(57)【要約】【課題】用例ベースの翻訳方式の翻訳精度を向上させる機械翻訳装置を提供する。【解決手段】原言語による入力文を受付ける受付部１０１と、入力文と一致または類似する原言語の用例に対応する目的言語の用例に基づいて、入力文を目的言語に翻訳した用例翻訳候補と、用例翻訳候補の確からしさを表す第１尤度とを求める用例翻訳部１０２と、用例翻訳部１０２による処理と異なる処理により入力文を目的言語に翻訳し、入力文の単語それぞれに対する翻訳結果の候補のうち、第２尤度が第１閾値以上である候補を表す訳語候補を生成する生成部１０３と、用例翻訳候補それぞれについて、用例翻訳候補に含まれる訳語が訳語候補に存在しない場合に、第１尤度を所定値だけ下げる変更部１０５ａと、用例翻訳候補から第１尤度が最大の用例翻訳候補を選択する選択部１０５ｂと、を備えた。【選択図】        図１
2008305167.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語の用例と、前記原言語の用例を翻訳した目的言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、
原言語による入力文を受付ける受付部と、
前記用例記憶部に記憶された、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例に基づいて、前記入力文を目的言語に翻訳した用例翻訳候補と、前記用例翻訳候補の確からしさを表す第１尤度とを求める処理を実行する用例翻訳部と、
前記用例翻訳部による用例翻訳処理と異なる他の翻訳処理により前記入力文を目的言語に翻訳し、前記入力文の単語それぞれに対する他の翻訳処理結果の候補のうち、前記他の翻訳処理結果の候補の確からしさを表す第２尤度が予め定められた第１閾値以上である前記他の翻訳処理結果の候補を表す訳語候補を生成する生成部と、
前記用例翻訳候補それぞれについて、前記用例翻訳候補に含まれる各々の単語に対応する訳語が前記訳語候補に存在するか否かを判断し、前記訳語が前記訳語候補に存在しない場合に、前記第１尤度を予め定められた値だけ下げる変更部と、
前記用例翻訳候補から、前記第１尤度が最大の前記用例翻訳候補を選択する選択部と、
を備えたことを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項２】
前記選択部は、さらに、前記第２尤度が小さい前記訳語候補に含まれる訳語を含む前記用例翻訳候補より、前記第２尤度が大きい前記訳語候補に含まれる訳語を含む前記用例翻訳候補を優先して選択すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記変更部は、さらに、前記第２尤度が小さい前記訳語候補に含まれる訳語を含む前記用例翻訳候補の前記第１尤度を、前記第２尤度が大きい前記訳語候補に含まれる訳語を含む前記用例翻訳候補の前記第１尤度より下げること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記入力文の単語それぞれについて、前記翻訳結果の候補のうち、前記尤度が前記第１閾値より小さい第２閾値以上であり、かつ前記第１閾値より小さい前記翻訳結果の候補を前記訳語候補に追加する追加部をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記選択部は、さらに、前記追加部により追加された前記訳語候補に含まれる訳語を含む前記用例翻訳候補より、前記生成部により生成された前記訳語候補に含まれる訳語を含む前記用例翻訳候補を優先して選択すること、
を特徴とする請求項４に記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記変更部は、さらに、前記追加部により追加された前記訳語候補に含まれる訳語を含む前記用例翻訳候補の前記第１尤度を、前記生成部により生成された前記訳語候補に含まれる訳語を含む前記用例翻訳候補の前記第１尤度より下げること、
を特徴とする請求項４に記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記生成部は、予め定められた翻訳規則に基づいて前記入力文を目的言語に翻訳し、前記入力文の単語それぞれについて、前記翻訳結果の候補のうち、前記翻訳規則に対する適合度である前記第２尤度が前記第１閾値以上である前記訳語候補を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
前記用例記憶部は、前記原言語の用例と、前記目的言語の用例と、前記原言語の用例に含まれる原文単語と前記目的言語の用例に含まれる訳語との間の対応関係を表す対訳対応情報と、を対応づけて記憶し、
前記用例翻訳部は、さらに、前記入力文の単語と、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に含まれる前記原文単語との対応関係を表す用例対応情報を生成し、
前記変更部は、前記入力文の単語に対応する前記原文単語を前記用例対応情報から求め、前記用例翻訳候補それぞれについて、求めた前記原文単語に対応する訳語を、前記用例翻訳候補に対応する前記対訳対応情報から求め、求めた訳語が前記訳語候補に含まれない場合に、前記第１尤度を前記値だけ下げること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
受付部によって、原言語による入力文を受付ける受付ステップと、
用例翻訳部によって、原言語の用例と、前記原言語の用例を翻訳した目的言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部に記憶された、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例に基づいて、前記入力文を目的言語に翻訳した用例翻訳候補と、前記用例翻訳候補の確からしさを表す第１尤度とを求める処理を実行する用例翻訳ステップと、
生成部によって、前記用例翻訳ステップによる用例翻訳処理と異なる他の翻訳処理により前記入力文を目的言語に翻訳し、前記入力文の単語それぞれに対する他の翻訳処理結果の候補のうち、前記他の翻訳処理結果の候補の確からしさを表す第２尤度が予め定められた第１閾値以上である前記他の翻訳処理結果の候補を表す訳語候補を生成する生成ステップと、
変更部によって、前記用例翻訳候補それぞれについて、前記用例翻訳候補に含まれる各々の単語に対応する訳語が前記訳語候補に存在するか否かを判断し、前記訳語が前記訳語候補に存在しない場合に、前記第１尤度を予め定められた値だけ下げる変更ステップと、
選択部によって、前記用例翻訳候補から、前記第１尤度が最大の前記用例翻訳候補を選択する選択ステップと、
を備えたことを特徴とする機械翻訳方法。
【請求項１０】
原言語による入力文を受付ける受付手順と、
原言語の用例と、前記原言語の用例を翻訳した目的言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部に記憶された、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例に基づいて、前記入力文を目的言語に翻訳した用例翻訳候補と、前記用例翻訳候補の確からしさを表す第１尤度とを求める処理を実行する用例翻訳手順と、
前記用例翻訳手順による用例翻訳処理と異なる他の翻訳処理により前記入力文を目的言語に翻訳し、前記入力文の単語それぞれに対する他の翻訳処理結果の候補のうち、前記他の翻訳処理結果の候補の確からしさを表す第２尤度が予め定められた第１閾値以上である前記他の翻訳処理結果の候補を表す訳語候補を生成する生成手順と、
前記用例翻訳候補それぞれについて、前記用例翻訳候補に含まれる各々の単語に対応する訳語が前記訳語候補に存在するか否かを判断し、前記訳語が前記訳語候補に存在しない場合に、前記第１尤度を予め定められた値だけ下げる変更手順と、
前記用例翻訳候補から、前記第１尤度が最大の前記用例翻訳候補を選択する選択手順と、
をコンピュータに実行させる機械翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、類似する翻訳事例を参照して翻訳を行う翻訳方式を含む複数の翻訳方式を組み合わせて原言語文を目的言語文に翻訳する装置、方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、第１の言語で表現された原言語文を、第２の言語へ変換して出力する機械翻訳装置における翻訳方式として、規則ベースの翻訳方式、統計ベースの翻訳方式、および用例ベースの翻訳方式などが知られている。
【０００３】
規則ベースの翻訳方式とは、原言語文を構成する単語、原言語文の構文構造、および意味解釈を条件として、翻訳の方法を規則として与える翻訳方式である。また、統計ベースの翻訳方式とは、原言語や目的言語の言語的振る舞いや、原言語および目的言語間の翻訳時に観測される言語現象を確率統計的に学習する翻訳方式である。
【０００４】
用例ベースの翻訳方式とは、過去の翻訳事例や人間による模範翻訳など、手本となる翻訳用例を模倣して所望する翻訳文を生成する翻訳方式である。用例ベースの翻訳方式は、規則ベースの翻訳方式や統計ベースの翻訳方式と比較して、自然で流暢な訳出を得られることに加え、用例を追加するだけで新たな入力に対応できるなどの利点がある。このため、近年盛んに研究されるとともに、同技術を組み込んだ翻訳装置が実用化されている。
【０００５】
用例ベースの翻訳方式の性能を左右する重要な項目の１つは、同方式を組み込んだ翻訳装置が参照する用例集合の質と規模である。また、入力文に最適な類似用例を検索する精度も、同方式の性能を左右する重要な項目の１つである。
【０００６】
自然言語の多様性を鑑みれば、用例集合に含めるべき対訳は有限とは言い難い。このため、限られた例文からより精度良く適切な例文を検索する手法が用例翻訳の要であると言うこともできる。
【０００７】
例えば、特許文献１では、用例を検索する際に、第１の言語である原言語側の類似度をだけではなく、目的言語側の類似度も加味して用例を検索することにより、より高精度な用例検索手法を提供し、ひいては高精度な用例ベースの翻訳方式を持つ翻訳装置を提供する技術が提案されている。
【０００８】
例えば、次のような例を考える。今、用例集合に「私は鼠に餌をやる」を意味する日本語文Ｊ１と、対応する英語文Ｅ１「I feed a mouse.」が存在すると仮定する。そして、翻訳対象として、英語による原文Ｅ２「I feed a seal.」が入力されたとする。この時、特許文献１の方法では、原文Ｅ２中の「seal」および英語文Ｅ１中の「mouse」の類似度と、訳文である日本語文中の「海豹」を意味する単語および日本語文Ｊ１中の対応する単語であって、「鼠」を意味する単語の類似度とが計算される。そして、互いに動物を表す単語であるため、類似していると判断され、上記用例が採用される。すなわち、英語文Ｅ１が類似用例として検索され、翻訳結果として「私は海豹に餌をやる」を意味する日本語の訳文が出力される。
【０００９】
このように、特許文献１の方法によれば、原言語側の曖昧性および目的言語側の曖昧性の両方を評価することでより性能を上げる効果がある。
【００１０】
【特許文献１】特開２００４−６２７２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、原言語側の類似度や目的言語側の類似度の高さが、必ずしも訳文の精度や自然さに繋がるとは限らない事例が散見される。例えば、上記のような用例を前提とし、英語による原文Ｅ３「I feed my son.」が入力されたとすると、上記と同様の判断により同じ用例が採用される。この結果、「私は息子に餌をやる」を意味する不適切な日本語の訳文が出力される。
【００１２】
この例では、英語の「feed」が多様な意味を含むため、日本語に翻訳する場合には状況に応じて複数の訳語から適切な訳語を選択する必要がある。ところが特許文献１の方法では、用例の不一致部分に対応する単語の類似度のみを考慮しているために、上述のような不適切な日本語を選択する結果となっている。
【００１３】
また例えば、用例集合に「パンを作っています」を意味する日本語文Ｊ２と、対応する英語文Ｅ４「I’m baking bread.」を対応づけた用例が存在すると仮定する。そして、翻訳対象として、「スープを作っています」を意味する日本語による原文Ｊ３が入力されたとする。この場合は、不一致部分に相当する「パン」および「スープ」が共に食べ物であるため、上記用例が採用される。この結果、「I’m baking soup.」のような不自然な訳文が生成される。
【００１４】
これは、有限の用例の中で翻訳を実施する以上、十分用例を吟味して用例集合に持たせたとしても避けがたい問題である。しかし、検索された用例や出力される訳文を信じる他ないユーザが不利益を被ることになるため、非常に重大な課題である。
【００１５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、用例ベースの翻訳方式の翻訳精度を向上させることができる装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、原言語の用例と、前記原言語の用例を翻訳した目的言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、原言語による入力文を受付ける受付部と、前記用例記憶部に記憶された、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例に基づいて、前記入力文を目的言語に翻訳した用例翻訳候補と、前記用例翻訳候補の確からしさを表す第１尤度とを求める処理を実行する用例翻訳部と、前記用例翻訳部による用例翻訳処理と異なる他の翻訳処理により前記入力文を目的言語に翻訳し、前記入力文の単語それぞれに対する他の翻訳処理結果の候補のうち、前記他の翻訳処理結果の候補の確からしさを表す第２尤度が予め定められた第１閾値以上である前記他の翻訳処理結果の候補を表す訳語候補を生成する生成部と、前記用例翻訳候補それぞれについて、前記用例翻訳候補に含まれる各々の単語に対応する訳語が前記訳語候補に存在するか否かを判断し、前記訳語が前記訳語候補に存在しない場合に、前記第１尤度を予め定められた値だけ下げる変更部と、前記用例翻訳候補から、前記第１尤度が最大の前記用例翻訳候補を選択する選択部と、を備えたことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上記装置を実行することができる方法およびプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、用例ベースの翻訳方式の翻訳精度を向上させることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる機械翻訳する装置、方法およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、以下では、日本語と英語との間の翻訳を例に説明を進めるが、翻訳対象となる言語は当該２言語に限られることなく、あらゆる言語を対象とすることができる。
【００２０】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置は、用例ベースの翻訳方式による翻訳候補を、規則ベースの翻訳方式による翻訳結果を参照して絞り込むものである。
【００２１】
図１は、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、機械翻訳装置１００は、用例記憶部１２０と、受付部１０１と、用例翻訳部１０２と、訳語候補生成部１０３と、訳語候補追加部１０４と、候補評価部１０５と、出力制御部１０６と、を備えている。
【００２２】
用例記憶部１２０は、第１の言語による文と、これと互いに翻訳関係にある第２の言語による文とを組にして、対訳用例として記憶するものである。また、用例記憶部１２０は、第１の言語による文を構成する単位と、第２の言語による文を構成する単位とについて、その対訳関係を表す対訳対応情報（以下、対訳アライメント情報という）として、対訳用例と対応づけて記憶している。本実施の形態では、単位として単語を用いることにし、以下では単位を単語に替えて説明する。なお、文を構成する単位は単語に限られるものではなく、形態素や句などのその他の単位を用いるように構成してもよい。
【００２３】
なお、対訳アライメント情報を、予め用例記憶部１２０に静的に保持する代わりに、後述する用例翻訳部１０２で動的に推定するように構成してもよい。また、本実施の形態で対応付ける例文は二言語のみとして説明するが、二言語以上の複数の言語による例文を対応付けて格納しておき、入力言語と所望の出力言語に応じて選択的に取り出して使用するように構成することが可能である。
【００２４】
図２は、用例記憶部１２０に記憶される対訳用例のデータ構造の一例を示す説明図である。図２の例では、６つの用例２０１、２０２、２０３、２０４、２０５、２０６が記憶されている。それぞれの用例では、第１の言語による文と、第２の言語による文と、その対訳アライメント情報とが対応付けられている。
【００２５】
例えば、用例２０１では、第１の言語である日本語による日本語文２０７（「私は鼠に餌をやる」）と、日本語文２０７と互いに対訳関係にある、第２の言語である英語による英語文２０８（「I feed a mouse.」）とが対応付けられている。さらに、日本語文２０７内の単語と英語文２０８内の単語との対応を表す対訳アライメント情報２０９が対応づけられて記憶されている。
【００２６】
対訳アライメント情報は、各文における単語出現位置を基にした識別子を用いて表す。ここで、識別子は、対訳用例の日本語で記述された文に関しては、その単語順に「j1,j2,・・・」のように付与する。また、対訳用例の英語で記述された文に関しては、その単語順に「e1,e2,・・・」ように付与する。
【００２７】
例えば、図２の対訳アライメント情報２０９は、（j1:e1）、（j3:e3,e4）、および（j5,j6,j7:e3）の３つの対訳アライメントから構成されている。（j1:e1）は、日本語の一番目の単語（「私」）と英語の一番目の単語（「I」）がアライメントされていることを示している。また、（j3:e3,e4）は、日本語の三番目の単語（「鼠」）と英語の三、四番目の単語（「a mouse」）がアライメントされていることを示している。さらに、（j5,j6,j7:e3）は、日本語の五、六、七番目の単語からなる句（「餌をやる」）と、英語の三番目の単語（「feed」）がアライメントされていることを示している。
【００２８】
以下の説明では、対訳用例中の各文の内、入力文と同じ言語で記述された文を用例原文と呼び、翻訳先の言語（目的言語）で記述された文を用例対訳文と呼ぶことにする。
【００２９】
なお、用例記憶部１２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００３０】
図１に戻り、受付部１０１は、翻訳の対象となる入力文を受付けるものである。受付部１０１は、例えば、キーボード、マウス、手書き文字認識、またはＯＣＲ（光学式文字読取装置）などによるテキスト入力方式や、音声認識装置を組み合わせた音声入力方式などによって実現することができる。
【００３１】
用例翻訳部１０２は、用例ベースの翻訳方式により入力文を目的言語に翻訳するものである。具体的には、用例翻訳部１０２は、まず、受付部１０１により受付けられた入力文と類似する用例原文を含む対訳用例を用例記憶部１２０から検索する。そして、用例翻訳部１０２は、その類似度に応じて定められる対訳用例の確からしさを表す尤度（第１尤度）と、入力文と使用した用例原文との間の単語の対応関係を表す用例対応情報（以下、単語アライメント情報という）と、対訳用例を用いた用例翻訳結果と、を組にして用例翻訳候補として出力する。
【００３２】
本実施の形態では、類似する対訳用例はすべて処理対象とし、すべての用例翻訳候補を用例翻訳候補集合として出力する。なお、用例翻訳部１０２が、出力する用例翻訳候補の数を、第１尤度を基準として制限するように構成してもよいし、必要な個数だけ出力するように構成してもよい。
【００３３】
図３は、用例翻訳部１０２による用例翻訳候補の出力形式の一例を示す説明図である。図３は、用例記憶部１２０に図２のような対訳用例が記憶されているときに、入力文「I feed my son.」に対して得られる用例翻訳候補３０１、３０２、３０３を含む用例翻訳候補集合を表している。
【００３４】
例えば、用例翻訳候補３０１は、図２の用例２０１（「I feed a mouse.」）を基に得られる用例翻訳候補を示している。用例翻訳候補３０１は、その用例翻訳結果として日本語文３０５（「私は息子に餌をやる」）を含み、用例原文３０４と入力文間との間の単語アライメント情報として、単語アライメント情報３０６（（e1:s1）,（e2:s2））が付与されている。また、同図では、用例翻訳候補３０１の尤度３０７が０．７５であることが示されている。なお、「s1,s2,・・・」は、入力文中の単語を識別する識別子であり、文の先頭からの出現順に対応する数値を付与している。
【００３５】
単語アライメント情報３０６は、入力文の一番目の単語と、用例原文の一番目の単語「I」とが対応付けられており、入力文の二番目の単語と、用例原文の二番目の単語「feed」とが対応付けられていることを示している。
【００３６】
したがって、入力文と用例原文との単語アライメント情報と、用例記憶部１２０に記憶されている対訳用例の用例原文と用例対訳文との間の対訳アライメント情報を参照すれば、入力文中の単語が用例翻訳結果中でどのような単語に置き換わっているかを知ることが可能である。
【００３７】
例えば、図３の単語アライメント情報３０６により、入力文中の単語「I」は、用例原文３０４中の一番目の単語「I」と対応付けられていると判断できる。そして、図２の対訳アライメント情報２０９を参照することにより、用例原文である英語文２０８の一番目の単語「I」は、用例対訳文である日本語文２０７の一番目の単語（「私」）に対応付けられていることを知ることができる。
【００３８】
図１に戻り、訳語候補生成部１０３は、入力文を、用例翻訳部１０２と異なる第２の翻訳方式により翻訳処理し、入力文を構成する各単語（以下、入力単語という）について、第２の翻訳方式により選択された翻訳結果の候補（以下、訳語候補という）を生成するものである。なお、訳語候補生成部１０３は、第２の翻訳方式による翻訳結果の確からしさを表す尤度（第２尤度）が、予め定められた閾値以上の翻訳結果から、各入力単語に対応する訳語候補を生成する。
【００３９】
本実施の形態では、訳語候補生成部１０３は、第２の翻訳方式として規則ベースの翻訳方式に属するトランスファ方式を用いる。トランスファ方式は、入力文に対して、単語解析および構文解析を経て構文構造を求め、求めた構文構造を条件とする変換規則を用いて目的言語の構造に変換し、前記構造に基づいて所望の目的言語文を生成する翻訳方式である。
【００４０】
なお、第２の翻訳方式は規則ベースの翻訳方式に限られるものではなく、用例翻訳部１０２で用いた用例翻訳と異なる手法であれば、統計ベースの翻訳方式などあらゆる方式を適用できる。
【００４１】
図４は、訳語候補生成部１０３が用いる変換規則の一例を示す説明図である。図４の変換規則４０１〜４０６では、記号「→」を中心に、左辺が変換前の構造に関する条件式、右辺が変換後の構造を表している。変換規則としては、図４の変換規則４０１に示すように、複数の単語間の構造的関係を条件とするものや、変換規則４０６に示すように、翻訳の対象となる原言語の単語のみを条件として変換する比較的単純なものまで、種々の規則が定義できる。
【００４２】
トランスファ方式では、これらの規則の内、最適な組み合わせを選択しながら、訳文を生成する。本実施の形態における訳語候補生成部１０３は、入力文中の各単語について、トランスファ方式による翻訳処理の結果の候補を列挙して訳語候補を生成する。
【００４３】
なお、本実施の形態では、トランスファ方式の規則に対する適合度を、翻訳結果の尤度（第２尤度）として用いる。すなわち、訳語候補生成部１０３は、適合度が最大となる規則の組合せにより翻訳結果を生成する。
【００４４】
図５は、生成された訳語候補の一例を示す説明図である。図５は、入力文「I feed my son.」に対する訳語候補生成部１０３の出力を表している。例えば、図５の訳語候補集合５０１は、単語「feed」の訳語候補集合を表しており、２つの日本語の単語５０２（「養う」）と単語５０３（「育てる」）とが対応していることを示している。
【００４５】
図１に戻り、訳語候補追加部１０４は、入力単語が翻訳される可能性のあるすべての訳語候補をさらに求め、訳語候補生成部１０３によって列挙された訳語候補集合に追加するものである。具体的には、訳語候補追加部１０４は、第２の翻訳方式の尤度（第２尤度）が、訳語候補生成部１０３が用いる閾値より小さい第２の閾値以上の翻訳結果から、各入力単語に対応する訳語候補を生成し、訳語候補生成部１０３により生成済みの訳語候補に追加する。
【００４６】
上述の訳語候補生成部１０３は、トランスファ方式の翻訳方式により、訳語、ひいては翻訳結果である訳文を獲得している。この方式では、最終的に選択される訳語は、その翻訳処理過程で選択された最適な変換規則の組み合わせから導かれる。
【００４７】
これに対し訳語候補追加部１０４は、最適な変換規則という条件を緩和して、対象となる単語の変換に関する規則であればすべて適用し、適用した規則による訳語候補を訳語候補集合に追加する。
【００４８】
例えば、訳語候補生成部１０３は、図５の訳語候補集合５０１に含まれる訳語候補である単語５０２、５０３を、それぞれ図４の変換規則４０４、４０５から導いている。
【００４９】
一方、適用条件を無視し、原言語と目的言語間の単語変換のみに着目すれば、例えば単語「feed」に対して、この単語を含む図４の変換規則４０１、４０２、および４０３を適用することができる。すなわち、訳語候補追加部１０４は、この変換規則４０１、４０２、および４０３により、単語「feed」に対して、日本語４１１（「餌をやる」）、日本語４１２（「くべる」）、および日本語４１３（「供給する」）を新たな訳語候補として追加することができる。
【００５０】
訳語候補を追加したあと、訳語候補追加部１０４は、列挙された訳語候補に、候補評価部１０５で参照するための罰則値を与える。本実施の形態では、罰則値を、訳語候補の信頼度が高い場合に小さい値が設定され、信頼度が低い場合に大きな値が設定する。
【００５１】
条件を緩和して付与した訳語は、第２の翻訳方式における通常の翻訳処理過程で最適と判断された訳語に比べ、規則によって条件付けられた当該訳語を使用できる状況に十分適合していないという点で信頼度が低いと言える。また、図４の変換規則４０４のように複数の単語との関係を条件に、より厳密に定義された規則を緩和して得られた訳語候補は、変換規則４０３のように単純な単語変換で得られる訳語候補よりもより条件の緩和度が高いと言えるため、その訳語としての信頼度が低いと言える。
【００５２】
そこで、このような訳語候補ごとの信頼度の違いを考慮し、訳語候補の性質の違いを表すために、訳語候補追加部１０４は、それぞれの訳語候補が選択された場合の罰則値を付与するようにしている。
【００５３】
具体的には、訳語候補追加部１０４は、訳語候補生成部１０３で列挙された訳語候補に対して、最も信頼度が大きい最尤の候補として罰則なし、すなわち罰則値０を与える。また、訳語候補追加部１０４は、訳語候補追加部１０４で新たに追加された訳語候補については、変換規則の種類に応じて異なる罰則値を与える。例えば、訳語候補追加部１０４は、単語のみを基準として追加された訳語候補に対して罰則値１を付与する。また、訳語候補追加部１０４は、複数の単語との関係に基づいて追加された訳語候補に対して罰則値２を付与する。
【００５４】
図６は、訳語候補追加部１０４によって追加された後の訳語候補の一例を示す説明図である。図６は、図５と同様の入力文「I feed my son.」に対する訳語候補追加部１０４の出力を表している。例えば、図６の訳語候補集合６０１は、単語「feed」の訳語候補集合を表しており、単語５０２（「養う」）と単語５０３（「育てる」）の罰則値が０、単語６０４（「供給する」）の罰則値が１、単語６０２（「飼う」）、単語６０３（「餌をやる」）、単語６０５（「くべる」）の罰則値が２であることを示している。
【００５５】
なお、訳語候補追加部１０４で与える罰則値は、このように離散的な値に限られるものではない。翻訳の様態に応じて、連続値を割り当ててさらに詳細に評価することも可能である。また、例えば、トランスファ方式の変換規則の条件部に含まれる単語との類似度を評価し、その類似度に応じて罰則値を変化させるように構成してもよい。また、例えば、統計ベースの翻訳方式であれば、ある原言語単語を目的言語単語に変換する確率を参照し、その確率を翻訳の確信度とみなして、その逆数を罰則値として採用するように構成してもよい。
【００５６】
なお、訳語候補追加部１０４は必須の構成ではなく、少なくとも訳語候補生成部１０３によって規則に適合する最適な訳語候補が得られればよい。
【００５７】
図１に戻り、候補評価部１０５は、用例翻訳部１０２の出力である用例翻訳候補集合に属する各用例翻訳候補について、訳語候補生成部１０３および訳語候補追加部１０４によって列挙された訳語候補集合を参照しながら、最尤の用例翻訳候補を選択するものである。図１に示すように、候補評価部１０５は、変更部１０５ａと、候補選択部１０５ｂとを備えている。
【００５８】
変更部１０５ａは、用例翻訳候補それぞれについて、用例翻訳候補に含まれる単語（以下、訳語という）が、列挙された訳語候補に含まれるか否かを判断し、訳語が訳語候補に含まれない場合に、用例翻訳候補の尤度（第１尤度）を下げるように変更するものである。この機能により、第２の翻訳方式により選択されない訳語候補を含む用例翻訳候補が、翻訳結果として選択される可能性を低減することができる。
【００５９】
なお、本実施の形態では、変更部１０５ａは、訳語候補に含まれない訳語が１つでも存在する場合には、用例翻訳候補を翻訳結果として選択しないように棄却している。言い換えると、変更部１０５ａは、このような用例翻訳候補の尤度を０に設定している。これにより、第２の翻訳方式で採用され得ない訳語候補を含む用例翻訳候補を排除し、用例翻訳の精度を向上させることができる。なお、変更部１０５ａは、訳語候補に含まれない訳語の個数に応じて尤度を下げる値を変えるように構成してもよい。
【００６０】
候補選択部１０５ｂは、用例翻訳候補から、尤度が最大の用例翻訳候補を翻訳結果として選択するものである。本実施の形態の候補選択部１０５ｂは、さらに、用例翻訳候補ごとの罰則値を算出し、尤度が最大の用例翻訳候補のうち、罰則値が最小の用例翻訳候補を、翻訳結果として選択する。候補選択部１０５ｂは、用例翻訳候補の罰則値を、用例翻訳候補に含まれる訳語に対応する訳語候補の罰則値を加算することにより算出する。このような機能により、信頼度が大きい訳語候補を含む用例翻訳候補を翻訳結果として選択することが可能となり、用例翻訳の精度をさらに向上させることができる。
【００６１】
なお、訳語候補追加部１０４を含まない構成の場合は、訳語候補の罰則値が算出されないため、候補選択部１０５ｂによる用例翻訳候補ごとの罰則値の算出、および算出した罰則値による評価は不要となる。
【００６２】
また、上記のように尤度と罰則値との２つの判断基準により候補を選択するのではなく、罰則値に応じて尤度を変更し、変更後の尤度のみを判断基準として最尤の候補を選択するように構成してもよい。すなわち、変更部１０５ａが、用例翻訳候補ごとの罰則値に応じて用例翻訳候補の尤度（第１尤度）を変更し、変更後の尤度によって候補選択部１０５ｂが最尤の用例翻訳候補を選択するように構成してもよい。
【００６３】
出力制御部１０６は、候補選択部１０５ｂによって選択された翻訳結果を出力する処理を制御するものである。出力制御部１０６は、例えば、ディスプレイ装置による画像出力、プリンタ装置による印字出力、音声合成装置による合成音声出力など、従来から用いられているあらゆる方式により実現できる。また、このような方式を、必要に応じて切り替えるように構成してもよいし、複数の方式を併用するように構成してもよい。
【００６４】
次に、このように構成された本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００による機械翻訳処理について図７を用いて説明する。図７は、本実施の形態における機械翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００６５】
まず、受付部１０１が、入力文Ｓを受付ける（ステップＳ７０１）。次に、用例翻訳部１０２が、入力文Ｓと類似する用例原文に対応する用例対訳文を用例翻訳候補として用例記憶部１２０から取得することにより用例翻訳を実行し、用例翻訳候補集合Ｅｃを生成する（ステップＳ７０２）。このとき、用例翻訳部１０２は、取得した用例翻訳候補ごとに、入力文Ｓの単語（入力単語）と用例原文の単語（以下、原文単語という）との対応を表す単語アライメント情報を生成する（ステップＳ７０３）。
【００６６】
次に、訳語候補生成部１０３は、入力文Ｓに対してトランスファ方式による翻訳を実行し、入力単語ごとの訳語候補集合Ｍｔを生成する（ステップＳ７０４）。次に、訳語候補追加部１０４が、条件を緩和した変換規則によってさらにトランスファ方式の翻訳を実行し、得られた訳語候補を訳語候補集合Ｍｔに追加する。同時に、訳語候補追加部１０４は、訳語候補集合Ｍｔ内の訳語候補ごとに罰則値を付与する（ステップＳ７０５）。
【００６７】
次に、候補評価部１０５が、用例翻訳候補集合Ｅｃの各候補を評価するときに用いる変数を初期化する。具体的には、候補評価部１０５は、最尤の用例候補ｅｂを空に設定し、最小罰則値Ｐｍｉｎを無限大に設定し、最大尤度Ｌｍａｘを０に設定する（ステップＳ７０６）。
【００６８】
なお、最小罰則値Ｐｍｉｎに設定する初期値は無限大に限られるものではなく、所望の翻訳性能に照らして任意の値を設定することができる。例えば、初期値として０を設定すれば、罰則値が計算されるすべての用例翻訳候補を選択されなくなるように構成することができる。
【００６９】
次に、候補評価部１０５は、用例翻訳候補集合Ｅｃから未評価の用例翻訳候補ｅを取得する（ステップＳ７０７）。次に、候補評価部１０５は、取得した用例翻訳候補ｅを評価して最尤の用例翻訳候補を選択する用例翻訳候補評価処理を実行する（ステップＳ７０８）。用例翻訳候補評価処理の詳細については後述する。なお、用例翻訳候補評価処理を実行することにより、その時点で尤度が最大の用例翻訳候補が、最尤の用例候補ｅｂに設定される。
【００７０】
次に、候補評価部１０５は、すべての用例翻訳候補を処理したか否かを判断し（ステップＳ７０９）、処理していない場合は（ステップＳ７０９：ＮＯ）、次の用例翻訳候補ｅを選択して処理を繰り返す（ステップＳ７０７）。
【００７１】
すべての用例翻訳候補を処理した場合は（ステップＳ７０９：ＹＥＳ）、出力制御部１０６が最尤の用例候補ｅｂを出力し（ステップＳ７１０）、機械翻訳処理を終了する。
【００７２】
次に、ステップＳ７０８の用例翻訳候補評価処理の詳細について図８を用いて説明する。図８は、用例翻訳候補評価処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００７３】
まず、候補評価部１０５は、評価対象となる用例翻訳候補ｅの罰則値Ｐを０に初期化する（ステップＳ８０１）。次に、候補評価部１０５は、入力文Ｓ内の単語（入力単語）ｍｋを取得する（ステップＳ８０２）。
【００７４】
次に、変更部１０５ａは、用例翻訳候補ｅ内に、単語ｍｋに関する単語アライメント情報が存在するか否かを判断する（ステップＳ８０３）。例えば、入力文として英語文「I feed a mouse.」が入力され、識別子が「s1」である最初の単語「I」を単語ｍｋとして判断すると仮定する。この場合、図３の用例翻訳候補３０１については、単語アライメント情報３０６内に「s1」を含むアライメント情報が含まれているため、変更部１０５ａは、単語ｍｋに関する単語アライメント情報が存在すると判断する。
【００７５】
単語ｍｋに関する単語アライメント情報が存在する場合は（ステップＳ８０３：ＹＥＳ）、変更部１０５ａは、単語アライメント情報と対訳アライメント情報とを参照し、単語ｍｋに対応する用例対訳文中の単語（訳語）ｆｋを取得する（ステップＳ８０４）。
【００７６】
例えば、上記入力文（「I feed a mouse.」）の最初の単語「I」については、まず、図３の単語アライメント情報３０６（（e1:s1）,（e2:s2））により、用例原文の最初の単語である「I」（識別子＝「e1」）が取得される。そして、図２の用例２０１についての対訳アライメント情報２０９から、識別子「e1」に対応する識別子「j1」の単語（「私」）を、単語ｆｋとして取得することができる。
【００７７】
次に、変更部１０５ａは、単語ｍｋに対応する訳語候補集合Ｍｔ内に、単語ｆｋが存在するか否かを判断する（ステップＳ８０５）。存在しない場合は（ステップＳ８０５：ＮＯ）、変更部１０５ａは、現在評価している用例翻訳候補ｅを棄却し、用例翻訳候補評価処理を終了する。なお、上述のように用例翻訳候補ｅを棄却することは、用例翻訳候補ｅの尤度を０に変更することに相当する。
【００７８】
単語ｍｋに対応する訳語候補集合Ｍｔ内に単語ｆｋが存在する場合は（ステップＳ８０５：ＹＥＳ）、候補選択部１０５ｂは、単語ｆｋに対応する訳語候補の罰則値を、用例翻訳候補ｅの罰則値Ｐに加算する（ステップＳ８０６）。
【００７９】
次に、候補選択部１０５ｂは、入力文Ｓ内のすべての単語を処理したか否かを判断し（ステップＳ８０７）、処理していない場合は（ステップＳ８０７：ＮＯ）、次の単語ｍｋを取得して処理を繰り返す（ステップＳ８０２）。
【００８０】
すべての単語を処理した場合は（ステップＳ８０７：ＹＥＳ）、候補選択部１０５ｂは、用例翻訳候補ｅの尤度が現在の最大尤度Ｌｍａｘより小さいか否かを判断する（ステップＳ８０８）。
【００８１】
用例翻訳候補ｅの尤度が最大尤度Ｌｍａｘより小さい場合は（ステップＳ８０８：ＹＥＳ）、現在評価している用例翻訳候補ｅを棄却するため、用例翻訳候補評価処理を終了する。用例翻訳候補ｅの尤度が最大尤度Ｌｍａｘより小さくない場合は（ステップＳ８０８：ＮＯ）、候補選択部１０５ｂは、用例翻訳候補ｅの罰則値Ｐが、現在の最小罰則値Ｐｍｉｎより大きいか否かを判断する（ステップＳ８０９）。
【００８２】
罰則値Ｐが最小罰則値Ｐｍｉｎより大きい場合は（ステップＳ８０９：ＹＥＳ）、現在評価している用例翻訳候補ｅを棄却するため、用例翻訳候補評価処理を終了する。罰則値Ｐが最小罰則値Ｐｍｉｎより大きくない場合は（ステップＳ８０９：ＮＯ）、候補選択部１０５ｂは、現在評価している用例翻訳候補ｅを最尤の用例候補ｅｂとして設定する。同時に、候補選択部１０５ｂは、最小罰則値Ｐｍｉｎに罰則値Ｐを設定し、最大尤度Ｌｍａｘに用例翻訳候補ｅの尤度を設定する（ステップＳ８１０）。
【００８３】
以上のように、変更部１０５ａによって、第２の翻訳方式で採用され得ない訳語候補を含む用例翻訳候補を排除することができる。また、候補選択部１０５ｂによって、信頼度がより大きい訳語候補を含む用例翻訳候補を採用することができる。
【００８４】
次に、上述のように構成された本実施の形態の機械翻訳装置１００による機械翻訳処理の具体例について説明する。
【００８５】
以下では、入力文Ｓとして英語文「I feed my son.」を受付けたと仮定する（ステップＳ７０１）。また、このとき、用例翻訳部１０２の出力として、図３に示す３つの用例翻訳候補３０１、３０２、３０３を含む用例翻訳候補集合Ｅｃが得られたとする（ステップＳ７０２）。さらに、訳語候補生成部１０３の出力として、図６に示す訳語候補集合Ｍｔが得られたと仮定する（ステップＳ７０４）。
【００８６】
なお、図３に示した３つの用例翻訳候補で、人間の直感に合致し、かつ、文法的に適切な表現は用例翻訳候補３０３である。従来の翻訳手法では用例翻訳候補のうち、尤度が最も大きい候補が選択されるため、不自然な訳文である用例翻訳候補３０１（「私は息子に餌をやる」）も出力されるという問題があった。
【００８７】
さて、上記仮定の下で、最尤の用例翻訳候補を選択するために、最尤の用例候補ｅｂを空に、最小罰則値Ｐｍｉｎを無限大に、最大尤度Ｌｍａｘを０に、それぞれ初期化して処理を継続する（ステップＳ７０６）。
【００８８】
今、用例翻訳候補集合Ｅｃには、未処理の用例翻訳候補が３つ存在しているため、最初の用例翻訳候補３０１について、用例翻訳候補評価処理を呼び出す（ステップＳ７０８）。
【００８９】
用例翻訳候補評価処理では、初期化処理として、罰則値Ｐを０で初期化する（ステップＳ８０１）。次に、入力文Ｓの第一番目の単語である「I」を取得し、単語ｍｋに代入する（ステップＳ８０２）。第一番目の入力単語「I」には、単語アライメント情報が存在するので（ステップＳ８０３：ＹＥＳ）、この情報と用例記憶部１２０が保持している対訳アライメント情報とを参照して、入力単語「I」に対応する用例対訳文中の単語を取得し、単語ｆｋに記憶する（ステップＳ８０４）。この場合は、図２の日本語の単語２１０（「私」）が単語ｆｋに代入される。
【００９０】
入力単語「I」に対する訳語候補集合Ｍｔ内には、図６に示すように日本語の単語６０６が存在し、これは単語ｆｋ（図２の単語２１０）と一致する（ステップＳ８０５：ＹＥＳ）。また、用例翻訳候補３０１の罰則値Ｐに単語６０６の罰則値が加算されるが（ステップＳ８０６）、単語６０６の罰則値は０であるため、罰則値Ｐは０となる。
【００９１】
この後、次の入力単語について処理を繰り返す（ステップＳ８０７：ＮＯ）。すなわち、入力文Ｓの第二番目の単語である「feed」を取得し、単語ｍｋに代入する（ステップＳ８０２）。第二番目の入力単語「feed」には、単語アライメント情報が存在するので（ステップＳ８０３：ＹＥＳ）、この情報と用例記憶部１２０が保持している対訳アライメント情報とを参照して、入力単語「feed」に対応する用例対訳文中の単語を取得し、単語ｆｋに記憶する（ステップＳ８０４）。この場合は、図２の日本語の単語２１１（「餌をやる」）が単語ｆｋに代入される。
【００９２】
入力単語「feed」に対する訳語候補集合Ｍｔ内には、図６に示すように日本語の単語６０３が存在し、これは単語ｆｋ（図２の単語２１１）と一致する（ステップＳ８０５：ＹＥＳ）。また、用例翻訳候補３０１の罰則値Ｐに単語６０３の罰則値が加算されるが（ステップＳ８０６）、単語６０３の罰則値は２であるため、罰則値Ｐは２となる。
【００９３】
このようにして、入力文Ｓのすべての入力単語を評価し終わると、この例では、罰則値Ｐの値は２となる。
【００９４】
用例翻訳候補３０１の尤度０．７５は、現在の最大尤度Ｌｍａｘ（＝０）より大きいため（ステップＳ８０８：ＹＥＳ）、罰則値Ｐと現在の最小罰則値Ｐｍｉｎとを比較する（ステップＳ８０９）。ここでは、罰則値Ｐ（＝２）は最小罰則値Ｐｍｉｎ（＝無限大）より小さいため（ステップＳ８０９：ＮＯ）、用例翻訳候補３０１が、最尤の用例候補ｅｂとして設定される。また、最小罰則値Ｐｍｉｎの値に現在の罰則値Ｐの値である２を設定し、最大尤度Ｌｍａｘに用例翻訳候補３０１の尤度である０．７５を設定する（ステップＳ８１０）。以上で、用例翻訳候補３０１に対する用例翻訳候補評価処理が終了する。
【００９５】
この段階では、用例翻訳候補集合Ｅｃには未評価の用例翻訳候補として、図３の用例翻訳候補３０２、３０３が残っているため（ステップＳ７０９：ＮＯ）、次の用例翻訳候補３０２を取得して（ステップＳ７０７）、さらに用例翻訳候補評価処理を実行する（ステップＳ７０８）。
【００９６】
用例翻訳候補３０２に対しては、用例翻訳候補評価処理ですべての入力単語を処理したとき（ステップＳ８０７：ＹＥＳ）、罰則値Ｐの値として２が算出される。
【００９７】
用例翻訳候補３０２の尤度０．４は、現在の最大尤度Ｌｍａｘ（＝０．７５）より小さいため（ステップＳ８０８：ＮＯ）、用例翻訳候補３０２は最尤の用例候補ｅｂとしては選択されず、用例翻訳候補評価処理が終了する。
【００９８】
この段階では、用例翻訳候補集合Ｅｃには未評価の用例翻訳候補として、図３の用例翻訳候補３０３が残っているため（ステップＳ７０９：ＮＯ）、用例翻訳候補３０３を取得して（ステップＳ７０７）、さらに用例翻訳候補評価処理を実行する（ステップＳ７０８）。
【００９９】
用例翻訳候補３０３に対しては、用例翻訳候補評価処理ですべての入力単語を処理したとき（ステップＳ８０７：ＹＥＳ）、罰則値Ｐの値として０が算出される。
【０１００】
用例翻訳候補３０３の尤度０．７５は、現在の最大尤度Ｌｍａｘ（＝０．７５）と等しいため（ステップＳ８０８：ＹＥＳ）、罰則値Ｐと現在の最小罰則値Ｐｍｉｎとを比較する（ステップＳ８０９）。ここでは、罰則値Ｐ（＝０）は最小罰則値Ｐｍｉｎ（＝２）より小さいため（ステップＳ８０９：ＮＯ）、用例翻訳候補３０３が、最尤の用例候補ｅｂとして設定される。また、最小罰則値Ｐｍｉｎの値に現在の罰則値Ｐの値である０を設定し、最大尤度Ｌｍａｘに用例翻訳候補３０３の尤度である０．７５を設定する（ステップＳ８１０）。以上で、用例翻訳候補３０３に対する用例翻訳候補評価処理が終了する。
【０１０１】
この段階では、用例翻訳候補集合Ｅｃには未評価の用例翻訳候補が存在しないため（ステップＳ７０９：ＹＥＳ）、最尤の用例候補ｅｂである図３の用例翻訳候補３０３（「私は息子を養う」）が翻訳結果として出力される（ステップＳ７１０）。
【０１０２】
以上説明した通り、用例ベースの翻訳方式に、第２の翻訳方式である規則ベースの翻訳方式によって得られる訳語候補の知識を与えることで、用例ベースの翻訳方式で不適切な訳文が生成されたとしても、これを棄却して、より適切な訳文が選択されやすくし、用例翻訳の精度を高めることが可能となる。
【０１０３】
次に、本実施の形態の機械翻訳装置１００による機械翻訳処理の別の具体例について図９および図１０を用いて説明する。図９は、この例で出力される用例翻訳候補の一例を示す説明図である。また、図１０は、この例で出力される訳語候補集合の一例を示す説明図である。
【０１０４】
以下では、入力文Ｓとして「スープを作っています」を意味する日本語文を受付けたと仮定する（ステップＳ７０１）。また、このとき、用例翻訳部１０２の出力として、図９に示す３つの用例翻訳候補１００１、１００２、１００３を含む用例翻訳候補集合Ｅｃが得られたとする（ステップＳ７０２）。さらに、訳語候補生成部１０３の出力として、図１０に示す訳語候補集合Ｍｔが得られたと仮定する（ステップＳ７０４）。
【０１０５】
なお、図９に示した３つの用例翻訳候補は、用例翻訳部１０２が出力する尤度がすべて同じ値（０．９６）であるため、従来の用例翻訳方式では解を適切に絞り込むことができない。しかし、出力される用例翻訳候補のうち、人間の直感に合致し、文法的に適切な表現は用例翻訳候補１００３の「I am making soup.」のみである。
【０１０６】
さて、用例翻訳候補１００１に対しては、日本語の単語１００４（「作っ」）が、英語の単語「bake（ing）」と訳されている。この英語の単語は、図１０の訳語候補集合１１０１に存在しないため、用例翻訳候補１００１が最尤の用例候補ｅｂとは成り得ない。
【０１０７】
次に、用例翻訳候補１００２に対しては、日本語の単語１００４が、英語の単語「cook （ing）」と訳されている。この英語の単語は、図１０訳語候補集合１１０１で、罰則値１を伴って列挙されている。
【０１０８】
一方、用例翻訳候補１００３に対しては、日本語の単語１００４が、英語の単語「make（ing）」と訳されている。この英語の単語は、図１０の訳語候補集合１１０１で、罰則値０を伴って列挙されている。
【０１０９】
このため、罰則値が小さい用例翻訳候補１００３が、罰則値が大きい用例翻訳候補１００２より優先される。すなわち、入力文Ｓ（「スープを作っています」）に対する最尤の用例候補ｅｂとして、用例翻訳候補１００３が選択され、翻訳結果として英語文「I am making soup.」が出力される。これは、人間の直感と文法に合っている。
【０１１０】
このように、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００では、用例ベースの翻訳手法から得られる翻訳候補のうち、第２の翻訳方式によって導かれない訳語を含むような翻訳結果を棄却することができる。これにより、意図しない不自然な翻訳結果が生成された場合でも、これを適切に排除し、ユーザに誤った内容を伝えることを回避できる。また、第２の翻訳方式による訳語候補の信頼度に応じて、用例翻訳結果を絞り込むことができるため、より高い品質の用例翻訳結果を出力できるようになる。
【０１１１】
次に、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００のハードウェア構成について図１１を用いて説明する。図１１は、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００のハードウェア構成を示す説明図である。
【０１１２】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。
【０１１３】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００で実行される機械翻訳プログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。
【０１１４】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００で実行される機械翻訳プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
【０１１５】
さらに、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００で実行される機械翻訳プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００で実行される機械翻訳プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１１６】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００で実行される機械翻訳プログラムは、上述した各部（受付部、用例翻訳部、訳語候補生成部、訳語候補追加部、候補評価部、出力制御部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１が上記ＲＯＭ５２から機械翻訳プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【産業上の利用可能性】
【０１１７】
以上のように、本発明にかかる機械翻訳する装置、方法およびプログラムは、音声入力または文字入力した原言語文を対象言語に翻訳して文字出力または音声出力する機械翻訳装置に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】本実施の形態にかかる機械翻訳装置の構成を示すブロック図である。
【図２】用例記憶部に記憶される対訳用例のデータ構造の一例を示す説明図である。
【図３】用例翻訳部による用例翻訳候補の出力形式の一例を示す説明図である。
【図４】訳語候補生成部が用いる変換規則の一例を示す説明図である。
【図５】生成された訳語候補の一例を示す説明図である。
【図６】訳語候補追加部によって追加された後の訳語候補の一例を示す説明図である。
【図７】本実施の形態における機械翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図８】用例翻訳候補評価処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図９】用例翻訳候補の一例を示す説明図である。
【図１０】訳語候補集合の一例を示す説明図である。
【図１１】本実施の形態にかかる機械翻訳装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１１９】
５１  ＣＰＵ
５２  ＲＯＭ
５３  ＲＡＭ
５４  通信Ｉ／Ｆ
６１  バス
１００  機械翻訳装置
１０１  受付部
１０２  用例翻訳部
１０３  訳語候補生成部
１０４  訳語候補追加部
１０５  候補評価部
１０５ａ  変更部
１０５ｂ  候補選択部
１０６  出力制御部
１２０  用例記憶部
２０１〜２０６  用例
２０７  日本語文
２０８  英語文
２０９  対訳アライメント情報
２１０、２１１  単語
３０１、３０２、３０３  用例翻訳候補
３０４  用例原文
３０５  日本語文
３０６  単語アライメント情報
３０７  尤度
４０１〜４０６  変換規則
４１１、４１２、４１３  日本語
５０１  訳語候補集合
５０２、５０３  単語
６０１  訳語候補集合
６０２、６０３、６０４、６０５、６０６  単語
１００１、１００２、１００３  用例翻訳候補
１００４  単語
１１０１  訳語候補集合
【図１】
2008305167.tif 000003
【図２】
2008305167.tif 000004
【図３】
2008305167.tif 000005
【図４】
2008305167.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2008305167.tif 000010
【図９】
2008305167.tif 000011
【図１０】
2008305167.tif 000012
【図１１】
2008305167.tif 000013