(57)【要約】      （修正有）【課題】語形変化のあるターゲット言語へ翻訳する際の翻訳精度を向上できるターゲット言語の語形変化モデル（ＴＬＷＩモデル）を構築する方法及び装置。【解決手段】ソース言語コーパスとターゲット言語コーパスとのコーパス対に対し、ソース言語コーパス中の各単語の原形に、品詞を付加した単語列を生成し、ターゲット言語コーパス中の各単語の原形に、品詞を付加して、品詞の付加された単語列を生成する前処理を行い、前処理後のソース言語コーパス中の単語と対応する前処理後のターゲット言語コーパス中の単語とを対応付けた単語対応情報を基に、ターゲット言語の語形が変化している単語Ｗに対応付けられているソース言語の単語Ｃを得、ターゲット言語の単語Ｗ、ソース言語の単語Ｃ、及び前処理前のソース言語コーパス中における該単語Ｃの前後にある単語の組合せを基に、ターゲット言語の単語Ｗの語形変化情報（ＴＬＷＩ情報）含むパターンを生成する。【選択図】図１
2009140499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソース言語コーパスとこれに対応するターゲット言語コーパスとを1組とする複数のコーパス対を含む二言語コーパスに基づき、前記ターゲット言語の単語の語形変化モデル（ＴＬＷＩモデル）をトレーニングする方法であって、
初期ＴＬＷＩモデルを構築するステップと、
各コーパス対の前記ソース言語コーパス及び前記ターゲット言語コーパスを前処理する前処理ステップと、
前処理された前記ソース言語コーパス及び前記ターゲット言語コーパスに基づき、前記ターゲット言語の単語の語形変化情報（ＴＬＷＩ情報）を含むパターンを抽出する抽出ステップと、
前記パターンを用いて前記ＴＬＷＩモデルをトレーニングするトレーニングステップと、
を含むＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項２】
前記前処理ステップは、
ソース言語コーパス中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成するソース言語前処理ステップと、
ターゲット言語コーパス中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成するターゲット言語前処理ステップと、
を含む請求項１記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項３】
前記抽出ステップは、
前記前処理後の前記複数のコーパス対のそれぞれに対し、
各コーパス対の前記前処理後のソース言語コーパス中の単語と、これに対応する前記前処理後のターゲット言語コーパス中の単語とを対応付けて並べた、単語対応情報を得るステップと、
前記前処理前のターゲット言語コーパスと前記前処理後のターゲット言語コーパスとを比較して、語形が変化している単語Ｗ１を求めるステップと、
前記単語対応情報を基に、ターゲット言語の前記語形が変化している単語Ｗ１に対応付けられているソース言語の単語Ｃ１を得るステップと、
ターゲット言語の前記語形が変化している単語Ｗ１、これに対応付けられているソース言語の単語Ｃ１、及び前記前処理前のソース言語コーパス中における該単語Ｃ１の前後にある単語の組合せに従って、前記パターンを生成するステップと、
を含む請求項１記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項４】
前記ターゲット言語の単語Ｗ１の前記ＴＬＷＩ情報は、
（ａ）前記単語Ｗ１に対応するソース言語の単語Ｃ１の品詞
（ｂ）条件として、ソース言語コーパス中の前記単語Ｃ１の前後にある単語の組合せ
（ｃ）作用として、前記単語Ｗ１の語形の変化の仕方
を含む請求項１記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項５】
ソース言語の前記単語Ｃ１の前後にある単語の組合せは、
前記単語Ｃ１の前の単語Ｃ２、前記単語Ｃ１の前の単語Ｃ２と前記単語Ｃ１の後の単語Ｃ３、前記単語Ｃ１の前の単語Ｃ２よりも前にある単語Ｃ４、及び前記単語Ｃ１の後の単語Ｃ３よりも後ろにある単語Ｃ５のうちの少なくとも１つを含む請求項４記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項６】
前記ソース言語は中国語であり、前記ターゲット言語は英語である請求項１記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項７】
前記ソース言語前処理ステップは、
前記ソース言語コーパスを単語単位に分割して、単語列を生成するステップと、
前記単語列の各単語に品詞を付加するステップと、
を含む請求項６記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項８】
前記ソース言語コーパス及び前記ターゲット言語コーパスは、文単位、句単位、及びパラグラフ単位のうちの少なくとも１である請求項1記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項９】
前記ＴＬＷＩモデルは、確率モデルである請求項１記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項１０】
前記ＴＬＷＩモデルは、パターン認識モデルである請求項１記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法。
【請求項１１】
各単語の原形に品詞が付加されているソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳するためのターゲット言語の語形変化方法であって、
前記ターゲット言語の単語の語形変化モデル（ＴＬＷＩモデル）を請求項１記載のＴＬＷＩモデルトレーニング方法を用いてトレーニングするステップと、
前記ＴＬＷＩモデルに基づき、前記訳文中の単語の語形を変化させる語形変化ステップと、
を含むＴＬＷＩ方法。
【請求項１２】
前記語形変化ステップは、
前記ＴＬＷＩモデルから、前記テキスト中の単語Ｃ１の品詞に対応するパターンを求めるステップと、
前記テキスト中で前記単語Ｃ１の前後にある単語の組合せが、該単語Ｃ１の品詞に対応するパターン中の条件を満足するか否かをチェックする判断ステップと、
前記条件を満足するとき、前記パターン中の前記作用に基づき、前記単語Ｃ１に対応する前記訳文中の単語Ｗ１の語形を変化させるステップと、
を含む請求項１１記載のＴＬＷＩ方法。
【請求項１３】
前記単語Ｃ１の前後にある単語の組合せが、複数のパターン中の条件を満足するとき、前記単語Ｗ１に対し、各パターン中の前記作用に基づき前記単語Ｗ１の語形を変化させることにより、複数の候補を生成するステップと、
各候補について、ターゲット言語の言語モデルに基づき、当該候補の流ちょうさの度合いを表す流ちょう性スコアを計算するステップと、
各候補について、前記ＴＬＷＩモデルに基づき、当該候補を求めるために用いたパターンに対するパターンスコアを計算するステップと、
各候補について、前記流ちょう性スコアと前記パターンスコアとを結合して組合せスコアを計算するステップと、
前記複数の候補のうち、前記組合せスコアの最も高い候補を選択するステップと、
をさらに含む請求項１２記載のＴＬＷＩ方法。
【請求項１４】
ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳方法であって、
前記テキストを前処理して、各単語の原形に品詞が付加されているソース単語列を生成するステップと、
コーパスベースの翻訳モデルを用いて、前記テキストを前記ターゲット言語の初期訳文に翻訳する翻訳ステップと、
請求項１１記載のＴＬＷＩ方法を用いて、前記初期訳文を修正する修正ステップと、
を含む翻訳方法。
【請求項１５】
ソース言語コーパスとこれに対応するターゲット言語コーパスとを1組とする複数のコーパス対を含む二言語コーパスに基づき、前記ターゲット言語の単語の語形変化モデル（ＴＬＷＩモデル）をトレーニングする方法であって、
初期ＴＬＷＩモデルを構築する構築手段と、
各コーパス対の前記ソース言語コーパス及び前記ターゲット言語コーパスを前処理する前処理手段と、
前処理された前記ソース言語コーパス及び前記ターゲット言語コーパスに基づき、前記ターゲット言語の単語の語形変化情報（ＴＬＷＩ情報）を含むパターンを抽出する抽出手段と、
前記パターンを用いて前記ＴＬＷＩモデルをトレーニングするトレーニング手段と、
を含むＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項１６】
前記前処理手段は、
前記ソース言語コーパス中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成する手段と、
前記ターゲット言語コーパス中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成する手段と、
を含む請求項１５記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項１７】
前記抽出手段は、
各コーパス対の前記前処理後のソース言語コーパス中の単語と、これに対応する前記前処理後のターゲット言語コーパス中の単語とを対応付けて並べた、単語対応情報を得る手段と、
前記前処理前のターゲット言語コーパスと前記前処理後のターゲット言語コーパスとを比較して、語形が変化している単語を求める手段と、
前記単語対応情報を基に、ターゲット言語の前記語形が変化している単語に対応付けられているソース言語の単語を得る手段と、
ターゲット言語の前記語形が変化している単語、これに対応付けられているソース言語の単語、及び前記前処理前のソース言語コーパス中における該単語の前後にある単語の組合せに従って、前記パターンを生成する手段と、
を含む請求項１５記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項１８】
前記ターゲット言語の単語Ｗ１の前記ＴＬＷＩ情報は、
（ａ）前記単語Ｗ１に対応するソース言語の単語Ｃ１の品詞
（ｂ）条件として、ソース言語の前記単語Ｃ１の前後にある単語の組合せ
（ｃ）前記単語Ｃ１が上記条件を満足する場合の作用として、前記単語Ｗ１の語形の変化の仕方
を含む請求項１５記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項１９】
ソース言語の前記単語Ｃ１の前後にある単語の組合せは、
前記単語Ｃ１の前の単語Ｃ２、前記単語Ｃ１の前の単語Ｃ２と前記単語Ｃ１の後の単語Ｃ３、前記単語Ｃ１の前の単語Ｃ２よりも前にある単語Ｃ４、及び前記単語Ｃ１の後の単語Ｃ３よりも後ろにある単語Ｃ５のうちの少なくとも１つを含む請求項１８記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項２０】
前記ソース言語は中国語であり、前記ターゲット言語は英語である請求項１５記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項２１】
前記ソース言語前処理手段は、
前記ソース言語コーパスを単語単位に分割して、単語列を生成する手段と、
前記単語列の各単語に品詞を付加する手段と、
を含む請求項２０記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項２２】
前記ソース言語コーパス及び前記ターゲット言語コーパスは、文単位、句単位、及びパラグラフ単位のうちの少なくとも１である請求項1５記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項２３】
前記ＴＬＷＩモデルは、確率モデルである請求項１５記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項２４】
前記ＴＬＷＩモデルは、パターン認識モデルである請求項１５記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置。
【請求項２５】
各単語の原形に品詞が付加されているソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳するためのターゲット言語の語形を変化させるＴＬＷＩ装置であって、
前記ターゲット言語の単語の語形変化モデル（ＴＬＷＩモデル）を、請求項１５記載のＴＬＷＩモデルトレーニング装置を用いてトレーニングする手段と、
前記ＴＬＷＩモデルに基づき、前記訳文中の単語の語形を変化させる語形変化手段と、
を含むＴＬＷＩ装置。
【請求項２６】
前記語形変化手段は、
前記ＴＬＷＩモデルから、前記テキスト中の単語Ｃ１の品詞に対応するパターンを求める手段と、
前記テキスト中で前記単語Ｃ１の前後にある単語の組合せが、該単語Ｃ１の品詞に対応するパターン中の条件を満足するか否かをチェックする判断手段と、
前記条件を満足するとき、前記パターン中の前記作用に基づき、前記単語Ｃ１に対応する前記訳文中の単語Ｗ１の語形を変化させる手段と、
を含む請求項２５記載のＴＬＷＩ装置。
【請求項２７】
前記単語Ｃ１の前後にある単語の組合せが、複数のパターン中の条件を満足するとき、各パターン中の前記作用に基づき前記単語Ｗ１の語形を変化させることにより、複数の候補を生成する手段と、
各候補について、ターゲット言語の言語モデルに基づき、当該候補の流ちょうさの度合いを表す流ちょう性スコアを計算する手段と、
各候補について、前記ＴＬＷＩモデルに基づき、当該候補を求めるために用いたパターンに対するパターンスコアを計算する手段と、
各候補について、前記流ちょう性スコアと前記パターンスコアとを結合して組合せスコアを計算する手段と、
前記複数の候補のうち、前記組合せスコアの最も高い候補を選択する手段と、
をさらに含む請求項２６記載のＴＬＷＩ装置。
【請求項２８】
ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳システムであって、
前記テキストを前処理して、各単語の原形に品詞が付加されているソース単語列を生成する前処理装置と、
コーパスベースの翻訳モデルを用いて、前記テキストを前記ターゲット言語の初期訳文に翻訳する翻訳装置と、
前記初期訳文を修正する請求項２５記載のＴＬＷＩ装置と、
を含む翻訳システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コーパスベースの機械翻訳におけるターゲット言語の語形変化（Target language word inflection:ＴＬＷＩ）に関し、特に、二言語コーパスに基づくターゲット言語の語形変化モデルトレーニング方法及び装置、ターゲット言語の語形変化方法（ＴＬＷＩ方法）及び装置、ソース言語のテキストをターゲット言語に翻訳する翻訳方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの言語において、単語の語形変化が存在する。例えば、英語では、動詞は時制（過去、現在、未来などの動詞が表す内容の時間的位置（テンス））により語形変化し、名詞は数に応じて語形変化する。従って、時間、数及び感性のような情報は単語の語形変化から得られ、英語文を正確に理解するために用いられる。
【０００３】
現在、自動翻訳には主に２つの技術が存在する。すなわち、規則ベースのアプローチと、コーパスベースのアプローチとが存在する。規則ベースのアプローチでは翻訳モデルのトレーニング及び構築のために翻訳規則を用い、このトレーニングされた翻訳モデルに基づき翻訳を行う。コーパスベースのアプローチでは二言語コーパスを用いて翻訳モデルをトレーニングし構築する。
【０００４】
規則ベースのアプローチでは、ターゲット言語の単語の語形変化は、翻訳規則を用いることで導き出すことができる。しかし、一般に、翻訳規則はマニュアルで書かれるため、非常に時間を要する。また、翻訳規則は、詳細な構文解析情報を用いる必要がある。話し言葉の翻訳において、文の構造は曖昧または不規則になりがちであるため、正確に構文解析することが困難である。
【０００５】
コーパスベースのアプローチでは、ターゲット言語の単語の語形変化は、二言語コーパスから得られる。二言語コーパスが、ターゲット言語の単語の語形変化を含む場合には、この二言語コーパスに基づく翻訳モデルは、該ターゲット言語の単語の語形変化を含む訳文を出力することができる。そのために、翻訳の正確さは二言語コーパスのサイズに依存する。
【０００６】
規則ベースのアプローチ及びコーパスベースのアプローチは、非特許文献１乃至３に詳細に記載されている。
【非特許文献１】“Machine Translation Theory”, Tiejun ZHAO, etc. (Harbin Institute of Technology Press, May, 2001)
【非特許文献２】“Machine Translation: an Introductory Guide”, D. J. Arnold, Lorna Balkan, Siety Meijer, R. Lee Humphreys and Louisa Sadler (Blackwells-NCC, 1994)
【非特許文献３】“Machine Translation over Fifty Years”, John Hutchins, in Histoire, Epistemologies, Language, Tome XXII，pp.7-31, 2001
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上説明したように、従来は、語形変化のあるターゲット言語（屈折語）への翻訳精度を上げるためには、詳細な構文解析情報や、膨大な二言語コーパスが必要であり、容易に翻訳精度・質を向上することができなかった。
【０００８】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑みなされたもので、語形変化のあるターゲット言語へ翻訳する際の翻訳精度を容易に向上できるターゲット言語の語形変化モデルを構築する方法及び装置、及びこれを用いた翻訳方法及びシステ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】
【０００９】
ソース言語コーパスとターゲット言語コーパスとのコーパス対に対し、ソース言語コーパス中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成するとともに、ターゲット言語コーパス中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成する前処理を行う。、前処理後のソース言語コーパス中の単語と、これに対応する前処理後のターゲット言語コーパス中の単語とを対応付けて並べた、単語対応情報を基に、ターゲット言語の語形が変化している単語Ｗに対応付けられているソース言語の単語Ｃを得、｛ソース言語の単語Ｃの品詞、前処理前のソース言語コーパス中における該単語Ｃの前後にある単語の組合せ（条件）、ターゲット言語の単語Ｗの語形の変化の仕方（作用）｝を含むターゲット言語の単語Ｗの語形変化情報（ＴＬＷＩ情報）含むパターンを生成する。
【００１０】
（１）ソース言語コーパスとこれに対応するターゲット言語コーパスとを1組とする複数のコーパス対を含む二言語コーパスに基づき、前記ターゲット言語の単語の語形変化モデル（ＴＬＷＩモデル）をトレーニングするＴＬＷＩモデルトレーニング方法は、
初期ＴＬＷＩモデルを構築するステップと、
各コーパス対の前記ソース言語コーパス及び前記ターゲット言語コーパスを前処理する前処理ステップと、
前処理された前記ソース言語コーパス及び前記ターゲット言語コーパスに基づき、前記ターゲット言語の単語の語形変化情報（ＴＬＷＩ情報）を含むパターンを抽出する抽出ステップと、
前記パターンを用いて前記ＴＬＷＩモデルをトレーニングするトレーニングステップと、
を含む。
【００１１】
（２）各単語の原形に品詞が付加されているソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳するためのターゲット言語の語形変化方法は、
前記ターゲット言語の単語の語形変化モデル（ＴＬＷＩモデル）を、上記ＴＬＷＩモデルトレーニング方法を用いてトレーニングするステップと、
前記ＴＬＷＩモデルに基づき、前記訳文中の単語の語形を変化させる語形変化ステップと、
を含む。
【００１２】
（３）ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳方法は、
前記テキストを前処理して、各単語の原形に品詞が付加されているソース単語列を生成するステップと、
コーパスベースの翻訳モデルを用いて、前記テキストを前記ターゲット言語の初期訳文に翻訳する翻訳ステップと、
上記ＴＬＷＩ方法を用いて、前記初期訳文を修正する修正ステップと、
を含む。
【発明の効果】
【００１３】
語形変化のあるターゲット言語へ翻訳する際の翻訳精度を容易に向上できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１５】
（第１の実施形態）
図１を参照して、第１の実施形態に係る、二言語コーパスに基づき、ターゲット言語の語形変化モデル（以下、ＴＬＷＩモデル）をトレーニングする方法について説明する。なお、第１の実施形態に係る方法を用いてトレーニングされたＴＬＷＩモデルは、後述するＴＬＷＩ方法、及びソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳方法において用いられる。
【００１６】
第１の実施形態において、二言語コーパスは、ソース言語のコーパスとターゲット言語のコーパスとの複数のコーパス対を含む。当該コーパスは、句単位、または文単位、またはパラグラフ単位で含まれている。説明の簡単のために、以下の実施形態では、コーパスは文単位である場合を例にとり説明する。すなわち、二言語コーパスは、ソース言語の文と、これに対応するターゲット言語の文との二言語の複数の対をなす文例のデータベースである。
【００１７】
図１に示すように、ステップＳ１０１では、初期ＴＬＷＩモデルを構築する。この実施形態では、ＴＬＷＩモデルは、Ｐ（作用｜条件）のような確率モデルや、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）ベースのパターン認識モデルや、決定木ベースのパターン認識モデルを用いることができる。
【００１８】
ステップＳ１０５へ進み、二言語コーパスに含まれる、ソース言語の文とターゲット言語の文との対を前処理する。この前処理は、具体的には、ソース言語の文とこれに対応するターゲット言語の文との各対に対し、ソース言語の文中の各単語の原形に、品詞（Part of Speech:ＰＯＳ）を付加することにより、ソース言語の文から、品詞の付加された単語列を生成するとともに、ターゲット言語の文中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、ターゲット言語の文から、品詞の付加された単語列を生成する。
【００１９】
ここで、ソース言語が中国語、ターゲット言語が英語の場合を例にとり、ステップＳ１０５の処理を説明する。なお、中国語は孤立語であり、単語は語形変化しない。一方、英語は屈折語に分類される。まず、中国語の文を、単語単位に分割し、各単語に品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成する。文を単語単位に分割する方法は、公知のいかなる方法を用いてもよく、その説明は省略する。そして、英語の文から、各単語の原形または語幹を抽出して、得られた単語の原形または語幹に品詞を付加し、品詞の付加された原形の単語列を生成する。
【００２０】
次に、ステップＳ１１０へ進み、上記前処理の施された、ソース言語の文とターゲット言語の文との複数の対に基づき、ＴＬＷＩ情報を含むパターンを抽出する。
【００２１】
図２は、図１のステップＳ１１０のパターン抽出処理を説明するためのフローチャートである。図２において、まず、ステップＳ１１０１において、上記前処理後のソース言語の文中の単語と、これに対応する上記前処理後のターゲット言語の文中の単語とを対応付けて並べ、単語対応情報を得る。このステップにおいて単語間を対応付ける方法は、どのような方法を用いてもよい。
【００２２】
ステップＳ１１０５では、ターゲット言語の元の文（ターゲット言語の前処理前の文）と当該文の前処理後の文（品詞の付加された単語列）との間で一致しない（不整合な）単語を探す。すなわち、ターゲット言語の文から語形変化された（屈折された）単語（以下、単語Ａまたはターゲット単語Ａと表す）を探索する。
【００２３】
ステップＳ１１１０では、上記単語対応情報を基に、前処理後のソース言語の文（品詞の付加された単語列）から、ステップＳ１１０５で得られたターゲット言語の語形変化された単語Ａに対応付けられているソース言語の単語（以下、単語Ｂまたはソース単語Ｂと表す）を得る。
【００２４】
そして、ステップＳ１１１５では、上記ターゲット言語の語形変化された単語Ａ、上記単語対応情報中これに対応付けられているソース単語Ｂ、及びソース言語の元の文（ソース言語の上記前処理前の文）中における該ソース単語Ｂの前後関係に従って、ＴＬＷＩ情報を含むパターンを生成する。
【００２５】
この実施形態では、ターゲット単語Ａ及びソース単語Ｂから得られるＴＬＷＩ情報は、
・ソース単語Ｂの品詞（ＰＯＳ）
・条件として、前処理前のソース言語の文中におけるソース単語Ｂの前後にある単語の組合せ
・作用として、ターゲット単語Ａの語形の変化の仕方
のうちの少なくとも１つを含む。すなわち、パターンは、品詞、条件、及び作用を含む。
【００２６】
さらに、条件としてのソース単語Ｂの前後にある単語の組合せは、予め定めることができ、例えば、
ａ）単語Ｂの前の単語Ｃ
ｂ）単語Ｂの前の単語Ｃと後の単語Ｄ
ｃ）単語Ｂの前の単語Ｃの前の単語Ｅ
ｄ）単語Ｂの後の単語Ｄよりも後の単語Ｆ
を含む。
【００２７】
例えば、中国語の文が、“Ｃ１／Ｐ１、Ｃ２／Ｐ２、Ｃ３／Ｐ３、Ｃ４／Ｐ４、Ｃ５／Ｐ５、Ｃ６／Ｐ６、Ｃ７／Ｐ７” と、７つの中国語の単語を含む場合を考える。ここで、Ｃｉは、中国語の単語を表し、Ｐｉはその品詞（ＰＯＳ）を表す。中国語の単語“Ｃ４／Ｐ４”は、英語の語形変化された単語“Ｗ４／Ｐ４”に対応するものとする。この例において、上記条件として用いられる前後関係（ソース単語Ｃ４／Ｐ４の前後にある単語の組合せ）は、例えば、
ａ）ソース単語の前の単語：−１Ｃ３
ｂ）ソース単語の前の単語と後の単語：−１Ｃ３＋Ｃ５
ｃ）ソース単語の上記前の単語よりも前にある単語：−２Ｃ２
ｄ）ソース単語の上記前の単語よりも後にある単語：＋２Ｃ６
となる。
【００２８】
なお、条件として上記のような組合せに限定するものでなく、他の組合せを用いてもよい。
【００２９】
図１の説明に戻り、パターンが抽出されると、ステップＳ１１５では、当該パターンを用いて、ＴＬＷＩモデルをトレーニングする。具体的には、ＴＬＷＩモデルのタイプに基づき、これに対応するトレーニングアルゴリズムが用いられる。トレーニングアルゴリズムは公知のものを用いればよいので、詳細な説明は省略する。
【００３０】
次に、二言語コーパスに基づきＴＬＷＩモデルをトレーニングする方法について、より具体的に説明する。
【００３１】
中国語の文とこれに対応する英語の文との対は、以下の通りである。
【数１】
2009140499.tif 000003
【００３２】
まず、これら２つの文が、次に示すように、前処理される（ステップＳ１０５）。
【数２】
2009140499.tif 000004
【００３３】
前処理後の中国語の文をテーブル１に示す。
【表１】
2009140499.tif 000005
【００３４】
前処理後の英語の文をテーブル２に示す。
【表２】
2009140499.tif 000006
【００３５】
前処理後の中国語の文及び前処理後の英語の文との間で単語の対応付けを行うことにより、テーブル３に示すような単語対応情報が得られる（ステップＳ１１０１）。
【表３】
2009140499.tif 000007
【００３６】
そして、英語の元の（前処理前の）文と前処理後の文とを比較することにより、語形の変化している単語として、次の２つの単語が得られる（ステップＳ１１０５）。
【表４】
2009140499.tif 000008
【００３７】
中国語の文中で、この２つの語形の変化している英単語に対応付けられている中国語の単語は、
【数３】
2009140499.tif 000009
【００３８】
である（ステップＳ１１１０）。
【００３９】
この２つの語形の変化している英単語、これに対応付けられている中国語の単語、及び中国語の元の（前処理前の）文中でのこれら単語の前後関係に従って、テーブル４に示すように、英語の単語の語形変化情報を含む２つのパターンＰ１、Ｐ２が生成される。
【表５】
2009140499.tif 000010
【００４０】
テーブル４において、パターンＰ１は、“wash｜washed”という語形変化から生成されている。これは、中国語の文中で、品詞（ＰＯＳ）が動詞（ｖ）の単語であって、
【数４】
2009140499.tif 000011
【００４１】
この中国語の単語に対応する英単語の語形変化は、語尾に“ｅｄ”を付加すればよい、ということを意味する。
【００４２】
パターンＰ２は、“apple｜apples”という語形変化から生成されている。これは、中国語の文中で、品詞（ＰＯＳ）が名詞（ｎ）の単語であって、その前の単語が、
【数５】
2009140499.tif 000012
【００４３】
であれば、この中国語の単語に対応する英単語の語形変化は、語尾に“ｓ”を付加すればよい、ということを意味する。
【００４４】
このようにして、二言語コーパスに基づき全てのパターンを抽出した後、これらパターンを用いて、ＴＬＷＩモデルがトレーニングされる。すなわち、例えば、抽出されたパターンと同じパターンがＴＬＷＩモデルに含まれていないときには、この抽出されたパターンをＴＬＷＩモデルに追加する。
【００４５】
以上説明したように、本実施形態に係る二言語コーパスに基づくＴＬＷＩモデルのトレーニング方法では、浅い構文解析情報を用いるだけで、前処理された二言語コーパスに基づきＴＬＷＩモデルをトレーニングできる。トレーニングされたＴＬＷＩモデルは、話し言葉の翻訳システムや、他のコーパスベースの翻訳システムにも適用でき、翻訳の精度及び質を向上できる。
【００４６】
（第２の実施形態）
次に、図３のフローチャートを参照して、ターゲット言語の語形変化方法（以下、ＴＬＷＩ方法）について説明する。なお、上述の第１の実施形態と同一部分については説明を省略する。
【００４７】
本実施形態に係るＴＬＷＩ方法を用いることにより、ターゲット言語への翻訳をより正確に行える。この実施形態では、ターゲット言語の訳文は、コーパスベースの翻訳モデルに基づいてソース言語のテキストを翻訳することにより得られる。ここでは、ソース言語のテキストは既に前処理されている。従って、該テキストは、品詞の付加されている（原形の）単語列である。なお、ここでソース言語のテキストに対する前処理とは、第１の実施形態で説明したように、該テキスト中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、ターゲット言語の文から、品詞の付加された単語列を生成することである。
【００４８】
コーパスベースの翻訳モデルは、コーパスベースであれば、既存のまたは将来開発され得るいかなる翻訳モデルでもよく、例えば、統計的機械翻訳（ＳＭＴ）モデルでもよい。
【００４９】
図３のステップＳ３０１では、第１の実施形態で説明した二言語コーパスに基づくＴＬＷＩモデルのトレーニング方法を用いて、ＴＬＷＩモデルがトレーニングされる。
【００５０】
そして、ステップＳ３１０では、トレーニングされたＴＬＷＩモデルに基づき、ターゲット言語の（初期）訳文中の各単語の語形を変化させる。
【００５１】
図４は、図３のステップＳ３１０における語形変化処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。図４において、まず、ステップＳ３１０１では、ソース言語の単語（ソース単語）の品詞（ＰＯＳ）とＴＬＷＩモデルとを基に、ＴＬＷＩモデルから、該ソース単語の品詞に対応するパターンを検索する。
【００５２】
対応するパターンが得られた場合には、ステップＳ３１０５へ進み、ソース言語のテキスト中での当該ソース単語の前後関係が、その各パターン中の条件を満足するかどうかをチェックする。条件を満足するパターンがあれば、そのパターン中の作用を、当該ソース単語に対応付けられているターゲット言語の訳文中の単語に対し施す（ステップＳ３１１０）。条件を満足するパターンがない場合には、ステップＳ３０１０へ戻り、ソース言語の次の単語に対し、その品詞に対応するパターンをＴＬＷＩモデルから検索する。
【００５３】
ステップＳ３１０１では、ソース言語の単語の品詞に対応するパターンが存在しない場合には、ソース言語のさらに次の単語に対し、その品詞に対応するパターンを検索する。
【００５４】
ステップＳ３１０１、ステップＳ３１０５、及びステップＳ３１１０の処理により、ターゲット言語の（初期）訳文中で語形変化すべき単語を検出することができ、検出された単語の語形を変化させることができる。
【００５５】
ステップＳ３１０５において、１つのソース単語に対し、複数のパターンの条件が満足する場合には、ステップＳ３１１０において、当該複数のパターンの作用のそれぞれを、当該ソース単語に対応するターゲット単語に対し施し、ターゲット言語の複数の翻訳候補を得る。
【００５６】
そして、ステップＳ３１１５では、当該複数の翻訳候補のそれぞれに対し、ターゲット言語の言語モデルに基づき、当該翻訳候補の流ちょうさの度合いを表す流ちょう性スコアを計算する。さらに、ステップＳ３１２０へ進み、各翻訳候補を求めるために用いたパターンに対するパターンスコアを、ＴＬＷＩモデルに基づき計算する。次に、ステップＳ３１２５において、流ちょう性スコアとパターンスコアとを結合して組合せスコアを計算する。例えば、流ちょう性スコアとパターンスコアとに（例えばその重要度に応じて予め定められている重み値を乗じることで）重み付けをした後に両者を乗じるあるいは加算することにより組合せスコアを計算する。このように、この組合せスコアは、当該翻訳候補のスコア（翻訳候補スコア）である。
【００５７】
最後に、ステップＳ３１３０において、ターゲット言語の訳語として、組合せスコア（翻訳候補スコア）の最も高い翻訳候補を選択する。
【００５８】
ステップＳ３１３０では、例えば次式を用いて、ターゲット言語の複数の翻訳候補のなかから１つを訳語として選択する。
【数６】
2009140499.tif 000013
【００５９】
以上説明したように、上記第２の実施形態に係るＴＬＷＩ方法では、ターゲット言語の訳文中の各単語を語形を変化するために、トレーニングされたＴＬＷＩモデルを用いる。従って、翻訳精度及び質を向上することができる。さらに、上記ＴＬＷＩ方法では、言語モデル及びＴＬＷＩモデルを用いることで、ターゲット言語の複数の翻訳候補のなかから、最適な語形変化の訳語を選択する。従って、ターゲット言語の最適な訳文が得られる。
【００６０】
（第３の実施形態）
次に、図５のフローチャートを参照して、ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳方法について説明する。なお、上述の第１〜第２の実施形態と同一部分については説明を省略する。
【００６１】
図５のステップＳ５０１では、入力されたソース言語のテキストが、（第１の実施形態と同様に）前処理され、品詞（ＰＯＳ）の付加された単語列を得る。この単語列中の各単語は原形であり、品詞（ＰＯＳ）が付加されている。例えば、ソース言語のテキストが中国語の文である場合、ステップＳ５０１では当該中国語の文を単語単位に分割し、各単語に品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成する。
【００６２】
ステップＳ５０５では、コーパスベースの翻訳モデルを用いて、ソース言語のテキストを、ターゲット言語の初期訳文に翻訳する。このコーパスベースの翻訳モデルは、コーパスベースであれば、既存のまたは将来開発され得るいかなる翻訳モデルでもよい。例えば統計的機械翻訳（ＳＭＴ）モデルでもよい。なお、ターゲット言語の初期訳文中の各単語は原形であってもよく、また各単語には品詞が付加されていてもよい。
【００６３】
ステップＳ５１０では、第２の実施形態で説明したＴＬＷＩ方法を用いることで、ターゲット言語の初期訳文を修正し、ターゲット言語の最終的な訳文を得る。
【００６４】
次に、本実施形態に係る翻訳方法について、具体例を挙げて説明する。ここでは、ソース言語を中国語、ターゲット言語を英語とし、コーパスベースの翻訳モデルはＳＭＴモデルであるとする。次に示す中国語の文が入力されたとする。
【数７】
2009140499.tif 000014
【００６５】
この入力文に対し、まず前処理すると、次に示すような前処理後の文が得られる。
【数８】
2009140499.tif 000015
【００６６】
次に、ＳＭＴモデルに基づくと、英語の初期訳文として“These/pron boy/n just/adv watch/v TV/n ./w”が得られる。この初期訳文は、ＴＬＷＩモデルに基づき修正されると、英単語“boy”は“boys”に語形変化し、“watch”は“watched”に語形変化する。この結果、ターゲット言語の最終訳文は、“These boys just watched TV.”となる。
【００６７】
以上説明したように、第３の実施形態に係るソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳方法によれば、コーパスベースの翻訳モデルに基づき翻訳する場合に翻訳精度が向上する。さらに、上述のＴＬＷＩモデルを用いてターゲット言語の訳文中の単語の語形変化を行うことで、翻訳をより正確に行うことができる。
【００６８】
（第４の実施形態）
第１の実施形態に係る、二言語コーパスに基づきＴＬＷＩモデルをトレーニングする方法を用いたＴＬＷＩモデルトレーニング装置の構成例を図６に示す。図６のＴＬＷＩモデルトレーニング装置を用いてトレーニングされたＴＬＷＩモデルは、後述するＴＬＷＩ装置、及びソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳装置において用いられる。
【００６９】
なお、第１の実施形態との説明は、第４の実施形態にかかるＴＬＷＩモデルトレーニング装置６００においても同様に当てはまる。
【００７０】
第１の実施形態と同様、二言語コーパスは、ソース言語のコーパス（文）とこれに対応するターゲット言語とコーパス（文）との複数のコーパス対を含む。当該コーパスは、句単位、または文単位、またはパラグラフ単位で含まれている。説明の簡単のために、以下の実施形態では、コーパスは文単位である場合を例にとり説明する。すなわち、二言語コーパスは、ソース言語の文と、これに対応するターゲット言語の文との二言語の複数の対をなす文例のデータベースである。
【００７１】
図６において、上記二言語コーパスは、二言語コーパス記憶部１００に記憶されている。この二言語コーパスを用いたＴＬＷＩモデルトレーニング装置６００は、図６に示すように、初期のＴＬＷＩモデルを構築し、記憶する初期モデル構築部６０１、二言語コーパス中のソース言語の文とターゲット言語の文とを前処理するコーパス前処理部６０２、前処理後のソース言語の文とターゲット言語の文との複数の対に基づき、ＴＬＷＩ情報を含むパターンを抽出するパターン抽出部６０３、当該パターンを用いて、上記ＴＬＷＩモデルをトレーニングするトレーニング部６０４を含む。
【００７２】
第１の実施形態と同様、ＴＬＷＩモデルは、確率モデルやパターン認識モデルを用いることができる。
【００７３】
コーパス前処理部６０２は、二言語コーパス記憶部１００に記憶されている二言語コーパスに含まれる、ソース言語の文とターゲット言語の文との対を前処理する。この前処理は、具体的には、ソース言語の文とこれに対応するターゲット言語の文との各対に対し、ソース言語の文中の各単語の原形に、品詞（Part of Speech:ＰＯＳ）を付加することにより、ソース言語の文から、品詞の付加された単語列を生成するとともに、ターゲット言語の文中の各単語の原形に、品詞を付加することにより、ターゲット言語の文から、品詞の付加された単語列を生成する。
【００７４】
例えば、ソース言語が中国語、ターゲット言語が英語の場合、中国語の文を、単語単位に分割し、各単語に品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成する。英語の文から、各単語の原形または語幹を抽出して、得られた単語の原形または語幹に品詞を付加し、品詞の付加された原形の単語列を生成する。
【００７５】
図７は、図６のパターン抽出部６０３の構成例を示したものである。図７において、パターン抽出部６０３は、対応付け部６０３１、探索部６０３２、取得部６０３３、パターン生成部６０３４、パターン記憶部６０３５を含む。
【００７６】
対応付け部６０３１は、コーパス前処理部６０２での上記前処理後のソース言語の文中の単語と、これに対応する上記前処理後のターゲット言語の文中の単語とを対応付けて並べ、単語対応情報を得る。
【００７７】
探索部６０３２は、ターゲット言語の元の文（二言語コーパス中のターゲット言語の前処理前の文）と当該文の前処理後の文との間で一致しない単語を探す。すなわち、ターゲット言語の文から語形変化された（屈折された）単語を探索する。
【００７８】
取得部６０３３は、対応付け部６０３１で求めた単語対応情報を基に、前処理後のソース言語の文から、探索部６０３２で得られたターゲット言語の語形変化された単語に対応付けられているソース言語の単語を得る。
【００７９】
パターン生成部６０３４は、上記ターゲット言語の語形変化された単語、これに対応付けられているソース言語の単語、及びソース言語の元の文（二言語コーパス中のソース言語の上記前処理前の文）中における該言語の前後関係に従って、ＴＬＷＩ情報を含むパターンを生成する。パターン生成部６０３４は、二言語コーパス記憶部１００に記憶されている二言語コーパス中の各対から得られる全てのパターンを生成する。生成された全てのパターンは、パターン記憶部６０３５に記憶される。
【００８０】
パターン記憶部６０３５に記憶されたパターンは、初期モデル構築部６０１に記憶されているＴＬＷＩモデルをトレーニングするために用いられる。例えば、パターン記憶部６０３５に記憶されているパターンと同じパターンがＴＬＷＩモデルに含まれていないときには、このパターンをＴＬＷＩモデルに追加する。
【００８１】
第１の実施形態と同様、ターゲット言語の語形変化された単語Ａ、上記単語対応情報中これに対応付けられているソース単語Ｂ、及びソース言語の元の文（ソース言語の上記前処理前の文）中における該ソース単語Ｂの前後関係から得られるＴＬＷＩ情報は、
・ソース言語の単語Ｂの品詞（ＰＯＳ）
・条件として、前処理前のソース言語の文中における該単語Ｂの前後にある単語の組合せ
・作用として、ターゲット言語の語形Ａの変化の仕方
を含む。
【００８２】
さらに、条件としてのソース単語Ｂの前後にある単語の組合せは、第１の実施形態で説明したように、予め定めることができ、例えば、
ａ）ソース単語の前の単語
ｂ）ソース単語の前の単語と後の単語
ｃ）ソース単語の上記前の単語よりも前の単語
ｄ）ソース単語の上記次の単語よりも後の単語
のうちの少なくとも１つを含む。
【００８３】
なお、ＴＬＷＩモデルトレーニング装置６００と、その各構成部は、特別に設計された回路又はチップで実装することもできる。また、対応のプログラムを汎用コンピュータ（プロセッサ）で実行させることにより、各構成部の機能を実現することもできる。
【００８４】
また、ＴＬＷＩモデルトレーニング装置６００は、図１及び２に示したＴＬＷＩモデルのトレーニング方法の手順に従って動作する。
【００８５】
（第５の実施形態）
第２の実施形態に係る、ＴＬＷＩ方法を用いたＴＬＷＩ装置の構成例を図８に示す。
【００８６】
なお、第２の実施形態との説明は、第５の実施形態にかかるＴＬＷＩ装置８００においても同様に当てはまる。
【００８７】
この実施形態では、ターゲット言語の訳文は、コーパスベースの翻訳モデルに基づきソース言語のテキストを翻訳することにより得られる。また、ソース言語のテキストは既に前処理されて、該テキスト中の各単語の原形及び品詞が得られている状態で、図８のテキスト記憶部８０３に記憶されている。
【００８８】
図８において、ＴＬＷＩ装置８００は、ＴＬＷＩモデル記憶部８０１、単語語形変化部８０２、テキスト記憶部８０３を含む。
【００８９】
ＴＬＷＩモデル記憶部８０１には、第４の実施形態で説明したように、二言語コーパスに基づくＴＬＷＩモデルのトレーニング装置６００を用いてトレーニングされたＴＬＷＩモデルが記憶されている。
【００９０】
単語語形変化部８０２は、ＴＬＷＩモデル記憶部８０１に記憶されているトレーニングされたＴＬＷＩモデルに基づき、ターゲット言語の初期訳文中の各単語の語形を変化させる。
【００９１】
図９は、単語語形変化部８０２の構成例を示したものである。図９において、単語語形変化部８０２でターゲット言語の初期訳文中の各単語の語形変化を行う場合、まず、パターン決定部８０２１は、テキスト記憶部８０３に記憶されている前処理後のソース言語のテキスト中の各単語の品詞（ＰＯＳ）とＴＬＷＩモデルとを基に、ＴＬＷＬモデルから、ソース言語の当該単語の品詞に対応するパターンを検索する。パターン決定部８０２１で対応するパターンが得られた場合には、条件判定部８０２２は、該ソース言語のテキスト中での当該単語の前後関係が、その各パターン中の条件を満足するかどうかをチェックする。条件を満足するパターンがあれば、作用実行部８０２３は、そのパターン中の作用を、当該ソース言語の単語に対応付けられているターゲット言語の初期訳文中の単語に対し施して、語形を変化させる。この結果、ターゲット言語の最終的な訳文が得られる。
【００９２】
なお、条件判定部８０２２で、ソース言語の１つの単語に対し、複数のパターンの条件が満足すると判定された場合、作用実行部８０２３は、当該複数のパターンの作用のそれぞれを、ソース言語の当該単語に対応するターゲット言語の単語に対し施し、ターゲット言語の複数の翻訳候補を得る。得られた複数の翻訳候補は、記憶部８０２４に記憶される。
【００９３】
作用実行部８０２３は、当該複数の翻訳候補のそれぞれに対し、ターゲット言語の言語モデルに基づき、当該翻訳候補の流ちょうさの度合いを表す流ちょう性スコアを計算する。また、各翻訳候補を求めるために用いたパターンに対するパターンスコアを、ＴＬＷＩモデル記憶部８０１に記憶されているＴＬＷＩモデルに基づき計算する。さらに、流ちょう性スコアとパターンスコアとを結合して組合せスコアを計算する。例えば、流ちょう性スコアとパターンスコアとに（例えばその重要度に応じて予め定められている重み値を乗じることで）重み付けをした後に両者を乗じるあるいは加算することにより組合せスコアを計算する。このように、この組合せスコアは、当該翻訳候補のスコア（翻訳候補スコア）である。作用実行部８０２３は、この翻訳候補スコアの最も高い翻訳候補を、ソース言語の当該単語に対応する訳語として選択する。
【００９４】
なお、ＴＬＷＩ装置８００と、その各構成部は、特別に設計された回路又はチップで実装することもできる。また、対応のプログラムを汎用コンピュータ（プロセッサ）で実行させることにより、各構成部の機能を実現することもできる。
【００９５】
また、ＴＬＷＩ装置８００は、図３及び４に示したＴＬＷＩ方法の手順に従って動作する。
【００９６】
（第６の実施形態）
第３の実施形態に係る、ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳システムの構成例を図１０に示す。
【００９７】
なお、第３の実施形態との説明は、第６の実施形態にかかる翻訳システム１０００においても同様に当てはまる。
【００９８】
図１０において、翻訳システム１０００は、テキスト前処理装置１００１、コーパスベース翻訳モデル１００２、ＴＬＷＩ装置８００を含む。
【００９９】
テキスト前処理装置１００１は、入力されたソース言語のテキストに対し前処理を行い、ソース言語の原形の単語列を得る。この前処理では、入力テキスト中の各文を単語単位に分割し、語形変化されている単語は原形に直すとともに、各単語にその品詞（ＰＯＳ）を付加する。
【０１００】
コーパスベース翻訳モデル１００２は、テキスト前処理装置１００１で得られた上記前処理後のテキストを、ターゲット言語の初期訳文に翻訳する。なお、ターゲット言語の初期訳文中の各単語には品詞が付加されていてもよい。
【０１０１】
ＴＬＷＩ装置８００は、第５の実施形態で説明したＴＬＷＩ装置であり、上述したように、コーパスべース翻訳モデル１００２で得られたターゲット言語の初期訳文を修正し、ターゲット言語の最終的な訳文を求める。
【０１０２】
例えば、ソース言語のテキストが中国語の文である場合、テキスト前処理装置１００１は、当該中国語の文を単語単位に分割し、各単語に品詞を付加することにより、品詞の付加された単語列を生成する。
【０１０３】
第３の実施形態と同様、コーパスベース翻訳モデル１００２は、コーパスベースであれば、既存のまたは将来開発され得るいかなる翻訳モデルでもよい。例えば統計的機械翻訳（ＳＭＴ）モデルでもよい。
【０１０４】
以上説明したように、ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳システム１０００と、その各構成部は、特別に設計された回路又はチップで実装することもできる。また、対応のプログラムを汎用コンピュータ（プロセッサ）で実行させることにより、各構成部の機能を実現することもできる。
【０１０５】
また、翻訳システム１０００は、図５に示した翻訳方法手順に従って動作する。
【０１０６】
以上、二言語コーパスに基づくＴＬＷＩモデルのトレーニング方法及び装置、ＴＬＷＩ方法及び装置、ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳方法及び翻訳システムについて説明したが、本発明は、上述の実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】二言語コーパスに基づきＴＬＷＩモデルをトレーニングする方法を説明するためのフローチャート。
【図２】図１のパターン抽出ステップの処理を説明するためのフローチャート。
【図３】ＴＬＷＩ方法を説明するためのフローチャート。
【図４】図３の語形変化ステップの処理を説明するためのフローチャート。
【図５】ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する方法を説明するためのフローチャート。
【図６】二言語コーパスに基づきＴＬＷＩモデルをトレーニングする装置の構成例を示す図。
【図７】図６のパターン抽出部の構成例を示す図。
【図８】ＴＬＷＩ装置の構成例を示す図。
【図９】図８の単語語形変化部の構成例を示す図。
【図１０】ソース言語のテキストをターゲット言語の訳文に翻訳する翻訳システムの構成例を示す図。
【符号の説明】
【０１０８】
１００…二言語コーパス記憶部
６００…ＴＬＷＩモデルトレーニング装置
６０１…初期モデル構築部
６０２…コーパス前処理部
６０３…パターン抽出部
６０４…トレーニング部
【図１】
2009140499.tif 000016
【図２】
2009140499.tif 000017
【図３】
2009140499.tif 000018
【図４】
2009140499.tif 000019
【図５】
2009140499.tif 000020
【図６】
2009140499.tif 000021
【図７】
2009140499.tif 000022
【図８】
2009140499.tif 000023
【図９】
2009140499.tif 000024
【図１０】
2009140499.tif 000025