(57)【要約】      （修正有）【課題】翻訳エラーが最小化されて翻訳正確度が増加する翻訳方法を提供する。【解決手段】翻訳補正方法は、ソース文章からソースワードを選択するステップと、選択されたソースワードにマッピングされる選択されたソースワードの位置情報を含むマッピング情報を生成するステップと、ソース文章を翻訳して生成されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及びマッピング情報に基づいてターゲットワードを補正するステップとを含む。【選択図】図１２
2018120584.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソース文章からソースワードを選択するステップと、
前記選択されたソースワードにマッピングされる前記選択されたソースワードの位置情報を含むマッピング情報を生成するステップと、
前記ソース文章を翻訳して生成されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及び前記マッピング情報に基づいて前記ターゲットワードを補正するステップと、
を含む、翻訳方法。
【請求項２】
前記ターゲットワードを補正するステップは、
前記特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定するステップと、
前記特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記ターゲットワードを前記特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替するステップと、
を含む、請求項１に記載の翻訳方法。
【請求項３】
前記ターゲットワードを補正するステップは、
サブターゲットワードに基づいて前記ターゲットワードが決定された場合、前記サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値を決定するステップと、
各最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記ターゲットワードを前記各最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替するステップと、
を含む、請求項１に記載の翻訳方法。
【請求項４】
前記ターゲットワードを補正するステップは、
前記ソース文章の翻訳を完了して生成されたターゲット文章から予め決定したタイプに該当するターゲットワードを選択するステップと、
前記選択されたターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定するステップと、
前記最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記選択されたターゲットワードを前記最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替するステップと、
を含む、請求項１に記載の翻訳方法。
【請求項５】
前記ターゲットワードを補正するステップは、
前記ソース文章の翻訳を完了して生成されたターゲット文章のサブターゲットワードに基づいてターゲットワードを決定するステップと、
前記決定されたターゲットワードが予め決定したタイプに該当する場合、前記サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値から代表値を決定するステップと、
前記代表値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定するステップと、
前記代表値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記決定されたターゲットワードを前記代表値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替するステップと、
を含む、請求項１に記載の翻訳方法。
【請求項６】
前記選択されたソースワードは、固有名詞、数字、数字と文字を含むワード、ターゲット言語で表記されたワード、辞書に登録されていないワード、及びそのうちの１つ以上を含む句のうちいずれか１つに該当する、請求項１ないし５のうち何れか一項に記載の翻訳方法。
【請求項７】
前記選択されたソースワードを前処理するステップをさらに含む、請求項１ないし６のうち何れか一項に記載の翻訳方法。
【請求項８】
前記選択されたソースワードを前処理するステップは、前記選択されたソースワードの表記を変更するステップを含む、請求項７に記載の翻訳方法。
【請求項９】
前記ソース文章がサブワードレベル又は文字レベルの文章である場合、前記ソース文章内のサブソースワード又はサブソース文字を単一ソースワードに変換するステップをさらに含む、請求項１ないし８のうち何れか一項に記載の翻訳方法。
【請求項１０】
前記マッピング情報を生成するステップは、前記単一ソースワードが予め決定したタイプに該当する場合、前記ソース文章における前記サブソースワード又は前記ソース文字それぞれの位置情報を前記単一ソースワードとマッピングするステップを含む、請求項９に記載の翻訳方法。
【請求項１１】
前記ターゲットワードは、前記ソース文章のニューラル機械翻訳によって生成される、請求項１ないし１０のうち何れか一項に記載の翻訳方法。
【請求項１２】
前記ターゲットワードを補正するステップは、前記ソース文章がターゲット文章における翻訳が完了した後実行される、請求項１に記載の翻訳方法。
【請求項１３】
前記ターゲットワードを補正するステップは、前記ソース文章の翻訳が完了する前に前記ソース文章を翻訳する間に実行される、請求項１に記載の翻訳方法。
【請求項１４】
請求項１ないし１３のうちいずれか一項に記載の翻訳方法を翻訳装置のコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１５】
コントローラと、
前記コントローラによって実行可能な少なくとも１つの命令語を含むメモリと、
を含み、
前記少なくとも１つの命令語が前記コントローラで実行されれば、前記コントローラはソース文章からソースワードを選択し、前記選択されたソースワードにマッピングされる前記選択されたソースワードの位置情報を含むマッピング情報を生成し、前記ソース文章を翻訳して生成されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及び前記マッピング情報に基づいて前記ターゲットワードを補正する、翻訳装置。
【請求項１６】
前記コントローラは、前記特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定し、前記特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記ターゲットワードを前記特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替する、請求項１５に記載の翻訳装置。
【請求項１７】
前記コントローラは、サブターゲットワードに基づいて前記ターゲットワードが決定された場合、前記サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値を決定し、各最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記ターゲットワードを前記各最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替する、請求項１５に記載の翻訳装置。
【請求項１８】
前記コントローラは、前記ソース文章の翻訳を完了して生成された文章から予め決定したタイプに該当するターゲットワードが選択される場合、前記選択されたターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定し、前記最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記選択されたターゲットワードを前記最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替する、請求項１５に記載の翻訳装置。
【請求項１９】
前記コントローラは、前記ソース文章の翻訳を完了して生成されたターゲット文章のサブターゲットワードに基づいてターゲットワードを決定し、前記決定されたターゲットワードが予め決定したタイプに該当する場合、前記サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値から代表値を決定し、前記代表値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定し、前記代表値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記決定されたターゲットワードを前記代表値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替する、請求項１５に記載の翻訳装置。
【請求項２０】
前記選択されたソースワードは、固有名詞、数字、数字と文字を含むワード、ターゲット言語で表記されたワード、辞書に登録されていないワード、及びこのうち１つ以上を含む句のいずれか１つに該当する、請求項１５ないし１９のうち何れか一項に記載の翻訳装置。
【請求項２１】
前記コントローラは、前記選択されたソースワードを前処理する、請求項１５ないし２０のうち何れか一項に記載の翻訳装置。
【請求項２２】
前記コントローラは、前記選択されたソースワードの表記を変更する、請求項１５に記載の翻訳装置。
【請求項２３】
前記コントローラは、前記ソース文章がサブワードレベル又は文字レベルの文章である場合、前記ソース文章内のサブソースワード又はサブソース文字を単一ソースワードに変換する、請求項１５ないし２２のうち何れか一項に記載の翻訳装置。
【請求項２４】
前記コントローラは、前記単一ソースワードが予め決定したタイプに該当する場合、前記ソース文章における前記サブソースワード又は前記ソース文字それぞれの位置情報を前記単一ソースワードとマッピングする、請求項２３に記載の翻訳装置。
【請求項２５】
前記ターゲットワードは、前記ソース文章のニューラル機械翻訳によって生成される、請求項１５ないし２４のうち何れか一項に記載の翻訳装置。
【請求項２６】
前記コントローラは、前記ソース文章がターゲット文章における翻訳が完了した後前記ターゲットワードを補正する、請求項１５に記載の翻訳装置。
【請求項２７】
前記コントローラは、前記ソース文章の翻訳が完了する前に前記ソース文章を翻訳する間に前記ターゲットワードを補正する、請求項１５に記載の翻訳装置。
【請求項２８】
ソース文章からソースワードを選択し、前記選択されたソースワードとマッピングされた前記選択されたソースワードの位置情報を含むマッピング情報を生成する文章分析器と、
前記ソース文章の翻訳に基づいてターゲットワードを決定する翻訳機と、
前記ターゲットワードそれぞれが決定されるごとに決定されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及び前記マッピング情報に基づいて前記決定されたターゲットワードを補正するか否かを決定し、ターゲット文章が完成された場合、前記ターゲット文章から選択されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及び前記マッピング情報に基づいて前記選択されたターゲットワードを補正するか否かを決定する補正器と、
を含む、翻訳システム。
【請求項２９】
前記補正器は、前記決定されたターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記決定されたターゲットワードを前記最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替する、請求項２８に記載の翻訳システム。
【請求項３０】
前記補正器は、前記選択されたターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記選択されたターゲットワードを前記最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替する、請求項２８に記載の翻訳システム。
【請求項３１】
前記選択されたソースワードの位置情報は、前記ソース文章における前記選択されたソースワードの位置を示す、請求項１に記載の翻訳方法。
【請求項３２】
前記特徴値は、ソースワードのうち前記選択されたソースワードが機械翻訳が実行されながら前記ターゲットワードを決定するために寄与する程度を示す、請求項１に記載の翻訳方法。
【請求項３３】
前記特徴値は、ソースワードのうち前記選択されたソースワードが機械翻訳が実行されながら前記ターゲットワードを決定するために寄与する程度を示す、請求項１５に記載の翻訳装置。
【請求項３４】
前記選択されたソースワードの位置情報は、前記ソース文章における前記選択されたソースワードの位置を示す、請求項１５に記載の翻訳装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
下記の実施形態は翻訳方法及び装置と翻訳システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザは、母国語ではない他の言語の文章、節、句、又は、ワードを機械翻訳を用いて翻訳する。機械翻訳の結果に誤りがあれば、ユーザは機械翻訳結果を理解することが難しい。そのため、他の言語の文章を正確に翻訳することが重要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
一実施形態によれば、翻訳エラーが最小化されて翻訳正確度が増加する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一側面に係る翻訳方法は、ソース文章からソースワードを選択するステップと、前記選択されたソースワードにマッピングされる前記選択されたソースワードの位置情報を含むマッピング情報を生成するステップと、前記ソース文章を翻訳して生成されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及び前記マッピング情報に基づいて前記ターゲットワードを補正するステップとを含む。
【０００５】
前記ターゲットワードを補正するステップは、前記特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定するステップと、前記特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記ターゲットワードを前記特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替するステップとを含み得る。
【０００６】
前記ターゲットワードを補正するステップは、サブターゲットワードに基づいて前記ターゲットワードが決定された場合、前記サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値を決定するステップと、各最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記ターゲットワードを前記各最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替するステップとを含み得る。
【０００７】
前記ターゲットワードを補正するステップは、前記ソース文章の翻訳を完了して生成されたターゲット文章から予め決定したタイプに該当するターゲットワードを選択するステップと、前記選択されたターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定するステップと、前記最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記選択されたターゲットワードを前記最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替するステップとを含み得る。
【０００８】
前記ターゲットワードを補正するステップは、前記ソース文章の翻訳を完了して生成されたターゲット文章のサブターゲットワードに基づいてターゲットワードを決定するステップと、前記決定されたターゲットワードが予め決定したタイプに該当する場合、前記サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値から代表値を決定するステップと、前記代表値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定するステップと、前記代表値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記決定されたターゲットワードを前記代表値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替するステップとを含み得る。
【０００９】
前記選択されたソースワードは、固有名詞、数字、数字と文字を含むワード、ターゲット言語で表記されたワード、辞書に登録されていないワード、及びそのうちの１つ以上を含む句のうちいずれか１つに該当し得る。
【００１０】
前記翻訳方法は、前記選択されたソースワードを前処理するステップをさらに含み得る。
【００１１】
前記選択されたソースワードを前処理するステップは、前記選択されたソースワードの表記を変更するステップを含み得る。
【００１２】
前記ソース文章がサブワードレベル又は文字レベルの文章である場合、前記ソース文章内のサブソースワード又はサブソース文字を単一ソースワードに変換するステップをさらに含み得る。
【００１３】
前記マッピング情報を生成するステップは、前記単一ソースワードが予め決定したタイプに該当する場合、前記ソース文章における前記サブソースワード又は前記ソース文字それぞれの位置情報を前記単一ソースワードとマッピングするステップを含み得る。
【００１４】
前記ターゲットワードは、前記ソース文章のニューラル機械翻訳によって生成され得る。
【００１５】
前記ターゲットワードを補正するステップは、前記ソース文章が前記ターゲット文章における翻訳が完了した後実行される。
【００１６】
前記ターゲットワードを補正するステップは、前記ソース文章の翻訳が完了する前に前記ソース文章を翻訳する間に実行され得る。
【００１７】
一実施形態に係る翻訳装置は、コントローラと、前記コントローラによって実行可能な少なくとも１つの命令語を含むメモリとを含み、前記少なくとも１つの命令語が前記コントローラで実行されれば、前記コントローラはソース文章からソースワードを選択し、前記選択されたソースワードにマッピングされる前記選択されたソースワードの位置情報を含むマッピング情報を生成し、前記ソース文章を翻訳して生成されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及び前記マッピング情報に基づいて前記ターゲットワードを補正する。
【００１８】
前記コントローラは、前記特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定し、前記特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記ターゲットワードを前記特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替し得る。
【００１９】
前記コントローラは、サブターゲットワードに基づいて前記ターゲットワードが決定された場合、前記サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値を決定し、各最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記ターゲットワードを前記各最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替し得る。
【００２０】
前記コントローラは、前記ソース文章の翻訳を完了して生成された文章から予め決定したタイプに該当するターゲットワードが選択される場合、前記選択されたターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定し、前記最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記選択されたターゲットワードを前記最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替し得る。
【００２１】
前記コントローラは、前記ソース文章の翻訳を完了して生成されたターゲット文章のサブターゲットワードに基づいてターゲットワードを決定し、前記決定されたターゲットワードが予め決定したタイプに該当する場合、前記サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値から代表値を決定し、前記代表値の位置情報が前記マッピング情報に含まれているか否かを決定し、前記代表値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記決定されたターゲットワードを前記代表値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替し得る。
【００２２】
前記選択されたソースワードは、固有名詞、数字、数字と文字を含むワード、ターゲット言語で表記されたワード、辞書に登録されていないワード、及びこのうち１つ以上を含む句のいずれか１つに該当する。
【００２３】
前記コントローラは、前記選択されたソースワードを前処理し得る。
【００２４】
前記コントローラは、前記選択されたソースワードの表記を変更し得る。
【００２５】
前記コントローラは、前記ソース文章がサブワードレベル又は文字レベルの文章である場合、前記ソース文章内のサブソースワード又はサブソース文字を単一ソースワードに変換し得る。
【００２６】
前記コントローラは、前記単一ソースワードが予め決定したタイプに該当する場合、前記ソース文章における前記サブソースワード又は前記ソース文字それぞれの位置情報を前記単一ソースワードとマッピングし得る。
【００２７】
前記ターゲットワードは、前記ソース文章のニューラル機械翻訳によって生成され得る。
【００２８】
前記コントローラは、前記ソース文章が前記ターゲット文章における翻訳が完了した後前記ターゲットワードを補正し得る。
【００２９】
前記コントローラは、前記ソース文章の翻訳が完了する前に前記ソース文章を翻訳する間に前記ターゲットワードを補正し得る。
【００３０】
一実施形態に係る翻訳システムは、ソース文章からソースワードを選択し、前記選択されたソースワードとマッピングされた前記選択されたソースワードの位置情報を含むマッピング情報を生成する文章分析器と、前記ソース文章の翻訳に基づいてターゲットワードを決定する翻訳機と、前記ターゲットワードそれぞれが決定されるごとに決定されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及び前記マッピング情報に基づいて前記決定されたターゲットワードを補正するか否かを決定し、前記ターゲット文章が完成された場合、前記ターゲット文章から選択されたターゲットワードに対する特徴値の位置情報及び前記マッピング情報に基づいて前記選択されたターゲットワードを補正するか否かを決定する補正器とを含む。
【００３１】
前記補正器は、前記決定されたターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記決定されたターゲットワードを前記最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替し得る。
【００３２】
前記補正器は、前記選択されたターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報が前記マッピング情報に含まれた場合、前記選択されたターゲットワードを前記最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替し得る。
【００３３】
前記選択されたソースワードの位置情報は、前記ソース文章における前記選択されたソースワードの位置を示し得る。
【００３４】
前記特徴値は、ソースワードのうち前記選択されたソースワードが機械翻訳が実行されながら前記ターゲットワードを決定するために寄与する程度を示し得る。
【００３５】
前記特徴値は、ソースワードのうち前記選択されたソースワードが機械翻訳が実行されながら前記ターゲットワードを決定するために寄与する程度を示し得る。
【００３６】
前記選択されたソースワードの位置情報は、前記ソース文章における前記選択されたソースワードの位置を示し得る。
【発明の効果】
【００３７】
一実施形態によれば、翻訳エラーが最小化されて翻訳正確度が増加する。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】一実施形態に係る翻訳システムの動作の一例を説明するための図である。
【図２】一実施形態に係る文章分析器の動作を説明するための図である。
【図３】一実施形態に係る翻訳機の動作を説明するための図である。
【図４】一実施形態に係る翻訳機の動作を説明するための図である。
【図５】一実施形態に係る翻訳機の動作を説明するための図である。
【図６】一実施形態に係る補正器の動作の一例を説明するための図である。
【図７】一実施形態に係る補正器の動作の一例を説明するための図である。
【図８】一実施形態に係る補正器の動作の他の一例を説明するための図である。
【図９】一実施形態に係る補正器の動作の他の一例を説明するための図である。
【図１０】一実施形態に係る翻訳システムの動作の他の一例を説明するための図である。
【図１１】一実施形態に係る翻訳補正装置を説明するためのブロック図である。
【図１２】一実施形態に係る翻訳補正方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１３】一実施形態に係る翻訳補正方法の他の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】一実施形態に係る翻訳補正方法の更なる一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下、実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。
【００４０】
以下で説明する実施形態には様々な変更が加えられる。以下で説明する実施形態は実施形態に対して限定しようとするものではなく、これに対する全ての変更、均等物ないし代替物を含むものとして理解されなければならない。
【００４１】
本明細書で用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。
【００４２】
異なる定義さがれない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。
【００４３】
また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同一の構成要素は同一の参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略することにする。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
【００４４】
図１は、一実施形態に係る翻訳システムを説明するための図である。図１を参照すると、一実施形態に係る翻訳システム１００は、文章分析器１１０、翻訳機１２０、及び補正器１３０を含む。
【００４５】
文章分析器１１０はソース文章を分析する。例えば、文章分析器１１０は、ソース文章に形態素分析、構文分析などを行う。文章分析器１１０は、ソース文章の分析によりコピーリスト（ｃｏｐｙ  ｌｉｓｔ）を生成する。コピーリストは、ターゲット文章でコピーする１つ以上のソースワード及び当該ソースワードの位置情報を含む。文章分析器１１０の動作については図２を参照して後述する。
【００４６】
翻訳機１２０は、ソース文章に機械翻訳を行ってターゲット文章を完成する。例えば、翻訳機１２０は、ソース文章を符号化し、復号化によってターゲットワードそれぞれを順次決定し、ターゲットワードを含むターゲット文章を完成する。翻訳機１２０の動作については図３〜図５を参照して後述する。
【００４７】
補正器１３０は、復号化時点ごとに（相違する表現で言えば、ターゲットワードそれぞれが決定されるごとに）動作したりターゲット文章が完成されたとき（相違する表現で言えば、全体の復号化が完了したとき）に動作する。一例として、補正器１３０は、現在の復号化時点ｔのターゲットワードが決定されれば、現在の時点ｔのターゲットワードを補正することを決定する。当該決定は、現在の復号化時点ｔのターゲットワードに対する特徴値のうち少なくとも１つ（例えば、最大特徴値）に関するソースワード位置及びコピーリストに基づく。このような補正器１３０の動作に対する一例を図６〜図７を参照して後述する。異なる一例として、補正器１３０は、ターゲット文章が完成されれば、ターゲット文章の一部ターゲットワードに対する特徴値のうち少なくとも１つ（例えば、最大特徴値）に関するソースワード位置及び当該ソースワード位置がコピーリストにあるか否かに基づいて一部ターゲットワードを補正するかを決定する。このような補正器１３０の動作については図８〜図９を参照して後述することにする。
【００４８】
補正器１３０の動作によって翻訳システム１００は、補正されたターゲット文章を生成する。そのため、翻訳エラーが最小化されて翻訳正確度が増加し得る。
【００４９】
図２は、一実施形態に係る文章分析器の動作を説明するための図である。
【００５０】
文章分析器２００は、例えば、下記の第１ソース文章及び第２ソース文章を分析すると仮定する。
【００５１】
第１ソース文章：以後にその数値は続けて減少した。１９９０年に４、８６８、５２０人、２０００年に４、０１９、９９１人、そして昨年に３、８２９、９９８人であった
第２ソース文章：Ｈｕｔｔｏｎ、ソク・ミヨン、及びＬｅｅ  Ｊｉｈｙｕｎは相続された家を売ったが譲渡所得税１０００万ウォンが賦課された
下記の表１は、第１ソース文章のソースワードの位置情報の一例であり、下記の表２は、第２ソース文章のソースワードの位置情報の一例を示す。
【００５２】
【表１】
2018120584.tif 000003
【００５３】
【表２】
2018120584.tif 000004
文章分析器２００は、ソース文章の１つ以上のソースワードを選択する（Ｓ２１０）。文章分析器２００は、翻訳エラーが発生し得るソースワードを予め選択する。一実施形態において、文章分析器２００は、ソース文章のソースワードのうち予め決定したタイプに該当するソースワードを選択する。例えば、文章分析器２００は、固有名詞、数字、数字と文字（一例として、アルファベット、特殊文字など）を含むワード（一例として、口座番号、電話番号、モデル名）、ターゲット言語に表記されたワード、辞書に登録されていないワード、及びそのうちの１つ又は２以上を含む複合名詞／句（ｐｈｒａｓｅ）のうち少なくとも１つに該当するソースワードを選択する。
【００５４】
例えば、文章分析器２００は、上記の第１ソース文章で数字に該当する「１９９０」、「４、８６８、５２０」、「２０００」、「４、０１９、９９１」、及び「３、８２９、９９８」を選択する。文章分析器２００は、第２ソース文章で固有名詞に該当する「Ｈｕｔｔｏｎ」、「ソク・ミヨン」、「Ｌｅｅ」、及び「Ｊｉｈｙｕｎ」を選択する。また、文章分析器２００は、第２ソース文章で数字に該当する「１０００万」を選択する。
【００５５】
文章分析器２００は、選択されたソースワードを前処理する（Ｓ２２０）。文章分析器２００は、選択されたソースワードの表記を変更する。例えば、文章分析器２００は、固有名詞「ソク・ミヨン」をローマ字化（Ｒｏｍａｎｉｚａｔｉｏｎ）して「Ｓｅｏｋ  ＭｉＹｅｏｎ」に変更し、「１０００万」を「１０ｍｉｌｌｉｏｎ」又は「１０、０００、０００」に変更する。また、文章分析器２００は、選択されたソースワードを１つのソースワードに処理する。例えば、文章分析器２００は「Ｌｅｅ」及び「Ｊｉｈｙｕｎ」がカンマ（ｃｏｍｍａ）なしに互いに隣接しているソースワードであるため、「Ｌｅｅ」及び「Ｊｉｈｙｕｎ」を１つのソースワード「Ｌｅｅ  Ｊｉｈｙｕｎ」として処理する。
【００５６】
文章分析器２００は、選択されたソースワードと選択されたソースワードの位置情報を含むコピーリストを生成する（Ｓ２３０）。相違する表現で言えば、文章分析器２００は、選択されたソースワードと選択されたソースワードの位置情報が互いにマッピングされたマッピング情報を生成する。選択されたソースワードが前処理された場合、文章分析器２００は、選択されたソースワードの位置情報と前処理結果を互いにマッピングする。例えば、文章分析器２００は「ソク・ミヨン」の前処理結果である「Ｓｅｏｋ  ＭｉＹｅｏｎ」と「ソク・ミヨン」の位置情報３を互いにマッピングし、「１０００万」の前処理結果である「１０ｍｉｌｌｉｏｎ」を「１０００万」の位置情報１４とマッピングする。また、文章分析器２００は、「Ｌｅｅ」及び「Ｊｉｈｙｕｎ」の前処理結果である「Ｌｅｅ  Ｊｉｈｙｕｎ」を「Ｌｅｅ」の位置情報６と「Ｊｉｈｙｕｎ」の位置情報７をマッピングする。
【００５７】
下記の表３は、第１ソース文章に対するコピーリストの一例であり、下記の表４は、第２ソース文章に対するコピーリストの一例を示す。
【００５８】
【表３】
2018120584.tif 000005
後述するが、補正器（図示せず）は、文章分析器２００が生成したコピーリストを用いることができる。
【００５９】
図３〜図５は、一実施形態に係る翻訳機の動作を説明するための図である。
【００６０】
翻訳機は、ソース文章を符号化するエンコーダ３１０と符号化の結果をターゲット言語に復号化するデコーダ３３０を含むＮＭＴ（Ｎｅｕｒａｌ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）モデルであってもよい。ここで、エンコーダ３１０及びデコーダ３３０は、ニューラルネットワーク（例えば、再帰的ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＲＮＮ））に基づく。
【００６１】
また、ＮＭＴモデルの翻訳機には、ソースワードとソースワードに対応するターゲットワードを整列し得る寄与度機構（メカニズム）（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）が適用される。図３に示す例のように、寄与度機構（メカニズム）が適用された翻訳機は、エンコーダ３１０及びデコーダ３３０とターゲットワードを決定するために用いられる特徴値を算出する中間ネットワーク３２０を含む。以下、図４及び５を参照しながら寄与度機構（メカニズム）が適用された翻訳機の動作について説明する。
【００６２】
図４を参照すると、翻訳機は、ソース文章のソースワードｘ１、ｘ２、...、ｘｎそれぞれを符号化する。ｘ１、ｘ２、...、ｘｎで下付き文字１、２、...、ｎはソースワードの位置情報を示す。ソースワードの符号化の結果、ベクトルｈ１、ｈ２、...、ｈｎが生成される。ベクトルｈ１、ｈ２、...、ｈｎそれぞれは実数ベクトルである。
【００６３】
ソースワードが符号化されれば、翻訳機は復号化によりターゲットワードを順次決定する。図４に示された例の場合、ターゲットワードｙｔが決定される順であると仮定する。言い換えれば、現在の復号化時点がｔであると仮定する。
【００６４】
翻訳機は、特徴値ａｔ，１、ａｔ，２、...、ａｔ，ｎを算出する。一実施形態において、翻訳機は、以前の復号化時点のターゲットワードｙｔ−１に対するＲＮＮ隠れ状態情報ｓｔ−１とベクトルｈ１、ｈ２、...、ｈｎに基づいて特徴値ａｔ，１、ａｔ，２、...、ａｔ，ｎを算出する。例えば、翻訳機はｓｔ−１とｈ１に基づいてａｔ，１を算出し、ａｔ，１の算出方法と同様に、残りの特徴値ａｔ，２、...、ａｔ，ｎを算出する。
【００６５】
特徴値は、ベクトル（又は、ソースワード）がターゲットワードｙｔを決定するために寄与する程度を示す。例えば、ａｔ，１は、ｈ１（又は、位置情報１に該当するソースワード）がターゲットワードｙｔを決定するために寄与する程度を示し、ａｔ，ｎは、ｈｎ（又は、位置情報ｎに該当するソースワード）がターゲットワードｙｔを決定するために寄与する程度を示す。
【００６６】
特徴値は、寄与度（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）値のように相違する言い方で表現されてもよい。
【００６７】
翻訳機は、特徴値とベクトルを用いてコンテキストベクトルｃｔを算出する。例えば、翻訳機はｃｔ＝ａｔ，１×ｈ１＋ａｔ，２×ｈ２＋...＋ａｔ，ｎ×ｈｎに算出する。
【００６８】
翻訳機は、コンテキストベクトルｃｔ、以前の復号化時点のターゲットワードｙｔ−１に対するＲＮＮ隠れ状態情報ｓｔ−１、及び以前の復号化時点のターゲットワードｙｔ−１に基づいて現在の復号化時点のＲＮＮ隠れ状態情報ｓｔを決定する。翻訳機は、現在の復号化時点のＲＮＮ隠れ状態情報ｓｔに基づいて復号化を行ってターゲットワードｙｔを決定し得る。
【００６９】
図５に示された例において、第１ソース文章５１０が翻訳機に入力されると仮定する。翻訳機は、第１ソース文章５１０のソースワードそれぞれを符号化してベクトルｈ１、ｈ２、...、ｈ１９を生成する。
【００７０】
４個のターゲットワード「Ａｆｔｅｒ」、「ｔｈａｔ」、「カンマ（、）」、及び「ｔｈｅ」が決定されたとき、翻訳機は、５番目のターゲットワードを決定する順である。したがって、現在の復号化時点ｔ＝５であり、翻訳機は、特徴値ａ５，１、ａ５，２、...、ａ５，１９を算出する。翻訳機はベクトルｈ１、ｈ２、...、ｈ１９と特徴値ａ５，１、ａ５，２、...、ａ５，１９を用いてコンテキストベクトルｃ５を算出する。翻訳機は、コンテキストベクトルｃ５、以前のターゲットワード「ｔｈｅ」に対するＲＮＮ隠れ状態情報、及び以前のターゲットワード「ｔｈｅ」に基づいて現在の復号化時点のＲＮＮ隠れ状態情報を決定する。翻訳機は、現在の復号化時点のＲＮＮ隠れ状態情報に基づいて復号化を行ってターゲットワード「ｆｉｇｕｒｅ」を決定する。ここで、ターゲットワード「ｆｉｇｕｒｅ」を決定するためにベクトルｈ３（相違する表現で言えば、ソースワード「数値は」）の寄与度が最大である。言い換えれば、ａ５，１、ａ５，２、...、ａ５，１９のうちａ５，３が最大特徴値に該当する。
【００７１】
翻訳機は、その後、復号化時点ごとにターゲットワードを決定し、ターゲットワードを含むターゲット文章を完成する。
【００７２】
図６〜図７は、一実施形態に係る補正器の動作の一例を説明するための図である。
【００７３】
図６を参照すると、現在の復号化時点ｔでターゲットワードｙｔが決定された時の補正器６００の動作が示されている。補正器６００は、ターゲットワードｙｔに対する最大特徴値を決定する（Ｓ６１０）。最大特徴値は、ターゲットワードｙｔに対する特徴値ａｔ，１、ａｔ，２、...、ａｔ，ｎのうち最大値を示す。補正器６００は、最大特徴値の位置情報がコピーリストに含まれているか否かを決定する（Ｓ６２０）。最大特徴値の位置情報は、最大特徴値の算出に利用されたベクトルと対応するソースワードの位置情報を示す。最大特徴値の位置情報がコピーリストに含まれば、補正器６００は、ターゲットワードｙｔを最大特徴値に関する位置情報とマッピングされたソースワードに代替する（Ｓ６３０）。最大特徴値の位置情報がコピーリストに含まれなければ、補正器６００はターゲットワードｙｔを保持する（Ｓ６４０）。相違する表現で言えば、最大特徴値の位置情報がコピーリストに含まれていなければ、補正器は、ターゲットワードｙｔを補正することができないことがある。
【００７４】
図７に示された例で、翻訳機が復号化時点５でターゲットワード「ｆｉｇｕｒｅ」を決定した仮定する（Ｓ７３０）。補正器は、ターゲットワード「ｆｉｇｕｒｅ」に対する特徴値ａ５，１、ａ５，２、...、ａ５，１９のうち最大値を決定する。ここで、ａ５，１、ａ５，２、...、ａ５，１９のうちａ５，３が最大値に該当する。最大値に対しては図５を参照して説明したため、詳しい説明を省略する。最大値が決定されれば、補正器はａ５，３の位置情報を確認する。例えば、ａ５，３の算出時ベクトルｈ３が利用されたため、補正器はベクトルｈ３に対応するソースワードの位置情報３をａ５，３の位置情報として確認し得る。補正器は、位置情報３がコピーリスト７２０に含まれているかを決定する。位置情報３は、コピーリスト７２０に含まれていないため、補正器はターゲットワード「ｆｉｇｕｒｅ」を保持する。
【００７５】
翻訳機が復号化時点６〜９で順次にターゲットワードを決定し、復号化時点１０でターゲットワード「４８６、８２０」を決定する（Ｓ７４０）。補正器は、ターゲットワード「４８６、８２０」に対する特徴値ａ１０，１、ａ１０，２、...、ａ１０，１９のうち最大値を決定する。ａ１０，１、ａ１０，２、...、ａ１０，１８のうちａ１０，８が最大値に該当するため、翻訳機はターゲットワード「４８６、８２０」を決定するために位置情報８に該当するソースワード「４、８６８、５２０」に最も集中した。補正器はａ１０、８の位置情報８がコピーリスト７２０に含まれているか否かを決定する。位置情報８は、コピーリスト７２０に含まれているため、補正器は、ターゲットワード「４８６、８２０」をコピーリスト内の位置情報８とマッピングされた「４、８６８、５２０」に代替し得る。
【００７６】
翻訳機は、その後、復号化時点でターゲットワードを決定し、補正器はその後、復号化時点ごとにターゲットワードを補正したり補正することができないことがある。
【００７７】
補正されたターゲットワードを含む補正されたターゲット文章７５０が示されている。補正されたターゲット文章７５０で補正器によってターゲットワード「４８６、８２０」が補正されたターゲットワード「４、８６８、５２０」に代替され、ターゲット文章７５０の翻訳エラーが減少して翻訳の正確度が増加できる。
【００７８】
図８〜図９は、一実施形態に係る補正器の動作の他の一例を説明するための図である。
【００７９】
図８を参照すると、ターゲット文章が完成された時の補正器８００の動作が示されている。補正器８００は、翻訳機からターゲット文章及びターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値を受信する。補正器は、ターゲットワードが予め決定したタイプに該当するか否かを決定する。補正器は、補正が必要な予め決定したタイプに該当する１つ以上のターゲットワードを選択する（Ｓ８１０）。補正器は、選択された１つ以上のターゲットワードに対する最大特徴値の位置情報がコピーリストに含まれているか否かを決定する（Ｓ８２０）。最大特徴値の位置情報がコピーリストに含まれば、補正器は選択されたターゲットワードを最大特徴値の位置情報とマッピングされたソースワードに代替する（Ｓ８３０）。最大特徴値の位置情報がコピーリストに含まれていなければ、補正器は選択されたターゲットワードを保持する（Ｓ８４０）。
【００８０】
図９に示された例において、翻訳機９２０がソース文章９１０に対応するターゲット文章９３０を完成すると、補正器はターゲット文章９３０と「Ｓｕｋｍｙｕｎ」に対する最大特徴値ａ１，１など、ターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値を翻訳機から受信する。最大特徴値に対して上述したように、位置情報１に該当するソースワード「ソク・ミヨンは」が「Ｓｕｋｍｙｕｎ」を決定するために最も大きい寄与をしたため、「Ｓｕｋｍｙｕｎ」に対する最大特徴値はａ１，１に該当する。
【００８１】
補正器は、ターゲット文章９３０で予め決定したタイプ（例えば、固有名詞、数字、及び文字を含むワード、予め登録されていないワード、又は、数字など）に該当するターゲットワードを選択する。補正器は、ターゲット文章９３０から予め登録されていないワード又は固有名詞に該当する「Ｓｕｋｍｙｕｎ」と数字に該当する「１００」及び「ｍｉｌｌｉｏｎ」を選択する。
【００８２】
補正器は、「Ｓｕｋｍｙｕｎ」に対する最大特徴値ａ１，１、「１００」に対する最大特徴値ａ８，８、及び「ｍｉｌｌｉｏｎ」に対する最大特徴値ａ９，８それぞれの位置情報を確認する。ここで、補正器はａ１，１の位置情報を１に確認され、ａ８，８及びａ９，８それぞれの位置情報を８に確認される。
【００８３】
補正器は、位置情報１がコピーリスト９４０に含まれているかを決定する。位置情報１は、コピーリスト９４０に含まれており、補正器は「Ｓｕｋｍｙｕｎ」を位置情報１とマッピングされた「Ｓｅｏｋ  ＭｉＹｅｏｎ」に代替し得る。
【００８４】
選択されたターゲットワード「１００」及び「ｍｉｌｌｉｏｎ」それぞれに対する最大特徴値の位置情報は互いに同一であってもよい。図９に示した例のように、ａ８、８及びａ９、８それぞれの位置情報は８として同一である。この場合、補正器は、当該の位置情報がコピーリスト９４０に含まれば、選択されたターゲットワードを当該位置情報とマッピングされたソースワードに代替し得る。図９に示された例の場合、位置情報８はコピーリスト９４０に含まれており、補正器は、選択されたターゲットワードを順に結合した「１００ｍｉｌｌｉｏｎ」を位置情報８とマッピングされた「１０ｍｉｌｌｉｏｎ」に代替し得る。
【００８５】
補正されたターゲット文章９５０が示されている。ソース文章９１０内の固有名詞が未知の（ｕｎｋｎｏｗｎ）ワードとして処理された場合、又は正確に翻訳され難い場合、補正されたターゲット文章９５０は、ソース文章９１０内の固有名詞（又は、前処理された固有名詞）をそのまま含んでもい。例えば、固有名詞「ソク・ミヨン」が未知の（ｕｎｋｎｏｗｎ）ワードではない「Ｓｕｋｍｙｕｎ」として翻訳された場合、補正されたターゲット文章９５０で前処理された固有名詞「Ｓｅｏｋ  Ｍｉ  Ｙｅｏｎ」が「Ｓｕｋｍｙｕｎ」に代替される。そのため、翻訳正確度が高まり、翻訳エラーが減少し得る。
【００８６】
＜サブワード単位のソース文章に対する翻訳：サブワードレベルの機械翻訳＞
翻訳システムは、図１ないし図９を参照して説明したように、ワード単位のソース文章を翻訳する。他の実施形態によれば、翻訳システム１００は、サブワード単位のソース文章を翻訳する。以下、図１０を参照しながらこれに対する一例を説明する。
【００８７】
図１０は、一実施形態に係る翻訳システムの動作の他の一例を説明するための図である。
【００８８】
一実施形態に係る翻訳システムは、ワード単位で構成されたオリジナル（ｏｒｉｇｉｎａｌ）ソース文章をサブワード単位のソース文章に変換する。例えば、翻訳システムは、オリジナルソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」をサブソースワード「Ｈ＠＠」「ｕ＠＠」「ｔｔ＠＠」、及び「ｏｎ」に分割する。そのため、オリジナルソース文章
【００８９】
2018120584.tif 000006
は、ソース文章１０１０
【００９０】
2018120584.tif 000007
に変換される。
【００９１】
サブソースワード「Ｈ＠＠」、「ｕ＠＠」、及び「ｔｔ＠＠」はサブワードであることを示すタグ（ｔａｇ）「＠＠」を含んでもよく、サブソースワード「ｏｎ」はタグを含まなくてもよい。サブソースワード「ｏｎ」は、オリジナルソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」の最後のサブソースワードであるためタグを含まなくてもよい。
【００９２】
文章分析器１０２０は、前処理によってサブワード単位のソース文章１０１０をワード単位の文章に変換する。相違する表現で言えば、文章分析器１０２０は、前処理によってサブソースワードを結合して単一ソースワードを生成する。例えば、文章分析器１０２０は、サブソースワード「Ｈ＠＠」、「ｕ＠＠」、「ｔｔ＠＠」、及び「ｏｎ」を結合して単一ソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」を生成する。
【００９３】
文章分析器１０２０は、単一ソースワードが予め決定したタイプに該当するかを決定する。文章分析器１０２０は、単一ソースワードが予め決定したタイプに該当すると、サブソースワードそれぞれの位置情報を単一ソースワードとマッピングする。例えば、文章分析器２００は、「Ｈ＠＠」の位置情報２、「ｕ＠＠」の位置情報３、「ｔｔ＠＠」の位置情報４、及び「ｏｎ」の位置情報５を「Ｈｕｔｔｏｎ」とマッピングする。文章分析器１０２０は、サブソースワードそれぞれの位置情報と単一ソースワードが互いにマッピングされたコピーリストを生成する。下記の表５は、ソース文章１０１０に対するコピーリストの一例を示す。
【００９４】
【表４】
2018120584.tif 000008
翻訳機は、サブソースワードを含むソース文章１０１０を符号化する。例えば、翻訳機は、サブワードレベルのＮＭＴモデルであり得る。
【００９５】
翻訳機は、最初のターゲットワード「Ｄｅａｒ」が決定された後、２番目のターゲットワードを決定するために特徴値ａ２，１、ａ２，２、...、ａ２，ｎを算出する。サブソースワード「Ｈ＠＠」はタグを含むため、２番目のターゲットワードはタグを含む。言い換えれば、２番目のターゲットワードは、サブワード単位であるサブターゲットワードに当該する。２番目のターゲットワード、すなわち、最初に決定されたサブターゲットワードｓｕｂ１が「Ｈ＠＠」であると仮定する。このような方式で、翻訳機は、サブターゲットワードｓｕｂ２ないしｓｕｂ４を順次決定する。ｓｕｂ２を「ｕ＠＠」とし、ｓｕｂ３を「ｔｃｈ＠＠」とし、ｓｕｂ４を「ｅｔ」とする。
【００９６】
ここで、「Ｈ＠＠」に対する特徴値ａ２，１、ａ２，２、...、ａ２，ｎのうちａ２，２が最大特徴値に当該し、サブターゲットワード「ｕ＠＠」に対する特徴値ａ３，１、ａ３，２、．．．、ａ３，ｎのうちａ３，３が最大特徴値に該当する。また、サブターゲットワード「ｔｃｈ＠＠」に対する特徴値ａ４，１、ａ４，２、...、ａ４，ｎのうちａ４，４が最大特徴値に当該し、サブターゲットワード「ｅｔ」に対する特徴値ａ５，１、ａ５，２、...、ａ５，ｎのうちａ５，５が最大特徴値に該当する。特徴値のいずれかが最大特徴値に該当するかについては上記で説明したため、詳しい説明を省略する。
【００９７】
翻訳機は、決定されたサブターゲットワードを介してターゲットワードを決定する。図１０に示された例の場合、復号化が正確ではないためサブターゲットワード「Ｈ＠＠」、「ｕ＠＠」、「ｔｃｈ＠＠」、及び「ｅｔ」が決定される。そのため、オリジナルソースワードと一致しないターゲットワードが存在することがある。
【００９８】
補正器１０３０は、サブターゲットワードを介してターゲットワードが決定されたとき動作したりターゲット文章が完成されたときに動作する。まず、サブターゲットワードを介してターゲットワードが決定されたときの補正器１０３０の動作について説明する。
【００９９】
一実施形態において、補正器１０３０は、ターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」が決定されれば、サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値に関連する位置情報がコピーリストにあるか否かに基づいて、ターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を補正する。言い換えれば、ターゲット文章が完成される前に、補正器は、ターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」が決定された後直ちにターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を補正する。図１０に示されたコピーリストを参照すると、ａ２、２の位置情報２、ａ３，３の位置情報３、ａ４，４の位置情報４、及びａ５，５の位置情報５はコピーリストに含まれている。この場合、補正器はターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を「Ｈｕｔｔｏｎ」に代替し得る。
【０１００】
実現により、補正器１０３０は、サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値から代表値を決定する。例えば、補正器１０３０は、サブターゲットワードそれぞれに対する最大特徴値からいずれか１つを選択する。補正器１０３０は、代表値の位置情報がコピーリストに含まれているかを決定する。補正器１０３０は、代表値の位置情報がコピーリストに含まれば、ターゲットワードを代表値の位置情報にマッピングされたソースワードに代替し得る。図１０に示された例において、補正器１０３０は、ａ２，２、ａ３，３、ａ４，４、及びａ５，５のうち代表値を決定する。一例として、補正器１０３０はａ２，２、ａ３，３、ａ４，４、及びａ５，５のうち最も大きい値又は平均に最も近い値を代表値として決定する。補正器１０３０はａ２，２を代表値として決定すると仮定する。補正器１０３０は、ａ２，２の位置情報２がコピーリストに含まれているかを決定する。位置情報２がコピーリストに含まれているため、補正器１０３０は、ターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を位置情報２とマッピングされたソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」に代替し得る。
【０１０１】
オリジナルソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」がターゲット文章に含まれるため翻訳エラーが減少し得る。
【０１０２】
ここまでサブターゲットワードを介してターゲットワードが決定されたときの補正器１０３０の動作について説明した。以下、ターゲット文章が完成されたときの補正器１０３０は下記のように動作する。一例として、補正器１０３０は、ターゲット文章「Ｄｅａｒ  Ｈ＠＠ｕ＠＠ｔｃｈ＠＠ｅｔ、ｙｏｕｒ  ｏｒｄｅｒ．．．」に対して動作し、サブワード基盤のターゲット文章をワード基盤の文章に変換する。例えば、補正器１０３０は「Ｈ＠＠」、「ｕ＠＠」、「ｔｃ＠＠」、及び「ｅｔ」を介して「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を決定し、「Ｄｅａｒ  Ｈ＠＠ｕ＠＠ｔｃｈ＠＠ｅｔ、ｙｏｕｒ  ｏｒｄｅｒ．．．」を「Ｄｅａｒ  Ｈｕｔｃｈｅｔ、ｙｏｕｒ  ｏｒｄｅｒ．．．」に変換する。
【０１０３】
補正器１０３０は、変換されたターゲット文章から予め決定したタイプに該当するターゲットワードを選択する。例えば、補正器１０３０は、変換されたターゲット文章から予め登録されていないワード（又は、固有名詞）に該当する「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を選択する。補正器１０３０の以後動作に対する説明は、サブターゲットワードを介してターゲットワードが決定された時の補正器１０３０の動作に対する説明が適用され得るため、詳細な説明は省略する。
【０１０４】
＜文字単位のソース文章に対する翻訳：文字レベルの機械翻訳＞
更なる実施形態によれば、翻訳システムは、文字単位のソース文章を翻訳する。翻訳システムは、文字単位ソース文章内の文字それぞれを図１０を参照して説明したサブワードを処理する方法と類似の方法で処理して文字単位ソース文章の翻訳を完成する。これに対する一例を説明する。
【０１０５】
翻訳システムはオリジナルソース文章
【０１０６】
2018120584.tif 000009
が入力されれば、オリジナルソース文章の単語間の間隔（ｗｏｒｄ  ｓｐａｃｉｎｇ）位置にタグ＠を入力し、オリジナルソース文章を文字単位ソース文章の
【０１０７】
2018120584.tif 000010
に変換する。ここで、翻訳システムは＠を１つの文字と見なす。また、当該文字単位ソース文章で「＿」は文字と文字を区分するための表示である。
【０１０８】
文章分析器は文字単位ソース文章
【０１０９】
2018120584.tif 000011
の文字「Ｈ」の位置情報６から文字「ｎ」の位置情報１１をオリジナルソース文章のソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」とマッピングして下記の表６のコピーリストを生成する。文字それぞれの位置情報とソースワードのマッピングには、サブソースワードそれぞれの位置情報とソースワードのマッピングに対する説明が適用し得るため、詳細な説明は省略する。
【０１１０】
【表５】
2018120584.tif 000012
翻訳機は、文字単位ソース文章を符号化し、符号化の結果に基づいて復号化を行う。翻訳機は、例えば、文字レベルＮＭＴモデルであり得る。翻訳機は、復号化するごとにターゲット文字を決定する。翻訳機は、図３〜図５を参照して説明した翻訳機がターゲットワードを決定する方法、又は図１０を参照して説明した翻訳機がサブターゲットワードを決定する方法と類似の方法でターゲット文字を決定することができるため、詳しい説明を省略する。
【０１１１】
翻訳機が復号化を行ってターゲット文字「Ｈ＿ｕ＿ｔ＿ｃ＿ｈ＿ｅ＿ｔ」を決定した場合、決定された文字に基づいてターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を決定する。ここで、補正器は、ターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を表６のコピーリストにあるソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」に代替し得る。言い換えれば、補正器は、翻訳が完了する前にターゲットワード「Ｈｕｔｃｈｅｔ」をソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」に代替し得る。又は、補正器は、文字単位のターゲット文章における翻訳が完了して当該ターゲット文章がワード単位のターゲット文章に変換されたとき、ワード単位のターゲット文章を補正する。より具体的に、翻訳機は、文字単位のターゲット文章が「Ｄ＿ｅ＿ａ＿ｒ＿＠＿Ｈ＿ｕ＿ｔ＿ｃ＿ｈ＿ｅ＿ｔ＿、＠＿ｙ＿ｏ＿ｕ＿ｒ＿＠＿ｏ＿ｒ＿ｄ＿ｅ＿ｒ．．．」であれば、これをワード単位のターゲット文章「Ｄｅａｒ  Ｈｕｔｃｈｅｔ、ｙｏｕｒ  ｏｒｄｅｒ．．．」に変換する。ここで、補正器は、変換されたターゲット文章内の「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を表６のコピーリストにあるソースワード「Ｈｕｔｔｏｎ」に代替する。
【０１１２】
補正器が「Ｈｕｔｃｈｅｔ」を「Ｈｕｔｔｏｎ」にどのように代替したかについては、図６〜図１０を参照して説明した補正器の動作が適用し得るため、詳しい説明を省略する。
【０１１３】
図１１は、一実施形態に係る翻訳補正装置を説明するためのブロック図である。図１１を参照すると、一実施形態に係る翻訳補正装置１１００は、コントローラ１１１０及びメモリ１１２０を含む。
【０１１４】
メモリ１１２０は、コントローラ１１００によって実行可能な少なくとも１つの命令語を含む。
【０１１５】
少なくとも１つの命令語がコントローラ１１１０で実行されれば、コントローラ１１１０は、ソース文章からソースワードを選択する。また、コントローラ１１１０は、選択されたソースワードと選択されたソースワードの位置情報が互いにマッピングされたマッピング情報を生成する。また、コントローラ１１１０は、ターゲットワードに対する特徴値のうち少なくとも１つに関する位置情報及びマッピング情報に基づいてターゲットワードを補正する。
【０１１６】
図１〜図１０を参照して記述された事項は、図１１を参照して記述された事項に適用し得るため、詳細な説明は省略する。
【０１１７】
図１２は、一実施形態に係る翻訳補正方法の一例を説明するためのフローチャートである。図１２を参照して説明される翻訳補正方法は翻訳補正装置又は翻訳システムによって実行される。図１２を参照すると、翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、ソース文章からソースワードを選択する（Ｓ１２１０）。
【０１１８】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、選択されたソースワードと選択されたソースワードの位置情報が互いにマッピングされたマッピング情報を生成する（Ｓ１２２０）。
【０１１９】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、ターゲットワードに対する特徴値のうち少なくとも１つに関する位置情報及びマッピング情報に基づいてターゲットワードを補正する（Ｓ１２３０）。
【０１２０】
図１〜図１１を参照して記述された事項は、図１２を参照して記述された事項に適用し得るため、詳細な説明は省略する。
【０１２１】
図１３は、一実施形態に係る翻訳補正方法の他の一例を説明するためのフローチャートである。図１３を参照して説明される翻訳補正方法は、翻訳補正装置又は翻訳システムによって実行される。
【０１２２】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、ソース文章からソースワードを選択する（Ｓ１３１０）。
【０１２３】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、選択されたソースワードと選択されたソースワードの位置情報が互いにマッピングされたマッピング情報を生成する（Ｓ１３２０）。
【０１２４】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、翻訳機を用いてターゲットワードを決定する（Ｓ１３３０）。
【０１２５】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、ターゲットワードに対する特徴値のうち少なくとも１つに関する位置情報がマッピング情報に含まれているか否かに基づいてターゲットワードを補正する（Ｓ１３４０）。
【０１２６】
図１〜図１２を参照して記述された事項は、図１３を参照して記述された事項に適用し得るため、詳細な説明は省略する。
【０１２７】
図１４は、一実施形態に係る翻訳補正方法の更なる一例を説明するためのフローチャートである。図１４を参照して説明される翻訳補正方法は、翻訳補正装置又は翻訳システムによって実行される。
【０１２８】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、ソース文章からソースワードを選択する（Ｓ１４１０）。
【０１２９】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、選択されたソースワードと選択されたソースワードの位置情報が互いにマッピングされたマッピング情報を生成する（Ｓ１４２０）。
【０１３０】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、翻訳機を用いてターゲット文章を完成する（Ｓ１４３０）。
【０１３１】
翻訳補正装置（又は翻訳システム）は、ターゲット文章から選択されたターゲットワードに対する特徴値のうち少なくとも１つに関する位置情報がマッピング情報に含まれているか否かに基づいて、選択されたターゲットワードを補正する（Ｓ１４４０）。
【０１３２】
図１〜図１１を参照して記述された事項は図１４を参照して記述された事項に適用し得るため、詳細な説明は省略する。
【０１３３】
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
【０１３４】
上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技の術分野で通常の知識を有する者であれば、前記に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順に実行されたり、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組合わせられたり、他の構成要素又は均等物によって置き換えたり置換されても適切な結果を達成することができる。
【０１３５】
したがって、他の具現、他の実施形態、及び請求範囲と均等なものも後述する請求範囲の範囲に属する。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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