(57)【要約】【課題】  英文から抽出される表現の意味的適格性を判断し、適格な表現についてはその対訳と共に出力し、不適格な表現については何も出力しないようにする必要がある。【解決手段】  第１言語文から名詞句Ａを抽出し、その名詞句Ａを機械翻訳し、機械翻訳結果に含まれる名詞ＭＴＮi（i = １〜ｎ）を抽出する。一方、第２言語文から名詞句Ｂを抽出し、各名詞ＭＴＮiが名詞句Ｂと類似しているかを判定する。次に名詞ＭＴＮiの数と、名詞句Ｂと類似している名詞ＭＴＮiの数の比(関与率)を算出し、比（関与率）が閾値を越えたか否か判定し、閾値を越えた名詞句Ａと名詞句Ｂを対訳として登録する。【選択図】  図１
2007018359.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語文の名詞句を抽出する第１言語名詞句抽出手段と、
前記第１言語名詞句を第２言語に翻訳する翻訳手段と、
前記翻訳結果に含まれる名詞を抽出する第１言語名詞抽出手段と、
前記第２言語文の名詞句を抽出する第２言語文名詞句抽出手段と、
前記第１言語名詞抽出手段により抽出された名詞と、前記第２言語名詞句抽出手段により抽出された名詞または名詞句間との類似度を判定する第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定手段と、
前記第１言語名詞抽出手段により抽出された名詞のうち、第２言語文の名詞句との類似度が類似度閾値以上である割合（関与率）を求める関与率判定手段と
を備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項２】
前記第１言語名詞句抽出手段は、第１言語名詞句抽出部と、第１言語冠詞リストと、第１言語前置詞リストと、第１言語名詞句判定パターンを備えることを特徴とする請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項３】
前記第２言語名詞句抽出手段は、第２言語名詞句抽出部と、第２言語名詞句判定パターンを備えることを特徴とする請求項１または２に記載の言語処理装置。
【請求項４】
前記第２言語名詞抽出手段は、第２言語名詞抽出部と、第２言語名詞判定パターンを備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の言語処理装置。
【請求項５】
前記第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定手段は、第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定部と、文字的類似性判定部と、音韻的類似性判定部と、総合判定部とを備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の言語処理装置。
【請求項６】
前記文字的類似性判定部は、文字単位での比較部と、文字種を考慮した比較部とを備えることを特徴とする請求項５に記載の言語処理装置。
【請求項７】
形態素解析部を更に備え、前記第２言語名詞句抽出部により抽出された名詞句から単語列を抽出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の言語処理装置。
【請求項８】
前記関与率判定手段は、前記第１言語の名詞の数と、第２言語の名詞句に含まれる名詞の数の比から関与率を算出し、前記関与率が閾値を越えたか否か判定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の言語処理装置。
【請求項９】
前記関与率の閾値を越えた第１言語名詞句と、第２言語名詞句を対応して出力することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の言語処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の言語処理装置により、第１言語名詞句とこれに対応する第２言語名詞句を対応させて、対訳として登録する辞書を作成することを特徴とする辞書作成装置。
【請求項１１】
第１言語文から第１言語名詞句を抽出するステップと、
前記第１言語名詞句を第２言語に翻訳するステップと、
前記翻訳結果に含まれる名詞を抽出するステップと、
前記第１言語文に対応する第２言語文から第２言語名詞句を抽出するステップと、
前記名詞を含む第２言語名詞句を抽出するステップと、
前記名詞を含む第２言語名詞句が所定の数以上含む第２言語名詞句を、第１言語名詞句の対応句として決定するステップ
とからなる言語処理方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のステップをコンピュータに実行させる言語処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、前置詞句や等位構造を持つ英語固有表現と、それに対応する日本語表現を対訳コーパスから抽出する言語処理装置および言語処理方法と、言語処理プログラムに関する。特に、連語、複合語を含む名詞句の対訳を抽出する言語処理装置および言語処理方法と、言語処理プログラムである。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳システムなどで利用される対訳辞書に登録すべき表現を、対訳コーパスから自動的に獲得する方法の処理対象は、固有表現と非固有表現に分けることができる。固有表現と非固有表現を比べた場合、固有表現は、既存の辞書に登録されていないものが比較的多い。辞書未登録表現の多さが機械翻訳システムなどの品質低下の大きな原因の一つになっている。これを解消するためには、固有表現とその対訳を優先的に獲得すべきである。
このようなことから、発明者等は、英日機械翻訳システムの対訳辞書に登録すべき英語固有表現とそれに対応する日本語表現との対を対訳コーパスから獲得する方法の研究を行なっている。
従来、固有表現とその対訳を獲得することを目的とした研究は、単一言語内での固有表現の認識を目的とした研究に比べるとあまり多くないが、非特許文献１〜４などがある。これらの文献では、抽出対象の英語固有表現は前置修飾句のみを伴う単純名詞句に限定されており、前置詞句を伴う名詞句や等位構造を持つ名詞句についての議論は行なわれていない。しかし、実際には前置詞句による後置修飾と等位構造の一方または両方を持つ固有表現も少なくない。
【０００３】
そこで本発明では、前置詞句と等位構造の一方または両方を持つ英語の固有名詞句を抽出対象とする。以下では、このような名詞句を単に英語名詞句と呼ぶ。英語名詞句を処理対象にすると、前置修飾のみを伴う単純名詞句を処理対象としていたときには生じなかった課題として前置詞付加などの構文的曖昧性を解消することが必要になる。例えば次の英文（E１）から抽出される“Japanese Embassy in Moscow”という表現は、意味的に適格で一つの英語名詞句であるが、英文（E2）から抽出される“the United States into World War II”は、意味的に不適格で、一つの英語名詞句ではない。
（E１）The ministry quickly instructed the Japanese Embassy in Moscow to．．．．
（E２）The attack on Pearl Harbor．．．．.drew the United States into World War II．
従って、英文から抽出される表現の意味的適格性を判断し、適格な表現についてはその対訳と共に出力し、不適格な表現については何も出力しないようにする必要がある。
【０００４】
本発明に関係する特許としては次のようなものがある。特許文献１は、第１言語の表現から、第２言語の表現を翻訳して生成し、第１言語の表現と第２言語の表現との対訳対応を抽出して、対訳データを送出し、この対訳データを対訳辞書に格納する翻訳辞書自動生成方式である。
特許文献２は、同一内容について記述した対訳文書を使用し、複合語候補抽出部によって複合語候補を抽出し、翻訳用辞書データベースに登録する辞書データ改良装置である。
特許文献３は、第１言語文と、その翻訳結果である第２言語文を対応させ、第１言語文に含まれる単語と第２言語文に含まれる単語の組合せ(単語対)の出現頻度を計数し、単語対の出現頻度が規定値より多い単語対を、第１言語の単語とその第２言語による訳語であると判定して、自動的に訳語を獲得する装置である。
【非特許文献１】Y．Al-Onaizan and K.Knight.  Translating Named Entities Using Monolingual and Bilingual Resources. In Procs.of the 40th Annual Meeting of the ACL,pp.400-408,2002.
【非特許文献２】F.Huang and S.Vogel. Improved Named Entity Translation and Bilingual Named Entity Extraction. In Procs.of the 4th IEEE International Conference on Multimodal Interfaces(ICMI),pp.253-258,2002.
【非特許文献３】F.Huang,S.vogel and A.Waibel. Automatic Extraction of Named Entity Translingual Equivalence Based on Multi-feature Cost Minimization.In Procs.of the ACL Workshop on multilingual and Mixed-language Named Entity Recognition,pp.9-16,2003.
【非特許文献４】R.Moor. Learning Translations of Named-Entity Phrases from Parallel Corpora.In Procs. of the 10th conference of the ECAL,pp.259-266,2003.
【特許文献１】特開昭６２−２９７９７２号公報
【特許文献２】特開２００１−１４２８８２号公報
【特許文献３】特開平５−２９８３５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１によりこの対訳データを自動的に蓄積して翻訳辞書を生成することができる。しかしその抽出条件は、日本語名詞句を構成する単語が、英語名詞句に写像されていること、英語名詞句の単語がすべて対訳辞書から生成されるか、複数の単語の組合せに対する対訳規則ないし対訳辞書により生成されることであり、抽出できる対応が限定される。
特許文献２は、辞書データの改良装置であるが、訳語候補データから取り出した訳語と照合されるチェックデータは、目的言語形態素、原言語形態素、訳語のセットなどである。これらチェックデータによりチェックできる訳語は限定される。
特許文献３は、単語対の出現頻度によって第１言語の単語とその第２言語による訳語であると判定する装置であるが、膨大なデータ処理を必要とする。
従って、英文から抽出される表現の意味的適格性を判断し、適格な表現についてはその対訳と共に出力し、不適格な表現については何も出力しないようにする必要がある。本発明はこのような課題に対する一つの解決策を示す。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の言語処理装置は、第１言語文から名詞句Ａを抽出し、その名詞句Ａを機械翻訳し、機械翻訳結果に含まれる名詞ＭＴＮi（i ＝ １〜ｎ）を抽出し、一方、第２言語文から名詞句Ｂを抽出し、各名詞ＭＴＮiがそれぞれ名詞句Ｂと類似しているかを判定し、次に名詞ＭＴＮiの数と、名詞句Ｂと類似している名詞ＭＴＮiの数の比(関与率)を算出し、この比（関与率）が閾値を越えたか否か判定し、閾値を越えた名詞句Ａと名詞句Ｂを対訳として登録するものである。
【０００７】
より詳細には本発明の言語処理装置は、第１言語文の名詞句を抽出する第１言語名詞句抽出手段と、前記第１言語名詞句を第２言語に翻訳する翻訳手段と、前記翻訳結果に含まれる名詞を抽出する第１言語名詞抽出手段と、第２言語文の名詞句を抽出する第２言語文名詞句抽出手段と、前記第１言語名詞抽出手段により抽出された名詞と、前記第１言語名詞抽出手段により抽出された名詞と、前記第２言語名詞句抽出手段により抽出された名詞または名詞句間との類似度を判定する第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定手段と、前記第１言語名詞抽出手段により抽出された名詞のうち、第２言語文の名詞句との類似度が類似度閾値以上である割合（関与率）を求める関与率判定手段とを備え、第１言語と第２言語の対訳を出力する。
【０００８】
また本発明の言語処理装置は、前記第１言語名詞句抽出手段が、第１言語名詞句抽出部と、第１言語冠詞リストと、第１言語前置詞リストと、第１言語名詞句判定パターンを備えることが望ましい。
また本発明の言語処理装置は、前記第２言語名詞句抽出手段は、第２言語名詞句抽出部と、第２言語名詞句判定パターンを備えるとよい。
また本発明の言語処理装置は、前記第２言語名詞抽出手段が、第２言語名詞抽出部と、第２言語名詞判定パターンを備えるとよい。
また本発明の言語処理装置は、前記第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定手段が、第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定部と、文字的類似性判定部と、音韻的類似性判定部と、総合判定部とを備えることが望ましい。
また本発明の言語処理装置は、前記文字的類似性判定部が、文字単位での比較部と、文字種を考慮した比較部とを備えるとよい。
また本発明の言語処理装置は、形態素解析部を更に備え、前記第２言語名詞句抽出部により抽出された名詞句から単語列を抽出するとよい。
また本発明の言語処理装置は、前記関与率判定手段は、前記第１言語の名詞の数と、第２言語の名詞句に含まれる名詞の数の比から関与率を算出し、前記関与率が閾値を越えたか否か判定することが望ましい。
また本発明の言語処理装置は、前記関与率の閾値を越えた第１言語名詞句と、第２言語名詞句を対応して出力することが望ましい。
【０００９】
また本発明の別の局面では、以上のような言語処理装置により、第１言語名詞句とこれに対応する第２言語名詞句を対応させて、対訳として登録する辞書を作成する辞書作成装置である。
更に本発明は、別の観点から言語処理方法に関し、第１言語文から第１言語名詞句を抽出するステップと、前記第１言語名詞句を第２言語に翻訳するステップと、前記翻訳結果に含まれる名詞を抽出するステップと、前記第１言語文に対応する第２言語文から第２言語名詞句を抽出するステップと、前記名詞を含む第２言語名詞句を抽出するステップと、前記名詞を含む第２言語名詞句が所定の数以上含む第２言語名詞句を、第１言語名詞句の対応句として決定するステップとからなる言語処理方法である。ここで、「第１言語文から第１言語名詞句を抽出するステップ、前記第１言語名詞句を第２言語に翻訳するステップ、前記翻訳結果に含まれる名詞を抽出するステップ」と、「前記第１言語文に対応する第２言語文から第２言語名詞句を抽出するステップ、前記名詞を含む第２言語名詞句を抽出するステップ」は、どちらを先に処理してもよい。
また本発明の言語処理プログラムは、上記各ステップをコンピュータに実行させ、言語処理方法を実現する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の言語処理装置は、第１言語文から名詞句Ａを抽出し、その名詞句Ａを機械翻訳し、機械翻訳結果に含まれる名詞ＭＴＮi（i = １〜ｎ）を抽出し、一方、第２言語文から名詞句Ｂを抽出し、各名詞ＭＴＮiがそれぞれ名詞句Ｂと類似しているかを判定し、次に名詞ＭＴＮiの数と、名詞句Ｂと類似している名詞ＭＴＮiの数の比(関与率)を算出し、この比（関与率）が閾値を越えたか否か判定し、閾値を越えた名詞句Ａと名詞句Ｂを対訳として登録するので、適格な表現についてはその対訳と共に出力し、不適格な表現については何も出力しないようできる。
本発明の言語処理装置は、第１言語文の名詞句を抽出する第１言語名詞句抽出手段と、第１言語名詞句を第２言語に翻訳する翻訳手段と、翻訳結果に含まれる名詞を抽出する第２言語名詞抽出手段と、第２言語文の名詞句を抽出する第２言語文名詞句抽出手段と、前記第１言語名詞抽出手段により抽出された名詞と、前記第２言語名詞句抽出手段により抽出された名詞または名詞句間との類似度を判定する第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定手段と、前記第１言語名詞抽出手段により抽出された名詞のうち、第２言語文の名詞句との類似度が類似度閾値以上である割合（関与率）を求める関与率判定手段とを備えるので、正しい名詞句の対訳を出力することができる。
【００１１】
また本発明の言語処理装置は、第１言語名詞句抽出部と、第１言語冠詞リストと、第１言語前置詞リストと、第１言語名詞句判定パターンを第１言語名詞句抽出手段に備えるので、固有表現を持つ英語から名詞句を抽出することができる。
また本発明の言語処理装置は、第２言語名詞句抽出手段が第２言語名詞句抽出部と、第２言語名詞句判定パターンを備えるので、第２言語が日本語である場合に連合名詞、連体修飾を表す付属語も抽出することができる。
また本発明の言語処理装置は、第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定手段が第２言語名詞間または名詞句間の類似度判定部と、文字的類似性判定部と、音韻的類似性判定部と、総合判定部とを備えるので、第１言語が英語であり、第２言語が日本語である場合に、英語固有表現と日本語表現の照合を行うことができる。
【００１２】
また本発明の言語処理装置は、文字的類似性判定部が文字単位での比較部と、文字種を考慮した比較部とを備えるので、漢字のように一文字でも意味を持つ単語と、非漢字を区別して扱うことができる。文字種を考慮した処理により漢字以外の文字が短すぎる単位で適合することを防ぐことができる。
また本発明の言語処理装置は、形態素解析部を更に備え、前記第２言語名詞句抽出部により抽出された名詞句から単語列を抽出するので、名詞を容易に取り出すことができる。
また本発明の言語処理装置は、前記関与率判定手段が前記第１言語の名詞の数と、第２言語の名詞句に含まれる名詞の数の比(関与率)を算出し、前記比（関与率）が閾値を越えたか否か判定するので、適合率、Ｆ値を向上することができる。これにより対応付け誤りを抑えることができる。
また本発明の辞書作成装置は、前記関与率の閾値を越えた第１言語名詞句と、第２言語名詞句を対応して出力するので、適格な表現について対訳として登録した辞書を得ることができる。
また本発明の辞書作成装置は、以上のような言語処理装置により、第１言語名詞句とこれに対応する第２言語名詞句を対応させて、対訳として登録するので、本発明の装置により作成された辞書を利用すると、より正確な翻訳が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
一般に英語の名詞句が日本語の名詞句に対応するとは限らないが、本発明で対象とするような英語名詞句は、日本語の名詞句に対応することが多いと考えられる。このため、名詞句同士が対応するものと仮定する。本発明は、（１）英語名詞句の抽出、（２）日本語名詞句の抽出、（３）英語名詞句と日本語名詞句の照合の三つの段階から成る。構文的曖昧性の解消は、第一段階または第三段階で行なえると考えられるが、本発明では照合処理で行なう。
【００１４】
本発明は、前置詞句や等位構造を含む英語固有表現と、それに対応する日本語表現を対訳コーパスから抽出する装置および方法と、プログラムである。本発明は、（1）意味的類似性と音韻的類似性の二つの観点から英語固有表現と日本語表現の対を評価し、二種類の類似度を統合して全体としての類似度を求める処理と、（2）英語固有表現における前置詞付加などの構文的曖昧性を解消する処理を行なう。
本発明の装置および方法を、読売新聞とThe Daily Yomiuriの対訳コーパスを用いて実験を行ない、本発明の性能と上記のような処理を行なわないベースラインの性能を比較する実験を行った。その実験結果より本発明で得られたF値0.678がベースラインでのF値0.583を上回り、本発明の有効性が示された。
以下に実施例とともに本発明を詳細に説明する。
【００１５】
(実施例１)
図１は、本発明の言語処理装置のブロック図を示す。１はキーボード、マウス、スキャナにより対訳文を入力する対訳文入力手段である。入力手段１は、ネットワークを介して文書を取得する通信インターフェースであってもよい。２は液晶表示装置、プラズマ表示装置、CRTのような表示装置により、本発明の処理結果を表示する結果出力手段である。出力手段２は、文字によって表示する外に、情報として記憶装置またはネットワークへ出力する形態であってもよい。３はＲＡＭのような動作用メインメモリ、４はハードディスク、光ディスクのような大容量記憶手段を示す。記憶手段４は、第１言語文と、この第１言語文に対応する第２言語文を対応付けた対訳コーパスを格納する。また本発明のプログラム、言語処理プログラムや計算プログラムを格納する。
以下の５〜１０は、本発明の言語処理装置を構成する部分であって、５は第１言語文から名詞句を切り出して抽出する名詞句抽出手段、６は第２言語文から名詞句を切り出して抽出する名詞句抽出手段、７は第１言語から第２言語へ翻訳する機械翻訳手段、８は前記第２言語名詞句抽出手段６が抽出した名詞句から単語としての名詞を切り出して抽出する第２言語名詞抽出手段、９は第２言語の名詞間または名詞句間の類似度判定手段、１０は第１言語名詞句の翻訳結果の第２言語名詞句に対する関与率を求める関与率判定手段である。
【００１６】
図１の更に詳細なブロック図を図２に示す。
図１の第１言語名詞句抽出手段５は、第１言語名詞句抽出部５ａ、第１言語の冠詞リスト５ｂ、第１言語の前置詞リスト５ｃ、第１言語名詞句判定パターン５ｄを備える。第２言語名詞句抽出手段６は、第２言語名詞句抽出部６ａ、第２言語名詞句判定パターン６ｂを備える。第２言語名詞抽出手段８は、第２言語名詞抽出部８ａ、第２言語名詞判定パターン８ｂを備える。前記第２言語名詞句抽出部６ａによって抽出された名詞句から、第２言語名詞を抽出し、第２言語名詞抽出部８ａに格納する第２言語形態素解析部１１を備える。第２言語の名詞間または名詞句間の類似度判定手段９は、第２言語の名詞間または名詞句間の類似度判定部９ａ、文字的類似性判定部９ｂ、音韻的類似性判定部９ｃ、総合判定部９ｄを備える。
【００１７】
ここで、第１言語および第２言語は、広義に解釈され、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言語文及び第２言語文は、単文に限らず、複数の文からなるもの、語、句を含む。また語句は単語だけでなく、連語、複合語も含む。
また本発明の言語処理装置は、単独に言語処理装置あるいは辞書作成装置、辞書作成方法として構成してもよく、また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、言語処理装置あるいは辞書作成装置、辞書作成方法として機能するものであってもよい。
本発明のプログラムは、フラッシュメモリ、ハードディスクのような書き換え可能な記憶手段、またはマスクＲＯＭ、ＣＤ、ＤＶＤのような書き換え不可能な記憶手段に格納してもよい。
【００１８】
本発明の装置は、図３に示すフローチャートにように処理を実行する。このフローチャートでは、第１言語文が英語、第２言語文が日本語として説明する。
最初に、ステップｓ０１で、対訳文入力手段１により、第１言語文と、これに対応する第２言語文を対訳コーパスを格納する記憶手段４から取得する。第１言語文および第２言語文は、次のような文である。第１言語文および第２言語文の取得は、対訳コーパスから取得する外に、第１言語文と第２言語文を多数格納しているデータベースから、第１言語文をキーワードにして第２言語文を検索して取得するような方法でもかまわない。
第１言語文：They strongly request Iraq to remove the obstacles which prevent t            he Diplomatic and Consular Missions in Kuwait from executing their f            unctions.
第２言語文：双方は、イラクに対し、在クウェート外交領事使節団が活動を実行する上            での障害を除去し、同使節団員の地位及び不可侵権を侵害するようないかな            る行動も差し控えるよう強く求める。
【００１９】
ステップｓ０２は、第１言語名詞句抽出部５ａにより、第１言語の名詞句候補をリストアップする処理である。
英語名詞句の抽出処理では、次の式（1）で表わされる単語列のうち最も長いものを抽出する（この場合、構文解析は行なわない）。
Base NP((P/C)BaseNP)+    ・・・・・・・    （1）
ここで、Base NPは、前修飾句のみを伴う単純名詞句であることを想定しており、大文字始まり語か、数字から成る単語列である。ただし、先頭は小文字始まりの定／不定冠詞であってもよい。また、Pは前置詞であり、Cはandかコンマである。+は、１回以上を表す。
構文的に不適格な英語名詞句が抽出されないようにするために、式（1）によって抽出される単語列に対していくつかの条件を課す。主な条件は次の通りである。
条件１：単語列にコンマが含まれている場合、コンマより後方にandが存在しなけ            ればならない。
条件２：単語列の末尾の語は属格名詞ではない。
条件３：単語列が文頭に現れている場合、その先頭の語の品詞は前置詞、接続詞、            副詞のいずれでもない。
【００２０】
条件１により、例えば次の英文（E3）から“Moscow in April，The Yomiuri Shimbun”が英語名詞句として抽出されるのを防ぐことができる。
（E３）The Russian government has decided to sign．．．．in Moscow in April，    The Yomiuri Shimbun learned on Wednesday．
条件２により、例えば“IBM and the U.S.s' big three auto manufacturers”における“IBM and the U.S.s'”の部分が抽出されるのを防ぐことができる。ただし、英語名詞句の末尾の語が属格名詞でない場合にはこのような誤りを防ぐことはできず、例えば “the Self-Defense Forces and U.S. forces”から"the Self-Defense Forces and U.S.”が誤って抽出されてしまう。
条件３は、例えば“Hopefully Japan and the EC”ではなく、“Japan and the EC”を抽出するために設定したものである。この判定は当該語と前置詞、接続詞、副詞の一覧表との照合によって行なう。なお、副詞の一覧表に登録されている語のうちEast，West，North，Southなど１５語は、例えば“West Germany, Britain and Italy”のように、これらが名詞または形容詞として機能している英語名詞句が訓練データにおいて比較的多く見られたので、副詞の一覧表から削除した。
【００２１】
このステップｓ０２の特徴は、次のような諸点である。
（ア）英語の辞書引き系や構文解析を行わない。
（イ）英語の名詞辞書を使わない。
（ウ）冠詞・前置詞のリスト（図２に示す第１言語冠詞リスト５ｂ、第１言語前置詞リ        スト５ｃ）を使う。
（エ）文の途中の大文字始まりの単語を(固有表現の)名詞と見なす。
（オ）以上に言及した、前置詞・冠詞・固有表現の名詞・and・コンマの組み合わせの        パターンとして、名詞句候補を抽出する。そのパターンは、上記式（１）の通り        である。ここでは、図２の第１言語名詞句判定パターン５ｄが、前置詞句か、"a        nd"による並列かの、いずれかを必ず含む名詞句を対象として、判定する。
（カ）上記パターンに適合する名詞句のうち、範囲が重なる複数通りの名詞句が候補と        して挙がった場合は、それらのうち最長のものだけを候補とする。本実施形態で        はこのように最長のものを抽出するが、他の実施形態としては日本語と同様に全        ての単語をリストアップするようにしてもよい。
【００２２】
以上のような結果、上記第１言語文から抽出される英語名詞句は「the Diplomatic and Consular Missions in Kuwait」のみとなる。ここでは最も長い名詞句を抽出するとしているが、もしこの英語名詞句が長すぎるために対応する日本語名詞句が抽出されない場合は、抽出された最も長い名詞句を分解して、それより短い全ての名詞句を抽出してもよい。
なお、「the Diplomatic and Consular Missions in Kuwait from executing their  functions」のような並びは、本実施形態のこのステップｓ０１の処理では、「executing their functions」の箇所が大文字始まりでないので、名詞句の一部と見なされない。
【００２３】
抽出された英語名詞句を本発明の実験システムで翻訳し、翻訳結果を形態素解析手法である「茶筌」で形態素解析する。「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日本語形態素解析ソフトウエアである。以下では、英語名詞句の機械翻訳結果を英語名詞句のＭＴ訳と呼ぶ。
【００２４】
次のステップｓ０３は、第２言語名詞句抽出部６ａにより、第２言語の名詞句候補をリストアップする処理である。
日本語名詞句抽出処理では、用言による連体修飾を含まない名詞句を英語名詞句に対応する対訳候補として抽出する。対訳コーパスの和文を、形態素解析手法ソフトウエア「茶筌」で形態素解析し、その結果に基づいて次の式（2）で表わされる単語列を抽出する。
（JNF）*JN    ・・・・・・・    （2）
ここで、JNは複合名詞であり、Fは付属語であることを想定している。*は、０回以上を表す。
上記ステップｓ０１で説明した英語名詞句の抽出の場合と異なり、条件を満たす最長の単語列だけではなく、その部分単語列も抽出する。ただし、複合名詞は原則として分割しない。ある和文からは最長の日本語名詞句「厚生年金保険法と国民年金法の改正案」の他に、「厚生年金保険法と国民年金法」、「国民年金法の改正案」、「厚生年金保険法」、「国民年金法」、「改正案」が抽出される。
【００２５】
このステップｓ０３の特徴は、次のような諸点である。
(ア)品詞辞書を備えた日本語の形態素解析系を使う。(図３の第２言語形態素解析部１１)
(イ) 品詞の組み合わせのパターンとして、名詞句候補を抽出する。対象とする品詞は、名詞、および連体修飾を表す付属語で、パターンは上記式（２）の通りである。(図２の第２言語名詞句判定パターン６ｂ) 連体修飾を表す付属語としては、例えば、「・・・の・・・」「・・・に対する・・・」等の名詞句を形成するものである。
(ウ)上記パターンに適合する名詞句のうち、範囲が重なる複数通りの名詞句が候補として挙がった場合は、それら全てを候補とする。ただし、名詞ばかりが連続している箇所は、ひとまとまりとして扱い、その中の一部の名詞だけを取り出すことはしない。
【００２６】
この結果、上記第２言語文から抽出される日本語名詞句候補は、
「双方」
「イラク」
「在クウェート外交領事使節団」
「活動」
「上での障害」
「上」
「障害」
「同使節団員の地位及び不可侵権」
「同使節団員の地位」
「同使節団員」
「地位及び不可侵権」
「地位」
「不可侵権」
「行動」
となる。
【００２７】
次に、ステップｓ０４では、ステップｓ０２で抽出した英語名詞句候補を、第１言語から第２言語への機械翻訳手段７で日本語に翻訳する。上記第１言語文の場合、英語名詞句候補は、「the Diplomatic and Consular Missions in Kuwait」だけであり、その機械翻訳（ＭＴ訳）は、
「クウェートにおける外交上の、そして領事のミッション」
であったとする。この段階での機械翻訳の正確性は本発明では重要でなく、任意の機械翻訳方法、機械翻訳装置を使用することができる。またはいわゆる機械翻訳装置でなく、用例主導型翻訳装置、例文主導型翻訳装置と言われるような翻訳装置であってもよい。
もしこのステップｓ０４で機械翻訳により正しい翻訳が得られるのであれば、以下に説明する本発明の処理は不要になる。このように処理が不要になることにより本発明の処理時間を短くすることができる。または本発明の最終的な処理において対訳名詞句として出力しないように処理する。あるいは本発明の処理をすることにより、機械翻訳で得られた結果よりもより望ましい英語固有表現と日本語表現の対を作ることができ、辞書に登録されていないものだけを収集することができ、より辞書のレベルを高くすることができる。本発明はこの翻訳された結果から、第１言語に適合する第２言語を抽出することを特徴とする。
【００２８】
このようにして得られた英語名詞句候補の機械翻訳結果（ＭＴ訳）を、ステップｓ０４−１で、図２に示す日本語形態素解析部１１により、日本語形態素解析する。上記の英語名詞句候補のＭＴ訳の形態素解析結果は、例えば次のようになる。
「クウェート／に／おける／外交／上／の／、／そして／領事／の／ミッション」
ここで、スラッシュ記号は、形態素の境界を表し、アンダーラインを施されている形態素はその品詞が名詞であることを示している。
なお、上記説明したステップｓ０１〜ステップｓ０４−１の順序は、この順序に限らず適宜変更してもよく、並列に処理してもよい。
【００２９】
次に、ステップｓ０５〜ステップｓ１４のループ１で、上記ステップｓ０２で得た英語名詞句及びステップｓ０４で得た英語名詞句のＭＴ訳と、ステップｓ０３で得た日本語名詞句候補との、全ての組合せを順次試す。
このループ１における照合処理では、（1）意味的類似性と音韻的類似性の二つの観点から英語名詞句のＭＴ訳と日本語名詞句の対を評価し、二種類の類似度を統合して全体としての類似度を求める。さらに、（2）英語名詞句の意味的適格性を判断（構文的曖昧性を解消）し、適格な場合にのみ日本語名詞句との対応付けを行なう。
ループ１に含まれるステップｓ０５〜ステップｓ０６について説明する。
ステップｓ０５では、前記のようにして得られた英語名詞句候補のＭＴ訳の一つと、前記のようにして得られた日本語名詞句候補の一つとを、図２の第２言語の名詞間または名詞句間の類似度判定手段９により、類似度を判定する。
【００３０】
類似度の判定は、図２の文字的類似性判定部９ｂによる意味的類似性の評価と、音韻的類似性判定部９ｃによる音韻的類似性の評価により各スコアを求め、その結果を総合判断する。また意味的類似性の評価は、文字単位での比較と、文字種を考慮した比較がある。
（１）意味的類似性の評価：文字単位での比較
二つの日本語文字列を照合して両者の類似度を求める方法は、照合を単語単位で行なう方法と、文字単位で行なう方法に分けられる。英語名詞句のＭＴ訳と日本語名詞句の照合は文字単位で行なう。なお、照合の対象は英語名詞句のＭＴ訳と日本語名詞句のそれぞれの複合名詞の部分とし、付属語部分は対象外とする。
英語名詞句のＭＴ訳と、日本語名詞句の意味的類似性を表わす尺度としてジャッカード係数を用いる。（ジャッカード係数は、例えば「実例クラスター分析」Romesburg著  西田英郎訳  佐藤嗣二 訳  内田老鶴圃版、１９９２年参照）、すなわち、英語名詞句のＭＴ訳の複合名詞部分に現れる文字の集合（文字の出現順序を考慮せず、文字の重複を許す）をＸ、日本語名詞句の複合名詞部分に現れる文字の集合をＹとし、さらに、ＸとＹの両方に現れる文字の集合Ｕとしたとき、英語名詞句のＭＴ訳と日本語名詞句の対に対する意味的類似度Ｓｓｅｍを次の式（3）で求める。
【００３１】
【数１】
2007018359.tif 000003
【００３２】
ある英文から抽出される“The Headquarters of the Struggle against Consumption Tax Raise”を従来の実験システムで翻訳すると、「消費税上昇に対する奮闘の本部」というＭＴ訳が得られる。このＭＴ訳において複合名詞部分は「消費税上昇」、「奮闘」、「本部」である（文字数は９文字）。他方、この英文に対応する和文から抽出される「消費税率引き上げ反対運動推進本部」は複合名詞のみから構成されている（文字数は１６文字）。このとき、英語名詞句のＭＴ訳の複合名詞を構成する文字の集合と、日本語名詞句の複合名詞を構成する文字の集合の両方に現れる文字は「消」、「費」、「税」、「上」、「本」、「部」の６文字である。従って、英語名詞句のＭＴ訳「消費税上昇に対する奮闘の本部」と、日本語名詞句「消費税率引き上げ反対運動推進本部」の意味的類似度として、式（３）から、Ｓｓｅｍ＝6／（9＋16−6）＝0.316という値が与えられる。この値を、“The Headquarters of the Struggle against Consumption Tax Raise”と、「消費税率引き上げ反対運動推進本部」との間の意味的類似度と解釈する。
【００３３】
（２）意味的類似性の評価：文字種を考慮した比較
上記（１）[意味的類似性の評価：文字単位での比較]の文字単位の照合では、すべての文字種（漢字、平仮名、片仮名、英字、数字、記号など）を同等に扱っている。このような文字種の違いを考慮しない処理では、漢字以外の文字同士が不適切に適合してしまうことがある。例えばある英文から抽出される"Kasumigaseki Station of the Teito Rapid Transit Authority”のＭＴ訳は「帝都高速度交通営団のKasumigasekiステーション」となる。この英文に対応する和文は「営団地下鉄・霞ヶ関駅」や「アタッシェケース」などが抽出される。この場合、「帝都高速度交通営団のKasumigasekiステーション」と「営団地下鉄・霞ヶ関駅」の間の意味的類似度のほうが「帝都高速度交通営団のKasumigasekiステーション」と「アタッシェケース」の間の意味的類似度よりも高くなることが望ましい。
【００３４】
しかし、実際には次のように後者の意味的類似度のほうが逆に高くなってしまう。正しい対応付けである「帝都高速度交通営団のKasumigasekiステーション」と「営団地下鉄・霞ヶ関駅」の複合名詞の間に共通する文字は、「営」と「団」であるので、式（3）によってこれらの間の意味的類似度Ssemは、2／（27＋9−2）＝0.059となる。他方、「帝都高速度交通営団のKasumigasekiステーション」と「アタッシェケース」の複合名詞の間に共通する文字は「シ」、「ー」、「ス」であるので、意味的類似度Ssemは、3／（27＋8−3）＝0.094となる。この類似度の値は、比較的低いので、閾値による制限でこの対応付けを出力しないようにすることもできるが、正しくない対応付けに正しい対応付けよりも高い類似度が与えられることは望ましくない。
【００３５】
このような事例を観察すると、漢字は一文字でも意味を持つことが多いが、それ以外の字種の文字はそうではないことから、漢字と非漢字を同等に扱うのは適切ではないことが分かる。このような問題への対策として、文字種により重み付けを行なう方法がこれまでに示されている。これに対して本発明では、照合の際、文字種により照合単位を変化させることにより、問題を解決する。具体的には、漢字の照合は文字単位とし、非漢字の照合は同一文字種の最長文字列単位（ただし単語境界は越えない）とする。非漢字の場合は同一文字種の最長文字列単位で一致しなければならないという条件を設けるが、類似度の計算ではジャッカード係数の求め方は漢字の場合も非漢字の場合も同じとする。すなわち、英語名詞句のＭＴ訳の複合名詞部分に現れる文字の集合をＸ、日本語名詞句の複合名詞部分に現れる文字の集合をＹとし、さらに、ＸとＹから同一文字種の最長文字列単位で互いに一致しない非漢字を削除した文字の集合をそれぞれＸ´とＹ´とし、Ｘ´とＹ´の両方に現れる文字の集合Ｕ´としたとき、英語名詞句のＭＴ訳と日本語名詞句の対に対する文字種を考慮した意味的類似度Ｓ´semを次の式（４）で求める。
【００３６】
【数２】
2007018359.tif 000004
【００３７】
上記の「帝都高速度交通営団のKasumigasekiステーション」と「アタッシェケース」の場合、Ｘから「Kasumigasekiステーション」を構成する文字が削除されるので、Ｘ´の要素は「帝」、「都」、「高」、「速」、「度」、「交」、「通」、「営」、「団」となり、Ｙからは「アタッシェケース」を構成する文字が削除されるので、Ｙ´は空集合となる。このため、Ｘ´とＹ´に共通する文字は存在しなくなり、式（4）による意味的類似度S'semは0となる。このように文字種を考慮した処理を行なうことによって、漢字以外の文字が短すぎる単位で適合することを防ぐことができる。
【００３８】
（３）音韻的類似性の評価
意味的類似性は、英語名詞句の構成要素が機械翻訳システムの辞書に登録されており、そのＭＴ訳が得られる場合に有効であるが、辞書に登録されていない場合には有効に働かない。特に、本発明で対象にしている英語名詞句（の構成要素）は辞書に登録されていないことも少なくないと予想される。このような場合、翻字（transliteration）が有効である。
本発明の実験に用いた読売新聞と、The Daily Yomiuriのように日本に関する事柄について述べた記事と、その対訳記事が多く含まれるコーパスを処理対象とする場合、日本に関する英語名詞句には日本語をローマ字表記した語が多く含まれる可能性が高い。このことに着目して、音韻的類似性の評価としてローマ字読みの照合を行なう。英語名詞句のＭＴ訳に現れる辞書未登録語の読みは五十音表との照合によって得る。英語名詞句のＭＴ訳中の辞書未登録語以外の読みと、日本語名詞句の読みは上記形態素解析ソフトウエア「茶筌」によって得ることができる。
【００３９】
英語名詞句のＭＴ訳と日本語名詞句の音韻的類似度も、意味的類似度の場合と同じくジャッカード係数で測定する。ただし、音韻的類似度の場合は文字単位ではなく単語単位で照合を行なう。すなわち、英語名詞句のＭＴ訳の複合名詞部分の読みの集合をＸ、日本語名詞句の複合名詞部分の読みの集合をＹとし、さらに、ＸとＹの両方に現れる読みの集合をＵとして、音韻的類似度Ｓｐｈｏを式（3）と同様の式で求める。
上記（２）「意味的類似性の評価：文字種を考慮した比較」で述べたように、“Kasumigaseki Station of the Teito Rapid Transit Authority”に対応付けたい日本語名詞句は「営団地下鉄・霞ヶ関駅」である。しかし、実験システムの辞書に“Kasumigaseki”が登録されていないため、この日本語名詞句と“Kasumigaseki Station of the Teito Rapid Transit Authority”のＭＴ訳「帝都高速度交通営団のKasumigasekiステーション」との意味的類似度は0.059と低くなる。五十音表との照合及び形態素解析ソフトウエア「茶筌」によって英語名詞句のＭＴ訳の読みとして「テイト」、「コウソクド」、「コウツウ」、「エイダン」、「カスミガセキ」、「ステーション」が得られる。また、形態素解析ソフトウエア「茶筌」によって日本語名詞句の読みとして「エイダン」、「チカテツ」、「カスミガセキ」、「エキ」が得られる。従って、英語名詞句のＭＴ訳の読みと日本語名詞句の読みの両方に現れる読みは「エイダン」と「カスミガセキ」となり、「帝都高速度交通営団のKasumigasekiステーション」と「営団地下鉄・霞ヶ関駅」の間の音韻的類似度Sphoは、2／（6＋4−2）＝0.250となる。
【００４０】
（４）意味的類似性の評価と音韻的類似性の評価の統合
本発明では、総合判定部９ｄにより、英語名詞句のＭＴ訳に辞書未登録語が含まれている場合、次の式（5）のような加重和計算式に基づいて意味的類似度Ｓ´ｓｅｍと音韻的類似度Ｓｐｈｏを組み合わせて、英語名詞句のＭＴ訳と日本語名詞句の間の総合類似度Ｓを求める。英語名詞句のＭＴ訳に辞書未登録語が含まれていない場合には意味的類似度Ｓ´ｓｅｍを総合類似度Ｓとする。
【００４１】
【数３】
2007018359.tif 000005
βは現在のところ0.5としている。
そして、総合類似度Ｓが類似度閾値ｔｈ以上である英語名詞句と日本語名詞句の対を出力する。現在のところ類似度閾値ｔｈは0.1としている。
【００４２】
ここで、以上のようにして得られた英語名詞句候補のＭＴ訳と、日本語名詞句候補との組み合わせの一つとして、次の組を考える。
英語名詞句候補のＭＴ訳：クウェートにおける外交上の、そして領事のミッション
日本語名詞句候補：在クウェート外交領事使節団
この組の形態素構成は、それぞれ次の通りである。
英語名詞句候補のＭＴ訳：クウェート／に／おける／外交／上／の／、／そして／領事／のミッション
日本語名詞句候補：在／クウェート／外交／領事／使節団
スラッシュとアンダーラインの意味は、ステップｓ０４で述べたとおり、スラッシュ記号は形態素の境界を表し、アンダーラインを施した形態素は名詞であることを示している。また日本語名詞句候補の形態素構成は、ステップＳ０３において、日本語名詞句候補を得る前に、日本語文を形態素解析した段階で得ておく。
【００４３】
意味的類似性については、本発明では文字の共通性を見ることにより求めている。より詳しくは、名詞句中の名詞部分、即ち上記例のアンダーライン箇所に示した名詞の共通性で見ている。即ち、上記（１）「意味的類似性の評価：文字単位での比較」で説明したとおりである。
また漢字と非漢字（例えば、カタカナ）とでは、１文字の重みが異なると考えられるので、この発明では漢字の場合は１文字でも共通していれば、「共通している」と見なすが、上記（２）「意味的類似性の評価：文字種を考慮した比較」で述べたように、非漢字の場合は形態素解析で一致していなければ「共通している」とは見なさないことにしている。
【００４４】
よって、上記式（４）にあてはめて、意味的類似度を求めると、次のようになる。
Ｘ・・・・・クウェート外交上領事ミッション(１５文字)
Ｙ・・・・・在クウェート外交領事使節団(１３文字)
Ｕ‘・・・・・クウェート外交領事(９文字)
意味的類似度＝9/(15+13-9)＝0.4737
音韻的類似性については、本発明で言う音韻的類似性は、英語名詞句のＭＴ訳に英文字のみからなる形態素（すなわち、ＭＴ訳で訳されなかった単語）が含まれている場合のみ求めるので、この組においては求めない。音韻的類似性を求めなかった場合は、上記式（５）で説明したように総合的判定の際にも音韻的類似性の効力を見ないようにする。
なお、音韻的類似性を求めることが有効な例は、上記（３）音韻的類似性の評価で説明した。
【００４５】
以上のような結果、この組の総合的類似度は、意味的類似度と同じになり、0.4737である。
類似度の閾値を0.1とすると、この組は類似度が閾値を上回っているので、ステップｓ０６からステップｓ０７に進む。もし類似度が閾値0.1以下であれば、ステップｓ１３へ進む。ステップｓ１３は、名詞句候補の組み合わせが外にまだある場合は、ステップｓ１４で次の組み合わせを試すため、ステップｓ０５に戻る。図３のループはステップｓ０５に戻るが、ステップｓ０４に戻り、第１言語の名詞句候補を第２言語にＭＴ訳してもよい。ステップｓ１３で名詞句候補の組み合わせがない場合は、ステップｓ１５に進み、出力すると決定した対訳名詞句を出力して、終了する。
なお、「在クウェート外交領事使節団」以外に、ステップｓ０３で求めた日本語名詞句候補については、英語名詞句候補のＭＴ訳「クウェートにおける外交上の、そして領事のミッション」との類似性は、文字の共通性から見て、ゼロまたはきわめて低い値（類似度の閾値を0.1とすると、明らかにそれ未満）になることは明白なので、詳細な説明は省略する。この場合はステップｓ０６からステップｓ１３に進む。
【００４６】
次にステップｓ０７では、英語名詞句のＭＴ訳の日本語名詞句候補に対する関与率を求める準備を行う。つまり第１言語の名詞句候補のＭＴ訳から名詞を抽出する。
前記英語名詞句候補のＭＴ訳
「クウェート／に／おける／外交／上／の／、／そして／領事／のミッション」
から、名詞を抽出する。ここで言う名詞とは、図２の第２言語名詞判定パターン８ｂによって第２言語名詞抽出部８ａが形態素解析結果より抽出した「名詞」のみが連続している箇所を言う。つまり
「クウェート」
「外交上」
「領事」
「ミッション」
が名詞として抽出される。
【００４７】
次にステップｓ０８では第１言語の名詞句候補のＭＴ訳から抽出された各名詞について、第２言語名詞句候補との類似度をそれぞれ求める。
上記ステップｓ０７で抽出した各々の名詞について、前記日本語名詞句候補
「在／クウェート／外交／領事／使節団」
との類似度をそれぞれ求める。求め方は上記ステップｓ０５で述べたとおりである。その結果は式（４）より求めると、次の通りである。
「クウェート」・・・・・0.3846
「外交上」   ・・・・・0.1429
「領事」     ・・・・・0.1538
「ミッション」・・・・・0
次にステップｓ０９で、それぞれの類似度が類似度閾値以上かどうかを判定する。
ここで、閾値を0.1とすると、「クウェート」「外交上」「領事」が類似度の閾値以上で、「ミッション」が類似度の閾値未満となる。
次にステップｓ１０では、第１言語の名詞句のＭＴ訳から抽出された名詞のうち、第２言語の名詞句候補との類似度が類似度閾値以上だったものの割合（関与率）を求める。すなわち、英語名詞句候補のＭＴ訳「クウェートにおける外交上の、そして領事のミッション」から抽出された４個の名詞のうち、日本語名詞句候補「在クウェート外交領事使節団」に関与しているのは３個であるので、関与率は0.75となる。
次のステップｓ１１は、関与率が閾値を越えるかどうかを、関与率判定部１０が判定する。関与率の閾値を0.5とすると、上記の関与率0.75は閾値を越えている。
【００４８】
よって、ステップｓ１２では、関与率の閾値を越えた名詞句候補の組を対訳名詞句として出力すると決定する。この実施例１で説明した以下に示す英語名詞句候補と、英語名詞句候補のＭＴ訳と、日本語名詞句候補は、名詞句の対訳として正しいと判断される。あるいは正しいと判断される可能性がある。
英語名詞句候補：the Diplomatic and Consular Missions in Kuwait
英語名詞句候補のＭＴ訳：クウェートにおける外交上の、そして領事のミッション
日本語名詞句候補：在クウェート外交領事使節団
もし、ステップｓ１１で、関与率が閾値を越えない場合、その名詞句候補の組は対訳名詞句として出力されず、ステップｓ１３へ進む。またステップｓ１２で詞句候補の組を対訳名詞句として出力すると決定した後は、ステップｓ１３へ進む。
【００４９】
(実施例２)
実施例２は、類似度だけで判断すると、間違った名詞句を対応付ける可能性があるところを、関与率判定を採用すると、誤判定を避けることができることを説明する例である。
実施例２では、次の英語文と日本語文の組から対訳名詞句を抽出する処理を説明する。
英語文：The attack on Pearl Harbor was the trigger that drew the United States into World War II.
日本語文：真珠湾攻撃は、米国が第二次世界大戦に介入するきっかけを作った転換点でもあった。
【００５０】
ステップｓ０１で、上記英語文が入力され、ステップｓ０２では、英語名詞句候補が抽出される。その英語名詞句候補は、「the United States into World War II」である。なお、「attack on Pearl Harbor」は、大文字始まりでないので、英語名詞句候補として抽出されない。
次にステップｓ０３では、上記日本語文から日本語名詞句候補を抽出する処理である。この例では、上記日本語文から抽出される日本語名詞句候補は、次の通りである。
「真珠湾攻撃」
「米国」
「第二次世界大戦」
「きっかけ」
「転換点」
【００５１】
次にステップｓ０４は、上記ステップｓ０２で抽出した英語名詞句候補を機械翻訳手段により、日本語に翻訳するステップである。上記英語名詞句候補「the United States into World War II」の機械翻訳結果（ＭＴ訳）が、次の通りであったとする。
「第二次世界大戦への米国」
そして、この英語名詞句候補のＭＴ訳の形態素解析結果は、例えば次のようであったとする。
「第二次世界大戦／へ／の／米国」
スラッシュ記号は形態素の境界を表し、アンダーラインを施した形態素は、その品詞が名詞であることを表している。
【００５２】
次のステップｓ０５〜ｓ１４は、ステップｓ０２で得た英語名詞句候補およびｓ０４で得たＭＴ訳と、ステップｓ０３で得た日本語名詞句候補との、全ての組み合わせを試すループである。
まずステップｓ０５およびｓ０６を説明する。
ステップｓ０５では、前記までで得た英語名詞句候補のＭＴ訳の一つと、前記までで得た日本語名詞句候補の一つとを類似度を判定する。前記までで得た英語名詞句候補のＭＴ訳と、前記までで得た日本語名詞句候補との組合せの一つとして、
英語名詞句候補のＭＴ訳：第二次世界大戦への米国
日本語名詞句候補      ：第二次世界大戦
の組を考える。
【００５３】
この組の形態素解析結果は、それぞれ
第二次世界大戦／へ／の／米国
第二次世界大戦
となる。これらについて式（４）をあてはめて意味的類似度を求めると、
Ｘ  ・・・・・  第二次世界大戦米国(９文字)
Ｙ  ・・・・・  第二次世界大戦(７文字)
Ｕ´・・・・・  第二次世界大戦(７文字)
意味的類似度＝7/(9+7-7)＝0.7778
音韻的類似性については求める対象外である。よって、この組では総合的類似度も0.7778となる。類似度の閾値を0.1とすると、この組では類似度が閾値を上回っているので、ステップｓ０６からステップｓ０７に進む。もし類似度が閾値0.1以下であれば、ステップｓ１３へ進む。
【００５４】
ステップｓ０７は、英語名詞句候補のＭＴ訳から名詞を抽出するステップである。このステップｓ０７において、「第二次世界大戦／へ／の／米国」からは、名詞「第二次世界大戦」、「米国」が抽出される。
【００５５】
次にステップｓ０８〜ｓ１１で関与率を求める。
ステップｓ０８は、英語名詞句候補のＭＴ訳から抽出された各名詞について、日本語名詞句候補との類似度をそれぞれ求めるステップである。即ち、ステップｓ０７で抽出した各々の名詞について、前記の日本語名詞句候補「第二次世界大戦」との類似度をそれぞれ求める。結果は、
第二次世界大戦  ・・・・・  1.0
米国            ・・・・・  0.0
となる。次にステップｓ０９で、それぞれの類似度が類似度閾値以上かどうかを判定する。
ここで、類似度の閾値を0.1とすると、「第二次世界大戦」は類似度の閾値以上であり、「米国」は類似度の閾値未満となる。次にステップｓ１０では、第１言語の名詞句のＭＴ訳から抽出された名詞のうち、第２言語の名詞句候補との類似度が類似度閾値以上だったものの割合（関与率）を求める。上記の結果から、英語名詞句候補のＭＴ訳「第二次世界大戦への米国」から抽出された２個の名詞のうち、日本語名詞句候補「第二次世界大戦」に関与しているのは１個であるので、関与率は0.5となる。関与率の閾値を0.5とすると、この組は閾値を越えていない。
【００５６】
次のステップｓ１１は、関与率が閾値を越えるかどうかを、関与率判定部１０が判定する。関与率の閾値を0.5とすると、上記の関与率は0.5であるから、閾値を越えていない。
よって、ステップｓ１１で、関与率の閾値を越えていないため、
英語名詞句候補：the United States into World War II
英語名詞句候補のＭＴ訳：第二次世界大戦への米国
日本語名詞句候補：第二次世界大戦
の候補は、名詞句の対訳として誤りとは判断される。または誤りと判断される可能性が高い。このため、この組は対訳名詞句として出力されず、ステップｓ１３からステップｓ１４、ステップｓ０５へと進み、別の組み合わせが試される。
【００５７】
以上までで得た、英語名詞句候補のＭＴ訳と、日本語名詞句候補との別の組み合わせの一つとして、次の組み合わせを考える。
英語名詞句候補のＭＴ訳：第二次世界大戦への米国
日本語名詞句候補：米国
この組の形態素解析は、それぞれ次のようになる。
第二次世界大戦／へ／の／米国
米国
この形態素解析について、式（４）をあてはめると、
Ｘ  ・・・・・  第二次世界大戦米国(９文字)
Ｙ  ・・・・・  米国(２文字)
Ｕ´・・・・・  米国(２文字)
意味的類似度＝2/(9+2-1)＝0.2222
音韻的類似性については求める対象外である。よって、この組では総合的類似度も0.2222となる。類似度の閾値を0.1とすると、この組では類似度が閾値を上回っているので、ステップｓ０６からステップｓ０７に進む。もし類似度が閾値0.1以下であれば、ステップｓ１３へ進む。
【００５８】
ステップｓ０７は、英語名詞句候補のＭＴ訳から名詞を抽出するステップであり、このステップｓ０７において、「第二次世界大戦／へ／の／米国」から、名詞を抽出すると、「第二次世界大戦」、「米国」が抽出される。
次にステップｓ０８〜ｓ１１で関与率を求める。ステップｓ０８は、ステップｓ０７で抽出した各々の名詞について、前記の日本語名詞句候補「米国」との類似度をそれぞれ求める。結果は、
第二次世界大戦  ・・・・・  0.0
米国            ・・・・・  1.0
である。次にステップｓ０９で、それぞれの類似度が類似度閾値以上かどうかを判定すると、類似度の閾値が0.1とすると、「米国」は類似度の閾値以上であり、「第二次世界大戦米国」は類似度の閾値未満となる。次にステップｓ１０では、第１言語の名詞句のＭＴ訳から抽出された名詞のうち、第２言語の名詞句候補との類似度が類似度閾値以上だったものの割合（関与率）を求めるステップであるので。上記の結果から、英語名詞句候補のＭＴ訳「第二次世界大戦への米国」から抽出された２個の名詞のうち、日本語名詞句候補「米国」に関与しているのは１個であるので、関与率は0.5となる。関与率の閾値を0.5とすると、この組は閾値を越えていない。
【００５９】
次のステップｓ１１は、関与率が閾値を越えるかどうかを、関与率判定部１０が判定するステップである。関与率の閾値を0.5とすると、上記の関与率は0.5であるから、閾値を越えていない。
よって、ステップｓ１１で、関与率の閾値を越えていないため、
英語名詞句候補：the United States into World War II
英語名詞句候補のＭＴ訳：第二次世界大戦への米国
日本語名詞句候補：米国
の組は、名詞句の対訳として誤りとは判断される。または誤りと判断される可能性が高い。このため、この組は対訳名詞句として出力されず、ステップｓ１３からステップｓ１４、ステップｓ０５へと進み、別の組み合わせが試される。
なお、「第二次世界大戦」「米国」以外に、ステップｓ０３で求めた日本語名詞句候補については、英語名詞句候補のＭＴ訳「第二次世界大戦への入力」との類似性は、文字の共通性から見て、ゼロまたはきわめて低い値（類似度の閾値を0.1とすると、明らかにそれ未満）になることは明白である。
【００６０】
次に、構文的曖昧性の解消について説明する。
上記ステップｓ０２で説明したように、第２言語名詞句候補の抽出ステップでは、英語文の場合、英語名詞句の抽出の処理によって抽出される英語名詞句には、本来英語名詞句の構成要素を修飾しない前置詞句が含まれている可能性がある。このような前置詞句を含む英語名詞句は意味的に不適格であるため、どの日本語名詞句とも対応付けられてはならない。この明細書の最初に、英文（E2）について述べたように、次の英文（E4）から抽出される“the United States into World War II”は意味的に不適格である。
（E4） The attack on Pearl Harbor was the trigger that drew the United States into World War II．
（J4）  真珠湾攻撃は、米国が第二次世界大戦に介入するきっかけを作った転換点でもあった。
【００６１】
しかし、ステップｓ０２の上記（１）「文字単位での比較」、（２）「文字種を考慮した比較」で述べた処理では、ある英語名詞句に意味的に不適格な前置詞句が含まれているか否かを識別することは困難であり、このような例の場合に不適切な対応付けが行なわれてしまう。すなわち、“the United States into World War II”のＭＴ訳は、「第二次世界大戦への米国」（複合名詞部分の文字数は9文字）となり、上記の和文（J4）から抽出される日本語名詞句「第二次世界大戦」との間で「第二次世界大戦」の7文字が共有されるので、意味的類似度Ｓｓｅｍは、7／（9＋7−7）＝0.778という比較的高い値となり、不適切な対応付けが得られてしまう。そこで、この点に対処するために新たな処理を導入する。
【００６２】
ある英語名詞句が意味的に不適格であり本来一つの名詞句を構成しないならば、この英語名詞句に対応する日本語表現は、一つの日本語名詞句という表現形式ではなく他の表現形式になりやすいと考えられる。この仮説によれば、英語名詞句が意味的に適格であるか否かは英語名詞句のＭＴ訳に対応する一つの日本語名詞句が存在するか否かによって判定することができる。この判定は次の規則1に基づいて行ない、英語名詞句のＭＴ訳と日本語名詞句が規則1に従う場合に限り、英語名詞句のＭＴ訳に対応する一つの日本語名詞句が存在するとみなすことにする。
規則1：英語名詞句のＭＴ訳を構成するある複合名ＭＴＮｉ（ｉ＝1，2，…，m）    と日本語名詞句の間の総合類似度Siが閾値th以上である場合、ＭＴＮｉは英語名詞句    と日本語名詞句の対応に関与していると呼ぶ。英語名詞句のＭＴ訳を構成するn個の    全複合名詞のうち英語名詞句と日本語名詞句の対応に関与する複合名詞の数がm個で    あるとき、関与率m／ｎが閾値thpartを超えなければならない。
規則1による判定では、英語名詞句のＭＴ訳全体と日本語名詞句との総合類似度を求める処理、即ち、上記（１）「文字単位での比較」ないし（４）「意味的類似性の評価と音韻的類似性の評価の統合」の処理を、英語名詞句のＭＴ訳の構成要素（複合名詞）と日本語名詞句との間に適用している。閾値thpartは現在のところ0.5としている。
【００６３】
意味的に不適格な英語名詞句“the United States into World War II”のＭＴ訳「第二次世界大戦への米国」と、日本語名詞句「第二次世界大戦」に対して、規則1による判定を行なうと、「第二次世界大戦への米国」を構成する複合名詞のうち、「米国」は「第二次世界大戦への米国」と「第二次世界大戦」の対応付けに関与していないため、関与率は0.5となり、閾値thpartを超えないので“the United States into World War II”と「第二次世界大戦」の対応付けは棄却される。
なお、この処理は、前置詞付加の曖昧性の解消だけでなく、並列構造の曖昧性の解消や、英語名詞句に正しく対応する日本語名詞句が和文中に存在しない場合の対応付け誤りの抑制にも有効である。
【００６４】
本発明の評価を以下の実験により確認した。
（実験方法）
評価実験には、読売新聞と、The Daily Yomiuriの対訳コーパスのうち1996年7月中旬から2001年までの記事のうち文対応スコアの上位三万文対を用いた。この三万文対に対して対応付け処理を行ない、各英語名詞句について、総合類似度Ｓが閾値ｔｈ＝0.1以上であり、かつ規則1に従うもののうち最も総合類似度が高くなる日本語名詞句を出力し、それ以外の場合には何も出力しないようにした。
得られたデータから200文対を標本抽出し、この200文対から人手で正解データを作成し、本発明による対応付け結果と比較した。正解、対応付け漏れ、対応付け誤りの件数をそれぞれC、Ｍ、Ｎとするとき、本発明の性能を評価する指標として次の式で計算される再現率、適合率、F値を用いた。
再現率＝Ｃ／（Ｃ＋Ｍ）
適合率＝Ｃ／（Ｃ＋Ｎ）
F値＝（２×再現率×適合率）／（適合率＋再現率）
【００６５】
（実験結果と考察）
本発明は、文字種を考慮した文字単位の照合、ローマ字読みの照合、英語名詞句のＭＴ訳を構成する各複合名詞の関与を考慮した照合の三つの処理によって対応付けを行なう。これに対して、文字種を考慮しない文字単位の照合だけで対応付けを行なう方法をベースラインとし、本発明とベースラインのそれぞれで対応付けを行なった場合の評価結果を図４の表に示す。図４によれば、本発明のF値は0.678であり、ベースラインのF値0.583から0.095向上している。本発明とベースラインの再現率、適合率を比べると、再現率はベースラインのほうが0.101高いが、適合率は提案手法のほうが0.271高く、本発明では再現率の低下を抑えつつ適合率の向上が実現できている。本発明では、対応付け漏れを抑えることよりも対応付け誤りを抑えることを重視しているため、この結果により所期の目標が達成されていると考える。
【００６６】
次に、本発明による各処理が性能の向上にどの程度寄与しているかを調べた。その結果を図５の表に示す。図５において、処理欄の記号‘＋’は、その処理を導入して対応付けを行なったことを意味し、記号‘―’はその処理なしで行なったことを意味する。どの処理も導入していない（a）がベースラインの性能であり、すべての処理を導入した（h）が本発明の性能である。（a）と（b）を比べると、複合名詞の関与を考慮した処理を導入することによって、対応付け漏れが１６件増えているが、対応付け誤りが８１件と大幅に減っていることが分かる。このことから、（1）英文から抽出された英語名詞句が構文的または意味的に不適格である場合や、（2）英文から抽出された英語名詞句が構文的にも意味的にも適格であるが、正解が和文中に存在しない場合に、この英語名詞句に何らかの日本語名詞句が対応付けられる誤りを抑制することに関して、複合名詞の関与を考慮した処理が有効に働いているといえる。
【００６７】
読みの類似度を考慮した処理が性能向上に寄与する度合いは、（a）と（c）を比べて分かるように、ベースラインで対応付け漏れであったものが正解になった１件だけであるので、非常に低いようにみえる。（４）「意味的類似性の評価と音韻的類似性の評価の統合」で述べたように、この処理が機能するのは英語名詞句のＭＴ訳に辞書未登録語が含まれている場合である。正解データ中の英語名詞句のうちそのＭＴ訳に辞書未登録語が含まれるものは２０件存在した。この２０件のうちベースラインで正解が得られなかったものは８件であった。このうち１件が読みの類似度を考慮した処理によって改善されたことになる。
（a）と（e）を比べると、文字種を考慮した処理を導入することによって、対応付け誤りが４件減っている。この処理の目的は漢字以外の文字が短すぎる単位で適合することを防ぐことであるが、解消された４件の対応付け誤りで期待した効果が得られている。他方で、正解が２件減り対応付け漏れが２件増えているが、これは、ベースラインで正解であった２件が文字種を考慮した処理では対応付け漏れになったものであった。今回の実験では英字と数字を同一文字種とみなし、英数字は最長文字列単位で一致しなければならないという設定にした。このため、“the Group of Seven”という英語名詞句のＭＴ訳「７のグループ」と日本語名詞句「G7」との対応付けが得られなくなっていた。
【００６８】
次に、複数の処理を同時に導入することによってF値がどのように変化したかを見る。読みの類似度を考慮した処理と、複合名詞の関与を考慮した処理を同時に導入した（d）のF値0.678は、前者の処理だけを導入した（c）のF値0.586よりも高く、かつ後者の処理だけを導入した（b）のF値0.667よりも高い。文字種を考慮した処理と、複合名詞の関与を考慮した処理を同時に導入した（f）のF値0.669も、これらの処理を個別に導入した（e）と（b）のF値0.581、0.667を上回る。文字種を考慮した処理と読みの類似度を考慮した処理を同時に導入した（g）のF0.585値も、文字種を考慮した処理だけを導入した場合、（e）のF値0.581よりも高いが、読みの類似度を考慮した処理を同時に導入した場合、（c）のF値0.586よりも若干低くなっている。三種類の処理をすべて導入した本発明（ｈ）のF債が最も高い。以上のことから、文字種を考慮した処理と読みの類似度を考慮した処理を同時に導入した場合に若干の副作用が見られるが、概ね、これらの処理は互いに効果を抑制していないといえる。
【００６９】
以上のように、本発明では、前置詞句や等位構造を持つ英語固有表現と、それに対応する日本語表現を対訳コーパスから抽出する方法を示した。本発明で示した関与率の導入が常に有効とは限らない可能性もあると考えられるが、対訳コーパスを用いた実験の結果から、本発明で示した関与率の導入は一般的傾向としては、対応付け精度が向上することが分かった。本発明では。文字種を考慮した処理、ローマ字読みを考慮した処理、名詞句の構成要素の関与を考慮した処理によって英語固有表現と日本語表現の照合を行なった。読売新聞とThe Daily Yomiuriの対訳コーパスを用いた実験では、これら三種類の処理を行なうことによって適合率0.764、再現率0.610、F値0.678という結果が得られた。この結果はこれらの処理を行なわない場合の結果や構文解析系を利用した場合の結果を上回るものである。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明のブロック図を示す。
【図２】本発明のより詳細なブロック図を示す。
【図３】本発明のフローチャート図を示す。
【図４】本発明の評価を説明する表を示す。
【図５】本発明の処理ごとの性能比較を説明する表を示す。
【符号の説明】
【００７１】
１    入力手段
２    出力手段
３    動作用メインメモリ
４    記憶手段
５    第１言語文名詞句抽出手段
６    第２言語文名詞句抽出手段
７    第１言語から第２言語へ翻訳する機械翻訳手段
８    第２言語名詞抽出手段
９    第２言語の名詞間または名詞句間の類似度判定手段
１０  関与率判定手段
１１  第２言語形態素解析部
５ａ  第１言語名詞句抽出部
５ｂ  第１言語の冠詞リスト、
５ｃ  第１言語の前置詞リスト
５ｄ  第１言語名詞句判定パターン
６ａ  第２言語名詞句抽出部
６ｂ  第２言語名詞句判定パターン
８ａ  第２言語名詞抽出部
８ｂ  第２言語名詞判定パターン
９ａ  第２言語の名詞間または名詞句間の類似度判定部
９ｂ  文字的類似性判定部
９ｃ  音韻的類似性判定部
９ｄ  総合判定部
【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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