(57)【要約】【課題】一般の辞書を用いて文同士を対応付ける場合と比較して、より品質の高い対訳コーパスを作成する。【解決手段】対訳文抽出装置の対訳文取得部は、対訳文書を構成する第１言語の文と第２言語の文を、対訳辞書を用いてマッチングして対訳文を取得する。単語アライメントスコア算出部は、取得された対訳文を構成する第１言語の各単語について、当該対訳文を構成する第２言語の一の単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出する。対訳語抽出部は、その第１言語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高いか、または最大である単語と、第２言語の一の単語の対を、対訳語として対訳辞書に追加する。対訳文取得部は、対訳語が追加された対訳辞書を用いて、上記の対訳文書を構成する第１言語の文と第２言語の文をマッチングして対訳文を取得する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語と第２言語の対訳文書を取得する対訳文書取得部と、
前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記第１言語と前記第２言語の対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得する対訳文取得部と、
前記取得された対訳文を構成する前記第１言語の各単語について、前記取得された対訳文を構成する前記第２言語の一の単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出する単語アライメントスコア算出部と、
単語アライメントが算出された前記第１言語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高いか、または最大である単語と、前記第２言語の一の単語の対を、対訳語として前記対訳辞書に追加する対訳語抽出部と
を備え、
前記対訳文取得部は、前記対訳語抽出部により前記対訳語が前記対訳辞書に追加された後に、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記対訳語が追加された対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得する
ことを特徴とする対訳文抽出装置。
【請求項２】
前記閾値は、前記対訳辞書に追加すべき対訳語の数に基づいて予め設定されることを特徴とする請求項１に記載の対訳文抽出装置。
【請求項３】
１以上のコンピュータにより実行される対訳文抽出方法であって、
第１言語と第２言語の対訳文書を取得するステップと、
前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記第１言語と前記第２言語の対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得するステップと、
前記取得された対訳文を構成する前記第１言語の各単語について、前記取得された対訳文を構成する前記第２言語の一の単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出するステップと、
単語アライメントが算出された前記第１言語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高いか、または最大である単語と、前記第２言語の一の単語の対を、対訳語として前記対訳辞書に追加するステップと、
前記対訳語が前記対訳辞書に追加された後に、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記対訳語が追加された対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得するステップと
を備える対訳文抽出方法。
【請求項４】
コンピュータに、
第１言語と第２言語の対訳文書を取得するステップと、
前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記第１言語と前記第２言語の対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の１以上の対訳文を取得するステップと、
前記取得された対訳文を構成する前記第１言語の各単語について、前記取得された対訳文を構成する前記第２言語の一の単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出するステップと、
単語アライメントが算出された前記第１言語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高いか、または最大である単語と、前記第２言語の一の単語の対を、対訳語として前記対訳辞書に追加するステップと、
前記対訳語が前記対訳辞書に追加された後に、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記対訳語が追加された対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得するステップと
を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、対訳コーパスを作成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、統計的機械翻訳やテキストマイニングに利用するため、大量で良質な対訳コーパスを作成することの重要性が認識されてきている。一般に対訳コーパスの作成には多大なコストがかかることから、その効率的な作成方法が技術的課題となっている。対訳コーパスを作成する方法としては、例えば、対訳文書を構成する一方の言語の文書を辞書引きして他方の言語の単語群に変換し、他方の言語の文との間で単語の一致数を計ることで、文の対応付けを行う方法が知られている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】石坂達也、内山将夫、隅田英一郎、山本和英、「大規模オープンソース日英対訳コーパスの構築」、情報処理学会研究報告、2009-NL-191、p.1-6、2009年5月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来のコーパス作成方法では、一般の辞書を用いて単語の一致数を計り、文同士を対応付ける結果、一般の辞書に載っていないような専門用語が記載された対訳文書に基づいて対訳コーパスを作成する場合には、文全体として見たときに対訳となっていない文同士を対応付けてしまう場合があった。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、一般の辞書を用いて単語の一致数を計り、文同士を対応付ける場合と比較して、より品質の高い対訳コーパスを作成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するため、本発明は、第１言語と第２言語の対訳文書を取得する対訳文書取得部と、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記第１言語と前記第２言語の対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得する対訳文取得部と、前記取得された対訳文を構成する前記第１言語の各単語について、前記取得された対訳文を構成する前記第２言語の一の単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出する単語アライメントスコア算出部と、単語アライメントが算出された前記第１言語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高いか、または最大である単語と、前記第２言語の一の単語の対を、対訳語として前記対訳辞書に追加する対訳語抽出部とを備え、前記対訳文取得部は、前記対訳語抽出部により前記対訳語が前記対訳辞書に追加された後に、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記対訳語が追加された対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得することを特徴とする対訳文抽出装置を提供する。
【０００７】
好ましい態様において、前記閾値は、前記対訳辞書に追加すべき対訳語の数に基づいて予め設定される。
【０００８】
また、本発明は、１以上のコンピュータにより実行される対訳文抽出方法であって、第１言語と第２言語の対訳文書を取得するステップと、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記第１言語と前記第２言語の対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得するステップと、前記取得された対訳文を構成する前記第１言語の各単語について、前記取得された対訳文を構成する前記第２言語の一の単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出するステップと、単語アライメントが算出された前記第１言語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高いか、または最大である単語と、前記第２言語の一の単語の対を、対訳語として前記対訳辞書に追加するステップと、前記対訳語が前記対訳辞書に追加された後に、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記対訳語が追加された対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得するステップとを備える対訳文抽出方法を提供する。
【０００９】
また、本発明は、コンピュータに、第１言語と第２言語の対訳文書を取得するステップと、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記第１言語と前記第２言語の対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の１以上の対訳文を取得するステップと、前記取得された対訳文を構成する前記第１言語の各単語について、前記取得された対訳文を構成する前記第２言語の一の単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出するステップと、単語アライメントが算出された前記第１言語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高いか、または最大である単語と、前記第２言語の一の単語の対を、対訳語として前記対訳辞書に追加するステップと、前記対訳語が前記対訳辞書に追加された後に、前記取得された対訳文書を構成する前記第１言語の文と前記第２言語の文を、前記対訳語が追加された対訳辞書を用いてマッチングして、前記第１言語と前記第２言語の対訳文を取得するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、一般の辞書を用いて単語の一致数を計り、文同士を対応付ける場合と比較して、より品質の高い対訳コーパスを作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】対訳文抽出装置１の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】対訳文抽出処理の一例を示すフロー図である。
【図３】対訳文書の一例を示す図である。
【図４】対訳文記憶部１０６のデータの一例を示す図である。
【図５】対訳語記憶部１０８のデータの一例を示す図である。
【図６】日本語文と英語文の対応付けの一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
１．実施形態
１−１．構成
図１は、本実施形態に係る対訳文抽出装置１の構成の一例を示すブロック図である。対訳文抽出装置１は、ＣＰＵ等の演算処理装置と、ＨＤＤ等の記憶装置を備えるコンピュータである。この対訳文抽出装置１は、対訳文書記憶部１０１と、対訳文書取得部１０２と、単語分割部１０３と、対訳辞書記憶部１０４と、対訳文取得部１０５と、対訳文記憶部１０６と、単語アライメントスコア算出部１０７と、対訳語記憶部１０８と、対訳語抽出部１０９という機能を備える。これらの機能のうち、対訳文書記憶部１０１、対訳辞書記憶部１０４、対訳文記憶部１０６および対訳語記憶部１０８の機能は、記憶装置により実現される。その他の機能は、演算処理装置が、記憶装置に記憶されるプログラムを実行することにより実現される。
【００１３】
対訳文書記憶部１０１は、第１言語と第２言語の対訳文書を記憶する。ここで、第１言語は日本語であり、第２言語は英語である。対訳文書とは、日本語の文書と、当該文書を英語に翻訳して作成した英語の文書の対である。対訳文書は、例えば、同じ特許ファミリに属する日本特許出願の特許公報と米国特許出願の特許公報の対である。または、日本語の新聞記事と、当該新聞記事の英語版の対である。または、オープンソースソフトウェアの英語版のマニュアルと、当該マニュアルの日本語訳の対である。
【００１４】
対訳文書取得部１０２は、対訳文書記憶部１０１から対訳文書を取得する。
【００１５】
単語分割部１０３は、対訳文書取得部１０２により取得された対訳文書を文に分割し、かつ、各文を単語に分割する。日本語の文書については、形態素解析を行って、句点を手掛かりに文に分割し、かつ、各文を単語に分割する。その際、活用語を基本形に変換してもよい。英語の文書については、ピリオドを手掛かりに文に分割し、かつ、スペースを手掛かりに各文を単語に分割する。その際、語尾の解析を行って活用語を基本形に変換してもよい。また、大文字を小文字に変換し、かつ、複数形を単数形に変換してもよい。なお、他の実施形態において、単語分割部１０３は、他の周知の方法を用いて、対訳文書取得部１０２により取得された対訳文書を文に分割し、かつ、各文を単語に分割してもよい。
【００１６】
対訳辞書記憶部１０４は、対訳辞書を記憶する。ここで、対訳辞書とは、日本語の単語と、当該単語と同じ意味を持つ英語の単語の対の集合である。
【００１７】
対訳文取得部１０５は、単語分割部１０３により切り出された日本語の文と英語の文を、対訳辞書記憶部１０４に記憶される対訳辞書を用いてマッチングして、日本語と英語の１以上の対訳文を取得する。具体的には、対訳文取得部１０５は、単語分割部１０３により切り出された英語の文を辞書引きして日本語の単語群に変換し、日本語の文と英語の文の対の全体の類似度が最大となるような日本語の文と英語の文の対訳文を取得する。ここで、類似度とは、英語の文を辞書引きして得られた日本語の単語群と日本語の文の間で一致する単語の数に基づいて算出される値である。より具体的には、日本語の単語群と日本語の文に含まれるすべての自立語の数に対する、両者の間で一致する自立語の数の割合により表現される値である。例えば、対訳文取得部１０５は、上記の非特許文献に記載の対訳コーパス作成方法のように、ＤＰ（Dynamic Programming）マッチングを用いて対訳文を取得する。別の例として、対訳文取得部１０５は、Takehito Utsuro, et al. "Bilingual Text Matching using Bilingual Dictionary and Statistics," COLING, p.1076-1082, 1994に記載のようにＤＰマッチングを用いて対訳文を取得してもよい。なおここで、対訳文とは、日本語の文と、当該文を英語に翻訳して作成した英語の文の対である。言い換えると、日本語の文と、当該文と同じ意味を持つ英語の文の対である。
【００１８】
また、対訳文取得部１０５は、対訳語抽出部１０９により対訳語が対訳辞書に追加された後に、その対訳語が追加された対訳辞書を用いて、単語分割部１０３により切り出された日本語の文と英語の文をマッチングして、日本語と英語の１以上の対訳文を取得する。対訳文取得部１０５が対訳文取得処理を繰り返す回数は、例えば、対訳文抽出装置１の利用者により決定される。
【００１９】
対訳文記憶部１０６は、対訳文取得部１０５により取得された対訳文（言い換えると、対訳コーパス）を記憶する。その際、対訳文記憶部１０６は、各対訳文を、当該対訳文を識別する対訳文ＩＤと対応付けて記憶する。
【００２０】
単語アライメントスコア算出部１０７は、対訳文記憶部１０６に記憶された対訳文について、日本語の単語と英語の単語とが対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出する。その際、単語アライメントスコア算出部１０７は、対訳文を構成する日本語の各単語について、対訳文を構成する英語の一の単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出する。また、単語アライメントスコア算出部１０７は、対訳文を構成する他のすべての英語の単語の各々についても同様に、対訳文を構成する日本語の各単語と対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出する。ここで、日本語の単語と英語の単語とが対応する確率とは、言い換えると、一方の単語が他方の単語の訳語である確率である。また、単語とは、具体的には自立語であり、より具体的には、名詞、動詞、形容詞および副詞である。
【００２１】
単語アライメントスコア算出部１０７は、単語アライメントスコアを算出する際に、ＩＢＭ（登録商標）モデルを用いる。ＩＢＭ（登録商標）モデルについては、例えば、Peter F. Brown, et al. "The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation, Computational Linguistics", 19(2):263-311 (1993)を参照のこと。具体的には、単語アライメントスコア算出部１０７は、GIZA++（http://www.fjoch.com/GIZA++.html）を用いる。GIZA++については、Franz Josef Och, Hermann Ney. "A Systematic Comparison of Various Statistical Alignment Models", Computational Linguistics, volume 29, number 1, pp. 19-51 March 2003を参照のこと。
【００２２】
対訳語記憶部１０８は、単語アライメントスコア算出部１０７により算出された単語アライメントスコアと、当該スコアが算出された日本語と英語の対訳語とを対応付けて記憶する。その際、対訳語記憶部１０８は、各対訳語を、当該対訳語を識別する対訳語ＩＤと対応付けて記憶する。
【００２３】
対訳語抽出部１０９は、対訳語記憶部１０８に新たに記憶された対訳語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高い対訳語を、対訳辞書記憶部１０４に記憶される対訳辞書に追加する。言い換えると、対訳語抽出部１０９は、英語の一の単語との間で単語アライメントが算出された日本語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高い単語と、その英語の一の単語の対を、対訳語として、対訳辞書記憶部１０４に記憶される対訳辞書に追加する。ここで閾値とは、一定値である。
【００２４】
１−２．動作
対訳文抽出装置１の動作について説明する。図２は、対訳文抽出装置１により実行される対訳文抽出処理の一例を示すフロー図である。
【００２５】
この対訳文抽出処理のステップＳ１において、対訳文抽出装置１の対訳文書取得部１０２は、対訳文書記憶部１０１から対訳文書を取得する。図３は、対訳文書の一例を示す図である。
【００２６】
対訳文書取得部１０２により対訳文書が取得されると、単語分割部１０３は、取得された対訳文書を文に分割し、かつ、各文を単語に分割する（ステップＳ２）。日本語の文書については、形態素解析を行って、句点を手掛かりに文に分割し、かつ、各文を単語に分割する。英語の文書については、ピリオドを手掛かりに文に分割し、かつ、スペースを手掛かりに各文を単語に分割する。
【００２７】
単語分割部１０３により対訳文書が文に分割され、かつ、各文が単語に分割されると、取得対訳文取得部１０５は、変数ｉに初期値「１」を設定した後（ステップＳ３）、単語分割部１０３により切り出された日本語の文と英語の文を、対訳辞書記憶部１０４に記憶される対訳辞書を用いてマッチングして、日本語と英語の対訳文を取得する（ステップＳ４）。対訳文を取得すると、対訳文取得部１０５は、各対訳文を対訳文ＩＤと対応付けて対訳文記憶部１０６に記憶する（ステップＳ５）。図４は、対訳文取得部１０５により対訳文が記憶された対訳文記憶部１０６のデータの一例を示す図である。
【００２８】
対訳文取得部１０５により対訳文が対訳文記憶部１０６に記憶されると、単語アライメントスコア算出部１０７は、対訳文記憶部１０６に記憶された対訳文について、日本語の単語と英語の単語とが対応する確率を示す単語アライメントスコアを算出する（ステップＳ６）。単語アライメントを算出すると、単語アライメントスコア算出部１０７は、算出した各単語アライメントスコアと、当該スコアが算出された日本語と英語の対訳語と、当該対訳語の対訳語ＩＤとを対応付けて対訳語記憶部１０８に記憶する（ステップＳ７）。図５は、単語アライメントスコア算出部１０７により単語アライメントスコア等が記憶された対訳語記憶部１０８のデータの一例を示す図である。
【００２９】
単語アライメントスコア算出部１０７により単語アライメントスコア等が対訳語記憶部１０８に記憶されると、対訳語抽出部１０９は、対訳語記憶部１０８に新たに記憶された対訳語のうち、算出された単語アライメントスコアが閾値よりも高い対訳語を、対訳辞書記憶部１０４に記憶される対訳辞書に追加する（ステップＳ８）。例えば、閾値が「０．３」に設定されている場合には、図５に示す例では、ＩＤ「０３０」および「０４３」の対訳語が、対訳辞書に追加される。
【００３０】
対訳語抽出部１０９により対訳語が対訳辞書に対して追加されると、対訳文取得部１０５は、変数ｉの値をインクリメントし（ステップＳ９）、変数ｉの値が終値ｎよりも大きいか否かについて判定を行う（ステップＳ１０）。ここで終値ｎは、ステップ４の実行回数を示す。この判定の結果、変数ｉの値が終値ｎ以下である場合には（ステップＳ１０：ＮＯ）、対訳文取得部１０５は、ステップＳ４に戻り、対訳語が新たに追加された対訳辞書を用いて当該ステップを実行する。この判定の結果、変数ｉの値が終値ｎよりも大きい場合には（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、本対訳文抽出処理は終了する。
以上が、対訳文抽出処理についての説明である。
【００３１】
以上説明した対訳文抽出装置１によれば、対訳文書から対訳辞書を用いてＤＰマッチングにより対訳文が取得された後に、取得された対訳文から単語アライメントにより対訳語が抽出されて対訳辞書に追加され、対訳語が新たに追加された対訳辞書を用いてあらためて対訳文書からＤＰマッチングにより対訳文が取得されている。このように、本対訳文抽出装置１では、対訳文書から取得された対訳文に基づいて更新された対訳辞書を用いて、同対訳文書から対訳文が取得されるため、単語の一致度の算出の精度が向上し、結果として、より品質の高い対訳コーパスを作成することができる。
【００３２】
例えば、図６に示す例を参照して説明すると、仮に「モノクローナル」という用語が対訳辞書に登録されていなかったとすると、上記の対訳文抽出処理のステップＳ４において、英語文Ａは、日本語文ＡおよびＢのうち、どちらに対応付ければよいか判断することができない。これは、英単語「monoclonal」を「モノクローナル」に翻訳することができない結果、いずれの日本語文も、英語文Ａとの間で、「蛋白質」、「特異的」、「認識」、「抗体」および「精製」の計５個の単語が一致することになる（すなわち、単語の一致数が「５」となる）からである。しかし、対訳文書から対訳文が取得され、その対訳文に単語アライメントが行われた結果、「モノクローナル」および「monoclonal」の対訳語が新たに対訳辞書に追加されたと仮定すると、当該対訳語が新たに追加された対訳辞書を用いて対訳文書に対してＤＰマッチングが行われた場合、英単語「monoclonal」が「モノクローナル」に翻訳される結果、英語文Ａと日本語文Ａの単語の一致度は「６」となり、両者は対訳文として対応付けられやすくなる。
【００３３】
２．変形例
上記の実施形態は、以下に記載するように変形してもよい。以下に記載する１以上の変形例は、互いに組み合わせてもよい。
【００３４】
２−１．変形例１
上記の対訳文抽出装置１は、複数のコンピュータにより構成されるコンピュータシステムであってもよい。上記の実施形態に係る対訳文抽出装置１が備える記憶装置は、インターネット等の通信回線を介して対訳文抽出装置１と接続されてもよい。
【００３５】
２−２．変形例２
上記の実施形態において、第１言語を英語とし、第２言語を日本語としてもよい。また、第１言語と第２言語の組み合わせは、日本語と英語の他に、ドイツ語、フランス語、中国語、韓国語等の自然言語の中から任意に選択されてよい。
【００３６】
２−３．変形例３
上記の対訳文取得部１０５は、単語分割部１０３により切り出された日本語の文を辞書引きして英語の単語群に変換し、英語の各文との類似度を算出し、算出した類似度が最大となる英語の文と上記日本語の文の対を対訳文として取得するようにしてもよい。
【００３７】
２−４．変形例４
上記の単語アライメントスコア算出部１０７は、GIZA++以外の単語アライメントツールを用いて単語アライメントスコアを算出してもよい。例えば、Berkeley Aligner（https://code.google.com/archive/p/berkeleyaligner/）や、PostCAT（http://www.seas.upenn.edu/~strctlrn/CAT/CAT.html）を用いてもよい。
【００３８】
また、単語アライメントスコア算出部１０７は、ＩＢＭ（登録商標）モデル以外のモデルを用いて単語アライメントスコアを算出してもよい。例えば、ダイス係数や対数尤度比など、ヒューリスティックに基づくヒューリスティックモデルや、教師あり単語アライメントを用いてもよい。
【００３９】
２−５．変形例５
上記の対訳語抽出部１０９が参照する閾値は、対訳辞書に新たに追加すべき対訳語の数に基づいて自動的に設定されてもよい。例えば、対訳語の抽出（ステップＳ８）ごとに、対訳辞書にすでに格納されている対訳語全体の一割の数の対訳語を新たに追加したい場合には、当該数の対訳語が抽出されるように閾値を設定してもよい。
【００４０】
または、対訳語抽出部１０９は、英語の一の単語との間で単語アライメントが算出された日本語の各単語のうち、算出された単語アライメントスコアが最大である単語と、その英語の一の単語の対を、対訳語として対訳辞書に追加するようにしてもよい。
【００４１】
２−６．変形例６
上記の対訳文取得部１０５は、上記の対訳文抽出処理のステップＳ８の結果、対訳辞書に一つも対訳語が追加されなかった場合には、ステップＳ１０の判定において変数ｉの値が終値ｎ以下であっても、対訳文抽出処理を終了するようにしてもよい。
【００４２】
２−７．変形例７
上記の実施形態または変形例に係る対訳文抽出装置１の各機能を実現するためのプログラムは、コンピュータ装置が読み取り可能な記録媒体を介して提供されてもよい。ここで、記録媒体とは、例えば、磁気テープや磁気ディスクなどの磁気記録媒体や、光ディスクなどの光記録媒体や、光磁気記録媒体や、半導体メモリ等である。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークを介して提供されてもよい。
【符号の説明】
【００４３】
１…対訳文抽出装置、１０１…対訳文書記憶部、１０２…対訳文書取得部、１０３…単語分割部、１０４…対訳辞書記憶部、１０５…対訳文取得部、１０６…対訳文記憶部、１０７…単語アライメントスコア算出部、１０８…対訳語記憶部、１０９…対訳語抽出部
【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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