(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
日本語の漢字の固有名詞と当該漢字の固有名詞の読みの入力を受け付ける入力部と、
前記入力部に入力された前記漢字の固有名詞を文字毎に分割する分割部と、
前記分割部が分割したそれぞれの前記文字を、日本語の文字と当該文字に対応する手話言語とを関連付けて記憶する文字訳データベースにおいて当該文字に関連付けられた手話言語に翻訳する文字翻訳部と、
前記入力部に入力された前記読みに基づいて、前記文字翻訳部によって翻訳された前記文字のうち指文字に翻訳されたものの読みを、指文字に変換する指文字変換部と、
前記分割部が分割したそれぞれの前記文字と当該文字の前後に出現する文字の組み合わせに基づいて、前記文字を手話言語に翻訳するか指文字に変換するかを決定する決定部と、
を備え、
前記指文字変換部は、前記決定部によって指文字に変換すると決定された前記文字の読み、および前記文字翻訳部によって翻訳された前記文字のうち指文字に翻訳されたものの読みを、指文字に変換する
固有名詞翻訳装置。
【請求項２】
前記文字翻訳部は、前記分割部が分割したそれぞれの文字を、前記文字訳データベースにおいて当該文字に関連付けられた１文字以上の指文字または１単語の手話単語に翻訳する
請求項１記載の固有名詞翻訳装置。
【請求項３】
前記入力部に入力された前記漢字の固有名詞および前記読みに基づいて、前記文字翻訳部によって翻訳された前記文字のうち指文字に翻訳されたものの読みを特定する読み特定部をさらに備え、
前記指文字変換部は、前記読み特定部が特定した読みを指文字に変換する
請求項１または請求項２に記載の固有名詞翻訳装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日本語の固有名詞を手話言語に翻訳する固有名詞翻訳装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、日本語の手話言語への翻訳の試みがなされている。手話は、聴覚障害者にとって重要なコミュニケーション手段である。特に、先天的にまたは幼少期に聴覚を失った人にとっては、手話言語は第一言語であるため、手話言語は日本語より理解しやすい。
【０００３】
特許文献１には、日本語の固有名詞を手話翻訳するために、統計的翻訳モデルに日本語と手話言語との対応関係を学習させ、入力された固有名詞を１文字ずつ統計的翻訳モデルを用いて翻訳する方法が開示されている。特許文献１には、統計的翻訳モデルの学習方法として、日本語と手話言語との対訳コーパスに基づいて、日本語の固有名詞の翻訳単位を１文字とし、手話言語の１単語を翻訳単位として学習を行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１８６１８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
手話言語において固有名詞は、当該固有名詞を構成する各文字を、当該文字の意味を表す手話単語または当該文字の読みを表す指文字によって表現する。例えば、「長野」という固有名詞の場合、「長」という文字は、手話単語の｛長い｝によって表現され、「野」という文字は、指文字の｛ノ（指文字）｝によって表現される。なお、本明細書において｛｝は、囲われた単語が手話素（手話単語または指文字）であることを示す符号である。
【０００６】
しかしながら、固有名詞を構成する文字によっては当該文字に複数の読みが存在することがある。例えば「都」という文字の読みとしては「ト」、「ツ」などの複数の読みが挙げられる。そのため、特許文献１に記載の技術のように単に統計的翻訳モデルに基づいて固有名詞の翻訳を行う場合、特に指文字を使用する場合においては必ずしも正確に固有名詞を表現できるとは限らない。
【０００７】
本発明の目的は、日本語の固有名詞を正確に手話言語に翻訳することができる固有名詞翻訳装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の１つの態様によれば、固有名詞翻訳装置は、日本語の漢字の固有名詞と当該漢字の固有名詞の読みの入力を受け付ける入力部と、前記入力部に入力された前記漢字の固有名詞を文字毎に分割する分割部と、前記分割部が分割したそれぞれの前記文字を、日本語の文字と当該文字に対応する手話言語とを関連付けて記憶する文字訳データベースにおいて当該文字に関連付けられた手話言語に翻訳する文字翻訳部と、前記入力部に入力された前記読みに基づいて、前記文字翻訳部によって翻訳された前記文字のうち指文字に翻訳されたものの読みを、指文字に変換する指文字変換部と、前記分割部が分割したそれぞれの前記文字と当該文字の前後に出現する文字の組み合わせに基づいて、前記文字を手話言語に翻訳するか指文字に変換するかを決定する決定部と、を備え、前記指文字変換部は、前記決定部によって指文字に変換すると決定された前記文字の読み、および前記文字翻訳部によって翻訳された前記文字のうち指文字に翻訳されたものの読みを、指文字に変換する。
【００１６】
本発明の１つの態様によれば、上記態様に係る固有名詞翻訳装置は、前記文字翻訳部は、前記分割部が分割したそれぞれの文字を、前記文字訳データベースにおいて当該文字に関連付けられた１文字以上の指文字または１単語の手話単語に翻訳する。
【００１７】
本発明の１つの態様によれば、上記態様に係る固有名詞翻訳装置は、前記入力部に入力された前記固有名詞および前記読みに基づいて、前記文字翻訳部によって翻訳された前記文字のうち指文字に翻訳されたものの読みを特定する読み特定部をさらに備え、前記指文字変換部は、前記読み特定部が特定した読みを指文字に変換する。
【発明の効果】
【００２０】
上記態様のうち少なくとも１つの態様に係る固有名詞翻訳装置は、手話言語への翻訳と指文字の変換と別個に行う。これにより、翻訳結果に指文字が含まれる場合に、当該文字を正しい読みの指文字に変換することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】第１の実施形態に係る固有名詞翻訳装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図２】文字訳データベースが記憶する情報の例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る固有名詞翻訳方法を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係る読み特定方法を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態に係る固有名詞翻訳装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図６】第２の実施形態に係る固有名詞翻訳方法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】
【００２２】
《第１の実施形態》
以下、図面を参照しながら第１の実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係る固有名詞翻訳装置１００の構成を示す概略ブロック図である。
固有名詞翻訳装置１００は、日本語の固有名詞と当該固有名詞の読みの入力を受け付け、当該固有名詞を手話言語に翻訳する。固有名詞翻訳装置１００は、入力部１０１、固定訳データベース１０２、固定訳翻訳部１０３、分割部１０４、文字訳データベース１０５、文字翻訳部１０６、読みデータベース１０７、読み特定部１０８、指文字データベース１０９、指文字変換部１１０、出力部１１１を備える。
【００２３】
入力部１０１は、日本語の固有名詞と、当該固有名詞の読みの入力を受け付ける。
固定訳データベース１０２は、日本語の固有名詞と、当該固有名詞の既知の固定訳である手話素とを一対一に関連付けて記憶する。固定訳の例としては、「広島」という固有名詞が、厳島神社の鳥居の様子を手指動作で表現されることが挙げられる。
固定訳翻訳部１０３は、固定訳データベース１０２の中から、入力部１０１に入力された固有名詞の一部または全部に関連付けられた手話単語を読み出す。これにより固定訳翻訳部１０３は、入力部１０１に入力された固有名詞の一部または全部を手話言語に翻訳する。
【００２４】
分割部１０４は、入力部１０１に入力された固有名詞のうち、固定訳翻訳部１０３によって翻訳されなかった部分を、文字毎に分割する。つまり、分割部１０４は、固定訳データベース１０２の中に、入力部１０１に入力された固有名詞の一部または全部に関連付けられた手話単語が無い場合、入力部１０１に入力された固有名詞を、文字毎に分割する。
【００２５】
文字訳データベース１０５は、予め日本語の文字と手話素との対応をコーパスに基づいて学習された結果として、日本語の文字と、当該文字を表す手話素と、当該手話素のスコアとを関連付けて記憶する。図２は、文字訳データベース１０５が記憶する情報の例を示す図である。
図２に示すように、文字訳データベース１０５には、日本語の文字１つに対して、１つ以上の手話素が関連付けられる。日本語の文字および手話素に関連付けられたスコアは、当該文字の訳としての当該手話素の尤もらしさを表し、値が高いほど、当該手話素が当該文字の訳として適切であることを示す。なお、スコアの例としては、手話素から日本語の文字への翻訳尤度、手話素から日本語の文字への翻訳における日本語の文字ごとの共起確率の積、日本語の文字から手話素への翻訳尤度、日本語の文字から手話素への翻訳における手話素ごとの共起確率の積などが挙げられる。
【００２６】
なお、文字訳データベース１０５の学習の方法としては、例えば、以下に示す方法が挙げられる。まず、日本語の文字と手話素との対応コーパスに含まれるセンテンスペアについて、日本語の単語対手話素で多対多の対応付けを行い、日本語のフレーズ（複数単語からなる句）と手話言語のフレーズとを対応付けたフレーズペアを生成する。例えば、「香川は朝から晴れるでしょう。」という日本語センテンスと「｛香り｝｛川｝｛朝｝｛から｝｛明るい｝｛夢｝」という手話言語センテンスとが与えられた場合、多対多の対応付けにより、「香川は」という日本語フレーズと「｛香り｝｛川｝」という手話言語フレーズのフレーズペア、「朝から」という日本語フレーズと「｛朝｝｛から｝」という手話言語フレーズのフレーズペア、および「晴れるでしょう」という日本語フレーズと「｛明るい｝｛夢｝」という手話言語フレーズのフレーズペアが得られる。そして、得られた日本語フレーズを文字単位に分割し、対応する手話言語フレーズに基づいて日本語の文字対手話素で一対一の対応付けを行うことで、日本語の文字と手話素の対応関係を得ることができる。
【００２７】
文字翻訳部１０６は、文字訳データベース１０５の中から、分割部１０４が分割した各文字に関連付けられた手話素を読み出す。文字訳データベース１０５の中に同じ文字に関連付けて複数の手話素が記憶されている場合、文字翻訳部１０６は、当該文字に関連付けられた１文字以上の指文字または１単語の手話単語のうち、最もスコアが高いものを読み出す。これにより、文字翻訳部１０６は、分割部１０４が分割した各文字を手話素に翻訳する。
【００２８】
読みデータベース１０７は、予め日本語の文字と読みとの対応コーパスに基づいて学習された結果として、日本語の文字と、当該文字の読みと、当該読みのスコアとを関連付けて記憶する。読みデータベース１０７には、文字訳データベース１０５と同様に、日本語の文字１つに対して、１つ以上の読みが関連付けられる。日本語の文字および読みに関連付けられたスコアは、文字の読みの尤もらしさを表し、値が高いほど、当該読みが当該文字の読みとして適切であることを示す。
【００２９】
なお、読みデータベース１０７の学習の方法としては、例えば、日本語の固有名詞とその読みとを関連付けた対応コーパスについて、文字と読みとの一対多の対応付けを行うことで、固有名詞を構成する文字と当該文字の読みとの対応関係を得る方法が挙げられる。
【００３０】
読み特定部１０８は、読みデータベース１０７に基づいて、文字翻訳部１０６が翻訳できない（文字訳データベース１０５に格納されていない）文字および文字翻訳部１０６によって指文字に翻訳された文字の読みを特定する。
【００３１】
指文字データベース１０９は、読みと当該読みを表す指文字とを一対一に関連付けて記憶する。
指文字変換部１１０は、指文字データベース１０９に基づいて、読み特定部１０８が特定した読みを指文字に変換する。
出力部１１１は、固定訳翻訳部１０３、文字翻訳部１０６および指文字変換部１１０によって生成された手話素から手話素列を生成し、当該手話素列を出力する。手話素列の出力方法としては、例えば手話素列を形成する各手話素を表すＣＧ（Computer Graphics）等の映像を、手話素列の順に経時的に切り替えて表示する方法が挙げられる。
【００３２】
次に、本実施形態に係る固有名詞翻訳装置１００の動作について説明する。
図３は、第１の実施形態に係る固有名詞翻訳方法を示すフローチャートである。
固有名詞翻訳装置１００の入力部１０１に日本語の固有名詞および当該固有名詞の読みが入力されると（ステップＳ１）、固定訳翻訳部１０３は、入力された固有名詞を構成する文字列の中に、固定訳データベース１０２に格納された文字列と一致する部分文字列が存在するか否かを判定する（ステップＳ２）。固定訳データベース１０２に格納された文字列と一致する部分文字列が存在する場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）、固定訳翻訳部１０３は、入力された固有名詞を構成する文字列から固定訳データベース１０２に格納された文字列に最長一致する部分文字列を特定する（ステップＳ３）。次に、固定訳翻訳部１０３は、固定訳データベース１０２において当該部分文字列に関連付けられた手話素を読み出す（ステップＳ４）。
【００３３】
次に、固定訳翻訳部１０３は、ステップＳ３で特定した部分文字列が入力された固有名詞の全部であるか否かを判定する（ステップＳ５）。ステップＳ３で特定した部分文字列が入力された固有名詞の全部である場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、出力部１１１は、固定訳翻訳部１０３が翻訳した手話素を出力し、処理を終了する（ステップＳ６）。
【００３４】
他方、固定訳データベース１０２に格納された文字列と一致する部分文字列が存在しない場合（ステップＳ２：ＮＯ）、または当該部分文字列が固有名詞の一部である場合（ステップＳ５：ＮＯ）、分割部１０４は、入力部１０１に入力された固有名詞のうち、固定訳翻訳部１０３によって翻訳されなかった部分を、文字毎に分割する（ステップＳ７）。次に、文字翻訳部１０６は、分割部１０４が分割した各文字について、文字訳データベース１０５が当該文字に関連付けて記憶する１文字以上の指文字または１単語の手話単語のうち、最もスコアが高いものを読み出す（ステップＳ８）。このとき、文字翻訳部１０６は、Ｎ−Ｇｒａｍなどの言語モデルを用いずに翻訳を行う。
【００３５】
ここで、文字翻訳部１０６が、言語モデルを用いず、１文字以上の指文字または１単語の手話単語を読み出す理由について説明する。
手話言語に基づいて学習された言語モデルを用いて、日本語の文字数と手話素数が一致するように翻訳を行うと、手話の文章らしい並びの手話素列が得られる。他方、固有名詞は手話の文法とは無関係の並びであるため、言語モデルに基づいて得られる手話素列は、固有名詞の訳として適切でない可能性がある。
また、手話言語において、名前を示す固有名詞を表現する際、当該固有名詞を示す手話素列の前に｛名前｝という手話素が付されることがある。同様に、地名を示す固有名詞を表現する際に、当該固有名詞を示す手話素列の前に｛場所｝という手話素が付されることがある。このような単語を用いて、日本語の文字数と手話素数が一致するように翻訳を行うと、日本語の文字の一部に対応する手話素が含まれない手話素に翻訳されてしまう可能性がある。例えば「長野」という固有名詞の訳として｛場所｝｛長い｝という、「野」に対応する手話素が含まれない手話素列が得られてしまう可能性がある。
そこで、本実施形態に係る文字翻訳部１０６は、言語モデルを用いず、固有名詞を構成する各文字について１文字以上の指文字または１単語の手話単語を読み出すことで、固有名詞を構成する各文字に対応する手話素からなる手話素列を生成する。
【００３６】
次に、文字翻訳部１０６は、分割部１０４が分割した文字の中に、翻訳できないもの、または１文字以上の指文字に翻訳されたものがあるか否かを判定する（ステップＳ９）。文字翻訳部１０６が全ての文字を手話単語に翻訳した場合（ステップＳ９：ＮＯ）、出力部１１１は、固定訳翻訳部１０３が翻訳した手話単語と文字翻訳部１０６が翻訳した手話単語とを組み合わせて手話素列を出力し、処理を終了する（ステップＳ１０）。例えば、出力部１１１は、入力された固有名詞が「西東京」である場合、固定訳翻訳部１０３が翻訳した｛東京｝と文字翻訳部１０６が翻訳した｛西｝とを固有名詞の文字の並びの通りに並べ替えた手話素列である｛西｝｛東京｝を出力する。また例えば、出力部１１１は、入力された固有名詞が「福島」である場合、文字翻訳部１０６が翻訳した｛幸せ｝と｛島｝を固有名詞の文字の並びの通りに並べ替えた手話素列である｛幸せ｝｛島｝を出力する。
【００３７】
他方、分割部１０４が分割した文字の中に、翻訳できないもの、または指文字に翻訳されたものが１つ以上存在する場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、読み特定部１０８は、入力部１０１に入力された固有名詞および読みに基づいて、翻訳できない文字および指文字に翻訳された文字の読みを特定する（ステップＳ１１）。
【００３８】
ここで、読み特定部１０８が翻訳できない文字および指文字に翻訳された文字の読みを特定する方法について説明する。図４は、第１の実施形態に係る読み特定方法を示すフローチャートである。
まず、読み特定部１０８は、入力部１０１に入力された固有名詞およびその読みから、入力された固有名詞を構成する各文字に対応する読みの候補とその尤度を算出し、最も尤度が高くなる文字と読みとの対応関係を獲得する（ステップＳ１０１）。最も尤度の高い文字と読みとの対応関係の獲得は、例えばＤＰ（Dynamic Programming、動的計画法）マッチングにより行うことができる。
【００３９】
次に、読み特定部１０８は、対応関係を有しない文字または読みが存在するか否かを判定する（ステップ１０２）。例えば、「中野」という固有名詞と「ナカノ」という読みについて、「中」に対し「ナカ」が対応し、「野」に対し「ノ」が対応する場合、対応関係を有しない文字または読みは、存在しない。他方、「愛菜美」という固有名詞と「マナミ」という読みについて、「愛」に対し「マナ」が対応し、「美」に対し「ミ」が対応する場合、「菜」という文字について対応関係が存在しない。また、「闘莉王」という固有名詞と「トゥーリオ」という読みについて、「闘」に対し「ト」が対応し、「莉」に対し「リ」が対応し、「王」に対して「オ」が対応する場合、「ゥ」および「ー」という読みについて対応関係が存在しない。
【００４０】
対応関係の獲得結果に、対応関係を有しない文字または読みが存在する場合（ステップ１０２：ＹＥＳ）、読み特定部１０８は、直前に対応付けられた文字の読みと読みの候補の間の距離に応じたペナルティ値を尤度から減算し、対応関係を再計算する（ステップＳ１０３）。ペナルティ値は、例えば（距離−１）×αによって算出される。ここで、「吉田佐」という固有名詞と「ヨシダタスク」という読みについて、「吉」に対し「ヨシ」が対応づけられ、「田」に対し「タ」が対応付けられた場合を例に説明する。「タ」の直前の文字に対応付けられた読みである「シ」と当該「タ」との間には、「ダ」という読みが存在するため、距離は２である。そのため、読み特定部１０８は、「田」に対する「タ」という読みの尤度からペナルティ値を減算する。ここで、係数αを０．５とすると、読み特定部１０８は、「田」に対する「タ」という読みの尤度からペナルティ値０．５を減算する。ここで、「田」に対する「タ」という読みの尤度が−３．３９であり、「田」に対する「ダ」という読みの尤度が−３．６７である場合、「タ」という読みの尤度からペナルティ値が減算されることで、「田」に対する「タ」という読みの尤度より、「田」に対する「ダ」という読みの尤度が高くなる。これにより、読み特定部１０８は、「田」に対応する読みが「ダ」であると決定する。
なお、読み特定部１０８が距離に応じたペナルティ値に基づいて対応関係を決定し直す理由は、文字と読みの対応付けにおいては、先に出現する文字から順に読みを対応付けることが適切であるためである。
【００４１】
読み特定部１０８は、ステップＳ１０３において対応関係を決定し直すと、対応関係がないものが文字のみであるか、読みのみであるか、文字と読みの両方であるかを判定する（ステップＳ１０４）。対応関係が無いものが文字と読みの両方である場合（ステップＳ１０４：両方）、読み特定部１０８は、未対応の文字の読みとして、未対応の読みを対応付ける（ステップＳ１０５）。例えば、「吉田佐」という固有名詞と「ヨシダタスク」という読みについて、「吉」に対し「ヨシ」が対応づけられ、「田」に対し「ダ」が対応付けられた場合、読み特定部１０８は、「佐」に対し「タスク」を対応付ける。
【００４２】
対応関係が無いものが読みのみである場合（ステップＳ１０４：読み）、読み特定部１０８は、未対応の読みの前後の読みに対応付けられた漢字のうち、読みの尤度が低いものに、未対応の読みを対応付ける（ステップＳ１０６）。例えば、「闘莉王」という固有名詞と「トゥーリオ」という読みについて、「闘」に対し「ト」が対応し、「莉」に対し「リ」が対応し、「王」に対して「オ」が対応する場合、読み特定部１０８は、未対応の読みである「ゥ」および「ー」の前後の読みである「ト」および「リ」とそれらに対応付けられた漢字である「闘」および「莉」の間の尤度を比較する。ここで、「闘」に対する「ト」の尤度が−６．２８であり、「莉」に対する「リ」の尤度が−５．７０である場合、読み特定部１０８は、尤度の低い「闘」に対し「トゥー」を対応付ける。
【００４３】
対応関係が無いものが文字のみである場合（ステップＳ１０４：文字）、読み特定部１０８は、未対応の文字の前後の文字のうち、読みの尤度が低いものに対応付けられた読みの一部を未対応の文字に対応付けた場合に、未対応の文字に対する読みが読みデータベース１０７に存在するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。読みの尤度が低いものに対応付けられた読みの一部を未対応の文字に対応付けた場合の読みが読みデータベース１０７に存在する場合（ステップＳ１０７：ＹＥＳ）、読み特定部１０８は、未対応の文字に当該読みを対応付け、未対応の文字の前後の文字のうち読みの尤度が低いものに、残りの読みを対応付ける（ステップＳ１０８）。例えば、「愛菜美」という固有名詞と「マナミ」という読みについて、「愛」に対し「マナ」が対応し、「美」に対し「ミ」が対応する場合、読み特定部１０８は、未対応の文字である「菜」の前後の文字である「愛」および「美」と、それに対応する読みである「マナ」および「ミ」との間の尤度を比較する。ここで、「愛」に対する「マナ」の尤度が−３．８２であり、「美」に対する「ミ」の尤度が−２．１３である場合、読み特定部１０８は、尤度の低い「愛」に対応付けられた読みの一部である「ナ」が、「菜」の読みとして読みデータベース１０７に記録されているか否かを判定する。ここで、「ナ」が「菜」の読みとして読みデータベース１０７に記録されているため、読み特定部１０８は、「愛」に対し「マ」を対応付け、「菜」に対し「ナ」を対応付ける。
【００４４】
他方、読みの尤度が低いものに対応付けられた読みの一部を未対応の文字に対応付けた場合の読みが読みデータベース１０７に存在しない場合（ステップＳ１０７：ＮＯ）、読み特定部１０８は、未対応の文字と、未対応の文字の前後の文字のうち読みの尤度が低いものをまとめた文字列に、もともと未対応の文字の前後の文字のうち読みの尤度が低いものに対応付けられていた読みを対応付ける（ステップＳ１０９）。例えば、「吉井一肇」という固有名詞と「ヨシイハジメ」という読みについて、「吉」に対し「ヨシ」が対応し、「井」に対し「イ」が対応し、「肇」に対し「ハジメ」が対応する場合、読み特定部１０８は、未対応の文字である「一」の前後の文字である「井」および「肇」と、それに対応する読みである「イ」および「ハジメ」との間の尤度を比較する。ここで、「井」に対する「イ」の尤度が−１．５９であり、「肇」に対する「ハジメ」の尤度が−５．１１である場合、読み特定部１０８は、尤度の低い「肇」に対応付けられた読みの一部である「ハ」または「ハジ」が、「一」の読みとして読みデータベース１０７に記録されているか否かを判定する。ここで、「ハ」および「ハジ」が「一」の読みとして読みデータベース１０７に記録されていないため、読み特定部１０８は、「一肇」に対し「ハジメ」を対応付ける。
【００４５】
そして、ステップＳ１０２において読みの特定結果に対応関係を有しない文字または読みが存在しない場合（ステップ１０２：ＮＯ）、または、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、ステップＳ１０８もしくはステップＳ１０９で文字と読みの対応付けをした場合、読み特定部１０８は、文字翻訳部１０６において翻訳できない文字および指文字に翻訳された文字の読みを出力し（ステップＳ１１０）、読みの特定処理を終了する。
【００４６】
ステップＳ１１において、翻訳できない文字および指文字に翻訳された文字の読みを読み特定部１０８が特定すると、指文字変換部１１０は、読み特定部１０８が特定した読みを指文字に変換する（ステップＳ１２）。具体的には、指文字変換部１１０は、読み特定部１０８が特定した読みに関連付けられた指文字を指文字データベース１０９から読み出すことで、読みの変換を行う。
【００４７】
そして、出力部１１１は、固定訳翻訳部１０３が翻訳した手話単語と文字翻訳部１０６が翻訳した手話単語と指文字変換部１１０が変換した指文字とを組み合わせて手話素列を出力し、処理を終了する（ステップＳ１３）。例えば、入力された固有名詞が「南部」であって、文字翻訳部１０６の翻訳結果が｛暑い｝と｛ベ（指文字）｝であり、さらに指文字変換部１１０が「部」を｛ブ（指文字）｝に変換した場合、出力部１１１は、文字翻訳部１０６の翻訳結果のうち「部」の翻訳である｛ベ（指文字）｝を指文字変換部１１０の変換結果に置換した手話素列である｛暑い｝｛ブ（指文字）｝を出力する。このように、本実施形態によれば、固有名詞翻訳装置１００は、翻訳データベースに基づく単純な翻訳によって誤った指文字の翻訳がなされてしまう場合にも、該当する文字を適切な指文字に変換する。これにより、固有名詞翻訳装置１００は、日本語の固有名詞を正確に手話言語に翻訳することができる。
【００４８】
また例えば、入力された固有名詞が「服部」であって、文字翻訳部１０６の翻訳結果が｛服｝と｛ベ（指文字）｝であり、さらに指文字変換部１１０が「服部」を「ハットリ」に変換した場合、出力部１１１は、文字翻訳部１０６による「服」の翻訳結果｛服｝および「部」の翻訳結果｛ベ（指文字）｝を指文字変換部１１０の変換結果に置換した手話素列である｛ハットリ（指文字）｝を出力する。
【００４９】
《第２の実施形態》
以下、図面を参照しながら第２の実施形態について詳しく説明する。
図５は、第２の実施形態に係る固有名詞翻訳装置１００の構成を示す概略ブロック図である。
第２の実施形態に係る固有名詞翻訳装置１００は、第１の実施形態の構成に加え、さらに決定部１１２を備える。また、第２の実施形態に係る固有名詞翻訳装置１００は、第１の実施形態と、文字翻訳部１０６、指文字変換部１１０および出力部１１１の動作が異なる。
【００５０】
決定部１１２は、分割部１０４が分割した各文字について、翻訳すべき手話素の種別を決定する。つまり、決定部１１２は、分割部１０４が分割した各文字について、手話単語に翻訳するか指文字に変換するかを決定する。決定部１１２は、当該文字とその前後に出現する文字からなる３文字を入力とし、中央の文字の手話素の種別を決定する。
決定部１１２は、日本語の連続する３文字とその中央の文字の手話素とを関連付けた学習データに基づいて学習された分類器（例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine））によって実現される。決定部１１２の学習の方法としては、例えば、以下に示す方法が挙げられる。まず、日本語の文字と手話素との対応コーパスに含まれるセンテンスペアについて、日本語の単語対手話素で多対多の対応付けを行い、日本語のフレーズ（複数単語からなる句）と手話言語のフレーズとを対応付けたフレーズペアを生成する。例えば、「東北から北陸は明け方まで雨が降るでしょう。」という日本語センテンスと｛東北｝｛から｝｛北｝｛リク（指文字）｝｛ｐｔ３｝Ｎ｛徹夜｝Ｎ｛雨｝｛らしい｝という手話言語センテンスとが与えられた場合、多対多の対応付けにより、「東北」という日本語フレーズと｛東北｝という手話言語フレーズのフレーズペア、「から」という日本語フレーズと｛から｝という手話言語フレーズのフレーズペア、「北」という日本語フレーズと｛北｝という手話言語フレーズのフレーズペア、「陸」という日本語フレーズと｛リク（指文字）｝という手話言語フレーズのフレーズペアなどが得られる。なお、｛ｐｔ３｝は、第三者に対する指差しを示す手話単語である。また、Ｎは、頷きが挿入される箇所を示す記号である。そして、得られた日本語フレーズを文字単位に分割し、対応する手話言語フレーズに基づいて日本語の文字対手話素の種別で一対一の対応付けを行う。例えば、前述の日本語センテンスからは、「東」と手話単語、「北」と手話単語、「か」と手話単語、「ら」と手話単語、「北」と手話単語、「陸」と指文字、などの対応付けがなされる。このとき、日本語の文字のうち対応する手話素が無い場合、当該文字と手話単語とを関連付ける。次に、各文字について当該文字の前後の２文字を加えた３文字の順列と、中央の１文字の手話素の種別との組み合わせからなる学習データを生成する。例えば、前述の日本語センテンスからは、「φ０、東１、北２」と「東」の手話素の種別である手話単語の組み合わせからなる学習データや、「北０、陸１、は２」と「陸」の手話素の種別である指文字の組み合わせからなる学習データが得られる。ここで、「φ」とは、文頭または文末を示す記号である。また文字の後ろに付された数字は、当該文字の出現順を示す。次に、得られた学習データを用いて決定部１１２を学習させる。決定部１１２がＳＶＭである場合、２次元カーネルによる学習を用いることで、良好な結果を得られる可能性が高い。なお、本実施形態では、学習データを文字と出現位置の組み合わせにより定義するため、文字と出現位置の組み合わせを独立した素性（feature）として扱う。例えば、固有名詞翻訳装置１００は、１文字目に出現する「東」を示す素性「東１」と、２文字目に出現する「東」を示す素性「東２」とを、異なる素性として扱う。そのため、ＳＶＭの次元数は、文字数×３となる。これにより、決定部１１２は、日本語の文字と手話素の種別との関係の学習を行うことができる。このように、連続する文字列に基づいて当該文字列の一部の文字の手話素の種別を特定することで、前後の文字によって変換すべき手話素の種別が異なる場合にも（例えば、「大陸」と���北陸」の「陸」など）、適切に手話素の種別を決定することができる。
【００５１】
次に、本実施形態に係る固有名詞翻訳装置１００の動作について説明する。
図６は、第２の実施形態に係る固有名詞翻訳方法を示すフローチャートである。
固有名詞翻訳装置１００の入力部１０１に日本語の固有名詞および当該固有名詞の読みが入力されると（ステップＳ２０１）、固定訳翻訳部１０３は、入力された固有名詞を構成する文字列の中に、固定訳データベース１０２に格納された文字列と一致する部分文字列が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０２）。固定訳データベース１０２に格納された文字列と一致する部分文字列が存在する場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、固定訳翻訳部１０３は、入力された固有名詞を構成する文字列から固定訳データベース１０２に格納された文字列に最長一致する部分文字列を特定する（ステップＳ２０３）。次に、固定訳翻訳部１０３は、固定訳データベース１０２において当該部分文字列に関連付けられた手話素を読み出す（ステップＳ２０４）。
【００５２】
次に、固定訳翻訳部１０３は、ステップＳ１０３で特定した部分文字列が入力された固有名詞の全部であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。ステップＳ１０３で特定した部分文字列が入力された固有名詞の全部である場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、出力部１１１は、固定訳翻訳部１０３が翻訳した手話素を出力し、処理を終了する（ステップＳ２０６）。
【００５３】
他方、固定訳データベース１０２に格納された文字列と一致する部分文字列が存在しない場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）、または当該部分文字列が固有名詞の一部である場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、分割部１０４は、入力部１０１に入力された固有名詞のうち、固定訳翻訳部１０３によって翻訳されなかった部分を、文字毎に分割する（ステップＳ２０７）。次に、決定部１１２は、分割部１０４が分割した各文字について、翻訳すべき手話素の種別を決定する（ステップＳ２０８）。例えば、入力部１０１に入力された固有名詞が「中津川」である場合、決定部１１２は、「φ０、中１、津２」、「中０、津１、川２」、および「津０、川１、φ２」の３つの素性からなる３つの素性列を入力とし、文字「中」、「津」、および「川」の３文字について、翻訳すべき手話素の種別を決定する。
【００５４】
次に、文字翻訳部１０６は、分割部１０４が分割した各文字について、文字訳データベース１０５が当該文字に関連付けて記憶する１文字以上の指文字または１単語の手話単語のうち、最もスコアが高いものを読み出す（ステップＳ２０９）。また、読み特定部１０８は、入力部１０１に入力された固有名詞および読みに基づいて、分割部１０４が分割した各文字の読みを特定する（ステップＳ２１０）。なお、読み特定部１０８による読み特定方法は、第１の実施形態と同様である。次に、指文字変換部１１０は、読み特定部１０８が特定した読みを指文字に変換する（ステップＳ２１１）。
【００５５】
次に、出力部１１１は、ステップＳ２０８で決定した手話素の種別に基づいて、固定訳翻訳部１０３が翻訳した手話単語と文字翻訳部１０６が翻訳した手話単語と指文字変換部１１０が変換した指文字とを組み合わせて手話素列を生成する（ステップＳ２１２）。ここで、ステップＳ２０１で「中津川」という固有名詞が入力され、「中」、「津」、および「川」の各文字を、文字翻訳部１０６が｛中（なか）｝、｛ヅ（指文字）｝、および｛流れる｝に変換し、指文字変換部１１０が｛ナカ（指文字）｝、｛ツ（指文字）｝、｛ガワ（指文字）｝に変換した場合について説明する。ステップＳ２０８で「中」、「津」、および「川」について、それぞれ手話単語、指文字、および手話単語に変換することが決定された場合、出力部１１１は、文字翻訳部１０６による「中」および「川」と、指文字変換部１１０による「津」の変換結果を組み合わせ、｛中（なか）｝｛ツ（指文字）｝｛流れる｝という手話素列を生成する。
【００５６】
次に、出力部１１１は、生成した手話素列のうち、文字翻訳部１０６によって翻訳できないと判断されたもの、または文字翻訳部１０６によって指文字に翻訳されたものがあるか否かを判定する（ステップＳ２１３）。翻訳できないと判断されたもの、または文字翻訳部１０６によって指文字に翻訳されたものがない場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）、出力部１１１は、ステップＳ２１２で生成した手話素列を出力する（ステップＳ２１４）。このように、本実施形態によれば、固有名詞翻訳装置１００は、決定部１１２が機械学習により予め学習したモデルに基づいて固有名詞の各文字を手話単語に翻訳するか指文字に変換するかを決定する。これにより、本来指文字に変換されるべきところを手話単語に翻訳されてしまう誤りを低減することができる。これにより、固有名詞翻訳装置１００は、日本語の固有名詞を正確に手話言語に翻訳することができる。
【００５７】
他方、翻訳できないと判断されたもの、または文字翻訳部１０６によって指文字に翻訳されたものがある場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）、出力部１１１は、ステップＳ２１２で生成した手話素列のうち該当部分を指文字変換部１１０が変換した指文字に置換し（ステップＳ２１５）、置換後の手話素列を出力する（ステップＳ２１４）。例えば、入力された固有名詞が「稚内」であり、かつ「稚」および「内」の手話素の種別が手話単語に決定された場合について説明する。「稚」および「内」について、文字翻訳部１０６が（翻訳不可）および｛中｝と翻訳し、指文字変換部１１０が｛ワッカ（指文字）｝｛ナイ（指文字）｝に変換したすると、出力部１１１は、手話素列として（翻訳不可）｛中｝を生成する。このとき、「稚」に対応する手話単語が翻訳不可となっているため、当該手話単語を指文字に置換し、手話素列として｛ワッカ（指文字）｝｛中｝を生成する。このように、本実施形態によれば、固有名詞翻訳装置１００は、翻訳データベースに基づく単純な翻訳によって誤った指文字の翻訳がなされてしまう場合や翻訳に失敗した場合にも、該当する文字を適切な指文字に変換する。これにより、固有名詞翻訳装置１００は、日本語の固有名詞を正確に手話言語に翻訳することができる。なお、他の実施形態においては、文字翻訳部１０６による誤訳の可能性が小さい場合にステップＳ２１５の置換を行わなくても良い。
【００５８】
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態に係る固定訳翻訳部１０３は、入力された固有名詞を構成する文字列のうち、固定訳データベース１０２に格納された文字列に最長一致する部分文字列を翻訳するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る固定訳翻訳部１０３は、入力された固有名詞を構成する文字列のうち、固定訳データベース１０２に格納された文字列と読みが一致する部分文字列を翻訳しても良い。
【００５９】
また上述した実施形態では、読み特定部１０８が入力部１０１に入力された固有名詞の読みに基づいて、固有名詞の各文字の読みを特定するが、これに限られない。例えば、固有名詞翻訳装置１００が固有名詞とその読みとを関連付けた読みデータベースを備える場合、読み特定部１０８は、当該データベースに関連付けられた読みに基づいて固有名詞の各文字の読みを特定しても良い。この場合、入力部１０１は、固有名詞の読みの入力を受け付ける必要がない。
【００６０】
また、上述した実施形態では、文字翻訳部１０６および指文字変換部１１０が、分割部１０４によって分割された各文字について手話素への変換を行うが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、文字翻訳部１０６が、分割部１０４によって分割された各文字のうち手話素の種別が手話単語に決定されたものについてのみ翻訳を行い、指文字変換部１１０が、分割部１０４によって分割された各文字のうち手話素の種別が指文字に決定されたものについてのみ変換を行っても良い。ただし、この場合、当該文字の前後に出現する文字が考慮されない翻訳となるため、翻訳の精度が低下する可能性がある。
【００６１】
上述の固有名詞翻訳装置１００は、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置、及びインタフェースを備えるコンピュータに実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置に記憶されている。ＣＰＵは、プログラムを補助記憶装置から読み出して主記憶装置に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵは、プログラムに従って、上述した各データベースに対応する記憶領域を補助記憶装置に確保する。
【００６２】
なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェースを介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータに配信される場合、配信を受けたコンピュータが当該プログラムを主記憶装置に展開し、上記処理を実行しても良い。
【００６３】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００６４】
１００…固有名詞翻訳装置  １０１…入力部  １０２…固定訳データベース  １０３…固定訳翻訳部  １０４…分割部  １０５…文字訳データベース  １０６…文字翻訳部  １０７…読みデータベース  １０８…読み特定部  １０９…指文字データベース  １１０…指文字変換部  １１１…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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