種 別 T に 関 するコーパスを 用 いてモデル 化 する. 具 体 的 には, 式 (7)を 用 いて 計 算 する. T, = T ) K T ) K T ) (7) T)は K に 依 存 しないので 無 視 する.すなわち, 原 理 的 には, 種 別 T のコーパスが 与 えられた 条 件 のもと で, 漢 字 列 K が 生 成 される 条 件 付 き 確 率 を 計 算 する. 実 際 は, 種 別 T に 関 するコーパスを 用 いて 漢 字 の N グラム 確 率 を 計 算 する. 現 在 は,N=1 としている. 本 研 究 では, 以 下 に 示 す 3 種 類 の 言 語 モデルを 構 築 し, 実 験 に 使 用 した. 標 準 言 語 モデル: 中 国 北 京 大 学 计 算 语 言 学 研 究 所 (Insttute of Computatonal Lngustcs) 5 が 提 供 している 人 民 日 报 ( 人 民 日 報 ) 1998 年 1 月 の 新 聞 記 事 一 ヶ 月 分 から 構 築 したモデルであ り, 異 なり 漢 字 4,540( 延 べ 12,229,563 漢 字 )を 含 む. 企 業 名 言 語 モデル: 中 国 科 学 院 計 算 技 術 研 究 所 が 主 催 している 中 文 自 然 语 言 处 理 开 放 平 台 ( 中 国 語 自 然 言 語 処 理 オープンソース) 6 が 提 供 している 22,569 社 を 含 む 公 司 名 录 库 ( 企 業 名 リスト) から 構 築 したモデルであり, 異 な り 漢 字 2,267( 延 べ 78,432 漢 字 )を 含 む. 人 名 言 語 モデル: 上 記 中 文 自 然 语 言 处 理 开 放 平 台 が 提 供 している 带 词 性 词 频 的 扩 展 词 典 ( 品 詞 および 出 現 頻 度 付 き 拡 張 辞 典 ) から 38,406 件 の 人 名 を 抽 出 し, 構 築 したモデルであ り, 異 なり 2,318( 延 べ 104,443 漢 字 )を 含 む. また, 上 記 各 モデルを 構 築 する 際 に,SuperMorpho を 用 いて,コーパスの 形 態 素 解 析 を 行 い, 句 読 点, 記 号, 機 能 語 を 事 前 に 削 除 した. 3. 評 価 実 験 3.1 実 験 方 法 本 手 法 で 提 案 した 印 象 キーワード 生 成 手 法 の 有 効 性 を 評 価 するために, で 印 象 キーワードを 与 え た 場 合 の 翻 字 精 度 と 比 較 した. 具 体 的 には, 以 下 に 示 すモデルの 組 合 せ 方 について 翻 字 精 度 を 比 較 した. 発 音 モデル, 言 語 モデル( 音 + 言 ) 発 音 モデル, 印 象 モデル, 言 語 モデル: 印 象 キー ワードを 生 成 する( ) 発 音 モデル, 印 象 モデル, 言 語 モデル: 印 象 キー ワードを で 与 える( ) 2 番 目 の が 本 研 究 の 提 案 手 法 である. 音 + 言 と はそれぞれ 期 待 される 翻 字 精 度 の 下 限 と 上 限 である. 本 研 究 では,3 種 類 の 言 語 モデルを 構 築 した.しかし, 評 価 実 験 の 目 的 は 印 象 キーワード 生 成 の 有 効 性 を 評 価 することであるため, 使 用 す る 言 語 モデルは 標 準 言 語 モデルに 統 一 した. 実 験 に 使 う 翻 字 対 象 として,まず, 日 中 対 訳 辞 書 [10]に 登 録 されているカタカナ 語 1,140 語 から 210 語 を 無 作 為 に 選 んだ.しかし,Wkpeda で 検 索 して も 結 果 が 得 られなかった 場 合 と, 検 索 結 果 が 複 数 の 説 明 ページに 対 するリンクだけの 場 合 は 関 連 語 抽 出 がで きないため, 翻 字 対 象 語 から 削 除 した. 最 終 的 に 210 語 のうち,128 語 が 残 った. 翻 字 対 象 となっている 128 語 に 関 する 種 別 の 内 訳 と 例 を 表 5 に 示 す. 各 翻 字 対 象 について, 日 本 語 が 分 かる 中 国 人 被 験 者 2 名 に 印 象 キーワードを 与 えてもらった. 具 体 的 には, 翻 字 対 象 の 128 語 に 対 して, 日 中 対 訳 辞 書 [10]に 記 載 された 注 釈 を 2 名 の 中 国 人 に 示 し, 意 味 を 理 解 させた 上 で, 中 国 語 で1つ 以 上 の 印 象 キーワードを 与 えても らった.ただし, 被 験 者 は Wkpeda を 見 ずに 作 業 を 行 ったので, 被 験 者 が 与 えた 印 象 キーワードが 全 て Wkpeda に 載 っているとは 限 らない. の 翻 字 結 果 は, 各 翻 字 対 象 について 2 名 に 対 する 正 解 訳 語 の 順 位 を 平 均 し,さらに 全 翻 字 対 象 を 横 断 して 順 位 を 平 均 した. の 翻 字 結 果 は, 全 翻 字 対 象 を 横 断 して 順 位 を 平 均 した. 翻 字 対 象 1 つに つき, で 生 成 した 印 象 キーワード 数 は 平 均 8.9 であり, の 場 合 は 平 均 6.6 であった. 翻 字 精 度 を 評 価 する 尺 度 として, 正 解 訳 語 の 平 均 順 位 を 用 いた. 日 中 対 訳 辞 書 [10]の 訳 語 を 正 解 訳 語 とした.
6 表 5: 翻 字 対 象 に 関 する 種 別 の 内 訳 と 例 種 別 語 数 カタカナ 語 の 例 ( 中 国 語 訳 ) 商 品 名 27 アウディ( 奥 迪 ) 企 業 名 35 サントリー( 三 得 利 ) 地 名 29 スーダン( 苏 丹 ) 人 名 13 エンヤ( 恩 雅 ) 一 般 名 詞 24 コーヒー( 咖 啡 ) 3.2 実 験 結 果 式 (2)に 言 語 モデルの 重 みαを 追 加 し, 式 (8)に 変 更 し,αを 変 化 させながら 実 験 を 行 った. α P ( K R, W, T) R W T, (8) 翻 字 の 実 験 結 果 を 表 6 に 示 す. 表 6 において,1 行 目 の は, 的 に 生 成 した 印 象 キーワードを 利 用 した 場 合 の 結 果 である.2 行 目 の は, 人 手 で 印 象 キーワードを 与 えた 場 合 の 結 果 である. 表 6 の 正 解 訳 語 の 平 均 順 位 は,3.1 に 示 した 2 通 りの 組 合 せに 対 する 結 果 をそれぞれに 示 している. ただし, 正 解 訳 語 の 平 均 順 位 が 言 語 モデルの 重 みαを 調 整 して, 最 も 良 い 結 果 が 得 られたα=0.4 に 対 する 結 果 だけを 示 している. 表 6 より, 音 + 言 と 比 べると, 印 象 モデルを 加 えた と の 方 が 正 解 訳 語 の 平 均 順 位 が 高 かった.しかし, の 翻 字 精 度 より, の 方 が 低 かった. 表 7 は, 各 順 位 階 級 における 正 解 訳 語 の 内 訳 である. 表 7 より, 上 位 10 と 50 までに 入 った 正 解 訳 語 の 語 数 を 見 ると, と の 差 が 僅 かであった. 以 上 をまとめると, 関 連 語 抽 出 により 生 成 した 印 象 キーワードを 用 いることで 中 国 語 の 翻 字 精 度 が 向 上 した.また, で 印 象 キーワードを 与 えた 場 合 と 同 等 の 精 度 が 得 られた. 表 6: 正 解 訳 語 の 平 均 順 位 音 + 言 考 察 本 手 法 で 各 翻 字 対 象 に 対 して, 生 成 した 印 象 キ ーワードを 翻 字 に 使 用 したときの 正 解 訳 語 順 位 を 表 8 と 9 に 例 示 する. 表 8 は, で 与 えた 印 象 キー ワードとその 翻 字 結 果 と 比 べ, 生 成 した 印 象 キー ワードが 有 効 だった 翻 字 対 象 の 例 を 示 している. 表 9 は, 生 成 した 印 象 キーワードが 有 効 でなかった 翻 字 対 象 の 例 を 示 している. 表 8 と 9 において,1 列 目 の 種 別 は, 翻 字 対 象 の 種 別 である. 5 列 目 の 印 象 キーワード は 翻 字 対 象 に 対 する 印 象 キーワードを 示 している.その 中 国 語 の 意 味 を 表 す 日 本 語 を 括 弧 内 に 示 している. 自 動 の 場 合 はその 中 国 語 に 翻 訳 する 前 の 日 本 語 を 括 弧 内 に 示 している. の 場 合 は 筆 者 が 日 本 語 訳 を 与 えた. 6 列 目 の 正 解 訳 語 順 位 では, 音 + 言,, を 比 較 している. 表 8 と 9 の 印 象 キーワード 欄 を 見 ると, 的 に 抽 出 した 印 象 キーワードは, で 与 えた 印 象 キー ワードとあまり 一 致 していない. 表 9 を 見 ると, シャネル の 場 合 は, 抽 出 し た 印 象 キーワードが で 与 えた 印 象 キーワードと 一 致 する 語 はいくつかあった.しかし,より 翻 字 対 象 の 印 象 を 表 すような 語 がなかった.そのために, 印 象 キ ーワードとして 有 効 に 機 能 しなかった. インテル の 場 合 は, 印 象 モデルを 加 える 前 の 音 + 言 の 11 位 から 326 位 まで 低 下 した. 生 成 した 印 象 キーワードを 見 ると, インテル に 関 す る 印 象 を 表 す 語 がなかった. カタール の 場 合 は, 生 成 した 印 象 キーワー ドが 全 部 カタール 周 辺 国 の 国 名 となっている. カタ ール の 印 象 キーワードとして 適 切 ではなかった. モナリザ と ディスコ の 場 合 は, 生 成 し た 印 象 キーワードの 中 に, 翻 字 対 象 と 関 係 のない 語 が いくつかがあった. 例 えば, モナリザ の 自 己 ( 自 分 ), 手 ( 手 ), 没 有 ( 無 く) であり, ディ スコ の 好 ( 良 い), 回 来 ( 帰 り), 制 ( 製 ) である.また, 抽 出 した 印 象 キーワード 非 常 は, 本 来 とても の 意 味 なので, 中 国 語 の 大 ではな く, 非 常 と 訳 すべきである. 4. まとめ 中 国 語 では, 外 国 語 を 翻 字 するときに, 表 意 文 字 で ある 漢 字 を 使 用 する.しかし, 発 音 は 同 じでも 使 用 す る 漢 字 によって 翻 字 結 果 の 意 味 や 印 象 が 異 なる. 本 研 究 は, 外 国 語 を 中 国 語 に 翻 字 するときに, 翻 字 対 象 に 関 する 関 連 語 を Wkpeda から 的 に 抽 出 し, 翻 字 対 象 を 表 す 印 象 キーワードとして 利 用 する 翻 字 手 法 を 提 案 した.また, 評 価 実 験 では, で 与 えた 印 象 キ ーワードを 使 用 する 場 合 の 翻 字 精 度 と 比 較 した.その 結 果 として, 正 解 訳 語 の 平 均 順 位 では, の 235 位 に 対 して, 抽 出 の 場 合 は 265 位 であった.さらに, 上 位 10 位 までに 入 った 正 解 訳 語 数 を 見 ると,ほとん ど 差 がなかった.この 結 果 によって, 本 手 法 の 有 効 性 が 示 された. しかし,Wkpeda の 項 目 になかった 翻 字 対 象 には 本 手 法 を 適 用 することができない. 今 回 は,これらの 翻 字 対 象 を 実 験 から 削 除 した. 実 際 に 応 用 するとき, 翻 字 対 象 の 情 報 が 得 られる 代 替 の 情 報 源 を 探 す 必 要 が ある.また, 今 後 の 課 題 としては, 印 象 モデルの 重 み 調 整 や 関 連 語 抽 出 のさらなる 精 緻 化 がある. 表 7: 順 位 階 級 における 正 解 訳 語 数 の 内 訳 順 位 階 級 1~10 11~50 51~ ~ ~ ~ ~ ~ 音 + 言 正 解 訳 語 数
7 種 別 商 品 名 翻 字 対 象 ボルボ 正 解 訳 語 沃 尔 沃 表 8: 抽 出 した 印 象 キーワードが 有 効 だった 翻 字 対 象 の 例 手 法 印 象 キーワード 标 致 汽 车 (プジョー) 雷 诺 (ルノー) 马 自 达 (マツダ) 轿 车 (セダン) 小 轿 车 (クーペ) 福 特 (フォード) 车 型 ( 車 種 ) 福 特 汽 车 (フォード モー ター) 三 菱 汽 车 工 业 ( 三 菱 車 ) 全 部 的 型 号 (フルモデル) 大 型 ( 大 型 ) 舒 适 ( 心 地 よい) 身 份 ( 身 分 ) 豪 华 ( 豪 華 ) 快 速 ( 高 速 ) 汽 车 公 司 ( 車 会 社 ) 安 全 ( 安 全 ) 重 型 ( 重 機 ) 卡 车 (トラック) 北 欧 ( 北 欧 ) 瑞 典 (スウェーデン) 正 解 訳 語 順 位 音 + 言 812 音 + 印 + 言 花 王 ( 花 王 ) 制 ( 製 ) 制 药 ( 製 薬 ) 化 妆 ( 化 粧 ) 公 司 ( 会 社 ) 食 品 ( 食 品 ) 本 多 ( 本 体 ) 肥 皂 ( 石 鹸 ) 粉 饰 ( 粉 飾 ) 收 买 ( 買 収 ) 186 企 業 名 カネボウ 嘉 娜 宝 破 产 ( 破 産 ) 化 妆 品 ( 化 粧 品 ) 美 容 ( 美 容 ) 美 丽 ( 綺 麗 ) 娇 小 (きゃしゃ で 愛 しい) 可 爱 (かわいい) 傲 慢 ( 傲 慢 ) 娇 丽 (きゃしゃで 綺 麗 ) 气 质 ( 気 質 ) 女 孩 ( 女 の 子 ) 才 华 ( 才 気 ) 日 本 ( 日 本 ) 产 品 丰 富 ( 製 品 が 豊 富 ) 食 品 ( 食 品 ) 药 物 ( 薬 ) 地 名 カラチ 卡 拉 奇 美 国 (アメリカ) 国 际 ( 国 際 ) 都 市 ( 都 市 ) 郡 ( 州 ) 机 场 ( 空 港 ) 交 通 ( 交 通 ) 滑 冰 场 (リンク) 西 面 ( 西 ) 地 域 ( 地 域 ) 隐 私 (プライバシー) 巴 基 斯 坦 (パキスタン) 魔 幻 ( 魔 幻 ) 丰 韵 (あでやかな 姿 ) 婀 娜 多 姿 (し なやかで 美 しい) 高 贵 ( 気 高 い) 清 真 寺 (モスク) 伊 斯 兰 教 (イスラム 教 ) 海 港 ( 港 ) 柏 林 菲 尔 (ベルリン フィル) 管 弦 乐 ( 管 弦 楽 ) 交 响 乐 团 (フィルハーモ ニー) 伯 恩 斯 坦 (バーンスタイン) 交 响 曲 ( 交 響 曲 ) 施 特 劳 斯 (シュトラ ウス) 马 勒 (マーラー) 瓦 格 纳 (ワーグナー) 菲 尔 (フィル) 征 尔 ( 征 爾 ) 指 挥 家 ( 指 揮 家 ) 风 范 ( 風 格 ) 奥 地 利 (オーストリア) 音 乐 ( 音 楽 ) 洒 脱 (さっぱりしている) 大 方 ( 気 前 がよい) 激 情 ( 激 情 ) 豪 迈 ( 豪 胆 ) 细 腻 ( 繊 細 ) 精 致 ( 精 緻 ) 人 名 カラヤン 卡 拉 扬 一 般 名 詞 ミサ 弥 撒 秘 跡 ( 秘 跡 ) 圣 体 ( 聖 体 ) 式 司 ( 司 式 ) 典 礼 ( 典 礼 ) 天 主 教 (カトリッ ク) 奉 献 ( 奉 献 ) 主 教 ( 司 教 ) 约 翰 (ヨハネ) 教 会 ( 教 会 ) 语 言 (こと ば) 神 圣 ( 神 聖 ) 圣 洁 ( 純 潔 ) 仪 式 ( 儀 式 ) 端 庄 ( 荘 重 ) 富 丽 ( 華 麗 ) 天 主 教 (カトリック 教 ) 东 正 教 (ギリシャ 正 教 ) 礼 拜 ( 礼 拝 ) 信 仰 ( 信 仰 ) 祭 祀 ( 祭 祀 ) 宗 教 ( 宗 教 ) 圣 经 ( 聖 書 ) 周 日 ( 曜 日 ) 庄 严 ( 厳 粛 ) 圣 餐 ( 聖 餐 ) 神 父 ( 神 父 ) 牧 师 ( 牧 師 ) 種 別 商 品 名 企 業 名 地 名 人 名 表 9: 抽 出 した 印 象 キーワードが 有 効 でなかった 翻 字 対 象 の 例 翻 字 対 象 正 解 訳 語 手 法 印 象 キーワード 正 解 訳 語 順 位 音 + 言 音 + 印 + 言 香 水 ( 香 水 ) 附 件 (アクセサリー) 化 妆 ( 化 粧 ) 便 宜 ( 安 く) 名 牌 (ブラ ンド) 固 定 ( 固 定 ) 巴 黎 (パリ) 收 集 (コレクション) 黑 色 (ブラック) 368 衣 服 ( 服 ) シャネル 夏 奈 尔 时 尚 (ファッション) 性 感 (セクシー) 野 味 ( 野 生 的 ) 魅 力 ( 魅 力 ) 潮 流 349 ( 流 行 ) 香 水 ( 香 水 ) 服 装 ( 服 ) 奢 侈 品 ( 贅 沢 品 ) 华 贵 ( 豪 華 ) 大 款 ( 成 金 ) 白 领 (ホワイトカラー) 名 牌 (ブランド) 靓 丽 ( 明 るくて 綺 麗 ) 178 五 号 (5 番 ) 法 国 (フランス) 帽 子 ( 帽 子 ) 时 髦 ( 流 行 ) 制 ( 製 ) 各 种 各 样 (さまざま) 最 合 适 地 ( 最 適 ) 大 ( 非 常 ) 装 置 (デバイ ス) 日 语 ( 日 本 語 ) 闪 光 (フラッシュ) 实 现 ( 実 現 ) 法 人 ( 法 人 ) 产 品 326 インテル 英 特 尔 ( 製 品 ) 11 爽 朗 (さわやか) 快 乐 ( 楽 しみ) 男 孩 ( 男 の 子 ) 垄 断 ( 独 占 ) 电 脑 (コン ピュータ) 微 软 (マイクロソフト) 普 及 ( 普 及 ) 网 络 (ネットワーク) 世 43 界 ( 世 界 ) 用 途 广 ( 用 途 が 広 い) 科 威 特 (クウェート) 也 门 (イエメン) 文 莱 (ブルネイ) 奥 曼 (オマー ン) 几 内 亚 比 绍 (ギニアビサウ) 利 比 亚 (リビア) 约 旦 (ヨルダン) 巴 林 173 カタール 卡 塔 尔 (バーレーン) 叙 利 亚 (シリア) 黎 巴 嫩 (レバノン) 阿 拉 伯 (アラブ) 酋 长 ( 酋 長 ) 石 油 ( 石 油 ) 狭 小 ( 狭 い) 沙 漠 ( 砂 漠 ) 317 干 燥 ( 乾 燥 ) 半 岛 电 视 台 (アルジャジーラテレビ 局 ) 战 乱 ( 戦 乱 ) 混 乱 70 ( 混 乱 ) 独 立 ( 独 立 ) 有 主 见 ( 自 分 の 考 えがある) 伊 斯 兰 (イスラム) 列 奥 纳 多 (レオナルド) 丽 萨 (リザ) 大 ( 非 常 ) 自 己 ( 自 分 ) 微 笑 ( 微 笑 ) 手 ( 手 ) 美 术 馆 ( 美 術 館 ) 没 有 ( 無 く) モナリザ 蒙 娜 丽 莎 美 丽 ( 綺 麗 ) 温 柔 (やさしい) 贵 妇 ( 貴 婦 人 ) 微 笑 ( 微 笑 み) 眼 泪 ( 涙 ) 神 秘 ( 神 秘 ) 少 妇 ( 若 い 奥 さん) 达 芬 奇 (ダビンチ) 名 画 ( 名 画 ) 3034 一 般 名 詞 好 ( 良 い) 音 乐 ( 音 楽 ) 舞 厅 (ダンスホール) 大 ( 非 常 ) 朱 莉 安 娜 (ジュ リアナ) 曲 ( 曲 ) 回 来 ( 帰 り) 制 ( 製 ) 跳 舞 (ダンス) ディスコ 迪 斯 科 消 遣 ( 気 晴 らし) 娱 乐 ( 娯 楽 ) 跳 舞 (ダンス) 节 奏 (リズム) 快 乐 ( 楽 し 93 い) 热 闹 ( 賑 やか) 五 彩 缤 纷 ( 色 とりどりで 美 しい) 喧 闹 ( 騒 がしい) 乱 ( 乱 れる) 啤 酒 (ビール) 美 女 ( 美 女 ) 60 12
8 参 考 文 献 [1] Hsn-Hs Chen, Sheng-Je Huang, Yung-We Dng, and Shh-Chung Tsa. Proper Name Translaton n Cross-Language Informaton Retreval. In Proceedngs of the 36th Annual Meetng of the Assocaton for Computatonal Conference on Computatonal Lngustcs, pp , [2] Atsush Fu and Tetsuya Ishkawa. Japanese/Englsh cross-language nformaton retreval: Exploraton of query translaton and translteraton. Computers and the Humantes, Vol.35, No.4, pp , [3] Kevn Knght and Jonathan Graehl. Machne Translteraton. Computatonal Lngustcs, Vol.24, No.4, pp , [4] ChunJen Lee and Jason S. Chang. Acquston of Englsh-Chnese Translterated Word Pars from Parallel-Algned Texts usng a Statstcal Machne Translteraton Model. HLT-NAACL 2003 Workshop: Buldng and Usng Parallel Texts Data Drven Machne Translaton and Beyond, pp , [5] HaZhou L, Mn Zhang, and Jan Su. A Jont Source-Channel Model for Machne Translteraton. Proceedngs of ACL 2004, pp , [6] Paola Vrga and Saneev Khudanpur. Translteraton of Proper Names n Cross-Lngual Informaton Retreval. In Proceedngs of the ACL Workshop on Multlngual and Mxed-language Named Entty Recognton, pp.57-64, [7] Stephen Wan and Cornela Mara Verspoor. Automatc Englsh-Chnese name translteraton for development of multlngual resources. In Proceedngs of the 36th Annual Meetng of the Assocaton for Computatonal Lngustcs and the 17th Internatonal Conference on Computatonal Lngustcs, pp , [8] LL Xu, Atsush Fu, and Tetsuya Ishkawa. Modelng Impresson n Probablstc Translteraton nto Chnese.Proceedngs of the 2006 Conference on Emprcal Methods n Natural Language Processng, July [9] 黄 海 湘, 藤 井 敦, 石 川 徹 也. 中 国 語 への 翻 字 に おける 漢 字 選 択 の 手 法. 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研 究 報 告, NLC2006, pp.7-12, Jul [10] 鈴 木 義 昭, 王 文. 日 本 語 から 引 ける 中 国 語 の 外 来 語 辞 典, 東 京 堂 出 版, [11] 新 華 字 典 電 子 版 v1.0.
1 書 誌 作 成 機 能 (NACSIS-CAT)の 軽 量 化 合 理 化 電 子 情 報 資 源 への 適 切 な 対 応 のための 資 源 ( 人 的 資 源,システム 資 源, 経 費 を 含 む) の 確 保 のために, 書 誌 作 成 と 書 誌 管 理 作 業 の 軽 量 化 を 図
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