(57)【要約】【課題】  翻訳辞書に収録されていない場合でも、正しい訳語に変換する機械翻訳装置を提供する。【解決手段】  第１言語から第２言語へ翻訳する機械翻訳装置において、第２言語表現抽出部１５０により、予め第２言語で記述された既存文書を解析して第２言語の表現を収集する。訳語決定部１１４は、第１言語の翻訳対象文書に出現する表現に対して、第２言語表現抽出部１５０により抽出された第２言語表現抽出データ１４０を参照して訳語を付与する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語の翻訳対象文書を前記第１言語とは異なる第２言語に翻訳する機械翻訳装置において、
前記第２言語で記述された文書を解析して前記第２言語の語句を収集する第２言語語句抽出部と、
この第２言語語句抽出部により収集された、前記第２言語で記述された文書中に現れる前記第１言語の語句に対する前記第２言語の語句を推定する語句推定部と、
前記第１言語の翻訳対象文書に出現する語句に対して、前記語句推定部により推定された前記第２言語の語句を訳語として機械翻訳する機械翻訳部を具備したことを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項２】
前記語句抽出部は、
前記第２言語で記述された文書から前記第２言語の固有名詞語句を収集し、
前記第１言語語句推定部は、
前記第１言語から前記第２言語へ翻訳するときに用いる翻訳辞書に収録されていない固有名詞語句に対して、前記第２言語の語句を推定することを特徴とする請求項１記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記語句推定部は、
前記第２言語の固有名詞語句の出現頻度を計算する出現頻度計算部と、
この出現頻度計算部により計算された前記出現頻度に応じて、前記第２言語で記述された文書中に現れる前記第１言語の語句に対する前記第２言語の語句を推定する手段とを備えることを特徴とする請求項１または２に記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記語句推定部は、
前記第１言語の固有名詞語句から複数の前記第２言語の固有名詞語句候補を生成する固有名詞語句候補生成手段と、
前記出現頻度計算部により計算された前記出現頻度の高い順に、前記第２言語の固有名詞語句と、前記固有名詞語句候補生成手段により生成された前記複数の前記第２言語の固有名詞語句候補とを比較することにより、前記第２言語で記述された文書中に現れる前記第１言語の語句に対する前記第２言語の語句を推定する手段とを備えることを特徴とする請求項３に記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記語句推定部は、
前記第２言語の固有名詞語句の出現頻度を計算する出現頻度計算部と、
前記第１言語の固有名詞語句と前記第２言語の固有名詞語句の類似性を判断する類似性判断部と、
前記第２言語で記述された文書中に現れる前記第１言語の語句に対する前記第２言語の語句を、最も高い出現頻度の前記第２言語の固有名詞語句であると推定する手段とを備えることを特徴とする請求項１または２に記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記第１言語の翻訳対象文書の分野を判断する分野判断手段と、
この分野判断手段により判断された分野の文書を、前記第２言語で記述された文書として前記第２言語語句抽出部に入力する手段とを備えたことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
第１言語の翻訳対象文書を前記第１言語とは異なる第２言語に翻訳する機械翻訳方法において、
前記第２言語で記述された文書を解析して前記第２言語の語句を収集し、
この収集された、前記第２言語で記述された文書中に現れる前記第１言語の語句に対する前記第２言語の語句を語句推定部により推定し、
前記第１言語の翻訳対象文書に出現する語句に対して、前記語句推定部により推定された前記第２言語の語句を訳語として機械翻訳することを特徴とする機械翻訳方法。
【請求項８】
コンピュータが実行することで、第１言語の翻訳対象文書を前記第１言語とは異なる第２言語に翻訳する機械翻訳プログラムにおいて、
コンピュータに前記第２言語で記述された文書を解析して前記第２言語の語句を収集させ、
コンピュータに前記収集された、前記第２言語で記述された文書中に現れる前記第１言語の語句に対する前記第２言語の語句を推定させ、
コンピュータに前記第１言語の翻訳対象文書に出現する語句に対して、前記推定された前記第２言語の語句を訳語として機械翻訳させることを特徴とする機械翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、機械翻訳技術に関し、特に翻訳しようとする先の言語の文書を参照して翻訳を行う機械翻訳装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、機械翻訳における訳語選択の方法としては次の２つの方法がある。
（１）対訳辞書に記述されている知識を利用して、複数の訳語候補から適切な訳語を選択する。
（２）常に唯一の訳語を付与する。
上記（１）の訳語選択の方法は、前後の単語の意味的制約によって訳語を選択する必要のある場合であり、動詞の訳し分けに代表される。例えば、英日翻訳で take の日本語訳を選択する際に、（ａ） take him to my office のように目的語が人なら「（彼を事務所へ）連れて行く」、（ｂ） take an express train のように目的語が乗り物なら「（急行列車に）乗る」というように翻訳知識を利用して訳語を選択する。
【０００３】
また上記（２）の訳語選択の方法は、前後の単語の如何にかかわらず一定の訳語を付与すればいい場合であり、多くの固有名詞や専門用語の訳語がこれに該当する。
ところが、意味的な制約を適用しても可能な訳語を単独に絞り込めない場合がある。上記（ｂ） take an express train の例でも、「乗る」のほかに同義語の「乗車する」を選択しても誤りではなく、ユーザの嗜好による場合が多い。また一般的に、名詞 screen の訳を「画面」とするか「スクリーン」とするかは文内の情報から翻訳知識を利用して決定できるものではなく、文脈や、文書全体の分野によるものである場合が多い。
【０００４】
このような問題を解決するために、翻訳対象の文書と関連のある第２言語の文書から事前に情報を学習して、翻訳時の訳語選択に利用する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１の方法では、翻訳時に訳語候補が複数ある場合、第２言語の既存文書を参照して、文書中に出現している訳語を優先する。
【０００５】
また、第２言語の学習文書中で複数の語の関係を統計的に抽出して、この抽出したデータをもとに学習文書と同傾向の訳語を優先する方法がある（例えば、非特許文献１参照）。しかし、翻訳辞書に収録されていない固有名詞の未知語については訳語候補が存在しないため、複数の訳語候補の中から選択する方法では、正しく翻訳されることはなかった。
【０００６】
例えば、アメリカ大リーグの英文記事を日本語に翻訳する際、 Giambi という固有名詞が翻訳辞書に収録されていなければ、「ジオンビー」と訳出することはできず、「Jason Giambi signed with the New York Yankees.」という英文に対する日本語訳文としては、「ジェイソンGiambiはニューヨーク・ヤンキースと契約した。」と出力するしかなかった。
【０００７】
これに対して英語の未知語を日本語に翻訳する際、英語綴りをカタカナ表記に変換して訳出する方法がある（例えば、特開平０４−０２１１７２号公報参照）。
しかしこの方法では、単に一般的な変換規則を用いてカタカナにするので、必ずしも「Giambi」を「ジオンビー」と正しく訳出することは期待できず、「ジアンビ」「ジャイアンビ」などのいずれが訳語になるかは特定できない。このため、精度の高い翻訳を実現することはできなかった。
【０００８】
逆に、アメリカ大リーグの日本語記事を英文に翻訳する際、「ジオンビー」という固有名詞が翻訳辞書に収録されていなければ、「ジェイソン・ジオンビーはニューヨーク・ヤンキースと契約した。」という日本語文に対する英訳文は、「Jason ジオンビー signed with the New York Yankees.」と出力するしかなかった。仮にカタカナを英語綴りに変換する規則を利用しても、「ジオンビー」は「Jiombi」「Giomby」などのいずれかを訳語に決めることはできても、必ずしも正しい訳「Giambi」を選択するとは限らなかった。
【０００９】
【特許文献１】特開平０４−１６７０６３号公報
【特許文献２】特開平０４−０２１１７２号公報
【非特許文献１】鈴木、他著  論文「目的言語の単言語コーパスを利用した訳語学習方式」（言語処理学会第８回年次大会、pp２７９−２８２、２００２年３月）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
このように従来の機械翻訳装置においては、翻訳辞書に収録されていない場合、元の言語の綴りをそのまま出力するか、綴りから自動的に変換していたため正しい訳語に翻訳することができないという問題があった。
【００１１】
この発明は、翻訳辞書に収録されていない場合でも、正しい訳語に変換する機械翻訳装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の目的を達成するために、この発明の機械翻訳装置においては、第１言語の翻訳対象文書を前記第１言語とは異なる第２言語に翻訳する機械翻訳装置において、前記第２言語で記述された文書を解析して前記第２言語の語句を収集する第２言語語句抽出部と、この第２言語語句抽出部により収集された、前記第２言語で記述された文書中に現れる前記第１言語の語句に対する前記第２言語の語句を推定する語句推定部と、前記第１言語の翻訳対象文書に出現する語句に対して、前記語句推定部により推定された前記第２言語の語句を訳語として機械翻訳する機械翻訳部を具備する。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明した通り、翻訳辞書に収録されていない単語に対しても、翻訳先の言語文書中の中から訳語を推定して変換するので、正しいと考えられる訳語に変換することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面を用いて詳細に説明する。
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る機械翻訳装置の構成を示すブロック図である。
図１に示した符号１１０から１３０までは、一般的な機械翻訳装置の構成であり、符号１４０から１６０までは、本発明の機械翻訳装置に固有の構成である。
図１において、機械翻訳装置は、入力部１００、翻訳処理部１１０、翻訳辞書１２０、出力部１３０、言語間表記対応テーブル１７０、第２言語表現抽出データ１４０、第２言語表現抽出部１５０、第２言語文書データ１６０から構成されている。また、翻訳処理部１１０は、解析部１１１、変換部１１２、生成部１１３、訳語決定部１１４から構成されている。
【００１５】
入力部１００は、第１言語の見出し語を入力するものである。一般には、キーボード、音声入力装置、マウスなどで構成する。
翻訳処理部１１０は、入力部１００から入力された第１言語の文に対して、解析部１１１、変換部１１２、生成部１１３の処理を通して第２言語の文に翻訳する。解析部１１１、変換部１１２、生成部１１３は、それぞれ機械翻訳知識１２０を参照して処理を行うもので、その手法は特定のものである必要はなく、一般的に知られている方法で実現できる。変換部１１２は更に訳語決定部１１４を介して第２言語表現抽出データ１４０と言語間表記対応テーブル１７０を参照する。
【００１６】
機械翻訳知識１２０は、機械翻訳するための知識を記憶したデータであり、ハードウェアではメモリ等の記憶媒体に記憶されている。
出力部１３０は、翻訳処理部１１０から出力された訳文を出力する。一般には、ディスプレイ装置、音声出力装置などで構成する。
第２言語表現抽出データ１４０は、第２言語の文書中に出現する表現を収集・蓄積したデータであり、ハードウェアではメモリ等の記憶媒体に記憶されている。
第２言語表現抽出部１５０は、第２言語文書データ１６０を解析して第２言語の文書中に出現する語句（単語または句）を抽出し、第２言語表現抽出データ１４０へ加える。この抽出方法としては特定のものである必要はなく、例えば第２言語文書データ１６０に対して形態素解析のみを行って出現単語を品詞別に頻度順に収集してもよいし、文字種の特徴だけで一定条件の文字列を取り出してもよい。例えば第２言語が日本語の場合、カタカナ文字列だけを抽出するようにしてもよいし、第２言語が英語の場合、大文字で始まる語だけを抽出してもよい。
【００１７】
第２言語文書データ１６０は、第２言語の文書データであり、ハードウェアではメモリ等の記憶媒体に記憶されている。
言語間表記対応テーブル１７０は、第１言語の部分文字列と第２言語の部分文字列を照合するためのテーブルである。
次に、このように構成された機械翻訳装置の動作について詳細に説明する。
（英日翻訳する機械翻訳装置）
まず、第１言語を英語、第２言語を日本語とした英日翻訳する機械翻訳装置の動作について図２から図５を用いて詳細に説明する。
図２は、図１の英日翻訳する機械翻訳装置における第２言語表現抽出データ１４０の構成例を示す図である。この例では、第２言語文書データ１６０として、アメリカ大リーグに関する日本語のニュース記事を採用し、第２言語表現抽出部１５０はカタカナ文字列を抽出する場合を例として説明する。
【００１８】
図２に示す通り、第２言語表現抽出データ１４０は、カタカナ表現２０１と頻度情報２０２から構成される。この第２言語表現抽出データ１４０は、頻度の高い順に並べられている。例えば、一番頻度の高い最初のデータは、「メジャーリーグ」という表現であり、この表現が第２言語文書データ１６０に３０９回出現したことを示している。２番目に頻度が高かったデータは、「ニューヨーク」という表現であり、この表現が第２言語文書データ１６０に１２６回出現したことを示す。
【００１９】
図３は、図１の英日翻訳する機械翻訳装置における言語間表記対応テーブル１７０の構成例を示す図である。この例では、英語綴りからカタカナ表記を推定するための英語−カタカナ対応テーブルの構成例であり、英語綴り３０１と対応カタカナ３０２から構成される。
【００２０】
この言語間表記対応テーブル１７０は、英語綴りそれぞれに対応しやすいカタカナを整理したものであり、例えば英語綴りの「a」は日本語のカタカナでは「ア」や「オ」で表記されることが多く、「bi」は「バイ」，「ビ」，「ビー」で表記されることが多いことを示す。
【００２１】
（訳語決定部１１４における一処理例）
図４は、図１の英日翻訳する機械翻訳装置における訳語決定部１１４における処理の一例を示すフローチャートである。
訳語決定部１１４は、入力英単語が未知語か否かを判定する（ステップＳ４０１）。
ステップＳ４０１の判定結果が未知語でない場合、訳語決定部１１４は通常の訳語決定処理を行って（ステップＳ４０２）、処理を終了する。ステップＳ４０１の判定結果が未知語の場合、訳語決定部１１４は入力英単語が固有名詞か否かを判定する（ステップＳ４０３）。この時点で入力英単語は未知語なので固有名詞であるか否かの正確な判断はできない。しかし、訳語決定部１１４は、文中に出現しているのに大文字で始まる等の表層的な特徴から、既存の技術を用いて推測し判定する。
【００２２】
ステップＳ４０３の判定結果が固有名詞でない場合、訳語決定部１１４は、未知語の通常の訳語決定処理として、原語を訳語に設定する処理を行って（ステップＳ４０４）、処理を終了する。反対に、ステップＳ４０３の判定結果が固有名詞の場合、訳語決定部１１４は、固有名詞と判断した入力英単語の綴りと図３の対応テーブルを用いて、可能な擬似カタカナ表現を生成する（ステップＳ４０５）。
【００２３】
図３に示す通り英語綴りとカタカナとの対応は１対n（n≧１）なので、ここで擬似カタカナ表現は、一般的に１つではなく２つ以上生成される。例えば、「Giambi」からは、「ジアムバイ」，「ジアムビ」，「ジアムビー」，「ジアンバイ」，「ジアンビ」，「ジアンビー」，「ジオムバイ」，「ジオムビ」，「ジオムビー」，「ジオンバイ」，「ジオンビ」，「ジオンビー」，「ジャイアムバイ」，「ジャイアムビ」，「ジャイアムビー」，「ジャイアンバイ」，「ジャイアンビ」，「ジャイアンビー」，「ジャイオムバイ」，「ジャイオムビ」，「ジャイオムビー」，「ジャイオンバイ」，「ジャイオンビ」，「ジャイオンビー」などが生成される。
【００２４】
次に訳語決定部１１４は、ステップＳ４０５で生成した擬似カタカナ表現が第２言語表現抽出データ１４０に含まれているか否かを判断する（ステップＳ４０６）。
ステップＳ４０６の判断の結果、複数の擬似カタカナ表現が含まれていれば、訳語決定部１１４はこの複数の中で最も頻度が高い擬似カタカナ表現を入力英単語の訳語と決定する（ステップＳ４０７）。訳語決定部１１４は、例えば、「ジオンビー」という擬似カタカナ表現が最も頻度が高ければこの擬似カタカナ表現を入力英単語の訳語として推定し、この擬似カタカナ表現を入力英単語であると決定する。ステップＳ４０６の判断の結果、いずれの擬似カタカナ表現も第２言語表現抽出データ１４０に含まれてなければ、訳語決定部１１４は、未知語の通常の訳語決定処理として、原語を訳語に設定する処理を行って（ステップＳ４０４）処理を終了する。
【００２５】
上記ステップＳ４０５で生成された複数の擬似カタカナ表現のうち、図２に示す第２言語表現抽出データ１４０に記載した「ジオンビー」が、第２言語文書データ１６０への頻度が２９回で最も頻度が高かったとすると、入力英単語「Giambi」に対して「ジオンビー」という訳語が決定する。
【００２６】
このように、英語での固有名詞「Giambi」に関する辞書情報がないにもかかわらず、「Jason Giambi signed with the New York Yankees.」という英文に対して、「ジェイソン・ジオンビーはニューヨーク・ヤンキースと契約した。」という日本語訳を出力することができる。
【００２７】
この例では、第２言語表現抽出データ１４０は、アメリカ大リーグに関する日本語のニュース記事を第２言語文書データ１６０として抽出したものであるから、カタカナ表現として実際の選手名が抽出されている可能性が非常に高い。したがって、「Giambi」から生成される擬似カタカナ表現の中では、実在する選手名「ジオンビー」の頻度が他の擬似カタカナ表現より高いことが期待できる。
【００２８】
以上説明した通り、翻訳辞書に収録されていない単語に対しても、翻訳先の言語文書中の中から訳語を推定して変換するので、正しいと考えられる訳語に変換することができる。
【００２９】
（訳語決定部１１４における他の処理例）
図５は、図１の英日翻訳する機械翻訳装置における訳語決定部１１４における他の処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ５０１、Ｓ５０２、Ｓ５０３、Ｓ５０４は、図４のステップＳ４０１、Ｓ４０２、Ｓ４０３、Ｓ４０４と同じである。ただし、ステップＳ５０３では、入力英単語が固有名詞と判断されれば、ステップＳ５１５へ進む。
【００３０】
ステップＳ５０３の判定結果が固有名詞の場合、訳語決定部１１４は、第２言語表現抽出データ１４０から最も頻度の高いカタカナ表現を一つ取り出す（ステップＳ５１５）。
【００３１】
次に、訳語決定部１１４は、ステップＳ５１５で取り出したカタカナ表現と入力英単語とを照合し、カタカナ表現と入力英単語が同じものであるか否か判定する（ステップＳ５１６）。ステップＳ５１６での照合方法は特定のものである必要はなく、例えば論文「カタカナ表記からの英訳推定による専門用語辞書作成」（熊野他、言語処理学会第１回年次大会、１９９５年３月）で示されているものを利用することができる。
【００３２】
この例では、ステップＳ５１６において図２に示す頻度２９の「ジオンビー」と入力英単語とを照合したときに、照合が成功して入力英単語「Giambi」が同じものであると判定される。
【００３３】
ステップＳ５１６で照合した結果、照合が失敗してカタカナ表現と入力英単語とは異なるものであった場合、訳語決定部１１４は、第２言語表現抽出データ１４０にまだカタカナ表現が残っているか否かを判定する（ステップＳ５１７）。
【００３４】
訳語決定部１１４は、ステップＳ５１７でカタカナ表現が残っていると判断した場合、ステップＳ５１５へ戻り、残っているカタカナ表現から最も頻度の高いものを一つ取り出して、上記同様の処理を繰り返す。逆に、訳語決定部１１４は、ステップＳ５１７でカタカナ表現が残っていない判断した場合、未知語の通常の訳語決定処理として、原語を訳語に設定する処理を行って（ステップＳ５０４）、処理を終了する。
【００３５】
ステップＳ５１６で照合した結果、照合が成功してカタカナ表現と入力英単語とは同じ語句であると判定できた場合、訳語決定部１１４は、ステップＳ５１６で照合の成功したカタカナ表現を入力英単語の訳語と決定し（ステップＳ５１８）、処理を終了する。
【００３６】
このステップＳ５１６で、入力英単語「Giambi」の訳語が「ジオンビー」と決定される。
このように、英語での固有名詞「Giambi」に関する辞書情報がないにもかかわらず、「Jason Giambi signed with the New York Yankees.」という英文に対して、「ジェイソン・ジオンビーはニューヨーク・ヤンキースと契約した。」という日本語訳を出力することができる。
【００３７】
以上説明した通り、翻訳辞書に収録されていない単語に対しても、翻訳先の言語文書中の中から訳語を推定して変換するので、正しいと考えられる訳語に変換することができる。
【００３８】
（日英翻訳する機械翻訳装置）
次に、第１言語を日本語、第２言語を英語とした日英翻訳する機械翻訳装置の動作について図６から図９を用いて詳細に説明する。
図６は、図１の日英翻訳する機械翻訳装置における第２言語表現抽出データ１４０の構成例を示す図である。この例では、第２言語文書データ１６０として、アメリカ大リーグに関する英語のニュース記事を採用し、第２言語表現抽出部１５０は大文字で始まる単語を抽出する場合を例として説明する。
【００３９】
図６に示す通り、第２言語表現抽出データ１４０は、大文字単語６０１と頻度情報６０２から構成される。この第２言語表現抽出データ１４０は、頻度の高い順に並べられている。例えば、一番頻度の高い最初のデータは、「Major」という大文字単語という表現であり、この表現が第２言語文書データ１６０に３２１回出現したことを示している。２番目に頻度が高かったデータは、「League」という表現であり、この表現が第２言語文書データ１６０に３１５回出現したことを示す。
【００４０】
図７は、図１の日英翻訳する機械翻訳装置における言語間表記対応テーブル１７０の構成例を示す図である。この例では、カタカナ表記から英語綴りを推定するためのカタカナ−英語対応テーブルの構成例であり、カタカナ表記７０１と対応英語綴り７０２から構成される。
【００４１】
この言語間表記対応テーブル１７０は、カタカナ表記それぞれに対応しやすい英語綴りを整理したものであり、例えば、カタカナの「ア」は英語では「a」や「u」で表記されることが多く、「ジ」は「gi」，「ji」，「j」で表記されることが多いことを示す。
【００４２】
（訳語決定部１１４における一処理例）
図８は、図１の日英翻訳する機械翻訳装置における訳語決定部１１４における処理の一例を示すフローチャートである。
訳語決定部１１４は、入力単語が未知語か否かを判定する（ステップＳ８０１）。
ステップＳ８０１の判定結果が未知語でない場合、訳語決定部１１４は通常の訳語決定処理を行って（ステップＳ８０２）、処理を終了する。ステップＳ８０１の判定結果が未知語の場合、訳語決定部１１４は入力単語が固有名詞か否かを判定する（ステップＳ８０３）。この時点で入力単語は未知語なので固有名詞であるか否かの正確な判断はできない。しかし、訳語決定部１１４は、カタカナだけで表記されている、などの表層的な特徴から、既存の技術を用いて推測し判定する。
【００４３】
ステップＳ８０３の判定結果が固有名詞でない場合、訳語決定部１１４は、未知語の通常の訳語決定処理として、原語を訳語に設定する処理を行って（ステップＳ８０４）、処理を終了する。反対に、ステップＳ８０３の判定結果が固有名詞の場合、訳語決定部１１４は、固有名詞と判断した入力単語の綴りと図７の対応テーブルを用いて、可能な擬似英語綴りを生成する（ステップＳ８０５）。
【００４４】
図７に示す通りカタカナと擬似英語綴りとの対応は１対n（n≧１）なので、ここで擬似英語綴りは、一般的に１つではなく２つ以上生成される。例えば、「ジオンビー」からは、「gionbi」，「gionby」，「gionvi」，「giombi」，「giomby」，「giomvi」，「giongbi」，「giongby」，「giongvi」，「gianbi」，「gianby」，「gianvi」，「giambi」，「giamby」，「giamvi」，「giangbi」，「giangby」，「giangvi」，「jionbi」，「jionby」，「jionvi」，「jiombi」，「jiomby」，「jiomvi」，「jiongbi」，「jiongby」，「jiongvi」，「jianbi」，「jianby」，「jianvi」，「jiambi」，「jiamby」，「jiamvi」，「jiangbi」，「jiangby」，「jiangvi」などが生成される。
【００４５】
次に訳語決定部１１４は、ステップＳ８０５で生成した擬似英語綴りが第２言語表現抽出データ１４０に含まれているか否かを判断する（ステップＳ８０６）。
ステップＳ８０６の判断の結果、複数の擬似英語綴りが含まれていれば、訳語決定部１１４はこの複数の中で最も頻度が高い擬似英語綴りを入力単語の訳語に決定する（ステップＳ８０７）。訳語決定部１１４は、例えば、「Giambi」という擬似英語綴りが最も頻度が高ければこの擬似英語綴りを入力単語の訳語であると推定し、この擬似英語綴りを入力単語の訳語と決定する。ステップＳ８０６の判断の結果、いずれの擬似英語綴りも第２言語表現抽出データ１４０に含まれてなければ、訳語決定部１１４は、未知語の通常の訳語決定処理として、原語を訳語に設定する処理を行って（ステップＳ８０４）処理を終了する。
【００４６】
上記ステップＳ８０５で生成された複数の擬似英語綴りのうち、図２に示す第２言語表現抽出データ１４０に記載した「Giambi」が、第２言語文書データ１６０への頻度が３１回で最も頻度が高かったとすると、入力単語「ジオンビー」に対して「Giambi」という訳語が決定する。
【００４７】
このように、日本語での固有名詞「ジオンビー」に関する辞書情報がないにもかかわらず、「ジェイソン・ジオンビーはニューヨーク・ヤンキースと契約した。」という日本文に対して、「Jason Giambi signed with the New York Yankees.」という英語訳を出力することができる。
【００４８】
この例では、第２言語表現抽出データ１４０は、アメリカ大リーグに関する英語のニュース記事を第２言語文書データ１６０として抽出したものであるから、語頭大文字英単語として実際の選手名が抽出されている可能性が非常に高い。従って、「ジオンビー」から生成される擬似英語綴りの中では、実在する選手名「Giambi」の頻度が他の擬似英語綴りより高いことが期待できる。
【００４９】
以上説明した通り、翻訳辞書に収録されていない単語に対しても、翻訳先の言語文書中の中から訳語を推定して変換するので、正しいと考えられる訳語に変換することができる。
【００５０】
（訳語決定部１１４における他の処理例）
図９は、図１の日英翻訳する機械翻訳装置における訳語決定部１１４における他の処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ９０１、Ｓ９０２、Ｓ９０３、Ｓ９０４は、図８のステップＳ８０１、Ｓ８０２、Ｓ８０３、Ｓ８０４と同じである。ただし、ステップＳ９０３では、入力単語が固有名詞と判断されれば、ステップＳ９１５へ進む。
【００５１】
ステップＳ９０３の判定結果が固有名詞の場合、訳語決定部１１４は、第２言語表現抽出データ１４０から最も頻度の高い大文字単語を一つ取り出す（ステップＳ９１５）。
【００５２】
次に、訳語決定部１１４は、ステップＳ９１５で取り出した大文字単語と入力単語とを照合し、大文字単語と入力単語が同じものであるか否か判定する（ステップＳ９１６）。ステップＳ９１６での照合方法は特定のものである必要はなく、例えば論文「カタカナ表記からの英訳推定による専門用語辞書作成」（熊野他、言語処理学会第１回年次大会、１９９５年３月）で示されているものを利用することができる。
【００５３】
この例では、ステップＳ９１６において図６に示す頻度３１の「Giambi」と入力単語とを照合したときに、照合が成功して入力単語「ジオンビー」が同じものであると判定される。
【００５４】
ステップＳ９１６で照合した結果、照合が失敗して大文字単語と入力単語とは異なるものであった場合、訳語決定部１１４は、第２言語表現抽出データ１４０にまだ大文字単語が残っているか否かを判定する（ステップＳ９１７）。
【００５５】
訳語決定部１１４は、ステップＳ９１７でカタカナ表現が残っていると判断した場合、ステップＳ９１５へ戻り、残っている大文字単語から最も頻度の高いものを一つ取り出して、上記同様の処理を繰り返す。逆に、訳語決定部１１４は、ステップＳ９１７で大文字単語が残っていない判断した場合、未知語の通常の訳語決定処理として、原語を訳語に設定する処理を行って（ステップＳ９０４）、処理を終了する。
【００５６】
ステップＳ９１６で照合した結果、照合が成功して大文字単語と入力単語とは同じ語句であると判定できた場合、訳語決定部１１４は、ステップＳ９１６で照合の成功した大文字単語を入力単語の訳語と決定し（ステップＳ９１８）、処理を終了する。
【００５７】
このステップＳ９１６で、入力単語「ジオンビー」の訳語が「Giambi」と決定される。
このように、日本語での固有名詞「ジオンビー」に関する辞書情報がないにもかかわらず、「ジェイソン・ジオンビーはニューヨーク・ヤンキースと契約した。」という日本文に対して、「Jason Giambi signed with the New York Yankees.」という英語訳を出力することができる。
【００５８】
以上説明した通り、翻訳辞書に収録されていない単語に対しても、翻訳先の言語文書中の中から訳語を推定して変換するので、正しいと考えられる訳語に変換することができる。
【００５９】
上記実施の形態では、第２言語表現抽出部１５０が解析する第２言語の文書として、どのような文書を第２言語文書データ１６０から読み込んで解析し、第２言語の文書中に出現する語句（単語または句）を抽出するか言及していなかった。この場合、かけ離れた分野の文書である場合には誤った語句に変換してしまう可能性が高い。
【００６０】
これを回避するため、第２言語表現抽出部１５０が解析する第２言語の文書として、翻訳対象文書の第１言語の文書と同じ分野の文書とする。この例を図１０を用いて詳細に説明する。
【００６１】
図１０は、図１と比較して、新たに第２言語文書選択部１８０を設けている。他の構成については図１と同じであるため説明は省略する。
図１０において、変換部１１２は、第１言語を第２言語に変換したときに用いた語句を第２言語文書選択部１８０へ出力する。第２言語文書選択部１８０は、変換部１１２から入力された語句から分野を判断する。この判断は、例えばスポーツに関する語句が多く含まれていた場合にはスポーツ分野，政治に関する語句が多く含まれていた場合には政治分野というように判断が行われる。分野をどのような分類で幾つに分けるのかについては設計的事項であり、本機械翻訳装置の設計時に決められる。
【００６２】
第２言語文書データ１６０は、データを上記分野毎に分類して記録媒体等に保持しておく。分野の付与については、ユーザによって行われてもよいし、機械によって行われてもよい。
【００６３】
第２言語文書選択部１８０は、第２言語文書データ１６０に対して、上記判断された分野が付与されている文書を第２言語表現抽出部１５０へ出力させる。
この結果、第１言語の翻訳対象文書と同じ分野の第２言語の文書から抽出された語句で翻訳が行われるので、より正確な翻訳を行うことができる。
なお、本発明は、上記実施例に限定されるものではない。例えば、英日翻訳・日英翻訳だけでなく、英語・ドイツ語・フランス語間の翻訳、日本語・中国語間の翻訳など、他言語間の翻訳でも実現できる。
【００６４】
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても成立する。
【００６５】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手段を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【００６６】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の機械翻訳装置の構成を示すブロック図。
【図２】英日翻訳で実施した場合の、第２言語表現抽出データの構成例を示す図。
【図３】英日翻訳で実施した場合の、英語・カタカナ対応テーブルの構成例を示す図。
【図４】英日翻訳で実施した場合の、訳語決定部の処理の流れを示すフローチャート。
【図５】英日翻訳で実施した場合の、訳語決定部の処理の流れを示すフローチャート。
【図６】日英翻訳で実施した場合の、第２言語表現抽出データの構成例を示す図。
【図７】日英翻訳で実施した場合の、カタカナ・英語対応テーブルの構成例を示す図。
【図８】日英翻訳で実施した場合の、訳語決定部の処理の流れを示すフローチャート。
【図９】日英翻訳で実施した場合の、訳語決定部の処理の流れを示すフローチャート。
【図１０】本発明の機械翻訳装置の他の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
【００６８】
１００…入力部、１１０…翻訳処理部、１１１…解析部、１１２…変換部、１１３…生成部、１１４…訳語決定部、１２０…翻訳辞書、１３０…出力部、１４０…第２言語表現抽出データ、１５０…第２言語表現抽出部、１６０…第２言語文書データ、１７０…言語間表記対応テーブル。
【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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