(57)【要約】【課題】文を分割する分割モデルを生成可能な分割モデル生成システムおよび分割モデル生成方法と、意味の明確な文を生成可能なテキスト分割装置と、を提供すること。【解決手段】分割モデル生成システム１０は、複数の第１文を含んで構造化された第１の文書データと、複数の第２文を含んで構造化された第２の文書データと、が入力される入力部１１と、複数の第１文と複数の第２文とのうち、所定の対応関係にある第１文と第２文との組み合わせを学習データとして生成する学習データ生成部１２と、生成された学習データを記憶する学習データ記憶部１３と、学習データ記憶部に記憶された学習データに基づいて学習し、文を分割する分割モデル１４４を生成する分割モデル生成部１４と、を有する。【選択図】図１
2020166501.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第１文を含んで構造化された第１の文書データと、複数の第２文を含んで構造化された第２の文書データと、が入力される入力部と、
前記複数の第１文と前記複数の第２文とのうち、所定の対応関係にある第１文と第２文との組み合わせを学習データとして生成する学習データ生成部と、
前記生成された学習データを記憶する学習データ記憶部と、
前記学習データ記憶部に記憶された学習データに基づいて学習し、文を分割する分割モデルを生成する分割モデル生成部と、を有する
分割モデル生成システム。
【請求項２】
前記所定の対応関係は、前記第１文と前記第２文との組み合わせが、一対多の関係、多対一の関係または、多対多の関係の少なくともいずれかを含む
請求項１に記載の分割モデル生成システム。
【請求項３】
前記第１の文書データと前記第２の文書データとは、所定の順序で並べられた複数の項目を有しており
前記学習データ生成部は、
前記第１の文書データの各項目と前記第２の文書データの各項目とのうち対応する項目間で、前記第１文と前記第２文とを抽出する
請求項１に記載の分割モデル生成システム。
【請求項４】
前記所定の対応関係にある第１文と第２文とは、ひとかたまりの意味表現を複数含み、
前記分割モデル生成部は、
前記第１文と前記第２文とを前記ひとかたまりの意味表現ごとに分割し、
前記分割された第１文と前記分割された第２文とに基づいて前記分割モデルを生成する
請求項１に記載の分割モデル生成システム。
【請求項５】
さらに、前記分割モデル生成システムは、前記分割モデル生成部の学習結果に基づいて、文の係り受け関係を学習する係り受け学習部を有する
請求項１に記載の分割モデル生成システム。
【請求項６】
請求項１に記載の分割モデル生成システムと、
前記分割モデル生成システムが生成した分割モデルに基づいて、一つの所定の文を複数の文に分割する編集部と、を備え、
前記編集部は、
複数の文を含んで構造化された所定の文書データが入力される入力部と、
前記所定の文書データの中から分割対象の文を選択する分割対象文選択部と、
前記分割モデルに基づいて、一つの分割対象の文を複数の文に分割する分割部と、を備える
テキスト分割装置。
【請求項７】
さらに、前記テキスト分割装置は、前記分割された複数の文を他の文に変換する変換処理部を備える
請求項６に記載のテキスト分割装置。
【請求項８】
さらに、前記編集部は、
所定の評価指標に基づいて、前記分割部の分割結果を評価する分割評価部と、
前記分割評価部の評価に基づいて、前記分割部にて分割された複数の文の中から、前記変換処理部にて変換する文を抽出する分割結果抽出部と、を有する
請求項７に記載のテキスト分割装置。
【請求項９】
さらに、前記テキスト分割装置は、前記変換処理部の変換精度を評価する変換評価処理部を備える
請求項７に記載のテキスト分割装置。
【請求項１０】
計算機により文書を分割する分割モデルを生成する分割モデル生成方法であって、
前記計算機は、
入力された第１の文書データに含まれる複数の第１文と、入力された第２の文書データに含まれる複数の第２文とのうち、所定の対応関係にある第１文と第２文との組み合わせを学習データとして生成し、
前記生成された学習データに基づいて、文書を分割する分割モデルを生成する
分割モデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分割モデル生成システム、テキスト分割装置および分割モデル生成方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、所定の文を他の文に変換することによって、ユーザが容易に理解可能な文を生成する文章変換装置が知られている。例えば、機械翻訳装置は、コンピュータを使用して所定の自然言語を他の自然言語に自動的に翻訳する。係り受け構造が複雑となるにつれて誤訳等が生じやすくなるため、文が長くなるにつれて変換精度が低くなる。そこで、文章変換装置では、変換元の文を分割することで文を短くし、変換精度を高めることが求められる。
【０００３】
特許文献１の技術では、所定の目的関数を最適化するように文の分割位置を決定する。この場合において、機械翻訳システムは、所定の尤度算出式にしたがって、分割文候補それぞれの尤度を算出する。機械翻訳システムは、分割文候補と所定の言語の間の類似度とを、所定の類似度算出式によって算出する。機械翻訳システムは、文の尤度と類似度によって定義されるスコアが最も高い分割文候補を選択して入力文を分割する。これにより、高い信頼性で長い文の分割位置を定めることが可能である。
【０００４】
特許文献２の技術では、テキストに含まれる句読点などの区切り文字と、テキストのフォーマットとから分割位置を検出する。この場合において、テキスト分割装置は、区切り文字のみでは表わせないような文の区切りを正しく検出してテキストを１文ずつに切出すことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１８３５４号公報
【特許文献２】特開平６−１９９６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１では、文の尤度と類似度とによって定義されるスコアに基づいて入力文を分割する。しかしながら、機械翻訳システムは、分割位置の前にある単語を用いて、分割された文を生成する。機械翻訳システムは、分割位置の後ろにある単語を用いて、分割された文を生成する。分割元の文が入れ子構造を持つ場合には、分割しても意味が通らない文が生成される。
【０００７】
特許文献２では、テキストに含まれる区切り文字とテキストのフォーマットとから分割位置を検出する。しかしながら、文の係り受け関係を使用して分割位置を検出することには言及されていない。
【０００８】
そこで、本発明は、上記の課題を解決する為になされたものであり、文を分割する分割モデルを生成可能な分割モデル生成システムおよび分割モデル生成方法と、分割モデル生成システムを用いて意味の明確な文を生成可能なテキスト分割装置と、を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
分割モデル生成システムは、複数の第１文を含んで構造化された第１の文書データと、複数の第２文を含んで構造化された第２の文書データと、が入力される入力部と、複数の第１文と複数の第２文とのうち、所定の対応関係にある第１文と第２文との組み合わせを学習データとして生成する学習データ生成部と、生成された学習データを記憶する学習データ記憶部と、学習データ記憶部に記憶された学習データに基づいて学習し、文を分割する分割モデルを生成する分割モデル生成部と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によると、意味の明確な文を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】テキスト分割装置の概略図。
【図２】第１実施例におけるテキスト分割装置の概略図。
【図３】テキスト分割装置のハードウェア構成図。
【図４】分割モデル生成システムの処理の流れ図。
【図５】入力インターフェースの説明図。
【図６】学習データ選択部の説明図。
【図７】分割モデル生成システムの説明図。
【図８】学習データ分割部の説明図。
【図９】評価提示部２６の説明図。
【図１０】出力インターフェースの説明図。
【図１１】編集部の処理の流れ図。
【図１２】第２実施例におけるテキスト分割装置の概略図。
【図１３】係り受けモデルの処理の流れ図。
【図１４】編集部の処理の流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本実施形態は、文章の変換を正確に行うための前処理に適用可能な分割モデル生成システムと、所定の文章を他の文章に変換するテキスト分割装置と、に関するものである。
【００１３】
以下、本発明の一実施形態を図１に基づいて説明するが、本発明は、図１に記載の実施形態に限定されるものではない。本実施形態は、例えば特許文献、科学技術文献のように構造化された文書に好適に用いることができる。本実施形態は、特許文献または科学技術文献以外の構造化された文書にも適用することができる。
【００１４】
図１は、テキスト分割装置１の概略図である。テキスト分割装置１は、例えば分割モデル生成システム１０と、編集部２０と、変換処理部３０と、変換評価処理部４０と、言語サーバ５０と、を有する。
【００１５】
なお、図中では、「部」を省略して示す場合がある。例えば、編集部２０は、図中では、「編集」と略記する場合がある。
【００１６】
分割モデル生成システム１０は、文を分割する分割モデル１４４を生成する機能である。分割モデル生成システム１０は、例えば入力部１１と、学習データ生成部１２と、学習データ記憶部１３と、分割モデル生成部１４と、を有する。
【００１７】
入力部１１は、例えば、対応する二つのコーパスを受け付ける機能である。対応する二つのコーパスにおいて、一方のコーパスは、他方のコーパスの文を意味ごとに整理し、変換された複数の文によって構成される。変換元のコーパスは、「第１の文書データ」の例であり、第１文を複数含む。変換後のコーパスは、「第２の文書データ」の例であり、第１文が変換された第２文を複数含む。
【００１８】
第１文と第２文とは、ひとかたまりの意味表現を複数含む。ひとかたまりの意味表現とは、二語以上の単語の集まりで一つの意味が表現されるものである。例えば、「ネットワーク上で公開される図書館は、デジタルライブラリと呼ばれ、資料がアップロードされることによってコンテンツが充実する。」という文は、「ネットワーク上で公開される図書館は、デジタルライブラリと呼ばれる。」という意味表現と「デジタルライブラリは、資料がアップロードされることによってコンテンツが充実する。」という意味表現を含む。ひとかたまりの意味表現は、文中の「句」または文中の「節」によって示される。以下、ひとかたまりの意味表現は、意味表現と略記する場合がある。
【００１９】
学習データ生成部１２は、入力された各コーパスの中から、学習に用いる学習用データを抽出する機能である。学習用データとは、所定の対応関係にある第１文のデータおよび第２文のデータである。学習データ記憶部１３は、抽出された学習用データを記憶するデータベースである。分割モデル生成部１４は、学習用データに基づいて学習し、分割モデル１４４を生成する機能である。
【００２０】
分割モデル生成部１４は、例えば、第１ターゲットデータ変換部１４１と、第１ソースデータ変換部１４２と、集約部１４３と、学習データ分割部１４４と、第２ターゲット言語変換部１４５と、第２ソース言語変換部１４６と、を有する。
【００２１】
第１ターゲットデータ変換部１４１は、第２文のデータを一つまたは複数の意味表現データに変換する機能である。第１ソースデータ変換部１４２は、第１文のデータを一つまたは複数の意味表現データに変換する機能である。集約部１４３は、第１ターゲットデータ変換部１４１にて変換された意味表現データを、重文または複文等として示す一つの意味表現データに変換する機能である。
【００２２】
「分割モデル１４４」の例である学習データ分割部１４４は、第１文の一つまたは複数の意味表現データと、第２文の一つの意味表現データと、をそれぞれ複数の意味表現データに分割する機能である。第２ターゲット言語変換部１４５は、学習データ分割部１４４にて分割された第２文の意味表現データを、文書形式のデータに変換する機能である。第２ソース言語変換部１４６は、学習データ分割部１４４にて分割された第１文の意味表現データを、文書形式のデータに変換する機能である。
【００２３】
編集部２０は、分割モデル１４４に基づいて、所定の文を複数の文に分割する機能である。変換処理部３０は、分割された所定の文を他の文にそれぞれ変換する機能である。変換評価処理部４０は、変換処理部３０の変換精度を評価する機能である。言語サーバ５０は、単語データが保存されるデータベースである。
【００２４】
本実施形態に示す分割モデル生成システム１０は、入力部１１と、学習データ生成部１２と、学習データ記憶部１３と、分割モデル生成部１４と、を有することによって、意味表現ごとに文を分割する分割モデル１４４を生成することができる。これにより、分割モデル生成システム１０は、所定の文を正確に変換する為の前処理として採用することができる。
【００２５】
テキスト分割装置１は、例えば分割モデル生成システム１０と、編集部２０と、変換処理部３０と、変換評価処理部４０と、言語サーバ５０と、を有することによって、分割モデル１４４を用いて所定の文を変換することができる。これにより、テキスト分割装置１は、意味が明確な文を生成することができる。
【００２６】
図１に示すテキスト分割装置１の実施例を、各図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００２７】
図２は、テキスト分割装置１の機能構成を示す概略図である。テキスト分割装置１は、入力された所定の文を意味ごとに分割し、分割された文ごとに他の文へ変換する。テキスト分割装置１は、例えば分割モデル生成システム１０と、編集部２０と、変換処理部３０と、変換評価処理部４０と、言語サーバ５０と、を有する。
【００２８】
分割モデル生成システム１０は、文を分割する分割モデル１４４を生成する機能である。分割モデル生成システム１０は、例えば入力部１１と、学習データ生成部１２と、学習データ記憶部１３と、分割モデル生成部１４と、を有する。
【００２９】
入力部１１は、対応する二つのコーパスを受け付ける機能である。対応する二つのコーパスには、ソース言語コーパスと、ソース言語コーパスの文を意味ごとに整理して変換したターゲット言語コーパスと、が含まれる。
【００３０】
ソース言語コーパスは、第１の文書データ７１（図６参照）を含む。ターゲット言語コーパスは、第２の文書データ７２を含む。第１の文書データ７１は、複数の第１文を含んで構造化される。第２の文書データ７２は、複数の第２文を含んで構造化される。入力部１１は、第１の文書データ７１と第２の文書データ７２とを学習データ生成部１２へ送信する。入力部１１は、図５にて後述する。
【００３１】
第１文と第２文は、複数の意味表現が含まれる一文または、複数の単文のいずれか一方である。複数の意味表現が含まれる一文とは、例えば、複文または重文等である。以下、複数の意味表現が含まれる一文は、「複数意味文」と略記する場合がある。単文は、一つの意味表現で構成される文である。
【００３２】
学習データ生成部１２は、複数の第１文と複数の第２文とのうち、所定の対応関係にある第１文と第２文との組み合わせを学習データとして生成する機能である。学習データ生成部１２は、学習データ記憶部１３へ学習用データを送信する。学習データ生成部１２は、図６にて後述する。
【００３３】
所定の対応関係は、第１文と前記第２文との組み合わせが、一対多の関係、多対一の関係または、多対多の関係の少なくともいずれかを含む。第１文と第２文とが関係を有するとは、第１文に含まれる意味表現と第２文に含まれる意味表現とが同じ意味を示す場合である。一対多の関係とは、第１文が一つの複数意味文であり、第２文が複数の単文である関係である。多対１の関係とは、第１文が複数の単文であり、第２文が一つの複数意味文である関係である。多対多の関係とは、第１文と第２文とがそれぞれ複数の単文である関係である。
【００３４】
学習データ記憶部１３は、学習データを記録するデータベースである。学習データ記憶部１３は、分割モデル生成部１４に学習データを供給する。
【００３５】
分割モデル生成部１４は、学習データに基づいて学習し、分割モデル１４４を生成する機能である。分割モデル生成部１４は、第１文と第２文とを意味表現ごとに分割し、分割された第１文と分割された第２文とに基づいて分割モデル１４４を生成する。分割モデル生成部１４は、後述する分割モデル記憶部２３へ分割モデルを送信する。分割モデル生成部１４は、図７にて後述する。分割モデル１４４の一つの例は、図１で述べた学習データ分割部１４４である。したがって、分割モデル１４４に符号１４４を与えることもできる。
【００３６】
編集部２０は、分割モデル生成システム１０が生成した分割モデル１４４に基づいて、所定の文を意味表現ごとに分割する機能である。編集部２０は、例えば入力部２１と、分割対象選択部２２と、分割モデル記憶部２３と、分割部２４と、分割評価部２５と、評価提示部２６と、分割結果抽出部２７と、変換データ記憶部２８と、を有する。
【００３７】
入力部２１は、所定の文書データ３３１（図１１参照）を受け付ける機能である。所定の文書データ３３１は、複数の文を含んで構造化されたデータである。入力部２１は、分割対象選択部２２へデータを出力する。
【００３８】
分割対象選択部２２は、所定の文書データ３３１の中から分割対象の文を選択する機能である。分割対象選択部２２は、分割部２４に分割対象の文のデータを送信する。なお、分割対象選択部２２は、ユーザによって操作され、所定の文書データ３３１の中から分割処理の対象となる文の集合を抽出してもよい。
【００３９】
分割モデル記憶部２３は、分割モデル１４４を記憶するデータベースである。分割モデル記憶部２３は、分割部２４に分割モデル１４４を送信する。分割部２４は、分割モデル１４４に基づいて、一つの分割対象の文を複数の文に分割する機能である。分割部２４は、分割評価部２５に分割した文のデータを送信する。
【００４０】
分割評価部２５は、所定の評価指標に基づいて、分割部２４の分割結果を評価する機能である。所定の評価指標は、例えば、分割結果の文の流暢さ等である。分割評価部２５は、評価提示部２６に評価結果を送信する。
【００４１】
評価提示部２６は、評価値をユーザに提示する機能と、ユーザが設定した閾値を受け付ける機能とを有する。ユーザは、評価提示部２６によって提示された評価値に基づいて閾値を設定することによって、分割結果から変換処理に適する文を選択する。評価提示部２６は、分割結果抽出部２７に評価値と閾値とを送信する。評価提示部２６は、図１０にて後述する。
【００４２】
分割結果抽出部２７は、分割評価部２５の評価に基づいて、分割部２４にて分割された複数の文の中から、変換処理部３０にて変換する文を抽出する機能である。分割結果抽出部２７は、変換データ記憶部２８に変換する文のデータを送信する。変換データ記憶部２８は、変換する文のデータを保存するデータベースである。変換データ記憶部２８は、変換部３１に変換する文のデータを送信する。
【００４３】
変換処理部３０は、分割された複数の文を他の文に変換する機能である。変換処理部３０は、例えば変換部３１と、変換ソフト記憶部３２と、出力部３３と、を有する。
【００４４】
変換部３１は、変換データ記憶部２８に記憶されているテキストデータに対して、変換処理を行う機能である。変換部３１は、変換ソフト記憶部３２からの変換ソフトと、変換データ記憶部２８から取得したテキストデータとを用いて文の変換をし、その結果を出力部３３へ出力する。変換ソフト記憶部３２は、変換部３１にて使用する変換ソフトを記憶するデータベースである。変換ソフト記憶部３２は、変換部３１に変換ソフトのデータを送信する。出力部３３は、変換結果を出力する機能である。出力部３３は、図１１にて後述する。
【００４５】
変換評価処理部４０は、変換処理部３０の変換精度を評価する機能である。変換評価処理部４０は、例えば変換評価部４１と、出力部４２と、を有する。
【００４６】
変換評価部４１は、変換部３１の変換精度を評価する機能である。変換評価部４１は、出力部４２に変換評価の結果を送信する。出力部４２は、変換精度の評価値を出力する機能である。出力部４２は、図１１にて後述する。
【００４７】
言語サーバ５０は、分割部２４および変換部３１が使用する単語データを記憶するデータベースである。言語サーバ５０は、分割部２４と、変換部３１とに単語データを送信する。
【００４８】
図３は、テキスト分割装置のハードウェア構成図である。テキスト分割装置１は、例えば入出力装置６１と、記憶部６２と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６３と、メモリ６４と、通信インターフェース（図中、通信Ｉ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）と示す場合がある）６５と、入出力回路６６と、各機能６１〜６６を双方向に通信可能に接続するデータ伝送路６７と、を有する。
【００４９】
入出力装置６１は、入力装置と出力装置（いずれも図示せず）とを有する。入力装置は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイスマイク等の音声入力装置である。出力装置は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、音声合成装置等である。さらに、入力装置と出力装置とをタブレットまたはＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  Ｒｅａｌｉｔｙ）ディスプレイのように一体化させてもよい。入出力装置６１は、テキスト分割装置１が設けられる計算機とは別の計算機に設けることもできる。例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む）、携帯情報端末等をテキスト分割装置１への入出力装置６１として用いてもよい。
【００５０】
記憶部６２は、例えば、ハードディスクまたはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性記憶装置である。記憶媒体の種類は問わない。記憶部６２は、分割モデル生成システム１０と、編集部２０と、変換処理部３０と、変換評価処理部４０と、をそれぞれ実現するためのコンピュータプログラム（以下、プログラム）を記憶する。記憶部６２は、言語サーバ５０といった、データベースも記憶する。
【００５１】
ＣＰＵ６３は、メモリ６４を介して記憶部６２から各プログラムを読み込んで実行する。メモリ６４は、例えば、「ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）」等の揮発性記憶装置である。
【００５２】
通信インターフェース６５は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどの通信ネットワークを介して外部装置と通信する装置である。
【００５３】
入出力回路６６は、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ、光ディスク等の記憶媒体６８が接続される端子である。入出力回路６６は、例えば、ＵＳＢポート、コネクタ等である。
【００５４】
記憶媒体６８は、持ち運び可能な記憶媒体である。なお、記憶媒体６８には、分割モデル生成システム１０を実現するプログラムが記憶されてもよい。ユーザは、記憶媒体６８に保存される分割モデル生成システム１０のプログラムをコンピュータにインストールすることによって、分割モデル生成システム１０をコンピュータ上に設けてもよい。。
【００５５】
なお、分割モデル生成システム１０を実現するプログラムは、クラウド上の所定のサーバに保存されてもよい。この場合において、ユーザは、通信インターフェース６５を介して分割モデル生成システム１０のプログラムをクラウド上からコンピュータにインストールすることによって、分割モデル生成システム１０をコンピュータ上に実現してもよい。
【００５６】
以下、第１の文書データ７１が日本語で記載された特許明細書であり、第２の文書データ７２が英語で記載された特許明細書であることを一例にあげて分割モデル生成システム１０の処理を説明する。なお、第１の文書データ７１および第２の文書データ７２は、特許明細書に限らず、研究論文等の構造化された文書であってもよい。
【００５７】
図４は、分割モデル生成システム１０の処理の流れ図である。分割モデル生成システム１０は、入力部１１の処理（Ｓ１１）と、学習データ生成部１２の処理（Ｓ１２，Ｓ１３）と、分割モデル生成部１４の処理（Ｓ１４，Ｓ１５）と、で実行される。
【００５８】
分割モデル生成システム１０は、例えば、ユーザの操作によって開始される。分割モデル生成システム１０の処理は、入力部１１の処理（Ｓ１１）に移動する。入力部１１は、入出力装置６１に、ソース言語コーパスと、ターゲット言語コーパスとの入力欄を表示させる。
【００５９】
図５は、入力部１１の説明図である。入力部１１は、例えば、ソース言語ファイル入力欄１１１と、ターゲット言語ファイル入力欄１１２と、実行ボタン１１３と、キャンセルボタン１１４と、を入出力装置６１に表示させる。
【００６０】
ソース言語ファイル入力欄１１１は、ソース言語ファイルとしてのソース言語コーパスを受け付ける機能である。ターゲット言語ファイル入力欄１１２は、ターゲット言語ファイルとしてのターゲット言語コーパスを受け付ける機能である。実行ボタン１１３は、分割モデル生成処理（Ｓ１２〜Ｓ１５）を実行させるボタンである。キャンセルボタン１１４は、入力部１１の表示を取り消すボタンである。
【００６１】
ユーザは、ソース言語ファイル入力欄１１１にソース言語コーパスのファイルのディレクトリを入力してもよい。ユーザは、ターゲット言語ファイル入力欄１１２にターゲット言語コーパスのファイルのディレクトリを入力してもよい。または、欄１１１，１１２にプルダウンメニューを設けて、プルダウンメニューの中からファイルを指定してもよい。さらには、欄１１１，１１２にファイルのアイコンをドロップすることにより、ファイルを入力してもよい。
【００６２】
図４に戻り、学習データ生成部１２は、入力部１１からソース言語コーパスのデータとターゲット言語コーパスのデータとを受け取る。学習データ生成部１２は、第１の文書データ７１と第２の文書データ７２との中から、学習用データを抽出する（Ｓ１２）。
【００６３】
図６は、学習データ生成部１２の説明図である。第１の文書データ７１と、第２の文書データ７２とは、所定の順序で並べられた複数の項目を有する。
【００６４】
第１の文書データ７１は、日本語で示される複数の項目ｃ１〜ｃ７を有する。項目ｃ１は、例えば「書類名」を示す。項目ｃ２は、例えば「発明の名称」を示す。項目ｃ３は、例えば「技術分野」を示す。項目ｃ４は、例えば「背景技術」を示す。項目ｃ５は、例えば「先行技術文献」を示す。項目ｃ６は、例えば「発明の概要」を示す。項目ｃ７は、例えば「発明が解決しようとする課題」を示す。
【００６５】
第２の文書データ７２は、英語で示される複数の項目ｃ８〜ｃ１４を有する。項目ｃ８は、例えば「ＤＥＳＣＲＩＰＴＩＯＮ」を示す。項目ｃ９は、例えば「Ｔｉｔｌｅ  ｏｆ  Ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ」を示す。例えば項目ｃ１０は、「Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｆｉｅｌｄ」を示す。項目ｃ１１は、例えば「Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ａｒｔ」を示す。項目ｃ１２は、例えば「Ｃｉｔａｔｉｏｎ  Ｌｉｓｔ」を示す。項目ｃ１３は、例えば「Ｓｕｍｍａｒｙ  ｏｆ  Ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ」を示す。項目ｃ１４は、例えば「Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｐｒｏｂｌｅｍ」を示す。
【００６６】
項目ｃ１は、項目ｃ８と対応する。項目ｃ２は、項目ｃ９と対応する。項目ｃ３は、項目ｃ１０と対応する。項目ｃ４は、項目ｃ１１と対応する。項目ｃ５は、項目ｃ１２と対応する。項目ｃ６は、項目ｃ１３と対応する。項目ｃ７は、項目ｃ１４と対応する。
【００６７】
学習データ生成部１２は、第１の文書データ７１の各項目ｃ１〜ｃ７と第２の文書データ７２の各項目ｃ８〜ｃ１４とのうち対応する項目間において、第１文と第２文とを抽出する。例えば、学習データ生成部１２は、第１の文書データ７１の項目ｃ４を選択したとする。この場合、学習データ生成部１２は、項目ｃ４に示される複数の文の中から、第１文としての「ＪＰ：Ｓｅｎ（Ｓｅｎｔｅｎｃｅ）」を抽出する。ここで「ＪＰ：Ｓｅｎ」は、例えば、複数の（例えば三つの）意味表現を含んだ、複数意味文である。なお、学習用データとしての第１文は、三つの意味表現を含む複数意味文に限らず、二つまたは四つ以上の意味表現を含む複数意味文であってもよい。
【００６８】
「ＪＰ：Ｓｅｎ」の例としては、「タイヤは、融点が１６０℃以上であるポリプロピレンを含み、前記融点が１６０℃以上であるポリプロピレンの含有率が樹脂組成物全体の６０質量％以下である樹脂組成物を含む。」という文がある。したがって、「ＪＰ：Ｓｅｎ」には、「樹脂組成物を含むタイヤ」という第１の意味表現と、「樹脂組成物は、融点が１６０℃以上であるポリプロピレンを含む」という第２の意味表現と、「樹脂組成物含まれる融点が１６０℃以上であるポリプロピレンの含有率は、樹脂組成物全体の６０質量％以下である」という第３の意味表現と、の三つの意味表現が含まれる。
【００６９】
学習データ生成部１２は、第２の文書データ７２の項目ｃ１１に示される複数の文の中から、第２文としての、「ＥＮ：Ｓｅｇ１」、「ＥＮ：Ｓｅｇ２」および「ＥＮ：Ｓｅｇ３」を抽出する。「ＥＮ：Ｓｅｇ１」、「ＥＮ：Ｓｅｇ２」および「ＥＮ：Ｓｅｇ３」は、英語で記載される単文である。
【００７０】
「ＥＮ：Ｓｅｇ１」は、例えば、「Ａ  ｔｉｒｅ  ｗｈｉｃｈ  ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ  ａ  ｒｅｓｉｎ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．」という文である。「ＥＮ：Ｓｅｇ２」は、例えば、「Ｔｈｅ  ｒｅｓｉｎ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｃｏｎｔａｉｎｓ  ａ  ｐｏｌｙｐｒｏｐｙｌｅｎｅ  ｈａｖｉｎｇ  ａ  ｍｅｌｔｉｎｇ  ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  １６０°Ｃ  ｏｒ  ｍｏｒｅ．」という文である。「ＥＮ：Ｓｅｇ３」は、例えば、「Ｔｈｅ  ｃｏｎｔｅｎｔ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｏｌｙｐｒｏｐｙｌｅｎｅ  ｈａｖｉｎｇ  ａ  ｍｅｌｔｉｎｇ  ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  １６０°Ｃ  ｏｒ  ｍｏｒｅ  ｉｓ  ６０％  ｂｙ  ｍａｓｓ  ｏｒ  ｌｅｓｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｗｈｏｌｅ  ｍａｓｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｒｅｓｉｎ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．」という文である。
【００７１】
「ＪＰ：Ｓｅｎ」と、「ＥＮ：Ｓｅｇ１」、「ＥＮ：Ｓｅｇ２」および「ＥＮ：Ｓｅｇ３」とは、一対多の関係を有する。すなわち、「ＪＰ：Ｓｅｎ」は、「ＥＮ：Ｓｅｇ１」、「ＥＮ：Ｓｅｇ２」および「ＥＮ：Ｓｅｇ３」の三つの文の意味表現を有する。
【００７２】
なお、学習データ生成部１２は、第１文と第２文との所定の対応関係を有する組み合わせの中から、単語数または翻訳精度の少なくともいずれか一方に基づいて、学習用データを抽出してもよい。学習データ生成部１２は、単語数または翻訳精度の少なくともいずれか一方に限らず、他の基準に基づいて、学習用データを抽出してもよい。
【００７３】
学習データ生成部１２は、例えば、単語数が１０単語以上の第１文と、単語数が８０単語以下の第２文と、の組み合わせを抽出してもよい。なお、学習データ生成部１２は、単語数が１０単語以上の第１文と、単語数が８０単語以下の第２文と、の組み合わせに限らず、他の単語数に基づいて学習用データを抽出してもよい。
【００７４】
学習データ生成部１２は、例えば、第１文と第２文とのアライメント精度が「０．１」以上を満たす、第１文と第２文との組み合わせを抽出する。第１文と第２文とのアライメント精度は、ＢＬＥＵ（ＢｉＬｉｎｇｕａｌ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｕｎｄｅｒｓｔｕｄｙ）およびＲＩＢＥＳ（Ｒａｎｋｂａｓｅｄ  Ｉｎｔｕｉｔｉｖｅ  Ｂｉｌｉｎｇｕａｌ  Ｓｃｏｒｅ）等の指標を用いて計算されてもよい。学習データ生成部１２は、アライメント精度が「０．１」以上に限らず、他の値に基づいて学習用データを抽出してもよい。
【００７５】
図４に戻り、学習データ生成部１２は、学習データ記憶部１３に学習用データを記録する（Ｓ１３）。学習データ生成部１２は、例えば、「ＪＰ：Ｓｅｎ」のデータと、「ＥＮ：Ｓｅｇ１」，「ＥＮ：Ｓｅｇ２」および「ＥＮ：Ｓｅｇ３」のデータと、を学習データ記憶部１３に記録する。
【００７６】
分割モデル生成部１４は、学習データ記憶部１３から学習用データを取得し、分割モデル１４４を学習する（Ｓ１４）。図７は、分割モデル生成部１４の説明図である。分割モデル生成部１４は、例えば、エンコーダ１４１，１４２と、集約部１４３と、学習データ分割部１４４と、デコーダ１４５，１４６と、を有する。
【００７７】
エンコーダ１４１は、図１に示す第１ターゲットデータ変換部１４１に対応する。エンコーダ１４２は、図１に示す第１ソースデータ変換部１４２に対応する。デコーダ１４５は、図１に示す第２ターゲット言語変換部１４５に対応する。デコーダ１４６は、図１に示す第２ソース言語変換部１４６に対応する。
【００７８】
エンコーダ１４１は、第２文のデータを、意味表現データに変換する機能である。意味表現データは、文の意味表現を示すデータである。意味表現データは、例えば、ｎ次元のベクトルである。ｎは、所定の定数である。エンコーダ１４１は、例えば、「ＥＮ：Ｓｅｇ１」のデータ，「ＥＮ：Ｓｅｇ２」のデータおよび「ＥＮ：Ｓｅｇ３」のデータを、「ＥＮ：ｈ１」、「ＥＮ：ｈ２」および「ＥＮ：ｈ３」にそれぞれ変換する。「ＥＮ：ｈ１」、「ＥＮ：ｈ２」および「ＥＮ：ｈ３」は、それぞれ一つの意味表現を有する意味表現データである。
【００７９】
エンコーダ１４２は、第１文のデータを、意味表現データに変換する機能である。エンコーダ１４２は、例えば、「ＪＰ：Ｓｅｎ」のデータを、「ＪＰ：ｈ」に変換する。「ＪＰ：ｈ」は、三つの意味表現を含む意味表現データである。
【００８０】
集約部１４３は、複数の意味表現データを集約することによって、複数意味文としての意味表現データを算出する機能である。集約部１４３は、例えば、第２文の複数の意味表現データを集約する。
【００８１】
集約部１４３は、例えば、「ＥＮ：ｈ１」、「ＥＮ：ｈ２」および「ＥＮ：ｈ３」のデータをエンコーダ１４１から取得する。集約部１４３は、「ＥＮ：ｈ１」、「ＥＮ：ｈ２」および「ＥＮ：ｈ３」のデータを集約し、「ＥＮ：ｈ」を取得する。「ＥＮ：ｈ」は、第２文を複数意味文として示した場合の意味表現データである。
【００８２】
集約部１４３は、複数の意味表現データを足し合わせる方法または、複数の意味表現データ間に時系列な依存関係を設定する方法等によって、複数の意味表現データを集約してもよい。なお、集約部１４３は、複数の意味表現データを足し合わせる方法および複数の意味表現データ間に時系列な依存関係を設定する方法に限らず、他の方法によって複数の意味表現データを集約してもよい。
【００８３】
学習データ分割部１４４は、学習機能を用いて、一つの意味表現データを複数の意味表現データに分割する機能である。学習データ分割部１４４は、例えば、「ＪＰ：ｈ」と「ＥＮ：ｈ」とを分割する。
【００８４】
学習データ分割部１４４は、例えば、エンコーダ１４２から「ＪＰ：ｈ」を取得する。学習データ分割部１４４は、例えば、学習した分割方法を用いて「ＪＰ：ｈ」を分割することによって、「ＪＰ：ｈｓ１」と、「ＪＰ：ｈｓ２」と、「ＪＰ：ｈｓ３」と、を算出する。「ＪＰ：ｈｓ１」と、「ＪＰ：ｈｓ２」と、「ＪＰ：ｈｓ３」とは、第１文のそれぞれ一つの意味表現を示す意味表現データである。
【００８５】
学習データ分割部１４４は、例えば、集約部１４３から「ＥＮ：ｈ」を取得する。学習データ分割部１４４は、例えば、「ＥＮ：ｈ」を分割することによって、「ＥＮ：ｈｓ１」と、「ＥＮ：ｈｓ２」と、「ＥＮ：ｈｓ３」と、を算出する。「ＥＮ：ｈｓ１」と、「ＥＮ：ｈｓ２」と、「ＥＮ：ｈｓ３」とは、第２文のそれぞれ一つの意味表現を示す意味表現データである。
【００８６】
学習データ分割部１４４は、例えば、集約後の意味表現データから集約前の複数の意味表現データを復元するように分割方法を学習する。学習データ分割部１４４は、例えば、「ＥＮ：ｈ１」から「ＥＮ：ｈ１」、「ＥＮ：ｈ２」および「ＥＮ：ｈ３」を復元するように分割方法を学習する。
【００８７】
デコーダ１４５は、分割された第２文の意味を示すデータを文書形式に変換する機能である。デコーダ１４５は、例えば、「ＥＮ：ｈｓ１」、「ＥＮ：ｈｓ２」および「ＥＮ：ｈｓ３」を、英語で記載される「ＥＮ：Ｓｅｇ１」、「ＥＮ：Ｓｅｇ２」および「ＥＮ：Ｓｅｇ３」にそれぞれ変換する。「ＥＮ：Ｓｅｇ１」は、「ＥＮ：ｈｓ１」の意味を示すデータを、文書形式に変換したデータである。「ＥＮ：Ｓｅｇ２」は、「ＥＮ：ｈｓ２」の意味を示すデータを、文書形式に変換したデータである。「ＥＮ：Ｓｅｇ３」は、「ＥＮ：ｈｓ３」の意味を示すデータを、文書形式に変換したデータである。
【００８８】
デコーダ１４６は、分割された第１文の意味を示すデータを文書形式に変換する機能である。デコーダ１４６は、例えば、「ＪＰ：ｈｓ１」、「ＪＰ：ｈｓ２」および「ＪＰ：ｈｓ３」を、日本語で記載される「ＪＰ：Ｓｅｇ１」、「ＪＰ：Ｓｅｇ２」および「ＪＰ：Ｓｅｇ３」にそれぞれ変換する。「ＪＰ：Ｓｅｇ１」は、「ＪＰ：ｈｓ１」の意味を示すデータを、文書形式に変換したデータである。「ＪＰ：Ｓｅｇ２」は、「ＪＰ：ｈｓ２」の意味を示すデータを、文書形式に変換したデータである。「ＪＰ：Ｓｅｇ３」は、「ＪＰ：ｈｓ３」の意味を示すデータを、文書形式に変換したデータである。
【００８９】
なお、分割モデル生成部１４は、分割された第１文の意味表現データと、分割された第２文の意味表現データとの差分を最小化する手段を備える。最小化する手段は、例えば、差分の二乗を求めるなどが考えられるが、これに限定されない。
【００９０】
エンコーダ１４１，１４２と、学習データ分割部１４４と、デコーダ１４５，１４６とは、例えば、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）またはＧＲＵ（Ｇａｔｅｄ  Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）等のニューラルネットワークでもよい。
【００９１】
図８は、学習データ分割部１４４の説明図である。学習データ分割部１４４は、例えば、学習用データと分割済みの意味表現データとに基づいて、次に分割する意味表現データを算出する。
【００９２】
学習データ分割部１４４は、例えば、第１文のデータまたは第２文のデータのいずれか一方と、所定の値と、に基づいて一つの所定の意味表現データを抽出する。所定の値は、既に分割された意味表現データまたは、既に分割された文の「Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ｓｃｏｒｅ」を足し合わせたベクトル等を用いてもよい。分割された意味表現データがない場合には、所定の値には、所定の初期値を入力してもよい。
【００９３】
既に分割された意味表現データとは、一つ前に分割した意味表現データである。既に分割された文の「Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ｓｃｏｒｅ」を足し合わせたベクトルとは、一つ前に学習データ分割部１４４が分割した意味表現データをもとに、デコーダ１４６の出力である文書形式のデータに含まれる単語を出力する際に用いられた「Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ｓｃｏｒｅ」を足し合わせたベクトルである。「Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ｓｃｏｒｅ」は、生成する単語が入力文のどこに注目するのかを示した値である。
【００９４】
なお、学習データ分割部１４４は、分割された複数の文の間で意味表現が重複することを抑制する手段を備えてもよい。学習データ分割部１４４は、例えば、一つ前に分割された文の「Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ｓｃｏｒｅ」を足し合わせたベクトルが含まれない所定の値を用いて、所定の意味表現データを抽出する手段を備えてもよい。学習データ分割部１４４は、例えば、分割前の意味表現データの中から既に分割された意味表現データを削除し、残りの意味表現データから一つの所定の意味表現データを抽出する手段を備えてもよい。
【００９５】
図４に戻り、分割モデル生成部１４は、生成した分割モデル１４４を分割モデル記憶部２３に保存する（Ｓ１５）。なお、分割モデル生成部１４は、生成した複数の分割モデル１４４の中で、分割精度が最も良い分割モデル１４４を分割モデル記憶部２３に保存してもよい。分割モデル生成システム１０は、処理（Ｓ１５）の後に終了する。
【００９６】
図９は、編集部２０の処理の流れ図である。編集部２０は、入力部２１の処理（Ｓ２１）と、分割対象選択部２２の処理（Ｓ２２）と、分割部２４の処理（Ｓ２３）と、分割評価部２５の処理（Ｓ２４）と、評価提示部２６の処理（Ｓ２５）と、分割結果抽出部２７の処理（Ｓ２６〜Ｓ２８）とによって実行される。編集部２０は、ユーザの操作によって開始される。
【００９７】
編集部２０の処理は、入力部２１の処理（Ｓ２１）に移動する。入力部２１には、ユーザによって所定の文書データ３３１（図１１参照）が入力される（Ｓ２１）。入力部は、分割対象選択部２２に、所定の文書データ３３１を送信する。
【００９８】
分割対象選択部２２は、所定の文書データ３３１の中から、分割処理の対象になる文を抽出する（Ｓ２２）。分割対象選択部２２は、例えば、一文の単語数に基づいて、所定の文書データ３３１の中から分割対象の文を抽出する。分割対象選択部２２は、例えば、単語数が所定数以上の一文を分割対象の文として抽出する。分割対象選択部２２は、単語数に限らず、他の基準に基づいて、分割対象の文を抽出してもよい。分割対象選択部２２は、抽出した分割対象の文のデータを、分割部２４に送信する。
【００９９】
分割部２４は、分割モデル記憶部２３に保存される分割モデル１４４に基づいて、分割対象の文を、意味表現ごとに複数の文に分割する（Ｓ２３）。分割部２４は、言語サーバ５０に保存される単語データを用いて、分割した文を生成する。分割部は、分割結果を分割評価部２５に送信する。
【０１００】
分割評価部２５は、分割結果に対して精度評価をする（Ｓ２４）。分割評価部２５は、例えば、分割前から分割後の文における意味表現の保持の度合いと、分割後の文の流暢さと、の観点から精度評価をする。
【０１０１】
分割評価部２５は、例えば、元の文の意味表現を表すベクトルと、分割後の文の意味表現を結合して得られたベクトルと、の間のｃｏｓｉｎｅ距離等を用いることによって、意味表現の保持について評価をする。分割評価部２５は、例えば、分割後の言語に適する言語モデルを用いることによって、流暢さについて評価をする。分割評価部２５は、評価提示部２６に評価結果を送信する。
【０１０２】
図１０は、評価提示部２６の説明図である。評価提示部２６は、例えば、評価結果２６１と、閾値入力欄２６２と、実行ボタン２６３と、キャンセルボタン２６４と、を入出力装置６１に表示させる。評価結果２６１は、分割評価部２５の評価結果である。評価提示部２６は、例えば、意味表現の保持を「０．９」と出力し、流暢さを「０．８」と出力する。
【０１０３】
閾値入力欄２６２は、所定の閾値を受け付ける機能である。所定の閾値は、分割結果抽出部２７が分割結果から変換対象の文のデータを選択する際に使用する値である。ユーザは、分割結果の評価結果２６１に基づいて、所定の閾値を設定する（図９の処理（Ｓ２４））。
【０１０４】
実行ボタン２６３は、分割結果抽出部２７を開始するボタンである。キャンセルボタン２６４は、編集部２０の処理を終了するボタンである。
【０１０５】
図９に戻り、分割結果抽出部２７は、所定の閾値と、各分割された文の評価値と、を比較する（Ｓ２６）。所定の閾値よりも分割された文の評価値が高い場合（Ｓ２６：Ｙｅｓ）には、分割後の文のデータを変換データ記憶部２８に保存する（Ｓ２７）。所定の閾値よりも分割された文の評価値が低い場合（Ｓ２６：Ｎｏ）には、分割前の文のデータを変換データ記憶部２８に保存する（Ｓ２８）。分割結果抽出部２７の処理（Ｓ２７，２８）の後に、編集部２０の処理は、終了する。
【０１０６】
図１１は、出力部３３，４２の説明図である。出力部３３は、所定の文書データ３３１および、変換結果３３２を入出力装置６１に表示させる。変換結果３３２は、変換部３１にて変換された文書である。
【０１０７】
変換部３１は、変換データ記憶部２８から文のデータを取得する。変換部３１は、変換ソフト記憶部３２に保存される変換ソフトを用いて、取得した文を変換する。変換部３１は、言語サーバ５０から単語データを取得することによって、変換後の文を生成する。変換部３１は、変換前の文のデータと、変換後の文のデータと、を出力部３３へ送信する。なお、文の変換には、技術文書を対象とした機械翻訳、音声データを介した対話、文の分かりやすさに注目した言い換え生成等が含まれる。
【０１０８】
なお、変換部３１は、言語サーバ５０に記憶される単語データよりも所定の文書データ３３１に含まれる単語を優先して使用することで、変換後の文を生成してもよい。これにより、変換部３１は、表記の揺れまたは記号の誤り等を抑制することができる。
【０１０９】
出力部４２は、変換精度の評価４２１を入出力装置６１に表示させる。出力部４２は、例えば、変換精度の評価４２１として、意味表現の保持を「０．９」と表示させる。出力部４２は、例えば、変換精度の評価４２１として、流暢さを「０．８」と表示させる。
【０１１０】
変換精度の評価４２１は、変換評価部４１にて算出される。変換評価部４１は、分割部２４から分割後の文のデータを取得し、変換部３１から変換結果３３２を取得する。変換評価部４１は、例えば、分割後の文のデータと、変換結果３３２と、の意味表現の近さを算出することによって、意味表現の保持度を算出する。
【０１１１】
なお、変換評価部４１は、分割モデル記憶部２３に保存される分割モデル１４４を用いることによって、変換結果を評価してもよい。変換評価部４１は、例えば、分割モデル１４４を用いて、分割後の文のデータと、変換後の文とを意味表現データに変換する。変換評価部４１は、各意味表現データを比較して、分割後の文のデータと変換結果との意味表現の近さを算出する。
【０１１２】
本実施例に示す分割モデル生成システム１０は、入力部１１と、学習データ生成部１２と、学習データ記憶部１３と、分割モデル生成部１４と、を有することによって、文を意味表現ごとに分割する分割モデル１４４を生成することができる。これにより、分割モデル生成システム１０は、変換に適した単位に文を分割することができる。その結果、機械翻訳処理または自然言語処理等の文の品質を向上することができる。
【０１１３】
特許の明細書など技術文書の場合には、文が入れ子構造を持つケースがある。単純に長文を分割して互いに独立な複数の文に分割すると、元々係り元と係り先の関係にある単語が、前後に分かれてしまう可能性がある。分割モデル生成システム１０が意味表現ごとに文を分割する分割モデル１４４を生成することによって、編集部２０は、係り受け関係を保持しながら文を分割することができる。
【０１１４】
長文に対して単純に分割処理を行う場合、後の文が前の文脈と完全に切り離されてしまうことが考えられる。分割モデル生成部１４の学習データ分割部１４４は、既に分割された文に関係するデータを参照して、次に分割する意味表現データを抽出することによって、前の文との照応関係が明確な文を生成することができる。
【０１１５】
翻訳処理に適した表現は、言語間に違いがあるため、翻訳元の文から、翻訳先の言語に適した表現を推論することが困難である。分割モデル生成システム１０は、翻訳元のソース言語と、翻訳先のターゲット言語と、で作成されたコーパスを用いて分割モデル１４４を学習することによって、ターゲット言語の特徴を考慮したうえで、翻訳元の文を翻訳に適した処理単位に分割することができる。
【０１１６】
所定の対応関係を有する第１文と第２文との組み合わせを、学習データとして学習データ生成部１２が生成することによって、分割モデル生成部１４は、第１文と第２文とを対比させて分割モデル１４４を生成することができる。これにより、分割モデル生成部１４は、意味表現ごとに分割する分割モデル１４４を生成することができる。
【０１１７】
第１の文書データ７１と、第２の文書データ７２とが所定の項目で並べられた複数の項目を有することによって、学習データ生成部１２は、各項目を基準にして学習用データを抽出することができる。これにより、学習データ生成部１２は、各項目の基準がない状態に比べて、効率よく学習用データを抽出することができる。
【０１１８】
分割モデル生成部１４は、第１文および第２文を意味表現ごとに分割することによって、分割モデルを生成する。これにより、分割モデル生成部１４は、意味表現ごとに分割する分割モデルを生成することができる。
【０１１９】
テキスト分割装置１は、分割モデル生成システム１０と、編集部２０と、を備えることによって、分割モデル１４４に基づいて、所定の文書データ３３１を分割することができる。これにより、テキスト分割装置は、所定の文書データ３３１を意味表現ごとに分割することができる。
【０１２０】
さらに、テキスト分割装置１は、変換処理部３０を備えることによって、所定の文書データ３３１を他の文に変換することができる。これにより、テキスト分割装置１は、所定の文書データ３３１の翻訳および所定の文書データ３３１の校正等をすることができる。
【０１２１】
編集部２０は、分割評価部２５と、分割結果抽出部２７と、を備えることによって、分割部２４にて分割した文の中から、変換に適した文を選択することができる。これにより、変換処理部３０にて変換した文の品質を向上させることができる。
【０１２２】
さらに、テキスト分割装置１は、変換評価部４０を備えることによって、分割モデル１４４を用いて変換結果の評価をすることができる。これにより、変換評価部４０は、言語間の構造の差異に依存しない意味表現データを用いて、変換結果の評価をすることができる。
【実施例２】
【０１２３】
本実施例は、第１実施例の変形例に相当する為、第１実施例との差異を中心に説明する。図１２は、テキスト分割装置１ａの概略図である。テキスト分割装置１ａは、後述する係り受けモデルを用いて、一つの文を複数の文に分割する。テキスト分割装置１ａは、例えば、分割モデル生成システム１０ａと、編集部２０ａと、変換処理部３０と、変換評価処理部４０と、言語サーバ５０とを有する。
【０１２４】
分割モデル生成システム１０ａは、文を分割する分割モデル１４４と、係り受け関係に基づいて文を分割する係り受けモデルとを生成する機能である。分割モデル生成システム１０は、例えば、入力部１１と、学習データ生成部１２と、学習データ記憶部１３ａと、分割モデル生成部１４ａと、係り受けモデル生成部１５と、を有する。
【０１２５】
学習データ記憶部１３ａは、学習データを記録するデータベースである。学習データ記憶部１３ａは、分割モデル生成部１４ａおよび係り受けモデル生成部１５へ学習データを供給する。
【０１２６】
分割モデル生成部１４ａは、学習データに基づいて、文書を分割する分割モデル１４４を生成する機能である。分割モデル生成部１４ａは、第１文と第２文とを意味表現ごとに分割し、分割された第１文と分割された第２文とに基づいて分割モデル１４４を生成する。分割モデル生成部１４ａは、分割モデル記憶部２３へ分割モデル１４４を保存する。分割モデル生成部１４ａは、係り受けモデル生成部１５へ分割モデル１４４を送信する。分割モデル生成部１４ａは、係り受けモデル生成部１５から係り受けモデルを取得し、係り受けモデルに基づいて分割モデル１４４を生成してもよい。
【０１２７】
係り受けモデル生成部１４ａは、文の係り受け関係に基づいて文を分割する係り受けモデルを生成する機能である。係り受けモデル生成部１４ａは、学習用データと、分割モデル生成部１４ａにて生成された分割モデル１４４と、に基づいて、係り受けモデルを生成する。係り受けモデル生成部１５は、分割モデル記憶部２３ａへ係り受けモデルを保存する。
【０１２８】
編集部２０ａは、分割モデル１４４または係り受けモデルの少なくともいずれか一方に基づいて、一つの所定の文を複数の文に分割する機能である。編集部２０ａは、例えば、入力部２１と、分割対象選択部２２と、分割モデル記憶部２３ａと、分割部２４ａと、分割評価部２５と、評価提示部２６と、分割結果抽出部２７と、変換データ記憶部２８と、を有する。
【０１２９】
分割モデル記憶部２３ａは、分割モデル１４４および係り受けモデルを記憶するデータベースである。分割モデル記憶部２３ａは、分割部２４ａへ分割モデル１４４または、係り受けモデルの少なくとも一方を送信する。分割部２４ａは、分割モデル１４４または係り受けモデルの少なくともいずれか一方に基づいて、一つの分割対象の文を複数の文に分割する機能である。分割部２４ａは、分割評価部２５へ分割後の文のデータを送信する。
【０１３０】
図１３は、係り受けモデル生成部１５の処理の流れ図である。係り受けモデル生成部１５は、学習用データを学習データ記憶部１３ａから取得する（Ｓ３１）。係り受けモデル生成部１５は、例えば、第１文の「ＪＰ：Ｓｅｎ」を学習データ記憶部１３ａから取得する（図６参照）。
【０１３１】
係り受けモデル生成部１５は、分割モデル生成部１４ａから、学習データの分割結果を取得する（Ｓ３２）。係り受けモデル生成部１５は、例えば、「ＪＰ：Ｓｅｇ１」と、「ＪＰ：Ｓｅｇ２」と、「ＪＰ：Ｓｅｇ３」と、を取得する（図７参照）。
【０１３２】
係り受けモデル生成部１５は、係り受けモデルを生成する（Ｓ３３）。係り受けモデル生成部１５は、例えば、「ＪＰ：Ｓｅｎ」と、「ＪＰ：Ｓｅｇ１」、「ＪＰ：Ｓｅｇ２」および「ＪＰ：Ｓｅｇ３」と、を比較することによって、「ＪＰ：Ｓｅｎ」の一つの文の係り受け関係を学習する。係り受けモデル生成部１５は、学習結果を係り受けモデルとして生成する。係り受けモデル生成部１５は、係り受けモデルを分割モデル記憶部２３ａに保存する（Ｓ３４）。
【０１３３】
図１４は、編集部２０ａの処理の流れ図である。編集部２０ａは、入力部２１の処理（Ｓ２１）と、分割対象選択部２２の処理（Ｓ２２）と、分割部２４ａの処理（Ｓ４１，Ｓ４２）と、分割評価部２５の処理（Ｓ２４）と、評価提示部２６の処理（Ｓ２５）と、分割結果抽出部２７の処理（Ｓ２６〜Ｓ２８）とによって実行される。編集部２０ａは、ユーザの操作によって開始される。
【０１３４】
編集部２０ａの処理は、入力部２１の処理（Ｓ２１）に移動し、入力部２１が所定の文書データ３３１を取得する。分割対象選択部２２は、所定の文書データ３３１の中から分割対象の文を抽出する（Ｓ２２）。
【０１３５】
分割部２４ａは、分割モデル１４４または係り受けモデルの少なくともいずれか一方を分割モデル記憶部２３ａから取得する（Ｓ４１）。分割部２４ａは、分割モデル１４４または係り受けモデルの少なくともいずれか一方に基づいて、分割対象データを分割する（Ｓ４２）。分割部２４ａは、分割評価部２５に分割結果を送信する。
【０１３６】
本実施例に示すテキスト分割装置１ａは、係り受けモデル生成部１５を備えることによって、文の係り受け関係に基づいて、一つの文を複数の文に分割することができる。これにより、言語の種類が変わらない文書の校正等でも、編集部２０ａは、文書の変換に適する長さに文を分割することができる。その結果、テキスト分割装置１は、文の変換の品質を向上することができる。
【０１３７】
コンピュータを、分割モデル生成システムとして機能させるためのコンピュータプログラムは、コンピュータ上に、複数の第１文を含んで構造化された第１の文書データと、複数の第２文を含んで構造化された第２の文書データとが入力される入力部と、複数の第１文と複数の第２文とのうち、所定の対応関係にある第１文と第２文との組み合わせを学習データとして生成する学習データ生成部と、生成された学習データを記憶する学習データ記憶部と、学習データ記憶部に記憶された学習データに基づいて学習し、文を分割する分割モデル１４４を生成する分割モデル生成部と、をそれぞれ実現させる
【０１３８】
なお、本発明は上述の実施形態に限定されず、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
【０１３９】
上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【０１４０】
また、上述した実施形態に含まれる技術的特徴は、特許請求の範囲に明示された組み合わせに限らず、適宜組み合わせることができる。
【符号の説明】
【０１４１】
１…テキスト分割装置，１０…分割モデル生成システム，１１…入力部，１２…学習データ生成部，１３…学習データ記憶，１４…分割モデル生成部，１４１…第１ターゲットデータ変換部，１４２…第１ソースデータ変換部，１４３…集約部，１４４…学習データ分割部，１４５…第２ターゲットデータ変換部，１４６…第２ソースデータ変換部，２０…編集部，３０…変換処理部，４０…変換評価処理部，５０…言語サーバ
【図１】
2020166501.tif 000003
【図２】
2020166501.tif 000004
【図３】
2020166501.tif 000005
【図４】
2020166501.tif 000006
【図５】
2020166501.tif 000007
【図６】
2020166501.tif 000008
【図７】
2020166501.tif 000009
【図８】
2020166501.tif 000010
【図９】
2020166501.tif 000011
【図１０】
2020166501.tif 000012
【図１１】
2020166501.tif 000013
【図１２】
2020166501.tif 000014
【図１３】
2020166501.tif 000015
【図１４】
2020166501.tif 000016