(57)【要約】【課題】訳語候補文字列予測に基づいた訳語取得プログラム、訳語取得方法および訳語取得装置を提供する。【解決手段】原言語の語素と目標言語の語素である訳語語素との対応関係を記憶する語素対訳辞書を有するコンピュータを、入力された原言語のクエリーを語素に分割する語素分割部、分割された語素に対して、前記語素対訳辞書を読み出して参照することで、対応する訳語語素を取り出す訳語語素取出部、取り出された訳語語素と前記クエリーとを組み合わせて検索用の論理演算式を構築する論理演算式構築部、構築された論理演算式をクエリー２として、ネットワークまたはデータベースから該クエリー２に合致する文書を検索する検索部、検索された文書から訳語候補を取り出す訳語候補取得部、として機能させる訳語取得プログラムである。【選択図】        図１
2007257644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語の語素と目標言語の語素である訳語語素との対応関係を記憶する語素対訳辞書を有するコンピュータを、
入力された原言語のクエリーを語素に分割する語素分割部、
分割された語素に対して、前記語素対訳辞書を読み出して参照することで、対応する訳語語素を取り出す訳語語素取出部、
取り出された訳語語素と前記クエリーとを組み合わせて検索用の論理演算式を構築する論理演算式構築部、
構築された論理演算式をクエリー２として、ネットワークまたはデータベースから該クエリー２に合致する文書を検索する検索部、
検索された文書から訳語候補を取り出す訳語候補取得部、
として機能させる訳語取得プログラム。
【請求項２】
省略された語素と省略される前の語素である原語候補との対応関係を記憶する省略復元辞書を、更に有するコンピュータを、
前記省略復元辞書を読み出して、前記語素分割部によって分割された語素に対する原語候補を取り出して、該原語候補を新たな語素とする原語候補抽出部として、
更に機能させる請求項１記載の訳語取得プログラム。
【請求項３】
原言語の語素と目標言語の語素である訳語語素との対応関係を記憶する語素対訳辞書と、
入力された原言語のクエリーを語素に分割する語素分割部と、
分割された語素に対して、前記語素対訳辞書を読み出して参照することで、対応する訳語語素を取り出す訳語語素取出部と、
取り出された訳語語素と前記クエリーとを組み合わせて検索用の論理演算式を構築する論理演算式構築部と、
構築された論理演算式をクエリー２として、ネットワークまたはデータベースから該クエリー２に合致する文書を検索する検索部と、
検索された文書から訳語候補を取り出す訳語候補取得部と、
を有する訳語取得装置。
【請求項４】
省略された語素と省略される前の語素である原語候補との対応関係を記憶する省略復元辞書と、
前記省略復元辞書を読み出して、前記語素分割部によって分割された語素に対する原語候補を取り出して、該原語候補を新たな語素とする原語候補抽出部と、
を更に有する請求項３記載の訳語候補装置。
【請求項５】
原言語の語素と目標言語の語素である訳語語素との対応関係を記憶する語素対訳辞書を有するコンピュータが、
入力された原言語のクエリーを語素に分割し（語素分割工程と言う）、
分割された語素に対して、前記語素対訳辞書を読み出して参照することで、対応する訳語語素を取り出し、
取り出された訳語語素と前記クエリーとを組み合わせて検索用の論理演算式を構築し、
構築された論理演算式をクエリー２として、ネットワークまたはデータベースから該クエリー２に合致する文書を検索し、
検索された文書から訳語候補を取り出す、
ことを特徴とする訳語取得方法。
【請求項６】
省略された語素と省略される前の語素である原語候補との対応関係を記憶する省略復元辞書を更に有するコンピュータが、
前記語素分割工程の後に、前記省略復元辞書を読み出して、前記語素分割部によって分割された語素に対する原語候補を取り出して、該原語候補を新たな語素とする、
ことを特徴とする請求項５記載の訳語取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コンピュータ情報処理に関し、特に知識を発見するためにウェブマイニングを使用する処理に関するものである。特に、この発明は、特定の語句（エンティティ・アイテム）に対して目標言語（翻訳目標となる言語を言う）の訳語をネットワークあるいはデータベース中の通常の文書から推定するものであり、訳語中の訳語語素を推測することで訳語取得効率を向上させるものである。ここで、エンティティ・アイテムとは、例えば、単語、固有名詞、慣用句、成句などである。また、語素とは、通常の単語より細かい意味の最小単位を言う。
【背景技術】
【０００２】
外国語で文章を書いているときにはしばしば、一般的な辞書には掲載されていない専門用語や固有名詞、慣用句、成句等に遭遇する。かかる表現の正確な訳語を見つけることは、辞書を調べたりドキュメントをサーチしたりしても長い時間がかかるものである。訳語を見つけにくい語としては、
［文字１］
2007257644.tif 000003
（自動車のナンバープレート：英語ではLicense plate number）、
［文字２］
2007257644.tif 000004
（三国志：英語ではThe Romance of Three Kingdoms）等がある。機械翻訳システムは通常、（機械翻訳辞書として保有していない）未知な表現に出会うとシステム全体の翻訳の正確性が突然低下する。また、クロスリンガル情報検索では、クエリ語が辞書に収録されておらず当該クエリ語に対応する訳語が存在しないと、これがボトルネックとなって情報検索システム全体の性能の向上が妨げられてしまう。
【０００３】
したがって、辞書には収録されていないが重要なエントリー語（未登録語）の訳語を取得することは極めて重要である。かかる問題を解決するために、ネットワークサーチエンジンの利用を検討した当業者もいたが、無関係なウェブページおよび冗長情報が大量に検索され、ユーザが必要としている有用な訳語やその関連知識を見つけ出すことは著しく困難であった。この発明の目的の一つは、訳語の検索において無関係なウェブページを排除すべく、訳語中に含まれる可能性の高い文字列（訳語語素）を予測することによって、インターネット上の大量の情報資源を利用して、辞書にはない対訳をサーチエンジンを利用して効率的に取得することである。
【０００４】
対応する２言語の訳語対を取得するための手法、または、２言語間翻訳の手法には、おおまかに以下のような種類がある。
（１）対訳コーパスから訳語を取得する。この方法では、大規模な対訳コーパスを構築せねばならない。対訳コーパスを手作業で構築する労力を軽減するため、ネットから取得したコーパスから自動的に対応のとれたコーパス（aligned corpus）を構築することを提案した研究者もいる。しかし、ネット上の構造化されていないデータから対応のとれたコーパスを構築することはかなり困難である。
【０００５】
（２）非対訳コーパスから訳語を取得する。この方法は、大規模平衡コーパスを使うと、ある単語に対して、２つの言語間の文脈は同一であるかまたは類似するという点を利用して訳語を取得する。この方法によれば、対訳コーパスの量的不足という問題点を回避しつつその時点で存在するコーパスを十分に利用することができる。しかし、訳語取得の効果の点では前述の方法に劣る。さらに、現在までの研究結果から分かるようにこの方法は主として個々の単語の訳語取得に重点を置いている。
【０００６】
（３）フレーズの各語の訳語候補の組み合わせから、フレーズの訳語を取得する。フレーズを構成する各語の訳語候補を組み合わせ、各組み合わせの適切度を評価する。この方法は、名詞連語等の訳語取得に利用されるが、うまくいかない場合も多い。
【０００７】
（４）翻字あるいは音訳によって訳語を取得する。この方法は、似通った２言語間の訳語取得で使われる。例えば、日本語の漢字語から中国語の訳語を取得するには文字間の変換だけですむ場合がある（翻字）。また英語を日本語にするには英語の発音をカタカナで表現すればよい（音訳）。
【０００８】
（５）アンカーテキスト情報によって訳語を取得する。この方法は、同一のウェブページにリンクしているアンカーテキストは同一の意味である可能性が高いという仮説を利用するもので、複数言語のアンカーテキストが抽出された場合、それらは同一概念を表す語（訳語関係にある）とみなすものである。複数言語で記述しているウェブサイトを持つ会社名の訳語を取得する場合には比較的うまくいく。
【０００９】
以上が、本願発明のベースとなるネットワークからの訳語抽出に関する背景技術であり、次に本願発明のベースとなる技術を説明する。
【００１０】
（６）インターネットの部分対訳（partially bilingual texts）からの訳語取得。科学技術論文や専門記事等では、特に、中国語、日本語、韓国語等のアジア言語では、例えば、「部分対訳（partially bilingual texts）からの訳語取得」のように専門用語やよく知られていない固有名詞には対応する英訳を付与することがしばしばある。科学技術論文等の専門分野の文書がインターネットで公開されることの増加にともない、インターネット上のコンテンツから専門用語等の訳語を取得するウェブマイニング手法は有効な手段となっている。
【００１１】
非特許文献１記載のシステムは、原言語における単語jの目標言語eの対訳を得る手段を述べているもので、単語jを含むすべての文書から目標言語の単語を少なくとも一つ含む文書に対して、文書中に出現するすべての目標言語の単語eに対して、単語jと単語eとの間の訳語確からしさを計算し、もっとも訳語らしい単語eを求めるというものである。また現実的にはすべての文書の代わりに検索エンジンを利用して特定の文書数に絞り込むこと、各文書におけるjとeとの間の訳語確からしさを求める際にjとeの距離を利用することが示されている。
【００１２】
また、非特許文献２記載のシステムは、中国語のクエリーを入力して英語の文献を検索するようなクロス言語の情報検索において、クエリー中に未登録語がある場合があるが、ネットワーク上にある部分対訳を含む文書を利用することでこの問題（クロス言語検索の性能維持）を解決しようというものである。これはネットワークを利用した訳語検索の一つの応用を示したものと言える。
【００１３】
非特許文献３もクロス言語の情報検索においてクエリー中の未登録語の存在の問題に対してネットワーク検索を利用したクロス言語検索性能の維持の問題を扱っている。
【００１４】
【非特許文献１】M.Nagata, T.Saito, and K.Suzuki, Using the Web as a Bilingual Dictionary, Proc. ACL 2001 Workshop Data-Driven Methods in Machine Translation, 2001
【非特許文献２】P.J.Cheng, et al. Translating unknown queries with web corpora for cross-language information retrieval. SIGIR 2004
【非特許文献３】Y.Zhang, P.Vines, RMIT Chinese-English CLIR at NTCIR-4, In Working Notes of the Fourth NTCIR Workshop Meeting
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
これまで説明したように、専門用語や固有名詞の訳語を得るために、ネットワーク上の部分対訳が利用されており、この部分対訳を含む文書を得るために、原言語の単語をクエリーとしたネットワーク検索が利用されている。しかし、原言語の単語を含む文書（原言語の単語をクエリーとして検索した検索結果文書）は、数が多く、これをすべてダウンロードして利用することは現実的ではない。そこで上述の文献では、検索エンジンのランキングを使った足切りによって、現実的な数の文書だけを利用している。
【００１６】
しかしながら、検索エンジンのランキングはクエリーとして与えられた単語の頻度や、そのクエリーの単語を含む文書のサイトの著名度など（例えばGoogleのPageRankアルゴリズム）によりランキングされるものであり、上位にランキングされたからと言って部分対訳を含んでいるとは限らない。むしろ一般的には部分対訳を含まない文書の方が多いとも言える。
【００１７】
訳語抽出の精度を維持するためには部分対訳を含む文書の数を保証する必要があるが、そのためには検索結果から多くの文書を取り出して（ダウンロードして）、部分対訳の有無をチェックすることが必要であるが、これでは処理により多くの時間がかかってしまう。訳語抽出の精度を維持し、処理時間も増やさないようにするための工夫が必要である。
【００１８】
この発明は、上述した従来技術の問題点を解消するためになされたものであり、部分対訳を含む文書を効率的に検索するために、訳語候補を推測し、これらを含む文書のみを検索するように検索エンジンにクエリーを与えることで、効率的に有効な部分対訳を含む文書を検索する訳語取得方法および訳語取得装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
入力された原言語のクエリー（単語ないしフレーズ）に対して、語素（通常の単語より細かい意味の最小単位）に分割し、語素対訳辞書を使ってクエリーの各語素に対応する目標言語の語素候補の集合を獲得し、ここからもとのクエリーだけでなく少なくとも語素候補のどれかをも含む文書を検索するように検索用の論理演算式を構築することにより、従来のネットワークを使った訳語検索方法と比較して、クエリーに対する部分対訳を有する文書の検索効率（検索された文書におけるクエリーの部分対訳を有する率）を向上することができる。これによって、従来と同じ足切りを行った場合には訳語抽出精度の大幅な向上が見込まれる、あるいは同じだけの有効文書を取り出すならば、大幅な処理時間の短縮が実現される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る訳語取得プログラム、訳語取得方法および訳語取得装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【実施例】
【００２１】
図２は、この発明の実施例にかかる訳語候補文字列予測に基づく訳語取得装置のブロック図である。図２に示すように、この発明の実施例に係る訳語取得装置は、クエリー受付部１０、語素分割部１２、語素辞書１４、訳語語素集合取り出し部（訳語語素取出部）１６、語素対訳辞書１８、論理演算式構築部２０、検索部２２、および訳語候補取得部２４を備える。さらに、訳語候補取得部２４は、文書ダウンロード部３０、訳語候補抽出部３２、訳語候補評価部３４を備える。
【００２２】
クエリー受付部１０は、訳語を調べたい語をクエリーとして受け取る。クエリーとして入力された文字列は例えば、図３に示すように表示部上に表示される。語素分割部１２は、入力された単語やフレーズ（クエリー）を語素に分割する。語素対訳辞書１８は、原言語の各語素に対応する目標言語の訳語語素集合を保持する。訳語語素集合取り出し部１６では、語素分割部１２により分割出力された各語素のそれぞれに対して、上記語素対訳辞書１８を参照することで、対応する目標言語の訳語語素集合を取り出す。論理演算式構築部２０では、上記訳語語素集合取り出し部１６で取り出された原言語の各語素に対応する訳語語素集合の集合と、最初に入力されたクエリーとを組み合わせて検索用の論理演算式を構築する。検索部２２では、この論理演算式構築された論理演算式をクエリーとして、ネットワークあるいはデータベースからそのクエリーに合致する文書を検索する。訳語候補取得部２４では、検索部２２によって検索・取得された文書をダウンロードし、クエリーに対する部分対訳を見つけて抽出し、対訳候補をその評価値とともに作成し、複数の文書から抽出した対訳候補から様々なヒューリスティックスを使って対訳候補の確からしさを計算し、その計算結果に基づいてクエリーの訳語候補を取り出す。
【００２３】
クエリー受付部１０への入力は、例えば、キーボード等によって単語やフレーズを入力するものでもよい。また、ＬＡＮやインターネット等のネットワークを通じて単語やフレーズを入力することもできる。ネットワーク経由で単語やフレーズを入力する場合は、入力部をネットワークインターフェースの形で構成してもよい。また、ハードディスクドライブ等の記憶装置またはスキャナ等から単語やフレーズを入力することもできる。この場合は、入力部を、スキャナ、記憶装置等と接続してデータ通信を行うように構成してもよい。入力部は、例えば、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）等の有線接続、ブルートゥース等の無線接続によって接続できる。また、フラッシュメモリ、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＤＶＤ（デジタル・バーサトル・ディスク、デジタル・ビデオ・ディスク）等の記憶媒体に記憶した句アイテムを入力することもできる。この場合には、入力部を、記憶媒体からのデータ読み取りを行う装置として構成してもよい。データ読取装置としては、フラッシュメモリリーダ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ等がある。
【００２４】
さらに、入力部を上記のうち複数の場合に適用できるように構成してもよい。
【００２５】
訳語候補取得部が出力する訳語情報は、ネットワークを通じて出力することができる。この場合には、ネットワークインターフェースを備えるように出力部を構成する。また、訳語情報を、パーソナルコンピュータ等の他の情報処理装置および記憶装置に出力することもできる。この場合には、出力部を、パーソナルコンピュータ等の他の情報処理装置および記憶装置とデータ通信を行うように構成する。また、訳語情報を記憶媒体に出力・書き込みすることもできる。この場合には、出力部を、記憶装置または記憶媒体にデータを書き込む書込装置として構成する。書込装置としては、例えば、フラッシュメモリレコーダ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−Ｒドライブ、ＤＶＤ−Ｒドライブ等がある。
【００２６】
また、出力部は、データが利用できるようにモニタ等の表示装置に訳語情報を出力表示するために、例えば、表示装置とデータ通信を行うインターフェースとして構成してもよいし、表示装置と接続され、内蔵された情報処理装置にデータを送信するインターフェースとして構成してもよい。
【００２７】
さらに、出力部を上記のうち複数の場合に適用できるように構成してもよい。
【００２８】
図４は、語素分割部１２における語素分割処理の処理手順を示すフローチャートである。語素分割処理においては、語素分割部１２は入力されたクエリーを語素分割の対象として受け取り、語素分割の対象である語やフレーズを、意味の通る最小の単位である語素に分割する。語素分割の方法は、一般に形態素解析と呼ばれる手法と同じ方法であって構わない。形態素解析との違いは、形態素解析が形態素辞書を使って分割を行うのに対して、語素分割は語素辞書を利用することである。例えば、「三国志」は一つの単語（形態素）と考えられるが、語素としては「三」、「国」、「志」と分割することができる。ほとんどの漢字はそれ一文字で意味を持つ最小の単位と考えられるので、語素辞書を用意せず、単に一漢字単位に区切るものであってもよい。この場合、１文字だけでは最小の意味を有さない特定の文字列だけを辞書に持ち、それらとマッチするときだけはそれらの文字列を語素とし、残りの漢字は１文字ずつ分割するというものであってもよい。具体的には、語素分割部１２は、分割対象の文字列を受け取ると、受け取った文字列を対象文字列ｓにセットし（ステップＳ４０１）、分割リストＬを空リストとする（ステップＳ４０２）対象文字列ｓが空の場合には（ステップＳ４０３、Ｙｅｓ）、処理を終了し、対象文字列ｓが空でない場合には（ステップＳ４０３、Ｎｏ）、対象文字列ｓの先頭部分から語素辞書にマッチする文字列（語素）を取り出す（ステップＳ４０４）。取り出された文字列は分割リストＬに追加され（ステップＳ４０５）、他方、対象文字列ｓからはマッチした部分文字列が取り除かれる（ステップＳ４０６）。そして、再びステップＳ４０３以降の処理を繰り返す。
【００２９】
語素対訳辞書１８は、語素とその対訳の集合を保持する。保持される集合は、例えば、「三」と「three, third, triple」、「国」と「nation, country, land, state, world」等である。
【００３０】
訳語語素集合取り出し部１６は、語素分割部１２で取り出された語素リストの各語素に対して、語素対訳辞書を参照して訳語候補のリストを作成する。訳語語素集合取り出し部１６による訳語候補リスト作成処理の処理手順を図５に示す。具体的には、訳語語素集合取り出し部１６は、語素リストを受け取ると、受け取った語素リストをリストＬにセットし（ステップＳ５０１）、さらに訳語リストＴを空にする（ステップＳ５０２）。リストＬが空の場合には（ステップＳ５０３、Ｙｅｓ）訳語リストＴを返して処理を終了し、リストＬが空でなかった場合には（ステップＳ５０３、Ｎｏ）リストＬから語素ｗを取り出す（ステップＳ５０４）。次に、語素対訳辞書を参照して、語素ｗの訳語ｔ１〜ｔｎを訳語リストＴに追加する（ステップＳ５０５）。そして、リストＬから語素ｗを取り除き、再びステップＳ５０３以降の処理を繰り返す。
【００３１】
論理演算式構築部２０は、原言語のクエリーと訳語語素集合取り出し部１６で取り出された訳語リストとから検索用の論理演算式を構築する。論理演算式は後段の検索部２２の検索エンジンが解釈できる形式で出力する。例えば、
［文字２］
2007257644.tif 000005
という入力に対して、訳語リスト｛three,third,triple,nation,country,land,state,world,...｝が出力された場合には、論理演算式、「“
［文字２］
2007257644.tif 000006
”＆（"three"|"third"|"triple"|"nation"|"country"|"land"|"state"|"world"|...）」が構築され出力される。
【００３２】
検索部２２は、論理演算式構築された論理演算式をクエリー（クエリー２）として、ネットワークあるいはデータベースからそのクエリーに合致する文書を検索する。具体的には、検索エンジンのＡＰＩに沿った形式で例えば以下の様にｕｒｌを与えることで検索が実現される。日本語、中国語等はｕｒｌエンコードにしたがいエンコードされる。
http://www.google.co.jp/search?hl=ja&q=%E4%B8%89%E5%9B%BD+%28three+%7C+third%29&btnG=Google+%E6%A4%9C%E7%B4%A2&lr=
【００３３】
文書ダウンロード部３０では、検索結果をダウンロードする。通常、適当な閾値（文書数あるいは時間制限等）にしたがいランキングの上位文書から適当数の文書をダウンロードする。
【００３４】
訳語候補抽出部３２では、クエリーの訳語の候補を抽出する。訳語候補抽出部３２による訳語候補抽出処理の処理手順を図６に示す。目標言語の任意の文字列が候補になるが、実際にはヒューリスティックを使って、適切な絞り込みが行われる。ヒューリスティックとしては、非特許文献１で示されるように、クエリーからの距離、クエリーと目標言語の文字列長の差、特定の記号や表現の有無等が使われる。具体的には、訳語候補抽出部３２は、文書中でクエリー文字列を探し（ステップＳ６０１）、前後の閾値以内の文字列を取り出し（ステップＳ６０２）、取り出された文字列中の目標言語のみの文字列を他の言語が挟まれていない単位で取り出す（ステップＳ６０３）。さらに、取り出された各文字列に対して、部分単語列を候補として抽出する（ステップＳ６０４）。最後にヒューリスティックに基づいて、不要な候補を捨てる（ステップＳ６０５）。
【００３５】
例えば、クエリー
［文字２］
2007257644.tif 000007
に対して、検索文書として、
［文字３］
2007257644.tif 000008
が検索文書中にあれば、"Kingdoms"、"Three Kingdoms"、"of Three Kingdoms"、"Romance of Kingdoms"、"Book"、"online"、"online read"、"online read book"等が候補として抽出される。
【００３６】
なお、上述したヒューリスティックの例は例示に過ぎず、クエリーの訳語候補の絞り込みは他の方法で行うこともできる。例えば、候補文字列の中から、前置詞で始まっているものを捨てるというヒューリスティックを導入することもでき、その場合には、訳語候補から"of Three Kingdoms"が除かれることになる。
【００３７】
訳語候補評価部３４は、各訳語の候補の訳語の確からしさを評価する。例えば、各候補の頻度を計算することが最も簡単な評価である。そのほかには、候補文字列を抽出した際に個別の評価値を与え、その重みつき頻度を求めるなどもできる。
【００３８】
また、この発明の実施例に係る訳語取得装置は、原語候補抽出部を備え、原語候補抽出部では、与えられた語素に対して省略復元辞書を参照して、その原語を語素に付与する。省略復元辞書とは、省略される前の語、例えば「大」に対する「大学」などを対応付けた辞書を言う。例えば、「流通股」という語は、二つの語素「流通」と「股」とに分割される。ここで「股」という語素の訳語としては、「section」と「thigh」であるが、この語素「股」は「股票」（stock）や「
［文字４］
2007257644.tif 000009
」（stockholder）の省略とも考えられる。そこで、原語候補抽出部では、省略復元辞書を用いて、「股」という語素に対して、「股票」、「
［文字４］
2007257644.tif 000010
」も語素に加える。ここでは、原語候補を抽出する実施例を示したが、語素対訳辞書１８および訳語語素集合取り出し部１６の処理を混合させ、「股」に対して直接、「section」「thigh」という訳語候補を取り出す際に「stock」と「stockholder」を付与するという方法であっても構わない。
【００３９】
中国語の専門用語および固有名詞の多くは、多数の単語または句から構成される。各単語または各句からその正確な意味を直接的に取得することは極めて困難であるが、当該単語の構成要素である単語または句から、部分的な意味または関連のある意味、および単語を推測することは可能である。例えば、「
［文字２］
2007257644.tif 000011
」を構成するアイテムそれぞれの対応訳語は、「三」については「three」、「国」については、「country、nation」、「演」については「act、practice」、「
［文字５］
2007257644.tif 000012
」については「meaning、justice」となり、人は、「三つの国に関すること」なのだろうと大まかなイメージを持つことができる。また、「
［文字１］
2007257644.tif 000013
」を構成する語素それぞれの対応訳語は、「
［文字６］
2007257644.tif 000014
」については、「vehicle、car」、「牌」については、「brand、plate、board」、「号」については「number、size、data」、となり、人は、「車の番号」なのだろうと大まかなイメージを持つことができる。
【００４０】
この訳語候補予測の手法においては、上述の語素対訳辞書により予測される単語または訳語をキーワードとして使用してクエリーを拡張し、拡張したクエリーを利用して検索された文書の中から訳語候補を取り出し、統計処理を行い、これらのドキュメント中の、元のクエリー語と密接な関連性を持つ単語を取得して、部分対訳を含む文書を取得する。
生成される論理演算式は以下のようなものになる。「“
［文字２］
2007257644.tif 000015
”＋（three(country(nation(act(practice(justice(meaning）」、「“
［文字１］
2007257644.tif 000016
”＋（vehicle(car(brand(plate(board(number(size(data）」となる。
【００４１】
さらに、各実施の形態においては、各動作は、１または２以上のプロセッサまたは特定の回路または接続部（例えば特定の機能を実行するよう相互接続された個別論理ゲート等）で接続された２つのプロセッサの組み合わせによって実行することができる。したがって、この発明の各局面は、異なる実施態様で実現することができ、これら全ての実施態様がここに開示した発明の範囲内にあるものと考えられる。かかる実施態様の例は、この発明の各局面につき、「前記動作を実行するよう構成された論理」または「前記動作を実行するまたは実行することができる論理」を意味する。
【００４２】
さらに、この発明の実施の形態によれば、この発明の目的は、上記プログラムを実行するコンピュータ読取可能媒体によっても実現することができる。コンピュータ読取可能媒体とは、命令を実行するシステム、デバイス、または装置と組み合わせ可能であるか、または、命令をシステム、デバイス、または装置によって実行させるために使用できるよう、プログラムを収容し、記憶し、通信し、送信し、または送ることができるあらゆる機械を意味する。例えば、コンピュータ読取可能媒体とは、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線的、または半導体による、システム、デバイス、または装置または配布媒体でありうるが、これらに限定されない。コンピュータ読取可能媒体のより具体的な例としては、（包括的列挙ではないが）１または２以上のリードワイヤを備える電気的接続、ポータブルコンピュータディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ）、光ファイバ、およびコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤＲＯＭ）等がある。
【００４３】
なお、この発明の実施の形態についての上記説明は、例示および説明のみを目的とする。上記説明は、この発明を個々に開示される特定の態様で包括すること、またはそれに限定することを意図するものではない。この発明の様々な変形例および変更例は、当業者には明らかである。この実施の形態は、この発明の原理およびその実際の応用例を最もうまく説明し、当業者にこの発明の様々な実施の形態および変形例を理解させ、それによって具体的かつ予測される応用を行えるよう選択され説明されたものである。この発明の範囲は添付の請求の範囲およびその均等物によって定義されるものと理解されねばならない。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
以上のように、この発明にかかる訳語候補文字列予測に基づく訳語取得プログラム、訳語取得方法および訳語取得装置は、知識を発見するためにウェブマイニングを使用する処理に適しており、特に、特定の語句（エンティティ・アイテム）に対して目標言語の訳語をネットワークあるいはデータベース中の通常の文書から推定する訳語取得方法および訳語取得装置に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】図１は、この発明に係る訳語取得装置の原理を示す図である。
【図２】図２は、この発明の実施例に係る訳語候補文字列予測に基づく訳語取得装置のブロック図である。
【図３】図３は、クエリーとして受け付けられる文字列の入力位置を示す図である。
【図４】図４は、語素分割部による語素分割処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、訳語語素取り出し部による訳語候補リスト作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、訳語候補抽出部による訳語候補抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４６】
１０    クエリー受付部
１２    語素分割部
１４    語素辞書
１６    訳語語素集合取り出し部
１８    語素対訳辞書
２０    論理演算式構築部
２２    検索部
２４    訳語候補取得部
３０    文書ダウンロード部
３２    訳語候補抽出部
３４    訳語候補評価部
【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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