(57)【要約】【課題】  用例機械翻訳において、得られた翻訳文を検証して所定条件にしたがって正しいと判定された翻訳文を出力することができる機械翻訳装置を提供する。【解決手段】  機械翻訳装置１３０は、英語の文と日本語の文とからなる対訳文を複数含む用例ベース１０６と、英語の入力文１２０を受けて、用例ベース１０６中から対訳文を検索し、入力文１２０に対する日本語の翻訳文の複数の候補１３２Ａ，…，１３２Ｍを生成する用例翻訳部１４０と、複数の候補１３２Ａ，…，１３２Ｍのうち、言語モデル１０２および翻訳モデル１０４を用いて計算される統計的確率スコアが所定の条件を充足するものを、入力文１２０に対する翻訳文として選択する統計的選択部１５０とを含む。【選択図】        図３
2006024114.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の言語の文と第２の言語の文との対からなる用例を複数含む所定の用例ベースと、
前記第１の言語の入力文を受けて、前記用例ベースを参照して、前記入力文に対する前記第２の言語の翻訳文の複数の候補を生成するための用例翻訳手段と、
前記用例翻訳手段の生成する前記複数の候補のうち、所定の確率統計モデルを用いて算出される確率スコアが所定の条件を充足するものを選択して出力するための統計的選択手段とを含む、機械翻訳装置。
【請求項２】
前記用例翻訳手段は、
前記入力文を受け、前記入力文と所定の類似条件を充足する前記第１の言語の文を有する用例を前記用例ベース中で検索し、検索された第１の言語の文をそれぞれ含む複数の用例を抽出するための検索手段と、
前記複数の用例の前記第２の言語の文をそれぞれ修正し、前記複数の用例の各々から、前記入力文に対する翻訳文の候補を生成するための修正手段とを含む、請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記検索手段は、前記入力文を受け、前記入力文との異なり単語数が最も少ない複数の前記第１の言語の文を前記用例ベースにおいて検索し、検索された前記第１の言語の文をそれぞれ含む前記複数の用例を取得するための手段を含む、請求項２に記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
さらに、前記第１の言語と前記第２の言語との間の対訳辞書を含み、
前記修正手段は、
前記入力文と前記複数の用例の各々の前記第１の言語の文とを比較し、前記複数の用例の各々について、前記入力文との差分を同定するための差分同定手段と、
前記複数の用例の前記第２の言語の文を、前記差分同定手段により同定された差分に基づいて前記対訳辞書を参照してそれぞれ修正し、前記複数の用例の各々から、前記入力文に対する翻訳文の候補を生成するための候補生成手段とを含む、請求項３に記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記対訳辞書は、前記第１の言語の一つの単語に対して前記第２の言語の複数個の単語を訳語として含むことがあり、
前記候補生成手段は、前記複数の用例の各々の前記第２の言語の文を、前記差分同定手段により同定された差分に基づいて前記対訳辞書を参照して得られた１または複数個の前記第２の言語の単語を用いてそれぞれ修正することにより、前記入力文に対する１または複数の翻訳文の候補を生成するための手段を含む、請求項４に記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記生成するための手段は、前記複数の用例の各々の前記第２の言語の文を、前記差分同定手段により同定された差分の各々に基づいて前記対訳辞書を参照して得られた１または複数個の前記第２の言語の単語を用いてそれぞれ可能な全ての組合せにしたがって修正することにより、前記入力文に対する１または複数の翻訳文の候補を生成するための手段を含む、請求項５に記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記検索手段は、前記入力文を受け、前記入力文との編集距離が最小となる複数の前記第１の言語の文を前記用例ベース中で検索し、検索された前記第１の言語の文をそれぞれ含む複数の用例を取得するための手段を含む、請求項２に記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
前記検索手段は、前記入力文を受け、単語間の意味的距離を考慮して算出される前記入力文との編集距離が最小となる複数の前記第１の言語の文を前記用例ベース中で検索し、検索された前記第１の言語の文をそれぞれ含む複数の用例を取得するための手段を含む、請求項２に記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
前記統計的選択手段は、前記用例翻訳手段の生成する前記複数の候補のうち、所定の確率統計モデルを用いて算出される確率スコアが最も高いものを選択して出力するための手段を含む、請求項１から請求項８のいずれかに記載の機械翻訳装置。
【請求項１０】
さらに、前記第２の言語の言語モデルを記憶するための言語モデル記憶手段を含み、
前記出力するための手段は、
前記複数の候補の各々に対し、前記言語記憶手段に記憶された前記言語モデルを用いて言語確率を算出するための言語確率算出手段と、
前記言語確率算出手段により算出された前記言語確率が最も高い候補を選択して出力するための手段とを含む、請求項９に記載の機械翻訳装置。
【請求項１１】
さらに、前記第２の言語から前記第１の言語への翻訳モデルを記憶するための翻訳モデル記憶手段を含み、
前記出力するための手段は、
前記複数の候補の各々に対し、前記翻訳モデル記憶手段に記憶された前記翻訳モデルを用いて翻訳確率を算出するための翻訳確率算出手段と、
前記翻訳確率算出手段により算出された翻訳確率が最も高い候補を選択して出力するための手段とを含む、請求項９に記載の機械翻訳装置。
【請求項１２】
さらに、前記第２の言語の言語モデルを記憶するための言語モデル記憶手段と、
前記第２の言語から前記第１の言語への翻訳モデルを記憶するための翻訳モデル記憶手段とを含み、
前記出力するための手段は、
前記複数の候補の各々に対し、前記言語記憶手段に記憶された前記言語モデルを用いて言語確率を算出するための言語確率算出手段と、
前記複数の候補の各々に対し、前記翻訳モデル記憶手段に記憶された前記翻訳モデルを用いて翻訳確率を算出するための翻訳確率算出手段と、
前記言語確率算出手段が算出する言語確率と、前記翻訳確率算出手段が算出する翻訳確率との関数として所定の確率スコアを算出するためのスコア算出手段と、
前記スコア算出手段により算出された前記確率スコアが最も高い候補を選択して出力するための手段とを含む、請求項９に記載の機械翻訳装置。
【請求項１３】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを請求項１から請求項１２のいずれかに記載の機械翻訳装置として動作させる、機械翻訳コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、対訳コーパスを用いた用例翻訳を行なう機械翻訳装置に関し、特に、用例翻訳の弱点を、統計的なモデルを用いて克服し高品質な翻訳を行なう機械翻訳装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、機械翻訳において、対訳コーパスを利用して翻訳を行なう翻訳方式が高い成果を挙げつつある。このような機械翻訳の代表的なものとして、用例翻訳と呼ばれるものがある（非特許文献１を参照されたい）。用例翻訳は、対訳コーパスを一種のデータベース（以下、これを「用例ベース」と呼ぶ。）として利用して機械翻訳を行なう。
【０００３】
図１１に、用例翻訳を行なう従来の典型的な機械翻訳装置の構成を概略的に示す。図１１を参照して、従来の機械翻訳装置３００は、第１の言語（以下、この言語を「原言語」と呼ぶ。）の入力文３１０を第２の言語（以下、この言語を「目的言語」と呼ぶ。）の出力文３１２に翻訳するものであって、原言語の文とその文に対する目的言語の訳文とを多数含む対訳コーパス３０２からなる用例ベース３０４と、入力文３１０に最も類似した対訳文（以下、これを「用例」と呼ぶ。）を用例ベース３０４から検索するための検索部３２０と、検索部３２０により検索された用例の原言語単語列と入力文３１０との異なり単語列を同定するための差分同定部３２１と、原言語と目的言語との間の対訳辞書３０６と、対訳辞書３０６を参照し、検索部３２０により得られた用例のうち差分同定部３２１により同定された、原言語の文と入力文３１０との相違に基づき、用例のうち目的言語の文を修正して出力文３１２を生成するための修正部３２２とを含む。
【０００４】
機械翻訳装置３００に入力文３１０が与えられると、検索部３２０が、入力文３１０に最も類似する用例を用例ベース３０４から検索する。検索された用例は差分同定部３２１に与えられる。差分同定部３２１には、入力文３１０も与えられる。差分同定部３２１は、入力文３１０と検索された用例の原言語側の文との間で異なる個所を特定する。差分同定部３２１は、入力文３１０および用例の相違個所を特定する情報とともに用例を修正部３２２に与える。修正部３２２は、対訳辞書３０６を参照して、用例の目的言語側の文中において特定された個所を、入力文３１０の対応する個所の単語の訳語を用いて修正し、修正した文を出力文３１２として出力する。
【０００５】
例えば、原言語として英語、目的言語として日本語の場合を考える。この場合、用例ベース３０４としては英語と日本語との対訳を多数含むものが用いられる。入力文３１０として「ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｈｅａｐｅｓｔ  ｈｏｔｅｌ」という英語の文が入力されたものとする。検索部３２０は、用例ベース３０４から、英語側の文が入力文３１０に最も類似する用例を検索する。ここで用例ベース３０４から、「ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｈｅａｐｅｓｔ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ／一番安いレストランはどこですか」という用例が検索されたものとする。検索部３２０は差分同定部３２１にこの用例と入力文３１０とを与える。
【０００６】
入力文３１０中には「ｈｏｔｅｌ」という単語があるのに対し、用例の英語側の文では「ｈｏｔｅｌ」の代りに「ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」という単語がある点で入力文と用例とは異なる。差分同定部３２１は、用例の英語側の文と入力文３１０とのこの相違個所を同定する。差分同定部３２１はさらに、用例の日本語側の文のうち、用例の英語側の文において入力文３１０と相違しているとして同定された単語「ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」に対応する単語「レストラン」を特定する。差分同定部３２１は、検索された用例とその用例に対する入力文３１０中の異なり単語「ｈｏｔｅｌ」とを修正部３２２に与える。このとき差分同定部３２１は、用例中の単語「ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」に対応する単語「レストラン」を修正部３２２に対して指示する。修正部３２２は、対訳辞書３０６を参照して入力文３１０中の異なり単語「ｈｏｔｅｌ」の訳語である「ホテル」を得る。修正部３２２は、差分同定部３２１により指示された単語「レストラン」を対訳辞書３０６から得られた「ホテル」に置換する。機械翻訳装置３００は、これら一連の処理により得られる日本語の文「一番安いホテルはどこですか」を、出力文３１２として出力する。
【０００７】
用例翻訳において利用される用例には、句または文を単位とした対訳が用いられることが多い。そのため用例翻訳は、慣用表現等を適切に翻訳することができるという利点を有する。
【０００８】
【非特許文献１】ナガオ，Ｍ．（１９８４）．  『類似原則による日本語英語間の機械翻訳機構』、人工および人間の知能、１７３頁−１８０頁、アムステルダム：北オランダ（Ｎａｇａｏ，Ｍ．（１９８４）．“Ａ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｏｆ  ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  ａｎｄ  Ｅｎｇｌｉｓｈ  ｂｙ  ａｎａｌｏｇｙ  ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ”．  Ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｐａｇｅｓ  １７３−１８０，  Ａｍｓｔｅｒｄａｍ：  Ｎｏｒｔｈ−Ｈｏｌｌａｎｄ．）
【非特許文献２】イマムラ，Ｋ．（２００２）．『パタンベースＭＴのための階層的句アライメントにより獲得された翻訳知識の適用』．第９回機械翻訳における理論的および方法論的問題に関する会議（ＴＭＩ−２００２）予稿集，７４−８４頁．（Ｉｍａｍｕｒａ，Ｋ．（２００２）．  “Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｗｅ  ａｃｑｕｉｒｅｄ  ｂｙ  ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｐｈｒａｓｅ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ｐａｔｔｅｒｎ−ｂａｓｅｄ  ＭＴ”．Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ９ｔｈ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｓｓｕｅｓ  ｉｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ（ＴＭＩ−２００２），  ｐａｇｅｓ  ７４−８４．）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
用例翻訳では、例えば類似度を単語の異なり数で測った場合、入力文との単語の異なり数が最も少ない用例が用例ベース３０４から検索できることが前提である。しかし、そのような用例が一意に検索できるとは限らず、単語の異なりが同程度の用例が複数個競合することがある。複数個の用例が競合した場合、従来の用例翻訳では、入力文とそれら用例の原言語側との類似度を測り、類似度が最も高い用例を選択する。しかし、最も類似した用例を選択した場合であっても、選択された用例から適切な出力文が生成されるとは限らない。
【００１０】
例えば、「ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｎｅａｒｅｓｔ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」という文が入力されたものとする。また、この入力文に類似する用例として、「ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｎｅａｒｅｓｔ  ｓｕｂｗａｙ／最寄りの地下鉄の駅はどこですか」という用例と、「ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｈｅａｐｅｓｔ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ／一番安いレストランはどこですか」という用例とが競合したとする。仮に入力文に最も類似する用例として前者が選択されたとする。この場合、用例の「ｓｕｂｗａｙ」が入力文の「ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」と異なるため、「地下鉄」が「ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」の訳語「レストラン」に置換される。したがって出力文３１２として「最寄りのレストランの駅はどこですか」が出力される。しかしこの出力文は誤訳である。
【００１１】
仮に後者が選択されたとすると、用例の「ｃｈｅａｐｅｓｔ」が入力文の「ｎｅａｒｅｓｔ」と異なる。そのため、用例の「一番安い」を「ｎｅａｒｅｓｔ」の訳語に置換することにより出力文３１２が生成される。ここで、対訳辞書３０６を参照することにより、「ｎｅａｒｅｓｔ」の訳語として「一番近い」を得たならば、出力文３１２は「一番近いレストランはどこですか」となり、正しい訳文となる。しかし、必ずしもそのようになるとは限らない。「ｎｅａｒｅｓｔ」の訳語として「最寄り」を得た場合、出力文３１２は、「最寄りレストランはどこですか」となる。これは、文法的に誤った文である。
【００１２】
このように、用例翻訳においては、翻訳によりどのような結果が得られるかを考慮せずに用例の修正が実行される。よって、最終的な出力文が入力文の翻訳として正しいかどうかが検証できず、誤訳文または目的言語の文として正しくない文が出力されるおそれがある。
【００１３】
それゆえに、本発明の目的は、用例機械翻訳において、得られた翻訳文を検証して所定条件にしたがって正しいと判定された翻訳文を出力することができる機械翻訳装置を提供することである。
【００１４】
本発明の別の目的は、用例機械翻訳において、機械翻訳後の翻訳文が目的言語の文として正しい文か否かを判定し、正しい文と判定できる翻訳文を出力することができる機械翻訳装置を提供することである。
【００１５】
本発明のさらに別の目的は、用例機械翻訳において、機械翻訳後の翻訳文が目的言語の文として正しい文か否かを統計的機械翻訳において使用される統計的モデルを用いて判定し、統計的にみて正しい文と判定できる翻訳文を出力することができる機械翻訳装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の第１の局面に係る機械翻訳装置は、第１の言語の文と第２の言語の文との対からなる用例を複数含む所定の用例ベースと、第１の言語の入力文を受けて、用例ベースを参照して、入力文に対する第２の言語の翻訳文の複数の候補を生成するための用例翻訳手段と、用例翻訳手段の生成する複数の候補のうち、所定の確率統計モデルを用いて算出される確率スコアが所定の条件を充足するものを選択して出力するための統計的選択手段とを含む。
【００１７】
好ましくは、用例翻訳手段は、入力文を受け、入力文と所定の類似条件を充足する第１の言語の文を有する用例を用例ベース中で検索し、検索された第１の言語の文をそれぞれ含む複数の用例を抽出するための検索手段と、複数の用例の第２の言語の文をそれぞれ修正し、複数の用例の各々から、入力文に対する翻訳文の候補を生成するための修正手段とを含む。
【００１８】
より好ましくは、検索手段は、入力文を受け、入力文との異なり単語数が最も少ない複数の第１の言語の文を用例ベースにおいて検索し、検索された第１の言語の文をそれぞれ含む複数の用例を取得するための手段を含む。
【００１９】
さらに好ましくは、機械翻訳装置は、第１の言語と第２の言語との間の対訳辞書をさらに含む。修正手段は、入力文と複数の用例の各々の第１の言語の文とを比較し、複数の用例の各々について、入力文との差分を同定するための差分同定手段と、複数の用例の第２の言語の文を、差分同定手段により同定された差分に基づいて対訳辞書を参照してそれぞれ修正し、複数の用例の各々から、入力文に対する翻訳文の候補を生成するための候補生成手段とを含む。
【００２０】
対訳辞書は、第１の言語の一つの単語に対して第２の言語の複数個の単語を訳語として含むことがあってもよい。候補生成手段は、複数の用例の各々の第２の言語の文を、差分同定手段により同定された差分に基づいて対訳辞書を参照して得られた１または複数個の第２の言語の単語を用いてそれぞれ修正することにより、入力文に対する１または複数の翻訳文の候補を生成するための手段を含む。
【００２１】
生成するための手段は、複数の用例の各々の第２の言語の文を、差分同定手段により同定された差分の各々に基づいて対訳辞書を参照して得られた１または複数個の第２の言語の単語を用いてそれぞれ可能な全ての組合せにしたがって修正することにより、入力文に対する１または複数の翻訳文の候補を生成するための手段を含んでもよい。
【００２２】
検索手段は、入力文を受け、入力文との編集距離が最小となる複数の第１の言語の文を用例ベース中で検索し、検索された第１の言語の文をそれぞれ含む複数の用例を取得するための手段を含んでもよい。
【００２３】
検索手段は、入力文を受け、単語間の意味的距離を考慮して算出される入力文との編集距離が最小となる複数の第１の言語の文を用例ベース中で検索し、検索された第１の言語の文をそれぞれ含む複数の用例を取得するための手段を含んでもよい。
【００２４】
好ましくは、統計的選択手段は、用例翻訳手段の生成する複数の候補のうち、所定の確率統計モデルを用いて算出される確率スコアが最も高いものを選択して出力するための手段を含む。
【００２５】
より好ましくは、機械翻訳装置はさらに、第２の言語の言語モデルを記憶するための言語モデル記憶手段を含む。出力するための手段は、複数の候補の各々に対し、言語記憶手段に記憶された言語モデルを用いて言語確率を算出するための言語確率算出手段と、言語確率算出手段により算出された言語確率が最も高い候補を選択して出力するための手段とを含む。
【００２６】
より好ましくは、機械翻訳装置はさらに、第２の言語から第１の言語への翻訳モデルを記憶するための翻訳モデル記憶手段を含む。出力するための手段は、複数の候補の各々に対し、翻訳モデル記憶手段に記憶された翻訳モデルを用いて翻訳確率を算出するための翻訳確率算出手段と、翻訳確率算出手段により算出された翻訳確率が最も高い候補を選択して出力するための手段とを含む。
【００２７】
より好ましくは、機械翻訳装置はさらに、第２の言語の言語モデルを記憶するための言語モデル記憶手段と、第２の言語から第１の言語への翻訳モデルを記憶するための翻訳モデル記憶手段とを含む。出力するための手段は、複数の候補の各々に対し、言語記憶手段に記憶された言語モデルを用いて言語確率を算出するための言語確率算出手段と、複数の候補の各々に対し、翻訳モデル記憶手段に記憶された翻訳モデルを用いて翻訳確率を算出するための翻訳確率算出手段と、言語確率算出手段が算出する言語確率と、翻訳確率算出手段が算出する翻訳確率との関数として所定の確率スコアを算出するためのスコア算出手段と、スコア算出手段により算出された確率スコアが最も高い候補を選択して出力するための手段とを含む。
【００２８】
本発明の第２の局面に係る機械翻訳コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを本発明の第１の局面に係る機械翻訳装置として動作させる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下に示す本発明の具体的な実施の形態に係る機械翻訳システムは、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェアにより実行されるプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるデータとにより実現される。図１はこの機械翻訳システムを実現するコンピュータシステム３０の外観を示し、図２はコンピュータシステム３０の内部構成を示す。
【００３０】
図１を参照して、このコンピュータシステム３０は、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライブ５２およびＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読出専用メモリ）ドライブ５０を有するコンピュータ４０と、キーボード４６と、マウス４８と、モニタ４２とを含む。
【００３１】
図２を参照して、コンピュータ４０は、ＦＤドライブ５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）５６と、ＣＰＵ５６、ＦＤドライブ５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ５０に接続されたバス６６と、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）５８と、バス６６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、および作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０とを含む。コンピュータシステム３０はさらに、プリンタ４４を含む。
【００３２】
ここでは示さないが、コンピュータ４０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００３３】
コンピュータシステム３０に本実施の形態に係る機械翻訳システムの機能を実現させるためのコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ５０またはＦＤドライブ５２に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ６２またはＦＤ６４に記憶され、さらにハードディスク５４に転送される。または、プログラムは図示しないネットワークを通じてコンピュータ４０に送信されハードディスク５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ６０にロードされる。ＣＤ−ＲＯＭ６２から、ＦＤ６４から、またはネットワークを介して、直接にＲＡＭ６０にプログラムをロードしてもよい。
【００３４】
以下に説明する機械翻訳プログラムは、コンピュータ４０に本実施の形態に係る機械翻訳装置の機能を実現させる複数の命令を含む。この装置を実現するために必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ４０上で動作するオペレーティングシステム（ＯＳ）またはサードパーティのプログラム、もしくはコンピュータ４０にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。したがって、このプログラムはこの実施の形態に係る機械翻訳装置を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能または「ツール」を呼出すことにより、機械翻訳装置の機能を実現する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム３０の動作自体は周知であるので、ここでは繰返さない。
【００３５】
−概要−
対訳コーパスを用いる機械翻訳の方式として、用例翻訳の他に、統計翻訳と呼ばれる方式がある。この方式では、ある言語の文を他の言語の文に翻訳するという問題を、条件付確率の最大化問題として定式化する。原言語文をＦとし、目的言語文をＥとすると、統計翻訳は、原言語文Ｆをもとに、次の式を満足する文を探索する。
【００３６】
【数１】
2006024114.tif 000003
ここで、Ｐ（Ｅ）とＰ（Ｆ）とは、目的言語Ｅの文の尤度と原言語Ｆの文の尤度とをそれぞれ表わし、その文の流暢さの指標となる。Ｐ（Ｆ｜Ｅ）は、目的言語Ｅの文から原言語Ｆの文が得られる確率を表わし、翻訳の正確さの指標となる。上にあげた式のうちＰ（Ｆ）は定数である。したがってこの問題は、次の式を満足する文Ｅを探索する問題となる。
【００３７】
【数２】
2006024114.tif 000004
統計翻訳においてＰ（Ｅ）は言語Ｅの言語モデル確率と呼ばれる。言語モデル確率Ｐ（Ｅ）は、対訳コーパスをもとに計算される。あるコーパスに含まれる言語Ｅの全ての語に
ついて言語モデル確率を算出したものを言語モデルと呼ぶ。また、Ｐ（Ｆ｜Ｅ）は、翻訳
モデル確率と呼ばれる。翻訳モデル確率Ｐ（Ｆ｜Ｅ）もまた、対訳コーパスをもとに算出される。なおここで使用される翻訳モデルが目的言語から原言語へのものであり、翻訳の向きとは逆であることに注意が必要である。
【００３８】
本実施の形態に係る機械翻訳装置は、言語モデルおよび翻訳モデルを用いた文の探索を用例翻訳に導入することにより、最適な出力文を選択し出力する。
【００３９】
−構成−
図３に、本実施の形態に係る機械翻訳システム９０のブロック図を示す。図３を参照して、機械翻訳システム９０は、原言語文（英語）とその文に対する目的言語（日本語）の訳文とからなる対訳文を多数含む対訳コーパス１００と、対訳コーパス１００をもとに、目的言語である日本語の言語モデル１０２を作成するための言語モデル作成装置１１０と、対訳コーパス１００をもとに、目的言語から原言語への翻訳モデル１０４を作成する翻訳モデル作成装置１１２と、対訳コーパス１００からなる用例ベース１０６、言語モデル１０２、および翻訳モデル１０４を用いて原言語の入力文１２０を翻訳し、目的言語の出力文１２２を生成する機械翻訳装置１３０とを含む。
【００４０】
図４に、用例ベース１０６の構成を示す。図４を参照して、用例ベース１０６は、対訳文の番号、その対訳文の原言語（英語）側の単語列（原言語単語列）、原言語文に対する目的言語の訳文の単語列（目的言語単語列）、および対訳文における単語対応を示す情報を含む。図４において、「／」は、単語の区切りを示す。単語対応は、原言語単語列中の単語と、その単語に対応する目的言語単語列中の単語または単語列との組を示す。通常、対訳コーパス１００はこのような情報を含んでおり、対訳コーパス１００を用例ベース１０６として使用できる。
【００４１】
図５に、言語モデル１０２の構成を示す。図５に示す言語モデル１０２は、単語バイグラム（ｂｉｇｒａｍ）モデルである。言語モデル１０２は、対訳コーパス１００の目的言語文中の単語ｅi-1およびｅiの順序付の組と、直前に単語ｅi-1が置かれているという条件下で単語ｅiが生起する確率ｐ（ｅi｜ｅi-1）とからなる多数のエントリを含む。なお、図５に示す言語モデル１０２において、「＜ｓ＞」は、文の開始位置を示す記号であり、「＜／ｓ＞」は、文の終了位置を示す記号である。
【００４２】
図６に、翻訳モデル１０４の構成を示す。図６に示す翻訳モデル１０４は、Ｌｅｘｉｃｏｎ（語彙）モデルである。翻訳モデル１０４は、対訳コーパス１００中の目的言語（日本語）の単語ｅiおよび原言語の単語ｆjの組と、対訳コーパス１００中の対訳文において単語ｅiが原言語の単語ｆjに訳される確率を表わす値ｔ（ｆj｜ｅi）とを含む。なお、図６に示す翻訳モデル１０４において、「ＮＵＬＬ」は、原言語単語が翻訳されないことを示す特殊単語である。翻訳モデルは、原言語と目的言語との間の単語の訳の正確性を表わすモデルである。
【００４３】
図３を参照して、機械翻訳装置１３０は、用例ベース１０６に加えて、原言語の単語とその単語に対する１または複数の目的言語の単語または単語列とからなる対訳を多数含む対訳辞書１０８と、入力文１２０が与えられると、用例ベース１０６および対訳辞書１０８を用い、従来と同様の用例翻訳により、日本語の複数の出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍ（これらをまとめて出力文候補１３２と呼ぶこともある。）を生成して出力するための用例翻訳部１４０と、出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍの中から、言語モデル１０２および翻訳モデル１０４を用いて統計的に最適と判定される出力文１２２を選択し出力するための統計的選択部１５０とを含む。
【００４４】
図７に、対訳辞書１０８の構成を示す。図７を参照して、対訳辞書１０８は、原言語の単語と、その単語に対する訳語である目的言語単語列との組からなるエントリを多数含む。原言語単語に対して複数の訳語が存在する場合、対訳辞書には、それら複数の訳語が列挙される。例えば、原言語単語「ｎｅａｒｅｓｔ」に対して、目的言語単語列には、「最寄り」という訳語と「一番／近い」という訳語とが列挙されている。なお、図７に示す対訳辞書１０８においても用例ベース１０６（図４参照）と同様に、「／」が単語の区切りを示す。
【００４５】
図８に、用例翻訳部１４０（図３参照）の詳細なブロック図を示す。図８を参照して、用例翻訳部１４０は、入力文１２０に類似する原言語文（英語単語列）を有する所定の数（Ｎ個）の用例を用例ベース１０６より検索するための検索部２００と、検索部２００によりＮ個の検索された用例の各々の原言語単語列と入力文１２０との異なり単語を同定するための差分同定部２０２と、各用例の目的言語単語列において、差分同定部２０２により同定された原言語の異なり単語に対応する訳語を、用例ベース１０６に含まれる、用例の単語対応情報により特定し、入力文１２０の異なり単語を用いて対訳辞書１０８から検索した訳語で置換または修正することにより、出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍを生成するための修正部２０４とを含む。ここで、対訳辞書１０８から複数の訳語が得られる場合もあるので、Ｍ≧Ｎである。
【００４６】
図９に、統計的選択部１５０（図３参照）の詳細なブロック図を示す。図９を参照して、統計的選択部１５０は、言語モデル１０２に基づき、各出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍの言語モデル確率を算出する言語モデル確率算出部２２０と、翻訳モデル１０４に基づき、入力文１２０と各出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍとの間の翻訳モデル確率を算出する翻訳モデル確率算出部２２２とを含む。統計的選択部１５０はさらに、出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍについての言語モデル確率と翻訳モデル確率とを乗算し、得られた値を、出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍに対しそれぞれ統計的確率スコアとして付与する乗算部２２４と、出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍの中で、乗算部２２４が付与した統計的確率スコアの値が最も高いものを選択し、出力文１２２として出力するための選択部２２６とを含む。
【００４７】
言語モデル確率算出部２２０は、図５に示す単語バイグラムモデルからなる言語モデル１０２を用い、単語数ＷEの単語ｅi（１≦ｉ≦ＷE）からなる出力文候補Ｅについての言語モデル確率Ｐ（Ｅ）を次の式で算出する。
【００４８】
【数３】
2006024114.tif 000005
ここで、ｐ（ｅi｜ｅi-1）は、直前に単語ｅi-1が置かれているという条件下で単語ｅiが生起する確率を表わす。
【００４９】
翻訳モデル確率算出部２２２は、図６に示すＬｅｘｉｃｏｎモデルからなる翻訳モデル１０４を用い、単語数ＷEの単語ｅi（１≦ｉ≦ＷE）からなる出力文候補Ｅと単語数ＷFの単語ｆj（１≦ｊ≦ＷF）からなる入力文Ｆ（１２０）との変換についての翻訳モデル確率Ｐ（Ｆ｜Ｅ）を、次の式で算出する。
【００５０】
【数４】
2006024114.tif 000006
ここで、ｔ（ｆj｜ｅi）は、目的言語の単語ｅiが原言語の単語ｆjに翻訳される確率を表わし、ｔ（ｆj｜ＮＵＬＬ）は，原言語単語ｆjが翻訳されない確率を表わす。翻訳モデルは原言語と目的言語との間の単語訳の正確性を表わすモデルである。したがって上の式により算出された翻訳モデル確率Ｐ（Ｆ｜Ｅ）が高いほど、より正確な翻訳であると考えられる。
【００５１】
−処理構造−
図１０に、機械翻訳装置１３０において実行される処理の構造をフローチャートで示す。図１０を参照して、入力文１２０（図３参照）が機械翻訳装置１３０に与えられると、ステップ（以下、単に「Ｓ」と表記する。）Ｓ２５２において、入力文１２０との異なり単語数が最も少ないＮ個の用例を用例ベース１０６より検索する。
【００５２】
続いて、Ｓ２５４ＡとＳ２５４Ｂとで囲まれたＳ２５６およびＳ２５８の処理を、Ｓ２５２で検索されたＮ個全ての用例について実行する。すなわち、Ｓ２５６では、入力文１２０と、検索された用例の原言語単語列とを比較して、両者の間の差分すなわち異なり単語を同定する。Ｓ２５８では、用例の目的言語単語列のうち、原言語単語列の異なり単語に対応する単語を用例ベース１０６の単語対応情報により特定し、さらに、入力文における異なり単語の訳語を対訳辞書１０８より取得して用例の目的言語単語列内の異なり単語に対応する単語を対訳辞書１０８より取得した訳語で置換する。このようにして修正された目的言語単語列が出力文候補１３２となる。対訳辞書に複数の訳語が列挙されている場合、それらの各々について出力文候補１３２を生成する。仮に異なり単語が複数あれば、それらの各々に対し可能な訳語を全て調べ、それらの間で可能な全ての組合せにしたがって、出力文候補１３２を生成する。全ての用例に対してその出力文候補１３２が生成されると、処理はＳ２６０Ａに移る。
【００５３】
Ｓ２６０ＡとＳ２６０Ｂとで囲まれたＳ２６２、Ｓ２６４、およびＳ２６６の処理は、Ｓ２５４Ａ〜Ｓ２５４Ｂにおいて生成された全ての出力文候補１３２について実行される。Ｓ２６２では、出力文候補１３２の各々について言語モデル確率を算出する。Ｓ２６４では、出力文候補１３２の各々と入力文との間の翻訳モデル確率を算出する。Ｓ２６６では、Ｓ２６２で算出された言語モデル確率とＳ２６４で算出された翻訳モデル確率との積からなる統計的確率スコアを出力文候補１３２の各々について算出する。以上の処理が各出力文候補１３２について行なわれると、処理はＳ２６８に移る。
【００５４】
Ｓ２６８では、出力文候補１３２の中から、Ｓ２６６で算出された統計的確率スコアの値が最大のものを出力文として選択し、出力して処理を終了する。
【００５５】
−動作−
機械翻訳システム９０は、以下のように動作する。図３を参照して、対訳コーパス１００には原言語の文と目的言語の訳文とからなる多数の対訳文が含まれており、用例ベース１０６（図４参照）として使用可能な状態で予め準備されているものとする。また対訳辞書１０８（図７参照）も、予め何らかの手段により準備されているものとする。言語モデル作成装置１１０は、対訳コーパス１００をもとに言語モデル１０２（図５参照）を作成しておき、機械翻訳装置１３０に予め与えておく。また、翻訳モデル作成装置１１２は、対訳コーパス１００をもとに翻訳モデル１０４（図６参照）を作成しておき、予め機械翻訳装置１３０に与えておく。
【００５６】
図８を参照して、入力文１２０は、用例翻訳部１４０の検索部２００に与えられる。検索部２００は、用例ベース１０６（図４参照）中の原言語単語列と入力文１２０とを比較し、入力文１２０と異なる単語の数が最も少ないものから順にＮ個の用例を検索し差分同定部２０２に与える。差分同定部２０２にはまた、入力文１２０も与えられる。
【００５７】
差分同定部２０２は、検索部２００により検索された各用例の原言語単語列と、入力文１２０とを比較し、原言語単語列中で入力文１２０と異なる単語を同定する。さらに用例の単語対応をもとに、入力文１２０と異なる単語として同定された単語に対応する目的言語の単語列を、用例の目的言語単語列中で同定する。差分同定部２０２は、検索された各用例とその用例に対する入力文１２０中の異なり単語とを修正部２０４に与える。このとき差分同定部２０２は、与えた用例の目的言語単語列中で異なる単語または単語列として同定された単語または単語列を修正部２０４に対して指示する。
【００５８】
修正部２０４は、対訳辞書１０８を参照して、入力文１２０中の異なり単語として与えられた単語の訳語を取得する。対訳辞書１０８に複数の訳語が列挙されている場合、列挙された全ての訳語を取得する。修正部２０４はさらに、与えられた用例の、目的言語列側の異なり単語列を、対訳辞書１０８から取得した訳語に置換して出力文候補１３２を生成する。対訳辞書１０８から複数個の訳語が検索された場合には、それら複数個の訳語の各々に対して出力文候補１３２を生成する。異なり単語が複数あるときは、それらに対する訳語の全てを用い、可能な組合せの全てについて出力文候補１３２を生成する。
【００５９】
こうして、用例翻訳部１４０は、１つの入力文１２０に対しＭ個（Ｍ≧Ｎ）の出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍを生成する。生成された出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍは、統計的選択部１５０に与えられる。
【００６０】
図９を参照して、出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍの１つ、例えば出力文候補１３２Ａが言語モデル確率算出部２２０、翻訳モデル確率算出部２２２、および乗算部２２６に与えられる。言語モデル確率算出部２２０は、図５に示す単語バイグラムモデルからなる言語モデル１０２を用いて、与えられた出力文候補１３２Ａの言語モデル確率を次の式にしたがい算出する。
【００６１】
【数５】
2006024114.tif 000007
なお、該当するエントリが言語モデル１０２内にないバイグラムが出力文候補１３２Ａ中にある場合、そのバイグラムについてｐ（ｅi｜ｅi-1）＝１．０×１０-7であるものとして、言語モデル確率の計算を行なう。
【００６２】
翻訳モデル確率算出部２２２は、入力文１２０を受け、図６に示すＬｅｘｉｃｏｎモデルからなる翻訳モデル１０４を用いて、入力文１２０と与えられた出力文候補１３２Ａとの翻訳モデル確率を、次の式にしたがい算出する。
【００６３】
【数６】
2006024114.tif 000008
なお、該当するエントリが翻訳モデル１０４内にない単語の対応関係が出力文候補１３２Ａと入力文１２０との間にある場合、その単語の組（ｅi，ｆj）について、ｔ（ｆj｜ｅi）＝１．０×１０-7であるものとして、翻訳モデル確率の計算を行なう。
【００６４】
乗算部２２４は、言語モデル確率算出部２２０により算出された言語モデル確率Ｐ（Ｅ）と翻訳モデル算出部２２２により算出された翻訳モデル確率Ｐ（Ｆ｜Ｅ）とを乗算し、積Ｐ（Ｅ）Ｐ（Ｆ｜Ｅ）と与えられた出力文候補１３２Ａとを併せて、選択部２２６に与える。
【００６５】
言語モデル確率算出部２２０、翻訳モデル確率算出部２２２、および乗算部２２４は、上記した処理をさらに出力文候補１３２Ｂ，…，１３２Ｍの各々に対して実行し、出力文候補１３２Ｂ，…，１３２Ｍに、言語モデル確率と翻訳モデル確率との積からなる統計的確率スコアをそれぞれ付与して選択部２２６に与える。
【００６６】
選択部２２６は、統計的確率スコアがそれぞれ付与された出力文候補１３２Ａ，…，１３２Ｍのうち、その値が最大のものを選択する。選択部２２６は、選択した出力文候補を出力文１２２として出力する。
【００６７】
−翻訳例−
英語の文を日本語の文に翻訳する場合を例にとり、機械翻訳システム９０による翻訳の具体例を示す。例えば、「ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｎｅａｒｅｓｔ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」という英語の文が入力文１２０として用例翻訳部１４０に与えられたものとする。Ｎ＝２とする。
【００６８】
図４を参照して、用例ベース１０６の番号１の用例の英語側の文「ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｎｅａｒｅｓｔ  ｓｕｂｗａｙ」には、入力文１２０と異なる単語は１つ（ｓｕｂｗａｙ）含まれている。また番号２の用例の英語側の文「ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｈｅａｐｅｓｔ  ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」にも、入力文１２０と異なる単語は１つ（ｃｈｅａｐｅｓｔ）含まれている。番号３の用例「ｔｏｄａｙ  ｉｓ  ｆｒｅｅ」には、入力文１２０と異なる単語が２つ存在する。この場合、図８に示す検索部２００は番号１の用例と番号２の用例とを用例ベース１０６から検索する。
【００６９】
番号１の用例の目的言語単語列は、「最寄り／の／地下鉄／の／駅／は／どこ／です／か」である。また番号２の用例の目的言語単語列は、「一番／安い／レストラン／は／どこ／です／か」である。
【００７０】
番号１の用例では、原言語単語列中の異なり単語である「ｓｕｂｗａｙ」は、目的言語単語列中の単語「地下鉄」に対応する。図８に示す修正部２０４は、図７に示す対訳辞書１０８より、入力文１２０中の「ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」の訳語「レストラン」を検索する。修正部２０４は、番号１の用例における目的言語単語列中の単語「地下鉄」を対訳辞書１０８から検索した「レストラン」に置換して、出力文候補を生成し出力する。
【００７１】
番号２の用例では、原言語単語列中の異なり単語である「ｃｈｅａｐｅｓｔ」は、目的言語単語列中の単語列「一番／安い」に対応する。また、検索部２００は、図７に示す対訳辞書１０８より、入力文１２０中の「ｎｅａｒｅｓｔ」の訳語として「最寄り」および「一番／近い」を検索する。用例翻訳部１４０は、番号２の用例における目的言語単語列中の単語「一番／安い」を「最寄り」に置換した出力文候補と、目的言語単語列中の単語「一番／安い」を「最寄り」に置換した出力文候補とを生成し出力する。
【００７２】
このようにして、以下の３つの出力文候補が作成される。すなわち、
（ａ）「最寄り／の／レストラン／の／駅／は／どこ／です／か」
（ｂ）「一番／近い／レストラン／は／どこ／です／か」
（ｃ）「最寄り／レストラン／は／どこ／です／か」
である。以下、これらの出力文候補をそれぞれ「Ｅa」、「Ｅb」、および「Ｅc」とする。
【００７３】
下の表に、図５に示す言語モデル１０２をもとに算出した出力文候補Ｅa、Ｅb、およびＥcについての言語モデル確率Ｐ（Ｅ）、図６に示す翻訳モデル１０４をもとに算出した出力文候補Ｅa、Ｅb、およびＥcの各々と入力文１２０とついての翻訳モデル確率Ｐ（Ｆ｜Ｅ）、およびそれらの積からなる統計的確率スコアＰ（Ｅ）Ｐ（Ｆ｜Ｅ）を示す。
【００７４】
【表１】
2006024114.tif 000009
この表より、統計的確率スコアＰ（Ｅ）Ｐ（Ｆ｜Ｅ）が最大のものは、出力文候補Ｅbである。よって、出力文候補Ｅb、すなわち「一番近いレストランはどこですか」という日本語の文が、選択部２２６により選択され出力文１２２として出力される。
【００７５】
以上のように、本実施の形態に係る機械翻訳装置１３０では、従来の用例翻訳とは異なり、入力文と用例の原言語側との類似性のみをもとに一意に用例を決定することはしない。そうではなく、入力文に類似する複数の用例を検索し、それらに基づいて翻訳を行なう。そのため、複数の用例が競合する場合でもその中から一つを選択することによる問題が生ずることはない。また、この機械翻訳装置１３０は、そのようにして選択された複数の用例をもとに複数の出力文候補を生成する。これら複数の出力文候補全体の中に出力文として適切なものが含まれる確率は、単一の出力文候補のみを生成する場合と比較してより高くなる。よって複数の出力文候補の中から適切なものを選択することで、高品質の出力文が出力される可能性を高めることができる。
【００７６】
さらに、機械翻訳装置１３０は、統計翻訳で用いられる言語モデルと翻訳モデルとを利用して、出力文候補の中から出力文を選択する。言語モデルは、文の流暢さを表わすモデルであり、翻訳モデルは、原言語と目的言語との単語訳の正確さを表わすモデルである。これらのモデルを用い、言語モデル確率と翻訳モデル確率とを総合的に勘案することにより、出力文候補の中から、目的言語の文として自然で、かつ入力文の翻訳として正確なものを選択することができる。
【００７７】
なお、上記した実施の形態では、検索部２００（図８参照）は、入力文との異なり単語数を基準として、入力文に類似する用例を検索した。しかし、本発明はそうした実施の形態に限定されるわけではない。入力文に類似する用例を検索するための基準として、編集距離を用いても良い。また、異なり単語の個数または編集距離による類似度の算出において、シソーラスを利用して求められる意味距離を勘案し、異なり単語の個数または編集距離の算出において、意味的に近い単語の場合には単語個数または編集距離が小さくなるようにし、類似用例を検索してもよい。この場合、差分同定部２０２および修正部２０４はそれぞれ、検索の基準に応じた方法で入力文と検索された用例との差分の同定、および検索された用例の修正を行なうことが望ましい。
【００７８】
また、検索部２００により検索される用例の数Ｎは、予め与えられた固定値であってもよいし、状況に応じて調節されるようにしてもよい。例えば、検索部２００が入力文と完全に一致する原言語文を持つ用例の検索に成功した場合に、これに応答して用例の数を１にして、その段階で検索を打切るようにしてもよい。
【００７９】
翻訳の方式は、上記した方式すなわち用例ベースに含まれる単語対応情報を用いて用例中の異なり単語を特定する方式に限らず、構文トランスファ方式（非特許文献２）を用いて入力文の構文木を目的言語の構文木にマッピングし、得られた木構造の葉に非終端記号が残る場合に、対訳辞書を参照して当該葉の訳語候補を求めるような方式を用いてもよい。その他、複数の出力文候補が出力可能な構成であれば、どのような方式の用例翻訳を用いてもよい。
【００８０】
上記した実施の形態では、言語モデル１０２は、単語バイグラムモデルであり、言語モデル確率算出部２２０は、単語バイグラムモデルを用いて言語モデル確率を算出した。しかし、本発明はこのような実施の形態に限定されるわけではなく、単語トライグラムモデル、品詞Ｎグラムモデル等のＮグラムモデル、それらのモデルを組合せたもの、または統計翻訳において用いるその他の言語モデルを用いることも可能である。これらの言語モデルは、本実施の形態におけるように用例翻訳に用いる対訳コーパス１００から作成されたものであってもよいし、別のコーパスから作成されたものであってもよい。
【００８１】
上記した実施の形態では、翻訳モデルは、Ｌｅｘｉｃｏｎモデルであるが、本発明はこのような実施の形態に限定されるわけではない。その他の翻訳モデル、例えば、Ｆｅｒｔｉｌｉｒｙ、ＮＵＬＬ生成モデル、Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎモデルと組合せた翻訳モデルを用いることも可能である。これらの言語モデルは、本実施の形態のように用例翻訳に用いる対訳コーパス１００をもとに作成されたものであってもよいし、対訳コーパス１００とは別のコーパスをもとに作成されたものであってもよい。
【００８２】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の一実施の形態に係る機械翻訳装置の機能を実現するコンピュータシステム３０の一例を示す外観図である。
【図２】コンピュータシステム３０の内部構成を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る機械翻訳装置１３０の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】用例ベース１０６の構成を示す図である。
【図５】言語モデル１０２の構成を示す図である。
【図６】翻訳モデル１０４の構成を示す図である。
【図７】対訳辞書１０８の構成を示す図である。
【図８】用例翻訳部１４０の機能的構成を示すブロック図である。
【図９】統計的選択部１５０の機能的構成を示すブロック図である。
【図１０】機械翻訳装置１３０において実行される処理の構造を示すフローチャートである。
【図１１】用例翻訳を行なう従来の典型的な機械翻訳装置の構成を示す概略図である。
【符号の説明】
【００８４】
３０  コンピュータシステム、４０  コンピュータ、４２  モニタ、４４  プリンタ、４６  キーボード、４８  マウス、５０  ＣＤ−ＲＯＭドライブ、５２  ＦＤドライブ、５４  ハードディスク、５６  ＣＰＵ、５８  ＲＯＭ、６０  ＲＡＭ、６２  ＣＤ−ＲＯＭ、６４  ＦＤ、６６  バス、９０  機械翻訳システム、１００  対訳コーパス、１０２  言語モデル、１０４  翻訳モデル、１０６  用例ベース、１０８  対訳辞書、１１０  言語モデル作成装置、１１２  翻訳モデル作成装置、１２０  入力文、１２２  出力文、１３０  機械翻訳装置、１３２Ａ，…，１３２Ｍ  出力文候補、１４０  用例翻訳部、１５０  統計的選択部、２００  検索部、２０２  差分同定部、２０４  修正部、２２０  言語モデル確率算出部、２２２  翻訳モデル確率算出部、２２４  乗算部、２２６  選択部
【図１】
2006024114.tif 000010
【図２】
2006024114.tif 000011
【図３】
2006024114.tif 000012
【図４】
2006024114.tif 000013
【図５】
2006024114.tif 000014
【図６】
2006024114.tif 000015
【図７】
2006024114.tif 000016
【図８】
2006024114.tif 000017
【図９】
2006024114.tif 000018
【図１０】
2006024114.tif 000019
【図１１】
2006024114.tif 000020