(57)【要約】【課題】  訳語推定対象用語の訳語を高精度に推定する。【解決手段】  本発明の訳語推定装置は、第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、抽出された第２言語文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、解析で得られた単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段とを有する。また、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段とを有する。  【選択図】      図１
2007280122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、
抽出した第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、
形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段と、
各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、
各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段と
を具備したことを特徴とする訳語推定装置。
【請求項２】
上記候補決定手段は、予め定められた閾値以上の対応度を有する１又は複数個の第２言語の候補語を選択し、
全ての第２言語の候補語に対して、対訳文抽出手段、形態素解析・チャンク解析手段、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段、対応度計算手段を適用し、第２言語の候補語における訳語の第１言語の候補語を求め、
上記候補決定手段は、最終的に、第１言語の訳語推定対象用語からみた第２言語候補語の対応度と、第２言語の候補語からみた第１言語の訳語推定対象用語の対応度とを加え、最も高い合計値を持つ第２言語の候補語を訳語推定対象用語の訳語として決定することを特徴とする請求項１に記載の訳語推定装置。
【請求項３】
上記訳語決定手段は、候補語と一致する語が対訳辞書に登録されており、対訳辞書の訳語が、訳語推定対象用語の一部であった場合、その対応度を下げることを特徴とする請求項１又は２に記載の訳語推定装置。
【請求項４】
上記訳語決定手段は、第１の候補語に含まれる別の第２の候補語があった場合、第１の候補語と第２の候補語の差分を取り出し、その差分が対訳辞書に登録されており、かつ、その差分の訳語が、訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文に存在すれば、第１の候補語の対応度を下げることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の訳語推定装置。
【請求項５】
対訳文抽出手段、形態素解析・チャンク解析手段、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段、対応度計算手段、及び、候補決定手段を備え、
上記対訳文抽出手段が、第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出し、
上記形態素解析・チャンク解析手段が、抽出された第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析し、
上記ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段が、形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数え上げ、
上記対応度計算手段が、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算し、
上記候補決定手段が、各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する
ことを特徴とする訳語推定方法。
【請求項６】
上記候補決定手段は、予め定められた閾値以上の対応度を有する１又は複数個の第２言語の候補語を選択し、
全ての第２言語の候補語に対して、対訳文抽出手段、形態素解析・チャンク解析手段、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段、対応度計算手段を適用し、第２言語の候補語における訳語の第１言語の候補語を求め、
上記候補決定手段は、最終的に、第１言語の訳語推定対象用語からみた第２言語候補語の対応度と、第２言語の候補語からみた第１言語の訳語推定対象用語の対応度とを加え、最も高い合計値を持つ第２言語の候補語を訳語推定対象用語の訳語として決定することを特徴とする請求項５に記載の訳語推定方法。
【請求項７】
上記訳語決定手段は、候補語と一致する語が対訳辞書に登録されており、対訳辞書の訳語が、訳語推定対象用語の一部であった場合、その対応度を下げることを特徴とする請求項５又は６に記載の訳語推定方法。
【請求項８】
上記訳語決定手段は、第１の候補語に含まれる別の第２の候補語があった場合、第１の候補語と第２の候補語の差分を取り出し、その差分が対訳辞書に登録されており、かつ、その差分の訳語が、訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文に存在すれば、第１の候補語の対応度を下げることを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載の訳語推定方法。
【請求項９】
コンピュータを、
第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、
抽出した第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、
形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段と、
各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、
各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段と、
して機能させるように記述されていることを特徴とする訳語推定プログラム。
【請求項１０】
第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、
抽出した第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、
形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段と、
各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、
各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段と、
訳語推定対象用語と決定された訳語との組を翻訳辞書に登録する辞書登録手段と
を具備したことを特徴とする翻訳辞書作成装置。
【請求項１１】
対訳文抽出手段、形態素解析・チャンク解析手段、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段、対応度計算手段、候補決定手段、及び、辞書登録手段を備え、
上記対訳文抽出手段が、第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出し、
上記形態素解析・チャンク解析手段が、抽出された第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析し、
上記ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段が、形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数え上げ、
上記対応度計算手段が、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算し、
上記候補決定手段が、各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定し、
上記辞書登録手段は、訳語推定対象用語と決定された訳語との組を翻訳辞書に登録することを特徴とする翻訳辞書作成方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、
抽出した第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、
形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段と、
各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、
各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段と、
訳語推定対象用語と決定された訳語との組を翻訳辞書に登録する辞書登録手段と、
して機能させるように記述されていることを特徴とする翻訳辞書作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、訳語推定装置、方法及びプログラム、並びに、翻訳辞書作成装置、方法及びプログラムに関し、例えば、専門用語や新語に関する訳語を自動推定したり、機械翻訳装置等に用いる対訳辞書を自動的に作成したりする場合に適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
人間の翻訳作業や機械翻訳等で利用される、専門用語の対訳辞書を作成する作業は、多くの時間と労力を要する作業である。辞書作成者は、数多くの過去の翻訳文書や対象言語で書かれた専門分野の文献を調べることにより、最適な専門用語の訳語を決定する必要がある。この辞書作成者の作業を軽減するため、既に翻訳されている文書（対訳文書）を利用して専門用語の訳語を推定したり、翻訳辞書を生成したりする従来技術として、特許文献１、非特許文献１に記載の技術が提案されている。
【０００３】
この従来技術の翻訳辞書生成万法の概略は、以下の通りである。
【０００４】
（１）第１言語の用語が与えられると、その用語が出現する対訳文に同時に出現する第２言語の単語列を訳語候補語として抽出する。
【０００５】
（２）抽出された訳語候補語に対して、構成語の辞書登録情報を利用して計算する言語情報に基づく確信度ＴＬＬと、対訳文として同時に出現した回数を基にした統計情報に基づく確信度ＴＬＳの２つの値の加重平均によって確信度ＴＬを求め、確信度ＴＬの高い訳語候補を選定する。ここで、ＴＬＬは、日本語用語ＪＷの単語数をｍとし、英単語句ＥＷの単語数をｎとし、ＥＷの単語のうち辞書に登録されている単語の数をｘとすると、ＴＬＬ＝（ｎ＋２ｘ）／３ｍと定義される。一方、ＴＬＳは、Ｆ（ＪＷ）を日本語ＪＷの出現回数、Ｆ（ＥＷ）を日本本語ＪＷと英語ＥＷの同時出現回数とすると、ＴＬＳ＝Ｆ（ＥＷ）／Ｆ（ＪＷ）と定義される。
【０００６】
（３）与えられた第１言語の用語と、選定された確信度が高い訳語候補の組において、用語の中で翻訳辞書に登録されていない未登録単語の数と、訳語候補の中で対訳辞善に登録されていない未登録単語の数が同数である場合、その未登録語のペアを翻訳辞書に登録する。
【０００７】
具体例を以下に示す。翻訳辞書には、“ゲート”⇔“Ｇａｔｅ”が登録されている。第１言語の用語「ゲート電極」（出現回数１０回）に対して、対訳文に同時に出現する第２言語の単語列を抽出した結果、“ｇａｔｅ  ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ”（同時出現回数７回）、“ｇａｔｅ”（同時出現回数８回）という２つの候補が挙がったとする（上記手順（１））。この場合、上記の式より、前者の候補は、ＴＬＬ＝（２＋２×１）／３×２＝４／６、ＴＬＳ＝７／１０となり、確信度ＴＬは、ＴＬ＝４１／６０となる。一方、後者の候補は、ＴＬＬ＝（１＋２×１）／３×２＝３／６、ＴＬＳ＝８／１０となり、確信度ＴＬは、ＴＬ＝３９／６０となる。両者の結果から、ＴＬ値がより高い“ｇａｔｅ  ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ”が尤もらしい対訳ペアとして選択される（上記手順（２））。さらに、翻訳辞書には、“ゲート⇔Ｇａｔｅ”が登録されており、第１言語の単語列の未登録単語数は「電極」、第２言語の単語列は“ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ”と１つずつ（つまり同数）であるので、未登録単語のペア“電極” ⇔“ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ”を翻訳辞書に登録する（上記手順（３））。
【特許文献１】特開２００２−３６６５４６号公報
【非特許文献１】出羽達也著、「対訳文書から自動動抽出した用語対訳による機械翻訳の訳語精度向上」、研究報告「自然言語処理」１４４−１（２００１．７．１６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般に、ある専門分野において、最初から十分な専門用語の対訳辞書は存在しない。従って、機械的な手法で辞書を構築するためには、対訳辞書が存在しなくても精度良く訳語を推定できる技術が望まれる。
【０００９】
しかしながら、上述した従来技術は、
（１）統計情報と言語情報（言語情報とは対訳辞書の情報のことである）の２つの情報を用いて訳語推定する、
（２）推定により得られた訳語候補に対して、対訳辞書登録情報を利用することによって対訳ペアを決定する、
という点に特徴があり、このため、十分な対訳辞書が存在しない場合、精度良く訳語を推定することができない。
【００１０】
そのため、対訳辞書の有無に関わらず、高精度に訳語を推定できる訳語推定装置、方法及びプログラムや、対訳辞書の有無に関わらず、高精度に推定できた訳語を適用した翻訳辞書作成装置、方法及びプログラムが望まれている。
【００１１】
また、対訳辞書を利用する場合であれば、訳語を従来より一段と精度良く推定できる訳語推定装置、方法及びプログラムや、そのように推定できた訳語を適用した翻訳辞書作成装置、方法及びプログラムが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
第１の本発明の訳語推定装置は、（１）第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、（２）抽出した第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、（３）形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段と、（４）各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、（５）各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段とを具備したことを特徴とする。
【００１３】
第２の本発明の訳語推定方法は、対訳文抽出手段、形態素解析・チャンク解析手段、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段、対応度計算手段、及び、候補決定手段を備え、（１）上記対訳文抽出手段が、第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出し、（２）上記形態素解析・チャンク解析手段が、抽出された第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析し、（３）上記ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段が、形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数え上げ、（４）上記対応度計算手段が、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算し、（５）上記候補決定手段が、各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定することを特徴とする。
【００１４】
第３の本発明の訳語推定プログラムは、コンピュータを、（１）第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、（２）抽出した第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、（３）形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段と、（４）各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、（５）各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段と、して機能させるように記述されていることを特徴とする。
【００１５】
第４の本発明の翻訳辞書作成装置は、（１）第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、（２）抽出した第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、（３）形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段と、（４）各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、（５）各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段と、（６）訳語推定対象用語と決定された訳語との組を翻訳辞書に登録する辞書登録手段とを具備したことを特徴とする。
【００１６】
第５の本発明の翻訳辞書作成方法は、対訳文抽出手段、形態素解析・チャンク解析手段、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段、対応度計算手段、候補決定手段、及び、辞書登録手段を備え、（１）上記対訳文抽出手段が、第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出し、（２）上記形態素解析・チャンク解析手段が、抽出された第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析し、（３）上記ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段が、形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数え上げ、（４）上記対応度計算手段が、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算し、（５）上記候補決定手段が、各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定し、（６）上記辞書登録手段は、訳語推定対象用語と決定された訳語との組を翻訳辞書に登録することを特徴とする。
【００１７】
第６の本発明の翻訳辞書作成プログラムは、コンピュータを、（１）第１言語の訳語推定対象用語が与えられたとき、第１言語と第２言語間で文対応が付けられている対訳文情報から、その訳語推定対象用語が含まれる第１言語の文とそれに対応する第２言語の文を抽出する対訳文抽出手段と、（２）抽出した第２言語の文を形態素解析及びチャンク解析する形態素解析・チャンク解析手段と、（３）形態素解析及びチャンク解析された単語列に対して、ｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数を数えるｎ−ｇｒａｍカウント・抽出手段と、（４）各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現回数に基づいて、作成された各ｎ−ｇｒａｍ単語列と訳語推定対象用語との対応度を計算する対応度計算手段と、（５）各ｎ−ｇｒａｍ単語列を候補語とし、その中から、対応度に基づいて、訳語推定対象用語の訳語を決定する候補決定手段と、（６）訳語推定対象用語と決定された訳語との組を翻訳辞書に登録する辞書登録手段と、して機能させるように記述されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、訳語推定対象用語の訳語を高精度に推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明による訳語推定装置、方法及びプログラムの第１の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。
【００２０】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
図１は、第１の実施形態の訳語推定装置の機能的構成を示すブロック図である。第１の実施形態の訳語推定装置は、パソコンなどの情報処理装置（１台に限定されず、複数台を分散処理し得るようにしたものであっても良い）上に、第１の実施形態の訳語推定プログラム（固定データを含む）をインストールすることにより、構築されるものであるが、機能的には、図１で表すことができる。
【００２１】
第１の実施形態の訳語推定装置１は、大きく分けて、入出力部１．１、訳語推定部１．２、対訳文データベース（対訳文ＤＢ）１．３を有する。
【００２２】
入出力部１．１は、入力装置１．０２からの訳語推定を行いたい用語の入力を受け付ける入力処理部１．１２、訳語推定結果を出力装置１．０１に出力する出力処理部１．１１を有する。
【００２３】
入力処理部１．１２は、キーボードから入力された推定対象の用語を取り込んだり、記録媒体や装置内蔵の記憶装置から推定対象の用語を取り込んだり、外部装置から推定対象の用語をダウンロードによって取り込んだりするものであり、入力装置１．０２からの対訳文書の入力方法は問われないものである。出力処理部１．１１は、出力装置１．０１がディスプレイであれば表示出力させ、出力装置１．０１がプリンタであれば印刷出力させ、出力装置１．０１が外部装置であれば送信出力させ、出力装置１．０１がファイル記憶装置であれば格納させるものである。
【００２４】
訳語推定部１．２は、ハードウェア的には、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ハードディスクなどの訳語推定プログラムの実行構成が該当する（なお、上述の入出力部１．１も、このようなハードウェア構成の一部が該当する）。
【００２５】
訳語推定部１．２は、対訳文データベース１．３から、入力された用語を含む対訳文を抽出する対訳文抽出部１．２２、その対訳文に対して形態素解析及びチャンク解析を行う形態素解析・チャンク解析部１．２３、その形態素解析・チャンク解析結果からｎ−ｇｒａｍ単語列の抽出及び各単語列の個数をカウントするｎ−ｇｒａｍカウント・抽出部１．２４、入力語からみた各ｎ−ｇｒａｍ単語列の対応度を計算する対応度計算部１．２５、対応度計算結果から訳語候補を決定する候補語決定部１．２６、これらの各処理部１．２２〜１．２６の処理を制御する制御部１．２１を有する。
【００２６】
さらに、訳語推定部１．２は、処理途中の一時的なデータを保存するための３つの格納部を有する。すなわち、対象対訳文格納部１．２７、ｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８及び候補語格納部１．２９を有する。対象対訳文格納部１．２７は、ユーザが入力した用語が出現する対訳文やその形態素解析・チャンク解析結果を格納するものである。ｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８は、形態素解析・チャンク解析結果から抽出されたｎ−ｇｒａｍ単語列、その出現回数、対応度を格納するものである。候補語格納部１．２９は、候補語と認定されたｎ−ｇｒａｍ単語列とその対応度（双方向）を格納するものである。
【００２７】
対訳文データベース１．３は、文対応が付いた対訳文が格納されているものである。対訳文データベース１．３は、訳語推定部１．２が搭載されていると同一の情報処理装置に設けられているものであっても良く、また、外部装置に搭載され、通信回線を介してアクセスするものであっても良い。
【００２８】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態の訳語推定装置１の動作（第１の実施形態の訳語推定方法）を、図２のフローチャートをも参照しながら説明する。図２は、第１の実施形態における訳語推定処理を示すフローチャートである。
【００２９】
以下では、対訳文データベース１．３に生物関連の日英対訳文が格納されており、英語（第１言語）の専門用語“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”の日本語（第２言語）の訳語を推定する場合を、適宜、例に挙げて、第１の実施形態の訳語推定装置１の動作を説明する。
【００３０】
まず、ユーザは、キーボード等の入力装置１．０１から、“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”を入力する。入力された“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”という文字列は、入力処理部１．１２を介し、制御部１．２１によって対訳文抽出部１．２２に渡される（Ｓ３１）。対訳文抽出部１．２２は、対訳文データベース１．３において、“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”という文字列を含む全ての英文とその英文に対応する和文を抽出し、対象対訳文格納部１．２７に格納する（Ｓ３２）。
【００３１】
次に、形態素解析・チャンク解析部１．２３が、対象対訳文格納部１．２７に格納された全ての和文に対して、形態素解析（単語単位認定）及びチャンク解析（文節単位認定）処理を行い、対象対訳文格納部１．２３に格納する（Ｓ５３３）。ここで、「チャンク」とは、文の構文的な単位を意味する。例えば、「高濃度における麹菌株組換え」は、「高濃度における」と「麹菌株組換え」の２つのチャンクから構成されている。チャンク解析方法としては、例えば、文献『工藤、松本著、「チャンキングの段階適用による係り受け解析」、情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．６，ｐｐ．１８３４−１８４２』に記載の方法を適用できる。
【００３２】
次に、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出部１．２４は、対象対訳文格納部１．２７に格納された和文の形態素解析及びチャンク解析結果から、日本語ｎ−ｇｒａｍ単語列を生成し、その出現回数（そのｎ−ｇｒａｍ単語列が何文に出現したか）を求め、その結果を、日本語ｎ−ｇｒａｍ単語列をインデックス、出現回数を値としてｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８に格納する（Ｓ３４）。
【００３３】
ここで、日本語ｎ−ｇｒａｍ単語列とは、対象対訳文格納部１．２７に登録されている各和文に対して、チャンクの範囲内で生成される単語列のことである。例えば、「麹菌  株  組換え」のチャンクでは、１−ｇｒａｍ単語列の“麹菌”、“株”“組換え”、２−ｇｒａｍ単語列の“麹菌  株”及び“株  組換え”、３−ｇｒａｍ単語列の“麹菌  株  組換え”の計６通りの日本語ｎ−ｇｒａｍ単語列が生成される。
【００３４】
図３に、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出処理終了後のｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８の格納例を示している。図３における符号６．１を付与している列は、インデックス（生成されたｎ−ｇｒａｍ単語列）であり、符号６．２を付与している列は、値（各ｎ−ｇｒａｍ単語列の出現現回数）である。
【００３５】
次に、ｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８に登録された全てのｎ−ｇｒａｍ単語列に対して、対応度計算部１．２５が、“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”からみたｎ−ｇｒａｍ単語列の対応度を計算し、計算結果をｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８に格納する（Ｓ３５）。“ｉｎｐｕｔ”からみた“ｓｔｒ”の対応度（ｓｉｍ（“ｉｎｐｕｔ”⇒“ｓｔｒ”）と表記する）を、以下の（１）式のように定義する。
【数１】
2007280122.tif 000003
【００３６】
すなわち、入力用語“ｉｎｐｕｔ”に対する対応度の計算に供する対象和文のｎ−ｇｒａｍ単語列“ｓｔｒ”の全てのｎ−ｇｒａｍ部分単語列“ｓｕｂｓｔｒ”について、その部分単語列の単語数を対象和文の単語数で割った値に、その部分単語列の出現回数を乗算して、対応度の要素を計算し、全てのｎ−ｇｒａｍ部分単語列についての対応度の要素の総和として、対象和文のｎ−ｇｒａｍ単語列“ｓｔｒ”の対応度を定義する。
【００３７】
具体例を挙げて説明する。出現回数は図３の通りであるとする。例えば、ｓｉｍ（“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ” ⇒“アスペルギルス  オリザエ”）は、以下のように求められる。“アスペルギルス  オリザエ”から生成されるｎ−ｇｒａｍ単語列は、“アスペルギルス”、“オリザエ”、“アスペルギルス  オリザエ”の３つである。上記（１）式により、第１の部分単語列であるｓｕｂｓｔｒ＝アスペルギルスについての対応度は、（２）式に示すように、（１／２）・３＝１．５と計算される。
【数２】
2007280122.tif 000004
【００３８】
同様に、第２の部分単語列である“オリザエ” についての対応度は（１／２）・２＝１、第３の部分単語列である“アスペルギルス  オリザエ” についての対応度は（２／２）・２＝２と計算される。その結果、ｓｉｍ（“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ” ⇒“アスペルギルス  オリザエ”）＝１．５＋１＋２＝４．５が算出される。一方、“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”に対する“麹菌”の対応度は、（１／１）・１４＝１４となる。
【００３９】
上述した計算方法によって、“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”からみたｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８にある全ての日本語ｎ−ｇｒａｍとの対応度を計算し、計算結果をｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８に格納する。
【００４０】
図４に、対応度計算処理が終了した時点でのｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８の格納例を示している。対応度計算処理語においては、ｎ−ｇｒａｍ単語列６．１及び出現回数６．２に加え、対応度計算処理で付加された対応度の計算結果６．３が追加格納されている。
【００４１】
次に、制御部１．２１において、現在の訳語推定対象がユーザによる入力語か、そうでないかを判断する（Ｓ３６）。ユーザによって入力された用語を訳語推定の対象にしている場合、訳語候補決定処理に進む（Ｓ３７）。ユーザによって入力された用語を訳語推定の対象にする場合には、上述したステップＳ３１において、推定対象種類パラメータ＄ｉｎ＄に「入力語」という文字列がセットされ、これにより、ユーザによって入力された用語を訳語推定の対象にしているか否かを判別できる。
【００４２】
訳語候補決定処理では、候補語決定部１．２６において、予備実験などによって予め決められた閾値（Ｔｈ）以上の値を持つｎ−ｇｒａｍ単語列のみを候補語と認定し、認定されたｎ−ｇｒａｍ単語列をインデックス、その対応度を値として候補語格納部１．２９に格納すると共に、推定対象種類パラメータ＄ｉｎ＄に「候補語」という文字列をセットする（Ｓ３７）。
【００４３】
図５は、閾値Ｔｈ＝３と設定されていた場合の訳語候補決定処理終了後の候補語格納部１．２９の格納例であり、図４に示したｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８の格納内容に対応している。図５において、１行は、候補語と認定されたｎ−ｇｒａｍ単語列８．１と、その対応度８．２とが記述されている。Ｔｈ＝３以上の対応度をもつ図４の日本語ｎ−ｇｒａｍ単語列のみが、図５に示すように候補語格納部１．２９に格納される。
【００４４】
なお、これらの全候補語を訳語候補としてユーザに表示して、処理を終了することも可能である。この場合は、これらの候補語リストを出力処理部１．１１に渡し、出力装置１．０１が表示して、全処理を終了する。なお、図２のフローチャートの点線矢印が、この変形例での流れを示している。
【００４５】
次に、候補語格納部１．２９に格納された全候補語において、逆向きの訳語推定処理を行う。
【００４６】
制御部１．２１は、候補語格納部１．２９から候補語を１つ選択し（Ｓ３９）、その候補語を対訳文抽出部１．２２に渡す。例えば、図５の“アスペルギルス  オリザエ”が選択されたとする。対訳文抽出部１．２２は、その候補語“アスペルギルス  オリザエ”を含む和文とその和文に対応する英文を全て抽出し、対象対訳文格納部１．２２に格納する（Ｓ３２）。
【００４７】
次に、その抽出英文に対して、形態素解析・チャンク解析部１．２３は、英語形態素解析及びチャンク解析処理を行う（Ｓ３３）。次に、ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出部１．２４は、上述と同様の方法で、英語ｎ−ｇｒａｍ単語列を生成し、各単語列がどれだけの文に出現したかを数え上げ、ｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８にその結果を格納する（Ｓ３４）。
【００４８】
次に、対応度計算部１．２５において、“アスペルギルス  オリザエ”と各英語ｎ−ｇｒａｍ単語列との対応度ｓｉｍ（ “アスペルギルス  オリザエ” ⇒ “ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”）を上述した（１）式に従って計算する（Ｓ３５）。図６は、この処理終了後のｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８の格納例である。図４の場合と同様に、生成された英語ｎ−ｇｒａｍ単語列９．１、その出現回数９／２、“アスペルギルス  オリザエ”からみた各ｎ−ｇｒａｍ単語列の対応度９．３が格納されている。
【００４９】
次に、制御部１．２１は、現在の訳語推定の対象が候補語なので（＄ｉｎ＄＝候補語）、候補語決定部１．２６は双方向対応度計算処理に進む（Ｓ３６、Ｓ３８）。
【００５０】
図７は、候補語決定部１．２６が実行する双方向対応度計算処理の詳細を示すフローチャートである。
【００５１】
まず、候補語決定部１．２６がｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２９に登録されているｎ−ｇｒａｍ単語列中に、入力語が登録されているかを検査する（Ｓ４１）。入力語が登録されていれば、その入力語とその対応度を抽出し（Ｓ４２）、対応度が閾値以上か否かを検査する（Ｓ４３）。閾値以上であれば、双方向の対応度ｓｉｍ（“ｉｎｐｕｔ”⇔“ｓｔｒ”）を、（３）式に従って計算し（Ｓ４４）、候補語格納部１．２９の候補語にその情報を追加する（Ｓ４５）。
【数３】
2007280122.tif 000005
【００５２】
双方向の対応度ｓｉｍ（“ｉｎｐｕｔ”⇔“ｓｔｒ”）は、（３）式に示すように、２種類の片方向の対応度ｓｉｍ（“ｉｎｐｕｔ”⇒“ｓｔｒ”）及びｓｉｍ（ “ｓｔｒ” ⇒ “ｉｎｐｕｔ”）の和として求められる。
【００５３】
なお、入力語がｎ−ｇｒａｍ単語列中に登録されていない場合（Ｓ４１で否定結果）、若しくは、閾値以上の値ではない場合（Ｓ４３で否定結果）は、次の処理（次の訳語候補を対象（Ｓ３９））に進む。
【００５４】
図５及び図６を参照して、双方向対応度計算処理の具体例を説明する。図６に示すｎ−ｇｒａｍ単語列格納部１．２８の格納情報には、入力語である“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”が存在し、対応度ｓｉｍ（ “アスペルギルス  オリザエ” ⇒ “ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”）はである。閾値Ｔｈ＝３以上であるので、双方向の対応度を計算する。図５に示す格納内容により、対応度ｓｉｍ（ “ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ” ⇒“アスペルギルス  オリザエ”）が４．５であるので、双方向の対応度ｓｉｍ（ “ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”  ⇔  “アスペルギルス  オリザエ”）は４．５＋３＝７．５となる。この結果が格納された候補語格納部１．２９の格納例を図８に示している。図１０に示すように、候補語８．１、その候補語の対応度８．２に加え、双方向の対応度８．３が記述されている。
【００５５】
上述した対訳文抽出処理（Ｓ３２）から双方向対応度計算処理（Ｓ３８）までの処理を、全ての候補語に対して行う。全ての候補語に対する処理が終了すれば、候補語決定部１．２６は、双方向対応度が最も高い候補語を訳語として決定する（Ｓ３１０）。上述した図８は、全候補語の双方向対応度計算処理が終了した時点での候補語格納部１．２９の格納例である。双方向対応度８．３が最高値である“麹菌”（その対応度ｓｉｍ（ “ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”  ⇔  “麹菌”）＝４６）が訳語として決定される。
【００５６】
最後に、候補語決定部１．２６によって決定された訳語は、出力処理部１．１１を介して、ユーザに提示される。上述した例では、入力用語“ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ”の訳語として、“麹菌”がユーザに提示され、全ての処理を終了する。
【００５７】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
上記第１の実施形態によれば、以下の効果を奏することができる。
【００５８】
第１の実施形態によれば、対訳辞書を用いずに、対訳文書の統計的な討算処理のみで、ある用語における訳語推定処理を行うことができる。
【００５９】
また、第１の実施形態によれば、入力用語から候補語の対応度と候補語から入力用語の対応度の合計という、双方向の対応度を利用することにより、入力語と対応しない候補が偶然同時に出現する場合のカウントを排除することができ、より高精度の訳語推定を行うことができる。
【００６０】
さらに、第１の実施形態によれば、対応度の計算式は、出現回数の多さと構成単語数の多さの両方を考慮した式になっており、実際の対応度を適切に反映させたものになっており、推定精度の向上に寄与している。長い単語列は異表記等の問題により、出現回数が少なくなる傾向があるが、提案している対応度の計算式は、構成単語数による重みを与えることにより、構成単語数が多いものが（単語列が長いものほど）優先される性質をもっている。
【００６１】
（Ｂ）第２の実施形態
次に、本発明による訳語推定装置、方法及びプログラムの第２の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。
【００６２】
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
図９は、第２の実施形態の訳語推定装置の機能的構成を示すブロック図であり、第１の実施形態に係る上述した図１との同一、対応部分には、同一、対応符号を付して示している。  
第２の実施形態の訳語推定装置１Ａは、第１の実施形態と同様な構成要素に加え、対訳辞書データベース（対訳辞書ＤＢ）１．４を有している。第２の実施形態の場合、候補語決定部１．２６は、対訳辞書データベース１．４の格納内容を利用して候補語を決定している。
【００６３】
（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
図示は省略しているが、第２の実施形態の訳語推定装置１Ａにおける訳語推定処理の流れは、第１の実施形態に係る図２のフローチャートにおける流れと同様である。しかし、訳語候補決定処理（図２のＳ３７参照）の処理内容が異なっているので、以下では、第２の実施形態の訳語候補決定処理を説明する。以下では、“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ”という用語を訳語推定する場合を例に挙げて、説明する。
【００６４】
訳語候補決定処理に至る前の処理は、第１の実施形態の場合と同様である。すなわち、図２に示した入力処理（Ｓ３１）から対象語の確認処理（Ｓ３６）までが実行された後、訳語候補決定処理に進む。
【００６５】
図１０は、第２の実施形態の訳語候補決定処理の詳細を示すフローチャートである。
【００６６】
まず、第１の実施形態の訳語候補決定処理と同様に、予め決められた閾値以上の対応度をもつ日本語ｎ−ｇｒａｍ単語列を抽出し、候補語格納部１．２９に格納する（Ｓ５１）。
【００６７】
次に、候補語格納部１．２９中の候補語を１つ選択し（Ｓ５２）、その候補語が対訳辞書データベース１．４に登録されているかどうかを調べる（Ｓ５３）。登録されていれば、その候補語の訳語が、入力語の部分単語列か否か（入力語の単語列の一部であるか否か）を調べる（Ｓ５４）。部分単語列であれば、候補語格納部１．２９の対応度ｓｉｍ（“ｉｎｐｕｔ”⇒“ｓｔｒ”）の値を、以下の（４）式に従って求めた値ｓｉｍ１で上書きする（Ｓ５５）。
【数４】
2007280122.tif 000006
【００６８】
なお、対訳辞書データベース１．４に候補語がなかったり、その訳語が部分単語列でなかったりする場合には、対応度ｓｉｍ（“ｉｎｐｕｔ”⇒“ｓｔｒ”）の値は更新されない。
【００６９】
具体例を挙げて説明する。図１１は、ステップＳ５１の候補語格納処理後の候補語格納部１．２９の格納例を示している。この候補語格納部１．２９から、候補語“ヘリコバクター”を選択する（Ｓ５２）。対訳辞書データベース１．４には、“ヘリコバクター⇔Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ”が登録されているとすると、候補語“ヘリコバクター”は対訳辞書データベース１．４に存在し（Ｓ５３）、かつ、その訳語“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ”は、入力語“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ”の部分単語列であるので（Ｓ５４）、対応度を再計算し、候補語格納部１．２９の値を上書きする（Ｓ５５）。
【００７０】
再計算の式は、ｃｏｎＮｕｍ（“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ”）＝１、ｃｏｎＮｕｍ（“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ”）＝２、ｓｉｍ（“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ”⇒“ヘリコバクター”）＝７であるので、新たな対応度ｓｉｍ（“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ”⇒“ヘリコバクター”）は（１／２）×７＝３．５となる。
【００７１】
図１２は、上書き後の候補語格納部１．２９の格納例である。“ヘリコバクター”の値が、７（図１１の符号１１．１参照）から３．５（図１２の符号１２．１参照）に変更されている。
【００７２】
対応度が更新された場合は、次の候補語に対して（Ｓ５２）、同様の処理を行う。
【００７３】
対応度が更新されなかった場合、現在対象としている候補語格納部１．２９に格納されている候補語（以下、ｓｔｒとする）において、その候補語の構成単語のみをもつ別の候補語（以下、ｄ−ｓｔｒとする）を１つ選択する（Ｓ５６）。
【００７４】
次に、候補語ｓｔｒにおいて、ｄ−ｓｔｒを含まない部分の単語（以下、ｄｅｌｔａとする）を取り出し（Ｓ５７）、ｄｅｌｔａが対訳辞書データベース１．４に登録されているか否かを調べる（Ｓ５８）。対訳辞書データベース１．４に登録されていれば、対象対訳文格納部１．２７に格納されている対訳文において、ｄｅｌｔａの対訳辞書データベース１．４での訳語を検索し、その訳語が存在すれば、以下の（５）式に従って対応度を再計算する（Ｓ５５）。
【数５】
2007280122.tif 000007
【００７５】
再計算された対応度が、候補語格納部１．２９の対応度より小さい場合、再計算された値ｓｉｍ２で候補語格納部１．２９の対応度を上書きする（Ｓ５５）。
【００７６】
具体的な例で説明する。ここでの候補語を図１１の“ヘリコバクター  ピロリ菌  培養液”とする。図１１中の候補語格納部において“ヘリコバクター  ピロリ菌  培養液”の構成語のみからなる単語列（ｄ−ｓｔｒ）は、“ヘリコバクター  ピロリ菌”、 “ヘリコバクター”、 “ピロリ菌”の３つである。ここでは、“ヘリコバクター  ピロリ菌”を選択したとする（Ｓ５６）。
【００７７】
次に、“ヘリコバクター  ピロリ菌  培養液”と“ヘリコバクター  ピロリ菌”の差分単語列（ｄｅｌｔａ）は“培養液”である（Ｓ５７）。対訳辞書データベース１．４に“培養液⇒ｍｅｄｉｕｍ”が登録されている場合（Ｓ５８）、対象対訳文格納部１．２７中の対訳文の英文において、“培養液”の訳語“ｍｅｄｉｕｍ”があるかどうかを検索する（Ｓ５９）。
【００７８】
図１３は、対象対訳文格納部１．２７に格納されている対訳文の例である。対訳文に“ｍｅｄｉｕｍ”が存在するので（図１３の符号１３．１参照）、対応度を再計算する（Ｓ５１０）。ｓｔｒは“ヘリコバクター  ピロリ菌  培養液”、ｄ−ｓｔｒは、“ヘリコバクター  ピロリ菌”であるので、計算式は以下の（６）式に示すようになる。
【数６】
2007280122.tif 000008
【００７９】
この値４は、元の値８．５より小さいので、候補語格納部１．２９の“ヘリコバクター  ピロリ菌  培養液”の値を４に変更する。これにより、図１１の符号１１．２を付した値４．５が、図１２の符号１２．２を付した値４に変更（上書き）される。
【００８０】
候補語におけるＳ５７〜Ｓ５１０の一連の処理が終了すれば、他の部分単語列（ｄ−ｓｔｒ）についても同様の処理を行う（Ｓ５６）。
【００８１】
次に、ｄ−ｓｔｒを“ピロリ菌”とする。“ヘリコバクター  ピロリ菌  培養液”と“ピロリ菌”の場合の差分単語列は、前方差分の“ヘリコバクター”、後方差分の“培養液”である。このように、前後に差分がある場合は、前方差分、後方差分分の両方において対訳辞書データベースに存在することを条件とする。“ヘリコバクター”が対訳辞書データベース１．４に存在していないとすると、条件に合わないので（Ｓ５８）、新しい部分単語列（ｄ−ｓｔｒ）を対象とする（Ｓ５６）。
【００８２】
候補語“ヘリコバクター  ピロリ菌  培養液”における全ての部分単語列（ｄ−ｓｔｒ）の処理が終了すると、新しい候補語を１つ選択し（Ｓ５２）、同様の処理を繰り返す。全ての候補語に対する処理が終了すれば、訳語候補決定処理を終了する。上述した図１２は全ての候補語における処理が終了した時点での候補語格納部１．２９の格納例を表している。
【００８３】
仮に、図２のフローチャートにおいて、点線の流れに進むならば、最高の対応度を有する“ヘリコバクター  ピロリ菌”を、入力語“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ”の訳語と推定し、この結果が出力処理部１．１１によって表示され（Ｓ３１１）、全体の処理を終了する。
【００８４】
（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
第２の実施形態によれば、以下の効果を奏することができる。
【００８５】
（１）式で定義した対応度は、長い単語列ほど対応度が高くなる性質を持つ。従って、図１３のような対訳文が存在した場合、別の単語の訳までも含んだ単語列が、訳語として推定されてしまうこともあり得る。具体的には、“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ  ｍｅｄｉｕｍ”と“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ  ｃｕｌｔｕｒｅ  ｓｏｌｕｔｉｏｎ”という英語に対して“ヘリコバクターピロリ菌培養液”という日本語が存在した場合、第１の実施形態（片言語方向のみの推定手法）では、“Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ  ｐｙｌｏｒｉ”の訳は“へリコバクターピロリ菌培養液”と推定されてしまう。
【００８６】
この第２の実施形態では、対訳辞書によって余分な単語があると判断された場合、対応度を低くする。これにより、余分な単語を含む候補語が、訳語と推定されるのを防ぐことができる。
【００８７】
また、本来は長い単語列と対応するべきなのに、カタカナ表記の揺れ等によって、短い単語列との対応度が高くなることも多い。候補となった単語列が、対訳辞書によって対象入力語の部分的な訳語であると判断された場合、その対応度の値を低くする。これによって、不適切に短くなった候補語が、訳語と推定されるのを防ぐことができる。
【００８８】
第２の実施形態の技術を利用して対訳辞書を作成することによって、対訳辞書の登録語数は増えていく。従って、第２の実施形態の技術を利用すれば利用するほど（対訳辞書が増え、誤り候補の除去機能が有効に働くため）、推定精度が向上する。
【００８９】
（Ｃ）他の実施形態
（Ｃ−１）第１の実施形態の場合、片言語からの対応度計算のみを行い、処理を終了しても良い。逆に、第２の実施形態では、片言語からの対応度計算のみを行い、処理を終了する例を示したが、第１の実施形態のように、双方向の対応度計算処理を行っても良い。
【００９０】
（Ｃ−２）例えば、英語から日本語に翻訳した文書の場合、専門用語等で標準化された日本語訳がない場合や馴染みがない日本語訳の場合には、“…日本語訳（英語表記）…”のような表現を使うことがある。このような表現を含んだ日本語文書を利用して、訳語推定処理を行うことができる。具体的な例を示すと、以下の通りである。
【００９１】
（Ｔ１）上記の日本語文書を入力部により入力し、対訳文データベースに上記の日本語文書を格納する。
【００９２】
（Ｔ２）入力された日本語文書の中から、（）内の英語表現を全て抽出し、第１の実施形態の第１の言語の訳語推定対象の用語とする。
【００９３】
（Ｔ３）（Ｔ２）で抽出された英語表現の１つを、訳語推定の対象として、対訳文抽出部において、その英語表現を含む全ての文を抽出する。
【００９４】
（Ｔ４）形態素解析・チャンク解析部において（Ｔ３）で抽出された文を形態素解析、チャンク解析する。
【００９５】
（Ｔ５）ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出部において、（Ｔ４）の結果に対して、“…（英語表記）”の直前に位置する単語列のｎ−ｇｒａｍ単語列を作成し、各ｎ−ｇｒａｍ単語列の個数をカウントする。
【００９６】
（Ｔ６）対応度計算部において、対象となる用語（英語）と（Ｔ５）の各ｎ−ｇｒａｍ単語列との対応度を計算する。
【００９７】
（Ｔ７）候補決定部において対応度が最も高いｎ−ｇｒａｍ単語列を、英語表現の訳語候補とする。
【００９８】
（Ｔ８）（Ｔ２）で抽出された全英語表現に対して、（Ｔ３）〜（Ｔ７）の処理を繰り返し、全英語表現の訳語推定を行い、出力部により訳語推定結果を出力する。
【００９９】
なお、請求項１の対訳文抽出手段は、上記のような情報抽出を行うものを含むものとする。
【０１００】
（Ｃ−３）第１又は第２の実施形態で推定した訳語を入力語の訳語として対訳辞書を作成、登録するようにしても良い。本発明の翻訳辞書作成装置、方法及びプログラムは、この場合が該当する。
【０１０１】
（Ｃ−４）第１、第２の実施形態では、最高の対応度をもつ候補語を訳語として推定するという例を示したが、訳語を１つに絞るのではなく、候補語格納部に格納されている複数候補を対応度付きで出力するようにしても良い。
【０１０２】
（Ｃ−５）第１、第２の実施形態では、入力語を英語として、推定する訳語を日本語としたが、その逆でも構わない。また、この訳語推定技術は、利用する対訳文の言語を変更すれば、どんな言語においても利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】第１の実施形態の訳語推定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の訳語推定処理を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態のｎ−ｇｒａｍカウント・抽出処理終了後のｎ−ｇｒａｍ単語列格納部の格納例（１）を示す説明図である。
【図４】第１の実施形態の対応度計算処理が終了した時点でのｎ−ｇｒａｍ単語列格納部の格納例を示す説明図である。
【図５】第１の実施形態の訳語候補決定処理終了後の候補語格納部の格納例を示す説明図である。
【図６】第１の実施形態のｎ−ｇｒａｍカウント・抽出処理終了後のｎ−ｇｒａｍ単語列格納部の格納例（２）を示す説明図である。
【図７】第１の実施形態の双方向対応度計算処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】第１の実施形態の双方向対応度計算処理終了後の候補語格納部の格納例を示す説明図である。
【図９】第２の実施形態の訳語推定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１０】第２の実施形態の訳語候補決定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態の候補語格納処理後の候補語格納部の格納例を示す説明図である。
【図１２】第２の実施形態の対応度再計算後の候補語格納部の格納例を示す説明図である。
【図１３】第２の実施形態の対象対訳文格納部の格納例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１０４】
１、１Ａ…訳語推定装置、１．１…入出力部、１．１１…出力処理部、１．１２…入力処理部、１．２…訳語推定部、１．２２…対訳文抽出部、１．２３…形態素解析・チャンク解析部、１．２４…ｎ−ｇｒａｍカウント・抽出部、１．２５…対応度計算部、１．２６…候補語決定部、１．２７…対象対訳文格納部、１．２８…ｎ−ｇｒａｍ単語列格納部、１．２９…候補語格納部、１．３…対訳文データベース、１．４…対訳辞書データベース。  
【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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