(57)【要約】【課題】機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い原文を出力すること。【解決手段】文出力装置１は、第１言語の文である原文を取得する取得部１１と、取得部１１によって取得された原文に対して機械翻訳を行って得られる第２言語の文である翻訳文を構成する単語のうち、翻訳文の翻訳結果としての品質である翻訳品質を低下させる単語を検出する検出部１４と、検出部１４によって検出された翻訳文の単語に対応する原文の単語を特定する特定部１５と、原文を構成する単語のうち特定部１５によって特定された単語を別の単語に置換した文を出力する出力部１６と、を備える。取得部１１は、出力部１６によって出力される文を原文として取得してもよい。検出部１４は、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たさない場合に、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語を検出してもよい。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語の文である原文を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された原文に対して機械翻訳を行って得られる第２言語の文である翻訳文を構成する単語のうち、翻訳文の翻訳結果としての品質である翻訳品質を低下させる単語を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された翻訳文の単語に対応する原文の単語を特定する特定部と、
原文を構成する単語のうち前記特定部によって特定された単語を別の単語に置換した文を出力する出力部と、
を備える文出力装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記出力部によって出力される文を原文として取得する、
請求項１に記載の文出力装置。
【請求項３】
前記検出部は、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たさない場合に、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語を検出する、
請求項１又は２に記載の文出力装置。
【請求項４】
翻訳文の翻訳品質を低下させる単語は、機械翻訳を行った際に単語ごとに出力される尤度が所定の閾値よりも小さい単語である、
請求項１〜３の何れか一項に記載の文出力装置。
【請求項５】
機械翻訳は、ニューラルネットワークに基づくニューラル機械翻訳であり、
前記特定部は、ニューラル機械翻訳のアテンション機構を用いて特定する、
請求項１〜４の何れか一項に記載の文出力装置。
【請求項６】
前記出力部は、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たす場合に、前記取得部によって取得された原文を出力する、
請求項１〜５の何れか一項に記載の文出力装置。
【請求項７】
前記出力部によって出力される文と、当該文に対して機械翻訳を行って得られる翻訳文とを対応付けた対訳データを格納する格納部をさらに備え、
前記出力部は、前記格納部によって格納された対訳データをさらに出力する、
請求項１〜６の何れか一項に記載の文出力装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い文を出力する文出力装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１では、原文となる問題文に対して所定言語で翻訳された解答文の評価を行う文章評価装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００６／１３４７５９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１では、英作文のテストの採点において、問題文（原文）に対して生徒が作成した翻訳文と自動翻訳装置（近年では機械翻訳が利用される）が作成した翻訳文とを対比することが開示されている。しかしながら、問題文によっては、様々な表現及び単語が含まれていることにより、機械翻訳によって作成された翻訳文の品質が低くなることで、適切な採点が行えない場合がある。
【０００５】
そこで本発明はかかる課題に鑑みて為されたものであり、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い原文を出力することができる文出力装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一側面に係る文出力装置は、第１言語の文である原文を取得する取得部と、取得部によって取得された原文に対して機械翻訳を行って得られる第２言語の文である翻訳文を構成する単語のうち、翻訳文の翻訳結果としての品質である翻訳品質を低下させる単語を検出する検出部と、検出部によって検出された翻訳文の単語に対応する原文の単語を特定する特定部と、原文を構成する単語のうち特定部によって特定された単語を別の単語に置換した文を出力する出力部と、を備える。
【０００７】
このような文出力装置によれば、原文を構成する単語のうち、翻訳文の翻訳品質を低下させる翻訳文の単語に対応する原文の単語が別の単語に置換された文が出力される。それゆえに、かかる構成を採れば、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い原文を出力することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い原文を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る文出力装置の機能ブロック図である。
【図２】アテンション機構を用いて原文の単語を特定する方法を示す図である。
【図３】原文の単語を置換する方法を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る文出力装置で実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る文出力装置で実行される処理の別の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係る文出力装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面とともに文出力装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。また、以下の説明における実施形態は、本発明の具体例であり、特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの実施形態に限定されないものとする。
【００１１】
本発明の実施形態に係る文出力装置１は、第１言語の文である原文を取得し、原文に対して機械翻訳を行って得られる第２言語の文である翻訳文を構成する単語のうち、翻訳文の翻訳結果としての品質である翻訳品質を低下させる単語を検出し、検出した翻訳文の単語に対応する原文の単語を特定し、原文を構成する単語のうち特定された単語を別の単語に置換した文（修正原文）を出力するコンピュータ装置である。
【００１２】
第１言語は、例えば日本語であるが、他のいかなる言語であってもよい。第２言語は、第１言語とは異なる言語であり、例えば英語であるが、他のいかなる言語であってもよい。第１言語と第２言語とは異なる地方の方言（例えば日本における標準語と関西弁）であってもよい。言語は、自然言語に限らず、人工言語及び形式言語（コンピュータのプログラム言語）等であってもよい。
【００１３】
文は、形の上で完結した、一つの陳述によって統べられている言語表現の一単位である。文は、一つ以上の文からなるもの（例えば段落、文章など）に読み替えてもよい。単語は、文法上の意味・職能を有する、言語の最小単位であり、文の成分となる。単語は、一つ以上の単語からなるもの（例えば文節、表現など）に読み替えてもよい。
【００１４】
本実施形態では、学校における英作文のテスト用の問題文を作成する場面で文出力装置１を用いることを想定する。より具体的には、まず、教師が、問題文の原案となる原文を日本語（第１言語）で作成する。次に、文出力装置１が、原文を取得し、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い修正原文を出力する。次に、教師が、修正原文を問題文として生徒に英訳させ、テストを行う。文出力装置１は、問題文に対して生徒が英訳した翻訳文と、問題文について機械翻訳によって英訳された翻訳文との対比に基づく既存技術による採点機能をさらに備え、テストを行った後に採点まで行ってもよい。
【００１５】
図１は、文出力装置１の機能ブロック図である。図１に示す通り、文出力装置１は、格納部１０、取得部１１、解析部１２、翻訳部１３、検出部１４、特定部１５及び出力部１６を含んで構成される。
【００１６】
文出力装置１の各機能ブロックは、文出力装置１内にて機能することを想定しているが、これに限るものではない。例えば、文出力装置１の機能ブロックの一部（例えば解析部１２及び翻訳部１３）は、文出力装置１とは異なるサーバ装置であって、文出力装置１とネットワーク接続されたサーバ装置内において、文出力装置１と情報を適宜送受信しつつ機能してもよい。また、文出力装置１の一部の機能ブロックは無くてもよいし、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックに統合してもよいし、一つの機能ブロックを複数の機能ブロックに分解してもよい。
【００１７】
以下、図１に示す文出力装置１の各機能ブロックについて説明する。
【００１８】
格納部１０は、文出力装置１が行う各種処理で用いる各種データを格納する。格納部１０によって格納された各種データは、文出力装置１が行う各種処理において各機能ブロックによって適宜参照及び更新される。
【００１９】
取得部１１は、第１言語の文である原文を取得する。より具体的には、取得部１１は、教師などの問題文出題者によってキー入力又はファイル入力により入力された原文を取得する。取得部１１は、後述する出力部１６によって出力される文を原文として取得してもよい。取得部１１は、取得した原文を、解析部１２、翻訳部１３、検出部１４、特定部１５及び出力部１６に出力する。
【００２０】
解析部１２は、取得部１１によって取得（入力）された原文に対して、既存技術による形態素解析を行い、原文の文字列を形態素単位である単語ごとに分割する。解析部１２は、分割した単語群を翻訳部１３に出力する。解析部１２は、単語ごとに分割する際に、各単語に対応する単語ＩＤ（Ｗｏｒｄ  ＩＤ）を単語ベクトルに変換してもよい。
【００２１】
翻訳部１３は、解析部１２によって入力された単語群に対して、先頭の単語から順に機械翻訳を行うことで、第１言語の原文を第２言語の翻訳文に翻訳（変換）する。機械翻訳は、ニューラルネットワークに基づくニューラル機械翻訳であってもよい。本実施形態では、機械翻訳として、既存技術によるニューラル機械翻訳を用いるものとする。ニューラル機械翻訳は、エンコーダデコーダモデル（別名：encoder-decoder翻訳モデル、Sequence  to  Sequence  Model）の、例えばＬＳＴＭ（Long  Short  Term  Memory）などのリカレントニューラルネットワーク（Recurrent  Neural  Network、ＲＮＮ）に基づくものであってもよい。翻訳部１３は、機械翻訳を行った際に、翻訳文の翻訳結果としての品質である翻訳品質（又は翻訳精度）に関する情報を出力してもよい。翻訳部１３は、生成した翻訳文を検出部１４、特定部１５及び出力部１６に出力する。翻訳部１３は、さらに、翻訳品質に関する情報を検出部１４及び特定部１５に出力してもよい。
【００２２】
翻訳品質は、より具体的には、翻訳確率、又は言語確率、又は翻訳確率と言語確率との両方である。一般的に、翻訳確率が高い、及び、言語確率が低いほど、翻訳文の品質が高いこと（機械翻訳によって生成された翻訳文に自信があること）を示す。
【００２３】
翻訳確率は、原文から翻訳文全体を出すのにどれくらい単語列が出力されるかの確率である。翻訳確率は、原文の単語列に対する翻訳文の単語列の確率であってもよい。翻訳確率は、翻訳部１３が機械翻訳を行った際に翻訳文の単語ごとに出力される尤度を翻訳文全体で合算した値であってもよい。翻訳確率は、例えば、オープンソースのニューラル機械翻訳システムであるＯｐｅｎＮＭＴ（公式サイト「http://opennmt.net/」）が機械翻訳を行った際に出力する「ＰＲＥＤ  ＡＶＧ  ＳＣＯＲＥ」の値である。
【００２４】
言語確率は、翻訳文の単語列を見たときにこの単語列がそもそもどれくらいの確率で生成されるかを示す確率（前の単語を見たときの次の単語の確率）である。言語確率は、翻訳文の任意の単語列が生成される確率であってもよい。翻訳確率は、例えば、ＯｐｅｎＮＭＴが機械翻訳を行った際に出力する「ＰＲＥＤ  ＰＰＬ」の値である。
【００２５】
翻訳部１３による翻訳の具体例を挙げる。例えば、翻訳部１３は、原文例１「私たちは去年からお互いのことを知っている。」（予め解析部１２によって単語ごとに分割済み）を、翻訳文例１「Ｗｅ  ｈａｖｅ  ｋｎｏｗｎ  ｅａｃｈ  ｏｔｈｅｒ  ｓｉｎｃｅ  ｌａｓｔ  ｙｅａｒ．」に翻訳する。同時に、翻訳部１３は、翻訳確率として「−０．１１６７」及び言語確率として「１．１２３７」を出力する。また例えば、翻訳部１３は、原文例２「彼の母親の言葉は彼にホームワークのことを思い出させた。」（予め解析部１２によって単語ごとに分割済み）を、翻訳文例２「Ｈｉｓ  ｍｏｔｈｅｒ’ｓ  ｗｏｒｄｓ  ｒｅｍｉｎｄｅｄ  ｈｉｍ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｌａｔｆｏｒｍ．」に翻訳する。同時に、翻訳部１３は、翻訳確率として「−０．３２２０」及び言語確率として「１．３７９９」を出力する。
【００２６】
検出部１４は、取得部１１によって取得（入力）された原文に対して機械翻訳を行って得られる第２言語の文である翻訳文を構成する単語のうち、翻訳文の翻訳結果としての品質である翻訳品質（翻訳精度）を低下させる（要因となった）単語、翻訳誤りを起こしている単語又は翻訳確率が所定の閾値よりも低い単語を検出する。検出部１４は、検出した単語（に関する情報）を特定部１５に出力する。翻訳文の翻訳品質を低下させる単語は、機械翻訳を行った際に（翻訳文の）単語ごとに出力される（Ｓｏｆｔｍａｘ関数などで計算する）尤度が所定の閾値よりも小さい単語であってもよい。
【００２７】
検出部１４は、翻訳文の翻訳品質を判定（確認）し（翻訳結果が適切か否かを判定し）、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たさない場合（のみ）に、上述の通り、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語を検出してもよい。翻訳品質の判定は、翻訳確率及び言語確率の何れか一つ以上を用いて行ってもよい。例えば、検出部１４は、所定の品質条件として、翻訳確率が「−０．１５」より大きく、かつ、言語確率が「１．２」より小さい、と設定した場合、上述の翻訳文例１は翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たすと判定し、上述の翻訳文例２は翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たさないと判定する。
【００２８】
特定部１５は、検出部１４によって検出（入力）された翻訳文の単語に対応する原文の単語を特定（推定）する。特定部１５は、特定した原文の単語（に関する情報）を出力部１６に出力する。
【００２９】
特定部１５は、ニューラル機械翻訳のアテンション機構を用いて原文の単語を特定してもよい。より具体的には、特定部１５は、アテンション機構を用いて、検出部１４によって検出された翻訳文の単語と、原文を構成する各単語との相関係数を計算し、原文のどの単語が翻訳された結果、検出部１４によって検出された翻訳文の単語が出力されたかを特定する。別の言い方をすれば、特定部１５は、アテンション機構が算出するアテンション情報から、検出部１４によって検出された翻訳文の単語と結びつきが最も高い（あるいは所定の基準を満たす）と推定された原文の単語を、翻訳誤りを引き起こす単語として特定する。
【００３０】
図２は、アテンション機構を用いて原文の単語を特定する方法を示す図である。図２に示す通り、取得部１１によって原文「彼は医院に行く」が取得され、翻訳部１３によって翻訳文「Ｈｅ  ｇｏｅｓ  ｔｏ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｃａｒｅ  ＜ＥＯＳ＞」が出力されている。そして、検出部１４によって、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語として出力確率が比較的低い単語「ｃａｒｅ」が検出されている。そして、特定部１５によって、アテンション機構を用いて、検出された翻訳文の単語「ｃａｒｅ」に対応する原文の単語として、単語「ｃａｒｅ」との相関係数が比較的高い原文の単語「医院」が特定されている。
【００３１】
出力部１６は、原文を構成する単語のうち特定部１５によって特定（入力）された単語を別の単語に置換した文を出力する。出力部１６は、置換した文を、文出力装置１内の機能ブロックに出力してもよいし、文出力装置１のユーザに表示してもよいし、ネットワークを介して他の装置に送信してもよい。
【００３２】
出力部１６は、特定部１５によって特定された単語を、当該単語と類似する別の単語に置換してもよい。すなわち、出力部１６は、取得部１１によって取得された原文の類似文を出力する。出力部１６は、類似する別の単語の検索手法として、自然言語のベクトル化手法「ｗｏｒｄ２ｖｅｃ」のような、ベクトル化した単語の距離の近さを利用して類似単語を検索する手法、及び、辞書を利用して同義語として登録されている単語を検索する手法などを利用してもよい。例えば、出力部１６は、特定部１５によって特定された単語を単語ベクトルに変換し、変換した単語ベクトルと比較してコサイン類似度の高い（所定の基準を満たす）単語のリストを生成し、生成したリストから所定の基準に沿って選択した単語（例えばコサイン類似度が最も大きい単語）に置換する。以上のように、出力部１６は、類似文検索技術、単語置換技術及び類似単語抽出技術などを用いる。
【００３３】
出力部１６は、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たす場合に、前記取得部１１によって取得された原文を出力してもよい。より具体的には、検出部１４が、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たすと判定した場合に、出力部１６は前記取得部１１によって取得された原文をそのまま出力する。
【００３４】
出力部１６は、当該出力部１６によって出力する文と、当該文に対して（翻訳部１３を利用して）機械翻訳を行って得られる翻訳文とを対応付けた対訳データを生成し、生成した対訳データを格納部１０によって格納させてもよい。すなわち、格納部１０は、出力部１６によって出力される文と、当該文に対して機械翻訳を行って得られる翻訳文とを対応付けた対訳データを格納してもよい。また、出力部１６は、格納部１０によって格納された対訳データをさらに出力してもよい。より具体的には、出力部１６は、対訳データを、文出力装置１内の機能ブロックに出力してもよいし、文出力装置１のユーザに表示してもよいし、ネットワークを介して他の装置に送信してもよい。
【００３５】
出力部１６は、置換した文を（原文として）取得部１１によって取得させてもよい。これにより、出力部１６によって置換された文に対して、再度（繰り返し）、取得部１１、解析部１２、翻訳部１３、検出部１４、特定部１５及び出力部１６による一連の処理が実行される。
【００３６】
出力部１６による置換の具体例を挙げる。上述の通り、原文例２「彼の母親の言葉は彼にホームワークのことを思い出させた。」の翻訳結果である翻訳文例２「Ｈｉｓ  ｍｏｔｈｅｒ’ｓ  ｗｏｒｄｓ  ｒｅｍｉｎｄｅｄ  ｈｉｍ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｌａｔｆｏｒｍ．」は、検出部１４によって翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たさないと判定された。次に、検出部１４により、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語として翻訳文例２の単語「ｐｌａｔｆｏｒｍ」が検出され、特定部１５により、単語「ｐｌａｔｆｏｒｍ」に対応する原文例２の単語として単語「ホームワーク」が特定されたとする。出力部１６は、例えば、原文例２の単語「ホームワーク」を別の単語「宿題」に置換した修正原文例２「彼の母親の言葉は彼に宿題のことを思い出させた。」を出力する。さらに、修正原文例２を取得部１１によって取得させ、修正原文例２に対して上述の一連の処理を実行させることで、翻訳部１３によって修正翻訳文例２「Ｈｉｓ  ｍｏｔｈｅｒ’ｓ  ｗｏｒｄｓ  ｒｅｍｉｎｄｅｄ  ｈｉｍ  ｏｆ  ｈｉｓ  ｈｏｍｅｗｏｒｋ．」と翻訳され、翻訳確率として「−０．１１７６」及び言語確率として「１．１２４８」が出力される。これは、上述の所定の品質条件である翻訳確率が「−０．１５」より大きく、かつ、言語確率が「１．２」より小さい、を満たすため、出力部１６は、取得部１１によって取得された修正原文例２を出力する。すなわち、文出力装置１により、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い原文である修正原文例２「彼の母親の言葉は彼に宿題のことを思い出させた。」を生成することができた。
【００３７】
上述の具体例の処理の流れを図示したものが図３である。図３は、原文の単語を置換する方法を示す図である。図３に示す通り、取得部１１によって原文例２「彼の母親の言葉は彼にホームワークのことを思い出させた。」が取得され、翻訳部１３によって翻訳文例２「Ｈｉｓ  ｍｏｔｈｅｒ’ｓ  ｗｏｒｄｓ  ｒｅｍｉｎｄｅｄ  ｈｉｍ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｌａｔｆｏｒｍ．」が出力されている。そして、検出部１４によって、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語としてＳｏｆｔｍａｘ尤度が比較的低い単語「ｐｌａｔｆｏｒｍ」が検出されている。そして、特定部１５によって、アテンション機構を用いて、検出された翻訳文の単語「ｐｌａｔｆｏｒｍ」に対応する原文の単語として、単語「ｐｌａｔｆｏｒｍ」との対応度が比較的高い原文例２の単語「ホームワーク」が特定されている。そして、出力部１６によって、特定された単語「ホームワーク」の置換単語候補「宿題」及び「課題」などが選出された上で単語「宿題」が決定され、修正原文例２「彼の母親の言葉は彼に宿題のことを思い出させた。」が出力されている。
【００３８】
続いて、図４及び図５に示すフローチャートを用いて、文出力装置１における文出力方法の処理について説明する。
【００３９】
図４は、文出力装置１で実行される処理の一例を示すフローチャートである。まず、取得部１１により、原文が取得される（ステップＳ１）。次に、解析部１２により、Ｓ１にて取得された原文が形態素に分解される（ステップＳ２）。次に、翻訳部１３により、Ｓ２にて分解された形態素に基づいて原文が機械翻訳で翻訳される（ステップＳ３）。次に、検出部１４により、Ｓ３にて翻訳された翻訳文を構成する単語のうち、翻訳尤度が低い単語が検出される（ステップＳ４）。次に、特定部１５により、Ｓ４にて検出された翻訳文の単語に対応する原文の単語が特定される（ステップＳ５）。次に、出力部１６により、原文を構成する単語のうち、Ｓ５にて特定された原文の単語が類似単語で置換される（ステップＳ６）。次に、出力部１６により、Ｓ６にて置換された原文が出力される（ステップＳ７）。
【００４０】
図５は、文出力装置１で実行される処理の別の一例を示すフローチャートである。まず、取得部１１により、原文が取得される（ステップＳ１０）。次に、解析部１２により、Ｓ１０にて取得された原文が形態素に分解される（ステップＳ１１）。次に、翻訳部１３により、Ｓ１１にて分解された形態素に基づいて原文が機械翻訳で翻訳される（ステップＳ１２）。次に、検出部１４により、Ｓ１２にて翻訳された翻訳文の翻訳精度が判定される（ステップＳ１３）。Ｓ１３にて翻訳精度が高い（所定の基準を満たす）と判定された場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、出力部１６により、Ｓ１０にて取得された原文（Ｓ１３：ＮＯの処理に進んだ場合はＳ１７にて置換した原文）が出力される（ステップＳ１４）。一方、Ｓ１３にて翻訳精度が低い（所定の基準を満たさない）と判定された場合（Ｓ１３：ＮＯ）、検出部１４により、Ｓ１２にて翻訳された翻訳文を構成する単語のうち、翻訳尤度が低い単語が検出される（ステップＳ１５）。次に、特定部１５により、Ｓ１５にて検出された翻訳文の単語に対応する原文の単語が特定される（ステップＳ１６）。次に、出力部１６により、原文を構成する単語のうち、Ｓ１６にて特定された原文の単語が類似単語で置換される（ステップＳ１７）。Ｓ１７の後、Ｓ１２に処理が進む（Ｓ１０にて取得した原文を、Ｓ１７にて置換した原文に読み替える）。なお、Ｓ１３：ＮＯ、Ｓ１５、Ｓ１６、Ｓ１７の処理のループ回数に上限を設けてもよい。例えば、Ｓ１３：ＮＯと判定されたのが２回目の場合は、Ｓ１０にて取得した原文を破棄し、処理を中止してもよい。
【００４１】
次に、本実施形態のように構成された文出力装置１の作用効果について説明する。
【００４２】
本実施形態の文出力装置１は、第１言語の原文を取得する取得部１１と、取得部１１によって取得された原文に対して機械翻訳を行って得られる第２言語の翻訳文を構成する単語のうち、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語を検出する検出部１４と、検出部１４によって検出された翻訳文の単語に対応する原文の単語を特定する特定部１５と、原文を構成する単語のうち特定部１５によって特定された単語を別の単語に置換した文を出力する出力部１６と、を備える。このような文出力装置１によれば、原文を構成する単語のうち、翻訳文の翻訳品質を低下させる翻訳文の単語に対応する原文の単語が別の単語に置換された文が出力される。それゆえに、かかる構成を採れば、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い原文を出力することができる。
【００４３】
本実施形態の文出力装置１の取得部１１は、出力部１６によって出力される文を原文として取得してもよい。このような文出力装置１によれば、出力部１６によって出力された文に基づき、繰り返し、解析部１２、翻訳部１３、検出部１４、特定部１５及び出力部１６によって処理がなされることで、翻訳文の翻訳品質を低下させる翻訳文の単語に対応する原文の単語が（繰り返し）別の単語に置換されるため、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い原文を出力することができる。
【００４４】
本実施形態の文出力装置１の検出部１４は、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たさない場合に、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語を検出してもよい。このような文出力装置１によれば、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たす場合は処理を簡略化できるとともに、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たす原文を出力することができる。
【００４５】
本実施形態の文出力装置１において、翻訳文の翻訳品質を低下させる単語は、機械翻訳を行った際に単語ごとに出力される尤度が所定の閾値よりも小さい単語であってもよい。このような文出力装置１によれば、尤度が所定の閾値よりも小さい単語に対応する原文の単語が別の単語に置換された文が出力されるため、機械翻訳を行って得られる翻訳文の品質がより高い原文を出力することができる。
【００４６】
本実施形態の文出力装置１において、機械翻訳は、ニューラルネットワークに基づくニューラル機械翻訳であり、特定部１５は、ニューラル機械翻訳のアテンション機構を用いて特定してもよい。このような文出力装置１によれば、ニューラル機械翻訳のアテンション機構を用いてより確実に、翻訳文の単語に対応する原文の単語を特定することができる。
【００４７】
本実施形態の文出力装置１の出力部１６は、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たす場合に、取得部１１によって取得された原文を出力してもよい。このような文出力装置１によれば、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たす場合は処理を簡略化できるとともに、翻訳文の翻訳品質が所定の品質条件を満たす原文をより確実に出力することができる。
【００４８】
本実施形態の文出力装置１は、出力部１６によって出力される文と、当該文に対して機械翻訳を行って得られる翻訳文とを対応付けた対訳データを格納する格納部１０をさらに備え、出力部１６は、格納部１０によって格納された対訳データをさらに出力してもよい。このような文出力装置１によれば、出力された対訳データを英作文などのテスト及びその（自動）採点にそのまま活用することができる。
【００４９】
ここで、背景及び従来技術について説明する。例えば、日本語で書いた文を人間（学校の生徒などのユーザ）に英語に翻訳させ、その解答の精度を採点する作文採点技術がある。このような作文採点技術では、あらかじめ内部で模範解答を生成し、その模範解答と人間の翻訳結果を比較することで採点を実現する場合が多い。また、人間に提示する文は他の人間（学校の先生などの作文出題者）によって用意されることがほとんどであり、人間によって自由に日本語の文を作成する場合が多い。このような場合、自由に作成された文は、様々な表現、単語を含んでいることが多く、必ずしも作文採点プログラムで完ぺきな模範解答を生成できるわけではない。したがって、あらかじめ人間が用意した日本語の文および対訳となる英語の文を作文採点プログラム上で正しく採点できるように準備し、決められた文のみを作文文章として提示し、人間に翻訳させる場合が多い。このように、上記先行技術の場合、作文出題者が事前に日本語の文および対訳となる英語の文を準備しておけば、作文採点プログラム上で採点を行うことができるものの、作文出題者が用意した日本語の文を即座に作文採点プログラムで採点することが難しいという問題点があった。
【００５０】
また、英作文の自動採点技術において、近年大きく翻訳精度を改善したニューラル機械翻訳技術を応用して、意味を理解して採点できる技術がある。当該技術は人間に近い感覚で採点できる一方で、学習データに存在しない問題の採点を行うことができないため、教師が作成した日本語文を即座に問題化することができないという課題が存在する。
【００５１】
本実施形態に係る文出力装置１は、作文出題者が用意した文を、作文採点プログラムが正確に模範解答を生成できる類似する文に変換し、作文出題者が用意した文を即座に作文採点プログラムで利用できるようにすることを一つの目的とする。
【００５２】
本実施形態に係る文出力装置１は、翻訳品質の高い問題文を自動で選別する機能を有し、翻訳品質の低い問題文は類似する問題文を教師に提案する機能を有する。
【００５３】
本実施形態に係る文出力装置１は、２段構えで問題文の自動作成を実現する。１段目として、翻訳品質が高い文はそのまま問題文として登録し、２段目として、翻訳品質が低い文は、翻訳品質が高い類似文を探し出して代替する。すなわち、本実施形態に係る文出力装置１は、出力結果の翻訳品質が高い文をフィルタリングする。
【００５４】
本実施形態に係る文出力装置１によれば、第１言語の文を機械翻訳した際に、第２言語に翻訳された文に誤りが含まれることを低減し、作文出題者が作成した文と同類の文を、即座に作文として利用することを可能とし、作文採点プログラムの利便性を向上することができる。
【００５５】
本実施形態に係る文出力装置１によれば、翻訳文の翻訳品質が高い類似問題文を作成することができる。
【００５６】
本実施形態に係る文出力装置１によれば、作文出題者が用意した文を第２言語に翻訳した際に、翻訳した文に含まれる誤りを検知し、誤りの基となった第１言語の単語を推定し、正しく翻訳可能な類似単語に置換することで、作文出題者が用意した文と同類の文を即座に作文採点プログラムで利用できるようにし、作文採点プログラムの利便性を向上することができる。
【００５７】
従来では、生徒は予め用意した問題しか解けなかったが、本実施形態に係る文出力装置１によれば、教師が作成した問題を、文出力装置１による問題文作成を経て、生徒が大量の問題で学習可能となる。
【００５８】
本実施形態に係る文出力装置１は、英語採点技術、英作文問題の自動作成技術、対訳文作成システム、英作問題文自動採点システムに関する。また、本実施形態に係る文出力装置１は、日本語などの第１言語の文を生成し、英語などの第２言語の文に変換し、かつ第１言語の文を人間に第２言語に変換させて、その翻訳精度を採点する作文問題生成および作文採点プログラムに関する。
【００５９】
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【００６０】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting  unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００６１】
例えば、本開示の一実施の形態における文出力装置１などは、本開示の文出力方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図６は、本開示の一実施の形態に係る文出力装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の文出力装置１は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００６２】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。文出力装置１のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００６３】
文出力装置１における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
【００６４】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）によって構成されてもよい。例えば、上述の取得部１１、解析部１２、翻訳部１３、検出部１４、特定部１５及び出力部１６などは、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。
【００６５】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、取得部１１、解析部１２、翻訳部１３、検出部１４、特定部１５及び出力部１６は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００６６】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  ROM）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００６７】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ROM）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００６８】
通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency  Division  Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time  Division  Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述の取得部１１及び出力部１６などは、通信装置１００４によって実現されてもよい。
【００６９】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００７０】
また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
【００７１】
また、文出力装置１は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
【００７２】
情報の通知は、本開示において説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink  Control  Information）、ＵＣＩ（Uplink  Control  Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio  Resource  Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium  Access  Control）シグナリング、報知情報（ＭＩＢ（Master  Information  Block）、ＳＩＢ（System  Information  Block）））、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC  Connection  Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC  Connection  Reconfiguration）メッセージなどであってもよい。
【００７３】
本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th  generation  mobile  communication  system）、５Ｇ（5th  generation  mobile  communication  system）、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、ＮＲ（new  Radio）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ−Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。
【００７４】
本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００７５】
情報等は、上位レイヤ（又は下位レイヤ）から下位レイヤ（又は上位レイヤ）へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。
【００７６】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００７７】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００７８】
本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００７９】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００８０】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００８１】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital  Subscriber  Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００８２】
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００８３】
なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【００８４】
本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【００８５】
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。
【００８６】
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。
【００８７】
本開示で使用する「判断（determining）」、「決定（determining）」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定（judging）、計算（calculating）、算出（computing）、処理（processing）、導出（deriving）、調査（investigating）、探索（looking  up、search、inquiry）（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認（ascertaining）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信（receiving）（例えば、情報を受信すること）、送信（transmitting）（例えば、情報を送信すること）、入力（input）、出力（output）、アクセス（accessing）（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決（resolving）、選択（selecting）、選定（choosing）、確立（establishing）、比較（comparing）などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【００８８】
「接続された（connected）」、「結合された（coupled）」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【００８９】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００９０】
本開示において使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【００９１】
上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。
【００９２】
本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００９３】
本開示において、例えば、英語でのa、an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【００９４】
本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【符号の説明】
【００９５】
１…文出力装置、１０…格納部、１１…取得部、１２…解析部、１３…翻訳部、１４…検出部、１５…特定部、１６…出力部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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