(57)【要約】【課題】機械翻訳の精度改善に必要とされる対訳データを効率的に収集する。【解決手段】実施形態によれば、機械学習装置は、翻訳部と、評価部と、依頼部と、翻訳結果受理部と、翻訳学習部とを含む。翻訳部は、原言語テキストを辞書に基づいて機械翻訳することによって、機械翻訳テキストを生成する。評価部は、機械翻訳テキストの翻訳の確からしさを示す評価値を評価モデルを用いて計算し、評価値が閾値未満であるならば、機械翻訳テキストの翻訳品質は不十分であると判定する。依頼部は、翻訳品質が不十分であると判定された機械翻訳テキストに対応する原言語テキストについて翻訳者へ人手翻訳の作業を依頼する。翻訳結果受理部は、翻訳者が人手翻訳の作業の依頼に応じて作成した翻訳作業結果を受理する。翻訳学習部は、翻訳作業結果に基づいて辞書を更新する。【選択図】図１
2017058865.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語テキストを辞書に基づいて機械翻訳することによって、少なくとも１つの機械翻訳テキストを生成する翻訳部と、
前記機械翻訳テキストの翻訳の確からしさを示す評価値を評価モデルを用いて計算し、当該評価値が第１の閾値未満であるならば、当該機械翻訳テキストの翻訳品質は不十分であると判定する判定部と、
前記翻訳品質が不十分であると判定された機械翻訳テキストに対応する原言語テキストについて翻訳者へ人手翻訳の作業を依頼する依頼部と、
前記翻訳者が前記人手翻訳の作業の依頼に応じて作成した翻訳作業結果を受理する翻訳結果受理部と、
前記翻訳作業結果に基づいて前記辞書を更新する翻訳学習部と
を具備する、機械翻訳装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記評価値が前記第１の閾値以上である第２の閾値以上であるならば、当該評価値に対応する機械翻訳テキストの翻訳品質は十分であると判定し、
前記翻訳学習部は、さらに、前記翻訳品質が十分であると判定された機械翻訳テキストに基づいて前記辞書の更新を行う、
請求項１記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記翻訳品質が不十分であると判定された機械翻訳テキストについて翻訳品質の低下要因を推定し、
前記依頼部は、どのような人手翻訳の作業を前記翻訳者に依頼するかを前記翻訳品質の低下要因に基づいて決定する、
請求項１または請求項２記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記翻訳品質の低下要因を、単語の誤り、語順の誤りまたは文構造の誤りであると推定する、請求項３記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記依頼部は、前記翻訳品質が不十分であると判定された機械翻訳テキストの翻訳品質の人手評価の作業を評価者に依頼し、
前記機械翻訳装置は、
前記評価者が前記人手評価の作業の依頼に応じて作成した評価作業結果を受理する評価結果受理部と、
前記評価作業結果に基づいて前記評価モデルの学習を行う評価学習部と
をさらに具備する、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記依頼部は、前記評価者によって前記翻訳品質が不十分であると判定された機械翻訳テキストに限って、当該機械翻訳テキストに対応する原言語テキストについて翻訳者へ人手翻訳の作業を依頼する、請求項５記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記少なくとも１つの機械翻訳テキストのうち前記評価値の最も高い最尤機械翻訳テキストを出力する出力部と、
前記最尤機械翻訳テキストの翻訳品質の評価を前記機械翻訳の利用者から受理する利用者評価受理部と
をさらに具備し、
前記依頼部は、前記最尤機械翻訳テキストの翻訳品質が不十分であることを示す評価が前記利用者評価受理部によって受理された場合には、当該最尤機械翻訳テキストに対応する原言語テキストについて翻訳者へ人手翻訳の作業を依頼する、
請求項１乃至請求項６のいずれか１項記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
前記出力部は、前記最尤機械翻訳テキストの評価値が前記第１の閾値未満である場合には、当該最尤機械翻訳テキストに加えて当該最尤機械翻訳テキストの翻訳品質に関する補足情報を出力する、請求項７記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
前記原言語テキストおよび前記原言語テキストの入力環境に関わる環境情報を取得する入力部をさらに具備し、
前記翻訳部は、参照する辞書を前記環境情報に応じて切り替え、
前記翻訳学習部は、前記環境情報に基づいて学習対象となる辞書を制限する、
請求項１乃至請求項８のいずれか１項記載の機械翻訳装置。
【請求項１０】
前記翻訳部は、翻訳方式および使用する辞書の少なくとも一方が異なる複数の翻訳処理部を含む、請求項１乃至請求項９のいずれか１項記載の機械翻訳装置。
【請求項１１】
原言語テキストを辞書に基づいて機械翻訳することによって、少なくとも１つの機械翻訳テキストを生成することと、
前記機械翻訳テキストの翻訳の確からしさを示す評価値を評価モデルを用いて計算し、当該評価値が第１の閾値未満であるならば、当該機械翻訳テキストの翻訳品質は不十分であると判定することと、
前記翻訳品質が不十分であると判定された機械翻訳テキストに対応する原言語テキストについて翻訳者へ人手翻訳の作業を依頼することと、
前記翻訳者が前記人手翻訳の作業の依頼に応じて作成した翻訳作業結果を受理することと、
前記翻訳作業結果に基づいて前記辞書を更新することと
を具備する、機械翻訳方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
原言語テキストを辞書に基づいて機械翻訳することによって、少なくとも１つの機械翻訳テキストを生成する手段、
前記機械翻訳テキストの翻訳の確からしさを示す評価値を評価モデルを用いて計算し、当該評価値が第１の閾値未満であるならば、当該機械翻訳テキストの翻訳品質は不十分であると判定する手段、
前記翻訳品質が不十分であると判定された機械翻訳テキストに対応する原言語テキストについて翻訳者へ人手翻訳の作業を依頼する手段、
前記翻訳者が前記人手翻訳の作業の依頼に応じて作成した翻訳作業結果を受理する手段、
前記翻訳作業結果に基づいて前記辞書を更新する手段
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】
実施形態は、機械翻訳に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳は、入力された原言語テキストを目的言語テキストに機械的に変換する技術である。例えば、機械翻訳の一技法である統計機械翻訳（以降、統計翻訳と称される）は、原言語テキストとその正解訳文に相当する目的言語テキストとを対応付けた対訳データに基づいて統計モデルを学習し、学習した統計モデルを用いて最も確からしい翻訳結果を生成する。統計翻訳は、十分な量の対訳データを用意すれば短時間で実現することができるという利点がある。例えば、統計モデルの一種であって、翻訳の確からしさ（例えば、訳語若しくは対訳フレーズの尤もらしさ）を規定する翻訳モデルについて、効率的な学習法が知られている。
【０００３】
統計翻訳を含む機械翻訳の精度を改善するためには、様々な入力テキストを翻訳してその品質を評価し、品質が不十分である場合には正解訳文を別途作成し、当該正解訳文を含む対訳データに基づいて統計モデルを学習したり辞書を更新したりする必要がある。しかしながら、良質な正解訳文を大量に人手で作成すれば、時間的にも費用的にも莫大なコストがかかる。故に、高精度な機械翻訳システムを低コストに構築するにために、十分な量の良質な対訳データを効率的に収集することが求められる。ネットワークを介して人手の翻訳結果を取得する技法も知られているが、単にネットワークを介して対訳データを収集するだけでは大幅なコスト減は期待できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１８６２号公報
【特許文献２】特開２０１４−９９１８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
実施形態は、機械翻訳の精度改善に必要とされる対訳データを効率的に収集することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、機械学習装置は、翻訳部と、評価部と、依頼部と、翻訳結果受理部と、翻訳学習部とを含む。翻訳部は、原言語テキストを辞書に基づいて機械翻訳することによって、少なくとも１つの機械翻訳テキストを生成する。評価部は、機械翻訳テキストの翻訳の確からしさを示す評価値を評価モデルを用いて計算し、評価値が第１の閾値未満であるならば、機械翻訳テキストの翻訳品質は不十分であると判定する。依頼部は、翻訳品質が不十分であると判定された機械翻訳テキストに対応する原言語テキストについて翻訳者へ人手翻訳の作業を依頼する。翻訳結果受理部は、翻訳者が人手翻訳の作業の依頼に応じて作成した翻訳作業結果を受理する。翻訳学習部は、翻訳作業結果に基づいて辞書を更新する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る機械翻訳装置を例示するブロック図。
【図２】図１の作業生成部によって生成される翻訳作業を例示する図。
【図３】図１の作業生成部によって生成される翻訳作業を例示する図。
【図４】図１の作業生成部によって生成される翻訳作業を例示する図。
【図５】図１の作業生成部によって生成される翻訳作業を例示する図。
【図６】図１の作業生成部によって生成される評価作業を例示する図。
【図７】図１の翻訳作業受理部によって受理される翻訳作業結果を例示する図。
【図８】図１の評価作業受理部によって受理される評価作業結果を例示する図。
【図９】図１の出力部によって出力される最尤機械翻訳テキストおよび補足情報を例示する図。
【図１０】図１の利用者評価受理部によって受理される利用者評価結果を例示する図。
【図１１】図１の変形例を示すブロック図。
【図１２】図１の変形例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら実施形態の説明が述べられる。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号が付され、重複する説明は基本的に省略される。
【０００９】
以降、原言語および目的言語をそれぞれ日本語および英語とする機械翻訳の実施例が説明されるが、原言語は日本語に限られないし、目的言語は英語に限られない。また、原言語および目的言語の一方または双方が複数種類の言語であってもよい。いずれの形態であっても、原言語および目的言語の組み合わせに応じて処理を適宜変形することで、機械翻訳を実現することができる。
【００１０】
（第１の実施形態）  
図１に例示されるように、第１の実施形態に係る機械翻訳装置は、入力部１０１と、翻訳部１０２と、翻訳評価部１０３と、作業生成部１０４と、翻訳作業受理部１０５と、翻訳学習部１０６と、評価作業受理部１０７と、評価学習部１０８と、利用者評価受理部１０９と、出力部１１０とを含む。
【００１１】
入力部１０１は、利用者から原言語テキストを取得し、当該原言語テキストを翻訳部１０２へと出力する。
【００１２】
例えば、入力部１０１は、利用者の発話した原言語音声を受け取って電気信号（原言語音声信号）に変換するマイクロフォンと、当該原言語音声信号を上記原言語テキストに変換する音声認識モジュール（ＡＳＲ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）とを含むことができる。
【００１３】
なお、音声認識モジュールは、任意の音声認識方式を利用することができる。例えば、音声認識モジュールは、マイクロフォンからの原言語音声信号を一定の時間間隔で切り出し、切り出された短時間信号にフーリエ変換または離散コサイン変換を施すことでケプストラム係数を要素とする特徴ベクトルを生成する。さらに、音声認識モジュールは、特徴ベクトルに基づいて、予め構築されている音声パターン（テンプレート）とのＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチングを行ってもよいし、セグメンテーションおよび音素ラベリングを用いる音声認識処理を行ってもよいし、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を用いる音声認識処理を行ってもよいし、ニューラルネットワークを用いて当該特徴ベクトルの系列尤度を最大化するモデルに対応するカテゴリを音声認識結果とする処理を行ってもよい。
【００１４】
また、入力部１０１は、利用者が原言語テキストを文字入力するためのキーボードまたはポインティングデバイスなどの入力デバイスを含むこともできる。なお、入力部１０１は、原言語テキストを最終的に取得できる限りは、任意の技法を組み合わせて用いることができる。例えば、機械翻訳装置に対して遠隔地に居る利用者が、例えばスマートフォンなどの通信装置に搭載されたマイクロフォンに向けて原言語音声を発話し、当該原言語音声を搬送する信号が当該機械翻訳装置へとネットワーク経由で伝送されるケースが想定される。この場合には、伝送信号を受信する受信モジュールと上記音声認識モジュールとが入力部１０１に含められてもよい。
【００１５】
さらに、入力部１０１は、原言語テキストに加えて環境情報を取得し、翻訳部１０２へと出力してもよい。環境情報は、原言語テキストの入力環境に関わる情報である。具体的には、環境情報には、原言語テキストの入力地、利用者自身またはその対話相手の属性、利用者の対話意図などに関わる情報であってよい。環境情報は、後述されるように種々のセンサや技法を利用して自動的に取得されてもよいし、利用者によって直接入力されてもよい。
【００１６】
原言語テキストの入力地に関する環境情報は、（近接）無線通信システムおいてビーコンに基づいて検出される位置情報であってもよいし、全地球測位システム（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）によって測位される位置情報であってもよい。或いは、原言語テキストの入力地に関する環境情報は、位置情報と地図情報とに基づいて推定される施設情報であってもよい。
【００１７】
利用者自身またはその対話相手の属性に関する環境情報は、例えば、利用者または対話相手が使用する通信装置との通信によって取得されてもよいし、原言語テキストの入力地に関する環境情報に基づいて推定されてもよい。利用者の対話意図に関する環境情報は、例えば、原言語テキストの入力地に関する環境情報、または、現在若しくは過去の原言語テキストに基づいて推定されてもよい。
【００１８】
翻訳部１０２は、入力部１０１から原言語テキストを受け取り、当該原言語テキストに機械翻訳処理を施すことにより、少なくとも１つの機械翻訳テキストを生成する。翻訳部１０２は、機械翻訳テキストを翻訳評価部１０３へと出力する。
【００１９】
翻訳部１０２は、任意の機械翻訳方式に基づく機械翻訳処理を行うことができる。翻訳部１０２は、例えば、トランスファ方式の翻訳を行ってもよいし、用例ベース翻訳を行ってもよいし、統計翻訳を行ってもよいし、中間言語方式の翻訳を行ってもよい。
【００２０】
また、翻訳部１０２は、図１に例示されるように翻訳方式の異なる複数の翻訳処理部１１１，１１２，・・・を含んでもよい。翻訳処理部１１１，１１２，・・・の各々は、データベース（辞書とも呼ばれる）を参照可能なプロセッサに所定のプログラムを実行させることで実現可能である。なお、翻訳部１０２は、１つの原言語テキストに対して、翻訳処理部１１１，１１２，・・・のうちの一部を機能させてもよいし、全部を機能させてもよい。
【００２１】
翻訳部１０２は、１つの原言語テキストに対して以下のように複数の機械翻訳テキストを生成および出力してもよい。  
・  翻訳部１０２は、原言語テキストに統計翻訳を施し、尤度の降順に複数の機械翻訳テキストを生成および出力する。  
・  翻訳部１０２は、原言語テキストにルールベース翻訳を施し、複数の訳語候補が存在する原言語テキストの単語について、最尤の機械翻訳テキストに加えて他の訳語候補を選択した場合の機械翻訳テキストを生成および出力する。  
・  翻訳部１０２は、１つの原言語テキストに対して翻訳処理部１１１，１１２，・・・のうち複数を機能させて、複数の機械翻訳テキストを生成および出力する。
【００２２】
さらに、翻訳部１０２は、入力部１０１から原言語テキストに加えて前述の環境情報を受け取ることもできる。この場合には、翻訳部１０２は、環境情報に応じて、使用する辞書を切り替えてもよい。例えば、翻訳部１０２は、原言語テキストの入力地が病医院または商業施設であることを示す環境情報を受け取った場合には、病医院向けまたは商業施設向けの用語を含む辞書を使用する。或いは、翻訳部１０２は、環境情報が利用者が店員であることを示す場合には、店員向けの言葉遣いが反映された辞書を使用する。なお、ここでの辞書とは、機械翻訳処理において参照されるデータベースを包括的に意味しており、翻訳方式次第では異なる名称で呼ばれる可能性がある。
【００２３】
翻訳評価部１０３は、翻訳部１０２から少なくとも１つの機械翻訳テキストを受け取る。翻訳評価部１０３は、例えば評価モデルを用いて各機械翻訳テキストの翻訳品質を評価する。
【００２４】
具体的には、翻訳評価部１０３は、与えられた機械翻訳テキストの翻訳の確からしさを示す評価値を計算し、当該評価値が第１の閾値未満であれば、当該機械翻訳テキストの翻訳品質は不十分であると判定する。他方、翻訳評価部１０３は、与えられた機械翻訳テキストの評価値が第２の閾値以上であれば、当該機械翻訳テキストの翻訳品質は十分であると判定する。係る動作に着目すれば、翻訳評価部１０３は翻訳品質判定部と呼ぶこともできる。ここで、第２の閾値は第１の閾値以上に設定されるが、両者は同一であってもよい。
【００２５】
翻訳評価部１０３は、翻訳品質が不十分であると判定した機械翻訳テキストについて人手の正解訳文を収集するために（若しくは、評価者から信頼度の高い人手評価を受けるために）、当該機械翻訳テキストを作業生成部１０４へと出力する。また、翻訳評価部１０３は、評価値が最高の機械翻訳テキスト（以降、最尤機械翻訳テキストと称される）を利用者に提示するために、当該最尤機械翻訳テキストを出力部１１０へと出力してもよい。さらに、翻訳評価部１０３は、翻訳品質が十分であると判定した機械翻訳テキストを学習に利用するために、当該機械翻訳テキストを翻訳学習部１０６へと出力してもよい。
【００２６】
具体的には、翻訳評価部１０３は、原言語テキストと目的言語テキストと当該目的言語テキストの評価値との組に相当する学習事例に基づいて学習した評価モデル（例えばサポートベクターマシン）を用いて、機械翻訳テキストの翻訳品質を評価してもよい。或いは、翻訳評価部１０３は、学習事例に基づいて回帰分析を行うことで機械翻訳結果の評価値を算出する評価モデルを用いて、機械翻訳テキストの翻訳品質を評価してもよい。
【００２７】
さらに、翻訳評価部１０３は、翻訳品質が不十分であると判定した機械翻訳テキストについて、その翻訳品質の低下要因を推定してもよい。そして、翻訳評価部１０３は、推定した低下要因を作業生成部１０４に通知する。
【００２８】
翻訳品質の低下要因は、例えば、単語の誤り（例えば、「訳語が適切でない」、「原言語テキストに未知語（辞書に登録されていない単語）が含まれている」など）、語順の誤り（例えば「機械翻訳テキストの語順が言語モデルに鑑みて不自然である」など）、文構造の誤り（例えば「原言語テキストに対する構文解析が誤っている」など）などである。
【００２９】
作業生成部１０４は、翻訳評価部１０３から翻訳品質が不十分である機械翻訳テキストを受け取る。また、作業生成部１０４は、後述される評価作業受理部１０７または利用者評価受理部１０９から翻訳品質が不十分である機械翻訳テキストを受け取ることもある。そして、作業生成部１０４は、このような機械翻訳テキストの原文である原言語テキストの人手翻訳を翻訳者に遂行させるための翻訳作業を生成する。
【００３０】
さらに、作業生成部１０４は、この翻訳作業を１名以上の翻訳者に依頼する。係る動作に着目すれば、作業生成部１０４は作業依頼部と呼ぶこともできる。作業生成部１０４は、電子メール、ファイル転送、Ｗｅｂサービスなどを用いて翻訳作業を電子的に依頼してもよいし、プリンタ装置などによって翻訳作業の内容を紙媒体に印刷して当該紙媒体を翻訳者に物理的に配布することで翻訳作業を依頼してもよい。
【００３１】
作業生成部１０４は、例えば図２に示されるように、原言語テキストの全体的な人手翻訳（全文翻訳）を翻訳者に遂行させるための翻訳作業を生成してもよい。或いは、作業生成部１０４は、原言語テキストの部分的な人手翻訳を翻訳者に遂行させるための翻訳作業を生成してもよい。部分的な人手翻訳を翻訳者に遂行させることで、全体的な人手翻訳を翻訳者に行わせた場合に比べて、正解訳文を得るための費用的および時間的なコストを削減することができる。作業生成部１０４は、どのような人手翻訳を翻訳者に遂行させるかを、例えば翻訳評価部１０３によって推定された翻訳品質の低下要因に基づいて以下のように決定してもよい。
【００３２】
・  翻訳品質の低下要因が「原言語テキストに未知語が含まれている」であるならば、作業生成部１０４は例えば図３に示されるように原言語テキストに含まれる未知語の訳語付与を翻訳者に遂行させるための翻訳作業を生成してもよい。
【００３３】
・  翻訳品質の低下要因が「原言語テキストに対する構文解析が誤っている」であるならば、作業生成部１０４は例えば図４に示されるように原言語テキストの書き換えを翻訳者に遂行させるための翻訳作業を生成してもよい。
【００３４】
・  翻訳品質の低下要因が「機械翻訳テキストの語順が言語モデルに鑑みて不自然である」であるならば、作業生成部１０４は例えば図５に示されるように機械翻訳テキストの語順の並び替えを翻訳者に遂行させるための翻訳作業を生成してもよい。
【００３５】
また、作業生成部１０４は、翻訳評価部１０３または利用者評価受理部１０９から翻訳品質が不十分である機械翻訳テキストを受け取った場合に、より適切な評価値を得るために評価者に人手評価を依頼してもよい。すなわち、作業生成部１０４は、このような機械翻訳テキストの人手評価を評価者に遂行させるための評価作業を生成し、この評価作業を１名以上の評価者に依頼する。
【００３６】
作業生成部１０４は、電子メール、ファイル転送、Ｗｅｂサービスなどを用いて評価作業を電子的に依頼してもよいし、プリンタ装置などによって評価作業の内容を紙媒体に印刷して当該紙媒体を評価者に物理的に配布することで評価作業を依頼してもよい。
【００３７】
作業生成部１０４は、例えば図６に示されるように、機械翻訳テキストの翻訳品質の５段階評価を評価者に遂行させるための評価作業を生成してもよい。なお、作業生成部１０４は、評価作業結果が評価モデルの学習に利用できる限りは、任意の評価基準を採用することができる。例えば、作業生成部１０４は、評価者に、受容可否の２段階での評価を依頼してもよいし、複数の評価軸（例えば、翻訳の妥当性、流暢さなど）を用いた多面的な評価を依頼してもよいし、主観的なスコアを付与することを依頼してもよい。
【００３８】
なお、作業生成部１０４は、翻訳評価部１０３または利用者評価受理部１０９から受け取った、翻訳品質が不十分である機械翻訳テキストのうち、評価者によっても翻訳品質が不十分であると判定されたものに限って、翻訳者に全体的または部分的な人手翻訳を依頼してもよい。すなわち、翻訳作業に比べて低コストな評価作業を一種のフィルタとして利用することができる。係る動作によれば、翻訳者に人手翻訳を依頼すべき機械翻訳テキストをより適切に絞り込むことができるので、翻訳精度の改善効果を殆ど犠牲にすることなく対訳データの収集に関わるコストを削減することができる。
【００３９】
作業生成部１０４から作業を依頼される翻訳者または評価者は、任意の手法で選定されてよいが、以下に採用可能な選定法が例示される。
【００４０】
・  作業生成部１０４が作業を依頼することのできる翻訳者または評価者の空き状況が管理されていてもよい。そして、作業生成部１０４は、上記空き状況に基づいて作業を早く遂行できると期待される翻訳者または評価者に優先的に翻訳作業または評価作業を依頼してもよい。
【００４１】
・  作業生成部１０４が作業を依頼することのできる翻訳者または評価者の過去の作業履歴が管理されていてもよい。そして、作業生成部１０４は、例えばこれまでの作業量または翻訳精度改善の観点での貢献が大きい翻訳者または評価者に優先的に翻訳作業または評価作業を依頼してもよい。
【００４２】
・  利用者が好みの翻訳者を指名し、作業生成部１０４は指名された翻訳者に翻訳作業を依頼してもよい。
【００４３】
翻訳作業受理部１０５は、翻訳者が翻訳作業の依頼に応じて作成した翻訳作業結果を受理し、翻訳学習部１０６へと出力する。このため、翻訳作業受理部１０５は翻訳（作業）結果受理部と呼ぶこともできる。翻訳作業結果は、例えば図７に示されるように、原文に相当する原言語テキスト７０１とその人手翻訳結果に相当する人手翻訳テキスト７０２とを含んでいてもよい。
【００４４】
翻訳作業受理部１０５は、様々な技法により翻訳作業結果を受理することができる。例えば、翻訳作業受理部１０５は、電子メール、ファイル転送、Ｗｅｂサービスなど用いて翻訳作業結果を電子的に受理してもよいし、音声ベースの翻訳作業結果を受理し、音声認識処理を利用して当該翻訳作業結果をテキスト化してもよいし、紙媒体に印刷された翻訳作業結果を受理し、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）を利用して当該翻訳作業結果をテキスト化してもよい。
【００４５】
翻訳学習部１０６は、翻訳作業受理部１０５から翻訳作業結果を受け取り、当該翻訳作業結果に基づいて翻訳部１０２の学習（辞書の更新）を行う。具体的には、翻訳作業が原言語テキストの全体的な人手翻訳であったならば、翻訳学習部１０６は翻訳作業結果に含まれる人手翻訳テキストを正解訳文として用いて以下のように学習対象の翻訳方式に応じた学習を行う。なお、翻訳学習部１０６は、翻訳部１０２が前述の環境情報に応じて使用する辞書を切り替えている場合には、当該環境情報に応じて学習対象となる辞書を制限してもよい。
【００４６】
・  学習対象の翻訳方式が翻訳メモリであるならば、翻訳学習部１０６は原言語テキストと正解訳文とを対応付けてデータベース（辞書）に登録する。
【００４７】
・  学習対象の翻訳方式が統計翻訳であるならば、翻訳学習部１０６は原言語テキストと正解訳文とを対応付けた対訳データを既存の対訳データに追加し、統計モデルを学習させることで辞書を更新する。
【００４８】
・  学習対象の翻訳方式がルールベース翻訳であるならば、翻訳学習部１０６は原言語テキストおよび正解訳文を解析し、変換規則または訳語選択規則を生成することで辞書を更新する。翻訳学習部１０６は、例えば、原言語テキストおよび正解訳文の単語の対応関係を解析し、原言語テキストに含まれるある単語に対応する正解訳文に含まれる訳語の優先度が上昇するように辞書を更新してもよい。
【００４９】
なお、翻訳作業が機械翻訳テキストの語順の並び替えであったならば、翻訳学習部１０６は翻訳作業結果に含まれる並び替え後の機械翻訳テキストを正解訳文として用いて同様の学習を行ってよい。さらに、翻訳学習部１０６は、翻訳評価部１０３から翻訳品質の十分な機械翻訳テキストを受け取った場合にも、当該機械翻訳テキストを正解訳文として用いて同様の学習を行ってよい。
【００５０】
或いは、翻訳作業が原言語テキストに含まれる未知語の訳語付与であったならば、翻訳学習部１０６は翻訳作業結果に含まれる訳語（目的言語）を未知語（原言語）と対応付けて辞書に登録してもよい。翻訳作業が原言語テキストの書き換えであったならば、翻訳学習部１０６は翻訳作業結果に含まれる原言語テキストを翻訳部１０２に改めて機械翻訳させてもよい。
【００５１】
評価作業受理部１０７は、評価者が評価作業の依頼に応じて作成した評価作業結果を受理し、評価学習部１０８へと出力する。このため、評価作業受理部１０７は評価（作業）結果受理部と呼ぶこともできる。評価作業結果は、例えば図８に示されるように、人手評価値８０１（図８の例では４点）を含んでいてもよい。さらに、評価作業受理部１０７は、人手翻訳の必要な原言語テキストの絞り込みのために、評価作業結果を作業生成部１０４へ出力してもよい。
【００５２】
評価作業受理部１０７は、様々な技法により評価作業結果を受理することができる。例えば、評価作業受理部１０７は、電子メール、ファイル転送、Ｗｅｂサービスなど用いて評価作業結果を電子的に受理してもよいし、音声ベースの評価作業結果を受理し、音声認識処理を利用して当該評価作業結果をテキスト化してもよいし、紙媒体に印刷された評価作業結果を受理し、ＯＣＲを利用して当該評価作業結果をテキスト化してもよい。
【００５３】
評価学習部１０８は、評価作業受理部１０７から評価作業結果を受け取り、当該評価作業結果に基づいて翻訳評価部１０３によって参照される評価モデルの学習を行う。評価モデルの学習法は、翻訳評価部１０３によって採用される評価方式に依存するものの、いずれにせよ評価作業結果を利用する。さらに、評価学習部１０８は、利用者評価受理部１０９から利用者評価結果を受け取り、当該利用者評価結果に基づいて評価モデルの学習を行ってもよい。例えば、評価学習部１０８は、評価者または利用者によって翻訳品質が十分であると評価された機械翻訳テキストについて、評価値がより高く計算されるように評価モデルの学習を行ってもよい。
【００５４】
出力部１１０は、翻訳評価部１０３から最尤機械翻訳テキストを受け取り、これを利用者に提示するために出力する。出力部１１０は、以下に説明するように種々の手法で最尤機械翻訳テキストを利用者に提示することができる。なお、出力部１１０は、最尤機械翻訳テキスト以外の目的言語翻訳テキスト（例えば、最尤機械翻訳テキスト以外の機械翻訳テキスト、人手翻訳テキストなど）を出力してもよい。
【００５５】
・  出力部１１０は、最尤機械翻訳テキストを視覚的に提示するディスプレイなどの表示デバイスを含むことができる。
【００５６】
・  出力部１１０は、最尤機械翻訳テキストを聴覚的に提示する音声合成モジュールを含むことができる。音声合成モジュールは、例えば、音声素片編集方式の音声合成、フォルマント音声合成、音声コーパスベースの音声合成などの任意の音声合成処理を行うことによって、機械翻訳テキストを読み上げてよい。
【００５７】
・  出力部１１０は、プリンタ装置などによって最尤機械翻訳テキストの内容を紙媒体に印刷し、当該紙媒体を利用者に物理的に配布することで最尤機械翻訳テキストを提示してもよい。
【００５８】
さらに、最尤機械翻訳テキストの翻訳品質が不十分であると翻訳評価部１０３によって判定されている（換言すれば、最尤機械翻訳テキストの評価値が第１の閾値未満である）場合には、出力部１１０は、最尤機械翻訳テキストに加えてその翻訳品質に関する補足情報を利用者に提示してもよい。
【００５９】
補足情報は、例えば、図９に例示されるような翻訳品質が不十分であることを告知するテキストであってもよいし、機械翻訳をやり直すために原言語テキストの言い直しを利用者に勧告するテキストであってもよいし、より正確な人手翻訳テキストを取得するために人手翻訳の依頼を利用者に勧告するテキストであってもよいし、翻訳作業の手配中であるから人手翻訳テキストを待機するよう利用者に勧告するテキストであってもよい。
【００６０】
利用者評価受理部１０９は、出力部１１０によって利用者に提示された最尤機械翻訳テキストまたはその他の目的言語翻訳テキストに対して利用者が翻訳品質を評価した結果（利用者評価結果）を受理する。利用者評価結果は、例えば図１０に示されるように満足（翻訳品質が十分）または不満足（翻訳品質が不十分）の２段階の人手評価値１００１を含んでいてもよい。利用者評価受理部１０９は、評価モデルの学習のために利用者評価結果を評価学習部１０８へと出力する。さらに、利用者評価受理部１０９は、翻訳品質が十分でないことを示す利用者評価結果が得られた（最尤）機械翻訳テキストを、人手翻訳または人手評価の依頼ために作業生成部１０４へと出力してもよい。
【００６１】
利用者評価受理部１０９は、様々な技法により利用者評価結果を受理することができる。例えば、利用者評価受理部１０９は、電子メール、ファイル転送、Ｗｅｂサービスなど用いて利用者評価結果を電子的に受理してもよいし、音声ベースの利用者評価結果を受理し、音声認識処理を利用して当該利用者評価結果をテキスト化してもよいし、紙媒体に印刷された利用者評価結果を受理し、ＯＣＲを利用して当該利用者評価結果をテキスト化してもよい。
【００６２】
（第１の効果）  
以上説明したように、第１の実施形態に係る機械翻訳装置は、原言語テキストを機械翻訳した機械翻訳テキストの翻訳品質を評価し、これが十分でない場合には当該原言語テキストの人手翻訳を翻訳者に依頼する。他方、この機械翻訳装置は、翻訳品質が十分であると判定された機械翻訳テキストについてはその原文の人手翻訳を省略できる。従って、この機械翻訳装置は、十分な品質で翻訳することができなかった原言語テキストとその人手翻訳テキストと（すなわち、学習効果の高い対訳データ）を収集し、収集した対訳データに基づいて学習を行うことで、機械翻訳の精度を効率的に改善することができる。
【００６３】
さらに、この機械翻訳装置は、機械翻訳テキストを自動評価するので、全ての原言語テキストを人手で評価する必要がない。従って、この機械翻訳装置によれば、高コストな人手作業を削減しつつ、機械翻訳の精度向上に役立つ良質な対訳データを収集することができる。そして、この機械翻訳装置によって行われる機械翻訳の精度は収集された対訳データを用いた学習を通じて向上し、対照的に、翻訳品質の不十分な機械翻訳テキストが生成され人手翻訳が必要となる頻度は上記学習を通じて減少する。
【００６４】
この機械翻訳装置は、翻訳品質が不十分であると判定した機械翻訳テキストについて、その翻訳品質の低下要因を推定することもできる。そして、この機械翻訳装置は、推定した翻訳品質の低下要因に基づいて、翻訳者にどのような翻訳作業を遂行させるかを決定してもよい。係る動作によれば、高コストな全体的な人手翻訳を低コストな部分的な人手翻訳（例えば、訳語付与）に置き換えることができるので、良質な対訳データが効率的に収集される。
【００６５】
この機械翻訳装置は、翻訳品質が不十分である機械翻訳テキストを利用者に提示する場合には、翻訳品質に関する補足情報をさらに提示することもできる。故に、この機械翻訳装置は、提示した機械翻訳テキストを使用するかどうかの判断材料を利用者に与えたり、適切なアクション（例えば、原言語テキストの再入力、人手翻訳の依頼または待機など）の選択を利用者に促したりすることで、コミュニケーションの円滑化に寄与することができる。
【００６６】
この機械翻訳装置は、原言語テキストの入力環境に関わる環境情報に応じて、機械翻訳に使用する辞書を切り替えることもできる。係る動作によれば、実利用環境に適合した機械翻訳を行うことが可能である。さらに、この機械翻訳装置は、環境情報に応じて学習対象となる辞書を制限することも可能である。係る動作によれば、特定の環境下で入力された原言語テキストを含む対訳データを用いて、当該特定の環境に適合した辞書を効率的に構築することが可能である。
【００６７】
なお、ここで説明された第１の効果は、図１１に例示されるような、図１の機械翻訳装置から評価作業受理部１０７、評価学習部１０８および利用者評価受理部１０９を削除した第１の変形例によっても得ることができる。
【００６８】
（第２の効果）  
第１の実施形態に係る機械翻訳装置は、評価者による機械翻訳テキストの翻訳品質の人手評価結果を収集し、翻訳品質の自動評価のために参照される評価モデルの学習を行うこともできる。例えば、この機械翻訳装置は、評価者によって翻訳品質が十分であると評価された機械翻訳テキストについて、評価値がより高く計算されるように評価モデルの学習を行ってもよい。故に、この機械翻訳装置によって行われる翻訳品質の自動評価の精度は収集された人手評価結果を用いた学習を通じて向上し、対照的に、翻訳品質が誤判定され不必要な人手翻訳が依頼される頻度は上記学習を通じて減少する。
【００６９】
なお、この機械翻訳装置は、翻訳品質が不十分であると判定した機械翻訳テキストのうち、評価者によっても翻訳品質が不十分であると判定されたものに限って、翻訳者に全体的または部分的な人手翻訳を依頼してもよい。係る動作によれば、翻訳者に人手翻訳を依頼すべき機械翻訳テキストをより適切に絞り込むことができるので、翻訳精度の改善効果を殆ど犠牲にすることなく対訳データの収集に関わるコストを削減することができる。
【００７０】
なお、ここで説明された第２の効果は、図１２に例示されるような、図１の機械翻訳装置から利用者評価受理部１０９を削除した第２の変形例によっても得ることができる。
【００７１】
（第３の効果）  
第１の実施形態に係る機械翻訳装置は、利用者に提示した（最尤）機械翻訳テキストの翻訳品質に対して当該利用者からの評価結果を受理することもできる。そして、この機械翻訳装置は、翻訳品質が十分であると判定した機械翻訳テキストを利用者に提示していたとしても利用者が当該機械翻訳テキストの翻訳品質が不十分であると判定した場合には、当該機械翻訳テキストについて人手評価または人手翻訳を依頼してもよい。従って、この機械翻訳装置によれば、翻訳品質の自動評価の精度があまり高くない段階にあっても、当該自動評価の精度または翻訳精度を効率的に向上させることができる。
【００７２】
なお、ここで説明された第３の効果は、上記第１の変形例に利用者評価受理部１０９を追加した第３の変形例によっても得ることができる。
【００７３】
上記各実施形態の処理の少なくとも一部は、コンピュータ（または組み込みシステム）をハードウェアとして用いることでも実現可能である。ここで、コンピュータは、パーソナルコンピュータに限られず、例えば情報処理装置に含まれる演算処理装置、マイクロコントローラなどのプログラム（ソフトウェア）を実行可能な任意の装置であってもよい。また、コンピュータは、１つの装置に限らず、複数の装置が例えばインターネット、ＬＡＮなどのネットワークで接続されたシステムであってもよい。また、コンピュータにインストールされたプログラム内の指示に基づいて、当該コンピュータのミドルウェア（例えば、ＯＳ、データベース管理ソフトウェア、ネットワークなど）が上記各実施形態の処理の少なくとも一部を行ってもよい。
【００７４】
上記処理を実現するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に保存されてもよい。プログラムは、インストール可能な形式のファイルまたは実行可能な形式のファイルとして記録媒体に保存される。プログラムは、１つの記録媒体にまとめて保存されてもよいし、複数の記録媒体に分割して保存されてもよい。記録媒体は、プログラムを保存可能であって、かつ、コンピュータによって読み取り可能であればよい。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃなど）、光磁気ディスク（ＭＯなど）、半導体メモリなどである。また、記録媒体は、コンピュータとは独立である必要はなく当該コンピュータに内蔵されていてもよい。プログラムは、ＬＡＮまたはインターネットを経由して伝送され、記録媒体に一時的にまたは非一時的に保存されてもよい。
【００７５】
また、上記処理を実現するプログラムを、ネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に保存し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。
【００７６】
上記各実施形態において説明された種々の機能部は、回路を用いることで実現されてもよい。回路は、特定の機能を実現する専用回路であってもよいし、プロセッサのような汎用回路であってもよい。
【００７７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７８】
１０１・・・入力部
１０２・・・翻訳部
１０３・・・翻訳評価部
１０４・・・作業生成部
１０５・・・翻訳作業受理部
１０６・・・翻訳学習部
１０７・・・評価作業受理部
１０８・・・評価学習部
１０９・・・利用者評価受理部
１１０・・・出力部
１１１，１１２・・・翻訳処理部
７０１・・・原言語テキスト
７０２・・・人手翻訳テキスト
８０１，１００１・・・人手評価値
【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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