(57)【要約】【課題】機械翻訳情報に含まれない単語の対訳関係を示す対訳辞書情報を適切に追加することができる機械翻訳装置を提供する。【解決手段】翻訳対象フレーズを受け付ける翻訳対象フレーズ受付部１６、翻訳対象フレーズにおいて対訳辞書情報に含まれる未知単語を検出する未知単語検出部１７、検出された未知単語を、機械翻訳情報に含まれる単語の対訳関係を示す置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置換する置換部１８、置換後の翻訳対象フレーズを、機械翻訳情報を用いて機械翻訳する機械翻訳部１９、翻訳後フレーズにおいて、置換部１８が置換した原言語の単語に対応する目的言語の単語である置換単語を検出する置換単語検出部２０、置換単語を未知単語に対訳辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語に置換する逆置換部２１、その置換後の翻訳後フレーズを出力する出力部２２を備える。【選択図】図１
2008225963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報が記憶される機械翻訳情報記憶部と、
前記機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報が記憶される対訳辞書情報記憶部と、
前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報が記憶される置換辞書情報記憶部と、
原言語での翻訳対象となるフレーズである翻訳対象フレーズを受け付ける翻訳対象フレーズ受付部と、
前記翻訳対象フレーズに含まれる単語であって、前記対訳辞書情報に含まれる単語である未知単語を検出する未知単語検出部と、
前記未知単語検出部が検出した未知単語を、前記置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置き換える置換部と、
前記置換部が単語を置き換えた翻訳対象フレーズを前記機械翻訳情報を用いて機械翻訳する機械翻訳部と、
前記機械翻訳部が機械翻訳した目的言語での翻訳対象フレーズである翻訳後フレーズにおいて、前記置換部が置き換えた原言語の単語に前記置換辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語である置換単語を検出する置換単語検出部と、
前記翻訳後フレーズにおいて、前記置換単語検出部が検出した置換単語を、前記未知単語検出部が検出した未知単語に前記対訳辞書情報によって対応付けられている目的言語の単語に置き換える逆置換部と、
前記逆置換部が単語を置き換えた翻訳後フレーズを出力する出力部と、を備えた機械翻訳装置。
【請求項２】
前記機械翻訳情報は、原言語のフレーズである原言語フレーズと、当該原言語フレーズと対訳関係にある目的言語のフレーズである目的言語フレーズと、前記原言語フレーズと前記目的言語フレーズとに関する確率とを対応付けて有する情報である翻訳モデル情報であり、
前記機械翻訳部は、前記翻訳モデル情報を用いたフレーズベースの統計的機械翻訳を行う、請求項１記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
対訳コーパスが記憶される対訳コーパス記憶部と、
前記対訳コーパスから前記翻訳モデル情報を生成して前記機械翻訳情報記憶部に蓄積する翻訳モデル情報生成部と、をさらに備えた請求項２記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記置換辞書情報では、前記翻訳モデル情報の生成で用いられた対訳コーパスにおける単語の出現頻度に応じた情報である出現頻度情報が単語に対応付けられており、
前記置換部は、前記未知単語を、前記出現頻度情報の示す出現頻度の高い単語に置き換える、請求項２または請求項３記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記置換辞書情報では、原言語の単語と、目的言語の単語との対応付けが２以上含まれており、
前記置換部は、前記置換辞書情報に含まれる２以上の原言語の単語と、目的言語の単語との対応付けを用いて、前記未知単語を、前記置換辞書情報に含まれる２以上の原言語の単語に置き換え、
前記機械翻訳部は、前記置換部が単語を置き換えた２以上の翻訳対象フレーズを機械翻訳すると共に、それぞれの機械翻訳における尤度を算出し、
前記出力部は、前記機械翻訳部が算出した尤度の最も高い翻訳後フレーズにおいて、前記置換単語に関する置き換えがなされた翻訳後フレーズを出力する、請求項１から請求項３いずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記置換辞書情報では、属性ごとに原言語の単語が記憶されており、
前記置換部は、前記未知単語を、前記置換辞書情報に含まれる、当該未知単語の属性に対応する単語に置き換える、請求項１から請求項５いずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記置換辞書情報は、固有名詞の単語に関する情報である、請求項１から請求項６いずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
前記対訳辞書情報に含まれる原言語の単語を含む、原言語でのコーパスである原言語コーパスが記憶される原言語コーパス記憶部と、
前記対訳辞書情報に含まれる目的言語の単語を含む、目的言語でのコーパスである目的言語コーパスが記憶される目的言語コーパス記憶部と、
前記原言語コーパス、及び前記目的言語コーパスを、それぞれ複数のクラスに単語クラスタリングする単語クラスタリング部と、
前記単語クラスタリング部によって単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとの１以上の組合せについて、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が前記機械翻訳情報に含まれる組合せを、前記原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報に対応付けて前記置換辞書情報記憶部に蓄積する置換辞書生成部と、をさらに備え、
前記置換部は、前記未知単語と、前記未知単語に前記対訳辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語とがそれぞれ含まれる原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する組合せ識別情報を特定し、前記置換辞書情報において、当該特定した組合せ識別情報に対応付けられている原言語の単語に、前記未知単語を置き換える、請求項１から請求項５いずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
前記置換辞書生成部は、前記対訳辞書情報における原言語の単語と目的言語の単語の各組合せに対応付けて、当該原言語の単語の含まれる原言語のクラスと、当該目的言語の単語の含まれる目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報を前記対訳辞書情報に追加する処理も行う、請求項８記載の機械翻訳装置。
【請求項１０】
機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報が記憶される機械翻訳情報記憶部と、
前記機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報に含まれる原言語の単語を含む、原言語でのコーパスである原言語コーパスが記憶される原言語コーパス記憶部と、
前記対訳辞書情報に含まれる目的言語の単語を含む、目的言語でのコーパスである目的言語コーパスが記憶される目的言語コーパス記憶部と、
前記原言語コーパス、及び前記目的言語コーパスを、それぞれ複数のクラスに単語クラスタリングする単語クラスタリング部と、
前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報が記憶される置換辞書情報記憶部と、
前記単語クラスタリング部によって単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとの１以上の組合せについて、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が前記機械翻訳情報に含まれる組合せを、前記原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報に対応付けて置換辞書情報記憶部に蓄積する置換辞書生成部と、を備えた置換辞書生成装置。
【請求項１１】
機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報が記憶される機械翻訳情報記憶部と、前記機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報が記憶される対訳辞書情報記憶部と、前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報が記憶される置換辞書情報記憶部と、翻訳対象フレーズ受付部と、未知単語検出部と、置換部と、機械翻訳部と、置換単語検出部と、逆置換部と、出力部と、を用いて処理される機械翻訳方法であって、
前記翻訳対象フレーズ受付部が、原言語での翻訳対象となるフレーズである翻訳対象フレーズを受け付ける翻訳対象フレーズ受付ステップと、
前記未知単語検出部が、前記翻訳対象フレーズに含まれる単語であって、前記対訳辞書情報に含まれる単語である未知単語を検出する未知単語検出ステップと、
前記置換部が、前記未知単語検出ステップで検出した未知単語を、前記置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置き換える置換ステップと、
前記機械翻訳部が、前記置換ステップで単語を置き換えた翻訳対象フレーズを前記機械翻訳情報を用いて機械翻訳する機械翻訳ステップと、
前記置換単語検出部が、前記機械翻訳ステップで機械翻訳した目的言語での翻訳対象フレーズである翻訳後フレーズにおいて、前記置換ステップで置き換えた原言語の単語に前記置換辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語である置換単語を検出する置換単語検出ステップと、
前記逆置換部が、前記翻訳後フレーズにおいて、前記置換単語検出ステップで検出した置換単語を、前記未知単語検出ステップで検出した未知単語に前記対訳辞書情報によって対応付けられている目的言語の単語に置き換える逆置換ステップと、
前記出力部が、前記逆置換ステップで単語を置き換えた翻訳後フレーズを出力する出力ステップと、を備えた機械翻訳方法。
【請求項１２】
機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報が記憶される機械翻訳情報記憶部と、前記機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報に含まれる原言語の単語を含む、原言語でのコーパスである原言語コーパスが記憶される原言語コーパス記憶部と、前記対訳辞書情報に含まれる目的言語の単語を含む、目的言語でのコーパスである目的言語コーパスが記憶される目的言語コーパス記憶部と、前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報が記憶される置換辞書情報記憶部と、単語クラスタリング部と、置換辞書生成部とを用いて処理される置換辞書生成方法であって、
前記単語クラスタリング部が、前記原言語コーパス、及び前記目的言語コーパスを、それぞれ複数のクラスに単語クラスタリングする単語クラスタリングステップと、
前記置換辞書生成部が、前記単語クラスタリングステップにおいて単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとの１以上の組合せについて、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が前記機械翻訳情報に含まれる組合せを、前記原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報に対応付けて置換辞書情報記憶部に蓄積する置換辞書生成ステップと、を備えた置換辞書生成方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
原言語での翻訳対象となるフレーズである翻訳対象フレーズを受け付ける翻訳対象フレーズ受付ステップと、
前記翻訳対象フレーズに含まれる単語であって、機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報に含まれる単語である未知単語を検出する未知単語検出ステップと、
前記未知単語検出ステップで検出した未知単語を、前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置き換える置換ステップと、
前記置換ステップで単語を置き換えた翻訳対象フレーズを、機械翻訳情報を用いて機械翻訳する機械翻訳ステップと、
前記機械翻訳ステップで機械翻訳した目的言語での翻訳対象フレーズである翻訳後フレーズにおいて、前記置換ステップで置き換えた原言語の単語に前記置換辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語である置換単語を検出する置換単語検出ステップと、
前記翻訳後フレーズにおいて、前記置換単語検出ステップで検出した置換単語を、前記未知単語検出ステップで検出した未知単語に前記対訳辞書情報によって対応付けられている目的言語の単語に置き換える逆置換ステップと、
前記逆置換ステップで単語を置き換えた翻訳後フレーズを出力する出力ステップと、を実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報に含まれる原言語の単語を含む、原言語でのコーパスである原言語コーパス、及び前記対訳辞書情報に含まれる目的言語の単語を含む、目的言語でのコーパスである目的言語コーパスを、それぞれ複数のクラスに単語クラスタリングする単語クラスタリングステップと、
前記単語クラスタリングステップにおいて単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとの１以上の組合せについて、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が前記機械翻訳情報に含まれる組合せを、前記原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報に対応付けて、前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報が記憶される置換辞書情報記憶部に蓄積する置換辞書生成ステップと、を実行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、機械翻訳を行う機械翻訳装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、フレーズベースの統計的機械翻訳が行われてきている。フレーズを翻訳単位にすることで、少なくとも、そのフレーズ内では、訳語選択と語順が正しく維持されるというメリットがある（例えば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】Ｐ．Ｋｏｅｈｎ，Ｆ．Ｊｏｓｅｐｈ  Ｏｃｈ，Ｄ．Ｍａｒｃｕ、「Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐｈｒａｓｅ−Ｂａｓｅｄ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ」、Ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＨＬＴ，２００３年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、そのような統計的機械翻訳では、訓練コーパスとしての対訳コーパスに含まれない資源をシステムに取り込むのに困難を伴うことが多いという問題がある。例えば、対訳コーパスに含まれない人名や地名等の対訳辞書を統計的機械翻訳で用いることを考える。その対訳辞書の対訳ペアに適当な確率値を割り振り、対訳コーパスから作成された翻訳モデル情報に追加したとしても、適切な統計的機械翻訳がなされないことがある。具体的には、イギリスのウェールズの地名である「カーディフ」と、その英語表記である「ｃａｒｄｉｆｆ」とを翻訳モデルに追加することによって、「カーディフ行きの往復切符一枚ください」を統計的機械翻訳したとしても、「ｃａｒｄｉｆｆ  ｆｏｒ  ａ  ｒｏｕｎｄ  ｔｒｉｐ  ｔｉｃｋｅｔ  ｐｌｅａｓｅ」となってしまい、カーディフという単語は正確に翻訳されるものの、おかしな翻訳文となってしまう。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、その一つの目的は、機械翻訳で用いられる情報、例えば、翻訳モデル情報等に含まれていない、対訳関係にある単語の情報を適切に追加することができる機械翻訳装置等を提供することである。
【０００５】
また、他の目的は、その機械翻訳装置等で用いられる置換辞書情報（実施の形態において説明する）を生成することができる置換辞書生成装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明による機械翻訳装置は、機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報が記憶される機械翻訳情報記憶部と、前記機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報が記憶される対訳辞書情報記憶部と、前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報が記憶される置換辞書情報記憶部と、原言語での翻訳対象となるフレーズである翻訳対象フレーズを受け付ける翻訳対象フレーズ受付部と、前記翻訳対象フレーズに含まれる単語であって、前記対訳辞書情報に含まれる単語である未知単語を検出する未知単語検出部と、前記未知単語検出部が検出した未知単語を、前記置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置き換える置換部と、前記置換部が単語を置き換えた翻訳対象フレーズを前記機械翻訳情報を用いて機械翻訳する機械翻訳部と、前記機械翻訳部が機械翻訳した目的言語での翻訳対象フレーズである翻訳後フレーズにおいて、前記置換部が置き換えた原言語の単語に前記置換辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語である置換単語を検出する置換単語検出部と、前記翻訳後フレーズにおいて、前記置換単語検出部が検出した置換単語を、前記未知単語検出部が検出した未知単語に前記対訳辞書情報によって対応付けられている目的言語の単語に置き換える逆置換部と、前記逆置換部が単語を置き換えた翻訳後フレーズを出力する出力部と、を備えたものである。
【０００７】
このような構成により、機械翻訳情報に含まれていない対訳関係にある単語を含む情報である対訳辞書情報を適切に追加することができ、その結果、適切な機械翻訳が行われるようにすることができうる。
【０００８】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記機械翻訳情報は、原言語のフレーズである原言語フレーズと、当該原言語フレーズと対訳関係にある目的言語のフレーズである目的言語フレーズと、前記原言語フレーズと前記目的言語フレーズとに関する確率とを対応付けて有する情報である翻訳モデル情報であり、前記機械翻訳部は、前記翻訳モデル情報を用いたフレーズベースの統計的機械翻訳を行ってもよい。
【０００９】
このような構成により、特に対訳辞書情報を適切に追加することが難しかったフレーズベースの統計的機械翻訳において、対訳辞書情報を追加することができる。
【００１０】
対訳コーパスが記憶される対訳コーパス記憶部と、前記対訳コーパスから前記翻訳モデル情報を生成して前記機械翻訳情報記憶部に蓄積する翻訳モデル情報生成部と、をさらに備えてもよい。
このような構成により、対訳コーパスから対訳モデル情報を生成することができる。
【００１１】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記置換辞書情報では、前記翻訳モデル情報の生成で用いられた対訳コーパスにおける単語の出現頻度に応じた情報である出現頻度情報が単語に対応付けられており、前記置換部は、前記未知単語を、前記出現頻度情報の示す出現頻度の高い単語に置き換えてもよい。
【００１２】
このような構成により、置換部による単語の置き換えを行った後の翻訳対象フレーズが、より適切に翻訳されるようにすることができる。出現頻度の高い単語は、翻訳モデル情報内にたくさん含まれており、十分な統計量がとられている可能性が高いからである。その結果、全体として、より適切な翻訳を行うことができる機械翻訳装置となる。
【００１３】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記置換辞書情報では、原言語の単語と、目的言語の単語との対応付けが２以上含まれており、前記置換部は、前記置換辞書情報に含まれる２以上の原言語の単語と、目的言語の単語との対応付けを用いて、前記未知単語を、前記置換辞書情報に含まれる２以上の原言語の単語に置き換え、前記機械翻訳部は、前記置換部が単語を置き換えた２以上の翻訳対象フレーズを機械翻訳すると共に、それぞれの機械翻訳における尤度を算出し、前記出力部は、前記機械翻訳部が算出した尤度の最も高い翻訳後フレーズにおいて、前記置換単語に関する置き換えがなされた翻訳後フレーズを出力してもよい。
このような構成により、置換部により単語の置き換えを複数回行い、その中から最適なものを選択できるため、より適切な翻訳結果となりうる。
【００１４】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記置換辞書情報では、属性ごとに原言語の単語が記憶されており、前記置換部は、前記未知単語を、前記置換辞書情報に含まれる、当該未知単語の属性に対応する単語に置き換えてもよい。
【００１５】
このような構成により、属性の同じ単語は、同様に翻訳される確率が高いと考えられるため、未知単語の属性に応じた単語の置き換えが行われることによって、より適切な翻訳結果を得ることができうる。
【００１６】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記対訳辞書情報に含まれる原言語の単語を含む、原言語でのコーパスである原言語コーパスが記憶される原言語コーパス記憶部と、前記対訳辞書情報に含まれる目的言語の単語を含む、目的言語でのコーパスである目的言語コーパスが記憶される目的言語コーパス記憶部と、前記原言語コーパス、及び前記目的言語コーパスを、それぞれ複数のクラスに単語クラスタリングする単語クラスタリング部と、前記単語クラスタリング部によって単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとの１以上の組合せについて、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が前記機械翻訳情報に含まれる組合せを、前記原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報に対応付けて前記置換辞書情報記憶部に蓄積する置換辞書生成部と、をさらに備え、前記置換部は、前記未知単語と、前記未知単語に前記対訳辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語とがそれぞれ含まれる原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する組合せ識別情報を特定し、前記置換辞書情報において、当該特定した組合せ識別情報に対応付けられている原言語の単語に、前記未知単語を置き換えてもよい。
【００１７】
このような構成により、置換辞書情報を人手によらないで、自動的に生成することができる。したがって、置換辞書情報を人手によって作成していた場合に比べて、その置換辞書情報の作成の労力を削減できると共に、より規模の大きい置換辞書情報を容易に作成することができるようになる。
【００１８】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記置換辞書生成部は、前記対訳辞書情報における原言語の単語と目的言語の単語の各組合せに対応付けて、当該原言語の単語の含まれる原言語のクラスと、当該目的言語の単語の含まれる目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報を前記対訳辞書情報に追加する処理を行ってもよい。
【００１９】
このような構成により、置換部が未知単語の置き換えを行う場合に、対訳辞書情報に含まれる組合せ識別情報を用いることによって、その未知単語と同様の性質を有すると考えられる単語を容易に特定することができるようになる。
【００２０】
本発明による置換辞書生成装置は、機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報が記憶される機械翻訳情報記憶部と、前記機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報に含まれる原言語の単語を含む、原言語でのコーパスである原言語コーパスが記憶される原言語コーパス記憶部と、前記対訳辞書情報に含まれる目的言語の単語を含む、目的言語でのコーパスである目的言語コーパスが記憶される目的言語コーパス記憶部と、前記原言語コーパス、及び前記目的言語コーパスを、それぞれ複数のクラスに単語クラスタリングする単語クラスタリング部と、前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報が記憶される置換辞書情報記憶部と、前記単語クラスタリング部によって単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとの１以上の組合せについて、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が前記機械翻訳情報に含まれる組合せを、前記原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報に対応付けて置換辞書情報記憶部に蓄積する置換辞書生成部と、を備えたものである。
【００２１】
このような構成により、前述の機械翻訳装置等において必要な置換辞書情報を、人手によらないで、自動的に生成することができる。したがって、置換辞書情報を人手によって作成していた場合に比べて、その置換辞書情報の作成の労力を削減できると共に、より規模の大きい置換辞書情報を容易に作成することができるようになる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明による機械翻訳装置等によれば、機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報に含まれない対訳辞書情報を適切に追加することができる。その結果、より適切な機械翻訳ができるようになりうる。また、本発明による置換辞書生成装置等によれば、機械翻訳において必要な置換辞書情報を自動的に作成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明による機械翻訳装置、置換辞書生成装置について、実施の形態を用いて説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素及びステップは同一または相当するものであり、再度の説明を省略することがある。
【００２４】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１による機械翻訳装置について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施の形態による機械翻訳装置１の構成を示すブロック図である。図１において、本実施の形態による機械翻訳装置１は、対訳コーパス記憶部１１と、翻訳モデル情報生成部１２と、機械翻訳情報記憶部１３と、対訳辞書情報記憶部１４と、置換辞書情報記憶部１５と、翻訳対象フレーズ受付部１６と、未知単語検出部１７と、置換部１８と、機械翻訳部１９と、置換単語検出部２０と、逆置換部２１と、出力部２２とを備える。
【００２５】
対訳コーパス記憶部１１では、対訳コーパスが記憶される。ここで、対訳コーパスとは、少なくとも２個の異なる言語の文同士が対応付けられているコーパスである。例えば、旅行会話の対訳コーパスであるＢＴＥＣ（Ｂａｓｉｃ  Ｔｒａｖｅｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｃｏｒｐｕｓ）等が知られている。この対訳コーパスは、機械翻訳装置１で機械翻訳する翻訳前の言語である原言語と、翻訳後の言語である目的言語との文同士が対応付けられているものとする。本実施の形態では、原言語が日本語であり、目的言語が英語である場合について説明するが、その他の言語の組合せであってもよいことは言うまでもない。
【００２６】
対訳コーパス記憶部１１は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。対訳コーパス記憶部１１に対訳コーパスが記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して対訳コーパスが対訳コーパス記憶部１１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された対訳コーパスが対訳コーパス記憶部１１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された対訳コーパスが対訳コーパス記憶部１１で記憶されるようになってもよい。
【００２７】
翻訳モデル情報生成部１２は、対訳コーパス記憶部１１で記憶されている対訳コーパスから翻訳モデル情報を生成して機械翻訳情報記憶部１３に蓄積する。ここで、翻訳モデル情報とは、対訳コーパスに含まれる原言語のフレーズである原言語フレーズと、その原言語フレーズと対訳関係にある目的言語のフレーズであり、対訳コーパスに含まれるフレーズである目的言語のフレーズと、その原言語フレーズとその目的言語フレーズとに関する確率とを対応付けて有する情報である。なお、原言語のＡと目的言語のＢとが対訳関係にあるとは、原言語のＡを目的言語に翻訳したものがＢになるか、あるいは、その逆の関係を有することを言う。また、フレーズとは、言語学的なフレーズではなく、数単語からなる単語列のことである。また、原言語フレーズと目的言語フレーズとに関する確率とは、例えば、原言語のフレーズが与えられたときの目的言語のフレーズの確率や、目的言語のフレーズが与えられたときの原言語のフレーズの確率等である。翻訳モデル情報を生成する方法はすでに知られており、その説明を省略する。また、翻訳モデル情報生成部１２は、対訳コーパス記憶部１１で記憶されているすべての対訳コーパスを用いて翻訳モデル情報を生成してもよく、あるいは、一部の対訳コーパスを用いて翻訳モデル情報を生成してもよい。
【００２８】
機械翻訳情報記憶部１３では、機械翻訳情報が記憶される。機械翻訳情報とは、後述する機械翻訳部１９による機械翻訳の処理において用いられる情報である。この機械翻訳情報は、原言語の単語を少なくとも含む情報と、当該情報と対訳関係にある目的言語の単語を少なくとも含む情報とを対応付けて有する情報を少なくとも含んでいるものである。本実施の形態では、機械翻訳情報は、翻訳モデル情報生成部１２によって生成された翻訳モデル情報であるとする。したがって、本実施の形態では、機械翻訳情報のことを翻訳モデル情報と呼ぶこともある。翻訳モデル情報以外の機械翻訳情報としては、例えば、後述する機械翻訳部１９がルールベースの機械翻訳を行う場合における、対訳関係にある原言語の単語と、目的言語の単語とを対応付けて有する情報であってもよい。機械翻訳情報記憶部１３は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。なお、本実施の形態では、機械翻訳情報記憶部１３で記憶される翻訳モデル情報は、翻訳モデル情報生成部１２で生成されたものである場合について説明するが、機械翻訳情報記憶部１３に機械翻訳情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して機械翻訳情報が機械翻訳情報記憶部１３で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された機械翻訳情報が機械翻訳情報記憶部１３で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された機械翻訳情報が機械翻訳情報記憶部１３で記憶されるようになってもよい。翻訳モデル情報生成部１２で生成された翻訳モデル情報以外の機械翻訳情報が機械翻訳情報記憶部１３で記憶される場合には、機械翻訳装置１は、対訳コーパス記憶部１１や翻訳モデル情報生成部１２を備えていなくてもよい。
【００２９】
対訳辞書情報記憶部１４では、対訳辞書情報が記憶される。ここで、対訳辞書情報とは、機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、目的言語の単語とを対応付けて有する情報である。その対応付けられている原言語の単語と、目的言語の単語とは、それぞれ対訳関係にある。例えば、機械翻訳情報に、カーディフが含まれていない場合に、対訳辞書情報は、原言語の単語「カーディフ」と、目的言語の単語「ｃａｒｄｉｆｆ」とを対応付けて有していてもよい。なお、対訳辞書情報では、属性ごとに原言語の単語が記憶されていてもよい。属性とは、例えば、人名、地名、商品名、医学用語、法律用語、経済用語、技術用語等の単語の分類である。また、対訳辞書情報には、少なくとも上述の情報が含まれていればよく、これら以外の情報が含まれていてもよい。
【００３０】
対訳辞書情報記憶部１４は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。対訳辞書情報記憶部１４に対訳辞書情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して対訳辞書情報が対訳辞書情報記憶部１４で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された対訳辞書情報が対訳辞書情報記憶部１４で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された対訳辞書情報が対訳辞書情報記憶部１４で記憶されるようになってもよい。
【００３１】
置換辞書情報記憶部１５では、置換辞書情報が記憶される。ここで、置換辞書情報とは、機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、目的言語の単語とを対応付けて有する情報である。対訳辞書情報の場合と同様に、置換辞書情報においても、その対応付けられている原言語の単語と、目的言語の単語とは、それぞれ対訳関係にある。例えば、機械翻訳情報に、ニューヨーク、ｎｅｗ＿ｙｏｒｋが含まれている場合に、置換辞書情報は、原言語の単語「ニューヨーク」と、目的言語の単語「ｎｅｗ＿ｙｏｒｋ」とを対応付けて有していてもよい。
【００３２】
なお、この置換辞書情報に含まれる単語の組は、対訳コーパスにおける単語の出現頻度の高いものが好ましい。後述するように、対訳コーパスに含まれていない未知単語を、この置換辞書情報に含まれる単語に置換して機械翻訳を実行するため、対訳コーパスでの出現頻度のより高い単語に置換した方が、より適切な、精度の高い翻訳となりうるからである。対訳コーパスにおける単語の出現頻度は、例えば、対訳コーパスにおける単語の出現回数であってもよく、単語の出現する文の数であってもよく、単語の出現する確率であってもよい。例えば、対訳コーパスにおける単語の出現頻度の高いものから所定個数の単語が置換辞書情報に含まれていてもよい。
【００３３】
また、置換辞書情報でも、属性ごとに原言語の単語が記憶されていてもよい。また、置換辞書情報では、機械翻訳情報（すなわち、翻訳モデル情報）の生成で用いられた対訳コーパスにおける単語の出現頻度に応じた情報である出現頻度情報が単語に対応付けられていてもよい。出現頻度情報は、出現頻度そのものであってもよく、出現頻度に関連した情報であってもよい。例えば、出現頻度は出現回数を示すものであり、出現頻度情報は、その出現回数を、「多い」「普通」「少ない」や、「１０００以上」「１００以上１０００未満」「１００未満」等の出現頻度の程度で示すものであってもよい。なお、置換辞書情報は、人手によって作成されてもよく、あるいは、コーパス等を用いて自動的に作成されてもよい。後者のように、置換辞書情報が自動的に作成される場合については、実施の形態２において説明する。
【００３４】
また、置換辞書情報記憶部１５で記憶される置換辞書情報は、一般に、対訳コーパス記憶部１１で記憶されている対訳コーパスに比べると、格段に規模の小さいものである。後述する未知単語検出部１７が検出する未知単語の個数程度の、対訳関係にある単語の組合せを有していればよいからである。
【００３５】
置換辞書情報記憶部１５は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。置換辞書情報記憶部１５に置換辞書情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して置換辞書情報が置換辞書情報記憶部１５で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された置換辞書情報が置換辞書情報記憶部１５で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された置換辞書情報が置換辞書情報記憶部１５で記憶されるようになってもよい。
【００３６】
翻訳対象フレーズ受付部１６は、翻訳対象フレーズを受け付ける。ここで、翻訳対象フレーズとは、原言語での翻訳対象となるフレーズである。この翻訳対象フレーズは、原言語で表現されたテキストデータである。例えば、翻訳対象フレーズ受付部１６は、機械翻訳の対象となる原言語でのフレーズとして「カーディフ行きの往復切符一枚ください」を受け付ける。
【００３７】
ここで、この受け付けは、例えば、入力デバイス（例えば、キーボードやマウス、タッチパネルなど）から入力された情報の受け付けでもよく、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信でもよく、所定の記録媒体（例えば、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）から読み出された情報の受け付けでもよい。例えば、翻訳対象フレーズ受付部１６は、ユーザの発した音声を音声認識した結果である翻訳対象フレーズを、音声認識機器から受け付けてもよい。なお、翻訳対象フレーズ受付部１６は、受け付けを行うためのデバイス（例えば、モデムやネットワークカードなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、翻訳対象フレーズ受付部１６は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは所定のデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。
【００３８】
未知単語検出部１７は、翻訳対象フレーズ受付部１６が受け付けた翻訳対象フレーズにおいて、未知単語を検出する。ここで、未知単語とは、翻訳対象フレーズに含まれる単語であって、対訳辞書情報に含まれる単語である。対訳辞書情報に含まれる単語は、機械翻訳情報に含まれていない単語であるため、未知単語検出部１７は、対訳コーパスに含まれていない単語を、翻訳対象フレーズにおいて検出することになる。未知単語検出部１７は、例えば、翻訳対象フレーズにおいて、対訳辞書情報に含まれる原言語の単語を順次、検索することにより、未知単語の検出を行ってもよい。
【００３９】
置換部１８は、未知単語検出部１７が検出した未知単語を、置換辞書情報記憶部１５で記憶されている置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置き換える。なお、置換部１８は、後述する置換単語検出部２０が置換単語の検出を行うために、未知単語と、その未知単語を置換した原言語の単語とを対応付けて有する情報である対応情報を置換単語検出部２０に渡してもよい。
【００４０】
また、対訳辞書情報、置換辞書情報において、原言語の単語が属性に対応付けられている場合には、置換部１８は、未知単語検出部１７が検出した未知単語を、置換辞書情報に含まれる、その未知単語の属性に対応する単語に置き換えてもよい。例えば、未知単語検出部１７の検出した未知単語が属性「人名」に対応付けられている場合には、置換部１８は、その未知単語を、置換辞書情報において、属性「人名」に対応付けられている単語に置き換えてもよい。
【００４１】
また、置換辞書情報において、原言語の単語が出現頻度情報に対応付けられている場合には、置換部１８は、未知単語を、出現頻度情報の示す出現頻度の高い単語に置き換えてもよい。例えば、未知単語の置換する候補となる原言語の単語が複数個、置換辞書情報に含まれる場合には、置換部１８は、未知単語を、その候補となる単語のうち、出現頻度情報の示す出現頻度の最も高い単語に置き換えてもよく、出現頻度情報の示す出現頻度があらかじめ定められているしきい値以上である任意の単語に置き換えてもよい。
【００４２】
置換部１８は、翻訳対象フレーズに２以上の未知単語が含まれる場合に、その２以上の未知単語を、置換辞書情報に含まれる異なる原言語の単語にそれぞれ置き換える。なお、置換部１８は、置換辞書情報に含まれる原言語の単語が翻訳対象フレーズにすでに含まれる場合には、その単語を、未知単語を置き換える単語として用いない。後述する逆置換部２１による単語の置き換えが適切にできなくなってしまうからである。
【００４３】
機械翻訳部１９は、置換部１８が単語を置き換えた翻訳対象フレーズを機械翻訳情報記憶部１３で記憶されている機械翻訳情報を用いて機械翻訳する。この機械翻訳は、翻訳モデル情報を用いたフレーズベースの統計的機械翻訳であってもよく、ルールベースの機械翻訳等のその他の機械翻訳であってもよい。なお、前述のように、本実施の形態では、機械翻訳情報が翻訳モデル情報であり、機械翻訳部１９は、その翻訳モデル情報を用いたフレーズベースの統計的機械翻訳を行う場合について説明する。なお、この機械翻訳部１９による機械翻訳の方法はすでに公知であり、その説明を省略する。
【００４４】
置換単語検出部２０は、機械翻訳部１９が機械翻訳した目的言語での翻訳対象フレーズである翻訳後フレーズにおいて、置換部１８が置き換えた原言語の単語に、置換辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語である置換単語を検出する。この置換単語の検出は、例えば、置換単語検出部２０が対応情報を置換部１８から受け取っている場合に、その対応情報に含まれる置換後の単語に置換辞書情報によって対応付けられている目的言語での単語（この単語が置換単語である）を翻訳後フレーズにおいて検索することによって置換単語の検出を行ってもよい。
【００４５】
逆置換部２１は、翻訳後フレーズにおいて、置換単語検出部２０が検出した置換単語を、未知単語検出部１７が検出した未知単語に対訳辞書情報によって対応付けられている目的言語の単語に置き換える。この処理のことを、逆置換と呼ぶこともある。例えば、逆置換部２１は、置換辞書情報を用いて、置換単語検出部２０が検出した置換単語に対応する原言語での単語を特定する。また逆置換部２１は、その特定した原言語での単語に対応する未知単語を、置換単語検出部２０が受け取った対応情報を用いて特定する。そして、逆置換部２１は、対訳辞書情報を用いて、その未知単語に対応する目的言語での単語を特定し、置換単語を、その特定した目的言語での単語に置換する。
【００４６】
なお、ここでは、対応情報が未知単語と、その未知単語を置換した原言語の単語とを対応付けて有する情報である場合について説明したが、これは一例であって、対応情報は、置換単語と、その置換単語に対して逆置換を行う単語を特定可能な情報であれば、それ以外の情報であってもよい。対応情報は、例えば、未知単語と置換単語とを対応付けて有する情報であってもよく、あるいは、未知単語と対訳関係にある目的言語の単語と、置換単語とを対応付けて有する情報であってもよい。
【００４７】
出力部２２は、逆置換部２１が単語を置き換えた翻訳後フレーズを出力する。この翻訳後フレーズの出力がなされることにより、機械翻訳装置１のユーザは、翻訳対象フレーズが機械翻訳された後のフレーズを知ることができる。ここで、この出力は、例えば、表示デバイス（例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、所定の機器への通信回線を介した送信でもよく、プリンタによる印刷でもよく、スピーカによる音声出力でもよく、記録媒体への蓄積でもよい。なお、出力部２２は、出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスやプリンタなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、出力部２２は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。
【００４８】
なお、対訳コーパス記憶部１１、機械翻訳情報記憶部１３、対訳辞書情報記憶部１４、置換辞書情報記憶部１５での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。
【００４９】
また、対訳コーパス記憶部１１、機械翻訳情報記憶部１３、対訳辞書情報記憶部１４、置換辞書情報記憶部１５は、同一の記録媒体によって実現されてもよく、そうでなくてもよい。前者の場合には、例えば、対訳コーパスを記憶している領域が対訳コーパス記憶部１１となり、機械翻訳情報を記憶している領域が機械翻訳情報記憶部１３となる。
【００５０】
また、対訳辞書情報、置換辞書情報は、人名や地名等の固有名詞の単語に関する情報であってもよく、あるいは、その他の普通名詞や、動詞、形容詞等の単語に関する情報であってもよい。本実施の形態では、対訳辞書情報、置換辞書情報が固有名詞の単語に関する情報である場合について説明する。
次に、本実施の形態による機械翻訳装置１の動作について、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００５１】
（ステップＳ１０１）翻訳モデル情報生成部１２は、翻訳モデル情報を生成するタイミングかどうか判断する。そして、翻訳モデル情報を生成するタイミングである場合には、ステップＳ１０２に進み、そうでない場合には、ステップＳ１０４に進む。なお、翻訳モデル情報生成部１２が翻訳モデル情報を生成すると判断するタイミングは問わない。例えば、翻訳モデル情報生成部１２は、翻訳モデル情報を生成する旨の指示が機械翻訳装置１で受け付けられた場合に、翻訳モデル情報を生成すると判断してもよく、その他のタイミングで翻訳モデル情報を生成すると判断してもよい。なお、後述するステップＳ１０４における翻訳対象フレーズの受け付け処理が行われるまでに、翻訳モデル情報の生成処理が終了していることが好ましい。
【００５２】
（ステップＳ１０２）翻訳モデル情報生成部１２は、対訳コーパス記憶部１１で記憶されている対訳コーパスから翻訳モデル情報を生成する。
（ステップＳ１０３）翻訳モデル情報生成部１２は、生成した翻訳モデル情報を機械翻訳情報記憶部１３に蓄積し、ステップＳ１０１に戻る。
【００５３】
（ステップＳ１０４）翻訳対象フレーズ受付部１６は、翻訳対象フレーズを受け付けたかどうか判断する。そして、受け付けた場合には、ステップＳ１０５に進み、そうでない場合には、ステップＳ１０１に戻る。
【００５４】
（ステップＳ１０５）未知単語検出部１７は、翻訳対象フレーズにおいて未知単語の検出を行う。未知単語検出部１７は、例えば、翻訳対象フレーズにおいて、対訳辞書情報に含まれるすべての原言語の単語を検索することによって未知単語の検出を行ってもよく、あるいは、翻訳対象フレーズに含まれる各単語を対訳辞書情報の原言語の単語の集合において検索することによって未知単語の検出を行ってもよい。
【００５５】
（ステップＳ１０６）未知単語検出部１７は、１または２以上の未知単語が検出されたかどうか判断する。そして、検出された場合には、ステップＳ１０７に進み、そうでない場合には、ステップＳ１１１に進む。
【００５６】
（ステップＳ１０７）置換部１８は、翻訳対象フレーズにおいて、検出された未知単語を、置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置き換える。なお、この処理の詳細については、図３のフローチャートを用いて後述する。
【００５７】
（ステップＳ１０８）機械翻訳部１９は、未知単語が置換辞書情報の単語に置き換えられた翻訳対象フレーズを機械翻訳する。
（ステップＳ１０９）置換単語検出部２０は、翻訳後フレーズにおいて、置換単語を検出する。
【００５８】
（ステップＳ１１０）逆置換部２１は、検出された置換単語を、適切な目的言語の単語に置き換える。なお、この処理の詳細については、図４のフローチャートを用いて後述する。
（ステップＳ１１１）機械翻訳部１９は、翻訳対象フレーズを機械翻訳する。
【００５９】
（ステップＳ１１２）出力部２２は、ステップＳ１１０で逆置換の行われた翻訳後フレーズ、あるいは、ステップＳ１１１で機械翻訳の行われた翻訳後フレーズを出力する。そして、ステップＳ１０１に戻る。
なお、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００６０】
また、図２のフローチャートにおいて、翻訳対象フレーズが受け付けられた際に、まだ翻訳モデル情報の生成が行われていない場合には、その翻訳モデル情報の生成を行ってから、機械翻訳の処理（ステップＳ１０８，Ｓ１１１）を行うようにしてもよい。
【００６１】
次に、図２のフローチャートにおけるステップＳ１０７の処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２０１）置換部１８は、カウンタｉ、カウンタｊをそれぞれ１に設定する。
【００６２】
（ステップＳ２０２）置換部１８は、置換辞書情報を参照し、ｊ番目の原言語の単語が翻訳対象フレーズに含まれるかどうか判断する。そして、含まれる場合には、ステップＳ２０３に進み、そうでない場合には、ステップＳ２０４に進む。未知単語を翻訳対象フレーズに含まれる単語に置き換えると適切な機械翻訳ができないためである。なお、対訳辞書情報、置換辞書情報において、原言語の単語が属性に対応付けられている場合には、置換部１８は、未知単語の属性と同じ属性を有する置換辞書情報の範囲内において、この図３のフローチャートで示される処理を行えばよい。
【００６３】
（ステップＳ２０３）置換部１８は、カウンタｊを１だけインクリメントし、ステップＳ２０２に戻る。
（ステップＳ２０４）置換部１８は、未知単語検出部１７が検出したｉ番目の未知単語を、置換辞書情報に含まれるｊ番目の原言語の単語に置き換える。
【００６４】
（ステップＳ２０５）置換部１８は、ｉ番目の未知単語と、ｊ番目の原言語の単語とを対応付けて一時記憶する。この一時記憶した情報が前述の対応情報である。
（ステップＳ２０６）置換部１８は、カウンタｉ、カウンタｊをそれぞれ１だけインクリメントする。
【００６５】
（ステップＳ２０７）置換部１８は、ｉ番目の未知単語が検出されていたかどうか判断する。そして、ｉ番目の未知単語が検出されていた場合には、ステップＳ２０２に戻り、そうでない場合には、図２のフローチャートに戻る。
【００６６】
なお、この図３のフローチャートにおいて、ステップＳ２０５で一時記憶された情報が前述の対応情報であり、置換部１８は、図３のフローチャートにおける一連の処理が終了した後に、その対応情報を置換単語検出部２０等に渡してもよく、あるいは、置換単語検出部２０等がアクセス可能なように、その対応情報を一時記憶しておいてもよい。
【００６７】
また、この図３のフローチャートでは、未知単語の個数よりも、置換辞書情報での原言語の単語の個数のほうが多い場合を想定して説明したが、そうでない場合には、ステップＳ２０４での置換を行うことができないこともある。その場合には、エラーであるとして、一連の処理を終了してもよい。
【００６８】
また、置換辞書情報において、単語に出現頻度情報が対応付けられている場合には、置換部１８は、その出現頻度情報の示す出現頻度の高い単語から順に未知単語の置き換えに用いてもよく、あるいは、置換辞書情報を出現頻度情報の示す出現頻度の降順となるようにあらかじめソートしておき、図３のフローチャートでの処理を行ってもよい。後者の場合でも、置換部１８は、未知単語を、対訳コーパスにおける単語の出現頻度の高い単語に置き換えることができる。
【００６９】
次に、図２のフローチャートにおけるステップＳ１１０の処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０１）逆置換部２１は、カウンタｉを１に設定する。
【００７０】
（ステップＳ３０２）逆置換部２１は、置換単語検出部２０が検出したｉ番目の置換単語に対応する原言語の単語を特定する。この特定は、例えば、置換辞書情報を参照することによって行うことができる。
【００７１】
（ステップＳ３０３）逆置換部２１は、ステップＳ３０２で特定した原言語の単語に対応する未知単語を特定する。この特定は、例えば、置換部１８が生成した対応情報を用いることによって行うことができる。
【００７２】
（ステップＳ３０４）逆置換部２１は、ステップＳ３０３で特定した未知単語に対応する目的言語の単語を特定する。この特定は、例えば、対訳辞書情報を参照することによって行うことができる。
【００７３】
（ステップＳ３０５）逆置換部２１は、置換単語検出部２０が検出したｉ番目の置換単語を、ステップＳ３０４で特定した目的言語の単語に置換する。
（ステップＳ３０６）逆置換部２１は、カウンタｉを１だけインクリメントする。
【００７４】
（ステップＳ３０７）逆置換部２１は、ｉ番目の置換単語が検出されていたかどうか判断する。そして、ｉ番目の置換単語が検出されていた場合には、ステップＳ３０２に戻り、そうでない場合には、図２のフローチャートに戻る。
【００７５】
なお、置換単語の対応する目的言語における単語に置換する方法は、図４のフローチャートでの処理に限定されるものではなく、他の処理によって実現されてもよいことは言うまでもない。
【００７６】
次に、本実施の形態による機械翻訳装置１の動作について、具体例を用いて説明する。
この具体例において、対訳辞書情報記憶部１４では、図５で示される対訳辞書情報が記憶されているものとする。図５の対訳辞書情報では、単語に属性「地名」「名字（ファミリーネーム）」「名（ファーストネーム）」が対応付けられている。この対訳辞書情報は、対訳コーパスに含まれない原言語の単語と、目的言語の単語とを対応付ける情報である。
【００７７】
また、この具体例において、置換辞書情報記憶部１５では、図６で示される置換辞書情報が記憶されている。図６の置換辞書情報でも、単語に属性「地名」「名字」「名」が対応付けられている。この置換辞書情報は、対訳コーパスに含まれている出現頻度の高い原言語の単語と、目的言語とを、その出現頻度の降順に対応付ける情報である。
【００７８】
また、対訳コーパス記憶部１１では、あらかじめＢＴＥＣが記憶されているものとする。なお、そのＢＴＥＣに含まれる文数は、原言語である日本語、目的言語である英語の両方で６８０７０１である。
【００７９】
まず、ユーザは、マウスやキーボード等の入力デバイスを操作することにより、対訳コーパス記憶部１１で記憶されている対訳コーパス（ＢＴＥＣ）から、翻訳モデル情報を作成する旨の指示を入力する。すると、その指示に応じて、翻訳モデル情報生成部１２は、翻訳モデル情報を生成し（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）、機械翻訳情報記憶部１３に蓄積する（ステップＳ１０３）。
【００８０】
図７は、そのようにして生成された翻訳モデル情報の一例を示す図である。図７の翻訳モデル情報では、原言語のフレーズである原言語フレーズと、目的言語のフレーズである目的言語フレーズと、原言語フレーズと目的言語フレーズとに関する確率とが対応付けられている。その確率は、目的言語のフレーズが与えられたときの原言語フレーズの確率と、原言語のフレーズが与えられたときの目的言語のフレーズの確率とに分かれる。前者は、例えば、目的言語のフレーズ「ｒｅｎｔ  ｔｈｉｓ  ｃａｒ  ｆｏｒ」が与えられた場合に、そのフレーズに対応する原言語のフレーズが「この車をお借り」となる確率であり、図７では、その確率が「１」となっている。確率が１であるということは、目的言語のフレーズ「ｒｅｎｔ  ｔｈｉｓ  ｃａｒ  ｆｏｒ」は、原言語のフレーズ「この車をお借り」以外に翻訳されることがないことを示している。仮にその確率が０．５であれば、目的言語のフレーズ「ｒｅｎｔ  ｔｈｉｓ  ｃａｒ  ｆｏｒ」は、原言語のフレーズ「この車をお借り」以外の一のフレーズに翻訳される可能性もあることを示すことになる。
【００８１】
次に、ユーザは、マウスやキーボード等の入力デバイスを操作することにより、翻訳対象フレーズ「カーディフ行きの往復切符一枚ください」を入力したとする。すると、その翻訳対象フレーズは、翻訳対象フレーズ受付部１６で受け付けられ、未知単語検出部１７に渡される（ステップＳ１０４）。そして、未知単語検出部１７は、対訳辞書情報記憶部１４で記憶されている図５の対訳辞書情報に含まれる原言語の各単語を、翻訳対象フレーズにおいて検索することにより、未知単語を検出する（ステップＳ１０５）。ここでは、図８で示されるように、地名「カーディフ」のみが未知単語として検出されたとする。未知単語検出部１７は、未知単語が検出されたと判断して（ステップＳ１０６）、その検出した未知単語「カーディフ」と、その未知単語の属性「地名」と、翻訳対象フレーズとを置換部１８に渡す。
【００８２】
置換部１８は、検出された未知単語を置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置き換える（ステップＳ１０７）。具体的には置換部１８は、未知単語検出部１７から受け取った未知単語の属性「地名」に対応する、図６の置換辞書情報の１個目の原言語での単語「ニューヨーク」を読み出し、その単語が翻訳対象フレーズに含まれるかどうか判断する（ステップＳ２０１，Ｓ２０２）。この場合には、その単語が翻訳対象フレーズに含まれないため、置換部１８は、図８で示されるように、未知単語「カーディフ」を、置換辞書情報の属性「地名」に対応付けられている１番目の単語である「ニューヨーク」に置換する（ステップＳ２０４）。
【００８３】
置換部１８は、その置き換えを行った未知単語「カーディフ」と、置換後の単語「ニューヨーク」とを対応付けて有する情報である対応情報を図示しない記録媒体に一時的に記憶する（ステップＳ２０５）。その対応情報は、図９で示されるものである。ここでは、未知単語は１個のみであるため、置換部１８は、未知単語の置換の処理を終了し（ステップＳ２０６，Ｓ２０７）、置換後の翻訳対象フレーズを機械翻訳部１９に渡し、図９で示される対応情報を置換単語検出部２０に渡す。
【００８４】
機械翻訳部１９は、機械翻訳情報記憶部１３で記憶されている翻訳モデル情報を用いて、図８で示されるように、置換後の翻訳対象フレーズを機械翻訳し（ステップＳ１０８）、その機械翻訳後の翻訳後フレーズを置換単語検出部２０に渡す。
【００８５】
置換単語検出部２０は、置換辞書情報を参照して、置換部１８から受け取った図９の対応情報で示される置換後の単語「ニューヨーク」に対応する目的言語での置換単語「ｎｅｗ＿ｙｏｒｋ」を特定する。そして、置換単語検出部２０は、その特定した置換単語「ｎｅｗ＿ｙｏｒｋ」で翻訳後フレーズを検索することにより、置換単語を検出する（ステップＳ１０９）。置換単語検出部２０は、検出した置換単語「ｎｅｗ＿ｙｏｒｋ」と、翻訳後フレーズと、対応情報とを逆置換部２１に渡す。
【００８６】
逆置換部２１は、置換単語検出部２０の検出した置換単語「ｎｅｗ＿ｙｏｒｋ」を「ｃａｒｄｉｆｆ」に置換する（ステップＳ１１０）。具体的には、逆置換部２１は、置換辞書情報を参照して、置換単語「ｎｅｗ＿ｙｏｒｋ」に対応する原言語の単語「ニューヨーク」を特定する（ステップＳ３０１，Ｓ３０２）。そして、逆置換部２１は、図９の対応情報を用いて、その特定した単語「ニューヨーク」に対応情報によって対応付けられている未知単語「カーディフ」を特定する（ステップＳ３０３）。また、逆置換部２１は、対訳辞書情報を参照して、その特定した未知単語「カーディフ」に対訳辞書情報によって対応付けられている目的言語の単語「ｃａｒｄｉｆｆ」を特定する（ステップＳ３０４）。最後に、図８で示されるように、逆置換部２１は、置換単語「ｎｅｗ＿ｙｏｒｋ」を、特定した目的言語の単語「ｃａｒｄｉｆｆ」に置き換える（ステップＳ３０５）。ここでは、置換単語は１個のみであるため、逆置換部２１は、置換単語の置換の処理を終了し（ステップＳ３０６，Ｓ３０７）、置換後の翻訳対象フレーズを出力部２２に渡す。
【００８７】
出力部２２は、逆置換後の翻訳後フレーズ「ａ  ｒｏｕｎｄ  ｔｒｉｐ  ｔｉｃｋｅｔ  ｔｏ  ｃａｒｄｉｆｆ  ｐｌｅａｓｅ」を出力する（ステップＳ１１２）。この出力によって、ユーザは、自らが入力した翻訳後フレーズ「カーディフ行きの往復切符１枚ください」が翻訳されたフレーズである翻訳後フレーズを知ることができる。このように、適切な機械翻訳が行われていることがわかる。
【００８８】
次に、本発明の発明者らが行った実験結果について説明する。この実験では、対訳コーパス記憶部１１で記憶されている対訳コーパスとして、上述したように、６８０７０１文を含むＢＴＥＣを用いた。また、テストセットとして、１０１５０文の対訳コーパスを用いた。
【００８９】
翻訳モデル情報の生成において、日本語コーパスは、奈良先端科学技術大学院大学で開発された「ＣｈａＳｅｎ（茶筌）」（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ）により形態素解析を行った。また、英語コーパスは、ＡＴＲ（株式会社国際電気通信基礎技術研究所）で使用しているタガーにより形態素解析を行った。
また、元々のテストセットから次の２種類のテストセット、すなわち、地名のテストセットと、人名のテストセットとを作成して、実験を行った。
【００９０】
［地名テストセット］
元々のテストセットから茶筌のタギングによる地域−一般カテゴリを持つ語を３つまで含む文を取り出し、それらの語を順に、対訳コーパス外の単語である「カーディフ」「ポースマス」「ベルファスト」に置き換えることにより、地名テストセットを作成した。このテストセットの文数は１０６である。
【００９１】
［人名テストセット］
元々のテストセットから茶筌のタギングによる人名−名カテゴリ、あるいは人名−姓カテゴリを持つ語をそれぞれ３つまで含む文を取り出し、それらの語を順に、対訳コーパス外の単語である「ナオミチ」「ミツアキ」「ノブキチ」、「コイズミ」「オザワ」「ナカソネ」に置き換えることにより、人名テストセットを作成した。このテストセットの文数は６０である。
これらの日本語のテストセットと同様の置き換えを行った英語のテストセットも用意し、日英翻訳実験の自動評価の参照訳とした。
【００９２】
また、評価の対象となる従来手法としては、従来例で説明したように、対訳辞書情報に含まれる情報を、翻訳モデル情報（フレーズテーブルと呼ばれることもある）に含ませたものを用いた。また、置換辞書情報では、それぞれのカテゴリで出現頻度の高い順に３単語ずつが含まれるようにした。また、機械翻訳を行う際のデコードにはＡＴＲで作成したＰｈａｒａｏｈ互換のＣｌｅｏｐａｔｒａを使用した。
【００９３】
図１０は、この実験結果を示す図である。図１０の結果で示される値は、ＢＬＵＥのスコアである。この結果の表で示されるように、本発明のほうが、従来手法よりもよりよい値となっている。
【００９４】
図１０の結果は、自動評価結果であるが、さらに、翻訳結果に差のあった文のみについて、主観評価も行った。図１１は、その主観評価結果を示す図である。主観評価結果は、Ａ：完全訳、Ｂ：部分訳、Ｃ：理解可能訳、Ｄ：理解不可能訳として、Ａ、Ａ＋Ｂ、Ａ＋Ｂ＋Ｃの割合を比較したものである。この主観評価結果でも、本発明の優位性がはっきりと示されている。
【００９５】
本発明のほうが、従来手法よりもよりよい結果となった例を次に示す。
◎翻訳例１
翻訳対象フレーズ：私は今晩カーディフを発ちます
従来手法：ｉ  ｃａｒｄｉｆｆ  ｌｅａｖｉｎｇ  ｔｏｎｉｇｈｔ
本発明：ｉ'ｍ  ｌｅａｖｉｎｇ  ｃａｒｄｉｆｆ  ｔｏｎｉｇｈｔ
【００９６】
◎翻訳例２
翻訳対象フレーズ：カーディフはファッションの中心地です
従来手法：ｔｈｅ  ｃｅｎｔｅｒ  ｏｆ  ｃａｒｄｉｆｆ  ｆａｓｈｉｏｎ
本発明：ｃａｒｄｉｆｆ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  ｆａｓｈｉｏｎ
【００９７】
◎翻訳例３
翻訳対象フレーズ：カーディフ行きの最終は何時ですか
従来手法：ｗｈａｔ  ｔｉｍｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｌａｓｔ  ｃａｒｄｉｆｆ  ｇｏ
本発明：ｗｈａｔ  ｔｉｍｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｌａｓｔ  ｔｒａｉｎ  ｔｏ  ｃａｒｄｉｆｆ
【００９８】
なお、この具体例では、対訳辞書情報に人名や地名等の固有名詞が含まれている場合について説明したが、その他の普通名詞や、動詞、形容詞、副詞等が対訳辞書情報に含まれており、それらの品詞の単語についても、翻訳モデル情報の生成で用いられた対訳コーパスに含まれていない単語を機械翻訳装置１において適切に翻訳できるようにしてもよい。
【００９９】
また、この具体例では、対訳辞書情報、置換辞書情報において、属性ごとに対訳関係にある単語の組合せが含まれており、未知単語を、同じ属性の単語に置き換える場合について説明したが、これは一例であって、対訳辞書情報、置換辞書情報において、属性ごとに対訳関係にある単語の組合せが含まれていなくてもよい。
【０１００】
以上のように、未知単語を含む翻訳対象フレーズを翻訳する場合に、その未知単語を、未知単語でない単語に置き換えてから翻訳を行い、翻訳後に再度、置換単語の置き換えを行うことによって、未知単語を含む翻訳対象フレーズを適切に、精度よく翻訳することができるようになる。
【０１０１】
なお、本実施の形態において、置換部１８による複数種類の置換を行い、その中から最も適切なものを選択し、その最も適切な置換の行われた翻訳後フレーズを出力するようにしてもよい。すなわち、置換辞書情報では、原言語の単語と、目的言語の単語との対応付けが２以上含まれていてもよい。また、置換部１８は、置換辞書情報に含まれる２以上の原言語の単語と、目的言語の単語との対応付けを用いて、未知単語を、その置換辞書情報に含まれる２以上の原言語の単語に置き換えてもよい。すなわち、置換部１８は、２以上の単語の置き換えを行うことによって、単語の置き換えの行われた２以上の翻訳対象フレーズを生成してもよい。また、機械翻訳部１９は、置換部１８が単語を置き換えた２以上の翻訳対象フレーズを機械翻訳すると共に、それぞれの機械翻訳における尤度を算出してもよい。また、出力部２２は、機械翻訳部１９が算出した尤度の最も高い翻訳後フレーズにおいて、置換単語に関する置き換えがなされた翻訳後フレーズを出力してもよい。ここで、機械翻訳部１９が算出する尤度は、次式で表されるものである（例えば、Ｐｈａｒａｏｈと呼ばれるデコーダについて、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｉ．ｅｄｕ／ｌｉｃｅｎｓｅｄ−ｓｗ／ｐｈａｒａｏｈ／ｍａｎｕａｌ−ｖ１．２．ｐｓ参照）。
【０１０２】
【数１】
2008225963.tif 000003
【０１０３】
この場合に、置換部１８は、置換辞書情報に含まれる２以上の単語の対応付けのすべてについて未知単語の置き換えを行ってもよく、一部について未知単語の置き換えを行ってもよい。また、２以上の未知単語が翻訳対象フレーズに含まれる場合にも、置換部１８は、２以上の未知単語を、置換辞書情報に含まれる２以上の単語の組合せのバリエーションに応じた置き換えを行ってもよい。
【０１０４】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２による置換辞書生成装置について、図面を参照しながら説明する。本実施の形態による置換辞書生成装置は、実施の形態１で説明した機械翻訳装置で用いられる置換辞書情報を生成するものである。
【０１０５】
図１２は、本実施の形態による置換辞書生成装置３の構成を示すブロック図である。図１２において、本実施の形態による置換辞書生成装置３は、機械翻訳情報記憶部１３と、置換辞書情報記憶部１５と、原言語コーパス記憶部３１と、目的言語コーパス記憶部３２と、単語クラスタリング部３３と、置換辞書生成部３４とを備える。なお、機械翻訳情報記憶部１３と、置換辞書情報記憶部１５とは、実施の形態１と同様であり、その説明を省略する。また、本実施の形態で生成される置換辞書情報は、例えば、実施の形態１の機械翻訳装置１によって使用されるものである。
【０１０６】
原言語コーパス記憶部３１では、原言語コーパスが記憶される。ここで、原言語コーパスとは、原言語でのコーパスである。この原言語コーパスには、実施の形態１で説明した対訳辞書情報に含まれる原言語の単語が含まれる。この原言語コーパスは、大規模コーパスであることが好ましい。原言語コーパスは、例えば、新聞等の情報を大量に収集したものであってもよい。
【０１０７】
原言語コーパス記憶部３１は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。原言語コーパス記憶部３１に原言語コーパスが記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して原言語コーパスが原言語コーパス記憶部３１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された原言語コーパスが原言語コーパス記憶部３１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された原言語コーパスが原言語コーパス記憶部３１で記憶されるようになってもよい。
【０１０８】
目的言語コーパス記憶部３２では、目的言語コーパスが記憶される。ここで、目的言語コーパスとは、目的言語でのコーパスである。この目的言語コーパスには、実施の形態１で説明した対訳辞書情報に含まれる目的言語の単語が含まれる。この目的言語コーパスは、大規模コーパスであることが好ましい。目的言語コーパスは、例えば、新聞等の情報を大量に収集したものであってもよい。なお、原言語コーパスと、目的言語コーパスとは、対訳関係にある必要はない。
【０１０９】
目的言語コーパス記憶部３２は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。目的言語コーパス記憶部３２に目的言語コーパスが記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して目的言語コーパスが目的言語コーパス記憶部３２で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された目的言語コーパスが目的言語コーパス記憶部３２で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された目的言語コーパスが目的言語コーパス記憶部３２で記憶されるようになってもよい。
【０１１０】
原言語コーパス記憶部３１、目的言語コーパス記憶部３２での記憶は、原言語コーパス等のＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。
【０１１１】
また、機械翻訳情報記憶部１３と、置換辞書情報記憶部１５と、原言語コーパス記憶部３１と、目的言語コーパス記憶部３２とは、同一の記録媒体によって実現されてもよく、別々の記録媒体によって実現されてもよい。前者の場合には、例えば、原言語コーパスを記憶している領域が原言語コーパス記憶部３１となり、目的言語コーパスを記憶している領域が目的言語コーパス記憶部３２となる。
【０１１２】
単語クラスタリング部３３は、原言語コーパス、及び目的言語コーパスを、それぞれ複数のクラスに単語クラスタリングする。この単語クラスタリングの手法はすでに知られているため、その説明を省略する（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｊｏｃｈ．ｃｏｍ／ｍｋｃｌｓ．ｈｔｍｌ参照）。原言語コーパス記憶部３１で記憶されている原言語コーパス、及び目的言語コーパス記憶部３２で記憶されている目的言語コーパスが単語クラスタリングされた結果も、それぞれ原言語コーパス記憶部３１、目的言語コーパス記憶部３２に蓄積されるものとする。なお、本実施の形態では、原言語コーパス、及び目的言語コーパスがそれぞれ単語クラスタリングされた結果が、原言語コーパス記憶部３１、目的言語コーパス記憶部３２にそれぞれ蓄積される場合について説明するが、それらの結果が他の所定の記録媒体に蓄積されてもよいことは言うまでもない。
【０１１３】
置換辞書生成部３４は、単語クラスタリング部３３によって単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとの１以上の組合せについて、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が機械翻訳情報に含まれる組合せを置換辞書情報記憶部１５に蓄積する。また、置換辞書生成部３４は、原言語の単語と目的言語の単語の組合せを置換辞書情報記憶部１５に蓄積する際に、両者がそれぞれ含まれていた原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報に対応付けて置換辞書情報記憶部１５に蓄積する。組合せ識別情報は、例えば、原言語のクラスを識別する情報と、目的言語のクラスを識別する情報とを含む情報であってもよく、あるいは、その他の情報であってもよい。
【０１１４】
置換辞書生成部３４は、置換辞書情報に原言語の単語と目的言語の単語の組合せを蓄積する処理を、単語クラスタリング部３３によって単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとのすべての組合せについて行ってもよく、あるいは、一部の１以上の組合せについて行ってもよい。一部の組合せについて行う場合には、置換辞書生成部３４は、例えば、実施の形態１の対訳辞書情報において対応付けられている原言語の単語と、目的言語の単語とがそれぞれ含まれる原言語のクラスと、目的言語のクラスの組合せについてのみ行ってもよい。
【０１１５】
なお、このようにして置換辞書情報記憶部１５に置換辞書情報が蓄積された場合には、実施の形態１で説明した機械翻訳装置１において、置換部１８は、未知単語と、未知単語に対訳辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語とがそれぞれ含まれる原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する組合せ識別情報を特定し、置換辞書情報において、その特定した組合せ識別情報に対応付けられている原言語の単語に、未知単語を置き換えるものとする。その組合せ識別情報を特定する際に、置換部１８は、例えば、単語クラスタリングされた後の原言語コーパス記憶部３１、目的言語コーパス記憶部３２を参照し、未知単語と、その未知単語に対訳辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語とがそれぞれ含まれるクラスを特定し、そのクラスの組合せを識別する組合せ識別情報を特定してもよい。
【０１１６】
また、置換辞書生成部３４は、そのような置換部１８による処理を簡単に行うことができるように、対訳辞書情報における原言語の単語と目的言語の単語の各組合せに対応付けて、その原言語の単語の含まれる原言語のクラスと、その目的言語の単語の含まれる目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報を対訳辞書情報に追加する処理も行ってもよい。このようにすることで、置換部１８は、未知単語に対応する組合せ識別情報を特定し、置換辞書情報において、その特定した組合せ識別情報に対応付けられている原言語の単語に、未知単語を置き換えればよいことになる。
【０１１７】
次に、本実施の形態による置換辞書生成装置３の処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０１）単語クラスタリング部３３は、原言語コーパスを単語クラスタリングする。そして、その結果を原言語コーパス記憶部３１に蓄積する。
【０１１８】
（ステップＳ４０２）単語クラスタリング部３３は、目的言語コーパスを単語クラスタリングする。そして、その結果を目的言語コーパス記憶部３２に蓄積する。
【０１１９】
（ステップＳ４０３）置換辞書生成部３４は、カウンタｍを１に設定する。
（ステップＳ４０４）置換辞書生成部３４は、カウンタｎを１に設定する。
（ステップＳ４０５）置換辞書生成部３４は、カウンタｉを１に設定する。
（ステップＳ４０６）置換辞書生成部３４は、カウンタｊを１に設定する。
【０１２０】
（ステップＳ４０７）置換辞書生成部３４は、原言語コーパス記憶部３１におけるｍ番目の原言語のクラスでのｉ番目の単語と、目的言語コーパス記憶部３２におけるｎ番目の目的言語のクラスでのｊ番目の単語とを、それぞれ原言語コーパス記憶部３１、目的言語コーパス記憶部３２から読み出し、それらが対訳関係にあるかどうか判断する。そして、対訳関係にある場合には、ステップＳ４０８に進み、そうでない場合には、ステップＳ４１０に進む。この判断は、例えば、図示しない記録媒体において記憶されている対訳関係を示す辞書情報を用いて行ってもよく、翻訳モデル情報の生成で用いられる対訳コーパスを用いて、単語の対応をとることによって行ってもよく、その他の方法によって行ってもよい。なお、対訳関係を示す辞書とは、例えば、原言語での単語と、その単語と対訳関係にある目的言語での単語とを対応付けて有する辞書情報である。この辞書情報は、原言語コーパスや目的言語コーパスに含まれる大部分の単語を含む大規模なものであることが好適である。
【０１２１】
（ステップＳ４０８）置換辞書生成部３４は、原言語コーパス記憶部３１におけるｍ番目の原言語のクラスでのｉ番目の単語と、目的言語コーパス記憶部３２におけるｎ番目の目的言語のクラスでのｊ番目の単語との両方が機械翻訳情報に含まれるかどうかを、機械翻訳情報を参照することによって判断する。そして、機械翻訳情報に含まれる場合には、ステップＳ４０９に進み、そうでない場合には、ステップＳ４１０に進む。
【０１２２】
（ステップＳ４０９）置換辞書生成部３４は、原言語コーパス記憶部３１におけるｍ番目の原言語のクラスでのｉ番目の単語と、目的言語コーパス記憶部３２におけるｎ番目の目的言語のクラスでのｊ番目の単語との組合せを置換辞書情報記憶部１５に蓄積する。この蓄積の際に、置換辞書生成部３４は、原言語のｍ番目のクラスと、目的言語のｎ番目のクラスの組合せを識別する組合せ識別情報に対応付けて、ｉ番目の単語とｊ番目の単語の組合せを蓄積する。
【０１２３】
（ステップＳ４１０）置換辞書生成部３４は、カウンタｊを１だけインクリメントする。
（ステップＳ４１１）置換辞書生成部３４は、目的言語コーパス記憶部３２におけるｎ番目の目的言語のクラスにｊ番目の単語が存在するかどうか判断する。そして、存在する場合には、ステップＳ４０７に戻り、そうでない場合には、ステップＳ４１２に進む。
【０１２４】
（ステップＳ４１２）置換辞書生成部３４は、カウンタｉを１だけインクリメントする。
（ステップＳ４１３）置換辞書生成部３４は、原言語コーパス記憶部３１におけるｍ番目の原言語のクラスにｉ番目の単語が存在するかどうか判断する。そして、存在する場合には、ステップＳ４０６に戻り、そうでない場合には、ステップＳ４１４に進む。
【０１２５】
（ステップＳ４１４）置換辞書生成部３４は、カウンタｎを１だけインクリメントする。
（ステップＳ４１５）置換辞書生成部３４は、目的言語コーパス記憶部３２にｎ番目の目的言語のクラスが存在するかどうか判断する。そして、存在する場合には、ステップＳ４０５に戻り、そうでない場合には、ステップＳ４１６に進む。
【０１２６】
（ステップＳ４１６）置換辞書生成部３４は、カウンタｍを１だけインクリメントする。
（ステップＳ４１７）置換辞書生成部３４は、原言語コーパス記憶部３１にｍ番目の原言語のクラスが存在するかどうか判断する。そして、存在する場合には、ステップＳ４０４に戻り、そうでない場合には、置換辞書情報を生成する一連の処理は終了となる。
【０１２７】
なお、図１３のフローチャートでは、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が機械翻訳情報に含まれる組合せのすべてを置換辞書情報記憶部１５に蓄積する場合について説明したが、それらの組合せのうち、一部を置換辞書情報記憶部１５に蓄積するようにしてもよい。機械翻訳情報が翻訳モデル情報である場合には、例えば、翻訳モデル情報作成時の単語対応の確率の高い組合せを選択して置換辞書情報記憶部１５に蓄積するようにしてもよく、翻訳モデル情報の生成で用いられた対訳コーパスでの出現頻度の高い組合せを選択して置換辞書情報記憶部１５に蓄積するようにしてもよく、あるいは、それらを組み合わせてもよい。なお、翻訳モデル情報作成時の単語対応の確率とは、対訳コーパスから翻訳モデルを作成する際に算出される、原言語の単語と目的言語の単語とが対応する確率のことである。
次に、本実施の形態による置換辞書生成装置３の動作について、具体例を用いて説明する。
【０１２８】
まず、単語クラスタリング部３３が、原言語コーパスと、目的言語コーパスとの単語クラスタリングを行い、各コーパスに含まれる単語をクラスごとに分類したとする（ステップＳ４０１，Ｓ４０２）。図１４は、単語クラスタリングの行われた後の、原言語コーパス、及び目的言語コーパスの概念を示す図である。
【０１２９】
次に、置換辞書生成部３４は、まず、原言語コーパスの１個目のクラスである「クラス１」に含まれる１個目の単語である「単語００１」と、目的言語コーパスの１個目のクラスである「クラスＡ」に含まれる１個目の単語である「単語ＡＡＡ」とを読み出し、図示しない記録媒体で記憶されている対訳関係を示す辞書情報を用いて、単語００１と単語ＡＡＡとが対訳関係にあるかどうか判断する（ステップＳ４０３〜Ｓ４０７）。例えば、置換辞書生成部３４は、対訳関係を示す辞書情報を参照して、単語００１に対応する目的言語での１以上の単語を取得し、その取得した１以上の単語に単語ＡＡＡが含まれるかどうか判断する。そして、単語ＡＡＡが含まれる場合には、単語００１と単語ＡＡＡとが対訳関係にあると判断する。ここでは、両者は対訳関係にあったとする。
【０１３０】
すると、置換辞書生成部３４は、単語００１と、単語ＡＡＡとが機械翻訳情報に含まれるかどうか判断する（ステップＳ４０８）。例えば、置換辞書生成部３４は、機械翻訳情報において、単語００１と、単語ＡＡＡとを検索する。そして、その検索で両者共にヒットした場合に、両者が機械翻訳情報に含まれると判断する。ここでは、両者は機械翻訳情報に含まれたとする。
【０１３１】
すると、置換辞書生成部３４は、単語００１と、単語ＡＡＡとを対応付けて、置換辞書情報記憶部１５に蓄積する（ステップＳ４０９）。この蓄積の際に、置換辞書生成部３４は、単語００１の含まれるクラス１と、単語ＡＡＡの含まれるクラスＡとの組合せを識別する組合せ識別情報である「１Ａ」に対応付けて、両単語の組合せを蓄積するものとする。このようにして、順次、置換辞書情報の生成が行われていく（ステップＳ４０４〜Ｓ４１７）。
【０１３２】
図１５は、そのようにして作成された置換辞書情報の一例を示す図である。図１５で示されるように、置換辞書情報において、原言語の単語と目的言語の単語との組合せに、組合せ識別情報が対応付けられている。
【０１３３】
なお、前述のように、置換辞書生成部３４は、対訳辞書情報における原言語の単語と目的言語の単語の各組合せに対応付けて、その原言語の単語の含まれる原言語のクラスと、その目的言語の単語の含まれる目的言語のクラスの組合せを識別する組合せ識別情報を対訳辞書情報に追加してもよい。対訳辞書情報に組合せ識別情報が追加された場合には、対訳辞書情報は、例えば、図１６で示されるようになる。
【０１３４】
図１５，図１６で示される置換辞書情報、対訳辞書情報を用いて、実施の形態１で説明した機械翻訳を行う方法について簡単に説明する。例えば、翻訳対象フレーズにおいて未知単語「単語Ｔ００１」が検出されると、置換部１８は、図１６の対訳辞書情報を参照し、その未知単語「単語Ｔ００１」に対応する組合せ識別情報「１Ａ」を特定する。そして、置換部１８は、図１５で示される置換辞書情報を参照し、その組合せ識別情報「１Ａ」に対応する原言語の単語「単語００１」を特定し、その単語が翻訳対象フレーズに含まれていない場合に、未知単語「単語Ｔ００１」を、原言語の単語「単語００１」に置き換える。その後の対応情報の生成や、機械翻訳、逆置換等の処理は、実施の形態１の説明と同様である。
【０１３５】
以上のように、本実施の形態による置換辞書生成装置３によれば、置換辞書情報を自動的に生成することができるため、人手で置換辞書情報を作成する作業が不要となる。また、人手によって置換辞書情報を作成する場合には、対訳辞書情報における単語と、置換辞書情報における単語とをそれぞれ属性等に応じて分類する場合に、どのように分類するか悩むことも多いと考えられるが、本実施の形態による置換辞書生成装置３を用いた場合には、そのようなこともない。
【０１３６】
なお、本実施の形態では、置換辞書情報を生成する置換辞書生成装置３について説明したが、その置換辞書情報を生成するための各構成要素を、機械翻訳装置が備えていてもよい。図１７は、置換辞書情報を生成するための各構成要素を備えた機械翻訳装置４の構成を示すブロック図である。図１７において、その機械翻訳装置４は、対訳コーパス記憶部１１と、翻訳モデル情報生成部１２と、機械翻訳情報記憶部１３と、対訳辞書情報記憶部１４と、置換辞書情報記憶部１５と、翻訳対象フレーズ受付部１６と、未知単語検出部１７と、置換部１８と、機械翻訳部１９と、置換単語検出部２０と、逆置換部２１と、出力部２２と、原言語コーパス記憶部３１と、目的言語コーパス記憶部３２と、単語クラスタリング部３３と、置換辞書生成部３４とを備える。なお、機械翻訳装置４における各構成要素は、上記実施の形態で説明したとおりであり、その説明を省略する。
【０１３７】
また、上記実施の形態において、対訳コーパス、翻訳対象フレーズ、単語、未知単語、置換単語、翻訳後フレーズ等は、本来は、対訳コーパスの情報、翻訳対象フレーズの情報等と記載すべきであるが、単に、対訳コーパス、翻訳対象フレーズ等と記載した。
【０１３８】
また、上記実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置または複数のシステムによって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１３９】
また、上記実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。なお、上記実施の形態における機械翻訳装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、原言語での翻訳対象となるフレーズである翻訳対象フレーズを受け付ける翻訳対象フレーズ受付ステップと、前記翻訳対象フレーズに含まれる単語であって、機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報に含まれる単語である未知単語を検出する未知単語検出ステップと、前記未知単語検出ステップで検出した未知単語を、前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報に含まれる原言語の単語に置き換える置換ステップと、前記置換ステップで単語を置き換えた翻訳対象フレーズを、機械翻訳情報を用いて機械翻訳する機械翻訳ステップと、前記機械翻訳ステップで機械翻訳した目的言語での翻訳対象フレーズである翻訳後フレーズにおいて、前記置換ステップで置き換えた原言語の単語に前記置換辞書情報によって対応付けられる目的言語の単語である置換単語を検出する置換単語検出ステップと、前記翻訳後フレーズにおいて、前記置換単語検出ステップで検出した置換単語を、前記未知単語検出ステップで検出した未知単語に前記対訳辞書情報によって対応付けられている目的言語の単語に置き換える逆置換ステップと、前記逆置換ステップで単語を置き換えた翻訳後フレーズを出力する出力ステップと、を実行させるためのものである。
【０１４０】
また、上記実施の形態における置換辞書生成装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、機械翻訳で用いられる情報である機械翻訳情報に含まれていない単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である対訳辞書情報に含まれる原言語の単語を含む、原言語でのコーパスである原言語コーパス、及び前記対訳辞書情報に含まれる目的言語の単語を含む、目的言語でのコーパスである目的言語コーパスを、それぞれ複数のクラスに単語クラスタリングする単語クラスタリングステップと、前記単語クラスタリングステップにおいて単語クラスタリングされた原言語のクラスと目的言語のクラスとの１以上の組合せについて、原言語のクラスに含まれる原言語の単語と、目的言語のクラスに含まれる目的言語の単語との組合せのうち、両単語が対訳関係にあり、かつ、両単語が前記機械翻訳情報に含まれる組合せを、前記原言語のクラスと目的言語のクラスの組合せを識別する情報である組合せ識別情報に対応付けて、前記機械翻訳情報に含まれている単語について、原言語の単語と、当該原言語の単語と対訳関係にある目的言語の単語とを対応付けて有する情報である置換辞書情報が記憶される置換辞書情報記憶部に蓄積する置換辞書生成ステップと、を実行させるためのものである。
【０１４１】
なお、上記プログラムにおいて、情報を出力する出力ステップや、情報を受け付ける受付ステップなどでは、ハードウェアでしか行われない処理、例えば、出力ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理は少なくとも含まれない
【０１４２】
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。
【０１４３】
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１４４】
図１８は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による機械翻訳装置、置換辞書生成装置を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される。
【０１４５】
図１８において、コンピュータシステム１００は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ１０５、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ１０６を含むコンピュータ１０１と、キーボード１０２と、マウス１０３と、モニタ１０４とを備える。
【０１４６】
図１９は、コンピュータシステムを示す図である。図１９において、コンピュータ１０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５、ＦＤドライブ１０６に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１２と、ＣＰＵ１１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク１１４と、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２等を相互に接続するバス１１５とを備える。なお、コンピュータ１０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。
【０１４７】
コンピュータシステム１００に、上記実施の形態による機械翻訳装置、置換辞書生成装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１２１、またはＦＤ１２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５、またはＦＤドライブ１０６に挿入され、ハードディスク１１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ１０１に送信され、ハードディスク１１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ１１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１２１やＦＤ１２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。
【０１４８】
プログラムは、コンピュータ１０１に、上記実施の形態による機械翻訳装置、置換辞書生成装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム１００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。
【０１４９】
また、本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
以上より、本発明による機械翻訳装置等は、入力された翻訳対象フレーズを機械翻訳するシステム等として有用であり、また、本発明による置換辞書生成装置等は、その機械翻訳装置等で用いられる置換辞書情報を生成するシステム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１５１】
【図１】本発明の実施の形態１による機械翻訳装置の構成を示すブロック図
【図２】同実施の形態による機械翻訳装置の動作を示すフローチャート
【図３】同実施の形態による機械翻訳装置の動作を示すフローチャート
【図４】同実施の形態による機械翻訳装置の動作を示すフローチャート
【図５】同実施の形態における対訳辞書情報の一例を示す図
【図６】同実施の形態における置換辞書情報の一例を示す図
【図７】同実施の形態における翻訳モデル情報の一例を示す図
【図８】同実施の形態における処理の概要を示す図
【図９】同実施の形態における対応情報の一例を示す図
【図１０】同実施の形態における実験結果の一例を示す図
【図１１】同実施の形態における実験結果の一例を示す図
【図１２】本発明の実施の形態２による置換辞書生成装置の構成を示すブロック図
【図１３】同実施の形態による置換辞書生成装置の動作を示すフローチャート
【図１４】同実施の形態における単語クラスタリングされたコーパスの概要を示す図
【図１５】同実施の形態における置換辞書情報の一例を示す図
【図１６】同実施の形態における対訳辞書情報の一例を示す図
【図１７】他の形態による機械翻訳装置の構成の一例を示すブロック図
【図１８】同実施の形態におけるコンピュータシステムの外観一例を示す模式図
【図１９】同実施の形態におけるコンピュータシステムの構成の一例を示す図
【符号の説明】
【０１５２】
１、４  機械翻訳装置
３  置換辞書生成装置
１１  対訳コーパス記憶部
１２  翻訳モデル情報生成部
１３  機械翻訳情報記憶部
１４  対訳辞書情報記憶部
１５  置換辞書情報記憶部
１６  翻訳対象フレーズ受付部
１７  未知単語検出部
１８  置換部
１９  機械翻訳部
２０  置換単語検出部
２１  逆置換部
２２  出力部
３１  原言語コーパス記憶部
３２  目的言語コーパス記憶部
３３  単語クラスタリング部
３４  置換辞書生成部
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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