(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を構文解析して、該学習用翻訳元文が、複数の構文木を内包し、かつ各ノードに少なくとも文法カテゴリ及び品詞情報を含む文法情報が付与された構文森で表現された解析結果を得る翻訳元解析手段と、
前記翻訳元解析手段で得られた構文森に含まれる親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の構造、翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付け結果に基づいて判定された該部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を示す情報、並びに前記部分木に含まれるノード及び該部分木に含まれる親ノードの親ノードの全てまたは一部のノードの各々に付与された前記文法情報の各々からなる素性集合の組を訓練データとして前記構文森に含まれる部分木毎に抽出し、抽出した複数の訓練データを用いて、部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定するための並べ替えモデルを学習する学習手段と、
を含む並べ替えモデル学習装置。
【請求項２】
前記学習用翻訳元文と対訳を成す前記翻訳先言語で記述された学習用翻訳先文を構文解析する翻訳先解析手段を更に含み、
前記学習手段は、前記翻訳先解析手段の解析結果に基づいて、前記部分木の複数の子ノードを並べ替えた際に、該部分木に対応する単語群に対応する前記学習用翻訳先文の単語群が、該翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位に一致する部分木について抽出された訓練データを用いて、前記並べ替えモデルを学習する
請求項１記載の並べ替えモデル学習装置。
【請求項３】
翻訳元言語で記述された入力文を構文解析して、前記構文森を得る入力文解析手段と、
前記入力元解析手段で作成された構文森に含まれる部分木の各々について、該部分木から抽出される前記素性集合と、請求項１または請求項２記載の並べ替えモデル学習装置により学習された並べ替えモデルとに基づいて、該部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定した結果に応じて、前記入力文解析手段により作成された構文森に含まれる各部分木の子ノードを並べ替えることにより、前記入力文を並べ替える並べ替え手段と、
前記並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する翻訳手段と、
を含む翻訳装置。
【請求項４】
翻訳元解析手段と、学習手段とを含む並べ替えモデル学習装置における並べ替えモデル学習方法であって、
前記翻訳元解析手段が、翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を構文解析して、該学習用翻訳元文が、複数の構文木を内包し、かつ各ノードに少なくとも文法カテゴリ及び品詞情報を含む文法情報が付与された構文森で表現された解析結果を得、
前記学習手段が、前記翻訳元解析手段で得られた構文森に含まれる親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の構造、翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付け結果に基づいて判定された該部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を示す情報、並びに前記部分木に含まれるノード及び該部分木に含まれる親ノードの親ノードの全てまたは一部のノードの各々に付与された前記文法情報の各々からなる素性集合の組を訓練データとして前記構文森に含まれる部分木毎に抽出し、抽出した複数の訓練データを用いて、部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定するための並べ替えモデルを学習する
並べ替えモデル学習方法。
【請求項５】
翻訳先解析手段を更に含む並べ替えモデル学習装置における並べ替えモデル学習方法であって、
前記翻訳先解析手段は、前記学習用翻訳元文と対訳を成す前記翻訳先言語で記述された学習用翻訳先文を構文解析し、
前記学習手段は、前記翻訳先解析手段の解析結果に基づいて、前記部分木の複数の子ノードを並べ替えた際に、該部分木に対応する単語群に対応する前記学習用翻訳先文の単語群が、該翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位に一致する部分木について抽出された訓練データを用いて、前記並べ替えモデルを学習する
請求項４記載の並べ替えモデル学習方法。
【請求項６】
入力文解析手段と、並べ替え手段と、翻訳手段と、を含む翻訳装置における翻訳方法であって、
前記入力文解析手段は、翻訳元言語で記述された入力文を構文解析して、前記構文森を得、
前記並べ替え手段は、前記入力元解析手段で作成された構文森に含まれる部分木の各々について、該部分木から抽出される前記素性集合と、請求項４または請求項５記載の並べ替えモデル学習方法により学習された並べ替えモデルとに基づいて、該部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定した結果に応じて、前記入力文解析手段により作成された構文森に含まれる各部分木の子ノードを並べ替えることにより、前記入力文を並べ替え、
前記翻訳手段は、前記並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する
翻訳方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１または請求項２記載の並べ替えモデル学習装置を構成する各手段として機能させるための並べ替えモデル学習プログラム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項３記載の翻訳装置を構成する各手段として機能させるための翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、並べ替えモデル学習装置、方法、及びプログラム、並びに翻訳装置、方法、及びプログラムに係り、特に、入力側の言語（以下、「翻訳元言語」という）の単語や句を、出力側の言語（以下、「翻訳先言語」という）の語順に近づくように並べ替えるための並べ替えモデルを学習する並べ替えモデル学習装置、方法、及びプログラム、並びに学習された並べ替えモデルを利用して翻訳元言語を翻訳先言語に翻訳する翻訳装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、翻訳元言語の文を翻訳先言語の文に機械翻訳することが行われている。このような機械翻訳において、例えば、日本語と英語のような語順の大きく異なる言語間の翻訳は、語順に大きな異なりがない言語間での翻訳と比べて難しい問題である。特に、統計モデルを利用して機械翻訳を実現する統計的機械翻訳の技術（例えば、非特許文献１及び２）においては、様々に語順を入れ替えて最適な翻訳結果を探索する必要があり、その場合分けの数は理論的には入力単語数の階乗個に及ぶため、より顕著な問題である。従来の統計的機械翻訳の技術においては、最大の単語や句の並べ替え距離を事前に設定し、探索範囲を限定するという近似的解法が一般的に利用されている。しかしながら、このような手法では、例えば長い名詞句を目的語とするような英文の日本語への翻訳において、動詞句が日本語として望ましい文末の位置に来るような句の並べ替えが探索できず、誤った位置に出現するようなことが起こり得る。
【０００３】
こうした問題に対処する別の方法として、翻訳元言語の単語や句を翻訳前に翻訳先言語の語順に近づくように並べ替える「事前並べ替え（pre-ordering）」と呼ばれる技術が提案されている（例えば、非特許文献３参照）。このような技術では、一般的に翻訳元言語の文に対して構文解析を行い、構文木の親ノードに接続する複数の子ノードの順序を入れ替える操作によって、単語や句の並べ替えを実現する。順序の入れ替えは別途作成した規則集合を利用する手法（例えば、非特許文献３参照）、対訳文集合から自動的に規則を抽出する手法（例えば、非特許文献４参照）、最大エントロピー並べ替えモデル等の並べ替えに関する統計モデルを推定する手法（例えば、非特許文献５参照）が広く知られている。
【０００４】
しかしながら、非特許文献３及び４に記載の従来の事前並べ替え手法や、非特許文献５に記載の最大エントロピー並べ替えモデルは、各入力文に対して構文解析器が出力する一個の構文木しか利用していない。構文解析器が出力する構文木は必ずしも正しいとは限らず、また、構文解析の誤りは機械翻訳の精度に影響を与える。こうした問題に対処するための方法として、複数の構文木を単一のデータ構造で表現する「構文森」から単語列への機械翻訳方法が提案されている（例えば、非特許文献６参照）。構文森とは、各構文木の共有のノードをまとめて管理するものであり、複数の構文木を内包する構造体である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Phillip Koehn, Franz Josef Och, and Daniel Marcu, "Statistical Phrase-based Translation", In Proc. HLT- NAACL, pp. 263-270, 2003.
【非特許文献２】Peter F. Brown, Stephen A. Della Pietra, Vincent J. Della Pietra, and Robert L. Mercer, "The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation", Computational Linguistics, vol. 19 no.2, pp. 263-311, 1993.
【非特許文献３】Hideki Isozaki, Katsuhito Sudoh, Hajime Tsukada, and Kevin Duh. Head Finalization, "A Simple Reordering Rule for SOV Languages", Proceedings of WMT-MetricsMATR pp. 244-251, 2010.
【非特許文献４】Dmitriy Genzel, "Automatically Learning Source-side Reordering Rules for Large Scale Machine Translation", Proceedings of COLING-2010, pp. 376-384.
【非特許文献５】Deyi Xiong, Qun Liu, and Shouxun Lin, "Maximum Entropy Based Phrase Reordering for Statistical Machine Translation", Proceedings of COLING-ACL, pp. 521-528, 2006.
【非特許文献６】Xianchao Wu, Takuya Matsuzaki, and Jun’ichi Tsujii, "Effective Use of Function Words for Rule Generalization in Forest-Based Translation", Proceedings of ACL-HLT, pp. 22-31, 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、構文森から単語列への翻訳方法は、翻訳元言語における部分構文木（以下、部分木という）のカバレッジの低さや、自動的に推定される翻訳先言語と翻訳元言語との単語対応付けの誤りの影響を大きく受ける、という問題がある。
【０００７】
また、従来の事前並べ替え技術では、句構造文法を用いた構文解析、あるいは単語単位の依存構造解析から得た単一の構文木を利用して並べ替えの規則や統計モデルが学習されているが、この場合も翻訳元言語の構文解析における構文解析誤りの影響で、翻訳精度が低下することがある、という問題がある。
【０００８】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、構文解析の誤りの影響を抑制し、高精度な並べ替えを行うための並べ替えモデルを学習することができる並べ替えモデル学習装置、方法、及びプログラム、並びに学習された並べ替えモデルを利用して高精度な機械翻訳を行うことができる翻訳装置、方法、及びプログラム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、本発明の並べ替えモデル学習装置は、翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を構文解析して、該学習用翻訳元文が、複数の構文木を内包し、かつ各ノードに少なくとも文法カテゴリ及び品詞情報を含む文法情報が付与された構文森で表現された解析結果を得る翻訳元解析手段と、前記翻訳元解析手段で得られた構文森に含まれる親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の構造、翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付け結果に基づいて判定された該部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を示す情報、並びに前記部分木に含まれるノード及び該部分木に含まれる親ノードの親ノードの全てまたは一部のノードの各々に付与された前記文法情報の各々からなる素性集合の組を訓練データとして前記構文森に含まれる部分木毎に抽出し、抽出した複数の訓練データを用いて、部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定するための並べ替えモデルを学習する学習手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
本発明の並べ替えモデル学習装置によれば、翻訳元解析手段が、翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を構文解析して、学習用翻訳元文が、複数の構文木を内包し、かつ各ノードに少なくとも文法カテゴリ及び品詞情報を含む文法情報が付与された構文森で表現された解析結果を得る。そして、学習手段が、翻訳元解析手段で得られた構文森に含まれる親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の構造、翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付け結果に基づいて判定された部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を示す情報、並びに部分木に含まれるノード及び部分木に含まれる親ノードの親ノードの全てまたは一部のノードの各々に付与された文法情報の各々からなる素性集合の組を訓練データとして構文森に含まれる部分木毎に抽出し、抽出した複数の訓練データを用いて、部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定するための並べ替えモデルを学習する。
【００１１】
このように、構文木より詳細な情報を有する構文森の各ノードに付与された文法情報を並べ替えモデルを学習する際の素性として利用するため、翻訳元言語の文の並べ替えの可能性をより多く考慮することができるため、構文解析の誤りの影響を抑制し、高精度な並べ替えを行うための並べ替えモデルを学習することができる。
【００１２】
また、本発明の並べ替えモデル学習装置は、前記学習用翻訳元文と対訳を成す前記翻訳先言語で記述された学習用翻訳先文を構文解析する翻訳先解析手段を更に含んで構成することができ、前記学習手段は、前記翻訳先解析手段の解析結果に基づいて、前記部分木の複数の子ノードを並べ替えた際に、該部分木に対応する単語群に対応する前記学習用翻訳先文の単語群が、該翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位に一致する部分木について抽出された訓練データを用いて、前記並べ替えモデルを学習することができる。これにより、誤った単語対応付けに基づく誤った並べ替えの学習が行われることを防ぐことができる。
【００１３】
また、本発明の翻訳装置は、翻訳元言語で記述された入力文を構文解析して、前記構文森を得る入力文解析手段と、前記入力元解析手段で作成された構文森に含まれる部分木の各々について、該部分木から抽出される前記素性集合と、上記の並べ替えモデル学習装置により学習された並べ替えモデルとに基づいて、該部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定した結果に応じて、前記入力文解析手段により作成された構文森に含まれる各部分木の子ノードを並べ替えることにより、前記入力文を並べ替える並べ替え手段と、前記並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する翻訳手段と、を含んで構成されている。
【００１４】
本発明の翻訳装置によれば、入力文解析手段が、翻訳元言語で記述された入力文を構文解析して、構文森を得て、並べ替え手段が、入力元解析手段で作成された構文森に含まれる部分木の各々について、部分木から抽出される素性集合と、上記の並べ替えモデル学習装置により学習された並べ替えモデルとに基づいて、部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定した結果に応じて、入力文解析手段により作成された構文森に含まれる各部分木の子ノードを並べ替えることにより、入力文を並べ替える。そして、翻訳手段が、並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する。
【００１５】
このように、上記のように学習された並べ替えモデルを用いて、翻訳元言語の文を事前並べ替えして翻訳先言語に翻訳するため、構文解析の誤りの影響を抑制し、高精度な翻訳を行うことができる。
【００１６】
また、本発明の並べ替えモデル学習方法は、翻訳元解析手段と、学習手段とを含む並べ替えモデル学習装置における並べ替えモデル学習方法であって、前記翻訳元解析手段が、翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を構文解析して、該学習用翻訳元文が、複数の構文木を内包し、かつ各ノードに少なくとも文法カテゴリ及び品詞情報を含む文法情報が付与された構文森で表現された解析結果を得、前記学習手段が、前記翻訳元解析手段で得られた構文森に含まれる親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の構造、翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付け結果に基づいて判定された該部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を示す情報、並びに前記部分木に含まれるノード及び該部分木に含まれる親ノードの親ノードの全てまたは一部のノードの各々に付与された前記文法情報の各々からなる素性集合の組を訓練データとして前記構文森に含まれる部分木毎に抽出し、抽出した複数の訓練データを用いて、部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定するための並べ替えモデルを学習する方法である。
【００１７】
また、本発明の並べ替えモデル学習方法は、翻訳先解析手段を更に含む並べ替えモデル学習装置における並べ替えモデル学習方法であって、前記翻訳先解析手段は、前記学習用翻訳元文と対訳を成す前記翻訳先言語で記述された学習用翻訳先文を構文解析し、前記学習手段は、前記翻訳先解析手段の解析結果に基づいて、前記部分木の複数の子ノードを並べ替えた際に、該部分木に対応する単語群に対応する前記学習用翻訳先文の単語群が、該翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位に一致する部分木について抽出された訓練データを用いて、前記並べ替えモデルを学習することができる。
【００１８】
また、本発明の翻訳方法は、入力文解析手段と、並べ替え手段と、翻訳手段と、を含む翻訳装置における翻訳方法であって、前記入力文解析手段は、翻訳元言語で記述された入力文を構文解析して、前記構文森を得、前記並べ替え手段は、前記入力元解析手段で作成された構文森に含まれる部分木の各々について、該部分木から抽出される前記素性集合と、上記の並べ替えモデル学習方法により学習された並べ替えモデルとに基づいて、該部分木の複数の子ノードの並べ替えの要否を判定した結果に応じて、前記入力文解析手段により作成された構文森に含まれる各部分木の子ノードを並べ替えることにより、前記入力文を並べ替え、前記翻訳手段は、前記並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する方法である。
【００１９】
また、本発明の並べ替えモデル学習プログラムは、コンピュータを、上記の並べ替えモデル学習装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【００２０】
また、本発明の翻訳プログラムは、コンピュータを、上記の翻訳装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように、本発明の並べ替えモデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、構文木より詳細な情報を有する構文森の各ノードに付与された文法情報を並べ替えモデルを学習する際の素性として利用するため、翻訳元言語の文の並べ替えの可能性をより多く考慮することができるため、構文解析の誤りの影響を抑制し、高精度な並べ替えを行うための並べ替えモデルを学習することができる、という効果が得られる。
【００２２】
また、本発明の翻訳装置、方法、及びプログラムによれば、上記のように学習された並べ替えモデルを用いて事前並べ替えを行うため、構文解析の誤りの影響を抑制し、高精度な翻訳を行うことができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】第１の実施の形態に係る翻訳装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】構文森の作成を説明するための概略図である。
【図３】第１の実施の形態における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図４】構文森の一例を示す図である。
【図５】並べ替えモデル学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施の形態における翻訳処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】第２の実施の形態に係る翻訳装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施の形態における並べ替えモデルの生成を説明するための図である。
【図９】中国語（翻訳元言語）及び英語（翻訳先言語）の文の例を示す図である。
【図１０】中国語の主辞駆動構造解析結果ファイルの一例を示す図である。
【図１１】並べ替えモデルの一部を抜粋した一例を示す図である。
【図１２】翻訳元言語の最尤な並べ替え候補の一例を示す図である。
【図１３】英語の構文解析結果の一例を示す図である。
【図１４】英語の構文解析結果を表す構文森の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
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。本実施の形態では、翻訳元言語を中国語、翻訳先言語を英語とした場合の並べ替えモデルの学習、及び翻訳について説明する。
【００２５】
＜第１の実施の形態＞
第１の実施の形態に係る翻訳装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理及び翻訳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ている。また、記憶手段としてのＨＤＤを含んで構成するようにしてもよい。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、学習部２０と、翻訳部５０とを含んだ構成で表すことができる。
【００２６】
学習部２０は、さらに、翻訳元言語解析部２２と、翻訳先言語解析部２４と、単語対応付け部２６と、並べ替えモデル学習部２８と、事前並べ替え翻訳学習部３０とを含んだ構成で表すことができる。
【００２７】
翻訳元言語解析部２２は、対訳文（中国語）データベース３２に含まれる翻訳元言語である中国語で記述された複数の文に対して、形態素解析及び構文解析を行う。構文解析で用いる文法は、文脈自由文法や主辞駆動句構造文法（Head Driven Phrase Structure Grammar-HPSG）があるが、本実施の形態では、より詳細な情報を扱う文法である主辞駆動句構造文法を用いる。また、構文解析には、１−ｂｅｓｔ構文木やｎ−ｂｅｓｔ構文木の代わりに、構文森を用い、解析結果として構文森３４を得る。
【００２８】
構文森はコンパクトな構造で百万個の構文木を表すことができる。構文森は各構文木の共有のノードをまとめて管理しているので、よりコンパクトな構造で翻訳に使うことができる。構文森を生成するアルゴリズムには、ＣＫＹ（Cocke-Younger-Kasami）アルゴリズムを用いることができる。
【００２９】
例えば、ａｂｃを解析する場合には、図２に示すように、
第一層は
ａ
ｂ
ｃ
第二層は
ａｂ
ｂｃ
第三層は
ａｂ＋ｃか
ａ＋ｂｃか
ａ＋ｂ＋ｃか
（最後に、一個の“ａｂｃ”ノードを生成）
となる。
【００３０】
翻訳先言語解析部２４は、対訳文（英語）データベース３６に含まれる翻訳先言語である英語で記述された複数の文に対して、形態素解析及び構文解析を行う。ここで、対訳文（中国語）データベース３２内の文と、対訳文（英語）データベース３６内の文とは対訳を成す。本発明において、翻訳先言語を解析することは必須の機能ではないが、本実施の形態では、並べ替えモデルの精緻化のために、翻訳先言語についても言語解析を行い、その情報を並べ替えモデルの学習に利用する。言語解析には従来既知の方法を用いることができ、解析結果として構文解析木３８を得る。なお、翻訳元言語解析部２２と同様に、構文森を得るようにしてもよい。
【００３１】
単語対応付け部２６は、翻訳元言語の文と翻訳先言語の文との間で、双方の単語対応を与える。翻訳元言語の単語をどのように並べ替えれば翻訳先言語の語順に近くなるかは、双方の単語同士の対応関係をもとに定義することができる。本発明の並べ替えモデルの目的は、翻訳する前や翻訳時に語順の入れ替えを高精度に行うことであり、単語の対応関係の交差がなくなる、もしくは減少するように並べ替えをすればよい。単語の対応関係が交差しないような並べ替えの正解を得るためには、単語同士の対応関係を明らかにする必要がある。単語同士の対応関係を得るための方法として、例えば、統計的機械翻訳の分野で非常に広く知られた自動単語対応付けの技術（代表的なものは非特許文献２を実装したソフトウェアＧＩＺＡ＋＋）によって、単語同士の対応関係（単語対応付け結果４０）を求める。
【００３２】
単語同士の対応関係が揃えば、翻訳元言語の構文森３４の各ノードを親ノードとする部分木が含んでいる翻訳元言語の語句と対応している翻訳先言語の語句が明らかになる。この語句の対応関係に基づいて、各ノードの子ノードの適切な並べ替えを決めることができる。
【００３３】
並べ替えモデル学習部２８は、翻訳元言語解析部２２で作成された構文森３４、翻訳先言語解析部２４で作成された構文解析木３８、及び単語対応付け部２６で求められた単語対応付け結果４０に基づいて、翻訳元言語の文の単語や句の並べ替えモデル４２を学習する。翻訳元言語解析部２２で作成された構文森３４の各部分木に対して、部分木の子ノードの並べ替えが必要か不要かを分類問題として定義し、その分類のための並べ替えモデル４２を学習する。
【００３４】
事前並べ替え翻訳学習部３０は、並べ替えられた翻訳元言語の文と翻訳先言語の文の並行コーパスを用いて、事前並べ替え翻訳モデル４６を作成する。翻訳先言語の語順に近づけた翻訳元言語の文を翻訳するため、通常翻訳モデルの学習に利用する翻訳元言語と翻訳先言語の並行コーパスのうちの翻訳元言語の文に対して並べ替えを適用し、並べ替えられた翻訳元言語（対訳文（並べ替えた中国語）４４）と翻訳先言語（対訳文（英語）３６）との並行コーパスを用いて学習する。対訳文（並べ替えた中国語）４４の生成には、前述の並べ替えモデル学習部２８で用いた、単語対応付け結果４０に基づく並べ替えの正解を用いてもよいし、学習された並べ替えモデル４２を適用してもよい。前者の場合には、追加の計算が不要で、かつ並べ替えが正確であることが保証されるが、翻訳時に後述する並べ替え部５６で得られる並べ替え結果とは異なる結果となる可能性がある。一方、後者は、並べ替え処理を改めて行う必要があるが、後述する翻訳時の並べ替え部５６と同様の並べ替えが適用されることが保証される。簡便性を重視する場合には、前者を選択することとなるが、本実施の形態では、後者を利用する場合について説明する。
【００３５】
また、事前並べ替え翻訳学習部３０は、上記のように生成された対訳文（並べ替えた中国語）４４と、翻訳先言語（対訳文（英語）３６）との並行コーパスを利用して、統計的な翻訳モデルを学習する。学習の手法は、従来既知の学習手法（例えば、非特許文献１参照）を適用可能である。
【００３６】
翻訳部５０は、さらに、入力部５２と、入力文解析部５４と、並べ替え部５６と、翻訳処理部５８と、出力部６０とを含んだ構成で表すことができる。
【００３７】
入力部５２は、入力文（翻訳元言語の文、ここでは中国語の文）を図示しない入力装置またはネットワーク等を介して外部から受け取り、必要な前処理を施す。前処理としては、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬなどのタグの除去、表記の正規化などがあり、後段の処理で前提としている入力形式に変換する処理を行う。
【００３８】
入力文解析部５４は、学習部２０の翻訳元言語解析部２２と同様に、入力文に対して、形態素解析及び構文解析を行い、入力文の解析結果として構文森を作成する。
【００３９】
並べ替え部５６は、入力文解析部５４で作成された構文森と、並べ替えモデル学習部２８で学習された並べ替えモデル４２とを用いて、入力文の単語や句を並べ替える。並べ替えは、並べ替えモデル４２のスコアに応じて最適な並べ替え候補を１個以上選ぶ。２個以上の並べ替え候補を保持する場合は、文リストまたは単語ラティスの形式を用いる。
【００４０】
翻訳処理部５８は、事前並べ替え翻訳学習部３０で学習された事前並べ替え翻訳モデル４６を用いて、並べ替え部５６で並べ替えられた入力文を翻訳する。翻訳処理部５８の機能は、一般的な統計的機械翻訳の技術（例えば、非特許文献１）を適用することができる。
【００４１】
出力部６０は、翻訳処理部５８による翻訳結果に後処理を施し、図示しない出力装置またはネットワーク等によって外部に出力する。後処理としては、入力部５２の前処理で削除したＸＭＬやＨＴＭＬタグなどの復元や追加などがある。
【００４２】
次に、第１の実施の形態に係る翻訳装置１０の作用について説明する。まず、学習処理を実行することにより、並べ替えモデル４２及び事前並べ替え翻訳モデル４６を学習する。そして、この学習された並べ替えモデル４２及び事前並べ替え翻訳モデル４６を用いて翻訳処理を実行して、入力された翻訳元言語の入力文を翻訳先言語に翻訳する。
【００４３】
ここで、図３を参照して、第１の実施の形態に係る翻訳装置１０において実行される学習処理ルーチンについて説明する。
【００４４】
ステップ１００で、対訳文（中国語）データベース３２に含まれる翻訳元言語である中国語で記述された複数の文に対して、形態素解析（単語区切り及び品詞の同定）を行う。また、形態素解析された入力文に対して、主辞駆動句構造文法を用いた構文解析を行って、各文を森構造で表現した構文森を作成する。
【００４５】
ここで作成される構文森は「順位つけハイパーグラフ」（ordered hypergraph）であり、以下の要素を持つ四つ組  ＜Ｖ，Ｅ，ｔ，Ｒ＞として定義される。Ｖは頂点の有限集合、Ｅはハイパーアーク（hyperarcやhyper-edge）の有限集合、Ｒはハイパーアークの（解析確率）重みの集合、ｔ∈Ｖは特別な目標頂点である。
【００４６】
また、各ハイパーアークｅ∈Ｅは、以下の要素を持つ三つ組ｅ＝＜Ｔ(ｅ)，ｈ(ｅ)，ｆ(ｅ)＞である。ｈ(ｅ)∈Ｖはアークのヘッド、Ｔ(ｅ)∈Ｖ＊は０個以上のノードの集合、ｆ(ｅ)はＲ|Ｔ(ｅ)|からＲへの重み関数である。図４に構文森の一例を示す。図４では、分かり易くするために、各ハイパーアークの重みの記載を省略している。
【００４７】
次に、ステップ２００で、対訳文（英語）データベース３６に含まれる翻訳先言語である英語で記述された複数の文に対して、形態素解析及び構文解析を行って構文解析木３８を得る。
【００４８】
次に、ステップ３００で、上記ステップ１００の翻訳元言語の文に対する形態素解析の結果と、上記ステップ２００の翻訳先言語の文に対する形態素解析の結果とに基づいて、翻訳元言語の文と翻訳先言語の文との単語対応付けを行い、単語対応付け結果４０を求める。単語対応付け結果４０は、例えば、翻訳元言語及び翻訳先言語各々の文の先頭を０とし、文の末尾に向かって昇順の自然数で与えられる単語位置を用いて、対応する単語同士を“−”で接続して羅列したものとすることができる。
【００４９】
次に、ステップ４００で、並べ替えモデル学習処理を実行する。ここで、図５を参照して、並べ替えモデル学習処理ルーチンについて説明する。
【００５０】
ステップ４０２で、上記ステップ１００で作成された構文森３４の各ノードのbottom-up順位集合Ｎをトポロジカルソートアルゴリズムで決める。
【００５１】
次に、ステップ４０４で、集合Ｎの各ノードｎｉに対して、ノードｎｉを親ノードとして直接接続された子ノードＣ（Ｃ１，Ｃ２，・・・）を抽出する。
【００５２】
次に、ステップ４０６で、上記ステップ３００で求められた単語対応付け結果４０を用いて、子ノードＣの子孫に含まれる翻訳元言語の単語位置の集合Ｓｉ（Ｓｉ１，Ｓｉ２，・・・，Ｓｉｍ）を求める。また、Ｓｉに対応する翻訳先言語の単語群Ｅｉの単語位置の集合Ｔｉ（Ｔｉ１，Ｔｉ２，・・・，Ｔｉｌ）を求める。
【００５３】
次に、ステップ４０８で、上記ステップ４０６で求めた単語位置Ｓｉ及び単語位置Ｔｉに基づいて、例えば、以下の手順により、単語位置の順序が昇順に近づくような最適な並べ替えを決定する。
【００５４】
（１）子ノードＣの中から２つの子ノード（ＣＬ，ＣＲ）を選択する。
（２）子ノードＣＬに対応する単語位置ＴｉＬの半数以上が、子ノードＣＲに対応する単語位置ＴｉＲの最大値を超える場合は、子ノードＣＬを子ノードＣＲよりも後ろに並べ替える。
（３）子ノードＣＲに対応する単語位置ＴｉＲの半数以上が、子ノードＣＬに対応する単語位置ＴｉＬの最大値を超える場合は、子ノードＣＬを子ノードＣＲよりも前に並べ替える。
（４）上記（２）及び（３）のいずれでもない場合には、元の順序を保持する。
上記（１）〜（４）を、全ての子ノードの組み合わせに対して行うことで、最適な並べ替えを決定することができる。ただし、最適な並べ替えの決定については、単語対応付けの信頼度に基づいて単語対応の制約を緩和し頑健性を向上するなどの対処（非特許文献６参照）も可能であり、上記で説明した方法に限定されるものではない。
【００５５】
次に、ステップ４１０で、子ノードＣに対応する翻訳先言語の単語群Ｅｉが、翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位、例えば、句、文節、部分木等の句構造の単位に合致するか否かを、上記ステップ２００で作成した構文解析木３８に基づいて判定する。単語群Ｅｉが句構造の単位に合致する場合には、ステップ４１２へ移行し、合致しない場合には、並べ替え訓練データを抽出することなく、ステップ４１４へ移行する。
【００５６】
ステップ４１２では、元の部分木（ノードｎｉと二つの子ノードＣＬ及びＣＲで構成される部分木）の構造、並べ替えの結果（０＝並べ替えない；１＝並べ替える）との組を並べ替え訓練データに追加する。
【００５７】
また、各ノードに付与されている下記の構文解析に関する素性を並べ替え訓練データに追加する。
（ａ）親ノードｎｉの深い文法情報
（ｂ）親ノードｎｉの親ノードｐｎｉの深い文法情報
（ｃ）子ノードＣＬ及びＣＲの深い文法情報
（ｄ）子ノードＣＬ及びＣＲの全部の子ノードの深い文法情報
なお、上記（ａ）〜（ｄ）のように、部分木に含まれる全てのノード、及び親ノードの全ての親ノードの各々に付与された文法情報を素性として抽出してもよいし、これらのノードから選択された一部のノードの各々に付与された文法情報を素性として抽出するようにしてもよい。
【００５８】
ここで、ターミナルノードの深い文法情報には、下記の種類がある。
（ａ）ベースのフォーム（base form）
（ｂ）文法カテゴリ（syntactic category）
（ｃ）品詞（part-of-speech）
（ｄ）語彙エントリ（lexical entry）
【００５９】
また、ノンターミナルノードの深い文法情報には、下記の種類がある。
（ａ）左側ヘッドか（is left head）
（ｂ）スキーマ（schema）
（ｃ）文法カテゴリ（syntactic category）
（ｄ）組み合わせスコア（combination score generated by the parser）
【００６０】
これにより、｛部分木、素性の集合、並べ替え結果｝を一個の「並べ替え訓練データ」として抽出する。
【００６１】
ステップ４１４では、集合Ｎの全てのノードｎｉについて上記の処理が終了したか否かを判定する。未処理のノードｎｉが存在する場合には、ステップ４０４へ戻って、処理を繰り返す。全てのノードｎｉについて処理が終了した場合には、ステップ４１６へ移行する。
【００６２】
ステップ４１６では、上記ステップ４１２で抽出された並べ替え訓練データを用いて、並べ替えモデル４２を学習する。上記の処理で抽出された並べ替え訓練データには、相互に矛盾するものが存在し得る。同じ部分木の構造であっても、部分木に付与されている素性の値や対応する訳文の違いにより、並べ替えが必要な場合もあれば不要な場合もあるためである。したがって、ここでは、子ノードの順序を並べ替えるか否かを確率的に選択する確率モデルとして並べ替えモデル４２を学習する。確率モデルとしては、例えば、最大エントロピーモデルやサポートベクトルマシン（ＳＶＭ：Support Vector machine）など公知の技術を利用することができる。並べ替えモデル４２の学習が終了した場合には、学習処理（図３）へリターンする。
【００６３】
次に、学習処理のステップ５００では、上記ステップ４００で学習された並べ替えモデル４２を、翻訳元言語の文に適用して、並べ替えた翻訳元言語の文（対訳文（並べ替えた中国語）４４）を生成する。そして、対訳文（並べ替えた中国語）４４と翻訳先言語（対訳文（英語）３６）との並行コーパスを用いて、従来既知の手法を用いて、並べ替えた翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデル４６を学習して、処理を終了する。
【００６４】
次に、図６を参照して、本実施の形態の翻訳装置１０において実行される翻訳処理ルーチンについて説明する。
【００６５】
ステップ６００で、入力文の解析処理を実行する。入力文の解析処理は、学習処理のステップ１００と同様であるので、説明を省略する。
【００６６】
次に、ステップ６０２で、上記ステップ６００で作成された入力文の構文森から順次部分木とその部分木の素性（学習処理で抽出した素性と同様の素性）とを抽出し、抽出した部分木の子ノードを並べ替えることにより得られる入力文の全ての並べ替え候補を作成する。
【００６７】
次に、ステップ６０４で、上記ステップ６０２で作成された並べ替え候補に対して、学習処理で学習された並べ替えモデル４２を適用して、並べ替え候補毎にスコアを算出する。
【００６８】
次に、ステップ６０６で、上記ステップ６０４で作成した並べ替え候補のうち、スコアが上位の所定個を選択する。次に、ステップ６０８で、選択した並べ替え候補について、単語Ｎグラムモデルなどを用いた指標により、並べ替え結果の妥当性を評価する。そして、評価結果に基づいて、最終的な並べ替えを決定し、入力文を並べ替える。なお、２個以上の並べ替え候補を保持する場合は、文リストまたは単語ラティスの形式を用いる。
【００６９】
次に、ステップ６１０で、学習処理で学習された翻訳モデル４６を用いて、上記ステップ６０８で並べ替えられた入力文を、一般的な統計的機械翻訳の技術を適用して、翻訳先言語に翻訳して出力し、処理を終了する。
【００７０】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る翻訳装置によれば、単一の構文木の代わりに構文森を利用する。構文森はコンパクトなデータ構造であり、百万個の構文木を表現することができるため、解析誤りのない構文解析結果を含んでいる可能性を大幅に向上させることができる。このような、構文森の各ノードに付与されている詳細な文法情報を並べ替えモデルを学習する際の素性として利用するため、翻訳元言語の文の並べ替えの可能性をより多く考慮することができるため、構文解析の誤りの影響を抑制し、柔軟かつ高精度な並べ替えを実現する並べ替えモデルを学習することができる。また、この並べ替えモデル用いて翻訳元言語の文の事前並べ替えを行うことにより、構文解析の誤りの影響を抑制した高精度な翻訳を行うことができる。
【００７１】
また、並べ替えモデルの学習に使う訓練データの抽出の際に、翻訳先言語の構文解析結果に基づいて、信頼できる単語対応付けだけを利用することで、誤った単語対応付けに基づく誤った並べ替えの学習が行われることを防ぐことができる。
【００７２】
＜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。第２の実施の形態では、並べ替えモデルを、翻訳元言語の事前並べ替えに利用するのではなく、翻訳先言語から翻訳元言語への翻訳の際の素性として用いる。なお、第２の実施の形態に係る翻訳装置において、第１の実施の形態に係る翻訳装置１０と同一の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００７３】
図７に示すように、第２の実施の形態に係る翻訳装置１１を構成するコンピュータは、機能的には、学習部２１と、翻訳部５１とを含んだ構成で表すことができる。
【００７４】
学習部２１は、さらに、翻訳元言語解析部２２と、翻訳先言語解析部２４と、単語対応付け部２６と、並べ替えモデル学習部２９と、翻訳学習部３１とを含んだ構成で表すことができる。
【００７５】
並べ替えモデル学習部２９は、翻訳元言語解析部２２で作成された構文森と、単語対応付け結果４０とから得られる「構文森−文字列」の対訳ペアに基づいて、並べ替えモデル４３を学習する（非特許文献６参照）。例えば、下記のような並べ替えモデル４３を生成することができる。なお、下記の例は、翻訳元言語が日本語の場合の例である。また、左側の英語の部分は文字列ではなく部分木である。この様子を図８に示す。
【００７６】
c9(this)-  この
c7(c9:this c10:result)-  この  結果
c7(c9:this c10:result)-  この  結果  が
c4(verified)-  検証  さ  れ
c21(verified)-  検証  さ  れ
c12(verified)-  検証  さ  れ
c7(c9:this c10:Ｘ)-  この  Ｘ
【００７７】
翻訳学習部３１は、対訳文（中国語）３２と、翻訳先言語（対訳文（英語）３６）との並行コーパスを利用して、統計的な翻訳モデル４３を学習する。翻訳先言語を事前に並べ替え得ることなく学習する点が、第１の実施の形態と異なる。学習の手法は、従来既知の学習手法（例えば、非特許文献１参照）を適用可能である。
【００７８】
翻訳部５１は、さらに、入力部５２と、入力文解析部５４と、翻訳処理部５９と、出力部６０とを含んだ構成で表すことができる。
【００７９】
翻訳処理部５９は、構文森から単語列への翻訳規則を表す並べ替えモデル４３を素性として用い、翻訳元言語の文の構文森を、翻訳先言語の単語列に翻訳する。構文森から単語列への翻訳については非特許文献６に示されている統計的機械翻訳の方法に基づき、並べ替えモデル４３のスコアを追加することで並べ替えの制約を加える。並べ替えモデル４３は、単語対応した「構文森−文字列」ペアによって学習されたものでるため、構文森において現在注目しているノードの翻訳結果リストをリランキングすることができる。翻訳結果リストの各候補について、上記のように学習した並べ替えモデル４３により、並べ替えた場合のスコアと、並べ替えない場合のスコアとをそれぞれ計算することによって、各候補のスコアを計算し、最終的なスコアでリランキングした翻訳候補リストを現時点ノードに与えれば、翻訳結果を得ることが可能である。
【００８０】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る翻訳装置によれば、第１の実施の形態と同様に構文森を利用して学習した並べ替えモデルを、「構文森から単語列」の機械翻訳の探索で用いる素性（制約）として利用することもできる。
【００８１】
＜実施例＞
上記第１の実施の形態に係る翻訳装置１０の処理について、より具体的な実施例を用いて説明する。本実施例においても、翻訳元言語を中国語、翻訳先言語を英語とする場合について説明する。
【００８２】
まず、入力部５２で、図９上段に示すような入力文を受け付け、入力文解析部５４で、中国語の文に対して、公知のStanford Chinese word segmentプログラムを利用して単語分割を行い、また、公知のＢｅｒｋｅｌｅｙパーザを利用して、形態素解析が実行する。次に、公知の構文解析エンジンＥｎｊｕを利用して、図１０に示すような森構造解析結果ファイルを得る。この森構造解析結果ファイルが示す森構造は図４に示したとおりである。図１０に示した森構造解析結果ファイルには、以下の２種類のノードが存在する。
【００８３】
（１）tok nodes：ターミナルノードであって、下記の文法情報を含んでいる（例えば、<tok id="t2" cat="N" pos="NR" base="布什" lexentry="[|&lt;NP&gt;]7">布什</tok>)。
・ベースのフォーム（base form）、例えば、base="布什"
・文法カテゴリ（syntactic category）、例えば、cat="N"
・品詞（part-of-speech）、例えば、pos="NR"
・語彙エントリ（lexical entry）、例えば、lexentry="[|&lt;NP&gt;]7"
【００８４】
（２）cons nodes：ノンターミナルノードであって、下記の文法情報を含んでいる（例えば、<cons id="c16" cat="V" link="binary:mod_head:c11:c19:2.51457 binary:head_comp:c20:c13:1.493654605"/>)。
・左側ヘッドか（is left head）、例えば、binary:mod_headは右側の子供ノードはヘッドノード、binary:head_compは左側の子供ノードはヘッドノード
・スキーマ（schema）、例えば、mod_head、head_compなど
・文法カテゴリ（syntactic category）、例えば、cat="V"；
・組み合わせスコア（combination score generated by the parser）、例えば、link="binary:mod_head:c11:c19:2.51457に対応するハイパーアークｅは<c16、 {c11、 c19}、 2.51457>であって、つまり、ｈ(ｅ)＝c16、Ｔ(ｅ)＝｛c11,c19｝、ｆ(ｅ)＝2.51457である。
【００８５】
最後に、森構造のルートノードはｃ０及びｃ１であって、<chart parse_status="success" root="c0 c1">に表している。以下、説明を簡単するため、各ノードのＩＤだけを代表として使う。
【００８６】
次に、図１１に抜粋したような並べ替えモデル４２が、並べ替えモデル学習部２８により得られた（詳細は後述）。本実施例では、部分木は１階層（親ノードと子ノードとの関係）のみ用いた。並べ替えモデル４２は、各フィールドを記号“|||”で区切り、以下のように構成されている。
【００８７】
・親ノードのラベル
・子ノードのラベル
・並べ替えがあるかないかを示す２値（０：並べ替えなし、１：並べ替えあり）
・並べ替えスコア（部分木構造に対する条件付き確率）
【００８８】
この並べ替えモデル４２を例文に適用すると、図１２に示すような最尤な並べ替え候補が得られる。スコアは各部分木の並べ替えスコアを乗算したものを用いた。この並べ替えた文は、英語の語順になった。
【００８９】
次に、本実施例の翻訳処理部５８では、並べ替え部５６で選択された並べ替え候補（文や複数の文を表す単語ラティス）を、事前並べ替え翻訳学習部３０で学習された事前並べ替え翻訳モデル４６と、公知の統計翻訳ソフトウェアＭｏｓｅｓとを利用して翻訳した。前記例文の翻訳結果は以下のようになった。
Bush held a meeting with Sharon
【００９０】
次に、上記の翻訳処理に用いた並べ替えモデル４２の学習について説明する。
【００９１】
まず、本実施例では、並べ替え訓練データを抽出する際に、英語側の句の単位を正しく反映しないような並べ替え訓練データを抽出することがないように、英語の句構造を制約として利用した。そのため、翻訳先言語解析部２４において、句構造解析に公知の英語構文解析エンジンＥｎｊｕを利用した。図９下段に示した英文の森構造解析結果ファイルの抜粋を図１３に、森構造を図１４に示す。図１４のｃノードがそれぞれ句構造を表しており、本実施例ではこの句構造と合致しないような並べ替え訓練データを抽出しない、という制約を課す。なお、図１４において、破線は、各単語の述語項構造を表している。
【００９２】
また、単語対応付け部２６における中国語と英語との単語対応付けには、統計的機械翻訳の分野で非常に一般的に用いられる公知のソフトウェアＧＩＺＡ＋＋と、Ｍｏｓｅｓで利用される公知のソフトウェアｓｙｍａｌ（非特許文献１参照）を利用した。ＧＩＺＡ＋＋は単語の１対多の対応関係を推定するため、一般に多対多となる単語対応関係をそのまま推定することができない。従って、非特許文献１に記載されているような１対多の関係と多対１の関係を重ねあわせて多対多の関係を求めることが広く行われており、ｓｙｍａｌはそれを実装したソフトウェアである。
【００９３】
この結果、図４及び図９に示した英文と中国語文の単語対応関係は、以下のように得られる。
0-0 1-4 2-5 3-1 5-3
“−”で結ばれた数字はそれぞれ中国語側の単語位置及び英語側の単語位置であり、この対応関係を図４において破線で示した。
【００９４】
次に、本実施例の並べ替えモデル学習部２８では、並べ替えのための統計モデルとして、最大エントロピーモデルを利用した。森構造の各ノードをアクセスしながら、並べ替え訓練データを抽出する。図４の森構造のbottom-up順（topological sorting order）のノードリストを下記に示す。
【００９５】
t2 c8 t1 c14 t3 c21 c11 t5 c18 c6  c4 t6 c23 t0 c2 c17 c9 c22 t4 c13  c19 c12 c5 c16 c15 c7 c3 c10 c0 c1
【００９６】
並べ替えモデル４２を学習するために用いる並べ替え訓練データは、例えば、＜ｃ１６，｛ｃ１１，ｃ１９｝，2.51457＞のハイパーアークから、下記の並べ替え訓練データが生成できる。つまり、｛部分木，素性の集合，並べ替え結果｝のそれぞれの値は、下記に示すものとなる。
・部分木＝｛ｃ１６，｛ｃ１１，ｃ１９｝｝
・素性の集合
ｃ１６の深い文法情報
ｃ１６の親ノードｃ１５の深い文法情報（親ノードが複数あるとき場合は全部
ｃ１１の深い文法情報
ｃ１９の深い文法情報
ｃ１１の子ノードｃ１４及びｃ２１の深い文法情報
ｃ１９の子供ノードｃ２２及びｃ１３の深い文法情報
（これらのノードの深い文法情報は図８にリストしている。）
・並べ替え結果＝１（ｃ１１とｃ１９との位置を並べ替えることを表す）
【００９７】
本実施例の方法で実現された翻訳装置は、従来技術で構成された機械翻訳システムよりも高い翻訳精度を示した。約３５万文の中英対訳コーパスを用いた実験において、当該分野で最も一般的に用いられる評価指標ＢＬＥＵの値が、既存技術が0.3207であったのに対し、本実施例では0.3376を達成した。
【００９８】
なお、上記実施の形態及び実施例では、翻訳元言語を中国語、翻訳先言語を英語とする場合について説明したが、翻訳元言語の構文森が得られるような構文解析器を利用できれば、他の言語にも適用することができる。
【００９９】
また、上記実施の形態では、学習部と翻訳部とを１つのコンピュータで構成する場合について説明したが、別々のコンピュータで構成するようにしてもよい。
【０１００】
本発明は、上述した実施の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。
【０１０１】
また、上述の翻訳装置は、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。
【０１０２】
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】
【０１０３】
１０、１１    翻訳装置
２０、２１    学習部
２２   翻訳元言語解析部
２４   翻訳先言語解析部
２６   単語対応付け部
２８、２９    並べ替えモデル学習部
３０   事前並べ替え翻訳学習部
３１   翻訳学習部
３４   構文森
４２、４３    並べ替えモデル
４６、４７    翻訳モデル
５０、５１    翻訳部
５４   入力文解析部
５６   並べ替え部
５８、５９    翻訳処理部
【図１】
0005734917.tif 000002
【図３】
0005734917.tif 000003
【図５】
0005734917.tif 000004
【図６】
0005734917.tif 000005
【図７】
0005734917.tif 000006
【図９】
0005734917.tif 000007
【図１１】
0005734917.tif 000008
【図１２】
0005734917.tif 000009
【図１４】
0005734917.tif 000010
【図２】
0005734917.tif 000011
【図４】
0005734917.tif 000012
【図８】
0005734917.tif 000013
【図１０】
0005734917.tif 000014
【図１３】
0005734917.tif 000015