(57)【要約】【課題】従来、適切な翻訳規則を高速に取得できなかった。【解決手段】１以上の目的言語文を構文解析し、１以上の統語ラベルを有する情報である１以上の目的言語構造を取得する構文解析部と、１以上の各目的言語構造と、各目的言語構造に対応する原言語文の１以上の各原言語構造とを有する１以上の第一翻訳規則を取得する第一翻訳規則生成部と、統語ラベルの細分化を行い、２以上の拡張統語ラベルを取得する細分化部と、翻訳規則の尤度に関する目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に、２以上の拡張統語ラベルを集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する集約部と、１以上の第一翻訳規則と、１以上の集約統語ラベルとを用いて、１以上の第二翻訳規則を取得する第二翻訳規則生成部とを具備する翻訳モデル学習装置により、適切な翻訳規則を高速に取得できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語文と目的言語文を有する１以上の対訳文を格納し得る対訳文格納部と、
前記１以上の各対訳文が有する１以上の各目的言語文を構文解析し、目的言語文または目的言語文の一部の構造を示す情報であり、１以上の統語ラベルを有する情報である、１以上の目的言語構造を取得する構文解析部と、
前記１以上の各目的言語構造と、当該各目的言語構造に対応する原言語文または原言語文の一部の構造を示す情報である１以上の各原言語構造とを有する１以上の第一翻訳規則を取得する第一翻訳規則生成部と、
前記１以上の第一翻訳規則が有する統語ラベルに対して、予め決められたルールである細分化ルールを適用し、統語ラベルの細分化を行い、種類数が増加した統語ラベルである２以上の拡張統語ラベルを取得する細分化部と、
前記細分化部が取得した２以上の拡張統語ラベルを、翻訳規則の尤度に関する関数である目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する集約部と、
前記１以上の第一翻訳規則と、前記１以上の集約統語ラベルとを用いて、原言語構造と、１以上の集約統語ラベルを有する第二目的言語構造とを有する１以上の第二翻訳規則を取得する第二翻訳規則生成部とを具備する翻訳モデル学習装置。
【請求項２】
前記目的関数は、
翻訳規則の生成確率モデルの対数尤度関数である請求項１記載の翻訳モデル学習装置。
【請求項３】
前記集約部は、
２以上の各拡張統語ラベルを、出現頻度が予め決められた条件を満たすほど小さい２以上の拡張統語ラベルが同一のグループに属するように、前記予め決められた数のグループに割り振る第一処理手段と、
予め決められた終了条件を満たすまで、前記グループ間で前記２以上の各拡張統語ラベルを移動させ、前記目的関数が最大になるグループに、２以上の各拡張統語ラベルのグループを決定する第二処理手段とを具備する請求項１または請求項２記載の翻訳モデル学習装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３いずれか一項に記載の翻訳モデル学習装置が取得した１以上の第二翻訳規則を格納し得る格納部と、
原言語文を受け付ける受付部と、
前記１以上の第二翻訳規則を用いて、前記原言語文を翻訳し、目的言語文を取得する翻訳部と、
前記目的言語文を出力する出力部とを具備する機械翻訳装置。
【請求項５】
構文解析部、第一翻訳規則生成部、細分化部、集約部、および第二翻訳規則生成部により実現され得る翻訳モデルの生産方法であって、
前記構文解析部が、１以上の各対訳文が有する１以上の各目的言語文を構文解析し、目的言語文または目的言語文の一部の構造を示す情報であり、１以上の統語ラベルを有する情報である、１以上の目的言語構造を取得する構文解析ステップと、
前記第一翻訳規則生成部が、前記１以上の各目的言語構造と、当該各目的言語構造に対応する原言語文または原言語文の一部の構造を示す情報である１以上の各原言語構造とを有する１以上の第一翻訳規則を取得する第一翻訳規則生成ステップと、
前記細分化部が、前記１以上の第一翻訳規則が有する統語ラベルに対して、予め決められたルールである細分化ルールを適用し、統語ラベルの細分化を行い、種類数が増加した統語ラベルである２以上の拡張統語ラベルを取得する細分化ステップと、
前記集約部が、前記細分化ステップで取得された２以上の拡張統語ラベルを、翻訳規則の尤度に関する関数である目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に、２以上の拡張統語ラベルを集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する集約ステップと、
前記第二翻訳規則生成部が、前記１以上の第一翻訳規則と、前記１以上の集約統語ラベルとを用いて、原言語構造と、１以上の集約統語ラベルを有する第二目的言語構造とを有する１以上の第二翻訳規則を取得する第二翻訳規則生成ステップとを具備する翻訳モデルの生産方法。
【請求項６】
コンピュータを、
１以上の各対訳文が有する１以上の各目的言語文を構文解析し、目的言語文または目的言語文の一部の構造を示す情報であり、１以上の統語ラベルを有する情報である、１以上の目的言語構造を取得する構文解析部と、
前記１以上の各目的言語構造と、当該各目的言語構造に対応する原言語文または原言語文の一部の構造を示す情報である１以上の各原言語構造とを有する１以上の第一翻訳規則を取得する第一翻訳規則生成部と、
前記１以上の第一翻訳規則が有する統語ラベルに対して、予め決められたルールである細分化ルールを適用し、統語ラベルの細分化を行い、種類数が増加した統語ラベルである２以上の拡張統語ラベルを取得する細分化部と、
前記細分化部が取得した２以上の拡張統語ラベルを、翻訳規則の尤度に関する関数である目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する集約部と、
前記１以上の第一翻訳規則と、前記１以上の集約統語ラベルとを用いて、原言語構造と、１以上の集約統語ラベルを有する第二目的言語構造とを有する１以上の第二翻訳規則を取得する第二翻訳規則生成部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械翻訳で利用する翻訳規則を生成する翻訳モデル学習装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、統計的機械翻訳において、対訳文データの構文構造の情報を用いることで高い翻訳精度を得ることができる「構文に基づく機械翻訳」の手法が数多く提案されている。なお、利用する構文構造の情報は、「構文解析」と呼ばれる技術によって獲得できる情報を用いることが一般的である（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、構文解析によって得られる"名詞句"、"動詞句"のような「統語ラベル」を、自動的に細分化し、構文情報を拡張することで機械翻訳の精度を高める手法も提案されている（例えば、特許文献１、非特許文献２参照）。
【０００４】
また、構文解析によって得られる「統語ラベル」を、言語的知見を用いて細分化し、構文情報を拡張することで機械翻訳の精度を高める手法も提案されている（例えば、非特許文献３参照）。
【０００５】
さらに、細分化したラベルをまとめる技術も提案されている（例えば、非特許文献４参照）。本技術において、以下の手順で、ラベルをまとめている。
（１）構文解析結果を利用して統語ラベルを細分化する
（２）細分化した統語ラベルを用いて翻訳規則を学習する
（３）学習で獲得した翻訳規則を用いて統語ラベルのクラスタリングを行う
（４）クラスタリングの結果を用いて再度翻訳規則を学習する
非特許文献４におけるクラスタリングでは、翻訳規則内の原言語側の統語ラベルの頻度分布を利用し、分布の距離が最も近い目的言語側の統語ラベル同士をクラスタ化する凝集型クラスタリングを用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−２５４２７１号公報（第１頁、第１図等）
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Kenji Yamada and Kevin Knight, "A Syntax-based Statistical Translation Model", Proceedings of 39th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp.523-530, 2001.
【非特許文献２】Andreas Zollmann and Ashish Venugopal. 2006. Syntax Augmented Machine Translation via Chart Parsing. In NAACL 2006 - Workshop on statistical machine translation, New York. June 4-9.
【非特許文献３】Wei Wang, Jonathan May, Kevin Knight, and Daniel Marcu. 2010. Re-structuring, re-labeling, and re-aligning for syntax-based machine translation. Computational Linguistics, 36(2):247-277.
【非特許文献４】Greg Hanneman and Alon Lavie. 2013. Improving syntax-augmented machine translation by coarsening the label set. In Proceedings of NAACL-HLT 2013, Atlanta, Georgia. Association for Computational Linguistics
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来技術においては、適切な翻訳規則を高速に取得できなかった。具体的には、非特許文献１に係る従来技術において、構文解析の技術自体は、機械翻訳を目的とした処理ではないため、構文解析で得られる情報だけでは、適切な翻訳規則を得られないことがあった。
【０００９】
また、特許文献１、非特許文献２に係る従来技術のように、自動的に細分化させたラベルを用いた場合、ラベルの爆発的増加により翻訳に時間がかかる、またはデータスパースネスの問題が発生する等の課題があった。なお、ラベルとは、統語ラベルと
同意味である。
【００１０】
また、非特許文献３に係る従来技術のように、言語学的知見に基づく細分化は人手で細分化のためのルールを作成する必要がある。そのため、網羅性に欠けることがあった。なお、詳細な言語素性に基づく細分化は、言語素性を利用して行う。そのため、利用する言語素性の種類によっては、網羅性に欠けることがある場合や、ラベルが爆発的に増加する場合があり、その際の対策が不十分であった。
【００１１】
さらに、非特許文献４に係る従来技術の手法では、ラベルをまとめる際に偏りが生じやすいために、十分な効果が得られないことがあった。また、本手法におけるクラスタリングでは、凝集型クラスタリングを用いているので、クラスタリングの計算量は、統語ラベル数をＴとするとＯ（Ｔ２ｌｏｇＴ）となり、統語ラベルの増加により計算量が大きく増加する、という課題があった。なお、Ｏ（）のＯは、オーダーという意味である。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、上記課題に鑑みて発明されたものであり、適切な翻訳規則を高速に取得することを目的とする。
【００１３】
本第一の発明の翻訳モデル学習装置は、原言語文と目的言語文を有する１以上の対訳文を格納し得る対訳文格納部と、１以上の各対訳文が有する１以上の各目的言語文を構文解析し、目的言語文または目的言語文の一部の構造を示す情報であり、１以上の統語ラベルを有する情報である、１以上の目的言語構造を取得する構文解析部と、１以上の各目的言語構造と、各目的言語構造に対応する原言語文または原言語文の一部の構造を示す情報である１以上の各原言語構造とを有する１以上の第一翻訳規則を取得する第一翻訳規則生成部と、１以上の第一翻訳規則が有する統語ラベルに対して、予め決められたルールである細分化ルールを適用し、統語ラベルの細分化を行い、種類数が増加した統語ラベルである２以上の拡張統語ラベルを取得する細分化部と、細分化部が取得した２以上の拡張統語ラベルを、翻訳規則の尤度に関する関数である目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する集約部と、１以上の第一翻訳規則と、１以上の集約統語ラベルとを用いて、原言語構造と、１以上の集約統語ラベルを有する第二目的言語構造とを有する１以上の第二翻訳規則を取得する第二翻訳規則生成部とを具備する翻訳モデル学習装置である。
【００１４】
かかる構成により、適切な翻訳規則を高速に取得できる。
【００１５】
また、本第二の発明の翻訳モデル学習装置は、第一の発明に対して、目的関数は、翻訳規則の生成確率モデルの対数尤度関数である翻訳モデル学習装置である。
【００１６】
かかる構成により、適切な翻訳規則を高速に取得できる。
【００１７】
また、本第三の発明の翻訳モデル学習装置は、第一または第二の発明に対して、集約部は、２以上の各拡張統語ラベルを、出現頻度が予め決められた条件を満たすほど小さい２以上の拡張統語ラベルが同一のグループに属するように、予め決められた数のグループに割り振る第一処理手段と、予め決められた終了条件を満たすまで、グループ間で２以上の各拡張統語ラベルを移動させ、目的関数が最大になるグループに、２以上の各拡張統語ラベルのグループを決定する第二処理手段とを具備する翻訳モデル学習装置である。
【００１８】
かかる構成により、適切な翻訳規則を高速に取得できる。
【００１９】
また、本第四の発明の機械翻訳装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、翻訳モデル学習装置が取得した１以上の第二翻訳規則を格納し得る格納部と、原言語文を受け付ける受付部と、１以上の第二翻訳規則を用いて、原言語文を翻訳し、目的言語文を取得する翻訳部と、目的言語文を出力する出力部とを具備する機械翻訳装置である。
【００２０】
かかる構成により、精度の高い機械翻訳が可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明による翻訳モデル学習装置によれば、適切な翻訳規則を高速に取得できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施の形態１における翻訳モデル学習装置１のブロック図
【図２】同細分化して取得した統語ラベルの例を示す図
【図３】同翻訳モデル学習装置１の動作の例について説明するフローチャート
【図４】同集約化処理について説明するフローチャート
【図５】同翻訳モデル学習装置１の具体的な動作を示す概念図
【図６】本発明の実施の形態２における機械翻訳装置２のブロック図
【図７】上記実施の形態における装置の実験結果を示す図
【図８】同コンピュータシステムの概観図
【図９】同コンピュータシステムのブロック図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明にかかる翻訳モデル学習装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００２４】
（実施の形態１）
【００２５】
本実施の形態において、目的言語文の構文解析結果を用いた第一翻訳規則の生成、統語ラベルの細分化、目的関数が最大になるように統語ラベルのグループ化を行い、第二翻訳規則を生成する翻訳モデル学習装置について説明する。
【００２６】
また、本実施の形態において、目的関数として、翻訳規則の生成確率モデルの対数尤度関数を用いた翻訳モデル学習装置について説明する。
【００２７】
さらに、本実施の形態において、頻度が少ないラベルがグループ化されるように割り振る翻訳モデル学習装置について説明する。
【００２８】
図１は、本実施の形態における翻訳モデル学習装置１のブロック図である。翻訳モデル学習装置１は、対訳文格納部１１、構文解析部１２、第一翻訳規則生成部１３、細分化部１４、集約部１５、第二翻訳規則生成部１６、格納部１７を備える。また、集約部１５は、第一処理手段１５１、第二処理手段１５２を備える。
【００２９】
対訳文格納部１１は、１以上の対訳文を格納し得る。対訳文は、原言語文と目的言語文とを有する。
【００３０】
構文解析部１２は、対訳文格納部１１に格納されている１以上の各対訳文が有する１以上の各目的言語文を構文解析し、１以上の目的言語構造を取得する。目的言語構造とは、目的言語文または目的言語文の一部の構造を示す情報であり、１以上の統語ラベルを有する情報である。統語ラベルは、例えば、文であることを示す情報「Ｓ」、名詞であることを示す情報「ＮＮ」、動詞句であることを示す情報「ＶＰ」等である。なお、構文解析部１２は、公知技術であるので詳細な説明は省略する。目的言語文が英語の場合、構文解析部１２は、例えば、「Collins parser（Micheal Collins. Head-Driven Statistical Models for Natural Language Parsing. Ph.D. thesis,University of Pennsylvania 1999.参照）」である。また、目的言語文が日本語の場合、構文解析部１２は、例えば、「Ｃａｂｏｃｈａ（インターネットＵＲＬ：「http://code.google.com/p/cabocha/」参照）」「ＫＮＰ（インターネットＵＲＬ：「http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?KNP」参照）」等である。
【００３１】
第一翻訳規則生成部１３は、１以上の第一翻訳規則を取得する。第一翻訳規則は、目的言語構造と、目的言語構造に対応する原言語構造とを有する。第一翻訳規則生成部１３は、原言語文または原言語文の一部の構造を示す情報である１以上の原言語構造を取得する。なお、原言語構造は、構文解析された結果でなくても良い。そして、第一翻訳規則生成部１３は、１以上の各目的言語構造と、各目的言語構造に対応する１以上の各原言語構造とを有する１以上の第一翻訳規則を構成する。なお、第一翻訳規則は、通常、確率の情報を有する。確率の情報は、当該第一翻訳規則が適用される確率を示す情報である。また、第一翻訳規則生成部１３は、非特許文献１等の従来技術で実現されている公知技術であり、例えば、「Ｍｏｓｅｓ（インターネットＵＲＬ：「http://www.statmt.org/moses/」参照）」等である。
【００３２】
細分化部１４は、１以上の第一翻訳規則が有する統語ラベルに対して、予め決められたルールである細分化ルールを適用し、統語ラベルの細分化を行い、種類数が増加した統語ラベルである２以上の拡張統語ラベルを取得する。なお、拡張統語ラベルは、統語ラベルを細分化し、その種類の数が増加した統語ラベルである。また、細分化部１４は、公知技術である。また、細分化ルールは、例えば、後述する[SAMT1]、［SAMT2］、［SAMT4］、または［SAMT5］等である。
【００３３】
また、具体的には、細分化部１４は、細分化前の統語ラベルである、以下の［SAMT0］に対して、以下の［SAMT1］、［SAMT2］、［SAMT4］、または［SAMT5］のうちの１以上の細分化ルールを適用した処理を行う。
［SAMT0］構文解析で付与された統語ラベル。
［SAMT1］隣接し、かつ同じ親を持つ場合にＸ＋Ｙを加える(例：ＤＴ＋ＮＮ)。子ノードの右端、或は左端のラベルを除いたＸ／Ｙ、Ｘ＼Ｙを加える(例：Ｓ＼ＤＴ)。
［SAMT2］SAMT1 に加え、同じ親を持たない場合でもＸ＋Ｙを加える(例：ＮＮ＋ＶＢＤ)。
［SAMT4］SAMT2 に加え、ラベルが付与されないノードにラベルＦＡＬＬを与える。
［SAMT5］SAMT2 において３ノード間の細分化を認める(例：ＤＴ＋ＮＮ＋ＶＰ)。ラベルが付与されないノードにラベルＦＡＩＬを与える。
【００３４】
なお、「Ｘ／Ｙ」は、統語ラベルＸのうち右端のラベルＹを除く、という意味である。また、「Ｘ＼Ｙ」は、ラベルＸのうち左端のラベルＹを除く、という意味である。さらに、「Ｘ＋Ｙ」は、隣接したラベルＸ，Ｙを合わせる、という意味である。
【００３５】
また、細分化部１４は、例えば、Moses(インターネットＵＲＬ：「http://www.statmt.org/moses」参照)で実装されている統語ラベルの細分化方法を用いることができる。Mosesの方法は、上記の統語ラベルの細分化(SAMT1,2,4) を用いている。
【００３６】
なお、細分化部１４が、SAMT5で細分化した統語ラベルの例を図２に示す。図２は、目的言語文「the light is red」を構文解析部１２が構文解析し、細分化部１４が細分化して取得した統語ラベルの例である。図２において、例えば、「the」に対して、統語ラベル「ＤＴ、ＮＰＢ／ＮＮ」が付与されている。また、図２において、例えば、「the light」に対して、統語ラベル「ＮＰＢ、ＤＴ＋ＮＮ、Ｓ／ＶＰ」が付与されている。
【００３７】
集約部１５は、細分化部１４が取得した２以上の拡張統語ラベルを、目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する。なお、１以上の各集約統語ラベルは、グループに対応する。また、予め決められたグループの数は、集約部１５が、予め保持している。また、予め決められたグループの数は、例えば、８、８０、８００等である。また、予め決められたグループの数は、固定的でなくても良い。
【００３８】
また、目的関数は、通常、訳規則の尤度に関する関数であり、翻訳規則の生成確率に関する関数でも良い。そして目的関数は、例えば、翻訳規則の生成確率モデルの対数尤度関数である。
【００３９】
具体的には、目的関数は、例えば、以下で説明され得る。
【００４０】
拡張統語ラベルtpari,j、ti、tjからなる翻訳規則「tpari,j→titj」において、c(t)を統語ラベルtのクラス（グループ、クラスタと同意義）とすると、拡張統語ラベルをクラスタリング（グループ化と同意義）することにより得られる生成確率は、以下の数式１で示される。
【数１】
2015166977.tif 000003
【００４１】
上記の数式１に対し、子ノードの拡張統語ラベルが互いに独立であると仮定し、さらに従来技術であるUszkoreit ら（論文「Jakob Uszkoreit and Thorsten Brants. Distributed Word Clustering for Large Scale Class-Based Language Modeling in Machine Translation. Proceedings of ACL-HLT 2008, pp. 755-762, Columbus, Ohio, USA, June 2008.」参照）による予測的なモデルによる近似を導入することにより、以下の数式２に示すように、式が変形できる。
【数２】
2015166977.tif 000004
【００４２】
次に、数式２の最後の式（右辺）の生起確率を相対頻度で表すと、数式３が得られる。
【数３】
2015166977.tif 000005
【００４３】
なお、数式３において、N(t),N(c(t))は全翻訳規則中のラベル、クラスタの頻度を表す。また、N(t,c)は、tを親ノードのラベルとして持つクラスタcの頻度を表す。また、頻度には翻訳規則に付与されているフレーズの頻度を足した値を用い、クラスタの頻度はそのクラスタ内のラベルの総頻度を表す。
【００４４】
そして、この数式３を対数尤度関数に置き換えて足し上げた、以下の数式４が目的関数の例となる。
【数４】
2015166977.tif 000006
【００４５】
なお、数式４において、Ｃは全クラスタを、Ｔは全統語ラベルを表す。
【００４６】
集約部１５は、例えば、単語のグループ化に用いられる、以下のExchange Clusteringのアルゴリズムを用いる。Exchange Clusteringのアルゴリズムは、以下の手順である。まず、あらかじめクラスタ数を決めておく。なお、クラスタ数は、グループの数と同意義であり、集約部１５が保持している。そして、集約部１５は、全ての統語ラベルを適当なクラスタに割り振る。次に、集約部１５は、それぞれのラベルを他のクラスタに移動した際の目的関数の値「Ｆ（Ｃ）」の変化を求め、「Ｆ（Ｃ）」が最も増加しているクラスタに統語ラベルを移動する。なお、集約部１５は、「Ｆ（Ｃ）」の値が増加する移動先がない場合は移動しない。集約部１５は、この処理を、一定の条件を満たすまで行う。なお、一定の条件は、例えば、処理回数の上限が５０回であり、全ての統語ラベルの移動がなくなった時点で処理を終了することである。
【００４７】
なお、集約部１５は、目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に、２以上の拡張統語ラベルを集約し、１以上の集約統語ラベルを取得すれば良く、必ずしもExchange Clusteringのアルゴリズムを用いる必要はない。
【００４８】
また、集約部１５を実現するのは、例えば、第一処理手段１５１、第二処理手段１５２である。
【００４９】
第一処理手段１５１は、２以上の各拡張統語ラベルを、予め決められた数のグループに割り振る。なお、グループに割り振るとは、例えば、拡張統語ラベルにグループを識別するグループ識別子を付与することである。また、グループに割り振るとは、例えば、拡張統語ラベルをグループごとに分類されたバッファに書き込むこと等である。なお、グループに割り振る場合の処理方法は問わない。
【００５０】
また、第一処理手段１５１は、２以上の各拡張統語ラベルを、予め決められた条件を満たすほど、出現頻度が小さい２以上の拡張統語ラベルが同一のグループに属するように、予め決められた数のグループに割り振ることは好適である。つまり、第一処理手段１５１は、各拡張統語ラベルの出現頻度を取得する。そして、第一処理手段１５１は、出現頻度が閾値以内、または閾値以下の２以上の拡張統語ラベルを一のグループに属するものとする。そして、第一処理手段１５１は、他の拡張統語ラベルも、その出現頻度に基づいて、グループを決定する。例えば、「１＜＝出現頻度＜＝３」をグループＡ、「４＜＝出現頻度＜＝１０」をグループＢ、「１１＜＝出現頻度＜＝２０」をグループＣ、「２１＜＝出現頻度＜＝３０」をグループＤ等である。なお、第一処理手段１５１は、出現頻度が閾値より多い、または閾値以上の各拡張統語ラベルを、任意の他のグループに振り分けても良い。さらに、第一処理手段１５１は、２以上の各拡張統語ラベルを、任意の他のグループに振り分けても良い。
【００５１】
第二処理手段１５２は、予め決められた終了条件を満たすまで、グループ間で２以上の各拡張統語ラベルを移動させ、目的関数が最大になるグループに、２以上の各拡張統語ラベルのグループを決定する。なお、終了条件は、処理の回数に関する条件（例えば、５０回）、全ての統語ラベルの移動がなくなったこと等である。また、第二処理手段１５２は、２以上の各拡張統語ラベルを、決定したグループに対応する集約統語ラベルとする。第二処理手段１５２は、例えば、２以上の各拡張統語ラベルを、決定したグループに対応する集約統語ラベルに書き換える。
【００５２】
第二翻訳規則生成部１６は、１以上の第一翻訳規則と、１以上の集約統語ラベルとを用いて、原言語構造と、１以上の集約統語ラベルを有する第二目的言語構造とを有する１以上の第二翻訳規則を取得する。なお、第二翻訳規則は、通常、翻訳規則の確率に関する確率情報を有する。また、通常、第二翻訳規則生成部１６は、取得した１以上の第二翻訳規則を格納部１７に蓄積する。また、第二翻訳規則生成部１６の処理は公知技術であり、例えば、「Ｍｏｓｅｓ（インターネットＵＲＬ：「http://www.statmt.org/moses/」参照）」等である。
【００５３】
格納部１７は、１以上の第二翻訳規則を格納し得る。
【００５４】
対訳文格納部１１、格納部１７は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。対訳文格納部１１等に対訳文等が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して対訳文等が対訳文格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された対訳文等が対訳文格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された対訳文等が対訳文格納部１１等で記憶されるようになってもよい。
【００５５】
構文解析部１２、第一翻訳規則生成部１３、細分化部１４、集約部１５、第二翻訳規則生成部１６、第一処理手段１５１、第二処理手段１５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。構文解析部１２等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５６】
次に、翻訳モデル学習装置１の動作の例について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００５７】
（ステップＳ３０１）構文解析部１２は、カウンタｉを代入する。
【００５８】
（ステップＳ３０２）構文解析部１２は、ｉ番目の対訳文が対訳文格納部１１に格納されているか否かを判断する。ｉ番目の対訳文が格納されている場合はステップＳ３０３に行き、格納されていない場合はステップＳ３０８に行く。
【００５９】
（ステップＳ３０３）構文解析部１２は、対訳文格納部１１から、ｉ番目の対訳文が有する目的言語部文を取得する。
【００６０】
（ステップＳ３０４）構文解析部１２は、ステップＳ３０３で取得した目的言語部文を構文解析し、統語ラベルを有する１以上の目的言語構造を取得する。
【００６１】
（ステップＳ３０５）第一翻訳規則生成部１３は、対訳文格納部１１から、ｉ番目の対訳文が有する原言語部文を取得する。
【００６２】
（ステップＳ３０６）第一翻訳規則生成部１３は、ステップＳ３０５で取得した原言語文から、１以上の原言語構造を取得する。そして、第一翻訳規則生成部１３は、ステップＳ３０４で取得された１以上の各目的言語構造と、各目的言語構造に対応する１以上の各原言語構造とを有する１以上の第一翻訳規則の元情報を構成する。なお、第一翻訳規則の元情報は、原言語構造と目的言語構造とを有し、翻訳規則の確率の情報を有さない情報である。第一翻訳規則生成部１３は、構成した１以上の第一翻訳規則の元情報を、例えば、図示しないバッファに一時蓄積する。
【００６３】
（ステップＳ３０７）構文解析部１２は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ３０２に戻る。
【００６４】
（ステップＳ３０８）第一翻訳規則生成部１３は、１以上の第一翻訳規則の元情報から、各翻訳規則の確率を算出し、１以上の第一翻訳規則を取得する。なお、第一翻訳規則生成部１３は、当該１以上の第一翻訳規則を、例えば、図示しないバッファに一時蓄積する。
【００６５】
（ステップＳ３０９）細分化部１４は、１以上の第一翻訳規則が有する統語ラベルに対して、予め決められたルールである細分化ルールを適用し、統語ラベルの細分化を行い、２以上の拡張統語ラベルを取得する。
【００６６】
（ステップＳ３１０）集約部１５は、集約化処理を行う。集約化処理とは、目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に、２以上の拡張統語ラベルを集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する処理である。集約化処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００６７】
（ステップＳ３１１）第二翻訳規則生成部１６は、１以上の第一翻訳規則と、１以上の集約統語ラベルとを用いて、原言語構造と、１以上の集約統語ラベルを有する第二目的言語構造とを有する１以上の第二翻訳規則を取得する。
【００６８】
（ステップＳ３１２）第二翻訳規則生成部１６は、ステップＳ３１１で取得した１以上の第二翻訳規則を格納部に蓄積し、処理を終了する。
【００６９】
次に、ステップＳ３１０の集約化処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００７０】
（ステップＳ４０１）集約部１５を構成する第一処理手段１５１は、２以上の各拡張統語ラベルの出現頻度を取得する。
【００７１】
（ステップＳ４０２）第一処理手段１５１は、予め決められた閾値（例えば、５）より少ない出現頻度の拡張統語ラベルを、一のグループに属するものとする。なお、一のグループに属するものとする処理は、例えば、拡張統語ラベルにグループ識別子を付す処理である。
【００７２】
（ステップＳ４０３）第一処理手段１５１は、他の拡張統語ラベルを、その出現頻度に応じたグループに属するものとする。なお、ここで、第一処理手段１５１は、他の拡張統語ラベルを、ランダムに、前記一のグループ以外のグループに属するものとしても良い。
【００７３】
（ステップＳ４０４）第二処理手段１５２は、カウンタｉに１を代入する。
【００７４】
（ステップＳ４０５）第二処理手段１５２は、処理回数の制限である閾値（例えば、「５０」）と比較して、「ｉ＜＝閾値」を満たすか否かを判断する。「ｉ＜＝閾値」を満たす場合はステップＳ４０６に行き、「ｉ＜＝閾値」を満たさない場合はステップＳ４１８に行く。
【００７５】
（ステップＳ４０６）第二処理手段１５２は、カウンタｊに１を代入する。
【００７６】
（ステップＳ４０７）第二処理手段１５２は、ｊ番目の拡張統語ラベルが存在するか否かを判断する。存在する場合はステップＳ４０８に行き、存在しない場合はステップＳ４１６に行く。なお、ｊ番目の拡張統語ラベルは、ｊ番目の種類の拡張統語ラベルのことである。
【００７７】
（ステップＳ４０８）第二処理手段１５２は、ｊ番目の拡張統語ラベルが現在のグループに存在するものとした、目的関数の値（Ｆ（Ｃ））を算出する。
【００７８】
（ステップＳ４０９）第二処理手段１５２は、カウンタｋに１を代入する。
【００７９】
（ステップＳ４１０）第二処理手段１５２は、ｋ番目の他のグループが存在するか否かを判断する。ｋ番目の他のグループが存在する場合はステップＳ４１１に行き、ｋ番目の他のグループが存在しない場合はステップＳ４１４に行く。なお、他のグループとは、ｊ番目の拡張統語ラベルが、現在、属していないグループである。
【００８０】
（ステップＳ４１１）第二処理手段１５２は、ｋ番目の他のグループに、ｊ番目の拡張統語ラベルを移動させる。なお、移動させる処理は、例えば、ｊ番目の拡張統語ラベルに、ｋ番目の他のグループのグループ識別子を付す処理である。
【００８１】
（ステップＳ４１２）第二処理手段１５２は、ｊ番目の拡張統語ラベルがｋ番目の他のグループに存在するものとした、目的関数の値（Ｆ（Ｃ））を算出する。
【００８２】
（ステップＳ４１３）第二処理手段１５２は、カウンタｋを１、インクリメントし、ステップＳ４１０に戻る。
【００８３】
（ステップＳ４１４）第二処理手段１５２は、目的関数の値（Ｆ（Ｃ））が最大のグループに、ｊ番目の拡張統語ラベルを移動させる。なお、目的関数の値（Ｆ（Ｃ））が最大のグループが元のグループと同じであれば、移動処理は行わなくても良い。また、目的関数の値（Ｆ（Ｃ））が最大のグループが元のグループと同じでなければ、移動があった旨を示すフラグの値を「ＯＮ」とする。なお、当該フラグの初期値は「ＯＦＦ」である。
【００８４】
（ステップＳ４１５）第二処理手段１５２は、カウンタｊを１、インクリメントし、ステップＳ４０７に戻る。
【００８５】
（ステップＳ４１６）第二処理手段１５２は、ｉ番目の処理において、すべての拡張統語ラベルが移動しなかったか否かを判断する。すべての拡張統語ラベルが移動しなかった場合はステップＳ４１８に行き、一つ以上の拡張統語ラベルが移動した場合はステップＳ４１７に行く。なお、第二処理手段１５２は、例えば、移動があった旨を示すフラグを用いて、すべての拡張統語ラベルが移動しなかったか否かを判断する。
【００８６】
（ステップＳ４１７）第二処理手段１５２は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ４０５に戻る。
【００８７】
（ステップＳ４１８）第二処理手段１５２は、各拡張統語ラベルのグループに対応する集約統語ラベルに、各拡張統語ラベルを変更し、上位処理にリターンする。
【００８８】
以下、本実施の形態における翻訳モデル学習装置１の具体的な動作について、図５の処理の概念図を用いて説明する。
【００８９】
今、対訳文「原言語文「信号は赤です」，目的言語文「the light is red」」が対訳文格納部１１に格納されている、とする（５０１参照）。
【００９０】
次に、構文解析部１２は、目的言語文「the light is red」を構文解析する。そして、構文解析部１２は、統語ラベル「(the:DT,light:NN,the light:NPB,is:VBZ,red:JJ…)」を取得する（５０２参照）。
【００９１】
次に、第一翻訳規則生成部１３は、目的言語構造と、目的言語構造に対応する原言語構造とを有する第一翻訳規則を取得する。
【００９２】
次に、細分化部１４は、統語ラベルの細分化を行い、ラベルを増加させる（５０３参照）。増加させたラベルは、拡張統語ラベルであり、その例は、「(the:DT,the light:DT+NN,the light:S/VP…)」である。
【００９３】
次に、集約部１５は、目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に、細分化部１４が取得した２以上の拡張統語ラベルを集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する。目的関数は、上述した数式４である。また、１以上の集約統語ラベルの例は、「(the:LA,light:LB,the light:LC…)」である（５０４参照）。
【００９４】
次に、第二翻訳規則生成部１６は、１以上の第一翻訳規則と、１以上の集約統語ラベルとを用いて、原言語構造と、１以上の集約統語ラベルを有する第二目的言語構造とを有する１以上の第二翻訳規則を取得し、出力する（５０５参照）。なお、出力とは、格納部１７への蓄積でも良いし、ディスプレイへの表示でも良いし、他の処理への引き渡しでも良いし、外部装置への送信等でも良い。
【００９５】
また、第二翻訳規則生成部１６が取得する第二翻訳規則の例は、図５の５０６である。なお、５０６は確率の情報を有さないが、第二翻訳規則は、通常、確率の情報を有する。
【００９６】
以上に説明したように、本実施の形態によれば、適切な翻訳規則を高速に取得できる。
【００９７】
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、１以上の各対訳文が有する１以上の各目的言語文を構文解析し、目的言語文または目的言語文の一部の構造を示す情報であり、１以上の統語ラベルを有する情報である、１以上の目的言語構造を取得する構文解析部と、前記１以上の各目的言語構造と、当該各目的言語構造に対応する原言語文または原言語文の一部の構造を示す情報である１以上の各原言語構造とを有する１以上の第一翻訳規則を取得する第一翻訳規則生成部と、前記１以上の第一翻訳規則が有する統語ラベルに対して、予め決められたルールである細分化ルールを適用し、統語ラベルの細分化を行い、種類数が増加した統語ラベルである２以上の拡張統語ラベルを取得する細分化部と、前記細分化部が取得した２以上の拡張統語ラベルを、翻訳規則の尤度に関する関数である目的関数を最大化するように、予め決められたグループの数に、２以上の拡張統語ラベルを集約し、１以上の集約統語ラベルを取得する集約部と、
前記１以上の第一翻訳規則と、前記１以上の集約統語ラベルとを用いて、原言語構造と、１以上の集約統語ラベルを有する第二目的言語構造とを有する１以上の第二翻訳規則を取得する第二翻訳規則生成部として機能させるためのプログラムである。
【００９８】
上記プログラムにおいて、前記目的関数は、翻訳規則の生成確率モデルの対数尤度関数であるものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【００９９】
上記プログラムにおいて、前記集約部は、２以上の各拡張統語ラベルを、出現頻度が予め決められた条件を満たすほど小さい２以上の拡張統語ラベルが同一のグループに属するように、前記予め決められた数のグループに割り振る第一処理手段と、予め決められた終了条件を満たすまで、前記グループ間で前記２以上の各拡張統語ラベルを移動させ、前記目的関数が最大になるグループに、２以上の各拡張統語ラベルのグループを決定する第二処理手段とを具備するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。
【０１００】
（実施の形態２）
【０１０１】
本実施の形態において、実施の形態１で学習した第二翻訳規則を用いた機械翻訳装置２について説明する。
【０１０２】
図６は、本実施の形態における機械翻訳装置２のブロック図である。
【０１０３】
機械翻訳装置２は、格納部２１、受付部２２、翻訳部２３、出力部２４を備える。
【０１０４】
格納部２１は、翻訳モデル学習装置が取得した１以上の第二翻訳規則を格納し得る。格納部２１は、実施の形態１の格納部１７と同じである。
【０１０５】
受付部２２は、原言語文を受け付ける。ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付け、マイクによる音声の受け付けなどを含む概念である。
【０１０６】
原言語文の入力手段は、キーボードやマウスやタッチパネルやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部２２は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【０１０７】
翻訳部２３は、１以上の第二翻訳規則を用いて、受付部２２が受け付けた原言語文を翻訳し、目的言語文を取得する。翻訳部２３は、統計機械翻訳、特に、構文拡張機械翻訳（ＳＡＭＴ）の公知技術であるので、詳細な説明を省略する。
【０１０８】
出力部２４は、翻訳部２３が取得した目的言語文を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【０１０９】
格納部２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１１０】
格納部２１に第二翻訳規則が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して第二翻訳規則が格納部２１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された第二翻訳規則が格納部２１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された第二翻訳規則が格納部２１で記憶されるようになってもよい。
【０１１１】
翻訳部２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。翻訳部２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１１２】
出力部２４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部２４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１１３】
次に、機械翻訳装置２の動作について説明する。まず、受付部２２は、原言語文を受け付ける。次に、翻訳部２３は、１以上の第二翻訳規則を用いて、受付部２２が受け付けた原言語文を翻訳し、目的言語文を取得する。次に、出力部２４は、翻訳部２３が取得した目的言語文を出力する。
【０１１４】
以上、本実施の形態によれば、精度の高い機械翻訳が可能となる。
【０１１５】
なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、記録媒体に、翻訳モデル学習装置１が取得した１以上の第二翻訳規則を格納しており、コンピュータを、原言語文を受け付ける受付部と、前記１以上の第二翻訳規則を用いて、前記原言語文を翻訳し、目的言語文を取得する翻訳部と、前記目的言語文を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
【０１１６】
以下、翻訳モデル学習装置１、および機械翻訳装置２の評価実験について説明する。つまり、翻訳モデル学習装置１で翻訳モデルを学習し、当該翻訳モデルを用いて、機械翻訳装置２で機械翻訳を行った場合の評価実験について説明する。
【０１１７】
まず、実験の前提条件について説明する。本実験において、日英翻訳タスクを行った。構文拡張機械翻訳(SAMT) は、目的言語の統語ラベルを用いて行った。また、本実験において、SAMTの実装として、Mosesを利用した。
【０１１８】
また、本実験において、旅行会話に関する対訳コーパスであるIWSLT2007（「Cameron Shaw Fordyce. Overview of the 4th International Workshop on Spoken Language Translation IWSLT 2007 evaluation campaign. Proceedings of IWSLT 2007, pages 112, Trento, Italy, October 2007.」参照） のデータセットの中の日英のデータを用いて実験を行った（訓練データ: 約４万文対、開発データ、テストデータ:約５００文対)。また、日本語の単語分割にはKyTea（論文「Graham Neubig，Yosuke Nakata, Shinsuke Mori. Pointwise Prediction for Robust, Adaptable Japanese Morphological Analysis. Proceedings of ACL-HLT 2011, pages 529533, Portland, Oregon, USA, June 2011.」参照）を利用した。英語のトークン化にはMosesに付属しているスクリプトを利用した。英語の構文解析器には、Collins parser(Collins, 1999)を利用した。言語モデルは、IRSTLM（インターネットＵＲＬ：「http://sourceforge.net/projects/irstlm/」参照）を用いて英語の単語5-gramで学習した。アライメント学習にはMGIZA++（インターネットＵＲＬ：「http://sourceforge.net/projects/mgizapp/」参照）を、チューニングにはMERT(Och, 2003) を利用した。デコーダには、Moses0.91を使用した。
【０１１９】
本実験において、翻訳モデル学習装置１の手法（以下、適宜「提案手法」と言う）と、以下の従来法との比較を行った。
［PB-SMT］フレーズベース翻訳。
［Hiero］階層的フレーズベース翻訳。
［SAMT0］構文解析器が付与する統語ラベルを用いたSAMT。
［SAMT1,2,4,5］細分化した統語ラベルを用いたSAMT。なお、［SAMT1,2,4,5］のうちの例えば、SAMT1は、細分化の方法が［SAMT1］であることを示す。
［BL_SAMT1,2,4,5］凝集型クラスタリングでクラスタ化した統語ラベルを用いたSAMT。なお、［BL_SAMT1,2,4,5］のうちの例えば、BL_SAMT5は、細分化の方法が［SAMT5］であることを示す。
【０１２０】
［BL_SAMT1,2,4,5］は、非特許文献４の手法を目的言語側の統語ラベルのみを用いて行うようにアレンジしたものを、SAMT1,2,4,5 に適用した結果である。また、グループの数（クラスタ数と言っても良い）は８０とした。
【０１２１】
この実験結果を図７に示す。提案手法は［EC_SAMT 1,2,4,5］で表す。なお、［EC_SAMT 1,2,4,5］のうちの例えば、EC _SAMT5は、細分化の方法が［SAMT5］であることを示す。また、クラスタ数は８０とした。翻訳精度の評価尺度にはBLEU（「Papineni, Kishore, Salim Roukos, Todd Ward, and Wei-Jing Zhu. BLEU: a method for automatic evaluation of machine translation. Proceedings of ACL2002, pages 311318, Philadelphia, PA, USA, July 2002.」参照）を用い、統語ラベル数と翻訳規則数、最適化基準であるＦ（Ｃ）の値も調べた。
【０１２２】
図７より、提案手法の［EC_SAMT5］が最もBLEU 値が高く、統語ラベルクラスタリングが有効に動作していると考えられる。
【０１２３】
以上より、本実験において、日英翻訳タスクで実験を行い、提案手法が翻訳精度の向上に繋がることを示すことができた。
【０１２４】
また、図８は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の翻訳モデル学習装置を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図８は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図９は、システム３００のブロック図である。
【０１２５】
図８において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
【０１２６】
図９において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、バス３０１４と、ＲＯＭ３０１５と、ＲＡＭ３０１６と、ハードディスク３０１７とを含む。なお、バス３０１４は、ＭＰＵ３０１３やＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に接続されている。また、ＲＯＭ３０１５には、ブートアッププログラム等のプログラムが記憶されている。また、ＲＡＭ３０１６は、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのものである。また、ハードディスク３０１７は、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのものである。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０１２７】
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の翻訳モデル学習装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０１２８】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の翻訳モデル学習装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０１２９】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１３０】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１３１】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１３２】
以上のように、本発明にかかる翻訳モデル学習装置は、適切な翻訳規則を高速に取得できるという効果を有し、翻訳モデル学習装置等として有用である。
【符号の説明】
【０１３３】
１  翻訳モデル学習装置
２  機械翻訳装置
１１  対訳文格納部
１２  構文解析部
１３  第一翻訳規則生成部
１４  細分化部
１５  集約部
１６  第二翻訳規則生成部
１７、２１  格納部
２２  受付部
２３  翻訳部
２４  出力部
１５１  第一処理手段
１５２  第二処理手段
【図１】
2015166977.tif 000007
【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】
2015166977.tif 000013
【図８】
2015166977.tif 000014
【図９】
2015166977.tif 000015