(57)【要約】【課題】  対訳文の構造のずれに頑健に対処し、対訳文における一方の言語側の句と他方の言語側の句とを高精度に対応付ける句アライメント装置を提供する。【解決手段】  句アライメント装置６０は、対訳文４０における句の対応を同定するための装置である。対訳文４０は統語解析装置５０により句単位の依存構造にそれぞれ変換される。句アライメント装置６０は、第１言語文４２について省略解析を行ない省略候補を生成し、第１言語文４２の依存構造に補充する省略解析部１００と、省略候補が補充された第１言語文と第２言語文とを照合して句の対応候補を生成する対応候補生成部１０４と、予め定める条件を充足する対応候補及び省略候補を、句の対応として及び第１言語文４２におけるゼロ代名詞としてそれぞれ採用する採用部１０８と、採用されたゼロ代名詞が補充された第１言語文の依存構造及び句の対応を出力する出力部１１０とを含む。【選択図】        図１
2006058922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語文及び第２言語文からなる対訳文における句の対応を同定するための句アライメント装置であって、前記対訳文は句単位の依存構造にそれぞれ変換されており、
前記句アライメント装置は、
前記第１言語文について省略解析を行ない、前記第１言語文における省略候補を生成し、当該第１言語文の依存構造に当該省略候補を補充するための省略解析手段と、
前記省略候補が補充された前記第１言語文と前記第２言語文とを照合し、当該省略候補が補充された前記第１言語文及び当該第２言語文の間での句の対応候補を生成するための対応候補生成手段と、
予め定める条件を充足する前記対応候補及び前記省略候補を、前記対訳文における句の対応として、及び前記第１言語文におけるゼロ代名詞として、それぞれ採用するための採用手段と、
前記採用手段により採用されたゼロ代名詞が補充された前記第１言語文の依存構造、及び前記採用手段により採用された句の対応を出力するための出力手段とを含む、句アライメント装置。
【請求項２】
前記採用手段は、
前記対応候補を、前記第１言語文中の句と前記第２言語文中の句とを一意に対応付けているものからなる第１の集合と、前記第１言語文中の句と前記第２言語文中の句との対応関係に曖昧性を有するものからなる第２の集合とに分類し、前記第１の集合に属する前記対応候補を前記句の対応に採用するための第１の対応採用手段と、
前記第２の集合に属する対応候補の各々について、当該対応候補の内部の整合性、並びに当該対応候補及び前記省略候補と採用された句の対応との整合性をもとに、句の対応の適切性を評価するための評価手段と、
前記評価手段による評価の結果に基づき、前記第２の集合に含まれる対応候補のいずれかを前記句の対応に採用するための第２の対応採用手段と、
前記評価手段による評価に基づき、前記省略候補集合の中から、前記第１言語文におけるゼロ代名詞を採用するための省略採用手段とを含む、請求項１に記載の句アライメント装置。
【請求項３】
前記第２の対応採用手段は、前記評価手段による適切性の評価に基づき、前記第２の集合に含まれる対応候補の中から前記句の対応を採用する第１の処理と、当該第１の処理により採用された句の対応により対応付けられる句又は省略候補との間で生成された他の対応候補を前記第２の集合から削除する第２の処理とを繰返すことにより、前記第２の集合に含まれる対応候補の中から、前記句の対応を採用するための手段を含む、請求項２に記載の句アライメント装置。
【請求項４】
前記対応候補生成手段は、前記第１言語文中の句及び当該句内に先行詞を有する前記省略候補の各々と前記第２言語文中の句とを対応付けて、前記対応候補を生成するための手段を含み、
前記省略採用手段は、前記対応候補の前記評価手段による評価が、当該省略候補の先行詞を含む句と前記第２言語文中の句との間の関係における前記評価に対して向上したことに応答して、当該省略候補を前記第１言語文におけるゼロ代名詞として採用するための手段を含む、請求項２に記載の句アライメント装置。
【請求項５】
前記対応候補生成手段は、前記省略候補が補充された第１言語文と前記第２言語文との中から、互いが他の訳語となる語の対を特定し、当該語の対を構成する語をそれぞれ含む、前記省略候補が補充された第１言語文中の句及び前記第２言語文中の句を対応付けての対応候補を１又は複数生成するための手段を含む、請求項１に記載の句アライメント装置。
【請求項６】
前記出力手段は、
前記採用手段により採用された前記句の対応及び前記ゼロ代名詞に対して、当該句の対応内部の整合性、並びに当該句の対応と他の句の対応との整合性をもとに、適切性を検査するための検査手段と、
前記検査手段による検査の結果に従い、選択的に、前記ゼロ代名詞が補充された前記第１言語文の依存構造及び前記句の対応を出力するための手段とを含む、請求項１に記載の句アライメント装置。
【請求項７】
前記省略解析手段は、
前記第１言語の格フレームの用例と、
当該用例と前記第１言語文とを照合して、前記第１言語文におけるゼロ代名詞及び当該ゼロ代名詞に対する先行詞を推定するための推定手段と、
前記推定手段により推定されたゼロ代名詞のうち所定の条件が充足されるものを選抜することにより前記省略候補を生成するための省略候補生成手段と、
当該第１言語の文の依存構造に当該省略候補を補充するための補充手段とを含む、請求項１に記載の句アライメント装置。
【請求項８】
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７のいずれかに記載の句アライメント装置として動作させる、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、一般的には、機械翻訳装置の前処理の改善に関し、特に機械翻訳装置の知識を自動構築する処理において、高精度の句アライメントを行なうことにより、機械翻訳の精度を向上させるための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆるインターネットの急速な発展とともに、利用可能な電子化テキストの量が増加の一途をたどっている。この現状に伴い、大量の対訳テキストを用いる機械翻訳（以下、この機械翻訳を「データドリブンＭＴ」と呼ぶ。）に関する研究が盛んに行われている。データドリブンＭＴの代表的な手法には、用例ベース翻訳（非特許文献１を参照されたい。）と、統計ベース翻訳（非特許文献２を参照されたい。）とがある。このいずれの手法においても、まず、対訳コーパス中の各対訳文において、語、句、文等の要素を対応付ける処理が行なわれる。この処理はアライメントと呼ばれ、機械翻訳における重要な技術の一つとされている。そのため、より頑健なアライメントの実現を目指して、様々な情報を用いてアライメントを行なう手法が提案されている。
【０００３】
例えば、非特許文献３には、句構造を用いたアライメント手法が提案されている。また例えば、非特許文献４には、統計翻訳における依存構造を利用したアライメント手法が提案されている。これらの手法は、いずれも対訳文に構造的な情報を付加してアライメントを行なう。そのため対訳文の双方の言語側で文の構造が一致する場合には、これらの手法を用いることにより良好なアライメント結果を得ることができる。
【０００４】
【非特許文献１】マコト  ナガオ．１９８４．『類似原則による日本語英語間の機械翻訳機構』、人工及び人間の知能、１７３頁−１８０頁（Ｍａｋｏｔｏ  Ｎａｇａｏ．  １９８４．  “Ａ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｏｆ  ａ  ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  ａｎｄ  Ｅｎｇｌｉｓｈ  ｂｙ  ａｎａｌｏｇｙ  ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ”．  Ｉｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ｐａｇｅｓ  １７３−１８０．）
【非特許文献２】ピーター  Ｆ．ブラウン，  スティーブン  Ａ．デラ  ピエトラ，ヴィンセント  Ｊ．デラ  ピエトラ，  ロバート  Ｌ．マーサー．１９９３．『統計機械翻訳の数学：パラメタの評価』．コンピュータ言語学、１９（２）（Ｐｅｔｅｒ  Ｆ．  Ｂｒｏｗｎ，  Ｓｔｅｐｈｅｎ  Ａ．  Ｄｅｌｌａ  Ｐｉｅｔｒａ，  Ｖｉｎｃｅｎｔ  Ｊ．  Ｄｅｌｌａ  Ｐｉｅｔｒａ，  ａｎｄ  Ｒｏｂｅｒｔ  Ｌ．  Ｍｅｒｃｅｒ．  １９９３．  “Ｔｈｅ  ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ  ｏｆ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ：  Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”．  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，  １９（２））
【非特許文献３】ケンジ  イマムラ．２００２．『パターンベースＭＴのための階層的句アライメントにより得られた翻訳知識の適用』．ＴＭＩ‐２００２予稿集、７４頁−８４頁（Ｋｅｎｊｉ  Ｉｍａｍｕｒａ．  ２００２．  “Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ａｃｑｕｉｒｅｄ  ｂｙ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｐｈｒａｓｅ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｆｏｒ  Ｐａｔｔｅｒｎ−ｂａｓｅｄ  ＭＴ”．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＴＭＩ−２００２，  ｐａｇｅｓ  ７４−８４．）
【非特許文献４】ケンジ  ヤマダ，ケビン  ナイト．２００１．『構文ベースの統計的翻訳モデル』．ＡＣＬ予稿集、５２３頁−５３０頁（Ｋｅｎｊｉ  Ｙａｍａｄａ  ａｎｄ  Ｋｅｖｉｎ  Ｋｎｉｇｈｔ．  ２００１．  “Ａ  ｓｙｎｔａｘ−ｂａｓｅｄ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ”．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＬ  ２００１，  ｐａｇｅｓ  ５２３−５３０）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
自然な翻訳では、両言語の表現のずれに起因して、文の構造にずれが生じることがある。例えば、対訳文が「大統領は国家非常事態を宣言して警戒を呼びかけました／Ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ  ｄｅｃｌａｒｅｄ  ａ  ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ」というものである場合を考える。この対訳文において、日本語側の「大統領は」が英語側の「ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ」に、日本語側の「国家非常事態を」が英語側の「ａ  ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ」に、日本語側の「宣言して」が英語側の「ｄｅｃｌａｒｅｄ」に、それぞれ相当する表現であると推定される。しかし、日本語側には「警戒を呼びかけました」という表現があるのに対し、英語側にはこの表現に相当する表現がない。この表現のずれに起因して、対訳文の日本語側の文と英語側の文との間には、次のような構造上のずれが生じる。すなわち、日本語側の「大統領は」は、「呼びかけました」に係るのに対し、英語側の「Ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ」は「ｄｅｃｌａｒｅｄ」に係る。
【０００６】
このように構造的なずれがある対訳文に対して、句アライメントを従来の手法で行なうと、句の対応が誤って推定されることがしばしば生じた。
【０００７】
それゆえに、本発明の目的は、対訳文の構造のずれに頑健に対処し、対訳文における一方の言語側の句と他方の言語側の句とを高精度に対応付ける句アライメント装置を提供することである。
【０００８】
本発明の別の目的は、日本語と英語とのように、構造のずれが大きな言語間の自然な翻訳による対訳文において、文の構造のずれを緩和するとともに、対訳文における一方の言語側の句と他方の言語側の句とを高精度に対応付ける句アライメント装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の局面に係る句アライメント装置は、第１言語文及び第２言語文からなる対訳文における句の対応を同定するための装置である。対訳文は句単位の依存構造にそれぞれ変換されている。句アライメント装置は、第１言語文について省略解析を行ない、第１言語文における省略候補を生成し、当該第１言語文の依存構造に当該省略候補を補充するための省略解析手段と、省略候補が補充された第１言語文と第２言語文とを照合し、当該省略候補が補充された第１言語文及び当該第２言語文の間での句の対応候補を生成するための対応候補生成手段と、予め定める条件を充足する対応候補及び省略候補を、対訳文における句の対応として、及び第１言語文におけるゼロ代名詞として、それぞれ採用するための採用手段と、採用手段により採用されたゼロ代名詞が補充された第１言語文の依存構造、及び採用手段により採用された句の対応を出力するための出力手段とを含む。
【００１０】
好ましくは、採用手段は、対応候補を、第１言語文中の句と第２言語文中の句とを一意に対応付けているものからなる第１の集合と、第１言語文中の句と第２言語文中の句との対応関係に曖昧性を有するものからなる第２の集合とに分類し、第１の集合に属する対応候補を句の対応に採用するための第１の対応採用手段と、第２の集合に属する対応候補の各々について、当該対応候補の内部の整合性、並びに当該対応候補及び省略候補と採用された句の対応との整合性をもとに、句の対応の適切性を評価するための評価手段と、評価手段による評価の結果に基づき、第２の集合に含まれる対応候補のいずれかを句の対応に採用するための第２の対応採用手段と、評価手段による評価に基づき、省略候補集合の中から、第１言語文におけるゼロ代名詞を採用するための省略採用手段とを含む。
【００１１】
より好ましくは、対応候補生成手段は、第１言語文中の句及び当該句内に先行詞を有する省略候補の各々と第２言語文中の句とを対応付けて、対応候補ｘを生成するための手段を含む。評価手段は、対応候補ｘについて、内部の適合性に関する第１の評価値ｆ（ｘ）を、以下に示す式
【００１２】
【数１】
2006058922.tif 000003
によって算出するための内的整合性算出手段と、対応候補ｘ及び省略候補Ｙと採用された句の対応の集合Ｘに含まれる句の対応ｘiとの整合性に関する、第２の評価値ｇ´（ｘ，Ｙ）を、以下に示す式
【００１３】
【数２】
2006058922.tif 000004
によって算出するための外的整合性算出手段とを含む。ｄｉｓｔ´（ｘ，ｘi，Ｙ）は、対応候補ｘにより対応付けられた第１言語文中の句及び当該句内に先行詞を有する省略候補Ｙのいずれかから句の対応ｘiにより対応付けられた第１言語文中の句までの、第１言語文の依存構造上での距離の最小値と、対応候補ｘにより対応付けられた第２言語文中の句から句の対応ｘiにより対応付けられた第２言語文中の句までの、第２言語文の依存構造上での距離との積を表わす。｜Ｙ｜は、省略候補の数を表わす。評価手段はさらに、第２の集合に属する対応候補の各々について、第１の評価値ｆ（ｘ）、第２の評価値ｇ´（ｘ，Ｙ）、及び所定の重み定数λをもとに、対応候補ｘの適切性のスコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）を算出するためのスコア算出手段を含む。第２の対応採用手段は、スコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）に基づき、第２の集合に含まれる対応候補ｘから選択的に句の対応を採用するための手段を含む。
【００１４】
より好ましくは、第２の対応採用手段は、評価手段による適切性の評価に基づき、第２の集合に含まれる対応候補の中から句の対応を採用する第１の処理と、当該第１の処理により採用された句の対応により対応付けられる句又は省略候補との間で生成された他の対応候補を、第２の集合から削除する第２の処理とを繰返すことにより、第２の集合に含まれる対応候補の中から、句の対応を採用するための手段を含む。
【００１５】
より好ましくは、対応候補生成手段は、第１言語文中の句及び当該句内に先行詞を有する省略候補の各々と第２言語文中の句とを対応付けて、対応候補を生成するための手段を含む。省略採用手段は、対応候補の評価手段による評価が、省略候補の先行詞を含む句と第２言語文中の句との間の関係における評価に対して向上したことに応答して、省略候補を第１言語文におけるゼロ代名詞として採用するための手段を含む。
【００１６】
好ましくは、対応候補生成手段は、省略候補が補充された第１言語文と第２言語文との中から、互いが他の訳語となる語の対を特定し、当該語の対を構成する語をそれぞれ含む、省略候補が補充された第１言語文中の句及び第２言語文中の句を対応付けて対応候補を１又は複数生成するための手段を含む。
【００１７】
好ましくは、出力手段は、採用手段により採用された句の対応及びゼロ代名詞に対して、当該句の対応内部の整合性、並びに当該句の対応と他の句の対応との整合性をもとに、適切性を検査するための検査手段と、検査手段による検査の結果に従い、選択的に、ゼロ代名詞が補充された第１言語文の依存構造、及び句の対応を出力するための手段とを含む。
【００１８】
好ましくは、省略解析手段は、第１言語の格フレームの用例と、その用例と第１言語文とを照合して、第１言語文におけるゼロ代名詞及び当該ゼロ代名詞に対する先行詞を推定するための推定手段と、推定手段により推定されたゼロ代名詞のうち所定の条件が充足されるものを選抜することにより省略候補を生成するための省略候補生成手段と、第１言語の文の依存構造に当該省略候補を補充するための補充手段とを含む。
【００１９】
より好ましくは、省略候補生成手段は、推定手段により推定された先行詞と格フレームの用例との類似度、及び推定されたゼロ代名詞の格に基づき、推定されたゼロ代名詞を選抜することにより省略候補を生成するための手段を含む。
【００２０】
第１言語文は、日本語の文を含んでもよい。省略候補生成手段は、推定されたゼロ代名詞のうち、当該推定されたゼロ代名詞に対して推定された先行詞と格フレームの用例との類似度が所定のしきい値に達し、かつ推定されたゼロ代名詞の格が「ガ格」であるものを選抜して、省略候補を生成するための手段を含む。
【００２１】
本発明の第２の局面に係る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、コンピュータを本発明の第１の局面に係る句アライメント装置として動作させる。
【００２２】
本発明の第３の局面に係る記録媒体は、本発明の第２の局面に係るコンピュータプログラムを記録した、コンピュータで読取可能な記録媒体である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
［用語の定義］
最初に、本明細書で使用する用語について定義する。
【００２４】
＜句＞
本明細書でいう「句」とは、日本語では文節と同様の概念をいう。文節は日本語に独特の概念であるので、本明細書では日本語の文節を「句」とも呼ぶ。英語においては、次の手順によって語をまとめた単位を「句」と呼ぶ。すなわち、機能語を後続する内容語にまとめる手順、複合名詞を構成する名詞を一つの句にまとめる手順、及び助動詞を主動詞にまとめる手順によってまとめたものを「句」と呼ぶ。
【００２５】
＜統語解析（パース）＞
統語解析とは、ある言語の文を依存構造に解析する処理のことをいう。通常、英語の文は語を単位とした句構造となり、日本語の文は、文節（句）を単位とした依存構造となる。英語の文の句構造を、日本語と同様の、句を単位とした依存構造にする場合、上記した手順で語をまとめる。依存構造は、句をノード又はリーフとし、主要素となる句と従要素となる句との依存関係をエッジとする木構造によって表される。
【００２６】
＜内容語＞
内容語とは、強い意味を持つ語のことをいう。日本語、英語以外の言語でも同様である。本明細書では、品詞によって次の語を内容語とする。すなわち、日本語では形式名詞、助詞、又は助動詞以外の品詞を持つ語のことをいい、英語では前置詞、冠詞、又はｔｏ不定詞以外の品詞を持つ語のことをいう。
【００２７】
＜用言＞
本明細書でいう「用言」とは、弱い意味での動詞表現である「複合辞」（「〜として」、「〜に対して」等）を除いた動詞を含む句と、統語解析で得られた依存構造上で子供を持つ形容詞を含む句のことをいう。
【００２８】
以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施の形態の句アライメント装置について説明する。なお、本実施の形態では、日本語と英語との対訳文に対してアライメントを行なうものを示す。
【００２９】
対訳文において、もっともらしい句の対応は、以下に示す３条件のいずれかを満たすと考えられる。すなわち、
（１）句同士の関係が一意な対応である。すなわち、ある句の対応によって対応付けられた句が、別の句の対応によって対応付けられておらず一意である。
（２）句の対応により対応付けられた句の、語レベルでの対応関係が強固な組合せである（内的整合性）。
（３）文の構造上、句の対応の近隣に他の句の対応が存在する（外的整合性）。
【００３０】
句の対応ｘについての内的整合性は、次に示す関数ｆ（ｘ）により評価できる。
【００３１】
【数３】
2006058922.tif 000005
すなわち、句の対応ｘにより対応付けられた句内に互いが他の訳語となる内容語が多数含まれていれば、その句の対応ｘは内的整合性が高く、もっともらしいと評価される。
【００３２】
また、他の句の対応をｘiとし、ｘiの集合をＸとすると、ある句の対応ｘについての外的整合性は、次に示す関数ｇ（ｘ）により評価できる。
【００３３】
【数４】
2006058922.tif 000006
ただし、ｄｉｓｔ（ｘ，ｘi）は、（一方の言語側の句の構造木における句の対応ｘから他の句対応ｘiまでの距離）と（他方の言語側の句の構造木上における句の対応ｘから他の句の対応ｘiまでの距離）との積である。すなわち、句の対応ｘと句の構造木上近い位置に他の句の対応ｘiが多数あれば、その句の対応ｘは外的整合性が高く、もっともらしいものと評価される。
【００３４】
ところで自然な翻訳がなされた対訳文においては、構造的なずれとして、「一方の言語側のある句に対応する句が、他方の言語側で省略されている」というものがある。例えば、「大統領は国家非常事態を宣言して警戒を呼びかけました。」という文において、動詞句「呼びかけました」の主語に相当する句は、「大統領は」である。これに対して動詞句「宣言して」の主語に相当する句が省略されている。「宣言して」の行為者が「大統領」であるとすると、省略された句を補った文は、「大統領は国家非常事態宣言を（大統領ガ）宣言して警戒を呼びかけました。」となる。このようして省略された句（以下、「ゼロ代名詞」と呼ぶ。）を補った文と、英語の訳文「Ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ  ｄｅｃｌａｒｅｄ  ａ  ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ．」とを照合すると、英文の「Ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ」は、語の意味の上でも、文の構造上でも、補った句「大統領ガ」によく対応していると考えられる。このように、対訳文の一方の言語においてゼロ代名詞を復元することにより、対訳文の両言語での構造上のずれが吸収される場合がある。
【００３５】
そこで本実施の形態では、対訳文の一方の言語側でゼロ代名詞を推定し、その候補（以下、「省略候補」と呼ぶ。）を補充する。その後、省略候補が補充された一方の言語側の文と他方の言語側の文とを照合して、句の対応の候補（以下、「対応候補」と呼ぶ。）を生成する。
【００３６】
本実施の形態ではさらに、それら生成された対応候補のもっともらしさを評価し、その結果に従い次のようにしてもっともらしい対応候補を句の対応として採用する。その際、まず対応候補のうち句同士の関係が一意なものを句の対応として採用する。次いで、採用されなかった対応候補すなわち句同士の関係が曖昧なもののうち、内的整合性と外的整合性とが良好なものを句の対応として採用する。さらに本実施の形態では、外的整合性の向上に貢献する省略候補をゼロ代名詞として採用する。なお、以下の説明では、省略候補が補充される側の言語を「第１言語」と呼び、他方の言語を「第２言語」と呼ぶ。
【００３７】
ここに、対応候補をｘとし、省略候補をＹとする。本実施の形態では、対応候補ｘについての内的整合性を、上記した句の対応の内的整合性を示す関数ｆ（ｘ）を用いて評価する。また、省略候補Ｙは、句の構造木上、補われた位置とその省略候補Ｙの先行詞が存在する位置との両方に存在すると考えることができる。そこで本実施の形態では、対応候補ｘの外的整合性を、対応候補ｘと既に採用された句の対応ｘiとの関係に基づき、次に示す関数ｇ´（ｘ，Ｙ）によって評価する。
【００３８】
【数５】
2006058922.tif 000007
ただし、ｄｉｓｔ´（ｘ，ｘi，Ｙ）は、（対応候補ｘにより対応付けがなされた第１言語文中の句及びその句内に先行詞を有する省略候補Ｙのいずれかから、既に採用された句の対応ｘiにより対応付けがなされた第１言語文中の句までの、第１言語文の依存構造上での距離の最小値）と、（対応候補ｘにより対応付けがなされた第２言語文中の句から句の対応ｘiにより対応付けがなされた第２言語文中の句までの、第２言語文の依存構造上での距離）との積を示す。また、｜Ｙ｜は、省略候補Ｙの数を示す。
【００３９】
図１に、本実施の形態に係る機械翻訳システム３０の構成を示す。図１を参照して、この機械翻訳システム３０は、第１言語文４２及び第２言語文４４からなる対訳文４０の入力を受け、第１言語文４２及び第２言語文４４を、句を単位とした依存構造にそれぞれ変換する統語解析装置５０と、統語解析装置５０より、第１言語文４２の依存構造及び第２言語文４４の依存構造を受け、第１言語文４２のゼロ代名詞を特定し補充するとともに、第１言語文４２中の句と第２言語文４４中の句とを対応付け、第１言語文４２と第２言語文４４との間での句の対応を出力する句アライメント装置６０と、句アライメント装置６０によりゼロ代名詞が補充された第１言語文の依存構造、第２言語文の依存構造、及び句アライメント装置６０より出力された句の対応を格納する対訳データベース７０と、データベース７０を用いて第１言語及び第２言語の一方による入力文７２から他方の言語の出力文７４への翻訳を行なう翻訳エンジン７６とを含む。
【００４０】
統語解析装置５０は、第１言語文４２を統語解析し、句を単位とする依存構造に変換する第１言語パーサ５２と、第２言語文４４を統語解析し、句を単位とする依存構造に変換する第２言語パーサ５４とを含む。
【００４１】
句アライメント装置６０は、第１言語文４２の依存構造を受け、第１言語文４２におけるゼロ代名詞を推定し、推定したゼロ代名詞を省略候補として第１言語文４２の依存構造に補充する省略解析部１００と、省略解析部１００及び第２言語パーサ５４から、省略候補が補充された第１言語文４２の依存構造（以下、「省略候補付の第１言語文４２の依存構造」と呼ぶ。）及び第２言語文４４の依存構造をそれぞれ受け、語の対応関係に基づき対応候補を生成しその集合である対応候補集合を出力する対応候補生成部１０６と、第１言語の語と第２言語の語との対訳が多数格納され、対応候補を生成する際に対応候補生成部１０６により参照される翻訳辞書１０４と、省略候補付の第１言語文４２の依存構造、第２言語文４４の依存構造、及び対応候補生成部１０６により出力された対応候補集合を受けて、もっともらしい対応候補及び省略候補を、対訳文４０における句の対応及び第１言語文４２のゼロ代名詞として採用する採用部１０８と、採用部１０８により採用された句の対応及びゼロ代名詞を検査して、その結果に基づきゼロ代名詞付の第１言語文４２の依存構造及び句の対応を対訳データベース７０に出力する出力部１１０とを含む。
【００４２】
図２に、図１に示す省略解析部１００の機能的構成を示す。図２を参照して、省略解析部１００は、第１言語の用言とその用言に対して取り得る格との関係を示す格フレームの用例を多数含む格フレーム辞書１２０と、第１言語のシソーラス１２２とを含む。省略解析部１００はさらに、シソーラス１２２を参照し、第１言語文中の用言の各々に対して、第１言語文４２の表現と合致する格フレームを格フレーム辞書１２０から選択する格フレーム選択部１２６と、特定された用言に対する格要素と格フレームとの対応付けを試みることによりゼロ代名詞を検出するゼロ代名詞検出部１２８と、シソーラス１２２に基づき、検出したゼロ代名詞の先行詞をそれぞれ特定する先行詞特定部１３０と、先行詞が特定されたゼロ代名詞の中から省略候補を選択する省略候補選択部１３２と、省略候補選択部１３２により選択された省略候補を第１言語文４２の依存構造に補充し、省略候補付の第１言語文４２の依存構造を生成する省略候補補充部１３４を含む。
【００４３】
図３に、図１に示す採用部１０８の機能的構成を示す。採用部１０８は、対応候補生成部１０６が生成した対応候補のうち、句同士の関係が一意なものを、句の対応として採用して句の対応の集合である対応集合１４４に加える一意対応採用部１４０と、一意対応採用部１４０により採用されなかった対応候補すなわち一方の言語の句と他方の言語の句との関係に曖昧性を有する対応候補からなる集合（以下、「曖昧な対応候補集合」と呼ぶ。）１４２に含まれる対応候補の各々について、その対応候補により対応付けられた第１言語文４２中の句及び第２言語文４４中の句に含まれる語同士の関係をもとに内的整合性を算出する内的整合性算出部１４６と、省略候補付の第１言語文の依存構造及び第２言語文４４の依存構造に基づき、対応候補と対応集合１４４に格納された句の対応とをもとに、対応候補の外的整合性を算出する外的整合性算出部１４８と、算出された内的整合性と外的整合性とをもとに対応候補のスコアを算出し、対応候補に付与するスコア算出部１５０とを含む。
【００４４】
内的整合性算出部１４６は、対応候補ｘの内的整合性ｆ（ｘ）を次の式で算出する。
【００４５】
【数６】
2006058922.tif 000008
外的整合性算出部１４８は、対応候補ｘの外的整合性ｇ´（ｘ，Ｙ）を次の式で算出する。
【００４６】
【数７】
2006058922.tif 000009
スコア算出部１５０は、内的整合性ｆ（ｘ）と外的整合性ｇ´（ｘ，Ｙ）とをもとに、スコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）を算出する。ただし、λは重み定数である。
【００４７】
採用部１０８はさらに、スコアが最高の対応候補を句の対応に採用し不要な対応候補を対応候補集合から削除するとともに、対応候補のスコアに貢献する省略候補をゼロ代名詞に採用してゼロ代名詞付の第１言語文４２の依存構造を生成する対応選抜部１５２とを含む。
【００４８】
本実施の形態の句アライメント装置６０は以下のように動作する。ここでは，対訳文の一例として、次の２文の対を対訳文４０とする。すなわち、対訳文４０は、第１言語文４２：「大統領は国家非常事態を宣言して警戒を呼びかけました」、及び、第２言語文４４：「Ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ  ｄｅｃｌａｒｅｄ  ａ  ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ」により構成されるものとする。
【００４９】
図１を参照して、対訳文４０はまず統語解析装置５０に入力される。統語解析装置５０の第１言語パーサ５２及び第２言語パーサ５４はそれぞれ、第１言語文４２及び第２言語文４４の統語解析を行ない、句を単位とする依存構造に変換する。この際、一般的な日本語の統語解析では、文が句を単位とする依存構造に変換される。図１に示す第１言語パーサ５２は、統語解析により得られる依存構造を、第１言語文４２の依存構造としてそのまま出力する。一般的な英語の統語解析では、文が語を単位とする句構造に変換されるため、第２言語パーサ５４は統語解析の後に、語を句ごとにまとめて第２言語文４２の依存構造を生成し、出力する。
【００５０】
図４に、第１言語文４２の依存構造、及び第２言語文４４の依存構造の一例を示す。図４を参照して、第１言語文４２の依存構造３０２及び第２言語文４４の依存構造３０４は、いずれも、句をノード又はリーフとし、句同士の係り受け関係をエッジとする木構造である。
【００５１】
図１を参照して、句アライメント装置６０は、統語解析装置５０より、依存構造３０２及び依存構造３０４に変換された対訳文４０を受ける。このうち第１言語文４２の依存構造３０２は、句アライメント装置６０の省略解析部１００に与えられ、第２言語文の依存構造３０４は、対応候補生成部１０６に与えられる。
【００５２】
図２を参照して、第１言語文４２の依存構造３０２は、まず省略解析部１００の格フレーム選択部１２６に与えられる。格フレーム選択部１２６は、依存構造３０２中の用言の一つを解析対象に定める。例えば、第１言語文４２では、「宣言し」と、「呼びかけました」とが用言となる。ここでは、「宣言し」を解析対象と定めたものとする。
【００５３】
格フレーム選択部１２６は、解析対象の直前の格要素を判定する。図４に示す依存構造３０２では、用言「宣言し」の直前に「ヲ格」の格要素「国家非常事態を」が存在する。格フレーム選択部１２６は、シソーラス１２２を参照しつつ、用言と格要素とを検索キーとして格フレーム辞書１２０を検索し、最も類似する格フレームを選択する。格フレーム選択部１２６は、選択した格フレームをゼロ代名詞検出部１２８に与える。
【００５４】
ゼロ代名詞検出部１２８は、第１言語文４２の依存構造３０２における格要素と与えられた格フレームとの対応付けを試みる。ここで、格フレームにより示される格であり、かつ解析対象に係る格として第１言語文に存在しない格があれば、第１言語文４２において当該格の句が省略されていることが検出される。例えば、図５に示す用言「宣言し」の場合、「ガ格」の格要素が存在しない。ゼロ代名詞検出部１２８は、このように格フレームに対応しない格の格要素をゼロ代名詞として検出する。
【００５５】
先行詞特定部１３０は、シソーラス１２２を参照し、検出されたゼロ代名詞の格について、選択した先行詞の候補と格フレームの用例との類似度を算出する。先行詞の候補のうち、類似度が所定のしきい値に達するものがあれば、その候補を検出されたゼロ代名詞の先行詞として選択する。ここで、選択された格フレームが単数であれば、選択した候補を先行詞に決定する。選択された格フレームが複数であれば、類似度が最高のものを先行詞に決定する。先行詞特定部１３０は、決定した格フレーム、先行詞を含む格要素を生成して省略候補選択部１３２に与える。
【００５６】
省略候補選択部１３２は、先行詞特定部１３０より与えられた格要素のうち、第１言語と第２言語とのずれが多い格のものを省略候補として選択する。第１言語が日本語であり、第２言語が英語である場合、日本語側で「ガ格」が省略されることが多い。そのため、省略候補選択部１３２は、与えられたゼロ代名詞のうち「ガ格」のものを省略候補として選択し、省略候補補充部１３４に与える。省略候補補充部１３４は、第１言語文の依存構造３０２に与えられた省略候補を補い、省略候補付の第１言語文４２の依存構造を生成する。省略解析部１００は、以上の動作を、第１言語文４２中の全ての用言に対し文末から文頭に向かって実行する。
【００５７】
図５に、省略候補が補われた依存構造の一例を示す。図５を参照して、省略候補付の第１言語文４２の依存構造３１２は、図４に示す依存構造３０２に「大統領ガ」というガ格の格要素３２０が省略候補として追加されたものである。この依存構造３１２において省略候補３２０の先行詞は、「大統領」である。すなわち、省略候補３２０が補われた依存構造３１２において、「大統領」を含む句が省略候補３２０と句「大統領は」３２２との２個所に存在することになる。
【００５８】
省略候補付の第１言語文４２の依存構造３１２は、図１に示す対応候補生成部１０６に与えられる。対応候補生成部１０６は、翻訳辞書１０４を参照して、図６に示す省略候補が補充された依存構造３１２と第２言語文４４の依存構造３０４との中から、互いが他の訳語となる語を特定する。対応候補生成部１０６はさらに、特定した語の関係をもとに、翻訳辞書１０４により対応付けることができる全ての句を対応付け、その対応関係を示す対応候補を生成する。
【００５９】
図６に、対応候補生成部１０６により生成される対応候補の一例を示す。図６を参照して、例えば日本語の「宣言する」の訳語は「ｄｅｃｌａｒｅ」である。そのため、第１言語文中の句「宣言して」が句「ｄｅｃｌａｒｅｄ」に相当する可能性があると判定する。対応候補生成部１０６は、句「宣言して」と句「ｄｅｃｌａｒｅｄ」とを対応付けて、対応候補３３０を生成する。対応候補生成部１０６は同様にして、対応候補３３２を生成する。
【００６０】
また、対応候補生成部１０６は、省略候補３２０及びその先行詞「大統領」を含む句３２２について、次のようにして対応候補を生成する。省略候補３２０の先行詞は、省略候補３２０内と、本来の場所である句「大統領は」との両方に存在している。そこで対応候補生成部１０６は、第２言語文の依存構造３０４中の句「Ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ」及び第１言語文中の句「大統領は」の間の対応候補３３４Ａ、並びに、句「Ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ」及び省略候補３２０の間の対応候補３３４Ｂを併せて、１つの対応候補として生成する。
【００６１】
なお、対応候補生成部１０６は、第１言語文中の語の対応関係に基づいて対応候補ｘを生成するため、一つの句に対して複数の対応候補が重複する、曖昧性を有する対応候補が生成されることがある。図７に、このような対応候補の一例を示す。図７に示す例では、第１言語文中の「懇親会」の訳語として、「ｍｅｅｔｉｎｇ」と「ｐａｒｔｙ」とが得られたものとする。これに対して第２言語文中には「ｍｅｅｔｉｎｇ」を含む句「ｉｎ  ａ  ｍｅｅｔｉｎｇ」と，「ｐａｒｔｙ」を含む句「ｔｈｅ  Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ  ｐａｒｔｙ」とが存在する。この場合、対応候補生成部１０６は、「懇親会で」及び「ｉｎ  ａ  ｍｅｅｔｉｎｇ」を対応付ける対応候補と、「懇親会で」及び「ｔｈｅ  Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ  ｐａｒｔｙ」を対応付ける対応候補との両方を生成する。
【００６２】
対応候補生成部１０６は、このようにして生成した対応候補３３０、３３２、３３４Ａ、及び３３４Ｂ（図６参照）からなる対応候補集合を図３に示す採用部１０８に対し出力する。
【００６３】
図３を参照して、採用部１０８の一意対応採用部１４０は、図６に示す省略候補付の第１言語文４２の依存構造３１２、及び第２言語文４４の依存構造３０４、並びに対応候補生成部により出力された対応候補集合を受け、対応候補集合から対応候補を一つ選ぶ。一意対応採用部１４０はさらに、選んだ対応候補の第１言語側、第２言語側の句のいずれか一方が、他の句との間の対応候補を有しているかを判定する。他の句との間の対応候補を有していなければ、この対応候補は一意な対応候補となる。一意対応採用部１４０は、このような対応候補を句の対応として採用して対応集合１４４に格納し、対応候補集合から削除する。他の句との間の対応候補を有しているならば、対応候補集合に残す。一意対応採用部１４０がこの動作を対応候補集合に含まれる対応候補について行なうことにより、対応候補集合は、曖昧な対応候補の集合１４２となる。
【００６４】
図８に、一意対応採用部１４０により採用される句の対応及び曖昧な対応候補の一例を示す。図８を参照して、図６に示す対応候補３３０及び３３２は、一意な対応候補であるため、句の対応３４０及び３４２としてそれぞれ採用され、対応集合１４４に格納される。これに対し、対応候補３３４Ａ及び３３４Ｂは、曖昧な対応候補である。そのため、一意対応採用部１４０はこれらを採用せず、したがって対応候補３３４Ａ及び３３４Ｂは曖昧な対応候補集合１４２に含まれることとなる。
【００６５】
内的整合性算出部１４６は、曖昧な対応候補集合１４２に格納された対応候補により対応付けられた第１言語文中の句及び第２言語文中の句内の内容語を特定する。次に、特定した内容語のうち、対応候補生成部１０６により訳語が存在すると特定されたものを計数して、内的整合性ｆ（ｘ）の値を算出する。
【００６６】
例えば、「経済対策について」という日本語の句と「ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ’ｓ  ｍｅａｓｕｒｅ」という英語の句との間で対応候補ｘが生成されたとする。日本語の句に含まれる内容語は「経済」及び「対策」の２語である。これに対し英語の句に含まれる内容語は、「ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ」と「ｍｅａｓｕｒｅ」との２語である。すなわち、対応候補ｘに含まれる内容語数は４である。このうち、「対策」と「ｍｅａｓｕｒｅ」との２語は、互いに対訳の関係にある。すなわち、辞書で対応がつく内容語数は２となる。よってこの場合の句の対応候補ｘの内的整合性ｆ（ｘ）は、０．５となる。内的整合性算出部１４６は、算出した内的整合性ｆ（ｘ）の値をスコア算出部１５０に与える。
【００６７】
外的整合性算出部１４８は、一意対応採用部１４０により採用された対応集合１４４を参照し、対応集合１４４と対応候補ｘとの外的整合性ｇ´（ｘ，Ｙ）を算出する。
【００６８】
【数８】
2006058922.tif 000010
ただし、Ｘは、対応集合１４４を示し、ｘiは、対応集合Ｘ（１４４）に含まれる句の対応を示す。また、ｄｉｓｔ´（ｘ，ｘi，Ｙ）は、（対応候補ｘにより対応付けられた第１言語文４２中の句及びその句内に先行詞を有する省略候補Ｙのいずれかから、句の対応ｘiにより対応付けられた第１言語文４２中の句までの、第１言語文の依存構造３１２（図８参照）上での距離の最小値）と、（対応候補ｘにより対応付けられた第２言語文４４中の句から句の対応ｘiにより対応付けられた第２言語文４４中の句までの、第２言語文４４の依存構造３０４（図８参照）上での距離）との積を示す。
【００６９】
例えば、図８に示す第１言語文の依存構造３１２における、句３２２と句「国家非常事態を」との距離は３である。これに対して省略候補３２０と句「国家非常事態を」との距離は２である。また、第２言語の依存構造３０４における句「ｔｈｅ  Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ」と句「ａ  ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ」との第２言語側での距離は２である。よって、対応候補３３４Ａ及び３３４Ｂをｘとし、句の対応３４２をｘiとし、省略候補３２０をＹとすると、ｄｉｓｔ´（ｘ，ｘi，Ｙ）＝２×２＝４となる。外的整合性算出部１４８は、算出した外的整合性ｇ´（ｘ，Ｙ）の値をスコア算出部１５０に与える。
【００７０】
スコア算出部１５０は、与えられた内的整合性ｆ（ｘ）、外的整合性ｇ´（ｘ，Ｙ）、並びに所定の重み定数λをもとに、対応候補ｘのスコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）を算出する。スコア算出部１５０は、算出したスコアを対応候補ｘに付与する。
【００７１】
内的整合性算出部１４６、外的整合性算出部１４８、及びスコア算出部１５０は、以上の動作を、曖昧な対応候補集合１４２中の全ての対応候補ｘに対して行ない、スコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）を付与して対応選抜部１５２に与える。
【００７２】
対応選抜部１５２は、スコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）が付与された対応候補からなる曖昧な対応候補集合が与えられると、まず、その中から付与されたスコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）が最高点の対応候補を選抜して句の対応として採用し、対応集合に格納する。ここで、採用された句の対応が、省略候補と第２言語文中の句との関係を含むものであり、かつそのスコアｆ（ｘ）＋ｇ´（ｘ，Ｙ）の値が省略候補の存在により所定のしきい値以上に上昇しているならば、その省略候補を第１言語文４２におけるゼロ代名詞として採用する。続いて、対応選択部１５２は、選抜した対応候補、及びその対応候補により対応付けられた句と同一の句の間に関係を有する対応候補を、与えられた対応候補集合から削除する。対応選抜部１５２は、与えられた対応候補集合に残る対応候補ｘのうちスコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）が最高のものを選抜する。対応選抜部１５２は以上の動作を、与えられた対応候補集合から対応候補ｘがなくなるまで繰返す。このようにして一意対応採用部１４０又は対応選抜部１５２により採用された句の対応からなる対応集合１４４は、図１に示す出力部１１０に与えられる。
【００７３】
また、対応選抜部１５２は、上記の動作によりゼロ代名詞として採用された省略候補以外の省略候補を省略候補付の第１言語文４２の依存構造から削除して、ゼロ代名詞付の第１言語文の依存構造を生成し、図１に示す出力部１１０に与える。
【００７４】
図１を参照して、出力部１１０は、与えられた対応集合１４４に含まれる句の対応のスコアｆ（ｘ）＋λ・ｇ´（ｘ，Ｙ）を、ゼロ代名詞付の第１言語文４２の依存構造と、第２言語文４４の依存構造とをもとに再計算する。再計算したスコアが所定のしきい値以上の句の対応を対応集合１４４に残し、しきい値未満の句の対応を対応集合１４４から削除する。この後、出力部１１０は、対応集合１４４とゼロ代名詞付の第１言語文４２の依存構造とを対訳データベース７０に格納する。
【００７５】
［実験による検証］
上記した本実施の形態の句アライメント装置６０によるアライメントの有効性について、実験により検証を行なった。
【００７６】
まず、本実施の形態の句アライメント装置６０によりアライメントの精度がどれだけ向上するかを検証した。アライメントの対象となる対訳文４０（図１参照）として、ニュース記事原稿から無作為抽出した合計１００対訳文を用いた。これらの対訳文に対して、本実施の形態の方式を含む次の５つの方式でアライメントを行なった。
（１）ゼロ代名詞を補充せずに句の対応の採用を行なう方式、
（２）省略解析により推定されたゼロ代名詞のうち、格フレームの用例との類似度が最高のものを第１言語文に予め補充しておいて、句の対応の採用のみを行なう方式、
（３）省略解析により推定されたゼロ代名詞のうち、格フレームの用例との類似度が最高のものから順に１位から５位までのものを省略候補として補充して、句の対応の採用及びゼロ代名詞の採用を同時に行なう方式、
（４）省略解析により推定されたゼロ代名詞のうち、格フレームの用例との類似度が最高のものを省略候補として補充し、省略候補及び対応候補の採用を同時に行なう方式、並びに、
（５）本実施の形態に係る方式、すなわち、省略解析により推定されたゼロ代名詞のうち、格フレームの用例との類似度が最高でありかつ「ガ格」のものを省略候補とし、省略候補及び対応候補の採用を同時に行なう方式である。
【００７７】
上記した対訳文に対して、人手でアライメントを行ない、これを句の対応の正解とした。さらに、それぞれの方式を評価するために、上記した（１）から（５）の方式によるアライメント結果Ａと、人手による正解Ｇとの間の適合率Ｐ（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）及び再現率Ｒ（Ｒｅｃａｌｌ）を次の式により、それぞれ求めた。
【００７８】
【数９】
2006058922.tif 000011
【００７９】
図９は、上記した方式で作成された対応集合Ａの各々と人手による正解の対応集合Ｇとの間での、適合率Ｐ及び再現率Ｒの変化を示したグラフである。図９に示すグラフは、横軸に適合率Ｐを示し、適合率Ｐが横軸に示す値となったアライメント結果Ａの再現率Ｒを示す。図９を参照して、（２）の方式すなわち最良のゼロ代名詞全てを採用する方式の適合率Ｐ及び再現率Ｒは、（１）の方式すなわち省略解析を行なわずにアライメントを行なう方式のものより低い値となった。これは、省略解析により推定されるゼロ代名詞が、必ずしも正確でないものであるためであると考えられる。
【００８０】
（３）の方式すなわち上位５位までのゼロ代名詞を省略候補として省略候補及び対応候補の採用を行なう方式の適合率Ｐ及び再現率Ｒもまた（１）の方式のものより低い値となった。省略候補の数が多すぎると、その分曖昧な対応候補が多数生成され、どの対応候補の近傍にも、もっともらしい句の対応が存在するようになる。そのため、外的整合性が対応のもっともらしさを評価するための基準として十分に機能しなくなったことにより、適合性Ｐと再現性Ｒとがともに低下したものと考えられる。
【００８１】
（４）の方式すなわち最良のゼロ代名詞を省略候補とし省略候補及び対応候補の採用を行なう方式の適合率Ｐは、再現率Ｒが２５％程度以上の範囲内で、おおむね（１）の方式より高い値となった。よって省略解析の結果を省略候補として対応付けを行ないもっともらしいものを選択的に出力することで、アライメントの精度を向上させることが可能であることが示される。
【００８２】
（５）の方式の適合率Ｐは、（１）の方式及び（４）の方式より高い値となっている。英文と日本文との間の構造的なずれは、日本語の「ガ格」が省略されることに起因して生じることが多い。そのため、本実施の形態に係る（５）の方式において、「ガ格」のみを省略候補として選択することにより、より高い精度でのアライメントが実現されたものと考えられる。
【００８３】
また、１００対訳文に対して省略解析により４２９個のゼロ代名詞が検出されたが、その精度は５８％であった。省略解析により検出されたゼロ代名詞のうち、（５）の方式により、日本語の１８文について、省略候補がゼロ代名詞に採用された。それらの採用されたゼロ代名詞の精度は７０％であった。
【００８４】
以上のように、本実施の形態の句アライメント装置６０は、省略解析により第１言語文にゼロ代名詞を補って句の対応付けを行なうことにより、対訳文を構成する第１言語文と第２言語文との間の構造的なずれに対して頑強なアライメントを実現することができるようになる。
【００８５】
また、省略解析の結果を省略候補として一時的に第１言語文に補って句の対応付けを行ない、もっともらしい対応候補及びその一端をなす省略候補を、出力すべき対応及び省略候補として採用することにより、アライメントの精度を落とすことなく、構造的なずれに対して頑強なアライメントを実現することができるようになる。
【００８６】
さらに、省略解析の結果のうち、第１言語と第２言語との対訳文において構造的なずれが生じやすいものを選択的に省略候補とすることにより、対訳文の構造的なずれに頑強でかつ高い精度のアライメントを実現することが可能となる。日本語の文においては、「ガ格」のゼロ代名詞を選択的に省略候補とすることにより、高い精度でのアライメントを実現することが可能となる。
【００８７】
さらに、句の対応を選択する際に、同時に省略候補の中からゼロ代名詞を採用することにより、高い精度でゼロ代名詞の同定を行なうことができる。
【００８８】
なお、上記した実施の形態は、日本語と英語との対訳文についてのアライメントを行なうものであった。しかし、対訳文の言語は日本語と英語とに限定されるものではないことは言うまでもない。
【００８９】
なお、上記した句アライメント装置は、純粋なハードウェアでも、コンピュータハードウェア及び当該コンピュータハードウェア上で実行されるプログラムの組合せでも実現可能である。プログラムで実現する場合、上記した機能を実現するためのすべての命令を当該プログラムが含む必要はない。例えば、コンピュータハードウェアの上で動作しているオペレーティングシステムにより提供される基本的機能、又はサードパーティにより提供される、実行時に動的にプログラム本体にリンク可能なルーチンについては、それらを呼び出す機能のみを含むようにしてもよい。要するに、コンピュータハードウェア及び当該コンピュータハードウェア上で利用可能な資源を利用して、上記した各機能を実現できるように当該コンピュータを制御することが可能なプログラムであれば、本発明の技術的範囲に含まれる。
【００９０】
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及び範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】句アライメント装置６０の構成を示すブロック図である。
【図２】省略解析部１００の構成を示すブロック図である。
【図３】採用部１０８の構成を示すブロック図である。
【図４】対訳文４０の依存構造の一例を示す概念図である。
【図５】省略候補３２０が補充された第１言語文の依存構造の一例を示す概念図である。
【図６】対応候補生成部により生成される対応候補の一例を示す概念図である。
【図７】対応候補の別の一例を示す図である。
【図８】一意対応採用部１４０により採用される句の対応の一例を示す概念図である。
【図９】句アライメント装置により生成された対応集合と人手による正解の対応集合との間での、適合率及び再現率の変化を示したグラフである。
【符号の説明】
【００９２】
３０  機械翻訳システム、４０  対訳文、４２  第１言語文、４４  第２言語文、５０  統語解析装置、５２  第１言語パーサ、５４  第２言語パーサ、６０  句アライメント装置、７０  対訳データベース、７６  翻訳エンジン、１００  省略解析部、１０４  翻訳辞書、１０６  対応候補生成部、１０８  採用部、１１０  出力部、１２０  格フレーム辞書、１２２  シソーラス、１２６  格フレーム選択部、１２８  ゼロ代名詞検出部、１３０  先行詞特定部、１３２  省略候補選択部、１３４  省略候補補充部、１４０  一意対応採用部、１４６  内的整合性算出部、１４８  外的整合性算出部、１５０  スコア算出部、１５２  対応選抜部
【図１】
2006058922.tif 000012
【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】
2006058922.tif 000018
【図８】
2006058922.tif 000019
【図９】
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