(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語文を入力させる入力部と、
形態素・語彙情報を記憶した辞書テーブル、自然言語文を形態素解析するための規則を記憶した形態素解析規則テーブル、自然言語文から抽出すべき形態素・語彙属性を定義した属性テーブル及び自然言語文中の代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルが付与された代名詞書換事例文の集合を記憶した事例文テーブルを記憶したテーブルメモリと、
前記辞書テーブル及び前記形態素解析規則テーブルを参照し、入力された自然言語文の形態素解析を行う形態素解析部と、
前記形態素解析部の形態素解析結果から前記属性テーブルに定義された形態素・語彙属性を抽出する属性抽出部と、
前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成する決定木作成部と、
前記決定木作成部により作成された決定木を参照し、前記自然言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記抽出された形態素・語彙属性に基づいて決定する書換規則決定部と、
前記書換規則決定部が決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える代名詞書換部と
を備えたことを特徴とする代名詞書換装置。
【請求項２】
前記決定木作成部は、前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文を参照し、統計的機械学習法の一つである決定木学習法によって代名詞書換規則の決定木を作成することを特徴とする請求項１記載の代名詞書換装置。
【請求項３】
前記事例文テーブルは、自然言語文中の各代名詞に対して、代名詞を文中から削除する処理を示すラベル、代名詞を残す処理を示すラベル、あるいは代名詞を他の代名詞に置き換える処理を示すラベルのいずれかを付与した代名詞書換事例文を記憶したことを特徴とする請求項１記載の代名詞書換装置装置。
【請求項４】
入力部より、自然言語文を入力させ、
テーブルメモリに、形態素・語彙情報を記憶した辞書テーブル、自然言語文を形態素解析するための規則を記憶した形態素解析規則テーブル、自然言語文から抽出すべき形態素・語彙属性を定義した属性テーブル及び自然言語文中の代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルが付与された代名詞書換事例文の集合を記憶した事例文テーブルを記憶し、
形態素解析部は、前記辞書テーブル及び前記形態素解析規則テーブルを参照し、入力された自然言語文の形態素解析を行い、
属性抽出部は、前記形態素解析部の形態素解析結果から前記属性テーブルに定義された形態素・語彙属性を抽出し、
決定木作成部は、前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成し、
書換規則決定部は、前記決定木作成部により作成された決定木を参照し、自然言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記抽出された形態素・語彙属性に基づいて決定し、
代名詞書換部は、前記書換規則決定部が決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える
ことを特徴とする代名詞書換方法。
【請求項５】
前記決定木作成部は、前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文を参照し、統計的機械学習法の一つである決定木学習法によって代名詞書換規則の決定木を作成することを特徴とする請求項４記載の代名詞書換方法。
【請求項６】
前記事例文テーブルは、自然言語文中の各代名詞に対して、代名詞を文中から削除する処理を示すラベル、代名詞を残す処理を示すラベル、あるいは代名詞を他の代名詞に置き換える処理を示すラベルのいずれかを付与した代名詞書換事例文を記憶することを特徴とする請求項４記載の代名詞書換方法。
【請求項７】
自然言語文で記述された原言語文を入力させる入力部と、
原言語の文を解析する規則を記憶した原言語解析規則テーブル、原言語文の構文木を目的言語の構文木に変換するための規則を記憶した原言語・目的言語変換規則テーブル、構文木から抽出すべき形態素レベルの属性、構文属性を定義した属性テーブル及び文中の代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルが付与された代名詞書換事例文の集合を記憶した事例文テーブルを記憶したテーブルメモリと、
前記原言語解析規則テーブルに基づいて原言語文を解析し、解析結果から得られた原言語文の構文木を前記原言語・目的言語変換規則テーブルに基づいて目的言語の構文木に変換する解析・変換部と、
前記解析・変換部により変換された目的言語の構文木から前記属性テーブルに定義されている形態素・語彙属性及び構文属性を抽出する属性抽出部と、
前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性及び構文属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成する決定木作成部と、
前記決定木作成部により作成された決定木を参照し、前記目的言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記構文木から抽出された形態素・語彙属性及び構文属性属性に基づいて決定する書換規則決定部と、
前記書換規則決定部が決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える代名詞書換部と
を備えたことを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項８】
前記決定木作成部は、前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文を参照し、統計的機械学習法の一つである決定木学習法によって代名詞書換規則の決定木を作成することを特徴とする請求項７記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
前記事例文テーブルは、自然言語文中の各代名詞に対して、代名詞を文中から削除する処理を示すラベル、代名詞を残す処理を示すラベル、あるいは代名詞を他の代名詞に置き換える処理を示すラベルのいずれかを付与した代名詞書換事例文を記憶したことを特徴とする請求項７記載の機械翻訳装置。
【請求項１０】
入力部より、自然言語文で記述された原言語文を入力させ、
テーブルメモリに、原言語の文を解析する規則を記憶した原言語解析規則テーブル、原言語文の構文木を目的言語の構文木に変換するための規則を記憶した原言語・目的言語変換規則テーブル、構文木から抽出すべき形態素レベルの属性、構文属性を定義した属性テーブル及び文中の代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルが付与された代名詞書換事例分の集合を記憶した事例文テーブルを記憶し、
解析・変換部は、前記原言語解析規則テーブルに基づいて前記原言語文を解析し、解析結果から得られた原言語文の構文木を前記原言語・目的言語変換規則テーブルに基づいて目的言語の構文木に変換し、
属性抽出部は、前記解析・変換部により変換された目的言語の構文木から前記属性テーブルに定義されている形態素・語彙属性及び構文属性を抽出し、
決定木作成部は、前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性及び構文属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成し、
書換規則決定部は、前記決定木作成部により作成された決定木を参照し、目的言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記構文木から抽出された形態素・語彙属性及び構文属性属性に基づいて決定し、
代名詞書換部は、前記書換規則決定部が決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える
ことを特徴とする機械翻訳方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
入力部から、自然言語文を入力させる機能と、
テーブルメモリに、形態素・語彙情報を記憶した辞書テーブル、自然言語文を形態素解析するための規則を記憶した形態素解析規則テーブル、自然言語文から抽出すべき形態素・語彙属性を定義した属性テーブル及び自然言語文中の代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルが付与された代名詞書換事例文の集合を記憶した事例文テーブルを記憶させる機能と、
形態素解析部が、前記辞書テーブル及び前記形態素解析規則テーブルを参照し、入力された自然言語文の形態素解析を行う機能と、
属性抽出部が、前記形態素解析部の形態素解析結果から前記属性テーブルに定義された形態素・語彙属性を抽出する機能と、
決定木作成部が、前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成する機能と、
書換規則決定部が、前記決定木作成部により作成された決定木を参照し、自然言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記抽出された形態素・語彙属性に基づいて決定する機能と、
代名詞書換部が、前記書換規則決定部の決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える機能と
を実現させるための代名詞書換プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
入力部から、自然言語文で記述された原言語文を入力させる機能と、
テーブルメモリに、原言語の文を解析する規則を記憶した原言語解析規則テーブル、原言語文の構文木を目的言語の構文木に変換するための規則を記憶した原言語・目的言語変換規則テーブル、構文木から抽出すべき形態素レベルの属性、構文属性を定義した属性テーブル及び文中の代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルが付与された代名詞書換事例文の集合を記憶した事例文テーブルを記憶させる機能と、
解析・変換部が、前記原言語解析規則テーブルに基づいて原言語文を解析し、解析結果から得られた原言語文の構文木を前記原言語・目的言語変換規則テーブルに基づいて目的言語の構文木に変換する機能と、
属性抽出部が、目的言語の構文木から前記属性テーブルに定義されている形態素・語彙属性及び構文属性を抽出する機能と、
決定木作成部が、前記事例文テーブルに記憶された前記代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性及び構文属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成する機能と、
書換規則決定部が、前記決定木作成部により作成された決定木を参照し、目的言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記構文木から抽出された形態素・語彙属性及び構文属性属性に基づいて決定する機能と、
代名詞書換部が、前記書換規則決定部の決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える機能と
を実現させるための機械翻訳プログラム。
【請求項１３】
請求項１２または１３に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は代名詞書換装置に関し、詳しくは、機械翻訳装置による翻訳において、第１言語国と第２言語国の言語習慣(言語的特徴)の相違に起因する不自然な翻訳文の生成を抑える代名詞書換装置及び方法並びにこれに利用されるプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の機械翻訳装置を利用して英語を日本語に翻訳した場合に生じる問題点の一つとして、代名詞に関する問題がある。
具体的には、英語の代名詞をそのまま日本語の代名詞として訳出すると、英語文が伝えている意味と異なる意味を伝える日本語文が生成されたり、あるいは、文意は同じでも不自然で読みにくい日本語文が生成されてしまうという問題がある。
例えば、次の文（E1）を従来の機械翻訳装置で処理すると、文（J1）のように訳される。
【０００３】
（E1）By the time the average American reaches the age of 70, he
consumes 13 tons of beaf.
（J1）平均的アメリカ人は70歳になるまでに、彼は１３トンの牛肉を消費している。
【０００４】
文（E1）において、“the average American”は総称的な意味で用いられている（特定の人物を指しているのではない）。英語では、先行名詞が総称的な意味を持つ場合でも、代名詞はその先行名詞を指すことができる。
これに対して、文献「日英語代名詞の研究」（神崎高明、研究社出版、1994）によれば、日本語では、代名詞は、先行名詞が総称的な意味を持つ場合、その先行名詞を指すことができない。
【０００５】
従って、文（E1）では“he”は“the average American”（と同一人物）を指していると解釈されるが、文（J1）では「彼」が「平均的アメリカ人」（と同一人物）を指しているとは解釈できない。このため、文（J1）は文（E1）の意味を正しく伝えていない翻訳である。
【０００６】
また、次の文（E2）では“she”は“Mary”を指している。
これに対して、文献「日英語代名詞の研究」（神崎高明、研究社出版、1994）によれば、日本語では後方照応（代名詞がそれより後方に現れる名詞を指すこと）は基本的に不可能であるため、文（J2）では「彼女」が「メアリー」を指しているようには解釈できない。
（E2） Mary scolded John before she left home.
（J2） 彼女が家を出る前に、メアリーはジョンを叱った。
【０００７】
このような問題に対処するための従来技術としては、特開平6-203068号公報に記載の「機械翻訳装置」や文献「形態素を利用した自然な和文訳のためのゼロ代名詞生成規則」（宮東城、永田守男、電子情報通信学会、技術研究報告NLC2000-5,2000）などに示される技術がある。
これら従来技術は、英語の代名詞を常に日本語の代名詞として訳すのではなく、不要な場合には訳さないことによって、上記の問題に対処しようとするものである。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の従来技術には次の二つの問題点がある。
前者の従来技術は、代名詞を訳す（残す）か、訳さない（削除する）かの二値の判定で行われている。
この前者の従来技術による翻訳処理では、文（J2）のような場合に適切に対処できないことがある。
【０００９】
文（J2）から「彼女」を削除することは必ずしも適切ではない。削除すると「家を出る」の主語が「メアリー」であるのか「ジョン」であるのかが曖昧になってしまうからである。
文（E2）の文意と同じ文意を伝え、かつ、主語の曖昧性が生じるのを抑えるためには、「彼女」を、「出る」の主語が「メアリー」であると特定できる表現、例えば、「自分」などに置き換える必要がある。
【００１０】
後者の従来技術は、代名詞を訳すか、訳さないかの判定を行う規則が人手で記述されている。代名詞を訳すか、訳さないかは様々な要因によって決まるため、複雑に関連し合う要因を人手で整理し、その結果に基づいて一貫性のある（矛盾のない）規則を記述し、さらに維持管理するには非常に大きな労力を要するという問題がある。
【００１１】
本発明は以上の事情を考慮してなされたものであり、例えば、予め備えた事例文テーブルに記憶された代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性からなる代名詞書換規則を作成することにより、自然言語文の機械翻訳の後処理において、より自然な代名詞の書き換えができる代名詞書換装置を提供する。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、自然言語文を入力する入力部と、辞書テーブル、形態素解析規則テーブル、属性テーブル及び事例文テーブルを記憶したテーブルメモリと、辞書テーブル及び形態素解析規則テーブルを参照し、入力された自然言語文の形態素解析を行う形態素解析部と、形態素解析結果から属性テーブルに定義された形態素・語彙属性を抽出する属性抽出部と、事例文テーブルに記憶された代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成する決定木作成部と、決定木を参照し、自然言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記抽出された形態素・語彙属性に基づいて決定する書換規則決定部と、決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える代名詞書換部とを備えたことを特徴とする代名詞書換装置である。
【００１３】
本発明によれば、予め備えた事例文テーブルに記憶された代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性からなる代名詞書換規則を作成することにより、自然言語文の機械翻訳の後処理において、より自然な代名詞の書き換えができる。
これにより、特定の機械翻訳装置からの独立性が高く、各種機械翻訳装置の後編集に汎用的に利用することができる。
【００１４】
前記決定木作成部は、前記事例文テーブルの代名詞書換事例文を参照し、統計的機械学習法の一つである決定木学習法によって代名詞書換規則の決定木を作成する構成にしてもよい。
この構成によれば、代名詞書換規則の決定木を統計的機械学習法の一つである決定木学習法によって作成することができるので、代名詞書換規則の決定木の作成・維持管理が簡単になる。
【００１５】
前記事例文テーブルは、自然言語文中の各代名詞に対して、代名詞を文中から削除する処理を示すラベル、代名詞を残す処理を示すラベル、あるいは代名詞を他の代名詞に置き換える処理を示すラベルのいずれかを付与した代名詞書換事例文を記憶した構成にしてもよい。
この構成によれば、代名詞を消すか残すかの二値の判定だけではなく、他の表現に置き換える多値の判定も可能になるので、より自然な代名詞の書き換えができる。
例えば、従来技術では行えなかった代名詞を他の代名詞に置き換える（例えば、文（J2）に含まれる「彼女」の再帰代名詞「自分」への置換）ようにすることができ、より品質の高い訳文を生成することができる。
【００１６】
本発明の別の観点によれば、自然言語文で記述された原語文を入力する入力部と、原言語解析規則テーブル、原言語・目的言語変換規則テーブル、属性テーブル及び事例文テーブルを記憶したテーブルメモリと、原言語解析規則テーブルに基づいて原言語文を解析し、解析結果から得られた原言語文の構文木を原言語・目的言語変換規則テーブルに基づいて目的言語の構文木に変換する解析・変換部と、目的言語の構文木から属性テーブルに定義されている形態素・語彙属性及び構文属性を抽出する属性抽出部と、事例文テーブルに記憶された代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性及び構文属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成する決定木作成部と、決定木を参照し、目的言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記構文木から抽出された形態素・語彙属性及び構文属性属性に基づいて決定する書換規則決定部と、決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える代名詞書換部とを備えたことを特徴とする機械翻訳装置が提供される。
本発明によれば、機械翻訳において、予め備えた事例文テーブルに記憶された代名詞書換事例文から形態素・語彙属性だけでなく構文属性も参照して木形式の代名詞書換規則を作成するので、より精度の高い代名詞の書き換えが可能になり、より自然な翻訳が可能になる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施例に基づいて本発明を詳述する。なお、本発明はこれによって限定されるものではない。
【００１８】
図１は本発明の実施例１である代名詞書換装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、代名詞書換装置は、制御部１、入力部２、出力部３、テーブルメモリ４、プログラムメモリ５、バッファメモリ６、バス７、記憶媒体８から構成される。
【００１９】
制御部１は、例えば、ＣＰＵで構成され、プログラムメモリ５から制御プログラムを読み出し、この制御プログラムに従って、バス７を介して各部を制御することによって本発明の代名詞書き換え機能を実現する。
【００２０】
入力部２は、例えば、キーボード、タブレット、データを受信する通信インタフェースなどで構成され、自然言語で記述された文の入力を行う。
出力部３は、例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、ＥＬディスプレイなどからなる表示装置、熱転写プリンタ、レーザプリンタなどからなる印字装置、データを送信する通信インタフェースなどで構成され、プログラムメモリ５に記憶されている制御プログラムによって処理された結果を出力する。
【００２１】
テーブルメモリ４は、例えば、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ−Ｒ／Ｗなどで構成され、形態素・語彙情報を記憶した辞書テーブル４ａ、自然言語文（訳文）を形態素解析するための規則を記憶した形態素解析規則テーブル４ｂ、訳文から抽出すべき形態素・語彙属性を定義した属性テーブル４ｃ、訳文中の代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルが付与された代名詞書換事例文の集合（正解付きコーパス）を記憶した事例文テーブル（正解付きコーパステーブル）４ｄとして機能する領域を備えている。
【００２２】
プログラムメモリ５には、制御部１が、辞書テーブル４ａ及び形態素解析規則テーブル４ｂを参照し、入力部２により入力された訳文の形態素解析を行う形態素解析部５ａ、形態素解析結果から属性テーブル４ｃに定義された形態素・語彙属性を抽出する属性抽出部５ｂ、事例文テーブル４ｄに記憶された代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・語彙属性からなる代名詞書換規則の決定木を作成する決定木作成部５ｃ、決定木を参照し、自然言語文に含まれる各代名詞に対応する書換規則を前記抽出された形態素・語彙属性に基づいて決定する書換規則決定部５ｄ、決定した書換規則に基づいて対象の代名詞を書き換える代名詞書換部５ｅとして機能するプログラムが記憶されている。
【００２３】
バッファメモリ６は、例えば、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ−Ｒ／Ｗなどで構成され、入力部２によって入力された文を記憶する原文バッファ６ａ、形態素解析部５ａによって得られた形態素解析結果を記憶する形態素解析結果バッファ６ｂ、属性抽出部５ｂによって抽出された形態素・語彙属性を記憶する属性バッファ６ｃ、属性抽出部５ｂによって文Ｓから抽出された属性と正解付きコーパスの各文Ｓに付与されている代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルとの組を記憶する事例データバッファ６ｄ、決定木作成部５ｃによって得られた代名詞書換規則の決定木を記憶する決定木バッファ６ｅ、書換規則決定部５ｄによって決定された代名詞に対する書換規則の決定結果を記憶する書換規則決定結果バッファ６ｆ、代名詞書換部５ｅによって書き換えられた自然言語文を記憶する代名詞書換結果バッファ６ｇとして機能する領域を備えている。
【００２４】
プログラムメモリ５に記憶されているプログラム群は、１）代名詞書換事例文（正解付きコーパス）に基づいて代名詞に対する書換規則を自動的に作成するプログラム群と、２）作成された代名詞書換規則を入力文に適用して入力文の代名詞を書き換えるプログラム群に大別される。
本発明では、決定木と呼ばれる表現形式で代名詞書換規則を記述する。書換規則作成用プログラムは、決定木作成部として機能するプログラムであり、代名詞書換用プログラムは、書換規則決定部として機能するプログラムと、代名詞書換部として機能するプログラムである。
形態素解析部として機能するプログラムと属性抽出部として機能するプログラムは、代名詞書換規則作成時と代名詞書換時の両方で用いられる。
【００２５】
［代名詞書換規則の自動作成］
形態素解析部５ａは、辞書テーブル４ａと形態素解析規則テーブル４ｂに基づいて、事例文テーブル４ｄに格納されている各文に対して形態素解析を行い、結果を形態素解析結果バッファ６ｂに格納する。
また、原文バッファ６ａに格納されている入力文に対しても同様に形態素解析を行う。
形態素解析は、非常によく知られている一般的な技術であるので説明は略す。形態素解析については、例えば、文献「自然言語処理」（長尾眞、岩波書店、
1997）などに解説がある。
【００２６】
属性抽出部５ｂは、属性テーブル４ｃに定義されている形態素・語彙属性を形態素解析結果から抽出し、属性バッファ６ｃあるいは事例データバッファ６ｄに格納する。
属性は、正解付きコーパス中の文や入力文が持つ様々な性質である。
事例データは、属性とクラスによって表現される。
クラスは、正解付きコーパス中の文に付与されているラベルに対応する。代名詞書換事例文（正解付きコーパス）は、機械翻訳装置から出力された訳文に含まれる代名詞に対して、その代名詞を削除すべきか、そのままでよいか、あるいは他の表現に置き換えるべきかなどを示すラベルを人手で付与した文の集合である。
【００２７】
例えば、文（J1）と文（J2）に対しては、それぞれ次のようにラベルを付加することができる。
（J1'）平均的アメリカ人は70歳になるまでに、＃Ｄ彼は１３トンの牛肉を消費している。
（J2'）＃Ｊ彼女が家を出る前に、メアリーはジョンを叱った。
【００２８】
ここで、「彼は」に付与されているラベル“＃Ｄ"は「彼は」を削除すべきことを意味し、「彼女が」に付与されているラベル“＃Ｊ"は「彼女が」を「自分が」に置き換えるべきことを意味する。
この例では現れていないが、削除する必要のない代名詞にはラベル“＃Ｎ”が付与されるものとする。なお、ラベルの種類はこれら三種類に限定されるものではない。
【００２９】
図２は本実施例の事例データバッファに記憶される事例データの一例を示す図である。例えば、代名詞書換事例文（正解付きコーパス）中の各文において、今着目している代名詞「彼」には削除すべきことを意味する“＃Ｄ”が付与されているので、文（J1）から抽出された属性の組「彼」、「は」、「有」に対して、「消」というクラスが対応する。このような処理を施していくと、図２に示す事例データが得られ、事例データバッファ６ｄに記憶される。
【００３０】
図２に示す事例データにおいて、クラスは代名詞を「消」すか「残」すかの二値となっているが、正解付きコーパス中の代名詞に付与されているラベルが多値ならば、それが自動的に事例データ集に反映されるので、従来技術の問題は、正解付きコーパス作成時に適切なラベルを設定することによって解決される。
【００３１】
決定木作成部５ｃは、事例データバッファ６ｄに記憶されている事例データを分類することによって、決定木の形式で代名詞書換規則を帰納的に作成し、決定木バッファ６ｅに記憶する。
決定木は、クラスを表わす終端節点と、一つの属性を調べるテストに対応する非終端節点（判別節点）とからなる。
【００３２】
書換規則決定部５ｄは、属性抽出部５ｂによって入力文から抽出された属性に基づいて決定木を根節点から終端節点に向けて判別節点でのテストの結果に従いながら検索し、入力文に含まれる代名詞に対する書換規則（削除（＃Ｄ）、他の表現への置換（＃Ｊ）、そのまま保持（＃Ｎ）など）を決定し、その結果を書換規則決定結果バッファ６ｆに格納する
【００３３】
代名詞書換部５ｅは、書換規則決定部５ｄで下された決定に従って、代名詞の書き換え処理を行い、その結果を代名詞書換結果バッファ６ｇに格納する。
属性テーブル４ｃには、文から抽出すべき属性があらかじめ定義されている。例えば、「代名詞の表記」、「代名詞に結合している付属語」、「代名詞が指しうる先行（代）名詞の有無」の三種類が抽出すべき属性であると定められているものとする。
【００３４】
このとき、文（J1）の形態素解析結果に対して属性抽出部５ｂが属性テーブル４ｃに従って処理を行うと、「彼」、「は」、「有」が抽出される。ここで、「有」は「平均的アメリカ人」の存在を意味する。
また、決定木作成部５ｃでは、文献「ＡＩによるデータ解析」（J.R.Quinlan著、古川康一監訳、トッパン、1995）に示されるＣ４.５と呼ばれる方法に従って事例データから決定木を作成する。
【００３５】
Ｃ４.５による決定木の作成は、事例集合Ｔをｎ個の部分集合に分割するテストＸを利得基準に従って順次選択していくことによって行われる。
利得基準とは、次式で表わされるinfo(Ｔ)とinfoX(Ｔ)との差（利得）
gain(Ｘ)＝info(Ｔ)−infoX(Ｔ)
が最大になるようなテストＸを選ぶ基準である。
【００３６】
0003933406.tif 000002
ここで、freq(Ｃj,Ｔ)は事例集合Ｔの中でクラスＣjに属する事例の数を意味し、|Ｔ|は事例集合Ｔに含まれる全事例数を意味する。
【００３７】
図３は本実施例の代名詞書換規則の決定木作成手順を示すフローチャートである。Ｃ４.５に従って決定木を作成する。
ステップＳ１０１で、すべての事例を根節点に割り当てる。
ステップＳ１０３で、事例集合Ｔに対してgainX(Ｔ)を最大にするテストＸを選択する。
【００３８】
図２に示す事例データが存在するとき、gain(Ｘ)は、次のように計算される。図２の事例データには、クラス「消」の９事例データ、クラス「残」の５事例データが存在するので、
0003933406.tif 000003
である。
【００３９】
ステップＳ１０４で、そのテストＸで事例集合を部分集合に分割し、各部分集合を節点として決定木を成長させる。
属性「表記」の値に従って事例集合を三つに分割したとき、
0003933406.tif 000004
となる。従って、属性「表記」に基づくテストによる分割で得られる利得は、
gain（表記）=info(Ｔ)−info[表記](Ｔ)＝0.94−0.694＝0.246となる。
【００４０】
属性「付属語」の値や属性「先行（代）名詞」の値に従って事例データ集を分割する場合の利得を同様に計算すると、属性「表記」の場合より大きな利得は得られない。従って、属性「表記」についてのテストが根節点で行うテストとして選ばれる。
【００４１】
ステップＳ１０２で、終了条件が満たされるまで、同様に処理を進めていけば、最終的な決定木が作成される。
【００４２】
図４は本実施例の代名詞書換規則の定木作成結果の一例を示す図である。図４に示す代名詞書換規則の決定木は、図２に示す事例データ集から作成され、決定木バッファ６ｅに記憶される。決定木の非終端節点にはテストに相当する属性が、終端節点にはクラス名が記述されており、枝には属性値が付与されている。
【００４３】
［代名詞書換規則の適用］
上記の方法で事例データ集から自動的に作成された代名詞書換規則の決定木を入力文に適用して代名詞を書き換える処理は、形態素解析部５ａ、属性抽出部５ｂ、書換規則決定部５ｄ、代名詞書換部５ｅによって実行される。
形態素解析部５ａと属性抽出部５ｂは、正解付きコーパス中の各文に対して行った処理と同じ処理を入力文に対して行う。これによって、入力文から属性が抽出され、属性バッファ６ｃに格納される。
例えば、次の文（J3）が入力文であるとする。
【００４４】
（E3）She went home because she didn't feel well.
（J3）彼女が気分が良くなかったので、彼女は帰宅した。
文（J3）には、代名詞「彼女」が二回出現しているので、
代名詞の表記 ＝ 彼女
代名詞に結合している付属語 ＝ が
代名詞が指しうる先行（代）名詞の有無 ＝ 無
という属性値と、
代名詞の表記 ＝ 彼女
代名詞に結合している付属語 ＝ は
代名詞が指しうる先行（代）名詞の有無 ＝ 有
という属性値が得られる。
【００４５】
書換規則決定部５ｄは、属性抽出部５bによって入力文から抽出された属性に基づいて決定木を根節点から終端節点に向けて判別節点でのテストの結果に従いながら辿っていく。
【００４６】
図５は本実施例の書換規則決定手順を示すフローチャートである。
文（J3）から抽出された上記の最初の属性値の場合、図４の決定木を辿る過程は次のようになる。
まず、ステップＳ２０１で、根節点を着目節点とする。
現在の着目節点は終端節点ではないので、ステップＳ２０２を経てステップＳ２０３に行く。
ステップＳ２０３で、着目節点での属性（テスト）は「表記」であり、入力文の属性「表記」の値は「彼女」であるので、「彼女」が付与されている枝を辿り「先行（代）名詞」の節点を次の着目節点とする。
【００４７】
ステップＳ２０２を経てステップＳ２０３に戻り、現在の着目節点で「先行（代）名詞」のテストを行うと、入力文の属性「先行（代）名詞」の値は「無」であるので、「無」が付与されている枝を辿り、終端節点「消」を次の着目節点とする。
ステップＳ２０２で、現在の着目節点は終端節点であるので、走査を終了し、到達した終端節点に記述されているクラス名「消」を対象代名詞と共に書換規則決定結果バッファ６ｆに格納する。
【００４８】
二つ目の属性値の場合も同様に決定木を辿り、クラス名「残」を対象代名詞と共に書換規則決定結果バッファ６ｆに格納する。
代名詞書換部５ｅは、書換規則決定結果バッファ6fに記憶されている対象代名詞とそれに対するクラス名すなわち書き換えの種類に応じて、対象代名詞を書き換える。
以上の処理によって、文（J2）から代名詞を含む文節「彼女が」が削除され、次のような文が代名詞書換結果バッファ６ｇに記憶される。
（J3'） 気分が良くなかったので、彼女は帰宅した。
【００４９】
図６は本発明の実施例２である機械翻訳装置の構成を示すブロック図である。実施例２の機械翻訳装置は、制御部１、入力部２、出力部３、テーブルメモリ４、プログラムメモリ５、バッファメモリ６、バス７、記憶媒体８から構成される。
制御部１、入力部２、出力部３は、実施例１の代名詞書換装置におけるそれぞれの各部と同じであるので、説明を省略する。
【００５０】
テーブルメモリ４は、原言語の文を解析する規則を記憶した原言語解析規則テーブル４ａ'、原言語文の構文木を目的言語の構文木へ変換するための規則を記憶した原言語・目的言語変換規則テーブル４ｂ'、構文木から抽出すべき形態素レベルの属性、構文属性を定義した属性テーブル４ｃ、文中の代名詞に対する正しい書き換えを示すラベルが付与された文の集合（正解付きコーパス）を記憶した事例文テーブル（正解付きコーパステーブル）４ｄとして機能する領域を備えている。
【００５１】
プログラムメモリ５には、解析・変換部５ａ、属性抽出部５ｂ、決定木作成部５ｃ、書換規則決定部５ｄ、代名詞書換部５ｅとして機能するプログラムが記憶されている。
【００５２】
解析・変換部５ａ'は、原文バッファ６ａに格納されている文に対して、原言語解析規則テーブル４ａ'に基づいて解析し、原言語・目的言語変換規則テーブル４ｂ'に基づいて原言語を目的言語に変換する。
属性抽出部５ｂは、属性テーブル４ｃに定義されている構文属性を構文木から抽出する。
決定木作成部５ｃ、書換規則決定部５ｄは、実施例１の装置における決定木作成部５ｃ、書換規則決定部５ｄと同じである。
代名詞書換部５ｅは、実施例１の装置における代名詞書換部の機能を含むものである。
【００５３】
バッファメモリ６は、原文バッファ６ａ、構文木バッファ６ｂ'、属性バッファ６ｃ、事例データバッファ６ｄ、決定木バッファ６ｅ、書換規則決定結果バッファ６ｆ、代名詞書換結果バッファ６ｇとして機能する領域を備えている。
【００５４】
原文バッファ６ａ、属性バッファ６ｃ、事例データバッファ６ｄ、決定木バッファ６ｅ、書換規則決定結果バッファ６ｆは、実施例１の装置におけるそれぞれと同じである。
構文木バッファ６ｂ'は、解析・変換部５ａ'によって解析・変換された構文木を記憶する。
代名詞書換結果バッファ６ｇは、代名詞書換部５ｅによって作成された文を記憶する。
【００５５】
実施例１の代名詞書換装置と実施例２の機械翻訳装置との主要な差異は、属性抽出部が抽出できる属性の性質である。
すなわち、実施例１における属性抽出部が抽出する属性は、形態素・語彙レベルのものであるのに対して、実施例２における属性抽出部が抽出する属性は、形態素・語彙レベルと構文レベルのものである。
【００５６】
実施例２における属性抽出部が抽出する属性としては、例えば、「代名詞の係り先の語句に関する情報」（係り先の語句の表記や品詞や意味コード）や、「代名詞が含まれる節に関する情報」（主節か従属節か）などがある。
【００５７】
例えば、文（J1）からは次のような構文レベルの属性が抽出できる。
代名詞の係り先の表記 ＝ 消費する
代名詞の係り先の品詞 ＝ 動詞
代名詞の係り先の意味コード ＝ 1371007
代名詞が含まれる節 ＝ 主節
【００５８】
また、文（J2）から抽出される構文レベルの属性は次のようになる。
代名詞の係り先の表記 ＝ 出る
代名詞の係り先の品詞 ＝ 動詞
代名詞の係り先の意味コード ＝ 2121001
代名詞が含まれる節 ＝ 従属節
【００５９】
代名詞をどのように書き換えるべきかを決定する要因は多岐にわたる。このように代名詞書換の精度を向上させるためには、できるだけ多くの種類の属性を参照する必要がある。この点で、実施例２の装置では、形態素・語彙レベルの属性だけでなく、構文レベルの属性も参照しているので、より精度の高い代名詞の書き換えが実現できる。
【００６０】
図７は実施例１の代名詞書換装置と実施例２の機械翻訳装置の関係を示す図である。図７に示すように、実施例１の代名詞書換装置は、機械翻訳において、原言語と目的言語の言語習慣の相違に起因する不自然な目的言語文の作成を抑えることを目的とするものであり、特定の機械翻訳装置の中に組み込んだものではなく、機械翻訳の後編集に適用することができる。
【００６１】
従って、実施例１は、機械翻訳後の後編集としての代名詞書換装置であり、機械翻訳装置からの独立性が高いという利点があるが、この独立性を保つために、参照可能な属性を形態素・語彙レベルのものに限定しているので、実施例２の機械翻訳装置による代名詞書換の精度より高くないと予想される。
【００６２】
実施例２の機械翻訳装置は、代名詞書換処理を機械翻訳処理の一機能として機械翻訳装置の中に組み込んだものであるが、さらに構文属性まで参照しているので、実施例２の装置による代名詞書換の精度は、実施例１の装置よりも高くなると期待できる。
【００６３】
以上説明した代名詞書換装置あるいは機械翻訳装置は、コンピュータ処理を機能させるためのプログラムで実現される。
発明の対象とするのは、このプログラムそのものであってもよいし、このプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体８に格納されているプログラムであってもよい。
まず、本発明では、この記憶媒体８として、図１または図６に示されている制御部１のマイクロコンピュータで処理が行われるために必要なメモリ、例えば、ＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであってもよいし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記憶媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。いずれかの場合においても、格納されているプログラムはマイクロコンピュータがアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このロード用のプログラムはあらかじめ本体装置に格納されているものとする。
【００６４】
ここで上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記憶媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
また、本発明においては、インターネットを含む通信ネットワークと接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的プログラムを担持する媒体であってもよい。尚、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用プログラムは予め装置本体に格納しておくか、あるいは別な記憶媒体からインストールされるものであってもよい。
尚、記憶媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【００６５】
次に、本発明では、プログラム自体として、図１に示されている制御部１のマイクロコンピュータで実行される処理そのものであってもよいし、あるいは、インターネットを含む通信ネットワークとアクセスすることで取り込める。あるいは、取り込めたものであってもよいし、こちらから送り出すものであってもよい。さらには、この取り込んだプログラムに基づいて上記代名詞書換装置あるいは機械翻訳装置内で処理された結果、つまり生成されたものであってもよい。あるいは、こちらから送り出す際に上記代名詞書換装置あるいは機械翻訳装置内で処理された結果、つまり生成されたものであってもよい。
尚、これらのものはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【００６６】
【発明の効果】
本発明によれば、予め備えた事例文テーブルに記憶された代名詞書換事例文から木形式で表記した形態素・属性からなる代名詞書換規則を作成することにより、自然言語文の機械翻訳の後処理において、より自然な代名詞の書き換えができる。
これにより、特定の機械翻訳装置からの独立性が高く、各種機械翻訳装置の後編集に汎用的に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１である代名詞書換装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施例の事例データバッファに記憶される事例データの一例を示す図である。
【図３】本実施例の代名詞書換規則の決定木作成手順を示すフローチャートである。
【図４】本実施例の代名詞書換規則の定木作成結果の一例を示す図である。
【図５】本実施例の書換規則決定手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施例２である機械翻訳装置の構成を示すブロック図である。
【図７】実施例１の代名詞書換装置と実施例２の機械翻訳装置の関係を示す図である。
【符号の説明】
１    制御部
２    入力部
３    出力部
４    テーブルメモリ
４ａ  辞書テーブル
４ａ' 原言語解析規則テーブル
４ｂ  形態素解析規則テーブル
４ｂ' 原言語・目的言語変換規則テーブル
４ｃ  属性テーブル
４ｄ  事例文テーブル（正解付きコーパステーブル）
５    プログラムメモリ
５ａ  形態素解析部
５ａ'  解析・変換部
５ｂ  属性抽出部
５ｃ  決定木作成部
５ｄ  書換規則決定部
５ｅ  代名詞書換部
６    バッファメモリ
６ａ  原文バッファ
６ｂ  形態素解析結果バッファ
６ｂ' 構文木バッファ
６ｃ  属性バッファ
６ｄ  事例データバッファ
６ｅ  決定木バッファ
６ｆ  書換規則決定結果バッファ
６ｇ  代名詞書換結果バッファ
７    バス
８    記憶媒体
【図１】
0003933406.tif 000005
【図２】
0003933406.tif 000006
【図３】
0003933406.tif 000007
【図４】
0003933406.tif 000008
【図５】
0003933406.tif 000009
【図６】
0003933406.tif 000010
【図７】
0003933406.tif 000011