(57)【要約】【課題】翻訳対象の文章を分割して得られた各文書部品の翻訳において、文書部品の翻訳精度を向上させることが可能な機械翻訳方法、機械翻訳プログラム及び機械翻訳装置を提供する。【解決手段】翻訳対象文章を文書部品に分割し、各文書部品の解析候補間の類似度と解析候補の解析済みコーパスに基づいて、１つ以上の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に際して適用する解析候補を選択して翻訳する。【選択図】図３
2015228170.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する機械翻訳装置のコンピュータが実行する機械翻訳方法であって、
所定規則に基づいて、前記翻訳対象文章を分割して文書部品を作成し、
前記作成された文書部品のそれぞれについて、１つ以上の解析候補を作成し、
前記作成された文書部品間に並列構造が認められた場合、並列構造を構成する文書部品それぞれに対して作成された解析候補について、解析候補の組み合せを作成し、
前記作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出し、
過去に解析した結果である解析済みコーパスに基づいて、前記作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出し、
前記算出された並列類似値と前記算出されたコーパス値に基づいて、前記作成された１つ以上の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に際して適用する解析候補を選択する、
ことを特徴とする機械翻訳方法。
【請求項２】
前記作成された解析候補間に並列構造が存在するか否かを判別し、
前記並列構造が存在すると判別された場合、前記解析候補の組み合わせを作成するように制御する、
ことを特徴とする請求項１に記載の機械翻訳方法。
【請求項３】
前記算出された並列類似値が予め定められた閾値以上か否かを判別し、
前記並列類似値が前記閾値以上であると判別された解析候補に対してコーパス値を算出するように制御する、
ことを特徴とする請求項１に記載の機械翻訳方法。
【請求項４】
第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する機械翻訳装置のコンピュータに、
所定規則に基づいて、前記翻訳対象文章を分割して文書部品を作成し、
前記作成された文書部品のそれぞれについて、１つ以上の解析候補を作成し、
前記作成された文書部品間に並列構造が認められた場合、並列構造を構成する文書部品それぞれに対して作成された解析候補について、解析候補の組み合せを作成し、
前記作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出し、
過去に解析した結果である解析済みコーパスに基づいて、前記作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出し、
前記算出された並列類似値と前記算出されたコーパス値に基づいて、前記作成された１つ以上の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に際して適用する解析候補を選択する、
処理を実行させることを特徴とする機械翻訳プログラム。
【請求項５】
第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する機械翻訳装置において、
所定規則に基づいて、前記翻訳対象文章を分割して文書部品を作成する入力文分割部と、
前記入力文分割部によって作成された文書部品のそれぞれについて、１つ以上の解析候補を作成する複数解析候補作成部と、
前記入力文分割部によって作成された文書部品間に並列構造が認められた場合、並列構造を構成する文書部品それぞれに対して作成された解析候補について、解析候補の組み合せを作成する並列組合せ作成部と、
前記並列組合せ作成部によって作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出する並列類似値付与部と、
過去に解析した結果である解析済みコーパスに基づいて、前記複数解析候補作成部によって作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出するコーパス値付与部と、
前記並列類似値付与部によって算出された並列類似値と前記コーパス値付与部によって算出されたコーパス値に基づいて、前記複数解析候補作成部によって作成された１つ以上の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に際して適用する解析候補を選択する候補選択部と、
を備えることを特徴とする機械翻訳装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、第１言語文を第２言語文に翻訳する機械翻訳技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、翻訳対象の第１言語の文章を、第１言語と第２言語の対訳辞書を用いて、第１言語とは異なる翻訳目的の第２言語の文章に翻訳する機械翻訳が知られている（例えば、特許文献１乃至５を参照。）。
【０００３】
機械翻訳を必要とする文書には様々なものがある。その中でも、操作マニュアル、法令、契約書、特許明細書等の産業文書に対する翻訳需要は大きい。
【０００４】
一般的に産業文書は、長文を多く含むという特徴を持つ。機械翻訳においては、翻訳対象の文章が長くなると、解釈の曖昧性が多くなるため、処理時間の増大や、解析誤りの増加等の問題が生じ、翻訳品質が低くなる傾向がある。したがって、長文に対して高精度（高品質）な翻訳を行うための技術には、大きなニーズがある。
【０００５】
例えば、長文が多い英文特許明細書のクレーム（特許請求の範囲）を翻訳するために、クレーム特有の文体に注目し、入力した各クレーム（請求項）を構成要件等の部品に分割することで、適切な翻訳結果を得るという技術が開示されている（例えば、特許文献６を参照。）。
【０００６】
すなわち、まず予め格納されたクレーム特有の文体を分割するためのパターン（所定規則）との照合によって入力された英語のクレームの分割を行う。次に、分割された各部品を解析し、修飾関係から階層構造（係り受け関係）を作成する。そして、階層構造を逆転し日本語の語順に直す。最後に、各階層を翻訳し結果を出力している。これにより、１文全体をそのまま翻訳するのと比べて、翻訳単位が短くなった分、解釈の曖昧性を少なくできるため翻訳品質が向上する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平８−２７８９７０号公報
【特許文献２】特開２００８−２３３９５５号公報
【特許文献３】特表２０１０−５３５３７７号公報
【特許文献４】特開２００９−２３０５６１号公報
【特許文献５】特開２０１２−７９０８１号公報
【特許文献６】特開平９−２９３０７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
図１は、従来技術の問題点を説明する図である。
図１において、入力文１００「A device comprising text storing means for new data and data ranking part for the stored data.」が、翻訳対象の第１言語の文章である。長文を分割する所定規則としてのパターン２００「「部品Ｐ０」 comprising 「部品Ｐ１」 and 「部品Ｐ２」.」は、予め格納されている。
【０００９】
従来の機械翻訳装置は、まず入力文１００をパターン２００と照合し、入力文１００を「A device」、「comprising」、「text storing means for new data」、「and」、「data ranking part for the stored data」及び「.」に分割する。パターン２００の「部品Ｐ０」は、文書部品１１０「A device」に対応する。パターン２００の「部品Ｐ１」は、文書部品１２０「text storing means for new data」に対応する。パターン２００の「部品Ｐ２」は、文書部品１３０「data ranking part for the stored data」に対応する。
【００１０】
従来の機械翻訳装置は、次に、分割された各部分を解析する。文書部品１２０「text storing means for new data」の解析結果として、フレーズ１２１「text」からフレーズ１２２「storing」への係り受け、フレーズ１２２「storing」からフレーズ１２３「means」への係り受け、及びフレーズ１２４「for new data」からフレーズ１２３「means」への係り受けが得られる。同様に、文書部品１３０「data ranking part for the stored data」の解析結果として、フレーズ１３４「for the stored data」からフレーズ１３３「part」への係り受け、フレーズ１３３「part」からフレーズ１３２「ranking」への係り受け、及びフレーズ１３２「ranking」からフレーズ１３１「data」への係り受けが得られる。
【００１１】
そして、対訳辞書を用いてフレーズ１２１乃至１２４を翻訳し、「新規データ用」「テキスト」「格納」「手段」を係り受けの順に結合して、翻訳部品２１０「新規データ用テキスト格納手段」を得る。同様に、対訳辞書を用いてフレーズ１３１乃至１３４を翻訳し、係り受けの順に結合して、翻訳部品２３０「格納データ用部品をソートするデータ」を得る。なお、文書部品１１０「A device」は、翻訳結果として、翻訳部品２５０「装置」を得る。これらの翻訳は独立して行われる。
【００１２】
そして、従来の機械翻訳装置は、これらの翻訳結果と、パターン２００中の定型部品（「comprising」「and」）の翻訳結果（翻訳部品２２０「と」、翻訳部品２４０「を備える」）と結合する。
【００１３】
上述したように、文書部品１１０「A device」の翻訳、文書部品１２０「text storing means for new data」の翻訳、及び文書部品１３０「data ranking part for the stored data」の翻訳がそれぞれ独立している。この例では、本来「格納データ用データソート部」と翻訳されなければならない文書部品１３０「data ranking part for the stored data」の翻訳結果が間違っている。
【００１４】
すなわち、従来の機械翻訳は、翻訳対象の文章を分割して得られた各文書部品の翻訳において、各文書部品を１つずつ独立して翻訳する。そのために、翻訳対象の文章全体における文書部品の構成を勘案した曖昧性解消ができていない、という問題点があった。
【００１５】
１つの側面において、本発明は、翻訳対象の文章を分割して得られた各文書部品の翻訳において、文書部品の翻訳精度を向上させることが可能な機械翻訳方法、機械翻訳プログラム及び機械翻訳装置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】
【００１６】
１つの案では、機械翻訳方法は、第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する機械翻訳装置のコンピュータが実行する。所定規則に基づいて、翻訳対象文章を分割して文書部品を作成する。作成された文書部品のそれぞれについて、１つ以上の解析候補を作成する。作成された文書部品間に並列構造が認められた場合、並列構造を構成する文書部品それぞれに対して作成された解析候補について、作成された解析候補の組み合せを作成する。作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出する。過去に解析した結果である解析済みコーパスに基づいて、作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出する。算出された並列類似値と算出されたコーパス値に基づいて、作成された１つ以上の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に際して適用する解析候補を選択する。
【発明の効果】
【００１７】
実施の形態によれば、翻訳対象の文章を分割して得られた各文書部品の翻訳において、翻訳精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】従来技術の問題点を説明する図である。
【図２】本実施の形態の特徴を説明する図である。
【図３】第１の実施の形態に係る機械翻訳装置の機能ブロックを示す図である。
【図４】機械翻訳装置のコンピュータが実行する機械翻訳処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】パターンの例を示す図である。
【図６】解析済みコーパスの作成の仕方を説明する図である。
【図７】解析済みコーパスデータベースの例を示す図である。
【図８】コーパス値の求め方を説明する図である。
【図９】並列類似値を算出する条件を説明する図である。
【図１０】並列類似値の算出例を示す図である。
【図１１】総合値の算出例を示す図である。
【図１２】正しく翻訳された翻訳結果の例を示す図である。
【図１３】第２の実施の形態に係る機械翻訳装置の機能ブロックを示す図である。
【図１４】文書部品間に並列構造が存在しない場合の例を示す図である。
【図１５】文書部品間に並列構造が存在する場合の例を示す図である。
【図１６】第３の実施の形態に係る機械翻訳装置の機能ブロックを示す図である。
【図１７】情報処理装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。
図２は、本実施の形態の特徴を説明する図である。
【００２０】
図１に示した例を用いて本実施の形態を説明する。
なお、文書部品１２０を生成する処理までは図１を参照して説明した内容と共通するため、説明は省略する。
【００２１】
図２において、本実施の形態では、文書部品１２０「text storing means for new data」に対して複数の解析候補１２０Ａ（Ｐ１−ａ）及び１２０Ｂ（Ｐ１−ｂ）を取得する。解析候補１２０Ａは、図１に示した例と同様、フレーズ「text」からフレーズ「storing」への係り受け、フレーズ「storing」からフレーズ「means」への係り受け、及びフレーズ「for new data」からフレーズ「means」への係り受けである。解析候補１２０Ｂは、解析候補１２０Ａとは別の、フレーズ「for new data」からフレーズ「means」への係り受け、フレーズ「means」からフレーズ「storing」への係り受け、及びフレーズ「storing」からフレーズ「text」への係り受けである。同様に、文書部品１３０「data ranking part for the stored data」に対して複数の解析候補１３０Ａ（Ｐ２−ａ）及び１３０Ｂ（Ｐ２−ｂ）を取得する。
【００２２】
次に、翻訳対象文書を分割する為のパターンに基づいて、分割された文書部品１２０や文書部品１３０が並列関係にあるか、パターンを構成する「and」や「or」を挟んで配置される文か否かで判断できる。一文を構成する文章の中で並列関係にある、すなわち、「and」や「or」等で結合される文書部品（１２０，１３０）同士は並列する要件を対象とした類似の構造を持っていることが多い。この文書の構造的な特徴に着目し、並列関係を構成する文書部品間の文書構造（解析候補）の類似度に応じて、解析候補の並列組み合せに「並列類似値」を与える。本実施の形態では、文書部品１２０に対して複数の解析候補１２０Ａ及び１２０Ｂを取得し、文書部品１３０に対して複数の解析候補１３０Ａ及び１３０Ｂを取得する。文書部品１２０（１２０Ａ及び１２０Ｂ）の解析候補と、文書部品１３０の（１３０Ａ及び１３０Ｂ）の解析候補それぞれの組み合わせと、各組み合わせの解析候補の共通性に応じて「並列類似値」を与える。
【００２３】
また、並列類似値だけでは曖昧性を十分に解消できないことがある。そこで、あらかじめ文種（法律文書，論文，操作マニュアル，等の分野）に応じて分類された対象分野の解析済みコーパス中の頻度を基に、各解析候補に「コーパス値」を与える。ここで、コーパス値とは、候補がコーパス中に出現する頻度に基づく値であり、コーパス値の求め方は後述する。
【００２４】
そして、並列類似値とコーパス値に基づくことにより、総合値が最も高い並列組み合わせである（Ｐ１−ａ）及び（Ｐ２−ｂ）が選択される。その結果、文書部品１３０「data ranking part for the stored data」に対して、並列文書を構成する文書部品１２０との間の並列類似値が高く対象分野におけるコーパス値の高い（正しいと判断できる）翻訳結果である翻訳部品３３０「格納データ用データソート部」が得られる。
【００２５】
図３は、第１の実施の形態に係る機械翻訳装置の機能ブロックを示す図である。
図３において、機械翻訳装置５００Ａは、第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する。機械翻訳装置５００Ａは、入力文分割部５０１、複数解析候補作成部５０２、並列組合せ作成部５０３、並列類似値付与部５０４、頻度取得部５０５、コーパス値付与部５０６、及び総合値算出部５０８を備える。更に機械翻訳装置５００Ａは、候補選択部５０９、部品翻訳部５１０、及び結合部５１１を備える。
【００２６】
入力文分割部５０１は、パターン２００（所定規則）に基づいて、入力文１００である翻訳対象文章を分割して文書部品を作成する。例えば、図１を用いて説明したように、入力文１００である翻訳対象文章とパターン２００と照合し、パターンを構成する部品に対応する文書部品を作成する。
【００２７】
複数解析候補作成部５０２は、入力文分割部５０１によって作成された文書部品のそれぞれについて、１つ以上の解析候補を作成する。例えば、上述した例の文書部品１２０から複数の解析候補１２０Ａ及び１２０Ｂを作成し、文書部品１３０から複数の解析候補１３０Ａ及び１３０Ｂを作成する。
【００２８】
並列組合せ作成部５０３は、入力文分割部５０１によって作成された文書部品が並列構造を有すると判断された場合、複数解析候補作成部５０２によって作成された並列構造を構成する複数の文書部品それぞれの複数の解析候補（１２０Ａ，１２０Ｂ／１３０Ａ，１３Ｂ）の組み合せを作成する。例えば、解析候補１２０Ａと解析候補１３０Ａ、解析候補１２０Ａと解析候補１３０Ｂ、解析候補１２０Ｂと解析候補１３０Ａ、及び解析候補１２０Ｂと解析候補１３０Ｂを作成する。
【００２９】
並列類似値付与部５０４は、並列組合せ作成部５０３によって作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出する。並列類似値の具体的な算出については後述する。
【００３０】
頻度取得部５０５は、複数解析候補作成部５０２で生成された複数の解析候補それぞれについて解析済みコーパスデータベース（ＤＢ）５０７から頻度データを取得する。ここで、解析済みコーパスとは、過去に解析及び翻訳した結果であり、文種（法律文書，論文，操作マニュアル，等の分野）に対応して分類されたコーパスをいう。
【００３１】
コーパス値付与部５０６は、頻度取得部５０５で解析候補毎に取得した頻度データに基づいて、複数解析候補作成部５０２によって作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出する。コーパス値の具体的な算出については後述する。
【００３２】
総合値算出部５０８は、並列類似値付与部５０４によって算出された並列類似値とコーパス値付与部５０６によって算出されたコーパス値に基づいて、総合値を算出する。総合値の算出については後述する。
【００３３】
候補選択部５０９は、総合値算出部５０８によって算出された総合値に基づいて、複数解析候補作成部５０２によって作成された複数の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳際して適用する解析候補を選択する。
【００３４】
部品翻訳部５１０は、候補選択部５０９によって選択された解析候補に基づいて文書部品を翻訳する。
【００３５】
そして、結合部５１１は、部品翻訳部５１０によって翻訳された翻訳済文書部品を結合し、出力文として出力する。
【００３６】
図４は、機械翻訳装置のコンピュータが実行する機械翻訳処理の流れを示すフローチャートである。図５は、パターンの例を示す図である。図６は、解析済みコーパスの作成の仕方を説明する図である。図７は、解析済みコーパスデータベースの例を示す図である。図８は、コーパス値の求め方を説明する図である。図９は、並列類似値を算出する条件を説明する図である。図１０は、並列類似値の算出例を示す図である。図１１は、総合値の算出例を示す図である。図１２は、正しく翻訳された翻訳結果の例を示す図である。
【００３７】
これらの図４乃至図１２を用いて、英語で記述された特許文書を日本語で記述された特許文書に翻訳する例を説明する。
【００３８】
まず、ステップＳ４０１において、機械翻訳装置５００Ａの入力文分割部５０１が、入力文１００を図５に示すようなパターンと順次照合する。例えば、入力文１００は、「A device comprising text storing means for new data and data ranking part for the stored data.」である。図５に示した例では、この入力文１００はパターン「「部品Ｐ０」 comprising 「部品Ｐ１」 and 「部品Ｐ２」」と合致する。そして、入力文分割部５０１が、このパターンを構成する各部品に対応する文書部品を作成する。すなわち、入力文分割部５０１が、「部品Ｐ０」に対応する「A device」、「部品Ｐ１」に対応する「text storing means for new data」、及び「部品Ｐ２」に対応する「data ranking part for the stored data」を作成する。なお、図５で例示したパターンの右に端に記載した「あり」，「なし」は作成した文書部品に並列構造の有無を示している。
【００３９】
ステップＳ４０２において、複数解析候補作成部５０２が、ステップＳ４０１で作成された文書部品のそれぞれについて、少なくともパターンを構成する「and」や「or」を挟んで配置される文書部品に対して１つ以上の解析候補を作成する。例えば、文書部品「text storing means for new data」からは、図２を用いて上述したような解析候補１２０Ａ及び１２０Ｂを作成する。文書部品「data ranking part for the stored data」からは、図２を用いて上述したような解析候補１３０Ａ及び１３０Ｂを作成する。
【００４０】
ステップＳ４０３において、頻度取得部５０５が複数解析候補作成部５０２で生成された複数の解析候補それぞれについて、解析済みコーパスＤＢ５０７から頻度データを取得する。そして、コーパス値付与部５０６は、複数の解析候補毎に取得した頻度データに基づいて、ステップＳ４０２で作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出し、解析候補に付与する。
【００４１】
解析済みコーパスＤＢ５０７は、下記のようにして作成される。
解析済コーパスは過去に翻訳された結果が蓄積されたデータベースであり、文種（法律文書，論文，操作マニュアル，等の分野）に対応して分類され、翻訳元の文書と翻訳済文書が対応づけられて登録されている。登録データは、翻訳時の解析結果を含めて登録される。例えば、図６の（Ａ）に示すような文書部品「text storing means for new data」の場合を以下に説明する。
【００４２】
解析結果として、「text」、「storing」、「means」、及び「for new data」の４つのフレーズが得られる。ここで、フレーズ「text」と「means」は名詞であり、フレーズ「for new data」は名詞句である。しかしながら、フレーズ「storing」は形容詞にも成り得るし、動詞にも成り得る。フレーズ「storing」を形容詞とするか動詞とするかにより、図６の（Ｂ）のような解析結果が作成されたり、図６の（Ｃ）のような解析結果が作成されたりする。この図６の（Ｂ）及び（Ｃ）のような解析結果は曖昧性があると判断する。
【００４３】
また、図６の（Ｄ）に示すような文書部品「communication means for new data」を解析すると、３つのフレーズ「communication」、「means」、及び「for new data」が得られる。ここで、フレーズ「communication」と「means」は名詞であり、フレーズ「for new data」は名詞句である。この図６（Ｄ）のような解析結果は曖昧性がないと判断する。
【００４４】
上記の解析結果と併せ、最後に係り受けられる語や句等のフレーズが主要部となる。
以上のような図６の（Ｂ）（Ｃ）（Ｅ）のような解析結果から曖昧性のある解析結果を除外した図６（Ｅ）のみが上記の解析済みコーパスとなる。
【００４５】
このようにして、図７に示すように、曖昧性のない解析結果が格納された解析済みコーパスＤＢ５０７が作成される。
【００４６】
コーパス値は、下記にようにして算出される。
まず、入力文１００「A device comprising text storing means for new data and data ranking part for the stored data.」が、上述したように対応するパターンに基づいて分割される。分割された入力文１００は、部品Ｐ１「text storing means for new data」、及び部品Ｐ２「data ranking part for the stored data」を含む（図８の（Ａ））。
【００４７】
部品Ｐ１からは、図８の（Ｂ）及び（Ｃ）のような２つの解析候補（Ｐ１−ａ）及び（Ｐ１−ｂ）が得られる。部品Ｐ２からは、図８の（Ｄ）及び（Ｅ）のような２つの解析候補（Ｐ２−ａ）及び（Ｐ２−ｂ）が得られる。
【００４８】
これらの解析候補（Ｐ１−ａ）（Ｐ１−ｂ）（Ｐ２−ａ）（Ｐ２−ｂ）について、解析済みコーパスＤＢを参照する。そして、例えば、解析候補（Ｐ１−ａ）については、解析候補の主要部の頻度と主要部の句としての頻度をそれぞれ主要部頻度「５３８」及び句頻度「１９」として取得する。コーパス値は、定数α×主要頻度＋定数β×句頻度を算出して求める。ここで、α及びβは経験的に定められ、例えば、α＝１、β＝４である。この場合、解析候補（Ｐ１−ａ）のコーパス値は「６１４」となる。同様に解析候補（Ｐ１−ｂ）のコーパス値は「７」。解析候補（Ｐ２−ａ）のコーパス値は「２３」。そして、解析候補（Ｐ２−ｂ）のコーパス値は「９２５」となる。
【００４９】
次に、図４のステップＳ４０４において、並列組合せ作成部５０３が、ステップＳ４０１で作成された文書部品間の並列構造について、ステップＳ４０２で作成された解析候補の組み合せを作成する。例えば、図８の（Ｂ）に示した（Ｐ１−ａ）と図８の（Ｄ）に示した（Ｐ２−ａ）の組み合わせや、（Ｐ１−ａ）と図８の（Ｅ）に示した（Ｐ２−ｂ）の組み合わせ等を作成する。
【００５０】
そして、ステップＳ４０５において、ステップＳ４０４で作成した組み合わせを順に抽出する。
【００５１】
ステップＳ４０６において、並列類似値付与部５０４が、ステップＳ４０４で作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出し、解析候補間に付与する。
【００５２】
並列類似値は、各解析結果を構成するフレーズの数の合計に対する、所定条件の一致数の割合として算出される。所定条件の一致数とは、各解析結果の同じ位置で出現するフレーズの間における、品詞と係り受けの方向が一致する組の数である。例えば、図９の（Ａ）に示す例は、名詞「text」から動詞「storing」の方向への係り受けと（左側）、動名詞「ranking」から名詞「data」の方向への係り受けと（右側）である。図９の（Ａ）に示す例は、品詞も係り受けの方向も一致していない。図９の（Ｂ）に示す例は、動名詞「storing」から名詞「means」の方向への係り受けと（左側）、名詞「part」から動詞「ranking」の方向への係り受けと（右側）である。図９の（Ｂ）に示す例は、品詞も係り受けの方向も一致していない。図９の（Ｃ）に示す例は、名詞句「for new data」から名詞「means」の方向への係り受けと（左側）、名詞句「for the stored data」から名詞「part」の方向への係り受けと（右側）である。図９の（Ｃ）に示す例は、品詞も係り受けの方向も一致している。
【００５３】
したがって、解析候補（Ｐ１−ａ）と（Ｐ２−ａ）の組み合わせの場合、図１０の（Ａ）に示すように、各解析候補を構成するフレーズの数の合計が６で、係り受けの方向の一致数が１となる。よって、並列類似値を百分率で表した場合、（１／６）×１００＝１７（％）となる。同様に、解析候補（Ｐ１−ａ）と（Ｐ２−ｂ）の組み合わせの場合、図１０の（Ｂ）に示すように、各解析候補を構成するフレーズの数の合計が６で、係り受けの方向の一致数が３となる。よって、並列類似値を百分率で表した場合、（３／６）×１００＝５０（％）となる。解析候補（Ｐ１−ｂ）と（Ｐ２−ａ）の組み合わせの場合、図１０の（Ｃ）に示すように、各解析候補を構成するフレーズの数の合計が６で、係り受けの方向の一致数が３となる。よって、並列類似値を百分率で表した場合、（３／６）×１００＝５０（％）となる。解析候補（Ｐ１−ｂ）と（Ｐ２−ｂ）の組み合わせの場合、図１０の（Ｄ）に示すように、各解析候補を構成するフレーズの数の合計が６で、係り受けの方向の一致数が１となる。よって、並列類似値を百分率で表した場合、（１／６）×１００＝１７（％）となる。
【００５４】
ステップＳ４０７において、総合値算出部５０８が、ステップＳ４０６で算出された並列類似値と、ステップＳ４０３で算出されたコーパス値に基づいて、総合値を算出する。
【００５５】
総合値は、例えば、（定数γ）×（並列類似値）＋（定数δ）×（各コーパス値の合計）を算出して求める。ここで、γ及びδは経験的に定められ、例えば、γ＝１、δ＝０．１である。例えば、解析候補（Ｐ１−ａ）と（Ｐ２−ａ）の組み合わせの場合、図１１に示したように、解析候補（Ｐ１−ａ）と（Ｐ２−ａ）の並列類似値が１７であり、解析候補（Ｐ１−ａ）のコーパス値が６１４、解析候補（Ｐ２−ａ）のコーパス値が２３である。よって、上記式に基づいて計算した総合値は８１となる。同様に、解析候補（Ｐ１−ａ）と（Ｐ２−ｂ）の組み合わせの場合、並列類似値が５０であり、解析候補（Ｐ１−ａ）のコーパス値が７、解析候補（Ｐ２−ｂ）のコーパス値が９２５である。よって、上記式に基づいて計算した総合値は２０４となる。解析候補（Ｐ１−ｂ）と（Ｐ２−ａ）の組み合わせの場合、並列類似値が５０であり、解析候補（Ｐ１−ｂ）のコーパス値が７、解析候補（Ｐ２−ａ）のコーパス値が２３である。よって、上記式に基づいて計算した総合値は５３となる。解析候補（Ｐ１−ｂ）と（Ｐ２−ｂ）の組み合わせの場合、並列類似値が１７であり、解析候補（Ｐ１−ｂ）のコーパス値が７、解析候補（Ｐ２−ｂ）のコーパス値が９２５である。よって、上記式に基づいて計算した総合値は１１０となる。
【００５６】
そして、ステップＳ４０８において、最後の組み合わせまで総合値を算出したか否かを判断する。最後の組み合わせまで総合値を算出したら（ステップＳ４０８：ＹＥＳ）、ステップＳ４０９において、候補選択部５０９が、ステップＳ４０７で算出された総合値に基づいて、ステップＳ４０２で作成された複数の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に適用する解析候補を選択する。図１１に示した例では、算出された総合値のうち最大の値となった解析候補（Ｐ１−ａ）と（Ｐ２−ｂ）の組み合わせが選択される。
【００５７】
ステップＳ４１０において、部品翻訳部５１０が、ステップＳ４０９で選択された解析候補に基づいて文書部品を翻訳する。
【００５８】
そして、ステップＳ４１１において、結合部５１１が、ステップＳ４１０で翻訳された翻訳済文書部品を結合し、図１２に示すような出力文として出力する。
【００５９】
以上説明したように、第１の実施の形態によれば、翻訳対象の文章を分割して得られた各文書部品の翻訳において、並列関係にある文書部品間の並列類似値、及び文種に対応した分野のコーパス値に基づいて、各文書部品の解析候補を選択する。この選択により翻訳対象の文章全体における文書部品の構成を勘案した曖昧性が解消され、翻訳精度を向上させることができる。
【００６０】
例えば、特許文書の３割以上は、４０形態素以上の長文から構成されている。このような４０形態素以上の長文では、９割以上の入力文で並列構造が現れるため、並列構造の情報の利用は有効である。
【００６１】
図１３は、第２の実施の形態に係る機械翻訳装置の機能ブロックを示す図である。図１４は、文書部品間に並列構造が存在しない場合の例を示す図である。図１５は、文書部品間に並列構造が存在する場合の例を示す図である。
【００６２】
図１３において、機械翻訳装置５００Ｂは、第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する。機械翻訳装置５００Ｂは、入力文分割部５０１、複数解析候補作成部５０２、並列構造有無判別部１５０１、及び第１の処理制御部１５０２を備える。更に機械翻訳装置５００Ｂは、並列組合せ作成部５０３、並列類似値付与部５０４、頻度取得部５０５、コーパス値付与部５０６、総合値算出部５０８、候補選択部５０９、部品翻訳部５１０、及び結合部５１１を備える。
【００６３】
並列構造有無判別部１５０１及び第１の処理制御部１５０２以外は、図３を用いて説明した機械翻訳装置５００Ａと同様であるので、説明を省略する。
【００６４】
並列構造有無判別部１５０１は、複数解析候補作成部５０２によって作成された解析候補間に並列構造が存在するか否かを判別する。例えば、図１４に示したように、「A device comprising text storing means for new data.」のような入力文１００が、パターン「「部品Ｐ０」 comprising 「部品Ｐ１」」と照合された場合、「部品Ｐ０」や「部品Ｐ１」と並列構造を有する文書部品が存在しない。これに対して、図１５に示したように、「A device comprising text storing means for new data and data ranking part for the stored data.」のような入力文１００が、パターン「「部品Ｐ０」comprising 「部品Ｐ１」 and 「部品Ｐ２」」と照合された場合、「部品Ｐ１」と「部品Ｐ２」は、並列構造を有する文書部品である。
【００６５】
そして、第１の処理制御部１５０２は、並列構造有無判別部１５０１によって並列構造が存在すると判別された場合、並列組合せ作成部５０３及び並列類似値付与部５０４の処理が行われるように制御する。
【００６６】
これにより、機械翻訳装置５００Ｂは、並列構造を持った入力文に対してのみ、図４を用いて説明した並列構造を構成する文書部品に対して複数の解析候補から適切な解析候補を選択する処理が実行さる。よって、本案の様な処理が必要な並列構造を有する翻訳対象文に対してより効率的に適切な解析候補に従って翻訳を行うことが可能となる。
【００６７】
図１６は、第３の実施の形態に係る機械翻訳装置の機能ブロックを示す図である。
図１６において、機械翻訳装置５００Ｃは、第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する。機械翻訳装置５００Ｃは、入力文分割部５０１、複数解析候補作成部５０２、並列組合せ作成部５０３、並列類似値付与部５０４、並列類似値閾値判別部１６０１、第２の処理制御部１６０２、頻度取得部５０５、コーパス値付与部５０６、総合値算出部５０８、候補選択部５０９、部品翻訳部５１０、及び結合部５１１を備える。
【００６８】
並列類似値閾値判別部１６０１及び第２の処理制御部１６０２以外は、図３を用いて説明した機械翻訳装置５００Ａと同様であるので、説明を省略する。
【００６９】
並列類似値閾値判別部１６０１は、並列類似値付与部５０４によって算出された並列類似値が予め定められた閾値以上か否かを判別する。
【００７０】
第２の処理制御部１６０２は、並列類似値閾値判別部１６０１によって並列類似値が閾値以上であると判別された場合、総合値算出部５０８によって総合値を算出するように制御する。
【００７１】
これにより、並列類似度の高い入力文、すなわち並列構造を構成する文書部品間で解析候補の類似性が高い解析候補に対してのみ、解析候補の選択対象とすることで総合値算出部５０８の処理を削減できる。
【００７２】
図１７は、情報処理装置の構成図である。
図１の機械翻訳装置５００Ａ、５００Ｂ、５００Ｃは、例えば、図１７に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて実現することが可能である。図１７の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１７０１、メモリ１７０２、入力装置１７０３、出力装置１７０４、外部記録装置１７０５、媒体駆動装置１７０６及びネットワーク接続装置１７０７を備える。これらはバス１７０８により互いに接続されている。
【００７３】
メモリ１７０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、機械翻訳装置５００Ａ、５００Ｂ、５００Ｃが実行する機械翻訳処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。例えば、ＣＰＵ１７０１は、メモリ１７０２を利用してプログラムを実行することにより、上述の機械翻訳処理を行う。
【００７４】
入力装置１７０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置１７０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータへの問い合わせや処理結果の出力に用いられる。
【００７５】
外部記録装置１７０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。この外部記録装置１７０５には、ハードディスクドライブも含まれる。情報処理装置は、この外部記録装置１７０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１７０２にロードして使用することができる。
【００７６】
媒体駆動装置１７０６は、可搬型記録媒体１７０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１７０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。この可搬型記録媒体１７０９には、Compact Disk Read Only Memory （ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等も含まれる。オペレータは、この可搬型記録媒体１７０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１７０２にロードして使用することができる。
【００７７】
このように、機械翻訳処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、メモリ１７０２、外部記録装置１７０５、及び可搬型記録媒体１７０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体が含まれる。
【００７８】
ネットワーク接続装置１７０７は、通信ネットワーク１７１０に接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インターフェースである。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１７０７を介して受け取り、それらをメモリ１７０２にロードして使用することができる。
【００７９】
開示の実施の形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【００８０】
図面を参照しながら説明した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する機械翻訳装置のコンピュータが実行する機械翻訳方法であって、
所定規則に基づいて、前記翻訳対象文章を分割して文書部品を作成し、
前記作成された文書部品のそれぞれについて、１つ以上の解析候補を作成し、
前記作成された文書部品間に並列構造が認められた場合、並列構造を構成する文書部品それぞれに対して作成された解析候補について、解析候補の組み合せを作成し、
前記作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出し、
過去に解析した結果である解析済みコーパスに基づいて、前記作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出し、
前記算出された並列類似値と前記算出されたコーパス値に基づいて、前記作成された１つ以上の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に際して適用する解析候補を選択する、
ことを特徴とする機械翻訳方法。
（付記２）
前記作成された解析候補間に並列構造が存在するか否かを判別し、
前記並列構造が存在すると判別された場合、前記解析候補の組み合わせを作成するように制御する、
ことを特徴とする付記１に記載の機械翻訳方法。
（付記３）
前記算出された並列類似値が予め定められた閾値以上か否かを判別し、
前記並列類似値が前記閾値以上であると判別された解析候補に対してコーパス値を算出するように制御する、
ことを特徴とする付記１に記載の機械翻訳方法。
（付記４）
第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する機械翻訳装置のコンピュータに、
所定規則に基づいて、前記翻訳対象文章を分割して文書部品を作成し、
前記作成された文書部品のそれぞれについて、１つ以上の解析候補を作成し、
前記作成された文書部品間に並列構造が認められた場合、並列構造を構成する文書部品それぞれに対して作成された解析候補について、解析候補の組み合せを作成し、
前記作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出し、
過去に解析した結果である解析済みコーパスに基づいて、前記作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出し、
前記算出された並列類似値と前記算出されたコーパス値に基づいて、前記作成された１つ以上の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に際して適用する解析候補を選択する、
処理を実行させることを特徴とする機械翻訳プログラム。
（付記５）
前記作成された解析候補間に並列構造が存在するか否かを判別し、
前記並列構造が存在すると判別された場合、前記解析候補の組み合わせを作成するように制御する、
処理を実行させることを特徴とする付記４に記載の機械翻訳プログラム。
（付記６）
前記算出された並列類似値が予め定められた閾値以上か否かを判別し、
前記並列類似値が前記閾値以上であると判別された解析候補に対してコーパス値を算出するように制御する、
処理を実行させることを特徴とする付記４に記載の機械翻訳プログラム。
（付記７）
第１言語で記述された翻訳対象文章を第２言語で記述された翻訳目的文章に翻訳する機械翻訳装置において、
所定規則に基づいて、前記翻訳対象文章を分割して文書部品を作成する入力文分割部と、
前記入力文分割部によって作成された文書部品のそれぞれについて、１つ以上の解析候補を作成する複数解析候補作成部と、
前記入力文分割部によって作成された文書部品間に並列構造が認められた場合、並列構造を構成する文書部品それぞれに対して作成された解析候補について、解析候補の組み合せを作成する並列組合せ作成部と、
前記並列組合せ作成部によって作成された組み合わせを構成する解析候補間の類似度を示す並列類似値を算出する並列類似値付与部と、
過去に解析した結果である解析済みコーパスに基づいて、前記複数解析候補作成部によって作成された解析候補の出現度合を示すコーパス値を算出するコーパス値付与部と、
前記並列類似値付与部によって算出された並列類似値と前記コーパス値付与部によって算出されたコーパス値に基づいて、前記複数解析候補作成部によって作成された１つ以上の解析候補から翻訳対象の文書部品の翻訳に際して適用する解析候補を選択する候補選択部と、
を備えることを特徴とする機械翻訳装置。
（付記８）
前記複数解析候補作成部によって作成された解析候補間に並列構造が存在するか否かを判別する並列構造有無判別部と、
前記並列構造有無判定部によって並列構造が存在すると判別された場合、前記並列組合せ作成部によって解析候補の組み合わせを作成するように制御する第１の処理制御部と、
を備えることを特徴とする付記７に記載の機械翻訳装置。
（付記９）
前記並列類似値付与部によって算出された並列類似値が予め定められた閾値以上か否かを判別する並列類似値閾値判別部と、
前記並列類似値閾値判別部によって並列類似値が前記閾値以上であると判別された解析候補に対してコーパス値を算出するように制御する第２の処理制御部と、
を備えることを特徴とする付記７に記載の機械翻訳装置。
【符号の説明】
【００８１】
１００      入力文
１１０、１２０、１３０  文書部品
１２０Ａ、１２０Ｂ、１３０Ａ、１３０Ｂ  解析候補
１２１、１２２、１２３、１２４、１３１、１３２、１３３、１３４  フレーズ
２００      パターン
２１０、２２０、２３０、２４０、２５０  翻訳部品
５００Ａ、５００Ｂ、５００Ｃ  機械翻訳装置
５０１      入力文分割部
５０２      複数解析候補作成部
５０３      並列組合せ作成部
５０４      並列類似値付与部
５０５      頻度取得部
５０６      コーパス値付与部
５０７      解析済みコーパスデータベース（ＤＢ）
５０８      総合値算出部
５０９      候補選択部
５１０      部品翻訳部
５１１      結合部
１５０１    並列構造有無判別部
１５０２    第１の処理制御部
１６０１    並列類似値閾値判別部
１６０２    第２の処理制御部
１７０１    ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１７０２    メモリ
１７０３    入力装置
１７０４    出力装置
１７０５    外部記録装置
１７０６    媒体駆動装置
１７０７    ネットワーク接続装置
１７０８    バス
１７０９    可搬型記録媒体
１７１０    通信ネットワーク
【図１】
2015228170.tif 000003
【図２】
2015228170.tif 000004
【図３】
2015228170.tif 000005
【図４】
2015228170.tif 000006
【図５】
2015228170.tif 000007
【図６】
2015228170.tif 000008
【図７】
2015228170.tif 000009
【図８】
2015228170.tif 000010
【図９】
2015228170.tif 000011
【図１０】
2015228170.tif 000012
【図１１】
2015228170.tif 000013
【図１２】
2015228170.tif 000014
【図１３】
2015228170.tif 000015
【図１４】
2015228170.tif 000016
【図１５】
2015228170.tif 000017
【図１６】
2015228170.tif 000018
【図１７】
2015228170.tif 000019