(57)【要約】【課題】自然な対話文を、小さなコストで適切に他の文に変換可能にする。【解決手段】文変換装置３０は、用例コーパス４０と、文のモダリティを識別するモダリティ識別部５０と、文の内容語リストを抽出する内容語リスト抽出部４６と、入力文から抽出される内容語リストおよび入力文のモダリティ情報、ならびに用例コーパス４０中の各用例文から抽出される内容語リストおよび各用例文のモダリティ情報に基づいて、用例コーパス４０の用例文の中から入力文の類似用例文を検索する類似用例検索部５４と、入力文と類似用例文との間の相違に従って、類似用例文の対応文を修正して出力する類義語置換部５８とを含む。【選択図】      図１
2004264960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が、用例文と、用例と所定の関係にある対応文とからなる複数の文ペアを含む用例コーパスと、
文のモダリティを識別してモダリティ情報を出力するための手段と、
文の内容語リストを抽出するための手段と、
入力文から抽出される内容語リストおよび前記入力文のモダリティ情報、ならびに前記用例コーパス中の各用例文から抽出される内容語リストおよび各用例文のモダリティ情報に基づいて、前記用例コーパスの用例文の中から前記入力文の類似用例文を検索するための手段と、
前記入力文と前記類似用例文との間の相違に従って、前記類似用例文の対応文を修正して出力するための手段とを含む、用例ベースの文変換装置。
【請求項２】
前記検索するための手段は、
前記用例コーパス中で、入力文のモダリティと一致するモダリティを持つ用例文を検索するための手段と、
前記用例文を検索するための手段により検索された用例文のうち、前記入力文から抽出される内容語リストと所定の関係を有する用例文を選択するための手段と、
前記選択するための手段により選択された用例文の各々について予め定められた算出式に従って類似度を算出し、最も高い類似度の用例文を前記入力文の類似用例文として選択するための手段とを含む、請求項１に記載の用例ベースの文変換装置。
【請求項３】
前記用例文を選択するための手段は、
前記用例文を検索するための手段により検索された用例文の各々の内容語リストによって、前記入力文の内容語リストの主要領域と非主要領域とを決定するための手段と、
前記検索された用例文のうち、その内容語リストと、当該用例文の内容語リストによって決定された入力文の内容語リストの前記主要領域とに同一の内容語が存在するものを選択するための手段とを含む、請求項２に記載の用例ベースの文変換装置。
【請求項４】
前記類似用例文として選択するための手段は、
類義語情報を格納したシソーラスと、
前記シソーラスを参照して、
（１）各用例文と、前記主要領域とに存在する同一内容語の数、
（２）各用例文と、前記非主要領域とに存在する同一内容語の数、
（３）各用例文と、前記主要領域に存在する類義内容語の数、
（４）各用例文と、前記非主要領域に存在する類義内容語数の数、
（５）各用例文と、前記入力文とに共通する機能語の数、および
（６）各用例文と、前記入力文とで異なる機能語の数
に基づいて、予め定められた算定式により類似度を算出するための手段と、
前記類似度を算出するための手段により最も高い類似度が算出された用例文を前記類似用例文として選択するための手段とを含む、請求項３に記載の用例ベースの文変換装置。
【請求項５】
前記類似度を算出するための手段は、前記（１）〜（６）の値に対してこの順で大から小となる様に予め割当てられた重みを乗算し、その和を類似度として算出するための手段を含む、請求項４に記載の用例ベースの文変換装置。
【請求項６】
前記用例コーパスの文ペアの各々は、所定の元言語の用例文と、当該元言語の用例文に対応する目的言語の文とを含む、請求項１〜請求項５のいずれかに記載の用例ベースの文変換装置。
【請求項７】
前記用例コーパスの文ペアの各々は、所定の元言語の用例文と、当該元言語の文に対応する目的言語の文とを含み、
前記用例ベースの文変換装置はさらに、
前記元言語の類義内容語情報を格納したシソーラスと、
前記元言語と前記目的言語との対訳辞書と、
前記シソーラスを参照して、前記入力文と前記類似用例文とに含まれる類義内容語のペアを検出するための手段と、
前記対訳辞書を参照して類義内容語のペアを前記目的言語の単語に翻訳するための手段と、
前記類似用例文の対応文を、翻訳された類義内容語のペアを用いて修正するための手段とを含む、請求項１に記載の用例ベースの文変換装置。
【請求項８】
さらに、前記モダリティ情報を出力するための手段および前記文の内容語リストを抽出するための手段を制御して、前記用例コーパス中の各用例文についてモダリティ情報および文の内容語リストを作成するための手段と、
前記作成するための手段により作成されたモダリティ情報および文の内容語リストを前記用例コーパス中の対応する用例文に付す様に前記用例コーパスを更新するための手段とを含む、請求項１〜請求項７のいずれかに記載の用例ベースの文変換装置。
【請求項９】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、請求項１〜請求項８のいずれかに記載の用例ベースの文変換装置として動作させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は用例ベースの文変換装置に関し、特に、自然な対話文を対象に、意味を大きく誤る事なく、文の大意を伝える事が可能な用例ベースの機械翻訳装置に代表される文変換装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータを用いて翻訳を行なういわゆる機械翻訳に関しては、様々な手法が試みられている。その代表的なもので、多くの機械翻訳システムに採用されているのは、人手または半自動で作成した翻訳規則を利用したルールベースのものである。しかし、ルールベースの機械翻訳では、翻訳のための規則の抽出と、翻訳に要する辞書の構築とに、多大な人手をかける必要があり、開発工程が大きくなるという問題がある。また、言語ごとに翻訳のための規則が異なるため、ある言語の組合せについての機械翻訳システムを開発しても、他の言語の組合せに応用できる可能性が低いという問題もある。
【０００３】
これに対し、用例コーパスを用いた機械翻訳を用いる事により、少ない開発工程で精度の高い翻訳を実現しようとする研究が行なわれている。ここで、「用例コーパス」とは、一般的には、元言語文と、元言語文に対応する目的言語文との対を多数含む用例データベースの事をいう。
【０００４】
用例コーパスを用いた機械翻訳には、大きく分けて次の二つがある。
【０００５】
（１）  統計的機械翻訳（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ。略して「ＳＭＴ」と呼ぶ。）
ＳＭＴでは、用例コーパスと対訳辞書とから一旦翻訳モデルを学習し、実行時にそのモデルに従って最善の翻訳を検索する。
【０００６】
（２）  用例翻訳（Ｅｘａｍｐｌｅ−Ｂａｓｅｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ。略して「ＥＢＭＴ」と呼ぶ。）
ＥＢＭＴは、用例コーパスを直接に翻訳に用いる。ＥＢＭＴに関するものとして、後掲の特許文献１に記載のものがある。特許文献１に記載された機械翻訳装置では、次の様にして入力文を翻訳している。すなわち、用例コーパスの中から入力文に最も類似する用例を検索する。検索された用例の元言語文中の単語であって、入力文と異なるものを差分部分とする。検索された用例の目的言語文中のこの差分部分に対応する部分を変数に置換える事により、翻訳パターンを生成する。そして、入力文中にこの翻訳パターン内の変数に対応する元言語の単語が存在する場合には、当該元言語の単語に対応する目的言語の単語を対訳辞書に基づいて取得し、翻訳パターン中の変数を、得られた単語で置換する。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００３−６１９３号公報（第１図、段落００２６〜００３１）
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特許文献１に記載された技術では、自然な対話を適切に訳す事が難しいか、またはそのためのコストが高くなるという問題がある。これは、自然な対話を収録する用例コーパスを作成するコストが高い事に起因する。書き言葉などの場合には、比較的簡単に用例を収集する事ができるが、自然な対話ではそうした事が困難なためである。
【０００８】
自然な対話を翻訳するために話し言葉からなる用例コーパスを作成しようとすれば、そのためのコストが高くなる。コストを下げようとすれば用例コーパスに十分なデータ量を確保できず、適切な翻訳を行なう事が難しい。十分なデータ量を確保するために書き言葉コーパスを導入すると、自然な対話を翻訳しようとする場合に入力文と用例コーパス内の用例との文体が異なり、適切な翻訳を行なう事が困難になるという問題がある。従って、自然な対話を、小さなコストで適切に翻訳する事が可能な用例ベースの機械翻訳装置が求められている。
【０００９】
さらに、こうした従来の機械翻訳は、全般的に、翻訳に失敗すると非常に悪い翻訳しか得られないという問題がある。この問題は、入力文が長くなると顕著になる。このような事が生じないよう、仮に翻訳に失敗した場合であっても、得られる訳により入力文の大意が理解できるような出力が得られるような機械翻訳装置があれば有用である。また、こうした問題は、機械翻訳装置に限定されず、用例ベースで文を変換または検索するための装置一般に関連して生ずるものである。
【００１０】
それゆえに本発明は、自然な対話文を、小さなコストで適切に他の文に変換する事が可能な用例ベースの文変換装置を提供する事を目的とする。
【００１１】
本発明の他の目的は、元言語の自然な対話文を、小さなコストで適切に目的言語の文に翻訳する事が可能な用例ベースの文変換装置を提供する事である。
【００１２】
本発明のさらに他の目的は、自然な対話文を、小さなコストで適切に他の言語の文に翻訳する事が可能で、翻訳に失敗した場合であっても大意を誤りなく伝える事ができる、用例ベースの文変換装置を提供する事を目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
前述の様に、従来の機械翻訳装置などの文変換装置では、文の変換に失敗したときには非常に悪い翻訳結果しか得られないか、全く翻訳が得られない事が一般的である。これは、たとえば従来の機械翻訳装置では入力文をその細部まで正確に翻訳しようとする事を目的としている事が原因と考えられる。そのため、翻訳の過程で誤りがあると、その影響が非常に大きくなる。
【００１４】
しかし、状況によっては、入力文の細部まで正確に翻訳するのではなく、その大意を伝えればよいという場合もある。たとえば対話の翻訳などの場合である。特に、音声認識の出力からリアルタイムで対話の翻訳を行なう場合などには、音声以外にも情報を伝える手段があるため、入力文を細部まで正確に翻訳する必要性は小さい。
【００１５】
そこで、本発明では、以下に述べる構成とする事により、機械翻訳装置などの文変換装置に付随するこうした問題を解決した。
【００１６】
すなわち、本発明の第１の局面に係る用例ベースの文変換装置は、各々が、用例文と、用例と所定の関係にある対応文とからなる複数の文ペアを含む用例コーパスと、文のモダリティを識別してモダリティ情報を出力するための手段と、文の内容語リストを抽出するための手段と、入力文から抽出される内容語リストおよび入力文のモダリティ情報、ならびに用例コーパス中の各用例文から抽出される内容語リストおよび各用例文のモダリティ情報に基づいて、用例コーパスの用例文の中から入力文の類似用例文を検索するための手段と、入力文と類似用例文との間の相違に従って、類似用例文の対応文を修正して出力するための手段とを含む。
【００１７】
好ましくは、検索するための手段は、用例コーパス中で、入力文のモダリティと一致するモダリティを持つ用例文を検索するための手段と、用例文を検索するための手段により検索された用例文のうち、入力文から抽出される内容語リストと所定の関係を有する用例文を選択するための手段と、選択するための手段により選択された用例文の各々について予め定められた算出式により類似度を算出し、最も高い類似度の用例文を入力文の類似用例文として選択するための手段とを含む。
【００１８】
さらに好ましくは、用例文を選択するための手段は、用例文を検索するための手段により検索された用例文の各々の内容語リストによって、入力文の内容語リストの主要領域と非主要領域とを決定するための手段と、検索された用例文のうち、その内容語リストと、当該用例文の内容語リストによって決定された入力文の内容語リストの主要領域とに同一の内容語が存在するものを選択するための手段とを含む。
【００１９】
より好ましくは、類似用例文として選択するための手段は、類義語情報を格納したシソーラスと、シソーラスを参照して、（１）各用例文と、主要領域とに存在する同一内容語の数、（２）各用例文と、非主要領域とに存在する同一内容語の数、（３）各用例文と、主要領域に存在する類義内容語の数、（４）各用例文と、非主要領域に存在する類義内容語数の数、（５）各用例文と、入力文とに共通する機能語の数、および（６）各用例文と、入力文とで異なる機能語の数に基づいて、予め定められた算定式により類似度を算出するための手段と、類似度を算出するための手段により最も高い類似度が算出された用例文を類似用例文として選択するための手段とを含む。
【００２０】
好ましくは、類似度を算出するための手段は、（１）〜（６）の値に対してこの順で大から小となる様に予め割当てられた重みを乗算し、その和を類似度として算出するための手段を含む。
【００２１】
さらに好ましくは、用例コーパスの文ペアの各々は、所定の元言語の用例文と、当該元言語の用例文に対応する目的言語の文とを含む。
【００２２】
より好ましくは、用例コーパスの文ペアの各々は、所定の元言語の用例文と、当該元言語の文に対応する目的言語の文とを含み、用例ベースの文変換装置はさらに、元言語の類義内容語情報を格納したシソーラスと、元言語と目的言語との対訳辞書と、シソーラスを参照して、入力文と類似用例文とに含まれる類義内容語のペアを検出するための手段と、対訳辞書を参照して類義内容語のペアを目的言語の単語に翻訳するための手段と、類似用例文の対応文を、翻訳された類義内容語のペアを用いて修正するための手段とを含む。
【００２３】
好ましくは、用例ベースの文変換装置はさらに、モダリティ情報を出力するための手段および文の内容語リストを抽出するための手段を制御して、用例コーパス中の各用例文についてモダリティ情報および文の内容語リストを作成するための手段と、作成するための手段により作成されたモダリティ情報および文の内容語リストを用例コーパス中の対応する用例文に付す様に用例コーパスを更新するための手段とを含む。
【００２４】
本発明の第２の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、上記したいずれかの用例ベースの文変換装置として動作させる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態の機械翻訳装置について詳細に説明する。なお、以下で参照する図面において、同じ部品には同じ参照符号および名称を付してある。それらの機能も同一である。従って、それらについての詳細な説明を繰返す事はしない。
【００２６】
本実施の形態の装置では、入力文の大意を翻訳する様にし、細部まで精密に翻訳する事は目的としない。対話を対象とした翻訳では、細かい意味が欠落しても大意さえ伝われば対話の進行にほとんど問題がない事が多いためである。そのために、本実施の形態では、用例コーパスを用い、かつ用例コーパスから入力文と類似した用例文（類似用例文と呼ぶ。）を検索するための方法に特徴がある。
【００２７】
最初に、以下の本実施の形態に関する説明で使用される用語について定義する。なお、これら用語の詳細についてはさらに後に述べる。また、以下の定義はあくまで本実施の形態での定義であり、実施の形態によっては別の定義に従うものを用いる事も可能である。
【００２８】
＜類似用例文＞
類似用例文とは、翻訳に用いられる用例コーパスのうち、入力文と大意を共有する文の事をいう。より具体的には、以下に説明するモダリティおよび内容語リストに基づいて決定される。類似用例文は、入力文と正確に等しくなくともよい。
【００２９】
＜モダリティ＞
モダリティとは、文内の主観的表現一般の部分の事をいう。法性、法範疇とも呼ばれる。たとえば、平叙、疑問、依頼、否定、などの分類がその例である。
【００３０】
＜内容語＞
内容語とは、一般に事物の名称，性質、動作、状況などを表現する語の事をさす。以下の説明では、名詞、形容詞、動詞、副詞を内容語とする。
【００３１】
＜語の正規形＞
語の正規形とは、語形変化する語を終止形などの一つの形に統合したり、送り仮名などの標記の些細な異なりをまとめたりした形の事をいう。
【００３２】
＜内容語リスト＞
内容語リストとは、文から抽出された内容語の正規形を、文中でのそれらの出現順に従って並べたものをいう。
【００３３】
＜入力文の主要領域＞
入力文の主要領域とは、入力文と用例文との類似度を算出する際に、「比較すべき用例文の内容語リストに含まれる内容語の数がｎ個であるときの、入力文の内容語リストの最後のｎ語」の事をいう。
【００３４】
＜シソーラス＞
シソーラスとは、単語を、単語間の意味的関係によって整理した情報が収録されているデータの事をいう。
【００３５】
＜単語の「同一」と「類義」＞
２単語が「同一」であるとは、その２単語が全く同一で一致する事を指す。２単語が「類義」であるとは，シソーラスにおいてその２単語が類似した意味を有する関係（類義関係）にあるとして定義されている事を指す。
【００３６】
［モジュール構成］
図１に、本発明の実施の形態に係る用例ベースの機械翻訳装置３０のモジュール構成をブロック図形式で示す。図１を参照して、この機械翻訳装置３０は、用例コーパス４０と、信号入力部６４から与えられる選択信号に応答して、入力文４２と用例コーパス４０中の用例とのいずれかを選択する選択部４４と、選択部４４から出力される文から内容語リストを抽出するための内容語リスト抽出部４６と、選択部４４から出力される文についてそのモダリティを識別し、モダリティ情報を出力するためのモダリティ識別部５０とを含む。
【００３７】
機械翻訳装置３０はさらに、内容語リスト抽出部４６の出力を受ける入力と第１の出力７０および第２の出力７２とを有し、信号入力部６４から与えられる選択信号の値に応じて、内容語リスト抽出部４６から与えられる内容語リストを第１の出力７０または第２の出力７２に出力する選択部４８を含む。機械翻訳装置３０はまた、モダリティ識別部５０の出力を受ける入力と第１の出力７４および第２の出力７６とを有し、内容語リスト抽出部４６から与えられる選択信号の値に応じて、モダリティ識別部５０から与えられるモダリティ情報を第１の出力７０または第２の出力７６に出力する選択部５２を含む。
【００３８】
機械翻訳装置３０はさらに、元言語の単語の類義語情報を含むシソーラス５６と、選択部４８の第１の出力７０、選択部５２の第１の出力７０、および用例コーパス４０に接続され、選択部４８から与えられる内容語リスト、選択部５２から与えられるモダリティ情報、およびシソーラス５６を参照して、入力文４２の類似用例文およびその対訳文を用例コーパス４０中から検索するための類似用例検索部５４とを含む。
【００３９】
機械翻訳装置３０はさらに、元言語および目的言語の対訳辞書６０と、類似用例検索部５４の出力および対訳辞書６０に接続された類義語置換部５８を含む。類義語置換部５８は、類似用例検索部５４から、入力文４２と、入力文４２に対する類似用例文と、類似用例文の対訳文とを受けて、対訳辞書６０を参照して、入力文４２およびその類似用例文の間の相違に基づいて、類似用例文の対訳文を修正し翻訳文６２として出力するためのものである。
【００４０】
機械翻訳装置３０はさらに、選択部４８の第２の出力７２および選択部５２の第２の出力７６に接続され、内容語リスト抽出部４６が用例コーパス４０の用例文から抽出した内容語リストと、モダリティ識別部５０が用例コーパス４０の同じ用例文から抽出したモダリティ情報とに基づいて、用例コーパス４０中の当該用例文にその内容語リストおよびモダリティ情報とを付加する様に用例コーパス４０を更新するためのコーパス更新部６６を含む。
【００４１】
信号入力部６４を介して与えられる選択信号は、入力文４２の内容語リストおよびモダリティ情報を算出する場合には第１の値をとり、用例コーパス４０中の用例文の各々について内容語リストおよびモダリティ情報を算出する処理の場合には第２の値をとる。
【００４２】
選択信号が第１の値をとるとき、選択部４４は入力文４２を選択して内容語リスト抽出部４６およびモダリティ識別部５０に与える。このとき、選択部４８および選択部５２は、それぞれ、入力文４２に関連した内容語リストおよびモダリティ情報を類似用例検索部５４に与える。
【００４３】
選択信号が第２の値をとるとき、選択部４４は用例コーパス４０から与えられる用例文を選択して内容語リスト抽出部４６およびモダリティ識別部５０に与える。このとき選択部４８および選択部５２はそれぞれ、用例コーパス４０中の用例文から得られた内容語リストおよびモダリティ情報をコーパス更新部６６に与える。
【００４４】
図２に、用例コーパス４０の内容の一例を示す。図２を参照して、用例コーパス４０は、元言語の用例文およびその目的言語の対訳文からなる文ペアを多数含む。
【００４５】
モダリティ識別部５０が行なう文のモダリティの識別方法について説明する。モダリティ識別部５０は、文の表層的特徴を用いて文のモダリティを識別する。たとえば、元言語として日本語を採用した場合には、モダリティは特有の文末表現で識別できる。図３に、日本語に関するモダリティと各モダリティに特有の文末表現とを表形式で示す。たとえば、文末が「か」または「ね」という終助詞で終わる文のモダリティは「疑問」である。同様に「いただけませんか」「いただけないでしょうか」「いないでしょうか」「お願い」または「ください」などという文末表現を持つ文のモダリティは「依頼」である。「ない」「ません」という助動詞で終わる文のモダリティは「否定」である。これ以外にも各モダリティに特有の表現があり得るが、ここには全ては挙げていない。本実施の形態では、図３の文末表現に該当しない文のモダリティはすべて「平叙」と判定する。図４に、文例とそのモダリティの例を示す。
【００４６】
図５に、コーパス更新部６６によって更新された後の用例コーパス４０の内容の例を示す。図２に示した各文ペアごとに、元言語の用例文のモダリティ情報と、元言語の用例文から抽出した内容語リストとが追加されている。
【００４７】
図１に示す類似用例検索部５４は、用例コーパス４０中の各用例文のうち、以下の二つの条件を満たす文の中から入力文４２に最も類似した文を検索する。
（条件１）  モダリティが入力文４２のモダリティと一致する。
（条件２）  入力文４２の主要領域中に存在する内容語と同一の内容語を含む内容語リストをもつ。
【００４８】
図６に、図１に示す類似用例検索部５４の詳細な機能ブロック図を示す。図６を参照して、類似用例検索部５４は、用例コーパス４０に含まれる用例文のうち、入力文４２のモダリティと一致するものを抽出するための同一モダリティ用例文抽出部８０と、同一モダリティ用例文抽出部８０により抽出された用例文のうち、対応する内容語リストが所定の条件を満足しているもののみを選択するための内容語条件検査部８２と、内容語条件検査部８２により選択された用例文の各々について後述する方法により入力文４２との類似度を示すスコアを付与し、最高スコアを持つ用例文のみを選択するためのスコア計算・選択部８４とを含む。
【００４９】
同一モダリティ用例文抽出部８０の機能については上述した通りであり、そのための構成も明らかである。
【００５０】
図７に、内容語条件検査部８２が行なう内容語リストの条件の検査方法について示す。図７を参照して、上段に示す様に入力文４２については内容語リスト抽出部４６により内容語リストが作成される。また、用例コーパス４０に含まれる各用例文については、予め内容語リスト抽出部４６により内容語リストが作成されコーパス更新部６６により各用例文に付与されている。
【００５１】
内容語条件検査部８２は、前述した条件１を満足する用例文のうち、さらに条件２を満足する用例文を選択するためのものである。この条件で使用される「入力文の主要領域」の定義は既に述べた通りである。
【００５２】
図７の上段に示す通り、第１の用例文の内容語リストは３語である。従って、入力文４２と第１の用例文とが類似しているか否かを判定する際の入力文４２の主要領域は、その内容語のリストの末尾３語（うるさい、部屋、換える）である。これらのうち「部屋」「換える」という２つの語１００が第１の用例文の内容語リストにも含まれている。従って第１の用例文は条件２を満たす。
【００５３】
第２の用例文の内容語リストは２語である。従って、入力文４２と第２の用例文とが類似しているか否かを判定する際の入力文４２の主要領域は、その内容語リストの末尾２語（部屋、換える）である。この中には、第２の用例文の内容語リスト（隣、うるさい）にも存在する語はない。従って、第２の用例文は入力文４２とは類似していないと判定される。
【００５４】
内容語条件検査部８２は以上の様にして入力文４２と類似している用例文を入力文４２とモダリティが一致しているものの中から選択する。
【００５５】
スコア計算・選択部８４は、内容語条件検査部８２から出力される条件１、２を満足する用例文の各々に対して、図８に示す条件に従ってスコアを付与する。図８では、上から順に重要な要因を挙げ、各要因ごとに重みを乗じて加算する。この例では、上位に挙げられた要因が、スコアの計算結果の大部分を支配する。もちろん、重みの定め方は図８に示したものに限定されない。複数の要因がほぼ同じ重みを持つような設定方法もあり得る。
【００５６】
図９に、図１に示す類義語置換部５８のより詳細な機能ブロック図を示す。図９を参照して、類義語置換部５８は、入力文４２と、類似用例検索部５４により選択された類似用例文との間の類義語ペアを抽出し、類義語ペアの数が０か否かを示す判定信号と、抽出された類義語ペアとを出力するための類義語抽出部１２０を含む。判定信号は、類義語ペアの数が０の場合には第１の値、０以外のときには第２の値をとるものとする。
【００５７】
類義語置換部５８はさらに、類似用例検索部５４から用例文およびその対訳文を受ける様に接続され、さらに対訳辞書６０に接続され、類義語抽出部１２０からの判定信号が第２の値であるときに、類義語抽出部１２０から与えられた類義語ペアを対訳辞書６０を用いて翻訳し、用例文の対訳文中の、当該類義語に該当する個所を類義語の訳語で置換して出力する処理を全ての類義語ペアに対して行ない、結果として得られた訳文を出力するための類義語置換部１２４と、用例文の対訳文を受ける第１の入力、および類義語置換部１２４の出力を受ける第２の入力を持ち、類義語抽出部１２０の出力する判定信号が第１の値のときには対訳文を、第２の値のときには類義語置換部１２４の出力を、それぞれ選択して出力するための選択部１２６とを含む。
【００５８】
［動作］
この機械翻訳装置３０は以下の様にして動作する。動作は大きく分けて第１および第２の二つの局面に分かれる。第１の局面では用例コーパス４０中の各用例文に対して、モダリティ情報と内容語リストとを付与する作業を行ない、第２の局面では、入力文４２に対し、用例コーパス４０を用いた翻訳を行なう。
【００５９】
第１の局面では、信号入力部６４に与える選択信号の値を前述した第２の値とする。このとき、図１に示す選択部４４は用例コーパス４０の出力を選択する。内容語リスト抽出部４６は、選択部４４から与えられた用例文ごとに内容語リストを抽出し、選択部４８に与える。選択部４８は内容語リスト抽出部４６の出力をコーパス更新部６６に与える。モダリティ識別部５０は、選択部４４から与えられた用例文ごとにモダリティを識別し、モダリティ情報を選択部５２に与える。選択部５２はモダリティ識別部５０の出力をコーパス更新部６６に与える。コーパス更新部６６は、内容語リスト抽出部４６から与えられた内容語リストおよび選択部５２から与えられたモダリティ情報を、用例コーパス４０中の該当する用例文に付加する。
【００６０】
用例コーパス４０の全ての用例文に対して上記した処理が終了すると、第１の局面の処理は終了する。
【００６１】
第２の局面では、信号入力部６４からの選択信号を第１の値とする。選択部４４は、入力文４２を選択して内容語リスト抽出部４６およびモダリティ識別部５０に与える。内容語リスト抽出部４６は、入力文４２から内容語リストを抽出し、選択部４８に与える。選択部４８は、この内容語リストを類似用例検索部５４に与える。モダリティ識別部５０は、選択部４４から与えられた入力文４２のモダリティを識別し，モダリティ情報を類似用例検索部５４に与える。
【００６２】
類似用例検索部５４の同一モダリティ用例文抽出部８０（図６を参照されたい。）は、用例コーパス４０の用例文の中から、入力文４２のモダリティと同一のモダリティを持つ文（これは通常複数個存在する。）を抽出し内容語条件検査部８２に与える。内容語条件検査部８２は、同一モダリティ用例文抽出部８０から与えられた文のうち、前述した内容語リストに関する条件１，２を満足するもののみを選択してスコア計算・選択部８４に与える。スコア計算・選択部８４は、内容語条件検査部８２から与えられた文の各々について図８に示した算定式に基づきスコアを計算し、最高スコアを示した用例文（これが「類似用例文」である。）を類義語置換部５８に出力する。
【００６３】
類義語置換部５８の類義語抽出部１２０（図９を参照されたい。）は、類似用例文の中に、入力文中の語と類義関係にある語がいくつあるかを判定する。もしも類義関係にある語がなにもない場合には、類義語抽出部１２０は前述した通り第１の値の信号を類義語置換部１２４および選択部１２６に出力する。類義語置換部１２４は、この信号が第１の値の場合には動作しない。選択部１２６は、類似用例文の対訳文を選択して出力する。
【００６４】
類義関係にある語がある場合には、類義語抽出部１２０は第２の値の信号を類義語置換部１２４および選択部１２６に与える。類義語抽出部１２０はさらに、入力文と類似用例文との間の類義内容語ペアとを類義語置換部１２４に与える。
【００６５】
類義語置換部１２４は、類義語ペアを対訳辞書６０を用いて翻訳する。翻訳された類義語ペアを目的言語置換情報と呼ぶ。類義語置換部１２４はさらに、類似用例文の対訳文中の単語を、目的言語置換情報に従って置換する。より具体的には類義語置換部１２４は、類似用例文の対訳文中で、目的言語置換情報にある単語を探す。見つかった単語を、目的言語置換情報中の訳語で置換する。類義語置換部１２４は、この処理を全ての類義語ペアについて繰返し、結果として得られた文を選択部１２６に与える。
【００６６】
選択部１２６は、類義語抽出部１２０から与えられる信号が第２の値であるので、類義語置換部１２４の出力を選択し出力する。その結果、修正後の対訳文が選択部１２６の出力に得られる。
【００６７】
図１０に示す例を用いて類義語置換部５８の動作について再度説明する。この例では、入力文が「ツインは満室ですよ。」という文であり、用例コーパス４０から得られたその類似用例文が「シングルは満室ですよ。」という文であり、その対訳文は図２および図１０に示す通り「Ａｌｌ  ｔｈｅ  ｓｉｎｇｌｅｓ  ａｒｅ  ｆｕｌｌ．」であるものとする。この入力文と類似用例文との間では、入力文の「ツイン」という単語１４０と、類似用例文中の「シングル」という単語１４２とが類義関係にある。類義語抽出部１２０はこの類義語ペアを抽出し類義語置換部１２４に与える。
【００６８】
類義語置換部１２４は、対訳辞書６０を参照して、この類義語ペアを翻訳する。この場合、「ｓｉｎｇｌｅｓ」と「ｔｗｉｎｓ」という目的言語置換情報が得られる。類義語置換部１２４は、この目的言語置換情報を用いて、類似用例文の対訳文の中の「ｓｉｎｇｌｅｓ」という単語１４４を「ｔｗｉｎｓ」という単語１４６で置換して、修正後の対訳文として出力する。
【００６９】
［コンピュータを用いた実現］
上記した機械翻訳装置は、一般的なコンピュータハードウェアおよびその上で動作するソフトウェアにより実現できる。特に、携帯可能なコンピュータにより実現する事により、たとえば旅行会話など、話し言葉が主として使用される場面で翻訳を効率的に行なう事ができる。図１１に、そうした機械翻訳装置の外観を示す。
【００７０】
図１１を参照して、この機械翻訳装置１６０は、いわゆるＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）１７０と、このＰＤＡ１７０に装着可能なメモリカード１８０とを含む。ＰＤＡ１７０は、情報の表示と、スタイラスペンなどによる入力装置とが一体となった表示パネル１７２と、各種の操作に用いる複数のボタン１７６と、表示パネル１７２に表示されるカーソル位置を移動する際などに操作する十字キー１７８とを含む。
【００７１】
図１２に、ＰＤＡ１７０のハードウェアブロック図を示す。図１２を参照して、ＰＤＡ１７０は、ボタン１７６、および十字キー１７８からの入力を受ける様に接続されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１８６と、ＣＰＵ１８６および表示パネル１７２が接続されたバス１９６と、いずれもバス１９６に接続された、ブートアッププログラム、オペレーティングシステム（ＯＳ）プログラムなどを格納したＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１８８、本発明に係る機械翻訳プログラムが作業用に使用するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１９０、およびメモリカード１８０が装着されるメモリカードインタフェース１９２とを含む。
【００７２】
メモリカード１８０は、図１に示した用例コーパス４０、シソーラス５６、対訳辞書６０、および機械翻訳プログラムを格納している。この機械翻訳プログラムをＣＰＵ１８６が実行する事により、上記した機械翻訳装置を実現する事ができる。
【００７３】
機械翻訳装置は、上記した通り、用例コーパス４０の更新という第１の局面と、更新された用例コーパス４０を用いた翻訳という第２の局面という二つの局面で動作する。図１３に、用例コーパス４０の更新プログラムの概略のフローチャートを示す。このプログラムは、メモリカード１８０がＰＤＡ１７０に装着されたときに表示パネル１７２に表示されるメニューから起動する事ができる。このプログラムを起動する事は、図１において信号入力部６４を介して与えられる選択信号の値を第２の値に設定する事に相当する。
【００７４】
図１３を参照して、用例コーパス４０の更新処理では、最初に用例コーパス４０の各用例文のモダリティを識別する（ステップ２００）。モダリティの識別の基準は図３〜図５を参照して前述した通りである。
【００７５】
続いてステップ２０２で、用例コーパス４０の各用例文から内容語リストを抽出する。内容語リストについては、図５を参照して前述した通りである。
【００７６】
さらにステップ２０４で、用例コーパス４０中の各用例文のモダリティとその内容語リストとを、各用例文を含む文ペアと関連付けて用例コーパス４０に記録する。記録後の用例コーパス４０の内容は図５に示した通りである。
【００７７】
以上で用例コーパス４０の更新処理は終了する。この処理は、用例コーパス４０が最初に導入されたとき、または用例コーパス４０に格納された用例文の内容に変更があったときに、それぞれ一回だけ行なえばよい。
【００７８】
図１４に、第２の局面の機械翻訳を実現するためのプログラムのフローチャートを示す。このプログラムは、入力文が与えられる事により起動するものとする。図１４を参照して、このプログラムでは、まず入力文のモダリティを識別する（ステップ２２０）。続いて、入力文から内容語リストを抽出する（ステップ２２２）。
【００７９】
続くステップ２２４では、用例コーパス４０から、以下の二つの条件に適合する用例文を検索する。すなわち、
（１）  入力文とモダリティが一致する。
（２）  入力文の主要領域に同一の内容語が存在する。
このうち、主要領域については、図７を参照して説明した通りである。
【００８０】
ステップ２２６では、ステップ２２４で検索された各用例文について、図８を参照して説明した方法により入力文との類似度を示すスコアを計算する。そして、最高のスコアを持つ文を類似用例文として選択する（ステップ２２８）。
【００８１】
ステップ２３０では、最高スコア文の対訳文を、類義語情報に従って修正する。修正後の対訳文を翻訳文として出力する（ステップ２３２）。
【００８２】
図１５に、図１４のステップ２３０で行なわれる対訳文修正処理のフローチャートを示す。図１５を参照して、対訳文修正処理では、まず入力文と類似用例文との間の類義語ペアの数Ｍを算出する（ステップ２５０）。続いてステップ２５２で、以下の繰返し処理のための繰返し制御変数ｉを０に設定する。続いてステップ２５４でｉに１を加算し、さらに加算後のｉがステップ２５０で求めた類義語ペアの数Ｍを超えたか否かを判定する（ステップ２５６）。ｉがＭを超えていれば処理を終了する。ｉがＭを超えていなければ制御はステップ２５８に進む。
【００８３】
ステップ２５８では、ｉ番目の類義語ペアを構成する（入力文と類似用例文の）単語の各々を、対訳辞書６０を用いて翻訳する。この結果、類義語ペアが翻訳されて目的言語置換情報が得られる。
【００８４】
続いてステップ２６０で、類似用例文の対訳文の中で、ｉ番目の類義語の訳語に相当する単語または単語群を、目的言語置換情報にしたがって置換する。置換の後、制御はステップ２５４に戻る。
【００８５】
こうして、ステップ２５４からステップ２６０までの処理をｉ＝１〜Ｍまで繰返す事により、類似用例文の対訳文中で、入力文中の単語と類義語関係にある語に相当する部分が、入力文中の単語の訳語で置換され、最終的に入力文の翻訳文が得られる。仮に入力文と類似用例文との間で類義語関係にあるものが存在しない場合には、上記したＭの値は０となる。従って、図１５のステップ２５６の判定が最初に行なわれたときに処理を終了する事になり、類似用例文の対訳文がそのまま出力される。
【００８６】
以上の様に本実施の形態の装置によれば、用例ベースの機械翻訳において、大まかに意味が等しい文を検索し、その対訳文を利用して翻訳が行なわれる。従来の機械翻訳と異なり、長い入力文に対しても翻訳を出力する能力が高いという特徴がある。また、本実施の形態の装置での翻訳には、入力文と用例コーパスとの間で文体が異なっていても翻訳が得られる確率が高いという特徴もある。文体の違いは、機能語によるところが大きいが、本実施の形態では内容語に基づいて類似用例文の検索を行なっているため、文体の違いの影響を受けにくいのである。
【００８７】
なお、本実施の形態では元言語として日本語の場合について説明した。それに伴い、モダリティを判定するためには文末の表現という文の表層的特徴を用いた。また入力文の主要領域の決定には、文の末尾の何語かを用いる様にした。しかし、本発明はそうした実施の形態には限定されない。モダリティまたは主要領域の判定には、文の表層的特徴を用いるだけでなく、文の深層構造を用いる様にしてもよい。そのために、たとえば、構文解析の結果を利用する様にしてもよい。また、モダリティの間で何らかの変形規則、例えば平叙文から疑問への変換などがあれば、異なるモダリティの文を互いに類似した文として取り扱ってもよい。
【００８８】
また、上記した実施の形態では、用例コーパス４０の更新を行なえる様にした。しかし、最初からモダリティ情報および内容語リストを含んだ用例コーパスを用いるのであれば、上記した処理は必要ない。そうした用例コーパスを用いて直ちに翻訳を行なう事ができる。
【００８９】
さらに、上記した実施の形態では、類義語ペアの翻訳に対訳辞書６０を用いた。しかし、対訳辞書６０は、元言語の単語と、目的言語の単語とをペアにして格納してあるため、たとえば数字を含んだ語については、数字ごとに対訳を格納しておく必要がある。そのため、対訳辞書６０の容量を節約する必要があれば、数字を含む語中の数字部分については何らかの記号で代替した形で対訳辞書に格納しておき、翻訳時に必要に応じて数字のみを入れ替える様にしておく事が考えられる。同様の事が、たとえば曜日、月などについてもいえる。
【００９０】
本実施の形態では、入力文と大まかな意味を共有する類似用例文を検索する様にし、類似用例文を検索した後にその対訳文を翻訳のために使用する。しかし、本発明は翻訳だけに適用可能なわけではない。本実施の形態のシステムは、たとえば質問応答システムにも応用する事ができる。
【００９１】
例えば、用例コーパスとして、質問文とそれに対する回答という文ペアからなるものを用いる事ができる。この場合、質問として与えられた入力文と大まかな意味を共有する質問文を用例コーパスから検索し、その質問文に対応する回答を、もとの質問に対する回答を提示する際に使用する事ができる。従って、本発明の「用例コーパス」とは、元言語の文とその対訳文との対からなるものには限定されず、入力文と比較される対象となる文と、その文に対応して予め準備された文との対からなるもの一般をも含む。
【００９２】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態に係る機械翻訳装置のブロック図である。
【図２】用例コーパス４０の構成を示す図である。
【図３】モダリティの決定方法を説明するための図である。
【図４】モダリティの例を説明するための図である。
【図５】モダリティ情報および内容語リストが付与された後の用例コーパス４０の構成を示す図である。
【図６】類似用例検索部５４のより詳細なブロック図である。
【図７】入力文の主要領域の決定方法を説明するための模式図である。
【図８】スコア計算の際の重みの例を説明するための図である。
【図９】類義語置換部５８のより詳細なブロック図である。
【図１０】入力文と検索された用例文とに基づいて、対訳文を修正する過程を説明するための図である。
【図１１】本発明の一実施の形態に係るＰＤＡの外観を示す図である。
【図１２】図１１に示すＰＤＡのハードウェアブロック図である。
【図１３】コーパスの更新処理のフローチャートである。
【図１４】翻訳処理の全体フローチャートである。
【図１５】対訳文修正処理のフローチャートである。
【符号の説明】
３０  機械翻訳装置、４０  用例コーパス、４２  入力文、４４、４８、５２選択部、４６  内容語リスト抽出部、５０  モダリティ識別部、５６  シソーラス、５８  類義語置換部、６０  対訳辞書、６２  翻訳文、６６  コーパス更新部、８０  同一モダリティ用例文抽出部、８２  内容語条件検査部、８４  スコア計算・選択部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【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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