(57)【要約】【課題】構造部品に分割できる長文の自動翻訳の精度を高める。【解決手段】クレーム翻訳部３２８は、構文解析後の英語クレーム３３４のパターンを特定し構造部品に分割するパターン検索部５００と、英語パターンと対応付けられた日本語パターンを特定する日本語パターン生成部５０４と、英日のパターン間で、構造部品の対応関係及び文法特性を特定する入力文分割部５０２及び構造部品種別判定部５１０と、英語クレーム３３４の構造部品の単語列を、当該構造部品の文法特性の単語列の翻訳に用いるよう学習した名詞句翻訳用モデル３２０及び動詞句翻訳用モデル３２２のいずれかを使用して日本語訳を生成する統計的自動翻訳機５２４と、英語クレーム３３４の構造部品の各々の日本語訳を、構造部品の対応関係にしたがって日本語パターンの構造部品に代入して日本語クレーム３２６を生成する日本語パターン代入部５２６とを含む。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の言語の文を、前記第１の言語と異なる第２の言語の文に翻訳する自動翻訳装置であって、
前記第１の言語の文のパターンを特定し、前記第１の言語の文を構造部品に分割する分割手段と、
前記分割手段により特定された前記第１の言語の文のパターンと予め対応付けられた、前記第２の言語の文のパターンを特定するパターン特定手段と、
前記分割手段により分割された前記第１の言語の文のパターンと、前記パターン特定手段により特定された前記第２の言語のパターンとの間で、構造部品の対応関係及び各構造部品の文法特性を特定する対応特定手段と、
前記第１の言語の構造部品の各々について、当該構造部品を構成する単語列に対し、前記第１の言語から前記第２の言語への翻訳用のモデルを使用した自動翻訳を行なって、前記第２の言語の翻訳を生成する翻訳手段と、
前記第１の言語の構造部品の各々について、前記翻訳手段によって得られた前記第２の言語の翻訳を、前記対応特定手段により特定された、構造部品の前記対応関係にしたがって、前記パターン特定手段により特定された前記第２の言語の文のパターンの構造部品のいずれかに代入することにより、前記第１の言語の文の翻訳である前記第２の言語の文を生成する代入手段とを含む、自動翻訳装置。
【請求項２】
さらに、前記対応特定手段と前記翻訳手段との間に設けられ、前記対応特定手段により対応関係及び文法特性が特定された前記第１の言語の構造部品を受け、前記第１の言語の構造部品の各々について、当該構造部品を構成する単語列の順番を、前記第２の言語において当該単語列の各々の訳語が出現する順番にあわせて並べ替えて前記翻訳手段に与える単語並べ替え手段を含む、請求項１に記載の自動翻訳装置。
【請求項３】
前記単語並べ替え手段は、
前記第１の言語の構造部品の各々について、当該構造部品の文法特特性に応じた構文解析を行なって前記第１の言語の構文解析木を生成する構文解析手段と、
前記構文解析手段により生成された前記第１の言語の構文解析木を、予め準備された変換規則にしたがって、前記第２の言語の構文解析木に変換する変換手段と、
前記変換手段による変換で得られた前記第２の言語の構文解析木における単語の出現順序にしたがって、前記第１の言語の構造部品の単語を並べ替えて出力する並べ替え手段とを含む、請求項２に記載の自動翻訳装置。
【請求項４】
前記翻訳手段は、前記第１の言語の構造部品の各々について、当該構造部品を構成する単語列に対し、当該構造部品の文法特性を持つ単語列の翻訳に対して予め最適化された、前記第１の言語から前記第２の言語への翻訳用のモデルを使用した自動翻訳を行なって、前記第２の言語の翻訳を生成する文法特性別翻訳手段を含む、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の自動翻訳装置。
【請求項５】
前記パターン特定手段は、
前記第１の言語の文に含まれる、予め定められた区切りパターンにより、前記第１の言語の文を複数個の構造部品に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された各構造部品の文法特性を判定する文法特性判定手段と、
前記分割手段により分割された前記構造部品の出現順序及び各構造部品について前記文法特性判定手段により判定された文法特性とによって、前記第１の言語の文パターンを特定する手段とを含む、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の自動翻訳装置。
【請求項６】
第１の言語の特定の文法特性の文を、前記第１の言語と異なる第２の言語の文に統計的翻訳によって翻訳する際に使用される翻訳用モデルの学習を行なう翻訳用モデル学習装置であって、
前記第１の言語の前記特定の文法特性の文と、当該文の、前記第１の言語と異なる第２の言語の訳文とからなる対訳を複数個収集するための収集手段と、
前記収集手段により収集された前記複数の対訳を学習データとして、前記第１の言語の前記特定の文法特性の文から前記第２の言語の文への統計的翻訳を行なうために必要な統計的モデルの学習を行なうための統計的学習手段とを含む、翻訳用モデル学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は自動翻訳技術に関し、特に、特許出願の特許請求の範囲の請求項（以下「クレーム」と呼ぶ）のように、ある種のルールにしたがっていながら、長文で翻訳が難しい文を扱う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
外国語で書かれた特許出願の技術的内容を確認したり、権利範囲についての知識を得たりするために、外国語で書かれたクレームの意味を知る必要が生じることがある。対象になるものが少数であり、かつ対象となる文書の言語に関する知識があれば、原文を読むことについてそれほど問題はないかも知れない。しかし、対象文書が大量であったり、文書の言語についての知識が乏しかったりする場合には、対象文書のクレームを全て読むことは非現実的である。そのような場合に、自動翻訳で各クレームを自己の母語に翻訳することで、内容を把握しようとすることがよく行なわれる。
【０００３】
ところが、クレームを他の言語に自動翻訳した場合、その品質が低いことはよく知られている。クレームでは、発明に関する多くの限定を１文で記載することが慣例となっている。そのためにクレームの文は長くなる傾向がある。しかも、多くの発明者が開発にしのぎをけずるような技術分野では、比較的多くの限定（構成要件）をクレームに付加しないと先行技術との差異を明確にできない場合もある。そのために、クレームは、通常の文書ではほとんど生じ得ないような長さの文となることも多い。自動翻訳技術は特に近年非常に発達し精度も向上しているものの、特にクレームのように翻訳の原文が長い場合には精度の高い翻訳はまだ期待できない。
【０００４】
こうした問題を解決するための提案が、後掲の特許文献１でなされている。特許文献１に記載された技術は、基本的には、長いクレームを、その構成要素（以下、「構造部品」と呼ぶ。）に分割して構造部品ごとに翻訳する、という考え方に基づいている。これは、特に最近では、クレームの記載が、一般的に複数の構造部品に分けられること、それら構造部品の間は、特定の区切りパターンで区切られて記載されていること、という事実を利用している。クレームの構造部品としては、発明の主題と、１又は複数の構成要件と、発明の主題と構成要件との間に挿入される移行句が考えられる。これらの記載の順番は、言語によって異なってくる。例えば、日本語の場合には、１又は複数の構成要件が先頭に位置し、移行句が続き、移行句に続いて発明の主題が末尾に記載される。英語の場合にはこの逆で、先頭に発明の主題が記載され、続いて移行句、続いて１又は複数の構成要件という形が一般的である。
【０００５】
日本語の場合、移行句としては「含む（ことを特徴とする）」、「を備える（ことを特徴とする）」、「からなる（ことを特徴とする）」などが主に用いられる。英語の場合には、移行句としては「comprising:」、「including:」、「consisting of:」等が用いられる。
【０００６】
１又は複数の構成要件の間は、日本語であれば「、」＋改行が主として用いられ、英語であれば「;」が用いられる。
【０００７】
このような区切りパターンをクレーム中で検出することにより、クレームの構造を判定できる。
【０００８】
図１に、特許文献１に開示された技術についての大まかな処理の流れを示す。図１を参照して、特許文献１におけるクレームの翻訳手順３０は、コンピュータを用いたものであって、クレームのテキストに対して形態素解析及び構文解析し、構文情報を生成するステップ４０と、構文解析の結果内において構造部品の区切りパターンを検出し、クレームのテキストを構成要素ごとに分割するステップ４２と、各構造部品について、その構造部品名を示す文字列をテキスト中で特定し、その文字列に、構造部品名であることを示すタグを付するステップ４４とを含む。構文解析の結果、構造部品の間にツリー状の構文構造が形成される。特許文献１では、この構文構造は、構造部品及びその内部の単語等に付されるタグの形で表現される。
【０００９】
特許文献１の第１の実施の形態では、対象となるクレームが英語であることが想定されている。英語の場合、各構造部品に関するテキストの最初に、その構造部品の名称に相当する単語が記載されていることが多く、その後にその構造部品に関する説明を記載している形式がほとんどである。そのためにこのステップ４４のような処理が容易に行なえる。また、構造部品の説明もパターン化されていることが多い。特許文献１では、そのように説明についてパターン化された説明文を説明パターン文と呼んでいる。
【００１０】
特許文献１の翻訳手順３０はさらに、処理対象となっている構造部品に含まれる説明パターン文を特定し、処理対象の構造部品をパターン文ごとに分割し、分割されたものが説明パターン文であることを示すタグを付すステップ４６と、処理対象の構造部品の構造部品名を自動翻訳により目的言語に翻訳するステップ４８と、説明パターン文ごとに、文の構造を翻訳に適したものに変更するステップ５０と、ステップ５０で文構造が変更された各説明文を自動翻訳によって目的言語５２に翻訳するステップと、このように目的言語に翻訳された構造部品名及び各パターン文を、タグにしたがってツリー表示するステップ５４とを含む。
【００１１】
ステップ５０での文構造の変更とは、説明文が主語と述語とを含むような形式に変更することである。例えば英語の関係代名詞を省略して代わりに構造部品名を挿入したり、説明パターン文が修飾する名詞又は名詞句を挿入したりする。特許文献１では、これを含め、文の変換については予め変換パターンが設定されているとしている。この文構造の変換は、説明パターン文を一般の文の語順にあわせるためのものと思われる。
【００１２】
図２を参照して、特許文献１による自動翻訳手法では、より具体的には以下の様な処理を行なう。英語クレーム７０が翻訳対象であるものとする。特許文献１では、英語クレームを、英語の区切りパターンを見つけることにより複数の構造部品に分解し、それらの間にツリー構造を形成する（処理７２）。前述したように、英語クレーム中の区切りパターンに着目すれば、英語クレームがどのような構造になっているかを判定できる。その結果にしたがって英語クレームを複数の構造部品に分解できる。
【００１３】
特許文献１による手順では、処理７２の結果、ツリー構造の英語パターン７４が形成される。図２に示す例では、英語パターン７４は、主題９０と、移行句９２と、説明９４とを含む。主題９０、移行句９２，及び説明９４をそれぞれ別個に自動翻訳する（処理７６）ことで、ツリー構造の日本語パターン７８が生成される。日本語パターン７８は、構造としては英語パターン７４と同じで、テキストが日本語に変換されたものである。すなわち、日本語パターン７８は、主題の日本語訳１００、移行句の日本語訳１０２、説明の日本語訳１０４を含む。特許文献１では、日本語パターン７８から１文の日本語クレームを生成する代わりに、日本語パターン７８をそのままツリー形式で表示するとされている。
【００１４】
特許文献１によれば、このような処理を行なうことで、個々の構造部品を自動翻訳すればよくなるため、構成する説明パターン文の翻訳精度が従来のものより向上するとされている。さらに、翻訳後の文を木構造で表示することにより、クレームの内容がわかりやすくなるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開２０１４−１９９４７６（特に図５，７，８及び段落３１，４１、５１−７７）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
確かに、特許文献１の手法により、クレーム全体をひとまとめに翻訳するよりも翻訳の精度は高くなると思われる。しかし、自動翻訳を用いる場合、特許文献１の技術では依然として解決すべき課題がある。
【００１７】
最も大きな問題は、説明を構成する文構造の変更である。文構造の変更は、説明文が通常文ではなく、各構造部品を修飾する形式となっていることにより必要となる処理である。文構造の変換パターンが予め準備されており、かつ説明パターン文の変更が完全に行なわれれば、既存の自動翻訳技術を用いて各説明文を翻訳しても問題は生じないかもしれない。しかし、クレームとして生じ得る文のバリエーションは事実上無限であり、それらについての文構造の変換規則を予め準備しておくことは不可能である。しかも変換パターンとしてどのようなものを準備すべきかについて、特許文献１には明確な開示がない。したがって、説明文が自動翻訳に適した文構造に変換される可能性は決して高くない。そのような変換が正しく行なわれず、説明文が文の形をなしていない場合でも、自動翻訳装置は、各説明文が通常の文であるとみなして翻訳を行なう。その結果、得られる翻訳結果が理解可能なものになる可能性はほとんどない。特に、構造部品が名詞句である場合、自動翻訳装置が文とみなして翻訳すると、翻訳文に対する悪影響が大きくなる。
【００１８】
例えば、図３を参照して、説明文に相当する２つの名詞句１及び２を持つ英語クレーム１２０を考える。特許文献１にしたがって本願発明者が自動翻訳して得られた日本語クレーム１２２によれば、名詞句１及び名詞句２に対する翻訳がほとんど理解できないものとなっている。図３に示すように、特許文献１にしたがって処理した場合、文構造の変換がうまく行なわれないにもかかわらず、各名詞句等を文として翻訳するような場合には、得られた翻訳文は理解が困難となり、自動翻訳の目的が果たせない。
【００１９】
また、このような問題は、特許出願のクレームの翻訳に関して生ずるだけでなく、同様に長文で、特定のルールにしたがって記載されるような、複数の構造部品からなる文の翻訳においても生じ得る問題である。例えば法令、約款、及び条約、並びに様々な機械、電子機器、及びソフトウェアの使用説明書等においてもこうした問題が生じ得る。
【００２０】
したがって本発明の目的は、特定の形式にしたがって記載された、複数の構造部品に分割できる長文に対する自動翻訳の精度を高めることができる自動翻訳装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明の第１の局面に係る自動翻訳装置は、第１の言語の文を、第１の言語と異なる第２の言語の文に翻訳する。この自動翻訳装置は、第１の言語の文のパターンを特定し、第１の言語の文を構造部品に分割する分割手段と、分割手段により特定された第１の言語の文のパターンと予め対応付けられた、第２の言語の文のパターンを特定するパターン特定手段と、分割手段により分割された第１の言語の文のパターンと、パターン特定手段により特定された第２の言語のパターンとの間で、構造部品の対応関係及び各構造部品の文法特性を特定する対応特定手段と、第１の言語の構造部品の各々について、当該構造部品を構成する単語列に対し、第１の言語から第２の言語への翻訳用のモデルを使用した自動翻訳を行なって、第２の言語の翻訳を生成する翻訳手段と、第１の言語の構造部品の各々について、翻訳手段によって得られた第２の言語の翻訳を、対応特定手段により特定された、構造部品の対応関係にしたがって、パターン特定手段により特定された第２の言語の文のパターンの構造部品のいずれかに代入することにより、第１の言語の文の翻訳である第２の言語の文を生成する代入手段とを含む。
【００２２】
第１の言語の文は、例えば特許出願のクレーム、法令、約款、及び条約、並びに様々な機械、電子機器、及びソフトウェアの使用説明書等のいずれでもよい。
【００２３】
好ましくは、自動翻訳装置は、対応特定手段と前記翻訳手段との間に設けられ、対応特定手段により対応関係及び文法特性が特定された第１の言語の構造部品を受け、第１の言語の構造部品の各々について、当該構造部品を構成する単語列の順番を、第２の言語において当該単語列の各々の訳語が出現する順番にあわせて並べ替えて前記翻訳手段に与える単語並べ替え手段を含む。
【００２４】
より好ましくは、単語並べ替え手段は、第１の言語の構造部品の各々について、構文解析を行なって第１の言語の構文解析木を生成する構文解析手段と、構文解析手段により生成された第１の言語の構文解析木を、予め準備された変換規則にしたがって、第２の言語の構文解析木に変換する変換手段と、変換手段による変換で得られた第２の言語の構文解析木における単語の出現順序にしたがって、第１の言語の構造部品の単語を並べ替えて出力する並べ替え手段とを含む。
【００２５】
翻訳手段は、第１の言語の構造部品の各々について、当該構造部品を構成する単語列に対し、当該構造部品の文法特性を持つ単語列の翻訳に対して予め最適化された、第１の言語から第２の言語への翻訳用のモデルを使用した自動翻訳を行なって、第２の言語の翻訳を生成する文法特性別翻訳手段を含んでもよい。
【００２６】
さらに好ましくは、パターン特定手段は、第１の言語の文に含まれる、予め定められた区切りパターンにより、第１の言語の文を複数個の構造部品に分割する分割手段と、分割手段により分割された各構造部品の文法特性を判定する文法特性判定手段と、分割手段により分割された構造部品の出現順序及び各構造部品について文法特性判定手段により判定された文法特性とによって、第１の言語の文パターンを特定する手段とを含む。
【００２７】
第１の言語の文は、第１の言語で記載された特許出願のクレームでもよい。
【００２８】
本発明の第２の局面に係る翻訳用モデル学習装置は、第１の言語の特定の文法特性の文を、第１の言語と異なる第２の言語の文に統計的翻訳によって翻訳する際に使用される翻訳用モデルの学習を行なう。この装置は、第１の言語の特定の文法特性の文と、当該文の、第１の言語と異なる第２の言語の訳文とからなる対訳を複数個収集するための収集手段と、収集手段により収集された複数の対訳を学習データとして、第１の言語の特定の文法特性の文から第２の言語の文への統計的翻訳を行なうために必要な統計的モデルの学習を行なうための統計的学習手段とを含む。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】従来の特許出願のクレームの自動翻訳処理の手順を示すフローチャートである。
【図２】従来の特許出願のクレームの自動翻訳処理におけるテキストの翻訳過程を模式的に示す図である。
【図３】従来の特許出願のクレームの自動翻訳処理における課題を説明するための模式図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における自動翻訳の処理に必要な学習過程を説明するための模式図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る、クレームの自動翻訳処理におけるテキストの翻訳過程を説明するための模式図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る自動翻訳システムの全体構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における自動翻訳用の各種モデルの学習を行なう、構造部品翻訳用モデル学習部の概略構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態において、名詞句及び動詞句をそれぞれ構文解析するためのモデルの学習を行なう構文解析用モデル学習部の概略構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態において、英文の特許出願のクレームを日本語に自動翻訳するクレーム翻訳部の概略構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る自動翻訳システムの全体構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態における自動翻訳用の各種モデルの学習を行なう、構造部品翻訳用モデル学習部の概略構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態において、英文の特許出願のクレームを日本語に自動翻訳するクレーム翻訳部の概略構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の各実施の形態に係る自動翻訳システムを実現するハードウェアフラットフォームであるコンピュータシステムの外観を示す図である。
【図１４】図１３に示すコンピュータシステムの内部のハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下の説明及び図面では、同一の部品には同一の参照番号を付してある。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。なお、以下の説明は、特許出願の英語クレームを日本語に翻訳する場合に関する。しかし以下の実施の形態の翻訳対象は、そのような場合には限定されない。例えば、日本語のクレームを英文に翻訳する場合にも適用できる。さらに、特許出願のクレームと同様に翻訳が難しいとされる法令、約款、及び条約、並びに様々な機械、電子機器、及びソフトウェアの使用説明書等についても適用できる。
【００３１】
［第１の実施の形態］
＜基本的考え方＞
以下に説明する第１の実施の形態に係るクレームの自動翻訳システムでは、統計的機械翻訳を採用する。図４を参照して、英語、日本語を問わず、特許出願のクレームは、様々なバリエーションはあるものの、ある一定のパターンのいずれかにしたがって構造部品が配列され記載されている。本実施の形態では、こうしたクレームの構造部品の配列パターンをクレームパターンと呼ぶ。これは、図２に示す従来の英語パターン７４と同様のもので、ツリー構造で表すことができる。英語のクレームパターンを英語パターン、日本語のクレームパターンを日本語パターンと呼ぶ。また、実際の英語クレームとそれに対応する日本語クレームとを比較することにより、英語パターンと日本語パターンとを対応付けることができる。すなわち、ある英語パターンにしたがって記載されたクレームを、その英語パターンに対応する日本語パターンと合致するような日本語クレームに翻訳できる。
【００３２】
これらクレームパターンは、複数のクレームを分類することで得られる。各クレームパターンでは、各構造部品にはその構造部品の文法特性が付される。例えば構造部品を形成する文字列又は単語列が名詞句であれば、その構造部品には名詞句であるというマークが付され、動詞句であれば動詞句であるというマークが付される。ツリー構造の見かけが同じ２つのクレームパターンでも、ある構造部品の文法特性が異なれば、それらは別々のクレームパターンである。こうしたクレームパターンは、特許文献１で使用されている「区切りパターン」とは別のものである点に注意が必要である。
【００３３】
英語のクレームのクレームパターンと、その英語のクレームに対応する日本語のクレームのクレームパターンとを比較することにより、英語パターンと日本語パターンとを対応付けることができる。さらに、対応するクレームパターン同士で、構造部品同士の対応を付けることもできる。こうしたクレームパターン同士の対は、パターン分類データとして予め蓄積され、以下に記載するように翻訳用のモデルの学習時に使用される。なお、以下の実施の形態では、英語パターンと日本語パターンとは１対１に対応付けられているものとする。
【００３４】
以下の実施の形態では、英語クレームを日本語クレームに翻訳する場合を想定する。原言語である英語クレームの単語列を複数の構造部品に分解し、各構造部品の文法特性を判定することで、英語パターンを判定する。この結果により、各構造部品を構成するテキストの内容も得られる。なお、構造部品の分解には、特許文献１と同様、クレーム中の区切りパターンを使用できる。特に、移行句はクレーム表現に特有なものでそのバリエーションも少ないので、比較的簡単に特定できる。移行句を特定した後は、言語によりその前後のいずれかに発明の主題に相当する構造部品が位置し、他方に説明に相当する１又は複数の構造部品が位置する。これら構造部品の間の分離は、特定の区切りパターンを発見することで行なうこともできるし、分離のための統計的モデルを予め作成しておき、区切り位置である可能性の高い部分を特定して行なうこともできる。
【００３５】
本実施の形態では、構造部品の文法特性（例えば名詞句、動詞句の種別等）ごとに、別々の翻訳用モデルの学習を行なっておき、各構造部品の文法特性に応じたモデルを用いて構造部品ごとに自動翻訳を行なう。すなわち、名詞句からなる構造部品を翻訳するときは、名詞句のみを用いて予め学習した翻訳用のモデルを使用する。動詞句からなる構造部品を翻訳するときは、動詞句のみを用いて予め学習した翻訳用のモデルを使用する。この結果、各構造部品についてより理解しやすい日本語訳が得られる。
【００３６】
もとの英語パターンは、ある日本語パターンと関係付けられており、英語パターンのどの構造部品が日本語パターンのどの構造部品に対応しているかも予め記録されている。この対応関係を用い、各構造部品の日本語訳を、元の英語パターンに対応する日本語パターンの、元の構造部品に対応する構造部品の位置に代入することで、クレームの日本語訳を得ることができる。
【００３７】
なお、ここでいう「翻訳用モデル」とは、統計的翻訳装置で使用される、原言語から目的言語への翻訳モデル、目的言語の言語モデル、及びそれらの学習の過程で生成される句テーブル等からなる１組のモデルを指す。以下の実施の形態では、原言語は英語であり、目的言語は日本語である。また、以下の実施の形態では、文法特性として名詞句と動詞句とを採用する。
【００３８】
図４に、名詞句翻訳用モデル２１０と動詞句翻訳用モデル２１４との学習過程を模式的に示す。なお、ここでは、英語パターンと日本語パターンとについては予め収集されており、それらの間の対応関係も確立されている。この対応関係は、前述したとおり１対１である。すなわち、英語パターンが決まればそれに対応する日本語パターンも決まり、構造部品の対応関係も同様に１対１で決まる。
【００３９】
図４を参照して、学習用の、クレームの対訳１７０を複数個準備する。各対訳１７０は、英語クレーム１７２と、その英語のクレームの翻訳である日本語クレーム１７４とを含む。例えば日本出願を英語に訳して米国に出願したもののように、互いに対訳に相当する関係となっている出願書類で、しかも公開されているものは多数存在する。対訳１７０は、それら公開された出願の組から選択すればよい。
【００４０】
英語クレーム１７２の英語パターンを判定し、その英語パターンにしたがってクレームを構造部品に分解し、各構造部品の文法特性を英語パターンにしたがって分類する（処理１７６）。同様に日本語クレーム１７４は英語パターンに対応する日本語パターンにしたがって構造部品に分解し、各構造部品の文法特性を日本語パターンにしたがって分類する（処理１８０）。この処理は、人手でも実行できるし、機械可読な形式のパターン集を準備しておくことで機械でも実行できる。
【００４１】
このパターン分類の結果、例えば、英語クレーム１７２は英語パターン１７８に合致すると判定され、日本語クレーム１７４は日本語パターン１８２に合致すると判定される。英語パターンと日本語パターンとの構造部品は予め対応付けられており、各構造部品を対にすることができる（処理１８４）。例えば図４に示す例では、英語クレームの主題は日本語クレームの主題に対応付けられる。英語クレームの移行句は日本語クレームの移行句に対応付けられる。英語クレームの説明は、日本語クレームの説明に対応付けられる。
【００４２】
このようにして組み合わされた構造部品のうち、本実施の形態では、構造部品の文法特性に着目し、各構造部品の対を文法特性（文法的な種別）ごとに別々の集合に分類する。すなわち、構造部品の対のテキストが名詞句であれば名詞句対の集合１９８に、動詞句であれば動詞句対の集合２００に、各構造部品の対を分類する（処理１９６）。このようにして得られた名詞句対の集合１９８は、英語クレームの名詞句と日本語クレームの名詞句との対を多数含み、動詞句対の集合２００は、英語クレームの動詞句と日本語クレームの動詞句との対を多数含む。
【００４３】
最後に、名詞句対の集合１９８を学習データとして名詞句翻訳用モデル２１０の学習を、動詞句対の集合２００を学習データとして動詞句翻訳用モデル２１４の学習を、それぞれ行なう。
【００４４】
図５を参照して、英語から日本語への翻訳時には以下の様な処理を行なう。英語クレーム７０を英語パターンと照合することにより、英語クレーム７０のクレームパターンを特定する。この例では英語パターン７４が特定されたものとする。英語パターン７４は、この例では、３個の構造部品、すなわち主題と移行句と説明とを含む。これらはいずれもテキストを格納する領域を持つ。これら領域には、英語クレーム７０を構造部品に分解して得られる、主題に対応する英語テキスト、移行句に対応する英語テキスト、及び説明に対応する英語テキストがそれぞれ格納される（処理７２）。
【００４５】
次に、特定された英語パターンと対応付けられている日本語パターンが特定され、生成される（処理７６）。具体的には、特定された英語パターン７４と対になった日本語パターン７８の構造を特定する情報がクレームパターンの記憶部から読み出され、この新たな日本語パターンを記憶する領域が新たに記憶領域に確保される。この例では、読み出された日本語パターン７８は、説明と移行句と主題とを含む。これらはこの順番で配置されており、いずれも、記憶装置内に、対応のテキストを格納する領域を持つ。日本語パターンの生成時には、これら領域は空である。
【００４６】
続いて、英語パターンの主題、移行句、及び説明のテキストを、それぞれの文法特性に応じて選択したモデルを使用して自動翻訳する（処理２４０）。例えば主題は名詞句であるから名詞句翻訳用モデルを用いて翻訳される。説明のうち、動詞句であるものは動詞句用翻訳モデルを用いて翻訳され、名詞句であるものは名詞句翻訳用モデルを用いて翻訳される。移行句は動詞句であるから動詞句翻訳用モデルを用いて翻訳される。主題を翻訳した結果は、日本語パターン７８の主題の領域に、移行句を翻訳した結果は日本語パターン７８の移行句の領域に、説明を翻訳した結果は日本語パターンの説明の領域に、それぞれ格納される。この結果、翻訳後の日本語パターン２４２が得られる。得られた日本語パターン２４２の各領域のテキストを、日本語パターン２４２の各領域の順番に連結することで英語クレーム７０の翻訳である日本語のクレームが得られる。
【００４７】
＜構成＞
図６を参照して、上記した自動翻訳処理を実現する、本実施の形態に係るクレーム翻訳システム３００は、英語クレームを日本語クレームに翻訳するためのものである。クレーム翻訳システム３００は、名詞句の英日翻訳を行なう際に用いられる名詞句翻訳用モデル３２０と、動詞句の英日翻訳を行なう際に用いられる動詞句翻訳用モデル３２２と、これらの学習を行なうための構造部品翻訳用モデル学習部３１８と、動詞句構文解析用モデル３１２及び名詞句構文解析用モデル３１４を用いて英語クレーム３２４の構文解析を行い、構文解析後の英語クレーム３３４を出力するための構文解析部３３２と、名詞句翻訳用モデル３２０及び動詞句翻訳用モデル３２２を使用して、入力される構文解析後の英語クレーム３３４を翻訳して日本語クレーム３２６を出力するためのクレーム翻訳部３２８とを含む。
【００４８】
構造部品翻訳用モデル学習部３１８は、名詞句翻訳用モデル３２０及び動詞句翻訳用モデル３２２の学習を行なうために、英語と日本語とのクレームの対訳を多数記憶したクレーム対訳コーパス３１０と、英語の動詞句の構文解析を行なうための動詞句構文解析用モデル３１２と、英語の名詞句の構文解析を行なうための名詞句構文解析用モデル３１４と、クレームに関する英語パターンとそれに対応する日本語パターンとの対を複数個格納したパターン分類データ３１６と、英語の構造部品について後述する事前並べ替えをするための構文解析木変換規則３３０とを用いる。動詞句構文解析用モデル３１２は、英語の動詞句のみを学習データとして学習した構文解析用モデルである。名詞句構文解析用モデル３１４は、英語の名詞句のみを学習データとして学習した構文解析用モデルである。
【００４９】
図７を参照して、構造部品翻訳用モデル学習部３１８は、クレーム対訳コーパス３１０からクレーム対訳を順番に読出し、そのうちの英語クレームをパターン分類データ３１６と照合することにより、合致する英語パターンと、その英語パターンと対になった日本語パターンを読み出すためのパターン分類部３５０と、クレーム対訳コーパス３１０から読み出されたクレーム及びパターン分類部３５０により読み出された英語パターンに基づいて、英語クレームを構造部品に分類し、名詞句と動詞句とに分類して出力する構造部品分類部３５２と、構造部品分類部３５２が出力する英語の名詞句を格納する名詞句データ記憶部３５４と、構造部品分類部３５２が出力する動詞句を格納する動詞句データ記憶部３５６とを含む。
【００５０】
構造部品翻訳用モデル学習部３１８はさらに、名詞句データ記憶部３５４に記憶された名詞句データの各々に対して、事前並べ替えと呼ばれる、英語クレームの単語の並べ替え処理を行なう名詞句事前並べ替え部３５８と、名詞句事前並べ替え部３５８の出力する、事前並べ替え後の名詞句データを記憶するための名詞句用学習データ記憶部３６２と、名詞句用学習データ記憶部３６２に記憶された事前並べ替え後の英語クレームと日本語クレームとの対を学習データとし名詞句翻訳用モデル３２０の学習を行なうための名詞句用モデル学習部３６４とを含む。
【００５１】
構造部品翻訳用モデル学習部３１８はさらに、動詞句データ記憶部３５６に記憶された動詞句データの各々に対して、英語クレームの単語の事前並べ替えを行なう動詞句事前並べ替え部３６０と、動詞句事前並べ替え部３６０の出力する、事前並べ替え後の動詞句データを記憶するための動詞句用学習データ記憶部３６６と、動詞句用学習データ記憶部３６６に記憶された事前並べ替え後の英語クレームと日本語クレームとの対を学習データとして動詞句翻訳用モデル３２２の学習を行なうための動詞句用モデル学習部３６８とを含む。
【００５２】
名詞句事前並べ替え部３５８は、名詞句データ記憶部３５４に記憶された名詞句の各々について名詞句構文解析用モデル３１４を用いて構文解析を行ない、構文解析木を出力するための構文解析部３８０と、構文解析部３８０が出力する構文解析木を、構文解析木変換規則３３０内に記憶された変換規則を用いて、対応する日本語の構文解析木と同じ構造の構文解析木に変形するための木構造変換部３８２と、木構造変換部３８２により出力された変換後の構文解析木により規定される順番で英語の単語を並べ替えて名詞句用学習データ記憶部３６２に格納するための単語並べ替え部３８４とを含む。なお、この実施の形態では、翻訳前に原文（英語）の単語の並べ替えを行う事前並べ替えを採用しているが、これは一例であって、他の並べ替えの手法を用いることもできる。例えば、原文の単語の順序にしたがって単語の翻訳をした後、翻訳後の単語を目的言語の語順となるように並べ替えを行う、いわゆる事後並べ替えの手法を採用することもできる。
【００５３】
動詞句事前並べ替え部３６０は、動詞句データ記憶部３５６に記憶された動詞句の各々について動詞句構文解析用モデル３１２を用いて構文解析を行ない、構文解析木を出力するための構文解析部４００と、構文解析部４００が出力する構文解析木を、構文解析木変換規則３３０内に記憶された変換規則を用いて、対応する日本語の構文解析木と同じ構造の構文解析木に変形するための木構造変換部４０２と、木構造変換部４０２により出力された変換後の構文解析木により規定される順番で英語の動詞句内の単語を並べ替えて動詞句用学習データ記憶部３６６に格納するための単語並べ替え部４０４とを含む。
【００５４】
本実施の形態では、動詞句構文解析用モデル３１２及び名詞句構文解析用モデル３１４はそれぞれ、英語の動詞句と英語の名詞句の構文解析を行なうように学習を行なったモデルである。これらの学習は、事前に図８に示すような構成の構文解析用モデル学習部４４２によって行なう。
【００５５】
図８を参照して、構文解析用モデル学習部４４２は、大量の英語文書を記憶した原言語コーパス４４０から名詞句を抽出し、当該名詞句と、当該名詞句を分解して得られる様々な単語及び句（以下、これらをまとめて単に「名詞句」と呼ぶ）とを抽出するための名詞句抽出・分解部４６０と、名詞句抽出・分解部４６０により抽出された名詞句を記憶するための名詞句構文解析学習データ記憶部４６２と、名詞句構文解析学習データ記憶部４６２に記憶された名詞句の構文解析学習データを用いて名詞句構文解析用モデル３１４の学習を行なうための名詞句構文解析用モデル学習部４６４とを含む。名詞句構文解析用モデル３１４は統計的モデルであり、英語の名詞句が与えられると、その名詞句の構文解析木として最も尤度が高い構文解析木を出力するように学習を行なう。
【００５６】
構文解析用モデル学習部４４２はさらに、原言語コーパス４４０から動詞句を抽出するための動詞句抽出部４７０と、動詞句抽出部４７０により抽出された動詞句を格納するための動詞句構文解析学習データ記憶部４７２と、動詞句構文解析学習データ記憶部４７２に記憶された動詞句の構文解析学習データを用いて動詞句構文解析用モデル３１２の学習を行なうための動詞句構文解析用モデル学習部４７４とを含む。動詞句構文解析用モデル３１２は統計的モデルであり、英語の動詞句が与えられると、その動詞句の構文解析木として最も尤度が高い構文解析木を出力するように学習を行なう。
【００５７】
図９を参照して、図６に示すクレーム翻訳部３２８は、入力される構文解析後の英語クレーム３３４を受けて、パターン分類データ３１６を検索し、構文解析後の英語クレーム３３４と合致する英語パターンを持つパターン対を読み出すパターン検索部５００と、パターン検索部５００により読み出されたパターン対から、日本語パターンを取り出し、空の日本語パターンを生成する日本語パターン生成部５０４と、日本語パターン生成部５０４が生成した日本語パターンを記憶するための日本語パターン記憶部５０６とを含む。
【００５８】
クレーム翻訳部３２８はさらに、英語パターンが付された構文解析後の英語クレーム３３４をパターン検索部５００から受け、構文解析後の英語クレーム３３４を、英語パターンの構造にあわせて構造部品に分割して出力する入力文分割部５０２と、入力文分割部５０２が出力する構造部品を英語パターンの対応する部分と関連付けて記憶するための構造部品記憶部５０８と、構造部品記憶部５０８に記憶された構造部品を順番に読出し、読み出した構造部品が名詞句か動詞句かを英語パターンから特定して判定信号を出力する構造部品種別判定部５１０と、構造部品種別判定部５１０の出力する判定信号の値に応答して、動詞句構文解析用モデル３１２及び名詞句構文解析用モデル３１４のいずれかを選択するセレクタ５１２と、同じく構造部品種別判定部５１０の出力する判定信号の値に応答して、動詞句翻訳用モデル３２２及び名詞句翻訳用モデル３２０のいずれかを選択するセレクタ５２２と、構造部品種別判定部５１０により種別が判定された構造部品を構造部品記憶部５０８から読出し、セレクタ５１２の選択した構文解析用モデルを用いて構文解析を行ない、構文解析木を出力する構文解析部５１４とを含む。
【００５９】
クレーム翻訳部３２８はさらに、構文解析部５１４の出力する構文解析木を、構文解析木変換規則３３０に記憶された構文解析木変換規則にしたがって、対応する日本語の構文解析木に変換する構文解析木変換部５１８とを含む。
【００６０】
クレーム翻訳部３２８はさらに、構文解析木変換部５１８が出力した日本語の構文解析で各単語が現れる順番にしたがって、英語の単語を並べ替えた英語単語列を出力する単語並べ替え部５２０と、単語並べ替え部５２０が出力する英語単語列を受け、セレクタ５２２により選択された翻訳用モデル（対象の入力文が動詞句のときは動詞句翻訳用モデル３２２、名詞句のときは名詞句翻訳用モデル３２０）を用いて英語から日本語への統計的自動翻訳を行なう統計的自動翻訳機５２４と、統計的自動翻訳機５２４の出力する日本語文を、日本語パターン記憶部５０６の記憶する日本語パターンの、翻訳対象となっている構造部品に対応する領域に代入する日本語パターン代入部５２６とを含む。
【００６１】
＜動作＞
以上に構成を説明したクレーム翻訳システム３００は以下のように動作する。クレーム翻訳システム３００の動作は、大きく分けて３段階に別れる。第１段階は図６に示す動詞句構文解析用モデル３１２及び名詞句構文解析用モデル３１４の学習である。第２段階は、図６に示す名詞句翻訳用モデル３２０及び動詞句翻訳用モデル３２２の学習である。これら２つの処理が終了すると、第３段階として構文解析部３３２及びクレーム翻訳部３２８は英語クレーム３２４を日本語に翻訳して日本語クレーム３２６を出力可能になる。なお、これら処理に先立ち、パターン分類データ３１６及び構文解析木変換規則３３０は何らかの手段で予め準備されているものとする。以下、これらについて順番に説明する。
【００６２】
＜第１段階:構文解析用モデルの学習＞
図８を参照して、予め英語の原言語コーパス４４０が準備される。原言語コーパス４４０に記憶された各文に対しては、予め形態素解析及び構文解析が行なわれ、構文解析木の情報が付されている。
【００６３】
名詞句抽出・分解部４６０は、原言語コーパス４４０から、名詞句と、その名詞句に含まれる単語と、その名詞句の構文構造を示す部分解析木を抽出し、名詞句構文解析学習データ記憶部４６２に蓄積する。名詞句構文解析用モデル学習部４６４は、名詞句構文解析学習データ記憶部４６２に蓄積された情報を読出し、名詞句構文解析用モデル３１４の学習を行なう。この学習の結果、名詞句構文解析用モデル３１４は、英語の名詞句が与えられたときに、その構文解析木として最も尤度の高いものを出力するような計算に利用できるようになる。
【００６４】
一方、動詞句抽出部４７０は、原言語コーパス４４０から、動詞句と、その動詞句の構文構造を示す部分解析木を抽出し、動詞句構文解析学習データ記憶部４７２に蓄積する。動詞句構文解析用モデル学習部４７４は、動詞句構文解析学習データ記憶部４７２に蓄積された動詞句を読出し、動詞句構文解析用モデル３１２の学習を行なう。この学習の結果、動詞句構文解析用モデル３１２は、英語の動詞句が与えられたときに、その構文解析木として最も尤度の高いものを出力するような計算に利用できるようになる。
【００６５】
＜第２段階:翻訳用モデルの学習＞
図７を参照して、パターン分類部３５０は、クレーム対訳コーパス３１０からクレームの日英対訳を読出し、パターン分類データ３１６に含まれるパターンと照合することにより、英語クレームのパターンを特定する。パターン分類部３５０は、特定した英語のパターンをパターン分類データ３１６から読み出す。パターン分類部３５０は、英語クレームを英語パターンにしたがって構造部品に分割しその英語パターンの各構造部品のテキスト領域に代入する。構造部品分類部３５２は、テキストが代入された英語パターンの各構造部品について、それが名詞句なら名詞句データ記憶部３５４に、動詞句なら動詞句データ記憶部３５６に、それぞれ蓄積する。クレーム対訳コーパス３１０に記憶された全てのクレーム対訳についてこの処理が終了すれば、又はこの処理と並行して、名詞句事前並べ替え部３５８及び動詞句事前並べ替え部３６０が動作できる。
【００６６】
名詞句事前並べ替え部３５８の構文解析部３８０は、名詞句データ記憶部３５４に蓄積された名詞句データを順番に読み出す。構文解析部３８０は、読出した名詞句に対し、名詞句構文解析用モデル３１４を利用して構文解析することにより、構文解析木を木構造変換部３８２に出力する。木構造変換部３８２は、構文解析木が与えられると、構文解析木変換規則３３０に格納された木構造変換規則のいずれかを用いて英語クレームの名詞句の構文解析木を対応の日本語の構文解析木の構造に変換し、単語並べ替え部３８４に与える。単語並べ替え部３８４は、この日本語の構文解析木により定まる順番で、英語の単語を並べ替えて名詞句用学習データ記憶部３６２に蓄積する。名詞句用モデル学習部３６４は、このようにして名詞句用学習データ記憶部３６２に蓄積された名詞句用学習データを用いて名詞句翻訳用モデル３２０の学習を行なう。
【００６７】
動詞句事前並べ替え部３６０の構文解析部４００は、動詞句データ記憶部３５６に蓄積された動詞句データを順番に読み出す。構文解析部４００は、読出した動詞句を、動詞句構文解析用モデル３１２を利用して構文解析することにより、構文解析木を木構造変換部４０２に出力する。木構造変換部４０２は、構文解析木が与えられると、構文解析木変換規則３３０に格納された木構造変換規則のいずれかを用いて英語クレームの動詞句の構文解析木を対応の日本語の構文解析木の構造に変換し、単語並べ替え部４０４に与える。単語並べ替え部４０４は、この日本語の構文解析木により定まる順番で、英語の単語を並べ替えて動詞句用学習データ記憶部３６６に蓄積する。動詞句用モデル学習部３６８は、このようにして動詞句用学習データ記憶部３６６に蓄積された動詞句用学習データを用いて動詞句翻訳用モデル３２２の学習を行なう。
【００６８】
以上のようにして、クレーム対訳コーパス３１０に保存されたクレーム対訳の全てについての処理が終了すると、名詞句翻訳用モデル３２０及び動詞句翻訳用モデル３２２を利用して名詞句及び動詞句の英日の翻訳を行なうことが可能になる。
【００６９】
＜第３段階:クレームの翻訳＞
クレームの翻訳時、クレーム翻訳部３２８は以下のように動作する。クレーム翻訳部３２８の処理に先立ち、図６に示す構文解析部３３２により英語クレーム３２４に対する構文解析が行われる。その結果、構文解析後の英語クレーム３３４がクレーム翻訳部３２８に入力される。
【００７０】
図９を参照して、構文解析後の英語クレーム３３４がクレーム翻訳部３２８に与えられると、パターン検索部５００がパターン分類データ３１６に記憶されているパターンと構文解析後の英語クレーム３３４とを照合し、一致する英語パターンを検索する。パターン検索部５００は、構文解析後の英語クレーム３３４の英語と最もよく一致する英語パターンを、対応の日本語パターンとともにパターン分類データ３１６から読出し、日本語パターンを日本語パターン生成部５０４に、英語パターンと構文解析後の英語クレーム３３４とを入力文分割部５０２に、それぞれ与える。
【００７１】
日本語パターン生成部５０４は、与えられた日本語パターンに基づいて、日本語パターン記憶部５０６に日本語パターンのテキストの記憶領域を、その日本語パターンの構造部品ごとに作成する。これら各領域はこの時点では空である。
【００７２】
入力文分割部５０２は、構文解析後の英語クレーム３３４をパターン分類データ３１６から読出された英語パターンにしたがって分割し、各構造部品のテキストの記憶領域に代入して構造部品記憶部５０８に格納する。構造部品種別判定部５１０は、構造部品記憶部５０８にこれら構造部品が格納されると、そのうちの一つを読出し、その構造部品が名詞句か動詞句かを判定して判定信号をセレクタ５１２及びセレクタ５２２に与える。この判定信号に応答して、セレクタ５１２は、構造部品が動詞句である場合には動詞句構文解析用モデル３１２を、名詞句である場合には名詞句構文解析用モデル３１４を、それぞれ選択して構文解析部５１４に接続する。セレクタ５２２は、構造部品が動詞句である場合には動詞句翻訳用モデル３２２を、名詞句である場合には名詞句翻訳用モデル３２０を、それぞれ選択して統計的自動翻訳機５２４に接続する。
【００７３】
構文解析部５１４は、構造部品種別判定部５１０から構造部品を受けとり、セレクタ５１２を介して接続された動詞句構文解析用モデル３１２又は名詞句構文解析用モデル３１４を使用して構造部品の構文解析を行なう。この結果、構文解析木が構文解析部５１４から構文解析木変換部５１８に与えられる。構文解析部５１４は、この構文解析において、対象となる構造部品が名詞句であれば名詞句構文解析用モデル３１４を使用して、動詞句であれば動詞句構文解析用モデル３１２を使用して、それぞれ対象となる構造部品の構文解析を行なう。動詞句構文解析用モデル３１２は動詞句を学習データとして図８で示した構文解析用モデル学習部４４２で学習したものであり、名詞句構文解析用モデル３１４は名詞句を学習データとして構文解析用モデル学習部４４２で学習したものである。したがって、名詞句構文解析用モデル３１４が行なう構文解析は構造部品の種別に応じた最適なものとなる。
【００７４】
構文解析木変換部５１８は、構文解析部５１４から構文解析木を受け取ると、構文解析木変換規則３３０を参照し、変換規則の中で、構文解析部５１４から受け取った構文解析木に対する構文解析規則として最もふさわしいものを選択する。構文解析木変換部５１８は、選択された変換規則を用いて、構文解析部５１４から与えられた構文解析木を、その構文解析木により表される英語に対し、その訳文となるべき日本語の構文構造を示す構文解析木に変換する。この変換後の構文解析木において、木の構造は日本語文の構造であるが、各リーフに割り当てられている語は英語の単語である。構文解析木変換部５１８は、変換後の構文解析木を単語並べ替え部５２０に与える。
【００７５】
単語並べ替え部５２０は、構文解析木変換部５１８から与えられた変換後の構文解析木を用い、その構文解析木に出現する英単語を、構文解析木の構造によって定まる順番に並べ替え、得られた英単語列を統計的自動翻訳機５２４に入力として与える。
【００７６】
統計的自動翻訳機５２４は、この英単語列に対し、セレクタ５２２により接続される翻訳用モデルを用いた英語から日本語への統計的翻訳を行なって、その結果得られた日本語の単語列を日本語パターン代入部５２６に与える。このとき使用される翻訳用モデルは、翻訳対象の構造部品が動詞句のときには動詞句翻訳用モデル３２２であり、名詞句である場合には名詞句翻訳用モデル３２０である。したがって、各構造部品の英日翻訳は、名詞句は名詞句として、動詞句は動詞句として、正しく翻訳される可能性が高くなる。
【００７７】
日本語パターン代入部５２６は、統計的自動翻訳機５２４が出力する日本語の単語列について、もとの英語の構造部品と日本語パターンの構造部品との対応情報を用いて、日本語パターン記憶部５０６に記憶されている日本語パターンの、該当する構造部品のテキスト記憶領域に翻訳結果を代入する。
【００７８】
以上の処理が、構造部品記憶部５０８に記憶された全ての構造部品に対して行なわれると、日本語パターン記憶部５０６に記憶された日本語パターンの各構造部品には、対応する英語の構造部品を日本語に訳した単語列が格納されることになる。これらの翻訳結果は、もとの英語の構造部品が動詞句であれば動詞句に最適化された動詞句翻訳用モデル３２２を用いて行なわれ、名詞句であれば名詞句に最適化された名詞句翻訳用モデル３２０を用いて行なわれたものである。したがって、日本語のクレームを構成する個々の構造部品は、もとの英語の構造部品について、その種別を反映した的確なものとなることが期待される。また、日本語パターン記憶部５０６の構造部品は、日本語のクレームにおける各構造部品の出現順序にしたがって配列されている。したがって、日本語パターン記憶部５０６に記憶された各構造部品を先頭から順番に読み出して適切に表示することにより、英語クレーム３２４に対する正確な翻訳である日本語クレーム３２６を得ることができる。
【００７９】
［第２の実施の形態］
上記第１の実施の形態では、図７に示す構造部品翻訳用モデル学習部３１８による翻訳用モデルの学習において、名詞句事前並べ替え部３５８及び動詞句事前並べ替え部３６０による、名詞句と動詞句の事前並べ替えを行なっている。また、図９に示すクレーム翻訳部３２８による英語クレームの翻訳時にも、構文解析部５１４、構文解析木変換部５１８及び単語並べ替え部５２０による単語の事前並べ替えを行なっている。このように、学習時及び翻訳時に単語の事前並べ替えを行なう事により、学習の効率が高くなり、かつ翻訳の精度も高くなる。したがって、このように単語並べ替えを行なうことが望ましい。しかし、本発明はそのような実施の形態には限定されない。英語パターンの構造部品の文法的特性（動詞句か名詞句か、というような種別）に応じて別々の翻訳用モデルの学習を予め行ない、翻訳時には翻訳対象の構造部品の文法的特性に応じて適切な翻訳用モデルを用いて自動翻訳を行なうようなものであれば、どのようなものでもよい。第２の実施の形態は、事前並べ替えを省略したものである。
【００８０】
図１０にこの第２の実施の形態に係るクレーム翻訳システム５５０の全体構成をブロック図形式で示す。このクレーム翻訳システム５５０が図６に示すクレーム翻訳システム３００と異なるのは、動詞句構文解析用モデル３１２、名詞句構文解析用モデル３１４、及び構文解析木変換規則３３０を使用しない点、及び、図６の構造部品翻訳用モデル学習部３１８及びクレーム翻訳部３２８に替えて、いずれも事前並べ替えを用いない構造部品翻訳用モデル学習部５７０及びクレーム翻訳部５７２をそれぞれ含むことである。なお、動詞句構文解析用モデル３１２及び名詞句構文解析用モデル３１４は、第１の実施の形態と同様、構文解析部３３２による構文解析において使用される。
【００８１】
図１１に、この構造部品翻訳用モデル学習部５７０の概略ブロック図を示す。構造部品翻訳用モデル学習部５７０が図７に示す構造部品翻訳用モデル学習部３１８と異なるのは、名詞句データ記憶部３５４、動詞句データ記憶部３５６、事前並べ替えのための名詞句事前並べ替え部３５８及び動詞句事前並べ替え部３６０を含まず、構造部品分類部３５２から出力される名詞句が直接に名詞句用学習データ記憶部３６２に蓄積され、動詞句が直接に動詞句用学習データ記憶部３６６に蓄積される点である。他の点では構造部品翻訳用モデル学習部５７０の各部は構造部品翻訳用モデル学習部３１８の対応部分と同様である。
【００８２】
図１２に、図１０に示すクレーム翻訳部５７２の概略ブロック図を示す。クレーム翻訳部５７２は、図９と比較して、事前並べ替えに必要なセレクタ５１２、構文解析部５１４、構文解析木変換規則３３０，構文解析木変換部５１８及び単語並べ替え部５２０を含まず、構造部品記憶部５０８の出力が統計的自動翻訳機５２４に直接与えられる点で図９のクレーム翻訳部３２８と異なっている。その他の点ではクレーム翻訳部５７２の各部はクレーム翻訳部３２８の各部と同じ構成である。
【００８３】
この第２の実施の形態では、翻訳用モデルの学習時にも、翻訳時にも事前並べ替えが行なわれない点で第１の実施の形態と異なっている。このような構成でもクレームの翻訳は従来のものよりも高精度に行なうことができる。特に、２つの言語の語順が比較的近いような言語間の翻訳では、事前並べ替えを用いなくても十分に翻訳精度の向上を見込むことができる。
【００８４】
＜変形例＞
上記第１の実施の形態では事前並べ替えを使用し、第２の実施の形態では事前並べ替えを使用していない。本発明はそのような実施の形態のみに限定して適用可能ではなく、たとえば、事前並べ替えを行なうか否かを選択可能にしてもよい。このようにすることで、対象となる言語によって事前並べ替えを行なう翻訳と行なわない翻訳との双方が可能になる。
【００８５】
また上記実施の形態では、翻訳用モデルとして動詞句翻訳用のモデルと名詞句翻訳用のモデルとを用いている。しかし本発明はそのような実施の形態には限定されず、それ以外のモデル、例えば副詞句翻訳用のモデルを用いることもできる。
【００８６】
［コンピュータによる実現］
上記第１の実施の形態に係るクレーム翻訳システム３００、第２の実施の形態に係るクレーム翻訳システム５５０、及びその他の変形例は、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェア上で実行されるコンピュータプログラムとにより実現できる。図１３はこのコンピュータシステム９３０の外観を示し、図１４はコンピュータシステム９３０の内部構成を示す。
【００８７】
図１３を参照して、このコンピュータシステム９３０は、メモリポート９５２及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）ドライブ９５０を有するコンピュータ９４０と、キーボード９４６と、マウス９４８と、モニタ９４２とを含む。
【００８８】
図１４を参照して、コンピュータ９４０は、メモリポート９５２及びＤＶＤドライブ９５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）９５６と、ＣＰＵ９５６、メモリポート９５２及びＤＶＤドライブ９５０に接続されたバス９６６と、ブートプログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）９５８と、バス９６６に接続され、プログラム命令、システムプログラム及び作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）９６０と、ハードディスク９５４を含む。コンピュータシステム９３０はさらに、他端末との通信を可能とするネットワーク９６８への接続を提供するネットワークインターフェイス（Ｉ／Ｆ）９４４を含む。
【００８９】
コンピュータシステム９３０を上記した実施の形態に係るクレーム翻訳システム３００及びクレーム翻訳システム５５０の各機能部として機能させるためのコンピュータプログラムは、ＤＶＤドライブ９５０又はメモリポート９５２に装着されるＤＶＤ９６２又はリムーバブルメモリ９６４に記憶され、さらにハードディスク９５４に転送される。又は、プログラムはネットワーク９６８を通じてコンピュータ９４０に送信されハードディスク９５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９６０にロードされる。ＤＶＤ９６２から、リムーバブルメモリ９６４から又はネットワーク９６８を介して、直接にＲＡＭ９６０にプログラムをロードしてもよい。
【００９０】
このプログラムは、コンピュータ９４０を、上記実施の形態に係るクレーム翻訳システム３００及びクレーム翻訳システム５５０の各機能部として機能させるための複数の命令からなる命令列を含む。コンピュータ９４０にこの動作を行なわせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ９４０上で動作するオペレーティングシステム若しくはサードパーティのプログラム又はコンピュータ９４０にインストールされる、ダイナミックリンク可能な各種プログラミングツールキット又はプログラムライブラリにより提供される。したがって、このプログラム自体はこの実施の形態のシステム及び方法を実現するのに必要な機能を実現するためのオブジェクトコードの全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令の内、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能又はプログラミングツールキット又はプログラムライブラリ内の適切なプログラムを実行時に動的に呼出すことにより、上記したシステムとしての機能を実現する命令のみを含んでいればよい。もちろん、プログラムのみで必要な機能を全て提供するようにしてもよい。
【００９１】
また、クレーム翻訳システム３００及びクレーム翻訳システム５５０の各機能部を別々のコンピュータに分散して処理したり、ネットワークを介して別々の地域に存在する別々のコンピュータで分散して処理したりするようにしてもよい。
【００９２】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含む。
【符号の説明】
【００９３】
３００、５５０  クレーム翻訳システム
３１０  クレーム対訳コーパス
３１２  動詞句構文解析用モデル
３１４  名詞句構文解析用モデル
３１６  パターン分類データ
３１８、５７０  構造部品翻訳用モデル学習部
３２０  名詞句翻訳用モデル
３２２  動詞句翻訳用モデル
３２８、５７２  クレーム翻訳部
３３０  構文解析木変換規則
３５８  名詞句事前並べ替え部
３６０  動詞句事前並べ替え部
４４２  構文解析用モデル学習部
５２４  統計的自動翻訳機
【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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【図１４】
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