(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
翻訳元言語である中国語で記述された学習用翻訳元文を解析して、前記学習用翻訳元文が、該学習用翻訳元文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、前記部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得る翻訳元解析手段と、
前記翻訳元解析手段で得られた前記構文木に含まれる複数の部分木各々について、該部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを前記例外ノードの前まで移動させ、前記部分木に前記例外ノードが含まれない場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを該部分木の末尾に移動させることにより、前記学習用翻訳元文に含まれる各単語を並べ替える並べ替え手段と、
前記並べ替え手段により並べ替えられた前記学習用翻訳元文と、主辞後置型の言語である翻訳先言語で記述され、かつ前記学習用翻訳元文と対訳を成す学習用翻訳先文とを用いて、中国語を前記翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルを学習する学習手段と、
を含む翻訳モデル学習装置。
【請求項２】
中国語で記述された入力文を解析して、前記入力文が、該入力文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、前記部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得る入力文解析手段と、
前記入力文解析手段で得られた前記構文木に含まれる複数の部分木各々について、該部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを前記例外ノードの前まで移動させ、前記部分木に前記例外ノードが含まれない場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを該部分木の末尾に移動させることにより、前記入力文に含まれる各単語を並べ替える並べ替え手段と、
前記並べ替え手段により並べ替えられた前記入力文を、請求項１記載の翻訳モデル学習装置により学習された翻訳モデルに基づいて、前記翻訳先言語に翻訳する翻訳手段と、
を含む翻訳装置。
【請求項３】
翻訳元解析手段と、並べ替え手段と、学習手段と、を含む翻訳モデル学習装置における翻訳モデル学習方法であって、
前記翻訳元解析手段は、翻訳元言語である中国語で記述された学習用翻訳元文を解析して、前記学習用翻訳元文が、該学習用翻訳元文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、前記部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得、
前記並べ替え手段は、前記翻訳元解析手段で得られた前記構文木に含まれる複数の部分木各々について、該部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを前記例外ノードの前まで移動させ、前記部分木に前記例外ノードが含まれない場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを該部分木の末尾に移動させることにより、前記学習用翻訳元文に含まれる各単語を並べ替え、
前記学習手段は、前記並べ替え手段により並べ替えられた前記学習用翻訳元文と、主辞後置型の言語である翻訳先言語で記述され、かつ前記学習用翻訳元文と対訳を成す学習用翻訳先文とを用いて、中国語を前記翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルを学習する
翻訳モデル学習方法。
【請求項４】
入力文解析手段と、並べ替え手段と、翻訳手段と、を含む翻訳装置において、
前記入力文解析手段は、中国語で記述された入力文を解析して、前記入力文が、該入力文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、前記部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得、
前記並べ替え手段は、前記入力文解析手段で得られた前記構文木に含まれる複数の部分木各々について、該部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを前記例外ノードの前まで移動させ、前記部分木に前記例外ノードが含まれない場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを該部分木の末尾に移動させることにより、前記入力文に含まれる各単語を並べ替え、
前記翻訳手段は、前記並べ替え手段により並べ替えられた前記入力文を、請求項３記載の翻訳モデル学習方法により学習された翻訳モデルに基づいて、前記翻訳先言語に翻訳する
翻訳方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項２記載の翻訳装置を構成する各手段として機能させるための翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳モデル学習装置、方法、翻訳装置、方法、及びプログラムに係り、特に、事前並べ替えの手法を用いて、入力側の言語（以下、「翻訳元言語」ともいう）である中国語を、出力側の言語（以下、「翻訳先言語」ともいう）である主辞後置型の言語に翻訳するための翻訳モデルを学習する翻訳モデル学習装置及び方法、並びに学習された翻訳モデルに基づいて、翻訳元言語を翻訳先言語に翻訳する翻訳装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
言語Ａから言語Ｂへの機械翻訳の処理は、言語Ａの語句から言語Ｂの語句への翻訳と、翻訳された言語Ｂの語句の言語Ｂにおける適切な並べ替えとの２つに大別される。当該分野で広く利用されている統計的翻訳技術においては、大量の対訳文から推定された言語Ａの語句と言語Ｂの語句との対応関係から語句の翻訳と語句の並べ替えとを統計的にモデル化し、言語Ａの入力文に対し、それらの統計モデルに基づいて尤もらしい語句の翻訳と語句の並べ替えとによって構成される言語Ｂの翻訳文を探索するという方法が採られる。一般にすべての翻訳文候補を網羅的に探索することは計算量的に非常に困難であるため、各語句の翻訳の候補数を制限し、かつ語句の並べ替えの距離を一定の範囲内に制約することによって実用的な計算量での機械翻訳処理が実現される。
【０００３】
しかし、翻訳の対象となる言語Ａと言語Ｂとの組み合わせによっては、対応する語句が大きく異なる順序で現れる可能性があり、そのような言語間の翻訳を正確に行うためには、十分に大きな並べ替え距離を考慮した翻訳処理が要求されるため、計算量の増加が避けられないという問題が存在する。
【０００４】
当該問題に対処する技術として、翻訳処理を行う前に言語Ａの語句を対応する言語Ｂの語句の順序に近づけるように並べ替える「事前並べ替え（pre-ordering）」と呼ばれる技術が存在する（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の技術では、英語から日本語への翻訳を対象としており、入力文の言語（言語Ａ：英語）の語句を翻訳後の言語（言語Ｂ：日本語）の対応する語句の順序に近づけるように並べ替える規則を利用している。このような技術は、言語Ａ側の構文解析及び適切な並べ替え規則を利用することによって、並べ替えをかなり正確に行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１７５５００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術では、英語から日本語への翻訳を対象としているが、翻訳元言語を中国語とした場合には、中国語と英語とで文法構造が異なるため、特許文献１の手法をそのまま適用することが適切ではない場合がある、という問題がある。
【０００７】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、中国語から主辞後置型の言語への翻訳を対象とした場合に、精度良く翻訳を行うための翻訳モデルを学習することができる翻訳モデル学習装置及び方法、並びに学習された翻訳モデルに基づいて、精度良く中国語を主辞後置型の言語に翻訳することができる翻訳装置、方法、及びプログラム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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の翻訳モデル学習装置は、翻訳元言語である中国語で記述された学習用翻訳元文を解析して、前記学習用翻訳元文が、該学習用翻訳元文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、前記部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得る翻訳元解析手段と、前記翻訳元解析手段で得られた前記構文木に含まれる複数の部分木各々について、該部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを前記例外ノードの前まで移動させ、前記部分木に前記例外ノードが含まれない場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを該部分木の末尾に移動させることにより、前記学習用翻訳元文に含まれる各単語を並べ替える並べ替え手段と、前記並べ替え手段により並べ替えられた前記学習用翻訳元文と、主辞後置型の言語である翻訳先言語で記述され、かつ前記学習用翻訳元文と対訳を成す学習用翻訳先文とを用いて、中国語を前記翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルを学習する学習手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
本発明の翻訳モデル学習装置によれば、翻訳元解析手段が、翻訳元言語である中国語で記述された学習用翻訳元文を解析して、学習用翻訳元文が、学習用翻訳元文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得る。
【００１０】
そして、並べ替え手段が、翻訳元解析手段で得られた構文木に含まれる複数の部分木各々について、部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、部分木に含まれる主辞ノードを例外ノードの前まで移動させ、部分木に例外ノードが含まれない場合には、部分木に含まれる主辞ノードを部分木の末尾に移動させることにより、学習用翻訳元文に含まれる各単語を並べ替える。同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語とは、例えば「等」であり、否定を表す副詞の単語とは、例えば「不」であり、並立を表す副詞の単語とは、例えば「也」である。また、句読点類とは、例えば「。」、「、」、「？」、括弧等である。
【００１１】
そして、学習手段が、並べ替え手段により並べ替えられた学習用翻訳元文と、主辞後置型の言語である翻訳先言語で記述され、かつ学習用翻訳元文と対訳を成す学習用翻訳先文とを用いて、中国語を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルを学習する。主辞後置型の言語とは、例えば日本語や韓国語である。
【００１２】
このように、翻訳元言語である中国語から主辞後置型の言語である翻訳先言語に翻訳する際の主辞後置型の事前並べ替えにおいて、中国語の文法構造特有の例外を設けることで、主辞後置型並べ替えを中国語の特徴に合わせて改善できるため、中国語から主辞後置型の言語への翻訳を対象とした場合に、精度良く翻訳を行うための翻訳モデルを学習することができる。
【００１３】
また、上記目的を達成するために、本発明の翻訳装置は、中国語で記述された入力文を解析して、前記入力文が、該入力文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、前記部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得る入力文解析手段と、前記入力文解析手段で得られた前記構文木に含まれる複数の部分木各々について、該部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを前記例外ノードの前まで移動させ、前記部分木に前記例外ノードが含まれない場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを該部分木の末尾に移動させることにより、前記入力文に含まれる各単語を並べ替える並べ替え手段と、前記並べ替え手段により並べ替えられた前記入力文を、請求項１記載の翻訳モデル学習装置により学習された翻訳モデルに基づいて、前記翻訳先言語に翻訳する翻訳手段と、を含んで構成されている。
【００１４】
本発明の翻訳装置によれば、翻訳手段は、並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、上記の翻訳モデル学習装置により学習された翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する。このため、中国語から主辞後置型の言語への翻訳を対象とした場合に、精度良く翻訳を行うことができる。
【００１５】
また、本発明の翻訳モデル学習方法は、翻訳元解析手段と、並べ替え手段と、学習手段と、を含む翻訳モデル学習装置における翻訳モデル学習方法であって、前記翻訳元解析手段は、翻訳元言語である中国語で記述された学習用翻訳元文を解析して、前記学習用翻訳元文が、該学習用翻訳元文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、前記部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得、前記並べ替え手段は、前記翻訳元解析手段で得られた前記構文木に含まれる複数の部分木各々について、該部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを前記例外ノードの前まで移動させ、前記部分木に前記例外ノードが含まれない場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを該部分木の末尾に移動させることにより、前記学習用翻訳元文に含まれる各単語を並べ替え、前記学習手段は、前記並べ替え手段により並べ替えられた前記学習用翻訳元文と、主辞後置型の言語である翻訳先言語で記述され、かつ前記学習用翻訳元文と対訳を成す学習用翻訳先文とを用いて、中国語を前記翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルを学習する方法である。
【００１６】
また、本発明の翻訳方法は、入力文解析手段と、並べ替え手段と、翻訳手段と、を含む翻訳装置において、前記入力文解析手段は、中国語で記述された入力文を解析して、前記入力文が、該入力文に含まれる各単語に対応したノードで表され、かつ複数のノードを有する複数の部分木で構成された構文木であって、前記部分木各々において主辞を示す主辞ノードの情報、及び各ノードに対応する単語の品詞の情報を含む構文木で表現された解析結果を得、前記並べ替え手段は、前記入力文解析手段で得られた前記構文木に含まれる複数の部分木各々について、該部分木に、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの少なくとも１つである例外ノードが含まれる場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを前記例外ノードの前まで移動させ、前記部分木に前記例外ノードが含まれない場合には、前記部分木に含まれる主辞ノードを該部分木の末尾に移動させることにより、前記入力文に含まれる各単語を並べ替え、前記翻訳手段は、前記並べ替え手段により並べ替えられた前記入力文を、上記の翻訳モデル学習方法により学習された翻訳モデルに基づいて、前記翻訳先言語に翻訳する方法である。
【００１７】
また、本発明の翻訳プログラムは、コンピュータを、上記の翻訳装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明の翻訳モデル学習装置及び方法によれば、翻訳元言語である中国語から主辞後置型の言語である翻訳先言語に翻訳する際の主辞後置型の事前並べ替えにおいて、中国語の文法構造特有の例外を設けることで、主辞後置型並べ替えを中国語の特徴に合わせて改善できるため、中国語から主辞後置型の言語への翻訳を対象とした場合に、精度良く翻訳を行うための翻訳モデルを学習することができる、という効果が得られる。
【００１９】
また、本発明の翻訳装置、方法、及びプログラムによれば、翻訳元言語である中国語から主辞後置型の言語である翻訳先言語に翻訳する際の主辞後置型の事前並べ替えにおいて、中国語の文法構造特有の例外を設けることで、主辞後置型並べ替えを中国語の特徴に合わせて改善でき、また上記のように学習された翻訳モデルを用いるため、中国語から主辞後置型の言語への翻訳を対象とした場合に、精度良く翻訳を行うことができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施の形態の翻訳装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】中国語文の構文解析結果の一例を示す図である。
【図３】中国語文の主辞後置型並べ替え結果の一例を示す図である。
【図４】動態助詞を含む中国語文の並べ替えの一例を示す図である。
【図５】末尾に終助詞を含む中国語文の並べ替えの一例を示す図である。
【図６】否定を表す副詞を含む中国語文の並べ替えの一例を示す図である。
【図７】本実施の形態の翻訳装置における翻訳モデル学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態の翻訳装置における翻訳処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図９】中国語の入力文の一例を示す図である。
【図１０】中国語の入力文の構文解析結果の一例を示す図である。
【図１１】中国語の入力文の構文解析結果を構文木で表現した一例を示す図である。
【図１２】並べ替え後の構文木の一例を示す図である。
【図１３】並行コーパスに含まれる中国語文の一部を示す図である。
【図１４】並行コーパスに含まれる日本語文の一部を示す図である。
【図１５】並行コーパスに含まれる中国語文の単語区切り及び品詞同定結果の一例を示す図である。
【図１６】並行コーパスに含まれる日本語文の単語区切り結果の一例を示す図である。
【図１７】本実施例による中国語の入力文の並べ替え結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、翻訳元言語を中国語、翻訳先言語を日本語とした場合の翻訳モデルの学習、及び翻訳について説明する。
【００２２】
本実施の形態に係る翻訳装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する翻訳モデル学習処理ルーチン及び翻訳処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭと、を備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてのＨＤＤを含んで構成するようにしてもよい。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、翻訳処理部２０と、翻訳モデル学習部５０とを含んだ構成で表すことができる。
【００２３】
まず、翻訳処理部２０について説明する。翻訳処理部２０は、さらに、入力部２２と、入力文解析部２４と、並べ替え部２６と、翻訳部２８と、出力部３０とを含んだ構成で表すことができる。
【００２４】
入力部２２は、翻訳元言語である中国語で記述された文（以下、「中国語文」という）を入力文として、図示しない入力装置またはネットワーク等を介して外部から受け取り、必要な前処理を施す。前処理としては、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬなどのタグの除去、表記の正規化などがあり、後段の処理で前提としている入力形式に変換する処理を行う。
【００２５】
入力文解析部２４は、さらに、形態素解析部２４ａと構文解析部２４ｂとを含んだ構成で表すことができ、入力文に対して形態素解析及び構文解析を行う。
【００２６】
形態素解析部２４ａは、公知の中国語用の形態素解析器を用いて、入力文の形態素解析（単語区切り及び品詞の同定）を行う。
【００２７】
構文解析部２４ｂは、形態素解析部２４ａで形態素解析された入力文に対して、句構造文法を用いた構文解析を行う。本実施の形態では、後述するように、入力文に対して主辞後置型の並べ替えを行うため、入力文を主辞が同定された構文木で表現した構文解析結果を出力する。「主辞」とは、階層的な構文構造における各部分構造において、当該部分構造の文法的役割を規定する単語である。主辞の同定を行う構文解析技術としては、例えば、「主辞駆動型句構造文法に基づく構文解析器」（非特許文献１「Kun Yu, Yusuke Miyao, Takuya Matsuzaki, Junichi Tsujii, "Analysis of the Difficulties in Chinese Deep Parsing", in Proceedings of the 12th International Conference on Parsing Technologies, pp. 47-57, 2011」）が代表的である。
【００２８】
図２に、入力文の構文解析結果の一例を示す。構文木の各ノード（図中楕円で表記）には、ノード番号（図中楕円内に表記された番号）が付与されている。構文木は、親ノードと複数の子ノードとを含む複数の部分木で構成される。１つの親ノードに接続された子ノードのうち、その部分木において主辞を示す主辞ノードは、その子ノードと親ノードとの間の接続線に「＊」を付して表している。例えば、ノード番号が“ｃ３”のノード（以下、「ノードｃ３」とする。他のノードも同様）に着目すると、子ノードのうちノードｃ４が主辞ノードであることを表している。また、各単語に対応するノード（終端ノード。図２では、ノードｔ０〜ｔ５）は、対応する単語の品詞等の情報を保持している。
【００２９】
なお、実装によっては、入力文解析部２４を、形態素解析部２４ａと構文解析部２４ｂとを合わせた構成とすることもできる。この場合、入力文に対して、形態素解析と構文解析とが同時に行われる。
【００３０】
並べ替え部２６は、入力文解析部２４で得られた構文木に対して、主辞後置型並べ替え規則及び例外規則を適用し、入力文の単語を並べ替える。
【００３１】
ここで、基本となる従来の主辞後置型並べ替えについて説明する。
【００３２】
入力文解析部２４の構文解析結果に対して、ルートノードを親ノードとする部分木から順に着目し、その部分木に含まれる子ノードの主辞ノードを部分木の末尾に移動する。この際、例えば、特許文献１のように、単語が並列関係にある句や句読点等は、並べ替え対象から除外する。この処理を全てのノードに対して繰り返し行うことにより、入力文の各単語を並べ替える。
【００３３】
図２に示す構文木を例により詳細に説明する。まず、ルートノード（図２ではノードｃ０）を親ノードとして着目すると、子ノードはノードｃ１及びｃ２であり、主辞ノードはノードｃ２である。主辞ノードｃ２が既に部分木の末尾に位置するため、ノードの移動は行わない。次に、ノードｃ１に着目すると、子ノードが１つしか存在しないため、ノードの移動は行わない。次に、ノードｃ２に着目すると。子ノードはノードｃ３及びｃ１０であり、主辞ノードはノードｃ３であるが、ノードｃ１０に対応する文末の“。”は句点であり、並べ替え対象から除外されるため、ノードの移動は行わない。次に、ノードｃ３に着目すると、子ノードはノードｃ４及びｃ５であり、主辞ノードはｃ４であるため、ノードｃ４をその部分木の末尾（ノードｃ５の後）に移動させる。これを各ノードについて順次繰り返すと、図３に示す並べ替え結果が得られる。図３の中国語の各単語に付した日本語訳から分かるように、並べ替えの結果日本語に近い語順の中国語が得られる。
【００３４】
しかし、翻訳元言語を中国語とする場合に、特許文献１のように英語から日本語への翻訳を対象とした主辞後置型の並べ替えを適用すると、英語と中国語との文法構造の相違により、英語と同等の意味の部分構造の中国語において主辞となる単語が英語の場合と異なり、適切な並べ替えが行えない場合がある。
【００３５】
そこで、本実施の形態の並べ替え部２６では、上記のような相違を解消するための例外規則を追加することによって、主辞後置型並べ替えにおける中国語の並べ替えを改善する。すなわち、特許文献１で利用しているような英語から日本語への翻訳における事前並べ替え規則を中国語向けに拡張する。
【００３６】
具体的には、例外規則は中国語の品詞に基づいて定義する。中国語の品詞のうち、主辞後置型並べ替えにおける例外となる品詞を設け、単語の品詞がその例外となる品詞に該当するノードを例外ノードとして設定する。そして、主辞後置並べ替えを実行する際に、その部分木に例外ノードが存在する場合には、主辞ノードを部分木の末尾ではなく、例外ノードの前まで移動させる。例外ノードとしては、単語の品詞が以下に該当するものを設定する。なお、ここでは、句読点類も例外ノードとして設定する。
【００３７】
・動態助詞
・終助詞
・間投詞
・句読点類
・その他（「等」「不」「也」）
【００３８】
ここで、以下の説明で用いる中国語表記と日本語との対応を下記表１に示す。
【００３９】
【表１】
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【００４０】
品詞が動態助詞の単語は、中国語において完了や進行などの時制を表す。日本語では「動詞の連用形＋た」「動詞の連用形＋ている」などの形で表されるため、動詞より後ろに並べ替えることが必要となる。しかし、文法上は動詞が主辞となるため、従来の主辞後置型並べ替えでは、動態助詞の後方に動詞が移動されてしまい、順序が反転してしまう。そこで、本実施の形態では動態助詞を表すノードを例外ノードとし、並べ替え後も動態助詞が動詞の後方に残るようにする。
【００４１】
その例を図４に示す。この場合、従来の主辞後置型並べ替えでは、主辞ノードである「去（行く）」は“経験”を表す動態助詞（表１内のａ）の後方に移動されてしまう。本実施の形態では、動態助詞を例外ノードとして定めることで、主辞ノードである「去」の移動が、例外ノードである“経験”を表す動態助詞ａの前で停止するため、日本語の語順に沿った正しい並べ替え結果を得ることができる。
【００４２】
品詞が終助詞及び間投詞の単語は、中国語において部分木の末尾で用いられる単語であり、例えば、表１内のｂ、ｃ及びｄなどがある。このような品詞が終助詞及び間投詞の単語は、日本語では「なあ」、「よ」、「ね」等の末尾の間投詞（間投助詞）に訳されるが、中国語において部分木の主辞とはならないため、従来の主辞後置型並べ替えでは終助詞及び間投詞の単語の後方に主辞ノードが移動されてしまう。そこで、本実施の形態では終助詞及び間投詞を表すノードを例外ノードとし、並べ替え後も終助詞及び間投詞が末尾に残るようにする。
【００４３】
その例を図５に示す。この場合、従来の主辞後置型並べ替えでは、主辞ノードである「真好（良い）」は“呼びかけ”を表す終助詞（表１内のｂ）の後方に移動されてしまう。本実施の形態では、終助詞及び間投詞を例外ノードとして定めることで、主辞ノードである「真好」の移動が、例外ノードである“呼びかけ”を表す終助詞ｂの前で停止するため、日本語の語順に沿った正しい並べ替え結果を得ることができる。
【００４４】
なお、部分木の先頭で用いられる間投詞（表１のｂ等）については、そのノードの前に主辞ノードが移動してしまうと不適切な並び替えとなってしまうため、例外ノードとして設定せず、先頭に残すようにする。
【００４５】
句読点類（「。」「、」「？」、括弧等）は、文の主要な構成要素ではなく主辞にならないため、従来の主辞後置型並べ替えでは、主辞となる単語が句読点類を飛び越して後方に移動してしまうことになる。本実施の形態ではそれを防ぐため、句読点類に対応するノードを並べ替えの例外ノードとし、主辞ノードの移動を句読点類の直前までで停止させる。
【００４６】
本実施の形態では、その他の例外規則として、以下の単語に対応するノードを例外ノードとして設定する。
【００４７】
・「等」（同種のものを列挙する際の接尾語。日本語と同様「など」の意味）
・「不」（“否定”を表す副詞）
・「也」（“並立” を表す副詞）
【００４８】
「等」は上記の終助詞及び間投詞と同様、先行詞に対する主辞とはならず、従来の主辞後置型並べ替えでは順序が逆転してしまうため、本実施の形態では、「等」に対応するノードを例外ノードとして設定し、先行詞との順序を変更しないようにする。
【００４９】
「不」は動詞句の直前に置かれ、動詞句側が主辞となるが、日本語では助動詞「ない」と訳され、動詞の後に置かれることから、従来の主辞後置型並べ替えでは動詞と否定語との順序が逆となる。そこで、本実施の形態では、「不」に対応するノードを例外ノードとして設定し、その前に主辞ノードを移動させることで、日本語の語順に並べ替えられるようにする。
【００５０】
その例を図６に示す。この場合、従来の主辞後置型並べ替えでは、主辞ノードである「看（見る）」の前に“否定”を表す副詞「不」が置かれるが、本実施の形態では、“否定”を表す副詞を例外ノードとして定めることで、主辞ノードである「看」が例外ノード「不」の前に移動され、日本語の語順に沿った正しい並べ替え結果を得ることができる。
【００５１】
並べ替え部２６は、上記のような中国語特有の例外規則を追加した主辞後置型並べ替え規則に基づいて、入力文である中国語文の各単語を並べ替える。
【００５２】
翻訳部２８は、後述する翻訳モデル学習部５０で学習された翻訳モデル６０を用いて、並べ替え部２６で並べ替えられた中国語文を日本語に翻訳する。翻訳部２８の機能は、一般的な統計的機械翻訳の技術（例えば、非特許文献２「Phillip Koehn, Franz Josef Och, and Daniel Marcu. 2003. Statistical Phrase-based Translation. In Proc. HLT-NAACL, pages 263-270.」）を適用することができる。
【００５３】
出力部３０は、翻訳部２８による翻訳結果に後処理を施し、図示しない出力装置またはネットワーク等によって外部に出力する。後処理としては、入力部２２の前処理で削除したＸＭＬやＨＴＭＬタグなどの復元や追加などがある。
【００５４】
次に、翻訳モデル学習部５０について説明する。翻訳モデル学習部５０は、さらに、学習データ言語解析部５２と、学習データ並べ替え部５４と、学習部５６とを含んだ構成で表すことができる。翻訳モデル学習部５０は、中国語文と日本語で記述された文（以下、「日本語文」という）との複数の対訳文からなる学習用の並行コーパス４０を利用して、統計的な翻訳モデルを学習する。以下、各部について詳述する。
【００５５】
学習データ言語解析部５２は、並行コーパス４０に含まれる中国語文及び日本語文の言語解析を行う。中国語文の言語解析は、翻訳処理部２０の入力文解析部２４の機能と同一である。日本語の言語解析は、公知の日本語用の形態素解析器を用いて、日本語文の形態素解析（単語区切り）を行う。
【００５６】
学習データ並べ替え部５４は、並行コーパス４０に含まれる中国語文に対する学習データ言語解析部５２による構文解析結果を用いて、翻訳処理部２０の並べ替え部２６と同様に、中国語特有の例外規則を追加した主辞後置型並べ替え規則に基づいて、中国語文の各単語を並べ替える。
【００５７】
学習部５６は、学習データ並べ替え部５４で並べ替えられた中国語文と日本語文との並行コーパスを利用して、統計的な翻訳モデル６０を学習する。学習の手法は非特許文献２などが広く知られているが、特定の方法に限定されず適用可能である。
【００５８】
次に、本実施の形態の翻訳装置１０の作用について説明する。まず、後述する学習処理ルーチンを実行することにより、翻訳モデル６０を学習する。そして、この学習された翻訳モデル６０を用いて後述する翻訳処理ルーチンを実行して、入力された中国語文を日本語に翻訳する。
【００５９】
ここで、図７を参照して、本実施の形態の翻訳装置１０において実行される学習処理ルーチンについて説明する。
【００６０】
ステップ１００で、翻訳元言語である中国語文と翻訳先言語である日本語文との複数の対訳文からなる学習用の並行コーパス４０を受け取る。次に、ステップ１０２で、受け取った並行コーパス４０に含まれる中国語文に対して、形態素解析及び構文解析を実行する。また、並行コーパス４０に含まれる日本語文に対して、形態素解析を実行する。
【００６１】
次に、ステップ１０４で、上記ステップ１０２で構文解析された中国語文の構文木を用いて、上記で詳述した中国語特有の例外規則を追加した主辞後置型並べ替え規則に基づいて、中国語文の各単語を並べ替える。
【００６２】
次に、ステップ１０６で、上記ステップ１０４で並べ替えた中国語文と、上記ステップ１０２で形態素解析済みの日本語文との並行コーパスを利用して、統計的な翻訳モデル６０を学習する。学習された翻訳モデル６０は所定の記憶領域に記憶して、学習処理ルーチンを終了する。
【００６３】
次に、図８を参照して、本実施の形態の翻訳装置１０において実行される翻訳処理ルーチンについて説明する。
【００６４】
ステップ２００で、入力文として中国語文を受け取り、前処理を施す。次に、ステップ２０２で、受け取った中国語文に対して、形態素解析及び構文解析を実行する。
【００６５】
次に、ステップ２０４で、上記学習処理のステップ１０４と同様に、上記ステップ２０２で構文解析された入力文の構文木を用いて、上記で詳述した中国語特有の例外規則を追加した主辞後置型並べ替え規則に基づいて、入力文の各単語を並べ替える。
【００６６】
次に、ステップ２０６で、学習処理で学習された翻訳モデル６０を用いて、上記ステップ２０４で並べ替えられた入力文を日本語に翻訳し、後処理を施して出力し、翻訳処理ツーチンを終了する。
【００６７】
本実施の形態の翻訳装置の処理について、より具体的な実施例を用いて説明する。本実施例においても、翻訳元言語を中国語、翻訳先言語を日本語とする場合について説明する。
【００６８】
まず、入力部２２で、図９に示すような入力文を受け付け、入力文解析部２４で形態素解析及び構文解析を行った。本実施例では、構文解析器Ｂｅｒｋｅｌｅｙ  Ｐａｒｓｅｒに含まれる中国語形態素解析部、非特許文献１に記載の公知の主辞駆動型句構造文法に基づく構文解析器Ｅｎｊｕ及び中国語言語データＰｅｎｎ  ＣｈｉｎｅｓｅＴｒｅｅｂａｎｋから学習された構文解析モデルを利用した。
【００６９】
形態素解析部２４ａでは、単語分割されていない中国語入力文をＢｅｒｋｅｌｅｙ  Ｐａｒｓｅｒに入力して、形態素解析済みの中国語単語及び品詞列を得た。図９の中国語の入力文に対しては、Ｂｅｒｋｅｌｅｙ  Ｐａｒｓｅｒは以下の解析結果を返す。
【００７０】
((IP (NP (PN 我)) (VP (PP (P 対) (NP (PN 他))) (VP (VV 吐露) (AS 了) (NP (DNP (NP (PN 自己)) (DEG 的)) (NP (NN 心情))))) (PU 。)) )
【００７１】
これは構文木をＳ式で表現したものであるが、本実施例では構文解析は改めてＥｎｊｕで行うため、構文解析結果から単語区切り及び品詞の情報を取り出し、以下の形式にする。
【００７２】
我/PN 対/P 他/PN 吐露/VV 了/AS 自己/PN 的/DEG 心情/NN 。/PN
【００７３】
なお、上記では、図９の左から２番目の中国語漢字を「対」で表記している。以下においても同様である。
【００７４】
構文解析部２４ｂでは、形態素解析部２４ａで得られた中国語の品詞つき単語列をＥｎｊｕを用いて構文解析する。その結果を図１０に示す。<sentence>...</sentence>は文、<cons>...</cons>は構文木及び部分木、<tok>...</tok>は単語を表すＸＭＬ要素である。<cons>要素には“head”属性が定義されており、部分木において主辞となる要素(当該部分木に含まれる部分木または単語)に対応するノードの番号（ＩＤ）が記載されている。また、<tok>要素には“pos”属性が定義されており、形態素解析部２４ａで付与された品詞情報が記載されている。なお、図１０では、本実施例に不要な要素を一部削除して表している。また、形態素解析及び構文解析の結果の構文木表現を図１１に示す。図１１では、図２及び３と同様、主辞ノードを「＊」で示している。
【００７５】
本実施例の並べ替え部２６において、主辞後置型並べ替えの例外となる品詞として、以下を設定した。
【００７６】
・ＡＳ（動態助詞）
・ＳＰ（終助詞）
・ＩＪ（間投詞）
・ＰＵ（句読点等）
・ＥＴＣ（等）
【００７７】
また、ＡＤ（副詞）のうち「不」（否定を表す副詞）及び「也」（並立を表す副詞、「〜も」）を例外となる単語として設定した。特許文献１の主辞後置型並べ替えでは、主辞となる要素（主辞ノード）を兄弟要素間（同じ部分木を構成する子ノード間）の末尾に移動するが、本実施例では例外として設定された上記品詞及び単語を越えた移動をしないよう、主辞ノードの移動は上記品詞の単語を持つ＜ｔｏｋ＞要素を直下の子に持つ＜ｃｏｎｓ＞要素の直前までとする。
【００７８】
この例外規則を追加した主辞後置型並べ替え規則に基づいて、並べ替え部２６は以下のように中国語の単語を並べ替える。なお、［ｘ］はノード番号ｘのノードを表す。
【００７９】
１．［ｃ４２６３］は主辞ノードが末尾にあるので操作しない。
２．［ｃ４２６４］は子ノードが一つだけなので操作しない。
３．［ｃ４２６５］は主辞ノードが先頭にあるので［ｃ４２６６］を末尾へ移動させるべきであるが、［ｃ４２７９］の子［ｔ２２４１］が並べ替え例外品詞の“ＰＵ”であるため、操作しない。
４．［ｃ４２６６］は主辞ノードが末尾にあるので操作しない。
５．［ｃ４２６７］は主辞ノードが先頭にあり、例外ノードも存在しないため、［ｃ４２６８］を末尾へ移動させる（［ｃ４２６８］と［ｃ４２６９］の順序を入れ替える）。
６．［ｃ４２６８］は子ノードが一つだけなので操作しない。
７．［ｃ４２６９］は子ノードが一つだけなので操作しない。
８．［ｃ４２７０］は主辞ノードが先頭にあり、例外ノードも存在しないため、［ｃ４２７１］を末尾へ移動させる（［ｃ４２７１］と［ｃ４２７４］の順序を入れ替える）。
９．［ｃ４２７１］は主辞ノードが先頭にあるので［ｃ４２７２］を末尾に移動させるべきであるが、［ｃ４２７３］の子［ｔ２２３７］が並べ替え例外品詞の“ＡＳ”であるため、操作しない。
１０．［ｃ４２７４］は主辞ノードが末尾にあるので操作しない。
１１．［ｃ４２７５］は主辞ノードが末尾にあるので操作しない。
１２．［ｃ４２７６］は子ノードが一つだけなので操作しない。
１３．［ｃ４２７７］は子ノードが一つだけなので操作しない。
１４．［ｃ４２７８］は子ノードが一つだけなので操作しない。
１５．［ｃ４２７９］は子ノードが一つだけなので操作しない。
【００８０】
以上により、各部分木の子ノードの順序を入れ替える<cons>要素は［ｃ４２６７］及び［ｃ４２７０］の２箇所だけである。その結果、
「我 他 対 自己 的 心情 吐露 了 。」
という並べ替えられた中国語の単語列が得られた。並べ替え操作終了後の構文木表現を図１２に示す。
【００８１】
この語順は日本語の
「私は彼に自分の気持ちを打ち明けました。」
と合致している。
【００８２】
一方、中国語には格助詞がないことから、特許文献１の方法と同様に格助詞に相当する単語の補完を行う。図１０に示した中国語構文解析結果には、「述語項構造」と呼ばれる情報が含まれており、動詞に対する主格及び目的格の要素が分かるようになっている。この例文では「吐露」という動詞（<tok id="t2236" pos="VV">の要素）に、属性arg1="c4264" arg2="c4274"が付与されている。これは、この動詞の主語が［ｃ４２６４］、目的語が［ｃ４２７４］であることを示すため、［ｃ４２６４］に対応する単語列の後に日本語の格助詞「が」に相当する仮想的な単語＿ｖａ０（「吐露」が文全体の主動詞であるため。動詞が文全体の主動詞でない場合は＿ｖａ１とする。）を、［ｃ４２７４］に対応する単語列の後に日本語の格助詞「を」に相当する仮想的な単語＿ｖａ２をそれぞれ挿入する。
【００８３】
これにより、並べ替えられた中国語の単語列は、
「我 ＿ｖａ０ 他 対 自己 的 心情 ＿ｖａ２ 吐露 了 。」
となり、日本語訳の語順に加え、単語の対応が改善された。
【００８４】
翻訳部２８では、並べ替え部２６で並べ替えられた中国語の文を日本語に翻訳する。本実施例における翻訳部２８は公知の機械翻訳技術（非特許文献２）に基づく機械翻訳プログラムＭｏｓｅｓによって実現した。Ｍｏｓｅｓは後述の翻訳モデル学習部５０で学習された翻訳モデル６０として、句翻訳モデルＤＢ、句並べ替えモデルＤＢ、言語モデルＤＢ、及びモデル間重みを利用し、各モデルＤＢ及びモデル間重みは翻訳プログラム設定ファイルに格納した。図９の中国語入力文に対する日本語への翻訳結果は、
「私は彼に自分の気持ちを吐露した。」
であった。
出力部３０では、翻訳部２８のＭｏｓｅｓの出力を出力ファイルに格納した。
【００８５】
また、翻訳モデル６０の学習について、本実施例では、約５３万文の中国語文と日本語文との並行コーパス４０から統計翻訳モデルの学習を行った。並行コーパス４０は、中国語文と日本語文との対訳文が同じ行数の位置に記載された、中国語及び日本語のテキストファイルである。
【００８６】
学習データ言語解析部５２では、中国語文及び日本語文の言語解析を行った。中国語文の言語解析は入力文解析部２４と同一の処理を行う。日本語の形態素解析には公知の日本語形態素解析プログラムＭｅｃａｂを用いた。
【００８７】
並行コーパス４０に含まれる中国語文の例（抜粋）を図１３に、日本語文の例（抜粋）を図１４に示す。また、それらに対する言語解析を施した結果を図１５及び図１６にそれぞれ示す。
【００８８】
学習データ並べ替え部５４では、並行コーパス４０の中国語について、並べ替え部２６と同一の方法で、単語の並べ替えを行う。その結果を図１７に示す。
【００８９】
学習データ言語解析部５２及び学習データ並べ替え部５４によって、中国語と日本語との並行コーパス４０は、並べ替えられた中国語の単語列の集合と、日本語の単語列の集合との並行コーパスに書き換えられる。各単語列の集合は上記の単語区切り結果の例のように単語毎に半角空白で区切られ、かつ１行に１文が格納されたテキストファイルである。
【００９０】
学習部５６では、Ｍｏｓｅｓで提供されている学習プログラムにより、中国語及び日本語のテキストファイルから、翻訳モデル６０として、以下のモデルＤＢを作成した。
・句翻訳モデルＤＢ  phrase-table.gz
・句並べ替えモデルＤＢ  reordering-table.wbe-msd-bidirectional-fe.gz
【００９１】
また、公知の言語モデル学習プログラムＳＲＩＬＭにより、日本語のテキストファイルから、以下を作成した。
・言語モデルＤＢ  ja.5gram.arpa.gz
本実施例では単語５グラム言語モデルを作成した。
【００９２】
さらに、モデル間の重みの最適値を決定する「誤り最小化学習」（Minimum Error Rate Training：ＭＥＲＴ）と呼ばれる公知の方法（非特許文献３「Franz J. Och. 2003. Minimum error rate training for statistical machine translation. In Proceedings of the 41st annual conference of the Association for Computational Linguistics, pp. 160-167, 2003.」）によって、モデル間の重みを学習し、上記の各モデルＤＢの情報と合わせて、翻訳プログラム設定ファイルに書き出す。
【００９３】
本実施例の方法で実現された翻訳装置（機械翻訳プログラム）は、従来技術で構成された機械翻訳プログラム及び従来の主辞後置型並べ替え方法に基づく機械翻訳プログラムより高い翻訳性能を示した。約５３万文の中日並行コーパスで学習された統計モデルを用いた実験において、当該分野で最も一般的に用いられる評価指標ＢＬＥＵの値が、従来技術で構成された機械翻訳プログラムでは0.2070、従来の主辞後置型並べ替え方法に基づく機械翻訳プログラムでは0.2317であったのに対し、本実施例の機械翻訳プログラムでは0.2414を達成した。
【００９４】
以上説明したように、本実施の形態の翻訳装置によれば、中国語から日本語に翻訳する際の事前並べ替えにおいて、主辞後置型並べ替え規則に中国語特有の例外規則を加えて設定することで主辞後置型並べ替えを中国語の特徴に合わせて改善でき、より日本語に近い語順に並べ替えることが可能になる。その結果として中国語から日本語への翻訳において語順の差が非常に小さくなることから、翻訳精度も向上する。
【００９５】
なお、上記実施の形態及び実施例では、中国語から日本語に翻訳する場合について説明したが、翻訳先言語は日本語に限定されず、日本語と同じような文法構造や語順を持つ主辞後置型の言語（例えば韓国語）への適用も可能である。
【００９６】
また、上記実施の形態及び実施例では、品詞が動態助詞の単語、終助詞の単語、間投詞の単語、同種のものを列挙する場合に用いる接尾語の単語、否定を表す副詞の単語、並立を表す副詞の単語、及び句読点類に対応するノードの全てを例外ノードとして設定する場合について説明したが、このうちの１つを例外ノードとして設定してもよいし、２つ以上の組み合わせを例外ノードとして設定してもよい。
【００９７】
また、上記実施の形態では、翻訳モデル学習部と翻訳部とを１つのコンピュータで構成する場合について説明したが、別々のコンピュータで構成するようにしてもよい。
【００９８】
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００９９】
また、上述の翻訳装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１００】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施の形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１０１】
１０   翻訳装置
２０   翻訳処理部
２２   入力部
２４   入力文解析部
２４ａ 形態素解析部
２４ｂ 構文解析部
２６   並べ替え部
２８   翻訳部
３０   出力部
４０   並行コーパス
５０   翻訳モデル学習部
５２   学習データ言語解析部
５４   学習データ並べ替え部
５６   学習部
６０   翻訳モデル
【図１】
0005462894.tif 000003
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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