(57)【要約】【課題】高精度な翻訳を実現する。【解決手段】用例を用いて原始言語を目的言語に機械翻訳する機械翻訳装置において、前記原始言語の入力データに含まれる単語毎に、予め格納された前記原始言語に対応する目的言語の節・句単位の翻訳用例データを用いて用例ベース翻訳を行う用例ベース機械翻訳手段と、前記用例ベース機械翻訳手段により翻訳された１又は複数の単語に対する部分翻訳を合成する部分翻訳合成手段とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
用例を用いて原始言語を目的言語に機械翻訳する機械翻訳装置において、
前記原始言語の入力データに含まれる単語毎に、予め格納された前記原始言語に対応する目的言語の節・句単位の翻訳用例データを用いて用例ベース翻訳を行う用例ベース機械翻訳手段と、
前記用例ベース機械翻訳手段により翻訳された１又は複数の単語に対する部分翻訳を合成する部分翻訳合成手段とを有することを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項２】
前記用例ベース機械翻訳手段で翻訳できなかった単語に対し、予め機械学習された翻訳辞書を用いて統計的機械翻訳を行う統計的機械翻訳手段を有し、
前記部分翻訳合成手段は、前記用例ベース機械翻訳手段により翻訳された部分翻訳と、前記統計的機械翻訳手段により翻訳された部分翻訳とを、前記入力データの語順に対応させて合成することを特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記用例ベース機械翻訳手段は、
ＣＹＫテーブルを用いて前記入力データに含まれる各単語を用いた部分翻訳を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記目的言語が手話である場合に、
前記部分翻訳合成手段は、前記合成による得られる手話単語列を、予め格納された手話単語に対する映像データを用いて、手話映像に変換して出力することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１乃至４の何れか１項に記載の機械翻訳装置が有する各手段として機能させるための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、機械翻訳装置及び機械翻訳プログラムに係り、特に、高精度な翻訳を実現するための機械翻訳装置及び機械翻訳プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来では、用例を用いて原始言語を目的言語に機械翻訳する手法や、ある単語に続く確率が最も高い単語等を統計的に求め、その情報を用いて原始言語を目的言語に機械翻訳する手法等が知られている（例えば、特許文献１〜５参照）。
【０００３】
例えば、特許文献１に示されている手法は、入力文と一致又は類似する原始言語の用例に対応する目的言語の用例に基づいて、入力文を目的言語に翻訳した用例翻訳候補と、用例翻訳候補の確からしさを表す第１尤度とを求め、上述の処理と異なる処理により入力文を目的言語に翻訳し、入力文の単語それぞれに対する翻訳結果の候補のうち、第２尤度が第１閾値以上である候補を表す訳語候補を生成し、用例翻訳候補それぞれについて、用例翻訳候補に含まれる訳語が訳語候補に存在しない場合に、第１尤度を所定値だけ下げ、用例翻訳候補から第１尤度が最大の用例翻訳候補を選択する機械翻訳装置が示されている。
【０００４】
また、特許文献２に示されている手法は、ソース言語（ＳＬ）入力のフラグメントを、用例ベース中の用例のＳＬフラグメントとマッチさせ、ＳＬ入力中の全てのマッチしたブロックを、用例中の１つ又は複数のＳＬフラグメントとマッチした、ＳＬ入力中の用語ブロックとして識別し、マッチしたブロックのブロック組合せを選択してＳＬ入力の１つ又は複数のフラグメントをカバーし、選択したブロック組合せ中の各ブロックについて、そのブロックに関連する用例を識別し、識別した用例のターゲット言語（ＴＬ）部分を、ＳＬ入力の１つ又は複数のフラグメントとマッチする識別した用例のＳＬ部分にアラインさせ、アラインさせた部分に基づいて、翻訳出力を供給する用例ベースの機械翻訳システムが示されている。
【０００５】
また、特許文献３に示されている手法は、原始言語のテキストの構文木から複数の部分木群を作成し、複数の部分木群に含まれる部分木の各々に対し、用例データベースから当該部分木と一致する原始言語の構文木を持つ用例群を検索し、検索された用例群に含まれる用例の各々に対する翻訳確率を、各用例のコンテキスト類似度以上のコンテキスト類似度を持つ部分用例群内における、当該用例の出現頻度により算出し、この翻訳確率に基づき最尤の部分木群を選択し、選択した部分木群と、当該部分木群に含まれる部分木に対し検索された用例とに基づいて、目的言語のテキストを生成する機械翻訳装置が示されている。
【０００６】
また、特許文献４に示されている手法は、翻訳すべき入力文を取得し、予め構築されたフレーズテーブルからフレーズファジーマッチング手法を用いて入力文における各句について同一又は最も類似した対訳句対を検索し、最も類似した対訳句対について修正を行うことにより、各句の正確な翻訳文を取得し、上述した対訳句対と予め構築された言語モデルに基づいて、入力文についての目的言語の全ての翻訳文を検出し、統計モデルを用いて最も高いスコアの翻訳文を入力文の正しい目的言語翻訳文として選択して出力するフレーズベースの統計的機械翻訳方法が示されている。
【０００７】
更に、特許文献５に示されている手法は、ソース文のクラスメンバーシップを表す確率のベクトルを決定するための手段を含み、ベクトルの要素はソース文が予め定められたクラスの集合の１つに属する確率を表し、更に予め定められたクラスの集合のクラスそれぞれについて設けられた、複数個のクラス特定統計的サブデコーダをさらに含み、デコーダはそれぞれのクラスのトレーニングデータのそれぞれの集合によって統計的にトレーニングされ、デコーダの各々はソース文中の単語又は単語シーケンスの各々について、ターゲット言語での翻訳単語又は単語シーケンスの確率を出力し、ターゲット言語の可能な単語シーケンスの確率に従って、ソース文のターゲット言語における最も尤度の高い翻訳仮説を推定する手段を有し、ターゲット言語の可能な単語シーケンスの確率は、複数個のサブデコーダによって出力される確率をターゲット言語の単語又は単語シーケンスの各々についての確率ベクトルに従って補間することによって計算される統計的機械翻訳装置が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−３０５１６７号公報
【特許文献２】特開２００８−２６２５８７号公報
【特許文献３】特開２００６−２５２２９０号公報
【特許文献４】特開２０１０−０６１６４５号公報
【特許文献５】特開２００９−２９４７４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述したような従来手法は、用例ベース翻訳も統計的機械翻訳も、文全体を対象にしたものであり、例えば節や句のような部分単語列のみを対象としたものはなかった。つまり、従来手法では、文単位で用例ベース翻訳と統計的機械翻訳をする場合には、翻訳結果は一文全体のものとなってしまい、部分単語列に対する翻訳結果を融合することができないという問題があった。なお、従来手法を用いて、文の代わりに、節や句単位を入力して用例ベース翻訳や統計的機械翻訳し、翻訳結果を一文として統合することも考えられるが、そもそも節や句単位をどのような長さで入力すればよいのかが不明であるため、高精度な翻訳を実現することができなかった。
【００１０】
本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、高精度な翻訳を実現するための機械翻訳装置及び機械翻訳プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００１２】
本発明は、用例を用いて原始言語を目的言語に機械翻訳する機械翻訳装置において、前記原始言語の入力データに含まれる単語毎に、予め格納された前記原始言語に対応する目的言語の節・句単位の翻訳用例データを用いて用例ベース翻訳を行う用例ベース機械翻訳手段と、前記用例ベース機械翻訳手段により翻訳された１又は複数の単語に対する部分翻訳を合成する部分翻訳合成手段とを有することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、コンピュータを、上述した機械翻訳装置が有する各手段として機能させるための機械翻訳プログラムである。
【００１４】
なお、本発明の構成要素、表現又は構成要素の任意の組み合わせを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造等に適用したものも本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、高精度な翻訳を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態における機械翻訳装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態における機械翻訳処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】ＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳例を説明するための図である。
【図４】ＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】ＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳手法の具体例を示す図である。
【図６】出現頻度を含む翻訳用例データの一例を示す図である。
【図７】手話ＣＧ翻訳システムの生成画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜本発明について＞
本発明は、例えば入力文中において長い用例を使って翻訳できる単語列を効率的に翻訳し、翻訳できなかった単語列に対しては統計的機械翻訳によって翻訳し、用例ベース翻訳及び統計的機械翻訳のそれぞれの翻訳結果を融合することで高精度な翻訳を実現するものである。以下に、上述したような各特徴を有する本発明における機械翻訳装置及び機械翻訳プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００１８】
なお、近年では、多国語間の翻訳だけでなく、原始言語から手話言語による機械翻訳も注目されている。手話は、聴覚障害者等にとって重要なコミュニケーション手段である。特に、先天的或いは幼少時に失聴した聾者にとって手話は母語であり、日本語より理解しやすい。しかしながら、手話による情報提供は少なく、日本語から手話への自動翻訳の研究が幾つか行われているが、そこで扱われている語彙規模は小さく、実験的なシステムである場合も少なくない。そこで、以下の説明では、機械翻訳の一例として日本語から手話に翻訳する例について説明するが、本発明においてはこれに限定されるものではない。また、以下の説明において、手話に翻訳するとは、手話の動作を単語毎に書き起こしたものに変換することを意味するが、本発明においてはこれに限定されるものではない。
【００１９】
＜言語翻訳の基本的な考え方＞
まず、言語翻訳の基本的な考え方について説明する。言語翻訳とは、文字列から文字列への変換をいう。言語翻訳の手法は、規則翻訳（規則ベース翻訳）、用例翻訳（用例ベース翻訳）、統計翻訳（統計的機械翻訳）に大別される。
【００２０】
ここで、手話は、視覚言語であるため、最終的にはモーション映像への変換が必要となるが、日本語単文字列から手話映像へ直接変換することは難しい。そのため、本実施形態では、原始言語である日本語入力文を手話単語列（手話動作を単語列に書き起こしたもの）に変換する。そして、変換された手話単語列から各手話単語に対応する手話映像に抽出し、抽出された各手話映像を連結して日本語入力文に対応する手話映像を出力する。手話映像としては、例えばＣＧ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ）によるモーション映像でもよく、実写によるモーション映像でもよい。
【００２１】
また、規則翻訳では、人手によって構築された翻訳知識が必要となる。翻訳知識の構築には、翻訳対象の言語的知見が必要となるが、手話（日本手話）に関しては機械翻訳が開発できるまでの充分な解明が進んでいない。したがって、現時点では、規則翻訳のみで早期に翻訳システムを開発することは現実的ではない。一方、統計翻訳では、対象言語の知見が必要ないという利点がある。しかしながら、統計翻訳には、大規模な対訳コーパスが必要であり、現在１００万文〜１，０００万文規模のものが使われている。現在の「日本語−手話」の対訳コーパスには、それほど大きなものはなく、比較的大きな対訳コーパスでも２万〜３万文程度と遥かに小さい。その点、同じコーパスベースの翻訳手法である用例翻訳は対訳文を直接利用しているため、統計翻訳ほど大きなサイズでなくとも、ある程度の翻訳精度を得ることが可能である。
【００２２】
更に、例えば翻訳対象を特定の情報（例えば、気象情報等）に絞れば、そこに出現する言語現象は、ある程度限られたものとなる。特に、節や句単位でみると、気象情報は、定型的な表現が多い。なお、用例翻訳では、統計翻訳と異なり、翻訳対象に対する言語的知見が必要となるが、規則翻訳ほど詳細なものでなくともよい。
【００２３】
したがって、本実施形態では、用例翻訳を主とし、統計翻訳を併用する方法を取る。具体的には、まず、節（句）単位で完全一致による用例翻訳を行う。なお、この翻訳は、用例との完全一致であるため、用例とは一致しない節（句）もある。その場合には、統計翻訳で翻訳を行う。
【００２４】
＜機械翻訳装置：機能構成例＞
ここで、本実施形態における機械翻訳装置の機能構成例について、図を用いて説明する。図１は、本実施形態における機械翻訳装置の機能構成の一例を示す図である。図１に示す機械翻訳装置１０は、形態素解析手段１１と、用例ベース機械翻訳手段１２と、節・句単位翻訳用例格納手段１３と、用例ベース部分翻訳格納手段１４と、未翻訳単語格納手段１５と、統計的機械翻訳手段１６と、部分翻訳合成手段１７とを有するよう構成されている。
【００２５】
形態素解析手段１１は、ユーザが手話翻訳したい翻訳対象の文書データを入力し、入力文に含まれる形態素を解析し、その解析結果から入力文に含まれる単語単位に分割する。ここで、形態素解析とは、入力される文章データを意味のある単語に区切ることを意味し、例えば予め設定されたコーパス等を利用して品詞や内容を判別してもよく、本発明においてはこれに限定されるものではない。
【００２６】
なお、本実施形態では、形態素解析の一例として茶筅（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ／）等を用いることができるが、本発明においてはこれに限定されるものではない。また、形態素解析手段１１は、解析結果により得られる文章の単語列を用例ベース機械翻訳手段１２に出力する。
【００２７】
用例ベース機械翻訳手段１２は、節・句単位翻訳用例格納手段１３に予め格納された翻訳用例を利用して形態素解析手段１１により得られる単語列に対する用例ベース翻訳を行う。なお、本実施形態における用例ベース翻訳手法については、後述する。用例ベース機械翻訳手段１２は、用例ベースの翻訳ができた単語に対する翻訳結果を、用例ベース部分翻訳格納手段１４に出力する。また、用例ベース機械翻訳手段１２は、用例ベースの翻訳ができなかった単語列があれば、その単語列を未翻訳単語格納手段１５に出力する。
【００２８】
節・句単位翻訳用例格納手段１３は、予め設定された節や句単位の翻訳用例が格納されている。また、用例ベース部分翻訳格納手段１４は、用例ベース機械翻訳手段１２での翻訳結果（例えば、翻訳された手話単語列）を格納する。未翻訳単語格納手段１５は、用例ベース機械翻訳手段１２で翻訳できなかった単語を格納する。
【００２９】
統計的機械翻訳手段１６は、節・句単位翻訳用例格納手段１３に格納された翻訳用例に基づいて機械学習された翻訳辞書等を利用して統計的機械翻訳を行う。なお、翻訳辞書については、これに限定されるものではなく、一般的な機械学習により統計的に生成された翻訳辞書等を用いることができる。また、統計的機械翻訳手段１６は、統計的機械翻訳結果を部分翻訳合成手段１７に出力する。
【００３０】
部分翻訳合成手段１７は、用例ベース部分翻訳格納手段１４により得られる部分単語列の翻訳結果（手話単語列）と、統計的機械翻訳手段１６により得られる部分単語列の翻訳結果（手話単語列）とを入力文の単語列に対応させた順序（語順）で合成し、合成された翻訳結果を出力データとして出力する。これにより、本実施形態では、高精度な翻訳を実現することができる。
【００３１】
＜本実施形態における機械翻訳処理手順＞
ここで、本実施形態における機械翻訳処理手順について、フローチャートを用いて説明する。図２は、本実施形態における機械翻訳処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３２】
図２において、機械翻訳処理は、まず原始言語のデータ（例えば、日本語文章データ）が入力されると（Ｓ０１）、入力された文章データに対して形態素解析を行い、所定の単語毎に分割する（Ｓ０２）。
【００３３】
次に、機械翻訳処理は、分割された単語毎に用例ベースの機械翻訳を行い（Ｓ０３）、分割された単語のうち、翻訳できなかった未翻訳単語があるか否かを判断する（Ｓ０４）。ここで、機械翻訳処理は、未翻訳単語がある場合（Ｓ０４において、ＮＯ）、統計的機械翻訳を行う（Ｓ０５）。
【００３４】
機械翻訳処理は、Ｓ０４において、未翻訳単語がない場合（Ｓ０４において、ＹＥＳ）、又はＳ０５の処理が終了後、部分翻訳された単語（例えば、手話単語）を入力データの順序に対応させて合成し（Ｓ０７）、合成された結果を最終的な翻訳結果（例えば、手話単語列）として出力する（Ｓ０８）。なお、Ｓ０８の出力データは、翻訳結果として上述した手話単語列を出力するが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えば手話単語に対応するモーション映像データを予め用意しておき、手話単語に対応するモーション映像データを連結して手話映像を生成し、生成した手話映像を出力してもよい。
【００３５】
また、機械翻訳処理は、処理を終了するか否かを判断し（Ｓ０９）、処理を終了しない場合（Ｓ０９において、ＮＯ）、Ｓ０１に戻り、他のデータを入力して、上述した処理を行う。また、機械翻訳処理は、ユーザ等による終了指示や、入力するデータがない等により処理を終了する場合（Ｓ０９において、ＹＥＳ）、機械翻訳処理を終了する。
【００３６】
＜具体例＞
ここで、本実施形態における機械翻訳の具体例について説明する。例えば、「九州と沖縄は夕方から雷雨となりそうです」という日本語文章データを翻訳することを考える。なお、節・句単位翻訳用例格納手段１３には、予め以下に示す［用例１］のデータが格納されているとする。
［用例１］（節・句単位）
「九州と」⇔「九州  Ｎ」
「沖縄は」⇔「沖縄」
「九州と沖縄は」⇔「九州  Ｎ  沖縄」
「雷雨となりそうです」⇔「雷雨  夢  Ｎ」
「雷雨となり」⇔「雷雨」
「そうです」⇔「夢  Ｎ」
ここで、矢印（⇔）の左辺が日本語を示し、右辺がその手話を示している。また、手話の表記は、一例として全日本ろうあ連盟が発行している「日本語−手話辞典」（米川明彦（監修），日本手話研究所（編），（財）全日本聾唖連盟出版局，２００６．）にしたがうものとするが、表記についてはこれに限定されるものではない。また、手話の表記に含まれる「Ｎ」は、非手指動作である「頷き」を示し、意味をもつ単位の切れ目を示す。
【００３７】
本実施形態における機械翻訳装置１０は、まず「九州と沖縄は夕方から雷雨となりそうです」という入力文（以下、必要に応じて「日本語文１」という）に対して、形態素解析手段１１により形態素解析を行い、所定の単語毎に分割する。具体的には、日本語文１は、形態素解析結果により「九州／と／沖縄／は／夕方／から／雷雨／と／なり／そう／です」と１１個の単語に分割する（なお、「／」は、単語の区切りを示す）。
【００３８】
次に、用例ベース機械翻訳手段１２により用例翻訳を行う。すなわち、入力文の中で節・句用例を適用し、翻訳可能な箇所の用例翻訳を行う。例えば、上述した日本語文１に上述した［用例１］を適用すると、日本語の節「九州と沖縄は」と「雷雨となりそうです」とは、それぞれ「九州  Ｎ  沖縄」、「雷雨  夢  Ｎ」と翻訳することができる。
【００３９】
しかし、用例にない「夕方から」は、用例翻訳ができない。そこで、本実施形態では、用例翻訳できなかった単語列を統計翻訳で翻訳する。なお、「日本語−手話」の翻訳では、語順の入れ替えが少ないので、統計翻訳でも精度よく翻訳可能であることが期待できる。
【００４０】
＜用例ベース機械翻訳手段１２における用例翻訳の具体例＞
次に、用例ベース機械翻訳手段１２における用例翻訳の具体例として、用例翻訳の用例及び翻訳手法について説明する。用例は、通常、人手等により節・句単位に分割されている。なお、分割するにあたっては、日本語側の節・句の切れ目と、手話側の意味的単位の切れ目を考慮する。また、手話側での切れ目は、主に「頷き（Ｎ）」で判断する。なお、手話側の切れ目の判断が難しい場合には、無理に切らないようにする。
【００４１】
また、用例翻訳において、用例は、なるべくデータが長い方が高精度な翻訳が期待できる。そこで、本実施形態では、一文中で分割した節（句）から、その全ての組み合わせを自動生成し、用例に追加する。例えば、「きょうは雷雨となるでしょう」という入力文（以下、必要に応じて「日本語文２」という）では、人手により節・句単位に分割した場合に、以下に示す［用例２］が得られたとする。また、［用例２］の全ての組み合わせを自動生成すると、以下に示す［用例３］が得られる。したがって、本実施形態では、その全てを用例に追加する。
［用例２］（人手による節（句）分割）
「きょうは」⇔「今日  Ｎ」
「雷雨となる」⇔「雷雨」
「でしょう」⇔「夢  Ｎ」
［用例３］（追加された用例）
「きょうは雷雨となる」⇔「今日  Ｎ  雷雨」
「雷雨となるでしょう」⇔「雷雨  夢  Ｎ」
ここで、［用例２］及び［用例３］を用いた場合、日本語文２の用例翻訳結果は、「今日  Ｎ  雷雨  夢  Ｎ」となる。本実施形態では、上述した手法を用いることで、例えば気象情報に対して、対訳約３，５００文から、約１０，０００個の節（句）単位の用例を得ることができる。
【００４２】
ここで、本実施形態における用例ベース機械翻訳手段１２による用例翻訳は、例えばＣＹＫ（Ｃｏｃｋｅ−Ｙｏｕｎｇｅｒ−Ｋａｓａｍｉ）テーブルを埋めていくことによって行うことができるが、これに限定されるものではない。
【００４３】
＜ＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳例＞
ここで、ＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳例について説明する。図３は、ＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳例を説明するための図である。また、図４は、ＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳手順の一例を示すフローチャートである。なお、図３に示すＣＹＫテーブル２０の配列は、一例でありこれに限定されるものではない。また、図４の例では、節・句単位の翻訳用例を使って用例ベース翻訳を行い、未翻訳単語に対して統計的機械翻訳を行う部分も示している。
【００４４】
例えば、ある入力データを形態素解析した結果、「ｗ１，ｗ２，…，ｗｉ，…，ｗｊ，…，ｗｎ」と得られたとする（なお、「ｗ」は各単語を示し、「，」は各単語の区切りを示すが、必要に応じて「，」を考慮せずに一文（単語列）として扱うものとする）。なお、この例では、構文解析は行っていないものとする。
【００４５】
用例翻訳処理では、まず入力文に一致する用例を見つける。入力される日本語文の単語列「ｗｉ，…，ｗｊ」に対して節・句単位の対訳コーパス（用例）と照合し、一致した場合にはその手話単語列をＣＹＫテーブル２０の格納エリアｔ（ｊ−ｉ＋１，ｊ）に格納する。つまり、図３（ａ）に示すように、ＣＹＫテーブル２０の格納エリアｔ（ｊ−１＋１，ｊ）には、「ｗｉ，…，ｗｊ」の単語列に対する翻訳結果が格納される。
【００４６】
なお、翻訳結果が複数ある場合には、その全てをＣＹＫテーブル２０に登録する。つまり、図３（ｂ）に示すように、「ｗｉ，…，ｗｊ＋ｋ−１」の翻訳結果は、「Ｗｉ１，…，Ｗｊ１」としてＣＹＫテーブル２０の対応する格納エリアに格納し、「ｗｉ＋ｋ，…，ｗｊ」の翻訳結果は、「Ｗｉ２，…，Ｗｊ２」としてＣＹＫテーブル２０の対応する格納エリアに格納する。ただし、登録の際には、それまでに登録された翻訳結果と照合し、同じものは登録しないようにする。
【００４７】
用例ベース機械翻訳手段１２における翻訳処理において、ある日本語の単語列「ｗｉ，…，ｗｊ」の翻訳結果は、例えば、２つの連続する部分単語列の翻訳結果を連結することで得ることができる。したがって、本実施形態では、上述したように部分単語列の翻訳結果が複数ある場合には、それらを連結してＣＹＫテーブル２０の対応する格納エリアに登録する。例えば、「ｗｉ，…，ｗｊ」の翻訳結果（ｔ（ｊ−ｉ＋１，ｊ））は、図３（ｂ）に示す「ｗｉ，…，ｗｉ＋ｋ−１」の翻訳結果（ｔ（ｋ，ｉ＋ｋ−１））と「ｗｉ＋ｋ，…，ｗｊ」の翻訳結果（ｔ（ｊ−ｉ＋１−ｋ，ｊ））とが両方「空」（なお、「空」とは、その格納エリアに翻訳結果が格納されていない状態を示す）でない場合に、それらを連結することで得ることができる。なお、連結対象の組み合わせは、例えば図３（ｂ）の（１）に示す２つの格納エリア、（２）に示す２つの格納エリア等のように、順々に対応する部分単語列同士で部分訳を生成していく。
【００４８】
また、用例ベース機械翻訳手段１２における翻訳処理においては、一文全体の翻訳結果がｔ（ｎ，ｎ）に登録される。ｔ（ｎ，ｎ）の領域に格納されている内容が「空」である場合には、一文全体としては用例翻訳できなかった場合である。その場合には、部分訳を求める。なお、部分訳を求めるには、ＣＹＫテーブル２０の中で「空」でない箇所を見つければよい。その際には、図３（ｃ）に示すように、上のテーブルから順に調べることで、より長い部分訳を得ることができる。
【００４９】
ここで、ある単語列「ｗｐ，…，ｗｉ，…，ｗｊ，…，ｗｑ」に着目したときに、ｔ（ｊ−ｉ＋１，ｊ）が「空」でなかったとすると、それが部分単語列「ｗｉ，…，ｗｊ」の訳である。この場合、その前後の単語列「ｗｐ，…，ｗｉ−１」と「ｗｊ＋１，…，ｗｑ」は、用例翻訳では翻訳できなかった単語列である。これら２つの単語列のそれぞれに対して、上述と同様な処理を繰り返すことで、図３（ｃ）に示すように用例翻訳された単語列とされなかった単語列を求めることができる。
【００５０】
ここで、図４の翻訳処理手順を用いて上述の処理内容を具体的に説明する。まず、翻訳処理手順は、原始言語の文章データ（例えば、日本語文）が入力されると、形態素解析手段１１により単語「ｗ１，…，ｗｎ」に分割される（Ｓ１１）。次に、翻訳処理は、Ｓ１１により分割された単語から全ての部分単語列「ｗｉ，…，ｗｊ（ｉ≦ｊ、ｉ＝１，…，ｎ、ｊ＝１，…，ｎ）」を生成する。
【００５１】
具体的には、翻訳処理は、ｉ＝１を設定し（Ｓ１２）、ｊ＝ｉを設定し（Ｓ１３）、単語列「ｗｉ，…，ｗｊ」が翻訳用例にあるか否かを判断する（Ｓ１４）。具体的には、単語列「ｗｉ，…，ｗｊ」に対して、節・句単位翻訳用例格納手段１３に格納された用例（「ｗｉ，…，ｗｊ」⇔「ＷＩ，…ＷＪ」）の原始言語側単語列「ｗｉ，…，ｗｊ」と照合する。
【００５２】
翻訳処理は、単語列「ｗｉ，…，ｗｊ」が翻訳用例にある場合（Ｓ１４において、ＹＥＳ）、翻訳用例の目的側単語列「ＷＩ，…，ＷＪ」を用例ベース部分翻訳格納手段１４のＣＹＫテーブル２０に対してｔ（ｉ，ｊ）＝ＷＩ，…，ＷＪとして翻訳結果を格納する（Ｓ１５）。
【００５３】
次に、翻訳処理は、翻訳用例にない場合（Ｓ１４において、ＮＯ）、ｊに１を加算し（Ｓ１６）、ｊがｎより大きいか否か（ｊ＞ｎ？）を判断し（Ｓ１７）、ｊがｎより大きくない場合（Ｓ１７において、ＮＯ）、Ｓ１４に戻る。つまり、上述の処理では、入力された単語列の各単語を１単語ずつ連結させていき、連結させた単語列毎に上述した用例との照合を行い、対応する翻訳結果があれば、対応するＣＹＫテーブル２０の格納エリアに翻訳結果を格納する。
【００５４】
また、翻訳処理は、ｊがｎより大きい場合（Ｓ１７において、ＹＥＳ）、ｉに１を加算し（Ｓ１８）、ｉがｎより大きいか否か（ｉ＞ｎ？）を判断し（Ｓ１９）、ｉがｎより大きくない場合（Ｓ１９において、ＮＯ）、Ｓ１３に戻る。つまり、上述の処理では、入力された単語列の先頭の単語を１単語ずつずらしながら、上述した用例との照合を行い、対応する翻訳結果があれば、対応するＣＹＫテーブル２０の格納エリアに翻訳結果を格納する。
【００５５】
また、翻訳処理は、ｉがｎより大きい場合（Ｓ１９において、ＹＥＳ）、次の処理としてまたｉ＝１を設定し（Ｓ２０）、ｊ＝ｉを設定する（Ｓ２１）。また、翻訳処理は、新たな変数ｋに０を設定する（Ｓ２２）。
【００５６】
次に、翻訳処理は、ｔ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１，…，ｎ、ｊ＝１，…，ｎ）に対してｋ＝１，…，ｊ−ｉを生成し、用例ベース部分翻訳格納手段１４を参照し、ｔ（ｋ，ｉ＋ｋ−１）とｔ（ｊ−ｉ＋１−ｋ，ｊ）とが共に「空」でないか否かを判断する（Ｓ２３）。ここで、翻訳処理は、Ｓ２３の処理において、共に「空」でない場合（Ｓ２３において、ＹＥＳ）、ＣＹＫテーブル２０のｔ（ｋ，ｉ＋ｋ−１）とｔ（ｊ−ｉ＋１−ｋ，ｊ）とに格納されている翻訳結果ｔ（ｋ，ｉ＋ｋ−１）＝ＷＩ１，・・・，ＷＪ１と、ｔ（ｊ−ｉ＋１−ｋ，ｊ）＝ＷＩ２，・・・，ＷＪ２とを連結し、ｔ（ｊ−ｉ＋１−ｋ，ｊ）＝ＷＩ１，・・・，ＷＪ１，ＷＩ２，・・・，ＷＪ２を取得する（用例ベース部分翻訳格納手段１４に追加登録する）（Ｓ２４）。
【００５７】
また、翻訳処理は、Ｓ２３の処理において、共に「空」でない場合（Ｓ２３において、ＮＯ）、ｋに１を加算し（Ｓ２５）、ｋがｊ−１より大きいか否か（ｋ＞ｊ−１？）を判断する（Ｓ２６）。ｋがｊ−１より大きくない場合（Ｓ２６において、ＮＯ）、Ｓ２３に戻る。つまり、上述の処理では、ＣＹＫテーブル２０の各格納エリア毎に翻訳結果が格納されているか否かを確認し、連結対象の２つの格納エリアに翻訳結果が存在する場合には、連結処理を行い、その連結結果を対応する格納エリアに追加登録（格納）する。
【００５８】
また、翻訳処理は、ｋがｊ−１より大きい場合（Ｓ２６において、ＹＥＳ）、ｊに１を加算する（Ｓ２７）。次に、翻訳処理は、ｊがｎより大きいか否か（ｊ＞ｎ？）を判断し（Ｓ２８）、ｊがｎより大きくない場合（Ｓ２８において、ＮＯ）、Ｓ２２に戻る。また、翻訳処理は、ｊがｎより大きい場合（Ｓ２８において、ＹＥＳ）、ｉに１を加算し（Ｓ２９）、ｉがｎより大きいか否か（ｉ＞ｎ？）を判断する（Ｓ３０）。翻訳処理は、ｉがｎより大きくない場合（Ｓ３０において、ＮＯ）、Ｓ２１に戻る。つまり、上述の処理は、ｉ、ｊが共にｎを超えるまで、ＣＹＫテーブル２０の各格納エリアをずらしながら、全ての格納エリアに対して上述した連結処理を行う。
【００５９】
また、翻訳処理は、ｉがｎより大きい場合（Ｓ３０において、ＹＥＳ）、ＣＹＫテーブル２０の格納エリアｔ（ｎ，ｎ）が「空」でないか否かを判断する（Ｓ３１）。
【００６０】
翻訳処理は、ｔ（ｎ，ｎ）が「空」でない場合（Ｓ３１において、ＹＥＳ）、一文全体として用例翻訳できていることになるため、ｔ（ｎ，ｎ）に格納されている翻訳結果（手話単語列）を出力して終了する（Ｓ３２）。
【００６１】
また、翻訳処理は、ｔ（ｎ，ｎ）が「空」である場合（Ｓ３１において、ＮＯ）、変数ｐ＝１，ｑ＝ｎを設定し（Ｓ３３）、ｋ＝ｑ−ｐ−１として（Ｓ３４）、ｈ＝０を設定し、ｔ（ｋ＋１，ｐ＋ｈ＋ｋ）は「空」でないか否かを判断する（Ｓ３６）。翻訳処理は、ｔ（ｋ＋１，ｐ＋ｈ＋ｋ）が「空」である場合（Ｓ３６において、ＮＯ）、ｈに１を加算し（Ｓ３７）、ｈがｑ−ｐ−ｋ以下か否か（ｈ≦ｑ−ｐ−ｋ？）を判断し（Ｓ３８）、ｑ−ｐ−ｋ以下でない場合（Ｓ３８において、ＮＯ）、Ｓ３６に戻る。また、翻訳処理は、ｈがｑ−ｐ−ｋ以下である場合（Ｓ３８におおいて、ＹＥＳ）、ｋから１を減算し（Ｓ３９）、ｋが０より小さいか否か（ｋ＜０？）を判断する（Ｓ４０）。また、翻訳処理は、ｋが０より小さくない場合（Ｓ４０において、ＮＯ）、Ｓ３５に戻る。つまり、上述の処理では、上述した図３（ｃ）に示すように、ＣＹＫテーブル２０の上（連結数の多い単語列）から翻訳結果の抽出を行う。
【００６２】
また、翻訳処理は、ｋが０より小さい場合（Ｓ４０において、ＹＥＳ）、一文全体として用例翻訳できなかったことを意味するため、文全体を統計的機械翻訳する（Ｓ４１）。
【００６３】
また、翻訳処理は、Ｓ３６の処理において、ｔ（ｋ＋１，ｐ＋ｈ＋ｋ）が「空」でない場合（Ｓ３６において、ＹＥＳ）、ｔ（ｋ＋１，ｐ＋ｈ＋ｋ）に格納されている翻訳結果を取り出し（Ｓ４２）、ｗｐ，…，ｗｐ＋ｈ−１と、ｗｐ＋ｈ＋ｋ＋１，…，ｗｑに対して部分翻訳結果と未翻訳単語を求め（Ｓ４３）、用例ベース翻訳できなかった単語列を統計的機械翻訳で翻訳する（Ｓ４４）。
【００６４】
その後、Ｓ４１及びＳ４４の処理で得られた翻訳結果（手話単語列）を出力する（Ｓ４５）。なお、Ｓ４４の処理で得られた翻訳結果を出力する場合には、用例ベースで翻訳された翻訳結果と、統計的機械翻訳で翻訳された翻訳結果とを合成した翻訳結果を出力して処理を終了する。
【００６５】
ここで、図５は、ＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳手法の具体例を示す図である。なお、図５（ａ）は、翻訳用例データの一例を示し、図５（ｂ）は、ＣＹＫテーブルの一例を示し、図５（ｃ）は、用例翻訳結果の具体例を示し、図５（ｄ）は、部分訳の具体例を示している。
【００６６】
ここで、図３のＣＹＫテーブル２０の例は、単語に注目してｉ，ｊを付与しているのに対し、図５（ｂ）のＣＹＫテーブルの例は、テーブルの格納エリアに注目してｉ，ｊと付与している。つまり、図３のＣＹＫテーブル２０は、「ｗｉ，…，ｗｊの翻訳結果＝ｔ（ｊ−ｉ＋１，ｊ）」（以下、（１）式という）として示しているのに対し、図５のＣＹＫテーブルは、「ｔ（ｉ，ｊ）＝ｗｊ−ｉ＋１，…，ｗｊの翻訳結果」（以下、（２）式という）を示しており、両者は相互に変換可能である。
【００６７】
具体的には、上述した（１）式で、「ｘ＝ｊ−ｉ＋１、ｙ＝ｊ」とおくと、「ｊ＝ｙ、ｉ＝ｊ−ｘ＋１＝ｙ−ｘ＋１」となる。したがって、（１）式は、「左辺＝ｗｉ，…，ｗｊの翻訳結果＝ｗｙ−ｘ＋１，…，ｗｙの翻訳結果」（以下、（３）式という）、「右辺＝ｔ（ｊ−ｉ＋１，ｊ）＝ｔ（ｘ，ｙ）」（以下、（４）式という）となる。ここで、改めてｘ→ｉ、ｙ→ｊとおくと、「（３）式＝ｗｊ−ｉ＋１，…，ｗｊの翻訳結果」、（４）＝ｔ（ｉ，ｊ）」となり、上述した（２）式が得られる。つまり、本実施形態では、ＣＹＫテーブルに対して、例えば単語に注目してｉ，ｊを付与することもでき、テーブルの格納エリアに注目してｉ，ｊと付与することができる。
【００６８】
図５に示すＣＹＫテーブルを用いた用例翻訳手法の具体例は、上述した日本語文１（九州と沖縄は夕方から雷雨となりそうです）に対応した用例翻訳の具体例を示すものである。日本語文１は、形態素解析結果により「九州／と／沖縄／は／夕方／から／雷雨／と／なり／そう／です」と分割され、分割された単語から全ての部分単語列を生成すると、以下の例のようになる。
「九州」
「九州／と」
「九州／と／沖縄」
「九州／と／沖縄／は」
・・・
「と」
「と／沖縄／」
「と／沖縄／は」
・・・
「そう／です」
「です」
次に、上述した部分単語列のように生成されたある単語列に対して、節・句単位翻訳用例格納手段１３に格納された翻訳用例の原始言語側単語列と照合する。なお、翻訳用例は節・句単位の翻訳用例として、図５（ａ）のように与えられているものとする。
【００６９】
本実施形態では、照合の結果、一致した場合には、用例の目的側単語列を用例ベース部分翻訳格納手段１４に格納されたＣＹＫテーブルの対応する格納エリアに格納する。ここで、部分単語列を翻訳用例の日本語側と照合すると、「九州／と」、「沖縄／は」、「雷雨／と／なり／そう／です」、「雷雨／と／なり」、「そう／です」が一致するため、図５（ｃ）に示す「ｔ（２，２）＝九州  Ｎ」、「ｔ（２，４）＝沖縄」、「ｔ（５，１１）＝雷  雨  夢  Ｎ」、「ｔ（３，９）＝雷  雨」、「ｔ（２，１１）＝夢  Ｎ」と登録する（図５（ｂ））。
【００７０】
次に、用例ベース部分翻訳格納手段１４のＣＹＫテーブルを参照し、ｔ（ｋ，ｋ）とｔ（４−ｋ，４）が共に空でないか否かを判定する。その結果、
ｋ＝１のとき、ｔ（１，１）＝空、ｔ（３，４）＝空
ｋ＝２のとき、ｔ（２，２）＝九州  Ｎ、ｔ（２，４）＝沖縄
ｋ＝３のとき、ｔ（３，３）＝空、ｔ（１，４）＝空
となるため、ｋ＝２のときに、連結対象の格納エリアは共に空でないこととなる。
【００７１】
したがって、ｔ（ｋ，ｋ）とｔ（４−ｋ，４）が共に空でなかった場合に、ｔ（ｋ，ｋ）とｔ（４−ｋ，４）とに格納されている翻訳結果「ｔ（２，２）＝九州  Ｎ」と「ｔ（２，４）＝沖縄」とを連結し、部分訳として、用例ベース部分翻訳格納手段１４のＣＹＫテーブルに、図５（ｄ）に示す「ｔ（４，４）＝九州  Ｎ  沖縄」を追加登録する（図５（ｂ））。ただし、すでに同じ翻訳結果が格納されているときは、追加登録しない。例えば、「ｔ（３，９）＝雷  雨」であり、「ｔ（２，１１）＝夢  Ｎ」であるので共に空ではないが、２つを連結した「雷  雨  夢  Ｎ」は、すでにｔ（５，１１）に格納されている。そのため、上述のような場合には、部分訳の追加登録は行わない。
【００７２】
次に、ｔ（１１，１１）が空でないか否かを判定する。図５の例では、空となる。ｔ（１１，１１）が空でない場合には、ｔ（１１，１１）に格納されている翻訳結果を出力して終了する。
【００７３】
次に、入力文「ｗ１，…，ｗｉ，…，ｗｊ，…，ｗ１１」に対して、ｉ＝１＋ｈ，ｊ＝１＋ｈ＋ｋ（ｋ＝９，８，…，０、ｈ＝０，１，…，１０−ｋ）として以下の処理を行う。単語列の翻訳結果が格納されている用例ベース部分翻訳格納手段１４のｔ（ｋ＋１，１＋ｈ＋ｋ）が空でないか否かを判定する。例えば、ｋ＝４の場合には、ｈ＝０，１，…，６となり、「ｈ＝０のとき、ｔ（５，５）＝空」、「ｈ＝１のとき、ｔ（５，６）＝空」、「ｈ＝２のとき、ｔ（５，７）＝空」、「ｈ＝３のとき、ｔ（５，８）＝空」、「ｈ＝４のとき、ｔ（５，９）＝空」、「ｈ＝５のとき、ｔ（５，１０）＝空」、「ｈ＝６のとき、ｔ（５，１１）＝雷  雨  夢  Ｎ」となる。したがって、ｈ＝６のときのみ空ではない。
【００７４】
なお、本実施形態では、用例ベース部分翻訳格納手段１４のＣＹＫテーブルに翻訳結果が１つも格納されていない場合（全てのｔ（ｉ，ｊ）が空であった場合）には、一文全体に統計的機械翻訳を行う。これは、用例ベース翻訳で部分翻訳さえも得られなかった場合の処理である。この場合には、文全体を統計的機械翻訳手段１６で翻訳する。なお、統計的機械翻訳手段１６は、予め節・句単位翻訳用例格納手段１３に格納されている翻訳用例等を使って学習された翻訳辞書を用いて統計的機械翻訳を行う。
【００７５】
次に、用例ベース部分翻訳格納手段１４のＣＹＫテーブルのｔ（５，１１）が「空」でないため、ｔ（５，１１）に格納されている翻訳結果「雷  雨  夢  Ｎ」を取り出す。
【００７６】
次に、図５の例では、入力文「ｗ１，…，ｗｉ，…，ｗｊ，…，ｗ１１」の中で、翻訳結果が得られた単語列「ｗ７，…，ｗ１１」の前の単語列「ｗ１，…，ｗ６」に対して上述と同様な方法をｐ＝ｊ＋１，ｑ＝６として再帰的に繰り返す。その結果、ＣＹＫテーブルが空でない場合には、その翻訳結果を部分翻訳として格納する。図５の例では、「九州／と／沖縄／は」の部分翻訳「九州  Ｎ  沖縄」を用例ベース部分翻訳格納手段１４に格納されたＣＹＫテーブルの対応する格納エリアに格納する。翻訳できなかった単語は、未翻訳単語格納手段１５に格納する。図５の例では、「夕方」と「から」が未翻訳単語格納手段１５に格納される。
【００７７】
次に、本実施形態では、未翻訳単語格納手段１５に格納されている単語「夕方」と「から」を順に並べて単語列「夕方／から」として、それぞれの単語列を統計的機械翻訳装置で翻訳し、翻訳結果「夕がた  から」を部分翻訳として取得する。
【００７８】
次に、本実施形態では、上述した部分翻訳の翻訳結果を入力データの入力順に出力し、すなわち、「九州  Ｎ  沖縄  夕がた  から  雷  雨  夢  Ｎ」を翻訳結果（手話単語列）として出力する。
【００７９】
＜統計的機械翻訳手段１６における統計翻訳について＞
次に、上述した統計的機械翻訳手段１６における統計翻訳について、具体的に説明する。本実施形態では、上述した用例ベース機械翻訳手段１２における用例ベース機械翻訳において、用例翻訳できなかった日本語の部分単語列に対し、それぞれの部分単語列毎に統計翻訳を行う。なお、この場合の部分単語列の単位は、必ずしも節や句というような言語的な単位ではない。
【００８０】
統計翻訳では、翻訳モデルの学習には用例翻訳で使用した節や句単位の用例を利用し、言語モデルの学習には文単位の手話文を利用する。また、統計的機械翻訳手段１６における統計翻訳では、所定の翻訳モデル（例えば、ＧＩＺＡ＋＋）、デコード（例えば、ｍｏｓｅｓ）、言語モデル（例えば、ＳＲＩＬＭ）等を用いて、統計翻訳を行うことができるが、本発明においてはこれに限定されるものではない。
【００８１】
＜重み付けについて＞
ここで、本実施形態における用例翻訳手法では、上述した節・句単位翻訳用例格納手段１３により格納されている翻訳用例データを用いているが、１つの単語に複数の翻訳結果が抽出される場合がある。そのような場合には、予め翻訳用例データに翻訳結果毎の出現頻度を設定しておき、用例翻訳時には、この出現頻度を重み付けとして、複数の翻訳結果が抽出された場合に、最も出現頻度が大きい（重み付けの重い）ものを出力することで、より高精度な翻訳結果を取得することができる。
【００８２】
ここで、図６は、出現頻度を含む翻訳用例データの一例を示す図である。図６に示す日本語と手話との対訳データには、予め出現頻度が設定されている（図６の左側の数値）。例えば、図６に示すように、翻訳用例データに「沖縄は」⇔「沖縄  Ｎ」と、「沖縄は」⇔「沖縄」とが格納されている場合には、翻訳対象の単語列「沖縄は」に対して、２つの翻訳結果が抽出されるが、その中から出現頻度の大きい「沖縄」が翻訳結果（手話単語）として出力される。
【００８３】
＜手話ＣＧ翻訳システムの概要＞
本実施形態では、部分翻訳合成手段１７により合成された翻訳結果（手話単語列）を用いて、入力データに対応する手話映像を出力することができる。
【００８４】
ここで、図７は、手話ＣＧ翻訳システムの生成画面の一例を示す図である。図７に示す画面３０には、手話映像表示領域３１と、日本語入力領域３２と、翻訳候補表示領域３３と、手話単語表示領域３４と、モーション映像連結表示領域３５とを有するよう構成されている。
【００８５】
手話翻訳のモーション生成は、例えば日本語入力領域３２に対して入力された日本語文に対して上述した形態素解析が行われ、その解析結果の各単語を翻訳用例データや翻訳辞書等を用いて変換し、各手話単語に予め設定されたモーション映像を線形補間で繋いでいくことにより入力データに対する滑らかなモーション映像を生成する。
【００８６】
また、生成した映像は、手話映像表示領域３１に表示され、ユーザ等に提供される。このとき、手話映像表示領域３１には、図６に示すように、手話映像に対応する文章（入力データ）を表示させることもできる。なお、手話映像表示領域３１に表示される画像は、光学式モーションキャプチャによって取得した動作データと、骨格構造を持った人体ＣＧモデルで構成されている。また、ＣＧの描画は、映像コンテンツ記述言語ＴＶＭＬ（ＴＶ  ｐｒｏｇｒａｍ  Ｍａｋｉｎｇ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いているため、容易に動作編集が可能となる。
【００８７】
＜実行プログラム＞
ここで、上述した機械翻訳装置１０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性の記憶媒体、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性の記憶媒体、マウスやキーボード、ポインティングデバイス等の入力装置、画像やデータを表示する表示装置、並びに外部と通信するためのインタフェース装置を備えたコンピュータによって構成することができる。
【００８８】
したがって、機械翻訳装置が有する上述した各機能は、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現可能となる。また、これらのプログラムは、磁気ディスク（フロッピィーディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の記録媒体に格納して頒布することもできる。
【００８９】
つまり、上述した各構成における処理をコンピュータに実行させるための実行プログラム（機械翻訳プログラム）を生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータやサーバ等にそのプログラムをインストールすることにより、機械翻訳処理を実現することができる。なお、本発明における実行プログラムによる処理については、例えば上述した各処理を実現することができる。
【００９０】
上述したように本発明によれば、高精度な翻訳を実現することができる。具体的には、本発明は、用例ベース翻訳と統計的機械翻訳とを融合した機械翻訳を提供することができる。また、本発明では、入力文中において長い用例を使って翻訳できる単語列を効率的に翻訳し、翻訳できなかった単語列に対しては統計的機械翻訳によって翻訳することにより、用例ベース翻訳と統計的機械翻訳を融合することができる。
【００９１】
なお、本発明は、日本語を手話に翻訳する際の固有名詞の翻訳を自動で行い、手話通訳の支援やＣＧへの変換に利用する自然言語処理に広く適用することができる。そのため、入力データとしては、上述した気象情報に限定されるものではなく、例えばニュース原稿やスポーツ実況等の定型表現の多いものや、それ以外のあらゆる自然言語にも適用することができる。
【００９２】
また、上述した機械翻訳では、日本語から手話への翻訳例を示したが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えば原始言語と翻訳言語との間で語順が同一の言語間の場合（例えば、日本語と韓国語、英語とフランス語等）にも適用することができる。
【００９３】
以上本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【符号の説明】
【００９４】
１０  機械翻訳装置
１１  形態素解析手段
１２  用例ベース機械翻訳手段
１３  節・句単位翻訳用例格納手段
１４  用例ベース部分翻訳格納手段
１５  未翻訳単語格納手段
１６  統計的機械翻訳手段
１７  部分翻訳合成手段
２０  ＣＹＫテーブル
３０  画面
３１  手話映像表示領域
３２  日本語入力領域
３３  翻訳候補表示領域
３４  手話単語表示領域
３５  モーション映像連結表示領域
【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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