(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって、複数のリソースを受信するステップであって、前記複数のリソースは複数のアンカーテキストを含む、ステップと、
コンピュータによって、前記複数のアンカーテキストから１又は複数の潜在的な翻字を決定するステップと、
コンピュータによって、前記決定された１又は複数の潜在的な翻字が同じリソース又はロケーションを識別するテキストと共起することの尤度に基づき、前記決定された１又は複数の潜在的な翻字をソートするステップと、
コンピュータによって、前記ソートされた１又は複数の潜在的な翻字から１又は複数の潜在的な翻字ペアを識別するステップであって、各潜在的な翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキストと、第２筆記システムの第２アンカーテキストとを含み、前記第２アンカーテキストと前記第１アンカーテキストとは、同じリソース又はロケーションを識別する、ステップと、
各潜在的な翻字ペアについて、
コンピュータによって、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとを比較するステップであって、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとの間の第１編集距離を決定するステップと、前記第１編集距離を第１閾値と比較するステップとを具備する、ステップと、
コンピュータによって、前記第１編集距離と前記第１閾値との比較に基づき、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと第１に分類するステップと、
コンピュータによって、前記第１に分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、前記第１に分類された潜在的な翻字ペアを第１にソートして、第１にソートされた潜在的な翻字ペアを作るステップと、
コンピュータによって、前記第１にソートされた潜在的な翻字ペアのサブセットを識別するステップであって、前記サブセットは、翻字ペアであると分類された潜在的な翻字ペアと、翻字ペアではないと分類された潜在的な翻字ペアとを含む、ステップと、
前記サブセットの各潜在的な翻字ペアについて、
コンピュータによって、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとを位置合わせするステップと、
コンピュータによって、前記位置合わせから１又は複数の編集を抽出するステップと、
コンピュータによって、前記１又は複数の編集および前記サブセットに基づき、分類モデルを生成するステップと、
コンピュータによって、前記分類モデルを使用して、前記第１に分類された潜在的な翻字ペアのそれぞれを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと第２に分類するステップと
を具備する方法。
【請求項２】
前記位置合わせするステップは前記第１編集距離を最小化するステップに基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１閾値は、前記第１アンカーテキストの長さ、および、前記第２アンカーテキストの長さのうちのより小さいほうであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１編集距離が前記第１閾値より大きいとき、前記潜在的な翻字ペアは翻字ペアではないと第１に分類され、かつ、
前記第１編集距離が前記第１閾値より小さいとき、前記潜在的な翻字ペアは翻字ペアであると第１に分類されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記分類モデルを生成するステップは、
前記１又は複数の編集のそれぞれを特徴に関連付けるステップと、
各特徴について特徴加重を生成するステップと
を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第２に分類するステップは、
前記第１に分類された潜在的な翻字ペアのそれぞれについて、
前記第１に分類された潜在的な翻字ペアを前記分類モデルの前記１又は複数の特徴と比較するステップと、
前記比較に基づき、１又は複数の特徴加重を決定するステップと、
前記１又は複数の特徴加重を合計して、分類スコアを作るステップと
を具備することを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１筆記システムに関連付けられた前記１又は複数の編集について、
前記第２に分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、前記第２に分類された潜在的な翻字ペアを第２にソートするステップと、
各第２にソートされた潜在的な翻字ペアについて、
その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアではないと示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップと、
前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの最も高い尤度を有し、かつ、その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであると示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを最良の潜在的な翻字ペアと再分類するステップと、
前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアと前記最良の潜在的な翻字ペアとの間の第２編集距離を決定するステップと、
その第２編集距離が第２閾値より小さく、かつ、その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであると示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアであると再分類するステップと、
その第２編集距離が前記第２閾値より大きいとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップと
をさらに具備する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第２筆記システムに関連付けられた前記１又は複数の編集について、
前記再分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、前記再分類された潜在的な翻字ペアを第３にソートするステップと、
翻字ペアであると分類された各第３にソートされた潜在的な翻字ペアについて、
その対応する分類スコアが前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアではないと示すとき、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップと、
前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの最も高い尤度を有し、かつ、その対応する分類スコアが前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることを示すとき、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアを最良の潜在的な翻字ペアと再分類するステップと、
前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアと前記最良の潜在的な翻字ペアとの間の第３編集距離を決定するステップと、
その第３編集距離が第３閾値より小さく、かつ、その対応する分類スコアが前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであると示すとき、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアであると再分類するステップと、
その第３編集距離が前記第３閾値より大きいとき、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップと
をさらに具備する請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記分類モデルはサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）を使用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記尤度は対数尤度比を使用して計算することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
コンピュータによって、複数のリソースを受信するステップであって、前記複数のリソースは複数のアンカーテキストを含む、ステップと、
コンピュータによって、前記複数のアンカーテキストから１又は複数の潜在的な翻字を決定するステップと、
コンピュータによって、前記決定された１又は複数の潜在的な翻字から１又は複数の潜在的な翻字ペアを識別するステップであって、各潜在的な翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキストと、第２筆記システムの第２アンカーテキストとを含み、前記第２アンカーテキストと前記第１アンカーテキストとは同じリソース又はロケーションを識別する、ステップと、
各潜在的な翻字ペアについて、
コンピュータによって、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと分類するステップであって、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとの間の第１編集距離を決定するステップと、前記第１編集距離と第１閾値を比較するステップと、前記第１編集距離と前記第１閾値との比較に基づき、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと分類するステップとを具備する、ステップと、
コンピュータによって、前記第１アンカーテキストを前記第２アンカーテキストと位置合わせするステップと、
コンピュータによって、前記位置合わせから１又は複数の編集を抽出するステップと、
コンピュータによって、前記１又は複数の編集および前記分類された潜在的な翻字ペアのサブセットに基づき、分類モデルを生成するステップと
を具備する方法。
【請求項１２】
前記分類モデルを使用して、前記潜在的な翻字ペアから翻字ペアを識別するステップをさらに具備する請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１又は複数の潜在的な翻字ペアは、前記１又は複数の潜在的な翻字が同じリソース又はロケーションを識別するテキストと共起することの尤度に基づき、前記１又は複数の潜在的な翻字から識別されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記位置合わせするステップは、前記第１編集距離を最小化するステップに基づくことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記第１閾値は、前記第１アンカーテキストの長さ、および、前記第２アンカーテキストの長さのうちの小さいほうであることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
改良ルールに基づき、前記潜在的な翻字ペアを再分類するステップをさらに具備し、
前記改良ルールは、
前記分類モデルを使用して、前記分類された潜在的な翻字ペアのそれぞれを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと第２に分類するステップと、
前記第１筆記システムに関連付けられた前記１又は複数の編集について、
前記第２に分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、前記第２に分類された潜在的な翻字ペアを第２にソートするステップと、
各第２にソートされた潜在的な翻字ペアについて、
その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアではないと示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップと、
前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの最も高い尤度を有し、かつ、その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであると示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを最良の潜在的な翻字ペアと再分類するステップと、
前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアと前記最良の潜在的な翻字ペアとの間の第２編集距離を決定するステップと、
その第２編集距離が第２閾値より小さく、かつ、その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであると示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアであると再分類するステップと、
その第２編集距離が前記第２閾値より大きいとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップ
によって実行される、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記改良ルールに基づき、翻字ペアであると分類された前記潜在的な翻字ペアを再分類するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、前記分類された潜在的な翻字ペアをソートするステップをさらに具備することを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
前記サブセットは、翻字ペアであると分類された潜在的な翻字ペアと、翻字ペアではないと分類された潜在的な翻字ペアとを具備することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記分類モデルはサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）を使用することを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項２１】
コンピュータにより実行可能な命令を備えたコンピュータプログラムであって、前記命令が、
複数のリソースを受信するステップであって、前記複数のリソースは複数のアンカーテキストを含む、ステップと、
前記複数のアンカーテキストから１又は複数の潜在的な翻字を決定するステップと、
前記決定された１又は複数の潜在的な翻字から１又は複数の潜在的な翻字ペアを識別するステップであって、各潜在的な翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキストと、第２筆記システムの第２アンカーテキストとを含み、前記第２アンカーテキストと前記第１アンカーテキストとは同じリソース又はロケーションを識別する、ステップと、
各潜在的な翻字ペアについて、
前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと分類するステップであって、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとの間の第１編集距離を決定するステップと、前記第１編集距離と第１閾値を比較するステップと、前記第１編集距離と前記第１閾値との比較に基づき、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと分類するステップとを具備する、ステップと、
前記第１アンカーテキストを前記第２アンカーテキストと位置合わせするステップと、
前記位置合わせから１又は複数の編集を抽出するステップと、
前記１又は複数の編集および前記分類された潜在的な翻字ペアのサブセットに基づき、分類モデルを生成するステップと
を実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項２２】
システムであって、
コンピュータにより実行可能な命令を備えたプログラムを含む機械可読記憶装置と、
１又は複数のコンピュータと
を備え、
前記命令が、
複数のリソースを受信するステップであって、前記複数のリソースは複数のアンカーテキストを含む、ステップと、
前記複数のアンカーテキストから１又は複数の潜在的な翻字を決定するステップと、
前記決定された１又は複数の潜在的な翻字から１又は複数の潜在的な翻字ペアを識別するステップであって、各潜在的な翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキストと、第２筆記システムの第２アンカーテキストとを含み、前記第２アンカーテキストと前記第１アンカーテキストとは同じリソース又はロケーションを識別する、ステップと、
各潜在的な翻字ペアについて、
前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと分類するステップであって、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとの間の第１編集距離を決定するステップと、前記第１編集距離と第１閾値を比較するステップと、前記第１編集距離と前記第１閾値との比較に基づき、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと分類するステップとを具備する、ステップと、
前記第１アンカーテキストを前記第２アンカーテキストと位置合わせするステップと、
前記位置合わせから１又は複数の編集を抽出するステップと、
前記１又は複数の編集および前記分類された潜在的な翻字ペアのサブセットに基づき、分類モデルを生成するステップと
を実行させる、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は翻字（transliteration）に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子ドキュメントは一般に多くの異なる言語で書かれている。各言語は特定の筆記システム（例えば、スクリプト）で通常表現され、特定のアルファベットによって普通は特徴付けられている。例えば、英語はラテン文字を使用して表現されるが、日本語はカタカナ文字を使用して表現される。一部の言語によって使用されるスクリプトは、追加のマーク又は文字を含むように拡張された特定のアルファベットを含んでいる。翻字では、第１筆記システムを使用して、第２筆記システムによって通常表される単語を表す。例えば、翻字された用語（transliterated term）は、あるスクリプトから他のスクリプトへ変換された用語、又は、他のスクリプトの用語のあるスクリプトにおける音声表示であり得る。用語の意味が翻字された用語に反映されないので、翻字と翻訳とは異なり得る。
【０００３】
翻字ペアを抽出する方法は、注釈付トレーニングデータ又は言語固有データを必要とする。例えば、翻字の従来技術は、ルール（第１スクリプトの１又は複数の特定の文字を第２スクリプトの１又は複数の特定の文字にマッピングすることができる）を使用する。これらのルールは一般に言語固有であり、かつ、注釈付トレーニングデータ及び／又はパラレルトレーニングデータ（例えば、第１及び第２スクリプトの比較可能なトレーニングデータ）を必要とする。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本明細書は翻字のための機械学習に関する技術を開示している。
【０００５】
一般に、本明細書に開示された本願発明の１態様は、複数のリソースを受信するアクションを含む方法において具体化することができる。前記複数のリソースは複数のアンカーテキスト（anchor text）を含むことができる。１又は複数の潜在的な翻字は、前記複数のアンカーテキストから決定することができる。前記１又は複数の潜在的な翻字は、前記１又は複数の潜在的な翻字が同じリソース又はロケーションを識別するテキストと共起することの尤度に基づいて、ソートすることができる。１又は複数の潜在的な翻字ペアを、前記１又は複数の潜在的な翻字から識別することができる。各潜在的な翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキストと、第２筆記システムの第２アンカーテキストとを含むことができる。前記第２アンカーテキストと前記第１アンカーテキストとは、同じリソース又はロケーションを識別することができる。各潜在的な翻字ペアについて、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとが比較され、かつ、前記潜在的な翻字ペアを、前記比較に基づいて、翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと第１に分類することができる。
【０００６】
前記第１に分類された潜在的な翻字ペアを、前記第１に分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、第１にソートして、第１にソートされた潜在的な翻字ペアを作ることができる。前記第１にソートされた潜在的な翻字ペアのサブセットを識別することができる。前記サブセットは、翻字ペアであると分類された潜在的な翻字ペアと、翻字ペアではないと分類された潜在的な翻字ペアとを含むことができる。
【０００７】
前記サブセットの各潜在的な翻字ペアについて、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとを位置合わせすることができ、かつ、前記位置合わせから１又は複数の編集を抽出することができる。分類モデルは、前記１又は複数の編集および前記サブセットに基づき、生成することができる。前記第１に分類された潜在的な翻字ペアのそれぞれを、前記分類モデルを使用して、翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと第２に分類することができる。この態様の他の実施例は、対応するシステム、装置、およびコンピュータプログラム製品を含んでいる。
【０００８】
これら及び他の態様は、以下の特徴のうちの１又は複数を選択的に含むことができる。前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとを比較するステップは、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとの間の第１編集距離を決定するステップと、前記第１編集距離を第１閾値と比較するステップとを具備している。前記位置合わせするステップは、前記第１編集距離を最小化するステップに基づくことができる。前記第１閾値は、前記第１アンカーテキストの長さ、および、前記第２アンカーテキストの長さのうちのより小さいほうであり得る。前記第１編集距離が前記第１閾値より大きいとき、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと第１に分類することができ、かつ、前記第１編集距離が前記第１閾値より小さいとき、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであると第１に分類することができる。
【０００９】
前記分類モデルを生成するステップは、前記１又は複数の編集のそれぞれを特徴に関連付けるステップと、各特徴について特徴加重を生成するステップとを具備することができる。前記第２に分類するステップは、前記第１に分類された潜在的な翻字ペアのそれぞれについて、前記第１に分類された潜在的な翻字ペアを前記分類モデルの前記１又は複数の特徴と比較するステップと、前記比較に基づき、１又は複数の特徴加重を決定するステップと、前記１又は複数の特徴加重を合計して、分類スコアを作るステップとを具備することができる。
【００１０】
さらに、前記方法は、前記第１筆記システムに関連付けられた前記１又は複数の編集について、前記第２に分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、前記第２に分類された潜在的な翻字ペアを第２にソートするステップと、各第２にソートされた潜在的な翻字ペアについて、その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアではないと示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップと、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの最も高い尤度を有し、かつ、その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであると示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを最良の潜在的な翻字ペアと再分類するステップと、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアと前記最良の潜在的な翻字ペアとの間の第２編集距離を決定するステップと、その第２編集距離が第２閾値より小さく、かつ、その対応する分類スコアが前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであると示すとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアであると再分類するステップと、その第２編集距離が前記第２閾値より大きいとき、前記第２にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップとを具備することができる。
【００１１】
さらに、前記方法は、前記第２筆記システムに関連付けられた前記１又は複数の編集について、前記再分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、前記再分類された潜在的な翻字ペアを第３にソートするステップと、翻字ペアであると分類された第３にソートされた潜在的な翻字ペアのそれぞれについて、その対応する分類スコアが前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアではないと示すとき、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップと、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの最も高い尤度を有し、かつ、その対応する分類スコアが前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることを示すとき、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアを最良の潜在的な翻字ペアと再分類するステップと、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアと前記最良の潜在的な翻字ペアとの間の第３編集距離を決定するステップと、その第３編集距離が第３閾値より小さく、かつ、その対応する分類スコアが前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアが翻字ペアであると示すとき、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアであると再分類するステップと、その第３編集距離が前記第３閾値より大きいとき、前記第３にソートされた潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと再分類するステップとを具備することができる。
【００１２】
前記分類モデルはサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）を使用することができる。前記尤度は対数尤度比を使用して計算することができる。
【００１３】
一般に、本明細書に開示された本願発明の別の態様は、複数のリソースを受信するアクションを含む方法において具体化することができる。前記複数のリソースは複数のアンカーテキストを含むことができる。１又は複数の潜在的な翻字が、前記複数のアンカーテキストから決定することができる。１又は複数の潜在的な翻字ペアを、前記１又は複数の潜在的な翻字から識別することができる。各潜在的な翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキストと、第２筆記システムの第２アンカーテキストとを含むことができる。前記第２アンカーテキストと前記第１アンカーテキストとは同じリソース又はロケーションを識別することができる。
【００１４】
各潜在的な翻字ペアについて、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと分類することができ、前記第１アンカーテキストを前記第２アンカーテキストと位置合わせすることができる。１又は複数の編集を前記位置合わせから抽出することができる。分類モデルは、前記１又は複数の編集および前記分類された潜在的な翻字ペアのサブセットに基づき、生成することができる。この態様の他の実施例は対応するシステム、装置、およびコンピュータプログラム製品を含んでいる。
【００１５】
これら及び他の態様が、以下の特徴のうちの１又は複数を選択的に含むことができる。さらに、前記方法は、前記分類モデルを使用して、前記潜在的な翻字ペアから翻字ペアを識別するステップを具備している。前記１又は複数の潜在的な翻字ペアは、前記１又は複数の潜在的な翻字が同じリソース又はロケーションを識別するテキストと共起することの尤度に基づき、前記１又は複数の潜在的な翻字から識別することができる。前記分類ステップは、前記第１アンカーテキストと前記第２アンカーテキストとの間の第１編集距離を決定するステップと、前記第１編集距離と第１閾値とを比較するステップと、前記比較に基づき、前記潜在的な翻字ペアを翻字ペアであるか又は翻字ペアではないと分類するステップとを含むことができる。前記位置合わせするステップは、前記第１編集距離を最小化するステップに基づくことができる。前記第１閾値は、前記第１アンカーテキストの長さ、および、前記第２アンカーテキストの長さのうちの小さいほうであり得る。
【００１６】
さらに、前記方法は、改良ルール、および、前記第１筆記システムの前記１又は複数の編集に基づき、前記潜在的な翻字ペアを再分類するステップを具備することができる。また、前記方法は、前記改良ルール、および、前記第２筆記システムの前記１又は複数の編集に基づき、翻字ペアであると分類された前記潜在的な翻字ペアを再分類するステップを具備することができる。さらに、前記方法は、前記分類された潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、前記分類された潜在的な翻字ペアをソートするステップを具備することができる。前記サブセットは、翻字ペアであると分類された潜在的な翻字ペアと、翻字ペアではないと分類された潜在的な翻字ペアとを具備することができる。前記分類モデルはサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）を使用することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本明細書に開示された本願発明の特定の態様は以下の利点のうちの１又は複数を実現するように実施することができる。アンカーテキストを使用した翻字ペアの自動識別は、(i)注釈付トレーニングデータの使用を減らす又は取り除くこと、および、(ii)言語固有ルール又はデータ（例えば、パラレルトレーニングデータ）の使用を減らす又は取り除くことによって、識別の柔軟性および範囲を増大させる。その結果、識別された翻字ペアの数（例えば、辞書において）を増やすことができ、したがって、入力テキストの翻字ペアを識別することの精度、再現率および正確度を向上させる。
【００１８】
本明細書に開示された本発明の１又は複数の態様の詳細が、添付の図面および以下の説明で述べられる。この説明および図面ならびに特許請求の範囲から、本発明の他の特徴、目的、および利点が明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】例の翻字ペアの図である。
【図２】アンカーテキストを使用した翻字ペアの例の自動識別を示したブロック図である。
【図３】例の潜在的な翻字ペアおよびその対応する編集を含む図である。
【図４】アンカーテキストを使用して翻字ペアを自動識別する例のプロセスを示したフローチャートである。
【図５】一般のコンピュータシステムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
種々の図面の類似の参照符号および記号は類似の要素を示している。
【００２１】
図１は例の翻字ペアを示している。例えば、翻字ペアは、第１筆記システムで表された第１単語と第２筆記システムで表された第２単語とを含むことができる。第１筆記システムと第２筆記システムとを使用して、同じ言語又は異なる言語を表現することができる。例えば、第１および第２筆記システムはカタカナおよび漢字であり、日本語を表現するのに使用された筆記システムである。他の例として、第１および第２筆記システムはラテンおよび漢字であり、異なる言語を表現するのに使用される。加えて、翻字ペアの各翻字はどんな長さのテキストでも含むことができる（例えば、翻字は単一の文字又は句である）。
【００２２】
翻字は複数の異体字を有する。換言すれば、第２筆記システムで表された単語の翻字について、第１筆記システムには複数の表示が存在する。例えば、図１は、英単語「saxophone」のラテン表示について、３つのカタカナ翻字「サクソフォン」、「サキソフォン」および「サキソフォーン」を含んでいる。
【００２３】
注釈付トレーニングデータ又は言語固有ルールの使用により、例えば、翻字ペアを識別するための分類モデル（例えば、分類子を使用する）をトレーニングするのに使用することができるトレーニングデータの量を制限することができる。その結果、翻字のすべての異体字が識別される尤度が低減される。しかし、分類モデルをトレーニングするのにアンカーテキストを使用することが、使用可能なトレーニングデータの量を増加させ（例えば、アンカーテキストを含むどんなリソースも使用することができる）、その結果、翻字のすべての異体字が分類子によって学習される尤度を増大させる。
【００２４】
図２は、アンカーテキストを使用した翻字ペアの例の自動識別を図示したブロック図である。図２は１又は複数のリソース210を含んでいる。例えば、１又は複数のリソース210は、ウェブページ、スプレッドシート、電子メール、ブログ、および、インスタントメッセージ（ＩＭ）スクリプトである。１又は複数のリソース210はアンカーテキストを含むことができる。
【００２５】
アンカーテキストは、例えば、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）によって識別されたリソース（例えば、ウェブページ）へリンクするテキストである。一部の実施例では、アンカーテキストは、リソースの特定のロケーション（例えば、ウェブページ上のロケーション）へリンクすることができる。アンカーテキストは、リソースに関する文脈情報を提供することができる。一部の実施例では、アンカーテキストは、関連したＵＲＬの実際のテキストに関連してもよい。例えば、Google（登録商標）ウェブサイトへのハイパーリンクを、<a href="http://www.google.com">Google</a>と表すことができる。
【００２６】
この例では、ハイパーリンクはウェブページに「Google」と表示する。
【００２７】
一部の実施例では、アンカーテキストは関連したＵＲＬの実際のテキストに関連していなくてもよい。例えば、Google（登録商標）ウェブサイトへのハイパーリンクを、<a href="http://www.google.com">search engine</a>と表すことができる。
【００２８】
この例では、ハイパーリンクはウェブページに「検索エンジン（search engine）」と表示する。
【００２９】
アンカーテキストがリソースに関する文脈情報を提供することができるので、同じリソースを識別する異なるアンカーテキストは、翻字ペアを識別するための注釈のないトレーニングデータとして使用することができる。「検索エンジン」は「Google」についての翻字ではないが、アンカーテキストの他の例は翻字と同じ文脈情報を提供してもよい。
【００３０】
例えば、Google（登録商標）ウェブサイトへの他のハイパーリンクを、<a href="http://www.google.com">谷歌</a>と表すことができる。
【００３１】
この例では、ハイパーリンクはウェブページに「谷歌」と表示する。谷歌は中国語の「Google」についての翻字である。
【００３２】
他の例として、ウェブページはアンカーテキスト「パーソナルケア（「personal care」のカタカナ翻字）」を含むことができ、かつ、英語ウェブサイトは、両方が同じウェブページへリンクするアンカーテキスト「personal care」を含むことができる（例えば、個人の健康についてのウェブページ）。
【００３３】
図２に戻ると、アンカーテキスト220をリソース210から抽出することができる。グーグル（登録商標）ウェブサイトへリンクしたアンカーテキストに関する前述の例に示したように、アンカーテキストの抽出されたサンプルは、同じ筆記システムであり、かつ、したがって、翻字ペアではない。さらに、同じリソース又はロケーションにリンクしていないアンカーテキストの抽出されたサンプルは、同じリソース又はロケーションにリンクしているサンプルよりも、文脈情報に関連することが少ない。特に、アンカーテキストのこれら抽出されたサンプルは、同じ文脈情報である可能性は低い。したがって、潜在的な翻字ペア230（例えば、翻字ペア候補）を、アンカーテキストのサンプル（異なる筆記システムで表され、かつ、同じリソース又はロケーションへリンクする）を識別することによって決定することができる。各潜在的な翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキストと、第２筆記システムの第２アンカーテキストとを具備している。
【００３４】
リソース210からアンカーテキスト220を抽出する間に、抽出されるアンカーテキストに関するさまざまな統計を収集することができる。例えば、リソースにおけるテキストの頻度（例えば、カウント）を決定することができる（アンカーテキストと同じであるが、リソース又はロケーションへリンクしていない（例えば、ＵＲＬに関連付けられていないプレーンテキスト））。また、１つより多くの筆記システムに出現し、かつ、同じリソース又はロケーションへリンクするアンカーテキストの頻度を決定することができる（例えば、潜在的な翻字ペアとして出現する）。さらに、単一の筆記システムにだけ出現するアンカーテキストの頻度を決定することができる。
【００３５】
複数のアンカーテキストから１又は複数の潜在的な翻字を決定することができる。これら頻度の内の１又は複数を使用して、尤度（潜在的な翻字が同じリソース又はロケーションを識別するテキストと共起する）を計算することができる。一部の実施例では、共起の尤度は、対数尤度比を使用することによって計算することができる。アンカーテキストの出現に関する他の統計も収集および使用されて、潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度を計算することができる。潜在的な翻字ペアを１又は複数の潜在的な翻字から識別することができる。１又は複数の潜在的な翻字を、１又は複数の潜在的な翻字が同じリソース又はロケーションを識別するテキストと共起することの尤度に基づき、ソートすることができる。この尤度決定を使用して、システムは、どんな言語又は筆記システムのトレーニングデータの潜在的な翻字ペアでも識別することができる（例えば、システムは言語／筆記システム非依存である）。
【００３６】
潜在的な翻字ペア220を識別した後、各潜在的な翻字ペアを採点することができる。特に、分類モデル240を生成することができる（分類子（例えば、線形サポートベクターマシーン（ＳＶＭ））を使用して）。分類モデル240を使用して、各潜在的な翻字ペアを採点する（score）ことができる（以降に詳細に説明するように）。概要として、分類モデル240は、翻字ペアの特徴と各特徴について対応する特徴加重（feature weight）とを含むことができる。特徴は潜在的な翻字ペアをマッチングすることができ、かつ、対応する特徴加重を合計して、潜在的な翻字ペアについての分類スコアを作ることができる。
【００３７】
各潜在的な翻字ペアが、翻字ペアであるか、又は、翻字ペアではないとして、初めは分類される。一部の実施例では、各潜在的な翻字ペアは、第１アンカーテキストと第２アンカーテキストとの間の編集距離に基づき、初めは分類される。例えば、編集距離は、第１アンカーテキストを第２アンカーテキストに変形させるのに使用される操作の数として定義することができる。
【００３８】
一時的に図３を参照すれば、例の潜在的な翻字ペアとその対応する編集が図示されている。翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキスト（例えば、「sample」）と、第２筆記システムの第２アンカーテキスト（例えば、「サンプル」）とを具備している。第１アンカーテキストと第２アンカーテキストとは、編集距離が決定される前に、処理することができる。一部の実施例では、第１アンカーテキストと第２アンカーテキストとは、共通の筆記システムに変形される。例えば、「サンプル」は「sanpuru」（例えば、発音から類推されるつづり）に変形することができ、したがって、第１アンカーテキストと変形された第２アンカーテキストとは共にラテン文字を具備している。一部の実施例では、第１アンカーテキストおよび変形された第２アンカーテキストは共に正規化される。例えば、「sample」および「sanpuru」を大文字にして、「SAMPLE」および「SANPURU」を作ることができる。この正規化を使用して、第１アンカーテキストと変形された第２アンカーテキストとの位置合わせを促進することができる。
【００３９】
処理された後、第１アンカーテキストと変形された第２アンカーテキストとは位置合わせされて、第１アンカーテキストと変形された第２アンカーテキストとのそれぞれからの編集距離、および、１又は複数の編集を決定することができる。位置合わせの間、第１アンカーテキストからの文字を、変形された第２アンカーテキストからの文字とマッチングさせることができる。一部の実施例では、統計的な尤度（第１アンカーテキストの１又は複数の文字が第２アンカーテキストの１又は複数と共起する）に基づき文字をマッチングさせることができる。例えば、共起の確率をダイス係数（Dice coefficient）によって測定することができる。一部の実施例では、子音マップを使用して、位置合わせプロセスをさらに改良することができる。
【００４０】
一部の実施例では、位置合わせは、編集距離が最小化されるように実行することができる。図３に戻れば、「SAMPLE」の文字は６つの操作で「SANPURU」の文字とマッチングされる。特に、操作は、（１）「S」と「S」とをマッチングするステップ、（２）「A」と「A」とをマッチングするステップ、（３）「M」と「N」とをマッチングするステップ、（４）「P」と「PU」とをマッチングするステップ、（５）「L」と「R」とをマッチングするステップ、（６）「E」と「U」とをマッチングするステップとを具備している。６つの操作が第１アンカーテキストと変形された第２アンカーテキストとを位置合わせするのに使用されるので、編集距離は６である。一部の実施例では、加重付ではない編集距離が最小化される。一部の実施例では、編集距離に加重を付けることができ、かつ、加重付き編集距離が最小化される。他の実施例もあり得る。
【００４１】
この例の位置合わせでは、第１アンカーテキストと変形された第２アンカーテキストとのそれぞれについて６つの編集が識別される。ラテンに関連付けられた編集を、特徴「S_S」、「A_A」、「M_N」、「P_PU」「L_R」および「E_U」として表すことができる。英字間の下線を使用して、第１アンカーテキストからの文字と、変形された第２アンカーテキストからの文字とを区別することができる。カタカナに関連付けられた編集を、特徴「S_S」、「A_A」、「N_M」、「PU_P」、「R_L」および「U_E」として表すことができる。各編集を分類モデル240の特徴に関連付けることができる。例えば、「P_PU」はラテンに関連付けられた潜在的な翻字ペアの特徴である。代わりに、「PU_P」はカタカナに関連付けられた潜在的な翻字ペアの特徴である。
【００４２】
一部の実施例では、潜在的な翻字ペアのアンカーテキストの開始又は終了に対応する特徴を、それぞれ潜在的な翻字ペアのアンカーテキストの開始についての特徴、および、潜在的な翻字ペアのアンカーテキストの終了についての特徴として示すことができる。例えば、特徴「S_S」を「^S_^S」と表すことができ、ここで、接頭語「^」は、この特徴が文字（潜在的な翻字ペアのアンカーテキストの開始に出現する）を表すことを示す。加えて、特徴「E_U」を「E$_U$」と表すことができ、ここで、接尾語「＄」は、この特徴が文字（潜在的な翻字ペアのアンカーテキストの終了に出現する）を表すことを示す。
【００４３】
これら指示を特徴に対する潜在的な候補ペアの比較の間に使用することができ、したがって、潜在的な候補ペアの開始および終了が適した特徴とだけ比較される（例えば、開始および終了特徴それぞれ）。その結果、適した特徴加重付けを使用して、分類スコアを計算することができる。他の実施例もあり得る。例えば、異なる文字（例えば、デリミタ）をセパレータ、接頭語、又は、接尾語として使用することができる。
【００４４】
一部の実施例では、位置合わせは、空の編集（empty edit）が存在しないように実行される。初めの位置合わせの後、隣接した編集が一緒にグループ化され、したがって、空の側を有する編集は存在しない。例として、第１アンカーテキスト「TOP」を、第２の変形されたアンカーテキスト「TOPPU（トップ」と位置合わせすることができる。初めは、位置合わせは、次の特徴「T_T」、「O_O」、「P_P」、「<null（空白）>_P」および「<null>_U」を作ってもよく、ここで、<null>は空の編集を表す。位置合わせを、隣接した特徴「<null（空白）>_P」および「<null>_U」を組み合わせて「<null>_PU」を作り、次いで、「P_P」および「<null>_PU」を組み合わせて「P_PPU」を作るように実行することができる。その結果、最終の位置合わせが特徴「T_T」、「O_O」および「P_PPU」を作る。
【００４５】
位置合わせの間、潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度を計算するのに使用することができる統計を収集することができる。例えば、第１アンカーテキストと変形された第２アンカーテキストとのそれぞれの子音の数のカウントを決定することができる。また、第１アンカーテキストと変形された第２アンカーテキストとのそれぞれの母音の数のカウントを決定することができる。カウント間の差異を計算することができる。第１アンカーテキストと第２の変形されたアンカーテキストとの間の差異を使用して、潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度を計算することができる。
【００４６】
潜在的な翻字ペアについて編集距離を決定した後、編集距離は閾値と比較される。一部の実施例では、閾値は、第１アンカーテキストの長さと第２アンカーテキストの長さのうちのより小さいほうである。編集距離が閾値より大きい場合、潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと分類することができる。そうでなければ、潜在的な翻字ペアを翻字ペアであると分類することができる。図３の例に戻れば、編集距離は６であり、かつ、「SAMPLE」および「SANPURU」の長さがそれぞれ６および７である。したがって、閾値は６であり、かつ、「SAMPLE」と「サンプル」とが翻字ペアであると初めは分類することができる。他の実施例もあり得る。例えば、初めの分類が、位置合わせの間に決定された統計に基づくことができる。他の例として、潜在的な翻字ペアを、編集距離が閾値より小さい場合、翻字ペアではないと分類することができる。
【００４７】
一部の実施例では、潜在的な翻字ペアのすべてが翻字ペアであるか、又は、翻字ペアではないと初めに分類された後、潜在的な翻字ペアがソートされる。潜在的な翻字ペアを、翻字ペアであることの尤度に従ってソートすることができる。例えば、各潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの対数尤度比を計算することができる（例えば、抽出および位置合わせの間に取得された統計（例えば、頻度およびカウント）を使用して）。ソートされた潜在的な翻字ペアのサブセットを使用して、分類モデル240を生成する（例えば、トレーニングする）ことができる。例えば、翻字ペアである可能性が最も高く（例えば、上位１％）、かつ、翻字ペアであると初めは分類された潜在的な翻字ペアを抽出することができる。これらのペアを使用して、翻字ペアのサンプルを表すことができる。加えて、翻字ペアである可能性が最も低く（例えば、下位１％）、かつ、翻字ペアではないと初めは分類された潜在的な翻字ペアを抽出することができる。これらのペアを使用して、翻字ペアではないサンプルを表すことができる。これらのサンプルを使用して、分類モデル240をトレーニングすることができる。
【００４８】
翻字ペアのサンプル、翻字ペアではないサンプル、および、特徴を使用して、分類モデル240を生成することができる（例えば、特徴のそれぞれについて特徴加重を生成する）。一部の実施例では、シンプルな線形ＳＶＭを、このデータを使用してトレーニングすることができる。特に、翻字ペアのサンプルを第１クラスのためのデータポイントとして使用することができる（例えば、翻字ペアであるデータポイントのクラス）。翻字ペアではないサンプルを、第２クラスのためのデータポイントとして使用することができる（例えば、翻字ペアではないデータポイントのクラス）。超平面（例えば、最大マージン超平面）を決定することができる（データポイント各クラスに分離し、かつ、超平面から最も近いデータポイントへの距離を最大化する）。他の実施例もあり得る。例えば、データを使用して、生成的モデル（generative model）をトレーニングすることができる（線形判別分析又は単純ベイズ分類、又は判別モデルを使用して、ロジスティック回帰又は認知を使用して）。
【００４９】
各特徴についての特徴加重は、特徴を含むサンプルに基づき計算することができる。例えば、特徴加重を、第１クラスのサンプルに含まれている特徴について増加させることができる。他の例では、特徴加重を、第２クラスのサンプルに含まれている特徴について減少させることができる。特徴が第１クラスおよび第２クラスの両方のサンプルに現れる場合、中立の特徴加重（例えば、ゼロ）を割り当てることができる。この例の取り決めを使用して、より高い分類スコアがより良い潜在的な翻字ペア（例えば、より良い翻字ペア候補）を表すことができる。
【００５０】
潜在的な翻字ペアの特徴に相当する特徴加重を合計して、潜在的な翻字ペアについての分類スコアを作ることができる。分類スコアに基づき、潜在的な翻字ペア（アンカーテキストから当初は抽出された）を翻字ペアであるか、又は、翻字ペアではないと分類することができる。上記した例の取り決めを使用して、例えば、分類スコアが負の場合、潜在的な翻字ペアを翻字ペアではないと分類することができる。例えば、分類スコアが正の場合、潜在的な翻字ペアを翻字ペアであると分類することができる。ゼロの分類スコアは中立の分類を表すことができる。
【００５１】
図３の例に戻れば、「sample」および「サンプル」を具備している潜在的な翻字ペアを、分類モデルの特徴と比較することができ、かつ、特徴「S_S」、「A_A」、「N_M」、「PU_P」および「R_L」を返すことができる。返された特徴に対応する特徴加重を合計して、潜在的な翻字ペアのための分類スコアを作ることができ、かつ、分類スコアを使用して、潜在的な翻字を分類することができる。
【００５２】
一部の実施例では、さらなる改良を、翻字ペアの自動分類の精度および正確度を向上させるために実行することができる。例えば、次の改良ルールを使用することができる。第１筆記システムに関連付けられた１又は複数の編集（例えば、特徴「S_S」、「A_A」、「N_M」、「PU_P」および「R_L」に関連付けられた編集）について、潜在的な翻字ペアを、潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの尤度に基づき、再びソートすることができる（例えば、対数尤度比を使用して）。潜在的な翻字ペアを、その対応する分類スコアが負である場合、翻字ペアではない（例えば、負の候補242）と再分類することができる。潜在的な翻字ペアを、潜在的な翻字ペアが翻字ペアであることの最も高い尤度を有し、かつ、その対応する分類スコアが正であるとき、最良の潜在的な翻字ペア（例えば、最良候補244）と再分類することができる。第２編集距離を、潜在的な翻字ペアと最良の潜在的な翻字ペアとの間に決定することができ、かつ、潜在的な翻字ペアを、その第２編集距離が第２閾値より小さく、かつ、その対応する分類スコアが正であるとき、翻字ペアである（例えば、正の候補246）と再分類することができる。潜在的な翻字ペアを、その第２編集距離が第２閾値より大きいとき、翻字ペアではないと再分類することができる。
【００５３】
一部の実施例では、また、同じ改良ルールを第２筆記システムに関連付けられた１又は複数の編集のために実行することができる（例えば、特徴「S_S」、「A_A」、「N_M」、「PU_P」、「R_L」および「U_E」に関連付けられた編集）。これらおよび他の実施例では、潜在的な翻字ペア（以前の改良において翻字ペアではないと以前に再分類された）は、この改良中に再分類されない。一部の実施例では、分類モデルに対するさらに高度な改良が、上記した分類モデル240をトレーニングするのに使用されたステップの１又は複数の繰り返しを実行することを通じて達成され得る。
【００５４】
初期の分類モデル240（例えば、プレ分類モデル）が生成され、かつ、一部の実施例で改良された後、分類モデル240を使用して、入力テキストの翻字ペアを識別することができる。特に、入力テキストを分類モデル240の特徴と比較することができ、かつ、翻字ペアを上記した方法を使用して識別することができる。加えて、分類モデル240の生成によって、識別された翻字ペアのセット（例えば、翻字ペアと分類された潜在的な翻字ペア）が生成される。
【００５５】
図４は、アンカーテキストを使用して翻字ペアを自動識別するための例のプロセス400を図示したフローチャートである。方法は、複数のリソースを受信するステップを具備し、複数のリソースは複数のアンカーテキストを含んでいる（410）。例えば、アンカーテキスト220を含むリソース210を、抽出エンジンによって受信することができる。一部の実施例では、１又は複数の潜在的な翻字を、複数のアンカーテキストから決定することができる。１又は複数の潜在的な翻字をソートすることができる（１又は複数の潜在的な翻字が同じリソース又はロケーションを識別するテキストと共起することの尤度に基づき）。１又は複数の潜在的な翻字ペアを１又は複数の潜在的な翻字から識別することができる。各潜在的な翻字ペアは、第１筆記システムの第１アンカーテキストと、第２筆記システムの第２アンカーテキストとを具備し、第２アンカーテキストと第１アンカーテキストとは同じリソースを識別する。
【００５６】
各潜在的な翻字ペアを、翻字ペアであるか、又は、翻字ペアではないと分類することができる（420）。例えば、分類エンジンは、分類ステップを実行することができる。第１アンカーテキストを第２アンカーテキストと位置合わせすることができる（430）。例えば、位置合わせエンジンが位置合わせステップを実行することができる。１又は複数の編集を位置合わせから抽出することができる（440）。例えば、抽出エンジン又は位置合わせエンジンが抽出を実行する。分類モデルを生成することができる（１又は複数の編集および分類された潜在的な翻字ペアのサブセットに基づき）（450）。サブセットは、翻字ペアであると分類された潜在的な翻字ペアと、翻字ペアではないと分類された翻字ペアとを含むことができる。翻字ペアを、分類モデルを使用して潜在的な翻字ペアから識別することができる（460）。例えば、分類エンジンは分類モデルを生成し、かつ、翻字ペアを識別することができる。
【００５７】
図５は、一般のコンピュータシステム500の概略図である。システム500は、上記した方法に関連して説明された操作（例えば、プロセス400）を実行するのに使用することができる。システム500は、プロセッサ510、メモリ520、記憶装置530、および入力/出力装置540を含むことができる。構成要素510、520、530、および540のそれぞれは、システムバス550を使用して相互接続される。プロセッサ510は、システム500内で実行される命令を処理することができる。そのような実行される命令は、例えば、図２のアンカーテキストを使用した翻字ペアを自動識別するために、システムの１又は複数の構成要素を実行させることができる。１実装では、プロセッサ510は単一スレッド化プロセッサである。別の実装では、プロセッサ510はマルチスレッド化プロセッサである。プロセッサ510は、メモリ520内又は記憶装置530上に格納された命令を処理して、入力/出力装置540のユーザインターフェースにグラフィック情報を表示することができる。
【００５８】
メモリ520は、システム500内の情報を格納するコンピュータ可読媒体（例えば、揮発性又は不揮発性）である。メモリ520は、例えば、潜在的な翻字ペア230と分類モデル240とを格納してもよい。記憶装置530は、システム500用の永続記憶装置を提供することができる。記憶装置530は、フロッピー（登録商標）ディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置、又はテープ装置、又は他の適した永続記憶装置手段であってもよい。入力/出力装置540は、システム500に関する入力/出力操作を実現する。１実装では、入力/出力装置540は、キーボード及び／又はポインティングデバイスを含む。別の実装では、入力/出力装置540は、グラフィカル・ユーザー・インターフェースを表示するためのディスプレイユニットを含む。
【００５９】
入力/出力装置540は、図２のアンカーテキストを使用して翻字ペアを自動識別するために、システムに関する入力/出力操作を実現する。セグメンテーションシステムがアンカーテキストを使用して翻字ペアを自動識別するためにコンピュータソフトウェアコンポーネントを含むことができる。そのようなソフトウェアコンポーネントの例は、リソースからアンカーテキストを抽出する抽出エンジン、潜在的な翻字ペアを位置合わせする位置合わせエンジン、潜在的な翻字ペアを分類する分類エンジンを含む。そのようなソフトウェアコンポーネントは、数例を挙げれば、記憶装置530、メモリ520に永続するか、又は、ネットワーク接続を通じて取得することができる。
【００６０】
本明細書に説明された例の多くは、英語-日本語（例えば、ラテン-カタカナ）翻字を説明するが、本願発明の実施例および説明された機能操作は、筆記システムおよび言語の他の組合せに対して実装することができる。例えば、翻字ペアを、英語（例えば、ラテン文字）および韓国語（例えば、ハングル文字）アンカーテキストから抽出することができる。他の例として、ヒンディー語（例えば、デバナーガリ文字）およびロシア語（例えば、キリル文字）アンカーテキストから、翻字ペアを抽出することができる。
【００６１】
加えて、一部の実施例では、テキストの他のタイプ（例えば、サンプル）を使用して、分類モデルをトレーニングすることができる。例えば、単一の筆記システムの単語の音声の変形を使用して、分類モデルをトレーニングすることができる。他の例として、単一の筆記システムの単語のつづりの変形を使用して、分類モデルをトレーニングすることができる。他の実施例もあり得る。
【００６２】
本願発明の実施例および本明細書に説明された機能操作は、デジタル電子回路で、又は本明細書で開示される構造およびその構造的均等物を含む、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、又はハードウェアで、又は、それらの１又は複数の組合せで実施され得る。本明細書に説明された本願発明の実施形態は、１又は複数のコンピュータプログラム製品、即ち、データ処理装置による実行のために、又は、データ処理装置の動作を制御するために、有形のプログラム搬送波上で符号化されたコンピュータプログラム命令の１又は複数のモジュールとして実施され得る。有形のプログラム搬送波はコンピュータ読取り可能媒体であり得る。コンピュータ読取り可能媒体は、機械読取り可能記憶デバイス、機械読取り可能記憶基板、メモリデバイス、又は、それらの１又は複数の組合せであり得る。
【００６３】
「データ処理装置」という用語は、データを処理するためのすべての装置、デバイス、および機械を包含する(一例として、プログラム可能なプロセッサ、コンピュータ、又は、マルチプロセッサ又はコンピュータを含む)。装置は、ハードウェアに加えて、問題のコンピュータプログラムのために実行環境を作成するコード(例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又は、それらのうちの１又は複数の組み合わせを構成するコード)を含むことができる。
【００６４】
コンピュータプログラム(また、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、又はコードとして知られている)は、コンパイルされたか又は解釈された言語、又は、宣言型又は手続き型言語を含むどんな形態のプログラミング言語でも書くことができ、かつ、スタンドアロンプログラム、又は、モジュール、コンポーネント、サブルーチン、又は、コンピューティング環境における使用に適した他のユニットを含むどんな形態でもそれを展開することができる。コンピュータプログラムは、必ずしもファイルシステムのファイルに対応しない。プログラムは、他のプログラム又はデータ(例えばマークアップ言語ドキュメントに格納された１又は複数のスクリプト)を保持するファイルの一部、問題のプログラムに専用の単一のファイル、又は、複数の連携ファイル(例えば、１又は複数のモジュール、サブプログラム、又はコードの部分を格納するファイル)に格納することができる。コンピュータプログラムは、１つのサイトに位置するか、又は、複数のサイトに渡り分散され、かつ、通信ネットワークにより相互接続される１又は複数のコンピュータで実行されるように展開することができる。
【００６５】
本明細書で説明されたプロセスおよびロジックフローは、入力データを作動させ、かつ、出力を生成することによって機能を実行するために、１又は複数のコンピュータプログラムを実行する１又は複数のプログラム可能なプロセッサによって実行することができる。また、プロセスおよびロジックフローは、専用論理回路(例えば、FPGA(プログラマブルゲート配列)又はASIC(特定用途向けIC))によって実行することができる(かつ、装置を実装することができる)。
【００６６】
コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサは、例として、一般および専用のマイクロプロセッサの両方、および、どんな種類のデジタルコンピュータの１又は複数のプロセッサを含んでいる。一般に、プロセッサは、リードオンリーメモリ、ランダムアクセスメモリー、又は両方から命令およびデータを受け取る。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを格納するための１又は複数のメモリデバイスである。一般に、コンピュータは、データを格納するための１又は複数の大容量記憶装置(例えば、磁気、MOディスク、又は光ディスク)を備えている(又は、データを受信する、データを転送する、又は、両方のために動作可能なように接続されている)。しかし、コンピュータは必ずしもそのようなデバイスを備える必要はない。さらに、コンピュータは、他のデバイス（例えば、一例を挙げれば、携帯電話、携帯型情報端末（PDA）、携帯音楽又はビデオプレーヤ、ゲームコンソール、全地球測位システム（GPS）受信器、話し言葉入力を有するデバイス）に組み込むことができる。
【００６７】
コンピュータプログラム命令およびデータを格納するのに適したコンピュータ読み取り可能な媒体は、すべての形態の不揮発性メモリ、媒体、およびメモリデバイスを含んでいる(一例として、半導体記憶装置(例えば、EPROM、EEPROM、およびフラッシュメモリデバイス)、磁気ディスク(例えば、内部ハードディスク又はリムーバブルディスク)、MOディスク、CD-ROMおよびDVD-ROMディスクを含む)。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路によって補うか、又は、組み込むことができる。
【００６８】
ユーザとのインタラクションを行うために、本明細書で説明された本願発明の実施例は、ユーザに情報を表示するための表示デバイス(例えば、CRT(陰極線管)又はLCD(液晶ディスプレイ)モニタ)およびキーボードおよびユーザがコンピュータに入力を送るために使用できるポインティングデバイス(例えば、マウス又はトラックボール)を有するコンピュータ上で実装することができる。他の種類のデバイスも、ユーザとのインタラクションを行うために使用することができ、例えば、ユーザに返されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック(例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック)とすることができ、ユーザからの入力は、音、音声、又は触覚入力を含む、任意の形態で受け取ることができる。
【００６９】
本明細書に説明された本願発明の実施例は、バックエンドコンポーネント(例えば、データサーバとして)を含んでいるか、又は、ミドルウェアコンポーネント(例えば、アプリケーションサーバ)を含んでいるか、又は、フロントエンドコンポーネント(例えば、ユーザが本明細書に記載された本願発明の実施例と相互作用することができるグラフィカルユーザーインターフェース又はウェブブラウザを有するクライアントコンピュータ)を含んでいるコンピュータシステム、又は、１又は複数のそのようなバックエンド、ミドルウェア、又はフロントエンドコンポーネントの組み合わせで実装することができる。システムのコンポーネントは、デジタルデータ通信(例えば、通信ネットワーク)のどんな形態又は媒体でも相互接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク(LAN)と広域ネットワーク(WAN)(例えば、インターネット)を含んでいる。
【００７０】
コンピュータシステムはクライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントおよびサーバは、一般に相互からリモートであり、かつ、通常は通信ネットワークを通じて相互作用する。クライアントおよびサーバの関係は、それぞれのコンピュータで動いて、かつ、相互にクライアント/サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。
【００７１】
本明細書は多くの詳細を含んでいるが、これらは特許請求の範囲に関する制限として理解すべきではなく、むしろ特定の実装の特定の実施例に固有の特徴の記述として理解しなければならない。また、別々の実施例との関連で本明細書に開示されているいくつかの特徴は、単一の実施例に組み合わせて実装することができる。また、逆に、単一の実施例との関連で本明細書に開示されているさまざまな特徴は、別々に複数の実施例で、又は、適したサブコンビネーションで実装することができる。そのうえ、特徴は、ある組み合わせで動作するものとして上に説明され、かつ、そのように初めは請求さえされるが、一部の場合、請求された組み合わせからの１又は複数の特徴は、組み合わせから切除することができ、かつ、請求された組み合わせはサブコンビネーション又はサブコンビネーションの変形例に方向付けてもよい。
【００７２】
同様に、操作が特定の順序で図面に表現されるが、所望の結果を得るために、そのような操作が示された特定の順序又は順番で実行されるか、又は、すべての図示された操作が実行されることを要求されると理解してはならない。ある状況では、マルチタスキングおよび並列処理が有利である。そのうえ、上記した実施例のさまざまなシステムコンポーネントの分離が、すべての実施例にそのような分離を要求とすると理解してはならず、一般に、説明されたプログラムコンポーネントおよびシステムは、単一のソフトウェア製品の中に一緒に一体化するか、又は、複数のソフトウェア製品の中にパッケージ化することができることを理解しなければならない。
【００７３】
本明細書に説明された本願発明の特定の実施例が説明された。他の実施例が添付の特許請求の範囲に含まれる。例えば、請求項に記載されたアクションは異なる順序で実行されても、所望の結果を達成することができる。１例として、添付図面に示されたプロセスは、所望の結果を達成するために、必ずしも、図示された特定の順序、又は、順番を必要としない。ある実施例では、マルチタスキングおよび並列処理が有利であってもよい。
【符号の説明】
【００７４】
210  リソース
220  アンカーテキスト
230  潜在的な翻字ペア
240  分類モデル
242  負の候補
244  最良候補
246  正の候補
510  プロセッサ
520  メモリ
530  記憶装置
540  入力/出力装置
【図１】
0005604435.tif 000002
【図２】
0005604435.tif 000003
【図３】
0005604435.tif 000004
【図４】
0005604435.tif 000005
【図５】
0005604435.tif 000006