(57)【要約】【課題】辞書登録すべきであるか否か判定済みの対訳語句から、対訳語句を辞書に登録すべきか否かを適切に自動判定するための辞書登録情報を得る翻訳装置を提供する。また既に意味的な対応関係がついている対訳語句を入力した場合に、その対訳語句を対訳辞書に登録することが適切であるか否かを自動判定する翻訳装置を提供する。【解決手段】第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録すべきか否かを表す辞書登録情報を入力させる入力部と、前記入力された対訳語句と辞書登録情報から、辞書登録すべき対訳語句と辞書登録すべきでない対訳語句の差分情報を求める差分情報導出部と、前記差分情報導出部より得られた差分情報を学習する機械学習部を備える制御部と、前記機械学習部より得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶部を備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録すべきか否かを表す辞書登録情報を入力させる入力部と、
前記入力された対訳語句と辞書登録情報から、辞書登録すべき対訳語句と辞書登録すべきでない対訳語句の差分情報を求める差分情報導出部と、前記差分情報導出部より得られた差分情報を学習する機械学習部を備える制御部と、
前記機械学習部より得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶部と
を備えることを特徴とする翻訳装置。
【請求項２】
更に前記差分情報導出部は、
前記入力された第１言語を第２言語に翻訳する翻訳部と、
前記翻訳された第２言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、
前記入力された第２言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部と、
前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項３】
更に前記差分情報導出部は、
前記入力された第２言語を第１言語に翻訳する翻訳部と、
前記翻訳された第１言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、
前記入力された第１言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部と、
前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置の対訳語句登録装置。
【請求項４】
第１言語と第２言語からなる対訳語句を記憶する辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備える記憶部と、
第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力させる入力部と、
前記入力された辞書登録候補を、前記学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か選別する選別部と、前記選別部による選別結果に基づいて、登録すべきとされた前記辞書登録候補を前記辞書領域に登録する辞書登録制御部とを備える制御部と
を備えることを特徴とする翻訳装置。
【請求項５】
更に前記選別部は、
前記入力された第１言語を第２言語に翻訳する翻訳部と、
前記翻訳された第２言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、
前記入力された第２言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部と、
前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部と
を備えることを特徴とする請求項４に記載の翻訳装置。
【請求項６】
更に前記選別部は、
前記入力された第２言語を第１言語に翻訳する翻訳部と、
前記翻訳された第１言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、
前記入力された第１言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部と、
前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部と
を備えることを特徴とする請求項４に記載の翻訳装置。
【請求項７】
前記辞書登録制御部により登録すべきでないとされた前記辞書登録候補を表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項４乃至６のいずれか１項に記載の翻訳装置。
【請求項８】
第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録すべきか否かを表す辞書登録情報を１組にして入力させる入力ステップと、
前記入力された対訳語句と辞書登録情報から、辞書登録すべき対訳語句と辞書登録すべきでない対訳語句の差分情報を求める差分情報導出ステップと、
前記差分情報導出ステップより得られた差分情報を学習する機械学習ステップと、
前記機会学習ステップより得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶ステップと
を備えることを特徴とする翻訳方法。
【請求項９】
請求項８に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
記憶部に、第１言語と第２言語からなる対訳語句を記憶する辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備える翻訳方法であって、
第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力させる入力ステップと、
前記入力された辞書登録候補を、前記学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か選別する選別ステップと、
前記選別ステップによる判断結果に基づいて、登録すべきとされた前記辞書登録候補を前記辞書領域に登録する辞書登録制御ステップと
を備えることを特徴とする翻訳方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１２】
第１言語と第２言語からなる対訳語句を記憶する辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備える記憶部と、
第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力させる入力部と、
前記入力された辞書登録候補を、前記学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か選別する選別部と、前記選別部による選別結果に基づいて、登録すべきとされた前記辞書登録候補を含め前記辞書領域に登録として記憶された対訳語句と、登録すべきでないとされた前記辞書登録候補を含め前記辞書領域に登録不適として記憶された対訳語句との差分情報を求める差分情報導出部と、前記差分情報導出部より得られた差分情報を学習する機械学習部を備える制御部と、
前記機械学習部より得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶部と
を備えることを特徴とする翻訳装置。
【請求項１３】
第１言語と第２言語からなり、辞書登録すべき対訳語句を記憶する登録辞書領域と、辞書登録すべきでない対訳語句を記憶する非登録辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備える記憶部と、
前記登録辞書領域に記憶された対訳語句または前記非登録辞書領域に記憶された対訳語句を選択させ、辞書登録または辞書非登録を変更させる入力部と、
前記辞書登録すべきであると変更された対訳語句を含め前記登録辞書領域に記憶された対訳語句と、辞書登録すべきでないと変更された対訳語句を含め前記登録辞書領域に記憶された対訳語句との差分情報を求める差分情報導出部と、前記差分情報導出部より得られた差分情報を学習する機械学習部を備える制御部と、
前記機械学習部より得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶部と
を備えることを特徴とする翻訳装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳装置および翻訳方法、プログラムに関し、特に第１言語と第２言語からなる対訳語句を辞書に登録すべきか否かを適切に自動判定するための辞書登録情報を得る翻訳装置または第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録適切性を自動判定する翻訳装置およびそのための方法、プログラムに関する。更に、対訳語句を対訳辞書に登録した場合、対象とする翻訳装置に有効であるか否かを判別した結果を機械学習する翻訳装置および対訳辞書に登録されている対訳語句の登録または不登録を変更した場合に、その変更が対象とする翻訳装置に有効であるか否かを判別した結果を機械学習する翻訳装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、第１言語と第２言語の対訳コーパスを利用して、対訳辞書や対訳表現集などの、翻訳に有用な情報を獲得するための研究が盛んになっている。しかし、対訳コーパスから獲得できた対訳用語や対訳表現などの対訳語句を、翻訳装置の辞書や翻訳規則に登録する場合、その対訳語句はその文章では対訳語句として正しくても、それを翻訳装置の対訳辞書や翻訳規則に登録して一般的に活用すべきであるかどうかは改めて判断する必要がある。すなわち、意味的に対応が正しい対訳語句が、辞書として登録するにふさわしい、とは限らない場合がある。
【０００３】
たとえば、対訳コーパスから次のような辞書未登録の英日対訳表現が獲得できた場合、
（a）Japan and U.S.
（ア）日本とアメリカ
この英日対訳表現を一般的な英日機械翻訳システムを使用して（ａ）の英語表現を翻訳すると、たとえば「日本及び米国」のように翻訳される。この日本語表現は概ね正しいことから、上記対訳語句を辞書に追加登録する必要性は乏しいと言える。
一方、次のような対訳語句は、対訳辞書に登録する必要があると言える。
（b）Japanese Foundation for Research and promotion of Endoscopy
（イ）内視鏡医学研究振興財団
それは、この対訳語句が辞書に未登録の状態で、上記（b）の英語表現を機械翻訳したとすると、例えば「内視鏡検査の研究及び促進の日本の基金」のようになり、上記（イ）の日本語表現ような的確な表現は、機械翻訳システムにより得ることが難しいからである。従来の研究では、対訳語句の正しい対応付けに焦点を当てたもの、正しい対応付けとその後のブラッシュアップ（例えば、同義表現の獲得など）までを含めた獲得方法を述べたものがある。
【０００４】
また次のような対訳文があったとする。
（ｃ）The conference is held in Okayama and kagawa.
（ウ）その会議は岡山、香川両県で開催される。
ここから、次のような対訳の名詞句の組が抜き出せる。
（（ｃ）の名詞句）Okayama and Kagawa
（（ウ）の名詞句）岡山、香川両県
この組は、上記英語と日本語の対訳文において、確かに意味的に対応している。ここで、この対訳の名詞句の組を英日機械翻訳システムの辞書に登録したとする。そのような場合に、機械翻訳システムで次のような英語文を翻訳すると、
（ｄ）We will promote the sales of our new products in Hyougo,Okayama and Kagawa.
この英語文中の「Okayama and Kagawa」の箇所は、前記の通り登録した対訳の名詞句の英語見出しに合致して、結果、訳文は次のようになる可能性が高い。
（エ）私たちは、兵庫県、岡山、香川両県において、私たちの新製品の販売促進をするであろう。
しかし、この（ｄ）の英語文においては、３つの県を同等に扱って述べており、その日本語訳文に「両県」という表現があるのは不適切である。
これは非常に簡単な一例であるが、実際にはこれほど簡単には判断できない事例が多い。特に一般ユーザーは語学の専門家でないことが多く、ユーザーがユーザー辞書に対訳語句を登録するか否か判断する際に、その判断基準を得るすべがなく、登録の適切性を判断することが困難である。
【０００５】
対訳語句の登録に関して、以下のような文献が公知である。
特許文献１は、第１言語文章と第２言語文章の対応関係を容易に見出すことができるデータベース作成支援装置を開示している。即ち、特許文献１は、二つの言語対訳文章から、単語・句・節・文・段落単位で、対応関係を自動的に作成し、その対応結果を対話的に修正する機能を備え、その結果を機械翻訳用の対訳辞書や対訳パターンデータに役立てるものである。
また特許文献２は、辞書構築支援方法を開示し、請求項１では、入力された二つの言語対訳文章に対し、既存の二言語対訳用語リストを用い、前記の対訳文章中の単語に前記二言語対訳用語リストの語に近い語があるかを判定し、それによって、前記の対訳文章中から対訳語句の候補を辞書に登録するものである。また請求項２は、入力された単言語（第一言語）の文章に対し、既存の二言語辞書を用い、前記の文章から抽出した語句で前記の二言語辞書を引き、その結果を提示して、新しい辞書登録の支援情報とするものである。
また特許文献３は、対象とする翻訳システムにユーザーが辞書登録するに際し、その適切性を判定し、その結果をユーザーに知らせるものである。上記適切性の判定の根拠は、（１）既存の辞書登録内容とのバッティング（たとえば既存のサ変動詞語幹と同じ語を名詞として登録しようとした際）、（２）付属語を登録しようとするなど、明示的な仕様に反する場合である。
更に、特許文献４は、サポートベクターマシン法、決定リスト法、最大エントロピー法などによる機械学習を用いてテキストデータを二値に判定する技術を開示している。
また、非特許文献１は、対訳文書から用語対訳候補を統計情報と言語情報を併用して自動抽出し，それをある基準で選択してユーザー辞書に登録するものである。
また非特許文献２は、対訳モデルの素性として、対訳辞書による、語数による素性、品詞による素性、構成語による素性、近傍に出現する語による素性を使用し、サポートベクターマシンに基づく対訳表現の対応度を用いて対訳表現を抽出するものである。
【特許文献１】特開平５−２８２３６１号公報
【特許文献２】特開平７−８５０５６号公報
【特許文献３】特開平７−８５０５９号公報
【特許文献４】特開２００３−１９６６３６号公報
【非特許文献１】出羽達也．対訳文書から自動抽出した用語対訳による機械翻訳の訳語精度向上  電子情報通信学会論文誌，Vol．J87−D−11，No．6．pp．1244−1251，2004．
【非特許文献２】佐藤健吾，斎藤博昭．サポートベクターマシンを用いた対訳表現の抽出  自然言語処理．Vol．10． No．4，PP．109−124，2003．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１は、対訳辞書や対訳パターンデータを作成することを可能にしているが、意味的対応関係がついている単語や句の組について、それらの対訳の単語や句の組が、対象とする機械翻訳システム用の辞書として有効かどうかは判別していない。
また特許文献２は、辞書構築支援方法を開示しているが、この特許文献２は、得たい対訳語句の候補が得られていない段階から、対訳語句候補を得ようとするものである。
また特許文献３は、翻訳システムにユーザーが対訳語句を辞書登録するものであるが、辞書登録する場合の適切性の判定根拠が明示化されたものに限定される。
更に、特許文献４は、機械学習を用いてテキストデータを二値に判定するものであるが、一般に、「機械翻訳辞書に登録することの適切さ」の判断は、「文の字句的・文法的な正しさ」の判断よりも難しい。
また、非特許文献１では、対訳を訳語として採用するか否かのプロセスを示されているが、そのプロセスの実体は対応自体が正しいか否かの検証である。
また非特許文献２は、対応として正しい対訳語句を獲得するものである。
【０００７】
本発明は、既に意味的に正しい対応関係がついている対訳語句について、翻訳習熟者、翻訳専門家、翻訳装置の開発者のように専門家が辞書登録すべきであるか否か判定済みの対訳語句から、対訳語句を辞書に登録すべきか否かを適切に自動判定するための辞書登録情報を得る翻訳装置を提供するものである。
また本発明は、既に意味的な対応関係がついている対訳語句を入力した場合に、その対訳語句を対訳辞書に登録することが適切であるか否かを自動判定する翻訳装置を提供するものである。
更に本発明は、辞書登録の適正が判定された対訳語句を含めて、新たに辞書登録の適切性を自動判定する辞書登録情報を得る翻訳装置を提供するものである。
また本発明は、適切性が判定された対訳語句についてユーザーが登録または非登録を変更した対訳語句を含めて、新たに辞書登録の適切性を自動判定する辞書登録情報を得る翻訳装置を提供するものである。
更に本発明は対象とする翻訳装置に有効であるか否かを判別する根拠を明示化することなく、機械学習によって得られた結果に基づき対訳語句を登録するか否かを判別する翻訳装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、対応付けが正しいと考えられる対訳語句を、辞書に登録するか否かを自動判定することができる翻訳装置である。更に詳細には、本発明は、翻訳装置用辞書の開発において、対訳語句として正しい組であっても、その対訳語句が本当に必要か、ある程度の汎用性があるか、その対訳語句を別の文中に埋め込んで自然に読めるか、などの観点から、翻訳用辞書としてふさわしい対訳語句を自動判定することができる翻訳装置である。従来こういった判断は機械翻訳システム開発者の経験的なノウハウに委ねられてきた。本発明は、機械学習を用いてこの判断を自動化することにより、機械翻訳システム開発者を支援するものである。
本発明は、以上のような従来技術だけでは登録または非登録を判断することができない対訳語句を適切に自動判定して、有効な対訳語句を登録する翻訳装置である。そのため本発明は、辞書に登録すべき登録対訳語句と辞書に登録すべきでない非登録対訳語句から差分情報を学習する翻訳装置である。
【０００９】
本発明の翻訳装置は、上記課題を解決するために、第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録すべきか否かを表す辞書登録情報を入力させる入力部と、前記入力された対訳語句と辞書登録情報から、辞書登録すべき対訳語句と辞書登録すべきでない対訳語句の差分情報を求める差分情報導出部と、前記差分情報導出部より得られた差分情報を学習する機械学習部を備える制御部と、前記機械学習部より得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶部を備える。
また本発明の翻訳装置は、更に前記差分情報導出部が、前記入力された第１言語を第２言語に翻訳する翻訳部と、前記翻訳された第２言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、前記入力された第２言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部と、前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部とを備えることが望ましい。
または本発明の翻訳装置は、更に前記差分情報導出部が、前記入力された第２言語を第１言語に翻訳する翻訳部と、前記翻訳された第１言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、前記入力された第１言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部と、前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部と、を備えることが望ましい。
【００１０】
本発明の翻訳装置は、新規辞書登録候補を登録する場合に、第１言語と第２言語からなる対訳語句を記憶する辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備える記憶部と、第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力させる入力部と、前記入力された辞書登録候補を、前記学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か選別する選別部と、前記選別部による選別結果に基づいて、登録すべきとされた前記辞書登録候補を前記辞書領域に登録する辞書登録制御部からなる制御部を備えるものである。
また本発明の翻訳装置は、更に前記選別部が、前記入力された第１言語を第２言語に翻訳する翻訳部と、前記翻訳された第２言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、前記入力された第２言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部と、前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部と、を備えることが望ましい。
または本発明の翻訳装置は、更に前記選別部が、前記入力された第２言語を第１言語に翻訳する翻訳部と、前記翻訳された第１言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、前記入力された第１言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部と、前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部とを備えることが望ましい。
また本発明の翻訳装置は、前記辞書登録制御手段により登録すべきでないとされた前記辞書登録候補を表示する表示部を備えるとよい。
【００１１】
また本発明は別の観点によれば、翻訳方法であって、第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録すべきか否かを表す辞書登録情報を１組にして入力させる入力ステップと、前記入力された対訳語句と辞書登録情報から、辞書登録すべき対訳語句と辞書登録すべきでない対訳語句の差分情報を求める差分情報導出ステップと、前記差分情報導出ステップより得られた差分情報を学習する機械学習ステップと、前記機械学習ステップより得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶ステップを備える。
本発明は、上記各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムである。
また本発明は、新規辞書登録候補を登録する場合に、第１言語と第２言語からなる対訳語句を記憶する辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備える翻訳方法であって、第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力させる入力ステップと、前記入力された辞書登録候補を、前記学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か選別する選別ステップと、前記選別ステップによる判断結果に基づいて、登録すべきとされた前記辞書登録候補を前記辞書領域に登録する辞書登録制御ステップとを備えることを特徴とする。
また本発明は、上記各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムである。
【００１２】
また本発明は、新規辞書登録候補を含め学習パラメータを得る翻訳装置であって、第１言語と第２言語からなる対訳語句を記憶する辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備える記憶部と、第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力させる入力部と、前記入力された辞書登録候補を、前記学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か選別する選別部と、前記選別部による選別結果に基づいて、登録すべきとされた前記辞書登録候補を含め前記辞書領域に登録適として記憶された対訳語句と、登録すべきでないとされた前記辞書登録候補を含め前記辞書領域に登録不適として記憶された対訳語句との差分情報を求める差分情報導出部と、前記差分情報導出部より得られた差分情報を学習する機械学習部を備える制御部と、前記機械学習部より得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶部とを備える。
また本発明は、辞書に登録済みの対訳語句を辞書登録または辞書非登録に変更する場合、第１言語と第２言語からなり、辞書登録すべき対訳語句を記憶する登録辞書領域と、辞書登録すべきでない対訳語句を記憶する非登録辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備える記憶部と、前記登録辞書領域に記憶された対訳語句または前記非登録辞書領域に記憶された対訳語句を選択させ、辞書登録または辞書非登録を変更させる入力部と、前記辞書登録すべきであると変更された対訳語句を含め前記登録辞書領域に記憶された対訳語句と、辞書登録すべきでないと変更された対訳語句を含め前記登録辞書領域に記憶された対訳語句との差分情報を求める差分情報導出部と、前記差分情報導出部より得られた差分情報を学習する機械学習部を備える制御部と、前記機械学習部より得られた学習パラメータを記録する学習パラメータ記憶部とを備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の翻訳装置は、入力された大量の対訳語句と辞書登録候補から機械学習により、辞書登録の適不適を表す学習パラメータを得るので、自動的に辞書登録情報を得ることができる。この場合に、翻訳装置に有効であるか否かを判別する根拠を明示することなく、学習パラメータを獲得することができる。この結果、この学習パラメータを利用して有益な対訳語句をより多く対訳辞書に登録することできる。
また本発明の翻訳装置は、前記学習パラメータを得るための差分情報を導出する差分情報導出部が、入力された第１言語を第２言語に翻訳して、その翻訳された第２言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、入力された第２言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部を備え、前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部とを備えるので、現有の翻訳装置を構成する各構成部分を利用して対訳辞書に登録すべきか否かの差分情報を得ることができる。
または、逆に入力された第２言語を第１言語に翻訳し、その翻訳された第１言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、入力された第１言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部を備え、前記第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求めることができる。
【００１４】
本発明の翻訳装置は、第１言語と第２言語からなる対訳語句を記憶する辞書領域と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶領域を備えるので、入力された辞書登録候補を前記学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か適切に自動的に判定することができる。また登録すべきとされた辞書登録候補を対訳語句辞書に記憶するので、有益な対訳語句を増加させ、的確な翻訳が可能になる。
【００１５】
また本発明の翻訳装置は、選別部が、入力された第１言語を第２言語に翻訳して、その翻訳された第２言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、入力された第２言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部を備え、第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求める比較部とを備えるので、現有の翻訳装置を構成する各構成部分を利用して、対訳辞書に登録するのに適した対訳語句と、対訳辞書に登録するのに不適な対訳語句を適切に自動判定することができる。この場合に、翻訳装置に有効であるか否かを判別する根拠を明示化することなく、有益な対訳語句をより多く対訳辞書に登録することできる。
または逆に、入力された第２言語を第１言語に翻訳して、その第１言語を形態素解析する第１の言語形態素解析部と、入力された第１言語を形態素解析する第２の言語形態素解析部を備え、第１の言語形態素解析部と第２の言語形態素解析部で得られた形態素を単位に差分を求めることができる。
また本発明の翻訳装置は、登録すべきでないとされた辞書登録候補を表示部に表示するので、ユーザーは本発明の翻訳装置の判定を確認することができる。
【００１６】
また本発明は、第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録すべきか否かを表す辞書登録情報を１組にして入力させ、入力された辞書登録すべき対訳語句と、辞書登録すべきでない対訳語句の差分情報を求め、その差分情報を学習し、学習パラメータを記録するので、本発明の翻訳装置を実現することができる。
また本発明は、第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録語句として適不適を表す学習パラメータを記憶する記憶部を備え、第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力させ、入力された辞書登録候補を、学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か判断する判断し、その判断結果に基づいて辞書記憶するので、新規辞書登録候補を登録することができる。
【００１７】
また本発明の翻訳装置は、第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力させ、入力された辞書登録候補を、前記学習パラメータに基づいて辞書登録するか否か選別し、その選別結果に基づいて、登録すべきとされた前記辞書登録候補を含め前記辞書領域に登録適として記憶された対訳語句と、登録すべきでないとされた前記辞書登録候補を含め前記辞書領域に登録不適として記憶された対訳語句との差分情報を求めるので、新規辞書登録候補を含め新たに学習パラメータを得ることができる。
また本発明は、辞書に登録済みの対訳語句を辞書登録または辞書非登録に変更する場合、登録辞書領域に記憶された対訳語句または前記非登録辞書領域に記憶された対訳語句を選択させ、辞書登録または辞書非登録を変更させる入力部と、前記辞書登録すべきであると変更された対訳語句を含め前記登録辞書領域に記憶された対訳語句と、辞書登録すべきでないと変更された対訳語句を含め前記登録辞書領域に記憶された対訳語句との差分情報を求める差分情報導出部を備えるので、辞書に登録済みの対訳語句について辞書登録または辞書非登録を変更して、新たに学習パラメータを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明において、第１言語および第２言語は広義に解釈され、日本語、英語、中国語.韓国語、フランス語、ドイツ語のように各国、各地方の言語を指す.また言語は、情報を伝達するためのものであれば異国語に限らず、方言であってもよい。あるいは人間が会話または記録する言語に限らずコンピュータ処理用の言語であってもよい。第１言語および第２言語からなる対訳語句の形態は、語、句に限らず、単文、複数の文からなるものを含む。また語句は、単語だけでなく、連語や慣用句（イディオム）も含む。
本発明の翻訳装置は、単独の翻訳装置として構成されてもよいが、パーソナルコンピュータ等の汎用処理装置にインストールするソフトウエアとして提供し、そのソフトウエアの処理を実行することによって翻訳装置として機能するものであってもよい。そのためプログラムはコンピュータが読み取り可能なフラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスクのように書き換え可能な記憶媒体、またはマスクＲＯＭ、ＣＤのように書き換え不可能な記憶媒体に記録される。
【００１９】
(ブロック図)
本発明の翻訳装置は、第１言語と第２言語からなる対訳語句と辞書登録すべきか否かを表す辞書登録情報を入力して、学習パラメータを得る翻訳装置と、第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力して、辞書登録の適切性を自動判定して辞書登録する翻訳装置があるが、この２つの翻訳装置はほぼ同じ構成を備えるので、図１のブロック図により共通に説明する。更に、入力された新規辞書登録候補を含め新たに学習パラメータを得る翻訳装置および辞書に登録済みの対訳語句を辞書登録または辞書非登録に変更して、新たに学習パラメータを得る翻訳装置もほぼ同じ構成であるので、ここで共通に説明する。
図１において、１は第１言語と第２言語の対訳語句および辞書登録するか否かを表す辞書登録情報、または第１言語と第２言語の対訳語句の辞書登録候補と、辞書登録処理や翻訳処理に関する指示を入力する入力部であり、キーボード、マウス、タッチパネル、スキャナ、文字認識装置、音声認識装置などの入力装置、あるいは通信回線と接続されている通信装置を含む入力部である。２は本発明の判定の結果として選別された辞書登録すべき第１言語と第２言語からなる対訳語句を出力する出力部であり、ＣＲＴ（陰極線管）、ＬＣＤ（液晶表示装置）、プリンタのような表示装置および音声出力装置などの出力装置であり、また記憶装置に記憶させる情報を出力する出力部、あるいは通信回線と接続されている通信装置を含む。３は本発明の翻訳装置の動作制御部であり、ＣＰＵにより実現される。動作制御部３は、制御プログラム、翻訳プログラムによって、入力制御動作、出力制御動作、機械翻訳制御動作、形態素解析制御動作、差分情報導出制御動作、素性―ＩＤ割り当て制御動作、機械学習制御動作および選別制御動作を行う。４は本発明の各構成部分を双方向に接続するバスラインまたはネットワークである。
【００２０】
５は機械翻訳エンジンであって、例えば規則主導型機械翻訳では、形態素解析、構文解析、意味解析、構文変換および翻訳文生成の翻訳処理を行う。この実施形態では日英翻訳または英日翻訳を行う。この実施形態では機械翻訳エンジンを使用しているが、他の任意の翻訳装置を使用してもかまわない。
６は形態素解析部である。形態素解析部６は、入力された対訳語句をそれぞれ形態素解析する。この実施形態では、第１言語が日本語であり、第２言語が英語である場合、英語名詞句または日本語名詞句をそれぞれ形態素解析する。本発明の形態素解析手法としては、「茶筌」を用いる。「茶筌」とは、奈良先端科学技術大学院大学が公開している自然言語処理のための形態素解析ソフトウエアである。
７は、第１言語と第２言語対訳語句の差分情報を導出する差分情報導出部である。差分情報導出部７は、辞書登録すべき第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録すべきでない第１言語と第２言語からなる対訳語句から差分情報を導出する。差分情報の導出手法については後述する。
８は素性―ＩＤ割り当て部である。素性―ＩＤ割り当て部８は、素性を整数で表されるＩＤに変換する部分であり、データセット全体として、１種類の素性に対して１種類のＩＤを割り当てる。
９は２値弁別が可能な機械学習手段であり、サポートベクターマシン、重回帰解析やロジスティック回帰解析等がある。この実施形態では機械学習手段として、サポートベクターマシン法を用いる。サポートベクターマシンの基本的な構造は線形しきい素子であるが、入力データを高次元特徴空間に写像し、特徴空間において分類を行うことにより、非線形な分類を行い、学習に用いなかった未知のデータをも分類させるものである。そして実装化するためにカーネル関数の計算に置き換えるカーネルトリックを使用する。
サポートベクターマシン法については、次の参考文献に説明されている。
Nello Cristianini and John Shawe-Taylor. An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods. Cambridge University Press. 2000.
１０は選別部で、第１言語と第２言語からなる対訳語句を辞書登録するか否か選別する。
【００２１】
１１は、ハードディスクや光ディスクのような大容量記憶部である。大容量記憶部１１は、第１言語と第２言語の対訳語句を多数格納する対訳語句辞書領域１１−１と、各対訳語句について辞書登録として適不適を表す辞書登録情報を記憶する領域１１−２と、素性―ＩＤ割り当て部８によって割り当てられた素性―ＩＤ割り当て表を記憶する領域１１−３と、機械学習部９によって得られた学習パラメータを記憶する領域１１−４を有する。対訳語句辞書領域１１−１には、辞書登録すべき対訳語句を格納する登録語句領域と、登録すべきでない対訳語句を格納する非登録語句領域を有する。また辞書登録情報記憶領域１１−２には、上記登録語句領域の対訳語句と対になり辞書登録が適当であることを表す適情報記憶領域と、上記非登録語句領域の対訳語句と対になり辞書登録が不適であることを表す不適情報記憶領域を有する。
また記憶部１１は、制御部３が入力制御動作、出力制御動作、翻訳制御動作、形態素解析制御動作、差分情報導出制御動作、素性―ＩＤ割り当て制御動作、機械学習制御動作および選別制御動作を実行するための各プログラムを格納し、また本発明のプログラムを格納する。大容量記憶部１１は、フラッシュメモリのように書き換え可能な記憶部でもよく、マスクＲＯＭ、ＣＤのように書き換え不可能な記憶部であってもよい。また大容量記憶部９は、翻訳装置に固定されていてもよく、また着脱自在に構成され、交換可能に構成されてもよい。
１２はＲＡＭのような動作用メインメモリであって、動作制御部１が使用するデータを一時的に記憶する高速のメモリである。動作用メインメモリ１２は、第１言語と第２現語の対訳語句を一時的に記憶するや対訳語句バッファ、翻訳語句を記憶する翻訳バッファ、差分情報バッファ、学習パラメータバッファ、第１言語形態素バッファ、第２言語形態素バッファ等を備える。
【００２２】
（概略動作説明）
図２は、本発明の概略動作説明図である。
本発明の翻訳装置は、前記ブロック図の説明においても説明したように、対訳語句と辞書登録情報を入力して、学習パラメータを得る翻訳装置と、対訳語句の辞書登録候補を入力して、辞書登録の適切性を自動判定する翻訳装置があり、この２つの翻訳装置は互いに関連しているので、この２つの翻訳装置の概略動作を以下に説明する。
図２において、上方の翻訳装置２０が対訳語句と辞書登録情報を入力して、学習パラメータを得る第１の翻訳装置を示し、主に開発者サイドで利用するものである。下方の翻訳装置３０が対訳語句の辞書登録候補を入力して、辞書登録の適切性を自動判定する第２の翻訳装置を示し、主にユーザーサイドで利用するものである。
第１の翻訳装置２０は、学習パラメータを獲得するために大量の辞書登録または非登録のフラグ付き英日対訳語句を入力する。図２の第１の翻訳装置２０には、英語と日本語の辞書登録した対訳語句の例１と、英語と日本語の辞書登録しなかった対訳語句の例２が入力された場合を示している。このようにして入力された例１の対訳語句は、英語側の語句が機械翻訳される。次にこの機械翻訳された日本語の語句と、入力された日本語の語句がそれぞれ形態素解析される。そして、例１の対訳語句について、形態素単位で差分が求められる。同様に例２の対訳語句についても機械翻訳、形態素解析され、差分が求められる。
このようにして、例１と例２に示すような大量の対訳語句は、それぞれ差分が求められて、素性−ＩＤ割り当て表が作成され、機械学習により学習パラメータを得る。
【００２３】
第２の翻訳装置３０では、ユーザーが辞書登録するか否か判定したい英日対訳語句を入力する。次に入力された対訳語句は、英語側の語句が機械翻訳され、この機械翻訳された日本語の語句と、入力された日本語の語句がそれぞれ形態素解析される。その後、形態素単位で差分が求められ、翻訳装置２０で得られた学習パラメータを参照して、辞書登録する語句と、辞書に非登録の語句に選別する。
【００２４】
本発明の翻訳装置の概略動作は以上の通りであるが、詳細な説明を以下のフローチャートにより説明する。
（フローチャート１）
図３は、第１言語と第２言語からなる対訳語句と、辞書登録すべきか否かを表す辞書登録情報を入力して、学習パラメータを得る翻訳装置のフローチャートを示す。この実施形態のフローチャートは、対訳語句について辞書登録すべきか否か判断した上で、使用されるものであり、主に開発者サイドで利用するものである。このフローチャート１では英語と日本語の対訳語句を対象にして説明する。
【００２５】
ステップｓ１０１
大量の辞書登録または非登録のフラグ付き英日対訳語句を集積し、入力部１より翻訳装置に入力する。このフローチャートで利用する対訳語句は、英日機械翻訳システムの辞書開発の過程で収集された、第１言語の語句と、第２言語の語句の対訳語句の組を集積したものである。各組は結果的に辞書に登録すると辞書開発者によって判断されたか否かで分類される。より詳細には、実際の商用機械翻訳システム開発の過程において、辞書開発者によって登録すると判断された英日対訳語句と、登録しないと判断された英日対訳語句とを利用する。入力された対訳語句は登録または非登録に分類して対訳語句辞書領域１１−１に記憶する。またこの登録または非登録と対にして登録適または登録不適を表す登録情報が辞書登録情報記憶部１１−２に分類して記憶する。
【００２６】
例えば、以下の例１及び例２に示すように、各々の対訳語句の組には、「辞書登録する」あるいは「辞書登録しない」というフラグが付与されている。
（例１）辞書登録する対訳語句の例：
〔英語〕Special committee on Medical Devices
〔日本語〕医療用具特別部会
（例２）辞書登録しない対訳語句の例：
〔英語〕United Kingdom and Scandinavia
〔日本語〕英国スカンジナビア経済同盟
【００２７】
ステップｓ１０２
ステップｓ１０１で入力された各々の英日対訳語句の英語の句を、機械翻訳エンジン５により、日本語に機械翻訳する。
前記例１の英語の句の場合は、次のように翻訳される。
〔英語〕Special committee on Medical Devices
〔機械翻訳〕医療用具上の特別委員会
前記例２の英語の句は、次のように翻訳される。
〔英語〕United Kingdom and Scandinavia
〔機械翻訳〕英国、及び、スカンジナビア
【００２８】
ステップｓ１０３
ステップｓ１０２で機械翻訳した結果を、各々の英日対訳語句について、形態素解析部６を用いて形態素解析する。
前記例１の機械翻訳は、次のように形態素解析される。
医療／用具／上／の／特別／委員会
前記例２の機械翻訳は、次のように形態素解析される。
英国／、／及び／、／スカンジナビア
ここで、スラッシュ記号は、形態素解析処理により得られた形態素の境界である。また、一般的な形態素解析手段は、形態素解析を実行した際に、各形態素の品詞や読み方の情報が得られる。この実施形態ではこれらの情報は使わないが、使う場合には記憶手段１１に記憶しておく。
【００２９】
ステップs１０４
ステップｓ１０１で入力された各々の英日対訳語句の日本語の句を、形態素解析部６を用いて形態素解析する。
前記例１で入力された日本語の句は、次のように形態素解析される。
医療／用具／特別／委員会
前記例２で入力された日本語の句は、次のように形態素解析される。
英国／スカンジナビア／経済／同盟
【００３０】
ステップｓ１０５
各々の英日対訳語句について、前記の機械翻訳結果（形態素解析済み）と、日本語の句（形態素解析済み）とで、形態素単位で差分情報を、差分情報導出部７を用いて求める。その結果は、例えば前記例１では次のようになる。
＋１
（１）same    医療／用具
（２）diff    上／の；NULL
（３）same    特別
（４）diff    委員／会；部会
ここで、１行目の「＋１」は、正のラベルであり、この対訳候補が辞書登録されたものであることを表している。２行目の左欄の「same」は、機械翻訳結果と、入力された日本語の句の各々の形態素に由来する情報が同一であることを示す。３行目の「diff」は、機械翻訳結果と、入力された日本語の句の各々の形態素に由来する情報が異なることを示している。４行目の「same」は２行目の「same」と同様に機械翻訳結果と、入力された日本語の句の各々の形態素に由来する情報が同一であることを示す。５行目の「diff」は、３行目の「diff」と同様に機械翻訳結果と、入力された日本語の句の各々の形態素に由来する情報が異なることを示す。このようにして、形態素単位にそれぞれ対応する語句が同一であるか、異なるかの情報を表す。
なお「；」は、その左側の語句が機械翻訳結果に由来することを示し、右側の語句が入力された日本語の句に由来することを示している。また、NULLは、対応する部分がないことを示している。
【００３１】
例２の差分情報は次のようになる。
―１
（１）same    英国
（２）diff    、／及び／、NULL
（３）same    スカンジナビア
（４）diff    NULL；経済／同盟
ここで、１行目の「−１」は、負のラベルであり、この対訳候補が辞書登録されたものでないことを表している。２〜５行目は、上記例１と同様の意味を表す。
【００３２】
ステップｓ１０６
ステップｓ１０５により得られた差分情報の各素性に、差分―ＩＤ割り当て部８がＩＤを割り当てる。差分―ＩＤ割り当て部８は差分―ＩＤ割り当て表を作成し、素性―ＩＤ割り当て表記憶領域１１−３に記憶する。
ステップｓ１０５で得られた差分情報の、正・負のラベル以外の各行（「same  医療／用具」）、（「diff    上／の； NULL」など）は、素性（そせい）と呼ばれる。機械学習のためには、これら素性を、整数値で表されるＩＤに変換する必要がある。データセット全体として、１種類の素性に１種類のＩＤが割り当てられる。
本発明を簡単化して説明するために、ステップｓ１０１で入力された対訳語句が上記の例１と例２だけと仮定した場合、例えば次のような素性にＩＤが割り当てられる。
ＩＤ    素性
1    same    医療／用具
2    diff    上／の；NULL
3    same    特別
4    diff    委員／会；部会
5    same    英国
6    diff    、／及び／、；NULL
7    same    スカンジナビア
8    diff    NULL；経済／同盟
次に、上記例１と例２以外の対訳語句（例Ｘ）が入力され、上記ステップｓ１０１〜ｓ
１０６を経てその差分情報を求めた結果、「diff  上／の；NULL」という素性が出現した場合、それは上記のＩＤ＝２の素性と同じなので、例Ｘに登場する「diff  上／の；
NULL」という素性のＩＤも「２」となる。
【００３３】
このようにして素性にＩＤを割り当てた結果を、記憶手段１１内の素性−ＩＤ割り当て表１１−３に記録する。そして各対訳語句の差分情報はＩＤで表しなおす。その結果、例１と例２の差分情報は次のように表される。
例１：
＋１
１
２
３
４
例２：
−１
５
６
７
８
【００３４】
ここまで、２組の対訳語句について説明してきたが、実際の学習のためには、たとえば次のように、もっと大量の事例（実用的には少なくとも数百組から数万組以上）を学習させる必要がある。それぞれの事例３，４，５，６，７・・・ｎに関して、ステップs１０１からステップs１０６までの処理を行って、素性ＩＤの列を求める。例えば、次のような結果が得られる。
（ここでは、1つの事例について素性ＩＤ群の列を横１行で記載する。）
例３：ラベル  ＋1：７  ８  ２  ９
例４：ラベル  ー1：１０  ４  １１
例５：ラベル  ＋1：１２  ３  １３  １  １４
例６：ラベル  ＋1：１５  １６  １７
例７：ラベル  ー1：１８  １９  ２０  ６
：
：
：
例ｎ：ラベル  ー1：２５０２  ２８５  ２５０３  １７
【００３５】
ステップｓ１０７
ステップｓ１０６で求めた、ＩＤで表した大量の各対訳語句の差分情報を、機械学習手段９に入力し、これを機械学習することにより学習パラメータを求める。機械学習手段としてはサポートベクターマシン法を用いる。サポートベクターマシンは、カーネルトリックにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したもので、基本的には線形しきい素子を用いて２つのクラスを識別するものであるが、この実施形態では多クラスの識別記を構成するため複数のサポートベクターマシンを組み合わせている。
【００３６】
ステップｓ１０８
ステップｓ１０７で得られた学習パラメータを、記憶手段１１内の学習パラメータ記憶領域１１−４に記録して、このフローを終了する。
このようにして、対訳語句を辞書登録する場合と辞書登録しない場合の学習パラメータを獲得し、翻訳装置に入力される対訳語句を、辞書登録すべきか否かの選定基準を得る。
【００３７】
上記のフローチャートにおいて、ステップｓ１０２〜ｓ１０５は英日対訳語句から英語句を機械翻訳して、翻訳された日本語句と、入力された日本語句の差分を求めた。しかし逆に日本語句を機械翻訳して英語句を得て、その英語句と、入力された英語句の差分を求め、更に学習パラメータを得ることも実施可能である。
【００３８】
（フローチャート２）
図４は、第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力して、辞書登録の適切性を自動判定して辞書登録する翻訳装置のフローチャートを示す。このフローチャートは英語と日本語の対訳語句を対象にして説明する。
この実施形態は、主にユーザーサイドで利用する実施形態のうち基本的なものである。
【００３９】
ステップｓ２０１
辞書登録しようとする１組の英日対訳語句を入力する。この実施形態では英日対訳語句の辞書登録に可否を判定するので、この段階では登録と非登録のフラグは含まれていない。
例えば、次の例Ａのような英日対訳語句が入力された。
（例Ａ）
〔英語〕Okayama and Kagawa
〔日本語〕岡山、香川両県
【００４０】
ステップｓ２０２
ステップｓ２０１で入力された判定対象の英日対訳語句の英語の句を、機械翻訳手段５により、日本語に機械翻訳する。
前記の例Ａは、次のように翻訳される。
〔英語〕Okayama and Kagawa
〔日本語〕岡山、及び、香川
【００４１】
ステップｓ２０３
判定対象の英日対訳語句について、ステップｓ２０２で機械翻訳した結果を、形態素解析手段６を用いて形態素解析する。
前記の例Ａの翻訳された日本語は、次のように形態素解析される。
岡山／、／及び／、／香川
【００４２】
ステップｓ２０４
次に、入力された英日対訳語句の日本語の句を、形態素解析手段６を用いて形態素解析する。
前記の例Ａの入力された日本語は、次のように形態素解析される。
岡山／、／香川／両／県
【００４３】
ステップｓ２０５
ステップｓ２０３で得た判定対象の英日対訳語句について、機械翻訳した日本語の形態素解析と、ステップｓ２０４で得た日本語の形態素解析とで、形態素単位で差分情報を、差分情報導出部７を用いて求める。その結果、例えば例Ａでは次のようになる。
（１）same    岡山／
（２）diff    及び／、；NULL
（３）same    香川
（４）diff    NULL；両／県
フローチャート２で示す選別操作においては、前記フローチャート１の場合と異なり、この時点で正・負のラベルは付されていない。なお、「same」「diff」等は、前記ステップｓ１０５と同様の意味である。
【００４４】
ステップｓ２０６
ステップｓ２０５で得られた差分情報の各素性を、記憶手段１１内の素性―ＩＤ割り当て表１１−３を参照し、差分情報の素性ＩＤを割り当てる。つまりＩＤに変換する。
上記の例Ａは、たとえば次のように素性がＩＤに変換される。
ＩＤ  素性
1802  same  岡山／、
12    diff  及び／、；NULL
857   same  香川
2487  diff  NULL；両／県
このとき、もし、ＩＤを割り当てようとする素性が、その時点における素性一ＩＤ割り当て表１１−３の「素性」欄に存在しなかったら、その素性には新たなＩＤを割り当て、その割り当て結果を素性−ＩＤ割り当て表１１−３に追記する。
【００４５】
ステップｓ２０７
ステップs２０６で求めた、ＩＤで表した対訳語句の差分情報を、選別部１０に入力し、選別結果を求める。この選別部１０は、学習処理において求められ記憶部１１に記録された学習パラメータ１１−４を参照することにより、学習を反映した選別を行う。この結果として「＋1」（正のラベル。この場合は「辞書登録すべき」を表す）または「−1」（負のラベル、この場合は「辞書登録すべきでない」を表す）が得られる。
上記の例Ａでは、たとえば「＋1」（辞書登録すべきでない）という選別結果が得られたとする。
【００４６】
ステップｓ２０８
ステップｓ２０７で、英日対訳句の差分情報を選別処理することにより得られた選別結果を、登録または非登録として、選別結果出力部２により出力する。出力部２が表示装置である場合は、ユーザーが選別結果を見て、確認することができる。また出力部２が記憶部１１の対訳語句辞書領域１１−１の登録領域または非登録領域への出力部である場合は、対訳語句数を増加させることができる。
ステップｓ２０９
登録と選別された対訳語句を辞書領域１１−１に登録し、このフローを終了する。
【００４７】
ステップｓ２１０
もし、ステップｓ２０７で、「−１」（登録すべきでない）という結果が得られた場合、非登録と選別された対訳語句と、非登録の表示を出力部４に出力し、ユーザーに登録または非登録を選択させる。
【００４８】
ステップｓ２１１
ユーザーは、本発明の翻訳装置より非登録と選別された対訳語句について、ユーザー自身の判断により、対訳語句辞書領域１１−１に登録すべき対訳語句として登録し、このフローを終了する。
【００４９】
ステップｓ２１２
ユーザーは本発明の翻訳装置により非登録と選別された対訳語句について納得し、対訳語句辞書領域１１−１の非登録領域に登録してフローを終了する。
【００５０】
（フローチャート３）
図５は、第１言語と第２言語からなる対訳語句の辞書登録候補を入力して、辞書登録の適切性を自動判定して辞書登録するとともに、この登録された辞書登録候補を含めて、新たに学習パラメータを得ることにより、いわゆる機械学習する翻訳装置のフローチャートを示す。これにより、ユーザーが新規辞書登録候補を入力して、登録または非登録が判定されるごとに、そのユーザーに対応した学習パラメータを得ることができる。この実施形態は、主にユーザーサイドで利用され、ユーザーに対応した学習パラメータを得るものである。
【００５１】
図５（ａ）は入力された対訳語句を登録し、その対訳語句を含めて新たに学習パラメータを得るフローチャートを示す。
ステップｓ２０９またはｓ２１１
前記ステップｓ２０９で説明したように、入力された辞書登録候補の辞書登録適切性が自動判定され、辞書に登録される。またはステップｓ２１１で登録すべきでないと判定されたが、ユーザーの判断により辞書に登録される。
ステップｓ３０１
このように辞書に登録するとされた対訳語句は、既に対訳語句辞書領域１１−１に登録されている対訳語句に含められ、機械学習部９により改めて機械学習される。機械学習のために前記ステップｓ２０２〜２０６の機械翻訳、形態素解析、差分情報、素性―ＩＤを利用する。
このようにして、入力された辞書登録候補を含めた新しい学習パラメータを得る。
ステップｓ３０２
ステップｓ３０２で得た学習パラメータを学習パラメータ記憶領域１１−４に書き換えて、このフローを終了する。
【００５２】
図５（ｂ）は入力された対訳語句が登録しないと判定された場合に、その対訳語句を含めて新たに学習パラメータを生成するフローチャートを示す。
ステップｓ２１２
前記ステップｓ２１２で説明したように、入力された辞書登録候補の辞書登録適切性が自動判定され、その結果登録すべきでないと判定され、ユーザーもその判定に従って対訳語句辞書領域１１−１の非登録領域に登録される。
ステップｓ３１１
このように非登録とされた対訳語句は、既に非登録領域の対訳語句に含められ、機械学習部９により改めて機械学習される。機械学習の際は、前記ステップｓ２０２〜２０６の機械翻訳、形態素解析、差分情報、素性―ＩＤを利用する。このようにして、入力された辞書登録候補を含め、非登録領域の新しい学習パラメータを得ることができる。
ステップｓ３１２
ステップｓ３１１で得た学習パラメータを学習パラメータ記憶領域１１−４に記憶して、このフローを終了する。
【００５３】
（フローチャート４）
図６は、ユーザーが辞書登録した対訳語句を、何らかの理由により登録を変更した場合に、その変更した対訳語句を含めた学習パラメータを得ることにより、いわゆる機械学習するフローチャートを示す。このフローチャートによれば、ユーザーに合った学習パラメータを得ることができる。図６のフローチャートは、対訳語句辞書領域１１−１に登録済みの対訳語句を選択して、その対訳語句を辞書登録または辞書非登録に変更した場合に、この変更された対訳語句を含めて、新たに学習パラメータを得る手順を示す。ここで登録または非登録を変更する対訳語句は、予め登録辞書領域に登録されている対訳語句またはユーザーが入力した対訳語句である。しかし、予め登録領域または非登録領域に記憶した対訳語句は登録または非登録が変更できないように保護し、ユーザーが辞書登録した対訳語句だけを変更可能に限定してもよい。特に非登録領域の対訳語句およびその学習パラメータは、開発者のノウハウが含まれるので、暗号化して搭載する方策が考えられる。
【００５４】
図６（ａ）は登録領域に登録されている対訳語句を非登録に変更する場合に、新たに学習パラメータを生成するフローチャートを示す。
ステップｓ４０１
このステップでは、ユーザーが対訳語句辞書領域１１−１の登録領域を選択する。
ステップｓ４０２
ステップｓ４０１で選択した登録領域の中から登録を変更したい対訳語句をユーザーが選択する。ユーザーが選択する対訳語句は、予め登録辞書領域に登録されている対訳語句またはユーザーが入力した対訳語句である。
ステップｓ４０３
ステップｓ４０２で選択した対訳語句を登録から非登録に変更する。
ステップｓ４０４
非登録するとされた対訳語句は、既に辞書に登録されている対訳語句に含められ、機械学習部９により機械学習される。機械学習のために前記ステップｓ１０２〜１０６またはステップｓ２０２〜２０６の機械翻訳、形態素解析、差分情報、素性―ＩＤが利用される。このようにして、新しい学習パラメータを得ることができる。
ステップｓ４０５
ステップｓ４０４で得た学習パラメータを学習パラメータ記憶領域１１−４に記憶して、このフローを終了する。
【００５５】
図６（ｂ）は非登録領域に登録されている対訳語句を登録に変更する場合に、新たに学習パラメータを生成するフローチャートを示す。
ステップｓ４１１
このステップでは、ユーザーが対訳語句辞書領域１１−１の非登録領域を選択する。
ステップｓ４１２
ステップｓ４１１で選択した非登録領域の中から、ユーザーが登録に変更したい対訳語句を選択する。ユーザーが選択する対訳語句は、予め登録辞書領域に登録されている対訳語句またはユーザーが入力した対訳語句である。
ステップｓ４１３
ステップｓ４１２で選択した対訳語句を非登録から登録に変更する。
ステップｓ４１４
登録するとされた対訳語句は、既に辞書に非登録とされている対訳語句に含められ、機械学習部９により機械学習される。機械学習のために前記ステップｓ１０２〜１０６またはステップｓ２０２〜２０６の機械翻訳、形態素解析、差分情報、素性―ＩＤが利用される。このようにして、新しい学習パラメータを得ることができる。
【００５６】
以上に説明した翻訳装置およびフローチャート１〜４で説明した方法により実験をした。
実験方法
実験には、英日機械翻訳システムの開発過程において収集されたデータを用いた。辞書登録候補の語句のうち、前置詞句または並列表現を含む固有表現の名詞句を対象とした。これらのうち、辞書に登録された対訳は11,545組、登録されなかった対訳は9,761組である。上記データを５分割交差検定法で、サポートベクターマシン学習・評価し、辞書登録候補の選別結果と正解との合致状況を調べた。５分割交差検定法とは、辞書登録を行った組と行わなかった組とを混ぜた全体のデータセットを５分割し、うち５分の４のデータを使って学習処理を行い、残りの５分の１をその学習をした選別システムで選別処理をしてみて、その選別結果が「登録した／しなかった」の実凍と合致するかを調べる実験で、これを、選別する５分の１のデータを入れ替えて５回実験を行い、総合成績を求める方法である。なお、機械翻訳手段はシャープ（株）の英日機械翻訳システム、学習ツールにはTinySVMを用いた。
【００５７】
実験結果
５分割交差検定を行った結果、平均の適合率、再現率、Ｆ値は図７の通りである。５分割交差検定により、Ｆ値を求めた結果からは、形態素そのものを特徴ベクターの素性としたものが品詞情報や意味情報を用いるものと比べると、最も性能が良かった。
品詞情報及び意味情報はステップｓ１０３で説明したように、形態素解析した際に得ることができる。即ち品詞情報は、品詞情報での特徴ベクターであり、例えばステップｓ１０５に示す例について示すと、次の通りである。
＋１
（１）same    名詞―一般／名詞―一般（医療／用具）
（２）diff    名詞―接尾―副詞可能／助詞―連体化（上／の）；NULL
（３）same    名詞―形容動詞語幹／名詞―一般（特別／（委員／部会））
（４）diff    名詞―接尾―一般（会）；NULL
上記において、(3)は、形態素そのものでは「特別／委員」と「特別／部会」であり、両者は相違しているが、品詞情報は「委員」と「部会」から同一の「名詞―一般」が得られたため、この範囲での品詞情報は同一になった。なお、（）内の形態素は、説明のために特徴ベクターの素性を構成する情報が由来する形態素を示したもので、特徴ベクターの素性そのものではない。
また意味情報は、意味情報での特徴ベクターであり、例えばステップｓ１０５に示す例について示すと、次の通りである。なお、（）内の形態素は、説明のために特徴ベクターの素性を構成する情報が由来する形態素を示したもので、特徴ベクターの素性そのものではない。
＋１
（１）same    Ofe1dd/3cedca（医療／用具）
（２）diff    1e357/undef（上／の）；NULL
（３）same    2016ed（特別）
（４）diff    3bcaa4/3ceda8（委員／会）；107777（部会）
【００５８】
辞書登録必要・不要な対訳表現の特徴
形態素そのものを特徴ベクターの素性とした場合について、各対訳候補の正解ラベルと選別結果の別に、出現の多かった素性を、以下に示す。出現数は、5分割した検定結果から得られた合計数である。図８は、正解ラベルが「登録」である事例をシステムが正しく「登録」と判断した事例に現れる素性である。図９は、正解ラベルが「非登録」である事例をシステムが正しく「非登録」と判断した事例に現れる素性である。図１０は、正解ラベルが「登録」である事例をシステムが誤って「非登録」と判断した事例に現れる素性である。図１１は、正解ラベルが「非登録」である事例をシステムが誤って「登録」と判断した事例に現れる素性である。
【００５９】
図８〜図１１に示す４通りのうち、図１０と図１１は、システムによる選別結果が誤っていた場合である。これらは次のように考察することができる。
実験データ全体の素性のうち、「システム：登録」となったものの選別が誤っていた（「正解：非登録」）率が20．1％、「システム：非登録」となったものの選別が誤っていた（「正解：登録」）率も20．1％である。よって、ある素性について、たとえば「システム：登録」となったもののうち「正解：非登録」だったものが20％よりも際だって多ければ、それは特徴的な素性と言え、誤った原因の解析に役立つ可能性が考えられる。そのような素性のうち主要なものについて、それを含む現状訳と新規訳候補の差分情報を調べてみた。
図１０の「正解：登録／システム：非登録」及び図１１の「正解：非登録／システム：登録」に属する素性の、出現数トップ20のうち、その素性の選別が正しかった場合（たとえば「正解：登録／システム：非登録」に対しては「正解：非登録／システム：非登録」）の出現数が、誤っていた出現数の（平均なら4倍程度あるところ）0．5未満のものを以下に挙げた。
【００６０】
これらは、特に「誤りの場合に特徴的な素性」である可能性が高い。よって、これらについて、その属する素性ベクトルの傾向を調べてみた。詳細は割愛するが、「正解：登録／システム：非登録」で「正解：非登録／システム：非登録」の出現数が少ない素性の場合（図１２）は、リストアップされている素性自体が「協会」「委員／会」など団体名・機関名の一部に使われるものである傾向が強いが、特徴ベクター（対訳候補）もやはりそういうものが多い。このような場合は選別結果が「非登録」であっても実際は登録である傾向がみられる。一方、「正解：非登録／システム：登録」で「正解：登録／システム：登録Jの出現数が少ない素性の場合（図１３）は、特徴ベクター（対訳候補）を見ても傾向が見いだしにくい。たとえば英見出し候補の機械翻訳が「航空／保険／業者／の／国際／労働／組合」であり、対訳語句の日本語が「国際／航空／保険／連合」のように、人が見ても登録した方が一見望ましそうにみられる対訳が多い。これらが登録されなかった原因は未解明であるが、それぞれ個別の事情があった例外的現象という可能性もある。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】翻訳装置のブロック図を示す。
【図２】翻訳装置の概略動作説明図を示す。
【図３】フローチャート１を示す。
【図４】フローチャート２を示す。
【図５】フローチャート３を示す。
【図６】フローチャート４を示す。
【図７】実験結果を示す。
【図８】正解ラベルが「登録」である事例をシステムが正しく「登録」と判断した事例に現れる素性を示す。
【図９】正解ラベルが「非登録」である事例をシステムが正しく「非登録」と判断した事例に現れる素性を示す。
【図１０】正解ラベルが「登録」である事例をシステムが誤って「非登録」と判断した事例に現れる素性を示す。
【図１１】正解ラベルが「非登録」である事例をシステムが誤って「登録」と判断した事例に現れる素性を示す。
【図１２】「正解：登録／システム：非登録」で「正解：非登録／システム：非登録」の出現数が少ない素性の場合を示す。
【図１３】「正解：非登録／システム：登録」で「正解：登録／システム：登録Jの出現数が少ない素性の場合を示す。
【符号の説明】
【００６２】
１    入力部
２    出力部
３    制御部
４    ネットワーク
５    機械翻訳エンジン
６    形態素解析部
７    差分情報導出部
８    素性―ＩＤ割り当て部
９    機械学習部
１０  選別部
１１  記憶部
１２  動作用メインメモリ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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