(57)【要約】【課題】中間言語の語句を評価する方法及び装置並びに機械翻訳方法及び機械翻訳装置を提供する。【解決手段】かかる方法は、前記中間言語の語句がソース言語に対する第一特定属性を確定し；前記中間言語の語句がターゲット言語に対する第二特定属性を確定し；前記第一特定属性及び前記第二特定属性に基づいて、前記中間言語の語句の信頼性点数を計算し；及び、前記信頼性点数に基づいて、前記中間言語の語句を評価することを含み、前記中間言語の語句は、ソース言語の特定語句をターゲット言語の語句に翻訳するためのブリッジである。【選択図】図１Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
中間言語の語句を評価する方法であって、
前記中間言語の語句がソース言語に対する第一特定属性を確定し；
前記中間言語の語句がターゲット言語に対する第二特定属性を確定し；
前記第一特定属性及び前記第二特定属性に基づいて、前記中間言語の語句の信頼性点数を計算し；及び、
前記信頼性点数に基づいて、前記中間言語の語句を評価することを含み、
前記中間言語の語句は、ソース言語の特定語句をターゲット言語の語句に翻訳するためのブリッジである、方法。
【請求項２】
請求項1に記載の方法であって、
前記第一特定属性は、前記中間言語の語句が前記ソース言語における第一語義範囲を含み；及び、
前記第二特定属性は、前記中間言語の語句が前記ターゲット言語における第二語義範囲を含む、方法。
【請求項３】
請求項2に記載の方法であって、
前記第一語義範囲は、前記ソース言語中の、前記中間言語の語句に対応する語句の数又は該数の関数であり、及び、
前記第二語義範囲は、前記ターゲット言語中の、前記中間言語の語句に対応する語句の数又は該数の関数である、方法。
【請求項４】
請求項1に記載の方法であって、
前記第一特定属性は、さらに、
前記中間言語の語句の、前記ソース言語の特定語句への翻訳確率、及び/又は、
前記中間言語の語句の、前記ソース言語の特定語句への語彙化翻訳確率を含む、方法。
【請求項５】
請求項1に記載の方法であって、
前記中間言語の語句がソース言語に対する第一特定属性を確定するステップの前に、前記方法は、さらに、
前記ソース言語の特定語句と、前記中間言語の語句データベース中の語句とのアライメントを行い、前記中間言語の第一語句を取得し；
前記第一語句中から前記ソース言語の特定語句に対応しない部分を除去し、第一アライメント語句を取得し；
前記ターゲット言語の語句データベース中の語句と、前記中間言語の語句データベース中の語句とのアライメントを行い、前記中間言語の第二語句を取得し；
前記第二語句中から前記ターゲット言語の語句データベース中の語句に対応しない部分を除去し、第二アライメント語句を取得し；及び、
前記第一アライメント語句と、前記第二アライメント語句との共通集合中の語句を、前記中間言語の評価待ち語句とすることを含む、方法。
【請求項６】
請求項5に記載の方法であって、
前記第一アライメント語句と、前記第二アライメント語句との共通集合中の語句を、前記中間言語の評価待ち語句とするステップの前に、前記方法は、さらに、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が安定であるかどうかをそれぞれ判断し；及び、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が不安定であれば、前記開始部分を除去することを含む、方法。
【請求項７】
請求項6に記載の方法であって、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が安定であるかどうかをそれぞれ判断するステップは、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が前記ソース言語における語義範囲が第一閾値を超えたかどうかをそれぞれ判断し；及び/又は、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が前記ターゲット言語における語義範囲が第二閾値を超えたかどうかをそれぞれ判断することを含む、方法。
【請求項８】
機械翻訳方法であって、
請求項1〜7の任意の１項に記載の方法により、前記中間言語の語句の信頼性点数を取得し；
前記中間言語の語句の信頼性点数、及び、ソース言語の特定語句を前記中間言語の語句を経由して前記ターゲット言語の候補語句に翻訳する機械翻訳点数に基づいて、前記ターゲット言語の前記候補語句の翻訳点数を計算し；及び、
前記翻訳点数に基づいて、前記ターゲット言語の前記候補語句から、前記ターゲット言語の語句を翻訳結果として選択することを含む、機械翻訳方法。
【請求項９】
中間言語の語句を評価する装置であって、
前記中間言語の語句がソース言語に対する第一特定属性を確定する第一特定属性確定部；
前記中間言語の語句がターゲット言語に対する第二特定属性を確定する第二特定属性確定部；
前記第一特定属性及び前記第二特定属性に基づいて、前記中間言語の語句の信頼性点数を計算する信頼性点数計算部；及び、
前記信頼性点数に基づいて、前記中間言語の語句を評価する評価部を含み、
そのうち、前記中間言語の語句は、ソース言語の特定語句をターゲット言語の語句に翻訳するためのブリッジである、装置。
【請求項１０】
機械翻訳装置であって、
請求項9に記載の装置であって、前記中間言語の語句の信頼性点数を得る、装置；
前記中間言語の語句の信頼性点数、及び、ソース言語の特定語句を前記中間言語の語句を経由して前記ターゲット言語の候補語句に翻訳する機械翻訳点数に基づいて、前記ターゲット言語の前記候補語句の翻訳点数を計算する翻訳点数計算部；及び、
前記翻訳点数に基づいて、前記ターゲット言語の前記候補語句中から、前記ターゲット言語の語句を翻訳結果として選択する翻訳結果選択部を含む、機械翻訳装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語処理分野に関し、特に、中間言語の語句を評価する方法及び装置並びに機械翻訳方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
平行語彙情報は、クロスランゲージ(Cross  Language)応用（機械翻訳、クロスランゲージ情報取得など）において重要な地位を占める。しかし、任意の２種類の語言の平行語彙情報を取得することができるとは言えず、特に、使用範囲が非常に有限な語言については、それに関する平行語彙情報を得ることがかなり難しい。また、新しい単語や言葉がどんどん出てくるので、既に把握している平行語彙情報をもって新しく出てくる単語や言葉の発展に適応することもかなり難しい。よって、中間言語（Pivot  Language）という概念が導入されている。中間言語によって、より多くの平行語彙情報を補充する。しかし、中間言語の使用については、主に、２つの主な障碍が存在し、即ち、第一は、多義性であり、第二は、不整合である。
【０００３】
ソース言語（Source  Language）、中間言語、及びターゲット言語（Target  Language）の多義問題を解決するために、従来方法では、構造化バイリンガル字典、語義クラス（semantic  class）、複数の中間言語言、関連周波数、編集距離などの情報を用いる。従来方法では、一貫して、ソース言語と中間言語との間の翻訳確率、及び、中間言語とターゲット言語との間の翻訳確率により多義問題を反映することができ、また、最も高い確率を選択することによって多義問題を解決し得るとのことを信じる。
【０００４】
中間言語によってバイリンガル情報を得る従来方法は、基本的に、次のようなプロセスに従う。まず、ソース言語と中間言語との情報、及び、中間言語とターゲット言語との情報、例えば、翻訳確率、語彙化翻訳確率、編集距離、語義情報などを得る。次に、これらの情報に基づいて、最も信頼できるペアのソース言語の語句及びターゲット言語の語句を選択する。しかし、中間言語が複数の語義を含む場合、従来方法は、この種の場合に対して特殊処理を行うことがなく、依然として、翻訳確率が最も高い語句を最終結果として選択する。この種の方法は、非平行な言語材料に由来するソース言語及びターゲット言語が同じ意味を有しないとの特徴をなおざりにするので、中間言語の語句が多義を有する場合、翻訳確率は、ソース言語の語句とターゲット言語の語句との間の語義関係を反映することができない。
【０００５】
よって、上述の問題を解決することができる技術が望ましい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、中間言語の語句を評価する方法及び中間言語の語句を評価する装置、並びに、機械翻訳方法及び機械翻訳装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面によれば、中間言語の語句を評価する方法が提供される。該方法は、中間言語の語句がソース言語に対する第一特定属性を確定し；中間言語の語句がターゲット言語に対する第二特定属性を確定し；第一特定属性及び第二特定属性に基づいて、中間言語の語句の信頼性点数を計算し；及び、信頼性点数に基づいて、中間言語の語句を評価することを含み、そのうち、中間言語の語句は、ソース言語の特定語句をターゲット言語の語句に翻訳するためのブリッジ（Bridge）である。
【０００８】
本発明の他の側面によれば、機械翻訳方法が提供される。該方法は、
上述の中間言語の語句の評価方法により、中間言語の語句の信頼性点数を取得し；中間言語の語句の信頼性点数、及び、ソース言語の特定語句を中間言語の語句を経由してターゲット言語の候補語句に翻訳する機械翻訳点数に基づいて、ターゲット言語の候補語句の翻訳点数を計算し；及び、翻訳点数に基づいて、ターゲット言語の候補語句からターゲット言語の語句を翻訳結果として選択することを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１Ａ】本発明の一実施例における中間言語の語句を評価する方法のフローチャートである。
【図１Ｂ】本発明の一実施例における人工神経ネットワークに基づく信頼性点数の計算を示す図である。
【図２】本発明の他の実施例における中間言語の語句を評価する方法のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例における機械翻訳方法のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例における対中間言語の語句を評価する装置の構成ブロック図である。
【図５】本発明の他の実施例における中間言語の語句を評価する装置の構成ブロック図である。
【図６】本発明の他の実施例における中間言語の語句を評価する装置の構成ブロック図である。
【図７】本発明の一実施例における機械翻訳装置の構成ブロック図である。
【図８】本発明における中間言語の語句を評価する方法及び装置並びに機械翻訳方法及び機械翻訳装置を実施又は実現するための計算装置の例の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施例を説明する。
【００１１】
ある場合、ソース言語Aとターゲット言語Bとを直接関連させるための情報が足りず、中間言語Eとソース言語Aとを直接関連させる情報、及び、中間言語Eとターゲット言語Bとを直接関連させるための情報が存在する可能性がある。この種の場合、中間言語E中から１つ又は複数の語句Pをブリッジとして選択し、そして、ソース言語A中の特定語句Sをターゲット言語B中の対応する語句に翻訳するとのことを考慮してもよい。言い換えれば、中間言語Eの語句Pは、ソース言語Aの特定語句Sをターゲット言語B中の対応する語句Tに翻訳するためのブリッジとされてもよい。
【００１２】
図1Aは、本発明の一実施例における中間言語Eの語句Pを評価する方法100のフローチャートである。図1Bは、本発明の一実施例における人工神経ネットワークに基づく信頼性点数の計算を示す図である。
【００１３】
図1Aに示すように、ステップS102では、中間言語Eの各語句Pがソース言語Aに対する特定属性（即ち、第一特定属性）を確定する。言い換えれば、語句Pがソース言語Aにおいて呈する特定属性を確定する。
【００１４】
第一特定属性は、中間言語Eの各語句Pがソース言語Aにおける語義範囲（即ち、第一語義範囲）を含んでもよい。語句Pがソース言語Aにおける意味が多いほど、第一語義範囲が大きい。例えば、該第一語義範囲は、ソース言語A中の、中間言語Eの各語句Pに対応するの語句の数、又は、該数の関数であってもよい。ある場合、ソース言語A中の、中間言語Eの語句Pに対応する語句の数が指数性を呈するので、該数の１つの関数を取って、得た結果が線形性を有するようにさせてもよい。例えば、該関数は対数であってもよい。
【００１５】
ステップS104では、中間言語Eの各語句Pがターゲット言語Bに対する特定属性（即ち、第二特定属性）を確定する。言い換えれば、語句Pがソース言語Aにおいて呈する特定属性を確定する。
【００１６】
第二特定属性は、中間言語Eの各語句Pがターゲット言語Bにおける語義範囲（即ち、第二語義範囲）を含んでも良い。語句Pがターゲット言語Bにおける意味が多いほど、範囲が大きい。例えば、該第二語義範囲は、ターゲット言語B中の、中間言語Eの各語句Pに対応する語句の数、又は、該数の関数であってもよい。同様に、該関数は対数であってもよい。
【００１７】
ステップS106では、第一特定属性及び第二特定属性に基づいて、中間言語Eの各語句Pの信頼性点数を計算する。
【００１８】
一実施例では、第一特定属性及び第二特定属性を特徴とし、例えば、回帰アルゴリズムによって、中間言語Eの各語句Pの信頼性点数を計算しても良い。
【００１９】
好ましくは、一実施例では、第一特定属性及び第二特定属性を特徴として、人工神経ネットワーク（Artificial  Neural  Networks：ANN）アルゴリズムによって、中間言語Eの各語句Pの信頼性点数を計算してもよい。
【００２０】
人工神経ネットワークは、実質的に、一種の簡単な数学モデルであり、方程式f:x|yによって定義され得る。人工神経ネットワーク中のネットワークという単語とは、各システム中の各層の神経元中の神経元間の相互接続を指す。１つの典型な人工神経ネットワークは、三層の神経元を有する。第一層の神経元は、入力神経元であり、データを受けて第二層の神経元に送るために用いられる。その後、データは、数が第一層の数よりも多い第二層神経元によって第三層の出力神経元に送られる。より複雑な人工神経ネットワークは、より多くの層数を有してもよい。各神経元に記憶のパラメータが重み（weight）と称され、重みは、データ伝送プロセスにおいてデータとの計算が行われる。数学上では、１つの神経ネットワークの方程式f(x)は、一連の方程式gm(x)の組み合わせである。gm(x)は、他の一連の方程式の組み合わせと定義されてもよい。この方程式は、図1Bに示すようなネットワーク構成図と表されても良く、この構成図中の矢印は、各変量間の依存関係を示し、Pr(S|P)は、中間言語Eの語句Pの、ソース言語Aの特定語句への翻訳確率を表し、Pw(S|P)は、中間言語Eの語句の、ソース言語Aの特定語句への語彙化翻訳確率を表し、S(P)は、第一語義範囲及び第二語義範囲を含むことを表す。図1Bには、Pr(S|P)、Pw(S|P)、及びS(P)を同時に示しているが、S(P)のみを用い、Pr(S|P)及びPw(S|P)を用いなくてもよい。
【００２１】
人工神経ネットワークでは、“非線形重み和”は、一種の広く使用さている関数の組み合わせであり、次のように表れる。
【数１】
2014216029.tif 000003
【００２２】
そのうち、f(x)は、信頼性点数を表し、Kは、活性化関数を表し、gm(x)は、第m個の特徴の値を表し、wmは、第m個の特徴の重みを表し、biasWは、バイアス重みを表し、biasVは、バイアス値を表す。一実施例では、tanh(x)を活性化関数として用いる。
【００２３】
このように、人工神経ネットワークによって信頼性点数を計算することができる。なお、他の回帰方法又は他の適切な方法によって信頼性点数を計算してもよい。
【００２４】
一実施例では、中間言語の信頼性は、語句Pが、語句Sを対応する語句Tに翻訳するためのブリッジになる可能性と、語義正確性とのバランスとして定義されてもよい。例えば、上述の実施例では、人工神経ネットワークを用いて回帰計算を行うことによって、可能性と語義正確性との間のバランスを求め、そして、最終的には、中間言語E中の各語句Pについて、それ相応の信頼性点数を計算する。
【００２５】
一実施例では、第一語義範囲及び第二語義範囲を特徴として用いて信頼性点数を計算してもよい。他の実施例では、第一語義範囲、第二語義範囲、中間言語Eの語句Pの、ソース言語Aの特定語句Sへの翻訳確率、及び/又は、中間言語Eの語句の、ソース言語Aの特定語句Sへの語彙化翻訳確率を特徴として用いて信頼性点数を計算してもよい。言い換えれば、該実施例では、第一語義範囲及び第二語義範囲の他、第一特定属性は、さらに、中間言語Eの語句Pの、ソース言語Aの特定語句への翻訳確率、及び/又は、中間言語Eの語句の、ソース言語Aの特定語句への語彙化翻訳確率を含んでもよい。なお、任意の適切な方法で、中間言語Eの語句Pの、ソース言語Aの特定語句への翻訳確率Pr(S|P)、及び、中間言語Eの語句の、ソース言語Aの特定語句への語彙化翻訳確率Pw(S|P)を求めてもよい。例えば、次の式（2）により、中間言語Eの語句Pの、ソース言語Aの特定語句への翻訳確率Pr(S|P)を計算することができる。
【数２】
2014216029.tif 000004
【００２６】
そのうち、関数N(S、P)は、ソース言語A中の特定語句Sと、中間言語E中の語句Pとの共現（co-occurrence）回数を表し、Siは、ソース言語中の全ての語句を表す。
【００２７】
例えば、次の式（3）により、中間言語Eの語句の、ソース言語Aの特定語句への語彙化翻訳確率Pw(S|P)を計算することができる。
【数３】
2014216029.tif 000005
【００２８】
そのうち、中間言語Eの語句Pがm個の単語からなり、各単語がPj(j=1、2、……、m)と表され、ソース言語Aの特定語句Sがn個の単語からなり、各単語がSi(i=1、2、……、n)と表され、関数W(Si、Pj)が単語Pjを単語Siに翻訳する確率を表すとする。計算に当たって、語句Pの、特定語句Sへの単語レベルのアライメント関係が既知であるとし（例えば、語句P中の第１個の単語が、特定語句Sの第1〜第3個の単語に対応することが既知である）、Alはアライメントを表す。（i,j）∈Alの意味は、語句Pと特定のSとがアライメントである時に、単語Piと単語Siとが対応するとのことである。|…|は、個数を求めることを表し、よって、積符号（Π）の後の分数は、Siに対応するP中の語句の個数を表し、即ち、その後の和（Σ）による結果に対して算術平均値を求めるのである。積符号（Π）は、iの値が1からnまで（即ち、特定語句S中の第１個の単語から最後の１つの単語まで）であると規定し、語句P中の、単語Siに対応する全ての単語については、語句P中の単語PjをSiに翻訳する確率を求め、そして、和を求める。この和で、語句P中の単語PjがSiに対応する個数を割ることで、１つの点数を得る。そして、得られた点数の積を、語句Pの、語句Sへの語彙化翻訳確率とする。
【００２９】
次に、ステップS108では、信頼性点数に基づいて、中間言語Eの各語句Pを評価する。
【００３０】
以下、ソース言語が中国語であり、ターゲット言語が日本語であり、中間言語が英語であのを例として本発明の利点を説明する。本発明の一実施例では、中間言語中から、最も狭い語義範囲を有する語句を選択する。例えば、中国語の“水流”を日本語中の対応する語句に翻訳するとする。英語には１つ以上の選択可能な語句があり、従来方法では、語義“水流”を含む可能性が一番大きい１つの語句を選択するので、“flow”がベストチョイスである。しかし、“flow”は、日本語の“水流”に翻訳する確率が非常に低く、最終的には、“flow”を経由して翻訳すると、誤った日本語訳文を生じさせてしまう。本発明の一実施例では、中間言語中の“water  flow”が最も正確なのもであると見なし、なぜなら、それは、中国語の“水流”の語義を含むと同時に、日本語中の“水流”の意味をも正確に反映しているからである。よって、中間言語E中の語句Pの、ソース言語Aにおける特定属性、及び、語句Pの、ターゲット言語Bにおける特定属性に基づいて、語句Pがブリッジとなる信頼性を評価することができ、これによって、信頼性がより高い中間言語の語句をブリッジとして選択して翻訳を行うことができる。
【００３１】
図2は、本発明の他の実施例における中間言語Eの語句Pを評価する方法200のフローチャートである。
【００３２】
図2に示すように、ステップS202では、ソース言語Aの特定語句Sと、中間言語Eの語句データベース中の語句とのアライメントを行い、中間言語Eの少なくとも１つの第一語句を得る。言い換えれば、特定語句Sを、中間言語Eの語句データベース中の、特定語句Sの意味を有する可能性のある語句にアライメントさせ、便宜のため、得られた語句を第一語句と称する。
【００３３】
ステップS204では、少なくとも１つの第一語句中から、ソース言語Aの特定語句Sに対応しない部分を除くことで、少なくとも１つの第一アライメント語句を得る。言い換えれば、各第一語句については、その中の一部のみが特定語句Sに対応する可能性があり、よって、対応しない部分を除く必要があり、便宜のため、対応しない部分を除いて得られた語句を第一アライメント語句と称する。なお、ここで除去された部分とは、１つの第一語句中の一部を指すであり、複数の第一語句中の幾つかの第一語句を指すのではない。
【００３４】
ステップS206では、ターゲット言語Bの語句データベース中の語句と、中間言語Eの語句データベース中の語句とのアライメントを行い、中間言語Eの少なくとも１つの第二語句を得る。ある場合、幾つかの言語材料が存在し、このよな言語材料は、ターゲット言語Bと、中間言語Eとの関連性を含むが、往々して、ターゲット言語Bと、中間言語Eとは、一対一に対応しないので、ターゲット言語Bと中間言語Eとをアライメントさせる必要がある。便宜のため、中間言語E中の、ターゲット言語B中の語句にアライメントすることができる語句を第二語句と称する。
【００３５】
ステップS208では、少なくとも１つの第二語句から、ターゲット言語Bの語句データベース中の語句に対応しない部分を除去して、少なくとも１つの第二アライメント語句を得る。同様に、各第二語句については、一部のみがターゲット言語B中の語句との対応性を有する可能性があるので、対応しない部分を除去する必要があり、便宜のため、対応しない部分を除いて得られた語句を第二アライメント語句と称する。なお、ここで除去された部分とは、１つの第二語句中の一部を指すのであり、複数の第二語句中の幾つかの第二語句を指すのではない。
【００３６】
ステップS210では、上述の少なくとも１つの第一アライメント語句と、上述の少なくとも１つの第二アライメント語句との共通集合中の語句を中間言語Eの評価待ち語句とする。共通集合中の語句は、ソース言語A中の語句Sに対応する語句であり、且つ、ターゲット言語B中の語句との対応性を有するので、共通集合中の語句は、語句Sをターゲット言語に翻訳するときの対応する語句とされる可能性がある。
【００３７】
理解しやすいため、以下、１つの例を挙げて上述のプロセスを詳しく説明する。
【００３８】
この例では、中国語がソース言語Aであり、特定語句Sが中国語の“甲硫安酸（メチオニンという意味）”であり、中間言語Eが英語であり、ターゲット言語Bが日本語であるとする。
【００３９】
中国語の“甲硫安酸”と、英語の語句データベース中の語句とのアライメントを行ったに、第一語句である“methionine  Promix、NEN、Boston、MA”、“-14C]-L-methionine”などを得る。該第一語句から、“甲硫安酸”に対応しない部分、即ち、“Promix、NEN、Boston、MA”、“-14C]-L-”などを除去することで、第一アライメント語句“methionine”を得る。ここでは、“甲硫安酸”に対応する１つのみの語句“methionine”を挙げているが、容易に理解できるのは、幾つかの語句、例えば、“気体”については、その対応する英語の語句の数が複数ある可能性があり、例えば、“air”、“gas”などがあるので、１つ以上の第一語句を得る可能性があり、そして、１つ以上の第一アライメント語句を得る可能性もある。
【００４０】
次に、日本語の語句データベース中の語句と、英語の語句データベース中の語句とのアライメントを行い、各日本語の語句に対応する英語の語句を第二語句として取得し、即ち、日本語の語句と、英語の語句との対応関係を得ることに相当する。同様に、英語の語句から、日本語の語句に対応しない部分を除去して第二アライメント語句を得る。もちろん、第二アライメント語句の数は、第一アライメント語句の数よりも大きくなる可能性がある。最後的には、第一アライメント語句と第二アライメント語句との共通集合中の語句作を評価待ちの英語の語句とし、即ち、共通集合中の語句を、信頼性点数を計算する必要のある語句とする。
【００４１】
一実施例では、第一アライメント語句と第二アライメント語句との共通集合中の語句を評価待ち中間言語Eの語句とするステップ（即ち、ステップS210）の前に、さらに、第一アライメント語句の開始部分及び第二アライメント語句の開始部分が安定であるかどうかをそれぞれ判断してよい。例えば、第一アライメント語句の開始部分及び第二アライメント語句の開始部分がソース言語Aにおける語義範囲が第一閾値を超えたかどうかをそれぞれ判断する。また、さらに、第一アライメント語句の開始部分及び第二アライメント語句の開始部分がターゲット言語Bにおける語義範囲が第二閾値を超えたかどうかをそれぞれ判断してもよい。第一アライメント語句の開始部分及び第二アライメント語句の開始部分が安定でなければ、開始部分を除去する。また、ソース言語が中国語であり、中間言語が英語であり、及び、ターゲット言語が日本語であるのを例とすると、開始部分の定冠詞、不定冠詞、介詞、副詞などは、中国語における語義範囲及び日本語における語義範囲が往々して大きすぎるので、不安定の語句として除去されてもよい。
【００４２】
次に、ステップS212では、中間言語Eの評価待ち語句がソース言語Aに対する第一特定属性を確定する。
【００４３】
ステップS214では、中間言語Eの評価待ち語句がターゲット言語Bに対する第二特定属性を確定する。
【００４４】
ステップS216では、第一特定属性及び第二特定属性に基づいて、中間言語Eの評価待ち語句の信頼性点数を計算する。
【００４５】
ステップS218では、信頼性点数に基づいて、中間言語Eの評価待ち語句を評価する。
【００４６】
図3は、本発明の一実施例における機械翻訳方法300のフローチャートである。
【００４７】
図3に示すように、ステップS302では、上述の中間言語Eの語句Pの評価方法100又は200により、中間言語Eの語句Pの信頼性点数を得ることができる。
【００４８】
ステップS304では、中間言語Eの語句Pの信頼性点数、及び、ソース言語Aの特定語句Sを中間言語Eの語句を経由してターゲット言語Bの候補語句に翻訳する機械翻訳点数に基づいて、ターゲット言語Bの候補語句の翻訳点数を計算する。
【００４９】
例えば、信頼性点数及び機械翻訳点数に基づいて、CKY（Cocke-Kasami-Younger）アルゴリズムによって、ターゲット言語Bの候補語句の翻訳点数を計算することができる。
【００５０】
例えば、中間言語Eの複数の語句中から、信頼性点数が所定信頼性点数閾値よりも高い語句を信頼語句として選択することができる。信頼語句の個数がNであるとする。好ましくは、次の式（4）により、ターゲット言語Bの第i個の候補語句の翻訳点数Piを計算する。
【数４】
2014216029.tif 000006
【００５１】
そのうち、rjは、中間言語Eの第j個の信頼語句の信頼性点数であり、Tijは、ソース言語Aの特定語句Sを中間言語Eの第j個の信頼語句を経由してターゲット言語Bの第i個の候補語句に翻訳する機械翻訳点数である。
【００５２】
そのうち、次の式（5）により、機械翻訳点数Tij、（Tとも称される。）を計算してもよい。
【数５】
2014216029.tif 000007
【００５３】
そのうち、Wiは、翻訳重みであり、Fiは、特徴である。好ましくは、4個の特徴、正翻訳確率、逆翻訳確率、正語彙化翻訳確率及び逆語彙化翻訳確率を用いる。lnは、4個の特徴に対してそれぞれ自然対数を求めることを表す。
【００５４】
ステップS306では、翻訳点数に基づいて、ターゲット言語Bの候補語句中から、ターゲット言語Bの語句を翻訳結果として選択する。例えば、ターゲット言語中の、翻訳点数が最も高い語句を翻訳結果として選択してもよい。
【００５５】
中間言語の信頼性点数を推定しにくいため、一実施例では、群知能アルゴリズムを用いて、上述の方法に使用するパラメータを調整し、例えば、人工神経ネットワークアルゴリズム中のパラメータ、CKYアルゴリズム中のパラメータ、及び所定語義範囲閾値などを調整する。
【００５６】
群知能アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムに類似する。群知能アルゴリズムでは、まず、初期化を行って多くのシステム構成を取得し、各システム構成は、１つの個体として存在する。各個体が含む情報は、全体のシステムを構成することができる。各個体については、１つの評価関数によって評価する。各個体の評価点数は、この個体の突変確率及び繁衍確率に直接影響する。高評価値を有する個体の繁衍率が高いが、突変率が低い。逆に、低評価値を有する個体の繁衍率が低いが、突変確率が高い。群れ全体は、幾つかの世代の繁衍の後に、最も高い評価値を有する１つの個体を選択して用い、全体のシステムを構成する。
【００５７】
粒子群最適化アルゴリズム（Particle  Swarm  Optimization：PSO）は、群れに基づくものであり、環境への適応度に基づいて、群れ中の個体を良い領域に移動させる。しかし、それは、個体に対して発展演算子を使用せず、各個体を、D次元捜索空間中の１つの体積無しの粒子（即ち、点）と見なし、この粒子は、捜索空間において一定の速度で飛び、この速度は、その自身の飛行経験及び同伴の飛行経験に基づいて動的に調整され得る。第i個の粒子は、Xi=(xi1、xi2、…、xiD)と表され、そのうち、次元数Dの大小（Ｓｉｚｅ）は、調整する必要がある全てのパラメータの個数であり、各パラメータは、１つの特定の次元数に対応する。その経験した最もよい位置は、Pi=(pi1、pi2、…、piD)と記され、pbestとも称される。そのうち、最もよい位置とは、最もよい適応値を有する位置を指し、適応値の計算は、Xiを目標方程式に代入して解を求めることであり、求められた解の値は、適応値である。本発明では、目標方程式は、上述の式（4）であり、即ち、翻訳点数の計算用の公式である。群れの全ての粒子が経験した最も良い位置のインデックス番号は、符号gで表し、即ち、Pgであり、gbestとも称される。粒子iの速度は、Vi=(vi1、vi2、…、viD)で表す。各世代について、その第d次元(1≦d≦D)は、次のような方程式に従って変化する。
【数６】
2014216029.tif 000008
【数７】
2014216029.tif 000009
【００５８】
そのうち、wは、慣性重み(inertia  weight)であり、c1及びc2は、加速定数（acceleration  constants）であり、rand()及びRand()は、２つの[0、1]の範囲内に変化するランダム値である。
【００５９】
また、粒子の速度Viは、１つの最大速度Vmaxにより制限される。ある粒子への現在のの加速により、この粒子のある次元における速度vidが該次元の最大速度vmax,dを超えた場合、該次元の該粒子の速度は、該次元の最大速度vmax,dに制限され、即ち、該次元の最大速度vmax,dに等しい。
【００６０】
式（4）は、第一部分が粒子のその前の行為の慣性であり、第二部分が“認識（cognition）”部分であり、粒子自身の思考を表し、第三部分が“社会（social）”部分であり、粒子間の情報共用及び相互協力を表す。
【００６１】
“認識”部分：１つの強化されたランダム行為が将来に再び出現する可能性が大きい。ここでの行為は、“認識”であり、また、正確な知識を得たことは、強化されたとのことであると仮定し、このような１つのモデルは、粒子が励起されて誤差を減らすと仮定する。
【００６２】
“社会”部分：観察者は、１つのモデルが某行為を強化していると観察した時に、該行為を実行する確率を増加させる。即ち、粒子自身の認識は、他の粒子により模倣される。
【００６３】
PSOアルゴリズムは、次のような心理学的仮定を用い、即ち、一致を求める認識プロセスでは、個体が往々して自身の信念を覚え、また、その同時に、他の個体らの信念をも考慮する。他の個体の信念がよりよいと判断した時に、適応に調整を行う。
【００６４】
標準PSOのアルゴリズムのフローチャートは、次のようであり、即ち、1）１つの群れの粒子（群れの規模がmである）を初期化し、ランダムな位置和速度を含み；2）各粒子の適応度を評価し；3）各粒子について、その適応値と、その経験した最も良い位置pbestとを比較し、良いと判断すると、それを現在の最も良い位置pbestとし；4）各粒子について、その適応値と、全体が経験した最も良い位置gbestとを比較し、良いと判断すると、gbestのインデックス番号を再び設置し；5）方程式(1)に基づいて粒子の速度及び位置を変更し；6）終了条件（通常、十分に良い適応値であり、又は、１つの所定の最大値Gmaxに達する）を満たさない場合、2)戻す。
【００６５】
群知能アルゴリズムの他に、他のアルゴリズム、例えば、遺伝的アルゴリズム、人工免疫システム、ランダム伝播捜索、及びＥＭアルゴリズムなどを使用してよい。
【００６６】
図4は、本発明の一実施例における中間言語Eの語句Pを評価する装置400の構成ブロック図である。
【００６７】
図4に示すよう、中間言語Eの語句Pを評価する装置400は、第一特定属性確定部412、第二特定属性確定部414、信頼性点数計算部416、及び評価部418を含んでもよい。中間言語Eの語句Pは、ソース言語Aの特定語句Sをターゲット言語Bの語句に翻訳するためのブリッジである。
【００６８】
第一特定属性確定部412は、中間言語Eの語句がソース言語Aに対する第一特定属性を確定する。
【００６９】
例えば、第一特定属性は、中間言語Eの語句がソース言語Aにおける第一語義範囲を含んでもよい。第一語義範囲は、ソース言語A中の、中間言語Eの語句に対応する語句の数、又は、該数の関数である。該関数は、例えば、対数関数であってよい。幾つかの実施例では、第一特定属性は、さらに、中間言語Eの語句Pの、ソース言語Aの特定語句Sへの翻訳確率、及び/又は、中間言語Eの語句Pの、ソース言語Aの特定語句Sへの語彙化翻訳確率を含んでもよい。
【００７０】
第二特定属性確定部414は、中間言語Eの語句Pがターゲット言語Bに対応する第二特定属性を確定する。
【００７１】
例えば、第二特定属性は、中間言語Eの語句がターゲット言語Bにおける第二語義範囲を含んでもよい。例えば、第二語義範囲は、ターゲット言語B中の、中間言語Eの語句に対応する語句の数、又は、該数の関数である。該関数は、例えば、対数関数であってよい。
【００７２】
信頼性点数計算部416は、第一特定属性及び第二特定属性に基づいて、中間言語Eの語句Pの信頼性点数を計算する。
【００７３】
評価部418は、信頼性点数に基づいて中間言語Eの語句Pを評価する。
【００７４】
図5は、本発明の他の実施例における中間言語Eの語句Pを評価する装置400’の構成ブロック図である。
【００７５】
図5に示すように、装置400’は、第一アライメント部402、第一除去部404、第二アライメント部406、第二除去部408、及び共通集合確定部410、並びに、図4に示す部品とは同じである第一特定属性確定部412、第二特定属性確定部414、信頼性点数計算部416、及び評価部418を含んでもよい。
【００７６】
第一アライメント部402は、ソース言語Aの特定語句Sと、中間言語Eの語句データベース中の語句とのアライメントを行い、中間言語Eの第一語句を得る。
【００７７】
]第一除去部404は、第一語句中から、ソース言語Aの特定語句Sに対応しない部分を除去し、第一アライメント語句を得る。
【００７８】
第二アライメント部406は、ターゲット言語Bの語句データベース中の語句と、中間言語Eの語句データベース中の語句とのアライメントを行い、中間言語Eの第二語句を得る。
【００７９】
第二除去部408は、第二語句中から、ターゲット言語Bの語句データベース中の語句に対応しない部分を除き、第二アライメント語句を得る。
【００８０】
共通集合確定部410は、第一アライメント語句と、第二アライメント語句との共通集合中の語句を、中間言語Eの評価待ち語句とする。
【００８１】
第一特定属性確定部412は、中間言語Eの評価待ち語句がソース言語Aに対する第一特定属性を確定する。
【００８２】
第二特定属性確定部414は、中間言語Eの評価待ち語句がターゲット言語Bに対する第二特定属性を確定する。
【００８３】
信頼性点数計算部416は、第一特定属性及び第二特定属性に基づいて、中間言語Eの評価待ち語句の信頼性点数を計算する。
【００８４】
評価部418は、信頼性点数に基づいて、中間言語Eの評価待ち語句を評価する。
【００８５】
図6は、本発明の他の実施例における中間言語Eの語句Pを評価する装置400”の構成ブロック図である。
【００８６】
図6に示すような装置400”と、図5に示すような装置400’との相違点は、装置400”は、さらに、第三除去部409を含むことにある。
【００８７】
第三除去部409は、第一アライメント語句の開始部分及び第二アライメント語句の開始部分が安定であるかどうかをそれぞれ判断し、且つ、第一アライメント語句の開始部分及び第二アライメント語句の開始部分が安定でない場合、これらの開始部分を除去する。
【００８８】
例えば、第三除去部409は、第一アライメント語句の開始部分及び第二アライメント語句の開始部分がソース言語Aにおける語義範囲が第一閾値を超えたかどうかをそれぞれ判断し、超えた場合、該開始部分を除去する。また、さらに、第一アライメント語句の開始部分及び第二アライメント語句の開始部分がターゲット言語Bにおける語義範囲が第二閾値を超えたかどうかをそれぞれ判断し、超えた場合、該開始部分を除去する。ここでは、依然として、ソース言語が中国語であり、中間言語が英語であり、及に、ターゲット言語が日本語であるのを例とすると、開始部分の定冠詞、不定冠詞、介詞、副詞などは、中国語における語義範囲及び日本語における語義範囲が往々して大きすぎるので、不安定の語句として除去されてもよい。
【００８９】
図7は、本発明の一実施例における機械翻訳装置700の構成ブロック図である。
【００９０】
図7に示すように、機械翻訳装置700は、中間言語Eの語句を評価する装置712、翻訳点数計算部714、及び翻訳結果選択部716を含む。
【００９１】
中間言語の語句を評価する装置712は、例えば、図4に示すような装置400、図5に示すような装置400’、又は、図6に示すような装置400”であってよい。
【００９２】
中間言語Eの語句を評価する装置712は、中間言語Eの語句Pの信頼性点数を得ることができる。
【００９３】
翻訳点数計算部714は、中間言語Eの語句Pの信頼性点数、及び、ソース言語Aの特定語句Sを中間言語Eの語句Pを経由してターゲット言語Bの候補語句に翻訳する機械翻訳点数に基づいて、ターゲット言語Bの候補語句の翻訳点数を計算することができる。例えば、翻訳点数計算部714は、信頼性点数及び機械翻訳点数に基づいて、CKYアルゴリズムによって、ターゲット言語Bの候補語句の翻訳点数を計算することができる。
【００９４】
例えば、中間言語Eの複数の語句中から、信頼性点数が所定信頼性点数閾値よりも大きい語句を信頼語句として選択してもよい。
【００９５】
好ましくは、上述の式（4）で、ターゲット言語Bの第i個の候補語句の翻訳点数Piを計算する。
【００９６】
翻訳結果選択部716は、翻訳点数計算部714が算出した翻訳点数に基づいて、ターゲット言語Bの候補語句中から、ターゲット言語Bの語句を翻訳結果として選択してもよい。
【００９７】
本発明の実施例では、モデルを形成することで中間言語の多義を分析し、また、中間言語中の多義なし又は多義がとても少ない語句をブリッジとして選択する。本発明の実施例では、中間言語E中の１つの語句Pによって、ソース言語A中の特定語句Sを目標語句中の語句に翻訳することができ、また、中間言語Eの複数の語句Pによって、ソース言語A中の特定語句Sを目標語句中の語句に翻訳することもできる。
【００９８】
以上、具体的な実施例に基づいて本発明の原理について説明したが、理解すべきは、本発明の実施例による装置の全部又は一部又は任意のステップは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの任意の組む合せの方式で実現されてもよい。ソフトウェア又はファームウェアにより実現する場合、まず、記憶媒体又はネットワークから、専用ハードウェア構造を有するマシン（例えば、図8に示す汎用マシン800）に該ソフトウェア又はファームウェアのプログラムをインストールし、それから、該マシンは、各種プログラムがインストールされている時に、上述のユニットやサブユニットの各種機能を実行することができる。
【００９９】
図8に示すように、中央処理ユニット（ＣＰＵ）801が、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）802に記憶されているプログラム、又は、記憶部808からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）803にロードされているプログラムに基づいて各種の処理を行う。ＲＡＭ803は、ニーズに応じて、ＣＰＵ801が各種の処理などを実行するときに必要なデータを記憶してもよい。ＣＰＵ801、ＲＯＭ802及びＲＡＭ803は、バス804を経由して互いに接続される。また、入力／出力インターフェース805もバス804に接続される。
【０１００】
入力／出力インターフェース805には、入力部806（キーボードやマウスなどを含む）、出力部807（表示器例えばＣＲＴ、ＬＣＤ、スピーカーなどを含む）、記憶部808（ハードディスクなどを含む）、及び通信部809（ネットワーク接続カード例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）が接続される。通信部809は、ネットワーク例えばインターネットを経由して通信処理を行う。ドライブ810がニーズに応じて入力／出力インターフェース805に接続されてもよい。また、ニーズに応じて、取り外し可能な媒体811例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどをドライブ810にセットすることにより、その中から読み出したコンピュータプログラムを記憶部808にインストールしてもよい。
【０１０１】
ソフトウェアにより上述の一連の処理を実現する場合は、ネットワーク例えばインターネット、又は記憶媒体例えば取り外し可能な媒体811から、このソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよい。
【０１０２】
なお、当業者が理解すべきは、このような記憶媒体は、中にプログラムが記憶されており、ユーザにプログラムを提供するよう装置と独立して配られる図8に示すような取り外し可能な媒体811に限定されない。取り外し可能な媒体811の例としては、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤを含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（登録商標）を含む）、及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体はＲＯＭ802、記憶部808に含まれるハードディスクなどであってもよく、それらにはプログラムが記憶されており、且つそれらを含む装置とともにユーザに配られてもよい。
【０１０３】
また、本発明は、マシン（例えば、コンピュータ）読取可能な命令コードからなるプログラムプロダクトにも関する。この命令コードは、マシンに読み取られて実行される時に、上述の実施例による方法を実行することができる。
【０１０４】
さらに、上述のマシン読取可能な命令コードからなるプログラムプロダクトを記憶している記憶媒体も本開示に含まれている。このような記憶媒体は、磁気ディスク（フロッピーディスク）、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリメモリスティックなどを含むが、これらに限定されない。
【０１０５】
本発明の上述の実施例による方法は、明細書に記載の又は図面に図示の時間順序に従って実行することに限定されず、他の時間順序に従って、並列に又は独立して実行してもよい。よって、本明細書又は図面に記載の方法の実行順序は、本発明の技術的範囲を限定しない。
【０１０６】
また、もちろん、本発明の上述の方法の各処理プロセスは、各種のマシン可読記憶媒体に保存のコンピュータ実行可能なプログラムの方式により実現されてもよい。
【０１０７】
また、本発明の目的は、上述の実行可能なプログラムコードを記憶している記憶媒体を直接又は間接にシステム又は設備に提供し、且つ、該システム又は設備中のコンピュータ又は中央処理ユニット（CPU）が上述のプログラムコードを読み出して実行させる方式で実現されてもよい。
【０１０８】
また、該システム又は設備はプログラムを実行する機能を有すれば、本発明の実施方式はプログラムに限定されず、また、該プログラムは他の任意の形式、例えば、オブジェクトプログラム、インタープリター実行用プログラム、又は、オペレーティングシステム操作系統に提供するスクリプトプログラムなどであってもよい。
【０１０９】
上述のマシン可読記憶媒体は、各種の存儲器及び存儲ユニット、半導体装置、ディスユニット例えば光、磁気及び光磁気ディス、及び他の任意の使用可能な情報記憶媒体などであってもよい。
【０１１０】
また、クライントコンピュータが、インターネットに接続されている所定のウェブサイトを経由して、本発明の上述の実施例によるコンピュータプログラムコードをダウンロードし、コンピュータにインストールした後に、該プログラムを実行することにより、本発明を実現することもできる。
【０１１１】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１１２】
（付記1）
中間言語の語句を評価する方法であって、
前記中間言語の語句がソース言語に対する第一特定属性を確定し；
前記中間言語の語句がターゲット言語に対する第二特定属性を確定し；
前記第一特定属性及び前記第二特定属性に基づいて、前記中間言語の語句の信頼性点数を計算し；及び、
前記信頼性点数に基づいて、前記中間言語の語句を評価することを含み、
そのうち、前記中間言語の語句は、ソース言語の特定語句をターゲット言語の語句に翻訳するためのブリッジである、方法。
【０１１３】
（付記2）
付記1に記載の方法であって、
前記第一特定属性は、前記中間言語の語句が前記ソース言語における第一語義範囲を含み、及び、前記第二特定属性は、前記中間言語の語句が前記ターゲット言語における第二語義範囲を含む、方法。
【０１１４】
（付記3）
付記2に記載の方法であって、
前記第一語義範囲は、前記ソース言語中の、前記中間言語の語句に対応する語句の数、又は、該数の関数であり、及び、前記第二語義範囲は、前記ターゲット言語中の、前記中間言語に対応する語句の数、又は、該数の関数である、方法。
【０１１５】
（付記4）
付記1に記載の方法であって、
前記第一特定属性は、さらに、
前記中間言語の語句の、前記ソース言語の特定語句への翻訳確率、及び/又は、前記中間言語の語句の、前記ソース言語の特定語句への語彙化翻訳確率を含む、方法。
【０１１６】
（付記5）
付記1に記載の方法であって、
前記中間言語の語句がソース言語に対する第一特定属性を確定するステップの前に、前記方法は、さらに、
前記ソース言語の特定語句と、前記中間言語の語句データベース中の語句とのアライメントを行い、前記中間言語の第一語句を取得し；
前記第一語句中から、前記ソース言語の特定語句に対応しない部分を除去し、第一アライメント語句を取得し；
前記ターゲット言語の語句データベース中の語句と、前記中間言語の語句データベース中の語句とのアライメントを行い、前記中間言語の第二語句を取得し；
前記第二語句中から、前記ターゲット言語の語句データベース中の語句に対応しない部分を除去し、第二アライメント語句を取得し；及び、
前記第一アライメント語句と、前記第二アライメント語句との共通集合中の語句を、前記中間言語の評価待ち語句とすることを含む、方法。
【０１１７】
（付記6）
付記5に記載の方法であって、
前記第一アライメント語句と、前記第二アライメント語句との共通集合中の語句を、前記中間言語の評価待ち語句とするステップの前に、さらに、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が安定であるかどうかをそれぞれ判断し；及び、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が不安定であれば、前記開始部分を除去することを含む、方法。
【０１１８】
（付記7）
付記6に記載の方法であって、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が安定であるかどうかをそれぞれ判断するステップは、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が前記ソース言語における語義範囲が第一閾値を超えたかどうかをそれぞれ判断し；及び/又は、
前記第一アライメント語句の開始部分及び前記第二アライメント語句の開始部分が前記ターゲット言語における語義範囲が第二閾値を超えたかどうかをそれぞれ判断することを含む、方法。
【０１１９】
（付記8）
付記1に記載の方法であって、
前記第一特定属性及び前記第二特定属性を特徴とし、回帰アルゴリズムによって前記中間言語の語句の信頼性点数を計算する、方法。
【０１２０】
（付記9）
付記8に記載の方法であって、
前記回帰アルゴリズムは、人工神経ネットワークアルゴリズムである、方法。
【０１２１】
（付記10）
付記9に記載の方法であって、
次の式により前記信頼性点数f(x)を計算し、
【数８】
2014216029.tif 000010
そのうち、Kは、活性化関数を表し、gm(x)は、第m個の特徴の値を表し、wmは、第m個の特徴の重みを表し、biasWは、バイアス重みを表し、biasVは、バイアス値を表す、方法。
【０１２２】
（付記11）
機械翻訳方法であって、
付記1〜10の任意の１項に記載の方法によって、前記中間言語の語句の信頼性点数を取得し；
前記中間言語の語句の信頼性点数、及び、ソース言語の特定語句を前記中間言語の語句を経由して前記ターゲット言語の候補語句に翻訳する機械翻訳点数に基づいて、前記ターゲット言語の前記候補語句の翻訳点数を計算し；及び、
前記翻訳点数に基づいて、前記ターゲット言語の前記候補語句中から前記ターゲット言語の語句を翻訳結果として選択することを含む、方法。
【０１２３】
（付記12）
付記11に記載の方法であって、さらに、
前記信頼性点数及び前記機械翻訳点数に基づいて、CKYアルゴリズムにより、前記ターゲット言語の前記候補語句の翻訳点数を計算することを含む、方法。
【０１２４】
（付記13）
付記11に記載の方法であって、さらに、
前記中間言語の複数の語句中から、前記信頼性点数が所定信頼性点数閾値よりも大きい語句を信頼語句として選択することを含む、方法。
【０１２５】
（付記14）
付記13に記載の方法であって、
次の式により前記ターゲット言語の第i個の候補語句の翻訳点数Piを計算し、
【数９】
2014216029.tif 000011
そのうち、rjは、前記中間言語の第j個の信頼語句の信頼性点数を表し、Tijは、前記ソース言語の特定語句を前記中間言語の第j個の信頼語句を経由して前記ターゲット言語の第i個の候補語句に翻訳する機械翻訳点数を表す、方法。
【０１２６】
（付記15）
中間言語の語句を評価する装置であって、
前記中間言語の語句がソース言語に対する第一特定属性を確定する第一特定属性確定部；
前記中間言語の語句がターゲット言語に対する第二特定属性を確定する第二特定属性確定部；
前記第一特定属性及び前記第二特定属性に基づいて、前記中間言語の語句の信頼性点数を計算する信頼性点数計算部；及び、
前記信頼性点数に基づいて、前記中間言語の語句を評価する評価部を含み、
そのうち、前記中間言語の語句は、ソース言語の特定語句をターゲット言語の語句に翻訳するためのブリッジである、装置。
【０１２７】
（付記16）
付記15に記載の装置であって、
前記第一特定属性は、前記中間言語の語句が前記ソース言語における第一語義範囲を含み、及び、前記第二特定属性は、前記中間言語の語句が前記ターゲット言語における第二語義範囲を含む、装置。
【０１２８】
（付記17）
付記16に記載の装置であって、
前記第一語義範囲は、前記ソース言語中の、前記中間言語の語句に対応する語句の数、又は、該数の関数であり、及び、前記第二語義範囲は、前記ターゲット言語中の、前記中間言語の語句に対応する語句の数、又は、該数の関数である、装置。
【０１２９】
（付記18）
付記15〜17の任意の１項に記載の装置であって、
前記第一特定属性は、さらに、
前記中間言語の語句の、前記ソース言語の特定語句への翻訳確率、及び/又は、前記中間言語の語句の、前記ソース言語の特定語句への語彙化翻訳確率を含む、装置。
【０１３０】
（付記19）
付記15〜17の任意の１項に記載の装置であって、さらに、
前記ソース言語の特定語句と、前記中間言語の語句データベース中の語句とのアライメントを行い、前記中間言語の第一語句を得る第一アライメント部；
前記第一語句中から、前記ソース言語の特定語句に対応しない部分を除去し、第一アライメント語句を得る第一除去部；
前記ターゲット言語の語句データベース中の語句と、前記中間言語の語句データベース中の語句とのアライメントを行い、前記中間言語の第二語句を得る第二アライメント部；
前記第二語句中から、前記ターゲット言語の語句データベース中の語句に対応しない部分を除去し、第二アライメント語句を得る第二除去部；及び、
前記第一アライメント語句と、前記第二アライメント語句との共通集合中の語句を、評価待ちの前記中間言語の語句とする共通集合確定部を含む、装置。
【０１３１】
（付記20）
機械翻訳装置であって、
付記15〜19の任意の１項に記載の装置であって、前記中間言語の語句の信頼性点数を得る、装置；
前記中間言語の語句の信頼性点数、及び、ソース言語の特定語句を前記中間言語の語句を経由して前記ターゲット言語の候補語句に翻訳する機械翻訳点数に基づいて、前記ターゲット言語の前記候補語句の翻訳点数を計算する翻訳点数計算部；及び、
前記翻訳点数に基づいて、前記ターゲット言語の前記候補語句中から、前記ターゲット言語の語句を翻訳結果として選択する翻訳結果選択部を含む、機械翻訳装置。
【０１３２】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【図１Ａ】
2014216029.tif 000012
【図１Ｂ】
2014216029.tif 000013
【図２】
2014216029.tif 000014
【図３】
2014216029.tif 000015
【図４】
2014216029.tif 000016
【図５】
2014216029.tif 000017
【図６】
2014216029.tif 000018
【図７】
2014216029.tif 000019
【図８】
2014216029.tif 000020