(57)【要約】【課題】意味が同じで語順が異なる複数の文を作成する。【解決手段】入替部１１が、文の文節間の係り受け関係を示す係り受け木において、予め定めた可換助詞で終わる可換助詞文節と、その可換助詞文節を修飾する文節とからなる可換助詞部分木であって、同一の動詞を修飾する複数の可換助詞部分木の各々を入れ替える。生成部１３が、入替部１１により可換助詞部分木が入れ替えられた係り受け木に基づいて、文の語順を入れ替えた語順入替文を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文の文節間の係り受け関係を示す係り受け木において、予め定めた助詞で終わる特定文節と、該特定文節を修飾する文節とからなる部分木であって、同一の動詞を修飾する複数の部分木の各々を入れ替える入替部と、
前記入替部により前記部分木が入れ替えられた係り受け木に基づいて、前記文の語順を入れ替えた語順入替文を生成する生成部と、
を含む語順入替装置。
【請求項２】
前記予め定めた助詞を、「は」、「が」、「を」、「に」、「で」、及び「と」とする請求項１記載の語順入替装置。
【請求項３】
前記入替部により、助詞「は」以外の前記予め定めた助詞を含む一方の部分木が修飾する動詞とは異なる動詞を含む他方の部分木の前に、前記一方の部分木を入れ替えた係り受け木、または、形容詞を含む一方の部分木の前に、助詞「を」以外の前記予め定めた助詞を含む他方の部分木を入れ替えた係り受け木に基づいて、前記生成部により前記語順入替文を生成しないように制限する制限部を含む請求項１または請求項２記載の語順入替装置。
【請求項４】
原文を機械翻訳した訳文と、前記原文の理想的な訳文である参照訳文、及び前記参照訳文の意味を変えずに語順を入れ替えた語順入替参照訳文の各々との類似度を算出する算出部と、
前記算出部により算出された類似度に基づいて、前記訳文の翻訳品質を評価する評価部と、
を含む翻訳品質評価装置。
【請求項５】
前記語順入替参照訳文を、請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の語順入替装置により生成された前記参照訳文についての語順入替文とする請求項４記載の翻訳品質評価装置。
【請求項６】
入替部と、生成部とを含む語順入替装置における語順入替方法であって、
前記入替部が、文の文節間の係り受け関係を示す係り受け木において、予め定めた助詞で終わる特定文節と、該特定文節を修飾する文節とからなる部分木であって、同一の動詞を修飾する複数の部分木の各々を入れ替えるステップと、
前記生成部が、前記入替部により前記部分木が入れ替えられた係り受け木に基づいて、前記文の語順を入れ替えた語順入替文を生成するステップと、
を含む語順入替方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の語順入替装置を構成する各部として機能させるための語順入替プログラム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項４または請求項５記載の翻訳品質評価装置を構成する各部として機能させるための翻訳品質評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、語順入替装置、方法及びプログラム、並びに翻訳品質評価装置及びプログラムに係り、特に、日本語のように、主要部後続の言語で記述された文を対象とする語順入替装置、方法及びプログラム、並びに翻訳品質評価装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械翻訳研究では、翻訳済みの大量の文書を統計的に解析することで翻訳辞書を自動生成し、その翻訳辞書を用いて翻訳機を作成する統計的機械翻訳（ＳＭＴ：Statistical Machine Translation）が世界を席巻している。しかし、日英翻訳や英日翻訳のような語順が全く異なる言語間では、語順の相違が問題となり、ＳＭＴによる高品質な翻訳を行うことが難しい場合がある。
【０００３】
また、ＳＭＴで翻訳機の改良などのために用いられる翻訳自動評価装置についても、標準的に用いられてきたＢＬＥＵなどの評価手法は、日英翻訳や英日翻訳では、人間による評価点と非常に低い相関しかないことが知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
そこで、語順が相違する言語間のＳＭＴについて、語順に重点を置いた自動評価方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この手法は、非特許文献１でＲＩＢＥＳ（Rank-based Intuitive Bilingual Evaluation Score）と呼ばれている手法である。ＲＩＢＥＳは、人間が作成した理想的な翻訳文（参照訳文）とＳＭＴによる訳文との大局的な語順の近さを、順位相関係数により評価している。ＲＩＢＥＳでは、特に、英日翻訳や日英翻訳で、人間による評価点と高い相関を示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−０７９１０７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Isao Goto, Ka Po Chow, Bin Lu, Eiichiro Sumita, Benjamin K. Tsou, "Overview of the Patent Machine Translation Task at the NTCIR-10 Workshop", Proceedings of the 10th NTCIR Conference, pp.260-286, 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、日本語のような主要部後続の言語は、他の言語に比べて比較的語順の自由度が高いことが知られており、参照訳文が一つだけの場合には、翻訳品質を正しく評価ができない場合がある。例えば、「Ｈｅ  ｒｅａｄ  ｔｈｅ  ｂｏｏｋ．」の参照訳文が「彼はその本を読んだ。」であるとき、「彼はその本を読んだ。」という訳文は高い評価となるが、「その本を彼は読んだ。」という訳文は低い評価になってしまう。従って、人間の評価では高い評価となるはずの訳文に対して、ＲＩＢＥＳによる評価では高い評価が得られない訳文が存在する。
【０００８】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、意味が同じで語順が異なる複数の文を生成することができる語順入替装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。また、本発明は、語順の自由度が高い言語への翻訳の品質を適切に評価することができる翻訳品質評価装置及び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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係る語順入替装置は、文の文節間の係り受け関係を示す係り受け木において、予め定めた助詞で終わる特定文節と、該特定文節を修飾する文節とからなる部分木であって、同一の動詞を修飾する複数の部分木の各々を入れ替える入替部と、前記入替部により前記部分木が入れ替えられた係り受け木に基づいて、前記文の語順を入れ替えた語順入替文を生成する生成部と、を含んで構成されている。
【００１０】
本発明に係る語順入替装置によれば、入替部が、文の文節間の係り受け関係を示す係り受け木において、予め定めた助詞で終わる特定文節と、特定文節を修飾する文節とからなる部分木であって、同一の動詞を修飾する複数の部分木の各々を入れ替える。そして、生成部が、入替部により部分木が入れ替えられた係り受け木に基づいて、文の語順を入れ替えた語順入替文を生成する。
【００１１】
このように、語順の入れ替えを、予め定めた助詞で終わる特定文節と、特定文節を修飾する文節とからなる部分木であって、同一の動詞を修飾する部分木の入れ替えに限定する。そのため、意味が変わったり、表現が不自然であったりする語順を排除し、元の文と意味が同じで語順が異なる複数の文を生成することができる。
【００１２】
また、前記予め定めた助詞を、「は」、「が」、「を」、「に」、「で」、及び「と」とすることができる。これらの助詞で終わる文節は、同一の動詞を修飾する際、順番を入れ替えることが可能な助詞である。
【００１３】
また、本発明に係る語順入替装置は、前記入替部により、助詞「は」以外の前記予め定めた助詞を含む一方の部分木が修飾する動詞とは異なる動詞を含む他方の部分木の前に、前記一方の部分木を入れ替えた係り受け木、または、形容詞を含む一方の部分木の前に、助詞「を」以外の前記予め定めた助詞を含む他方の部分木を入れ替えた係り受け木に基づいて、前記生成部により前記語順入替文を生成しないように制限する制限部を含む構成としてもよい。これにより、不自然な語順の文をより適切に排除することができる。
【００１４】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る翻訳品質評価装置は、原文を機械翻訳した訳文と、前記原文の理想的な訳文である参照訳文、及び前記参照訳文の意味を変えずに語順を入れ替えた語順入替参照訳文の各々との類似度を算出する算出部と、前記算出部により算出された類似度に基づいて、前記訳文の翻訳品質を評価する評価部と、を含んで構成されている。
【００１５】
本発明に係る翻訳品質評価装置によれば、算出部が、原文を機械翻訳した訳文と、原文の理想的な訳文である参照訳文、及び参照訳文の意味を変えずに語順を入れ替えた語順入替参照訳文の各々との類似度を算出する。そして、評価部が、算出部により算出された類似度に基づいて、訳文の翻訳品質を評価する。これにより、一つの参照訳文により評価する場合に比べて、語順の自由度が高い言語への翻訳の品質を適切に評価することができる。
【００１６】
また、前記語順入替参照訳文を、本発明に係る語順入替装置により生成された前記参照訳文についての語順入替文とすることができる。これにより、人手による労力をかけることなく、意味が同じで語順が異なる複数の参照訳文を用いて、訳文を評価することができる。
【００１７】
また、本発明に係る語順入替方法は、入替部と、生成部とを含む語順入替装置における語順入替方法であって、前記入替部が、文の文節間の係り受け関係を示す係り受け木において、予め定めた助詞で終わる特定文節と、該特定文節を修飾する文節とからなる部分木であって、同一の動詞を修飾する複数の部分木の各々を入れ替えるステップと、前記生成部が、前記入替部により前記部分木が入れ替えられた係り受け木に基づいて、前記文の語順を入れ替えた語順入替文を生成するステップと、を含む方法である。
【００１８】
また、本発明に係る語順入替プログラムは、コンピュータを、上記の語順入替装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【００１９】
また、本発明に係る翻訳品質評価プログラムは、コンピュータを、上記の翻訳品質評価装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明に係る語順入替装置、方法、及びプログラムによれば、語順の入れ替えを、予め定めた助詞で終わる特定文節と、特定文節を修飾する文節とからなる部分木であって、同一の動詞を修飾する部分木の入れ替えに限定する。そのため、意味が変わったり、表現が不自然であったりする語順を排除し、意味が同じで語順が異なる複数の文を生成することができる、という効果が得られる。
【００２１】
また、本発明に係る翻訳品質評価装置及びプログラムによれば、参照訳文の意味を変えずに語順を入れ替えた語順入替参照訳文も用いて訳文の翻訳品質を評価する。そのため、一つの参照訳文により評価する場合に比べて、語順の自由度が高い言語への翻訳の品質を適切に評価することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施の形態に係る語順入替装置及び翻訳品質評価装置を含む翻訳品質評価システムを示す機能ブロック図である。
【図２】係り受け木の一例を示す図である。
【図３】係り受け木の一例を示す図である。
【図４】本実施の形態における語順入替処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】係り受け木の一例を示す図である。
【図６】ノード間の接続で表された係り受け木の一例を示す図である。
【図７】可換助詞リスト作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】順列を出力する再帰的プログラムの一例を示す図である。
【図９】順列出力処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】別用言前助詞制限処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本実施の形態における翻訳品質評価処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】ノード間の接続で表された係り受け木の一例を示す図である。
【図１３】ノード間の接続で表された係り受け木の一例を示す図である。
【図１４】ノード間の接続で表された係り受け木の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２４】
＜本実施の形態の原理＞
本実施の形態では、文節間の係り受け関係を示す係り受け木で表された参照訳文の語順を入れ替えて、語順入替参照訳文を生成する。日本語らしいＨｅａｄ  Ｆｉｎａｌ（主要部後続）な語順の文を生成するためには、ｐｏｓｔ−ｏｒｄｅｒで係り受け木を辿ればよい。
【００２５】
ｐｏｓｔ−ｏｒｄｅｒは、計算機科学で木構造の全ノードを辿る（ｔｒａｖｅｒｓｅ）ときの順序を表す用語であり、ｐｒｅ−ｏｒｄｅｒ及びｉｎ−ｏｒｄｅｒと並び、古くから標準的に用いられている。なお、ｐｒｅ−ｏｒｄｅｒでは、木構造の子ノードを処理（例えば出力）する前に親ノードを処理する。ｉｎ−ｏｒｄｅｒでは、子ノードを処理している合間に親ノードを処理する。ｐｏｓｔ−ｏｒｄｅｒでは、子ノードを全て処理した後に親ノードを処理する。
【００２６】
係り受け木からｐｏｓｔ−ｏｒｄｅｒで生成された文は、「修飾される表現が修飾する表現より後ろに来る」という日本語の語順の条件を満たしているが、出力される文の中には、意味的に誤解を招き易い文や、分かり難い文など、不自然な語順の文が含まれる。
【００２７】
そこで、本実施の形態では、不自然な語順の文を避け、元の参照訳文と同じ意味で、日本語として通用する他の語順の文である語順入替参照訳文を生成する。そして、語順入替参照訳文も含めた参照訳文集合を、機械翻訳の品質の評価に利用する。これにより、元の参照訳文と語順が違うが同じ意味の文を用いて、これまで低い評価しか得られなかった機械訳文に高い評価を与えることができる。
【００２８】
本実施の形態では、不自然な語順の文が生成されることを防ぐために、「同一の動詞を修飾する可換助詞部分木の入れ替え」による語順の並べ替えを行う。さらに、「別用言前助詞制限」により参照訳文として用いるには不適切な語順の並べ替えを制限する。
【００２９】
まず、「可換助詞」とは、文節の終わりに付く特定の助詞であり、その特定の助詞で終わる文節の語順を、品詞が動詞の同一の単語（以下、品詞が動詞の単語を単に「動詞」という。他の品詞の単語についても同様）を修飾し、特定の助詞で終わる他の文節と入れ替えても、入替前後で文の意味が変わらない助詞である。具体的には、助詞「は」、「が」、「を」、「に」、「で」及び「と」である。例えば、「太郎が本屋で地図を買った。」という文は、「太郎が／本屋で／地図を／買った。」のような文節（“／”で区切られた部分）毎に区切ることができる。「太郎が」、「本屋で」、及び「地図を」は、全て可換助詞で終わる文節（以下、「可換助詞文節」という）であり、同一の動詞「買った」を修飾しているため、これらの可換助詞文節の順序を入れ替えることができる。例えば、「地図を／本屋で／太郎が／買った。」のような文節の入れ替えが可能である。
【００３０】
ここで、可換助詞として特定の助詞だけを対象とするのは、助詞の用途によって許容される語順が異なるためである。例えば、助詞「から」及び「まで」を可換助詞として認めると、「東京から品川まで歩いた。」という文の語順を入れ替えて、「品川まで東京から歩いた。」という文が生成される。話し言葉として「品川まで東京から歩いた。」と言う場合はあるが、機械翻訳の品質を評価するための参照訳文として利用することを考慮すると、若干不自然な語順である。従って、このような語順の入れ替えは許容しないようにするために、特定の助詞だけを可換助詞として認めている。
【００３１】
次に、「可換助詞部分木」について説明する。例えば、元の参照訳文が「太郎が／花屋の／隣の／本屋で／大きな／地図を／買った。」の場合を考える。可換助詞文節の入れ替えだけを行うと、「地図を／花屋の／隣の／太郎が／大きな／本屋で／買った。」という文も生成されてしまうが、この文は元の参照訳文とは意味が変わってしまう。意味を変えずに語順の並べ替えを行うためには、可換助詞文節を修飾する文節も一緒に移動させる必要がある。この例文では、可換助詞文節「本屋で」に対して、この可換助詞文節を修飾する文節も含めると「花屋の／隣の／本屋で」となる。また、可換助詞文節「地図を」に対して、この可換助詞文節を修飾する文節も含めると「大きな／地図を」となる。この単位で並べ替えを行うと、「大きな／地図を／太郎が／花屋の／隣の／本屋で／買った。」となり、元の参照訳文と意味は変わらない。可換助詞文節と、その可換助詞文節を修飾する文節とからなる部分、すなわち係り受け木において、可換助詞文節に対応するノードを根とする部分木が「可換助詞部分木」である。
【００３２】
このように、可換助詞部分木単位で語順の入れ替えを行うことで、不自然な語順の文が生成されるのを防ぐことができる。ただし、文中に複数の用言が存在する場合、上記のように、同一の動詞を修飾する可換助詞部分木の入れ替えによって、不自然な語順の文が生成される場合がある。
【００３３】
例えば、
花子が／経営している／花屋の／隣の／本屋で／太郎が／地図を／買った。
において、動詞「買った」を修飾する可換助詞部分木「花子が／経営している／花屋の／隣の／本屋で」と「地図を」とを入れ替えると、
地図を／花子が／経営している／花屋の／隣の／本屋で／太郎が／買った。
【００３４】
となり、不自然な語順の文となる。不自然な理由は、「地図を」や「太郎が」が修飾する動詞「買った」の前に、「経営している」という別の動詞があり、この動詞の前に「地図を」が置かれたことにより、「地図を経営している」のように読めてしまうからである。
【００３５】
そこで、本実施の形態では、「別用言前助詞制限」という制限を設け、上記のような不自然な語順の文が生成されることを防止する。「別用言前助詞制限」は、具体的には、以下のような制限である。
・本来の係り先である動詞ではない別の動詞の前に出ることができる可換助詞部分木は、可換助詞「は」で終わる可換助詞部分木だけである。
・形容詞の前に出ることができる可換助詞部分木は、可換助詞「を」で終わる可換助詞部分木だけである。
【００３６】
＜本実施の形態の構成＞
図１は、本発明の実施の形態に係る語順入替装置１０及び翻訳品質評価装置２０を含む翻訳品質評価システム４０を示すブロック図である。語順入替装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する語順入替処理を実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成することができる。また、翻訳品質評価装置２０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する翻訳品質評価処理を実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成することができる。
【００３７】
語順入替装置１０には、原文を機械翻訳した訳文の翻訳品質を評価するための原文の理想的な訳文である参照訳文の文節間の係り受け関係を示す係り受け木が入力される。参照訳文から係り受け木を得るには、既知の係り受け解析器を利用することができる。
【００３８】
ここで、多くの係り受け解析器は、引用符や括弧の処理に問題がある。例えば、
「浩がアメリカに行った。」と言われた。
という文を、標準的な日本語係り受け解析器で解析すると、例えば図２及び下記に示すように文節が区切られる。
「浩が／アメリカに／行った。」と／言われた。
【００３９】
このため、文節単位で「浩が」と「アメリカに」を入れ替えようとすると、
アメリカに「浩が行った。」と言われた。
のような語順になってしまう。そこで、本実施の形態では、図３及び下記に示すように、括弧の内部の文の文節を、括弧の文節と切り直し、開き括弧の文節は閉じ括弧の文節を修飾するように修正された係り受け木を入力として受け付けるものとする。
「／浩が／アメリカに／行った。／」と／言われた。
【００４０】
語順入替装置１０を構成するコンピュータは、機能的には、図１に示すように、同一の動詞を修飾する可換助詞部分木を入れ替える入替部１１と、別用言前助詞制限の判定を行う制限部１２と、可換助詞部分木が入れ替えられた係り受け木に基づいて語順入替参照訳文を生成する生成部１３とを含んだ構成で表すことができる。以下、各部について詳述する。
【００４１】
入替部１１は、入力された参照訳文の係り受け木を受け付け、同一の動詞を修飾する可換助詞文節を、参照訳文に含まれる動詞毎に特定する。また、入替部１１は、同一の動詞を修飾する可換助詞文節が複数存在する場合に、複数の可換助詞文節の全ての順列を出力する。順列の各々は、可換助詞文節と可換助詞文節を修飾する文節とからなる可換助詞部分木の入れ替えの各パターンに相当する。
【００４２】
制限部１２は、入替部１１により出力された順列のうち、上述した別用言前助詞制限により制限される可換助詞部分木の入れ替えに相当する順列を排除し、残りの順列を出力する。
【００４３】
生成部１３は、制限部１２から出力された順列の各々に従って可換助詞部分木が入れ替えられた係り受け木の各々に基づいて、語順入替参照訳文の各々を生成する。生成部１３は、元の参照訳文と、生成した語順入替参照訳文とを合わせて、参照訳文集合３０とし、所定の記憶領域に記憶する。
【００４４】
翻訳品質評価装置２０を構成するコンピュータは、機能的には、図１に示すように、評価対象訳文と参照訳文の各々との類似度を算出する算出部２１と、類似度に基づいて評価対象訳文の品質を評価する評価部２２とを含んだ構成で表すことができる。以下、各部について詳述する。
【００４５】
算出部２１は、機械翻訳の品質の評価対象である評価対象訳文を入力として受け付ける。また、所定の記憶領域に記憶された参照訳文集合３０を読み出す。そして、算出部２１は、評価対象訳文と、参照訳文集合３０に含まれる複数の参照訳文（元の参照訳文及び語順入替参照訳文）の各々との類似度を算出する。類似度は、表記のマッチング等、既知の手法を用いて算出することができる。
【００４６】
評価部２２は、算出部２１により算出された、複数の参照訳文の各々に対する類似度に基づいて、評価対象訳文に対する評価結果を求めて出力する。評価結果は、複数の参照訳文の各々に対する類似度のうち、最も高い類似度に基づく評価、各類似度の平均に基づく評価等とすることができる。
【００４７】
＜本実施の形態の作用＞
次に、本実施の形態の語順入替装置１０の作用について説明する。参照訳文の係り受け木が語順入替装置１０に入力されると、語順入替装置１０において、図４に示す語順入替処理が実行される。
【００４８】
ステップＳ１０で、入替部１１が、入力された参照訳文の係り受け木を受け付ける。ここでは、例えば図５に示すような係り受け木を受け付けたものとする。図５の例では、文を構成する各形態素が各行に対応しており、各行には、形態素の表記、品詞、活用形等の情報が含まれる。また、各文節の最初の形態素に対応する行の前に、その文節の情報を示す文節情報行が設けられている。図５の例では、「＊」で始まる行が文節情報行であることを表しており、文節情報行には、文節を識別するための文節ｉｄ、及びその文節が修飾する文節の文節ｉｄ（以下、「修飾先の文節ｉｄ」という）の情報が含まれる。
【００４９】
また、図５の係り受け木を、各文節をノードで表し（図６中の四角枠）、文節間の係り受け関係をノード間の接続で表した例を図６に示す。図６の例では、親子関係にある文節間に対応する子ノードから親ノードに向かう矢印で、ノード間を接続している。また、各ノードの上または左に付記した数字は、そのノードに対応する文節の文節ｉｄである。
【００５０】
次に、ステップＳ２０で、入替部１１が、可換助詞リスト作成処理を実行する。可換助詞リスト作成処理は、同一の動詞を修飾する可換助詞文節を、参照訳文に含まれる動詞毎に特定して、可換助詞リストを作成する処理である。ここで、図７を参照して、図５に示す係り受け木が入力された場合における可換助詞リスト作成処理の一例を説明する。
【００５１】
ステップＳ２１で、入替部１１が、文節ｉｄに対応する変数ｉｄ、及び修飾先の文節ｉｄに対応する変数ｌｉｎｋを空に設定する。また、可換助詞リストＡ［ｌｉｎｋ］を空に設定にする。可換助詞リストＡ［ｌｉｎｋ］は、文節ｉｄがｌｉｎｋである動詞を修飾する可換助詞文節の文節ｉｄを格納するリストである。例えば、文節ｉｄ＝’０’及び’１’の可換助詞文節が、文節ｉｄ＝’３’の動詞を修飾している場合、Ａ［’３’］＝［’０’，’１’］と表す。
【００５２】
次に、ステップＳ２２で、係り受け木の次の行を読み込む。ここでは、本ルーチンにおいて初めて本ステップが実行されるため、係り受け木の１行目を読み込む。
【００５３】
次に、ステップＳ２３で、上記ステップＳ２２で読み込んだ行が、最終行か、または文節情報行かを判定する。読み込んだ行が「ＥＯＳ」であれば、最終行であると判定することができ、読み込んだ行の最初に「＊」が記述されている場合には、文節情報行であると判定することができる。肯定判定の場合には、ステップＳ２４へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ２８へ移行する。ここでは、最初の行は「＊  ０  ３Ｄ」であるので、文節情報行であると判定されて、ステップＳ２４へ移行する。
【００５４】
ステップＳ２４では、入替部１１が、変数ｉｄが空か、または、変数ｌｉｎｋに対応したＡ［ｌｉｎｋ］にｉｄが格納済みか否かを判定する。肯定判定の場合には、ステップＳ２６へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ２５へ移行する。ここでは、変数ｉｄは空であるので、肯定判定されて、ステップＳ２６へ移行する。
【００５５】
ステップＳ２６では、入替部１１が、上記ステップＳ２２で読み込んだ行が、最終行か否かを判定する。肯定判定の場合には、ステップＳ３０へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ２７へ移行する。ここでは、読み込んだ行は「ＥＯＳ」ではないため、否定判定されてステップＳ２７へ移行する。
【００５６】
ステップＳ２７では、上記ステップＳ２２で読み込んだ行、すなわち文節情報行に記述された文節ｉｄを取得して、変数ｉｄに設定する。また、文節情報行に記述された修飾先の文節ｉｄを取得して、変数ｌｉｎｋに設定する。ここでは、ｉｄ＝’０’、ｌｉｎｋ＝’３’となり、文節ｉｄ＝’０’の文節（以下、「第０文節」という。他の文節ｉｄの文節についても同様）「太郎が」が処理対象となる。
【００５７】
ステップＳ２２に戻り、次の行「太郎  名詞，．．．」を読み込み、ステップＳ２３で否定判定されてステップＳ２８へ移行する。ステップＳ２８では、上記ステップＳ２２で読み込んだ行の形態素の表記及び品詞を参照し、その形態素が可換助詞であるか否かを判定する。肯定判定の場合には、ステップＳ２９へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ２２に戻る。ここでは、形態素「太郎」は名詞であり、可換助詞ではないため、ステップＳ２２に戻る。
【００５８】
ステップＳ２２で、次の行「が  助詞，格助詞，．．．」を読み込み、ステップＳ２３で、否定判定されてステップＳ２８へ移行する。ここでは、形態素「が」は、可換助詞として予め定めた特定の助詞であるため、肯定判定されて、ステップＳ２９へ移行する。
【００５９】
ステップＳ２９では、変数ｉｄ、すなわち現在の処理対象の文節の文節ｉｄを、変数ｌｉｎｋについてのＡ［ｌｉｎｋ］に追加する。ここでは、Ａ［’３’］＝［’０’］となる。これは、第０文節「太郎が」が、第３文節「食べた」を修飾する可換助詞文節であることを表す。
【００６０】
ステップＳ２２に戻り、次の行「＊  １  ３Ｄ」を読み込むみ、ステップＳ２３で肯定判定されて、Ｓ２４へ移行する。変数ｉｄは’０’、Ａ［ｌｉｎｋ］はＡ［’３’］＝［’０’］であるので、ステップＳ２６へ移行し、否定判定されて、ステップＳ２７へ移行する。ステップＳ２７で、ｉｄ＝’１’、ｌｉｎｋ＝’３’が設定され、第１文節「回転寿司で」が処理対象となる。
【００６１】
次の行及びその次の行について、ステップＳ２２、Ｓ２３、及びＳ２８を経て、再びステップＳ２２に戻り、次の行「で  助詞，格助詞，．．．」が読み込まれる。そして、ステップＳ２３を経て、Ｓ２８で可換助詞と判定され、ステップＳ２９で、Ａ［’３’］にｉｄ＝’１’が追加される。従って、Ａ［’３’］は、Ａ［’３’］＝［’０’，’１’］となる。
【００６２】
同様の処理を繰り返し、「＊  ２  ３Ｄ」の行から始まる処理では、ｉｄ＝’２’及びｌｉｎｋ＝’３’が設定され、第２文節「お寿司を」が処理対象となる。第２文節には可換助詞「を」が存在するので、Ａ［’３’］にｉｄ＝’２’が追加され、Ａ［’３’］＝［’０’，’１’，’２’］となる。
【００６３】
次に、「＊  ３  ４Ｄ」の行の処理では、ｉｄ＝’３’及びｌｉｎｋ＝’４’が設定され、第３文節「食べた」の処理が始まる。第３文節には可換助詞がないので、Ａ［’４’］には追加されず、空のままである。
【００６４】
次に、ステップＳ２２で、「＊  ４  ６Ｄ」の行が読み込まれると、Ｓ２３を経て、ステップＳ２４では、ｉｄ＝’３’であるので、ｉｄが空ではなく、またＡ［’４’］にｉｄ＝’３’も格納されていないため、ステップＳ２５へ移行する。ステップＳ２５では、入替部１１が、Ａ［’ｌｉｎｋ’］に（’Ｘ’＋’ｉｄ’）を追加する。ここでは、Ａ［’４’］＝［’Ｘ３’］となる。これは、第４文節を修飾する第３文節が可換助詞文節ではないことを示す。
【００６５】
このように、可換助詞リストＡ［ｌｉｎｋ］に、’Ｘ３’のように、可換助詞文節ではない文節、例えば前置詞、副詞、可換助詞以外の助詞、動詞の連用形などの情報を含めておく。例えば、同じ動詞を修飾する可換助詞文節の間に、可換助詞文節以外の文節がはさまれている場合がある。この場合、Ａ［ｌｉｎｋ］は、例えばＡ［ｌｉｎｋ］＝［’４’，’Ｘ６’，’８’］のようになる。この場合に［’８’，’Ｘ６’，’４’］のように’Ｘ’をまたいだ入れ替えを行うと、不自然な表現になる場合がある。これを防止するため、可換助詞文節と同一の動詞を修飾する可換助詞文節以外の文節の情報も、例えば’Ｘ’等の記号を付与して残している。
【００６６】
次に、ステップＳ２６を経てステップＳ２７へ移行し、ｉｄ＝’４’及びｌｉｎｋ＝’６’が設定され、第４文節が処理対象となる。第４文節には可換助詞「に」があるので、Ａ［’６’］＝［’４’］となる。
【００６７】
次に、「＊  ５  ６Ｄ」の行から始まる処理では、第５文節が処理対象となる。第５文節には、可換助詞「を」があるので、Ａ［’６’］にｉｄ＝’５’が追加され、Ａ［’６’］＝［’４’，’５’］となる。
【００６８】
ステップＳ２２で読み込んだ行が最終行（「ＥＯＳ」）の場合には、ステップＳ３０へ移行して、入替部１１が、Ａ［ｌｉｎｋ］を出力する。ここでは、Ａ［’３’］＝［’０’，’１’，’２’］，Ａ［’６’］＝［’４’，’５’］が出力される。そして、可換助詞リスト作成処理を終了し、図４に示す語順入替処理へリターンする。
【００６９】
次に、図４に示す語順入替処理のステップＳ４０で、入替部１１が、順列出力処理を実行する。順列出力処理は、複数の可換助詞文節に修飾されている動詞毎に、複数の可換助詞文節の全ての順列を出力する処理である。この順列に従って、可換助詞文節を根とする可換助詞部分木を入れ替えることで、同一の動詞を修飾する可換助詞部分木の入れ替えが実現される。
【００７０】
具体的には、例えば図８に示すような再帰的プログラムや、整数リストの順列作成の方式を用いて、可換助詞文節の順列を出力することができる。ここでは、一例として、図９に示すように、整数リストの順列作成の方式を用いた順列出力処理について説明する。図９に示す順列出力処理は、参照訳文に含まれる動詞毎に実行される。例えば、係り受け木の根から幅優先で、処理対象とする動詞を順次探索することができる。参照訳文中の全ての動詞を処理対象としてもよいが、係り受け木の根に近いほど、大局的な入れ替えが発生するため、係り受け木の根から一番近く、複数の可換助詞文節に修飾されている動詞に限定して、処理対象に設定してもよい。なお、図９に示す順列出力処理のステップＳ５４以外の処理は、整数リストの順列作成処理である。
【００７１】
図９に示す順列出力処理のステップＳ４１で、入替部１１が、ｐｅｒｍＬｉｓｔに、初期の順列として［０］を格納し、変数ｋに１を設定する。また、変数ｎに、処理対象の動詞を修飾する可換助詞リストＡ［ｌｉｎｋ］に格納されているｉｄの数を設定する。例えば、文節ｉｄ＝’６’に含まれる動詞を処理対象とする場合、Ａ［’６’］＝［’４’，’５’］であるので、ｎ＝２となる。なお、’Ｘ３’のように、可換助詞文節以外の情報がＡ［ｌｉｎｋ］に含まれている場合には、それも含める。
【００７２】
次に、ステップＳ４２で、入替部１１が、ｋ＜ｎか否かを判定し、ｋ＜ｎの場合には、ステップＳ４３へ移行し、ｋ≧ｎの場合には、ステップＳ５３へ移行する。ステップＳ４３では、入替部１１が、ｎｅｗＰｅｒｍＬｉｓｔを空に設定し、変数ｊに０を設定し、ｋの階乗（ｋｆａｃｔ）を演算する。次に、ステップＳ４４で、入替部１１が、ｊ＜ｋｆａｃｔか否かを判定し、ｊ＜ｋｆａｃｔの場合には、ステップＳ４５へ移行し、ｊ≧ｋｆａｃｔｋの場合には、ステップＳ５１へ移行する。
【００７３】
ステップＳ４５では、入替部１１が、変数ｉに０を設定する。次に、ステップＳ４６で、入替部１１が、ｉ≦ｋか否かを判定し、ｉ≦ｋの場合には、ステップＳ４７へ移行し、ｉ＞ｋの場合には、ステップＳ５０へ移行する。ステップＳ４７では、入替部１１が、ｐｅｒｍＬｉｓｔのｊ番目の順列のｉ番目の要素の直前にｋを挿入した順列ｐｊｋを作成する。次に、ステップＳ４８で、入替部１１が、作成した順列ｐｊｋをｎｅｗＰｅｒｍＬｉｓｔに追加する。
【００７４】
次に、ステップＳ４９で、入替部１１が、変数ｉを１インクリメントして、ステップＳ４６に戻る。ステップＳ４６で否定判定されてステップＳ５０へ移行すると、入替部１１が、変数ｊを１インクリメントして、ステップＳ４４に戻る。ステップＳ４４で否定判定されてステップＳ５１へ移行すると、入替部１１が、ｐｅｒｍＬｉｓｔに格納された順列を、ｎｅｗＰｅｒｍＬｉｓｔに格納された順列で置き換える。次に、ステップＳ５２で、入替部１１が、変数ｋを１インクリメントして、ステップＳ４２に戻る。
【００７５】
ステップＳ４２で否定判定されてステップＳ５３へ移行すると、入替部１１が、ｐｅｒｍＬｉｓｔに格納された整数リストの順列を出力する。ここでは、［０，１］及び［１，０］が出力される。次に、ステップＳ５４で、入替部１１が、出力した順列の整数と、可換助詞リストの何番目の文節ｉｄかを対応付けて、順列の整数を文節ｉｄに置換した順列を出力する。ここでは、Ａ［’６’］＝［’４’，’５’］であるため、０番目の文節ｉｄは’４’、１番目の文節ｉｄは’５’である。従って、［’４’，’５’］及び［’５’，’４’］が出力される。そして、順列出力処理を終了し、図４に示す語順入替処理へリターンする。
【００７６】
次に、図４に示す語順入替処理のステップＳ６０で、制限部１２が、別用言前助詞制限処理を実行する。別用言前助詞制限処理は、出力された順列のうち、上述した別用言前助詞制限により制限される可換助詞部分木の入れ替えに相当する順列を排除する処理である。図１０を参照して、図５に示す係り受け木が入力された場合における別用言前助詞制限処理の一例を説明する。図１０の例は、「別用言前助詞制限」を満たさない順列を排除するため、用言を含む文節や、用言を含む表現で修飾されている文節に予めマークをつけておく方式である。
【００７７】
図１０に示す別用言前助詞制限処理のステップＳ６１で、制限部１２が、処理対象Ｙに’動詞’を設定する。次に、ステップＳ６２で、制限部１２が、文節ｉｄに対応する変数ｉｄ、及び修飾先の文節ｉｄに対応する変数ｌｉｎｋを空に設定する。また、マーク’Ｙ’［ｉｄ］を空に設定にする。マーク’Ｙ’［ｉｄ］は、文節ｉｄがｉｄである文節にＹに設定された品詞が含まれる場合に’Ｔｒｕｅ’、含まれない場合に’Ｆａｌｓｅ’となるマークである。例えば、Ｙ＝’動詞’で、第６文節が動詞を含む場合、’動詞’［’６’］＝Ｔｒｕｅとなる。
【００７８】
次に、ステップＳ６３で、係り受け木の次の行を読み込む。ここでは、本ルーチンにおいて初めて本ステップが実行されるため、係り受け木の１行目を読み込む。
【００７９】
次に、ステップＳ６４で、可換助詞リスト作成処理（図７）のステップＳ２３と同様に、上記ステップＳ６３で読み込んだ行が、最終行か、または文節情報行かを判定する。肯定判定の場合には、ステップＳ６５へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ７１へ移行する。ここでは、最初の行は「＊  ０  ３Ｄ」であるので、文節情報行であると判定されて、ステップＳ６５へ移行する。
【００８０】
ステップＳ６５では、制限部１２が、変数ｉｄが空か、または、’Ｙ’［ｉｄ］に’Ｔｒｕｅ’または’Ｆａｌｓｅ’が登録済みか否かを判定する。肯定判定の場合には、ステップＳ６７へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ６６へ移行する。ここでは、変数ｉｄは空であるので、肯定判定されて、ステップＳ６７へ移行する。
【００８１】
ステップＳ６７では、制限部１２が、変数ｉｄが空か、または、’Ｙ’［ｉｄ］に’Ｆａｌｓｅ’が登録済みか否かを判定する。肯定判定の場合には、ステップＳ６９へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ６８へ移行する。ここでは、変数ｉｄは空であるので、肯定判定されて、ステップＳ６９へ移行する。
【００８２】
ステップＳ６９では、制限部１２が、上記ステップＳ６３で読み込んだ行が、最終行か否かを判定する。肯定判定の場合には、ステップＳ７３へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ７０へ移行する。ここでは、読み込んだ行は「ＥＯＳ」ではないため、否定判定されてステップＳ７０へ移行する。
【００８３】
ステップＳ７０では、可換助詞リスト作成処理のステップＳ２７と同様に、上記ステップＳ６３で読み込んだ文節情報行に記述された文節ｉｄ及び修飾先の文節ｉｄを取得して、変数ｉｄ及び変数ｌｉｎｋに設定する。ここでは、ｉｄ＝’０’、ｌｉｎｋ＝’３’となり、第０文節「太郎が」が処理対象となる。
【００８４】
ステップＳ６３に戻り、次の行「太郎  名詞，．．．」を読み込み、ステップＳ６４で否定判定されてステップＳ７１へ移行する。ステップＳ７１では、上記ステップＳ６３で読み込んだ行の形態素の品詞を参照し、その形態素の品詞が’Ｙ’に設定された品詞か否かを判定する。肯定判定の場合には、ステップＳ７２へ移行し、否定判定の場合には、ステップＳ６３に戻る。ここでは、形態素「太郎」は名詞であり、’Ｙ’に設定された’動詞’ではないため、ステップＳ６３に戻る。次の行「が  助詞，．．．」についても、同様に、ステップＳ６４、Ｓ７１を経て、ステップＳ６３に戻る。
【００８５】
ステップＳ６３で、次の行「＊  １  ３Ｄ」が読み込まれ、ステップＳ６４で肯定判定されて、Ｓ６５へ移行する。変数ｉｄは’０’、’Ｙ’［ｉｄ］は未登録であるので、否定判定されて、ステップＳ６６へ移行する。ステップＳ６６では、制限部１２が、’Ｙ’［ｉｄ］に’Ｆａｌｓｅ’を登録する。ここでは、’動詞’［’０’］＝Ｔｒｕｅとなる。そして、ステップＳ６７及びＳ６９を経て、ステップＳ７０で、第１文節が処理対象に設定される。以下同様にして、第１文節、第２文節には動詞がないと判定される。
【００８６】
次に、ステップＳ６３に戻り、次の行「食べ  動詞，．．．」が読み込まれる。次に、ステップＳ６４を経てステップＳ７１へ移行すると、上記ステップＳ６３で読み込んだ行の形態素の品詞が’動詞’であるため、肯定判定されてステップＳ７２へ移行する。ステップＳ７２では、制限部１２が、’Ｙ’［ｉｄ］に’Ｔｒｕｅ’を登録する。ここでは、’動詞’［’３’］＝Ｔｒｕｅとなる。次の行「た  助動詞，．．．」は、動詞ではないため、ステップＳ６４、Ｓ７１を経て、ステップＳ６３に戻る。
【００８７】
ステップＳ６３で、次の行「＊  ４  ６Ｄ」が読み込まれ、ステップＳ６４で肯定判定されて、ステップＳ６５へ移行する。変数ｉｄは’３’、’Ｙ’［ｉｄ］には’Ｔｒｕｅ’が登録されているので、ステップＳ６５で肯定判定、ステップＳ６７で否定判定されて、ステップＳ６８へ移行する。ステップＳ６８では、制限部１２が、’Ｙ’［ｌｉｎｋ］に’Ｔｒｕｅ’を登録する。ここでは、’動詞’［’４’］＝Ｔｒｕｅとなる。これは第３文節「食べた」に動詞があるので、第３文節に修飾されている第４文節「あとに」を根とする部分木「食べたあとに」にも動詞が含まれていることを表す。
【００８８】
次に、ステップＳ６９を経てステップＳ７０で、第４文節が処理対象に設定される。第４文節の「あと」及び「に」は動詞ではないので、’動詞’［’４’］は変化しない。ステップＳ６３に戻り、次の行「＊  ５  ６Ｄ」が読み込まれると、ステップＳ６４、Ｓ６５、及びＳ６７を経て、ステップＳ６８で、制限部１２が、’Ｙ’［ｌｉｎｋ］に’Ｔｒｕｅ’を登録する。ここでは、’動詞’［’６’］＝Ｔｒｕｅとなる。これにより、第４文節「あとに」に修飾されている第６文節「見た。」を根とする部分木にも、「見た。」について直接動詞が含まれるか否かを判定する前に、動詞が含まれていると判定される。すなわち、図６に示す係り受け木において、第３文節「食べた」に対応するノードから根ノードである「見た。」までのパス上にある文節全てが「その文節を根とする部分木に用言（ここでは動詞）を含む」と判定される。
【００８９】
Ｓ６３で読み込んだ行が最終行（「ＥＯＳ」）の場合には、ステップＳ７３へ移行して、制限部１２が、’Ｙ’［ｉｄ］を出力する。上記の処理により、動詞を含む文節、及び動詞を含む文節によって修飾されている文節については、’動詞’［ｉｄ］＝Ｔｒｕｅ、そうでない文節については、’動詞’［ｉｄ］＝Ｆａｌｓｅが出力される。ここでは、ｉｄ＝’３’，’４’，’６’について、’動詞’［ｉｄ］＝Ｔｒｕｅ、ｉｄ＝’０’，’１’，’２’，’５’について、’動詞’［ｉｄ］＝Ｆａｌｓｅが出力される。
【００９０】
次に、ステップＳ７４で、制限部１２が、処理対象Ｙに設定されている品詞が’形容詞’か否かを判定する。現在の設定は’動詞’であるため、否定判定されて、ステップＳ７５へ移行し、制限部１２が、処理対象Ｙに’形容詞’を設定し、ステップＳ６２に戻る。以下、’動詞’の場合と同様に処理し、形容詞を含む文節、及び形容詞を含む文節によって修飾されている文節か、そうでない文節かを判定し、’形容詞’［ｉｄ］を出力する。ここでは、図５に示すように、参照訳文には形容詞が含まれていないため、全てのｉｄについて、’形容詞’［ｉｄ］＝Ｆａｌｓｅが出力される。
【００９１】
次に、ステップＳ７７で、制限部１２は、入替部１１から出力された全ての順列を受け取り、各順列について、「別用言前助詞制限」を満たす可換助詞部分木の入れ替えに相当する順列か否かを判定する。「別用言前助詞制限」を満たさない可換助詞部分木の入れ替えに相当する順列については、可換助詞リストから除外する。
【００９２】
例えば、図５の例で、係り受け木の根から幅優先で動詞を探索し、第６文節「見た」に着目すると、可換助詞リストＡ［’６’］＝［［’４’，’５’］，［’５’，’４’］］の順列が出力されている。順列［’４’，’５’］は元の参照訳文どおりの順列である。順列［’５’，’４’］は、第４文節を根とする可換助詞部分木「太郎が回転寿司でお寿司を食べたあとに」と第５文節を根とする可換助詞部分木「歌舞伎を」を入れ替えることを意味する。
【００９３】
ここで、’動詞’［’４’］＝Ｔｒｕｅであるので、第４文節を根とする可換助詞部分木には、動詞が含まれている。従って、第４文節を根とする可換助詞部分木の前に、第５文節を根とする可換助詞部分木を置くと、第５文節に含まれる可換助詞は「別用言前助詞」となる。「別用言前助詞制限」では、別用言が動詞である場合の別用言前助詞は、可換助詞「は」しか許されないが、第５文節に含まれる可換助詞は「を」であり、別用言前助詞制限を満たさない。従って、順列［’５’，’４’］は、この順列に従って可換助詞部分木を入れ替えた係り受け木に基づいて、実際に「歌舞伎を太郎が回転寿司でお寿司を食べたあとに見た。」という文を生成する前に、可換助詞リストＡ［’６’］から除外される。
【００９４】
また、可換助詞リストには、可換助詞リスト作成処理（図７）のステップＳ２５の処理で、可換助詞文節ではない文節の情報として、例えば’Ｘ３’のような情報が含まれている場合がある。制限部１２は、この情報に基づいて、同じ動詞を修飾する可換助詞文節の間に、可換助詞文節以外の文節がはさまれている場合は、可換助詞文節以外の文節をまたいだ入れ替えに相当する順列を判定し、その順列を可換助詞リストから除外する。
【００９５】
制限部１２は、上記の順列の排除を行った可換助詞リストを出力し、別用言前助詞制限処理を終了して、図４に示す語順入替処理にリターンする。
【００９６】
図４に示す語順入替処理のステップＳ８０で、生成部１３が、上記ステップＳ６０で制限部１２から出力された可換助詞リストに含まれる順列の各々に従って可換助詞部分木が入れ替えられた係り受け木の各々に基づいて、語順入替参照文の各々を生成する。そして、生成部１３は、元の参照訳文と、生成した語順入替参照訳文とを合わせて、参照訳文集合３０とし、所定の記憶領域に記憶して、語順入替処理を終了する。
【００９７】
次に、評価対象訳文が翻訳品質評価装置２０に入力されると、翻訳品質評価装置２０において、図１１に示す翻訳品質評価処理が実行される。
【００９８】
図１１に示す翻訳品質評価処理のステップＳ９０で、算出部２１が、入力された評価対象訳文を受け付ける。また、算出部２１が、所定の記憶領域に記憶された参照訳文集合３０を読み出す。次に、ステップＳ９１で、算出部２１が、評価対象訳文と、参照訳文集合３０に含まれる複数の参照訳文の各々との類似度を算出する。
【００９９】
次に、ステップＳ９２で、評価部２２が、算出部２１により算出された、複数の参照訳文の各々に対する類似度に基づいて、評価対象訳文に対する評価結果を求めて出力し、翻訳品質評価処理を終了する。
【０１００】
以上説明したように、本実施の形態に係る語順入替装置によれば、文節単位の係り受け木において、同一の動詞を修飾する可換助詞を含む文節を根とする可換助詞部分木を入れ替えることにより、参照訳文と意味が同じで語順が異なる複数の文を生成することができる。可換助詞部分木単位で入れ替えを行うことで、不自然な語順の文が生成されることを防止することができる。
【０１０１】
また、可換助詞部分木が修飾する動詞とは異なる動詞の前に、その可換助詞部分木を入れ替える場合、または、形容詞の前に可換助詞部分木を入れ替える場合に制限を設けることにより、不自然な語順の文が生成されることをさらに防止することができる。
【０１０２】
また、本実施の形態に係る翻訳品質評価装置によれば、意味が同じで語順が異なる複数の参照訳文を用いることにより、語順の自由度が高い言語への翻訳の品質を適切に評価することができる。また、本実施の形態に係る語順入替装置により生成された参照訳文を用いることで、評価に用いる参照訳文を、人手による労力をかけることなく増やすことができる。多くの翻訳品質自動評価ツールは、複数の参照訳文を受け付けることができる構成となっているため、これらのツールを改変することなく、日本語のような語順の自由度が高い言語の翻訳品質の評価にも対応することができる。
【０１０３】
以下、具体例を参照して、本実施の形態の効果をより具体的に説明する。
【０１０４】
図１２に示すように、参照訳文「太郎がパリでフランス料理を食べた。」を示す係り受け木が入力された場合を考える。図１２に示すように、「食べた」が親ノード、「太郎が」、「パリで」、及び「フランス料理を」の各々が子ノードである。「太郎がパリでフランス料理を食べた。」の係り受け木からｐｏｓｔ−ｏｒｄｅｒで文を生成すると、親ノード「食べた」が最後に出力される点は共通している。しかし、子ノード「太郎が」、「パリで」、及び「フランス料理を」をどの順で辿るかの任意性があるため、以下の３！＝６通りの語順が存在することになる。この６通りは、いずれも日本語として通用するものであり、元の参照訳文と同じ意味である。
【０１０５】
１．太郎が／パリで／フランス料理を／食べた。
２．太郎が／フランス料理を／パリで／食べた。
３．パリで／太郎が／フランス料理を／食べた。
４．パリで／フランス料理を／太郎が／食べた。
５．フランス料理を／太郎が／パリで／食べた。
６．フランス料理を／パリで／太郎が／食べた。
【０１０６】
これらはいずれも、本実施の形態における「同一の動詞（食べた）を修飾する可換助詞部分木の入れ替え」で生成可能な文である。
【０１０７】
次に、上記実施形態の具体例としても用いた、参照訳文「太郎が回転寿司でお寿司を食べたあとに歌舞伎を見た。」を示す係り受け木（図６）が入力された場合を考える。この参照訳文では、文末の動詞「見た」を修飾する可換助詞文節は、「あとに」及び「歌舞伎を」の２つ存在し、動詞「食べた」を修飾する可換助詞文節は「太郎が」、「回転寿司で」及び「お寿司を」の３つ存在する。従って、ｐｏｓｔ−ｏｒｄｅｒで生成される文は、以下に示すように、２！×３！＝１２通り存在する。
【０１０８】
１．太郎が／回転寿司で／お寿司を／食べた／あとに／歌舞伎を／見た。
２．太郎が／お寿司を／回転寿司で／食べた／あとに／歌舞伎を／見た。
３．回転寿司で／太郎が／お寿司を／食べた／あとに／歌舞伎を／見た。
４．回転寿司で／お寿司を／太郎が／食べた／あとに／歌舞伎を／見た。
５．お寿司を／太郎が／回転寿司で／食べた／あとに／歌舞伎を／見た。
６．お寿司を／回転寿司で／太郎が／食べた／あとに／歌舞伎を／見た。
７．歌舞伎を／太郎が／回転寿司で／お寿司を／食べた／あとに／見た。
８．歌舞伎を／太郎が／お寿司を／回転寿司で／食べた／あとに／見た。
９．歌舞伎を／回転寿司で／太郎が／お寿司を／食べた／あとに／見た。
１０．歌舞伎を／回転寿司で／お寿司を／太郎が／食べた／あとに／見た。
１１．歌舞伎を／お寿司を／太郎が／回転寿司で／食べた／あとに／見た。
１２．歌舞伎を／お寿司を／回転寿司で／太郎が／食べた／あとに／見た。
【０１０９】
単純な文節単位の語順の入れ替えにより文を生成した場合には、例えば「太郎が／歌舞伎を／食べた／あとに／回転寿司で／お寿司を／見た。」のように、意味が変わってしまう文や不自然な文が生成される場合がある。本実施の形態では、可換助詞部分木単位での入れ替えを行うことで、このような意味が変わってしまう文や不自然な文の生成を排除することができる。
【０１１０】
また、上記１〜１２はいずれも、被修飾語が修飾語より後ろに来るＨｅａｄ  Ｆｉｎａｌな語順であるが、７〜１２は不自然な文となっている。これらは、動詞「見た」を修飾する可換助詞文節「歌舞伎を」が、別の動詞である「食べた」の前に来ていることが原因である。本実施の形態においては、このような可換助詞部分木の入れ替えは、「別用言前助詞制限」により排除される。
【０１１１】
本実施の形態において許される語順が一見たくさん存在するように見えるが、図５の例のように７文節の文について、単純な文節単位での語順の入れ替えは７！＝５０４０通り存在する。末尾に位置することが決まっている文節「見た」を除外しても、残り６文節の語順は６！＝７２０通りもある。本実施の形態では、上記１〜６の６通りの語順が残るのみであり、７２０通りに対して０．８％に過ぎず、許される語順には強い制約のあることがわかる。
【０１１２】
また、本実施の形態との比較のため、名詞に複数の修飾語があった場合に、その修飾語を入れ替えて語順入替文を生成する場合を考える。例えば、図１３に示すように、「彼は襟が大きな白いシャツを買った。」を示す係り受け木が入力された場合、「シャツを」には「襟が大きな」と「白い」という２つの修飾語がある。この係り受け木からｐｏｓｔ−ｏｒｄｅｒで生成される文には、「彼は白い襟が大きなシャツを買った。」という文が存在する。この語順では「白い」が「襟が」を修飾していると解釈される恐れがあるが、本実施の形態のように、可換助詞部分木の入れ替えにより語順入替文を生成する場合には、このような文が生成されることを防止することができる。
【０１１３】
また、文頭に接続詞がある文の語順入れ替えの際にも問題が生じる場合がある。例えば、図１４に示すように、「また、彼はその本を買わなかった。」を示す係り受け木が入力された場合、「また」は追加を示す接続詞であるが、語順の入れ替えにより生成される文「彼はまたその本を買わかなった。」の場合の「また」は、「またしても」の意味の副詞である。本実施の形態では、同一の動詞を修飾する可換助詞を含む文節を根とする部分木を入れ替えの対象とするため、このような問題のある語順の文は生成されない。
【０１１４】
なお、本発明の語順入替装置は、上記実施の形態の例に限定されない。例えば、慣用句などの表現が複数の文節に区切られることがないように、慣用句を予め登録しておき、慣用句が区切られるような語順の入れ替えを制限するようにしてもよい。例えば、「全生徒が一体になる。」を「一体に全生徒がなる。」のように語順を入れ替えた文はやや不自然である。これは「になる」という慣用句を切ったためであると考えられる。そこで、「になる」、「となる」、「に陥る」などの慣用句を予め登録しておき、これらの表現が切られて入れ替えられる語順を排除する。
【０１１５】
また、同じ文節を修飾する表現同士を比較すると、長い修飾句が前に、短い修飾句が後ろに来る語順が好まれる傾向がある（参考文献：山下裕子、近藤公久、「言語的制約とLong-before-short語順傾向」、電子情報通信学会、信学技報、ＴＬ２０１１−１９、ｐｐ．６１−６５．）。そこで、可換助詞部分木を入れ替えるときに、両者の長さを比較し、短い方の可換助詞部分木が前に来ないように制限してもよい。
【０１１６】
また、ＳＭＴでは、生成された文の自然さを、単言語モデルによって評価するのが一般的である。本実施の形態で生成された語順入替参照訳文についても、単言語モデルでその自然さを評価して、スコアが低すぎるものは、参照訳文集合３０から削除するようにしてもよい。
【０１１７】
また、上記実施の形態では、語順入替装置１０と翻訳品質評価装置２０とを別々のコンピュータで構成する場合について説明したが、語順入替装置１０の機能を有する翻訳品質評価装置２０として、一つのコンピュータで構成してもよい。
【０１１８】
上述の語順入替装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１１９】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施の形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１２０】
１０   語順入替装置
１１   入替部
１２   制限部
１３   生成部
２０   翻訳品質評価装置
２１   算出部
２２   評価部
３０   参照訳文集合
【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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