(57)【要約】【課題】  単独の文章からではどのような辞書を用いて翻訳すればよいか十分な判断ができない場合であっても、当該文章を適切に翻訳する。【解決手段】  翻訳装置１０は、カテゴリに対応付けて、翻訳に用いる複数の辞書を保持して翻訳処理を行う翻訳エンジン群１１と、翻訳対象となる文章を入力する入力部１２と、当該文章のカテゴリを判定する判定部１３と、文章のカテゴリを特定するカテゴリ情報を保持するカテゴリ情報保持部１４と、カテゴリが判定された場合にはカテゴリ情報を更新すると共に、カテゴリが判定されない場合にはカテゴリ情報を更新しない更新部１５と、保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに対応付けられた翻訳エンジン１１０に文章を出力する翻訳エンジン振り分け部１６と、翻訳対象の文章を補正する自動入力補正部１７と、翻訳された文章を出力する出力部１８とを備える。【選択図】  図１
2015170094.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カテゴリに対応付けて、翻訳に用いる複数の辞書を保持する辞書保持手段と、
翻訳対象となる文章のカテゴリを特定するカテゴリ情報を保持するカテゴリ情報保持手段と、
翻訳対象となる第１の言語による文章を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された文章に基づいて、当該文章のカテゴリを判定する判定手段と、
前記判定手段によってカテゴリが判定された場合には、判定されたカテゴリを特定するカテゴリ情報で前記カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報を更新すると共に、前記判定手段によってカテゴリが判定されない場合には、前記カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報を保持させたままとする更新手段と、
前記カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに対応付けられて、前記辞書保持手段に保持されている辞書を用いて、前記入力手段によって入力された文章を第１の言語から第２の言語に翻訳する翻訳手段と、
前記翻訳手段によって翻訳された文章を出力する出力手段と、
を備える翻訳装置。
【請求項２】
前記判定手段は、機械学習により、前記入力手段によって入力された文章が前記カテゴリに属する度合いを推定し、当該度合いに基づいて当該文章のカテゴリを判定する請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項３】
前記入力手段は、翻訳対象となる第２の言語による文章を入力し、
前記翻訳手段は、前記カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに対応付けられて、前記辞書保持手段に保持されている辞書を用いて、前記入力手段によって入力された文章を第２の言語から第１の言語に翻訳する、請求項１又は２に記載の翻訳装置。
【請求項４】
前記翻訳手段は、翻訳対象となる文章を、前記カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに応じて予め設定されたルールに基づいて変換し、変換した文章を翻訳する請求項１〜３の何れか一項に記載の翻訳装置。
【請求項５】
カテゴリに対応付けて、翻訳に用いる複数の辞書を保持する辞書保持手段と、翻訳対象となる文章のカテゴリを特定するカテゴリ情報を保持するカテゴリ情報保持手段と、を備える翻訳装置の動作方法である翻訳方法であって、
翻訳対象となる第１の言語による文章を入力する入力ステップと、
前記入力ステップにおいて入力された文章に基づいて、当該文章のカテゴリを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおいてカテゴリが判定された場合には、判定されたカテゴリを特定するカテゴリ情報で前記カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報を更新すると共に、前記判定ステップにおいてカテゴリが判定されない場合には、前記カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報を保持させたままとする更新ステップと、
前記カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに対応付けられて、前記辞書保持手段に保持されている辞書を用いて、前記入力ステップにおいて入力された文章を第１の言語から第２の言語に翻訳する翻訳ステップと、
前記翻訳ステップにおいて翻訳された文章を出力する出力ステップと、
を含む翻訳方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章を翻訳する翻訳装置及び翻訳方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳サービスは、言語の確からしさや、翻訳の確からしさを基に、最も適切さの度合いが高い翻訳結果を求めて訳文を生成している。特許文献１では、翻訳対象文の特徴を示す翻訳対象特徴ベクトルを作成すると共に専門分野文の特徴を示す専門分野特徴ベクトルを作成し、これらから翻訳対象文の各専門分野への帰属可能性を推定し、その推定に基づいて翻訳に適した専門辞書データを選択する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−８０２２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、翻訳対象となる各文章のみからでは、文章が属するカテゴリ（分野）を判断できず、十分に適切に翻訳を行えない場合がある。例えば、翻訳対象の文章が「お体の状態はいかがですか？」というものである場合を考える。本文章は、例えば、一般的な機械翻訳エンジンでは、「How is state of body？」等と翻訳される。しかしながら、上記の文章が、例えば、医療分野での会話に係るものであった場合、必ずしも上記の翻訳は適切ではない。上記の文章は、例えば、医療辞書データベースを有する翻訳エンジンでは、「How is condition of body？」等と翻訳される。このように、会話の背景によっては、一般的な機械翻訳エンジンより、特定の分野の辞書データベースを有する翻訳エンジンを用いて翻訳することが望ましい。しかし、上記の文章だけでは、医療分野に特化した翻訳を行えばよいかどうか十分に判断することは難しい。
【０００５】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、単独の文章からではどのような辞書を用いて翻訳すればよいか十分な判断ができない場合であっても、当該文章を適切に翻訳することができる翻訳装置及び翻訳方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するために、本発明に係る翻訳装置は、カテゴリに対応付けて、翻訳に用いる複数の辞書を保持する辞書保持手段と、翻訳対象となる文章のカテゴリを特定するカテゴリ情報を保持するカテゴリ情報保持手段と、翻訳対象となる第１の言語による文章を入力する入力手段と、入力手段によって入力された文章に基づいて、当該文章のカテゴリを判定する判定手段と、判定手段によってカテゴリが判定された場合には、判定されたカテゴリを特定するカテゴリ情報でカテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報を更新すると共に、判定手段によってカテゴリが判定されない場合には、カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報を保持させたままとする更新手段と、カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに対応付けられて、辞書保持手段に保持されている辞書を用いて、入力手段によって入力された文章を第１の言語から第２の言語に翻訳する翻訳手段と、翻訳手段によって翻訳された文章を出力する出力手段と、を備える。
【０００７】
本発明に係る翻訳装置では、入力された翻訳対象の文章からカテゴリの判定が行われる。カテゴリの判定が行われた場合には、判定されたカテゴリに対応付けられた辞書が用いられて翻訳が行われる。一方、カテゴリの判定が行われなかった場合には、それ以前に入力された文章に基づいて判定されたカテゴリに対応付けられた辞書が用いられて翻訳が行われる。即ち、本発明に係る翻訳装置では、単独の文章からではどのような辞書を用いて翻訳すればよいか十分な判断ができない場合であっても、会話等の一連の文章に基づいて判定されたカテゴリに対応付けられた辞書が用いられて翻訳が行われる。従って、本発明に係る翻訳装置によれば、上記の場合であっても、文章を適切に翻訳することができる。
【０００８】
判定手段は、機械学習により、入力手段によって入力された文章がカテゴリに属する度合いを推定し、当該度合いに基づいて当該文章のカテゴリを判定することとしてもよい。この構成によれば、カテゴリを判定できるか否かを含めて、適切にカテゴリを判定することができる。これにより、文章をより適切に翻訳することができる。
【０００９】
入力手段は、翻訳対象となる第２の言語による文章を入力し、翻訳手段は、カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに対応付けられて、辞書保持手段に保持されている辞書を用いて、入力手段によって入力された文章を第２の言語から第１の言語に翻訳する、こととしてもよい。この構成によれば、例えば、適切な翻訳が行われた上で、異なる言語での会話を可能とすることができる。
【００１０】
翻訳手段は、翻訳対象となる文章を、カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに応じて予め設定されたルールに基づいて変換し、変換した文章を翻訳することとしてもよい。この構成によれば、翻訳された文章をより適切なものとすることができる。
【００１１】
ところで、本発明は、上記のように翻訳装置の発明として記述できる他に、以下のように翻訳方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。
【００１２】
即ち、本発明に係る翻訳方法は、カテゴリに対応付けて、翻訳に用いる複数の辞書を保持する辞書保持手段と、翻訳対象となる文章のカテゴリを特定するカテゴリ情報を保持するカテゴリ情報保持手段と、を備える翻訳装置の動作方法である翻訳方法であって、翻訳対象となる第１の言語による文章を入力する入力ステップと、入力ステップにおいて入力された文章に基づいて、当該文章のカテゴリを判定する判定ステップと、判定ステップにおいてカテゴリが判定された場合には、判定されたカテゴリを特定するカテゴリ情報でカテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報を更新すると共に、判定ステップにおいてカテゴリが判定されない場合には、カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報を保持させたままとする更新ステップと、カテゴリ情報保持手段によって保持されるカテゴリ情報によって特定されるカテゴリに対応付けられて、辞書保持手段に保持されている辞書を用いて、入力ステップにおいて入力された文章を第１の言語から第２の言語に翻訳する翻訳ステップと、翻訳ステップにおいて翻訳された文章を出力する出力ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明では、単独の文章からではどのような辞書を用いて翻訳すればよいか十分な判断ができない場合であっても、会話等の一連の文章に基づいて判定されたカテゴリに対応付けられた辞書が用いられて翻訳が行われる。従って、本発明によれば、上記の場合であっても、文章を適切に翻訳することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る翻訳装置の構成を示す図である。
【図２】翻訳装置によって翻訳される文章の例を示す図である。
【図３】ユーザ端末の表示画面の例を示す図である。
【図４】推定ラベルが判定されているか否かを判断するために用いられる閾値を示す確信度判定パターン表である。
【図５】推定ラベルと翻訳エンジン番号とが対応付けられた翻訳エンジン振り分けパターン表である。
【図６】入力文の例と機械翻訳文の例とを示す図である。
【図７】Ｐカテゴリ毎のＥカテゴリの候補となる単語を含むＥ推定辞書の例を示す図である。
【図８】Ｅカテゴリの推定の概要を示す図である。
【図９】カテゴリ及びＰカテゴリ毎に記憶される標準フレーズの例を示す図である。
【図１０】標準的なフレーズの決定の概要を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る翻訳装置のハードウェア構成を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態に係る翻訳装置で実行される処理（翻訳方法）全体を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態に係る翻訳装置で実行される処理（翻訳方法）のうち推定ラベルの判定処理を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施形態に係る翻訳装置で実行される処理（翻訳方法）のうち入力文の自動補正処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面と共に本発明に係る翻訳装置及び翻訳方法の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１６】
図１に本実施形態に係る翻訳装置１０を示す。翻訳装置１０は、翻訳対象となる文章を入力し、当該文章を翻訳（機械翻訳）して、翻訳された文章を出力する装置である。即ち、翻訳装置１０は、翻訳サービスを提供する装置である。例えば、翻訳装置１０は、ユーザ端末２０と移動体通信網あるいはインターネット等の通信網を介して接続されている。翻訳装置１０は、ユーザ端末２０から翻訳対象となる文章を受信し、ユーザ端末２０に対して翻訳された文章を送信する。
【００１７】
翻訳装置１０は、複数の一連の文章を順次、翻訳する。また、翻訳装置１０は、第１の言語による文章を第２の言語に翻訳すると共に、その逆の第２の言語による文章を第１の言語に翻訳することとしてもよい。例えば、翻訳装置１０は、日本語による文章を英語に翻訳すると共に、英語による文章を日本語に翻訳することとしてもよい。具体的には、翻訳装置１０は、図２に示すようなユーザ３０ａ，３０ｂ同士の一連の会話を翻訳する。
【００１８】
ユーザ端末２０は、通信網を介して翻訳装置１０と通信を行うことができる装置であり、例えば、スマートフォン、携帯電話機又はＰＣ（Personal Computer）に相当する。ユーザ端末２０は、翻訳装置１０との間でセッションを確立して、翻訳対象の文章を入力して翻訳装置１０に送信する。また、ユーザ端末２０は、文章をどの言語からどの言語に翻訳するかを示す翻訳方向情報（例えば、日本語から英語への翻訳であることを示す情報）を入力して、文章の送信と合わせて当該情報を翻訳装置１０に送信することとしてもよい。ユーザ端末２０と翻訳装置１０とのセッションは、セッションＩＤ等で一意に識別され、翻訳装置１０では、どのユーザ端末２０から翻訳対象の文章が送信されたか把握することができる。
【００１９】
ユーザ端末２０は、例えば、ユーザからの音声を入力し、音声を音声認識して文章とすることで翻訳対象の文章を入力する。音声認識は、従来から用いられている音声認識技術が用いられて行われる。あるいは、ユーザ端末２０は、入力した音声を翻訳装置１０に送信し、翻訳装置１０側で音声認識が行われてもよい。あるいは、翻訳装置１０とは別の音声認識サーバで音声認識が行われてもよい。その場合、ユーザ端末２０は、音声認識サーバに音声を送信し、音声認識サーバから音声認識結果である文章を受信する。翻訳対象の文章は、音声による入力以外でも、ユーザがユーザ端末２０のボタンを操作すること等によって入力されてもよい。
【００２０】
また、ユーザ端末２０は、翻訳方向情報をユーザの操作に基づいて入力する。この入力は、例えば、図３に示すようなインタフェースにより行われる。図３は、ユーザ端末２０が備えるタッチパネルの表示画面２１を示している。この表示画面２１には、翻訳方向情報を入力するためのボタン２１ａ，２１ｂが設けられている。例えば、ユーザが「話す」と記載されたボタン２１ａをタッチしてから発話すると、発話に基づく文章と共に日本語を英語に翻訳することを示す翻訳方向情報が入力される。また、ユーザが「Ｓｐｅａｋ」と記載されたボタン２１ｂをタッチしてから発話すると、発話に基づく文章と共に英語を日本語に翻訳することを示す翻訳方向情報が入力される。
【００２１】
また、ユーザ端末２０は、翻訳装置１０から翻訳結果の文章を受信する。ユーザ端末２０は、受信した翻訳結果の文章をタッチパネルの表示画面２１に表示する。これにより、ユーザが翻訳結果を認識することができる。この際、図３に示すように、ユーザから入力された文章（翻訳対象の文章）２１ｃと、当該文章の翻訳後の文章２１ｄとを合わせて表示することとしてもよい。また、英語から日本語からの翻訳に関する文章を右側からの吹き出し２１ｅの中に表示し、日本語から英語からの翻訳に関する文章を左側からの吹き出し２１ｆの中に表示することとしてもよい。
【００２２】
引き続いて、本実施形態に係る翻訳装置１０の機能構成について説明する。図１に示すように翻訳装置１０は、翻訳エンジン群１１と、入力部１２と、判定部１３と、更新部１５と、カテゴリ情報保持部１４と、翻訳エンジン振り分け部１６と、自動入力補正部１７と、出力部１８とを備えて構成される。これらの構成要素のうち、判定部１３と、更新部１５と、カテゴリ情報保持部１４と、翻訳エンジン振り分け部１６と、自動入力補正部１７とは、カテゴリ推定・振り分けプログラムによって実現されることができる。
【００２３】
翻訳エンジン群１１は、翻訳装置１０に入力された文章の翻訳処理を行う機能手段群である。翻訳エンジン群１１は、複数の翻訳エンジン１１０ａ〜１１０ｄ（翻訳エンジンＡ〜Ｄ）を含んで構成されている。後述するように翻訳装置１０に入力された文章は、翻訳エンジン群１１に含まれる複数の翻訳エンジン１１０（翻訳エンジン１１０ａ〜１１０ｄの総称）の何れかに入力される。各翻訳エンジン１１０は、入力した文章を翻訳して出力部１８に出力する。
【００２４】
翻訳エンジン１１０は、処理部１１１（処理部１１１ａ〜１１１ｄの総称）と、翻訳辞書１１２（翻訳辞書１１２ａ〜１１２ｄの総称）とを備えて構成される。翻訳辞書１１２は、翻訳に用いられる辞書の情報を保持する辞書保持手段である。翻訳辞書１１２が保持する辞書の情報は、例えば、翻訳元の言語の単語と翻訳後の言語の単語との対応付けを示す情報であり、従来の機械翻訳で用いられる辞書と同様ものであってもよい。また、翻訳辞書１１２が保持する辞書は、翻訳エンジン１１０に応じたカテゴリに対応付けられている。カテゴリとは、翻訳対象の文章が属する分野（専門分野）を示すものであり、例えば、「医療」、「金融」、「科学（技術）」等がある。翻訳辞書１１２は、予め翻訳装置１０の管理者等によって予め用意される。
【００２５】
例えば、翻訳エンジン１１０ａ（翻訳エンジンＡ）が備える翻訳辞書１１２ａは、特別の分野に係るカテゴリではなく、一般的な文章を翻訳するための基本翻訳辞書を保持する。なお、基本翻訳辞書を用いて翻訳した場合、言語の確からしさや、翻訳の確からしさを基に、最も確からしさの確率の高い翻訳結果である訳文を生成する。このため、医療、金融、科学技術等の専門性のある入力文の翻訳精度は必ずしも適切とは言えず、違和感のある翻訳結果となるおそれがある。
【００２６】
翻訳エンジン１１０ｂ（翻訳エンジンＢ）が備える翻訳辞書１１２ｂは、「医療」のカテゴリに係る医療翻訳辞書を保持する。翻訳エンジン１１０ｃ（翻訳エンジンＣ）が備える翻訳辞書１１２ｃは、「金融」のカテゴリに係る金融翻訳辞書を保持する。翻訳エンジン１１０ｄ（翻訳エンジンＤ）が備える翻訳辞書１１２ｄは、「科学」のカテゴリに係る科学翻訳辞書を保持する。
【００２７】
処理部１１１は、翻訳辞書１１２を用いて、翻訳エンジン１１０に入力された文章を第１の言語から第２の言語に翻訳する翻訳手段である。処理部１１１は、複数の言語間での翻訳（上記の第１の言語及び第２の言語の何れか一方、又は両方が複数である）が行えることとしてもよい。その場合、翻訳エンジン１１０には、翻訳対象の文章と合わせて翻訳方向情報も入力され、翻訳方向情報によって示される言語間の方向で翻訳が行われる。処理部１１１は、例えば、従来の機械翻訳と同様の技術により実現される。なお、処理部１１１は、翻訳エンジン１１０毎に異なるものであってもよいし、翻訳エンジン１１０間で共通化されていてもよい。
【００２８】
なお、各翻訳エンジン１１０は、必ずしも、翻訳装置１０の各翻訳エンジン１１０以外の構成要素と同様の装置によって実現されている必要はない。各翻訳エンジン１１０と、翻訳装置１０の各翻訳エンジン１１０以外の構成要素とは別体の装置として構成されていてもよい。即ち、翻訳装置１０は、複数のコンピュータからなるコンピュータシステムによって構成されていてもよい。
【００２９】
入力部１２は、翻訳対象となる文章を入力する入力手段である。具体的には、入力部１２は、ユーザ端末２０と翻訳装置１０との間のセッションを確立して、当該セッションを介してユーザ端末２０から翻訳対象となる文章を受信することで文章を入力する。翻訳装置１０では、セッションＩＤによりセッションを把握することができ、これにより何れのユーザ端末２０から情報を入力したかを把握することができる。また、上述したようにユーザ端末２０から音声を受信して、当該音声を音声認識して文章を取得することとしてもよい。また、翻訳装置１０が複数の翻訳を実行できる場合には、入力部１２は、翻訳方向情報を入力することとしてもよい。翻訳方向情報には、翻訳対象の文章の言語（入力言語）を示す情報、及び翻訳後の文章の言語（翻訳言語）を示す情報が含まれる。本実施形態における以下の処理は、入力言語及び翻訳言語に基づいて行われる。即ち、翻訳前の文章に対しては入力言語毎の処理を行い、入力言語から翻訳言語への翻訳が行われる。入力部１２は、当該情報も翻訳対象となる文章と合わせてユーザ端末２０から受信する。入力部１２は、入力した情報を判定部１３に出力する。
【００３０】
判定部１３は、入力部１２から入力された文章に基づいて、当該文章のカテゴリを判定する判定手段である。例えば、判定部１３は、機械学習により、入力部１２から入力された文章がカテゴリに属する度合いを推定し、当該度合いに基づいて当該文章のカテゴリを判定する。本実施形態では、判定する文章のカテゴリを推定ラベルと呼ぶ。また、文章がカテゴリに属する度合いを確信度と呼ぶ。例えば、判定部１３による判定によって、入力された文章である入力文が「内科はどちらですか？」というものであった場合、推定ラベルが「医療」、確信度が７８％といった出力がなされる。
【００３１】
本実施形態に係る判定部１３を実現するため、予めカテゴリに対応付いた文章を収集する。カテゴリに対応付けられた正解データ（サンプルデータ）として教師あり機械学習を行い、学習データベース（学習モデル）を得る。機械学習のロジックは、例えば、汎用ＳＶＭ（Support Vector Machine）を用いることができる。判定部１３は、入力部１２から入力された文章を学習データベースに基づく識別器に入力して、当該識別器によってカテゴリを判定する。
【００３２】
具体的には、判定部１３は、入力部１２から入力した入力文の形態素解析を行う。形態素解析は、汎用の形態素解析エンジンを活用して行うことができる。例えば、入力文が「病名を教えて」というものであった場合、「病院（名詞）／を（助詞）／教え（動詞）／て（助詞）」との形態素解析の結果が得られる。形態素解析の結果中の「／」は形態素の区切りであり、括弧は各形態素の品詞を示す。続いて、判定部１３は、形態素解析結果から、各形態素についてＳＶＭの入力データである素性ＩＤを生成する。具体的には、判定部１３は、各形態素を素性ＩＤに変換する。判定部１３は、形態素と素性ＩＤとの対応関係を予め記憶しており、当該対応関係に基づいて上記の変形を行う。例えば、「病院」との形態素は素性ＩＤを「１」に、「教え」との形態素は素性ＩＤを「２」に変換する。
【００３３】
判定部１３は、得られたＳＶＭの入力データを用いてＳＶＭにより推定ラベル及び確信度を出力（生成）する。上記は、汎用のＳＶＭエンジンロジックを活用して行うことができる。なお、複数の推定ラベルを推定するため、マルチクラスＳＶＭ推定を行ってもよいし、推定ラベル毎の学習データベースを用いることとしてもよい。判定部１３は、判定結果を示す推定ラベル及び確信度を示す情報を更新部１５に出力する。また、判定部１３は、入力部１２から入力された情報を翻訳エンジン振り分け部１６に出力する。
【００３４】
なお、判定部１３は、機械学習によって得られた学習データベースに基づく識別器を利用できればよく、必ずしも翻訳装置１０において機械学習が行われる必要はない。その場合、翻訳装置１０は上記の機械学習を行った装置から、学習データベースを示す情報を予め取得しておく。また、判定部１３は、ＳＶＭにより上記の判定を行うこととしているが、その他の手法、例えば、パターン認識の手法等を用いることとしてもよい。また、判定部１３は、上記の機械学習以外の方法によって、文章からカテゴリを判定してもよい。
【００３５】
カテゴリ情報保持部１４は、翻訳対象となる文章の推定ラベルを特定するカテゴリ情報を保持するカテゴリ情報保持手段である。具体的には、カテゴリ情報保持部１４は、セッションＩＤとカテゴリ情報とを対応付けて保持する。カテゴリ情報保持部１４は、更新部１５からの更新の指示を受け付けて上記の情報の更新を行う。また、カテゴリ情報保持部１４は、翻訳エンジン振り分け部１６から翻訳エンジン振り分け部１６から保持された情報の問い合わせを受け付け、カテゴリ情報を返信する。カテゴリ情報保持部１４は、同一セッションＩＤに対して、予め設定された一定時間、情報の更新や問い合わせがない場合、セッション別に保持している情報を開放（消去）する。また、セッションが切断された場合にも同様に解放してもよい。
【００３６】
更新部１５は、判定部１３によって推定ラベルが判定された場合には、判定された推定ラベルを特定するカテゴリ情報でカテゴリ情報保持部１４によって保持されるカテゴリ情報を更新すると共に、判定部１３によって推定ラベルが判定されない場合には、カテゴリ情報保持部１４によって保持されるカテゴリ情報を保持させたままとする更新手段である。
【００３７】
具体的には、更新部１５は、判定部１３から入力された推定ラベル及び確信度を示す情報に基づいて、判定部１３によって推定ラベルが判定されているか否か（文章からのカテゴリの判定が可能であったか否か）を判断する。更新部１５は、確信度と予め設定された閾値とを比較して上記の判断を行う。例えば、更新部１５は、確信度が閾値を上回っていたら、判定部１３によって推定ラベルが判定されていると判断する。更新部１５は、確信度が閾値を下回っていたら、判定部１３によって推定ラベルが判定されていない（文章が特定のカテゴリに属するものではない）と判断する。この判断を行うための閾値は、図４の確信度判定パターン表に示すように推定ラベル毎に設定されていてもよい。
【００３８】
更新部１５は、推定ラベルが判定されていると判断すると、当該推定ラベルを特定するカテゴリ情報をカテゴリ情報保持部１４に入力して、カテゴリ情報保持部１４に保持されるカテゴリ情報を更新する。この更新は、入力された文章に係るセッションＩＤに対応付けられて保持されているカテゴリ情報に対して行われる。カテゴリ情報保持部１４に保持されるカテゴリ情報がなかった場合には、更新部１５から入力されたカテゴリ情報が新たに保持される。更新部１５は、推定ラベルが判定されていないと判断すると、カテゴリ情報の更新を行わない（この場合、特段の処理は行われない）。
【００３９】
翻訳エンジン振り分け部１６は、判定部１３から入力された文章を翻訳する翻訳エンジン１１０の振り分けを行う翻訳手段の一機能である。翻訳エンジン振り分け部１６は、カテゴリ情報保持部１４によって保持されるカテゴリ情報に基づいて上記の振り分けを行う。この振り分けの処理は、更新部１５による上記の処理が終了した後で行われる。
【００４０】
具体的には、翻訳エンジン振り分け部１６は、図５の翻訳エンジン振り分けパターン表に示すような、推定ラベルと翻訳エンジン１１０を特定する翻訳エンジン番号とが対応付けられた情報を予め記憶している。また、図５に示すように、この情報には、入力言語及び翻訳言語の組み合わせも合わせて対応付けられていてもよい。翻訳エンジン振り分け部１６は、判定部１３から文章が入力されると、入力された文章に係るセッションＩＤに対応付けられてカテゴリ情報保持部１４に保持されるカテゴリ情報を参照する。具体的には、翻訳エンジン振り分け部１６は、カテゴリ情報保持部１４に対して、入力された文章に係るセッションＩＤと共にカテゴリ問い合わせ要求を行って、カテゴリ情報保持部１４からカテゴリ情報を取得してもよい。翻訳エンジン振り分け部１６は、図５の翻訳エンジン振り分けパターン表において、参照したカテゴリ情報によって示される推定ラベルに対応付けられている翻訳エンジン番号で特定される翻訳エンジン１１０を振り分け先の翻訳エンジン１１０として決定する。なお、入力された文章に係るセッションＩＤに対応付けられてカテゴリ情報保持部１４に保持されるカテゴリ情報がない場合には、翻訳エンジン振り分け部１６は、予め設定された翻訳エンジン１１０を振り分け先の翻訳エンジン１１０として決定する。例えば、図５における推定ラベル「その他」に対応付けられた翻訳エンジン番号で特定される翻訳エンジン１１０（例えば、一般的な文章を翻訳するための翻訳辞書１１２ａを備える翻訳エンジン１１０ａ（翻訳エンジンＡ））を振り分け先の翻訳エンジン１１０として決定する。
【００４１】
また、判定部１３から、翻訳方向情報として入力言語及び翻訳言語を示す情報が入力されている場合には、更にそれらの組み合わせに対応付けられている翻訳エンジン番号で特定される翻訳エンジン１１０を振り分け先の翻訳エンジン１１０として決定する。
【００４２】
翻訳エンジン振り分け部１６は、振り分け先の翻訳エンジン１１０に翻訳対象の文章を出力する。翻訳エンジン１１０が別の装置によって構成されている場合には、翻訳エンジン番号に翻訳エンジン１１０を構成するサーバのＩＰアドレスを対応付けておき、当該ＩＰアドレス宛に翻訳対象の文章を送信する。また、翻訳エンジン番号自体をＩＰアドレスにしておいてもよい。また、翻訳エンジン振り分け部１６は、翻訳方向情報として入力言語及び翻訳言語を示す情報を合わせて翻訳エンジン１１０に出力してもよい。
【００４３】
翻訳エンジン振り分け部１６は、翻訳エンジン１１０に翻訳対象の文章を出力する前に自動入力補正部１７に当該文章を補正させてもよい。その場合、翻訳エンジン振り分け部１６は、自動入力補正部１７による補正後の文章を翻訳エンジン１１０に出力する。
【００４４】
自動入力補正部１７は、翻訳エンジン振り分け部１６から入力した翻訳対象となる文章を、カテゴリ情報保持部１４によって保持されるカテゴリ情報によって特定される推定ラベルに応じて予め設定されたルールに基づいて変換する翻訳手段の一機能である。
【００４５】
入力文のカテゴリ推定がされた場合、適切な翻訳エンジン１１０を選択することが可能である。しかし、更にカテゴリ別に入力文を標準的な言い回しに補正し、翻訳エンジン１１０に入力することで、よりカテゴリ別に正確な翻訳結果を導出し、訳質を向上させることが可能である。例えば、図６に医療で頭が非常に痛いと主張する場合の入力文の例を示す。しかしながら、「頭痛でぎんぎんする」といった入力文のように、入力の形式によっては誤訳されてしまう。自動入力補正部１７では、カテゴリに応じて入力文を標準的なフレーズに補正する。
【００４６】
自動入力補正部１７は、推定ラベルと文章を変換（補正）するルールとが対応付けられた情報を予め記憶している。自動入力補正部１７は、入力された文章に係るセッションＩＤに対応付けられてカテゴリ情報保持部１４に保持されるカテゴリ情報を参照する。自動入力補正部１７は、参照したカテゴリ情報に対応付けられて記憶しているルールに従って文章の変換（補正）を行う。
【００４７】
以下では、「医療」カテゴリにおける変換の例について説明する。自動入力補正部１７は、まず、入力文から、入力文がカテゴリ内で何を意味しているかを示すＰカテゴリを推定する。この推定には、例えば、Ｐカテゴリを推定するために予め機械学習によって作成された学習データベースが用いられる。機械学習に用いられる正解データ（サンプルデータ）としては、例えば、Ｐカテゴリに対応付けられた文章である。例えば、入力文に「〜が鈍く痛い」「〜が波打つように痛い」「〜が締め付けられるように痛い」「〜が割れるように痛い」とのフレーズが含まれている場合には、Ｐカテゴリは、「（病状・）痛み：高」と推定される。
【００４８】
続いて、自動入力補正部１７は、入力文から、Ｐカテゴリの対象を示すＥカテゴリを推定する。自動入力補正部１７は、予めＰカテゴリ毎にＥカテゴリの候補となる単語を辞書（Ｅ推定辞書）として記憶しておく。図７にＥ推定辞書の例を示す。図７に示す例では、「痛み：高」とのＰカテゴリに対するＥカテゴリの候補となる単語が対応付けられている。自動入力補正部１７は、入力文中に、推定されたＰカテゴリに対応付けられたＥカテゴリの候補となる単語が含まれているか否か判断する。Ｅカテゴリの候補となる単語が含まれていた場合、自動入力補正部１７は、当該単語を、Ｅカテゴリを示す単語として抽出する。例えば、図８に示すように入力文が「頭が鈍く痛い」、Ｐカテゴリが「痛み：高」だった場合、Ｅカテゴリは「頭」とされる。
【００４９】
続いて、自動入力補正部１７は、カテゴリ（推定ラベル）、Ｐカテゴリ及びＥカテゴリから標準的なフレーズを生成する。入力文に基づいて、Ｐカテゴリの対象を示すＥカテゴリを推定する。自動入力補正部１７は、予めカテゴリ及びＰカテゴリ毎に標準フレーズを記憶しておく。図９にカテゴリ及びＰカテゴリ毎に記憶される標準フレーズの例を示す。記憶されている標準フレーズには、単語が入力される部分が含まれている。図９の例では、当該部分を「〜」で示す。
【００５０】
自動入力補正部１７は、上記によって決定（推定）されたカテゴリ及びＰカテゴリの組み合わせに対応付けられて記憶される標準フレーズを抽出する。自動入力補正部１７は、抽出した標準フレーズの単語が入力される部分に、Ｅカテゴリを挿入し、標準的なフレーズを完成させる。例えば、図１０に示すように、カテゴリが「医療」、Ｐカテゴリが「痛み：高」、Ｅカテゴリが「頭」であった場合、抽出される標準フレーズは「〜が鋭く痛いです。」となり、生成される標準的なフレーズは「頭が鋭く痛いです。」となる。
【００５１】
自動入力補正部１７は、生成した標準的なフレーズを、補正後の文章として翻訳エンジン振り分け部１６に出力する。このように入力文を標準的なフレーズに自動補正すると、（機械）翻訳エンジン１１０は、入力した意味に応じて最適な翻訳結果を出力することができる。また、このように自動補正を行った場合には、翻訳結果の文章と合わせて自動補正した文章をユーザ端末２０に送信して、ユーザに自動補正した結果を通知することとしてもよい。
【００５２】
出力部１８は、翻訳エンジン１１０によって翻訳された文章を出力する出力手段である。具体的には、出力部１８は、ユーザ端末２０と翻訳装置１０との間のセッションを介してユーザ端末２０に翻訳後の文章を送信することで文章を出力する。ユーザ端末２０によって受信された文章は、上述したようにユーザ端末２０において表示等の出力が行われる。以上が、本実施形態に係る翻訳装置１０の機能構成である。
【００５３】
図１１に本実施形態に係る翻訳装置１０のハードウェア構成を示す。図１１に示すように翻訳装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、通信を行うための通信モジュール１０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置１０５等のハードウェアを備えるコンピュータを含むものとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、上述した翻訳装置１０の機能が発揮される。以上が、本実施形態に係る翻訳装置１０の構成である。
【００５４】
引き続いて、図１２〜図１４のフローチャートを用いて、本実施形態に係る翻訳装置１０の動作方法（翻訳装置１０で実行される処理）である翻訳方法を説明する。図１２のフローチャートを用いて翻訳方法の全体について説明する。本処理では、まず、翻訳対象の文章である入力文が、ユーザ端末２０から翻訳装置１０に送信される。翻訳装置１０では、入力部１２によって入力文が受信される（Ｓ０１、入力ステップ）。入力された文章は、入力部１２から判定部１３に出力される。
【００５５】
続いて、判定部１３によって、入力文に基づいて推定ラベルの判定が行われる（Ｓ０２、判定ステップ）。この判定処理を図１３のフローチャートを用いて説明する。まず、入力文に対して形態素解析が実施される（Ｓ２１）。続いて、形態素解析結果から、各形態素についてＳＶＭの入力データである素性ＩＤが生成される（Ｓ２２）。続いて、得られたＳＶＭの入力データが用いられてマルチクラスＳＶＭ推定が行われる（Ｓ２３）。当該推定により得られた、推定ラベル及び確信度が出力（生成）される（Ｓ２４）。推定ラベル及び確信度を示す情報は、判定部１３から更新部１５に出力される。また、入力部１２から入力された情報は、判定部１３から翻訳エンジン振り分け部１６に出力される。
【００５６】
図１２に戻り、続いて、更新部１５によって、判定部１３によって推定ラベルが判定されているか否かが判断される（Ｓ０３、更新ステップ）。この判断は、具体的には、確信度と予め設定された閾値とが比較されて行われる。確信度が閾値を上回っていたら、推定ラベルが判定されていると判断される（Ｓ０３のＹＥＳ）。この場合、更新部１５によって、当該推定ラベルを特定するカテゴリ情報がカテゴリ情報保持部１４に入力されて、カテゴリ情報保持部１４に保持されるカテゴリ情報が更新される（Ｓ０４、更新ステップ）。一方で、確信度が閾値を下回っていたら、推定ラベルが判定されていないと判断される（Ｓ０３のＮＯ）。この場合は、上記の更新処理は行われない。
【００５７】
続いて（Ｓ０４又はＳ０３のＮＯの後）、翻訳エンジン振り分け部１６から自動入力補正部１７に入力文が出力される。続いて、自動入力補正部１７によって、入力文が、カテゴリ情報保持部１４によって保持されるカテゴリ情報によって特定される推定ラベルに応じて予め設定されたルールに基づいて補正（変換）される（Ｓ０５、翻訳ステップ）。この補正処理を図１４のフローチャートを用いて説明する。まず、機械学習によって作成された学習データベースに基づいて、入力文からＰカテゴリが推定される（Ｓ５１）。続いて、Ｅ推定辞書が用いられて、入力文からＥカテゴリが推定される（Ｓ５２）。続いて、予め記憶されたカテゴリ及びＰカテゴリ毎の標準フレーズに基づいて、カテゴリ（推定ラベル）、Ｐカテゴリ及びＥカテゴリから標準的なフレーズが、補正後の文章として生成される（Ｓ５３）。補正後の文章は、自動入力補正部１７から翻訳エンジン振り分け部１６に出力される。
【００５８】
図１２に戻り、続いて、翻訳エンジン振り分け部１６によって、カテゴリ情報保持部１４によって保持されるカテゴリ情報に基づいて、翻訳対象の文章（補正後の文章）を翻訳する翻訳エンジン１１０の振り分けが行われる（Ｓ０６、翻訳ステップ）。この振り分けは、予め記憶された、推定ラベルと翻訳エンジン番号とが対応付けられた情報に基づいて行われる。翻訳対象の文章（補正後の文章）は、翻訳エンジン振り分け部１６から振り分け先の翻訳エンジン１１０に出力される。
【００５９】
続いて、振り分け先の翻訳エンジン１１０によって、文章が入力され、翻訳エンジン１１０が備える翻訳辞書１１２が用いられて当該文章の翻訳が行われる（Ｓ０７、翻訳ステップ）。翻訳後の文章は、翻訳エンジン１１０から出力部１８に出力される。続いて、出力部１８によって、翻訳後の文章がユーザ端末２０に対して送信される（Ｓ０８、出力ステップ）。ユーザ端末２０では、翻訳後の文章が受信されて、表示等のユーザが認識できる形式での出力が行われる。以上が、本実施形態に係る翻訳装置１０で実行される処理である翻訳方法である。
【００６０】
上記の処理は、ユーザ端末２０から入力文が送信される度に行われる。従って、一連の入力文に対して翻訳が行われる。上述したように本実施形態では、入力文からカテゴリの判定が行われる。カテゴリの判定が行われた場合には、判定されたカテゴリに対応付けられた辞書が用いられて翻訳が行われる。一方、カテゴリの判定が行われなかった（入力文が特定のカテゴリに属するものではないと判定された）場合には、それ以前の入力文に基づいて判定されたカテゴリに対応付けられた辞書が用いられて翻訳が行われる。即ち、本実施形態では、単独の文章からではどのような辞書を用いて翻訳すればよいか十分な判断ができない場合であっても、会話等の一連の文章に基づいて判定されたカテゴリに対応付けられた辞書が用いられて翻訳が行われる。従って、本実施形態によれば、上記の場合であっても、文章を適切に翻訳することができる。医療、金融、科学技術等の専門性のある入力文の翻訳に適する、最適な翻訳エンジンを選択することが可能であり、翻訳結果の質を向上させることができる。また、特定のカテゴリの辞書を基本辞書とは独立に拡張できるため、コンシューマ向けの翻訳精度に影響を与えることがない。
【００６１】
具体的には、図２に示す例のように、例えば、「頭が波打つように痛い」との文章によりカテゴリが「医療」と判定された後は、新たにカテゴリが判定される迄は「医療」の翻訳辞書が用いられて翻訳が行われる。従って、その後の「状態はいかがですか？」との、何れのカテゴリに属するか判定ができない文章であっても、「医療」の翻訳辞書が用いられて適切に翻訳が行われる。
【００６２】
また、本実施形態のようにカテゴリの判定は、機械学習により行うこととしてもよい。この構成によれば、カテゴリを判定できるか否かを含めて、適切にカテゴリを判定することができる。これにより、文章をより適切に翻訳することができる。
【００６３】
また、本実施形態のように、第１の言語による文章を第２の言語に翻訳すると共に、その逆の第２の言語による文章を第１の言語に翻訳することとしてもよい。例えば、図２に示すように、一連の翻訳対象の文章に、日本語から英語へ翻訳する文章と日本語から英語へ翻訳する文章とが含まれていてもよい。この場合は、片方向でカテゴリ（例えば、「医療」）を判定した場合、逆方向への会話翻訳にも当該カテゴリ（例えば、「医療」）を自動で適用することができる。これにより、適切な翻訳が行われた上で、異なる言語での双方向での会話を可能とすることができる。なお、必ずしも逆方向への翻訳を行える必要はなく、片方向での翻訳のみを行えるものであってもよい。
【００６４】
また、本実施形態のように入力文の自動補正を行うこととしてもよい。この構成によれば、上述したように翻訳された文章をより適切なものとすることができる。但し、入力文を自動補正する必要がない場合については、必ずしも入力文の自動補正を行う必要はない。
【００６５】
なお、本実施形態では、翻訳装置１０は、ユーザ端末２０と通信を行って入力文及び翻訳後の文章を送受信する構成となっていた。しかしながら、ユーザ端末２０等のユーザに用いられる端末に、翻訳装置１０の機能が備えられていてもよい。その場合、当該端末が本発明の一実施形態に係る翻訳装置となる。また、当該端末が、翻訳装置１０の一部の機能を備えていてもよい。
【００６６】
また、本実施形態のようにカテゴリ情報の更新を行うのは、会話翻訳等の一定の場合のみに行われるようにしてもよい。この場合、当該一定の場合以外は、文章毎にカテゴリを判定して、判定したカテゴリに応じた翻訳を行う（本実施形態の場合、それ以前のカテゴリ判定の結果は利用しない）。会話翻訳である場合は、翻訳処理の前に会話翻訳である旨を翻訳装置１０に入力することとしてもよい。あるいは、逆方向の翻訳要求が同一セッションＩＤで存在した場合（例えば、それ以前に日本語から英語への翻訳を行っており、英語から日本語への翻訳要求があった場合）に、会話翻訳であると設定してもよい。
【符号の説明】
【００６７】
１０…翻訳装置、１１…翻訳エンジン群、１１０（１１０ａ〜１１０ｄ）…翻訳エンジン、１１１（１１１ａ〜１１１ｄ）…処理部、１１２（１１２ａ〜１１２ｄ）…翻訳辞書、１２…入力部、１３…判定部、１４…カテゴリ情報保持部、１５…更新部、１６…翻訳エンジン振り分け部、１７…自動入力補正部、１８…出力部、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…通信モジュール、１０５…補助記憶装置、２０…ユーザ端末。
【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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