(57)【要約】      （修正有）【課題】機械翻訳の性能の測定を改善して、機械翻訳システムを開発または自己調整し、品質改良された翻訳を生産することを可能とする。【解決手段】 自然言語の機械翻訳の品質を、ターゲット自然言語の機械翻訳を表す第一のシンボルシーケンスとターゲット自然言語の参照翻訳を表す第二のシンボルシーケンスとの類似度を示すシーケンスを演算することで判定する。類似度は、第一シンボルシーケンスと第二のシンボルシーケンスに共通の連続しないサブシーケンスの存在を考慮に入れる。類似度が許容閾値レベルを満たさないとき、機械翻訳機の翻訳モデルを調整して、機械翻訳機による次の翻訳を改善することができる。【選択図】 図２
2005182822.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械翻訳の性能を演算する方法において、
第一言語の自然言語データのシーケンスを受け取る工程と；
前記自然言語データのシーケンスを第二言語に翻訳して、前記自然言語データのシーケンスの機械翻訳とする工程と；
前記第二言語の自然言語データのシーケンスの参照翻訳を受け取る工程と；
前記機械翻訳と前記参照翻訳の類似度を示すシーケンス・カーネルを演算する工程と；
前記類似度を表示する信号を出力する工程と、を含み、
前記類似度が前記機械翻訳と前記参照翻訳に共通する不連続なサブシーケンスの事例を考慮に入れることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記類似度が、前記機械翻訳と前記参照翻訳に共通する確認された不連続なサブシーケンスの事例にペナルティを科す、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記類似度が、サブシーケンス長の一範囲において前記機械翻訳と前記参照翻訳に共通する確認された不連続なサブシーケンスの事例にペナルティを科す、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記類似度が、前記機械翻訳と前記参照翻訳において一致するサブシーケンスのシンボルを、一致しない隔たりのシンボルとは異なる重み付けで採点する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記類似度が、前記機械翻訳と前記参照翻訳において一致するが不連続な（切れ目のある）サブシーケンスを、どのシンボルが前記一致するが不連続なサブシーケンスを形成するのか、あるいはどのシンボルが該サブシーケンスの隔たりに存在するのかに基づいて異なる重み付けで採点する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記類似度が、機械翻訳と参照翻訳において一致しないサブシーケンスを、同義語データを用いて採点する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記同義語データが、似通った意味を有する第二言語のシンボルの集まりである、請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、自然言語の翻訳を行うための機械翻訳機に関する。本発明は特に、機械翻訳機が行った自然言語の機械翻訳の品質を評価するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳システムを効率良く効果的に発展させ、選択し、および／または維持するには、参照翻訳に対するその性能を評価するための何らかの定量的測定が必要である。かかる機械翻訳の性能の定量的測定を使用するのは、開発または維持している機械翻訳システムを調整するシステム開発者であったり、既存の機械翻訳機から選択するために性能の測定を必要とするユーザであったり、未来の翻訳性能を改良すべく内部システムパラメータを自己調節する機械翻訳システム自体であったりする。
【０００３】
機械を使用して作成した翻訳を採点するためにしばしば用いられる類似度測定の一例として、ＩＢＭ・ＢＬＥＵスコアがある（詳細は、非特許文献１に記載されている）。ＩＢＭ・ＢＬＥＵスコアは、ターゲット翻訳のシーケンスと参照翻訳のシーケンスの二つのシンボル（記号）シーケンスに共通する連続する（切れ目のない）単語Ｎグラムの数に基づくものである。
【０００４】
より具体的には、“ｃ”を機械翻訳の（単語における）長さ、“ｒ”を参照翻訳の長さとし、長さペナルティ（ＬＰ）を次のように定義する：
2005182822.tif 000003
【０００５】
また、ＢＬＥＵスコアを次のように定義する：
2005182822.tif 000004
【０００６】
ただし、ＰnをＮグラム精度とし、ＷnをＮグラム重量とする（通常１／Ｎと設定する）。ＢＬＥＵスコアによると、Ｎグラム精度は、参照翻訳におけるＮグラムに一致する機械翻訳の連続するＮグラムの割合に等しい。直感的に表現すれば、ＢＬＥＵの類似度測定は、ある定数Ｎまでの長さで機械翻訳と参照翻訳に共通の連続Ｎグラムの数で算定する。乗法補正率（ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｖｅ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ）を適用して、短い翻訳にはペナルティを科す。
【特許文献１】米国特許出願公報第２００４／０１２８２８８号
【非特許文献１】２００１年９月１７日付でＩＢＭ調査報告書ＲＣ２２１７６（Ｗ０１０９−０２２）に公開された“Ｂｌｅｕ：機械翻訳の自動評価方法（Ｂｌｅｕ：  ａ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）”と題するパピネーニ他（Ｐａｐｉｎｅｎｉ  ｅｔ  ａｌ．）による刊行物
【非特許文献２】クリス・ワトキンス（Ｃｈｒｉｓ  Ｗａｔｋｉｎｓ）による「動的アラインメント・カーネル（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  Ｋｅｒｎｅｌｓ）」（技術報告書ＣＳＤ−ＴＲ−９８−１１，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｒｏｙａｌ  Ｈｏｌｌｏｗａｙ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｏｎｄｏｎ，１９９９年）
【非特許文献３】ヒューマ・ロディー（Ｈｕｍａ  Ｌｏｄｈｉ），ネロ・クリスチアニニ（Ｎｅｌｌｏ  Ｃｒｉｓｔｉａｎｉｎｉ），ジョン・シャーウェ−テイラー（Ｊｏｈｎ  Ｓｈａｗｅ−Ｔａｙｌｏｒ），クリス・ワトキンス（Ｃｈｒｉｓ  Ｗａｔｋｉｎｓ）等による「ストリング・カーネルを用いたテキスト分類（Ｔｅｘｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｔｒｉｎｇ  Ｋｅｒｎｅｌｓ）」（Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  １３，ｔｈｅ  ＭＩＴ  ｐｒｅｓｓ，第５６３−５６９頁，２００１年）
【非特許文献４】ヒューマ・ロディー（Ｈｕｍａ  Ｌｏｄｈｉ），クレイグ・ソンダース（Ｃｒａｉｇ  Ｓａｕｎｄｅｒｓ），ジョン・シャーウェ−テイラー（Ｊｏｈｎ  Ｓｈａｗｅ−Ｔａｙｌｏｒ），ネロ・クリスチアニニ（Ｎｅｌｌｏ  Ｃｒｉｓｔｉａｎｉｎｉ），クリス・ワトキンス（Ｃｈｒｉｓ  Ｗａｔｋｉｎｓ）等による「ストリング・カーネルを用いたテキスト分類（Ｔｅｘｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｔｒｉｎｇ  Ｋｅｒｎｅｌｓ）」（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２，第４１９−４４４頁，２００２年）
【非特許文献５】“ワード・シーケンス・カーネル（Ｗｏｒｄ−Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｋｅｒｎｅｌｓ）”と題するニコラ・キャンセッダ他（Ｎｉｃｏｌａ  Ｃａｎｃｅｄｄａ  ｅｔ  ａｌ．）の刊行物（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｉｓｓｕｅ  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｔｅｘｔ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅｓ第３巻，第１０５９−１０８２頁，２００３年２月）
【非特許文献６】“シラブルおよび他のストリング・カーネル拡張機能（Ｓｙｌｌａｂｌｅｓ  ａｎｄ  Ｏｔｈｅｒ  Ｓｔｒｉｎｇ  Ｋｅｒｎｅｌ  ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ）”と題するソンダース他（Ｓａｕｎｄｅｒｓ  ｅｔ  ａｌ．）の刊行物（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎｉｎｅｔｅｅｎｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，２００２年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ＢＬＥＵスコアなどの機械翻訳の品質を採点する既存の方法にかかわらず、機械翻訳の性能の測定改良への要求は依然としてある。機械翻訳の性能の測定を改善して（すなわち、測定が機械翻訳システムの作成した翻訳の知覚品質を反映する精度で）、機械翻訳システムを開発および／または自己調整し、品質改良された翻訳を生産することが好ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、“シーケンス・カーネル”（“ストリング・カーネル”とも称す）として知られている類似度を演算することによって参照翻訳に対する機械翻訳の品質を測定するための方法、装置およびそのための製造物を提供する。
【０００９】
一般に、シーケンス・カーネルは、同じアルファベットによる二つのシンボルシーケンス間の類似度測定であり、類似度を、二つのシンボルシーケンスが共有する（不連続でもよい）サブシーケンスの事例（ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ）の数として算定する。共通のサブストリングが多ければ多いほど、二つのシンボルシーケンスの間の類似度が大きくなる。しかしながら、不連続な（切れ目のある）サブストリングの事例には、そこに含まれる隔たり（ギャップ）の数によりペナルティを科す。シーケンス・カーネルを使用して、文字や、単語、見出語、他の所定の用語（発語サンプルなど）のシーケンス等の異なるタイプのシンボルシーケンスの間の類似度を評価することができる。
【００１０】
本発明の一実施態様によると、機械翻訳の性能を演算するための方法、システムおよびそのための製造物を提供する。方法には、第一言語の自然言語データのシーケンスを受け取ることが含まれる。自然言語データのシーケンスを第二言語に翻訳し、自然言語データシーケンスの機械翻訳とする。第二言語の自然言語データのシーケンスの参照翻訳を受け取る。シーケンス・カーネルを演算して、機械翻訳と参照翻訳の類似度を得る。類似度測定は、機械翻訳と参照翻訳に共通する不連続な（切れ目のある）サブシーケンスの事例を考慮に入れており、類似度を示す信号が出力される。一実施形態において、信号は、類似度が閾値性能レベルを下回るときにその旨を表示する。
【００１１】
本発明のこれらの態様および他の態様は、以下の説明を添付の図面と併せて読むことで明らかになろう。なお、図面において、同じ構成要素には同じ参照番号を付してある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
Ａ．操作環境
図１は、本発明を実施するための汎用コンピュータ１１０を示す図である。汎用コンピュータ１１０には、ハードウェア１１２とソフトウェア１１４が含まれる。ハードウェア１１２は、プロセッサ（すなわち、ＣＰＵ）１１６、メモリ１１８（ＲＯＭ、ＲＡＭ等）、永続ストレージ１２０（ＣＤ−ＲＯＭ、ハードドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブ、テープドライブ等）、ユーザＩ／Ｏ１２２、およびネットワークＩ／Ｏ１２４からなる。ユーザＩ／Ｏ１２２には、カメラ１０４、マイクロフォン１０８、スピーカー１０６、キーボード１２６、ポインタ１２８（ポインティングスティック、マウス等）およびディスプレイ１３０が含まれてよい。ネットワークＩ／Ｏ１２４を、たとえば、インターネットなどのネットワーク１３２に接続することができる。汎用コンピュータ１１０のソフトウェア１１４には、操作システム１３６、シーケンス・カーネル演算ユニット１３８および機械翻訳機１４０が含まれる。
【００１３】
図２および３は、機械翻訳機１４０と参照翻訳機２０２からの入力翻訳データ２１０を使用して、シーケンス・カーネル演算ユニット１３８が演算した機械翻訳品質の類似度２１２を得て且つ使用するための二つの異なる実施形態を示す。いずれの実施形態でも、参照翻訳機２０２を人間による翻訳、あるいは品質証明済みもしくは一貫した性能を有する別の翻訳機とすることができる。
【００１４】
さらにどちらの実施形態においても、機械翻訳機１４０および参照翻訳機２０２が、入力として第一言語のソース言語データ２０４を取り入れ、出力として第二言語のターゲット機械翻訳データ２０８およびターゲット参照翻訳データ２０６をそれぞれ生成する。データ２０４、２０６および２０８はいずれの実施形態でもメモリ１１８Ａに保存されており、それらはシーケンス・シンボルとなる。シンボルは、文字や、単語、見出語あるいは他の所定組の用語（発話サンプル等）とすることができる。
【００１５】
プロセッサ１１６を用いて類似度２１２を算出する際、シーケンス・カーネル演算ユニット１３８が、メモリ１１８Ｂに保存されている同義語データ２１４にアクセスする。それについては、以下のＢ．３章においてより詳細に述べることとする。一つの具体的な実施形態において、同義語データ２１４は、同義語のリストあるいは集まり（すなわち、同じあるいはほぼ同じ意味を有する同じ自然言語の単語や表現）からなる。さらに一般的には、同義語データ２１４は、同じあるいはほぼ同じ意味を有する同じ自然言語のシンボルのリストあるいは集まりからなる。たとえば、メモリ１１８Ａに保存された言語データ２０６および２０８に対応する同義語データ２１４がメモリ１１８Ｂに保存されている。
【００１６】
図２に示す実施形態において、翻訳機デザイナ２１６が、機械翻訳データと参照翻訳データのシーケンス表示２１０をシーケンス・カーネル演算ユニット１３８に送る。シーケンス・カーネル演算ユニット１３８から類似度２１２を受け取ると、翻訳機デザイナ２１６は、類似度２１２が所定の閾値レベルを下回った場合、機械翻訳機１４０Ａの動作パラメータを調整してその翻訳性能を改良する。
【００１７】
一般に、図３に示す機械翻訳機１４０Ｂは、当業者であれば既知の“教育可能な（ｔｒａｉｎａｂｌｅ）”任意の翻訳システムを使用して動作する。当業者には既知の教育可能な翻訳システムの二つの例として、統計に基づく翻訳システム（モデルパラメータを統計的に教育用（トレーニング）データから得る）と、（辞書重み付けパラメータ等の）調整可能なパラメータを有する規則に基づく翻訳システムがある。図３に示す実施形態において、機械翻訳機１４０Ｂは、翻訳性能を繰り返し改良するのに適した、教育可能な自然言語翻訳システムを具現化している。機械翻訳機１４０Ｂは、シーケンス・カーネル演算ユニット１３８に入力翻訳データ２１０を入力として送り、シーケンス・カーネル演算ユニット１３８から類似度２１２を出力として受け取る。図３の機械翻訳機１４０Ｂがどのように動作するかについての更なる詳細を図４に示す。さらに、図５において、シーケンス・カーネル演算ユニットが算出した類似度を使用して、図３および４に示す機械翻訳機１４０Ｂの性能を改良する方法の一般的な流れを説明する。
【００１８】
図４における機械翻訳機１４０Ｂは、翻訳モデルトレーナー４０６を使用して翻訳モデル４０８を教育するのに適している。翻訳モデルトレーナー４０６は、入力として（第一言語の）教育用ソース言語データ４０２と（第二言語の）教育用ターゲット参照翻訳データ４０４を受け取る。翻訳モデル４０８がひとたび作られると、翻訳デコーダ４１０が、第二言語へ翻訳すべく第一言語の操作用ソース言語データ２０４を受け取るように構成される（図５の５０２で概説する）。続いて、操作用ソース言語データ２０４が、テキストなどの、翻訳デコーダ４１０で処理可能な形式に変換される（図５の５０４で概説する）。たとえば、操作用ソース言語データ２０４の変換には、既知のボイス・ツー・テキスト（ｖｏｉｃｅ−ｔｏ−ｔｅｘｔ）変換技術および光学文字認識技術を使用して、オーディオデータをテキストに、画像データをテキストに変換することを要してもよい。
【００１９】
操作において、翻訳デコーダ４１０は、第一言語の操作用ソース言語データ２０４を翻訳し、第二言語の操作用ターゲット機械翻訳データ２０８を生成する（図５の５０６で概説する）。（図３に図示するとともに、図５の５０８で概説する）参照翻訳機２０２が生成する操作用ターゲット参照翻訳データ２０６、および操作用ターゲット機械翻訳データ２０８が、シーケンス・カーネル演算ユニット１３８に入力され、類似度２１２を算出する（図５の５１０で説明する）。
【００２０】
図４に示すように、翻訳評価機４１２が翻訳品質信号４１４を出力して、類似度を表示する。一実施形態において、信号４１４は、翻訳品質が所定の閾値性能レベル未満であるときその旨を表示する（図５に５１２で概説する）。類似度が所定の閾値性能レベル未満であることを表示する信号４１４を受け取ると、翻訳モデルトレーナー４０６が、操作用ソース言語データ２０４および操作用ターゲット参照翻訳データ２０６を使用して翻訳モデル４０８を調整し、さらなる教育用データを考慮することでその全体的な性能を改良する（図５の５１４で説明する）。
【００２１】
代替実施形態において、機械翻訳機１４０およびシーケンス・カーネル演算ユニット１３８がともに、一つまたは複数のソフトウェアモジュールに組み込まれている。さらに他の実施形態において、機械翻訳機１４０が汎用コンピュータ１１０上で動作し、そのコンピュータは、ネットワーク１３２を通じて、同様にネットワーク１３２に接続されて機械翻訳機１４０が動作する他の汎用コンピュータに類似度２１２を送信する。
【００２２】
Ｂ．  シーケンス・カーネル翻訳品質演算
シーケンス・カーネル演算ユニット１３８は、参照翻訳データ２０６の第一シーケンスおよび機械翻訳データ２０８の第二シーケンスからなる、同じ自然言語のシーケンスデータ２１６のシーケンス・カーネルを演算する。シーケンス・カーネルは、参照翻訳データと機械翻訳データとの類似度２１２を算出するものであり、機械翻訳機１４０の性能の定量的測定を提供する。シーケンス・カーネルは、第一シーケンスのシンボル２０６と第二シーケンスのシンボル２０８に共通のサブシーケンス（不連続な（切れ目のある）サブシーケンスを含む）の事例の数として、類似性を算出する。二つのシーケンス・シンボルにおいて（類似度測定が示す）類似度が大きければ大きいほど、機械翻訳が参照翻訳に対して近いことになる。
【００２３】
後のＢ．１章で説明するように、シーケンス・カーネルは、第一シーケンスのシンボル２０６と第二シーケンスのシンボル２０８に共通の不連続なサブシーケンスの事例を考慮し、ペナルティを科すものである。さらに、以下のＢ．２章で説明するように、シーケンス・カーネルは、第一シーケンスのシンボル２０６と、第二シーケンスのシンボル２０８に共通の（すなわち、一致する）シンボルを、隔たり（ギャップ）に現れる共通でない（一致しない）シンボルとは別に、採点する（すなわち、異なる重みを割り当てる）。また、以下のＢ．２章で説明するように、シーケンス・カーネルは、第一シーケンスのシンボル２０６と第二シーケンスのシンボル２０８に共通の不連続なサブシーケンス（すなわち、隔たりを含むサブシーケンス）に対して、一致サブシーケンスにおけるシンボルと隔たりに現れる不一致のシンボル（のアイデンティティー）に応じて異なる採点をする（すなわち、異なる重みを割り当てる）。さらに、以下のＢ．３章で説明するように、シーケンス・カーネルを算出する際、「一致」に“ハードな”つまり完全一致を要求するのではなく、（図２および３に示す）同義語データ２１４を使用して、第一シーケンスのシンボル２０６と第二シーケンスのシンボル２０８に共通のサブシーケンスにおいて大よその（ソフトな）一致が認められるようにすることができる。
【００２４】
Ｂ．１  数学的構造
この章では、シンボルシーケンスｓ（たとえば、ターゲット参照翻訳データ２０６）とシンボルシーケンスｔ（たとえば、ターゲット機械翻訳データ２０８）の類似度を算出するのに使用するシーケンス・カーネルの数学構造について、その基本的表記法と定義を説明する。また、本章で説明する表記法を使用して、以下のＢ．２章やＢ．３章に開示された拡張機能を説明することもできる。
【００２５】
さらに具体的に、Σを有限アルファベットとし、ｓ＝ｓ1ｓ2．．．ｓ｜s｜をかかるアルファベットに含まれるシンボルシーケンスとする（すなわち、ｓi∈Σ，１≦ｉ≦｜ｓ｜）。さらに、１＜ｉ1＜ｉ2＜．．．＜ｉn≦｜ｓ｜のｉ＝［ｉ1，ｉ2，．．．，ｉn］をｓにおける添数のサブセットとし、ここでｓ［ｉ］∈Σnが連続または不連続なシンボルのサブシーケンスｓi1，ｓi2，．．．，ｓinを指している。また、ｌ（ｉ）を値ｉn−ｉl＋１（すなわち、ｓ［ｉ］が及ぶｓの枠の長さ）とする。アルファベットΣを構成するシンボルは、（ａ）言語アルファベットにおける文字セット、（ｂ）言語における音節セット、（ｃ）単語セットあるいは（ｄ）語幹セットのいずれか一つとしてよい。代替実施形態において、単語セットを、文字のセット、形態のセットあるいは音声サンプルのセットで表すことができる。
【００２６】
2005182822.tif 000005
2005182822.tif 000006
【００２７】
ただし、λは、サブシーケンス事例の各隔たりに対する減衰率を示す、ゼロから１の間の実数である。減衰率λは、シンボルシーケンスｓとｔにおいて一致する不連続なサブシーケンスにペナルティを科すのに使用する。減衰率λに値１が与えられると、類似度を演算する際、シンボルシーケンスｓとｔの一致する複数のシンボルの間に隔たりを有する不連続なサブシーケンスに対してペナルティを科すことはない。しかしながら、λにゼロから１までの値（たとえば、０．５）が与えられると、隔たりのシンボル（すなわち、一致シンボルの間に隔たりを形成する、不連続なサブシーケンスにおけるシンボル）は、それぞれに現れる一致度を１／λで除算する（たとえば、２で除算する）ことによって類似度の値に寄与する。
【００２８】
有限アルファベットΣにおける二つのシンボルシーケンスｓおよびｔのシーケンス・カーネル（すなわち、サブシーケンス長ｎがｎ≧２で与えられる一定の正の整数であり、減衰率が０＜λ≦１で与えられる類似度Ｋn）を次のように定義する。
2005182822.tif 000007
【００２９】
一実施形態において、式［１］で得られるシーケンス・カーネルの算出には、特許文献１に開示されている帰納的関数を使用する。
【００３０】
シーケンス・カーネルについてのさらなる詳細が非特許文献２、非特許文献３、および非特許文献４に開示されている。
【００３１】
2005182822.tif 000008
【００３２】
【表１】
2005182822.tif 000009
【００３３】
2005182822.tif 000010
【００３４】
他の例では、機械翻訳機１４０がフランス語の名詞句“ｌｅ  ｇｒｏｓ  ｃｈｉｅｎ  ｎｏｉｒ”（ソース言語データ２０４）を、英語の“ｔｈｅ  ｂｌａｃｋ  ｂｉｇ  ｄｏｇ”に翻訳して、ターゲット機械翻訳データ２０８とする。一方で参照翻訳（たとえば、人による翻訳）を“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｄｏｇ”とし、ターゲット参照翻訳データ２０６とする。シーケンス・カーネルを演算する際、連続したバイグラム（ｂｉｇｒａｍ）のみを考慮に入れるなら、二つのシーケンスデータ２０８と２０６の類似性はゼロとなり、機械翻訳は不正確として採点される。しかしながら、そうではなくシーケンス・カーネルを使用して二つのシーケンスデータ２０８と２０６の類似性を算出すると、長さ２の一致するｎグラムのサブシーケンス（不連続でもよい）、たとえば、“ｔｈｅ＋ｂｌａｃｋ”、“ｔｈｅ＋ｂｉｇ”、“ｔｈｅ＋ｄｏｇ”、“ｂｉｇ＋ｄｏｇ”および“ｂｌａｃｋ＋ｄｏｇ”を考慮に入れるので、その機械翻訳は、肯定的な類似度スコアを得る。機械翻訳機が、シーケンス・カーネル演算ユニットから、機械翻訳が参照翻訳にいかに近いかについてより厳密に反映する不連続なサブシーケンスを考慮に入れたスコアを受け取ることが好ましい。
【００３５】
Ｂ．２  シンボル依存減衰率
この章では、Ｂ．１章で説明したシーケンス・カーネルの公式の拡張機能を説明する。Ｂ．１章に挙げた式［１］は、シーケンス・カーネルの公式を説明しており、その有限アルファベットΣにおけるすべてのシンボルを同様に扱う。シーケンス・カーネルの代替式において、類似度測定は、有限アルファベットΣにおいて、サブシーケンスにおいて一致する、あるいは一致しない、および／またはサブシーケンスの隔たりに当てはまるシンボルを別々に考慮に入れている（シンボルに異なる重み付けをしている）。つまり、このような代替式において、シーケンス・カーネルは差引率を有し、該差引率は、（ａ）有限アルファベットΣにおいて、他のシンボルに対して、所定のシンボルが一致しているか（あるいは、隔たりに存在するか）どうか、および／または（ｂ）同じシンボルが、サブシーケンスの一部として一致しているか、あるいは一致サブシーケンスにおける隔たりに存在するかに基づいて、有限アルファベットΣのシンボルに別々に重み付けするよう設定されている。このようなシンボル依存式は、有限アルファベットΣに含まれる二つのシンボルシーケンスｓおよびｔのシーケンス・カーネル（すなわち、サブシーケンスの長さｎが一定の２以上の正の整数、つまりｎ≧２である類似度Ｋn）で表される。
2005182822.tif 000011
ただし、０＜λｍ，σ≦１  かつ  ０＜λｇ，σ≦１、σ∈Σ。
【００３６】
式［２］において、有限アルファベットΣにおける各シンボルについて独立した二つの減衰率（つまり、λmおよびλg）がある。減衰率の一つは、二つのシーケンスにおいてシンボルが一致している場合に関する（λm）もので、もう一方は、シンボルが一致するサブシーケンスの隔たりに含まれる場合に関する（λg）ものである。式［２］に関する更なる詳細については、非特許文献５に開示されている。
【００３７】
好適には、式［２］を使用してターゲット参照翻訳データ２０６とターゲット機械翻訳データ２０８の類似度２１２を演算することにより、一致サブシーケンスのシンボルの誤った翻訳のタイプに基づいて、類似度スコアに対して異なる重み付けをする。たとえば、式［２］を使用して、サブシーケンスの名詞が誤って翻訳されたときは、形容詞や副詞が誤って翻訳されたときとは別のスコアを割り当てることもできる。
【００３８】
さらに具体的には、シンボル依存減衰率を有する式［２］で説明したシーケンス・カーネルの公式の利点は、以下の例を考慮すると明らかである。すなわち、二つの異なる機械翻訳機１４０がそれぞれの機械翻訳データ：“ａ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｄｏｇ”および“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｓｈｅｅｐ”を生成したとする。式［１］のシーケンス・カーネルによる公式によると、二つの翻訳の正確さは、“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｄｏｇ”の参照翻訳と比較して同等であると判定される可能性がある。これに対して、式［２］のシーケンス・カーネルにおけるシンボル依存の減衰率を使用して、冠詞（たとえば、“ａ”対“ｔｈｅ”）に関する翻訳ミスによりも、名詞（たとえば、“ｄｏｇ”対“ｓｈｅｅｐ”）に関する翻訳ミスに厳しくペナルティを科すようにし、参照翻訳“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｄｏｇ”にたいして、機械翻訳“ａ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｄｏｇ”のほうが機械翻訳“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｓｈｅｅｐ”よりも正確な翻訳であるとすることができる。
【００３９】
本章で説明した式［２］の公式のさらなる利点を次の例で示す。二つの異なる機械翻訳機１４０がそれぞれ機械翻訳データ：“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｄｏｇ”および“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｓａｗ  ｄｏｇ”を生成したとする。式［１］のシーケンス・カーネルによる公式によると、参照翻訳“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｄｏｇ”と比べて、二つの翻訳の正確さは等しいと判定される。式［２］のシーケンス・カーネルの公式を使用して、隔たりとなる形容詞に対するペナルティーを動詞に対するペナルティよりも小さくして二つのシーケンスデータ２０８および２０６における類似度を算出するならば、機械翻訳は、次の長さｎ＝３の一致する不連続なサブシーケンス“ｔｈｅ＋ｂｉｇ＋ｄｏｇ”の隔たりにおけるシンボルを考慮に入れることになる。したがって、この式を用いる機械翻訳“ａ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｄｏｇ”は、参照翻訳“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｄｏｇ”に対して、機械翻訳“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｓａｗ  ｄｏｇ”より正確な翻訳と判定されることになる。好適には、式［２］のシーケンス・カーネルにおけるシンボル依存減衰率を使用して、サブシーケンスの隔たりにおいて誤って特定されたシンボル（あるいは特定されていないシンボル）を有する翻訳ミスに対して、ペナルティを科すようにすることもできる。
【００４０】
Ｂ．３  ソフトな一致
この章では、Ｂ．１章およびＢ．２章で説明したシーケンス・カーネルの公式のさらなる拡張機能を説明する。本章で得られる公式は、一対のシンボル（シンボル・ペア）における“ソフトな一致"を可能にするものであり、先のＢ．１章における式［１］で得られるシーケンス・カーネルの“ハードな一致”の式や、先のＢ．２章における式［２］で得られるシンボル依存減衰式とは異なる。上述のシーケンス・カーネルの"ハードな一致”の式では、二つのシンボルがいずれも等しいとき一致が得られ、異なると不一致となる。
【００４１】
対して、シーケンス・カーネルの“ソフトな一致”の式では、シンボルのサブシーケンスを、サブシーケンスにおけるシンボル・ペア毎に別々に採点する。（式［２］で説明したように）一致と隔たり（ギャップ）に対して異なる減衰率の場合、ソフトな一致のシーケンス・カーネルの式は以下で表される。
2005182822.tif 000012
ただし、０＜λｍ≦１  かつ０＜λｇ，σ≦１、σ∈Σ、そして
2005182822.tif 000013
とする。
【００４２】
ただしｎ≧２であり、ａxyが二つのシンボルｘ、ｙ∈Σにおける類似度である。式［３］に関してさらなる詳細については、非特許文献５に開示されている。ソフトな一致についてのさらなる詳細は、非特許文献６に開示されている。
【００４３】
例として、二つのシンボルシーケンス、“ｂｉｇ  ｐｉｇ”と“ｂｉｇ  ｐｏｒｋ”を挙げる。サブシーケンスの長さは２に等しく、ついで、ハード一致シーケンス・カーネルなら、類似度がゼロ（空）となる。しかしながら、この例において、ソフトな一致による類似度は“ｐｉｇ”と“ｐｏｒｋ”に割り当てられる類似度の値によって変わる。一実施形態において、かかる類似度の値が、図２および３に示す同義語データ２１４に保存される。したがって、ソフト一致シーケンス・カーネルでは、類似度２１２を算出するとき、不一致のシンボルの同義語データを検討する。
【００４４】
したがって、ソフトな一致を使用すると、算出したスコアと機械翻訳の知覚品質との対応関係が改善される。Ｂ．１章およびＢ．２章における式では、フランス語ソースデータの“ｌｅ  ｇｒｏｓ  ｃｈｉｅｎ  ｎｏｉｒ"から得られる英語の機械翻訳データ“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｃａｎｉｄ”と“ｔｈｅ  ｂｉｇ  ｂｌａｃｋ  ｗｏｌｆ”の品質を同等に評価する。しかしながら、この例でソフトな一致を使用すると、採点システムに同義語データ２１４が設けられており、それにより“ｃａｎｉｄ”（すなわち、ｗｏｌｖｅｓ、ｊａｃｋａｌｓ、ｆｏｘｅｓ、ｃｏｙｏｔｅおよびｄｏｇｓを含むイヌ科動物のいずれかを意味する）が“ｗｏｌｆ”より“ｄｏｇ（ｃｈｉｅｎ）”の訳に近いことが示される。好適には、シンボル・サブシーケンスのソフトな一致の使用に適したワード−シーケンス・カーネルを、このように、厳密に正しくはないがある程度の正確さを備えた翻訳に対し、より高いスコアを与えるように構成することもできる。
【００４５】
Ｂ．４  長さペナルティ
本章では、Ｂ．１章、Ｂ．２章およびＢ．３章に記載のシーケンス・カーネルの式Ｋn（ｓ，ｔ）に適用することができる長さペナルティを説明する。一実施形態において、長さペナルティはＢＬＥＵスコアで定義される長さペナルティ（ＬＰ）で表される。
2005182822.tif 000014
【００４６】
ただし、“ｃ”は機械翻訳の（シンボルにおける）長さであり、“ｒ”は参照翻訳の（シンボルにおける）長さである。
【００４７】
一公式において、式［４］で得られる長さペナルティを、Ｂ．１章、Ｂ．２章およびＢ．３章で説明したシーケンス・カーネルＫn（ｘ，ｙ）に当てはめ、次式で、一サブシーケンス長さｎに対する長さペナルティを含めたシーケンス・カーネルＫ’x（ｘ，ｙ）を求める。
2005182822.tif 000015
【００４８】
別の公式において、式［４］で得られる長さペナルティを、サブシーケンスの長さ一範囲において、Ｂ．１章、Ｂ．２章およびＢ．３章で説明したシーケンス・カーネルＫn（ｘ，ｙ）に当てはめ、次式で、一範囲のサブシーケンスの長さｎに対する長さペナルティを含めたシーケンス・カーネルＫ”x（ｘ，ｙ）を求める。
2005182822.tif 000016
【００４９】
ただし、サブシーケンスの長さｎは、Ｍ≧１およびＮ≧Ｍとする。
【００５０】
Ｃ．  その他
本明細書においては、用語“ストリング”および“シンボルシーケンス"を交換可能に使用してシンボルの（またはシンボルデータの）連なりを示す。シンボルシーケンスにおけるシンボルは、英字（アルファベット文字や数字）、シンボル（記号）、単語、見出語、音楽符号あるいは楽譜、発話サンプル、生物または化学式（アミノ酸あるいはＤＮＡ基等）および漢字を含む（しかし、これらに限定されることはない）用語の任意のセットを記号化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】図１は、本発明を実施する汎用コンピュータを示す図である。
【図２】図２は、図１に示す機械翻訳機とシーケンス・カーネル演算ユニットが共に動作する実施形態を示す図である。
【図３】図３は、図１に示す機械翻訳機とシーケンス・カーネル演算ユニットが共に動作する実施形態を示す図である。
【図４】図４は、図３に示す機械翻訳機の更なる詳細を示す図である。
【図５】図５は、シーケンス・カーネル演算ユニットが演算した類似度を使用して図３および４に示す機械翻訳機の性能を改良する方法を説明する一般的な流れ図である。
【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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