(57)【要約】【課題】原文から翻訳対象の入力原文を取得した際に欠如した文字または誤入力された文字のある単語を、入力原文の取得元の特性を基に訂正することで、他言語への翻訳の際に未知語や非文の発生を低減し、翻訳精度を向上すると共に作業効率を向上する。【解決手段】翻訳原文推定装置は、Ｗｅｂページより取得した文字列を単語の単位に分割した複数の単語のうち先頭単語の先頭文字が小文字が大文字かを判定し、先頭文字が小文字の場合、先頭単語の先頭に大文字のアルファベットを付加した複数の先頭単語置き換え単語を生成する形態素解析部１４と、生成された複数の先頭単語置き換え単語について辞書部１０の辞書データを基に選出された辞書部１０に存在する先頭単語置き換え候補を原文の先頭単語と置き換えた１つ以上の文について辞書部１０の辞書データを基に構文解析を行う構文解析部１５と、その中から文法的に正しい原文候補を選出し翻訳部１８へ出力する構文解析制御部１６とを備える。【選択図】図１
2007052700.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の言語で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め登録された辞書データを基に第２の言語の文章へ翻訳する翻訳部を備えた機械翻訳装置において、
前記第１の言語で作成された文字列を受け付けるデータ受付手段と、
前記データ受付手段により受け付けられた文字列を前記辞書データを基に単語の単位に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された単語の中で前記辞書データに登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段と、
前記未知語抽出手段により抽出された未知語に対して所定の規則に従って文字を付加または文字を置き換えることで置き換え候補文字を生成する置き換え候補文字生成手段と、
前記置き換え候補文字生成手段により生成された置き換え候補文字を置き換え元の未知語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段と
を具備したことを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項２】
第１の言語で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め文字、単語、辞書、訳語、品詞を含む辞書データを蓄積した辞書部を基に第２の言語の文章へ翻訳する翻訳部を備えた機械翻訳装置において、
前記第１の言語の原文をコンピュータで処理可能な文字列として受け付けるデータ受付手段と、
前記データ受付手段により受け付けられた文字列について前記辞書部に蓄積された辞書データを基に形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された複数の単語のうち先頭単語の先頭文字が小文字が大文字かを判定し、前記先頭文字が小文字の場合、前記先頭単語の先頭に大文字のアルファベットを付加した複数の新たな単語を生成する単語生成手段と、
前記単語生成手段により生成された複数の単語の中で前記辞書データとして存在する単語を抽出する置き換え候補単語抽出手段と、
前記置き換え候補単語抽出手段により抽出された置き換え候補の単語を、前記原文の先頭単語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段と
を具備したことを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項３】
前記文字列出力手段は、
前記置き換え候補単語抽出手段により複数の置き換え候補の単語が抽出された場合、前記原文の先頭単語と置き換えた各文章について前記辞書データを基に文法的に正しい文章の候補を選出する第１文章候補選出手段を具備したことを特徴とする請求項１，２いずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記第１文章候補選出手段は、
前記原文の先頭単語と置き換えた各文章について前記辞書データを基に構文解析を行うことで文法的に正しい文章の候補、または意味解析を行うことで意味が正しい文章の候補を選出する文章解析手段を具備したことを特徴とする請求項３記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記第１文章候補選出手段により選出された１つ以上の文法的に正しい文章候補について、予め設定された統計データを基に文章中の先頭単語として適切な単語が用いられている文章候補を選定しそれを翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する第２文章候補選定手段を具備したことを特徴とする請求項３記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記統計データに、文章中での単語の出現頻度データを用いたことを特徴とする請求項５記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記統計データに、文頭単語の出現頻度データを用いたことを特徴とする請求項５記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
前記統計データに、文頭文字の出現頻度データを用いたことを特徴とする請求項５記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
第１の言語で作成された原文を第２の言語の文章へ翻訳する機械翻訳システムにおいて、
キー入力された前記原文の文字列を受け付けるデータ受付手段と、
前記データ受付手段により入力された文字列に対して予め設定された辞書データに基づいて形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された各単語の中で前記辞書データとして登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段と、
前記未知語抽出手段により抽出された未知語の文字を所定の規則に基づいて置き換えて生成した新たな単語を前記原文の単語と置き換えた場合に文法的に正しい文章となる置き換え候補単語を抽出する置き換え候補単語生成手段と、
前記置き換え候補単語生成手段により生成された置き換え候補単語を、前記原文の文字列の該当位置の単語と置き換えて翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段と
を具備することを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項１０】
前記置き換え候補単語生成手段は、
前記原文の文字列のうち、前記未知語抽出手段により抽出された未知語の前後に存在する単語の品詞を前記辞書データより抽出し、文法上、未知語の品詞として成立する品詞を未知語に対応付けた品詞組合せリストを生成する品詞組合せリスト生成手段と、
前記品詞組合せリスト生成手段により生成された品詞組合せリストと前記辞書データに基づいて前記原文の文字列の構文解析を行う構文解析手段と、
前記構文解析手段により構文解析が成功した品詞を未知語の品詞として特定する未知語品詞特定手段と、
前記未知語品詞特定手段により品詞が特定された未知語の文字を所定の規則で置き換えて候補文字列を生成する候補文字列生成手段と、
前記候補文字列生成手段により生成された候補文字列が前記辞書データに存在しかつ品詞が一致するものを置き換え候補単語として前記文字列出力手段へ出力する置き換え候補単語抽出手段と
を具備することを特徴とする請求項９記載の機械翻訳装置。
【請求項１１】
前記所定の規則は、
キー配列または左右の手の指の位置による置き換え候補テーブルに基づくものであることを特徴とする請求項９記載の機械翻訳装置。
【請求項１２】
前記所定の規則は、
類似する文字を対応付けた類似文字置き換え候補テーブルに基づくものであることを特徴とする請求項９記載の機械翻訳装置。
【請求項１３】
第１の言語で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め記憶された辞書データを基に第２の言語の文章へ翻訳する翻訳部を備えた機械翻訳装置に処理を実行させる機械翻訳プログラムにおいて、
前記機械翻訳装置を、
前記第１の言語で作成された文字列を受け付けるデータ受付手段と、
前記データ受付手段により受け付けられた文字列を前記辞書データを基に単語の単位に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された単語の中で前記辞書データに登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段と、
前記未知語抽出手段により抽出された未知語に対して所定の規則に従って文字を付加または文字を置き換えることで、置き換え候補文字を生成する置き換え候補文字生成手段と、
前記置き換え候補文字生成手段により生成された置き換え候補文字を、置き換え元の未知語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段
として機能させることを特徴とする機械翻訳プログラム。
【請求項１４】
第１の言語で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め文字、単語、辞書、訳語、品詞を含む辞書データを蓄積した辞書部を基に第２の言語の文章へ翻訳する翻訳部を備えた機械翻訳装置に処理を実行させる機械翻訳プログラムにおいて、
前記機械翻訳装置を、
前記第１の言語の原文をコンピュータで処理可能な文字列として受け付けるデータ受付手段と、
前記データ受付手段により受け付けられた文字列について前記辞書部に蓄積された辞書データを基に形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された複数の単語のうち先頭単語の先頭文字が小文字が大文字かを判定し、前記先頭文字が小文字の場合、前記先頭単語の先頭に大文字のアルファベットを付加した複数の新たな単語を生成する単語生成手段と、
前記単語生成手段により生成された複数の単語の中で前記辞書データとして存在する単語を抽出する置き換え候補単語抽出手段と、
前記置き換え候補単語抽出手段により抽出された置き換え候補の単語を、前記原文の先頭単語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段として機能させることを特徴とする機械翻訳プログラム。
【請求項１５】
第１の言語で作成された原文を第２の言語の文章へ翻訳する機械翻訳装置に処理を実行させる機械翻訳プログラムにおいて、
前記機械翻訳装置を、
キー入力された前記原文の文字列を受け付けるデータ受付手段と、
前記データ受付手段により入力された文字列に対して予め設定された辞書データに基づいて形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された各単語の中で前記辞書データとして登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段と、
前記未知語抽出手段により抽出された未知語の文字を所定の規則に基づいて置き換えて生成した新たな単語を前記原文の単語と置き換えた場合に文法的に正しい文章となる置き換え候補単語を抽出する置き換え候補単語生成手段と、
前記置き換え候補単語生成手段により生成された置き換え候補単語を、前記原文の文字列の該当位置の単語と置き換えて翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段
として機能させることを特徴とする機械翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば英語などの第１言語の文章を日本語などの第２言語の文章に変換する機械翻訳装置および機械翻訳プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば英語などの言語で記載された小説や新聞記事などをスキャナで読み取り、その画像データをコンピュータへ入力して、コンピュータにインストールされている文字認識ソフトウェアで文字認識処理して得たテキストデータ（文字コード）からなる文字列をさらに翻訳ソフトウェアが他の言語、例えば日本語などの文章に翻訳する機械翻訳システムがある。
【０００３】
小説や新聞記事などの文書の表紙には、文の先頭の文字が以降の文字と異なり、数行に及ぶ大きな文字で書かれていたり飾り文字（画像データ）が貼り付けられていたりする場合が多い。
【０００４】
このような文書の内容は、人間が見れば１文として判読することができるものの、コンピュータなどの文字認識ソフトウェアで１文を判読するような場合では先頭の文字の大きさが地の文の大きさと異なるため、地の文とのつながりを判別できなかったり、飾り文字だけが除外されて未読語を含む文として解析される場合もあり、原文のままの正しい文字列を翻訳ソフトウェアへ渡すことができず、思うような翻訳結果が得られない場合がある。
【０００５】
また、機械翻訳システムでは、コンピュータの画面に表示させた英文のＷｅｂページを日本語のページへ翻訳する機能が付加されている場合が多く、英文のＷｅｂページの第１文字（先頭文字）がテキスト以外の文字、例えば画像（イメージデータ）などで作成されている場合があったり、先頭文字だけ他の文字と大きく異なったフォントで書かれている場合がある。
この場合も上記スキャナで新聞記事を読み取った場合と同様に、文字認識ソフトウェアは、最初の文字列のうち、先頭単語の先頭文字とそれ以降の文字とが連続している一つの単語であると解釈できずに、翻訳辞書に存在しない語、つまり未知語や未読語として出力したり、構文解析に失敗したり、誤った翻訳結果を出力してしまう場合がある。
【０００６】
以下、図２０を参照して、具体的な４つのケース（下記（１）〜（４）のケース）で説明する。
（１）のケースは、原文の最初の文字「Ｗ」が飾り文字となっているような場合である。この文での地の文は「orld is too big.」となり、文字認識ソフトウェアとしては「orld is too big.」という文（文字列）を翻訳ソフトウェアへ出力することになり、入力された文（文字列）について翻訳ソフトウェアが日本語へ翻訳処理を行うと、「orld」が未知語として抽出されてしまい、翻訳結果は「orldは大きすぎます。」となり、原文とは意味の異なる翻訳結果となり、正確に翻訳できない。
【０００７】
（２）のケースは原文の最初の文字「Ｔ」が飾り文字となっているような場合である。この文での地の文は「his dish is very delicious.」となる。このまま翻訳を行うと翻訳結果は「彼の料理は非常においしい。」となり、正しい解析が行われているが原文の期待する翻訳結果である「この料理は非常においしい。」とは異なってしまうパターンである。このような場合、とりあえず意味は通じるため、利用者が原文を参照しなければ誤った翻訳結果が得られたことが判らないという問題がある。
【０００８】
（３）のケースは原文の最初の文字「Ｔ」が飾り文字となっているような場合である。この文での地の文は「he problems of the last few days have been fixed.」となる。このまま翻訳を行うと、翻訳結果は「彼、過去数時期の問題が解決されました。」となり、構文解析に失敗し、正確に翻訳を行うことができない。
【０００９】
（４）のケースは原文の最初の文字「Ｔ」が特大フォントとなっているような場合である。この文の場合、翻訳ソフトウェアとしては、「Ｔ」が「he problems of the last」の最初の文字なのか、「few days have been fixed.」の最初の文字なのかを判別できないため、このまま翻訳処理を実行しても正確な翻訳結果が得られない。
【００１０】
上記（１）から（４）のケースのようにスキャナの画像の文字認識結果やＷｅｂページをコピー操作して得たテキスト文字列を翻訳ソフトウェアがそのまま翻訳してしまうと、本来、利用者が期待する翻訳結果を出力することができない場合がある。
【００１１】
この種の技術の先行技術としては、例えば辞書に存在しない語（未知語）を検出する機械翻訳装置において、機械翻訳時に未知語を検出し、その検出結果（未知語リスト）の表示形式を、ユーザが任意に指定できるようにしたことで、作業効率及び処理の有効性を高めることができる技術が公開されている（例えば特許文献１参照）。
【００１２】
一方、小説や新聞記事などの文書やＷｅｂページの文章を上記のスキャナなどの自動文字認識処理に頼らずに、人が記事やＷｅｂページの内容を読んでキーボードから直接キー入力する方法がある。
この場合、記事やＷｅｂページの内容を人が読んで入力するため、極端に大きな先頭文字や飾り文字なども正しく判断して入力できるものの、テキスト入力を人が行うため、キーの誤操作などの入力ミスが生じる可能性が高くなる。
【特許文献１】特開平７-３１９８７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
このように、上記先行技術の場合、ユーザが未知語リストの表示形式を任意に指定できるものの、翻訳時に未知語の検出が行われるため未知語自体が少なくなるわけではなく、指定したいずれかの未知語を含む文字列が翻訳対象となるため、翻訳精度の更なる向上が見込めないという問題点があった。
【００１４】
また、原文を人が読んでキー入力したときに入力ミスがあった場合は、翻訳対象の文字列に未知語が増えることになり、文字訂正のための後戻り作業が生じ、作業効率が低下するという問題がある。
【００１５】
本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、原文をキー入力またはＷｅｂページやスキャナで取り込んで得た文字列を機械翻訳する際に単語が未知語や非文として検出されることを低減し、翻訳精度を向上すると共に作業効率を向上することのできる機械翻訳装置および機械翻訳プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記した目的を達成するために、本発明の機械翻訳装置は、第１の言語で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め登録された辞書データを基に第２の言語の文章へ翻訳する翻訳部を備えた機械翻訳装置において、前記第１の言語で作成された文字列を受け付けるデータ受付手段と、前記データ受付手段により受け付けられた文字列を前記辞書データを基に単語の単位に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された単語の中で前記辞書データに登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段と、前記未知語抽出手段により抽出された未知語に対して所定の規則に従って文字を付加または文字を置き換えることで置き換え候補文字を生成する置き換え候補文字生成手段と、前記置き換え候補文字生成手段により生成された置き換え候補文字を置き換え元の未知語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段とを具備したことを特徴とする。
【００１７】
本発明の機械翻訳装置は、第１の言語で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め文字、単語、辞書、訳語、品詞を含む辞書データを蓄積した辞書部を基に第２の言語の文章へ翻訳する翻訳部を備えた機械翻訳装置において、前記第１の言語の原文をコンピュータで処理可能な文字列として受け付けるデータ受付手段と、前記データ受付手段により受け付けられた文字列について前記辞書部に蓄積された辞書データを基に形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された複数の単語のうち先頭単語の先頭文字が小文字が大文字かを判定し、前記先頭文字が小文字の場合、前記先頭単語の先頭に大文字のアルファベットを付加した複数の新たな単語を生成する単語生成手段と、前記単語生成手段により生成された複数の単語の中で前記辞書データとして存在する単語を抽出する置き換え候補単語抽出手段と、前記置き換え候補単語抽出手段により抽出された置き換え候補の単語を、前記原文の先頭単語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段とを具備したことを特徴とする。
【００１８】
本発明の機械翻訳装置は、第１の言語で作成された原文を第２の言語の文章へ翻訳する機械翻訳システムにおいて、キー入力された前記原文の文字列を受け付けるデータ受付手段と、前記データ受付手段により入力された文字列に対して予め設定された辞書データに基づいて形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された各単語の中で前記辞書データとして登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段と、前記未知語抽出手段により抽出された未知語の文字を所定の規則に基づいて置き換えて生成した新たな単語を前記原文の単語と置き換えた場合に文法的に正しい文章となる置き換え候補単語を抽出する置き換え候補単語生成手段と、前記置き換え候補単語生成手段により生成された置き換え候補単語を、前記原文の文字列の該当位置の単語と置き換えて翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段とを具備することを特徴とする。
【００１９】
本発明の機械翻訳プログラムは、第１の言語で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め記憶された辞書データを基に第２の言語の文章へ翻訳する翻訳部を備えた機械翻訳装置に処理を実行させる機械翻訳プログラムにおいて、前記機械翻訳装置を、前記第１の言語で作成された文字列を受け付けるデータ受付手段と、前記データ受付手段により受け付けられた文字列を前記辞書データを基に単語の単位に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された単語の中で前記辞書データに登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段と、前記未知語抽出手段により抽出された未知語に対して所定の規則に従って文字を付加または文字を置き換えることで、置き換え候補文字を生成する置き換え候補文字生成手段と、前記置き換え候補文字生成手段により生成された置き換え候補文字を、置き換え元の未知語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段として機能させることを特徴とする。
【００２０】
本発明の機械翻訳プログラムは、第１の言語で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め文字、単語、辞書、訳語、品詞を含む辞書データを蓄積した辞書部を基に第２の言語の文章へ翻訳する翻訳部を備えた機械翻訳装置に処理を実行させる機械翻訳プログラムにおいて、前記機械翻訳装置を、前記第１の言語の原文をコンピュータで処理可能な文字列として受け付けるデータ受付手段と、前記データ受付手段により受け付けられた文字列について前記辞書部に蓄積された辞書データを基に形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された複数の単語のうち先頭単語の先頭文字が小文字が大文字かを判定し、前記先頭文字が小文字の場合、前記先頭単語の先頭に大文字のアルファベットを付加した複数の新たな単語を生成する単語生成手段と、前記単語生成手段により生成された複数の単語の中で前記辞書データとして存在する単語を抽出する置き換え候補単語抽出手段と、前記置き換え候補単語抽出手段により抽出された置き換え候補の単語を、前記原文の先頭単語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段として機能させることを特徴とする。
【００２１】
本発明の機械翻訳プログラムは、第１の言語で作成された原文を第２の言語の文章へ翻訳する機械翻訳装置に処理を実行させる機械翻訳プログラムにおいて、前記機械翻訳装置を、キー入力された前記原文の文字列を受け付けるデータ受付手段と、前記データ受付手段により入力された文字列に対して予め設定された辞書データに基づいて形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された各単語の中で前記辞書データとして登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段と、前記未知語抽出手段により抽出された未知語の文字を所定の規則に基づいて置き換えて生成した新たな単語を前記原文の単語と置き換えた場合に文法的に正しい文章となる置き換え候補単語を抽出する置き換え候補単語生成手段と、前記置き換え候補単語生成手段により生成された置き換え候補単語を、前記原文の文字列の該当位置の単語と置き換えて翻訳対象の文字列として前記翻訳部へ出力する文字列出力手段として機能させることを特徴とする。
【００２２】
本発明では、機械翻訳を行う前の原文入力時に欠落または誤入力された文字を正しく補完した上で機械翻訳を行うことで、第１言語の文章を第２言語の文章へ翻訳する上で、翻訳対象の第１言語の文章内で未知語や非文となる語句をできるだけ少なくすることができる。
【００２３】
すなわち、原文を入力する際に損なわれた単語、語句を辞書に存在する既知語として補完することで未知語や非文を少なくした上で機械翻訳を行うので、翻訳精度を向上すると共に、原文を入力する際のミスによって発生する後戻り作業を軽減することができる。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように本発明によれば、原文をキー入力またはＷｅｂページやスキャナで取り込んで得た文字列を機械翻訳する際に単語が未知語や非文として検出されることを低減し、翻訳精度を向上すると共に作業効率を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の機械翻訳装置および機械翻訳プログラムに係る第１実施形態の翻訳原文推定装置の構成を示す図、図２は図１の翻訳原文推定装置において先頭単語の先頭に大文字のアルファベットを順に付して生成した単語が辞書に存在するか否かのフラグを付した例を示す図である。
【００２６】
図１に示すように、この第１実施形態の翻訳原文推定装置は、辞書部１０、入力部１１、原文推測部１２、原文推測判定部１３、統計データ記憶部１７、翻訳部１８、出力部１９を備えている。原文推測部１２は、入力された原文に対して辞書部１０を参照して形態素解析を行う形態素解析部１４、この形態素解析部１４により形態素解析された形態素解析結果に対して辞書部１０を参照して構文解析を行う構文解析部１５、この構文解析部１５により構文解析された構文解析結果が適切かどうかを辞書部１０を参照して判定する構文解析制御部１６等を有している。
【００２７】
つまりこの翻訳原文推定装置は、第１の言語（英語）で作成された原文を他の言語の文に翻訳するために予め文字、単語、辞書、訳語、品詞を含む辞書データを蓄積した辞書部１０を基に第２の言語（日本語）の文章へ翻訳する翻訳部１８を備えたものである。
【００２８】
入力部１１は、例えばＬＡＮやインターネットへの通信手段とウェブブラウザなどのソフトウェア、キーボードとこのキーボードからのキー操作で入力されたコマンドを受け付けて文字コード化する文字入力ソフトウェア、帳票の面をＣＣＤラインセンサなどでスキャニングして帳票に記載された文章を画像化する画像読取装置（以下スキャナと称す）と、このスキャナにより得られた文書の画像データを文字認識するソフトウェアなどで実現される。
【００２９】
入力部１１は、上記インターネットやキーボード等から入力された、翻訳すべき第１言語の文や文章を受け付けるものであり、帳票やＷｅｂページに示されている第１の言語の文章、例えば英語の文（以下原文と称す）などのテキストデータの列（以下文字列と称す）の入力を受け付けるデータ受付手段として機能する。
【００３０】
入力部１１は、原文をスキャナで読み取り得られた画像データから認識した文字列の入力を受け付ける。また入力部１１は、Ｗｅｂページをテキストコピーして得られた文字列の入力を受け付ける。つまり、入力部１１は、原文を画像読み取り後に文字認識して得られたコンピュータで処理可能な文字列、または原文をキー入力して得られたコンピュータで処理可能な文字列を受け付ける。
【００３１】
辞書部１０は、メモリまたはハードディスク装置で実現される。辞書部１０には、見出し語（単語や文字）に対応付けされた訳語、品詞、意味解析辞書などの辞書データが蓄積（記憶）されている。品詞は、例えば名詞、動詞、形容詞、副詞などである。辞書データには、単語を構成する文字毎の文字コードなども含まれている。辞書データの訳語は、例えば日→英、英→日などのように他国語間を一方向または双方向に変換するデータである。辞書データには、例えば英語のアルファベット表や日本語の漢字表、ひらがな表、カタカナ表などの各国語の文字表が含まれる。
【００３２】
原文推測部１２は、入力部１１より入力された文（テキストデータ）またはスキャナからの画像データを文字認識した文について、形態素解析を行い、文を複数の文字列に分割し、分割した複数の文字列のうちの先頭文字列について先頭文字が小文字か否かを判定し、小文字であった文字列の先頭にアルファベットの大文字をＡからＺまで順に追加してゆき、新たな２６個の文字列を生成する。
【００３３】
原文推測部１２は、新たな２６個の文字列について、辞書部１０を参照して未知語か否かを判定しそれぞれの文字列にフラグを付加する。未知語でない場合、例えば○等のフラグ、未知語の場合、例えば×等のフラグを付加する。
【００３４】
原文推測部１２は、○のフラグが付加された文字列を置き換え候補として、入力された原文の先頭文字列と入れ替えて、意味が通る文章となるかどうかの構文解析を行い、意味が通る文を原文候補として選出する。
【００３５】
原文推測判定部１３は、原文推測部１２の構文解析部１５により選出（抽出）された１つ以上の原文候補について、予め統計データ記憶部１７に設定（記憶）されている統計データを基に文章中の先頭単語として適切な単語が用いられている原文候補を選定しそれを翻訳対象の文字列として翻訳部１８へ出力する。
【００３６】
つまり原文推測判定部１３は、原文推測部１２により抽出された置き換え候補の単語を、原文の先頭単語と置き換えた文章を翻訳対象の文字列として翻訳部１８へ出力する文字列出力手段として機能する。
【００３７】
原文推測判定部１３は、複数の置き換え候補の単語が抽出された場合、原文の先頭単語と置き換えた各文章について辞書データを基に文法的に正しい文章の候補を選出する第１文章候補選出手段として機能する。
【００３８】
原文推測判定部１３は、選出した１つ以上の文法的に正しい文章候補について、予め統計データ記憶部１７に設定された統計データを基に文章中の先頭単語として適切な単語が用いられている文章候補を選定しそれを翻訳対象の文字列として翻訳部１８へ出力する第２文章候補選定手段（原文推測判定部）として機能する。
【００３９】
原文推測部１２の形態素解析部１４は、入力部１１により受け付けられた文字列について辞書部１０のデータを基に形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段として機能する。また、形態素解析部１４は、分割した複数の単語のうち先頭単語の先頭文字が英語の文字表、つまりアルファベットの小文字が大文字かを辞書部１０の辞書データを基に判定し、先頭文字がアルファベットの小文字の場合、先頭単語の先頭に大文字のアルファベットを付加した複数の先頭単語置き換えのための新たな単語を生成する単語生成手段として機能する。
【００４０】
形態素解析部１４は、生成した複数の先頭単語置き換え単語について辞書部１０の辞書データを基に辞書部１０に存在する先頭単語置き換え候補の単語を選出（抽出）する先頭単語置き換え候補選出（抽出）手段として機能する。
【００４１】
構文解析部１５は、形態素解析部１４により選出（抽出）された先頭単語置き換え候補の単語を原文の先頭単語と入れ替えた各文章について辞書部１０の辞書データを基に構文解析を行い、文法的に正しい原文候補を選出する原文候補選出手段として機能する。
【００４２】
構文解析制御部１６は、原文の先頭単語と置き換えた各文章について辞書データを基に構文解析を行うことで文法的に正しい文章の候補、または意味解析を行うことで意味が正しい文章の候補を選出する文章解析手段として機能する。
【００４３】
統計データ記憶部１７には、辞書部１０に存在する単語の中で予め品詞毎に統計を取って導き出しておいた出現頻度の高い単語の順序が設定された統計データが記憶されている。統計データとしては、例えば文章中での単語の出現頻度データ、文頭単語の出現頻度データおよび文頭文字の出現頻度データのうち少なくとも１つが用いられる。
つまり統計データ記憶部１７には、文頭単語として出現頻度が高いデータや、文頭文字として出現頻度が高いデータが品詞ごとに記憶されており、例えば佐藤と鈴木という固有名詞では、佐藤が一番、鈴木が二番などと設定されている。
【００４４】
翻訳部１８は、入力部１１から指定された言語翻訳方向（英→日など）に従って、上記辞書部１０の該当文字表を含む辞書データを用いて第１の言語の文章である英語の文を第２の言語の文、例えば日本語の文へ翻訳する。
【００４５】
上記辞書部１０、入力部１１、原文推測部１２（形態素解析部１４、構文解析部１５、構文解析制御部１６）、原文推測判定部１３、統計データ記憶部１７、翻訳部１８、出力部１９などは、コンピュータのキーボード、スキャナ、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク装置、モニタなどのハードウェアと、ハードディスク装置にインストールされたオペレーティングシステムおよび翻訳原文推定プログラムなどのソフトウェアとの協動動作で実現される。
【００４６】
以下、図２〜図６を参照してこの第１実施形態の翻訳原文推定装置の動作を説明する。
図２はこの実施形態の翻訳原文推定装置が行う辞書引き処理で作成される単語一覧を表す図、図３は図１の辞書部１０の辞書データを示す図、図４はこの翻訳原文推定装置の処理の流れを示すフローチャート、図５は辞書引き単語推定処理を示すフローチャート、図６は構文解析原文推定処理を示すフローチャートである。
【００４７】
なお、この実施形態を説明するにあたり、入力される第１言語は英語、出力する第２言語は日本語とする。つまり、この例では原文が英語であり、これを日本語の文章に翻訳するケースについて説明するが、本発明はこれらの言語のみに限定されるものではない。
【００４８】
この第１実施形態の翻訳原文推定装置において、上記従来技術で説明した１.のケースの場合、入力部１１から「orld is too big.」がＰＣ１に入力される。これを入力原文Ａという。
【００４９】
ＰＣ１では、原文推測部１２が、入力部１１から入力された入力原文Ａを取得すると（Ｓ６０１）、取得した入力原文Ａについて、辞書部１０を参照して形態素解析を行い、単語に分割し、その入力原文Ａの言語が推測可能な言語であるかどうかを判定する（Ｓ６０２）。
【００５０】
この判定の結果、この例のように入力原文Ａの言語が英語であり辞書部１０に英語のテキストデータが存在する場合、原文推測部１２は、続いて入力原文Ａのさらに元の文である原文を推測する必要があるかどうかを判定する（Ｓ６０３）。
【００５１】
なお、原文を推測する必要があるかどうかについては、この例のように入力原文Ａの言語が英語の場合、先頭の文字が大文字か小文字かで判定する。入力原文Ａの文章の形態が２行以上にわたる場合は文字の位置情報を利用して判定を行う。
【００５２】
例えば入力言語が英語の場合、通常、文の先頭文字は英大文字で記述される。このため、入力データの先頭文字が英大文字である場合は、正しい原文が入力されたものと判定し、入力原文Ａのさらに元である原文の推測を行う必要はない。原文推測部１２は、先頭文字が英小文字である場合に原文の推測を行う必要があるものと判定する。
【００５３】
また、入力原文Ａの文章の形態が２行以上にわたり、文字の位置情報を利用する場合は、１行目の先頭文字のフォントサイズが他のフォントサイズの２倍ある場合を想定すると、１行目の２文字目の位置と２行目の２文字目の位置が大きく異なるようになる。このため２行目の２文字目の位置と１行目の２文字目の位置が大きく異なる場合、原文推測部１２は、原文の推測を行う必要があるものと判定をする。
【００５４】
これによって、原文推測判定部１３は、原文を推測するかどうかの判定を行う。１．の例では、先頭の文字が英小文字のため、原文推測を行う必要があり、最初に辞書引き原文推測処理にて単語を推測する処理（辞書引き単語推定処理）を行う（Ｓ６０４）。
【００５５】
辞書引き単語推定処理では、図５に示すように、原文推測判定部１３は、まず、入力原文Ａを最初の区切り位置（区切り文字）で区切ることで、「orld」という文字列を取得する（Ｓ７０１）。この「orld」という単語を単語Ｂとする。
【００５６】
そして原文推測判定部１３は、取得した単語Ｂの先頭に付与する推測文字xを‘Ａ’から‘Ｚ’まで変化させ（Ｓ７０２）、推測文字ｘの後に単語Ｂを追加、言い換えれば、単語Ｂの先頭に推測文字xを追加し「Aorld」とする（Ｓ７０３）。この「Aorld」を推測単語Ｃn（nはA-Zまで変化）とし、図２（ａ）のように、「orld」という単語Ｂについての推測単語Ｃｎを２６個生成しメモリに一時記憶する。
【００５７】
その後、原文推測判定部１３は、メモリに一時記憶した中から初めの推測単語ＣAから順に辞書部１０の翻訳辞書を用いて辞書引きを行い（Ｓ７０４）、辞書部１０に該当単語（テキストデータ）が存在するかどうかを判定する（Ｓ７０５）。
【００５８】
この判定の結果、辞書部１０に該当単語が存在した場合、原文推測判定部１３は、その推測単語Ｃn（例えば「World」など）をメモリに保持しておく（Ｓ７０６）。
推測単語ＣAの次は、推測文字xを‘B’にした推測単語ＣBで辞書引きを行い、推測文字を‘Z’まで変化させて単語推測処理を行い、上記同様に翻訳辞書に登録されている推測単語Ｃnを順次メモリに一時保持する。なお、辞書部１０に存在しない単語については、メモリから削除する。
【００５９】
図２（b）のように、単語Ｂが、例えば「he」などの場合は、「Ahe」、「Bhe」…「Zhe」という推測単語Ｃnを生成し、「She」や「The」などのように翻訳辞書にあるものについては○のフラグ、翻訳辞書にないものについては×のフラグを該当単語に付し、翻訳辞書に登録されている単語のみをメモリに一時保持する。
【００６０】
図２（c）のように、単語Ｂが例えば「at」などの場合は、上記と同様に「Aat」、「Bat」…「Zat」という推測単語Ｃnを生成し、翻訳辞書にあるものについては○のフラグ、翻訳辞書にないものについては×のフラグを付し、翻訳辞書に登録されている単語のみをメモリに保持する。
【００６１】
図２（d）のように、単語Ｂが例えば「ato」などの場合は、上記と同様に「Aato」、「Bato」…「Zato」という推測単語Ｃnを生成し、翻訳辞書にあるものについては○のフラグ、翻訳辞書にないものについては×のフラグを付し、翻訳辞書に登録されている単語のみをメモリに保持する。
【００６２】
原文推測判定部１３は、上記のようにして推測文字xを‘Z’まで変化させて生成した推測単語Ｃnのうち、辞書部１０の翻訳辞書に登録されている単語をメモリに保持する。
【００６３】
この例では、翻訳辞書に存在した推測単語Ｃnは、図３に示すように、例えば「The」は「限定詞」、「She」は「代名詞」、「Bat」は「名詞」…などというように、見出し語と見出し語品詞という対応関係で組み合わされてメモリに保持される。
そして、メモリに保持しておいた推測単語Ｃnが一つ以上存在した場合（Ｓ６０５の！＝０）、原文推測判定部１３は、メモリに保持しておいた辞書部１０に存在する推測単語Ｃnを、入力原文Ａ中の単語Ｂと置き換えて、翻訳原文候補Ｄm(mはA-Zまで)を生成する。つまり原文推測判定部１３は、推測文字ｘに置き換えた推測単語Ｃnを単語Ｂからの置き換え候補とした翻訳原文候補Ｄmを原文推測部１２（構文解析部１５および形態素解析部１４）へ順次出力し構文解析および形態素解析させる。
【００６４】
なお、推測単語Ｃnを単語Ｂからの置き換え候補とした翻訳原文候補Ｄmが１つだけしか存在しなかった場合（Ｓ６０９の＝１）、原文推測判定部１３は、単語Ｂから推測単語Ｃnへ置き換えた翻訳原文候補Ｄmを翻訳部１８へ出力し、その文章が翻訳部１８によって翻訳される（Ｓ６１１）。
【００６５】
原文推測判定部１３からの翻訳原文候補Ｄmが原文推測部１２（構文解析部１５および形態素解析部１４）に入力されると、原文推測部１２では、構文解析部１５および形態素解析部１４による構文解析原文推測処理が行われ、構文解析制御部１６によって判定される（Ｓ６０６）。
【００６６】
原文推測部１２におけるＳ６０６の構文解析原文推測処理では、構文解析技術および形態素解析技術を用いて翻訳原文候補Ｄmの内容が解析されて、構文解析制御部１６で翻訳原文候補Ｄmが適切かどうかが判定される。
【００６７】
構文解析原文推測処理では、図６に示すように、形態素解析部１４は、入力された翻訳原文候補Ｄmの形態素解析処理を行い（Ｓ８０２）、その後、構文解析部１５は、入力された翻訳原文候補Ｄmの構文解析処理を行う（Ｓ８０３）。これらの処理は、入力された翻訳原文候補Ｄmの数だけ処理行う（Ｓ８０１、Ｓ８０６）。
【００６８】
翻訳原文候補Ｄmに対する構文解析処理が成功した場合（Ｓ８０４のＹｅｓ）、構文解析部１５は、構文解析が成功した翻訳原文候補Ｄmをメモリに一次保持し（Ｓ８０５）、原文推測部１２では、次の翻訳原文候補Ｄmの処理に移り（Ｓ８０６）、翻訳原文候補Ｄｍがなくなるまで上記処理が繰り返される。
【００６９】
すべての翻訳原文候補Ｄmの処理を終了すると、構文解析制御部１６は、メモリに保持された翻訳原文候補Ｄmの数をチェックする。
このチェックの結果、メモリに保持された翻訳原文候補Ｄｍが一つもない場合（Ｓ６０７）、構文解析制御部１６は、入力部１１から入力された入力原文Ａ自体を翻訳部１８へ出力し、翻訳部１８は、入力された入力原文Ａを辞書部１０のデータを基に翻訳する（Ｓ６０８）。
【００７０】
入力原文Ａが、例えば「orld is too big.」などの場合、構文解析原文推測処理によって、翻訳原文候補Ｄmは１つだけに特定される。
【００７１】
しかし、原文が「at eats rat.」の場合は、翻訳原文候補Ｄmは、翻訳原文候補ＤB、ＤC、ＤE、ＤF、ＤG・・・などと複数あり、構文解析原文推測処理を行っただけでは翻訳原文候補を１つに絞れないことになる。
【００７２】
そこで、構文解析を行った結果、翻訳原文候補を１つに絞れない場合（Ｓ６０７の＞１）、原文推測部１２から原文推測判定部１３へ複数の翻訳原文候補Ｄmが出力される。
【００７３】
複数の翻訳原文候補Ｄmが入力された原文推測判定部１３は、入力原文Ａの残り部分について辞書部１０の意味解析辞書を用いて意味解析を行うことで（Ｓ６０８）、推測単語に期待される品詞や意味から単語を推測する。
【００７４】
例えば「at eats rat.」などといった例では、「rat = ねずみ」、「eat = 食べる」というキーワードから、推測される単語には「名詞」、「生物」、という情報が存在する単語と推測できる。このような情報から原文推測判定部１３は翻訳原文候補Ｄmを選出し、翻訳部１８へ送り、翻訳を行わせる。
【００７５】
しかし、中には期待される意味を持っている単語が複数存在し（Ｓ６０９の＞１）、翻訳原文候補を１つに絞れない場合がある。
このように複数の翻訳原文候補が存在して１つに絞れない場合、原文推測判定部１３は、統計データ記憶部１７に記憶されている統計データや同文書中での単語の出現頻度データを用いて優先度の高いいずれか１つの翻訳原文候補を選定する。このように、複数の翻訳原文候補の中から統計上で優先度の高いいずれか１つの翻訳原文候補を選定することを、翻訳原文候補を推定する、という（Ｓ６１０）。
【００７６】
例えば「ato is a Japanese name.」という入力原文Ａの場合、期待される意味を持っている単語が複数存在するようなパターンであり、このような場合、原文推測判定部１３は、文頭単語を検索キーにして統計データ記憶部１７を検索し、文頭単語として出現頻度の高いデータ、文頭文字として出現頻度の高いデータなどの統計データや同文書中での単語の出現頻度データを基に翻訳原文候補に見当をつけ、１つの候補を選定する。
そして、原文推測判定部１３は、選定した１つの翻訳原文候補を翻訳部１８へ出力する。
翻訳部１８は、入力された翻訳原文候補を辞書部１０のデータを基に翻訳する（Ｓ６１１）。
【００７７】
このようにこの第１実施形態の翻訳原文推定装置によれば、Ｗeｂページから得られた入力原文Ａの先頭文字が小文字か大文字かを判定し、小文字の場合、入力原文Ａの先頭文字が欠落している可能性があるため、形態素解析を行って単語に分割した先頭単語に対して大文字を付与して未知語とならない単語を置き換え候補として入力原文の単語と置き換えて構文解析を行うことで、Ｗeｂページの取り込みで未知語とされることが多かった先頭単語を正しく訂正（補完）した上で翻訳部１８へ出力するので、翻訳部１８による翻訳結果の精度を向上することができる。
【００７８】
つまり、Ｗeｂページの特性を考慮しＷeｂページから得られた入力原文Ａの先頭単語について本来未知語とされるはずの単語について先頭に一文字を追加した中で辞書に存在した単語を元の未知語とされるはずの先頭単語に置き換えて翻訳することによって、正しい翻訳結果を得ることができる。
【００７９】
上記第１実施形態では、Ｗｅｂページからの翻訳を例にして説明したがねこの他、本発明は、例えばスキャナにて読み取られた画像データを文字認識した際に、欠如した文字部分についても利用することができる。すなわち、スキャナを使用して文字認識を行おうとした場合、画像データ内に飾り文字のような認識困難な文字が存在することが良くあり、文字認識が正確に行われないことがあるが、本発明を適用することによって、スキャナからの画像データでは認識困難なためスキャナにかけた元の帳票に記載されていた原文より欠落した文字を推測することで、より正しい認識結果を出力することができる。
【００８０】
次に、図７〜図１９を参照して本発明に係る第２実施形態の翻訳原文推定装置について説明する。図７は本発明に係る第２実施形態の翻訳原文推定装置の構成を示す図である。
【００８１】
図７に示すように、この第２実施形態の翻訳原文推定装置は、キーボードからキー入力された原文の文字列を受け付けるデータ受付手段としての入力部２０１と、入力された第１言語の文字列および入力手段のタイプ情報などが記憶される入力文字列記憶部２０２、入力された文字列に対して形態素解析による単語の分割や未知語の有無、構文解析を行い非文、未知語などの判定を行う判定部２０３、この判定部２０３により抽出された未知語が記憶される未知語リスト記憶部２０４、この未知語リスト記憶部２０４に記憶された未知語に対してスペルコレクト処理を行うことで単語を生成しその単語を元の文の単語と置き換えるスペルコレクト部２０５、このスペルコレクト部２０５により生成された単語を元の文の単語と置き換えて翻訳部２０８へ出力する翻訳する結果を表示する表示部２０６、第１言語および第２の言語の文についての構文規則や語彙を含む翻訳辞書（以下辞書データと称す）が登録されている辞書部２０７を有している。
【００８２】
なおハードウェアやＯＳを含むソフトウェアの関係は上記第１実施形態と同様である。つまり、このシステムは、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク装置、キーボート、マウス、モニタなどを備えるＰＣで構成され、上記各部は、そのハードディスク装置にインストールされているソフトウェアがＣＰＵによってメモリに読み出されて処理を実行することで実現される。入力文字列記憶部２０２、未知語リスト記憶部２０４などの記憶部や辞書部２０７などはメモリまたはハードディスク装置により実現される。
【００８３】
入力部２０１は、利用者がキーボードから英語などの第１言語の文字列を入力すると、キー入力された文字列を受け付け、入力手段のタイプ情報と共に入力文字列記憶部２０２に記憶する。入力手段のタイプ情報とは、例えばキーボード、スキャナ、マイクなどである。またタイプ情報にはキーボードの種類なども含まれる。
【００８４】
辞書部２０７には、見出し語（単語や文字）に対応付けされた訳語、品詞、意味解析辞書などの辞書データが蓄積（記憶）されている。品詞は、例えば名詞、動詞、形容詞、副詞などである。辞書データには、単語を構成する文字毎の文字コードなども含まれている。辞書データの訳語は、例えば日→英、英→日などのように他国語間を一方向または双方向に変換するデータである。辞書データには、例えば英語のアルファベット表や日本語の漢字表、ひらがな表、カタカナ表などの各国語の文字表が含まれる。上記辞書データとしては、見出し語に対応した英単語、日本語の単語などの各国の単語も多数登録されている。
【００８５】
翻訳部２０８は、入力部２０１から利用者により指定された言語翻訳方向（英→日など）に従って、上記辞書部２０７の該当文字表を含む辞書データを用いて第１の言語の文章である英語の文を第２の言語の文、例えば日本語の文へ翻訳する。
判定部２０３は、入力部２０１により入力された文字列に対して予め設定された辞書データに基づいて形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割する分割手段として機能する。
【００８６】
判定部２０３は、分割した各単語の中で辞書部２０７に辞書データとして登録されていない単語を未知語として抽出する未知語抽出手段として機能する。
【００８７】
判定部２０３は、原文の文字列のうち、抽出された未知語の前後に存在する単語の品詞を辞書データより抽出し、文法上、未知語の品詞として成立する品詞を未知語に対応付けた品詞組合せリストを生成する品詞組合せリスト生成手段として機能する。
判定部２０３は、生成した品詞組合せリストと辞書データに基づいて原文の文字列の構文解析を行う構文解析手段として機能する。
【００８８】
判定部２０３は、スペルコレクト部２０５により生成された置き換え候補の単語を元の文の単語と置き換えて翻訳部２０８へ出力する。つまり判定部２０３は、置き換え候補の単語を、原文の文字列の該当位置の単語と置き換えて翻訳対象の文字列として翻訳部２０８へ出力する文字列出力手段として機能する。判定部２０３は、原文の先頭単語と置き換えた各文章について辞書データを基に構文解析を行うことで文法的に正しい文章の候補、または意味解析を行うことで意味が正しい文章の候補を選出する文章解析手段として機能する。
【００８９】
スペルコレクト部２０５は、辞書部２０７の英単語を基に、キー入力された文字列が形態素解析され、分割して得られた単語が辞書部２０７に登録されているか否かを判定し、単語が辞書部２０７に登録されていない未知語であった場合、入力手段の特徴に応じて設定された、例えばキーボードのキー配列によってタイプミスが生じ易い文字が設定されたテーブル（図１６〜１８参照）を用いて正しいスペルに修正する英文スペルコレクト機能である。
【００９０】
スペルコレクト部２０５は、構文解析が成功した品詞を未知語の品詞として特定する未知語品詞特定手段として機能する。
判定部２０３は、品詞が特定された未知語の文字を所定の規則で置き換えて候補文字列を生成する候補文字列生成手段として機能する。スペルコレクト部２０５は、生成した置き換え候補の文字列が辞書データに存在しかつ品詞が一致するものを置き換え候補単語として判定部２０３へ出力する置き換え候補単語抽出手段として機能する。
【００９１】
スペルコレクト部２０５は、入力文字列を分割して得た単語が辞書部２０７に登録されていない未知語であった場合、予め設定された入力手段の特徴（タイプ情報）に従ってその単語の綴り間違いをチェックし、間違っている単語を正しいスペルに修正した置き換え候補の単語を生成する。
【００９２】
つまりスペルコレクト部２０５は、判定部２０３により抽出された未知語の文字を所定の規則に基づいて置き換えて生成した新たな単語を原文の単語と置き換えた場合に文法的に正しい文章となる置き換え候補単語を抽出する置き換え候補単語生成手段として機能する。
【００９３】
これら判定部２０３およびスペルコレクト部２０５は、抽出した未知語の文字を所定の規則に基づいて置き換えて生成した新たな単語を原文の単語と置き換えた場合に文法的に正しい文章となる置き換え候補単語を抽出する置き換え候補単語生成手段として機能する。
【００９４】
以下、図８〜図１９を参照してこの第２実施形態の翻訳原文推定装置の動作を説明する。
この第２実施形態の翻訳原文推定装置の動作を説明するにあたり、処理の流れをわかり易くするためにユーザが入力する第１言語を英語、第２言語を日本語とし、英語の入力文を例にして、図８〜図１０に示すフローチャートを用いて説明する。
【００９５】
翻訳者が入力部２０１より翻訳要求指示を行うと、判定部２０３は、入力部２０１に入力された翻訳要求指示に従い、入力文字列記憶部２０２より一文ずつ入力された文字列を取得する（Ｓ１００，Ｓ１１０）。
【００９６】
続いて、判定部２０３は、入力された文字列に対して辞書部２０７の単語のデータを用いて形態素解析を行うことで、文字列を単語単位に分割しそれぞれの単語に番号を付与する。
例えば英語の入力文が“I yake a bictcle.”であった場合は、入力文は、図１１に示すように、“I”、“yake”、“ａ”、“bictcle”…などの単語単位に分割され（Ｓ１２０）、それぞりれ単語には、番号が対応付けされ、メモリ上で保持される。
この例では、“I”、には「１」、“yake”には「２」、“ａ”には「３」、“bictcle”には「４」などの番号が対応付けされてメモリ上で保持される。
その後、判定部２０３は、処理の順序を決定するためのカウンタの値、つまり入力文内における単語の位置を示す変数mの値を１に初期化する（Ｓ１３０）。
【００９７】
続いて、判定部２０３は、番号順にm番目の単語を取り出し、その単語を検索キーにして辞書部２０７を検索し、辞書引き処理を行う（Ｓ１４０）。
辞書引き処理の結果、一致する語が辞書部２０７に存在しない場合（Ｓ１５０のＮｏ）、判定部２０３は、その単語を未知語として未知語リスト記憶部２０４へ出力し、図１２に示すような未知語リスト２１に記憶する（Ｓ１６０）。ここでも各未知語は、変数ｐのインクリメント対応のため番号付けされ、メモリ上で保持される。
【００９８】
未知語を未知語リスト２１へ記憶した後、判定部２０３は、分割した単語に付与した番号によって、現在処理中の単語が最後の単語か否かの判定し（Ｓ１７０）、最後の単語ではない場合（Ｓ１７０のＮｏ）、変数mの値に１を加え（Ｓ１８０）、上記Ｓ１４０〜Ｓ１８０の処理を、最後の単語に対する処理が終わるまで繰り返す。
【００９９】
全ての単語に対する処理が完了すると（Ｓ１７０のＹｅｓ）、続いて判定部２０３は、未知語リスト記憶部２０４に未知語が存在するか否かの判定を行い（Ｓ１９０）、未知語の存在の有無に応じて異なる処理を実行する。
例えば未知語リスト記憶部２０４に未知語が存在する場合（Ｓ１９０のＹｅｓ）、判定部２０３は、図９に示すフローチャートの処理を実行し、未知語リスト記憶部２０４に未知語が存在しない場合（Ｓ１９０のＮｏ）、判定部２０３は、図１０に示すフローチャートの処理を実行する。
【０１００】
未知語が存在する場合（Ｓ１９０のＹｅｓ）、判定部２０３は、未知語リスト記憶部２０４に格納されている単語が何個存在するかをチェックし、未知語の個数に従い、図１３に示すような未知語品詞組合せリスト２３を作成する（図９のＳ３００）。
この際、判定部２０３は、未知語の前後の単語の品詞情報を利用して品詞の並びとして正しくない候補は抽出しない。
例えば、未知語品詞組合せリスト２３にリストアップされた未知語の“bictcle”の場合、前の単語は、不定冠詞“a”であり、続く単語は、“.”（ピリオド）で文が終わるため、このようなケースの場合は、“bictcle”の品詞候補は“名詞”のみと限定できる。
判定部２０３は、Ｓ３００の処理で、未知語品詞組合せリスト２３を作成すると、作成した未知語品詞組合せリスト２３の位置を示す変数ｎの値を１に初期化し（Ｓ３１０）、文中の各未知語に対して未知語品詞組合せリスト２３の品詞を付加して（Ｓ３２０）、構文解析を行う（Ｓ３３０）。
【０１０１】
構文解析に成功した場合（Ｓ３４０のＹｅｓ）、判定部２０３は、その品詞を各未知語の品詞と特定する（Ｓ３４０）。
また、判定部２０３は、構文解析に失敗した場合（Ｓ３４０のＮｏ）、変数ｎの値に１を加え（Ｓ３５０）、Ｓ３２０〜Ｓ３５０の処理を構文解析に成功するまで繰り返す。
【０１０２】
この実施形態の例文のケースでは、未知語の“bictcle”は、未知語品詞組合せリスト２３において「名詞」として限定されており、同文中の未知語である“yake”には、未知語品詞組合せリスト２３の品詞候補の中の「動詞」が適用された場合に構文解析が成功する。
【０１０３】
判定部２０３による構文解析が成功すると、スペルコレクト部２０５は、未知語リストの位置を示す変数ｐの値を１に初期化し（Ｓ３６０）、未知語ｐの文字位置を示す変数qの値を１に初期化し（Ｓ３７０）、アルファベット（ａ〜ｚ）の位置を示す変数ｒの値を１に初期化し（Ｓ３８０）、変数ｑで示される１文字をａ〜ｚに置き換えて候補文字列を作成する（Ｓ３９０）。
【０１０４】
スペルコレクト部２０５は、作成した候補文字列を、辞書部２０７の翻訳辞書と比較して（Ｓ４００）、候補文字列が辞書部２０７に存在しかつ品詞が一致するかどうかを判定する（Ｓ４１０）。
判定の結果、候補文字列が条件を満たしていた場合、スペルコレクト部２０５は、その候補文字列を置き換え単語として出力する（Ｓ４３０）。
【０１０５】
このようにしてスペルコレクト部２０５は、アルファベットの位置を示す変数r、未知語の文字位置を示す変数ｑをインクリメントし（Ｓ４２０，Ｓ４６０）、生成した文字列に対して辞書部２０７のデータとの比較を行い、上記条件を満たした場合、その単語を置き換え単語として抽出し（Ｓ３９０〜Ｓ４６０）、メモリに設定した置き換え候補テーブル３０（図１４参照）に登録する。
【０１０６】
スペルコレクト部２０５は、全ての未知語に対してＳ３７０〜Ｓ４８０までの一連の処理を行うことによって、各未知語の置き換え候補を置き換え候補テーブル３０に登録する。
その後、判定部２０３は、置き換え候補テーブル３０に登録されている各未知語の置き換え候補を読み出して、それぞれの組合せによって原文を生成し、生成した原文を翻訳部２０８へ出力する。
翻訳部２０８は、判定部２０３から入力された原文を辞書部２０７の翻訳辞書（辞書データ）に基づいて翻訳して得た翻訳結果（図１５参照）を表示部２０６へ出力する。つまり、原文の未知語がスペルコレクト候補に置き換えられた上で翻訳され、表示部２０６の画面に表示される（Ｓ４９０）。
この例では、置き換え候補テーブル３０に登録されている未知語“bictcle”の置き換え候補は“bicycle”だけであり、また未知語の“yake”の置き換え候補は、“bake”、“make”、“take”の３つであるため、各未知語の置き換え候補の組合せによって生成される原文は、図１５に示すように、３つでき、その翻訳結果も３つの文になる。
【０１０７】
なお、上記Ｓ１９０の処理において、未知語が検出されなかった場合、判定部２０３は、図１０に示すフローチャートのように処理を実行する。
すなわち、未知語が検出されなかった場合、判定部２０３は、分割した単語からなる文章で構文解析を行い（Ｓ５００）、構文解析が成功した場合（Ｓ５１０のＹｅｓ）は、その文章（英文）を翻訳部２０８へ出力し翻訳させる。
また、構文解析が失敗した場合（Ｓ５１０のＮｏ）は、類似する基本文型と比較し品詞が異なる単語を未知語として未知語リスト記憶部２０４に出力し（Ｓ５２０）、前述したＳ３００〜Ｓ４９０の処理を行う。
【０１０８】
このようにこの第２実施形態の翻訳原文推定装置によれば、英語で作成された原文を日本語の文章へ翻訳する上で、翻訳者などによりキーボードからキー入力された原文の文字列を入力部２０１が受け付けて入力文字列記憶部２０２に記憶すると、判定部２０３は、その文字列を入力文字列記憶部２０２から読み出して、予め辞書部２０７に設定された辞書データに基づいて形態素解析を行うことで、文字列を単語の単位に分割し、分割した各単語の中で辞書データとして登録されていない単語を未知語としてリストアップ（抽出）する。その後、スペルコレクト部２０５は、判定部２０３がリストアップ（抽出）した未知語の文字を、所定の規則（構文解析処理による文法的なチェックや品詞との対応付け、アルファベット表を用いた文字の置き換えなど）に基づいて置き換えて生成した新たな単語を原文の単語と置き換えた場合に文法的に正しい文章となる置き換え候補の単語を生成し、生成した置き換え候補の単語を、原文の文字列の該当位置の単語と置き換えて翻訳対象の文字列として翻訳部２０８へ出力するので、文字列が翻訳部２０８へ入力される前の段階でタイプミスなどで未知語とされる単語がなくなり、翻訳結果の精度を向上することができる。
つまり、英語の文章を機械翻訳で日本語の文章へ翻訳する上で、翻訳元となる英語の文章の精度を向上した上で翻訳することで、翻訳結果の精度を向上することができる。
【０１０９】
なお、本発明は、上記第２実施形態に説明した例、つまりタイプミス（キーボードの押し違え）に対する単語の訂正例は一例であり、以下に示すような方法もある。
［第３実施形態］
翻訳者が、例えば“I take a bus.”などという文をキーボードからキー入力しようとしたところ、キーボードの押し間違えによって、“I yake a bus.”とタイプミスして入力してしまい、文字列の中に“yake”という未知語を含む文が入力された場合を例にあげて説明する。
【０１１０】
入力部２０１よりキー入力された文字列“I yake a bus.”は、入力部２０１が“キーボード”という入力手段のタイプ情報と対応付けされて入力文字列記憶部２０２に記憶される。
【０１１１】
判定部２０３は、キー入力された文字列のうち“yake”について未知語として判定し、未知語リスト記憶部２０４に記憶する。
スペルコレクト部２０５は、未知語リスト記憶部２０４に記憶された未知語の“yake”を未知語リスト記憶部２０４より読み出し、予めメモリに設定されていた図１６に示す置き換え候補テーブル３１の文字置き換えデータを基にスペルコレクト候補文字列（未知語に含まれるある文字を変えた別の単語）を生成する。
【０１１２】
置き換え候補テーブル３１は、単に「キーボード」、「マイク」、「スキャナ」などといった入力手段のタイプで分ける以外に、キーボードの中でも、１０１／１０２英語キーボード、１０６英語キーボード、１０９英語キーボード、親指シフトキーボードなどのようにキーボードの種類によって変わるキー配列で細かくタイプ分けしても良い。
【０１１３】
この場合、上記図９に示した文字置き換え処理（Ｓ３９０の処理）において、対象文字列の入力手段が”キーボード”として指定されている場合、スペルコレクト部２０５は、図１６に示すように、キーボードのキー配列を基に対象文字列とキー位置が近いキーを置き換え候補としたキー配列による置き換え候補テーブル３１を優先的に用いる。このキー配列による置き換え候補テーブル３１は、メモリやハードディスク装置に予め記憶しておいても良く、プログラムに変換ルールとして設定しておいても良い。
【０１１４】
このキー配列による置き換え候補テーブル３１を用いる場合、例えば上記文字列“I yake a bus.”の例では、“yake”に対する置き換え候補としては、まず、“uake”,“take”,“gake”,“jake”,“hake”が生成され、この中で単語として存在し品詞も一致する“take”が採用される。
これにより、この例文のケースに対して生成された翻訳結果の候補の文は、図１７に示す順位付けされることになり、正しい翻訳結果が最上位の候補として表示されることになり、効果を確認することができる。
【０１１５】
また、入力手段がキーボードの場合は、左手で押すキーと右で押すキーが存在し、スペル中に左手の指で押すキーと右手の指で押すキーが並んで存在する場合、例えば“make”と入力しようとしたところ先に“a”を押してしまい、“amke” と入力される場合も考えられる。
【０１１６】
このため、図１８に示すように、指による置き換え候補テーブル３２を予めメモリに記憶しておき、スペルコレクト部２０５は、入力文字列中に左手の指で押すキーと右手の指で押すキーの並びが存在するか否かを判定し、入力文字列中に左手の指で押すキーと右手の指で押すキーの並びが存在する場合、入力文字列中に左手の指で押すキーと右手の指で押すキーの並びの部分について、指による置き換え候補テーブル３２を用いて“amke”という単語の文字“am”を“ma”というように入れ替えて“make”という正しいスペルの単語を導き出してもよい。
【０１１７】
一方、入力手段が「スキャナ」などを利用した文字認識ソフトウェアであった場合は、認識対象の画像データの状態によっては、形が近い文字に誤って認識されてしまう傾向が強い。
【０１１８】
そこで、図１９に示すように、例えばアルファベットや数字の小文字、大文字、半角、全角などの間で類似する文字を対応付けた類似文字置き換え候補テーブル３３を予めメモリに記憶しておき、スペルコレクト部２０５は、入力手段として「スキャナ」が指定された場合、類似文字置き換え候補テーブル３３を優先的に用いて文字の置き換えを行うようにしてもよい。
【０１１９】
このようにこの第３実施形態によれば、文字置き換えのための規則を、キー配列による置き換え候補テーブル３１に基づくものを優先敵に利用したり、左右の手の指の位置による置き換え候補テーブル３２に基づくものを優先的に利用したり、類似文字置き換え候補テーブル３３に基づくものを優先的に利用することで、キー入力された翻訳元の文字列のうちの未知語をより高精度に訂正することができる。
つまり、入力手段のタイプに応じた置き換え候補テーブル３１，３２，３３を利用することによって、より適切な置き換え候補を選出し、正しい単語に訂正した文字列を翻訳部２０８へ出力し、翻訳部２０８により、精度の高い翻訳結果を導き出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明の第１実施形態の翻訳原文推定装置の構成を示す図である。
【図２】（ａ）未知語として検出された先頭単語「orld」の先頭に大文字のアルファベットを付加し辞書に存在するか否かのフラグを付した例を示す図である。（ｂ）未知語として検出された先頭単語「he」の先頭に大文字のアルファベットを付加し辞書に存在するか否かのフラグを付した例を示す図である。（ｃ）未知語として検出された先頭単語「at」の先頭に大文字のアルファベットを付加し辞書に存在するか否かのフラグを付した例を示す図である。（ｄ）未知語として検出された先頭単語「ato」の先頭に大文字のアルファベットを付加し辞書に存在するか否かのフラグを付した例を示す図である。
【図３】先頭単語の先頭に文字を付加した中から辞書に存在する単語としてメモリに記憶された例を示す図である。
【図４】この翻訳原文推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】この翻訳原文推定装置の辞書引き単語推測処理を示すフローチャートである。
【図６】この翻訳原文推定装置の構文解析原文推測処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明に係る第２実施形態の翻訳原文推定装置の構成を示す図である。
【図８】第２実施形態の翻訳原文推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】第２実施形態の翻訳原文推定装置において、未知語が検出された場合の処理を示すフローチャートである。
【図１０】第２実施形態の翻訳原文推定装置において、未知語が検出されなかった場合の処理を示すフローチャートである。
【図１１】分割された単語を示す図である。
【図１２】未知語リストを示す図である。
【図１３】未知語品詞組合せテーブルを示す図である。
【図１４】未知語を辞書部に登録されている単語に置き換えるための置き換え候補テーブルを示す図である。
【図１５】置き換え候補テーブルを用いた場合の翻訳結果を示す図である。
【図１６】キー配置による置き換え候補テーブルを示す図である。
【図１７】キー配置による置き換え候補テーブルを用いた場合の翻訳結果を示す図である。
【図１８】指による置き換え候補テーブルを示す図である。
【図１９】類似文字置き換え候補テーブルを示す図である。
【図２０】誤った翻訳結果を出力してしまう可能性のある４つケースを示す図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１０…辞書部、１１…入力部、１２…原文推測部、１３…原文推測判定部、１４…形態素解析部、１５…構文解析部、１６…構文解析制御部、１７…統計データ記憶部、１８…翻訳部、１９…出力部、３０…置き換え候補テーブル、３１…キー配置による置き換え候補テーブル、３２…指による置き換え候補テーブル、３３…類似文字置き換え候補テーブル、２０１…入力部、２０２…入力文字列記憶部、２０３…判定部、２０４…未知語リスト記憶部、２０５…スペルコレクト部、２０６…表示部、２０７…辞書部、２０８…翻訳部。
【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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【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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