(57)【要約】  正しい構文に基づいた翻訳を行うことが可能な翻訳装置と、当該翻訳装置に適用される構文評価装置、構文評価方法及び構文評価プログラムと、を提供する。構文評価部１３は、第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定する文法要素推定部１３１と、文法要素推定部１３１の推定結果に基づいて第１断片データを必要に応じて補完して第２断片データを生成する文法要素補完部１３２と、を備える。文法要素補完部１３２は、文法要素推定部１３１が文法要素を推定する場合、当該文法要素を示すタグを第１断片データが示す単語列の当該文法要素が接続しているべき位置に補完して第２断片データを生成し、文法要素推定部１３１が文法要素を推定しない場合、第１断片データを第２断片データとして生成する。
2016140100.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語の文字列を示すテキストデータを分割して得られる、少なくとも１つの単語を示す第１断片データに基づいて、当該第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定する文法要素推定部と、
前記文法要素推定部の推定結果に基づいて、前記第１断片データを必要に応じて補完して第２断片データを生成する文法要素補完部と、を備え、
前記文法要素補完部は、
前記文法要素推定部が文法要素を推定する場合、当該文法要素を示すタグを、前記第１断片データが示す単語列の当該文法要素が接続しているべき位置に補完して前記第２断片データを生成し、
前記文法要素推定部が文法要素を推定しない場合、前記第１断片データを前記第２断片データとすることを特徴とする構文評価装置。
【請求項２】
前記文法要素推定部は、
前記第１断片データが示す単語列の最前の単語から所定数だけ後までの単語に基づいて、前記第１断片データが示す単語列の前に接続しているべき文法要素を推定し、
前記第１断片データが示す単語列の最後の単語から所定数だけ前までの単語に基づいて、前記第１断片データが示す単語列の後に接続しているべき文法要素を推定することを特徴とする請求項１に記載の構文評価装置。
【請求項３】
前記第１断片データが示す単語列の構文解析を行い、前記第１断片データが示す単語列の文法要素を特定する構文解析部を、さらに備え、
前記文法要素推定部は、前記構文解析部が特定した前記第１断片データが示す単語列の文法要素に基づいて、前記第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の構文評価装置。
【請求項４】
前記第２断片データが示す単語列の構文解析を行い、前記第２断片データが示す単語列の文法要素を特定して、当該文法要素で当該単語列の構造を表した構文データを生成する構文解析部を、さらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の構文評価装置。
【請求項５】
請求項４に記載の構文評価装置と、
前記第２断片データの取得によって得られる前記原言語の単語列を、前記構文データに基づいた語順となるように目的言語の単語列に翻訳する翻訳部と、
を備える翻訳装置。
【請求項６】
前記構文評価装置は、前記テキストデータを前方から順番に分割して得られる前記第１断片データを順次取得して、前記第２断片データを順次生成し、
前記翻訳部は、前記第２断片データの取得によって得られる、前記タグを含む前記原言語の単語列を、前記タグを含む前記目的言語の単語列に翻訳し、
前記翻訳部は、翻訳によって得られる前記目的言語の単語列に前記タグが含まれる場合、翻訳前の前記原言語の単語列の後に、前記構文評価装置が次に生成する前記第２断片データが示す前記原言語の単語列を連結して成る前記原言語の単語列について、改めて翻訳を行うことを特徴とする請求項５に記載の翻訳装置。
【請求項７】
前記翻訳部は、
翻訳によって得られる前記目的言語の単語列の最後以外に前記タグが位置する場合、翻訳前の前記原言語の単語列の後に、前記構文評価装置が次に生成する前記第２断片データが示す前記原言語の単語列を連結して成る前記原言語の単語列について、改めて翻訳を行い、
翻訳によって得られる前記目的言語の単語列の最後に前記タグが位置する場合、前記目的言語の単語列から最後に位置する前記タグを除外することを特徴とする請求項６に記載の翻訳装置。
【請求項８】
前記翻訳部が、前記第２断片データの取得によって得られる、最前に前記タグが位置する前記原言語の単語列を、翻訳する場合、
翻訳によって得られる前記目的言語の単語列から、翻訳前の前記原言語の単語列の最前に位置していた前記タグを予め除外する、または、
翻訳によって得られる前記目的言語の単語列に含まれる、翻訳前の前記原言語の単語列の最前に位置していた前記タグを考慮しないで、翻訳前の前記原言語の単語列の後に、前記構文評価装置が次に生成する前記第２断片データが示す前記原言語の単語列を連結するか否かを决定することを特徴とする請求項６または７に記載の翻訳装置。
【請求項９】
原言語の文字列を示すテキストデータを分割して得られる、少なくとも１つの単語を示す第１断片データに基づいて、当該第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定する文法要素推定ステップと、
前記文法要素推定ステップでの推定結果に基づいて、前記第１断片データを必要に応じて補完して第２断片データを生成する文法要素補完ステップと、を備え、
前記文法要素補完ステップは、
前記文法要素推定ステップで文法要素が推定される場合、当該文法要素を示すタグを、前記第１断片データが示す単語列の当該文法要素が接続しているべき位置に補完して前記第２断片データを生成し、
前記文法要素推定ステップで文法要素が推定されない場合、前記第１断片データを前記第２断片データとすることを特徴とする構文評価方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の構文評価方法における各ステップを、コンピュータ上で実行するプログラムステップを含むことを特徴とする構文評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原言語を目的言語に翻訳する翻訳装置と、当該翻訳装置に適用される構文評価装置、構文評価方法及び構文評価プログラムと、に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、入力された音声を認識してテキストデータを生成し、当該テキストデータを翻訳して合成音声や文字画像として順次出力することで、入力された音声をリアルタイムで翻訳して出力する同時翻訳装置が開発されている。【０００３】
同時翻訳装置では、音声の入力から翻訳結果の出力までに要する時間が短い（同時性が高い）ほど好ましい。また、同時翻訳装置に限らず、翻訳装置であれば、テキストデータの入力から翻訳結果の出力までに要する時間は、短いほど好ましい。【０００４】
この点、入力されるテキストデータを語句（単語及び複数の単語がまとまって成る句、以下同じ）毎に逐次翻訳すれば、翻訳結果の出力までに要する時間を短くすることが可能である。しかし、この場合、語句の前後関係などを無視した翻訳が行われるため、翻訳精度は低下してしまう。【０００５】
一方、入力されるテキストデータを文の終了が確認されるまで蓄積してから翻訳を行えば、翻訳精度を高くすることは可能である。しかし、この場合、翻訳結果の出力までに要する時間が長くなってしまう。特に、講演などの場面において、講演者の音声を集音及び認識することで生成したテキストデータを同時翻訳する場合、一文が長くなったり文末が曖昧となったりすることから、この翻訳方法では翻訳結果の出力までに要する時間が長くなってしまう。【０００６】
この問題について、特許文献１では、翻訳前の語句及び後続語句の語順が翻訳後でも維持される（逆順にならない）確率が所定の程度以上高ければ、当該語句及び後続語句の間でテキストデータを分割するテキストデータ分割装置が提案されている。このテキストデータ分割装置では、翻訳後に語順が変動しない位置でテキストデータを分割することができる。そのため、このテキストデータ分割装置によって分割されたテキストデータを順次翻訳するだけで、翻訳結果の出力までに要する時間を短くしつつ翻訳精度を高めることが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１４−２１９８０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、分割されたテキストデータを翻訳する場合、必ずしも適切な位置で分割されているとは限らない。特に、係り受けなどの構文（文の構造）を考慮しない分割が行われていることがある。そのため、分割されたテキストデータをそのまま翻訳すると、構文を考慮しない翻訳（誤った構文に基づく翻訳）が行われることがあり、翻訳精度が低下する要因となる。【０００９】
そこで、本発明は、正しい構文に基づいた翻訳を行うことが可能な翻訳装置と、当該翻訳装置に適用される構文評価装置、構文評価方法及び構文評価プログラムと、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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明は、原言語の文字列を示すテキストデータを分割して得られる、少なくとも１つの単語を示す第１断片データに基づいて、当該第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定する文法要素推定部と、前記文法要素推定部の推定結果に基づいて、前記第１断片データを必要に応じて補完して第２断片データを生成する文法要素補完部と、を備え、前記文法要素補完部は、前記文法要素推定部が文法要素を推定する場合、当該文法要素を示すタグを、前記第１断片データが示す単語列の当該文法要素が接続しているべき位置に補完して前記第２断片データを生成し、前記文法要素推定部が文法要素を推定しない場合、前記第１断片データを前記第２断片データとすることを特徴とする構文評価装置を提供する。【００１１】
この構文評価装置によれば、構文解析結果が正しいものとなる第２断片データを得ることができる。【００１２】
また、上記特徴の構文評価装置において、前記文法要素推定部は、前記第１断片データが示す単語列の最前の単語から所定数だけ後までの単語に基づいて、前記第１断片データが示す単語列の前に接続しているべき文法要素を推定し、前記第１断片データが示す単語列の最後の単語から所定数だけ前までの単語に基づいて、前記第１断片データが示す単語列の後に接続しているべき文法要素を推定すると、好ましい。【００１３】
この構文評価装置によれば、第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素と相関が強い、第１断片データが示す単語列中の所定の単語に基づいて、第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定することができる。そのため、第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を、精度良く推定することが可能になる。【００１４】
また、上記特徴の構文評価装置において、前記第１断片データが示す単語列の構文解析を行い、前記第１断片データが示す単語列の文法要素を特定する構文解析部を、さらに備え、前記文法要素推定部は、前記構文解析部が特定した前記第１断片データが示す単語列の文法要素に基づいて、前記第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定すると、好ましい。【００１５】
この構文評価装置によれば、第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素と相関が強い、第１断片データが示す単語列の文法要素に基づいて、第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定することができる。そのため、第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を、精度良く推定することが可能になる。【００１６】
また、上記特徴の構文評価装置において、前記第２断片データが示す単語列の構文解析を行い、前記第２断片データが示す単語列の文法要素を特定して、当該文法要素で当該単語列の構造を表した構文データを生成する構文解析部を、さらに備えると、好ましい。【００１７】
この構文評価装置によれば、第２断片データとともに、当該第２断片データの正しい構文解析結果を示す構文データを生成することが可能になる。【００１８】
また、本発明は、上記の構文評価装置と、前記第２断片データの取得によって得られる前記原言語の単語列を、前記構文データに基づいた語順となるように目的言語の単語列に翻訳する翻訳部と、を備える翻訳装置を提供する。【００１９】
この翻訳装置によれば、構文データが示す第２断片データの正しい構文解析結果に基づいて、当該第２断片データを翻訳することが可能になる。【００２０】
さらに、上記特徴の翻訳装置において、前記構文評価装置は、前記テキストデータを前方から順番に分割して得られる前記第１断片データを順次取得して、前記第２断片データを順次生成し、前記翻訳部は、前記第２断片データの取得によって得られる、前記タグを含む前記原言語の単語列を、前記タグを含む前記目的言語の単語列に翻訳し、前記翻訳部は、翻訳によって得られる前記目的言語の単語列に前記タグが含まれる場合、翻訳前の前記原言語の単語列の後に、前記構文評価装置が次に生成する前記第２断片データが示す前記原言語の単語列を連結して成る前記原言語の単語列について、改めて翻訳を行うと、好ましい。【００２１】
この翻訳装置によれば、翻訳後の単語列にタグが含まれる場合は待機して、次に入力される第２断片データが示す単語列と合わせて翻訳することで、精度良く翻訳することが可能になる。【００２２】
さらに、上記特徴の翻訳装置において、前記翻訳部は、翻訳によって得られる前記目的言語の単語列の最後以外に前記タグが位置する場合、翻訳前の前記原言語の単語列の後に、前記構文評価装置が次に生成する前記第２断片データが示す前記原言語の単語列を連結して成る前記原言語の単語列について、改めて翻訳を行い、翻訳によって得られる前記目的言語の単語列の最後に前記タグが位置する場合、前記目的言語の単語列から最後に位置する前記タグを除外すると、好ましい。【００２３】
この翻訳装置によれば、翻訳後の単語列の除外し難い位置（最後以外の位置）にタグが含まれる場合に限り、翻訳を待機する。そのため、可能な限り待機する時間を無くして、迅速に翻訳する（同時性を高める）ことが可能になる。【００２４】
さらに、上記特徴の翻訳装置において、前記第２断片データの取得によって得られる、最前に前記タグが位置する前記原言語の単語列を、翻訳する場合、翻訳によって得られる前記目的言語の単語列から、翻訳前の前記原言語の単語列の最前に位置していた前記タグを予め除外する、または、翻訳によって得られる前記目的言語の単語列に含まれる、翻訳前の前記原言語の単語列の最前に位置していた前記タグを考慮しないで、翻訳前の前記原言語の単語列の後に、前記構文評価装置が次に生成する前記第２断片データが示す前記原言語の単語列を連結するか否かを决定すると、好ましい。【００２５】
この翻訳装置によれば、原言語の単語列を連結しても翻訳できないタグ（原言語の単語列の最前に位置するタグ）については無視し、原言語の単語列の連結によって翻訳が可能となるタグ（原言語の単語列の最後に位置するタグ）のみに基づいて、翻訳の待機の要否を决定することで、無用な待機が発生することを防止することができる。そのため、可能な限り待機する時間を無くして、迅速に翻訳する（同時性を高める）ことが可能になる。【００２６】
また、本発明は、原言語の文字列を示すテキストデータを分割して得られる、少なくとも１つの単語を示す第１断片データに基づいて、当該第１断片データが示す単語列の後または前後に接続しているべき文法要素を推定する文法要素推定ステップと、前記文法要素推定ステップでの推定結果に基づいて、前記第１断片データを必要に応じて補完して第２断片データを生成する文法要素補完ステップと、を備え、前記文法要素補完ステップは、前記文法要素推定ステップで文法要素が推定される場合、当該文法要素を示すタグを、前記第１断片データが示す単語列の当該文法要素が接続しているべき位置に補完して前記第２断片データを生成し、前記文法要素推定ステップで文法要素が推定されない場合、前記第１断片データを前記第２断片データとすることを特徴とする構文評価方法を提供する。【００２７】
また、本発明は、上記の構文評価方法における各ステップを、コンピュータ上で実行するプログラムステップを含むことを特徴とする構文評価プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００２８】
上記特徴の構文評価装置、翻訳装置、構文評価方法及び構文評価プログラムによれば、構文解析結果が正しいものとなる第２断片データが得られる。そのため、この第２断片データを用いて翻訳を行うことによって、正しい構文に基づいた翻訳を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施形態に係る翻訳装置の構成例について示すブロック図。
【図２】文法要素推定部の機械学習に使用する教師データについて示す図。
【図３】図２に示す教師データから得られる学習データについて示す図。
【図４】図３に示す単語列について補完せずに構文解析を行った場合に得られる構文木について示す図。
【図５】構文評価部の動作の具体例について示す図。
【図６】Tree-To-String翻訳による翻訳方法の具体例について示す図。
【図７】翻訳部がTree-To-String翻訳を行う場合の問題について示す図。
【図８】図７に示す問題を解決するための翻訳部の動作例について示す図。
【図９】本発明の実施形態に係る翻訳装置の翻訳精度と他の翻訳装置の翻訳精度との比較結果について示すグラフ。
【図１０】本発明の実施形態に係る翻訳装置の翻訳精度と他の翻訳装置の翻訳精度との比較結果について示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の実施形態に係る翻訳装置について、図面を参照して説明する。なお、以下では説明の具体化のため、本発明の実施形態に係る翻訳装置として同時翻訳装置を例示するが、本発明は同時翻訳装置に限られるものではない。また、以下では説明の具体化のため、原言語（翻訳前の言語）が英語であり目的言語（翻訳後の言語）が日本語である場合について適宜例示するが、本発明の実施形態に係る翻訳装置はこれ以外の言語の翻訳についても可能である。
【００３１】
＜翻訳装置＞
最初に、本発明の実施形態に係る翻訳装置の全体的な構成及び動作について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に係る翻訳装置の構成例について示すブロック図である。
【００３２】
図１に示すように、本発明の実施形態に係る翻訳装置１は、音声データ生成部１０と、テキストデータ生成部１１と、テキストデータ分割部１２と、構文評価部（構文評価装置）１３と、翻訳部１４と、翻訳結果出力部１５と、を備える。
【００３３】
音声データ生成部１０は、例えばマイクロフォン等から成り、集音した音声を電気信号に変換することで、音声データを順次生成する。
【００３４】
テキストデータ生成部１１は、周知の音声認識方法を用いて、音声データ生成部１０が順次生成する音声データを文字（さらには単語や形態素）に変換することで、原言語の一連の文字列（さらには単語列や形態素列）を示すテキストデータを順次生成する。例えば、テキストデータ生成部１１は、事前に構築した音響モデル（音声と文字（さらには単語や形態素）との対応を示すデータ）に基づいて音声データの音声認識を行い、テキストデータを生成する。なお、テキストデータ生成部１１が生成するテキストデータは、単語や形態素などの所定の単位毎に文字列が区別されたデータであってもよい。
【００３５】
テキストデータ分割部１２は、テキストデータ生成部１１が順次生成するテキストデータを前方から順番に分割することで、少なくとも１つの単語を示す第１断片データを順次生成する。ここで、テキストデータ分割部１２は、どのような方法でテキストデータの分割を行ってもよい。例えば、テキストデータ分割部１２は、単純に所定数の単語毎にテキストデータを分割することで第１断片データを生成してもよく、また、上述した特許文献１に記載のテキストデータ分割装置と同じ方法でテキストデータを分割して第１断片データを生成してもよい。
【００３６】
構文評価部１３は、テキストデータ分割部１２が順次生成する第１断片データを順次取得し、必要に応じて第１断片データの文法要素を補完した第２断片データと、当該第２断片データが示す単語列の構造を当該単語列の文法要素で表した構文データと、のそれぞれを順次生成する。なお、文法要素とは、語句を文法的な機能や形態に着目して分類した区分である。また、構文評価部１３の詳細については後述する。
【００３７】
翻訳部１４は、構文評価部１３が順次生成する第２断片データが示す原言語の単語列を、構文評価部１３が順次生成する構文データに基づいて目的言語の単語列に翻訳して、その翻訳結果を示す翻訳結果データを順次生成する。なお、翻訳部１４の詳細については後述する。
【００３８】
翻訳結果出力部１５は、翻訳部１４が順次生成する翻訳結果データを、人が知覚可能な態様で順次出力する。例えば、翻訳結果出力部１５は、翻訳結果を文字画像として出力するディスプレイや、翻訳結果を音声合成して出力するスピーカ等によって構成される。
【００３９】
翻訳装置１の一部を成すテキストデータ生成部１１、テキストデータ分割部１２、構文評価部１３及び翻訳部１４のそれぞれが行う各処理は、少なくとも１つのコンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵ：Central Processing Unit、各種記憶装置など）及びソフトウェア資源（ＯＳ：Operating System、各種ドライバなど）を使用した演算処理によって行われる。さらに、かかる演算処理は、ＣＰＵによりその実行が制御されるプログラムを実行することによって、ソフトウェア的に実現される。そのため、当該プログラムには、テキストデータ生成部１１、テキストデータ分割部１２、構文評価部１３及び翻訳部１４のそれぞれが行う各処理をコンピュータ上で実行するプログラムステップが含まれる。
【００４０】
＜構文評価部＞
次に、構文評価部１３について、図面を参照して説明する。まず、図１に示すように、構文評価部１３は、文法要素推定部１３１と、文法要素補完部１３２と、構文解析部１３３と、を備える。
【００４１】
文法要素推定部１３１は、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素がある場合に、当該文法要素を推定する。例えば、文法要素推定部１３１は、機械学習によって構築した分類器（例えば、線形ＳＶＭ（Support Vector Machine））により、文法要素を推定する。
【００４２】
単語列の前後に接続しているべき文法要素が推定される場合とは、当該単語列の構文が誤って解析され得る場合である。典型的には、単語列の最前または最後の単語が、文や句の途中で分割されたものである場合である。この場合、当該単語列の前または後に当該文や当該句が存在しているとして解析することが困難であるため、誤った解析がされ得る。具体的に例えば、単語列の最前または最後の単語が、当該単語列の内側に隣接する単語と異なる句を構成するにもかかわらず、これらの単語が同じ句を構成するとして誤って解析され得る（例えば、後述する図５（ｂ）参照）。また例えば、最前または最後の単語やその他の単語について、誤った文法要素が特定され得る（例えば、後述する図４（ｂ）及び図４（ｃ）参照）。
【００４３】
文法要素補完部１３２は、第１断片データが示す単語列について、文法要素推定部１３１が推定した文法要素を示すタグを、当該第１断片データが示す単語列の当該文法要素が接続しているべき位置に補完して、第２断片データを生成する。ただし、文法要素補完部１３２は、第１断片データが示す単語列について、文法要素推定部１３１が文法要素を推定しない場合は、上記のようなタグの補完を行わず、第１断片データをそのまま第２断片データとする。また、文法要素補完部１３２が生成する第２断片データは、後段の翻訳部１４に与えられる。
【００４４】
構文解析部１３３は、ＣＫＹ（Cocke-Kasami-Younger）法などの周知の構文解析方法を用いて、第１断片データ及び第２断片データの構文解析を行い、第１断片データが示す単語列の文法要素を特定するとともに、第２断片データが示す単語列の文法要素を特定する。ここで、構文解析部１３３による第１断片データの構文解析の結果は、文法要素推定部１３１における文法要素の推定に利用される。また、構文解析部１３３による第２断片データの構文解析の結果は、構文データとして後段の翻訳部１４に与えられる。
【００４５】
次に、文法要素推定部１３１が機械学習する際に使用する学習データの具体例について、図面を参照して説明する。図２は、文法要素推定部の機械学習に使用する教師データについて示す図であり、図３（ａ）〜図３（ｃ）は、図２に示す教師データから得られる学習データについて示す図である。
【００４６】
図２に示すように、文法要素推定部１３１の機械学習に使用される教師データは、例文の単語列と、当該単語列の文法要素を正しく表した構文木と、を対応させて示したデータである。構文木とは、単語列の文法要素を表現する方法の一つであり、文、句及び単語などの文法要素を階層的に示したものである。また、このような教師データは、例えばPenn Treebankなどの公知のツリーバンクから取得することができる。
【００４７】
図２では、例文の単語列「This  is  a  pen」と、当該単語列の構文木と、を例示している。文法要素推定部１３１は、この例文の単語列の中から１または複数の単語（複数の場合は連続する単語。本実施形態では２単語以上が好ましい。）を抽出して作成される学習データを学習する。なお、図２中の「Ｓ」（文）、「ＶＰ」（動詞句）、「ＮＰ」（名詞句）、「ＤＴ」（限定詞）、「ＶＢＺ」（動詞、三人称単数現在形）、「ＮＮ」（名詞、単数形）などの大文字のアルファベットで表したものが、構文木を構成する文法要素である。
【００４８】
図３（ａ）〜図３（ｃ）に例示するそれぞれの学習データ（図中の破線で囲った単語列）は、単語列の開始（最前、左端）を示す記号である「
」と、単語列の終了（最後、右端）を示す記号である「
」と、を含んでいる。また、それぞれの学習データにおいて、単語の抽出によって構文木のノード（枝）に対応する句または単語が欠ける場合、その欠けた句または単語の文法要素を示すタグが、当該句または当該単語に代えて補完されている。さらに、学習データでは、より上位の文法要素（ノードが最小になる文法要素）を示すタグが補完される。
【００４９】
図３（ａ）に示す学習データ「
  is  a  pen  
」は、図２に示す例文の単語列から「is  a  pen」を抽出して生成されたものである。当該学習データは、抽出した単語列が全体で「ＶＰ」（動詞句）を構成しており、ノードに対応する句や単語が欠けていないため、文法要素は補完されていない。
【００５０】
図３（ｂ）に示す学習データ「
  is  a  ［ＮＮ］  
」は、図２に示す例文の単語列から「is  a」を抽出して生成されたものである。当該学習データでは、「ＮＮ」のノードに対応する単語「pen」が欠けているため、当該単語「pen」に代えて、当該単語「pen」の文法要素である「ＮＮ」を示すタグ「［ＮＮ］」が補完されている。
【００５１】
図３（ｃ）に示す学習データ「
  This  is  ［ＮＰ］  
」は、図２に示す例文の単語列から「This  is」を抽出して生成されたものである。当該学習データでは、「ＮＰ」のノードに対応する句「a  pen」が欠けているため、当該句「a  pen」に代えて、当該句「a  pen」の文法要素である「ＮＰ」を示すタグ「［ＮＰ］」が補完されている。ここで、上述のように、学習データにおいて補完されるタグは、より上位の文法要素（ノードが最小になる文法要素）を示すものであるため、この学習データにおいて補完されるタグは、「［ＤＴ］［ＮＮ］」ではなく「［ＮＰ］」となる。
【００５２】
図３（ａ）〜図３（ｃ）に示すそれぞれの学習データは、構文解析部１３３による構文解析によって、当該学習データの上に記載されている構文木（図２に示す教師データと文法的に等価な構文木、即ち、正しい構文木）が得られるものである。したがって、図３（ａ）〜図３（ｃ）に示すそれぞれの学習データは、正しい構文木が得られる単語列を得るために補完すべき文法要素の正解例を示したものと言うことができる。
【００５３】
このことについて、図４を参照して説明する。図４は、図３に示す単語列について文法要素を補完せずに構文解析を行った場合に得られる構文木について示す図である。なお、図４（ａ）は、図３（ａ）に示す単語列「is  a  pen」から得られる構文木について示す図である。また、図４（ｂ）は、図３（ｂ）に示す単語列「is  a」から得られる構文木について示す図である。また、図４（ｃ）は、図３（ｂ）に示す単語列「This  is」から得られる構文木について示す図である。
【００５４】
図４（ｂ）及び図４（ｃ）に示すように、補完が必要な単語列についてそのまま構文解析を行った場合は、正しい構文木は得られない。なお、図４（ａ）に示すように、補完が不要な単語列について構文解析を行った場合は、正しい構文木が得られる。
【００５５】
そして、文法要素推定部１３１が、上述のような学習データを多数学習して上述した分類器を構築することによって、構文解析を行った場合に構文木が正しいものとなる第２断片データの生成（特に、当該第２断片データを生成するために補完すべき文法要素の推定）が可能になる。
【００５６】
ところで、図３は、単語列の後に補完すべき文法要素を推定するための学習データについて例示しているが、これと同様の方法で、単語列の前に補完すべき文法要素を推定するための学習データも得ることができる。そして、文法要素推定部１３１は、この両者の学習データを学習して、上述した分類器を構築する。
【００５７】
次に、構文評価部１３の具体的な動作例（文法要素推定部１３１、文法要素補完部１３２及び構文解析部１３３の個々の具体的な動作例）について、図面を参照して説明する。図５は、構文評価部の動作の具体例について示す図である。
【００５８】
図５（ａ）は、第１断片データが示す単語列の具体例を示す図である。図５（ｂ）は、構文解析部が図５（ａ）の第１断片データを構文解析して得られる構文木を示す図である。図５（ｃ）は、文法要素補完部が図５（ａ）の第１断片データが示す単語列を補完して得られる第２断片データを示す図である。図５（ｄ）は、構文解析部が図５（ｃ）の第２断片データを構文解析して得られる構文木を示す図である。
【００５９】
図５（ａ）に示すように、本例の第１断片データは、「In  the  next  18  minutes  I」の単語列を示すものである。ただし、第１断片データは、テキストデータ分割部１２によって、テキストデータが示す単語列の全体の構文を考慮しない分割によって生成されたものである。
【００６０】
構文解析部１３３は、図５（ａ）の第１断片データが示す単語列が、構文として１つにまとまっている（句や単語が欠けているノードがない）ものとして、構文解析を行う。そのため、図５（ｂ）に示すように、構文解析部１３３による第１断片データの構文解析によって得られる構文木は、分割前のテキストデータを構文解析して得られる本来の構文木とは異なっている（即ち、構文木が誤っている）可能性がある。
【００６１】
そこで、図５（ｃ）に示すように、文法要素推定部１３１が、図５（ａ）の第１断片データが示す単語列について、正しい構文木が得られる単語列とするために補完すべき文法要素「ＶＰ」を推定する。さらに、文法要素補完部１３２が、文法要素推定部１３１が推定した文法要素「ＶＰ」を示すタグ「［ＶＰ］」を、第１断片データが示す単語列の当該文法要素「ＶＰ」が接続しているべき位置（本例では単語列の後）に補完して、第２断片データを生成する。
【００６２】
このとき、文法要素推定部１３１は、第１断片データが示す単語列と、第１断片データの構文解析の結果と、に基づいて、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素の推定を行う。
【００６３】
具体的に、文法要素推定部１３１は、第１断片データが示す単語列の最前の単語から所定数（例えば、３つずつ）だけ後までの単語に基づいて、第１断片データが示す単語列の前に接続しているべき文法要素を推定する。同様に、文法要素推定部１３１は、第１断片データが示す単語列の最後の単語から所定数（例えば、３つずつ）だけ前までの単語に基づいて、第１断片データが示す単語列の後に接続しているべき文法要素を推定する。即ち、文法要素推定部１３１は、第１断片データが示す単語列中のこれらの単語を素性として、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定する。なお、文法要素推定部１３１は、上述した学習データ（図３（ａ）〜図３（ｃ）参照）を学習する際に、この素性と推定（補完）すべき文法要素との関係に着目して分類器を構築する。
【００６４】
このとき、文法要素推定部１３１が、第１断片データが示す単語列中の単語に、構文解析部１３３の解析によって特定される当該単語の文法要素（品詞）を組み合わせて、分類器の素性としてもよい。具体的に例えば、文法要素推定部１３１は、図５（ｂ）に示す例において、最前の単語から３つ後までの単語における当該単語と文法要素との組み合わせ（「ＩＮ」−「in」、「ＤＴ」−「the」、「ＪＪ」−「next」）と、最後の単語から３つ前までの単語における当該単語と文法要素との組み合わせ（「ＮＮ」−「I」、「ＮＮＳ」−「minutes」、「ＣＤ」−「18」）と、を素性としてもよい。
【００６５】
第１断片データが示す単語列中の最前及び最後（さらにはその周辺）の単語は、当該単語列の前後の単語または句に続くものであるため、当該単語列の前後に接続しているべき文法要素（当該単語列の前後の単語または句の文法要素）と相関が強いと言える。そのため、これらを素性として用いることで、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を、精度良く推定することが可能になる。
【００６６】
また、文法要素推定部１３１は、構文解析部１３３が特定した第１断片データが示す単語列の文法要素に基づいて、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定する。即ち、文法要素推定部１３１は、構文解析部１３３が特定した第１断片データが示す単語列の文法要素を素性として、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定する。なお、文法要素推定部１３１は、上述した学習データ（図３（ａ）〜図３（ｃ）参照）を学習する際に、この素性と推定（補完）すべき文法要素との関係に着目して分類器を構築する。
【００６７】
このとき、文法要素推定部１３１が、構文解析部１３３が特定した第１断片データが示す単語列全体の文法要素（ノードの開始点である最上位の文法要素）と、その一つ下位の文法要素と、を素性としてもよい。具体的に例えば、文法要素推定部１３１は、図５（ｂ）に示す例において、単語列全体の文法要素である「ＰＰ」と、その一つ下位の文法要素である「ＩＮ」及び「ＮＰ」と、を素性として、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定する。
【００６８】
構文解析部１３３が特定した第１断片データが示す単語列の文法要素は、構文解析の結果の正誤にかかわらず、有限のパターンに類型化されるため、推定すべき文法要素と相関が強いと言える（例えば、構文木のパターン毎に推定すべき文法要素が決まる）。そのため、これを素性として用いることで、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を、精度良く推定することが可能になる。
【００６９】
なお、ここでは大きく分けて２種類の素性を用いる場合について例示したが、これらのいずれか一方のみを素性として用いてもよいし、これらに加えて（または代えて）、上述した単語や文法要素以外の特徴を素性として用いてもよい。
【００７０】
次に、構文解析部１３３は、図５（ｃ）の第２断片データが示す単語列について、タグ「［ＶＰ］」を文法要素「ＶＰ」として扱い、構文解析を行う。これにより、構文解析部１３３による第２断片データの構文解析によって得られる構文木は、図５（ｂ）に示したような誤った構文木とはならず、図５（ｄ）に示すような正しい構文木となる。
【００７１】
そして、構文解析部１３３は、図５（ｄ）に示した第２断片データの構文解析の結果（構文木）を、構文データとして後段の翻訳部１４に与える。また、文法要素補完部１３２は、図５（ｃ）に示した第２断片データを、後段の翻訳部１４に与える。
【００７２】
また、図５に示した例とは異なり、文法要素推定部１３１が、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定しない場合もある。この場合とは、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素が無い場合（例えば、図３（ａ）に示した単語列のように構文として１つにまとまっている場合）であるため、当該単語列をそのまま構文解析しても正しい構文木が得られる。そのため、文法要素補完部１３２は、第１断片データをそのまま第２断片データとする。
【００７３】
以上のように、構文評価部１３によれば、構文解析結果が正しいものとなる第２断片データが得られる。そのため、この第２断片データを用いて翻訳を行うことによって、正しい構文に基づいた翻訳を行うことが可能になる。
【００７４】
ところで、図５では、第１断片データが示す単語列の後の文法要素を推定及び補完して第２断片データを生成する場合について例示しているが、これと同様の方法で、第１断片データが示す単語列の前の文法要素を推定及び補完して第２断片データを生成することが可能である。
【００７５】
＜翻訳部＞
次に、翻訳部１４について、図面を参照して説明する。図１に示したように、翻訳部１４は、構文評価部１３から与えられる第２断片データを、同じく構文評価部１３から与えられる構文データに基づいて翻訳する。
【００７６】
具体的に、翻訳部１４は、第２断片データが示す原言語の単語列を、構文データに基づいた語順となるように目的言語の単語列に翻訳するという、Tree-To-String翻訳を行う。
【００７７】
ここで、翻訳部１４が行うTree-To-String翻訳について、図面を参照して説明する。図６は、Tree-To-String翻訳による翻訳方法の具体例について示す図である。
【００７８】
図６は、「This  is  a  pen  .」の単語列に対して、Tree-To-String翻訳を行う場合を例示したものである。図６では、「This  is  a  pen  .」の単語列を目的言語に翻訳する際に、単語列の文法要素に基づいた語順となるように翻訳することによって、目的言語として自然な文である「これ  は  ペン  で  す  。」を得る場合について例示している。このように、Tree-To-String翻訳を行うと、単に語句毎に翻訳する翻訳方法（フレーズベース翻訳）よりも精度良く翻訳することができる。
【００７９】
ただし、翻訳部１４は、第２断片データが示す単語列に含まれているタグについては、目的言語に翻訳することができない。そのため、翻訳部１４は、タグを含む原言語の単語列を、タグを含む目的言語の単語列に翻訳（Tree-To-String翻訳）することになる。しかし、このとき、翻訳によって得られる目的言語の単語列の中の除外し難い位置にタグが混入するという問題が生じ得る。この問題について、図面を参照して説明する。図７は、翻訳部がTree-To-String翻訳を行う場合の問題について示す図である。
【００８０】
図７では、翻訳部１４に順次入力される第２断片データが示す単語列が、「in  the  next  18  minutes」、「i'm  going  to  take  ［ＮＰ］」、「you  on  a  journey」の順番となる場合について例示している。この場合、２番目の単語列の翻訳結果は「［ＮＰ］を行っています」となり、タグ「［ＮＰ］」が翻訳後の単語列の最前に位置している。そして、この翻訳後の単語列において、最前のタグ「［ＮＰ］」を除外すると、翻訳後の単語列の一部が欠けて不明瞭になり得る。また、翻訳後の単語列の最前に限らず、翻訳後の単語列の中段にタグがある場合も、翻訳後の単語列の一部が欠けて不明瞭になり得る。
【００８１】
そこで、翻訳部１４は、図７に示す問題が解決されるような方法で翻訳を行う。この翻訳部１４の動作例について、図面を参照して説明する。図８は、図７に示す問題を解決するための翻訳部の動作例について示す図である。
【００８２】
図８に示す例において、翻訳部１４に順次入力される第２断片データが示す単語列は、図７と同じである。しかし、図８では、翻訳部１４が、２番目の単語列の翻訳結果「［ＮＰ］を行っています」を得たときに、当該単語列を翻訳結果データとして出力せずに待機する。そして、このときの翻訳前の原言語の単語列「i'm  going  to  take  ［ＮＰ］」と、その次に得られる第２断片データである原言語の単語列「you  on  a  journey」と、を連結して成る原言語の単語列「i'm  going  to  take  you  on  a  journey」について改めて翻訳を行い、得られた翻訳結果「皆さんを旅にお連れします」を翻訳結果データとして出力する。
【００８３】
上記のように原言語の単語列を連結する場合、先行する単語列の最後のタグ「［ＮＰ］」は、後続する単語列「you  on  a  journey」の一部または全部に相当する（本例では「you」に相当する）。そのため、先行する単語列の最後のタグ「［ＮＰ］」は、後続する単語列「you  on  a  journey」と連結する際に除外（置換）する。なお、後続する単語列の最前に位置するタグも同様であり、原言語の単語列の連結時に除外（置換）する。
【００８４】
このように、翻訳後の単語列の最前または中段にタグが含まれる場合は待機して、翻訳前の原言語の単語列に対して次に入力される第２断片データが示す単語列を連結して翻訳することによって、タグを除外した翻訳結果を得ることが可能になる。そのため、タグを含む不明瞭な翻訳結果が生成されることを防止することが可能になる。
【００８５】
一方、翻訳後の単語列の最後にタグが位置する場合も、翻訳後の単語列からタグを除外すれば当該単語列の一部が欠けることになる。しかし、この場合は、翻訳装置１の利用者が、先行する翻訳後の単語列と、次に得られる原言語の単語列（即ち、タグに相当する単語列）を翻訳して得られる単語列と、を順番に組み合わせて理解することにより、先行する単語列の不明瞭性は解消される。そのため、翻訳後の単語列の最後にタグがある場合は、当該タグを除外するのみで翻訳結果データを生成すればよい。
【００８６】
このように、翻訳後の単語列の除外し難い位置（最後以外の位置）にタグが含まれる場合に限り、翻訳を待機することで、可能な限り待機する時間を無くして迅速に翻訳する（同時性を高める）ことが可能になる。
【００８７】
なお、翻訳後の単語列の最後以外の位置にタグが含まれる限り、第２断片データが示す単語列を順番に複数連結させてもよい。ただし、翻訳結果を迅速に出力する観点から、翻訳部１４が、待機中の原言語の単語数が所定数より多くなる場合は、それ以上待機せずに翻訳を行い、翻訳結果を翻訳結果データとして出力してもよい。このとき、翻訳部１４は、翻訳によって得られる目的言語の単語列からタグを除外してもよい。
【００８８】
また、原言語の単語列を連結する際に、構文データが示す構文木を連結してもよく、また、連結して成る原言語の単語列の全体に対して構文解析部１３３などが改めて構文解析を行ってもよい。そして、翻訳部１４が、得られた構文木に基づいて、連結して成る原言語の単語列の翻訳を行ってもよい。
【００８９】
また、翻訳部１４が、翻訳後の単語列の最後の位置にタグが含まれている場合も含めて、翻訳後の単語列にタグが含まれている限り、図８に示した翻訳の待機を行ってもよい。この場合、翻訳の迅速性（同時性）は低くなるが、常にタグを排除した単語列全体について翻訳することになるため、精度良く翻訳することが可能になる。
【００９０】
ところで、構文評価部１３が生成する第２断片データは、第１断片データが示す原言語の単語列の前後の一方または両方にタグが補完されて生成され得る。そのため、翻訳部１４が、最前にタグが位置する原言語の単語列を翻訳することもある。
【００９１】
ただし、原言語の単語列の最前に位置するタグは、当該単語列の後に第２断片データが示す単語列を連結しても、除外（置換）することができない。そのため、原言語の単語列の最前のみにタグが位置する場合は、第２断片データが示す単語列を連結する意義が少ない。そこで、翻訳部１４が、最前のみにタグが位置する原言語の単語列を翻訳する場合、当該タグを考慮せずに、第２断片データが示す単語列の連結の要否を决定すると、好ましい。
【００９２】
例えば、翻訳部１４が、最前にタグが位置する原言語の単語列を翻訳する際に、翻訳によって得られる目的言語の単語列から当該タグを予め除外してもよい。この場合、原言語の単語列の最前に位置するタグは、翻訳後の目的言語の単語列には現れない。したがって、翻訳部１４は、原言語の単語列の最前に位置するタグを考慮せずに、第２断片データが示す単語列の連結の要否を决定することになる。
【００９３】
また例えば、翻訳部１４が、最前にタグが位置する原言語の単語列を翻訳する際に、当該タグを含む目的言語の単語列に翻訳するが、当該タグを考慮しないで第２断片データが示す単語列の連結の要否を决定してもよい。ただし、この場合、翻訳部１４が、翻訳後の目的言語の単語列に含まれているタグを、原言語の単語列の最前及び最後のいずれに位置していたものであるのかを認識する必要がある。そこで、例えば文法要素補完部１３２が、第１断片データが示す単語列の前に補完するタグと、第１断片データが示す単語列の後に補完するタグと、の違いが翻訳部１４において認識可能となるように、これらのタグに差異を設けてもよい。具体的に例えば、「［ＮＰ］」と「｛ＮＰ｝」のようにタグを示す符号を異ならせてもよいし、「［ＮＰ＊］」と「［ＮＰ］」のようにマークを付けて区別してもよい。
【００９４】
このように、翻訳部１４が、原言語の単語列を連結しても翻訳できないタグ（原言語の単語列の最前に位置するタグ）については無視し、原言語の単語列の連結によって翻訳が可能となるタグ（原言語の単語列の最後に位置するタグ）のみに基づいて、翻訳の待機の要否を决定することで、無用な待機が発生することを防止することができる。そのため、可能な限り待機する時間を無くして、迅速に翻訳する（同時性を高める）ことが可能になる。
【００９５】
＜翻訳性能＞
上述した翻訳装置１の翻訳性能の一例について、図面を参照して説明する。図９及び図１０は、本発明の実施形態に係る翻訳装置の翻訳精度と他の翻訳装置の翻訳精度との比較結果について示すグラフである。なお、図９は、翻訳精度の評価方法としてＢＬＥＵを採用した場合について示したグラフであり、図１０は、翻訳精度の評価方法としてＲＩＢＥＳを採用した場合について示したグラフである。
【００９６】
ＢＬＥＵ及びＲＩＢＥＳは、翻訳結果が参照訳に近いほどスコアが高くなる、公知の評価方法である。ただし、ＢＬＥＵは短い単語列について局所的に評価する方法（即ち、語句の訳が正しければスコアが高くなる評価方法）であるのに対して、ＲＩＢＥＳは語順に着目して広域的に評価する方法（即ち、語句の訳だけでなく語順も正しければスコアが高くなる評価方法）である点について、差異がある。
【００９７】
図９及び図１０は、所定の単語列を様々な単語数毎に分割して順次翻訳する場合における、翻訳方法毎のＢＬＥＵ及びＲＩＢＥＳのスコアを示すグラフである。それぞれのグラフにおいて、横軸は翻訳時の平均単語数であり、縦軸はＢＬＥＵ及びＲＩＢＥＳのスコアである。また、それぞれのグラフにおいて、フレーズベース翻訳の評価結果については、細かい破線とバツのマーカ（×）で表している。また、Tree-To-String翻訳の評価結果については、粗い破線と黒塗りの三角形のマーカ（▲）で表している。また、タグ補完のみを行う翻訳方法の評価結果については、細い実線と白塗りの丸のマーカ（○）で表している。また、タグ補完及び待機を行う翻訳方法の評価結果については、太い実線と黒塗りの四角のマーカ（■）で表している。
【００９８】
タグ補完のみを行う翻訳方法とは、上述した本発明の実施形態に係る翻訳装置１において、構文評価部１３が図５に示したようなタグの補完は行うが、翻訳部１４が図８に示したような翻訳の待機を行わない翻訳方法である。この場合、翻訳部１４は、第２断片データが示す単語列にタグが含まれていれば、その翻訳結果である目的言語の単語列からタグを除外する。また、タグ補完及び待機を行った翻訳方法とは、上述した本発明の実施形態に係る翻訳装置１において、構文評価部１３が図５に示したようなタグの補完を行い、かつ、翻訳部１４が図８に示したような翻訳の待機を行う翻訳方法である。
【００９９】
図９及び図１０に示すグラフにおいて、タグ補完及び待機を行う翻訳方法については、平均単語数がおよそ４以下となる評価結果が存在しない。これは、分割する単語列の単語数（即ち、第１断片データが示す単語列に含まれる単語数）が少なくなると、翻訳部１４が、図８に示したような待機を行い原言語の単語列を連結してから翻訳することが頻発するからである。
【０１００】
図９及び図１０に示すように、フレーズベース翻訳は、語句にのみ着目して翻訳するため、翻訳の同時性を犠牲にして翻訳時の単語数を多くしても（分割する単語列の単語数を多くしても）、他の３つの翻訳方法と比較して翻訳精度はそれほど向上しない（相対的に低くなる）。
【０１０１】
また、Tree-To-String翻訳では、翻訳の同時性を向上するために翻訳時の単語数を少なくすると（分割する単語列の単語数を少なくすると）、誤った構文解析結果に基づいて翻訳が行われるため、翻訳精度が低くなってしまう。
【０１０２】
これに対して、本発明の実施形態に係る翻訳装置１による、タグ補完のみを行う翻訳方法やタグ補完及び待機を行う翻訳方法では、翻訳の同時性を向上するために翻訳時の単語数を少なくしても（分割する単語列の単語数を少なくしても）、文法要素の補完によって得られる正しい構文解析結果に基づいた翻訳を行うことができるため、翻訳精度を高めることができる。特に、図１０における、タグ補完及び待機を行う翻訳方法の評価結果から明らかなように、本発明の実施形態に係る翻訳装置１では、翻訳の同時性を向上するために翻訳時の単語数を少なくしても（分割する単語列の単語数を少なくしても）、比較的高い翻訳精度を維持することが可能である。
【０１０３】
＜変形等＞
（１）  上述の本発明の実施形態に係る翻訳装置１において、文法要素推定部１３１が、図３に例示したような学習データの機械学習を行わず、事前に作成した補完すべきタグの推定方法（事前に定義したルール）に従って、補完すべきタグを推定してもよい。
【０１０４】
また、上述の本発明の実施形態に係る翻訳装置１において、翻訳部１４が、事前に定義したルールに従って翻訳の待機（原言語の連結）の要否を決定している（具体的には、翻訳後の目的言語の単語列におけるタグの有無及び位置に応じて翻訳の待機の要否を決定している）が、機械学習によって構築した分類器を用いて翻訳の待機の要否を决定してもよい。例えばこの場合、翻訳部１４が、タグを含む原言語の単語列と、当該単語列を翻訳する場合における翻訳の待機の要否と、の組み合わせを多数学習することによって、上記の分類器を構築してもよい。
【０１０５】
（２）  また、上述の本発明の実施形態に係る翻訳装置１において、文法要素推定部１３１は、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定する際に、構文木における下位の文法要素として推定してもよいし、構文木における上位の文法要素の一部として推定してもよい。
【０１０６】
具体的に例えば、図７及び図８のそれぞれの中段では、文法要素推定部１３１が、第１断片データが示す単語列の後に接続しているべき文法要素として、「take」の直後に接続し得る下位の文法要素である「ＮＰ」を推定する場合について例示しているが、「take」を含む上位の文法要素「ＶＰ」の一部（「ＶＰ」のうち「take」を含まない残部）が「take」の直後に接続し得ることを推定してもよい。なお、本願発明では、このような上位の文法要素の一部（「ＶＰ」の一部）も、下位の文法要素（「ＮＰ」）と同様に、文法要素として取り扱う。
【０１０７】
上記の具体例は、第１断片データが示す単語列の後に接続しているべき文法要素を推定するものであるが、第１断片データが示す単語列の前に接続しているべき文法要素の推定についても同様である。
【０１０８】
また、文法要素推定部１３１が、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を、構文木における下位の階層の文法要素として推定するか、構文木における上位の階層の文法要素の一部として推定するか、の違いに応じて、文法要素補完部１３２が補完するタグ種類が異なるようにすると、好ましい。例えば、文法要素推定部１３１が、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を、上位の文法要素の一部として推定する場合、文法要素補完部１３２が、例えば「［＠ＶＰ］」のように何らかのマーク（本例では「＠」）を付したタグを補完してもよい。一方、文法要素推定部１３１が、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を、下位の階層の文法要素として推定する場合、文法要素補完部１３２が、例えば「［ＮＰ］」のようなマークを付さないタグを補完してもよい。
【０１０９】
なお、文法要素推定部１３１が、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定する際に、構文木における下位の階層の文法要素として推定する推定方法と、構文木における上位の階層の文法要素の一部として推定する推定方法と、のいずれの推定方法を採用するか（または、いずれの推定方法の優先度を高くするか）については、構文評価部１３や翻訳部１４、さらには翻訳装置１の設計（特に、翻訳部１４が採用する翻訳方法）に応じて、適宜選択すればよい。
【０１１０】
（３）  また、上述の本発明の実施形態に係る翻訳装置１において、文法要素推定部１３１及び文法要素補完部１３２が、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定及び補完するのではなく、第１断片データが示す単語列の後に接続しているべき文法要素のみを推定及び補完するようにしてもよい。正しい構文解析結果が得られる第２断片データを生成するという点では、第１断片データが示す単語列の前後に接続しているべき文法要素を推定した方が好ましいが、第１断片データが示す単語列の後に接続しているべき文法要素を推定するだけでも、ある程度は正しい構文解析結果が得られる第２断片データを生成することが可能であるとともに、図８に示したような原言語の単語列を連結した翻訳が可能である。
【０１１１】
（４）  テキストデータ生成部１１が生成するテキストデータは、必ずしも原言語の文字そのものを表すデータ（文字データ）で構成する必要はなく、原言語の単語や形態素を所定の符号で表すデータ（符号データ）で構成してもよい。例えば、テキストデータが示す原言語の文字列（形態素列）が「これ  は  ペン  です  。」であった場合、この文字列（形態素列）を「3  5  20  7  0」のように符号データで構成してもよい。
【０１１２】
このように、原言語の文字列を示すテキストデータを符号データで構成することによって、テキストデータ分割部１２や構文評価部１３、翻訳部１４における演算を簡単にして、処理速度（同時性）を向上することが可能になる。
【０１１３】
なお、上記のような符号データの生成または符号データへの変換は、テキストデータ生成部１１におけるテキストデータの生成時から翻訳部１４による第２断片データの翻訳前までの、どの段階で行ってもよい。即ち、符号データで構成されたテキストデータを生成する処理を行ってもよいし、テキストデータを構成する文字データを符号データに変換する処理を行ってもよいし、第１断片データを構成する文字データを符号データに変換する処理を行ってもよいし、第２断片データを構成する文字データを符号データに変換する処理を行ってもよい。ただし、符号データの生成または符号データへの変換を、翻訳装置１における処理の前段で行うほど、その後の処理が簡単になり、処理速度（同時性）の向上を図ることができるため、好ましい。
【産業上の利用可能性】
【０１１４】
本発明は、原言語を目的言語に翻訳する翻訳装置と、当該翻訳装置に適用される構文評価装置、構文評価方法及び構文評価プログラムと、に利用可能である。
【符号の説明】
【０１１５】
１        ：  翻訳装置
１０      ：  音声データ生成部
１１      ：  テキストデータ生成部
１２      ：  テキストデータ分割部
１３      ：  構文評価部（構文評価装置）
１３１    ：  文法要素推定部
１３２    ：  文法要素補完部
１３３    ：  構文解析部
１４      ：  翻訳部
１５      ：  翻訳結果出力部
【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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【国際調査報告】
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