(57)【要約】文書をある言語から別の言語に自動的に翻訳するための方法および装置。この方法は、第１言語と第２言語でそれぞれ書かれた、同じまたは同様の観念を表す第１と第２のサンプル文書を比較し、相互の翻訳である第１言語の単語と第２言語の単語とを関連付けるデータベースを生成することを含む。この方法は、文書を第１言語から第２言語に翻訳することも含むことができる。この方法は、第１言語の文書を単語またはセグメントに解析し、第１言語の選択された単語またはセグメントに対応する第２言語の単語またはセグメントを見つけ、第１言語の単語またはセグメントの結合に対応する第２言語の単語またはセグメントを見つけることを含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツを変換する方法であって、
第１の状態で表現されたコンテンツを受け取るステップと、
第１の状態で表現された前記コンテンツを少なくとも第１のセグメントと第２のセグメントに解析するステップであって、前記第１のセグメントが第１の部分を有し、前記第２のセグメントが第２の部分を有し、前記第１の部分と前記第２の部分が前記コンテンツの重複部分を有するステップと、
第２の状態で表現された前記コンテンツの第３のセグメントにアクセスするステップであって、前記第３のセグメントが前記第１と第２のセグメントのうちの一方に対応するステップと、
第２の状態で表現された前記コンテンツの第４のセグメントにアクセスするステップであって、前記第４のセグメントが、前記第１と第２のセグメントのうちの他方に対応し、前記第３のセグメントとの重複部分を有するステップと、
前記第３と第４のセグメントを結合することに基づいて、第２の状態で表現された前記コンテンツを決定するステップと、
前記第２の状態で表現された前記コンテンツを提供するステップとを含む方法。
【請求項２】
コンテンツ変換データベースを生成する方法であって、
同じ観念を２つの異なる状態で表す一対の文書を提供するステップと、
前記一対の文書を使用して、第１の状態のセグメントを解析し、前記第１の状態の解析済みセグメントを、第２の状態の解析済みセグメントと比較し、第１の状態の解析済みセグメントと第２の状態の解析済みセグメントとの間で発生頻度を関連付けることにより、２つの異なる状態間のセグメント関連のデータベースを生成するステップとを含む方法。
【請求項３】
データベースを生成する前記ステップが、前記第１の状態および前記第２の状態のセグメントの範囲を利用するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
コンテンツ変換データベースを生成する前記方法が、同じ観念を前記第１の状態および前記第２の状態で表す文書の複数の対を提供し、前記文書の複数の対を使用して、第１の状態のセグメントを解析し、前記第１の状態の解析済みセグメントを、第２の状態の解析済みセグメントと比較し、第１の状態の解析済みセグメントと第２の状態の解析済みセグメントとの間で発生頻度を関連付けることにより、２つの異なる状態間のセグメント関連のデータベースを生成するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
コンテンツ変換データベースを生成する前記方法が、同じ観念を複数の状態で表す文書の複数の対を提供し、前記文書の複数の対を使用して、前記複数の状態のうちの少なくとも１つの状態のセグメントを解析し、前記解析済みセグメントを、少なくとも１つの他の状態の解析済みセグメントと比較し、異なる状態の解析済みセグメント間で発生頻度を関連付けることにより、複数の状態間のセグメント関連のデータベースを生成するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
データベースを生成する方法であって、
同じ観念を２つ以上の状態で表す文書の１つまたは複数の対を提供するステップと、
第１の状態の選択されたセグメントの少なくとも第１および第２の発生を選択するステップであって、前記選択されたセグメントが第１の状態の文書中で複数回発生するステップと、
第２の状態の文書中で少なくとも第１の範囲および第２の範囲を選択するステップであって、第１および第２の範囲が、第１の状態における第１および第２の選択されたセグメント発生に概して対応するステップと、
第１の範囲と第２の範囲のセグメントを比較し、両方の範囲に共通のセグメントを突き止めるステップと、
突き止めた共通セグメントを前記データベースに記憶するステップと、
前記データベース中で、突き止めた共通セグメントを選択されたセグメントに関連付け、発生頻度でランク付けするステップとを含む方法。
【請求項７】
前記観念がテキストの形で生じる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記状態が言語の形で生じる、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記セグメントが１つまたは複数の単語の形で生じる、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
観念コンテンツを第１の状態から第２の状態に変換する方法であって、前記第１の状態と前記第２の状態のコンテンツ間のセグメント関連のデータベースを利用して、第１の状態の文書のコンテンツを第２の状態の文書に変換するステップを含み、前記変換するステップが、前記第１の状態のコンテンツのセグメントと前記第２の状態のコンテンツのセグメントを検討するステップと、前記検討した第１の状態のコンテンツと前記検討した第２の状態のコンテンツから類似のセグメントを除去するステップと、類似のセグメントを除去した後で前記第１の状態のコンテンツを前記第２の状態のコンテンツに関連付けるステップとを含む方法。
【請求項１１】
文書を変換する方法であって、
第２の状態のデータセグメントに関連付けられた第１の状態のデータセグメントを含むコンテンツを提供するステップと、
変換すべき文書の第１のセグメントで始まりデータベース中に存在する、文書の最大の区切られた部分を選択するステップと、
突き止めた第１の状態の第１のセグメントに関連付けられた第２の状態のセグメントをデータベースから取り出すステップと、
第１の状態の区切られた先行セグメントと重複する１つまたは複数のセグメントを有する、第１の状態の少なくとも第２の区切られた部分を選択するステップと、
突き止めた第１の状態の第２のセグメントに関連付けられた第２の状態のセグメントをデータベースから取り出すステップと、
重複するコンテンツを有する第１の状態の２つのデータセグメントを、第１の状態の単一のデータセグメントとして返すステップと、
第２の状態の２つのデータセグメントが重複するコンテンツを有する場合に、第２の状態の単一のデータセグメントを返すステップと、
前記第１の状態の前記単一のデータセグメントを前記第２の状態の前記単一のデータセグメントに関連付け、それにより、前記単一のデータセグメントの前記第１の状態から前記第２の状態への変換を返すステップとを含む方法。
【請求項１２】
変換すべき文書中で最後に検討したセグメントと重複するセグメントで始まりデータベース中に存在する、文書の最大の区切られた部分を選択することを繰り返す追加ステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記状態が言語の形で生じる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記セグメントが１つまたは複数の単語の形で生じる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記状態が言語の形で生じる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記セグメントが１つまたは複数の単語の形で生じる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
文書を変換する方法であって、
（ａ）第２の状態のデータセグメントに関連付けられた第１の状態のデータセグメントを含むコンテンツを提供するステップと、
（ｂ）変換すべき文書の第１の単語で始まりデータベース中に存在する、文書の最大の区切られた部分を選択するステップと、
（ｃ）突き止めた第１の言語のデータセグメントに関連付けられた第２の言語のデータセグメントをデータベースから取り出すステップと、
（ｄ）データベース中に存在し、第１の言語の区切られた先行セグメントと重複する１つまたは複数の単語を有する、第１の言語の少なくとも第２の区切られた部分を選択するステップと、
（ｅ）突き止めた第１の言語のデータセグメントに関連付けられた第２の言語のデータセグメントをデータベースから取り出すステップと、
（ｆ）第２の言語の２つのデータセグメントが１つまたは複数の重複単語を有する場合は、２つのセグメントを結合して翻訳を形成し、２つのデータセグメントが１つまたは複数の重複単語を有さない場合は、１つまたは複数の重複単語を有するデータセグメントが突き止められるまでステップ（ｅ）および（ｆ）を繰り返すステップとを含む方法。
【請求項１８】
文書が完全に第２の状態に変換されるまでステップ（ｄ）〜（ｆ）を繰り返すことをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
コンテンツを変換するためのコンピュータシステムであって、
第１の状態で表現されたコンテンツを受け取り、前記コンテンツを少なくとも第１のセグメントと第２のセグメントに解析するコンピューティングデバイスを備え、前記第１のセグメントが第１の部分を有し、前記第２のセグメントが第２の部分を有し、前記第１の部分と前記第２の部分が前記コンテンツの重複部分を有し、
前記コンピューティングデバイスが、第２の状態でそれぞれ表現された前記コンテンツの第３および第４のセグメントにアクセスし、前記第３のセグメントが前記第１と第２のセグメントのうちの一方に対応し、前記第４のセグメントが、前記第１と第２のセグメントのうちの他方に対応し、前記第３のセグメントとの重複部分を有し、
前記コンピューティングデバイスが、重複部分を有する前記第３と第４のセグメントに基づいて、第２の状態で表現された前記コンテンツを決定し、第２の状態の前記コンテンツを提供するコンピュータシステム。
【請求項２０】
前記第３および第４のセグメントを記憶するデータベースシステムをさらに備え、前記コンピューティングデバイスが前記データベースシステムから前記第３および第４のセグメントにアクセスする、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツをある状態から第２の状態に変換するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、２００１年３月１６日に出願された米国仮出願第６０／２７６１０７号および２００１年６月２１日に出願された米国仮出願第６０／２９９４７２号の特典を主張するものであり、この両方を参照により本明細書に組み込む。
【０００３】
文書をある言語から別の言語に自動的に翻訳するためのデバイスおよび方法は知られている。しかし、これらのデバイスおよび方法は、文書をある言語から別の言語に正確に翻訳できないことが多く、長時間を消費する可能性があり、使用が不便である可能性がある。人が行うトランスレータに加えて、既知の他のデバイスには、市販の機械翻訳ソフトウェアが含まれる。これらの既知のシステムは、システムが誤り、低速、不都合の影響を受けやすくなるいくつかの欠点を有する。既知の翻訳デバイスおよび方法では、テキスト入力に対する正確な翻訳を一貫して返すことができず、それによりユーザが校正および編集のために集中的に介入する必要がしばしばある。正確な機械翻訳は、文書を逐語翻訳するためのデバイスおよび方法を提供することよりも複雑である。これらの逐語システムでは、逐語的な方法の結果として誤った単語選択および一貫性のない文法単位が生じるため、翻訳は文書の読者に対してほとんど意味をなさないことが多い。
【０００４】
これらの欠点を克服するために、既知の翻訳デバイスは何十年も、語彙、形態構造、構文、意味の各規則の組合せまたはセットに基づいて文のコンテキスト内で訳語の選択を行うことを試みてきた。これらのシステムは、当技術分野で「ルールベース」機械翻訳（ＭＴ）システムと呼ばれているが、規則に非常に多くの例外があって正確な翻訳を一貫して提供することができないので、これらのシステムには欠陥がある。
【０００５】
ルールベースＭＴに加えて、この１０年のうちに、「実例ベース（ｅｘａｍｐｌｅ−ｂａｓｅｄ）」（ＥＢＭＴ）と呼ばれる新しいＭＴの方法も開発されてきた。ＥＢＭＴは、２つの異なる言語で言語間データベースに記憶された文（または場合により文の一部）を利用する。翻訳照会がデータベース中の文に一致するとき、ターゲット言語の文の翻訳は、データベースが第２の言語による正確な翻訳を提供することによって生成される。翻訳照会の一部がデータベース中の文の一部に一致するときは、これらのデバイスは、元言語の文にマッピングされた文のどの部分がその照会の翻訳であるかを正確に決定しようと試みる。
【０００６】
ＥＢＭＴシステムでは、言語を横断する文のデータベースは手作業で構築され、常に大部分が「不完全」であることになるので、広範な言語の正確な翻訳を提供することができない。ＥＢＭＴシステムの別の欠点は、部分的な一致が確実に翻訳されないことである。ＥＢＭＴで使用するための翻訳済み文書の対を使用して、言語間データベースの生成を自動化する試みがなされてきた。しかし、これらの努力は、かなりのサイズでも意味のある正確な言語間データベースを生成することに成功していない。これらの試みはどれも、翻訳済み文書の対から多数の単語および単語列の翻訳を確実かつ正確に抽出するアルゴリズムを使用しようとするものではない。
【０００７】
翻訳デバイスには、ルールベースのエンジンとＥＢＭＴエンジンの両方を組み合わせたものもある。このように手法を組み合わせると、どちらか一方のシステムだけの場合よりも高い精度が得られることもあるが、結果は依然として、かなりのユーザ介入および編集がなければ使用には不十分である。
【０００８】
文書をある言語から別の言語に翻訳しようとする際に直面する問題は、観念または情報を表すデータをある状態、例えば単語から、別の状態、例えば数学記号でその観念を表すデータに変換することにより広く当てはめることができる。このような場合、ある状態のデータを第２の状態の等価なデータと関連付ける観念間関連データベースを調べなければならない。したがって、異なる言語または状態（例えば単語、単語列、音声、動きなど）の等価な観念を関連付ける辞書またはデータベースを生成し、ある言語または状態の文書によって伝えられる観念を第２の言語または状態の文書によって伝えられる同じまたは同様の観念に翻訳または変換するための、改良されたより効率的な方法および装置が必要とされている。
【０００９】
本発明は、観念間関連データベース（cross-idea association database）を使用してコンテンツを操作することに関する。具体的には、本発明は、関連する観念のデータベースを生成するための方法および装置を提供し、このデータベースを利用して観念をある状態から他の状態に変換するための方法および装置を提供する。
【００１０】
一実施形態で、また例として本発明は、言語翻訳データベースを生成するための方法および装置を提供するものであり、２つの言語が、関連する観念のデータベースを形成する。本発明はまた、この言語データベースを利用して文書（観念を表す）をある言語から別の言語に（より一般的にはある状態から別の状態に）変換するための方法および装置も提供する。ただし、言語翻訳の好ましい実施形態を提示するが、本発明は言語翻訳に限らない。本発明のデータベース生成態様は、何らかの形で関係するが異なる状態で表される任意の観念に適用することができ、本発明の変換態様は、観念をある状態から別の状態に正確に翻訳するのに適用することができる。
【００１１】
次に、本発明を言語翻訳の実施形態に適用することについて述べる。本明細書で、変換、翻訳、操作に関係する用語は、交換可能にそれらの最も広い意味で使用する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明の目的の１つは、観念間関連データベースを生成および増補するための方法および装置を提供することにより、文書をある言語または状態から別の言語または状態に効率的に翻訳するのを容易にすることである。これらのデータベースは一般に、特定の観念または情報を表す第１の形式または状態のデータを、同じ観念または情報を表す第２の形式または状態に関連付ける。
【００１３】
本発明の別の目的は、第１の状態、形式、または言語の形でデータを含む第１の文書から、第２の状態、形式、または言語の形でデータを含む第２の文書を生み出し、その結果として第１と第２の文書がほぼ同じ観念または情報を表すようにするための方法および装置を提供することにより、文書をある言語または状態から別の言語または状態に翻訳するのを容易にすることである。
【００１４】
本発明の別の目的は、第１の状態、形式、または言語の形でデータを含む第１の文書から、第２の状態、形式、または言語の形でデータを含む第２の文書を生み出し、その結果として第１と第２の文書がほぼ同じ観念または情報を表すようにするための方法および装置を提供することにより、文書をある言語または状態から別の言語または状態に翻訳するのを容易にすることであり、この方法および装置は、観念間関連データベースを使用することを含む。
【００１５】
本発明の別の目的は、文書の翻訳（より広い意味では、観念をある状態から別の状態に変換すること）をリアルタイム方式で提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、観念間データベースを生成するための方法および装置を提供することにより、これらおよび他の目的を達成する。観念間データベースを生成するための方法および装置は、同じ一般的なテキストを表す２つ（またはそれ以上）の異なる言語の文書の１つまたは複数の対（すなわち、テキストの正確な翻訳（「パラレルテキスト」）または概して関係するテキスト（「同等テキスト」））を提供することを含むことができる。本発明は、利用可能なクロス言語文書（ｃｒｏｓｓ−ｌａｎｇｕａｇ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ）中に第１言語で複数回出現するすべての単語および単語列の、少なくとも第１および第２の出現を選択する。次いで、第２言語の文書中で少なくとも第１の単語範囲および第２の単語範囲を選択する。第１および第２の単語範囲は、第１言語の文書中の、選択された単語または単語列の第１および第２の出現に対応する。次に、第１の単語範囲で見つかった単語および単語列を、第２の単語範囲で見つかった単語および単語列と比較して、両方の単語範囲に共通の単語および単語列を突き止め、突き止めたこれらの共通の単語および単語列を観念間データベースに記憶する。次いで本発明は、この観念間データベース中で、第２言語の２つの範囲内で突き止めた共通の単語または単語列を、第１言語の選択された単語または単語列に関連付ける。このとき、それらの関連頻度（繰返し回数）を本明細書で詳述するように調整した後で、関連頻度でランク付けして関連付ける。パラレルテキストまたは同等テキスト中で言語間に共通の単語および単語列をテストすることにより、データベースは、異なる様々な言語のパラレルテキストまたは同等テキストがより多く利用可能になるにつれて、より多くの関連を解決することになる。
【００１７】
本発明はまた、文書をある状態から別の状態に変換するための方法および装置を提供することにより、これらおよび他の目的を達成する。本発明は、第２言語のデータセグメントに関連付けられた第１言語のデータセグメントからなるデータベース（前述の方法でまたは手作業で生成されたもの）を提供する。本発明は、先に参照したデータベースにアクセスし、データベース中に存在する単語列であって、翻訳すべき文書の第１の単語から始まる、文書中で最も長い単語列（単語数で測定する）を識別することにより、テキストを翻訳する。次いでシステムは、突き止めた第１言語の文書からの単語列に関連付けられた第２言語の単語列をデータベースから取り出す。次いでシステムは、データベース中に存在し、文書中で前に識別した単語列との重複単語（あるいは単語列）を有する第２の単語列を文書中で選択し、この第１言語の第２の単語列に関連付けられた第２言語の単語列をデータベースから取り出す。これらの第２言語の単語列関連が、重複する１つの単語（あるいは複数の単語）を有する場合は、これらの第２言語の単語列関連を結合して（重複における冗長を除去して）翻訳を形成する。そうでない場合は、第１言語の単語列に対する第２言語の他の関連を取り出し、成功するまで単語の重複を介した結合をテストする。前に識別した第１言語の単語列と重複する単語（あるいは単語列）を有する最も長い単語列をデータベース中で見つけることにより、第１言語の文書中の次の単語を選択する。上記のプロセスを、第１言語の文書全体が第２の言語の文書に翻訳されるまで継続する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明は、観念間データベースを生成および増補するための方法および装置、ならびに観念間データベースを使用して文書を第１の言語または状態から第２の言語または状態に翻訳するための方法および装置を提供する。本明細書で論じる文書とは、何らかの媒体中に固定された記号および文字で表される観念としての情報の集まりである。例えば、文書は、磁気媒体または光学媒体に記憶された電子文書としてもよく、本などの紙文書としてもよい。文書に含まれる記号および文字は、文書のユーザによって理解されるように意図された１つまたは複数の表現体系で表現された観念および情報を表す。本発明は、第１の状態の文書、すなわちある表現体系で表現された情報を含む文書を操作して、第２の状態の文書、すなわち第２の表現体系を使用して表現されたほぼ同じ情報を含む文書を作成する。したがって本発明は、例えば英語、ヘブライ語、広東語などの書き言葉または話し言葉の表現体系間で、文書を他の言語に操作または翻訳することができる。
【００１９】
次に、データベース生成方法および装置と変換方法および装置を含めて、本発明の詳細な説明について述べる。
１．データベース生成方法および装置
ａ．概観
本発明の方法は、文書コンテンツの操作に観念間データベースを利用する。図１に、観念間データベースの一実施形態を示す。観念間データベースのこの実施形態は、列１および２に、関連付けられたデータセグメントのリストを含む。これらのデータセグメントは、ある表現体系で特定の観念または情報を表す記号または文字グループである。したがって、列１中の体系Ａセグメントは、仮説的な表現体系Ａで様々な観念および観念の結合を表すデータセグメントＤａ１、Ｄａ２、Ｄａ３、Ｄａ４である。列２中の体系Ｂセグメントは、仮説的な表現体系Ｂで様々な観念およびこれらの観念の結合のいくつかを表すデータセグメントＤｂ１、Ｄｂ３、Ｄｂ４、Ｄｂ５、Ｄｂ７、Ｄｂ９、Ｄｂ１０、Ｄｂ１２であり、表現体系Ａのデータセグメントとの関連頻度の順に並んでいる。列３は直接頻度を示す。これは、言語Ｂの１つまたは複数のセグメントが、リストされた言語Ａの１つのセグメント（または複数のセグメント）に関連付けられた回数である。列４は減算後頻度を示す。これは、言語Ｂの１つのデータセグメント（または複数のセグメント）が言語Ａの１つのセグメント（または複数のセグメント）に関連付けられた回数から、このセグメント（または複数のセグメント）がより大きいセグメントの一部として関連付けられた回数を引いた回数を表しており、これについては後でより完全に述べる。
【００２０】
図１に示すように、単一のセグメント、例えばＤａ１が、複数のセグメントすなわちＤｂ１に加えてＤｂ３およびＤｂ４に、最も適切に関連付けられる可能性がある。データセグメント間の減算後頻度（本明細書で述べる）が高いほど、体系Ａセグメントが体系Ｂセグメントと等価である確率が高い。調整後頻度は、出現総数で測定することに加えて、例えば特定の体系Ａセグメントが特定の体系Ｂセグメントに対応した回数の割合を計算することによって測定することもできる。このデータベースを使用して文書を翻訳するときは、最高ランクの関連セグメントが、プロセスの最初にデータベースから取り出されることになる。ただし、翻訳について関連セグメントの結合をテストするのに使用される方法（後述する）ではしばしば、より高ランクの関連は一度テストした後には使用できないため、より低ランクの異なる関連をテストすべきであると決定されることがある。例えば、Ｄａ１に対する関連をデータベースに照会した場合、データベースは、Ｄｂ１＋Ｄｂ３＋Ｄｂ４を返す。翻訳のためにデータセグメントを正確に結合するプロセスによって決定されたように、Ｄｂ１＋Ｄｂ３＋Ｄｂ４を使用することができなかった場合、データベースはＤｂ９＋Ｄｂ１０を返して、翻訳について別の関連セグメントとの正確な結合をテストする。
【００２１】
一般に、本発明の観念間データベースを生成する方法は、パラレルテキストまたは同等テキストを検討してこれらに作用することを含む。本発明の方法および装置を利用して、２つの状態間の関連すなわち正確な変換によって、より具体的にはある状態で表現された観念と別の状態で表現された観念との間の関連によって、データベースを生成する。本発明によってより多くの文書を検討してそれらに作用するにつれて、２つの状態間の翻訳およびその他の適切な関連はより強くすなわちより頻繁になり、したがって、十分に大きな文書「サンプル」に作用することにより、最もよくある（またある意味では正しい）関連が明らかになり、この方法および装置を変換の目的で利用することができる。
【００２２】
本発明の一実施形態では、２つの状態は単語言語（例えば英語、ヘブライ語、中国語など）を表し、したがって本発明は、ある言語の単語および単語列をそれらに相当する第２言語の翻訳に相関させる言語間データベースを生成する。単語列は、隣接する連続的な単語のグループとして定義することができ、句読点や、その言語表現で使用される他の任意の記号もしばしば含む。この例では、本発明は、２つの言語の文書を検討して、両方の言語で繰り返し出現する単語または単語列ごとの翻訳のデータベースを生成することにより、データベースを生成する。ただし、本発明は必ずしも言語翻訳に限らない。本発明によれば、ユーザは、観念のデータベースを生成し、これらの観念を他の異なる観念に階層方式で関連付けることができる。したがって、観念を他の観念に関連付け、出現頻度に従って格付けする。出現頻度に与えられる特定の重み、およびこのようにして生成されたデータベースに適用される使用法は、ユーザの要件に応じて変わる可能性がある。
【００２３】
例えば、テキストをある言語から別の言語に変換するコンテキストでは、本発明は、英語と中国語の間で単語および単語列の言語翻訳を生み出すように動作する。本発明は、この２つの言語にまたがる単語および単語列間の関連のランク付けを返す。サンプルサイズが十分に大きければ、最も頻繁に出現する単語または単語列が、英語の単語または単語列に対する中国語の相当語句の１つになる。ただし本発明は、英語の単語または単語列に対して他の中国語の関連も返し、ユーザはこれらの関連を望むように操作することができる。例えば、本発明により単語「山」に作用すると、この単語は、検討している言語の中国語の単語および単語列のリストを返すことができる。単語「山」に対する中国語の相当語句が、最も高くランクされている可能性が高い。しかし本発明は、「雪」「スキー」「危険なスポーツ」「世界で最も高い地点」「エベレスト山」など、「山」に関連する他の外国語単語または単語列も返す。これらの単語および単語列は、「山」の翻訳よりも低くランクされている可能性が高いが、ユーザによって望むように操作することができる。したがって本発明は、自動化された関連データベース生成機構である。最も強い関連は、ある意味では「翻訳」または「変換」を表すが、他の頻繁にある（ただし弱い）関連は、検討している観念に密接に関係する観念を表す。したがって、このデータベースは、当技術分野で周知の人工知能適用例を用いるシステムによって使用することができる。これらのシステムは現在、手作業で生成された不完全な観念データベースまたはオントロジを「ニューラルネットワーク」として適用例に使用している。
【００２４】
本発明の別の実施形態は、従来技術で容易に入手可能なタイプのパーソナルコンピュータシステムなどのコンピューティングデバイスを利用する。このコンピューティングデバイスは通常、一般的なパーソナルコンピュータ（スタンドアロンか、あるいはネットワーク化環境にあるもの）だが、ＰＤＡ、無線デバイス、サーバ、メインフレームなど、他のコンピューティングデバイスも同様に企図される。ただし、本発明の方法および装置は、このようなコンピューティングデバイスを使用しなくてもよく、相互関連を手作業で生み出すことを含めて他の手段でも容易に達成することができる。連続する文書を検討して文書の「サンプル」を拡大し、相互関連データベースを生成する方法は、様々である。文書は、分析および操作するために、手作業でセットアップすることもでき、自動的に供給することによって（従来技術で知られている自動ペーパーローダなどで）セットアップすることもでき、あるいはウェブクローラなど、関係する文書を自動的に見つけ出すためのインターネット上の検索技法を使用してセットアップすることもできる。
【００２５】
本発明は、パラレルテキストに加えて（またはそれに代えて）同等テキストを検討することによって、関連データベースを生成することができることに留意されたい。さらにこの方法は、ある言語内で繰り返し出現する単語または単語列を検索するとき、利用可能な文書すべてを集合的に調べる。
【００２６】
ｂ．データベースの構築
本発明によれば、データベースを構築するために文書を検討する。文書（この場合もやはり、同じテキストを２つの異なる言語で表す文書の対）の入力後、本明細書に述べる方法および／または装置を使用して生成プロセスを開始する。
【００２７】
例として、文書は、同じコンテンツ（または一般的な意味で観念）を２つの異なる言語で含むと仮定する。文書Ａは言語Ａによるものであり、文書Ｂは言語Ｂによるものである。これらの文書は、以下のテキストを有する。
【００２８】
【表１】
2004535617.tif 000002
【００２９】
本発明の第１のステップは、単語範囲を計算して、所与の単語または単語列に対する可能な関連のおよその位置を決定することである。言語間の逐語的な分析だけでは生産的な結果が生み出されず（すなわち、文書Ａ中の単語１は文書Ｂ中の単語１の逐語訳として存在しないことが多い）、ある言語の文構造は別の言語とは異なる文位置（または順序）で等価な観念を有する場合があるので、本発明のデータベース生成技法は、第１言語の各単語または単語列を、第２言語の文書中の選択範囲内で見つかったすべての単語および単語列に関連付ける。このことはまた、ある言語が別の言語よりも長いか短い単語列で観念を表現することが多いことからも重要である。範囲は、２つの文書を検討することによって決定し、この範囲を使用して、第２の文書中の単語および単語列を第１の文書中の単語および単語列と比較する。すなわち、第２の文書中の、ある範囲の単語または単語列を、第１の文書中の各単語および単語列に対する可能な関連として検討する。ある範囲についてテストすることにより、このデータベース生成技法は、第１言語の単語または単語列と同等でありそれらに翻訳することのできる、第２言語のいくつかの単語または単語列を確定する。
【００３０】
第１言語の文書中の所与の単語または単語列に対する関連を探す範囲である、第２言語の文書中の範囲を確定するには、２つの属性を決定しなければならない。第１の属性は、第２の文書中の範囲の値またはサイズであり、これは範囲中の単語数で測定する。第２の属性は、第２の文書中の範囲の位置であり、これは範囲の中間点の配置で測定する。これらの属性は両方ともユーザによって定義されるが、好ましい実施形態の例を以下に提供する。範囲のサイズおよび位置を定義する際、目標とするところは、分析中の第１言語のセグメントに対する第２言語の単語または単語列の翻訳が含まれる確率が高くなるようにすることである。
【００３１】
範囲のサイズまたは値を決定するには、文書中の単語数に基づいて鐘形曲線を導出するなど一般的な統計技法を含めて、様々な技法を使用することができる。鐘形曲線などの統計技法では、文書の最初と最後の範囲は文書の中間の範囲よりも小さくなる。文書中の単語の絶対数に従って導出されようと、文書中の一定割合の単語に従って導出されようと、範囲についての鐘形頻度は、翻訳を補外する妥当な機会を可能にする。範囲を計算する方法には他に「ステップ」技法などもあり、この技法では、一定割合の単語についてはあるレベルの範囲が存在し、別の割合の単語については２番目に高いレベルの範囲が存在し、最後の割合の単語については第１のレベルと等しい第３のレベルの範囲が存在する。この場合もやはり、すべての範囲属性はユーザ定義とすることもでき、他の可能なパラメータに従って確定することもできる。目標とするところは、分析中の第１言語の単語または単語列に対する有用な関連を取り込むことである。
【００３２】
第２言語の文書内における範囲の位置は、２つの文書中の単語数の比較によって決まるものとすることができる。範囲を位置決めする上で文書として適格なものは、ユーザによって定義され、例えばニュース記事、本の章、およびその他、複数のデータセグメントで構成され別個に識別可能な任意のコンテンツ単位である。２つの文書の単語カウントがほぼ等しい場合、第２言語の範囲の位置は、分析中の第１言語の単語または単語列の位置とほぼ一致することになる。２つの文書中の単語数が等しくない場合は、比率を用いて範囲の位置を正しく決定することができる。例えば、文書Ａが５０個の単語を有し、文書Ｂが１００個の単語を有する場合、２つの文書間の比率は１：２である。文書Ａの中間点は、単語位置２５である。しかし、文書Ａ中の単語２５を分析している場合に、この中間点（単語位置２５）を文書Ｂにおける範囲の中間点の配置として使用するのは有効ではない。というのは、この点（単語位置２５）は文書Ｂの中間点ではないからである。そうではなく、文書Ａ中の単語２５を分析する場合の、文書Ｂ中の範囲の中間点は、２つの文書間の単語の比率によって（すなわち２５×２／１＝５０）、または文書Ｂの中間点に手作業で配置することによって、または他の技法によって決定することができる。
【００３３】
前述のように、文書中の単語または単語列の位置を調べて、範囲内に入るすべての単語または単語列に注目することにより、本発明のデータベース生成技法は、分析している第１の文書中の各単語または単語列に翻訳できる第２言語の文書中の単語または単語列の可能なセットを返す。本発明のデータベース生成技法を利用する際、可能な翻訳として適格な単語および単語列のセットは、関連頻度が発展するにつれて絞り込まれる。したがって本発明は、文書の対を検討した後、ある言語の単語および単語列が第２言語の単語または単語列に関連する関連頻度を生成する。本発明によって多くの文書の対を検討した後（したがって大きなサンプルを生成した後）には、この言語間関連データベース生成技法は、任意の１つの単語または単語列についてますます高い関連頻度を返すことになる。十分に大きいサンプルが生成された後、最高の関連頻度が、可能な翻訳をもたらす。当然、関連頻度が正確な翻訳であるとみなされる極限点は、ユーザによって定義され、他の解釈可能翻訳技法の影響も受ける（参照により本明細書に組み込む２００１年３月１６日出願の「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ」という名称の仮出願第６０／２７６１０７号に記載の技法など）。
【００３４】
先に示したように、本発明は、単語だけでなく単語列（複数の単語）もテストする。述べたように、単語列は、句読点およびその他の記号が出現すればそれらもすべて含む。本発明のデータベース生成技法は、第１言語の単一の単語を分析した後、２単語の単語列を分析し、次いで３単語の単語列を分析し、以下、インクリメンタルな方式で同様にする。この技法は、しばしば起こるような、ある言語の単語または単語列が別の言語のより短いか長い単語列（または単語）に翻訳される場合の翻訳を可能にする。ある単語または単語列が、第１言語の利用可能なすべての文書中で１回だけしか出現しない場合、プロセスはすぐに次の単語または単語列の分析に進み、再び分析サイクルを実施する。利用可能なすべてのパラレルテキストおよび同等テキスト中で複数回にわたって出現する第１言語の単語または単語列をすべて分析し終えると、分析を停止する。
【００３５】
ある程度までは、単語または単語列の出現を探すために任意の数の文書を集約して単一の文書として扱うことができる。本質的に、単語または単語列が繰り返さないという場合、その単語または単語列は、利用可能なすべてのパラレルテキストおよび同等テキスト中で１回だけしか出現してはならない。さらに、別の実施形態では、利用可能な同等テキスト中およびパラレルテキストで単語または単語列が複数回出現するか否かにかかわらず、あらゆる単語および単語列に対応する範囲を検討することが可能である。別の実施形態では、照会の一部である特定の単語および単語列を解決することによってデータベースを構築することができる。翻訳のために単語および単語列が入力されると、本発明は、メモリに記憶された未分析のクロス言語文書中で単語または単語列の複数の出現を探すことができ、これは、ウェブクローラおよび他のデバイスを使用してインターネット上でクロス言語テキストを突き止め、最後に、照会の分析および十分に利用可能なクロス言語材料がないことに基づいて、不足の関連を供給するようユーザに求めることによって行う。
【００３６】
したがって本発明は、単語列を単語の正しい位置決め（その単語列中における）に応じて分析するように動作し、また、単語選択、ならびに句節法やスタイルや省略などの文法特異性のコンテキストを反映するように動作することができる。これらの単語列関連はまた、本明細書に述べる翻訳プロセスを提供する二重重複翻訳技法にも有用である。
【００３７】
本発明は、より大きい単語列のサブセット単語または単語列が、このより大きい単語列に対する関連として一貫して返される状況に対応することができることに留意するのが重要である。本発明は、頻度返却を操作することによってこれらのパターンを反映する。例えば、固有名は、完全に（「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」のように）提示されることもあり、名前または名字で略されることもあり（「Ｊｏｈｎ」または「Ｄｏｅ」）、別のやり方で略されることもある（「Ｍｒ．Ｄｏｅ」）。単語列を構成する単語は、必然的にその句の一部としてだけでなく個々にもカウントされるので、本発明は、単語列返却よりも個別的な単語返却を返す可能性が最も高い（すなわち完全な氏名の単語列「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」よりも、名前または名字に対する返却の方が多い）。このため、ランク付けを変更する機構を利用すべきである。例えば、任意の文書中で、氏名「ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」は１００回出現するが、単独またはＪｏｈｎ  Ｄｏｅの一部としての「ｊｏｈｎ」は１２０回出現し、単独またはＪｏｈｎ  Ｄｏｅの一部としての「Ｄｏｅ」は１１０回出現する場合がある。通常の（本発明による）翻訳返却は、単語列「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」を分析しようとする際にすべて、「Ｊｏｈｎ」を「Ｄｏｅ」よりも高くランク付けし、これらの単語の両方を単語列「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」よりも高くランク付けすることになる。サブセット（または個々の返却）の出現回数から、より大きい単語列の出現回数を引くことにより、正しい順序付けを達成することができる（ただし当然、他の方法を利用して同様の結果を得ることもできる）。したがって、１２０（単語「Ｊｏｈｎ」の出現回数）から１００（「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」の出現回数）を引くと、「Ｊｏｈｎ」に対する訂正後の返却は２０である。この分析を適用すると、単語列「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」の出現回数（この単語列を分析して翻訳を試みるとき）として１００が得られ、単語「Ｊｏｈｎ」については２０が得られ、単語「Ｄｏｅ」については１０が得られ、このようにして正しい関連が生み出される。
【００３８】
この問題は、固有名に限らず、一般的な句および多くの様々なコンテキストでしばしば生じることに留意されたい。例えば、単語列「Ｉ  ｌｏｖｅ  ｙｏｕ」が、別の言語におけるその最も頻繁な単語列関連に翻訳されるときは常に、この別の言語の「ｌｏｖｅ」に対する単語も、このようなときに毎回独立して関連付けられる場合がある。さらに、この単語列が分析中の他のテキスト中で異なるように翻訳されるときも、単語「ｌｏｖｅ」はやはり関連付けられる場合がある。これは分析を歪め、第１言語の「Ｉ  ｌｏｖｅ  ｙｏｕ」の翻訳のために、第２言語の「Ｉ  ｌｏｖｅ  ｙｏｕ」ではなく第２言語の単語「ｌｏｖｅ」を返すことになる。したがってやはり、より大きい列に対する関連をランク付けする際、システムは、すべてのサブセット関連の頻度から、より長い単語列関連の出現回数を引く。図１には、これらの概念も反映されている。
【００３９】
さらに、単語および単語列についての関連頻度をカウントするとき、「ｉｔ」「ａｎ」「ａ」「ｏｆ」「ａｓ」「ｉｎ」などの一般的な単語、または任意の一般的な単語を無視するようにデータベースに命令することもできる。これにより、所与の範囲の一部として一般的な単語が多数出現することによって通常なら歪められることになる本当の関連頻度数が、より正確に反映される。これにより本発明の関連データベース生成技法は、過剰な減算を行わずに、一般的な単語が分析を歪めないようにすることができる。これらまたは他の任意の一般的な単語が関連データベースから「引かれる」ことがない場合でも、本明細書でより詳細に述べる二重重複プロセスはこれらを受け入れないため、最終的にこれらは適切でない限り翻訳として認められないことに留意されたい。
【００４０】
関連頻度を調節するための他の計算を行って、単語および単語列の共通する出現の回数を正確に反映させるようにすることもできることに留意されたい。例えば、分析した単語の範囲が重複する場合、二重カウントを回避するように調節することが適切な場合がある。これらの場合、より正確な関連頻度を構築するための調節が望ましい。次に、例として上述した２つの文書を使用して、本発明による観念間データベースを生成および増補するための方法および装置の一実施形態の例について述べる。以下のように表を再現する。
【００４１】
【表２】
2004535617.tif 000003
【００４２】
この場合もやはり、この実施形態では単一の文書中だけで繰り返し出現する単語および単語列に焦点を当てるが、これは主に例示のためであることに留意されたい。利用可能なすべてのパラレルテキストおよび同等テキストを総合的に使用して、繰り返し出現する単語および単語列を分析する。
【００４３】
上にリストした２つの文書（第１言語のＡ、第２言語のＢ）を使用して、データベース生成技法に関する以下のステップを実施する。
ステップ１．まず、範囲のサイズおよび位置を決定する。すでに示したように、サイズおよび位置は、ユーザ定義としてもよく、様々な方法によって概算してもよい。２つの文書の単語カウントはほぼ等しく（文書Ａ中に１０個の単語、文書Ｂ中に８個の単語）、したがって範囲の中間点は、文書Ａ中の単語または単語列の位置と一致するように位置決めする。（注：文書間の単語カウントの比率は８０％なので、別法として範囲の位置は分数４／５を適用して確定することもできる。）この例では、範囲のサイズまたは値が３の場合に、鐘形曲線に近付くように最良の結果をもたらすことができる。範囲は、文書の最初と最後では（＋／−）１になり、中間では（＋／−）２になる。ただしすでに示したように、範囲（または範囲を決定するのに使用される方法）は、完全にユーザ定義である。
【００４４】
ステップ２．次に、文書Ａ中の第１の単語を文書Ａについて検討およびテストして、文書中でこの単語が出現する回数を決定する。この例では、文書Ａ中の第１の単語はＸである。Ｘは、文書Ａ中で３回、すなわち位置１、４、９で出現する。単語または単語列の位置番号は単に、文書中におけるその単語または単語列の、他の単語に対する相対的な位置である。したがって位置番号は、句読点を無視した文書中の単語数に対応する。例えば、文書が１０個の単語を有し、単語「ｋｉｎｇ」が２回出現する場合、単語「ｋｉｎｇ」の位置番号は、単にこの単語が出現する場所（１０個の単語のうちで）である。
【００４５】
単語Ｘが文書中で複数回出現するので、プロセスは次のステップに進む。単語Ｘが１回だけしか出現しない場合は、この単語をスキップし、次の単語を継続して生成プロセスを続行することになる。
【００４６】
ステップ３．位置１にある第１言語の単語Ｘに対して、可能な第２言語の翻訳が返される。文書Ｂに範囲を適用することにより、文書Ｂ中の位置１および２（１＋／−１）にある単語、すなわちＡＡおよびＢＢ（文書Ｂ中の位置１および２にある）が得られる。Ｘに対する潜在的な翻訳または妥当な関連として、可能なすべての結合、すなわちＡＡ、ＢＢ、およびＡＡ  ＢＢ（単語列の結合）が返される。したがって、Ｘ１（単語Ｘの第１の出現）は、関連としてＡＡ、ＢＢ、およびＡＡ  ＢＢを返す。
【００４７】
ステップ４．単語Ｘの次の位置を分析する。この単語（Ｘ２）は位置４で出現する。位置４は文書の中心に近いので、範囲は（先に決定したように）、位置４のどちら側にも２単語となる。文書Ｂ中の単語４を調べて範囲（＋／−）２を適用することにより、可能な関連が返される。よって、単語４の前の２単語と、単語４の後の２単語が返される。したがって、位置２、３、４、５、６にある単語が返される。これらの位置は、文書Ｂ中で単語ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦに対応する。これらの単語（およびこれらが結合した単語列）の前方の順列はすべて考慮される。したがってＸ２は、可能な関連として、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、およびＥＥ  ＦＦを返す。
【００４８】
ステップ５．Ｘの第１の出現（位置１）の返却を、Ｘの第２の出現（位置４）の返却と比較し、一致を決定する。２つの範囲の重複部分で出現する同じ単語または単語列を含む返却は、単一の出現に減じるべきであることに留意されたい。例えばこの例では、位置２の単語はＢＢであり、これは、Ｘの第１の出現（範囲による作用を受けるとき）とＸの第２の出現（範囲による作用を受けるとき）の両方で返される。この同じ単語位置がＸ１とＸ２の両方で返されるので、この単語は１回の出現として数える。しかし、同じ単語が重複範囲で返されるが２つの異なる単語位置から返される場合は、その単語は２回カウントし、関連頻度を記録する。この場合、単語Ｘに対する返却はＡＡである。というのは、この単語（ＡＡ）はＸ１とＸ２の両方の関連返却にみられるからである。両方の関連返却にみられる他方の単語はＢＢだが、前述のようにこの単語は第１と第２のＸの出現に対する範囲作用によって到達する同じ位置（したがって同じ単語）なので、この単語は無視できることに留意されたい。
【００４９】
ステップ６．単語Ｘの次の位置（位置９）（Ｘ３）を分析する。（＋／−）１の範囲（文書の最後に近い）を適用すると、文書Ｂの位置８、９、１０における関連が返される。文書Ｂには８つの位置しかないので結果を切り捨てると、Ｘに対する可能な値として、単語位置８すなわちＣＣだけが返される。（注：別法として、ユーザ定義のパラメータが分析の一部として最低２つの文字を要求することもでき、これによれば位置８および次に近い位置（位置７のＧＧ）が返されたことになる。）
Ｘ３の返却をＸ１の返却と比較すると一致がなく、したがって関連がないことがわかる。
【００５０】
ステップ７．単語Ｘの次の位置を分析する。しかし、文書Ａにはこれ以上の単語Ｘの出現はない。この時点で、言語Ａの単語Ｘについて、言語Ｂの単語ＡＡに対する関連頻度１を確定する。
【００５１】
ステップ８．単語Ｘの出現がこれ以上ないので、プロセスは単語を１つインクリメントして、単語列をテストする。この場合、検討する単語列は「ＸＹ」、すなわち文書Ａ中の最初の２つの単語である。ステップ２〜７で述べたのと同じ技法をこの句に適用する。
【００５２】
ステップ９．文書Ａを調べると、単語列ＸＹの出現は１回だけしかないことがわかる。この時点で、インクリメントするプロセスを停止し、データベース生成は行わない。終了点に達したので、次の単語を検討する（このプロセスは、単語列について一致がみられないときは常に実施する）。この場合、文書Ａの位置２にある単語は「Ｙ」である。
【００５３】
ステップ１０．単語「Ｙ」にステップ２〜７のプロセスを適用すると、以下の結果が得られる。
単語Ｙの２つの出現（位置２および７）が存在し、したがってデータベース生成プロセスを継続する（この場合もやはり、Ｙが文書Ａ中で１回しか出現しない場合は、Ｙは検討しない）。
【００５４】
位置２における範囲のサイズは（＋／−）１単語である。
文書Ｂに範囲を適用すると（位置２、すなわち単語Ｙが最初に出現する位置）、文書Ｂ中の位置１、２、３の結果が返される。
【００５５】
返されたこれらの位置における対応する異種言語単語は、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣである。
前方順列を適用すると、Ｙ１に対してＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣの可能性が得られる。
【００５６】
Ｙの次の位置を分析する（位置７）。
位置７における範囲のサイズは（＋／−）２単語である。
この範囲を文書Ｂに適用すると（位置７）、位置５、６、７、８、すなわちＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣが返される。
【００５７】
すべての順列は、Ｙ２に対してＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＧＧ  ＣＣの可能性をもたらす。
【００５８】
Ｙ１からの結果と照合すると、ＣＣが唯一の一致として返される。
Ｙ１とＹ２についての一致を結合すると、Ｙについての関連頻度としてＣＣが得られる。
【００５９】
ステップ１１．範囲の最後でのインクリメント。単語Ｙに対する唯一の可能な一致（単語ＣＣ）が、Ｙの第１の出現についての範囲の最後（文書Ｂ中の位置３に出現したＣＣ）にみられるので、第１の出現で範囲を１つインクリメントすると、位置１、２、３、４すなわちＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、または前方順列ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡが返される。この結果を適用してもなお、Ｙに対する可能な翻訳としてＣＣが得られる。返された一致が第１の出現（単語「Ｙ」についてのベース出現）についての範囲の最後にあったために範囲をインクリメントしたことに留意されたい。このパターンがみられるときは常に、サブステップ（または代替ステップ）として、範囲の最後でのインクリメントを実施して完全性を保証する。
【００６０】
ステップ１２．文書Ａ中に「Ｙ」の出現はこれ以上存在しないので、分析は文書Ａ中で単語を１つインクリメントして、単語列「ＹＺ」を検討する（単語Ｙの次の単語）。次の列（ＹＺ）にインクリメントしてプロセスを繰り返すと、以下の結果が得られる。
【００６１】
単語列ＹＺは文書Ａ中で２回、すなわち位置２および７に出現する。第１の出現（ＹＺ１）におけるＹＺに対する可能性は、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣである。（注：別法として、分析中の言語Ａの単語列がより長くなるような範囲サイズの拡大を含めるように範囲パラメータを定義しておくこともできる。）
第２の出現（ＹＺ２）におけるＹＺに対する可能性は、ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＧＧ  ＣＣである。
【００６２】
一致により、単語列ＹＺに対する可能な関連としてＣＣが得られる。
範囲を拡大することにより（範囲の最後でのインクリメント）、ＹＺに対してＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡが得られる。
【００６３】
この結果を適用してもなお、単語列ＹＺに対する関連頻度としてＣＣが得られる。
ステップ１３．文書Ａ中に「ＹＺ」の出現はこれ以上存在しないので、分析は文書Ａ中で単語を１つインクリメントして、単語列「ＹＺＸ」を検討する（文書Ａ中の位置３にある単語Ｚの次の単語）。次の単語列（ＹＺＸ）にインクリメントしてプロセスを繰り返すと（ＹＺＸは文書Ａ中で２回出現する）、以下の結果が得られる。
【００６４】
ＹＺＸの第１の出現に対する返却は、位置２、３、４、５における返却である。
順列は、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥである。
【００６５】
ＹＺＸの第２の出現に対する返却は、位置５、６、７、８における返却である。
順列は、ＥＥ、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ、ＥＥ  ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＧＧ  ＣＣである。
【００６６】
この２つを比較すると、単語列ＹＺＸに対する関連頻度としてＣＣが得られる。この場合もやはり、可能な関連であるＥＥの返却は、両方のインスタンスで同じ単語として（すなわち同じ位置に）出現するので無視されることに留意されたい。
【００６７】
ステップ１４．次の単語列（ＹＺＸＷ）にインクリメントすると、これは１回だけしか出現しないことがわかる。したがって、単語列データベース生成を完了し、次の単語Ｚ（文書Ａ中の位置３）を検討する。
【００６８】
ステップ１５．Ｚは文書Ａ中で３回出現し、Ｚに前述のステップを適用すると、以下の結果が得られる。
Ｚ１に対する返却は、ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＡＡ  ＢＢ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＡＡ  ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥである。
【００６９】
Ｚ２に対する返却は、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＧＧ  ＣＣである。
Ｚ１とＺ２を比較すると、Ｚに対する関連頻度としてＣＣが得られる。
【００７０】
Ｚ３（位置１０）は、定義された範囲内で返却を有さない。ただし、言語Ａの各単語または単語列に対して少なくとも１つの返却がなければならないというパラメータを追加した場合は、Ｚに対する返却はＣＣになる。
【００７１】
Ｚ３に対する返却をＺ１と比較すると、単語Ｚに対する関連頻度としてＣＣが得られる。しかし、単語位置８のＣＣはすでに上でＺ２の関連に反映されているので、この関連はカウントしない。重複範囲により１つの出現が二重にカウントされるときは、システムは、本当の出現の数をより正確に反映するように関連頻度を減じることができる。
【００７２】
ステップ１６．次の単語列にインクリメントすると単語列ＺＸが得られ、これは文書Ａ中で２回出現する。ＺＸに前述のステップを適用すると、以下の結果が得られる。
ＺＸ１に対する返却は、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦである。
【００７３】
ＺＸ２に対する返却は、ＦＦ、ＧＧ、ＣＣ、ＦＦ  ＧＧ、ＦＦ  ＧＧ  ＣＣ、ＧＧ  ＣＣである。
返却を比較すると、単語列ＺＸとＣＣの間の関連が得られる。
【００７４】
ステップ１７．インクリメントすると、次の句はＺＸＷである。これは１回だけしか出現せず、したがって文書Ａ中の次の単語（Ｘ）を検討する。
ステップ１８．単語Ｘは、第１の位置ですでに検討した。しかし、この第２の位置の単語Ｘは、他方の文書に対する相対的な単語としては、まだ単語Ｘに対する可能な返却について検討していない。このため、次に単語Ｘ（第２の位置）を単語Ｘの第１の出現の場合と同様に処理し、文書中を進む。
【００７５】
位置４のＸに対する返却は、ＢＢ、ＣＣ、ＡＡ、ＥＥ、ＦＦ、ＢＢ  ＣＣ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＢＢ  ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＣＣ  ＡＡ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ、ＣＣ  ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＡＡ  ＥＥ、ＡＡ  ＥＥ  ＦＦ、ＥＥ  ＦＦをもたらす。
【００７６】
位置９のＸに対する返却は、ＣＣをもたらす。
位置９の結果を位置４の結果と比較すると、単語Ｘに対する可能な一致としてＣＣが得られ、これに関連頻度が与えられる。
【００７７】
ステップ１９．次の単語列にインクリメントすると（文書中で先を調べてもＸの第２の出現と比較すべきＸの出現はこれ以上みられないので）、単語列ＸＷが得られる。しかし、この単語列は文書Ａ中で複数回出現せず、したがってプロセスは次の単語（Ｗ）の検討に移る。単語「Ｗ」は文書Ａ中で１回しか出現せず、したがってインクリメントを行う。ただし、「Ｗ」が１回しか出現しないので、次の単語列にではなく、文書Ａ中の次の単語「Ｖ」にインクリメントする。単語「Ｖ」は文書Ａ中で１回しか出現せず、したがって次の単語（Ｙ）を検討する。単語「Ｙ」は、文書Ａ中で位置７よりも高い他の位置には出現せず、したがって次の単語（Ｚ）を検討する。単語「Ｚ」は、位置８の後、位置１０で再び出現する。
【００７８】
ステップ２０．単語Ｚの第２の出現に前述のステップを適用すると、以下の結果が得られる。
位置８のＺに対する返却はＧＧ、ＣＣ、ＧＧ  ＣＣをもたらす。
【００７９】
位置１０のＺに対する返却はＣＣをもたらす。
位置１０の結果を位置８の結果と比較しても、単語Ｚに対する関連は得られない。
この場合もやはり、可能な関連として単語ＣＣが返されるが、ＣＣは、位置８のＺと位置１０のＺを分析することによって到達した同じ単語位置を表すので、この関連は無視する。
【００８０】
ステップ２１．単語を１つインクリメントすると、単語列ＺＸが得られる。この単語列は、文書Ａ中でこれ以上の（先の）位置には出現せず、したがってプロセスは文書Ａ中の次の単語（Ｘ）で新たに開始する。単語Ｘは、文書Ａでこれ以上の（先の）位置には出現せず、したがってプロセスは新たに開始する。しかし、文書Ａの終わりに達しており、分析は停止する。
【００８１】
ステップ２２．以上の結果をすべて結合して、説明したように重複を引いて除去し、最終的な関連頻度を集計する。
明らかに、文書Ａ中の単語および単語列に対して結論的な結果を返すにはデータが不十分である。先に検討した関連を有する単語および単語列を含む文書の対をより多く検討するにつれて、関連頻度は統計的により信頼性を増し、それによって言語ＡとＢの間の単語または単語列は、単語および単語列の可能な翻訳に対して強い関連を構築することになる。
【００８２】
当技術分野で知られているタイプのコンピュータシステムと共に動作するこのデータベース生成方法の一実施形態の例は、以下のプログラムである。
【００８３】
【表３−１】
2004535617.tif 000004
【００８４】
【表３−２】
2004535617.tif 000005
【００８５】
【表３−３】
2004535617.tif 000006
【００８６】
【表３−４】
2004535617.tif 000007
【００８７】
【表３−５】
2004535617.tif 000008
【００８８】
【表３−６】
2004535617.tif 000009
【００８９】
【表３−７】
2004535617.tif 000010
【００９０】
例証したように、この実施形態は、関連を生み出すのに使用される技法を表している。本発明の技法は、必ずしも言語翻訳に限定されない。広い意味で、この技法は、関連付けることのできる同じ観念を表す任意の２つの表現に適用される。というのは、異種言語翻訳は本質的に、異なる単語または単語列で表される同じ観念の関連の対として単に存在するものだからである。したがって本発明は、データ、音声、音楽、ビデオを関連付けるのに適用することができ、あるいは任意の感覚的な（音声、視覚、嗅覚などの）経験を表すことのできる観念を含めた観念として存在する任意の広範な概念を関連付けるのに適用することができる。必要なのは、本発明が２つの実施形態を分析するということだけである（言語翻訳では、実施形態は文書であり、音楽の場合は、実施形態は楽譜のディジタル表現およびこの楽曲を表す音声周波数とすることができ、その他同様とすることができる）。
【００９１】
別の実施形態では、当技術分野で周知のいくつかのルールベース・アルゴリズムを言語間関連学習に組み込んで、コンテキストおよび意味の上で交換可能な（また時として潜在的に無限の派生を有する可能性のある）いくつかのテキストクラス（名前、番号、日付など）を扱うことができる。
【００９２】
さらに、利用可能なクロス言語文書が翻訳について統計的に重要な結果を提供しない場合、ユーザは、翻訳に関する可能な選択肢および他の関連を検討し、適切な選択肢を承認およびランク付けすることができる。
【００９３】
述べたように、文書の翻訳された対の関連頻度をより多く分析するにつれて、単語および単語列間の関連頻度はより強くなる。より多くの言語の対で表された文書を検討するにつれて、本発明の方法および装置は、第３の言語と共通の関連を有するが相互には直接の関連を有さない言語に基づいて、言語の対の間の「演繹関連」を埋めることを開始する。さらに、翻訳文書が複数の言語で存在するとき、すべての言語間に共通の１つの関連が存在するようになるまで、いくつかの言語にわたって共通の関連返却を分析することもでき、この共通の１つの関連が翻訳になる。以下は、（当技術分野で知られているタイプのコンピュータシステムと共に動作させたときに、）本発明の一実施形態でこれらの言語のデータを利用する場合の方法を提供する、コンピュータプログラムの例である。
【００９４】
【表４−１】
2004535617.tif 000011
【００９５】
【表４−２】
2004535617.tif 000012
【００９６】
また、既存の状態の表現に、別の状態のデータポイントとの特定の関連を人為的に帰属させてデータベースに登録した場合、この２つの状態間の変換が可能になる。例えば、ある形式、状態、または言語で表された各「観念」に、電磁波（トーン）との関連を割り当てた場合、これはその観念の「電磁表現」を生み出す。所与の数の観念を対応する電磁表現で符号化すれば、データ（観念の形をとる）を電磁波に変換して、従来型の遠隔通信インフラストラクチャを介してすぐに転送することができる。電磁波が宛先のマシンに到着すると、このマシンは、電磁波を別々の構成要素に合成することになり、また、関連が与えられれば（順序付け命令、本明細書に述べる二重重複技法の使用、および／または他の可能な方法の使用と共に）、電磁表現で表された個々の観念を提示することになる。
【００９７】
２．観念変換方法および装置
本発明の別の態様は、第１の状態、形式、または言語によるデータを含む第１の文書から、第２の状態、形式、または言語による第２のデータを含む第２の文書を生み出すための方法および装置を提供して、最終結果として第１と第２の文書がほぼ同じ観念または情報を表すようにすることを対象とするものであり、この方法および装置は、観念間関連データベースを使用することを含む。この翻訳方法の実施形態はすべて、二重重複技法を利用して、観念の一方の状態から別の状態への正確な翻訳を得る。対照的に、従来技術の翻訳デバイスは、個々の単語翻訳に焦点を当てるか、特別なルールベースのコードを利用して、第１言語から第２言語への翻訳を容易にする。本発明は、重複技法を使用して、第２言語の単語および単語列が有機的に連結できるようにし、これらの単語および句が第２言語で書かれた場合にとったであろう形と全く同じ形で、これらの正しいコンテキストで正確な翻訳になるようにする。
【００９８】
本発明の一実施形態では、データベース生成方法と重複技法を組み合わせて、正確な言語翻訳を提供する。言語は任意の変換タイプとすることができ、話される／書かれる言語に必ずしも限らない。例えば変換は、コンピュータ言語や、ＡＳＣＩＩなど特定のデータコードやその他を含むことができる。データベースは動的である。すなわち、翻訳システムにコンテンツが入力され、翻訳システムが前回入力されたコンテンツを使用することが連続的に反復されるにつれて、データベースは増大する。本発明の好ましい実施形態は、従来技術で容易に入手可能なパーソナルコンピュータシステムなどのコンピューティングデバイスを利用する。ただしこのシステムは、このようなコンピューティングデバイスを使用しなくてもよく、手作業によるデータベース生成および翻訳方法を含めて他の手段でも容易に達成することができる。
【００９９】
本発明は、表示手段、入力方法、出力方法、プロセッサを少なくとも有する一般的なコンピュータシステム上で利用することができる。表示手段は、陰極線端子、液晶表示装置、フラットパネル表示装置など、従来技術で容易に入手可能な任意のものとすることができる。プロセッサ手段もまた、容易に入手可能であって、プロセッサ手段が供給されることによってコンピュータが本発明を実施できるようなコンピューティング環境で使用される任意のものとすることができる。最後に、入力方法は、相互関連データベースを構築するための文書入力を可能にするのに利用される。前述のように、ディジタル形式に変換するための特定の入力方法は、ユーザの必要性に応じて変わる可能性がある。
【０１００】
ａ．二重重複技法による手作業のデータベース生成および翻訳
次に、本発明による、文書を第１言語から第２言語に翻訳するための方法および装置の一実施形態の例について述べる。この実施形態では、単語および単語列の翻訳をユーザに照会し、さらに二重重複技法を使用してセグメント翻訳を自動的に生成することにより、言語間データベースを発展させる。
【０１０１】
好ましい実施形態について述べるために、英語のデータをヘブライ語のデータに翻訳する例を使用する。これらの選択は説明のために過ぎず、第１言語および第２言語の選択を限定するものではない。
【０１０２】
本発明の好ましい一実施形態によれば、コンピュータシステムは、英語からヘブライ語への訳語間の関連のデータベースを生成するように動作する。この翻訳方法は、少なくとも以下のステップを含む。
【０１０３】
第１に、英語のデータをコンピュータシステムに入力する。
第２に、英語入力のすべての単語をまず逐語的に検討する。データベースは、わかっているヘブライ語の単語翻訳を返す。データベースに翻訳が含まれない場合は、コンピュータシステムは、適切な翻訳を入力するようユーザに照会するように動作する。したがって、入力された英単語に対するヘブライ語の相当語句をデータベースが知らない場合、コンピュータは、適切なヘブライ語の相当語句を提供するようユーザに求める。次いでユーザは、翻訳を返し、この翻訳をデータベースに入力する。後続の使用時には、コンピュータシステムは、この翻訳が前の時点でユーザによって入力されているおかげで、この翻訳を知っているようにしてデータベースを操作することになる。したがって第２のステップでは、入力データを、解析された状態で（例えば逐語的に）検討する。適切な翻訳が返されるか（データベースの動作によって）、または適切な訳語をデータベースに入力する。
【０１０４】
第３に、解析したセグメントをインクリメントするようにして入力データを検討する。例えば、データを最初に逐語的に解析した場合、本発明の翻訳方法は次に、２単語の列を評価することによって入力データを検討する。この場合もやはり前述と同様の方式で、データベースは、２単語の列に対する翻訳がわかっていればそれを返す。わかっていない場合は、翻訳システムは、可能な２単語の列すべてに対して適切な翻訳を入力するようユーザに照会するように動作する。次いで、重複する２単語セグメントをすべてデータベースに記憶する。例えば、ある単語列が４つの単語からなる場合、データベースは、翻訳された１、２と２、３と３、４の結合がメモリ中にあるかどうかチェックする。ない場合はユーザに照会する。データベースは、上記の第２のステップによって必然的に各単語の定義を含んでいることになるが、２単語の列に対して特にエンコードされた翻訳だけが正確な翻訳として返されることに留意されたい。
【０１０５】
第４に、重複する２つの２単語英語列に対するヘブライ語の翻訳が、重複する１つの単語（または複数の単語）を有する場合、システムは、重複するセグメントを結合するように動作する。重複の中にある冗長なヘブライ語セグメントを除去し、重複する２つの英語列を結合することによって（かつ英語の重複の中にある冗長を除去することによって）生み出された３単語英語列に対する一貫性のある翻訳を提供する。上記のステップを１回から無限数のステップ（ｎ）にわたって最後まで繰り返して、適切な翻訳を提供する。この翻訳方法は、両方の言語で重複を介してエンコード済み単語ブロックをつなぐ一貫した列を検証することによって自動的に機能する。両方の言語にまたがる一貫した重複ブリッジをこのように自動的に承認することにより、データベースが臨界質量に達すると、２つの言語間で完全な正確さで翻訳される言語ネットワークが提供される。
【０１０６】
例として、英語の句「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｂｕｙ  ａ  ｃａｒ」を考えてみる。本発明の方法の動作時、この句を、データベースを操作するコンピュータに入力する。コンピュータは、データベースが単語「Ｉ」「ｗａｎｔ」「ｔｏ」「ｂｕｙ」「ａ」「ｃａｒ」に対するヘブライ語の相当語句を含むかどうかを決定するように動作する。このような相当語句がわかっている場合は、コンピュータはそれらのヘブライ語相当語句を返す。このような相当語句がわかっていない場合は、コンピュータは、適切なヘブライ語の翻訳を提供するようユーザに照会し、以後に使用するためにこのような翻訳を記憶する。次にコンピュータは、文を重複方式で２単語セグメントに解析する。すなわち「Ｉ  ｗａｎｔ」「ｗａｎｔ  ｔｏ」「ｔｏ  ｂｕｙ」「ｂｕｙ  ａ」「ａ  ｃａｒ」に解析する。コンピュータは、これらのセグメントのヘブライ語相当語句（すなわち、「Ｉ  ｗａｎｔ」などのヘブライ語相当語句）を返すように動作する。このようなヘブライ語相当語句がわかっていない場合は、コンピュータは、適切なヘブライ語の翻訳を提供するようユーザに照会し、以後に使用するためにこのような翻訳を記憶する。
【０１０７】
本発明は次に、３単語セグメント「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ」「ｗａｎｔ  ｔｏ  ｂｕｙ」「ｔｏ  ｂｕｙ  ａ」「ｂｕｙ  ａ  ｃａｒ」を検討する。プロセスのこの時点で、本発明は、重複する２単語英語訳を有するヘブライ語訳の対をそれぞれ結合して、それぞれの３単語英語訳の照会を作ることを試みる（例えば「Ｉ  ｗａｎｔ」と「ｗａｎｔ  ｔｏ」が結合して「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ」を形成する）。ヘブライ語セグメントが、これらも結合する共通の重複を有する場合は、この翻訳方法はどんなユーザ介入もなしに、ヘブライ語に対するこの３単語の英単語列を翻訳として自動的に承認する。ヘブライ語セグメントが重複せず結合しない場合は、正確な訳語をユーザに照会する。３単語の英語列について適切な翻訳を試みた後、プロセスは４単語の列に進み、以下同様にし、検討中のセグメント（この場合は「Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｂｕｙ  ａ  ｃａｒ」の句全体）が完了するまで、言語間の重複を介した翻訳の結合を自動的に解決することを試みる。この解析を進めた後、次いで本発明の方法は、返された翻訳相当語句を比較し、重複セグメント中の冗長を除去し、翻訳された句をユーザに出力する。
【０１０８】
ｂ．関連データベースおよび二重重複技法による文書翻訳
別の好ましい実施形態として、本発明は、前述のように言語間データベースを使用して文書中の単語および単語列の単語列翻訳を提供し、次いで前述の言語間の二重重複技法を使用して第２言語の重複単語列を結合して文書の翻訳を提供することにより、第１言語の文書を第２言語の文書に翻訳することができる。例えば、英語で入力され、ヘブライ語に翻訳されるように意図された文「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ  ｔｏ  ｅｖｅｒ  ｐｌａｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  ｓｔａｔｅ  ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ  ｔｅａｍ」の構成要素を解決するのに十分なクロス言語文書へのアクセスを有するデータベースを考えてみる。
【０１０９】
前述のプロセスによってこの操作方法は、句「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ」が、元文書の第１の単語で始まりデータベース中に存在する、元文書中からの最大の単語列であると決定する。これはデータベース中で、ヘブライ単語列「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ」に関連付けられている。次いでプロセスは、前述の方法を使用して以下の翻訳を決定する。すなわち、前に識別された英語単語列と重複する１つの単語（または複数の単語）を有する、翻訳すべきテキストからの最大の（かつデータベース中に存在する）英単語列を決定するが、これらの重複する英単語列に対する２つのヘブライ語翻訳もまた、重複するセグメントを有する。すなわち、「ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」は、「ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」に翻訳される。「ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」は、「Ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」に翻訳される。「Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ」は、「ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ」に翻訳される。「ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ  ｔｏ  ｅｖｅｒ  ｐｌａｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  ｓｔａｔｅ  ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ  ｔｅａｍ」は、「ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ  ｓｈ  ｈａｙ  ｐａａｍ  ｓｉｈｅｋ  ｂｅｋｖｕｔｚａｔ  ｈａｋａｄｕｒｓａｌ  ｓｈｅｌ  ｍｅｄｉｎａｔ  ｎｅｗ  ｙｏｒｋ」に翻訳される。
【０１１０】
これらがデータベースから返されると、操作は、重複する単語および単語列を比較して冗長を除去するように動作する。したがって、「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ」は、「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ」に翻訳され、「ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」は、「ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」に翻訳される。本発明の技法を利用して、システムは、英語セグメント「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ」および「ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」をとりあげ、ヘブライ語セグメント「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ」および「ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」を返し、重複を決定する。
【０１１１】
英語では、これらの句は、
「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ」および「ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」である。重複を除去すると、「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」が得られる。
【０１１２】
ヘブライ語では、これらの句は、
「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ」および「ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」である。重複を除去すると、「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」が得られる。
【０１１３】
次いで本発明は、次に解析されるセグメントに作用してプロセスを継続する。この例では、操作プロセスは、「ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」という句に作用する。システムは、英語セグメント「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」および新しい英単語セット「ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」を解決する。対応するヘブライ単語セットは、「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」および「ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」である。重複を除去すると、英語では以下のように作用する。「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ」および「ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」は「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」になる。
【０１１４】
ヘブライ語では、重複プロセスは以下のように作用する。
「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ」および「ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」から、「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」が得られる。
【０１１５】
本発明は、翻訳すべき文書中の残りの単語および単語列についてこのタイプの操作を継続する。したがって、好ましい実施形態の例では、次の英単語列は「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ」および「Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ」である。これらの句に対してデータベースから返されるヘブライ語翻訳は、「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ」および「ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ」である。英語の重複を除去すると、「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ」が得られる。ヘブライ語の重複を除去すると、
「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ」が得られる。
【０１１６】
プロセスを継続すると、次の単語列は「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ」および「ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ  ｔｏ  ｅｖｅｒ  ｐｌａｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  ｓｔａｔｅ  ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ  ｔｅａｍ」である。対応するヘブライ語の句は「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ」および「ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ  ｓｈ  ｈａｙ  ｐａａｍ  ｓｉｈｅｋ  ｂｅｋｖｕｔｚａｔ  ｈａｋａｄｕｒｓａｌ  ｓｈｅｌ  ｍｅｄｉｎａｔ  ｎｅｗ  ｙｏｒｋ」である。英語の重複を除去すると、「Ｉｎ  ａｄｄｉｔｉｏｎ  ｔｏ  ｍｙ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｌｏｖｅｄ  ｂｙ  ａｌｌ  ｔｈｅ  ｇｉｒｌｓ  ｉｎ  ｔｏｗｎ，Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｗａｎｔｅｄ  ｔｏ  ｂｅ  ｋｎｏｗｎ  ａｓ  ｔｈｅ  ｂｅｓｔ  ｐｌａｙｅｒ  ｔｏ  ｅｖｅｒ  ｐｌａｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  ｓｔａｔｅ  ｂａｓｋｅｔｂａｌｌ  ｔｅａｍ」が得られる。ヘブライ語の重複を除去すると、「ｂｅｎｏｓａｆ  ｌｔｚｏｒｅｃｈ  ｓｈｅｌｉ  ｌｉｈｉｏｔ  ａｈｕｖ  ａｌ  ｙｅｄａｙ  ｋｏｌ  ｈａｂａｈｕｒｏｔ  ｂｕｉｒ，ｔａｍｉｄ  ｒａｔｚｉｔｙ  ｌｉｈｉｏｔ  ｙａｈｕａ  ｂｅｔｔｏｒ  ｈａｓａｈｋａｎ  ｈａｃｈｉ  ｔｏｖ  ｓｈ  ｈａｙ  ｐａａｍ  ｓｉｈｅｋ  ｂｅｋｖｕｔｚａｔ  ｈａｋａｄｕｒｓａｌ  ｓｈｅｌ  ｍｅｄｉｎａｔ  ｎｅｗ  ｙｏｒｋ」が得られ、これが、翻訳されるよう望まれたテキストの翻訳である。
【０１１７】
このプロセスの完了時、本発明は、翻訳された最終的なテキストを返してこのテキストを出力するように動作する。
これらの返却は、データベースが前述のプロセスに従って重複関連を返すことの最終結果であったことに留意されたい。システムは、このプロセスを通して最終的には、隣接する第２言語セグメントと重複を介して自然に適合する結び付きを有さない第２言語の返却は受け入れない。隣接するヘブライ単語列の関連と正確に重複しないヘブライ語の返却があった場合は、それは拒否され、この隣接するヘブライ単語列と重複するヘブライ単語列の関連で置き換えられたことになる。
【０１１８】
本発明の好ましい一実施形態の例は、以下のコンピュータプログラムを利用し、当技術分野で知られているタイプのコンピュータシステムと共に動作する。
【０１１９】
【表５−１】
2004535617.tif 000013
【０１２０】
【表５−２】
2004535617.tif 000014
【０１２１】
【表５−３】
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【０１２２】
【表５−４】
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【０１２３】
【表５−５】
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【０１２４】
【表５−６】
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【０１２５】
【表５−７】
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【０１２６】
【表５−８】
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【０１２７】
【表５−９】
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【０１２８】
【表５−１０】
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【０１２９】
上述の、言語間の関連データベースの使用と言語間の二重重複翻訳技法を組み合わせる実施形態では、当技術分野で知られている音声認識ソフトウェアやＯＣＲ走査デバイスなど、情報をある状態から別の状態に一致させようとする既存の技術の品質を高めるための他の適用例も可能である。これらの技術は両方とも、そのシステムの結果を本発明の翻訳方法についてテストすることができる。翻訳が存在せず、そのため誤りが推定されるときは、ユーザに警告して照会することもでき、あるいは、重複しない翻訳に近い、重複する翻訳を生み出す代替をデータベース中で探すようにシステムをプログラムすることもできる。ユーザへのすべての返却は、当然ながら元言語に再変換されることになる。
【０１３０】
当業者には理解されるように、当業者なら本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく前述の装置および方法に多くの変更を加えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】本発明による観念間データベースの一実施形態を示す図である。
【図１】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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