(57)【要約】【課題】  機械翻訳方法及び装置を提供する。【解決手段】  開示された機械翻訳方法は、第１モデルを用いてソース文章を翻訳し、第２モデルを用いてソース文章の翻訳結果がソース文章に翻訳される逆翻訳確率を決定し、第１モデルでソース文章から抽出されるコンテキスト情報に逆翻訳確率を反映し、逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び第１モデルを用いてソース文章を再翻訳するステップを含む。【選択図】      図１
2019096303.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１モデルを用いてソース文章を翻訳するステップと、
第２モデルを用いて前記ソース文章の翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を決定するステップと、
前記第１モデルで前記ソース文章から抽出されるコンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップと、
前記逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳するステップと、
を含む機械翻訳方法。
【請求項２】
前記逆翻訳確率は、前記ソース文章に含まれた単語ごとに決定される、請求項１に記載の機械翻訳方法。
【請求項３】
前記コンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップは、前記ソース文章に含まれた単語のうち、逆翻訳確率の低い単語であるほど大きい加重値で前記コンテキスト情報に反映させる、請求項１又は２に記載の機械翻訳方法。
【請求項４】
前記コンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップは、前記ソース文章に含まれた単語それぞれを該当単語の逆翻訳確率及び前記第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報に基づいて決定された加重値で前記コンテキスト情報に反映させる、請求項１又は２に記載の機械翻訳方法。
【請求項５】
前記コンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップは、前記ソース文章に含まれた単語のうち、逆翻訳確率の低い単語であるほど該当単語の翻訳に用いられるコンテキスト情報に該当単語を大きい加重値で反映させる、請求項４に記載の機械翻訳方法。
【請求項６】
前記ソース文章の最後の翻訳結果が修正される必要があるか否かを判断するステップと、
前記最後の翻訳結果が修正される必要があると判断される場合、前記最後の翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映し、前記逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳するステップと、
をさらに含む、請求項１ないし５のうち何れか一項に記載の機械翻訳方法。
【請求項７】
前記最後の翻訳結果が修正される必要があるか否かを判断するステップは、前記最後の翻訳結果と以前の翻訳結果との間の差に基づいて前記最後の翻訳結果が修正される必要があるか否かを判断する、請求項６に記載の機械翻訳方法。
【請求項８】
前記コンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップは、
前記逆翻訳確率を前記ソース文章の単語ごとにユーザに提供するステップと、
前記ソース文章に含まれた単語のうち、少なくとも１つの単語に対する加重値を変更する操作を前記ユーザから入力されるステップと、
前記ユーザの操作に応答して、前記少なくとも１つの単語を前記変更された加重値で前記コンテキスト情報に反映させるステップと、
を含む、請求項１又は２に記載の機械翻訳方法。
【請求項９】
前記翻訳結果は、前記ソース文章から翻訳された複数のターゲット文章を含み、
前記逆翻訳確率を決定するステップは、前記複数のターゲット文章が前記ソース文章に翻訳される確率の平均を前記逆翻訳確率として決定する、請求項１ないし８のうち何れか一項に記載の機械翻訳方法。
【請求項１０】
前記第１モデル及び前記第２モデルは、前記翻訳結果の翻訳回数が少ないほど期待補償が最大化されるよう学習される、請求項１ないし９のうち何れか一項に記載の機械翻訳方法。
【請求項１１】
前記第１モデル及び前記第２モデルは、前記ソース文章の翻訳回数が少なく、前記翻訳結果がターゲット言語でナチュラルな表現に該当するほど期待補償が最大化されるよう学習される、請求項１ないし９のうち何れか一項に記載の機械翻訳方法。
【請求項１２】
前記第１モデルは、ソース言語に表現された前記ソース文章からターゲット言語に表現された翻訳結果を生成し、
前記第２モデルは、前記ターゲット言語に表現された翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を生成する、請求項１ないし９のうち何れか一項に記載の機械翻訳方法。
【請求項１３】
請求項１ないし１２のいずれか一項に記載の機械翻訳方法を機械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１４】
プロセッサと、
前記プロセッサ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、
を含む機械翻訳装置であって、
前記少なくとも１つの命令語が前記プロセッサで実行されると、前記プロセッサは第１モデルを用いてソース文章を翻訳し、第２モデルを用いて前記ソース文章の翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を決定し、前記第１モデルで前記ソース文章から抽出されるコンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させ、前記逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳する、機械翻訳装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記ソース文章に含まれた単語ごとに前記逆翻訳確率を決定する、請求項１４に記載の機械翻訳装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記ソース文章に含まれた単語のうち逆翻訳確率の低い単語であるほど大きい加重値で前記コンテキスト情報に反映させる、請求項１４又は１５に記載の機械翻訳装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記ソース文章に含まれた単語それぞれを該当単語の逆翻訳確率及び前記第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報に基づいて決定された加重値で前記コンテキスト情報に反映させる、請求項１４又は１５に記載の機械翻訳装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記ソース文章に含まれた単語のうち逆翻訳確率の低い単語であるほど、該当単語の翻訳に用いられるコンテキスト情報に該当単語を大きい加重値で反映させる、請求項１７に記載の機械翻訳装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、
前記ソース文章の最後の翻訳結果が修正される必要があるか否かを判断し、
前記最後の翻訳結果が修正される必要があると判断される場合、前記最後の翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映し、前記逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳する、請求項１４ないし１８のうち何れか一項に記載の機械翻訳装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記逆翻訳確率を前記ソース文章の単語ごとにユーザに提供し、前記ソース文章に含まれた単語のうち少なくとも１つの単語に対する加重値を変更する操作を前記ユーザから入力され、前記ユーザの操作に基づいて前記少なくとも１つの単語を前記変更された加重値で前記コンテキスト情報に反映させる、請求項１４又は１５に記載の機械翻訳装置。
【請求項２１】
ターゲット文章を取得するために、ソース文章に含まれた単語のコンテキスト情報に基づいて前記ソース文章を第１モデルを用いて翻訳するステップと、
第２モデルを用いて前記ターゲット文章が前記ソース文章に逆翻訳される逆翻訳確率を決定するステップと、
修正されたコンテキストを取得するため、前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップと、
アップデートされたターゲット文章を取得するため、前記修正されたコンテキスト情報に基づいて前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳するステップと、
を含む、機械翻訳方法。
【請求項２２】
前記逆翻訳確率を決定するステップは、前記ソース文章の単語ごとに前記ターゲット文章内の対応単語が前記ソース文章の単語に逆翻訳される確率を決定するステップを含み、
前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップは、前記修正されたコンテキスト情報を取得するために、前記ソース文章の単語ごとに決定された前記逆翻訳確率の逆数を前記コンテキスト情報に反映させるステップを含む、請求項２１に記載の機械翻訳方法。
【請求項２３】
前記逆翻訳確率を決定するステップは、前記ソース文章の単語ごとに前記ターゲット文章内の対応単語が前記ソース文章の単語に逆翻訳される確率を決定するステップを含み、
前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップは、前記修正されたコンテキスト情報を取得するために、前記ソース文章の単語ごとに決定された前記逆翻訳確率及び前記ターゲット文章の対応単語の位置情報を前記ソース文章の単語ごとに前記コンテキスト情報に反映させるステップを含む、請求項２１に記載の機械翻訳方法。
【請求項２４】
前記ソース文章を翻訳するステップは、第１ターゲット文章及び前記第１ターゲット文章と異なる第２ターゲット文章を取得するために、前記コンテキスト情報に基づいて前記ソース文章を前記第１モデルを用いて翻訳するステップを含み、
前記逆翻訳確率を決定するステップは、
前記第２モデルを用いて前記第１ターゲット文章が前記ソース文章に逆翻訳される第１逆翻訳確率を決定するステップと、
前記第２モデルを用いて前記第２ターゲット文章が前記ソース文章に逆翻訳される第２逆翻訳確率を決定するステップと、
を含み、
前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップは、前記修正されたコンテキスト情報を取得するため、前記第１逆翻訳確率及び前記第２逆翻訳確率の平均値を前記コンテキスト情報に反映させるステップを含む、請求項２１に記載の機械翻訳方法。
【請求項２５】
前記アップデートされたターゲット文章と前記ソース文章との間の差が前記アップデートされた文章が前記ソース文章の十分かつ正確な翻訳であることを示す予め決定された条件を満足するかを決定するステップと、
前記差が前記予め決定された条件を満足しない場合、前記差が前記予め決定された条件を満足するまで前記逆翻訳確率を決定するステップ、前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップ、前記ソース文章を再翻訳するステップ、及び前記差が前記予め決定された条件を満足するかを決定するステップを繰り返すステップと、
前記差が前記予め決定された条件を満足する場合、前記アップデートされたターゲット文章を前記ソース文章の最終の翻訳結果として出力するステップと、
をさらに含む、請求項２１ないし２４のうち何れか一項に記載の機械翻訳方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は機械翻訳方法及び装置等に関する。
【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る場合、ユーザは機械翻訳の結果を理解することが難しくなる。そのため、他の言語の文章を正確に翻訳することが求められる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、機械翻訳方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一実施形態に係る機械翻訳方法は、第１モデルを用いてソース文章を翻訳するステップと、第２モデルを用いて前記ソース文章の翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を決定するステップと、前記第１モデルで前記ソース文章から抽出されるコンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップと、前記逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳するステップとを含む。
【０００５】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、逆翻訳確率は、前記ソース文章に含まれた単語ごとに決定され得る。
【０００６】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記コンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップは、前記ソース文章に含まれた単語のうち、逆翻訳確率の低い単語であるほど大きい加重値で前記コンテキスト情報に反映し得る。
【０００７】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記コンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップは、前記ソース文章に含まれた単語それぞれを該当単語の逆翻訳確率及び前記第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報に基づいて決定された加重値で前記コンテキスト情報に反映し得る。
【０００８】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記コンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映させるステップは、前記ソース文章に含まれた単語のうち、逆翻訳確率の低い単語であるほど該当単語の翻訳に用いられるコンテキスト情報に該当単語を大きい加重値で反映し得る。
【０００９】
一実施形態に係る機械翻訳方法は、前記ソース文章の最後の翻訳結果が修正される必要があるか否かを判断するステップと、前記最後の翻訳結果が修正される必要があると判断される場合、前記最後の翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映し、前記逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳するステップとをさらに含み得る。
【００１０】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記最後の翻訳結果が修正される必要があるか否かを判断するステップは、前記最後の翻訳結果と以前の翻訳結果との間の差に基づいて前記最後の翻訳結果が修正される必要があるか否かを判断し得る。
【００１１】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記コンテキスト情報を調整するステップは、前記逆翻訳確率を前記ソース文章の単語ごとにユーザに提供するステップと、前記ソース文章に含まれた単語のうち、少なくとも１つの単語に対する加重値を変更する操作を前記ユーザから入力されるステップと、前記ユーザの操作に応答して、前記少なくとも１つの単語を前記変更された加重値で前記コンテキスト情報に反映させるステップとを含み得る。
【００１２】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記翻訳結果は、前記ソース文章から翻訳された複数のターゲット文章を含み、前記逆翻訳確率を決定するステップは、前記複数のターゲット文章が前記ソース文章に翻訳される確率の平均を前記逆翻訳確率として決定し得る。
【００１３】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記第１モデル及び前記第２モデルは、前記翻訳結果の翻訳回数が少ないほど期待補償が最大化されるよう学習され得る。
【００１４】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記第１モデル及び前記第２モデルは、前記ソース文章の翻訳回数が少なく、前記翻訳結果がターゲット言語でナチュラルな表現に該当するほど期待補償が最大化されるよう学習され得る。
【００１５】
一実施形態に係る機械翻訳方法において、前記第１モデルは、ソース言語に表現された前記ソース文章からターゲット言語に表現された翻訳結果を生成し、前記第２モデルは、前記ターゲット言語に表現された翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を生成し得る。
【００１６】
一実施形態に係る機械翻訳装置は、プロセッサと、前記プロセッサ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つの命令語が前記プロセッサで実行されれば、前記プロセッサは第１モデルを用いてソース文章を翻訳し、第２モデルを用いて前記ソース文章の翻訳結果が前記ソース文章に翻訳される逆翻訳確率を決定し、前記第１モデルで前記ソース文章から抽出されるコンテキスト情報に前記逆翻訳確率を反映し、前記逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳する。
【００１７】
一実施形態に係る機械翻訳方法は、ターゲット文章を取得するために、ソース文章に含まれた単語のコンテキスト情報に基づいて前記ソース文章を第１モデルを用いて翻訳するステップと、第２モデルを用いて前記ターゲット文章が前記ソース文章に逆翻訳される逆翻訳確率を決定するステップと、修正されたコンテキストを取得するため、前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップと、アップデートされたターゲット文章を取得するため、前記修正されたコンテキスト情報に基づいて前記第１モデルを用いて前記ソース文章を再翻訳するステップとを含む。
【００１８】
前記逆翻訳確率を決定するステップは、前記ソース文章の単語ごとに前記ターゲット文章内の対応単語が前記ソース文章の単語に逆翻訳される確率を決定するステップを含み、前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップは、前記修正されたコンテキスト情報を取得するために、前記ソース文章の単語ごとに決定された前記逆翻訳確率の逆数を前記コンテキスト情報に反映させるステップを含み得る。
【００１９】
前記逆翻訳確率を決定するステップは、前記ソース文章の単語ごとに前記ターゲット文章内の対応単語が前記ソース文章の単語に逆翻訳される確率を決定するステップを含み、前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップは、前記修正されたコンテキスト情報を取得するために、前記ソース文章の単語ごとに決定された前記逆翻訳確率及び前記ターゲット文章の対応単語の位置情報を前記ソース文章の単語ごとに前記コンテキスト情報に反映させるステップを含み得る。
【００２０】
前記ソース文章を翻訳するステップは、第１ターゲット文章及び前記第１ターゲット文章と異なる第２ターゲット文章を取得するために、前記コンテキスト情報に基づいて前記ソース文章を前記第１モデルを用いて翻訳するステップを含み、前記逆翻訳確率を決定するステップは、前記第２モデルを用いて前記第１ターゲット文章が前記ソース文章に逆翻訳される第１逆翻訳確率を決定するステップと、前記第２モデルを用いて前記第２ターゲット文章が前記ソース文章に逆翻訳される第２逆翻訳確率を決定するステップとを含み、前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップは、前記修正されたコンテキスト情報を取得するため、前記第１逆翻訳確率及び前記第２逆翻訳確率の平均値を前記コンテキスト情報に反映させるステップを含み得る。
【００２１】
前記機械翻訳方法は、前記アップデートされたターゲット文章と前記ソース文章との間の差が前記アップデートされた文章が前記ソース文章の十分かつ正確な翻訳であることを示す予め決定された条件を満足するかを決定するステップと、前記差が前記予め決定された条件を満足しない場合、前記差が前記予め決定された条件を満足するまで前記逆翻訳確率を決定するステップ、前記逆翻訳確率を前記コンテキスト情報に反映させるステップ、前記ソース文章を再翻訳するステップ、及び前記差が前記予め決定された条件を満足するかを決定するステップを繰り返すステップと、前記差が前記予め決定された条件を満足する場合、前記アップデートされたターゲット文章を前記ソース文章の最終の翻訳結果として出力するステップとをさらに含み得る。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によると、機械翻訳方法及び装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】一実施形態に係る機械翻訳装置の全体的な動作を説明するための図である。
【図２】一実施形態に係るＮＭＴモデルの動作を説明するための図である。
【図３】一実施形態により機械翻訳装置で用いられる第１モデル及び第２モデルを説明するための図である。
【図４】一実施形態により機械翻訳装置の動作の一例を説明するための図である。
【図５】一実施形態により機械翻訳装置の動作の一例を説明するための図である。
【図６】一実施形態により機械翻訳装置の動作の一例を説明するための図である。
【図７】一実施形態に係るユーザインターフェースを説明するための図である。
【図８】一実施形態により第１モデル及び第２モデルを学習させる過程を説明するための図である。
【図９】一実施形態に係る機械翻訳方法を示す図である。
【図１０】一実施形態に係る機械翻訳装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
実施形態に対する特定な構造的又は機能的な説明は単なる例示のための目的として開示されたものとして、様々な形態に変更されてもよい。したがって、実施形態は特定な開示形態に限定されるものではなく、本明細書の範囲は技術的な思想に含まれる変更、均等物ないし代替物を含む。
【００２５】
第１又は第２などの用語を複数の構成要素を説明するために用いることがあるが、このような用語は１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的としてのみ解釈されなければならない。例えば、第１構成要素は第２構成要素と命名することができ、同様に第２構成要素は第１構成要素にも命名することができる。
【００２６】
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。
【００２７】
異なるように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。
【００２８】
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。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。
【００２９】
図１は、一実施形態に係る機械翻訳装置の全体的な動作を説明するための図である。
【００３０】
一実施形態に係る機械翻訳装置は、ソース文章をターゲット文章に翻訳する装置である。ここで、機械翻訳装置は、ＮＭＴ（Ｎｅｕｒａｌ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）モデルを用いることができる。ＮＭＴモデルは、ソース文章を符号化し、復号化によってターゲット文章を生成する。ＮＭＴモデルの動作については図２を参照して後述する。
【００３１】
ステップＳ１１０において、機械翻訳装置は、正常ＮＭＴ復号化（ｎｏｒｍａｌ  ＮＭＴ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ）を介してターゲット文章を生成する。ここで、正常ＮＭＴ復号化は、翻訳過程で用いられる加重値やコンテキスト情報に他の要素が反映されていないＮＭＴモデルの復号化過程を示す。ステップＳ１１０で生成されたターゲット文章は、初期翻訳の結果である。
【００３２】
ステップＳ１２０において、機械翻訳装置は、生成されたターゲット文章が修正される必要があるか否かを判断する。ここで、機械翻訳装置は、以前に生成されたターゲット文章を考慮するが、ターゲット文章が初期翻訳の結果に該当して以前ターゲット文章が存在しない場合、ターゲット文章が修正される必要があると判断する。
【００３３】
ステップＳ１３０において、機械翻訳装置は、補償−認識ＮＭＴ復号化（ｒｅｗａｒｄ−ａｗａｒｅ  ＮＭＴ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ）を介してターゲット文章を再生成する。例えば、機械翻訳装置は、ターゲット文章がソース文章に翻訳される逆翻訳確率を決定し、ソース文章から抽出されたコンテキスト情報に逆翻訳確率を反映し、逆翻訳確率の反映されたコンテキスト情報を用いてソース文章からターゲット文章を再生成し得る。ここで、補償−認識ＮＭＴ復号化は、逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報を用いるＮＭＴモデルの復号化過程を示す。
【００３４】
機械翻訳装置は、ターゲット文章がソース文章に翻訳される逆翻訳確率を用いてソース文章を再翻訳することで、現在の生成されたターゲット文章に十分かつ正確に翻訳されていないソース文章の単語が次の翻訳においては適切に反映されるようにする。
【００３５】
ターゲット文章が再生成されれば、ステップＳ１２０で機械翻訳装置は、再生成されたターゲット文章が修正される必要があるか否かを判断する。例えば、機械翻訳装置は、再生成されたターゲット文章と以前ターゲット文章との間の差に基づいて再生成されたターゲット文章が修正される必要があるか否かを判断する。
【００３６】
もし、再生成されたターゲット文章と以前ターゲット文章との間の差が予め決定された閾値を超過する場合、機械翻訳装置は、再生成されたターゲット文章が修正される必要があると判断する。この場合、再生成されたターゲット文章がソース文章に翻訳される逆翻訳確率に基づいてステップＳ１３０を再び実行する。
【００３７】
反対に、再生成されたターゲット文章と以前ターゲット文章との間の差が予め決定された閾値を超過しない場合、機械翻訳装置は、再生成されたターゲット文章が修正される必要がないものと判断する。この場合、機械翻訳装置は、最後に再生成されたターゲット文章を最終の翻訳結果として出力することができる。
【００３８】
機械翻訳装置は、ターゲット文章を何度も再生成する過程によって、翻訳の正確度は次第に向上する。
【００３９】
図２は、一実施形態に係るＮＭＴモデルの動作を説明するための図である。図２を参照すれば、ＮＭＴモデル２００は、ソース文章を符号化するエンコーダ２１０と、符号化結果をターゲット文章で復号化するデコーダ２２０を含む。エンコーダ２１０とデコーダ２２０は、ニューラルネットワークに基づくものである。
【００４０】
一実施形態に係るエンコーダ２１０は、ソース文章に含まれた単語（例えば、「Ｉ」、「ａｔｅ」、「ｐｉｚｚａ」、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」）のそれぞれを隠れベクトルに変換する。図２に例示的に示された
【００４１】
【数１】
2019096303.tif 000003
はソース文章のｕ番目の単語から変換されたエンコーダ２１０の隠れベクトルを示す。ここで、ｕはソース文章の位置情報（言い換えれば、インデックス）を示す。
【００４２】
エンコーダ２１０の隠れベクトル（又は、ソース文章のｕ番目の単語）は、加重値ａｔｕとしてコンテキスト情報ｃｔに反映される。加重値ａｔｕは、ソース文章のｕ番目の単語に対する隠れベクトルがターゲット文章のｔ番目の単語を決定するために寄与する程度を示す。加重値ａｔｕは、ターゲット文章のｔ−１番目の単語に対するデコーダ２２０の隠れベクトルと、ソース文章のｕ番目の単語に対するエンコーダ２１０の隠れベクトルに基づいて決定される。加重値ａｔｕは寄与度値として称されてもよい。
【００４３】
コンテキスト情報ｃｔは、エンコーダ２１０の隠れベクトルと加重値を用いて決定される。コンテキスト情報ｃｔは、エンコーダ２１０の隠れベクトルとこれに対応する加重値ａｔｕの積の総和として決定される。
【００４４】
一実施形態に係るデコーダ２２０は、コンテキスト情報ｃｔとターゲット文章のｔ−１番目の単語を用いてターゲット文章のｔ番目の単語を決定し得る。図２に例示的に示された
【００４５】
【数２】
2019096303.tif 000004
は、ターゲット文章のｔ番目の単語に対するデコーダ２２０の隠れベクトルを示し、ｔはターゲット文章の位置情報を示す。
【００４６】
一実施形態に係る機械翻訳装置は、ターゲット文章がソース文章に翻訳される逆翻訳確率をコンテキスト情報ｃｔに反映して翻訳を再び行うことで、今回にターゲット文章に十分かつ正確に翻訳されていないソース文章の単語の正確度を次第に向上させ得る。
【００４７】
図３は、一実施形態により機械翻訳装置で用いられる第１モデル及び第２モデルを説明するための図である。図３を参照すれば、一実施形態に係る機械翻訳装置がソース文章３１０を翻訳する例示を示す。例えば、ソース文章３１０は、「Ｉ  ａｔｅ  ｐｉｚｚａ  ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」であってもよい。
【００４８】
一実施形態に係る機械翻訳装置は、第１モデルに基づいてソース文章３１０を翻訳することで、最初のターゲット文章３２０を生成する。第１モデルは、ソース言語に表記されたソース文章３１０からターゲット言語に表記されたターゲット文章を生成するＮＭＴモデルであり得る。
【００４９】
そして、機械翻訳装置は、第２モデルに基づいて最初のターゲット文章３２０がソース文章３１０に翻訳される逆翻訳確率を決定する。第２モデルは、ターゲット言語に表記されたターゲット文章からソース言語に表記されたソース文章３１０が生成される逆翻訳確率を出力するＮＭＴモデルであり得る。図２に示された例として、Ｐｒ（Ｓ｜Ｔ１）は、最初のターゲット文章３２０がソース文章３１０に翻訳される全体の逆翻訳確率を示す。
【００５０】
一実施形態に係る逆翻訳確率は、ソース文章３１０に含まれた単語ごとに決定されてもよい。例えば、「Ｉ」、「ａｔｅ」、「ｐｉｚｚａ」、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」に対する逆翻訳確率がｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４にそれぞれ決定されてもよい。逆翻訳確率は、０から１の間の値を有し、図３に示す例として、棒グラフに表示されている。
【００５１】
最初のターゲット文章３２０の場合、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」に対する逆翻訳確率ｐ４が他の逆翻訳確率ｐ１、ｐ２、ｐ３よりも著しく低い場合がある。これは、ソース文章３１０に含まれた単語のうち「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」が最初のターゲット文章３２０に十分かつ正確に翻訳されていないことを示す。
【００５２】
機械翻訳装置は、上記で決定された逆翻訳確率を用いてソース文章３１０に含まれた単語のうち、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」に対する加重値を高めてソース文章３１０を再翻訳する。ここで、第１モデルが再び利用され、第１モデルでソース文章３１０が再翻訳されるとき、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」が高い加重値で反映されて２番目のターゲット文章３３０が生成される。
【００５３】
そして、機械翻訳装置は、第２モデルに基づいて２番目のターゲット文章３３０がソース文章３１０に翻訳される逆翻訳確率を決定する。２番目のターゲット文章３３０の場合、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」に対する逆翻訳確率ｐ４が以前より増加した一方、「Ｉ」に対する逆翻訳確率ｐ１が以前よりも多少低くなっている。これは、２番目のターゲット文章３３０に「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」が十分かつ正確に翻訳される一方、「Ｉ」が充分に反映されていないことを示す。
【００５４】
機械翻訳装置は、今回に決定された逆翻訳確率を用いてソース文章３１０に含まれた単語のうち、「Ｉ」に対する加重値を高めてソース文章３１０を再翻訳する。ここで、第１モデルが再び利用されて３番目のターゲット文章３４０が生成される。その後、機械翻訳装置は、第２モデルに基づいて３番目のターゲット文章３４０がソース文章３１０に翻訳される逆翻訳確率を決定する。
【００５５】
このように、機械翻訳装置は、ソース文章３１０を数回も翻訳しながら次第に高い正確度のターゲット文章を取得することができる。以下、説明の便宜のためにターゲット文章は翻訳結果として称されてもよい。
【００５６】
図４〜図６は、一実施形態により機械翻訳装置の動作の一例を説明するための図である。
【００５７】
図４を参照すれば、一実施形態により機械翻訳装置が逆翻訳確率をコンテキスト情報に反映して翻訳を行う例示が示されている。
【００５８】
一実施形態に係る機械翻訳装置は、第１モデルに基づいてソース文章４１０を翻訳して最初のターゲット文章４２０を生成する。最初にソース文章４１０を翻訳するときにはターゲット文章が存在しないため、初期逆翻訳確率
【００５９】
【数３】
2019096303.tif 000005
が全て「１」と仮定して翻訳する。言い換えれば、仮想のターゲット文章Ｔ１（図示せず）が存在するものと仮定する。図４に示された例として、Ｐｒ（Ｔ２｜Ｓ，ｃ２）は、ソース文章４１０Ｓとコンテキスト情報ｃ２が与えられたとき最初のターゲット文章４２０Ｔ２が生成される確率を示す。
【００６０】
そして、機械翻訳装置は、最初のターゲット文章４２０が修正される必要があるか否かを判断する。例えば、機械翻訳装置は、今回の翻訳結果である最初のターゲット文章４２０と以前ターゲット文章との間の差に基づいて、最初のターゲット文章４２０が修正される必要があるか否かを判断する。ただし、最初のターゲット文章４２０の場合、以前ターゲット文章が存在しないため、機械翻訳装置は修正が必要であると判断する。
【００６１】
そして、機械翻訳装置は、第２モデルに基づいて最初のターゲット文章４２０がソース文章４１０に翻訳される逆翻訳確率を決定する。ここで、ソース文章４１０の単語ごとの逆翻訳確率
【００６２】
【数４】
2019096303.tif 000006
が決定される。図４に示された例として、Ｐｒ（Ｓ｜Ｔ２）は、最初のターゲット文章４２０Ｔ２がソース文章４１０Ｓに翻訳される全体の逆翻訳確率を示す。
【００６３】
そして、機械翻訳装置は、逆翻訳確率を下記のようにコンテキスト情報に反映し得る。
【００６４】
【数５】
2019096303.tif 000007
【００６５】
ここで、cti+1は、ｉ番目の翻訳ステップでターゲット文章のｔ番目の単語を決定するために用いられるコンテキスト情報を示し、atui+1は、ｉ番目の翻訳ステップでソース文章４１０のｕ番目の単語がターゲット文章のｔ番目の単語を決定するために寄与する程度を示し、puiは、ｉ番目の翻訳ステップでソース文章４１０のｕ番目の単語に対する逆翻訳確率を示す。
【００６６】
上の数式（１）のように、逆翻訳確率が逆数の形式で残りの成分に乗算されるので、逆翻訳確率が小さいほど大きい加重値でコンテキスト情報に影響を及ぼす。言い換えれば、機械翻訳装置は、ソース文章４１０に含まれた単語のうち、逆翻訳確率の低い単語であるほど、大きい加重値でコンテキスト情報に反映され得る。
【００６７】
図４に示された例において、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」の逆翻訳確率p42が「０」に近接していることが分かる。この場合、逆翻訳確率p42の逆数が残りの成分に乗算されることで、ソース文章４１０の「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」が大きい加重値でコンテキスト情報に反映され得る。
【００６８】
このように逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報と第１モデルを用いて、機械翻訳装置はソース文章４１０を再翻訳し得る。再翻訳の結果として、２番目のターゲット文章４３０が生成され得る。
【００６９】
機械翻訳装置は、２番目のターゲット文章４３０が修正される必要があるか否かを判断する。例えば、機械翻訳装置は、今回の翻訳結果（言い換えれば、最後の翻訳結果）の２番目のターゲット文章４３０と以前ターゲット文章との間の差に基づいて、２番目のターゲット文章４３０が修正される必要があるか否かを判断する。
【００７０】
もし、２番目のターゲット文章４３０と以前ターゲット文章との間の差が予め決定された閾値以下であれば、機械翻訳装置は、２番目のターゲット文章４３０が修正される必要がないものと判断し、２番目のターゲット文章４３０を最終の翻訳結果として出力する。反対に、２番目のターゲット文章４３０と以前ターゲット文章との間の差が予め決定された閾値を超過する場合、機械翻訳装置は、２番目のターゲット文章４３０が修正される必要があると判断する。
【００７１】
異なる実施形態において、２番目のターゲット文章４３０と以前ターゲット文章との間の差が予め決定された閾値よりも小さいことに応答して、機械翻訳装置は、２番目のターゲット文章４３０が修正される必要がないものと判断し、２番目のターゲット文章４３０を最終の翻訳結果として出力する。反対に、２番目のターゲット文章４３０と以前ターゲット文章との差が予め決定された閾値以上であることに応答して、機械翻訳装置は、２番目のターゲット文章４３０が修正される必要があると判断する。
【００７２】
一実施形態により今回の翻訳結果と以前の翻訳結果との間の差は、翻訳評価指標であるＢＬＥＵ（ｂｉｌｉｎｇｕａｌ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｕｎｄｅｒｓｔｕｄｙ）の点数に基づいて下記のように考慮される。
【００７３】
【数６】
2019096303.tif 000008
【００７４】
上の数式（２）において、Ｔｉは今回ターゲット文章を示し、Ｔ＜ｉは以前に生成された全ての以前ターゲット文章を示す。δ(Ti)は、ＢＬＥＵによる今回ターゲット文章と以前ターゲット文章との間の差を示し、閾値と比較されて今回ターゲット文章が修正される必要があるか否かが決定される。
【００７５】
例えば、ＢＬＥＵは、今回の翻訳結果であるｎ−ｇｒａｍ単語列が以前ターゲット文章に含まれているかの有無を評価する。もし、ｎ−ｇｒａｍ単語列が以前ターゲット文章に含まれていない場合、δ(Ti)値は低く決定され、今回ターゲット文章と以前ターゲット文章との間の差が大きいものと認識する。反対に、ｎ−ｇｒａｍ単語列が以前ターゲット文章に含まれた場合、δ(Ti)値は大きく決定され、今回ターゲット文章と以前ターゲット文章との間の差が小さいものと認識される。
【００７６】
図４に示された例として、２番目の翻訳ステップにおけるδ(Ti)値は０．７に決定され、これは予め決定された閾値（例えば、０．８）よりも低いため、２番目のターゲット文章４３０と以前ターゲット文章（言い換えれば、最初のターゲット文章４２０）との間の差が大きいものと認識する。
【００７７】
機械翻訳装置は、２番目のターゲット文章４３０が修正される必要があると判断し、２番目のターゲット文章４３０がソース文章４１０に翻訳される逆翻訳確率を決定し、コンテキスト情報に逆翻訳確率を反映して３番目のターゲット文章４４０を生成し得る。
【００７８】
機械翻訳装置は、３番目のターゲット文章４４０と以前ターゲット文章（言い換えれば、最初のターゲット文章４２０、２番目のターゲット文章４３０）との間の差に基づいて、３番目のターゲット文章４４０が修正される必要があるか否かを決定する。図４に示された例として、３番目の翻訳ステップにおけるδ(Ti)値は１．０に決定され、これは予め決定された閾値（例えば、０．８）よりも高いため、３番目のターゲット文章４４０と以前ターゲット文章との間の差が小さいものと認識する。この場合、機械翻訳装置は、３番目のターゲット文章４４０が修正される必要がないものと判断し、３番目のターゲット文章４４０を最終の翻訳結果として出力できる。
【００７９】
図５を参照すれば、一実施形態により機械翻訳装置がソース文章から生成された複数のターゲット文章の逆翻訳確率をコンテキスト情報に反映して翻訳を行う例示が示されている。
【００８０】
図４に示された例では、一翻訳ステップで１つのターゲット文章が生成されたが、一実施形態によって一翻訳ステップで複数のターゲット文章が生成されてもよく、その例が図５に示されている。
【００８１】
機械翻訳装置は、第１モデルに基づいてソース文章５１０から最初のターゲット文章５２０を生成する。例えば、最初のターゲット文章５２０は、高い確率でソース文章５１０から生成された予め決定された個数のターゲット文章であってもよい。図５に示された例として、Ｐｒ（Ｔ２，ｊ｜Ｓ，ｃ２）はソース文章５１０Ｓとコンテキスト情報ｃ２が与えられたとき、最初のターゲット文章５２０のうちｊ番目のターゲット文章Ｔ２、ｊが生成される確率を示す。
【００８２】
機械翻訳装置は、最初のターゲット文章５２０又は最初のターゲット文章５２０のうち確率が最も高いターゲット文章が修正される必要があるか否かを判断する。機械翻訳装置は、今回の翻訳結果である最初のターゲット文章５２０又は最初のターゲット文章５２０のうち、確率が最も高いターゲット文章と以前に生成されたターゲット文章との間の差に基づいて、修正が必要であるか否かを判断する。ただし、最初の翻訳ステップの場合、以前ターゲット文章が存在しないため、機械翻訳装置は修正が必要であるものと判断する。
【００８３】
機械翻訳装置は、第２モデルに基づいて最初のターゲット文章５２０がソース文章５１０に翻訳される逆翻訳確率を決定する。図５に示された例として、Ｐｒ（Ｓ｜Ｔ２，ｊ）は最初のターゲット文章５２０のうち、ｊ番目のターゲット文章Ｔ２、ｊがソース文章５１０Ｓに翻訳される全体の逆翻訳確率を示す。ここで、ソース文章５１０の単語ごとに決定される逆翻訳確率
【００８４】
【数７】
2019096303.tif 000009
は、最初のターゲット文章５２０の逆翻訳確率の平均に該当する。例えば、逆翻訳確率p12は、最初のターゲット文章５２０それぞれに含まれた「Ｉ」の対応単語が「Ｉ」に翻訳される確率の平均として決定される。逆翻訳確率p12の決定方法と同様に、残りの逆翻訳確率p22，p32，p42も決定され得る。
【００８５】
機械翻訳装置は、決定された逆翻訳確率をコンテキスト情報に反映してソース文章５１０を再翻訳する。このように、一翻訳ステップを介して複数の翻訳結果を考慮して逆翻訳確率を決定することで、翻訳ステップ数を効率よく減らすことができる。
【００８６】
機械翻訳装置は、これ以上修正が必要ないと判断されると、最後のターゲット文章のうち最も高い確率を有するターゲット文章を最終の翻訳結果として出力できる。
【００８７】
その他に、機械翻訳装置の動作については図４を参照して説明したため、より詳しい説明は省略する。
【００８８】
図６を参照すれば、一実施形態により機械翻訳装置が逆翻訳確率及び第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報をコンテキスト情報に反映して翻訳を行う例示が示されている。
【００８９】
図４に示された例として、コンテキスト情報に逆翻訳確率が反映されているが、一実施形態によりコンテキスト情報に逆翻訳確率のみならず、第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報も反映され得る。例えば、機械翻訳装置は、下記のようにコンテキスト情報に逆翻訳確率と位置情報が反映され得る。
【００９０】
【数８】
2019096303.tif 000010
【００９１】
ここで、ptuiは、ｉ番目の翻訳ステップにおいて、第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報ｔに対するソース文章６１０のｕ番目の単語の逆翻訳確率を示す。ptuiは、第１モデルのエンコーダから抽出される隠れベクトルの次元に応じて下記のように決定される。
【００９２】
【数９】
2019096303.tif 000011
【００９３】
ここで、pitu[m]は、第１モデルのエンコーダから抽出された隠れベクトルのｍ番目の次元に対する逆翻訳確率を示す。Ｍは、第１エンコーダから抽出された隠れベクトルの総次元数を示す。ｍは、１〜Ｍの間の整数値である。ｔはターゲット文章内の単語の位置情報を示す。すなわち、ｔ＝１はターゲット文章内の最初の単語を示し、ｔ＝２はターゲット文章内の２番目の単語を示す。言い換えれば、位置情報は、次元ごとに互いに異なる周期を有するＭ次元ベクトルであり得る。
【００９４】
上記の数式（３）によれば、機械翻訳装置は、ソース文章６１０に含まれた単語それぞれを該当単語の逆翻訳確率及び第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報に基づいて決定された加重値でコンテキスト情報に反映させる。例えば、機械翻訳装置は、ソース文章６１０に含まれた単語のうち逆翻訳確率の低い単語であるほど、該当単語の翻訳に用いられるコンテキスト情報に該当単語を大きい加重値で反映し得る。
【００９５】
図６に示された例として、最初のターゲット文章６２０がソース文章６１０に翻訳される単語ごとの逆翻訳確率
【００９６】
【数１０】
2019096303.tif 000012
のうち、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」に対応する逆翻訳確率p42が低い。この場合、機械翻訳装置は、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」を高い加重値でコンテキスト情報に反映し、ここで、コンテキスト情報は、第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報を考慮して「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」を翻訳するために用いられるコンテキスト情報に限定される。言い換えれば、ソース文章６１０の他の単語「Ｉ」、「ａｔｅ」、「ｐｉｚｚａ」を翻訳するために用いられるコンテキスト情報に「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」が高い加重値で適用されることを防止できる。
【００９７】
上記で説明したように、第１モデルのデコーダが生成する単語の位置情報をさらに考慮してコンテキスト情報を調整することで、ソース文章６１０に含まれた単語のうちターゲット文章に十分反映されていない単語を再翻訳するとき、ソース文章６１０の残りの単語に影響を及ぼすことを効率よく抑制することができる。
【００９８】
図７は、一実施形態に係るユーザインターフェースを説明するための図である。図７を参照すれば、一実施形態により機械翻訳装置が提供するユーザインターフェースの例示が示されている。
【００９９】
一実施形態に係る機械翻訳装置は、ユーザインターフェース７１０を介してソース文章、ターゲット文章、今回ターゲット文章の逆翻訳確率、翻訳回数をユーザに提供できる。例えば、翻訳回数は、ユーザインターフェース７１０の「１」のようにターゲット文章の前に数字として表示されてもよい。ユーザインターフェース７１０で逆翻訳確率は、ソース文章の単語ごとに表示できる。
【０１００】
図７に示された例として、ユーザは、ユーザインターフェース７１０に示された棒グラフを用いてソース文章に含まれた単語のうち「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」に対する逆翻訳確率が極めて低いことが分かる。ユーザは、逆翻訳確率の低い「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」に対する加重値を変更する操作７１１を入力する。例えば、ユーザは、図７に示された例のように、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」の棒グラフをドラッグしたり、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」又は「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」の棒グラフをクリックしたりすることで、「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」に対する加重値を変更する操作７１１を入力する。
【０１０１】
機械翻訳装置は、ユーザから入力された操作７１１に基づいて「ｙｅｓｔｅｒｄａｙ」を高い加重値でコンテキスト情報に反映し、反映されたコンテキスト情報と第１モデルを用いてソース文章を再翻訳する。ユーザインターフェース７２０は、ソース文章を再翻訳して生成された２番目のターゲット文章「私は昨日ピザを食べた」と、２番目のターゲット文章がソース文章に翻訳される逆翻訳確率を単語ごとに表示し得る。
【０１０２】
一実施形態に係る機械翻訳装置は、最後の翻訳結果と以前の翻訳結果との間の差に基づいて最後の翻訳結果が修正される必要があるか否かを判断する。又は、機械翻訳装置は、ユーザからソース文章に含まれた単語のうち、少なくとも１つの単語に対する加重値を変更する操作が入力されていないか、又は、ユーザから修正が必要ではないという命令が入力されることで、最後の翻訳結果が修正される必要がないものと決定してもよい。
【０１０３】
図７に示された例のように、ユーザインターフェースを介してターゲット文章から脱落したり十分に反映されないソース文章の単語が存在するか否かを、ユーザが容易に把握して翻訳過程を制御することができる。
【０１０４】
図８は、一実施形態により第１モデル及び第２モデルを学習させる過程を説明するための図である。
【０１０５】
一実施形態により機械翻訳装置で用いられる第１モデルと第２モデルは、ソース文章の翻訳回数及び翻訳結果のナチュラルな程度に基づいた補償により学習され得る。例えば、第１モデルと第２モデルは、デュアルラーニング方式で補償を最大化する強化学習（例えば、ｐｏｌｉｃｙ  ｇｒａｄｉｅｎｔ）によって学習され得る。
【０１０６】
例えば、ソース文章の翻訳回数は、下記のような補償に考慮され得る。
【０１０７】
【数１１】
2019096303.tif 000013
上記の数式（５）において、ｒは補償を示す。λは０から１の間の値を有する値であって、翻訳回数ｉが増加する度に小さくなる。第１モデルと第２モデルは、Ｅ［ｒ］の値が最大化するよう学習されるものであって、ソース文章の翻訳回数が少ないほど大きい補償が適用されるよう学習される。
【０１０８】
また、ターゲット言語で翻訳結果のナチュラルな程度は、ターゲット言語モデルに基づいて決定される。第１モデルと第２モデルは、翻訳結果がターゲット言語でナチュラルな表現に該当するほど、大きい補償が適用されるよう学習されることができる。
【０１０９】
図９は、一実施形態に係る機械翻訳方法を示す図である。図９を参照すれば、一実施形態に係る機械翻訳装置のプロセッサで実行される機械翻訳方法が示されている。
【０１１０】
ステップＳ９１０において、機械翻訳装置は、第１モデルに基づいてソース文章を翻訳する。
【０１１１】
ステップＳ９２０において、機械翻訳装置は、第２モデルに基づいてソース文章の翻訳結果がソース文章に翻訳される逆翻訳確率を決定する。
【０１１２】
ステップＳ９３０において、機械翻訳装置は、第１モデルでソース文章から抽出されるコンテキスト情報に逆翻訳確率を反映させる。
【０１１３】
ステップＳ９４０において、機械翻訳装置は、逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び第１モデルに基づいてソース文章を再翻訳する。
【０１１４】
図９に示された各ステップには、図１〜図８を参照して前述した事項がそのまま適用されるため、より詳細な説明は省略する。
【０１１５】
図１０は、一実施形態に係る機械翻訳装置を示す図である。
【０１１６】
図１０を参照すれば、一実施形態に係る機械翻訳装置１０００は、メモリ１０１０及びプロセッサ１０２０を含む。メモリ１０１０及びプロセッサ１０２０は、バス（ｂｕｓ）１０３０を介して通信できる。
【０１１７】
メモリ１０１０は、コンピュータで読出し可能な命令語を含む。プロセッサ１０２０は、メモリ１０１０に格納された命令語がプロセッサ１０２０で実行されることにより上記で説明した動作を行うことができる。メモリ１０１０は、揮発性メモリ又は不揮発性メモリであり得る。
【０１１８】
プロセッサ１０２０は、命令語、あるいはプログラムを実行したり、機械翻訳装置１０００を制御する装置であり得る。プロセッサ１０２０は、第１モデルに基づいてソース文章を翻訳する。そして、プロセッサ１０２０は、第２モデルに基づいてソース文章の翻訳結果がソース文章に翻訳される逆翻訳確率を決定する。そして、プロセッサ１０２０は、第１モデルでソース文章から抽出されるコンテキスト情報に逆翻訳確率を反映させる。そして、プロセッサ１０２０は、逆翻訳確率が反映されたコンテキスト情報及び第１モデルに基づいてソース文章を再翻訳する。
【０１１９】
一実施形態に係る機械翻訳装置１０００は、音声認識期と音声合成器に結合して通翻訳サービスにも制限されることなく適用できる。
【０１２０】
その他に、機械翻訳装置１０００については、上述した動作を処理することができるため、より詳細な説明は省略する。
【０１２１】
以上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合せで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は専用コンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。
【０１２２】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はこののうちの１つ以上の組合せを含み、希望通りに動作するように処理装置を構成し、独立的又は結合的に処理装置に命令する。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈され、処理装置に命令又はデータを提供するためのあらゆる類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、或いは送信される信号波を介して永久的又は一時的に具現化される。ソフトウェアは、ネットワークに連結されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納されるか又は実行される。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。
【０１２３】
本実施形態による方法は、様々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、本発明に示す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。
【０１２４】
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序で実行されてもよいし、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み合わせられてもよいし、他の構成要素又は均等物によって代替又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。
【０１２５】
したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。
【図１】
2019096303.tif 000014
【図２】
2019096303.tif 000015
【図３】
2019096303.tif 000016
【図４】
2019096303.tif 000017
【図５】
2019096303.tif 000018
【図６】
2019096303.tif 000019
【図７】
2019096303.tif 000020
【図８】
2019096303.tif 000021
【図９】
2019096303.tif 000022
【図１０】
2019096303.tif 000023