(57)【要約】【課題】  複数の翻訳エンジンを搭載した翻訳システムにおいて、採点関数を用いることなく、精度の高い翻訳結果を出力すること。【解決手段】  実施形態によれば、翻訳システムは、原文の種別を判定する種別判定部と、判定された種別に基づいて、原文の翻訳のための処理フローを決定する処理フロー決定部と、決定された処理フローを実行する処理フロー実行部と、原文を機械翻訳するための複数の翻訳エンジンとを備え、処理フローは、機械翻訳を行う前に原文に対して実行する前処理と、前処理された原文を、複数の翻訳エンジンのうち、処理フローに応じて決定される翻訳エンジンによって機械翻訳する翻訳処理と、翻訳処理によって得られた訳文に対して実行する後処理とを含む。【選択図】図１
2019185187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
翻訳システムであって、
原文の種別を判定する種別判定部と、
前記判定された種別に基づいて、前記原文の翻訳のための処理フローを決定する処理フロー決定部と、
前記決定された処理フローを実行する処理フロー実行部と、
前記原文を機械翻訳するための複数の翻訳エンジンとを備え、
前記処理フローは、前記機械翻訳を行う前に前記原文に対して実行する前処理と、前記前処理された前記原文を、前記複数の翻訳エンジンのうち、前記処理フローに応じて決定される翻訳エンジンによって機械翻訳する翻訳処理と、前記翻訳処理によって得られた訳文に対して実行する後処理とを含む、翻訳システム。
【請求項２】
前記処理フロー決定部は、前記原文が知的財産関連書類に含まれる場合、前記知的財産関連書類が関連している法律、前記法律で定められた書式、および前記知的財産関連書類において定型的に使用される文言、のうちの少なくとも何れかに基づいて前記処理フローを決定する、請求項１に記載の翻訳システム。
【請求項３】
前記原文に翻訳不要句が含まれている場合、前記前処理は、前記原文から前記翻訳不要句を退避させることを含み、前記翻訳処理は、前記翻訳不要句が退避された前記原文を機械翻訳し、前記後処理は、前記機械翻訳によって得られた訳文内の、前記翻訳不要句があるべき箇所に、前記退避された翻訳不要句を挿入することを含む、請求項１または２に記載の翻訳システム。
【請求項４】
前記翻訳不要句は化学式を含む、請求項３に記載の翻訳システム。
【請求項５】
前記機械翻訳によって得られた訳文に、重複訳が含まれている場合、前記後処理は、前記訳文から、前記重複訳を削除することを含む、請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の翻訳システム。
【請求項６】
前記前処理は、前記原文に含まれる文字を正規化することを含む、請求項１乃至５のうち何れか１項に記載の翻訳システム。
【請求項７】
前記機械翻訳によって得られた訳文が、前記判定された種別に紐付けされた文体と異なる場合、前記後処理は、前記訳文を修正することを含む、請求項１乃至６のうち何れか１項に記載の翻訳システム。
【請求項８】
前記原文の中に、前記翻訳エンジンによる機械翻訳が不可な翻訳エラー原文が含まれている場合、前記翻訳エンジンは、前記訳文中の、前記翻訳エラー原文に対応する翻訳結果があるべき箇所に、翻訳不可を示すエラー表示を行う、請求項１乃至７のうち何れか１項に記載の翻訳システム。
【請求項９】
前記原文が、知的財産関連書類に含まれる場合、前記処理フローは、
前記知的財産関連書類のうち、日本語で記載された書類一覧に対する英訳のための第１の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、日本語で記載された特許明細書における発明の名称の英訳のための第２の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、日本語で記載された特許明細書に含まれる特許請求の範囲および要約書と、日本語で記載された手続補正書との英訳のための第３の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、日本語で記載された書類における書類ヘッダ、書類フッタ、および定型文との英訳のための第４の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、日本語で記載された拒絶理由通知および意見書の英訳のための第５の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、日本語で記載された意匠公報の英訳のための第６の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、日本語で記載された商標公報の英訳のための第７の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、日本語で記載された審決公報の英訳のための第８の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、中国語で記載された特許明細書に含まれる発明の名称の和訳のための第９の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、中国語で記載された特許明細書の、発明の名称を除く箇所の和訳のための第１０の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、韓国語で記載された特許明細書に含まれる発明の名称の和訳のための第１１の処理フローと、
前記知的財産関連書類のうち、韓国語で記載された特許明細書の、発明の名称を除く箇所の和訳のための第１２の処理フローとのうちの少なくとも何れかを含む、請求項１乃至８のうち何れか１項に記載の翻訳システム。
【請求項１０】
前記機械翻訳が実行される場合に、前記翻訳エンジンによって参照される第１のデータベースおよび第２のデータベースをさらに備え、
前記第１のデータベースは、前記翻訳エンジンによって過去に翻訳された原文を、対応する訳文とともに記憶し、前記第２のデータベースは、予め定められた固定表現である原文を、対応する訳文とともに記憶する、請求項１乃至９のうち何れか１項に記載の翻訳システム。
【請求項１１】
前記処理フローの決定および実行のために使用されるパラメータを記憶した第３のデータベースをさらに備え、
前記処理フロー決定部は、前記処理フローを決定する際に、前記第３のデータベースに記憶されたパラメータを使用し、
前記処理フロー実行部は、前記処理フローを実行する際に、前記第３のデータベースに記憶されたパラメータを使用する、請求項１乃至１０のうち何れか１項に記載の翻訳システム。
【請求項１２】
複数の翻訳エンジンを備えた翻訳システムによって実行される翻訳方法であって、
前記翻訳システムが、
原文の種別を判定し、
前記判定された種別に基づいて、前記原文の翻訳のための処理フローを決定し、
前記決定された処理フローを実行し、
前記処理フローは、前記複数の翻訳エンジンのうちの何れかによる前記原文の機械翻訳の前に、前記原文に対して実行する前処理と、前記前処理された前記原文を、前記複数の翻訳エンジンのうち、前記処理フローに応じて決定される翻訳エンジンによって機械翻訳する翻訳処理と、前記翻訳処理によって得られた訳文に対して実行する後処理とを含む、翻訳方法。
【請求項１３】
原文の種別を判定する機能、前記判定された種別に基づいて、前記原文の翻訳のための処理フローを決定する機能、前記決定された処理フローを実行する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムであって、
前記処理フローは、複数の翻訳エンジンのうちの何れかによる前記原文の機械翻訳の前に、前記原文に対して実行する前処理と、前記前処理された前記原文を、前記複数の翻訳エンジンのうち、前記処理フローに応じて決定される翻訳エンジンによって機械翻訳する翻訳処理と、前記翻訳処理によって得られた訳文に対して実行する後処理とを含む、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、翻訳システム、翻訳方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ技術の発達により、翻訳システムの進化も著しく、翻訳可能な言語数のみならず、翻訳精度もまた日々向上している。
【０００３】
この種の翻訳システムには、翻訳エンジンが搭載されており、翻訳エンジンによって、原文が目的語に翻訳されている。
【０００４】
翻訳エンジンとしては、従来、ルールベース機械翻訳エンジン（以下、「ＲＢＭＴ」とも称する）や、統計学的機械翻訳エンジン（以下、「ＳＭＴ」とも称する）が主流であったが、最近では、原文の受付から訳文の生成までを一貫して学習するニューラルネット機械翻訳エンジン（以下、「ＮＭＴ」とも称する）の採用も進んでいる。
【０００５】
これら翻訳エンジンは、何れも一長一短があり、絶対的にどのエンジンが最も優れているとは言えない。従って、例えば特許文献１には、複数種類の翻訳エンジンを搭載し、同じ原文に対する機械翻訳を、複数種類の翻訳エンジンを用いて実施し、そのうち、最良の訳文を、翻訳結果として採用する翻訳システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−１８５６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前述したような従来の翻訳システムには、以下のような問題がある。
【０００８】
すなわち、特許文献１で開示された翻訳システムでは、採用する翻訳結果を決定するために、複数の翻訳エンジンによって出力された各訳文に対して、翻訳モデル、言語モデル、またはこれら両方を用いた採点関数を適用してスコアが計算され、最良のスコアを有する訳文が、採用する翻訳結果として決定されている。
【０００９】
しかしながら、この種のスコアは、採点関数によって大きく影響を受けてしまう。このため、適切な採点関数を設計することが不可欠となる。万が一、採点関数が不適切であれば、ある翻訳エンジンによって折角良好に翻訳された訳文であっても、翻訳結果として選択されず、さほど翻訳精度の高くない訳文が、代わりに翻訳結果として選択される恐れがあるからである。これは、翻訳システム全体としての翻訳精度の低下をもたらすことになる。
【００１０】
このように、採点関数を用いている翻訳システムでは、翻訳エンジンが優れていても、採点関数が不適切であれば、精度の高い翻訳結果を提供することができないので、適切な採点関数の設計が不可欠となるという問題がある。
【００１１】
本発明が解決しようとする課題は、複数の翻訳エンジンを搭載した翻訳システムにおいて、採点関数を用いることなく、複数の翻訳エンジンによる訳文から、最良の訳文を、翻訳結果として出力することが可能な翻訳システム、翻訳方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
実施形態の翻訳システムは、原文の種別を判定する種別判定部と、判定された種別に基づいて、原文の翻訳のための処理フローを決定する処理フロー決定部と、決定された処理フローを実行する処理フロー実行部と、原文を機械翻訳するための複数の翻訳エンジンとを備え、処理フローは、機械翻訳を行う前に原文に対して実行する前処理と、前処理された原文を、複数の翻訳エンジンのうち、処理フローに応じて決定される翻訳エンジンによって機械翻訳する翻訳処理と、翻訳処理によって得られた訳文に対して実行する後処理とを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態の翻訳方法が適用された翻訳システムの基本構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の処理フローのためのフローチャートである。
【図３】第２、第９、第１１の処理フローのためのフローチャートである。
【図４】第３の処理フローのためのフローチャートである。
【図５】第４の処理フローのためのフローチャートである。
【図６】第５の処理フローのためのフローチャートである。
【図７】第６および第７の処理フローのためのフローチャートである。
【図８】第８の処理フローのためのフローチャートである。
【図９】第１０の処理フローのためのフローチャートである。
【図１０】第１２の処理フローのためのフローチャートである。
【図１１】図２〜図１０に示すフローチャートを総括的に表したフローチャートである。
【図１２】エラーやタイムアウト等で翻訳が完了しなかった場合、訳文に原文をマージして返却する処理の例を示す模式図である。
【図１３Ａ】３分割された拒絶理由通知書の一部（１／３）の例を示す図である。
【図１３Ｂ】３分割された拒絶理由通知書の一部（２／３）の例を示す図である。
【図１３Ｃ】３分割された拒絶理由通知書の一部（３／３）の例を示す図である。
【図１４】定型文を含む原文の例（拒絶理由通知書）を示す図である。
【図１５】対訳ＤＢに登録された原文と訳文の一例を示す図である。
【図１６】翻訳不要句の判定条件を示す図である。
【図１７】翻訳不要句処理に関連する処理フローを示す部分的なフローチャートである。
【図１８】図１７のフローチャートの各処理に、具体的な処理結果の一例が記載されたフローチャートである。
【図１９】化合物表現箇所が含まれる原文と、前処理なしで機械翻訳によって得られた訳文とを例示する図である。
【図２０】化合物表現処理に関連する処理フローを示す部分的なフローチャートである。
【図２１】図２０のフローチャートの各処理に、具体的な処理結果の一例が記載されたフローチャートである。
【図２２】短文判定処理されるべき原文と対応する訳文との一例を示す図である。
【図２３】短文判定処理されるべき原文と対応する訳文との別の例を示す図である。
【図２４】短文判定処理に関連する処理フローを示す部分的なフローチャートである。
【図２５】長文分割処理に関連する処理フローを示す部分的なフローチャートである。
【図２６】重複訳の例を示す原文と訳文との一例を示す図である。
【図２７】重複訳の例を示す原文と訳文との別の例を示す図である。
【図２８】重複訳処理に関連する処理フローを示す部分的なフローチャートである。
【図２９】フロイドの循環検出法を説明するための図である。
【図３０】原文／訳文長さ比が異常である一例を示す図である。
【図３１】重複訳を解消するために原文に対して行った処理と、その結果得られた訳文との一例を示す図である。
【図３２】重複訳を解消するために原文に対して行った処理と、その結果得られた訳文との別の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明の実施形態の翻訳方法が適用された翻訳システムを、図面を参照して説明する。
【００１５】
（基本構成）
先ず、本発明の実施形態の翻訳方法が適用された翻訳システムの基本構成について説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態の翻訳方法が適用された翻訳システム１０の基本構成例を示すブロック図である。
【００１７】
すなわち、翻訳システム１０は、フロントエンドサーバ２０と、日英翻訳部３０と、中日・韓日翻訳部６０と、データベース（以下、「ＤＢ」と称する）部９０とを備える。
【００１８】
日英翻訳部３０はさらに、複数（本例では２つ）の翻訳制御サーバ４０と、複数（本例では５つ）の翻訳サーバ５０とを備えている。
【００１９】
中日・韓日翻訳部６０はさらに、翻訳制御サーバ７０と、複数（本例では２つ）の翻訳サーバ８０とを備えている。
【００２０】
フロントエンドサーバ２０は、図示しない上流側の機器から送られた原文を受け取り、受け取った原文の種別を判定する種別判定部として機能する。そして、判定結果に応じて、適切な翻訳制御サーバ４０（＃１）、４０（＃２）、７０のうちの何れかへ原文を出力する。すなわち、受け取った原文が中国語または韓国語であれば、翻訳制御サーバ７０へ出力する。また、受け取った原文が日本語であれば翻訳制御サーバ４０（＃１）、４０（＃２）の何れかへ出力する。
【００２１】
なお、翻訳システム１０は、知的財産関連書類の翻訳に好適である。しかしながら、翻訳システム１０が翻訳する原文の種別は、これに限定されるものではなく、翻訳システム１０は、投資家向け広報活動（ＩＲ）関連書類や、法令関連書類などに代表される、主に定型的な形式で構成される他の種別の書類を翻訳するためにも、汎用的に利用することができる。
【００２２】
翻訳制御サーバ４０（＃１）、４０（＃２）、７０は、フロントエンドサーバ２０から出力された原文の受付応答処理を行う受付応答部４１（＃１）、４１（＃２）、７１をそれぞれ備えている。
【００２３】
翻訳制御サーバ４０（＃１）、４０（＃２）、７０はさらに、受付応答部４１（＃１）、４１（＃２）、７１が受け付けた原文の種別に基づいて、一連の翻訳処理のための処理フローを決定する処理フロー決定部として機能する翻訳制御部４２（＃１）、４２（＃２）、７２をそれぞれ備えている。
【００２４】
処理フロー決定部として機能する翻訳制御部４２（＃１）、４２（＃２）、７２は、例えば、原文が知的財産関連書類に含まれる場合、知的財産関連書類が関連している法律、法律で定められた書式、および知的財産関連書類において定型的に使用される文言、のうちの少なくとも何れかに基づいて処理フローを決定する。具体例は後述するが、例えば定型文が使用される拒絶理由通知や、願書に添付する明細書に記載すべき事項（発明の名称、図面の簡単な説明、発明の詳細な説明等）の何れが翻訳対象であるかによって処理フローを決定する。
【００２５】
翻訳制御部４２（＃１）、４２（＃２）、７２は、処理フローを決定すると、決定した処理フローを実行するために、原文を、適切な翻訳サーバへ出力する。すなわち、翻訳制御部４２（＃１）は、原文を、翻訳サーバ５０（＃１１）、（＃１２）の何れかへ出力し、翻訳制御部４２（＃２）は、原文を、翻訳サーバ５０（＃２１）、（＃２２）、（＃２３）の何れかへ出力し、翻訳制御部７２は、原文を、翻訳サーバ８０（＃１）、（＃２）の何れかへ出力する。
【００２６】
翻訳サーバ５０（＃１１）、（＃１２）、（＃２１）、（＃２２）、（＃２３）は、原文に対して処理フローを実行する処理フロー実行部として機能する実行部５１（＃１１）、（＃１２）、（＃２１）、（＃２２）、（＃２３）と、原文を機械翻訳するための翻訳エンジン５２（＃１１）、（＃１２）、（＃２１）、（＃２２）、（＃２３）とをそれぞれ備えている。
【００２７】
同様に、翻訳サーバ８０（＃１）、（＃２）もまた、原文に対して処理フローを実行する処理フロー実行部として機能する実行部８１（＃１）、（＃２）と、原文を機械翻訳するための翻訳エンジン８２（＃１）、（＃２）とをそれぞれ備えている。
【００２８】
なお、処理フローは、機械翻訳を行う前に原文に対して実行する前処理と、前処理された原文を、翻訳エンジンによって機械翻訳する翻訳処理と、翻訳処理によって得られた訳文に対して実行する後処理とを含む。
【００２９】
ＤＢ部９０は、パラメータＤＢ９１と、翻訳済ＤＢ９２と、対訳ＤＢ９３と、化学物質ＤＢ９４と、特殊表現ＤＢ９５とを備えている。
【００３０】
パラメータＤＢ９１は、実行部５１、８１による処理フローの実行のために使用されるパラメータ（詳細は後述する）を記憶したデータベースである。従って、実行部５１、８１は、処理フローを実行する際に、パラメータＤＢ９１を参照し、パラメータＤＢ９１に記憶されているパラメータを使用する。
【００３１】
翻訳済ＤＢ９２は、翻訳エンジン５２（＃１１）、（＃１２）、（＃２１）、（＃２２）、（＃２３）、８２（＃１）、（＃２）による翻訳結果である訳文もしくは人手で作成された訳文を、対応する原文とともに記憶するデータベースである。
【００３２】
対訳ＤＢ９３は、例えば特許明細書で慣用的に使用される定型文のように、予め定められた固定表現である原文を、対応する訳文とともに記憶するデータベースである。
【００３３】
従って、翻訳エンジン５２（＃１１）、（＃１２）、（＃２１）、（＃２２）、（＃２３）、８２（＃１）、（＃２）は、機械翻訳する場合、翻訳済ＤＢ９２および対訳ＤＢ９３を参照する。そして、原文の中に、翻訳済ＤＢ９２または対訳ＤＢ９３に記憶されている原文を発見した場合には、翻訳済ＤＢ９２または対訳ＤＢ９３から、対応する訳文を取得することによって、翻訳結果とする。
【００３４】
化学物質ＤＢ９４は、化学物質名である原文を、対応する訳文とともに記憶するデータベースである。
【００３５】
特殊表現ＤＢ９５は、ＤＮＡ配列、数式、文献番号等の特殊表現の原文を、対応する訳文とともに記憶するデータベースである。
【００３６】
（詳細構成例）
次に、本発明の実施形態の翻訳方法が適用された翻訳システム１０の詳細構成について説明する。
【００３７】
先ず、処理フロー決定部として機能する翻訳制御部４２（＃１）、４２（＃２）、７２によって決定される具体的な処理フローについて、例えば原文が知的財産関連書類に含まれる場合を例に説明する。
【００３８】
翻訳エンジンとしては、従来、ルールベース機械翻訳エンジン（以下、「ＲＢＭＴ」とも称する）や、統計学的機械翻訳エンジン（以下、「ＳＭＴ」とも称する）が主流であったが、最近では、ニューラルネット機械翻訳エンジン（以下、「ＮＭＴ」とも称する）の採用も進んでいる。
【００３９】
ＮＭＴは、原文の受付から訳文の生成までを一貫したモデルとして学習するため、ＲＢＭＴ、ＳＭＴと比べて翻訳精度が高く、訳文が流暢というメリットがある。また、モデルの構造が学習データに依存せず一定であるため、ＳＭＴに比べると、翻訳速度が速く、使用メモリ（翻訳時）が少ないなどのメリットがある。一方で、計算リソースの観点から大規模な語彙を扱えないことや、原文の文脈を利用して翻訳するため、例えば、特許明細書における発明の名称のように、文脈が利用しにくい短文に対して翻訳精度が劣化するというデメリットがある。
【００４０】
ＳＭＴは、大規模な対訳コーパスからフレーズモデルを構築することにより、大規模な語彙（フレーズ）を扱うことができ、定型的な原文や短文においては、フレーズが適合すれば高い翻訳精度を実現することができる。一方で、ＮＭＴおよびＳＭＴは、一般的に、モデルが適合しない原文に対する翻訳精度は低い。ＲＢＭＴは、ＮＭＴやＳＭＴのモデルにおいて適合しない原文に対しても一定の翻訳精度を保ち、さらに、分野別の専門用語辞書やユーザー辞書を適用することにより翻訳精度の向上を期待することができる。また、ＮＭＴ、ＳＭＴに比べて翻訳速度が速い。
【００４１】
このような各翻訳エンジンの特性を考慮して、翻訳システム１０は、各原文の種別、原文の言語、翻訳先の言語等に応じて、それぞれ最適な翻訳エンジンを使い分ける。さらに、それぞれの翻訳エンジンの特性に合わせて、各翻訳エンジンの特長を最大限に引き出すための処理フローを個別に設定する。
【００４２】
これら複数の処理フローとしては、例えば、以下のような１２の処理フローがある。
【００４３】
図２は、第１の処理フローのためのフローチャートである。
【００４４】
第１の処理フローは、日本語で記載された書類一覧に対する英訳のためのフローである。この種の書類には、固定表現が多く、翻訳精度および処理速度的にもＲＢＭＴによる処理が好適であることから、第１の処理フローでは、翻訳エンジンにはＲＢＭＴを使用する。
【００４５】
図３は、第２の処理フローのためのフローチャートである。
【００４６】
第２の処理フローは、日本語で記載された特許明細書における発明の名称の英訳のためのフローである。特許明細書における発明の名称の英訳では、原文が短文かつフレーズモデルが適合することから、翻訳エンジンにはＳＭＴを使用する。なお、図３は、後述する第９および第１１の処理フローのためのフローチャートでもある。
【００４７】
図４は、第３の処理フローのためのフローチャートである。
【００４８】
第３の処理フローは、日本語で記載された特許明細書に含まれる特許請求の範囲および要約書と、日本語で記載された手続補正書との英訳のためのフローである。この種の書類の英訳には、学習モデルが適合するＮＭＴが適していることから、翻訳エンジンには原則としてＮＭＴを使用するが、短文を翻訳する際には、ＲＢＭＴを使用する。
【００４９】
図５は、第４の処理フローのためのフローチャートである。
【００５０】
第４の処理フローは、日本語で記載された書類における書類ヘッダ、書類フッタ、および定型文の英訳のためのフローである。この種の英訳のためには、レイアウト解析が重要であり、また、書類ヘッダ、書類フッタ、および定型文には、固定表現、人名、および住所も含まれることから、翻訳精度および処理速度的にも好適なＲＢＭＴを、翻訳エンジンとして使用する。
【００５１】
図６は、第５の処理フローのためのフローチャートである。
【００５２】
第５の処理フローは、日本語で記載された拒絶理由通知および意見書の英訳のためのフローである。この種の書類の英訳には、学習モデルが適合するＮＭＴが適していることから、翻訳エンジンにはＮＭＴを使用する。
【００５３】
図７は、第６および第７の処理フローのためのフローチャートである。
【００５４】
第６の処理フローは、日本語で記載された意匠公報の英訳のためのフローである。意匠公報には、学習モデルが適合せず、翻訳エンジンとして、ＮＭＴや、ＳＭＴは不向きであるので、ＲＢＭＴを使用する。
【００５５】
第７の処理フローは、日本語で記載された商標公報の英訳のためのフローである。商標公報もまた意匠公報と同様に、学習モデルが適合せず、翻訳エンジンとして、ＮＭＴや、ＳＭＴは不向きであるので、翻訳エンジンにＲＢＭＴを使用する。
【００５６】
図８は、第８の処理フローのためのフローチャートである。
【００５７】
第８の処理フローは、日本語で記載された審決公報の英訳のためのフローである。審決公報には、特許、意匠、商標が混在し、全て学習モデルが適合しないので、第６および第７の処理フローと同様の理由により、翻訳エンジンにＲＢＭＴを使用する。
【００５８】
図３は、第９の処理フローのためのフローチャートである。
【００５９】
第９の処理フローは、中国語で記載された特許明細書に含まれる発明の名称の和訳のためのフローである。発明の名称の和訳では、原文が短文かつフレーズモデルが適合することから、翻訳エンジンにはＳＭＴを使用する。
【００６０】
図９は、第１０の処理フローのためのフローチャートである。
【００６１】
第１０の処理フローは、中国語で記載された特許明細書の、発明の名称を除く箇所の和訳のためのフローである。その種の書類の和訳には、学習モデルが適合するＮＭＴが適していることから、翻訳エンジンにはＮＭＴを使用する。
【００６２】
図３は、第１１の処理フローのためのフローチャートである。
【００６３】
第１１の処理フローは、韓国語で記載された特許明細書に含まれる発明の名称の和訳のためのフローである。発明の名称の和訳では、原文が短文かつフレーズモデルが適合することから、翻訳エンジンにはＳＭＴを使用する。
【００６４】
図１０は、第１２の処理フローのためのフローチャートである。
【００６５】
第１２の処理フローは、韓国語で記載された特許明細書の、発明の名称を除く箇所の和訳のためのフローである。その種の書類の和訳には、ＳＭＴにおいて十分な翻訳精度が実現されていることから、翻訳エンジンにはＳＭＴを使用する。
【００６６】
前述したように、これら処理フローは、機械翻訳を行う前に原文に対して実行する前処理と、前処理された原文を、翻訳エンジンによって機械翻訳する翻訳処理と、翻訳処理によって得られた訳文に対して実行する後処理とを含む。
【００６７】
これら前処理および後処理は、主に、翻訳エンジンによる機械翻訳の精度が低下する要因に対する措置や、生じやすい誤訳パターンに対する措置、および性能要件（応答時間）を実現するために行う。
【００６８】
図１１は、図２〜図１０に示すフローチャートを総括的に表したフローチャートである。これら各フローチャートにおいて、同一処理は、図２〜図１０と同一のステップ番号が付されている。図２〜図１１において、機械翻訳処理（Ｓ１４）よりも前の処理が前処理、後の処理が後処理である。
【００６９】
前処理では、例えば、翻訳要求の振り分け処理（Ｓ４）および原文に含まれる文字を正規化する処理（Ｓ５）を実行する。
【００７０】
前処理ではまた、性能要件（応答時間）を実現するために、コンピュータのＣＰＵ（ＧＰＵ）プロセスを効率的に利用できるように、要求された文章を文単位に分割する文分割処理（Ｓ６）を実行する。なお、文単位の分割による翻訳品質上のデメリットはない。
【００７１】
前処理ではさらに、文単位毎に、翻訳済ＤＢ９２対象か否かを判定し、翻訳済ＤＢ９２対象であれば、翻訳済ＤＢ９２から訳文を取り出して、出力する処理（Ｓ７）、および、対訳ＤＢ９３を用いた完全一致および部分一致となる定型表現の置換（Ｓ８）を行った後、原文に翻訳不要句が含まれている場合、原文から翻訳不要句を退避させる処理（Ｓ１１）をも実行する。なお、翻訳不要句は、ＤＮＡ配列、数式、文献番号等の特殊表現を含む。
【００７２】
ステップＳ１１では、原文に含まれるＤＮＡ配列、数式、文献番号等の特殊表現を同定すると、特殊表現をタグに置換して、原文から退避させ、特殊表現を退避された特殊表現に対応する訳文として特殊表現ＤＢ９５に登録する。
【００７３】
前処理ではさらに、原文に化合物表現が含まれている場合に原文から化合物表現を退避させる処理（Ｓ１２）をも実行する。
【００７４】
ステップＳ１２では、原文に含まれる化合物表現を同定すると、化合物表現をタグに置換して、原文から退避させ、退避された化合物表現に対応する訳文を、公知の化学物質名辞書を用いて生成し、化学物質ＤＢ９４に登録する。
【００７５】
前処理はまた、短文判定処理（Ｓ１３（１））も実行する。例えば、翻訳エンジンにＮＭＴが適用された場合、ＮＭＴは、短い文や単語を、文章に変換しようとする特性があるために、誤訳の発生率が高くなる。そのため、ステップＳ１３（１）では、短文判定した上で、極端に短い文の場合は、ＮＭＴを使用せず、ＲＢＭＴまたはＳＭＴによる機械翻訳を実行する。
【００７６】
前処理はまた、長文判定処理および再分割処理（Ｓ１３（２））を実行する。例えば、翻訳エンジンとして、ＮＭＴやＳＭＴを用いて長文を機械翻訳する場合、１文の処理だけで数秒を要することがあり得る。文書全体の応答速度の要件が秒単位で求められる場合、単純に文単位で並列化するだけでは、この要求を満たすことができない。そのため、一定の長さを超えた原文の場合は、文の内部で更に分割処理を行い、複数のプロセスに振り分けて処理する。
【００７７】
機械翻訳処理（Ｓ１４）では、翻訳エンジンを用いて、前処理された原文に対する機械翻訳を行う。なお、前処理において、原文から翻訳不要句が退避された場合（Ｓ１１）、あるいは原文から化合物表現が退避された場合（Ｓ１２）、後処理では、機械翻訳によって得られた訳文内の、タグが挿入された場所に、ステップＳ１１またはステップＳ１２で決定された訳文を挿入することによって、訳文を復元する処理（Ｓ１８）を実行する。なお、ステップＳ１３（１）において、短文判定され、機械翻訳された場合には、ステップＳ１８の処理が行われる前に、長文分割された文を、１文に復元する処理を行う（Ｓ１７）。
【００７８】
後処理ではまた、機械翻訳処理（Ｓ１４）によって得られた訳文に、重複訳が含まれている場合、訳文から重複訳を削除する。あるいは、訳文に重複訳が出現しないように、原文を修正し、機械翻訳を再度実行させる（Ｓ１６）。この原文の修正とは、例えば、原文の文末に「。」を付けるといった修正が考えられる。なお、本明細書において、重複訳とは、機械翻訳によって得られた訳文に、原文と対応しない語の繰り返しが出現する翻訳誤りを意味する。
【００７９】
ステップＳ１８の処理の後、訳文に対して正規化処理を実行する（Ｓ２０）。訳文に対する正規化処理では、文書種別に対応した文体の修正を行っても良い。例えば、文書種別が発明名称であることに対応して、翻訳結果が体言止めになるように文体を修正する。また、文体の修正では、参照文字置換、およびＪＳＯＮエスケープなどの文字レベルでの修正を実行しても良い。
【００８０】
また、原文中に、何かしらの要因により翻訳エンジンによる機械翻訳が失敗した翻訳エラー原文が含まれている場合、翻訳エンジンは、訳文中の、翻訳エラー原文に対応する翻訳結果があるべき箇所の開始位置および終了位置にエラー表示（--［Translation error］--）を配置する（Ｓ２４、Ｓ２７）。
【００８１】
例えば、図１２の（原文）における「コンピュータプログラム製品が提供され、前記コンピュータ利用できる媒体内のコンピュータ読み出しできるコードを備えるコンピュータプログラム製品。」という箇所が、翻訳エラー原文である場合、図１２の（訳文）に示すように、翻訳エラー原文の開始位置および終了位置にエラー表示（--［Translation error］--）を配置し、配置されたエラー表示とともに、翻訳エラー原文「コンピュータプログラム製品が提供され、前記コンピュータ利用できる媒体内のコンピュータ読み出しできるコードを備えるコンピュータプログラム製品。」を出力する。
【００８２】
例えば、エラーやタイムアウト等で翻訳が完了しなかった場合、翻訳エンジンは、訳文に原文をマージして返却する。その際さらに、図１２に例示するように、翻訳エラー原文の範囲が明確となるようにした上で翻訳結果を返却しても良い。
【００８３】
さらに、後処理では、必要であれば、ステップＳ２４の後に、文から段落へ復元する処理（Ｓ２６）を行い、ステップＳ２７の処理後、翻訳結果を出力する（Ｓ２８）。
【００８４】
以上のように処理フローが設定された場合、翻訳制御部４２（＃１）、４２（＃２）、７２が処理フローを決定する動作例について説明する。
【００８５】
図１３Ａ、図１３Ｂ、および図１３Ｃに示すように、日本語で記載された拒絶理由通知書において、パラメータＤＢ９１に記憶されている分割キーワードを参照し、拒絶理由通知書を三分割する。すなわち、分割キーワード「記 （引用文献等については引用文献等一覧参照）」で構成される行を手がかりとして文書を分割し、その前半部分を書類ヘッダと定型文とみなし、第４の処理フローに割り当てる。さらに、後半部分の文書において、別の分割キーワード「先行技術文献調査結果の記録」で構成される行を手がかりにとして文書を分割し、その前半部分を理由文とみなし、第５の処理フローに割り当て、その後半部分を書類フッタとみなし、第４の処理フローに割り当てる。
【００８６】
このように、翻訳制御部４２（＃１）、４２（＃２）、７２は、１つの文書に対して、複数の処理フローを割り当てることができる。
【００８７】
次に、以上のように構成した本発明の実施形態の翻訳方法が適用された翻訳システム１０による翻訳例について説明する。
【００８８】
まず、図１４に示すように、日本語で記載された拒絶理由通知書のように、定型文「これについて意見がありましたら、この通知書の発送の日から６０日以内に意見書を提出してください。」を含む原文を、英訳する場合になされる処理について説明する。
【００８９】
まず、ステップＳ６における文分割処理により、原文が文単位に分割される。
【００９０】
次に、分割された文単位毎に、ステップＳ７における翻訳済判定処理により、翻訳済ＤＢ９２に登録された原文との一致判定がなされる。そして、翻訳済ＤＢ９２に、比較された文に一致する表現がある場合、一致する表現に紐付けられている訳文に置換される。次に、分割された文単位毎に、ステップＳ８における定型文処理により、対訳ＤＢ９３に登録された原文との一致判定がなされる。そして、対訳ＤＢ９３に、比較された文に一致する表現がある場合、図１５に示すように、比較された文が、一致する表現に紐付けられている訳文に置換される。なお、図１５において、「＜−１−＞」は任意の数字表現を許容することを表し、原文側の数字表現が訳文側に適用される。このように、文分割処理は、翻訳精度の向上のために実行される。
【００９１】
次に、ステップＳ１１の翻訳不要句処理について説明する。
【００９２】
ＤＮＡ配列、数式、文献番号等のように数字、記号のみで構成されている文字列が、ＮＭＴ翻訳エンジンによって機械翻訳されると、数字が変わってしまう等の誤訳が発生する恐れがある。従って、このような誤訳のリスクを回避し、高い翻訳精度を確保するために、翻訳システム１０では、ステップＳ１１において、これら文字列が翻訳不要句として判定される。判定条件は、例えば図１６に示すような条件式を適用することができる。さらに、本条件式は、パラメータＤＢ９１に格納され、任意のタイミングで修正・再読み込みがなされる。このように、翻訳不要句処理は、翻訳精度の向上のために実行される。
【００９３】
ステップＳ１１において判定された翻訳不要句は、図１７に示すように、原文から一旦退避され、所定のタグ（例えば、ＮＯＴＲＡＮ）に置換される。タグは、翻訳に影響されない、すなわち、翻訳しても訳文にそのまま残る文字列である。ステップＳ１４では、翻訳不要句が退避された原文に対して翻訳エンジンによって機械翻訳が実行される。そして、ステップＳ１８では、ステップＳ１４においてなされた機械翻訳の結果である訳文中のタグ付けされた箇所に、退避された翻訳不要句が戻される。
【００９４】
図１８は、「残留物をＮａＨＣＯ３２．５リットルとＥｔＯＡｃ３リットルとの間で分配した」という日本語の原文を英訳する際に、原文から、「ＮａＨＣＯ３２．５」および「ＥｔＯＡｃ３」という翻訳不要句が退避され、最終的な翻訳結果が得られるまでに、図１７における各ステップにおいてどのような中間結果が得られるのかを例示する図である。
【００９５】
図１８に示すように、原文から翻訳不要句が退避され、翻訳不要句が退避された原文に対して翻訳エンジンによって機械翻訳され、最終的に、ステップＳ１４においてなされた機械翻訳の結果である訳文に、退避された翻訳不要句が戻されることによって、「残留物をＮａＨＣＯ３２．５リットルとＥｔＯＡｃ３リットルとの間で分配した」という原文は、「The residue was partitioned between NaHCO 32.5 liters and EtOAc 3 liters.」という英文に翻訳される。
【００９６】
次に、ステップＳ１２の化合物表現処理について説明する。
【００９７】
図１９は、化合物表現を含む原文および化合物表現処理を適用しない場合の翻訳結果の例である。この例では、化合物表現（1-β-D-リボフラノシル-1 H-1,2,4-トリアゾール-3-カルボキサミド）に対応する訳語で訳落ちが発生し、翻訳に失敗している。このように、原文中に、化学物質名＋数字＋記号で構成されている化合物表現箇所があると、図２０に示すように、ステップＳ１２において、その箇所が同定されることによって、原文から退避され、所定のタグ（たとえばＣＨＥＭＩＣＡＬ）に置換される。ステップＳ１４では、化合物表現箇所が退避された原文が翻訳エンジンによって翻訳される一方、退避された化合物表現箇所は、後半のステップＳ１２において、化学物質ＤＢ９４が参照され、化学物質ＤＢ９４に登録された、対応する化学物質名に置換される。このように、化合物表現処理もまた、翻訳精度の向上のためになされる。
【００９８】
その後、ステップＳ１８では、ステップＳ１４において機械翻訳された訳文中のタグ付けされた箇所に、後半のステップＳ１２において置換された化学物質名が戻されることによって、訳文が完成される。
【００９９】
図２１は、「リバビリン（1-β-D-リボフラノシル-1 H-1,2,4-トリアゾール-3-カルボキサミド）は、イノシン5'-一リン酸デヒドロゲナーゼ（IMPDH）の阻害剤であり、HCVの治療においてIFN-αの有効性を増強する。」という日本語の原文を、英訳する際に、原文から、「リバビリン（1-β-D-リボフラノシル-1 H-1,2,4-トリアゾール-3-カルボキサミド）」および「イノシン5'-一リン酸デヒドロゲナーゼ（IMPDH）」という化合物表現が退避され、最終的な翻訳結果が得られるまでに、図２０における各ステップにおいてどのような中間結果が得られるのかを例示する図である。
【０１００】
図２１に示すように、原文から化合物表現が退避され、化合物表現が退避された原文に対して翻訳エンジンによって機械翻訳され、最終的に、ステップＳ１４においてなされた機械翻訳の結果に、退避された翻訳不要句がステップＳ１８において戻されることによって、「リバビリン（1-β-D-リボフラノシル-1 H-1,2,4-トリアゾール-3-カルボキサミド）は、イノシン5'-一リン酸デヒドロゲナーゼ（IMPDH）の阻害剤であり、HCVの治療においてIFN-αの有効性を増強する。」という原文は、「ribavirin（1-β-D-ribofuranosyl-1 H-1,2,4-triazole-3-carboxamide）is an inhibitor of Inosine5'-Monophosphate dehydrogenase（IMPDH） and enhances the efficacy of IFN - α in the treatment of HCV.」という英文に翻訳される。
【０１０１】
次に、ステップＳ１３（１）の短文判定処理について説明する。この処理もまた、翻訳精度の向上のためになされる。
【０１０２】
例えば、図２２および図２３のように、原文が極端に短く、断片的である場合、ＮＭＴによって機械翻訳された場合、不適切な訳文が出力されることがある。このため、図２４に示すように、前半のステップＳ１３（１）において短文判定処理された箇所が、原文から抜き出され、後半のステップＳ１３（１）へ送られ、ＲＢＭＴによって機械翻訳される。一方、短文が抜き出された原文は、ステップＳ１４においてＮＭＴによって機械翻訳される。そして、ステップＳ１７において、ステップＳ１４においてＮＭＴによって機械翻訳された訳文に、ステップＳ１３（１）においてＲＢＭＴによって機械翻訳された結果が戻されることによって訳文が完成する。
【０１０３】
次に、ステップＳ１３（２）の長文判定処理について説明する。
【０１０４】
原文の１文が長すぎる場合、１文の処理に長時間を要してしまう場合がある。このような場合、前述したように、翻訳速度の向上のために、分割処理を行い、複数のプロセスに振り分けた処理が行われる。
【０１０５】
日本語の原文において、分割処理を適切な位置で行うために判定基準が設定されている。例えば、同一記号が所定文字数連続する場合や、文頭からの長さが所定字（ｎ）以上所定字（ｍ）以下の位置に特定の表現がある場合などの基準が設定されている。尚、上記判定基準は一例でありこれに限らない。
【０１０６】
図２５のフロー図に示すように、前半のステップＳ１３（２）において、原文中に長文があると判定された場合、後半のステップＳ１３（２）において、例えば上述したような判定基準に従って、リストアップされた複数の分割位置候補から、文長が適当な位置が選択され、原文が分割され、その後、ステップＳ１４において、機械翻訳が行われる。
【０１０７】
次に、ステップＳ１６の重複訳処理について説明する。この処理もまた、翻訳精度の向上のためになされる。
【０１０８】
例えば図２６および図２７のように、ＮＭＴにおいて、原文と対応しない文字列（「−」や「、」）が訳文中に連続して訳出される現象が発生することが知られている。
【０１０９】
このような重複訳は、例えば、図２８のフロー図に示されるように、循環検出アルゴリズム（例えば、フロイドの循環検出法）や、原文／訳文長さ比の異常判定によって検出される。
【０１１０】
重複訳は、例えば、図２９に示すように、訳文の任意の範囲に対してフロイドの循環検出法が適用され、循環有り＝＋１、循環無し＝−１とされ、総和がゼロよりも大きければ循環有りと判定され、それ以外の場合には循環無しと判定される。なお、誤検出を抑制するために、ウィンドウ幅をずらしながら、結果がマージされても良い。
【０１１１】
一方、重複訳の中でも、繰り返しパターンが複雑な場合は、単純な循環検出アルゴリズムでは検出できない。このような場合、原文／訳文長さ比による異常判定が行われ、例えば図３０に示すように、原文に対して、訳文が異常に長いように、単語数比が閾値を超えるものについては、重複訳が発生していると判定される。例えば、単語数比の閾値を３とした場合、図３０において、原文の単語数が６３、訳文の単語数が２１０であることから、３．３（＝２１０／６４）＞３となるため、重複訳が発生していると判定される。
【０１１２】
このような重複訳が発生した場合（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、原文を修正して再翻訳を行う。例えば、ステップＳ１４においてなされた翻訳結果に、図２６および図２７に示すような重複訳が発生した場合、図３１および図３２のように、原文の末尾に「。」を付け、原文の翻訳処理が再度実行され、適切な翻訳結果を得ることができる。
【０１１３】
次に、ステップＳ１７の文分割戻し処理について説明する。この処理もまた、翻訳精度の向上のためになされる。
【０１１４】
上述したように、本発明の実施形態の翻訳方法が適用された翻訳システムによれば、原文の種別や、翻訳目的に応じて適切な処理フローが決定される。さらには、決定された処理フローにおける使用のために最適な翻訳エンジンが、搭載している複数の翻訳エンジンの中から選択される。そして、決定された処理フローに従って、選択された翻訳エンジンを用いて原文を翻訳することによって、採点関数等のような追加の判定指標を用いることなく、最良の訳文を、翻訳結果として出力することが可能となる。
【０１１５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１１６】
１０・・翻訳システム、２０・・フロントエンドサーバ、３０・・日英翻訳部、４０・・翻訳制御サーバ、４１・・受付応答部、４２・・翻訳制御部、５０・・翻訳サーバ、５１・・実行部、５２・・翻訳エンジン、６０・・中日・韓日翻訳部、７１・・受付応答部、７２・・翻訳制御部、８０・・翻訳サーバ、８１・・実行部、８２・・翻訳エンジン、９０・・データベース（ＤＢ）部、９１・・パラメータＤＢ、９２・・翻訳済ＤＢ、９３・・対訳ＤＢ、９４・・化学物質ＤＢ、９５・・特殊表現ＤＢ。
【図１】
2019185187.tif 000003
【図２】
2019185187.tif 000004
【図３】
2019185187.tif 000005
【図４】
2019185187.tif 000006
【図５】
2019185187.tif 000007
【図６】
2019185187.tif 000008
【図７】
2019185187.tif 000009
【図８】
2019185187.tif 000010
【図９】
2019185187.tif 000011
【図１０】
2019185187.tif 000012
【図１１】
2019185187.tif 000013
【図１２】
2019185187.tif 000014
【図１３Ａ】
2019185187.tif 000015
【図１３Ｂ】
2019185187.tif 000016
【図１３Ｃ】
2019185187.tif 000017
【図１４】
2019185187.tif 000018
【図１５】
2019185187.tif 000019
【図１６】
2019185187.tif 000020
【図１７】
2019185187.tif 000021
【図１８】
2019185187.tif 000022
【図１９】
2019185187.tif 000023
【図２０】
2019185187.tif 000024
【図２１】
2019185187.tif 000025
【図２２】
2019185187.tif 000026
【図２３】
2019185187.tif 000027
【図２４】
2019185187.tif 000028
【図２５】
2019185187.tif 000029
【図２６】
2019185187.tif 000030
【図２７】
2019185187.tif 000031
【図２８】
2019185187.tif 000032
【図２９】
2019185187.tif 000033
【図３０】
2019185187.tif 000034
【図３１】
2019185187.tif 000035
【図３２】
2019185187.tif 000036