(57)【要約】【課題】  翻訳対象となる単語が属する分野での適切な対訳表現を精度良く抽出する。【解決手段】  対訳辞書と，第１および第２コーパスとを記憶した記憶部１１２と，第１言語の特定の第１単語と共起する単語群である第１共起群を第１コーパスから抽出する第１共起抽出部１１４と，上記対訳辞書を用いて，上記第１共起群の全ての訳語である第２共起群を取得する対訳取得部１１６と，第２コーパス内の単語と上記第２共起群との第２コーパス内における共起回数を計算する第２共起計算部１２０と，上記共起回数から上記第２コーパスの単語それぞれの評価値を計算し，該評価値が最も大きい単語を上記第１単語の訳語として抽出する訳語抽出部１２２とを備えることを特徴とする，対訳表現抽出装置が提供される。かかる構成により上記課題が解決される。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語に対応した第２言語の対訳を示す対訳辞書と，前記第１言語および第２言語のテキスト文章の集積である第１および第２コーパスと，を記憶した記憶部と；
前記第１言語の特定の第１単語と共起する単語群である第１共起群を前記第１コーパスから抽出する第１共起抽出部と；
前記対訳辞書を用いて，前記第１共起群の全ての訳語である第２共起群を取得する対訳取得部と；
前記第２コーパス内の単語と前記第２共起群との第２コーパス内における共起回数を計算する第２共起計算部と；
前記共起回数から前記第２コーパスの単語それぞれの評価値を計算し，該評価値が最も大きい単語を前記第１単語の訳語として抽出する訳語抽出部と；
を備えることを特徴とする，対訳表現抽出装置。
【請求項２】
前記対訳取得部は，前記第１単語の全ての訳語である第２訳語群も取得し，
前記第２共起計算部は，前記第２訳語群と前記第２共起群との第２コーパス内における共起回数を計算することを特徴とする，請求項１に記載の対訳表現抽出装置。
【請求項３】
前記第２コーパスにおける，前記第２訳語群の単語それぞれの出現回数を計算する第２訳語計算部をさらに備え，
前記訳語抽出部は，前記出現回数および共起回数から評価値を計算することを特徴とする，請求項２に記載の対訳表現抽出装置。
【請求項４】
前記訳語抽出部によって抽出された訳語を前記対訳辞書に追加する訳語追加部をさらに備えることを特徴とする，請求項１から３のいずれかに記載の対訳表現抽出装置。
【請求項５】
第１言語に対応した第２言語の対訳を示す対訳辞書と，前記第１言語および第２言語のテキスト文章の集積である第１および第２コーパスと，を記憶した記憶部と；
前記第１および第２コーパスから対応付けの候補として所定の第１単語群および第２単語群を抽出する候補語抽出部と；
前記対訳辞書を用いて，前記第１単語群と第２単語群から予め登録されている対訳対を抽出し，対訳対リストとして前記記憶部に記憶する対訳対リスト生成部と；
前記第１コーパスにおける，前記第１単語群の単語それぞれの出現回数を計算する第１単語計算部と；
前記第１コーパスにおける，前記第１単語群と前記対訳対リストの第１言語に関する単語群との共起回数を計算し，第１共起パターンを生成する第１共起生成部と；
前記第２コーパスにおける，前記第２単語群の単語それぞれの出現回数を計算する第２単語計算部と；
前記第２コーパスにおける，前記第２単語群と前記対訳対リストの第２言語に関する単語群との共起回数を計算し，第２共起パターンを生成する第２共起生成部と；
前記第１共起パターンと第２共起パターンとを比較して，前記第１単語群の単語と前記第２単語群の単語が所定の評価値を満たしていれば両単語を対訳対として出力する対訳出力部と；
を備えることを特徴とする，対訳表現抽出装置。
【請求項６】
前記対訳対リスト生成部は，
前記対訳辞書を用いて，前記第１単語群と第２単語群から予め登録されている対訳対を抽出し，
前記単語対の第１言語に関する単語と第２言語に関する単語との共起パターンを比較し，
所定の評価値を満たしている前記単語対のみを対訳対リストとして前記記憶部に記憶することを特徴とする，請求項５に記載の対訳表現抽出装置。
【請求項７】
前記候補語抽出部は，第１単語群および第２単語群を候補語リストとして前記記憶部に記憶し，
前記対訳対リスト生成部は，前記対訳対リストの単語対を前記候補語リストから削除することを特徴とする，請求項６に記載の対訳表現抽出装置。
【請求項８】
前記対訳出力部から対訳が出力された場合，出力された対訳対を前記対訳対リストに追加し，かつ，候補語リストから削除し，更新された前記対訳対リストおよび候補語リストで再度対訳を抽出することを特徴とする，請求項５から７のいずれかに記載の対訳表現抽出装置。
【請求項９】
前記対訳対リストの対訳対には重み付けがなされ，前記共起パターンの生成にあたって，該重み付けが加味されることを特徴とする，請求項５から８のいずれかに記載の対訳表現抽出装置。
【請求項１０】
前記対訳出力部によって出力された対訳対を前記対訳辞書に追加する訳語追加部をさらに備えることを特徴とする，請求項５から９のいずれかに記載の対訳表現抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，利用される分野に応じた，第１言語の特定の単語に対する第２言語の適切な対訳表現を抽出する対訳表現抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に，特定の単語に対する訳語は複数ある。従って，その単語が出現する文章の文脈を考慮して，かかる複数の訳語から最も適切な訳語を選択することが必要となる。
【０００３】
上記訳語を選択する方法は大きく２つに分けられる。１つ目は，対象となる特定単語の品詞やその特定単語と文法的な依存関係を有する単語等を条件として，訳語を選択する方法である。２つ目は，特定単語が出現するテキスト（文章）の属する分野(例えば，政治，経済，計算機等)に応じて，それぞれ適切な訳語を対応させ，分野に関連付けて訳語を選択する方法である。
【０００４】
前者については，上述した訳語決定に必要な条件を予め対訳辞書に記述しておく方法がとられている。一般に，訳語選択のための規則は不変であり，一旦条件を設定すればその規則はどのようなテキストにも適用可能となる。これに対して後者では，それぞれの分野に応じて最適な訳語を予め作成しておくことは困難である。従って，テキスト文章の集積であるコーパスを用いて，その分野に最適な訳語を抽出する方法が提案されている。
【０００５】
上記コーパスを利用した単語の訳語を決定する方法として，対訳されていない独立した２つのコーパスを利用して，統計的に対訳対を抽出する技術が知られている（例えば，非特許文献１）。また，あるテキストと，該テキスト内で第1言語に属する特定単語が指定されたとき，第1言語と第２言語との対訳辞書を参照して，与えられた第1言語における特定単語の第２言語における可能な少なくとも1つの訳語を取得し，上記テキスト及び該テキストと関連性のあるテキスト中に，取得した上記訳語がそれぞれ何回出現するかを計数し，この訳語毎に計数した各出現個数に比例する評価値を導き，該評価値が大きかった訳語を選択する技術が知られている（例えば，特許文献１）。
【０００６】
しかし，上述した技術において複数の単語の訳語候補に重なりがある場合，それらの単語に同じ訳語が付与される可能性がある。例えば，日本語を英語に訳す場合，「所得」を「ｉｎｃｏｍｅ」，「収益」を「ｅａｒｎｉｎｇｓ」と翻訳すべきところ，対訳辞書には両日本語単語「所得」「収益」の訳語候補に「ｉｎｃｏｍｅ」が記載されており，かつ，使用したテキスト中に「ｉｎｃｏｍｅ」の出現頻度が高いと，「所得」と「収益」のどちらの訳語も「ｉｎｃｏｍｅ」が選択されてしまう問題が生じる。
【０００７】
また，上述の技術では，訳語の選択において利用する訳語情報が対訳辞書に記載されていることが前提条件であるので，その単語が対訳辞書に記載されていない場合，処理自体を断念せざるを得ない。即ち，対訳辞書に記載されていない新語，造語や複数語からなる表現の単語は訳語を得ることができない。
【０００８】
【特許文献１】特開平１０−３０７８２４号公報
【非特許文献１】"Finding Terminology Translations from Non-ParallelCorpora" Fung and McKeown:1997 In proceedings of the Workshop on verylarge corpora, p.173-183.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は，従来の訳語の選択技術が有する上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，対訳辞書と２言語それぞれのコーパスを利用して，翻訳対象となる単語が属する分野での適切な対訳表現を精度良く抽出することが可能な，新規かつ改良された対訳表現抽出装置を提供することである。
【００１０】
また，本発明の他の目的は，例えその単語が対訳辞書に記載されていない場合であっても，２言語それぞれのコーパスを利用することによって対訳表現を導出可能な対訳表現抽出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，第１言語に対応した第２言語の対訳を示す対訳辞書と，上記第１言語および第２言語のテキスト文章の集積である第１および第２コーパスと，を記憶した記憶部と；上記第１言語の特定の第１単語と共起する単語群である第１共起群を上記第１コーパスから抽出する第１共起抽出部と；上記対訳辞書を用いて，上記第１共起群の全ての訳語である第２共起群を取得する対訳取得部と；上記第２コーパス内の単語と上記第２共起群との第２コーパス内における共起回数を計算する第２共起計算部と；上記共起回数から上記第２コーパスの単語それぞれの評価値を計算し，該評価値が最も大きい単語を上記第１単語の訳語として抽出する訳語抽出部と；を備えることを特徴とする，対訳表現抽出装置が提供される。ここで，共起とは，少なくとも２つの単語が文章，段落，該当単語の前後数語等，一定の範囲内に同時に出現する状態をいう。
【００１２】
本発明は，第１単語と，第２言語における第１単語の訳語は，既に対訳対となっている他の任意の単語との共起関係が互いに類似しているという観点に基づいている。従って，第２共起群に対して，第１単語と第１共起群との共起関係と類似した共起関係にある訳語を選択するだけで，当該第１単語の訳語を設定することが可能となる。ここで，対訳対は，対訳辞書に登録され，既に対訳として対応付けられた第１言語の単語と第２言語の単語との対（ペア）を言う。
【００１３】
上記対訳表現抽出装置では，対訳辞書と２言語それぞれのコーパスのみが利用されている。かかる構成により，例えば，第１単語の訳語候補が対訳辞書に記載されていない場合であっても，第２コーパス全ての単語もしくは一部の単語（例えば，第２共起群と共起する単語）を候補とみなして，新規に訳語を抽出することができ，翻訳対象となる単語が属する分野での適切な対訳表現を精度良く抽出することが可能となる。
【００１４】
上記対訳取得部は，上記第１単語の全ての訳語である第２訳語群も取得し，上記第２共起計算部は，上記第２訳語群と上記第２共起群との第２コーパス内における共起回数を計算するとしても良い。
【００１５】
上記では，適切な訳語の選択対象を，第２コーパスの全てもしくは一部の単語ではなく，第１単語の１または２以上の訳語のみに絞ることが可能となる。従って，第１単語と第１共起群との共起関係と，第２訳語群と第２共起群との共起関係を導出し，類似した第２訳語が適切な訳語となる。かかる構成により計算時間や計算コストを削減することができる。
【００１６】
上記第２コーパスにおける，上記第２訳語群の単語それぞれの出現回数を計算する第２訳語計算部をさらに備え，上記訳語抽出部は，上記出現回数および共起回数から評価値を計算しても良い。
【００１７】
かかる構成により，第２訳語の出現回数と第２訳語に関する共起回数の２つの点で当該訳語の適正を評価できる。
【００１８】
上記訳語抽出部によって抽出された訳語を上記対訳辞書に追加する訳語追加部をさらに備えるとしても良い。かかる構成により，対訳辞書の対訳対を増やすことが可能となり，その後の対訳表現の抽出において，より精度の高い対訳を取得することが可能となる。
【００１９】
上記課題を解決するために，本発明の他の観点によれば，第１言語に対応した第２言語の対訳を示す対訳辞書と，上記第１言語および第２言語のテキスト文章の集積である第１および第２コーパスと，を記憶した記憶部と；上記第１および第２コーパスから対応付けの候補として所定の第１単語群および第２単語群を抽出する候補語抽出部と；上記対訳辞書を用いて，上記第１単語群と第２単語群から予め登録されている対訳対を抽出し，対訳対リストとして上記記憶部に記憶する対訳対リスト生成部と；上記第１コーパスにおける，上記第１単語群の単語それぞれの出現回数を計算する第１単語計算部と；上記第１コーパスにおける，上記第１単語群と上記対訳対リストの第１言語に関する単語群との共起回数を計算し，第１共起パターンを生成する第１共起生成部と；上記第２コーパスにおける，上記第２単語群の単語それぞれの出現回数を計算する第２単語計算部と；上記第２コーパスにおける，上記第２単語群と上記対訳対リストの第２言語に関する単語群との共起回数を計算し，第２共起パターンを生成する第２共起生成部と；上記第１共起パターンと第２共起パターンとを比較して，上記第１単語群の単語と上記第２単語群の単語が所定の評価値を満たしていれば両単語を対訳対として出力する対訳出力部と；を備えることを特徴とする，対訳表現抽出装置が提供される。
【００２０】
本発明は，同分野に属する第１コーパスと第２コーパスがある場合に，該第１コーパス，第２コーパスおよび対訳辞書から少なくとも１つの対訳表現を抽出する。これは，第１言語中の単語と第２言語中の単語は，対訳辞書における対訳に対する共起パターンが類似しているという観点に基づいている。従って，共起パターンが類似している第１単語と第２単語とを抽出し，両単語を対訳対として対応付ける。
【００２１】
かかる構成においては，例えば，第１単語や第２単語が対訳辞書に記載されていない場合であっても，指定された第１コーパスおよび第２コーパスから新規に対訳対を抽出することができ，対象分野での適切な対訳表現を精度良く抽出することが可能となる。
【００２２】
上記対訳対リスト生成部は，上記対訳辞書を用いて，上記第１単語群と第２単語群から予め登録されている対訳対を抽出し，上記単語対の第１言語に関する単語と第２言語に関する単語との共起パターンを比較し，所定の評価値を満たしている上記単語対のみを対訳対リストとして上記記憶部に記憶するとしても良い。
【００２３】
かかる構成では，対訳辞書の対訳対を単に参照するだけでなく，共起パターンを評価する計算に利用するのに適した対訳対であるかどうかを判断した上で，所定の評価値を得た対訳対のみを参照するとしている。
【００２４】
上記候補語抽出部は，第１単語群および第２単語群を候補語リストとして上記記憶部に記憶し，上記対訳対リスト生成部は，上記対訳対リストの単語対を上記候補語リストから削除するとしても良い。かかる構成により，既に対訳対として抽出された単語対を再度計算する必要がなくなり，計算時間および計算コストの削減を図ることができる。
【００２５】
上記対訳出力部から対訳が出力された場合，出力された対訳対を上記対訳対リストに追加し，かつ，候補語リストから削除し，更新された上記対訳対リストおよび候補語リストで再度対訳を抽出するとしても良い。ここでは，対訳表現の抽出結果を利用して，再度対訳表現の抽出を行うことにより，さらに新たな対訳表現を抽出する。かかる抽出は，対訳表現（対訳対）が無くなるまで繰り返されるとしても良い。かかる構成により，より精度の高い対訳表現を取得することができる。
【００２６】
上記対訳対リストの対訳対には重み付けがなされ，上記共起パターンの生成にあたって，該重み付けが加味されるとしても良い。
【００２７】
上記対訳出力部によって出力された対訳対を上記対訳辞書に追加する訳語追加部をさらに備えるとしても良い。
【００２８】
また，上記対訳表現抽出装置は，パーソナルコンピュータ，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ），携帯電話等により構成することができる。
【００２９】
上記対訳表現抽出装置によって対訳表現抽出を行う方法や，対訳表現抽出装置の各構成要素として機能するプログラムも提供される。さらに，上記対訳表現抽出装置の各構成要素は，別体の装置として設けることも可能である。
【発明の効果】
【００３０】
以上説明したように本発明によれば，翻訳対象となる単語が属する分野での適切な対訳表現を，主に２言語それぞれのコーパスを参照し，共起パターンの類似性を利用することで精度良く抽出することができる。また，例えその単語が対訳辞書に記載されていない場合であっても，新たに対訳対を取得することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００３２】
（第１の実施形態）
第１の実施形態では，第１言語，例えば英語の中の第１単語に対して，ある分野(例えば，政治，経済，計算機等)における第２言語，例えば日本語の訳語を付与する場合を想定している。これは，英語のテキスト文章中に「ｓｅｃｏｎｄ」の単語があり，その訳語として「２番目の」と「秒」の２つの候補がある場合，各分野に応じて，例えば，１番目の次の要素を示す場合には「２番目」と，時間を表す場合には「秒」と翻訳することを目的としている。
【００３３】
本実施形態では，第１言語として英語を，第２言語として日本語を挙げている。かかる実施形態は，翻訳の対象である第１言語の第１単語が指定され，該第１単語と，第２言語における第１単語の訳語は，既に対訳が関係づけられている他の任意の単語との共起関係が互いに類似しているという考えに基づいて形成されている。従って，第２共起群に対して，第１単語と第１共起群との共起関係と類似した共起関係にある訳語を選択するだけで，当該第１単語の訳語を設定することが可能となる。
【００３４】
図１は，本実施形態にかかる対訳表現抽出装置１００の概略的な構成を示したブロック図である。上記対訳表現抽出装置１００は，入力部１１０と，記憶部１１２と，第１共起抽出部１１４と，対訳取得部１１６と，第２訳語計算部１１８と，第２共起計算部１２０と，訳語抽出部１２２と，出力部１２４と，訳語追加部１２６とを含んで構成される。
【００３５】
上記入力部１１０は，キーボード，マウス等のポインティングデバイス，スキャナー等による文字認識装置，マイクによる音声認識装置等を含んで構成され，単語，テキスト等各種の入力操作を行う。かかる入力は，上記のようなユーザの入力行為を伴うものに限られず，例えば，インターネット等の通信網や記憶媒体からのデータ入力も含まれる。
【００３６】
上記記憶部１１２は，ハードディスクドライブ，メモリや光ディスク等の記憶媒体を含んで構成され，第１言語（英語）に対応した第２言語（日本語）の対訳を示す対訳辞書１５０と，同分野における上記第１言語および第２言語のテキスト文章の集積である第１および第２コーパス１５２，１５４とを記憶する。また，記憶部１１２は一体に形成されている場合に限られず，各記憶対象を複数の記憶部１１２で記憶するとしても良い。
【００３７】
上記第１共起抽出部１１４は，指定された上記第１言語の特定の第１単語と共起する単語群である第１共起群を記憶部１１２の第１コーパス１５２から抽出する。
【００３８】
上記対訳取得部１１６は，記憶部１１２の対訳辞書１５０を用いて，上記第１単語の全ての訳語である第２訳語群と，第１共起群の全ての訳語である第２共起群とを取得する。
【００３９】
上記第２訳語計算部１１８は，対訳取得部１１６で取得された第２訳語群の単語それぞれの第２コーパスにおける出現回数を計算する。
【００４０】
上記第２共起計算部１２０は，対訳取得部１１６で取得された第２訳語群と上記第２共起群との，上記第２コーパスにおける共起回数を計算する。
【００４１】
上記訳語抽出部１２２は，第２訳語計算部１１８および第２共起計算部１２０によって計算された出現回数および共起回数から，第２訳語群の単語それぞれの評価値を計算し，該評価値が最も大きい（評価が最も高い，従って評価値として小さい場合もある。）単語を上記第１単語の訳語として抽出する。
【００４２】
上記出力部１２４は，ディスプレイ装置，音声出力装置，記憶媒体出力装置等を含んで構成され，抽出された訳語を出力する。かかる出力は，例えば，インターネット等の通信網や記憶媒体へのデータ出力も含まれる。
【００４３】
上記訳語追加部１２６は，訳語抽出部１２２によって抽出された訳語を記憶部１１２の対訳辞書１５０に追加する。これにより，次回からは，その分野での確定した対訳として利用される。
【００４４】
上記のような構成により，翻訳対象となる単語が属する分野での適切な対訳表現を精度良く抽出することが可能となる。
【００４５】
図２は，本実施形態における処理の流れを示したフローチャートである。以下では，かかる図２のフローチャートに沿って，訳語を抽出するための具体的な方法を述べる。
【００４６】
先ず，第１言語の特定の第１単語を入力する（Ｓ２００）。ここでは，英語の「ｉｎｃｏｍｅ」を入力する。続いて，この第１単語と共起する単語群である第１共起群を，記憶部１１２の第１コーパス１５２から抽出する（Ｓ２０２）。
【００４７】
図３は，第１言語である英語の第１コーパスを示した説明図であり，図４は，この第１コーパスに形態素解析を実施した後の結果を示す説明図である。かかる図３には，「Ｓｈｅ  ｈａｓ  ａ  ｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ  ｉｎｃｏｍｅ．」と「Ａ  ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌ  ｄｒｏｐ  ｉｎ  ｃｏｒｐｏｒａｔｅ  ｅａｒｎｉｎｇｓ」の２つのテキスト文章が記載されている。しかし，コーパスの内容は，かかる文章に限られず，段落や文章の一部等様々に定義することができる。また，このようなテキスト文章を形態素解析することによって，上記の２つのテキスト文章は，図４に示す通り，「ｓｈｅ  ｈａｖｅ  ａ  ｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ  ｉｎｃｏｍｅ．」と「ａ  ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌ  ｄｒｏｐ  ｉｎ  ｃｏｒｐｏｒａｔｅ  ｅａｒｎｉｎｇ」とになる。本実施形態では，第１コーパスを参照する上で形態素解析を利用して各単語を原形に正規化しているが，かかる場合に限られず，そのまま第１コーパスを利用するとしても良いし，他の方法により言語単位を分けるとしても良い。
【００４８】
かかる形態素解析された第１コーパスにおいて「ｉｎｃｏｍｅ」と共起する第１共起群は，「ｓｈｅ」，「ｈａｖｅ」，「ａ」，「ｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ」となる。このとき，コーパス内のデータ中に頻繁に出現し，その単語で検索しても意味を成さないようなストップワードを設定して，例えば「ａ」などの冠詞，前置詞，接続詞，記号などをカウントしない処理を行うとしても良い。
【００４９】
続いて，記憶部１１２の対訳辞書１５０を参照して，第１単語（「ｉｎｃｏｍｅ」）の全ての訳語である第２訳語群と，第１共起群（「ｓｈｅ」，「ｈａｖｅ」，「ａ」，「ｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ」）の全ての訳語である第２共起群とを取得する（Ｓ２０４）。
【００５０】
図５は，記憶部１１２に記憶される対訳辞書１５０の一例を示した説明図である。かかる対訳辞書１５０は，英語による見出し語２５０に対する日本語の訳語２５２の候補が記されている。図５を参照すると，第１単語の「ｉｎｃｏｍｅ」には，「所得」と「収入」の２つの意味が存在する。従って，第２訳語群は，「所得」，「収入」となる。本実施形態では，かかる２つの意味のうち，当該分野に適した訳語を選択する。また，第１共起群の「ｓｈｅ」は「彼女」，「ｈａｖｅ」は「持つ」，「ある」，「ｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ」は「十分な」，「快適な」の意味を有する。ここで，「ａ」は見出し語に存在しないので第１共起群の単語として選択されない。上記「彼女」等の単語群が第２共起群となる。
【００５１】
続いて，記憶部１１２の第２コーパス１５４を参照して，第２訳語群（「所得」，「収入」）の単語それぞれの出現回数を計算する（Ｓ２０６）。
【００５２】
図６は，第２言語である日本語の第２コーパスを示した説明図であり，図７は，この第２コーパスに形態素解析を実施した後の結果を示す説明図である。図６には，「彼女は十分な収入がある。」と「企業収益の大幅な減少」の２つのテキスト文章が記載されている。しかし，コーパスの内容は，かかる文章に限られず，段落や文章の一部等様々に定義することができる。また，このようなテキスト文章を形態素解析することによって，上記の２つのテキスト文章は，図７に示す通り，「彼女  は  十分な  収入  が  ある  。」と「企業  収益  の  大幅な  減少」とになる。従って，かかる形態素解析された第２コーパスにおける第２訳語群「所得」および「収入」のそれぞれの出現回数は，両単語とも１回である。
【００５３】
続いて，第２コーパス１５４を参照して，第２訳語群（「所得」，「収入」）と上記第２共起群（「彼女」，「持つ，ある」，「十分な，快適な」]との共起回数を計算する（Ｓ２０８）。
【００５４】
図８は，第２訳語群中の「所得」との共起回数を示した説明図であり，図９は，第２訳語群中の「収入」との共起回数を示した説明図である。図８を参照すると「所得」と「彼女」，「持つ，ある」，「十分な，快適な」との共起回数は各０回である。また，図９を参照すると，「彼女」と１回，「持つ，ある」と１回，「十分な，快適な」と１回と計３回共起している。上記共起回数の計数は，「持つ，ある」のどちらが共起しても１回とカウントするとしても良いが，両者のカウントの大きい数字を「持つ，ある」の共起回数とすることもできる。
【００５５】
続いて，上記出現回数および共起回数から第２訳語群（「所得」，「収入」）の単語それぞれの評価値を計算し（Ｓ２１０），該評価値が最も大きい単語を第１単語（「ｉｎｃｏｍｅ」）の訳語として抽出する（Ｓ２１２）。
【００５６】
かかる評価値の計算方法は様々な方法が考えられるが，ここでは，以下の数式１を用いて評価値を計算する。
【数１】
2006178536.tif 000003
ここで，Ｔ＝（ｔ１，ｔ２，…，ｔｎ）は第１単語の訳語候補である第２訳語群であり，ＣＴ＝（ｃｔ１，ｃｔ２，…，ｃｔｎ）は第１共起語群の訳語候補である第２共起語群であり，ｆｒｅｑ（ｘ）は第２訳語の出現回数であり，ｆｒｅｑ（ｘ，ｙ）は第２訳語と第２共起語群との共起回数であり，Ｗ１は第２訳語の重み計数（ここでは１０）であり，Ｗ２は第２共起群の重み計数（ここでは１）である。
【００５７】
上記数式１を参照して，第２訳語「所得」の評価値ｓｃｏｒｅ（「所得」）を計算すると，「所得」の出現回数は１回，第２共起群（「彼女」，「持つ，ある」，「十分な，快適な」）との共起回数は各０回なのでｓｃｏｒｅ（「所得」）＝１０となる。また，第２訳語「収入」の評価値ｓｃｏｒｅ（「収入」）を計算すると，「収入」の出現回数は１回，第２共起群（「彼女」，「持つ，ある」，「十分な，快適な」）との共起回数は合計３回なのでｓｃｏｒｅ（「収入」）＝１３となる。
【００５８】
このようにして上記第２訳語群の「所得」および「収入」の評価値が決定され，評価値が最も大きい「収入」が第１単語（「ｉｎｃｏｍｅ」）の訳語となる。
【００５９】
上記では，出現回数および共起回数の２つの項目により訳語を決定しているが，かかる場合に限られず，例えば，共起回数に重点をおいて，共起回数のみによって訳語を決定するとしても良い。このよう共起回数のみによる評価値の計算式を数式２に示す。
【数２】
2006178536.tif 000004
ここで，Ｔ＝（ｔ１，ｔ２，…，ｔｎ）は第２コーパス内で第２共起群に共起する単語の集合であり，ＣＴ＝（ｃｔ１，ｃｔ２，…，ｃｔｎ）は第２共起語群であり，ｆｒｅｑ（ｃｔｊ）は上記第２共起群に共起する単語と第２共起群との共起回数であり，Ｗ２は重み計数（ここでは１）である。
【００６０】
上記数式２は，第２共起群にさらに共起する全ての単語を対象に，最も共起頻度の高い第２言語における単語を算出する。かかる計算方法では，第１単語の訳語候補である第２訳語群だけでなく，第２言語における全ての単語を対象に最適な対訳表現を選ぶことができる。即ち，第１単語の対訳が対訳辞書に記載されていない場合であっても，新規に訳語を抽出することが可能である。この場合，上記の対訳の結果を記憶部１１２の対訳辞書１５０に追加するとしても良い。
【００６１】
上述の方法によると，対訳辞書と２言語それぞれのコーパスを利用して，翻訳対象となる単語が属する分野での適切な対訳表現を精度良く抽出することができる。
【００６２】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では，第１言語として英語を，第２言語として日本語を挙げている。かかる実施形態は，同分野に属する第１コーパスと第２コーパスがある場合に，該第１コーパス，第２コーパスおよび対訳辞書から少なくとも１つの対訳表現を抽出する。これは，第１言語中の単語と第２言語中の単語は，対訳辞書における対訳に対する共起パターンが類似しているという観点に基づいている。従って，共起パターンが類似している第１単語と第２単語とを抽出し，両単語を対訳として対応付ける。
【００６３】
図１０は，本実施形態にかかる対訳表現抽出装置３００の概略的な構成を示したブロック図である。上記対訳表現抽出装置３００は，入力部３１０と，記憶部３１２と，候補語抽出部３１４と，対訳対リスト生成部３１６と，第１単語計算部３１８と，第１共起生成部３２０と，第２単語計算部３２２と，第２共起生成部３２４と，対訳出力部３２６と，出力部３２８と，訳語追加部３３０とを含んで構成される。
【００６４】
上記入力部３１０と，出力部３２８と，訳語追加部３３０とは，第１の実施形態における構成要素として既に述べた入力部１１０と，出力部１２４と，訳語追加部１２６と実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する構成要素について説明する。
【００６５】
上記記憶部３１２は，ハードディスクドライブ，メモリや光ディスク等の記憶媒体を含んで構成され，第１言語（英語）に対応した第２言語（日本語）の対訳を示す対訳辞書１５０と，同分野における上記第１言語および第２言語のテキスト文章の集積である第１および第２コーパス１５２，１５４と，上記対訳対リスト生成部３１６によって生成される対訳対リスト３５０とを記憶する。
【００６６】
上記候補語抽出部３１４は，指定された第１および第２コーパス１５２，１５４から対応付けの候補として所定の第１単語群および第２単語群を抽出する。かかる候補群を抽出する方法は様々なものが考えられるが，第１または第２コーパス１５２，１５４中に出現する単語を出現頻度，名詞などによって選別する方法が一般的である。また，キーワードを抽出する一手法であるｔｆ／ｉｄｆ法等を利用して単語に重み付けを行ったり，上述したストップワードリストを用いたり等して，抽出する単語の数を限定することができる。
【００６７】
上記対訳対リスト生成部３１６は，対訳辞書１５０を用いて，上記第１単語群と第２単語群から既に対訳として登録された単語対を抽出し，対訳対リスト３５０として記憶部３１２に記憶する。
【００６８】
上記第１単語計算部３１８は，第１コーパス１５２における，上記第１単語群の単語それぞれの出現回数を計算する。
【００６９】
上記第１共起生成部３２０は，第１コーパス１５２における，上記第１単語群と上記対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語群との共起回数を計算し，第１共起パターンを生成する。
【００７０】
上記第２単語計算部３２２は，第２コーパス１５４における，上記第２単語群の単語それぞれの出現回数を計算する。
【００７１】
上記第２共起生成部３２４は，第２コーパス１５４における，上記第２単語群と上記対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語群との共起回数を計算し，第２共起パターンを生成する。
【００７２】
上記対訳出力部３２６は，上記第１共起パターンと第２共起パターンとを比較して，上記第１単語群の単語と上記第２単語群の単語が所定の評価値，即ち，予め定められた閾値以上の評価値であれば両単語を対訳対として出力する。
【００７３】
上記のような構成により，同分野における適切な対訳表現を精度良く抽出することが可能となる。
【００７４】
図１１は，本実施形態における処理の流れを示したフローチャートである。以下では，かかる図１１のフローチャートに沿って，訳語を抽出するための具体的な方法を述べる。
【００７５】
先ず，同分野における第１コーパス１５２と第２コーパス１５４とを指定する（Ｓ４００）。本実施形態では，第１コーパス１５２は英語，第２コーパス１５４は日本語で表される。そして，第１コーパス１５２および第２コーパス１５４から対応付けの候補として所定の第１単語群および第２単語群を抽出する（Ｓ４０２）。
【００７６】
図１２は，第１コーパス１５２の候補としての第１単語群を示す説明図であり，図１３は，第２コーパス１５４の候補としての第２単語群を示す説明図である。図１２を参照すると，第１単語群としては，「ｗｏｒｄ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」，「ｃｏｒｐｕｓ」，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」が候補として抽出され，図１３を参照すると「単語」，「計算する」，「パターン」，「コーパス」，「共起」が候補として抽出されている。ここでは，理解を容易にするため訳語のペアになっているが，実際は適当な方法よって抽出される。かかる単語の抽出は，第１の実施形態で説明されたように形態素解析を利用するとしても良い。
【００７７】
続いて，対訳辞書１５０を用いて，上記第１単語群と第２単語群から既に対訳として登録された単語対を抽出し，対訳対リスト３５０として記憶部３１２に記憶する（Ｓ４０４）。
【００７８】
図１４は，対訳対リスト３５０の一例を示した説明図である。上記第１語群「ｗｏｒｄ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」，「ｃｏｒｐｕｓ」，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と第２語群「単語」，「計算する」，「パターン」，「コーパス」，「共起」のうち，「ｗｏｒｄ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」と「単語」，「計算する」，「パターン」との単語対（対訳対）が既に対訳辞書１５０に記載され，かかる単語対を抽出，関連づけて対訳対リストが生成されている。
【００７９】
続いて，第１コーパス１５２における，第１単語群の単語それぞれの出現回数を計算し（Ｓ４０６），第２コーパス１５４における，第２単語群の単語それぞれの出現回数も計算する（Ｓ４０８）。かかる出現回数は，図１２，１３，１４の見出し語４５０，４５４，４５８，４６２に対する頻度４５２，４５６，４６０，４６４として表される。
【００８０】
次に，第１コーパス１５２における，第１単語群と対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語群との共起回数を計算し，第１共起パターンを生成し（Ｓ４１０），また，第２コーパス１５４における，第２単語群と対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語群との共起回数を計算し，第２共起パターンを生成する（Ｓ４１２）。
【００８１】
図１５は，第１単語群と対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語群との共起回数を表した説明図であり，図１６は，第２単語群と対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語群との共起回数を表した説明図である。ここでは，縦軸に第１または第２単語群，横軸に対訳対リストの単語が示される。詳細には，第１単語群「ｗｏｒｄ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」，「ｃｏｒｐｕｓ」，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語群「ｗｏｒｄ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」との共起回数が図１５に示す通り計算される。ここで，「＠」は，同一単語により共起回数が計算できないことを示す。また，第２単語群「単語」，「計算する」，「パターン」，「コーパス」，「共起」と対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語群「単語」，「計算する」，「パターン」との共起回数も図１６に示す通り計算される。
【００８２】
ここでは，上記第１単語群と第２単語群との共起パターンの類似度を計算し，その類似度が高い（類似している）単語対が訳語として抽出される。この共起パターンの類似度は，例えば，既に対訳が存在する対訳対リスト３５０の単語との共起の割合（「ｃｏｒｐｕｓ」は１：１：１）を比較して得られる。ここでは，以下の数式による評価値を利用して類似度を決定する。
【００８３】
【数３】
2006178536.tif 000005
【数４】
2006178536.tif 000006
【数５】
2006178536.tif 000007
ここで，ｆｒｅｑ（Ｗｘ）は，単語Ｗｘの出現回数である。
【００８４】
先ず，数式３により，第１または第２単語の総文数（第１または第２コーパス中の全文数）における出現確率を求め，数式４によって，第１または第２単語「Ｗｔ」と対訳対リスト３５０の単語「Ｗｉ」との相互情報量（第１または第２単語「Ｗｔ」と対訳対リストの単語「Ｗｉ」とが共起する確率Ｐ（Ｗｔ，Ｗｉ）と，それぞれが個別に共起する確率Ｐ（Ｗｔ）×Ｐ（Ｗｉ）との比）を求める。
【００８５】
さらに，数式５によって，第１単語と対訳対リスト３５０の各共起単語の相互情報量と，第２単語と対訳対リスト３５０の各共起単語の相互情報量との差を求め，この和を評価値（類似度）とする。即ち，第１単語と第２単語との共起パターンが類似していれば，ｓｃｏｒｅ（ＷＥｔ，ＷＪｓ）の値は小さくなり，類似していなければ大きくなる。
【００８６】
上述の数式３，４，５を利用した計算の詳細を「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と「共起」の類似度を計算する過程を挙げて以下に説明する。
【００８７】
例えば，第１コーパス，第２コーパスそれぞれの総文数が２０文であるとすると，数式３を参照して，単語「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」の出現確率は，Ｐ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」）＝１０／２０＝０．５となり，対訳対リストの単語「ｗｏｒｄ」との相互情報量は，式２を参照して，ｃｏｏｃ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「ｗｏｒｄ」）＝ｌｏｇ（Ｐ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「ｗｏｒｄ」）／Ｐ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」）／Ｐ（「ｗｏｒｄ」））＝ｌｏｇ（０．５／０．５／０．７５）＝０．２８８となる。
【００８８】
図１７は，第１単語群に関する共起パターンを示した説明図であり，図１８は，第１単語群に関する共起パターンを示した説明図である。上述のようにして求めた共起パターンがそれぞれ図１７および図１８に記されている。
【００８９】
続いて，上記第１共起パターンと第２共起パターンとを比較して，第１単語群の単語と上記第２単語群の単語が所定の評価値を計算し（Ｓ４１４），評価値が高い，もしくは，閾値を満たした両単語を対訳対として出力する（Ｓ４１６）。
【００９０】
評価値の計算では，第１単語「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と第２単語群「単語」，「計算する」，「パターン」，「コーパス」，「共起」との類似度を計算する。ここでは，先ず，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と「共起」との類似度を計算する。
【００９１】
数式５を参照し，ｃｏｏｃ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「ｗｏｒｄ」）−ｃｏｏｃ（「共起」，「単語」）＝−０．０４１，ｃｏｏｃ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」）−ｃｏｏｃ（「共起」，「計算する」）＝−０．６６５，ｃｏｏｃ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」）−ｃｏｏｃ（「共起」，「パターン」）＝−０．２２３を先ず導出し，これらの２乗の和の平方根をとることによって，ｓｃｏｒｅ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「共起」）＝０．７０２が計算される。
【００９２】
同様にｓｃｏｒｅ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「単語」）＝１．１７９，ｓｃｏｒｅ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「計算する」）＝０．８２３，ｓｃｏｒｅ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「パターン」）＝１．１４３，ｓｃｏｒｅ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「コーパス」）＝２．４７５も導出され，先に計算された最も評価値（ｓｃｏｒｅ）が小さい「共起」が「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」の対訳として出力される。
【００９３】
以上のように，第２の実施形態によれば，同分野の２言語のコーパスと対訳辞書を用いて，辞書に登録すべき単語を抽出し，両単語を対応付け，各分野における最適な訳語を取得することが可能となる。
【００９４】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では，第１言語として英語を，第２言語として日本語を挙げている。かかる実施形態は，第２の実施形態同様，同分野に属する第１コーパスと第２コーパスがある場合に，該第１コーパス，第２コーパスおよび対訳辞書から少なくとも１つの対訳表現を抽出する。これは，第１言語中の単語と第２言語中の単語は，対訳辞書における対訳に対する共起パターンが類似しているという観点に基づいている。従って，共起パターンが類似している第１単語と第２単語とを抽出し，両単語を対訳として対応付ける。
【００９５】
当該第３の実施形態における対訳表現抽出装置は，第２の実施形態と比較して，記憶部３１２に候補語リストを設けているところが相違する。即ち，第２の実施形態において，第１または第２言語群と対訳対リスト３５０の第１または第２言語に関する単語群との共起回数や共起パターンを計算する際，対訳辞書１５０に記載され予め類似度が高いことが分かっている単語を削除して類似度を計算しようというものである。かかる構成により計算時間や計算コストを減少することができるばかりでなく，類似度導出の精度も向上する。
【００９６】
図１９は，本実施形態にかかる対訳表現抽出装置５００の概略的な構成を示したブロック図である。上記対訳表現抽出装置５００は，入力部３１０と，記憶部３１２と，候補語抽出部３１４と，対訳対リスト生成部３１６と，第１単語計算部３１８と，第１共起生成部３２０と，第２単語計算部３２２と，第２共起生成部３２４と，対訳出力部３２６と，出力部３２８と，訳語追加部３３０とを含んで構成される。
【００９７】
上記構成要素は，第２の実施形態において既に述べた構成要素と実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する構成要素について主に説明する。
【００９８】
上記候補語抽出部３１４は，指定された第１および第２コーパス１５２，１５４から対応付けの候補として所定の第１単語群および第２単語群を抽出する。また，抽出した第１単語群および第２単語群を一旦，候補語リスト５１０に登録し，かかる候補語リスト５１０を記憶部３１２に記憶する。
【００９９】
上記対訳対リスト生成部３１６は，対訳辞書１５０を用いて，上記第１単語群と第２単語群から既に対訳として登録された単語対を抽出し，そのまま対訳対リスト３５０として記憶部３１２に記憶するか，もしくは，単語対の第１言語に関する単語と第２言語に関する単語との共起パターンを比較し，所定の評価値を満たしている単語対のみを対訳対リスト３５０として記憶部３１２に記憶する。そして，対訳対リスト３５０に登録した単語対の共起パターンの類似度を計算し，評価値が閾値を越える（本実施形態の場合は閾値以下）場合は，該単語対を候補語リスト５１０から削除する。
【０１００】
上記第１単語計算部３１８は，単語対が削除された候補語リスト５１０の第１単語群の単語それぞれの第１コーパス１５２における出現回数を計算する。
【０１０１】
上記第１共起生成部３２０は，第１コーパス１５２における，上記候補語リスト５１０の第１単語群と上記対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語群との共起回数を計算し，第１共起パターンを生成する。
【０１０２】
上記第２単語計算部３２２は，単語対が削除された候補語リスト５１０の第２単語群の単語それぞれの第２コーパス１５４における出現回数を計算する。
【０１０３】
上記第２共起生成部３２４は，第２コーパス１５４における，上記候補語リスト５１０の第２単語群と上記対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語群との共起回数を計算し，第２共起パターンを生成する。
【０１０４】
上記対訳出力部３２６は，上記第１共起パターンと第２共起パターンとを比較して，上記第１単語群の単語と上記第２単語群の単語が所定の評価値，即ち，予め定められた閾値以上の評価値であれば両単語を対訳対として出力する。また，このように定められた対訳を対訳対リスト３５０に追加し，かつ，候補語リスト５１０から削除する。そして，更新された候補語リスト５１０と対訳対リスト３５０とに基づいて，対訳がなくなるまで上記共起パターンの類似性を再度判断する。
【０１０５】
上記のような構成により，第２の実施形態同様，同分野における適切な対訳表現を精度良く抽出することが可能となる。
【０１０６】
図２０は，本実施形態における処理の流れを示したフローチャートである。以下では，かかる図２０のフローチャートに沿って，訳語を抽出するための具体的な方法を述べる。
【０１０７】
先ず，同分野における第１コーパス１５２と第２コーパス１５４とを指定する（Ｓ６００）。本実施形態では，第１コーパス１５２は英語，第２コーパス１５４は日本語で表される。そして，第１コーパス１５２および第２コーパス１５４から対応付けの候補として所定の第１単語群および第２単語群を抽出し，候補語リスト５１０に登録する（Ｓ６０２）。
【０１０８】
第２の実施形態で説明した図１２および図１３を参照すると，第１単語群としては，「ｗｏｒｄ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」，「ｃｏｒｐｕｓ」，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」が候補として抽出され，「単語」，「計算する」，「パターン」，「コーパス」，「共起」が候補として抽出されている。従って，この時点での候補語リスト５１０は，図１２と図１３とを含む形で表される。
【０１０９】
続いて，対訳辞書１５０を用いて，上記第１単語群と第２単語群から既に対訳として登録された単語対を抽出し，単語対の第１言語に関する単語と第２言語に関する単語との共起パターンを比較して，評価値を導出し（Ｓ６０４），所定の評価値を満たしている単語対のみを対訳対リスト３５０として記憶部３１２に記憶する（Ｓ６０６）。また，上記評価値が閾値を越える（本実施形態の場合は閾値以下）単語対を候補語リスト５１０から削除する（Ｓ６０８）。
【０１１０】
図２１は，対訳辞書に登録された対訳対の一例を示した説明図である。ここでは，「ｗｏｒｄ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」と「単語」，「計算する」，「パターン」との対訳対が既に対訳辞書１５０に記載されている。
【０１１１】
図２２は，対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語同士の共起回数を表した説明図であり，図２３は，対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語同士の共起回数を表した説明図である。このように計算された共起回数から各言語の共起パターンを導く。
【０１１２】
上記数式３と数式４を参照し，総文数を２０文として相互情報量を求めると，
【数６】
2006178536.tif 000008
【数７】
2006178536.tif 000009
【数８】
2006178536.tif 000010
【数９】
2006178536.tif 000011
となり，評価値ｓｃｏｒｅ（「ｗｏｒｄ」，「単語」）は，１．６２５となる。かかる評価値によって，上記単語対「ｗｏｒｄ」，「単語」は，対訳対リスト３５０に追加され，かつ，候補語リスト５１０から削除される。同様に「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「計算する」と「ｐａｔｔｅｒｎ」，「パターン」の単語対も追加，削除される。
【０１１３】
続いて，上記単語対が削除された候補語リスト５１０の第１単語群の単語それぞれの第１コーパス１５２における出現回数を計算し（Ｓ６１０），かつ，単語対が削除された候補語リスト５１０の第２単語群の単語それぞれの第２コーパス１５４における出現回数も計算する（Ｓ６１２）。上記単語対が削除された候補語リスト５１０は，第１言語に属する「ｃｏｒｐｕｓ」，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と，第２言語に属する「コーパス」，「共起」とが残っている。従って，各単語の出現回数は，「ｃｏｒｐｕｓ」が１０回，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」が１０回，「コーパス」が１５回，「共起」が１２回となる。
【０１１４】
次に，第１コーパス１５２における，上記候補語リスト５１０の第１単語群と上記対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語群との共起回数を計算し，第１共起パターンを生成し（Ｓ６１４），また，第２コーパス１５４における，上記候補語リスト５１０の第２単語群と上記対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語群との共起回数を計算し，第２共起パターンを生成する（Ｓ６１６）。
【０１１５】
図２４は，第１単語群と対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語群との共起回数を表した説明図であり，図２５は，第２単語群と対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語群との共起回数を表した説明図である。詳細には，図２４は，第１単語群「ｃｏｒｐｕｓ」，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と対訳対リスト３５０の第１言語に関する単語群「ｗｏｒｄ」，「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」，「ｐａｔｔｅｒｎ」との共起回数を示し，図２５は，第２単語群「コーパス」，「共起」と対訳対リスト３５０の第２言語に関する単語群「単語」，「計算する」，「パターン」との共起回数を示す。
【０１１６】
ここでは，上記第１単語群と第２単語群との共起パターンの類似度を計算し，その類似度が高い（類似している）単語対が訳語として抽出される。この共起パターンは，例えば，上述の数式３，４，５による評価値を利用して得られる。
【０１１７】
図２６は，第１単語群に関する共起パターンを示した説明図であり，図２７は，第１単語群に関する共起パターンを示した説明図である。
【０１１８】
続いて，上記第１共起パターンと第２共起パターンとを比較して，第１単語群の単語と上記第２単語群の単語が所定の評価値を計算する（Ｓ６１８）。
【０１１９】
評価値の計算では，まず，第１単語「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と第２単語群「コーパス」，「共起」との類似度を計算する。
【０１２０】
「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と「コーパス」との評価値ｓｃｏｒｅ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「コーパス」）＝２．４７５であり，「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」と「共起」との評価値ｓｃｏｒｅ（「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」，「共起」）＝０．７０２なので，「共起」が「ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ」の対訳として出力される。
【０１２１】
このように対訳が出力されると（Ｓ６２０），かかる対訳の単語対を対訳対リスト３５０に追加し（Ｓ６２２），同対訳の単語対を候補語リスト５１０から削除する（Ｓ６２４）。そして，更新された対訳対リスト３５０および候補語リスト５１０とによって，Ｓ６１０からの工程を，対訳が出力されなくなるまで繰り返す。
【０１２２】
上記Ｓ６１０の工程を繰り返す場合，２回目以降の評価値判断において，閾値を上げる等変化させても良い。
【０１２３】
以上のように，第３の実施形態によれば，同分野の２言語のコーパスと対訳辞書を用いて，辞書に登録すべき単語を抽出し，両単語を対応付け，各分野における最適な訳語を取得することが可能となる。また，対訳が決定した単語対を候補語リストから削除することによって，対訳を抽出する対象が絞られ，より精度の高い対訳表現を取得できる。
【０１２４】
（他の実施形態）
上記の実施形態では，対訳対を対訳表現抽出装置により自動的に抽出しているが，ある程度の対訳候補が絞れた時点で適切な対訳をユーザが選ぶこともできる。
【０１２５】
また，上記の実施形態では，対訳の候補語やその対訳が単語である場合について説明したが，複数の単語からなる句やイディオムであっても良い。また，共起に関して，上記実施形態では一つの文内で共起するものを計数しているが，かかる場合に限らず，文節，段落，予め定められた語数内などを対象としても良い。
【０１２６】
また，上記の実施形態では，候補となる単語，対訳対，コーパスを直接利用しているが，予め形態素解析処理を行ない，単語の形状を正規化した上で処理を行なうとしても良い。また，共起する単語の抽出についても，候補となる単語と対訳対の見出しの一致だけでなく，品詞や語形，意味情報のような属性値，構文解析の結果得られる係り受けの情報などを条件として，条件が一致した場合にのみ計数するとしても良い。
【０１２７】
また，上記対訳対リストの単語は，コーパス中の出現頻度等から算出される重み係数が付与されるとしても良く，候補語の共起パターンの類似度を計算する際に，この重みが加味されるとしても良い。
【０１２８】
コーパスや各種リストは，記憶装置上に格納せず，ネットワークを介して参照する形態をとることも可能である。
【０１２９】
また，上記の実施形態では，類似度が予め定められた閾値を超える候補語の対を対訳表現として獲得する場合について述べたが，候補語と類似度を出力し，対訳表現として獲得するか否かをユーザが直接決定できるとしても良い。
【０１３０】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１３１】
なお，本明細書の対訳表現の抽出方法における各工程は，必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく，並列的あるいは個別に実行される処理（例えば，並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むとしても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１３２】
本発明は，利用される分野に応じた，第１言語の特定の単語に対する第２言語の適切な対訳表現を抽出する対訳表現抽出装置に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３３】
【図１】第１の実施形態にかかる対訳表現抽出装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図２】第１の実施形態における処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】第１言語の第１コーパスを示した説明図である。
【図４】図３の第１コーパスに形態素解析を実施した後の結果を示す説明図である。
【図５】記憶部に記憶される対訳辞書の一例を示した説明図である。
【図６】第２言語の第２コーパスを示した説明図である。
【図７】図６の第２コーパスに形態素解析を実施した後の結果を示す説明図である。
【図８】第２訳語群中の「所得」との共起回数を示した説明図である。
【図９】第２訳語群中の「収入」との共起回数を示した説明図である。
【図１０】第２の実施形態にかかる対訳表現抽出装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図１１】第２の実施形態における処理の流れを示したフローチャートである。
【図１２】第１コーパスの候補としての第１単語群を示す説明図である。
【図１３】第２コーパスの候補としての第２単語群を示す説明図である。
【図１４】対訳対リストの一例を示した説明図である。
【図１５】第１単語群と対訳対リストの第１言語に関する単語群との共起回数を表した説明図である。
【図１６】第２単語群と対訳対リストの第２言語に関する単語群との共起回数を表した説明図である。
【図１７】第１単語群に関する共起パターンを示した説明図である。
【図１８】第１単語群に関する共起パターンを示した説明図である。
【図１９】第３の実施形態にかかる対訳表現抽出装置の概略的な構成を示したブロック図である。
【図２０】第３の実施形態における処理の流れを示したフローチャートである。
【図２１】対訳辞書に登録された対訳対の一例を示した説明図である。
【図２２】対訳対リストの第１言語に関する単語同士の共起回数を表した説明図である。
【図２３】対訳対リストの第２言語に関する単語同士の共起回数を表した説明図である。
【図２４】第１単語群と対訳対リストの第１言語に関する単語群との共起回数を表した説明図である。
【図２５】第２単語群と対訳対リストの第２言語に関する単語群との共起回数を表した説明図である。
【図２６】第１単語群に関する共起パターンを示した説明図である。
【図２７】第１単語群に関する共起パターンを示した説明図である。
【符号の説明】
【０１３４】
１１２，３１２  記憶部
１１４  第１共起抽出部
１１６  対訳取得部
１１８  第２訳語計算部
１２０  第２共起計算部
１２２  訳語抽出部
１２６，３３０  訳語追加部
１５０  対訳辞書
１５２  第１コーパス
１５４  第２コーパス
３１４  候補語抽出部
３１６  対訳対リスト生成部
３１８  第１単語計算部
３２０  第１共起生成部
３２２  第２単語計算部
３２４  第２共起生成部
３２６  対訳出力部
【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１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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