(57)【要約】  【課題】  コンパクトな構成であり、かつ高速に処理可能であり、認識誤りを起こしても、意図が正しく伝わる結果を出力できる表現変換装置を提供すること。  【解決手段】  コーパス１の各文について、その文から重要語を選んで、それらの重要語のうちの、所定の数の組み合わせの中から共起関係のある重要語の組み合わせを特定して、その特定した重要語の組み合わせとその重要語を選択する対象となった文の変換後の表現とを予め対応させておく依存関係分析手段２と、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、組み合わせ、その組み合わせた重要語の組み合わせと、前記各文の予め前記特定した重要語の組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の変換後の表現を出力する重要語抽出手段５及び用例文選択手段７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】
記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置を用い、
変換手段が、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ重要語を前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、その重要語の組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つ共起関係のある重要語の組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する、表現変換方法。
【請求項２】
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語が属するクラスの所定の数のくじ合わせのうち共起関係のあるクラスの組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置を用い、
変換手段が、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する、表現変換方法。
【請求項３】
記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納するとともに、
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、前記共起関係のある重要語の組み合わせをクラスの組み合わせに対応させることによって、前記文についてクラスの組み合わせを格納しておいた記憶装置を用い、
変換手段が、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する、表現変換方法。
【請求項４】
コーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置と、
入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ重要語を前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、その重要語の組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つ共起関係のある重要語の組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する変換手段とを備えた、表現変換装置。
【請求項５】
前記変換手段は、前記対比結果が類似度の高い場合、不一致となった方の、重要語の組み合わせに属する重要語で、一致している方の、重要語の組み合わせに含まれていない重要語については、その変換後の部分を前記選ばれた表現から取り除いて前記表現を出力する、請求項４記載の表現変換装置。
【請求項６】
前記変換後の表現は、重要語または重要語の対訳単語のみで構成されている、請求項４記載の表現変換装置。
【請求項７】
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語が属するクラスの所定の数の組み合わせのうち共起関係のあるクラスの組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置と、  
入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する変換手段とを備えた、表現変換装置。
【請求項８】
記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納するとともに、
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、前記共起関係のある重要語の組み合わせをクラスの組み合わせに対応させることによって、前記文についてクラスの組み合わせを格納しておいた記憶装置と、
入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する変換手段とを備えた、表現変換装置。
【請求項９】
前記変換手段は、前記対比結果が類似度の高い場合、不一致となった方の、クラスの組み合わせに属するクラスで、一致している方の、クラスの組み合わせに含まれていないクラスについては、その変換後の部分を前記選ばれた表現から取り除いて前記表現を出力する、請求項７または８に記載の表現変換装置。
【請求項１０】
前記変換後の表現は、クラスのみから構成されている、請求項７または８に記載の表現変換装置。
【請求項１１】
記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置を用い、コンピュータにより、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ重要語を前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、その重要語の組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つ共起関係のある重要語の組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力するステップを実行するためのプログラム。
【請求項１２】
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語が属するクラスの所定の数の組み合わせのうち共起関係のあるクラスの組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記録装置を用い、コンピュータにより、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力するステップを実行するためのプログラム。
【請求項１３】
記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納するとともに、
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、前記共起関係のある重要語の組み合わせをクラスの組み合わせに対応させることによって、前記文についてクラスの組み合わせを格納しておいた記憶装置を用い、
コンピュータにより、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力するステップを実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力されてくる文の表現を変換して出力する表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムに関するものであり、例えば、翻訳または通訳などの言語変換、書き言葉を話し言葉に変換する文型変換、複雑なまたは冗長な文章を要約して出力する要約文作成などを行う表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
以下、従来の技術を通訳ソフトを例にして説明する。
【０００３】
通訳ソフトは、音声認識手段と言語翻訳手段とから構成されており、音響信号として入力された発声文を単語テキスト列で表示された出力文に変換するための音声認識と、単語テキスト列で表示された文を入力し他言語文に翻訳する表現変換としての言語翻訳とを順次実行することで通訳を実現している。
【０００４】
さらに、上記のようにして言語翻訳を実行する言語翻訳手段は、入力文の統語的または意味的構造を解析する言語解析手段と、解析結果に基づいて他言語に変換する言語変換手段と、翻訳結果から自然な出力文を生成する出力文生成手段とから構成されている。
【０００５】
通訳ソフトや一部の翻訳ソフトでは、話し言葉に頻繁に見られるような、文法規則から外れたフランクな表現を正しく翻訳するために、文法規則に従った言語解析を行うのではなく、実際に入力される文と類似した用例文を学習しておき、類似用例を検索することで言語解析を行う手法を使用している場合が多い。以下、このような従来の通訳ソフト例を図８の例に沿って説明する。
【０００６】
ここでは、日本語の発声文例を英語の発声文例に通訳する場合について説明する。また、通訳される前の言語を原言語、通訳された後の言語を目的言語と呼ぶことにする。
【０００７】
通訳を行う前に、図８の対訳コーパス１から発声文規則を抽出する。対訳コーパス１には、対訳となる日本語の発声文例と英語の発声文例との対である対訳発声文例が複数記述されている。図９の（ａ）に対訳コーパス１に記述されている対訳発声文例の例を対訳発声文例７０として示す。
【０００８】
ここでは、一部の単語が認識誤りを起したり省略して発声されることを考慮し、発声文例を意味的なまとまりとしての最小単位（以後、フレーズと呼ぶ）に分割し、フレーズ内規則とフレーズ間の依存規則とを作成している。
【０００９】
まずフレーズ決手段６１は、対訳発声文例をフレーズ単位に分割する。図９の（ｂ）にこのようにして分割された対訳フレーズを対訳フレーズ（Ａ）７１、対訳フレーズ（Ｂ）７２として示す。
【００１０】
次に、対訳フレーズ辞書作成部６２は、対応フレーズ辞書６２をフレーズ内の内容語を変数化された形で作成する。
【００１１】
例えば、図９の（ａ）に示す対訳発声文例７０では、「部屋の予約をお願いしたいんですが」「 I’d like to reserve a room 」という発声文例が記述されており、これらをフレーズ単位に分割すると、対訳フレーズ（Ａ）７１として（Ａ）「部屋の予約」「reserve a room」,対訳フレーズ（Ｂ）として（Ｂ）「お願いしたいんですが」「I’d like to」という（Ａ）（Ｂ）２つの対訳フレーズに分割される。
【００１２】
そして「部屋」「予約」「お願い」などの内容語は、図９の（ｅ）に示すように予め作成されている分類語意表６４を利用して各々ＸＹＺという変数で表される。ここで、分類語意表６４とは、各変数の値として取りうる内容語が記述された一覧表である。例えば変数Ｘは、「部屋」、「会議室」、「車」などの値をとり、「部屋」という内容語は、変数Ｘが取りうる値になっている。従って、対訳フレーズ（Ａ）７１の「部屋」という内容語は変数Ｘに置き換えられる。
【００１３】
このようにして、（Ａ）「ＸのＹ」「ＹＸ」、(Ｂ)「Ｚしたいんですが」「I’d like to」という２つの対訳フレーズ規則が対訳フレーズ辞書６２に記述される。
【００１４】
また、各々のフレーズの順序関係を規則化するため、図９の（ｄ）にフレーズ間規則６３として示すように、「（Ａ）を(Ｂ)」「（Ｂ）(Ａ)」というフレーズ間の関係が、フレーズ間規則テーブル６３に各々保管される。このような処理が対訳コーパス１に含まれた全発声文分について行われる。
【００１５】
通訳の際には、まず発声された原言語音声は音声認識手段６４に入力される。音声認識手段６４では、たとえば、対訳フレーズ辞書６２にフレーズとして記述されている単語列とフレーズ間規則６３に記述されているフレーズ列とから予測される可能性のある単語列の中から、音響的に最も類似している単語列を音声認識候補として出力する。
【００１６】
言語翻訳手段６５は、このようにして認識された連続単語列を入力し、入力された連続単語列を対訳フレーズ辞書６２に記載されているフレーズ列に変換し、各フレーズ列に相当するフレーズ間規則６３を探索する。そして、各フレーズの対訳である目的言語フレーズと目的言語のフレーズ間規則とから、入力原言語認識結果文を目的言語文に変換する。
【００１７】
変換された目的言語文は出力文生成手段６６に入力され、文法的な不自然さを修正する。たとえば、代名詞や動詞や助動詞における３人称化や複数化や過去形化などの最適化や、文全体の構成の最適化などが行われる。修正後の目的言語翻訳結果文はたとえばテキストとして出力される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかしながら、従来の技術の通訳ソフトでは、文法規則から外れた入力文に対応できる良さがある反面、多数の異なる対訳フレーズとその組み合わせが、そのまま規則として記述されるため、変換規則が煩雑で膨大になってしまい処理時間もかかってしまうという課題を有している。
【００１９】
また、出力文生成部にて行われる文法的なチェックにも、複雑な規則が必要となり、特にゼロ代名詞の補完などは完全に正しく補完できる技術がなく、時々は誤った補完を行ってしまうという課題を有している。
【００２０】
また、音声認識誤りなどにより、部分的に誤っている文が言語翻訳部に入力された場合、誤ったフレーズ内およびフレーズ間規則に基づき言語変換がなさるため、全く意図が伝わらない翻訳結果を出力するという課題を有している。
【００２１】
本発明は、上記課題を考慮し、コンパクトな構成であり、かつ高速に処理可能な表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムを提供することを目的とするものである。
【００２２】
また、本発明は、上記課題を考慮し、音声認識の誤りなどにより入力文中の重要語以外で認識誤りを起こしても、出力文の質に悪影響を及ぼすことなく意図が正しく伝わる結果を出力できる表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムを提供することを目的とするものである。
【００２３】
また、本発明は、上記課題を考慮し、音声認識の誤りなどにより入力文中で認識誤りを起こしても、従来のように全く文意が伝わらない結果を出力することを回避することが出来る表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上述した課題を解決するために、第１の本発明は、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置を用い、
変換手段が、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ重要語を前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、その重要語の組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つ共起関係のある重要語の組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する、表現変換方法である。
【００２５】
また、第２の本発明は、予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語が属するクラスの所定の数のくじ合わせのうち共起関係のあるクラスの組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置を用い、
変換手段が、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する、表現変換方法である。
【００２６】
また、第３の本発明は、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納するとともに、
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、前記共起関係のある重要語の組み合わせをクラスの組み合わせに対応させることによって、前記文についてクラスの組み合わせを格納しておいた記憶装置を用い、
変換手段が、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する、表現変換方法である。
【００２７】
また、第４の本発明は、コーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置と、
入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ重要語を前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、その重要語の組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つ共起関係のある重要語の組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する変換手段とを備えた、表現変換装置である。
【００２８】
また、第５の本発明は、前記変換手段は、前記対比結果が類似度の高い場合、不一致となった方の、重要語の組み合わせに属する重要語で、一致している方の、重要語の組み合わせに含まれていない重要語については、その変換後の部分を前記選ばれた表現から取り除いて前記表現を出力する、第４の本発明の表現変換装置である。
【００２９】
また、第６の本発明は、前記変換後の表現は、重要語または重要語の対訳単語のみで構成されている、第４の本発明の表現変換装置である。
【００３０】
また、第７の本発明は、予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語が属するクラスの所定の数の組み合わせのうち共起関係のあるクラスの組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置と、  
入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する変換手段とを備えた、表現変換装置である。
【００３１】
また、第８の本発明は、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納するとともに、
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、前記共起関係のある重要語の組み合わせをクラスの組み合わせに対応させることによって、前記文についてクラスの組み合わせを格納しておいた記憶装置と、
入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力する変換手段とを備えた、表現変換装置である。
【００３２】
また、第９の本発明は、前記変換手段は、前記対比結果が類似度の高い場合、不一致となった方の、クラスの組み合わせに属するクラスで、一致している方の、クラスの組み合わせに含まれていないクラスについては、その変換後の部分を前記選ばれた表現から取り除いて前記表現を出力する、第７または８の本発明の表現変換装置である。
【００３３】
また、第１０の本発明は、前記変換後の表現は、クラスのみから構成されている、第７または８の本発明の表現変換装置である。
【００３４】
また、第１１の本発明は、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記憶装置を用い、コンピュータにより、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ重要語を前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、その重要語の組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つ共起関係のある重要語の組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力するステップを実行するためのプログラムである。
【００３５】
また、第１２の本発明は、予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語が属するクラスの所定の数の組み合わせのうち共起関係のあるクラスの組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納しておいた記録装置を用い、コンピュータにより、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力するステップを実行するためのプログラムである。
【００３６】
また、第１３の本発明は、記憶装置に格納されているコーパスの各文について、その文の重要語の所定の数の組み合わせのうち共起関係のある重要語の組み合わせと、その文の変換後の表現とを予め対応させて格納するとともに、
予め重要語を所定の性質に基づきクラス化してクラス名をつけておいたクラス化情報を利用して、前記共起関係のある重要語の組み合わせをクラスの組み合わせに対応させることによって、前記文についてクラスの組み合わせを格納しておいた記憶装置を用い、
コンピュータにより、入力されてきた文から予め決まっている重要語を選んで、その選んだ各重要語が属するクラスを前記所定の数の組み合わせが全て得られるように組み合わせ、そのクラスの組み合わせと前記記憶装置に格納されているコーパスの各文が持つクラスの組み合わせとを対比し、その対比結果が一致もしくは類似度の高い文を１または２以上選んで、その文の前記記憶装置に格納されている変換後の表現を出力するステップを実行するためのプログラムである。
【００３７】
次に本発明の動作を説明する。
【００３８】
本発明によれば、入力文から重要語を抽出し、抽出された重要語を用いて同じ文意を表す標準的または簡易的表現文に変換し出力することで、変換規則や文生成規則をコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で表現変換を行うことを可能にする。また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【００３９】
また、本発明によれば、入力文に含まれる一部の内容語の単語もしくはその変換された単語を重要語として抽出し、この重要語と入力文から推定される文意により決まる表現との組み合わせからなる標準的または簡易的表現文を生成することで、変換規則や文生成規則をコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で表現変換を行うことを可能にする。また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【００４０】
また、本発明によれば、入力文から重要語を抽出し、抽出された重要語の共起関係または共起関係から文意を推定し、重要語またはその対訳単語と推定された意図から予め決められている単語のみの組み合わせから標準的または簡易的表現を生成することで、変換規則や文生成規則をコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で表現変換を行うことを可能にする。また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【００４１】
また、本発明によれば、予め、出力される標準的または簡易的表現パターンとそのパターンに当てはまる重要語群及び重要語群間の共起関係または共起関係とを対応させている用例文データベースを作成しておき、入力文から重要語群を抽出し、抽出された重要語群と最も類似している重要語群をもつ表現パターンを用例文データベースから選択し、選択された用例文を出力することにより、上記本発明の効果に加え、現実に入力される文の種類やドメインや文型に忠実に確度よく表現変換を行うことを可能にする。
【００４２】
また、本発明によれば、用例文データベースに記載されている表現パタンが重要語または重要語の対訳単語のみで構成されていることにより、上記本発明の効果をさらに強化することが可能である。
【００４３】
また、本発明によれば、用例文データベースに記載されている表現パタン、重要語群及び重要語群間の共起関係または共起関係の重要語の記述を重要語を含む単語クラスの記述とすることで、上記本発明の効果に加え、用例文データベースに含まれていない重要語が入力されても妥当な用例文を選択可能となり、より多種多様な入力文に対応できる表現変換が可能となる。
【００４４】
また、本発明によれば、入力文から重要語群を抽出し、抽出された重要語間の関係から入力誤りである単語を推定し、推定された単語を除いた残りの重要語から文意を推定し、推定される文意により決まる単語の組み合わせから標準的または簡易的表現を生成することで、上記本発明に記載した効果に加えて、たとえ重要語が誤っていても、その誤りの重度に応じて、正しく文意が理解できる表現に変換するか、意味が理解できなかったことをユーザに告知することが可能となり、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【発明の効果】
【００４５】
本発明は、コンパクトな構成であり、かつ高速に処理可能な表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムを提供することが出来る。
【００４６】
また、本発明は、音声認識の誤りなどにより入力文中の重要語以外で認識誤りを起こしても、出力文の質に悪影響を及ぼすことなく意図が正しく伝わる結果を出力できる表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムを提供することが出来る。
【００４７】
また、本発明は、音声認識の誤りなどにより入力文中で認識誤りを起こしても、従来のように全く文意が伝わらない結果を出力することを回避することが出来る表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムを提供することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
以下に、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００４９】
（第１の実施の形態）
まず、第１の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、音声で入力された原言語文（以下、表現変換される文のことを原言語文と呼ぶ）を他言語である目的言語文（以下、表現変換された文のことを目的言語文と呼ぶ）に変換する通訳装置について説明する。
【００５０】
図１に、本発明の一実施の形態である通訳装置の構成を示す。
【００５１】
本実施の形態の通訳装置は、タグ付きコーパス１、依存関係分析手段２、用例ＤＢ３、音声認識手段４、重要語抽出手段５、用例文選択手段７、出力文生成手段８、重要語対訳辞書６から構成される。
【００５２】
タグ付きコーパス１は、対訳コーパスの各対訳文毎に意図タグを付加したものである。
【００５３】
依存関係分析手段２は、タグ付きコーパス１の各対訳文を重要語の共起関係を分析することによって用例ＤＢ３を作成する手段である。
【００５４】
用例ＤＢ３は、原言語文の重要語の共起関係を示す重要語対と目的言語文とを対応つけた用例文を格納したデータベースである。
【００５５】
音声認識手段４は、原言語文として入力されてくる音声を音声認識して、単語列候補を出力する手段である。
【００５６】
重要語抽出手段５は、音声認識手段４から出力されてくる単語列候補を入力し、その単語列候補から予め決められた重要語を抽出する手段である。
【００５７】
用例文選択手段７は、入力文中の重要語を組み合わせて作成した重要語対と、用例ＤＢ３の各用例文中の重要語対とを比較し、入力文中に最も多く重要語対が含まれている用例文を、最も入力文と文意が類似した用例文であるとみなして選択し、出力する手段である。
【００５８】
出力文生成手段８は、出力された用例文の文法的な不自然さを修正し、目的言語文として例えばテキストや音声で出力する手段である。
【００５９】
重要語対訳辞書６は、原言語（以下、表現変換される文の言語を原言語と呼ぶ）における重要語とその重要語の目的言語（以下、表現変換された文の言語を目的言語と呼ぶ）における対訳とが対になって格納されている辞書である。
【００６０】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００６１】
本実施の形態の通訳装置は、予め通訳する前に、重要語の内容と重要語群と目的言語表現パタンとの対応を決定し、重要語の目的言語における対訳を重要語対訳辞書６に記載し、重要語群と目的言語の表現パタンとの対応を用例ＤＢ３に記載しておく必要がある。
【００６２】
そのためには、まず、開発者が、入力文意毎に意図を表す重要語及びそれを用いた表現パタンを手動で決めてもよいし、対訳コーパスの各対訳文毎に意図タグを付け、意図毎に対訳コーパスを分類し、各文意に共通に使用される単語を重要語候補と決め、それらを開発者がチェックすることで半自動的に重要語と表現パタンを決定してもよい。なお、上記の文意とは、同等の意図を表現している一つまたは複数の異なった文を一つにまとめたものをいう。また、対訳コーパスとは、文例のデータベースであり、原言語における文と目的言語における文とが対応つけられた対訳文が多数格納されているものである。
【００６３】
上記のいずれかの方法により決められた重要語と表現パタンとから、重要語対訳辞書、変換用用例ＤＢを作成しておく。図２の（ａ）に、原言語が日本語であり、目的言語が英語である場合、すなわち、本実施の形態の通訳装置が日本語の音声を英語の音声に通訳する場合に用いられる重要語対訳辞書６の例と用例ＤＢ３の例を示す。
【００６４】
図２の（ａ）の重要語対訳辞書６の例では、日本語の「コーヒー」の対訳として英語の「ｃｏｆｆｅｅ」が記載されており、日本語の「ミルク」の対訳として英語の「ｍｉｌｋ」が記載されている。また、日本語の「お願い」は、英語では、単一の単語であらわせないので、日本語の「お願い」の対訳とし英語の部分に「＊」が記載されている。
【００６５】
また、図２の（ａ）の用例ＤＢ３の例では、一つの重要語群である「コーヒー」及び「お願い」に目的言語における表現パタンである「Ｉ’ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｃｏｆｆｅｅ  ｐｌｅａｓｅ．」が対応していることを示している。また、一つの重要語群である「冷たい」及び「ミルク」及び「あり」に目的言語における表現パタンである「Ｄｏ  ｙｏｕ  ｈａｖａ  ａ  ｃｏｌｄ  ｍｉｌｋ？」が対応していることを示している。
【００６６】
また、図２の（ａ）の用例ＤＢ３の例では、各重要語群で（コーヒー→ミルク）など、重要語が対になって記載されている。このように各重要語は、必ず２ずつ対にして用例ＤＢ３に記載されている。このような重要語の対は、重要語の共起関係をあらわしており、依存関係分析手段２により以下に示すようにして作成されたものである。
【００６７】
すなわち、まず依存関係分析手段２は、タグ付きコーパス１の原言語文に対して、依存構造分析を行い、各フレーズ毎の依存構造を明らかにする。この依存構造関係で共起関係にある重要語対があれば、その情報を、相当する用例ＤＢ３の重要語と表現パタン対に追加する。具体的には、「コーヒーお願い」という対訳コーパスの原言語文に対して、重要語である「コーヒー」と「お願い」とが共起関係にあるので、図２の（ａ）に示すように、これらを対にした「（コーヒー→お願い）」のように共起関係を付加する。
【００６８】
このようにして、タグ付きコーパス１から、図２の（ａ）に示すような重要語対訳単語辞書６と用例ＤＢ３が作成され、また、用例ＤＢ３には、各重要語の共起関係が付加される。
【００６９】
次に、このようにして、予め作成された用例ＤＢ３及び重要語対訳辞書６を用いて通訳を行う際の動作を説明する。
【００７０】
通訳の際には、まず、音声認識手段４は、入力されてくる原言語音声の音声認識を行い、認識結果である単語列候補を出力する。そして、この認識結果は、重要語抽出手段５に入力される。例えば、入力されてくる原言語音声が「冷たいコーヒーありますか？」であったとすると、音声認識の結果重要語抽出手段に「冷たいコーヒーありますか？」という認識結果文が出力される。
【００７１】
次に、重要語抽出手段５は、予め決められた重要語を認識結果文から抽出し、抽出した重要語を用例文選択手段７に出力する。例えば、「冷たいコーヒーありますか？」という認識結果文に対して、「冷たい」と「コーヒー」と「あり」の３つの重要語を抽出する。
【００７２】
そうすると、用例文選択手段７は、重要語抽出手段５から出力されてきた、入力文中の重要語を組み合わせて、入力文中の重要語の対を作成する。そして、入力文中の重要語の対と、用例ＤＢ３の各用例文中の重要語対とを比較し、入力文の重要語の対が最も多く含まれている用例文を、最も入力文と文意が類似した用例文であるとみなして選択し、出力する。
【００７３】
例えば、入力文中の重要語である「冷たい」と「コーヒー」と「あり」の３つの重要語を組み合わせ、「（冷たい→コーヒー）」、「（コーヒー→あり）」、「（冷たい→あり）」の３通りの入力文中の重要語の対を作成する。
【００７４】
そして、用例ＤＢ３の一番目の用例文の重要語対と比較する。この用例文の重要語の対は「（コーヒー→お願い）」であるので、入力文中の重要語の対を一つも含んでいない。
【００７５】
次に、用例ＤＢ３の二番目の用例文の重要語対と比較する。この用例文の重要語の対は、「（冷たい→ミルク）」、「ミルク→あり」のように重要語の対が２つある。そして、入力文中の重要語の対のうち「（冷たい→あり）」は含まないが、「（冷たい→ミルク）」と「（ミルク→あり）」を含んでいる。従って二番目の用例文は、入力文中の重要語の対を２つ含んでいることになる。
【００７６】
このようにして入力文中の重要語の対と、用例ＤＢ３のすべての用例文の重要語対とを比較した結果、２番目の用例文が、入力文の重要語の対が最も多く含まれている用例文であったとする。そうすると、２番目の用例文を、最も入力文と文意が類似した用例文であるとみなして選択し、出力する。すなわち、用例文選択手段７から目的言語の表現パタンである「Ｄｏ  ｙｏｕ  ｈａｖｅ  ａ  ｃｏｌｄ  ｍｉｌｋ？」が出力される。
【００７７】
なお、図１では、出力文生成手段８を図示しているが、出力文生成手段８を備えている必要はなく、上述した用例文選択手段７から出力される目的言語の表現パタンをそのまま外部に出力することにより通訳装置として機能することが出来る。
【００７８】
このように本実施の形態では、予め、出力される目的言語文の標準的または簡易的表現パターンとそのパターンに当てはまる重要語群及び重要語間の共起関係とを対応させている用例ＤＢ３を作成しておき、入力文から重要語を抽出し、抽出された重要語群と最も類似している重要語群をもつ表現パターンを用例ＤＢ３から選択し出力する。従って、もし出力文生成手段８を設けて、出力文生成手段８が変換規則や文生成規則を使用して、代名詞や動詞や助動詞における３人称化や複数化や過去形化などの最適化や、ゼロ代名詞の補間や、文全体の構成の最適化などの文法的な不自然さを修正する場合であっても、その変換規則や文生成規則をコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で高速に表現変換を行うことが出来る。
【００７９】
また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。例えば、「冷たいミルクえーっとありますか」や「冷たいのミルクありますか」など、「えーっと」や「の」など重要語以外の部分に誤った部分を含む文が入力された場合であっても、「Ｄｏ  ｙｏｕ  ｈａｖｅ  ａ  ｃｏｌｄ  ｍｉｌｋ？」と正しく文意が理解できる表現に変換することが出来る。
【００８０】
また、本実施の形態では、用例文選択手段３で用例文が一つだけ選択される場合について説明したが、抽出された重要語の対と用例ＤＢ３の用例文の重要語の対とを比較した結果、複数の用例文の類似度が同等である場合には、それら複数の用例文を出力すればよい。
【００８１】
なお、予め作成された用例ＤＢ３に記述された表現パタンが、図３に示したように重要語のみで構成されている場合には、出力文生成手段８を設ける必要がないか、または、出力文生成手段８を設けて、変換規則と文生成規則を使用する場合には、さらに変換規則と文生成規則をコンパクトに構成する事が可能となり、効果の高い通訳装置を実現することが可能になる。
【００８２】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。
図４に、本発明の一実施の形態である通訳装置の構成を示す。
【００８３】
用例ＤＢ１１は、第１の実施の形態の用例ＤＢとは異なり重要語がクラス化されており、クラスを表す意味コードで置き換えられている点である。
【００８４】
分類語意表１２は、各重要語がどのクラスに属するかを示す意味コードを各重要語に割り当てた一覧表である。
【００８５】
単語クラス化手段１３は、さらに、分類語意表１２の意味コードに従って、用例ＤＢ１１にある重要語、共起関係をなしている重要語対、変換規則に含まれる重要語を意味コードに置き換えて、各重要語をクラス化し、また、分類語意表の意味コードに従って重要語抽出手段５で抽出された重要語が意味コードに置き換えることで、重要語をクラス化する手段である。
【００８６】
用例文選択手段１４は、入力文中の重要語クラスと用例文中の重要語クラス対とを比較し、入力文中に最も多く重要語クラス対が含まれている用例文を、最も入力文と文意が類似した用例文であるとみなして選択する手段である。
【００８７】
出力生成手段１５は、選択した用例文の重要語クラスを同じクラスに含まれる入力された重要語に戻し出力する手段である。
【００８８】
それ以外は、第１の実施の形態と同様である。
【００８９】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００９０】
本実施の形態の通訳装置は、第１の実施の形態と同様に、予め通訳する前に、重要語の内容と重要語群と目的言語表現パタンとの対応を決定し、重要語対訳辞書１６辞書、用例ＤＢ１１に記載しておく。そして、依存関係分析手段２は、依存構造関係で共起関係にある重要語対も同様に表現パタン対に追加しておく。
【００９１】
さらに、単語クラス化手段１３は、分類語意表１２の意味コードに従って、用例ＤＢ１１にある重要語、共起関係をなしている重要語対、変換規則に含まれる重要語を意味コードに置き換えて、各重要語をクラス化しておく。
【００９２】
図５の（ａ）に、分類語意表１２の例を示し、図５の（ｂ）に用例ＤＢ１１の例を示す。
【００９３】
図５の（ａ）に示す分類語意表１２では、「コーヒー」などの飲み物を示す単語の意味コードが100であり、「冷たい」などの飲み物の状態を表す意味コードが200
である。このように分類語意表１２の各重要語は、それぞれ意味コードを付与されることによってクラス化されている。
【００９４】
また、図５の（ｂ）に示す用例ＤＢ１１の例では、分類語意表１２で各重要語に付与された各々の意味コードを用いて、第１の実施の形態で説明した図２の用例ＤＢ３の例の中に現れる重要語が意味コードで表されている。
【００９５】
次に、このようにして、予め作成された用例ＤＢ１１及び重要語対訳辞書１６を用いて通訳を行う際の動作を説明する。
【００９６】
通訳の際には、まず、音声認識手段４に原言語音声が入力され、音声認識手段４は、入力されてくる原言語音声を音声認識し、認識結果である単語列候補を出力する。そして、この認識結果は、重要語抽出手段５に入力される。
【００９７】
次に、重要語抽出手段５は、予め決められた重要語を認識結果文から抽出する。  そして、単語クラス化手段１３は、分類語意表１２の意味コードに従って抽出された重要語を意味コードに置き換えることで、重要語を単語クラス化する。
【００９８】
次に、用例文選択手段１４は、単語クラス化手段１３で単語クラス化された入力文中の重要語のクラスを組み合わせて、入力文中の重要語のクラスの対を作成する。そして、入力文中の重要語のクラスの対と、用例ＤＢ１１中の各用例文中の重要語のクラス対とを比較し、入力文中に最も多く重要語のクラス対が含まれている用例文を、最も入力文と文意が類似した用例文であるとみなして選択する。
【００９９】
出力文生成手段１５は、用例文生成手段１４が選択した用例文の重要語のクラスを同じクラスに含まれる入力された重要語に戻し、重要語対訳辞書１６を用いて入力された重要語の対訳に置き換えて出力する。
【０１００】
また、本実施の形態では、用例文選択手段２１で用例文が一つだけ選択される場合について説明したが、抽出された重要語のクラスの対と用例ＤＢ３の用例文のクラスの対とを比較した結果、複数の用例文の類似度が同等である場合には、複数の用例文を出力すればよい。
【０１０１】
このように本実施の形態によれば、予め、出力される目的言語文の標準的または簡易的表現パターンとそのパターンに当てはまる重要語クラス群及び重要語クラス群間の共起関係とを対応させている用例ＤＢ１１を作成しておき、入力文から重要語を抽出し、抽出された重要語を分類語意表１２に従ってクラス化し、クラス化された重要語群と最も類似している重要語クラス群をもつ表現パターンを用例文ＤＢ１１から選択し、クラス化された重要語をもとの重要語に戻して出力することで、変換規則や文生成規則を第１の実施の形態と同様にコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で表現変換を行うことが可能である。
【０１０２】
また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【０１０３】
さらに、単語クラス化することで、用例文にはない新たな入力文に対しても正しい翻訳結果を出力することが可能となるため、少ない用例文データベースで多くの入力文に対応できる通訳装置を実現することが出来る。
【０１０４】
なお、本実施の形態では、予め通訳する前に、重要語の内容と重要語群と目的言語表現パタンとの対応を決定し、重要語対訳辞書１６辞書、用例ＤＢ１１に記載し、依存構造関係で共起関係にある重要語対も同様に表現パタン対に追加した後、単語クラス化手段１３は、分類語意表１２の意味コードに従って、用例ＤＢ１１にある重要語、共起関係をなしている重要語対、変換規則に含まれる重要語を意味コードに置き換えて、各重要語をクラス化しておくとして説明したが、これに限らない。まず、予め通訳する前に分類語意表１２を利用して、タグ付きコーパス１の各文について、その文から重要語を意味コードに置き換え、それらの意味コードのうちの、所定の数の組み合わせの中から共起関係のある意味コードの組み合わせを特定して、その特定した意味コードの組み合わせとその意味コードを選択する対象となった文の変換後の表現とを予め対応させておいても構わない。
【０１０５】
（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態でも第１及び第２の実施の形態と同様に通訳装置を例にして説明する。
【０１０６】
図６に、本実施の形態の通訳装置の構成を示す。
【０１０７】
用例文選択手段２１は、第１の実施の形態の用例文選択手段７の機能に加え、さらに、用例ＤＢ３にある重要語対と抽出された重要語群とを比較し、抽出された重要語の中で、他の重要語のどれとも共起関係による重要語対にならない重要語を誤認識単語と推定して用例文を選択する手段である。
【０１０８】
それ以外は、第１の実施の形態と同様である。
【０１０９】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【０１１０】
本実施の形態の通訳装置は、第１の実施の形態と同様にして、予め通訳する前に、重要語の内容と重要語群と目的言語表現パタンとの対応を決定し、重要語対訳辞書６、用例ＤＢ３に記載し、重要語の共起関係も同様に用例ＤＢ３に付加する。
【０１１１】
次に、通訳の際の動作を説明する。
【０１１２】
通訳の際には、まず、音声認識手段４に原言語音声が入力され、音声認識手段４は、原言語音声の音声認識を行い、認識結果である単語列候補が出力される。
【０１１３】
重要語抽出手段５は、音声認識手段４から出力された認識結果を入力し、予め決められた重要語を認識結果文から抽出する。
【０１１４】
次に、用例文選択手段２１で、用例ＤＢ３にある重要語対と抽出された重要語群とを比較し、抽出された重要語の中で、他の重要語のどれとも共起関係による重要語対にならない重要語を誤認識単語と推定する。
【０１１５】
そして、用例文選択手段２１は、誤認識であるとみなされた単語を除いた残りの重要語を用いて、第１の実施の形態と同様に最も入力文と意図が類似した用例文を選択し出力する。
【０１１６】
図７に例を示す。音声認識手段４には「熱いミルク」と入力されたにもかかわらず、音声認識手段４が「青いミルク」と誤認識をした例である。すなわち、音声認識手段４には、「熱いミルクはありますか」という音声が入力されたが、音声認識手段４が誤認識したために、「青いミルクはありますか」という認識結果文を出力した場合である。
【０１１７】
また、図７の用例ＤＢ３の例では、「コーヒー」、「お願い」という一つの重要語群が「（コーヒー→お願い）」という重要語の対になっており、目的言語における表現パタンである「Ｃｏｆｆｅｅ  ｐｌｅａｓｅ．」が対応していることを示している。また、一つの重要語群である「熱い」及び「ミルク」及び「あり」が「熱い→ミルク」、及び「ミルク→あり」という重要語の対を持ち、目的言語における表現パタンである「Ｄｏ  ｙｏｕ  ｈａｖａ  ａ  ｈｏｔ  ｍｉｌｋ？」が対応していることを示している。
【０１１８】
上記のように音声認識手段４が誤認識した場合、重要語抽出手段は５は、「青いミルクありますか」という認識結果文を入力し、重要語として、「青い」、「ミルク」、「あり」の３つの重要語を抽出する。
【０１１９】
このような場合、用例文選択手段２１は、重要語抽出手段５が抽出した「青い」、「ミルク」、「あり」の３つの重要語を組み合わせて「（青い→ミルク）」、「（青い→あり）」、「（ミルク→あり）」の３つの重要語の対を作成し、これらを用例ＤＢ３の重要語群と比較する。
【０１２０】
すなわち、まず、用例ＤＢ３に記述されている一番目の用例文の重要語の対である「（コーヒー→お願い）」と、組み合わせた３つの重要語の対とを比較する。その結果一番目の用例文の重要語の対である「（コーヒー→お願い）」と一致する重要語対は存在しない。
【０１２１】
次に、用例ＤＢ３に記述されている二番目の用例文の重要語の対である「（熱い→ミルク）」、及び「（ミルク→あり）」と、組み合わせた３つの重要語の対とを比較する。その結果、組み合わせた重要語の対のうち「（青い→ミルク）」及び「（青い→あり）」は、二番目の用例文の重要語の対のいずれとも一致しないが、「（ミルク→あり）」は、二番目の用例文の重要語の対と一致している。
【０１２２】
すなわち、用例ＤＢ３の一番目の用例文の重要語の対よりも二番目の用例文の重要語の対の方が、組み合わせた重要語の対と類似度が高い。従って二番目の用例文を選択する。
【０１２３】
さらに、二番目の用例文の重要語の対で組み合わせた重要語の対と不一致となった方の、重要語の対に属する重要語で、組み合わせた重要語の対と一致している方の、重要語の対に含まれていない重要語については、二番目の用例文からその重要誤の変換後の部分を取り除いてから二番目の用例文を出力する。すなわち、「熱い」がそのような重要語であるので、重要語対訳辞書６を参照することにより、「Ａｎｙ  ｈｏｔ  ｍｉｌｋ？」から「熱い」に対応する変換語の表現である「ｈｏｔ」を取り除いて「Ａｎｙ  ｍｉｌｋ？」という文を出力する。
【０１２４】
このように、「（青い→ミルク）」、「（青い→あり）」、「（ミルク→あり）」の３つの重要語の対と、用例ＤＢ３の共起関係すなわち重要語の対とを比べた場合、「熱い」と共起関係を持つ単語が認識結果の中に存在しないため、「熱い」が誤認識されたと推定し、上述したように「Ａｎｙ  ｍｉｌｋ？」という文を出力する。
【０１２５】
また、本実施の形態では、用例文選択手段２１で用例文が一つだけ選択される場合について説明したが、抽出された重要語の対と用例ＤＢ３の用例文の重要語の対とを比較した結果、複数の用例文の類似度が同等である場合には、それら複数の用例文を出力すればよい。
【０１２６】
なお、本実施の形態における用例文選択手段２１の機能は、上記のものに限らず、用例文選択手段２１の機能を誤認識選択手段と用例文選択手段との２段階の機能に分けても構わない。この場合、誤認識単語推定手段は、認識結果から抽出された重要語群と用例ＤＢ３に記載されている重要語の対とを比較することによって、誤認識の単語を推定する手段であり、用例文選択手段は、第１の実施の形態の用例文選択手段７と同等の機能を持つ手段である。
【０１２７】
この場合、通訳の際には、誤認識単語推定手段２１は、作成した重要語の対を用例ＤＢ３の各用例文の重要語の対と比較する。そして、抽出された重要語の中で他の重要語のどれとも共起関係による重要語にならない重要語を誤認識単語と推定する。次に、用例文選択手段で、誤認識単語推定手段で誤認識であるとみなわれた単語を除いた残りの重要語を用いて、第１の実施の形態と同様に最も入力文と意図が類似した用例文を選択し、出力する。このようにすれば、上述したように音声認識手段４での認識結果に誤認識が含まれており、音声認識手段４で「青いミルクありますか」という認識結果が出力された場合でも、誤認識単語推定手段と用例文選択手段で処理されることにより、上述した場合と同様に「Ａｎｙ
ｍｉｌｋ？」を出力することが出来る。
【０１２８】
なお、上記第１〜第３の各実施の形態では、原言語文が日本語の文であり、目的言語文が英語の文の場合、すなわち、通訳装置が日本語の文を英語の文に通訳する場合について説明したが、原言語文や目的言語文はこれ以外の言語の文であっても構わない。
【０１２９】
以下に、通訳装置が英語の文を日本語の文に翻訳する場合と、通訳装置が中国語の文を日本語の文に翻訳する場合について、上記実施の形態との相違点を中心に説明する。
【０１３０】
まず、通訳装置が英語の文を日本語の文に翻訳する場合、上記実施の形態で説明した図２、図５、及び図７は、それぞれ図１０、図１１、及び図１２に置き換えればよい。
【０１３１】
すなわち、図１０の（ａ）はこの場合の重要語対訳単語辞書６と用例ＤＢ３の例であり、図１０の（ｂ）は、この場合のタグ付きコーパス１の例である。
【０１３２】
また、図１１の（ａ）は、この場合の分類語意表１２の例であり、図１１の（ｂ）は、この場合の用例ＤＢ１１の例である。
【０１３３】
また、図１２は、この場合の用例ＤＢ３の例である。
【０１３４】
このように、図２、図５、及び図７を、ぞれぞれ図１０、図１１、及び図１２に置き換えることによって、上記各実施の形態が英語の文を日本語の文に通訳する場合にも適用できることは明らかである。
【０１３５】
また、通訳装置が中国語の文を日本語の文に翻訳する場合、上記実施の形態で説明した図２、図５、及び図７は、それぞれ図１３、図１４、及び図１５に置き換えればよい。
【０１３６】
すなわち、図１３の（ａ）はこの場合の重要語対訳単語辞書６と用例ＤＢ３の例であり、図１３の（ｂ）は、この場合のタグ付きコーパス１の例である。
【０１３７】
また、図１４の（ａ）は、この場合の分類語意表１２の例であり、図１４の（ｂ）は、この場合の用例ＤＢ１１の例である。
【０１３８】
また、図１５は、この場合の用例ＤＢ３の例である。
【０１３９】
このように、図２、図５、及び図７を、ぞれぞれ図１３、図１４、及び図１５に置き換えることによって、上記各実施の形態が中国語の文を日本語の文に通訳する場合にも適用できることは明らかである。
【０１４０】
さらに、本実施の形態では、依存関係分析手段２は、共起関係にある重要語を重要語の対とするとして説明したが、これに限らず、依存関係分析手段２は、依存関係にある重要語を重要語の対としても構わない。
【０１４１】
なお、本実施の形態のタグ付きコーパス１は本発明のコーパスの例であり、本実施の形態の重要語の対は本発明の重要語の組み合わせの例であり、本実施の形態の依存関係分析手段２は本発明の対応付け手段の例であり、本実施の形態の重要語抽出手段５、用例文選択手段７は本発明の変換手段の例であり、本実施の形態の分類語意表１２は本発明のクラス化情報の例であり、本実施の形態の依存関係分析手段２、単語クラス化手段１３は本発明の対応付け手段の例であり、本実施の形態の重要語抽出手段５、用例文選択手段１４は本発明の変換手段の例であり、本実施の形態の重要語抽出手段５、用例文選択手段２１は本発明の変換手段の例であり、本実施の形態の意味コードは本発明のクラス名の例である。
【０１４２】
さらに、本発明の所定の数とは、本実施の形態における２に限らない。所定の数が１である場合でも構わない。この場合、重要語を組み合わせて重要語の対で比較する代わりに、重要語単独で比較するものとする。また、所定の数が３である場合でも構わない。この場合、３つの重要語の組み合わせで比較するものとする。また、所定の数が２及び３の場合であっても構わない。この場合、重要語の対と３つの重要語の組み合わせの両方を用いて比較するものとする。要するに本発明の所定の数とは、任意の正の整数または複数の異なった任意の正の整数でありさえすればよい。
【０１４３】
さらに、本発明の表現変換装置は、本実施の形態における通訳装置に限らず、日本語のテキストを入力して英語のテキストに変換して出力するなどの異なった言語に入力テキストを変換して出力する翻訳装置、書き言葉を話し言葉に変換する文型変換装置、複雑なまたは冗長な文章を要約して出力する要約文作成装置など、要するに本発明の表現変換装置は、入力文を異なった表現に変換する装置でありさえすればよい。
【０１４４】
さらに、本発明の表現変換方法は、本実施の形態における通訳を行う方法に限らず、日本語のテキストを入力して英語のテキストに変換して出力するなどの異なった言語に入力テキストを変換して出力する翻訳、書き言葉を話し言葉に変換する文型変換、複雑なまたは冗長な文章を要約して出力する要約文作成など、要するに本発明の表現変換方法は、入力文を異なった表現に変換する方法でありさえすればよい。
【０１４５】
このように予め、出力される目的言語文の標準的または簡易的表現パターンとそのパターンに当てはまる重要語群及び重要語群間の共起関係とを対応させている用例文データベースを作成しておき、入力文から重要語し、抽出された重要語群と最も類似している重要語群をもつ表現パターンを用例文データベースから選択し出力することで、変換規則や文生成規則をコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で表現変換を行うことを可能にすることが出来る。
【０１４６】
また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【０１４７】
さらに、たとえ重要語が誤っていても、その誤りの程度に応じて、正しく文意が理解できる表現に変換するか、意味が理解できなかったことをユーザに告知することが可能となり、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【０１４８】
さらに、本発明は、上述した本発明の表現変換装置の全部または一部の手段（または、装置、素子、回路、部等）の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。
【０１４９】
さらに、本発明は、上述した本発明の表現変換方法の全部または一部のステップ（または、工程、動作、作用等）の動作をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。
【０１５０】
なお、本発明の一部の手段（または、装置、素子、回路、部等）、本発明の一部のステップ（または、工程、動作、作用等）には、それらの複数の手段またはステップの内の、幾つかの手段またはステップを意味し、あるいは、一つの手段またはステップの内の、一部の機能または一部の動作を意味するものである。
【０１５１】
また、本発明のプログラムを記録した、コンピュータに読みとり可能な記録媒体も本発明に含まれる。
【０１５２】
また、本発明のプログラムの一利用形態は、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータと協働して動作する態様であっても良い。
【０１５３】
また、本発明のプログラムの一利用形態は、伝送媒体中を伝送し、コンピュータにより読みとられ、コンピュータと協働して動作する態様であっても良い。
【０１５４】
また、記録媒体としては、ＲＯＭ等が含まれ、伝送媒体としては、インターネット等の伝送媒体、光・電波・音波等が含まれる。
【０１５５】
また、上述した本発明のコンピュータは、ＣＰＵ等の純然たるハードウェアに限らず、ファームウェアや、ＯＳ、更に周辺機器を含むものであっても良い。
【０１５６】
なお、以上説明した様に、本発明の構成は、ソフトウェア的に実現しても良いし、ハードウェア的に実現しても良い。
【０１５７】
以上詳述したように、本実施の形態によれば、入力文から重要語を抽出し、抽出された重要語を用いて同じ文意を表す標準的または簡易的表現文に変換し出力することで、変換規則や文生成規則をコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で表現変換を行うことを可能にする。また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【０１５８】
また、入力文に含まれる一部の内容語の単語もしくはその変換された単語を重要語として抽出し、この重要語と入力文から推定される文意により決まる表現との組み合わせからなる標準的または簡易的表現文を生成することで、変換規則や文生成規則をコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で表現変換を行うことを可能にする。
【０１５９】
また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【０１６０】
また、入力文から重要語を抽出し、抽出された重要語の共起依存関係または共起関係から文意を推定し、重要語またはその対訳単語と推定された意図から予め決められている単語のみの組み合わせから標準的または簡易的表現を生成することで、変換規則や文生成規則をコンパクトに構成することが可能となり簡易な処理で表現変換を行うことを可能にする。
【０１６１】
また、重要語以外の部分で誤った文が入力された場合でも、正しく文意が理解できる表現に変換でき、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【０１６２】
また、予め、出力される標準的または簡易的表現パターンとそのパターンに当てはまる重要語群及び重要語群間の依存関係または共起関係とを対応させている用例ＤＢを作成しておき、入力文から重要語群を抽出し、抽出された重要語群と最も類似している重要語群をもつ表現パターンを用例ＤＢから選択し、選択された用例文を出力することにより、上記効果に加え、さらに現実に入力される文の種類やドメインや文型に忠実に確度よく表現変換を行うことを可能にする。
【０１６３】
また、用例ＤＢに記載されている表現パタンが重要語または重要語の対訳単語のみで構成されていることにより、さらに強化することが可能である。
【０１６４】
また、用例ＤＢに記載されている表現パタン、重要語群及び重要語群間の依存関係または共起関係の重要語の記述を重要語を含む単語クラスの記述とすることで、上記効果に加え、用例文ＤＢに含まれていない重要語が入力されても妥当な用例文を選択可能となり、より多種多様な入力文に対応できる表現変換が可能となる。
【０１６５】
また入力文から重要語群を抽出し、抽出された重要語間の関係から入力誤りである単語を推定し、推定された単語を除いた残りの重要語から文意を推定し、推定される文意により決まる単語の組み合わせから標準的または簡易的表現を生成することで、上記効果に加えて、たとえ重要語が誤っていても、その誤りの重度に応じて、正しく文意が理解できる表現に変換するか、意味が理解できなかったことをユーザに告知することが可能となり、従来のように誤ったまま表現変換結果を出力するという問題を解決することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【０１６６】
本発明に係る表現変換方法及び表現変換装置は、コンパクトな構成であり、かつ高速に処理可能な効果を有し、入力されてくる文の表現を変換して出力する表現変換方法、表現変換装置、及びプログラム等に有用であり、例えば、翻訳または通訳などの言語変換、書き言葉を話し言葉に変換する文型変換、複雑なまたは冗長な文章を要約して出力する要約文作成などを行う表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムに有用である。
【０１６７】
また、本発明に係る表現変換方法及び表現変換装置は、音声認識の誤りなどにより入力文中の重要語以外で認識誤りを起こしても、出力文の質に悪影響を及ぼすことなく意図が正しく伝わる結果を出力できる効果を有し、入力されてくる文の表現を変換して出力する表現変換方法、表現変換装置、及びプログラム等に有用であり、例えば、翻訳または通訳などの言語変換、書き言葉を話し言葉に変換する文型変換、複雑なまたは冗長な文章を要約して出力する要約文作成などを行う表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムに有用である。
【０１６８】
また、本発明に係る表現変換方法及び表現変換装置は、音声認識の誤りなどにより入力文中で認識誤りを起こしても、従来のように全く文意が伝わらない結果を出力することを回避することが出来る効果を有し、入力されてくる文の表現を変換して出力する表現変換方法、表現変換装置、及びプログラム等に有用であり、例えば、翻訳または通訳などの言語変換、書き言葉を話し言葉に変換する文型変換、複雑なまたは冗長な文章を要約して出力する要約文作成などを行う表現変換方法、表現変換装置、及びプログラムに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１６９】
【図１】本発明の第１の実施の形態の通訳装置を示す図
【図２】（ａ）本発明の第１の実施の形態で使用する重要語対訳辞書と用例ＤＢとの例を示す図  （ｂ）本発明の第１の実施の形態で使用するタグ付きコーパスの例を示す図
【図３】本発明の第１の実施の形態で使用する用例ＤＢを示す図
【図４】本発明の第２の実施の形態の通訳装置を示す図
【図５】（ａ）本発明の第２の実施の形態で使用する分類語意表を示す図  （ｂ）本発明の第２の実施の形態で使用する用例ＤＢを示す図
【図６】本発明の第３の実施の形態の通訳装置を示す図
【図７】本発明の第３の実施の形態で使用する用例ＤＢを示す図
【図８】従来の通訳装置の構成を示す図
【図９】（ａ）従来の対訳発声文例の一例を示す図  （ｂ）従来の対訳フレーズの一例を示す図  （ｃ）従来の対訳フレーズ辞書の一例を示す図  （ｄ）従来のフレーズ間規則の一例を示す図  （ｅ）従来の分類語意表の一例を示す図
【図１０】（ａ）本発明の第１の実施の形態で英語の文を日本語の文に通訳する場合に使用する重要語対訳辞書と用例ＤＢとの例を示す図  （ｂ）本発明の第１の実施の形態で英語の文を日本語の文に通訳する場合に使用するタグ付きコーパスの例を示す図
【図１１】（ａ）本発明の第２の実施の形態で英語の文を日本語の文に通訳する場合に使用する分類語意表を示す図  （ｂ）本発明の第２の実施の形態で英語の文を日本語の文に通訳する場合に使用する用例ＤＢを示す図
【図１２】本発明の第３の実施の形態で英語の文を日本語の文に通訳する場合に使用する用例ＤＢを示す図
【図１３】（ａ）本発明の第１の実施の形態で中国語の文を日本語の文に通訳する場合に使用する重要語対訳辞書と用例ＤＢとの例を示す図  （ｂ）本発明の第１の実施の形態で中国語の文を日本語の文に通訳する場合に使用するタグ付きコーパスの例を示す図
【図１４】（ａ）本発明の第２の実施の形態で中国語の文を日本語の文に通訳する場合に使用する分類語意表を示す図  （ｂ）本発明の第２の実施の形態で中国語の文を日本語の文に通訳する場合に使用する用例ＤＢを示す図
【図１５】本発明の第３の実施の形態で中国語の文を日本語の文に通訳する場合に使用する用例ＤＢを示す図
【符号の説明】
【０１７０】
１  タグ付きコーパス
２  依存関係分析手段
３，１１  用例データベース
４  音声認識手段
５  重要語抽出手段
６，１６  重要語対訳辞書
７，１４  用例文選択手段
８，１５  出力文生成手段
１２  分類語意表
１３  単語クラス化手段
２１  誤認識単語推定手段
【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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【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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