# 深刻な誤訳の識別に向けた分類型翻訳評価データセットの構築

須藤克仁 ${ }^{1,2}$ 高橋洸丞 ${ }^{1}$ 中村哲 ${ }^{1}$
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 科学技術振興機構さきがけ
\{sudoh, takahashi.kosuke.th0, s-nakamura\}@is.naist.jp

## 1 はじめに

ニューラル機械翻訳 (NMT) 技術の進展によって,機械翻訳の平均的な訳質は従前と比較して大きく向上 した. NMT の訳は流暢性に優れることが特徴である が，その一方で重要語句の訳抜けや誤訳が問題視され ている.これはかつての統計的機械翻訳 (SMT) によ る「見るからに機械翻訳」という読みづらくぎこちな い文ではなく，一見して問題がないような文が機械翻訳の結果として得られるようになったが故に, 翻訳の 評価において内容の過不足や文意の正確性により注意 を払わねばならないことの現れともいえる。

機械翻訳評価の事実上の標準である BLEU[1] は n-gram 精度と簡潔ペナルティによって訳語の表層的 な正確性とカバレージを粗く見積もる指標であり，訳文の文意の正確性の評価にはほど遠い。他方，分散表現を用いることで表層一致によらない翻訳評価の手法 として BERT Regressor [2], BERTScore [3], MoverScore [4], BLEURT [5] 等が提案され, 人手評価と高い相関 があることが示されている. 現在の翻訳人手評価の主流は直接評価 (Direct Assessment; DA) [6] と呼ばれる 標準化された単一の人手評価値である. DA の予測を 回帰として解くアプローチは上記 BERT Regressor や BLEURT でも用いられており, 人手評価を自動評価 で再現するという観点では理にかなった方法である.

しかしながら, DA は 1 次元の評価指標であって，様々な誤訳を含む翻訳結果を評価するには不十分であ る. 例えば，「私は 1 万円支払った」という参照訳に 対して，(1)「私は 1 万円支払わなかった」，(2)「支払 い円 1 万した」，(3)「彼は財布を拾った」はいずれも 誤訳であることは確かだが，DA の枠組みでどう異な る評価値を付するかの判断は容易でない。また，(1) は一見して多くの訳語は正しいものの文意としては大 きく異なり，実用上深刻な誤訳といえる.こうした誤訳の識別は自動評価にとっては難しい課題である.

本研究では，「訳文の文意が読み取れるか」「訳文の 文意が参照訳と比較し誤解を招かないか」の二点に着目した分類型の翻訳評価を目指す.複数の視点によ る翻訳評価はかつて広く利用されていた 5 段階の流暢さ (Fluency) と忠実さ (Adequacy) に基づく人手評価 [7] や，NTCIR PatentMT の人手評価 [8] で採用された 5 段階の忠実さと受容度 (Acceptability), 多数の観点 を用いた評価指標である多次元評価 (Multidimentional Quality Metrics; MQM) [9] 等がある. 忠実さは文意の 伝達量に基づいており, 誤訳の影響を測るような定義となっていない，受容度は忠実さの評価が 5 で あった訳文についてのみ文法的な正しさや流暢さ を分類するものであり，深刻な誤訳を識別するには 適さない. 多数の観点は評価の詳細化のために有益 であるが，人手評価が煩雑になりやすい．また，本研究と独立に，Popović は同様の方針により解釈性 (Comprehensibility) と忠実さ (Adequacy) に影響を与え る語句を Major と Minor の二段階で分類する人手評価 アノテーションを実施している $[10,11]$. 語句単位で の評価アノテーションは誤り要因の同定に繋がり有益 であるものの，忠実さの面で語句単位の誤りが文意に 与える影響は明示的に考慮されていない. 本研究では 語句単位ではなく文単位での人手評価・自動評価を目的とし, 文意解釈性, 文意正確性 ${ }^{1)}$ に基づく文単位で の分類型翻訳評価を提案する。提案する評価方法で は，まず文意が読み取れるかを文意解釈性として評価 し，その読み取った文意が正しいかどうかを参照文と の比較によって文意正確性として評価する。

本稿では，上記の観点に基づく評価基準とそれに基 づく翻訳評価データセットの構築について述べ，この データセットを用いた自動評価実験の結果を示す.

## 2 分類型翻訳評価基準

提案する評価基準は流暢さ・忠実さと類似するが， それらがすべて段階的な設計となっていたのに対し，文意正確性については誤訳の分類のために段階的でな い分類型の設計を行った．以下，詳細を述べる。

1）過去の 5 段階評価に基づく「忠実さ」との混同を避けるため 本稿では異なる用語を用いる.

 \\

 \\

## 2.1 文意解釈性

表 1 に文意解釈性の評価基準を示す．従来の流暢さ の基準 [7] では最低の 1 が理解不能 (Incomprehensible) である他は流暢性のみが着目され，ARPA における機械翻訳評価 [12] で検討された解釈性の観点は考慮さ れていなかった. 本研究では流暢性と解釈性を一つの 基準で表現するため，(1) 表記や文法，言語表現の問題が訳文の解釈を不可能にしている場合 (F)，(2) 解釈 が不可能ではないが容易とは言い難い場合 (D), (3) 解釈が容易である場合 (B, A, および $\mathrm{S})$ の大きく 3 つに 分け，(3) については流暢性や文法適格性の影響の違 いで 3 段階，の 5 段階の基準とした.

## 2.2 文意正確性

表 2 に文意正確性の評価基準を示す. 従来の忠実さ の基準 [7] は意味内容がどの程度伝達されたか，とい う量的な尺度であったのに対して, 本研究では誤訳の 深刻さによる伝達内容の誤解リスクを評価基準の中心 とし，(1)そもそも内容が解釈できない場合 (N)，(2)誤訳により誤解を招き得る場合 $(\mathrm{O}, \mathrm{C}$, および $\mathrm{F})$ ，(3)表 3 人手評価におけるアノテータ間一致度 (Kappa 係数

( $\kappa$ およびラベル一致率 $(r))$

誤解の心配がない，もしくは軽微な場合 ( $\mathrm{B}, \mathrm{A}$, および S) の大きく3つに分け，(2) については誤訳のタイプ の違いで 3 種類, (3) については誤解を招く程度の違 いで 3 段階, の計 7 種類の基準とした.

## 3 評価データセットの構築と分析

文意解釈性と文意正確性に基づき作成した機械翻訳 の人手評価データセットについて詳細を述べる.

## 3.1 人手評価

本評価データセットは，WMT 2015 から WMT 2017 までの評価尺度 (Metrics) タスクのデータ（訳文・参照訳合計 9,280 文対，いずれも英語）を利用し，文意解积性と文意正確性のアノテーションを人手で付した ものである. アノテーションは英語への翻訳業務の経験を持つ 3 名のアノテータが独立に, 英語の訳文と参照訳のみを見る形で行った. Popović は原文との比較評価を行ったが，参照訳の品質に影響を受けない一方 で両言語に堪能な評価者を要し言語拡張性に劣る点が 問題といえる。

## 3.2 評価データセットの分析

構築した評価データセットをアノテータ一致度と DA スコアとの関係の二点で分析した.

## 3.2.1 アノテータ間一致度

表 3 にアノテータ間一致度を Kappa 係数 ( $\kappa$ ) とラべ ル一致率 $(r)$ で示す。一致度は十分高いとは言い難い が，過去の WMT 人手評価データ $[13,14]$ と同等程度 である. A-B や B-C で文意解釈性の一致度は文意正確性よりも低くなっているが，これはアノテータ B が $\mathrm{A}$ や より文意解釈性の評価が厳しかったこと（詳細 は付録の表 10-11参照）によるものと考えられる.

## 3.2.2 文意解釈性・文意正確性と DA スコアの関係

人手評価のラベルと DA スコアとの関係を各ラベル に対応する翻訳結果の DA スコアの平均と標準偏差で
表 4 評価ラベルに対する平均 DA スコア（文意解釈性）

表 5 評価ラベルに対する平均 DA スコア（文意正確性）

表したものを表 4, 5 に示す. 各ラベルに対応するDA スコア範囲はアノテータ間で若干異なるものの，おお まかな順序はほぼ同じになっていることが分かる．特 に順序尺度に近い設計となっている文意解釈性の各ラ ベルと文意正確性の $\mathrm{B}, \mathrm{A}, \mathrm{S}$ については DA スコアで もその優劣と一致する結果が得られている。

また，順序尺度となっていない文意正確性の $\mathrm{N}, \mathrm{O}$, $\mathrm{C}, \mathrm{F}$ の各ラベルについては, 無関係な内容を表す O が 最もDA スコアが低く, その次に理解不能な訳文を表 す Nが低くなっており， C や F は誤解を招くリスクが 高い深刻な誤訳でありながら DA スコアが O やNよ り平均的には高くなっている. DA スコアという一次元の尺度でこうした異なる種類の誤訳を識別すること には限界があり，読めない誤訳，読めるが全く無関係 な内容の誤訳，内容は一見類似しているが誤解を招く ような誤訳，文意の伝達にはあまり影響を与えないよ うな誤訳，を識別するためには，本研究のような複数 の評価観点と分類型の評価の導入が重要である.

## 4 自動評価実験

本研究で提案する分類型機械翻訳評価を自動化でき るかを検証するため，評価データセットをもとに以下 の自動評価実験を行った.

## 4.1 データ

評価データセットのうち WMT 2017 のデータに相当する 3,920 文対 (7 言語から英語への翻訳データが 言語対ごとに 560 文対）をテストセットとして利用表 6 自動評価実験での評価ラベル統計（文意解釈性）

表 7 自動評価実験での評価ラベル統計（文意正確性）

し, 残りのデータからランダムに選んだ 536 文対を開発セット，その残りの 4,824 文対を学習セットとして 利用した. 評価データセットには 3 名の異なるアノ テータによるラベルが付されているため，本実験では 以下のヒューリスティクスに基づいて単一のラベルを 選択して利用した。

・2名以上の付与したラベルが一致していればそれ を用いる

・ラベルの一致がなければ，最も悪い評価ラベルを 利用する. ラベルの順序は文意解釈性では $\mathrm{F}<\mathrm{C}$ $<\mathrm{B}<\mathrm{A}<\mathrm{S}$, 文意正確性では $\mathrm{C}<\mathrm{F}<\mathrm{N}<\mathrm{O}<\mathrm{B}$ $<\mathrm{A}<\mathrm{S}$ とする.

表 6,7 に学習・開発・テストセットにおける評価ラべ ルの統計を示す.

## 4.2 実験設定

本研究の自動評価は機械翻訳結果と参照訳を入力と し評価ラベルを予測する分類問題として定式化され る. 本実験では予測モデルは文意解釈性と文意正確性 で独立に学習した。

予測モデルの実装には HuggingFace Transformers ${ }^{2}$ と学習済みの RoBERTa モデル (roberta-large) [15] を利用し，RoBERTaの [CLS]トークンに対する最終層のベクトルを入力とする全結合層 1 層を用いた分類 モデルを構築し，交差エントロピーを損失関数として 学習を行った. ここで，表 6,7 でも明らかなようにラ

表 8 文意解釈性予測の混同行列. 全体の正解率は 0.578 .

表 9 文意正確性予測の混同行列. 全体の正解率は 0.600 .

ベル数には大きく偏りがあるため, 学習セット中のラ ベル数に反比例する重み $c$ を損失関数に付加した.

$
w_{c}=\sqrt{\frac{\max _{c^{\prime} \in \mathscr{C}} \operatorname{count}_{c^{\prime}}}{\operatorname{count}_{c}}}
$

ここで $\mathscr{C}$ はラベルの集合を， count $_{c}$ はラベル $c$ の学習データ中の出現回数を表す。

学習時には Adam [16] 利用し, 初期学習率 1e-5 で 30 エポックのミニバッチ学習を行った. ミニバッ チサイズは $(4,8,16)$, 追加全結合層のドロップアウト 率は $(0.1,0.3,0.5,0.75)$ を比較し，開発セットにおけ る分類精度が最も高くなるものを選択し，文意解釈性予測モデルはミニバッチサイズ 4 , ドロップアウト率 0.75 , 文意正確性予測モデルはミニバッチサイズ 8 , ドロップアウト率 0.5 を使用した.

## 4.3 結果

表 8,9 に文意解釈性, 文意正確性に対する予測の混同行列をそれぞれ示す.

文意解釈性の予測では，テストセットに対する分類精度は 0.578 であり, 学習セット, 開発セットに対す る分類精度はそれぞれ $0.999,0.647$ であった. 表 8 か ら分かるように，誤分類の多くは隣接するクラスに対 するもので，離れたクラス $(\mathrm{F} \rightarrow\{\mathrm{A}, \mathrm{S}\}, \mathrm{D} \rightarrow \mathrm{S}, \mathrm{A} \rightarrow$ $\mathrm{F}$, および $\mathrm{S} \rightarrow\{\mathrm{F}, \mathrm{D}\})$ へ 誤分類率は $0.43 \%$ と低い水準であった. 付録の表 12 には文意解釈性予測の適合率・再現率・F 值を示している。

文意正確性の予測では，テストセットに対する分類精度は 0.600 であり, 学習セット，開発セットに対す
る分類精度はそれぞれ $0.998,0.632$ であった. 出現回数の少なかったラベル (O および $\mathrm{C})$ の予測は重み付き 学習を行ったものの芳しくなく, これらの予測精度の 向上には誤訳例を学習データにより多く含めることが 必要であることが示唆される. 表 9 からはラベル $\mathrm{S}$ と 予測されたものの多く $(93.5 \%)$ は $\mathrm{S}$ または A とラベル 付けされた良い翻訳結果であることが分かり，一定の 有効性が認められる．しかしながら，F と B の間の混同，特に $\mathrm{F}$ のものを $\mathrm{B}$ と予測してしまう割合がかな り高いことから，より精緻な識別を可能にする手法や モデルが必要であると言える。付録の表 13 には文意正確性予測の適合率・再現率・F 値を示している.

## 5 おわりに

本稿では，機械翻訳による深刻な誤訳に着目した分類型翻訳評価に向けての本研究のアプローチを示し， それに基づく文意解釈性と文意正確性の評価基準，評価データセットの構築について述べ，また自動評価実験の結果を示した.

評価データセットは WMT の評価尺度タスクのデー 夕に対して人手で文意解釈性と文意正確性のラベルを 付与する形で構築した. 評価データセットの分析によ り, 従来用いられてきた DA スコアに基づく人手評価 は内容の矛盾等の深刻な誤りを含むような訳文よりも 無関係な訳文や理解不能な訳文を低く評価しており，深刻な誤訳の識別には十分でないことが明らかになっ た.また，本データセットを利用した自動評価実験で は，文意解釈性・文意正確性ともおよそ $60 \%$ の分類精度で評価ラベルの予測ができることを示した. 本デー タセットは別途 Web サイド年で公開予定である.

今後は WMT の評価尺度タスク以外のデータに対し ても同様の人手評価を行った評価データセットの構築 を予定している。また，ラベルの偏りへの対応として のデータ拡張，特に誤訳例の拡張が重要な課題と言え る. Popović のような語句単位の評価と本研究の文単位の評価の関係も精緻な評価や自動誤り箇所検出のた めに有用である。さらに，本研究で提案する分類型翻訳評価を NMT 学習時の目的関数に反映させ，深刻な 誤訳の生じにくいNMT の実現を目指したい.

## 謝辞

本研究は JST さきがけ (JPMJPR1856) の支援を受け たものである.


## 参考文献

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[10] Maja Popović. Relations between comprehensibility and adequacy errors in machine translation output. In Proceedings of the 24th Conference on Computational Natural Language Learning, pp. 256-264, Online, November 2020. Association for Computational Linguistics.

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International Committee on Computational Linguistics.

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## A 人手評価分析

表 10， 11 は本稿で述べた評価データセットにおい て各アノテータが付した文意解釈性および文意正確性 ラベルの分布を示している.

表 10 各アノテータのラベル分布（文意解釈性）

表 11 各アノテータのラベル分布（文意正確性）

## B 自動評価

表 12，13 は文意解釈性および文意正確性の自動評価実験における，ラベル予測の適合率・再現率・F 值 を示している.

表 12 文意解釈性予測の適合率，再現率， $\mathrm{F}$ 值

表 13 文意正確性予測の適合率，再現率， $\mathrm{F}$ 値


 須藤克仁 ${ }^{1,2}$ 高橋洸丞 ${ }^{1}$ 中村哲 ${ }^{1}$ 1 奈良先端科学技術大学院大学 2 科学技術振興機構さきがけ \{sudoh, takahashi.kosuke.th0, s-nakamura\}@is.naist.jp  