(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対訳となる原言語文及び目的言語文の複数のペアに含まれる原言語文の各々について、原言語の統語解析を行って、前記原言語文の構文木を生成する統語解析部と、
前記複数のペアの各々について、前記統語解析部によって生成された前記原言語文の構文木に基づいて、前記ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けを行う自動単語対応付け部と、
前記複数のペアの各々に対し、前記ペアの原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて、当該２つの子ノードが表す前記原言語文の単語列を第１の原言語単語列とし、
当該２つの子ノードの順序を反転させて得られる前記原言語文の単語列を第２の原言語単語列とし、
前記目的言語文を表す単語列の各単語には、先頭の単語を基準とする当該各単語の位置を特定する整数である位置情報が付されているものとし、
前記第１の原言語単語列の先頭の単語から順に各単語に対応する前記目的言語文の単語の位置情報を並べたベクトルを第１の系列とし、
前記第２の原言語単語列の先頭の単語から順に各単語に対応する前記目的言語文の単語の位置情報を並べたベクトルを第２の系列として、
前記第１の系列よりも前記第２の系列のほうが昇順に近い場合には、前記２つの子ノードの順序を反転させたものを正解として決定し、前記第２の系列よりも前記第１の系列のほうが昇順に近い場合には、前記２つの子ノードの順序を反転させないものを正解として決定する単語並べ替え正解決定部と、
前記複数のペアの各々に対し、前記単語並べ替え正解決定部によって前記正解が決定された各ノードについて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記単語並べ替え正解決定部によって前記複数のペアの各々に対して決定された、各ノードについての正解と、前記特徴量抽出部によって前記複数のペアの各々に対して抽出された、各ノードについての特徴量とに基づいて、原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定するための単語並べ替えモデルを学習する単語並べ替えモデル学習部と、
を含み、
前記原言語文の１つの単語に対応する前記目的言語文の単語が複数ある場合には、当該複数の単語の位置情報の中央値を、前記第１の系列及び前記第２の系列における当該原言語文の１つの単語に対応する目的言語文の単語の位置情報とする
ことを特徴とする単語並べ替え学習装置。
【請求項２】
前記自動単語対応付け部は、前記統語解析の結果と単語の表層とに基づき求められる、前記原言語文と前記目的言語文の間で対応しない単語がある場合に、当該対応しない単語を前記原言語文または前記目的言語文から削除するか、あるいは、当該対応しない単語に対応する所定の単語を、当該対応しない単語と対応するよう前記原言語文または前記目的言語文に追加した後に、前記ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けを行う請求項１記載の単語並べ替え学習装置。
【請求項３】
前記自動単語対応付け部は、
前記複数のペアの各々について、前記統語解析部によって生成された前記原言語文の構文木に基づいて、前記ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けを行う第一自動単語対応付け部と、
前記第一自動単語対応付け部による、前記複数のペアの各々についての原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けの結果を特徴量として用いて、前記複数のペアの各々について、前記ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けを行う第二自動単語対応付け部とを含む請求項２記載の単語並べ替え学習装置。
【請求項４】
入力された原言語文に基づいて、原言語の統語解析を行って、前記原言語文の構文木を生成する統語解析部と、
前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部によって抽出された、前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについての特徴量と、請求項１〜請求項３の何れか１項記載の単語並べ替え学習装置によって学習された前記単語並べ替えモデルとに基づいて、前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定し、前記決定の結果に基づいて、前記原言語文の単語の並べ替えを行う単語並べ替え決定部と、
を含む単語並べ替え装置。
【請求項５】
統語解析部、自動単語対応付け部、単語並べ替え正解決定部、特徴量抽出部、及び単語並べ替えモデル学習部を含む単語並べ替え学習装置における単語並べ替え学習方法であって、
前記統語解析部が、対訳となる原言語文及び目的言語文の複数のペアに含まれる原言語文の各々について、原言語の統語解析を行って、前記原言語文の構文木を生成し、
前記自動単語対応付け部が、前記複数のペアの各々について、前記統語解析部によって生成された前記原言語文の構文木に基づいて、前記ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けを行い、
前記単語並べ替え正解決定部が、前記複数のペアの各々に対し、前記ペアの原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて、当該２つの子ノードが表す前記原言語文の単語列を第１の原言語単語列とし、
当該２つの子ノードの順序を反転させて得られる前記原言語文の単語列を第２の原言語単語列とし、
前記目的言語文を表す単語列の各単語には、先頭の単語を基準とする当該各単語の位置を特定する整数である位置情報が付されているものとし、
前記第１の原言語単語列の先頭の単語から順に各単語に対応する前記目的言語文の単語の位置情報を並べたベクトルを第１の系列とし、
前記第２の原言語単語列の先頭の単語から順に各単語に対応する前記目的言語文の単語の位置情報を並べたベクトルを第２の系列として、
前記第１の系列よりも前記第２の系列のほうが昇順に近い場合には、前記２つの子ノードの順序を反転させたものを正解として決定し、前記第２の系列よりも前記第１の系列のほうが昇順に近い場合には、前記２つの子ノードの順序を反転させないものを正解として決定し、
前記特徴量抽出部が、前記複数のペアの各々に対し、前記単語並べ替え正解決定部によって前記正解が決定された各ノードについて特徴量を抽出し、
前記単語並べ替えモデル学習部が、前記単語並べ替え正解決定部によって前記複数のペアの各々に対して決定された、各ノードについての正解と、前記特徴量抽出部によって前記複数のペアの各々に対して抽出された、各ノードについての特徴量とに基づいて、原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定するための単語並べ替えモデルを学習する
ことを含み、
前記原言語文の１つの単語に対応する前記目的言語文の単語が複数ある場合には、当該複数の単語の位置情報の中央値を、前記第１の系列及び前記第２の系列における当該原言語文の１つの単語に対応する目的言語文の単語の位置情報とする
ことを特徴とする単語並べ替え学習方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜請求項３の何れか１項記載の単語並べ替え学習装置の各部として機能させるためのプログラム。
【請求項７】
コンピュータを、請求項４記載の単語並べ替え装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単語並べ替え学習装置、単語並べ替え装置、方法、及びプログラムに係り、特に、原言語文の単語を並べ替えるための単語並べ替え学習装置、単語並べ替え装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
言語Aから言語Bへの機械翻訳の処理は、言語A(以下、原言語)の語句から言語B(以下、目的言語)の語句への翻訳と、翻訳された目的言語の語句の目的言語における適切な並べ替えとの2つに大別される。当該分野で広く利用されている統計的翻訳技術においては、大量の対訳文から推定された原言語の語句と目的言語の語句との対応関係から語句の翻訳と語句の並べ替えを統計的にモデル化し、原言語の入力文に対し、それらの統計モデルに基づいて尤もらしい語句の翻訳と語句の並べ替えによって構成される目的言語の翻訳文を探索するという方法が採られる。一般にすべての翻訳文候補を網羅的に探索することは計算量的に非常に困難であるため、各語句の翻訳の候補数を制限し、かつ語句の並べ替えの距離を一定の範囲内に制約することによって実用的な計算量での機械翻訳処理が実現される。しかし、翻訳の対象となる原言語と目的言語の組み合わせによっては、対応する語句が大きく異なる順序で現れる可能性があり、そのような言語間の翻訳を正確に行うためには十分に大きな並べ替え距離を考慮した翻訳処理が要求されるため、計算量の増加が避けられないという問題が存在する。
【０００３】
当該問題に対処する技術として、翻訳処理を行う前に原言語の語句を対応する目的言語の語句の順序に近づけるように並べ替える「事前並べ替え(pre-ordering)」と呼ばれる技術が存在する。
【０００４】
非特許文献1は独語から英語、特許文献1は英語から日本語への翻訳を対象としており入力文の言語(原言語)の語句を翻訳後の言語(目的言語)の対応する語句の順序に近づけるように並べ替える規則を利用している。これらの技術は原言語側の構文解析と適切な規則を利用することによって並べ替えをかなり正確に行うことができる反面、原言語や目的言語が異なれば必要な規則も異なるため、新たに規則を定義する必要がある。
【０００５】
言語によらず実現可能な事前並べ替えの方法としては、統計モデルを利用して行う非特許文献2が挙げられる。
【０００６】
非特許文献2では、親ノード及び子ノードのラベルに加え、子ノードを頂点とする部分構文木の主辞や両端の単語、また部分構文木に隣接する単語等を素性（特徴量）とした最大エントロピー識別モデルを利用することで、子ノードの順序を入れ替えるか否かの判定を行っている。
【０００７】
言語非依存な事前並べ替えを実現する非特許文献2に記載の方法においては、原言語の構文木上の子ノードの順序を入れ替えるか否かのパターンもしくは学習データを、対訳データにおいて人手で付与、もしくは非特許文献3、非特許文献4に示すような方法によって自動的に推定した単語対応付け情報に基づいて獲得する。左の子ノードに対応する目的言語側の部分単語列Aと右の子ノードに対応する目的言語側の部分単語列Bに重なりがなく、目的言語側の部分単語列Aが部分単語列Bより左側にあれば子ノードの並べ替えは不要、右側にあれば子ノードの並べ替えが必要、と判断可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１１−１７５５００号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Michael Collins他, ”Clause Restructuring for Statistical Machine Translation”, In Proceedings of the 43rd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics, pp. 531-540, 2005.
【非特許文献２】Chi-Ho Li他, ”A Probabilistic Approach to Syntax-based Reordering for Statistical Machine Translation,” Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 720-727, 2007.
【非特許文献３】Peter F. Brown他, ”The Mathematics of Statistical Machine Translation: Parameter Estimation,” Computational Linguistics, pp. 268-311, 1993.
【非特許文献４】Jason Riesa他, ”Feature-Rich Language-Independent Syntax-Based Alignment for Statistical Machine Translation,” Proceedings of the 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 497-507, 2011.
【非特許文献５】Nang Yang 他、”A Ranking--‐based Approach to Word Reordering for Statistical Machine Translation”, Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 912-920, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
対訳における単語対応は一対多や多対多の関係を持ち得る上、自動的に推定した単語対応付けにおいては誤った対応が付与されやすいため、前記目的言語側の部分単語列には多くの重なりが生じ得る。
【００１１】
非特許文献５の単語対応付け情報を利用して語順の交差数を計算し、交差数が小さくなるような並べ替えを実現する並べ替えモデルを利用している。しかし、交差数を最小とする要素の並べ替えを求めるための計算量は要素数の増加に伴い指数的に増加するため、可能な並べ替え順に制約を加えることで計算量の削減を図っている。
【００１２】
非特許文献2は確率の低い一対多や多対多の単語対応を除去することによって重なりを解消しているが、言語の多義性を考慮すると相対的に確率の低い単語対応であっても誤りでない場合もある上、単語対応の除去によっても重なりが解消されず、学習例が減少してしまう可能性がある。
【００１３】
本発明は、上記事情を鑑みて成されたものであり、単語の対応付けに重なりがある場合であっても、適切に単語の事前並べ替えを決定することができる単語並べ替えモデルを学習することができる単語並べ替え学習装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１４】
また、適切に単語の事前並べ替えを決定することができる単語並べ替え装置、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】
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明に係る単語並べ替え学習装置は、対訳となる原言語文及び目的言語文の複数のペアに含まれる原言語文の各々について、原言語の統語解析を行って、前記原言語文の構文木を生成する統語解析部と、前記複数のペアの各々について、前記統語解析部によって生成された前記原言語文の構文木に基づいて、前記ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けを行う自動単語対応付け部と、前記自動単語対応付け部による単語の対応付けの結果に基づいて、前記目的言語文の複数の単語が、前記原言語文の少なくとも１つの単語と対応付けられている場合、前記単語の対応付けの結果において、前記目的言語文の前記複数の単語のうちの中央の単語と、前記原言語文の少なくとも１つの単語とを対応付けるようにし、前記複数のペアの各々に対し、前記ペアの原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて、前記単語の対応付けの結果を用いて求められる、２つの子ノードが表す前記原言語文の単語列に対応する前記目的言語文の単語列と、順序を反転させた前記２つの子ノードが表す前記原言語文の単語列に対応する前記目的言語文の単語列とに基づいて、前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かの正解を決定する単語並べ替え正解決定部と、前記複数のペアの各々に対し、前記単語並べ替え正解決定部によって前記正解が決定された各ノードについて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記単語並べ替え正解決定部によって前記複数のペアの各々に対して決定された、各ノードについての正解と、前記特徴量抽出部によって前記複数のペアの各々に対して抽出された、各ノードについての特徴量とに基づいて、原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定するための単語並べ替えモデルを学習する単語並べ替えモデル学習部と、を含んで構成されている。
【００１６】
本発明に係る単語並べ替え学習方法は、統語解析部、自動単語対応付け部、単語並べ替え正解決定部、特徴量抽出部、及び単語並べ替えモデル学習部を含む単語並べ替え学習装置における単語並べ替え学習方法であって、前記統語解析部が、対訳となる原言語文及び目的言語文の複数のペアに含まれる原言語文の各々について、原言語の統語解析を行って、前記原言語文の構文木を生成し、前記自動単語対応付け部が、前記複数のペアの各々について、前記統語解析部によって生成された前記原言語文の構文木に基づいて、前記ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けを行い、前記単語並べ替え正解決定部が、前記自動単語対応付け部による単語の対応付けの結果に基づいて、前記目的言語文の複数の単語が、前記原言語文の少なくとも１つの単語と対応付けられている場合、前記単語の対応付けの結果において、前記目的言語文の前記複数の単語のうちの中央の単語と、前記原言語文の少なくとも１つの単語とを対応付けるようにし、前記複数のペアの各々に対し、前記ペアの原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて、前記単語の対応付けの結果を用いて求められる、２つの子ノードが表す前記原言語文の単語列に対応する前記目的言語文の単語列と、順序を反転させた前記２つの子ノードが表す前記原言語文の単語列に対応する前記目的言語文の単語列とに基づいて、前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かの正解を決定し、前記特徴量抽出部が、前記複数のペアの各々に対し、前記単語並べ替え正解決定部によって前記正解が決定された各ノードについて特徴量を抽出し、前記単語並べ替えモデル学習部が、前記単語並べ替え正解決定部によって前記複数のペアの各々に対して決定された、各ノードについての正解と、前記特徴量抽出部によって前記複数のペアの各々に対して抽出された、各ノードについての特徴量とに基づいて、原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定するための単語並べ替えモデルを学習する。
【００１７】
本発明に係る単語並べ替え装置は、入力された原言語文に基づいて、原言語の統語解析を行って、前記原言語文の構文木を生成する統語解析部と、前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部によって抽出された、前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについての特徴量と、上記の単語並べ替え学習装置によって学習された前記単語並べ替えモデルとに基づいて、前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定し、前記決定の結果に基づいて、前記原言語文の単語の並べ替えを行う単語並べ替え決定部と、を含んで構成されている。
【００１８】
本発明に係る単語並べ替え方法は、統語解析部、特徴量抽出部、及び単語並べ替え決定部を含む単語並べ替え装置における単語並べ替え方法であって、前記統語解析部が、入力された原言語文に基づいて、原言語の統語解析を行って、前記原言語文の構文木を生成し、前記特徴量抽出部が、前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて特徴量を抽出し、前記単語並べ替え決定部が、前記特徴量抽出部によって抽出された、前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについての特徴量と、上記の単語並べ替え学習方法によって学習された前記単語並べ替えモデルとに基づいて、前記原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて前記２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定し、前記決定の結果に基づいて、前記原言語文の単語の並べ替えを行う。
【００１９】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の単語並べ替え学習装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【００２０】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の単語並べ替え装置を構成する各部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、本発明の単語並べ替え学習装置、方法、及びプログラムによれば、単語の対応付けの結果に基づいて、目的言語文の複数の単語が、原言語文の少なくとも１つの単語と対応付けられている場合、目的言語文の複数の単語のうちの中央の単語と、原言語文の少なくとも１つの単語とを対応付けるようにし、原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて、単語の対応付けの結果を用いて、２つの子ノードの順序を反転させるか否かの正解を決定し、原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定するための単語並べ替えモデルを学習することにより、単語の対応付けに重なりがある場合であっても、適切に単語の事前並べ替えを決定することができる。
【００２２】
また、本発明の単語並べ替え装置、方法、及びプログラムによれば、原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについての特徴量と、学習された単語並べ替えモデルとに基づいて、原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定し、原言語文の単語の並べ替えを行うことにより、適切に単語の事前並べ替えを決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態に係る単語並べ替え学習装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】構文木の例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る単語並べ替え装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る機械翻訳学習装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る機械翻訳装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る単語並べ替え学習装置における単語並べ替え学習処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る単語並べ替え装置における単語並べ替え処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る機械翻訳学習装置における機械翻訳学習処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る機械翻訳装置における機械翻訳処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【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。
【００２５】
＜本発明の実施の形態の概要＞
本発明の実施の形態では、原言語の構文木を利用した事前並べ替えの学習における単語対応の重なりを、原言語のある単語に対応する目的言語側の単語群の中央の単語と対応付けると規定することで解消する。すなわち、 単語対応付けにおける一対多、多対多の対応によって子ノードを並べ替えるか否かを決定しづらい問題を、中央の単語を利用することによって回避する。
【００２６】
また、原言語と目的言語の間の単語対応がないような原言語及び目的言語の単語を予め取り除いて得られる自動単語対応付けの結果を特徴量として利用する第二の自動単語対応付けを利用することで、事前並べ替えの学習の前提となる自動単語対応付けの精度を向上させ、より正確な事前並べ替えを可能にする。なお、日本語を原言語の一例とし、英語を目的言語の一例とする。
【００２７】
＜本発明の実施の形態に係る単語並べ替え学習装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る単語並べ替え学習装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る単語並べ替え学習装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する単語並べ替え学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この単語並べ替え学習装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部９０とを備えている。
【００２８】
入力部１０は、単語並べ替えのための学習データとして、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合の入力を受け付ける。また、入力部１０は、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアにおける単語対応付け情報の入力を受け付ける。
【００２９】
演算部２０は、原言語文データベース２２、目的言語文データベース２４、統語解析部２６、自動単語対応付け部３２、単語対応情報データベース４２、第二自動単語対応付けモデル学習部４４、第二自動単語対応付けモデル出力部４６、第二自動単語対応付けモデル４８、単語並べ替え正解決定部５０、特徴量抽出部５２、単語並べ替えモデル学習部５４、及び単語並べ替えモデル５６と、を備えている。
【００３０】
原言語文データベース２２は、入力部１０により受け付けた対訳文の原言語文の集合を記憶している。
【００３１】
目的言語文データベース２４は、入力部１０により受け付けた対訳文の目的言語文の集合を記憶している。
【００３２】
統語解析部２６は、原言語統語解析部２８と、目的言語統語解析部３０とを備えている。
【００３３】
原言語統語解析部２８は、原言語文データベース２２に記憶されている原言語文の各々について、原言語の統語解析を行い、当該原言語文の構文木を生成する。原言語統語解析部２８における処理に単語分割や品詞付与を含み得る。統語解析の方法は公知の技術、例えば英語についてはBerkeley ParserやEnju等のソフトウェア、日本語についてはHaruniwaやCkylark等のソフトウェアが利用できるが、本発明の実施の形態における構成は特定の統語解析技術に依存しない。また、本発明の実施の形態では構文木は二分木となっていることを想定しているため、統語解析の結果が多分木となっている場合は、公知の技術により、二分木へ変換する。
【００３４】
目的言語統語解析部３０は、目的言語文データベース２４に記憶されている目的言語文の各々について、目的言語の統語解析を行い、当該目的言語文の構文木を生成する。統語解析の方法について、上記原言語統語解析部２８と同様である。
【００３５】
自動単語対応付け部３２は、対訳文の原言語文及び目的言語文のペアの各々について、統語解析部２６によって生成された原言語文の構文木及び目的言語文の構文木に基づいて、当該ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語の対応付けを行う。自動単語対応付け部３２は、第一自動単語対応付け部３４及び第二自動単語対応付け部４０を備えている。
【００３６】
また、第一自動単語対応付け部３４は、言語情報編集部３６及び第一単語対応付け部３８を備えている。
【００３７】
言語情報編集部３６は、対訳文の原言語文及び目的言語文のペアの各々について、統語解析部２６によって生成された原言語文の構文木及び目的言語文の構文木に基づいて、原言語と目的言語の間の単語又は語順の差異が小さくなるように、原言語と目的言語の間で対応しない単語を、統語構造や品詞、表層の情報に応じて、原言語文の構文木及び目的言語文の構文木から削除したり、相手側言語にある単語を補ったり、既存の単語並べ替え方法によって原言語文及び目的言語文の少なくとも一方の語順を並べ替える。これは、第一自動単語対応付け部３４の単語対応付け結果を特徴量として用いる構成において、単語や語順の差異を小さくすることによって、第二自動単語対応付け部４０における単語対応付け精度を高めるために行われる。例えば、英語と日本語の単語対応付けを行う際に、英語の冠詞”a”,”an”, ”the”や、日本語の格助詞「は」「が」「を」等は相手側言語で相当する単語が存在しないことが多く単語対応の誤りが発生しやすいため、事前に除去することでその他の単語の対応付け精度の向上が期待できる。また、特許文献１に記載の英語を日本語に近づけるための並べ替えと英語への単語追加方法を利用することで、対訳文における語順の差を小さくし、単語の対応付け精度の向上が期待できる。
【００３８】
第一単語対応付け部３８は、対訳文の原言語文及び目的言語文のペアの各々について、言語情報編集部３６によって単語の除去・追加や単語の並べ替えが行われた原言語文及び目的言語文に基づいて、言語情報の編集を行った当該対訳文に対して単語対応付けを行う。単語対応付けの方法は公知の技術、例えば非特許文献3に記載のモデルによる対応付けを行うGIZA++等のソフトウェアが利用可能である。また、第一単語対応付け部３８で得られた単語対応付け結果は言語情報編集部３６で編集された原言語文と目的言語文に対するものであるため、編集前の原言語文と目的言語文における対応関係に読み替える必要がある。本実施の形態においては言語情報編集部３６における単語の除去・追加や単語の並べ替えの情報を保持しておくことで、対応関係は容易に読み替えが可能である。
【００３９】
第二自動単語対応付け部４０は、後述する第二自動単語対応付けモデル、及び第一自動単語対応付け部３４の結果を利用し、単語対応情報が与えられていない対訳文の原言語文及び目的言語文のペアの各々について、当該ペアに対する単語対応付けを行う。
【００４０】
なお、特徴量として第一自動単語対応付け部３４の結果を利用することが好適である。例えば、第一自動単語対応付け部３４の結果として対応付けられた単語のペアについて、対応付けスコアを加算するようにする。また、簡便な構成として、第一自動単語対応付け部３４の教師なし学習の結果のみを利用する構成や、第一自動単語対応付け部３４の教師なし学習の結果を第二自動単語対応付け部４０で利用しない構成でもよい。第一自動単語対応付け部３４の教師なし学習の結果のみを利用する構成を用いる場合には、非特許文献3の教師なし学習方法の結果を対応付け結果とし、非特許文献4の教師あり学習を利用しないようにすればよい。また、第一自動単語対応付け部３４の教師なし学習の結果を第二自動単語対応付け部４０の処理において利用しない構成では、非特許文献4の方法を利用するが、教師なし学習結果を特徴量として利用しないようにすればよい。また、上記の簡便な構成とする場合は第一、第二の二段階の自動単語対応付けは不要となる。この場合、自動単語対応付け部３２は、第一自動単語対応付け部３４及び第二自動単語対応付け部４０の何れか一方のみを備えるようにしてもよい。
【００４１】
単語対応情報データベース４２は、対訳文の原言語文及び目的言語文の少なくとも１つのペアの各々について与えられた単語対応情報を記憶している。
【００４２】
第二自動単語対応付けモデル学習部４４は、第一自動単語対応付け部３２による単語対応付け結果と、単語対応情報データベース４２に記憶している単語対応情報とに基づいて、教師あり学習によって単語対応付けモデルを学習する。単語対応付けモデルの学習については公知の技術、例えば非特許文献4に記載の方法が利用可能である。学習には、複数の対訳文のうち単語対応情報が与えられた部分を選択して用いる。
【００４３】
対応付け候補となる単語ペア毎の特徴量としては、原言語または目的言語の単語の表層、品詞、統語ラベル、統語構造、その他数字や記号に特化した対応付けの制約、GIZA++等を利用した第一自動単語対応付け部３２の教師なし学習による単語対応付け結果等を利用する。特に本実施の形態では、教師なし学習による単語対応付け結果として、言語情報編集部３６による処理を経た単語対応付け結果を利用する。なお、教師なし学習による単語対応付け結果を複数利用する、例えば非対応単語除去を行った場合の単語対応付け結果と行わなかった場合の単語対応付け結果をそれぞれ別の特徴量として利用することも可能である。また、別に与える単語対応情報を利用して、非特許文献６に記載の制約付きのパラメータ更新アルゴリズムによってモデルを学習しても良い。
【００４４】
［非特許文献６］: David Talbot, ”Constrained EM for Parallel Text Alignment,” Natural Language Engineering, vol.11 pp. 263-277, 2005.
【００４５】
第二自動単語対応付けモデル出力部４６は、第二自動単語対応付けモデル学習部４４で学習された単語対応付けモデルを出力し、第二自動単語対応付けモデル４８に格納する。
【００４６】
単語並べ替え正解決定部５０は、統語解析部２６によって生成された原言語文の各々の構文木について、自動単語対応付け部３２による単語対応付けの結果に基づいて、当該原言語文の構文木上で子ノードを２つ有する各ノードのうち、並べ替えをすることで目的言語の語順に近づくノードを同定し、後述の単語並べ替えモデル学習部５４による学習における正解を決定する。また、第二自動単語対応付けモデル学習部４４で利用した単語対応情報も合わせて利用してもよい。
【００４７】
以下に、並べ替えをすることで目的言語の語順に近づくノードを同定する原理について説明する。
【００４８】
まず、目的言語の語順に近づけるための基準として、原言語文の単語の順序と、原言語文の各単語に対応する目的言語文の単語の順序の順位相関を利用する。順位相関計算について、図２の例に基づいて説明する。例１に示した英語（原言語）の構文木（木のノードに相当する下線を引いたものが品詞もしくは句のラベル、木の葉に相当するものが単語、数字は0始まりのID）、日本語（目的言語）の単語列（数字は0始まりのID）、及び破線で表された単語対応において、原言語文の単語の先頭から順に対応する目的言語文の単語のIDを並べた整数のベクトルを考える。ここで、原言語文の単語に対して目的言語文の複数の単語が対応付けられている場合は、ベクトルに格納するIDを、対応する目的言語文の単語のIDの中央値とする（要素数が偶数の場合の中央値の定め方は特に規定しないが、中心の直前直後要素の平均が中央値となるので、平均を使ってもよいし、中心の直前もしくは直後の値で代替させてもよい）。例1では、先頭の”is”に対応する単語の中央値は2（偶数要素時の中央値を中心の直前とした場合）、以下0、1と続くので、vm = [2, 0, 1]というベクトルとなる。また同時に、２つの子ノードの順序を反転させた場合を考える。例2に根のノード(VP)の子ノード(NP及びVBZ)を反転させた例を示す。この場合の整数のベクトルはvw = [0, 1, 2]である。以下の式に示す、子ノードの順序を反転させない場合とさせた場合の順位相関係数の差を計算する。
【００４９】
D = R(vm) − R(vw)    (1)
【００５０】
差が正の場合は子ノードの順序を反転させない方が目的言語の語順に近いため、この子ノード間は「反転しない」が正解と決定し、差が負の場合は子ノードの順序を反転させた方が目的言語の語順に近いためこの子ノード間は「反転する」が正解と決定する。なお、差が0となってしまう場合は順序が不定となるため次段の単語並べ替えモデル学習部５４での学習データからは除外する。
【００５１】
順位相関の尺度Rとしては、次式に示すケンドールのタウ(τ)と呼ばれる順位相関係数が好適である。
【００５２】
【数１】
0006613666.tif 000002
(2)
【００５３】
上記式(2)中、vは整数ベクトル、｜v｜はvの要素数、Pはvの任意の2要素の組のうち昇順となっているものの数である。
【００５４】
特徴量抽出部５２は、統語解析部２６によって生成された原言語文の各々の構文木について、単語並べ替え正解決定部５０で子ノードの並べ替えの正解が決定された、当該原言語文の構文木上の各ノードに対して、並べ替えを行うか否かの判定のための特徴量を抽出する。本実施の形態では特徴量の詳細については規定しないが、非特許文献2に記載の、親ノード及び子ノードのラベル、左側及び右側子ノードを頂点とする部分木の最左・最右の単語、主辞となる単語に加え、子ノードのラベルの組み合わせ、子ノードの葉の単語の連結、親ノード・子ノード・孫ノードのラベルの組み合わせなど、ラベルを組み合わせて特徴量として利用することが高精度の並べ替えを行うためには好適である。
【００５５】
単語並べ替えモデル学習部５４は、単語並べ替え正解決定部５０によって正解が決定された原言語文の各々の構文木に対する、各ノードごとの並べ替え正解、及び特徴量抽出部５２で得られた各ノードごとの特徴量を利用して、単語並べ替えモデルを学習する。学習の方法は特に規定しないが、公知の二値もしくは多値分類の技術、例えばサポートベクタマシンや最大エントロピー識別モデルなどが利用可能である。
【００５６】
単語並べ替えモデル５６には、単語並べ替えモデル学習部５４によって学習された単語並べ替えモデルが格納される。単語並べ替えモデル５６に記憶された単語並べ替えモデルが、出力部９０により出力される。
【００５７】
＜単語並べ替え装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る単語並べ替え装置の構成について説明する。図３に示すように、本発明の実施の形態に係る単語並べ替え装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する単語並べ替え処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この単語並べ替え装置２００は、機能的には図３に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２９０とを備えている。
【００５８】
入力部２１０は、キーボードなどの入力装置から、単語並べ替え対象となる原言語文の入力を受け付ける。なお、入力部２１０は、ネットワーク等を介して外部から入力されたものを受け付けるようにしてもよい。
【００５９】
演算部２２０は、統語解析部２２６、特徴量抽出部２５２、単語並べ替え決定部２５４、及び単語並べ替えモデル２５６を備えている。
【００６０】
統語解析部２２６は、原言語統語解析部２２８を備えている。原言語統語解析部２２８は、単語並べ替え学習装置１００における原言語統語解析部２８と同様に、入力された原言語文を統語解析し、原言語文の構文木を生成する。
【００６１】
特徴量抽出部２５２は、統語解析部２２６によって生成された原言語文の構文木に基づいて、単語並べ替え学習装置１００の特徴量抽出部５２と同様に、原言語文の構文木上で子ノードを2つ有する各ノードについて、単語の並べ替えのための特徴量を抽出する。
【００６２】
単語並べ替えモデル２５６は、単語並べ替え学習装置１００の単語並べ替えモデル５６と同一の単語並べ替えモデルを記憶している。
【００６３】
単語並べ替え決定部２５４は、原言語文の構文木上で子ノードを2つ有する各ノードについて、単語並べ替えモデル２５６に記憶されている単語並べ替えモデルと、特徴量抽出部２５２で得られた特徴量とに基づいて、当該ノードについて子ノードを並べ替えるか並べ替えないかを決定する。決定の方法は特に規定しないが、単語並べ替えモデルの学習に利用した方法に合わせた公知の技術が利用可能である。
【００６４】
単語並べ替え決定部２５４は、並べ替えの決定結果を構文木に反映させ、単語列または構文木の形で、出力部２９０により記憶媒体または端末に出力する。
【００６５】
＜機械翻訳学習装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る機械翻訳学習装置の構成について説明する。図４に示すように、本発明の実施の形態に係る機械翻訳学習装置３００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する機械翻訳学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この機械翻訳学習装置３００は、機能的には図４に示すように入力部３１０と、演算部３２０と、出力部３９０とを備えている。
【００６６】
入力部３１０は、機械翻訳のための学習データとして、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合の入力を受け付ける。ただし、原言語文の各々は、単語並べ替え装置２００によって目的言語の語順に近づけるように単語の並べ替えが行われたものである。
【００６７】
また、入力部３１０は、目的言語文の集合の入力を受け付ける。
【００６８】
また、入力部３１０は、モデルの重み調整のための学習データとして、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合の入力を受け付ける。ただし、原言語文の各々は、単語並べ替え装置２００によって目的言語の語順に近づけるように単語の並べ替えが行われたものである。
【００６９】
演算部３２０は、対訳原言語文データベース３２２、対訳目的言語文データベース３２４、単語対応付け部３２６、翻訳モデル学習部３２８、目的言語文データベース３３０、言語モデル学習部３３２、翻訳モデル３３４、言語モデル３３６、重み調整用対訳文データベース３３８、重み調整部３４０、及びモデル重み記憶部３４２を備えている。
【００７０】
対訳原言語文データベース３２２は、入力部３１０により受け付けた対訳文の原言語文の集合を記憶している。
【００７１】
対訳目的言語文データベース３２４は、入力部３１０により受け付けた対訳文の目的言語文の集合を記憶している。
【００７２】
単語対応付け部３２６は、対訳文である原言語文及び目的言語文のペアの各々について、当該ペアの原言語文及び目的言語文の間における単語対応付けを行う。単語対応付けの方法として、単語並べ替え学習装置１００における第一自動単語対応付け部３４もしくは第二自動単語対応付け部４０と同様の方法でもよいし、別の方法を用いてもよい。対応付けに公知の技術が利用できることも同様である。
【００７３】
翻訳モデル学習部３２８は、対訳文である原言語文及び目的言語文のペアの各々に対する、単語対応付け部３２６による単語対応付けの結果に基づき、原言語の語句が目的言語の語句に翻訳される確率を計算した翻訳モデルを学習する。モデルの学習は公知の技術、例えば非特許文献７の方法が利用可能である。また、単語対応付けを経ず対訳データから翻訳モデルを直接学習する方法、例えば非特許文献８の方法を利用してもよい。
【００７４】
［非特許文献７］: Phillip Koehn他, ”Statistical Phrase-based Translation,” Proc. HLT- NAACL, pp. 263-270, 2003.
［非特許文献８］: Graham Neubig他, ”An Unsupervised Model for Joint Phrase Alignment and Extraction,” Proc. ACL, pp. 632-641, 2011.
【００７５】
目的言語文データベース３３０は、入力部３１０により受け付けた目的言語文の集合を記憶している。
【００７６】
言語モデル学習部３３２は、目的言語文データベース３３０に記憶されている目的言語文の集合に基づいて、目的言語の言語モデルを学習する。言語モデルの種類やその学習方法については特に規定しないが、公知の単語Nグラム言語モデルや、その種々の学習方法が利用可能である。
【００７７】
翻訳モデル３３４には、翻訳モデル学習部３２８によって学習された翻訳モデルが記憶されている。
【００７８】
言語モデル３３６には、言語モデル学習部３３２によって学習された言語モデルが記憶されている。
【００７９】
重み調整用対訳文データベース３３８は、入力部３１０により受け付けた、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合を記憶している。
【００８０】
重み調整部３４０は、目的言語文データベース３３０に記憶されている目的言語文の集合、翻訳モデル３３４に記憶されている翻訳モデル、及び言語モデル３３６に記憶されている翻訳モデルに基づいて、翻訳モデル及び言語モデルの各々に対する重みを調整する。
【００８１】
複数の統計モデルを利用して機械翻訳を行う場合、それぞれのモデルに適切な重みを設定することで翻訳精度の向上が期待できる。重みの調整には公知の技術、例えば非特許文献９に記載の、重み調整用の対訳文を利用して、重み調整用の原言語文を翻訳したときに得られる翻訳結果が、重み調整用の目的言語文に近づくように重みを更新する処理を繰り返し行う方法が利用可能である。
【００８２】
［非特許文献９］: Franz Josef Och, ”Minimum Error Rate Training in Statistical Machine Translation,” Proc. ACL, pp. 160-167, 2003.
【００８３】
モデル重み記憶部３４２は、重み調整部３４０によって調整された翻訳モデル及び言語モデルの各々に対する重みを記憶している。
【００８４】
出力部３９０は、翻訳モデル３３４に記憶されている翻訳モデル、及び言語モデル３３６に記憶されている翻訳モデル、モデル重み記憶部３４２に記憶されている重みを出力する。
【００８５】
＜機械翻訳装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る機械翻訳装置の構成について説明する。図５に示すように、本発明の実施の形態に係る機械翻訳装置４００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する機械翻訳処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この機械翻訳装置４００は、機能的には図５に示すように入力部４１０と、演算部４２０と、出力部４９０とを備えている。
【００８６】
入力部４１０は、翻訳対象となる原言語文の入力を受け付ける。ただし、原言語文は、単語並べ替え装置２００によって目的言語の語順に近づけるように単語の並べ替えが行われたものである。
【００８７】
演算部４２０は、翻訳モデル４２２、言語モデル４２４、モデル重み記憶部４２６、及び翻訳実行部４２８を備えている。
【００８８】
翻訳モデル４２２には、機械翻訳学習装置３００の翻訳モデル３３４と同一の翻訳モデルが記憶されている。
【００８９】
言語モデル４２４には、機械翻訳学習装置３００の言語モデル３３６と同一の言語モデルが記憶されている。
【００９０】
モデル重み記憶部４２６は、機械翻訳学習装置３００のモデル重み記憶部３４２と同一の、翻訳モデル及び言語モデルの各々に対する重みを記憶している。
【００９１】
翻訳実行部４２８は、翻訳モデル４２２に記憶されている翻訳モデル、言語モデル４２４に記憶されている言語モデル、及びモデル重み記憶部４２６に記憶されている重みに基づいて、入力部４１０で受け付けた原言語文を目的言語文へ翻訳する翻訳処理を実行する。翻訳の方法は公知の技術、例えば非特許文献７の技術が利用可能である。
【００９２】
翻訳結果は、出力部４９０を介して、端末または記憶媒体に出力する。
【００９３】
＜単語並べ替え学習装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る単語並べ替え学習装置１００の作用について説明する。まず、入力部１０により、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合の入力を受け付け、原言語文の集合が、原言語文データベース２２に記憶され、目的言語文の集合が、目的言語文データベース２４に記憶される。また、入力部１０により、単語対応情報を受け付け、単語対応情報データベース４２に記憶される。そして、単語並べ替え学習装置１００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図６に示す単語並べ替え学習処理ルーチンが実行される。
【００９４】
まず、ステップＳ１００では、原言語文データベース２２及び目的言語文データベース２４に記憶されている対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合を読み込む。
【００９５】
次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００において読み込んだ対訳文のペアの集合に含まれる原言語文の各々について、統語解析を行って、当該原言語文の構文木を生成する。ステップＳ１０４では、ステップＳ１００において読み込んだ対訳文のペアの集合に含まれる目的言語文の各々について、統語解析を行って、当該目的言語文の構文木を生成する。
【００９６】
そして、ステップＳ１０６では、ステップＳ１００において読み込んだ対訳文のペアの集合に含まれる原言語文及び目的言語文について、原言語と目的言語の間の単語又は語順の差異が小さくなるように、単語の除去・追加や単語の並べ替えを行う。
【００９７】
ステップＳ１０８では、対訳文のペアの集合に含まれる対訳文のペアの各々について、上記ステップＳ１０６で言語情報の編集が行われた、原言語文の構文木と目的言語文の構文木とに基づいて、単語の対応付けを行う。
【００９８】
そして、ステップＳ１１０では、単語対応情報データベース４２に記憶されている単語対応情報を読み込む。
【００９９】
ステップＳ１１２では、対訳文のペアの集合に含まれる対訳文のペアの各々について、上記ステップＳ１０８での単語対応付けの結果に基づいて、単語の対応付けを行うための特徴量を抽出する。
【０１００】
ステップＳ１１４では、上記ステップＳ１１０で読み込んだ単語対応情報、及び上記ステップＳ１１２で抽出された特徴量に基づいて、単語対応付けモデルを学習する。
【０１０１】
そして、ステップＳ１１６では、対訳文のペアの集合に含まれる対訳文のペアの各々について、上記ステップＳ１０８での単語対応付けの結果に基づいて、単語の対応付けを行うための特徴量を抽出する。ステップＳ１１８では、対訳文のペアの集合に含まれる対訳文のペアの各々について、上記ステップＳ１１４で学習した単語対応付けモデル、及び上記ステップＳ１１６で抽出された特徴量に基づいて、単語の対応付けを行う。
【０１０２】
ステップＳ１２０では、対訳文のペアの集合に含まれる対訳文の原言語文の各々について、上記ステップＳ１１８での単語対応付けの結果に基づいて、対訳文の目的言語文の複数の単語が、当該原言語文の少なくとも１つの単語と対応付けられている場合、単語の対応付けの結果において、対訳文の目的言語文の当該複数の単語のうちの中央の単語と、当該原言語文の少なくとも１つの単語とを対応付けるようにする。また、対訳文のペアの集合に含まれる対訳文の原言語文の各々について、単語対応付けの結果に基づいて、当該原言語文の構文木上で子ノードを２つ有する各ノードに対して、子ノード間を反転させるか否かの正解を決定する。
【０１０３】
ステップＳ１２２では、対訳文の原言語文の各々について、上記ステップＳ１２０で正解が決定された、当該原言語文の構文木上で子ノードを２つ有する各ノードに対して、並べ替えを行うか否かの判定のための特徴量を抽出する。
【０１０４】
そして、ステップＳ１２４では、上記ステップＳ１２０で決定された各ノードの正解と、上記ステップＳ１２２で抽出された各ノードの特徴量とに基づいて、単語並べ替えモデルを学習し、単語並べ替えモデル５６に記憶すると共に、出力部９０により出力して、単語並べ替え学習処理ルーチンを終了する。
【０１０５】
＜単語並べ替え装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る単語並べ替え装置２００の作用について説明する。まず、入力部２１０により、機械翻訳学習装置３００又は機械翻訳装置４００に入力するための、単語並べ替え対象の原言語文を受け付けると、単語並べ替え装置２００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図７に示す単語並べ替え処理ルーチンが実行される。
【０１０６】
まず、ステップＳ２００では、入力部２１０により受け付けた原言語文を読み込む。
【０１０７】
次に、ステップＳ２０２では、ステップＳ１０２と同様に、入力部２１０おいて受け付けた原言語文に対して、統語解析を行って、構文木を生成する。
【０１０８】
ステップＳ２０４では、上記ステップＳ２０２で生成された原言語文の構文木に基づいて、ステップＳ１２２と同様に、子ノードを２つ有する各ノードに対して、並べ替えを行うか否かの判定のための特徴量を抽出する。
【０１０９】
そして、ステップＳ２０８では、上記ステップＳ２０４で抽出された各ノードの特徴量と、単語並べ替えモデル２５６に記憶されている単語並べ替えモデルとに基づいて、各ノードについて子ノードを並べ替えるか並べ替えないかを決定する。そして、並べ替えの決定結果を構文木に反映させ、単語列または構文木の形で、出力部２９０により出力し、単語並べ替え処理ルーチンを終了する。
【０１１０】
出力部２９０により出力された、単語の並べ替えが行われた単語列が、機械翻訳学習装置３００又は機械翻訳装置４００の入力として用いられる。
【０１１１】
＜機械翻訳学習装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る機械翻訳学習装置３００の作用について説明する。まず、入力部３１０により、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合の入力を受け付け、原言語文の集合が、対訳原言語文データベース３２２に記憶され、目的言語文の集合が、対訳目的言語文データベース３２４に記憶される。ただし、入力される原言語文の各々は、単語並べ替え装置２００によって目的言語の語順に近づけるように単語の並べ替えが行われたものである。
【０１１２】
また、入力部３１０により、目的言語文の集合を受け付け、目的言語文データベース３３０に記憶される。また、入力部３１０により、モデルの重み調整のための学習データとして、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合の入力を受け付け、重み調整用対訳文データベース３３８に記憶される。ただし、入力される原言語文の各々は、単語並べ替え装置２００によって目的言語の語順に近づけるように単語の並べ替えが行われたものである。
【０１１３】
そして、機械翻訳学習装置３００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図８に示す機械翻訳学習処理ルーチンが実行される。
【０１１４】
まず、ステップＳ３００では、対訳原言語文データベース３２２及び対訳目的言語文データベース３２４に記憶されている、対訳文である原言語文と目的言語文とのペアの集合を読み込む。
【０１１５】
次に、ステップＳ３０２では、対訳文のペアの集合に含まれる対訳文のペアの各々について、単語の対応付けを行う。
【０１１６】
そして、ステップＳ３０４では、上記ステップＳ３０２による単語の対応付け結果に基づいて、翻訳モデルを学習し、翻訳モデル３３４に記憶して、出力部３９０により出力する。
【０１１７】
ステップＳ３０６では、目的言語文データベース３３０に記憶されている目的言語文の集合を読み込む。
【０１１８】
そして、ステップＳ３０８では、上記ステップＳ３０６で読み込んだ目的言語文の集合に基づいて、言語モデルを学習し、言語モデル３３６に記憶して、出力部３９０により出力する。
【０１１９】
ステップＳ３１０では、重み調整用対訳文データベース３３８に記憶されている対訳文のペアの集合を読み込む。
【０１２０】
そして、ステップＳ３１２では、上記ステップＳ３１０で読み込んだ対訳文のペアの集合、翻訳モデル３３４に記憶されている翻訳モデル、及び言語モデル３３６に記憶されている言語モデルに基づいて、各モデルの重みを調整し、モデル重み記憶部３４２に記憶して、出力部３９０により出力し、機械翻訳学習処理ルーチンを終了する。
【０１２１】
＜機械翻訳装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る機械翻訳装置４００の作用について説明する。まず、入力部４１０により、機械翻訳対象の原言語文を受け付けると、機械翻訳装置４００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図９に示す機械翻訳処理ルーチンが実行される。ただし、機械翻訳対象の原言語文は、単語並べ替え装置２００によって目的言語の語順に近づけるように単語の並べ替えが行われたものである。
【０１２２】
まず、ステップＳ４００では、入力部４１０により受け付けた原言語文を読み込む。
【０１２３】
次に、ステップＳ４０２では、翻訳モデル４２２に記憶されている翻訳モデル、言語モデル４２４に記憶されている言語モデル、及びモデル重み記憶部４２６に記憶されている各モデルの重みに基づいて、上記ステップＳ４００で得られた原言語文を目的言語文へ翻訳する処理を実行して、翻訳結果を、出力部４９０により出力して、機械翻訳処理ルーチンを終了する。
【０１２４】
＜実施例＞
次に、日英翻訳実験を行った実施例について以下説明する。
【０１２５】
上記の実施の形態で説明したように、単語並べ替え学習装置１００で、第一自動単語対応付けと第二自動単語対応付けを利用した構成では、機械翻訳装置４００による機械翻訳結果において、機械翻訳評価値の一種であるRIBESの値が76.98%となり、事前並べ替えをしない場合の69.30%を大きく上回った。また、単語並べ替え学習装置で、第一自動単語対応付けのみで学習する構成では、機械翻訳装置による機械翻訳の結果におけるRIBESの値が75.47%となり、第一自動単語対応付けと第二自動単語対応付けの両方を利用した場合に、より大きな効果が得られることが分かった。
【０１２６】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る単語並べ替え学習装置によれば、単語の対応付けの結果に基づいて、目的言語文の複数の単語が、原言語文の少なくとも１つの単語と対応付けられている場合、目的言語文の複数の単語のうちの中央の単語と、原言語文の少なくとも１つの単語とを対応付けるようにし、原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについて、単語の対応付けの結果を用いて求められる、２つの子ノードが表す原言語文の単語列に対応する目的言語文の単語列と、順序を反転させた２つの子ノードが表す原言語文の単語列に対応する目的言語文の単語列とに基づいて、２つの子ノードの順序を反転させるか否かの正解を決定し、原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定するための単語並べ替えモデルを学習することにより、単語の対応付けに重なりがある場合であっても、適切に単語の事前並べ替えを決定することができる。
【０１２７】
また、機械翻訳において語順を正しく翻訳するための事前並べ替えで用いる単語並べ替えモデルを、精度の高い単語対応付けに基づいて、かつより多くの学習例を利用して学習することが可能になり、さらにその結果として高い翻訳精度を得ることが可能となる。
【０１２８】
また、本発明の実施の形態に係る単語並べ替え装置によれば、原言語文の構文木において子ノードを２つ有する各ノードについての特徴量と、上述のように学習された単語並べ替えモデルとに基づいて、原言語文の構文木において子ノードを２つ有するノードについて２つの子ノードの順序を反転させるか否かを決定し、原言語文の単語の並べ替えを行うことにより、適切に単語の事前並べ替えを決定することができる。
【０１２９】
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。
【０１３０】
例えば、単語並べ替え学習装置において、目的言語文の構文木を生成しないようにしてもよい。この場合には、目的言語統語解析部３０が不要となり、自動単語対応付け部は、原言語文の構文木と、目的言語文とに基づいて、単語の対応付けを行うようにすればよい。
【０１３１】
また、本実施の形態においては、単語並べ替え装置と機械翻訳学習装置とは別々の装置として構成され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、単語並べ替え装置と機械翻訳学習装置とを１つの装置として構成してもよい。また、単語並べ替え装置と機械翻訳装置とは別々の装置として構成され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、単語並べ替え装置と機械翻訳装置とを１つの装置として構成してもよい。
【０１３２】
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し、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１３３】
１０、２１０、３１０、４１０       入力部
２０、２２０、３２０、４２０       演算部
２６   統語解析部
２８   原言語統語解析部
３０   目的言語統語解析部
３２   自動単語対応付け部
３４   第一自動単語対応付け部
３６   言語情報編集部
３８   第一単語対応付け部
４０   第二自動単語対応付け部
４２   単語対応情報データベース
４４   第二自動単語対応付けモデル学習部
５０   単語並べ替え正解決定部
５２   特徴量抽出部
５４   モデル学習部
５６   単語並べ替えモデル
９０、２９０、３９０、４９０       出力部
１００ 単語並べ替え学習装置
２００ 単語並べ替え装置
２２６ 統語解析部
２２８ 原言語統語解析部
２５２ 特徴量抽出部
２５４ 単語並べ替え決定部
３００ 機械翻訳学習装置
３２６ 単語対応付け部
３２８ 翻訳モデル学習部
３３２ 言語モデル学習部
３４０ 重み調整部
４００ 機械翻訳装置
４２８ 翻訳実行部
【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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