(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語テキストコーパスと目的言語テキストコーパスから、原言語と目的言語間の対応関係を示す翻訳ルールと、その対応関係の正しさとを抽出し、得られた少なくとも１つの翻訳ルールと、その翻訳ルールの確からしさを示す確率値とを含む翻訳モデルを生成する翻訳モデル生成手段と、
前記翻訳モデルの変更に用いられる統語的な条件を記述した統語情報ルールと、
前記統語情報ルールの前記条件に従って、前記翻訳モデルを変更するルール適用手段と、
を備える機械翻訳システム。
【請求項２】
請求項１に記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルに対する操作情報を、前記条件に対応付けて記述し、
前記ルール適用手段は、前記統語情報ルールの前記条件に合致する前記翻訳ルールを、当該統語情報ルールの前記操作情報に従い変更する機械翻訳システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、前記条件に合致する翻訳ルールを削除する操作情報を、前記条件に対応付けて記述し、
前記ルール適用手段は、前記統語情報ルールの前記条件に合致する翻訳ルールを削除する機械翻訳システム。
【請求項４】
請求項１乃至３いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語に対する条件または目的言語に対する条件を含む機械翻訳システム。
【請求項５】
請求項１乃至４いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する品詞または表層文字列を前記条件として記述できる機械翻訳システム。
【請求項６】
請求項１乃至５いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を前記条件として記述する機械翻訳システム。
【請求項７】
請求項１乃至６いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記目的言語テキストコーパスから、その言語の言語的な正しさを示す言語モデルを生成する言語モデル生成手段と、
入力テキストを、前記翻訳モデルと前記言語モデルを用いて翻訳する翻訳手段と、
をさらに備える機械翻訳システム。
【請求項８】
請求項１乃至７いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールの編集操作を受け付け、受け付けた前記編集操作に従い前記統語情報ルールを更新する更新手段をさらに備える機械翻訳システム。
【請求項９】
機械翻訳装置が、
原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この２言語間の対応関係を示す翻訳ルールと、その対応関係の正しさとを抽出し、得られた少なくとも１つの翻訳ルールと、その翻訳ルールの確からしさを示す確率値とを含む翻訳モデルを生成し、
前記翻訳モデルの変更に用いられる統語的な条件を統語情報ルールに記述し、
前記統語情報ルールの前記条件に従って、前記翻訳モデルを変更する機械翻訳方法。
【請求項１０】
原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この２言語間の対応関係を示す翻訳ルールと、その対応関係の正しさとを抽出し、得られた少なくとも１つの翻訳ルールと、その翻訳ルールの確からしさを示す確率値とを含む翻訳モデルを生成する手順、
前記翻訳モデルの変更に用いられる統語的な条件を記述した統語情報ルールの前記条件に従って、前記翻訳モデルを変更する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械翻訳システム、機械翻訳方法および機械翻訳プログラムに関し、特に統計的機械翻訳を行う、機械翻訳システム、機械翻訳方法および機械翻訳プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
言語の構造を扱うツリーベースの統計的機械翻訳システムには、原言語と目的言語の学習コーパスの双方がテキストデータであるＴｅｘｔ−ｔｏ−Ｔｅｘｔのシステムがある。このような機械翻訳システムの一例が特許文献１に記載されている。特許文献１の機械翻訳システムは、対訳コーパス（本明細書の学習コーパスに相当）から学習された統計的情報に基づいて、原言語文を目標言語（本明細書の目的言語に相当）文に翻訳するものである。このシステムは、対訳コーパス中における原言語文および目標言語文において、単語辞書に予め登録されている単語の箇所を変数として置き換えた変数化対訳コーパスを生成し、生成した対訳コーパスを用いた翻訳モデルおよび言語モデルを学習する。入力文についても、入力文内変数化部で単語辞書に登録されている単語を変数に置き換えた後、上述の学習したモデルを用いて統計翻訳部で翻訳を行う。変数置換部は、入力文中の単語を変数に置き換えた際の情報と単語辞書に基づいて、翻訳結果中に含まれる変数を目標言語の単語に置き換えた結果を最終的な翻訳結果として出力する。
【０００３】
しかし、上述した文献記載のようなシステムでは、学習データが原言語と目的言語の対訳コーパスのテキストデータだけであるので、文法的な情報を含んでいない。そのため、ここから学習された翻訳モデルには、非文法的なルールがたくさん含まれてしまい、この非文法的なルールが選ばれて作成された翻訳結果は誤った翻訳結果になる可能性が高くなってしまうという問題があった。
【０００４】
これを回避するために、非特許文献１では原言語と目的言語の双方の学習コーパスを構文木としたＴｒｅｅ−ｔｏ−Ｔｒｅｅのシステムとして、構文木データから翻訳モデルを学習することで精度のよい翻訳システムとなっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２８２４５３号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】I. Dan Melamed, "Statistical Machine Translation by Parsing", Proceedings of the 42nd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics (ACL-04), 2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した文献に記載された技術においては、構文木データから翻訳モデルを学習するためには、テキストデータから構文木データを作成するための構文解析システムが必要になるため、コストが高いという問題点があった。特に、多言語を扱うシステムを構築するためには、その言語ごとの構文解析システムが必要になるため、その構文解析システムを作成する必要があり、システム開発コストが特に高くなる課題があった。
【０００８】
本発明の目的は、上述した課題である、システム開発コストが高いという問題点を解決する機械翻訳システム、機械翻訳方法および機械翻訳プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の機械翻訳システムは、
原言語テキストコーパスと目的言語テキストコーパスから、原言語と目的言語間の対応関係を示す翻訳ルールと、その対応関係の正しさとを抽出し、得られた少なくとも１つの翻訳ルールと、その翻訳ルールの確からしさを示す確率値とを含む翻訳モデルを生成する翻訳モデル生成手段と、
前記翻訳モデルの変更に用いられる統語的な条件を記述した統語情報ルールと、
前記統語情報ルールの前記条件に従って、前記翻訳モデルを変更するルール適用手段と、
を備える。
【００１０】
本発明の機械翻訳方法は、
機械翻訳装置が、
原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この２言語間の対応関係を示す翻訳ルールと、その対応関係の正しさとを抽出し、得られた少なくとも１つの翻訳ルールと、その翻訳ルールの確からしさを示す確率値とを含む翻訳モデルを生成し、
前記翻訳モデルの変更に用いられる統語的な条件を統語情報ルールに記述し、
前記統語情報ルールの前記条件に従って、前記翻訳モデルを変更する。
【００１１】
本発明のコンピュータプログラムは、
原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この２言語間の対応関係を示す翻訳ルールと、その対応関係の正しさとを抽出し、得られた少なくとも１つの翻訳ルールと、その翻訳ルールの確からしさを示す確率値とを含む翻訳モデルを生成する手順、
前記翻訳モデルの変更に用いられる統語的な条件を記述した統語情報ルールの前記条件に従って、前記翻訳モデルを変更する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラムである。
【００１２】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【００１３】
また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。
【００１４】
また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。
【００１５】
さらに、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、構文解析システムを使用しない場合においても、低コストで精度よく翻訳できる機械翻訳システム、機械翻訳方法および機械翻訳プログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る機械翻訳システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る機械翻訳システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態に係る機械翻訳システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る機械翻訳システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る機械翻訳システムの統語情報ルールを説明するための図である。
【図６】本発明の実施例の機械翻訳システムを説明するための図である。
【図７】本発明の実施例の機械翻訳システムを説明するための図である。
【図８】本発明の比較例の機械翻訳例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１９】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム１の構成を示す機能ブロック図である。
本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム１は、統計的機械翻訳システムであり、Ｔｅｘｔ−ｔｏ−Ｔｅｘｔの学習データから作成したモデルを使って統計的手法で、原言語から目的言語に機械翻訳する。なお、以下で説明する統計的手法については、一例であり、これに限定されるものではない。他の統計的手法の翻訳技術を用いることもできる。
【００２０】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム１は、原言語テキストコーパス１２２と目的言語テキストコーパス１２４から、原言語と目的言語間の対応関係である翻訳モデル１０３ａを生成する翻訳モデル生成部１０２と、翻訳モデル１０３ａの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルール１２６と、統語情報ルール１２６に従って、翻訳モデル１０３ａの適用を判断するルール適用部１０６と、を備える。
【００２１】
本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム１は、たとえば、図示されない、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリ、ハードディスク、および通信装置を備え、キーボードやマウス等の入力装置やディスプレイなどの表示装置やプリンタ等の出力装置と接続される任意のコンピュータ、またはそれらに相当する装置のハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現することができる。機械翻訳システム１のこれらの各要素は、バスを介して互いに接続され、ＣＰＵにより各要素とともに機械翻訳システム１全体が制御される。ＣＰＵが、ハードディスクに記憶される本発明の実施の形態に係るプログラムをメモリに読み出して実行することにより、機械翻訳システム１の各図の各ユニットの各機能を実現することができる。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。以下説明する各図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。
また、各図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【００２２】
また、本発明の機械翻訳システム１は、複数のコンピュータで構成されてもよく、あるいは、仮想マシンにより構成されてもよい。あるいは、本発明は、クラウドコンピュータ等により、ネットワークを介して機械翻訳システム１による機械翻訳機能をユーザの各種端末、たとえば、パーソナルコンピュータ、携帯端末、または通信機能付き電子機器等に提供するような態様も含むことができる。
【００２３】
本実施形態のコンピュータプログラムは、機械翻訳システム１の機械翻訳装置を実現させるためのコンピュータに、原言語テキストコーパス１２２と、目的言語テキストコーパス１２４から、この２言語間の対応関係である翻訳モデル１０３ａを生成する手順、翻訳モデル１０３ａの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルール１２６に従って、翻訳モデル１０３ａの適用を判断する手順を実行させるように記述されている。
【００２４】
本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。記録媒体は特に限定されず、様々な形態のものが考えられる。また、プログラムは、記録媒体からコンピュータのメモリにロードされてもよいし、ネットワークを通じてコンピュータにダウンロードされ、メモリにロードされてもよい。
【００２５】
本実施形態において、原言語テキストコーパス１２２および目的言語テキストコーパス１２４は、異なる２つの言語のテキストデータのコーパスである。翻訳の原文の言語を「原言語」と呼び、翻訳後の言語を目的言語と呼ぶ。原言語テキストコーパス１２２と目的言語テキストコーパス１２４は、互いに２つの言語間で対応関係にあり、文と文の対応が取れている、所謂、対訳の学習コーパスである。
本実施形態の機械翻訳システム１によって生成される翻訳モデル１０３ｂも、テキストデータファイルとして保持することができる。
【００２６】
翻訳モデル生成部１０２は、原言語テキストコーパス１２２と目的言語テキストコーパス１２４を参照し、翻訳モデル１０３ａを生成する。翻訳モデル生成部１０２は、原言語テキストコーパス１２２と目的言語テキストコーパス１２４から、たとえば、ＥＭアルゴリズムを用いて、その２言語の対応関係を表す翻訳ルールとその対応関係の正しさを抽出し、それを翻訳モデル１０３ａとして生成する。ここで、少なくとも１つの翻訳ルールと、その翻訳ルールの確からしさを示す確率値を含む翻訳モデル１０３ａが生成される。
【００２７】
本発明において、統語情報ルール１２６の「統語的な条件」とは、文章中の単語や語群の配列の関係に関する条件を含む。統語情報ルール１２６は、文章中の単語や語群の配列の関係、あるいは、単語や語群は品詞または表層文字列で記述することができる。たとえば、統語情報ルール１２６には、「先頭の単語の表層文字列が“の”」という適用条件等を記述できる。ルール適用部１０６は、この条件に合致する翻訳ルールが翻訳モデル１０３ａに含まれるか否かを判断する。また、統語情報ルール１２６は、条件として、「名詞」、「冠詞」などの品詞を指定することもできる。また、翻訳ルールの確率値の範囲等を条件とすることもできる。さらに、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を条件として記述してもよい。ここで、「機能語」とは、語彙的意味をほとんど担わず、主に統語的関係を示す非自立語を指し、前置詞、接続詞、助動詞、冠詞、関係詞などを含むことができる。また、「機能語に関する内容」とは、先頭、末尾、先頭からＮ番目などの単語の位置情報を含むことができる。
【００２８】
統語情報ルール１２６は、たとえば、テキスト形式（スペース区切り、タブ区切り）、ＣＳＶ（Comma Separated Values）形式のデータファイルとして記憶部に保持することができる。これらのデータファイルは、一般的なテキストエディタなどで作成または編集できるのが望ましい。すなわち、本実施形態の機械翻訳システム１は、統語情報ルール１２６の編集操作を受け付け、受け付けた編集操作に従い統語情報ルール１２６を更新する更新部（不図示）を備えてもよい。
【００２９】
ルール適用部１０６は、統語情報ルール１２６を参照し、記憶装置１２０が生成した翻訳モデル１０３ａの各翻訳ルールについて、統語情報ルール１２６に従い、適用条件に従い、翻訳ルールの適否を判断する。ここでは、条件に合致する翻訳ルールは適用しないと判断する。適用しないと判断された翻訳ルールは、翻訳モデル１０３ａから削除して翻訳モデル１０３ｂとしてもよい。あるいは、その翻訳ルールは適用しないことを示す適用情報を付加して翻訳モデル１０３ｂとしてもよい。その場合は、後述するデコーダ（図１には図示されない）が、翻訳モデル１０３ｂの適用情報を参照して翻訳処理を行うこととなる。
このようにして統語情報ルール１２６で翻訳ルールの適用が判断されて生成した翻訳モデル１０３ｂを用いて、デコーダが機械翻訳処理を行うことができる。
【００３０】
このように構成された本実施形態の機械翻訳システム１の機械翻訳方法について、以下に説明する。図２は、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム１の機械翻訳方法を説明するフローチャートである。
本実施形態の機械翻訳システム１における機械翻訳方法は、原言語テキストコーパス１２２と、目的言語テキストコーパス１２４から、この２言語間の対応関係である翻訳モデル１０３ａを生成し（ステップＳ１０３）、翻訳モデル１０３ａの適用を判断するための統語的な条件を統語情報ルール１２６に記述し（ステップＳ１０１）、統語情報ルール１２６に従って、翻訳モデル１０３ａの適用を判断する（ステップＳ１０５）。
【００３１】
上述したように構成された本実施形態の機械翻訳システム１は、機械翻訳システム１の機能を実現する装置が、図２で説明したフローに従って動作することで実現される。
【００３２】
まず、統語情報ルール１２６には、少なくとも統語的な条件を記述して保持しておく（ステップＳ１０１）。
そして、翻訳モデル生成部１０２が、原言語テキストコーパス１２２と目的言語テキストコーパス１２４から翻訳モデル１０３ａを生成する（ステップＳ１０３）。翻訳モデル１０３ａは、複数の翻訳ルールとその確率値とが含まれる。
【００３３】
そして、ルール適用部１０６が、統語情報ルール１２６に格納されている条件に従い、翻訳モデル１０３ａの適用を判断する（ステップＳ１０５）。そして、判断の結果、適用しないと判断された翻訳ルールを削除して翻訳モデル１０３ｂとして出力する。
【００３４】
なお、ステップＳ１０１の統語情報ルール１２６の準備の手順は、翻訳処理が開始する前に行われるのが好ましい。あるいは、随時利用者やシステム管理者が翻訳処理の途中で、統語情報ルール１２６を更新することもできる。
【００３５】
本実施形態では、まず、統語情報ルール１２６には、翻訳モデル１０３ａの翻訳ルールの適否を判断するための条件が記載されていたが、これに限定されない。たとえば、条件に従い、ルールを変更する等の操作を行う例については、後述する。
【００３６】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム１によれば、翻訳モデルを、統語的な条件を有する統語情報ルールに従い適用することで、構文解析システムがなくても、精度のよい機械翻訳を実現できる。
【００３７】
（第２の実施の形態）
図３は、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム２０１の構成を示す機能ブロック図である。
本実施形態の機械翻訳システム２０１は、上記実施形態とは、統語情報ルールに記述された条件に応じて翻訳モデルに操作変更を行い、さらに、生成した翻訳モデルを用いて機械翻訳を行う構成を有する点で相違する。
【００３８】
本実施形態の機械翻訳システム２０１は、データ処理装置１００と、記憶装置１２０と、入力装置１３０と、出力装置１４０と、を備える。
データ処理装置１００は、図１の上記実施形態の機械翻訳システム１と同様な翻訳モデル生成部１０２、言語モデル生成部１０４、およびルール適用部１０６を含むとともに、さらに、翻訳部１１０を含む。
【００３９】
データ処理装置１００は、上記実施形態で説明した、本発明の機械翻訳システムを実現するためのプログラムを実行するコンピュータである。本実施形態においても、データ処理装置１００のＣＰＵ（不図示）が本発明の機械翻訳システム２０１のコンピュータプログラムを実行することで、図３の各ブロックの各機能を実現することができる。
【００４０】
記憶装置１２０は、たとえば、データ処理装置１００から少なくとも読み取り可能な記憶装置または記憶媒体であり、上記実施形態で説明した、原言語テキストコーパス１２２と、目的言語テキストコーパス１２４と、統語情報ルール１２６と、を保持する。また、記憶装置１２０は、コンピュータから読み取りまたは書き込み可能な記憶装置または記憶媒体とするのが望ましい。図３では、記憶装置１２０は一つの装置として示されているが、これに限定されず、複数の記憶装置または記憶媒体を組み合わせることもできる。
【００４１】
入力装置１３０は、翻訳対象となる原文を入力する装置である。入力装置１３０は、たとえば、ユーザが翻訳対象となる原文を入力するときに操作するキーボードやマウス等の入力装置、他の装置から原文のテキストデータ、またはデータファイルをネットワークを介して受信するためのインタフェース装置、または、原文のデータファイルを記憶する記憶装置または記憶媒体にアクセスして原文のデータファイルを読み込む媒体アクセス装置などを含む。あるいは、入力装置１３０は、音声認識処理装置で音声認識された認証結果のテキストデータを受け付けるインタフェースを含んでもよい。
【００４２】
出力装置１４０は、データ処理装置１００が出力した翻訳結果を受け付けて、出力する装置である。出力装置１４０は、たとえば、翻訳結果を画面に表示するディスプレイ装置、翻訳結果を印字出力するプリンタ、翻訳結果をネットワークを介して他の装置に送信するためのインタフェース装置、または、翻訳結果を記憶装置または記憶媒体に保存する媒体アクセス装置などを含む。あるいは、出力装置１４０は、翻訳結果を音声データに変換して読み上げて出力する音声合成装置に出力するインタフェースを含んでもよい。
【００４３】
また、たとえば、入力装置１３０が受け付けた原文の入力データ１０１を、出力装置１４０のディスプレイ装置の画面に、翻訳結果１０７とともに対比できるように並べて表示してもよい。あるいは、入力装置１３０が受け付けた原文の入力データ１０１を、翻訳結果１０７とともに、順番に、フレーズ毎に、出力装置１４０から音声合成装置で読み上げて音声出力することもできる。また、入力装置１３０と出力装置１４０は、たとえば、タッチパネルなどで構成することもでき、ユーザインタフェース部としての機能を実現することもできる。
【００４４】
言語モデル生成部１０４は、目的言語テキストコーパス１２４を参照し、言語モデル１０５を生成する。言語モデル生成部１０４は、目的言語テキストコーパス１２４から、少なくとも１つの翻訳候補と、その翻訳候補の言語的な正しさを表す確率値を求め、たとえば、Ｎ−ｇｒａｍの確率付き言語モデル１０５として生成する。ここで、少なくとも１つの翻訳候補を含む言語モデル１０５が生成される。
【００４５】
統語情報ルール１２６は、翻訳モデル１０３ａの翻訳ルールとその確率値とに対する、条件に応じた操作情報を、条件に対応付けて各エントリに記述してもよい。
【００４６】
操作情報は、たとえば、翻訳ルールの削除または追加、あるいは、翻訳ルールの確率値の変更などを含む。変更する確率値そのものや、確率値の増減を調整するためのプラスマイナスの符号付き確率値（確率値の変更値）を指定してもよい。追加する翻訳ルールとその確率値を指定することもできる。
【００４７】
図５に、統語情報ルール１２６の記述例を示す。たとえば、「先頭の単語の表層文字列が“の”」という条件と、「削除する」という操作情報は、図５（ａ）に示すように、３つのデータ（文字列）からなるテキストデータの一つのエントリとして記述することができる。統語情報ルール１２６には、複数のエントリを含むことができる。
【００４８】
図５（ｂ）に示すように、統語情報ルール１２６は、条件を、たとえば、「条件１が条件２の場合」、として複数の条件で表記することができる。統語情報ルール１２６は、操作情報の「削除」を示す操作文字列２２２と、条件１の「先頭」を示す第１条件文字列２２６と、条件２の「“の”」を示す第２条件文字列２２８と、が一つのエントリとして記述できる。操作文字列２２２と、条件文字列２２６、２２８の間は、スペースやタブなどの区切り文字２２４がそれぞれ挿入される。このように、統語情報ルール１２６は、複数のデータ（文字列）を区切り文字２２４で区切った簡単な構成のテキストデータとして記述することができる。なお、本実施形態では、３つのデータで記述しているが、これに限定されない。
【００４９】
また、図５（ｃ）に示すように、統語情報ルール１２６のエントリの１つ目のデータ（図５（ｂ）の操作文字列２２２）には「削除」だけでなく、「追加」や「確率値の変更」などの他の操作情報を記述してもよい。
たとえば、「追加」の場合は、「追加  翻訳ルール  確率値」のようなフォーマットとして記述することができる。この場合、この第１条件文字列２２６（図５（ｂ））に記述されている「翻訳ルール」が翻訳モデル１０３ａに含まれないときは、この「翻訳ルール」をこの第２条件文字列２２８（図５（ｂ））に記述されている「確率値」で翻訳モデル１０３ｂに追加することを表す。
【００５０】
また、「確率値の変更」の場合は「確率値の変更  翻訳ルール  確率値」のようなフォーマットとして記述することができる。この場合、「翻訳ルール」の条件が翻訳モデルに該当するときは、この「翻訳ルール」の確率値を「確率値」で変更することを表す。
更に「確率値」には確率値を置き換えるための符号なしの確率値や、確率値を増減するための＋−の符号付きの確率値を記述できる。
【００５１】
図３に戻り、ルール適用部１０６は、統語情報ルール１２６の条件に従って、対応する翻訳モデルを統語情報ルール１２６の操作情報に従い操作する。
詳細には、ルール適用部１０６は、翻訳モデル生成部１０２が生成した翻訳モデル１０３ａの各翻訳ルールについて、統語情報ルール１２６に記述された条件に合致するか否かを判定する。
【００５２】
そして、ルール適用部１０６は、たとえば、翻訳モデル１０３ａの翻訳ルールが、統語情報ルール１２６に記述されているエントリに該当すると判定したときに、その翻訳ルールをそのエントリに記述されている操作情報に従い操作する。すなわち、本実施形態において、ルール適用部１０６は、統語情報ルール１２６のエントリに記述された条件に合致する翻訳ルールを検出し、条件に合致した翻訳ルールについて、そのエントリに記述されている操作情報に従い操作する。
【００５３】
翻訳部１１０は、入力装置１３０で入力された原言語の入力データ１０１を、ルール適用部１０６により条件に従い操作された後の翻訳モデル１０３ｂと言語モデル生成部１０４で生成された言語モデル１０５とを用いて目的言語に翻訳し、その翻訳結果１０７を出力装置１４０に出力する。
【００５４】
このように構成された本実施形態の機械翻訳システム２０１の動作について以下説明する。
図４は、本実施形態の機械翻訳システム２０１の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図３および図４を用いて説明する。
【００５５】
まず、統語的な条件を統語情報ルール１２６に記述して準備し、統語情報ルール１２６を記憶装置１２０に格納しておく（ステップＳ２０１）。なお、ステップＳ２０１の統語情報ルール１２６の準備の手順は、上記実施形態と同様に、翻訳処理が開始する前に事前に行われるのが好ましい。あるいは、随時利用者やシステム管理者が翻訳処理の途中で、統語情報ルール１２６を更新することもできる。
【００５６】
そして、データ処理装置１００の翻訳モデル生成部１０２が、記憶装置１２０にアクセスし、原言語テキストコーパス１２２と目的言語テキストコーパス１２４を参照し、翻訳モデル１０３ａを生成する（ステップＳ２０３）。ここでは、複数の翻訳ルールとそのルールの確率値が翻訳モデル１０３ａとして生成される。
【００５７】
また、データ処理装置１００の言語モデル生成部１０４が、記憶装置１２０にアクセスし、目的言語テキストコーパス１２４を参照し、言語モデル１０５を生成する（ステップＳ２０５）。ここでは、少なくとも１つの翻訳候補が言語モデル１０５として生成される。本実施形態では、ステップＳ２０３およびステップＳ２０５を実行する順序は特に限定されない。また、原言語テキストコーパス１２２、目的言語テキストコーパス１２４、または統語情報ルール１２６は、任意に更新することができる。
【００５８】
そして、ルール適用部１０６が、記憶装置１２０にアクセスし、ステップＳ２０５で準備された統語情報ルール１２６を参照し、ステップＳ２０１で生成された翻訳モデル１０３ａの各翻訳ルールについて統語情報ルール１２６のエントリに記述された条件に合致するか否かを判定する（ステップＳ２０７）。ルール適用部１０６が、条件に合致すると判定した翻訳ルールについて（ステップＳ２０７のＹＥＳ）、条件が合致したエントリに記述されている操作情報に従い、当該翻訳ルールに対して操作を行う（ステップＳ２０９）。そして、操作された翻訳ルールは翻訳モデル１０３ｂに含まれ翻訳部１１０に受け渡されることとなる。一方、条件に合致しないと判定した翻訳ルールについては（ステップＳ２０７のＮＯ）、そのまま翻訳部１１０に受け渡す翻訳モデル１０３ｂに含めたままとする。
【００５９】
本図では、各翻訳ルールについてステップＳ２０７の判定を繰り返す手順については省略してある。ステップＳ２０７とステップＳ２０９は、翻訳モデル１０３ａに含まれる翻訳ルールについて繰り返し実行し、すべての翻訳ルールについての処理が終了したとき、条件に従い操作された後の翻訳ルールを含む翻訳モデル１０３ｂが翻訳部１１０に受け渡され、ステップＳ２１１に進むこととなる。
【００６０】
そして、翻訳部１１０が、ステップＳ２０７のルール適用部１０６による判定結果に基づき、ステップＳ２０９で条件に従い操作された翻訳ルールを含む翻訳モデル１０３ｂと、ステップＳ２０３で言語モデル生成部１０４が生成した言語モデル１０５に基づいて、入力データ１０１に対する翻訳結果１０７を生成し、出力装置１４０に出力する（ステップＳ２１１）。出力装置１４０が、ディスプレイ装置（不図示）の画面に翻訳結果１０７を表示する。なお、ステップＳ２１１で翻訳部１１０がデコード時に使用する言語モデル１０５や翻訳モデル１０３ｂは、記憶装置１２０に格納しておくこともできる。
【００６１】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム２０１によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、構文解析システムを使用しない場合においても、テキストデータ（原言語テキストコーパス１２２および目的言語テキストコーパス１２４）を学習コーパスとして作成した翻訳モデル１０３ａを、統語的な情報を使用して変更することで、精度よく翻訳できる。
【００６２】
すなわち、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム２０１によれば、原言語テキストコーパス１２２または目的言語テキストコーパス１２４に統語情報（統語情報ルール１２６）を含まない場合でも、生成された翻訳モデル１０３ａを変更して翻訳モデル１０３ｂとして強化できるために、精度のよい翻訳結果が得られることとなる。
【００６３】
また、学習コーパスとして構文木データを作成するための構文解析システムで必要となる文法ルールを作成する場合に比較して、本発明のように、翻訳結果で問題となる翻訳モデル１０３ａを変更するための統語情報（統語情報ルール１２６）を記述する方が、開発者やプログラマの作業量や、ルールを記憶するのに必要なメモリ容量が少なくなる。そのため、低コストで機械翻訳システムを構築できることとなる。
【００６４】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
たとえば、上記で例として挙げた統語情報ルールのエントリの２つ目と３つ目のデータ（条件１、条件２）の翻訳ルールの条件は、「先頭」だけでなく「末尾」や「先頭からＮ番目」のような位置情報や、「“の”」のような単語の表層の指定だけでなく「名詞」のような品詞も記述できる。
【００６５】
また、上記実施形態では、統語情報ルール１２６には、翻訳モデル生成部１０２が生成した目的言語に関する翻訳ルールの条件を記述したが、これに限定されない。たとえば、統語情報ルール１２６は、原言語に対する条件、または目的言語に対する条件、もしくは、原言語に対する条件および目的言語に対する条件の両方を含むことができる。
【００６６】
この場合、翻訳モデル生成部１０２が、原言語に対する条件が記述された統語情報ルール１２６に従い、生成する翻訳モデル１０３ａの翻訳ルールの適否を判断、または操作情報に従い翻訳ルールを操作することができる。すなわち、翻訳モデル生成部１０２が翻訳モデル１０３ａを生成する段階で、統語情報ルール１２６に従い、翻訳ルールの適否を判断したり、操作することができる。そして、さらに、ルール適用部１０６が目的言語に対する条件が記述された統語情報ルール１２６に従い、翻訳モデル１０３ａの翻訳ルールの適否を判断、または操作情報に従い翻訳ルールを操作し、得られた翻訳モデル１０３ｂを出力してもよい。
【００６７】
本発明の機械翻訳システムは、たとえば、訳語選択に適用することができる。
【実施例】
【００６８】
（実施例）
次に、本発明の実施例を、図面を参照して説明する。本実施例は、図３の上記実施の形態の機械翻訳システム２０１における訳語選択に適用した場合の例を示す。
入力装置１３０のキーボードから「Ｂｏａｒｄ  ｔｈｅ  ｔｒａｉｎ  ｆｏｒ  Ｍｉｓａｋｉｇｕｃｈｉ  ａｔ  Ｓｈｉｎａｇａｗａ」という英語の文が入力されたときに、この英語の文を日本語に翻訳するときのことを例に挙げて、機械翻訳システム２０１の動作の説明をする。
翻訳モデル生成部１０２が、原言語テキストコーパス１２２と目的言語テキストコーパス１２４からＥＭアルゴリズムを用いて翻訳モデル１０３ａを生成する（図４のステップＳ２０３）。
そして、言語モデル生成部１０４が、目的言語テキストコーパス１２４からＮ−ｇｒａｍの確率付きの言語モデル１０５を生成する（図４のステップＳ２０５）。
【００６９】
この入力文に関係する翻訳モデル１０３ａとして、たとえば、図６に示すように、「Ｂｏａｒｄ  Ｘ  →  常務  Ｘ」、「Ｂｏａｒｄ  Ｘ  →  Ｘ  にご乗車下さい」、「ｔｈｅ  ｔｒａｉｎ  ｆｏｒ  →  の  列車」、「ｔｈｅ  ｔｒａｉｎ  ｆｏｒ  Ｘ  →  Ｘ  行き  の  列車」、「Ｍｉｓａｋｉｇｕｃｈｉ  →  Ｍｉｓａｋｉｇｕｃｈｉ」、「Ｘ  ａｔ  →  で  Ｘ」、「Ｘ  ａｔ  Ｙ  →  Ｙ  で  Ｘ」、「Ｓｈｉｎａｇａｗａ  →  品川」のような複数の翻訳ルールとそれぞれのルールに対する確率値（不図示）が生成できていたとする。
【００７０】
ここで、「Ｘ」と「Ｙ」は任意の単語列が入れることを示し、最初の翻訳ルールである「Ｂｏａｒｄ  Ｘ  →  常務  Ｘ」は「Ｂｏａｒｄ」と「任意の単語列（Ｘ）」の連続が入力されたときに、「常務」、「入力された任意の単語列の訳語」の順で翻訳されることを表す。
【００７１】
次いで、ルール適用部１０６が、ステップＳ２０３で翻訳モデル生成部１０２が生成した翻訳モデル１０３ａを統語情報ルール１２６に基づいて操作する（図４のステップＳ２０７、ステップＳ２０９）。
たとえば、図５（ｃ）に示すように、統語情報ルール１２６に「削除  先頭  “の”」という３つのデータを持つエントリが含まれていたとする。
【００７２】
上述したように、このエントリの２つ目と３つ目のデータが翻訳ルールの条件１と条件２を表し、１つ目のデータがこの条件１、条件２に該当した翻訳ルールに対する処理操作を表している。
すなわち、２つ目の「先頭」と３つ目の「”の”」というデータが、翻訳ルールの「先頭」の単語の表層文字列が「の」のときという条件を表し、この条件に該当する翻訳ルールがあったときはこの翻訳ルール２１０に対して「削除」することを表すことにする。
このとき、このエントリが翻訳モデル１０３ａの翻訳ルール２１０の「ｔｈｅ  ｔｒａｉｎ  ｆｏｒ  →  の  列車」（図６）に該当するため、ルール適用部１０６が、翻訳モデル１０３ａからこの翻訳ルールを削除する。
【００７３】
そして、翻訳部１１０が、ルール適用部１０６で条件に従い適用しないと判断された翻訳ルールが削除された翻訳モデル１０３ｂを使用して、たとえばＣＹＫパーザで解析する。すると、図７のような解析結果が得られ、「品川でＭｉｓａｋｉｇｕｃｈｉ行きの列車にご乗車下さい」の１つの翻訳結果しか得られないこととなる。そして、翻訳部１１０が、得られたこの翻訳結果を出力装置１４０の出力し、ディスプレイに表示させる。
【００７４】
（比較例）
次に、本発明の機械翻訳システムの比較例として、本発明の統語情報ルール１２６およびルール適用部１０６を備えていないＴｅｘｔ−ｔｏ−Ｔｅｘｔのツリーベースの統計翻訳システムについて、以下説明する。
このシステムでは、翻訳モデル生成部で作成された翻訳モデルと、目的言語テキストコーパスから言語モデル生成部で生成した言語モデルを用いて、翻訳部が、入力データを翻訳して翻訳結果を出力する。
【００７５】
このとき翻訳部では、入力文をこれらの翻訳ルールを使用してＣＹＫパーザで解析すると、図８のような解析結果が得られる。これを、この使用された翻訳ルールを使って日本語に翻訳すると、「常務の列車でＭｉｓａｋｉｇｕｃｈｉ品川」と「品川でＭｉｓａｋｉｇｕｃｈｉ行きの列車にご乗車下さい」という２つの翻訳結果が得られる。
複数の翻訳結果が得られたときは、それぞれの翻訳結果を得るために使用した翻訳モデルの翻訳ルールの確率値と、目的言語の言語モデルの確率値を翻訳部で掛け算をして求め、掛け算したときの値の大きい方を選ぶとする。
【００７６】
このとき、統語的に不要な翻訳ルールが含まれているときに、この不要なルールを使った翻訳結果（この場合は「常務の列車でＭｉｓａｋｉｇｕｃｈｉ品川」）の値が大きくなってしまうことも考えられ、このように、比較例では、精度が悪くなってしまう可能性がある。
【００７７】
本発明では、比較例のようなケースに対応すべく、事前に統語情報ルール１２６によって翻訳ルールを変更することで、精度のよい翻訳を実現する。たとえば、本発明では、「の」という助詞の前には必ず何か単語が来て、「の」はその単語と関係があるので、「の」の前に何もないルールは不要という統語的な観点に基づき、統語情報ルール１２６に「削除  先頭  “の”」というエントリを作成する。ルール適用部１０６が、このエントリに該当する翻訳モデル１０３ａを変更することで、精度よく翻訳ができるようになる。
【００７８】
以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００７９】
なお、本発明は以下の態様も含むことができる。
（付記１）
機械翻訳装置が、
原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この２言語間の対応関係である翻訳モデルを生成し、
前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を統語情報ルールに記述し、
前記統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断する機械翻訳方法。
（付記２）
（付記１）に記載の機械翻訳方法において、
前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルに対する操作情報を、前記条件に対応付けて記述され、
前記機械翻訳装置が、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを前記統語情報ルールの前記操作情報に従い変更する機械翻訳方法。
（付記３）
（付記１）または（付記２）に記載の機械翻訳方法において、
前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルを削除する操作情報を、前記条件に対応付けて記述され、
前記機械翻訳装置が、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを削除する機械翻訳方法。
（付記４）
（付記１）乃至（付記３）いずれかに記載の機械翻訳方法において、
前記統語情報ルールは、原言語に対する条件または目的言語に対する条件を含む機械翻訳方法。
（付記５）
（付記１）乃至（付記４）いずれかに記載の機械翻訳方法において、
前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する品詞または表層文字列を前記条件として記述できる機械翻訳方法。
（付記６）
（付記１）乃至（付記５）いずれかに記載の機械翻訳方法において、
前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を前記条件として記述する機械翻訳方法。
（付記７）
（付記１）乃至（付記６）いずれかに記載の機械翻訳方法において、
前記機械翻訳装置が、
前記目的言語テキストコーパスから、その言語の言語的な正しさを示す言語モデルを生成し、
入力テキストを、前記翻訳モデルと前記言語モデルを用いて翻訳する翻訳手段と、
をさらに備える機械翻訳方法。
（付記８）
（付記１）乃至（付記７）いずれかに記載の機械翻訳方法において、
前記機械翻訳装置が、さらに、前記統語情報ルールの編集操作を受け付け、受け付けた前記編集操作に従い前記統語情報ルールを更新する機械翻訳方法。
（付記９）
原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この２言語間の対応関係である翻訳モデルを生成する手順、
前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。
（付記１０）
（付記９）に記載の機械翻訳プログラムにおいて、
前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルに対する操作情報を、前記条件に対応付けて記述され、
前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを前記統語情報ルールの前記操作情報に従い変更する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。
（付記１１）
（付記９）または（付記１０）に記載の機械翻訳プログラムにおいて、
前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルを削除する操作情報を、前記条件に対応付けて記述され、
前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを削除する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。
（付記１２）
（付記９）乃至（付記１１）いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語に対する条件または目的言語に対する条件を含む機械翻訳プログラム。
（付記１３）
（付記９）乃至（付記１２）いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する品詞または表層文字列を前記条件として記述できる機械翻訳プログラム。
（付記１４）
（付記９）乃至（付記１３）いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を前記条件として記述する機械翻訳プログラム。
（付記１５）
（付記９）乃至（付記１４）いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、
前記目的言語テキストコーパスから、その言語の言語的な正しさを示す言語モデルを生成する手順、
入力テキストを、前記翻訳モデルと前記言語モデルを用いて翻訳する手順をさらにコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。
（付記１６）
（付記９）乃至（付記１５）いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、
前記統語情報ルールの編集操作を受け付け、受け付けた前記編集操作に従い前記統語情報ルールを更新する手順をさらにコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。
（付記１７）
原言語テキストコーパスと目的言語テキストコーパスから、原言語と目的言語間の対応関係である翻訳モデルを生成する翻訳モデル生成手段と、
前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルールと、
前記統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断するルール適用手段と、
を備える機械翻訳システム。
（付記１８）
（付記１７）に記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルに対する操作情報を、前記条件に対応付けて記述し、
前記ルール適用手段は、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを前記統語情報ルールの前記操作情報に従い変更する機械翻訳システム。
（付記１９）
（付記１７）または（付記１８）に記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルを削除する操作情報を、前記条件に対応付けて記述し、
前記ルール適用手段は、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを削除する機械翻訳システム。
（付記２０）
（付記１７）乃至（付記１９）いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語に対する条件または目的言語に対する条件を含む機械翻訳システム。
（付記２１）
（付記１７）乃至（付記２０）いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する品詞または表層文字列を前記条件として記述できる機械翻訳システム。
（付記２２）
（付記１７）乃至（付記２１）いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を前記条件として記述する機械翻訳システム。
（付記２３）
（付記１７）乃至（付記２２）いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記目的言語テキストコーパスから、その言語の言語的な正しさを示す言語モデルを生成する言語モデル生成手段と、
入力テキストを、前記翻訳モデルと前記言語モデルを用いて翻訳する翻訳手段と、
をさらに備える機械翻訳システム。
（付記２４）
（付記１７）乃至（付記２３）いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、
前記統語情報ルールの編集操作を受け付け、受け付けた前記編集操作に従い前記統語情報ルールを更新する更新手段をさらに備える機械翻訳システム。
【符号の説明】
【００８０】
１  機械翻訳システム
１００  データ処理装置
１０１  入力データ
１０２  翻訳モデル生成部
１０３ａ  翻訳モデル
１０３ｂ  翻訳モデル
１０４  言語モデル生成部
１０５  言語モデル
１０６  ルール適用部
１０７  翻訳結果
１１０  翻訳部
１２０  記憶装置
１２２  原言語テキストコーパス
１２４  目的言語テキストコーパス
１２６  統語情報ルール
１３０  入力装置
１４０  出力装置
２０１  機械翻訳システム
２１０  翻訳ルール
２２２  操作文字列
２２４  区切り文字
２２６  条件文字列
２２８  条件文字列
【図１】
0005879989.tif 000002
【図２】
0005879989.tif 000003
【図３】
0005879989.tif 000004
【図４】
0005879989.tif 000005
【図５】
0005879989.tif 000006
【図６】
0005879989.tif 000007
【図７】
0005879989.tif 000008
【図８】
0005879989.tif 000009