(57)【要約】【課題】翻訳機の知識空間を増強することなく、正解となる翻訳文に至るヒントとなる翻訳文を提示する。【解決手段】換言文生成部（５）は、所定の換言ルールを用いて第１言語の入力文を第１言語の他の表現に換言する（置き換える）ことによって、複数の入力換言文を生成する。抽出部（６）は、換言文生成部５から出力された入力換言文と用例対訳ＤＢ（４）に記憶された用例文との関連性を示す総合評価値をそれぞれ算出し、算出した総合評価値に基づいて、用例対訳ＤＢ（４）から１以上の用例文を抽出すると共に、抽出した用例文と類似する１以上の入力換言文を、前記出力された入力換言文から抽出する。出力部（９）は、抽出部（６）により抽出された用例対訳を表示する。【選択図】図１
2018055672.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
翻訳文を提供する方法であって、
ユーザの端末を介して、翻訳対象である第１言語で記述された第１文を取得し、
前記第１言語で記述された文と第２言語で記述された対訳文との対を複数含んだデータベースに前記第１文が含まれているか判定し、
前記データベースに前記第１文が含まれていないと判定された場合は、前記第１文を構成する一つ以上の単語を所定のルールに基づいて置き換えた複数の第２文を生成し、
前記複数の第２文と前記データベースに含まれている前記第１言語で記述された複数の文との構文の一致度をそれぞれ算出し、
算出された一致度が閾値以上である前記データベースに含まれている前記第１言語で記述された一以上の第３文を抽出し、
前記データベースにおいて、前記一以上の第３文の対訳文である前記第２言語で記述された一以上の第４文を、前記第１文の対訳リファレンスとして前記ユーザの端末に表示させる、
方法。
【請求項２】
前記複数の第２文のうち一以上の第２文を前記第２言語に機械翻訳して一以上の第５文を生成し、
前記一以上の第４文と前記一以上の第５文との少なくともいずれか一方を前記ユーザの端末に表示させる、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記一致度は、前記複数の第２文と前記データベースに含まれている複数の文とのテキスト類似度を示す第１指標に基づいて算出される、
請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
前記一致度は、前記データベースに含まれる複数の文のうち、前記複数の第２文に対して文構造が一致又は類似する文であって、前記第１文とのテキスト類似度が小さい文ほど大きな値を示す第２指標に基づいて算出される、
請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記一致度は、前記複数の第２文と前記データベースに含まれている複数の文との文構造の類似性を示す第３指標に基づいて算出される、
請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記一致度は、前記複数の第２文と前記データベースに含まれている複数の文とにおいて、品詞の一致数が多いほど大きな値を示す第４指標に基づいて算出される、
請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記第１指標は、置き換え箇所が多い第２文ほど大きな値を示す、
請求項３記載の方法。
【請求項８】
前記一以上の第２文は、前記複数の第２文と前記一以上の第３文とのテキスト類似度に基づいて前記複数の第２文の中から抽出される、
請求項２記載の方法。
【請求項９】
前記所定のルールは、前記第１文を構成する素片に含まれる第１単語を、文脈類似関係にある第２単語で換言する第１換言ルールである、
請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記所定のルールは、前記第１文を構成する素片に含まれる第１単語を、共起関係にある第２単語に換言する第２換言ルールである、
請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記所定のルールは、前記第１文を構成する素片に含まれる第１単語を、含意関係にある第２単語に換言する第３換言ルールである、
請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記所定のルールは、前記第１文を構成する素片に含まれる第１単語を、上位下位関係にある第２単語に換言する第４換言ルールである、
請求項１〜１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記一以上の第４文は前記第１文に対する換言箇所が他の箇所と区別して提示される、
請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
翻訳文を提供する装置であって、
前記第１言語で記述された文と第２言語で記述された対訳文との対を複数含むデータベースと、
ユーザの端末を介して、翻訳対象である第１言語で記述された第１文を取得する入力部と、
前記データベースに前記第１文が含まれていない場合、前記第１文を構成する一つ以上の単語を所定のルールに基づいて置き換えた複数の第２文を生成する換言文生成部と、
前記複数の第２文と前記データベースに含まれている前記第１言語で記述された複数の文との構文の一致度をそれぞれ算出し、前記一致度が閾値以上である前記データベースに含まれている前記第１言語で記述された一以上の第３文を抽出する抽出部と、
前記データベースにおいて、前記一以上の第３文の対訳文である前記第２言語で記述された一以上の第４文を、前記第１文の対訳リファレンスとして前記ユーザの端末に表示させる提示部と
を備える装置。
【請求項１５】
請求項１〜１３のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は入力文を翻訳する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、入力文を翻訳するに際して、単に入力文の機械翻訳結果を提示するのではなく、多面的な翻訳結果をユーザに提示する研究が盛んに行われている。
【０００３】
例えば、特許文献１は、入力されたテキスト文を同じ内容の別の表現で言い換えた複数の言い換え文を生成し、生成した言い換え文を機械翻訳し、生成した言い換え文の中から翻訳信頼度に基づいて翻訳対象言い換え文の候補を抽出し、抽出した翻訳対象言い換え文の中から翻訳対象の言い換え文を特定する技術を開示する。
【０００４】
特許文献２は、機械翻訳の不確かさを補完するために、入力原文と近い表現を持つ例文を検索し、検索した例文に対応する目的言語の対訳テキストを取得し、取得した対訳テキストを入力原文の機械翻訳結果と合わせて表示する技術を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−１５９９６９号公報
【特許文献２】特許第５１０３７１８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記従来の技術は、翻訳機が備える知識空間を増強しなければ、翻訳信頼度の向上が望めないという課題があるので、更なる改善の必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る方法は、翻訳文を提供する方法であって、
ユーザの端末を介して、翻訳対象である第１言語で記述された第１文を取得し、
前記第１言語で記述された文と第２言語で記述された対訳文との対を複数含んだデータベースに前記第１文が含まれているか判定し、
前記データベースに前記第１文が含まれていないと判定された場合は、前記第１文を構成する一つ以上の単語を所定のルールに基づいて置き換えた複数の第２文を生成し、
前記複数の第２文と前記データベースに含まれている前記第１言語で記述された複数の文との構文の一致度をそれぞれ算出し、
算出された一致度が閾値以上である前記データベースに含まれている前記第１言語で記述された一以上の第３文を抽出し、
前記データベースにおいて、前記一以上の第３文の対訳文である前記第２言語で記述された一以上の第４文を、前記第１文の対訳リファレンスとして前記ユーザの端末に表示させるものである。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、入力文又はその類似文の翻訳文を高い信頼度で生成するために知識空間を増強しなくても、ユーザにとって有用な翻訳結果を提示できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の実施の形態に係る装置の一例である翻訳支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】携帯情報端末で構成された場合の翻訳支援装置と、据え置き型コンピュータで構成された場合の翻訳支援装置との一例を示す図である。
【図３】クラウドシステムで構成された場合の翻訳支援装置１の一例を示す図である。
【図４】換言文生成部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図５】入力換言文と用例文との一例を示す図である。
【図６】本実施の形態における具体例を纏めた表である。
【図７】出力部が表示する出力画像の一例を示す図である。
【図８】本開示の実施の形態に係る翻訳支援装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図８のＳ５の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図８のＳ６の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本開示の一態様に至る経緯）
翻訳機の翻訳品質を高めるために、入力文を換言し、複数の入力換言文を生成し、生成した複数の入力換言文の翻訳文を提示し、提示した複数の入力換言文の翻訳文の中から最適な翻訳文をユーザに選択させる技術が提案されている（特許文献１）。
【００１１】
また、入力文に類似する文や部分一致する文の用例翻訳結果を、機械翻訳結果とともに提示する技術も提案されている（特許文献２）。
【００１２】
しかし、特許文献１の技術は、翻訳文を生成するために翻訳機が使用する知識空間において、入力文及び入力換言文の近傍の知識データが存在しない場合、精度の高い翻訳文を提示できないという問題がある。
【００１３】
また、特許文献２の技術は、翻訳機の所有する用例対訳データベースが、入力文に類似する用例文や部分一致する用例文を含んでいなければ、入力文の機械翻訳の不確かさを補完し得るような用例対訳を提示できないという問題がある。
【００１４】
このように、特許文献１、２の技術は知識空間を増強しなければ、翻訳信頼度の向上が望めないという問題がある。また、特許文献１、２の技術は、知識空間を増強したとしても、増強した知識空間の範囲外の表現を持つ入力文が入力された場合、翻訳信頼度の向上は望めない。また、知識空間の増強は、費用対効果の面で課題がある。
【００１５】
本開示は、入力文又はその類似文の翻訳文を高い信頼度で生成するために知識空間を増強しなくともユーザにとって有用な翻訳文を提示する技術を提供する。
【００１６】
本開示の一態様に係る方法は、翻訳文を提供する方法であって、
ユーザの端末を介して、翻訳対象である第１言語で記述された第１文を取得し、
前記第１言語で記述された文と第２言語で記述された対訳文との対を複数含んだデータベースに前記第１文が含まれているか判定し、
前記データベースに前記第１文が含まれていないと判定された場合は、前記第１文を構成する一つ以上の単語を所定のルールに基づいて置き換えた複数の第２文を生成し、
前記複数の第２文と前記データベースに含まれている前記第１言語で記述された複数の文との構文の一致度をそれぞれ算出し、
算出された一致度が閾値以上である前記データベースに含まれている前記第１言語で記述された一以上の第３文を抽出し、
前記データベースにおいて、前記一以上の第３文の対訳文である前記第２言語で記述された一以上の第４文を、前記第１文の対訳リファレンスとして前記ユーザの端末に表示させるものである。
【００１７】
本態様は、単に、翻訳対象である第１文の換言文の翻訳文を提示するのではない。すなわち、本態様は、データベースに記憶された第１言語で記述された複数の文の中から、第１文を所定のルールで置き換えた複数の第２文に対して構文の一致度が閾値以上である一以上の文が、第３文として抽出される。そして、本態様は、抽出された第３文の対訳文である第４文を対訳リファレンスとして表示する。
【００１８】
ここで、第１文と内容は異なるが、第１文と文構造が一致又は類似する第３文の用例対訳である第４文を提示した方が、第１文の換言文の翻訳文を提示するよりも、却って、ユーザにとって有用な翻訳結果を提示できる可能性が高まる。
【００１９】
すなわち、このような第４文を提示した方が、翻訳文を生成する際に用いられる知識空間が広範囲に使用され、ユーザにとって有用な翻訳結果が得られるのである。本態様は、この点に着目しているので、ユーザにとって有用な翻訳結果を提示できる。
【００２０】
また、本態様は、第１文又はその類似文の翻訳文を高信頼度で生成することを要求していないので、その要求に応えられるような、豊富な知識データを備える知識空間を用いる必要はない。したがって、本態様は、知識空間を増強させなくとも、ユーザにとって有用な翻訳結果を提示できる。
【００２１】
上記態様において、前記複数の第２文のうち一以上の第２文を前記第２言語に機械翻訳して一以上の第５文を生成し、
前記一以上の第４文と前記一以上の第５文との少なくともいずれか一方を前記ユーザの端末に表示させてもよい。
【００２２】
本態様では、第１文を所定のルールで言い換えた複数の第２文のうち一以上の第２文の翻訳文である一以上の第５文が生成され、第４文と第５文との少なくともいずれか一方が提示される。そのため、第５文を提示することで、多様な翻訳結果が提示され、ユーザにとって有用な翻訳結果を提示できる可能性が高められる。
【００２３】
上記態様において、前記一致度は、前記複数の第２文と前記データベースに含まれている複数の文とのテキスト類似度を示す第１指標に基づいて算出されてもよい。
【００２４】
本態様によれば、データベースに記憶された複数の文の中から、複数の第２文に対してテキスト類似度が一致又は類似する文が第３文として抽出される。そのため、知識空間を広範囲に使用しつつも、複数の第２文に対して無関係な文が第３文として抽出されることを防止できる。
【００２５】
上記態様において、前記一致度は、前記データベースに含まれる複数の文のうち、前記複数の第２文に対して文構造が一致又は類似する文であって、前記第１文とのテキスト類似度が小さい文ほど大きな値を示す第２指標に基づいて算出されてもよい。
【００２６】
本態様によれば、データベースに含まれる複数の文のうち、第２文に対して文構造が一致又は類似する文であって、第１文に対して内容が離れた用例文が抽出される。そのため、多様な第３文を抽出でき、知識空間を広範囲に使用できる。
【００２７】
上記態様において、前記一致度は、前記複数の第２文と前記データベースに含まれている複数の文との文構造の類似性を示す第３指標に基づいて算出されてもよい。
【００２８】
本態様によれば、複数の第２文に対して文構造が一致又は類似する文が第３文として抽出される。そのため、知識空間を広範囲に使用しつつも、複数の第２文に対して関連性の低い第３文が抽出されることを防止できる。
【００２９】
上記態様において、前記一致度は、前記複数の第２文と前記データベースに含まれている複数の文とにおいて、品詞の一致数が多いほど大きな値を示す第４指標に基づいて算出されてもよい。
【００３０】
本態様によれば、複数の第２文に対して一致する品詞の数が多い文が第３文として抽出される。そのため、知識空間を広範囲に使用しつつも、複数の第２文に対して関連性の低い文が抽出されることを防止できる。
【００３１】
また、本態様は、前記第１指標〜第４指標のうち、少なくとも２つを組み合わせて評価値を算出してもよい。これにより、より多様な第３文が抽出され、多様な翻訳結果を提示することができる。その結果、第１文に対して第１言語での類似度は低いが、翻訳結果が第１文の翻訳のヒントになるような第３文を抽出できる。
【００３２】
上記態様において、前記第１指標は、置き換え箇所が多い第２文ほど大きな値を示してもよい。
【００３３】
本態様によれば、置き換え箇所が多い第２文ほど第１指標が大きくなるので、置き換え箇所が多い第２文に対して類似する第３文を抽出でき、より多様な翻訳結果を提示できる。
【００３４】
上記態様において、前記一以上の第２文は、前記複数の第２文と前記一以上の第３文とのテキスト類似度に基づいて前記複数の第２文の中から抽出されしてもよい。
【００３５】
本態様によれば、一致度に基づいて抽出された第３文に対し、複数の第２文の中から、類似する第２文が抽出されるので、知識空間を広範囲に使用しつつも、第１文とは無関係の第２文が抽出されることを防止できる。
【００３６】
上記態様において、前記所定のルールは、前記第１文を構成する素片に含まれる第１単語を、文脈類似関係にある第２単語で換言する第１換言ルールであってもよい。
【００３７】
本態様によれば、第１文を構成する第１単語が文脈類似関係にある第２単語で換言された第２文が生成される。そのため、第１文に対して単に同じ意味を持つ第２文を生成する態様を採用する場合に比べて多様な第２文を生成できる。その結果、第１文に対して第１言語での類似度は低いが、翻訳結果が第１文の翻訳のヒントになるような第２文を生成できる。
【００３８】
上記態様において、前記所定のルールは、前記第１文を構成する素片に含まれる第１単語を、共起関係にある第２単語に換言する第２換言ルールであってもよい。
【００３９】
本態様によれば、第１文を構成する第１単語が、共起関係にある第２単語で換言された第２文が生成される。そのため、第１文に対して単に同じ意味を持つ第２文を生成する態様を採用する場合に比べて多様な第２文を生成できる。その結果、第１文に対して第１言語での類似度は低いが、翻訳結果が第１文の翻訳のヒントになるような第２文を生成できる。
【００４０】
上記態様において、前記所定のルールは、前記第１文を構成する素片に含まれる第１単語を、含意関係にある第２単語に換言する第３換言ルールであってもよい。
【００４１】
本態様によれば、第１文を構成する第１単語が含意関係にある第２単語で換言された第２文が生成される。そのため、第１文に対して単に同じ意味を持つ第２文を生成する態様を採用する場合に比べて多様な第２文を生成できる。その結果、第１文に対して第１言語での類似度は低いが、翻訳結果が入力文の翻訳のヒントになるような第２文を生成できる。
【００４２】
上記態様において、前記所定のルールは、前記第１文を構成する素片に含まれる第１単語を、上位下位関係にある第２単語に換言する第４換言ルールであってもよい。
【００４３】
本態様によれば、第１文を構成する第１単語が上位下位関係にある第２単語で換言された第２文が生成される。そのため、第１文に対して単に同じ意味内容を持つ第２文を生成する態様を採用する場合に比べて多様な第２文を生成できる。その結果、第１文に対して第１言語での類似度は低いが、翻訳結果等が第１文の翻訳のヒントになるような第２文を生成できる。
【００４４】
上記態様において、前記一以上の第４文は前記第１文に対する換言箇所が他の箇所と区別して提示されされてもよい。
【００４５】
本態様によれば、第１文に対する換言箇所を容易にユーザに認識させることができる。
【００４６】
（実施の形態）
図１は、本開示の実施の形態に係る装置の一例である翻訳支援装置１の構成を示すブロック図である。翻訳支援装置１は、第１言語で記述された入力文を第２言語に翻訳する装置である。第１言語としては、例えば、日本語、英語、フランス語、ドイツ語というような言語が採用できる。第２言語としては、第１言語とは異なる言語が採用できる。以下の説明では、第１言語として日本語を採用し、第２言語として英語を採用するがこれは一例である。
【００４７】
翻訳支援装置１は、入力部２、用例一致判定部３、用例対訳ＤＢ（データベース）４（データベースの一例）、換言文生成部５、抽出部６、機械翻訳部７、信頼度付与部８、及び出力部９（提示部の一例）を備える。図１において、翻訳支援装置１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを含むコンピュータで構成される。入力部２は、例えば、タッチパネル等の入力装置、又はキーボード及びマウス等の入力装置で構成される。用例一致判定部３、換言文生成部５、抽出部６、機械翻訳部７、信頼度付与部８は、例えば、ＣＰＵがコンピュータを翻訳支援装置１として機能させるプログラムを実行することで実現されてもよいし、専用のハードウェア回路により実現されてもよい。このプログラムはネットワークを介してダウンロードすることで提供されてもよいし、コンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。また、用例対訳ＤＢ４は、記憶装置（メモリ）で構成されてもよい。また、出力部９は、表示装置又はスピーカで構成されてもよい。
【００４８】
なお、翻訳支援装置１は、スマートフォンやタブレット端末等の携帯情報端末で構成されてもよいし、据え置き型のコンピュータで構成されてもよい。
【００４９】
図２は、携帯情報端末で構成された場合の翻訳支援装置１と、据え置き型コンピュータで構成された場合の翻訳支援装置１との一例を示す図である。図２の左図では、翻訳支援装置１はスマートフォン又はタブレット端末等の携帯情報端末で構成されている。図２の右図では、翻訳支援装置１は、据え置き型のコンピュータで構成されている。これらの場合、図１に示す各構成要素は、携帯情報端末又は据え置き型コンピュータ内に集約される。
【００５０】
或いは、翻訳支援装置１は、クラウドシステムで構成されてもよい。図３は、クラウドシステムで構成された場合の翻訳支援装置１の一例を示す図である。クラウドシステムは、サーバＳＶ１及び１又は複数の端末ＴＥ１で構成されている。サーバＳＶ１と端末ＴＥ１とはインターネット等のネットワークＮＴを介して通信可能に接続されている。サーバＳＶ１は、１又は複数のコンピュータで構成されるクラウドサーバである。端末ＴＥ１は、スーマートフォンやタブレット端末等の携帯情報端末で構成されてもよいし、据え置き型のコンピュータで構成されてもよい。
【００５１】
この場合、図１に示す入力部２及び出力部９は、ユーザが所持する端末ＴＥ１で構成される。また、図１に示す、用例一致判定部３、用例対訳ＤＢ４、換言文生成部５、抽出部６、機械翻訳部７、及び信頼度付与部８は、サーバＳＶ１で構成される。つまり、翻訳支援機能はサーバＳＶ１に実装され、端末ＴＥ１は、ユーザインターフェースを提供する。
【００５２】
図１に参照を戻す。入力部２は、翻訳対象である第１言語で記述された入力文（第１文の一例）を取得する。入力文は、ユーザによって入力された文であって、第１言語で記述された文である。
【００５３】
用例一致判定部３は、入力部２が取得した入力文と一致する用例文が用例対訳ＤＢ４に記憶されているか否かを判定する。そして、用例一致判定部３は、用例対訳ＤＢ４に入力文と一致する用例文が記憶されていれば、一致する用例文と、その用例文を含む用例対訳とを出力部９に出力する。ここで、用例一致判定部３は、例えば、用例文と入力文とが完全に一致する場合に一致すると判定すればよい。一方、用例一致判定部３は、入力部２が取得した入力文が用例対訳ＤＢ４に記憶されていなければ、その入力文を換言文生成部５及び機械翻訳部７に出力する。
【００５４】
用例対訳ＤＢ４は、第１言語で記述された用例文と、用例文を第２言語で記述した用例対訳とを対応付けた１以上の用例対訳を記憶するデータベースである。用例対訳ＤＢ４は、第１言語で記述された文と第２言語で記述された対訳文との対を複数含んだデータベースの一例である。詳細には、用例対訳ＤＢ４は、例えば、１つの用例対訳に対して１つのレコードが割り当てられたデータベースであり、用例文のフィールドと用例対訳のフィールドとを備える。用例文のフィールドには、用例文が記憶され、用例対訳のフィールドには、用例文に対応する翻訳文が記憶されている。用例文とは使用実績のある文であり、用例対訳とは翻訳実績のある用例文の翻訳文である。用例文と用例対訳との翻訳信頼度は、例えば、１００％である。
【００５５】
換言文生成部５は、用例一致判定部３により用例対訳ＤＢ４に入力文が記憶されていないと判定された場合は、入力部２が取得した入力文を複数の素片に分割し、複数の素片のうちの１又は複数を所定の換言ルール（所定のルールの一例）を用いて第１言語の他の表現に換言する（置き換える）ことによって、複数の入力換言文（複数の第２文の一例）を生成する。
【００５６】
ここで、入力文を複数の素片に分割する手法としては、例えば、入力文を単語ごとに区切る手法が採用される。但し、本実施の形態はこれに限定されず、入力文を品詞ごと区切る手法が採用されてもよいし、入力文を所定文字数（例えば２文字や３文字等）ごとに区切る手法が採用されてもよいし、入力文を句毎に区切る手法が採用されてもよいし、入力文を意味クラスごとに区切る手法が採用されてもよいし、入力文を形態素毎に区切る手法が採用されてもよい。
【００５７】
また、換言ルールとしては、下記の第１〜第４換言ルールが採用できる。
【００５８】
第１換言ルールは、入力文を構成する素片に含まれる第１単語を、文脈類似関係にある第２単語で換言するルールである。ここで、文脈類似関係とは、文脈上、類似する関係にある単語同士の関係を指し、例えば、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の文脈類似語データベースに登録された単語同士の関係が採用できる。例えば、「ルパン三世」と文脈類似関係にある単語としては、「名探偵コナン」、「宇宙戦艦ヤマト」等が該当する。また、「チャイコフスキー」と文脈類似関係にある単語としては、「ブラームス」、「シューマン」、「メンデルスゾーン」等が該当する。なお、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の文脈類似語データベースでは、「ルパン三世」と「ルパン３世」とは文脈類似関係にあると判断されるが、本実施の形態では、両者は内容が近すぎるので、文脈類似関係から除外してもよい。
【００５９】
第２換言ルールは、入力文を構成する素片に含まれる第１単語を、共起関係にある第２単語に換言するルールである。ここで、共起関係とは、同一文書内で出現する頻度が高い単語同士の関係を指し、例えば、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の単語共起頻度データベースに登録された単語同士の関係が該当する。例えば、「海外旅行」と共起関係にある単語としては、ＤＩＣＥ係数が高い順に「国内旅行」、「格安航空券」、「ツアー」、「航空券」、「旅行」が該当する。また、「クリスマス」の共起関係にある単語として、ＤＩＣＥ係数が高い順に「お正月」、「誕生日」、「サンタ」、「冬」、「年末」が該当する。なお、ＤＩＣＥ係数は単語同士の類似性や共起性を数値化した指標である。
【００６０】
第３換言ルールは、入力文を構成する素片に含まれる第１単語を、含意関係にある第２単語に換言するルールである。ここで、含意関係とは、第１単語が第２単語を含意する関係を指し、例えば、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の含意関係データベースに登録された単語同士の関係が該当する。第１単語が第２単語を含意するとは、第１単語の表す事態が成立するならば、同時かそれ以前に第２単語の表す事態も成立することを意味する。例えば、「チンする」に対して「加熱する」、「デトックスする」に対して「解毒する」、「銀ブラする」に対して「うろつく」、「アポトーシス」するに対して「死ぬ」、「壊れる」に対して「イカれる」、「酔っぱらう」に対して「飲む」が該当する。なお、含意関係は、上位下位関係が成立する場合もあるが、「チンする」と「加熱する」というように上位下位関係が成立しない場合もある。
【００６１】
第４換言ルールは、入力文を構成する素片に含まれる第１単語を、上位下位関係にある第２単語に換言するルールである。ここで、上位下位関係とは、例えば、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の上位語階層データベースに登録された単語同士の関係を指す。第１単語が第２単語を含む、より一般的、より総称的、より抽象的なものを指す場合、第１単語は第２単語に対して上位関係にある。
【００６２】
図４は、換言文生成部５の詳細な構成を示すブロック図である。換言文生成部５は、換言ＤＢ（データベース）を記憶する換言ＤＢ記憶部５１、換言候補生成部５２、及び換言文識別部５３を備える。換言ＤＢは、第１言語の単語と、第１単語を第１言語の他の表現で表現した第２単語とを互いに対応付けたデータベースである。
【００６３】
本実施の形態では、換言ＤＢ記憶部５１は、文脈類似語ＤＢ５１１、共起関係ＤＢ５１２、含意関係ＤＢ５１３、及び上位下位関係ＤＢ５１４を記憶する。以下、文脈類似語ＤＢ５１１、共起関係ＤＢ５１２、含意関係ＤＢ５１３、及び上位下位関係ＤＢ５１４を特に区別しない場合、換言ＤＢと記載する。文脈類似語ＤＢ５１１は、入力文を第１換言ルールで換言するためのデータベースであり、文脈類似関係にある単語同士が予め対応付けて記憶するデータベースである。ここで、文脈類似語ＤＢ５１１としては、例えば、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の文脈類似語データベースが採用できる。
【００６４】
共起関係ＤＢ５１２は、入力文を第２換言ルールで換言するためのデータベースであり、共起関係にある単語同士を予め対応付けて記憶するデータベースである。ここで、共起関係ＤＢ５１２としては、例えば、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の単語共起頻度データベースが採用できる。
【００６５】
含意関係ＤＢ５１３は、入力文を第３換言ルールで換言するためのデータベースであり、含意関係にある単語同士を予め対応付けて記憶するデータベースである。ここで、含意関係ＤＢ５１３としては、例えば、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の含意関係データベースが採用できる。
【００６６】
上位下位関係ＤＢ５１４は、入力文を第４換言ルールで換言するためのデータベースであり、上位下位関係にある単語同士を予め対応付けて記憶するデータベースである。ここで、上位下位関係ＤＢ５１４としては、例えば、ＡＬＡＧＩＮ言語資源の上位語階層データベースが採用できる。
【００６７】
換言候補生成部５２は、換言ＤＢを参照することで入力文を第１〜第４換言ルールのそれぞれで換言し、入力換言文を生成する。ここで、換言候補生成部５２は、例えば、入力文Ｂ１「門真までタクシーにしたい」が入力されたとすると、「門真／まで／タクシー／に／したい」というように入力文Ｂ１を単語単位で区分する。そして、換言候補生成部５２は、文脈類似語ＤＢ５１１、共起関係ＤＢ５１２、含意関係ＤＢ５１３、及び上位下位関係ＤＢ５１４のそれぞれを参照することで、第１〜第４の換言ルールのそれぞれで入力文を換言し、少なくとも４つの入力換言文を生成する。
【００６８】
ここで、換言候補生成部５２は、第１〜第４換言ルールのうち第ｉ（ｉ＝１〜４）換言ルールを用いて入力換言文を生成するに際して、１つの単語を換言して１つの入力換言文を生成してもよいし、複数の箇所の単語を換言して１つの入力換言文を生成してもよい。また、換言候補生成部５２は、第ｉ換言ルールを用いて入力文を換言するに際して、単語の換言数が異なる複数の入力換言文を生成してもよい。
【００６９】
例えば、換言候補生成部５２は、区分した入力文から１の単語をランダムに特定し、特定した１の単語と同一の単語が換言ＤＢに登録されていれば、その１の単語を換言ＤＢに登録された換言可能な別の単語で換言すればよい。一方、換言候補生成部５２は、特定した１の単語と同一の単語が換言ＤＢに登録されていなければ、その１の単語以外の別の１の単語を入力文からランダムに特定し、特定した別の１の単語と同一の単語が換言ＤＢに登録されていれば、その別の１の単語を換言ＤＢに登録された換言可能な別の単語で換言すればよい。換言候補生成部５２は、このような処理を繰り返して、第ｉ換言ルールにより換言された１又は複数の入力換言文を生成すればよい。
【００７０】
例えば、文脈類似語ＤＢ５１１において、「タクシー」と文脈類似関係にある単語として、「バス」、「トラック」が登録されていたとすると、「バス」、「トラック」の中からランダムに１の単語を決定し、その１の単語で「タクシー」を換言してもよいし、「タクシー」に対して最も類似する単語で、「タクシー」を換言してもよい。
【００７１】
なお、換言候補生成部５２は、生成した入力換言文において、換言箇所を示す付加データを加えて換言文識別部５３に出力すればよい。
【００７２】
換言文識別部５３は、入力換言文の中から、言葉らしい文を抽出し、抽出部６に出力する。ここで、換言文識別部５３は、例えば、Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルを用いて、入力換言文の出現確率を算出し、算出した出現確率が基準値以上の入力換言文を抽出部６に出力する。Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルは、人間が用いるであろう「言葉らしさ」を確率としてモデル化した確率的言語モデルである。例えば、「今日の夕食はカレーです」という文Ｂ２と、「今日の夕食は野球です」という文Ｂ３とがある場合、文Ｂ２は文Ｂ３よりも尤もらしいと言うことができる。この場合、Ｎ−ｇｒａｍ言語モデルでは文Ｂ２の出現確率が文Ｂ３の出現確率より高くなる。ここで、基準値としては、これ以上出現確率が低下すると不自然な文と判定される値であって経験的に得られた値が採用できる。なお、換言文識別部５３は、出力対象となる入力換言文において換言箇所を示す付加データも含めて、抽出部６に出力する。
【００７３】
図１に参照を戻す。抽出部６は、換言文生成部５から出力された入力換言文と用例対訳ＤＢ４に記憶された用例文との関連性を示す総合評価値（一致度の一例）をそれぞれ算出し、算出した総合評価値に基づいて、用例対訳ＤＢ４から１以上の用例文（第３文の一例）を抽出する。また、抽出部６は、抽出した用例文と類似する１以上の入力換言文を、換言文生成部５から出力された入力換言文から抽出する。以下、抽出された入力換言文を「換言抽出文」（一以上の第２文の一例）と記述する。なお、関連性とは、入力換言文と用例文とが構文上一定の関係を持つことを指す。
【００７４】
ここで、抽出部６は、各入力換言文と各用例文との総合評価値を下記の指標Ａ１〜指標Ａ４を用いて算出する。
【００７５】
指標Ａ１（第３指標の一例）は、各入力換言文と各用例文との文構造の類似性を示す指標である。図５は、入力換言文と用例文との一例を示す図である。
【００７６】
図５を参照し、例えば、入力文Ｂ１「門真までタクシーにしたい」の入力換言文として、入力換言文Ｃ１「門真までタクシーにのりたい」及び入力換言文Ｃ２「門真までバスを利用したい」が換言文生成部５により生成されたとする。
【００７７】
また、用例対訳ＤＢ４には用例文Ｄ１「とことんまで話にのりたい」、及び用例文Ｄ２「京橋まで電車でいきたい」が記憶されていたとする。
【００７８】
まず、抽出部６は、入力換言文Ｃ１，Ｃ２を文節又は単語で区切り、入力換言文Ｃ１，Ｃ２の文構造を解析し、構文木を生成する。ここでは、入力換言文Ｃ１の例では、文節「門真まで」と文節「タクシーに」とが共に文節「のりたい」に係っている。そのため、文節「門真まで」に対応するノードＮ１１と文節「タクシーに」に対応するノードＮ１２とを、文節「のりたい」に対応するノードＮ１３にそれぞれ接続する２本のエッジＥ１１，Ｅ１２を含む木構造Ｔ１が生成されている。
【００７９】
このような木構造の生成は、例えば、構文解析ツールである「ＫＮＰ」を用いて実現できる。また、文を構成する単語の品詞の解析は、例えば、形態素解析ツールである「ｊｕｍａｎ」を用いて実現できる。したがって、抽出部６は、「ＫＮＰ」及び「ｊｕｍａｎ」を利用して文の木構造の生成及び文を構成する単語の品詞の抽出を行えばよい。
【００８０】
入力換言文Ｃ２の例では、文節「門真まで」と文節「バスを」とが共に文節「利用したい」に係っている。そのため、文節「門真まで」に対応するノードＮ２１と文節「タクシーに」に対応するノードＮ２２とを、文節「利用したい」に対応するノードＮ２３にそれぞれ接続する２本のエッジＥ２１，Ｅ２２を含む木構造Ｔ２が生成されている。
【００８１】
用例文Ｄ１の例では、文節「とことんまで」と文節「話に」とが共に文節「のりたい」に係っている。そのため、文節「とことんまで」に対応するノードＮ３１と文節「タクシーに」に対応するノードＮ３２とを、文節「のりたい」に対応するノードＮ３３にそれぞれ接続する２本のエッジＥ３１，Ｅ３２を含む木構造Ｔ３が生成されている。
【００８２】
用例文Ｄ２の例では、文節「京橋まで」と文節「電車で」とが共に文節「いきたい」に係っている。そのため、文節「京橋まで」に対応するノードＮ４１と文節「電車で」に対応するノードＮ４２とを、文節「いきたい」に対応するノードＮ４３にそれぞれ接続する２本のエッジＥ４１，Ｅ４２を含む木構造Ｔ４が生成されている。
【００８３】
このように、抽出部６は、入力換言文と用例文との木構造を解析する。そして、抽出部６は、例えば、ツリーマッチングの手法を用いて、入力換言文と用例文との木構造の類似度を指標Ａ１として算出すればよい。なお、用例文の木構造は用例対訳ＤＢ４に事前に記憶されていてもよい。本実施の形態では、指標Ａ１は、０〜１００％の数値をとり、木構造が一致する度合いが高いほど値が大きくなる。
【００８４】
図５の例では、入力換言文Ｃ１，Ｃ２と用例文Ｄ１，Ｄ２との木構造Ｔ１〜Ｔ４は全て同じ構造である。したがって、抽出部６は、入力換言文Ｃ１の用例文Ｄ１，Ｄ２に対する指標Ａ１を、それぞれ、１００％と算出する。また、抽出部６は、入力換言文Ｃ２の用例文Ｄ１，Ｄ２に対する指標Ａ１も、それぞれ、１００％と算出する。
【００８５】
なお、図５において、＜体言＞及び＜用言：動＞等の括弧の記載は、対応する文節の品詞等を説明するために便宜上付したものであり、指標Ａ１の算出にあたって実際に使用されるものではない。
【００８６】
指標Ａ２（第４指標の一例）は、各入力換言文と各用例文とにおける品詞の一致数が多いほど大きな値を示す指標である。
【００８７】
本実施の形態では、抽出部６は、文構造が一致する入力換言文と用例文とにおいて（指標Ａ１が１００％である入力換言文と用例文とにおいて）、同一箇所に位置する文節同士の品詞の一致数により指標Ａ２を算出する。
【００８８】
図５の例では、抽出部６は、文構造が一致する入力換言文と用例文とにおいて、同一箇所に位置する文節の品詞が名詞で一致するほど値が大きくなるように指標Ａ２を算出する。以下、「同一箇所に位置する文節」を「対応する文節」と記述する。また、「名詞の文節」とは、「名詞を含む文節」を意味する。例えば、文節「門真まで」は単語「門真」と単語「まで」とで構成されているが、単語「門真」は名詞なので、「門真まで」は名詞の文節となる。
【００８９】
詳細には、指標Ａ２は下記の式（１）により規定される。
【００９０】
指標Ａ２＝（１−α／β）×１００（％）      （１）
α：対応する文節同士が名詞でない数
β：入力換言文の名詞の文節の総数
図５に示す入力換言文Ｃ１において、名詞の文節は「門真まで」と「タクシーに」との２つである。また、入力換言文Ｃ１の文節「門真まで」に対応する用例文Ｄ１の文節「とことんまで」は副詞であり、入力換言文Ｃ１の文節「タクシーに」に対応する用例文Ｄ１の文節「話に」は名詞である。したがって、入力換言文Ｃ１と用例文Ｄ１とにおいて、β＝２、α＝１となり、指標Ａ２は５０％になる。
【００９１】
また、入力換言文Ｃ１の文節「門真まで」に対応する用例文Ｄ２の文節「京橋まで」は名詞であり、入力換言文Ｃ１の文節「タクシーに」に対応する用例文Ｄ２の文節「電車で」は名詞である。したがって、入力換言文Ｃ１と用例文Ｄ２とにおいて、β＝２、α＝０となり、指標Ａ２は１００％になる。同様に、入力換言文Ｃ２と用例文Ｄ１，Ｄ２との指標Ａ２はそれぞれ５０％，１００％となる。
【００９２】
なお、式（１）のαは、対応する文節同士のカテゴリーが異なる数であってもよい。ここで、カテゴリーとは、例えば、地名、交通、抽象物というように名詞の単語が属している種類を指す。図５において、地名としては「門真」及び「京橋」が該当し、交通としては「タクシー」や「バス」が該当し、抽象物としては「話」が該当する。
【００９３】
この態様を採用する場合、例えば、入力換言文Ｃ１の文節「タクシーに」及び用例文Ｄ１の文節「話に」は共に名詞の文節であるが、前者のカテゴリーは「交通」であり、後者のカテゴリーは「抽象物」なので、αは１カウントアップされることになり、カテゴリーを考慮しない態様を採用した場合に比べ、指標Ａ２は小さくなる。
【００９４】
ここで、抽出部６は、文構造が一致する入力換言文と用例文とに対して指標Ａ２を算出したが、本開示はこれに限定されず、文構造の一致の有無を考慮することなく、すなわち、指標Ａ１とは独立して、指標Ａ２を算出してもよい。また、名詞の文節の一致数に基づいて指標Ａ２は算出されているが、品詞の一致数に基づいて指標Ａ２は算出されてもよい。
【００９５】
例えば、「文節Ｃ１１／文節Ｃ１２／文節Ｃ１３／文節Ｃ１４」からなる入力換言文Ｃ１Ｘがあったとする。また、「文節Ｄ１１／文節Ｄ１２／文節Ｄ１３」からなる用例文Ｄ１Ｘがあったとする。なお、「／」は文節の切れ目を示す。この場合、抽出部６は、入力換言文Ｃ１Ｘと用例文Ｄ１Ｘとにおいて、先頭から数えて同じ順位に位置する文節同士を、対応する文節として抽出し、抽出した文節同士の品詞の一致数に基づいて指標Ａ２を算出すればよい。
【００９６】
例えば、抽出部６は、「文節Ｃ１１」及び「文節Ｄ１１」と、「文節Ｃ１２」及び「文節Ｄ１２」と、「文節Ｃ１３」及び「文節Ｄ１３」との３つの文節ペアを対応する文節として抽出する。なお、「文節Ｃ１４」は用例文Ｄ１Ｘに対応する文節がないので、抽出対象から除外される。そして、抽出部６は、品詞が一致しない文節ペアの総数をαとして算出し、入力換言文Ｃ１Ｘから抽出した文節数をβとして、式（１）を用いて指標Ａ２を算出すればよい。
【００９７】
指標Ａ３（第２指標の一例）は、入力換言文に対して文構造が一致する用例文と入力文とのテキスト類似度が小さいほど大きな値を示す指標である。
【００９８】
詳細には、指標Ａ３は式（２）によって規定される。
【００９９】
指標Ａ３＝１００−入力文と用例文とのテキスト類似度      （２）
まず、抽出部６は、入力換言文と文構造が一致する用例文を用例対訳ＤＢ４から抽出する。そして、抽出部６は、抽出した用例文と入力文とのテキスト類似度を算出し、算出したテキスト類似度が小さいほど値が大きくなるように用例文毎に指標Ａ３を算出する。
【０１００】
文構造が一致するとは、上述したように木構造が一致すること、すなわち、指標Ａ１が１００％であることを意味する。テキスト類似度は、文の表現及び字面というような文同士の内容がどの程度一致しているかを示し、例えば、２つの文字列同士の類似性を算出するＰＨＰ言語のｓｉｍｉｌａｒ＿ｔｅｘｔ関数を用いて算出される。
【０１０１】
例えば、入力文Ｂ１「門真までタクシーにしたい」に対する入力換言文として、入力換言文Ｃ１「門真までタクシーにのりたい」が生成されたとする。この場合、抽出部６は、入力換言文Ｃ１と、文構造が一致する用例文を対訳用例ＤＢ４から抽出する。ここでは、用例文Ｄ２「京橋まで電車でいきたい」、用例文Ｄ３「守口まで車を利用したい」、用例文Ｄ４「東京まで新幹線で行く」、及び用例文Ｄ５「とことんまで話にのりたい」の４つの用例文が抽出されたとする。
【０１０２】
この場合、抽出部６は、入力文Ｂ１と４つの用例文Ｄ２〜Ｄ５とのそれぞれの指標Ａ３を、式（２）を用いて算出する。
【０１０３】
上記説明では、抽出部６は、指標Ａ３を算出する場合、入力換言文と文構造が一致する用例文を抽出したが、本開示はこれに限定されず、入力換言文と文構造が類似する用例文を抽出してもよい。ここで、文構造が類似するとは、例えば、指標Ａ１が基準値以上の場合が該当する。基準値としては、５０％、６０％、７０％、８０％、９０％といった少なくとも５０％より大きな値が採用できる。
【０１０４】
指標Ａ４（第１指標の一例）は、入力換言文と用例文とのテキスト類似度を示す指標である。テキスト類似度は指標Ａ３を算出する際に用いられたテキスト類似度と同じである。
【０１０５】
本実施の形態では、抽出部６は、入力換言文と文構造が一致する用例文、すなわち、指標Ａ１が１００％である用例文を対訳用例ＤＢ４から抽出し、抽出した用例文と入力換言文とのそれぞれのテキスト類似度を指標Ａ４として算出する。
【０１０６】
例えば、上記の入力換言文Ｃ１「門真までタクシーにのりたい」が生成されたとすると、抽出部６は入力換言文Ｃ３と文構造が一致する用例文を対訳用例ＤＢ４から抽出する。ここでは、指標Ａ３で説明した４つの用例文Ｄ２〜Ｄ５が抽出されたする。この場合、抽出部６は、入力換言文Ｃ３と用例文Ｄ２〜Ｄ５とのそれぞれのテキスト類似度を指標Ａ４として算出すればよい。
【０１０７】
なお、抽出部６は、換言箇所の多い入力換言文ほど指標Ａ４の値を大きく算出してもよい。例えば、抽出部６は、テキスト類似度に換言率を乗じることで、最終的な指標Ａ４を算出してもよい。換言率としては、例えば、入力換言文における全文字数のうち、換言された文字数の割合が採用できる。
【０１０８】
そして、抽出部６は、各用例文の指標Ａ１〜Ａ４の例えば積を各用例文の総合評価値として算出する。そして、抽出部６は、総合評価値が大きい順にｎ（１以上の整数）個の用例文を抽出する。
【０１０９】
なお、抽出部６は、各用例文のうち、総合評価値が基準値（閾値の一例）より大きい用例文を抽出してもよい。或いは、抽出部６は、各用例文のうち、総合評価値が基準値より大きい用例文を抽出し、抽出した用例文がｎ個以上であれば、総合評価値が高い順にｎ個の用例文を抽出してもよい。
【０１１０】
そして、抽出部６は、抽出したｎ個の用例文の用例対訳を用例対訳ＤＢ４から抽出し、出力部９に出力する。
【０１１１】
抽出部６は、用例文を抽出する処理が終了すると、抽出したｎ個の用例文と類似するｎ個の換言抽出文を抽出する処理を行う。ここで、抽出部６は抽出したｎ個の用例文のそれぞれに対して指標Ａ４が最大の入力換言文を抽出することで、ｎ個の換言抽出文として抽出する。
【０１１２】
例えば、換言文生成部５から４個の入力換言文Ｃ１〜Ｃ４が出力され、総合評価値から２個の用例文Ｄ１，Ｄ２が抽出されたとすると、抽出部６は、用例文Ｄ１，Ｄ２のそれぞれに対して、入力換言文Ｃ１〜Ｃ４のそれぞれの指標Ａ４を算出する。そして、抽出部６は、用例文Ｄ１，Ｄ２のそれぞれにおいて指標Ａ４が最大の入力換言文を換言抽出文として抽出する。
【０１１３】
上記説明では、抽出部６は、指標Ａ１〜Ａ４の全てを用いて総合評価値を算出したが、本開示はこれに限定されず、抽出部６は、指標Ａ１〜Ａ４の少なくとも１つを用いて総合評価値を算出してもよい。また、抽出部６は、指標Ａ１〜Ａ４の積を総合評価値として採用したが、本開示はこれに限定されず、抽出部６は、指標Ａ１〜Ａ４の平均値や重み付け平均値を総合評価値として採用してもよい。
【０１１４】
機械翻訳部７は、抽出部６から出力されたｎ個の換言抽出文のそれぞれを第２言語に機械翻訳することで、ｎ個の換言翻訳文（第５文の一例）を生成する。ここで、機械翻訳部７では、何らかの翻訳エンジンを利用することで機械翻訳を行う。例えば、機械翻訳部７は、ｗｅｂサイト上で提供されている翻訳エンジンを利用してもよいし、翻訳支援装置１自身が備える翻訳アプリケーションソフトを利用してもよい。また、機械翻訳部７は、用例一致判定部３から出力された入力文を機械翻訳し、入力翻訳文を生成する。
【０１１５】
信頼度付与部８は、機械翻訳部７により生成されたｎ個の換言翻訳文の翻訳信頼度を算出する。ここで、信頼度付与部８は、換言翻訳文を第２言語から第１言語に逆翻訳したときの対応する換言抽出文との一致度から翻訳信頼度を算出すればよい。また、信頼度付与部８は、入力翻訳文についても翻訳信頼度を算出する。
【０１１６】
出力部９は、抽出部６により抽出されたｎ個の用例対訳（第４文の一例）を表示する。また、出力部９は、機械翻訳部７により生成されたｎ個の換言翻訳文とそれに対応するｎ個の入力換言文とを翻訳信頼度と合わせて表示する。更に、出力部９は、入力文と入力翻訳文とを翻訳信頼度と合わせてを表示する。
【０１１７】
なお、出力部９は、用例一致判定部３により入力文が用例対訳ＤＢ４に記憶されたいずれかの用例文と一致すると判定された場合、用例一致判定部３から出力された用例対訳を表示すればよい。
【０１１８】
図７は、出力部９が表示する出力画像５００の一例を示す図である。出力画像５００は、入力文表示欄５１０と、翻訳支援情報表示欄５２０とを含む。入力文表示欄５１０は、入力文５１１「門真までタクシーにしたい」と、入力文５１１の機械翻訳結果である入力翻訳文５１２「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｔａｘｉ  ｔｏ  ｋａｄｏｍａ」とを並べて表示する。また、入力文表示欄５１０には、入力翻訳文５１２の翻訳信頼度を表示する信頼度表示欄５１３も表示されている。ここでは、入力翻訳文５１２の逆翻訳結果と入力文５１１との一致度が７０％であったので、信頼度表示欄５１３には「７０％」と表示されている。
【０１１９】
翻訳支援情報表示欄５２０は、入力文５１１と関連する用例文等を表示する欄である。ここでは、入力文５１１に対する用例文として２つの用例文が抽出部６により抽出されたので、２つの用例文５３１ａ，５４１ａに対応する２つの翻訳支援情報表示欄５３０，５４０が表示されている。また、用例文５３１ａの方が用例文５４１ａよりも総合評価値が高かったので、用例文５３１ａに対応する翻訳支援情報表示欄５３０の方が用例文５４１ａに対応する翻訳支援情報表示欄５４０よりも上側に表示されている。
【０１２０】
翻訳支援情報表示欄５３０には、「参考用例  １」と見出しが付けられた参考用例表示欄５３１と、「参考翻訳  １」と見出しが付けられた参考翻訳表示欄５３２とが含まれる。
【０１２１】
参考用例表示欄５３１には、総合評価値が１位の用例文５３１ａ「京橋まで電車でいきたい」と、それに対応する用例対訳５３１ｂ「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｔｏ  ｋｙｏｂａｓｈｉ」とが並べて表示されている。
【０１２２】
参考翻訳表示欄５３２には、用例文５３１ａに対してテキスト類似度（指標Ａ４）が最大の換言抽出文５３２ａ「門真まで電車でいきたい」と、それに対応する換言翻訳文５３２ｂ「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｔｏ  ｋａｄｏｍａ」とが並べて表示されている。
【０１２３】
また、翻訳支援情報表示欄５３０には、換言翻訳文５３２ｂの翻訳信頼度を示す信頼度表示欄５３３が表示されている。ここでは、換言翻訳文５３２ｂの逆翻訳結果と換言抽出文５３２ａとの一致度が９５％であったので「９５％」と表示されている。
【０１２４】
また、換言抽出文５３２ａにおいては、「電車でいきたい」の箇所にアンダーラインが引かれており、入力文５１１に対する換言箇所が他の箇所と区別可能に表示されている。また、換言翻訳文５３２ｂにおいても、「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ」の箇所にアンダーラインが引かれており、換言箇所の翻訳結果が他の箇所の翻訳結果と区別可能に表示されている。
【０１２５】
これにより、ユーザは、換言抽出文５３２ａ及び換言翻訳文５３２ｂにおいて、入力文５１１に対する換言箇所を一目で認識することができる。
【０１２６】
翻訳支援情報表示欄５４０も、翻訳支援情報表示欄５３０と同様、参考用例表示欄５４１と参考翻訳表示欄５４２とが表示されている。
【０１２７】
参考用例表示欄５４１には、総合評価値が２位の用例文５４１ａ「守口まで車を利用したい」と、それに対応する用例対訳５４１ｂ「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｔａｋｅ  ａ  ｃａｒ  ｔｏ  ｍｏｒｉｇｕｃｈｉ」とが表示されている。
【０１２８】
参考翻訳表示欄５４２には、用例文５４１ａに対してテキスト類似度（指標Ａ４）が最大の換言抽出文５４２ａ「門真までバスを利用したい」と、それに対応する換言翻訳文５４２ｂ「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｔａｋｅ  ｔｈｅ  ｂｕｓ  ｔｏ  ｋａｄｏｍａ」とが並べて表示されている。
【０１２９】
換言抽出文５４２ａにおいて、入力文５１１に対する換言箇所は「バスを利用したい」であるので、その箇所にアンダーラインが引かれている。また、換言翻訳文５４２ｂにおいて、換言箇所に対応する翻訳箇所「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｔａｋｅ  ｔｈｅ  ｂｕｓ」にアンダーラインが引かれている。更に、換言翻訳文５４２ｂの逆翻訳結果と、換言抽出文との一致度が９０％であったので、信頼度表示欄には「９０％」と表示されている。
【０１３０】
このように、出力画像５００には、総合評価値が高い用例文を含む翻訳支援情報表示欄５２０ほど上側に表示されるので、ユーザは重要度の高い用例対訳及び換言翻訳文等を含む翻訳支援情報を一目で認識できる。
【０１３１】
なお、図７の例では、２つの翻訳支援情報表示欄５２０が示されているがこれは一例であり、抽出部６により３つ以上の用例文が抽出されたのであれば、出力画像５００は、３つ以上の用例文を含む翻訳支援情報表示欄５２０を表示すればよい。この場合も、総合評価値が高い用例文ほど上側に位置するように、翻訳支援情報表示欄５２０は表示されればよい。
【０１３２】
また、図７の例では、換言箇所（文字列）をアンダーラインを用いてハイライト表示したが、本開示はこれに限定されず、換言箇所の背景にマーカーを付してハイライト表示する態様を採用してもよいし、換言箇所の文字の色を非換言箇所の文字の色と変えてハイライト表示する態様を採用してもよいし、換言箇所を太字でハイライト表示する態様を採用してもよいし、これらの態様を組み合わせた態様を採用してもよい。更に、本開示は、換言箇所をハイライト表示させず、非換言箇所をハイライト表示しても良い。
【０１３３】
また、図７の例では、用例文及び用例対訳には特にハイライト表示が付されていないが本開示は、これに限定されず、換言抽出文に対応する用例文及び用例対訳の箇所（文字列）をハイライト表示してもよい。
【０１３４】
次に、翻訳支援装置１における抽出部６の処理の具体例について説明する。ここでは、入力文（Ｉ）「門真までタクシーにしたい」が入力されたとし、換言文生成部５により以下の３つの入力換言文が生成されたとする。この例では、（Ａ）〜（Ｃ）は、全て同じ文構造、すなわち、同じ木構造を持っているとする。
【０１３５】
（Ａ）「門真まで電車でいきたい」
（Ｂ）「門真までバスを利用したい」
（Ｃ）「門真までタクシーにのりたい」
また、指標Ａ１が１００％、すなわち、上記の入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）に対して同一の文構造を持つ下記の４つの用例文（１）〜（４）が用例対訳ＤＢ４から抽出されたとする。なお、この具体例では、抽出部６は、入力換言文と文構造が同一の用例文を用例対訳ＤＢ４から抽出し、抽出した用例文に対して指標Ａ２〜指標Ａ４を算出するものとする。
【０１３６】
（１）「京橋まで電車でいきたい」
（２）「守口まで車を利用したい」
（３）「東京まで新幹線で行く」
（４）「とことんまで話にのりたい」
次に、抽出部６は、用例文（１）〜（４）のそれぞれについて、上記の式（１）を用いて指標Ａ２を算出する。この具体例では、入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）は同一の文構造を持っているので、入力換言文（Ａ）を代表させ、用例文（１）〜（４）と入力換言文（Ａ）との指標Ａ２を算出する。
【０１３７】
入力換言文（Ａ）の名詞の文節の総数は、「京橋まで」と「電車で」との２つであるので、β＝２である。
【０１３８】
また、用例文（１）〜（３）は、入力換言文（Ａ）に対し、対応する文節同士が名詞でない数は０なのでα＝０となり、指標Ａ２＝１００％となる。一方、用例文（４）は、入力換言文（Ａ）の名詞の文節「電車で」に対応する文節「話に」が名詞であるが、入力換言文（Ａ）の名詞の文節「門真まで」に対応する文節「とことんまで」が名詞ではない。そのため、用例文（４）は、入力換言文（Ａ）に対し、対応する文節同士が名詞でない数は１つになる。よって、用例文（４）は、α＝１となり、指標Ａ２＝（１−１／２）×１００＝５０％となる。したがって、図６の表Ｈ１に示すように、用例文（１）〜（４）の指標Ａ２は、それぞれ、「１００％」、「１００％」、「１００％」、「５０％」となっている。図６は、本実施の形態における具体例を纏めた表Ｈ１である。表Ｈ１では、用例文（１）〜（４）に対する指標Ａ１〜Ａ４が算出されている。
【０１３９】
次に、抽出部６は、上記の式（２）を用いて、用例文（１）〜（４）と、入力文（Ｉ）との指標Ａ３をそれぞれ算出する。ここでは、表Ｈ１に示すように、用例文（１）〜（４）の指標Ａ３は、それぞれ、「３６．８％」、「４１．１％」、「６１．８％」、「５５．８％」と算出された。これにより、用例文（１）〜（４）のうち、用例文（３）「東京まで新幹線で行く」が入力文（Ｉ）「門真までタクシーにしたい」に対してテキスト類似度が最も低い、すなわち、意味内容が最も遠いことが分かる。
【０１４０】
なお、この具体例では、入力換言文（Ｂ）、（Ｃ）の指標Ａ３は、入力換言文（Ａ）の指標Ａ３と同じ値になる。なぜなら、入力換言文（Ｂ）、（Ｃ）についても、指標Ａ３を算出する際に、用例文（１）〜（４）が用いられるからである。
【０１４１】
このように、指標Ａ３の大きな用例文を抽出することで、入力文とは文構造は類似するが意味内容が離れた用例文を抽出することができる。その結果、多様な用例対訳をユーザに提示できる。
【０１４２】
次に、抽出部６は、入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）と用例文（１）〜（４）との指標Ａ４をそれぞれ算出する。この具体例では、３×４＝１２個の指標Ａ４が算出され、それぞれの値は表Ｈ１に示す通りである。
【０１４３】
次に、抽出部６は、指標Ａ１×指標Ａ２×指標Ａ３×指標Ａ４により用例文（１）〜（４）の総合評価値「％」を算出する。この具体例では、用例文（１）〜（４）の順で高い（大きな）総合評価値が得られている。なお、この具体例では、用例文（１）〜（４）は、入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）と文構造が同じであるので、用例文（１）〜（４）の指標Ａ１は全て１００％とされている。
【０１４４】
次に、抽出部６は、総合評価値が高い順に上位ｎ個の用例文を抽出し、抽出したｎ個の用例文を含むｎ個の用例対訳を用例対訳ＤＢ４から抽出する。例えば、ｎ＝２であるならば、抽出部６は、用例文（１）、（２）を含む２つの用例対訳を抽出する。
【０１４５】
次に、抽出部６は、抽出した用例文において、指標Ａ４（テキスト類似度）が最大の入力換言文を換言抽出文として抽出する。ここでは、用例文（１）、（２）が抽出されているので、用例文（１）において、指標Ａ４が最大の入力換言文（Ａ）と、用例文（２）において、指標Ａ４が最大の入力換言文（Ｂ）とが換言抽出文として抽出される。
【０１４６】
次に、翻訳支援装置１のフローチャートについて説明する。図８は、本開示の実施の形態に係る翻訳支援装置１の処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４７】
まず、入力部２は、ユーザからの操作を受け付けて、入力文を取得する（Ｓ１）。ここでは、例えば入力文（Ｉ）「門真までタクシーにする」が取得されたとする。
【０１４８】
次に、用例一致判定部３は、入力文（Ｉ）と一致する用例文が用例対訳ＤＢ４に記憶されているか否かを判定する（Ｓ２）。ここで、入力文（Ｉ）に一致する用例文が用例対訳ＤＢ４にあれば（Ｓ２でＹＥＳ）、用例一致判定部３は、一致する用例文の用例対訳を用例対訳ＤＢ４から抽出し、出力部９は、抽出された用例対訳を表示する（Ｓ３）。
【０１４９】
一方、入力文（Ｉ）に一致する用例文が用例対訳ＤＢ４に記憶されていなければ（Ｓ２でＮＯ）、処理はＳ４に進む。
【０１５０】
Ｓ４では、換言文生成部５は、入力文（Ｉ）を上述の第１〜第４換言ルールを用いて換言することで複数の入力換言文を生成する（Ｓ４）。これにより、例えば、上述した入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）が生成される。
【０１５１】
次に、抽出部６は、入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）と用例対訳ＤＢ４に記憶された用例文とを比較することで、上述した総合評価値を算出し、算出した総合評価値が大きい順にｎ個の用例文を抽出することで、ｎ個の用例対訳を抽出する（Ｓ５）。これにより、例えば、上述した２つの用例文（１）、（２）とそれを含む用例対訳とが抽出される。
【０１５２】
次に、抽出部６は、Ｓ４で生成された入力換言文から、Ｓ５で抽出したｎ個の用例文のそれぞれについてテキスト類似度が最大の入力換言文を抽出することで、ｎ個の換言抽出文を抽出する（Ｓ６）。これにより、例えば、上述した２つの入力換言文（Ａ）、（Ｂ）が換言抽出文として抽出される。
【０１５３】
次に、機械翻訳部７は、Ｓ６で抽出されたｎ個の換言抽出文を機械翻訳することで、ｎ個の換言翻訳文を生成すると共に、Ｓ１で取得された入力文を機械翻訳することで、入力翻訳文を生成する（Ｓ７）。これにより、例えば、上述した２つの入力換言文（Ａ）、（Ｂ）の換言翻訳文と入力翻訳文とが生成される。
【０１５４】
次に、信頼度付与部８は、Ｓ７で生成された入力翻訳文及びｎ個の換言翻訳文の翻訳信頼度を算出する（Ｓ８）。次に、出力部９は、Ｓ５で抽出された用例対訳と、Ｓ７で生成された入力翻訳文及び換言翻訳文と、Ｓ８で算出された翻訳信頼度等を含む翻訳結果を出力画像５００を表示する（Ｓ９）。
【０１５５】
図９は、図８のＳ５の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。ループＬ５は、Ｓ４で生成された全入力換言文のうちの１の入力換言文と、用例対訳ＤＢ４に記憶された全用例対訳のうちの１の用例対訳との組のそれぞれについて、Ｓ５０１の処理を繰り返すループである。ループＬ５は、Ｓ４で生成された全入力換言文と用例対訳ＤＢ４に記憶された全用例対訳とについてＳ５０１の処理が実行されると終了する。
【０１５６】
Ｓ５０１では、抽出部６は、１の入力換言文と１の用例文との組に対する指標Ａ１〜Ａ４を算出する。また、Ｓ５０１では、抽出部６は、算出した指標Ａ１〜Ａ４から１の組に対する総合評価値を算出する。
【０１５７】
Ｓ４で入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）が生成されたとすると、まず、入力換言文（Ａ）について、用例対訳ＤＢ４に記憶された全用例文とのそれぞれの総合評価値が算出され、次に、入力換言文（Ｂ）について、用例対訳ＤＢ４に記憶された全用例文とのそれぞれの総合評価値が算出され、次に、入力換言文（Ｃ）について、用例対訳ＤＢ４に記憶された全用例文とのそれぞれの総合評価値が算出される。
【０１５８】
Ｓ５０２では、抽出部６は、総合評価値が上位ｎ個の用例文と、ｎ個の用例文に対応するｎ個の用例対訳を抽出する。
【０１５９】
図１０は、図８のＳ６の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。ループＬ６１は、Ｓ５で抽出されたｎ個の用例文のうち１の用例文（ｉ）毎に実行されるループである。ｉは、ｎ個の用例文のうちの１の用例文を特定するインデックスであり、１以上、ｎ以下の整数である。ループＬ６１の終了条件は、ｎ個の用例文に対する処理が終了したこと、すなわち、ｉ＝ｎになったことである。ループＬ６２は、ループＬ６１の１のループにおいて、１の用例文（ｉ）と全入力換言文のそれぞれとの組についてＳ６０１〜Ｓ６０２の処理を繰り返すループである。ループＬ６２の終了条件は、１の用例文（ｉ）と全入力換言文のそれぞれとに対してＳ６０１〜Ｓ６０２の処理が終了することである。
【０１６０】
Ｓ６０１では、抽出部６は、１の用例文（ｉ）と全入力換言文のうちの１の入力換言文との指標Ａ４を算出する。次に、抽出部６は、算出した指標Ａ４が１の用例文（ｉ）のうちで最大であれば（Ｓ６０１でＹＥＳ）、その入力換言文を換言抽出文（ｉ）としてメモリに保持する（Ｓ６０２）。
【０１６１】
一方、算出した指標Ａ４が１の用例文（ｉ）のうちで最大でなければ（Ｓ６０１でＮＯ）、Ｓ６０２の処理は行われずループＬ６２が継続される。ループＬ６２を繰り返すことにより、１の用例文（ｉ）に対して、指標Ａ４が最大の入力換言文（ｉ）が全入力換言文の中から決定される。そして、ループＬ６１により、ｎ個の用例文（ｉ）に対して指標Ａ４が最大のｎ個の入力換言文（ｉ）が抽出される。
【０１６２】
例えば、Ｓ４で入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）が生成され、Ｓ５で用例文（１）〜（４）が抽出されたとする。この場合、まず、用例文（１）について、入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）の中から指標Ａ４が最大の入力換言文が換言抽出文（１）として抽出され、次に、用例文（２）について、入力換言文（Ａ）〜（Ｃ）の中から指標Ａ４が最大の入力換言文が換言抽出文（２）として抽出されるというようにして、４個の換言抽出文が抽出される。
【０１６３】
このように、本実施の形態によれば、単に入力換言文の翻訳文を提示するのではない。すなわち、本実施の形態では、用例対訳ＤＢ４に記憶された用例文のうち入力換言文に対する総合評価値が基準値以上のｎ個の用例文が抽出されると共に、抽出されたｎ個の用例文と類似するｎ個の入力換言文が抽出される。そして、抽出されたｎ個の入力換言文を機械翻訳したｎ個の換言翻訳文と、抽出されたｎ個の用例文のｎ個の用例対訳とが提示される。
【０１６４】
これにより、入力文又はその類似文の翻訳文を生成する際に用いられる知識空間が広範囲に使用され、ユーザにとって有用な翻訳結果を提示できる。
【０１６５】
また、本実施の形態は、入力文又はその類似文の翻訳文を高信頼度で生成することを要求していないので、その要求に応えられるような、幅広く豊富な知識データを備える知識空間を用いる必要はない。したがって、本実施の形態は、知識空間を増強させなくとも、ユーザにとって有用な翻訳結果を提示できる。
【０１６６】
また、本実施の形態は、抽出された用例文と類似する入力換言文の翻訳文が提示されるので、入力文とは関連性の低い入力換言文の翻訳結果が提示されることを防止できる。
【０１６７】
なお、本開示は、以下の態様が採用できる。
【０１６８】
（１）上記実施の形態では、出力部９は、出力画像５００に示すような画像を用いて用例対訳及び入力換言文の翻訳結果等を表示したが、本開示はこれに限定されず、出力部９は、出力画像５００に含まれる内容を音声で出力してもよい。この場合、出力部９はスピーカで構成される。
【０１６９】
（２）図７に示す出力画像５００は、一例であり、本開示では、図７に示すいずれかの項目が出力画像５００から省かれてもよい。例えば、翻訳支援情報表示欄５３０において、参考用例表示欄５３１が省かれてもよいし、参考翻訳表示欄５３２が省かれてもよい。
【０１７０】
（３）図７に示す出力画像５００において、全ての翻訳支援情報表示欄５２０を一度に表示することができない場合、出力部９は、出力画像５００をスクロール表示させればよい。これにより、表示装置の表示面積が小さい場合において、全ての翻訳支援情報表示欄５２０をユーザが閲覧できなくなることを防止できる。
【０１７１】
（４）図７に示す出力画像５００において、換言抽出文（一以上の第２文）及び換言翻訳文（第５文）は表示されなくてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１７２】
本開示は、知識空間を増強することなく、ユーザにとって有用な翻訳文を提示できるので、自動翻訳サービスを提供する技術分野にとって有用である。
【符号の説明】
【０１７３】
Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４  指標
Ｂ１  入力文
Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３  入力換言文
Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５  用例文
５１１  文脈類似語ＤＢ
５１２  共起関係ＤＢ
５１３  含意関係ＤＢ
５１４  上位下位関係ＤＢ
１  翻訳支援装置
２  入力部
３  用例一致判定部
４  用例対訳ＤＢ
５  換言文生成部
６  抽出部
７  機械翻訳部
８  信頼度付与部
９  出力部
５１  換言ＤＢ記憶部
５２  換言候補生成部
５３  換言文識別部
５００  出力画像
５１０  入力文表示欄
５２０，５３０，５４０  翻訳支援情報表示欄
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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