(57)【要約】【課題】精度の高い翻訳がされ易い分割位置で文を分割することを可能にする技術を提供する。【解決手段】本発明の一態様による文処理装置は、ソース言語の原文を機械翻訳のために処理する文処理装置であって、前記原文を分割した分割文が誤って翻訳される度合いである翻訳しにくさを予測する予測関数を用いて決定された分割位置を示す分割位置情報を記憶する分割位置情報記憶部と、入力される原文に、前記分割位置情報に示された前記分割位置が現れると、前記原文を該分割位置で分割して分割文を生成する分割位置検出部と、を有する。【選択図】図１
2018181181.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソース言語の原文を機械翻訳のために処理する文処理装置であって、
前記原文を分割した分割文が誤って翻訳される度合いである翻訳しにくさを予測する予測関数を用いて決定された分割位置を示す分割位置情報を記憶する分割位置情報記憶部と、
入力される原文に、前記分割位置情報に示された前記分割位置が現れると、前記原文を該分割位置で分割して分割文を生成する分割位置検出部と、
を有する文処理装置。
【請求項２】
前記予測関数は、前記機械翻訳で正しい翻訳結果が得られる原文と前記機械翻訳で誤った翻訳結果が得られる原文とを含む教師データを機械学習することにより構築されたものである、請求項１に記載の文処理装置。
【請求項３】
前記予測関数は、前記教師データを前記翻訳結果が正しい集合と誤った集合とに分け、前記翻訳結果が正しい集合および前記翻訳結果が誤った集合のそれぞれにおいて出現頻度が所定値以上である品詞あるいは文字面で表現したパターンを抽出し、該パターンおよび該出現頻度を特徴量とした機械学習により構築され、文を入力とし該文が誤って翻訳がされる度合いを出力するモデルで表されている、請求項２に記載の文処理装置。
【請求項４】
前記分割位置情報は、テキスト集合を所定個に分割した各分割文についての前記翻訳しにくさの予測関数を用いた評価を総合した評価値が最も良い値を示すように決定された前記分割位置を示す情報である、請求項１に記載の文処理装置。
【請求項５】
前記分割位置情報は、教師データの原文を機械翻訳した機械翻訳文と該原文の正解翻訳文との文字面の一致の度合いに基づく文字面評価関数と前記翻訳しにくさの予測関数とを用いた、前記各分割文についての評価を総合した評価値が最も良い値を示すように決定された前記分割位置を示す情報である、請求項４に記載の文処理装置。
【請求項６】
前記予測関数は、教師データの原文を機械翻訳した機械翻訳文と、該原文の正解翻訳文との形態素の品詞の一致の度合いに基づいて学習される、請求項１に記載の文処理装置。
【請求項７】
前記予測関数は、教師データの原文を機械翻訳した機械翻訳文と、該原文の正解翻訳文との形態素の文字面の一致および形態素の品詞の一致の度合いに基づいて学習される、請求項６に記載の文処理装置。
【請求項８】
前記分割位置情報は、前記分割位置の直前にある形態素の品詞と該分割位置の直後にある形態素の品詞とより表現される、請求項１に記載の文処理装置。
【請求項９】
音声から原文を認識して前記分割位置検出部に入力する音声認識処理部と、
前記分割位置検出部から出力された文を機械翻訳する機械翻訳処理部と、
前記音声認識処理部に前記原文が入力された時刻を記憶する時刻情報記憶部と、を更に有し、
前記分割位置検出部は、第１原文に前記分割位置がないとき、前記音声認識処理部に前記第１原文が入力された時刻である第１時刻と前記第１原文の直前の原文である第２原文が入力された時刻である第２時刻とを取得し、前記第２時刻から前記第１時刻までの時間が所定の時間閾値より短ければ前記第１原文を前記機械翻訳処理部に入力せずに破棄し、前記時間が前記時間閾値より長ければ前記第１原文を前記機械翻訳処理部に入力する、
請求項１に記載の文処理装置。
【請求項１０】
原文を機械翻訳のために分割文に分割するための文処理方法であって、
前記分割文が誤って翻訳される度合いである翻訳しにくさを予測する予測関数を用いて決定された分割位置を示す分割位置情報を記憶し、
入力される原文に、前記分割位置情報に示された前記分割位置が現れると、前記原文を該分割位置で分割して分割文を生成する、
文処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は機械翻訳の翻訳精度を維持しながら同時性を実現するように文を分割する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
講演、生放送、あるいはテレビ会議において多言語対応が求められる場面や、鉄道の駅や車内での訪日観光客対応の場面などでは、インフラストラクチャとして、翻訳元の言語（ソース言語）の音声を認識し、翻訳先の言語（ターゲット言語）に翻訳し、音声を合成して出力する音声翻訳システムへのニーズが高まっている。そして、その種の音声翻訳システムは、専門の通訳者による逐次通訳や同時通訳と同様の用途に用いられることが想定されるため、高い翻訳精度が求められるだけでなく、高い同時性も求められる。
【０００３】
音声翻訳システムは、音声認識モジュール、機械翻訳モジュール、および音声合成モジュールを備えている。音声認識モジュールは、ソース言語の音声を認識し、テキスト化して出力する。機械翻訳モジュールは、テキストで表現されたソース言語の文をターゲット言語に翻訳し、テキストで出力する。音声合成モジュールは、ターゲット言語のテキストで表現された文を音声にして出力する。
【０００４】
通常の機械翻訳モジュールは文単位で翻訳処理を行う。そのため、機械翻訳モジュールは、発話者による一文の発話が完結するまで、翻訳処理を開始しない。そのために発生する待ち時間が同時性を損なう原因となっている。
【０００５】
それに対して、通訳者と同様に、発話者により発話された文を途中で分割し、一文が完結する前に翻訳を開始することで翻訳の同時性を高める技術がある、この技術を用いた音声翻訳システムを同時音声翻訳システムとも称することにする。同時音声翻訳システムでは、機械翻訳モジュールが自動的に文を分割し、一文の途中で翻訳処理を開始する。この種の同時音声翻訳システムでは、できるだけ早い段階で翻訳処理を開始して同時性を高めるとともに、発話者が伝えたい内容を正確に翻訳するという翻訳精度を高めることが重要である。
【０００６】
世界で用いられている言語の中には語順の異なる言語が存在する。特に、述語が最後に来るＳＯＶ構文を特徴とする日本語やドイツ語などをソース言語とし、ＳＶＯ構文を特徴とする中国語や英語などをターゲット言語として翻訳処理を行うとき、適切な位置で文を分割して途中で翻訳処理を開始する技術が重要である。一つの長い文から、意味のまとまりのあるチャンクの境目を検出するための文分割法がある。
【０００７】
文分割法にける文を分割する位置の選定が翻訳精度に及ぼす影響を直接考慮し、更に語順の違いが大きい言語対に対する有効性を検証した既存研究を開示する非特許文献１がある。非特許文献１では、学習済みの機械翻訳システムの出力を用いて、文を分割する位置を抽出する。具体的には、分割単位の平均単語数を事前に指定しておき、その単語数に達するまで、学習データの中のすべての分割可能な位置を一つずつ貪欲法に基づいて判定し、分割後の翻訳精度を最大化するように分割位置を選択する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】小田悠介、Ｇｒａｈａｍ  Ｎｅｕｂｉｇ、清水宏晃、Ｓａｋｒｉａｎｉ  Ｓａｋｔｉ、戸田智基、中村哲、“翻訳精度の最大化による同時音声翻訳のための文分割法”言語処理学会  第２０回年次大会発表論文集ＰＰ．３０２−３０５  ２０１４．３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述したように、文を分割する位置を決めるために、分割位置の候補である各位置で分割した文を翻訳した場合の翻訳精度の評価が行われる。各位置を採用した場合の翻訳精度を適正に評価すれば適正な分割位置を選択することが可能となる。
【００１０】
しかしながら、従来の翻訳精度の評価方法には以下に示す２つの問題があり、その結果、精度の高い翻訳がされにくい位置で文が分割されることがあった。
【００１１】
１つ目の問題は、翻訳精度の評価に自動評価指標（ＢＬＥＵ）を用いることに起因する。ＢＬＥＵは、評価すべき翻訳結果と、正解とする人間が翻訳した参考訳と対比することで評価対象の翻訳結果の評価値を算出する。評価すべき翻訳結果と参考訳とは形態素の文字面で対比が行われる。同義語、言い換え、表記の揺れ等の言語現象があっても翻訳結果は正しい内容を伝えることができる場合があるが、形態素の文字面の対比では、これらの言語現象があると翻訳精度は低く算出されてしまう。
【００１２】
２つ目は、評価対象である分割位置以外の要因が翻訳精度の評価値に影響を与えるということである。既存手法では、ある分割位置の良さを評価するための指標として、元の文を当該分割位置で分割して得られた文の翻訳結果の翻訳精度の評価値を用いる。そのため、元の文の文法構造による翻訳結果への影響や、元の文に含まれていた未知語による分割後の文の翻訳結果への影響を当該分割位置候補で文を分割した場合の翻訳精度の評価値から取り除くことができない。
【００１３】
本発明の目的は、精度の高い翻訳がされ易い分割位置で文を分割することを可能にする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一態様による文処理装置は、ソース言語の原文を機械翻訳のために処理する文処理装置であって、前記原文を分割した分割文が誤って翻訳される度合いである翻訳しにくさを予測する予測関数を用いて決定された分割位置を示す分割位置情報を記憶する分割位置情報記憶部と、入力される原文に、前記分割位置情報に示された前記分割位置が現れると、前記原文を該分割位置で分割して分割文を生成する分割位置検出部と、
を有する。
【発明の効果】
【００１５】
誤って翻訳される度合いを評価して分割位置が決定されるので、原文を精度の高い翻訳がされやすい文に分割することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係る翻訳システムのブロック図である。
【図２】分割位置マッチングの判定の様子を示す図である。
【図３】本実施形態による翻訳処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態による音声合成処理を示すフローチャートである。
【図５】分割位置情報記憶部１０２１に記録される分割位置情報の生成方法について説明するための図である。
【図６】分割位置情報記憶部１０２１に記録されている分割位置情報の例を示す図である。
【図７】分割位置について説明するための図である。
【図８】翻訳しにくさの予測関数を推定する予測関数推定装置のブロック図である。
【図９】教師データの一例を示す図である。
【図１０】系列のリストの例を示す図である。
【図１１】特徴系列マイニング部７０１３による系列のパターンの抽出処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態に係る翻訳システムのブロック図である。
【００１９】
翻訳システム１０００は、音声認識処理部１０１０と、時刻情報記憶部１０１１と、翻訳処理タイミング検出部１０２０と、現時点で入力されたソース言語をターゲット言語に変換させる機械翻訳処理部１０３０と、翻訳テキスト保持部１０３１、および音声合成部１０４０を備えている。文をソース言語からターゲット言語に変換することを翻訳という。
【００２０】
音声認識処理部１０１０は、音声入力されるソース言語の原文を受け、逐次テキスト化していく。原文は翻訳および分割を行っていない文である。
【００２１】
時刻情報記憶部１０１１は、音声認識処理部１０１０に音声の原文が入力されたとき現時点の時刻情報を記録する。
【００２２】
翻訳処理タイミング検出部１０２０は、分割位置情報記憶部１０２１に記録されている分割位置情報に基づいて、機械翻訳処理部１０３０による翻訳処理の開始を制御する。分割位置情報は原文を分割する位置を示す情報である。分割位置およびその抽出方法の詳細は後述する。翻訳処理タイミング検出部１０２０は、原文の中に分割位置があれば、その位置で原文を分割して分割文を生成し、機械翻訳処理部１０３０に入力する。分割文は原文を分割位置で分割した文である。原文の中に分割位置がなければ、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、原文を機械翻訳処理部１０３０に入力する。
【００２３】
機械翻訳処理部１０３０は、現時点で入力されたソース言語のテキスト文をターゲット言語に変換し、翻訳テキスト保持部１０３１に記録する。入力されるテキスト文は原文である場合と分割文である場合がある。
【００２４】
音声合成部１０４０は、ターゲット言語に翻訳されたテキスト文を音声に変換して出力する。
【００２５】
以下、各部の詳細について説明する。
【００２６】
音声認識処理部１０１０は、ソース言語で入力される音声を受け、音声認識処理を行い、その結果であるソース言語の原文のテキストを生成する。音声認識処理には広く一般に知られた手法が適用可能である。
【００２７】
時刻情報記憶部１０１１は、ソース言語のテキストの原文が音声認識処理部１０１０に入力されるたびに、その時点（原文入力時刻)の時刻情報と入力されたテキストの原文とをペアにして記憶する。
【００２８】
分割位置情報記憶部１０２１は分割位置を示す分割位置情報を記憶する。分割位置は、原文を分割する位置であり、テキスト集合に基づいて抽出された適切な位置である。テキスト集合は、ソース言語の文単位のテキストの集合である。テキスト集合からの分割位置の抽出には、翻訳しにくさを予測する予測モデルが用いられる。教師データの学習により文の翻訳しにくさを評価する予測モデルを構築することができる。予測モデルは、テキスト文を入力とし、翻訳しにくさ指標を出力する。翻訳しにくさは、機械翻訳で誤った翻訳が行わる度合いである。翻訳しにくいほど翻訳精度が低くなる。予測モデルによる評価結果を用いて原文の適切な分割位置が抽出される。分割位置は、翻訳しやすい分割文が生成されるように抽出される。分割位置情報は、分割位置の直前および直後の形態素の性質により表現される。形態素の性質は文字面で表現されてもよいし、品詞を示す品詞ラベルで表現されてもよい。分割位置の直前の形態素の性質と分割位置の直後の形態素の性質が異なる表現方法で表現されてもよい。例えば、分割位置の直前の形態素の性質が文字面で表現され、分割位置の直後の形態素の性質が品詞で表現されてもよい。
【００２９】
翻訳処理タイミング検出部１０２０が分割位置を検出する手順は以下のとおりである。まず、ソース言語の原文のテキストに対して形態素解析を行う。形態素解析で得られた形態素の列から連続する形態素の対を順次選択し、選択した形態素の対と、分割位置情報記憶部１０２１に記録されている分割位置の直前の形態素および直後の形態素の対との性質のマッチング（分割位置マッチング）のを行う。分割位置マッチングの判定では、選択した形態素の対の前側の形態素が、分割位置情報に示された分割位置の直前の形態素の性質を有し、選択した形態素の対の形態素の後ろ側の形態素が、分割位置情報に示された分割位置の直後の形態素の性質を有していれば、マッチングが得られる。マッチングが得られた時点で、選択されている形態素の対で挟まれた分割位置で原文を分割し、得られた分割文の翻訳処理を機械翻訳処理部１０３０に開始させる。
【００３０】
図２は、分割位置マッチングの判定の様子を示す図である。図２の例では、分割位置情報記憶部１０２１に記憶されている分割位置情報には、（形容詞,名詞）、（助動詞,助詞）、（動詞,名詞）、（感動詞,接続詞）、（副詞,名詞）、（助動詞,接頭詞）・・・というように形態素の対により分割位置が表現されている。この例では分割位置は対をなす形態素の品詞により表現されている。
【００３１】
ここで音声認識処理部１０１０から翻訳処理タイミング検出部１０２０に「なくした宝くじは見つかったかどうかを確認したい」という原文のテキストが入力されるものとする。翻訳処理タイミング検出部１０２０は、形態素解析により原文の形態素を抽出し、各形態素に品詞を示すラベル（品詞ラベル）を付加する。
【００３２】
更に、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、形態素の対に対して分割位置マッチングの判定を行う。「た」という助動詞と「か」という助詞の対が分割位置情報に含まれた（助動詞,助詞）と表現された分割位置とマッチングするので、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、「た」と「か」の間で原文を分割し、「なくした宝くじは見つかった」という分割文を生成し、機械翻訳処理部１０３０に入力する。
【００３３】
機械翻訳処理部１０３０は、入力されたソース言語のテキスト文をリアルタイムで機械翻訳し、ターゲット言語のテキスト文を生成する。ここでは、機械翻訳の方法として、ルールベース翻訳、用例ベース翻訳、統計的機械翻訳、ニューラル機械翻訳など既存の方法を用いることができる。機械翻訳処理部１０３０が生成したターゲット言語のテキスト文は翻訳テキスト保持部１０３１に保持される。
【００３４】
音声合成部１０４０は、翻訳テキスト保持部１０３１からテキスト文を取り出して音声合成し、ターゲット言語の音声を出力する。音声合成部１０４０が用いる音声合成の方法は既存の方法を用いればよい。
【００３５】
図３は、本実施形態による翻訳処理を示すフローチャートである。図４は、本実施形態による音声合成処理を示すフローチャートである。
【００３６】
翻訳システムは、音声によりソース言語の原文が入力されると、音声認識処理部１０１０により音声認識処理を行って原文のテキストを生成し（書き起こし）、翻訳処理タイミング検出部１０２０に入力するとともに（ステップｓ２０１０）、原文入力時刻とテキストの原文とを対応付けて時刻情報記憶部１０１１に記録する（ステップｓ２０１１）。
【００３７】
次に、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、前述ステップｓ２０１０で書き起こされたテキストの原文に対して形態素解析を行い、得られた一連の形態素から対を選択し、分割位置情報記憶部１０２１に記録されている分割位置情報とのマッチング判定を行う（ｓ２０２０）。このとき原文のテキストにおける全ての形態素の対の間が分割位置の候補となる。
【００３８】
翻訳処理タイミング検出部１０２０は、原文のテキストにおけるすべての分割位置の候補の中から、分割位置情報記憶部１０２１に記録されている分割位置情報とマッチングする位置を抽出する。ここではマッチングした分割位置の個数をＳｅｇＳｅａｒｃｈとしてカウントすることにする。
【００３９】
翻訳処理タイミング検出部１０２０は、翻訳処理を開始するタイミングか否か判定し（ステップｓ２０２２）、翻訳処理を開始するタイミングであればテキスト文の翻訳処理を機械翻訳処理部１０３０に開始させる（ステップｓ２０３０）。例えば、ＳｅｇＳｅａｒｃｈ＞０であれば、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、原文のテキストを分割位置で分割し、得られた分割文を機械翻訳処理部１０３０に翻訳させる。また、現在処理中の原文の原文入力時刻が、１つ前の原文の原文入力時刻から所定の時間閾値を経過していたら、原文を機械翻訳処理部１０３０に翻訳させる。具体的には、現在処理中の原文の原文入力時刻と１つ前の原文の原文入力時刻との差（ＴＫ１）が時間閾値（ｋ）を超えていたら（ＴＫ１＞ｋ）、機械翻訳処理部１０３０に原文の翻訳を開始させる。翻訳処理タイミング検出部１０２０から翻訳開始の指示があると、ソース言語の翻訳対象のテキストを翻訳する（ステップｓ２０３０）。上述したように翻訳対象は分割文である場合と原文である場合とがある。機械翻訳処理部１０３０で生成されたターゲット言語のテキスト文は翻訳テキスト保持部１０３１に記録される。
【００４０】
その後の処理は図４のフローチャートに従う。図４の処理は音声合成部１０４０により実行される。図４を参照すると、音声合成部１０４０は音声合成処理中の文があるか否か判定する（ステップｓ２０４１）。
【００４１】
音声合成処理に要する時間は音声出力速度に影響を受ける。例えば、音声出力速度がターゲット言語を母国語とする人が十分に聞き取れる速度に設定されると、音声合成処理はその音声出力速度でターゲット言語のテキスト文を出力するだけの時間を要することになる。前のテキスト文の音声出力中であればステップｓ２０４１にて音声合成処理中となる。
【００４２】
音声合成処理中の文がなければ、音声合成部１０４０は、ステップｓ２０４２にて、翻訳テキスト保持部１０３１にある音声合成処理待ちのテキスト文の個数が１つよりも多いか否か判定する（ステップｓ２０４２）。音声合成処理中に翻訳テキスト保持部１０３１にテキスト文が蓄積され、複数個となる場合がある。
【００４３】
処理待ちのテキスト文が１個であれば、音声合成部１０４０は、そのテキスト文を選択して音声合成し、ターゲット言語の音声を出力する（ステップｓ２０４０）。一方、処理待ちのテキスト文が２個以上あれば、音声合成部１０４０は、翻訳テキスト保持部１０３１にある複数のテキスト文の中からいずれか1個を選択して音声合成し（ステップｓ２０４３）、ターゲット言語の音声を出力する（ステップｓ２０４０）。
【００４４】
通常は、複数あるテキスト文の中から先頭のテキスト文が選択される。ただし、他の処理も可能である。例えば、翻訳テキスト保持部１０３１に蓄積されたテキスト文のテキスト量が所定の閾値を超えていたら、テキスト量が閾値以下となるように先頭からテキスト文を破棄し、その後ろのテキスト文を選択するようにしてもよい。
【００４５】
図５は、分割位置情報記憶部１０２１に記録される分割位置情報の生成方法について説明するための図である。分割位置情報を生成する分割位置情報生成装置（不図示）は翻訳システム１０００と同一コンピュータ内に実装されてもよいし、他のコンピュータに実装されてもよい。分割位置情報記憶部１０２１に記録された分割位置情報は、翻訳システムがソース言語の原文を分割しながらターゲット言語に翻訳していく際に原文の分割に利用する。
【００４６】
分割位置情報を生成するとき、まずはテキスト集合を準備する。テキスト集合は、本翻訳システムに翻訳させる原文に相当するソース言語のテキスト文を集めた文単位の集合である。例えばテキスト集合には多種多様なテキスト文が含まれる。音声で発話された内容を翻訳する翻訳システムで精度の高い翻訳を得られるように、テキスト集合には様々な口語のテキスト文を含めるとよい。テキスト集合を準備したら、テキスト集合を評価の高い方からＫ箇所で分割する分割位置の集合を抽出する。図５には、テキスト集合を評価の高い方からＫ箇所で分割する分割位置を抽出する処理のフローチャートが示されている。ここで抽出された分割位置が分割位置情報として分割位置情報記憶部１０２１に記録される。分割位置情報において、分割位置は、その分割位置の直前の形態素の性質と分割位置の直後の形態素の性質の対により表現される。形態素の性質は、例えば、品詞であってもよいし、文字面であってもよい。
【００４７】
図６は、分割位置情報記憶部１０２１に記録されている分割位置情報の例を示す図である。図６には、（助動詞，名詞）、（名詞，連体詞）、（動詞，名詞）、（感動詞，接続詞）という分割位置情報が示されている。また図６には、テキスト集合における各分割位置情報の出現頻度が示されている。図６の例では、（助動詞，名詞）は１回出現し、（名詞，連体詞）は１回出現し、（動詞，名詞）は２回出現し、（感動詞，接続詞）は１５４回出現する。
【００４８】
図５を参照すると、ステップｓ４０１０では、分割位置情報生成装置は、テキスト集合Ｆに対して、事前に分割後のサブセンテンスの平均長さμを指定する。分割後のサブセンテンスの平均長さμは単語数で表される。
【００４９】
テキスト集合Ｆは、ソース言語のテキスト文を集めた文単位の集合である。テキスト集合ＦをＦ＝｛ｆｊ｜１≦ｊ≦Ｎ｝と表す。テキスト集合Ｆを翻訳したターゲット言語のテキスト集合ＥをＥ＝｛ｅｊ｜１≦ｊ≦Ｎ｝と表す。Ｎはテキスト集合Ｆの文の数である。機械翻訳システムＭＴをテキスト集合Ｆに含まれる文ｆの関数ＭＴ（ｆ）と表す。機械翻訳の評価関数ＥＶは、原文とそれを機械翻訳した機械翻訳文との文字面の一致の度合いに基づく評価を行う評価関数である。評価関数ＥＶは、既存の自動評価尺度を用いることができ、一例としてＢＬＥＵである。
【００５０】
ステップｓ４０１１では、分割位置情報生成装置は、式（１）を用いて、ステップｓ４０１０で指定されたμからテキスト集合Ｆを分割する個数（分割数）Ｋを求める。
【数１】
2018181181.tif 000003
【００５１】
次に、分割位置情報生成装置は、テキスト集合Ｆ全体から分割可能な位置を抽出し、Ｓとする。分割可能な位置とは、トークンとトークンの間を指す。ここではトークンは形態素とする。トークンは文字面でも品詞を示す品詞タグでも表記することができる。
【００５２】
図７は、分割位置について説明するための図である。図７には、１つの文から分割位置を抽出する様子が示されている。ここではトークンは形態素である。形態素解析の結果を見ると、文が形態素毎にアンダーバーで区切られている。各形態素には品詞タグの表記が付加されている。このアンダーバーの位置が分割可能な位置である。
【００５３】
図５に戻る。Φｋを最終的に抽出される分割位置情報の集合とし、初期化時にｎｕｌｌにと設定する。すなわち、分割位置情報生成装置は、ステップｓ４０１２では、Φ０に初期値であるｎｕｌｌを設定する。
【００５４】
分割位置情報生成装置は、ステップｓ４０１３からステップｓ４０２３までに示す、集合Ｓから分割位置を選択する処理を、ｋ＝１からＫまでＫ回繰り返す。
【００５５】
テキスト集合Ｆをｋ回分割する処理を始めるために、分割位置情報生成装置は、ステップｓ４０１４では、選択される分割位置集合Ｓ＊の評価値ω＊を∞に、選択される分割位置情報集合Φｋを空集合に初期化する。
【００５６】
ステップｓ４０１５からステップｓ４０２２までに示す、テキスト集合Ｆを分割する処理をｊ＝０からｋ−１までｋ回繰り返す。
【００５７】
ステップｓ４０１６からステップｓ４０２１までに示す、ｉ＝０から｜Ｓ｜まで、最も評価が高くなる分割位置を選択する処理を繰り返す。
【００５８】
分割位置情報生成装置は、ｓ４０１７では、現時点で未だ選択されておらず、出現頻度がｋから１までの分割位置情報から候補を一つずつ選択していく。つまり、式（２）のφをひとつずつ選択していく。
【数２】
2018181181.tif 000004
【００５９】
ここでｃ（φ｜Ｆ）は、分割位置情報φがソース言語のテキスト集合Ｆ内で現れる回数を表す。Ｓ（Φ）は分割位置情報集合Φにより決まる分割位置集合を表す。
【００６０】
分割位置情報生成装置は、ステップｓ４０１８では、ステップｓ４０１７の条件を満たしている分割位置情報φｉを、ｊ回目に選択された分割位置情報の集合Φｊに加え、テキスト集合Ｆに対して各文の分割を行う。
【００６１】
次に、分割位置情報生成装置は、ステップｓ４０１８にて、分割後のサブセンテンスを一部ずつ機械翻訳処理部１０３０で翻訳処理させた後、得られた翻訳結果を順番に結合し、参考訳との類似度を計算する。更に、分割位置情報生成装置は、テキスト集合Ｆの全体において、翻訳結果と参考訳との類似度を合計することで評価関数の最適解ω’を算出する。
【００６２】
ここでは類似度として、文字面での類似の度合いが既存の評価尺度を用いて計算される。評価尺度として、例えば、ＢＬＥＵ、ＲＩＤＥＳ、あるいはＭＥＴＥＲＯＲが利用できる。
【００６３】
更に、分割位置情報生成装置は、現時点の評価値ω’が今までの評価関数の最大値ω＊を超えた場合（ステップｓ４０１９のＹｅｓ）、ステップｓ４０２０にて、分割位置情報候補集合Φｋと、評価関数の最大値ω＊を更新する。分割位置情報候補集合Φｋは、直前に選択されたｊ個目の分割位置情報の集合Φｊに、現時点で選択された分割位置情報φｉを加えた集合となる。評価関数の最大値ω＊は、それを超えた評価値ω’に更新される。
【００６４】
ステップｓ４０１８で行われる評価関数の最適化は式（３）により計算される。つまり、評価関数ωがなるべく大きくなるようにＫ個の分割位置を選択した分割位置集合Ｓ＊が選択される。
【数３】
2018181181.tif 000005
【００６５】
ＥＶは、既存の評価尺度を用いて文字面の類似度から算出した翻訳品質の評価関数である。評価尺度の例として、ＢＬＥＵ、ＲＩＤＥＳ、ＭＥＴＥＲＯＲがある。
【００６６】
ＭＴは機械翻訳処理部１０３０での処理を表す。
【００６７】
ＯＤは分割済みの文の翻訳しにくさの予測関数を表す。
【００６８】
評価関数ω（Ｓ）を計算する際に、ＥＶ（Ｓ）からＯＤ（Ｓ）を引く。
【数４】
2018181181.tif 000006
【００６９】
次に、翻訳しにくさの予測関数ＯＤ（Ｓ）の算出について説明する。
【００７０】
図８は、翻訳しにくさの予測関数を推定する予測関数推定装置のブロック図である。翻訳しにくさ予測関数を推定する処理は、翻訳しにくさの指標を出力する予測モデルを構築する処理である。予測モデルの構築は教師データに基づいて行う。予測モデルの構築に利用される教師データは、ソース言語で書かれた原文と、その原文を機械翻訳処理部１０３０で処理させたターゲット言語の翻訳文（以下「翻訳結果」という）と、翻訳結果が正しいかどうかを示す評価ラベル（以下単に「ラベル」という）とを含む。翻訳結果が正しいかどうかは、原文の正解として与えられた翻訳文（以下「参考訳」という）との一致の度合いにより決まる。
【００７１】
図９は、教師データの一例を示す図である。図９を参照すると、原文として「ホームの端に立たないでください。」、「とても危険です。」、「事前のお預かりは出来ません。」という３つの文について、参考訳と、翻訳結果と、ラベルとが示されている。ラベルの「〇（丸印）」は翻訳結果が参考訳との対比により正しい翻訳がされていることを示す。ラベルの「×（バツ印）」は翻訳結果が参考訳との対比により誤った翻訳がされていることを示す。「ホームの端に立たないでください。」のラベルが「×」であり、「とても危険です。」と「事前のお預かりは出来ません。」のラベルが「〇」である。
【００７２】
図８を参照すると、予測関数推定装置７０００は、クラス分け処理部７０１０、係り受け解析部７０１１、直列化部７０１２、特徴系列マイニング部７０１３、およびモデル学習部７０２０を有している。
【００７３】
クラス分け処理部７０１０は、教師データに対してクラス分けの処理を行う。ここでクラス分けの処理は、教師データの中で、翻訳結果が正しい文すなわちラベルが〇の原文を翻訳しやすい文を翻訳しやすい文の集合に入れ、翻訳結果が間違った文すなわちラベルが×の原文を翻訳しにくい文の集合に入れる処理である。
【００７４】
係り受け解析部７０１１は、教師データの各原文に対して係り受け解析を行う。係り受け解析は、文における係り元の形態素と係り先の形態素とを対応づける処理である。係り受け解析は既存の方法で行えばよい。
【００７５】
直列化部７０１２は、係り受け解析部７０１１での解析結果をもとに教師データの原文から系列を抽出する。系列は、チャンク同士の係り受け関係を示す情報である。チャンクは、係り受け構造の単位をなす文節であり、１つ以上のトークンで構成される。トークンは、形態素解析結果における最小単位すなわち形態素に対応する情報である。系列において係り元のチャンクと係り先のチャンクが対応づけられる。直列化部７０１２は、教師データの原文を変換した系統をリスト化する。
【００７６】
系列においては、チャンク間の係り受け関係を表す情報が、当該チャンク内の全てのトークンに関連付けられる。関連付けは、チャンク内の全てのトークンに、当該チャンクが係り元か係り先かを示すタグ情報を付与することが行われる。
【００７７】
関連づけを記録する方法として、トークンに直接“係り先”を表す文字列もしくは“係り元”を表す文字列を結合する方法がある。あるいは、係り元のトークンと係り先のトークンとの対応関係を記憶媒体に記録する方法もある。系列においてトークンは当該トークンを表す情報を表記することにより表記される。トークンを表す情報としては、対応する形態素の文字面、形態素の品詞を示す品詞タグ、形態素の意味的カテゴリーなどがある。系列においてトークンは、当該トークンを表す複数の表記を併記する形で表記されてもよい。系列において、更に、チャンク間の境目がわかるように関連づけが表現される。チャンク間の境目を示す方法として、チャンクを括弧でくくってもよいし、チャンクの境目が分かるように記録媒体の領域を用いても良い。
【００７８】
図１０は、系列のリストの例を示す図である。図１０には、入力例「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなくなって、どうなっていますか。」という原文を変換した系列のリストが示されている。系列には、係り元あるいは係り先のチャンクに含まれる各トークンには、形態素の文字面および品詞タグに加え、係り元か係り先かを示す係り受けタグが付加されている。係り元のタグが＿ｍｏｔｏであり、係り先のタグが＿ｓａｋｉである。また、系列の係り元と係り先とがカッコ（  ）でくくられている。各トークンには、形態素の文字面、品詞タグ、および係り受けタグにより表記されている。
【００７９】
図８に戻り、特徴系列マイニング部７０１３は、クラス分け処理部７０１０により生成された翻訳しやすい文の集合と翻訳しにくい文の集合のそれぞれについての直列化部７０１２で生成された系列のリストから、出現頻度が所定の閾値（最低出現頻度（ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔ）以上の系列のパターンを抽出する。系列のパターンは品詞ラベルあるいは文字面で表記される。
【００８０】
図１１は、特徴系列マイニング部７０１３による系列のパターンの抽出処理を説明するための図である。図１１には説明を簡単にするために英文の例が示されている。ここでは系列として文１〜文３がある。ここではｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔを２とする。文１〜文３はトークン毎に文字面と品詞ラベルが併記されている。ここでは、品詞ラベルと文字面の両表記が可能な系列のパターンを抽出する例について説明する。
文１：［ａｐｐｌｅ］［ｎ．］，  ［ｂｅｅｒ］［ｎ．］，  ［ｃｌａｐ］［ｖ．］，  ［ｄｅｓｅｒｖｅ］［ｖ．］
文２：［ａｐｐｌｅ］［ｎ．］，  ［ｄｅｃｅｉｖｅ］［ｖ．］
文３：［ｔｏｍａｔｏ］［ｎ．］，  ［ｂｅｅｆ］［ｎ．］，  ［ｄｅｌｉｇｈｔｅｄ］［ａｄｊ．］
上記文１、文２、および文３に対して系列のパターンを抽出する処理を行う例について説明する。
【００８１】
特徴系列マイニング部７０１３は、まず、品詞あるいは文字面として出現頻度がｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔ以上となるトークンを抽出する（ステップｓ１０１０〜ｓ１０１２）。
【００８２】
図１１におけるステップｓ１０１０では、名詞を示す品詞ラベルｎ．のトークンの出現頻度が調べられている。文１の第一番目のトークンと、文２の第一番目のトークンと、文３の第一番目トークンが品詞ラベルｎ．である。それらのトークンが各文において最初に品詞ラベルｎ．が出現した場所である。品詞ラベルｎ．の出現頻度は３であり、３≧ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔなので品詞ラベルｎ．が抽出される。図１１では、ステップｓ１０１０のボックス内には、品詞ラベルｎ．と出現頻度３が記載されている。
【００８３】
出現頻度がｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔ以上の品詞ラベルが抽出された場合、そのトークンの文字面で出現頻度がｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔ以上のものがあればそれも抽出される。本例では、文１の第一番目のトークンと、文２の第一番目のトークンの文字面がａｐｐｌｅであり、出現頻度が２なので、ステップｓ１０１１にて文字面ａｐｐｌｅが抽出される。文３の第一番目のトークンはｔｏｍａｔｏであるが、出現頻度が１なのでこのときに除外される。また、品詞ラベルで抽出されなかったトークンはその品詞ラベルの文字面での探索は実行する必要がない。図１１では、ステップｓ１０１１のボックス内には、文字面ａｐｐｌｅと出現頻度２が記載されている。
【００８４】
更に、ステップｓ１０１２では、動詞を示す品詞ラベルｖ．のトークンの出現頻度が調べられている。文１の第三番目のトークンと、文２の第二番目のトークンが品詞ラベルｖ．である。品詞ラベルｖ．の出現頻度は２であり、２≧ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔなので品詞ラベルｖ．が抽出される。図１１では、ステップｓ１０１２のボックス内には、品詞ラベルｖ．と出現頻度２が記載されている。
【００８５】
文１〜文３において、出現頻度がｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔ以上の表記がすべて抽出されるまで、品詞ラベルからの探索と、抽出された品詞ラベルに対応する文字面での探索を行う。
【００８６】
ステップｓ１０２０〜ｓ１０２２では、ステップｓ１０１０〜ステップｓ１０１２のそれぞれで抽出された品詞ラベルと文字面の二表記のトークンに対してそれぞれの射影データベースを構築する。射影データベースは、系列内で抽出され最初に現れたトークンの後ろにある全てのトークンを抽出し、それらを記載した新たな系列をリスト化したものである。ステップｓ１０２０では、品詞ラベルｎ．の射影データベースが構築されている。ステップｓ１０２０ボックスには、文１におけるａｐｐｌｅの後ろのトークンで構成された系列と、文２のａｐｐｌｅの後ろのトークンで構成された系列と、文３のｔｏｍａｔｏの後ろのトークンで構成された系列がリスト化され記載されている。ステップｓ１０２１、ｓ１０２２においても同じ手順で射影データベースの構築が行われる。
【００８７】
ステップｓ１０３０〜ｓ１０３２では、ステップｓ１０２０〜ｓ１０２２で展開された射影データベースから、出現頻度≧ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔのトークンを、品詞ラベルで探索する。例えば、ステップｓ１０３０では、ステップｓ１０１０で抽出されたｎ．に対して、ステップｓ１０２０で構築した射影データベースから、出現頻度≧ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔのトークンを探索していくと、ｎ．が抽出されている。ステップｓ１０３１においても同じ手順で、ステップｓ１０２０で構築した射影データベースから、出現頻度≧ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔのトークンを探索していくと、ｖ．が抽出される。また、ステップｓ１０３２においても同じ手順で、ステップｓ１０２１で構築した射影データベースから、出現頻度≧ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔのトークンを探索していくと、ｖ．が抽出される。
【００８８】
ステップｓ１０４０〜ｓ１０４２において、ステップｓ１０３０〜ｓ１０３２で抽出されたトークンに対してそれぞれの射影データベースを構築する。ステップｓ１０４０では、品詞ラベルｎ．の射影データベースが構築されている。ステップｓ１０４０ボックスには、ステップｓ１０２０のボックスに記載されている文１におけるｂｅｅｒの後ろのトークンで構成された系列と、文３のｂｅｅｆの後ろのトークンで構成された系列がリスト化され記載されている。ステップｓ１０４１、ｓ１０４２においても同じ手順で射影データベースの構築が行われる。
【００８９】
すべての射影データベースにおいて、出現頻度≧ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔのトークンが抽出できなくなるまで、品詞ラベル表記から文字面表記へという順にトークンを抽出し、抽出された各トークンに射影データベースを構築していく。最後に、抽出されたトークンを系列に結合していく。
【００９０】
以上のように特徴系列マイニング部７０１３により、翻訳しやすい文の集合と翻訳しにくい文の集合のそれぞれについて出現頻度≧ｍｉｎｓｕｐｐｏｒｔの系列のパターンが抽出される。図１１の例では、出現頻度が２のｎ．，ｎ．という系統のパターンと、出現頻度が２のａｐｐｌｅ，ｖ．という系統のパターンと、出現頻度が２のｎ．，ｖ．という系統のパターンが抽出されている。
【００９１】
モデル学習部７０２０は、特徴系列マイニング部で抽出された翻訳しにくい文および翻訳しやすい文の各系列のパターンおよびその出現頻度を特徴量として用いて機械学習を行い、モデルを構築する。モデルは、文が入力されると、その文が誤って翻訳される度合いを出力するモデルである。文の誤って翻訳がされる度合いが、その文の翻訳しにくさを表している。機械学習のアルゴリズムは既存のアルゴリズムを用いる。例えば、Ｏｎｅ−ＣｌａｓｓＳＶＭ、ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ、決定木などのアルゴリズムを用いることが考えられる。モデル学習部７０２０は最後に、精度が最も高いモデルを出力する。
【００９２】
（翻訳システムによる機械翻訳の具体例）
ここでは翻訳システム１０００による機械翻訳動作の一例を示す。翻訳システム１０００には「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなくなって、どうなっていますか」という音声が入力されるとする。また音声認識処理部１０１０により正しいソース言語のテキストが順次得られるものとする。翻訳システム１０００は図１のブロック図に示された構成を有し、図３および図４のフローチャートに沿って動作する。
【００９３】
まず、時刻Ｔ１において、「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなくなって」という音声が音声認識処理部１０１０に入力されと、音声認識処理部１０１０は正しく「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなくなって」という原文のテキストを生成する（ステップｓ２０１０）。このとき時刻情報記憶部１０１１には、時刻Ｔ１と「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなくなって」というテキストとが記録される（ステップｓ２０１１）。
【００９４】
翻訳処理タイミング検出部１０２０は、「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなくなって」という原文の形態素解析を行い、原文を構成する形態素およびそれぞれの形態素の品詞を把握する。さらに、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、分割位置情報記憶部１０２１に記憶されている分割位置情報と、原文における連続する形態素の対とのマッチング判定を行う。分割位置情報記憶部１０２１に記録されている分割位置情報に（助動詞，動詞）という分割位置が示されているため、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、「なく」という助動詞と「なっ」という動詞の対の間を分割位置として、原文を分割し、「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなく」という分割文を生成する。また、分割位置の個数ＳｅｇＳｅａｒｃｈ＞０となる。翻訳処理タイミング検出部１０２０は、翻訳処理を開始するタイミングであると判断し（ステップｓ２０２０）、機械翻訳処理部１０３０に「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなく」という分割文を入力する（ステップｓ２０３０）。機械翻訳処理部１０３０は分割文を翻訳し、「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなく」を翻訳したターゲット言語のテキストを生成し、翻訳テキスト保持部１０３１に記録する。
【００９５】
このとき音声合成部１０４０では分割文の１つ前の文の音声合成処理を行っていたとする。そのため、音声合成部１０４０では処理中の文が１件であり、処理待ちの文が１件となる。
【００９６】
その後、時刻Ｔ２において、音声合成部１０４０における処理中の文が０件となるとする（ステップｓ２０４１）。また、処理待ちの文が１件なので（ステップｓ２０４２）、音声合成部１０４０は、「昨日買ったばかりのパスモなのに入らなく」が翻訳されたターゲット言語のテキストを音声合成し、音声を出力する（ステップｓ２０４０）。
【００９７】
その後、時刻Ｔ３には、音声認識処理部１０１０に「どうなっていますか」という音声が入力される。音声認識処理部１０１０は、正しく「どうなっていますか」という原文のテキストを生成する（ステップｓ２０１０）。このとき時刻情報記憶部１０１１には、時刻Ｔ３と「どうなっていますか」というテキストが記録される（ステップｓ２０１１）。
【００９８】
翻訳処理タイミング検出部１０２０は、「どうなっていますか」という文の形態素解析を行い、原文を構成する形態素およびそれぞれの形態素の品質を把握する。さらに、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、分割位置情報記憶部１０２１に記憶されている分割位置情報と、「なってどうなっていますか」という原文の形態素解析を行うことにより、原文を構成する形態素およびそれぞれの形態素の品詞を把握する。さらに、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、分割位置情報記憶部１０２１に記憶されている分割位置情報と、「なってどうなっていますか」に含まれる連続する形態素の対とのマッチング判定を行う。ここでは、マッチング得られず、分割位置の個数ＳｅｇＳｅａｒｃｈ＝０となる。
【００９９】
翻訳処理タイミング検出部１０２０は、時刻情報記憶部１０１１から直前の原文のテキストが音声認識処理部１０１０に入力した時刻の時刻情報を取得する（ステップｓ２０１１）。このとき翻訳処理タイミング検出部１０２０には時刻Ｔ１の時刻情報が取得される。翻訳処理タイミング検出部１０２０は、現在処理中の原文の原文入力時刻（時刻Ｔ３）と１つ前の原文の原文入力時刻（時刻Ｔ１）との差、ＴＫ１＝Ｔ３−Ｔ１を算出し、時間閾値ｋと比較する。ここではＴＫ１＜ｋであるとする。そのため、翻訳処理タイミング検出部１０２０はステップｓ２０３０を実行せず、次の時刻の入力を待つ。
【０１００】
その後、時刻Ｔ４には、音声認識処理部１０１０に更に「パスモ」という音声が入力されたとする。音声認識処理部１０１０は「パスモ」という原文のテキストを生成する（ステップｓ２０１０）。このとき時刻情報記憶部１０１１には、時刻Ｔ４と「パスモ」というテキストが記録される（ステップｓ２０１１）。
【０１０１】
翻訳処理タイミング検出部１０２０は、時刻情報記憶部１０１１から直前の原文のテキストが音声認識処理部１０１０に入力した時刻の時刻情報を取得する（ステップｓ２０１１）。このとき翻訳処理タイミング検出部１０２０には時刻Ｔ４の時刻情報が取得される。翻訳処理タイミング検出部１０２０は、現在処理中の原文の原文入力時刻（時刻Ｔ４）と１つ前の原文の原文入力時刻（時刻Ｔ３）との差、ＴＫ１＝Ｔ４-Ｔ３を算出し、時間閾値ｋと比較する。ここではＴＫ１＞ｋであるとする。そのため、翻訳処理タイミング検出部１０２０は、機械翻訳処理部１０３０に「なってどうなっていますかパスモ」を翻訳させる。「なってどうなっていますか。パスモ」を翻訳したターゲット言語のテキストが生成され翻訳テキスト保持部１０３１に記録される。
【０１０２】
その後、時刻Ｔ５には、音声合成部１０４０における処理中の文が０件となるとする（ステップｓ２０４１）。また、処理待ちの文が１件なので（ステップｓ２０４２）、音声合成部１０４０は、「なってどうなっていますかパスモ」が翻訳されたターゲット言語のテキストを音声合成し、音声を出力する（ステップｓ２０４０）。
【０１０３】
＜付記＞
上述した実施形態を以下の付記に示すように整理することもできる。
【０１０４】
本実施形態による文処理装置は、ソース言語の原文を機械翻訳のために処理する文処理装置であって、前記原文を分割した分割文が誤って翻訳される度合いである翻訳しにくさを予測する予測関数を用いて決定された分割位置を示す分割位置情報を記憶する分割位置情報記憶部と、入力される原文に、前記分割位置情報に示された前記分割位置が現れると、前記原文を該分割位置で分割して分割文を生成する分割位置検出部と、を有する。
【０１０５】
誤って翻訳される度合いを評価して分割位置が決定されるので、原文を精度の高い翻訳がされやすい文に分割することが可能となる。
【０１０６】
また、前記予測関数は、前記機械翻訳で正しい翻訳結果が得られる原文と前記機械翻訳で誤った翻訳結果が得られる原文とを含む教師データを機械学習することにより構築されたものであってもよい。
【０１０７】
機械学習による翻訳結果が正しいものと誤ったものを学習に用いるので、翻訳の精度が高い文に分割文を作成することが可能となる。
【０１０８】
また、前記予測関数は、前記教師データを前記翻訳結果が正しい集合と誤った集合とに分け、前記翻訳結果が正しい集合および前記翻訳結果が誤った集合のそれぞれにおいて出現頻度が所定値以上である品詞あるいは文字面で表現したパターンを抽出し、該パターンおよび該出現頻度を特徴量とした機械学習により構築され、文を入力とし該文が誤って翻訳がされる度合いを出力するモデルで表されている。
【０１０９】
翻訳結果が正しい集合と翻訳結果が誤った集合を、頻出するパターンとその出現頻度を特徴量として特徴づけて、機械学習を行うので、実際に頻出するパターンに基づく評価関数を得ることができる。
【０１１０】
また、前記分割位置情報は、テキスト集合を所定個に分割した各分割文についての前記翻訳しにくさの予測関数を用いた評価を総合した評価値が最も良い値を示すように決定された前記分割位置を示す情報である。
【０１１１】
テキスト集合を所定個の分割文に分割するという条件で分割位置を算出する処理を行うので、条件付けを行うことにより分割文の平均的な長さを設定することができ、翻訳精度と同時性について所望のバランスを得ることができる。
【０１１２】
また、前記分割位置情報は、教師データの原文を機械翻訳した機械翻訳文と該原文の正解翻訳文との文字面の一致の度合いに基づく文字面評価関数と前記翻訳しにくさの予測関数とを用いた、前記各分割文についての評価を総合した評価値が最も良い値を示すように決定された前記分割位置を示す情報である。
【０１１３】
既存手法で用いられるような文字面の一致度合いで翻訳を評価する文字面評価関数と翻訳しにくさの評価関数を併用して分割位置を決定するので、翻訳しにくさの評価を加味することで既存手法よりも精度の高い翻訳結果が得られる分割位置を選択することが可能な分割位置情報を得ることができる。
【０１１４】
また、前記予測関数は、教師データの原文を機械翻訳した機械翻訳文と、該原文の正解翻訳文との形態素の品詞の一致の度合いに基づいて学習される。
【０１１５】
品詞の一致を含めて評価を行うので、文法構造に基づく評価により、分割位置を精度よく評価することが可能となる。
【０１１６】
また、前記予測関数は、教師データの原文を機械翻訳した機械翻訳文と、該原文の正解翻訳文との形態素の文字面の一致および形態素の品詞の一致の度合いに基づいて学習される。
【０１１７】
文字面の一致だけでなく品詞の一致を含めて評価を行うので、文字面に基づく評価に対して文法構造に基づく評価の補正が加わり、分割位置を精度よく評価することが可能となる。
【０１１８】
また、前記分割位置情報は、前記分割位置の直前にある形態素の品詞と該分割位置の直後にある形態素の品詞とより表現される。
【０１１９】
前後の形態素の品詞により分割位置が表現されているので、翻訳されやすくなるような品詞の形態素で始まり、翻訳されやすくなるような品詞の形態素で終わる分割文を作ることができる。
【０１２０】
また、本実施形態による文処理装置は、音声から原文を認識して前記分割位置検出部に入力する音声認識処理部と、前記分割位置検出部から出力された文を機械翻訳する機械翻訳処理部と、前記音声認識処理部に前記原文が入力された時刻を記憶する時刻情報記憶部と、を更に有し、前記分割位置検出部は、第１原文に前記分割位置がないとき、前記音声認識処理部に前記第１原文が入力された時刻である第１時刻と前記第１原文の直前の原文である第２原文が入力された時刻である第２時刻とを取得し、前記第２時刻から前記第１時刻までの時間が所定の時間閾値より短ければ前記第１原文を前記機械翻訳処理部に入力せずに破棄し、前記時間が前記時間閾値より長ければ前記第１原文を前記機械翻訳処理部に入力する。
【０１２１】
分割位置のない第１原文が入った場合、直前の第２原文が認識されてから第１原文が認識されるまでの時間が短ければその第１原文を破棄し、長ければ分割せずに翻訳するので、分割位置のない原文が間を詰めて入力した場合でも、原文を破棄することにより同時性を保つことができる。
【０１２２】
また、本実施形態による文処理方法は、原文を機械翻訳のために分割文に分割するための文処理方法であって、前記分割文が誤って翻訳される度合いである翻訳しにくさを予測する予測関数を用いて決定された分割位置を示す分割位置情報を記憶し、入力される原文に、前記分割位置情報に示された前記分割位置が現れると、前記原文を該分割位置で分割して分割文を生成する。
【０１２３】
また、本実施形態による分割位置情報生成方法は、原文を機械翻訳のために分割文に分割するための分割位置情報を生成する分割位置情報生成方法であって、予め用意されたソース言語の原文を含むテキスト集合に対する分割回数を設定し、前記テキスト集合における全ての分割可能な位置を抽出し、前記原文を分割した分割文が誤って翻訳される度合いである翻訳しにくさを予測する予測関数を用いて、前記テキスト集合が前記分割可能な位置のうち前記分割回数個の位置で分割されるように、前記分割位置を表現する分割位置情報を決定する。
【０１２４】
文が誤って翻訳される度合いである翻訳しにくさの予測関数を用いて分割位置情報を決定するので、原文を精度の高い翻訳がされやすい文に分割することが可能な分割位置情報を生成することができる。
【０１２５】
また、前記分割位置情報は、前記分割位置の直前にある形態素の品詞と該分割位置の直後の形態素の品詞とにより表現される。
【０１２６】
また、本実施形態による予測関数推定装置は、文の翻訳しにくさを予測する予測関数推定装置であって、正しく翻訳される第１の文と誤って翻訳される第２の文のそれぞれについて形態素分析を行い、前記第１の文および前記第２の文を形態素に分解し、形態素に分解された前記第１の文および前記第２の文について係り受け解析を行い、前記形態素間の係り受けを判定する係り受け解析部と、前記形態素間の係り受けに基づき、係り元の形態素と係り先の形態素を対応付けた系列を前記第１の文および前記第２の文から抽出する直列化部と、前記第１の文の系列および前記第２の文の系列から出現頻度が所定の閾値以上のパターンを抽出する特徴系列マイニング部と、前記第１の文および前記第２の文のパターンおよび出現頻度を特徴量として機械学習を行い、文を入力とし、該文の翻訳しにくさの度合いを出力する予測モデルを構築するモデル学習部と、を有する。
【０１２７】
正しく翻訳された文と誤って翻訳された文とにおける出現頻度の高いパターンおよびその出現頻度を学習して予測モデルを構築するので、翻訳しにくさ、あるいは誤った翻訳のされやすさ予測するモデルを生成することができる。
【０１２８】
以上、本発明の実施形態について述べてきたが、本発明は、これらの実施形態だけに限定されるものではなく、本発明の技術思想の範囲内において、これらの実施形態を組み合わせて使用したり、一部の構成を変更したりしてもよい。
【符号の説明】
【０１２９】
１０００…翻訳システム、１０１０…音声認識処理部、１０１１…時刻情報記憶部、１０２０…翻訳処理タイミング検出部、１０２１…分割位置情報記憶部、１０３０…機械翻訳処理部、１０３１…翻訳テキスト保持部、１０４０…音声合成部、７０００…予測関数推定装置、７０１０…処理部、７０１１…解析部、７０１２…直列化部、７０１３…特徴系列マイニング部、７０２０…モデル学習部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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