(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザ辞書に登録された単語を、統一された訳語を用いて翻訳する装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】ユーザ辞書適応部２２が、原言語の単語と該単語の目的語への対訳を表す訳語との組み合わせが複数登録されているユーザ辞書を用いて、入力された原言語の文に含まれる単語に対応する訳語を取得する。そして、翻訳部２４が、入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳した翻訳候補から、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための予め学習されたモデルに基づいて得られるスコアと、ユーザ辞書適応部２２によって取得された訳語を優先するための予め定められたスコアとを用いて、入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ辞書適応部及び翻訳部を含み、入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳する翻訳装置における翻訳方法であって、
前記ユーザ辞書適応部が、原言語の単語と該単語の目的語への対訳を表す訳語との組み合わせが複数登録されているユーザ辞書を用いて、前記入力された原言語の文に含まれる単語に対応する前記訳語を取得するステップと、
前記翻訳部が、前記入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳した翻訳候補から、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための予め学習されたモデルに基づいて得られるスコアと、前記ユーザ辞書適応部によって取得された前記訳語を優先するための予め定められたスコアとを用いて、前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定するステップと、
を含む翻訳方法。
【請求項２】
前記モデルは、原言語の単語を目的言語の単語へ翻訳するための予め学習された翻訳モデルと、目的言語の語順を決定するための予め学習された言語モデルとを含み、
前記翻訳部が前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定するステップは、
前記翻訳候補に含まれる目的言語の単語の各々について前記翻訳モデルに基づいて得られるスコアと、前記翻訳候補に含まれる、前記ユーザ辞書適応部によって取得された前記訳語を優先するための前記予め定められたスコアと、前記翻訳候補の語順について前記言語モデルに基づいて得られるスコアと、を用いて、前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定する請求項１記載の翻訳方法。
【請求項３】
前記翻訳部が前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定するステップは、
入力された原言語の文に対応する目的言語の文として、目的言語の文の部分文字列を表す部分仮説から前記部分仮説より長い新たな部分仮説を順次生成して前記部分仮説を拡張することによって最終的に生成された部分仮説である仮説を生成して翻訳するときに、
前記生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列に含まれる目的言語の単語の各々について前記翻訳モデルに基づいて得られるスコアのうち、前記生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列に含まれる、前記ユーザ辞書適応部によって取得された前記訳語に対するスコアを、前記予め定められたスコアに置き換えて、前記生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列について前記翻訳モデルに基づいて得られるスコアと、前記生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列について前記言語モデルに基づいて得られるスコアとを用いて、確からしい前記新たな部分仮説を探索する請求項２記載の翻訳方法。
【請求項４】
入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳する翻訳装置であって、
原言語の単語と該単語の目的語への対訳を表す訳語との組み合わせが複数登録されているユーザ辞書を用いて、前記入力された原言語の文に含まれる単語に対応する前記訳語を取得するユーザ辞書適応部と、
前記入力された原言語の文と、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための予め学習されたモデルとに基づいて得られる、前記入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳した翻訳候補から、前記ユーザ辞書適応部によって取得された前記訳語を優先するための予め定められたスコアを用いて、前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定する翻訳部と、
を含む翻訳装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の翻訳方法の各ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来知られている統計的機械翻訳では、学習データの統計情報を計算することにより、最適な翻訳結果を返す処理を行う（例えば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】塚田元、渡辺太郎、鈴木潤、永田昌明、磯崎秀樹、「統計的機械翻訳」、２００７、ＮＴＴ技術ジャーナル（2007.6）、p.23-25、ＮＴＴ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的に、翻訳作業をする際、ある単語の訳語を統一したり、新語を翻訳したい場合がある。しかし、統計的機械翻訳では、翻訳結果は学習データに依存するため、訳語の統一や新語の翻訳をすることが困難である。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、ユーザ辞書に登録された単語については、統一された訳語を用いて翻訳することができる翻訳方法、装置、及び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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の翻訳方法は、ユーザ辞書適応部及び翻訳部を含み、入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳する翻訳装置における翻訳方法であって、
前記ユーザ辞書適応部が、原言語の単語と該単語の目的語への対訳を表す訳語との組み合わせが複数登録されているユーザ辞書を用いて、前記入力された原言語の文に含まれる単語に対応する前記訳語を取得するステップと、前記翻訳部が、前記入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳した翻訳候補から、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための予め学習されたモデルに基づいて得られるスコアと、前記ユーザ辞書適応部によって取得された前記訳語を優先するための予め定められたスコアとを用いて、前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定するステップと、を含んで構成される。
【０００７】
本発明の翻訳装置は、入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳する翻訳装置であって、原言語の単語と該単語の目的語への対訳を表す訳語との組み合わせが複数登録されているユーザ辞書を用いて、前記入力された原言語の文に含まれる単語に対応する前記訳語を取得するユーザ辞書適応部と、前記入力された原言語の文と、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための予め学習されたモデルとに基づいて得られる、前記入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳した翻訳候補から、前記ユーザ辞書適応部によって取得された前記訳語を優先するための予め定められたスコアを用いて、前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定する翻訳部と、を含んで構成される。
【０００８】
また、前記モデルは、原言語の単語を目的言語の単語へ翻訳するための予め学習された翻訳モデルと、目的言語の語順を決定するための予め学習された言語モデルとを含み、前記翻訳部が前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定するステップは、前記翻訳候補に含まれる目的言語の単語の各々について前記翻訳モデルに基づいて得られるスコアと、前記翻訳候補に含まれる、前記ユーザ辞書適応部によって取得された前記訳語を優先するための前記予め定められたスコアと、前記翻訳候補の語順について前記言語モデルに基づいて得られるスコアと、を用いて、前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定するようにすることができる。
【０００９】
また、前記翻訳部が前記入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定するステップは、入力された原言語の文に対応する目的言語の文として、目的言語の文の部分文字列を表す部分仮説から前記部分仮説より長い新たな部分仮説を順次生成して前記部分仮説を拡張することによって最終的に生成された部分仮説である仮説を生成して翻訳するときに、前記生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列に含まれる目的言語の単語の各々について前記翻訳モデルに基づいて得られるスコアのうち、前記生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列に含まれる、前記ユーザ辞書適応部によって取得された前記訳語に対するスコアを、前記予め定められたスコアに置き換えて、前記生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列について前記翻訳モデルに基づいて得られるスコアと、前記生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列について前記言語モデルに基づいて得られるスコアとを用いて、確からしい前記新たな部分仮説を探索するようにすることができる。
【００１０】
また、本発明のプログラムは、上記翻訳方法の各ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明の翻訳方法、装置、及びプログラムによれば、原言語の単語と該単語の目的語への対訳を表す訳語との組み合わせが複数登録されているユーザ辞書を用いて、入力された原言語の文に含まれる単語に対応する訳語を取得し、入力された原言語の文と、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための予め学習されたモデルとに基づいて得られる、入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳した翻訳候補から、取得された訳語を優先するための予め定められたスコアを用いて、入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定することにより、ユーザ辞書に登録された単語については、統一された訳語を用いて翻訳することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施の形態に係る翻訳装置の機能的な構成例を示すブロック図である。
【図２】ユーザ辞書適応部２２の詳細な構成例を示す図である。
【図３】ユーザ辞書２２０に登録された訳語を取得する一例を示す図である。
【図４】翻訳部２４の詳細な構成例を示す図である。
【図５】仮説探索部２４４の処理の一例を示す図である。
【図６】ユーザ辞書適応部２２によって取得された訳語を用いた仮説の探索処理の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における翻訳処理の内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００１４】
本発明の実施の形態では、ユーザ辞書を予め作成し、原言語の文を目的言語の文へ翻訳する際の訳語選択の工程において、ユーザ辞書を利用する。具体的には、ユーザ辞書を利用する、または統計データを利用するという分岐をさせることで、原言語の文に含まれる単語がユーザ辞書に存在する場合には、ユーザ辞書に登録された訳語を選択し、原言語の文に含まれる単語がユーザ辞書に存在しない場合には、統計データを利用する。
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
＜翻訳装置のシステム構成＞
図１は、本発明の実施の形態に係る翻訳装置１００を示すブロック図である。翻訳装置１００は、入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳する。この翻訳装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する翻訳処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００１７】
本実施の形態に係る翻訳装置１００は、図１に示すように、入力部１０と、演算部２０と、出力部３０とを備えている。
【００１８】
入力部１０は、翻訳対象の原言語の文を受け付ける。
【００１９】
演算部２０は、入力部１０によって受け付けた原言語の文を、目的言語の文へ翻訳する。演算部２０は、ユーザ辞書適応部２２と、翻訳部２４とを備えている。
【００２０】
ユーザ辞書適応部２２は、後述するユーザ辞書２２０を用いて、入力部１０によって受け付けた原言語の文に含まれる単語に対応する訳語を取得する。ここで、訳語とは、原言語の単語の目的語への予め定められた対訳を表す。
【００２１】
ユーザ辞書適応部２２の詳細な構成例を図２に示す。ユーザ辞書適応部２２は、図２に示すように、ユーザ辞書２２０と、適応処理部２２２とを備えている。
【００２２】
ユーザ辞書２２０には、原言語の単語と当該単語の目的語への対訳を表す訳語との組み合わせが複数登録されている。ユーザ辞書２２０には、原言語の単語に対して統一したい訳語が予め登録される。
【００２３】
適応処理部２２２は、ユーザ辞書２２０を用いて、入力部１０によって受け付けた原言語の文に含まれる単語に対応する訳語を取得する。
【００２４】
図３に、適応処理部２２２の処理の一例を示す。図３では、英日翻訳において、原言語の文「language is a means of communication」が翻訳対象として入力部１０により受け付けられ、ユーザ辞書２２０に、原言語の単語と訳語の組み合わせ「communication―＞コミュニケーション」が登録されている場合を例に示す。
【００２５】
適応処理部２２２は、図３に示すように、入力された原言語の文の各単語に対して、ユーザ辞書２２０に格納されている原言語の単語とマッチする単語を検索する。例えば、原言語の文に、ユーザ辞書２２０に格納されている原言語の単語「communication」が存在する場合、訳語である「コミュニケーション」を、ユーザ辞書適応結果を表すデータ構造の中に配置する。
【００２６】
翻訳部２４は、適応処理部２２２によって得られたユーザ辞書適応結果を表すデータ構造に基づいて、入力部１０によって受け付けた原言語の文を目的言語の文へ翻訳した翻訳候補から、翻訳候補に含まれる目的言語の単語の各々について、予め学習された翻訳モデルに基づいて得られるスコアと、翻訳候補に含まれる、ユーザ辞書適応部２２によって取得された訳語を優先するための予め定められたスコアと、翻訳候補の語順について予め学習された言語モデルに基づいて得られるスコアとを用いて、入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定する。
【００２７】
翻訳部２４の詳細な構成例を図４に示す。翻訳部２４は、図４に示すように、翻訳モデル記憶部２４０と、言語モデル記憶部２４２と、仮説探索部２４４とを備えている。
【００２８】
翻訳モデル記憶部２４０には、原言語の単語を目的言語の単語へ翻訳するための予め学習された翻訳モデルが記憶されている。翻訳モデルに原言語の単語が入力されると、原言語の単語に対する目的言語の単語への対訳の各々と、当該対訳の各々についての翻訳の確からしさを表すスコアが出力される。
【００２９】
本実施の形態では、ユーザ辞書適応部２２によってユーザ辞書２２０から取得された訳語については、翻訳モデルに基づいて得られるスコアとして、予め定められたスコアを用いる。例えば、翻訳モデルに基づいて得られるスコアとして、翻訳確率を用いることができる。スコアとして翻訳確率を用いる場合、ユーザ辞書２２０から取得された訳語については、当該訳語を優先するための予め定められたスコアとして固定値１．０を割り当てる。
【００３０】
また、言語モデル記憶部２４２には、目的言語の語順を決定するための予め学習された言語モデルが記憶されている。言語モデルに目的言語の文字列が入力されると、目的言語での語順の確からしさを表すスコアが出力される。
【００３１】
本実施の形態では、翻訳モデルに基づいて得られるスコアに関しては、ユーザ辞書２２０から取得された訳語を優先するための予め定められたスコアを用いるが、言語モデルに基づいて得られるスコアは、ユーザ辞書２２０から取得された訳語を含む目的言語の文字列についても、通常の目的言語の文字列と同様にスコアを求める。
【００３２】
具体的には、翻訳部２４は、入力された原言語の文に対して目的言語の文として、目的言語の文の部分文字列を表す部分仮説から前記部分仮説より長い新たな部分仮説を順次生成して前記部分仮説を拡張することによって最終的に生成された部分仮説である仮説を生成して翻訳する。
【００３３】
具体的には、仮説探索部２４４が、新たな部分仮説を順次生成して翻訳するときに、生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列に含まれる目的言語の単語の各々について翻訳モデル記憶部２４０に記憶された翻訳モデルに基づいて得られるスコアのうち、生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列に含まれる、ユーザ辞書適応部２２によって取得された訳語に対するスコアを、予め定められたスコアに置き換える。
【００３４】
そして、仮説探索部２４４は、生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列について翻訳モデル記憶部２４０に記憶された翻訳モデルに基づいて得られるスコアと、生成された新たな部分仮説が表す目的言語の文の部分文字列について言語モデル記憶部２４２に記憶された言語モデルに基づいて得られるスコアとを用いて、確からしい新たな部分仮説を探索する。
【００３５】
図５に、仮説探索部２４４の処理の一例を示す。仮説探索部２４４は、入力された原言語の文を、あらゆる句に分割し、分割された句の中から一つ句を選択し、選択された句を、翻訳モデル記憶部２４０に記憶された翻訳モデルに入力する。そして、翻訳モデルは、図５に示すように、選択された句の対訳の各々を出力し、仮説探索部２４４は、出力された対訳の各々を左から右に並べ、目的言語の文の部分文字列を生成する。なお、句の対訳の各々には、翻訳モデルによって出力されたスコアが付与される。
【００３６】
そして、仮説探索部２４４は、図５に示す数多くある仮説の中から、翻訳モデルに基づいて得られるスコアと、仮説で生成された目的言語の文の部分文字列について言語モデルに基づいて得られるスコアとを考慮して、仮説の各単語に対する翻訳モデルに基づくスコアと、言語モデルに基づくスコアとを統合したスコアが最大となる仮説を、もっとも確からしい解として探索する。
【００３７】
図６に、ユーザ辞書適応部２２によって取得された訳語を用いた仮説の探索処理の一例を示す。図６に示すように、仮説探索部２４４は、仮説を列挙する過程において、ユーザ辞書２２０から取得された訳語については、単語単体で一つの句を形成し、当該句に対する対訳はデータ構造の中に入っている訳語に決定し、当該単語に対する他の仮説は削除する。したがって、「communication」については、図６に示すように、「コミュニケーション」が対訳として決定され、他の単語「通信」「会話」に対応する仮説については削除される。そして、仮説探索部２４４による仮説の探索により、もっとも確からしい目的言語の文が翻訳結果として出力される。
【００３８】
出力部３０は、仮説探索部２４４によって探索された目的言語の文を、結果として出力する。
【００３９】
＜翻訳装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る翻訳装置１００の作用について説明する。翻訳対象である原言語の文が翻訳装置１００に入力されると、翻訳装置１００によって、図７に示す翻訳処理ルーチンが実行される。
【００４０】
まず、ステップＳ１００において、入力部１０は、翻訳対象である原言語の文の入力を受け付ける。
【００４１】
ステップＳ１０２において、ユーザ辞書適応部２２は、ユーザ辞書２２０を用いて、上記ステップＳ１００で受け付けた原言語の文に含まれる単語に対応する訳語を取得し、ユーザ辞書適応結果を表すデータ構造の中に配置する。
【００４２】
ステップＳ１０４において、仮説探索部２４４は、上記ステップＳ１００で受け付けた原言語の文と、上記ステップＳ１０２で得られたデータ構造と、翻訳モデル記憶部２４０に記憶された翻訳モデルと、言語モデル記憶部２４２に記憶された言語モデルとに基づいて、入力された原言語の文に対して目的言語の文の部分文字列を表す部分仮説を順次生成し、翻訳モデル記憶部２４０に記憶された翻訳モデルに基づいて得られるスコアと、言語モデル記憶部２４２に記憶された言語モデルに基づいて得られるスコアと、ユーザ辞書適応部２２によって取得された訳語に対する予め定められたスコアとを用いて、最終的に得られた仮説のうち、最も確からしい仮説を探索する。
【００４３】
ステップＳ１０６において、仮説探索部２４４は、上記ステップＳ１０４で探索された仮説を、上記ステップＳ１００で受け付けた原言語の文の翻訳文として決定する。
【００４４】
ステップＳ１０８において、出力部３０は、上記ステップＳ１０６で決定された翻訳文を出力して、翻訳処理ルーチンを終了する。
【００４５】
以上説明したように、本実施の形態に係る翻訳装置によれば、原言語の単語と該単語の目的語への対訳を表す訳語との組み合わせが複数登録されているユーザ辞書を用いて、入力された原言語の文に含まれる単語に対応する訳語を取得し、入力された原言語の文と、原言語の文を目的言語の文へ翻訳するための予め学習されたモデルとに基づいて得られる、入力された原言語の文を目的言語の文へ翻訳した翻訳候補から、取得された訳語を優先するための予め定められたスコアを用いて、入力された原言語の文を翻訳した目的言語の文を決定することにより、ユーザ辞書に登録された単語については、統一された訳語を用いて翻訳することができる。
【００４６】
また、原言語の文に含まれる単語に対する翻訳語の選択時に、ユーザ辞書に登録されている訳語を用いるのか、または統計翻訳の結果を用いるのかという分岐を設置することで、ユーザ辞書を統計翻訳の中に組み込むことが可能になり、訳語の統一や新語の翻訳について、ユーザが辞書に訳語を追加するという単純な操作のみで可能となる。
【００４７】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００４８】
例えば、上記実施形態では、仮説探索部２４４は、入力された原言語の文を、あらゆる句に分割し、分割された句の中から一つ句を選択し、選択された句を、翻訳モデル記憶部２４０に記憶された翻訳モデルに入力する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、仮説探索部２４４は、入力された原言語の文を、あらゆる単語に分割し、分割された単語の中から一つ単語を選択し、選択された単語を、翻訳モデル記憶部２４０に記憶された翻訳モデルに入力してもよい。
【００４９】
上述の翻訳装置１００では、ユーザ辞書２２０、翻訳モデル記憶部２４０、及び言語モデル記憶部２４２を備えている場合について説明したが、例えばユーザ辞書２２０、翻訳モデル記憶部２４０、及び言語モデル記憶部２４２の少なくとも１つが翻訳装置１００の外部装置に設けられ、翻訳装置１００は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、ユーザ辞書２２０、翻訳モデル記憶部２４０、及び言語モデル記憶部２４２の少なくとも１つを参照するようにしてもよい。
【００５０】
また、上述の翻訳装置１００は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００５１】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭやメモリーカード等に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１０   入力部
２０   演算部
２２   ユーザ辞書適応部
２４   翻訳部
３０   出力部
１００ 翻訳装置
２２０ ユーザ辞書
２２２ 適応処理部
２４０ 翻訳モデル記憶部
２４２ 言語モデル記憶部
２４４ 仮説探索部
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図７】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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