(57)【要約】【課題】使用する言語によっては広く許容されている単語表記や語順の揺れに起因する曖昧検索の検索精度の低下を抑制する。【解決手段】対訳形式データベース１１には、検索対象である第一言語のテキストと当該テキストについての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されている。機械翻訳部１２は、入力された第一言語によるクエリ文を第二言語に機械翻訳する。曖昧検索部１４は、対訳形式データベース１１に格納されている翻訳文に対して第二言語に翻訳されたクエリ文を検索キーとして用いて曖昧検索を行う。そして、曖昧検索部１４は、当該曖昧検索の結果である翻訳文に対応付けられている第一言語のテキストを対訳形式データベース１１から抽出して出力する。【選択図】図１
2014056457.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象である第一言語のテキストと該テキストについての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されている対訳形式データベースと、
入力された前記第一言語によるクエリ文を前記第二言語に機械翻訳する機械翻訳部と、
前記対訳形式データベースに格納されている前記翻訳文に対して前記第二言語に翻訳されたクエリ文を検索キーとして用いて曖昧検索を行い、該曖昧検索の結果である翻訳文に対応付けられている第一言語のテキストを前記対訳形式データベースから抽出して出力する曖昧検索部と、
を備えることを特徴とする検索装置。
【請求項２】
前記対訳形式データベースには、前記テキストに含まれている語句が回答となる質問の種別を表す質問種別情報が、前記テキストについての前記翻訳文に対応付けられて更に格納されており、
前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別する判別部を更に備えており、
前記曖昧検索部は、前記第二言語に翻訳されたクエリ文に加えて前記判別部により判別された質問の種別を更に前記検索キーとして用いて前記曖昧検索を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項３】
前記テキストの意味解析を行う意味解析部と、
前記意味解析の結果に基づいて、前記テキストについての翻訳文に含まれる語句についての前記質問種別情報を生成して、前記テキストについての翻訳文に対応付けて前記対訳形式データベースに格納する質問種別情報生成部と、
を更に備え、
前記曖昧検索部は、前記対訳形式データベースに格納されている、前記翻訳文と前記翻訳文に対応付けられている質問種別情報とに対して前記曖昧検索を行う、
ことを特徴とする請求項２に記載の検索装置。
【請求項４】
前記質問種別情報生成部は、前記質問種別情報と前記質問種別情報によって表されている種別の質問の回答である前記テキストについての翻訳文に含まれる語句とを含むメタ情報を生成して、前記テキストについての翻訳文に付加して前記対訳形式データベースに格納し、
前記曖昧検索部は、前記対訳形式データベースに格納されている、前記メタ情報が付加されている翻訳文に対して前記曖昧検索を行う、
ことを特徴とする請求項３に記載の検索装置。
【請求項５】
前記意味解析部は、前記テキストを構文解析して作成される構文木の意味を解析することによって、前記テキストを構成している語句を表しているノードと各ノード間を繋ぐことによって語句同士の概念の関係を表しているアークとにより構成される前記テキストの概念構造を生成し、
前記質問種別情報生成部は、前記質問の種別に予め対応付けられている概念の関係を表しているアークを前記テキストの概念構造から抽出し、抽出されたアークに対応付けられている質問の種別を表している情報を、該抽出されたアークによって繋がれているノードが表している語句についての前記質問種別情報として生成する、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の検索装置。
【請求項６】
前記意味解析部は、更に、前記クエリ文の意味解析を行い、
前記機械翻訳部は、前記クエリ文の意味解析の結果に相当する前記第二言語の文を生成することによって、前記クエリ文の前記第二言語への機械翻訳を行う、
ことを特徴とする請求項３から５のうちのいずれか一項に記載の検索装置。
【請求項７】
前記判別部は、前記クエリ文を構文解析して作成される構文木の意味を解析することによって、前記クエリ文を構成している各語句を表している各ノードと該各ノード間を繋ぐことによって語句同士の概念の関係を表しているアークとにより構成される前記クエリ文の概念構造を生成し、該クエリ文の概念構造におけるアークが表している概念の関係と、該アークによって繋がれているノードが表している語句の品詞とに基づいて、前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別することを特徴とする請求項２から６のうちのいずれか一項に記載の検索装置。
【請求項８】
前記判別部は、前記語句の品詞が疑問詞であるものについて、該疑問詞の種別に基づいて前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別することを特徴とする請求項７に記載の検索装置。
【請求項９】
前記質問の種別を表す情報は、５Ｗ１Ｈ型の質問における５Ｗ１Ｈの種別であることを特徴とする請求項２から８のうちのいずれか一項に記載の検索装置。
【請求項１０】
検索対象である第一言語のテキストと該テキストについての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されている対訳形式データベースに対する検索処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
入力された前記第一言語によるクエリ文を前記第二言語に機械翻訳し、
前記対訳形式データベースに格納されている前記翻訳文に対して前記第二言語に翻訳されたクエリ文を検索キーとして用いて曖昧検索を行い、
前記曖昧検索の結果である翻訳文に対応付けられている第一言語のテキストを前記対訳形式データベースから抽出して出力する、
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１１】
検索対象である第一言語のテキストと該テキストについての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されている対訳形式データベースに対する検索方法であって、
入力された前記第一言語によるクエリ文を前記第二言語に機械翻訳し、
前記対訳形式データベースに格納されている前記翻訳文に対して前記第二言語に翻訳されたクエリ文を検索キーとして用いて曖昧検索を行い、
前記曖昧検索の結果である翻訳文に対応付けられている第一言語のテキストを前記対訳形式データベースから抽出して出力する、
ことを特徴とする検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で議論される実施態様は、情報の検索技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
情報の検索技術のひとつとして、曖昧検索という技術が知られている（例えば、非特許文献１、非特許文献２、及び非特許文献３参照）。曖昧検索とは、指定した検索文字列パターンに被検索テキストが完全に一致しない場合でもマッチングに成功させる検索技術であり、テキスト検索システムに広く使われている。
【０００３】
例えば、数百万もの文例が格納されているテキストデータベースに対して、「らくらくフォンで写真を撮りたい」という検索キーワードを用いて曖昧検索を行う。すると、例えば、「らくらくホンで写真を撮る方法」、「写真撮影時の注意点」、「写真をメールで送りたいとき」、…、等といった検索結果が、検索キーワードに対する類似度の高い順に得られる。このように、曖昧検索では、検索文字列『らくらくフォン』に対する検索結果『らくらくホン』、あるいは検索文字列『撮りたい』に対する検索結果『撮る』及び『撮影』などのように、検索文字列が完全には一致しないテキストも、検索結果として得られる。
【０００４】
また、翻訳対象である第一言語の原文から第二言語の文への翻訳をコンピュータ等の機械によって行う機械翻訳技術が知られている。この技術のひとつに、翻訳対象原文と翻訳用例の原文との差異部分を翻訳用例の訳文中の語句に対応付けて他の語句と区別して表示して、翻訳用例の訳文の差異に相当する部分への編集を容易にするという技術が知られている（例えば特許文献１参照）。また、第二言語により第一言語の文書検索装置を利用できるように機械翻訳装置に自動的に翻訳用の知識を獲得する機能を持たせることによって、翻訳精度を向上させるという技術が知られている（例えば特許文献２参照）。更に、ある言語の文書情報に、得たい情報に関連した範囲を指定し、指定範囲の文書の機械翻訳結果に基づいて、指定範囲の文書と類似の文書を検索するための情報検索式を生成して他の言語の文書を検索するという技術が知られている（例えば特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１１６５８４号公報
【特許文献２】特開平１１−２０３２８７号公報
【特許文献３】特開２００５−１１１３８号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】ジーン・マイヤーズ（Gene Myers）、「ア・ファスト・ビット−ベクトル・アルゴリズム・フォー・アプロキシメイト・ストリング・マッチング・ベイスド・オン・ダイナミック・プログラミング（A fast bit-vector algorithm for approximate string matching based on dynamic programming）」、ジャーナル・オブ・ジ・エイシイエム（Journal of the ACM）、アソシエーション・フォー・コンピューティング・マシナリー（Association for Computing Machinery）、1999年5月、第46巻、第3号、p.395-415
【非特許文献２】ゴンザロ・ナバロ（Gonzalo Navarro）、「ア・ガイデッド・ツアー・トゥ・アプロキシメイト・ストリング・マッチング（A guided tour to approximate string matching）」、エイシイエム・コンピューティング・サーベイズ（ACM Computing Surveys）、アソシエーション・フォー・コンピューティング・マシナリー（Association for Computing Machinery）、2001年3月、第33巻、第1号、p.31-88
【非特許文献３】ゴンザロ・ナバロ（Gonzalo Navarro）、外３名、「インデキシング・メソッズ・フォー・アプロキシメイト・ストリング・マッチング（Indexing Methods for Approximate String Matching）」、ブリテン・オブ・ザ・テクニカル・コミッティ・オン・データ・エンジニアリング（Bulletin of the Technical Committee on Data Engineering）、アイトリプルイー・コンピュータ・ソサエティ（IEEE Computer Society）、2001年12月、第24巻、第4号、p.19-27
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述した曖昧検索の技術は、字面のマッチングを行うに過ぎないものであるため、単語レベルの表記揺れに弱いという課題が知られている。
例えば「日本で人気のあるリンゴの品種」というクエリ文を用いて曖昧検索を行う場合を考えてみる。このクエリ文においてカタカナで表記されている『リンゴ』は、ひらがなによる表記『りんご』や漢字による表記『林檎』も広く用いられている。また、このクエリ文における文字列『人気のある』は、同義である『ポピュラー』も広く用いられている。曖昧検索においては、テキストデータベースの文例に対して、このような『リンゴ』、『りんご』、及び『林檎』のマッチング、あるいは『人気のある』及び『ポピュラー』のマッチングは単純には行えない。このようなマッチングを可能にするためには、例えば、同義語辞書を使用して検索前に検索キーを展開する等の処理が行われる。
【０００８】
また、曖昧検索の技術を、例えば日本語や韓国語などといった語順が比較的自由である言語に適用すると、語順の揺れに起因して検索精度が低下する場合がある。
例えば「日本で人気のあるリンゴの品種」というクエリ文を用いて曖昧検索を行う場合をここでも考えてみる。この場合、単に文字列が似ているかどうかを検索の基準としているに過ぎないと、語順が入れ替わった文の意味が同じであることは判断できない。このため、例えば、「日本でリンゴの品種は○○が人気です」等といった文例がテキストデータベースに存在しても、クエリ文に対する類似度が低いものとして、検索結果の順位が下位に沈んでしまうことがある。すなわち、この場合、検索結果として、例えば、「日本ではリンゴの品種はサンふじが一番人気があります。」といった文例が検索結果の下位に並んでしまうことがある。そして、この場合には、例えば「日本で人気のあるリンゴの品書きはアップルパイです。」、「日本人はリンゴの種類にこだわります。」、「日本で人気のあるプリンを３種類紹介します。」等といった文例が検索結果の上位に並んでしまうことになる。更に、前述した単語レベルの表記揺れをも考慮していない場合には、例えば、「林檎の種類で最もポピュラーなものは、日本では、ふじ、つがる、ジョナゴールド等です。」といった、意味上では最上位の検索結果となるべき文例が下位に沈んでしまうことがある。
【０００９】
上述した問題に鑑み、本明細書で後述する検索装置は、使用する言語によっては広く許容されている単語表記や語順の揺れに起因する曖昧検索の検索精度の低下を抑制する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本明細書で後述する検索装置のひとつに、対訳形式データベースと、機械翻訳部と、曖昧検索部と、を備えるというものがある。ここで、対訳形式データベースには、検索対象である第一言語のテキストと当該テキストについての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されている。機械翻訳部は、入力された第一言語によるクエリ文を第二言語に機械翻訳する。曖昧検索部は、対訳形式データベースに格納されている翻訳文に対して第二言語に翻訳されたクエリ文を検索キーとして用いて曖昧検索を行う。そして、曖昧検索部は、当該曖昧検索の結果である翻訳文に対応付けられている第一言語のテキストを対訳形式データベースから抽出して出力する。
【発明の効果】
【００１１】
本明細書で後述する検索装置によれば、使用する言語によっては広く許容されている単語表記や語順の揺れに起因する曖昧検索の検索精度の低下が抑制されるという効果を奏する。
という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】検索装置の一実施例の機能構成図である。
【図２】機械翻訳部による機械翻訳の手順を図解した図である。
【図３】意味解析部によって生成される原文の概念構造の一例を図解した図である。
【図４】原文用のメタ情報の生成の手法の説明図である。
【図５】対訳形式データベースのデータ構造を図解した図である。
【図６】クエリ文の概念構造の作成例を図解した図である。
【図７】クエリ文用のメタ情報の生成の手法の説明図である。
【図８】検索キー作成部による検索キーの作成の説明図である。
【図９】曖昧検索部による曖昧検索の具体例である。
【図１０】検索装置の一実施例のハードウエア構成例を表した図である。
【図１１】対訳形式ＤＢ作成処理の第一の例の処理内容を表したフローチャートである。
【図１２】検索処理の第一の例の処理内容を表したフローチャートである。
【図１３Ａ】対訳形式ＤＢ作成処理の第二の例の処理内容を表したフローチャート（その１）である。
【図１３Ｂ】対訳形式ＤＢ作成処理の第二の例の処理内容を表したフローチャート（その２）である。
【図１４Ａ】検索処理の第二の例の処理内容を表したフローチャート（その１）である。
【図１４Ｂ】検索処理の第二の例の処理内容を表したフローチャート（その２）である。
【図１４Ｃ】検索処理の第二の例の処理内容を表したフローチャート（その３）である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
まず図１について説明する。図１は、検索装置１の一実施例の機能構成図である。
図１の検索装置１は、第一言語を用いて表現されているクエリ文２が入力されると、そのクエリ文２を検索キーとしてデータベースに対して曖昧検索を行って、検索結果３として、第一言語を用いて表現されているテキストを出力する装置である。
【００１４】
図１の検索装置１は、まず、原文テキストデータベース１０、対訳形式データベース１１、検索キー作成部１３、及び曖昧検索部１４を備えている。
原文テキストデータベース１０は、検索装置１により行われる曖昧検索の検索対象である、第一言語を用いて表現されている多数のテキスト（以下、このテキストを「原文」と称することとする）が格納されているデータベースである。なお、以下の説明では、原文テキストデータベース１０を「原文テキストＤＢ１０」と記すこととする。
【００１５】
対訳形式データベース１１は、原文テキストＤＢ１０に多数格納されている原文と、当該原文についての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されているデータベースである。なお、以下の説明では、対訳形式データベース１１を「対訳形式ＤＢ１１」と称することとする。
【００１６】
機械翻訳部１２は、検索装置１に入力された、第一言語を用いて表現されているクエリ文２を、第二言語に機械翻訳する。なお、本実施例においては、対訳形式ＤＢ１１に格納される翻訳文、すなわち、原文についての第二言語での翻訳文についても、この機械翻訳部１２による機械翻訳によって作成する。
【００１７】
検索キー作成部１３は、機械翻訳部１２によって第二言語に機械翻訳されたクエリ文２から、曖昧検索部１４が行う曖昧検索における検索キーを作成する。
曖昧検索部１４は、対訳形式ＤＢ１１に格納されている原文の翻訳文に対して、検索キー作成部１３によって作成された検索キーを用いて曖昧検索を行う。そして、この曖昧検索の結果として得られた翻訳文に対応付けられている原文を、対訳形式ＤＢ１１から抽出し、検索結果３として出力する。
【００１８】
上述した構成を有している検索装置１では、検索対象である原文についての第二言語の翻訳文に対し、クエリ文２についての第二言語の翻訳文を検索キーとして用いた曖昧検索が行われる。
【００１９】
以下の説明では、第一言語が日本語であり第二言語が英語である場合を例にして説明する。
クエリ文２が「太郎が学校でリンゴを食べた。」であり、このクエリ文２を検索キーとして、原文「太郎が学校で林檎を食べた。」を曖昧検索する場合を想定する。従来の曖昧検索では、日本語同士で文字列のマッチングが行われるために、検索キーにおける『リンゴ』と原文における『林檎』とは異なる単語と判定されてしまう。このため、この２つの文は全く同じ意味にもかかわらずランキングが下がる可能性がある。但し、クエリ文２である「太郎が学校でリンゴを食べた。」についての英訳文と、原文「太郎が学校で林檎を食べた。」についての英訳文とは、どちらも「Taro ate an apple at school.」と全く同じ文になる。従って、検索装置１による検索結果３の順位は、原文「太郎が学校で林檎を食べた」が首位となり、最も適切な結果が得られる。
【００２０】
また、別の例として、クエリ文２が「太郎が学校でリンゴを食べた。」であり、このクエリ文２を検索キーとして、原文「学校で太郎がリンゴを食べた。」を曖昧検索する場合を想定する。従来の曖昧検索では、日本語同士で文字列のマッチングが行われるが、クエリ文２と原文との間で『太郎が』と『学校で』との順番が異なるため、この２つの文は全く同じ意味にもかかわらず、ランキングが下がる可能性がある。但し、クエリ文２である「太郎が学校でリンゴを食べた。」についての英訳文と、原文「学校で太郎がリンゴを食べた。」についての英訳文とは、どちらも「Taro ate an apple at school.」と全く同じ文になる。従って、検索装置１による検索結果３の順位は、原文「学校で太郎がリンゴを食べた。」が首位となり、最も適切な結果が得られる。
【００２１】
以上のように、検索装置１を用いた曖昧検索では、原文及びクエリ文２における第一言語での単語表現や語順の揺れが吸収されるので、これらの揺れに起因する検索精度の低下が抑制される。
【００２２】
なお、図１の検索装置１は、更に、クエリ文用質問種別判別部２１とクエリ文用質問種別判別パターン２２とを備えている。
クエリ文用質問種別判別部２１は、クエリ文用質問種別判別パターン２２を用いることによって、クエリ文２によって表現されている質問の種別を判別する。なお、クエリ文用質問種別判別パターン２２については後述する。
【００２３】
なお、ここで、対訳形式ＤＢ１１には、原文に含まれている語句が回答となる質問の種別を表す質問種別情報が、当該原文についての翻訳文に対応付けられて更に格納されている。また、検索キー作成部１３は、更に、クエリ文用質問種別判別部２１により判別された質問の種別から、曖昧検索部１４が行う曖昧検索における検索キーを作成する。そして、曖昧検索部１４は、第二言語に翻訳されたクエリ文２に加えてクエリ文用質問種別判別部２１により判別された質問の種別を更に検索キーとして用いて曖昧検索を行う。そして、この曖昧検索の結果として得られた翻訳文に対応付けられている原文を、対訳形式ＤＢ１１から抽出し、検索結果３として出力する。
【００２４】
検索装置１では、上述した構成を有していることにより、いわゆる５Ｗ１Ｈ型の質問に対する回答の検索を行うことを可能としている。なお、「５Ｗ１Ｈ型の質問」とは、主体（Who）、対象（What）、時期（When）、場所（Where）、理由（Why）、又は手法（How）を問う質問のことである。
【００２５】
従来の曖昧検索では、文字列のマッチングによって検索が行われるために、このような５Ｗ１Ｈ型の質問に対する回答の検索に対応できない場合がある。
例えば、仙台では稲をいつ植えるのかを知りたいときに、クエリ文２を単純に「稲を仙台でいつ植えますか？」とし、このクエリ文２を検索キーとして原文を検索する場合を想定する。従来の曖昧検索では、この場合、「稲を仙台でいつ植えるかが問題だ。」、「稲を仙台ではいつ植えるのか調査する必要がある。」、「仙台でいつ稲を植えるだろう。」などといった、文字列『いつ』を含む原文がランキングの上位に現れてしまう。その一方、従来の曖昧検索では、この場合、本来の知りたい情報である、例えば文字列『６月』を含む原文「仙台では６月に稲を植える。」は、文字列が一致しないため、ランキングが下位に沈んでしまうことがある。
【００２６】
これに対し、上述した構成を有している検索装置１では、原文の語句が回答となる質問の種別を表す情報が対応付けられている翻訳文に対し、第二言語に翻訳されたクエリ文２とクエリ文２の質問の種別とを検索キーとして用いて曖昧検索が行われる。つまり、上述の例では、原文「仙台では６月に稲を植える。」の英訳文「The rice plant is planted in Sendai in June.」に、この原文の語句『６月』が回答となる質問の種別を表す情報『When』が対応付けられて対訳形式ＤＢ１１に格納されている。また、クエリ文２が「稲を仙台でいつ植えますか？」である場合に、クエリ文用質問種別判別部２１によって、クエリ文２によって表現されている質問の種別が『When』であると判別される。この結果、クエリ文２の英訳文「When is the rice plant planted in Sendai?」とクエリ文２によって表現されている質問の種別『When』とを検索キーとして用いて曖昧検索が行われる。従って、クエリ文２の英訳文と原文の英訳文とが似ていることに加えて、両者の質問の種別がマッチする原文が、検索結果３の順位の上位に現れることが期待できる。つまり、知りたい情報を含む原文が、より精度良く検索結果３として得られることになる。
【００２７】
また、図１の検索装置１は、意味解析部３１とメタ情報生成部３２とを備えている。
意味解析部３１は、原文テキストＤＢ１０に格納されている原文の意味解析を行う。
なお、図１の構成においては、機械翻訳部１２が備えている意味解析機能を、意味解析部３１として利用するものとしている。すなわち、図１の構成においては、機械翻訳部１２は、第一言語で表現されている翻訳対象の文についての意味解析部３１による意味解析の結果に相当する第二言語の文を生成することによって、当該翻訳対象の文の第二言語への機械翻訳を行う。ここで、意味解析部３１を機械翻訳部１２とは別個に検索装置１に備えるようにしてもよい。
【００２８】
メタ情報生成部３２は、原文用質問種別判別部３３と格納処理部３５とを備えている。
原文用質問種別判別部３３は、意味解析部３１による原文の意味解析の結果に基づいて、且つ、原文用質問種別判別パターン３４を用いることによって、当該原文についての翻訳文に含まれる語句についての質問種別情報を生成する。なお、原文用質問種別判別パターン３４については後述する。
【００２９】
格納処理部３５は、原文用質問種別判別部３３により生成された質問種別情報を、当該原文についての翻訳文に対応付けて対訳形式ＤＢ１１に格納する。
この意味解析部３１とメタ情報生成部３２とにより、原文に含まれている語句についての質問種別情報の対訳形式ＤＢ１１への格納が行われる。曖昧検索部１４は、このようにして対訳形式ＤＢ１１に格納された、原文の翻訳文と当該翻訳文に対応付けられている質問種別情報とに対して曖昧検索を行う。
【００３０】
なお、本実施例では、原文用質問種別判別部３３は、前述の質問種別情報と当該質問種別情報によって表されている種別の質問の回答である原文についての翻訳文に含まれる語句とを含むメタ情報を生成する。そして、格納処理部３５は、原文用質問種別判別部３３が生成したメタ情報を、当該原文についての翻訳文に付加して対訳形式ＤＢ１１に格納する。
【００３１】
例えば、原文が「仙台では６月に稲を植えます。」の場合を想定する。この原文に対して意味解析部３１が意味解析を行うと、原文の概念構造が得られる。この概念構造に基づくと、まず、『仙台では〜植えます。』の部分が、植えることについての場所情報を含んでいることが分かる。この場合、原文用質問種別判別部３３は、『植える』の訳語『PLANT』を中心自立語とし、場所情報を含んでいることを表す情報『@Where』を組み合わせたメタ情報『@Where PLANT』を生成する。また、意味解析部３１により得られた上述の概念構造に基づくと、『６月に〜植えます。』の部分が、植えることについての時期情報も含んでいることが分かる。この場合、原文用質問種別判別部３３は、『植える』の訳語『PLANT』を中心自立語とし、時期情報を含んでいることを表す情報『@When』を組み合わせたメタ情報『@When PLANT』も生成する。格納処理部３５は、生成されたメタ情報『@Where PLANT』及び『@When PLANT』を原文についての英訳文に付加した「@Where PLANT @When PLANT The rice plant is planted in Sendai in June.」を対訳形式ＤＢ１１に格納する。曖昧検索部１４は、このようにして対訳形式ＤＢ１１に格納された、メタ情報が付加されている翻訳文に対して曖昧検索を行う。
【００３２】
また、本実施例では、意味解析部３１は、更に、検索装置１に入力されたクエリ文２の意味解析も行う。従って、機械翻訳部１２の意味解析機能を意味解析部３１として利用する図１の構成においては、機械翻訳部１２は、意味解析部３１によるクエリ文２の意味解析の結果に相当する第二言語の文を生成することによって、クエリ文２の第二言語への機械翻訳を行う。また、クエリ文用質問種別判別部２１は、意味解析部３１によるクエリ文２の意味解析の結果に基づき、且つ、クエリ文用質問種別判別パターン２２を用いることによって、クエリ文２によって表現されている質問の種別を判別する。
【００３３】
例えば、「稲を仙台でいつ植えますか？」というクエリ文２が検索装置１に入力された場合を想定する。このクエリ文２に対して意味解析部３１が意味解析を行うと、クエリ文２の概念構造が得られる。ここで、クエリ文用質問種別判別部２１は、特に疑問詞に注目して、クエリ文２が５Ｗ１Ｈ型の質問のうちのいずれの質問の種別のものであるかを判別する。本例の場合、クエリ文２における『いつ植えますか？』の部分から、植えることについての時期情報についての質問であることが分かる。この場合、クエリ文用質問種別判別部２１は、『植える』の訳語『PLANT』を中心自立語とし、質問の種別が時期情報の質問であることを表す情報『@When』を組み合わせたメタ情報『@When PLANT』を生成する。検索キー作成部１３は、生成されたメタ情報を、機械翻訳部１２により翻訳されたクエリ文２の英訳文に付加した「@When PLANT When is the rice plant planted in Sendai?」を検索キーとして作成する。曖昧検索部１４は、対訳形式ＤＢ１１に格納されている原文の翻訳文に対し、このようにして作成された検索キーを用いて曖昧検索を行う。
【００３４】
このように、検索装置１は、上述のようにして作成されたメタ情報とクエリ文２の翻訳文とを検索キーとして用いて対訳形式ＤＢ１１に対する曖昧検索を行う。従って、クエリ文２と原文との翻訳文同士が似ていることに加えて、両者に付加されたメタ情報がマッチしている原文が、検索結果３の順位の上位のものとして得られることが期待できる。従って、知りたい情報が含まれている原文がより精度良く検索結果３として得られることになる。
【００３５】
図１の検索装置１は、以上のように構成されている。
次に、メタ情報生成部３２によるメタ情報の生成及び対訳形式ＤＢ１１への格納の動作について、更に詳しく説明する。
【００３６】
まず図２について説明する。図２は、機械翻訳部１２による機械翻訳の手順を図解したものである。
機械翻訳部１２による機械翻訳では、順に、Ｓ１：形態素解析、Ｓ２：構文解析、Ｓ３：意味解析、Ｓ４：文生成の各処理が行われる。なお、この機械翻訳の手法自体は、広く知られた手法である。
【００３７】
Ｓ１の形態素解析処理は、第一言語で表現されている翻訳対象の原文を形態素に分割して各形態素の品詞を判別する処理である。この形態素解析処理では、原文に使用される語と当該語の品詞と当該語についての第二言語での訳語とを対応付けたリストである翻訳辞書４０が利用される。なお、図１の構成においては、翻訳辞書４０は機械翻訳部１２自身が備えているものとしている。
【００３８】
Ｓ２の構文解析処理は、形態素解析処理によって得られた形態素とその品詞の判別結果とを用いて、原文の構文構造を解析することによって、原文を構成している語句間の文法的な関係（文節間の係り受け構造）を表している構文木を作成する。
【００３９】
Ｓ３の意味解析処理は、構文解析処理によって得られた原文の構文木に対して意味解析を行うことによって、原文の概念構造を生成する。本実施例では、原文の概念構造は、原文を構成している語句を表しているノード（node）と各ノード間を繋ぐことによって語句同士の概念の関係を表しているアーク（arc ）とを用いた木構造によって表現される。
【００４０】
Ｓ４の文生成処理は、原文を構成している語句に対応する訳語の候補を翻訳辞書４０から抽出し、意味解析処理によって生成された概念構造に基づき、抽出された候補から訳語を選択することによって、原文についての第二言語での翻訳文を生成する処理である。
【００４１】
なお、図２には、一例として、原文「太郎は秋葉原で富士通のパソコンと携帯電話を買った。」から翻訳文「Taro bought the personal computer and the cellular phone of Fujitsu in Akihabara.」への機械翻訳の手順が図解されている。
【００４２】
図１の検索装置１における意味解析部３１は、上述した機械翻訳部１２による機械翻訳の手順のうちの、Ｓ１：形態素解析、Ｓ２：構文解析、及びＳ３：意味解析の各処理を行う。
【００４３】
ここで図３について説明する。図３は、意味解析部３１によって生成される原文の概念構造の一例を図解したものである。
図３の例は、提示した文章のうちの最初の段落の文「タイ中央部を流下するチャオプラ川はタイ第一の河川であり、下流域のチャオプラヤデルタはアジアモンスーン地域における米の一大産地である（図１）。」から意味解析部３１が作成した概念構造である。
【００４４】
メタ情報生成部３２の原文用質問種別判別部３３は、原文の概念構造におけるアークについての意味解析の結果のうち、質問の種別に予め対応付けられている所定のパターンに一致しているものについて、メタ情報を生成する。なお、このメタ情報の生成には、アークによって結ばれているノードが表している語句と質問の種別とが用いられる。このメタ情報の生成の手法について、図４を用いて説明する。
【００４５】
図４に図解されている概念構造は、図３の例におけるものと同一のものである。また、図４に図解されている抽出パターンａ、ｂ、ｃ、…、ｎは、いずれも、図１における原文用質問種別判別パターン３４である。原文用質問種別判別パターン３４は、原文の概念構造におけるアークについての意味解析の結果と質問の種別とを対応付けたパターンである。
【００４６】
例えば、図４における「抽出パターンａ」は、原文の概念構造におけるアークについての意味解析の結果が『場所』である場合に、５Ｗ１Ｈ型の質問の種別のうちで場所を問う質問を表している『Where』が対応付けられていることを表している。つまり、この抽出パターンは、このようなアークが原文の概念構造に存在する場合にメタ情報『@Where』を当該原文の翻訳文に付加することを表している。
【００４７】
また、例えば、図４における「抽出パターンｃ」は、原文の概念構造におけるアークについての意味解析の結果が『対象』である場合に、５Ｗ１Ｈ型の質問の種別のうちで対象を問う質問を表している『What』が対応付けられていることを表している。つまり、この抽出パターンは、このようなアークが原文の概念構造に存在する場合にメタ情報『@What』を当該原文の翻訳文に付加することを表している。
【００４８】
なお、この抽出パターンでは、このようなアークが原文の概念構造に存在する場合に、このアークを表している矢印の根元側のノードが表している語句の訳語を中心自立語としてメタ情報に含めて当該原文の翻訳文に付加することも表している。この中心自立語をメタ情報に含めて翻訳文に付加することによって、５Ｗ１Ｈ型の質問の種別だけでなく、質問の種別とそれに関係する語までもが一致する文が、曖昧検索部１４による曖昧検索により得られる検索結果３において、より順位が上昇することが期待できる。なお、中心自立語をメタ情報に含ませないようにしてもよい。
【００４９】
図４の例では、概念構造から、意味解析の結果が『対象』であるアークの一部として（Ａ）及び（Ｂ）のアークが検出され、意味解析の結果が『場所』であるアークの一部として（Ｃ）及び（Ｄ）のアークが検出されたものとしている。そして、この場合には、「抽出パターンａ」及び「抽出パターンｃ」に基づき、メタ情報として、中心自立語を含めた『@What THAILAND』、『@What FLOW』、『@Where DELTA』、『@Where FLOW』が生成されたことを表している。
【００５０】
メタ情報生成部３２の格納処理部３５は、原文について以上のようにして生成されたメタ情報を、当該原文の翻訳文に付加して対訳形式ＤＢ１１に格納する。
ここで図５について説明する。図５は対訳形式ＤＢ１１のデータ構造を図解したものである。
【００５１】
対訳形式ＤＢ１１では、レコード毎に、各レコードを識別するために付与されるレコードＩＤと、第一言語（ここでは日本語）の原文と、第二言語の翻訳文（ここでは英訳）とが対応付けられて格納される。格納処理部３５は、各レコードに、「０」から始まるレコードＩＤを付与すると共に、原文テキストＤＢ１０から原文を１文ずつ読み出して当該原文を格納し、更に、当該原文についての翻訳文を格納する。なお、この翻訳文は、原文テキストＤＢ１０から読み出した原文を機械翻訳部１２が機械翻訳して作成したものであり、格納処理部３５は、この翻訳文に、原文用質問種別判別部３３により生成されたメタ情報を付加して所定のレコードに格納する。
【００５２】
なお、曖昧検索部１４による曖昧検索において、検索処理の高速化のためにインデックスを作成する場合には、以上のようにして作成を終えたところでインデックスを作成すればよい。なお、このようなインデックスを使用する場合は、データベースのファイルサイズが大きくなるため、メモリ使用量のところで動作可能サイズの限界になることが考えられる。しかし、このような場合には、例えば検索対象の分野毎にデータベースを分ける等の対処を行って、メモリ使用量を削減するとよい。
【００５３】
次に、図１の検索装置１による検索動作について、更に詳しく説明する。
検索装置１にクエリ文２が入力されると、まず、意味解析部３１が、クエリ文２の意味解析を行って、クエリ文２の概念構造を作成する。意味解析部３１は、原文の概念構造を作成するための前述した手法と同様にして、クエリ文２の概念構造の作成を行う。
【００５４】
図６は、意味解析部３１によるクエリ文２の概念構造の作成例を表したものであり、検索装置１の使用者が、「イモの生産量が多い県はどこですか。」というクエリ文２を入力して検索装置１に検索開始の指示を行った場合を表している。検索装置１は、検索開始指示を受け取ると、意味解析部３１にクエリ文２の意味解析を行わせ、この結果、図６に図解されている、クエリ文２の概念構造が作成される。
【００５５】
クエリ文２の概念構造が得られると、次に、クエリ文用質問種別判別部２１が、クエリ文２の概念構造におけるアークが表している概念の関係と、そのアークによって繋がれている語句の品詞とに基づいて、クエリ文２で表現されている質問の種別の判別を行う。そして、この判別の結果に応じて、当該質問の種別を表しているメタ情報の生成を行う。このメタ情報の生成の手法について、図７を用いて説明する。
【００５６】
図７に図解されている概念構造は、図６の例におけるものと同一のものである。また、図６に図解されている抽出パターンａ、ｂ、ｃ、…、ｎは、いずれも、図１におけるクエリ文用質問種別判別パターン２２である。クエリ文用質問種別判別パターン２２は、クエリ文２の概念構造におけるアークについての意味解析の結果、及び、そのアークによって繋がれているノードが表している語句の品詞と、質問の種別とを対応付けたパターンである。特に、クエリ文用質問種別判別パターン２２は、アークによって繋がれているノードが表している語句の品詞が疑問詞である場合に、その疑問詞によって形成される質問の種別が対応付けられている。
【００５７】
例えば、図７における「抽出パターンａ」は、原文の概念構造におけるアークについての意味解析の結果が『述語』であって、且つ、そのアークによって繋がれているノードが表している語句が、場所を訊ねる疑問詞『どこ？』である場合のパターンを表している。そして、この「抽出パターンａ」は、このパターンに合致する場合に、５Ｗ１Ｈ型の質問の種別のうちで場所を問う質問を表しているメタ情報『@Where』を生成することを表している。
【００５８】
このように、クエリ文用質問種別判別部２１は、クエリ文２が表している質問が５Ｗ１Ｈ型の質問のうちの何に該当するのかを、クエリ文２に含まれる疑問詞に注目して判別する。この点において、原文に含まれる語句が回答となる質問が５Ｗ１Ｈ型の質問のうちの何に該当するのかを、原文に含まれる各語句に注目して判別する原文用質問種別判別部３３と、クエリ文用質問種別判別部２１とは異なっている。
【００５９】
図７の例では、概念構造から、意味解析の結果が『述語』であるアークとして（Ｅ）のアークが検出され、更に、このアークが、疑問詞である語句『どこ？』を表しているノードに繋がっていることが検出される。従って、この場合には、「抽出パターンａ」に基づき、メタ情報として、『@Where』が生成されたことを表している。
【００６０】
なお、クエリ文用質問種別判別部２１は、原文用質問種別判別部３３と同様に、生成されるメタ情報に中心自立語を含めるようにしてもよい。
クエリ文用質問種別判別部２１によりメタ情報が作成されると、次に、検索キーの作成が検索キー作成部１３によって行われる。この検索キーの作成について、図８を用いて説明する。
【００６１】
検索キー作成部１３は、まず、機械翻訳部１２より、第一言語で表現されているクエリ文２の第二言語への翻訳文を取得し、この翻訳文を検索キーとする。図８の例では、「イモの生産量が多い県はどこですか。」という日本語のクエリ文２についての機械翻訳部１２による英訳文「Where is prefecture where lot of production of potato exists?」を検索キー作成部１３が取得して検索キーとして用いることを表している。
【００６２】
次に、検索キー作成部１３は、クエリ文２による質問の種別の判別結果を表しているメタ情報をクエリ文用質問種別判別部２１から取得して検索キーとした翻訳文に付加することによって、このメタ情報も検索キーとする。図８の例では、クエリ文用質問種別判別部２１が生成した、クエリ文２による質問の種別の判別結果を表しているメタ情報『@Where』を検索キー作成部１３が取得して上述の英訳文の先頭に付加することで、このメタ情報も検索キーとして用いることを表している。
【００６３】
その後、曖昧検索部１４は、検索キー作成部１３により作成された検索キーを用いて対訳形式ＤＢ１１における第二言語の翻訳文を曖昧検索し、この曖昧検索の結果として得られた翻訳文に対応付けられている第一言語の原文を対訳形式ＤＢ１１から抽出して出力する。この曖昧検索の具体例を、図９を用いて説明する。
【００６４】
前述したように、対訳形式ＤＢ１１の第二言語の翻訳文のフィールドには、原文の翻訳文に、原文用質問種別判別部３３により生成されたメタ情報が付加されて格納されている。従って、クエリ文用質問種別判別部２１で生成されたメタ情報が付加されたクエリ文２の翻訳文を検索キーとして用いて対訳形式ＤＢ１１の翻訳文のフィールドを曖昧検索することによって、知りたい情報が検索結果３の上位の順位で得られるようになる。図９の例は、クエリ文２の英訳文にメタ情報『@Where』を付加したものを検索キーとして用いることで、対訳形式ＤＢ１１の英語フィールドの英訳文にメタ情報『@Where』が付加されたものが曖昧検索の結果において上位の順位でヒットすることを表している。つまり、曖昧検索の結果において、メタ情報『@Where』が文字列として一致し、且つ、文中に『場所』の情報が含まれているものが上位の順位でヒットするようになる。そして、この曖昧検索の結果として得られた英訳文についての日本語の原文が、この順位に従って、検索結果３として検索装置１から出力されることを表している。
【００６５】
図１の検索装置１の検索動作は以上のようにして行われるので、知りたい情報が検索結果３の上位の順位で得られ、しかも、原文及びクエリ文２の翻訳文を用いた曖昧検索により、単語レベルの表記揺れや語順の揺れによる検索精度の低下が抑制される。
【００６６】
次に図１０について説明する。図１０は、図１の検索装置１のハードウエア構成の一例を表している。
本構成例においては、検索装置１はコンピュータ５０により構成されている。コンピュータ５０は、ＭＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、ハードディスク装置５４、入力装置５５、出力装置５６、インタフェース装置５７、及び記録媒体駆動装置５８を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン５９を介して接続されており、ＭＰＵ５１の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。
【００６７】
ＭＰＵ（Micro Processing Unit）５１は、コンピュータ５０全体の動作を制御する演算処理装置である。
ＲＯＭ（Read Only Memory）５２は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。ＭＰＵ５１は、この基本制御プログラムをコンピュータ５０の起動時に読み出して実行することにより、コンピュータ５０の各構成要素の動作制御が可能になる。なお、ＲＯＭ５２として、フラッシュメモリ等の、記憶データが不揮発性であるメモリを使用してもよい。
【００６８】
ＲＡＭ（Random Access Memory）５３は、ＭＰＵ５１が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。
【００６９】
ハードディスク装置５４は、ＭＰＵ５１によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。ＭＰＵ５１は、ハードディスク装置５４に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、各種の制御処理を行えるようになる。このコンピュータ５０を用いて検索装置１を構成する場合には、ハードディスク装置５４には図１の原文テキストＤＢ１０、クエリ文用質問種別判別パターン２２、及び原文用質問種別判別パターン３４を予め格納しておくようにする。また、このコンピュータ５０を用いて検索装置１を構成する場合には、ハードディスク装置５４は、対訳形式ＤＢ１１としても使用される。
【００７０】
入力装置５５は、例えばキーボード装置やマウス装置であり、例えば検索装置１の使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＭＰＵ５１に送付する。検索装置１への入力であるクエリ文２は、例えば入力装置５５によって受け付けられる。
【００７１】
出力装置５６は例えば液晶ディスプレイやスピーカであり、ＭＰＵ５１から送付される出力データに応じ、合成音声の発音や、各種のテキスト・画像の表示を行う。検索装置１の出力である検索結果３は、例えば出力装置５６で表示され、あるいは、合成音声による検索結果３の読み上げにより出力される。
【００７２】
インタフェース装置５７は、このコンピュータ５０に接続される各種機器との間での各種情報の授受の管理を行う。検索装置１への入力であるクエリ文２は、例えば他の機器から出力されて、直接に、あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して、インタフェース装置５７で受け付けるようにしてもよい。また、検索装置１の出力である検索結果は、インタフェース装置５７から出力して、直接に、あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して、他の機器へ送付するようにしてもよい。更に、インタフェース装置５７に直接に、あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して接続される不図示の外部記憶装置を、コンピュータ５０自身が備えているハードディスク装置５４の代用若しくは補助として、使用するようにしてもよい。
【００７３】
記録媒体駆動装置５８は、可搬型記録媒体６０に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。ＭＰＵ５１は、可搬型記録媒体６０に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置５８を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにしてもよい。なお、可搬型記録媒体６０としては、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）やＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリなどがある。
【００７４】
このようなコンピュータ５０を用いて検索装置１を構成するには、例えば、後述する各種の制御処理をＭＰＵ５１に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置５４若しくは可搬型記録媒体６０に予め格納しておく。また、ハードディスク装置５４には原文テキストＤＢ１０、クエリ文用質問種別判別パターン２２、及び原文用質問種別判別パターン３４を予め格納しておくようにする。そして、ＭＰＵ５１に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、コンピュータ５０が、対訳形式ＤＢ１１、機械翻訳部１２、検索キー作成部１３、曖昧検索部１４、クエリ文用質問種別判別部２１、及びメタ情報生成部３２として機能するようになる。
【００７５】
次に、コンピュータ５０のＭＰＵ５１により行われる各種の制御処理について説明する。なお、以下の説明では、第一言語を日本語とし、第二言語を英語とする。
まず図１１について説明する。図１１は、対訳形式ＤＢ作成処理の第一の例の処理内容を表したフローチャートである。この処理は、原文テキストＤＢ１０に格納されている日本語の原文とその英訳文とを対応付けて対訳形式ＤＢ１１に格納する処理である。但し、この第一の例では、原文に含まれている語句が回答となる質問の種別を表すメタ情報の生成及び対訳形式ＤＢ１１への格納については行わない場合の処理である。
【００７６】
図１１において、まず、Ｓ１０１では、変数ｉに初期値「０」を代入する処理をＭＰＵ５１が行う。
次に、Ｓ１０２では、原文テキストＤＢ１０を参照して、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文のレコードが原文テキストＤＢ１０に存在するか否かを判定する処理をＭＰＵ５１が行う。なお、本実施例において、原文テキストＤＢ１０には、各レコードに、レコードを識別するために付与されている、「０」から始まるレコードＩＤと、日本語の原文とが格納されているものとする。
【００７７】
Ｓ１０２の判定処理において、ＭＰＵ５１は、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文のレコードが原文テキストＤＢ１０に存在すると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０３に処理を進める。一方、ＭＰＵ５１は、ここで、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文のレコードが原文テキストＤＢ１０に存在しないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、この対訳形式ＤＢ作成処理を終了する。
【００７８】
次に、Ｓ１０３では、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文テキストＤＢ１０のレコードから原文を読み出し、読み出した原文に対して機械翻訳処理を実行して当該原文の英訳文を作成する処理をＭＰＵ５１が行う。この処理を行うＭＰＵ５１は機械翻訳部１２として機能する。
【００７９】
次に、Ｓ１０４では、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとし、Ｓ１０３の処理において原文テキストＤＢ１０から読み出した原文及び作成した英訳文を各フィールドに格納したレコードを作成して対訳形式ＤＢ１１へ格納する処理をＭＰＵ５１が行う。この処理を行うＭＰＵ５１は、機械翻訳部１２として機能する。この処理を行うＭＰＵ５１は格納処理部３５として機能する。
【００８０】
次に、Ｓ１０５では、この処理時点での変数ｉの値に「１」を加算した結果の値を改めて変数ｉに代入する処理をＭＰＵ５１が行い、その後はＳ１０２へ処理を戻して上述した処理が繰り返される。
【００８１】
以上までの処理が対訳形式ＤＢ作成処理の第一の例であり、この処理をＭＰＵ５１が行うことによって、原文テキストＤＢ１０に格納されている日本語の原文とその英訳文とが対応付けられて対訳形式ＤＢ１１に格納される。
【００８２】
次に図１２について説明する。図１２は、検索処理の第一の例の処理内容を表したフローチャートである。この処理は、上述した対訳形式ＤＢ作成処理の第一の例の実行によって作成された対訳形式ＤＢ１１に対し、入力された日本語のクエリ文２についての英訳文を検索キーとして用いて曖昧検索を行う処理である。
【００８３】
図１２において、まず、Ｓ１５１では、検索装置１に入力されたクエリ文２を取得し、取得したクエリ文２に対して機械翻訳処理を実行してクエリ文２の英訳文を作成する処理をＭＰＵ５１が行う。この処理を行うＭＰＵ５１は機械翻訳部１２として機能する。
【００８４】
次に、Ｓ１５２では、Ｓ１５１の処理によって作成された英訳文を検索キーとして用いて、対訳形式ＤＢ１１の英訳文のフィールドを曖昧検索する処理をＭＰＵ５１が行う。そして、続くＳ１５３では、曖昧検索の結果として得られた英訳文と同一のレコードに格納されている原文を対訳形式ＤＢ１１から読み出して検索結果３として出力する処理をＭＰＵ５１が行い、その後は、この検索処理を終了する。このＳ１５２及びＳ１５３の処理を行うＭＰＵ５１は曖昧検索部１４として機能する。
【００８５】
以上までの処理が検索処理の第一の例であり、この処理をＭＰＵ５１が行うことによって、検索装置１による曖昧検索が行われ、原文及びクエリ文２における日本語での単語表現や語順の揺れが吸収されて、これらの揺れに起因する検索精度の低下が抑制される。
【００８６】
次に図１３Ａ及び図１３Ｂについて説明する。図１３Ａ及び図１３Ｂは、対訳形式ＤＢ作成処理の第二の例の処理内容を表したフローチャートである。この処理は、原文テキストＤＢ１０に格納されている日本語の原文とその英訳文とを対応付けて対訳形式ＤＢ１１に格納する処理である。また、この第二の例では、原文に含まれている語句が回答となる質問の種別を表すメタ情報の生成及び対訳形式ＤＢ１１への格納も行われる。
【００８７】
まず、図１３ＡのＳ２０１において、変数ｉに初期値「０」を代入する処理をＭＰＵ５１が行う。
次に、Ｓ２０２では、原文テキストＤＢ１０を参照して、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文のレコードが原文テキストＤＢ１０に存在するか否かを判定する処理をＭＰＵ５１が行う。なお、本実施例においても、原文テキストＤＢ１０には、各レコードに、レコードを識別するために付与されている、「０」から始まるレコードＩＤと、日本語の原文とが格納されているものとする。
【００８８】
Ｓ２０２の判定処理において、ＭＰＵ５１は、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文のレコードが原文テキストＤＢ１０に存在すると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ２０３に処理を進める。一方、ＭＰＵ５１は、ここで、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文のレコードが原文テキストＤＢ１０に存在しないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、この対訳形式ＤＢ作成処理を終了する。
【００８９】
次に、Ｓ２０３では、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文テキストＤＢ１０のレコードから原文を読み出し、読み出した原文に対して意味解析を行って当該原文についての概念構造を作成する処理をＭＰＵ５１が行う。この処理を行うＭＰＵ５１は意味解析部３１として機能する。
【００９０】
次に、Ｓ２０４では、Ｓ２０３の処理による原文の意味解析の結果に基づいて、且つ、原文用質問種別判別パターン３４を用いることによって、当該原文についての英訳文に含まれる語句についての前述のタグ情報を生成する処理をＭＰＵ５１が行う。このＳ２０４の処理の詳細は、図１３Ｂを用いて後で説明する。この処理を行うＭＰＵ５１は、原文用質問種別判別部３３として機能する。
【００９１】
次に、Ｓ２０５では、この処理実行時の変数ｉの値をレコードＩＤとする原文テキストＤＢ１０のレコードから原文を読み出し、読み出した原文に対して機械翻訳処理を実行して当該原文の英訳文を作成する処理をＭＰＵ５１が行う。この処理を行うＭＰＵ５１は機械翻訳部１２として機能する。
【００９２】
次に、Ｓ２０６では、Ｓ２０３の処理において原文テキストＤＢ１０から読み出した原文と、作成した英訳文にＳ２０４の処理によって生成したタグ情報を付加したものとよりレコードを作成して対訳形式ＤＢ１１へ格納する処理をＭＰＵ５１が行う。なお、作成されたレコードには、この処理実行時の変数ｉの値が、レコードＩＤとして付加される。この処理を行うＭＰＵ５１は格納処理部３５として機能する。
【００９３】
次に、Ｓ２０７では、この処理時点での変数ｉの値に「１」を加算した結果の値を改めて変数ｉに代入する処理をＭＰＵ５１が行い、その後はＳ２０２へ処理を戻して上述した処理が繰り返される。
【００９４】
次に、図１３ＡのＳ２０４の処理の詳細について、図１３Ｂのフローチャートを用いて説明する。
まず、Ｓ２１１において、変数ｊに初期値「０」を代入すると共に、メタ情報を初期化して空のデータ（ヌルデータ）を代入する処理をＭＰＵ５１が行う。
【００９５】
次に、Ｓ２１２では、原文用質問種別判別パターン３４を参照して、変数ｊの値に相当する順番のパターンが原文用質問種別判別パターン３４に存在するか否かを判定する処理をＭＰＵ５１が行う。なお、本実施例において、原文用質問種別判別パターン３４は、所定の記憶領域において、０番目から順番に格納されているものとする。
【００９６】
Ｓ２１２の判定処理において、ＭＰＵ５１は、変数ｊの値に相当する順番のパターンが原文用質問種別判別パターン３４に存在すると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ２１３に処理を進める。一方、ＭＰＵ５１は、ここで、変数ｊの値に相当する順番のパターンが原文用質問種別判別パターン３４には存在しないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、この図１３Ｂの処理を終了して図１３Ａに処理を戻す。
【００９７】
次に、Ｓ２１３では、変数ｊの値に相当する順番の原文用質問種別判別パターン３４が、図１３ＡのＳ２０３の処理で作成された原文の概念構造の全部若しくは一部と一致しているか否かを、図４を用いて説明したようにして判定する処理をＭＰＵ５１が行う。ＭＰＵ５１は、ここで、一致していると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ２１４に処理を進め、一致していないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）にはＳ２１５に処理を進める。
【００９８】
次に、Ｓ２１４では、図１３Ｂの処理が開始されてから作成してきたメタ情報に、Ｓ２１３の判定処理によって一致すると判定された原文用質問種別判別パターン３４に対応付けられているメタ情報を更に連結して追加する処理をＭＰＵ５１が行う。
【００９９】
次に、Ｓ２１５では、この処理時点での変数ｊの値に「１」を加算した結果の値を改めて変数ｊに代入する処理をＭＰＵ５１が行い、その後はＳ２１２へ処理を戻して上述した処理が繰り返される。
【０１００】
以上までの処理が対訳形式ＤＢ作成処理の第二の例であり、この処理をＭＰＵ５１が行うことによって、原文テキストＤＢ１０に格納されている日本語の原文とその英訳文とが対応付けられて対訳形式ＤＢ１１に格納される。また、この処理をＭＰＵ５１が行うことによって、原文に含まれている語句が回答となる質問の種別を表すメタ情報の生成及び対訳形式ＤＢ１１への格納も行われる。
【０１０１】
次に図１４Ａ、図１４Ｂ、及び図１４Ｃについて説明する。図１４Ａ、図１４Ｂ、及び図１４Ｃは、検索処理の第二の例の処理内容を表したフローチャートである。この処理は、上述した対訳形式ＤＢ作成処理の第二の例の実行によって作成された対訳形式ＤＢ１１に対し、入力された日本語のクエリ文２についての英訳文とクエリ文２の質問の種別とを検索キーとして用いて曖昧検索を行う処理である。
【０１０２】
まず、図１４ＡのＳ２５１において、検索装置１に入力されたクエリ文２から検索キーを作成する処理をＭＰＵ５１が行う。このＳ２０４の処理の詳細は、図１４Ｂ及び図１４Ｃを用いて後で説明する。
【０１０３】
次に、Ｓ２５２では、Ｓ２５１の処理によって作成された検索キーを用いて、対訳形式ＤＢ１１の英訳文のフィールドを曖昧検索する処理をＭＰＵ５１が行う。そして、続くＳ２５３では、曖昧検索の結果として得られた英訳文と同一のレコードに格納されている原文を対訳形式ＤＢ１１から読み出して検索結果３として出力する処理をＭＰＵ５１が行い、その後は、この検索処理を終了する。このＳ２５２及びＳ２５３の処理を行うＭＰＵ５１は曖昧検索部１４として機能する。
【０１０４】
次に、図１４ＡのＳ２５１の処理の詳細について、図１４Ｂのフローチャートを用いて説明する。
まず、Ｓ２６１において、検索装置１に入力されたクエリ文２を取得し、取得したクエリ文２に対して意味解析を行ってクエリ文２についての概念構造を作成する処理をＭＰＵ５１が行う。この処理を行うＭＰＵ５１は意味解析部３１として機能する。
【０１０５】
次に、Ｓ２６２では、Ｓ２６１の処理によるクエリ文２の意味解析の結果に基づいて、且つ、クエリ文用質問種別判別パターン２２を用いることによって、クエリ文２についての英訳文に含まれる語句についての前述のタグ情報を生成する処理をＭＰＵ５１が行う。このＳ２６２の処理の詳細は、図１４Ｃを用いて後で説明する。この処理を行うＭＰＵ５１は、クエリ文用質問種別判別部２１として機能する。
【０１０６】
次に、Ｓ２６３では、Ｓ２６１の処理により取得されたクエリ文２に対して機械翻訳処理を実行してクエリ文２の英訳文を作成する処理をＭＰＵ５１が行う。この処理を行うＭＰＵ５１は機械翻訳部１２として機能する。なお、本実施例では、この機械翻訳処理では、Ｓ２６１の処理により作成されたクエリ文２についての概念構造に相当する英訳文を生成することによって、クエリ文２の英訳文を作成するようにする。
【０１０７】
次に、Ｓ２６４では、Ｓ２６３の処理により作成された英訳文に、Ｓ２６２の処理によって生成されたタグ情報を付加することによって検索キーを作成する処理をＭＰＵ５１が行い、その後は、この図１４Ｂの処理を終了して図１４Ａに処理を戻す。この処理を行うＭＰＵ５１は検索キー作成部１３として機能する。
【０１０８】
次に、図１４ＢのＳ２６２の処理の詳細について、図１４Ｃのフローチャートを用いて説明する。
まず、図１４ＣのＳ２７１において、変数ｋに初期値「０」を代入すると共に、メタ情報を初期化して空のデータ（ヌルデータ）を代入する処理をＭＰＵ５１が行う。
【０１０９】
次に、Ｓ２７２では、クエリ文用質問種別判別パターン２２を参照して、変数ｋの値に相当する順番のパターンがクエリ文用質問種別判別パターン２２に存在するか否かを判定する処理をＭＰＵ５１が行う。なお、本実施例において、クエリ文用質問種別判別パターン２２は、所定の記憶領域において、０番目から順番に格納されているものとする。
【０１１０】
Ｓ２７２の判定処理において、ＭＰＵ５１は、変数ｋの値に相当する順番のパターンがクエリ文用質問種別判別パターン２２に存在すると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ２７３に処理を進める。一方、ＭＰＵ５１は、ここで、変数ｋの値に相当する順番のパターンがクエリ文用質問種別判別パターン２２には存在しないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、この図１４Ｃの処理を終了して図１４Ｂに処理を戻す。
【０１１１】
次に、Ｓ２７３では、変数ｋの値に相当する順番のクエリ文用質問種別判別パターン２２が、図１４ＢのＳ２６１で作成されたクエリ文２の概念構造の全部若しくは一部と一致しているか否かを、図７を用いて説明したようにして判定する処理をＭＰＵ５１が行う。ＭＰＵ５１は、ここで、一致していると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ２７４に処理を進め、一致していないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）にはＳ２７５に処理を進める。
【０１１２】
次に、Ｓ２７４では、図１４Ｃの処理が開始されてから作成してきたメタ情報に、Ｓ２７３の判定処理によって一致すると判定されたクエリ文用質問種別判別パターン２２に対応付けられているメタ情報を更に連結して追加する処理をＭＰＵ５１が行う。
【０１１３】
次に、Ｓ２７５では、この処理時点での変数ｋの値に「１」を加算した結果の値を改めて変数ｋに代入する処理をＭＰＵ５１が行い、その後はＳ２７２へ処理を戻して上述した処理が繰り返される。
【０１１４】
以上までの処理が検索処理の第二の例であり、この処理をＭＰＵ５１が行うことによって、検索装置１による曖昧検索が行われ、原文及びクエリ文２における日本語での単語表現や語順の揺れが吸収されて、これらの揺れに起因する検索精度の低下が抑制される。また、クエリ文２の質問の種別を示しているメタ情報とクエリ文２の翻訳文とを検索キーとして用いて曖昧検索が行われるので、知りたい情報が含まれている原文が、より精度良く検索結果３として得られるようになる。
【０１１５】
以上の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。
（付記１）
検索対象である第一言語のテキストと該テキストについての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されている対訳形式データベースと、
入力された前記第一言語によるクエリ文を前記第二言語に機械翻訳する機械翻訳部と、
前記対訳形式データベースに格納されている前記翻訳文に対して前記第二言語に翻訳されたクエリ文を検索キーとして用いて曖昧検索を行い、該曖昧検索の結果である翻訳文に対応付けられている第一言語のテキストを前記対訳形式データベースから抽出して出力する曖昧検索部と、
を備えることを特徴とする検索装置。
（付記２）
前記対訳形式データベースには、前記テキストに含まれている語句が回答となる質問の種別を表す質問種別情報が、前記テキストについての前記翻訳文に対応付けられて更に格納されており、
前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別する判別部を更に備えており、
前記曖昧検索部は、前記第二言語に翻訳されたクエリ文に加えて前記判別部により判別された質問の種別を更に前記検索キーとして用いて前記曖昧検索を行う、
ことを特徴とする付記１に記載の検索装置。
（付記３）
前記テキストの意味解析を行う意味解析部と、
前記意味解析の結果に基づいて、前記テキストについての翻訳文に含まれる語句についての前記質問種別情報を生成して、前記テキストについての翻訳文に対応付けて前記対訳形式データベースに格納する質問種別情報生成部と、
を更に備え、
前記曖昧検索部は、前記対訳形式データベースに格納されている、前記翻訳文と前記翻訳文に対応付けられている質問種別情報とに対して前記曖昧検索を行う、
ことを特徴とする付記２に記載の検索装置。
（付記４）
前記質問種別情報生成部は、前記質問種別情報と前記質問種別情報によって表されている種別の質問の回答である前記テキストについての翻訳文に含まれる語句とを含むメタ情報を生成して、前記テキストについての翻訳文に付加して前記対訳形式データベースに格納し、
前記曖昧検索部は、前記対訳形式データベースに格納されている、前記メタ情報が付加されている翻訳文に対して前記曖昧検索を行う、
ことを特徴とする付記３に記載の検索装置。
（付記５）
前記意味解析部は、前記テキストを構文解析して作成される構文木の意味を解析することによって、前記テキストを構成している語句を表しているノードと各ノード間を繋ぐことによって語句同士の概念の関係を表しているアークとにより構成される前記テキストの概念構造を生成し、
前記質問種別情報生成部は、前記質問の種別に予め対応付けられている概念の関係を表しているアークを前記テキストの概念構造から抽出し、抽出されたアークに対応付けられている質問の種別を表している情報を、該抽出されたアークによって繋がれているノードが表している語句についての前記質問種別情報として生成する、
ことを特徴とする付記３又は４に記載の検索装置。
（付記６）
前記意味解析部は、更に、前記クエリ文の意味解析を行い、
前記機械翻訳部は、前記クエリ文の意味解析の結果に相当する前記第二言語の文を生成することによって、前記クエリ文の前記第二言語への機械翻訳を行う、
ことを特徴とする付記３から５のうちのいずれか一項に記載の検索装置。
（付記７）
前記判別部は、前記クエリ文を構文解析して作成される構文木の意味を解析することによって、前記クエリ文を構成している各語句を表している各ノードと該各ノード間を繋ぐことによって語句同士の概念の関係を表しているアークとにより構成される前記クエリ文の概念構造を生成し、該クエリ文の概念構造におけるアークが表している概念の関係と、該アークによって繋がれているノードが表している語句の品詞とに基づいて、前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別することを特徴とする付記２から６のうちのいずれか一項に記載の検索装置。
（付記８）
前記判別部は、前記語句の品詞が疑問詞であるものについて、該疑問詞の種別に基づいて前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別することを特徴とする付記７に記載の検索装置。
（付記９）
前記質問の種別は、５Ｗ１Ｈ型の質問における５Ｗ１Ｈの種別であることを特徴とする付記２から８のうちのいずれか一項に記載の検索装置。
（付記１０）
検索対象である第一言語のテキストと該テキストについての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されている対訳形式データベースに対する検索処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
入力された前記第一言語によるクエリ文を前記第二言語に機械翻訳し、
前記対訳形式データベースに格納されている前記翻訳文に対して前記第二言語に翻訳されたクエリ文を検索キーとして用いて曖昧検索を行い、
前記曖昧検索の結果である翻訳文に対応付けられている第一言語のテキストを前記対訳形式データベースから抽出して出力する、
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。
（付記１１）
前記対訳形式データベースには、前記テキストに含まれている語句が回答となる質問の種別を表す質問種別情報が、前記テキストについての前記翻訳文に対応付けられて更に格納されており、
前記プログラムは、前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別する処理を前記コンピュータに更に実行させ、
前記曖昧検索を行う処理では、前記第二言語に翻訳されたクエリ文に加えて前記判別する処理により判別された質問の種別を更に前記検索キーとして用いて前記曖昧検索を行う、
付記１０に記載のプログラム。
（付記１２）
前記プログラムは、
前記テキストの意味解析を行い、
前記意味解析の結果に基づいて、前記テキストについての翻訳文に含まれる語句についての前記質問種別情報を生成して、前記テキストについての翻訳文に対応付けて前記対訳形式データベースに格納する、
処理を前記コンピュータに更に実行させ、
前記曖昧検索を行う処理では、前記対訳形式データベースに格納されている、前記翻訳文と前記翻訳文に対応付けられている質問種別情報とに対して前記曖昧検索を行う、
付記１１に記載のプログラム。
（付記１３）
前記質問種別情報を生成する処理では、前記質問種別情報と前記質問種別情報によって表されている種別の質問の回答である前記テキストについての翻訳文に含まれる語句とを含むメタ情報を生成して、前記テキストについての翻訳文に付加して前記対訳形式データベースに格納し、
前記曖昧検索を行う処理では、前記対訳形式データベースに格納されている、前記メタ情報が付加されている翻訳文に対して前記曖昧検索を行う、
付記１２に記載のプログラム。
（付記１４）
前記意味解析を行う処理では、前記テキストを構文解析して作成される構文木の意味を解析することによって、前記テキストを構成している語句を表しているノードと各ノード間を繋ぐことによって語句同士の概念の関係を表しているアークとにより構成される前記テキストの概念構造を生成し、
前記質問種別情報を生成する処理では、前記質問の種別に予め対応付けられている概念の関係を表しているアークを前記テキストの概念構造から抽出し、抽出されたアークに対応付けられている質問の種別を表している情報を、該抽出されたアークによって繋がれているノードが表している語句についての前記質問種別情報として生成する、
付記１２又は１３に記載のプログラム。
（付記１５）
前記プログラムは、前記クエリ文の意味解析を行う処理を前記コンピュータに更に実行させ、
前記機械翻訳する処理では、前記クエリ文の意味解析の結果に相当する前記第二言語の文を生成することによって、前記クエリ文の前記第二言語への機械翻訳を行う、
付記１２から１５のうちのいずれか一項に記載のプログラム。
（付記１６）
前記質問の種別を判別する処理では、前記クエリ文を構文解析して作成される構文木の意味を解析することによって、前記クエリ文を構成している各語句を表している各ノードと該各ノード間を繋ぐことによって語句同士の概念の関係を表しているアークとにより構成される前記クエリ文の概念構造を生成し、該クエリ文の概念構造におけるアークが表している概念の関係と、該アークによって繋がれているノードが表している語句の品詞とに基づいて、前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別する付記１１から１５のうちのいずれか一項に記載のプログラム。
（付記１７）
前記質問の種別を判別する処理では、前記語句の品詞が疑問詞であるものについて、該疑問詞の種別に基づいて前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別する付記１６に記載のプログラム。
（付記１８）
前記質問の種別は、５Ｗ１Ｈ型の質問における５Ｗ１Ｈの種別である付記１１から１７のうちのいずれか一項に記載のプログラム。
（付記１９）
検索対象である第一言語のテキストと該テキストについての第二言語での翻訳文とが対応付けられて格納されている対訳形式データベースに対する検索方法であって、
入力された前記第一言語によるクエリ文を前記第二言語に機械翻訳し、
前記対訳形式データベースに格納されている前記翻訳文に対して前記第二言語に翻訳されたクエリ文を検索キーとして用いて曖昧検索を行い、
前記曖昧検索の結果である翻訳文に対応付けられている第一言語のテキストを前記対訳形式データベースから抽出して出力する、
ことを特徴とする検索方法。
（付記２０）
前記対訳形式データベースには、前記テキストに含まれている語句が回答となる質問の種別を表す質問種別情報が、前記テキストについての前記翻訳文に対応付けられて更に格納されており、
前記クエリ文によって表現されている質問の種別を判別し、
前記曖昧検索では、前記第二言語に翻訳されたクエリ文に加えて前記判別により判別された質問の種別を更に前記検索キーとして用いて前記曖昧検索を行う、
ことを特徴とする付記１９に記載の検索方法。
【符号の説明】
【０１１６】
１  検索装置
２  クエリ文
３  検索結果
１０  原文テキストＤＢ
１１  対訳形式ＤＢ
１２  機械翻訳部
１３  検索キー作成部
１４  曖昧検索部
２１  クエリ文用質問種別判別部
２２  クエリ文用質問種別判別パターン
３１  意味解析部
３２  メタ情報生成部
３３  原文用質問種別判別部
３４  原文用質問種別判別パターン
３５  格納処理部
４０  翻訳辞書
５０  コンピュータ
５１  ＭＰＵ
５２  ＲＯＭ
５３  ＲＡＭ
５４  ハードディスク装置
５５  入力装置
５６  出力装置
５７  インタフェース装置
５８  記録媒体駆動装置
５９  バスライン
６０  可搬型記録媒体
【図１】
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【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１３Ａ】
2014056457.tif 000015
【図１３Ｂ】
2014056457.tif 000016
【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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