(57)【要約】【課題】機械翻訳システムを用いて、翻訳精度の高さを維持しつつ、人手による関与を低減化することにより翻訳コストを低減化することが可能な翻訳支援システムを提供する。【解決手段】本発明は、原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための翻訳支援システムであって、翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力部と、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも格納するエラーデータベースと、複数の原言語文、及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納する被制御原言語文データベースと、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する制御部と、機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力可能な出力部と、を備える翻訳支援システムである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための翻訳支援システムであって、
翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力部と、
原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも格納するエラーデータベースと、
複数の原言語文、及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納する被制御原言語文データベースと、
前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する制御部と、
機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力可能な出力部と、を備え、
前記制御部は、
前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを前記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定し、機械翻訳可能であると判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、前記エラーデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを更に判定し、
前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、前記被制御原言語文データベースに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較することにより、前記入力された原言語文が前記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は前記入力された原言語文を前記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する、翻訳支援システム。
【請求項２】
前記制御部は、前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを、該原言語文の長さ、該原言語文に含まれる所定の品詞の数、及び該原言語文に含まれる所定の単語の数のうちの少なくとも１つに基づいて決定する、請求項１に記載の翻訳支援システム。
【請求項３】
前記翻訳支援システムは、複数の原言語文を格納する原言語文コーパスを更に備え、該格納された原言語文のそれぞれは原言語文の複雑さを表すスコアに関連付けられるものであり、
前記制御部は、前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを、前記入力された原言語文と類似度が高い前記格納された原言語文に関連付けられたスコアに基づいて決定する、請求項１又は２に記載の翻訳支援システム。
【請求項４】
前記被制御原言語文は、機械翻訳に適した文法、構文、及び語彙を用いて表された原言語文である、請求項１から３のいずれか１項に記載の翻訳支援システム。
【請求項５】
前記入力部は、前記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文に対する被制御原言語文の入力を更に受け付け可能であり、
前記制御部は、前記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文を前記入力を受け付けた前記被制御原言語文に変換するとともに、前記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文と、前記入力を受け付けた前記被制御原言語文とを前記被制御原言語文データベースに格納する、請求項１から４のいずれか１項に記載の翻訳支援システム。
【請求項６】
前記制御部は、機械翻訳可能であると判定された前記入力された原言語文及び前記変換された前記被制御原言語文を、機械翻訳システムを用いて機械翻訳を実行し、前記出力部に該機械翻訳された目的言語文を出力する、請求項１から５のいずれか１項に記載の翻訳支援システム。
【請求項７】
前記入力部は、前記機械翻訳された目的言語文が適切に翻訳されなかったことを更に受け付け可能であり、
前記制御部は、前記目的言語文に対応する前記機械翻訳実行前の前記入力された原言語文を前記エラーデータベースに格納する、請求項６に記載の翻訳支援システム。
【請求項８】
前記制御部は、前記機械翻訳実行前の前記入力された原言語文に含まれる所定の単語を既定の固有名詞に置換し、前記機械翻訳された目的言語文に含まれる該置換された固有名詞を該置換前の単語に再置換する、請求項６又は７に記載の翻訳支援システム。
【請求項９】
前記制御部は、既定の原言語文に対して前記機械翻訳システムを用いて定期的に機械翻訳を実行し、該機械翻訳された目的言語文と、該機械翻訳の直前に機械翻訳された目的言語文との比較に基づいて前記機械翻訳システムの変更を検出する、請求項６から８のいずれか１項に記載の翻訳支援システム。
【請求項１０】
原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための翻訳支援装置であって、
翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力部と、
原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも格納するエラーデータベースと、
複数の原言語文、及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納する被制御原言語文データベースと、
前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する制御部と、
機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力可能な出力部と、を備え、
前記制御部は、
前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを前記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定し、機械翻訳可能であると判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、前記エラーデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを更に判定し、
前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、前記被制御原言語文データベースに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較することにより、前記入力された原言語文が前記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は前記入力された原言語文を前記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する、翻訳支援装置。
【請求項１１】
原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するためのプログラムであって、コンピュータに、
翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを前記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第１の判定ステップと、
前記第１の判定ステップにおいて機械翻訳可能であると判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも含むデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第２の判定ステップと、
前記第１の判定ステップ又は前記第２の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、複数の原言語文及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納するデータベースに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較することにより、前記入力された原言語文が前記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は前記入力された原言語文を前記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する第３の判定ステップと、
前記第３の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力する出力ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１２】
原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための方法であって、
翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを前記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第１の判定ステップと、
前記第１の判定ステップにおいて機械翻訳可能であると判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも含むデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第２の判定ステップと、
前記第１の判定ステップ又は前記第２の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、複数の原言語文及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納するデータベースに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較することにより、前記入力された原言語文が前記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は前記入力された原言語文を前記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する第３の判定ステップと、
前記第３の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力する出力ステップと、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳支援システムに関し、特に原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための翻訳支援システム、翻訳支援装置、プログラム、及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットが発達し、機械翻訳システム（機械翻訳エンジン）が、インターネット上で無料又は有料で利用可能となっている。機械翻訳には、ルールベース機械翻訳(RBMT: Rule Base Machine Translation)と、統計的機械翻訳(SMT: Statistical Machine Translation)の２つのアプローチがある。
【０００３】
ルールベース機械翻訳は、原言語を構文解析し、辞書を用いて文節単位で目的言語へ翻訳し、目的言語の文法へ翻訳した文字列を並び変えるという方法をとる。ルールベース機械翻訳は、構文解析や文節の翻訳において、言語ルール、文法ルール、及び辞書といった、人手で準備された知識を用いる。例えば、ルールベース機械翻訳は、人間が翻訳辞書や翻訳ルールをプログラムすることで実現するものである。その際、プログラマは、原言語と目的言語の両方の文法に精通し、語順を入れ替えたり、対応する語句で置き換えたりするための規則を考え、プログラムとして実行可能な形式でルールを書き下していく。
【０００４】
統計的機械翻訳は、大量の対訳文（コーパス）から翻訳モデルを自動的に生成するアプローチである（非特許文献１）。代表的な実装として、Google Translate APIやMicrosoft Translate APIが挙げられる。統計的機械翻訳は、ルールベース機械翻訳が必要としていた言語ルール、文法ルール、及び辞書を、コーパスから自動的に生成することができるため、翻訳システムを低コストに構築することができる。また統計的機械翻訳は、利用者からのフィードバックに応じて、複数の対訳結果候補から適切な結果を選択するようなフィードバック学習が可能であり、漸次的な翻訳精度の改善を行うことができるという利点がある。このフィードバック学習は、利用者が、より適切な翻訳文を選択又は入力すると、その入力をフィードバックとして、複数の対訳結果候補から適切な結果を次回から自動的に選択できるようになるというものである。以上のような特徴により、統計的機械翻訳は、多言語（例えば数十言語以上）を対象とした翻訳において、極めて有用である。
【０００５】
これらの機械翻訳システムを対象として、入力する原言語を制御することにより、翻訳精度を改善する方式がある。本明細書では、機械翻訳システムよりも一段階抽象度が高い翻訳を行うシステムとして、これをメタレベル翻訳システムと呼ぶ。このメタレベル翻訳システムの既存技術としては、ＣＮＬ（Controlled Natural Language）と呼ばれる一定の規約を持たせた自然言語を用いて曖昧性の低い文章に書き換えることにより、極めて高精度な多言語化を行う方式が挙げられる（非特許文献２、３）。このＣＮＬを介した多言語翻訳は、雪崩警報の多言語化に代表される、正確な情報を自動的に翻訳するための手法として、すでに実用化されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Philipp Koehn, Franz Josef Och, and Daniel Marcu. 2003. Statistical phrase-based translation. In Proceedings of the 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology - Volume 1 (NAACL '03), Vol. 1. Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA, USA, 48-54. DOI=http://dx.doi.org/10.3115/1073445.1073462.
【非特許文献２】Tobias Kuhn. 2014. A survey and classification of controlled natural languages. Comput. Linguist. 40, 1 (March 2014), 121-170. DOI=http://dx.doi.org/10.1162/COLI_a_00168
【非特許文献３】Norbert E. Fuchs, Kaarel Kaljurand, and Tobias Kuhn. 2008. Attempto Controlled English for Knowledge Representation. In Reasoning Web, LNCS5224. Springer-Verlag, 104-124. DOI=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-85658-0_3
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記のように、機械翻訳には様々なアプローチがあるが、以下のような課題がある。
【０００８】
ルールベース機械翻訳は、様々な文章の翻訳において精度は安定して高いが、言語ルール、文法ルール、及び辞書を人手で構築する手間がかかる。また、これらの言語ルール、文法ルール、及び辞書は、原言語及び目的言語の両方について作成する必要があり、多言語（例えば数十言語以上）を対象とした翻訳を行うコストは、更に高くなる傾向にある。
【０００９】
統計的機械翻訳は、大量のコーパスが用意できない分野には適用しにくく、大量の未知語が発生しうる分野には適用しにくい。また、翻訳精度がコーパスに依存するため、翻訳精度を一定に保つことが難しい。例えば、統計的機械翻訳は、ゲーム分野に適用するにあたっては、翻訳対象となる物語に近い文章の対訳文をあらかじめ大量に用意し学習する必要がある。ゲームにおける物語文章（ゲーム内のシナリオなどの文章）は、非日常的な表現を含む文章や当該ゲームの背景にある情報に依存して意味が決まるような曖昧性のある文章も多く、そのまま統計的機械翻訳を行うことは難しい。またフィードバック学習は、大量のユーザが存在するウェブ翻訳には適しているものの、一度に多言語の学習を行うことはできないため、ゲームにおける物語文章の高精度な多言語化という目的には、そのまま適用することは難しい。
【００１０】
原言語文を一度ＣＮＬの文に書き換えてから機械翻訳を行う方式は、すべての原文をＣＮＬの文（ＣＮＬの一定の規約を満たす文）に書き換えることにより正確な翻訳結果を多言語で得ることができるが、ＣＮＬの文への書き換えを人手で行う手間がかかる。またＣＮＬは、自然言語本来の微妙なニュアンスを表記するのには適しておらず、すべての文章をＣＮＬの文に書き換えることは必ずしも適切でない場合がある。
【００１１】
以上のように、既存の機械翻訳システムを用いて、例えばゲームにおける大量の物語文章を、スピーディかつ高精度に多言語化することを目的としたとき、要素技術は存在するものの、それらを適切に統合する技術はいまだ確立していない状況である。なお、ここでの翻訳の高精度とは、原文のニュアンスの維持を含めた翻訳の正確性を意味する。
【００１２】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、機械翻訳システムを用いて、翻訳精度の高さを維持しつつ、人手による関与を低減化することにより翻訳コストを低減化することが可能な翻訳支援システムを提供することを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての翻訳支援システムは、原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための翻訳支援システムであって、翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力部と、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも格納するエラーデータベースと、複数の原言語文、及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納する被制御原言語文データベースと、上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する制御部と、機械翻訳可能でないと判定された上記入力された原言語文を出力可能な出力部と、を備え、上記制御部は、上記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを上記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定し、機械翻訳可能であると判定された場合、上記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、上記エラーデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを更に判定し、上記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定された場合、上記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、上記被制御原言語文データベースに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較することにより、上記入力された原言語文が上記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は上記入力された原言語文を上記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は上記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明において好ましくは、上記制御部は、上記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを、該原言語文の長さ、該原言語文に含まれる所定の品詞の数、及び該原言語文に含まれる所定の単語の数のうちの少なくとも１つに基づいて決定する。
【００１５】
また、本発明において好ましくは、上記翻訳支援システムは、複数の原言語文を格納する原言語文コーパスを更に備え、該格納された原言語文のそれぞれは原言語文の複雑さを表すスコアに関連付けられるものであり、上記制御部は、上記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを、上記入力された原言語文と類似度が高い上記格納された原言語文に関連付けられたスコアに基づいて決定する。
【００１６】
また、本発明において好ましくは、上記被制御原言語文は、機械翻訳に適した文法、構文、及び語彙を用いて表された原言語文である。
【００１７】
また、本発明において好ましくは、上記入力部は、上記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文に対する被制御原言語文の入力を更に受け付け可能であり、上記制御部は、上記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文を上記入力を受け付けた上記被制御原言語文に変換するとともに、上記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文と、上記入力を受け付けた上記被制御原言語文とを上記被制御原言語文データベースに格納する。
【００１８】
また、本発明において好ましくは、上記制御部は、機械翻訳可能であると判定された上記入力された原言語文及び上記変換された上記被制御原言語文を、機械翻訳システムを用いて機械翻訳を実行し、上記出力部に該機械翻訳された目的言語文を出力する。
【００１９】
また、本発明において好ましくは、上記入力部は、上記機械翻訳された目的言語文が適切に翻訳されなかったことを更に受け付け可能であり、上記制御部は、上記目的言語文に対応する上記機械翻訳実行前の上記入力された原言語文を上記エラーデータベースに格納する。
【００２０】
また、本発明において好ましくは、上記制御部は、上記機械翻訳実行前の上記入力された原言語文に含まれる所定の単語を既定の固有名詞に置換し、上記機械翻訳された目的言語文に含まれる該置換された固有名詞を該置換前の単語に再置換する。
【００２１】
また、本発明において好ましくは、上記制御部は、既定の原言語文に対して上記機械翻訳システムを用いて定期的に機械翻訳を実行し、該機械翻訳された目的言語文と、該機械翻訳の直前に機械翻訳された目的言語文との比較に基づいて上記機械翻訳システムの変更を検出する。
【００２２】
また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての翻訳支援装置は、原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための翻訳支援装置であって、翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力部と、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも格納するエラーデータベースと、複数の原言語文、及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納する被制御原言語文データベースと、上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する制御部と、機械翻訳可能でないと判定された上記入力された原言語文を出力可能な出力部と、を備え、上記制御部は、上記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを上記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定し、機械翻訳可能であると判定された場合、上記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、上記エラーデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを更に判定し、上記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定された場合、上記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、上記被制御原言語文データベースに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較することにより、上記入力された原言語文が上記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は上記入力された原言語文を上記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は上記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定することを特徴とする。
【００２３】
また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としてのプログラムは、原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するためのプログラムであって、コンピュータに、翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力受付ステップと、上記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを上記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第１の判定ステップと、上記第１の判定ステップにおいて機械翻訳可能であると判定された場合、上記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも含むデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第２の判定ステップと、上記第１の判定ステップ又は上記第２の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された場合、上記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、複数の原言語文及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納するデータベースに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較することにより、上記入力された原言語文が上記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は上記入力された原言語文を上記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は上記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する第３の判定ステップと、上記第３の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された上記入力された原言語文を出力する出力ステップと、を実行させることを特徴とする。
【００２４】
また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての方法は、原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための方法であって、翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力受付ステップと、上記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを上記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第１の判定ステップと、上記第１の判定ステップにおいて機械翻訳可能であると判定された場合、上記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも含むデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、上記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第２の判定ステップと、上記第１の判定ステップ又は上記第２の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された場合、上記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、複数の原言語文及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納するデータベースに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較することにより、上記入力された原言語文が上記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は上記入力された原言語文を上記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は上記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する第３の判定ステップと、上記第３の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された上記入力された原言語文を出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、機械翻訳システムを用いて、翻訳精度の高さを維持しつつ、人手による関与を低減化することにより翻訳コストを低減化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態によるシステムの全体構成図である。
【図２】本発明の一実施形態による翻訳支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による翻訳支援装置の機能ブロック図の一例を示す。
【図４】本発明の一実施形態による機械翻訳変換部の文字列変換フィルタ部によるフィルタ処理の様子を示すものである。
【図５】本発明の一実施形態による翻訳支援装置の機械翻訳可否判定の処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態による翻訳支援装置の機械翻訳処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の他の一実施形態による翻訳支援システムの全体構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。本発明の実施形態による翻訳支援システムは、既存の機械翻訳システムを対象として、入力する原言語を制御することにより、翻訳精度を改善するシステムであり、既存の機械翻訳システムよりも一段階抽象度が高いメタレベル翻訳システムである。例えば、本発明の実施形態による翻訳支援システムは、日本のＲＰＧに代表される、大量の文章を表示するゲームの多言語化を、既存の機械翻訳システムを用いて高精度かつ低コストで行うためのメタレベル翻訳システムである。
【００２８】
なお本明細書において、原言語文は、翻訳対象の言語（翻訳元の言語）で構成された文であり、目的言語文は、翻訳された言語（翻訳先の言語）で構成された文であり、文は、名詞だけの文などの不完全文を含むものとする。また本実施形態において、原言語は英語を想定しているが、他の言語であっても構わない。また本明細書において、１又は複数の文を参照する場合において、その後の記載において各文と記載した場合、当該記載においても１つの文を含むものとする。
【００２９】
図１は、本発明の一実施形態による翻訳システム２の全体構成図である。図１に示すように、翻訳システム１は、翻訳支援装置１０と、機械翻訳サーバ６と、を含む。翻訳支援装置１０及び機械翻訳サーバ６は、インターネットなどのネットワーク４に接続され、互いに通信可能である。ただし、それぞれが必要に応じて個別に接続される形態であってもかまわない。翻訳支援システム１は、翻訳システム２のうち機械翻訳サーバ６以外の構成を備えるものである。
【００３０】
図２は本発明の一実施形態による翻訳支援装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。本実施形態による翻訳支援装置１０は、一般的なサーバやＰＣ等と同様の構成を含む。翻訳支援装置１０は、プロセッサ１１、出力装置１２、入力装置１３、記憶装置１４、及び通信装置１５を備える。これらの各構成装置はバス１６によって接続される。なお、バス１６と各構成装置との間には必要に応じてインタフェースが介在しているものとする。
【００３１】
プロセッサ１１は、翻訳支援装置１全体の動作を制御するものであり、例えばＣＰＵである。なお、プロセッサ１１としては、ＭＰＵ等の電子回路が用いられてもよい。プロセッサ１１は、記憶装置１４に格納されているプログラムやデータを読み込んで実行することにより、様々な処理を実行する。
【００３２】
入力装置１２は、翻訳支援装置１０に対するユーザからの入力を受け付けるユーザインタフェースであり、例えば、タッチパネル、タッチパッド、キーボード、又はマウスである。
【００３３】
出力装置１３は、ユーザに翻訳支援システム１の出力情報を出力又は表示するものであり、例えば、画像を出力するディスプレイである。出力装置１３は、プリンタを含むこともできる。
【００３４】
記憶装置１４は、主記憶装置及び補助記憶装置を含む。主記憶装置は、例えばＲＡＭのような半導体メモリである。ＲＡＭは、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、プロセッサ１１が情報を処理する際の記憶領域及び作業領域として用いられる。主記憶装置は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であるＲＯＭを含んでいてもよい。この場合、ＲＯＭはファームウェア等のプログラムを格納する。補助記憶装置は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ１１が使用するデータを格納する。補助記憶装置は、例えばハードディスク装置であるが、情報を格納できるものであればいかなる不揮発性ストレージ又は不揮発性メモリであってもよく、着脱可能なものであっても構わない。補助記憶装置は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）、ミドルウェア、アプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に伴って参照され得る各種データなどを格納する。
【００３５】
通信装置１５は、ネットワーク４を介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うための装置である。例えば通信装置１５は、イーサネット（登録商標）ケーブル等を用いた有線通信や移動体通信、無線ＬＡＮ等の無線通信を行い、ネットワーク４へ接続する。
【００３６】
本実施形態においては、翻訳支援装置１０は、データベースサーバ機能を備える。この場合、記憶装置１４は各種データベース用のデータ（例えばテーブル）やプログラムを記憶し、プログラムが実行されることにより、各種データベースは実現される。他の例では、翻訳支援装置１０は、複数のコンピュータ（サーバ）により構成される。この場合、翻訳支援装置１０は、データベースサーバを含む構成としてもよい。
【００３７】
機械翻訳サーバ６は、機械翻訳を実行するサーバであり、翻訳支援装置１０を含む任意のクライアント端末からのアクセスに対応して機械翻訳を提供する。機械翻訳サーバ６は、例えばGoogle Translate APIやMicrosoft Translate APIなどの既存の機械翻訳システムである。機械翻訳サーバ６は、翻訳支援装置１０から受け付けた原言語文について、翻訳支援装置１０により指定された原言語から目的言語への機械翻訳を実行し、機械翻訳された目的言語文を翻訳支援装置１０に返信する。
【００３８】
図３は本発明の一実施形態による翻訳支援装置１０の機能ブロック図の一例を示す。翻訳支援装置１０は、制御部２１と、入力部２２と、出力部２３と、原言語文データベース（ＤＢ）２４と、エラーＤＢ２５と、被制御原言語文ＤＢ２６と、翻訳対象データＤＢ２７と、を備える。本実施形態においては、プロセッサ１１によりプログラムが実行されることによりこれらの機能が実現される。ただし、各機能を実現するための電子回路等を構成することによりハードウェアによっても実現できる。本実施形態においては、各種機能がプログラム読み込みにより実現されるため、１つのパート（機能）の一部を他のパートが有していてもよい。また図中の矢印は、各部間の主な情報のやりとりを示すが、本発明の実施形態による動作を実現できるものであれば、これらに限定されない。
【００３９】
入力部２２は、入力装置１２を用いて構成されるものであり、翻訳支援装置１０に対するユーザからの入力を受け付けるように構成される。出力部２３は、出力装置１３を介し、ユーザに対してデータや信号の出力を行う。
【００４０】
１つの例では、入力部２２は、翻訳対象の１又は複数の原言語文の入力を受け付ける。このとき、入力部２２は、原言語の指定及び目的言語の指定の入力を受け付ける。なお目的言語の指定は、機械翻訳サーバ６送信前に、入力部２２が入力を受け付けるように構成することもできる。１つの例では、出力部２３は、翻訳対象の入力と、原言語文の選択と、目的言語の選択と、を受け付ける画面をディスプレイに表示する。ここで、原言語文の選択及び目的言語の選択とは、予め翻訳支援システム１が対象とする翻訳対象の複数言語のうちの１つの選択である。翻訳支援システム１が対象とする翻訳対象の言語は、好ましくは、既存の機械翻訳システムがサポートする言語と同じである。以下、入力部２２が入力を受け付けた、翻訳対象の１又は複数の原言語文を入力原言語文という。
【００４１】
翻訳対象データＤＢ２７は、入力原言語文を記憶し、各々の文ごとに機械翻訳可否判定フラグを記憶する。制御部２１は、以下に説明する機械翻訳可否判定の処理に応じて、該判定フラグを更新する。ただし判定フラグは一例であって、翻訳対象データＤＢ２７が記憶するデータは、入力原言語文の各々の文が機械翻訳可能であるか否か（Machine-Translatability）について識別できるデータであればよい。
【００４２】
エラーＤＢ２５は、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない１又は複数の原言語文を格納する。原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない原言語文とは、実際に機械翻訳サーバ６により機械翻訳された結果としての目的言語文を人間が判断した場合に、該原言語文の持つ意味と異なる意味を持つもの又は意味が不明瞭なものである。好ましくは、エラーＤＢ２５は、格納された原言語文の一部又は全部を用いて得られた、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない１又は複数の原言語文に含まれる単語の組み合わせを１つ以上格納する。本明細書において、単語の組み合わせとは、複数の単語から構成されるものである。例えば単語の組み合わせは、複数の単語からなるフレーズ若しくは熟語、又は単なる単語列である。ここで、エラーＤＢ２５に格納される単語の組み合わせは、構成される各単語を有する場合に機械翻訳が正しく行われないものである。
【００４３】
他の例では、エラーＤＢ２５は、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない１又は複数の原言語文に含まれる１つの単語を１つ以上格納する。他の例では、エラーＤＢ２５は、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない１又は複数の原言語文、及び該原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを１つ以上格納する。
【００４４】
被制御原言語文ＤＢ２６は、複数の原言語文、及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納する。好ましくは、被制御原言語文ＤＢ２６は、それぞれの言語（原言語）ごとに、複数の原言語文と、該複数の原言語文に対応する複数の被制御原言語文とを格納するコーパスである。被制御原言語文は、機械翻訳に適した文法、構文、及び語彙を用いて表された原言語文である。１つの例では、被制御原言語は、一般的にＣＮＬ（Controlled Natural Language）と呼ばれる所定の要件を満たすよう文法及び語彙が制御された自然言語である。以下、本実施形態においては、被制御原言語はＣＮＬであるものとする。好ましくは、被制御原言語文ＤＢ２６は、予め人手により、入力原言語文からＣＮＬの文へ書き換えた結果を、ペアとして格納する。
【００４５】
原言語文ＤＢ２４は、複数の原言語文を格納する原言語文コーパスを含む。格納された原言語文のそれぞれは原言語文の複雑さを表すスコアに関連付けられる。スコアは、公知の方法（例えば、William H. DuBay, The Principles of Readability, 25 August 2004, http://www.impact-information.com/impactinfo/readability02.pdf）を用いて、例えば、原言語文の長さ、原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせ、及び関係代名詞の数を用いて算出される。
【００４６】
他の例では、スコアは、原言語文に含まれる関係代名詞や接続詞などの所定の品詞の数、及び原言語文に含まれる誤訳されやすい所定の単語の数のうちの少なくとも１つに基づいて算出される。他の例では、スコアは、原言語文の主語、述語、及び目的語の省略、並びに基本文型であるか否かのうちの少なくとも１つに基づいて算出される。
【００４７】
制御部２１は、基本制御部３１と、機械翻訳可否判定部３２と、被制御原言語文変換部３６と、ＤＢ制御部３７と、機械翻訳変換部３８と、機械翻訳サーバ監視部３９と、機械学習部４０と、を含む。
【００４８】
基本制御部３１は、翻訳支援装置１０全体の基本制御を行う。例えば、基本制御部３１は、基本的な各種機能を実現するためのソフトウェアモジュールであり、ＯＳやミドルウェアなどである。ＤＢ制御部３７は、各部からの指示を受け付け、各種ＤＢ２４〜２７の情報の参照や保存を行う。以下、各部が直接ＤＢ操作を行う処理も記載するが、好ましくはＤＢ制御部３７を介して該処理が行われることは理解される。
【００４９】
機械翻訳可否判定部３２は、構文フィルタ部３３と、意味フィルタ部３４と、被制御原言語文変換可否判定部３５と、を有し、入力原言語文が機械翻訳可能（Machine-Translatable）の原言語文であるか否かを判定する。これにより、機械翻訳対象とすることができない原言語文を抽出することが可能となる。同様にして、機械翻訳対象とすることができる原言語文を抽出することも可能となる。
【００５０】
構文フィルタ部３３は、入力原言語文の各文について、該入力原言語文の複雑さを表すスコアを該入力原言語文の文構造に基づいて各々決定し、該スコアの大きさにより該入力原言語文の各文が機械翻訳可能であるか否かを各々判定する。原言語文の複雑さを表すスコアは、原言語文の長さ、含まれる単語又は単語の組み合わせ、関係代名詞の数などを用いて算出される定量的なスコアである。１つの例では、このときＤＢ制御部３７は、各々の入力原言語文ごとに機械翻訳可否判定フラグを更新（記憶）する。
【００５１】
構文フィルタ部３３は、原言語文コーパスを用いて、入力原言語文と類似度が高い原言語文を抽出する。１つの例では、類似度は、比較する２つの文について、文の長さ、関係代名詞の数、接続詞の数、及び所定の単語（予め定められた単語）の数を比較することにより決定する。構文フィルタ部３３は、抽出された原言語文が関連付けられたスコアの大きさにより入力原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する。なお、機械翻訳可能な原言語文（機械翻訳可能である原言語文）とは、該原言語文を機械翻訳サーバ６により機械翻訳した場合に、該原言語文の持つ意味に対応する目的言語文、すなわち適切に翻訳された目的言語文が得られる原言語文をいう。一方、機械翻訳可能でない原言語文とは、機械翻訳が正しく行われない原言語文と同義であり、該原言語文を機械翻訳サーバ６により機械翻訳した場合に、該原言語文の持つ意味と異なる意味を持つ目的言語文又は意味が不明瞭な目的言語文が得られる原言語文をいう。
【００５２】
一般的に、機械翻訳対象の原言語文は、文構造が複雑であればあるほど、機械翻訳が正しく行われない。構文フィルタ部３３は、機械翻訳が正しく行われないスコアの閾値を予め設定し、該スコアの閾値と抽出された原言語文が関連付けられたスコアとを比較することにより該入力原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する。上記閾値は、機械翻訳が正しく行われる原言語文のスコアと、機械翻訳が正しく行われない原言語文のスコアとに基づいて設定される。
【００５３】
１つの例では、スコアが大きくなるほど原言語文が複雑である場合、機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文のスコアの最小値を用いて、上記閾値は設定される。他の例では、機械翻訳が正しく行われる複数の原言語文のスコアの平均値及び標準偏差と、機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文のスコアの平均値及び標準偏差とを用いて、上記閾値は設定される。
【００５４】
ここで、原言語文の複雑さを表すスコアが、０〜１の実数で示され、かつ値が大きくなるほど原言語文は複雑であるとする。この場合において閾値が０．８に設定された場合、構文フィルタ部３３は、例えばスコアが０．８未満の原言語文を機械翻訳可能と判定し、０．８以上の原言語文を機械翻訳可能でないと判定する。
【００５５】
このような構成とすることにより、本実施形態では、構文フィルタ部３３は、入力原言語文の複雑さをスコアとして定量的に決定し、決定されたスコアの大きさにより、機械翻訳可能であるか否かを判定する。これにより、入力原言語文の文構造の複雑さから、機械翻訳可否判定を行うことが可能となる。
【００５６】
他の例では、構文フィルタ部３３は、前述の公知の方法を用いて原言語文の複雑さを表すスコアを算出し、該スコアの大きさにより該入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する。例えば、スコア算出又は決定にあたって、構文フィルタ部３３は、原言語文の長さ、原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせ、及び関係代名詞の数に基づいてスコアを算出する。このような場合、構文フィルタ部３３は、原言語文コーパスを用いずにスコアを算出又は決定することができるため、翻訳支援装置１０は原言語文ＤＢ２４を備えなくてもよい。
【００５７】
意味フィルタ部３４は、入力原言語文の各文について、該入力原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、エラーＤＢ２５に格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、該入力原言語文の各文が機械翻訳可能であるか否かを各々判定する。好ましくは、意味フィルタ部３４は、構文フィルタ部３３において機械翻訳可能と判定された原言語文について、判定を行う。１つの例では、このときＤＢ制御部３７は、各々の入力原言語文ごとに機械翻訳可否判定フラグを更新する。
【００５８】
入力部２２は、機械翻訳された目的言語文が適切に翻訳されなかったことに対する入力を受け付けることができる。該入力を受け付けると、ＤＢ制御部３７は、該入力を受け付けた目的言語文に対応する入力原言語文をエラーＤＢ２５へ格納する。機械学習部４０は、エラーＤＢ２５に格納された原言語文の一部又は全部を対象として機械学習アルゴリズムを適用し、機械翻訳可能でない文章群に共通する特徴量を学習する。例えば機械学習部４０は、エラーＤＢ２５に格納された原言語文の一部又は全部を対象として機械学習アルゴリズムを適用し、機械翻訳が正しく行われない１又は複数の原言語文に含まれる単語の組み合わせを抽出し、エラーＤＢ２５へ格納する。機械学習部４０は、例えば、random forest法や、ニューラルネットワークを用いる方法などの公知の機械学習アルゴリズムを用いることができる。
【００５９】
このような構成とすることにより、本実施形態では、意味フィルタ部３４は、実際に機械翻訳された目的言語文の質の成否がフィードバックされたエラーＤＢ２５を用いることにより、入力原言語文が機械翻訳可能であるか否かについて判定する。これにより、入力原言語文の意味的な複雑さから、機械翻訳可否判定を行うことが可能となる。
【００６０】
１つの例では、意味フィルタ部３４は、入力原言語文がエラーＤＢ２５に格納される単語の組み合わせのいずれかを所定量含む場合に、該入力原言語文を機械翻訳可能でないと判定し、所定量含まない場合に該入力原言語文を機械翻訳可能であると判定する。
【００６１】
１つの実装例では、意味フィルタ部３４は、エラーＤＢ２５を用いて原文の意味的複雑さを計量するモジュールである。エラーＤＢ２５に格納された原言語文（センテンス）は、bag of words（ＢｏＷ）型のベクトルとして表現することができる。具体的には、あるセンテンスｓは、次のように定義できる。
s := <w1, w2, …, wn>      （式１）
ここで、Ｗiは、ある単語ｉが、センテンスｓ内に出現する回数を示したものであり、エラーＤＢ２５は、これらセンテンス・ベクトルｓの集合Ｓである。
s ∈ S.      （式２）
次に、このセンテンス・ベクトルｓを用いた相関量の演算例を示す。意味的フィルタ部３４の判定対象となるセンテンスをｑとするとき、機械学習部４０を用いて生成した二値分類期classifier(q)は、次のように定義できる。
2018169715.tif 000003
ここで、trueは、センテンス・ベクトルｑが機械翻訳可能と判定されたことを示し、falseは、センテンス・ベクトルｑが機械翻訳可能でないと判定されたことを示す。
【００６２】
１つの例では、出力部２３は、ユーザ操作により受け付けた入力部２２への入力に応じて、機械翻訳可能でないと判定された入力原言語文をディスプレイに表示又はプリンタに出力する。
【００６３】
被制御原言語文変換可否判定部３５は、意味フィルタ部３４により機械翻訳可能でないと判定された入力原言語文が、被制御原言語文ＤＢ２６に基づいて被制御原言語文（ＣＮＬの文）に変換可能であるか否かを判定する。ここでの変換可能とは、被制御原言語文ＤＢ２６を用いて、人手によらずに変換可能であることを意味する。好ましくは、被制御原言語文変換可否判定部３５は、入力原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを、被制御原言語文ＤＢ２６（コーパス）に格納された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと比較する。これにより、２つの文章のマッチング度合を算出し、マッチング度合の大きさにより被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定する。
【００６４】
ＣＮＬを介した多言語翻訳は、前述のとおり、雪崩警報の多言語化に代表される、正確な情報を自動的に翻訳するための手法としてすでに実用化されている。このことからも理解されるように、入力原言語文をＣＮＬの文へ変換することは、曖昧性の低い原言語文への変換となる。すなわち、機械翻訳可能でないと判定された入力原言語文であっても、被制御原言語文に変換することで、機械翻訳可能な原言語文とすることができる。したがって、被制御原言語文変換可否判定部３５は、被制御原言語文に変換可能であると判定された入力原言語文については機械翻訳可能であると判定し、被制御原言語文に変換不可能であると判定された入力原言語文については機械翻訳可能でないと判定する。
【００６５】
１つの例では、翻訳対象データＤＢ２７は、各々の入力原言語文ごとに被制御原言語文変換可否判定フラグを記憶する。ＤＢ制御部３７は、各々の入力原言語文ごとに該フラグを更新（記憶）する。
【００６６】
被制御原言語文変換部３６は、被制御原言語文ＤＢ２６を用いて、被制御原言語文に変換可能であると判定された入力原言語文の各文を被制御原言語文に変換する。好ましくは、被制御原言語文変換部３６は、被制御原言語文変換可否判定部３５を含み、入力原言語文が被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定するとともに、変換可能であると判定された入力原言語文の各文を被制御原言語文に変換する。
【００６７】
好ましくは、ＤＢ制御部３７は、ユーザ操作により受け付けた入力部２２への入力に応じて、入力原言語文のうち、機械翻訳可能でない（被制御原言語文に変換可能でない）と判定された入力原言語文を抽出する。出力部２３は、抽出された入力原言語文をディスプレイに表示又はプリンタに出力することができる。ただし、ＤＢ制御部３７は、ユーザ操作により受け付けた入力部２２への入力に応じて、入力原言語文のうち、機械翻訳可能であると判定された入力原言語文を抽出することもできる。
【００６８】
入力部２２は、被制御原言語文に変換可能でないと判定された入力原言語文に対する被制御原言語文の入力を受け付けることができる。該入力を受け付けると、被制御原言語文変換部３６は、該入力に対応する入力原言語文を、該入力を受け付けた被制御原言語文へ変換する。ＤＢ制御部３７は、該入力を受け付けた被制御原言語文と、対応する入力原言語文とを被制御原言語文ＤＢ２６へ格納する。１つの例では、被制御原言語文変換可否判定部３５は、該入力に対応する入力原言語文を機械翻訳可能であると判定し、被制御原言語文変換可能であると判定する。
【００６９】
上記より、機械翻訳対象の原言語文は、機械翻訳可能であると判定され、かつ被制御原言語文変換可否判定されていない入力原言語文と、被制御原言語文に変換された入力原言語文と、である。
【００７０】
機械翻訳変換部３８は、ユーザ操作により受け付けた入力部２２への入力に応じて、機械翻訳対象の原言語文を、通信装置１５を介して機械翻訳サーバ６へ送信し、機械翻訳された目的言語文を機械翻訳サーバ６から受信する。機械翻訳変換部３８は、機械翻訳された目的言語文を翻訳対象データＤＢ２７へ記憶する。出力部２３は、ユーザ操作により受け付けた入力部２２への入力に応じて、機械翻訳された目的言語文をディスプレイに表示又はプリンタに出力する。このとき、好ましくは、出力部２３は、該目的言語文と、対応する翻訳前の入力原言語文とを一緒に表示又は出力する。ただし、機械翻訳変換部３８は、ユーザ操作により受け付けた入力部２２への入力に応じて、機械翻訳対象の原言語文のうちの一部の原言語文に対して機械翻訳を実行してもよい。
【００７１】
好ましくは、機械翻訳変換部３８は、文字列変換フィルタ部を備える。文字列変換フィルタ部は、機械翻訳サーバ６へ送信する前に、機械翻訳対象の原言語文に含まれる所定の単語を既定の固有名詞に置換する。そして文字列変換フィルタ部は、機械翻訳された目的言語文を機械翻訳サーバ６から受信すると、該目的言語文に含まれる予め置換された固有名詞を該置換前の所定の単語に再置換する。なお、文字列変換フィルタ部は、機械翻訳された目的言語文を機械翻訳サーバ６から受信すると、該目的言語文に含まれる予め置換された固有名詞に対応する目的言語を該置換前の所定の単語に対応する目的言語に再置換してもよい。
【００７２】
機械翻訳サーバ６は、汎用製品であるため、例えばキャラクタ名や想像上の地名のようなゲームの固有名詞を辞書として持たない。また機械翻訳サーバ６による機械翻訳は、未知語が出現した場合に翻訳精度が著しく悪化する性質がある。したがって、文字列変換フィルタ部が、未知語を汎用的な用語に置換し、かつ機械翻訳後に該未知語に再置換することにより、機械翻訳の精度の悪化を防ぐことが可能となる。
【００７３】
図４は、本発明の一実施形態による機械翻訳変換部３８の文字列変換フィルタ部によるフィルタ処理の様子を示すものであり、出力部２３によりディスプレイに出力される画面の一例である。本例示においては、原言語は英語、目的言語は日本語である。ボックス４１に示すように、機械翻訳対象の原言語文として、”Oneiros met Coux.”が入力される。前述のとおり、該原言語文にはCouxとOneriosという固有名詞が含まれるが、これらは、既存の機械翻訳システムの辞書には登録されておらず、翻訳することができない。
【００７４】
文字列変換フィルタ部は、ボックス４２に示すように、機械翻訳対象の原言語文が機械翻訳サーバ６へ送信される前に、CouxをAndyへ、OneriosをBobへ、それぞれ一般的な固有名詞に置換する。文字列変換フィルタ部は、ボックス４３に示す機械翻訳された目的言語文を機械翻訳サーバ６から受信すると、ボックス４４に示すように、AndyをCouxへ、BobをOneriosへ、それぞれ再置換する。機械翻訳変換部３８は、再置換後の機械翻訳された目的言語文を翻訳対象データＤＢ２７へ記憶する。なお、説明の便宜上、ボックス４２とボックス４３は示されているが、ボックス４２とボックス４３は、好ましくは、通常表示されるものではない。
【００７５】
翻訳支援装置１０は、置換候補リストを記憶装置１４に格納する。１つの例では、置換候補リストは、予め原言語文に入力されることが予測される男性人名に対しては、 Andy, Bob, Charles,…のような固有名詞を対応させ、女性人名に対しては、 Anna, Becky, Carol,…のような固有名詞を対応させたリストである。１つの例では、置換候補リストは、人名、武器名、魔法名などの固有名詞のカテゴリに応じたリストを含み、文字列変換フィルタ部は、該カテゴリに応じて置換候補リストを参照し、置換処理を行う。１つの例では、置換候補リストは、日本語などの語尾変化で個性を表現する言語の場合は、「〜です」を「〜だぜ」等に変換するリストを含み、文字列変換フィルタ部は、該カテゴリに応じて置換候補リストを参照し、置換処理を行う。１つの例では、置換候補リストは、Andy, Bob, Charles,…のような固有名詞に対して、例えばアンディー、ボブ、チャールズ、…のような目的言語の名詞を対応させ、固有名詞が機械翻訳された場合に、文字列変換フィルタ部が適切に再置換できるように構成される。
【００７６】
機械翻訳サーバ監視部３９は、定期的に（例えば月に１回、３月に１回、半年に１回など）、既定の原言語文を機械翻訳サーバ６へ送信し、機械翻訳された目的言語文を機械翻訳サーバ６から受信する。機械翻訳サーバ監視部３９は、今回機械翻訳された目的言語文と、前回（例えば月に１回機械翻訳を行う場合は１月前）機械翻訳された目的言語文とを比較し、その差分から機械翻訳サーバ６の変更や更新を検出する。既定の原言語文は、好ましくは、複数の機械翻訳可能な原言語文である。
【００７７】
次に、本発明の一実施形態による翻訳支援装置１０の機械翻訳可否判定の処理について図５に示したフローチャートを用いて説明する。説明を簡単にするため、ここでは１つの入力原言語文の処理について説明する。まず、ステップ５０１において、入力部２２は、入力原言語文の入力を受け付ける。
【００７８】
次に、ステップ５０２において、構文フィルタ部３３は、入力原言語文について、該入力原言語文の複雑さを表すスコアを該入力原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより該入力原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する。機械翻訳可能であると判定された場合はステップ５０３へ進み、機械翻訳可能でないと判定された場合はステップ５０４へ進む。
【００７９】
ステップ５０３において、意味フィルタ部３４は、入力原言語文について、該入力原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、エラーＤＢ２５に格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、該入力原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する。機械翻訳可能であると判定された場合はステップ５０６へ進み、機械翻訳可否判定部３２は、該入力原言語文が機械翻訳可能であると判定する。機械翻訳可能でないと判定された場合はステップ５０４へ進む。
【００８０】
ステップ５０４において、被制御原言語文変換可否判定部３５は、入力原言語文が、被制御原言語文ＤＢ２６に基づいてＣＮＬの文に変換可能であるか否かを判定する。ＣＮＬの文に変換可能である場合、ステップ５０５において、被制御原言語文変換部３６が、被制御原言語文ＤＢ２６を用いて入力原言語文をＣＮＬの文に変換する。その後、ステップ５０６において、機械翻訳可否判定部３２は、該入力原言語文が機械翻訳可能であると判定する。ＣＮＬの文に変換可能でない場合、ステップ５０７において、機械翻訳可否判定部３２は、該入力原言語文が機械翻訳可能でないと判定する。
【００８１】
このようにして機械翻訳可否判定の処理は実行され、処理結果は、翻訳対象データＤＢ３７に記憶される。ＤＢ制御部３７（翻訳支援装置１０）は、複数の入力原言語文から、機械翻訳可能でないと判定された入力原言語文及び機械翻訳可能であると判定された入力原言語文の少なくとも一方を抽出することができる。
【００８２】
次に、本発明の一実施形態による翻訳支援装置１０の機械翻訳処理について図６に示したフローチャートを用いて説明する。まず、ステップ６０１において、入力部２２は、機械翻訳対象の入力原言語文の入力を受け付ける。
【００８３】
次に、ステップ６０２において、機械翻訳変換部３８の文字列変換フィルタ部は、機械翻訳対象の原言語文に含まれる所定の単語を既定の固有名詞に置換する。
【００８４】
次に、ステップ６０３において、機械翻訳変換部３８は、ステップ６０２において置換処理された機械翻訳対象の原言語文を機械翻訳サーバ６へ送信することにより、機械翻訳を実行し、機械翻訳された目的言語文を機械翻訳サーバ６から受信する。
【００８５】
次に、ステップ６０４において、機械翻訳変換部３８は、機械翻訳された目的言語文を機械翻訳サーバ６から受信すると、該目的言語文に含まれる置換された既定の固有名詞を該置換前の所定の単語に再置換する。
【００８６】
次に、本発明の実施形態による翻訳支援システム１（翻訳支援装置１０）の作用効果について説明する。本実施形態では、翻訳支援システム１は、翻訳対象の入力原言語文について、機械翻訳可能であるか否かを、構文フィルタ部３３及び意味フィルタ部３４を用いて文構造及び意味の複雑さの観点から判定し、機械翻訳を適用するために人手で修正するべき文章を自動的に抽出する。これにより、機械翻訳システムを用いて、出来るだけ多くの原文、すなわち入力原言語文、を活用し、人手での文章修正を低減化した低コストの翻訳（翻訳支援）を実現することが可能となる。また、既存の機械翻訳システムである機械翻訳サーバ６を使用することから、既存の機械翻訳システムがサポートする多くの言語を対象とした翻訳（翻訳支援）を実現することが可能となる。
【００８７】
また本実施形態では、翻訳支援システム１は、意味フィルタ部３４により機械翻訳可能でないと判定された入力原言語文が、被制御原言語文ＤＢ２６に基づいてＣＮＬの文に変換可能であるか否かを判定し、該変換可能であるか否かにより機械翻訳可能であるか否かを判定する。翻訳支援システム１は、ＣＮＬの文に変換可能であると判定された入力原言語文の各文をＣＮＬの文に変換し、機械翻訳可能であると判定する。このように、翻訳支援システム１は、曖昧性の低い文章に書き換えることにより、機械翻訳可能でないと判定された入力原言語文であっても、ＣＮＬの文に変換することで、機械翻訳可能な原言語文とすることができる。これにより、翻訳精度の高さを維持しつつ、更に、出来るだけ多くの原文を活用し人手での文章修正を低減化した低コストの翻訳（翻訳支援）を実現することが可能となる。
【００８８】
また本実施形態では、翻訳支援システム１は、機械翻訳された目的言語文が適切に翻訳されなかったことに対する入力を受け付け可能であり、エラーＤＢ２５は、該入力を受け付けた目的言語文に対応する入力原言語文を格納する。翻訳支援システム１は、このように実際に機械翻訳された目的言語文の質の成否がフィードバックされたエラーＤＢ２５を、意味フィルタ部３４において用いている。また本実施形態では、被制御原言語文ＤＢ２６は、人手により、入力原言語文からＣＮＬの文へ書き換えた結果を、ペアとして格納する。翻訳支援システム１は、被制御原言語文ＤＢ２６に基づいて、入力原言語文をＣＮＬの文に変換する。ここで例えば、日本のＲＰＧに代表される、大量の文章を表示するゲームにおける文章（ゲーム内のシナリオなどの文章）の多言語化を考える。上記のような構成とすることにより、翻訳支援システム１は、被制御原言語文ＤＢ２６やエラーＤＢ２５に対象とするゲームの該文章に関するＤＢのデータを蓄積させていくことにより、意味フィルタ部３４の判定精度やＣＮＬへの変換精度を高めることが可能となる。これにより、人手による関与を低減化しつつ、翻訳精度の高さを維持することが可能となる。また例えば、翻訳支援システム１を用いることにより、対象とするゲームに関する数メガバイトのテキストを有するコンテンツの複数の言語への翻訳を、全体の３〜５割程度の文章を１度だけ書き換えるコストで行うことが可能となる。なお翻訳支援システム１は、ゲームでなく、ＦＡＱ、ヘルプ、Ｗｅｂサイトやチャットボットの定型文の翻訳にも適用可能である。
【００８９】
また本実施形態では、翻訳支援システム１は、機械翻訳可能であるか否かの判定処理を行った後、機械翻訳対象の原言語文に対して、既存の機械翻訳システムである機械翻訳サーバ６をブラックボックスとして使用する。このように、本実施形態では、翻訳支援システム１は、特定の機械翻訳システムには依存していない。これにより、機械翻訳サーバ６は、Google Translate APIやMicrosoft Translate APIなどの任意の機械翻訳システムとすることができ、将来的により発達した機械翻訳システムが登場した場合、極めて低いコストで移行することが可能である。
【００９０】
また本実施形態では、翻訳支援システム１は、機械翻訳対象の原言語文を機械翻訳サーバ６へ送信する前に、機械翻訳対象の原言語文に含まれる所定の単語を既定の固有名詞に置換する。そして機械翻訳された目的言語文を機械翻訳サーバ６から受信すると、翻訳支援システム１は、該目的言語文に含まれる予め置換された固有名詞を該置換前の所定の単語に再置換する。例えばゲームにおける文章を翻訳する場合、一般的な文章と比較して未知語が多く出現することが考えられる。このような構成とすることにより、翻訳支援システム１は、未知語が出現することによる機械翻訳サーバ６による機械翻訳の精度の悪化を防ぐことが可能となる。
【００９１】
また本実施形態では、機械翻訳サーバ監視部３９は、例えば月１回など、定期的に既定の原言語文を、機械翻訳サーバ６を用いて機械翻訳し、定期的に得られる目的言語文の差分から機械翻訳サーバ６の変更や更新を検出する。このような構成とすることにより、翻訳支援装置１０は、汎用の機械翻訳システムによる翻訳結果を定期的に監視し、翻訳結果に大きな変化があった場合に、機械翻訳可能性を再算出することにより、機械翻訳システムの更新に自動的に追随することが可能となる。
【００９２】
図７は、本発明の他の一実施形態による翻訳システム２の全体構成図である。図７に示すように、翻訳システム２は、翻訳支援装置１０と、機械翻訳サーバ６と、エンドユーザ端末８と、を含む。翻訳支援装置１０、機械翻訳サーバ６、及びエンドユーザ端末８は、インターネットなどのネットワーク４に接続され、互いに通信可能である。ただし、翻訳支援システム１（翻訳システム２）がユーザ端末８を備える点以外は、図１に示す翻訳支援システム１の構成と同様である。したがって、異なる点を中心に説明する。
【００９３】
エンドユーザ端末８は、例えば機械翻訳されたコンテンツがゲームであった場合は、ゲームをプレイするエンドユーザ又はデバッグ担当者などのユーザの端末である。エンドユーザ端末８は、機械翻訳された文章を閲覧するユーザが使用するコンピュータであり、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機などとすることができる。エンドユーザ端末８のハードウェア構成は公知であるため、説明は省略する。
【００９４】
エンドユーザ端末８は、機械翻訳された文章がエンドユーザに閲覧された際、エンドユーザが該文章（目的言語文）の意味を理解できなかった場合に、理解できなかったことの入力を受け付けることができるように構成される。例えば、エンドユーザ端末８は、そのディスプレイに「翻訳の問題を報告する」等のボタンを表示し、エンドユーザにクリックされることで、該入力を受け付ける。エンドユーザ端末８は、該入力を受け付けると、意味を理解できなかった文章を対応付けた翻訳フィードバックデータを翻訳支援装置１０に送信する。
【００９５】
入力部２２は、エンドユーザ端末８からの翻訳フィードバックデータを受信すると、ＤＢ制御部３７は、該受信したデータに対応付けられた目的言語文に対応する入力原言語文をエラーＤＢ２５へ格納する。
【００９６】
このような構成とすることにより、本実施形態では、意味フィルタ部３４の判定精度を更に高めることが可能となる。
【００９７】
他の実施形態では、翻訳支援装置１０は、原言語文ＤＢ２４、エラーＤＢ２５、被制御原言語文ＤＢ２６、及び翻訳対象データＤＢ２７のうちの少なくとも１つを備えない。この場合、翻訳支援システム１は、翻訳支援装置１０が備えていないＤＢ機能を有するデータベースサーバを有し、翻訳支援装置１０は、該データベースサーバにアクセス可能に構成される。
【００９８】
他の実施形態では、上記で説明した本発明の実施形態の機能やフローチャートに示す情報処理を実現するプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。また他の実施形態では、上記で説明した本発明の実施形態の機能やフローチャートに示す情報処理を実現するプログラムを翻訳支援装置１０に供給することができるサーバとすることもできる。サーバは有線又は無線通信を介して翻訳支援装置１０にプログラムをダウンロードさせることができる。また他の実施形態では、上記で説明した本発明の実施形態の機能やフローチャートに示す情報処理を実現する仮想マシンとすることもできる。
【００９９】
以上に説明した処理又は動作において、あるステップにおいて、そのステップではまだ利用することができないはずのデータを利用しているなどの処理又は動作上の矛盾が生じない限りにおいて、処理又は動作を自由に変更することができる。また以上に説明してきた各実施例は、本発明を説明するための例示であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない限り、種々の形態で実施することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１  翻訳支援システム
２  翻訳システム
４  ネットワーク
６  機械翻訳サーバ
８  ユーザ端末
１０  翻訳支援装置
１１  プロセッサ
１２  入力装置
１３  出力装置
１４  記憶装置
１５  通信装置
２１  制御部
２２  入力部
２３  出力部
２４  原言語文データベース（原言語文ＤＢ）
２５  エラーデータベース（エラーＤＢ）
２６  被制御原言語文データベース（被制御原言語文ＤＢ）
２７  翻訳対象データデータベース（翻訳対象データＤＢ）
３１  基本制御部
３２  機械翻訳可否判定部
３３  構文フィルタ部
３４  意味フィルタ部
３５  被制御原言語文変換可否判定部
３６  被制御原言語文変換部
３７  データベース制御部（ＤＢ制御部）
３８  機械翻訳変換部
３９  機械翻訳サーバ監視部
４０  機械学習部
４１〜４４  ボックス
【図１】
2018169715.tif 000004
【図２】
2018169715.tif 000005
【図３】
2018169715.tif 000006
【図４】
2018169715.tif 000007
【図５】
2018169715.tif 000008
【図６】
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【図７】
2018169715.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成29年9月8日(2017.9.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための翻訳支援システムであって、
翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力部と、
原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも格納するエラーデータベースと、
複数の原言語文、及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納する被制御原言語文コーパスと、
前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する制御部と、
機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力可能な出力部と、を備え、
前記制御部は、
前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを前記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定し、機械翻訳可能であると判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、前記エラーデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを更に判定し、
前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、前記被制御原言語文コーパスに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせとのマッチング度合に基づいて、前記入力された原言語文が前記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は、前記被制御原言語文コーパスを用いることにより前記入力された原言語文を前記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する、翻訳支援システム。
【請求項２】
前記制御部は、前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを、該原言語文の長さ、該原言語文に含まれる所定の品詞の数、及び該原言語文に含まれる所定の単語の数のうちの少なくとも１つに基づいて決定する、請求項１に記載の翻訳支援システム。
【請求項３】
前記翻訳支援システムは、複数の原言語文を格納する原言語文コーパスを更に備え、該格納された原言語文のそれぞれは原言語文の複雑さを表すスコアに関連付けられるものであり、
前記制御部は、前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを、前記入力された原言語文と類似度が高い前記格納された原言語文に関連付けられたスコアに基づいて決定する、請求項１又は２に記載の翻訳支援システム。
【請求項４】
前記被制御原言語文は、機械翻訳に適した文法、構文、及び語彙を用いて表された原言語文である、請求項１から３のいずれか１項に記載の翻訳支援システム。
【請求項５】
前記入力部は、前記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文に対する被制御原言語文の入力を更に受け付け可能であり、
前記制御部は、前記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文を前記入力を受け付けた前記被制御原言語文に変換するとともに、前記被制御原言語文に変換可能でないと判定された原言語文と、前記入力を受け付けた前記被制御原言語文とを前記被制御原言語文コーパスに格納する、請求項１から４のいずれか１項に記載の翻訳支援システム。
【請求項６】
前記制御部は、機械翻訳可能であると判定された前記入力された原言語文及び前記変換された前記被制御原言語文を、機械翻訳システムを用いて機械翻訳を実行し、前記出力部に該機械翻訳された目的言語文を出力する、請求項１から５のいずれか１項に記載の翻訳支援システム。
【請求項７】
前記入力部は、前記機械翻訳された目的言語文が適切に翻訳されなかったことを更に受け付け可能であり、
前記制御部は、前記目的言語文に対応する前記機械翻訳実行前の前記入力された原言語文を前記エラーデータベースに格納する、請求項６に記載の翻訳支援システム。
【請求項８】
前記制御部は、前記機械翻訳実行前の前記入力された原言語文に含まれる一の既定の固有名詞を他の既定の固有名詞に置換し、前記機械翻訳された目的言語文に含まれる置換された該他の既定の固有名詞を置換前の該一の既定の固有名詞に再置換する、請求項６又は７に記載の翻訳支援システム。
【請求項９】
前記制御部は、既定の原言語文に対して前記機械翻訳システムを用いて定期的に機械翻訳を実行し、今回機械翻訳された目的言語文と、前回機械翻訳された目的言語文との比較に基づいて前記機械翻訳システムの変更を検出する、請求項６から８のいずれか１項に記載の翻訳支援システム。
【請求項１０】
原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための翻訳支援装置であって、
翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力部と、
原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも格納するエラーデータベースと、
複数の原言語文、及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納する被制御原言語文コーパスと、
前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する制御部と、
機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力可能な出力部と、を備え、
前記制御部は、
前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを前記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定し、機械翻訳可能であると判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、前記エラーデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを更に判定し、
前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、前記被制御原言語文コーパスに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせとのマッチング度合に基づいて、前記入力された原言語文が前記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は、前記被制御原言語文コーパスを用いることにより前記入力された原言語文を前記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する、翻訳支援装置。
【請求項１１】
原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するためのプログラムであって、コンピュータに、
翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを前記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第１の判定ステップと、
前記第１の判定ステップにおいて機械翻訳可能であると判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも含むデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第２の判定ステップと、
前記第１の判定ステップ又は前記第２の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、複数の原言語文及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納するコーパスに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせとのマッチング度合に基づいて、前記入力された原言語文が前記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は、前記コーパスを用いることにより前記入力された原言語文を前記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する第３の判定ステップと、
前記第３の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力する出力ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１２】
原言語文から目的言語文への機械翻訳を支援するための、コンピュータにより実行される方法であって、
翻訳対象の原言語文の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記入力された原言語文の複雑さを表すスコアを前記入力された原言語文の文構造に基づいて決定し、該スコアの大きさにより前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第１の判定ステップと、
前記第１の判定ステップにおいて機械翻訳可能であると判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、原言語文から目的言語文への機械翻訳が正しく行われない複数の原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせを少なくとも含むデータベースに格納される単語又は単語の組み合わせとに基づいて、前記入力された原言語文が機械翻訳可能であるか否かを判定する第２の判定ステップと、
前記第１の判定ステップ又は前記第２の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された場合、前記入力された原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせと、複数の原言語文及び該複数の原言語文に対応する所定の条件を満たす形式で表された制御された原言語文である被制御原言語文を格納するコーパスに格納される原言語文に含まれる単語又は単語の組み合わせとのマッチング度合に基づいて、前記入力された原言語文が前記被制御原言語文に変換可能であるか否かを判定し、変換可能であると判定された場合は、前記コーパスを用いることにより前記入力された原言語文を前記被制御原言語文に変換するとともに機械翻訳可能であると判定し、変換可能でないと判定された場合は前記入力された原言語文が機械翻訳可能でないと判定する第３の判定ステップと、
前記第３の判定ステップにおいて機械翻訳可能でないと判定された前記入力された原言語文を出力する出力ステップと、
を含む方法。