(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
他言語の単語を発音的に対応する外来語の単語に変換する翻字装置において、
外来語の単語の子音と母音に分かれた表記と対訳の他言語の単語との発音的に類似する部分が対応付けられたデータベースを用いて、前記他言語の文字と対応付けられた部分を変換候補とする候補変換規則を作成する候補変換規則作成手段と、
前記他言語の文字とその周囲の文脈情報に依存した変換候補への文脈依存変換規則として、変換対象である他言語の文字、変換対象の前後の子音と半母音と母音の区別、及び変換対象の前後の文字自体、である基本特徴量を予め組み合わせた条件と前記変換候補の組からなり、前記変換対象である他言語の単語の基本特徴量の組み合わせと前記条件とが一致したとき、前記変換対象である他言語の文字を前記変換候補に変換するという規則を作成する文脈依存変換規則作成手段と、
前記文脈依存変換規則を学習データとして、変換候補の適用スコアを計算するための確率モデルを最大エントロピー法により学習する学習手段と、
変換対象の他言語の単語を前記候補変換規則を用いて複数の変換候補に変換し、前記確率モデルから得られる適用スコアの積を最大にする変換候補を選択して外来語の単語の子音と母音に分かれた表記の文字列を生成する文字列生成手段と
を有することを特徴とする翻字装置。
【請求項２】
請求項１記載の翻字装置において、
前記外来語の単語の子音と母音に分かれた表記の文字列はローマ字であり、
前記文字列生成手段の生成した文字列をカタカナへ変換するカナ変換手段
を有することを特徴とする翻字装置。
【請求項３】
他言語の単語を発音的に対応する外来語の単語に変換するためにコンピュータを、
外来語の単語の子音と母音に分かれた表記と対訳の他言語の単語との発音的に類似する部分が対応付けられたデータベースを用いて、前記他言語の文字と対応付けられた部分を変換候補とする候補変換規則を作成する候補変換規則作成手段、
前記他言語の文字とその周囲の文脈情報に依存した変換候補への文脈依存変換規則として、変換対象である他言語の文字、変換対象の前後の子音と半母音と母音の区別、及び変換対象の前後の文字自体、である基本特徴量を予め組み合わせた条件と前記変換候補の組からなり、前記変換対象である他言語の単語の基本特徴量の組み合わせと前記条件とが一致したとき、前記変換対象である他言語の文字を前記変換候補に変換するという規則を作成する文脈依存変換規則作成手段
前記文脈依存変換規則を学習データとして、変換候補の適用スコアを計算するための確率モデルを最大エントロピー法により学習する学習手段、
変換対象の他言語の単語を前記候補変換規則を用いて複数の変換候補に変換し、前記確率モデルから得られる適用スコアの積を最大にする変換候補を選択して外来語の単語の子音と母音に分かれた表記の文字列を生成する文字列生成手段、
として機能させるための翻字プログラム。
【請求項４】
請求項３記載の翻字プログラムにおいて、
前記外来語の単語の子音と母音に分かれた表記の文字列はローマ字であり、
コンピュータを、
前記文字列生成手段の生成した文字列をカタカナへ変換するカナ変換手段、
として機能させるための翻字プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、翻字装置及びそのプログラムに関し、他言語の単語から発音的に対応する外来語の単語に変換を行う翻字装置及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、他言語の単語から発音的に対応する外来語としてのカタカナの単語への変換を行う翻字処理は、他言語を発音記号（音韻体系）に変換してから、発音記号をカタカナに変換する第１の方式（参考文献１：堀内雄一，山崎一生、１９９０．英単語のアルファベット表記から仮名表記への変換．情報処理学会自然言語処理研究会報告，Ｎｏ．９７−１，ｐｐ．１−８）や、他言語からカタカナへ直接変換する小規模な変換テーブルを用いた第２の方式（参考文献２：住吉英樹，相沢輝昭、英語固有名詞の片カナ変換．１９９４．情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ１，ｐｐ．３５−４５）がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、第１の方式では、他言語を発音記号へ変換することが困難であり、第２の小規模な変換テーブルを用いた方式では、詳細な文脈利用ができないため精度に問題があることなどから、高い精度で翻字処理を行うことはできないという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、他言語の翻字処理を高い精度で行うことができる翻字装置及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１，３に記載の発明は、外来語の単語の子音と母音に分かれた表記と対訳の他言語の単語との発音的に類似する部分が対応付けられたデータベースを用いて、前記他言語の文字と対応付けられた部分を変換候補とする候補変換規則を作成し、前記他言語の文字とその周囲の文脈情報に依存した変換候補への文脈依存変換規則として、変換対象である他言語の文字、変換対象の前後の子音と半母音と母音の区別、及び変換対象の前後の文字自体、である基本特徴量を予め組み合わせた条件と前記変換候補の組からなり、前記変換対象である他言語の単語の基本特徴量の組み合わせと前記条件とが一致したとき、前記変換対象である他言語の文字を前記変換候補に変換するという規則を作成し、前記文脈依存変換規則を学習データとして、変換候補の適用スコアを計算するための確率モデルを最大エントロピー法により学習し、変換対象の他言語の単語を前記候補変換規則を用いて複数の変換候補に変換し、前記確率モデルから得られる適用スコアの積を最大にする変換候補を選択して外来語の単語の子音と母音に分かれた表記の文字列を生成することにより、
他言語の翻字処理を高い精度で行うことができ、辞書に登録がない他言語の単語からも外来語を生成することができる。
【０００６】
請求項２，４記載の発明は、外来語の単語の子音と母音に分かれた表記の文字列はローマ字であり、文字列生成手段の生成した文字列をカタカナへ変換することにより、
他言語の単語をカタカナの外来語に変換することができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
まず、本発明の原理について、説明する。
【０００８】
他言語としての英語の単語から、発音的に対応する外来語としてのカタカナを推定するには、英語の単語の文字列をｗ＝（ｗ１ｗ２…ｗｎ）、カタカナの単語の文字列をｖ＝（ｖ１ｖ２…ｖｍ）とすると、（１）式を満たすｖを求めることと考えることができる。なお、（１）式は入力ｗで出力ｖを得る確率が最大になるｖを選ぶことを意味する。
【０００９】
【数１】
0003961858.tif 000002
しかし、（１）式を満たすｖを直接求めることはパラメータが多すぎて困難である。そこで、（１）式を近似して英語の文字列の各部分に対応するカタカナ文字を推定し、これらをつなぐことでカタカナ文字列の単語を推定する。また、カタカナは英語の発音をある程度表しているので、翻字処理は、英語の各部分の発音を推定する処理と考えることもできる。簡易な翻字処理の方法として、（１）式を次のように近似することが考えられる。
【００１０】
【数２】
0003961858.tif 000003
（２）式のＰ（ｖｉ｜ｗｉ）は、英語の単語を構成する各文字（あるいは部分文字列）ｗｉに対応するカタカナｖｉをｗｉから推定しており、ΠＰはＰの積を表している。しかし、英語の各文字の発音は、周囲の文字列という文脈情報の影響を受けて変化する。そこで、推定精度を向上させるために、（１）式を次のように近似することを考える。
【００１１】
【数３】
0003961858.tif 000004
（３）式は、ｗｉの発音の推定を、ｗｉとｗｉの前後の文字列（前ａ文字、後ｂ文字）から行っている。
【００１２】
本発明では、（３）式の代わりに、推定対象をローマ字化したカタカナの文字列ｚ＝（ｚ１ｚ２…ｚｉ）とした（４）式の確率モデルＰを用いる。なお、カタカナをローマ字化した表記は、子音と母音に分離され発音を表すので、以後ＳＲ（Ｓｅｐａｒｓｔｅｄ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）と呼ぶ。
【００１３】
【数４】
0003961858.tif 000005
【００１４】
（４）式を満たすｚ＝（ｚ１ｚ２…ｚｉ）を得た後で、カナ変換テーブルを用いてｚをＳＲからカタカナへ変換する。以上の方法により、詳細な文脈情報を利用して精度の高い翻字処理を行うことを可能とする。
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００１６】
図１は、本発明の翻字装置の一実施例のブロック図を示す。翻字装置はコンピュータシステムで構成されている。同図中、ハードディスク装置１０にはＣＰＵ１２で実行する各種プログラム、データベース、変換規則、確率モデル、カナ変換テーブル等が記憶される。ＣＰＵ１２はハードディスク装置１０から読み出されるプログラムを実行して翻字処理を行う。この際に、ＣＰＵ１２はＲＡＭ１４を作業領域として使用する。
【００１７】
入出力インタフェース１６は例えば他言語の単語等を外部から入力するために使用される。入力装置１８はキーボードやマウス等のポインティングデバイスである。ディスプレイ装置２０は入力された他言語の単語や翻字処理結果等の表示を行う。上記のハードディスク装置１０からディスプレイ装置２０までの各部はバス２２で相互に接続されている。
【００１８】
図２は、ＣＰＵ１２が実行する翻字プログラムの学習フェーズのフローチャートを示し、図３は、ＣＰＵ１２が実行する翻字プログラムの実行フェーズのフローチャートを示す。
【００１９】
図２において、ステップＳ１で、データベースに登録されている部分対応付けされたＳＲと英語との単語対を用いて、翻字処理の変換候補を作成するため候補変換規則を作成する。図４に部分対応付けされたＳＲと英語との単語対の一例を示す。図４では、英語の「ｔｈ」とＳＲの「ｓｈ」が対応付けられ、英語の「ｅ」とＳＲの「ｉ」が対応付けられ、英語の「ｓ」とＳＲの「ｓ」が対応付けられ、英語の「ａｕ」とＳＲの「ｏ−」が対応付けられ、英語の「ｒ」とＳＲの「ｒ」が対応付けられ、英語の「ｕ」とＳＲの「ａ」が対応付けられ、英語の「ｓ」とＳＲの「ｓｕ」が対応付けられている。
【００２０】
次に、ステップＳ２で、データベースに登録されている部分対応付けされたＳＲと英語との単語対を用いて、翻字処理で利用する確率モデル学習のための文脈依存変換規則を作成する。
【００２１】
ここでは、例として確率モデルの（４）式におけるａ，ｂの値をａ＝２，ｂ＝３とする。その場合、確率モデルで用いる文脈依存の変換規則は、図５に示す基本特徴量から求める。基本特徴量の０番は、求めたい出力値ｚｉ（ＳＲの値）であり、他の基本特徴量は入力値（ｗｉ−２，ｗｉ−１，ｗｉ，ｗｉ＋１，ｗｉ＋２，ｗｉ＋３）から得られる特徴量である。
【００２２】
基本特微量には、変換対象である英語の文字のほかに、変換対象の前後の子音（Ｃ）、半母音（Ｈ）、母音（Ｖ）の区別、及び変換対象の前後の文字自体の区別との３種類の情報を用いる。但し、英語の単語の直前には「＾」、直後に「＄」という仮想の文字を挿入し、それらは、子音（Ｃ）として扱う。また、文字が存在しない基本特徴量はＮＵＬＬとする。図５に示す基本特徴量の１番は、変換対象の英語の文字ｗｉであるという特徴量であり、基本特徴量の２番は、変換対象の１つ後の文字ｗｉ＋１が子音、半母音、母音であるという特徴量である。
【００２３】
また、基本特徴量を組み合わせて作成した条件と変換候補の組を素性とする。図６に学習に用いる素性を示す。図６に示す各素性種別について、図６の条件の値と変換候補の値の組み合わせを満たす場合に、基本特徴量１を基本特徴量０に変換するという基本特徴量に基づく規則を文脈依存変換規則とする。
【００２４】
例えば、翻字対象の単語が「ｔｒｉｐ」で、変換対象の文字が「ｔ」であり、学習データで「ｔ」に対応するＳＲが「ｔｏ」であり、素性種別０を考えた場合、基本特徴量１が「ｔ」で、基本特徴量２が「ｒ」のとき、基本特徴量１の「ｔ」は基本特徴量０の「ｔｏ」に変換されるという規則である。
【００２５】
この規則は学習データに出現した単語から作成する。また、変換候補を作成する規則は、学習データに出現した基本特徴量１の値と基本特徴量０の値との組から、基本特徴量１の変換先を基本特徴量０とする規則とする。
【００２６】
次に、図２のステップＳ３で、文脈依存変換規則を用いて、文脈依存の適用スコアを出力する確率モデルを統計的に求める。統計的手法としては各種存在するが、ここでは、例として、最大エントロピー法（ＭＥ）による学習を用いる。
【００２７】
最大エントロピー法による学習は、与えられた制約を満たすモデルの中で最も一様な分布のモデルを選択する。ここで分布の一様さは、確率モデルのエントロピーＨ（Ｐ）を用いる。
【００２８】
【数５】
0003961858.tif 000006
ここで、ｙは図６の変換候補に示す基本特徴量０の値であり、ｘはｗｉ−２，ｗｉ−１，ｗｉ，ｗｉ＋１，ｗｉ＋２，ｗｉ＋３より得た図６の条件に示す基本特徴量の組み合わせの値全てである。また、ｙは出力値ｚｉ（ＳＲの値）であり、Ｐ（ｘ，ｙ）はｘとｙの同時確率分布を表す。
【００２９】
また、確率モデルは、素性関数による制約を満たしていなければならない。これは、まず、ｎ個のｘとｙの組み合わせを（ｘ，ｙ)ｉ，ｉ∈｛１，２，…，ｎ｝として、素性関数を次式で定義する。
【００３０】
【数６】
0003961858.tif 000007
学習データ中の同時確率分布（経験的確率分布）をＰ＋（ｘ，ｙ）と表現すると、Ｐ（ｘ，ｙ）に対する制約はｉ∈｛１，２，…，ｎ｝に対して次式のようになる。
【００３１】
【数７】
0003961858.tif 000008
上記制約を満たす確率モデルの集合をｐとすると、推定する確率モデルＰ＊は、ｐの中でエントロピーを最大にするもので、次式で表される。
【００３２】
【数８】
0003961858.tif 000009
ここで、ｘは英単語に関する入力情報であり、ｙは出力のＳＲであるから、求めたい規則適用スコアは、条件付確率Ｐ（ｙ｜ｘ）となる。すると、（７）式は、このモデルを用いて次式のようになる。
【００３３】
【数９】
0003961858.tif 000010
（８），（９）式を学習データに対して満たすようにパラメータを学習することで適用スコアつまり条件付確率を計算する確率モデルとなる。
【００３４】
次に、図３のステップＳ４で、変換対象の英語の単語から候補変換規則（ステップＳ１で作成）に基づいて変換候補のＳＲを生成する。
【００３５】
ステップＳ５で、各変換候補ＳＲに、確率モデル（ステップＳ３で作成）を用いて文脈依存の適用スコアを求める。
【００３６】
ステップＳ６で、各変換候補ＳＲの適用スコアの積を最大にする変換候補ＳＲ列を選択し、変換対象の英語の単語を変換候補ＳＲ列に変換する。ここでは、英語の単語の変換候補ＳＲは、図７に示すように、ラティス構造として得られ、各変換候補ＳＲにはステップＳ３で学習した確率モデルを用いて適用スコアを付与する。そこで（４）式を満たす最適パスを求め、英語をＳＲへ変換する。
【００３７】
ステップＳ７では、変換結果であるＳＲをカタカナへ変換するカナ変換テーブルを用いてＳＲをカタカナへ変換する。
【００３８】
このように、辞書に登録がない他言語の単語でも、翻字処理によって、他言語の単語からカタカナの単語を高い精度で生成することができるため、他言語から日本語へ翻訳する際の翻訳率を向上することができる。
【００３９】
なお、上記実施例は、英語を日本語のカタカナに変換する翻字処理であるが、例えばフランス語から日本語のカタカナへの翻字処理や、例えば英語からハングルへの翻字処理に適応しても良く、上記実施例に限定されない。
【００４０】
なお、ステップＳ１が請求項記載の候補変換規則作成手段に対応し、ステップＳ２が文脈依存変換規則作成手段に対応し、ステップＳ３が学習手段に対応し、ステップＳ４〜Ｓ６が文字列生成手段に対応し、ステップＳ７がカナ変換手段に対応する。
【００４１】
【発明の効果】
上述の如く、請求項１，３に記載の発明は、外来語の単語の子音と母音に分かれた表記と対訳の他言語の単語との発音的に類似する部分が対応付けられたデータベースを用いて、他言語の文字と対応付けられた部分を変換候補とする候補変換規則を作成し、他言語の文字とその周囲の文脈情報に依存した変換候補への文脈依存変換規則として、変換対象である他言語の文字、変換対象の前後の子音と半母音と母音の区別、及び変換対象の前後の文字自体、である基本特徴量を予め組み合わせた条件と前記変換候補の組からなり、前記変換対象である他言語の単語の基本特徴量の組み合わせと前記条件とが一致したとき、前記変換対象である他言語の文字を前記変換候補に変換するという規則を作成し、文脈依存変換規則を学習データとして、変換候補の適用スコアを計算するための確率モデルを最大エントロピー法により学習し、変換対象の他言語の単語を候補変換規則を用いて複数の変換候補に変換し、確率モデルから得られる適用スコアの積を最大にする変換候補を選択して外来語の単語の子音と母音に分かれた表記の文字列を生成することにより、他言語の翻字処理を高い精度で行うことができ、辞書に登録がない他言語の単語からも外来語を生成することができる。
【００４２】
請求項２，４記載の発明は、外来語の単語の子音と母音に分かれた表記の文字列はローマ字であり、文字列生成手段の生成した文字列をカタカナへ変換することにより、他言語の単語をカタカナの外来語に変換することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の翻字装置の一実施例のブロック図である。
【図２】翻字プログラムの学習フェーズのフローチャートである。
【図３】翻字プログラムの実行フェーズのフローチャートである。
【図４】部分対応付けされたＳＲと英語との単語対の一例を示す図である。
【図５】基本特徴量を示す図である。
【図６】学習に用いる素性を示す図である。
【図７】英語の単語の変換候補であるＳＲのラティス構造を示す図である。
【符号の説明】
１０  ハードディスク装置
１２  ＣＰＵ
１４  ＲＡＭ
１６  入出力インタフェース
１８  入力装置
２０  ディスプレイ装置
２２  バス
【図１】
0003961858.tif 000011
【図２】
0003961858.tif 000012
【図３】
0003961858.tif 000013
【図４】
0003961858.tif 000014
【図５】
0003961858.tif 000015
【図６】
0003961858.tif 000016
【図７】
0003961858.tif 000017