(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶手段、該記憶手段に結合されたプロセッサ、及び前記記憶手段内に格納され前記プロセッサ上で実行可能なプログラムを含むコンピュータが実行する、異なる言語の単語間の対応関係を計算する方法であって、前記プロセッサが前記記憶手段から前記プログラムを読み出して実行するときに、前記方法は、
前記記憶手段内に、２カ国語のセンテンスのコーパスを格納しており、
前記プロセッサによって実行される単語関連性学習コンポーネントが、前記記憶手段内の前記コーパスにアクセスし、前記記憶手段内の、前記コーパス内の前記２カ国語のセンテンスそれぞれの中で単語の同時出現に基づいて、単語ペアについて単語間の関連性を示す単語関連性スコアを計算するステップと、
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、単語間の１対１対応関係を示さない前記単語関連性スコアに基づいて、前記記憶手段内の、前記センテンス内の仮定した複合語を識別し、前記記憶手段内の前記コーパスを書き換え、前記記憶手段内の単語を前記仮定した複合語で置き換えるステップと、
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、前記記憶手段内の前記書き換えられたコーパスにアクセスし、前記仮定した複合語を与えられて、前記単語関連性スコアを再計算するステップと、
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、再計算された前記単語関連性スコアに基づいて前記単語間の対応関係を計算するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、前記単語間の対応関係を計算する前記ステップは、
前記センテンスのペアのすべての単語の中で、単語のペア、複合語のペア、および複合語／単語のペアを含むペア群が、前記プロセッサによって計算された前記単語関連性スコアに関連して互いに一意的に最も強い関連性を持つ場合にのみ、前記ペア群の同時出現があるとみなし、前記センテンスのペア内の単語関連性スコアを再計算して最終的な単語関連性スコアを求めるステップ
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、前記単語間の対応関係を計算する前記ステップは、
前記最終的な単語関連性スコアに基づいてペアをランク付けするステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、前記単語間の対応関係を計算する前記ステップは、
対応する前記最終的な単語関連性スコアがしきい値レベルを超えている場合に、互いの翻訳としてペアを選択するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、仮定した複合語を識別する前記ステップは、
第１の言語の第１のセンテンスと第２の言語の第２のセンテンスとを持つ前記記憶手段内のセンテンスペアを選択するステップと、
前記第１のセンテンス内の単語と前記第２のセンテンス内の単語との１対１対応関係を示さない前記単語関連性スコアに基づいて、仮定した複合語を識別するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、１対１対応関係を示さない前記単語関連性スコアに基づいて、仮定した複合語を識別する前記ステップは、
前記第１のセンテンス内の単語ごとに、前記第２のセンテンス内で最も関連性の強い単語を識別するステップと、
前記第２のセンテンス内の単語ごとに、前記第１のセンテンス内で最も関連性の強い単語を識別するステップと
を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、１対１対応関係を示さない前記単語関連性スコアに基づいて、仮定した複合語を識別する前記ステップは、
第１と第２のセンテンス内の識別された最も関連性の強い単語に基づき、第１と第２のセンテンス内の単語の最大接続集合を識別するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、仮定した複合語を識別する前記ステップは、
第１および第２のセンテンスのそれぞれで、各複数単語最大接続集合内の単語を、仮定した複合語として識別するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記プロセッサが、前記コーパスを構文解析して個々の単語を取得するステップ
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、単語関連性スコアを計算した後、前記単語関連性スコアに基づきさらなる処理の対象にならないように単語ペアを切り詰めるステップ
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、単語ペアを切り詰める前記ステップは、
前記単語関連性スコアが所定のしきい値スコアを下回る場合に、さらに処理されることのないように単語ペアを除くステップ
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、単語関連性スコアを計算する前記ステップは、
前記２カ国語のセンテンスのそれぞれの単語の表層形式に基づいて、前記単語関連性スコアを計算するステップ
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、単語関連性スコアを計算する前記ステップの前に、前記プロセッサが、前記記憶手段内の、前記２カ国語のセンテンスのそれぞれの単語を題句に変換するステップ
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
記憶手段、該記憶手段に結合されたプロセッサ、及び前記記憶手段内に格納され前記プロセッサ上で実行可能なプログラムを含むコンピュータが実行する、機械翻訳システムをトレーニングする方法であって、前記プロセッサが前記記憶手段から前記プログラムを読み出して実行するときに、前記方法は、
前記記憶手段内に、２カ国語のセンテンスのコーパスを格納しており、
前記プロセッサによって実行される単語関連性学習コンポーネントが、前記記憶手段内の前記コーパスにアクセスし、前記センテンス内の単語の同時出現に基づいて、前記コーパス内の単語ペアについて単語間の関連性を示す単語関連性スコアを計算するステップと、
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、前記センテンス内の単語間の１対１対応関係を示さない前記単語関連性スコアに基づいて、仮定した複合語を識別するステップと、
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、前記単語関連性スコアと前記仮定した複合語とに基づいて、学習した複数単語翻訳ペアを前記記憶手段に記憶するために出力するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項１５】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、仮定した複合語を識別する前記ステップは、
第１の言語の第１のセンテンスと第２の言語の第２のセンテンスとを持つセンテンスペアを選択するステップと、
前記第１のセンテンス内の単語と前記第２のセンテンス内の単語との１対１対応関係を示さない前記単語関連性スコアに基づいて、仮定した複合語を識別するステップと
を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記プロセッサによって実行される前記単語関連性学習コンポーネントが、１対１対応関係を示さない前記単語関連性スコアに基づいて、仮定した複合語を識別する前記ステップは、
前記第１のセンテンス内の単語ごとに、前記第２のセンテンス内で最も関連性の強い単語を識別するステップと、
前記第２のセンテンス内の単語ごとに、前記第１のセンテンス内で最も関連性の強い単語を識別するステップと
を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、単語間の翻訳関係を計算する方法に関する。より詳しくは、異なる言語の単語間の翻訳関係を学習する統計的手法である単語間の翻訳関係を計算する方法及び機械翻訳システムをトレーニングする方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
機械翻訳システムは、ある言語のテキスト入力を受け取り、それを第２の言語に翻訳し、その第２の言語のテキスト出力を供給するシステムである。そうする際に、このようなシステムは、通常、翻訳用語集を使用して、学習時に取得した内容語間の対応関係、つまり翻訳関係を取得する。
【０００３】
経験的データから翻訳用語集（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｌｅｘｉｃｏｎ）を導出する一般的なアプローチは、並行２カ国語コーパス（ｐａｒａｌｌｅｌ  ｂｉｌｉｎｇｕａｌ  ｃｏｒｐｕｓ）の整合処理した（ａｌｉｇｎｅｄ）センテンスで第１の言語Ｌ１の単語と第２の言語Ｌ２の単語との間の関連性の程度の測定基準を選択する作業を伴う。単語の組（Ｌ１の単語とＬ２の単語からなる）は、選択された関連性の測定基準によるランクで順序付けられる。しきい値を選択し、翻訳用語集を関連性の程度がそのしきい値を超える単語のすべての組で構成する。
【０００４】
たとえば、ある従来技術のアプローチでは、類似性距離（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｍｅｔｒｉｃ）（単語間の関連性の程度の測定基準）は単語が整合処理した並行テキストコーパスの対応する領域（たとえば、センテンス）内に同時に出現する頻度に基づく。単語の異なる組に対する関連性スコア（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｓｃｏｒｅｓ）が計算され、それらの単語の組は、その関連性スコアの降順で並べ替えられる。再び、しきい値が選択され、関連性スコアがしきい値を超える単語の組が翻訳用語集内のエントリになる。
【０００５】
しかし、このタイプの方法には欠点がある。問題の１つは、関連性スコアは通常、互いに無関係に計算されるという点である。たとえば、ｋを言語Ｌ１の異なる単語を表す整数として言語Ｌ１の単語を記号Ｖｋで表し、ｋを言語Ｌ２の異なる単語を表す整数として言語Ｌ２の単語をＷｋで表すものとする。そこで、ＶとＷの並びで、整合処理した２つのテキストセグメントを表す。ＷｋおよびＶｋが類似２カ国語文脈（たとえば、整合処理したセンテンス内）に出現した場合、妥当な類似性距離があれば、それらの間に高い関連性スコアが得られ、これは、分布の相互依存性を反映する。
【０００６】
ただし、ＶｋおよびＶｋ＋１はさらに、類似の文脈（たとえば、同じセンテンス内）にも現れる。その場合、ＶｋとＶｋ＋１の分布間に強い相互依存性もある。そのため、ＷｋとＶｋが類似の文脈内に現れ、ＶｋとＶｋ＋１が類似の文脈内に現れた場合、ＷｋとＶｋ＋１も類似の文脈内に現れるという問題が生じる。これは、ＷｋとＶｋとの関連性およびＶｋ＋１とＶｋとの関連性によってのみ生じるため間接的関連（ｉｎｄｉｒｅｃｔ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）と呼ばれている。互いに無関係に関連性スコアを計算する従来の方法では、直接的関連（たとえば、ＷｋとＶｋの間の）と間接的関連（たとえば、ＷｋとＶｋ＋１の間の関連）を区別できない。このため、間接的関連でいっぱいの翻訳用語集が生成され、正しくない場合もあることは驚くべきことではない。
【０００７】
間接的関連の具体的例として、主にコンピュータソフトウェアの翻訳されたマニュアルからなる並行フランス語英語コーパスを考える。このコーパスでは、英語の用語「ｆｉｌｅ  ｓｙｓｔｅｍ」と「ｓｙｓｔｅｍ  ｆｉｌｅｓ」は出現頻度の非常に高いものである。同様に、対応するフランス語の用語
【０００８】
【外１】
0004491187.tif 000002
【０００９】
もまた出現頻度が非常に高い。これらの１カ国語のコロケーション（ｃｏ−ｌｏｃａｔｉｏｎ）は共通なので、ｆｉｃｈｉｅｒ／ｓｙｓｔｅｍと
【００１０】
【外２】
0004491187.tif 000003
【００１１】
の偽翻訳ペア（ｓｐｕｒｉｏｕｓ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｐａｉｒｓ）も、関連性スコアがかなり高くなる。これらのスコアは、実際、多くの真の翻訳ペアのスコアよりも高くなることがある。
【００１２】
この欠点は、いくつかの従来の手法で対処してきた。たとえば、Ｍｅｌａｍｅｄ著「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｌｅａｎ  Ｂｒｏａｄ−Ｃｏｖｅｒａｇｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  Ｌｅｘｉｃｏｎｓ」（Ｓｅｃｏｎｄ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａ′ｓ（ＡＭＴＡ  １９９６）、Ｍｏｎｔｒｅａｌ  Ｃａｎａｄａ）はこの問題を取り上げている。
【００１３】
Ｍｅｌａｍｅｄは、関連性の高い単語ペアが、同じ単語の一方または両方を伴う関連性がなおいっそう高いペアがある整合処理されたセンテンスから導出された場合に、関連性の高い単語ペアを翻訳として無視することによりこの問題に対処している。つまり、関連性は強いほど信頼性が高く、そのため直接的関連性は間接的関連性よりも強いということになる。したがって、Ｖを含むセグメント（またはセンテンス）とＷおよびＷ′の両方を含むセグメント（またはセンテンス）とを整合処理した場合、エントリ（Ｖ，Ｗ）および（Ｖ，Ｗ′）は両方とも、翻訳用語集内に現れてはならない。もし現れた場合、少なくとも１つが不正である可能性がある。直接的関連は間接的関連よりも強い傾向があると仮定しているため、最も高い関連性スコアを持つエントリは、正しい関連と選択されたスコアである。
【００１４】
上述の例では、フランス語側の「ｆｉｃｈｉｅｒ」と
【００１５】
【外３】
0004491187.tif 000004
【００１６】
および英語側の「ｆｉｌｅ」と「ｓｙｓｔｅｍ」を含む並行な英語とフランス語のセンテンス内で、ｆｉｃｈｉｅｒ／ｓｙｓｔｅｍおよび
【００１７】
【外４】
0004491187.tif 000005
【００１８】
の関連は無視されるが、それは「ｆｉｃｈｉｅｒ／ｆｉｌｅ」および
【００１９】
【外５】
0004491187.tif 000006
【００２０】
の関連性の度合いが同じ整合処理済みセンテンスにおいてかなり高くなる可能性があるからである。
【００２１】
このアプローチは、高精度の出力を以前に報告されていたののよりもかなり高い対象範囲レベルに拡張すると報告されているが、これは欠点である。たとえば、実装する作業はきわめて複雑で、面倒であり、実行もまたかなり時間を要すると思われる。
【００２２】
単語間の翻訳関係を学習する際に遭遇する問題点としてはほかに、複合語（ｃｏｍｐｏｕｎｄ）（または、複合語を形成する多単語シーケンス）が挙げられる。このような複合語は、他の言語では単一の単語に翻訳され、また別の言語では複数の単語に翻訳される。従来の手法では、語彙翻訳関係には単一の単語のみが関わると想定していた。もちろん、次の複合語のリストからわかるように、このように想定することは明らかに正しくない。
Ｂａｓｅ＿ｄｅ＿ｄｏｎｎｅｅｓ／ｄａｔａｂａｓｅ
Ｍｏｔ＿ｄｅ＿ｐａｓｓｅ／ｐａｓｓｗｏｒｄ
Ｓａｕｖｅｇａｒｄｅｒ／ｂａｃｋ＿ｕｐ
Ａｎｎｕｌｅｒ／ｒｏｌｌ＿ｂａｃｋ
Ｏｕｖｒｉｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎ／ｌｏｇ＿ｏｎ
【００２３】
上記の最初の４つのペアで、一方の言語の複合語は他方の言語の単一の単語として翻訳される。ただし、最後の例では、一方の言語の複合語は他方の言語の複合語として翻訳され、複合語の個々の構成要素のそれぞれは、他方の複合語の個々の構成要素の１つに意味のある形で翻訳することはできない。たとえば、「ｏｕｖｒｉｒ」は通常「ｏｐｅｎ」と翻訳されるが、「ｌｏｇ」または「ｏｎ」として適切に翻訳することはできない。同様に、「ｓｅｓｓｉｏｎ」は通常「ｓｅｓｓｉｏｎ」として翻訳されるが、これもまた、「ｌｏｇ」とも「ｏｎ」とも適切に翻訳することはできない。
【００２４】
このような問題に対処しようとする従来の試みの１つについては、Ｍｅｌａｍｅｄによる「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｏｆ  Ｎｏｎ−Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ  ｉｎ  Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｄａｔａ」（Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＥＭＮＬＰ  ９７）Ｐｒｏｖｉｄｅｎｃｅ、Ｒｈｏｄｅ  Ｉｓｌａｎｄ（１９９７））でも説明されている。Ｍａｌａｍｅｄは、候補複合語（ｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｃｏｍｐｏｕｎｄ）を伴う試行翻訳モデル（ｔｒｉａｌ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ）およびそうでない基本翻訳モデル（ｂａｓｅ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ）という２つの翻訳モデルを誘導している。Ｍｅｌａｍｅｄの目的関数の値が基本モデルよりも試行モデルでのほうが大きい場合に、複合語は有効であるとみなされる。そうでない場合は、候補複合語は無効であるとみなされる。ただし、Ｍｅｌａｍｅｄが潜在的複合語を選択するために使用している方法は、きわめて複雑であり、計算コストが高いが、それは、試行翻訳モデルの構築による検証の方法だからである。
【００２５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、従来の単語間の翻訳関係を学習する方法は、複雑で実行のためのコストが高いという点において、未だ改善の余地があった。
【００２６】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、実装が複雑でなく、実行する時間の効率が高い単語間の翻訳関係を計算する方法を提供することにある。
【００２７】
【課題を解決するための手段】
並行２カ国語トレーニングコーパスを構文解析し、内容語に分ける。他の単語が出現する言語Ｌ２のセンテンスに対し２カ国語コーパスで整合処理したセンテンス内に出現する、言語Ｌ１の単語からなる内容語の各ペアの単語関連性スコアを付ける。単語のペアは、単語の一方がセンテンス内の単語のうち、他方の単語と最も関連性が高い場合に整合処理センテンスのペア内で「リンク」されているとみなされる。複合語の出現は、処理されスコアが付けられたトレーニングデータ内の整合済みセンテンスの各ペア内の、リンクされた単語の最大の接続集合を識別することにより、トレーニングデータ内で仮定される。これら最大の接続集合の１つが言語の一方または両方で複数の単語を含む場合に、その言語内の単語のサブセットは複合語として仮定される。元の入力テキストは書き換えられ、仮定された複合語は単一の融合したトークンで置き換えられる。関連性スコアは、複合語（融合トークンで置き換えられている）と入力テキスト内の残りの個々の単語ついて再計算される。関連性スコアを再度計算するが、ただし、このときは、等しく強いまたはより強い他の関連性がトレーニングコーパス内の整合処理センテンスの特定のペア内にない場合のみ、関連性スコアを計算する際に同時出現を考慮する。
【００２８】
翻訳ペアは、関連性スコアを最後に計算した後、しきい値よりも高い関連性スコアを持つ単語ペアまたはトークンペアとして識別できる。
【００２９】
もちろん、本発明は単に、整合処理された２カ国語コーパスを含むトレーニングデータに複合語の出現を仮定する方法またはシステムとして実現することもできる。
【００３０】
同様に、本発明は、「キャプトイド（ｃａｐｔｏｉｄｓ）」の翻訳を識別する方法を含み、これにより、タイトルまたはその他の特別なフレーズを意味し、それらの単語はすべて先頭を大文字で始める。（キャプトイドの翻訳の検索ではフランス語やスペイン語などの言語において特別な問題が生じ、それらは規則により、このような項目の最初の単語のみが先頭が大文字で、キャプトイド翻訳の範囲は決定しにくい。）その実施形態では、複合語はまず、ソース言語（ｓｏｕｒｃｅ  ｌａｎｇｕａｇｅ）（たとえば英語）で識別される。これは、最初の単語が大文字で始まり、連続する文字列内の後のトークンは小文字で始まらない、テキストの文字列を検索することで行う。次に、複合語がターゲットテキスト内にあると仮定するが、そのために、大文字で始まる単語を検索し、対応する複合語の可能な開始位置としてフラグを立てる。次に、ターゲットテキストを左から右に走査し、ソーステキスト内で識別された複合語内の単語に最も強く関連付けられている後続の単語にフラグを立てるが、最も関連性の高い単語が続く限り、所定の数まで（たとえば２）、連続する最も関連性が高いわけではない単語を許容する。
【００３１】
左から右への走査は、ソーステキスト内で識別された複合語において単語に対する関連性が最も高いわけではない、所定の数を超える（たとえば、２よりも多い）連続する単語が見つかるまで、または関連性が最も高い単語がターゲットテキストに存在しなくなるまで、または句読点に達するまで続けることができる。
【００３２】
【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を詳細に説明する。なお、各図面において同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。
【００３３】
以下、図１の説明が簡単に述べてられているが、本発明を適用できる図解した１つの環境であって、本発明は他の環境でも使用できる。
【００３４】
図１は、本発明の一実施例によるコンピュータ２０のブロック図である。図１および関連する説明は、本実施形態を実施できる適当なコンピューティング環境について簡潔に述べた一般的な説明である。必要ではないが、本実施形態は、少なくとも一部は、パーソナルコンピュータによって実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的状況において説明される。一般に、プログラムモジュールには、特定のタスクを実行する、あるいは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などが含まれる。さらに、当業者には、本実施形態が、携帯型デバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのまたはプログラム可能な家電製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなど、他のコンピュータシステム構成でも実施できることは明白であろう。本実施形態は、さらに、通信ネットワークを介してリンクされているリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境で実用することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールをローカルとリモートの両方のメモリ記憶デバイスに配置できる。
【００３５】
図１では、本実施形態を実施するためのシステム例は、従来のパーソナルコンピュータ２０の形態の汎用コンピューティングデバイスを使用し、プロセッサ２１、システムメモリ２２、およびシステムメモリを含む各種システムコンポーネントをプロセッサ２１に結合するシステムバス２３を備える。システムバス２３には、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺機器バス、およびさまざまなバスアーキテクチャを使用するローカルバスを含む数種類のバス構造がある。システムメモリは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）２４およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２５を備える。起動時などにパーソナルコンピュータ２０内の要素間の情報伝送を助ける基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）２６は通常、ＲＯＭ  ２４に格納される。パーソナルコンピュータ２０はさらに、ハードディスク（図には示されていない）への読み書きを行うハードディスクドライブ２７、リムーバル磁気ディスク２９への読み書きを行う磁気ディスクドライブ２８、およびＣＤ−ＲＯＭまたはその他の光媒体などのリムーバル可能光ディスク３１への読み書きを行う光ディスクドライブ３０を備える。ハードディスクドライブ２７、磁気ディスクドライブ２８、および光ディスクドライブ３０は、ハードディスクドライブインタフェース３２、磁気ディスクドライブインタフェース３３、および光ドライブインタフェース３４によりそれぞれ、システムバス２３に接続される。ドライブおよび関連したコンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ２０用のコンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、およびその他のデータを格納する不揮発性ストレージを備える。
【００３６】
本実施形態で説明している環境例ではハードディスク、リムーバル可能磁気ディスク２９、およびリムーバル可能光ディスク３１を採用しているが、当業者であれば、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などのコンピュータからアクセス可能なデータを格納できる他のタイプのコンピュータ読み取り可能媒体もオペレーティング環境で使用できることも理解するであろう。
【００３７】
ハードディスク、磁気ディスク２９、光ディスク３１、ＲＯＭ  ２４またはＲＡＭ  ２５には、オペレーティングシステム３５、１つまたは複数のアプリケーションプログラム３６、その他のプログラムモジュール３７、およびプログラムデータ３８などのプログラムモジュールをいくつでも格納できる。ユーザは、キーボード４０およびポインティングデバイス４２などの入力デバイスを介してパーソナルコンピュータ２０にコマンドおよび情報を入力できる。他の入力デバイス（図に示されていない）としては、マイク、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信アンテナ、スキャナなどがある。これらの入力デバイスやその他の入力デバイスは、システムバス２３に結合されているシリアルポートインタフェース４５を介してプロセッサ２１に接続されることが多いが、サウンドカード、パラレルポート、ゲームポート、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの他のインタフェースにより接続することもできる。モニタ４７やその他のタイプの表示デバイスも、ビデオアダプタ４８などのインタフェースを介してシステムバス２３に接続される。モニタ４７に加えて、パーソナルコンピュータは通常、スピーカやプリンタ（図に示されていない）などの他の周辺出力デバイスを備える場合もある。
【００３８】
パーソナルコンピュータ２０は、リモートコンピュータ４９などの１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用してネットワーク環境で動作することもできる。リモートコンピュータ４９は、他のパーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイスまたはその他の共通ネットワークノードでもよく、通常は、パーソナルコンピュータ２０に関係する上述の要素の多くまたはすべてを含むが、メモリストレージデバイス５０のみが図１に示されている。図１に示されている論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）５１とワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）５２を含む。このようなネットワーキング環境は、事務所、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネットおよびインターネットではよくある。
【００３９】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用する場合は、パーソナルコンピュータ２０はネットワークインタフェースまたはネットワークアダプタ５３を介してローカルエリアネットワーク５１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用する場合は、パーソナルコンピュータ２０は通常、モデム５４またはインターネットなどのワイドエリアネットワーク５２上で通信を確立するためのその他の手段を備える。モデム５４は、内蔵でも外付けでもよいが、シリアルポートインタフェース４６を介してシステムバス２３に接続される。ネットワーク環境では、パーソナルコンピュータ２０またはその一部に関して述べたプログラムモジュールは、リモートメモリ記憶媒体に格納できる。図に示されているネットワーク接続は例であり、コンピュータ間に通信リンクを確立するのにその他手段を使用できることは理解されるであろう。
【００４０】
本実施形態を利用すれば、実質的にいかなる環境あるいは状況であっても、単語間の翻訳関係を導出することができる。これから説明する機械翻訳アーキテクチャは、１つの環境または状況にすぎない。
【００４１】
本実施形態には論理形式は不要であるが、図２に示されている機械翻訳アーキテクチャに関連して説明する。したがって、このアーキテクチャについて詳述する前に、論理形式について簡単に説明すると役立つであろう。論理形式および論理形式を生成するためのシステムと方法の詳細は、「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＣＯＭＰＵＴＩＮＧ  ＳＥＭＡＮＴＩＣ  ＬＯＧＩＣＡＬＦＯＲＭＳ  ＦＲＯＭ  ＳＹＮＴＡＸ  ＴＲＥＥＳ」という表題の１９９９年１０月１２日に発行された、Ｈｅｉｄｏｒｎなどの米国特許第５９６６６８６号に記載されている。ただし、簡単な論理形式は、入力テキストに対して形態素解析を実行して、文法関係で強化されている従来の句構造解析を出力することにより生成される。構文解析でさらに処理し、テキスト入力内の内容語間のラベル付き依存関係を記述するグラフ構造である論理形式を導出する。論理形式では、ある種の構文代替（たとえば、能動／受動）を正規化し、センテンス内の照応関係と長い距離の依存関係の両方を解決する。
【００４２】
特に、論理関係は、方向関係タイプにより結合された２つの単語からなる（たとえば、部分、時刻、上位語、論理的主語、原因、定義域、場所、方法、資料、手段、修飾語句、プロセッサ、目的、準上位語、同意語、論理的目的語、およびユーザ）。論理形式は、センテンスなどの、単一テキスト入力を表す接続論理関係のグラフである。主に、１つの論理関係で構成される。論理形式では、構造的関係（つまり、構文および意味論的関係）、特に入力文字列内の重要な単語間の引数および／または修飾関係を記述する。
【００４３】
機械翻訳アーキテクチャの一実施例では、構文解析から論理形式を構築する特定のコードは、機械翻訳システムが動作するさまざまなソース言語およびターゲット言語間で共有される。共有アーキテクチャを使用すると、異なる言語から論理形式セグメントの整合処理をするタスクが簡素化されるが、それは、２つの言語の表面上異なる構成は類似のあるいは同一の論理形式表現に頻繁に圧縮されるからである。
【００４４】
図２は、本発明の環境の一実施形態を定める機械翻訳システム２００のアーキテクチャのブロック図である。システム２００は、構文解析コンポーネント２０４および２０６、統計的単語関連学習コンポーネント２０８（この環境で本発明の大部分が置かれている）、論理形式整合処理コンポーネント２１０、語彙知識ベース構築コンポーネント２１２、２カ国語辞書２１４、辞書マージコンポーネント２１６、転送マッピングデータベース２１８、および更新された２カ国語辞書２２０を含む。実行時に、システムは解析コンポーネント２２２、照合コンポーネント２２４、転送コンポーネント２２６、および生成コンポーネント２２８を利用する。
【００４５】
一実施例では、２カ国語コーパスを使用して、システムのトレーニングを行う。２カ国語コーパスは、整合処理された翻訳済みセンテンスを含む（たとえば、英語などのソース言語またはターゲット言語の一方のセンテンスと、スペイン語やフランス語などのソース言語またはターゲット言語の他方の翻訳結果との整合処理）。トレーニングのときに、整合処理された２カ国語コーパスからシステム２００に、ソースセンテンス２３０（翻訳すべきセンテンス）とターゲットセンテンス２３２（ソースセンテンスの翻訳）を送る。構文解析コンポーネント２０４および２０６は、整合処理された２カ国語コーパスからセンテンスを構文解析し、ソース論理形式２３４とターゲット論理形式２３６を出力する。構文解析時に、センテンス内の単語が正規化単語形式（題句）に変換される。「題句（ｌｅｍｍａ）」という用語は、ここでは、内容語の語幹または基語を意味する。たとえば、「ｓｌｅｅｐ」は表層形式（ｓｕｒｆａｃｅ  ｆｏｒｍｓ）「ｓｌｅｅｐ」、「ｓｌｅｅｐｉｎｇ」、および「ｓｌｅｐｔ」の題句である。ただし、本発明の一実施形態は内容語題句に適用される一方で、他の実施形態では本発明は代わりに表層形式に適用することができるが、パフォーマンスが幾分落ちることがあることに注意されたい。いずれの場合も、題句が統計的単語関連性学習コンポーネント２０８に送られる。信頼できるそれぞれの集まりが得られるまで、単一単語と複数単語の両方の関連が学習コンポーネント２０８により、繰り返し仮定され、スコアが付けられる。統計的単語関連性学習コンポーネント２０８は、学習した単一単語翻訳ペア２３８と複数単語ペア２４０を出力する。
【００４６】
複数単語ペア２４０が辞書マージコンポーネント２１６に送られ、このコンポーネントを使用して、追加エントリを２カ国語辞書２１４に加えて、更新された２カ国語辞書２２０を形成する。新しいエントリは、複数単語ペア２４０を表す。
【００４７】
単一単語ペア２３８は、ソース論理形式２３４およびターゲット論理形式２３６とともに、論理形式整合処理コンポーネント２１０に送られる。コンポーネント２１０はまず、ソース論理形式２３４とターゲット論理形式２３６のノード間の仮語彙対応関係を確立する。これは、統計的単語関連学習コンポーネント２０８の単一単語翻訳ペア２３８で増強された２カ国語語彙（または２カ国語辞書）２１４の翻訳ペアを使用して行う。可能な対応関係を確立した後、整合処理コンポーネント２１０は、語彙および構造特性の両方に応じて、論理形式ノードの整合処理を行い、論理形式転送マッピング２４２を作成する。
【００４８】
基本的に、整合処理コンポーネント２１０は、２カ国語辞書情報２１４と単一単語ペア２３８を使用して論理形式間のリンクを描画する。ソース論理形式２３４およびターゲット論理形式２３６で見つける頻度に基づき転送マッピングをフィルタ処理し、語彙知識ベース構築コンポーネント２１２に送る。
【００４９】
一実施例では、転送マッピングが少なくとも２回トレーニングデータ内に現れていない場合、転送マッピングデータベース２１８の構築に使用されないが、他の望ましい頻度をフィルタとして使用することもできる。さらに、出現頻度以外の他のフィルタ処理手法も使用できることに注意されたい。たとえば、入力センテンスの完全解析から形成するかどうかに基づき、また転送マッピングを作成するために使用される論理形式の完全整合処理を行うかどうかに基づき、転送マッピングのフィルタ処理を行うことができる。
【００５０】
コンポーネント２１２は、基本的に一方の言語の論理形式またはその一部を第２の言語の論理形式またはその一部にリンクする転送マッピングを含む転送マッピングデータベース２１８を構築する。転送マッピングデータベース２１８をこうして作成してから、システム２００を実行時翻訳に合わせて構成する。
【００５１】
実行時に、翻訳すべきソースセンテンス２５０が解析コンポーネント２２２に送られる。解析コンポーネント２２２は、ソースセンテンス２５０を受け取り、ソースセンテンス入力に基づいてソース論理形式２５２を作成する。
【００５２】
実施例が役立つと思われる。本実施形態の実施例では、ソースセンテンス２５０は、スペイン語のセンテンス「Ｈａｇａ  ｃｌｉｃｋ  ｅｎ  ｅｌ  ｂｏｔｏｎ  ｄｅ  ｏｐｃｉｏｎ」で、これは、英語の「Ｃｌｉｃｋ  ｔｈｅ  ｏｐｔｉｏｎ  ｂｕｔｔｏｎ」、または「Ｍａｋｅ  ｃｌｉｃｋ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｂｕｔｔｏｎ  ｏｆ  ｏｐｔｉｏｎ」に翻訳される。
【００５３】
ソース論理形式２５２を照合コンポーネント２２４に送る。照合コンポーネント２２４は、ソース論理形式２５２と転送マッピングデータベース２１８の論理形式と照合し、リンクされた論理形式２５４を取得しようとする。複数の転送マッピングにより、ソース論理形式２５２の一部の照合を行うことができる。照合コンポーネント２２４は、照合題句、音声の一部、およびその他の特徴情報を持つデータベース２１８内の照合転送マッピングの最良の集合を検索する。大きい（より具体的な）転送マッピングは、図からわかるように、小さな（より一般的な）転送マッピングよりも好ましい。サイズの等しいマッピングで、照合コンポーネント２２４では図からわかるように高い頻度のマッピングが好ましい。マッピングはさらに、決して衝突しないとした場合にソース論理形式２５２のオーバーラップする一部を照合することもできる。
【００５４】
照合転送マッピングの最適な集合が見つかった後、照合コンポーネント２２４は、転送マッピングが受け取る対応するターゲット論理形式セグメントのコピーに対する、ソース論理形式２５２のノードのリンクを作成し、リンクされた論理形式２５４を生成する。
【００５５】
転送コンポーネント２２６は、照合コンポーネント２２４からリンクされた論理形式２５４を受け取り、ターゲット翻訳の基礎を形成するターゲット論理形式２５６を作成する。そのためには、ソース論理形式２５２のリンクが指しているターゲット論理形式セグメントが組み合わされるリンクされた論理形式２５４の上から下への横断を実行する。場合によっては複雑な複数単語マッピングに対し論理形式セグメントを組み合わせて１つにした場合、個々のノード間で照合コンポーネント２２４によって設定されるサブリンクを使用して、修飾語などの正しい付加点（ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ  ｐｏｉｎｔ）を求める。必要ならばデフォルトの付加点が使用される。
【００５６】
適用可能な転送マッピングが見つからない場合、ソース論理形式２５２のノードとその関係が単にターゲット論理形式２５６にコピーされるだけである。デフォルトの単一単語翻訳はそれでも、これらのノードに対して転送マッピングデータベース２１８内に見つかり、ターゲット論理形式２５６に挿入することができる。ただし、何も見つからなければ、翻訳は図からわかるように、整合処理時に使用した更新された２カ国語辞書２２０から取得できる。
【００５７】
生成コンポーネント２２８は、図からわかるように、ルールベースのアプリケーション独立の生成コンポーネントであり、ターゲット論理形式２５６からターゲット文字列（または出力ターゲットセンテンス）２５８にマップする。生成コンポーネント２２８には、図からわかるように、入力論理形式のソース言語に関して何も情報がない場合があり、また転送コンポーネント２２６により受け渡される情報のみを操作する。生成コンポーネント２２８はさらに、図からわかるように、この情報を１カ国言語（たとえば、そのターゲット言語の）辞書とともに使用し、ターゲットセンテンス２５８を出力する。そのため、一つの一般的な生成コンポーネント２２８は、各言語に十分である。
【００５８】
上の状況を念頭におくと、ここでの説明は、統計的単語関連学習コンポーネント２０８に関してさらに具体的なものになる。現在の状況では論理形式で機械翻訳アーキテクチャにより動作するコンポーネント２０８を示しているが、これは必ずしも当てはまるわけではないことに、再び注意されたい。むしろ、コンポーネント２０８は単に、トークン化されている整合処理されている（または個々の単語に分割されている）コーパスで動作することができる。コンポーネント２０８はさらに、機械翻訳機で動作する以外に、他のタスクを実行することもできる。たとえば、辞書作成にコンポーネント２０８を使用したり、あるいは単に異なる言語の単語間の単語関連性スコアまたは関係を生成することができ、機械翻訳機の状況で動作する必要はない。上では例のみで説明している。
【００５９】
図３は、コンポーネント２０８で翻訳ペア（または異なる言語の単語のペア間の翻訳関係）を導出する方法を示す流れ図である。まず、コンポーネント２０８は、整合処理した２カ国語コーパスにアクセスする。これは、ブロック３００で示される。コーパスを構文解析して、成分単語に分割する（たとえば、上述の題句、ただし表層形式でも保持できる）。これは、ブロック３０２で示される。もちろん、上記の状況で、コンポーネント２０４および２０６を構文解析してソース論理形式２３４とターゲット論理形式２３６に分割することにより整合処理されたコーパスを構文解析する。ただし、本実施形態は、構文解析で論理形式に変換されるテキスト入力での動作に限定されないが、その代わりに、単に整合処理されたコーパスを構文解析で内容語に分ける必要がある。さらに、パーサはさらに、いくつかの語彙複合語を単一のユニットであるかのようにも識別できる。このような複数単語表現を用語集に入れた場合、特定の意味または用途があるため、あるいは固有名詞、場所の名前、時刻式、日付、測定式などの多数の一般的カテゴリに含まれるため、複数単語として識別される。
【００６０】
コンポーネント２０８は次に、整合処理され、構文解析された２カ国語コーパスの個別単語ペアの単語関連性スコアを計算する。これは、ブロック３０４で示される。トレーニングコーパス内の単語ペア間の統計的単語関連性を示すスコアを与える単語関連性距離を使用することができるが、本実施形態では、Ｄｕｎｎｉｎｇ「Ａｃｃｕｒａｔｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｏｆ  Ｓｕｒｐｒｉｓｅ  ａｎｄ  Ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｃｅ，Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ、１９（１）：６１−７４（１９９３）」でＤｕｎｎｉｎｇが述べている対数尤度比を使用する。この統計量を使用して、トレーニングデータ内の言語１（ＷＬ１）の単語または題句の全体的な頻度を、言語２（ＷＬ２）の単語または題句が与えられる言語１（ＷＬ１）の単語または題句の頻度と比較する（つまり、ＷＬ２が出現するＬ２のセンテンスと整合処理されるＬ１のセンテンス内にＷＬ１が出現する頻度）。したがって、対数尤度比の統計値の適用は、ＷＬ１とＷＬ２の間の観測された正の関連性が偶発的なものでない確率の測定基準となる。
【００６１】
関連性スコアを計算する単語ペアのリストも切り詰めることができる。つまり、単語関連性スコアを計算するプロセスで、大きなトレーニングコーパスの多くの単語（または題句）ペアに対して関連性スコアを生成する。したがって、一実施例では、単語ペアの集合を切り詰めて、翻訳ペアとしてみなせる確率が少なくとも少しはあるペアに後の処理を制限する。発見的手法の一実施例では、このしきい値を同時出現１回とそれぞれ他の出現１回を含む単語または題句のペアの関連性の度合いに設定する。
【００６２】
次に、コンポーネント２０８は、トレーニングデータ内の複合語の出現を仮定し、仮定したコンポーネントを単一のトークンで置き換える。これは、ブロック３０６で示される。一般化された例は役立つ場合がある。
【００６３】
図４（ａ）は、英語とフランス語の整合処理センテンス内の単語の並びを示している。英語の並びの単語は、Ｅｘで表され、フランス語の並びの単語はＦｘで表される。英語の並びからフランス語の並びへの矢印は、対応する英単語はフランス語の単語のうちどれと最も強い関連性を持つかを示す。したがって、たとえば、Ｅ１はＦ１と最も強い関連性を持つことがわかる。フランス語の並びから英語の並びへの矢印は、単語関連性スコアに基づき対応するフランス語単語が英単語のうちどの単語と最も強い関連性を持つかを示している。したがって、例では、Ｆ１はＥ１と最も強い関連性を持つこともわかる。各英単語は対応するフランス語単語と最も強い関連性を持ち、そのフランス語単語は対応する英単語と最も強い関連性を持つため、英語の単語の並びとフランス語の単語の並びとの間に単純な１対１対応関係があるといえる。
【００６４】
同様に、図４（ｂ）はさらに、単語の並びの間の１対１の対応関係を示している。図４（ｂ）は図４（ａ）と幾分異なるが、それは、英単語Ｅ１はフランス語単語Ｆ２と最も強い関連性を持ち、英単語Ｅ２はフランス語単語Ｆ１と最も強い関連性を持つからである。ただし、フランス語単語Ｆ１はさらに、英単語Ｅ２と最も強い関連性を持ち、フランス語単語Ｆ２は英単語Ｅ１と最も強い関連性を持つ。したがって、それでも単語の並びの間に１対１の対応関係があるが、フランス語単語の順序は、英単語の順序と少し異なる。
【００６５】
ただし、図５は少し異なるケースを示している。図５では、英単語Ｅ１およびＥ４はフランス語単語Ｆ１およびＦ４とそれぞれ１対１の関連を持つ。しかし、英単語Ｅ２はフランス語単語Ｆ２と最も強い関連性を持ち、フランス語単語Ｆ２は英単語Ｅ２と最も強い関連性を持ち、フランス語単語Ｆ３も英単語Ｅ２と最も強い関連性を持つ。したがって、英単語Ｅ２およびＥ３、フランス語単語Ｆ２およびＦ３は１対１の関係を持たない。このような１対１対応関係を欠いているということは、正しい翻訳を得るために複合語を仮定する必要があることを強く示している。図６に関して詳しく説明しているように、英単語Ｅ２およびＥ３、フランス語単語Ｆ２およびＦ３は複合語と仮定され、元の入力テキスト内の融合したトークン（たとえば、Ｅ２＿Ｅ３とＦ２＿Ｆ３）で置き換えられる。
【００６６】
コンポーネント２０８は次に、書き換えた入力テキスト（つまり、複合語と残りの個々の単語）の関連性スコアを再計算する。これは、図３のブロック３０８で示される。これは、基本的に、ブロック３０４で示されるステップを繰り返しており、テキストは仮定した複合語に関して書き換えられる。
【００６７】
次に、関連性スコアを再び計算する。ただし、このときに、整合処理されたセンテンス内に同じ強さまたはさらに強い他の関連がない場合の同時出現のみを考慮する。これは、ブロック３１０で示される。つまり、翻訳に必要な複合語すべてを正しく識別し、トレーニングデータで単一項目として正しく識別され再公式化されていると仮定すると、トレーニングデータはすべての翻訳が１対１であるかのように取り扱うことができる。したがって、真の翻訳ペアは常に相互に所定の整合処理されたセンテンスペアと最も強い関連性を持つとの仮定に基づき、ランク付き翻訳ペアの最終集合を選択する。そこで、ブロック３１０で示される関連性スコアの再計算は、ブロック３０８により示されているのとまったく同じ方法で実行されるが、ただし、所定の整合処理されたセンテンスペアに存在する単語（または題句または複合語題句）間で、ＷＬ１がＷＬ２と一意的に最も強い関連性を持ち、ＷＬ２がＷＬ１と一意的に最も強い関連性を持つ場合のみ異なる言語（ＷＬ１およびＷＬ２）の単語は同時出現があるとみなされる。ステップ３０８で計算された関連を使用して、この決定を下す。関連の最終集合は関連性の強さの降順で並べ替えられる。
【００６８】
最後に、最終リスト内で関連性スコアがしきい値を超えている単語および／または複合語のペアは互いの翻訳として識別される。これは、ブロック３１２で示される。しきい値は、経験に基づいて選択するか、または最終ペアリストにある結果の言語解析に基づいて選択するか、または他の望ましい手法を使用して選択することができる。
【００６９】
図６は、図３のブロック３０６に示されているように、複合語をどのように仮定するかについて詳細に説明している流れ図である。整合処理されたセンテンス内の元の単語の並びの直接的な１対１対応関係がない場合に図５に示されている例に関して説明する。
【００７０】
まず、センテンスの整合処理されたペア内の単語ごとに、コンポーネント２０８はそのペアの他のセンテンス内の最も強く関連付けられている単語を識別する。つまり、コンポーネント２０８は、基本的に、図５に示されているグラフまたはグラフの表現を構成する。これは、図６のブロック３２０で示される。
【００７１】
コンポーネント２０８は、次に、グラフ内の最大接続単語集合を見つける。これは、ブロック３２２で示される。基本的に、コンポーネント２０８は、作成されたグラフを調べて、グラフ内の項目をグループ化（または円で囲む）でき、矢印がその領域の外に伸びていない領域を識別する。これは、図７で示されている破線で表されている。破線の１つに囲まれている単語のグループのそれぞれが、最大の接続集合として識別される。したがって最大接続集合内のすべての項目は、最大接続集合内のその項目と最も強い関連性を持ち、最大接続集合の外部の項目とさらに強い関連性を持つものはない。
【００７２】
次にコンポーネント２０８は、最大接続集合を２つの異なる言語に分割し、各言語内の最大接続集合の複数単語コンポーネントが複合語であると仮定する。これは、ブロック３２４で示される。たとえば、図８は図７の最大接続集合が、英単語の並びとフランス語単語の並びを分ける水平線で分割されていることを示している。そこでコンポーネント２０８では、各言語の最大接続集合の複数単語コンポーネント（英語のコンポーネントＥ２およびＥ３とフランス語のコンポーネントＦ２とＦ３）は複合語であると仮定する。これは、たとえば、「ｏｕｖｒｉｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎ」および「ｌｏｇ＿ｏｎ」などの複合語を識別する。
【００７３】
さらにコンポーネント２０８は、元の入力ファイルを書き換えて、仮定されている複合語（Ｅ２とＥ３、Ｆ２とＦ３）を融合トークンで置き換える。これは、ブロック３２６で示される。図９は、このステップを詳細に説明している。図９で、用語Ｅ２＿Ｅ３は、元のテキスト内の項目Ｅ２およびＥ３に対応する英語のトークンを表し、用語Ｆ２＿Ｆ３は元のフランス語入力テキスト内の単語Ｆ２およびＦ３を表すトークンに対応する。こうしてトークンを仮定し書き換えると、複合語と残りの個々の単語の単語関連性スコアを計算する場合に処理は図３のブロック３０８に関して継続する。
【００７４】
本実施形態はさらに、未処理の入力テキストの構文解析の際に生じる他の問題に対処するためにも使用できる。さまざまな種類のテキスト、特にある種の技術的なテキストでは、フレーズは通常の方法では使用されず、その代わりに、その特定の定義域での何かの名前として使用される。たとえば、センテンス「Ｃｌｉｃｋ  ｔｏ  ｒｅｍｏｖｅ  ｔｈｅ  Ｖｉｅｗ  Ａｓ  Ｗｅｂ  Ｐａｇｅ  ｃｈｅｃｋ  ｍａｒｋ．」は、非定形動詞句の構文形式を持つ語句「Ｖｉｅｗ  ＡｓＷｅｂ  Ｐａｇｅ」を含む。しかし、このセンテンスでは、それが固有名詞であるかのように使用される。パーサがこのフレーズの特別な使用を認識しない場合、実質的にセンテンスを正しく構文解析することは不可能である。
【００７５】
英語では、このタイプの表現は、直截的な方法で取り扱うことができるが、それは主に、英語における先頭文字を大文字にする規則によりこのようなフレーズを認識することが簡単になるからである。構文解析する前に入力テキストをトークン化するために使用されるトークナイザ（ｔｏｋｅｎｉｚｅｒ）は、「Ｖｉｅｗ  Ａｓ  Ｗｅｂ  Ｐａｇｅ」などの先頭文字が大文字の単語の並びは、語彙化された複数単語表現として取り扱うべきであると仮定する。複数単語のこのサブクラスは、ここでは「キャプトイド」と呼ばれる。
【００７６】
ただし、これらのキャプトイドの翻訳を識別することは非常に難しい。これは主に、他の言語（たとえば、フランス語やスペイン語など）の先頭文字を大文字にする規則では、このような表現の最初の単語のみについて、先頭文字を大文字にするからである。したがって、キャプトイドの開始と終了の位置を決定することは英語では比較的直截的であるが、他の言語では非常に難しい。
【００７７】
本実施形態を使用して、キャプトイドの翻訳を識別し、パーサで使用する、または機械翻訳システムの他のさまざまな場所で使用する翻訳用語集に追加し、キャプトイドを正確に翻訳できるようにする。本実施形態は、英語のこのようなキャプトイドは直截的な方法で識別できるという事実を利用し、また複合語を識別するのに使用できる本実施形態の特徴を利用する。図１０は、本発明の一実施形態によるキャプトイドの翻訳を識別する方法をわかりやすく説明する流れ図である。
【００７８】
まず、整合処理された２カ国語コーパスからのトレーニングデータを受け取る。これは、ブロック３５０で示される。次に、トレーニングデータをトークン化し、トレーニングデータ内のさまざまな異なる単語を取得する。トレーニングデータを単語に切り分けられる市販のトークナイザを使用できる。これは、ブロック３５２で示される。次に、キャプトイドを含む複数単語複合語が識別される。これは、ブロック３５４で示される。一実施形態では、単語の並びの中の最初の単語の先頭文字が大文字で始まり、単語の並びの中の後の単語は小文字で始まらない場合、単語の並びを検索して英語のキャプトイドを識別する。これにより、「３．０」などの英字以外のもののキャプトイドを表示できる。キャプトイドを識別したら、各キャプトイドを構成する単語の並びの中の単語はキャプトイドごとに単一のトークンとしてグループ化される。そのために、キャプトイドを形成する各単語の並び内の単語の間に下線を入れる。
【００７９】
次にコンポーネント２０８はトークナイザ３５２が出力したトークンについて単語関連性スコアまたは統計量を計算し、さらに識別されたキャプトイド内の個々の単語について単語関連性スコアまたは統計量を計算する。各キャプトイド内の個々の単語は、単にキャプトイドの要素を下線マークで区切ることにより、直截的な方法で識別できる。単語関連性の計算は、図１０のブロック３５６で示される。
【００８０】
さらにコンポーネント２０８は、トークナイザによってソース言語内で識別されるキャプトイドに対応するターゲット言語内の対応する複合語を仮定する。これは、ブロック３５７で示される。識別されたキャプトイドに対応する複合語を仮定することについては、図１１に関して詳細に説明する。
【００８１】
次にコンポーネント２０８はトレーニングデータを書き換えて、仮定された複合語を単一のトークンで置き換える。これは、図１０のブロック３５８で示される。
【００８２】
ソース言語（たとえば英語）内の項目またはターゲット言語（たとえばフランス語）内の項目が大文字から始まる複数単語である場合にトレーニングデータ内の項目のペアについて単語関連性スコアを再計算する。これは、ブロック３６０で示される。これは、図１０に示されているプロセスはキャプトイドの翻訳を識別することを目的にしているからである。したがって、ステップ３６０で、単語関連性スコアは、翻訳ペア内の項目のうち少なくとも１つがキャプトイド（つまり、大文字で始まる複数単語）である場合に項目について再計算するだけでよい。その結果得られるペアは、関連性スコアの強さに応じて順序付けられる。
【００８３】
さらにコンポーネント２０８は、リストのフィルタ処理を行い、トレーニングデータ全体において翻訳ペア内のいずれかの項目について強さが等しいまたはより強い関連性がない翻訳ペアのみを含むようにする。これは、ブロック３６２で示される。このステップで適用される制限は、たとえば、図３のブロック３１０で適用されるものよりも厳しいことがわかる。これは、単一単語は異なる文脈で複数の翻訳を持つ場合があるが、キャプトイドで表される複雑な複数単語の並べ替えは通常、実質的にすべての文脈で同じ翻訳を受け取ると期待できるからである。したがって、コーパス全体にわたって相互に一意的に最も強い関連性のあるキャプトイドを伴う翻訳のみが受理される。
【００８４】
最大の利益のケースに注目し、精度を高めるために、他のフィルタを翻訳ペアの生成に対し配置できることも注意されたい。たとえば、翻訳ペアは、このプロセスで構成された複数単語の１つであるターゲット項目のみ（フランス語がターゲット言語であるフランス語項目など）を含むものに制限できる。同様に、翻訳ペアを、英語項目が複数単語であり、成分単語のすべてが大文字の先頭文字を持つもののみを含むように制限できる。さらに、フランス語は一般に、英語よりも冗長な言語とみなされているため、翻訳ペアは、フランス語項目が少なくとも英語項目と同じ数の単語を含むもののみを含むように制限できる。もちろん、これらの制限を他の言語に合わせて少し手直しすることもできる。
【００８５】
再び、もちろん、前述の実施形態のように、しきい値を決定し、そのしきい値を満たす単語関連性スコアを持つ翻訳ペアのみを互いの翻訳とみなし、残りを破棄することができる。
【００８６】
キャプトイドの翻訳を識別した後、これらの翻訳は図からわかるように、構文解析コンポーネント２０４および２０６で使用する翻訳用語集にフィードバックされる。また、複数単語ペア２４０としてフィードフォワードし、更新された２カ国語辞書２２０を得るために、辞書マージコンポーネント２１６により２カ国語辞書２１４に追加することができる。
【００８７】
図１１は、図１０のブロック３５７に示されているように、識別されたキャプトイドに対応する複合語がどのように仮定されているかを示す詳細な流れ図である。図１１に示されているプロセスでは、ソース言語（たとえば英語）のキャプトイドがすでに識別されていると想定する。したがって、図１１に示されているプロセスは、キャプトイドがすでにソース言語内で識別されている場合に、ターゲット言語でキャプトイドの翻訳のみを識別しようとするという点で、単方向性であるとみなせる。
【００８８】
また、入力テキスト（識別されたキャプトイドと、単一ユニットとしてみなされるキャプトイド内の個々の単語）を表すトークンについて単語関連性スコアを計算した後、複合語を仮定するこのプロセスが実行されることにも注意されたい。一実施例では、ターゲット単語（たとえばフランス語の単語）とソース複数単語の成分単語（たとえば、英語の複数単語内の成分単語）との関連性スコアがターゲット言語の単語とソース言語内の複数単語全体との関連性スコアよりも高い場合、前記の最も高いスコアを使用して、ターゲット言語の単語（たとえばフランス語の単語）とソース言語の複数単語（たとえば、英語の複数単語）との関連性の程度を表す。
【００８９】
さらに、特定の整合処理センテンスペア内で先頭文字が大文字の単語で始まるソース複数単語と最も強い関連性のある、ターゲット単語（たとえばフランス語の単語）の集合のみが複合語の基準として検討するために予約される。
【００９０】
このときに、コンポーネント２０８は対象となる整合処理ペアのターゲット言語でセンテンスを走査する作業を左から右に開始する。これは、ブロック３７０で示される。この走査は、大文字で始まる単語を検索するために実行される。これは、ブロック３７２で示される。このような単語が見つかり、センテンス内の最初の単語である場合、識別された複合語（たとえば英語の複数単語）内の単語に最も密接に関連するかどうかを判別する。そのような場合、識別されたキャプトイドの翻訳である対応する複合語の可能な開始位置としてフラグが立てられる。これは、図１１のブロック３７４で示される。
【００９１】
ブロック３７２に置かれている単語が最初の単語でない場合（つまり、センテンスの最初の単語でない場合）、キャプトイド（たとえば、英語の複数単語）の翻訳の可能な開始位置としてフラグが立てられる。これは、ブロック３７６で示される。
【００９２】
最初の単語が見つかると、コンポーネント２０８は左から右へターゲットテキストを走査し、識別されたキャプトイド内の単語と最も強い関連性を持つ後続の単語にフラグを立てる。そうする際に、コンポーネント２０８では、識別されたキャプトイド内の単語と最も高い関連性を持つ単語が後に続く限り、識別されたキャプトイド内の単語と最も高い関連性を持つわけではない最大２つまでの隣接する単語を許容する。これは、ブロック３７８で示される。このためシステムは、ソース複数単語内の何かと高い関連性を持たない可能性のある機能単語（フランス語の機能単語など）を説明できる。これら条件が満たされている限り、ターゲットセンテンス内のそれぞれの後続単語はターゲット複数単語に追加される（ソーステキスト内の識別されたキャプトイドの翻訳）。
【００９３】
コンポーネント２０８は、識別されたキャプトイド内の単語と最も高い関連性を持たないターゲットテキスト内の２つよりも多い隣接する単語を見つけるか、または識別されたキャプトイド内の単語と最も高い関連性を持つターゲットテキスト内の単語がそれ以上ないか、または句読点記号に遭遇するまでこの走査を続ける。これは、ブロック３８０で示される。
【００９４】
こうして、複合語をキャプトイドの可能な翻訳として仮定すると、トレーニングデータを書き換えて、仮定した複合語を単一のトークンで置き換え、関連性スコアを再計算し、翻訳ペアをフィルタ処理した場合に、図１０のブロック３５８から処理が再び継続される。これは、ブロック３５８、３６０、および３６２で示されており、上で詳細に説明している。
【００９５】
このようにして、本実施形態により、単語ペアと複合語の間の翻訳関係を導出する簡単な統計的アプローチが得られる。本実施形態は、その手法の実装があまり複雑でなく、実行する時間も資源もあまり必要ないという点で従来システムに勝っている。本実施形態は、さらに、複合語とキャプトイドの翻訳関係を導出する機能を高めている。
【００９６】
本発明は、特定の実施形態を参照しながら説明したが、当業者は本発明の趣旨と範囲を逸脱することなく形式と詳細に変更を加えられることを認識するであろう。
【００９７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、単語ペアと複合語の間の翻訳関係を導出する簡単な統計的アプローチが得られ、また、その手法の実装があまり複雑でなく、実行する時間も資源もあまり必要ないという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を使用できる一般的状況のブロック図である。
【図２】本発明を使用できる一般的機械翻訳アーキテクチャの詳細ブロック図である。
【図３】整合処理した２カ国語コーパス内の単語間の翻訳関係を導出する一実施形態を説明する流れ図である。
【図４】２つの異なる言語の単語間の異なる統計的単語関連性の関係を示す図で、（ａ）は英語とフランス語の整合処理センテンス内の単語の並び、（ｂ）は単語の並びの間の１対１の対応関係を示す図である。
【図５】２つの異なる言語の単語間の異なる統計的単語関連性の関係を示す図である。
【図６】仮定した複合語を識別する一実施形態を示す流れ図である。
【図７】トレーニングデータ内の整合処理されたセンテンスのペア内の単語の最大接続集合を識別する動作を説明する図である。
【図８】図７に示されている最大接続集合から複合語を仮定する動作を説明する図である。
【図９】単一トークンを使用して仮定した複合語を表す書き換えた入力文字列の図である。
【図１０】キャプトイドの翻訳を識別する動作を説明する流れ図である。
【図１１】識別されたキャプトイドに対応する複合語を仮定する方法を説明する流れ図である。
【符号の説明】
２０  パーソナルコンピュータ
２１  プロセッサ
２２  システムメモリ
２３  システムバス
２４  読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）
２５  ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
２６  基本入出力システム
２７  ハードディスクドライブ
２８  磁気ディスクドライブ
２９、３１  リムーバル可能磁気ディスク
３０  光ディスクドライブ
３２  ハードディスクドライブインタフェース
３３  磁気ディスクドライブインタフェース
３４  光ドライブインタフェース
３５  オペレーティングシステム
３６  アプリケーションプログラム
３７  プログラムモジュール
３８  プログラムデータ
４０  キーボード
４２  ポインティングデバイス
４３  マイク
４５  シリアルポートインタフェース
４６  シリアルポートインタフェース
４７  モニタ
４８  ビデオアダプタ
４９  リモートコンピュータ
５０  メモリストレージデバイス
５１  ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）
５２  ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）
５３  ネットワークアダプタ
５４  モデム
２００  機械翻訳システム
２０４、２０６  構文解析コンポーネント
２０８  統計的単語関連学習コンポーネント
２１０  論理形式整合処理コンポーネント
２１２  語彙知識ベース構築コンポーネント
２１４  ２カ国語辞書
２１６  辞書マージコンポーネント
２１８  転送マッピングデータベース
２２０  更新された２カ国語辞書
２２２  解析コンポーネント
２２４  照合コンポーネント
２２６  転送コンポーネント
２２８  生成コンポーネント
２３０  ソースセンテンス
２３２  ターゲットセンテンス
２３４  ソース論理形式
２３６  ターゲット論理形式
２３８  学習した単一単語翻訳ペア
２４０  複数単語ペア
２４２  論理形式転送マッピング
２５０  翻訳すべきソースセンテンス
２５２  ソース論理形式
２５４  リンクされた論理形式
２５６  ターゲット論理形式
２５８  ターゲット文字列
【図１】
0004491187.tif 000007
【図２】
0004491187.tif 000008
【図３】
0004491187.tif 000009
【図４】
0004491187.tif 000010
【図５】
0004491187.tif 000011
【図６】
0004491187.tif 000012
【図７】
0004491187.tif 000013
【図８】
0004491187.tif 000014
【図９】
0004491187.tif 000015
【図１０】
0004491187.tif 000016
【図１１】
0004491187.tif 000017