(57)【要約】【課題】第１の自然言語から第２の自然言語への翻訳処理に必要な第１の自然言語文の要素である単語または単語列と対応する第２の自然言語文の要素である単語または単語列からなる対訳対を自動的に、正確に、より多く抽出することができる対訳単語対の学習方法を提供する。【解決手段】第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力して（Ｓ１）、該第１の自然言語文の要素である単語または単語列を該第２の自然言語文の要素である単語または単語列に対応付けて得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成し（Ｓ２）、該第２の自然言語文の要素である単語または単語列を該第１の自然言語文の要素である単語または単語列に対応付けて得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成し（Ｓ３）、（Ｓ２）と（Ｓ３）で生成した２種類の対訳単語対の集合のうち同じ対訳単語対を抽出する（Ｓ４）。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力して対訳関係にある単語対を抽出する対訳単語対の学習方法において、
該第１の自然言語文の要素である単語または単語列を該第２の自然言語文の要素である単語または単語列に対応付けて得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成して記憶する手順１と、
該第２の自然言語文の要素である単語または単語列を該第１の自然言語文の要素である単語または単語列に対応付けて得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成して記憶する手順２と、
手順１と手順２で生成した対応付けられた対訳関係にある単語または単語列の対とを比較して、同じ単語または単語列の対である共通単語対を抽出して記憶する手順３と、を備えたことを特徴とする対訳単語対の学習方法。
【請求項２】
請求項１に記載の対訳単語対の学習方法において、
手順１と手順２は、入力された自然言語文を構文解析して得られる構文木と単語または単語列を対応付けることを特徴とする対訳単語対の学習方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の対訳単語対の学習方法において、
手順１は、該第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、手順３で抽出した共通単語対の第１の自然言語文の要素である単語または単語列に対して、該第２の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、手順３で抽出した共通単語対の第２の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けることによって得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成する手順を有し、
手順２は、該第２の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、手順３で抽出した共通単語対の第２の自然言語文の要素である単語または単語列に対して、該第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、手順３で抽出した共通単語対の第１の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けることによって得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成する手順を有することを特徴とする対訳単語対の学習方法。
【請求項４】
請求項３に記載の対訳単語対の学習方法において、
手順３において記憶した共通単語対が変化しなくなるまで学習を繰り返す手順を有することを特徴とする対訳単語対の学習方法。
【請求項５】
第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力して対訳関係にある単語対を抽出する対訳単語対の学習装置において、
該第１の自然言語文の要素である単語または単語列を該第２の自然言語文の要素である単語または単語列に対応付けて得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成して記憶する第１の対訳単語対獲得手段と、
該第２の自然言語文の要素である単語または単語列を該第１の自然言語文の要素である単語または単語列に対応付けて得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成して記憶する第２の対訳単語対獲得手段と、
第１と第２の対訳単語対獲得手段で生成された対応付けられた対訳関係にある単語または単語列の対とを比較して、同じ単語または単語列の対である共通単語対を抽出して記憶する共通対訳単語対抽出手段と、を備えたことを特徴とする対訳単語対の学習装置。
【請求項６】
請求項５に記載の対訳単語対の学習装置において、
第１と第２の対訳単語対獲得手段は、入力された自然言語文を構文解析して得られる構文木と単語または単語列を対応付けることを特徴とする対訳単語対の学習装置。
【請求項７】
請求項５または６に記載の対訳単語対の学習装置において、
第１の対訳単語対獲得手段は、該第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、共通対訳単語対抽出手段で抽出された共通単語対の第１の自然言語文の要素である単語または単語列に対して、該第２の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、共通対訳単語対抽出手段で抽出された共通単語対の第２の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けることによって得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成する手段を備え、
第２の対訳単語対獲得手段は、該第２の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、共通対訳単語対抽出手段で抽出された共通単語対の第２の自然言語文の要素である単語または単語列に対して、該第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、共通対訳単語対抽出手段で抽出された共通単語対の第１の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けることによって得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成する手段を備えたことを特徴とする対訳単語対の学習装置。
【請求項８】
請求項７に記載の対訳単語対の学習装置において、
共通対訳単語対抽出手段で抽出され、記憶した共通単語対が変化しなくなるまで学習を繰り返す手段を備えたことを特徴とする対訳単語対の学習装置。
【請求項９】
第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力して対訳関係にある単語対を抽出する対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体において、
該第１の自然言語文の要素である単語または単語列を該第２の自然言語文の要素である単語または単語列に対応付けて得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成して記憶する処理１と、
該第２の自然言語文の要素である単語または単語列を該第１の自然言語文の要素である単語または単語列に対応付けて得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成して記憶する処理２と、
処理１と処理２で生成された対応付けられた対訳関係にある単語または単語列の対とを比較して、同じ単語または単語列の対である共通単語対を抽出して記憶する処理３と、をコンピュータに実行させる対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１０】
請求項９に記載の対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体において、
処理１と処理２は、入力された自然言語文を構文解析して得られる構文木と単語または単語列を対応付ける処理を有する対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１１】
請求項９または１０に記載の対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体において、
処理１は、該第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、処理３で抽出された共通単語対の第１の自然言語文の要素である単語または単語列に対して、該第２の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、処理３で抽出された共通単語対の第２の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けることによって得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成する処理を有し、
処理２は、該第２の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、処理３で抽出された共通単語対の第２の自然言語文の要素である単語または単語列に対して、該第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、処理３で抽出された共通単語対の第１の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けることによって得られた対訳関係にある単語または単語列の対を生成する処理を有する対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１２】
請求項１１に記載の対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体において、
処理３において抽出され記憶した共通単語対が変化しなくなるまで学習を繰り返す処理を有する対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対訳関係にある対訳単語対を抽出する学習方法に係わり、特に対訳関係にある自然言語文からの自動的な対訳単語対を抽出する学習方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
統計情報を利用して、対訳関係にある対訳文対から対訳単語対を自動学習する方法（特許文献１  参照）が知られているが、例えば日英間のように言語構造が大きく違う単語対の場合、対訳単語対の抽出精度に問題があった。また、このような言語構造が大きく違う場合、片側の言語の構文情報を利用して単語対の抽出精度を向上させる学習方法（非特許文献１  参照）が知られている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平５−１８９４８１号公報
ピーターフィトシューブラウン「翻訳用コンピュータ操作方法、字句モデル生成方法、モデル生成方法、翻訳用コンピュータシステム、字句モデル生成コンピュータシステム及びモデル生成コンピュータシステム」
【非特許文献１】
Ｋｅｎｊｉ  Ｙａｍａｄａ  ａｎｄ  Ｋｅｖｉｎ  Ｋｎｉｇｈｔ，「Ａ  Ｓｙｎｔａｘ−ｂａｓｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ」，３９ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｍｅｅｔｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ（ＡＣＬ−０１），ｐｐ．５２３−５３０，２００１
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来の特許文献１や非特許文献１における対訳単語対の学習方法では、対訳文の２言語のうち対応付ける基になる言語が変わると得られる単語対が変わり、安定した単語対を抽出できない問題がある。また、非特許文献１の学習方法において、構文情報を利用しない方法より抽出精度は向上しているものの、まだ十分な精度とはなっていない。
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、入力される対訳文の構文情報を片言語ずつ利用して得られた対訳単語対から、同じ対訳単語対を抽出することで安定した対訳単語対を抽出し、また、抽出された共通の対訳単語対を入力された対訳文に加え、対訳単語対の学習を繰り返すことで対訳単語対の抽出精度を向上させる、対訳単語対の学習方法、装置、及び、対訳単語対の学習プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明を説明するための対訳単語対の学習方法の概要フローチャートである。
本発明は、第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力して対訳関係にある単語対を学習する装置において、第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力し（ステップ１）、第１の自然言語文の要素である単語または単語列に第２の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けて対訳単語対の集合を獲得し（ステップ２）、第２の自然言語文の要素である単語または単語列に第１の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けて対訳単語対の集合を獲得し（ステップ３）、これら２種類の対訳単語対の集合のうち同じ対訳対を抽出する（ステップ４）。
【０００６】
また、本発明は、前記対訳単語対獲得ステップの単語または単語列を対応付ける処理において、構文解析ステップを設けることによって得られる構文木と単語または単語列を対応付けるステップを含む。
【０００７】
また、本発明は、第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、前記同じ対訳対を抽出するステップによって得られる共通単語対の第１の自然言語文の要素である単語または単語列に対して、第２の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、前記同じ対訳対を抽出するステップによって得られる共通単語対の第２の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けるステップと、第２の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、前記同じ対訳対を抽出するステップによって得られる共通単語対の第２の自然言語文の要素である単語または単語列に対して、第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、前記同じ対訳対を抽出するステップによって得られる共通単語対の第１の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付けるステップを含む。
また、本発明は、前記同じ対訳対を抽出するステップにおいて得られる共通単語対を用いて、該共通単語対が変化しなくなるまで対訳単語対の学習方法を繰り返すステップを含む。
【０００８】
図２は、本発明の対訳単語対の学習装置の概要構成図である。
対訳単語対の学習装置は、第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を読み込む対訳文読み込み手段１と、第１の自然言語文の要素である単語または単語列に第２の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付け、第１の自然言語を基に対応付けた対訳単語対を記憶装置７１に格納する、及び、第２の自然言語文の要素である単語または単語列に第１の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付け、第２の自然言語を基に対応付けた対訳単語対を記憶装置７２に格納する対訳単語対獲得手段６と、記憶装置７１、７２の中で同じ対訳単語対である共通対訳単語対を抽出し、記憶装置９に格納する共通対訳単語対抽出手段８を含む。
【０００９】
また、本発明の対訳単語対獲得手段６において単語切り結果や構文解析結果を利用するために、対訳文読み込み手段１で読み込まれた文を形態素解析する形態素解析手段２と、続いて構文解析する構文解析手段３を含む。
また、本発明の対訳単語対獲得手段６において、共通対訳単語対抽出手段８によって記憶装置９に格納された共通対訳単語対を利用するために、共通対訳単語対を言語別に分ける言語別単語抽出手段Ａを含む。
また、本発明は、共通対訳単語対抽出手段８によって記憶装置９に格納された共通対訳単語対が変化しなくなるまで対訳単語対の学習を繰り返す手段を含む。
【００１０】
（作用）
上記のように、本発明の対訳単語対の学習方法においては、対訳文読み込み手段１に第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力し、対訳単語対獲得手段６で第１の自然言語文の要素である単語または単語列に第２の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付け、第１の自然言語を基に対応付けた対訳単語対を記憶装置７１に格納し、また、対訳単語対獲得手段６で第２の自然言語文の要素である単語または単語列に第１の自然言語文の要素である単語または単語列を対応付け、第２の自然言語を基に対応付けた対訳単語対を記憶装置７２に格納し、共通対訳単語対抽出手段８で、記憶装置７１、７２の中で同じ対訳単語対である共通対訳単語対を抽出し、記憶装置９に格納する。これにより、第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文から自動的に安定した対訳単語対が抽出できる。
【００１１】
また、形態素解析手段２で対訳文読み込み手段１によって入力された文の形態素解析を行い、形態素解析結果を記憶装置４１、４２に格納し、さらに、構文解析手段３で構文解析を行い、構文解析結果を記憶装置５１、５２に格納し、対訳単語対獲得手段６において、形態素解析結果、及び、構文解析結果を利用して、第１の自然言語を基に対応付けた対訳単語対を記憶装置７１に格納し、及び、第２の自然言語を基に対応付けた対訳単語対を記憶装置７２に格納し、共通対訳単語対抽出手段８で、記憶装置７１、７２の中で同じ単語対である共通対訳単語対を抽出し、記憶装置９に格納する。これにより、共通対訳単語対をより正確に抽出することができる。
【００１２】
また、言語別単語抽出手段Ａで、共通対訳単語対抽出手段８によって記憶装置９に格納された共通対訳単語対を言語別に分け、対訳文読み込み手段１によって入力された対訳文に加えて、分けられた第１の自然言語文の要素である単語または単語列、及び、第２の自然言語文の要素である単語または単語列を対訳単語対獲得手段６において利用する。これによって、共通対訳単語対抽出手段８では共通対訳単語対をより正確に、より多く抽出することができる。
【００１３】
また、対訳単語対の学習を繰り返す手段で、共通対訳単語対抽出手段８によって記憶装置９に格納された共通対訳単語対が変化しなくなるまで、対訳単語対の学習を行う。これによって、さらに正確に、より多くの共通対訳単語対を抽出することができる。
したがって、上記方法を全て実行する、及び上記手段を用いることにより、対訳単語対が自動的に得られ、対訳単語対の学習が可能となる。
上記の記載は、対訳単語対の学習方法について述べているが、対訳単語対の学習装置及び対訳単語対の学習プログラムについても同様である。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の一実施例について図面により説明する。
図３は、本発明の一実施例である対訳単語対の学習装置基本ブロック構成図である。同図に示す対訳単語対の学習装置は、対訳文読み込み部１、形態素解析部２、構文解析部３、対訳単語対獲得部６、共通対訳単語対抽出部８、言語別単語抽出部Ａ、記憶装置４１、４２、５１、５２、７１、７２、９より構成される。
【００１５】
対訳文読み込み部１に対訳コーパスに格納された第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力する（読み込む）。
形態素解析部２は、入力された第１の自然言語文を形態素解析した結果を記憶装置４１に格納し、入力された第２の自然言語文を形態素解析した結果を記憶装置４２に格納する。
構文解析部３は、記憶装置４１に格納されている形態素解析結果を利用して、第１の自然言語文の構文解析を行い、その結果を記憶装置５１に格納し、記憶装置４２に格納されている形態素解析結果を利用して、第２の自然言語文の構文解析を行い、その結果を記憶装置５２に格納する。
【００１６】
対訳単語対獲得部６は、第１の自然言語を基にした対訳単語対獲得部６１と第２の自然言語を基にした対訳単語対獲得部６２より構成される。
第１の自然言語を基にした対訳単語対獲得部６１は、例えば、第１の自然言語文を形態素解析した結果である単語列に第２の自然言語文の構文解析結果を対応付けて対訳単語対を抽出し、記憶装置７１に格納する。
第２の自然言語を基にした対訳単語対獲得部６２は、例えば、第２の自然言語文を形態素解析した結果である単語列に第１の自然言語文の構文解析結果を対応付けて対訳単語対を抽出し、記憶装置７２に格納する。
共通対訳単語対抽出部８は、記憶装置７１、７２に格納されている対訳単語対の集合のうち同じ対訳単語対を抽出し、記憶装置９に格納する。
言語別単語抽出部Ａは、記憶装置９に格納されている共通対訳単語対を第１の自然言語、第２の自然言語の単語に分け、対訳文読み込み部１で読み込まれている対訳コーパスの対訳文に追加する。
【００１７】
図４は、本発明の一実施例である学習の繰り返しを行うフローチャートである。
以下、このフローチャートに基づいて、第１の自然言語が英語、第２の自然言語が日本語であるとした場合の一実施例について説明する。
ステップ１０１では、対訳文読み込み部１に第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文を入力する。例えば、入力対訳文が図５に示すように、英文が「Ｔｈｅ  ｈｏｕｓｅ  ｉｓ  ｓｏｍｅｗｈｅｒｅ  ａｂｏｕｔ  ｈｅｒｅ」、「Ｌｏｏｋ  ａｂｏｕｔ」、その対訳である日文が「その家はどこかこのあたりにある」、「あたりを見まわす」を含んでいたとする。
【００１８】
ステップ１０２では、ステップ１０１で読み込んだ対訳文を形態素解析部２によってそれぞれ形態素解析し、その結果を記憶装置４１、４２に格納する。例えば、日文は図６に示すように、「その／家／は／どこ／か／この／あたり／に／ある」、「あたり／を／見／まわす」と単語切りがなされたとする。また、形態素解析部２では、構文解析のために各単語に品詞を付与する。例えば、英文では図７に示すように、「Ｌｏｏｋ」には動詞、「ａｂｏｕｔ」には副詞、及び、図９に示す品詞が付与されたとする。また、例えば、日文では、図８に示すように、「あたり」には名詞、「を」には助詞、「見」には動詞、「まわす」には動詞、及び図１０に示す品詞が付与されたとする。
ステップ１０３では、記憶装置４１、４２に格納された形態素解析結果を基に、構文解析部３によってそれぞれ構文解析し、その結果を記憶装置５１、５２に格納する。例えば、英文は図７、９に示す結果が、また、日文は図８、１０に示す結果が得られたとする。
【００１９】
ステップ１０４、及び、ステップ１０５では、記憶装置４１、４２、５１、５２に格納されている、形態素解析結果、及び、構文解析結果を利用して、第１の自然言語を基にした対訳単語対獲得部６１によって第１の自然言語を基にした対訳単語対が記憶装置７１に格納され、また、第２の自然言語を基にした対訳単語対獲得部６２によって第２の自然言語を基にした対訳単語対が記憶装置７２に格納される。
例えば、上記の例では、図１１に示すように形態素解析を行った英文を基に日文の構文解析結果を対応付けた場合では、「その」と「ｔｈｅ」、「家」と「ｈｏｕｓｅ」などが対応付けられ、また、形態素解析を行った日文を基に英文の構文解析結果を対応付けた場合では、「ｔｈｅ」と「その」、「ｈｏｕｓｅ」と「家」などが対応付けられたとする。なお、空欄は対応するものがないことを表し、例えば、図１１の英文を基に日文の構文解析結果を対応付けた場合の「か」は、対応する英語単語または単語列がなかったことを意味する。また、この例では、構文解析結果の中間ノード単位を超えない範囲で、単語列に構文解析結果をできるだけ合わせるように構文解析結果の語順を入れ替えて対応付けている。ここで、構文解析結果の中間ノードとは、動詞、名詞、動詞句、名詞句といった構文解析結果上の文法的なカテゴリーを示す。中間ノード単位とは、構文解析結果において中間ノード（つまり文法的なカテゴリー）よりも下に属する単語列を指し、例えば、図８に示す構文解析結果では、名詞句単位は、名詞句よりも下に属する単語列なので、「あたり」「を」を指し、動詞句単位は、「見」「まわす」を指す。中間ノード単位を超えない範囲とは、中間ノード単位である単語列内の範囲に限ることを意味する。例えば、図８に示す構文解析結果では、名詞句単位の範囲にある「あたり」と「を」を入れ替えたり、名詞句単位全体の「あたり／を」と動詞句単位全体の「見／まわす」を入れ替えることはできるが、助詞「を」は名詞句の範囲の単語で、動詞「見」は動詞句の範囲の単語なので、名詞句単位と動詞句単位の範囲を超えて、個別に助詞「を」と動詞「見」を入れ替えることはできない。したがって、英文「ｌｏｏｋ  ａｂｏｕｔ」に日文「あたり／を／見／まわす」の構文解析結果を対応付ける場合は、図１１（上図）に示すように、名詞句「あたり／を」と動詞句「見／まわす」の語順を入れ替えることによって、「見」と「ｌｏｏｋ」、「あたり」と「ａｂｏｕｔ」が対応付けられている。これら対訳単語対は、記憶装置７１、７２に格納される。
【００２０】
ステップ１０６では、共通対訳単語対抽出部８によって、記憶装置７１に格納されている対訳単語対と記憶装置７２に格納されている対訳単語対のうち同じ対訳単語対を抽出し、既に記憶装置９に保存されている共通対訳単語対と全て同じかどうかを判断し、全て同じなら（ｙｅｓ）、同じでないものがあれば（ｎｏ）となり、ｙｅｓが選択されると対訳単語対の学習は終了し、ｎｏが選択されると、次のステップ１０７に進む。上記の例では、図５に示す入力文から共通対訳単語対抽出部８によって抽出される共通対訳単語対は、図１２に示す通り、例えば、「その」と「ｔｈｅ」、「家」と「ｈｏｕｓｅ」などが抽出される。記憶装置９にはまだ何も保存されていないのでｎｏが選択され、次のステップ１０７へ進む。
【００２１】
ステップ１０７では、ステップ１０６で記憶装置９に保存されている共通対訳単語対と一致しなかった対訳単語対を記憶装置９へ格納する。上記の例の場合、図１２に示すステップ１０６で抽出された対訳単語対は全て記憶装置９へ格納する。
ステップ１０８では、記憶装置９に格納されている共通対訳単語対をそれぞれの言語別に分け、それぞれ入力対訳に加える。すなわち、共通対訳単語対を対訳コーパスに保存する。上記の例の場合、言語別に分けられ、入力された英文に、「ｔｈｅ」、「ｈｏｕｓｅ」、「ｉｓ」、「ａｂｏｕｔ」が、また、その対訳として入力された日文に「その」、「家」、「は」、「あたり」が、加えられる。
【００２２】
上記例では、再度ステップ１０１に進むので、以下では上記の例についてさらにステップ毎に説明する。
ステップ１０１では、対訳文読み込み部１に元の対訳文とステップ１０８で加えられた対訳単語対と両方が入力される。
ステップ１０２では、形態素解析部２でステップ１０１によって入力された対訳単語対の品詞を付与し、結果を記憶装置４１、４２に格納する。
ステップ１０３では、構文解析部３でステップ１０１によって入力された対訳単語対について記憶装置４１、４２に格納された形態素解析結果を利用し、構文解析をし、結果を記憶装置５１、５２に格納する。
【００２３】
ステップ１０４、及び、ステップ１０５では、記憶装置４１、４２、５１、５２に格納されている、入力文及び共通単語対の単語または単語列の形態素結果、構文解析結果を利用して、第１の自然言語を基にした対訳単語対獲得部６１によって第１の自然言語を基にした対訳単語対が記憶装置７１に格納され、また、第２の自然言語を基にした対訳単語対獲得部６２によって第２の自然言語を基にした対訳単語対が記憶装置７２に格納される。上記の例の場合、共通対訳単語対である「あたり」と「ａｂｏｕｔ」が入力文に加わったため（図１２  参照）、構文解析結果を単語列に対応する時に、「あたり」と「ａｂｏｕｔ」が対応付くことが考慮される。例えば、英文「Ｔｈｅ  ｈｏｕｓｅ  ｉｓ  ｓｏｍｅｗｈｅｒｅ  ａｂｏｕｔ  ｈｅｒｅ」に日文「その／家／は／どこ／か／この／あたり／に／ある」の構文解析結果を合わせる場合、図１０で示した構文解析結果から動詞句「ある」と副詞句「この／あたり／に」が入れ替わり、さらに、副詞句の中では、連体詞「この」と助詞「に」が入れ替わり、図１３に示すような語順となる。この結果、例えば、英文との対応は図１５に示す通りとなり、「この」と「ｈｅｒｅ」が対応付く。一方、同じ例文に対して、日文に英文の構文解析結果を合わせる場合、図９で示した構文解析結果から副詞句の中の副詞「ａｂｏｕｔ」と副詞「ｈｅｒｅ」が入れ替わり、図１４に示すような語順となる。この結果、例えば、日文との対応は図１５に示す通りとなり、「ｈｅｒｅ」と「この」が対応付く。これら図１５に示す対訳単語対は、記憶装置７１、７２に格納される。
【００２４】
ステップ１０６では、共通対訳単語対抽出部８によって、記憶装置７１に格納されている対訳単語対と記憶装置７２に格納されている対訳単語対のうち同じ対訳単語対を抽出すると、上記例では、新たに「この」と「ｈｅｒｅ」の共通対訳単語対が抽出される。これは、現在記憶装置９に保存されている図１２の共通対訳単語対と一致しないものがあるので、このステップの判定は、ｎｏとなり、ステップ１０７に進む。
【００２５】
ステップ１０７では、記憶装置９に保存されている図１２と一致しない「この」と「ｈｅｒｅ」を追加し、図１６に示す共通対訳単語対が記憶装置９に格納される。
ステップ１０８では、記憶装置９に格納されている共通対訳単語対をそれぞれの言語別に分け、それぞれ入力対訳に加える。
この後、さらにステップ１０１へと処理は進むが、共通対訳単語対が変化しなくなると、ステップ１０６の判定がｙｅｓとなり、対訳単語対の学習は終了する。
なお、上記の例では、図３に示す構成図に基づいて説明したが、この例に限定されることなく特許請求の範囲内で種々の変更・応用が可能である。
【００２６】
本発明の対訳単語対の学習装置は、ＣＰＵやメモリ等を有するコンピュータと利用者端末とＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク装置、半導体メモリ等の機械読み取り可能な記録媒体とから構成することができる。
記録媒体に記録された対訳単語対の学習プログラム、あるいは通信回線を介して伝送された対訳単語対の学習プログラムはコンピュータに読み取られ、コンピュータの動作を制御し、コンピュータ上に前述した各構成要素と各処理を実現する。
【００２７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、第１の自然言語文とその対訳である第２の自然言語文から、第１の自然言語文を第２の自然言語文に対応付けた対訳単語対と、第２の自然言語文を第１の自然言語文に対応付けた対訳単語対と比較して共通する対訳単語対を抽出することにより、自動的に安定した第１の自然言語と第２の自然言語の対訳単語対が抽出できる。
また、対応付けるステップで、形態素解析手段や構文解析手段を利用した結果を用いることにより、より正確に第１の自然言語と第２の自然言語の対訳単語対が抽出できる。
また、一度抽出された対訳単語対を、入力された対訳文に追加することにより、より多く第１の自然言語と第２の自然言語の対訳単語対が抽出できる。
また、抽出される対訳単語対が変化しなくなるまで、上記対訳単語対の学習を繰り返すことにより、さらに多く、より正確に第１の自然言語と第２の自然言語の対訳単語対が抽出できる。
このようにして抽出された対訳単語対は、例えば、電子化対訳辞書の構築または拡充に利用できたり、機械翻訳システムの対訳辞書として利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための対訳単語対の学習方法の概要フローチャート。
【図２】本発明の対訳単語対の学習装置の概要構成図。
【図３】本発明の一実施例である対訳単語対の学習装置の基本ブロック構成図。
【図４】本発明の一実施例である学習の繰り返しを行うフローチャート。
【図５】本発明の一実施例である入力対訳文の例を示す図。
【図６】本発明の一実施例である日文の形態素解析結果（単語切り）の例を示す図。
【図７】本発明の一実施例である英文の構文解析結果の例（その１）を示す図。
【図８】本発明の一実施例である日文の構文解析結果の例（その１）を示す図。
【図９】本発明の一実施例である英文の構文解析結果の例（その２）を示す図。
【図１０】本発明の一実施例である日文の構文解析結果の例（その２）を示す図。
【図１１】本発明の一実施例である単語対応結果の例（その１）を示す図。
【図１２】本発明の一実施例である共通の単語対応の例（その１）を示す図。
【図１３】本発明の一実施例である日文の構文解析結果の語順を入れ替えた例を示す図。
【図１４】本発明の一実施例である英文の構文解析結果の語順を入れ替えた例を示す図。
【図１５】本発明の一実施例である単語対応結果の例（その２）を示す図。
【図１６】本発明の一実施例である共通の単語対応の例（その２）を示す図。
【符号の説明】
１・・・対訳文読み込み部、２・・・形態素解析部、３・・・構文解析部、６・・・対訳単語対獲得部、８・・・共通対訳単語対抽出部、９・・・共通対訳単語対、７１・・・第１の自然言語を基に対応付けた対訳単語対記憶装置、７２・・・第２の自然言語を基に対応付けた対訳単語対記憶装置、Ａ・・・言語別単語抽出部
【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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【図１６】
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