(57)【要約】      （修正有）【課題】対訳データベースを使用する翻訳システムにおいて、二言語テキストの改良されたマッチングを行って、精度を向上する。【解決手段】原言語とその目的言語での翻訳とがペアとなった用例センテンスを複数含む記憶装置を用いて、原言語の入力センテンスを目的言語の出力センテンスに翻訳するための方法を開示する。該方法は、用例センテンスの記憶装置に対する入力テキストの改良されたマッチングを提供する。これは、二言語辞書およびシソーラスのアスペクトを併せ持つ二言語リソースを用いて、記憶装置のセンテンスと入力センテンスとの両方を分析して、入力センテンスおよび用例におけるワードの意味および翻訳を決定することにより行われる。【選択図】図１
2008152768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数備えた対訳データベースを用いて、前記原言語の入力テキストを前記目的言語の出力テキストに機械翻訳する方法であって、
上記二言語テキストの対訳データベースを二言語リソースを用いて分析し、或いは、該分析が予め行われた二言語テキストの対訳データベースを少なくとも使用して、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、二言語リソースからの情報とを関連付けるステップａと、
上記入力テキストを二言語リソースを用いて分析して、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付けるステップｂと、
上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストを上記対訳データベースから選択するステップｃと、
上記入力テキストに関連付けられた情報と、ステップｃにて選択された二言語テキストの原言語側に関連付けられた情報とを用いて、ステップｃにて選択された二言語テキストの原言語側の部分であって、上記入力テキストの対応する各部分とは異なる部分である不一致の部分を特定するステップｄと、
ステップｃにて選択された二言語テキストの目的言語側の部分であって、上記二言語テキストの原言語側における不一致の部分のそれぞれの翻訳である部分を特定するステップｅと、
上記入力テキストの上記不一致の部分の翻訳をそれぞれ決定するステップｆと、
ステップｅにて特定された上記二言語テキストの目的言語側の部分を、ステップｆにて決定された翻訳で置換するステップｇと、
ステップｇの結果を、上記入力テキストの翻訳として、或いは、少なくとも当該翻訳のための基準として使用するステップｈとを含む方法。
【請求項２】
ステップｃは、上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とに依存して、上記対訳データベースから二言語テキストを選択するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とを用いて、上記対訳データベースにおける少なくとも幾つかの上記二言語テキストに関する得点を決定するステップｉを含んでおり、
ステップｃは、ステップｉにて決定された得点に依存して、上記対訳データベースから二言語テキストを選択するステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ステップｉは、上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とを比較するステップを含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
上記対訳データベースにおける上記二言語テキストであって、関連付けられた情報の存在する上記二言語テキストのそれぞれに関する得点を、ステップｉにて決定するステップを含む請求項３に記載の方法。
【請求項６】
ステップｃは、ステップｉにて決定された得点で最も高いものを有する上記二言語テキストを選択するステップを含む請求項３に記載の方法。
【請求項７】
ステップｃは、ステップｄの結果に依存して、上記対訳データベースから二言語テキストを選択するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とを用いて、上記対訳データベースにおける少なくとも幾つかの上記二言語テキストに関する得点を決定するステップｉを含んでおり、
ステップｃは、ステップｉにて決定された得点に依存して、上記対訳データベースから二言語テキストを選択するステップと、ステップｄの結果に依存して、ステップｉにおける得点の少なくとも幾つかを決定するステップとを含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ステップｃにて選択された上記二言語テキストに関する情報を用いて、ステップｆを実行するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
ステップｃにて選択された上記二言語テキストの一致部分に関する情報であって、上記入力の不一致部分の何れを翻訳すべきかの内容を提供するための情報を用いて、ステップｆを実行するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ステップｃにて選択された上記二言語テキストにおける上記目的言語の不一致部分に関する情報であって、上記入力の不一致部分の翻訳に影響を及ぼす情報を用いて、ステップｆを実行するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
上記二言語リソースからの情報であって、上記翻訳を達成するための情報を用いて、ステップｆを実行するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
ステップａにて使用される上記二言語リソースは、ステップｂにて使用される上記二言語リソースと同じまたは類似する請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
ステップａにおいて上記少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと関連付けられる情報は、ステップｂにおいて上記入力テキストと関連付けられる情報と同じ種類または類似する性質のものである請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
上記原言語側の上記二言語テキストと関連付けられる情報は、当該二言語テキストにおけるワードの翻訳を含んでおり、上記入力テキストと関連付けられる情報は、上記入力テキストのアイテムにおける１または複数の可能な翻訳を含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
上記原言語側の上記二言語テキストと関連付けられる情報は、当該二言語テキストにおけるワードの可能な意味を示す１または複数のコードを含んでおり、上記入力テキストと関連付けられる情報は、当該入力テキストにおけるワードの可能な意味を示す１または複数のコードを含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とを用いて、上記対訳データベースにおける少なくとも幾つかの上記二言語テキストに関する得点を決定するステップｉを含んでおり、
ステップｃは、ステップｉにて決定された得点に依存して、上記対訳データベースから二言語テキストを選択するステップと、上記入力テキストにおけるワードの意味を示すコードと、上記二言語テキストにおけるワードの意味を示すコードとのうち、最も類似するものの類似点を反映するために、ステップｉにて上記得点を決定するステップとを含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
上記ワードが有するコードが、ステップｃにて選択された上記原言語側の二言語テキストのワードと関連付けられた１または複数のコードと最も類似する場合に適合する翻訳を、ステップｆにて決定するステップを含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
上記原言語側の二言語テキストの部分の翻訳、または該部分のコードの１つが、上記入力テキストの一部と関連付けられた翻訳またはコードの１つでは無い場合、異なると判断することを基準に、ステップｄを実行するステップを含む請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
各テキストは、複数のデータアイテムを含んでおり、原言語および目的言語は、上記データアイテムに関する原言語および目的言語のデータフォーマットであり、これにより、原言語のフォーマットにおけるデータアイテムの入力シーケンスを、目的言語のフォーマットにおけるデータアイテムの出力シーケンスに、上記原言語のフォーマットにおける用例シーケンスと、該用例シーケンスの上記２番目のフォーマットでの翻訳とがペアとなった用例シーケンスを複数備えた記憶装置を用いて、機械翻訳する方法を提供する請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数備えた対訳データベースを用いて、前記原言語の入力テキストを前記目的言語の出力テキストに機械翻訳する基準として使用するための二言語テキストを選択する方法であって、
上記二言語テキストの対訳データベースを二言語リソースを用いて分析し、或いは、該分析が予め行われた二言語テキストの対訳データベースを少なくとも使用して、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、二言語リソースからの情報とを関連付けるステップａと、
上記入力テキストを二言語リソースを用いて分析して、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付けるステップｂと、
上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とに依存して、上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストを上記対訳データベースから選択するステップｃとを含む方法。
【請求項２２】
原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数備えた対訳データベースを用いて、前記原言語の入力テキストを前記目的言語の出力テキストに翻訳する装置であって、
上記二言語テキストの対訳データベースを二言語リソースを用いて分析し、或いは、該分析が予め行われた二言語テキストの対訳データベースを少なくとも使用して、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、二言語リソースからの情報とを関連付ける手段ａと、
上記入力テキストを二言語リソースを用いて分析して、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付ける手段ｂと、
上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストを上記対訳データベースから選択する手段ｃと、
上記入力テキストに関連付けられた情報と、手段ｃが選択した二言語テキストの原言語側に関連付けられた情報とを用いて、手段ｃが選択した二言語テキストの原言語側の部分であって、上記入力テキストの対応する各部分とは異なる部分である不一致の部分を特定する手段ｄと、
手段ｃが選択した二言語テキストの目的言語側の部分であって、上記二言語テキストの原言語側における不一致の部分のそれぞれの翻訳である部分を特定する手段ｅと、
上記入力テキストの上記不一致の部分の翻訳をそれぞれ決定する手段ｆと、
手段ｅが特定した上記二言語テキストの目的言語側の部分を、手段ｆが決定した翻訳で置換する手段ｇと、
手段ｇの結果を、上記入力テキストの翻訳として、或いは、少なくとも当該翻訳のための基準として使用する手段ｈとを備える装置。
【請求項２３】
原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数備えた対訳データベースを用いて、前記原言語の入力テキストを前記目的言語の出力テキストに機械翻訳する基準として使用するための二言語テキストを選択する装置であって、
上記二言語テキストの対訳データベースを二言語リソースを用いて分析し、或いは、該分析が予め行われた二言語テキストの対訳データベースを少なくとも使用して、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、二言語リソースからの情報とを関連付ける手段ａと、
上記入力テキストを二言語リソースを用いて分析して、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付ける手段ｂと、
上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とに依存して、上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストを上記対訳データベースから選択する手段ｃとを備える装置。
【請求項２４】
装置を制御して請求項１または２１に記載の方法を実行するためのプログラム。
【請求項２５】
請求項２４に記載のプログラムを含む記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
〔発明の分野〕
本発明は機械翻訳の分野に関するものであり、翻訳システムにて二言語テキストの改良されたマッチングを行って、精度を向上するための方法を形成するものである。
【０００２】
〔発明の背景〕
或る自然言語から別の自然言語への自動翻訳（機械翻訳、ＭＴ）を行う技術の多くは、既存の二言語テキストの対訳データベース（repository）を使用することに基づいている。上記二言語テキストは、テキストと、該テキストを人間が１または複数の他の言語に翻訳したものとである。上記技術では、統計翻訳（Statistical MT、ＳＭＴ）のような手法で、上記二言語テキストから自動的に翻訳ルールが学習または導出されたり、上記二言語テキストが適当な用例として取り扱われ、該用例の一部から新たな翻訳が作成されたりする（用例ベース機械翻訳（Example Based MT、ＥＢＭＴ））。
【０００３】
ＥＢＭＴへの或る手法では、まず初めに、最も一致する二言語の用例を１つ探索することによって、翻訳が作成される（特許文献１（既存の翻訳の対訳データベースに基づいて翻訳を行うための方法および装置）および非特許文献１参照）。入力文は、上記用例にほぼ一致する。このマッチングの結果が、入力と用例とのアライメント（alignment）である。このアライメントは、同一の範囲（stretch）（一致の範囲）間のサブアライメント（sub-alignment）と、非同一の範囲（不一致の範囲）間のサブアライメントとを含んでいる。次に、上記用例の上記目的言語側において不一致の範囲の翻訳は、上記入力において不一致の範囲の翻訳によって置き換えられてもよい。上記用例は、適格であり、かつ一義化されたものとして知られるテンプレートであって、翻訳の残りの部分を作成するための実質的な基準（basis）として用いられることができるテンプレートとして機能する。しかしながら、この技術が成功するかは、既存の翻訳の対訳データベースにおいて、原言語側で上記入力と最も類似する上記用例を探索できるかに依存する。従来、上記原言語のみに関して、類似度を十分に規定できると仮定している。しかしながら、原言語で類似する表現が、別の言語では著しく異なる表現に翻訳される例が多数存在する。
【０００４】
シソーラス情報を利用して、入力センテンスと記憶された用例との類似度を決定するＥＢＭＴシステムにとって、公開文献（open literature）には多数の用例が含まれている。しかしながら、単一言語のシソーラスでは、たとえ原言語側で統語論的かつ意味論的に近い場合でも、入力と用例とのマッチングにおいて不十分である可能性のあることが非特許文献１に示されている。このため、目的言語での翻訳は、著しく異なる可能性がある。この問題点に対する非特許文献１での解決法は、上記シソーラスを改良し、或るいは用例を追加することにある。しかしながら、非特許文献１のシソーラスは、本質的には未だ単一言語であり、データベースにおける特定の用例に従って改良されており、目的言語のワード（word）の類似度に基づいて改良されてはいない。
【０００５】
最良の一致を探索した場合、非特許文献１の方法では、明確な単一のワードの翻訳を含む二言語辞書を有して、不一致の部分を置換することに依存している。
【０００６】
既存の翻訳の対訳データベースに対する入力テキストのマッチングを改良することは、上記入力テキストと原言語側に記憶された翻訳とにおける要素であって、表面上類似するが異なる翻訳を有する要素を検出することによって行われることが望ましい。また、目的側の上記用例における不一致の範囲の翻訳を使用して、上記入力における上記不一致の範囲における翻訳の作用域（scope）および語義（sense）の決定を支援することが望ましい。
【０００７】
〔特許文献１〕
米国特許出願公開第２００６／０００４５６０号明細書
〔特許文献２〕
米国特許第５９７８７９８号明細書
〔非特許文献１〕
Sumita, 2003, in Recent Advances in Example-Based Machine Translation, M.Carl and A. Way (eds.), Kluwer Academic
〔非特許文献２〕
Information Retrieval, Van Rijsbergen, Butterworths, 1979
〔発明の要旨〕
本発明の第１の態様に従って提供される方法は、原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数備えた対訳データベースを用いて、前記原言語の入力テキストを前記目的言語の出力テキストに機械翻訳する方法であって、該方法は、上記二言語テキストの対訳データベースを二言語リソースを用いて分析し、或いは、該分析が予め行われた二言語テキストの対訳データベースを少なくとも使用して、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、二言語リソースからの情報とを関連付けるステップａと、上記入力テキストを二言語リソースを用いて分析して、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付けるステップｂと、上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストを上記対訳データベースから選択するステップｃと、上記入力テキストに関連付けられた情報と、ステップｃにて選択された二言語テキストの原言語側に関連付けられた情報とを用いて、ステップｃにて選択された二言語テキストの原言語側の部分であって、上記入力テキストの対応する各部分とは異なる部分である不一致の部分を特定するステップｄと、ステップｃにて選択された二言語テキストの目的言語側の部分であって、上記二言語テキストの原言語側における不一致の部分のそれぞれの翻訳である部分を特定するステップｅと、上記入力テキストの上記不一致の部分の翻訳をそれぞれ決定するステップｆと、ステップｅにて特定された上記二言語テキストの目的言語側の部分を、ステップｆにて決定された翻訳で置換するステップｇと、ステップｇの結果を、上記入力テキストの翻訳として、或いは、少なくとも当該翻訳のための基準として使用するステップｈとを含んでいる。
【０００８】
本発明の第２の態様に従って提供される方法は、原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数備えた対訳データベースを用いて、前記原言語の入力テキストを前記目的言語の出力テキストに機械翻訳する基準として使用するための二言語テキストを選択する方法であって、該方法は、上記二言語テキストの対訳データベースを二言語リソースを用いて分析し、或いは、該分析が予め行われた二言語テキストの対訳データベースを少なくとも使用して、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、二言語リソースからの情報とを関連付けるステップａと、上記入力テキストを二言語リソースを用いて分析して、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付けるステップｂと、上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とに依存して、上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストを上記対訳データベースから選択するステップｃとを含んでいる。
【０００９】
本発明の第３の態様に従って提供される装置は、原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数備えた対訳データベースを用いて、前記原言語の入力テキストを前記目的言語の出力テキストに翻訳する装置であって、該装置は、上記二言語テキストの対訳データベースを二言語リソースを用いて分析し、或いは、該分析が予め行われた二言語テキストの対訳データベースを少なくとも使用して、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、二言語リソースからの情報とを関連付ける手段ａと、上記入力テキストを二言語リソースを用いて分析して、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付ける手段ｂと、上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストを上記対訳データベースから選択する手段ｃと、上記入力テキストに関連付けられた情報と、手段ｃが選択した二言語テキストの原言語側に関連付けられた情報とを用いて、手段ｃが選択した二言語テキストの原言語側の部分であって、上記入力テキストの対応する各部分とは異なる部分である不一致の部分を特定する手段ｄと、手段ｃが選択した二言語テキストの目的言語側の部分であって、上記二言語テキストの原言語側における不一致の部分のそれぞれの翻訳である部分を特定する手段ｅと、上記入力テキストの上記不一致の部分の翻訳をそれぞれ決定する手段ｆと、手段ｅが特定した上記二言語テキストの目的言語側の部分を、手段ｆが決定した翻訳で置換する手段ｇと、手段ｇの結果を、上記入力テキストの翻訳として、或いは、少なくとも当該翻訳のための基準として使用する手段ｈとを備えている。
【００１０】
本発明の第４の態様に従って提供される装置は、原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数備えた対訳データベースを用いて、前記原言語の入力テキストを前記目的言語の出力テキストに機械翻訳する基準として使用するための二言語テキストを選択する装置であって、該装置は、上記二言語テキストの対訳データベースを二言語リソースを用いて分析し、或いは、該分析が予め行われた二言語テキストの対訳データベースを少なくとも使用して、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、二言語リソースからの情報とを関連付ける手段ａと、上記入力テキストを二言語リソースを用いて分析して、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付ける手段ｂと、上記入力テキストと関連付けられた上記情報と、上記原言語側の二言語テキストのそれぞれと関連付けられた上記情報とに依存して、上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストを上記対訳データベースから選択する手段ｃとを備えている。
【００１１】
本発明の望ましい実施形態は、添付の特許請求の範囲の従属項にて示されている。
【００１２】
本発明の第５の態様に従って提供されるプログラムは、或る装置を制御して、本発明の第１または第２の態様に従う方法を実行するためのものである。或いは、上記プログラムが或る装置にロードされると、該装置が、上記プログラムによって本発明の第３または第４の態様に従う装置となるものである。上記プログラムは、搬送用媒体（carrier medium）上で搬送されてもよい。上記搬送用媒体は記録媒体であってもよい。上記搬送用媒体は伝送媒体であってもよい。
【００１３】
本発明の第６の態様に従って提供される装置は、本発明の第５の態様に従うプログラムによってプログラミングされたものである。
【００１４】
本発明の第７の態様に従って提供される記録媒体は、本発明の第５の態様に従うプログラムを含むものである。
【００１５】
本発明の実施形態によると、入力と、記憶された翻訳の原言語側との間の類似度をより正確に決定すると同時に、一致および不一致の範囲の作用域をより正確に決定することが可能となり、これにより、翻訳の精度が向上するであろう。
【００１６】
本発明のさらなる実施形態によると、記憶された用例であって一致する用例の原言語側において出現しない上記入力の表現の意味に関する情報を決定して、当該表現の翻訳を改良することが可能となる。
【００１７】
〔実施形態の説明〕
本発明の一実施形態である装置は、原言語の入力センテンスを目的言語の出力センテンスに翻訳するものであり、図１を参照して説明する。
【００１８】
二言語テキストの集積体（collection）（Ｓ１）は、双テキスト注釈付与器（bitext annotator）（Ｓ２）による処理が二言語リソース（Ｓ３）を参照してなされる。上記二言語リソースは、辞書およびシソーラスにおいて特徴的に探索された情報を集積する（combining）ものである。該情報には、多数の辞書エントリ（entries）が含まれ、各項目には、２つの言語のそれぞれにおいて、１または複数のワード間の翻訳関係が記載（specify）されている。また、上記シソーラスはコード（code）である。該コードは、任意のペアのコードを比較して、前記コードにおける類似性の数値的測度を提供できるようになっている。上記辞書項目における少なくとも幾つかのワードは、１または複数のシソーラスのコードと関連付けられる。同じコードは、一方の側における１つのワードに関連付けられてもよいし、他方の側における１つのワードに関連付けられてもよい。このような辞書エントリは、以下のように解釈される。すなわち、上記コードは、各言語におけるワードの語義を示している。使用するワードが一方の言語の上記語義を有する場合、上記エントリが付与する翻訳は適当である。逆に言えば、ワードの一例が特定の内容において上述のように翻訳される場合、当該ワードは上記語義を有することになる。
【００１９】
二言語テキストの集積体は、多数の小片（fragment）に分割されており、各小片は、二言語のそれぞれに１または少数のセンテンスを含んでいると仮定する。簡略化のため、各言語において単一のセンテンスからなる小片に関して、上記システムの動作を説明する。原言語のセンテンスと目的言語のセンテンスとを含む二言語の用例を双テキスト注釈付与器（Ｓ２）が処理する間、原言語側のエントリにおけるワード全てが、原言語のセンテンスにて探索され、かつ、目的言語側のエントリにおけるワード全てが、目的言語のセンテンスにて探索されるように、辞書エントリが二言語リソース（Ｓ３）に配置される。次に、辞書エントリと関連付けられたシソーラスのコードを用いて、１または複数の原言語のワードにラベルを付与する（label）。二言語センテンスのペアの中で、原言語のセンテンスにおけるワードと、目的言語のセンテンスにおける等価なワードとの関係をアライメントと呼ぶ。上記処理の結果、注釈付き二言語対訳データベース（Ｓ４）が生成される。当該対訳データベース（Ｓ４）における各二言語センテンス内では、ワードに対し、シソーラスのコードでラベルが付与され、かつ当該ワードの翻訳とのアライメントが付与され、或いは該翻訳でラベルが付与される。ワードとその翻訳との間のアライメントは、２つの列（string）におけるワードの位置についての情報を含む。
【００２０】
翻訳対象の入力センテンスは、入力デバイス（Ｓ５）を介して上記システムに入ると、原言語注釈付与器（Ｓ６）による処理がなされる。この場合、上記入力におけるワードの語義を常に決定できるとは限らない。しかしながら、上記入力における多数のアイテム（item）に一致する単一の辞書エントリは、より少ないアイテムに一致する辞書エントリよりも正確である傾向にあると仮定する。従って、上記入力に一致する辞書エントリのサブセットは、特許文献２（データベースにアクセスするための装置および方法）に開示されるような優先度方式（priority scheme）によって選択されることができる。しかしながら、上記入力における同数のアイテムと一致する複数のエントリ間で選択することは不要である。この段階の結果、コードのサブセットと、それぞれ可能な（possible）翻訳とで注釈付き入力センテンスが生成される。
【００２１】
上記入力センテンスは、比較器（Ｓ７）に送出されて、注釈付き二言語対訳データベース（Ｓ４）における原言語側の用例と比較される。標準的な情報検索フェーズによる比較に関して、用例の小サブセットのみを考慮する必要がある。上記標準的な情報検索フェーズは、上記用例と上記入力とが或る数のワードを共有する場合にのみ上記対訳データベースから用例を検索するものである。上記比較器は、比較した上記入力および上記用例を原言語不一致部分検出器（Ｓ８）に送り、原言語不一致部分検出器（Ｓ８）は、インターリーブされた一連の一致の範囲および不一致の範囲を決定する。一致の範囲は、上記入力と原言語側の上記用例とにおいて一致するワードを含む。さらに、それぞれに付与されたシソーラスのコードと翻訳とが、空でない共有部分（non-null intersection）を有する必要がある。
【００２２】
例えば、英和の二言語対訳データベースが下記の小片を含むと仮定する。
… learning how to play the piano ←→ピアノ  ヲ  ヒク  コト  ヲ  ベンキョウ  シテ  …
上記双テキスト注釈付与器は、英語のワード「ｐｌａｙ」に、この内容における日本語の翻訳「ヒク」（これは、文字通りには、英語の「ｐｌｕｃｋ」が該当する）で注釈を付与する。
【００２３】
次に、上記小片を含む下記の入力を考える。
… learning how to play the flute
表面上は、原言語側の二言語小片は、単一のワード同士「ｆｌｕｔｅおよびｐｉａｎｏ」が異なるのみで、良好に一致するように見受けられる。しかしながら、上記原言語注釈器は、「ｐｌａｙ  ｔｈｅ  ｆｌｕｔｅ」を翻訳するために必要とされる辞書エントリを探して（locate）、日本語で異なる動詞「フク（これは、文字通りには、英語の「ｂｌｏｗ」が該当する）」を要求する。英語「ｐｌａｙ」の上記２例は、異なる翻訳でラベルが付与されるので、一致の範囲ではなく、不一致の範囲に割り当てられる必要があり、従って、上記一致の全体の良好さは、調整される必要がある。
【００２４】
上記不一致の範囲とは、入力とＳＳＥとの間で異なるものである。上記不一致の範囲においてアイテム間で或る関係（「対応」と呼ぶ）が確立される。例えば、上記不一致の範囲が、原言語および目的言語のそれぞれにおいて単一のワードからなる場合、当該ワード同士は対応関係にある。また、上記不一致の範囲が、単一の構成要素からなる場合、原言語および目的言語のそれぞれの中に、統語論的に決定されるユニークなアイテムが存在し、該アイテムを「主要語（head）」と呼ぶ。該主要語もまた、対応関係にある。対応関係にある２つのアイテムに関して、上記２つのアイテムに関連付けられたシソーラスのコードのクロス乗積（cross-product）により上記類似度の計算が行われる。最も類似するペアの上記類似度の値は、比較器（Ｓ７）に戻されて、類似度の大域（global）計算にて使用される。上記比較器は、一致の範囲の長さと、不一致の範囲の長さと、該不一致の範囲において対応するアイテムのシソーラスのコードの類似性とに基づいて、最も類似する用例（ＭＳＥ）を決定する。
【００２５】
さらに、上記不一致の入力範囲のワードにおける可能な翻訳は、最大の類似度を有するコードに関連付けられた翻訳に限定される。
【００２６】
例えば、和英の二言語対訳データベースが下記のテキストを含むと仮定する。
レイゾウコ  ニ  スズキ  ヲ  ホゾン  シテ  クダサイ←→please put some sea bass in the refrigerator
日本語のワード「スズキ」には、人間を示す名前（シソーラスのコード：１２２０）の意味と、魚の種類（シソーラスのコード：１４３０（食べ物）および１５６４（動物））の意味とがある。上記双テキスト注釈器は、「スズキ」と英語の「ｓｅａ  ｂａｓｓ」とのアライメントを行い、人間として読むことを除去する。
【００２７】
今、上記入力が下記の日本語のセンテンスであると仮定する。
レイゾウコ  ニ  ツマミ  ヲ  ホゾン  シテ  クダサイ
日本語のワード「ツマミ」には、英語の「ｓｎａｃｋ」（シソーラスのコード：１４３０（食べ物）の意味と、英語の「ｋｎｏｂ」（シソーラスのコード：１４５４３（ハンドルの種類））の意味とがある。不一致の範囲において類似度が最大である上記コードは、両方の言語において１４３０である。これにより、上記入力ワード「ツマミ」の翻訳は、「ｋｎｏｂ」よりもむしろ「ｓｎａｃｋ」であると決定される。
【００２８】
次に、上記比較器と上記原言語不一致部分検出器の出力は、さらに２つのモジュールに送出される。用例目的言語アライメント部分決定器（Ｓ９）は、上記目的言語側の上記ＭＳＥにおけるワードの何れの位置で、上記原言語側の上記ＭＳＥにおける不一致の範囲のワードとのアライメントを行うかを決定する。また、入力原言語不一致部分翻訳器（Ｓ１０）は、目的言語の幾つかの文法またはモデル（model）に従って、入力の原言語不一致部分に関連付けた残りの翻訳と結合する。置換器（Ｓ１１）は、上記目的言語側のＭＳＥにおいて上記用例目的言語アライメント部分決定器が決定した位置のワードを、上記入力原言語不一致部分翻訳器が計算した翻訳で置換する。
【００２９】
図２は、本発明の実施形態の方法において実行されるステップを簡潔に示すフローチャートである。上記方法のステップＸでは、原言語のテキストと、該テキストの目的言語での翻訳とがペアとなった二言語テキストを複数含む対訳データベースを用いて、前記目的言語の出力テキストに機械翻訳されるべき前記原言語の入力テキストを受け取る。
【００３０】
ステップＡでは、二言語テキストの対訳データベースが、二言語リソースを用いて分析されて、上記対訳データベースにおいて原言語側の少なくとも幾つかの二言語テキストのそれぞれと、上記二言語リソースからの情報とを関連付ける。或いは、上述のように予め分析された二言語テキストの対訳データベースが使用される。
【００３１】
ステップＢでは、上記入力テキストが二言語リソースを用いて分析されて、上記二言語リソースからの情報と上記入力テキストとを関連付ける。
【００３２】
ステップＣでは、上記入力テキストの翻訳を決定するための基準として使用されるべき二言語テキストが、上記対訳データベースから選択される。
【００３３】
ステップＤでは、上記入力テキストに関連付けられた情報と、ステップＣにて選択された二言語テキストの原言語側に関連付けられた情報とを用いて、ステップＣにて選択された二言語テキストの原言語側の部分であって、上記入力テキストの対応する各部分とは異なる部分が特定される。当該部分を不一致の部分と称する。
【００３４】
ステップＥでは、ステップＣにて選択された二言語テキストの目的言語側の部分であって、上記二言語テキストの原言語側における不一致の部分のそれぞれの翻訳である部分が特定される。
【００３５】
ステップＦでは、上記入力テキストの上記不一致の部分の翻訳がそれぞれ決定される。
【００３６】
ステップＧでは、ステップＥにて特定された上記二言語テキストの目的言語側の部分が、ステップＦにて決定された翻訳で置換される。
【００３７】
ステップＨでは、ステップＧの結果が、上記入力テキストの翻訳として、或いは、少なくとも当該翻訳のための基準として使用される。
【００３８】
ステップＡ〜Ｃは、該ステップのみで有用であることが理解されるであろう。例えば、或る装置がステップＡ〜Ｃを実行する一方、別の装置がステップＡ〜Ｃの結果を用いて後述のステップＤ〜Ｈを実行することができる。この場合、ステップＣでは、上記入力テキストに関連付けられた情報と、各二言語テキストの原言語側に関連付けられた情報とに従って、上記選択が実行されることが理解される。
【００３９】
図３は、上記翻訳のアルゴリズムに関する概略的なアルゴリズムを示している。図３に示すアルゴリズムは、擬似コードで提供されている。上記手続きは、パラメータとして、入力テキスト（input_text）、二言語対訳データベース（bilingual_repository）、および二言語リソース（bilingual_resource）を採用している。
【００４０】
最初の２つのステップは、上記入力テキストおよび二言語対訳データベースに所要の二言語データで注釈を付与するもの（annotate）である。上記入力テキストに注釈を付与するための手続きは、多義性の存在時に最も適当な注釈を決定するものである。これは、翻訳が既に決定されるので、上記対訳データベースで使用される注釈に関して少しも必要ではない。最良の（best）注釈は、特許文献２に記載の優先度を付与したタイリング（tiling）の種類を使用してもよい。
【００４１】
次のセクションでは、上記入力テキストに対し最も類似する用例（example）のテキストが探索される。該アルゴリズムでは、上記対訳データベースの全てが探索される。実際には、まず、情報検索の文献（非特許文献２）において一般的な技術を用い、おそらく、ｎグラム技術および意味論的な近接を用いて、最尤の候補の先取りを行ってもよい。また、後述の不一致部分（unmatched_parts）からの情報を含むことによって、得点（score）を計算してもよい。類似度の計算は、文字列のマッチングの分野と、バイオインフォマティクスの分野とにおいて一般的である動的計画法手続きを利用してもよい。
【００４２】
次に、上記入力テキストにおいて上記用例と不一致の部分と、不一致により置換される必要のある用例の目的言語部分（example_target_parts）とが、抽出または計算される。また、何れの上記目的言語部分が置換されるべきであるかを、不一致入力部分（unmatched_input_part）を翻訳することにより決定するための内部翻訳（inner_translate）が使用される。上記用例以外に、上記翻訳の決定を援助する特別な知識が使用されてもよい。該知識の例としては、正確な語義の決定を援助するワード以外のワードであって、正確に翻訳されたワードが挙げられる。また、上記用例の目的言語部分を使用して、翻訳されたワードにおける適当な選択および解釈（rendering）を決定することを援助してもよい。上記二言語リソースは、パラメータとして含まれているが、上記用例および入力テキストに注釈を付与する間に、必要な情報全てが、既に含まれていることが可能である。
【００４３】
次に、上述の用例の目的言語部分を、新たな、翻訳された原言語部分（translated_source_parts）に置換（substitute）することによって、上記用例から出力テキストが構築される。上記用例の目的言語部分における複数の範囲が、上記翻訳された原言語部分における複数の範囲で置換されていてもよいことが強調されるべきである。実際、上記二言語リソースによる上記原言語のテキストの注釈が十分に一義的である場合、最終の翻訳段階では、単に、上記注釈を抽出することとなってもよい。
【００４４】
また、上記置換後の出力テキストに対し、さらなる弥縫策（cosmetic improvement）を施すことを所望してもよい。該弥縫策の例としては、上記翻訳された原言語部分の境界におけるワードが上記用例の残り部分と一致することを確保することが挙げられる。また、例えば上記入力テキストの書式付け（formatting）と一致するように、テキストの書式付けを変更することを希望してもよい。この変更は、改良（improve）機能によって実現することができる。この結果物（result）、すなわち上記入力テキストの翻訳が戻される。
【００４５】
１または複数の上記または下記の構成要素の動作は、デバイスまたは装置上で動作するプログラムによって制御できることが理解されるであろう。このような動作プログラムは、コンピュータ読取り可能な媒体に記録されることができるし、或いは、例えば、インターネットのウェブサイトから提供されるダウンロード可能なデータ信号のような信号において具現化されることができる。添付の特許請求の範囲は、動作プログラムが単独でカバーされ、或いは、搬送波上の記録物としての動作プログラム、信号としての動作プログラム、その他任意の形態の動作プログラムがカバーされると解釈されるべきである。
【００４６】
具体的には、上記翻訳装置の各ブロック、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【００４７】
すなわち、上記翻訳装置は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記翻訳装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記翻訳装置に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【００４８】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【００４９】
また、上記翻訳装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【００５０】
以下の付録は、論文の形態で提供され、本発明の実施形態を別途説明するものである。
【００５１】
〔付録：用例ベース翻訳システム〕
〔要約〕
本論文では、機械翻訳への複合手法を説明する。該複合手法は、規則ベース機械翻訳（rule-based MT）からのリソースおよび技術で増補された用例翻訳のコーパスを利用している。我々の主な動機は、時間特性および空間特性の良好な幾つかの小領域（subdomains）サブドメインに関して妥当な精度に到達することにある。我々のアーキテクチャは、計算リソースの消費において、比較的決定論的であり、それゆえ非常に穏当である。同時に、文字列編集に関する翻訳の観点が契機となって生成されたアルゴリズムにより、上記コーパスにて利用可能な情報の幾つかを利用して、他のモデルにてより困難である手法において精度を改良することができる。上記システムを説明し、改良されたマッチングおよび一義化に関する統語論的および意味論的分析を如何に利用するかを例示し、かつ、我々のコンペティションの結果を分析する。
【００５２】
〔１．序論〕
本論文では、基本的な旅行での会話に関する和英翻訳システムを説明する。我々は、機械翻訳の研究開発を、専ら英和の方がほとんどではあるが、２０年以上進めてきた。理論的な純粋さよりもむしろ最大限に実用可能な結果を求めるため、我々は、上記期間に亘って蓄積し続けたリソースを拡大利用した。にもかかわらず、我々の手法は、より広い興味を有し得ると考えられる分野において、幾つかの新規な見通し（perspectives）を実際に提供している。上記見通しは、用例のマッチングおよび多義の解消において、明白な用例の潜在能力を利用してシソーラスおよび辞書の情報を相互作用させることを含んでいる。
【００５３】
我々の最近の研究は、英和・和英の双方向変換に関して、ＰＤＡのようなデバイスに組み込まれるのに適した比較的軽量の機械翻訳システムに集中している。この決まり文句の（formulaic）領域において、我々は、既存の翻訳の用例を、広範囲であり、首尾一貫せず、口語的であり、かつしばしば個性的であるパターンの貴重なソースとして考えている。我々の手法は、Ｎａｇａｏ（１９８４）の研究を開始点としている。Ｎａｇａｏ（１９８４）は、大まかには「類推による翻訳」として特徴付けられ、ＬｅｐａｇｅおよびＤｅｎｏｕｖａｌ（１９９５）の純粋な類推翻訳手法とは対照的である。そして、我々の手法は、Ｓｕｍｉｔａ（２００３）が追求した方針に沿って継続している。研究の上記方針は、「編集ベース翻訳」と考えられる。用例ベースにおける原言語側の用例を入力文字列（問合せ）に変形する原言語の編集表現（edit transcript）（置換、挿入、および削除の集合）が決定される。次に、上記入力と上記編集表現の出力とが翻訳されて、目的言語の類似表現が与えられ、上記目的言語の編集表現が上記用例の目的言語側に適用される。
【００５４】
上記編集表現の入力における原言語のアイテムの翻訳は、単に、（オフラインで決定されるように）上記用例において目的言語のアイテム（ワードとその位置）で上記原言語のアイテムのアライメントを行ったものである。上記編集表現の出力の翻訳は、二言語辞書と軽量の依存構造解析（dependency parse）とに基づいている。通常のルールペースの手法における上記リソースを用いて、全ての問合せが分析されるが、一義化を支援するためにマッチングが最良である用例を用いることは除外される。次に、目的言語の編集表現の出力を表す小部分（sub-part）が抽出される。
【００５５】
意味論的な類似度で質的に向上した編集距離の機能が決定するように、最も類似する単一の用例が選択される。この手法は、例えば、ＳＭＴ（Ｂｒｏｗｎ  ｅｔ  ａｌ，１９９０）や、翻訳が小片から組み立てられるＥＢＭＴ（Ｂｒｏｗｎ，１９９６）にて探索される手法のような、より組合せ的に過度な手法と対照的である。
【００５６】
図４は、我々のシステムにおける主要なモジュール構成を示している。
【００５７】
上記システムは、原言語の文字列を入力するような、問合せと呼ばれる処理を行って、用例候補のセットを用例ベースから検索する。次の段階、すなわち対応段階では、上記問合せと上記用例候補のそれぞれとに関する原言語の編集表現を計算し、これを用いて、類似度による用例のランク付けを行う（第２節参照）。また、上記問合せが規則ベース翻訳システムにより分析され、マッチングが最良である用例が使用されて、本段階における多義性を解消することを援助し得る（第３節参照）。マッチングが最良である用例（基準）の目的言語側と、上記問合せの翻訳とが置換段階に送られて、目的言語の編集表現の正確な範囲を計算して、該範囲を上記基準に適用する（第４節）。
【００５８】
本論文の残りでは、上記各モジュールのより詳細な説明を提供し、我々のコンペティションの結果の説明および議論で締め括る。
【００５９】
〔２．対応〕
原言語の編集表現を決定する段階は、対応と呼ばれる段階であり、原言語における２つの文字列の順序づけられたアライメントを実行するものである。上記問合せと対応する文字列候補は、標準的なベクトル空間検索技術（Ｒｉｊｓｂｅｒｇｅｎ，１９７９）を用いて上記用例ベースから検索される。対応段階では、一致の範囲および不一致の範囲を次々と行うシーケンスが実行され、上記範囲の長さに基づき得点が決定される。不一致の範囲のそれぞれは、原言語の編集の入力である用例側（ＵＸＳ）と、原言語の編集の出力である問合せ側（ＵＱＳ）とを含む。従って、編集表現は、ＵＸＳ→ＵＱＳという形式の動作のセットである。空のＵＸＳは挿入を表し、空のＵＱＳは削除を表す。
【００６０】
また、通常のＥＢＭＴシステムのように、得点は、木構造シソーラスに基づく意味論的な類似度の成分を含む。ワードは、１または複数の意味論的なコード、すなわち、２つのワードのコードが類似すればするほど、互いに置換するコストが少なくなるようなコードで関連付けられてもよい。
【００６１】
例えば、下記の入力（１）が与えられるとする。
この 階    に 喫茶店      が あり  ます か。     ・・・（１）
this floor NI coffee shop GA be    POL  Q
そして、下記の２つの用例（２）・（３）が記憶されているとする。
この階にレストランがありますか。                  ・・・（２）
Is there a restaurant on this floor?
この階に子供服がありますか。                      ・・・（３）
Is this the floor for children's clothes?
これらの場合、最初の用例が、喫茶店（coffee shop）およびレストラン（restaurant）の意味論的な近接により、「Is there a coffee shop on this floor?」という結果を与えることが望ましい。
【００６２】
一方、下記の入力（４）が与えられるとする。
この階にコートがありますか。                      ・・・（４）
ここで、単一のワード「コート（coatまたはcourt）」により、前の入力とは異なっている。この場合、第２の用例が、「Is this the floor for coats?」という出力を与えることが望ましい。なお、翻訳「coat」をどのように選択して語尾変化するようになるかは、以下の説明で理解できるであろう。
【００６３】
〔３．規則ベース翻訳〕
我々は、不一致の問合せの範囲における翻訳を実行する種々の方法を検討した。例えば、システムの或るバージョンは、シャープ製の「Power EJ Translation Package」の一部として世に出ており、アライメントが行われた用例ベース自体を使用している。しかしながら、この方策は、非常に多くの用例ベースを要求する。上記システムのコンペティション用バージョンでは、翻訳は別々の二言語辞書に基づいている。我々が使用する辞書は、種々のソースから収集され、その大半は、最後に人手によってコード化されたもの（hand-coded）であるが、我々の用例ベースのアライメントに上記辞書を適用することによって、自動的に導出される翻訳頻度を利用することができる。
【００６４】
上記入力は、軽量の依存構造解析器を用いて分析される。すなわち、辞書エントリは、アイテムの従属構造と線形秩序との任意の組合せを参照してもよい。また、二言語辞書エントリには、シソーラスのコードでラベルが付与される。
【００６５】
上記問合せの任意の部分に適用可能な全ての辞書エントリが決定される。不一致の範囲（ＵＳ）のみを考慮することに限定されない理由は、単一の辞書エントリを用いて、一致／不一致の境界に跨るものを翻訳してもよいからである。単一の最小頻度のアイテムにより辞書エントリが入力（key）され、かつ、エントリが変項（variable）を含むので、不一致の範囲内のものを使用するエントリの入力は、不一致の範囲外にあってもよい。実際、上記不一致の範囲を拡大して、共に翻訳される（cotranslated）任意のものを含む必要がある。
【００６６】
例えば、下記の入力（５）および用例（６）が与えられるとする。
彼 は  ３時      に 戻り   ます。                ・・・（５）
He TOP 3 o'clock NI return POL
彼 は 月曜日 に 戻り ます。                      ・・・（６）
He'll be back on Monday
上記入力は下記の辞書エントリ（７）を使用することを認識する必要がある。
+clocktime に ←→ at_PREP +clocktime            ・・・（７）
また、不一致の範囲を拡大して小辞「に」を含む必要がある。
【００６７】
これにより下記の翻訳（９）よりも正確な下記の翻訳（８）が得られる。
He'll be back at 3 o'clock.                      ・・・（８）
*He'll be back on 3 o'clock.                     ・・・（９）
従って、Ｐｏｚｎａｎｓｋｉ等（１９９８）にて使用されるような、優先度を付与したタイリング方式に従って上記辞書（lexical）エントリのサブセットが計算される。より多くの原言語のアイテムをカバーするエントリが優先する。翻訳頻度は、タイブレーカとして使用することができる。分離（isolation）処理において正確な辞書エントリを決定しようとする場合と異なり、一致する用例の存在は、意味論的な曖昧さの事象を支援することができる。例えば、上述の入力（４）において、我々のシソーラスによると、曖昧な「コート」に関して翻訳「ｃｏａｔ」を所望することができる。なぜなら、「（ｔｅｎｎｉｓ）  ｃｏｕｒｔ」が子供の衣服に類似するよりもむしろ、「ｃｏａｔ」が子供の衣服に類似（し、また、２つの類似する用例（２）・（３）に留意すると、「（ｔｅｎｎｉｓ）  ｃｏｕｒｔ」がレストランに類似するよりもむしろ、「ｃｏａｔ」が子供の衣服に類似する）からである。
【００６８】
翻訳モジュールの動作を完了するため、原言語の従属構造のミラーリングを行って、優先度を付与した目的言語側の辞書エントリを組み合わせ、それから、目的言語の構造を線状にして（linearise）、不一致の範囲の翻訳を抽出することができる。実際、すぐ次のフェーズが不一致の範囲における正確な作用域を調整し得るように、辞書エントリの組合せでさえ、上記フェーズの後までに延期される。
【００６９】
〔４．置換〕
この段階では、計算した目的言語の編集表現を適用して、ＵＸＳでアライメントの行われた目的言語のアイテムをＵＱＳの翻訳により置換する。我々の用例ベースは、我々の辞書を用いて逐語的にアライメントの行われたオフラインである。これに付随して、上記用例にて用いられる多義的なワードの語義を概ね決定することができる。通常、アライメントは、完全（total）ではない。もし、不一致の範囲のアライメントが行われていない場合、上記用例に基づく置換処理（plan）を行うことができず、次に最も得点が高い用例が利用される。
【００７０】
また、本モジュールは、軽量の依存構造解析を利用しており、これにより、（何れかの言語における）任意の範囲のワード内の主要語（内部の主要語）と、センテンスの残り部分における範囲に取り付けられた主要語（外部の主要語）とを決定することができる。
【００７１】
上記用例からの削除は、最も早期に処理されるべき編集である。処理されたマテリアル（material）のアライメントは、目的言語側の用例（基準）から削除される。名詞句の主要語の削除の場合、例えば先行する決定詞および前置詞のような、関連付けられた文法上の要素も削除される。
【００７２】
置換は、より複雑であってもよい。各ＵＸＳに関して、該ＵＸＳにおける全てのアイテムのアライメント下でのイメージ（image）を、上記基準にて探索する。これらは、上記基準にて不連続であるかもしれないが、共通のワードによってのみ分離される場合、上記範囲が結合される。複数の範囲が残っている場合、それぞれの主要語が確認され、原言語側のＵＸＳの主要語に対する逆アライメントが計算され、かつ、上記入力（または問合せ）の不一致範囲（ＵＱＳ）において対応するアイテムが探索し続けられる。
【００７３】
例えば、下記のセンテンス（１０）が下記の用例（１１）に一致する場合を考える。
[明日     フットボール] の 試合 が 当地 で あり ます か。  ・・・（１０）
tomorrow football      NO game GA here DE be   POL  Q
[今夜１野球２]の試合が当地でありますか。          ・・・（１１）
Will there be a baseball２ game here tonight１?
この場合、上記用例における（[]内に示される）不一致の範囲と、目的言語における（同じ添字で示される）不連続な範囲とのアライメントが行われる。意味論的な近接を用いて、明日（ｔｏｍｏｒｒｏｗ）と今夜（ｔｏｎｉｇｈｔ）との（副）対応が検出され、翻訳が正確に配置されて、下記（１２）が与えられる。
Will there be a football game here tomorrow?    ・・・（１２）
意味論的に類似の要素が発見されない場合、フォールバック策としての意味論的な類似度が使用されて、範囲が分離される。
【００７４】
最後に、上記編集における挿入は、最も解決が難しい（problematic）。これは、ＵＱＳの翻訳が何処に配置されるかが分からないからである。上記挿入は、挿入されるマテリアルが、副詞類（連用）であるか、或いは連体修飾語（連体）であるかに依存して、異なる２つの方法で処理される。副詞類の挿入は、さらに２つの場合に分かれる。間投詞、話題、およびこれらに類似するものは、上記基準の最初に配置され、その他の副詞類は、最後に配置される。一方、連体修飾語の挿入の場合、該挿入の外部の主要語が、上記不一致の範囲（ＵＳ）に引っ張られ、上記挿入を置換に変更して、翻訳されたマテリアルの位置が与えられる。
【００７５】
実際、外部の主要語を不一致の範囲に引っ張る方策を用いて別の問題が解決される。日本語は、一律に主要語が最後である。一方、英語の名詞句は、（an open door, but a door open to allのように）主要語の位置が混在している。連体修飾語の置換は、以下のような問題に通じている。すなわち、下記の入力（１３）と記憶された下記の用例（１４）とが与えられるとする。
次の 電車  は  この ホーム    で 合って いますか。  ・・・（１３）
next train TOP this platform  DE be right
ロンドン行きの電車はこのホーム合っていますか。
Is this the right platform for the train to London? ・・・（１４）
この場合、下記の翻訳（１５）が得られる。
*Is this the right platform for the train next?      ・・・（１５）
主要語の名詞を上記不一致の範囲（ＵＳ）に引っ張ることは、上記主要語の名詞がその修飾語と共に再翻訳されることを意味しており、これにより生成される翻訳は、英語の規則により正確かつ順序よく配置されることができる。主要語が多義的である場合でも、再翻訳は、問題とならないであろう。なぜなら、上記主要語のワードは、問合せと用例のソースとにおいて意味論的なコードが同じであり、これにより、同じ翻訳の選択がもたらされるからである。
【００７６】
さて、各編集動作の正確な作用域を決定したので、上記基準において挿入／置換されるべき目的言語の文字列が計算される。目的言語側の辞書エントリは、（可及的に拡大された）ＵＱＳの任意のアイテムに適用し、原言語の従属構造のミラーリングを行うことによって組み合わされ、それから、英語生成文法に従って線形化される。上記辞書エントリが目的言語側の用例の適所に配置されると、調整処理（Ｎｉｒｅｎｂｕｒｇ  ｅｔ  ａｌ．（１９９３）の「境界摩擦（boundary friction）」）を行うために、種々のステップが行われる。上記処理としては、交替の処理を行うことや、複数の前置詞、名詞より前の決定詞などを除去することや、語尾変化させた比較級および最上級を生成することなどが挙げられる。
【００７７】
この最終の解釈フェーズにおける特に興味深い点は、置換されているものから置換しているものに特徴が複写されることである。従って、例えば、置換される範囲が名詞によって主要語化されるところ、主要語として動詞で上記置換が翻訳された場合、英語に関する単一言語の情報を用いて、動詞が名詞化される。例えば、下記の入力（１６）と下記の用例ペア（１７）とが与えられるとする。
この 電車  は  定刻に  出発      の 予定 です か。  ・・・（１６）
this train TOP on-time departure NO plan be   Q
この便は定刻に到着の予定ですか。                     ・・・（１７）
Will this flight arrive on time
この場合、下記のように表現され得る翻訳の置換が取得される。
Will this t(電車) t(出発) on time?                   ・・・（１８）
「出発」は、（上記名詞の後に小辞「の」が続く）日本語のセンテンスにおいて一義的な名詞である。この翻訳が上記基準の動詞から置換されていることが理解され、単一言語の辞書から「ｄｅｐａｒｔｕｒｅ」の代わりの動詞相当語句が取得され、下記の翻訳（１９）が与えられる。
Will this train depart on time?                      ・・・（１９）
また、大きな範疇（category）の変更と同様に、意味論的な特徴を複写でき、このようにして、上述の「Is this the floor for coats?」の翻訳「coats」に到達する。
【００７８】
本システムは、上述の品詞の交替を組み合わせて翻訳モデルを生成し、目的言語のモデルによって、正確なモデルが決定される標準のＳＭＴシステムと対比される。しかしながら、上記の翻訳モデルは、辞書および品詞の交替のクロス乗積を含むので、明らかに、モデルのサイズと空間を探索する時間とが、本システムにて要求される単一言語の規則の数よりも速く増大する。
【００７９】
〔５．結び〕
本ＥＢＭＴシステムは、用例ベースが十分密接に一致する用例を含むのみで、入力を翻訳することができる。上記用例ベースが上記用例を含まない場合、翻訳のための別のシステムが使用される。ＥＭＢＴシステム自身の規則ベース翻訳システムを使用する方法の下での開発であるが、本論文の目的のため、ブラックボックスシステム（ＢＢＳ）と呼ぶ完全に独自の（independent）システムを使用した。
【００８０】
表１は、本システムに関して、異なる構成（configuration）における種々のテストセットでの結果を示している。上記ＢＢＳの結果が第１列に示され、次に３つの列が、２つの用例ベースの構成のそれぞれに関して示される。上記用例ベースの一方は、我々（Sharp Laboratories of Europe、ＳＬＥ）自身の用例ベースであり、用例数が１１，９１３（日本語の文字数が１７５，０００、英語のワード数が３８０，０００、本論文の目的のため、すなわちＩＷＳＬＴ２００６の評価キャンペーンに関するコンペティションのために提供されたトレーニングセットと同様の内容）である。また、上記用例ベースの他方は、上記コンペティションのトレーニングセットと組み合わせた本論文の用例ベースであり、用例の総数が５６，５３１（日本語の文字数が１．７ｍ、英語のワード数が１．９３ｍ）である。先頭に「ＥＢＭＴのみ」と記載された列には、ＥＭＢＴシステムが翻訳を試みた入力のサブセットに関する得点が示され、次の列には、入力総数のパーセンテージが示される。そして、最後の列には、我々のシステムが十分に類似する用例を探索できなかったセンテンスを、ＢＢＳを用いて翻訳した結果が示される。
【００８１】
【表１】
2008152768.tif 000003
【００８２】
上記結果は、品質に関して２つの種類に分かれ、ｄｅｖｓｅｔ２（ＩＷＳＬＴ２００４）およびｄｅｖｓｅｔ３（ＩＷＳＬＴ２００５）の結果は、ｄｅｖｓｅｔ４およびテストセット（ＩＷＳＬＴ２００６）の結果よりも非常に良好である。この相違は、一部原因が参照翻訳の数（１６対７）にあり、一部原因が全体的な困難さにあるかもしれない。後者の結果は、参加者の中で中程度であるが、例えばｄｅｖｓｅｔ３の結果は、実際の２００５コンペティション（Ｅｃｋ  ａｎｄ  Ｈｏｒｉ，２００５）において到達された何れの結果よりも良好である。我々は、上記の結果の原因が、（２００５年において）最新式のＳＭＴでも見出せなかった２つの要因にあると考える。第１の要因は、使用される用例が、翻訳モデルにおいて多数の不連続な要素として事実上動作したことにある。しかしながら、ＳＭＴにおける最近の研究は、例えばＣｈｉａｎｇ（２００５）のように、上記問題に直接取り組み始めている。第２の要因は、目的言語の範囲に関する潜在性（potential）であって、上記範囲を置換する翻訳に影響を及ぼすために置換される潜在性と相互作用する等価物がＳＭＴに無いことにある。
【００８３】
本システムの構成は、より少容量のメモリを有し、より低電力で動作する機械類に適している。全体のデータサイズは、小さい用例ベースで１０Ｍｂ未満であり、より大きい用例ベースで１７Ｍｂ未満であり、１００，０００エントリの辞書を含んでいる。翻訳スピードは、５００ＭＨｚのプロセッサと１２８ＭｂのＲＡＭとにおいて、１センテンス当り約１秒である。
【００８４】
〔６．参考文献〕
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【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の実施形態である翻訳装置のモジュール構成を例示する概要図である。
【図２】本実施形態の翻訳装置によって実行されるステップを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態において使用するためのアルゴリズムを示す図である。
【図４】本発明の実施形態である翻訳装置のモジュール構成を例示する概要図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【外国語明細書】
2008152768000001.pdf