(57)【要約】【課題】信頼性の高いテンプレート翻訳用ルールを作成する。【解決手段】対訳対各言語の変数候補および両言語間での語句対応を複数の手法によって求め（ＳＴ２００）、得られた語句対応から文の一部および文全体で適切な対応となる組み合わせを選び（ＳＴ３００）、テンプレート翻訳に利用可能なルールか判定するために、変数候補の認定手法や対応付け手法や文全体の単語対応割合から確信度を計算して（ＳＴ４００）、確信度の高いものを適切なテンプレート翻訳ルールとして作成する（ＳＴ５００）。【選択図】　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１自然言語文とその第１自然言語文の訳である第２自然言語文との対である対訳対をもとにして翻訳ルールを作成する翻訳ルール作成方法において、
前記第１および第２自然言語文に対して単語とその単語の属性情報とが関連づけられている属性辞書を参照して、前記第１自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む単語の属性情報を抽出するステップと、
前記属性辞書を参照して、前記第２の自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む属性情報を抽出するステップと、
前記抽出された属性情報にもとづいて、所定の属性を含む単語を置換可能候補として決定するステップと、
前記第１自然言語文と前記第２自然言語文との間で、それら各文を構成する単語の単語表記対、文字対、および、音韻対のうち、少なくともいずれかが格納された対辞書を参照して、前記第１自然言語文の単語に対応する前記第２自然言語文の単語を抽出し、前記第２自然言語文を構成している単語のうち前記抽出された単語に一致する単語を対応付け候補として決定するステップと、
前記対辞書に格納されている前記単語表記対、前記文字対、および、前記音韻対のうちのいずれにもとづいて対応付けがなされるかに対応して数値が付与されている重み辞書を参照して、前記対応付け候補に対応度値を付与するステップと、
互いに単語が重複して選択されないように前記対応付け候補の組み合わせごとに対応度値にもとづいて、文単位の対応度を計算するステップと、
前記文単位の対応度が最大となる対応付けの組み合わせを抽出するステップと、
各自然言語文の対応付けられた単語数またはその単語の属性にもとづいて確信度値を計算するステップと、
ある閾値以上の確信度をもつ対応づけの両言語文を構成する単語、その単語の属性、および、置換可能候補からなる翻訳ルール情報を記憶手段に記憶するステップと、
を具備することを特徴とする翻訳ルール作成方法。
【請求項２】
前記確信度値を計算するステップでは、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている前記対応付け候補である単語のうち内容語である単語数と、前記第１および第２自然言語文に含まれている内容語である単語数との比にもとづいて確信度値を計算することを特徴とする請求項１に記載の翻訳ルール作成方法。
【請求項３】
前記確信度値を計算するステップでは、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている置換可能候補である単語の属性情報に対応して付加されている重み値の和を、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている置換可能候補数で除した値にもとづいて確信度値を計算することを特徴とする請求項１に記載の翻訳ルール作成方法。
【請求項４】
第１自然言語文とその第１自然言語文の訳である第２自然言語文との対である対訳対をもとにして翻訳ルールを作成する翻訳ルール作成装置において、
前記第１および第２自然言語文に対して単語とその単語の属性情報とが関連づけられている属性辞書を参照して、前記第１自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む単語の属性情報を抽出する第１抽出手段と、
前記属性辞書を参照して、前記第２の自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む属性情報を抽出する第２抽出手段と、
前記抽出された属性情報にもとづいて、所定の属性を含む単語を置換可能候補として決定する置換可能候補決定手段と、
前記第１自然言語文と前記第２自然言語文との間で、それら各文を構成する単語の単語表記対、文字対、および、音韻対のうち、少なくともいずれかが格納された対辞書を参照して、前記第１自然言語文の単語に対応する前記第２自然言語文の単語を抽出し、前記第２自然言語文を構成している単語のうち前記抽出された単語に一致する単語を対応付け候補として決定する対応付け手段と、
前記対辞書に格納されている前記単語表記対、前記文字対、および、前記音韻対のうちのいずれにもとづいて対応付けがなされるかに対応して数値が付与されている重み辞書を参照して、前記対応付け候補に対応度値を付与する対応度手段と、
互いに単語が重複して選択されないように前記対応付け候補の組み合わせごとに対応度値にもとづいて、文単位の対応度を計算する対応度計算手段と、
前記文単位の対応度が最大となる対応付けの組み合わせを抽出する第３抽出手段と、
各自然言語文の対応付けられた単語数またはその単語の属性にもとづいて確信度値を計算する確信度計算手段と、
ある閾値以上の確信度をもつ対応づけの両言語文を構成する単語、その単語の属性、および、置換可能候補からなる翻訳ルール情報を記憶する記憶手段と、
を具備することを特徴とする請求項に記載の翻訳ルール作成装置。
【請求項５】
前記確信度計算手段は、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている前記対応付け候補である単語のうち内容語である単語数と、前記第１および第２自然言語文に含まれている内容語である単語数との比にもとづいて確信度値を計算することを特徴とする請求項４に記載の翻訳ルール作成装置。
【請求項６】
前記確信度値を計算するステップでは、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている置換可能候補である単語の属性情報に対応して付加されている重み値の和を、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている置換可能候補数で除した値にもとづいて確信度値を計算することを特徴とする請求項４に記載の翻訳ルール作成装置。
【請求項７】
コンピュータに、第１自然言語文とその第１自然言語文の訳である第２自然言語文との対である対訳対をもとにして翻訳ルールを作成するためのステップを実行させる翻訳ルール作成プログラムにおいて、
前記第１および第２自然言語文に対して単語とその単語の属性情報とが関連づけられている属性辞書を参照して、前記第１自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む単語の属性情報を抽出するステップと、
前記属性辞書を参照して、前記第２の自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む属性情報を抽出するステップと、
前記抽出された属性情報にもとづいて、所定の属性を含む単語を置換可能候補として決定するステップと、
前記第１自然言語文と前記第２自然言語文との間で、それら各文を構成する単語の単語表記対、文字対、および、音韻対のうち、少なくともいずれかが格納された対辞書を参照して、前記第１自然言語文の単語に対応する前記第２自然言語文の単語を抽出し、前記第２自然言語文を構成している単語のうち前記抽出された単語に一致する単語を対応付け候補として決定するステップと、
前記対辞書に格納されている前記単語表記対、前記文字対、および、前記音韻対のうちのいずれにもとづいて対応付けがなされるかに対応して数値が付与されている重み辞書を参照して、前記対応付け候補に対応度値を付与するステップと、
互いに単語が重複して選択されないように前記対応付け候補の組み合わせごとに対応度値にもとづいて、文単位の対応度を計算するステップと、
前記文単位の対応度が最大となる対応付けの組み合わせを抽出するステップと、
各自然言語文の対応付けられた単語数またはその単語の属性にもとづいて確信度値を計算するステップと、
ある閾値以上の確信度をもつ対応づけの両言語文を構成する単語、その単語の属性、および、置換可能候補からなる翻訳ルール情報を記憶手段に記憶するステップと、
を実行させることを特徴とする翻訳ルール作成プログラム。
【請求項８】
前記確信度値を計算するステップでは、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている前記対応付け候補である単語のうち内容語である単語数と、前記第１および第２自然言語文に含まれている内容語である単語数との比にもとづいて確信度値を計算することを特徴とする請求項７に記載の翻訳ルール作成プログラム。
【請求項９】
前記確信度値を計算するステップでは、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている置換可能候補である単語の属性情報に対応して付加されている重み値の和を、前記第１および第２自然言語文のそれぞれに含まれている置換可能候補数で除した値にもとづいて確信度値を計算することを特徴とする請求項７に記載の翻訳ルール作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明のテンプレート翻訳ルール作成方法、装置およびプログラムは、第１自然言語文とその訳の第２自然言語文との対である対訳対を用いて、テンプレート翻訳用ルールを作成する方法、装置およびプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来技術１として、対訳対に対して対訳辞書と句解析処理結果から語句対応付けを行い、対応箇所を変数化して翻訳テンプレートを作成する特開平５−１５１２６０の「翻訳テンンプレート学習方法および翻訳テンプレート学習システム」がある。
【０００３】
また、従来技術２として、対訳対の単語列を分類記号に変換したものをパターンとして事前に作成し、翻訳の際には入力文を同様にパターン化し、事前作成されたパターンとの照合やパターン内の変数への代入により翻訳を行う特開平５−２３３６９３の「機械翻訳方式」がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述の従来技術１では、対応した単語やそれを包含する句をテンプレートの変数としており、対応付けには対訳辞書を用いているので、対訳辞書にない場合は対応が得られないという問題がある。
【０００５】
また、上述の従来技術２では、変数を数詞などの定型的な単語列の対応や局所辞書にある単語列の対応としているが、定型的でなく、局所辞書にない単語列は、変数とすることができないという問題がある。
【０００６】
さらに、従来手法１、２では、自動作成されたテンプレートについて、翻訳するのに適しているか否か判定することは考慮されていないので、生成されたテンプレートの信頼性が低い場合があるという問題がある。
【０００７】
そこで本発明は、上述した従来の問題点に鑑み、信頼性の高いテンプレート翻訳用ルールを作成する翻訳ルール作成方法、装置およびプログラムを提供することを目的する。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の翻訳ルール作成方法は、
第１自然言語文とその第１自然言語文の訳である第２自然言語文との対である対訳対をもとにして翻訳ルールを作成する翻訳ルール作成方法において、
第１および第２自然言語文に対して単語とその単語の属性情報とが関連づけられている属性辞書を参照して、前記第１自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む単語の属性情報を抽出するステップと、
前記属性辞書を参照して、前記第２の自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む属性情報を抽出するステップと、
前記抽出された属性情報にもとづいて、所定の属性を含む単語を置換可能候補として決定するステップと、
第１自然言語文と第２自然言語文との間で、それら各文を構成する単語の単語表記対、文字対、および、音韻対のうち、少なくともいずれかが格納された対辞書を参照して、第１自然言語文の単語に対応する第２自然言語文の単語を抽出し、第２自然言語文を構成している単語のうち前記抽出された単語に一致する単語を対応付け候補として決定するステップと、
前記対辞書に格納されている前記単語表記対、前記文字対、および、前記音韻対のうちのいずれにもとづいて対応付けがなされるかに対応して数値が付与されている重み辞書を参照して、前記対応付け候補に対応度値を付与するステップと、
互いに単語が重複して選択されないように前記対応付け候補の組み合わせごとに対応度値にもとづいて、文単位の対応度を計算するステップと、
前記文単位の対応度が最大となる対応付けの組み合わせを抽出するステップと、
各自然言語文の対応付けられた単語数またはその単語の属性にもとづいて確信度値を計算するステップと、
ある閾値以上の確信度をもつ対応づけの両言語文を構成する単語、その単語の属性、および、置換可能候補からなる翻訳ルール情報を記憶手段に記憶するステップとを備えている。
【０００９】
また、本発明の翻訳ルール作成装置は、
第１自然言語文とその第１自然言語文の訳である第２自然言語文との対である対訳対をもとにして翻訳ルールを作成する翻訳ルール作成装置において、
第１および第２自然言語文に対して単語とその単語の属性情報とが関連づけられている属性辞書を参照して、前記第１自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む単語の属性情報を抽出する第１抽出手段と、
前記属性辞書を参照して、前記第２の自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む属性情報を抽出する第２抽出手段と、
前記抽出された属性情報にもとづいて、所定の属性を含む単語を置換可能候補として決定する置換可能候補決定手段と、
第１自然言語文と第２自然言語文との間で、それら各文を構成する単語の単語表記対、文字対、および、音韻対のうち、少なくともいずれかが格納された対辞書を参照して、第１自然言語文の単語に対応する第２自然言語文の単語を抽出し、第２自然言語文を構成している単語のうち前記抽出された単語に一致する単語を対応付け候補として決定する対応付け手段と、
前記対辞書に格納されている前記単語表記対、前記文字対、および、前記音韻対のうちのいずれにもとづいて対応付けがなされるかに対応して数値が付与されている重み辞書を参照して、前記対応付け候補に対応度値を付与する対応度手段と、
互いに単語が重複して選択されないように前記対応付け候補の組み合わせごとに対応度値にもとづいて、文単位の対応度を計算する対応度計算手段と、
前記文単位の対応度が最大となる対応付けの組み合わせを抽出する第３抽出手段と、
各自然言語文の対応付けられた単語数またはその単語の属性にもとづいて確信度値を計算する確信度計算手段と、
ある閾値以上の確信度をもつ対応づけの両言語文を構成する単語、その単語の属性、および、置換可能候補からなる翻訳ルール情報を記憶する記憶手段とを備えている。
【００１０】
さらに、翻訳ルール作成プログラムは、
コンピュータに、第１自然言語文とその第１自然言語文の訳である第２自然言語文との対である対訳対をもとにして翻訳ルールを作成するためのステップを実行させる翻訳ルール作成プログラムにおいて、
第１および第２自然言語文に対して単語とその単語の属性情報とが関連づけられている属性辞書を参照して、前記第１自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む単語の属性情報を抽出するステップと、
前記属性辞書を参照して、前記第２の自然言語文を構成している単語とその単語の品詞を含む属性情報を抽出するステップと、
前記抽出された属性情報にもとづいて、所定の属性を含む単語を置換可能候補として決定するステップと、
第１自然言語文と第２自然言語文との間で、それら各文を構成する単語の単語表記対、文字対、および、音韻対のうち、少なくともいずれかが格納された対辞書を参照して、第１自然言語文の単語に対応する第２自然言語文の単語を抽出し、第２自然言語文を構成している単語のうち前記抽出された単語に一致する単語を対応付け候補として決定するステップと、
前記対辞書に格納されている前記単語表記対、前記文字対、および、前記音韻対のうちのいずれにもとづいて対応付けがなされるかに対応して数値が付与されている重み辞書を参照して、前記対応付け候補に対応度値を付与するステップと、
互いに単語が重複して選択されないように前記対応付け候補の組み合わせごとに対応度値にもとづいて、文単位の対応度を計算するステップと、
前記文単位の対応度が最大となる対応付けの組み合わせを抽出するステップと、
各自然言語文の対応付けられた単語数またはその単語の属性にもとづいて確信度値を計算するステップと、
ある閾値以上の確信度をもつ対応づけの両言語文を構成する単語、その単語の属性、および、置換可能候補からなる翻訳ルール情報を記憶手段に記憶するステップとを実行させる。
【００１１】
以上の構成によれば、対訳対を利用したテンプレート翻訳ルールの作成において、対訳対の各言語の変数候補および両言語間での語句対応を複数の手法によって求め、得られた語句対応から文の一部および文全体で適切な対応となる組み合わせを選び、テンプレート翻訳に利用可能なルールか判定するために、変数候補の認定手法や対応付け手法や文全体の単語対応割合から確信度を計算して、確信度の高いものを適切なテンプレート翻訳ルールとして作成することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態の翻訳ルール作成方法、装置およびプログラムについて説明する。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態に係る翻訳ルール作成装置１０００の機能ブロック図である。
本実施形態に係る翻訳ルール作成装置１０００は、インタフェース部１１００、テンプレート翻訳ルール作成部１２００、テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００、テンプレート翻訳ルールデータベース１４００、およびメモリ１５００を備えている。
【００１４】
インタフェース部１１００は、第１の自然言語文およびその文の第２の自然言語文への対訳文を入力する。入力された対訳文は、テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００を介してメモリ１５００に出力される。テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００は、全体の制御手段である。メモリ１５００は、対訳文を格納する。さらに、メモリ１５００は、各種のデータベースを格納している。テンプレート翻訳ルール作成部１２００は、メモリ１５００から対訳文を参照して、この対訳文にもとづいて翻訳のためのテンプレートを作成する。
テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００は、各部、メモリ、データベース間でのデータの入出力を制御するとともに、テンプレート翻訳ルールを作成するための動作を制御する。
【００１５】
テンプレート翻訳ルールデータベース１４００は、テンプレート翻訳ルール作成部１２００によって作成されたテンプレート翻訳ルールを格納する。
【００１６】
図２は、本発明の実施形態に係る翻訳ルール作成装置１０００で使用される翻訳ルール作成方法における処理の流れを示すフローチャートである。
【００１７】
第１の自然言語文およびその文の第２の自然言語文への対訳文が格納されている対訳集が、テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００の制御の下にインタフェース部１１００からメモリ１５００に格納される。（ＳＴ１００）。
【００１８】
テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００の制御の下に各対訳文がメモリ１５００からテンプレート翻訳ルール作成部１２００に入力される。
【００１９】
ステップＳＴ１００において入力された各対訳対に対して、固有名詞、数詞等の属性を有する単語が抽出され、これら抽出された単語が変数候補と決定される（ＳＴ２００）。以下ステップＳＴ２００からステップＳＴ５００までは、テンプレート翻訳ルール作成部１２００が実行するステップである。
【００２０】
ここで変数候補とは、翻訳時にその翻訳内容にしたがって置換可能である候補を意味する。
【００２１】
なお、変数候補の対象を固有名詞や数詞としているが、それ以外の語句でも同様な処理であればこれらに限定されない。
【００２２】
ステップＳＴ２００で決定された変数候補である単語およびそのほかの各対訳対の単語を両言語間で対応付けが実行される（ＳＴ３００）。ステップＳＴ３００の語句対応付けでは、認定した変数候補およびすべての語句対応付けを行って対応度が最大のものを求める。
【００２３】
ステップＳＴ４００の確信度計算では変数候補認定や対応付け手法や単語対応割合から確信度を求める。
【００２４】
ステップＳＴ５００のテンプレート翻訳ルール作成では、対訳対から変数候補や対応のデータを利用してテンプレート翻訳のルールを作成する。
ステップＳＴ６００のテンプレート翻訳ルール格納では、テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００の制御下で、作成されたテンプレート翻訳ルールがテンプレート翻訳ルールデータベース１４００に格納される。
【００２５】
図３は、図２のステップＳＴ２００の変数候補認定の処理の流れを示すフローチャートである。以下のフローチャートは、テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００の指示にもとづいて実行される。
ステップＳＴ２１０で形態素解析が利用できるかどうか判定する。形態素解析が利用できる場合はステップＳＴ２２０の形態素解析で入力文の形態素解析を行い固有名詞や数詞を認定する。ステップＳＴ２１０で形態素解析が利用できない場合はステップＳＴ２３０の単語切りで文を単語分割する。
【００２６】
ステップＳＴ２４０の固有名詞辞書検索で入力文の語句に対して固有名詞辞書を検索して固有名詞を認定し、変数候補とする。
ステップＳＴ２５０の数詞解析でアラビア数字列ではないが数字として扱える文字列をアラビア数字列に変換し、数詞と認定し、変数候補とする。
ステップＳＴ２６０で単語表記から固有名詞とわかるか否かを調べる。固有名詞とわかる場合は、ステップＳＴ２７０の固有名詞表記抽出で表記から固有名詞を抽出し、認定する。また、固有名詞を変数候補とする。
【００２７】
ステップＳＴ２２０の形態素解析が終わった後、またはステップＳＴ２６０で表記から固有名詞とわからなかった後、またはステップＳＴ２７０の固有名詞表記抽出が終わった後、ステップＳＴ２８０のパターンマッチで、パターンとのマッチングを行って変数候補を認定する。
【００２８】
図４は、図３のステップＳＴ３００の処理の流れを示すフローチャートである。以下のフローチャートは、テンプレート翻訳ルール作成制御部１３００の指示にもとづいて実行される。
ステップＳＴ３１０の対訳辞書対応では、対訳辞書を用いて対訳間の対応を求める。
ステップＳＴ３２０の文字対応では、両言語で同じ文字や異体字の対応を求める。
ステップＳＴ３３０の類似音韻対応では、両言語間の類似する音韻によって対応を求める。
ステップＳＴ３４０のパターン対応では、ステップＳＴ２８０のパターンマッチで作成されたパターンの標準形が両言語間で一致するものを求める。
【００２９】
ステップＳＴ３５０の最適対応選択では、得られた対応候補の情報を利用して最適な対応を選択する。
ステップＳＴ３５１の最適部分対応では、文中のある区間に限定して、区間中の全ての対応から重複のない最適な対応を求める。
ステップＳＴ３５２の最適文対応では、ステップＳＴ３５１で得られた最適な対応から文全体で最適な対応となる語句対応の組み合わせを求める。
【００３０】
上述したフロー図の各ステップに示された指示は、ソフトウエアであるプログラムにもとづいて実行される。プログラムは、本実施形態の翻訳ルール作成装置であるプログラム可能な装置上でロードされる。この翻訳ルール作成装置上で実行される指示は、フロー図の各ブロックで特徴づけられている機能を実行する手段を提供する。プログラムは、メモリ１５００、これに類する記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭ等に格納、または、通信回線によってＣＰＵ等の演算手段を介してインストールされて本発明の本実施形態の方法が実行される。
【００３１】
【実施例】
以下、図面を参照して本発明の実施例の翻訳ルール作成方法、装置およびプログラムについて説明する。
【００３２】
（実施例１）
以下、対訳間の単語対応割合により、テンプレート翻訳に適したルールを選別できることを示す。本実施例では第１自然言語を日本語、第２自然言語を英語とする。
図５は、本発明の実施例１において入力される対訳対ＩＤが１の対訳集である。
インタフェース部１１００は、図５に示されている対訳集を入力する。入力された対訳集は、メモリ１５００に格納される（図２のＳＴ１００）。テンプレート翻訳ルール作成部１２００では、メモリ１５００に格納されている図５の対訳集から各対訳対を対訳対ＩＤ順に上述した図２のＳＴ２００からＳＴ５００に示された処理を行う。以下、はじめに対訳対の言語が日本語の文の場合を説明し、つぎにもう１つの対訳対の言語が英語の文の場合を説明する。
【００３３】
まず、図５の対訳集から対訳対ＩＤ＝１の対訳対を読み込む。読み込まれた対訳対に対して、形態素解析が利用できるか否かが判定される（図３のＳＴ２１０）。
【００３４】
日本語文について、形態素解析手段が用意されていたとすると、形態素解析が利用できるとして、形態素解析が実行される（ＳＴ２１０、ＳＴ２２０）。形態素解析手段は、言語ごとに予め用意されていたり、予め用意されていなかったりする。ここでは、日本語の文について、予め形態素解析手段が用意されていたということである。
【００３５】
また、形態素解析手段とは、テキスト情報からその情報を構成する単語、その単語の品詞、その単語の読み、およびほかの単語との係り受け情報を解析するものである。この形態素解析手段は公知の手段であり、たとえば、「宮崎正弘ら：日本文音声出力のための言語処理方式、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．　２７、Ｎｏ．　１１、ｐｐ１０５３−１０６１、１９８６」にその手段の記載がある。
【００３６】
図６は、本発明の実施例１において日本語文に対して形態素解析（ＳＴ２２０）を実行した場合の解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。
本実施例での形態素解析では、図５の対訳集の対訳対ＩＤ＝１の言語欄に記載されている言語である“日”の文を形態素解析する。図６に示されている対訳対ＩＤ＝１の言語である“日”の単語欄に各単語表記を格納する。各単語表記に対応して単語ＩＤ（文節−単語）欄に“文節番号−文節内の単語番号”を格納する。
【００３７】
さらに、解析情報欄に品詞と読みを格納する。たとえば、単語ＩＤ＝１−１の解析情報欄に品詞である“固有名詞”を格納し、読みである“ｎｉｐｐｏｎ”を格納する。
【００３８】
変数候補欄には、上記の結果をもとに変数として扱う単語に、その単語の品詞と対応している符号が格納される。本実施例では、単語ＩＤ＝１−１の変数候補欄に固有名詞を示す符号“ＰＮ”が格納される。さらに、単語ＩＤ１−１の変数候補欄に形態素解析による結果であることを示す符号“形”が格納される。
【００３９】
また、単語ＩＤ＝２−２、４−１、および、４−３の解析情報欄に“数詞”が格納されているので、これら単語ＩＤの変数候補欄に数詞を示す符号“ＮＵＭ”が格納される。また、単語ＩＤ１−１の変数候補欄に形態素解析による結果であることを示す符号“形”が格納される。
【００４０】
図７は、図６の作成後、ステップＳＴ２８０で参照されるパターン集である。このパターン集は、メモリ１５００に格納されている。
ステップＳＴ２２０の形態素解析が完了した後、図７に示されるパターン集が参照されて、対訳対ＩＤ＝１の日本語文のうち図７に示されるパターンに合う日本語文中の単語があるかが調べられる（ＳＴ２８０）。
【００４１】
ｐＩＤ欄は、パターンごとの識別番号を格納する。言語欄は、ｐＩＤで指定されるパターンがどの言語の文に適用されるかを示す。図７によれば、本実施例では、パターン集の中のパターンＩＤ（ｐＩＤ）がｐ１およびｐ２である場合が日本語文に対して適用されることがわかる。
【００４２】
標準形欄は、後のパターン対応で利用するもので、パターン中の両言語の表記を共通化するルールを格納する。なお、パターンの標準形は表記と“＄番号”の並びであり、“＄番号”はＰ単語ＩＤ欄と同じ番号で一致した単語（品詞が数詞の場合は半角のアラビア数字に変換されている）に置換される。
Ｐ単語ＩＤ欄は、変数候補の位置を指定する番号が格納されている。単語欄は、一致するパターンの単語が格納されている。単語欄が空白である場合は、単語は指定されていないことを示している。
【００４３】
品詞欄は、パターンの品詞が格納されている。変数候補欄は、図６に示されるような解析結果の変数候補欄の記号が格納される。この変数候補欄に格納されている品詞を示す記号に対応する単語が変数候補になる。
【００４４】
たとえば、ステップＳＴ２８０では、ｐＩＤ＝ｐ１に関しては、図６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１において、単語ＩＤ＝２−２、４−１、４−３と一致する。また、パターン集の変数候補欄が“ＮＵＭ”となっているので、図６解析結果の対訳対ＩＤ＝１の各単語ＩＤ＝２−２、４−１、４−３の変数候補欄に“ＮＵＭ”を格納し、変数候補認定がパターンによるので変数候補欄に“パ”を格納する（図９）。
【００４５】
図８は、図７のパターン集にもとづいて抽出されたパターン情報である。このパターン情報は、メモリ１５００に格納される。
図７のパターン集を参照して、図６に示される解析結果から、パターン集のパターンに対応する先頭の単語ＩＤ、パターン集のパターンに対応する末尾の単語ＩＤ、その単語の標準形をその単語に対応させた具体的な形式に変換したもの、および、そのパターン集の中の変数候補欄に格納されている記号に対応している、解析結果の変数候補欄に含まれる単語ＩＤの４つがパターン情報として抽出される（ＳＴ２８０）。
【００４６】
ただし、パターンが１単語からなる場合は、パターン集のパターンに対応する先頭の単語ＩＤとパターン集のパターンに対応する末尾の単語ＩＤとは同一の単語ＩＤとなるので、この場合は、パターン集の変数候補に対応する末尾の単語ＩＤを省略してパターン情報として抽出される。
【００４７】
たとえば、図８のパターン情報のＩＤが１の場合では、パターン集のパターンに対応する先頭の単語ＩＤと末尾の単語ＩＤは、それぞれ２−２および２−２である。また、その単語の標準形をその単語に対応させた具体的な形式に変換したものは、４である。さらに、パターン集の中の変数候補欄に格納されている記号に対応している、解析結果の変数候補欄に含まれる単語ＩＤは、２−２である。
【００４８】
この場合、パターンの標準形が１単語であるので、パターン集の変数候補に対応する先頭の単語ＩＤが省略されて、情報欄には（２−２：４：２−２）が格納される。
【００４９】
ほかに、たとえば、文中に「／６／時／３０／分／」（／は単語区切りを示すとする）があり、図７のパターン集ｐＩＤ＝ｐ２と一致する場合は、パターンのＰ単語ＩＤ＝１は“６”、Ｐ単語ＩＤ＝２は“時”、Ｐ単語ＩＤ＝３は“３０”、Ｐ単語ＩＤ＝４は“分”と一致することになる。その結果、標準形は＄１を“６”、＄３を“３０”に置換した“６時３０分”となる。
【００５０】
また、パターン中の変数候補と一致した単語ＩＤについて、図７に示されているｐＩＤ＝ｐ２のように変数候補が複数含まれているパターンと一致した場合は、その対応するパターン情報の欄は、上記の「／６／時／３０／分／」の例では、たとえば（１−１，１−４：６時３０分：１−１，１−３）となる。この例では、「６」に単語ＩＤ１−１、「時」に単語ＩＤ１−２、「３０」に単語ＩＤ１−３、「分」に単語ＩＤ１−４が付与されている仮定している。
【００５１】
この例の（１−１，１−４：６時３０分：１−１，１−３）の「１−１，１−４」は、パターンの範囲が単語ＩＤ１−１から単語ＩＤ１−４であることを示している。「６時３０分」は標準形である。「１−１，１−３」は変数候補が単語ＩＤ１−１と単語ＩＤ１−３であることを示している。すなわち、「時」と「分」は固定されている。
【００５２】
また、たとえば、文中に「／６／時／３０／分／２０／秒／」等がある場合は、変数候補が「６」、「３０」、「２０」の位置になるので、この場合のパターン情報の欄中の変数候補を記載する欄には、単語ＩＤ番号が３つ格納されることになる。一般に、変数候補が複数になる場合は、それに対応した数の単語ＩＤ番号がパターン情報の変数候補を記載する欄に格納される。
【００５３】
したがって、ステップＳＴ２８０では図８のパターン情報の対訳対ＩＤ＝１の欄には、図７のパターン集のｐＩＤ＝ｐ１と一致した図６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１の該当箇所を示す単語ＩＤ＝２−２、４−１、４−３と、パターンの標準形は“４”、“６”、“４”と、パターン中の変数候補となる箇所の単語ＩＤ＝２−２、４−１、４−３をそれぞれ格納する。
【００５４】
一方、英語文については、形態素解析が用意されていないとする。この場合、形態素解析が利用できないと判定される（ＳＴ２１０）。
【００５５】
図１０は、本発明の実施例１において英語文に対して単語ＩＤを付してその単語の読み付した解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。
【００５６】
ステップＳＴ２１０で形態素解析が利用できないと判定されると、対訳集にある英語文に関して単語切りが実行される（ＳＴ２３０）。すなわち、英語文に対して、コンマ、ピリオド、コロンのように単語間で空白がない場合は空白を挿入した後、空白を単語境界として単語間を分離して扱う。そして、単語欄に単語を、単語ＩＤ欄に“１−単語番号”文頭の単語から順に付与し、それらの単語ＩＤを単語ＩＤ欄に格納する（ＳＴ２３０）。
これらコンマ等は、それらをパターンとして認識するパターン検出手段によって抽出される。抽出されたコンマ等は、単語とコンマ等との間に空白が挿入される。
【００５７】
単語切りは、言語にもとづいて処理が異なる。英語、ドイツ語、フランス語等のように、コンマ等の記号を除けば、単語間に空白があるので、その空白で単語を区切ればよい。一方、中国語、日本語の場合は、各文字で区切る。
【００５８】
また、英語では単語の読みは単語表記の綴りから推定できるので、この例では表記をそのまま解析情報欄に格納する（ＳＴ２３０）。
【００５９】
図１１は、英語単語とその品詞（前置詞、冠詞等）を対応づけてある付属語辞書である。この付属語辞書は、メモリ１５００に格納されている。図１２は、読みの付与および図１１の付属語辞書を参照して前置詞および冠詞を解析情報に付した解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。
図１１の付属語辞書は、実質的な意味内容に乏しい、文法機能を示す非自立語と品詞が対応付けてある辞書である。品詞としては、冠詞、前置詞、接続詞、関係詞、限定詞、および、助動詞などである。
この付属語辞書を参照して、図１０に示された解析結果の単語から、上記の冠詞、前置詞、接続詞、関係詞、限定詞、および、助動詞などの品詞を属性として有する単語を抽出して、図１２に示されるように解析情報欄にその品詞名を格納する（ＳＴ２３０）。
【００６０】
図１３は、英語の固有名詞をリスト化してある固有名詞辞書である。この固有名詞辞書は、メモリ１５００に格納されている。図１４は、図１３の固有名詞辞書を参照して固有名詞を解析情報に付してさらに変数候補を抽出した解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。
図１３の固有名詞辞書は、英語の固有名詞が列挙してある。この固有名詞辞書を参照して、英語文の任意の単語列について辞書に載っているか否かを調べそのうちの最も長い単語から選択される。（ＳＴ２４０）。
【００６１】
その結果、図１２に示された解析結果中の各単語が固有名詞であるか否かが判定される。固有名詞であると判定された単語が、図１２に示された解析結果の単語から抽出されて、図１４に示されるように抽出した単語に対応した解析情報欄に「固有名詞」を格納する（ＳＴ２４０）。
さらに、この「固有名詞」を付された単語を変数候補として、変数候補欄に固有名詞を示す「ＰＮ」を格納する（ＳＴ２４０）。さらにまた、この「固有名詞」を付された単語は、固有名詞辞書を参照して認定されたことを示すために変数候補欄に「辞」を格納する（ＳＴ２４０）。本実施例の図１２の場合は、単語ＩＤ＝１−１が固有名詞であるとして抽出される。
【００６２】
図１５は、数字辞書およびパターン辞書を参照して数詞を解析情報に付してさらに変数候補を抽出した解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。
図１４に示される解析結果から、まだ変数候補となっていない単語に対して、数字を示す単語をパターンとして抽出する（ＳＴ２５０）。たとえば、「ｔｈｏｕｓａｎｄ」、「ｍｉｌｌｉｏｎ」等が検索されれば、その単語およびその単語の直前に数詞があるはずであるとして「ｔｈｏｕｓａｎｄ」、「ｍｉｌｌｉｏｎ」等を抽出する。また、１、２、３等のアラビア数字、ｏｎｅ、ｔｗｏ、ｔｈｒｅｅ等の英数字、ｆｉｒｓｔ、ｓｅｃｏｎｄ、ｔｈｉｒｄ等の英序数詞等も数字を示すパターンとして抽出される。このパターン抽出は、言語ごとに用意されているパターン辞書を参照して実行される。このパターン辞書はメモリ１５００に格納されている。
【００６３】
このように抽出された単語は、数詞であることを示すために対応する解析情報欄に「数詞」が格納される（ＳＴ２５０）。さらに、この「数詞」を付された単語を変数候補として、変数候補欄に数詞を示す「ＮＵＭ」が格納される（ＳＴ２５０）。また、言語ごとにパターン辞書を参照して数詞解析によって得られたことを示す「数」も変数候補欄に格納される（ＳＴ２５０）。
【００６４】
本実施例では、図１５に示されるように単語ＩＤ＝１−５、１−７、１−１１、１−１４が数詞として抽出され、解析情報欄に“数詞”が格納され、変数候補欄に“ＮＵＭ”と数詞解析による認定を示す“数”を格納される。
【００６５】
ステップＳＴ２５０の数詞解析の後、表記から固有名詞とわかるか否かが判定される（ＳＴ２６０）。この判定は、解析している文の言語によって決定される。たとえば、英語の場合、文頭にない単語で単語の先頭文字が大文字であれば、その単語は固有名詞であると決定可能である。このように、ステップＳＴ２６０では、単語の形式から直ちに固有名詞であるか否かがわかるか否かが判定される。
【００６６】
一方、たとえば、日本語、ドイツ語は単語の形式から直ちに固有名詞であるか否かがわからないので、この場合はステップＳＴ２６０でわからないと判定される。
【００６７】
ステップＳＴ２６０で、表記から固有名詞であるか否かがわかる場合は、文頭にない単語で単語の先頭文字が大文字である単語があるか否か検索して、この条件に該当する単語があれば、それを固有名詞として認定し、図１５の解析結果の解析情報欄に「固有名詞」を格納する（ＳＴ２７０）。
【００６８】
さらに、この「固有名詞」を付された単語を変数候補として、変数候補欄に固有名詞を示す「ＰＮ」を格納する（ＳＴ２７０）。さらにまた、この「固有名詞」を付された単語は、固有名詞辞書を参照して確定されたことを示すために変数候補欄に「辞」を格納する（ＳＴ２７０）。
【００６９】
本実施例では、ステップＳＴ２７０の固有名詞表記抽出では、図１５の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、まだ変数候補が定まっていないものに対して、単語の先頭文字が大文字で、それ以外の文字が大文字でない単語列を調べると、該当する単語がないので何も実行しない。
【００７０】
図１６は、図１５の処理後、参照するパターン集である。このパターン集は、メモリ１５００に格納されている。
ステップＳＴ２６０において表記から固有名詞とわからないと判定された場合、または、ステップＳＴ２７０の処理の後、上述した日本語の場合と同様に図１６に示されるパターン集が参照されて、対訳対ＩＤ＝１の英語文のうち図１６に示されるパターンに合う英語文中の単語があるかが調べられる（ＳＴ２８０）。
ここで、ｐＩＤ欄、標準形欄、Ｐ単語ＩＤ欄、単語欄、および変数候補欄は、上記の図７の対応する説明と同様である。
また、図１６のｐＩＤ＝ｐ４には英語の場合での時刻のパターンが記載されているが、そのパターンによって行われる動作は、上記の図７の対応する説明と同様である。
【００７１】
図１７は、図１６のパターン集にもとづいて抽出されたパターン情報である。このパターン情報は、メモリ１５００に格納される。
図１６のパターン集を参照して、図１５に示される解析結果から、パターン集のパターンに対応する先頭の単語ＩＤ、パターン集のパターンに対応する末尾の単語ＩＤ、その単語の標準形をその単語に対応させた具体的な形式に変換したもの、および、そのパターン集の中の変数候補欄に格納されている記号に対応している、解析結果の変数候補欄に含まれる単語ＩＤの４つがパターン情報として抽出される（ＳＴ２８０）。
【００７２】
ただし、パターンの標準形が１単語からなる場合は、パターン集のパターンに対応する先頭の単語ＩＤとパターン集のパターンに対応する末尾の単語ＩＤとは同一の単語ＩＤとなるので、この場合は、パターン集のパターンに対応する末尾の単語ＩＤを省略してパターン情報として抽出される。
【００７３】
本実施例では、図１５の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、事前に準備している図１６の「パターン集」の言語が“英”で、パターンにある単語や品詞が一致する箇所を調べる。パターン中の空白の項目は任意の単語や品詞と一致することを示す。
【００７４】
図１６の「パターン集」のｐＩＤ＝ｐ３に関しては、図１５の解析結果の対訳対ＩＤ＝１の言語欄“英”において、単語ＩＤ＝１−５、１−７、１−１１、１−１４と一致する。また、パターンの変数候補欄が“ＮＵＭ”となっているので、図１５の解析結果の対訳対ＩＤ＝１の言語欄“英”の各単語ＩＤ＝１−５、１−７、１−１１、１−１４の変数候補欄に“ＮＵＭ”を格納し、変数候補認定がパターンによるので“パ”を変数候補欄に格納する（図１８）。
【００７５】
さらに、図１６の「パターン情報」の対訳対ＩＤ＝１には、ｐＩＤ＝ｐ３と一致した図１５の解析結果の対訳対ＩＤ＝１の言語欄“英”の該当箇所の単語ＩＤ＝１−５、１−７、１−１１、１−１４と、パターンの標準形“６”、“４”、“１”、“４”と、パターン中で変数候補となる単語ＩＤ＝１−５、１−７、１−１１、１−１４をそれぞれ変数候補欄に格納する。なお、図７のパターン集の標準形は表記と“＄番号”の並びであり、“＄番号”はＰ単語ＩＤ欄と同じ番号で一致した単語（品詞が数詞の場合は半角のアラビア数字に変換されている）に置換される。
【００７６】
図１９は、品詞ごとに日本語とその日本語に対応する英語の単語をリスト化してある対訳辞書である。この対訳辞書は、メモリ１５００に格納されている。　図１９に示されるように、対訳辞書は、同じ意味の日本語単語と英語単語とが品詞とともに関連づけられている。
図１８の解析結果が得られた後、図１９の対訳辞書を参照して、日本語の品詞と単語にもとづいて、その日本語の単語に対応する英語の単語を抽出する（ＳＴ３１０）。
【００７７】
図２０は、図１９の対訳辞書にもとづいて、図９の日本語文に対する解析結果と図１８の解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報である。この対応付け情報は、メモリ１５００に格納される。
【００７８】
図２０に示される対応付け情報は、ある対訳対ＩＤの文に対して、関連づけられた日本語の単語および英語単語の単語ＩＤを示す。対応付け情報には、対訳対ＩＤごとに所定の対応付け手法（辞書、文字、パターン；文字、パターンついては後述）によって対応付けられた日本語単語および英語単語の単語ＩＤが格納される。また、対応付けられた両言語の単語ＩＤをひとまとまりとして、ｔＩＤという識別番号が付される。
【００７９】
対応付けられた日本語単語および英語単語が抽出され、それらの単語ＩＤが図２０に示されるように対応付け情報として各欄に格納される。さらに、日本語単語および英語単語の単語を対応付けた際に対訳辞書が参照されたことも対応付け手法欄に示される（ＳＴ３１０）。
【００８０】
本実施例では、図１８の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、日本語の品詞と単語をキーワードとして図１９「対訳辞書（日英）」を検索し、得られた対訳と一致する英語の単語列を見つけると、図２０の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１で、日本語単語ＩＤ＝１−１と英語単語ＩＤ＝１−１および、日本語ＩＤ＝２−１と英語単語ＩＤ＝１−１１から１−１２までが該当する。その対応する日本語の単語と英語の単語列に関して、図２０の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１に単語ＩＤ（日）欄と単語ＩＤ（英）欄に各単語ＩＤを格納し、対応付け手法欄に“辞書”を格納する。
【００８１】
図２１は、文字を全角に変換して、図９の日本語文に対する解析結果と図１８の解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報である。この対応付け情報は、メモリ１５００に格納される。
図１８の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、日本語の単語の単語を構成する文字と英語の単語を構成する文字を全角に変換したものを比較して、双方の単語の文字が一致するか否かを調べる（ＳＴ３２０）。双方の単語の文字が一致する双方の単語ＩＤを抽出して、図２０のように対応付け情報に単語ＩＤを格納する（ＳＴ３２０）。
【００８２】
また、双方の言語の単語の文字が一致した単語は、図２１に示されるように、単語ＩＤ（日）欄と単語ＩＤ（英）欄に各単語ＩＤを格納し、対応付け手法欄に“文字”を格納する。
【００８３】
本実施例では、日本語単語ＩＤ＝２−２と英語単語ＩＤ＝１−７および、日本語単語ＩＤ＝４−１と英語単語ＩＤ＝１−５および、日本語単語ＩＤ＝４−２と英語単語ＩＤ＝１−６および、日本語単語ＩＤ＝４−３と英語単語ＩＤ＝１−７が該当する。したがって、図２１の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１、単語ＩＤ（日）欄と単語ＩＤ（英）欄に各単語ＩＤを格納し、対応付け手法欄に“文字”を格納する。
【００８４】
図９および図１８の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、日本語のカタカナ連続および読みが振られている固有名詞に対して、英語の読みと類似しているか否かを調べる（ＳＴ３３０）。たとえば、各言語の読みを音節切りした後、先頭音素の連続を求め、比較の際に言語の違いを補正して類似しているか否か調べる。
【００８５】
類似していると判定された場合は、単語ＩＤ（日）欄と単語ＩＤ（英）欄に各単語ＩＤを格納し、対応付け手法欄に“音韻”を格納する。
【００８６】
しかしながら、本実施例では日本語単語ＩＤ＝１−１の読みと類似する英語単語の読みはなかったので、図７の「対応付け情報」の対訳対ＩＤ＝１には何も付与されない。
【００８７】
図２２は、図８および図１７のパターン情報にもとづいて、図９の日本語文に対する解析結果と図１８英語文に対する解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報である。この対応付け情報は、メモリ１５００に格納される。
図８および図１７のパターン情報の対訳対ＩＤ＝１から、両言語で標準形が一致するものを調べる（ＳＴ３４０）。双方言語の単語の標準形が一致した単語は、図２２に示されるように、単語ＩＤ（日）欄と単語ＩＤ（英）欄に各単語ＩＤを格納し、対応付け手法欄に“パターン（ｐ１，ｐ３）”を格納する。
【００８８】
本実施例では、図８および図１７のパターン情報の対訳対ＩＤ＝１から、両言語で標準形が一致するものを調べると、日ＩＤ＝１と英ＩＤ＝２および、日ＩＤ＝１と英ＩＤ＝４および、日ＩＤ＝２と英ＩＤ＝１および、日ＩＤ＝３と英ＩＤ＝２および、日ＩＤ＝３と英ＩＤ＝４となる。したがって、情報欄のパターン一致単語の項の単語ＩＤを図２２の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１の単語ＩＤ（日）欄と単語ＩＤ（英）欄に格納し、対応付け手法欄に“パターン（日本語のｐＩＤ、英語のｐＩＤ）”を格納する。
【００８９】
たとえば、図２２のｔＩＤ＝７の場合、日本語では、図７のｐＩＤ＝ｐ１により、単語ＩＤ＝２−２がｐＩＤ＝１で一致し、標準形の＄１に対応する。この単語は、ｐＩＤ＝１の変数候補欄にＮＵＭがあることから、変数候補でもある。英語では、図１６のｐＩＤ＝ｐ３により、単語ＩＤ＝１−７がｐＩＤ＝１で一致し、標準形は＄１に対応する。この単語は、ｐＩＤ＝１の変数候補欄にＮＵＭがあることから、変数候補でもある。つぎに、両言語の標準形に関して対応を求めると、＄１（日本語）＝＄１（英語）となるので、日本語の＄１に対する変数候補の単語ＩＤ＝２−２と英語の＄１に対する変数候補の単語ＩＤ＝１−７の対応が得られる。
【００９０】
ステップＳＴ３５０の最適対応選択では、図２２の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１と以下の計算式を利用して対応度を計算し、対応度が最大となる単語対応の組み合わせを求める。なお、重みの値は確からしいものを大きな値として設定する。しかし、この重みの付け方は一例でありこれに限定されない。
対応度Ｔは、一方の言語の文中のある区間について計算される。ある区間とは、この例では日本語における文節であるが、句、節でもよい
この区間内の各単語対応の対応度Ｔｉ（Ｄ）のｉについての和で表される。ＴもＴｉ（Ｄ）もそれらの値を計算する際には単語を被計算対象として重複して計算しない。各言語とも単語対応が連接していればそれを１つの単語と同様な扱いで計算する。対応度Ｔ、および各単語対応の対応度Ｔｉ（Ｄ）は、次式で定義される。
【００９１】
対応度Ｔ＝ΣＴｉ（Ｄ）
ここで、Ｄは、ある区間における、各言語の文で連接して並んでいる単語について、２つの言語間での単語対応を示している。たとえば、図９および図１８の日本語文と英語文とでは、文節番号２の区間では、「前半」と「ｆｉｒｓｔ　ｈａｌｆ」の単語対応をＤ１として、「４」と「４」の単語対応がＤ２とすると、ＤはＤ１やＤ２が該当する。
これらのすべての単語対応がついている区間ごとにＴｉ（Ｄ）を計算して、それをすべての区間について和をとると、その和が対応度Ｔである。ここで、Ｔｉ（Ｄ）のｉは、ある区間を示すサフィックスであり、一般に自然数である。
【００９２】
単語対応の対応度
単語対応（Ｄ）の対応度Ｔｉ（Ｄ）は次式で定義される。ここで最初の項の和はｓｗについてとり、つぎの項の和はｔｗについてとる。
【００９３】
Ｔｉ（Ｄ）＝（Σ（ａｗ（ｓｗ）×ｎ（ｓｗ）））×（Σ（ａｗ（ｔｗ）×ｎ（ｔｗ）））
ｓｗ：文で連接して並んでいる第１自然言語の単語、かつ単語対応のついている単語
ｔｗ：単語連続に含まれる第２自然言語の単語、かつ単語対応のついている単語
ａｗ（ｘ）：ｘの対応付け手法の重み
ａｗ（ｘ）＝１．０：ｘが辞書、パターンの場合
ａｗ（ｘ）＝０．９：ｘが文字の場合
ａｗ（ｘ）＝０．８：ｘが音韻の場合
ｎ（ｘ）：ｘの単語数
ここで、ｎ（ｘ）は、形態素解析を実行する場合はその直後（ステップＳＴ２２０の直後）で単語ＩＤに対応する単語（ｎ（ｘ）のｘに対応する）について実行される。
また、形態素解析を実行しない場合、ｎ（ｘ）は、ステップＳＴ２４０の固有辞書検索直前の単語切りが実行されたのちの状態で単語ＩＤに対応する単語について実行される。たとえば、ｎ（日本）＝１、ｎ（Ｊａｐａｎ）＝１、ｎ（Ｕｎｉｔｅｄ　Ｓｔａｔｅｓ）＝２となる。
【００９４】
図２２の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１から、日本語文節に限定して最適対応を求める。単語ＩＤ（日）で文節番号が同じ単語の組み合わせを求め、その日本語の単語と対応する英語の単語から対応度を計算する（ＳＴ３５１）。
【００９５】
文節番号１では、図２２の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１のｔＩＤ＝１のみであるので以下のようになる。
【００９６】
2004030344.tif 000003
文節番号２では、図２２の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１のｔＩＤ＝２、３、７、８が対象となる。組み合わせは対応単語数と対応手法により複数作成される。すなわち、そのｔＩＤの組み合わせは、｛２｝、｛３｝、｛７｝、｛８｝、｛２，３｝、｛２，７｝、｛２，８｝である。この組み合わせのうち、ｔＩＤ＝２とｔＩＤ＝７もしくはｔＩＤ＝２とｔＩＤ＝８で対応度は最大となる。
【００９７】
ｔＩＤ＝２とｔＩＤ＝７の場合の対応度を以下に示す。
2004030344.tif 000004
さらに、ｔＩＤ＝２とｔＩＤ＝８の場合の対応度を以下に示す。
2004030344.tif 000005
文節番号３では、該当するものがないので選択されない。
文節番号４では、図２２の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１のｔＩＤ＝４、５、６、９、１０、１１が対象となる。組み合わせは対応単語数と組み合わせ手法により複数個作成されるが、最大となるのは、ｔＩＤ＝５の対応手法が文字でありかつ、ｔＩＤ＝９、１０の対応手法がパターンであって、日英ともに連続する場合である。
【００９８】
2004030344.tif 000006
この結果、図２３の最適対応情報の対訳対ＩＤ＝１欄に対応付け情報のｔＩＤの列１、２、５、７、８、９、１０が格納される（ＳＴ３５１）。
【００９９】
図２３は、図２２に示されているｔＩＤから対応度が最大となるｔＩＤの組み合わせを示す最適対応情報である。この最適対応情報は、メモリ１５００に格納される。
最適対応情報の対訳対ＩＤ＝１のｔＩＤ＝１、２、５、７、８、９、１０から、両言語で重複のない組み合わせを求めて対応度を計算する（ＳＴ３５２）。　ここで、両言語で重複のない組み合わせとは、第１自然言語文と第２自然言語文のそれぞれで単語ＩＤが重複しないｔＩＤの組み合わせということである。具体的には、たとえば、実施例１のステップＳＴ３５２でｔＩＤ＝１，２，５，７，８，９，１０である。逆に、両言語で重複のある組み合わせは、日本語ではｔＩＤ＝７，８であり、英語ではｔＩＤ＝７，１０である。
本実施例では、ステップＳＴ３５２の結果、対応度が最大となるｔＩＤ＝１、２、５、８、９、１０が選択される。この最大となる対応度Ｔは、
2004030344.tif 000007
となる。
【０１００】
ステップＳＴ３００の語句対応付けで得られた図２３の「最適対応情報」の対訳対ＩＤ＝１にある「対応付け情報」の対訳対ＩＤ＝１のｔＩＤから、テンプレートとしての確信度を計算する（ＳＴ４００）。確信度として文全体の内容語の対応割合とした場合の計算式を以下に示す。ここで、内容語とは、名詞、形容詞、動詞、および、副詞のようにもっぱら実質的な意味を担う単語のことである。
【０１０１】
確信度１（文全体の内容語の対応割合）
確信度Ｃ＝（第１自然言語と第２自然言語の内容語の対応語数）／（第１自然言語と第２自然言語の内容語の単語数）
本実施例では、日本語の内容語は、助詞を除いた単語ＩＤ＝１−１、２−１、２−２、２−３、３−１、４−１、４−２、および、４−３であるので、日本語での内容語の単語数は８である。一方、英語の内容語は、前置詞と冠詞を除いた単語ＩＤ＝１−１、１−２、１−５、１−６、１−７、１−８、１−１１、１−１２、１−１４、および、１−１５であるので、英語での内容語の単語数は１０である。
他方、図２２を参照すると、日本語の対応付けられている単語の単語ＩＤは、１−１、２−１、２−２、４−１、４−２、および、４−３であるので、日本語の対応語数は６である。一方、同様に図２２を参照すると、英語の対応付けられている単語の単語ＩＤは、１−１、１−５、１−６、１−７、１−１１、１−１２、および、１−１４であるので、英語の対応語数は７である。したがって、
2004030344.tif 000008
となる。
【０１０２】
この確信度の値からテンプレート翻訳ルールを作成するか判定し、条件を満たせば、テンプレート翻訳ルールを作成し、出力する（ＳＴ５００）。たとえば、条件を確信度が閾値０．７以上でかつ最も高いものを残すとする。この条件において上記の計算された確信度は、確信度が０．７以上であるので、図１８の解析結果の対訳対ＩＤ＝１と図２２の「対応付け情報」の対訳対ＩＤ＝１と「最適対応情報」の対訳対ＩＤ＝１を用いて、図８の「テンプレート」の対訳対ＩＤ＝１が作成されることになる。
【０１０３】
図２４は、図５の対訳集から作成されたテンプレートである。
日本語欄には、“（単語表記　品詞）”の列挙、英語欄は“単語表記”の列挙であり、変数箇所の対応情報欄には、“（日本語の変数記号　英語の変数記号　両言語で共通する品詞）”の列挙となる。
【０１０４】
このテンプレート翻訳ルールをテンプレート翻訳ルールデータベース１４００に格納する（ＳＴ６００）。
【０１０５】
図１のメモリ１５００にある図２４のテンプレート翻訳ルールをテンプレート翻訳ルールデータベース１４００へ格納する。
【０１０６】
図２５は、本発明の実施例１において入力される対訳対ＩＤが２の対訳集である。この対訳集は、メモリ１５００に格納されている。図２６は、対訳対ＩＤ＝１と同様の処理を行って、図２５に示されている日本語文および英語文に対して形態素解析を実行した結果、もしくは、図１０から図１８に対応する処理を実行した結果を反映する解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。図２７は、図２６の解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報である。この対応付け情報は、メモリ１５００に格納される。
本実施例の対訳対ＩＤが１の場合と同様に、図２のステップＳＴ１００の対訳対入力で、図２５の「対訳集」から対訳対ＩＤ＝２の対訳対を読み込む。なお、対訳対ＩＤ＝２は、対訳対ＩＤ＝１の日本語表記“前半”が“最初”に置き換わっていること以外は対訳対ＩＤ＝１の場合と同様である。以下では対訳対ＩＤ＝２の処理のうち対訳対ＩＤ＝１と異なる処理を主に述べる。
【０１０７】
ステップＳＴ２００は対訳対ＩＤ＝１と同様に処理される。
ステップＳＴ３００の語句対応付けでは、図４のステップＳＴ３１０の対訳辞書対応において、図２６の解析結果の対訳対ＩＤ＝２の日本語単語ＩＤ＝１−１と英語単語ＩＤ＝１−１のみ該当する。そのため、ステップＳＴ３５０の最適対応選択で利用する図２７の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝２と対訳対ＩＤ＝１のｔＩＤ＝２が削除されたものは同じ情報が収められている。
【０１０８】
ステップＳＴ３５０の最適対応選択では、ステップＳＴ３５１の最適部分対応において、図２７の「対応付け情報」の対訳対ＩＤ＝２から最適対応を求める。
【０１０９】
日本語文節ごとに対応度を求めると、図２２の対訳対ＩＤ＝１の対応付け情報と異なっているのは文節番号２でのみである。文節番号２では、図２７の「対応付け情報」のｔＩＤ＝２、６、７が対象となる。そのうち、ｔＩＤ＝６もしくはｔＩＤ＝７となるものが最大となる。
【０１１０】
ｔＩＤ＝６の場合の対応度を以下に示す。
【０１１１】
2004030344.tif 000009
ｔＩＤ＝７の場合の対応度を以下に示す。
【０１１２】
2004030344.tif 000010
この結果、図７の「最適対応情報」の対訳対ＩＤ＝２欄に対応付け情報のｔＩＤ＝１、４、６、７、８、９が格納される（ＳＴ３５１）。
【０１１３】
図２８は、図２７に示されているｔＩＤから対応度が最大となるｔＩＤの組み合わせを示す最適対応情報である。この最適対応情報は、メモリ１５００に格納される。
「最適対応情報」の対訳対ＩＤ＝２のｔＩＤ＝１、４、６、７、８、９から、両言語で重複のない組み合わせを求めて対応度を計算した結果、対応度が最大となるｔＩＤ＝１、４、７、８、９が選択される（ＳＴ３５２）。
【０１１４】
この最大となる対応度Ｔは、
2004030344.tif 000011
となる。
【０１１５】
ステップＳＴ３００の語句対応付けで得られた図２８の「最適対応情報」の対訳対ＩＤ＝２にある「対応付け情報」の対訳対ＩＤ＝２のｔＩＤから、テンプレートとしての確信度を計算する（ＳＴ４００）。確信度として文全体の内容語の対応割合とした場合の計算式を以下に示す。
【０１１６】
確信度１（文全体の内容語の対応割合）
Ｃ＝（第１自然言語と第２自然言語の内容語の対応語数）／（第１自然言語と第２自然言語の内容語の単語数）
この例では、上記の図２３に関連して説明したように単語数は日本語が８、英語が１０、日本語の対応語数が５、英語が５である。したがって、
2004030344.tif 000012
となる。
【０１１７】
ステップＳＴ５００のテンプレート翻訳ルール作成では、その確信度の値が閾値以上であれば、テンプレート翻訳ルールを作成して、出力する。たとえば、上述した例と同様に確信度が閾値（０．７）以上でかつ最も高いものを残すとすると、上記で計算した値は、確信度が０．７未満であるので、テンプレートは作成されない。
【０１１８】
以上より、対訳間の単語対応割合により、テンプレート翻訳に適したルールを選別できることが示された。
【０１１９】
（実施例２）
本実施例では、変数箇所の認定手法や対応付け手法の確からしさによって、テンプレート翻訳に適したルールの選別ができることを示す。
【０１２０】
図２９は、本発明の実施例２において入力される対訳対ＩＤが１の対訳集である。この対訳集は、メモリ１５００に格納されている。
図１のインタフェース部１１００では、図２９の対訳集が入力され、図１のメモリ１５００に格納される（図２のＳＴ１００）。図１のメモリ１５００にある図２９の対訳集から各対訳対を対訳対ＩＤ順に図２のＳＴ２００からＳＴ５００の処理を行う。以下、図２に沿って説明する。
【０１２１】
図２９の「対訳集」の対訳対ＩＤ＝１を選ぶ。ステップＳＴ２００の変数候補認定で、読み込んだ対訳対について、言語ごとに図３の処理を行う。
【０１２２】
以下、図３に沿って、最初に日本語の場合を説明し、次に中国語の場合を説明する。
日本語の処理において、形態素解析手段が用意されていたとすると、図３のステップＳＴ２１０において「できる」が選択される。
【０１２３】
図３０は、本発明の実施例２において日本語文に対して形態素解析（ＳＴ２２０）を実行した場合の解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。
図２９の対訳集の対訳対ＩＤ＝１の言語欄“日”の文を形態素解析した結果、図３０の解析結果の対訳対ＩＤ＝１の言語欄“日”の単語欄に各単語表記を格納し、単語ＩＤ欄に“文節番号−文節内の単語番号”を格納し、解析情報欄に品詞と読みを格納する。
【０１２４】
さらに、上記の結果から単語ＩＤ＝１−３、１−５の解析情報欄に固有名詞とあるので、変数候補欄に固有名詞を示す“ＰＮ”を格納し、形態素解析で変数候補が認定されたので、認定手法を示す“形”を格納する。
【０１２５】
図３１は、図３０の処理後、参照するパターン集である。このパターン集は、メモリ１５００に格納されている。図３２は、図３１のパターン集にもとづいて抽出されたパターン情報である。このパターン情報は、メモリ１５００に格納される。
パターンマッチでは、図３０の解析結果から、事前に準備している図３１のパターン集の言語欄が“日”となるパターンを用いて、パターンと合う日本語文中の単語や品詞を調べる（ＳＴ２８０）。なお、パターン中の空白の項目は任意の単語や品詞との一致することを示す。
しかしながら、本実施例では該当するものがないので、何も実行しない。
【０１２６】
一方、中国語の処理において、形態素解析手段が用意されていないとすると、図３のステップＳＴ２１０において「できない」が選択される。
図３３は、中国語の漢字と読みを対応付けてある音韻辞書である。この音韻辞書は、メモリ１５００に格納されている。図３４は、本発明の実施例２において中国語文に対して単語ＩＤを付してその単語の読み付した解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。
単語切りでは、通常中国語は空白を単語境界としないので、仮に１文字を１単語とみなして、図２９の「対訳集」の対訳対ＩＤ＝１の言語欄“中”の文に対し、単語切りを実行する（ＳＴ２３０）。図３０の解析結果の対訳対ＩＤ＝１の言語欄“中”の単語欄に単語を、単語ＩＤ欄に“１−単語番号”を格納する。また、図３３の「音韻辞書（中）」を用いて、読み欄に読みを格納する。
【０１２７】
図３５は、中国語の固有名詞をリスト化してある固有名詞辞書である。この固有名詞辞書は、メモリ１５００に格納されている。図３６は、図３５の固有名詞辞書を参照して固有名詞を解析情報に付してさらに変数候補を抽出した解析結果である。この解析結果は、メモリ１５００に格納される。
ステップＳＴ２４０の固有名詞辞書検索では、図３４の解析結果の対訳対ＩＤ＝１の言語欄“中”に対し、任意の単語列が固有名詞辞書に載っているか否かを調べ、中国語文に対して最長の単語列を優先して選択する。すると、単語ＩＤ＝１−５から１−６が一致し、また単語ＩＤ＝１−９から１−１１が一致するので、その単語列を１語にまとめて単語ＩＤを振りなおす（図３６の解析結果）。図３６の解析結果において解析情報欄に“固有名詞”を格納し、変数候補欄に“ＰＮ”と辞書による認定を示す“辞”を格納する。
【０１２８】
ステップＳＴ２５０の数詞解析では、図３６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、まだ変数候補となっていない語に対して、各単語列から数詞となるものを調べる。しかし、本実施例では該当するものがないので何も実行しない。
ステップＳＴ２６０では、中国語は表記から固有名詞とわからないので、「わからない」を選択する。
【０１２９】
図３７は、図３６の処理後、参照するパターン集である。このパターン集は、メモリ１５００に格納されている。
パターンマッチでは、図３６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、事前に準備している図３７の「パターン集」の言語が“中”で、パターンにある単語や品詞が一致する箇所を調べる（ＳＴ２８０）。パターン中の空白の項目は、任意の単語や品詞と一致することを示す。しかしながら、本実施例では該当するものがないので、何も実行しない。
【０１３０】
図３８は、品詞ごとに日本語とその日本語に対応する中国語の単語をリスト化してある対訳辞書である。この対訳辞書は、メモリ１５００に格納されている。図３９は、図３８の対訳辞書にもとづいて、図３０の日本語文に対する解析結果と図３６の解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報である。この対応付け情報は、メモリ１５００に格納される。
ステップＳＴ３１０の対訳辞書対応では、図３６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、日本語の品詞と単語をキーワードにして、図９の「対訳辞書（日中）」を検索する。その結果、抽出された対訳と一致する中国語の単語列を見つけると、図３６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１で日本語単語ＩＤ＝１−１と中国語単語ＩＤ＝１−１から１−２および、日本語単語ＩＤ＝１−２と中国語単語ＩＤ＝１−３から１−４および、日本語単語ＩＤ＝１−３と中国語単語ＩＤ＝１−５および、日本語単語ＩＤ＝１−５と中国語単語ＩＤ＝１−８が該当する。その対応する日本語の単語と中国語の単語列に関して、図３９の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１の単語ＩＤ（日）と単語ＩＤ（中）に各単語ＩＤを格納し、対応付け手法欄に“辞書”を格納する。
【０１３１】
ステップＳＴ３２０の文字対応では、図３０および図３６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、日本語の単語について、単語を構成する文字列と中国語の単語を構成する文字とが一致するものを調べる。しかし、本実施例では、日本語の単語と同じ文字列は見つからないので何も実行しない。
【０１３２】
図４０は、音韻辞書にもとづいて、図３０の日本語文に対する解析結果と図３６の解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報である。この対応付け情報は、メモリ１５００に格納される。
ステップＳＴ３３０の類似音韻対応では、図３０および図３６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１から、日本語のカタカナ連続および読みが振られている固有名詞に対して読みを示す文字列が両言語で類似しているか否かを調べる。
類似しているか否かを調べるために、言語ごとに読み補正辞書が用意されている。読み補正辞書は、第１および第２言語の読み補正情報として先頭音素列とその補正音素列との対応関係を記憶している。この読み補正辞書によって、対応のつかない先頭音素は、削除可能であるとみなして、削除する。
【０１３３】
そして、第１および第２言語の各単語の読み情報を各々対応する補正された音素列を決定し、各補正音素列で一致する音素数を算出する。この一致した音素数のその単語全体の音素数に対する割合を算出する。この割合が所定の閾値を越えていれば、それらの単語の読みは類似しているとして、それらの単語は対応付けられる（ＳＴ３３０）。
【０１３４】
たとえば、各言語の読みを音節切りした後、先頭音素の連続を求めて、比較の際に言語の違いを補正して類似しているか否かを調べる。この場合、日本語単語ＩＤ＝１−３の読み“ｂｕｒａｚｉｒｕ”は先頭音素列“Ｂ−Ｒ−Ｚ−Ｒ”となる。一方、中国語単語ＩＤ＝１−５の読み“ｂａｘｉ”は先頭音素列“Ｂ−Ｘ”となる。両者を読み補正辞書によって補正して比較すると、“Ｂ−＿−Ｚ−＿”（“＿”は削除を意味する）と“Ｂ−Ｚ”で一致する音素数の割合は０．５となる。
また、中国語単語ＩＤ＝１−８の読み“ｗｕｌａｇｕｉ”は先頭音素列“Ｗ−Ｌ−Ｇ”となる。両者を補正して比較すると、“Ｂ−Ｒ−Ｚ−＿”と“Ｂ−Ｒ−Ｚ”となり、一致する音素数の割合は１となる。したがって、一致する音素数の割合の大きい対応である日本語単語ＩＤ＝１−３と中国語単語ＩＤ＝１−８が得られる（ＳＴ３３０）。しかし、この場合の日本語単語ＩＤ＝１−３と中国語単語ＩＤ＝１−８の対応付けは誤りである。
図４０の「対応付け情報」の対訳対ＩＤ＝１の単語ＩＤ（日）と単語ＩＤ（中）に各単語ＩＤを格納し、対応付け手法欄に“音韻”を格納する。
ステップＳＴ３４０のパターン対応では、図３２のパターン情報の対訳対ＩＤ＝１には、何も載っていないので、本実施例では何も実行しない。
【０１３５】
ステップＳＴ３５０の最適対応選択では、図４０の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１と実施例１と同じ計算式を利用して対応度を計算し、対応度が最大となる単語対応の組み合わせを求める。
【０１３６】
図４１は、図４０に示されているｔＩＤから対応度が最大となるｔＩＤの組み合わせを示す最適対応情報である。この最適対応情報は、メモリ１５００に格納される。
ステップＳＴ３５１の最適部分対応では、図４０の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１から、日本語文節に限定して最適対応を求める。単語ＩＤ（日）で文節番号が同じ単語の組み合わせを求め、その日本語の単語と対応する中国語の単語から対応度を計算する。
【０１３７】
文節番号１では、図４０の「対応付け情報」の全てが対象となる。組み合わせは対応単語数と対応手法により複数作成されるが、ｔＩＤ＝１、２、３、４となるものの下記の式１に示される対応度Ｔが最大となり、最適対応情報にこれらのｔＩＤを格納する。
【０１３８】
【式１】
2004030344.tif 000013
【０１３９】
ステップＳＴ３５２の最適文対応では、図４０の「対応付け情報」の対応のうちステップＳＴ３５１で得られたＩＤ＝１、２、３、４から、日本語の単語ＩＤで単語の組み合わせを求め、求められた日本語の単語と対応する中国語の単語から対応度を計算する。日本語は文節番号１が１文となるので、ステップＳＴ３５１で求めたものと同じ結果になる。
【０１４０】
図２のステップＳＴ４００の確信度計算では、ステップＳＴ３００の語句対応付けで得られた図１１の「最適対応情報」の対訳対ＩＤ＝１にある「対応付け情報」の対訳対ＩＤ＝１のｔＩＤから、テンプレートとしての確信度を計算する。
【０１４１】
確信度として、変数箇所の認定手法や対応付け手法を用いて定める。なお、各種重みの値は確からしいものを大きな値としているが、一例でありこれに限定されない。一般に確信度Ｃは、変数箇所の品詞、認定手法、対応付け手法が確からしく、かつ、変数箇所間で未対応となるものが少ないほど大きな値となる。
【０１４２】
確信度２（変数箇所の認定手法や対応付け手法の確からしさ）ここで、左側のΣは各言語についての和をとることを示し、その右側にあるΣは変数箇所で対応のある単語についての和をとることを示す。
【０１４３】
Ｃ＝（ΣΣ（ｗ１×ｗ２×ｗ３））／（両言語の変数箇所の数）
重み（値は例）
ｗ１：品詞の重み
ｗ１＝１　　：品詞が固有名詞または数詞の場合
ｗ１＝０．８：その他
ｗ２：変数箇所の認定手法の重み
ｗ２＝１　　：認定手法が形態素解析の品詞、固有名詞辞書、パターンの場合
ｗ２＝０．９：認定手法が語頭大文字語の場合（英語等に限定）
ｗ２＝０．８：その他
ｗ３：変数箇所の対応付け手法の重み
ｗ３＝１　　：対応付け手法が対訳辞書、パターンの標準形の場合
ｗ３＝０．９：対応付け手法が文字の場合
ｗ３＝０．８：対応付け手法が音韻の場合
ｗ３＝０．５：その他
各言語においては、変数箇所で対応のある単語が被計算対象として選択される。この例では、確信度は以下のようになる。
【０１４４】
【式２】
2004030344.tif 000014
【０１４５】
ここで、確信度（Ｘ）＝単語Ｘについてｗ１×ｗ２×ｗ３の値とする。
【０１４６】
図４２は、図２９の対訳集から作成されたテンプレートである。
ステップＳＴ５００のテンプレート翻訳ルール作成では、その確信度の値からテンプレート翻訳ルールを作成するか判定して、条件を満たせばテンプレート翻訳ルールを作成し、出力する。
【０１４７】
たとえば、確信度が閾値（０．７）以上でかつ最も高いものを条件として選択する。上記の計算した確信度は０．７以上であるので、図３０および図３６の解析結果の対訳対ＩＤ＝１と図４０の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１と図４１の最適対応情報の対訳対ＩＤ＝１を用いて、図４２の「テンプレート」の対訳対ＩＤ＝１が作成される。
【０１４８】
なお、日本語欄には、“（単語表記　品詞）”の列挙、中国語欄は“単語表記”の列挙であり、変数箇所の対応情報欄には、“（日本語の変数記号　中国語の変数記号　両言語で共通する品詞）”の列挙となる。
【０１４９】
このテンプレート翻訳ルールをテンプレート翻訳ルールデータベース１４００に格納する（ＳＴ６００）。
【０１５０】
図４３は、図３５の固有名詞辞書に固有名詞が載っていなかった場合の、図４０に対応する対応付け情報である。この対応付け情報は、メモリ１５００に格納される。
上記処理で、仮に、図３８の対訳辞書（日中）に固有名詞の対訳が載っていなかった場合について述べる。なお、本実施例の上記の例と異なる箇所について主に述べる。
【０１５１】
図４のステップＳＴ３１０の対訳辞書対応において、固有名詞の対応は得られないので、辞書による対応付けの結果は図４３の対応付け情報となる。
【０１５２】
ステップＳＴ３５０の最適対応選択では、図４３の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１と実施例１と同じ計算式を利用して対応度を計算し、対応度が最大となる単語対応の組み合わせを求める。
【０１５３】
図４４は、図４３に示されているｔＩＤから対応度が最大となるｔＩＤの組み合わせを示す最適対応情報である。この最適対応情報は、メモリ１５００に格納される。
ステップＳＴ３５１の最適部分対応では、図４３の対応付け情報の対訳対ＩＤ＝１から、日本語文節に限定して最適対応を求める。単語ＩＤ（日）で文節番号が同じ単語の組み合わせを求め、その日本語の単語と対応する中国語の単語から対応度を計算する。
【０１５４】
文節番号１では、図４３の対応付け情報の全てが対象となる。組み合わせは対応単語数と対応手法により複数作成されるが、ＩＤ＝１、２、３となるものが最大となり、最適対応情報に記録される。この例では、確信度は以下のようになる。
【０１５５】
【式３】
2004030344.tif 000015
【０１５６】
ステップＳＴ３５２の最適文対応では、図４３の対応付け情報の対応のうちステップＳＴ３５１で残ったＩＤ＝１、２、３から、日ＩＤで単語の組み合わせを求める。求められた日本語の単語と対応する中国語の単語から対応度を計算すると、日本語は１文節が１文となっているので、ステップＳＴ３５１で求めたものと同じ結果になる。
【０１５７】
図２のステップＳＴ４００の確信度計算では、ステップＳＴ３００の語句対応付けで得られた図１１の「最適対応情報」の対訳対ＩＤ＝１にある「対応付け情報」の対訳対ＩＤ＝１のｔＩＤから、テンプレートとしての確信度を計算する。確信度は、以下のように計算される。
【０１５８】
【式４】
2004030344.tif 000016
【０１５９】
ステップＳＴ５００のテンプレート翻訳ルール作成では、その確信度の値からテンプレート翻訳ルールを作成するか判定して、条件を満たせば作成し、出力する。たとえば、確信度が閾値（０．７）以上でかつ最も高いものを条件として選択すると、上記の計算した綻果は、確信度が０．７未満であるので、テンプレートは作成されない。
以上より、変数箇所の認定手法や対応付け手法の確からしさによって、テンプレート翻訳に適したルールの選別ができることが示された。
【０１６０】
この例では第１自然言語を日本語、第２自然言語を英語または中国語とするが、これらの言語に限定されない。
この発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、その技術的範囲において種々変形して実施することができる。
【０１６１】
【発明の効果】
本発明の翻訳ルール作成方法、装置およびプログラムによれば、テンプレート翻訳に利用可能なルールか判定するために、変数候補の認定手法や対応付け手法や文全体の単語対応割合から確信度を計算して、確信度の高いものを適切なテンプレート翻訳ルールとすることによって、信頼性の高いテンプレート翻訳用ルールを作成することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る翻訳ルール作成装置の機能ブロック図。
【図２】本発明の実施形態に係る翻訳ルール作成装置で使用される翻訳ルール作成方法における処理の流れを示すフローチャート。
【図３】図２のステップＳＴ２００の処理の流れを示すフローチャート。
【図４】図３のステップＳＴ３００の処理の流れを示すフローチャート。
【図５】本発明の実施例１において入力される対訳対ＩＤが１の対訳集。
【図６】本発明の実施例１において日本語文に対して形態素解析を実行した場合の解析結果。
【図７】図６の処理後、参照されるパターン集。
【図８】図７のパターン集にもとづいて抽出されたパターン情報。
【図９】図８のパターン情報を反映させた解析結果。
【図１０】本発明の実施例１において英語文に対して単語ＩＤを付してその単語の読み付した解析結果。
【図１１】英語単語とその品詞（前置詞、冠詞等）を対応づけてある付属語辞書。
【図１２】図１１の付属語辞書を参照して前置詞および冠詞を解析情報に付した解析結果。
【図１３】英語の固有名詞をリスト化してある固有名詞辞書。
【図１４】図１３の固有名詞辞書を参照して固有名詞を解析情報に付してさらに変数候補を抽出した解析結果。
【図１５】数字辞書およびパターン辞書を参照して数詞を解析情報に付してさらに変数候補を抽出した解析結果。
【図１６】図１５の処理後、参照するパターン集。
【図１７】図１６のパターン集にもとづいて抽出されたパターン情報。
【図１８】図１７のパターン情報を反映させた解析結果。
【図１９】品詞ごとに日本語とその日本語に対応する英語の単語をリスト化してある対訳辞書。
【図２０】図１９の対訳辞書にもとづいて、図９の日本語文に対する解析結果と図１８の解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報。
【図２１】図２０に、文字を全角に変換して、図９の日本語文に対する解析結果と図１８の解析結果との単語ＩＤを対応付けたものを付加した対応付け情報。
【図２２】図２１に、図８および図１７のパターン情報にもとづいて、図９の日本語文に対する解析結果と図１８の解析結果との単語ＩＤを対応付けたものを付加した対応付け情報。
【図２３】図２２に示されているｔＩＤから対応度が最大となるｔＩＤの組み合わせを示す最適対応情報。
【図２４】図５の対訳集から作成されたテンプレート。
【図２５】本発明の実施例１において入力される対訳対ＩＤが２の対訳集。
【図２６】図２５に示されている日本語文および英語文に対して形態素解析を実行した結果、および、対訳対ＩＤが１での図１０から図１９に対応する処理と同様の処理を実行した結果を反映する解析結果。
【図２７】図２６の解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報。
【図２８】図２７に示されているｔＩＤから対応度が最大となるｔＩＤの組み合わせを示す最適対応情報。
【図２９】本発明の実施例２において入力される対訳対ＩＤが１の対訳集。
【図３０】本発明の実施例２において日本語文に対して形態素解析を実行した場合の解析結果。
【図３１】図３０の処理後、参照するパターン集。
【図３２】図３１、図３７のパターン集にもとづいて抽出されたパターン情報。
【図３３】中国語の漢字と読みを対応付けてある音韻辞書。
【図３４】本発明の実施例２において中国語文に対して単語ＩＤを付してその単語の読み付した解析結果。
【図３５】中国語の固有名詞をリスト化してある固有名詞辞書。
【図３６】図３５の固有名詞辞書を参照して固有名詞を解析情報に付してさらに変数候補を抽出した解析結果。
【図３７】図３６の処理後、参照するパターン集。
【図３８】品詞ごとに日本語とその日本語に対応する中国語の単語をリスト化してある対訳辞書。
【図３９】図３８の対訳辞書にもとづいて、図３１の日本語文に対する解析結果と図３５の解析結果との単語ＩＤを対応付けた対応付け情報。
【図４０】図３９に、音韻辞書にもとづいて、図３０の日本語文に対する解析結果と図３４の解析結果との単語ＩＤを対応付けたものを付加した対応付け情報。
【図４１】図４０に示されているｔＩＤから対応度が最大となるｔＩＤの組み合わせを示す最適対応情報。
【図４２】図２９の対訳集から作成されたテンプレート。
【図４３】図３５の固有名詞辞書に固有名詞が載っていなかった場合の、図４０に対応する対応付け情報。
【図４４】図４３に示されているｔＩＤから対応度が最大となるｔＩＤの組み合わせを示す最適対応情報。
【符号の説明】
１０００　　　翻訳ルール作成装置
１１００　　　インタフェース部
１２００　　　テンプレート翻訳ルール作成部
１３００　　　テンプレート翻訳ルール作成制御部
１４００　　　テンプレート翻訳ルールデータベース
１５００　　　メモリ
ＳＴ１００　対訳対入力
ＳＴ２００　変数候補認定
ＳＴ３００　語句対応付け
ＳＴ４００　確信度計算
ＳＴ５００　テンプレート翻訳ルール作成
ＳＴ６００　テンプレート翻訳ルール格納
ＳＴ２１０　形態素解析が利用できるか否かの判定
ＳＴ２２０　形態素解析
ＳＴ２３０　単語切り
ＳＴ２４０　固有名詞辞書検索
ＳＴ２５０　数詞解析
ＳＴ２６０　表記から固有名詞と分かるか否かの判定
ＳＴ２７０　固有名詞表記抽出
ＳＴ２８０　パターンマッチ
ＳＴ３１０　対訳辞書対応
ＳＴ３２０　文字対応
ＳＴ３３０　類似音韻対応
ＳＴ３４０　パターン対応
ＳＴ３５０　最適対応選択
ＳＴ３５１　最適部分対応
ＳＴ３５２　最適文対応
【図１】
2004030344.tif 000017
【図２】
2004030344.tif 000018
【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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