(57)【要約】      （修正有）【課題】文章における単語の翻訳の一貫性を維持する情報処理方法、装置、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。【解決手段】情報処理方法は、第１の処理すべき情報を取得しＳ１０１、第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択しＳ１０２（１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは、少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない候補単語を含む）、制約モデルにより、第１の候補単語集合における第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得しＳ１０３、第１の制約結果に応じて、第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成するＳ１０４。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の処理すべき情報を取得することと、
前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは、少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない候補単語を含むことと、
制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得することと、
前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成することと、を含む情報処理方法。
【請求項２】
前記制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得することは、
前記第１の候補単語集合における各候補単語と各候補単語の１つ又は複数の翻訳結果とをペアリングし、翻訳ペアとすることと、
各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することと、を含む請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデルであり、前記各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、
前記第１の制約モデルにより、各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られる請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記制約モデルは教師なしによる第２の制約モデルであり、前記各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、
前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含み、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、
全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現と各翻訳ペアのセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含む請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデル及び教師なしによる第２の制約モデルを含む第３の制約モデルであり、前記各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、
前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、Ｎ個（Ｎは２以上の整数である）の翻訳ペアを含む第２の候補単語集合を取得することと、
前記第１の制約モデルにより、前記第２の候補単語集合における各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得することと、を含み、
前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記距離はユークリッド距離である請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記翻訳ペアの特徴は、翻訳が選択された頻度、最近選択されたか否か、翻訳の長さ、正式単語に含まれているか否か、セマンティック関連度のうちの１つ又は複数を含む請求項３又は６に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記第１の処理すべき情報は第１の処理テキストの一部であり、前記１つ又は複数の候補単語集合は、前記第１の処理テキストに基づいて生成され、又は、前記第１の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報に基づいて生成される請求項１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
ニューラルネットワークを学習することで、前記第１の処理テキストに基づいて、又は前記第１の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報に基づいて、前記１つ又は複数の候補単語集合を生成する請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記第１の制約結果に応じて、制約付きの復号化処理を使用して前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成する請求項１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
制約モデルにより前記第１の制約結果を取得する前に、前記第１の候補単語集合からユーザパーソナライズ情報に存在しない単語を削除する請求項１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
前記ユーザパーソナライズ情報は、ユーザの翻訳履歴、ユーザのスタイルの傾向、翻訳の分野のうちの１つ又は複数に基づいて構築される請求項１２に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
第３の処理すべき情報を翻訳して、第４の処理すべき情報を生成することと、
前記第４の処理すべき情報に第３の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第３の代用語を含む第３の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは、少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない候補単語を含むことと、
制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得し、
前記第３の制約結果に応じて、前記第４の処理すべき情報を修正することで、第５の処理すべき情報を生成することと、を含む情報処理方法。
【請求項１５】
前記制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得することは、
前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することを含む請求項１４に記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデルであり、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することは、
前記第１の制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴に基づいて、前記第３の制約結果を取得することを含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られる請求項１５に記載の情報処理方法。
【請求項１７】
前記制約モデルは教師なしによる第２の制約モデルであり、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することは、
前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて前記第３の制約結果を取得することを含み、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない請求項１５に記載の情報処理方法。
【請求項１８】
前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて前記第３の制約結果を取得することは、
全ての候補単語のセマンティック空間の中心表現と各候補単語のセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第３の制約結果を取得することを含む請求項１７に記載の情報処理方法。
【請求項１９】
前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデル及び教師なしによる第２の制約モデルを含む第３の制約モデルであり、前記各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することは、
前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいてＭ個（Ｍは２以上の整数である）の候補単語を含む第４の候補単語集合を取得することと、
前記第１の制約モデルにより、前記第４の候補単語集合における各候補単語の特徴に基づいて、前記第３の制約結果を取得することと、を含み、
前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない請求項１５に記載の情報処理方法。
【請求項２０】
前記第３の処理すべき情報は第２の処理テキストの一部であり、前記１つ又は複数の候補単語集合は、前記第２の処理テキストの翻訳テキストに基づいて生成され、又は、前記第３の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報の翻訳テキストに基づいて生成される請求項１４乃至１９のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項２１】
第１の処理すべき情報を取得するための第１の処理すべき情報取得ユニットと、
前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択するためのものであり、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない候補単語を含む第１の候補単語集合選択ユニットと、
制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得するための第１の制約結果取得ユニットと、
前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成するための第２の処理すべき情報生成ユニットと、を含む情報処理装置。
【請求項２２】
第３の処理すべき情報を翻訳して、第４の処理すべき情報を生成するための第４の処理すべき情報生成ユニットと、
前記第４の処理すべき情報に第３の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第３の代用語を含む第３の候補単語集合を選択するためのものであり、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない候補単語を含む第３の候補単語集合選択ユニットと、
制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得するための第３の制約結果取得ユニットと、
前記第３の制約結果に応じて、前記第４の処理すべき情報を修正することで、第５の処理すべき情報を生成するための第５の処理すべき情報生成ユニットと、を含む情報処理装置。
【請求項２３】
プロセッサと、
コンピュータ読み取り可能な命令を記憶するメモリと、を含み、
前記コンピュータ読み取り可能な命令が前記プロセッサによって実行される場合に情報処理方法を実行させ、
前記方法は、第１の処理すべき情報を取得し、
前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは、少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない単語を含み、
制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得し、
前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成することを含む情報処理機器。
【請求項２４】
コンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラムは、請求項１乃至２０のいずれか一項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、情報処理分野に関し、具体的に、情報処理方法、装置、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
言語翻訳が行われる場合、セマンティクスが同じ単語は文書内で表現が異なる可能性があるため、文章における全ての翻訳単語の一貫性を確保することは非常に重要になる。特に長いドキュメント（特に、法的文書など）を翻訳する場合に、文章における単語の翻訳の一貫性を維持することは特に重要になる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記の問題に鑑み、本開示は、情報処理方法、装置、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の一態様によれば、第１の処理すべき情報を取得することと、前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは、少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない候補単語を含むことと、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得することと、前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成することと、を含む情報処理方法を提供する。
【０００５】
本開示の一態様によれば、前記制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得することは、前記第１の候補単語集合における各候補単語と各候補単語の１つ又は複数の翻訳結果とをペアリングし、翻訳ペアとすることと、各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することと、を含む。
【０００６】
本開示の一態様によれば、前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデルであり、前記各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、前記第１の制約モデルにより、各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られる。
【０００７】
本開示の一態様によれば、前記制約モデルは教師なしによる第２の制約モデルであり、前記各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含み、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。
【０００８】
本開示の一態様によれば、前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現と各翻訳ペアのセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含む。
【０００９】
本開示の一態様によれば、前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデル及び教師なしによる第２の制約モデルを含む第３の制約モデルであり、前記各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、Ｎ個（Ｎは２以上の整数である）の翻訳ペアを含む第２の候補単語集合を取得することと、前記第１の制約モデルにより、前記第２の候補単語集合における各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得することと、を含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。
【００１０】
本開示の一態様によれば、前記距離はユークリッド距離である。
【００１１】
本開示の一態様によれば、前記翻訳ペアの特徴は、１つ又は複数の翻訳が選択された頻度、最近選択されたか否か、翻訳の長さ、正式単語に含まれているか否か、セマンティック関連度を含む。
【００１２】
本開示の一態様によれば、前記第１の処理すべき情報は第１の処理テキストの一部であり、前記１つ又は複数の候補単語集合は、前記第１の処理テキストに基づいて生成され、又は前記第１の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報に基づいて生成される。
【００１３】
本開示の一態様によれば、ニューラルネットワークを学習し、前記第１の処理テキストに基づいて、又は前記第１の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報に基づいて、前記１つ又は複数の候補単語集合を生成する。
【００１４】
本開示の一態様によれば、前記第１の制約結果に応じて、制約付きの復号化処理を使用して前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成する。
【００１５】
本開示の一態様によれば、制約モデルにより前記第１の制約結果を取得する前に、前記第１の候補単語集合からユーザパーソナライズ情報に存在しない単語を削除する。
【００１６】
本開示の一態様によれば、前記ユーザパーソナライズ情報は、ユーザの翻訳履歴、ユーザのスタイルの傾向、翻訳の分野のうちの１つ又は複数に基づいて構築される。
【００１７】
本開示の一態様によれば、第３の処理すべき情報を翻訳して、第４の処理すべき情報を生成することと、前記第４の処理すべき情報に第３の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第３の代用語を含む第３の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない候補単語を含むことと、制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得し、前記第３の制約結果に応じて、前記第４の処理すべき情報を修正することで、第５の処理すべき情報を生成することと、を含む情報処理方法を提供する。
【００１８】
本開示の一態様によれば、前記制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得することは、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することを含む。
【００１９】
本開示の一態様によれば、前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデルであり、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することは、前記第１の制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴に基づいて、前記第３の制約結果を取得することを含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られる。
【００２０】
本開示の一態様によれば、前記制約モデルは教師なしによる第２の制約モデルであり、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することは、前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて前記第３の制約結果を取得することを含み、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。
【００２１】
本開示の一態様によれば、前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて前記第３の制約結果を取得することは、全ての候補単語のセマンティック空間の中心表現と各候補単語のセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第３の制約結果を取得することを含む。
【００２２】
本開示の一態様によれば、前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデル及び教師なしによる第２の制約モデルを含む第３の制約モデルであり、前記各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することは、前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいてＭ個（Ｍは２以上の整数である）の候補単語を含む第４の候補単語集合を取得することと、前記第１の制約モデルにより、前記第４の候補単語集合における各候補単語の特徴に基づいて、前記第３の制約結果を取得することと、を含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。
【００２３】
本開示の一態様によれば、前記第３の処理すべき情報は第２の処理テキストの一部であり、前記１つ又は複数の候補単語集合は、前記第２の処理テキストの翻訳テキストに基づいて生成され、又は、前記第３の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報の翻訳テキストに基づいて生成される。
【００２４】
本開示の一態様によれば、第１の処理すべき情報を取得するための第１の処理すべき情報取得ユニットと、前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択するためのものであり、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない候補単語を含む第１の候補単語集合選択ユニットと、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得するための第１の制約結果取得ユニットと、前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成するための第２の処理すべき情報生成ユニットとを含む情報処理装置を提供する。
【００２５】
本開示の一態様によれば、第３の処理すべき情報を翻訳して、第４の処理すべき情報を生成するための第４の処理すべき情報生成ユニットと、前記第４の処理すべき情報に第３の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第３の代用語を含む第３の候補単語集合を選択するためのものであり、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない候補単語を含む第３の候補単語集合選択ユニットと、制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得するための第３の制約結果取得ユニットと、前記第３の制約結果に応じて、前記第４の処理すべき情報を修正することで、第５の処理すべき情報を生成するための第５の処理すべき情報生成ユニットとを含む情報処理装置を提供する。
【００２６】
本開示の一態様によれば、プロセッサと、コンピュータ読み取り可能な命令を記憶するメモリとを含み、前記コンピュータ読み取り可能な命令が前記プロセッサによって実行される場合に、情報処理方法を実行させ、前記方法は、第１の処理すべき情報を取得し、前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し表現が一致しない単語を含み、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得し、前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成することを含む情報処理機器を提供する。
【００２７】
本開示の一態様によれば、コンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記プログラムは、上記のいずれか一項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２８】
本開示の上記の態様において、制約モデルにより代用語を制約し、情報における代用語の翻訳を修正することにより、文書における全ての特定の代用語の翻訳を一致させ、翻訳の正確性及び専門性を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
本開示の実施例を添付の図面と併せてより詳細に説明することにより、本開示の上記及び他の目的、特徴、及び利点がより明らかになるであろう。図面は、本開示の実施例のさらなる理解を提供し、明細書の一部を構成し、本開示の実施例とともに本開示を説明するために使用され、本開示を限定するものではない。図面において、同じ参照記号は、一般には、同じ構成要素又はステップを表す。
【図１】本開示の実施例によるソースエンドに基づく情報処理の方法のフローチャートである。
【図２ａ】図２ａは、本開示の実施例による辞書に基づいて１つ又は複数の候補単語集合を取得する例示的な概略図である。
【図２ｂ】図２ｂは、本開示の実施例による辞書に基づいて１つ又は複数の候補単語集合を取得する例示的な概略図である。
【図３】本開示の実施例によるニューラルネットワークに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を示す例示的な概略図である。
【図４】本開示の実施例による制約モデルにより第１の制約結果を取得する方法のフローチャートである。
【図５】本開示の実施例による第１の制約モデルにより第１の制約結果を取得する例示的な概略図である。
【図６】本開示の実施例による第２の制約モデルにより第１の制約結果を取得する方法のフローチャートである。
【図７】本開示の実施例による第２の制約モデルにより第１の制約結果を取得する例示的な概略図である。
【図８】本開示の実施例による第３の制約モデルにより第１の制約結果を取得する方法のフローチャートである。
【図９】本開示の実施例によるソースエンドに基づく情報処理方法の例示的な概略図である。
【図１０】本開示の実施例によるソースエンドに基づく情報処理方法の他の例示的な概略図である。
【図１１】本開示の実施例によるターゲット端に基づく他の情報処理の方法のフローチャートである。
【図１２】本開示の実施例による第２の制約モデルにより第３の制約結果を取得する方法のフローチャートである。
【図１３】本開示の実施例による第３の制約モデルにより第３の制約結果を取得する方法のフローチャートである。
【図１４】本開示の実施例によるターゲット端に基づく情報処理方法の例示的な概略図である。
【図１５】本開示の実施例によるターゲット端に基づく情報処理方法の他の例示的な概略図である。
【図１６】本開示の実施例による翻訳結果の概略図である。
【図１７】本開示の実施例による情報処理装置の機能ブロック図である。
【図１８】本開示の実施例による他の情報処理装置の機能ブロック図である。
【図１９】本開示の実施例による情報処理装置の概略図である。
【図２０】本開示の実施例に係る電子機器のハードウェア構成の例の図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下に、本開示の実施例における添付の図面と併せて本開示の実施例における技術方案をより明確、且つ完全に説明する。明らかに、説明される実施例は、本開示の実施例の一部にすぎず、すべての実施例ではない。本開示の実施例に基づいて、当業者が創造的な労力なしに得られる他のすべての実施例は、本出願の保護の範囲に含まれるものとする。
【００３１】
本出願では、フローチャートを使用して本出願の実施例による方法のステップを説明する。なお、前のステップ又は後のステップは、必ずしも順序で精確に実行されるとは限らないことを理解されたい。代わりに、さまざまなステップを逆の順序で、又は同時に処理できる。同時に、他の操作をこれらのプロセスに追加したり、１つ又は複数のステップをこれらのプロセスから削除したりすることができる。
【００３２】
まず、図１を参照して、本開示の実施例を実現するための情報処理方法１００を説明する。本開示は、制約モデルにより第１の代用語を制約して、情報における第１の代用語の翻訳を修正することにより、文章における全ての第１の代用語の翻訳を一致させ、翻訳の正確性及び専門性を向上させる。
【００３３】
図面と併せて本開示の実施例及びその例について詳細に説明する。
【００３４】
本開示の少なくとも１つの実施例は、情報処理方法、装置、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。以下、幾つかの例示的な例及び実施例により本開示の少なくとも１つの実施例によって提供される情報処理について限定的ではなく説明し、以下説明するように、相互矛盾がない場合に、これらの具体例及び実施例の異なる特徴が互いに組み合わせることができ、それによって新たな例及び実施例を得て、これらの新たな例及び実施例も本開示によって保護される範囲に属する。
【００３５】
以下、図１〜１０を参照して、本開示の実施例によるソースエンドに基づく情報処理方法を説明する。
【００３６】
まず、図１を参照して、本開示の実施例によるソースエンドに基づく情報処理方法を説明する。当該方法はコンピュータ等により自動的に完了することができる。例えば、当該方法は、情報やテキストを翻訳するために適用することができる。例えば、当該情報処理取得方法は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はその任意の組み合わせで実現することができ、例えば、携帯電話、タブレット、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、ウェブサーバなどの機器のプロセッサによってロードされ実行される。
【００３７】
図１に示すように、当該情報処理方法は以下のステップＳ１０１〜Ｓ１０４を含む。
【００３８】
ステップＳ１０１において、第１の処理すべき情報を取得する。
【００３９】
ステップＳ１０２において、前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは、少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない候補単語を含む。
【００４０】
ステップＳ１０３において、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得する。
【００４１】
ステップＳ１０４において、前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成する。
【００４２】
ステップＳ１０１について、例えば、第１の処理すべき情報は、一段落又は一編の翻訳すべきテキストであってもよいし、一句の翻訳すべきテキストであってもよい。それは、任意の言語形態（例えば、中国語、英語、日本語など）であってもよいが、ここで限定しない。本開示の情報処理方法により、第１の処理すべき情報を所望のテキストに翻訳することができ（例えば、中国語を所望の英語、日本語などに翻訳するが、ここで限定しない）、且つ、同じ又は類似の意味である代用語の翻訳を一致させる。
【００４３】
ステップＳ１０２について、例えば、第１の代用語は、その意味と一致し表現が一致しない名詞又は代詞が存在する可能性がある。例えば、第１の代用語は第１の候補単語集合に含まれ、且つ第１の候補単語集合は少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない候補単語を含んでもよい。１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択することは、共参照クエリと呼ばれる。
【００４４】
【表１】
2022002090.tif 000003
以上、第１の処理すべき情報、第１の代用語及び第１の候補単語集合に関する説明は、一例であり、第１の処理すべき情報には複数の候補単語集合を含む可能性があると理解されたく、ここで限定しない。
【００４５】
例えば、第１の処理すべき情報は第１の処理テキストの一部であり、前記１つ又は複数の候補単語集合は、前記第１の処理テキストに基づいて、又は、前記第１の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報に基づいて生成されてもよい。
【００４６】
一例として、第１の処理テキスト一篇の翻訳すべきテキストであってもよく、第１の処理すべき情報が当該一篇の翻訳すべきテキスト内の文である場合に、当該一篇の翻訳すべきテキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成することができる。
【００４７】
代わりに、他の例として、第１の処理テキストは一篇の翻訳すべきテキストであってもよく、第１の処理すべき情報が当該一篇の翻訳すべきテキスト内の文である場合に、当該文の前の１つ又は複数のセンテンスに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成することができる。
【００４８】
例えば、辞書などにおける単語翻訳に基づいて１つ又は複数の候補単語集合を取得することができる。図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すように、本開示の実施例による辞書における単語翻訳に基づいて１つ又は複数の候補単語集合を取得する例示的な例の概略図である。
【００４９】
図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すように、中国語−英語の翻訳を実行する場合に、１つの英語は複数の中国語に対応し、１つの中国語も複数の英語に対応することがある。例えば、英語を中国語に翻訳する場合、１つの英語（例えば、図２（ａ）中の「Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ」）は複数の中国語翻訳（例えば、図２（ａ）中の「都科摩北京研究所」、「ＤＯＣＯＭＯ北京研究所」、「ＤＯＣＯＭＯ北京研」）に対応することがある。また、中国語を英語に翻訳する場合、１つの中国語（（例えば、図２（ｂ）中の「都科摩北京研究所」））は複数の中国語（例えば、図２（ｂ）中の「Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ」、「Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．」、「ＤＢＬ」）に対応することもある。これは、翻訳結果の不一致が発生し、辞書などに基づく情報処理は辞書内のエンティティ単語（例えば名詞）のみを処理でき、情報に含まれている代詞を処理することができない。
【００５０】
本開示は、ニューラルネットワークに基づいて候補単語集合を取得する方法を提供する。当該方法は、既存のニューラルネットワークにより、情報に含まれる全ての単語（名詞、代詞を含む）の候補単語集合を取得できる。他の方法（例えば、統計方法など）に基づいて候補単語集合を取得することも可能であることを理解されたく、ここで限定しない。
【００５１】
一例として、学習済みのニューラルネットワークにより、前記第１の処理テキストに基づいて、又は、前記第１の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報に基づいて、前記１つ又は複数の候補単語集合を生成することができる。
【００５２】
例えば、当該ニューラルネットワークはセマンティック関連性、含意関係などに基づいて、その入力情報からセマンティック意味が一致し、表現が一致しない用語及び／又は代詞を取得し候補単語集合を構成してもよい。一例として、当該ニューラルネットワークは、単語、単語ベクトル（又はセマンティック空間の表現）に基づいて、それと他の単語の単語ベクトルとをペアリング、採点し、得点が最も高い単語を当該単語の候補単語集合における候補単語として取ってもよい。
【００５３】
図３に示すように、本開示の実施例によるニューラルネットワークに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を取得する例示的な例の概略図である。複数の候補単語を、意味が一致し、表現が一致しない共参照単語といい、候補単語集合を取得する方法を「共参照単語発見（又は共参照解析）」方法ということができる。一般に、共参照単語発見方法の仕方は当該語句の前の全ての単語（名詞又は名詞連語）とをペアリング、採点することである。
【表２】
2022002090.tif 000004
【００５４】
ニューラルネットワークは、異なるニューラルネットワーク構造を採用でき、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）などを含むがこれらに限定されないことが容易に理解される。前記畳み込みニューラルネットワークは、Ｕ−Ｎｅｔニューラルネットワーク、ＲｅｓＮｅｔ、ＤｅｎｓｅＮｅｔなどを含むが、それに限定されない。
【００５５】
上記の図３に示すニューラルネットワークに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を取得する方法は一例であり、他の方法（例えば、統計方法など）で１つ又は複数の候補単語集合を取得することもできるが、ここで限定しない。
【００５６】
１つ又は複数の候補単語集合を取得した後に、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択することができる。次に、ステップＳ１０３において、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得する。
【００５７】
以下、図４〜図８を参照して本開示の実施例による第１の制約結果を取得する方法を説明する。
【００５８】
図４に示すように、本開示の実施例による制約モデルにより、第１の制約結果を取得する方法２００のフローチャートである。例えば、図４に示すように、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得することは、前記第１の候補単語集合における各候補単語と各候補単語の１つ又は複数の翻訳結果とをペアリングし、翻訳ペアとし（Ｓ２０１）、各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得する（Ｓ２０２）ことを含むことができる。
【００５９】
図５に示すように、本開示の実施例による第１の制約モデルにより第１の制約結果を取得する例示的な例の概略図である。
【００６０】
例えば、前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデルであり、前記各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、前記第１の制約モデルにより、各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含むことができ、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られる。
【００６１】
例えば、翻訳ペアの特徴は、翻訳が選択された頻度、最近選択されたか否か、翻訳の長さ、正式単語に含まれているか否か、セマンティック関連度、語句の単語の埋め込み表現（ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）などのうちの１つ又は複数を含んでもよい。当該特徴は、ユーザ辞書、ビッグデータ統計などから取得されてもよいが、ここで限定しない。翻訳ペアの特徴は上記の１つ又は複数の特徴に限定されず、必要に応じて他の特徴を追加するが、ここで限定しないと理解されたい。
【００６２】
図５に示すように、中国語を英語に翻訳する場合に、第１の代用語が「都科摩北京研究所」であるとすると、それに対応する第１の候補単語集合が｛都科摩北京研究所、北京研究所、ＤＯＣＯＭＯ北京研｝であるとすると、候補単語集合に対応する翻訳結果が｛Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ，Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．，ＤＢＬ｝であり得る。
【００６３】
まず、｛都科摩北京研究所、北京研究所、ＤＯＣＯＭＯ北京研｝のそれぞれと｛Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ，Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．，ＤＢＬ｝のそれぞれとをペアリングし、翻訳ペア７１とする。次に、全ての翻訳ペア７１のそれぞれについて、既存の適切な方法を利用して特徴抽出７２を行う。例えば、各翻訳ペアの、翻訳が選択された頻度、最近選択されたか否か、翻訳の長さ、正式単語に含まれているか否か、（１）セマンティック関連度の特徴を抽出してもよい。例えば、図５に示すように、抽出された翻訳ペア「都科摩北京研究所−Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ」の特徴はそれぞれ、翻訳が選択された頻度：２８、（２）最近選択されたか否か：０、（３）翻訳の長さ：３、（４）正式単語に含まれているか否か：０、（５）セマンティック関連度：３．１２である。次に、各特徴に基づいて各翻訳ペアの得点７４を算出する。また、取得された得点を、例えばｓｏｆｔｍａｘを含むニューラルネットワーク７５を通過させて各得点に対応する確率７６を取得する。最後に、選択確率７６が最も高い翻訳ペアに対応する翻訳を第１の制約結果とする。例えば、翻訳ペア「都科摩北京研究所−Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．」の確率が最も高い場合に、「Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．」を第１の代用語「都科摩北京研究所」の第１の制約結果とする。
【００６４】
例えば、上記の教師ありによる第１の制約モデルはラベル付けされた学習データにより事前学習して得られてもよい。上記の教師ありによる第１の制約モデルはニューラルネットワークモデル又は統計方法モデルなどであってもよいが、ここで限定しない。
【００６５】
例えば、図５において、ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４、ｋ５は教師ありによる第１の制約モデルにおける各特徴に対応する重みであってもよく、損失関数によりニューラルネットワークを学習して得られてもよい。本開示の実施例による教師ありによる第１の制約モデルは異なるニューラルネットワーク構成を採用してもよく、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）などを含むがそれに限定されないことが容易に理解される。前記畳み込みニューラルネットワークはＵ−Ｎｅｔニューラルネットワーク、ＲｅｓＮｅｔ、ＤｅｎｓｅＮｅｔなどを含むがそれに限定されない。本開示は中国語を英語に翻訳する場合に限定されず、本開示は、例えば、中国語−日本語翻訳、英語−日本語翻訳、ドイツ語−中国語翻訳など、任意の所望の翻訳をする場合に適用することができると理解されたい。
【００６６】
図６に示すように、本開示の実施例による第２の制約モデルにより第１の制約結果を取得する方法３００のフローチャートである。図７に示すように、本開示の実施例による第２の制約モデルにより第１の制約結果を取得する例示的な例の概略図である。
【００６７】
例えば、上記の制約モデルは教師なしによる第２の制約モデルであってもよく、前記各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含むことができ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。
【００６８】
例えば、上記の教師なしによる第２の制約モデルはテキストランク（Ｔｅｘｔ  Ｒａｎｋ）、埋め込みセンター（Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ  Ｃｅｎｔｅｒ）などであってもよいが、ここで限定しない。
【００６９】
一例として、前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現と各翻訳ペアのセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含むことができる。
【００７０】
図６に示すように、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現と各翻訳ペアのセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現を取得し（Ｓ３０１）、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現と各翻訳ペアのセマンティック空間の表現との間の距離を取得し（Ｓ３０２）、距離が最も小さい翻訳ペアに対応する翻訳結果を前記第１の制約結果として選択する（Ｓ３０３）ことを含むことができる。
【００７１】
例えば、図７に示すように、中国語を英語に翻訳する場合に、第１の代用語が「都科摩北京研究所」、それに対応する第１の候補単語集合が｛都科摩北京研究所，北京研究所，ＤＯＣＯＭＯ北京研｝であるとすると、候補単語集合に対応する翻訳結果は｛Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ，Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．，ＤＢＬ｝であり得る。
【００７２】
まず、｛都科摩北京研究所、北京研究所、ＤＯＣＯＭＯ北京研｝のそれぞれと｛Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ、Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．、ＤＢＬ｝のそれぞれとをペアリングし、翻訳ペア８１とする。次に、全ての翻訳ペア８１のそれぞれについて、既存の適切な方法（例えば、既存のニューラルネットワークなどであり、ここで限定しない）を利用してセマンティック空間の表現８２を抽出して、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現８３を取得する。図７に示すように、抽出された翻訳ペア「都科摩北京研究所−Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ」のセマンティック空間の表現はＸ１=［４．５１１,  ０．７６８,  ３．８８６,  ４．００８,  １．６０４］となる。次に、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現８４を取得する。例えば、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の表現を平均化して全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現を取得してもよい。次に、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現とセマンティック空間の中心表現との間の距離を取得する（例えば、当該距離はユークリッド距離、マンハッタン距離、マハラノビス距離などであってもよい）。最後に、距離が最も小さい翻訳ペアに対応する翻訳結果を前記第１の制約結果として選択する。図７に示すように、Ｘ３に対応する距離が最も小さいので、「Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．」を第１の代用語「都科摩北京研究所」の第１の制約結果８５とする。
【００７３】
上記の図７を参照してセマンティック空間の中心表現及び距離を取得する方法はそれに限定せず、他の適切な方法を採用してセマンティック空間の中心表現及び距離を取得することもできると理解されたい。
【００７４】
図８に示すように、本開示の実施例による第３の制約モデルにより第１の制約結果を取得する方法４００のフローチャートである。当該第３の制約モデルは教師ありによる第１の制約モデル及び教師なしによる第２の制約モデルを含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。当該方法は以下のステップＳ４０１〜Ｓ４０２を含む。
【００７５】
ステップＳ４０１において、前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、Ｎ個の翻訳ペアを含む第２の候補単語集合を取得し、Ｎは２以上の整数である。
【００７６】
ステップＳ４０２において、前記第１の制約モデルにより、前記第２の候補単語集合における各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得する。
【００７７】
例えば、ステップＳ４０１について、上記の図６で説明された方法に基づいて、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現と各翻訳ペアのセマンティック空間の表現との間の距離を取得してから、距離が小さい順にソートされ、その中から前記Ｎ個の翻訳ペアを第２の候補単語集合として選択してもよい。次に、当該第２の候補単語集合について、例えば、図５に示す第１の制約モデルにより第１の制約結果を取得する。
【００７８】
例えば、距離が小さい順にソートされた後に、前の２つの第２の距離に対応する翻訳ペアを第２の候補単語集合（例えば、翻訳ペア「都科摩北京研究所−Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．」及び「都科摩北京研究所−Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ」）が選択される。次に、選択された２つの翻訳ペアを入力として、図５を参照して説明された第１の制約モデルにより前記第２の候補単語集合における各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得する。
【００７９】
以上、図４〜図８を参照して本開示の実施例による第１の制約結果を取得する方法を説明したが、制約モデルにより、前記第１の制約結果を取得する前に、前記第１の候補単語集合からユーザパーソナライズ情報に存在しない単語を削除してもよい。
【００８０】
例えば、ユーザパーソナライズ情報は、ユーザの翻訳履歴、ユーザのスタイルの傾向、翻訳の分野のうちの１つ又は複数に基づいて構築されてもよい。例えば、当該方法を使用して情報処理（例えば、翻訳）を行う前に、ユーザは、自分のスタイルの傾向（例えば、書面／口頭、性別、年齢、身元などに基づいて）、翻訳の分野（例えば、法律、ニュース、医療、知的財産など）に基づいて所望のルールを自動的に選択し、その後、当該ルールに基づいて制約結果を最適化することができる。代わりに、当該方法を使用して情報処理（例えば、翻訳）を行う前に、ユーザの翻訳履歴、ユーザ情報からユーザのお気に入りの翻訳スタイルを学習し、その後、当該スタイルに基づいて制約結果を最適化してもよい。上記のユーザパーソナライズ情報に基づいて制約結果を最適化することは一例であり、他の有効な方法を採用して制約結果を最適化することができるが、ここで再度説明されないと理解されたい。
【００８１】
次に、図１に戻って、ステップＳ１０４において、前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成する。
【００８２】
例えば、前記第１の制約結果に応じて、制約付きの復号化（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ）処理を使用して前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成することができる。当該制約付きの復号化処理は、センテンス文を流暢に保つことを前提として、第１の制約結果を利用して第１の処理すべき情報を修正することができる。第１の処理すべき情報を修正する方法はそれに限定されず、他の既知の技術を使用して翻訳結果を修正することもできるが、ここで再度説明されないと理解されたい。
【００８３】
以下、図９〜図１０を参照して本開示の実施例によるソースエンドに基づく情報処理方法の例を説明する。
【００８４】
上述のように、第１の処理テキストは一篇の翻訳すべきテキストであってもよく、第１の処理すべき情報は当該一篇の翻訳すべきテキスト内の文である場合に、当該一篇の翻訳すべきテキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成することができる。代わりに、また、当該文の前の１つ又は複数のセンテンスに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成してもよい。
【００８５】
図９に示すように、当該一篇の翻訳すべきテキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成する例示的な概略図であり、図１０は当該文の前の１つ又は複数のセンテンスに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成する例示的な概略図である。
【００８６】
図９〜図１０に示すように、第１の処理すべき情報（即ち、現在のセンテンス２１）について、前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、まず共参照クエリにより前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、（即ち、関連する候補単語集合２３）を選択し、次に、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果２５を取得し、前記第１の制約結果２５に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果２７を修正２６することで、第２の処理すべき情報（即ち、修正された翻訳結果２８）を生成する。
【００８７】
図９において、当該一篇の翻訳すべきテキスト（即ち、全文２９）に基づいて、上記の図３を参照する方法（例えば、共参照単語発見３０）で１つ又は複数の候補単語集合３１を生成する。代わりに、図１０において、当該文の前の１つ又は複数のセンテンス３２に基づいて、上記の図３参照する方法（例えば、共参照単語発見３３）で１つ又は複数の候補単語集合３１を生成する。
【００８８】
以上、図１〜図１０を参照して本開示の実施例によるソースエンドに基づく情報処理方法を説明した。以下、図１１〜図１５を参照して本開示の実施例によるターゲットエンドに基づく情報処理方法を説明する。
【００８９】
まず、図１１を参照して本開示の実施例によるターゲットエンドに基づく情報処理方法５００を説明する。当該方法はコンピュータなどによって自動的に完了することができる。例えば、当該方法は、情報やテキストを翻訳するために適用することができる。例えば、当該情報処理取得方法は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はその任意の組み合わせで実現することができ、例えば、携帯電話、タブレット、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、ウェブサーバなどの機器のプロセッサによってロードされ実行される。
【００９０】
図１１に示すように、当該情報処理方法は以下のステップＳ５０１〜Ｓ５０４を含む。
【００９１】
ステップＳ５０１において、第３の処理すべき情報を翻訳して、第４の処理すべき情報を生成する。
【００９２】
ステップＳ５０２において、前記第４の処理すべき情報に第３の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第３の代用語を含む第３の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない候補単語を含む。
【００９３】
ステップＳ５０３において、制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得する。
【００９４】
ステップＳ５０４において、前記第３の制約結果に応じて、前記第４の処理すべき情報を修正することで、第５の処理すべき情報を生成する。
【００９５】
ステップＳ５０１について、例えば、第３の処理すべき情報は一段落又は一編の翻訳すべきテキストであってもよいし、一句の翻訳すべきテキストであってもよい。それは、任意の言語形態（例えば、中国語、英語、日本語など）であってもよいが、ここで限定しない。本開示の情報処理方法により、第３の処理すべき情報を所望のテキストに翻訳することができ（例えば、中国語を所望の英語、日本語などに翻訳するが、ここで限定しない）、そして、同じ又は類似の意味である代用語の翻訳を一致させる。
【００９６】
ステップＳ５０２について、例えば、第３の代用語は、その意味と一致し、表現が一致しない名詞又は代詞が存在する可能性がある。例えば、第３の代用語は第３の候補単語集合に含まれ、第３の候補単語集合は少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない候補単語を含んでもよい。第３の代用語及び第３の候補単語集合の意味は上記の図１における第１の代用語及び第１の候補単語集合の意味と同じであるので、ここで再度説明されない。
【００９７】
例えば、前記第３の処理すべき情報は第２の処理テキストの一部であり、前記１つ又は複数の候補単語集合は、前記第２の処理テキストの翻訳テキストに基づいて生成され、又は、前記第３の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報の翻訳テキストに基づいて生成される。
【００９８】
一例として、第２の処理テキストは一篇の翻訳すべきテキストであってもよく、第３の処理すべき情報は当該一篇の翻訳すべきテキスト内の文であり、前記第３の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報の翻訳テキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成することができる。
【００９９】
代わりに、他の一例として、第２の処理テキストは一篇の翻訳すべきテキストであってもよく、第３の処理すべき情報は当該一篇の翻訳すべきテキスト内の文であり、前記第２の処理テキストの翻訳テキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成することができる。
【０１００】
本開示は、ニューラルネットワークに基づいて候補単語集合を取得する方法を提供する。当該方法は、従来のニューラルネットワークにより、情報に含まれる全ての単語（名詞、代詞）における候補単語集合を取得できる。
【０１０１】
一例として、学習済みのニューラルネットワークにより前記１つ又は複数の候補単語集合を生成することができる。
【０１０２】
例えば、当該ニューラルネットワークは、セマンティック関連性、含意関係などに基づいて、その入力情報からセマンティック意味が一致し表現が一致しない用語及び／又は代詞を取得して候補単語集合を構築することができる。一例として、当該ニューラルネットワークは、単語の単語ベクトルについて、それと他の単語の単語ベクトルとをペアリング、採点し、得点が最も高い単語を当該単語の候補単語集合における候補単語として取ってもよい。
【０１０３】
本開示の実施例によるニューラルネットワークは異なるニューラルネットワーク構成を採用でき、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）などを含むがそれに限定されないことが容易に理解される。前記畳み込みニューラルネットワークはＵ−Ｎｅｔニューラルネットワーク、ＲｅｓＮｅｔ、ＤｅｎｓｅＮｅｔなどを含むがそれに限定されない。
【０１０４】
ニューラルネットワークに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を取得する方法は一例であり、他の方法で１つ又は複数の候補単語集合を取得することもできるが、ここで限定しない。
【０１０５】
１つ又は複数の候補単語集合を取得した後に、１つ又は複数の候補単語集合から前記第３の代用語を含む第３の候補単語集合を選択することができる。次に、ステップＳ５０３において、制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得する。
【０１０６】
以下、図１２〜図１５を参照して本開示の実施例による第３の制約結果を取得する方法を説明する。
【０１０７】
例えば、制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得することは、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することを含むことができる。
【０１０８】
例えば、前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデルであり、前記に前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて、前記第３の制約結果を取得することは、前記第１の制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴に基づいて、前記第３の制約結果を取得することを含むことができ、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られる。
【０１０９】
例えば、候補単語の特徴は、翻訳が選択された頻度、最近選択されたか否か、翻訳の長さ、正式単語に含まれているか否か、セマンティック関連度、語句の単語の埋め込み表現（ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）などのうちの１つ又は複数を含んでもよい。当該特徴は、ユーザ辞書、ビッグデータ統計などから取得されることができるが、ここで限定しない。翻訳ペアの特徴は上記の１つ又は複数の特徴に限定されず、必要に応じて、他の特徴を追加することができるが、ここで限定しないと理解されたい。
【０１１０】
例えば、中国語を英語に翻訳する場合に、翻訳して生成された第４の処理すべき情報に含まれる第３の代用語が「Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ」であるとすると、それに対応する第３の候補単語集合は｛Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ，Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．，ＤＢＬ｝となる。
【０１１１】
まず、翻訳集合｛Ｄｏｃｏｍｏ  Ｂｅｉｊｉｎｇ  Ｌａｂｓ，Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．，ＤＢＬ｝のそれぞれについて、既存の適切な方法を利用して特徴抽出を行う。例えば、各翻訳の、翻訳が選択された頻度、最近選択されたか否か、翻訳の長さ、正式単語に含まれているか否か、セマンティック関連度の特徴を抽出してもよい。次に、各特徴に基づいて各翻訳の得点を算出する。また、取得された得点を、ｓｏｆｔｍａｘを含むニューラルネットワークを通過させて各得点に対応する確率を取得する。最後に、確率が最も高い翻訳を第３の制約結果として選択する。例えば、「Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．」の確率が最も高い場合に、「Ｄｏｃｏｍｏ  ｂｅｉｊｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  ｃｏ．  Ｌｔｄ．」を第３の制約結果とする。
【０１１２】
第１のモデルにより第３の制約結果を取得する方法と上記の第１のモデルにより第１の制約結果を取得する方法との違いは処理対象が異なることであり、第１のモデルにより第３の制約結果を取得する方法の処理対象は第３の代用語を含む第３の候補単語集合であり、第１のモデルにより第１の制約結果を取得する方法の処理対象は全ての翻訳ペアであると理解されたい。
【０１１３】
例えば、上記の教師ありによる第１の制約モデルは、ラベル付けされた学習データにより事前に学習して得られてもよい。上記の教師ありによる第１の制約モデルはニューラルネットワークモデル又は統計方法モデルなどであってもよいが、ここで限定しない。本開示の実施例による教師ありによる第１の制約モデルは異なるニューラルネットワーク構成を採用でき、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）などを含むがそれに限定されないことが容易に理解される。前記畳み込みニューラルネットワークはＵ−Ｎｅｔニューラルネットワーク、ＲｅｓＮｅｔ、ＤｅｎｓｅＮｅｔなどを含むがそれに限定されない。本開示は、中国語を英語に翻訳する場合に限定されず、本開示は、例えば、中国語−日本語翻訳、英語−日本語翻訳、ドイツ語−中国語翻訳など、任意の所望の翻訳をする場合に適用することができると理解されたい。
【０１１４】
図１２に示すように、本開示の実施例による第２の制約モデルにより第３の制約結果を取得する方法６００のフローチャートである。上記の制約モデルは教師なしによる第２の制約モデルであってもよく、前記第３の候補単語集合における各候補単語の特徴及び／又は各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて前記第３の制約結果を取得することは、前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて前記第１の制約結果を取得することを含むことができ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。
【０１１５】
例えば、上記の教師なしによる第２の制約モデルは、テキストランク  （Ｔｅｘｔ  Ｒａｎｋ）、埋め込みセンター（Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ  Ｃｅｎｔｅｒ）などであってもよいが、ここで限定しない。
【０１１６】
一例として、前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいて前記第１の制約結果を取得することは、全ての候補単語のセマンティック空間の中心表現と各候補単語のセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第１の制約結果を取得することを含む。
【０１１７】
図１２に示すように、全ての候補単語のセマンティック空間の中心表現と各候補単語のセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第１の制約結果を取得することは、全ての候補単語のセマンティック空間の中心表現を取得し（Ｓ６０１）、全ての候補単語のセマンティック空間の中心表現と各候補単語のセマンティック空間の表現との間の距離を取得し（Ｓ６０２）、距離が最も小さい候補単語を第３の制約結果として選択する（Ｓ６０３）ことを含むことができる。
【０１１８】
第２のモデルにより第３の制約結果を取得する方法と上記の第２のモデルにより第１の制約結果を取得する方法との違いは処理対象が異なることであり、第２のモデルにより第３の制約結果を取得する方法の処理対象は第３の代用語を含む第３の候補単語集合であり、第２のモデルにより第１の制約結果を取得する方法の処理対象は全ての翻訳ペアであると理解されたい。従って、ここで再度説明されない。
【０１１９】
図１３は、本開示の実施例による第３の制約モデルにより第３の制約結果を取得する方法７００のフローチャートである。当該第３の制約モデルは教師ありによる第１の制約モデル及び教師なしによる第２の制約モデルを含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。当該方法は以下のステップＳ７０１〜Ｓ７０２を含む。
【０１２０】
ステップＳ７０１において、前記第２の制約モデルにより、各候補単語のセマンティック空間の表現に基づいてＭ個の候補単語を含む第４の候補単語集合を取得し、Ｍは２以上の整数である。
【０１２１】
ステップＳ７０２において、前記第１の制約モデルにより、前記第４の候補単語集合における各候補単語の特徴に基づいて前記第３の制約結果を取得する。
【０１２２】
例えば、ステップＳ７０１について、上記の図６で説明された方法に基づいて、全ての候補単語のセマンティック空間の中心表現と各候補単語のセマンティック空間の表現との間の距離を取得し、次に、距離が小さい順にソートされ、その中から前のＭ個の候補単語を第４の候補単語集合として選択してもよい。次に、当該第４の候補単語集合について、例えば、図５に示す第１の制約モデルにより第３の制約結果を取得する。
【０１２３】
ステップＳ７０１〜Ｓ７０２は上記の図８で説明された方法と類似し、第３のモデルにより第３の制約結果を取得する方法と上記の第３のモデルにより第１の制約結果を取得する方法との違いは処理対象が異なることであり、第３のモデルにより第３の制約結果を取得する方法の処理対象は第３の代用語を含む第３の候補単語集合であり、第３のモデルにより第１の制約結果を取得する方法の処理対象は全ての翻訳ペアであるので、ここで再度説明されないと理解されたい。
【０１２４】
以上、図１２〜図１３を参照して本開示の実施例による第３の制約結果を取得する方法を説明し、次に、図１１に戻って、ステップＳ５０４において、前記第３の制約結果に応じて、前記第４の処理すべき情報を修正することで、第５の処理すべき情報を生成する。
【０１２５】
例えば、前記第３の制約結果に応じて、制約付きの復号化（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ）処理を使用して前記第４の処理すべき情報を修正することで、第５の処理すべき情報を生成してもよい。当該制約付きの復号化処理は、センテンス文を流暢に保つことを前提として、第３の制約結果を利用して第４の処理すべき情報を修正することができる。第４の処理すべき情報を修正する方法はそれに限定されず、他の既知の技術を使用して翻訳結果を修正することもできるが、ここで再度説明されないと理解されたい。
【０１２６】
以下、図１４〜図１５を参照して本開示の実施例によるターゲットエンドに基づく情報処理方法の例を説明する。
【０１２７】
以上のように、一例として、第２の処理テキストは一篇の翻訳すべきテキストであってもよく、第３の処理すべき情報は当該一篇の翻訳すべきテキスト内の文であり、前記第３の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報の翻訳テキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成してもよい。代わりに、他の一例として、前記第２の処理テキストの翻訳テキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成してもよい。
【０１２８】
図１４に示すように、第２の処理テキストの翻訳テキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成する例示的な例の概略図であり、図１５は前記第３の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報の翻訳テキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成する例示的な例の概略図である。
【０１２９】
図１４に示すように、第２の処理テキストは、一篇の翻訳すべきテキストであってもよく、第３の処理すべき情報は当該一篇の翻訳すべきテキスト内の文である。第３の処理すべき情報（現在のセンテンス４１）について、まずそれに対して翻訳４２を行って第４の処理すべき情報４３を生成し、次に、共参照クエリにより第３の代用語の第３の候補単語集合を取得し（即ち、関連する候補単語集合４５）、次に、制約モデル４６により、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果４７を取得し、最後に、前記第３の制約結果４７に応じて、前記第４の処理すべき情報４８を修正することで、第５の処理すべき情報４９を生成する。
【０１３０】
図１４において、当該一篇の翻訳すべきテキストの初期翻訳５０（即ち、第４の処理すべき情報）に基づいて、上記の方法（例えば、共参照単語発見５１）により１つ又は複数の候補単語集合５２を生成する。
【０１３１】
代わりに、図１５に示すように、第２の処理テキストは一篇の翻訳すべきテキストであってもよく、第３の処理すべき情報は当該一篇の翻訳すべきテキスト内の文である。前記第３の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報の翻訳テキストに基づいて１つ又は複数の候補単語集合を生成してもよい。この場合、処理されている現在のセンテンス５３の前の１つ又は複数のセンテンス５４に基づいて、上記の方法（例えば、共参照単語発見５５）により１つ又は複数の候補単語集合５６を生成する。
【０１３２】
以上、それぞれ図１〜図１０を参照して本開示の実施例によるソースエンドに基づく情報処理方法を説明し、図１１〜図１５を参照して本開示の実施例によるターゲットエンドに基づく情報処理方法を説明した。上記の方法により、翻訳を修正でき、文章における全ての代用語の翻訳を一致させ、翻訳の正確性及び専門性を向上させる。
【０１３３】
図１６は本開示の実施例による翻訳結果の概略図である。図１６から、処理すべき情報６０に含まれる代用語（下線を引く）について、本開示の方法を使用して取得された翻訳結果は、他の方法（例えば、従来の翻訳方法、辞書置換）で取得された翻訳結果よりも一致し、代詞の問題を処理でき、翻訳の正確性及び専門性を向上させる。
【０１３４】
以上、図面を参照して本発明の実施例による情報処理方法を説明した。以下、本開示の実施例による情報処理装置を説明する。
【０１３５】
図１７は本開示の実施例による情報処理装置の機能ブロック図を図示する。図１７に示すように、本開示の実施例による情報処理装置１３００は、第１の処理すべき情報取得ユニット１３０１、第１の候補単語集合選択ユニット１３０２、第１の制約結果取得ユニット１３０３、及び第２の処理すべき情報生成ユニット１３０４を含む。上記の各モジュールは、それぞれ上記図１ないし図１１を参照して説明された本開示の実施例による情報処理方法の各ステップを実行する。当業者は、これらのユニットモジュールは、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又はそれらの組み合わせによって様々な方法で実現することができ、本開示はそれらのいずれかに限定されない。例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、テンソル・プロセッシング・ユニット（ＴＰＵ）、フィールド  プログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はデータ処理能力及び／又は命令実行能力を有する他の形式の処理ユニット、及び相応するコンピュータ命令によりこれらのユニットを実現してもよいと理解されたい。
【０１３６】
例えば、第１の処理すべき情報取得ユニット１３０１は、第１の処理すべき情報を取得するために用いられる。
【０１３７】
例えば、前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、第１の候補単語集合選択ユニット１３０２は、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない候補単語を含む。
【０１３８】
例えば、第１の制約結果取得ユニット１３０３は制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得するために用いられる。
【０１３９】
例えば、第２の処理すべき情報生成ユニット１３０４は、前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成するために用いられる。
【０１４０】
例えば、第１の制約結果取得ユニット１３０３は、前記第１の候補単語集合における各候補単語と各候補単語の１つ又は複数の翻訳結果とをペアリングし、翻訳ペアとし、各翻訳ペアの特徴及び／又は各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得してもよい。
【０１４１】
例えば、前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデルであり、第１の制約結果取得ユニット１３０３は、前記第１の制約モデルにより、各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得してもよく、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られる。
【０１４２】
例えば、前記制約モデルは教師なしによる第２の制約モデルであり、第１の制約結果取得ユニット１３０３は、前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、前記第１の制約結果を取得してもよく、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。
【０１４３】
例えば、第１の制約結果取得ユニット１３０３は、全ての翻訳ペアのセマンティック空間の中心表現と各翻訳ペアのセマンティック空間の表現との間の距離に基づいて、前記第１の制約結果を取得してもよい。
【０１４４】
例えば、前記制約モデルは教師ありによる第１の制約モデル及び教師なしによる第２の制約モデルを含む第３の制約モデルであり、第１の制約結果取得ユニット１３０３は、前記第２の制約モデルにより、各翻訳ペアのセマンティック空間の表現に基づいて、Ｎ個（Ｎは２以上の整数である）の翻訳ペアを含む第２の候補単語集合を取得することと、前記第１の制約モデルにより、前記第２の候補単語集合における各翻訳ペアの特徴に基づいて、前記第１の制約結果を取得することとを含み、前記教師ありによる第１の制約モデルは学習データにより学習して得られ、前記教師なしによる第２の制約モデルは事前に学習する必要がない。
【０１４５】
例えば、前記距離はユークリッド距離である。
【０１４６】
例えば、前記翻訳ペアの特徴は、翻訳が選択された頻度、最近選択されたか否か、翻訳の長さ、正式単語に含まれているか否か、セマンティック関連度のうちの１つ又は複数を含む。
【０１４７】
例えば、前記第１の処理すべき情報は第１の処理テキストの一部であり、前記１つ又は複数の候補単語集合は、前記第１の処理テキストに基づいて生成され、又は、前記第１の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報に基づいて生成される。
【０１４８】
例えば、ニューラルネットワークを学習し、前記第１の処理テキストに基づいて、又は前記第１の処理すべき情報の前の１つ又は複数の処理すべき情報に基づいて、前記１つ又は複数の候補単語集合を生成する。
【０１４９】
例えば、前記第１の制約結果に応じて、制約付きの復号化処理を使用して前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成する。
【０１５０】
例えば、制約モデルにより前記第１の制約結果を取得する前に、前記第１の候補単語集合からユーザパーソナライズ情報に存在しない単語を削除する。
【０１５１】
例えば、前記ユーザパーソナライズ情報は、ユーザの翻訳履歴、ユーザのスタイルの傾向、翻訳の分野のうちの１つ又は複数に基づいて構築される。
【０１５２】
図１８は、本開示の実施例による他の情報処理装置の機能ブロック図を図示する。図１８に示すように、本開示の実施例による情報処理装置１２００は、第４の処理すべき情報生成ユニット１２０１、第３の候補単語集合選択ユニット１２０２、第３の制約結果取得ユニット１２０３、及び第５の処理すべき情報生成ユニット１２０４を含む。上記の各モジュールは、それぞれ上記図１２ないし図１６を参照して説明された本開示の実施例による情報処理方法の各ステップを実行する。当業者は、これらのユニットモジュールは、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又はそれらの組み合わせによって様々な方法で実現することができ、本開示はそれらのいずれかに限定されない。例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス  プロセッシング  ユニット（ＧＰＵ）、テンソル・プロセッシング・ユニット（ＴＰＵ）、フィールド  プログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はデータ処理能力及び／又は命令実行能力を有する他の形式の処理ユニット及び相応するコンピュータ命令によりこれらのユニットを実現してもよいと理解されたい。
【０１５３】
例えば、第４の処理すべき情報生成ユニット１２０１は、第３の処理すべき情報を翻訳して、第４の処理すべき情報を生成するために用いられる。
【０１５４】
例えば、前記第４の処理すべき情報に第３の代用語が含まれると、第３の候補単語集合選択ユニット１２０２は、１つ又は複数の候補単語集合から前記第３の代用語を含む第３の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない候補単語を含む。
【０１５５】
例えば、第３の制約結果取得ユニット１２０３は、制約モデルにより、前記第３の候補単語集合における第３の制約結果を取得するために用いられる。
【０１５６】
例えば、第５の処理すべき情報生成ユニット１２０４は、前記第３の制約結果に応じて、前記第４の処理すべき情報を修正することで、第５の処理すべき情報を生成するために用いられる。
【０１５７】
以下、図１９を参照して本開示の実施例による情報処理装置を説明する。図１９は本開示の実施例による情報処理装置２０００の概略図である。本実施例に係る情報処理装置は、上記図１を参照して説明された方法の詳細と同じであるので、ここで、簡単のために、同一の内容に関する詳細な説明を省略する。
【０１５８】
以下、図１９を参照して本開示の実施例による情報処理機器１１００を説明する。図１９は本開示の実施例による情報処理装置の概略図である。本実施例の情報処理装置の機能は、上記図１を参照して説明された方法の詳細と同じであるので、ここで、簡単のために、同一の内容に関する詳細な説明を省略する。
【０１５９】
図１９に示すように、情報処理機器１１００はメモリ１１０３及びプロセッサ１１０１を含む。図１９に情報処理機器１１００が２つの機器のみを含むように示されたが、これは例示にすぎず、情報処理機器１１００は、１つ又は複数の他の機器ことを含んでもよい。これらの機器は、発明の思想に関係しないから、ここで省略されたと留意されたい。
【０１６０】
本開示に係るニューラルネットワークに基づく情報処理機器１１００は、プロセッサ１１０１及びメモリ１１０３を含み、コンピュータ読み取り可能な命令を記憶し、前記コンピュータ読み取り可能な命令が前記プロセッサ１００１によって実行される場合に情報処理方法を実行させ、前記方法は、第１の処理すべき情報を取得することと、前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない単語を含むことと、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得することと、前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成することと、を含む。
【０１６１】
異なる実施例における情報処理装置１２００、１３００及び情報処理機器１１００の技術的効果については、本開示の実施例で提供される情報処理方法の技術的効果を参照すればよく、ここで再度説明されない。
【０１６２】
情報処理装置１２００、１３００及び情報処理機器１１００は、様々な適切な電子機器に使用することできる。
【０１６３】
本開示はコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに含み、コンピュータ読み取り可能な命令を記憶し、当該コンピュータ読み取り可能な命令がコンピュータに実行される場合に、コンピュータに情報処理方法を実行させ、第１の処理すべき情報を取得することと、前記第１の処理すべき情報に第１の代用語が含まれると、１つ又は複数の候補単語集合から前記第１の代用語を含む第１の候補単語集合を選択し、前記１つ又は複数の候補単語集合のそれぞれは少なくとも２つの意味が一致し、表現が一致しない単語を含むことと、制約モデルにより、前記第１の候補単語集合における前記第１の代用語に対応して翻訳された第１の制約結果を取得することと、前記第１の制約結果に応じて、前記第１の処理すべき情報の翻訳結果を修正することで、第２の処理すべき情報を生成することと、を含む。
【０１６４】
<ハードウェア構成>
なお、上記実施形態の説明に使用されたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【０１６５】
例えば、本発明の一実施形態における電子機器は、本発明の属性識別方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図２０は、本発明の一実施形態に係る電子機器のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の電子機器１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【０１６６】
なお、以下の説明では、「装置」という文字は、回路、機器、ユニットなどに読み替えることができる。電子機器１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【０１６７】
例えば、プロセッサ１００１は、一つだけが示されたが、複数のプロセッサであってもよい。なお、１つのプロセッサで処理を実行してもよく、１以上のプロセッサにより同時又は逐次に、又は、他の方法で実行されてもよい。なお、プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。
【０１６８】
電子機器１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【０１６９】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）で構成されてもよい。
【０１７０】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、電子機器１０の制御部４０１は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。
【０１７１】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、他の適切な記録媒体の少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【０１７２】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｏｍ）などの読み取り専用な光ディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、リムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、磁気ストリップ、データベース、サーバ、他の適切な記録媒体の少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。
【０１７３】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【０１７４】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【０１７５】
また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【０１７６】
また、電子機器１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）などのハードウェアを含んでもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【０１７７】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【０１７８】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ））及び／又は無線技術（赤外線、マイクロ波など）を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースからソフトウェアが送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【０１７９】
本明細書で説明した各態様／実施形態は、単独に使用されてもよいし、組み合わせで使用されてもよいし、実行中に切り替えて使用されてもよい。また、本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【０１８０】
本明細書で使用する「に応じて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに応じて」を意味しない。言い換えれば、「に応じて」という記載は、「のみに応じて」と「に少なくとも応じて」の両方を意味する。
【０１８１】
本明細書で使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用したユニットへのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上のユニット間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１及び第２のユニットへの参照は、２つのユニットのみがそこで採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２のユニットに先行しなければならないことを意味しない。
【０１８２】
「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、及びそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている時、これらの用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（ｏｒ）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【０１８３】
当業者は、本出願の様々な態様が、いかなる新しい又は有用なプロセス、機械、製品、又は物質との組み合わせ、又はそれらに対するいかなる新しい又は有用な改善を含む、いくつかの特許可能なカテゴリ又は状況によって例示及び説明され得ることを理解することができる。それに対して、本出願の様々な態様が完全にハードウェアにより実行されてもよく、完全に（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）ソフトウェアにより実行されてもよく、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより実行されてもよい。以上のハードウェア又はソフトウェアは、「データブロック」、「モジュール」、「エンジン」、「ユニット」、「要素」又は「システム」と呼ばれてもよい。また、本出願の様々な態様は、１つ又は複数のコンピュータ読み取り可能な媒体に配置されたコンピュータ製品として表現されてもよい。当該製品はコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを含む。
【０１８４】
本出願は、特定の言葉を使用し本出願の実施例を説明する。例えば、「一つの実施例」、「一実施例」、及び／又は「いくつかの実施例」は、本出願の少なくとも１つの実施例に係るある特徴、構成、又は特性を意味する。よって、本明細書の異なる位置で２回以上言及されている「一実施例」又は「一つの実施例」又は「一代替実施例」は、必ずしも同じ実施例を指しているわけではないことを強調し、留意すべきである。また、本出願の１つ又は複数の実施例におけるある特徴、構成、又は特性は、適切に組み合わせることができる。
【０１８５】
特に定義のない限り、ここで使用される全ての用語（技術用語及び科学用語を含む）は、本開示が属する分野の当業者によって一般的に理解される意味と同じ意味を有する。例えば、通常、辞書で定義される用語は、関連技術の文脈における意味と一致する意味を有するものとして解釈されるべきであり、明確にそう定義されていない限り、理想的又は過度に正式に解釈されないことがさらに理解されよう。
【０１８６】
以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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