(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習装置と翻訳装置とからなる翻訳システムであって、
前記学習装置は、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための翻訳モデルを学習する学習装置であって、
前記原言語の学習用文と前記原言語の学習用文に対する翻訳文である目的言語の学習用文との複数のペアである学習データを受け付ける学習用入力部と、
前記学習データの前記複数のペアの各々について、前記ペアの前記原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えると共に、前記ペアの前記目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える学習用仮想単語置換部と、
前記学習用仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の学習用文と前記目的言語の学習用文との複数のペアに基づいて、前記翻訳モデルを学習する学習処理部と、を含み、
前記翻訳装置は、入力された前記原言語の文を前記目的言語の文へ翻訳する翻訳装置であって、
前記入力された原言語の文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えると共に、前記仮想単語と前記翻訳したくない語と前記仮想単語の位置情報との組み合わせを、仮想単語保持部に保持させる仮想単語置換部と、
前記仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の文と、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための、前記学習装置によって予め学習された前記翻訳モデルとに基づいて、前記原言語の文における位置情報が付与された、前記原言語の文に対する前記目的言語の翻訳文を生成する翻訳処理部と、
前記仮想単語保持部によって保持された前記仮想単語と前記翻訳したくない語と前記仮想単語の位置情報との組み合わせ、及び前記翻訳処理部によって生成された前記目的言語の翻訳文に付与された前記位置情報に基づいて、前記翻訳処理部によって生成された前記目的言語の翻訳文に含まれる前記仮想単語を、前記翻訳したくない語に置き換える仮想単語復元部と、を含む
ことを特徴とする翻訳システム。
【請求項２】
前記学習処理部は、前記学習用仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の学習用文と前記目的言語の学習用文との複数のペア、又は前記原言語の学習用文の句と前記原言語の学習用文の句に対する翻訳である目的言語の学習用文の句との複数のペアの各々について、前記仮想単語の数が一致しないペアを除去し、前記翻訳モデルを学習する請求項１記載の翻訳システム。
【請求項３】
学習装置と翻訳装置とからなる翻訳システムで実行される翻訳方法であって、
学習用入力部、学習用仮想単語置換部、及び学習処理部を含み、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための翻訳モデルを学習する前記学習装置は、
前記学習用入力部が、前記原言語の学習用文と前記原言語の学習用文に対する翻訳文である目的言語の学習用文との複数のペアである学習データを受け付けるステップと、
前記学習用仮想単語置換部が、前記学習データの前記複数のペアの各々について、前記ペアの前記原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えると共に、前記ペアの前記目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えるステップと、
前記学習処理部が、前記学習用仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の学習用文と前記目的言語の学習用文との複数のペアに基づいて、前記翻訳モデルを学習するステップと、を含み、
仮想単語置換部、翻訳処理部、及び仮想単語復元部を含み、入力された前記原言語の文を前記目的言語の文へ翻訳する前記翻訳装置は、
前記仮想単語置換部が、前記入力された原言語の文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えると共に、前記仮想単語と前記翻訳したくない語と前記仮想単語の位置情報との組み合わせを、仮想単語保持部に保持させるステップと、
前記翻訳処理部が、前記仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の文と、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための、前記学習装置によって予め学習された前記翻訳モデルとに基づいて、前記原言語の文における位置情報が付与された、前記原言語の文に対する前記目的言語の翻訳文を生成するステップと、
前記仮想単語復元部が、前記仮想単語保持部によって保持された前記仮想単語と前記翻訳したくない語と前記仮想単語の位置情報との組み合わせ、及び前記翻訳処理部によって生成された前記目的言語の翻訳文に付与された前記位置情報に基づいて、前記翻訳処理部によって生成された前記目的言語の翻訳文に含まれる前記仮想単語を、前記翻訳したくない語に置き換えるステップと、を含む
ことを特徴とする翻訳方法。
【請求項４】
コンピュータを、請求項１または請求項２記載の翻訳システムの各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳装置、翻訳モデル学習装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来は、原言語の翻訳したくない語については、翻訳したくない語、凍結単語、解凍単語という３つの組の照合表を用意し、翻訳する前に、翻訳したくない語を凍結単語に変換し、翻訳した後に、凍結単語を解凍単語に変換するという方式や新しい辞書を用意するという方式があった（例えば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】岡田  昌也、佐藤  理史、「大規模訳語候補集合を利用した専門用語翻訳」、2010、The 24th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、数式や化学式や国名等を単純に翻訳したくないとき、すべての組み合わせを照合表に加える、辞書化するというのは不可能である。
【０００５】
そこで、パターン等を用いて数式や化学式、国名等の箇所を特定し、各種同一の仮想単語に置き換えるという手法が考えられるが、同じ文に単純に翻訳したくないものが複数出現した場合や、同カテゴリのものが複数存在する場合には、それらの単語は同じ仮想単語で置換されるため、それらを元に戻すことが困難である。
【０００６】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、翻訳したくない語が文に含まれる場合であっても、精度よく翻訳することができる翻訳システム、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】
【０００７】
上記の課題を解決するため、本発明の翻訳システムは、
学習装置と翻訳装置とからなる翻訳システムであって、
前記学習装置は、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための翻訳モデルを学習する学習装置であって、
前記原言語の学習用文と前記原言語の学習用文に対する翻訳文である目的言語の学習用文との複数のペアである学習データを受け付ける学習用入力部と、
前記学習データの前記複数のペアの各々について、前記ペアの前記原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えると共に、前記ペアの前記目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える学習用仮想単語置換部と、
前記学習用仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の学習用文と前記目的言語の学習用文との複数のペアに基づいて、前記翻訳モデルを学習する学習処理部と、を含み、
前記翻訳装置は、入力された前記原言語の文を前記目的言語の文へ翻訳する翻訳装置であって、
前記入力された原言語の文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えると共に、前記仮想単語と前記翻訳したくない語と前記仮想単語の位置情報との組み合わせを、仮想単語保持部に保持させる仮想単語置換部と、
前記仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の文と、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための、前記学習装置によって予め学習された前記翻訳モデルとに基づいて、前記原言語の文における位置情報が付与された、前記原言語の文に対する前記目的言語の翻訳文を生成する翻訳処理部と、
前記仮想単語保持部によって保持された前記仮想単語と前記翻訳したくない語と前記仮想単語の位置情報との組み合わせ、及び前記翻訳処理部によって生成された前記目的言語の翻訳文に付与された前記位置情報に基づいて、前記翻訳処理部によって生成された前記目的言語の翻訳文に含まれる前記仮想単語を、前記翻訳したくない語に置き換える仮想単語復元部と、を含む、ことを特徴とする。
【０００８】
本発明の翻訳方法は、
学習装置と翻訳装置とからなる翻訳システムで実行される翻訳方法であって、
学習用入力部、学習用仮想単語置換部、及び学習処理部を含み、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための翻訳モデルを学習する前記学習装置は、
前記学習用入力部が、前記原言語の学習用文と前記原言語の学習用文に対する翻訳文である目的言語の学習用文との複数のペアである学習データを受け付けるステップと、
前記学習用仮想単語置換部が、前記学習データの前記複数のペアの各々について、前記ペアの前記原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えると共に、前記ペアの前記目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えるステップと、
前記学習処理部が、前記学習用仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の学習用文と前記目的言語の学習用文との複数のペアに基づいて、前記翻訳モデルを学習するステップと、を含み、
仮想単語置換部、翻訳処理部、及び仮想単語復元部を含み、入力された前記原言語の文を前記目的言語の文へ翻訳する前記翻訳装置は、
前記仮想単語置換部が、前記入力された原言語の文に含まれる翻訳したくない語を、前記翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換えると共に、前記仮想単語と前記翻訳したくない語と前記仮想単語の位置情報との組み合わせを、仮想単語保持部に保持させるステップと、
前記翻訳処理部が、前記仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の文と、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための、前記学習装置によって予め学習された前記翻訳モデルとに基づいて、前記原言語の文における位置情報が付与された、前記原言語の文に対する前記目的言語の翻訳文を生成するステップと、
前記仮想単語復元部が、前記仮想単語保持部によって保持された前記仮想単語と前記翻訳したくない語と前記仮想単語の位置情報との組み合わせ、及び前記翻訳処理部によって生成された前記目的言語の翻訳文に付与された前記位置情報に基づいて、前記翻訳処理部によって生成された前記目的言語の翻訳文に含まれる前記仮想単語を、前記翻訳したくない語に置き換えるステップと、を含む、ことを特徴とする。
【００１１】
また、翻訳システムにおける学習処理部は、
前記学習処理部は、前記学習用仮想単語置換部による置き換えによって得られた前記原言語の学習用文と前記目的言語の学習用文との複数のペア、又は前記原言語の学習用文の句と前記原言語の学習用文の句に対する翻訳である目的言語の学習用文の句との複数のペアの各々について、前記仮想単語の数が一致しないペアを除去し、前記翻訳モデルを学習することができる。
【００１２】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の翻訳システムの各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明の翻訳装置、方法、及びプログラムによれば、入力された原言語の文に含まれる翻訳したくない語を、仮想単語に置き換えると共に、仮想単語と翻訳したくない語と仮想単語の位置情報との組み合わせを保持させ、置き換えによって得られた原言語の文と、予め学習された翻訳モデルとに基づいて、原言語の文における位置情報が付与された、原言語の文に対する目的言語の翻訳文を生成し、保持された仮想単語と翻訳したくない語と仮想単語の位置情報との組み合わせ、及び生成された目的言語の翻訳文に付与された位置情報に基づいて、目的言語の翻訳文に含まれる仮想単語を、翻訳したくない語に置き換えることにより、翻訳したくない語が文に含まれる場合であっても、精度よく翻訳することができる、という効果が得られる。
【００１４】
また、本発明の翻訳モデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、原言語の学習用文と当該原言語の学習用文に対する翻訳文である目的言語の学習用文との複数のペアの各々について、当該ペアの原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、仮想単語に置き換えると共に、当該ペアの目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、仮想単語に置き換え、置き換えによって得られた原言語の学習用文と目的言語の学習用文との複数のペアに基づいて、翻訳モデルを学習することにより、翻訳したくない語が文に含まれる場合であっても、精度よく文を翻訳するための翻訳モデルを得ることができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態に係る翻訳モデル学習装置の機能的な構成例を示すブロック図である。
【図２】原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、仮想単語に置き換える処理の一例を示す図である。
【図３】本実施の形態に係る翻訳装置の機能的な構成例を示すブロック図である。
【図４】翻訳対象の原言語の入力文に含まれる翻訳したくない語を、仮想単語に置き換える処理の一例を示す図である。
【図５】翻訳したくない語が仮想単語に置き換えられた原言語の入力文を、目的言語の文に翻訳した処理結果の一例を示す図である。
【図６】翻訳された目的言語の文内の仮想単語を、翻訳したくない語に置き換える処理の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における翻訳モデルの学習処理の内容を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態における翻訳処理の内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
本実施の形態では、翻訳処理において、原言語の翻訳したくない語（数式、化学式、国名等）を事前に仮想単語に置き換え、翻訳後、翻訳結果に付随する原言語の文字位置情報に基づいて、置き換えられた仮想単語を翻訳したくない語に戻す。
【００１７】
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。
【００１８】
＜翻訳モデル学習装置のシステム構成＞
図１は、本発明の実施の形態に係る翻訳モデル学習装置１００を示すブロック図である。翻訳モデル学習装置１００は、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための翻訳モデルを学習する。この翻訳モデル学習装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習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、機能的には次に示すように構成されている。
【００１９】
本実施の形態に係る翻訳モデル学習装置１００は、図１に示すように、学習用入力部１０と、学習用演算部２０と、翻訳モデルデータベース３０とを備えている。
【００２０】
学習用入力部１０は、学習データを受け付ける。学習データは、原言語の学習用文と当該原言語の学習用文に対する翻訳文である目的言語の学習用文との複数のペアである。
【００２１】
学習用演算部２０は、学習用入力部１０によって受け付けた学習データに基づいて、翻訳モデルを学習する。学習用演算部２０は、学習データベース２２と、学習用仮想単語置換部２４と、学習処理部２６とを備えている。
【００２２】
学習データベース２２には、学習用入力部１０によって受け付けた学習データが格納される。
【００２３】
学習用仮想単語置換部２４は、学習データベース２２に格納された学習データの複数のペアの各々について、当該ペアの原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、当該翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える。
そして、学習用仮想単語置換部２４は、学習データベース２２に格納された学習データの複数のペアの各々について、当該ペアの目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、当該翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える。
【００２４】
ここで、翻訳したくない語とは、例えば、数式、化学式、国名等のように、原言語の文を目的言語の文へ翻訳する際に、翻訳処理を必要としない語である。また、翻訳したくない語が属するカテゴリとは、数式、化学式、国名等のように、翻訳したくない語の種類を示すものである。例えば、翻訳したくない語が数式であれば(スウシキ)へ置換され、翻訳したくない語が化学式であれば(ケミストリ)へ置換される。
【００２５】
具体的には、学習用仮想単語置換部２４は、原言語の学習用文及び目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語（数式や化学式等）を、当該翻訳したくない語を表す予め定められた正規表現を用いて抽出し、抽出された翻訳したくない語を、当該正規表現が表す語のカテゴリに応じて当該正規表現に対して事前に決められた仮想単語に変換する。例えば、翻訳したくない語が化学式である場合には、元素記号及び数字を用いて表される正規表現を用いればよい。また、翻訳したくない語が数式である場合には、数字、アルファベット、及び演算記号を用いて表される正規表現を用いればよい。なお、正規表現以外の手法により、翻訳したくない語を抽出してもよい。
【００２６】
例えば、英語から日本語への翻訳では、図２に示すように、原言語の学習用文として「the chemical formula for water is H2O」が入力された場合、学習用仮想単語置換部２４は、化学式(H2O)を抽出して仮想単語（ケミストリ）に変換し、学習処理部２６に出力する。そして、後述する学習処理部２６によって、化学式が（ケミストリ）に変換された文に対する翻訳モデルが作成される。
【００２７】
学習処理部２６は、学習用仮想単語置換部２４による置き換えによって得られた原言語の学習用文と目的言語の学習用文との複数のペアに基づいて、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための翻訳モデルを学習する。翻訳モデルの一例としては、統計翻訳モデルを用いることができる。
【００２８】
学習処理部２６は、基本的には、翻訳ソフトの学習処理を利用して、翻訳モデルを学習する。また、後述する翻訳装置２００の翻訳処理部５８において仮想単語の数が増減する（原言語の文の句と、当該原言語の文の句の翻訳に対応する目的言語の文の句とで、仮想単語の数が同じでない）と、仮想単語から翻訳したくない語への正確な復元ができなくなるため、学習処理部２６において、仮想単語の数が増減するような翻訳規則の生成を抑制する、もしくはそのような規則を除去する処理を行う。
【００２９】
例えば、学習用仮想単語置換部２４による置き換えによって得られた原言語の学習用文の句と当該原言語の学習用文の句に対する翻訳である目的言語の学習用文の句との複数のペアの各々について、仮想単語の数が一致しないペアを除去し、除去した結果得られる文のペアに基づいて、翻訳モデルを学習する。
【００３０】
翻訳モデルデータベース３０には、学習処理部２６によって学習された翻訳モデルが格納される。
【００３１】
＜翻訳装置のシステム構成＞
図３は、本発明の実施の形態に係る翻訳装置２００を示すブロック図である。翻訳装置２００は、入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳する。この翻訳装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する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、機能的には次に示すように構成されている。
【００３２】
本実施の形態に係る翻訳装置２００は、図３に示すように、入力部４０と、演算部５０と、出力部７０とを備えている。
【００３３】
入力部４０は、翻訳対象である原言語の文の入力を受け付ける。
【００３４】
演算部５０は、入力部４０によって受け付けた入力された原言語の文を翻訳する。演算部５０は、仮想単語置換部５２と、仮想単語保持部５４と、翻訳モデルデータベース５６と、翻訳処理部５８と、仮想単語復元部６０とを備えている。
【００３５】
仮想単語置換部５２は、入力部４０によって受け付けた原言語の文に含まれる翻訳したくない語を、学習用仮想単語置換部２４と同様に、当該翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える。そして、仮想単語置換部５２は、当該仮想単語と当該翻訳したくない語と当該仮想単語の文字位置情報との組み合わせを、後述する仮想単語保持部５４に保持させる。
【００３６】
仮想単語保持部５４は、仮想単語と、当該仮想単語に置き換えられた翻訳したくない語と、当該仮想単語の文字位置情報との組み合わせの各々を保持する。
【００３７】
翻訳モデルデータベース５６には、上記翻訳モデル学習装置１００の翻訳モデルデータベース３０に格納されている翻訳モデルと同じ翻訳モデルが格納されている。
【００３８】
翻訳処理部５８は、仮想単語置換部５２による置き換えによって得られた原言語の文と、翻訳モデルデータベース５６に格納された翻訳モデルとに基づいて、当該原言語の文に対する目的言語の翻訳文を生成する。生成された目的言語の翻訳文には、形態素毎に、原言語の文における対応する形態素の文字位置情報が付与されている。
【００３９】
具体的には、翻訳処理部５８は、機械翻訳の処理を行う。仮想単語は、翻訳処理部５８において未知語として扱われ、目的言語の翻訳文にそのまま出力される。そして、翻訳処理部５８による翻訳結果として、目的言語の文に対して、形態素毎に原言語の文の文字位置情報を付随したものを、出力する。
【００４０】
仮想単語復元部６０は、仮想単語保持部５４によって保持された、仮想単語と、当該仮想単語に置き換えられた翻訳したくない語と、当該仮想単語の文字位置情報との組み合わせ、及び翻訳処理部５８によって生成された目的言語の翻訳文に付与された文字位置情報に基づいて、翻訳処理部５８によって生成された目的言語の翻訳文に含まれる仮想単語を、置換前の翻訳したくない語に置き換える。
【００４１】
具体的には、仮想単語復元部６０は、仮想単語保持部５４に格納されている仮想単語を一つずつ取出し、文字位置情報に基づいて、取り出した仮想単語の文字位置と目的言語文が持つ原言語の文字位置とがマッチした単語（仮想単語）を置換前の翻訳したくない語に置き換えることにより、復元する。
【００４２】
出力部７０は、仮想単語復元部６０によって得られた目的言語の文を出力する。
【００４３】
上記各部での処理を、図４〜図６を参照して具体的に説明する。
【００４４】
例えば、英語から日本語への翻訳において、原言語の文として「I add NaOH to mixture of Fe(OH)3 and Al(OH)3」が入力され、化学式を仮想単語（ケミストリ）に置換し翻訳する場合を例に説明する。
【００４５】
（１）まず、仮想単語置換部５２によって、図４に示すように、正規表現を用いて、翻訳したくない語である化学式の部分を、合致した正規表現に対して予め定められた仮想単語（ケミストリ）に置換する。そして、仮想単語置換部５２は、図４に示すように、仮想単語（ケミストリ）、元の化学式、化学式の文字位置情報の組み合わせを、仮想単語保持部５４に記憶させる。置換後の文字列は「I add ケミストリ to mixture of ケミストリ and ケミストリ」となる。
【００４６】
（２）次に、翻訳処理部５８によって、図５に示すように、置換後の文字列「I add ケミストリ to mixture of ケミストリ and ケミストリ」を翻訳し、翻訳文「私は、ケミストリをケミストリとケミストリの混合物に加える」と、翻訳文の形態素毎に付与された原言語の文における文字位置情報とを出力する。なお、図５、６では、翻訳文の句毎に、当該句に含まれる形態素の文字位置情報を付与した場合を示している。
【００４７】
（３）次に、仮想単語復元部６０が、図６に示すように、仮想単語保持部５４からデータを一つずつ取り出し、翻訳文から、取り出したデータの文字位置と一致する文字位置情報が付与された仮想単語を検索し、検索された仮想単語を、取り出したデータの化学式に戻す。そして、図６に示すように、翻訳文「私は、ケミストリをケミストリとケミストリの混合物に加える」と入力された文章が仮想単語復元部６０によって「私は、NaOHをFe(OH)3とAl(OH)3の混合物に加える」と復元され、出力される。
【００４８】
＜翻訳モデル学習装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る翻訳モデル学習装置１００の作用について説明する。まず、原言語の学習用文と当該原言語の学習用文に対する翻訳文である目的言語の学習用文との複数のペアである学習データが、翻訳モデル学習装置１００に入力されると、学習用入力部１０によって学習データを受け付ける。そして、学習用入力部１０によって学習データが学習データベース２２に格納されると、翻訳モデル学習装置１００によって、図７に示す学習処理ルーチンが実行される。
【００４９】
まず、ステップＳ１００において、学習用演算部２０によって、学習データベース２２に格納された学習データのうち、１つのペアを設定する。
【００５０】
ステップＳ１０２において、学習用仮想単語置換部２４によって、上記ステップＳ１００で設定されたペアの原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、当該翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える。
【００５１】
そして、ステップＳ１０４において、学習用仮想単語置換部２４によって、上記ステップＳ１００で設定されたペアの目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、当該翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える。
【００５２】
ステップＳ１０６において、学習処理部２６によって、上記ステップＳ１０２での置き換えによって得られた原言語の学習用文と、上記ステップＳ１０２での置き換えによって得られた目的言語の学習用文とをデータとしてメモリ（図示省略）に記憶する。
【００５３】
ステップＳ１０８において、学習用演算部２０によって、学習データベース２２に格納された学習データのうち、全てのペアについて上記ステップＳ１００〜Ｓ１０６の処理を実行したか否かを判定する。全てのペアについて上記ステップＳ１００〜Ｓ１０６の処理を実行した場合には、ステップＳ１０９へ進む。一方、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０６の処理を実行していないペアが存在する場合には、ステップＳ１００へ戻る。
【００５４】
ステップＳ１０９において、上記ステップＳ１０６でメモリ（図示省略）に記憶された全てのデータから、原言語の学習用文の句と当該原言語の学習用文の句に対する翻訳である目的言語の学習用文の句との複数のペアの各々について、仮想単語の数が一致しないペアを除去する。
【００５５】
ステップＳ１１０において、上記ステップＳ１０６でメモリ（図示省略）に記憶されたデータから、上記ステップＳ１０９による除去の結果として得られる学習用文のペアの各々に基づいて、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための翻訳モデルを学習する。
【００５６】
ステップＳ１１２において、学習用演算部２０によって、上記ステップＳ１１０で学習された翻訳モデルを翻訳モデルデータベース３０に格納する。
【００５７】
＜翻訳装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る翻訳装置２００の作用について説明する。まず、翻訳モデル学習装置１００の翻訳モデルデータベース３０に格納されている翻訳モデルが、翻訳装置２００に入力されると、翻訳モデルデータベース５６に格納される。そして、翻訳対象である原言語の文が翻訳装置２００に入力されると、翻訳装置２００によって、図８に示す翻訳処理ルーチンが実行される。
【００５８】
まず、ステップＳ２００において、入力部４０によって、翻訳対象である原言語の文の入力を受け付ける。
【００５９】
ステップＳ２０２において、仮想単語置換部５２によって、上記ステップＳ２００で受け付けた原言語の文に含まれる翻訳したくない語を、当該翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える。
【００６０】
ステップＳ２０４において、仮想単語置換部５２によって、上記ステップＳ２０２で置き換えられた仮想単語の各々について、当該仮想単語と当該翻訳したくない語と当該仮想単語の文字位置情報との組み合わせを、仮想単語保持部５４に保持させる。
【００６１】
ステップＳ２０６において、翻訳処理部５８によって、上記ステップＳ２０２での置き換えによって得られた原言語の文と、翻訳モデルデータベース５６に格納された翻訳モデルとに基づいて、当該原言語の文における文字位置情報が付与された、当該原言語の文に対する目的言語の翻訳文を生成する。
【００６２】
ステップＳ２０８において、仮想単語復元部６０によって、上記ステップＳ２０４で保持された仮想単語と翻訳したくない語と当該仮想単語の文字位置情報との組み合わせ、及び上記ステップＳ２０６で生成された当該目的言語の翻訳文に付与された文字位置情報に基づいて、上記ステップＳ２０６で生成された目的言語の翻訳文に含まれる仮想単語を、置換前の翻訳したくない語に置き換える。
【００６３】
ステップＳ２１０において、出力部７０は、仮想単語復元部６０によって得られた目的言語の文を出力して、翻訳処理ルーチンを終了する。
【００６４】
以上説明したように、本実施の形態に係る翻訳モデル学習装置によれば、原言語の学習用文と当該原言語の学習用文に対する翻訳文である目的言語の学習用文との複数のペアの各々について、当該ペアの原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、仮想単語に置き換えると共に、当該ペアの目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、仮想単語に置き換え、置き換えによって得られた原言語の学習用文と目的言語の学習用文との複数のペアに基づいて、翻訳モデルを学習することにより、翻訳したくない語が文に含まれる場合であっても、精度よく文を翻訳するための翻訳モデルを得ることができる。
【００６５】
また、本実施の形態に係る翻訳装置によれば、入力された原言語の文に含まれる翻訳したくない語を、仮想単語に置き換えると共に、仮想単語と翻訳したくない語と仮想単語の文字位置情報との組み合わせを保持させ、置き換えによって得られた原言語の文と、予め学習された翻訳モデルとに基づいて、原言語の文における文字位置情報が付与された、原言語の文に対する目的言語の翻訳文を生成し、保持された仮想単語と翻訳したくない語と仮想単語の文字位置情報との組み合わせ、及び生成された目的言語の翻訳文に付与された文字位置情報に基づいて、目的言語の翻訳文に含まれる仮想単語を、翻訳したくない語に置き換えることにより、翻訳したくない語が文に含まれる場合であっても、精度よく翻訳することができる。
【００６６】
また、表現パターンが膨大にある数式や化学式、国名等を、仮想単語に置き換えて、翻訳し、文字位置追跡機能を用いて復元することにより、数式や化学式、国名等が出現する文章でも翻訳精度を落とすことなく翻訳することができるようになる。
【００６７】
また、学習処理時に、翻訳したくない語を仮想単語に置き換え学習させることで、数式や化学式、国名等のデータスパースネス問題を回避することができる。例えば、化学式「NaOH」という語は、一般的な文章ではほとんど出現しないため、学習データの量が十分に得られないが、化学式「NaOH」「Fe(OH)3」「Al(OH)3」などを「ケミストリ」に置き換えることによって、学習するためのデータ量が増えるため、データスパースネス問題を回避することができる。
【００６８】
また、翻訳処理部５８が出力する翻訳結果に付随する文字位置情報を用いて、複数ある仮想単語を区別して正しく元に戻すことが可能となる。
【００６９】
なお、本発明は、上述した実施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。
【００７０】
例えば、上記実施の形態では、翻訳モデル学習装置１００と翻訳装置２００とを別々の装置として構成する場合を例に説明したが、翻訳モデル学習装置１００と翻訳装置２００とを１つの装置として構成してもよい。
【００７１】
上述の翻訳モデル学習装置１００では、学習データベース２２、及び翻訳モデルデータベース３０を備えている場合について説明したが、例えば学習データベース２２、及び翻訳モデルデータベース３０の少なくとも１つが翻訳モデル学習装置１００の外部装置に設けられ、翻訳モデル学習装置１００は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、学習データベース２２、及び翻訳モデルデータベース３０の少なくとも１つを参照するようにしてもよい。
【００７２】
また、上述の翻訳モデル学習装置１００では、学習用仮想単語置換部２４は、学習データの複数のペアの各々について、当該ペアの原言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、当該翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換え、当該ペアの目的言語の学習用文に含まれる翻訳したくない語を、当該翻訳したくない語が属するカテゴリに対して予め定められた仮想単語に置き換える場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、学習データの一部のペアの各々について、当該ペアの原言語の学習用文と目的言語の学習用文とに含まれる翻訳したくない語が、人手によって予め仮想単語に置き換えられていてもよい。原言語の学習用文と目的言語の学習用文とに含まれる翻訳したくない語が、人手によって予め仮想単語に置き換えられているペアについては、学習用仮想単語置換部２４の処理は省略される。
【００７３】
また、翻訳処理部５８による翻訳結果には、文字位置情報が付与されている場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、形態素や単語を単位とした位置情報が付与されていてもよい。
【００７４】
また、学習処理部２６は、学習用仮想単語置換部２４による置き換えによって得られた原言語の学習用文と目的言語の学習用文との複数のペアから、原言語の学習用文に含まれる仮想単語の数と、目的言語の学習用文に含まれる仮想単語の数とが一致しないペアを除去し、除去されなかったペアの各々に基づいて、翻訳モデルを学習するようにしてもよい。
【００７５】
また、上述の翻訳装置２００についても、仮想単語保持部５４、及び翻訳モデルデータベース５６を備えている場合について説明したが、例えば仮想単語保持部５４、及び翻訳モデルデータベース５６の少なくとも１つが翻訳装置２００の外部装置に設けられ、翻訳装置２００は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、仮想単語保持部５４、及び翻訳モデルデータベース５６の少なくとも１つを参照するようにしてもよい。
【００７６】
また、上述の翻訳モデル学習装置１００及び翻訳装置２００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。
【００７７】
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、例えばＣＤ−ＲＯＭやメモリーカード等に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７８】
１０   学習用入力部
２０   学習用演算部
２２   学習データベース
２４   学習用仮想単語置換部
２６   学習処理部
３０   翻訳モデルデータベース
４０   入力部
５０   演算部
５２   仮想単語置換部
５４   仮想単語保持部
５６   翻訳モデルデータベース
５８   翻訳処理部
６０   仮想単語復元部
７０   出力部
１００ 翻訳モデル学習装置
２００ 翻訳装置
【図１】
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【図３】
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【図７】
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【図８】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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