(57)【要約】【課題】機械翻訳するときの翻訳難易度を推定することができるようにする。【解決手段】テキスト解析部２１によって、入力されたテキストのテキスト解析を行う。翻訳モデルスコア推定部２３によって、入力されたテキストの解析結果を用いて、翻訳フレーズテーブルから、入力されたテキストに含まれるフレーズの各々について、フレーズに対応するペアを検索し、検索された前記ペアのうち、予め定められた閾値よりもフレーズ信頼度が低いペアのフレーズ、及びペアが検索されなかったフレーズに関する統計量を算出し、翻訳モデルスコアを算出し、算出された翻訳モデルスコアを、翻訳難易度として出力する。【選択図】図１
2015095244.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された元言語のテキストについて、目的言語へ機械翻訳するときの翻訳難易度を推定する翻訳難易度推定装置であって、
前記入力されたテキストの解析結果を用いて、前記元言語のフレーズと前記目的言語のフレーズとの複数のペアを、前記ペアのフレーズ信頼度と対応付けて予め格納した翻訳フレーズテーブルから、前記入力されたテキストに含まれるフレーズの各々について、前記フレーズに対応する前記ペアを検索し、前記検索された前記ペアのフレーズに関する統計量を算出し、
前記算出された統計量から翻訳モデルスコアを算出し、前記算出された翻訳モデルスコアを、前記翻訳難易度として出力する翻訳モデルスコア推定部
を含む翻訳難易度推定装置。
【請求項２】
前記翻訳モデルスコア推定部は、更に、同期文脈自由文法を用いて前記入力された元言語のテキストから目的言語のテキストへ変換するときの文法の変換ルールを、前記変換ルールの文法信頼度と対応付けて予め格納したルールテーブルから取得し、前記取得した前記変換ルールのうち、予め定められた閾値よりも文法信頼度が低い変換ルールに関する統計量を翻訳文法スコアとして算出し、
前記算出された翻訳モデルスコアから、前記翻訳文法スコアを減算し、前記算出された翻訳モデルスコアを、前記翻訳難易度として出力する請求項１記載の翻訳難易度推定装置。
【請求項３】
前記翻訳モデルスコア推定部は、更に、前記入力されたテキストに含まれる、前記予め定められた閾値より前記フレーズ信頼度が低いフレーズ、前記ペアが検索されなかったフレーズ、又は予め定められた閾値よりも前記文法信頼度が低い変換ルールが適用される箇所を、修正箇所として抽出して出力する請求項１又は２記載の翻訳難易度推定装置。
【請求項４】
入力された元言語のテキストについて、目的言語へ機械翻訳するときの翻訳難易度を推定する翻訳難易度推定装置であって、
前記入力されたテキストの解析結果を用いて、前記入力されたテキストの可読性スコアを算出し、前記可読性スコアと、前記解析結果に含まれる解析情報の信頼度である解析スコアとを、予め定めた重みで重み付け加算し、
前記重み付け加算で算出したスコア用いて、元言語スコアを算出し、前記算出された元言語スコアを、前記翻訳難易度として出力する元言語スコア推定部
を含む翻訳難易度推定装置。
【請求項５】
前記元言語スコア推定部は、更に、前記解析スコアが予め定めた閾値よりも低い場合に、前記入力されたテキストの解析結果から、前記解析スコアの算出に用いられた前記解析情報に対応するフレーズを修正箇所として抽出して出力する請求項４記載の翻訳難易度推定装置。
【請求項６】
前記入力されたテキストの解析結果を用いて、前記元言語のフレーズと前記目的言語のフレーズとの複数のペアを、前記ペアのフレーズ信頼度と対応付けて予め格納した翻訳フレーズテーブルから、前記入力されたテキストに含まれるフレーズの各々について、前記フレーズに対応する前記ペアを検索し、前記検索された前記ペアのうち、予め定められた閾値よりもフレーズ信頼度が低いペアのフレーズ及び前記ペアが検索されなかったフレーズに関する統計量を算出し、
翻訳モデルスコアを算出する翻訳モデルスコア推定部と、
前記算出された元言語スコアと前記算出された翻訳モデルスコアとに基づいて、前記翻訳難易度を推定して出力するスコア統合部と、
を更に含む請求項４又は５記載の翻訳難易度推定装置。
【請求項７】
前記修正箇所として抽出されたフレーズを用い、前記元言語のフレーズと前記目的言語のフレーズとの複数のペアを、前記ペアのフレーズ信頼度と対応付けて予め格納した翻訳フレーズテーブルに格納された、前記抽出されたフレーズを含む前記ペアに対応する翻訳信頼度が予め定めた閾値以下である場合、前記翻訳フレーズテーブルに格納されている元言語のフレーズから、前記抽出されたフレーズに類似する元言語のフレーズを修正候補として推薦し、または、前記翻訳フレーズテーブルから、前記抽出されたフレーズを含む前記ペアの目的言語のフレーズに類似する目的言語のフレーズを含む前記ペアの元言語のフレーズを修正候補として推薦して出力する修正候補推薦部を更に含む請求項３又は５記載の翻訳難易度推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳難易度推定装置に係り、特に、元言語のテキストについて、目的言語へ機械翻訳するときの翻訳難易度を推定する翻訳難易度推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳は近年の精度向上を背景として普及しているが、必ずしも良い翻訳解が得られるとは限らない。
【０００３】
入力される文に対し、より翻訳しやすい文をユーザが入力できれば、より良い翻訳解が得られることが期待されるが、機械にとって翻訳しやすいか否かを扱った従来技術はこれまでにない。
【０００４】
また、従来技術として、文の可読性を推定する技術が知られている（非特許文献１）。また、人にとっての翻訳難易度を推定する技術が知られている（非特許文献２）。
【０００５】
また、入力文と対となる正解翻訳文が用意できれば、従来提案されている翻訳スコアを計測可能である（例えば、BLEUスコア、RIBESスコア）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Hitoshi Nishikawa, Toshiro Makino and Yoshihiro Matsuo," A Pilot Study on Readability Prediction with Reading Time," Proceedings of the 2nd Workshop on Predicting and Improving Text Readability for Target Reader Populations, pages 78−84.
【非特許文献２】Abhijit Mishra, Pushpak Bhattacharyya, Michael Carly, "Automatically Predicting Sentence Translation Difficulty," the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics - Short Papers (ACL Short Papers 2013).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
人にとっての翻訳難易度と機械にとっての翻訳難易度は、その仕組み上全くことなる。
【０００８】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、機械翻訳するときの翻訳難易度を推定することができる翻訳難易度推定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】
【０００９】
上記の目的を達成するために第１の発明に係る翻訳難易度推定装置は、入力された元言語のテキストについて、目的言語へ機械翻訳するときの翻訳難易度を推定する翻訳難易度推定装置であって、前記入力されたテキストの解析結果を用いて、前記元言語のフレーズと前記目的言語のフレーズとの複数のペアを、前記ペアのフレーズ信頼度と対応付けて予め格納した翻訳フレーズテーブルから、前記入力されたテキストに含まれるフレーズの各々について、前記フレーズに対応する前記ペアを検索し、前記検索された前記ペアのフレーズに関する統計量を算出し、前記算出された統計量から翻訳モデルスコアを算出し、前記算出された翻訳モデルスコアを、前記翻訳難易度として出力する翻訳モデルスコア推定部を含んで構成されている。
【００１０】
第２の発明に係る翻訳難易度推定装置は、入力された元言語のテキストについて、目的言語へ機械翻訳するときの翻訳難易度を推定する翻訳難易度推定装置であって、前記入力されたテキストの解析結果を用いて、前記入力されたテキストの可読性スコアを算出し、前記可読性スコアと、前記解析結果に含まれる解析情報の信頼度である解析スコアとを、予め定めた重みで重み付け加算し、前記重み付け加算で算出したスコアを用いて、元言語スコアを算出し、前記算出された元言語スコアを、前記翻訳難易度として出力する元言語スコア推定部を含んで構成されている。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明の翻訳難易度推定装置によれば、翻訳フレーズテーブルを用いて、フレーズ信頼度が低いペアのフレーズ、及び検索されなかったフレーズに関する統計量を算出し、又は入力されたテキストの可読性スコアと解析情報の信頼度である解析スコアとを重み付け加算することにより、機械翻訳するときの翻訳難易度を推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置の構成を示す概略図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置における翻訳難易度推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置の構成を示す概略図である。
【図４】構文解析の信頼度を説明するための図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置における翻訳難易度推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置の構成を示す概略図である。
【図７】本発明の第３の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置における翻訳難易度推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第４の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置の構成を示す概略図である。
【図９】本発明の第４の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置における翻訳難易度推定処理ルーチンの内容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】
【００１３】
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。
【００１４】
＜発明の概要＞
先行技術では、機械にとっての翻訳難易度を推定し、かつどの部分が機械にとって困難とするかをフィードバックする仕組みは、これまでに存在しない。
【００１５】
本発明の実施の形態では、音声認識結果やキーボード等で入力された元言語のテキストに対し、機械翻訳の翻訳難易度を推定することが可能である。翻訳難易度が高い場合には、ユーザに書き換えを要求し、修正候補を推薦することもできる。これにより、機械にとって翻訳しやすい文が入力されるため、良質な翻訳解を得ることが期待される。
【００１６】
なお、本発明の実施の形態では、翻訳において入力となるものを元言語と呼び、出力となるものを目的言語と呼ぶ。また、翻訳難易度は、特に注意書きしない限り、機械にとっての翻訳の難易度であるとする。元言語スコアは、元言語のみを用いて推定する翻訳難易度を表す値であり、値が低いほど翻訳難易度は高い。また、翻訳モデルスコアは、元言語と翻訳モデルを用いて推定する翻訳難易度を表す値であり、値が低いほど翻訳難易度は高い。また、「信頼度」は、翻訳モデル等に内在される本来難易度を志向しない値のことを指し、「スコア」は難易度のために用いられる値である。
【００１７】
＜第１の実施の形態＞
＜システム構成＞
本発明の第１の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置１００は、入力された元言語のテキストについて、目的言語へ機械翻訳するときの翻訳難易度を推定する。この翻訳難易度推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する翻訳難易度推定処理ルーチン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され、機能的には次に示すように構成されている。図１に示すように、翻訳難易度推定装置１００は、入力部１０と、演算部２０と、出力部３０を備えている。
【００１８】
入力部１０は、入力された元言語のテキストを受け付ける。
【００１９】
演算部２０は、テキスト解析部２１、翻訳モデル記憶部２２、及び翻訳モデルスコア推定部２３を備えている。
【００２０】
テキスト解析部２１は、入力された元言語のテキストに対し、形態素解析、固有表現抽出、及び係り受け解析等を含む基本テキスト解析を行い、形態素、固有表現、および係り受け構文木を得る。このときに用いる手法は、既知の技術であって良い。
【００２１】
翻訳モデル記憶部２２は、対応している元言語のフレーズと目的言語のフレーズのとの複数のペアを、当該ペアの対応に対する信頼度であるフレーズ信頼度と対応付けて格納した翻訳フレーズテーブルを記憶している。翻訳フレーズテーブルが、翻訳モデルの主要な部品となっている。なお、本実施の形態では、「フレーズ信頼度」は翻訳モデル等に内在される本来難易度を志向しない値のことを指し、「スコア」は難易度のために用いられる値である。
【００２２】
また、翻訳モデル記憶部２２は、同期文脈自由文法(Synchronous Context Free Grammar)を用いて元言語のテキストから目的言語のテキストへ変換するときの文法の変換ルールを、当該変換ルールの文法信頼度と対応付けて複数格納した変換ルールテーブルを記憶している。
【００２３】
翻訳モデルスコア推定部２３は、テキスト解析部２１によるテキスト解析結果と、翻訳モデル記憶部２２に記憶された翻訳フレーズテーブルとに基づいて、以下に説明するように、翻訳モデルスコアを推定すると共に、翻訳難易度が高いと推定される箇所へのマーキングを行う。
【００２４】
まず、入力テキストに含まれるフレーズの各々について、翻訳フレーズテーブルから当該フレーズを含むペアを検索し、検索結果に基づいて、フレーズ信頼度の低いフレーズ、及び未登録フレーズからなるフレーズ集合に関する統計量（例えば、フレーズ数、フレーズ集合の中の最大文字数）を計測し、翻訳モデルスコアから統計量を減算する。
【００２５】
例えば、入力テキスト「ペンをかった」に対して、翻訳フレーズテーブル (2単語以下からなるもののみから成るとする)から、以下のペアが検索されたとする。
【００２６】
pair1: 「ペン」→pen (フレーズ信頼度0.9)
pair2: 「かった」→win (フレーズ信頼度 0.5)
→buy(フレーズ信頼度 0.5)
pair3: 「ペンを」→pen (フレーズ信頼度0.6)
【００２７】
また、未登録フレーズとして「をかった」が得られたとする(未登録の場合、フレーズ信頼度は0.0とする)。
【００２８】
ここで、閾値0.3とした場合、フレーズ信頼度0.0の未登録フレーズのみを検出する。統計量を単純なフレーズ数とすると、この場合は1フレーズだけが該当するため、翻訳モデルスコア＝-1とすると共に、該当するフレーズに対するマーキングを行う。
【００２９】
また、閾値0.5とした場合には、未登録フレーズ「をかった」と、pair2のフレーズ「かった」を検出する。統計量を単純なフレーズ数とすると、この場合は2フレーズが該当するため、翻訳モデルスコア＝-2とすると共に、該当するフレーズに対するマーキングを行う。
【００３０】
また、本実施の形態では、機械翻訳を一通り行う上で文法的信頼度を用いるため、同期文脈自由文法を用いて入力テキストを目的言語のテキストに変換するときに用いられる変換ルールを、変換ルールテーブルから取得し、翻訳フレーズテーブルの場合と同様に、取得した変換ルールに基づいて、文法信頼度が閾値以下となる変換ルールに関する統計量（例えば、文法信頼度が閾値以下となる変換ルールが適用される箇所数）を計測し、翻訳文法スコアとして算出し、翻訳モデルスコアから翻訳文法スコアを減算する。また同時に、当該変換ルールが適用される箇所に対しマーキングがなされる。
【００３１】
例えば、閾値を0.5と設定したとして、SCFGを用いた展開において、以下に示すCFG内の変換ルールを用いた場合、当該変換ルールの文法信頼度は閾値以下であるため、箇所数１を翻訳文法スコアとして算出し、翻訳モデルスコアから減算する。すなわち、現在の翻訳モデルスコア=-1として、翻訳文法スコア=1を減算して、最終的な翻訳モデルスコア＝-2を求める。
【００３２】
元言語側  NP(名詞句)->NP（名詞句）+NP(名詞句)   目的言語側 NP -> DET(冠詞)  文法信頼度0.3
【００３３】
なお、上記では翻訳フレーズテーブルから得られるスコアと、翻訳文法スコアとを重み付けせずに翻訳モデルスコアに用いたが、事前に定めた重みを付けてもよいし、翻訳難易度が付与された学習データから回帰モデルとして重みを得ても良い。
【００３４】
例えば、翻訳モデルスコアが、以下のように計算される。
【００３５】
翻訳フレーズテーブルから得られるスコア(=-2)*重みw1(=1) ＋ 翻訳文法スコア(=-1)*重みw2(=10) ＝翻訳モデルスコア(=-12)
【００３６】
上記のように計算された翻訳モデルスコアが、入力されたテキストの翻訳難易度として、出力部３０により出力されると共に、マーキングされた箇所が、修正箇所として出力される。
【００３７】
＜翻訳難易度推定装置の作用＞
次に、第１の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置１００の作用について説明する。まず、元言語の入力テキストが、翻訳難易度推定装置１００に入力されると、翻訳難易度推定装置１００によって、図２に示す翻訳難易度推定処理ルーチンが実行される。
【００３８】
まず、ステップＳ１０１において、入力された元言語のテキストに対して、形態素解析、固有表現抽出、および係り受け解析を行う。
【００３９】
そして、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、翻訳モデル記憶部２２に記憶された翻訳フレーズテーブルとに基づいて、翻訳モデルスコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００４０】
ステップＳ１０３では、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、翻訳モデル記憶部２２に記憶された変換ルールテーブルとに基づいて、翻訳文法スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００４１】
次のステップＳ１０４では、上記ステップＳ１０２で計算された翻訳モデルスコアと、上記ステップＳ１０３で計算された翻訳文法スコアとに基づいて、翻訳モデルスコアを推定する。
【００４２】
そして、ステップＳ１０５において、上記ステップＳ１０４で推定された翻訳モデルスコアを、翻訳難易度として出力部３０により出力すると共に、上記ステップＳ１０２、Ｓ１０３においてマーキングされた箇所を、出力部３０により出力して、翻訳難易度推定処理ルーチンを終了する。
【００４３】
例えば、入力テキストが「私はペンをかった」であった場合、上記の翻訳難易度推定処理ルーチンが実行されると、翻訳難易度として、「翻訳モデルスコア＝−２」が出力され、修正箇所として、翻訳フレーズテーブル内に存在しない「をかった」が出力される。
【００４４】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置によれば、翻訳フレーズテーブルを用いて、フレーズ信頼度が低いペアのフレーズ、及び未登録フレーズからなるフレーズ集合に関する統計量を算出し、変換ルールテーブルを用いて、文法信頼度が低い変換ルールが適用された箇所に関する統計量を算出し、翻訳モデルスコアを推定することにより、機械翻訳するときの翻訳難易度を推定することができる。また、翻訳モデルにとっての翻訳難易度を推定するために、翻訳フレーズテーブルや同期文脈自由文法の信頼度を用いることにより、機械翻訳するときの翻訳難易度を精度よく推定することができる。
【００４５】
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００４６】
第２の実施の形態では、翻訳難易度として、元言語スコアを推定している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００４７】
＜システム構成＞
図３に示すように、第２の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置２００の演算部２２０は、テキスト解析部２１、元言語スコア推定モデル記憶部２２２、及び元言語スコア推定部２２３を備えている。
【００４８】
テキスト解析部２１は、入力された元言語のテキストに対し、形態素解析、固有表現抽出、及び係り受け解析等を含む基本テキスト解析を行い、形態素、固有表現、および係り受け構文木を得る。また、テキスト解析部２１は、後段の処理で用いるため，構文解析の信頼度を保持する（図４参照）。構文解析の信頼度は一般的な動的計画法を用いて計算することが可能である（非特許文献３を参照）。
【００４９】
非特許文献３：Kenji Imamura, Genichiro Kikui and Norihito Yasuda,”Japanese Dependency Parsing Using Sequential Labeling for Semi-spoken Language” Proceedings of the ACL 2007 Demo and Poster Sessions, pages 225−228.
【００５０】
元言語スコア推定モデル記憶部２２２は、可読性スコアを推定するための可読性スコア推定モデルを含む、元言語スコアを推定するための元言語スコア推定モデルを記憶している。可読性スコア推定モデルは、複数の学習用テキストの各々について抽出された複数の特徴量（例えば、言語尤度に関する特徴量、エンティティ・グリッドに関する特徴量、文間の類似度に関する特徴量）と、予め付与された学習用テキストの可読性に関する可読性評価値とに基づいて学習した、複数の特徴量の各々に対する重みである。
【００５１】
元言語スコア推定部２２３は、テキスト解析部２１によるテキスト解析結果と、元言語スコア推定モデル記憶部２２２に記憶された元言語スコア推定モデルとに基づいて、以下に説明するように、元言語スコアを推定すると共に、翻訳難易度が高いと推定される箇所へのマーキング結果を出力する。
【００５２】
まず、解析されたテキストから、可読性を、回帰モデルを用いて推定し、それを元言語スコアとする。例えば、元言語スコア＝2を算出する。なお、可読性スコアの算出方法については、上記の非特許文献１記載の方法を用いればよいため、説明を省略する。
【００５３】
次に、テキスト解析時に得られた構文の係り受け信頼度の最小値を用いて、解析スコアを算出し、元言語スコアに加算する。例えば、構文の係り受け信頼度の最小値（「私は→ペンを」の係り受け信頼度0.3）を解析スコアとして、2＋0.3=2.3と元言語スコアに加算する。なお、構文の係り受け信頼度の平均値や、最大値を用いてもよい。また、構文の深さの最大値、平均値、最小値や、文節間距離の最大値、平均値、最小値を用いてもよい。
【００５４】
また、本実施の形態では、可読性推定から得られた可読性スコアと構文解析から得られた解析スコアとを重み付けせずに用いたが、事前に決めた値を重み付けしても良いし、翻訳難易度が付与された学習データから回帰モデルとして得ても良い。この場合には、以下のように、元言語スコアを算出すればよい。
【００５５】
可読性スコア(=2)*可読性重みw1(=1) ＋ 解析スコア(=0.3)*構文重みw2(=10) ＝元言語スコア(=5)
【００５６】
また、元言語スコア推定部２２３は、入力された元言語のテキストのうち、可読性スコアにおいて特に大きく影響を及ぼした箇所（例えば、可読性スコアが閾値より低いフレーズ）をマーキングする。また、元言語スコア推定部２２３は、解析スコアが閾値より低い場合に、解析スコアにおいて特に大きく影響を及ぼした箇所（例えば、構文信頼度のもっとも低い箇所、構文木の階層が最も深くなる箇所）をマーキングする。例えば、構文信頼度のもっとも低い箇所「私は→ペンを」にマーキングする。
【００５７】
上記のように計算された元言語スコアが、入力されたテキストの翻訳難易度として、出力部３０により出力されると共に、マーキングされた箇所が、修正箇所として出力される。
【００５８】
＜翻訳難易度推定装置の作用＞
次に、第２の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置２００の作用について説明する。まず、元言語の入力テキストが、翻訳難易度推定装置２００に入力されると、翻訳難易度推定装置２００によって、図５に示す翻訳難易度推定処理ルーチンが実行される。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【００５９】
まず、ステップＳ１０１において、入力された元言語のテキストに対して、形態素解析、固有表現抽出、および係り受け解析を行う。
【００６０】
そして、ステップＳ２０２において、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、元言語スコア推定モデル記憶部２２２に記憶された可読性モデルとに基づいて、可読性スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００６１】
ステップＳ２０３では、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、上記ステップＳ１０１の解析結果から得られる解析の信頼度とに基づいて、解析スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００６２】
次のステップＳ２０４では、上記ステップＳ２０２で計算された可読性スコアと、上記ステップＳ２０３で計算された解析スコアとに基づいて、元言語スコアを推定する。
【００６３】
そして、ステップＳ２０５において、上記ステップＳ２０４で推定された元言語スコアを、翻訳難易度として出力部３０により出力すると共に、上記ステップＳ２０２、Ｓ２０３においてマーキングされた箇所を、出力部３０により出力して、翻訳難易度推定処理ルーチンを終了する。
【００６４】
例えば、入力テキストが「私はペンをかった」であった場合、上記の翻訳難易度推定処理ルーチンが実行されると、元言語スコア＝２．３、修正箇所として、解析スコアが低い「私は→ペンを」が出力される。
【００６５】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置によれば、入力されたテキストの可読性スコアと解析情報の信頼度である解析スコアとを重み付け加算して、元言語スコアを推定することにより、機械翻訳するときの翻訳難易度を推定することができる。また、元言語の翻訳難易度を推定するために、可読性スコアと構文的複雑性を利用することにより、機械翻訳するときの翻訳難易度を精度よく推定することができる。
【００６６】
＜第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００６７】
第３の実施の形態では、翻訳モデルスコアと元言語スコアとを統合して、翻訳難易度を推定している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００６８】
＜システム構成＞
図６に示すように、第３の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置３００の演算部３２０は、テキスト解析部２１、元言語スコア推定モデル記憶部２２２、元言語スコア推定部２２３、翻訳モデル記憶部２２、翻訳モデルスコア推定部２３、及びスコア統合部３２３を備えている。
【００６９】
スコア統合部３２３は、元言語スコア推定部２２３によって推定された元言語スコアと、翻訳モデルスコア推定部２３によって推定された翻訳モデルスコアと、予め定められた各スコアに対する重みとに基づいて、元言語スコアと翻訳スコアとを重み付けして統合し、翻訳難易度を推定する。例えば、以下のように、元言語スコアと翻訳スコアとを重み付けして翻訳難易度を推定する。
【００７０】
元言語スコア(5) * wl(=1) + 翻訳モデルスコア (-2) * wt(=1) =  翻訳難易度(3)
【００７１】
なお、各スコアに対する重みを、翻訳難易度が付与された学習データから回帰モデルとして得ても良い。
【００７２】
上記のように推定された翻訳難易度が、出力部３０により出力されると共に、元言語スコア推定部２２３及び翻訳モデルスコア推定部２３の各々によりマーキングされた箇所が、修正箇所として出力される。
【００７３】
＜翻訳難易度推定装置の作用＞
次に、第３の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置３００の作用について説明する。まず、元言語の入力テキストが、翻訳難易度推定装置３００に入力されると、翻訳難易度推定装置３００によって、図７に示す翻訳難易度推定処理ルーチンが実行される。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【００７４】
まず、ステップＳ１０１において、入力された元言語のテキストに対して、形態素解析、固有表現抽出、および係り受け解析を行う。
【００７５】
そして、ステップＳ２０２において、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、元言語スコア推定モデル記憶部２２２に記憶された可読性モデルとに基づいて、可読性スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００７６】
ステップＳ２０３では、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、上記ステップＳ１０１の解析結果から得られる解析の信頼度とに基づいて、解析スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００７７】
次のステップＳ２０４では、上記ステップＳ２０２で計算された可読性スコアと、上記ステップＳ２０３で計算された解析スコアとに基づいて、元言語スコアを推定する。
【００７８】
そして、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、翻訳モデル記憶部２２に記憶された翻訳フレーズテーブルとに基づいて、翻訳モデルスコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００７９】
ステップＳ１０３では、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、翻訳モデル記憶部２２に記憶された変換ルールテーブルとに基づいて、翻訳文法スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００８０】
次のステップＳ１０４では、上記ステップＳ１０２で計算された翻訳モデルスコアと、上記ステップＳ１０３で計算された翻訳文法スコアとに基づいて、翻訳モデルスコアを推定する。
【００８１】
そして、ステップＳ３０５において、上記ステップＳ２０４で推定された元言語スコアと、上記ステップＳ１０４で推定された翻訳モデルスコアとに基づいて、翻訳難易度を推定する。ステップＳ３０６では、上記ステップＳ３０５で推定された翻訳難易度を、出力部３０により出力すると共に、上記ステップＳ２０２、Ｓ２０３、Ｓ１０２、Ｓ１０３においてマーキングされた箇所を、出力部３０により出力して、翻訳難易度推定処理ルーチンを終了する。
【００８２】
例えば、入力テキストが「私はペンをかった」であった場合、上記の翻訳難易度推定処理ルーチンが実行されると、翻訳難易度＝３（元言語スコア＝５、翻訳モデルスコア＝−２）、修正箇所として、解析スコアが低い「私は→ペンを」と、翻訳フレーズテーブル内に存在しない「をかった」とが出力される。
【００８３】
以上説明したように、第３の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置によれば、入力されたテキストについて、翻訳モデルスコア及び元言語スコアを推定し、翻訳モデルスコア及び元言語スコアを統合することにより、機械翻訳するときの翻訳難易度を精度よく推定することができる。
【００８４】
なお、上記の第３の実施の形態では、元言語スコア推定部と翻訳モデルスコア推定部をカスケードに結合する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、用いる素性情報を同時に回帰モデルに取り組み、一括で難易度推定を行うようにしてもよい。
【００８５】
＜第４の実施の形態＞
次に、第４の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態〜第３の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００８６】
第４の実施の形態では、修正候補を提示している点が、第３の実施の形態と異なっている。
【００８７】
＜システム構成＞
図８に示すように、第４の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置４００の演算部４２０は、テキスト解析部２１、元言語スコア推定モデル記憶部２２２、元言語スコア推定部２２３、翻訳モデル記憶部２２、翻訳モデルスコア推定部２３、スコア統合部３２３、及び修正候補推薦部４２３を備えている。
【００８８】
修正候補推薦部４２３は、テキスト解析部２１によるテキスト解析結果と、元言語スコア推定部２２３によるマーキング箇所と、翻訳モデルスコア推定部２３によるマーキング箇所と、翻訳モデル記憶部２２に記憶された翻訳フレーズテーブルとに基づいて、マーキング箇所の各々について、翻訳フレーズテーブルにおいて当該マーキング箇所に対応するペアのフレーズ信頼度が予め定められた閾値以下の場合、以下に説明する手法１又は手法２に従って、当該マーキング箇所に対する似たフレーズを、修正候補として推薦する。
【００８９】
手法１：マーキング箇所（例えば、「かった」）の元言語側の入力と似たフレーズを推薦する。このときの類似尺度は既存のもので良く、周辺文脈や文全体の情報を用いる。例えば、はじめに、翻訳フレーズテーブルに格納された元言語側のフレーズから、「かった」と音として類似する「買った」と「勝った」を候補として挙げ、「ペンを買った」が一般の文書集合（コーパス）の中で現れるという統計量(ｎ−ｇｒａｍ等)を元に、「かった」と「買った」が類似していると判定し、マーキング箇所「かった」に対する修正候補として「買った」を推薦する。
【００９０】
手法２：マーキング箇所（例えば、「かった」）の元言語側の入力に対し、目的言語側のフレーズと同じかあるいは類似するフレーズ、に紐付く元言語側のフレーズを推薦する。このときの類似の尺度は手法１と同様、既存のものでよい。例えば、マーキング箇所の入力「かった」に対し、win , buyの２フレーズが、翻訳フレーズテーブルに格納された目的言語側のフレーズとして存在する場合、buyは「かった」より信頼度の高い元言語「買う」と紐付き、winは「かった」より信頼度の高い元言語「勝つ」と紐付いているとする。このとき、翻訳フレーズテーブルに格納された目的言語側の「win」、「buy」の各々に紐づいている元言語のフレーズ「買う」と「勝つ」を、ユーザに修正候補として提示する。注意すべき点として、手法２を用いた処理では「買う」と「勝つ」のどちらを出すのが適しているかまでは解決しておらず、あくまでも候補としてユーザに提示し、ユーザの選択に役立てることを主眼としている点で、手法１とは異なる。
【００９１】
なお、上記の手法１及び手法２を併用し、元言語、目的言語双方から類似するフレーズを修正候補として提示してもよい。
【００９２】
翻訳難易度が、出力部３０により出力されると共に、元言語スコア推定部２２３及び翻訳モデルスコア推定部２３の各々によりマーキングされた箇所が、上記のように推定された修正候補と共に出力される。
【００９３】
＜翻訳難易度推定装置の作用＞
次に、第４の実施の形態に係る翻訳難易度推定装置４００の作用について説明する。まず、元言語の入力テキストが、翻訳難易度推定装置４００に入力されると、翻訳難易度推定装置４００によって、図９に示す翻訳難易度推定処理ルーチンが実行される。なお、第１の実施の形態〜第３の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【００９４】
まず、ステップＳ１０１において、入力された元言語のテキストに対して、形態素解析、固有表現抽出、および係り受け解析を行う。
【００９５】
そして、ステップＳ２０２において、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、元言語スコア推定モデル記憶部２２２に記憶された可読性モデルとに基づいて、可読性スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００９６】
ステップＳ２０３では、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、上記ステップＳ１０１の解析結果から得られる解析の信頼度とに基づいて、解析スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００９７】
次のステップＳ２０４では、上記ステップＳ２０２で計算された可読性スコアと、上記ステップＳ２０３で計算された解析スコアとに基づいて、元言語スコアを推定する。
【００９８】
そして、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、翻訳モデル記憶部２２に記憶された翻訳フレーズテーブルとに基づいて、翻訳モデルスコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【００９９】
ステップＳ１０３では、上記ステップＳ１０１で得られたテキストの解析結果と、翻訳モデル記憶部２２に記憶された変換ルールテーブルとに基づいて、翻訳文法スコアを計算すると共に、修正箇所のマーキングを行う。
【０１００】
次のステップＳ１０４では、上記ステップＳ１０２で計算された翻訳モデルスコアと、上記ステップＳ１０３で計算された翻訳文法スコアとに基づいて、翻訳モデルスコアを推定する。
【０１０１】
そして、ステップＳ３０５において、上記ステップＳ２０４で推定された元言語スコアと、上記ステップＳ１０４で推定された翻訳モデルスコアとに基づいて、翻訳難易度を推定する。
【０１０２】
ステップＳ４０７では、上記ステップＳ２０２、Ｓ２０３、Ｓ１０２、Ｓ１０３でマーキングされた箇所の各々に対し、翻訳フレーズテーブルに基づいて、修正候補となる元言語のフレーズを推薦する。
【０１０３】
ステップＳ４０８では、上記ステップＳ３０５で推定された翻訳難易度を、出力部３０により出力すると共に、上記ステップＳ２０２、Ｓ２０３、Ｓ１０２、Ｓ１０３においてマーキングされた箇所を、上記ステップＳ４０７で推薦された修正候補と共に出力部３０により出力して、翻訳難易度推定処理ルーチンを終了する。
【０１０４】
例えば、入力テキストが「私はペンをかった」であり、翻訳フレーズテーブルに、以下のペア
【０１０５】
pair2: 「かった」→win(信頼度スコア 0.5)  →buy(信頼度スコア 0.5)
【０１０６】
が格納されており、閾値0.5の場合、マーキング箇所「かった」に対し、修正候補として「買った」が推薦される。
【０１０７】
このように、翻訳難易度が高いとしてマーキングされた箇所に対し、マーキングだけではなく、翻訳を容易とする修正候補を提示することができる。
【０１０８】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１０９】
例えば、上記の第４の実施の形態において、修正候補として推薦されるフレーズのうち、上記の手法１における統計量（ｎ−ｇｒａｍ）が最も高いフレーズを自動的に入力テキストに反映し、翻訳結果までを出力するようにしてもよい。例えば、入力テキスト「私はペンをかった」に、推薦される修正候補を適用して、「私はペンを買った」を生成した後、既存の機械翻訳器にかけることで、より高い精度での翻訳結果が得られる。このように、修正候補を自動的に入力テキストに適用し、翻訳が容易となる文を生成することができる。
【０１１０】
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】
【０１１１】
１０   入力部
２０、２２０、３２０、４２０演算部
２１   テキスト解析部
２２   翻訳モデル記憶部
２３   翻訳モデルスコア推定部
３０   出力部
１００、２００、３００、４００     翻訳難易度推定装置
２２２ 元言語スコア推定モデル記憶部
２２３ 元言語スコア推定部
３２３ スコア統合部
４２３ 修正候補推薦部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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４】
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