(57)【要約】【課題】カタカナの単語から元の言語の単語への翻訳を高精度に行うことを目的とする。【解決手段】カタカナの単語から元の言語の単語に翻訳する翻訳装置において、複数の対訳のカタカナの単語と前記元の言語の単語とが部分文字列で対応付けされたデータから、部分文字列単位の変換規則を作成する変換規則生成手段と、前記対応付けられたデータからカタカナの部分文字列と元の言語の部分文字列から対応する確率を求める確率モデルを学習する第１の確率モデル学習手段と、元の言語の単語のデータから元の言語の単語の生起確率を求める確率モデルを学習する第２の確率モデル学習手段と、入力されるカタカナの単語に対する前記元の言語の単語への翻訳を実行する翻訳実行手段とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】        図１
2004280467.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カタカナの単語から元の言語の単語に翻訳する翻訳装置において、
複数の対訳のカタカナの単語と前記元の言語の単語とが部分文字列で対応付けされたデータから、部分文字列単位の変換規則を作成する変換規則生成手段と、
前記対応付けられたデータからカタカナの部分文字列と元の言語の部分文字列から対応する確率を求める確率モデルを学習する第１の確率モデル学習手段と、
元の言語の単語のデータから元の言語の単語の生起確率を求める確率モデルを学習する第２の確率モデル学習手段と、
前記変換規則生成手段により得られる変換規則と前記第１及び第２の確率モデル学習手段とにより得られる確率モデルにより、入力されるカタカナの単語に対する前記元の言語の単語への翻訳を実行する翻訳実行手段とを有することを特徴とする翻訳装置。
【請求項２】
前記翻訳実行手段は、
前記変換規則生成手段により得られる変換規則から前記元の言語の単語における変換候補を取得する変換候補取得手段と、
前記変換候補取得手段により得られる変換候補並びに前記第１及び第２の確率モデル学習手段により得られる確率モデルから変換確率を算出し、前記変換候補に前記変換確率を付与する変換確率付与手段とを有することを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項３】
前記第１の確率モデル学習手段は、
元の言語の部分文字列と、その前後の文字列に基づいて、前記元の言語の単語の部分文字列と、前記複数のカタカナの単語の部分文字列との対応確率を算出することで、確率モデルを統計的に学習し、前記第２の確率モデル学習手段は、元の言語の単語を１文字単位で前の文字列との接続確率を求めることにより単語の生起確率を算出することで、確率モデルを統計的に学習することを特徴とする請求項１又は２に記載の翻訳装置。
【請求項４】
前記変換確率付与手段にて前記変換確率を付与された前記変換候補に対して、前記変換確率の高い順に順位付けを行い、単語推定結果として出力する単語推定手段を有することを特徴とする請求項２に記載の翻訳装置。
【請求項５】
カタカナの単語から元の言語の単語に翻訳する翻訳方法において、
複数の対訳のカタカナの単語と前記元の言語の単語とが部分文字列で対応付けされたデータから、部分文字列単位の変換規則を作成する変換規則生成段階と、
前記対応付けられたデータからカタカナの部分文字列と元の言語の部分文字列から対応する確率を求める確率モデルを学習する第１の確率モデル学習段階と、
元の言語の単語のデータから元の言語の単語の生起確率を求める確率モデルを学習する第２の確率モデル学習段階と、
前記変換規則生成段階により得られる変換規則と前記第１及び第２の確率モデル学習段階とにより得られる確率モデルにより、入力されるカタカナの単語に対する前記元の言語の単語への翻訳を実行する翻訳実行段階とを有することを特徴とする翻訳方法。
【請求項６】
前記翻訳実行段階は、
前記変換規則生成段階により得られる変換規則から前記元の言語の単語における変換候補を取得する変換候補取得段階と、
前記変換候補取得段階により得られる変換候補並びに前記確率モデル学習段階により得られる確率モデルから変換確率を算出し、前記変換候補に前記変換確率を付与する変換確率付与段階とを有することを特徴とする請求項５に記載の翻訳方法。
【請求項７】
カタカナの単語から元の言語の単語への翻訳をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
複数の対訳のカタカナの単語と前記元の言語の単語とが部分文字列で対応付けされたデータから、部分文字列単位の変換規則を作成する変換規則生成処理と、
前記対応付けられたデータからカタカナの部分文字列と元の言語の部分文字列から対応する確率を求める確率モデルを学習する第１の確率モデル学習処理と、
元の言語の単語のデータから元の言語の単語の生起確率を求める確率モデルを学習する第２の確率モデル学習処理と、
前記変換規則生成処理により得られる変換規則と前記第１及び第２の確率モデル学習処理とにより得られる確率モデルにより、入力されるカタカナの単語に対する前記元の言語の単語への翻訳を実行する翻訳実行処理とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、翻訳装置、翻訳方法、及びそのプログラムに係り、特に、カタカナの単語から元の言語への高精度な翻訳を行うための翻訳装置、翻訳方法、及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、英語や日本語等の文字が異なる言語間において、固有名詞は多くの場合に元の単語の発音を表す外来語に翻訳される。特に日本語ではカタカナを用いた単語に翻訳される。このカタカナ単語の各文字を翻字により翻訳された単語は、対訳辞書には登録されていない場合が多く、元の言語に翻訳することが困難となっている。
【０００３】
ここで、翻訳に関する従来技術としては、英語の発音辞書を用いて日本語から英語への変換を行うものがある（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００４】
また、言語横断検索で検索質問を翻訳する際に、他言語に翻字されている単語を自動的に元の言語へ戻す翻字（Ｂａｃｋ  Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎ）の手法を用いて日本語を英語に変換する技術がある（例えば、非特許文献２参照。）。なお、非特許文献２では、生成する英語の単語の候補が予め得られていることを仮定している。
【０００５】
また、事前に得られていない単語を生成できる手法もあり、韓国語から英語にＢａｃｋ  Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎする手法が提案されている（非特許文献３参照。）。非特許文献３では、翻訳元言語の単語Ｓを（１）式、翻訳先言語の単語Ｔを（２）式のように表現する。
【０００６】
【数１】
2004280467.tif 000003
【０００７】
【数２】
2004280467.tif 000004
ここで、ｓｊは翻訳元言語のｊ番目の文字とし、ｔｊは翻訳先言語のｊ番目の文字とする。また、ｓｕｉは翻訳元言語のｉ番目の部分文字列であり、ｔｕｉはｓｕｉに対応する翻訳先言語のｉ番目の部分文字列であるとすると、（３）式により単語の生成を行うことができる。
【０００８】
【数３】
2004280467.tif 000005
つまり、言語モデルＰ（ｔｕｉ｜ｔｕｉ−１）で部分文字列ｔｕを単位として扱うことにより、事前に得ることができない英語の単語も生成することができる。
【０００９】
更に他の技術として、決定木を用いて翻訳元の発音を示す文脈を考慮して韓国語から英語へのＢａｃｋ  Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎを行う手法が提案されている（非特許文献４参照。）。この手法では、英語の部分文字列を推定する際に、発音を示す韓国語の文脈情報を用いている。
【００１０】
また、カタカナ語を対象にした翻訳としては、カタカナ文字をローマ字に変換し、変換したローマ字から訳語候補に変換する手段等を設けることによりカタカナ語の訳語推定を行うものがある（例えば、特許文献１参照）。
【００１１】
【非特許文献１】
Ｋｅｖｉｎ  Ｋｎｉｇｈｔ  ａｎｄ  Ｊｏｎａｔｈａｎ  Ｇｒａｅｈｌ．１９９８．  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎ．  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．２４，  Ｎｏ．４，ｐｐ．５９９−６１２．
【００１２】
【非特許文献２】
Ａｔｓｕｓｈｉ  Ｆｕｊｉｉ  ａｎｄ  Ｔｅｔｓｕｙａ  Ｉｓｈｉｋａｗａ．  ２００１．  Ｊａｐａｎｅｓｅ／Ｅｎｇｌｉｓｈ  Ｃｒｏｓｓ−Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ：  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｑｕｅｒｙ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎ．  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎｉｔｉｅｓ，  Ｖｏｌ．３５，  Ｎｏ．４，  ｐｐ．３８９−４２０．
【００１３】
【非特許文献３】
Ｋｉｌ  Ｓｏｏｎ  Ｊｅｏｎｇ，  Ｓｕｎｇ  Ｈｙｕｎ  Ｍｙａｅｎｇ，Ｊａｅ  Ｓｕｎｇ  Ｌｅｅ  ａｎｄ  Ｋｅｙ−Ｓｕｎ  Ｃｈｏｉ．  １９９９．  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｂａｃｋ−Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｆｏｒｅｉｇｎｎ  Ｗｏｒｄｓ  ｆｏｒ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ．  ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，  Ｖｏｌ．３５，  Ｎｏ．４，  ｐｐ．５２３−５４０．
【００１４】
【非特許文献４】
Ｂｙｕｎｇ−Ｊｕ  Ｋａｎｇ  ａｎｄ  Ｋｅｙ−Ｓｕｎ  Ｃｈｏｉ．  ２０００．  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｂａｃｋ−Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ＴｒｅｅＬｅａｒｎｉｎｇ．  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ  ａｎｄ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．  ｐｐ．１１３５−１４１１．
【００１５】
【特許文献１】
特開平３−２４４０７４号公報
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、非特許文献１では、最も困難な英語の発音の推定に英語の発音辞書の登録情報をそのまま利用しているため、英語の発音辞書に登録されていない単語を扱うことができない。また、非特許文献２では、生成する英語の単語の候補が予め取得していなければならない。
【００１７】
また、非特許文献３では、言語モデルで翻訳先言語の文脈を考慮する際に、部分文字列の２―ｇｒａｍを用いているため、部分文字列の長さを大きくするとモデルが対応できるデータが過疎になってしまう。
【００１８】
更に、非特許文献４では、発音の文脈情報は未知の英語の単語の推定に対してあまり有効な情報にはならない。例えば、発音を示す表現“ＫＵＲＯ−ＤＯ”の“Ｏ−”に対応する英語の部分文字列を推定する場合を考える。この場合に前後の発音の情報“ＫＵＲ”，“ＤＯ”も取得することができたとする。しかしながら、この情報だけでは，“Ｏ−”に対応する英語の部分文字列が，“ａ”，“ｏ”，“ａｕ”，“ａｗ”，“ｈｏ”，“ｏａ”，“ｏｅ”，“ｏｈ”，“ｏｒ”，“ｏｕ”，“ｏｗ”，“ｏｅｒ”等、多数考えられる候補のうちのどれになるかを判別することができない。したがって、発音の文脈情報は、英語の部分文字列を推定する際の有効性は低い。
【００１９】
また、上述の特許文献１では、複数の訳語候補から辞書によるスペルチェックにより選定を行うが、必ず一意に定まらず、また、辞書に存在しない場合は翻訳することができない。更に、複数の単語が抽出された場合、どの単語がどれほど類似しているかの判断もされないため、高精度な翻訳をしているとはいえない。
【００２０】
本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、特に、カタカナの単語から元の言語の単語に高精度な翻訳を行うための翻訳装置、翻訳方法、及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００２２】
請求項１に記載された発明は、カタカナの単語から元の言語の単語に翻訳する翻訳装置において、複数の対訳のカタカナの単語と前記元の言語の単語とが部分文字列で対応付けされたデータから、部分文字列単位の変換規則を作成する変換規則生成手段と、前記対応付けられたデータからカタカナの部分文字列と元の言語の部分文字列から対応する確率を求める確率モデルを学習する第１の確率モデル学習手段と、元の言語の単語のデータから元の言語の単語の生起確率を求める確率モデルを学習する第２の確率モデル学習手段と、前記変換規則生成手段により得られる変換規則と前記第１及び第２の確率モデル学習手段とにより得られる確率モデルにより、入力されるカタカナの単語に対する前記元の言語の単語への翻訳を実行する翻訳実行手段とを有することを特徴とする。
【００２３】
請求項１記載の発明によれば、変換規則と確率モデルを用いることで、外来語のカタカナで表現された単語から、元の言語の単語を高精度に翻訳することができる。
【００２４】
請求項２に記載された発明は、前記翻訳実行手段は、前記変換規則生成手段により得られる変換規則から前記元の言語の単語における変換候補を取得する変換候補取得手段と、前記変換候補取得手段により得られる変換候補並びに前記確率モデル学習手段により得られる確率モデルから変換確率を算出し、前記変換候補に前記変換確率を付与する変換確率付与手段とを有することを特徴とする。
【００２５】
請求項２記載の発明によれば、元の言語の変換候補の中から類似性の高い単語を取得することができる。これにより、高精度な翻訳を実現することができる。
【００２６】
請求項３に記載された発明は、前記第１の確率モデル学習手段は、元の言語の部分文字列と、その前後の文字列に基づいて、前記元の言語の単語の部分文字列と、前記複数のカタカナの単語の部分文字列との対応確率を算出することで、確率モデルを統計的に学習し、前記第２の確率モデル学習手段は、元の言語の単語を１文字単位で前の文字列との接続確率を求めることにより単語の生起確率を算出することで、確率モデルを統計的に学習することを特徴とする。
【００２７】
請求項３記載の発明によれば、統計的に学習することで確率モデルの精度を向上することができ、その確率モデルを使用することで、カタカナの単語から元の言語への高精度な翻訳を実現できる。
【００２８】
請求項４に記載された発明は、前記変換確率付与手段にて前記変換確率を付与された前記変換候補に対して、前記変換確率の高い順に順位付けを行い、単語推定結果として出力する単語推定手段を有することを特徴とする。
【００２９】
請求項４記載の発明によれば、使用者が順位付けされた変換候補の単語から類似性の高い単語を容易に把握することができるため、効率的に高精度な翻訳を実現することができる。
【００３０】
請求項５に記載された発明は、カタカナの単語から元の言語の単語に翻訳する翻訳方法において、複数の対訳のカタカナの単語と前記元の言語の単語とが部分文字列で対応付けされたデータから、部分文字列単位の変換規則を作成する変換規則生成段階と、前記対応付けられたデータからカタカナの部分文字列と元の言語の部分文字列から対応する確率を求める確率モデルを学習する第１の確率モデル学習段階と、元の言語の単語のデータから元の言語の単語の生起確率を求める確率モデルを学習する第２の確率モデル学習段階と、前記変換規則生成段階により得られる変換規則と前記第１及び第２の確率モデル学習段階とにより得られる確率モデルにより、入力されるカタカナの単語に対する前記元の言語の単語への翻訳を実行する翻訳実行段階とを有することを特徴とする。
【００３１】
請求項５記載の発明によれば、変換規則と確率モデルを用いることで、外来語のカタカナで表現された単語から、元の言語の単語を高精度に翻訳することができる。
【００３２】
請求項６に記載された発明は、前記翻訳実行段階は、前記変換規則生成段階により得られる変換規則から前記元の言語の単語における変換候補を取得する変換候補取得段階と、前記変換候補取得段階により得られる変換候補並びに前記確率モデル学習段階により得られる確率モデルから変換確率を算出し、前記変換候補に前記変換確率を付与する変換確率付与段階とを有することを特徴とする。
【００３３】
請求項６記載の発明によれば、元の言語の変換候補の中から類似性の高い単語を取得することができる。これにより、高精度な翻訳を実現することができる。
【００３４】
請求項７に記載された発明は、カタカナの単語から元の言語の単語への翻訳をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、複数の対訳のカタカナの単語と前記元の言語の単語とが部分文字列で対応付けされたデータから、部分文字列単位の変換規則を作成する変換規則生成処理と、前記対応付けられたデータからカタカナの部分文字列と元の言語の部分文字列から対応する確率を求める確率モデルを学習する第１の確率モデル学習処理と、元の言語の単語のデータから元の言語の単語の生起確率を求める確率モデルを学習する第２の確率モデル学習処理と、前記変換規則生成処理により得られる変換規則と前記第１及び第２の確率モデル学習処理とにより得られる確率モデルにより、入力されるカタカナの単語に対する前記元の言語の単語への翻訳を実行する翻訳実行処理とをコンピュータに実行させる。
【００３５】
請求項７記載の発明によれば、変換規則と確率モデルを用いることで、外来語のカタカナで表現された単語から、元の言語の単語を高精度に翻訳することができる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
本発明は、外来語のカタカナ文字で表現された単語から元の外国語（他言語）の単語を部分文字列単位の変換をすることにより訳語を生成して翻訳するものである。
【００３７】
訳語の生成手法は、カタカナ文字からなる単語と、その対訳の他言語の単語との両方の単語内で発音的に類似している部分を対応付けたデータを基に文脈情報を利用した統計的手法を用いて精度の高い単語生成処理を行う。
【００３８】
更に詳細に説明すれば、日本語と英語との言語間での翻訳を行う場合、カタカナに翻訳されている単語を元の英語の単語にＢａｃｋ  Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎする手法について、部分文字列単位で英語の単語に生成することで、学習データに存在しない英語の単語も生成することができる。
【００３９】
なお、本発明では、英語の単語の生成（変換）確率を求める際に、１文字単位のＮ−ｇｒａｍによって英語の文脈情報を用いる。また、文脈情報を利用する際には、最大エントロピー法に基づいた確率モデルを用いる。これにより、文脈情報を有効に利用することができる。また、英語とカタカナの対応確率を求める際に、確率の推定に有効な英語の文字列からなる文脈情報を用いて高精度な翻訳を実現できる。
【００４０】
次に、本発明における実施の形態について図を用いて説明する。本実施例においては、一例としてカタカナ単語から英語に翻訳する場合について説明するが、英語だけに限らず、他の言語（外国語）についても同様に行うことができる。また、１つのカタカナ単語に対して１言語の翻訳だけでなく複数の言語の翻訳を行うこともできる。
【００４１】
図１は、本発明における翻訳装置の一構成例を示す図である。図１の翻訳装置１は、変換規則生成手段１１と、確率モデル学習手段１２と、変換候補取得手段１３と、変換確率付与手段１４と、単語推定手段１５とを有するよう構成される。
【００４２】
なお、本発明における翻訳処理においては、カタカナと英語の部分文字列が対応付けされたコーパス１６を用いて、変換規則手段１１及び確率モデル学習手段１２により変換規則・確率モデルデータを生成し、変換規則・確率モデルデータベース１７に出力する学習フェーズと、生成された変換規則及び確率モデルに基づいて入力されるカタカナ単語から変換候補取得手段１３、変換確率付与手段１４、及び単語推定手段により英語の単語を推定して出力する翻訳実行フェーズとに大別される。
【００４３】
上述の学習フェーズ及び翻訳実行フェーズは、夫々が単独で処理を行うことができるが、翻訳実行フェーズは、学習フェーズにより生成される変換規則及び確率モデルにより高精度な翻訳を実現することができる。なお、上述の翻訳実行フェーズが請求項１における翻訳実行手段に対応する。
【００４４】
次に、学習フェーズ及び翻訳実行フェーズの各処理内容についてフローチャートを用いて説明する。図２は、本発明における学習処理の一例を示すフローチャートである。
【００４５】
図２において、変換規則生成手段１１では、カタカナと対訳の英語の単語内の発音的に類似した部分文字列が対応付けられた単語対データ（コーパス１６）から変換規則を生成する（Ｓ０１）。一方、確率モデル学習手段１２では、変換規則の適用スコアを出力する確率モデルを統計的に求め確率モデルを学習する（Ｓ０２）。なお、確率モデルの学習については、対応付けられたデータから元の言語の部分文字列にカタカナの部分文字列が対応する確率を求める確率モデルを学習する第１の確率モデル学習と、元の言語の単語のデータから元の言語の文字接続確率を求める確率モデルを学習する第２の確率モデル学習とを行う。
【００４６】
次に、Ｓ０１及びＳ０２で生成された変換規則及び確率モデルを変換規則・確率モデルデータベース１７に出力する（Ｓ０３）。なお、上述の学習処理は、コーパス１６のデータが更新された場合やカタカナを翻訳したい外国語を変更する場合等の条件に基づき実行される。なお、変換規則・確率モデルデータベース１７に出力された確率モデルは、翻訳モデル及び言語モデルを含む。
【００４７】
次に、上述の学習処理にて得られる変換規則及び確率モデルに基づいて、入力されたカタカナの翻訳を行う翻訳実行処理についてフローチャートを用いて説明する。図３は、本発明における翻訳実行処理の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
図３において、変換候補取得手段１３では、翻訳されるカタカナが入力されると（Ｓ１１）、変換規則・確率モデルデータベース１７から得られる変換規則に基づいて、変換候補を取得する（Ｓ１２）。次に、変換確率付与手段１４は、変換規則・確率モデルデータベース１７から得られる確率モデルに基づいて、変換候補取得手段１３から入力される変換候補の単語の変換確率を求める（Ｓ１３）。
【００４９】
また、変換確率付与手段１４は、英語の変換候補の単語に対して単語文字列毎の変換確率を求め、変換候補の単語毎にその変換確率を付与する（Ｓ１４）。なお、変換確率を算出する一例としては、全体の文字数に対する一致文字数の割合を計算する方法があるが、この方法に限定されず他の方法により変換確率を算出してもよい。
【００５０】
次に、単語推定手段１５では、変換確率の付与された変換候補の単語において、変換確率の高い順に順位を付与し、確率の高い順に並べ替えて出力を行う（Ｓ１５）。
【００５１】
これにより、入力されるカタカナデータにおいて、変換確率の高い順に英語の単語を取得することができるため、カタカナと完全に一致していない（辞書に登録されていない）英語の単語でも高精度な翻訳を実現することができる。
【００５２】
次に、上述の学習処理、翻訳実行処理における各ステップ（Ｓ０１〜Ｓ０３、Ｓ１１〜Ｓ１５）について具体的に説明するが、最初に本発明において主となるカタカナの翻訳を行う部分である翻訳実行処理の各ステップについて説明する。
【００５３】
＜翻訳実行処理＞
（変換候補の取得：Ｓ１１、Ｓ１２）
まず、変換候補取得手段１３は、変換候補を取得するため入力される変換元のカタカナの単語の先頭に“＾”を付与し、また単語の末尾に“＄”を付与して、カタカナの単語Ｋを（４）式のように表現する。
【００５４】
【数４】
2004280467.tif 000006
ここで、ｋｊはカタカナの単語のｊ番目の文字であり、ｍは、カタカナの単語の“＾”と“＄”以外の文字数である。また、ｋ０ｍ＋１は、ｋ０からｋｍ＋１までの文字列（ｋ０，ｋ０，・・・，ｋｍ＋１）を示すものである。
【００５５】
このカタカナの単語の各部分に対して対応付けされたカタカナの部分文字列ｋｕ（ｋａｔａｋａｎａ  ｕｎｉｔ）と、英語の部分文字列ｅｕ（ｅｎｇｌｉｓｈｕｎｉｔ）とからなる変換候補生成規則（変換規則）のデータを変換規則・確率モデルデータベース１７により取得して、カタカナの単語内の各部分に対応する英語の部分文字列を取得する。
【００５６】
この際、変換ルールには複数の長さの部分文字列が含まれるため、例えば、チェイニーを「チェ／イ／ニー」、あるいは「チェイ／ニー」のようにする変換ルールを適用すると区切りに曖昧性が生じる。そこで、変換候補取得手段１３は、これらの曖昧性を持つ変換候補からラティスＬ｛Ｅ｝を作成することで、曖昧性を持つ変換候補を統一的に扱うことができる。変換規則の適用方法は、Ｋの文字列中に一致する変換規則のｋｕを全て適用し、そのｋｕに対応する全てのｅｕによりＬ｛Ｅ｝を作成する。
【００５７】
ここで、上述の内容について図を用いて説明する。図４は、本発明におけるラティスＬ（Ｅ）の一例を示す図である。図４では、上述のチェイニーのおけるＬ（Ｅ）を示している。
【００５８】
Ｌ（Ｅ）中の“＾”から“＄”までの各経路Ｐｄ∈（Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｑ）中の部分文字列をつないだ文字列が変換先の単語の候補となる。ここで、ｑはＬ（Ｅ）中の“＾”から“＄”までの経路数を示す。
【００５９】
ここで、Ｌ（Ｅ）中の経路Ｐｄを選択した場合を考える。この場合のＰｄ中の“＾”と“＄”以外の部分文字列の数をｎ（Ｐｄ）とする。また、Ｐｄ中の部分文字列に、先頭から順番に番号を付与する。これにより、Ｐｄに対するカタカナの単語Ｋとその変換結果の英語の単語Ｅは次のようになる。
【００６０】
【数５】
2004280467.tif 000007
ここで、ｅｊは英語の単語のｊ番目の文字であり、ｌ（Ｐｄ）は英語の単語の“＾”と“＄”以外の文字数である。また、ｋｕ０ｎ（Ｐｄ）＋１は、ｋｕ０からｋｕｎ（Ｐｄ）＋１までの文字列を示すものであり、ｅｕ０ｎ（Ｐｄ）＋１は、ｅｕ０からｅｕｎ（Ｐｄ）＋１までの文字列を示すものである。Ｌ（Ｅ）中の各Ｐｄにおける（７）式のｅｕ０ｎ（Ｐｄ）＋１が変換候補の英語の単語となる。また、（６）式のｋｕ０ｎ（Ｐｄ）＋１が（７）式の変換候補を出力する場合におけるカタカナ単語中の部分文字列の区切りを示す。
【００６１】
（英語の単語候補の評価式による変換確率の算出：Ｓ１３、Ｓ１４）
次に、変換確率付与手段は、カタカナの単語を入力として、対応する英語の単語を推定するためには、（９）式を満たすＥを求める。
【００６２】
【数６】
2004280467.tif 000008
（９）式をベイズの定理を用いて（１０）式に示すように変形する。
【００６３】
【数７】
2004280467.tif 000009
なお、ベイズの定理により式を変形する理由は、英語の綴りを条件として発音を示すカタカナを推定する翻訳モデルＰ（Ｋ｜Ｅ）を導入するためと、言語モデルＰ（Ｅ）と翻訳モデルを分離して導入するためである。
【００６４】
ここで、（１０）式を直接求めることは未知の単語に対して難しい。そこで、（６）式、（７）式を用いて（７）式中の翻訳モデルＰ（Ｋ｜Ｅ）の単語を部分文字列に分解する。
【００６５】
【数８】
2004280467.tif 000010
ここで、Ｐ（ｅｕ０ｎ（Ｐｄ）＋１｜Ｅ）を近似して定数とする。
【００６６】
【数９】
2004280467.tif 000011
なお、ラティス上では同一のＫに対して複数のｋｕ０ｎ（Ｐｄ）＋１と、ｅｕ０ｎ（Ｐｄ）＋１との組み合わせた対応することは殆どないため、（１３）式で近似する。
【００６７】
【数１０】
2004280467.tif 000012
なお、（１２）式では、Ｌ｛Ｅ｝中の全ての経路Ｐｄ∈（Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｑ）から探索を行う。また、（１４）式の翻訳モデルＰ（ｋｕｉ｜ｋｕ０ｉ−１，ｅｕ０ｎ（Ｐｄ）＋１）の条件部のカタカナの文字列を削除して近似する。
【００６８】
【数１１】
2004280467.tif 000013
更に、翻訳モデルの英語の文脈情報をｅｕｉの前ａ文字、後ｂ文字のみに近似する。
【００６９】
【数１２】
2004280467.tif 000014
ここで、ｓｔａｒｔ＿ｅｕ（ｉ）はｉ番目の部分文字列ｅｕｉの初めの文字の位置で、ｅｎｄ＿ｅｕ（ｉ）はｉ番目の部分文字列のｅｕｉの最後の文字の位置である。なお、ａとｂは定数である。
【００７０】
更に、言語モデルＰ（Ｅ）をＮ−ｇｒａｍ（Ｎ＝ｃ−１）で近似する。なお、ｃは定数である。これにより、英語の単語の変換確率を求める際に、１文字単位のＮ−ｇｒａｍによって英語の文脈情報を用いることができる。
【００７１】
【数１３】
2004280467.tif 000015
変換確率付与手段１４では、（１７）式で示す変換候補の評価式を用いて入力されたカタカナにおける変換候補の単語の変換確率を求める。つまり、英語の単語における１文字単位の生成確率が高い単語ほど変換確率の高い単語となる。
【００７２】
（順位付け、推定結果出力：Ｓ１５）
単語推定手段１５では、英語の変換候補となった複数の単語に対して変換確率の高い順に順位付けを行う。また、順位が付与された英語の単語について、反感確率の大きい順から降順にソートして、それを推定結果として出力する。
【００７３】
上述した翻訳実行処理により、カタカナからなる単語において、高精度な英語の単語への変換、すなわち翻訳を行うことができる。なお、（１７）式の文脈を考慮する翻訳モデル（１８）式や、文字の接続確率を求める言語モデルＰ（ｅｊ｜ｅｊ−ｃｊ−１）を単純な方法で作成すると、モデルが対応できるデータが過疎になってしまう。そのため、これらのモデルについては後述する学習処理において、最大エントロピー法に基づいて確率モデルを構築することが好ましい。
【００７４】
次に、本発明において、上述の翻訳実行処理に使用される変換規則、及び翻訳モデル、言語モデルからなる確率モデルの学習処理について説明する。
【００７５】
＜学習処理＞
（Ｓ０１：変換規則生成）
まず、変換規則生成手段１１は、部分対応付けされたカタカナと英語の単語対を用いて翻字処理のための変換規則を作成する。ここでは、上述したカタカナと英語との単語間において部分文字列の対応がついたコーパスを用いて、英語の各部分文字列から変換されるカタカナの部分文字列の変換候補の規則（変換規則）を作成する。例えば、［シ（ｓｈｉ）／ソー（ｓｏ−）／ラ（ｒａ）／ス（ｓｕ）：ｔｈｅ／ｓａｕ／ｒｕ／ｓ］のデータからは、“ｔｈｅ”→“シ（ｓｈｉ）”，“ｓａｕ”→“ソー（ｓｏｈ）”，“ｒｕ”→“ラ（ｒａ）”，“ｓ”→“ス（ｓｕ）”という変換規則を得る。学習データ中の全ての英語とカタカナの部分文字列の対応から、変換規則を作成する。
【００７６】
（Ｓ０２：確率モデルの学習）
次に、確率モデル学習手段１２は、変換規則の適用スコアを出力する確率モデルを統計的に求める。統計的手法にはいくつかの方法があるが、ここでは、最大エントロピー法による確率モデルの学習を例として扱う。
【００７７】
ここで、最大エントロピー（ＭＥ）法による学習とは、与えられた制約を満たすモデルの中で最も一様な分布であるモデルを選択するものである。ここで分布の一様さは、条件付き確率モデルの条件付きエントロピーＨ（Ｙ｜Ｘ）を用いる。
【００７８】
【数１４】
2004280467.tif 000016
ここで、ｙはｋｕｉ、ｘは（２０）式、又はｅｊ−ｃｊ−１（ｅｊ−ｃ，・・・，ｅｊ−２，ｅｊ−１）を示す。Ｐ（ｘ）は、学習データ中におけるｘの経験的確率分布である。また、翻訳モデル及び言語モデルは、素性関数による制約を満たしていなければならない。ｘとｙに関する条件ｋをｃｏｎｄｉｔｉｏｎ（ｘ，ｙ）ｉ、ｉ∈｛１，２，・・・，ｋ｝として、素性関数を次のように定義する。
【００７９】
【数１５】
2004280467.tif 000017
学習データ中の同時確率分布（経験的同時確率分布）をＰ（ｘ，ｙ）と表現すると、Ｐ（ｙ｜ｘ）に対する制約は、ｉ∈｛１，２，・・・，ｋ｝に対して、
【００８０】
【数１６】
2004280467.tif 000018
となる。
【００８１】
制約を満たすモデルの集合をｐとすると、推定する確率モデルＰ＊は、ｐの中でエントロピーを最大にするものである。
【００８２】
【数１７】
2004280467.tif 000019
（最大エントロピー法で利用する素性）
（１５）式中の翻訳モデル（１８）式と言語モデルＰ（ｅｊ｜ｅｊ−ｃｊ−１）で利用する素性関数を定義する。ここで、翻訳モデルで利用する英語の文脈情報は、変換対象の部分文字列の前後３文字とし、ａ＝ｂ＝３とする、また、翻訳モデルでは文字情報だけでなく子音、母音、半母音の区別の情報も利用した。ｅｊの子音、母音、半母音の区別の情報をＧ（ｅｊ）と表す。言語モデルで利用する英語の文脈情報は、ｅｊの前３文字とし、ｃ＝３とする。ｅｕｉ，ｅｊ，Ｇ（ｅｊ），ｋｕｉを夫々１つの属性として、それらの属性を組み合わせることにより素性関数を定義する。また、距離が近いことと連続していることが重要であるため、この重要度に基づいて属性の組合せを作成する。翻訳モデルの属性の組合せの種類を表１に、言語モデルの属性の組合せの種類を表２に示す。
【００８３】
【表１】
2004280467.tif 000020
【００８４】
【表２】
2004280467.tif 000021
表１及び表２に示すように翻訳モデル、言語モデルの素性関数を定義することにより文脈情報を有効に利用することができる。表１及び表２に示すような確率モデル情報は、変換規則・確率モデルデータベース１７に出力される。また、変換規則生成手段１１にて生成された変換規則も変換規則・確率モデルデータベース１７に出力され蓄積される。
【００８５】
これにより、変換規則・確率モデルデータベース１７に含まれる情報から上述した翻訳実行処理によりカタカナの単語の高精度な翻訳を実現することができる。
【００８６】
上述したように本発明によれば、外来語のカタカナで表現された単語から、元の言語の単語を部分文字列単位の変換をすることにより訳語を生成して翻訳することができる。
【００８７】
ここで、上述の翻訳装置１に示すような専用の装置構成により本発明におけるカタカナの単語の翻訳を行うこともできるが、上述した学習処理及び翻訳実行処理における各処理ステップをコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等にインストールすることにより本発明における学習処理及び翻訳実行処理からなる翻訳処理が実現可能となる。
【００８８】
ここで、本発明における実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図５は、本発明における翻訳処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【００８９】
図５におけるコンピュータ本体には、入力装置２１と、出力装置２２と、ドライブ装置２３と、補助記憶装置２４と、メモリ装置２５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２６と、ネットワーク接続装置２７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００９０】
入力装置２１は、使用者が操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、使用者からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。出力装置２２は、本発明における学習処理及び翻訳実行処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するモニタを有し、ＣＰＵ２６に有する制御プログラムに基づいて上述の実行処理にて得られる変換規則や確率モデル、翻訳実行処理にて得られる推定結果等のプログラム実行結果を表示することができる。
【００９１】
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体２８はドライブ装置２３にセット可能であり、記録媒体２８に含まれる実行プログラムが、記録媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
【００９２】
補助記憶装置２４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラムの他に、ドライブ装置２３から読み取ることができるコーパスデータやカタカナデータを蓄積し、必要に応じて入出力を行うことができる。また、上述の学習処理にて得られた変換規則や確率モデル（変換規則・確率モデルデータベース）、翻訳実行処理にて得られる単語推定結果ならびに翻訳結果を格納することができる。
【００９３】
ＣＰＵ２６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、メモリ装置２５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、変換規則生成手段１１、確率モデル学習手段１２、変換候補取得手段１３、変換確率付与手段１４、及び単語推定手段１５における各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な各種情報は、補助記憶装置２４から取得することができ、また格納することもできる。
【００９４】
ネットワーク接続装置２７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、カタカナの単語からの翻訳を行うための学習手順及び翻訳実行手順を規定したプログラムを実行することで得られた情報若しくは本発明における翻訳処理を実行するための実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。
【００９５】
また、本発明における翻訳処理を行うためのプログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の持ち運び可能な記録媒体２８に格納することにより任意の端末で実行することができる。上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで高精度な翻訳処理を実現できる。
【００９６】
上述したように本発明によれば、外来語のカタカナで表現された単語から、元の外国語の単語を部分文字列単位の変換をすることにより高精度な翻訳を実現することができる。
【００９７】
また、カタカナに翻字された単語を元の英語の単語にＢａｃｋ  Ｔｒａｎｓｌｉｔｅｒａｔｉｏｎする手法について、部分文字列単位で英語の単語に生成することで、学習データに存在しない英語の単語も生成することができる。
【００９８】
また、英語の単語の生成確率を文字のＮ−ｇｒａｍという長い文脈情報を用いて求めて、文脈情報の利用には最大エントロピー法に基づいた確率モデルを用いることにより文脈情報を有効に利用することができる。
【００９９】
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【０１００】
【発明の効果】
本発明によれば、カタカナの単語から元の言語の単語への翻訳を高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明における翻訳装置の一構成例を示す図である。
【図２】本発明における学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明における翻訳実行処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明におけるラティスＬ（Ｅ）の一例を示す図である。
【図５】本発明における翻訳処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
１  翻訳装置
１１  変換規則生成手段
１２  確率モデル学習手段
１３  変換候補取得手段
１４  変換確率付与手段
１５  単語推定手段
１６  コーパス
１７  変換規則・確率モデルデータベース
２１  入力装置
２２  出力装置
２３  ドライブ装置
２４  補助記憶装置
２５  メモリ装置
２６  ＣＰＵ
２７  ネットワーク接続装置
２８  記録媒体
【図１】
2004280467.tif 000022
【図２】
2004280467.tif 000023
【図３】
2004280467.tif 000024
【図４】
2004280467.tif 000025
【図５】
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