(57)【要約】ある観点において、本発明は、ソース言語文字列の翻訳に関連したウエイトをユーザが視認し変更することを可能とする方法に関連する。この方法は、ソース言語文字列の翻訳に関連したウエイトをユーザに表示するステップであって、そのウエイトは翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられる、ステップと、翻訳に関連したウエイトをユーザが変更することを可能とするステップと、を備える。一具体例では、この方法は、更に、ユーザによるウエイトの変更の後、ユーザがウエイトをリセットしてデフォルト値に戻すことを可能とするステップを備える。【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソース言語文字列の翻訳に関連したウエイトをユーザが視認し変更することを可能とする方法であって、
前記ソース言語文字列の前記翻訳に関連した前記ウエイトを前記ユーザに表示するステップであって、前記ウエイトは前記翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられる、ステップと、
前記翻訳に関連した前記ウエイトを前記ユーザが変更することを可能とするステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記ウエイトのユーザによる変更の後、ユーザが前記ウエイトをリセットしてデフォルト値に戻すことを可能とするステップを更に備える、請求項１の方法。
【請求項３】
前記表示するステップは、更に、複数のウエイトを前記ユーザに表示するステップを備え、前記ウエイトの各々は前記翻訳の語形変化に関連し、前記ウエイトの各々は前記翻訳を選択する際に前記翻訳エンジンによって用いられる、請求項１の方法。
【請求項４】
前記可能とするステップは、更に、前記翻訳の前記語形変化に関連した前記１つ以上のウエイトの各々を前記ユーザが個別に変更することを可能とするステップを備える、請求項３の方法。
【請求項５】
サマリーウインドウにおいて、可能な値の範囲を示した単一の表示の上に、前記語形変化に関連した前記１つ以上のウエイトの全てを表示するステップを更に備える、請求項３の方法。
【請求項６】
前記ソース言語文字列および前記翻訳は翻訳辞書に含まれる、請求項１の方法。
【請求項７】
更に、前記ユーザからの入力に応答して前記翻訳を前記ユーザに表示するステップを備える、請求項１の方法。
【請求項８】
前記入力は前記ソース言語の少なくとも１つの文字である、請求項７の方法。
【請求項９】
前記入力は前記翻訳の目的言語の少なくとも１つの文字である、請求項７の方法。
【請求項１０】
更に、前記翻訳エンジンからの入力に応答して前記翻訳を前記ユーザに表示するステップを備える、請求項１の方法。
【請求項１１】
前記翻訳エンジンによって、前記ソース言語文字列の複数の可能な翻訳から前記翻訳を選択するステップであって、前記複数の可能な翻訳の各々にはウエイトが関連付けられており、前記選択は少なくとも部分的に前記ウエイトに基づくステップを更に備える、請求項１の方法。
【請求項１２】
ソース言語文字列を受信し、
少なくとも１つのエキスパート・システムによって複数の可能な翻訳を決定するステップであって、前記複数の中の各翻訳は前記ソース言語文字列を等しく翻訳している、ステップと、
前記複数の可能な翻訳から最も高いウエイトを有する翻訳を選択するステップと、
を更に備える、請求項１の方法。
【請求項１３】
前記ウエイトを前記ユーザに表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するステップを更に備える、請求項１の方法。
【請求項１４】
確立された基準に合致する少なくとも１つのソース言語辞書見出し語を前記ユーザに表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するステップと、
前記少なくとも１つのソース言語辞書見出し語の１つ以上の翻訳をユーザが隠すことおよび表示することを可能とするステップと、
を更に備える、請求項１３の方法。
【請求項１５】
前記グラフィカル・ユーザ・インタフェースの前記ユーザによる操作に応答して、かつ前記操作に適合するように前記ウエイトを調整するステップを更に備える、請求項１３の方法。
【請求項１６】
前記グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、可能な値の範囲に対して前記ウエイトの現在の値を前記ユーザに表示する、請求項１３の方法。
【請求項１７】
前記可能な値の範囲は標準化されている、請求項１６の方法。
【請求項１８】
複数の可能な翻訳から前記ユーザが前記翻訳を選択することを可能とするステップと、
前記翻訳エンジンによって、前記ユーザ選択に応答して前記複数の翻訳の前記ウエイトのうちの少なくとも１つを調整するステップと、
を更に備える、請求項１の方法。
【請求項１９】
前記調整するステップは、前記選択した翻訳に関連したウエイトを大きくするステップを更に備える、請求項１８の方法。
【請求項２０】
前記調整するステップは、前記ユーザ選択によって置換された前記翻訳に関連するウエイトを小さくするステップを更に備える、請求項１８の方法。
【請求項２１】
ソース言語の翻訳に関連したウエイトをユーザが視認し変更することを可能とする機械翻訳システムであって、
前記ソース言語の文字列の前記翻訳に関連した前記ウエイトを前記ユーザに表示するために用いるデータを提供するように構成された辞書ブラウザであって、前記ウエイトは前記翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられ、前記翻訳に関連した前記ウエイトを前記ユーザが変更することを可能とするように構成された辞書ブラウザと、
前記辞書ブラウザと通信して、データを受信および送信する翻訳辞書であって、少なくとも１つの翻訳およびこれに関連したウエイトを備え、前記辞書ブラウザから受信したデータに応答して前記関連したウエイトを変更する翻訳辞書と、
前記辞書ブラウザと通信状態して、前記ユーザからのデータを受信し前記データを前記辞書ブラウザに送信するユーザ入力装置と、
前記辞書ブラウザと通信状態して、前記辞書ブラウザからのデータを受信し前記データの表示を前記ユーザに表示する表示装置と、
を備えるシステム。
【請求項２２】
前記辞書ブラウザは、更に、前記ウエイトのユーザによる変更の後、ユーザが前記ウエイトをリセットしてデフォルト値に戻すことを可能とするように構成されている、請求項２１のシステム。
【請求項２３】
前記辞書ブラウザは、更に、１つ以上のウエイトを前記ユーザに表示するために用いるデータを提供するように構成され、前記ウエイトの各々は前記ソース言語文字列の語形変化に関連し、前記ウエイトの各々は前記翻訳を選択する際に前記翻訳エンジンによって用いられる、請求項２１のシステム。
【請求項２４】
前記辞書ブラウザは、更に、前記翻訳の前記語形変化に関連した前記１つ以上のウエイトの各々を前記ユーザが個別に変更することを可能とするように構成されている、請求項２３のシステム。
【請求項２５】
サマリーウインドウにおいて、可能な値の範囲を示した単一の表示の上に、前記語形変化に関連した前記１つ以上のウエイトの全てを表示するためのデータを前記表示装置に提供するように構成されている、請求項２３のシステム。
【請求項２６】
前記辞書ブラウザは、更に、前記ユーザから受信した入力に応答して前記翻訳を表示するために用いるデータを提供するように構成されている、請求項２１のシステム。
【請求項２７】
前記入力は前記ソース言語の少なくとも１つの文字である、請求項２６のシステム。
【請求項２８】
前記入力は前記翻訳の目的言語の少なくとも１つの文字である、請求項２６のシステム。
【請求項２９】
前記辞書ブラウザは、更に、前記翻訳に対する前記ウエイトを前記ユーザに表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するように構成されている、請求項２１のシステム。
【請求項３０】
前記辞書ブラウザは、更に、確立された基準に合致する少なくとも１つのソース言語辞書見出し語を前記ユーザに表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するように構成され、前記少なくとも１つのソース言語辞書見出し語の１つ以上の翻訳を前記ユーザが隠すことおよび表示することを可能とする、請求項２９のシステム。
【請求項３１】
前記辞書ブラウザは、更に、前記グラフィカル・ユーザ・インタフェースの前記ユーザによる操作に応答して、かつ前記操作に適合するように前記ウエイトを調整するように構成されている、請求項２９のシステム。
【請求項３２】
前記グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、可能な値の範囲に対して前記ウエイトの現在の値を前記ユーザに表示するように構成されている、請求項２９のシステム。
【請求項３３】
前記可能な値の範囲は標準化されている、請求項３２のシステム。
【請求項３４】
前記辞書ブラウザと通信して、少なくとも部分的に前記翻訳の前記ウエイトに基づいて前記翻訳を選択する翻訳エンジンを更に備える、請求項２１のシステム。
【請求項３５】
前記翻訳エンジンは、更に、ソース言語文字列を受信するように構成され、少なくとも１つのエキスパート・システムによって複数の可能な翻訳を決定するように構成され、各翻訳は前記ソース言語を等しく翻訳し、前記複数の可能な翻訳から最も高いウエイトを有する翻訳を選択するように構成されている、請求項３４のシステム。
【請求項３６】
前記翻訳エンジンは、更に、複数の可能な翻訳から前記ユーザが前記翻訳を選択することを可能とするように構成され、前記辞書ブラウザは、更に、前記ユーザ選択に応答して前記複数の可能な翻訳の前記ウエイトのうちの少なくとも１つを調整するように構成されている、請求項３４のシステム。
【請求項３７】
前記辞書ブラウザは、更に、前記選択した翻訳に関連したウエイトを大きくするように構成されている、請求項３６のシステム。
【請求項３８】
前記辞書ブラウザは、更に、前記ユーザ選択によって置換された前記翻訳に関連するウエイトを小さくするように構成されている、請求項３６のシステム。
【請求項３９】
翻訳のウエイトをユーザが視認し変更することを可能とするためのコンピュータ読み取り可能プログラム手段を有する製造物であって、
前記ソース言語文字列の前記翻訳に関連した前記ウエイトを前記ユーザに表示するためのコンピュータ読み取り可能プログラム手段であって、前記ウエイトは前記翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられる、手段と、
前記翻訳に関連した前記ウエイトを前記ユーザが変更することを可能とするためのコンピュータ読み取り可能プログラム手段と、
を備える製造物。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（技術分野）
本発明は、全体としては、あるソーステキストから他の言語へ翻訳する自動自然言語翻訳に関するものである。さらに具体的に言うと、本発明は、自動翻訳に使用されているウエイト値を、ユーザに見せ、変更を許可することに関するものである。
【０００２】
（背景情報）
自然言語の機械翻訳については種々の方式が提案されてきた。通常、翻訳に使用されるシステムは、ある言語での入力を受信し、その受信した入力を処理し、他の言語で出力するコンピュータを含む。このタイプの翻訳は従来正確なものではなく、そのために、熟練したオペレータが出力結果にかなり手を加えなければならない。従来のシステムによる翻訳作業は、一般に構造変換操作を含む。この構造変換の目的は、ソース言語の文のある構文解析ツリー（すなわち、構文構造ツリー）を目的言語の対応するツリーに変換することである。現在まで二つのタイプの構造変換方式が試みられてきた。すなわち、文法に基づく変換と、テンプレート間の変換である。
【０００３】
文法に基づく構造変換の場合には、構造変換の領域は、ソース言語の構文解析ツリー（すなわち、あるノードの直接のこどもであるサブノードの集合）を得るために使用される文法規則の領域に限定される。例えば、
ＶＰ＝ＶＴ０１＋ＮＰ　　（動詞句［ＶｅｒｂＰｈｒａｓｅ］は、目的語が
１つの他動詞［Ｔｒａｎｓｉｔｉｖｅ　Ｖｅｒｂ］
と、名詞句［ＮｏｕｎＰｈｒａｓｅ］がこの順序で
並んでいる。）
そして、日本語が、
１＋２＝＞２＋１　　　（ＶＴ０１とＮＰの順序が逆になっている。）
となる規則がある時、この規則が適用されるソース言語の各構文解析ツリーは、構造的に動詞と目的語の順序が反対になるように変換される。日本語では動詞は目的語の後に来るからである。この方法は、特定の変換が行われた場所をすぐ見つけることができるという点で非常に効率的である。なぜなら、特定の変換が、ソース言語の構文解析ツリーを得るために規則が使用されたまさにその場所で行われるからである。一方、この方法は、先に述べたようにその変換領域が大幅に制限されるという点や、また、自然言語がこどもではないノードにまたがる変換規則を必要とする場合があるという点において、弱い変換メカニズムでもある。
【０００４】
テンプレート間の変換では、構造変換は、入出力（Ｉ／Ｏ）テンプレートまたはサブツリーの形で指定される。ある入力テンプレートがある構造ツリーと一致した場合には、そのテンプレートと一致する構造ツリー部分が、対応する出力テンプレートで指定されたとおりに変換される。これは非常に強力な変換機構であるが、ある入力テンプレートが、ある構造ツリーのいずれかの部分と一致するかどうかを見つけるのにかなりの時間がるという犠牲を伴うことがある。
可能な翻訳候補の評価と、それらの候補から１つを選択する処理を行う複数の“エキスパート”を用いて翻訳する方法も知られている。どの翻訳が一番良いかは、可能な翻訳の各々にこれらのエキスパートが与えたスコアによって判断される。ユーザは、翻訳プロセスが完了した後、自動翻訳システムによって選択された翻訳を見る。もしその翻訳が正しくなかった場合、ユーザはその翻訳を訂正することができる。いくつかの訂正を行った後、自動システムはそのユーザの好みを学習することもできる。例えば、これはＴａｋｅｄａ他の米国特許番号５，８２６，２２０に説明されている。
【０００５】
（発明の概要）
本発明による自動自然言語翻訳システムは、従来の機械翻訳装置と比較すると多くの利点を持つ。本発明のシステムが、入力テキスト情報の最も適切な翻訳を自動的に選択し、ユーザに出力（例えば、英語の入力テキストの日本語訳）を提供した後で、ユーザは、このシステムと対話して、表示された翻訳結果を編集、または自動的に別の翻訳を得ることができる。本発明の自動自然言語翻訳システムのユーザは生産性を向上できる。なぜならこのシステムでは、これでいいと判断した翻訳結果の部分はそのままにして、残りの部分だけを自動的に再翻訳させることができるからである。この選択的な再翻訳処理は再翻訳を必要とする部分に対してのみ行われるので、ユーザは時間を節約することができ、潜在的に多量に存在する最適性ランクは高いながら正しくない翻訳を検討する、という退屈な仕事から解放される。さらに、このシステムは翻訳調整に様々な細かな調整を許しており、通常は、翻訳の最終構造のより多くの部分がシステムによって生成される。したがって、このシステムを使用することにより、人間（ユーザ）による潜在的なミスを少なくし、文の構造、人称一致や時制の変更などの手直しに要する時間が節約できる。このシステムはユーザに広範囲かつ正確な文法とスペルの知識による利点を効果的に提供する。
【０００６】
本発明の自動自然言語翻訳システムによれば、ソース言語に含まれる文章の区切りの曖昧性に対するさまざまな処理と、強力な意味伝播機能により、翻訳文はさらに正確なものになり、ユーザの翻訳の手直しを減らすことができる。蓄積された学習統計情報は、優先される翻訳を特定のユーザサイトに合わせていくことによって、翻訳の精度をさらに改善する。本システムの熟語処理方法は、熟語を構成する単語列を含んでいる文があるとき、熟語の意味を考えることなく、正確に訳すことができるという利点を持つ。本システムは効率的であるばかりでなく、遠距離間の特性マッチング機能などの多様な機能も持つ。本システムの構造バランスエキスパートおよび同格構造エキスパートは、意図する構文解析と意図しない構文解析とを効率的に見分ける。大文字エキスパートは、文中の大文字単語の正確な解釈を効率的に行い、大文字列処理は、普通名詞としての解釈を完全には無視しないで、複合語の固有名詞を効率的に処理する。
【０００７】
本発明は、全体として、２つ以上の選択肢から特定の翻訳を選択するために１つ以上の「エキスパート」によって用いられるウエイト値をユーザが視認することを可能とする自動自然言語翻訳システムを対象とする。また、本発明は、全体として、自動システムがユーザが好む何らかの翻訳を選択するように、少なくとも傾向を有するように、ユーザがウエイトを変更することを可能とすることに関する。システムが実際にいずれかの翻訳を実行する前に、ユーザはウエイトを視認および／または調整することができ、これにより、通常、自動システムがユーザの好みを「学習」する前にユーザが翻訳後エラー訂正を１度以上行うという必要がなくなる。
【０００８】
別の観点では、本発明は、ソース言語文字列の翻訳に関連したウエイトをユーザが視認し変更することを可能とする方法に関する。この方法は、ソース言語文字列の翻訳に関連したウエイトをユーザに表示するステップであって、そのウエイトが翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられるステップと、翻訳に関連したウエイトをユーザが変更することを可能とするステップと、を含む。一具体例では、この方法は、更に、ウエイトのユーザによる変更の後、ユーザがウエイトをデフォルト値にリセットすることを可能とするステップを更に含む。
【０００９】
別の具体例では、表示するステップは、更に、複数のウエイトをユーザに表示するステップを含み、そのウエイトの各々は翻訳の語形変化に関連し、そのウエイトの各々は翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられる。別の具体例では、可能とするステップは、更に、翻訳の語形変化に関連した１つ以上のウエイトの各々をユーザが個別に変更することを可能とするステップを含む。別の具体例では、この方法は、サマリーウインドウにおいて、可能な値の範囲を示した単一の表示の上に、語形変化に関連した１つ以上のウエイトの全てを表示するステップを更に含む。
【００１０】
別の具体例では、ソース言語文字列および翻訳は翻訳辞書に含まれる。別の具体例では、この方法は、更に、ユーザからの入力に応答して翻訳をユーザに表示するステップを含む。別の具体例では、この入力は、ソース言語の少なくとも１つの文字である。別の具体例では、この入力は、翻訳の目的言語の少なくとも１つの文字である。別の具体例では、この方法は、更に、翻訳エンジンからの入力に応答して翻訳をユーザに表示するステップを含む。
【００１１】
別の具体例では、この方法は、翻訳エンジンによって、ソース言語文字列の複数の可能な翻訳から翻訳を選択するステップであって、複数の可能な翻訳の各々にはウエイトが関連付けられており、その選択は少なくとも部分的にそのウエイトに基づいているステップを更に含む。別の具体例では、この方法は、ソース言語文字列を受信し、少なくとも１つのエキスパート・システムによって複数の可能な翻訳を決定するステップであって、それら複数の中の各翻訳がソース言語文字列を等しく翻訳しているステップと、複数の可能な翻訳から最も高いウエイトを有する翻訳を選択するステップと、を更に含む。
【００１２】
別の具体例では、この方法は、ウエイトをユーザに表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するステップを更に含む。別の具体例では、この方法は、確立された基準に合致する少なくとも１つのソース言語辞書見出し語をユーザに表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するステップと、少なくとも１つのソース言語辞書見出し語の１つ以上の翻訳をユーザが隠すことおよび表示することを可能とするステップと、を更に含む。別の具体例では、この方法は、グラフィカル・ユーザ・インタフェースのユーザによる操作に応答して、かつその操作に適合してウエイトを調整するステップを更に含む。
【００１３】
別の具体例では、グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、可能な値の範囲に対してウエイトの現在の値をユーザに表示する。別の具体例では、可能な値の範囲は標準化されている。別の具体例では、この方法は、複数の可能な翻訳からユーザが翻訳を選択することを可能とするステップと、翻訳エンジンによって、ユーザ選択に応答して複数の翻訳のウエイトのうちの少なくとも１つを調整するステップと、を更に含む。別の具体例では、調整するステップは、選択した翻訳に関連したウエイトを大きくするステップを更に含む。別の具体例では、調整するステップは、ユーザ選択によって置換した翻訳に関連するウエイトを小さくするステップを更に含む。
【００１４】
別の具体例では、本発明は、ソース言語の翻訳に関連したウエイトをユーザが視認し変更することを可能とする機械翻訳システムに関し、このシステムは、ソース言語文字列の翻訳に関連したウエイトをユーザに表示するために用いるデータを提供するように構成された辞書ブラウザであって、ウエイトは翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられ、翻訳に関連したウエイトをユーザが変更することを可能とするように構成された辞書ブラウザを含む。また、このシステムは、辞書ブラウザと通信して、データを受信および送信する翻訳辞書であって、少なくとも１つの翻訳およびこれに関連したウエイトを含み、辞書ブラウザから受信したデータに応答して関連したウエイトを変更する翻訳辞書を含む。また、このシステムは、辞書ブラウザと通信して、ユーザからのデータを受信しデータを辞書ブラウザに送信するユーザ入力装置と、辞書ブラウザと通信して、辞書ブラウザからのデータを受信しデータの画像をユーザに表示する表示装置と、を含む。
【００１５】
一具体例では、辞書ブラウザは、更に、ウエイトのユーザによる変更の後、ユーザがウエイトをデフォルト値にリセットすることを可能とするように構成されている。別の具体例では、辞書ブラウザは、更に、１つ以上のウエイトをユーザに表示するために用いるデータを提供するように構成され、ウエイトの各々はソース言語文字列の語形変化に関連し、ウエイトの各々は翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられる。別の具体例では、辞書ブラウザは、更に、翻訳の語形変化に関連した１つ以上のウエイトの各々をユーザが個別に変更することを可能とするように構成されている。
【００１６】
別の具体例では、このシステムは、サマリーウインドウにおいて、可能な値の範囲を示した単一の表示の上に、語形変化に関連した１つ以上のウエイトの全てを表示するためのデータを表示装置に提供するように構成されている。別の具体例では、辞書ブラウザは、更に、ユーザから受信した入力に応答して翻訳を表示するために用いるデータを提供するように構成されている。別の具体例では、この入力はソース言語の少なくとも１つの文字である。別の具体例では、この入力は翻訳の目的言語の少なくとも１つの文字である。
【００１７】
別の具体例では、辞書ブラウザは、更に、翻訳に対するウエイトをユーザに表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するように構成されている。別の具体例では、辞書ブラウザは、更に、確立された基準に合致する少なくとも１つのソース言語辞書見出し語をユーザに表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを提供するように構成され、少なくとも１つのソース言語辞書見出し語の１つ以上の翻訳をユーザが隠すことおよび表示することを可能とする。別の具体例では、辞書ブラウザは、更に、グラフィカル・ユーザ・インタフェースのユーザによる操作に応答して、かつ操作に適合してウエイトを調整するように構成されている。
【００１８】
別の具体例では、グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、可能な値の範囲に対してウエイトの現在の値をユーザに表示するように構成されている。別の具体例では、可能な値の範囲は標準化されている。別の具体例では、このシステムは、辞書ブラウザと通信して、少なくとも部分的に翻訳のウエイトに基づいて翻訳を選択する翻訳エンジンを更に含む。
【００１９】
別の具体例では、翻訳エンジンは、更に、ソース言語文字列を受信するように構成され、少なくとも１つのエキスパート・システムによって複数の可能な翻訳を決定するように構成され、各翻訳はソース言語を等しく翻訳し、複数の可能な翻訳から最も高いウエイトを有する翻訳を選択するように構成されている。別の具体例では、翻訳エンジンは、更に、複数の可能な翻訳からユーザが翻訳を選択することを可能とするように構成され、辞書ブラウザは、更に、ユーザ選択に応答して複数の可能な翻訳のウエイトのうちの少なくとも１つを調整するように構成されている。別の具体例では、辞書ブラウザは、更に、選択した翻訳に関連したウエイトを大きくするように構成されている。別の具体例では、辞書ブラウザは、更に、ユーザ選択によって置換された翻訳に関連するウエイトを小さくするように構成されている。
【００２０】
別の観点では、本発明は、翻訳のウエイトをユーザが視認し変更することを可能とするためのコンピュータ読み取り可能プログラム手段を有する製造物に関する。この製造物は、ソース言語文字列の翻訳に関連したウエイトをユーザに表示するためのコンピュータ読み取り可能プログラム手段であって、そのウエイトが翻訳を選択する際に翻訳エンジンによって用いられるような手段と、翻訳に関連したウエイトをユーザが変更することを可能とするためのコンピュータ読み取り可能プログラム手段と、を含む。
【００２１】
本発明の、前述の、および他の目的、特色、特徴および利点は、以下の発明の詳細な説明と請求の範囲によって、よりに明らかになる。
【００２２】
各図面中、同じ参照番号は、一般的に、別の図面であっても同じ部品を示す。また図面は必ずしも同一の縮尺ではなく、一般的に本発明の原理を説明することに重点を置いている。
【００２３】
（発明の詳細な説明）
最初に、図面を参照しないで、本発明の自動自然言語翻訳システムの概要を説明する。概要を説明した後で、様々な図面を参照して説明する。
【００２４】
自動自然言語翻訳システムは、ソース自然言語を目的自然言語に翻訳することができる。１つの具体例として、このシステムは英語を日本語に翻訳する。別の具体例としては、このシステムは日本語から英語に翻訳する。さらに別の具体例では、このシステムは、英語から他の言語へ、または他の言語から英語への翻訳を行う。他の言語とは、スペイン語、中国語、ドイツ語、フランス語、ポルトガル語、韓国語およびその他数ヶ国語で、アクセス可能なこれらの言語の辞書が存在する。このシステムは、ソース自然言語を受け取り記憶する手段と、目的言語の翻訳を作成する翻訳エンジンと、ユーザに翻訳結果を表示するための手段と、ユーザに対して別の翻訳結果を提供し、そして表示するための手段を含む。このシステムの具体例の１つとしては、翻訳エンジンは、プリパーサー（予備的構文解析装置）、パーサー（構文解析装置）、グラフ作成装置、評価子、グラフ・スコアラ、構文解析抽出装置および構造変換装置を含む。プリパーサーは、入力テキストを検査し、入力文の境界が曖昧な箇所を解決する。その後、プリパーサーは、その入力テキストを、辞書の見出し語で構成された構文解析チャートの形にして表示する。パーサーは、入力テキストに対して、可能な構文分類を得るために、上記チャートの構文解析を行う。グラフ作成装置は、構文解析チャートに基づいて、入力テキストの可能な構文解釈のグラフを作る。このグラフには、入力テキストの可能な解釈に関連づけられたノードとサブノードが含まれる。一連のエキスパートからなる評価機能は、可能な解釈のグラフを評価し、グラフのノードとサブノードにエキスパートによるウエイトを加える。グラフ・スコアラは、エキスパートのウエイトを使ってサブノードのスコアを出し、それから、その内上位Ｎ個のスコアを各ノードに関連づける。構文解析抽出装置は、グラフ・スコアラが決定した好ましい解釈に構文解析ツリー構造を割り当てる。構造変換装置は、目的言語による翻訳を得るために、構文解析ツリー構造に関する構造変換を行う。
【００２５】
以下の三つの段落では、次の点について説明する。（ａ）どのようにグラフ・スコアラがエキスパートのウエイトを組み合わせて、各サブノードに対する最終ウエイトスコアを計算するか、（ｂ）どのようにグラフ・スコアラがサブノード・スコアを組み合わせて最終ノード・スコアを出すか、（Ｃ）どのように言語情報がノードとサブノードのツリーを通じて伝播されるか、である。
【００２６】
各サブノードに対する最終ウエイトスコアを計算するために、グラフ・スコアラは、ある定数値を各サブノードに関連づける。各サブノードに関連づけられた言語情報の分析により、サブノードのスコアが決定される。例として図８を参照されたい。ここでは、一連のエキスパート評価子が、各ノードとサブノードに記憶された言語情報を検査する。グラフ・スコアラは、各エキスパートに対する個々のウエイトスコアを加算して、特定のノードまたはサブノードに対する最終ウエイト平均値を得る。複数のウエイトスコアを一つのウエイト平均スコアにまとめることは、コンピュータサイエンスにおける標準的な課題である。使用できる一つの方法としては、各エキスパートの結果に、そのエキスパートに割り当てられた定数（ウエイト）を掛け合わせる方法がある。各エキスパートに割り当てるウエイトは、設計者が決める事項である。設計者は各エキスパートに割り当てる優先度（ウエイト）を決定する。ウエイト平均値は、各数字に定数を掛け、一連のそれらの数字を合計したものである。例えば、以下の式になる。
ウエイト平均値＝（ｗ１）（ｘ１）＋（ｗ２）（ｘ２）＋．．．＋（ｗｎ）（ｘｎ）
但し、ウエイトｗ１，ｗ２，．．．，ｗｎは、いずれも負でない数で、合計は１になる。例えば、統計の期待値に関するウエイト平均値の使用について述べているスピーゲル著「確率および統計の理論と問題７６」（１９７５年、マグローヒル社）を参照されたい。
【００２７】
サブノード・スコアを合計して最終ノード・スコアを得るために、グラフ・スコアラは、グラフの底辺の部分から一番上の部分にサブノード・スコアを伝播することができる。各ノードがＮ個のスコアの集合を持つグラフの場合、一つまたは複数の伝播方法を決定することができる。サブノード・スコアを伝播するのに使用することができる技術の１つとしては、最適化問題を解決するためのある種のダイナミック・プログラミングである記憶方法がある。最適化問題の解決法は、多くの可能な数値（結果）を含むことができる。目的は最適な値を発見することである。最適化に使用するアルゴリズムは、各下位問題のさらに下位の問題を一回だけ解き、結果を記憶するので、同じ問題に遭遇するごとに答を再度計算する必要がなくなる。最適化問題に適用されるもっと詳細な説明については、例えば、Ｃｏｒｍｅｎ他の「アルゴリズムヘの招待」（１９９０年マグローヒル社）の３０１−３１４ぺージを参照されたい。この「アルゴリズムヘの招待」の３０１、３０２および３１２ぺージには、グラフ内をサブノード・スコア情報を伝播させるのに使用できる一つの方法が記載されている。
【００２８】
言語情報をツリー内で伝播する場合には、システムの意味を伝播する部分は、意味情報を内部のより小さい構成要素からより大きい構成要素へと伝えるように動作する。意味の伝播は、構文解析処理で使用される統語法の分類の四つのクラス（ＳＥＭＮＰ、ＳＥＭＶＰ、ＳＥＭＡＤＪおよびＶＥＲＢ）に適用される。意味の伝播が行われる前に、ノードに記憶されている言語情報を分析しなければならない。ノードに記憶されている意味情報の分析は、文法規則の名詞型要素と動詞型要素を点検することにより、どの名詞型目的語に、文法規則の動詞型要素のどの選択的制限スロットを適用するかを言い当てる規則の集合によって導かれる。ジェラルド・ガズダは、その著書「プロローグの自然言語処理」（１９８９年アディソン・ウエズリ出版社）で、本明細書で開示しているグラフに類似した方向を持った、リング状でないグラフのノードに記憶されている意味情報を分析するのに使用することができる規則の集合について説明している。ガズダは、隣接するノードに関する情報と一致させる特性マッチングの使用について説明している。ガズダは、特性マッチングは、次に述べる式を含むと述べている。
【００２９】
「ある１つのノード上に現れるある特性は、もう一つのノード上に現れる特性と同一であるに違いない。最新の研究は、あるクラスの特性の詳細が、親の分類とそれらの特性に関連する形態素を示す子どもの上に現れるとき、それの特性の詳細は等しいいう原則を仮説している。この子どもは、そのフレーズの「頭」と呼ばれる。大部分のフレーズは頭を一つだけ持つ。それ故、例えば、動詞句は、その動詞の時制を受け継ぐ。何故なら、動詞は動詞句の「頭」であるからである。この原則について、これまで我々が使用してきた表記法のリソースを使って、文法全体にわたるような詳細を明示する簡単な方法はない。しかし、もし関連する特性がＤＡＧの一本の枝上にすべて発見することができると仮定するならば、規則ごとでは原理の効果を非常に明快に示すことができる。この枝の頭のラベルを呼び出してみる。そうすると、我々は通常のＶＰ規則を以下のように書き表すことができる。
【００３０】
ＶＰ−−＞Ｖ　ＮＰ　ＰＰ
＜Ｖの頭＞＝＜ＶＰの頭＞
この場合、Ｖの「頭」の特性の値と、親であるＶＰ上の「頭」の特性の値は同一でなければならない。」
ガズダで議論されている規則は、本明細書に開示する構文の各分類に容易に適用することができる。ガズダの規則を使用して各ノードに割り当てられた言語情報は、記憶方法の技術により、ツリーの中を伝播することができる。
【００３１】
ここで、上の三つの段落の内容を要約すると、ウエイト平均は、サブノード・スコアを決定する一つの方法であり、各サブノード・スコアは、最適化問題に適用した周知の記憶方法技術を使用してグラフ中を伝播することができ、ガズダの著書に述べられている方法は、各ノードに記憶されている言語情報を分析するのに使用することができ、この言語情報は、記憶方法技術を使用して構文解析チャート内を伝播することができるということになる。
【００３２】
自動自然言語翻訳システムでは、最初の自動翻訳終了後に、自動再翻訳機能を実行することができる。すなわち、システムが自動的に入力テキスト情報の最も適切な可能な翻訳を選択してユーザに出力結果として提供した後で（好適には、入力英語テキストの日本語の翻訳、または日本語から英語への翻訳）、ユーザは表示されている翻訳を手直しするために、または別の翻訳を自動的に得るためにシステムと対話することができる。
【００３３】
自動自然言語翻訳システムは、一つの文を下位文字列に分解する言語モデルを使用する。下位文字列は、その文の一部として指定された順序で出現する一つ以上の単語である。例えば、下位文字列「Ｔｈｅ　ｍａｎ　ｉｓ　ｈａｐｐｙ」は、「Ｔｈｅ」、「Ｔｈｅ　ｍａｎ」、「ｍａｎ　ｉｓ　ｈａｐｐｙ．」、「ｉｓ」および「Ｔｈｅ　ｍａｎ　ｉｓ　ｈａｐｐｙ」それ白身を含んでいるが、「ｉｓ　ｍａｎ」、「ｍａｎ　ｍａｎ」、「Ｔｈｅ　ｉｓ」は含んでいない。
【００３４】
異なる言語モデルは、種々の方法で、また異なる詳細レベルで下位文字列を定義する。例えば、「Ｔｈｅｙ　ｗｏｕ１ｄ　１ｉｋｅ　ａｎ　ａｒｒｏｗ．」という文においては、「ａｎ　ａｒｒｏｗ」は通常、名詞句（ＮＰ）に分類される。「ａｎ　ａｒｒｏｗ」を構文上の特性（例えば、単数の名詞句）および文意の上の特性（武器）で分類モデルもある。この句の意味が曖昧である場合には、それを分類する２つ以上の方法がある、例えば、「ａｎ　ａｒｒｏｗ」は、矢の形をした記号を意味することもできる。言語モデルが、曖昧さを解決する方法を提供するとき、通常、より小さな単位をより大きな単位に結合することによって曖昧さを解決する。より大きい単位を評価する場合、これらのモデルはより大きい単位に含まれている情報だけを考慮の対象とする。
【００３５】
このシステムの具体的な例示として、「ａｎ　ａｒｒｏｗ」の意味上の特性（記号または武器）が、「Ｔｈｅｙ　ｗｏｕ１ｄ　１ｉｋｅ　ａｎ　ａｒｒｏｗ．」という文の「１ｉｋｅ　ａｎ　ａｒｒｏｗ」という動詞句を評価する際に使用される。一方、「ａｎ　ａｒｒｏｗ」という句の構文が「Ｈｅ　ｓｈｏｔ　ｉｔ　ｗｉｔｈ　ａｎ　ａｒｒｏｗ．」という文中にあった場合には、「ａｎ　ａｒｒｏｗ」の意味上の特性は、「ｓｈｏｔ　ｉｔ　ｗｉｔｈ　ａｎ　ａｒｒｏｗ」という動詞句を評価する際には使用されない。
【００３６】
特定の言語モデルに照らして一つの方法で解釈された、文の任意の下位文字列（解釈済み下位文字列）に対して、エキスポートされた特性が存在する。エキスポートされた特性とは、ある解釈済み下位文字列と、それより大きい下位文字列を形成する他の単位との組み合わせを評価するために使用したすべての特性のことである。エキスポートとは、エキスポートされた特性と一緒に解釈された、解釈済みの下位文字列である。解釈済みの下位文字列に含まれているが、エキスポートされていない特性は、サブ構造体と呼ばれる。
【００３７】
システムのパーサーは、文法データベースを含む。パーサーは、文法規則を使用してすべての成立可能な文の解釈を見つける。文法データベースは、Ｘ＝Ａ１Ａ２．．．Ａｎの形式で表される、一連の文脈に依存しないフレーズ構造規則からなる。Ｘは、Ａ１，Ａ２，．．．，Ａｎで構成されて、あるいは、成立しており、Ａ１からＡｎへ至る下位ノード（サブノード）を従えている、最上位の１つのノードとして言及される。
【００３８】
システムのグラフ作成装置は、一つの文に関して数多くの可能な解釈を図形で表す。グラフの各ノードは、ある下位文字列のエキスポートに対応する。システムの具体例として、一つのエキスポートは一つのノードで表される。グラフは、一つのエキスポートに結び付けられた複数のノードから発するアーク（アーク放電状のライン）を含み、そのアークは、文法規則の適用に基づくエキスポートのサブ構造体を表す。グラフは、チョムスキーの標準型で用いられる、少なくとも二つのタイプのアークを表す。すなわち、（１）同じ下位文字列の一つの異なるエキスポートを指す単一のアーク、（２）二つのエキスポートを指す一組のポインタを含む二つのアーク（それらのエキスポートの下位文字列は、連結された時はもとのエキスポートの下位文字列を形成する）である。チョムスキーの正規形でない文法のグラフは、Ｎ個のエクスポートを指しているＮ組のポインタを持つ１つのアークを含む。
【００３９】
グラフは、一つの出発点エキスポートＳを含み、そこから一連のアークを辿ることによりグラフのすべての部分に行き着くことができる。出発点エキスポートは、文全体に相当する。
【００４０】
１つ以上のエキスポートが同一のエキスポートを形成している場合に限り、一つのノードから複数のアークがスタートする。（二つのアークにある一組のポインタは、この意味では複数のアークとは考えない。）そのエキスポートが複数のエキスポートの一つの要素である場合に限って、複数のアークが一つのノードを指すことになる。アークが出ていないノードは、下位文字列に割り当てられた辞書の見出し語に相当する。
【００４１】
複数の言語エキスパートが、エキスポートの集合に数値スコアを割り当てる。この言語エキスパートは、グラフの各ノードにこのスコアを適用する。システムの具体例の１つとして、スコア行列（行列の各要素は、特定のエキスパートスコアと掛け算を行うウエイトである）は、任意の文に対する浮動小数点で表された数字の固定の長さ「Ｎ」である。
【００４２】
上記スコアは、グラフ作成エンジンおよび／またはパーサーに組み込まれたスコアリング・モジュールによって評価される。ある１つの上位エキスポートの構成要素になっている全てのエキスポートに対して、スコアが計算される。上位エキスポートのスコアは、それを上位レベルエキスポートとしてその構成要素となっているエキスポートと、結合対象となる全てのエキスパートのスコア（たとえば構造バランスエキスパートによって与えられたスコア）、の合計として計算される。
【００４３】
ノードを辿ってスコア付けする順序は、標準的な、底辺から上へ辿る方式のグラフ探索アルゴリズムである。このアルゴリズムでは、スコア付けされたノードにはマークが付けられ、再びスコアを付けられることはない。スコア付けプロセス中、スコアリング・モジュールは、より上位の単位の任意のノードの評価を行う前に、辞書見出し語ノードを評価する。各辞書見出し語から１個のスコアが得られる。
【００４４】
一つのエキスポートを行うのに複数の方法がある場合には、複数のスコアになる。すなわち、エキスポートを行うのにｋ通りの方法がある場合には、可能なｋ個のスコアになる。複数のスコアは以下のように処理される。
【００４５】
（１）単一の要素からなる規則では、下位のエキスポートのｋ個の各スコアは、単一の要素からなる規則に適用されるエキスパートの数値に加算され、その結果得られたｋ個のスコアのベクトルは親のエキスポートに関連している。
【００４６】
（２）二つの要素からなる規則では、たとえば左のこどもがｇ個のスコアを持ち、右のこどもがｈ個のスコアを持つとする。その時、左のこどもの各スコアに右のこどもの各スコアを加算し、さらに、二つの要素からなる規則に適用されるエキスパートの数値を加算することによって、合計ｇ×ｈ個のスコアが計算されることになる。ｇ×ｈの数値がＮを越えた場合には、上位Ｎ個のスコアだけが親のノードと一緒に保持される。
【００４７】
（３）一つのノードのエキスポートが複数の方法で作ることができる場合には、最高でＮ個のスコアがそのノードのスコア・リストに加えられ、上位スコアだけが保持される。
【００４８】
スコア計算が完了した時点で、上記の方法によって次のことが保証されている。各エキスポートは、そのノードをｇ個（ｇの範囲は１からＮ）のスコアの集合と関連づけている；そのｇ個のスコアは、エキスパートを作るためのｇ個の最も可能性の高い（言語モデルに関する）方法を表している：それはエキスポートに表示されていないすべてのサブ構造体の属性を含む。ルート・ノードＳのような特別な場合では、このスコア計算方法によって、文全体を形成するｇ個の最も可能性の高い方法が得られる。
【００４９】
上記のスコア・リストの各スコアは、関連付けポインタを持つ。ポインタは、下位エキスポートのスコア・リストのどのスコアが合計されて上位レベルのスコアを作るために結合されたかを示す情報を提供する。各ポインタを追跡することにより、その文のｇ個の最も可能性の高い解釈を、曖味でない構文解析ツリーとして抽出することができる。
【００５０】
図１〜図９を参照しながら、自動自然言語翻訳システムをさらに詳細に説明する。その後で、図１０から図１６を参照しながら、本発明の種々の改良点について説明する。
【００５１】
図１および図２を参照すると、本発明の自動自然言語翻訳システム１０は、入力インターフェース１２、翻訳エンジン１６、記憶装置１８、ユーザ入力装置２２、ディスプレイ２０および出カインターフェース１４を含む。入力インターフェースは、英語または日本語などのソース言語で書かれた一連のテキストを受信することができるようになっている。入力インターフェースとしては、キーボード、音声インターフェースまたはモデムまたはシリアル入力のようなデジタル電子インターフェースを含むことができる。翻訳エンジンは、記憶装置のデータを使って、ソース言語の翻訳を行う。翻訳エンジンは、全体をハードウェアによって実現された論理回路で作ることもできるし、一つ以上の処理ユニットや関連する記憶命令を含むこともできる。翻訳エンジンは、以下に述べる要素やその部分を含むことができる、すなわち、プリパーサー２４、パーサー２６、グラフ作成装置２８、構文解析／翻訳評価子３０、構文解析抽出装置３２、構造変換装置３４、および別構文解析システム３７を含むユーザ・インターフェース４２である。構造変換装置は、文法規則制御による構造変換装置３６、辞書制御による構造変換装置３８および生成規則制御による構造変換装置４０を含むことができる。記憶装置１８は、一つまたは複数のディスク（例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスクおよび／または光学的ディスク）および／またはメモリ記憶装置（例えば、ＲＡＭ）などを含むことができる。これら記憶装置は、次に述べる要素の全部または一部を記憶することができる。すなわち、基本辞書４４、専門用語辞書４６、ユーザが作成した辞書、文法規則４８、生成規則５０、意味特性ツリー５２、構造特性ツリー５４およびグラフ５６である。記憶装置１８は、翻訳を行うために使用したり役立つすべての種類の情報を記憶するためにも使用され、ソース自然言語で書かれた入力テキスト情報、目的言語で書かれた出力テキスト情報、およびそれらの情報とは一つ以上の辞書、分野キーワードと、文法規則を含む。ユーザ入力インターフェース２２は、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ライトペンまたは他のユーザ入力装置を含み、システムのユーザが使用できる。ディスプレイとしては、コンピュータ・ディスプレイ、プリンタまたは他のタイプのディスプレイを使用することもできるし、ユーザに情報を知らせるための他の装置であることもできる。出カインターフェース１４は、ソース・テキストの最終翻訳を目的言語で、たとえば日本語、スペイン語または英語などで、やりとりする。上記インターフェースは、プリンタ、ディスプレイ、音声インターフェース、モデムまたはシリアルラインのような電子インターフェースを含むこともできるし、最終ユーザにテキストを送るための他の装置を含むこともできる。
【００５２】
本発明の翻訳システムの具体例の動作として、図１、図２および図３に示すように、プリパーサー２４は、まずソース・テキスト２３に対して予備的構文解析作業（ステップ１０２）を行う。この作業には、ソース・テキストの文末境界の曖昧性の解決が含まれ、辞書の見出し語を含む構造解析チャート２５を作成する。その後、パーサー２６は、プリパーサーが作成した上記チャートの構文解析を行い（ステップ１０４）、構文の可能性を記載した構文解析チャート２７を得る。グラフ作成装置２８は、構造解析ステップで得られた構造解析チャートに基づいて、可能な解釈のグラフ２９を作成する（ステップ１０６）。一連のエキスパート４３にアクセスする評価子３０は、記憶された解釈のグラフを評価し（ステップ１０８）、グラフにエキスパートによるウエイトを加える３１。グラフ・スコアラ３３は、ノードのスコアをつけ、上位Ｎ個の（例えば、２０個の）スコア３５をそれぞれのノードに関連づける。構文解析抽出装置３２は、この好ましい解釈に構文解析ツリー構造３９を割り当てる（ステップ１１０）。その後、変換テーブル５８にアクセスする構造変換装置３４は、目的言語になった翻訳４１を入手するために、上記ツリー上で構造変換処理（ステップ１１２）を行う。ユーザは、他の翻訳を入手するために別構文解析システム３７とやりとりすることができる。
【００５３】
図４を参照すると、本発明のシステムは、入力文字列を、個々の句読点および単語を形成する文字のグループを含むトークンに分割する（ステップ１１４）ことによって、予備的構文解析処理を行う。スペースの存在は、このレベルでの文字の解釈に影響を与える。例えば、「ｘ　−　ｙ」の「−」はダッシュであるが、「ｘ−ｙ」の「−」はハイフンである。
【００５４】
その後、プリパーサーは上記のトークンを結合して語句にする（ステップ１１６）。このレベルで、プリパーサーは、特殊な構造（例えば、インターネット・アドレス、電話番号および社会保険番号のような）を一つの単位として認識する。プリパーサーは、またグループを区切るために辞書参照を行う。例えば、「ｒｅ−ｅｎａｃｔ」が辞書に「ｒｅｅｎａｃｔ」として載っている場合は、一語となるが、載っていない場合は、別々の三つの語となる（例．　“ｒｅ”，“−”，“ｅｎｃａｔ”）。
【００５５】
次の予備構文解析段階では、文が何処で終わるかの決定が行われる（ステップ１１８）。この処理中、プリパーサーは、基本辞書、専門用語辞書および搭載されているユーザ作成の辞書にアクセスし、各文の可能な文末箇所（すなわち、ソ−ステキストの各単語の後）を認定するための一連のステップを行う。プリパーサーは、提示したような特定の順序で、このステップを行う必要はなく、これらステップは一連の順序を持つ規則として実現することもできるし、ハードウェアに組み込んでコード化することもできる。
【００５６】
図５を参照すると、プリパーサーは、ダッシュ記号の連続「−−−−−」のような構文解析できない記号の単語列があるとき、それ自体を一つの「文」として解釈し記録するが、翻訳対象とはしない（ステップ１２０）。プリパーサーは、文の末尾として、二つの連続したキャリッジ・リターンを要求する（ステップ１２２）。次にくる単語の最初の文字が小文字である場合には、プリパーサーは一つの文の終わりと見なさない（ステップ１２４）。文がニューラインで始まりしかも短い場合（例えば、タイトル）には、プリパーサーは、それを一つの「文」と見なす。
【００５７】
プリパーサーは、閉じ括弧および閉じ引用符を含んでいるような特定場合を除いて、終止符（．）、疑問符（？）、または感嘆符（！）を文の終わりと見なす（ステップ１２８）。「．”」や「？”」等で終わっている文の場合には、プリパーサーは、引用符の前の句読点のほかに、引用符の後に仮想の句読点を加えて使用する。「？”」に対して必要と考えられる句読点の別の例を、以下に示す。
Ｔｈｅ　ｑｕｅｓｔｉｏｎ　ｗａｓ　”Ｗｈａｔ　ｄｏ　ｙｏｕ　ｗａｎｔ？”．
Ｄｉｄ　ｈｅ　ａｓｋ　ｔｈｅ　ｑｕｅｓｔｉｏｎ　”Ｗｈａｔ　ｄｏ　ｙｏｕ　ｗａｎｔ？”？
Ａｒｅ　ｙｏｕ　ｃｏｎｃｅｒｎｅｄ　ａｂｏｕｔ　”ｔｈｅ　ｏｔｈｅｒ　ｐｅｏｐ１ｅ”？
英語の場合、上記各文は「？”」で終わっている可能性が高い。プリパーサーが追加した仮想の句読点があるということは、引用符の前に疑問符のような何かが存在するのか、または全然何もないかを示している。引用符の後ろには、終止符または疑問符のような何かが存在している。この文の他の部分の文法的構造によって、このあとの処理段階で最も適切な選択が行われるようになっている。
【００５８】
プリパーサーは、また終止符の予備的構文解析で、さらにいくつかの方法も使用する（ステップ１３０、１３２、１３４、１３６および１３８）。辞書に含まれる短縮形には、文頭には決して使用できないというマークが付いているものや、文末には決して使用できないというマークが付いているものがある（ステップ１３０）。これらの規則は常に尊重される。例えば、「Ｌｔｄ」は文頭には使用されないし、「Ｍｒ」は文の終わりには使用されない。プリパーサーは、また次にくる単語が「ｔｈｅ」、「ｉｎ」のような文法的に頻出する単語でないかぎり、一つの頭文字の後ろに終止符が続いても、文の終わりとは見なさない（ステップ１３２）。終止符の前にくる単語が、いずれかの辞書に載っている場合には、終止符のところで文は終わる（ステップ１３４）。終止符の前にくる単語が辞書に載っておらず、その単語の中に終止符を持っていて（例えば、Ｉ．Ｂ．Ｍ．）、次にくる単語が小文字としては辞書に載っていないか、または次にくる単語そのものが大文字である場合には、文はその終止符のところで終わっていないと見なす（ステップ１３６）。それ以外の場合には、終止符は文の終わりを示す（ステップ１３８）。
【００５９】
再び図２および図３を参照すると、文の境界がプリパーサーにより指定されると、パーサーはその文の語句を構文分類に入れ、その文の可能な構文の解釈２５を計算するために、それらの語句に文法データベースの文法規則を適用する（ステップ１０４）。それらの文法規則４８は、コンピュータが読み取り可能な、その言語の文法的な制限を表す一連の規則として実現することができる。英語の場合、このような規則は何百とあり、これら規則は何百という構文分類に適用され得る。この処理の計算負荷を減らすために、一つの単語の異なる可能な意味は無視して処理される。
【００６０】
次のステップ（ステップ１０６）において、グラフ作成装置は、辞書を使用してパーサーの結果を拡張し、単語の異なる意味を取り込み、その文のすべての意味解釈を表す、方向性を持ち閉じていない形状のグラフを作成する。このグラフは、後で説明する一連の意味伝播処理の助けを借りて作成される。これらの処理は、一連の作成された文法規則に基づいて行われ、ある場合には、意味情報を得るために意味特性ツリーにアクセスする。意味特性ツリーは、意味分類を含むツリー構造である。このツリーは、おおざっぱに抽象物から具体物へと体系化されており、二つの言葉が意味の上でどのように関連しているかの決定を、ツリーの中でどのくらい離れているのか、ツリーの中でのそれぞれのレベルはどこか、の２つの観点から見て行うことができる。例えば、「ｃａｔ」と「ｄｏｇ」は、「ｃａｔ」と「ｐｕｄｄｉｎｇ」より関連性が高い。したがって、前者の二つは、ツリーの中で少ししか離れていない。「ａｎｉｍａｌ」と「ｃａｔ」はツリーの異なるレベルに置かれている単語の例である。何故なら「ａｎｉｍａｌ」は「ｃａｔ」に比べてより抽象的な言葉であるからである。
【００６１】
図９を参照すると、この図のグラフは、ノード８０と、そのサブノード８２、８４，８６を含み、これらのサブノードは種々のタイプの関係を示すポインタ（矢印）８８，８９，９０，９１でノード８０にリンクしている。このグラフに示された第一タイプの関係は、句を表すノードが、その句を構成している単語のノードやサブフレーズのノードを指すポインタを持っているものである。例えば、「ｔｈｅ　ｂａｎｋ」を表すノード８４は、ポインタ９２，９３により、それを構成している語句「ｔｈｅ」９４および「ｂａｎｋ」９５にリンクしている。このグラフに示された第二タイプの関係は、句の解釈が、同一の上位レベルの構成をそれより下位のレベルの部分から作るもう複数の方法を指すポインタを持っている場合である。例えば、句「ｂｙ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ」を表すノード８０は、二つのソース解釈ロケーション８１、８３を持ち、ここから各々の構成要素を示すポインタ８８と８９、９０と９１が出ている。この例の場合、異なる構成語は、異なるサブノード８４，８６を持ち、これらのサブノードはそれぞれ句「ｔｈｅ　ｂａｎｋ」に対する異なる意味を示している。グラフの構造は、構文解析作業の結果により定義され、ソース文の構文により制限を受ける。このグラフのノードは、意味伝播のプロセス中に蓄積される意味情報の記憶位置と関連づけられる。
【００６２】
システムの意味を伝播する部分は、より小さな構成要素から、それらで構成されるより大きな構成要素へと意味情報を伝播する働きをする。意味情報は、初期段階の構文解析処理で使用される構文分類の四つのクラスに分類される。四つのクラスとは、ＳＥＭＮＰ（名詞型の目的語や前置詞句を含む）、ＳＥＭＶＰ（通常主語を持つ、動詞型目的語）、ＳＥＭＡＤＪ（形容詞）、およびＶＥＲＢ（多くの場合目的語を取る語彙の動詞型動詞）である。その他の構文分類はある規則では無視される。文法規則の設定者は、規則に特定のマークを付けることによって、絶対的処理を無視することもできる。これらの特別命令は最初にくる。
【００６３】
システム内を意味特性が伝播する方法は二つの側面を持つ。第一の面は、文法規則の名詞型および動詞型の構成部分を検査することによって、名詞型の目的語に、動詞型の構成要素のどの選択的な制限スロットを適用するかを知ることができる規則の集合である、ということである。例えば、「Ｉ　ｐｅｒｓｕａｄｅｄ　ｈｉｍ　ｔｏ　ｇｏ．」という文の動詞句に対する規則は、おおまかにいうと、ＶＰ＝ＶＴ１１＋ＮＰ＋ＶＰ（ここで、ＶＰは動詞句、ＶＴ１１は他動詞の一タイプ、ＮＰは名詞句）である。デフォルト規則の例の一つは、動詞が目的語を取る場合には、動詞の右側にある最初のＮＰに、選択制限を適用しなければならないというものである。別の規則では、その主語に対するＶＰの制限は、ＶＰの左側の最初のＮＰに適用しなければならないと定めている。これらの規則を合わせると、「ｐｅｒｓｕａｄｅ　ｈｉｍ」および「ｈｉｍ　ｇｏ」の両方の意味的好ましさが確実に評価されるようになっている。すでに説明したように、これらの規則は英語の複雑な文法を反映しているもので、そのため、こういうものは非常にわずかしかないかもしれない。
【００６４】
図６を参照すると、意味伝播処理は選択制限をＳＥＭＶＰから命令文にコピーする作業を含む（ステップ１４０）。ＳＥＭＮＰが位置の表現として使用されている場合には、良い位置を定義する意味定数に対してその妥当性が評価される（ステップ１４２）。ある規則が二つのＳＥＭＮＰの結合を含んでいる場合には（構文特性の論理積を作ることによって検出される）、グラフ作成装置は、意味特性の諭理積を算出して、意味上の距離エキスパートに適用する（ステップ１４４）。
【００６５】
意味特性の伝播を規定した規則を検査していく中で、グラフ作成装置が、より上位レベルへ伝播されるＳＥＭＮＰの「頭」（例えば、それはもっと多くの単語を含む１個のＳＥＭＮＰの一部となる）の位置を見つけた場合、グラフ作成装置は、意味特性をも伝播する（ステップ１４６）。しかし、「頭」が、部分を示す単語（例えば、「ｐｏｒｔｉｏｎ」、「ｐａｒｔ」）である場合には、「頭」はＳＥＭＮＰから左または右に伝播する。ＳＥＭＶＰおよびＳＥＭＡＤＪは同じように伝播され、唯一の例外は部分を示す意味状況を含んでいる場合である。形容詞はこの意味ではＳＥＭＶＰクラスの一部である。
【００６６】
ＳＥＭＶＰがＶＥＲＢを含む規則から作られた場合は、グラフ作成装置は、ＶＰが受動態である場合を除いて、ＶＥＲＢの主語制限を上位へ伝播させる。受動態の場合、ＶＥＲＢの第１位の目的語制限が伝播される（ステップ１５０）。ＳＥＭＶＰを含む規則の場合には、グラフ作成装置は、ＳＥＭＶＰの選択制限をＳＥＭＶＰから左に移動するときに遭遇するＮＰに適用しようとする（ステップ１５２）。ＳＥＭＡＤＪを含む規則の場合には全て、グラフ作成装置は、ＳＥＭＡＤＪの選択制限を、最初はＳＥＭＡＤＪから右に移動するときに遭遇する全てのＳＥＭＮＰに適用しようとし、それがうまくいかない場合には、左の方向に移動しようとする（ステップ１５４）。
【００６７】
未使用で残っている全てのＶＥＲＢの目的語選択制限（受動態であるために上位へは伝播されない）に対して、グラフ作成装置は、替わりにそれらをＶＥＲＢの右側で遭遇するＳＥＭＮＰに、順次適用する（ステップ１５６）。これらすべての規則で、動詞選択制限は、それが何かに適用されるとすぐに使い尽くしてしまう。この規則に至るまでの全ての規則では、ＳＥＭＮＰは何かが適用されても、使い果たされない。この規則からスタートすると、ＳＥＭＮＰは使い尽くされる。最終的に、ある規則がＳＥＭＶＰを作った場合に、グラフ作成装置は、それまで使用されていないＳＥＭＶＰまたはＳＥＭＡＤＪが含まれているかどうかを決定し、含まれている場合には、それを上位へと伝播する（ステップ１５８）。
【００６８】
システムは、また言語特性の特性マッチングを行う。言語特性とは単語および他の構成要素の特性のことである。構文特性マッチングはパーサーが使用し、意味特性マッチングは、グラフ作成装置が使用する。しかし、両方には同一の手法が使用されている。例えば、「ｔｈｅｙ」は複数という構文特性を持ち、一方「ｈｅ」は単数という構文特性を持つ。特性マッチングは、文法規則にマーク付けを行って、単語の特性ある条件を満たした場合にだけそれらの文法規則が適用されるようになっている。例えば、下記のような規則があるとする。
【００６９】
Ｓ＝ＮＰ｛＠｝＋ＶＰ｛＠｝
ここで、記号＠はＮＰおよびＶＰの数の特性が一致しなければならないことを意味する。したがって、この規則は「ｔｈｅｙ　ａｒｅ」や「ｈｅ　ｉｓ」は正しいとするが、「ｔｈｅｙ　ｉｓ」や「ｈｅ　ａｒｅ」は認めない。
【００７０】
特性マッチ制限は、「近距離間」用と「遠距離間」用とに分けられる。遠距離間の処理は、実際に文を処理するときにではなく、文法がコンパイルされるときに計算される。そして、実行されるべき遠距離間処理の流れは、命令バイトとしてコード化される。
【００７１】
遠距離間の特性処理の計算は、ｎ個要素規則（すなわち、その右側に二つ以上の入力を持っているかもしれないという規則）でスタートしなければならない。その後、システムは、特性の集合が正しい形で規則間を伝播して終わるように様々な二元要素規則にコードを割り当てる。ｎ個要素規則を二元要素規則に分解していくことによって、構文解析作業は非常に単純化されるが、システムは、二元要素規則にまたがる特性集合の経路情報を保持しているので、システムは遠距離間処理のパワーを保っている。
【００７２】
本発明のシステムでは、辞書は複数の単語からなる「熟語」も含むことができ、同時にそれらの熟語を構成する個々の単語の表示も持っている。これら二つの形は、最終的には相互に競い合って、最適な方が残る。例えば、「ｂ１ａｃｋ　ｓｈｅｅｐ」は、持て余し者の意味で辞書に登録されている。しかし、ある場合には、「ｂ１ａｃｋ　ｓｈｅｅｐ」という語句は、黒い羊を意味することもある。両方の形が保持されていることによって、熟語と見なさない翻訳も、正しい翻訳として選択される。
【００７３】
熟語は、さらに別の分類にも属する。例えば、システムは次の三つのタイプの分類を使用することができる。
【００７４】
オールマイティ：Ｕｎｉｔｅｄ　Ｓｔａｔｅｓ　ｏｆ　Ａｍｅｒｉｃａ
優先：ｌｏｎｇ　ａｇｏ
普通：ｂ１ａｃｋ　ｓｈｅｅｐ
オールマイティ熟語は、その単語列を構成しているどの単語の可能な解釈よりも優先する。優先熟語は、同じ一般タイプに属し全く同じ単語を使用している他の構成よりも優先される。普通熟語は、同じ身分で、他の見出し語と競合する。
【００７５】
その結果得られるグラフは、エキスパートによって評価され（ステップ１０８、図３）、上記エキスパートはグラフの解釈の正しさの可能性を表すスコアを提供する。本発明のシステムは、文全体のみではなく、任意の長さの文の部分すべてに適用されるスコア方法を含んでいる。グラフを使用するに当たっての重要な要素は、それが非常に多くの文に現われるとしても、サブツリーはたった一回だけ完全にスコア付けされ、分析されるということである。例えば、「Ｎｅａｒ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ　ｔｈｅｒｅ　ｉｓ　ａ　ｂａｎｋ．」という句においては、「Ｎｅａｒ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ」という句は、少なくとも二とおりの意味を持つが、この句の最も適切な解釈はどれかという判断は一回しか行われない。「ｔｈｅｒｅ　ｉｓ　ａ　ｂａｎｋ」という句も、同様に二とおりの解釈をすることができるが、これら二とおりの解釈のどれが最も適切であるかという判断は一回だけしか行われない。したがって、この文は異なる四つの意味に解釈できるが、サブフレーズのスコア付けは一回しか行われない。このグラフのもう一つの特徴は、各ノードが、文のその部分の長さに関して容易にアクセスできる情報を持っていることである。この特徴により、英文を再度分析しなくても、その英文の任意の下位文字列の上位Ｎ個の最適な解釈を行うことができる。
【００７６】
一回の実行においては、全部で上位Ｎ個分だけのその文の最適な分析が、その度ごとに得られるが（Ｎは２０程度のある数）、グラフを使用することにより、システムは、より小さい構成部分についてのユーザの選択の結果を取り入れることができ、ユーザの選択を尊重した上位Ｎ個の最適な分析を行うことができる。これらすべての分析は、文の解析を再度行わず、または任意の下位文字列の採点を再度行わないで行われるので、迅速に行うことができる。
【００７７】
図８を参照すると、エキスパート評価子３０の処理は、各翻訳を特徴づける種々の要因に基づいて行われ、それらの要因は種々のエキスパートが取り扱っている。規則蓋然性エキスパート１７０は、最初のソース言語構文解析ツリーを得るため使用される文法規則の平均相対頻度を評価する。選択制限エキスパート１７８は、得られた翻訳の意味上の一致度合を評価する。辞書見出し語蓋然性エキスパート１７２は、最初のソース言語構文解析ツリーを得るために使用された文の中の単語の特定の「品詞」の平均相対頻度を評価する。統計エキスパート１７４は、ある翻訳のために選択した特定のパラフレーズの平均相対頻度を評価する。１つの具体例では、辞書見出し語蓋然性エキスパート１７２と統計エキスパート１７４のアークは、複合辞書エキスパート（図示せず）を作り出すために結合される。
【００７８】
エキスパートのいくつかは（たとえば、辞書見出し語蓋然性エキスパート１７２、統計エキスパート１７４、複合辞書エキスパート（図示せず）である）、辞書見出し語の可能な訳が持つウエイトを使って評価を行う。このウエイトは、ある辞書の見出し語が翻訳に現われる好ましさを表している。ウエイトは、辞書の見出し語が持つことが可能な複数の語形変化に対応している。例えば、辞書の見出し語は単数形および複数形を持つことができる。言語の中には、辞書の見出し語が、男性形、女性形、または中性形を持つものがある。辞書の見出し語は、その品詞（例えば、動詞であれば、不定詞、過去、過去分詞、三人称、そして／または、現在分詞の変化形）に基づく異なる語形変化を持つこともできる。
【００７９】
システムは、個別の英語の単語、句、および単語グループに対する英語の「品詞」（ＰＯＳ）を自動的に決定する。システムは、文を翻訳するとき、品詞を自動的に決定し通常は正しい決定を行う。しかし、ときには、翻訳する文それ白身が曖昧であることもある。異なる品詞として解釈することができる単語や句が含まれているときは、それらの単語や句が現われる文の中で、複数の異なるが「正しい」解釈が得られることになる。システムのユーザは、システムが自動的に決定する品詞を無視し、代わりに単語や語句または単語グループに対して手動で任意の品詞を設定することもできる。例えば、「Ｊｏｈｎ　ｓａｗ　ａ　ｂｏｙ　ｗｉｔｈ　ａ　ｔｅｌｅｓｃｏｐｅ．」というソースの英文では、システムのユーザは、「ａ　ｂｏｙ　ｗｉｔｈ　ａ　ｔｅｌｅｓｃｏｐｅ」を名詞句ととして指定でき、その結果その文を「その少年は望遠鏡を持っていた」、という意味に解釈させ、「ジョンはその少年を見るために望遠鏡を使用した」という意味には解釈させないことができる。ユーザは、強制的にシステムのＰＯＳ規則を無効にすると、より良い翻訳結果でなくより悪い結果となるような場合には、できるだけ手動のＰＯＳ指定を少なくするか、手動のＰＯＳ指定をより制限がゆるやかなものにすることによって、対処できる。名詞句は名詞よりも制限がゆるやかであり、グループはもっとも制限が緩やかなＰＯＳ指定である。下の表に種々の可能なＰＯＳ指定を示す。
【００８０】
品詞　（ＰＯＳ）
名詞
名詞句
動詞（他動詞または自動詞）
動詞句
形容詞
形容詞句
副詞
副詞句
前置詞
前置詞句
接続詞
グループ
英語
「形容詞句」や「副詞句」の品詞設定は、ある英文が、システムが特定の前置詞句をどのように解釈するかによって意味が異なるような場合に有効である。例えば、「Ｗｅ　ｎｅｅｄ　ａ　ｂｏｏｋ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｕｒｔｈ　ｏｆ　Ｊｕｌｙ」という文は、「ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｕｒｔｈ　ｏｆ　Ｊｕｌｙ」が形容詞としての意味を持つと解釈した場合には、「我々は米国の７月４日の独立記念日に関する本がほしい」という意味になるが、「ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｕｒｔｈ　ｏｆ　Ｊｕｌｙ」を副詞句と解釈した場合には、「７月４日に、我々は本がほしい。」という意味になる。システムが自動的に「ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｕｒｔｈ　ｏｆ　Ｊｕｌｙ」に正しくないＰＯＳを割り当てたとユーザが考えた場合には、ユーザは、「Ｗｅ　ｎｅｅｄ　ａ　ｂｏｏｋ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｕｒｔｈ　ｏｆ　Ｊｕｌｙ」という文の「ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｕｒｔｈ　ｏｆ　Ｊｕｌｙ」に別のＰＯＳを手動で設定することができる。ユーザが、システムに特定の単語、句または単語グループを英語から日本語に翻訳させたくないときは、このような単語、句または単語グループに「英語」というＰＯＳを設定することができる。ユーザは、設定がシステムにより自動的に行われた場合でも、ユーザにより手動で行われた場合でも、一つまたはそれ以上のＰＯＳ設定を取り除くことができる。
【００８１】
システムは、顧客サイトごとに、１つ以上のレベルで、訳語の使われ方の統計情報の履歴を保持している。例えば、システムは、語句の表面形式のレベルで統計値を保持し（「ｌｅａｖｉｎｇ」が他動詞として、または自動詞として使用された頻度）、また意味レベルでも保持する（「あとに残す」という意味か、または〜から「出発した」という意味か）。後者のタイプは「ｌｅａｖｅ」、「ｌｅａｖｅｓ」、「ｌｅｆｔ」、「ｌｅａｖｉｎｇ」の出現回数が積み上げられる。システムは、また最後のいくつかの文で使用された使用統計値と、顧客サイトの任意の時間に発生した使用統計値とを区別して保持することができる。さらに、システムは、ユーザが語句の特定の意味を使用するように介入して指示したケースと、システムがユーザの確認を受けずに語句の特定の意味を使用したケースとを区別することができる。
【００８２】
構造バランスエキスパート１８２は、ある文の構成部分の長さに関連する特徴で、英語や多くの他のヨーロッパ言語に共通する特徴に基づいている。いくつかの（全てではないが）構造で、軽い要素の左側に重い（長い）要素がくるような文は、これらの言語では好まれない。例えば、
Ｍａｒｙ　ｈｉｔ　Ｂｉｌｌ　　　ｗｉｔｈ　ａ　ｂｒｏｏｍ。
（左が軽く、右が重い）　　　　　　　｛適合｝
Ｍａｒｙ　ｈｉｔ　ｗｉｔｈ　ａ　ｂｒｏｏｍ　　　　Ｂｉｌｌ。
（左が重く、　右が軽い）　　　　｛不適合｝
Ｍａｒｙ　ｈｉｔ　ｗｉｔｈ　ａ　ｂｒｏｏｍ　　　ａ　ｄｏｇ　ｔｈａｔ　ｔｒｉｅｄ　ｔｏ　ｂｉｔｅ　ｈｅｒ．
（左が重く、　右がもっと重い）｛適合｝
ある文の二つの構文解析があるとき、一方が「左が重く、右が軽い」単語列を含み、そのような単語列を避けようとする構造をもっており、もう一方の構文解析がそうでない場合には、前者はその文の意図された解釈を表していないと見なされる。このエキスパートは、意図する構文解析と意図しない構文解析を区別するための有効な方法である。
【００８３】
「Ａ　ｏｆ　Ｂ　ａｎｄ　Ｃ」というパターンの同格構造においては、意図する解釈が「Ａ　ｏｆ　｛Ｂ　ａｎｄ　Ｃ｝」であるのか、または「Ａ　｛ｏｆ　Ｂ｝　ａｎｄ　Ｃ」であるのかを判断するのが難しい場合がある。同格構造エキスパート１８０は、ＢＣ間の意味上の距離、およびＡＣ間の意味上の距離を測定して、どちらの同格モードが意味的により近い二つの要素を結合することになるかを決定する。このエキスパートは処理中に意味特性ツリーにアクセスする。このエキスパートは、ある文の意図する構文解析と意図しない構文解析を区別するための効果的な方法でもある。
【００８４】
英語の多くの単語は、普通名詞と固有名詞のどちらで解釈するのかは潜在的に曖昧性を含んでいる。大文字エキスパート１７６は、文中での大文字の位置を使用して、大文字表記が意味を持っている可能性を決定するために、例えば、下記の文は、
Ｂｒｏｗｎ　ｉｓ　ｍｙ　ｆｉｒｓｔ　ｃｈｏｉｃｅ．
Ｍｙ　ｆｉｒｓｔ　ｃｈｏｉｃｅ　ｉｓ　Ｂｒｏｗｎ．
第一の文は本来的に意味が曖昧であるが、第二の文ではＢｒｏｗｎ」は色の名称ではなく人名である可能性がはるかに高い、という違いがある。このエキスパートは、大文字で始まる語句が文頭にあるのか、または文頭でない場所にあるのか（上の例）、大文字で表示されている語句が辞書に含まれるのかどうか、小文字で始まる語句が辞書に登録されているのかどうか、などの要因を考慮に入れる。このエキスパートは、文中の大文字で書かれた語句を正しく解釈するのに有効な方法である。
【００８５】
文中に最初が大文字の単語の単語列を含んでいるとき、その単語列全体を固有名詞としても、又は一連の普通名詞列としても扱うことが可能である。本発明のシステムは、大文字表記単語列処理を使用しているので、前者の解釈を優先する。また、上記単語列がそれ自身通常の文法規則では構文解析できないときは、その単語列を解析していない一個の名詞句として扱って翻訳しないで処理することも可能である。この処理は、複合語の固有名詞の処理に非常に有効な手段であることが証明されており、出現レベルの低い普通名詞の解釈も完全には無視にしないで処理できる。
【００８６】
図７を参照すると、本発明の機械翻訳システムは、文法規則に制御された構造変換機構１６２を使用しており、この機構には簡潔な文法規則に基づく構造変換方法の効率性の良さがあり、しかもテンプレート間構造変換方法に近い強力さを備えている。この方法は、非水平複合構造を指定することができる文法規則１６０を使用に頼っている。下記は他の翻訳システムで使用されている規則のフォーマットであり、
2004513458.tif 000002
本発明のシステムは、以下の文法規則のフォーマットを使用する。
【００８７】
2004513458.tif 000003
この構文で、「＃」が前に付いている記号は、文構造の構文解析の目的では見えない仮想の記号であるが、いったん構文解析が得られるとサブ構造を構築するのに使用される。
【００８８】
このタイプの文法が与えられたとき、サブ構造の中で兄弟関係にあるノードの任意の列の中で、複数の構造変換を指定することができるようになる。これにより、文法規則に基づく構造変換機構は、テンプレート間構造変換機構のような強力さをある程度持つ機構に変わる。本発明のシステムは、上記の二番目のタイプの文法規則に基づいているけれども、自動的に一番目の形式に対応する文法規則に作成する。したがって、本システムは、第一の形式の文法規則を使用して文を構文解析し、第二の形式の文法規則を使用して構文解析構造を作ることができる。
【００８９】
構造変換には辞書制御構造変換処理１６４も含まれており、この処理は辞書１６１にアクセスして、構文解析ツリー上で文法規則制御構造変換処理が終わった後に同じツリー上で行われる。そして、生成規則制御構造変換処理によって、結果として得られた構文解析ツリーに生成規則を適用して、目的言語テキスト４１を供給する。
【００９０】
再び、図１および図２を参照すると、システムが上記プロセスにより、最適とランク付けした翻訳を取り出した後、その翻訳はディスプレイ２０を通してユーザに提示される。その後、ユーザは、その翻訳を採用するか、ユーザ入力装置２２を通して別構文解析システム３７を操作することにより編集するか、選択できる。編集作業中、ユーザは、翻訳された分の中で正しく翻訳された部分はそのままに保持しながら、その他の部分の再翻訳を要求することができる。この作業は、迅速に行える。なぜなら、システムはエキスパートのウエイト３１を持ったグラフを保持しているからである。
【００９１】
図１から図９を参照しながら、自動自然言語翻訳システムをある程度詳細に説明したので、これより、図１０から１６を参照して、本発明について説明する。本発明は、自動翻訳システムの様々なエキスパート（例えば、辞書見出し語蓋然性エキスパート１７２、統計エキスパート１７４、複合辞書エキスパート（図示せず））によって用いられるウエイトをユーザが視認することを可能とすることに関する。更に、本発明は、以降の翻訳に影響を与えるようにユーザがウエイトを変更可能とすることに関する。
【００９２】
図１０を参照すると、本発明の自動翻訳システム２００は、辞書ブラウザ２０５を含む。辞書ブラウザ２０５は、記憶装置１８と通信するハードウエアおよび／またはソフトウエア・コードであり、基本辞書４４、いずれかの専門用語辞書４６、いずれかのユーザが生成した辞書（図示せず）、および／または第三者が作成したものを含むいずれかの他の辞書、つまりユーザがアクセスするこれらの辞書のデータを獲得し操作する。辞書ブラウザ２０５は、ユーザからのコマンドおよび／またはデータを受信するためのユーザ入力装置２２と通信して、ユーザに辞書データを表示するためのディスプレイ２０と通信する。辞書ブラウザ２０５は、翻訳セッション中にユーザが辞書ブラウザ２０５を呼び出すまたは開始させることを可能とするための翻訳エンジン１６と通信状態にある。別の具体例では、辞書ブラウザ２０５は、翻訳エンジン１６に含まれるソフトウエア・コードの部分である。
【００９３】
図１１は、辞書ブラウザ２０５がディスプレイ２０に発生するグラフィカル・ユーザ・インタフェース（「ＧＵＩ」）の例示的な具体例を示す。このＧＵＩは、辞書見出し語フレーム２２５、選択基準フレーム２３０、およびウエイト表示フレーム２３５を含む。ＧＵＩは、辞書見出し語フレーム２２５に、ユーザが入力した選択基準フレーム２３０に表示されている基準に合致するソース言語の文字列（例えば語句、フレーズ）の全てを、各ソース言語文字列に関連するそれぞれの可能な翻訳と共に、ユーザに対して表示する。一具体例では、辞書見出し語フレーム２２５は、ソース言語文字列の可能な訳を、ソース言語文字列（例えばソース・ノード、親ノード）のインデントしたリスト（例えば、サブノード、子ノード）として表示する。この具体例では、ユーザは、ソース言語文字列の左側のマイナス記号ボックス２２８上でクリックすることで、翻訳のリストを隠すことができる。同様に、ユーザは、翻訳のリストが隠れている場合、ソース言語文字列の左側のプラス記号ボックス（図示せず）上でクリックすることで、それを表示することができる。
【００９４】
図１１において、辞書見出し語フレーム２２５は、ユーザがアクセスする全ての辞書２３０ｅの全ての見出し語を含み、これらの辞書は文字「ｂａｎｋ」２３０ｃではじまる（２３０ｂ）、全ての品詞２３０ｄのソース言語２３０ａの語句を有する。このＧＵＩによって、ユーザは、ドロップ・ダウン・メニューを用いて、各基準２３０ａ、２３０ｂ、２３０ｃ、２３０ｄ、２３０ｅを変更することができる。例えば、言語基準２３０ａを変更して、文字ボックス２３０ｃに入力された一つ（または複数）の文字で始まる（２３０ｂ）目的言語の翻訳を見つけることができる。また、言語基準２３０ａを変更して、文字ボックス２３０ｃに入力された一つ（または複数）の文字で始まる（２３０ｂ）ソース言語の語句または目的言語の翻訳のいずれかを見つけることができる。位置基準２３０ｂを変更して、文字ボックス２３０ｃに入力された一つ（または複数）の文字で終わる語句や、それに正確に一致するものや、大まかに一致するものを見つけたり、選択した辞書２３０ｅの全見出し語のリストを作ったりすることができる。文字ボックス２３０ｃは、ユーザが探している単語に含まれる一つ以上の文字をユーザが入力する場所である。ＰＯＳ基準２３０ｄによって、ユーザは、語句を特定の品詞に限定することができる。選択辞書基準２３０ｅによって、ユーザは、彼／彼女がアクセスする辞書の全てまたは特定のものを選ぶことができる。別の具体例では、辞書ブラウザ２０５は、翻訳エンジン１６から呼び出すことができる。この具体例では、翻訳エンジン１６は、辞書ブラウザ２０５に、自動翻訳の結果から選択された文字列を送り、それが文字ボックス２３０ｃに挿入される。
【００９５】
ウエイト表示フレーム２３５は、強調表示した翻訳２５０の異なる語形変化のウエイト２４５を表示する。図１１に示すように、ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅの各々は等しい。これは、ソース文字ｂａｎｋに対する他動詞としての「ｄｅｐｏｓｉｔａｒ」の翻訳の優先度は、ソース文字の動詞が取り得る可能な語形変化（すなわち、不定詞、過去形、過去分詞、第三人称、現在分詞）の間で等しいということを表す。
【００９６】
また、ウエイト表示フレーム２３５は、サマリーウインドウ２４０も含む。概要ウインドウ２４０は、単一のバー２４１上に、強調表示された辞書見出し語２５０の語形変化の各々のウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅを表示する。この具体例では、全てのウエイトを、バー（例えば２４１）上の移動可能なビード（玉状のマーク）（例えば２４０ａ）として示す。バー２４１は、ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅを配置することができる可能な値を含む範囲を表す。一具体例では、可能な値の範囲は標準化されている。標準化された範囲は、−１．０から＋１．０までである。辞書ブラウザ２０５がこの範囲を標準化する理由は、辞書ブラウザ２０５がアクセスする辞書（例えば、基本辞書４４、いずれかの専門用語辞書４６、いずれかのユーザが生成した辞書（図示せず）および／または第三者が作成したものを含むいずれかの他の辞書）は、様々な範囲（例えば、０から１００、−５０から０）のウエイトの見出し語を持ちえるからである。これらの様々な範囲を標準化することによって、ユーザは、一貫性のあるウエイト表示（例えば２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅ）を見て、さまざまな範囲を持つような異なる辞書の見出し語であっても、相対的なウエイト比較ができる。ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅを変更するには、ユーザは、ビード（例えば２４０ａ）を所望の値に動かす。
【００９７】
図１１において、ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅの全ては等しいので、サマリーウインドウ２４０においてウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅを表すビードは１つだけある。従って、ユーザが、サマリーウインドウ２４０のビード２４０ａをバー２４１に沿って動かすと、ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅの全ての値が等しく変更される。一具体例では、ユーザがビード上でカーソルを移動させると、ＧＵＩは、小さい文字ボックス（例えばツールチップ）内に対応するウエイト２４５の数値表示をユーザに対して示す。サマリーウインドウ２４０は、ウエイト２４５の各々の複合値を表示するので、サマリーウインドウ２４０のビード２４０ａ上にカーソルを移動させた場合は、語形変化（すなわち、不定詞、過去形、過去分詞、第三人称、現在分詞）の各々と、それらに対応するウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅが、小さい文字ボックス（例えばツールチップ）内に表示される。
【００９８】
ウエイトを示すビード２４０ａを移動させてウエイトを等しく変更することに加えて、ユーザは、ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅの各々の値を個々に変更することも可能である。図１２は、ユーザがウエイト２４５の各々を異なる値に個別にセットした例を示す。しかしながら、動詞ｂａｎｋの過去形および過去分詞形に関する２つのウエイト２４５ｂおよび２４５ｃは等しいということに留意されたい。これらの２つの語形変化のソース言語単語は同一であるので、２つのウエイト２４５ｂ、２４５ｃも同一でなければならない。サマリーウインドウ２４０は、ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅの複合であり、従って、ウエイト２４５の４つの異なる値に対応する４つのビード２４０ａ、２４０ｂ、２４０ｃ、２４０ｄとして示す。ソーステキストが取る形に応じて、異なる翻訳が好ましいか、またはより一般的である場合は、異なるウエイトを用いることも可能である。ユーザは、翻訳している言語の種類に基づいて、これらの調整を行うことができる。
【００９９】
例えば、図１２は、ウエイト２４５を説明しており、ここでは現在分詞形「ｂａｎｋｉｎｇ」は、ウエイト２４５ｅがほぼ＋１．０であるので、「ｄｅｐｏｓｉｔａｒ」を用いて翻訳されることの優先度が極めて高いのに対し、不定詞形「ｂａｎｋ」は、ウエイト２４５ａがほぼ−１．０であるので、「ｄｅｐｏｓｉｔａｒ」を用いて翻訳されることの優先度が極めて低いことを示している。ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅの各バー上の垂直線２５５は、そのウエイトの出荷時のデフォルト設定を表す。一具体例では、ユーザは、ウエイト２４５の全ての値を、いつでも出荷時のデフォルトに戻すことができる。
【０１００】
説明に役立つ実例として、図１３は、前置詞的なフレーズ「ｂｙ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ」の自動翻訳の画面を示す。このフレーズを翻訳するために、自動翻訳システム２００は、図９に示し、関連する本文で説明したようなグラフを生成する。表１は、図９に示す前置詞的なフレーズの構成単語の各々について、可能な翻訳をリスト化したものである。図１に示された、各々の可能な翻訳に対する値は、その翻訳に関連したウエイトである。冠詞は、名詞の性別および数（すなわち単数または複数）に基づいてこれに一致するように選択されるので、冠詞はウエイトを有しない。
【０１０１】
【表１】
2004513458.tif 000004
図１４は、名詞としての「ｂａｎｋ」に対する可能な翻訳が辞書見出し語フレーム２２５にリスト化されている画面を示す。これらの可能な翻訳は、それぞれ一つ以上の関連するウエイトを有する。例えば、強調表示された翻訳「ｂａｎｃｏ」２７０は、５つのウエイト２６０、２６１、２６２、２６３、２６４を有する。この翻訳が持ち得る５つの異なる意味があるので、５つのウエイトがある。これらの意味は、特性リスト２７５を用いて他のエキスパートに対して提示される。他のエキスパートは、これまで述べたように、これらの特性を、翻訳している他の単語および文の特性と比較して、可能な翻訳のスコアをつける。この例では、強調表示した翻訳「ｂａｎｃｏ」２７０に対する５つのウエイト２６０、２６１、２６２、２６３、２６４は全て等しいので、５つの特性リストの各々について、翻訳「ｂａｎｃｏ」を用いる優先度は同等であることを表す。このため、表１では、翻訳「ｂａｎｃｏ」のウエイトは、双方のコラムで同じである。ユーザが翻訳している言語の種類が、特性リストの１つに「ｂａｎｃｏ」を用いない場合、ユーザはそれに応じて一つ（または複数）のウエイトを調整することができる（例えば、使われない特定の特性リストに関連するウエイトを小さくし、および／または使われる可能性が高い他の特性リストのウエイトを全て大きくする）。
【０１０２】
図１５は、前置詞としての「ｂｙ」に対して可能な翻訳を辞書見出し語フレーム２２５にリスト化した画面を示す。これらの可能な翻訳は、それぞれ１つ以上の関連するウエイトを有する。例えば、強調表示された翻訳「ｐｏｒ」２８０は、６つのウエイト２８１、２８２、２８３、２８４、２８５、２８６を有する。この例では、強調表示された翻訳「ｐｏｒ」２８０に対する６つのウエイト２８１、２８２、２８３、２８４、２８５、２８６の全ては等しいので、６つの特性リストの各々について、翻訳「ｐｏｒ」が使われる優先度は同等であることを表す。このため、表１では、翻訳「ｐｏｒ」に対するウエイトは単一の値である。ユーザが翻訳している言語の種類が、特性リストの１つに「ｐｏｒ」を用いない場合、ユーザはそれに応じて一つ（または複数）のウエイトを調整することができる。
【０１０３】
再び表１を参照すると、名詞「ｂａｎｋ」の各翻訳の特性は、翻訳が属するコラム、すなわち川岸または金融機関のいずれか、を決定するのに役立つ。しかしながら、この例では、翻訳の文脈を与える（すなわち、他のエキスパートがある翻訳により高いスコアをつけるのに役立つ）他の単語または文が何もないので、自動翻訳システム２００は、翻訳が属するコラムには無関係に、最も高いウエイトを有する翻訳を選択する。他のエキスパートが、他の語句または文があるために、あるコラムを除外することが可能な場合、自動翻訳システム２００は、残りのコラムにおいて最も高い値を有する翻訳を選択する。言い換えると、他のエキスパートによるスコアが等しければ（例えば、意味的および文法的に同様な翻訳の選択肢として残っている翻訳のあるグループ）、このウエイトは、可能な翻訳の中から選択した一つの翻訳に決定する。表１に示すように、「ｂｙ」に対する翻訳「ｐｏｒ」は最も高い値を有し、「ｂａｎｋ」に対する翻訳「ｂａｎｃｏ」も最も高い値を有する。名詞「ｂａｎｃｏ」が男性名詞であるので、冠詞「ｅｌ」が選択される。このため、フレーズ「Ｂｙ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ」を翻訳するために、図１３に示す翻訳「Ｐｏｒ　ｅｌ　ｂａｎｃｏ」が選択される。
【０１０４】
自動翻訳システム２００のユーザがこの翻訳に同意しない場合、ユーザはウエイトを調整して翻訳に影響を与えることができる。図１１に示すＧＵＩでは、ユーザは、ビード（例えば２４０ａ）をスライドさせてウエイトを調整する。ユーザが、語形変化の全てを調整して等しい値にしたい場合、ユーザはサマリーウインドウのビード２４０ａを用いて値を調整することができる。ユーザが、ウエイト２４５ａ、２４５ｂ、２４５ｃ、２４５ｄ、２４５ｅのうちの１つのみを調整したい場合、ユーザは特定の語形変化のウエイトに対応したビードのみを調整する。例えば、ユーザは、「ｂｙ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ」に対する好ましい翻訳が「Ｊｕｎｔｏ　ａ　ｌａ　ｂａｎｄａ」であることを知っている。ユーザは、翻訳「ｊｕｎｔｏ　ａ」および「ｂａｎｄａ」のウエイトの各々を高くするように調整する（例えば、ビードを右側に動かす）。この結果の翻訳では、図１６に示すように、翻訳「ｊｕｎｔｏ　ａ」および「ｂａｎｄａ」が選ばれる。なぜなら、上述のように、他の全てが等しければ、最も高いウエイトを有する翻訳が選択され、ユーザが、好ましい翻訳のウエイトを他よりも高く設定したからである。名詞に対する好ましい翻訳が女性形であるので、ここでは冠詞「ｌａ」が使われている。ユーザが選択した値は、ユーザが好ましい選択を出現させたいと望む優先度の強さに依存する。ユーザが、他のエキスパートには無関係に好ましい翻訳を望むならば、ユーザは、好ましい翻訳のウエイトの各々を、範囲の最大値の近くに設定する（例えば標準化値＋１．０）。ユーザが他の翻訳よりもわずかに高い優先度しか望まず、他のエキスパートが翻訳に影響を与え続けることを望むならば、ユーザは、ウエイトの各々を、同じグループ（例えば同じコラム）内にある他の可能な翻訳よりもわずかに高く設定する。
【０１０５】
ユーザによるウエイト調整によって望む通りの好ましい翻訳が与えられない場合でも、ユーザの優先度に基づいた何らかの自動調整が行われ、最終的に、ユーザが望む所にウエイトを設定する。自動翻訳システム２００は、ユーザが別解釈を選択するたびにウエイトを調整する。自動翻訳システム２００は、ユーザが選択する別解釈のウエイトを高くする。別の具体例では、自動翻訳システム２００は、ユーザが置換したシステム２００の選択された翻訳のウエイトを低くする。一具体例では、増減値は、範囲の上限下限に対して、値がどこに位置するかに基づく。例えば、値が範囲の中心にある場合（例えば、範囲が−１．０から＋１．０のとき、０．０）、自動翻訳システム２００は、好ましい翻訳のウエイトの値を大幅に高くする（例えば範囲が−１．０から＋１．０の範囲で０．５）。値が範囲の終端に近く位置する場合（例えば範囲が−１．０から＋１．０のとき、０．８８）、自動翻訳システム２００は、好ましい翻訳のウエイトの値を少量だけ高くする（例えば範囲が−１．０から＋１．０のとき、０．０５）。この増減値は、自動翻訳システム２００による自動調整を最適化するように選択することができる。
【０１０６】
例えば、「ｂｙ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ」の翻訳では、「ｊｕｎｔｏ」および「ｂａｎｄａ」のウエイトのユーザ調整は小さい増大であり、その結果の翻訳では、自動翻訳システム２００は、翻訳に「ｐｏｒ　ｅｌ　ｂａｎｃｏ」を選択する。ウエイトを再度調整する代わりに、ユーザは、別解釈のリストから、別解釈「ｊｕｎｔｏ　ａ　ｌａ　ｂａｎｄａ」を選択する。この別解釈の選択によって、自動翻訳システム２００は、「ｊｕｎｔｏ　ａ」および「ｂａｎｄａ」のウエイトを大きくし、および／または「ｐｏｒ」および「ｂａｎｃｏ」のウエイトを小さくする。増減の量は、いずれかの最適化アルゴリズムに従うようにすることができる。
【０１０７】
上述の機能および処理は、全て、汎用コンピュータと共に用いる様々なハードによって実現されているロジック設計および／またはプログラミング技法によって実現することができる。フローチャートに示したようなステップは、一般に、提示した順序で適用する必要はなく、ステップの組み合わせを組み合わせることも可能である。同様に、システムの機能性を、様々な方法でプログラムおよびデータ内に分散させることができる。更に、１つ以上の高級言語で文法および他の処理規則を開発すれば利点があるだろう。エンドユーザにはそれらをコンパイルしたフォーマットで供給できる。
【０１０８】
本明細書中に記載した機能性の全てを含めて、本明細書中に記載した自動自然言語翻訳システムの具体例のいずれも、汎用コンピュータ（例えばＡｐｐｌｅ　Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ、ＩＢＭ　ＰＣまたは互換機、Ｓｕｎ　Ｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎ等）上で実行するディスケットまたは光コンパクト・ディスク（ＣＤ）等のコンピュータで読み取り可能な媒体上のコンピュータ・ソフトウエアとして提供することができる。ソフトウエアは、インターネットまたは他の何らかのネットワークを介して（例えばユーザに）送ることができ、必ずしもＣＤ等の物理的なデバイス上にある必要はない。また、ソフトウエアは、インターネットを介してユーザによってアクセスされ用いられるという点で、インターネットに基づくものとすることができる。
【０１０９】
当業者には、特許請求する本発明の精神および範囲から逸脱することなく、本明細書中に記載したものの変形、変更、および他の実施が想起されよう。従って、本発明は、前述の例示的な説明ではなく、特許請求の範囲の精神および範囲によって規定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本発明の自然言語の自動翻訳を行うシステムのブロック図である。
【図２】
図２は、図１のシステムの全体的な機能を示すデータのフローチャートである。
【図３】
図３は、図１のシステムの動きを示すフローチャートである。
【図４】
図４は、図１のシステムのプリパーサー（予備的構文解析装置）の文末判定機能の動作を示すフローチャートである。
【図５】
図５は、図１のシステムのパーサー（構文解析装置）の動作を示すフローチャートである。
【図６】
図６は、図１のシステムの意味伝播の動作を示すフローチャートである。
【図７】
図７は、図１のシステムの構造変換の動作を示すフローチャートである。
【図８】
図８は、図１のシステムのエキスパート評価子のフローチャートである。
【図９】
図９は、「ｂｙ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ」という句を例とした場合の、図１のシステムが使用するグラフのサンプルの図である。
【図１０】
図１０は、本発明による自然言語の自動翻訳を行うシステムの具体例の１つを示すブロック図である。
【図１１】
図１１は、ウエイトを示す、本発明の辞書ブラウザによって生成されたＧＵＩ（グライフィカル・ユーザ・インターフェース）の一例のスクリーンショットである。
【図１２】
図１２は、変更されたウエイトを示す、本発明の辞書ブラウザによって生成されたＧＵＩの一例のスクリーンショットである。
【図１３】
図１３は、本発明の自動翻訳システムによって生成された“Ｂｙ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ”の翻訳結果の一例のスクリーンショットである。
【図１４】
図１４は、“ｂａｎｋ”の可能な翻訳のウエイトを示す、本発明の辞書ブラウザによって生成されたＧＵＩの一例のスクリーンショットである。
【図１５】
図１５は、“ｂｙ”の可能な翻訳のウエイトを示す本発明の辞書ブラウザによって生成されたＧＵＩの一例のスクリーンショットである。
【図１６】
図１６は、ユーザがウエイトを変更した後の、本発明の自動翻訳システムによって生成された“Ｂｙ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ”の翻訳結果の一例のスクリーンショットである。
【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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【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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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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