(57)【要約】【課題】出力文中に不必要な重複表現（繰り返し表現）を含ませないようにすることのできる翻訳処理装置およびそのプログラムを提供する。【解決手段】翻訳処理装置は、機械翻訳処理部と対応付け処理部と補正処理部とを備える。機械翻訳処理部は、入力される原言語文に対応する目的言語文の候補と、前記候補に関連付けられるスコアとを出力する。対応付け処理部は、前記原言語文と、前記目的言語文の候補との間で、単語の対応付けの処理を行う。補正処理部は、前記対応付けの処理の結果を参照し、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の有無に基づくペナルティーを求め、求めた前記ペナルティーを用いて前記候補に関連付けられるスコアを補正する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される原言語文に対応する目的言語文の候補と、前記候補に関連付けられるスコアとを出力する機械翻訳処理部と、
前記原言語文と、前記目的言語文の候補との間で、単語の対応付けの処理を行う対応付け処理部と、
前記対応付けの処理の結果を参照し、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の有無に基づくペナルティーを求め、求めた前記ペナルティーを用いて前記候補に関連付けられるスコアを補正する補正処理部と、
を具備する翻訳処理装置。
【請求項２】
前記補正処理部によって補正された後のスコアに基づいて、前記目的言語文の複数の候補のうちの最尤候補を翻訳結果として出力する出力部、
をさらに具備する請求項１に記載の翻訳処理装置。
【請求項３】
前記補正処理部は、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の数にも基づいて前記ペナルティーを求める、
請求項１または２に記載の翻訳処理装置。
【請求項４】
前記補正処理部は、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の有無に基づいて、前記原言語文内の単語の品詞に応じた前記ペナルティーを求める、
請求項１から３までのいずれか一項に記載の翻訳処理装置。
【請求項５】
コンピューターを、
請求項１から４までのいずれか一項に記載の翻訳処理装置、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語による文を翻訳するための機械翻訳処理について研究が進み、実用化が広がりつつある。機械翻訳処理の方式の一例として、ニューラル機械翻訳がある。非特許文献１では、ニューラル機械翻訳の原理が説明されている。ニューラル機械翻訳では、ニューラルネットワークに予め、原言語文（入力文）と目的言語文（出力文）とのペアを大量に読み込ませ機械学習させる。学習済みのニューラルネットワークは、原言語文における語の列と目的言語文における語の列との関係を統計的な情報として持つ。その情報に基づき、そのニューラルネットワークは、未知の原言語文に対応する目的言語文を出力する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】中澤 敏明，機械翻訳の新しいパラダイム  ニューラル機械翻訳の原理，情報管理（Journal of Information Processing and Management），Vol.60，No.5，p.299-306，２０１７年８月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の機械翻訳処理は、目的言語文として、同じ内容の表現の繰り返しを含んだ文を出力してしまうことがあるという問題がある。例えば、ニューラル機械翻訳を用いて、日本語（原言語）の「彼は昨日東京で論理学の教科書を買いました。」という文を翻訳すると、英語（目的言語）の「He bought a logic textbook a logic textbook in Tokyo yesterday .」という文が出力される場合がある。この例では、原言語文中に「論理学の教科書」という表現が１度出現するのに対して、対応する「a logic textbook」という表現が目的言語文中に２度出現している。このような繰り返しが起こることは、経験的に知られており、理論的にも繰り返しを起こさせないことを保証する仕組みはニューラル機械翻訳には備わっていない。
【０００５】
本発明は、上記の課題認識に基づいて行なわれたものであり、出力文中に不必要な重複表現（繰り返し表現）を含ませないようにすることのできる翻訳処理装置およびそのプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様による翻訳処理装置は、入力される原言語文に対応する目的言語文の候補と、前記候補に関連付けられるスコアとを出力する機械翻訳処理部と、前記原言語文と、前記目的言語文の候補との間で、単語の対応付けの処理を行う対応付け処理部と、前記対応付けの処理の結果を参照し、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の有無に基づくペナルティーを求め、求めた前記ペナルティーを用いて前記候補に関連付けられるスコアを補正する補正処理部と、を具備するものである。
【０００７】
［２］また、本発明の一態様は、上記の翻訳処理装置において、前記補正処理部によって補正された後のスコアに基づいて、前記目的言語文の複数の候補のうちの最尤候補を翻訳結果として出力する出力部、をさらに具備するものである。
【０００８】
［３］また、本発明の一態様は、上記の翻訳処理装置において、前記補正処理部は、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の数にも基づいて前記ペナルティーを求める、ものである。
【０００９】
［４］また、本発明の一態様は、上記の翻訳処理装置において、前記補正処理部は、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の有無に基づいて、前記原言語文内の単語の品詞に応じた前記ペナルティーを求める、ものである。
【００１０】
［５］また、本発明の一態様は、コンピューターを、上記［１］から［４］までのいずれかに記載の翻訳処理装置、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、機械翻訳処理の結果として出力される目的言語文中の重複表現をなくしたり、あるいは減らしたりすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態による翻訳処理装置の概略機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態による入力部が取得する原言語文のデータの例を示す概略図である。
【図３】同実施形態による機械翻訳処理部が、原言語文を基に目的言語文の候補のデータの例を示す概略図である。
【図４】同実施形態による対応付け処理部が、原言語文と目的言語文の候補との間で単語の対応付けの処理をした結果の例を示す概略図である。
【図５】同実施形態による対応付け処理部が、原言語文と目的言語文の候補との間で単語の対応付けの処理をした結果の例を示す概略図である。
【図６】同実施形態による補正処理部が、目的言語文の候補に対してペナルティーに基づく補正を行った結果を示す概略図である。
【図７】同実施形態の翻訳処理装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１４】
図１は、本実施形態による翻訳処理装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、翻訳処理装置１は、入力部１１と、機械翻訳処理部１２と、対応付け処理部１３と、補正処理部１４と、出力部１５とを含んで構成される。これらの各機能部は、例えば、コンピューターと、プログラムとで実現することが可能である。また、各機能部は、必要に応じて、記憶手段を有する。記憶手段は、例えば、プログラム上の変数や、プログラムの実行によりアロケーションされるメモリーである。また、必要に応じて、磁気ハードディスク装置やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）といった不揮発性の記憶手段を用いるようにしてもよい。また、各機能部の少なくとも一部の機能を、プログラムではなく専用の電子回路として実現してもよい。図１に示す各部の機能は、次に説明する通りである。
【００１５】
以下において、翻訳元の言語を「原言語」（source language）と呼び、翻訳先の言語を「目的言語」（target language）と呼ぶ。原言語や目的言語は、例えば、日本語、英語、中国語、韓国語、ドイツ語、フランス語、ロシア語、スペイン語、オランダ語、ポルトガル語等の言語である。
【００１６】
入力部１１は、外部から原言語による文を取得する。入力部１１が取得する文は、翻訳対象の文である。原言語文は、例えばプレーンなテキストデータの形式で取得される。ただし、入力部１１が取得する文のデータ形式は任意である。入力部１１は、必要に応じて、原言語文の形態素解析を行うなどの方法で、原言語文を単語単位に分割する処理を行ってもよい。
【００１７】
機械翻訳処理部１２は、入力部１１から渡される原言語文を、目的言語の文に翻訳する処理を行う。機械翻訳処理部１２は、例えば、ニューラルネットワークを内部に備えており、ニューラル機械翻訳（ＮＭＴ）の手法を用いる。ニューラル機械翻訳の手法を用いる場合、機械翻訳処理部１２の内部のニューラルネットワークは、予め学習データを用いて学習済みである。機械翻訳処理部１２は、目的言語文に関する複数の候補を出力することができる。また、機械翻訳処理部１２は、目的言語文の候補ごとに、機械翻訳処理のスコアを出力することができる。このスコアは、翻訳結果らしさ（尤度）を表すものである。なお、ニューラル機械翻訳あるいは他の機械翻訳の手法は、既存技術を用いて実現可能である。
【００１８】
対応付け処理部１３は、機械翻訳処理部１２に入力された原言語文と、機械翻訳処理部１２が出力した目的言語文の候補との間で、単語の対応付けを行う。なお、原言語と目的言語との間での単語の対応付けの処理自体は、既存技術を用いて行うことができる。例えば、対応付け処理部１３は、単語間が対応付けられる確率値を参照しながら、原言語文と目的言語文との間で、単語単位のアラインメント処理を行う。また、単語の対応付けの処理を実現するために、例えば下記の文献１あるいは文献２に記載されている技術を用いることもできる。
文献１：Jan-Thorsten Peter, Arne Nix, Hermann Ney.，“Generating Alignments Using Target Foresight in Attention-Based Neural Machine Translation”，The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics (PBML)，Number 108，June 2017，27-36.
文献２：Tamura, A., Watanabe, T., and Sumita, E. (2014). “Recurrent Neural Networks for Word Alignment Model.” In Proceedings of ACL 2014, pp. 1470-1480.
【００１９】
補正処理部１４は、対応付け処理部１３による単語間の対応付けの結果に基づいて、機械翻訳処理部１２が候補に付与したスコアの補正を行う。具体的には、補正処理部１４は、原言語文の中の単語に対応付けられる目的言語文候補側の単語の、重複の有無あるいは重複の数に基づくペナルティーを求める。また、補正処理部１４は、求められたペナルティーをスコアに適用することにより、目的言語文の候補ごとに補正後のスコアを算出する。補正処理部１４による補正処理の詳細については、後で説明する。
【００２０】
出力部１５は、補正処理部１４による補正処理の後のスコアに基づき、目的言語文の候補の中の最尤候補を、翻訳結果として出力する。
【００２１】
図２は、入力部１１が取得する原言語文のデータの例を示す概略図である。図示する例では、原言語文は、日本語による文を表すテキストデータである。原言語文のデータは、適宜、形態素ごとに分割されていてもよい。図示する例では、原言語文は「彼は昨日東京で論理学の教科書を買いました。」というものである。
【００２２】
図３は、原言語文を基に機械翻訳処理部１２が生成する目的言語文の候補のデータの例を示す概略図である。図示するように、機械翻訳処理部１２は、ｎベスト解（ここでは、ｎ＝２）を出力する。ｎベスト解に含まれる目的言語文の候補の各々は、候補識別によって識別され得る。図示する例では、目的言語文の候補は、「He bought a logic textbook a logic textbook in Tokyo yesterday.」という文（候補識別は「ＴＬ１」）と、「He bought a logic textbook in Tokyo yesterday.」という文（候補識別は「ＴＬ２」）である。候補の文は、それぞれ、スコアを有している。候補識別が「ＴＬ１」である候補のスコアは「−１．５」であり、候補識別が「ＴＬ２」である候補のスコアは「−１．６」である。このスコアは、機械翻訳処理部１２が各文に付与した尤度に対応するものである。スコアの数値が高いほど、順位が高く、出力文として採用されやすい。なお、機械翻訳処理部１２が目的言語文の候補を出力する段階では、ペナルティーは与えられていない。また、合計スコアの欄には、上記のスコアの値と同じ値が格納されている。
【００２３】
図４は、対応付け処理部１３が、原言語文と目的言語文の候補との間で単語の対応付けの処理をした結果の例を示す概略図である。同図は、目的言語側の、順位第１位の候補（候補識別が「ＴＬ１」）についての対応付けの結果を示す。対応する単語同士は、直線で結ばれている。図示するように、対応付け処理部１３は、内容語について、原言語側と目的言語側との間での対応付けを行う。対応付け処理部１３は、機能語については必ずしも対応付けを行わない。なお、この図において、原言語側および目的言語側のそれぞれの、各語の横に付した数字は、文内において単語を指標するために便宜的に与えた数値である。
【００２４】
図示するように、原言語側の「彼」は、目的言語側の「He」に対応する。同様に、「昨日」は「yesterday」に対応する。また、「東京」は「Tokyo」に対応する。また、「で」は「in」に対応する。また、「論理学」は「logic」に対応する。また、「教科書」は「textbook」に対応する。また、「買い（買いました）」は「bought」に対応する。ここに示す例では、原言語側で「論理学」と「教科書」とがそれぞれ１度ずつしか出現しないのに対して、目的言語側ではそれらにそれぞれ対応する「logic」と「textbook」とが２度ずつ出現する。そして、原言語側の「論理学」は、目的言語側の２個の「logic」のそれぞれに対応付けられている。また、原言語側の「教科書」は、目的言語側の２個の「textbook」のそれぞれに対応付けられている。つまり、原言語側の「論理学」と「教科書」のそれぞれには、対応付けの重複がある。
【００２５】
つまり、図４に示す例では、重複数ｄの合計はｄ＝２である。この場合、例えば、この目的言語文の候補に対して与えられるペナルティーｐの値は、重みｗを用いて、ｐ＝ｗ×ｄ＝（−０．５）×２＝−１．０と算出される。ここでｗ＝−０．５とした。つまり、補正処理部１４は、この目的言語文の候補に対して、「−１．０」のペナルティーを与える。
【００２６】
なお、機械翻訳処理部１２が各文に付与した尤度がlog（生成確率）／（候補単語数）のように目的言語文候補の単語数で正規化してスコアを計算している場合は、スコアのスケールに合わせるために、ペナルティーｐも候補単語数で割ってｐ＝ｗ×ｄ／（候補単語数）としてもよい。
【００２７】
図５は、対応付け処理部１３が、原言語文と目的言語文の候補との間で単語の対応付けの処理をした結果の例を示す概略図である。同図は、目的言語側の、順位第２位の候補（候補識別が「ＴＬ２」）についての対応付けの結果を示す。
【００２８】
図５に示す対応付けの結果が図４のそれと異なるのは次の点である。即ち、図５に示す結果では、目的言語側ではそれらにそれぞれ対応する「logic」と「textbook」とが１度ずつしか出現しない。したがって、図５に示す結果では、原言語側の「論理学」と「教科書」のそれぞれには、対応付けの重複がない。
【００２９】
つまり、図５に示す例では、重複数の合計は０である。この場合、例えば、この目的言語文の候補に対して与えられるペナルティーの値は、ｐ＝（−０．５）×０＝０．０と算出される。つまり、補正処理部１４は、この目的言語文の候補に対して、「０．０」のペナルティーを与える。
【００３０】
図６は、補正処理部１４が、目的言語文の候補に対して、ペナルティーに基づく補正を行った結果を示す概略図である。図６に示すデータも、図３に示したデータと同様に、順位、スコア、ペナルティー、補正後スコア、候補識別、目的言語文候補の各項目を有する表形式のデータである。図３のデータおいては各候補にペナルティーは与えられていなかったが、この図６のデータでは各候補にペナルティーが与えられている。また、元のスコアとペナルティーとの和が「補正後スコア」の欄に記録されている。また、この補正後スコアの値をキーとして、候補の並べ替え（ソーティング）が行われている。
【００３１】
図４で説明したように、候補識別が「ＴＬ１」の候補「He bought a logic textbook a logic textbook in Tokyo yesterday.」には、原言語文との対応付けを行った結果、２個の重複が検出されたため、ペナルティーとして「−１．０」が与えられている。また、図５で説明したように、候補識別が「ＴＬ２」の候補「He bought a logic textbook a logic textbook in Tokyo yesterday.」には、原言語文との対応付けを行った結果、０個の重複が検出された（重複なし）ため、ペナルティーとして「０．０」（ペナルティーなし）が与えられている。
【００３２】
つまり、補正処理部１４がペナルティーによる補正を行ったことによって、順位の逆転が生じている。即ち、補正を行う前には、候補識別として「ＴＬ１」を有する候補のスコアのほうが候補識別として「ＴＬ２」を有する候補のスコアよりも高くかった。即ち、候補識別として「ＴＬ１」を有する候補の順位は第１位であり、候補識別として「ＴＬ２」を有する候補の順位は第２位であった。しかし、補正処理部１４が各候補のペナルティーに基づく補正を行うことにより、候補識別として「ＴＬ２」を有する候補のスコア（補正後スコア）のほうが、候補識別として「ＴＬ１」を有する候補のスコア（補正後スコア）よりも高くなっている。即ち、候補識別として「ＴＬ２」を有する候補の順位が第１位であり、候補識別として「ＴＬ１」を有する候補の順位が第２位である。
【００３３】
図７は、翻訳処理装置１による処理の手順を示すフローチャートである。以下では、このフローチャートに沿って、翻訳処理装置１の処理手順について説明する。
【００３４】
ステップＳ１１において、入力部１１は、翻訳対象である原言語文を外部から取得する。入力部１１は、必要に応じて、取得した原言語文の形態素解析処理等を行って、原言語文を単語ごとに分割する処理をしてもよい。形態素解析処理自体は、既存の技術を用いて行うことができる。入力部１１は、原言語文のデータを、機械翻訳処理部１２および対応付け処理部１３にそれぞれ渡す。
【００３５】
ステップＳ１２において、機械翻訳処理部１２は、入力部１１から渡される原言語文の翻訳処理を行う。具体的には、機械翻訳処理部１２は、内部に学習済みのニューラルネットワークを有しており、そのニューラルネットワークを渡された原言語文に適用する。これにより、機械翻訳処理部１２は、原言語文に対応する目的言語文のｎベスト解を出力する。つまり、機械翻訳処理部１２は、複数の目的言語文の候補と、各候補のスコアを求め、スコアの高い順に上位ｎ個の目的言語文の候補を出力する。なお、ｎは、適宜定められる正整数である。機械翻訳処理部１２は、目的言語文の候補のデータ（各候補の文、および候補ごとのスコア）を、対応付け処理部１３に渡す。
【００３６】
ステップＳ１３において、対応付け処理部１３は、入力部１１から渡された原言語文と、機械翻訳処理部１２から渡された目的言語文の候補の各々との間で、単語間の対応付けを行う。前述の通り、原言語文と目的言語文との間での単語の対応付け自体は、既存技術を用いて実現可能である。また、前述の通り、原言語文内の１つの単語が、目的言語文内の複数の単語（同一の単語が複数回出現する場合を含む）に対応付けられる場合がある。対応付け処理部１３は、目的言語文の各候補についての対応付けの結果を、補正処理部１４に渡す。
【００３７】
ステップＳ１４において、補正処理部１４は、目的言語文の候補の各々について、ペナルティーの値を求める。
【００３８】
候補ごとのペナルティーの値の求め方の一例は、次の通りである。即ち、ペナルティーｐの値を（ｗ×ｄ）とする。ｗは、適宜定められる実数（通常は負の数）であり、例えば、ｗ＝−０．５などとする。補正処理部１４は、重複数ｄ（繰り返し出現回数）を、下の数式（１）により算出する。
【００３９】
【数１】
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【００４０】
数式（１）において、ｉは、原言語文の中の語を指標する整数（ｉ＝１，２，・・・）である。ｉは、原言語文の中の第ｉ番目の語に対応する。また、Ｒｉは、原言語文の中の第ｉ番目の語が対応付け処理部１３によって対応付けられた、目的言語文の候補の中の同一の語の数である。例えば、図４に示した対応関係において、原言語側の語「彼」（ｉ＝１）に関しては、目的言語側の１個の語が対応付けられている。よって、Ｒ１＝１である。また、図４の原言語側の語「は」（ｉ＝２）に関しては、目的言語側の０個の語が対応付けられている。よって、Ｒ２＝０である。また、図４の原言語側の語「論理学」（ｉ＝６）に関しては、目的言語側の同一の語（logic）が２個対応付けられている。よって、Ｒ２＝２である。数式（１）は、原言語側のすべての語に関するｍａｘ（Ｒｉ−１，０）の総和を表している。なお、ｍａｘ（）は、複数の引数の値の最大値を出力する関数である。
【００４１】
なお、ここでは、目的言語文の候補ごとのペナルティー値ｐを（ｗ×ｄ）としたが、別の方法で候補ごとのペナルティー値を算出してもよい。例えば、ｗの値が一律ではなく、原言語側の語の品詞に応じて異なるようにしてもよい。
【００４２】
ステップＳ１５において、補正処理部１４は、目的言語文の候補の各々について、ステップＳ１４で求められたペナルティーの値を用いて、スコアの補正を行う。つまり、補正処理部１４は、目的言語文の候補の各々について、補正後スコアの値を算出する。
【００４３】
ステップＳ１６において、出力部１５は、算出された補正後のスコアの値に基づき、最尤の候補を、目的言語文（翻訳処理結果）として出力する。言い換えれば、出力部１５は、補正後のスコアの値が最も高い候補を、翻訳処理結果として出力する。
【００４４】
なお、上述した実施形態における翻訳処理装置の少なくとも一部の機能をコンピューターで実現することができる。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリー等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、一時的に、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００４５】
以上説明した実施形態によれば、次の通りである。即ち、機械翻訳処理部１２は、入力される原言語文に対応する目的言語文の候補と、前記候補に関連付けられるスコアとを出力する。対応付け処理部１３は、前記原言語文と、前記目的言語文の候補との間で、単語の対応付けの処理を行う。補正処理部１４は、前記対応付けの処理の結果を参照し、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の有無に基づくペナルティーを求め、求めた前記ペナルティーを用いて前記候補に関連付けられるスコアを補正する。上記の重複の有無とは、特定の候補について、重複が０個であるか１個以上であるかを区別するものである。一例として、重複が０個であるときにペナルティーの値を「０」として、重複が１個以上のときにペナルティーの値を所定の負数（例えば、「−２．０」）とする。このような構成により、翻訳処理装置１は、翻訳結果の候補内の重複（繰り返し）を検出することができる。また、候補に関連付けられるスコアに対して、対応付けられる単語の重複の有無に基づくペナルティーを与えることができる。つまり、翻訳処理装置１は、上記の重複のない候補に対して、より少ないペナルティーを与え、その結果としてより高いスコアを与えることができる。このスコアとは、候補の尤度に対応する数値である。
【００４６】
また、上記実施形態によれば、翻訳処理装置１が出力部１５を備えてもよい。出力部１５は、補正処理部１４によって補正された後のスコア（補正後スコア）に基づいて、前記目的言語文の複数の候補のうちの最尤候補を翻訳結果として出力するものである。この構成により、翻訳処理装置１は、翻訳結果の複数の候補のうち、上記の補正後スコアの値に基づく最尤候補を、翻訳結果として出力することができる。
【００４７】
また、上記実施形態によれば、補正処理部１４は、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の数にも基づいて前記ペナルティーを求めるようにしてよい。つまり、補正処理部１４は、単語の重複の有無（０個か１個以上か）のみに基づいてペナルティーの値を決める代わりに、単語の重複の数に応じてペナルティーの値を決めることができる。その一例は、実施形態として記載した（ｗ×ｄ）といったペナルティー値である。
【００４８】
また、上記実施形態によれば、補正処理部１４は、前記原言語文内の単語に対応付けられる前記目的言語文の候補内の単語の重複の有無に基づいて、前記原言語文内の単語の品詞に応じた前記ペナルティーを求めるようにしてもよい。一例として、名詞に関して重複がある場合にはｗを「−１．０」として、形容詞や動詞に関して重複がある場合にはｗを「−０．５」とする。また、それらの値に、重複の数を乗じてペナルティー値を求めるようにしてもよい。
【００４９】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明は、例えば、自然言語の翻訳処理を用いるあらゆる産業に利用することができる。但し、本発明の利用範囲はここに例示したものには限られない。
【符号の説明】
【００５１】
１  翻訳処理装置
１１  入力部
１２  機械翻訳処理部
１３  対応付け処理部
１４  補正処理部
１５  出力部
【図１】
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【図２】
2020194208.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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