(57)【要約】【課題】  計算コストを減じつつ、貪欲デコードアルゴリズムを用いる翻訳装置を提供する。【解決手段】  第１の言語の文４６を第２の言語の文７２に翻訳するための翻訳装置３０は、第１の言語の文４６を第２の言語の仮説５６に翻訳するためのＭＴエンジン５２と、統計に基づき、仮説５６中から、初期仮説から仮説を生成するための予め定められたアルゴリズムにおいてより良い仮説を生成するであろう仮説を選択するための分類器５８及び仮説選択部７４と、分類器５８及び仮説選択部７４によって選択された仮説から、予め定められたアルゴリズムを用いて翻訳文７２を生成するためのデコーダ６８とを含む。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の言語の文を第２の言語の文に翻訳するための翻訳装置であって、
前記第１の言語の文を前記第２の言語の複数個の仮説に翻訳するための手段と、
統計的根拠に基づいて、前記複数個の仮説の中から、初期仮説から仮説を生成するための予め定められたアルゴリズムによってより良い仮説を生じさせるものを選択するための手段と、
前記予め定められたアルゴリズムを用いて、前記選択するための手段によって選択された仮説から翻訳文を生成するための手段とを含む、翻訳装置。
【請求項２】
前記選択するための手段が、
前記第２の言語の前記複数個の仮説を、統計的根拠に基づいて複数個のクラスに分類し、前記複数個の仮説のそれぞれのスコアを前記統計的根拠に基づいて計算するための手段を含み、前記複数個のクラスは第１のクラスと第２のクラスとを含み、
前記選択するための手段はさらに、前記分類するための手段によって計算されたスコアに基づき、前記第１のクラスに分類された仮説のうち一つを選択するための手段を含む、請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項３】
前記分類するための手段が、前記第１の言語の文とそれらに対応する仮説との対と、さらに当該仮説から前記予め定められたアルゴリズムによって得られる結果とによりトレーニングされる決定木分類器を含む、請求項２に記載の翻訳装置。
【請求項４】
前記第１の言語のトレーニング用文の組と、前記トレーニング用文の組から得られるトレーニング用仮説の組と、前記トレーニング用仮説の組から前記予め定められたアルゴリズムによって得られる前記第２の言語の文の組であって、かつ各文が良い翻訳文と悪い翻訳文とに分類されている組とを用いて、前記選択するための手段をトレーニングするための手段をさらに含む、請求項１から請求項３のいずれかに記載の翻訳装置。
【請求項５】
コンピュータ上で実行されると、当該コンピュータに請求項１から請求項４のいずれかに記載の機能の全てを行わせる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は機械翻訳に関し、特に、貪欲デコードアルゴリズムを用いた統計的機械翻訳（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ：ＳＭＴ）に関する。
【背景技術】
【０００２】
［統計的機械翻訳のための貪欲デコーディング］
統計的機械翻訳（ＳＭＴ）のフレームワークは、ソース言語Ｓの文をターゲット言語Ｔへと翻訳する問題を、以下のように条件付確率の最大化問題として定式化する。
【０００３】
【数１】
2007072927.tif 000003
ただしｐ（Ｔ）は「言語モデル」（ｌａｎｇｕａｇｅ  ｍｏｄｅｌ：ＬＭ）と呼ばれ、ターゲット言語の尤度を表す。ｐ（Ｓ｜Ｔ）は「翻訳モデル」（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ：ＴＭ）と呼ばれ、ＳからＴへの生成確率を表す。言語モデルと翻訳モデルとの詳細については、非特許文献１を参照されたい。
【０００４】
ＬＭとＴＭとの確率はそれぞれ、モノリンガルコーパス及びバイリンガルコーパスから自動的にトレーニング（学習）される。これらは、ソース言語の単語シーケンスをターゲット言語にマッピングするのに用いられる一般的な翻訳知識を表す。
【０００５】
英語（Ｅ）の単語シーケンスを日本語（Ｊ）にマッピングする例を図９に示す。
【０００６】
従来のＳＭＴのアプローチでは、生成された翻訳文候補の全てを、翻訳モデル（ファーティリティ（ｆｅｒｔｉｌｉｔｙ））、ＮＵＬＬ生成、辞書（ｌｅｘｉｃｏｎ）、ディストーション（ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）及び言語モデルの確率に基づいてスコアリングする。ＴＭ＊ＬＭのスコアが最も高い翻訳文候補が、翻訳出力として選択される。
【０００７】
【数２】
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翻訳処理（デコーディング）の間には、適切な翻訳文を見出すために、起こりうる多数の単語の挿入、ソース言語とターゲット言語との単語シーケンス間の複雑な単語のアライメント（ファーティリティ）、及び単語の順序の変更（ディストーション）を考慮しなければならない。
【非特許文献１】Ｐ．ブラウン及びＳ．デラ  ピエトラ及びＶ．デラ  ピエトラ及びＲ．メルサー、「統計的機械翻訳の数学：パラメータの推定」、コンピュータ言語、１９（２）、２６３−３１１ページ、１９９３年（P.  Brown  and  S.  Della  Pietra  and  V.  Della  Pietra  and  R.  Mercer:  "The  mathematics  of  statistical  machine  translation:  Parameter  estimation",  Computational  Linguistics,  19(2),  pp.  263-311,  1993）
【非特許文献２】Ｍ．ポール及びＥ．スミタ及びＳ．ヤマモト、「統計的機械翻訳出力の用例ベースの再スコアリング」、HLT/NAACL2004予稿集、姉妹編、９−１２ページ、ボストン、USA、２００４年（M.  Paul  and  E.  Sumita  and  S.  Yamamoto:  "Example-based  Rescoring  of  Statistical  Machine  Translation  Output",  In  Proc.  of  the  HLT/NAACL2004,  Companion  Volume,  pp.  9-12,  Boston,  USA,  2004）
【非特許文献３】ルールクエスト「データマイニングツールＣ５．０」、http://rulequest.com/see5-info.html  （Rulequest  "Data  mining  tool  C5.0",  http://rulequest.com/see5-info.html）
【非特許文献４】Ｔ．ワタナベ及びＥ．スミタ、「統計的機械翻訳の用例ベースのデコーディング」、MTサミットIX予稿集、４１０−４１７ページ、２００３年（T.  Watanabe  and  E.  Sumita:  "Example-based  Decoding  for  Statistical  Machine  Translation",  Proceedings  of  MT  Summit  IX,  pp.  410-417,  2003.）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
翻訳出力は、検索を開始するための初期翻訳仮説に依存するが、これは、局所最適な翻訳文には導くであろうが、大域最適な翻訳文には必ずしも導かない。
【０００９】
この問題を解決するために、これまでの対策は、入力又は入力に類似した文を予備的に翻訳した文を、初期翻訳仮説として用いることを提案している（非特許文献４を参照されたい。）。
【００１０】
この方法では、ソース部分が入力文と類似する翻訳用例をバイリンガルコーパスから取出して用いる。各用例のターゲット部分をわずかに修正して、各対が実際の翻訳になるようにする。この用例ベースのアプローチの利点は、良い翻訳文の検索を、推測した翻訳文からではなく、検索された翻訳用例から開始するので、検索誤差が少ないということである。
【００１１】
しかし、この方法は基本の方法と同じ貪欲検索アルゴリズムを用いるので、検索誤差を完全に回避することはできない。
【００１２】
貪欲検索の局部最適の問題を克服して最良の翻訳文を得るために、非特許文献２に開示の方法では多数の検索エンジンによって生成された多様な開始点を用いる。これらの開始点となる翻訳文を「初期翻訳仮説」または「シード」と呼ぶ。
【００１３】
互いに異なった辞書、互いに異なった文法及び互いに異なった翻訳規則を用い、独立して開発された翻訳エンジンによって初期翻訳仮説が生成されるため、きわめて多様な初期翻訳仮説が得られる。従って、貪欲検索アルゴリズムでは、検索空間のより広い部分を探索することができ、大域最適解が得られる可能性が増大する。
【００１４】
貪欲検索の間に生成された翻訳中の最良の翻訳が、編集距離を用いた再スコアリング法によって選択される。これは、生成された翻訳候補の各々の統計的スコアを、初期翻訳仮説がデコーディングの間にどれほど修正されたかの情報によって訂正するものである。
【００１５】
この方法は、非特許文献４等の、統計的モデルのみに基づく貪欲デコーディングによるアプローチより優れた性能を発揮する。
【００１６】
しかし、このアプローチの欠点は、全ての初期翻訳仮説にデコーダを適用しなければならないことである。このため、最適な翻訳文を特定するために高い計算コストがかかる。
【００１７】
従って、この発明の目的は、計算コストを減じつつ、貪欲デコードアルゴリズムを用いる翻訳装置を提供することである。
【００１８】
この発明の別の目的は、翻訳結果の品質を維持し、計算コストを減じつつ、貪欲デコードアルゴリズムを用いる翻訳装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
この発明の一局面に係る翻訳装置は、第１の言語の文を第２の言語の文に翻訳するための翻訳装置であって、第１の言語の文を第２の言語の複数個の仮説に翻訳するための手段と、統計的根拠に基づいて、複数個の仮説の中から、予め定められたアルゴリズムによってより良い仮説を生じさせるものを選択するための手段と、予め定められたアルゴリズムを用いて、選択するための手段によって選択された仮説から翻訳文を生成するための手段とを含む。
【００２０】
翻訳するための手段は、第１の言語の文を第２の言語の複数個の仮説に翻訳する。選択するための手段は、仮説の中から、予め定められたアルゴリズムによって処理するとより良い仮説を生じさせるものを選択する。生成するための手段は、選択された仮説を初期仮説として用い、予め定められたアルゴリズムによって翻訳文を生成する。生成するための手段によって、好ましい仮説が予め定められたアルゴリズム中で用いられているので、結果は選択された初期の仮説より良質であると期待される。予め定められたアルゴリズムで用いられる初期仮説の数が実質的に削減されるので、生成するための手段の計算コストは低くなる。
【００２１】
好ましくは、選択するための手段は、第２の言語の複数個の仮説を、統計的根拠に基づいて複数個のクラスに分類し、複数個の仮説のそれぞれのスコアを統計的根拠に基づいて計算するための手段を含む。複数個のクラスは第１のクラスと第２のクラスとを含む。選択するための手段はさらに、分類するための手段によって計算されたスコアに基づき、第１のクラスに分類された仮説のうち一つを選択するための手段を含む。
【００２２】
より好ましくは、分類するための手段が、第１の言語の文とそれらに対応する仮説との対と、さらに当該仮説から予め定められたアルゴリズムによって得られる結果とによりトレーニングされる決定木分類器を含む。
【００２３】
さらに好ましくは、第１の言語のトレーニング用文の組と、このトレーニング用文の組から得られるトレーニング用仮説の組と、トレーニング用仮説の組から予め定められたアルゴリズムによって得られる第２の言語の文の組であって、かつ各文が良い翻訳文と悪い翻訳文とに分類されている組とを用いて、選択するための手段をトレーニングするための手段をさらに含む。
【００２４】
この発明の第２の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、上述の翻訳装置のいずれかの全ての機能を行わせる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下のシステムは日本語から英語への翻訳に関するが、この発明はそのような言語の組合せに限定されるものではない。その言語の組合せについてバイリンガルコーパスが利用可能であれば、どのような組合せ、及びどのような翻訳方向を用いることもできる。
【００２６】
＜システムの概要＞
この発明の第１の実施の形態に係る翻訳システム３０の全体のブロック図を図１に示す。翻訳システム３０は日本語の文を英語の文に翻訳する。
【００２７】
翻訳システム３０は日本語の文と英語の文とが前もってアライメントされているバイリンガルコーパス４０と、バイリンガルコーパス４０のトレーニングデータセットから導出される、英語から日本語への統計的翻訳モデル及び英語の統計的言語モデル７０と連携して動作する。翻訳モデルの翻訳方向は、翻訳システムの翻訳方向（日本語から英語）とは逆であることに注意されたい。
【００２８】
翻訳システム３０は二つの動作フェーズで動作する。トレーニングフェーズと動作フェーズである。翻訳システム３０は外部の動作モード信号７８に従って、トレーニングフェーズ又は動作フェーズで動作する。
【００２９】
翻訳システム３０は、トレーニングフェーズにおいてバイリンガルコーパス４０からトレーニング文４４を読出すための読出モジュール４２と、動作モードに従って、トレーニング文４４または入力文４６を選択するための入力選択部４８と、入力選択部４８によって選択された文を翻訳して、入力選択部４８からの各文に対し予め定められた数の仮説５６を出力するためのＭＴエンジン５２の組とを含む。ＭＴエンジン５２の組は、ｍ個のＭＴエンジンを含み、ＭＴエンジン５２は入力選択部４８からの各文に対しｍ個の仮説を出力する。
【００３０】
翻訳システム３０はさらに、動作モードに従ってトレーニング文４４又は入力文４６を選択するための選択部５０と、所与の入力文と仮説との対が貪欲デコーディングを用いるアプローチによって改良されうるか否かを判断する決定木（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ：ＤＴ）分類器５８とを含む。ＤＴ分類器５８は、バイリンガルコーパス４０からのトレーニングデータを用いてトレーニングフェーズの間に得られた統計的根拠に基づき、仮説を分類する。
【００３１】
翻訳システム３０はさらに、統計とＤＴ分類器５８の分類結果の信頼性の値とに基づいて、仮説の一つを選択する仮説選択部７４と、二つの入力が仮説選択部７４の出力と仮説５６とを受けるようにそれぞれ接続された出力選択部６６と、非特許文献２に示された貪欲アルゴリズムを用いて出力選択部６６の出力をデコードし、編集距離を用いた再スコアリング法に従って最良の翻訳結果を選択するためのデコーダ６８とを含む。翻訳結果はデコーダ出力７２として出力される。
【００３２】
ＤＴ分類器５８をトレーニングする目的で、翻訳システム３０はさらに、仮説５６中の各仮説対とそれに対応するデコーダ出力７２に対し自動評価スコアリング方式（「単語誤り率」、Ｗｏｒｄ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ（略してＷＥＲ）を用いる。）を適用して、その対に「良」又は「不良」の属性を割当てるためのＤＴ属性抽出モジュール６４と、入力−仮説の各組を分析して、ＤＴ分類器５８をトレーニングするのに必要な特徴量を抽出するためのＤＴ特徴量抽出モジュール５４と、ＤＴ特徴量抽出モジュール５４によって抽出された特徴量及びＤＴ属性抽出モジュール６４によって抽出された属性を用いて、ＤＴ分類器５８をトレーニングするためのＤＴ分類器学習部６２と、動作モードに従って、ＤＴ特徴量抽出モジュール５４の出力とＤＴ分類器学習部６２の出力とを選択的にＤＴ分類器５８に接続するための選択部６０と、を含む。
【００３３】
翻訳システム３０はさらに、入力選択部４８、５０、６０及び６６、ＤＴ分類器５８、並びに読出モジュール４２を制御して、トレーニングフェーズと動作フェーズとで翻訳システム３０を以下のように動作させるための動作フェーズ制御部７６を含む。
【００３４】
Ｉ．トレーニングフェーズ
トレーニングフェーズでは、動作フェーズ制御部７６は選択部４８、５０、６０及び６６を制御して、図２に示すように翻訳システム３０がＤＴ分類器５８をトレーニングするように設定する。
【００３５】
トレーニングフェーズでは、動作フェーズ制御部７６が翻訳システム３０を以下のように制御する。読出モジュール４２がバイリンガルコーパス４０中の日本語のトレーニング文の各々を読出し、トレーニング文４４を入力選択部４８（図１）に与える。入力選択部４８はトレーニング文４４を選択し、トレーニング文の各々をＭＴエンジン５２に与える。ＭＴエンジン５２はトレーニング文４４の各々を翻訳し、トレーニング文４４の各々についてｍ個の仮説５６を出力する。
【００３６】
選択部５０（図１）はトレーニング文４４を選択し、トレーニング文４４をＤＴ特徴量抽出モジュール５４に与える。ＭＴエンジン５２中の各ＭＴエンジンについて、それぞれの入力−仮説対の組がＤＴ特徴量抽出モジュール５４によって分析され、ＤＴ分類器５８をトレーニングするのに必要な特徴量が抽出され、この特徴量がＤＴ分類器学習部６２に与えられる。
【００３７】
出力選択部６６（図１）はＭＴエンジン５２の出力（仮説５６）を選択し、仮説の各々をデコーダ６８に与える。デコーダ６８は与えられた仮説をデコードする、すなわち、与えられた仮説をシードとして用いて貪欲アルゴリズムにより翻訳文を検索し、編集距離を用いた再スコアリング方式に従って最良の翻訳文を選択し、与えられた仮説の各々についてデコーダ出力７２を生成する。
【００３８】
仮説５６中の仮説とデコーダ６８からのその対応の出力との各対に、ＤＴ属性抽出モジュール６４が自動評価スコアリング方式を適用してその対に「良」又は「不良」の属性を割当て、その属性をＤＴ分類器学習部６２に与える。
【００３９】
選択部６０（図１）はＤＴ分類器学習部６２の出力をＤＴ分類器５８のトレーニング入力に接続する。ＤＴ特徴量抽出モジュール５４からの抽出特徴量とＤＴ属性抽出モジュール６４からの属性とがＤＴ分類器学習部６２の入力となり、この結果、ＤＴ分類器５８は、所与の入力−仮説対が貪欲デコーディングを用いたアプローチによって改良可能か否かを判断することになる。ＤＴ分類器５８は決定木分類器であり、ＤＴ分類器５８の葉ノードの各々について、信頼性尺度が計算される。信頼性尺度はＤＴ分類器５８による判断（「良」又は「不良」）の可能性が正しいか否かを、トレーニングフェーズで得られた統計的確率の形で示す。
【００４０】
ＩＩ．動作フェーズ
動作フェーズにおいては、動作フェーズ制御部７６は選択部４８、５０、６０及び６６を制御して、翻訳システム３０が図３に示すように設定されるようにする。このフェーズでは、所与の入力文４６がＭＴエンジン５２を用いて翻訳され、ｍ個の初期仮説５６が生成される。入力−仮説対の各々にＤＴ分類器を適用し、「不良」と分類された入力−仮説対は全て初期仮説５６の組から削除される。
【００４１】
統計的スコア及び分類結果の信頼性の値に基づいて、単一の入力−仮説対が仮説選択部７４によって選択され、貪欲デコーダ６８の入力として用いられ、ここで結果として得られる最良の翻訳文（デコーダ出力７２）が編集距離ベースの再スコアリング法に従って選択される。
【００４２】
この実施の形態では、ＭＴエンジン５２として５個のＭＴエンジンを用いた。２個は用例ベースのＭＴ（Ｅｘａｍｐｌｅ  Ｂａｓｅｄ  ＭＴ：ＥＢＭＴ）であり、これらは貪欲デコーダ６８と同じトレーニングセットによってトレーニングされた。残り３個は市販の規則ベースのＭＴ（Ｒｕｌｅ  Ｂａｓｅｄ  ＭＴ：ＲＢＭＴ）システムであり、辞書、文法及び翻訳規則に基づいている。
【００４３】
決定木分類器の学習のために、市販のデータマイニングツールを用いた。このようなツールの一例は非特許文献３にある。初期の入力−仮説対の組からＤＴ特徴量抽出モジュール５４によって抽出される特徴量は以下の通りである。
【００４４】
（１）異なるＭＴエンジンによって生成された初期の翻訳仮説間の「類似性特徴量」、これは、以下を含む。
【００４５】
−初期翻訳仮説のうち同一のものの数
−所与の仮説と他のＭＴエンジンのものとの平均編集距離（ｅｄｉｔ−ｄｉｓｔａｎｃｅ：ＥＤ）。編集距離は挿入（ＩＮＳ）、削除（ＤＥＬ）、及び置換（ＳＵＢ）動作のコストの合計、ＥＤ＝ＩＮＳ＋ＤＥＬ＋ＳＵＢとして定義される。
【００４６】
−最短／最長の初期翻訳仮説からの文の長さの相違。
【００４７】
（２）トレーニングコーパスから抽出された「統計的特徴量」。これは以下を含む。
【００４８】
−ＴＭ＊ＬＭ統計モデルスコア
−特定のソース言語及びターゲット言語の単語の頻度。
【００４９】
（３）トリグラム言語モデルに基づいて計算された、ソース言語入力と初期翻訳仮説との「言語パープレキシティ」特徴量。
【００５０】
（４）「言語学的特徴量」、これは以下を含む。
【００５１】
−文の長さ
−文の種類
−文の構造（構文解析木でのノードの数等）
−構成要素のサイズ
−密度特徴量、すなわち、機能語と内容語との比率
−内容語の意味論的カテゴリー。
【００５２】
図４はこの実施の形態のＤＴ特徴量抽出部５４によって抽出された特徴量の組の例として表９０を示す。図４において、「ＩＮＰＵＴ」は入力文を意味し、「ＨＹＰ」は「ＩＮＰＵＴ」に対応する仮説を表す。
【００５３】
図５は特徴量の組の例として表１００を示す。ここで「ＩＮＰＵＴ」と一個のＭＴエンジン５２（ＭＴ１）との対について抽出されたものを組１１０で示し、「ＩＮＰＵＴ」と別のＭＴエンジン５２（ＭＴ２）との対について抽出されたものを組１１２で示す。
【００５４】
ＤＴ属性（「良」又は「不良」）、すなわち分類器のトレーニングに用いられる特徴量は以下のように決定される。
【００５５】
バイリンガルコーパス４０中の文をＭＴエンジン５２を用いて翻訳し、初期仮説の組５６を生成する。これらの初期仮説の組５６は編集距離ベースの再スコアリングによりデコードされる。デコーダ６８の出力の各々に自動評価スコアリング法（ＷＥＲ）を適用して、以下の翻訳品質を判断する。
【００５６】
（ａ）  ＭＴエンジンによって生成された初期仮説
（ｂ）  デコーダ出力。
【００５７】
入力−仮説の各対についての属性（「良」又は「不良」）は以下のように割当てられる。
【００５８】
−翻訳品質が改良されていれば、すなわち、ＷＥＲ（デコーダ出力）＜ＷＥＲ（初期仮説）であれば「良」。
【００５９】
−それ以外は「不良」。
【００６０】
ＤＴ分類器５８は、入力−仮説の各対についてＤＴ特徴量抽出モジュール５４とＤＴ属性抽出モジュール６４とによってそれぞれ抽出された特徴量と属性とによってトレーニングされる。
【００６１】
図６を参照して、トレーニングされたＤＴ分類器５８は、入力−仮説の対の特徴量に関する質問を含む、ノード１４０、１４２、１４４、１５０、１５２、１６０、１６２、１８０、１８２、２００、２１０、２１２、２３０、２３２、２４０、２４２、２６０及び２６２を含む。ノードルート１４０から開始して、特徴量が真であるか否かに従って決定木を辿っていき、分類結果を含む葉に至る。例えば、葉ノードには、
−分類された属性（「良」又は「不良」）と数値によるスコア、及び
−タグ１７０、１９０、１９２、２２０、２５０、２７０及び２７２で示される、分類結果の信頼性（決定木の同じパスを用いた場合に正確に分類されたトレーニングサンプルのパーセンテージ）を割当てることができる。
【００６２】
例えば、タグ１７０は、ツリーを辿ってノード１６０に至った場合、属性は「不良」でありその信頼性の値が１．０であることを示す。これは、この葉ノード１６０に至る全ての仮説が、トレーニングフェーズで全く改良を示さなかったことを表す。
【００６３】
動作時には、所与の入力−仮説対がＤＴ分類器５８で分類される。所与の入力−仮説対が「不良」であると分類されれば、これは初期仮説の組から除外される。
【００６４】
仮説選択部７４はＤＴ分類器５８によって選択された入力−仮説対から単一の入力−仮説対を、翻訳及び言語モデル７０を用いて計算された統計的モデルに基づくスコア（ＴＭ・ＬＭ）の情報と、決定木分類結果の信頼性の値（ＣＯＮＦ）とに基づいて選択する。
【００６５】
仮説選択部７４は、ＤＴ分類器５８によって選択された仮説を、ＣＯＮＦ、ＴＭ及びＬＭの関数であるＣＯＮＦ・ＴＭ・ＬＭスコアによって再スコアリングする。
ＣＯＮＦ・ＴＭ・ＬＭ  ｓｃｏｒｅ＝ｆｕｎｃ（ＣＯＮＦ，ＴＭ，ＬＭ）
仮説選択部７４によって用いられる基準は次のようなものである。
【００６６】
−統計的モデルスコアＴＭ・ＬＭが高いほど、翻訳の品質は高いと考えられる。
【００６７】
−分類結果から導出される信頼性のスコアが高いほど、良い開始点が見出されたと思われる。
【００６８】
ＣＯＮＦ・ＴＭ・ＬＭスコアが最も高い入力−仮説対が、デコーダ６８によるデコードのために選択される。
【００６９】
上述の実施の形態では、以下のスコアリング関数が用いられる。
【００７０】
【数３】
2007072927.tif 000005
ここで、「Ｉ」と「Ｈ」とは、それぞれ「入力」と「仮説」を表す。
【００７１】
ＤＴ属性抽出モジュール６４における属性抽出では、トレーニングフェーズにおいてデコーダ６８の出力の各々に以下の基準に従ったランクが割当てられる。
【００７２】
【表１】
2007072927.tif 000006
ランクは、英語を母国語とする人によって決定される。ＡＢＣスコアが次のように計算される。
【００７３】
【数４】
2007072927.tif 000007
例：トレーニングフェーズ（日本語から英語への翻訳）
トレーニングフェーズでのトレーニング文の一例「えと  名前  が  タナカ  ヨシコ  と  申し  ます  それ  で  予約  御  願い  し  ます」。この文をＭＴエンジン５２に与える。ＭＴ１及びＭＴ２がこの入力文（ＩＮＰＵＴ）を翻訳し、以下の二個の仮説ＨＹＰ１及びＨＹＰ２をそれぞれ生成する。
【００７４】
【数５】
2007072927.tif 000008
これらの仮説に対するデコーダ６８の出力（ＯＵＴＰＵＴ）は次のようになる。
【００７５】
【数６】
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ＤＴ特徴量抽出モジュール５４は各対（ＩＮＰＵＴ，ＨＹＰ１）、（ＩＮＰＵＴ，ＨＹＰ２）から特徴量を抽出し、一方ＤＴ属性抽出モジュール６４は対（ＨＹＰ１，ＯＵＴ１）、（ＨＹＰ２，ＯＵＴ２）の属性を抽出する。
【００７６】
例：動作フェーズ（日本語から英語への翻訳）
動作フェーズでは、以下の文が翻訳システム３０に与えられるものとする。
【００７７】
ＩＮＰＵＴ：「はい  使え  ます  どこ  の  カード  を  お持ち  です  か」
ＭＴエンジン５２は、以下の表に示す仮説５６を、それぞれのＴＭ・ＬＭスコアとともに出力する。
【００７８】
【表２】
2007072927.tif 000010
ＤＴ分類器５８は以下の表に示されるように仮説を分類した。この表からわかるように、仮説ＨＹＰ２及びＨＹＰ３は「不良」と分類されるため、削除される。仮説ＨＹＰ１、ＨＹＰ４及びＨＹＰ５のみが仮説選択部７４に与えられる。
【００７９】
【表３】
2007072927.tif 000011
先行技術では、全ての初期仮説にＴＭ・ＬＭスコアを用いて優先順位をつけた。しかし、全ての仮説がデコードのために選択される。
【００８０】
【表４】
2007072927.tif 000012
この結果、デコーダ出力は以下の表に示されるようになり、翻訳文ＯＵＴ３の“ｄｏ  ｙｏｕ  ｈａｖｅ  ｃａｒｄｓ  ｄｏ  ｙｏｕ  ｈａｖｅ”が選択されることになる。
【００８１】
【表５】
2007072927.tif 000013
一方、この実施の形態では、「良」と分類された仮説のみがデコーディングのために選択され、ＣＯＮＦ・ＴＭ・ＬＭスコアを用いて優先順位がつけられる。とくに、この実施の形態では、最も高いＣＯＮＦ・ＴＭ・ＬＭスコアを有する仮説一つのみがデコーディングのために選択される。
【００８２】
【表６】
2007072927.tif 000014
デコーダ６８の出力は、ＯＵＴ５の“ｙｅｓ  ｗｈａｔ  ｃａｒｄ  ｄｏ  ｙｏｕ  ｈａｖｅ”となり、そのＴＭ・ＬＭスコアは１．０６６００１０１４８１ｅ−４６である。翻訳システム３０は“ｙｅｓ  ｗｈａｔ  ｃａｒｄ  ｄｏ  ｙｏｕ  ｈａｖｅ”を出力する。
【００８３】
デコードされた出力ＯＵＴ１からＯＵＴ５に対する主観的な評価を行った。結果は以下の通りである。
【００８４】
【表７】
2007072927.tif 000015
この実施の形態の翻訳システム３０の出力は「Ａ」にランクされ、一方先行技術の方法の結果は「Ｄ」にランクされた。
【００８５】
＜実験結果＞
発明者らは実験を行った。翻訳方向は日本語から英語である。テストデータの組は５００個の文を含んでいた。
【００８６】
（１）翻訳の正確さ
（ａ）ＭＴエンジン
【００８７】
【表８】
2007072927.tif 000016
（ｂ）編集距離を用いた再スコアリングによる貪欲デコーディング
【００８８】
【表９】
2007072927.tif 000017
（２）計算コスト
【００８９】
【表１０】
2007072927.tif 000018
この実施の形態の翻訳システム３０は、先行技術の方法と比較して、計算コストを８５．７％減じつつ、より良好な翻訳精度を達成することが明らかである。
【００９０】
上述の実施の形態の仮説選択部７４は仮説１個を選択するのみであるが、この発明はそのような実施の形態に限定されない。仮説選択部７４は選択される仮説の数が初期仮説５６の数より少ない限り、２個以上の仮説を選択してもよい。上述の実施の形態に比べ、計算コストは高くなるが、それでも先行技術よりは依然として低い。
【００９１】
上述の実施の形態では、デコーディングのための仮説を選択するのに決定木を用いている。しかし、仮説の選択は、貪欲デコーダのより良好な出力が得られると思われる仮説を判断できるよう学習可能であるかぎり、他の方策によって行われても良い。決定木に代えて、サポートベクトルマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、神経回路網（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：ＮＮ）又は多層パーセプトロン（Ｍｕｌｔｉ−ｌａｙｅｒ  Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ：ＭＬＰ）を用いてもよい。
【００９２】
図７は上述のプログラムを実行しこの実施の形態の翻訳システム３０を実現するコンピュータシステム３３０の外観を示し、図８はシステム３３０の構造をブロック図で示す。
【００９３】
図７を参照して、コンピュータシステム３３０は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ３５２及びＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ３５０を有するコンピュータ３４０と、キーボード３４６と、マウス３４８と、モニタ３４２とを含む。
【００９４】
図８を参照して、コンピュータ３４０はさらに、ＦＤドライブ３５２及びＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３５６と、ＣＰＵ３５６、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０及びＦＤドライブ３５２に接続されたバス３６６と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３５８と、ＣＰＵ３５６に接続されアプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに、一時記憶領域を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３６０と、アプリケーションプログラム、システムプログラム及びデータを記憶するためのハードディスク３５４とを含む。ここでは図示しないが、コンピュータ３４０はさらに、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００９５】
コンピュータシステム３３０にこの実施の形態の翻訳システム３０の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０又はＦＤドライブ３５２に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ３６２又はＦＤ３６４に記憶され、さらにハードディスク３５４に転送されてもよい。これに代えて、プログラムは図示しないネットワークを介して送信され、ハードディスク３５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ３６０にロードされる。プログラムはＣＤ−ＲＯＭ３６２、ＦＤ３６４又はネットワークから直接ＲＡＭ３６０にロードされてもよい。
【００９６】
プログラムは、コンピュータ３４０にこの実施の形態の翻訳システム３０の機能を実行させるための複数の命令を含む。必要とされる基本的機能のいくつかはコンピュータ３４０上で実行されるオペレーティングシステム（ＯＳ）又はサードパーティプログラム、もしくはコンピュータ３４０にインストールされるモジュールによって提供されるので、プログラムは必ずしもこの実施の形態の翻訳システム３０を実現するために必要とされる基本的機能の全てを含む必要はない。プログラムは、所望の結果が得られるように制御された様態で適切な機能を呼出すような命令の部分のみを含んでいればよい。コンピュータシステム３３０の一般的な動作は周知であり、従ってここでは繰返さない。
【００９７】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】この発明の一実施の形態の翻訳システムのブロック図である。
【図２】トレーニングフェーズで動作するように構成された翻訳システム３０を示すブロック図である。
【図３】動作フェーズで動作するように構成された翻訳システム３０を示すブロック図である。
【図４】実施の形態の入力−仮説対から抽出された特徴量を説明する図である。
【図５】実験で計算された入力−仮説対の特徴量の値を示す図である。
【図６】実施の形態で用いられる決定木の詳細な構造を示す図である。
【図７】上述のプログラムを実行し実施の形態のシステム３０を実現するコンピュータシステム３３０の外観を示す図である。
【図８】図７に示すコンピュータ３４０の構造を示す図である。
【図９】英語（Ｅ）の単語シーケンスを日本語（Ｊ）にマッピングする例を示す図である。
【符号の説明】
【００９９】
３０  翻訳システム
４０  バイリンガルコーパス
５２  ＭＴエンジン
５４  ＤＴ特徴量抽出モジュール
５６  仮説
５８  ＤＴ分類器
６２  ＤＴ分類器学習部
６４  ＤＴ属性抽出モジュール
６８  デコーダ
７０  翻訳及び言語モデル
７２  デコーダ出力
７４  仮説選択モジュール
【図１】
2007072927.tif 000019
【図２】
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【図３】
2007072927.tif 000021
【図４】
2007072927.tif 000022
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2007072927.tif 000026
【図９】
2007072927.tif 000027
【外国語明細書】
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2007072927000002.pdf
2007072927000003.pdf
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