システムの提供を開始~科学技術論文において実用に供する翻訳率を達成~ポイント近年、中国から発信される科学技術論文などが急増しているため、中国語で書かれた科学技術文献を高精度に機械翻訳できるシステムが求められていた。データベースの作成をはじめ、科学技術論文や特許の翻訳への活用が期待される。システムを開発しました。(ISTIC)と連携し、科学技術論文などを基にした400万件以上の中国語・日本語の対訳コーパス注2)を整備しました。これらを、今回開発したニューラル機械翻訳エンジンで学習させるとともに、対訳辞書の整備によって誤訳、訳抜けを低減し、翻訳精度の向上を図りました。その結果、開発で定めた評価基準において「ほとんどの重要情報が含まれる」が97%、また「情報に過不足がなく容易に理解可能」が約6割の翻訳精度を達成しました。2016)での評価において、科学技術情報の機械翻訳タスクで1位の精度を達成しています。システムを、2018年5月8日より以下のURLにて公開します。ホームページURL:https://webmt.jst.go.jp/<開発の背景>近年、中国から発表される科学技術論文数が米国に次ぐ世界2位となり、中国語で書かれた科学技術文献などを日本語で検索、閲覧したいといった需要が高まってきています。翻訳ではさまざまな専門用語や最新技術を表す新語が存在するため、技術内容を正しく伝達する必要があり、機械翻訳の高精度化が望まれていました。プロジェクト」に取り組み、深層学習のさまざまな応用にも着目し、科学技術論文を対象とした高精度のニューラル機械翻訳システムの実用化を推進してきました。プロジェクト」では、この大量の対訳抄録データを用いて一文ごとでの対応を高精度に推定する手法を開発し、対訳文を自動抽出することにより、大規模かつ高品質な対訳コーパスを構築しました。Mechanism)に基づくニューラル機械翻訳」を基にしたエンジンも同プロジェクトで独自に開発しました。この翻訳手法は、入力する文の長さに関係なく効率良く処理する手法で、特に長文の翻訳精度の向上が期待されます(図1)。システムを構築しました。その結果、本翻訳システムはプロジェクトで行った中国語から日本語の翻訳の評価では、翻訳率注3)97%を達成しました(図2)。2016)においてトップの成績を納め、昨年行われたWAT2017でもトップレベルの翻訳精度を達成しました。<今後の展開>JSTでは、国内外の科学技術文献情報を整備し、JDreamIII注4)、J-GLOBAL注5)などのサービスを通じて情報提供を行っています。これらに含まれる中国文献データベース(JSTChina)注6)では、開発したニューラル機械翻訳システムを用いて、大量の文献情報(標題、抄録など)を迅速かつ高精度で日本語に翻訳して情報提供をしています。システムでは、対訳コーパスや対訳辞書の整備を通して最先端の技術情報に対しても精度の高い翻訳を提供できると期待されます。翻訳精度評価の基準と中日機械翻訳の評価結果<用語解説>注1)ニューラルネットワーク人間の脳細胞における情報伝達の仕組みを模して考案された計算モデル。コンピューターが複雑な物事を理解する「深層学習」に用いられる。機械翻訳に限らず、近年、高度な画像認識や囲碁、将棋など非常に多くの分野で活用されている。注2)対訳コーパス機械翻訳の訓練に用いられる教師データ。同じ内容について複数の言語で書かれた文(=対訳文)を大量に集めたもの。注3)翻訳率ほとんどの重要情報(75%以上)が含まれる翻訳文の割合を示す。注4)JDreamIII国内外の学術文献や論文情報が検索できる日本最大級の文献・論文データベース。総合的学術情報データベース。http://jglobal.jst.go.jp/注6)中国文献データベース(JSTChina)中国国内で発行される資料のうち、JSTで選択した文献情報データベース。