【手続補正書】
【提出日】平成16年6月10日(2004.6.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２０】
このようにして得られた各機械翻訳システムの出力の点数の平均順位Mk(k=1,…,3)のうち、最高のものが他のものと有意な差を有しているか否かを判定する（９６）。本実施の形態では、この判定にはクラスカル・ワリス検定を用いた多重比較による検定を用いる。その詳細については、たとえば田中豊・垂水共之編「統計解析ハンドブック  パラメトリック法」（共立出版株式会社）の「４．独立なｋ標本データの解析」、特に「４．２  クラスカル・ワリス検定」および「４．５  多重比較」に詳細な記載がある。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４９】
この実施の形態では、学習済回帰木１１６Ａ〜１１６Ｃの機能は、ある翻訳結果に対する複数の評価関数１１２による点数の並びを与えられると、その点数の並びから、対応する人間の評価の推定値を出力する、というものである。具体的には、回帰木は、与えられた点数の並びに基づいて適切に分岐をしていくことによって点数の並びと人間の評価値を表わす値とを成分とするベクトルからなるベクトル空間を複数個の部分空間に分割し、かつ各部分空間に属するベクトルに含まれる人間の評価値がある共通の傾向をもつようにする。たとえば、評価値が「１」のものと「０」のものとをできるだけ分離するように分割をする。そして、推定時には、与えられた点数の並び(ベクトル）に基づいて回帰木をたどっていくことでそのベクトルの属する部分空間を定める。その部分空間に属するベクトルの人間の評価値の平均値を、与えられたベクトルの評価値の推定値とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９１】
このRT1(t11)、RT2(t21)、RT3(t31)のうち、最大値を与えるものが一つか否かを調べ（２０８）、一つである場合にはその値を与えた回帰木に対応する機械翻訳システムの出力を選択する。最大値を与えるものが一つでない場合、予め機械翻訳システムに割当てられていた順位付けにしたがい、優位なものを選びその翻訳結果を選択する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１０】
［参考文献］
（１）  Osamu  Furuse  and  Hitoshi  Iida.  1996.  Incremental  translation  utilizing  constituent  boundary  patterns.  In  Proceedings  of  the  16th  International  Conference  on  computational  Linguistics:  COLING-96，pp.  412-417.
（２）  Eiichiro  Sumita.  2001.  Example-based  machine  translation  using  DP-matching  between  work  sequences.  In  proceedings  of  the  ACL  2001  Workshop  on  Data-Driven  Methods  in  Machine  Translation:  DDMT-2001，pp.  1-8.
（３）  Taro  Watanabe，Kenji  Imamura，and  Eiichiro  Sumita.  2002.  Statistical  machine  translation  system  based  on  hierarchical  phrase  alignment.  In  Proceedings  of  the  9th  Conference  on  Theoretical  and  Methodological  Issues  in  Machine  Translation，pp.  188-198.
（４）  Kenji  Imamura.  2002.  Application  of  translation  knowledge  acquired  by  hierarchical  phrase  alignment  for  pattern-based  MT.  In  Proceedings  of  the  9th  Conference  on  Theoretical  and  Methodological  Issues  in  Machine  Translation，pp.  74-84.
（５）  Chris  Callison-Burch  and  Raymond  S.  Flournoy.  2001.  A  program  for  automatically  selecting  the  best  output  from  multiple  machine  translation  engines.  In  Proceedings  of  MT  summit  VIII，pp.  63-66.
（６）  Peter  F.  Brown，Stephen  Della  Pietra，Vincent  J.  Della  Pietra，and  Robert  L.  Mercer.  1993.  The  mathematics  of  statistical  machine  translation:  Parameter  estimation.  Computational  Linguistics，19(2):  263-311.
（７）  Franz  Josef  Och  and  Hermann  Ney.  2000.  Improved  statistical  alignment  models.  In  proc.  of  the  38th  Annual  Meeting  of  the  Association  for  Computational  Linguistics:  ACL00，pp.  440-447，Hong  Kong，China.
（８）  Philip  Clarkson  and  Ronald  Rosenfeld.  1997.  Statistical  language  modeling  using  the  CMU-Cambridge  toolkit.  In  Proceedings  of  European  Conference  on  Speech  Communication  and  Technology:  EUROSPEECH-97，pp.  2707-2710，Rhodes，Greece.
（９）  Tom  M.  Mitchell.  1997.  Machine  Learning.  The  McGraw-Hill  Companies  Inc.，New  York，U.S.A.
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、複数個の翻訳結果の各々に対して、翻訳モデル、言語モデル、またはその双方を用いた予め準備された複数個の採点関数を適用することにより翻訳結果ごとにスコア群を算出し、スコア群の中で他のスコア群と統計的に有意な差を持つものがあれば、それに対応する翻訳結果を選択する。こうすることによって、より的確に最良訳を選択することが可能となる。また、翻訳モデルを用いたスコアでは翻訳結果だけでなく原文をも考慮した採点が行なわれるので、情報の欠落がある翻訳を誤って選択してしまうおそれは少なく、言語モデルのみを利用する場合と比較してより適切な翻訳結果を選択できる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施の形態の装置を実現するコンピュータシステムの外観を示す図である。
【図２】  図１に示すコンピュータシステムのブロック図である。
【図３】  本発明の第１の実施の形態の装置の選択部を実現するプログラムの機能的構成をブロック図形式で示す図である。
【図４】  第１の実施の形態にかかるシステムの準備フェーズを実現するプログラムのフローチャートである。
【図５】  第１の実施の形態にかかるシステムの翻訳フェーズを実現するプログラムのフローチャートである。
【図６】  本発明の第２の実施の形態の装置の回帰木の学習部を実現するプログラムの機能的構成をブロック図形式で示す図である。
【図７】  本発明の第２の実施の形態の装置の翻訳フェーズを実現するプログラムの機能的構成をブロック図形式で示す図である。
【図８】  第２の実施の形態にかかるシステムの事前準備フェーズを実現するプログラムのフローチャートである。
【図９】  第２の実施の形態にかかるシステムの準備フェーズを実現するプログラムのフローチャートである。
【図１０】  第２の実施の形態にかかるシステムの準備フェーズのうち、回帰木の学習処理を実現するプログラムのフローチャートである。
【図１１】  第２の実施の形態にかかるシステムの翻訳フェーズを実現するプログラムのフローチャートである。
【図１２】  本発明の実施例の効果を示すためのグラフである。
【図１３】  本発明の実施例の効果を示すためのグラフである。
【図１４】  本発明の実施例の効果を示すためのグラフである。
【図１５】  日英翻訳における理想的な選択システムの効果を説明するためのグラフである。
【図１６】  英日翻訳における理想的な選択システムの効果を説明するためのグラフである。
【図１７】  従来の翻訳システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図１８】  従来の翻訳システムの準備フェーズの手順を示すフローチャートである。
【図１９】  従来の翻訳システムの評価フェーズの手順を示すフローチャートである。