(57)【要約】【課題】対訳コーパスから精度の高い翻訳知識を自動的に作成できるようにすること【解決手段】対訳コーパスの前処理装置は、前処理前の対訳コーパス２０を、同一の原言語文に対応する目的言語文からなる原言語グループ５４に分類するためのグループ抽出部５２と、分類により得られた原言語グループ５４のうち、当該原言語グループの原言語文と当該原言語グループの目的言語文との間の、構成要素間の対応関係を示す予め定義されたスコア７０が、予め定められた基準を満足する目的言語文のみを選択して、前処理後の対訳コーパス２４を作成するための選択部５６，５８とを含む。【選択図】　　　　図３
2004102481.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対訳コーパスに基づく自然言語処理に先立って、前記対訳コーパスを前処理するための対訳コーパスの前処理装置であって、
前処理前の対訳コーパスを、同一の原言語文に対応する目的言語文からなる原言語グループに分類するための分類手段と、
分類により得られた原言語グループのうち、当該原言語グループの原言語文と当該原言語グループ内の目的言語文との間の、構成要素間の対応関係を示す予め定義されたスコアが、予め定められた基準を満足する目的言語文のみを選択して、前処理後の対訳コーパスを作成するための選択手段とを含む、対訳コーパスの前処理装置。
【請求項２】
前記選択手段は、
分類により得られた原言語グループごとに、当該原言語グループに含まれる目的言語文が単一か複数かを判定するための第１の判定手段と、
前記判定手段により複数の目的言語文を含むと判定された原言語グループごとに、当該原言語グループが含む目的言語文の直訳度を算出して直訳度が最高であると判定された目的言語文を選択するための第１の手段と、
前記判定手段により単一の目的言語文を含むと判定された原言語グループについて、当該単一の目的言語文を選択するための第２の手段とを含む、請求項１に記載の対訳コーパスの前処理装置。
【請求項３】
前記選択手段はさらに、前記原言語と前記目的言語との間の対訳辞書を含み、
前記目的言語文を選択するための第１の手段は、原言語グループ内の原言語文と、同じ原言語グループ内の各目的言語文との組合せごとに、前記対訳辞書を参照して以下の式によって各目的言語文の直訳度ＲＤを算出し、
【数１】
2004102481.tif 000010
Ｗｓは、原言語文中の単語のうち、前記対訳辞書に存在する単語数を表わし、Ｗｔは、目的言語文中の単語のうち、前記対訳辞書に存在する単語数を表わし、
Ｃは原言語文内の単語と、目的言語文内の単語との間の単語リンク数を表わし、前記直訳度ＲＤが最大となる目的言語文を選択する、請求項２に記載の対訳コーパスの前処理装置。
【請求項４】
前記選択手段はさらに、
目的言語文を選択するための前記第１の手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が単一であるか複数であるかを判定するための第２の判定手段と、
前記第２の判定手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が単一であると判定されたことに応答して、当該目的言語文を選択するための手段と、
前記第２の判定手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が複数であると判定されたことに応答して、前記対訳辞書を参照して、原言語文と、最高の直訳度を有すると判定された複数個の前記目的言語文との間で算出される文脈自由度を算出し、文脈自由度が最高である目的言語文を選択するための手段とを含む、請求項３に記載の対訳コーパスの前処理装置。
【請求項５】
前記文脈自由度が最高である目的言語文を選択するための手段は、
前記対訳辞書を参照して、原言語文と、最高の直訳度を有すると判定された複数個の前記目的言語文の各々との間の単語リンクＬ１，…，ＬＣを求めるための手段と、
求められた単語リンク数がＣであるものとして、原言語文中で連続するｘ個（ただし１＜ｘ≦Ｃ）の単語が連続している単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘを形成している個所であって、かつその単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘに対応する単語が目的言語文中でも連続している個所の数として文脈自由度を算出するための手段と、
算出された文脈自由度が最高の目的言語文を選択するための手段とを含む、請求項４に記載の対訳コーパスの前処理装置。
【請求項６】
前記文脈自由度を算出するための手段は、前記対訳辞書を参照して以下の式によって各目的言語文の文脈自由度Ｎを算出する、
【数２】
2004102481.tif 000011
請求項５に記載の対訳コーパスの前処理装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６のいずれかに記載の対訳コーパスの前処理装置と、
前記対訳コーパスの前処理装置の出力する前処理後の対訳コーパスを入力とする用例ベースの機械翻訳手段とを含む、機械翻訳システム。
【請求項８】
対訳コーパスに基づく自然言語処理に先立って、前記対訳コーパスを前処理するための対訳コーパスの前処理装置としてコンピュータを動作させる対訳コーパスの前処理プログラムであって、前記対訳コーパスの前処理装置は、
前処理前の対訳コーパスを、同一の原言語文に対応する目的言語文からなる原言語グループに分類するための分類手段と、
分類により得られた原言語グループのうち、当該原言語グループの原言語文と当該原言語グループの目的言語文との間の、構成要素間の対応関係を示す予め定義されたスコアが、予め定められた基準を満足する目的言語文のみを選択して、前処理後の対訳コーパスを作成するための選択手段とを含む、対訳コーパスの前処理プログラム。
【請求項９】
前記選択手段は、
分類により得られた原言語グループごとに、当該原言語グループに含まれる目的言語文が単一か複数かを判定するための第１の判定手段と、
前記判定手段により複数の目的言語文を含むと判定された原言語グループごとに、当該原言語グループが含む目的言語文の直訳度を算出して直訳度が最高であると判定された目的言語文を選択するための第１の手段と、
前記判定手段により単一の目的言語文を含むと判定された原言語グループについて、当該単一の目的言語文を選択するための第２の手段とを含む、請求項８に記載の対訳コーパスの前処理プログラム。
【請求項１０】
前記選択手段はさらに、前記原言語と前記目的言語との間の対訳辞書を含み、
前記目的言語文を選択するための第１の手段は、原言語グループ内の原言語文と、同じ原言語グループ内の各目的言語文との組合せごとに、前記対訳辞書を参照して以下の式によって各目的言語文の直訳度ＲＤを算出し、
【数３】
2004102481.tif 000012
Ｗｓは、原言語文中の単語のうち、前記対訳辞書に存在する単語数を表わし、Ｗｔは、目的言語文中の単語のうち、前記対訳辞書に存在する単語数を表わし、
Ｃは原言語文内の単語と、目的言語文内の単語との間の単語リンク数を表わし、前記直訳度ＲＤが最大となる目的言語文を選択する、請求項９に記載の対訳コーパスの前処理プログラム。
【請求項１１】
前記選択手段はさらに、
目的言語文を選択するための第１の手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が単一であるか複数であるかを判定するための第２の判定手段と、
前記第２の判定手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が単一であると判定されたことに応答して、当該目的言語文を選択するための手段と、
前記第２の判定手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が複数であると判定されたことに応答して、前記対訳辞書を参照して、原言語文と、最高の直訳度を有すると判定された複数個の前記目的言語文との間で算出される文脈自由度を算出し、文脈自由度が最高である目的言語文を選択するための手段とを含む、請求項１０に記載の対訳コーパスの前処理プログラム。
【請求項１２】
前記文脈自由度が最高である目的言語文を選択するための手段は、
前記対訳辞書を参照して、原言語文と、最高の直訳度を有すると判定された複数個の前記目的言語文の各々との間の単語リンクＬ１，…，ＬＣを求めるための手段と、
求められた単語リンク数がＣであるものとして、原言語文中で連続するｘ個（ただし１＜ｘ≦Ｃ）の単語が連続している単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘを形成している個所であって、かつその単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘに対応する単語が目的言語文中でも連続している個所の数として文脈自由度を算出するための手段と、
算出された文脈自由度が最高の目的言語文を選択するための手段とを含む、請求項１１に記載の対訳コーパスの前処理プログラム。
【請求項１３】
前記文脈自由度を算出するための手段は、前記対訳辞書を参照して以下の式によって各目的言語文の文脈自由度Ｎを算出する、
【数４】
2004102481.tif 000013
請求項１２に記載の対訳コーパスの前処理プログラム。
【請求項１４】
対訳コーパスに基づく機械翻訳を行なうようにコンピュータを制御するための、コンピュータで実行可能な機械翻訳プログラムであって、請求項８〜請求項１３のいずれかに記載の対訳コーパスの前処理プログラムと、
前記対訳コーパスの前処理装置の出力する前処理後の対訳コーパスを入力とする用例ベースの機械翻訳プログラム部分とを含む、機械翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、一般的には用例ベースの機械翻訳装置の前処理の改善に関し、特に、用例ベースの機械翻訳装置の知識を自動構築する処理を改善することにより、機械翻訳の精度を向上させるための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
機械翻訳システムの一種類に、用例ベースの機械翻訳と呼ばれる方式が知られている。これは、過去に人間が翻訳した結果を、機械可読な翻訳知識として蓄積しておき、その知識にしたがって入力文を目的言語に翻訳するものである。翻訳のための知識としては、原言語から目的言語への単語や句のマッピングルールを挙げることができる。
【０００３】
用例ベースの機械翻訳システムを構築する上で、最も手間がかかる作業は翻訳知識の作成である。従来、翻訳知識は人手で作成する必要があった。一方、自然言語処理研究の進展とともに、対訳コーパスも充実してきている。それに伴い、たとえば後掲の非特許文献１におけるように、対訳コーパスから翻訳知識を自動的に構築する方法も提案されてきている。
【０００４】
ここで、対訳コーパスとは、原言語の文のテキスト（たとえば日本語の「どこですか」）に他の言語の対訳文（たとえば英語の”Ｗｈｅｒｅ？”）が付与されているコーパスのことをいう。ここでは、対訳コーパスは英語と日本語との対訳文の集合の集合を含むものとする。対訳コーパスは、たとえば米国のＬＤＣ（Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ　Ｄａｔａ　Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）という組織から入手可能である。対訳コーパスは、パラレルコーパス、バイリンガルコーパス、バイテキスト等とも呼ばれる。
【０００５】
従来の機械翻訳システムを概念的ブロック図として図１１に示す。図１１を参照して、従来の機械翻訳システムは、対訳コーパス２０と、この対訳コーパス２０から獲得した翻訳知識に基づき、入力文２８を翻訳して出力文３２として出力するための機械翻訳装置２６とを含む。
【０００６】
機械翻訳装置２６は、対訳コーパス２０から翻訳知識４２を獲得するための知識獲得部４０と、獲得された翻訳知識４２に基づき、入力文２８に対して用例ベースの機械翻訳を行なって出力文３２を出力するための翻訳エンジン４４とを含む。知識獲得部４０は、対訳コーパス２０中の対訳を用いて原言語の単語と目的言語の単語とのマッピングルール等を自動的に抽出し、翻訳知識４２とする。なお、翻訳知識４２を、対訳コーパス２０、知識獲得部４０を用いて事前に構築し、保存しておく場合は、機械翻訳装置２６は知識獲得部４０を含まないこともあるが、本明細書では、知識獲得部４０を含めて機械翻訳装置とする。
【０００７】
【非特許文献１】
イマムラ（Ｉｍａｍｕｒａ，　Ｋ．）著「パターンベースＭＴのための階層的句アライメントにより獲得された翻訳知識の適用（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ
ａｃｑｕｉｒｅｄ　ｂｙ　ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ　ｐｈｒａｓｅ
ａｌｉｇｎｍｅｎｔ　ｆｏｒ　ｐａｔｔｅｒｎ−ｂａｓｅｄ　ＭＴ）」第９回機械翻訳における理論的および方法論的問題に関する会議（ＴＭＩ−２００２）予稿集（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　９ｔｈ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ａｎｄ　ＭｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌＩｓｓｕｅｓ　ｉｎ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ（ＴＭＩ−２００２））、２００２年、ｐｐ．７４−８４。
【０００８】
【非特許文献２】
メラメッド（Ｍｅｌａｍｅｄ，　Ｉ．　Ｄ．）著「翻訳上の語の等価性についてのモデル（Ｍｏｄｅｌｓ　ｏｆ　ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ　ｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ　ａｍｏｎｇ　ｗｏｒｄｓ）」、計算言語学（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ）、２０００年、ｐｐ．２２１−２４９。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
対訳コーパスの中には、多様な対訳が含まれる。その多様性に起因して、得られた翻訳知識４２の精度が落ちてしまい、翻訳エンジン４４による機械翻訳の品質が低下するという問題がある。特に翻訳知識４２に関する問題として以下のようなものがある。
【００１０】
（１）言換え表現に起因する精度低下。「言換え」とは、内容を保ちながらテキストを書換えることをいい、そのようにして書換えられたテキストを元のテキストの「言換え表現」と呼ぶ。たとえば、日本語の「写真を撮ってもいいですか？」と「写真を写したいのです。」とは互いに言換え表現の関係にある。また英語の”Ｍａｙ　Ｉ　ｔａｋｅ　ｐｉｃｔｕｒｅｓ？”と”Ｃａｎ　Ｉ　ｔａｋｅ　ａ　ｐｈｏｔｏ？”とも互いに言換え表現の関係にある。言換えが複数あると、言換え表現ごとに異なる翻訳知識が作成される。そのため、翻訳処理時のあいまい性が増大する。あいまい性が増大すると、適切な翻訳を生成することが困難となる。
【００１１】
（２）文脈依存・状況依存訳に起因する精度低下。文脈または状況に依存した会話等の中の対訳文に過剰な省略があったりすると、訳文にも過剰な省略を生成したり、訳文にわきだし語を生成したりしてしまうような誤った翻訳知識が作られるため、誤訳の原因となる。なお、わきだし語とは、原文にはないにもかかわらず訳文中に発生するような語のことをいう。
【００１２】
このような問題は、対訳コーパスの内容を言換え表現や文脈依存・状況依存訳を作らないように書き換える等の方法で整備すると発生するおそれが減少し、翻訳品質が向上することが見込まれる。しかし、対訳コーパスの内容を整備するためには、一般に用例ベース翻訳に関する知識を要し、容易に行なうことはできない。特に対訳コーパスが大きくなると、手作業で対訳コーパスの内容を整備することは不可能である。
【００１３】
それゆえにこの発明の目的は、対訳コーパスから精度の高い翻訳知識を自動的に作成できるようにすることである。
【００１４】
この発明の他の目的は、対訳コーパスから翻訳知識を作成する前段階で、対訳コーパスの内容を自動的に整備し、精度の高い翻訳知識を自動的に作成できるようにすることである。
【００１５】
この発明のさらに他の目的は、対訳コーパスから翻訳知識を作成する前段階で対訳コーパス内の多様な表現を自動的に整理し、翻訳時のあいまい性を低くできるような翻訳知識を自動的に作成できるようにすることである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明のある局面にかかる対訳コーパスの前処理装置は、対訳コーパスに基づく自然言語処理に先立って、対訳コーパスを前処理するための対訳コーパスの前処理装置であって、この装置は、前処理前の対訳コーパスを、同一の原言語文に対応する目的言語文からなる原言語グループに分類するための分類手段と、分類により得られた原言語グループのうち、当該原言語グループの原言語文と当該原言語グループの目的言語文との間の、構成要素間の対応関係を示す予め定義されたスコアが、予め定められた基準を満足する目的言語文のみを選択して、前処理後の対訳コーパスを作成するための選択手段とを含む。
【００１７】
好ましくは、選択手段は、分類により得られた原言語グループごとに、当該原言語グループに含まれる目的言語文が単一か複数かを判定するための第１の判定手段と、判定手段により複数の目的言語文を含むと判定された原言語グループごとに、当該原言語グループが含む目的言語文の直訳度を算出して直訳度が最高であると判定された目的言語文を選択するための第１の手段と、判定手段により単一の目的言語文を含むと判定された原言語グループについて、当該単一の目的言語文を選択するための第２の手段とを含んでもよい。
【００１８】
さらに好ましくは、選択手段はさらに、原言語と目的言語との間の対訳辞書を含み、目的言語文を選択するための第１の手段は、原言語グループ内の原言語文と、同じ原言語グループ内の各目的言語文との組合せごとに、対訳辞書を参照して以下の式によって各目的言語文の直訳度ＲＤを算出する。
【００１９】
【数５】
2004102481.tif 000003
ここで、Ｗｓは、原言語文中の単語のうち、対訳辞書に存在する単語数を表わし、Ｗｔは、目的言語文中の単語のうち、対訳辞書に存在する単語数を表わし、Ｃは原言語文内の単語と、目的言語文内の単語との間の単語リンク数を表わし、直訳度ＲＤが最大となる目的言語文を選択する。
【００２０】
好ましくは、選択手段はさらに、目的言語文を選択するための第１の手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が単一であるか複数であるかを判定するための第２の判定手段と、第２の判定手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が単一であると判定されたことに応答して、当該目的言語文を選択するための手段と、第２の判定手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が複数であると判定されたことに応答して、対訳辞書を参照して、原言語文と、最高の直訳度を有すると判定された複数個の目的言語文との間で算出される文脈自由度を算出し、文脈自由度が最高である目的言語文を選択するための手段とを含む。
【００２１】
文脈自由度が最高である目的言語文を選択するための手段は、対訳辞書を参照して、原言語文と、最高の直訳度を有すると判定された複数個の目的言語文の各々との間の単語リンクＬ１，…，ＬＣを求めるための手段と、求められた単語リンク数がＣであるものとして、原言語文中で連続するｘ個（ただし１＜ｘ≦Ｃ）の単語が連続している単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘを形成している個所であって、かつその単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘに対応する単語が目的言語文中でも連続している個所の数として文脈自由度を算出するための手段と、算出された文脈自由度が最高の目的言語文を選択するための手段とを含んでもよい。
【００２２】
好ましくは、文脈自由度を算出するための手段は、対訳辞書を参照して以下の式によって各目的言語文の文脈自由度Ｎを算出する。
【００２３】
【数６】
2004102481.tif 000004
本発明の他のある局面にかかる機械翻訳装置は、上に記載したいずれかの対訳コーパスの前処理装置と、対訳コーパスの前処理装置の出力する前処理後の対訳コーパスを入力とする用例ベースの機械翻訳手段とを含む。
【００２４】
本発明のさらに他の局面にかかるプログラムは、対訳コーパスに基づく自然言語処理に先立って、対訳コーパスを前処理するための対訳コーパスの前処理装置としてコンピュータを動作させる対訳コーパスの前処理プログラムであって、この対訳コーパスの前処理装置は、前処理前の対訳コーパスを、同一の原言語文に対応する目的言語文からなる原言語グループに分類するための分類手段と、分類により得られた原言語グループのうち、当該原言語グループの原言語文と当該原言語グループの目的言語文との間の、構成要素間の対応関係を示す予め定義されたスコアが、予め定められた基準を満足する目的言語文のみを選択して、前処理後の対訳コーパスを作成するための選択手段とを含む。
【００２５】
好ましくは、選択手段は、分類により得られた原言語グループごとに、当該原言語グループに含まれる目的言語文が単一か複数かを判定するための第１の判定手段と、判定手段により複数の目的言語文を含むと判定された原言語グループごとに、当該原言語グループが含む目的言語文の直訳度を算出して直訳度が最高であると判定された目的言語文を選択するための第１の手段と、判定手段により単一の目的言語文を含むと判定された原言語グループについて、当該単一の目的言語文を選択するための第２の手段とを含む。
【００２６】
さらに好ましくは、選択手段はさらに、原言語と目的言語との間の対訳辞書を含み、目的言語文を選択するための第１の手段は、原言語グループ内の原言語文と、同じ原言語グループ内の各目的言語文との組合せごとに、対訳辞書を参照して以下の式によって各目的言語文の直訳度ＲＤを算出し、
【００２７】
【数７】
2004102481.tif 000005
Ｗｓは、原言語文中の単語のうち、対訳辞書に存在する単語数を表わし、Ｗｔは、目的言語文中の単語のうち、単語対訳辞書に存在する単語数を表わし、Ｃは原言語文内の単語と、目的言語文内の単語との間の単語リンク数を表わし、直訳度ＲＤが最大となる目的言語文を選択する。
【００２８】
好ましくは、選択手段はさらに、目的言語文を選択するための第１の手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が単一であるか複数であるかを判定するための第２の判定手段と、第２の判定手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が単一であると判定されたことに応答して、当該目的言語文を選択するための手段と、第２の判定手段によって最高の直訳度を有すると判定された目的言語文が複数であると判定されたことに応答して、対訳辞書を参照して、原言語文と、最高の直訳度を有すると判定された複数個の目的言語文との間で算出される文脈自由度を算出し、文脈自由度が最高である目的言語文を選択するための手段とを含む。
【００２９】
さらに好ましくは、文脈自由度が最高である目的言語文を選択するための手段は、対訳辞書を参照して、原言語文と、最高の直訳度を有すると判定された複数個の目的言語文の各々との間の単語リンクＬ１，…，ＬＣを求めるための手段と、求められた単語リンク数がＣであるものとして、原言語文中で連続するｘ個（ただし１＜ｘ≦Ｃ）の単語が連続している単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘを形成している個所であって、かつその単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘに対応する単語が目的言語文中でも連続している個所の数として文脈自由度を算出するための手段と、算出された文脈自由度が最高の目的言語文を選択するための手段とを含む。
【００３０】
また、文脈自由度を算出するための手段は、対訳辞書を参照して以下の式によって各目的言語文の文脈自由度Ｎを算出してもよい。
【００３１】
【数８】
2004102481.tif 000006
本発明のさらに他の局面にかかる機械翻訳プログラムは、対訳コーパスに基づく機械翻訳を行なうようにコンピュータを制御するための、コンピュータで実行可能な機械翻訳プログラムであって、上に述べたいずれかの対訳コーパスの前処理プログラムと、当該対訳コーパスの前処理装置の出力する前処理後の対訳コーパスを入力とする用例ベースの機械翻訳プログラム部分とを含む。
【００３２】
【発明の実施の形態】
―構成―
図１に、本実施の形態の機械翻訳システムのブロック図を示す。この機械翻訳システムが図１１に示す従来の機械翻訳システムと異なるのは、対訳コーパス２０と機械翻訳装置２６との間に、対訳コーパス２０の中の対訳文に対し後述するようなフィルタリング処理をして、対訳文の多様性を排除した部分コーパス２４を作成するという前処理を行なうためのフィルタ処理部２２をさらに含むことである。知識獲得部４０が部分コーパス２４から翻訳知識４２を獲得することを除き、機械翻訳装置２６の構成および機能は図１１に示す従来のものと全く同じである。したがってそれらについての詳細な説明はここでは繰返さない。フィルタ処理部２２の機能の詳細については後述する。
【００３３】
図２を参照して、対訳コーパス２０は、原言語（ここでは英語とする。）のテキストと、目的言語（ここでは日本語とする。）のテキストとを対訳形式で多数含む。図２に示す例では、英語のテキストＥ１，Ｅ２，Ｅ１，Ｅ３，Ｅ３，Ｅ３と日本語のテキストＪ１，Ｊ１，Ｊ２，Ｊ３，Ｊ４，Ｊ２とがそれぞれ対訳となっている。図２において、同じ記号は同じテキストを表わす。つまり、ここに示す対訳コーパス２０では、たとえば英語のテキストＥ１に対して日本語の二つの異なるテキストＪ１、Ｊ２が対応付けられている。また、英語のテキストＥ３に対して日本語の三つの異なるテキストＪ３，Ｊ４およびＪ２が対応付けられている。さらに、日本語の一つのテキストＪ１に対して、英語の二つの異なるテキストＥ１，Ｅ２が対応付けられている。このように一方の言語のテキストに他方の言語の複数のテキストが対応付けられている場合、従来この対訳コーパスから抽出した翻訳知識の精度が低くなり、翻訳の品質が低下するという問題があった。
【００３４】
本実施の形態の機械翻訳システムでは、フィルタ処理部２２の機能によりこの対訳コーパスの多様性を排除する。より具体的にはフィルタ処理２２は、対訳文が機械翻訳に適しているか否かを所定の基準にしたがって測定し、適していると判定された対訳で部分コーパス２４を作成する。その部分コーパス２４を用いて翻訳知識４２を作成するので、その精度は従来のものと比較して高くなる。対訳文が機械翻訳に適しているか否かを測定するための基準については後述する。
【００３５】
フィルタ処理部２２の構成を説明する前に、ここで「原言語グループ」を定義する。「原言語グループ」とは、対訳コーパス２０のうち、同じ原言語の文の対訳となっている目的言語の文の集まりのことをいう。たとえば図２に示す対訳コーパス２０では、日本語テキストのＪ１およびＪ２が同じ英語のテキストＥ１の対訳である。したがってこれらは原言語グループを形成する。また、Ｊ３，Ｊ４，Ｊ２は同じ英語のテキストＥ３の対訳である。したがってこれらもまた原言語グループを形成する。
【００３６】
図３を参照して、フィルタ処理部２２は、対訳コーパス２２から原言語グループ群を抽出し原言語グループ表５４を作成するためのグループ抽出部５２と、対訳辞書６０と、原言語グループ表５４内の各原言語グループについて、目的言語の文のうち機械翻訳に適している尺度を示すフィルタリングスコア７０を計算するためのフィルタリングスコア計算部５６と、原言語グループ表５４内の各原言語グループについて、フィルタリングスコア７０を参照し、最大スコアの文のみを原言語の文の対訳として部分コーパス２４に出力するための選択部５８とを含む。なお、原言語グループが単一の対訳しか含まない場合にはその対訳のフィルタリングスコアが最大になることは明らかなので、その対訳が無条件で選択される。フィルタリングスコアの計算は不要である。
【００３７】
本実施の形態では、スコア計算部５６は次の基準にしたがってフィルタリングスコアを算出する。
【００３８】
（１）対訳の原言語文・目的言語間文での単語のリンク数が多ければフィルタリングスコアは高くなる。対訳の原言語文・目的言語文間での単語のリンク数を表わす指標を直訳度と呼ぶ。単語のリンク（単語リンク）については後述する。
【００３９】
（２）句構造として原言語文・目的言語文を対応付けたとき、対応数が多い場合にフィルタリングスコアは高くなる。言換えると、部分文字列同士が対応付けられる確率が高いとフィルタリングスコアは高くなる。部分文字列同士が対応付けられる確率が高いか否かを表わす指標を文脈自由度と呼ぶ。
【００４０】
直訳度と文脈自由度とをまとめてフィルタリングスコアと呼ぶ。本実施の形態では、フィルタリングスコアの計算時には、予め準備された機械処理可能な対訳辞書６０のみを用いる。対訳辞書６０は市販の英和の単語辞書でよい。前掲の非特許文献２に記載の統計的単語アライメント方法を用いると、対訳コーパス２０から自動的に対訳辞書６０を構築することも可能である。
【００４１】
原言語グループ表５４の構造を模式的に図４に示す。図４を参照して、原言語グループ表５４は、原言語の一文（たとえばＥ１，Ｅ２，Ｅ３）ごとに、それに対応する目的言語の文（たとえば文Ｅ１に対する文Ｊ１，Ｊ２、文Ｅ２に対する文Ｊ１、文Ｅ３に対する文Ｊ３，Ｊ４，Ｊ２）からなる原言語グループを含む。
【００４２】
図５を参照して、スコア算出部５６は、原言語グループごとに、複数の対訳がある場合にフィルタリングスコア７０を計算する機能を持つ。選択部５８は、原言語グループごとに、複数の対訳がある場合には最大のフィルタリングスコアを持つ対訳を選択して部分コーパス２４に出力し、単一の対訳しかない場合にはその対訳を部分コーパス２４に出力する機能を持つ。
【００４３】
スコア計算部５６によるフィルタリングスコアの計算は以下のようにして行なう。まず、直訳度の計算について説明する。
【００４４】
（１）原言語の文（単語列）で対訳辞書６０を引く。対訳辞書に見出しが存在する単語数をＷｓとする。
【００４５】
（２）目的言語の文（単語列）で対訳辞書６０の逆引きをする。目的言語の文に含まれる単語のうち、対訳辞書に存在する単語の数をＷｔとする。
【００４６】
（３）原言語文および目的言語文の単語対で対訳辞書を引く。具体的にはたとえば、原言語文内の単語と、目的言語文内の単語との組合せごとに、該当の組合せに相当する見出しがあるか否かを調べる。この単語対を単語リンクと呼び、この処理で見出された単語リンク数をＣとする。
【００４７】
（３）以下の式で直訳度ＲＤを計算する。直訳度ＲＤは、本来翻訳されるべき単語のうち、実際にこの対訳で翻訳された単語の割合を示す。
【００４８】
【数９】
2004102481.tif 000007
文脈自由度は以下のようにして算出される。
【００４９】
（１）原言語・目的言語の単語対で対訳辞書６０を引き、単語リンクを得る。ここでＣ個の単語リンクＬ１，…，ＬＣが得られたものとする。
【００５０】
（２）原言語文中で、連続するｘ個（ただし１＜ｘ≦Ｃ）の単語が順に単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘを形成している個所を調べる。
【００５１】
（３）その単語リンクＬｉ，…，Ｌｉ＋ｘに対応する単語が目的言語文中でも連続している数を調べ、それを文脈自由度とする。この場合、連続していることだけが必要であり、その順序は問題としない。文脈自由度をＮとするとＮは次の式で計算される。
【００５２】
【数１０】
2004102481.tif 000008
―計算例―
対訳辞書６０の内容として以下に示す場合を想定する。
【００５３】
【表１】
2004102481.tif 000009
直訳度について、英語文が’Ｉ　ｄｉｄ　ｎｏｔ
ｏｒｄｅｒ　ｔｈｉｓ　ｂｅｅｆ．’、日本語文が「これはオーダーしていないんだけど」の場合について計算例を説明する。この例では英語文の単語列のうち’Ｉ’，　‘ｎｏｔ’，　‘ｏｒｄｅｒ’，　‘ｔｈｉｓ’，　‘ｂｅｅｆ’の５単語が対訳辞書６０に存在する。したがってＷｓ＝５である。日本語文の単語のうち、対訳辞書６０に載っているのは「これ」「オーダーする」「ない」の３単語である。したがってＷｔ＝３である。英語・日本語の単語対で対訳辞書を引くと，単語リンクとして’ｎｏｔ−ない’、’ｏｒｄｅｒ−注文する’、’ｔｈｉｓ−これ’の３リンクが存在する。したがってＣ＝３である。
【００５４】
以上から、直訳度は２＊Ｃ／（Ｗｓ＋Ｗｔ）＝２＊３／（５＋３）＝０．７５と計算される。
【００５５】
続いて、文脈自由度について、原文が同じく’Ｉ
ｄｉｄ　ｎｏｔ　ｏｒｄｅｒ　ｔｈｉｓ　ｂｅｅｆ．’、日本語文が「私はこのビーフを注文していません。」である場合について計算例を示す。この例では英語・日本語の間の単語リンクとして次の５つが得られる。
【００５６】
Ｌ１＝’Ｉ−私’
Ｌ２＝’ｎｏｔ−ぬ’
Ｌ３＝’ｏｒｄｅｒ−注文’
Ｌ４＝’ｔｈｉｓ−この’
Ｌ５＝’ｂｅｅｆ−ビーフ’
本例の場合、上の５つの単語リンクのうち、［Ｌ１，…，Ｌ５］、［Ｌ２，Ｌ３］、［Ｌ２，…，Ｌ５］、［Ｌ３，…，Ｌ５］、および［Ｌ４，Ｌ５］の５つの組合せが、英語文上でも日本語文上でも連続している。したがって、文脈自由度は５となる。
【００５７】
―動作―
上に構成を説明した機械翻訳システムの動作、特に部分コーパス２４の作成時の動作について説明する。例として英日翻訳システムを構築する場合を考え、原言語（英語）および目的言語（日本語）とも、対訳コーパス中の各文については形態素解析済とする。
【００５８】
図３を参照して、グループ抽出部５２が原言語グループ表５４を作成する。ここでは、英語文「Ｉ　ｄｉｄ　ｎｏｔ　ｏｒｄｅｒ　ｔｈｉｓ　ｂｅｅｆ．」に対して、グループ抽出部５２により以下に示す日本語文が原言語グループとして抽出されたものとする。
【００５９】
（１）　私はこの牛肉を注文していません。
【００６０】
（２）　この牛肉を私は注文していません。
【００６１】
（３）　これはオーダーしていないんだけど。
【００６２】
（４）　僕はこのビーフを頼んでいません。
【００６３】
（５）　お願いしたものと違います。
【００６４】
これらのうち（１）（４）は機械翻訳に適した訳文であり、両者から同じ翻訳知識が得られる。（２）は（１）の言換え表現であり、（１）と競合して（１）と異なる翻訳知識が得られる。（３）は’ｂｅｅｆ’の訳が省略されており、文脈／状況依存訳である。（５）も訳語が省略されており、文脈／状況依存訳である。
【００６５】
スコア計算部５６が、原言語グループ表５４内の原言語グループのうち、複数の訳文を含むものに対し、訳文ごとにフィルタリングスコア７０を算出する。上にあげた原言語グループの例の場合、訳文が複数個あるので各訳文ごとにフィルタリングスコアがスコア計算部５６により計算される。そのフィルタリングスコアは図１０に示すとおりとなる。
【００６６】
選択部５８は、原言語グループのうち複数の訳文があるものについては、直訳度が最も高いものを選択して部分コーパス２４に出力する。最高直訳度の訳文が複数個ある場合には、そのうちで文脈自由度が最も高いものを選択して部分コーパス２４に出力する。最高文脈自由度の訳文が複数個ある場合には、それらの訳文を全て部分コーパス２４に出力する。
【００６７】
図１０に示す例では、最高直訳度を持つ訳文は訳文１，２，４である。したがってさらにこれらについて文脈自由度を調べる。すると、訳文１および４の文脈自由度が５、訳文２の文脈自由度が３となる。したがって、この原言語グループからは、訳文１および４の二つが部分コーパス２４に出力される。
【００６８】
知識獲得部４０は、このように内容が整理された部分コーパス２４から翻訳知識４２を獲得する。特に、部分コーパス２４が、直訳性の高い、かつ文脈自由度も高い訳文からなるため、言換え表現に関して競合する翻訳知識が作られにくくなる。同様の理由で省略またはわきだし語を含む対訳が部分コーパス２４から排除されるので、文脈／状況依存訳の影響が少なくなり、翻訳知識４２のあいまい性が少なくなる。
【００６９】
このように、本実施の形態のシステムによれば、機械翻訳に不適切な対訳がコーパスから排除される。そのため、得られる翻訳知識４２の精度が高くなり、その結果その翻訳知識４２を用いて翻訳エンジン４４が行なう機械翻訳の品質が向上する。
【００７０】
―コンピュータによる実現―
以上に述べた本発明の実施の形態は、コンピュータおよびコンピュータ上で動作するソフトウェアにより実現することが可能である。もちろん、以下に述べる機能の一部又は全部を、ソフトウェアでなくハードウェアで実現することも可能である。
【００７１】
図７に、本実施の形態で利用されるコンピュータシステム２０の外観図を、図８にコンピュータシステム１２０のブロック図を、それぞれ示す。なおここに示すコンピュータシステム１２０はあくまで一例であり、この他にも種々の構成が可能である。
【００７２】
図７を参照して、コンピュータシステム１２０は、コンピュータ１４０と、いずれもこのコンピュータ１４０に接続されたモニタ１４２、キーボード１４６、およびマウス１４８とを含む。コンピュータ１４０にはさらに、ＣＤ―ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ　Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ１５０と、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ　Ｄｉｓｋ）ドライブ１５２とが内蔵されている。
【００７３】
図８を参照して、コンピュータシステム１２０はさらに、コンピュータ１４０に接続されるプリンタ１４４を含むが、これは図７には示していない。またコンピュータ１４０はさらに、ＣＤ―ＲＯＭドライブ１５０およびＦＤドライブ１５２に接続されたバス１６６と、いずれもバス１６６に接続された中央演算装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）１５６、コンピュータ１４０のブートアッププログラム等を記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１５８、ＣＰＵ１５６が使用する作業エリアおよびＣＰＵ１５６により実行されるプログラムの格納エリアを提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１６０、および対訳コーパス、単語辞書、翻訳結果等を機械処理可能な形式で格納するハードディスク１５４を含む。
【００７４】
以下に述べる実施の形態のシステムを実現するソフトウェアは、たとえば、ＣＤ―ＲＯＭ１６２のような記録媒体上に記録されて流通し、ＣＤ―ＲＯＭドライブ１５０のような読取装置を介してコンピュータ１４０に読込まれ、ハードディスク１５４に格納される。ＣＰＵ１５６がこのプログラムを実行する際には、ハードディスク１５４からこのプログラムを読み出してＲＡＭ１６０に格納し、図示しないプログラムカウンタによって指定されるアドレスから命令を読出して実行する。ＣＰＵ１５６は、処理対象のデータをハードディスク１５４から読出し、処理結果を同じくハードディスク１５４に格納する。
【００７５】
コンピュータシステム１２０の動作原理自体は周知であるので、ここではその詳細については繰り返さない。
【００７６】
なお、ソフトウェアの流通形態は上記したように記憶媒体に固定された形には限定されない。たとえば、ネットワークを通じて接続された他のコンピュータからデータを受取る形で流通することもあり得る。また、ソフトウェアの一部が予めハードディスク１５４中に格納されており、ソフトウェアの残りの部分をネットワーク経由でハードディスク１５４に取込んで実行時に統合するような形の流通形態もあり得る。
【００７７】
一般的に、現代のプログラムはコンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）またはいわゆるサードパーティ等によってコンピュータ上で提供される汎用の機能を利用し、それらを所望の目的にしたがって組織化した形態で実行することにより前記した所望の目的を達成する。したがって、以下に述べる本実施の形態の各機能のうち、ＯＳまたはサードパーティが提供する汎用的な機能を含まず、それら汎用的な機能の実行順序の組合せだけを指定するプログラム（群）であっても、それらを利用して全体的として所望の目的を達成する制御構造を有するプログラム（群）である限り、それらが本発明の技術的範囲に含まれることは明らかである。
【００７８】
ただし、本発明をプログラムではなくハードウェア回路によって実現することも可能であることはもちろんである。
【００７９】
図９に、本実施の形態にかかる機械翻訳システムのうち、フィルタ処理部２２を実現するプログラムの基本的な制御の流れをフローチャート形式で示す。図９を参照して、フィルタ処理部２２は、最初に対訳コーパス２０中の対訳文を同じ原言語文ごとに原言語グループに分類する（２０２）。以下、各原言語グループごとの処理を行なう。
【００８０】
まず、先頭の原言語グループを処理対象に設定する（２０２）。続いて、処理対象の原言語グループに含まれる目的言語の訳文が単一か複数かを判定する（２０４）。訳文が単一の場合には、その訳文を出力して（２０６）制御はステップ２１８に進む。訳文が複数個ある場合には、制御はステップ２０８に進む。
【００８１】
ステップ２０８では、処理対象の原言語グループ内の全ての目的言語文の直訳度を計算する。直訳度の計算方法については既に述べたとおりである。さらに、処理対象の原言語グループ内の全ての目的言語文の文脈自由度を計算する（２１０）。
【００８２】
最高直訳度の目的言語文が単一か複数かを判定し（２１２）、単一の場合にはその文を選択し（２１４）制御はステップ２１８に進む。複数の場合には、それらの中で最高文脈自由度のものを選択し部分コーパス２４に出力する（２１６）。この場合、最高文脈自由度のものが一つであればそれを、複数個あればそれらをすべて、出力する。
【００８３】
ステップ２１８では、全ての原言語グループについて処理が終了したか否かを判定する。全ての原言語グループについて処理が終了していればフィルタ処理部２２の処理を終了する。さもなければ処理対象を次の原言語グループに進め（２２０）、制御をステップ２０６に戻す。
【００８４】
以上のような制御構造をもつプログラムによりフィルタ処理部２２の処理を実現できる。
【００８５】
なお上記した実施の形態のプログラムでは、原言語グループ内の全目的言語文の文脈自由度を計算した。しかし、本発明はそのような実施の形態には限定されない。たとえば、原言語グループ内の目的言語文のうち、最高直訳度の文が複数個ある場合のみ、それらの文脈自由度を計算するようにしてもよい。そのようにすることで計算量を削減し処理速度を上げることができる。また、文脈自由度を用いず直訳度のみを用いるようにしてもよい。
【００８６】
上記した実施の形態での直訳度および文脈自由度の定義は、それぞれ考えられる指標のひとつであって、他にも種々の定義による直訳度および文脈自由度を用いることができる。直訳度としては、対訳の原言語文および目的言語文の間での単語リンク数が多いか少ないかを反映する指標であればどのようなものを用いてもよい。また文脈自由度としては、単語ではなく句構造として原言語文および目的言語文を対応付けたとき、対応数が多いか少ないかを反映する指標であればどのようなものでもよい。
【００８７】
また、上記した実施の形態では、対訳辞書６０を用意して用いた。この対訳辞書６０は前述のとおり市販のものを用いても良いが、非特許文献２等に記載されているような統計的単語アライメント方法を用いて対訳コーパス２０から対訳辞書６０を自動的に作成するようにしてもよい。
【００８８】
以上説明した本実施の形態によれば、対訳辞書を準備するだけで対訳コーパスをフィルタリングできる。さらに、フィルタリングした結果得られた部分コーパスからは、機械翻訳に不適切な訳文が排除されている。したがって、この部分コーパスを用いて用例ベースの翻訳エンジンのための翻訳知識を学習した場合、得られた翻訳知識の精度が高くなる。
【００８９】
特に、直訳度が高く、かつ文脈自由度の高い訳を選んで部分コーパスに含ませるようにしたので、言換え表現に関して競合する翻訳知識が得られなくなり、その結果翻訳の際のあいまい性が削減できる。さらに、省略やわきだし語を含む訳文が部分コーパスから排除されるので、文脈／状況依存訳による悪影響を排除でき、翻訳の際のあいまい性が削減できる。その結果、本実施の形態のシステムにより翻訳の品質が向上するという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の装置の機能的構成をブロック図形式で示す図である。
【図２】対訳コーパスの構成を模式的に示す図である。
【図３】フィルタ処理部の機能的ブロック図である。
【図４】原言語グループ表の構成を模式的に示す図である。
【図５】目的言語文のフィルタリングスコアおよび選択の方法を模式的に示す図である。
【図６】部分コーパスの構成を模式的に示す図である。
【図７】本発明の一実施の形態の装置を実現するコンピュータシステムの外観を示す図である。
【図８】図７に示すコンピュータシステムのブロック図である。
【図９】図７および図８に示すコンピュータ上で実行される、本実施の形態にかかるシステムのフィルタ処理部２２を実現するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１０】フィルタリングスコアの算出例を模式的に示す図である。
【図１１】従来の機械翻訳システムのブロック図である。
【符号の説明】
２０　対訳コーパス、２２　フィルタ処理部、２４　部分コーパス、２６　機械翻訳システム、４０　知識獲得部、４２　翻訳知識、４４　翻訳エンジン、５２　グループ抽出部、５４　原言語グループ表、５６　スコア計算部、５８　選択部、６０　対訳辞書、７０　フィルタリングスコア、１２０　コンピュータシステム、１４０　コンピュータ、１５６　ＣＰＵ、１５８　ＲＯＭ、１６０　ＲＡＭ、１６２　ＣＤ−ＲＯＭ
【図１】
2004102481.tif 000014
【図２】
2004102481.tif 000015
【図３】
2004102481.tif 000016
【図４】
2004102481.tif 000017
【図５】
2004102481.tif 000018
【図６】
2004102481.tif 000019
【図７】
2004102481.tif 000020
【図８】
2004102481.tif 000021
【図９】
2004102481.tif 000022
【図１０】
2004102481.tif 000023
【図１１】
2004102481.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成15年8月26日(2003.8.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
図３および図５を参照して、スコア算出部５６は、原言語グループ表５４内の原言語グループごとに、複数の対訳がある場合にフィルタリングスコア７０を計算する機能を持つ。選択部５８は、原言語グループごとに、複数の対訳がある場合には最大のフィルタリングスコアを持つ対訳を選択して部分コーパス２４に出力し、単一の対訳しかない場合にはその対訳を部分コーパス２４に出力する機能を持つ。部分コーパス２４の構成を図６に模式的に示す。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
図７に、本実施の形態で利用されるコンピュータシステム１２０の外観図を、図８にコンピュータシステム１２０のブロック図を、それぞれ示す。なおここに示すコンピュータシステム１２０はあくまで一例であり、この他にも種々の構成が可能である。


【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
図９に、本実施の形態にかかる機械翻訳システムのうち、フィルタ処理部２２を実現するプログラムの基本的な制御の流れをフローチャート形式で示す。図９を参照して、フィルタ処理部２２は、最初に対訳コーパス２０中の対訳文を同じ原言語文ごとに原言語グループに分類する（２００）。以下、各原言語グループごとの処理を行なう。


【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】符号の説明
【補正方法】変更
【補正の内容】
【符号の説明】
２０　対訳コーパス、２２　フィルタ処理部、２４　部分コーパス、２６　機械翻訳装置、４０　知識獲得部、４２　翻訳知識、４４　翻訳エンジン、５２　グループ抽出部、５４　原言語グループ表、５６　スコア計算部、５８　選択部、６０　対訳辞書、７０　フィルタリングスコア、１２０　コンピュータシステム、１４０　コンピュータ、１５６　ＣＰＵ、１５８　ＲＯＭ、１６０　ＲＡＭ、１６２　ＣＤ−ＲＯＭ