(57)【要約】【課題】本発明は、文章に含まれる姓のみの人名や幅広い人名について、その性別を判定できるようにすることで、機械翻訳の際に必要となる適切な代名詞の選択を実現できるようにする新たな技術の提供を目的とする。【解決手段】人名の周囲にある文脈情報を利用して、その人名の性別を判定することを基本にして、これに加えて、その人名の表記を考慮してその人名の性別を判定したり、同一の人名が出現する可能性のあるひとつのまとまりとなる文章に含まれる類似人名についての性別の判定結果を考慮してその人名の性別を判定するように処理することから、性別を一意に決められない人名についても性別を判定できるようになるとともに、姓のみの人名についても性別を判定できるようになり、しかも、網羅的な人名性別辞書を用意することなく、性別の判定を実現できるようになる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定するための処理を行う人名性別判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記人名の周囲にある文脈情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段として機能させるための人名性別判定プログラム。
【請求項２】
処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定するための処理を行う人名性別判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段として機能させるための人名性別判定プログラム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の人名性別判定プログラムにおいて、
コンピュータを、さらに、処理対象となる文章に含まれる類似する人名について、前記判定手段により判定された性別の情報を比較して、その比較結果に基づいて、その判定された性別の情報を修正する修正手段として機能させることを、
特徴とする人名性別判定プログラム。
【請求項４】
文章を機械翻訳するための処理を行う機械翻訳プログラムであって、
コンピュータを、
機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行う選択手段として機能させるための機械翻訳プログラム。
【請求項５】
文章を機械翻訳するための処理を行う機械翻訳プログラムであって、
コンピュータを、
機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行う選択手段として機能させるための機械翻訳プログラム。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の機械翻訳プログラムにおいて、
コンピュータを、さらに、機械翻訳の対象となる文章に含まれる類似する人名について、前記判定手段により判定された性別の情報を比較して、その比較結果に基づいて、その判定された性別の情報を修正する修正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７】
処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定する人名性別判定装置であって、
前記人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段とを備えることを、
特徴とする人名性別判定装置。
【請求項８】
文章を機械翻訳する機械翻訳装置であって、
機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行う選択手段とを備えることを、
特徴とする機械翻訳装置。
【請求項９】
処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定する人名性別判定装置で実行される人名性別判定処理方法であって、
前記人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出し、
前記抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定することを、
特徴とする人名性別判定処理方法。
【請求項１０】
文章を機械翻訳する機械翻訳装置で実行される機械翻訳処理方法であって、
機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出し、
前記抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定し、
前記判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行うことを、
特徴とする機械翻訳処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定する人名性別判定装置およびその処理方法と、その人名性別判定装置の実現に用いられる人名性別判定プログラムと、その人名性別判定技術を利用して機械翻訳を行う機械翻訳装置およびその処理方法と、その機械翻訳装置の実現に用いられる機械翻訳プログラムとに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳において、適切な代名詞を選択することは重要なことである。特に、日英機械翻訳においては、日本語にはない代名詞を補ったり、固有名詞（人名）で記述されたものを代名詞に変換する必要がある。
【０００３】
そのためには、各人名の性別情報が必要であるが、現在の機械翻訳では、ごく限られた典型的な人名のみについて性別情報を与えているというのが実情であり、幅広い人名について性別情報を与えることは実現されていない。
【０００４】
下記に示す特許文献１には、機械翻訳を行うときに、その翻訳文中の人に係る固有名詞及び普通名詞を辞書部の情報に基づいて検索を行うことで、それらの名詞の性別を特定するという発明が記載されているが、辞書部の情報には限りがあり、人に係る固有名詞及び普通名詞を網羅できないことから、実際には幅広い人名について性別情報を与えることは実現されていないのが実情である。
【０００５】
これから、従来技術に従っていると、機械翻訳を実行する場合に、適切な代名詞を選択することができなかった。
【０００６】
なお、本発明に関連する技術として、下記に示す特許文献２には、アルファベット表記の固有名詞をニューラルネットを用いて対応する中国語漢字の固有名詞に変換するという発明が記載されており、さらに、この発明では、アルファベット表記の固有名詞にＭiss というような女性名であることを示すフラグが付いている場合には、ニューラルネットの入力層に設けられる女性名に反応するユニットに従って、女性にふさわしい中国語漢字の固有名詞に変換するという構成を採っている。
【特許文献１】特開昭６２−２６９２６４号公報
【特許文献２】特開平５−３２４７１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
日英機械翻訳において適切な代名詞を選択するためには、日本語の各人名の性別情報が必要であり、その解決策として、特許文献１に記載されるように人名性別の辞書を用意するという方法を用いることが考えられる。
【０００８】
しかしながら、人名性別の辞書を用意することで人名の性別を判定するという方法を用いていたのでは、実際には人名の性別を判定することを実現できない。
【０００９】
すなわち、外国人名も含めて全ての人名について網羅的に記述する辞書を作成することは事実上困難である。さらに、性別を一意に決められない人名もあり、しかも、姓のみの人名では性別を全く決められないことから、人名性別の辞書だけに頼っていたのでは、実際には人名の性別を判定することを実現できないのである。
【００１０】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、文章に含まれる姓のみの人名や幅広い人名について、その性別を判定できるようにすることで、機械翻訳の際に必要となる適切な代名詞の選択を実現できるようにする新たな技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
〔１〕本発明の人名性別判定装置の構成
本発明の人名性別判定プログラムを実装する本発明の人名性別判定装置は、処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定するという処理を行うことで、機械翻訳の際に必要となる適切な代名詞の選択を実現できるようにするために、（イ）判定対象となる人名の周囲にある文脈情報を抽出したり、判定対象となる人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、（ロ）抽出手段の抽出した情報に基づいて、判定対象となる人名の性別を判定する判定手段と、（ハ）処理対象となる文章に含まれる類似する人名について、判定手段により判定された性別の情報を比較して、その比較結果に基づいて、その判定された性別の情報を修正する修正手段とを備えるように構成する。
【００１２】
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【００１３】
このように構成される本発明の人名性別判定装置では、処理対象となる文章に含まれる人名の周囲にある文脈情報を利用して、その人名の性別を判定することを基本にして、これに加えて、その人名の表記を考慮してその人名の性別を判定したり、処理対象となる文章に含まれる類似人名についての性別の情報を考慮してその人名の性別を判定するように処理する。
【００１４】
〔２〕本発明の機械翻訳装置の構成
本発明の機械翻訳プログラムを実装する本発明の機械翻訳装置は、機械翻訳の際に必要となる適切な代名詞の選択を実現できるようにするために、（イ）機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報を抽出したり、その人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、（ロ）抽出手段の抽出した情報に基づいて、機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を判定する判定手段と、（ハ）機械翻訳の対象となる文章に含まれる類似する人名について、判定手段により判定された性別の情報を比較して、その比較結果に基づいて、その判定された性別の情報を修正する修正手段と、（ニ）判定手段の判定した性別の情報（修正手段がその性別の情報を修正する場合には、その修正された性別の情報）に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行う選択手段とを備えるように構成する。
【００１５】
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【００１６】
このように構成される本発明の機械翻訳装置では、機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の周囲にある文脈情報を利用して、その人名の性別を判定することを基本にして、これに加えて、その人名の表記を考慮してその人名の性別を判定したり、機械翻訳の対象となる文章に含まれる類似人名についての性別の情報を考慮してその人名の性別を判定して、その判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行うように処理する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明では、人名の周囲にある文脈情報を利用して、その人名の性別を判定することを基本にして、これに加えて、その人名の表記を考慮してその人名の性別を判定したり、同一の人名が出現する可能性のあるひとつのまとまりとなる文章に含まれる類似人名についての性別の判定結果を考慮してその人名の性別を判定するように処理することから、性別を一意に決められない人名についても性別を判定できるようになるとともに、姓のみの人名についても性別を判定できるようになり、しかも、網羅的な人名性別辞書を用意することなく、性別の判定を実現できるようになる。
【００１８】
これから、本発明によれば、網羅的な人名性別情報を用意することなく、幅広い人名について、機械翻訳の際に必要となる適切な代名詞の選択を実現できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００２０】
図１に、本発明を具備する機械翻訳装置１の一実施形態例を図示する。
【００２１】
この図に示すように、本発明の機械翻訳装置１は、ファイルやキーボードから機械翻訳の対象となる文章を入力する入力部１０と、入力部１０の入力した文章に含まれる人名部分を認識して、その人名部分にタグなどを付けた形で出力する固有名詞認識部１１と、固有名詞認識部１１の認識した人名の性別を判定する人名性別判定部１２と、人名性別判定部１２の判定結果に基づいて、入力部１０の入力した文章を機械翻訳する機械翻訳部１３と、機械翻訳部１３の翻訳結果を出力する出力部１４とを備える。
【００２２】
ここで、固有名詞認識部１１については、従来の固有名詞認識システムをそのまま流用することが可能である。
【００２３】
この人名性別判定部１２は、固有名詞認識部１１の認識した人名の性別を判定する処理を行うために、判定規則記憶部１２０と、人名性別辞書１２１と、前処理部１２２と、性別判定部１２３と、性別確定部１２４と、性別情報付与部１２５とを備える。
【００２４】
判定規則記憶部１２０は、人名の周囲にある文脈情報とその人名の性別との間に成立する関係である、こういう文脈情報がある場合にはその人名の性別はこうであるという関係について記述するとともに、その関係の確信度について記述する判定規則を保存する。この判定規則は、例えば、人名の周囲にある文脈情報をノードとし、その人名の性別をリーフとする決定木で構成される。
【００２５】
図２に、このような決定木で構成される判定規則の一例を図示する。
【００２６】
この図では、「人名の２つ前の形態素の表記が『名詞の“妹”』で、人名の１つ前の形態素の表記が『助詞の“の”』であれば、その人名の性別は女性で、その確信度は“１．０”である」とか、「人名の２つ前の形態素の表記が『名詞の“父”』で、人名の１つ前の形態素の表記が『記号の“・”』であれば、その人名の性別は男性で、その確信度は“１．０”である」とか、「人名の１つ後の形態素の表記が『助詞の“の”』で、人名の２つ後の形態素の表記が『名詞の“妻”』であれば、その人名の性別は男性で、その確信度は“１．０”である」というような判定規則を一例として示している。
【００２７】
人名性別辞書１２１は、人名の表記に対応付けて、その人名の性別の情報を記述するとともに、その関係の確信度について記述する辞書データを管理する。
【００２８】
図３に、人名性別辞書１２１の管理する辞書データの一例を図示する。
【００２９】
この図では、「“太郎”という人名表記を持つ場合には、その人名の性別は男性で、その確信度は“１．０”である」とか、「“郎”という人名表記を持つ場合には、その人名の性別は男性で、その確信度は“０．８”である」とか、「“亜希子”という人名表記を持つ場合には、その人名の性別は女性で、その確信度は“１．０”である」とか、「“子”という人名表記を持つ場合には、その人名の性別は女性で、その確信度は“０．５”である」というような辞書データを一例として示している。
【００３０】
ここで、本発明の機械翻訳装置１では、判定規則記憶部１２０の保存する判定規則を使って人名の性別を判定する処理を行うので、この人名性別辞書１２１については、膨大な数の人名について網羅的に辞書データを用意する必要はない。
【００３１】
前処理部１２２は、人名の性別判定の前処理として、人名のタグ付けをされた入力部１０の入力した文章を記事に分割するとともに、それらの記事の文章について形態素解析を実行する。
【００３２】
この記事の分割処理では、入力部１０の入力した文章をひとつのまとまった文章単位である記事（同一の人名が出現する可能性のあるひとつのまとまった文章単位となるもの）に分割する処理を行うものであり、予め決められた記事のフォーマット（例えば、ひとつの記事は表題を持つというようなフォーマット）に従って記事に分割したり、ユーザからの指示に従って記事に分割したり、段落などの形式を利用して記事に分割する。
【００３３】
また、この形態素の解析処理では、記事に分割した文章を前後の文脈の単位となる形態素に分割するとともに、それらの分割した各形態素の品詞などの情報を解析する処理を行うものである。ここで、この形態素解析処理については、従来の形態素解析システムをそのまま流用することが可能である。
【００３４】
性別判定部１２３は、前処理部１２２の分割した記事に記載されている固有名詞認識部１１の認識した人名を判定対象として、判定規則記憶部１２０の保存する判定規則と、人名性別辞書１２１の管理する辞書データとを参照しつつ、その人名の周囲の文脈情報やその人名の表記に基づいて、その人名の性別を判定する。
【００３５】
性別確定部１２４は、記事内に記載されている各人名についての性別判定部１２３の判定結果について、その記事内に記載されている類似する人名の性別の判定結果と比較して、それに基づいて、性別判定部１２３の判定結果をそのまま確定させるか、性別判定部１２３の判定した性別を逆に修正する形で確定させる。
【００３６】
性別情報付与部１２５は、記事内に記載されている各人名に対して、性別確定部１２４の確定した性別情報を付与する。この付与の方法としては、固有名詞認識部１１が付与したタグを性別を表すものに書き換えることなどにより行う。
【００３７】
このように構成される人名性別判定部１２では、入力部１０の入力した文章を記事に分割して、その記事を単位にして、固有名詞認識部１１の認識した人名について、その人名の周囲の文脈情報やその人名の表記に基づいて、その人名の性別を判定するという処理を行う。
【００３８】
この人名の性別の判定結果を受けて、機械翻訳部１３は、人名性別判定部１２の付与した人名の性別情報を利用することで適切な代名詞を選択しつつ、入力部１０の入力した文章を機械翻訳する。
【００３９】
従来の日英の機械翻訳では、固有名詞に性別情報が与えられていないことから、「亜希子は右手を振った」という文章を翻訳する場合、「亜希子は（自分の）右手を振った」という意味に解釈して、「Ａkiko shook one's right hand 」となるが、「one's 」の代名詞を選択できないために、「Ａkiko shook my right hand」や、「Ａkiko shook the right hand 」や、「Ａkiko shook his right hand 」というように翻訳してしまうという不都合があった。
【００４０】
これに対して、本発明では、固有名詞「亜希子」に女性という性別情報が与えられているので、機械翻訳部１３は、この場合、「ｍｙ」や「ｈｉｓ」ではなくて、正確な「ｈｅｒ」という代名詞を選択することができるようになることで、「Ａkiko shook her right hand 」というように正確に翻訳を行うことができるようになる。
【００４１】
図４に、人名性別判定部１２の実行する処理フローの一例を図示する。
【００４２】
次に、この処理フローに従って、人名性別判定部１２の実行する処理について詳細に説明する。
【００４３】
人名性別判定部１２は、固有名詞認識部１１が入力部１０の入力した文章に含まれる人名部分を認識して、その人名部分にタグなどを付けた形で出力すると、図４の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ１０で、入力文書を記事ごとに分割する。
【００４４】
続いて、ステップＳ１１で、未処理の記事を１つ選択し、続くステップＳ１２で、その選択した記事の文章について形態素解析を行う。
【００４５】
続いて、ステップＳ１３で、選択した記事に記載されている人名の中から、未処理の人名を１つ選択する。
【００４６】
続いて、ステップＳ１４で、選択した人名の周辺の文脈情報を特定し、判定規則記憶部１２０の保存する判定規則の中から、その特定した文脈情報に合致する判定規則を抽出して、その抽出した判定規則で定義されている確信度に基づいて、性別ごとに、男性と判定する場合の確信度と女性と判定する場合の確信度とを得る。
【００４７】
このとき、複数の判定規則を抽出する場合には、それらの判定規則で定義されている確信度を合計することで、性別ごとに、男性と判定する場合の確信度と女性と判定する場合の確信度とを得るようにする。
【００４８】
続いて、ステップＳ１５で、人名性別辞書１２１の管理する辞書データを参照することで、選択した人名の表記に合致する辞書データを抽出して、その抽出した辞書データで定義されている確信度に基づいて、性別ごとに、男性と判定する場合の確信度と女性と判定する場合の確信度とを得る。
【００４９】
このとき、複数の辞書データを抽出する場合には、それらの辞書データで定義されている確信度を合計することで、性別ごとに、男性と判定する場合の確信度と女性と判定する場合の確信度とを得るようにする。
【００５０】
続いて、ステップＳ１６で、性別ごとに、ステップＳ１４で得た判定結果の確信度と、ステップＳ１５で得た判定結果の確信度とを合計して、その合計値の高い方の性別を選択した人名の性別と判定する。
【００５１】
例えば、「父・山田太郎は首相になった。」という文章の持つ「山田太郎」という人名の性別を判定する場合には、図５に示すように、ステップＳ１４において、図２に示すような判定規則に従って、「山田太郎」が男性である確信度が１．０で、女性である確信度が０ということを得て、ステップＳ１５において、図３に示すような人名性別辞書１２１の管理する辞書データに従って、「山田太郎」が男性である確信度が１．８で、女性である確信度が０ということを得て、ステップＳ１６で、「山田太郎」が男性である確信度の合計値が２．８で、女性である確信度の合計値が０であるという判定結果に基づいて、「山田太郎」が最終的に男性であると判定するのである。
【００５２】
続いて、ステップＳ１７で、ステップＳ１６で得た判定結果を比較用バッファに格納し、続くステップＳ１８で、選択した記事に記載されている全ての人名の性別を判定したのか否かを判断して、全ての人名を判定していないことを判断するときには、ステップＳ１３の処理に戻る。
【００５３】
このようにして、ステップＳ１３〜ステップＳ１８の処理を繰り返していくときに、ステップＳ１８で、選択した記事に記載されている全ての人名の性別を判定したことを判断するときには、ステップＳ１９に進んで、比較用バッファに格納した人名について部分的に一致するものを抽出して、それらの氏名についての性別判定結果を集めることで、選択した記事に記載されている各人名について、類似する人名の性別判定結果を集める。
【００５４】
続いて、ステップＳ２０で、集めた性別判定結果の多数決を行うことで、選択した記事に記載されている各人名の性別を確定する。
【００５５】
例えば、図６に示すように、同一記事内に、４つの「山田」という人名と、１つの「山田太郎」という人名がある場合にあって、ステップＳ１４〜ステップＳ１６の処理に従って、第１番目の「山田」が男性と判定され、第２番目の「山田」が女性と判定され、「山田太郎」が男性と判定され、第３番目の「山田」が男性と判定され、第４番目の「山田」が男性と判定される場合には、これらの性別判定結果の多数決を行うことで、これらの「山田」及び「山田太郎」が男性であると確定するのである。
【００５６】
ここで、類似する人名がない場合には、多数決を行うことなく、ステップＳ１６で判定した性別をそのまま確定することになる。
【００５７】
続いて、ステップＳ２１で、選択した記事に記載されている各人名に対して、ステップＳ２０で確定した性別情報を付与し、続くステップＳ２２で、選択した記事の文章を出力用バッファに格納する。
【００５８】
続いて、ステップＳ２３で、次の記事に対しての処理に入るために比較用バッファをクリアし、続くステップＳ２４で、ステップＳ１０で分割した全ての記事について判定を行ったのか否かを判断して、未判定の記事があることを判断するときには、ステップＳ１１の処理に戻る。
【００５９】
一方、ステップＳ２４の判断処理に従って、ステップＳ１０で分割した全ての記事について判定を行ったことを判断するときには、ステップＳ２５に進んで、出力用バッファの内容を機械翻訳部１３に出力する。
【００６０】
このようにして、人名性別判定部１２は、入力部１０の入力した文章を記事に分割して、その記事を単位にして、固有名詞認識部１１の認識した人名について、その人名の周囲の文脈情報やその人名の表記に基づいて、その人名の性別を判定するように処理するのである。
【００６１】
この人名の性別の判定結果を受けて、機械翻訳部１３は、人名性別判定部１２の付与した人名の性別情報を利用することで適切な代名詞を選択しつつ、入力部１０の入力した文章を機械翻訳することを実現できるようになる。
【００６２】
図１に示す実施形態例では、性別判定部１２３は、判定規則記憶部１２０の保存する判定規則と、人名性別辞書１２１の管理する辞書データとを用いて人名の性別を判定するように処理したが、他の方法を用いて人名の性別を判定することも可能である。例えば、機械学習による分類器の手法を用いることも可能である。
【００６３】
この機械学習による分類器の手法を用いて人名の性別を判定する場合には、性別判定部１２３に機械学習機能を持たせて、学習時に、例えば、
｛人名の２つ前の形態素の表記，人名の２つ前の形態素の品詞，
人名の１つ前の形態素の表記，人名の１つ前の形態素の品詞，
人名の表記，人名の最初の形態素の表記，人名の最後の形態素の表記，
人名の１つ後の形態素の表記，人名の１つ後の形態素の品詞，
人名の２つ後の形態素の表記，人名の２つ後の形態素の品詞，
人名の性別｝
というベクトルデータを蓄積する。
【００６４】
例えば、「父・山田太郎は首相になった。」という文章と、「山田太郎」が男性であるという性別情報とに基づいて、
｛父，名詞，・，記号，山田太郎，山田，太郎，は，助詞，首相，名詞，男性｝
というベクトルデータを生成して、それを蓄積するのである。
【００６５】
性別判定部１２３は、ベクトルデータを蓄積すると、蓄積したベクトルデータに基づいて、例えば、「２つ前の形態素の表記が『父』ならば」とか、「人名の最後の表記が『太郎』ならば」といったようなノードを生成し、それに対応付けて、リーフを人名の性別とする木を生成することで決定木を生成する。
【００６６】
そして、性別判定部１２３は、決定木を生成した後、実際の判定処理に入ると、性別の判定対象となる人名についてのベクトルデータと生成した決定木とに基づいて、その人名の性別を判定する。
【００６７】
この機械学習による分類器の生成アルゴリズムについては、「ＡＩによるデータ解析，Ｊ．Ｒ．キンラン著  古川康一監訳，ｐｐ４−８，１９９５」など各種文献で紹介されているが、本発明では、上述したようなデータ形式のベクトルデータを使うことで、人名の性別の判定を可能にしている。
【００６８】
次に、本発明の有効性を検証するために行った実験について説明する。
【００６９】
この実験は、機械学習による分類器の手法を用いて人名の性別を判定することで行った。決定木の生成に用いたベクトルデータのデータ形式については上述したものを用いた。なお、正解率を調べるために行ったことから、上述した多数決の方法については用いていない。
【００７０】
実験データは、人名と性別をラベル付けした新聞記事７日分（約８，０００文）を学習データとして用い、新聞記事１日分（約１，２００文）を性別判定のテストデータとして用いることで行った。図７に、実験データの一例を図示する。
【００７１】
この実験においては、４０３個の人名が性別の判定対象となり、その内の３６７個の人名の性別が正解を示したので、正解率は９１％（＝３６７／４０３）であった。この４０３個の人名の内８４％が男性であり、何も行わずに全てを男性と判定すると８４％の精度となるので、本発明による効果があることが検証できた。
【００７２】
また、この実験においては、姓のみの人名については１７２個が判定対象となり、その内の１５３個の人名の性別が正解を示したので、正解率は８９％（＝１５３／１７２）であった。この１５３個の姓のみの人名の内８３％が男性であり、何も行わずに全てを男性と判定すると８３％の精度となるので、本発明による効果があることが検証できた。これから、人名性別辞書１２１だけでは判定できない姓のみの人名の性別判定に対して、本発明が有効であることが検証できた。
【００７３】
この実験では、上述した多数決の方法については用いていないので、上述した多数決の方法を用いることで、この正解率はさらに高められることになる。
【００７４】
本発明では、判定規則記憶部１２０の保存する判定規則と、人名性別辞書１２１の管理する辞書データに対して確信度を定義するという構成を採っているが、この確信度については人名性別の判定結果が向上するようにと学習することが好ましい。
【００７５】
この確信度の学習方法としては、人名と性別をラベル付けしたデータを用意して、そのデータの９割を学習とし、残り１割のデータをテスト用として性別判定を行い、テスト用のデータが最もよく判定できるようになる確信度を求めることで学習するという方法を用いることが可能である。
【００７６】
このような方法を用いる場合、テスト用のデータとする１割のデータを順番に別のものに変更することによって、合計１０回の性別判定実験が行えるので、その結果が最もよくなる確信度を学習することにより適切な確信度を学習できるようになる。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本発明によれば、文章に含まれる人名の性別を判定する必要があるときに、姓のみの人名や幅広い人名について、その性別を判定できるようになるものであり、文章に含まれる人名の性別を判定する必要がある機械翻訳などのような様々な分野に適用可能である。
【００７８】
（付記１）処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定するための処理を行う人名性別判定プログラムであって、コンピュータを、前記人名の周囲にある文脈情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段として機能させるための人名性別判定プログラム。
【００７９】
（付記２）処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定するための処理を行う人名性別判定プログラムであって、コンピュータを、前記人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段として機能させるための人名性別判定プログラム。
【００８０】
（付記３）付記２に記載の人名性別判定プログラムにおいて、前記判定手段は、前記抽出手段の抽出した文脈情報に基づいて行った性別の判定結果の確信度と、前記抽出手段の抽出した人名表記に基づいて行った性別の判定結果の確信度との合計値を算出して、その合計値に基づいて、前記人名の性別を判定することを、特徴とする人名性別判定プログラム。
【００８１】
（付記４）付記１ないし３のいずれか１項に記載の人名性別判定プログラムにおいて、コンピュータを、さらに、処理対象となる文章に含まれる類似する人名について、前記判定手段により判定された性別の情報を比較して、その比較結果に基づいて、その判定された性別の情報を修正する修正手段として機能させることを、特徴とする人名性別判定プログラム。
【００８２】
（付記５）文章を機械翻訳するための処理を行う機械翻訳プログラムであって、コンピュータを、機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段と、前記判定手段の判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行う選択手段として機能させるための機械翻訳プログラム。
【００８３】
（付記６）文章を機械翻訳するための処理を行う機械翻訳プログラムであって、コンピュータを、機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行う選択手段として機能させるための機械翻訳プログラム。
【００８４】
（付記７）付記６に記載の機械翻訳プログラムにおいて、前記判定手段は、前記抽出手段の抽出した文脈情報に基づいて行った性別の判定結果の確信度と、前記抽出手段の抽出した人名表記に基づいて行った性別の判定結果の確信度との合計値を算出して、その合計値に基づいて、前記人名の性別を判定することを、特徴とする機械翻訳プログラム。
【００８５】
（付記８）付記５ないし７のいずれか１項に記載の機械翻訳プログラムにおいて、コンピュータを、さらに、機械翻訳の対象となる文章に含まれる類似する人名について、前記判定手段により判定された性別の情報を比較して、その比較結果に基づいて、その判定された性別の情報を修正する修正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。
【００８６】
（付記９）処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定する人名性別判定装置であって、前記人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段とを備えることを、特徴とする人名性別判定装置。
【００８７】
（付記１０）文章を機械翻訳する機械翻訳装置であって、機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出する抽出手段と、前記抽出手段の抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定する判定手段と、前記判定手段の判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行う選択手段とを備えることを、特徴とする機械翻訳装置。
【００８８】
（付記１１）処理対象となる文章に含まれる人名の性別を判定する人名性別判定装置で実行される人名性別判定処理方法であって、前記人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出し、前記抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定することを、特徴とする人名性別判定処理方法。
【００８９】
（付記１２）文章を機械翻訳する機械翻訳装置で実行される機械翻訳処理方法であって、機械翻訳の対象となる文章に含まれる人名の性別を処理対象として、その人名の周囲にある文脈情報およびその人名の表記を抽出し、前記抽出した情報に基づいて、前記人名の性別を判定し、前記判定した性別に基づいて、機械翻訳の際に必要となる代名詞の選択を行うことを、特徴とする機械翻訳処理方法。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明を具備する機械翻訳装置の一実施形態例である。
【図２】判定規則記憶部に保存される判定規則の一例を示す図である。
【図３】人名性別辞書に管理される辞書データの一例を示す図である。
【図４】人名性別判定部の実行する処理フローである。
【図５】人名性別判定部の実行する処理の説明図である。
【図６】人名性別判定部の実行する処理の説明図である。
【図７】本発明の有効性を検証するための行った実験データの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９１】
１      機械翻訳装置
１０    入力部
１１    固有名詞認識部
１２    人名性別判定部
１３    機械翻訳部
１４    出力部
１２０  判定規則記憶部
１２１  人名性別辞書
１２２  前処理部
１２３  性別判定部
１２４  性別確定部
１２５  性別情報付与部
【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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