(57)【要約】【課題】従来、精度高く機械翻訳できなかった。【解決手段】受け付けた文を２以上の語句に分割し、分割した１以上の語句に対応する汎化情報を取得し、取得した汎化情報と分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出し、受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力し、出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可指示を受け付け、許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得し、取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を取得し、取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、取得した目的言語の語句に置き換え、目的言語の文を構成し、構成した目的言語の文を出力する機械翻訳装置により、精度高く機械翻訳できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
語句と、当該語句を汎化した情報である汎化情報を有する語句汎化情報を1以上格納し得る語句汎化情報格納部と、
原言語の語句と目的言語の語句を対に有する語句セットを１組以上格納している語句セット格納部と、
原言語の文と目的言語の文を対に有する翻訳文セットであり、当該翻訳文セットが有する前記原言語の文と前記目的言語の文の一部の語句に対応する汎化情報を有する翻訳文セットを２組以上格納している翻訳文セット格納部と、
文を受け付ける文受付部と、
前記文を２以上の語句に分割する語句分割部と、
前記語句分割部が分割した１以上の語句に対応する汎化情報を、前記語句汎化情報格納部から取得する汎化情報取得部と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、前記翻訳文セット格納部の２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、
前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、
前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、前記語句セット格納部から取得する目的言語語句取得部と、
前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、
前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部を具備する機械翻訳装置。
【請求項２】
原言語の語句と目的言語の語句を対に有する語句セットを１組以上格納している語句セット格納部と、
原言語の文と目的言語の文を対に有する翻訳文セットであり、当該翻訳文セットが有する前記原言語の文と前記目的言語の文の一部の語句に対応する汎化情報を有する翻訳文セットを２組以上格納している翻訳文セット格納部と、
文を受け付ける文受付部と、
前記文を２以上の語句に分割し、当該語句に対応する汎化情報を取得する語句分割部と、
前記語句分割部が分割した２以上の語句に対応する汎化情報のうち、語句と置き換える汎化情報を決定し、取得する汎化情報取得部と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、前記翻訳文セット格納部の２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、
前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、
前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、前記語句セット格納部から取得する目的言語語句取得部と、
前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、
前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部を具備する機械翻訳装置。
【請求項３】
音声を受け付ける音声受付部と、
前記音声受付部が受け付けた音声を音声認識処理し、文を構成する文構成部を具備し、
前記文受付部は、前記文構成部が構成した文を取得する請求項１または請求項２記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記類似度算出部は、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報の数である第一汎化情報数を取得する第一汎化情報数取得手段と、
前記翻訳文セット格納部の２組以上の翻訳文セットが有する原言語の文または目的言語の文が有する汎化情報の数である第二汎化情報数を取得する第二汎化情報数取得手段と、
前記第一汎化情報数と一致する第二汎化情報数を有する原言語の文を選択する類似度算出対象文選択手段と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、前記類似度算出対象文選択手段が選択した1以上の原言語の文との類似度を算出する類似度算出手段を具備する請求項１から請求項３いずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記許可指示受付部が、許可指示の入力を受け付けなかった場合、
前記文受付部が受け付けた文の再入力または編集を促す出力を行う再入力催促部をさらに具備し、
前記文受付部は、再度、文を受け付ける請求項１または請求項２記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記許可指示受付部が、許可指示の入力を受け付けなかった場合、
音声の再入力を促す出力を行い、再入力催促部をさらに具備し、
前記音声受付部は、再度、音声を受け付ける請求項２記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記汎化情報取得部は、
名詞または形容詞の語句のみに対して、汎化情報を取得する請求項１から請求項６いずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
コンピュータを、
文を受け付ける文受付部と、
前記文を２以上の語句に分割する語句分割部と、
前記語句分割部が分割した１以上の語句に対応する汎化情報を、記憶媒体に格納されている１以上の語句汎化情報から取得する汎化情報取得部と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、記憶媒体に格納されている２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、
前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、
前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、記憶媒体に格納されている１以上の語句セットから取得する目的言語語句取得部と、
前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、
前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
文を受け付ける文受付部と、
前記文を２以上の語句に分割し、当該語句に対応する汎化情報を取得する語句分割部と、
前記語句分割部が分割した２以上の語句に対応する汎化情報のうち、語句と置き換える汎化情報を決定し、取得する汎化情報取得部と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、記憶媒体に格納されている２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、
前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、
前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、
前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、記憶媒体に格納されている１以上の語句セットから取得する目的言語語句取得部と、
前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、
前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
音声を受け付ける音声受付部と、
前記音声受付部が受け付けた音声を音声認識処理し、文を構成する文構成部としてさらに機能させ、
前記文受付部は、前記文構成部が構成した文を取得するように機能させる請求項８または請求項９記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、精度高く機械翻訳を行う機械翻訳装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、翻訳結果を逆方向にもう一度翻訳して、その結果を提示することにより、システム利用者に、翻訳結果の良し悪しを確認させる手法があった（非特許文献１参照）。
【０００３】
また、アナロジに基づく翻訳の一つの実現法があり、当該方法では、類似対訳用例の検索に意味辞書と編集距離を用いている（非特許文献２参照）。
【０００４】
また、二つの文の類似度を算出する方法として、編集距離とtf/idfを併用するスコア付けによる処理がある（非特許文献３参照）。
【非特許文献１】Uchimoto, K., Hayashida, N., Ishida, T., and Isahara, H., "Automatic rating of machine translatability," Proc. of MT Summit X, pp. 235-242 (2005).
【非特許文献２】Sumita, E., "Example-based machine translation using DP-matching between word sequences," Proc. of ACL 2001 Workshop on Data-Driven Machine Translation, pp. 9-16 (2001).
【非特許文献３】Watanabe, T. and Sumita, E., "Example-based decoding for statistical machine translation," Proc. of MT Summit IX, pp. 410-417  (2003).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法は、多数データを用いた平均値的な傾向では役立つ可能性はあるものの、文や発話のような小さい単位で性能を保証するのは難しい、という課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本第一の発明の機械翻訳装置は、語句と、当該語句を汎化した情報である汎化情報を有する語句汎化情報を1以上格納し得る語句汎化情報格納部と、原言語の語句と目的言語の語句を対に有する語句セットを１組以上格納している語句セット格納部と、原言語の文と目的言語の文を対に有する翻訳文セットであり、当該翻訳文セットが有する前記原言語の文と前記目的言語の文の一部の語句に対応する汎化情報を有する翻訳文セットを２組以上格納している翻訳文セット格納部と、文を受け付ける文受付部と、前記文を２以上の語句に分割する語句分割部と、前記語句分割部が分割した１以上の語句に対応する汎化情報を、前記語句汎化情報格納部から取得する汎化情報取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、前記翻訳文セット格納部の２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、前記語句セット格納部から取得する目的言語語句取得部と、前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部を具備する機械翻訳装置である。
【０００７】
かかる構成により、精度の高い機械翻訳ができる。
【０００８】
また、本第二の発明の機械翻訳装置は、原言語の語句と目的言語の語句を対に有する語句セットを１組以上格納している語句セット格納部と、原言語の文と目的言語の文を対に有する翻訳文セットであり、当該翻訳文セットが有する前記原言語の文と前記目的言語の文の一部の語句に対応する汎化情報を有する翻訳文セットを２組以上格納している翻訳文セット格納部と、文を受け付ける文受付部と、前記文を２以上の語句に分割し、当該語句に対応する汎化情報を取得する語句分割部と、前記語句分割部が分割した２以上の語句に対応する汎化情報のうち、語句と置き換える汎化情報を決定し、取得する汎化情報取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの１以上の語句を用いた文と、前記翻訳文セット格納部の２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、前記類似文出力部が出力した１以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、前記語句セット格納部から取得する目的言語語句取得部と、前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部を具備する機械翻訳装置である。
【０００９】
かかる構成により、語句汎化情報を用意する必要がなく、かつ精度の高い機械翻訳ができる。
【００１０】
また、本第三の発明の機械翻訳装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、音声を受け付ける音声受付部と、前記音声受付部が受け付けた音声を音声認識処理し、文を構成する文構成部を具備し、前記文受付部は、前記文構成部が構成した文を取得する機械翻訳装置である。
【００１１】
かかる構成により、音声入力した文を、精度高く機械翻訳ができる。
【００１２】
また、本第四の発明の機械翻訳装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、前記類似度算出部は、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報の数である第一汎化情報数を取得する第一汎化情報数取得手段と、前記翻訳文セット格納部の２組以上の翻訳文セットが有する原言語の文または目的言語の文が有する汎化情報の数である第二汎化情報数を取得する第二汎化情報数取得手段と、前記第一汎化情報数と一致する第二汎化情報数を有する原言語の文を選択する類似度算出対象文選択手段と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの１以上の語句を用いた文と、前記類似度算出対象文選択手段が選択した１以上の原言語の文との類似度を算出する類似度算出手段を具備する機械翻訳装置である。
【００１３】
かかる構成により、高速に、精度の高い機械翻訳ができる。
【００１４】
また、本第五の発明の機械翻訳装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、前記許可指示受付部が、許可指示の入力を受け付けなかった場合、前記文受付部が受け付けた文の再入力または編集を促す出力を行う再入力催促部をさらに具備し、前記文受付部は、再度、文を受け付ける機械翻訳装置である。
【００１５】
かかる構成により、より確実に、精度の高い機械翻訳ができる。
【００１６】
また、本第六の発明の機械翻訳装置は、第二の発明に対して、前記許可指示受付部が、許可指示の入力を受け付けなかった場合、音声の再入力を促す出力を行い、再入力催促部をさらに具備し、前記音声受付部は、再度、音声を受け付ける機械翻訳装置である。
【００１７】
かかる構成により、より確実に、音声入力した文を、精度高く機械翻訳ができる。
【００１８】
また、本第七の発明の機械翻訳装置は、第一から第六いずれかの発明に対して、前記汎化情報取得部は、名詞または形容詞の語句のみに対して、汎化情報を取得する機械翻訳装置である。
【００１９】
かかる構成により、効率よく、かつ精度の高い機械翻訳ができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明による機械翻訳装置によれば、精度高く機械翻訳ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、機械翻訳装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００２２】
（実施の形態１）
本実施の形態において、例えば、以下のような機械翻訳装置について説明する。つまり、本機械翻訳装置は、文を受け付け、語句（形態素など）に分割し、名詞的内容語などを汎化し、類似対訳用例から、類似表現（名詞的内容語を汎化した情報を含む文など）を検索し、当該検索した類似表現が有する名詞的内容語を、受け付けた文が有する名詞的内容語に置き換え、その置き換えた文を出力する。そして、本機械翻訳装置は、ユーザからのＯＫの指示を受け付けた場合に、類似表現に対応する目的言語文を取得し、当該目的言語文の名詞的内容語の用語を、受け付けた文の名詞的内容語の翻訳語に書き換えて、文を構成し、出力するなどの処理を行う。
【００２３】
図１は、本実施の形態における機械翻訳装置のブロック図である。
【００２４】
機械翻訳装置は、語句汎化情報格納部１０１、語句セット格納部１０２、翻訳文セット格納部１０３、文受付部１０４、語句分割部１０５、汎化情報取得部１０６、類似度算出部１０７、類似文出力部１０８、許可指示受付部１０９、目的言語文取得部１１０、目的言語語句取得部１１１、目的言語文構成部１１２、出力部１１３、再入力催促部１１４を具備する。
【００２５】
類似度算出部１０７は、第一汎化情報数取得手段１０７１、第二汎化情報数取得手段１０７２、類似度算出対象文選択手段１０７３、類似度算出手段１０７４を具備する。
【００２６】
語句汎化情報格納部１０１は、語句汎化情報を1以上格納し得る。語句汎化情報は、語句と、汎化情報を有する。汎化情報は、対応する語句を汎化した情報である。語句の単位は、形態素が好適であるが、単語や句などでも良い。また、汎化情報は、例えば、語句「東京」に対して「地名」である。また、汎化情報は、例えば、語句「夏目漱石」に対して「人名」である。汎化情報は、例えば、品詞や、品詞の細分化情報（「地名」や「人名」など）である。語句汎化情報格納部１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２７】
語句セット格納部１０２は、語句セットを１組以上格納している。語句セットは、原言語の語句と目的言語の語句を対に有する情報である。つまり、語句セット格納部１０２は、いわゆる用語辞書である。語句セットは、例えば、「東京，Tokyo」である。語句セット格納部１０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２８】
翻訳文セット格納部１０３は、翻訳文セットを２組以上格納している。翻訳文セットは、原言語の文と目的言語の文を対に有する情報である。また、翻訳文セットが有する原言語の文および目的言語の文を構成する語句の一部は、通常、汎化情報を対応付けて有する。つまり、原言語の文が「京都へ行きたいのですが」の場合、例えば、翻訳文セットが有する文は、「京都［地名］／へ／行き／たい／の／です／が」である。また、例えば、翻訳文セットが有する目的言語の文は、「I'd like to go to ／Kyoto［地名］」である。翻訳文セットが有する文は、区切り（ここでは「／」）の情報を有することが好適である。なお、区切りの情報は、「／」とは限らず、スペースや「，」などでも良いことは言うまでもない。翻訳文セット格納部１０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２９】
文受付部１０４は、文を受け付ける。また、文受付部１０４は、二度以上、文を受け付けても良い。文受付部１０４が、二度目以降、文を受け付ける場合は、許可指示受付部１０９が許可指示を受け付けなかった場合である。許可指示を受け付けなかった場合とは、不許可の指示を受け付けた場合や、予め決められた所定時間以上、指示を受け付けなかった場合などである。文の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。文受付部１０４は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００３０】
語句分割部１０５は、文を２以上の語句に分割する。語句分割部１０５は、文を形態素解析し、２以上の形態素を得る。なお、語句分割部１０５は、形態素解析以外の処理により、文を語句に分割しても良い。語句分割部１０５は、例えば、形態素解析器（ＣｈａＳｅｎ）URL< http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/>  参照）で実現され得る。なお、形態素解析器も種々の処理方法があり、そのアルゴリズムや処理結果の若干の相違は問わない。語句分割部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。語句分割部１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３１】
汎化情報取得部１０６は、語句分割部１０５が分割した１以上の語句に対応する汎化情報を、語句汎化情報格納部１０１から取得し、メモリ上に配置する。汎化情報取得部１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。汎化情報取得部１０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３２】
類似度算出部１０７は、第一の文と、第二の文との類似度を算出し、メモリ上に配置する。第一の文は、汎化情報取得部１０６が取得した汎化情報と語句分割部１０５が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文である。第一の文は、例えば、語句分割部１０５が分割した２以上の語句からなる文（例えば、「東京／へ／行き／たい／ん／です／が」）を、当該文中の汎化情報に対応する語句（例えば、「東京」）を汎化情報（例えば、［地名］）に置き換えた文（例えば、「［地名］／へ／行き／たい／ん／です／が」）である。第二の文は、翻訳文セット格納部１０３の２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文である。翻訳文セットが有する原言語の文も、通常、内部に汎化情報を含む。また、二つの文の類似度を算出するアルゴリズムは問わない。二つの文の類似度を算出するアルゴリズムの第一の例は、tf/idfによる。また、第二の例は、編集距離により、類似度を算出する方法である。また、第三の例は、編集距離とtf/idfを併用して、類似度を算出する方法である。さらに、第四の例は、単純に一致する語句の割合を類似度とする方法である。
【００３３】
まず、第一の例について説明する。第一の例のtf/idfによる類似度（Ｐｔｆ／ｉｄｆ（Ｉｋ，Ｊ０））は、以下の数式１により算出される。
【数１】
2008225744.tif 000003
【００３４】
数式１において、Ｊ０は原言語の文、Ｊ０，ｉはＪ０のｉ番目の形態素、ｄｆ（Ｊ０，ｉ）は形態素Ｊ０，ｉの文書頻度（ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、Ｎは翻訳文セット格納部１０３の用例数（翻訳セットの数）である。文書頻度は、例えば、翻訳文セット格納部１０３中の出現頻度や、Ｗｅｂ中で、形態素Ｊ０，ｉが出現するホームページの数などである。
Ｊｋに対象形態素があればその語句頻度（ｔｅｒｍ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は１、なければ０とする。このスコアは原言語の文Ｊ０の長さ（｜Ｊ０｜）で正規化している。
【００３５】
次に、第二の例について説明する。第二の例は、編集距離を併用して、類似度を算出する方法である。編集距離（ｄｉｓ（Ｊｋ，Ｊ０））は、以下の数式２で表される。
【数２】
2008225744.tif 000004
【００３６】
数式２において、ｋは編集距離を算出する対象の、翻訳文セット格納部１０３中の原言語の文の数以下の数値である。Ｉ（Ｊｋ，Ｊ０），Ｄ（Ｊｋ，Ｊ０），Ｓ（Ｊｋ，Ｊ０）は、それぞれ挿入，脱落，置換誤りの数である。なお、挿入，脱落，置換誤りの数を算出する方法は公知技術であるので、ここでの詳細な説明は省略する。
【００３７】
次に、第三の例について説明する。第三の例は、編集距離とtf/idfを併用して、類似度（ｓｃｏｒｅ）を算出する方法である。第三の例は、以下の数式３を用いて算出する。
【数３】
2008225744.tif 000005
【００３８】
数式３において、ｄｉｓ（Ｊｋ，Ｊ０）を正規化するにあたり，原言語の文の長さ｜Ｊ０｜に対して行っても良いが、ここでは、負にならないように｜Ｊｋ＋Ｊ０｜を用いている。重みαの値は、「０＜α＜１」となるように、適切に選択され、格納されている。
【００３９】
なお、類似度算出部１０７は、数式１から数式３などの、類似度を算出するための数式の情報を予め保持しており、かかる数式の情報を読み出し、上述した必要な情報（Ｉ（Ｊｋ，Ｊ０）など）を取得し、数式に代入し、類似度を得て、当該類似度をメモリ上に配置する。
【００４０】
また、類似度算出部１０７は、例えば、上述したtf/idfにより、翻訳文セット格納部１０３中の原言語の各文のスコア付けを行って、上位Ｎ個の文に対してのみ、類似度を算出するようにしても良い。
【００４１】
類似度算出部１０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。類似度算出部１０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４２】
第一汎化情報数取得手段１０７１は、汎化情報取得部１０６が取得した汎化情報の数である第一汎化情報数を取得し、メモリ上に配置する。第一汎化情報数は、文受付部１０４が受け付けた文の２以上の語句のうち、対応する汎化情報が存在する語句の数であるとも言える。第一汎化情報数取得手段１０７１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一汎化情報数取得手段１０７１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４３】
第二汎化情報数取得手段１０７２は、第二汎化情報数を取得し、メモリ上に配置する。第二汎化情報数は、翻訳文セット格納部１０３の２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文または各目的言語の文が有する汎化情報の数である。通常、翻訳文セットが有する原言語の文または目的言語の情報の中に、汎化情報が含まれており、第二汎化情報数取得手段１０７２は、当該汎化情報を検査することにより、第二汎化情報数を取得する。第二汎化情報数取得手段１０７２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二汎化情報数取得手段１０７２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４４】
類似度算出対象文選択手段１０７３は、第一汎化情報数と一致する第二汎化情報数を有する原言語の文を、翻訳文セット格納部１０３から選択し、メモリ上に配置する。類似度算出対象文選択手段１０７３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。類似度算出対象文選択手段１０７３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４５】
類似度算出手段１０７４は、汎化情報取得部１０６が取得した汎化情報と語句分割部１０５が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、類似度算出対象文選択手段１０７３が選択した1以上の原言語の文との類似度を算出し、メモリ上に配置する。類似度算出手段１０７４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。類似度算出手段１０７４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４６】
類似文出力部１０８は、類似度算出部１０７が算出した類似度を用いて、文受付部１０４が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する。類似文出力部１０８は、通常、最大の類似度に対応する原言語の文を出力する。ただし、類似文出力部１０８は、類似度が上位３位までの原言語の文を出力しても良いし、類似度が所定の値以上のすべての原言語の文を出力しても良い。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、外部の装置（ディスプレイ装置）への送信を含む概念である。類似文出力部１０８は、ディスプレイ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。類似文出力部１０８は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００４７】
許可指示受付部１０９は、類似文出力部１０８が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける。許可指示の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。許可指示受付部１０９は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００４８】
目的言語文取得部１１０は、許可指示受付部１０９が受け付けた許可指示に対応する原言語の文を取得し、当該原言語の文に対応する目的言語の文を、翻訳文セット格納部１０３から取得し、メモリ上に配置する。目的言語文取得部１１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。目的言語文取得部１１０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４９】
目的言語語句取得部１１１は、汎化情報取得部１０６が取得した汎化情報に対応する原言語の語句（受け付けた原言語の文の中の語句）と対になる目的言語の語句を、語句セット格納部１０２から取得する。目的言語語句取得部１１１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。目的言語語句取得部１１１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５０】
目的言語文構成部１１２は、目的言語文取得部１１０が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、目的言語語句取得部１１１が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する。目的言語文構成部１１２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。目的言語文構成部１１２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５１】
出力部１１３は、目的言語文構成部１１２が構成した目的言語の文を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、外部の装置（ディスプレイ装置）への送信等を含む概念である。出力部１１３は、ディスプレイ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００５２】
再入力催促部１１４は、文受付部１０４が受け付けた文の再入力または編集を促す出力を行う。かかる文の再入力または編集を促す出力により、ユーザは、文の再入力または編集を、入力手段を用いて行う、とする。そして、ユーザが再入力、または編集した文を、文受付部１０４が受け付けることとなる。また、再入力または編集を促す出力の内容は問わない。再入力催促部１１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。再入力催促部１１４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５３】
次に、機械翻訳装置の動作について図２から図４のフローチャートを用いて説明する。
【００５４】
（ステップＳ２０１）文受付部１０４は、文を受け付けたか否かを判断する。文を受け付ければステップＳ２０２に行き、文を受け付けなければステップＳ２０１に戻る。
【００５５】
（ステップＳ２０２）語句分割部１０５は、ステップＳ２０１で受け付けた文を語句に分割する。例えば、語句分割部１０５は、ステップＳ２０１で受け付けた文を複数の形態素に分割する。なお、ここで、語句分割部１０５は、各語句に対する品詞の情報や、名詞的内容語であるかの情報を得る、とする。なお、名詞的内容語とは、例えば、名詞や形容詞である。名詞的内容語は、他の品詞が入っても良いが、動詞は入れないことが好適である。例えば、公知の形態素解析器により、文を形態素に分けるだけではなく、品詞の情報等も取得できるので、詳細な説明を省略する。
【００５６】
（ステップＳ２０３）汎化情報取得部１０６は、カウンタｉに１を代入する。
【００５７】
（ステップＳ２０４）汎化情報取得部１０６は、ステップＳ２０２で得た語句中に、ｉ番目の語句が存在するか否かを判断する。ｉ番目の語句が存在すればステップＳ２０５に行き、ｉ番目の語句が存在しなければステップＳ２１０に行く。
【００５８】
（ステップＳ２０５）汎化情報取得部１０６は、ｉ番目の語句が名詞的内容語であるか否かを判断する。ｉ番目の語句が名詞的内容語であればステップＳ２０６に行き、ｉ番目の語句が名詞的内容語でなければステップＳ２０９に行く。
【００５９】
（ステップＳ２０６）汎化情報取得部１０６は、ｉ番目の語句をキーとして、当該語句に対応する汎化情報を、語句汎化情報格納部１０１から取得する。
【００６０】
（ステップＳ２０７）汎化情報取得部１０６は、ステップＳ２０６で汎化情報を取得できたか否かを判断する。汎化情報を取得できればステップＳ２０８に行き、汎化情報を取得できなければステップＳ２０９に行く。
【００６１】
（ステップＳ２０８）汎化情報取得部１０６は、ステップＳ２０６で取得した汎化情報を、ｉ番目の語句に対応する箇所に挿入する。なお、この際、ｉ番目の語句を、別途、メモリ上に記憶しておくこととする。
【００６２】
（ステップＳ２０９）汎化情報取得部１０６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２０４に戻る。
【００６３】
（ステップＳ２１０）類似度算出部１０７は、翻訳文セット格納部１０３の各翻訳セットが保持している1以上の原言語の文から、所定の条件を満たす原言語の文を選択する。ここで、所定の条件とは、例えば、上述したｔｆ／ｉｄｆのスコアが、上位Ｎ（Ｎは、２以上の自然数）の文である。また、この原言語の文を選択する処理を予備選択とも言う。
【００６４】
（ステップＳ２１１）類似度算出部１０７は、カウンタｉに１を代入する。
【００６５】
（ステップＳ２１２）類似度算出部１０７は、ステップＳ２１０で選択した文のうち、ｉ番目の文が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文が存在すればステップＳ２１３に行き、ｉ番目の文が存在しなければステップＳ２１５に行く。
【００６６】
（ステップＳ２１３）類似度算出部１０７は、ｉ番目の文と、ステップＳ２０８までの処理で得られた原言語の文（汎化情報を含む）の類似度を算出する。なお、ｉ番目の文とは、通常、汎化情報を含んだ文である。類似度算出処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００６７】
（ステップＳ２１４）類似度算出部１０７は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２１２に行く。
【００６８】
（ステップＳ２１５）類似文出力部１０８は、類似度算出部１０７が算出した類似度を用いて、文を取得する。例えば、類似文出力部１０８は、最も類似度が高い文を取得する。類似文出力部１０８は、類似度が高い上位３つの文を取得しても良い。
【００６９】
（ステップＳ２１６）類似文出力部１０８は、ステップＳ２１５で取得した文を出力する。
【００７０】
（ステップＳ２１７）許可指示受付部１０９は、ステップＳ２１６で出力された1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付けたか否かを判断する。許可指示の入力を受け付ければステップＳ２１８に行き、許可指示の入力を受け付けなければステップＳ２１９に行く。
【００７１】
（ステップＳ２１８）目的言語文取得部１１０等は、翻訳文を出力する処理を行う。処理を終了する。翻訳文出力処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００７２】
（ステップＳ２１９）再入力催促部１１４は、文受付部１０４が受け付けた文の再入力または編集を促す出力を行う。ステップＳ２０１に戻る
【００７３】
なお、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ２１０の翻訳セットの予備選択の処理は、なくても良い。また、ステップＳ２０５における判断も、無くても良い。
【００７４】
次に、ステップＳ２１３の類似度算出処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００７５】
（ステップＳ３０１）類似度算出部１０７の第一汎化情報数取得手段１０７１は、汎化情報取得部１０６が取得した汎化情報の数である第一汎化情報数を取得し、メモリ上に配置する。
【００７６】
（ステップＳ３０２）第二汎化情報数取得手段１０７２は、ｉ番目の原言語の文が有する汎化情報の数である第二汎化情報数を取得し、メモリ上に配置する。
【００７７】
（ステップＳ３０３）類似度算出対象文選択手段１０７３は、ステップＳ３０１で取得した第一汎化情報数と、ステップＳ３０２で取得した第二汎化情報数が一致するか否かを判断する。一致すればステップＳ３０４に行き、一致しなければ上位処理にリターンする。
【００７８】
（ステップＳ３０４）類似度算出手段１０７４は、ｉ番目の原言語の文（通常、汎化情報を含む）と入力された原言語の文（汎化情報を含む）のｔｆ／ｉｄｆのスコアを、上述した算出式、方法により取得する。
【００７９】
（ステップＳ３０５）類似度算出手段１０７４は、ｉ番目の原言語の文（通常、汎化情報を含む）と入力された原言語の文（汎化情報を含む）の編集距離を、上述した算出式、方法により取得する。
【００８０】
（ステップＳ３０６）類似度算出手段１０７４は、類似度を算出する式の情報（例えば、数式３）を読み出し、ステップＳ３０４で取得したｔｆ／ｉｄｆのスコア、ステップＳ３０５で取得した編集距離を用いて、類似度（スコア）を算出する。
【００８１】
（ステップＳ３０７）類似度算出手段１０７４は、ステップＳ３０６で算出した類似度（スコア）を、ｉ番目の原言語の文（翻訳文セット格納部１０３中の文で、選択された文）と対応付けて、メモリ上に一時格納する。なお、類似度算出手段１０７４は、ステップＳ３０６で算出した類似度（スコア）を、ｉ番目の原言語の文に対応する目的言語の文（翻訳文セット格納部１０３中の文）と対応付けて、メモリ上に一時格納しても良い。上位処理にリターンする。
【００８２】
なお、図３のフローチャートにおける類似度算出の方法は、一例であることは言うまでない。
【００８３】
次に、ステップＳ２１８の翻訳文出力処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００８４】
（ステップＳ４０１）目的言語文取得部１１０は、許可指示受付部１０９が受け付けた許可指示に対応する原言語の文を取得し、当該原言語の文に対応する目的言語の文を、翻訳文セット格納部１０３から取得し、メモリ上に配置する。
【００８５】
（ステップＳ４０２）目的言語語句取得部１１１は、カウンタｉに１を代入する。
【００８６】
（ステップＳ４０３）目的言語語句取得部１１１は、ステップＳ４０１で取得した文を構成する語句（形態素や単語や句など）の中に、ｉ番目の汎化情報に置き換えられる語句が存在するか否かを判断する。ｉ番目の汎化情報に置き換えられる語句が存在すればステップＳ４０４に行き、ｉ番目の汎化情報に置き換えられる語句が存在しなければステップＳ４０８に行く。
【００８７】
（ステップＳ４０４）目的言語語句取得部１１１は、ｉ番目の汎化情報に置き換えられる語句に対応する語句であり、入力を受け付けた原言語の文の中の語句を取得し、メモリ上に配置する。
【００８８】
（ステップＳ４０５）目的言語語句取得部１１１は、ステップＳ４０４で取得した原言語の文の中の語句に対応する目的言語の語句を、語句セット格納部１０２から取得し、メモリ上に配置する。
【００８９】
（ステップＳ４０６）目的言語文構成部１１２は、ステップＳ４０１で取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、ステップＳ４０５で取得した目的言語の語句に置き換える。
【００９０】
（ステップＳ４０７）目的言語語句取得部１１１は、カウンタｉを１、インクリメントする。
【００９１】
（ステップＳ４０８）出力部１１３は、ステップＳ４０６において、目的言語文構成部１１２が構成した目的言語の文を出力する。上位処理にリターンする。
【００９２】
以下、本実施の形態における機械翻訳装置の具体的な動作について説明する。ここでの機械翻訳装置は、日英翻訳を行う機械翻訳装置である。
【００９３】
語句汎化情報格納部１０１は、図５に示す語句汎化情報管理表を保持している。語句汎化情報管理表は、１以上の語句汎化情報を格納している。語句汎化情報は、「語句」と「汎化情報」を有する。
【００９４】
また、語句セット格納部１０２は、図６に示す語句セット管理表を保持している。語句セット管理表は、１以上の語句セットを格納している。語句セットは、「原言語」と「目的言語」を有する。「原言語」は、原言語（ここでは、日本語）の語句である。「目的言語」は、目的言語（ここでは、英語）の語句である。
【００９５】
翻訳文セット格納部１０３は、図７に示す翻訳文セット管理表を保持している。翻訳文セット管理表は、１以上の翻訳文セットを格納している。翻訳文セットは、「原言語文」と「目的言語文」を有する。「原言語文」は、原言語（ここでは、日本語）の文である。「目的言語文」は、目的言語（ここでは、英語）の文である。翻訳文セットにおける各文の一部の語句には、汎化情報が対応付けられている（「東京」に対する「地名」、など）。
【００９６】
かかる状況において、ユーザが、口語調の文を、キーボード等の「東京に行きたいんですが」と入力した、とする。
【００９７】
次に、文受付部１０４は、文「東京に行きたいんですが」を受け付ける。語句分割部１０５は、受け付けた文「東京に行きたいんですが」を、ここでは形態素に分割し、「東京／に／行き／たい／ん／です／が」を得る。形態素の区切りの「／」は、他の文字コード（例えば、スペースや"，"など）でも良い。また、ここで、語句分割部１０５は、各形態素に対する品詞の情報も出力する。つまり、「東京」は「名詞」である、と出力する。
【００９８】
次に、汎化情報取得部１０６は、予め記憶している名詞的内容語に対応する品詞「名詞」「形容詞」を読み出し、「名詞」に対応する１番目の語句「東京」を取得する。この語句「東京」は、名詞的内容語である。
【００９９】
そして、汎化情報取得部１０６は、「東京」をキーとして、図５の語句汎化情報管理表を検索し、当該語句に対応する汎化情報［地名］を取得し、メモリ上に配置する。
【０１００】
そして、汎化情報取得部１０６は、取得した汎化情報［地名］を、１番目の語句「東京」に対応する箇所に挿入し、「［地名］／に／行き／たい／ん／です／が」を得る。
【０１０１】
そして、「東京／に／行き／たい／ん／です／が」中に、名詞的内容語（ここでは、名詞または形容詞）は「東京」以外には存在しないので、汎化情報取得部１０６は、汎化情報を取得する処理を終了する。なお、汎化情報取得部１０６は、［地名］に対応する語句「東京」を、別途、メモリ上に記憶しておく。
【０１０２】
次に、類似度算出部１０７は、原言語の文「［地名］／に／行き／たい／ん／です／が」と、図７の翻訳文セット管理表の各文とのｔｆ／ｉｄｆのスコアを算出する。そして、翻訳文セット管理表のｔｆ／ｉｄｆのスコアが高い上位３（上記のＮが「３」）つの原言語の文を、例えば、図８に示す。なお、ｔｆ／ｉｄｆのスコア算出方法は公知であるので、ここでは省略する。また、図８は、予備選択された原言語の文の集合である。
【０１０３】
次に、類似度算出部１０７は、図８の３つの各文に対して、以下のように、文「［地名］／に／行き／たい／ん／です／が」との類似度を算出する。
【０１０４】
まず、類似度算出部１０７の第一汎化情報数取得手段１０７１は、文「［地名］／に／行き／たい／ん／です／が」の汎化情報の数である第一汎化情報数「１」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１０５】
そして、第二汎化情報数取得手段１０７２は、図８の１番目の原言語の文が有する汎化情報の数である第二汎化情報数「１」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１０６】
類似度算出対象文選択手段１０７３は、取得した第一汎化情報数「１」と、取得した第二汎化情報数「１」が一致する、と判断し、類似度算出手段１０７４は、１番目の原言語の文「［地名］／に／行き／たい／の／です／が」と文「［地名］／に／行き／たい／ん／です／が」のｔｆ／ｉｄｆのスコアを、上述した算出式、方法により取得する。なお、ここでは、既に取得しているｔｆ／ｉｄｆのスコアを読み込んでも良い。
【０１０７】
そして、類似度算出手段１０７４は、１番目の原言語の文「［地名］／に／行き／たい／の／です／が」と入力された原言語の文「［地名］／に／行き／たい／ん／です／が」の編集距離を、上述した算出式、方法により取得する。
【０１０８】
次に、類似度算出手段１０７４は、類似度を算出する式の情報（例えば、数式３）を読み出し、取得したｔｆ／ｉｄｆのスコア、取得した編集距離を用いて、類似度（スコア）を算出する。ここでは、類似度算出手段１０７４は原言語の文「［地名］／に／行き／たい／の／です／が」の類似度として、例えば、「０．９」と算出できた、とする。（この値は、おかしくはないでしょうか？）
【０１０９】
次に、第二汎化情報数取得手段１０７２は、図８の２番目の原言語の文が有する汎化情報の数である第二汎化情報数「２」を取得し、メモリ上に配置する。そして、類似度算出対象文選択手段１０７３は、取得した第一汎化情報数「１」と、取得した第二汎化情報数「２」が一致しない、と判断し、３番目の文の処理に移行する。
【０１１０】
そして、第二汎化情報数取得手段１０７２は、図８の３番目の原言語の文が有する汎化情報の数である第二汎化情報数「１」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１１１】
類似度算出対象文選択手段１０７３は、取得した第一汎化情報数「１」と、取得した第二汎化情報数「１」が一致する、と判断し、類似度算出手段１０７４は、３番目の原言語の文「［地名］／へ／来／たい／の／です／ね」と文「［地名］／に／行き／たい／ん／です／が」のｔｆ／ｉｄｆのスコアを、上述した算出式、方法により取得する。なお、ここでは、既に取得しているｔｆ／ｉｄｆのスコアを読み込んでも良い。
【０１１２】
そして、類似度算出手段１０７４は、１番目の原言語の文「［地名］／へ／来／たい／の／です／ね」と入力された原言語の文「［地名］／に／行き／たい／ん／です／が」の編集距離を、上述した算出式、方法により取得する。
【０１１３】
次に、類似度算出手段１０７４は、類似度を算出する式の情報（例えば、数式３）を読み出し、取得したｔｆ／ｉｄｆのスコア、取得した編集距離を用いて、類似度（スコア）を算出する。ここでは、類似度算出手段１０７４は原言語の文「［地名］／へ／来／たい／の／です／ね」の類似度として、例えば、「０．５５」と算出できた、とする。
【０１１４】
そして、次に、類似文出力部１０８は、類似度算出部１０７が算出した類似度（「０．９」や「０．５５」）を用いて、最も類似度の高い「０．９」に対応する原言語の文「［地名］／に／行き／たい／の／です／が」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１１５】
次に、類似文出力部１０８は、取得した文「［地名］／に／行き／たい／の／です／が」の汎化情報［地名］を、元の語句「東京」に変更し、文「東京／に／行き／たい／の／です／が」を取得する。なお、元の語句「東京」は、汎化情報を取得する際にメモリ上に配置しており、かかるメモリ上の語句「東京」を読み出す。
【０１１６】
そして、類似文出力部１０８は、文「東京に行きたいのですが」をディスプレイに出力する。ここでは、図９に示すように、類似文出力部１０８は、文「東京に行きたいのですが」だけではなく、許可指示の入力を促すボタン（「ＹＥＳ」ボタン）と、不許可を指示するための「ＮＯ」ボタンをも有する画面を出力している。
【０１１７】
次に、ユーザは、自分が入力した文「東京に行きたいんですが」に近い文「東京に行きたいのですが」が表示されているので、「ＹＥＳ」ボタンを、マウス等の入力手段で押下した、とする。
【０１１８】
次に、「ＹＥＳ」ボタンの押下により、許可指示受付部１０９は、許可指示の入力を受け付ける。
【０１１９】
そして、目的言語文取得部１１０は、許可指示受付部１０９が受け付けた許可指示に対応する原言語の文「東京に行きたいのですが」を取得する。そして、目的言語文取得部１１０は、当該原言語の文「東京に行きたいのですが」（「ＩＤ＝２」の文）に対応する目的言語の文「Ｉ'ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ／Ｋｙｏｔｏ［地名］」を、図７の翻訳文セット管理表から取得し、メモリ上に配置する。
【０１２０】
次に、目的言語語句取得部１１１は、１番目の汎化情報［地名］に置き換えられる語句に対応する語句であり、入力を受け付けた原言語の文の中の語句「東京」を取得する。なお、語句「東京」はメモリ上に配置されている。そして、目的言語語句取得部１１１は、取得した原言語の文の中の語句「東京」に対応する目的言語の語句「Ｔｏｋｙｏ」を、図６の語句セット管理表から取得し、メモリ上に配置する。
【０１２１】
そして、目的言語文構成部１１２は、取得した目的言語の文「Ｉ'ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ／Ｋｙｏｔｏ［地名］」中における、汎化情報に対応する語句（Ｋｙｏｔｏ［地名］）を、取得した目的言語の語句「Ｔｏｋｙｏ」に置き換え、「Ｉ'ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ／Ｔｏｋｙｏ」を得る。そして、目的言語文構成部１１２は、区切り文字「／」を消去し、文「Ｉ'ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  Ｔｏｋｙｏ」を得る。
【０１２２】
そして、出力部１１３は、目的言語文構成部１１２が構成した目的言語の文「Ｉ'ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  Ｔｏｋｙｏ」を出力する。以上の処理により、機械翻訳処理が完了する。
【０１２３】
なお、本具体例において、図９の表示で、例えば、ユーザが「ＮＯ」ボタンを押下したり、一定時間以上、入力を行わなかった場合、図１０に示すように、再入力催促部１１４は、文の再入力を促す画面を提示する。この場合、先にユーザが入力した文が編集可能な形態で表示されている。
【０１２４】
そして、ユーザは、文を編集し、「ＯＫ」ボタンを押下すると、再度、上記の翻訳処理が行われる。かかる再入力催促部１１４の処理は２度以上、行われても良い。
【０１２５】
以上、本実施の形態によれば、入力された文と類似する文を選択し、ユーザに提示し、ユーザに選択された文に対応する翻訳文を用いて、翻訳を行うことにより、非常に精度高く機械翻訳を行える。
【０１２６】
なお、本実施の形態によれば、語句汎化情報格納部に格納されている語句汎化情報を用いて、汎化情報を取得した。しかし、語句分割部が文を２以上の語句に分割する際に、各語句に対応する汎化情報（通常、品詞）を取得しても良い。かかる場合、語句汎化情報格納部は不要となる。そして、かかる場合、機械翻訳装置は、原言語の語句と目的言語の語句を対に有する語句セットを１組以上格納している語句セット格納部と、原言語の文と目的言語の文を対に有する翻訳文セットであり、当該翻訳文セットが有する前記原言語の文と前記目的言語の文の一部の語句に対応する汎化情報を有する翻訳文セットを２組以上格納している翻訳文セット格納部と、文を受け付ける文受付部と、前記文を２以上の語句に分割し、当該語句に対応する汎化情報（通常、品詞）を取得する語句分割部と、前記語句分割部が分割した２以上の語句に対応する汎化情報のうち、語句と置き換える汎化情報（例えば、名詞と形容詞など）を決定し、取得する汎化情報取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、前記翻訳文セット格納部の２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、前記語句セット格納部から取得する目的言語語句取得部と、前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部を具備する機械翻訳装置、である。
【０１２７】
また、本実施の形態によれば、２文の類似度を算出するアルゴリズムは、多々あり、問わない。このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。
【０１２８】
また、本実施の形態によれば、原言語は日本語、目的言語は英語の例で説明したが、原言語と目的言語は問わないことは言うまでもない。このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。
【０１２９】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本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、コンピュータを、文を受け付ける文受付部と、前記文を２以上の語句に分割する語句分割部と、前記語句分割部が分割した１以上の語句に対応する汎化情報を、記憶媒体に格納されている１以上の語句汎化情報から取得する汎化情報取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、記憶媒体に格納されている２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、記憶媒体に格納されている１以上の語句セットから取得する目的言語語句取得部と、前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１３０】
また、かかるプログラムは、コンピュータを、文を受け付ける文受付部と、前記文を２以上の語句に分割し、当該語句に対応する汎化情報を取得する語句分割部と、前記語句分割部が分割した２以上の語句に対応する汎化情報のうち、語句と置き換える汎化情報を決定し、取得する汎化情報取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、記憶媒体に格納されている２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、記憶媒体に格納されている１以上の語句セットから取得する目的言語語句取得部と、前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１３１】
また、上記プログラムにおいて、前記類似度算出部を、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報の数である第一汎化情報数を取得する第一汎化情報数取得手段と、前記翻訳文セット格納部の２組以上の翻訳文セットが有する原言語の文または目的言語の文が有する汎化情報の数である第二汎化情報数を取得する第二汎化情報数取得手段と、前記第一汎化情報数と一致する第二汎化情報数を有する原言語の文を選択する類似度算出対象文選択手段と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、前記類似度算出対象文選択手段が選択した1以上の原言語の文との類似度を算出する類似度算出手段として機能させるプログラムであることは好適である。
【０１３２】
また、上記プログラムにおいて、前記許可指示受付部が、許可指示の入力を受け付けなかった場合、コンピュータを、前記文受付部が受け付けた文の再入力または編集を促す出力を行う再入力催促部としてさらに機能させ、かつ、前記文受付部は、再度、文を受け付けるように機能させることは好適である。
【０１３３】
また、上記プログラムにおいて、前記汎化情報取得部を、名詞または形容詞の語句のみに対して、汎化情報を取得するように機能させることは好適である。
【０１３４】
（実施の形態２）
本実施の形態において、文の入力が音声入力であり、かつ、音声認識処理を行った後、実施の形態１と同様のアルゴリズムにより、機械翻訳を行う。
【０１３５】
図１１は、本実施の形態における機械翻訳装置のブロック図である。
【０１３６】
機械翻訳装置は、語句汎化情報格納部１０１、語句セット格納部１０２、翻訳文セット格納部１０３、音声受付部１１０１、文構成部１１０２、文受付部１１０４、語句分割部１０５、汎化情報取得部１０６、類似度算出部１０７、類似文出力部１０８、許可指示受付部１０９、目的言語文取得部１１０、目的言語語句取得部１１１、目的言語文構成部１１２、出力部１１３、再入力催促部１１４を具備する。
【０１３７】
音声受付部１１０１は、音声を受け付ける。音声受付部１１０１は、再度、音声を受け付けても良い。音声の入力手段は、例えば、マイクであるが、記憶媒体からの読み込み等でも良い。音声の入力手段は、マイク３０５や記録媒体からの読み出し手段等、何でも良い。音声受付部１１０１は、マイク３０５等の入力手段のデバイスドライバー等で実現され得る。
【０１３８】
文構成部１１０２は、音声受付部１１０１が受け付けた音声を音声認識処理し、文を構成する。音声認識処理のアルゴリズムは、問わない。音声認識処理は、公知技術であるので、詳細な説明を省略する。文構成部１１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文構成部１１０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１３９】
文受付部１１０４は、文を受け付ける。この受け付けとは、文構成部１１０２が構成した文の取得である。文受付部１１０４は、語句分割部１０５に、文構成部１１０２が構成した文を渡す役割を果たす。文受付部１１０４は、例えば、語句分割部１０５を実現するソフトウェアの実行や、語句分割部１０５を実現する関数の呼び出しなどである。文受付部１１０４は、ＭＰＵとメモリとソフトウェア等で実現され得る。
【０１４０】
次に、機械翻訳装置の動作について説明する。本機械翻訳装置は、実施の形態１の機械翻訳装置と比較し、ユーザから受け付ける文が音声により受け付ける点が異なる。つまり、本機械翻訳装置の音声受付部１１０１は、音声により文を受け付け、文構成部１１０２は音声認識処理を行い、翻訳対象の文を構成する文字列を取得し、メモリ上に配置する。そして、文受付部１１０４は、文構成部１１０２が得た文を、語句分割部１０５に渡す。その後の翻訳処理は、実施の形態１の機械翻訳装置と同様である。
【０１４１】
また、再入力催促部１１４は、通常、音声による文の再入力を促す。ここで、「文の再入力を促す」とは、例えば、「再度、マイクに向かって、文を発声してください。」などという文をディスプレイに表示したり、スピーカーに出力したりする。
【０１４２】
以上、本実施の形態によれば、ユーザが発声した文を、非常に精度高く機械翻訳できる。
【０１４３】
なお、本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、コンピュータを、文を受け付ける文受付部と、前記文を２以上の語句に分割する語句分割部と、前記語句分割部が分割した１以上の語句に対応する汎化情報を、記憶媒体に格納されている１以上の語句汎化情報から取得する汎化情報取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、記憶媒体に格納されている２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、記憶媒体に格納されている１以上の語句セットから取得する目的言語語句取得部と、前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１４４】
また、かかるプログラムは、コンピュータを、文を受け付ける文受付部と、前記文を２以上の語句に分割し、当該語句に対応する汎化情報を取得する語句分割部と、前記語句分割部が分割した２以上の語句に対応する汎化情報のうち、語句と置き換える汎化情報を決定し、取得する汎化情報取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報と前記語句分割部が分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、記憶媒体に格納されている２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度を用いて、前記文受付部が受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力する類似文出力部と、前記類似文出力部が出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可を示す指示である許可指示の入力を受け付ける許可指示受付部と、前記許可指示受付部が受け付けた許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得する目的言語文取得部と、前記汎化情報取得部が取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を、記憶媒体に格納されている１以上の語句セットから取得する目的言語語句取得部と、前記目的言語文取得部が取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、前記目的言語語句取得部が取得した目的言語の語句に置き換え、出力する目的言語の文を構成する目的言語文構成部と、前記目的言語文構成部が構成した目的言語の文を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１４５】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、音声を受け付ける音声受付部と、前記音声受付部が受け付けた音声を音声認識処理し、文を構成する文構成部としてさらに機能させ、前記文受付部は、前記文構成部が構成した文を取得するように機能させることは好適である。
【０１４６】
（評価実験）
以下、本実施の形態における機械翻訳装置を用いた評価実験について述べる。
【０１４７】
文構成部１１０２が行う日本語音声認識は、ATRASR（伊藤玄, 葦苅豊, 實廣貴敏, 中村哲, "音声認識統合環境ATRASRの概要と評価報告," 日本音響学会2004年秋季研究発表会講演論文集I, 1-P-30, pp. 221-222 (2004).参照）を用いた。音響モデルはMDL-SSS（實廣貴敏, 松田繁樹, 藤本雅清, Herbordt, W., 堀内俊治,中村哲, "ATRにおける日本語音声認識の評価―日本語音響モデル―," 日本音響学会2006年春季研究発表会講演論文集, 1-P-21, pp. 185-186 (2006).参照）、言語モデルはマルチクラス複合バイグラム（山本博史, 菊井玄一郎, "ATRにおける音声認識の評価―コーパスと言語モデル―," 日本音響学会2006年春季研究発表会講演論文集, 1-P-22, pp. 187-188 (2006).参照）を用いた。
【０１４８】
テストセットは、図１２に示すような３種類のものを用いた。図１２において、BTEC(Basic Travel Expression Corpus)（「Takezawa, T., Sumita, E., Sugaya, F., Yamamoto, H., and Yamamoto, S., "Toward a broad-coverage bilingual corpus for speech translation of travel conversations in the real world," Proc. of International Conference on Language Resources and Evaluation, pp. 147-152 (2002).」および「Kikui, G., Sumita, E., Takezawa, T., and Yamamoto, S., "Creating corpora for speech-to-speech translation," Proc. of 8th European Conference on Speech Communication and Technology, Vol. 1, pp. 381-384  (2003).」参照）は、旅行会話基本表現コーパスの読み上げ音声である。
【０１４９】
MAD(Machine-Aided Dialogs)（「Takezawa, T. and Kikui, G., "A comparative study on human communication behaviors and linguistic characteristics for speech-to-speech translation," Proc. of International Conference on Language Resources and Evaluation, pp. 1589-1592, (2004).」参照）は、音声翻訳システムを介して、日本語話者と英語話者が実施した課題遂行型対話であり、音声認識システムの代わりにタイピストが発話を書き起こし、機械翻訳システムに入力する形態で集めたものである。
【０１５０】
FED (Field Experiment Data)（「菊井玄一郎, 竹澤寿幸, 水島昌英, 山本誠一, 佐々木裕, 河井恒, 中村哲, "音声対話翻訳システムの実環境におけるモニタ実験," 日本音響学会2005年秋季研究発表会講演論文集, 1-7-10, pp. 11-12 (2006).」参照）は、関西国際空港で実施したモニタ実験から選んだデータである。平均発話長はBTECとFEDが同程度で、MADが長い。パープレキシティは、BTEC、MAD、FEDの順に大きくなっている。
【０１５１】
利用者が使う状況を前提としているため、話し終えたら、直ちに結果が表示されるような設定とした。具体的には、処理時間をリアルタイムファクタ(RTF)で表現したときに、「RTF=1」とした。日本語音声認識結果の情報を図１３に示す。
【０１５２】
また、上述した汎化情報は、２種類の汎化情報（条件Ａ、条件Ｂ）を用意した。２種類の汎化情報は、共に品詞を汎化したものである。「条件Ａ」は、「人名」「地名」のみ汎化したものである。「条件Ｂ」は、「普通名詞」「形式名詞」「サ変名詞」「形容名詞」「サ変形容名詞」「形容詞」「形容動詞」「数詞」「副詞」を汎化したものである。つまり、「条件Ｂ」の名詞的内容語は、「普通名詞」「形式名詞」「サ変名詞」「形容名詞」「サ変形容名詞」「形容詞」「形容動詞」「数詞」「副詞」である。
【０１５３】
品詞を汎化してマッチングする手順は、上述したように、次のとおりである。第一に、汎化する対象の表層表現（例えば、「東京」）を削除する。なお、別途、その情報（例えば、「東京」）を残す。第二に、対訳用例（翻訳文セット格納部１０３）の検索を行う。第三に、対訳ペアで汎化する対象の数が異なる場合は候補から削除する。第四に、汎化されたものを含む候補に対して、元の表層表現を追加する。
【０１５４】
大規模コーパスとしては、旅行会話基本表現コーパスBTECを用いた。図１４にその概要を示す。収集の時期とどの言語を起点に作成されたかによりサブセットに分けられており、そのうちのBTEC1, BTEC2, BTEC3, BTEC4を用いた。BTEC1, BTEC2, BTEC3は日本人が主に欧米へ行く場面の表現である。BTEC4はアメリカやオーストラリアから旅行者が日本へ来る場面の表現である。検索対象となる対訳形式の発話表現数はあわせて約49万である。日英中の三言語パラレルとなっているが、そのうちの日英方向について実験を実施した。予備選択の数Nrは３０に設定した。
【０１５５】
検索の重みパラメータαの値を0から1まで0.1きざみとし、図１２の３種類のテストセットを用いて実験を行った。音声認識結果を入力として第１位候補で完全一致した正解率(Top 1 Accuracy)、同じく第３０位までの中に完全一致したものが含まれている正解率(Top 30 Accuracy)、正解形態素列を入力とした場合の正解率(Oracle Accuracy)を条件Ａ(Condition A)、条件Ｂ(Condition B)に対して求めた結果を発話正解率(Correct Utterance)とともに図に示す。図１５がBTEC、図１６がMAD、図１７がFEDの結果である。
【０１５６】
BTECの実験はクローズドのものである。MAD、FEDの実験については、挨拶のような定型的表現は含まれているであろうが、オープンの結果である。BTECについては、汎化条件Ａが汎化条件Ｂよりも良い結果となっているが、それ以外のMAD、FEDは汎化条件Ｂが汎化条件Ａより良い結果となっている。BTECで汎化条件Ａの場合のみ、音声認識結果を入力として３０位までの候補を出すと１位のみの場合に比べて正解率の向上が見られるが、それ以外のテストセット、条件は１位のみと３０位までの累積の値の間にあまり差はない。
【０１５７】
次に、人手による評価結果を示す。
【０１５８】
図１５、図１６、図１７の結果は、得られた類似用例が元の言語表現と形態素列として完全一致している割合を求めたものである。実際には表現が若干異なっていても同じ意味内容を伝達するとみなせる場合がある。そこで、実対話音声のテストセットであるFEDに対して人手でその内容を評価してみた。類似用例として選ばれた第１位の候補のみを、次のABCDランクに分類した。(A)は「形態素列として完全に一致している」ことを示す。(B)は「表現は異なるが、同じ意味内容である」ことを示す。(C)は「一部の役に立つ情報を含んでいる」ことを示す。(D)は「意味が異なり、役に立たない」ことを示す。
【０１５９】
なお、類似用例が得られなかったものは。次の二つに分類した。(OK)は「音声認識結果が発話を単位として正しい」ことを示す。(NG)は「音声認識結果が誤っている」ことを示す。
【０１６０】
汎化条件Ａに対する人手評価結果を図１８に、汎化条件Ｂに対する人手評価結果を図１９に示す。
【０１６１】
実対話音声テストセットFEDでは、汎化条件Ａの場合に類似用例を出力する割合は約７５％であるが、役に立たないものが3分の1程度含まれている。汎化条件Ｂの場合には類似用例を出力する割合は約６０％になるものの、役に立たないものが少ない。汎化条件ＡでランクＢであったものが、汎化条件ＢでランクＢに向上した例を、以下に示す。
［入力音声］電車[ん]もしくはバスがありますが、どちらがよろしいですか。
［汎化条件Ａ］プリント紙は光沢と絹目がありますが、どちらがよろしいですか。
［汎化条件Ｂ］電車とバスではどちらがよろしいですか。
【０１６２】
また、類似用例が検索されなかったが、認識結果が正しいというOKに分類されるものの例を示す。
［OKの例］二百三十円です。
【０１６３】
以上より、大規模コーパスを用いて音声認識結果に類似した言語表現を検索する手法を検討し、旅行会話文の読み上げ音声と実対話音声の複数のテストセットを用いた評価実験を行って、その効果を示せた。
【０１６４】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（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。
【０１６５】
また、図２０は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の機械翻訳装置を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、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で実現され得る。図２０は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図２１は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
【０１６６】
図２０において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４と、マイク３４５とを含む。
【０１６７】
図２１において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３４１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４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）３４１５と、ＣＰＵ３４１３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ともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３４１６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ためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０１６８】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の機械翻訳装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、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３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０１６９】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の機械翻訳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ープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。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れば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０１７０】
また、上記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。
【０１７１】
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】
【０１７２】
以上のように、本発明にかかる機械翻訳装置は、非常に精度高く機械翻訳できる、という効果を有し、機械翻訳装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１７３】
【図１】実施の形態１における機械翻訳装置のブロック図
【図２】同機械翻訳装置の動作について説明するフローチャート
【図３】同類似度算出処理の動作について説明するフローチャート
【図４】同翻訳文出力処理の動作について説明するフローチャート
【図５】同語句汎化情報管理表を示す図
【図６】同語句セット管理表を示す図
【図７】同翻訳文セット管理表を示す図
【図８】同選択された原言語の文の例を示す図
【図９】同画面出力例を示す図
【図１０】同画面出力例を示す図
【図１１】実施の形態２における機械翻訳装置のブロック図
【図１２】同テストセットを示す図
【図１３】同日本語音声認識結果の情報を示す図
【図１４】同旅行会話基本表現コーパスの概要を示す図
【図１５】同ＢＴＥＣの結果を示す図
【図１６】同ＭＡＤの結果を示す図
【図１７】同ＦＥＤの結果を示す図
【図１８】同汎化条件Ａに対する人手評価結果を示す図
【図１９】同汎化条件Ｂに対する人手評価結果を示す図
【図２０】同機械翻訳装置を実現するコンピュータの外観図
【図２１】同機械翻訳装置を実現するコンピュータシステムのブロック図
【符号の説明】
【０１７４】
１０１  語句汎化情報格納部
１０２  語句セット格納部
１０３  翻訳文セット格納部
１０４、１１０４  文受付部
１０５  語句分割部
１０６  汎化情報取得部
１０７  類似度算出部
１０８  類似文出力部
１０９  許可指示受付部
１１０  目的言語文取得部
１１１  目的言語語句取得部
１１２  目的言語文構成部
１１３  出力部
１１４  再入力催促部
１０７１  第一汎化情報数取得手段
１０７２  第二汎化情報数取得手段
１０７３  類似度算出対象文選択手段
１０７４  類似度算出手段
１１０１  音声受付部
１１０２  文構成部
【図１】
2008225744.tif 000006
【図２】
2008225744.tif 000007
【図３】
2008225744.tif 000008
【図４】
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【図５】
2008225744.tif 000010
【図６】
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【図７】
2008225744.tif 000012
【図８】
2008225744.tif 000013
【図９】
2008225744.tif 000014
【図１０】
2008225744.tif 000015
【図１１】
2008225744.tif 000016
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図２０】
2008225744.tif 000020
【図２１】
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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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