(57)【要約】概念横断的データベース（図１）を作成し利用する方法であって、語義的に同義の又は同義に近い他の単語又は単語列を識別するために、単語又は単語列の周辺の単語形式を分析することにより言語における単語及び単語列を関連付ける方法を含む方法を提供する。単語及び単語列を関連付ける方法は、ユーザーが供給する単語又は単語列を入力する装置２１０を用いて文書の集まりに問合せを行うステップと、問合せ文字列の左側及び右側のユーザーが定義した量の単語又は単語列を決定するステップと、問合せ文字列の左側及び右側に位置付けられた単語又は単語列の出現頻度を決定するステップと、位置付けられた単語をランク付けするステップとを含む。
2005529386.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
言語における単語及び単語列を関連付ける方法であって、
少なくとも１つの文書を含む文書の集まりを提供するステップと、
分析されるべき単語又は単語列の問合せをユーザーから受信するステップと、
分析されるべき前記問合せを前記文書の集まりにおいて検索し、分析されるべき前記問合せを含む文書を返すステップと、
前記の返された文書において、分析されるべき前記問合せの左側にあるユーザーが定義した量の単語又は単語列或いはその両方を、それらの頻度に基づいて決定し、前記の返された文書における分析されるべき前記問合せの左側の前記単語又は単語列を含む左側署名リストを作成するステップと、
前記左側署名リストを含む前記単語又は単語列の右側にある、ユーザーが定義した量の単語又は単語列或いはその両方を決定し、前記左側署名リストの右側にある前記単語又は単語列を含む左側係留リストを、文書の集まりにおけるそれらの頻度に基づいて作成するステップと、
前記の返された文書において、分析されるべき前記問合せの右側にあるユーザーが定義した数の単語又は単語列或いはその両方を決定し、前記の返された文書における分析されるべき前記問合せの右側の前記単語又は単語列を含む右側署名リストを、それらの頻度に基づいて作成するステップと、
前記右側署名リストを含む前記単語又は単語列の左側にある、ユーザーが定義した数の単語又は単語列或いはその両方を決定し、前記右側署名リストの左側の前記単語又は単語列を含む右側係留リストを、それらの頻度に基づいて作成するステップと、
個々の単語又は単語列が前記左側係留リストに現れる頻度と、個々の単語又は単語列が前記右側係留リストに現れる頻度とに基づいて、結果をランク付けするステップと
を備える方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、結果をランク付けするステップが、個々の単語又は単語列が前記左側係留リストに現れた頻度の総数に、個々の単語又は単語列が前記右側係留リストに現れた頻度の総数を乗ずるステップを含む方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、結果をランク付けするステップが、前記左側係留リストと前記右側係留リストの両方に現れる個々の単語又は単語列について、個々の単語又は単語列が前記左側係留リストに現れた頻度の総数に、個々の単語又は単語列が前記右側係留リストに現れた頻度の総数を加算するステップを含む方法。
【請求項４】
言語における単語及び単語列を関連付ける方法であって、
少なくとも１つの文書を含む文書の集まりを提供するステップと、
分析されるべき単語又は単語列の問合せをユーザーから受信するステップと、
分析されるべき前記問合せを前記文書の集まりにおいて検索し、分析されるべき前記問合せを含む文書を返すステップと、
分析されるべき前記問合せを含む前記返された文書において、分析されるべき前記問合せの左右にあるユーザーが定義した量及び大きさの単語又は単語列或いはその両方を決定するステップと、
１つの又は複数のエントリを含むリストを返すステップであって、前記１つの又は複数のエントリが前記返された文書における前記問合せの左右の前記決定された量の単語を含むステップと、
前記文書の集まりにおいて、前記返されたリストに含まれる前記１つ又は複数のエントリを検索するステップと、
前記返された文書において前記問合せの左右の前記決定された量の単語の中に最も頻繁に現れる単語又は単語列或いはその両方のリストを返すステップと、
を備える方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、２００２年５月３１日に出願された米国特許出願第１０／１５７、８９４号の一部継続出願であり、この米国特許出願は、更に、２００１年３月１６日に出願された米国仮特許出願第６０／２７６、１０７号と、２００１年６月２１日に出願された米国仮特許出願第６０／２９９、４７２号とに基づく優先権を主張して２００１年１２月２１日に出願された米国特許出願第１０／０２４、４７３号の一部継続出願である。これらの出願は全て、参照により本明細書に援用される。
【０００２】
コンピュータ・プログラム・リスト付録
本出願は、２００２年５月３１日に出願され、参照により本明細書に援用される米国特許出願第１０／１５７、８９４号に含まれる付録のコンピュータ・プログラム・リストを含む。
【０００３】
発明の分野
本発明は、情報を１つの状態から別の状態へと変換する際に利用されるデータベースを作成する方法及び装置に関する。好ましい実施の形態において、情報は言語であり、本発明は、言語翻訳システムにおいて利用され得る関連付けデータベースを作成する方法及び装置に関する。
【０００４】
背景
文書を１つの言語から他の言語に自動的に翻訳する装置及び方法が知られている。しかしながら、これらの装置及び方法は、しばしば、文書を１つの言語から他の言語へと正確に翻訳することができず、多大な時間がかかったり、利用に不便であったりする。人間による翻訳のほかに、他の既知の装置として、商業的に入手可能な機械翻訳ソフトウェアがある。これらの既知のシステムは、誤りが起こりやすく、低速且つ不便であるという欠点を有する。既知の翻訳装置及び方法は、テキスト入力に対して常には正確な翻訳を返すことができず、そのために、しばしば、校正や編集のためのユーザーの介入を必要とする。正確な機械翻訳は、単語対単語の文書翻訳を行う装置及び方法を提供するよりも更に複雑である。これらの単語対単語のシステムでは、たいていの場合、翻訳された文書は読者にとってほとんど意味不明である。単語対単語の方法では、誤った単語の選択やつじつまの合わない文法的な単位が生じるためである。
【０００５】
これらの欠点を克服するため、既知の翻訳装置は何十年もの間、辞書的、形態論的、統語的及び語義的なルールの組合せ又はセットに従ってセンテンスの文脈内で訳語を選択することを試みてきた。本技術分野において「ルール・ベースの」機械翻訳（ＭＴ）システムとして知られるこれらのシステムは、ルールに非常に多くの例外が存在するために、常には正確な翻訳を提供することができないという欠点を有する。
【０００６】
ルール・ベースのＭＴに加えて、最近の１０年間には、「用例ベースの」として知られるＭＴ（ＥＢＭＴ）のための新しい方法が開発されてきた。ＥＢＭＴは、言語横断的データベース内の、２つの異なる言語において蓄積されたセンテンス（又は、場合によってはセンテンスの一部）を利用する。翻訳の問合せがデータベース内の文章と適合する場合、ターゲット言語における当該センテンスの翻訳が、別の言語による正確な翻訳を提供するデータベースにより作成される。翻訳の問合せの一部がデータベース内のセンテンスの一部と適合する場合、これらの装置は、ソース言語のセンテンスにマッピングされたセンテンスのどの部分が、問合せの翻訳であるかを正確に決定しようと試みる。
【０００７】
潜在的に無限の言語横断的なセンテンスを有するデータベースが人手により構築されており、常に大方は「不完全」であるために、ＥＢＭＴシステムは、幅広い言語の正確な翻訳を提供することができない。ＥＢＭＴシステムのもう１つの欠点は、部分的な適合が確実には翻訳されないことである。統計的な機械翻訳を利用するシステムは、ターゲット言語のみの大量の文書の集積と翻訳された文書の対とを組み合わせて、言語横断的データベースの作成を自動化しようと試みる。これらのシステムは、いずれも、信頼性の高い翻訳を作り出すために、翻訳された文書の対から十分な数の単語及び単語列の翻訳を確実且つ正確に抽出するアルゴリズムを利用していない。
【０００８】
いくつかの翻訳装置は、ルール・ベースの統計的なＭＴ及び／又はＥＢＭＴのエンジンを組み合せる。この手法の組合せは、いずれかのシステムを単独で用いるより高い正確性もたらし得るが、その結果は、ユーザーによるかなりの介入及び編集なしに利用するには、まだ不十分なものである。
【０００９】
文書を１つの言語から他の言語へ翻訳しようと試みる際に直面する問題は、より一般的には、概念又は情報を表すデータを１つの状態即ち単語から、例えば数学的記号のような、当該概念を表すもう１つの状態のデータへと変換する際の問題に当てはめることが可能である。そのような場合、１つの状態におけるデータを別の状態における同義のデータに関連付ける概念横断的な関連付けデータベースが調べられるべきである。従って、異なる言語又は状態（例えば、単語、単語列、音、動き及びそれらに類似するもの）にある同義の概念を関連付ける辞書又はデータベースを作成し、１つの言語又は状態の文書により伝達される概念を、別の言語又は状態の文書により表される同一又は類似の概念へと翻訳又は変換するための、改良された一層効果的な方法及び装置に対する要望が存在する。
【００１０】
本発明は、概念横断的な関連付けデータベースを用いたコンテンツの操作に関する。具体的には、本発明は、関連付けられた概念のデータベースを作成する方法及び装置を提供し、当該データベースを利用して概念を１つの状態から他の状態へと変換する方法及び装置を提供する。
【００１１】
１つの実施の形態において、例えば、本発明は、言語翻訳データベースを作成する方法及び装置を提供し、該データベースにおいて、２つの言語が、関連付けられた概念のデータベースを形成する。本発明は、また、当該言語データベースを利用して、（概念を表す）文書を１つの言語から他の言語に（又は、より一般的には、１つの状態から他の状態に）変換する方法及び装置を提供する。しかしながら、以下の好ましい実施の形態が示されはするものの、本発明は言語翻訳に限られるものではない。本発明のデータベース作成の態様は、何らかの方法で関係付けられてはいるが別の状態で表現される任意の概念に適用可能であり、本発明の変換の態様は、１つの状態から他の状態への概念の正確な翻訳に適用可能である。
【００１２】
もう１つの実施の形態において、本発明のデータベース作成の態様は、人工知能アプリケーションでの利用のために、単一の言語内の概念間の関連付けと、それらの概念相互の関係とを作成するためにも利用され得る。
【００１３】
言語翻訳の実施の形態への本発明の適用を、以下に説明する。本明細書において利用される変換、翻訳及び操作に関する用語は、互いに交換可能であり、広い意味で用いられる。
【００１４】
発明の概要
本発明の１つの目的は、概念横断的な関連付けデータベースを作成し補充する方法及び装置を提供することにより、１つの言語又は状態から他の言語又は状態への能率の良い文書の翻訳を促進することである。これらのデータベースは、一般に、特定の概念又は情報を表す第１の形態又は状態のデータを、同一の概念又は状態を表す第２の形態又は状態のデータに関連付ける。
【００１５】
本発明のもう１つの目的は、第１及び第２の文書が実質的に同一の概念又は情報を表す結果となるよう、第１の状態、形態又は言語のデータを含む第１の文書から、第２の状態、形態又は言語のデータを含む第２の文書を作成する方法及び装置を提供することにより、１つの言語又は状態から他の言語又は状態への文書の翻訳を促進することである。
【００１６】
本発明の更にもう１つの目的は、第１及び第２の文書が実質的に同一の概念又は情報を表す結果となるよう、第１の状態、形態又は言語のデータを含む第１の文書から、第２の状態、形態又は言語のデータを含む第２の文書を作成する方法及び装置であって、概念横断的な関連付けデータベースの利用を含む方法及び装置を提供することにより、１つの言語又は状態から他の言語又は状態への文書の翻訳を促進することである。
【００１７】
本発明の更にもう１つの目的は、リアルタイムな方法での文書の翻訳（広い意味では、１つの状態から他の状態への概念の変換）を提供することである。
本発明の更にもう１つの目的は、１つの状態から他の状態への情報の変換に利用されるデータベースを作成するための方法及び装置を提供することである。好ましい実施の形態において、情報は言語であり、本発明は、言語翻訳システムにおいて利用され得る関連付けデータベースを作成する方法及び装置に関する。
【００１８】
本発明は、概念横断的データベースを作成する方法及び装置を提供することにより、これらの及び他の目的を達成する。概念横断的データベースを作成する方法及び装置は、それぞれ異なる言語ではあるが実質的に同一の概念を表す２つ又はそれ以上の文書を提供するステップを含み得る。文書は、同一のテキストの正確な翻訳、即ち平行なテキスト文書であっても、概ね関連付けられたテキストを含む翻訳、即ち同等のテキスト文書であってもよい。本発明は、利用可能な言語横断的な文書のうち、第１の言語において複数回出現する全ての単語及び単語列の少なくとも第１及び第２の出現を選択する。本発明は、次いで、第２の言語の文書のなかで、第１の言語の文書において選択された単語及び単語列の第１及び第２の出現と対応する、少なくとも第１の単語範囲及び第２の単語範囲を選択する。次に、本発明は、第１の単語範囲において見出された単語及び単語列と、第２の単語範囲において見出された単語及び単語列とを比較し、両方の単語範囲に共通の単語及び単語列を特定して、特定された共通の単語及び単語列を概念横断的データベースに格納する。本発明は、その後、概念横断的データベースにおいて、第２の言語の２つの範囲において特定された共通の単語又は単語列を、第１の言語において選択された単語又は単語列と関連付け、以下に詳細に説明する方法で調整された関連付け頻度（再出現の数）を用いてランク付けする。平行な又は同等のテキストにおいて言語間で共通の単語及び単語列を検査することにより、データベースは、様々な異なる言語の平行な又は同等のテキストが多く利用可能であればあるほど、より多くの関連付けを解決する。
【００１９】
本発明は、また、文書を１つの状態から他の状態に変換する方法及び装置を提供することにより、これらの及び他の目的を達成する。本発明は、第２の言語のデータ・セグメントと関連付けられた第１の言語のデータ・セグメントからなる（上記の方法で又は手動で作成された）データベースを提供する。本発明は、上述のデータベースにアクセスし、該文書の最初の単語から始まる、翻訳されるべき文書中で（単語数で測定される）最長の単語列であって、データベース内に存在する単語列を識別することにより、テキストを翻訳する。システムは、次に、データベースから、第１の言語の文書から特定された単語列と関連付けられた第２の言語の単語列を検索する。システムは、データベースに存在し且つ文書内の先に識別された単語列と重複する単語（又は単語列）を有する、文書内の第２の単語列を選択した上で、データベースから、第１の言語における第２の単語列と関連付けられた第２の言語の単語列を検索する。第２の言語における単語列の関連付けが重複する単語（又は複数の単語）を有する場合、第２の言語における単語列の関連付けは、翻訳を形成するために（重複部分の冗長性を排除して）組み合わされる。重複する単語が存在しない場合、第１の言語の単語列に対する第２の言語の他の関連付けが取り出され、単語の重複による組合せが見つかるまで検査される。第１の言語の文書における次の単語列は、データベース内で、先に識別された第１の言語の単語列と重複する単語（又は複数の単語）を有する最長の単語列を見出すことにより選択され、第１の言語の文書全体が第２の言語の文書に翻訳されるまで上記のプロセスが続けられる。
【００２０】
本発明は、また、２つ又はそれ以上の単語又は単語列の関連付けを決定するために頻度テーブルを作成し、該頻度テーブルは、１つの状態から他の状態へのコンテンツ変換に関するアプリケーションを含む他のアプリケーションにおいて利用され得る。頻度テーブルは、所与の状態（例えば、所与の言語）における文書を調査し、テキスト内の単語又は単語列の近接性に基づいて、２つの単語及び／又は単語列が関連する頻度を決定することにより作成される。従って、例えば、英語の頻度テーブル内のテキストを調査することにより、「エベレスト山」（“Ｍｏｕｎｔ Ｅｖｅｒｅｓｔ”）というフレーズに関連する単語及び単語列である、例えば「山」（“ｍｏｕｎｔａｉｎ”）、「世界最高地点」（“ｈｉｇｈｅｓｔ  ｐｌａｃｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｗｏｒｌｄ”）、「雪」（“ｓｎｏｗ”）、「登る」（“ｃｌｉｍｂ”）、「死者」（“ｐｅｏｐｌｅ  ｄｉｅｄ”）及び「寒い」（“ｃｏｌｄ”）に対する関連付けが決定される。これらの頻度テーブルは、２つ又はそれ以上の頻度テーブルにおける共通の関連付けを識別することにより質問に回答するスマート・アプリケーションにおいて、任意の数の方法で利用され得る。スマート・アプリケーションのために作成されるデータベースは、単一の言語の文書から（又は、言語横断的なテキストを用いて）構築され得る。
【００２１】
発明の詳細な説明
本発明は、概念横断的データベースを作成及び補充し、該概念横断的データベースを用いて第１の言語又は状態から第２の言語又は状態へと文書を翻訳する方法及び装置を提供する。本明細書における文書とは、何らかの媒体に固定された記号及び文字により表される概念としての情報の集まりである。例えば、文書は、磁気媒体又は光媒体に蓄積された電子文書であってもよく、本のような紙の文書であってもよい。文書に含まれる記号及び文字は、文書のユーザーにより理解されることを意図された１つ又はそれ以上の表現系を用いて表現される概念及び情報を表す。本発明は、第１の状態の文書、即ち１つの表現系で表現された情報を含む文書を操作して、第２の状態の文書、即ち第２の表現系を用いて表現された実質的に同一の情報を含む文書を作り出す。従って、本発明は、例えば、英語、ヘブライ語及び広東語などの文語及び口語から他の言語へ、といった表現系間の文書の操作又は翻訳が可能である。
【００２２】
コンテンツ変換又はコンテンツ操作の本発明に係る方法を実現するシステム又は装置は、図２に示されるコンピュータ・システム２００であり得る。コンピュータ・システム２００は、バス２１４を介してメモリ２０８、入力装置２１０及び出力装置２１２に結合されたプロセッサ２０２を備える。コンピュータ・システム２００は、また、記憶装置２０４及びネットワーク・インターフェース２０６を備える。プロセッサ２０２は、メモリ２０８に格納されたデータ及びプログラムにアクセスする。メモリ２０８に含まれるプログラムを実行することにより、プロセッサは、コンピュータ・システム２００を制御し、データを操作したり、例えば入力装置２１０、出力装置２１２、記憶装置２０４、ネットワーク・インターフェース２０６及びメモリ２０８を含む装置を制御したりするためのステップを実行することができる。メモリ２０８に格納されたプログラムは、例えばコンテンツ変換、単語及び単語列の関連付け、データベースの作成及び補充方法といった、本発明に係る方法を実行するステップを含む。
【００２３】
記憶装置２０４は、メモリ２０８及びプロセッサ２０２により後に取り出されるための情報を記録及び格納し、例えば不揮発性メモリ・デバイス、磁気ディスク・ドライブ、テープ・ドライブ及び光記憶装置などの本技術分野で知られる記憶装置を含み得る。記憶装置２０４は、プロセッサ２０２による利用のためにメモリ２０８に伝達され得るデータベースを含むプログラム及びデータを格納し得る。プロセッサ２０２によるアクセス及び操作のために、完全なデータベース又はデータベースの一部がメモリ２０８に伝達され得る。ネットワーク・インターフェース２０６は、コンピュータ・システム２００と、例えばインターネットなどのネットワーク２１６との間のインターフェースを提供し、コンピュータ・システム２００からの信号をネットワーク２１６で伝達可能なフォーマットに変換し、又はその逆に変換する。入力装置２１０は、メモリ２０８及び記憶装置２０４にデータを入力するための、例えばキーボード及びスキャナを含み得る。入力されるデータには、分析及びコンテンツ変換のために文書データベースに格納されるべき文書のテキストが含まれ得る。出力装置２１２は、コンピュータ・システムのユーザーに情報を提示する装置を含み、例えば、モニター画面及びプリンターを含み得る。
【００２４】
データベース作成方法及び装置、並びに変換方法及び装置を含む本発明の詳細な説明を以下に記載する。
【００２５】
データベース作成方法及び装置
本発明に係る方法は、文書コンテンツの操作のために概念横断的データベースを利用する。図１は、概念横断的データベースの１つの実施の形態を示す。この概念横断的データベースの実施の形態は、列１及び２に、関連付けられたデータ・セグメントのリストを含む。データ・セグメントは、表現系において特定の概念又は情報を表す記号、又は文字のグループである。文書における表現系が例えば言語である場合、セグメントは単語又は単語列になり得る。従って、列１における系Ａのセグメントは、様々な概念及び概念の組合せを表す、仮定としての表現系Ａにおけるデータ・セグメントＤａ１、Ｄａ２、Ｄａ３及びＤａ４である。列２における系Ｂのセグメントは、仮定としての表現系Ｂにおいて様々な概念及びそれらの概念の何らかの組合せ表すデータ・セグメントＤｂ１、Ｄｂ３、Ｄｂ４、Ｄｂ５、Ｄｂ７、Ｄｂ９、Ｄｂ１０及びＤｂ１２であり、それらは、表現系Ａのデータ・セグメントとの関連付け頻度により並べられている。列３は、言語Ｂの単数又は複数のセグメントが言語Ａにおいてリスト化された（単数又は複数の）セグメントと関連付けられる回数である直接頻度を示す。列４は、言語Ｂの（単数又は複数の）セグメントが言語Ａの（単数又は複数の）セグメントと関連付けられた回数を示すものであって、以下により詳細に説明するように、（単数又は複数の）セグメントがより大きなセグメントの一部として関連付けられた回数を引いた後の頻度である、減算後の頻度を示す。
【００２６】
図１に示すように、例えばＤａ１のような単一のセグメントが、Ｄｂ１、Ｄｂ３及びＤＢ４を併せたものである複数のセグメントに最も適切に関連付けられることがあり得る。データ・セグメント間の（本明細書に記載されるような）減算後の頻度が高くなればなるほど、系Ａのセグメントが系Ｂのセグメントと同義である確率が高まる。出現の総数により調整された頻度を測定することに加え、調整された頻度は、また、例えば、系Ａの特定のセグメントが系Ｂの特定のセグメントに対応した回数の割合を計算することによっても測定され得る。文書を翻訳するためにデータベースが利用される場合、最高ランクを付けられた関連するセグメントが、処理の最初にデータベースから取り出される。しかしながら、翻訳のために関連付けられたセグメントの組合せを検査するために利用される方法は、大抵の場合、（以下に説明する通り、）別のより低いランクの関連付けが検査されるべきことを決定する。なぜなら、より高いランクの関連付けを検査すると、利用することができないからである。例えば、データベースがＤａ１に対する関連付けの問合せを受けた場合、Ｄｂ１＋Ｄｂ３＋Ｄｂ４を返す。翻訳のためにデータ・セグメントを正確に組み合せる処理により、Ｄｂ１＋Ｄｂ３＋Ｄｂ４が利用できないと決定された場合、該データベースは、次に、翻訳のために、もう１つの関連付けられたセグメントとの正確な組合せを検査するよう、Ｄｂ９＋Ｄｂ１０を返す。
【００２７】
一般に、本発明に係る概念横断的データベースの作成方法は、平行な又は同等のテキストの調査及び処理を含む。本発明に係る方法及び装置は、２つの状態間の関連付け即ち正確な変換、又は、より詳細には、１つの状態で表現される概念と他の状態で表現される概念との関連付けを含むデータベースを作成するように利用される。より多くの文書が本発明により検査及び処理されるにつれて、２つの状態間の翻訳及び他の同等の関連付けはより強く、即ちより頻繁になる。十分に多くの文書の「用例」を処理することにより、最も共通の（また、或る意味では正確な）関連付けが明らかになり、該方法及び装置が変換の目的のために利用可能となるからである。
【００２８】
本発明の１つの実施の形態において、２つの状態は言語（例えば、英語、ヘブライ語、中国語など）を表し、本発明は、１つの言語の単語及び単語列をもう１つの言語の対応する訳語と相関させる言語横断的データベースを作成する。単語列は連続する近接した単語のグループとして定義され得、しばしば、句読点や、言語表現において利用される任意の他のマークを含む。この例において、本発明は、２つの言語による文書を調査し、両言語において繰返される個々の単語又は単語列の翻訳のデータベースを作成することにより、データベースを作成する。しかし、本発明は、言語翻訳に限定される必要は無い。本発明は、ユーザーが概念のデータベースを作成し、それらの概念を他の異なる概念に階層的な方法で関連付けることを可能とする。従って、概念は他の概念と関連付けられ、出現頻度に従って評価される。出現頻度に与えられる具体的な重み付けと、そのように作成されたデータベースに適用される利用方法とは、ユーザーの要求に応じて異なり得る。
【００２９】
例えば、テキストを１つの言語から他の言語に変換する状況において、本発明は、英語と中国語との間の単語及び単語列の言語翻訳を作り出すよう動作する。本発明は、２つの言語間の単語及び単語列の関連付けのランキングを返す。十分な用例が与えられた場合、最も頻繁に出現する単語又は単語列が、英語の単語又は単語列の中国語の同義語のうちの１つとなる。しかしながら、本発明は、また、当該英語の単語又は単語列に対して中国語の他の関連付けを返し、ユーザーは要望に応じてそれらの関連付けを操作し得る。例えば、本発明に従って処理された場合、「山」（“ｍｏｕｎｔａｉｎ”）という単語は、調査されている言語における中国語の単語及び単語列のリストを返し得る。「山」（“ｍｏｕｎｔａｉｎ”）という単語の中国語の同義語が最高にランクされる可能性が最も高いが、本発明は、例えば、「雪」（“ｓｎｏｗ”）、「スキー」（“ｓｋｉ”）、「危険なスポーツ」（“ａ  ｄａｎｇｅｒｏｕｓ  ｓｐｏｒｔ”）、「世界最高の場所」（“ｔｈｅ  ｈｉｇｈｅｓｔ  ｐｏｉｎｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｗｏｒｌｄ”）又は「エベレスト山」（“Ｍｔ．  Ｅｖｅｒｅｓｔ”）といったような、「山」（“ｍｏｕｎｔａｉｎ”）と関連付けられた他の外国語の単語又は単語列を返す。おそらく「山」（“ｍｏｕｎｔａｉｎ”）の翻訳より下にランクされるこれらの単語及び単語列は、ユーザーの要望に従って操作され得る。従って、本発明は、自動的な関連付けデータベース作成装置となる。最強の関連付けは、ある意味では「翻訳」又は「変換」を表すが、他の頻繁な（しかし弱い）関連付けは、調査される概念と密接に関連する概念を表す。従って、データベースは、本技術分野において周知である人工知能アプリケーションを利用するシステムにより利用され得る。それらのシステムは、現在、人手により作成された不完全な概念データベース又は存在論を、アプリケーションのための「ニューラルネットワーク」として利用している。人工知能アプリケーションのための関連付けられた概念のデータベースは、単一の言語の文書から、任意のユーザー定義による範囲を用いて構築され得る。
【００３０】
本発明のもう１つの実施の形態は、従来技術において容易に入手可能なタイプのパーソナル・コンピュータ・システムのような演算装置を利用する。演算装置は、典型的には、（スタンドアロン又はネットワーク環境における）一般的なパーソナル・コンピュータであるが、ＰＤＡ、無線装置、サーバ、メインフレーム及びそれらに類似するもののような他の演算装置も同様に意図される。しかしながら、本発明に係る方法及び装置は、そのような演算装置を利用する必要がなく、横断的関連付けの手動による作成を含む他の手段により容易に実現され得る。文書の「用例」を拡大して横断的関連付けデータベースを作成するために連続する文書を調査する方法は様々であり、文書は、分析及び操作のために、手作業により、オートフィーダー（例えば、従来技術において知られる自動紙補填器）により、或いは、例えばＷｅｂクローラーのような、関連文書を自動的に探し出すインターネット上の検索技術を用いることにより整備されてもよい。
【００３１】
本発明は、平行なテキストに加え（又は、その代りに）、同等のテキストを調査することによっても関連付けデータベースを作成できることに注意すべきである。更に、本方法は、言語内で繰返される単語又は単語列を検索する際に、利用可能な全ての文書を集合的に調べる。
【００３２】
データベース構築
本発明において、文書は、データベース構築の目的で調査される。文書の入力後（ここでも、２つの異なる言語で同一のテキストを表す文書の対が入力される）、本明細書に記載された方法及び／又は装置を用いて作成プロセスが開始する。
【００３３】
例示のために、文書は、異なる２つの言語において同一のコンテンツ（又は、一般的な意味でいう概念）を含むものと仮定する。文書Ａは言語Ａで書かれ、文書Ｂは言語Ｂで書かれている。文書は、以下のテキストを含む。
【００３４】
【表１】
2005529386.tif 000003
【００３５】
本発明の最初のステップは、任意の所与の単語又は単語列に対する可能性のある関連付けの凡その位置を決定するために、単語範囲を計算することである。言語間の単語対単語の分析だけでは生産的な結果が得られず（即ち、文書Ａの単語１は、文書Ｂの単語１の文字通りの翻訳としては存在しないことが多い）、また、或る言語のセンテンス構造は、同等の概念を、センテンス内の他の言語とは異なる位置（又は順番）に有し得るため、本発明に係るデータベース作成技術は、第１の言語における個々の単語又は単語列を、第２の言語による文書の選択された範囲内に見出される全ての単語及び単語列と関連付ける。これは、言語が、概念を別の言語より長い又は短い単語列で表現することが多いという理由からも重要である。範囲は２つの文書を調査することにより決定され、第２の文書内の単語及び単語列を、第１の文書内の単語及び単語列と比較するために利用される。即ち、第２の文書における単語又は単語列の範囲は、第１の文書における個々の単語及び単語列に対する可能性のある関連付けとして調査される。範囲を検査することにより、データベース作成技術は、第１の言語の単語及び単語列と等しい又はそれらを翻訳する、幾つかの第２の言語の単語又は単語列を決定する。
【００３６】
第１の言語の文書に含まれる任意の所与の単語又は単語列に対する関連付けを探すための第２の言語の文書における範囲を定めるためには、２つの属性を決定しなければならない。第１の属性は、第２の文書における範囲の値即ち大きさであり、範囲内の単語の数により測定される。第２の属性は、第２の文書における範囲の位置であり、範囲の中間点の配置により決定される。両属性はユーザーにより定義されるが、好ましい実施の形態の例が以下に提案される。範囲の大きさ及び位置を定義するにあたり、分析されている第１の言語のセグメントに対する第２の言語の単語又は単語列の訳語が高い確率で含まれることを保証することが目的となる。
【００３７】
範囲の大きさ即ち値を決定するために、文書内の単語数に基づく釣鐘曲線の偏差のような、一般的な統計手法を含む様々な手法が利用され得る。釣鐘曲線のような統計手法において、文書の最初及び最後の範囲は、文書の途中における範囲よりも小さくなる。範囲に対する頻度が釣鐘型であることは、訳語が文書内の単語の絶対数に従って取り出されるにせよ、文書内の単語の特定の割合に従って取り出されるにせよ、訳語を推定する妥当なチャンスを与える。例えば「ステップ」手法のような、範囲を計算する他の方法も存在する。この手法では、範囲が、特定のパーセンテージの単語を含む場合に第１のレベルに存在し、他の割合の単語を含む場合に第２のより高いレベルに存在し、最後の割合の単語を含む場合に第１のレベルと等しい第３のレベルに存在する。ここでも、第１の言語において分析されている単語又は単語列に対する有用な関連付けを得るために、全ての範囲の属性はユーザーが定義可能であり、又は他の可能なパラメータに従って定められ得る。
【００３８】
第２の言語の文書における範囲の位置は、２つの文書に含まれる単語数の比較により変化する。範囲の位置決定のために文書として適切なものは、ユーザーにより定義されるが、例えば、ニュース記事、本の章、及び任意の他の個別に識別可能なコンテンツの単位であって、複数のデータ・セグメントからなるものである。２つの文書の単語数がほぼ同じである場合、第２の言語における範囲の位置は、第１の言語において分析されている単語又は単語列の位置とほぼ対応する。２つの文書の単語数が同じではない場合、範囲の位置を正しく決定するために比率が利用され得る。例えば、文書Ａが５０単語を含み文書Ｂが１００単語を含む場合、２つの文書間の比率は１：２である。文書Ａの中間点は２５単語目であるが、文書Ａの２５番目の単語を分析する場合に、この中間点（２５単語目）を文書Ｂの範囲の中間点の配置として利用することは効果的ではない。なぜなら、この位置（２５単語目）は、文書Ｂの中間点ではないからである。代わりに、文書Ａの２５番目の単語を分析するための文書Ｂの範囲の中間点は、２つの文書間の単語の比率（即ち、２５×２／１＝５０）により、文書Ｂの中間点を手動で配置することにより、又は他の手法により決定され得る。
【００３９】
文書において単語又は単語列の位置を探し、上記の範囲内にある全ての単語又は単語列に注意することにより、本発明に係るデータベース作成技術は、第一の文書において分析されている個々の単語又は単語列を翻訳する可能性のある、第２の言語の文書中の可能性のある単語又は単語列のセットを返す。本発明に係るデータベース作成技術が利用されると、関連付け頻度が作成されるために、可能性のある訳語として適する単語及び単語列のセットが狭められる。そのため、本発明は、文書の対を調査した後で、１つの言語の単語及び単語列のもう１つの言語の単語及び単語列に対する関連付け頻度を作成する。本発明に従って多数の文書の対が調査される（それにより、多数の用例が作られる）と、言語横断的関連データベース作成技術は、任意の１つの単語又は単語列に対し、ますます高い関連付け頻度を返すようになる。十分に多くの用例が作られた後には、最も高い関連付け頻度が、潜在的な翻訳となる。もちろん、関連付け頻度が正確な訳語であるとみなされる最終的なポイントはユーザーによる定義であり、他の解釈的な翻訳手法（例えば、２００１年３月１６日に出願され、参照により本明細書に援用される、「コンテンツ操作方法及び装置」と題された米国仮特許出願第６０／２７６、１０７号に記載されたような技法）が必要とされる。
【００４０】
上記の通り、本発明は、単語だけではなく単語列（複数の単語）をも検査する。上記の通り、単語列は、全ての句読点、及び出現する他のマークを含む。第１の言語における一つの単語が分析された後、本発明に係るデータベース作成技法は、２つの単語による単語列を分析し、次に３つの単語による単語列といったように１つずつ増加させる方法で分析する。この手法は、しばしば起こるように、或る言語の単語又は単語列を他の言語のより短い又は長い単語列（又は単語）に翻訳するような翻訳を可能とする。単語又は単語列が、第１の言語の全ての利用可能な文書において一度しか出現しない場合、プロセスは直ちに次の単語又は単語列の分析に進み、分析サイクルが再び行われる。全ての利用可能な平行又は同等のテキストにおいて、第１の言語で複数回出現する全ての単語又は単語列が分析されると、分析が停止する。
【００４１】
ある意味において、単語又は単語列の繰り返しを探すことを目的に、任意の数の文書が集積され、単一の文書であるかのように扱われ得る。要するに、繰返されない単語又は単語列は、全ての利用可能な平行又は同等のテキストにおいて一度しか出現してはならない。加えて、もう１つの実施の形態にあるように、全ての利用可能な同等の及び平行な文書において２回以上出現したか否かに関わらず、個々の単語及び単語列に対応する範囲を調査することが可能である。もう１つの実施の形態にあるように、データベースは、問合せの一部である特定の単語及び単語列を解決することにより構築され得る。翻訳のために単語及び単語列が入力されると、本発明は、ウェブ・クローラー及び他の装置を用いてインターネット上の言語横断的テキストを見つけ出すことにより、更に、最終的には問合せの分析と利用可能な言語横断的素材の不足とに基づいてユーザーに欠けている関連付けを要求することにより、メモリに格納された言語横断的文書において、未だ分析されていない単語又は単語列の複数の出現を探すことが可能である。
【００４２】
本発明は、このように、（単語列における）単語の正確な位置付けに基づいて単語列を分析する方法で動作し、話し言葉の区切り、文体又は省略形といった文法的な特異性だけではなく単語選択の文脈を考慮する方法で動作することも可能である。これらの単語列の関連付けは、本明細書に記載されるような翻訳処理を提供する二重重複翻訳手法にとっても有用である。
【００４３】
本発明は、より大きな単語列のサブセットである単語又は単語列が、より大きな単語列の関連付けとして常に返される状況を許容できることに注意することが重要である。本発明は、頻度の応答を処理することにより、これらのパターンを補償する。例えば、正式な名前は、場合により、完全な形（例えば、“Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ”）で表示されたり、名前又は苗字で省略されたり（“Ｊｏｈｎ“又は”Ｄｏｅ“）、他の方法で省略されたりする（”Ｍｒ．  Ｄｏｅ“）。単語列を構成する単語は、フレーズの一部としても必ず別個に数えられるため、本発明は、文字列の応答よりも個々の単語の応答を返す可能性が高い（即ち、フルネームの文字列である”Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ“よりも名前又は苗字を返すことが多い）ので、ランキングを変更するメカニズムが利用されなければならない。例えば、任意の文書において、”Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ”という名前は１００回出現し得るのに対し、”Ｊｏｈｎ”は単独で又はＪｏｈｎ  Ｄｏｅの一部として１２０回出現し得るし、”Ｄｏｅ”は単独で又はＪｏｈｎ  Ｄｏｅの一部として１１０回出現し得る。”Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ”という単語列の分析を試みる場合には常に、（本発明に従う）通常の翻訳の応答では、”Ｊｏｈｎ”が”Ｄｏｅ”より高くランク付けされ、それらの単語はいずれも”Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ”という単語列より高くランク付けされる。より大きな単語列の出現回数をサブセット（又は個別の応答）の出現から引くことにより、正しい順序付けが達成され得る（もちろん、同様の結果を得るために他の方法が利用されてもよい）。従って、１２０（”Ｊｏｈｎ”という単語の出現回数）から１００（”Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ”という単語の出現回数）を引くことにより、”Ｊｏｈｎ”に対する訂正された応答は２０となる。この分析の適用は、（この単語列を分析し、翻訳しようとする場合に）”Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ”という文字列の出現回数として１００、”Ｊｏｈｎ”という単語について２０、”Ｄｏｅ”という単語列について１０をもたらし、正確な関連付けを作成する。
【００４４】
この問題は、正式な名前に限られず、一般的なフレーズにおいて、多くの異なるテキストでしばしば発生することに注意すべきである。例えば、「私はあなたを愛する」（”Ｉ  ｌｏｖｅ  ｙｏｕ”）という単語列が他の言語における最も頻繁な文字列の関連付けに翻訳される度に、他の言語における「愛する」（”ｌｏｖｅ”）に対する単語もまた、毎回個別に関連付けられる。更に、分析される他のテキストにおいてその単語列が違うように翻訳される場合、「愛する」（”ｌｏｖｅ”）という単語は再び関連付けられ得る。これは分析をゆがませ、第１の言語の「私はあなたを愛する」（”Ｉ  ｌｏｖｅ  ｙｏｕ”）の翻訳として、第２の言語における「私はあなたを愛する」（”Ｉ  ｌｏｖｅ  ｙｏｕ”）の代わりに、第２の言語における「愛する」（”ｌｏｖｅ”）という単語を返す。従って、ここでも、システムは、より大きな単語列の関連付けにランクを付ける際に、より大きな単語列の関連付けの出現回数を、全てのサブセットの関連付けの頻度から引かなければならない。これらの概念も、図１に反映されている。
【００４５】
加えて、データベースは、単語又は単語列に対する関連付け頻度を数える際に、”ｉｔ”、“ａｎ”、“ａ”、”ｏｆ”、”ａｓ”、”ｉｎ”及びそれらに類似するもののような一般的な単語、或いは任意の一般的な単語を無視するよう指示され得る。これは、さもなければ任意の所与の範囲の一部として一般的な単語が非常に多く出現することによりゆがめられてしまうような、真の関連付け頻度をより正確に反映する。これは、必要以上の減算計算を行うことなしに、本発明に係る関連付けデータベース作成手法が、一般的な単語が分析をゆがませることを防止することを可能とする。これらの又は任意の他の一般的な単語が関連付けデータベースから「減算」されない場合、それらは適切でない限り最終的な翻訳として承認されないことに注意すべきである。なぜなら、本明細書において更に詳述される二重重複処理がそれを受け付けないからである。
【００４６】
単語及び単語列の共通の出現回数の正確な反映を保証するために、関連付け頻度を調整するための他の計算が行われ得ることに注意すべきである。例えば、分析される単語の範囲が重複する場合、二重に数えることを避けるための調整が適切であり得る。これらのケースにおいて、より正確な関連付け頻度を構築するためには、調整が行われることが望ましい。本発明に従って概念横断的データベースを作成し補充する方法及び装置の実施の形態の例を、上記に例示した２つの文書を用いて記載する。表は、以下の通りに再作成される。
【００４７】
【表２】
2005529386.tif 000004
【００４８】
この実施の形態は、単一の文書のみにおいて繰返される単語及び単語列に集中しているが、これは主に例示のためである点にも注意すべきである。繰返される単語及び単語列は、集められた全ての利用可能な平行な及び同等のテキストを用いて分析される。
【００４９】
上記にリスト化された２つの文書（第１の言語Ａ及び第２の言語Ｂ）を用いて、データベース作成手法のための以下のステップが行われる。
ステップ１  まず、範囲の大きさ及び位置が決定される。上記のとおり、大きさ及び位置はユーザーにより定義可能であり、又は、様々な方法により概算される。２つの文書の単語数は、ほぼ同じである（文書Ａは１０単語、文書Ｂは８単語である）ため、範囲の中間点を文書Ａにおける単語又は単語列の位置と対応するよう決定する。（注：文書間の単語数の比率が８０％であるため、範囲の位置は、代わりに、分数４／５を適用して決定されることもあり得る）。この例では、範囲の大きさ即ち値が３である場合に、釣鐘曲線に近似する最良の結果がもたらされる。範囲は、文書の最初及び最後において（＋／−）１され、途中において（＋／−）２される。しかしながら、上記の通り、範囲（又は範囲を決定するために用いられる方法）は完全にユーザー定義による。
【００５０】
ステップ２  次に、文書Ａの最初の単語が調査され、文書におけるその単語の出現回数を決定するために文書Ａが検査される。この例では、文書Ａの最初の単語はＸであり、Ｘは文書Ａにおいて位置１、４及び９に３回出現する。単語又は単語列の位置番号は、単に文書における他の単語に対する単語又は単語列の位置である。従って、位置番号は、文書内の句読点を無視した単語数に対応する。例えば、文書が１０個の単語を含み、「王」（“ｋｉｎｇ”）という単語が２回出現する場合、「王」（“ｋｉｎｇ”）という単語の位置番号は、単に、（１０個の単語のうちで）当該単語が現れる位置である。
【００５１】
単語Ｘは文書内に２回以上出現するため、処理は次のステップに進む。単語Ｘが１回しか出現しない場合、その単語はスキップされて、処理は次の単語に進み、作成処理が続けられる。
【００５２】
ステップ３  第１の言語の位置１にある単語Ｘに対する第２の言語の可能性のある翻訳が返される。即ち、文書Ｂに範囲を適用することにより、文書Ｂの位置１及び２（１＋／−１）にある単語である（文書Ｂの位置１及び２にある）ＡＡ及びＢＢが返される。Ｘに対する可能性のある翻訳又は関係のある関連付けとして、全ての可能性のある組合せであるＡＡ、ＢＢ及びＡＡ  ＢＢ（単語列の組合せとして）が返される。従って、Ｘ１（単語Ｘの最初の出現）は、関連付けとしてＡＡ、ＢＢ及びＡＡ  ＢＢを返す。
【００５３】
ステップ４  単語Ｘの次の位置が分析される。この単語（Ｘ２）は位置４に出現する。位置４は文書の中心に近いため、範囲は（上記で定められた通り）位置４の両側の２単語になる。文書Ｂにおいて単語４が探され、範囲（＋／−）２が適用されることにより、可能性のある関連付け、即ち、単語４の前の２単語及び単語４の後の２単語が返される。従って、位置２、３、４、５及び６にある単語が返される。これらの位置は、文書Ｂの単語ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ及びＦＦに対応する。これらの単語（及びそれらを組み合せた単語列）の全ての前方向の順列が考慮され、従って、Ｘ２は、可能性のある関連付けとして、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ及びＥＥ  ＦＦを返す。
【００５４】
ステップ５  Ｘの第１の出現（位置１）に対する応答が、Ｘの第２の出現（位置４）に対する応答と比較され、適合が決定される。２つの範囲が重複した際に起こる同一の単語又は単語列を含む応答は、１回の出現に減らされなければならないことに注意すべきである。例えば、この例において、位置２の単語はＢＢであり、これは、（範囲により処理された際に）Ｘの最初の出現と、（範囲により処理された際に）Ｘの２回目の出現との両方に返される。Ｘ１及びＸ２の両方についてこの同一の単語位置が返されるため、単語は１回の出現として数えられる。しかし、重複する範囲において同一の単語が返されても、２つの異なる単語位置から返される場合には、単語は２回数えられ、関連付け頻度が記録される。この場合、Ｘ１及びＸ２に対する関連付けの応答の両方にＡＡがあるため、単語Ｘに対する応答はＡＡである。関連付けの応答の両方に現れる他の単語としてＢＢがあるが、上記の通り、この単語はＸの１回目及び２回目の出現における範囲の操作により到達される同じ位置にある（即ち、同一の単語である）ため、無視される。
【００５５】
ステップ６  単語Ｘの次の位置（位置９）（Ｘ３）が分析される。（文書の最後に近いため）範囲（＋／−）１を適用することにより、文書Ｂの位置８、９及び１０における関連付けが返される。文書Ｂは８つの位置しか有さないため、結果は切り捨てられ、Ｘに対する可能性のある値として単語位置８のＣＣのみが返される。（注：代わりに、ユーザーが定義したパラメータが、分析の一部として最低２文字を要求してもよく、その場合、位置８と、次に近い位置（位置７のＧＧである）とが返される）。
【００５６】
Ｘ３に対する応答とＸ１に対する応答とを比べると、適合しないため、関連付けは存在しないことがわかる。
ステップ７  単語Ｘの次の位置が分析されるが、文書Ａにはこれ以上単語Ｘが出現しない。この時点で、文書Ａの単語Ｘについて、文書Ｂの単語ＡＡへの関連付け頻度１が確定する。
【００５７】
ステップ８  単語Ｘがこれ以上出現しないため、処理は１単語増やして、単語列を検査する。この場合、調査される単語列は、文書Ａの最初の２単語である“ＸＹ”である。このフレーズに対し、ステップ２−７に記載されたのと同じ手法が適用される。
【００５８】
ステップ９  文書Ａを調べることにより、単語列ＸＹの出現が一度しかないことがわかる。この時点で、１つずつ増やす処理は停止し、データベース作成は行われない。最終点に到達したため、この場合には文書Ａの位置２にある単語“Ｙ”である次の単語が調査される（単語列に適合するものが無い場合にはいつでも、この処理が行われる）。
【００５９】
ステップ１０  単語“Ｙ”にステップ２−７の処理を適用することにより、以下の結果が得られる。即ち、単語Ｙの２つの出現（位置２及び７）が存在し、データベース作成処理が続けられる（ここでも、文書ＡにおいてＹが一度しか出現しない場合、Ｙは調査されない）。位置２における範囲の大きさは（＋／−）１単語であり、文書Ｂ（単語Ｙが最初に出現する位置である位置２）に範囲を適用することにより、文書Ｂの位置１、２及び３という結果が返される。返されたそれらの位置にある対応する外国語の単語は、ＡＡ、ＢＢ及びＣＣである。前方向の順列を適用することにより、Ｙ１に対する以下の候補が得られる。即ち、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ及びＢＢ  ＣＣである。Ｙの次の位置（位置７）が分析される。位置７における範囲の大きさは（＋／−）２単語である。文書Ｂ（位置７）に範囲を適用することにより、位置５、６、７及び８における結果であるＥＥ  ＦＦ  ＧＧ及びＣＣが返される。全ての順列により、Ｙ２に対する以下の候補が得られる。即ち、ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ及びＧＧ  ＣＣである。Ｙ１に対する適合結果は、唯一の適合としてＣＣを返す。Ｙ１及びＹ２に対する適合を組み合せることにより、Ｙに対する関連付け頻度としてＣＣが得られる。
【００６０】
ステップ１１  範囲を１単語ずつ増やす処理が終了される。単語Ｙに対する可能性のある唯一の適合（単語ＣＣ）が、Ｙの最初の出現に対する範囲の最後に現れたため（ＣＣは文書Ｂの位置３に出現した）、範囲は最初の出現において１つ増やされ、位置１、２、３及び４にあるＡＡ、ＢＢ、ＣＣ及びＡＡ、又は、その前方向の順列であるＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ及びＣＣ  ＡＡが返される。この結果を適用しても、Ｙに対する可能性のある翻訳はＣＣのままである。返された適合が最初の出現（単語“Ｙ”に対する基本の出現）に対する範囲の最後にあるために、範囲が１つ増やされることに注意すべきである。このパターンが現れるときはいつでも、完全性を保証するためのサブステップ（又は代替ステップ）として、範囲の最後を１単語増やす処理が行われる。
【００６１】
ステップ１２  文書Ａにはもはや“Ｙ”の出現が存在しないため、分析は文書Ａにおいて１単語増やして、単語列“ＹＺ”（単語Ｙの次の単語）が調査される。次の単語列（ＹＺ）へと１つ増やして処理を繰返すことにより、以下の結果が得られる。即ち、単語列ＹＺは文書Ａにおいて、位置２及び７に２回出現する。第１の出現（ＹＺ１）におけるＹＺに対する候補は、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣである。（注：代わりに、文書Ａにおいて分析される単語列が長くなるにつれて拡大される範囲の大きさを含むように範囲パラメータが決定されていてもよい）。第２の出現（ＹＺ２）におけるＹＺに対する候補は、ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ及びＧＧ  ＣＣである。適合の結果、単語列ＹＺに対する可能性のある関連付けとしてＣＣが得られる。範囲の拡大（範囲の最後を１単語増やす処理）により、ＹＺに対して、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ及びＣＣ  ＡＡが得られる。この結果を適用しても、文字列ＹＺに対する関連付け頻度はＣＣのままである。
【００６２】
ステップ１３  文書Ａには、これ以上“ＹＺ”の出現が存在しないため、分析は文書Ａにおいて１単語増やして、単語列“ＹＺＸ”（文書Ａの位置３における単語Ｚの次の単語）を調査する。次の単語列（ＹＺＸ）へと１単語増やして処理を繰返すことにより（ＹＺＸは文書Ａにおいて２回出現する）、以下の結果が得られる。即ち、ＹＺＸの最初の出現について、位置２、３、４及び５が返され、順列は、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ及びＡＡ  ＥＥである。ＹＺＸの２回目の出現に対する応答は、位置５、６、７及び８であり、順列は、ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ及びＧＧ  ＣＣである。２つを比較することにより、文字列ＹＺＸに対する関連付け頻度としてＣＣが得られる。ここでも、応答ＥＥは、両方の場合において同一の単語として（即ち、同じ位置に）出現するため、可能性のある関連付けとして無視されることに注意すべきである。
【００６３】
ステップ１４  次の単語列（ＹＺＸＷ）へと１単語増やしても１回の出現しか見出せないため、単語列データベースの作成が完了し、次の単語であるＺ（文書Ａの位置３）が調査される。
【００６４】
ステップ１５  文書Ａに３回出現するＺに上記のステップが適用され、以下の結果が得られる。即ち、Ｚ１に対する応答は、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ及びＡＡ  ＥＥであり、Ｚ２に対する応答は、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ及びＧＧ  ＣＣである。Ｚ１とＺ２とを比較すると、Ｚに対する関連付け頻度としてＣＣが得られる。Ｚ３（位置１０）は、定義された範囲において、応答を持たない。しかし、言語Ａの個々の単語及び単語列に対して少なくとも１つの応答があるべきだとするパラメータを加えると、Ｚに対する応答はＣＣになる。
【００６５】
Ｚ３に対する応答と、Ｚ１とを比較すると、単語Ｚに対する関連付け頻度としてＣＣが得られる。しかしながら、この関連付けは数えられない。なぜなら、単語位置８にあるＣＣは、既に上記のＺ２の関連付けに入れられているからである。範囲の重複のために処理が出現を二重に数えてしまう場合、システムは、真の出現回数をより正確に反映するために関連付け頻度を減らすことが可能である。
【００６６】
ステップ１６  次の単語列へと１単語増やすことにより、文書Ａに２回出現する単語列ＺＸが得られる。ＺＸに上記のステップを適用することにより、以下の結果が得られる。即ち、ＺＸ１に対する応答は、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ及びＥＥ  ＦＦであり、ＺＸ２に対応する応答は、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ及びＧＧ  ＣＣである。応答を比較することにより、単語列ＺＸとＣＣとの関連付けが得られる。
【００６７】
ステップ１７  １単語増やして、次のフレーズはＺＸＷとなる。これは一度しか出現しないので、文書Ａの次の単語（Ｘ）が調査される。
ステップ１８  単語Ｘは、既に最初の位置において調査されている。しかしながら、単語Ｘの２回目の位置は、他の文書について、単語Ｘに対する可能性のある応答が調査されていない。従って、単語Ｘの最初の出現と同様に、（２回目の位置における）単語Ｘが、文書内を前方に進んで処理される。位置４のＸに対する応答は、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ及びＥＥ  ＦＦであり、位置９のＸに対する応答はＣＣである。位置９に対する結果を位置４に対する結果と比較すると、単語Ｘに対する可能性のある適合としてＣＣが得られ、ＣＣに関連付け頻度が与えられる。
【００６８】
ステップ１９  次の単語列へと１単語増やして（文書の先に進んでも、Ｘの２回目の出現と比較するためのＸが出現しないため）、単語列ＸＷが得られる。しかしながら、この単語列は文書Ａにおいて２回以上出現しないため、処理は次の単語（Ｗ）の調査へむかう。単語“Ｗ”は文書Ａにおいて一度しか出現しないため、１単語増やす処理が発生するが、単語“Ｗ”は一度しか出現しないため、次の単語列ではなく、文書Ａの次の単語である“Ｖ”が調査される。単語“Ｖ”は、文書Ａにおいて一度しか出現しないため、次の単語（Ｙ）が調査される。単語“Ｙ”は文書Ａにおいて位置７より後の位置に出現しないため、次の単語（Ｚ）が調査される。単語“Ｚ”は、位置８より後で、位置１０に再び出現する。
【００６９】
ステップ２０  単語Ｚの２回目の出現に上記の処理を適用することにより、以下の結果が得られる。位置８のＺに対する応答はＧＧ、ＣＣ及びＧＧ  ＣＣであり、位置１０のＺに対する応答はＣＣである。位置１０と位置８に対する結果を比較すると、単語Ｚに対する関連付けは得られない。
【００７０】
ここでも、単語ＣＣは可能性のある関連付けとして返されるが、ＣＣは、位置８のＺと位置１０のＺとの分析により到達される同一の単語位置を表しているため、その関連付けは無視される。
【００７１】
ステップ２１  １単語増やすことにより、単語列ＺＸが得られる。この単語列は、文書Ａにおいてそれ以降の（前方の）位置に出現しないため、処理は再び、文書Ａの次の単語である“Ｘ”に取り組み始める。単語Ｘは、文書Ａのそれ以降の（前方の）位置に出現しないため、処理は再び新たに開始される。しかし、文書Ａの終わりに到達したので、分析は停止する。
【００７２】
ステップ２２  上記の全ての結果を組み合せ、説明した通りに重複を差し引くことにより、最終的な関連付け頻度が表にされる。
文書Ａの単語及び単語列に対する決定的な結果を返すためには、データが十分ではないことが明らかである。上記で調査された関連付けを有する単語及び単語列を含むより多くの文書の対が調査されるにつれて、関連付け頻度は統計的により信頼できるものになり、言語Ａ及びＢの単語又は単語列に、単語及び単語列の可能性のある翻訳のための強い関連付けが構築される。
【００７３】
コンピュータ・プログラム・リスト付録に掲載されたプログラム１は、データベース作成方法の実施の形態を実現するプログラムの例である。プログラム１は、本技術分野において知られる種別のコンピュータ・システムで実行され得る。
【００７４】
明示された通り、この実施の形態は、関連付けを作成するために用いられる技術の代表例を表す。本発明に係る技術は、言語翻訳に限定される必要は無い。広義において、この技術は、同一の概念を表す任意の２つの関連付けられ得る表現に適用される。外国語の翻訳は、本質的に、異なる単語又は単語列で表された同一の概念の対になった関連付けとして存在するに過ぎないからである。従って、本発明は、データ、音、音楽、ビデオ、又は、任意の感覚的な経験（音、視覚、匂いなど）を表現し得る概念を含む概念として存在する任意の広い範囲のコンセプトに適用され得る。必要とされているのは、本発明が２つの実施の形態を分析することだけである（言語翻訳において実施の形態は文書であり、音楽において実施の形態は、同一の作曲を示す楽譜及び音声周波数のデジタル表現等であり、他も同様である）。
【００７５】
もう１つの実施の形態において、従来技術において周知である特定のルール・ベースのアルゴリズムが、言語横断的な関連付けと組み合わされ、例えば名前、数字及び日付のような文脈及び意味の上で相互に交換可能な（場合によっては、潜在的に無限の派生を有する）特定のクラスのテキストを扱うことを学習する。
【００７６】
加えて、利用可能な言語横断的文書が、翻訳のための統計的に有意な結果を提供しない場合、ユーザーは、翻訳のための可能性のある選択肢及び他の関連付けを調べて、適切な選択肢を承認しランク付けすることができる。
【００７７】
上記の通り、翻訳された文書の対が関連付け頻度のためにより多く分析されるにつれて、単語及び単語列の関連付け頻度はますます強くなる。より多くの言語において対になった文書が調査されるにつれて、本発明に係る方法及び装置は、直接相互にではなく、第３の言語との共通の関連付けを有する言語に基づいて、言語の間の「推論された関連付け」を埋め始める。加えて、多言語に翻訳された文書が存在する場合、共通の関連付けの応答は、全ての言語に対する唯一の共通の関連付けである翻訳が見つかるまで、いくつかの言語において分析され得る。コンピュータ・プログラム・リスト付録に記載されたプログラム２は、本技術分野において知られる種別のコンピュータ・システムと組み合せて動作させられた際に、本発明の実施の形態においてこれらの言語のデータが利用される方法を提供するコンピュータ・プログラムの例である。
【００７８】
また、現在の状態における表現が、人為的に、別の状態におけるデータ・ポイントとの特定の関連付けに帰され、データベースに目録が作成される場合、これらの２つの状態間の変換が可能となる。例えば、形態、状態又は言語で表された個々の「概念」が、電磁波（音）との関連付けに割当てられる場合、概念の「電磁表現」が作り出される。一度、所与の数の概念が対応する電磁表現とコード化されると、（概念の形態である）データは電磁波に翻訳され、従来の電気通信インフラを介して一度に伝送され得る。電磁波が目的の機械に到達すると、該機械は電磁波を幾つかの別個の成分に合成し、（順序付け指令、上記のような二重重複手法の利用、及び／又は他の可能性のある方法とともに）関連付けがある場合に、電磁表現により表されていた個々の概念を提示する。
【００７９】
概念変換方法及び装置
本発明のもう１つの態様は、第１の状態、形態又は言語のデータを含む第１の文書から、第２の状態、形態又は言語のデータを含む第２の文書を作成する方法及び装置であって、最終結果として第１及び第２の文書が実質的に同一の概念又は情報を表し、概念横断的関連付けデータベースの利用を含む方法及び装置を提供するものである。本翻訳方法の全ての実施の形態は、二重重複手法を利用して、１つの状態から他の状態への概念の正確な翻訳を得る。逆に、従来技術における翻訳装置は、個々の単語の翻訳に集中し、又は特定のルール・ベースのコードを利用して、第１の言語から第２の言語への翻訳を促進した。重複手法を用いる本発明は、第２の言語の単語及び単語列が、互いに有機的に結合され、それらの単語及びフレーズが第２の言語で書かれる通りの方法で、正しい文脈における正確な翻訳となることを可能とする。
【００８０】
本発明の１つの実施の形態において、正確な言語翻訳を提供するために、データベース作成方法及び重複手法が組み合わされる。言語は、任意の種別の変換であってよく、必ずしも口語／文語に限定されない。例えば、変換は、コンピュータ言語、ＡＳＣＩＩのような特定のデータコード、及びそれらに類似するものを含み得る。データベースは動的であり、即ち、データベースはコンテンツが翻訳システムに入力されるにつれて成長し、翻訳システムは以前に入力されたコンテンツを用いて連続的に反復される。本発明の好ましい実施の形態は、従来技術において容易に入手可能な種別のパーソナル・コンピュータ・システムのような演算装置を用いる。しかし、システムは、そのような演算装置を利用する必要はなく、手動でのデータベース作成及び翻訳方法を含む他の手段によっても容易に達成され得る。
【００８１】
本発明は、少なくともディスプレイ手段、入力方法、出力方法及びプロセッサを有する一般的なコンピュータ・システムにおいて利用され得る。ディスプレイ手段は、例えばブラウン管端末、液晶ディスプレイ、フラットパネル・ディスプレイ及びそれらに類似するもののような従来技術において容易に入手可能なもののうち任意のものであり得る。プロセッサ手段は、コンピューティング環境において容易に入手可能であり利用されているもののうち任意のものであり、該手段が供給されることにより、コンピュータは本発明を実行するよう動作可能となる。最後に、入力手段は、横断的関連付けデータベース構築のための文書入力を可能とするために用いられ、デジタル形式への変換のための具体的な入力方法は、上記の通り、ユーザーのニーズに応じて異なり得る。
【００８２】
二重重複手法を用いた手動によるデータベース作成及び翻訳
文書を第１の言語から第２の言語へと翻訳する本発明に係る方法及び装置の実施の形態の例であって、二重重複手法を用いてセグメントの翻訳を自動的に生成するだけではなく、ユーザーに単語及び単語列の翻訳を問い合わせることにより言語横断的データベースを構築する実施の形態を以下に説明する。
【００８３】
好ましい実施の形態を説明するため、英語のデータをヘブライ語のデータへ翻訳する例を用いる。これらの選択は例示のために過ぎず、第１及び第２の言語の選択を制限する意図は無い。
【００８４】
本発明の好ましい実施の形態によれば、コンピュータ・システムは、英語からヘブライ語への関連付けのデータベースを作成するよう動作する。翻訳方法には、少なくとも以下のステップが含まれる。
【００８５】
第１に、英語のデータがコンピュータ・システムに入力される。
第２に、入力された全ての英単語が、まず、単語ごとに調査される。データベースは、知っているヘブライ語の翻訳を返す。翻訳がデータベースに含まれていない場合、コンピュータ・システムは、ユーザーに適切な翻訳の入力を要求するよう動作する。従って、データベースが入力された英単語と同義のヘブライ語を知らない場合、コンピュータは、ユーザーに適切なヘブライ語の同義語を提供するよう求める。そこで、ユーザーは翻訳を返し、前記の翻訳をデータベースに入力する。その後の利用において、コンピュータ・システムは、翻訳がそれ以前の時点にユーザーの入力により知られているという方法でデータベースを動作させる。従って、第２のステップにおいて、入力されたデータが、構文解析された状態で例えば単語ごとに調査され、適切な訳語が（データベースの動作により）返されるか、又はデータベースに入力される。
【００８６】
第３に、入力されたデータは、構文解析されたセグメントを増加させる方法で調べられる。例えば、データが最初に単語ごとに構文解析された場合、本発明に係る翻訳方法は、次に、２単語の単語列を評価することにより入力されたデータを調査する。ここでも、上記と同様の方法で、データベースは２単語の単語列に対する翻訳を知っている場合にはそれを返す。翻訳を知らない場合、翻訳システムは、全ての可能性のある２単語の単語列に対する適切な翻訳の入力をユーザーに問い合わせるよう動作する。それにより、全ての重複する２単語のセグメントがデータベースに格納される。例えば、単語列が４単語からなる場合、データベースは、翻訳された以下の組合せがメモリにあるかどうかを調べる。即ち、１、２と２、３と３、４とである。それらの組合せがない場合、データベースはユーザーに問い合わせる。データベースは上記第２のステップにより個々の単語の定義を必ず含んでいるが、２単語の単語列に対して特別にコード化された翻訳のみが正確な翻訳として返されることに注意すべきである。
【００８７】
第４に、２つの重複する２単語の英単語列に対するヘブライ語の翻訳が重複する（単数又は複数の）単語を含む場合、システムは、重複するセグメントを組み合わせるよう動作する。重複する冗長なヘブライ語のセグメントが除去されて、２つの重複する英単語列を組み合せることにより（更に重複する英語の冗長性を排除することにより）作成された３単語の英単語列に対する整合の取れた翻訳が提供される。適切な翻訳を提供するために、上記のステップは、１から無限のステップ数（ｎ）まで繰返される。翻訳方法は、重複において、両言語においてコード化された単語の固まりを橋渡しする一致した単語列を確認することにより、自動的に動作する。両言語における一致した重複の橋渡しの自動的な承認は、データベースが臨界質量に達した後に、２つの言語を完全に正確に翻訳する言語ネットワークを提供する。
【００８８】
例として、「私は車を買いたい」（“Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｂｕｙ  ａ  ｃａｒ．”）という英語のフレーズを考察する。本発明に係る方法を実施すると、このフレーズは、データベースを操作するコンピュータに入力される。コンピュータは、データベースが“Ｉ”、“ｗａｎｔ”、“ｔｏ”、“ｂｕｙ”、“ａ”及び“ｃａｒ”という単語と同義のヘブライ語を含むか否かを判断するよう動作する。そのような同義語が知られている場合、コンピュータは同義のヘブライ語を返す。そのような同義語が知られていない場合、コンピュータは、ユーザーに適切な翻訳を提供するよう問合せ、そのような翻訳を将来の使用のために格納する。次に、コンピュータは、このセンテンスを重複する方法で、２単語のセグメントである“Ｉ  ｗａｎｔ”、“ｗａｎｔ  ｔｏ”、“ｔｏ  ｂｕｙ”、“ｂｕｙ  ａ”、“ａ  ｃａｒ”に構文解析する。コンピュータは、これらのセグメントと同義のヘブライ語（即ち、“Ｉ  ｗａｎｔ”等と同義なヘブライ語）を返すよう動作する。そのようなヘブライ語の同義語が知られていない場合、コンピュータはユーザーに適切なヘブライ語の翻訳を提供するよう問合せ、そのような翻訳を将来の使用のために蓄積する。
【００８９】
本発明は、次に、３単語のセグメントである“Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ”、“ｗａｎｔ  ｔｏ  ｂｕｙ”、“ｔｏ  ｂｕｙ  ａ”及び“ｂｕｙ  ａ  ｃａｒ”を調べる。処理のこの時点において、本発明は、一組のヘブライ語の翻訳であって、２単語の英語の翻訳が重複し組み合わされて３単語の英語の翻訳となる（例えば、“Ｉ  ｗａｎｔ”と“ｗａｎｔ  ｔｏ”を組み合せて“Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ”を形成する）一組の翻訳を結合するよう試みる。ヘブライ語のセグメントが、それらを結合する共通の重複を有する場合、翻訳方法は、ユーザーの介入なしに自動的に、３単語の英単語列をヘブライ語に対する翻訳として認める。ヘブライ語のセグメントが重複及び結合しない場合、ユーザーに正確な翻訳が問い合わせられる。３単語の英単語列に対する適切な翻訳を試みた後、処理は、調べられるセグメント（この場合には、“Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｂｕｙ  ａ  ｃａｒ”というフレーズ全体）が完了するまで、４単語等の単語列に進み、言語横断的な重複を用いて翻訳の組合せを自動的に解決しようと試みる。本発明に係る方法は、この構文解析を行った後に、返された翻訳の同義語を比較し、重複するセグメントの冗長を排除して、翻訳されたフレーズをユーザーに出力する。
【００９０】
関連付けデータベース及び二重重複手法による文書翻訳
もう１つの好ましい実施の形態として、本発明は、上記の通り、文書内の単語及び単語列の翻訳である単語列を提供する言語横断的データベースを利用することにより第１の言語の文書を第２の言語の文書へと翻訳し、上記の言語横断的な二重重複手法を用いて、第２の言語における重複する単語列を組み合せて文書の翻訳を提供する。例えば、英語で入力されヘブライ語に翻訳されようとするセンテンス「町中の少女に愛されたいという要望に加えて、私は常に、ニューヨーク州のバスケットボール・チームでプレイした最良の選手として有名になりたいと欲していた。」（“In addition to my need to be loved by all the girls in town, I always wanted to be known as the best player to ever play on the New York state basketball team.”）の要素を解決するために十分な言語横断的文書へのアクセスを有するデータベースを考察する。
【００９１】
上記の処理を通して、操作方法は“In addition to my need to be loved by all the girls”というフレーズが、ソース文書の最初の単語で始まり且つデータベースに存在するソース文書の最大の単語列であると判断し得る。この単語列は、データベースにおいて、ヘブライ語の“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot”という単語列と対応付けられる。そこで、プロセスは、上記の方法を用いて以下の翻訳を決定する。即ち、先に識別された英単語列と重複する１つ（又はそれ以上の）の単語を含む、翻訳されるべきテキストからの（データベースに存在する）最大の英単語列であって、それらの重複する英単語列に対する２つのヘブライ語の翻訳も重複するセグメントを有するような英単語列を決定する。即ち、“loved by all the girls in town”は“ahuv al yeday kol habahurot buir”と翻訳され、“the girls in town, I always wanted to be known”は“Habahurot buir, tamid ratzity lihiot yahua”と翻訳され、“I always wanted to be known as the best player”は“tamid ratzity lihiot yahua bettor hasahkan hachi tov”と翻訳され、“the best player to ever play on the New York state basketball team”は“hasahkan hachi tov sh hay paam sihek bekvutzat hakadursal shel medinat new york”と翻訳される。
【００９２】
データベースからのこれらの応答により、操作は、重複する単語及び単語列を比較して冗長を排除する方法で動作する。従って、“In addition to my need to be loved by all the girls”は“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot”と翻訳され、“loved by all the girls in town”は“ahuv al yeday kol habahurot buir”と翻訳される。本発明に係る技術を利用することにより、システムは、“In addition to my need to be loved by all the girls”及び“loved by all the girls in town”という英語のセグメントを受取り、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot”及び“ahuv al yeday kol habahurot buir”というヘブライ語のセグメントを返して、重複を決定する。
【００９３】
英語では、これらのフレーズは、“In addition to my need to be loved by all the girls”及び“loved by all the girls in town”である。重複を除去すると、“In addition to my need to be loved by all the girls in town”となる。
【００９４】
ヘブライ語では、これらのフレーズは、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot”及び“ahuv al yeday kol habahurot buir”である。重複を除去すると、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot buir”となる。
【００９５】
本発明は、次の構文解析されたセグメントについて動作し、処理を続ける。この例では、操作処理は、“the girls in town, I always wanted to be known”というフレーズに取りかかる。システムは、“In addition to my need to be loved by all the girls in town”という英語のセグメントと、“the girls in town, I always wanted to be known”という新しい英語の単語セットとを解決する。ヘブライ語の対応する単語セットは、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot buir”及び“habahurot buir, tamid ratzity lihiot yahua”である。重複の除去が行われると、英語では、“In addition to my need to be loved by all the girls in town”及び“the girls in town, I always wanted to be known”は“In addition to my need to be loved by all the girls in town, I always wanted to be known”となる。
【００９６】
ヘブライ語において、重複プロセスが動作すると、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot buir”及び“habahurot buir, tamid ratzity lihiot yahua”は“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot buir, tamid ratzity lihiot yahua”となる。
【００９７】
本発明は、翻訳されるべき文書の残りの単語及び単語列について、この種の動作を続ける。そのため、好ましい実施の形態の例では、次の英語の単語列は“In addition to my need to be loved by all the girls in town, I always wanted to be known”及び“I always wanted to be known as the best player”である。これらのフレーズに対してデータベースから返されるヘブライ語の翻訳は、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot buir, tamid ratzity lihiot yahua”及び“tamid ratzity lihiot yahua bettor hasahkan hachi tov”である。英語の重複を取り除くと、“In addition to my need to be loved by all the girls in town, I always wanted to be known as the best player”となり、ヘブライ語の重複を取り除くと、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot buir, tamid ratzity lihiot yahua bettor hasahkan hachi tov”となる。
【００９８】
処理を続けて、次の単語列は“In addition to my need to be loved by all the girls in town, I always wanted to be known as the best player”及び“the best player to ever play on the New York state basketball team”である。対応するヘブライ語のフレーズは、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot buir, tamid ratzity lihiot yahua bettor hasahkan hachi tov”及び“hasahkan hachi tov sh hay paam sihek bekvutzat hakadursal shel medinat new york”である。英語の重複を取り除くと、“In addition to my need to be loved by all the girls in town, I always wanted to be known as the best player to ever play on the New York state basketball team”となる。ヘブライ語の重複を取り除くと、“benosaf ltzorech sheli lihiot ahuv al yeday kol habahurot buir, tamid ratzity lihiot yahua bettor hasahkan hachi tov sh hay paam sihek bekvutzat hakadursal shel medinat new york”となり、これが翻訳を望むテキストの翻訳である。
【００９９】
この処理が完了すると、本発明は、翻訳された最終的なテキストを返して、該テキストを出力するよう動作する。
応答は、上記の処理に従って重複する関連付けを返すデータベースの最終的な結果であることに注意すべきである。処理を通じて、システムは、近接する第２の言語の重複するセグメントの間に自然に適合する結合を有さない第２の言語の応答を、最終的には受け付けない。ヘブライ語の応答が、隣接するヘブライ語の単語列の関連付けとの重複を有さない場合、その応答は拒絶され、隣接するヘブライ語の単語列と重複するヘブライ語の単語列の関連付けに置き換えられる。
【０１００】
コンピュータ・プログラム・リスト付録に記載されたプログラム３は、二重重複手法を用いた手動によるデータベース作成及び翻訳の実施の形態を実現するプログラムの例である。プログラム３は、本技術分野において知られる種別のコンピュータ・システムで動作し得る。
【０１０１】
言語横断的関連付けデータベースの利用と言語横断的二重重複翻訳手法とを組み合せる上記の実施の形態は、本技術分野において知られる例えば音声認識ソフトウェア及びＯＣＲスキャニング装置のような、情報を１つの状態から他の状態へと一致させるよう試みる既存技術の品質を改善する他の潜在的な適用を有する。これらの技術はいずれも、それらのシステムの結果を、本発明に係る翻訳方法に対して検査することができる。翻訳が存在せず誤りが推定される場合、ユーザーが警告及び問合せを受けるか、又は、システムが、重複する翻訳を作り出すために、データベース内で、重複しない翻訳に近い代替案を探すようプログラムされ得る。ユーザーに対する全ての応答は、当然に元の言語に変換し直される。
【０１０２】
関連付けデータベース作成方法及び装置
本発明のもう１つの実施の形態は、単一の言語内で関連付けデータベースを作成する方法及び装置と、ユーザーにより提示された問合せ又は質問への回答を提供するために関連付けデータベースを利用する方法及びシステムとを提供する。この実施の形態において、関連付けデータベースは、単語又は単語列間の関連付けの決定及び分析を可能とする情報を編成し格納する。関連付けプログラムは、本発明に係る方法の一部を具現化することができ、本発明に係るデータベースを構築し、データベースに格納された情報を分析して単語又は単語列間の関連付けを決定するために利用され得る。図３は、コンピュータ・システム２００のメモリ２０８を図示する。メモリ２０８には、プロセッサ２０２にアクセスされるためのスマート・アプリケーション３０２、関連付けプログラム３０４、データベース３０６及びオペレーティング・システム３０８が格納される。関連付けプログラム３０４は、独立したプログラムであってもよく、スマート・アプリケーション３０２の統合された一部を形成してもよい。関連付けプログラム３０４は、データベース３０６を分析し、スマート・アプリケーション３０２からの問合せに対する応答として、又は、入力装置を介してユーザーにより直接提示された問合せへの応答として、単語の関連付けを決定する。
【０１０３】
システム及び方法は、システムに入力された文書のテキストを構文解析し、例えば、出現頻度及び文書の他の断片に対する特定の断片の位置に基づいて、構文解析されたテキストのセグメントが互いに関連付けられる頻度関連付けデータベースを作成することにより動作する。構文解析されるテキストのセグメントは、単語及び単語列を含む。本発明において用いられる文書は、文書のアクセス、構文解析及び分析を促進するために文書データベースに格納される。
【０１０４】
文書内において互いに近接した位置に頻繁に現れる単語及び単語列は、ユーザーがシステムに質問への回答や動作の実行を求めることを可能とする人工知能又はスマート・アプリケーションにおいて利用され得る。本発明に係る関連付けデータベースをスマート・アプリケーションに利用する目的は、スマート・アプリケーションにより選択された２つ又はそれ以上の単語又は単語列に共通する第３の単語又は単語列の関連付けを決定することである。ユーザーは、選択された単語及び／又は単語列の個々の出現に近接する任意の数の単語及び／又は単語列として、文書データベース内の範囲を画定することができる。すると、システムは、範囲に共通な単語及び／又は単語列であって、共通の第３の単語又は単語列である単語及び／又は単語列を検索する。選択された個々の単語又は単語列の範囲内における共通の第３の単語又は単語列の出現頻度は、表３及び４に示される頻度関連付けデータベースに格納され得る。代わりに、文書データベースにおいて繰返される単語及び単語列の出現の位置及び頻度は、本明細書において繰返しデータベースとも呼ばれ、表５に例示される、繰返される単語及び単語列のデータベースに格納されてもよい。これらのデータベースを用いて、関連付けプログラム３０４は、ユーザー定義による重み付け又は他の条件に基づいて、スマート・アプリケーション３０２により選択された２つ又はそれ以上の単語又は単語列に共有される、最高ランクを付けられる第３の単語及び単語列の関係を決定する。
【０１０５】
ユーザー定義範囲内における関連付けデータベースの構築
テキスト内での互いの近接性に基づいて関連する単語及び単語列のデータベースを構築するために単一の言語の文書に適用され得る方法であって、本明細書で頻度関連付けデータベースと呼ばれる或る種の関連付けデータベースを構築する方法を開示する。頻度関連付けデータベースの一例を表３に示す。この方法は、以下のステップを含む。
ａ．「文書データベース」に単一の言語のテキストを集めるステップ。集まりは大きければ大きいほどよい。
ｂ．文書データベースにおいて、個々の単語又は単語列について、当該単語又は単語列の複数の出現を検索するステップ。
ｃ．分析されるべき単語又は単語列の両側の、ユーザー定義による単語又は単語列の数を決定するステップ。これが範囲となる。範囲は、特定の数の単語として定義されるだけではなく、ユーザーが特定のアプリケーションのために定義する通りに、広く（単語又は単語列が出現する特定のテキスト内の全単語）又は狭く（分析される単語又は単語列に近接する特定の大きさの単語列）と定義されても良い。
ｄ．個々の単語及び単語列が、分析されている選択された単語又は単語列の周囲の範囲内に現れる頻度を決定するステップ。要望によっては、個々の単語及び単語列の、選択された単語又は単語列に対する近接性も決定される。
【０１０６】
単一言語による多数の文書を用いて関連付けを構築する例を、以下に記載する。表２に示すセンテンス１及びセンテンス２は、文書データベースに含まれる多数のセンテンスのうちの２つであり、全ての集積が分析され、その全結果が頻度図に加えられる。
【０１０７】
【表３】
2005529386.tif 000005
【０１０８】
システムは繰り返される単語又は単語列を探す。２つのセンテンスにおいて繰返される単語及び単語列は、“Ｉ”、“ｔｏ”、“ｔｈｅ”、“ｄｏｃｔｏｒ”、“ａｎｄ”、“ｓｎｅｅｚｉｎｇ”、“ａ”、“ｔｈａｔ”、“ｆｌｕ”、“ａｒｅ”、“ｒｅｓｔ”のみである。
【０１０９】
米国特許出願第１０／０２４、４７３号に記載されている通り、特定のアプリケーションについて、システムは、例えば“Ｉ”、“ａ”、“ｔｏ”等の一般的な単語を認識し、無視するよう指示され得る。しかし、システムの具体的なアプリケーションの目的に応じて、時に、それらの一般的な単語が考慮され、データベースに含められる。一般的な単語が無視される場合、残るのは、“Ｄｏｃｔｏｒ”、“ｓｎｅｅｚｉｎｇ”、“ｆｌｕ”及び“ｒｅｓｅｔ”となる。
【０１１０】
範囲が、例えば両側の３０単語までを含むように画定されている場合、システムは、これらの単語それぞれから３０単語以内の個々の単語及び単語列の出現頻度を記録する。更に、システムは、分析されている単語又は単語列に対する個々の単語又は単語列の近接性をも記録することが可能である。これらの単語はそれぞれ、両方のセンテンスにおいて他の各単語の３０単語の範囲内に出現するため、頻度関連付けデータベースの１つの実施の形態を示す以下の表３にあるように、各単語は他の各単語に対し１の頻度を有する。
【０１１１】
【表４】
2005529386.tif 000006
【０１１２】
分析されている単語及び単語列の範囲内のどこかに単語及び単語列が現れる頻度を記録することに加え、関連付けデータベースは、分析されている単語又は単語列からちょうどＸ単語はなれた位置に出現する単語及び単語列の頻度に基づいても構築され得る。そのような場合、範囲は、ユーザーにより、アプリケーションのために、分析される単語又は単語列に対する近接する特定のサイズの単語又は単語列として狭く画定されることになる。
【０１１３】
例えば、システムは、文書データベース内で利用可能な文書を分析して、それらが「試合に行く」（“ｇｏ  ｔｏ  ｇａｍｅ”）というフレーズを１０、０００回含むことを決定することが可能であり、「試合に行く」（“ｇｏ  ｔｏ  ｇａｍｅ”）を「ジェット機」（“Ｊｅｔｓ”）という単語の２０単語の範囲内で８７回見出し得る。更に、システムは、「試合に行く」（“ｇｏ  ｔｏ  ｇａｍｅ”）が「ジェット機」（“Ｊｅｔｚ”）という単語の（該単語列の最初の単語である“ｇｏ”から数えて）ちょうど７単語前に８回出現したことを決定し得る。
【０１１４】
間にある単語の数に基づく、単語及び単語列の繰返されるパターンの任意の組合せもまた記録され得る。例えば、データベースは、「チケット」（“ｔｉｃｋｅｔｓ”）が「試合に行く」（“ｇｏ  ｔｏ  ｇａｍｅ”）の９単語後に出現するセンテンスであって、「ジェット機」（“Ｊｅｔｓ”）という単語が「試合に行く」（“ｇｏ  ｔｏ  ｇａｍｅ”）の３単語前に出現するデータベース内のセンテンスの数を記録し得る。該パターンは３回出現し、テキストにおける該単語パターンの頻度は、ユーザーの質問に対する回答の提供とユーザーの要求の実行とを助けるために、概念の意味を推論するアプリケーションにより利用され得る。表２のセンテンス１及びセンテンス２に基づいて、表４に示される頻度関連付けデータベースが生成される。
【０１１５】
【表５】
2005529386.tif 000007
【０１１６】
表４に示されるように、センテンス１及びセンテンス２の範囲内で繰返される単語のうち、“ｓｎｅｅｚｉｎｇ”という単語のみが、調査されている単語のうちの１つからちょうど４単語後に２回現れる。互いの間の単語数により測定される相互の近接性に基づいてテキスト内で繰り返される単語パターンを示すこれらの表は、狭く画定された一連の範囲を用いて個々に生成される。しかし、典型的に、最も頻繁に利用可能な単語及び単語列のパターンは、調査される単語の左右に隣接又は近接しているものである。
【０１１７】
上記の方法を利用して、上記のような利用可能なテキストにおいて、全ての繰返される単語パターン間の全ての近接性及び頻度の関係のデータベースを構築する場合、多数の計算が必要とされ得る。この幅広い処理の結果として構築される多数の関係が、アプリケーションのためには利用されることはない。以下の技術は、利用されることのない事前処理を避けるために、繰返される単語列を索引付けすることを含む。
【０１１８】
更に、以下の索引付け処理は、頻度及び近接性の関連付けを自動的に決定する上記の方法に代わる処理として、一般的な範囲の頻度の分析と、上記のような範囲内の単語又は単語列の具体的な位置に基づくパターンの分析とを実行するために利用され得る。本発明のこの実施の形態は、繰返される単語及び単語列のデータベース（即ち、繰返しデータベース）を構築する方法であり、該データベースは、文書データベースにおいて繰返される個々の単語及び単語列の位置を含む。該方法は、第１に、利用可能なテキストにおいて全ての単語及び単語列の繰返しを検索する。第２に、複数回出現する単語及び単語列のそれぞれの「位置」を、それらが出現する各文書内の位置に注目することにより、例えば、単語列の最初の単語の単語番号と文書データベースにおける文書番号とを識別することにより、データベースに記録する。代わりに、単語又は単語列が含まれる文書データベース内の文書の文書番号のみが格納されてもよい。この場合、単語又は単語列の位置は、問合せに応答する際に決定され得る。
【０１１９】
表５は、繰返しデータベースのエントリの例を示す。
【０１２０】
【表６】
2005529386.tif 000008
【０１２１】
上記の通り、文書データベースにおいて２回以上見出された単語又は単語列の各出現は、頻度の総数及びその位置に追加される。個々の出現の位置は、それが出現した文書を識別するために割当てられた番号と、該文書における単語番号の位置とを示すことにより、又は、文書データベースにおける単語又は単語列の位置の任意の他の識別子を用いることにより記録される。
【０１２２】
繰返しデータベースが、文書データベース内の全文書について完全に生成される（文書番号だけではなく単語番号位置を含む）と、システムは、位置情報を用いて、生成される任意の一般的な頻度関連付けや、上記の通り生成される任意の特定の単語パターンの頻度関連付けを計算することが可能となる。更に、繰返しデータベースが未だ構築されていない場合、システムは、進行中に、２つ又はそれ以上の範囲について頻度分析を実行することができる。未だ繰返しデータベースに入っていない任意の単語又は単語列の繰返しは、システムが繰返しデータベースの分析を補充するために文書データベース内の文書を直接分析することにより問合せに応答する際に入れられ得る。文書データベース内の文書の直接分析により得られた情報は、該情報が作成された目的である特定の作業に利用された後に、任意の将来的な使用のために繰返しデータベースに格納され得る。システムが繰返しデータベースを用いて頻度分析を構築するにしても、それらの関係が進行中に作成されるにしても、結果として、スマート・アプリケーションを適用することができる単語及び単語列の関連付けのデータベースが作られる。
【０１２３】
図３に戻り、共通頻度分析処理において、スマート・アプリケーション３０２は、関連付けプログラム３０４を介して、２つ又はそれ以上の単語又は単語列について、提示された当該単語列の一部又は全部と頻繁に関連付けられる他の第３の単語又は単語列を、頻度関連付けデータベース又は繰返しデータベースに問合せることができる。システムは、共通頻度分析（ＣＦＡ）を実行する際に２つの異なる方法を利用し得る。即ち、１）独立型共通頻度分析、又は２）関連型共通頻度分析のいずれかである。更に、システムは、２つの処理のいずれかを利用した後に、それらを更なる世代に拡張することにより、又は、更なるＣＦＡのために任意のＣＦＡの結果及び／又はセグメントを組み合わせることにより、更なる統計的な分析を行うことができる。
【０１２４】
独立型共通頻度分析（ＩＣＦＡ）
スマート・アプリケーション３０２が、関連付けプログラム３０４に対し、ＣＦＡのために２つ又はそれ以上の単語及び単語列を提示する場合、システムは、本発明に係る関連付けデータベースを用いて、提示された単語に頻繁に関連付けられる全ての単語及び単語列を識別することができる。それにより、システムは、提示された単語及び単語列の一部又は全部に頻繁に関連付けられる単語及び／又は単語列を識別することが可能である。
【０１２５】
システムは、ユーザーが定義した様々な方法で、提示された単語及び／又は単語列の共通の関連付けを利用し得る。例えば、システムは、頻度関連付けデータベースにおいて、提示された単語及び／又は単語列の共通の又は第３の単語又は単語列の関連付けの頻度を加えることにより（又は乗算することにより、或いは、任意の他のユーザー定義による重み付けにより）、最高ランクを付けられる共通の関連付けを識別することができる。ユーザー定義によるパラメータのもう１つの例として、提示された単語及び／又は単語列の全てのテーブルにおける最低限の頻度（全体的なランク、未加工の数値、又は任意の他の測定値により測られる）が要求され得る。
【０１２６】
繰返しデータベースの例におけるエントリを利用するにあたり、システムは、分析の１つとして、全ての利用可能な文書において「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）及び「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）がユーザー定義範囲内にある頻度を決定し、「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）が一緒に現れる頻度を記録することができる。独立した各関係の頻度は、それぞれに相対値を与えるアプリケーションにより利用され得る。これは、「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）の頻度テーブル及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）の頻度テーブルにおいてアイスクリーム（ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ）がランク付けされる（ユーザー定義により絶対的な又は相対的な）頻度がどれだけ高いか、又は、関連付け（例えば、「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”））が単語又は単語列（例えば、「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”））とともに現れる回数の、当該単語列（例えば、「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”））が現れる総回数に対する割合に基づく。ここでも、「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）の頻度テーブルは、選択された単語列である「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）に対する近接性に基づいて定義された範囲内における第３の単語又は単語列の出現のランク付けを表にしたものである。
【０１２７】
ユーザー定義による値に基づいて、この方法は、「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）を分析した後に、「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）の（ユーザー定義による範囲、又はアプリケーションの要求する近接性に基づく）頻度テーブルにおいて「温かく抱きしめること」（“ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ”）の相対的な頻度を特定し、更に、「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）の頻度テーブルにおいて「温かく抱きしめること」（“ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ”）を特定することにより、「温かく抱きしめること」“ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ”を分析することができる。例えば「夜更かしする」（“ｓｔａｙｉｎｇ  ｕｐ  ｌａｔｅ”）のような、両頻度テーブルにおける（ユーザー定義であり得る）全ての他の頻繁な関連付けが比較され、両テーブルの相対的な頻度の組合せに対するユーザー定義による値に基づいて評価される。個々の頻度の関連付けのユーザー定義による重み付けに基づいて、最高にランク付けされる単語列がシステムから提示される。この分析の結果として、システムは、「子供が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）なのは、「温かく抱きしめられること」（“ｗａｒｍ  ｈｕｇｓ”）より「アイスクリーム」(“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”)であるが、「寝る前」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）は、子供は、「アイスクームが大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）であるよりも、「温かく抱きしめられることが大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ｗａｒｍ  ｈｕｇｓ”）であることを理解する。
【０１２８】
もう１つの例として、システムに「カンガルー」（“ｋａｎｇａｒｏｏｓ”）という単語と、「どこで見つけられる」（“ｗｈｅｒｅ  ｃａｎ  Ｉ  ｆｉｎｄ”）及び「アメリカで」（“ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ”）という単語及び単語列が提示される場合、独立型共通頻度関連付けテーブル６は、文書データベース内の文書に基づいて編成され得る頻度テーブルを示す。
【０１２９】
【表７】
2005529386.tif 000009
【０１３０】
「オーストラリア」（“Ａｕｓｔｒａｌｉａ”）は、未加工の関連付けの累計に基づいて、最高にランク付けされる。しかしながら、ユーザー定義によるパラメータは、相対的な頻度に重み付けをし得る。可能性のある方法の例は、最も出現の少ない関連付けに１という点数をつけ、より高い関連付け頻度に、その数の倍数の点数をつけ得る。この場合、例えば表７に示すように、「動物園」（“ｔｈｅ  Ｚｏｏ”）が最高にランク付けされる。
【０１３１】
【表８】
2005529386.tif 000010
【０１３２】
関連付け間の相対的な重み付けは、「動物園」（“ｔｈｅ  Ｚｏｏ”）が上記のユーザー定義パラメータに基づく結果となることを示す。共通の関連付け間の相対的なバランスに重み付けするために、特定の単語又は単語列が個々の問合せと関連付けられる回数を乗じることによっても、同様の結果が得られる。表６の例において、結果は「動物園」（“ｔｈｅ  Ｚｏｏ”）を返す。即ち、
１．“the Zoo”        7,000*2,000*5,000=70,000,000,000
２．“Australia”      21,000*1,000*300=6,300,000,000
３．“New Zealand”    1,000*500*100=50,000,000
となる。
【０１３３】
２つ又はそれ以上の提示された単語及び／又は単語列に共通する関連付けをランク付けし選択するためには、他のユーザー定義による条件が利用され得る。これは、特定のカテゴリにおける特定の関連付けを、他よりも重く重み付けすることを含む。例えば、アプリケーションによっては、「どこ？」（“ｗｈｅｒｅ？”）という質問（例えば、「アメリカのどこでカンガルーを見つけられるか？」（“where can I find kangaroos in America”））に対し、「場所」を示す関連付け（例えば、「アメリカで」（“ｉｎ  Ａｍｅｒｉｃａ”））に、より高い値を割当て得る。
【０１３４】
関係型共通頻度分析（ＲＣＦＡ）
２つ又はそれ以上の提示された単語及び／又は単語列に共通の独立した関連付けを見つけることに加えて、もう１つの実施の形態は、分析されている２つ又はそれ以上の単語又は単語列を含む文書のみにおいて、ユーザーが定義した範囲内に見出される頻繁に出現する単語及び／又は単語列を識別し得る。関係型共通頻度分析は、分析において、関連する単語が独立して現れるのではなく一緒に現れる点において、独立型共通頻度分析と異なる。本発明に係るＲＣＦＡの実施の形態は、以下のステップをとる。
【０１３５】
まず、データベースにおいて、提示された単語及び／又は単語列のうちの２つ又はそれ以上に共通する全ての文書番号を特定する。即ち、データベースから、提示された単語及び／又は単語列の両方を含む全ての文書を（例えば、具体的な文書番号を指摘して返すことにより）特定する。文書番号は、本技術分野において知られ、又は本出願において説明される索引付けスキーマにより指定された番号である。
【０１３６】
次に、提示された単語及び／又は単語列に近接するユーザー定義範囲内にある個々の単語及び／又は単語列を特定して比較し、該範囲内の全ての単語及び単語列の頻度を記録する。ここでも、ユーザー定義範囲は狭くてもよく、提示された単語又は単語列と特定の近接性を持って繰返される単語又は単語列のみを含んでも良い。
【０１３７】
例として、ＲＣＦＡによる分析のために、システムに「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）という２つの単語列が提示される場合を想定する。更に、データベースは、文書データベースの文書内の提示されたフレーズに対するユーザー定義範囲内に、
“kids love a warm hug”                           ２０回
“kids love ice cream”                          ８７３回
“kids love a warm hug before going to bed”       １２回
“kid love ice cream before going to bed”         １０回
“kids love staying up late before going to bed”  １７回
“before going to bed”                          ６８４回
のエントリを含むと想定する。
【０１３８】
ＲＣＦＡでは、分析のために２つの単語及び／又は単語列が提示されるため、繰返しデータベースは、システムを、文書データベース内の「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）の両方を有する文書に向かわせ、それらの文書に、それらに関連付けられた同一の文書番号をつける。更に、システムは、要望により、単語列が互いにユーザーが定義した単語数内にある、又は単語列が互いに任意の他のユーザー定義による近接性を有する文書のみを特定し得る。
【０１３９】
システムは、「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）の指定された近接する範囲内に「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）を含むような、文書データベース内の全ての文書を特定すると、２つの提示された単語列からユーザー定義範囲内にある全ての繰返される単語及び単語列の頻度図を作成することができる。上記の例において、提示された両方のフレーズと一緒に（２つ提示されたフレーズの間にいくつの単語があってもよいかというユーザー定義による線引きにより）出現する単語及び単語列のみが分析される（従って、既出の単語列である「子供は温かく抱きしめられることが大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ａ  ｗａｒｍ  hｕｇ”）、「子供はアイスクリームが大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ  ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）（単独で）は分析されない）。しかしながら、上記の例において、単語及び単語列データベースの限定された用例に基づいて、単語列のユーザー定義範囲に応じて、「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）は２つの提示されたフレーズの間に少なくとも１０回出現しており、最低１０の頻度を持ち、「夜更かしすること」（“ｓｔａｙｉｎｇ  ｕｐ  ｌａｔｅ”）は２つの提示されたフレーズの間に最低でも１７回出現しており、最低１７の頻度を持ち、「温かく抱きしめられること」（“ａ  ｗａｒｍ  ｈｕｇ”）は２つの提示されたフレーズの間に最低１２回出現しており、最低１２の頻度を持つ。これらの頻度は、同一のテキストにおいて「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）の近くではあるが直接には隣接しない位置に出現し得るために（例えば、「子供は寝る前にアイスクリームや他のお菓子が大好き」（“kids love ice cream and other sweets before going to bed”）又は「寝る前に、子供はアイスクリームが大好き」（“before going to bed, kids love ice cream”））、更に高くなり得る。
【０１４０】
「子供が寝る前に好きなものは何か？」（“what do kids love before going to bed?”）という問合せに対する応答は、多くの潜在的に「正しい」回答を持ちうる。それにもかかわらず、様々な代表的な意見を反映するのに必要な量の文書がある場合、種々のより高い頻度は、質問に対する一致した見解を反映し、より低い頻度は存在する代替的な見解を反映する。例えば、「熱いシャワー」（“ｈｏｔ  ｓｈｏｗｅｒ”）は、「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）及び「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）の範囲内に３回現れ得るが、これは、他より人気のない意見である好みのパターンを示す。代わりに、受容可能な応答とみなされるために最小限の頻度の総数を要求するユーザー定義パラメータが決定されてもよい。
【０１４１】
本発明のもう１つの実施の形態として、ＩＣＦＡについてもＲＣＦＡについても、検索される単語及び単語列の代わりに、シソーラス、或いは任意の他の既知の又は決定された単語列である同義語が、それらの同義語の範囲周辺にある繰返される単語及び単語列を見つけるために利用され得る。例えば、システムは「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）の代わりに、「子供は〜が好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｉｋｅ”）、「子供は〜が本当に大好き」（“ｋｉｄｓ  ｒｅａｌｌｙ  ｌｏｖｅ”）、「子供は〜を楽しむ」（“ｋｉｄｓ  ｅｎｊｏｙ”）、「小児は〜を楽しむ」（“ｃｈｉｌｄｒｅｎ  ｅｎｊｏｙ”）、「小児は〜が大好き」（“ｃｈｉｌｄｒｅｎ  ｌｏｖｅ”）を検索し得る。同様の手法により、「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）は、「ベッドに行く前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｂｅｄ”）、「眠る前に」（“ｂｏｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｓｌｅｅｐ”）、「ベッドタイムの前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｂｅｄｔｉｍｅ”）のような、システムにとって既知の同義語で置き換えられ得る。従って、本技術分野において知られる単語シソーラスの組合せ及び／又は本発明に係る共通頻度の手法は、多数の語義的に同義の単語及び単語列をもたらし、それらは、より多くの関連する語義の検索語により分析を拡大するために利用され得る。
【０１４２】
第２レベルの頻度分析
もう１つの実施の形態において、システムは、問合せを構成する第１又は第２のいずれかの単語又は単語列と、共通頻度分析から選択された第３の単語又は単語列との共通の関連付けを用いて頻度分析を実行し、アプリケーションのために実行される分析に新しい情報を加える。例えば、「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）（第１）と「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）（第２）との共通の範囲内の全ての単語及び単語列の頻度間で選択された共通の関連付けが「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）（第３）である場合、この実施の形態は、「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）（第１）と「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）（第３）、又は、「子供は〜が大好き」（“ｋｉｄｓ  ｌｏｖｅ”）（第２）と「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）（第３）のいずれかの間で独立型又は関連型の頻度分析を生成し、これらの２つの頻度分析に基づいて関連付けを選択する。例えば、「アイスクリーム」（“ｉｃｅ  ｃｒｅａｍ”）と「寝る前に」（“ｂｅｆｏｒｅ  ｇｏｉｎｇ  ｔｏ  ｂｅｄ”）とは、「腹痛」（“ｓｔｏｍａｃｈ  ａｃｈｅ”）と高い共通の頻度関連付けを有し得るが、このことは、本発明で利用されるアプリケーションのための分析において有用であり得る。更に、任意の２つ又はそれ以上の単語又は単語列が、ユーザーが定義する世代数と同数の組合せにおいて、同一の手法で分析され得る。特定のアプリケーションは、関連頻度分析の各世代においていずれの共通頻度分析が実行されるべきかを識別する自動化された分析を要求し得る。より複雑なアプリケーションは、２つ又はそれ以上の独立した結果が組み合わされて利用される前に実行されるべき、２つ又はそれ以上の頻度分析を識別する。
【０１４３】
単語の機能又は意味を決定するための共通頻度分析の利用
米国特許出願第１０／０２４、４７３号に記載されるように、分析されている単語及び単語列と、それらの範囲内にあって、それらの訳語ではないが近く関連付けられた概念である単語及び単語列との間に構築された高頻度の関連付けは、人工知能アプリケーションに利用され得る。人工知能アプリケーション又はスマート・アプリケーションは、以前には必ずしも回答や実行を要求されることのなかった質問に回答したり、作業を実行したりすることができる。本発明は、関連付けデータベースを利用して、カテゴリ識別子と関連付けられた他の単語又は単語列の機能又は目的を識別するためのカテゴリ識別子として利用され得る単語及び単語列の形式及び／又はパターンを識別することが可能である。例えば、人名、食物の種類又は動作である単語には、通常、特定の単語のパターンが関連付けられ得る。本発明は、ＣＦＡを用いて文書を分析し、これらのパターンの存在、及びそれらのパターンと他の単語又は単語列との関連付けを明らかにすることができる。この関連付けに基づいて、システムは、これらのパターンと同様に関連付けられた他の単語を分類することが可能である。なぜなら、同様に関連付けられた他の単語は、同様のカテゴリに入ることが多いからである。つまり、システムは、カテゴリ識別子の存在を識別し、利用することが可能である。更に、高度に関連付けられた単語及び単語列のパターンを共有する単語及び／又は単語列は、多くの場合、互いに同義語であったり、近い意味を持つ語であったりする。
【０１４４】
そのようなアプリケーションの一例は、本発明に係る翻訳方法が、上記のプロセスを利用して、他の方法ではシステムが解決することのできない翻訳を完成することを助ける。例えば、システムが言語Ｘに翻訳されるべき「私はＭｏｓｈｅを愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ  Ｍｏｓｈｅ”）という英語の問合せを受けた場合を想定する。システムは「私は〜を愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ”）という単語列に対する翻訳を有しているが、「私はＭｏｓｈｅを愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ  Ｍｏｓｈｅ”）又は「Ｍｏｓｈｅを愛する」（“ｌｏｖｅ  Ｍｏｓｈｅ”）に対する翻訳は有していないと想定する。
【０１４５】
関連付けデータベースは、「私の名前はＭｏｓｈｅである」（“ｍｙ  ｎａｍｅ  ｉｓ  Ｍｏｓｈｅ”）、「Ｍｏｓｈｅ  Ｆｅｉｎ氏」（“Ｍｒ．  Ｍｏｓｈｅ  Ｆｅｉｎ”）、「彼の名前はＭｏｓｈｅである」（“ｈｉｓ  ｎａｍｅ  ｉｓ  Ｍｏｓｈｅ”）といった単語列に含まれる“Ｍｏｓｈｅ”という単語を保持している。これらの単語列とＭｏｓｈｅという名前との関係を識別するために、ＣＦＡが利用され得る。それにより、ユーザーは、システムに対し、これらのフレーズを、名前と高度に相関するものであって、特定の種別のカテゴリ識別子である名前識別子として識別することができる。Ｍｏｓｈｅが、ユーザーが定義した数（又は割合）の「名前識別子」のフレーズに出現すると、システムは統計的な確実性を持って、“Ｍｏｓｈｅ”が「名前識別子」であるテキストに出現することから、名前の可能性があることを決定する。
【０１４６】
本技術分野において知られる他のシステムも、これらの名前識別子や、例えば日付、数字及び他の特定のクラスである他のカテゴリ識別子を受け入れるが、本発明は、Ｍｏｓｈｅ又は出現する他の既知の名前のような名前を示す他の全てのフレーズを識別するために、名前を示すフレーズのような手動でコード化された識別子を利用することができる。例えば、ユーザーは、「あの男の名前は」（“ｔｈｅ  ｇｕｙ‘ｓ  ｎａｍｅ  ｉｓ”）を名前識別子として追加しようと考えなかったかもしれないが、本発明は、この実施の形態を用いて、これを、ユーザーが含めなかったかもしれない他の多くのフレーズとともに提示する。個々の単語及び単語列は、周辺の単語及び単語列の間に、可能性のある代替の単語又は単語列の限られた領域を有する。この領域は、それらの単語及び単語列が置換する概念を正確に表す単語及び単語列を含み、全くの反対の思考を元来表現する概念から離れて広がる。例えば、「私はチョコレートを愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”）というフレーズが調査される場合、システムは、「愛する」（“ｌｏｖｅ”）という単語に対する全ての可能性のある代用語を生成し得る。システムは、同義語や、「私はチョコレートが本当に大好き」（“Ｉ  ｒｅａｌｌｙ  ｌｏｖｅ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”）、「私はチョコレートを崇拝する」（“Ｉ  ａｄｏｒｅ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”）、「私はチョコレートを本当に楽しむ」（“Ｉ  ｒｅａｌｌｙ  ｅｎｊｏｙ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”）といった近い意味の語とともに、反義語や、「私はチョコレートを許容する」（“Ｉ  ｔｏｌｅｒａｔｅ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”）及び「私はチョコレートを嫌う」（“Ｉ  ｈａｔｅ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”）といった反対語を生成する。システムは、独立型（又は、代わりの実施の形態として、関連型）共通関連頻度分析を用いて、ｌｏｖｅという単語の左側全体を埋めないような単語の繰り返し頻度を見出さない。例えば、分析の際、データベースは、“Ｉ  ｆｉｓｈ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”、“Ｉ  ｙｏｕ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”、“Ｉ  ｗｈｏ  ｃｈｏｃｏｌａｔｅ”を生成しない。
【０１４７】
システムがＭｏｓｈｅは名前であることを決定し、「私は〜を愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ”）が名前識別子である（しかし、Ｍｏｓｈｅが含まれるものは見当たらない）場合、翻訳エンジンが言語Ｂにおける“Ｍｏｓｈｅ”の訳語を有していれば、その訳語を言語Ｂにおける「私は〜を愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ”）の訳語と重複なしに結び付けることができる。言語Ｂにおける“Ｍｏｓｈｅ”の訳語が知られていない場合、英語から言語Ｂへの音訳機能を利用して“Ｍｏｓｈｅ”という名前の言語Ｂにおける表現が生成され、言語Ｂにおける「私は〜を愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ”）の訳語に重複なしに結び付けられ得る。
【０１４８】
他の単語及び／又は単語列に明らかに名前として関連付けられた名前は、概念を表す単語列間のユーザーが識別した共通の統計的な関係が、スマート・アプリケーションに活用されるよう、一般的な意味により分類される単純な例を示す。更に、全ての単語列は、他の全ての関連するコンセプト及び概念に対し、言語において表現される際に互いに近接して現れる頻度に基づいて関連する概念をリスト化する言語内の関連付けデータベースに示されるような動的な関係を有する。一貫した概念を形成する個々の単語列は、システムが所与の文脈における概念の意味の確率を推論するため、特定の相互に近接した範囲内に、テキスト内で頻繁に繰り返されるパターンで関連付けられる概念の領域を有する。
【０１４９】
例えば、翻訳の問合せが明らかには名前ではない単語を含む場合、更なる文脈を提供するために、関連する概念間の頻度はが、隣接する単語及び単語列の次のレベルで調査され得る。例えば、言語Ｂに翻訳される英語の問い合わせが「私はＦａｉｔｈを愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ  Ｆａｉｔｈ”）である場合、これは、Ｆａｉｔｈが名前でも「証拠がなくとも信じる気持ち」でもあり得るために、少々曖昧である。
【０１５０】
翻訳の問合せ全体において「私はＦａｉｔｈを愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ  Ｆａｉｔｈ”）というフレーズの近くにある他の隣接する単語が「彼女の」（“ｈｅｒ”）及び「彼女」（“ｓｈｅ”）であって、「神」（“ｇｏｄ”）、「宗教」（“ｒｅｌｉｇｉｏｎ”）、「教会」（“ｃｈｕｒｃｈ”）等ではない場合、システムは、頻度、近接性及び他のカテゴリ識別子に重み付けする公式を、データベースに存在する関連付けに適用し、「証拠がなくとも信じる気持ち」としてのＦａｉｔｈではなく「名前」のＦａｉｔｈの翻訳を選択することを「知る」。他の概念に対して頻繁な関係を有する他の隣接する単語及び単語列は、統計的な有意性が回答を決定するか、又はシステムが情報の欠如に基づいてユーザーに説明を求めるまでの間、話者の意図の更なる証拠を提供する。このようなことは、例えば、問合せ全体が「私はＦａｉｔｈを愛する」（“Ｉ  ｌｏｖｅ  Ｆａｉｔｈ”）である場合に起こり得る。このセンテンスは少々曖昧であるため、人間の翻訳者であっても、「信念という単語のつもりか、人を示しているのか」と質問し得る。
【０１５１】
英語の場合、最初の文字が大文字であることは、たいていの場合、「名前」であるＦａｉｔｈが意図されていることを示す。これは、システムが、Ｆａｉｔｈはおそらく名前であろうと決定する際に扱うもう１つの属性である。ラテン文字をベースとしない言語の多くは大文字／小文字を持たないため、この種の問題は、純粋に、テキストにおける相互の頻繁な近接性により関連付けられた単語列間のレベル対レベルの関係や、任意の他の言語の表現（音声、記号、符号等）に依存する。
【０１５２】
語義的な類似語を特定するための共通頻度分析の利用
或る言語において特定の概念を表す単語及び単語列は、しばしば、パターンで出現する。これらのパターンは、特定の単語及び単語列が特定の単語に続く（英語では、特定の単語の右側）だけではなく、特定の単語のすぐ前（英語では、特定の単語の左側）に見出される頻度により表され得る。従って、類似する概念を表す単語及び単語列は、その後に続く、及びその前にある単語及び単語列の種別及び順序に共通の性質を有する。
【０１５３】
単語パターンを用いて情報を生成するもう１つの例は、包括的な単語及び単語列の同義語のシソーラスの作成にみられる。システムは、もう１つの単語又は単語列と同一の又はほぼ同じ意味を有する単語及び／又は単語列、即ち語義的に類似する単語及び単語列を識別するよう求められる場合に、その単語又は単語列と関連付けられた単語及び単語列の頻度を見出し、その言語において、関連付け頻度がそれと最も適合する単語及び単語列を探すことができる。典型的に、２つの単語及び／又は単語列の形式が似ていれば似ているほど、意味も似ている。反対語は、頻度の高い共通の関連付けを共有することがあるが、システムがアプリケーションに提供し得る「反対の署名（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）」のパターンを形成する或る種の重要な質的な関連付けにおいて大きく異なる。
【０１５４】
単語又は単語列で表される任意の概念と、単語又は単語列で表される任意の他の概念との関連付けの特徴である「関連付けの署名」は、システムにより決定される。システムは、関連付けデータベースを用いて、ある概念の周辺にある単語パターンであって、その概念と相対的に近接する他の概念との関係を規定する単語パターンを検出するために調整されたユーザー定義範囲内の特定の単語形式を検出する。コンピュータ・プログラム・リスト付録に記載されたプログラム４は、共通頻度分析を用いて語義的な同義語又は類義語を特定するプログラムの例である。関連付けデータベース及びスマート・アプリケーション３０２を用いて、システムが共通頻度分析により語義的に同義の単語列を検出する方法の一般的な説明を、以下に記載する。システムは、また、提示された単語及び単語列にＩＣＦＡ及びＲＣＦＡを実行し、ユーザー定義による重み付け処理を用いて結果を組み合わせることができる。
【０１５５】
ＩＣＦＡを利用し、単語又は単語列の周辺の特定の単語情報を用いる１つの実施の形態は、任意の単語又は単語列と語義的な価値（即ち、意味）において同義又は同義に近い単語及び／又は単語列を識別する。この実施の形態は、以下のステップを含む。即ち、ステップ１は、単語又は単語列（問合せフレーズ）に対する同義語分析を要求する問合せを受信し、最小及び／又は最大のサイズがユーザーにより定義された、ユーザーが定義した数の単語及び／又は単語列であって、利用可能な全ての文書において問合せフレーズのすぐ左側に最も頻繁に出現する単語及び／又は単語列（応答フレーズ）を、各応答フレーズの出現頻度とともに返す。繰り返されるユーザー定義による単語列が大きければ大きいほど、最終的な結果はより正確になる。ステップ２は、ステップ１で最高にランク付けられた結果のうちユーザーが定義した数の結果について、分析される各単語又は単語列の右側の１つの単語又は単語列の範囲を用いて頻度分析を行う（１つの単語又は単語列を範囲とすることにより、システムは、ステップ２で分析される各単語又は単語列の右側で最も繰返される応答単語及び単語列にランク付けする）。その後、ステップ２で作り出された全ての共通する単語及び単語列の頻度が加算される。ステップ３は、問合せのすぐ右側にある、ユーザーが定義した単語数の範囲を用いて、問合せの頻度分析を行う（ここでも、典型的には、正確性のために少なくとも２つ又はそれ以上の単語が望まれる）。ステップ４は、ステップ３で返されたユーザーが定義した数の最高ランクの単語及び単語列について、分析される各単語及び単語列のすぐ左側の１つの単語又は単語列の範囲を用いて、頻度分析を行う（分析されている単語又は単語列のすぐ左側の１つの単語又は単語列を範囲とする結果、ステップ４で分析される各単語及び単語列に最も頻繁につながる単語及び単語列に、頻度によるランク付けがなされる）。ステップ４の結果である全ての共通の単語及び単語列の頻度が追加される。ステップ５は、ステップ２と４との両方で生成された各単語又は単語列を識別することにより、ＩＣＦＡを実行する。ステップ２で返された共通の単語及び単語列のそれぞれの頻度に、ステップ４で生成された共通の単語又は単語列の頻度が乗じられる。ステップ２及び４の結果から作り出された頻度に基づいて最高にランクされた単語又は単語列は、典型的には、問合せに対し語義的に最も同義な又は類似した単語及び単語列となる。
【０１５６】
以下の例は、仮説としてのデータベースを用いて、システムの文書データベース内の全ての同義の単語及び単語列の関連付けを作成し、ＩＣＦＡを用いて語義的に同義を有する関連付けを作成する上記の実施の形態を示す。「拘留する」（“ｄｅｔａｉｎｅｄ”）という単語が、システムが既に知っている当該単語と同義の単語及び単語列の全てを決定するために、ユーザーにより入力されるとを想定する。
【０１５７】
ステップ１において、（本発明により分析される結果の数はユーザーにより定義され得るが、）例示を単純にするために上位３つの結果のみが取り出され、システムは、まず、「拘留する」（“ｄｅｔａｉｎｅｄ”）のすぐ左側に最も頻繁に存在する３単語の単語列を決定する。分析される単語（「拘留する」（“ｄｅｔａｉｎｅｄ”））のすぐ左側にある単語列の長さはユーザー定義であり、この例では３単語の単語列である。この分析の結果、即ち提示された単語の左側にあるユーザーが定義した長さの単語列のリストは、「左側署名リスト」と呼ばれる。上記の例におけるシステムが、以下の応答を返すと想定する。
【０１５８】
１．「容疑者は」（“the suspect was”）
２．「逮捕されて」（“was arrested and”）
３．「引き続き」（“continued to be”）
ステップ２において、システムは、返された左側署名リストを操作する。システムは、返された上記３つの３単語の単語列に最も頻繁に続く、即ち、返された３単語の単語列のすぐ右側にある単語及び／又は単語列を特定する。この処理においてシステムが返す単語列の長さは、ユーザーにより定義される。この分析の結果、即ち、左側署名リストの各エントリの右側にある単語及び／又は単語列のリストは、「左側係留（ａｎｃｈｏｒ）リスト」と呼ばれる。上記の例におけるシステムが、
１．「容疑者は」（“the suspect was”）
ａ．「逮捕された」（“arrested”）（２４０頻度）
ｂ．「拘留された」（“held”）（１２０）
ｃ．「釈放された」（“released”）（９０）
２．「逮捕されて」（“was arrested and”）
ａ．「拘留された」（“held”）（２５０）
ｂ．「有罪判決を受けた」（“convicted”）（１５０）
ｃ．「釈放された」（“released”）（１００）
３．「引き続き」（“continued to be”）
ａ．「健康である」（“healthy”）（２００）
ｂ．「自信に満ちている」（“confident”）（１５０）
ｃ．「楽観的である」（“optimistic”）（１２０）
という左側係留リストを返すと想定する。
【０１５９】
ステップ２において、左側係留リストのそれぞれにおける共通の応答の頻度が加算される。左側係留リストにおける共通の応答は、
ａ．「拘留された」（“held”）    １２０＋２５０＝３７０
ｂ．「釈放された」（“released”）  ９０＋１００＝１９０
のみである。
【０１６０】
ステップ３において、システムは、データベース内の文書において、選択された問合せである「拘留する」（“ｄｅｔａｉｎｅｄ”）のすぐ右側に最も頻繁に出現する３つの２単語の単語列を決定する。ここでも、分析される頻繁に出現する単語列の数は、ユーザーにより定義される（ステップ１と同様、システムは出現する単語列の上位３つを返す）。そして、分析される単語（「拘留する」（“ｄｅｔａｉｎｅｄ”））のすぐ右側の単語列の長さはユーザー定義であり、この例では、（ステップ１及び３においては、任意の長さの単語列が利用され得るため、）２単語の単語列である。この分析の結果、即ち、提示された単語の右側のユーザーが定義した長さの単語列のリストは、「右側署名リスト」と呼ばれる。上記の例におけるシステムは、
１．「尋問のために」（“for questioning”）
２．「告発により」（“on charges”）
３．「期間に」（“during the”）
という結果を返すと想定する。
【０１６１】
ステップ４において、システムは、返された右側署名リストを操作する。システムは、上記で返された３つの２単語の単語列の前に最も頻繁に出現する、即ち返された２単語の単語列の左側の単語及び／又は単語列を特定する。この処理においてシステムが返す単語列の長さは、ユーザーにより定義され得る。この分析の結果、即ち、右側署名リストの各エントリの左側の単語及び／又は単語列の各リストは、「右側係留リスト」と呼ばれる。上記の例におけるシステムは、
１．「尋問のために」（“for questioning”）
ａ．「拘留された」（“held”）（３００）
ｂ．「指名手配された」（”wanted“）（１５０）
ｃ．「警察署に連行された」（“brought in”）（１００）
２．「告発により」（“on charges”）
ａ．「拘留された」（“held”）（３５０）
ｂ．「逮捕された」（“arrested”）（２００）
ｃ．「警察署に連行された」（“brought in”）（１５０）
３．「期間に」（“during the”）
ａ．「美しい」（“beautiful”）（５００）
ｂ．「幸運な」（“happy”）（４００）
ｃ．「人々」（“people”）（２５０）
という右側係留リストを返すと想定する。
【０１６２】
ステップ２と同様に、右側係留リストにおける共通の応答の頻度が加算される。右側係留リストにおける共通の応答は、
ａ．「逮捕された」（“held”）  ３００＋３５０＝６５０
ｂ．「警察署に連行された」」（“brought in”）  １００＋１５０＝２５０
のみである。
【０１６３】
ステップ５において、ＩＣＦＡが実行され、システムがランキングを返す。本例において、ステップ２及び４に共通する応答（即ち、左側係留リスト及び右側係留リストの両方の応答）の頻度を乗ずることにより、
１．「拘留された」（“held”）      ６５０＊２７０＝１７５、５００
２．「逮捕された」（“arrested”）  ２００＊２４０＝４８、０００
といったように重み付けされた頻度が作られる。
【０１６４】
ランキングのための代わりの実施の形態は、特定の重み付けられた頻度を考慮しない。代わりに、少なくとも１つの左側係留リスト及び少なくとも１つの右側係留リストにおいて作成された全ての結果は、その結果が現れた係留リストの総数に応じてランク付けされる。上記の例において、この実施の形態を用いたランキングは、
ランク      同義語                        係留リストの数
１．        「拘留される」“held”        ４
２．        「逮捕される」“arrested”    ２
となる。
【０１６５】
「釈放された」（“ｒｅｌｅａｓｅｄ”）と「警察署に連行された」（“ｂｒｏｕｇｈｔ  ｉｎ”）とはいずれも分析において２回提示されてはいるが、左側係留リストと右側係留リストの両方には提示されてはいない（「釈放された」（“ｒｅｌｅａｓｅｄ”）は左側係留リストに２回提示され、「警察署に連行された」（“ｂｒｏｕｇｈｔ  ｉｎ”）は右側係留リストに２回提示された）。係留リストの数と、頻度の総数とを組み合せる他の重み付けスキームも利用され得る。
【０１６６】
上記の例示は、文書データベース内の比較的少数の文書に基づく。文書データベースは、より大きくてもよく、インターネットのようなネットワークを介してシステムが遠隔からアクセス可能な文書を含み得る。本発明の１つの実施の形態において、ユーザーは、署名リストに含まれるべき結果の数を定義するだけではなく、指定された数の結果が全てユーザーが定義した最小の頻度を持って見出された場合に分析を停止することが可能である。これは中断として機能し、大きなデータベースを利用する場合に、演算能力を節約する。
【０１６７】
問合せの単語又は単語列と語義的に同義の単語及び単語列を提示するためのＩＣＦＡのためのユーザー定義によるパラメータの他の例は、問合せの左側及び右側に様々な長さで頻繁に繰返される単語及び単語列を考慮し得る。従って、左側及び右側の署名リストに返される単語列の長さをユーザー定義により固定する代わりに、１つの実施の形態は、これらの署名リストに返された単語列について、単語列の最小及び最大の長さとともに、ユーザー定義による可変の長さを持ち得る。分析において用いられる様々なサイズの一層頻繁に出現する単語列であって、問合せの左右の側にある単語列は、より正確に語義的な同義語を識別するために、より多くの文脈を提供する。加えて、この実施の形態は、正確性を高めるため、署名リストに適合するために、返された単語又は単語列が署名リストの応答に最小限出現する回数を含み得る。
【０１６８】
本発明の１つの実施の形態における様々な単語列分析において、上記の例にある問合せ（「拘留する」（“ｄｅｔａｉｎｅｄ”））は、以下のように分析され得る。
ステップ１において、利用可能なデータベースから、問合せの左側に最も頻繁に出現するユーザーが定義した数の単語列であって、ユーザーが定義した最小及び最大の長さを有する単語列の左側署名リストが生成される。これは、固定長の単語列ではなく可変長の単語列が用いられている点を除いては、先の例におけるステップ１の処理と同様である。ユーザーが定義したパラメータが、（１）６つの最も頻繁に現れる単語列を返すものであり、（２）単語列の最小の長さが２単語であり、最大の長さが４単語であって、（３）最小の出現回数が最低５０回である場合、先の例における結果は、（再び仮説の例を用いて）、
単語列                                                                頻度
１．「人々は〜だった」（“people were”）                         １、０００
２．「逮捕され、そして」（“arrested and”）                          ９５０
３．「伝えるところによれば〜だった」（“were reportedly”）           ８００
４．「乗客は〜だった」（“passengers were”）                         ７７５
５．「〜していた」（“was being”）                                   ７００
６．「容疑者は〜だった」（“the suspect was”）                       ６５０
７．「逮捕され、そして」（“was arrested and”）                      ５７５
８．「ジャーナリストが〜だった後で」（“after the journalists were”）５００
となる。
【０１６９】
ステップ２において、先の例の通り、左側署名リストの結果から左側係留リストが生成される。
ステップ３において、この例のステップ１に記載されたのと同様に定義されたパラメータを用いて、右側署名リストが生成される。結果は、
単語列                                                                頻度
１．「尋問のために」（“for questioning”）                       １、７５０
２．「告発により」（“on charges”）                              １、５２０
３．「〜の期間に」（“during the”）                              １、３５０
４．「〜のために」（“because of”）                              １、０００
５．「〜のせいで」（“due to”）                                      ７５０
６．「〜に関して」（“in connection”）                               ６００
７．「告発なしに、又は」（“without charge or”）                     ５７５
８．「後の尋問のために」（“for questioning after”）                 ５００
となる。
【０１７０】
ステップ４において、先の例の通り、右側署名リストにおける結果から右側係留リストが生成される。
ステップ５において、少なくとも１つの左側係留リスト及び少なくとも１つの右側係留リストで生成された全ての結果が、結果が出現するリストの総数に従ってランク付けされる。代わりに、ランキングは、結果が出現した左側係留リストの総数に、結果が出現した右側係留リストの総数を乗ずることにより決定されてもよい。加えて、総合的な頻度が、ランキングの重み付けに加えられ得る。
【０１７１】
上記の例としての問合せは単語（「拘留する」（“ｄｅｔａｉｎｅｄ”））であるが、システムは任意のサイズの単語列に対して、語義的に同一となり得る概念を表す語義的な同義語を提示できることに注意すべきである。例えば、システムは、「カーレース」（“ｃａｒ  ｒａｃｅ”）という問合せを受けた場合に、「カーレース」（“ｃａｒ  ｒａｃｅ”）に対する可能性のある語義的な同義語を提示する。ＩＣＦＡを利用して語義的な同義語を決定する上記の実施の形態に記載されたのと同一のステップを実行することにより、システムは、他の語義的な同義語とともに、「ストッカー・レース」（“ｓｔｏｃｋ  ｃａｒ  ｒａｃｅ”）、「オートレース」（“ａｕｔｏ  ｒａｃｅ”）、「ドラッグレース」（“ｄｒａｇ  ｒａｃｅ”）、「全米自動車競走協会レース」（“ＮＡＳＣＡＲ  ｒａｃｅ”）、「インディアナポリス５００」（“Ｉｎｄｉａｎａｐｏｌｉｓ  ５００”）、「レース」（“ｒａｃｅ”）を提示し得る。システムは問合せを受付け、問合せ又は結果の単語列のサイズと関わり無く、全く同じプロセスを用いて語義的な同義語を提示する。
【０１７２】
語義的に同義の関連付けを作成するもう１つの実施の形態は、上記に例を示された独立型共通頻度分析（ＩＣＦＡ）ではなく、関連型共通頻度分析（ＲＣＦＡ）に利用に基づく。このＲＣＦＡの語義的な同義分析は、以下のステップを含む。
【０１７３】
ステップ１において、ＲＣＦＡの語義的に同義な単語及び単語列を見つけるために、単語又は単語列の問合せが受信され、文書データベースが検索されて、当該単語又は単語列を含む文書の部分が識別される。この例では、「新規株式公開」（“ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ”）という単語が、ＲＣＦＡの語義的な同義語を識別するための問合せとして入力される。システムは文書データベースを検索し、「新規株式公開」（“ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ”）という単語列を含む文書の部分を識別して、それらの文書の部分をユーザーに返す。ユーザーは、返される部分の数を画定又は制限し得る。
【０１７４】
ステップ２において、ステップ１で見出された問合せの単語列の出現ごとに、（ｉ）問合せの左側にあるユーザーが定義したサイズの単語及び／又は単語列と、（ｉｉ）問合せの右側にあるユーザーが定義したサイズの単語及び／又は単語列との出現頻度を記録することにより、返された部分が分析される。このステップは、問合せを「揺篭（クレードル）に入れる」ような関連付けられた左右の署名を作成するため、その結果は「左側／右側署名クレードル」を作成する。
【０１７５】
この例において、ユーザーが定義した左側の単語列は２に設定され、ユーザーが定義した右側の単語列は２に設定され得る。ユーザーが定義した最小限の回数（例えば、５回）の出現を有する返されるべきクレードルは、ユーザー定義により制限される（例えば、１００）ため、計算は効果的に分析され得る。このプロセスは、「新規株式公開」（“ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｕｂｌｉｃ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ”）という問合せに対して、
１．「その〜のために」（“for an of its”）
２．「〜の価格で」（“at an price of”）
３．「その〜を宣言した」（“announced the of its”）
４．「その〜において」（“at the of its”）
５．「その〜として」（“as the of its”）
６．「その〜を宣言した」（“announced its of the”）
７．「そのために提案された〜」（“the proposed for its”）
８．「株式の〜を宣言した」（“announced an of stock”）
９．「その〜を完了した」（“completed its of its”）
１０．「その〜のために」（“for the of its”）
という仮説としての応答をもたらし得る。
【０１７６】
ステップ３において、ステップ２で提示された個々の左側／右側署名クレードルの左側及び右側の単語列の間に最も頻繁に出現する単語及び単語列が（ユーザー定義による最大サイズまで）、文書データベースで検索される。左側／右側署名クレードルの単語列の間に頻繁に現れる他の単語及び／又は単語列を識別することにより、可能性のある語義的な同義語がもたらされる。語の意味を限定するために、オプションとして、左側／右側署名クレードルのユーザー定義による最小限の数又は割合が要求され得る。
【０１７７】
ステップ４において、左側／右側署名クレードルの単語列の間に現れる結果としての単語及び／又は単語列は、頻度の総数、左側／右側署名クレードルが「満たされる」数、又はいくつかの他の方法或いは方法の組合せに基づいて、ランク付けされ得る。
【０１７８】
本例において、ステップ３における最高の結果は、ＩＰＯ、ｉｐｏ（結果は大文字と小文字を区別し得る）、「新規募集」（Ｉｎｉｔｉａｌ  Ｏｆｆｅｒｉｎｇ）、「募集」（ｏｆｆｅｒｉｎｇ）、「公募」（Ｐｕｂｌｉｃ  Ｏｆｆｅｒｉｎｇ）及び「株式公開」（ｓｔｏｃｋ  ｏｆｆｅｒｉｎｇ）という単語及び／又は単語列であり得る。それらは全て、左側／右側署名クレードルのいくつかの未解決の部分に「適合」する。
【０１７９】
語義的な同義語を決定するためのＩＣＦＡ及びＲＣＦＡの使用は、左側／右側署名クレードルに適合するが語義的な同義語ではない幾つかの結果を含み得る。例えば、問合せの単語又は単語列と反対の意味を有する多くの単語又は単語列は、他の関連はするが語義的な同義語ではない単語及び単語列と同様に、問合せと同じ左側／右側署名クレードルの多くに適合する。問合せに対するリストに語義的な同義語のみが含まれることをアプリケーションが要求する場合、問合せにより作成されたリストに含まれる各結果に対する共通の頻度の語義的な同義語分析の分離作業において、本技術分野において知られるフィルタリング技術が利用され得る。フィルタリング技術は、例えば、問合せリストに含まれる結果のうち、ユーザーが定義した数の語義的な同義語のリスト内においてユーザーが閾値を定義したランキング内に現れる結果のみを含むフィルタリング技術であり、本来の問合せリストに残すべき結果を決定するために利用され得る。他の結果は全て、語義的な同義語のみを求めるアプリケーションのために、フィルタリング処理により取り除かれる。
【０１８０】
語義的な同義語を生成する上記の実施の形態は、本発明がＩＣＦＡ（又は代わりにＲＣＦＡ）を用いて、単語及び単語列により表される概念に関する特徴、及び、単語又は単語列と任意の他の単語又は単語列との関係の特徴を識別する多数の方法の１つである。より複雑な問題を解決するために、他のカテゴリ識別子とともに、或る言語における概念相互の頻度及び近接性により定義される概念間の関係を利用するという同一の中心概念に基づく他の方法も利用され得る。これは、２つ又はそれ以上の異なるセグメントのセットに共通頻度分析を実行することや、ユーザーが定義する方法において組み合わされた結果を利用することを含み得る。
【０１８１】
識別され得る一層複雑な関係の一例として、互いに反対の意味を持つ単語又は単語列の署名を比較することにより形成されるパターンがある。このパターンを識別するため、ユーザーはシステムに単語（例えば、熱い（ｈｏｔ））を入力する。すると、システムは、この単語の周辺で繰返される単語及び単語列（これらが「署名」である単語を生成する）の全ての頻度を識別する。次に、ユーザーは、反対の概念（例えば、冷たい（ｃｏｌｄ））を表す単語又は単語列の周辺で繰返される単語及び単語列の全ての頻度を識別するようシステムに要求する。すると、システムは、熱い（ｈｏｔ）という単語の左側と冷たい（ｃｏｌｄ）という単語の右側の間で、及び、冷たい（ｃｏｌｄ）という単語の左側と熱い（ｈｏｔ）という単語の右側との間で重複する概念の共通のパターンを探す。
【０１８２】
結果として、２つの署名を比較することによりパターンが形成され、システムは、署名を比較することにより形成される同様のパターンを有する別の単語又は単語列の組合せを識別するためにこのパターンを利用し得る。従って、システムは、反対語を探すような単語又は単語列の問合せを受けた場合、（１）問合せの周辺にある全ての単語及び単語列を識別し、（２）問合せと類似した署名を有するが、システムが同義語と識別するレベルには類似していない単語及び単語列のリストを識別し、（３）これらの関連する（が同意語ではない）単語及び単語列の署名を問合せと比較し、（４）ステップ３で識別された比較と、先に識別された反対の単語又は単語列の署名の比較とを比較する。ステップ３で生成された比較のうち任意のものが、既知の反意語の署名の比較により形成されたパターンと（ユーザーが定義した程度に）十分に類似したパターンを有する場合、システムは、ステップ２からの単語又は単語列であって問合せと対照的である単語又は単語列がそのパターンを形成することを識別し、問合せの反対語として識別する。
【０１８３】
システムが単語列の同義語（又は任意の他の関係）を提示するためのユーザー定義によるパラメータは、問合せの任意の近さにあるが、問合せの左側又は右側に直接隣接してはいない単語列を含み得ることにも注意するべきである。語義的な意味の表現が典型的にあまり有効ではない、又は構造的にあまり型にはまっていないアプリケーション（例えば、インターネットの「チャットルーム」媒体でなされた会話及び他の種別の会話）においては、ユーザー定義によるパラメータの調整が望まれる。
【０１８４】
同義語生成装置を用いた翻訳データベース作成装置
本発明の更なる実施の形態は、翻訳を補助する同義語のリストを生成するシステム及び方法を利用する。これは、本明細書において先に記載された、及び米国特許出願第１０／０２４、４７３号に記載された平行なテキスト及び二重重複手法を用いる単語列翻訳データベース作成装置の代わりに、又は該装置と組み合せて利用され得る。
【０１８５】
語義的な同義語のリストを生成するシステム及び方法が翻訳データベースにおいて利用され得る１つの例を以下に示す。
第１に、翻訳されるべき未解決の部分の左側及び右側に、ユーザーが定義したサイズの２つの具体的な署名を生成する。例えば、システムは「私は球場に野球の試合を見に行った」（“I went to the ball park to watch the baseball game.”）というセンテンスを翻訳していると想定する。更に、当該センテンスの翻訳のうち、「球場」（“ｔｈｅ  ｂａｌｌ  ｐａｒｋ”）（これは、未解決のフレーズ又は部分とされる）を除く全てのセグメントが知られていると想定する。ユーザー定義によるパラメータが、未解決のフレーズのすぐ左側の３単語、及び未解決のフレーズのすぐ右側の４単語と定義されている場合、本発明は、「左側署名特定単語列」及び「右側署名特定単語列」である２つの単語列を返す。即ち、左側署名特定単語列は「私は〜行った」（“Ｉ  ｗｅｎｔ  ｔｏ”）となり、右側署名特定単語列は「試合を見に」（“ｔｏ  ｗａｔｃｈ  ｔｈｅ  ｇａｍｅ”）となる。
【０１８６】
第２に、意義の関連付けを作成する上述の実施の形態にうちの任意のものを利用して、文書データベースから、ソース言語における未解決フレーズのための署名リストが生成される。未解決フレーズについて上記の同義語のシステム及び方法を利用して作成されたリストは、それぞれ、左側署名リスト及び右側署名リストと呼ばれる。
【０１８７】
第３に、左側署名特定単語列及び左側署名リストの両方がターゲット言語に翻訳される。翻訳は、本発明に係る平行テキスト・データベース作成装置、又は本技術分野で知られる他の翻訳装置を利用して得られ得る。本技術分野で知られる翻訳システムを用いた結果は、本発明の上記の多言語利用の実施の形態を用いて改善され得る。この処理の結果は、「左側ターゲット署名リスト」となる。右側署名特定単語列リスト及び右側署名リストに同様の翻訳処理が実行され、「右側ターゲット署名リスト」が作成される。
【０１８８】
第４に、同義語処理のうちの上記のステップ２及び４を用いて、左側及び右側のターゲット署名リストと、任意のターゲット言語文書データベースとから、ターゲット言語の係留リストが作成される。この処理の結果であるリストは、それぞれ、左側ターゲット係留リスト及び右側ターゲット係留リストとなる。
【０１８９】
最後に、左側ターゲット係留リストの応答と、右側ターゲット係留リストの応答とが比較される。左側ターゲット係留リストの少なくとも１つと、右側ターゲット係留リストの少なくとも１つとに現れる結果が、問合せに対する可能性のある翻訳であり、それらが現れた係留リストの総数に応じてランク付けされる。正確性を高めるため、特定文脈単語列リストから引き出された係留リストへの出現に対し、ランキングのための特別な重み付けがなされ得る。ランキングは、また、結果が現れた左側係留リストの数に右側係留リストの数を乗ずることにより決定され得る。加えて、結果をランク付けする際の要素として、応答の頻度の総数への何らかの重み付けが追加され得る。
【０１９０】
未解決のフレーズがある場合に、同義語を用いて問合せに対する潜在的な翻訳のデータベースを構築するもう１つの実施の形態は、以下の通りである。
第１に、上記の通り、左右の特定署名単語列のみを用いた同義語分析に従って、問合せのうちの未解決のフレーズが分析される。次いで、上記の通り、左右の署名リストのみを用いた同義語分析に従って、問合せのうちの未解決のフレーズが分析される。左側係留リスト及び／又は左側署名特定単語列の少なくとも１つと、右側係留リスト及び／又は右側署名特定単語列のいずれか少なくとも１つとに現れる結果は、それらが現れた係留リストの総数に従ってランク付けされる。署名特定単語列から引き出された係留リストへの出現に対し、ランキングのための特別な重み付けがなされ得る。次に、問合せの未解決の部分と、上記のランキングにより生成された同義語のリストとが、ターゲット言語に翻訳される。翻訳は、本発明の平行テキスト・データベース作成装置、又は本技術分野で知られる他の翻訳装置を用いて得られ得る。本技術分野で知られる翻訳システムを用いた結果は、本発明の上記の多言語を利用する実施の形態を用いて改善され得る。翻訳結果のそれぞれについて、システムは、ターゲット言語のテキストのデータベースを用いて、語義的な同義語のリストを生成する。ユーザーが定義した数のリスト（ではあるが、リストのうちの少なくとも２つ）に現れる任意のターゲット言語の翻訳は、問合せの未解決な部分に対する可能性のある翻訳として提示される。
【０１９１】
既知の翻訳装置は不正確である可能性があるため、これらの装置を用いて問合せの未解決な部分及びその同義語に対して作成された翻訳は、部分的な正確性の閾値についても調査され得る。例えば、ルール・ベースのエンジンを用いた５単語の単語列の翻訳により、ターゲット言語の５単語の翻訳が生成される場合、そのターゲット言語の単語列は、ユーザーが定義した最小限の翻訳の単語数を含むユーザーが定義した長さの単語列において、任意の単語列の語義的な同義語について検査され得る。
【０１９２】
ＩＣＦＡ又はＲＣＦＡを用いて文書を１つの言語から他の言語へと翻訳するもう１つの実施の形態は、問合せの左側及び右側に付けられた署名単語列とともに、問合せの語義的な同義語を含む実施の形態を含む。ソース及びターゲット言語におけるリストと、両言語間の辞書の単語と、二重重複手法とを用いることにより、言語間の翻訳が達成され得る。
【０１９３】
関連付けデータベース構築技術は、その核心において、（ｉ）線形又は順列された方法で組織された、グループ化されたデータのユニットを持ち、（ｉｉ）データのグループを、全ての可能性の或る隣接したサブセットに細分化し、（ｉｉｉ）グループ化されたデータの全ての利用可能なユニットにおいて、頻繁に繰返される相互の（一般的には接近した）近接性に基づいて、データの全てのサブセット間の関係を構築する。ＣＦＡの核心において、システムは、一般的な「データ署名」に関連する任意のデータに関する一般化された情報を提供する、「データ署名」を定義する特定の繰返されるパターンの識別を助けるために、サブセットのデータ・セグメント間で頻繁に繰返される近接関係をユーザーに提供する。従って、多数の他の種別のデータ・マイニング、テキスト・マイニング、ターゲット認識、及びパターン認識を必要とする任意の他のアプリケーションのためのパターンを認識するために、データベース作成に用いられたのと同一の技術、及び共通頻度分析が利用され得る。
【０１９４】
当業者に理解されるように、通常の知識を有する実施者により、本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく、上記の装置及び方法の多くの変更がなされ得る。
付録
プログラム１
【０１９５】
【数１】
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【０１９６】
【数２】
2005529386.tif 000012
【０１９７】
【数３】
2005529386.tif 000013
【０１９８】
【数４】
2005529386.tif 000014
【０１９９】
【数５】
2005529386.tif 000015
【０２００】
【数６】
2005529386.tif 000016
【０２０１】
【数７】
2005529386.tif 000017
【０２０２】
プログラム２
【０２０３】
【数８】
2005529386.tif 000018
【０２０４】
プログラム３
【０２０５】
【数９】
2005529386.tif 000019
【０２０６】
【数１０】
2005529386.tif 000020
【０２０７】
【数１１】
2005529386.tif 000021
【０２０８】
【数１２】
2005529386.tif 000022
【０２０９】
【数１３】
2005529386.tif 000023
【０２１０】
【数１４】
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【０２１１】
【数１５】
2005529386.tif 000025
【０２１２】
【数１６】
2005529386.tif 000026
【０２１３】
【数１７】
2005529386.tif 000027
【０２１４】
【数１８】
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【０２１５】
【数１９】
2005529386.tif 000029
【０２１６】
プログラム４
【０２１７】
【数２０】
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【０２１８】
【数２１】
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【０２１９】
【数２２】
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【０２２０】
【数２３】
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【０２２１】
【数２４】
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【０２２２】
【数２５】
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【０２２３】
【数２６】
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【図面の簡単な説明】
【０２２４】
【図１】図１は、本発明に係る概念横断的データベースの実施の形態を示す。
【図２】図２は、本発明に係る方法を実現するための、本発明に係るコンピュータ・システムの実施の形態を示す。
【図３】図３は、本発明に係る方法を実現するためのプログラムを含む、本発明に係るコンピュータ・システムのメモリ・デバイスを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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