(57)【要約】【課題】機械翻訳の精度を高める。翻訳精度の高い翻訳文書を得る。被翻訳文書に対して忠実に翻訳する。【解決手段】ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、第１の翻訳文書を生成し、第１の翻訳文書の解析結果に基づき、被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定し、修正対象語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、被翻訳文書を修正し、ニューラルネットワークを用いて修正後の被翻訳文書を翻訳することで、第２の翻訳文書を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、第１の翻訳文書を生成し、
前記第１の翻訳文書の解析結果に基づき、前記被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定し、
前記修正対象語句を、前記ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、前記被翻訳文書を修正し、
前記ニューラルネットワークを用いて修正後の前記被翻訳文書を翻訳することで、第２の翻訳文書を生成する、機械翻訳方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記修正対象語句を決定するステップでは、
前記第１の翻訳文書の中から、修正対象文を決定し、
前記修正対象文に対応する前記被翻訳文書中の文に含まれる語句の中から、前記修正対象語句を決定する、機械翻訳方法。
【請求項３】
ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、翻訳文書を生成し、
前記翻訳文書を解析することで、前記翻訳文書の翻訳精度に基づくスコアを取得し、
終了条件を満たすまで、前記被翻訳文書の修正と、前記修正に基づく翻訳文書の生成と、前記修正に基づく翻訳文書の前記スコアの取得と、を繰り返す、機械翻訳方法であり、
前記被翻訳文書の修正は、
このステップよりも前に生成された翻訳文書の解析結果に基づき、前記被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定するステップと、
前記修正対象語句を、前記ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、前記被翻訳文書を修正するステップと、を有し、
前記修正に基づく翻訳文書の生成は、
前記ニューラルネットワークを用いて、最新の修正が反映された前記被翻訳文書を翻訳することで、前記最新の修正に基づく翻訳文書を生成するステップを有する、機械翻訳方法。
【請求項４】
請求項３において、
前記修正対象語句を決定するステップでは、
翻訳文書の中から、修正対象文を決定し、
前記修正対象文に対応する前記被翻訳文書中の文に含まれる語句の中から、前記修正対象語句を決定する、機械翻訳方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一において、
前記高頻度語は、前記修正対象語句の同義語及び類義語の中から選ばれる、機械翻訳方法。
【請求項６】
処理部を有し、
前記処理部は、
ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、第１の翻訳文書を生成する機能と、
前記第１の翻訳文書の解析結果に基づき、前記被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定する機能と、
前記修正対象語句を、前記ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、前記被翻訳文書を修正する機能と、
前記ニューラルネットワークを用いて修正後の前記被翻訳文書を翻訳することで、第２の翻訳文書を生成する機能と、を有する、機械翻訳システム。
【請求項７】
ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、第１の翻訳文書を生成するステップと、
前記第１の翻訳文書の解析結果に基づき、前記被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定するステップと、
前記修正対象語句を、前記ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、前記被翻訳文書を修正するステップと、
前記ニューラルネットワークを用いて修正後の前記被翻訳文書を翻訳することで、第２の翻訳文書を生成するステップと、をプロセッサに実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムが記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の一態様は、機械翻訳方法、機械翻訳システム、プログラム、及び非一時的コンピュータ可読記憶媒体に関する。
【０００２】
なお、本発明の一態様は、上記の技術分野に限定されない。本発明の一態様の技術分野としては、半導体装置、表示装置、発光装置、蓄電装置、記憶装置、電子機器、照明装置、入力装置（例えば、タッチセンサなど）、入出力装置（例えば、タッチパネルなど）、それらの駆動方法、又はそれらの製造方法を一例として挙げることができる。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータを用いて、ある自然言語を別の自然言語に翻訳する、機械翻訳の研究開発が盛んに行われている。機械翻訳としては、ルールに基づいて翻訳を行うルールベース機械翻訳、言語モデル及び翻訳モデルなどを用いて翻訳を行う統計的機械翻訳、並びに、ニューラルネットワークを用いて翻訳を行うニューラル機械翻訳などが挙げられる。
【０００４】
統計的機械翻訳では、様々なツールを用い、複数のステップを経て学習が行われる。そのため、各ツールに合わせて学習データを準備する必要がある。一方、ニューラル機械翻訳は、１つのニューラルネットワークで学習を行うため、必要な学習データは、被翻訳文書と翻訳文書を対にした対訳コーパスのみである。したがって、学習データが得やすく、人為的に学習データを作成する手間を削減できる。そして、ニューラル機械翻訳は、ルールベース機械翻訳や統計的機械翻訳よりも翻訳の精度を高くできる傾向がある。これらのことから、ニューラル機械翻訳の実用化が進められている。
【０００５】
しかし、機械翻訳は未だ完全ではなく、誤訳が発生する。特許文献１では、誤訳の発生の防止を目的とした翻訳方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１９−２０９５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の一態様は、機械翻訳の精度を高めることを課題の一つとする。本発明の一態様は、機械翻訳により、翻訳精度の高い翻訳文書を得ることを課題の一つとする。本発明の一態様は、機械翻訳を用いて、被翻訳文書に忠実な翻訳結果を得ることを課題の一つとする。
【０００８】
本発明の一態様は、精度の高い機械翻訳システムを提供することを課題の一つとする。本発明の一態様は、精度の高い機械翻訳方法を提供することを課題の一つとする。
【０００９】
本発明の一態様は、被翻訳文書に対して忠実に翻訳することができる機械翻訳システムを提供することを課題の一つとする。本発明の一態様は、被翻訳文書に対して忠実に翻訳することができる機械翻訳方法を提供することを課題の一つとする。
【００１０】
なお、これらの課題の記載は、他の課題の存在を妨げるものではない。本発明の一態様は、必ずしも、これらの課題の全てを解決する必要はないものとする。明細書、図面、請求項の記載から、これら以外の課題を抽出することが可能である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、第１の翻訳文書を生成し、第１の翻訳文書の解析結果に基づき、被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定し、修正対象語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、被翻訳文書を修正し、ニューラルネットワークを用いて修正後の被翻訳文書を翻訳することで、第２の翻訳文書を生成する、機械翻訳方法である。
【００１２】
修正対象語句を決定するステップでは、第１の翻訳文書の中から、修正対象文を決定し、修正対象文に対応する被翻訳文書中の文に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定することが好ましい。
【００１３】
本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、翻訳文書を生成し、翻訳文書を解析することで、翻訳文書の翻訳精度に基づくスコアを取得し、終了条件を満たすまで、被翻訳文書の修正と、修正に基づく翻訳文書の生成と、修正に基づく翻訳文書のスコアの取得と、を繰り返す、機械翻訳方法である。被翻訳文書の修正は、このステップよりも前に生成された翻訳文書の解析結果に基づき、被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定するステップと、修正対象語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、被翻訳文書を修正するステップと、を有する。修正に基づく翻訳文書の生成は、ニューラルネットワークを用いて、最新の修正が反映された被翻訳文書を翻訳することで、最新の修正に基づく翻訳文書を生成するステップを有する。
【００１４】
修正対象語句を決定するステップでは、翻訳文書の中から、修正対象文を決定し、修正対象文に対応する被翻訳文書中の文に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定することが好ましい。
【００１５】
高頻度語は、修正対象語句の同義語及び類義語の中から選ばれることが好ましい。
【００１６】
本発明の一態様は、上記の機械翻訳方法の少なくともいずれか一つを行う機能を有する文書検索システムである。
【００１７】
本発明の一態様は、処理部を有する機械翻訳システムであり、処理部は、ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、第１の翻訳文書を生成する機能と、第１の翻訳文書の解析結果に基づき、被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定する機能と、修正対象語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、被翻訳文書を修正する機能と、ニューラルネットワークを用いて修正後の被翻訳文書を翻訳することで、第２の翻訳文書を生成する機能と、を有する。
【００１８】
本発明の一態様は、上記の機械翻訳方法の少なくともいずれか一つをプロセッサに実行させる機能を有するプログラムである。本発明の一態様は、当該プログラムが記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体である。
【００１９】
プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読記憶媒体の例としては、電気信号、光信号、及び電磁波がある。一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００２０】
本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、第１の翻訳文書を生成するステップと、第１の翻訳文書の解析結果に基づき、被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定するステップと、修正対象語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、被翻訳文書を修正するステップと、ニューラルネットワークを用いて修正後の被翻訳文書を翻訳することで、第２の翻訳文書を生成するステップと、をプロセッサに実行させるプログラムである。本発明の一態様は、当該プログラムが記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体である。
【００２１】
非一時的コンピュータ可読記憶媒体としては、様々なタイプの実体のある記憶媒体を用いることができる。非一時的コンピュータ可読記憶媒体としては、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性メモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性メモリが挙げられる。そのほか、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）及びソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等の記録メディアドライブ、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ等が挙げられる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の一態様により、機械翻訳の精度を高めることができる。本発明の一態様により、翻訳精度の高い翻訳文書を得ることができる。本発明の一態様により、機械翻訳を用いて、被翻訳文書に忠実な翻訳結果を得ることができる。
【００２３】
本発明の一態様により、精度の高い機械翻訳システムを提供できる。本発明の一態様により、精度の高い機械翻訳方法を提供できる。
【００２４】
本発明の一態様により、被翻訳文書に対して忠実に翻訳することができる機械翻訳システムを提供できる。本発明の一態様により、被翻訳文書に対して忠実に翻訳することができる機械翻訳方法を提供できる。
【００２５】
なお、これらの効果の記載は、他の効果の存在を妨げるものではない。本発明の一態様は、必ずしも、これらの効果の全てを有する必要はない。明細書、図面、請求項の記載から、これら以外の効果を抽出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、機械翻訳方法の一例を示すフロー図である。
【図２】図２は、機械翻訳方法の一例を示す模式図である。
【図３】図３は、機械翻訳方法の一例を示すフロー図である。
【図４】図４は、機械翻訳システムの一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、機械翻訳システムの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。但し、本発明は以下の説明に限定されず、本発明の趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及び詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
【００２８】
なお、以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、その繰り返しの説明は省略する。また、同様の機能を指す場合には、ハッチパターンを同じくし、特に符号を付さない場合がある。
【００２９】
また、図面において示す各構成の、位置、大きさ、範囲などは、理解の簡単のため、実際の位置、大きさ、範囲などを表していない場合がある。このため、開示する発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、範囲などに限定されない。
【００３０】
（実施の形態１）
本実施の形態では、本発明の一態様の機械翻訳方法について図１〜図３を用いて説明する。
【００３１】
本発明の一態様の機械翻訳方法では、被翻訳文書を翻訳して翻訳文書を生成する際に、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いる。具体的には、本発明の一態様の機械翻訳方法では、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下、単にニューラルネットワークとも記す）を用いる。ニューラルネットワークは、回路（ハードウェア）またはプログラム（ソフトウェア）により実現される。
【００３２】
本明細書等において、ニューラルネットワークとは、生物の神経回路網を模し、学習によってニューロンどうしの結合強度を決定し、問題解決能力を持たせるモデル全般を指す。ニューラルネットワークは、入力層、中間層（隠れ層）、及び出力層を有する。
【００３３】
本明細書等において、ニューラルネットワークについて述べる際に、既にある情報からニューロンとニューロンの結合強度（重み係数ともいう）を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。
【００３４】
本明細書等において、学習によって得られた結合強度を用いてニューラルネットワークを構成し、そこから新たな結論を導くことを「推論」と呼ぶ場合がある。本発明の一態様においては、ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することが、推論に相当するといえる。
【００３５】
本明細書等において、ニューラルネットワークを用いた翻訳を、「ニューラル機械翻訳」と呼ぶ場合がある。
【００３６】
ここで、ニューラル機械翻訳では、誤訳が生じることがある。
【００３７】
ニューラルネットワークの学習には、被翻訳文書と翻訳文書とのセットを大量に有する学習データ（学習用コーパスなどとも呼ばれる）が用いられる。学習データに含まれていない単語やフレーズが被翻訳文書に含まれている場合、ニューラル機械翻訳では適切に翻訳できないことがある。
【００３８】
また、ニューラルネットワークにおいて、入力層及び出力層がそれぞれ高次元になるほど計算量が膨大になる。そのため、学習時に用いられる各言語（被翻訳文書の言語、翻訳文書の言語）の語彙は一定数に制限される。具体的には、学習時に用いられる語彙は、学習データにおいて多く使用されている語（以下、高頻度語ともいう）に限られ、学習データにおいてあまり使用されていない語（以下、低頻度語ともいう）は、未知語として特殊記号に置き換えられる。このように未知語として置き換えられた単語が被翻訳文書に含まれている場合も、ニューラル機械翻訳では適切に翻訳することが難しい。
【００３９】
さらに、学習データにおける高頻度語として選ばれた単語を用いた文であっても、単語の並びや組み合わせが珍しい場合などは、ニューラル機械翻訳において誤訳が生じやすい。
【００４０】
そして、ニューラル機械翻訳に特徴的なエラーも存在する。ニューラル機械翻訳で得られた翻訳文書には、例えば、同じ単語（またはフレーズ）が繰り返し出てくるエラーや、被翻訳文書の単語（またはフレーズ）に対応しない単語（またはフレーズ）が出てくるエラーなどが生じやすい。
【００４１】
翻訳文書における誤訳を低減する方法として、被翻訳文書を、ニューラルネットワークの学習済みモデルに合った表現に修正してから、ニューラル機械翻訳を行うことが挙げられる。しかし、ニューラル機械翻訳を行う前に被翻訳文書を修正してしまうと、被翻訳文書を過剰に修正してしまう恐れがあり、被翻訳文書に忠実な翻訳結果が得られない可能性がある。
【００４２】
そこで、本発明の一態様の機械翻訳方法では、まず、ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、第１の翻訳文書を生成する。次に、第１の翻訳文書の解析結果に基づき、被翻訳文書に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定する。次に、修正対象語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、被翻訳文書を修正する。そして、ニューラルネットワークを用いて修正後の被翻訳文書を翻訳することで、第２の翻訳文書を生成する。
【００４３】
当該機械翻訳方法では、ニューラル機械翻訳を一度行い、翻訳結果を解析する。そして、解析結果に基づいて、被翻訳文書において修正する語句を決定する。したがって、被翻訳文書を過剰に修正することを抑制でき、被翻訳文書に忠実な翻訳文書を生成することができる。また、被翻訳文書の語句を修正する際には、当該語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換える。これにより、ニューラル機械翻訳における翻訳精度を高めることができる。
【００４４】
または、本発明の一態様の機械翻訳方法では、ニューラルネットワークを用いて被翻訳文書を翻訳することで、翻訳文書を生成し、翻訳文書のエラーチェックを行うことで、翻訳文書の翻訳精度に基づくスコアを取得し、終了条件を満たすまで、被翻訳文書の修正と、修正に基づく翻訳文書の生成と、修正に基づく翻訳文書におけるスコアの取得と、を繰り返す。
【００４５】
翻訳文書中の誤訳は１文とは限られず、誤訳を含む文は複数存在する場合がある。一度に被翻訳文書の多くの箇所を修正してしまうと、どの箇所の修正が有効であり、どの箇所の修正が好ましくないかの判別が難しくなる。また、被翻訳文書の修正候補は１つとは限られず、複数の修正候補が存在する場合がある。したがって、それぞれ異なる修正が施された複数の被翻訳文書を作成し、当該複数の被翻訳文書をそれぞれ翻訳することで、それぞれの修正に基づく複数の翻訳文書を生成してもよい。例えば、上述のスコアが基準の値に達するまで、被翻訳文書の修正を繰り返してもよい。または、例えば、それぞれ異なる修正が施された複数の被翻訳文書と、当該複数の被翻訳文書に対応する翻訳文書を、所定の数だけ作成し、最もスコアが高かった翻訳文書を翻訳結果として出力してもよい。
【００４６】
＜機械翻訳方法の例１＞
図１に、機械翻訳方法のフローチャートを示す。図１に示すように、本発明の一態様の機械翻訳方法は、ステップＡ１〜ステップＡ７の７つのステップを有する。図２（Ａ）にステップＡ２の模式図を示し、図２（Ｂ）にステップＡ３、Ａ４、Ａ５の模式図を示し、図２（Ｃ）にステップＡ６の模式図を示す。
【００４７】
［ステップＡ１：被翻訳文書ＳＤ１を取得する］
まず、被翻訳文書ＳＤ１を取得する。被翻訳文書ＳＤ１に含まれる文は一つであっても複数であってもよい。
【００４８】
例えば、被翻訳文書ＳＤ１は、テキストデータ、音声データ、または画像データとして、外部から供給される。音声データまたは画像データが供給された場合は、当該データをもとに、テキストデータを作成する。
【００４９】
被翻訳文書としては、特に限定はなく、例えば、知的財産に係る文書が挙げられる。知的財産に係る文書としては、具体的には、特許出願に用いた明細書、特許請求の範囲、及び要約書などが挙げられる。さらに、知的財産に係る文書としては、特許文献（公開特許公報、特許公報など）、実用新案公報、意匠公報、及び論文などの刊行物が挙げられる。国内で発行された刊行物に限られず、世界各国で発行された刊行物を、知的財産に係る文書として用いることができる。
【００５０】
そのほか、被翻訳文書として、電子メール、書籍、新聞、論文、レポート、コラム、または、その他の文を含む各種著作物を用いてもよい。また、被翻訳文書として、仕様書、診療文書などを用いてもよい。
【００５１】
また、被翻訳文書の言語についても特に限定はなく、例えば、日本語、英語、中国語、韓国語などで書かれた文書を用いることができる。
【００５２】
［ステップＡ２：被翻訳文書ＳＤ１をニューラル機械翻訳し、翻訳文書ＴＤ１を生成する］
次に、図２（Ａ）に示すように、処理部１０３が有するニューラルネットワークＮＮを用いて、被翻訳文書ＳＤ１を翻訳することで、翻訳文書ＴＤ１を生成する。
【００５３】
ニューラルネットワークＮＮとしては、例えば、文章データのような可変長のデータを扱うことができる、再帰型ニューラルネットワーク（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＲＮＮ）を用いることができる。
【００５４】
ニューラル機械翻訳に用いるモデルやメカニズムは特に限定されない。例えば、Ｓｅｑｕｅｎｃｅ−ｔｏ−Ｓｅｑｕｅｎｃｅモデル、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデル、Ａｔｔｅｎｔｉｏｎメカニズム等を用いることができる。
【００５５】
翻訳文書の言語は、被翻訳文書の言語と異なる言語であれば特に限定は無く、例えば、日本語、英語、中国語、韓国語などを用いることができる。
【００５６】
［ステップＡ３：翻訳文書ＴＤ１の中から修正対象文ＣＴＳを決定する］
次に、翻訳文書ＴＤ１の解析を行い、誤訳の可能性がある文（修正対象文ＣＴＳ）を決定する。図２（Ｂ）では、修正対象文ＣＴＳとして、翻訳文書ＴＤ１に含まれる誤訳の可能性がある文が決定された例を示す。
【００５７】
ステップＡ３は、翻訳文書ＴＤ１全体のエラーチェックと捉えることができる。解析により、翻訳文書ＴＤ１の翻訳精度の評価指標となるスコアを算出できることが好ましい。
【００５８】
翻訳文書ＴＤ１の解析では、同じ単語（またはフレーズ）が繰り返されている文、被翻訳文書ＳＤ１に含まれていない単語（またはフレーズ）が含まれている文、文法的に誤りのある文、及び、特殊記号が含まれている文などのうち少なくとも一つを検出することが好ましい。
【００５９】
一種または複数種の処理により、誤訳の可能性がある文を検出することができる。例えば、各種自然言語処理を用いて、誤訳の可能性がある文を検出することができる。
【００６０】
例えば、事前に準備した単語辞書を用いて、被翻訳文書ＳＤ１に含まれる名詞と翻訳文書ＴＤ１に含まれる名詞とを照らし合わせてもよい。
【００６１】
また、翻訳文書ＴＤ１を被翻訳文書ＳＤ１の言語に逆翻訳した結果と、被翻訳文書ＳＤ１との間で、文章を照らし合わせてもよい。
【００６２】
誤訳の可能性がある文を検出するために、ニューラル機械翻訳モデルの出力結果の確率の値を解析してもよい。ニューラル機械翻訳では、被翻訳文のどの単語に関わりが強いか（中間層の重み係数）を考慮して、翻訳言語における最も確率の高い単語を出力する。当該単語の確率が低い場合、当該単語を含む文は、誤訳の可能性があると判断することができる。
【００６３】
誤訳の可能性がある文を検出するために、サーバ等に保存された過去の翻訳結果に関する情報を用いてもよい。例えば、被翻訳文と翻訳文との間の単語の関わりの強さの情報（ニューラルネットワークＮＮにおける中間層の重み係数）を保存しておき、過去とは異なる単語と関わりが強くなっていた場合は、誤訳の可能性があると判断することができる。
【００６４】
なお、修正対象文は１つであっても複数であってもよい。修正対象文が複数である場合、例えば、それぞれの文についてステップＡ４及びステップＡ５を行った後、ステップＡ６に進んでもよい。または、ある文について、ステップＡ４からステップＡ６までを行い、その後、ステップＡ３またはステップＡ４に戻り、他の文についても同様の処理を繰り返してもよい。
【００６５】
［ステップＡ４：修正対象文ＣＴＳに対応する被翻訳文書ＳＤ１中の文Ｓ１に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定する］
次に、被翻訳文書ＳＤ１に含まれる語句の中から、誤訳の原因であると予測される語句（修正対象語句）を決定する。図２（Ｂ）では、被翻訳文書ＳＤ１が、修正対象文ＣＴＳに対応する文Ｓ１を有し、当該文Ｓ１に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定する例を示す。なお、修正対象語句は、単語であってもフレーズであってもよい。
【００６６】
文Ｓ１に含まれる語句のうち、誤訳の原因であると予測される語句としては、例えば、ニューラルネットワークＮＮの学習時に用いられる単語（つまり、未知語として特殊記号に置き換えられていない単語）の中でも、使用頻度が比較的低い単語が挙げられる。そこで、ニューラルネットワークＮＮの学習に用いた学習データにおける単語の使用頻度の情報を参照することで、使用頻度が最も低い単語、または使用頻度が最も低い単語を含むフレーズを、修正対象語句と判断することができる。
【００６７】
単語の使用頻度は、例えば、単語のＴＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）値を計算することで求めることができる。また、修正対象語句の決定に、単語のＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）値を用いてもよい。
【００６８】
誤訳の原因であると予測される語句を検出するために、ニューラルネットワークＮＮにおける中間層の重み係数を解析してもよい。ニューラル機械翻訳では、中間層の重み係数を参照することで、出力された単語が、被翻訳文のどの単語と関わりが強いか、がわかる。例えば、被翻訳文のどの単語とも関わりが弱い単語を、修正対象語句と判断することができる。
【００６９】
なお、修正対象語句の決定方法は、上記に限定されず、様々な方法を用いることができる。
【００７０】
［ステップＡ５：修正対象語句を、学習データにおける高頻度語に置き換え、被翻訳文書ＳＤ１を修正する］
次に、修正対象語句を、ニューラルネットワークＮＮの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、被翻訳文書ＳＤ１を修正し、被翻訳文書ＳＤ２を作成する。以下では、図２（Ｂ）に示す修正後の被翻訳文書ＳＤ２は、文Ｓ１の修正対象語句が他の語句に置き換えられた文Ｓ１’を有する。
【００７１】
修正対象語句を、ニューラルネットワークＮＮの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、ニューラル機械翻訳における翻訳精度を高めることができる。
【００７２】
しかし、誤訳を低減するために被翻訳文書ＳＤ１を修正した結果、修正前の被翻訳文書ＳＤ１の内容に忠実な翻訳が行えなくなることは好ましくない。そこで、修正対象語句は、当該修正対象語句の同義語または類義語で置き換えられることが好ましい。これにより、被翻訳文書ＳＤ１を修正しても、被翻訳文書ＳＤ１の内容が大きく変わってしまうことを防ぐことができる。したがって、修正前の被翻訳文書ＳＤ１の内容に忠実な翻訳を行い、かつ、誤訳の低減を図ることができる。
【００７３】
具体的には、修正対象語句の同義語及び類義語を複数抽出し、その中から、ニューラルネットワークＮＮの学習に用いた学習データにおいて使用頻度が高い単語を選び、当該単語で、修正対象語句を置き換えることが好ましい。
【００７４】
修正対象語句の同義語及び類義語は、例えば、事前に準備した辞書を用いて取得することができる。また、単語の分散表現ベクトルの類似度の高さまたは距離の近さに基づいて、修正対象語句の同義語及び類義語を抽出してもよい。
【００７５】
ニューラルネットワークＮＮの学習に用いた学習データにおける高頻度語は、当該学習データにおける単語の使用頻度の情報に基づいて選択することができる。
【００７６】
単語の使用頻度は、例えば、単語のＴＦ値を計算することで求めることができる。また、単語のＴＦ−ＩＤＦ値を用いてもよい。
【００７７】
なお、修正対象語句を置き換える単語（またはフレーズ）の候補は、１つであっても複数であってもよい。例えば、学習データにおいて使用頻度が最も高い単語を、置き換える単語の候補としてもよいし、使用頻度が高い複数の単語を、置き換える単語の候補としてもよい。置き換える単語の候補が複数ある場合、それぞれ異なる単語で修正対象語句が置き換えられた複数の被翻訳文書を作成し、ステップＡ６にて、それぞれの修正に基づく複数の翻訳文書を作成してもよい。このとき、ステップＡ３で上述したように、翻訳文書の解析により、翻訳精度に基づくスコアを算出できると、複数の翻訳文書のうち、どれが最も好ましい翻訳結果であるかを判断することが容易となり好ましい。
【００７８】
なお、修正対象語句が複数の単語を含む場合、各単語を別の単語に置き換えてもよく、一部の単語のみを別の単語に置き換えてもよい。
【００７９】
［ステップＡ６：修正後の被翻訳文書ＳＤ２をニューラル機械翻訳し、翻訳文書ＴＤ２を生成する］
次に、図２（Ｃ）に示すように、処理部１０３が有するニューラルネットワークＮＮを用いて、修正後の被翻訳文書ＳＤ２を翻訳することで、翻訳文書ＴＤ２を生成する。
【００８０】
［ステップＡ７：翻訳文書ＴＤ２を出力する］
そして、翻訳文書ＴＤ２を出力する。
【００８１】
例えば、翻訳文書ＴＤ２は、テキストデータ、音声データ、または画像データとして、外部に出力される。音声データまたは画像データを出力する場合は、ステップＡ６で生成したテキストデータをもとに、音声データまたは画像データを作成する。
【００８２】
なお、本実施の形態の機械翻訳方法では、機械により自動で処理が行われる例を説明したが、一部、人による処理が含まれていてもよい。例えば、ステップＡ３における修正対象文の指定、ステップＡ４における修正対象語句の指定等を、人が行ってもよい。
【００８３】
また、本実施の形態の機械翻訳方法で用いるデータ及び生成されたデータは、適宜、サーバやメモリ等に保存されてもよい。例えば、ステップＡ１で取得した被翻訳文書、ステップＡ２及びステップＡ６で生成された翻訳文書、ステップＡ５で生成された、修正が施された被翻訳文書などのうち少なくとも一つは、サーバやメモリ等に保存されてもよい。
【００８４】
また、ニューラルネットワークの再学習を行う際に、被翻訳文書ＳＤ１と翻訳文書ＴＤ１のセット、及び、被翻訳文書ＳＤ２と翻訳文書ＴＤ２のセットのうち一方または双方を、学習データに追加してもよい。これにより、ニューラル機械翻訳における翻訳精度の向上を図ることができる。
【００８５】
＜機械翻訳方法の例２＞
図３に、機械翻訳方法のフローチャートを示す。図３に示すように、本発明の一態様の機械翻訳方法は、ステップＡ１１〜ステップＡ１９の９つのステップを有する。なお、上記のステップＡ１〜ステップＡ７と同様の部分については、詳細な説明を省略する。
【００８６】
［ステップＡ１１：被翻訳文書を取得する］
まず、ステップＡ１と同様に、被翻訳文書を取得する。
【００８７】
［ステップＡ１２：被翻訳文書をニューラル機械翻訳し、翻訳文書を生成する］
次に、ステップＡ２と同様に、ニューラルネットワークを用いて、被翻訳文書を翻訳することで、翻訳文書を生成する。
【００８８】
［ステップＡ１３：エラーチェックを行う］
次に、エラーチェックを行う。エラーチェックでは、このステップの前（ステップＡ１２または後述のステップＡ１８）に生成された翻訳文書の解析を行い、翻訳文書の翻訳精度に基づくスコアを算出する。当該スコアは、翻訳精度の評価指標となる。そのため、エラー修正を複数回行い、複数の修正案（翻訳文書）を得た際に、スコアを用いて、翻訳精度の高い翻訳文書がどれかを判断することができる。
【００８９】
［ステップＡ１４：エラー修正の終了条件を満たすか判断する］
次に、エラー修正の終了条件を満たすか判断する。満たす場合はステップＡ１９に進む。満たさない場合はステップＡ１５に進む。
【００９０】
エラー修正の終了条件は特に限定されない。例えば、ステップＡ１３で算出したスコアが基準の値に達した（誤訳が十分に少なくなった）場合に、エラー修正を終了してもよい。または、エラー修正を所定の回数行った場合に、エラー修正を終了してもよい。
【００９１】
［ステップＡ１５：修正対象文を決定する］
次に、ステップＡ３と同様に、翻訳文書の中から、誤訳の可能性がある文（修正対象文）を決定する。修正対象文は、ステップＡ１３におけるエラーチェックの結果を用いて決定してもよい。
【００９２】
［ステップＡ１６：修正対象文に対応する被翻訳文書中の文に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定する］
次に、ステップＡ４と同様に、被翻訳文書に含まれる語句の中から、誤訳の原因であると予測される語句（修正対象語句）を決定する。
【００９３】
［ステップＡ１７：修正対象語句を、学習データにおける高頻度語に置き換え、被翻訳文書を修正する］
次に、ステップＡ５と同様に、修正対象語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換えることで、被翻訳文書を修正する。
【００９４】
［ステップＡ１８：修正後の被翻訳文書をニューラル機械翻訳し、翻訳文書を生成する］
次に、ステップＡ６と同様に、ニューラルネットワークを用いて、修正後の被翻訳文書を翻訳することで、翻訳文書を生成する。ステップＡ１８の後は、ステップＡ１３に進む。
【００９５】
［ステップＡ１９：翻訳文書を出力する］
ステップＡ１４でエラー修正の終了条件を満たした場合に、翻訳文書を出力する。例えば、ステップＡ１３で算出したスコアが基準の値に達することでエラー修正を終了した場合、当該スコアが基準の値に達した翻訳文書を出力することが好ましい。また、エラー修正を所定の回数行ってエラー修正を終了した場合、所定の数の翻訳文書のスコアを比較し、翻訳精度が最も高い翻訳文書を出力することが好ましい。なお、出力する翻訳文書の数は、１つであってもよく複数であってもよい。
【００９６】
以上のように、本実施の形態の機械翻訳方法では、ニューラル機械翻訳を一度行い、その翻訳結果に基づいて、被翻訳文書において修正する語句を決定する。したがって、被翻訳文書を過剰に修正することを抑制でき、被翻訳文書に忠実な翻訳文書を生成することができる。また、被翻訳文書の語句を修正する際には、当該語句を、ニューラルネットワークの学習に用いた学習データにおける高頻度語に置き換える。これにより、ニューラル機械翻訳における翻訳精度を高めることができる。
【００９７】
本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。また、本明細書において、１つの実施の形態の中に、複数の構成例が示される場合は、構成例を適宜組み合わせることが可能である。
【００９８】
（実施の形態２）
本実施の形態では、本発明の一態様の機械翻訳システムについて図４及び図５を用いて説明する。
【００９９】
本実施の形態の機械翻訳システムは、実施の形態１に示す機械翻訳方法を用いて、ある自然言語を別の自然言語に翻訳することができる。したがって、被翻訳文書に対して忠実に翻訳することができ、かつ、翻訳精度が高い。
【０１００】
＜機械翻訳システムの構成例１＞
図４に、機械翻訳システム１００のブロック図を示す。なお、本明細書に添付した図面では、構成要素を機能ごとに分類し、互いに独立したブロックとしてブロック図を示しているが、実際の構成要素は機能ごとに完全に切り分けることが難しく、一つの構成要素が複数の機能に係わることもあり得る。また、一つの機能が複数の構成要素に係わることもあり得、例えば、処理部１０３で行われる処理は、処理によって異なるサーバで実行されることがある。
【０１０１】
機械翻訳システム１００は、少なくとも、処理部１０３を有する。図４に示す機械翻訳システム１００は、さらに、入力部１０１、伝送路１０２、記憶部１０５、データベース１０７、及び出力部１０９を有する。
【０１０２】
［入力部１０１］
入力部１０１には、機械翻訳システム１００の外部から被翻訳文書が供給される。入力部１０１に供給された被翻訳文書は、伝送路１０２を介して、処理部１０３、記憶部１０５、またはデータベース１０７に供給される。
【０１０３】
被翻訳文書は、例えば、テキストデータ、音声データ、または画像データとして入力される。
【０１０４】
被翻訳文書の入力方法としては、例えば、キーボード、タッチパネルなどを用いたキー入力、マイクを用いた音声入力、記録媒体からの読み込み、スキャナ、カメラなどを用いた画像入力、通信を用いた取得等が挙げられる。
【０１０５】
機械翻訳システム１００は、音声データをテキストデータに変換する機能を有することが好ましい。例えば、処理部１０３が当該機能を有していてもよい。または、機械翻訳システム１００が、さらに、当該機能を有する音声変換部を有していてもよい。
【０１０６】
機械翻訳システム１００は、光学文字認識（ＯＣＲ）機能を有することが好ましい。これにより、画像データに含まれる文字を認識し、テキストデータを作成することができる。例えば、処理部１０３が当該機能を有していてもよい。または、機械翻訳システム１００が、さらに、当該機能を有する文字認識部を有していてもよい。
【０１０７】
［伝送路１０２］
伝送路１０２は、各種データを伝達する機能を有する。入力部１０１、処理部１０３、記憶部１０５、データベース１０７、及び出力部１０９の間のデータの送受信は、伝送路１０２を介して行うことができる。例えば、被翻訳文書、翻訳文書などのデータが、伝送路１０２を介して、送受信される。
【０１０８】
［処理部１０３］
処理部１０３は、入力部１０１、記憶部１０５、データベース１０７などから供給されたデータを用いて、演算を行う機能を有する。処理部１０３は、演算結果を、記憶部１０５、データベース１０７、出力部１０９などに供給することができる。
【０１０９】
処理部１０３は、ニューラル機械翻訳し、翻訳文書を生成する機能を有する。例えば、入力部１０１に入力された被翻訳文書または処理部１０３により修正された被翻訳文書を、翻訳することができる。
【０１１０】
処理部１０３は、翻訳文書の中から修正対象文を決定する機能を有する。そして、処理部１０３は、修正対象文に対応する被翻訳文書中の文に含まれる語句の中から、修正対象語句を決定する機能を有する。処理部１０３は、修正対象語句を、学習データにおける高頻度語に置き換え、被翻訳文書を修正し、修正後の被翻訳文書を生成する機能を有する。
【０１１１】
処理部１０３には、チャネル形成領域に金属酸化物を有するトランジスタを用いることが好ましい。当該トランジスタはオフ電流が極めて低いため、当該トランジスタを記憶素子として機能する容量素子に流入した電荷（データ）を保持するためのスイッチとして用いることで、データの保持期間を長期にわたり確保することができる。この特性を、処理部１０３が有するレジスタ及びキャッシュメモリのうち少なくとも一方に用いることで、必要なときだけ処理部１０３を動作させ、他の場合には直前の処理の情報を当該記憶素子に待避させることにより処理部１０３をオフにすることができる。すなわち、ノーマリーオフコンピューティングが可能となり、機械翻訳システムの低消費電力化を図ることができる。
【０１１２】
なお、本明細書等において、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタをＯｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒトランジスタ、あるいはＯＳトランジスタと呼ぶ。ＯＳトランジスタのチャネル形成領域は、金属酸化物を有することが好ましい。
【０１１３】
本明細書等において、金属酸化物（ｍｅｔａｌ  ｏｘｉｄｅ）とは、広い意味での金属の酸化物である。金属酸化物は、酸化物絶縁体、酸化物導電体（透明酸化物導電体を含む）、酸化物半導体（Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒまたは単にＯＳともいう）などに分類される。例えば、トランジスタの半導体層に金属酸化物を用いた場合、当該金属酸化物を酸化物半導体と呼称する場合がある。つまり、金属酸化物が増幅作用、整流作用、及びスイッチング作用の少なくとも１つを有する場合、当該金属酸化物を、金属酸化物半導体（ｍｅｔａｌ  ｏｘｉｄｅ  ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）、略してＯＳと呼ぶことができる。
【０１１４】
チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム（Ｉｎ）を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、ＯＳトランジスタのキャリア移動度（電子移動度）が高くなる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Ｍを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Ｍは、アルミニウム（Ａｌ）、ガリウム（Ｇａ）、またはスズ（Ｓｎ）であることが好ましい。元素Ｍに適用可能な他の元素としては、ホウ素（Ｂ）、シリコン（Ｓｉ）、チタン（Ｔｉ）、鉄（Ｆｅ）、ニッケル（Ｎｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、イットリウム（Ｙ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、モリブデン（Ｍｏ）、ランタン（Ｌａ）、セリウム（Ｃｅ）、ネオジム（Ｎｄ）、ハフニウム（Ｈｆ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などがある。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Ｍは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛（Ｚｎ）を含むことが好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。
【０１１５】
チャネル形成領域が有する金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。半導体層は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。
【０１１６】
また、処理部１０３には、チャネル形成領域にシリコンを含むトランジスタを用いてもよい。
【０１１７】
また、処理部１０３には、チャネル形成領域に酸化物半導体を含むトランジスタと、チャネル形成領域にシリコンを含むトランジスタと、を組み合わせて用いることが好ましい。
【０１１８】
処理部１０３は、例えば、演算回路または中央演算装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等を有する。
【０１１９】
処理部１０３は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のマイクロプロセッサを有していてもよい。マイクロプロセッサは、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＦＰＡＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ａｎａｌｏｇ  Ａｒｒａｙ）等のＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）によって実現された構成であってもよい。処理部１０３は、プロセッサにより種々のプログラムからの命令を解釈し実行することで、各種のデータ処理及びプログラム制御を行うことができる。プロセッサにより実行しうるプログラムは、プロセッサが有するメモリ領域及び記憶部１０５のうち少なくとも一方に格納される。
【０１２０】
処理部１０３はメインメモリを有していてもよい。メインメモリは、ＲＡＭ等の揮発性メモリ、及びＲＯＭ等の不揮発性メモリのうち少なくとも一方を有する。
【０１２１】
ＲＡＭとしては、例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等が用いられ、処理部１０３の作業空間として仮想的にメモリ空間が割り当てられ利用される。記憶部１０５に格納されたオペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータ、及びルックアップテーブル等は、実行のためにＲＡＭにロードされる。ＲＡＭにロードされたこれらのデータ、プログラム、及びプログラムモジュールは、それぞれ、処理部１０３に直接アクセスされ、操作される。
【０１２２】
ＲＯＭには、書き換えを必要としない、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）及びファームウェア等を格納することができる。ＲＯＭとしては、マスクＲＯＭ、ＯＴＰＲＯＭ（Ｏｎｅ  Ｔｉｍｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。ＥＰＲＯＭとしては、紫外線照射により記憶データの消去を可能とするＵＶ−ＥＰＲＯＭ（Ｕｌｔｒａ−Ｖｉｏｌｅｔ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等が挙げられる。
【０１２３】
［記憶部１０５］
記憶部１０５は、処理部１０３が実行するプログラムを記憶する機能を有する。また、記憶部１０５は、例えば、処理部１０３が生成した演算結果（翻訳文書、エラーチェック結果、修正候補文の一覧、修正対象語句の一覧、修正した被翻訳文書など）、及び、入力部１０１に入力されたデータ（被翻訳文書など）を記憶する機能を有していてもよい。
【０１２４】
記憶部１０５は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリのうち少なくとも一方を有する。記憶部１０５は、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭなどの揮発性メモリを有していてもよい。記憶部１０５は、例えば、ＲｅＲＡＭ（Ｒｅｓｉｓｔｉｖｅ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、抵抗変化型メモリともいう）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ  ｃｈａｎｇｅ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、磁気抵抗型メモリともいう）、またはフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを有していてもよい。また、記憶部１０５は、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）及びソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等の記録メディアドライブを有していてもよい。
【０１２５】
［データベース１０７］
データベース１０７は、少なくとも、ニューラルネットワークＮＮの学習に用いた学習データにおける単語の使用頻度の情報を記憶する機能を有する。また、データベース１０７は、例えば、処理部１０３が生成した演算結果（翻訳文書、エラーチェック結果、修正候補文の一覧、修正対象語句の一覧、修正した被翻訳文書など）、及び、入力部１０１に入力されたデータ（被翻訳文書など）を記憶する機能を有していてもよい。なお、記憶部１０５及びデータベース１０７は互いに分離されていなくてもよい。例えば、機械翻訳システムは、記憶部１０５及びデータベース１０７の双方の機能を有する記憶ユニットを有していてもよい。
【０１２６】
なお、処理部１０３、記憶部１０５、及びデータベース１０７が有するメモリは、それぞれ、非一時的コンピュータ可読記憶媒体の一例ということができる。
【０１２７】
［出力部１０９］
出力部１０９は、機械翻訳システム１００の外部にデータを供給する機能を有する。例えば、処理部１０３における演算結果を外部に供給することができる。例えば、入力された被翻訳文書に対応する翻訳文書を外部に供給することができる。
【０１２８】
なお、機械翻訳システム１００は、翻訳文書のテキストデータを用いて、音声データ及び画像データの一方または双方を生成する機能を有していてもよい。
【０１２９】
＜機械翻訳システムの構成例２＞
図５に、機械翻訳システム１５０のブロック図を示す。機械翻訳システム１５０は、サーバ１５１と、端末１５２（パーソナルコンピュータなど）とを有する。
【０１３０】
サーバ１５１は、通信部１６１ａ、伝送路１６２、処理部１６３ａ、及びデータベース１６７を有する。図５では図示しないが、さらに、サーバ１５１は、記憶部、入出力部などを有していてもよい。
【０１３１】
端末１５２は、通信部１６１ｂ、伝送路１６８、処理部１６３ｂ、記憶部１６５、及び入出力部１６９を有する。図５では図示しないが、端末１５２は、さらに、データベースなどを有していてもよい。
【０１３２】
機械翻訳システム１５０の使用者は、端末１５２から、被翻訳文書を、サーバ１５１に入力する。被翻訳文書は、通信部１６１ｂから通信部１６１ａに送信される。
【０１３３】
通信部１６１ａが受信した被翻訳文書は、伝送路１６２を介して、データベース１６７または記憶部（図示しない）に保存される。または、被翻訳文書は、通信部１６１ａから、直接、処理部１６３ａに供給されてもよい。
【０１３４】
実施の形態１で説明した、翻訳文書の生成、修正対象文の決定、修正対象語句の決定、及び、被翻訳文書の修正は、それぞれ、高い処理能力が求められる。サーバ１５１が有する処理部１６３ａは、端末１５２が有する処理部１６３ｂに比べて処理能力が高い。したがって、これらの処理は、それぞれ、処理部１６３ａで行われることが好ましい。
【０１３５】
そして、処理部１６３ａにより翻訳文書が生成される。翻訳文書は、伝送路１６２を介して、データベース１６７または記憶部（図示しない）に保存される。または、翻訳文書は、処理部１６３ａから、直接、通信部１６１ａに供給されてもよい。その後、サーバ１５１から、翻訳文書が、端末１５２に出力される。翻訳文書は、通信部１６１ａから通信部１６１ｂに送信される。
【０１３６】
［入出力部１６９］
入出力部１６９には、機械翻訳システム１５０の外部からデータが供給される。入出力部１６９は、機械翻訳システム１５０の外部にデータを供給する機能を有する。なお、機械翻訳システム１００のように、入力部と出力部が分かれていてもよい。
【０１３７】
［伝送路１６２及び伝送路１６８］
伝送路１６２及び伝送路１６８は、データを伝達する機能を有する。通信部１６１ａ、処理部１６３ａ、及びデータベース１６７の間のデータの送受信は、伝送路１６２を介して行うことができる。通信部１６１ｂ、処理部１６３ｂ、記憶部１６５、及び入出力部１６９の間のデータの送受信は、伝送路１６８を介して行うことができる。
【０１３８】
［処理部１６３ａ及び処理部１６３ｂ］
処理部１６３ａは、通信部１６１ａ及びデータベース１６７などから供給されたデータを用いて、演算を行う機能を有する。処理部１６３ｂは、通信部１６１ｂ、記憶部１６５、及び入出力部１６９などから供給されたデータを用いて、演算を行う機能を有する。処理部１６３ａ及び処理部１６３ｂは、処理部１０３の説明を参照できる。処理部１６３ａは、処理部１６３ｂに比べて処理能力が高いことが好ましい。
【０１３９】
［記憶部１６５］
記憶部１６５は、処理部１６３ｂが実行するプログラムを記憶する機能を有する。また、記憶部１６５は、処理部１６３ｂが生成した演算結果、通信部１６１ｂに入力されたデータ、及び入出力部１６９に入力されたデータなどを記憶する機能を有する。
【０１４０】
［データベース１６７］
データベース１６７は、少なくとも、ニューラルネットワークＮＮの学習に用いた学習データにおける単語の使用頻度の情報を記憶する機能を有する。また、データベース１６７は、処理部１６３ａが生成した演算結果、及び通信部１６１ａに入力されたデータなどを記憶する機能を有していてもよい。または、サーバ１５１は、データベース１６７とは別に記憶部を有し、当該記憶部が、処理部１６３ａが生成した演算結果、及び通信部１６１ａに入力されたデータなどを記憶する機能を有していてもよい。
【０１４１】
［通信部１６１ａ及び通信部１６１ｂ］
通信部１６１ａ及び通信部１６１ｂを用いて、サーバ１５１と端末１５２との間で、データの送受信を行うことができる。通信部１６１ａ及び通信部１６１ｂとしては、ハブ、ルータ、モデムなどを用いることができる。データの送受信には、有線を用いても無線（例えば、電波、赤外線など）を用いてもよい。
【０１４２】
本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。
【符号の説明】
【０１４３】
ＣＴＳ    修正対象文
Ｓ１    文
ＴＤ１    翻訳文書
ＴＤ２    翻訳文書
ＳＤ１    被翻訳文書
ＳＤ２    被翻訳文書
１００    機械翻訳システム
１０１    入力部
１０２    伝送路
１０３    処理部
１０５    記憶部
１０７    データベース
１０９    出力部
１５０    機械翻訳システム
１５１    サーバ
１５２    端末
１６１ａ    通信部
１６１ｂ    通信部
１６２    伝送路
１６３ａ    処理部
１６３ｂ    処理部
１６５    記憶部
１６７    データベース
１６８    伝送路
１６９    入出力部
【図１】
2020201947.tif 000003
【図２】
2020201947.tif 000004
【図３】
2020201947.tif 000005
【図４】
2020201947.tif 000006
【図５】
2020201947.tif 000007