(57)【要約】【課題】語句の意味や属性などを頼りに一つの訳語に絞り込むことが困難な場合であっても、意図する最適な語句を導き出すことである。【解決手段】第１の言語の語句の対となる第２の言語の語句を翻訳辞書部１０３から検索する翻訳辞書検索部１０２と、翻訳者により第１の言語の語句に対して第２の言語の語句の置き換えが過去に行われた回数を登録した学習履歴データベース１０６と、翻訳者により第２の言語の語句を置き換えるときまたは置き換えないときの条件を登録した学習条件データベース１０７と、翻訳辞書検索部で第１の言語の語句の対となる第２の言語の語句が複数検索された場合に学習履歴データベースの第２の言語の語句の置き換え回数及び学習条件データベースの条件に基づき最もふさわしい第２の言語の語句を選択する訳語選択処理部１０５とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の言語の語句とそれに対応する第２の言語の語句とを対にして記録する翻訳辞書部と、第１の言語の語句の対となる第２の言語の語句を前記翻訳辞書部から検索する翻訳辞書検索部と、翻訳者により第１の言語の語句に対して第２の言語の語句の置き換えが過去に行われた回数を登録した学習履歴データベースと、翻訳者により第２の言語の語句を置き換えるときまたは置き換えないときの条件を登録した学習条件データベースと、前記翻訳辞書検索部で第１の言語の語句の対となる第２の言語の語句が複数検索された場合に前記学習履歴データベースの第２の言語の語句の置き換え回数及び前記学習条件データベースの条件に基づき最もふさわしい第２の言語の語句を選択する訳語選択処理部とを備えたことを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項２】
翻訳者から入力された学習情報に含まれる第１の言語の語句の存否、第１の言語の語句の位置情報、第１の言語の語句の意味を分析し、第２の言語の語句を置き換えるときまたは置き換えないときの条件を学習条件データベースに登録する学習分析登録部を備えたことを特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記訳語選択処理部は、前記学習履歴データベースに登録された第２の言語の語句の置き換えが過去に発生したことを表示装置に表示出力して翻訳者に報知し、翻訳者からの指示により第２の言語の語句を選択することを特徴とする請求項１または２に記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記訳語選択処理部は、前記学習条件データベースに登録された第２の言語の語句を置き換えるときまたは置き換えないときの条件のうち、第１の言語の語句の存否、第１の言語の語句の位置情報、第１の言語の語句の意味を含む学習情報を参照して、第２の言語の語句を置き換えるか否か、または置き換えるとすれば置き換えの結果採用する第２の言語の語句は何かを決定することを特徴とする請求項１または２または３に記載の機械翻訳装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語を他の自然言語に翻訳する機械翻訳装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語（第１の言語）を他の自然言語（第２の言語）に翻訳する機械翻訳装置での機械翻訳処理においては、翻訳前の第１の言語の原文を解析及び分解していくつかの語の単位に分け、予め用意した原語訳語間の変換データベースである翻訳辞書内を検索して、第１の言語の語句の対となる第２の言語の語句を選択するようにしている。このとき、それぞれの語句の意味や属性などを考慮して翻訳前単語に最も適した単語を選び出し変換する。
【０００３】
ここで、翻訳前単語に最も適した単語を意味や属性などを頼りに一つに絞り込むことが困難な場合もある。人間同士の会話であれば、語気やスピードあるいは話し手の表情などから言葉の微妙なニュアンスや話し手の感情などを汲み取り、それを翻訳の際に役立てることも可能である。
【０００４】
一方、計算機同士あるいは人間と計算機との間では、話し手や書き手が表現したい微妙なニュアンスを相手に伝えるのが非常に困難であり、その結果、機械翻訳処理においては、これを読み取り翻訳結果に反映するのは至難の技である。従って、話し手や書き手が意図しない意味を持つ単語が訳文中に出現することがある。
【０００５】
そこで、翻訳すべき第１言語の文中から補足事項が必要な語句を抽出し、抽出された語句についての語義を単言語辞書部から取得し、取得された語義を翻訳辞書部により第２言語に翻訳し、第２言語に翻訳された語義を第２言語に翻訳された文中の対応語に代えてまたは関連付けて該文の文面中に付加するようにしたものがある（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００５−２６７１１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来のものでは、翻訳前単語に対応する訳語を翻訳辞書から選び出す作業において、最も適した単語をその意味や属性などを頼りに一つに絞り込むことになるので、予め翻訳辞書に登録してある第１訳語が採用されることになり、時として書き手が意図する内容が正しく表現されない訳文を生む結果となることがある。このような場合は、翻訳者が手動で適切な訳語に置換しなければならない。
【０００７】
例えば、第１の言語（日本語）の「たぶんね。」という文を第２の言語（英語）に翻訳する場合、その事象が発生する確率が比較的高い「probably」を使うべきか、確率が比較的低い「maybe」を使うべきか、文字のみから判断するのは難しい。このような場合、翻訳辞書に第１訳語として登録されている語、すなわち初期状態では「probably」が登録されているとすると、その「probably」が採用される。書き手が「maybe」を意図していたならば、翻訳者は「probably」をより適切な訳語である「maybe」へ手動で置き換えなければならなかった。
【０００８】
本発明の目的は、語句の意味や属性などを頼りに一つの訳語に絞り込むことが困難な場合であっても、意図する最適な語句を導き出すことができる機械翻訳装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係わる機械翻訳装置は、第１の言語の語句とそれに対応する第２の言語の語句とを対にして記録する翻訳辞書部と、第１の言語の語句の対となる第２の言語の語句を前記翻訳辞書部から検索する翻訳辞書検索部と、翻訳者により第１の言語の語句に対して第２の言語の語句の置き換えが過去に行われた回数を登録した学習履歴データベースと、翻訳者により第２の言語の語句を置き換えるときまたは置き換えないときの条件を登録した学習条件データベースと、前記翻訳辞書検索部で第１の言語の語句の対となる第２の言語の語句が複数検索された場合に前記学習履歴データベースの第２の言語の語句の置き換え回数及び前記学習条件データベースの条件に基づき最もふさわしい第２の言語の語句を選択する訳語選択処理部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、語句の意味や属性などを頼りに一つの訳語に絞り込むことが困難な場合であっても、意図する最適な語句を導き出すことができる機械翻訳装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は本発明の実施の形態に係わる機械翻訳装置のハードウエア構成を示すブロック構成図である。機械翻訳装置１１は、機械翻訳処理に関する各種演算を行う演算制御装置１２と、演算制御装置１２の演算結果等を出力する出力装置としての表示装置１３やプリンタ２２と、表示装置１３を介して演算制御装置１２に各種指令を入力するための入力装置としてのマウス１４やキーボード１５と、機械翻訳処理に関連する文書などのファイルを記憶媒体に入出力するためのディスクドライブ１６と、演算制御装置１２の演算結果や機械翻訳処理に必要な翻訳辞書部や各種データベースが格納されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１７とから構成される。演算制御装置１２は、プロセッサ１８とメモリ１９とを有し、メモリ１９には機械翻訳処理に関するプログラム２０が記憶され、プロセッサ１８により処理が実行される際には作業エリア２１が用いられる。
【００１２】
図２は本発明の実施の形態に係わる機械翻訳装置の機能を示すブロック構成図である。機械翻訳装置２３は、入力された原語（第１の言語）を翻訳して出力する翻訳処理部２４と、ある原語（第１の言語）に対する訳語（第２の言語）を翻訳者が意識的に指定する学習機能を司る学習処理部２５とから構成される。
【００１３】
機械翻訳装置２３には、翻訳対象の原語（第１の言語）が入力装置（例えば、図１のキーボード１５）より入力される。原語（第１の言語）は、翻訳処理部２４の翻訳入力処理部１０１を介して翻訳辞書検索部１０２に入力され、翻訳辞書検索部１０２は原語（第１の言語）が入力されると、原語訳語間の翻訳辞書部１０３の中に原語と同じものを見出しとする情報があるかどうかを検索する。同じものが発見されればその情報を使って翻訳し、翻訳出力処理部１０８を介して出力装置（例えば、図１の表示装置１３）に出力する。この翻訳の際に、必要があれば機械翻訳知識データベース１０４を使用し、より精度の高い翻訳とする。機械翻訳知識データベース１０４には、綴りだけでなく、意味、品詞、分野、共起などの様々な種類の膨大な量の情報が蓄積されている。
【００１４】
原語訳語間の翻訳辞書部１０３の中に、原語に相当する複数の訳語が発見された場合は訳語選択処理部１０５を起動し、訳語選択処理部１０５は学習履歴データベース１０６や学習条件データベース１０７を使って訳語の適切な置換処理を行い、翻訳出力処理部１０８を介して出力装置（例えば、図１の表示装置１３）に出力する。
【００１５】
一方、入力装置（例えば、図１のキーボード１５）より学習に関わる学習情報が入力された場合には、学習情報を学習処理部２５の学習入力処理部１０９を介して学習分析登録部１１０に入力する。学習分析登録部１１０は、学習情報を分析して学習履歴データベース１０６や学習条件データベース１０７に登録し、また、学習出力処理部１１１を介して出力装置（例えば、図１の表示装置１３やプリンタ２２）に出力する。
【００１６】
次に、学習分析登録部１１０の処理、学習履歴データベース１０６及び学習条件データベース１０７について説明する。図３は学習分析登録部１１０の機能を示すブロック構成図である。学習分析登録部１１０は学習条件分析部２０１と学習条件登録部２０２とから構成される。
【００１７】
学習条件分析部２０１は、学習入力処理部１０９を介して翻訳者から入力された学習情報を分析するものである。そして、分析した学習情報を整理して学習条件登録部２０２へ渡す。学習情報には、機械翻訳装置２３が出力した訳語を翻訳者が別の語に置き換えたときの下記の情報が含まれる。
【００１８】
（１）翻訳前の原語
（２）置き換える前の訳語
（３）翻訳者が最終的に望む語（学習訳語と呼ぶ）
（４）置き換えの条件となる語（学習条件語と呼ぶ）
（５）それらの位置関係
（６）原語や学習条件語が共通にもつ意味の強さを数値化したもの（意味強度と呼ぶ）
ここで言う学習情報には、別の語に置き換える場合の情報に限るわけではなく、敢えて置き換えない場合の学習情報も含まれる。
【００１９】
例えば、原語（第１の言語）である「たぶん」を翻訳する場合を考える。「たぶん」は翻訳前の言語であるので学習情報である。また、翻訳辞書部１０３の初期状態では「probably」が登録されているとすると第１訳語は「probably」となり、この「probably」は置き換える前の訳語であるので学習情報である。
【００２０】
次に、前後３文以内に「…かも知れない」、「もしかしたら」のいずれかの表現があったら、第１訳語「probably」を「maybe」に置き換えるというルールの場合には、「かも知れない」と「もしかしたら」が学習条件語であり、学習情報である。また、前後３文以内という位置関係も学習情報である。
【００２１】
また、意味強度を以下のように数値化しておく場合には、「たぶん」は「もしかしたら」の３倍の蓋然性をもつと翻訳者が定義し学習情報として入力したことを意味する。
【００２２】
たぶん→意味強度３０％
かもしれない→意味強度２０％
もしかしたら→意味強度１０％
そして、翻訳者が最終的に「maybe」を望んだとした場合には、「maybe」は学習訳語であり学習情報である。
【００２３】
一方、原語「たぶん」を翻訳するとき、同じ文内に「きっと」があったら絶対に第１訳語「probably」を「maybe」に置き換えることはしないというルールは、別の語に置き換えない場合であり、この場合、「たぶん」が翻訳前の言語、「きっと」が学習条件語、「同じ文内に」がそれらの位置関係であり、いずれも学習情報である。
【００２４】
また、前述した原語や学習条件語が持つ意味の強さである意味強度を使い、学習訳語の意味強度を算出する計算式をも決めておく。例えば、その計算式を「各意味強度の平均をとる」と定めた場合には、前述の学習訳語の意味強度は次のように計算できる。
【００２５】
例えば、「たぶん、明日は雨が降るだろう。大雨になるかもしれない。」という文の翻訳において、「たぶん」の第１訳語「probably」を翻訳者が「maybe」に置き換えた場合、計算式は（３０＋２０）／２＝２５となり、学習訳語「maybe」の意味強度は２５となる。
【００２６】
この計算式としては、「各意味強度の平均をとる」に代えて、「各蓋然性を原語との距離で重み付けすること」や、「学習履歴データベース１０６内を検索して過去の置き換え回数を得て、この置き換え回数で重み付けすること」といったものを採用することも可能である。こうして算出した学習訳語の意味強度も、学習情報として学習条件分析部２０１は学習条件登録部２０２へ渡す。
【００２７】
次に、学習条件登録部２０２は、学習条件分析部２０１から受け取った学習情報を学習条件データベース１０７へ登録するものである。このとき、翻訳前の原語と学習語との組み合わせを学習履歴データベース１０６へも登録し、同じ置き換えが過去に何回発生したかを蓄積しておく。
【００２８】
学習条件登録部２０２は、学習情報を学習条件データベース１０７へ登録する際、同じ学習訳語について既に登録されている情報があるならば、前述した学習訳語の意味強度は両者の平均をとるなどしておくとよい。
【００２９】
学習履歴データベース１０６は、翻訳者により第１の言語の語句に対して第２の言語の語句の置き換えが過去に行われた回数を登録するものであり、初期状態では空である。翻訳者がある訳語を別の語（学習訳語）に置き換えるたびに、そのときの原語と学習訳語との組み合わせを蓄積していく。ある訳語からある学習訳語への置き換えの回数をも蓄積していく。
【００３０】
「たぶん」 → 「probably」  １２２回
「たぶん」 → 「perhaps」   ５１回
「急ぐ」   → 「hurry」     ８７回
「急ぐ」   → 「rush」      １１６回
学習条件データベース１０７は、翻訳者により第２の言語の語句を置き換えるときまたは置き換えないときの条件を登録するものであり、初期状態では空である。置き換えが発生したかどうかに関わらず、翻訳者が入力した学習情報が整理されて、ここに登録され蓄積される。ある原語をある訳語に置き換えるための学習情報もあれば、同じ原語について、ある学習条件語との距離がある一定値以上であれば置き換えないとする学習情報もある。
【００３１】
次に、訳語選択処理部１０５の処理について説明する。図４は訳語選択処理部１０５の処理機能の構成図である。訳語選択処理部１０５は原語訳語間の翻訳辞書部１０３の中に原語に相当する訳語が複数発見された場合に起動される。まず、訳語選択処理部１０５の第１訳語選択部３０１は予め第１訳語に設定されている語を第１訳語として仮採用する。
【００３２】
次に、学習履歴判断部３０２は学習履歴データベース１０６を調べ、過去に学習したことがある語かどうかを判断する。もし履歴があると判断したならば、学習条件判断部３０３は学習条件データベース１０７を調べ、そこに定義された学習条件を今の翻訳処理が満たしているかどうかを判断する。満たしていると判断したときは、原語を学習条件データベース１０７に登録されている学習訳語に置き換える。
【００３３】
すなわち、第１訳語選択部３０１は原語訳語間の翻訳辞書部１０３の中に、原語に相当する訳語が複数発見された場合には、予め第１訳語に設定されている語を第１訳語として仮採用する。そして、学習履歴判断部３０２は学習履歴データベース１０６を調べ、過去に学習したことがある語かどうかを判断する。翻訳者が置き換えたことが過去に一度でもある場合は、次の学習条件判断部３０３の処理の結果として、たとえ置き換えが発生しないことになったとしても、例えば原語の表示色を変えて文字を強調させる。これにより、訳語が本当にこれで良いのか翻訳者に注意を促すことに繋がり、翻訳者の助けとなることが期待できる。
【００３４】
学習条件判断部３０３は学習条件データベース１０７を調べ、そこに定義された学習条件を今の翻訳処理が満たしているかどうかを判断する。満たしていると判断したならば、訳語を学習条件データベース１０７に登録されている学習訳語に置き換える。このとき、学習履歴データベース１０６に置き換えの回数が登録されていれば、これを参考にすることもできる。
【００３５】
また、学習条件を満たしているかどうかを判断する際、学習条件分析部２０１で分析され学習条件データベース１０７に登録されていた意味強度を使用することができる。つまり、今処理している原文に出現する学習条件語を調べ、それらを基に学習訳語の意味強度を算出し、その値にもっとも近いもの（あるいはその値を超えるもののうち最も小さい値など）をもつ語を学習条件データベース１０７の中から選び出し学習訳語とする。
【００３６】
図５は本発明の実施の形態に係わる機械翻訳装置の処理内容を示すフローチャートである。まず、原語（第１の言語）が入力されると、翻訳辞書部１０３と機械翻訳知識データベース１０４内を検索する（Ｓ１）。原語訳語間の翻訳辞書部１０３の中に原語に相当する複数の訳語があるかどうかを判定し（Ｓ２）、複数の訳語がない場合には第１訳語を採用して処理を終了する（Ｓ３）。一方、複数の訳語がある場合には第１訳語を仮採用し（Ｓ４）、学習履歴データベース１０６を参照し学習履歴があるかどうかを判断する（Ｓ５）。学習履歴がある場合には学習条件データベース１０７を参照し、学習条件に合致するかどうかを判断する（Ｓ６）。学習条件に合致する場合には第１訳語を学習条件で定まる学習訳語に置換する（Ｓ７）。
【００３７】
本発明の実施の形態によれば、翻訳前の原語に対応する訳語を翻訳辞書部１０３から選び出す作業において、最も適した語句をその意味や属性などを頼りに一つに絞り込むことが困難な場合でも、学習履歴データベース１０６及び学習条件データベース１０７に登録した情報により、話し手や書き手が意図する最適な語句を導き出すことができる。また、翻訳者が入力した学習条件を分析し、学習履歴データベース１０６及び学習条件データベース１０７に登録することによって、より適した訳語を選択することが可能となる。
【００３８】
また、翻訳者がある訳語を別の語句に置き換えるたびに、そのときの原語と置き換えた後の訳語との組み合わせを学習履歴データベース１０６に蓄積していくので、過去に学習したことがある語句かどうかを知ることができ、その結果によって出力装置において表示色を変えるなどすれば、訳語が本当にこれで良いのか翻訳者に注意を促すことに繋がり翻訳者の助けとなる。
【００３９】
さらに、訳語の候補が複数見つかった場合に、今の翻訳処理が学習条件を満たしているかどうかを調べ、その結果によって訳語を学習訳語に置き換えることにより、毎回翻訳者の手を煩わすことなく最もふさわしい訳語を得ることができる。
【００４０】
また、機械翻訳装置における学習について述べたが、同じように学習機能を有する仮名漢字変換装置にも応用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施の形態に係わる機械翻訳装置のハードウエア構成を示すブロック構成図。
【図２】本発明の実施の形態に係わる機械翻訳装置の機能を示すブロック構成図。
【図３】本発明の実施の形態における学習分析登録部の機能を示すブロック構成図。
【図４】本発明の実施の形態における訳語選択処理部の処理機能の構成図。
【図５】本発明の実施の形態に係わる機械翻訳装置の処理内容を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００４２】
１１…機械翻訳装置、１２…演算制御装置、１３…表示装置、１４…マウス、１５…キーボード、１６…ディスクドライブ、１７…ハードディスクドライブ、１８…プロセッサ、１９…メモリ、２０…プログラム、２１…作業エリア、２２…プリンタ、２３…機械翻訳装置、２４…翻訳処理部、２５…学習処理部、１０１…翻訳入力処理部、１０２…翻訳辞書検索部、１０３…翻訳辞書部、１０４…機械翻訳知識データベース、１０５…訳語選択処理部、１０６…学習履歴データベース、１０７…学習条件データベース、１０８…翻訳出力処理部、１０９…学習入力処理部、１１０…学習分析登録部、１１１…学習出力処理部、２０１…学習条件分析部、２０２…学習条件登録部、３０１…第１訳語選択部、３０２…学習履歴判断部、３０３…学習条件判断部
【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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