(57)【要約】【課題】翻訳の原言語および目的言語の各々に関する大規模な単言語コーパスと小規模な対訳辞書とから全自動でフレーズテーブルを生成するフレーズテーブル生成装置を実現する。【解決手段】フレーズ対候補生成部３は、原言語フレーズ抽出部１が生成した原言語フレーズの集合と、目的言語フレーズ抽出部２が生成した目的言語フレーズの集合からフレーズ対の候補集合のデータを取得する。対訳負例サンプル生成部４は、フレーズ対候補生成部３が生成したフレーズ対の候補集合のデータを用いて、対訳負例データを生成する。選別モデルパラメータ取得部６は、対訳負例データと、対訳正例データ保持部５が保持している対訳正例データとを用いて選別モデルの機械学習を行い、最適パラメータを取得する。フレーズ対選別部７では、最適パラメータによる選別モデルを用いて、フレーズ対候補生成部３が生成したフレーズ対の候補集合のデータから、精度の高いフレーズテーブルを取得する。【選択図】図１
2018116324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語を目的言語に機械翻訳するときに用いられるフレーズテーブルを生成するフレーズテーブル生成装置であって、
原言語の単言語コーパスから原言語のフレーズのデータを抽出する原言語フレーズ抽出部と、
目的言語の単言語コーパスから目的言語のフレーズのデータを抽出する目的言語フレーズ抽出部と、
前記原言語フレーズ抽出部が抽出した原言語のフレーズのデータと、目的言語フレーズ抽出部が抽出した目的言語のフレーズのデータとから、フレーズ対の候補集合のデータを生成するフレーズ対候補生成部と、
前記フレーズ対候補生成部が生成した前記フレーズ対の候補集合のデータから、原言語のフレーズのデータと目的言語のフレーズのデータを組とする対訳負例データを生成する対訳負例サンプル生成部と、
原言語のフレーズのデータと、当該原言語のフレーズに対応する目的言語のフレーズのデータを組とする対訳正例データを保持する対訳正例データ保持部と、
前記対訳負例データと前記対訳正例データとを用いて機械学習することで、選別モデルの最適パラメータを取得する選別モデルパラメータ取得部と、
前記最適パラメータにより設定された選別モデルを用いて、前記フレーズ対候補生成部が生成したフレーズ対の候補集合のデータから、フレーズ対のデータ集合であるフレーズテーブルを生成するフレーズ対選別部と、
を備えるフレーズテーブル生成装置。
【請求項２】
前記選別モデルパラメータ取得部は、
フレーズ対に含まれる各フレーズの分散表現の類似度である言語横断的意味類似度と、
フレーズ対に含まれる両フレーズの構成語間の翻訳確率を示す語彙的翻訳確率と、
フレーズ対に含まれる各フレーズのフレーズ長に関する情報と、
フレーズ対に含まれる原言語のフレーズの原言語の単言語コーパス中の出現頻度に関する情報と、
フレーズ対に含まれる目的言語のフレーズの目的言語の単言語コーパス中の出現頻度に関する情報と、
の少なくとも１つを要素とする素性ベクトル取得し、取得した当該素性ベクトルから、フレーズ対の対訳らしさを示すスコアを取得する処理について機械学習することで、前記選別モデルの最適パラメータを取得する、
請求項１に記載のフレーズテーブル生成装置。
【請求項３】
前記フレーズ対選別部は、
前記最適パラメータにより設定された前記選別モデルから出力されるフレーズ対の対訳らしさを示すスコアが所定の閾値を超える場合、当該フレーズ対のデータを前記フレーズテーブルに含めるように処理する、
請求項１又は２に記載のフレーズテーブル生成装置。
【請求項４】
前記フレーズ対選別部は、
各原言語フレーズに対して、前記最適パラメータにより設定された前記選別モデルから出力されるフレーズ対の対訳らしさを示すスコアが高い順に上位ｋ個のフレーズ対を抽出し、抽出したフレーズ対のデータ前記フレーズテーブルに含めるように処理する、
請求項１又は２に記載のフレーズテーブル生成装置。
【請求項５】
原言語を目的言語に機械翻訳するときに用いられるフレーズテーブルを生成するフレーズテーブル生成方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
原言語の単言語コーパスから原言語のフレーズのデータを抽出する原言語フレーズ抽出ステップと、
目的言語の単言語コーパスから目的言語のフレーズのデータを抽出する目的言語フレーズ抽出ステップと、
前記原言語フレーズ抽出ステップが抽出した原言語のフレーズのデータと、目的言語フレーズ抽出ステップが抽出した目的言語のフレーズのデータとから、フレーズ対の候補集合のデータを生成するフレーズ対候補生成ステップと、
前記フレーズ対候補生成ステップが生成した前記フレーズ対の候補集合のデータから、原言語のフレーズのデータと目的言語のフレーズのデータを組とする対訳負例データを生成する対訳負例サンプル生成ステップと、
原言語のフレーズのデータと、当該原言語のフレーズに対応する目的言語のフレーズのデータを組とする対訳正例データを保持する対訳正例データ保持部から前記対訳正例データを取得する対訳正例データ取得ステップと、
前記対訳負例データと前記対訳正例データとを用いて機械学習することで、選別モデルの最適パラメータを取得する選別モデルパラメータ取得ステップと、
前記最適パラメータにより設定された選別モデルを用いて、前記フレーズ対候補生成ステップが生成したフレーズ対の候補集合のデータから、フレーズ対のデータ集合であるフレーズテーブルを生成するフレーズ対選別ステップと、
を備えるフレーズテーブル生成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】
本発明は、統計的機械翻訳(Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ；  ＳＭＴ)で用いられるフレーズテーブルを生成するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
統計的機械翻訳では、所与のフレーズ（１語以上の語の列）に対する訳の候補を生成するためのフレーズテーブルが不可欠である。フレーズテーブルは対訳コーパスから自動的に構築できるが、頑健かつ精緻なフレーズテーブルを得るには数十万〜数千万文の規模の対訳コーパスが必要である。このような規模の対訳コーパスは極めて高価であるため、機械翻訳（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ；  ＭＴ）の多言語展開、多分野展開（例えば、医学分野や工学分野等の多様な分野への展開）は容易ではない。
【０００３】
ＳＭＴでは、一般に次の２種類のモデル(データベース)を用いて翻訳を生成、選択する（非特許文献１）。
（１）フレーズテーブル:
フレーズテーブルは、所与の入力に対して翻訳候補を生成するために用いられる。フレーズテーブルは、一般に対訳関係にある文の対を集めた対訳コーパスから、語の対応付け、翻訳関係にあるフレーズ対の抽出等の処理を経て自動的に構築される。
（２）言語モデル：
言語モデルは、所与の翻訳候補の流暢さを定量化するために用いられる。言語モデルは、一般に単言語コーパスから自動的に構築される。
【０００４】
翻訳の入力文に対する頑健性、可能な対訳を生成する際の頑健性、語の対応付けやそれに基づいて抽出できるフレーズ対の統計情報の信頼性などの観点で、フレーズテーブルを構築する際の資源である対訳コーパスは大規模であることが望ましい。例えば、欧州言語を主な対象とする国際会議ＷＭＴの翻訳タスク（非特許文献２）やアジア言語を対象とする国際会議ＷＡＴの翻訳タスク（非特許文献３）では、数百万文規模の対訳コーパスが配布され、これを用いたモデルがベースラインと位置付けられている。しかしながら、このような規模の対訳コーパスを構築するには膨大な人的・金銭的コストがかかるため、新たな言語対、新たな分野において高精度なＳＭＴを実現することは容易ではない。一方、単言語コーパスは、対訳コーパスに比して容易に入手可能であり、言語や分野によっては数億文の規模のものも存在するため、頑健性の面で有用である。しかしながら、ＳＭＴにおいて単言語コーパスは、もっぱら言語モデルの構築に用いられるに留まっており、フレーズテーブルの生成には使われてこなかった。
【０００５】
上記問題に対処する既存の手法は次の３種類に大別できる。各々について、特徴と課題を示す。
（１）分野適応：
対象とは別の分野の相対的に大規模な対訳コーパスと、対象分野の相対的に小規模な対訳コーパスを組み合わせて、当該分野におけるＳＭＴの性能を向上させる（非特許文献４）。ただし、対象分野の対訳コーパスも数万〜数十万文程度のものが必要である。
（２）コンパラブルコーパスからの対訳抽出：
Ｗｉｋｉｐｅｄｉａに代表されるコンパラブルコーパス（対訳とは限らないが文書レベルでの内容の類似性が保証されているコーパス）から対訳関係にある語の対を抽出する（非特許文献５）。また、そのような語レベルの訳を組み合わせることによって、翻訳関係にあるフレーズ対を生成することもできる（非特許文献６）。しかしながら、膨大な計算量を要するため、現実的には３語程度のフレーズに対する訳しか生成できていない。より本質的には、構成語間の対訳関係を前提とするため、構成的なフレーズ対しか生成できないという問題がある。
（３）言い換えによるフレーズテーブルの拡張：
翻訳の原言語あるいは目的言語における同一言語内の同義表現（言い換え）と既存のフレーズテーブル中のフレーズ対を組み合わせて新たなフレーズ対を生成する（非特許文献７）。他の手法とは異なり、単言語コーパスを活用することによって、対象言語における表現のカバレージの向上に貢献する。ただし、この手法で生成できるフレーズ対のもう一方は、既存のフレーズテーブルに収録されている表現、すなわち対訳コーパスに出現している表現に限定される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Peter E. Brown, Stephen A. Della Pietra, Vincent J. Della Pietra, Robert L. Mercer (1993).  The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation. Computational Linguistics, Vol. 19, No. 2, pp. 263-311.
【非特許文献２】Ondrej Bojar, Rajen Chatterjee, Christian Federmann, Barry Haddow, Matthias Huck, Chris Hokamp, Philipp Koehn, Varvara Logacheva, Christof Monz, Matteo Negri, Matt Post, Carolina Scarton, Lucia Specia, and Marco Turchi (2015).  Findings of the 2015 Workshop on Statistical Machine Translation.  In Proceedings of the 2015 Workshop on Statistical Machine Translation (WMT), pp. 1-46.
【非特許文献３】Toshiaki Nakazawa, Hideya Mino, Isao Goto, Graham Neubig, Sadao Kurohashi, and Eiichiro Sumita (2015).  Overview of the 2nd Workshop on Asian Translation. In Proceedings of the 2nd Workshop on Asian Translation (WAT), pp. 1-28.
【非特許文献４】George Foster and Roland Kuhn (2007).  Mixture-model Adaptation for SMT.  In Proceedings of the 2nd Workshop on Statistical Machine Translation (WMT), pp. 128-135.
【非特許文献５】Pascale Fung (1995). Compiling Bilingual Lexicon Entries From a Non-Parallel English-Chinese Corpus. In Proceedings of the 3rd Workshop on Very Large Corpora, pp. 173-183.
【非特許文献６】Ann Irvine and Chris Callison-Burch (2014).  Hullcinating Phrase Translations for Low Resource MT.  In Proceedings of the 18th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL), pp. 160-170.
【非特許文献７】Atsushi Fujita and Marine Carpuat (2013).  FUN-NRC: Paraphrase-augmented Phrase-based SMT Systems for NTCIR-10 PatentMT. In Proceedings of the 10th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, pp. 327-334.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記で説明したように、大規模な対訳コーパスを構築するには膨大な人的・金銭的コストがかかるため、新たな言語対、新たな分野において高精度なＳＭＴを実現することは容易ではない。新たな言語対、新たな分野において、ごく小規模な対訳コーパスしか得られない場合でも翻訳の精度を向上させることができる、効果的な手法が必要である。
【０００８】
そこで本発明は、上記課題に鑑み、翻訳の原言語および目的言語の各々に関する大規模な単言語コーパスと小規模な対訳辞書とから全自動でフレーズテーブルを生成するフレーズテーブル生成装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するための第１の発明は、原言語を目的言語に機械翻訳するときに用いられるフレーズテーブルを生成するフレーズテーブル生成装置であって、原言語フレーズ抽出部と、目的言語フレーズ抽出部と、フレーズ対候補生成部と、対訳負例サンプル生成部と、対訳正例データ保持部と、選別モデルパラメータ取得部と、フレーズ対選別部と、を備える。
【００１０】
原言語フレーズ抽出部は、原言語の単言語コーパスから原言語のフレーズのデータを抽出する。
【００１１】
目的言語フレーズ抽出部は、目的言語の単言語コーパスから目的言語のフレーズのデータを抽出する。
【００１２】
フレーズ対候補生成部は、原言語フレーズ抽出部が抽出した原言語のフレーズのデータと、目的言語フレーズ抽出部が抽出した目的言語のフレーズのデータとから、フレーズ対の候補集合のデータを生成する。なお、フレーズ対の候補集合のデータには、翻訳としては適切でないフレーズの対も含まれている。
【００１３】
対訳負例サンプル生成部は、フレーズ対候補生成部が生成したフレーズ対の候補集合のデータから、原言語のフレーズのデータと目的言語のフレーズのデータを組とする対訳負例データを生成する。なお、対訳負例データとは、"1"に相当する正例と"-1"に相当する負例のみを用いる教師あり学習によってフレーズ対選別部で用いる最適パラメータを推定する際に用いられる負例のデータである。
【００１４】
対訳正例データ保持部は、原言語のフレーズのデータと、当該原言語のフレーズに対応する目的言語のフレーズのデータを組とする対訳正例データを保持する。なお、対訳正例データとは、"1"に相当する正例と"-1"に相当する負例のみを用いる教師あり学習によってフレーズ対選別部で用いる最適パラメータを推定する際に用いられる正例のデータである。
【００１５】
選別モデルパラメータ取得部は、対訳負例データと対訳正例データとを用いて機械学習することで、選別モデルの最適パラメータを取得する。
【００１６】
フレーズ対選別部は、最適パラメータにより設定された選別モデルを用いて、フレーズ対候補生成部が生成したフレーズ対の候補集合のデータから、フレーズ対のデータ集合であるフレーズテーブルを生成する。
【００１７】
このフレーズテーブル生成装置では、選別モデルを最適化するための機械学習に使用する教師データの対訳負例データを原言語コーパスデータから抽出した原言語フレーズと目的言語コーパスデータから抽出した目的言語フレーズとのフレーズ対から生成する。したがって、対訳負例データは、偏りのないデータとすることが可能となる。そして、このフレーズテーブル生成装置では、当該対訳負例データと、信頼性の高い対訳正例データを用いて、選別モデルを最適化するための機械学習を行うので、性能の高い選別モデルを容易に構築することができる。
【００１８】
このフレーズテーブル生成装置では、上記のようにして構築された選別モデルを用いて、フレーズ対候補生成部が取得したフレーズ対のデータを選別し、フレーズテーブルを取得する。したがって、このフレーズテーブル生成装置では、精度の高いフレーズテーブルを取得することができる。
【００１９】
このように、このフレーズテーブル生成装置では、翻訳の原言語および目的言語の各々に関する大規模な単言語コーパスと小規模な対訳辞書（信頼性の高い対訳データ）とから全自動で精度の高いフレーズテーブルを生成することができる。
【００２０】
第２の発明は、第１の発明であって、選別モデルパラメータ取得部は、フレーズ対（ｅ，ｆ）に含まれる各フレーズの分散表現の類似度である言語横断的意味類似度と、フレーズ対（ｅ，ｆ）に含まれる両フレーズの構成語間の翻訳確率に基づく語彙的翻訳確率と、フレーズ対（ｅ，ｆ）に含まれる各フレーズのフレーズ長に関する情報と、フレーズ対（ｅ，ｆ）に含まれる原言語のフレーズの原言語の単言語コーパス中の出現頻度に関する情報と、フレーズ対（ｅ，ｆ）に含まれる目的言語のフレーズの目的言語の単言語コーパス中の出現頻度に関する情報と、の少なくとも１つを要素とする素性ベクトル取得する。そして、選別モデルパラメータ取得部は、取得した当該素性ベクトルから、フレーズ対（ｅ，ｆ）の対訳らしさを示すスコアを取得するためのモデル（選別モデル）の最適パラメータを機械学習によって取得する。
【００２１】
これにより、このフレーズテーブル生成装置では、言語横断的意味類似度、語彙的翻訳確率、フレーズ長に関する情報、および、出現頻度に関する情報の少なくとも１つを要素とする素性ベクトル取得することができる。
【００２２】
第３の発明は、第１または第２の発明であって、フレーズ対選別部は、最適パラメータにより設定された選別モデルから出力されるフレーズ対の対訳らしさを示すスコアが所定の閾値を超える場合、当該フレーズ対のデータをフレーズテーブルに含めるように処理する。
【００２３】
これにより、このフレーズテーブル生成装置では、フレーズ対選別部による閾値処理により、精度の高いフレーズ対のデータを抽出して生成したフレーズテーブルを取得することができる。
【００２４】
第４の発明は、第１または第２の発明であって、フレーズ対選別部は、各原言語フレーズに対して、最適パラメータにより設定された選別モデルから出力されるフレーズ対の対訳らしさを示すスコアが高い順に上位ｋ個のフレーズ対を抽出し、抽出したフレーズ対のデータフレーズテーブルに含めるように処理する。
【００２５】
これにより、このフレーズテーブル生成装置では、スコア値の高いフレーズ対のデータを効率良く抽出することができる。その結果、このフレーズテーブル生成装置では、精度の高いフレーズ対のデータを抽出して生成したフレーズテーブルを取得することができる。
【００２６】
第５の発明は、原言語を目的言語に機械翻訳するときに用いられるフレーズテーブルを生成するフレーズテーブル生成方法をコンピュータに実行させるプログラムである。フレーズテーブル生成方法は、原言語フレーズ抽出ステップと、目的言語フレーズ抽出ステップと、フレーズ対候補生成ステップと、対訳負例サンプル生成ステップと、対訳正例データ取得ステップと、選別モデルパラメータ取得ステップと、フレーズ対選別ステップと、を備える。
【００２７】
原言語フレーズ抽出ステップは、原言語の単言語コーパスから原言語のフレーズのデータを抽出する。
【００２８】
目的言語フレーズ抽出ステップは、目的言語の単言語コーパスから目的言語のフレーズのデータを抽出する。
【００２９】
フレーズ対候補生成ステップは、原言語フレーズ抽出ステップが抽出した原言語のフレーズのデータと、目的言語フレーズ抽出ステップが抽出した目的言語のフレーズのデータとから、フレーズ対の候補集合のデータを生成する。
【００３０】
対訳負例サンプル生成ステップは、フレーズ対候補生成ステップが生成したフレーズ対の候補集合のデータから、原言語のフレーズのデータと目的言語のフレーズのデータを組とする対訳負例データを生成する。
【００３１】
対訳正例データ取得ステップは、原言語のフレーズのデータと、当該原言語のフレーズに対応する目的言語のフレーズのデータを組とする対訳正例データを保持する対訳正例データ保持部から対訳正例データを取得する。
【００３２】
選別モデルパラメータ取得ステップは、対訳負例データと対訳正例データとを用いて機械学習することで、選別モデルの最適パラメータを取得する。
【００３３】
フレーズ対選別ステップは、最適パラメータにより設定された選別モデルを用いて、フレーズ対候補生成ステップが生成したフレーズ対の候補集合のデータから、フレーズ対のデータ集合であるフレーズテーブルを生成する。
【００３４】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏するフレーズテーブル生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを実現することができる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、翻訳の原言語および目的言語の各々に関する大規模な単言語コーパスと小規模な対訳辞書とから全自動でフレーズテーブルを生成するフレーズテーブル生成装置、およびプログラムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】第１実施形態に係るフレーズテーブル生成システム１０００の概略構成図。
【図２】第１実施形態に係る選別モデルパラメータ取得部６の概略構成図。
【図３】第１実施形態に係るフレーズ対選別部７の概略構成図。
【図４】第１実施形態に係るフレーズ対評価部７１の概略構成図。
【図５】第１実施形態に係るフレーズテーブル生成システム１０００で実行される処理のフローチャート。
【図６】翻訳結果のBLEUスコアおよびMETEORスコアの表を示す図（実施例１）。
【図７】翻訳結果のBLEUスコアおよびMETEORスコアの表を示す図（実施例２）。
【図８】ＣＰＵバス構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
［第１実施形態］
第１実施形態について、図面を参照しながら、以下説明する。
【００３８】
＜１．１：フレーズテーブル生成システムの構成＞
図１は、第１実施形態に係るフレーズテーブル生成システム１０００の概略構成図である。
【００３９】
図２は、第１実施形態に係る選別モデルパラメータ取得部６の概略構成図である。
【００４０】
図３は、第１実施形態に係るフレーズ対選別部７の概略構成図である。
【００４１】
図４は、第１実施形態に係るフレーズ対評価部７１の概略構成図である。
【００４２】
フレーズテーブル生成システム１０００は、図１に示すように、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅと、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆと、フレーズテーブル生成装置１００とを備える。
【００４３】
原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅには、翻訳元の言語である原言語の単言語コーパスデータが格納されている。例えば、既存のデータベース等のデータを利用することで、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅに、多量の原言語の単言語コーパスデータを格納することができる。これにより、容易に、大規模な原言語の単言語コーパスデータのデータベースを構築することができる。
【００４４】
目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆには、翻訳先の言語である目的言語の単言語コーパスデータが格納されている。例えば、既存のデータベース等のデータを利用することで、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆに、多量の目的言語の単言語コーパスデータを格納することができる。これにより、容易に、大規模な目的言語の単言語コーパスデータのデータベースを構築することができる。
【００４５】
フレーズテーブル生成装置１００は、図１に示すように、原言語フレーズ抽出部１と、目的言語フレーズ抽出部２と、フレーズ対候補生成部３と、対訳負例サンプル生成部４と、対訳正例データ保持部５と、選別モデルパラメータ取得部６と、フレーズ対選別部７とを備える。
【００４６】
原言語フレーズ抽出部１は、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅから、原言語の単言語コーパスデータを取得し、取得した原言語の単言語コーパスデータからフレーズの集合Ｓｅ（原言語フレーズの集合Ｓｅ）を抽出し、フレーズ対候補生成部３に出力する。
【００４７】
目的言語フレーズ抽出部２は、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆから、目的言語の単言語コーパスデータを取得し、取得した目的言語の単言語コーパスデータからフレーズの集合Ｓｆ（目的言語フレーズの集合Ｓｆ）を抽出し、フレーズ対候補生成部３に出力する。
【００４８】
フレーズ対候補生成部３は、原言語と目的言語の各々の単言語コーパスから抽出した２つのフレーズの集合Ｓｅ、Ｓｆの直積｛（ｅ，ｆ）｜ｅ∈Ｓｅ∧ｆ∈Ｓｆ｝をフレーズ対の候補集合として取得する。フレーズ対候補生成部３は、取得したフレーズ対の候補集合のデータを、データＤ１（ｅ，ｆ）として、フレーズ対選別部７に出力する。
【００４９】
また、フレーズ対候補生成部３は、対訳負例サンプル生成部４の要求に応じて対訳負例サンプル生成部４に、フレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）またはフレーズ対の候補集合の一部のデータを出力する。
【００５０】
対訳負例サンプル生成部４は、フレーズ対候補生成部３から出力されるフレーズ対の候補集合のデータまたはフレーズ対の候補集合のデータの一部を入力し、当該データから疑似負例サンプルデータである対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）を生成する。そして、対訳負例サンプル生成部４は、生成した対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）を選別モデルパラメータ取得部６に出力する。
【００５１】
対訳正例データ保持部５は、対訳正例データを保持する。なお、対訳正例データとして、例えば、原言語と目的言語の対訳辞書のデータを用いる。対訳辞書のデータは、対象とする言語対（原言語と目的言語の対）および特定分野の対訳辞書を人間が作成することで生成してもよい。また、対訳辞書のデータは、何らかの方法で自動的に構築できるフレーズレベルの対訳辞書を用いてもよい。このようにして生成された対訳正例データは、対訳正例データ保持部５に記憶・保持される。対訳正例データ保持部５は、対訳正例データをデータＳｐ（ｅ，ｆ）として、選別モデルパラメータ取得部６に出力する。
【００５２】
選別モデルパラメータ取得部６は、図２に示すように、学習データ取得部６１と、選別モデル６２と、パラメータ更新部６３とを備える。
【００５３】
学習データ取得部６１は、対訳負例サンプル生成部４から出力される対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）と、対訳正例データ保持部５から出力される対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）とを入力する。また、学習データ取得部６１は、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅから学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿ｅとして入力し、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆから学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿ｆとして入力する。また、学習データ取得部６１は、原言語フレーズ抽出部１から学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿Ｓｅとして入力し、目的言語フレーズ抽出部２から学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿Ｓｆとして入力する。
【００５４】
学習データ取得部６１は、入力された上記データ（集合のデータ）から、個々のフレーズ対について素性ベクトルを取得するために必要なデータを取得する。具体的には、学習データ取得部６１は、以下の（１）〜（６）のデータを取得する。
（１）データｅ：原言語フレーズのデータ。データｅは、対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）または対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）から取得される。
（２）データｆ：目的言語フレーズのデータ。データｆは、対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）または対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）から取得される。
（３）データｄａｔａ１＿ｅ：データｄａｔａ＿ｅから取得されるデータ（例えば、素性ベクトルを取得するために原言語フレーズを数学的に表現したデータ）。
（４）データｄａｔａ１＿ｆ：データｄａｔａ＿ｆから取得されるデータ（例えば、素性ベクトルを取得するために目的言語フレーズを数学的に表現したデータ）。
（５）データｄａｔａ１＿Ｓｅ：データｄａｔａ＿Ｓｅから取得されるデータ（例えば、原言語の単言語コーパスから抽出したフレーズの集合Ｓｅから取得したフレーズを数学的に表現したデータ）。
（６）データｄａｔａ１＿Ｓｆ：データｄａｔａ＿Ｓｆから取得されるデータ（例えば、目的言語の単言語コーパスから抽出したフレーズの集合Ｓｆから取得したフレーズを数学的に表現したデータ）。
【００５５】
学習データ取得部６１は、取得した上記（１）〜（６）のデータを選別モデル６２に出力する。
【００５６】
選別モデル６２は、図２に示すように、素性ベクトル取得部６２１と、スコア取得部６２２とを備える。
【００５７】
素性ベクトル取得部６２１は、学習データ取得部６１から出力される上記（１）〜（６）のデータを入力し、当該データに基づいて、Ｎ次元（Ｎ：自然数）の素性ベクトルＶｓを取得し、スコア取得部６２２に出力する。
【００５８】
スコア取得部６２２は、素性ベクトル取得部６２１から出力される素性ベクトルＶｓを入力し、当該素性ベクトルＶｓを用いて、設定されているパラメータθにより、スコアＳｃｒ０（対訳らしさを表す数値）を取得し、パラメータ更新部６３に出力する。なお、スコアＳｃｒ０は、その値が大きい程、対訳らしさが高いことを示すものとする。また、パラメータθは、スカラー、ベクトル、またはテンソルである。
【００５９】
パラメータ更新部６３は、スコア取得部６２２から出力されるスコアＳｃｒ０を入力し、当該スコアＳｒｃ０を評価し、パラメータの更新の要否を判断する。そして、パラメータ更新部６３は、パラメータの更新が必要であると判定した場合、パラメータを更新し、更新したパラメータθをスコア取得部６２２に出力し、スコア取得部６２２のパラメータを更新する。
【００６０】
一方、パラメータ更新部６３は、パラメータ更新が不要であると判定した場合、現在、スコア取得部６２２に設定されているパラメータを最適パラメータθ＿ｏｐｔとして、フレーズ対選別部７に出力する。
【００６１】
フレーズ対選別部７は、図３に示すように、フレーズ対評価部７１と、対訳フレーズ選別部７２とを備える。
【００６２】
フレーズ対評価部７１は、図４に示すように、処理データ取得部７１１と、選別モデル７１２とを備える。
【００６３】
処理データ取得部７１１は、フレーズ対候補生成部３からフレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）を入力する。また、処理データ取得部７１１は、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅから処理データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿ｅとして入力し、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆから処理データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿ｆとして入力する。また、処理データ取得部７１１は、原言語フレーズ抽出部１から処理データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿Ｓｅとして入力し、目的言語フレーズ抽出部２から学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿Ｓｆとして入力する。
【００６４】
処理データ取得部７１１は、入力された上記データ（集合のデータ）から、個々のフレーズ対について素性ベクトルを取得するために必要なデータを取得する。具体的には、処理データ取得部７１１は、以下の（１）〜（６）のデータを取得する。
（１）データｅ：原言語フレーズのデータ。データｅは、フレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）から取得される。
（２）データｆ：目的言語フレーズのデータ。データｆは、フレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）から取得される。
（３）データｄａｔａ１＿ｅ：データｄａｔａ＿ｅから取得されるデータ。
（４）データｄａｔａ１＿ｆ：データｄａｔａ＿ｆから取得されるデータ。
（５）データｄａｔａ１＿Ｓｅ：データｄａｔａ＿Ｓｅから取得されるデータ。
（６）データｄａｔａ１＿Ｓｆ：データｄａｔａ＿Ｓｆから取得されるデータ。
【００６５】
処理データ取得部７１１は、取得した上記（１）〜（６）のデータを選別モデル７１２に出力する。
【００６６】
選別モデル７１２は、選別モデルパラメータ取得部６により取得された最適パラメータθ＿ｏｐｔによりパラメータ設定されたモデルである。選別モデル７１２は、図４に示すように、素性ベクトル取得部７１２１と、スコア取得部７１２２とを備える。
【００６７】
素性ベクトル取得部７１２１は、処理データ取得部７１１から出力される上記（１）〜（６）のデータを入力し、当該データに基づいて、Ｎ次元（Ｎ：自然数）の素性ベクトルを取得し、素性ベクトルＶｓとして、スコア取得部７１２２に出力する。
【００６８】
スコア取得部７１２２は、素性ベクトル取得部７１２１から出力される素性ベクトルＶｓを入力し、当該素性ベクトルＶｓを用いて、設定されている最適パラメータθ＿ｏｐｔにより、スコアＳｃｒ１を取得し、対訳フレーズ選別部７２に出力する。なお、スコアＳｃｒ１は、その値が大きい程、対訳らしさが高いことを示すものとする。
【００６９】
対訳フレーズ選別部７２は、フレーズ対候補生成部３が生成した原言語フレーズと目的言語フレーズとのフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）と、フレーズ対評価部７１から出力されたフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）についてのスコアＳｃｒ１とを入力する。対訳フレーズ選別部７２は、スコアＳｃｒ１に基づいて、フレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）が有効なデータであるか否かを判定する。対訳フレーズ選別部７２は、有効なデータであると判定したフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）を記憶保持する。このようにして、対訳フレーズ選別部７２は、有効なデータであると判定したフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）の部分集合データを生成し、フレーズ対集合データＤｏｕｔ（ｅ，ｆ）として出力する。
【００７０】
＜１．２：フレーズテーブル生成システムの動作＞
以上のように構成されたフレーズテーブル生成システム１０００の動作について説明する。
【００７１】
図５は、フレーズテーブル生成システム１０００で実行される処理のフローチャートである。
【００７２】
以下では、図１〜図５を参照しながら、フレーズテーブル生成システム１０００の動作について説明する。
【００７３】
原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅには、翻訳元の言語である原言語（例えば、英語）の単言語コーパスデータが格納されている。原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅに保存するデータとして、例えば、既存のデータベース等のデータを利用する。これにより、容易に、大規模な原言語（例えば、英語）の単言語コーパスデータのデータベースを構築することができる。
【００７４】
目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆには、翻訳先の言語である目的言語（例えば、フランス語）の単言語コーパスデータが格納されている。目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆに保存するデータとして、例えば、既存のデータベース等のデータを利用する。これにより、容易に、大規模な目的言語（例えば、フランス語）の単言語コーパスデータのデータベースを構築することができる。
【００７５】
なお、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅに保存するデータと、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆに保存するデータとは、同一の特定分野のデータとすることが好ましい。例えば、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅに保存するデータを医学分野のデータとしたとき、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆに保存するデータも同じ医学分野のデータとすることが好ましい。
【００７６】
原言語フレーズ抽出部１は、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅから、原言語の単言語コーパスデータを取得し、取得した原言語の単言語コーパスデータからフレーズの集合Ｓｅ（原言語フレーズの集合Ｓｅ）を抽出する。
【００７７】
具体的な処理内容について、以下説明する。
【００７８】
ＳＭＴでは、フレーズ抽出処理を実行する際、語レベルの対応付けを制約として用いることにより、フレーズの最大長をある程度大きな値に設定した場合でも、実際の翻訳の際に有用なフレーズのみを効率的に抽出できる。一方、フレーズの最大長を極端に大きな値に設定しても翻訳の性能の改善幅が限定的であることから、フレーズの最大長を６〜８語とするのが一般的である。単言語コーパスから特段の制約を用いずにそのような長さの任意のフレーズを取り出すと膨大な規模になる。後段の処理では２言語の任意のフレーズ対を処理対象とするので、この時点で十分にコンパクト、かつある程度長いフレーズを含む集合を得る必要がある。
【００７９】
これを実現する方法として、Ｍｉｋｏｌｏｖらによる手法（"Tomas Mikolov, Quoc V. Le, and Ilya Sutskever (2013).  Exploiting Similarities among Languages for Machine Translation.  CoRR, abs/1309.4168."に開示されている手法）が利用できる。この手法は、次のアルゴリズムでボトムアップにフレーズを認定、抽出する。
（１）単言語コーパスに出現する個々の２語からなるフレーズｗｉｗｊについて、次式によりスコアを計算する。
【数１】
2018116324.tif 000003
ここで、ｆｒｅｑ（・）は与えられたフレーズの単言語コーパスにおける頻度、δは低頻度語から構成されるフレーズが抽出されるのを抑制するための割引定数である。
（２）スコアが閾値Ｔｈ１を超えるｗｉｗｊを１つのフレーズと認定する。単言語コーパス中の、フレーズと認定されたすべてのｗｉｗｊのすべての出現を１つの語とみなす。この処理は例えば、ｗｉとｗｊの間のスペースを”＿”（アンダースコア）等で置換することで容易に実現できる。
（３）処理（１）に戻る。
【００８０】
上記（１）〜（３）の処理をＴ回繰り返した後で、各回における長さＬ以下のフレーズをすべて抽出する。
【００８１】
例えば、２．６億語の仏語医療コーパスに上記のアルゴリズム（δ＝６０、Ｔｈ１＝１００、Ｌ＝６、Ｔ＝４）を適用した場合、４７万種類のフレーズが得られた。これは１〜６語のフレーズを網羅的に抽出した場合に得られる４．８億種類の約１０００分の１であった。
【００８２】
上記処理により、原言語フレーズ抽出部１は、原言語の単言語コーパスデータからフレーズの集合Ｓｅ（原言語フレーズの集合Ｓｅ）を抽出する（ステップＳ１）。
【００８３】
そして、原言語フレーズ抽出部１は、抽出した原言語フレーズの集合Ｓｅをフレーズ対候補生成部３に出力する。
【００８４】
目的言語フレーズ抽出部２は、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆから、目的言語の単言語コーパスデータを取得し、取得した目的言語の単言語コーパスデータからフレーズの集合Ｓｆ（目的言語フレーズの集合Ｓｆ）を抽出する（ステップＳ２）。
【００８５】
目的言語フレーズ抽出部２での具体的な処理内容は、原言語フレーズ抽出部１での処理と同様である。
【００８６】
目的言語フレーズ抽出部２は、上記で説明したフレーズ抽出処理により、目的言語の単言語コーパスデータからフレーズの集合Ｓｆ（目的言語フレーズの集合Ｓｆ）を抽出する。
【００８７】
そして、目的言語フレーズ抽出部２は、抽出した目的言語フレーズの集合Ｓｆをフレーズ対候補生成部３に出力する。
【００８８】
フレーズ対候補生成部３は、原言語と目的言語の各々の単言語コーパスから抽出した２つのフレーズの集合Ｓｅ、Ｓｆの直積｛（ｅ，ｆ）｜ｅ∈Ｓｅ∧ｆ∈Ｓｆ｝をフレーズ対の候補集合として取得する（ステップＳ３）。このようにして生成されるフレーズ対（ｅ，ｆ）は、ほぼすべて対訳としては不適切であるが、対訳として適切なフレーズ対も含まれうる。また、従来手法(例えば、非特許文献６に開示されている手法)では得られない、非構成的なフレーズ対も含まれうる。
【００８９】
フレーズ対候補生成部３は、取得したフレーズ対の候補集合のデータを、データＤ１（ｅ，ｆ）として、フレーズ対選別部７に出力する。
【００９０】
また、フレーズ対候補生成部３は、対訳負例サンプル生成部４の要求に応じて対訳負例サンプル生成部４に、フレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）またはフレーズ対の候補集合の一部のデータを出力する。
【００９１】
対訳負例サンプル生成部４は、フレーズ対候補生成部３から出力されるフレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）またはフレーズ対の候補集合の一部のデータから疑似負例サンプルデータである対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）を生成する。例えば、対訳負例サンプル生成部４は、フレーズ対候補生成部３が生成したフレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）またはフレーズ対の候補集合のデータの一部から、ランダムにフレーズ対を抽出し対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）を生成する（ステップＳ４）。
【００９２】
そして、対訳負例サンプル生成部４は、生成した対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）を選別モデルパラメータ取得部６に出力する。
【００９３】
対訳正例データ保持部５は、保持している対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）を選別モデルパラメータ取得部６に出力する（ステップＳ５）。対訳正例データ保持部５で保持されている対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）は、フレーズレベルの信頼できる対訳データであり、例えば、原言語と目的言語の対訳辞書のデータを用いて生成されたデータである。あるいは、対象言語対、対象分野の対訳コーパスが存在する場合は、それを用いて自動的に構築したフレーズテーブルからフレーズ対を抽出して用いることも考えられる。
【００９４】
選別モデルパラメータ取得部６では、機械学習により、フレーズ対候補生成部３が生成したフレーズ対の候補集合から適切なフレーズ対のみを選別するためのモデル（選別モデル）を構築するための処理が実行される。つまり、選別モデルパラメータ取得部６では、対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）と対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）とを用いて教師あり学習を行い、選別モデルの最適パラメータを取得する（ステップＳ６）。
【００９５】
学習データ取得部６１は、対訳負例サンプル生成部４から出力される対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）と、対訳正例データ保持部５から出力される対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）とを入力する。また、学習データ取得部６１は、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅから学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿ｅとして入力し、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆから学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿ｆとして入力する。また、学習データ取得部６１は、原言語フレーズ抽出部１から学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿Ｓｅとして入力し、目的言語フレーズ抽出部２から学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿Ｓｆとして入力する。
【００９６】
学習データ取得部６１は、入力された上記データ（集合のデータ）から、個々のフレーズ対について素性ベクトルを取得するために必要なデータを取得する。具体的には、学習データ取得部６１は、以下の（１）〜（６）のデータを取得する。
（１）データｅ：原言語フレーズのデータ。データｅは、対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）または対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）から取得される。
（２）データｆ：目的言語フレーズのデータ。データｆは、対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）または対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）から取得される。
（３）データｄａｔａ１＿ｅ：データｄａｔａ＿ｅから取得されるデータ。
（４）データｄａｔａ１＿ｆ：データｄａｔａ＿ｆから取得されるデータ。
（５）データｄａｔａ１＿Ｓｅ：データｄａｔａ＿Ｓｅから取得されるデータ。
（６）データｄａｔａ１＿Ｓｆ：データｄａｔａ＿Ｓｆから取得されるデータ。
【００９７】
学習データ取得部６１は、取得した上記（１）〜（６）のデータを選別モデル６２に出力する。
【００９８】
選別モデル６２の素性ベクトル取得部６２１は、学習データ取得部６１から出力される上記（１）〜（６）のデータを入力し、当該データに基づいて、Ｎ次元（Ｎ：自然数）の素性ベクトルを取得する。
【００９９】
ここでは、Ｎ＝１０、すなわち、１０次元の素性ベクトルＶｓを取得する場合を一例として説明する。１０次元の素性ベクトルＶｓの各要素（Ｖｓ＿１〜Ｖｓ＿１０）は、以下のものあるとする。
【０１００】
≪素性ベクトルＶｓ≫
（１）Ｖｓ＿１：言語横断的意味類似度（S→T）
（２）Ｖｓ＿２：言語横断的意味類似度（T→S）
（３）Ｖｓ＿３：語彙的翻訳確率（S→T）
（４）Ｖｓ＿４：語彙的翻訳確率（T→S）
（５）Ｖｓ＿５：フレーズ長（S）
（６）Ｖｓ＿６：フレーズ長（T）
（７）Ｖｓ＿７：フレーズ長の比（SとTの比）
（８）Ｖｓ＿８：フレーズの相対頻度（S）
（９）Ｖｓ＿９：フレーズの相対頻度（T）
（１０）Ｖｓ＿１０：フレーズの相対頻度（SとTの比）
なお、上記において、「S」は原言語を表しており、「T」は目的言語を表している。
【０１０１】
上記素性ベクトルＶｓの各要素（Ｖｓ＿１〜Ｖｓ＿１０）を取得するために、素性ベクトル取得部６２１は、「（ａ）言語横断的意味類似度」、「（ｂ）語彙的翻訳確率」、「（ｃ）フレーズ長」、「（ｄ）フレーズの相対頻度」を取得する処理を行う。以下では、これらの処理について、説明する。
【０１０２】
（ａ）言語横断的意味類似度
所与のフレーズ対（ｅ，ｆ）に含まれる両フレーズを各々分散表現で表し、それらの類似度を当該フレーズ対の対訳らしさとすることが考えられる。語の分散表現は、例えば、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ（”Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg S Corrado, and Jeff Dean (2013).  Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality.  In Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS).”を参照）によって得られる。語の分散表現に基づいてフレーズの分散表現を得る方法には種々ある。例えば、フレーズを構成する語のベクトル（分散表現）を加算する要素レベル加算法（Ｅｌｅｍｅｎｔ−ｗｉｓｅ  ａｄｄｉｔｉｏｎ）によって取得されるフレーズの分散表現は、安価に得られるにも関わらず性能が良いことが報告されている（例えば、”Tomas Mikolov, Quoc V. Le, and Ilya Sutskever (2013).  Exploiting Similarities among Languages for Machine Translation.  CoRR, abs/1309.4168.”：この文献を「参考文献１」という）。
【０１０３】
言語が異なる２つのフレーズの類似度を計算するために、線形写像を用いる手法（参考文献１に開示されている手法）を用いることが考えられる。これは、対訳辞書を用い、次の最適化問題を解くことによって得られる。
【数２】
2018116324.tif 000004
ここで、ｘｉは対訳辞書中のｉ番目のエントリの原言語表現ｅｉに対する分散表現、ｚｉは同エントリの目的言語表現ｆｉに対する分散表現、Ｗは原言語における分散表現を目的言語における分散表現に写像する写像行列である。写像先の空間上での分散表現のずれが最小となるような最適な写像行列Ｗｏｐｔを得るという最適化問題は、例えば確率的勾配降下法によって解くことができる。逆方向の、すなわち目的言語における分散表現を原言語における分散表現に写像する写像行列も同様にして得られる。任意の２つの分散表現間の類似度は、例えば余弦類似度によって得られる。
【０１０４】
素性ベクトル取得部６２１は、上記処理により、原言語表現ｅに対する分散表現を目的言語における分散表現に写像したものと目的言語表現ｆに対する分散表現との余弦類似度を取得し、取得した値を素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿１」（言語横断的意味類似度（S→T））に設定する。また、素性ベクトル取得部６２１は、同様にして、目的言語表現ｆに対する分散表現を原言語における分散表現に写像したものと原言語表現ｅに対する分散表現との余弦類似度を取得し、取得した値を素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿２」（言語横断的意味類似度（T→S））に設定する。
【０１０５】
（ｂ）語彙的翻訳確率
所与のフレーズ対（ｅ，ｆ）の対訳としての適切さを定量化する方法として、構成語間の翻訳確率を用いることが考えられる。この語レベルの翻訳確率は、比較的小規模な対訳コーパスからでも計算することができ、特に高頻度語については信頼性も高い。原言語のフレーズｅに対する目的言語のフレーズｆの語彙的翻訳確率Ｐｌｅｘ（ｅ｜ｆ）は、具体的には次式によって与えられる（例えば、”Almut Silja Hildebrand and Stephan Vogel (2008).  Combination of Machine Translation Systems via Hypothesis Selection from Combined n-Best Lists.  In Proceedings of the 8th Biennial Conference of the Association for Machine Translation in the Americas (AMTA), pp. 254-261.”を参照）。
【数３】
2018116324.tif 000005
ここで、ＩとＪは各々、目的言語のフレーズ、原言語のフレーズの語数を表す。ｐ（ｅｉ｜ｆｊ）は、原言語のフレーズ中のｊ番目の語に対する目的言語のフレーズ中のｉ番目の語の翻訳確率を表す。
【０１０６】
素性ベクトル取得部６２１は、上記処理により、原言語のフレーズｅに対する目的言語のフレーズｆの語彙的翻訳確率Ｐｌｅｘ（ｅ｜ｆ）を取得し、取得した値を素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿３」（語彙的翻訳確率（S→T））に設定する。
【０１０７】
同様にして、目的言語のフレーズに対する原言語のフレーズの語彙的翻訳確率Ｐｌｅｘ（ｆ｜ｅ）も下記数式により計算できる。
【数４】
2018116324.tif 000006
素性ベクトル取得部６２１は、上記処理により、目的言語のフレーズｆに対する原言語のフレーズｅの語彙的翻訳確率Ｐｌｅｘ（ｆ｜ｅ）を取得し、取得した値を素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿４」（語彙的翻訳確率（T→S））に設定する。
【０１０８】
（ｃ）フレーズ長
例えば英仏の(potato, pomme de terre)のような例外はあるものの、フレーズ対が対訳であるならば、それらに含まれる語の数も比較的近くなる。そこで、各フレーズに含まれる語の数（フレーズ長）、それらの比や差の情報を、対訳らしさを推定する手がかりの一種とすることが考えられる。
【０１０９】
素性ベクトル取得部６２１は、原言語のフレーズｅのフレーズ長を取得し、取得したフレーズ長を示す値を素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿５」（フレーズ長（S））に設定する。
【０１１０】
また、素性ベクトル取得部６２１は、目的言語のフレーズｆのフレーズ長を取得し、取得したフレーズ長を示す値を素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿６」（フレーズ長（T））に設定する。
【０１１１】
また、素性ベクトル取得部６２１は、原言語のフレーズｅのフレーズ長と目的言語のフレーズｆのフレーズ長との比を取得し、当該比を示す値を素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿７」（フレーズ長の比（SとTの比））に設定する。
【０１１２】
（ｄ）フレーズの相対頻度
ある言語において極めて稀にしか出現しない表現が他の言語で高頻度の表現の対訳になることは考えにくい。従って、単言語コーパスにおける各フレーズの出現頻度も、対訳らしさを推定する上で有用な情報である。頻度の値そのもの、あるいは逆数を取って(0,1]の値に変換したものを用いることなどが考えられる。また、素性の組み合わせを明示的に扱うために、原言語のフレーズｅの頻度ｆｒｅｑ＿ｅ、目的言語のフレーズｆの頻度ｆｒｅｑ＿ｆ、および、２言語間（原言語、目的言語間）の相対頻度の差異Ｄｉｆｆ＿ｆｒｅｑ＿ｅｆを次式のようにして定量化することも考えられる（例えば、非特許文献６を参照）。
【数５】
2018116324.tif 000007
2018116324.tif 000008
2018116324.tif 000009
ａｂｓ（ｘ）：ｘの絶対値を取得する関数
ここでは、言語や単言語コーパスの規模によって頻度が大きく異なることを考慮し、原言語フレーズ抽出部１が取得した原言語フレーズの集合Ｓｅおよび目的言語フレーズ抽出部２が取得した目的言語フレーズの集合Ｓｆを用いて各単言語コーパスにおけるフレーズの相対頻度を算出し、それらの対数の差の絶対値を用いている。
【０１１３】
素性ベクトル取得部６２１は、上記数式に相当する処理により取得した原言語のフレーズｅの相対頻度ｆｒｅｑ＿ｅを、素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿８」（フレーズの相対頻度（S））に設定する。
【０１１４】
素性ベクトル取得部６２１は、上記数式に相当する処理により取得した目的言語のフレーズｆの相対頻度ｆｒｅｑ＿ｆを、素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿９」（フレーズの相対頻度（T））に設定する。
【０１１５】
素性ベクトル取得部６２１は、上記数式に相当する処理により取得した２言語間（原言語、目的言語間）の相対頻度の差異の絶対値Ｄｉｆｆ＿ｆｒｅｑ＿ｅｆを、素性ベクトルＶｓの要素「Ｖｓ＿１０」（フレーズの相対頻度（SとTの比））に設定する。
【０１１６】
なお、素性ベクトル取得部６２１は、下記数式に相当する処理を行い、原言語のフレーズｅの頻度ｆｒｅｑ＿ｅ、目的言語のフレーズｆの頻度ｆｒｅｑ＿ｆを取得してもよい。
【数６】
2018116324.tif 000010
2018116324.tif 000011
なお、上式において、Ｎｕｍ（ＤＢｅ）は、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅに格納されている原言語コーパス中の語の総数を示しており、Ｎｕｍ（ＤＢｆ）は、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆに格納されている目的言語コーパス中の語の総数を示している。
【０１１７】
以上のようにして、取得された素性ベクトルＶｓは、素性ベクトル取得部６２１からスコア取得部６２２に出力される。
【０１１８】
スコア取得部６２２は、素性ベクトル取得部６２１から出力される素性ベクトルＶｓを用いて、設定されているパラメータθにより、スコアＳｃｒ０を取得する。そして、スコア取得部６２２は、取得したスコアＳｃｒ０をパラメータ更新部６３に出力する。
【０１１９】
パラメータ更新部６３は、スコア取得部６２２から出力されるスコアＳｃｒ０を評価し、パラメータの更新の要否を判断する。そして、パラメータ更新部６３は、パラメータの更新が必要であると判定した場合、パラメータを更新し、更新したパラメータθをスコア取得部６２２に出力し、スコア取得部６２２のパラメータを更新する。
【０１２０】
一方、パラメータ更新部６３は、パラメータ更新が不要であると判定した場合、現在、スコア取得部６２２に設定されているパラメータを最適パラメータθ＿ｏｐｔとして、フレーズ対選別部７に出力する。
【０１２１】
つまり、選別モデルパラメータ取得部６では、対訳正例データＳｐ（ｅ，ｆ）が入力されたとき、より高い値のスコアが出力され、かつ、対訳負例データＳｎ（ｅ，ｆ）が入力されたとき、より低い値のスコアが出力されるようにパラメータθを更新して、選別モデル６２を最適化するための機械学習を行う。
【０１２２】
そして、選別モデルパラメータ取得部６は、上記機械学習を行うことで、選別モデル６２を最適化するパラメータである最適パラメータθ＿ｏｐｔを取得する。そして、取得した最適パラメータθ＿ｏｐｔは、選別モデルパラメータ取得部６からフレーズ対選別部７に出力される。
【０１２３】
処理データ取得部７１１は、フレーズ対候補生成部３から、フレーズ対候補生成部３が生成した原言語フレーズと目的言語フレーズとのフレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）を入力する。また、処理データ取得部７１１は、原言語コーパスデータ格納部ＤＢｅから処理データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿ｅとして入力し、目的言語コーパスデータ格納部ＤＢｆから処理データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿ｆとして入力する。また、処理データ取得部７１１は、原言語フレーズ抽出部１から処理データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿Ｓｅとして入力し、目的言語フレーズ抽出部２から学習データを取得するために必要なデータをデータｄａｔａ＿Ｓｆとして入力する。
【０１２４】
処理データ取得部７１１は、入力された上記データ（集合のデータ）から、個々のフレーズ対について素性ベクトルを取得するために必要なデータを取得する。具体的には、処理データ取得部７１１は、以下の（１）〜（６）のデータを取得する。
（１）データｅ：原言語フレーズのデータ。データｅは、フレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）から取得される。
（２）データｆ：目的言語フレーズのデータ。データｆは、フレーズ対の候補集合のデータＤ１（ｅ，ｆ）から取得される。
（３）データｄａｔａ１＿ｅ：データｄａｔａ＿ｅから取得されるデータ。
（４）データｄａｔａ１＿ｆ：データｄａｔａ＿ｆから取得されるデータ。
（５）データｄａｔａ１＿Ｓｅ：データｄａｔａ＿Ｓｅから取得されるデータ。
（６）データｄａｔａ１＿Ｓｆ：データｄａｔａ＿Ｓｆから取得されるデータ。
【０１２５】
処理データ取得部７１１は、取得した上記（１）〜（６）のデータを選別モデル７１２に出力する。
【０１２６】
選別モデル７１２は、選別モデルパラメータ取得部６により取得された最適パラメータθ＿ｏｐｔによりパラメータ設定されたモデルである。
【０１２７】
素性ベクトル取得部７１２１は、処理データ取得部７１１から出力される上記（１）〜（６）のデータを入力し、当該データに基づいて、Ｎ次元（Ｎ：自然数）の素性ベクトルを取得し、素性ベクトルＶｓとして、スコア取得部７１２２に出力する。
【０１２８】
スコア取得部７１２２は、素性ベクトル取得部７１２１から出力される素性ベクトルＶｓを用いて、設定されている最適パラメータθ＿ｏｐｔにより、スコアＳｃｒ１を取得し、対訳フレーズ選別部７２に出力する。
【０１２９】
対訳フレーズ選別部７２は、フレーズ対候補生成部３が生成した原言語フレーズと目的言語フレーズとのフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）と、フレーズ対評価部７１から出力されたフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）についてのスコアＳｃｒ１とを入力する。対訳フレーズ選別部７２は、スコアＳｃｒ１に基づいて、フレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）が有効なデータであるか否かを判定する。対訳フレーズ選別部７２は、有効なデータであると判定したフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）を記憶保持する。
【０１３０】
例えば、対訳フレーズ選別部７２は、所定の閾値ｔｈ１とスコアＳｃｒ１とを比較し、（１）Ｓｃｒ１＞ｔｈ１である場合、フレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）が有効なデータであると判定し、（２）Ｓｃｒ１≦ｔｈ１である場合、フレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）が有効なデータではないと判定する。
【０１３１】
このようにして、対訳フレーズ選別部７２は、有効なデータであると判定したフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）の部分集合データを生成し、フレーズ対集合データＤｏｕｔ（ｅ，ｆ）として出力する（ステップＳ７）。
【０１３２】
なお、対訳フレーズ選別部７２は、各原言語フレーズに対して、スコアＳｃｒ１の大きい上位ｋ個（ｋ：自然数）のフレーズ対データＤ１（ｅ，ｆ）を抽出し、フレーズ対集合データＤｏｕｔ（ｅ，ｆ）として出力するようにしてもよい。
【０１３３】
以上のように処理することで、フレーズテーブル生成システム１０００では、精度の高いフレーズテーブル（フレーズ対集合データＤｏｕｔ（ｅ，ｆ））を取得することができる。
【０１３４】
フレーズテーブル生成システム１０００では、上記のように処理するので、得られるフレーズテーブルは、既存の手法（例えば、非特許文献６の手法）では得られない、非構成的なフレーズ対を含みうる。例えば、非特許文献６の手法の手法では、"dans l'ensemble"という仏語フレーズに対して、"in set"、"the set"、"in the set"、"in whole"、"the whole"、"on the whole"のような、いずれも正しくない英語フレーズしか得られないが、フレーズテーブル生成システム１０００を用いた本発明の手法では、"by and large"、"generally"、"in most cases"、"for the most part"、"mostly"などの、対訳として適切な非構成的な英語フレーズを得ることができる。
【０１３５】
フレーズテーブル生成システム１０００では、選別モデル６２を最適化するための機械学習に使用する教師データの対訳負例データを原言語コーパスデータから抽出した原言語フレーズと目的言語コーパスデータから抽出した目的言語フレーズとのフレーズ対候補から得ている。したがって、対訳負例データは、偏りのないデータとすることが可能となる。そして、フレーズテーブル生成システム１０００では、当該対訳負例データと、信頼性の高い対訳正例データを用いて、選別モデル６２を最適化するための機械学習を行うので、性能の高い選別モデルを容易に構築することができる。
【０１３６】
フレーズテーブル生成システム１０００では、上記のようして構築された選別モデルを用いて、フレーズ対候補生成部３が取得したフレーズ対のデータを選別し、フレーズテーブルを取得する。したがって、フレーズテーブル生成システム１０００では、精度の高いフレーズテーブルを取得することができる。
【０１３７】
このように、フレーズテーブル生成システム１０００では、翻訳の原言語および目的言語の各々に関する大規模な単言語コーパスと小規模な対訳辞書（信頼性の高い対訳データ）とから全自動で精度の高いフレーズテーブルを生成することができる。
【０１３８】
なお、フレーズテーブル生成システム１０００での処理は、図５のフローチャートに示した処理の順番に限定されるものではなく、適宜処理の順番を入れ替える、あるいは、並列処理により所定のステップの処理を実行するようにしてもよい。
【０１３９】
以下に本発明の実施例を示す。
【０１４０】
≪実施例１≫
実施例1:ＳＭＴの分野適応
医療テキストおよび科学技術テキストの英仏・仏英翻訳における本発明の効果を確認した。実験に用いたコーパスは次の通りである。
（Ａ）英仏対訳コーパス
１．一般分野のもの: 欧州議会文書の約200万文対
２．対象分野のもの(対訳辞書、言語モデル用):
医療約47万文対、科学技術約6万6千文対
３．対象分野のもの(パラメータ調整用): 医療2022文対、科学技術1900文対
４．対象分野のもの(評価用):医療2045文対、科学技術1982文対
（Ｂ）単言語コーパス
１．一般分野のもの
(ア)英語: Web上のニュース記事およびA1の英語側の約28億語
(イ)仏語: Web上のニュース記事およびA1の仏語側の約11億語
２．対象分野のもの
(ア)英語: 医療約2.8億語、科学技術約8200万語
(イ)仏語: 医療約2.6億語、科学技術約200万語(大規模なものが存在せず)
上記を用いて、ＳＭＴに用いる下記の各モデルを構築した。
・フレーズテーブル: 複数個を併用して翻訳候補を生成する。
ＰＴ１．コーパスA1から既存の手法で得られるフレーズテーブル
ＰＴ２．コーパスA1から既存の手法で得られる語レベルの対訳辞書
ＰＴ３．コーパスA2から既存の手法で得られる語レベルの対訳辞書
ＰＴ４．上記２の対訳辞書およびコーパスB2から本発明で得られるフレーズテーブル
ＰＴ５．上記３の対訳辞書およびコーパスB2から本発明で得られるフレーズテーブル
・言語モデル：次の３つをすべて用いる。
ＬＭ１．コーパスB1から得られるもの
ＬＭ２．コーパスB1とB2を結合したものから得られるもの
ＬＭ３．コーパスB1、B2、およびA2の目的言語側を結合したものから得られるもの
コーパスA3を用いてチューニングを施し、コーパスA4を用いて行った性能評価の結果(BLEU（bilingual evaluation understudy）スコアおよびMETEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）スコア)を図６に示す。
【０１４１】
図６から分かるように、対象分野における対訳辞書（PT3）がない場合でも、一般分野の対訳コーパス(A1)から得られる対訳辞書と単言語コーパスを用いて本発明によりフレーズテーブルを構築することにより(PT1&PT4)、BLEUスコアを1.3〜2.1ポイント、METEORスコアを1.6〜2.2ポイント改善することができた。
【０１４２】
対象分野における対訳辞書(PT3)がある場合は、それをフレーズテーブルとみなして翻訳に用いること（PT1&PT3）が有効である。この場合は、単言語コーパスから本発明により構築したフレーズテーブルの効果（PT1&PT3&PT5）は若干小さくなるが、それでもBLEUスコアを0.3〜1.0ポイント改善できた。
【０１４３】
≪実施例２≫
実施例２：極めて小規模な対訳コーパスしか存在しない状況下でのＳＭＴ
極めて小規模な対訳コーパスしか存在しない言語間での翻訳における本発明の効果を確認した。実験に用いたコーパスは次の通りである。
（Ａ）対訳コーパス
１．仏日・西日対訳コーパス(訓練用): 特定の分野でない2000文対
２．仏日・西日対訳コーパス(訓練用): 旅行会話分野の約47万文対
３．仏日・西日対訳コーパス(パラメータ調整用): 特定の分野でない1000文対
４．仏日・西日対訳コーパス(評価用): 特定の分野でない3000文対
５．仏英対訳コーパス(訓練用): 欧州議会文書の約200万文対
６．西英対訳コーパス(訓練用): 欧州議会文書の約200万文対
７．英日対訳コーパス(訓練用): Webから収集した約2600万文対
（Ｂ）単言語コーパス
１．日本語: Webから収集した約47億語
２．仏語: Web上のニュース記事およびA5の仏語側の約11億語
３．西語: Web上のニュース記事およびA6の仏語側の約4.5億語
上記を用いて、ＳＭＴに用いる下記の各モデルを構築した。
・フレーズテーブル: 複数個を併用して翻訳候補を生成する。
ＰＴ１．コーパスA1から既存の手法で得られるフレーズテーブル
ＰＴ２．コーパスA1から既存の手法で得られる語レベルの対訳辞書
ＰＴ３．上記2の対訳辞書およびコーパスBから本発明で得られるフレーズテーブル
ＰＴ４．コーパスA2から既存の手法で得られるフレーズテーブル
ＰＴ５．コーパスA2から既存の手法で得られる語レベルの対訳辞書
ＰＴ６．上記5の対訳辞書およびコーパスBから本発明で得られるフレーズテーブル
ＰＴ７．英語を媒介言語(ピボット言語)として、コーパスA5、A6、A7から既存の手法で得られるフレーズテーブルを合成して得られるフレーズテーブル
ＰＴ８．英語を媒介言語(ピボット言語)として、コーパスA5、A6、A7から既存の手法で得られる語レベルの対訳辞書
ＰＴ９．上記8の対訳辞書およびコーパスBから本発明で得られるフレーズテーブル
・言語モデル: コーパスBから得られるもの
コーパスA3を用いてチューニングを施し、コーパスA4を用いて行った性能評価の結果(BLEUスコアおよびMETEORスコア)を図７に示す。
【０１４４】
図７から分かるように、対訳が2000文対しか存在しない場合(PT1)はベースラインとなる翻訳精度が極めて低いため、本発明によるフレーズテーブルを併用する(PT1&PT3)ことでBLEUスコアを2.1〜2.7ポイント、METEORスコアを4.5〜6.6ポイントと大幅に改善することができた。
【０１４５】
分野は必ずしも同一ではないが、大規模な対訳コーパスが存在する場合(PT4)は、本発明による改善幅は小さくなる(PT4&PT6)。それでも、４種類のすべての言語方向について一貫して、BLEUスコア、METEORスコアを改善できた。
【０１４６】
最後に、対象とする言語対の対訳コーパスがまったくない場合のＳＭＴの実現方法として、英語を一方とする大規模な対訳コーパスを用いて構築したピボット翻訳(PT7)の改善を試みたところ、本発明により、BLEUスコアを0.2〜1.0ポイント、METEORスコアを0.5〜1.5ポイント改善することができ（PT7&PT9）、言語対によっては対象言語対の大規模な対訳コーパスから構築したシステム(PT4)と同等以上の翻訳精度を達成することができた。
【０１４７】
［他の実施形態］
また上記実施形態のフレーズテーブル生成システム１０００、フレーズテーブル生成装置１００は、複数の装置により実現されるものであってもよい。
【０１４８】
また、上記実施形態において、選別モデルパラメータ取得部６の選別モデル６２と、フレーズ対評価部７１の選別モデル７１２とは、別々の構成とする場合について説明したが、これに限定されない。フレーズテーブル生成装置１００において、選別モデルパラメータ取得部６の選別モデル６２と、フレーズ対評価部７１の選別モデル７１２とを１つにして共有する構成としてもよい。
【０１４９】
また上記実施形態で説明したフレーズテーブル生成装置１００において、各ブロックは、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部または全部を含むように１チップ化されても良い。
【０１５０】
なおここではＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０１５１】
また集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
【０１５２】
また上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【０１５３】
また上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらにソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
【０１５４】
例えば上記実施形態の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、図８に示したハードウェア構成（例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力部、出力部、通信部、記憶部（例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ等により実現される記憶部）、外部メディア用ドライブ等をバスＢｕｓにより接続したハードウェア構成）を用いて各機能部をソフトウェア処理により実現するようにしてもよい。
【０１５５】
また上記実施形態の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、当該ソフトウェアは、図８に示したハードウェア構成を有する単独のコンピュータを用いて実現されるものであってもよいし、複数のコンピュータを用いて分散処理により実現されるものであってもよい。
【０１５６】
また上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。
【０１５７】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム、及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリを挙げることができる。
【０１５８】
上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限らず、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【０１５９】
なお本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１６０】
本発明によれば、翻訳の原言語および目的言語の各々に関する大規模な単言語コーパスと小規模な対訳辞書とから全自動でフレーズテーブルを生成するフレーズテーブル生成装置およびプログラムを実現することができる。このため本発明は、自然言語処理関連産業分野において有用であり、当該分野において実施することができる。
【符号の説明】
【０１６１】
１０００  フレーズテーブル生成システム
１００  フレーズテーブル生成装置
１  原言語フレーズ抽出部
２  目的言語フレーズ抽出部
３  フレーズ対候補生成部
４  対訳負例サンプル生成部
５  対訳正例データ保持部
６  選別モデルパラメータ取得部６
６２、７１２  選別モデル
７  フレーズ対選別部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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