(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
翻訳元言語は主辞後置性を有する言語とし、翻訳先言語は該翻訳元言語と異なる言語であり主辞後置性を有しない言語として、翻訳元言語で記述された入力文を翻訳する翻訳装置であって、
前翻訳モデルに基づいて、翻訳元言語で記述された入力文を、該入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳する前翻訳手段と、
後翻訳モデルに基づいて、前記入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられたものである中間翻訳文の語順を前記翻訳先言語の語順に並べ替えることにより、前記前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する後翻訳手段と、
を含み、
翻訳中間言語で記述された文は、翻訳先言語の語彙を用いた文であって、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を翻訳元言語の語順となるように主辞後置型並べ替え規則に基づいて並べ替えた語順である文であって、
前記前翻訳モデルは、翻訳元言語で記述された文と、翻訳中間言語で記述された文と、の並行コーパスを用いて学習され、
前記後翻訳モデルは、翻訳中間言語で記述された文と、翻訳先言語で記述された文と、の並行コーパスを用いて学習されたものである
ことを特徴とする
翻訳装置
【請求項２】
翻訳元言語は主辞後置性を有する言語とし、翻訳先言語は該翻訳元言語と異なる言語であり主辞後置性を有しない言語として、前翻訳手段と、後翻訳手段とを含み、翻訳元言語で記述された入力文を翻訳する翻訳装置における翻訳方法であって、
前記前翻訳手段は、前翻訳モデルに基づいて、翻訳元言語で記述された入力文を、該入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳し、
前記後翻訳手段は、後翻訳モデルに基づいて、前記入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられたものである中間翻訳文の語順を前記翻訳先言語の語順に並べ替えることにより、前記前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳し、
翻訳中間言語で記述された文は、翻訳先言語の語彙を用いた文であって、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を翻訳元言語の語順となるように主辞後置型並べ替え規則に基づいて並べ替えた語順である文であって、
前記前翻訳モデルは、翻訳元言語で記述された文と、翻訳中間言語で記述された文と、の並行コーパスを用いて学習され、
前記後翻訳モデルは、翻訳中間言語で記述された文と、翻訳先言語で記述された文と、の並行コーパスを用いて学習されたものである
ことを特徴とする
翻訳方法。
【請求項３】
コンピュータを、請求項１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、翻訳装置、方法、及びプログラム、並びに翻訳モデル学習装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力側の言語（以下、「翻訳元言語」という）の文を出力側の言語（以下、「翻訳先言語」という）の文に機械翻訳することが行われている。異なる言語間での語順の違いに起因する単語並べ替えの難しさはあらゆる機械翻訳技術に共通の課題である。特に、翻訳の方法を対訳コーパスからの学習に拠る統計的な機械翻訳技術において、単語の並べ替えは計算量の増大を招くことから、単語の並べ替えを効率的に探索することは実用的に重要な課題である。従来の統計翻訳技術、特にその代表例といえる句（phrase）に基づく翻訳技術においては、句が並べ替えられる際の制約を統計的にモデル化し、かつ、ビームサーチや並べ替え探索範囲の制限のような近似的探索手段によって探索の効率化を図っている（例えば、非特許文献１及び非特許文献２参照）。
【０００３】
一方で、このような方法によっても本質的な並べ替え候補の数が莫大であることから、翻訳しようとする文（入力文）に対する構文（あるいは統語）解析と、得られた構文木に対する並べ替え処理によって翻訳処理の前に単語の並べ替えを行い、翻訳先言語の語順に近づける「事前並べ替え（pre-ordering）」と呼ばれる前処理方式が使われることがある。当該方式によれば原理的には入力文の単語数（以下ｎ）の階乗ｎ！個ある並べ替え候補数を、構文木が２分木である場合２ｎ−１個まで削減することができる。さらに、構文に関する情報を利用することによって非常に高い翻訳精度が得られることがある（例えば、非特許文献３参照）。
【０００４】
構文に関する情報を統計的な機械翻訳に利用する技術としては、他に、構文木から文字列への翻訳、文字列から構文木への翻訳、構文木から構文木への翻訳、といった、入力文側、出力文側のどちらかあるいは双方が構文木であり、その部分構造を翻訳の単位とする技術も広く知られている（例えば、非特許文献４参照）。この場合は、翻訳元言語だけでなく、翻訳先言語の構文解析も用いられる。
【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, 2003. pages 263-270.
【非特許文献２】David Chiang, "Hierarchical Phrase-based Translation." Computational Linguistics, 2007. 33(2):201-228.
【非特許文献３】Hideki Isozaki, Katsuhito Sudoh, Hajime Tsukada, and Kevin Duh, "A Simple Reordering Rule for SOV Languages." In Proc. WMT-MetricsMATR. 2010.
【非特許文献４】Michel Galley, Mark Hopkins, Kevin Knight, and Daniel Marcu, "What’s in a translation rule?" In Proc. NAACL, 2004, pages 273-280.
【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、非特許文献３に記載のような方式では、翻訳元言語の構文解析を行うための技術及び言語資源が必須となる、という問題がある。
【０００７】
また、非特許文献４に記載のような、構文木と文字列あるいは構文木同士の部分構造の対応付けは、文字列間の対応付けに比べて、木構造や語順の制約が交錯することによってより複雑となり、その結果として、一般性のない大きな翻訳語句対が抽出され、他の文の翻訳にほとんど寄与しない翻訳規則が多く得られてしまう可能性がある、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、単語対応付けが容易で、高速かつ高精度な翻訳を行うことができる翻訳装置、方法、及びプログラム、並び翻訳モデル学習装置、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、本発明の翻訳装置は、翻訳元言語で記述された入力文を、該入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳する前翻訳手段と、前記中間翻訳文の語順を前記翻訳先言語の語順に並べ替えると共に、一部の単語の置換、挿入、及び削除を行うことにより、前記前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する後翻訳手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
本発明の翻訳装置によれば、前翻訳手段が、翻訳元言語で記述された入力文を、入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳し、後翻訳手段が、入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられたものである中間翻訳文の語順を翻訳先言語の語順に並べ替えると共に、一部の単語の置換、挿入、及び削除を行うことにより、前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する。
【００１１】
このように、前翻訳では、翻訳元言語から翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文へ翻訳することにより、単語の並べ替えを略または全く考慮する必要がなく、後翻訳では、中間翻訳文から翻訳先言語へ翻訳することにより、単語の置き換えを略または全く考慮する必要がないため、単語対応付けが容易で、高速かつ高精度な翻訳を行うことができる。
【００１２】
また、前記前翻訳手段は、前記翻訳元言語で記述された文を前記中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルに基づいて、前記入力文を前記中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルに基づいて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳することができる。
【００１３】
また、前記前翻訳モデルとして、翻訳元言語と、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語との並行コーパスを用いて学習されたモデルを用い、前記後翻訳モデルとして、前記翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて学習されたモデルを用いることができる。
【００１４】
また、第１言語で記述された文に含まれる各単語を事前に第２言語の語順に並べ替えてから、該第１言語で記述された文を該第２言語で記述された文に翻訳する場合の精度が、前記第２言語で記述された文に含まれる各単語を事前に前記第１言語の語順に並べ替えてから、該第２言語で記述された文を該第１言語で記述された文に翻訳する場合の精度よりも高い場合に、前記第１言語を前記翻訳先言語とし、前記第２言語を前記翻訳元言語とすることができる。「事前並べ替え（pre-ordering）」による従来技術において、第１言語を第２言語に翻訳する場合には、第１言語を第２言語の語順にうまく並べ替えることができることにより翻訳精度が得られるが、第２言語を第１言語に翻訳する場合では、第２言語を第１言語の語順にうまく並べ替えることが容易でないために翻訳精度が得られない場合があることが知られている。例えば、第１言語が英語、第２言語が日本語である場合である。このように翻訳元言語を翻訳先言語（例えば日本語を英語）の語順に従って並べ替える方法がなく、または並べ替えの精度が十分でなく、前処理によって先に語順の入れ替えを高精度に行うことが困難である場合に本発明は特に有効である。本発明において前翻訳モデル及び後翻訳モデルを学習するための翻訳中間言語は、翻訳先言語を翻訳元言語の語順に従って並べ替えをすることによって作成されるものであるが、この並べ替えの方法は、翻訳先言語から翻訳元言語への翻訳において語順の入れ替えを前処理として行い、語句の翻訳をその後に行うような翻訳方法における、語順の入れ替え方法を用いることができる。
【００１５】
また、本発明の翻訳モデル学習装置は、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語を作成する中間言語文作成手段と、前記中間言語文作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳元言語との並行コーパスを用いて、前記翻訳元言語で記述された文を、該翻訳元言語で記述された文の各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルを学習する前学習手段と、前記中間言語文作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルを学習する後学習手段と、を含んで構成することができる。
【００１６】
また、本発明の翻訳方法は、前翻訳手段と、後翻訳手段とを含む翻訳装置における翻訳方法であって、前記前翻訳手段は、翻訳元言語で記述された入力文を、該入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられたものである中間翻訳文の語順を前記翻訳先言語の語順に並べ替えると共に、一部の単語の置換、挿入、及び削除を行うことにより、前記前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する方法である。
【００１７】
また、本発明の翻訳方法において、前記前翻訳手段は、前記翻訳元言語で記述された文を前記中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルに基づいて、前記入力文を前記中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルに基づいて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳することができる。
【００１８】
また、前記翻訳方法において、前記前翻訳手段は、翻訳元言語と、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語との並行コーパスを用いて学習された前翻訳モデルを用い、前記後翻訳手段は、前記翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて学習された後翻訳モデルを用いることができる。
【００１９】
また、本発明の翻訳モデル学習方法は、中間言語文作成手段と、前学習手段と、後学習手段とを含む翻訳モデル学習装置における翻訳モデル学習方法であって、前記作成手段は、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語を作成し、前記前学習手段は、前記中間言語文作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳元言語との並行コーパスを用いて、前記翻訳元言語で記述された文を、該翻訳元言語で記述された文の各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルを学習し、前記後学習手段は、前記作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルを学習する方法である。
【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。
【００２１】
また、本発明の翻訳モデル学習プログラムは、コンピュータを、上記の翻訳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。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、本発明の翻訳装置、方法、及びプログラム、並びに翻訳モデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、前翻訳では、翻訳元言語から翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文へ翻訳することにより、単語の並べ替えを考慮する必要がなく、後翻訳では、中間翻訳文から翻訳先言語へ翻訳することにより、単語の置き換えを考慮する必要がないため、単語対応付けが容易で、高速かつ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】本実施の形態の翻訳装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態の翻訳装置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３】本実施の形態の翻訳装置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４】並行コーパスの日本語部の一例を示す図である。
【図５】並行コーパスの英語部の一例を示す図である。
【図６】日本語単語分割コーパスの一例を示す図である。
【図７】英語単語分割コーパスの一例を示す図である。
【図８】主辞後置型英語コーパスの一例を示す図である。
【図９】翻訳テーブルファイルの一例を示す図である。
【図１０】設定ファイルの一例を示す図である。
【図１１】言語モデルファイルの一例を示す図である。
【図１２】パラメータ調整後の設定ファイルの一例を示す図である。
【図１３】入力ファイルの一例を示す図である。
【図１４】中間翻訳文の一例を示す図である。
【図１５】翻訳結果ファイル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、翻訳元言語を日本語、翻訳先言語を英語とした場合の翻訳及び翻訳モデルの学習について説明する。
【００２５】
まず、本実施の形態の概要及び用語の定義について説明する。本実施の形態では、翻訳元言語の構文解析器による入力文の事前並べ替えではなく、翻訳元言語の語順に従った語順、すなわち翻訳元言語に近い語順のまま入力文を翻訳先言語に翻訳した後に、翻訳先言語らしい語順に並べ替えるという「事後並べ替え（post-ordering）」翻訳を実現する。以下の説明では、この「翻訳元言語に近い語順のまま翻訳先言語に翻訳された文」を「中間翻訳文」とし、この翻訳過程を「前翻訳」と呼ぶ。また、中間翻訳文を仮想的な別の言語と考え、「翻訳中間言語」と呼ぶ。中間翻訳文は、語彙は翻訳先言語のものであるが、語順は対応する翻訳元言語のものに近く、正しい翻訳先言語の文とするためには、語順の並べ替え及び一部の単語の置換、挿入、及び削除が必要である。この語順の並べ替え、並びに単語の置換、挿入、及び削除の過程も翻訳と見ることができるため、この過程を「後翻訳」と呼ぶ。
【００２６】
本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。
【００２７】
学習部２０は、さらに、学習前処理部２２と、前翻訳学習部２４と、後翻訳学習部２６とを含んだ構成で表すことができる。
【００２８】
学習前処理部２２は、後述する前翻訳学習部２４及び後翻訳学習部２６で使用する翻訳元言語と翻訳先言語との並行コーパスに前処理を施し、「翻訳元言語と翻訳中間言語との並行コーパス（並行コーパス（翻訳元言語＋翻訳中間言語）３０）」、及び「翻訳中間言語と翻訳先言語との並行コーパス（並行コーパス（翻訳中間言語＋翻訳先言語）３２）」を生成する。具体的には、翻訳先言語の文に対する単語並べ替え処理によって翻訳中間言語の文を生成する。単語並べ替え処理としては、英語構文解析結果に対する主辞後置型並べ替え規則に基づく方法（例えば、非特許文献３）、構文解析結果に対する単語並べ替え方法（非特許文献５「Michael Collins, Philipp Koehn, and Ivona Kucerova, "Clause Restructuring for Statistical Machine Translation." In Proc. ACL, 2005. pages 531-540.」は規則に基づく方法の一例、非特許文献６「Chi-Ho Li, Dongdong Zhang, Mu Li, Ming Zhou, Minghui Li, and Yi Guan, "A Probabilistic Approach to Syntax-based Reordering for Statistical Machine Translation." In Proc. ACL, 2007. pages 720-727.」は統計モデルに基づく方法の一例）、構文解析を用いない単語並べ替え方法（例えば、非特許文献７「Roy Tromble and Jason Eisner, "Learning Linear Ordering Problems for Better Translation." In Proc. EMNLP, 2009. pages 1007-1016.」）など既存技術を用いることができ、特定の単語並べ替え処理に限定されない。また、学習前処理部２２は、翻訳元言語の文、翻訳中間言語の文、及び翻訳先言語の文各々の単語区切り処理も行う。
【００２９】
前翻訳学習部２４は、学習前処理部２２で生成された翻訳元言語と翻訳中間言語との並行コーパスを利用して、翻訳元言語の文を翻訳中間言語に翻訳するための前翻訳モデル３４を学習する。本実施の形態では、前翻訳モデル３４に特別の機能を要しないため、学習方法には、公知の統計的翻訳モデル学習方法（例えば、非特許文献１）を利用することができる。また、統計的な方法に限らず、翻訳規則を記述した翻訳辞書による翻訳モデルを学習するようにしてもよい。前翻訳学習部２４では、単語の並べ替えを略または全く考慮しなくてよいことから、単語間の対応付けが容易になる。
【００３０】
後翻訳学習部２６は、学習前処理部２２で生成された翻訳中間言語と翻訳先言語との並行コーパスを利用して、翻訳中間言語の文を翻訳先言語に翻訳するための後翻訳モデル３６を学習する。前翻訳学習部２４と同様、学習の方法は特定の方法でなくともよい。後翻訳学習部２６では、翻訳中間言語が翻訳先言語の並べ替え結果であることから、両者の単語間の対応は自明であり、統計的な手法によって改めて推定し直す必要がなく、高精度な後翻訳モデル３６を学習することができる。なお、翻訳中間言語の文を生成する際に、翻訳先言語から単語の挿入、置換、及び削除が行われている場合には、再推定を行ってもよい。
【００３１】
翻訳部５０は、さらに、入力部５２と、前翻訳部５４と、後翻訳部５６と、出力部５８とを含んだ構成で表すことができる。
【００３２】
入力部５２は、入力文（翻訳元言語の文、ここでは日本語の文）を図示しないキーボード等の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、必要な前処理を施した上で、翻訳部に渡す。前処理では、入力文を前翻訳部５４の受理する形式へ整形する。ここでの整形とは、例えば、前翻訳モデル３４に合わせた単語区切りや構文解析、不要なタグの除去、必要なタグの付加などを行うことである。
【００３３】
前翻訳部５４は、前翻訳モデル３４を参照し、入力部５２から受け渡された翻訳元言語の入力文を、翻訳中間言語で記述された「中間翻訳文」へと翻訳する。ここでは、中間翻訳文は、日本語の各単語が日本語に近い語順のまま英語の単語に置き換えられた文となる。前翻訳部５４は、単語の並べ替えを略または全く考慮せずに動作し、語句の翻訳及び近傍の並べ替えのみによって実現可能である。
【００３４】
後翻訳部５６は、後翻訳モデル３６を参照し、前翻訳部５４から受け渡された翻訳中間言語の中間翻訳文を、翻訳先言語の出力文へと翻訳する。後翻訳部５６は、語句の翻訳を略または全く考慮せずに動作し、語句の並べ替えと、少数の単語の置換、挿入、及び削除によって実現可能である。
【００３５】
出力部５８は、出力文に必要な後処理を施した上で、図示しないディスプレイなどの表示装置またはネットワーク等を介して外部へ出力する。後処理では、後翻訳部５６の出力を出力する形式へ整形する。ここでの整形とは、出力仕様に合わせた単語区切りの除去、不要なタグの除去、必要なタグの付加などを行うことである。
【００３６】
次に、本実施の形態の翻訳装置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、前翻訳モデル３４及び後翻訳モデル３６を学習する。そして、この学習された前翻訳モデル３４及び後翻訳モデル３６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。
【００３７】
ここで、図２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学習処理ルーチンについて説明する。
【００３８】
ステップ１００で、翻訳元言語と翻訳先言語との並行コーパス２８を読み込み、次に、ステップ１０２で、読み込んだ並行コーパスの翻訳元言語の文に対して形態解析を施して単語区切り処理を行う。
【００３９】
次に、ステップ１０４で、読み込んだ並行コーパスの翻訳先言語の文に対して形態解析を施して単語区切り処理を行うと共に、構文解析を行う。
【００４０】
次に、ステップ１０６で、主辞後置型並べ替え等の手法を用いた翻訳先言語の文に対する単語並べ替え処理によって翻訳中間言語の文を生成する。
【００４１】
次に、ステップ１０８で、上記ステップ１００で読み込んだ翻訳元言語と、上記ステップ１０６で生成された翻訳中間言語との並行コーパス３０を利用して、翻訳元言語の文を翻訳中間言語に翻訳するための前翻訳モデル３４を学習する。
【００４２】
次に、ステップ１１０で、上記ステップ１００で読み込んだ翻訳先言語と、上記ステップ１０６で生成された翻訳中間言語との並行コーパス３２を利用して、翻訳中間言語の文を翻訳先言語に翻訳するための後翻訳モデル３６を学習して、処理を終了する。
【００４３】
次に、図３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。
【００４４】
ステップ２００で、翻訳元言語で記述された入力文を読み込んで、入力文に対して形態素解析を施して単語区切り処理を行う。
【００４５】
次に、ステップ２０２で、上記学習処理のステップ１０８で学習された前翻訳モデル３４を参照し、翻訳元言語の入力文を中間翻訳文へ翻訳する。
【００４６】
次に、ステップ２０４で、上記学習処理のステップ１１０で学習された後翻訳モデル３６を参照し、上記ステップ２０２で前翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語の文へ翻訳し、後処理を施して出力し、処理を終了する。
【００４７】
本実施の形態の翻訳装置の処理について、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、翻訳元言語を日本語、翻訳先言語を英語とする場合について説明する。
【００４８】
本実施例で利用する日本語と英語との並行コーパスを記録したファイルの日本語部の一例を図４に、英語部の一例を図５に示す。図中で記号“＼＼”は、行が継続していることを示す。以下の図においても同様である。
【００４９】
上記の並行コーパスの日本語文については単語分割処理を、英語文については単語分割処理、構文解析処理、及び翻訳中間言語への並べ替え処理を施す（ステップ１０２〜１０６）。日本語の単語分割処理には、公知の形態素解析プログラムＭｅＣａｂを用いた。また、英語の単語分割処理及び構文解析処理には、公知の英語構文解析プログラムＥｎｊｕを用いた。また、翻訳先言語の翻訳中間言語への並べ替えは、非特許文献３で述べられている主辞後置型並べ替え規則によって行った。
【００５０】
これらの処理によって、図６に示す日本語単語分割コーパス、図７に示す英語単語分割コーパス、及び図８に示す主辞後置型英語（翻訳中間言語）コーパスの３つのファイルを作成する。この「日本語単語分割コーパス」と「主辞後置型英語（翻訳中間言語）コーパス」とを組にしたものが、翻訳元言語と翻訳中間言語との並行コーパスであり、「主辞後置型英語（翻訳中間言語）コーパス」と「英語単語分割コーパス」とを組にしたものが翻訳中間言語と翻訳先言語との並行コーパスであり、次段の前翻訳学習部２４及び後翻訳学習部２６で用いられる。
【００５１】
次に、前翻訳学習部２４（翻訳元言語から翻訳中間言語への翻訳）での学習のために、公知の統計的翻訳ツールキットであるＭｏｓｅｓ、及び公知の統計的言語モデル作成ツールキットであるＳＲＩＬＭを利用した。Ｍｏｓｅｓに含まれている翻訳モデル学習ツールによって、図９に示すような翻訳テーブルファイル及び図１０に示すような設定ファイルが生成される。また、ＳＲＩＬＭによって、図１１に示すようなＮグラム言語モデルファイルが生成される（ステップ１０８）。
【００５２】
翻訳テーブルファイルは、区切り記号“｜｜｜”で翻訳元言語側の句、そこから翻訳される翻訳中間言語の句、及び翻訳時のスコアが列挙されている。設定ファイルは、翻訳プログラムを実行する際に読み出す翻訳テーブルファイルやＮグラム言語モデルファイルの格納場所、及びモデルのパラメータなどを指定するためのファイルである。また、Ｎグラム言語モデルファイルは、公知のＮグラム言語モデル、すなわち（Ｎ−１）個の単語履歴の後に単語が生成される条件付き確率モデルを記録したものである。
【００５３】
設定ファイルに記載されたパラメータは初期値であり、実用のためには別途並行コーパスを利用してこの値を調整する必要がある。パラメータの調整には、公知の技術として誤り最小化学習（Minimum Error Rate Training：ＭＥＲＴ）と呼ばれる手法（例えば、非特許文献８「Franz Josef Och, "Minimum Error Rate Training in Statistical Machine Translation." In Proc. ACL, 2003. pages 160-167.」）を用いることができる。ＭＥＲＴは、パラメータ調整用の並行コーパスの翻訳元言語側を一旦翻訳し、並行コーパスの翻訳先言語側との比較によって何らかの翻訳精度が最大になるようなパラメータ更新をする、という処理を繰り返し実行することにより最適なパラメータを得る方法である。本実施例においてもＭｏｓｅｓに含まれているＭＥＲＴプログラムを用いた。その結果得られた設定ファイルを図１２に示す。
【００５４】
次に、後翻訳学習部２６では、翻訳言語対が翻訳中間言語から翻訳先言語に変わる他は前翻訳学習部２４と同様の処理によって実現する（ステップ１１０）。詳細な説明は省略する。学習前処理部２２、前翻訳学習部２４、及び後翻訳学習部２６によって、前翻訳部５４で利用する前翻訳モデル３４及び後翻訳部５６で利用する後翻訳モデル３６が作成されれば、実際の日本語から英語への翻訳が以下のように実現可能である。
【００５５】
まず、図１３に示す入力文ファイルを入力部５２で読み込み、日本語形態素解析プログラムＭｅＣａｂによって事前に単語分割を行う。なお、入力部５２で単語分割処理を行うことも可能である。
【００５６】
そして、前翻訳部５４では、入力ファイルから読み込まれた入力文を前翻訳モデル３４（翻訳テーブルファイル、Ｎグラム言語モデルファイル、及びそのパラメータを設定ファイルで指定）を用いて翻訳中間言語に翻訳して中間翻訳文を得る（ステップ２０２）。中間翻訳文の一例を図１４に示す。中間翻訳文は、語彙が英語のものであるが、語順は英語の語順としては適切でなく、日本語の逐語訳に近い。
【００５７】
次に、後翻訳部５６では、前翻訳部５４で前翻訳された中間翻訳文をさらに英語に翻訳する（ステップ２０４）。後翻訳部５６では、単語の翻訳はあまり必要でなく、単語の並べ替えを主とした翻訳が行われる。後翻訳の結果は出力部５８に渡される。
【００５８】
出力部５８では、後翻訳部５６の出力を受け取り、不要な単語区切りを消去し、文頭の文字を大文字に変換する後処理を施した結果を翻訳結果ファイルに書き出す。翻訳結果ファイルは、例えば図１５に示すような、英語が記載されたテキストファイルとなる。
【００５９】
公知の翻訳自動評価尺度ＢＬＥＵにおいて、従来の統計的翻訳技術による日英翻訳の精度が、０．２６８８であったのに対し、本実施例では  ０．２９６０という高い精度を得ることができた。
【００６０】
以上説明したように、本実施の形態の翻訳装置によれば、翻訳先言語を翻訳元言語に近い語順のまま翻訳先言語の語彙に置き換えた中間翻訳文に前翻訳した後に、中間翻訳文を翻訳先言語らしい語順に並べ替える後翻訳を行う。このため、前翻訳では、単語の並べ替えを略または全く考慮する必要がなく、また、後翻訳では、語句の翻訳を略または全く考慮する必要がない。統計的な機械翻訳方法においては解探索のための時間及び空間計算量が入力文の長さに対して指数関数的に増大することを考慮すれば、本実施の形態の翻訳装置では、翻訳処理の高速化を実現することができる。また、前翻訳に用いる前翻訳モデルの学習では、単語の並べ替えを略または全く考慮する必要がないため、単語間の対応付けが容易になる。また、後翻訳に用いる後翻訳モデルの学習では、翻訳中間言語は翻訳先言語の並べ替え結果であることから、両者の単語間の対応が自明であり、統計的な手法によって改めて推定し直す必要がなく、高精度な後翻訳モデルを学習することができる。
【００６１】
本実施の形態の翻訳装置では、翻訳元言語の解析によって入力文を並べ替えるのではなく、翻訳先言語側で並べ替えを行うことで、翻訳元言語と翻訳先言語との語順の差を解消し、部分構造対の対応付けやそこからの翻訳単位の抽出を容易にし、機械翻訳の精度を改善することができる。
【００６２】
また、事前並べ替え（言語Ａを言語Ｂの語順に並べ替えてから言語Ａから言語Ｂへ翻訳）が精度良く行える場合、つまり、言語Ａから言語Ｂへ精度良く翻訳するための事前並べ替え方法が存在する場合（かつ言語Ｂから言語Ａへの翻訳では、精度の良い事前並べ替え方法が存在しない場合)には、翻訳中間言語Ａ’（言語Ａを言語Ｂの語順に並べ替えたもの）は、言語Ａの文から作成が可能であることから、大量の言語Ａの文を利用して言語Ａと翻訳中間言語Ａ’との並行コーパスを作成することも容易である。従って、本発明により、その大量の並行コーパスを利用することで精度を高めた翻訳中間言語Ａ’から言語Ａへの後翻訳を、語順の並べ替え探索を最小限とした効率的な言語Ｂから翻訳中間言語Ａ’への前翻訳と組み合わせることで、機械翻訳の精度を高めることができる。
【００６３】
なお、上記実施の形態では、翻訳元言語を日本語、翻訳先言語を英語とする場合について説明したが、他の言語にも適用することができる。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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】
【００６８】
１０   翻訳装置
２０   学習部
２２   学習前処理部
２４   前翻訳学習部
２６   後翻訳学習部
３４   前翻訳モデル
３６   後翻訳モデル
５０   翻訳部
５２   入力部
５４   前翻訳部
５６   後翻訳部
５８   出力部
【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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【図１５】
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