(57)【要約】【課題】学習なしに構文情報を考慮した機械翻訳を実現する機械翻訳装置を提供する。【解決手段】原言語の翻訳対象テキストが記憶される翻訳対象テキストデータ記憶部１１、翻訳モデルが記憶される翻訳モデル情報記憶部１２、翻訳モデルを用いて翻訳対象テキストを統計的に機械翻訳する機械翻訳部１３、翻訳後テキストを蓄積する翻訳後テキストデータ蓄積部１４、翻訳対象テキストを構文解析して木構造情報を得る構文解析部１５、木構造情報を蓄積する木構造情報蓄積部１６、翻訳後テキストを、木構造情報の示す木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できるか判断する判断部１８、木構造のリーフの変換とノードの入れ替えによって実現できると判断部１８が判断した翻訳後テキストを選択する選択部１９、選択結果を出力する出力部２０を備える。【選択図】図１
2009075795.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
翻訳対象となる原言語のテキストデータである翻訳対象テキストデータが記憶される翻訳対象テキストデータ記憶部と、
原言語から目的言語への翻訳で用いられる翻訳モデル情報が記憶される翻訳モデル情報記憶部と、
前記翻訳モデル情報を用いて、前記翻訳対象テキストデータを統計的に機械翻訳する機械翻訳部と、
前記機械翻訳部が翻訳対象テキストデータを機械翻訳した目的言語のテキストデータである翻訳後テキストデータを蓄積する翻訳後テキストデータ蓄積部と、
前記翻訳対象テキストデータを構文解析することにより、前記翻訳対象テキストデータの木構造を示す情報である木構造情報を得る構文解析部と、
前記木構造情報を蓄積する木構造情報蓄積部と、
前記翻訳後テキストデータ蓄積部が蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する判断部と、
前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できると前記判断部が判断した前記翻訳後テキストデータを選択する選択部と、
前記選択部による選択結果を出力する出力部と、を備えた機械翻訳装置。
【請求項２】
前記機械翻訳部は、単語ベースの統計的機械翻訳を行うものであり、
前記判断部は、前記翻訳後テキストデータ蓄積部が蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への単語単位の変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する、請求項１記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記機械翻訳部は、フレーズベースの統計的機械翻訳を行うものであり、
前記判断部は、前記翻訳後テキストデータ蓄積部が蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語へのフレーズ単位の変換を含む変換と、フレーズベースの統計的機械翻訳で翻訳される単位であるフレーズを分割することのない、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する、請求項１記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記機械翻訳部は、翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行うものであり、
前記翻訳後テキストデータは、翻訳途中のテキストデータを含むものであり、
前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造における各サブツリーを、当該サブツリーが、未翻訳のリーフのみを含むか、あるいは、未翻訳のサブツリーのみからなることを示す未翻訳と、当該サブツリーが、翻訳済のリーフのみを含むか、あるいは、翻訳済のサブツリーのみからなることを示す翻訳済と、当該サブツリーが、翻訳済と未翻訳のリーフのみを含むか、未翻訳と翻訳済のサブツリーのみからなるか、あるいは、１個だけ翻訳中のサブツリーを含むことを示す翻訳中とに分類する分類部をさらに備え、
前記判断部は、前記分類部による分類結果を用いて、２個以上の翻訳中のサブツリーを含むサブツリーが出現した場合に、前記翻訳後テキストデータを、前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できないと判断し、
前記機械翻訳部は、前記翻訳後テキストデータに新たな翻訳後の目的言語のテキストを追加する際に、当該テキストの追加後の翻訳後テキストデータが前記選択部によって選択されるように追加する、請求項１から請求項３のいずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記機械翻訳部は、前記翻訳対象テキストデータに対応する複数の翻訳後テキストデータを生成するものであり、
前記選択部は、複数の翻訳後テキストデータから、前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できると前記判断部が判断した１または２以上の翻訳後テキストデータを選択する、請求項１から請求項３のいずれか記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
翻訳対象となる原言語のテキストデータである翻訳対象テキストデータが記憶される翻訳対象テキストデータ記憶部と、原言語から目的言語への翻訳で用いられる翻訳モデル情報が記憶される翻訳モデル情報記憶部と、機械翻訳部と、翻訳後テキストデータ蓄積部と、構文解析部と、木構造情報蓄積部と、判断部と、選択部と、出力部とを用いて処理される機械翻訳方法であって、
前記機械翻訳部が、前記翻訳モデル情報を用いて、前記翻訳対象テキストデータを統計的に機械翻訳する機械翻訳ステップと、
前記翻訳後テキストデータ蓄積部が、前記機械翻訳ステップで翻訳対象テキストデータを機械翻訳した目的言語のテキストデータである翻訳後テキストデータを蓄積する翻訳後テキストデータ蓄積ステップと、
前記構文解析部が、前記翻訳対象テキストデータを構文解析することにより、前記翻訳対象テキストデータの木構造を示す情報である木構造情報を得る構文解析ステップと、
前記木構造情報蓄積部が、前記木構造情報を蓄積する木構造情報蓄積ステップと、
前記判断部が、前記翻訳後テキストデータ蓄積ステップで蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積ステップで蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する判断ステップと、
前記選択部が、前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できると前記判断ステップで判断した前記翻訳後テキストデータを選択する選択ステップと、
前記出力部が、前記選択ステップでの選択結果を出力する出力ステップと、を備えた機械翻訳方法。
【請求項７】
コンピュータを、
原言語から目的言語への翻訳で用いられる翻訳モデル情報が記憶される翻訳モデル情報記憶部で記憶されている翻訳モデル情報を用いて、翻訳対象となる原言語のテキストデータである翻訳対象テキストデータが記憶される翻訳対象テキストデータ記憶部で記憶されている翻訳対象テキストデータを統計的に機械翻訳する機械翻訳部と、
前記機械翻訳部が翻訳対象テキストデータを機械翻訳した目的言語のテキストデータである翻訳後テキストデータを蓄積する翻訳後テキストデータ蓄積部と、
前記翻訳対象テキストデータを構文解析することにより、前記翻訳対象テキストデータの木構造を示す情報である木構造情報を得る構文解析部と、
前記木構造情報を蓄積する木構造情報蓄積部と、
前記翻訳後テキストデータ蓄積部が蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する判断部と、
前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できると前記判断部が判断した前記翻訳後テキストデータを選択する選択部と、
前記選択部による選択結果を出力する出力部として機能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、統計的機械翻訳を行う機械翻訳装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械翻訳として統計翻訳（ＳＭＴ）、特にフレーズベース統計翻訳（ＰＢＳＭＴ）が広く使われはじめている（例えば、非特許文献１等）。ＰＢＳＭＴにおける最も大きな問題点の一つとして、フレーズの並び替え（特に対極的な）がある。その理由は、ＰＢＳＭＴにおける並び替えモデルは、単に並べ替えの際に何単語先（後）に移動させるかの距離に依存したモデルであるためである。
【０００３】
この問題を解決するために、構文情報を統計翻訳に導入する試みが数多くなされてきた。これらの試みは用いる翻訳原言語、翻訳先言語の構文情報のうち、どれを用いるかで大きく三つに分類される。一つ目は、翻訳原言語、翻訳先言語双方の構文情報を用いるもので、ｔｒｅｅ−ｔｏ−ｔｒｅｅ翻訳と呼ばれる。二つ目は、翻訳先言語のみの構文情報を用いるもので、ｓｔｒｉｎｇ−ｔｏ−ｔｒｅｅ翻訳と呼ばれる。三つ目は、ｔｒｅｅ−ｔｏ−ｓｔｒｉｎｇ翻訳と呼ばれ、翻訳原言語のみの構文情報を用いる。これらの手法のように、構文情報を用いることで統計翻訳の性能を向上させることができる。
【非特許文献１】Ｄａｎｉｅｌ  Ｍａｒｃｕ，Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｗｏｎｇ、「Ａ  ｐｈｒａｓｅ−ｂａｓｅｄ，ｊｏｉｎｔ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ」、Ｐｒｏｃ．ＥＭＮＬＰ−２００２，ｐｐ．１３３−１３９、２００２年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、構文情報をモデルに導入することによって、学習すべきパラメータの数は増大する。特にｔｒｅｅ−ｔｏ−ｔｒｅｅ翻訳では、そのことが顕著になる。パラメータ数の増大は統計翻訳の訓練データであるパラレルコーパスに対し、質と量の両面での要求が大きくなることを意味している。質の面では、そもそもデータスパースネスの問題が厳しいＰＢＳＭＴに対し、さらに拍車をかけることになる。また、質の面から考えると、学習データたるパラレルコーパスの対訳文には原言語の構造が反映されている必要があるが、同一の意味でも何種類かの異なった構文に翻訳が可能である。これは、構造の反映のさせ方に必ずしも一貫性がないことを意味しており、これもまたデータスパースネスの問題にさらに拍車をかけることになる。
【０００５】
一般的に言うと、単語ベースやフレーズベースの統計翻訳に対する構文情報の導入は、モデルの表現能力を高めるものの、モデルパラメータの学習の面では深刻なデータスパースネスの問題を引き起こすという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、このデータスパースネスの問題を回避するために、パラメータ学習の不要な構文情報モデルである木構造制約モデルを導入した機械翻訳装置等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】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明による機械翻訳装置は、翻訳対象となる原言語のテキストデータである翻訳対象テキストデータが記憶される翻訳対象テキストデータ記憶部と、原言語から目的言語への翻訳で用いられる翻訳モデル情報が記憶される翻訳モデル情報記憶部と、前記翻訳モデル情報を用いて、前記翻訳対象テキストデータを統計的に機械翻訳する機械翻訳部と、前記機械翻訳部が翻訳対象テキストデータを機械翻訳した目的言語のテキストデータである翻訳後テキストデータを蓄積する翻訳後テキストデータ蓄積部と、前記翻訳対象テキストデータを構文解析することにより、前記翻訳対象テキストデータの木構造を示す情報である木構造情報を得る構文解析部と、前記木構造情報を蓄積する木構造情報蓄積部と、前記翻訳後テキストデータ蓄積部が蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する判断部と、前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できると前記判断部が判断した前記翻訳後テキストデータを選択する選択部と、前記選択部による選択結果を出力する出力部と、を備えたものである。
【０００８】
このような構成により、木構造情報を用いた判断を行い、その判断結果に応じて、翻訳後テキストデータの選択を行うことによって、構文情報に関するパラメータ学習を行うことなく、構文情報に関する制限を導入した機械翻訳を実現することが可能となる。したがって、学習データに関するデータスパースネスの問題を生じないようにすることができる。また、構文情報に関する学習を行わなくてよいため、構文情報に関する学習を行う場合に比べて、翻訳モデル情報の生成に関する処理負荷が軽いものとなり、さらに、翻訳モデル情報のデータ量も小さくすることができる。また、木構造情報を用いた判断を行うことによって、木構造制約モデルを導入した機械翻訳を実現することができ、翻訳結果の精度を向上させることができうる。
【０００９】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記機械翻訳部は、単語ベースの統計的機械翻訳を行うものであり、前記判断部は、前記翻訳後テキストデータ蓄積部が蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への単語単位の変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断してもよい。
このような構成により、単語ベースの統計的機械翻訳の際に、木構造情報に関する制約を適切に導入することができる。
【００１０】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記機械翻訳部は、フレーズベースの統計的機械翻訳を行うものであり、前記判断部は、前記翻訳後テキストデータ蓄積部が蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語へのフレーズ単位の変換を含む変換と、フレーズベースの統計的機械翻訳で翻訳される単位であるフレーズを分割することのない、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断してもよい。
このような構成により、フレーズベースの統計的機械翻訳の際に、木構造情報に関する制約を適切に導入することができる。
【００１１】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記機械翻訳部は、翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行うものであり、前記翻訳後テキストデータは、翻訳途中のテキストデータを含むものであり、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造における各サブツリーを、当該サブツリーが、未翻訳のリーフのみを含むか、あるいは、未翻訳のサブツリーのみからなることを示す未翻訳と、当該サブツリーが、翻訳済のリーフのみを含むか、あるいは、翻訳済のサブツリーのみからなることを示す翻訳済と、当該サブツリーが、翻訳済と未翻訳のリーフのみを含むか、未翻訳と翻訳済のサブツリーのみからなるか、あるいは、１個だけ翻訳中のサブツリーを含むことを示す翻訳中とに分類する分類部をさらに備え、前記判断部は、前記分類部による分類結果を用いて、２個以上の翻訳中のサブツリーを含むサブツリーが出現した場合に、前記翻訳後テキストデータを、前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できないと判断し、前記機械翻訳部は、前記翻訳後テキストデータに新たな翻訳後の目的言語のテキストを追加する際に、当該テキストの追加後の翻訳後テキストデータが前記選択部によって選択されるように追加してもよい。
【００１２】
このような構成により、翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳の際に、木構造情報に関する制約を適切に導入した機械翻訳を行うことができるようになる。
【００１３】
また、本発明による機械翻訳装置では、前記機械翻訳部は、前記翻訳対象テキストデータに対応する複数の翻訳後テキストデータを生成するものであり、前記選択部は、複数の翻訳後テキストデータから、前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できると前記判断部が判断した１または２以上の翻訳後テキストデータを選択してもよい。
【００１４】
このような構成により、あらかじめ翻訳された複数の翻訳後テキストデータから、木構造情報の制約にあう適切なものを選択することができ、その選択したものを最終的な翻訳結果とすることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明による機械翻訳装置等によれば、構文情報に関するパラメータ学習を行うことなく、構文情報に関する制限を導入した機械翻訳を実現することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明による機械翻訳装置について、実施の形態を用いて説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素及びステップは同一または相当するものであり、再度の説明を省略することがある。
【００１７】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１による機械翻訳装置について、図面を参照しながら説明する。本実地の形態による機械翻訳装置は、統計的機械翻訳において、木構造を用いた制限を導入したものである。
【００１８】
図１は、本実施の形態による機械翻訳装置１の構成を示すブロック図である。本実施の形態による機械翻訳装置１は、翻訳対象テキストデータ記憶部１１と、翻訳モデル情報記憶部１２と、機械翻訳部１３と、翻訳後テキストデータ蓄積部１４と、構文解析部１５と、木構造情報蓄積部１６と、分類部１７と、判断部１８と、選択部１９と、出力部２０とを備える。
【００１９】
翻訳対象テキストデータ記憶部１１では、翻訳対象となる原言語のテキストデータである翻訳対象テキストデータが記憶される。この翻訳対象テキストデータが、後述する機械翻訳部１３によって機械翻訳されることになる。したがって、翻訳対象テキストデータ記憶部１１には、機械翻訳を行いたいデータとしての翻訳対象テキストデータを蓄積しておくことになる。その翻訳対象テキストデータは、例えば、翻訳対象となる１文のテキストデータであってもよく、あるいは、一連のまとまりのある複数の文のテキストデータ（例えば、ビジネスレターや書籍などのテキストデータ）であってもよい。
【００２０】
翻訳対象テキストデータ記憶部１１に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して翻訳対象テキストデータが翻訳対象テキストデータ記憶部１１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された翻訳対象テキストデータが翻訳対象テキストデータ記憶部１１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された翻訳対象テキストデータが翻訳対象テキストデータ記憶部１１で記憶されるようになってもよい。翻訳対象テキストデータ記憶部１１での記憶は、外部のストレージデバイス等から読み出した翻訳対象テキストデータのＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。翻訳対象テキストデータ記憶部１１は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。
【００２１】
翻訳モデル情報記憶部１２では、原言語から目的言語への翻訳で用いられる翻訳モデル情報が記憶される。ここで、翻訳モデル情報とは、対訳コーパスに含まれる原言語の翻訳単位と、目的言語の翻訳単位と、確率とを対応付けて有する情報である。なお、目的言語の翻訳単位とは、その目的言語の翻訳単位が対応付けられている原言語の翻訳単位と対訳関係にある目的言語の翻訳単位であり、対訳コーパスに含まれる翻訳単位である。また、確率とは、その確率が対応付けられている原言語の翻訳単位と目的言語の翻訳単位とに関する確率である。翻訳単位とは、例えば、単語や形態素、フレーズ等である。また、フレーズとは、言語学的なフレーズではなく、数単語からなる単語列のことである。原言語のＡと目的言語のＢとが対訳関係にあるとは、原言語のＡを目的言語に翻訳したものがＢになるか、あるいは、その逆の関係を有することを言う。また、原言語の翻訳単位と目的言語の翻訳単位とに関する確率とは、例えば、原言語の翻訳単位が与えられたときの目的言語の翻訳単位の確率や、目的言語の翻訳単位が与えられたときの原言語の翻訳単位の確率等である。翻訳モデル情報を生成する方法はすでに知られており、その説明を省略する。翻訳モデル情報は、対訳コーパスを用いて生成される。
【００２２】
翻訳モデル情報記憶部１２に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して翻訳モデル情報が翻訳モデル情報記憶部１２で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された翻訳モデル情報が翻訳モデル情報記憶部１２で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された翻訳モデル情報が翻訳モデル情報記憶部１２で記憶されるようになってもよい。翻訳モデル情報記憶部１２での記憶は、外部のストレージデバイス等から読み出した翻訳モデル情報のＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。翻訳モデル情報記憶部１２は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。
【００２３】
機械翻訳部１３は、翻訳モデル情報記憶部１２で記憶されている翻訳モデル情報を用いて、翻訳対象テキストデータ記憶部１１から読み出した翻訳対象テキストデータを統計的に機械翻訳する。この統計的機械翻訳の方法は、すでに公知であり、その詳細な説明を省略する。機械翻訳部１３は、例えば、単語ベースの統計的機械翻訳を行ってもよく、フレーズベースの統計的機械翻訳を行ってもよい。単語ベースの統計的機械翻訳の場合には、単語（あるいは、単語に類似する形態素等の場合もありうる）単位での原言語の文字列から目的言語の文字列への置き換えが行われることになる。一方、フレーズベースの統計的機械翻訳の場合には、フレーズ単位での原言語の文字列から目的言語の文字列への置き換えが行われることになる。なお、フレーズベースの統計的機械翻訳の場合であっても、単語単位での原言語の文字列から目的言語の文字列への置き換えも行われてもよい。機械翻訳部１３が単語ベースの統計的機械翻訳を行うのか、あるいは、フレーズベースの統計的機械翻訳を行うのかに応じて、それに適した翻訳モデル情報を翻訳モデル情報記憶部１２に蓄積しておき、その翻訳モデル情報を用いることが好適である。
【００２４】
また、機械翻訳部１３は、翻訳先でのレフト・トゥ・ライト（ｔａｒｇｅｔ  ｓｉｄｅ  ｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔ）の機械翻訳を行うものであってもよく、そうでなくてもよい。本実施の形態では、前者の場合について主に説明する。なお、機械翻訳部１３は、翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行う場合に、翻訳後テキストデータに新たな翻訳後の目的言語のテキストを追加する際に、そのテキストの追加後の翻訳後テキストデータが選択部１９によって選択されるように追加する。選択部１９による選択については後述する。また、機械翻訳部１３が翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行う場合には、翻訳後テキストデータは、翻訳途中のテキストデータを含んでもよい。翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳では、翻訳先（目的言語）において１語ずつ翻訳された言葉を足していくことになるため、翻訳途中のテキストデータであっても、その翻訳の時点では、翻訳後のテキストデータとなりうるからである。ここで、翻訳途中のテキストデータとは、翻訳対象テキストデータに完全に対応していないテキストデータである。すなわち、翻訳途中のテキストデータは、翻訳対象テキストデータの一部の翻訳後のテキストデータとなる。また、機械翻訳部１３は、翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行わない場合に、翻訳対象テキストデータに対応する複数の翻訳後テキストデータ（例えば、一の原言語の文に対応する複数の目的言語の文）を生成してもよい。
【００２５】
また、機械翻訳部１３は、翻訳モデル情報以外の情報を用いて機械翻訳を行ってもよい。例えば、翻訳モデル情報と共に、言語モデル情報を用いて機械翻訳を行ってもよい。言語モデル情報としては、例えば、Ｎグラム言語モデルを用いてもよい。その言語モデル情報は、図示しない記録媒体に記憶されており、機械翻訳部１３は、その図示しない記録媒体から言語モデル情報を読み出すことによって用いてもよい。
【００２６】
翻訳後テキストデータ蓄積部１４は、翻訳後テキストデータを所定の記録媒体に蓄積する。翻訳後テキストデータとは、機械翻訳部１３が翻訳対象テキストデータを機械翻訳した目的言語のテキストデータである。したがって、翻訳対象テキストデータと翻訳後テキストデータとは、対訳関係を有することになる。また、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が翻訳後テキストデータを蓄積する記録媒体は、例えば、半導体メモリや、光ディスク、磁気ディスク等であり、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が有していてもよく、あるいは翻訳後テキストデータ蓄積部１４の外部（機械翻訳装置１の外部でもよい）に存在してもよい。また、この記録媒体は、翻訳後テキストデータを一時的に記憶するものであってもよく、そうでなくてもよい。また、機械翻訳部１３の処理と翻訳後テキストデータ蓄積部１４の処理とは、一体としてなされてもよい。例えば、機械翻訳部１３が翻訳後テキストデータを生成した時点で、その翻訳後テキストデータがメモリ等の記録媒体に蓄積されており、その蓄積が翻訳後テキストデータ蓄積部１４によってなされていてもよい。
【００２７】
構文解析部１５は、翻訳対象テキストデータ記憶部１１から読み出した翻訳対象テキストデータを構文解析することにより、翻訳対象テキストデータの木構造を示す情報である木構造情報を得る。この木構造情報には、一般的な構文解析で得られるラベル（例えば、品詞や主語・述語等）は含まれていなくてもよい。木構造情報は、翻訳対象テキストデータの文ごとに構成されることが一般的であるが、そうでなくてもよい。すなわち、木構造情報は、例えば、文に含まれる単語や形態素等を、主語や述語、名詞句や動詞句等のラベルで構造化した構造を示す情報である（前述のように、そのラベル自体は木構造情報に含まれていなくてもよい）。この木構造情報は、一般に構文木として知られており、その詳細な説明を省略する。図２に、「Ｔｈｉｓ  ｉｓ  ａ  ｐｅｎ．」の木構造情報の一例を示す図である。図２で示されるように、「ａ」と「ｐｅｎ」が名詞句を構成するため、一つのノードでひとくくりにされている。また、「ｉｓ」と「ａ  ｐｅｎ」が動詞句を形成するため、一つのノードでひとくくりにされている。また、「Ｔｈｉｓ」と「ｉｓ  ａ  ｐｅｎ」と「．」とが文を構成するため、一つのノードでひとくくりにされている。なお、構文木の場合には、図２の各ノードに「名詞句（ＮＰ）」「動詞句（ＶＰ）」等のラベルの付されることが一般的であるが、前述のように、本実施の形態による機械翻訳装置１では、そのラベルを用いないため、木構造情報は、そのラベルに関する情報を含んでいなくてもよい。なお、図２で示されるような木構造において、最下位の階層のもの（それより下の階層の子を持たないもの）をリーフ（葉）と呼ぶことがある。図２では、「Ｔｈｉｓ」「ｉｓ」等がリーフである。
【００２８】
また、図２を用いて木構造情報について説明したが、木構造情報のデータ構造は問わない。例えば、前述の「Ｔｈｉｓ  ｉｓ  ａ  ｐｅｎ．」を構文解析器（パーザー）によって構文解析すると、（Ｓ１（Ｓ（ＮＰ（ＤＴ  Ｔｈｉｓ））（ＶＰ（ＡＵＸ  ｉｓ）（ＮＰ（ＤＴ  ａ）（ＮＮ  ｐｅｎ）））（．  ．）））となる。ここから、ラベル（例えば、文を示すＳや、名詞句を示すＮＰ、動詞句を示すＶＰ等）を取り除くことによって、括弧付けされた文（ｂｒａｃｋｅｔｅｄ  ｓｅｎｔｅｎｃｅ）である（（Ｔｈｉｓ）（（ｉｓ）（（ａ）（ｐｅｎ）））（．））が得られる。これは、図２の木構造情報と同じ構造を示している。したがって、木構造情報のデータ構造は、このような括弧付けされた文のデータ構造であってもよい。また、木構造情報の示す木構造の構成を表すことができる情報であれば、このようなデータ構造に限定されないことは言うまでもない。
【００２９】
木構造情報蓄積部１６は、木構造情報を所定の記録媒体に蓄積する。この記録媒体は、例えば、半導体メモリや、光ディスク、磁気ディスク等であり、木構造情報蓄積部１６が有していてもよく、あるいは木構造情報蓄積部１６の外部（機械翻訳装置１の外部でもよい）に存在してもよい。また、この記録媒体は、木構造情報を一時的に記憶するものであってもよく、そうでなくてもよい。また、構文解析部１５の処理と木構造情報蓄積部１６の処理とは、一体としてなされてもよい。例えば、構文解析部１５が木構造情報を生成した時点で、その木構造情報がメモリ等の記録媒体に蓄積されており、その蓄積が木構造情報蓄積部１６によってなされていてもよい。
【００３０】
分類部１７は、木構造情報蓄積部１６が蓄積した木構造情報の示す木構造における各サブツリーを分類する。この分類は、後述する判断部１８による判断のためになされるものである。より詳細には、分類部１７は、木構造における各サブツリーを、未翻訳と、翻訳済と、翻訳中とに分類する。未翻訳とは、分類対象のサブツリーが、未翻訳のリーフのみを含むか、あるいは、未翻訳のサブツリーのみからなることを示す。翻訳済とは、分類対象のサブツリーが、翻訳済のリーフのみを含むか、あるいは、翻訳済のサブツリーのみからなることを示す。翻訳中とは、分類対象のサブツリーが、翻訳済と未翻訳のリーフのみを含むか、未翻訳と翻訳済のサブツリーのみからなるか、あるいは、１個だけ翻訳中のサブツリーを含むことを示す。分類部１７が分類する対象となる木構造情報は、機械翻訳部１３によってレフト・トゥ・ライトの機械翻訳がなされている文に対応する木構造情報である。なお、分類部１７は、例えば、分類することができないサブツリー（例えば、２個以上の翻訳中のサブツリーを含むもの）を、分類しなくてもよく、あるいは、ＮＧに分類してもよい。また、分類部１７が分類した結果の情報は、図示しない記録媒体において、一時的に記憶されていてもよい。例えば、各サブツリーに対応付けられて、分類結果（未翻訳、翻訳中、翻訳済を示す情報）が蓄積されてもよく、あるいは、分類結果に対応付けられて、各サブツリーを識別する情報が蓄積されてもよい。
【００３１】
判断部１８は、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が蓄積した翻訳後テキストデータを、所定の処理によって実現できるかどうか判断する。所定の処理とは、木構造情報蓄積部１６が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えである。実現できるかどうかは、そのような処理によって、翻訳後テキストデータを得ることができるかどうか、と言うことである。その所定の処理において、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えとの順序は問わない。また、この判断は、翻訳後テキストデータが木構造情報の示す木構造に関する制限を満たしているかどうかの判断である。したがって、判断部１８が、翻訳後テキストデータを、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断した場合には、その翻訳後テキストデータは、木構造情報の示す木構造に関する制限（木構造に関する構文の制限）を満たしていると判断されたことになる。この判断は、例えば、前述の木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードを入れ替えたものを可能な限り生成し、その生成したものの中に、翻訳後テキストデータが含まれるかどうかによって判断してもよい。含まれる場合には、判断部１８は、翻訳後テキストデータを所定の処理によって実現できると判断することになる。なお、この判断は、結果が同じになるのであれば、等価な他の判断条件によって行われてもよいことは言うまでもない。
【００３２】
機械翻訳部１３が単語ベースの統計的機械翻訳を行う場合には、判断部１８は、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が蓄積した翻訳後テキストデータを、木構造情報蓄積部１６が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、その翻訳後テキストデータに対応する（すなわち、その翻訳後テキストデータと対訳関係にある）翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への単語単位の変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断してもよい。
【００３３】
また、機械翻訳部１３がフレーズベースの統計的機械翻訳を行う場合には、判断部１８は、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が蓄積した翻訳後テキストデータを、木構造情報蓄積部１６が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語へのフレーズ単位の変換を含む変換と、フレーズベースの統計的機械翻訳で翻訳される単位であるフレーズを分割することのない、その木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断してもよい。「フレーズ単位の変換を含む変換」とは、フレーズ単位以外の変換を含んでもよい意味である。フレーズ単位以外の変換とは、例えば、単語単位の変換である。
【００３４】
また、本実施の形態のように、機械翻訳部１３がレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行うと共に、分類部１７による分類が行われる場合には、判断部１８は、分類部１７による分類結果を用いて、２個以上の翻訳中のサブツリーを含むサブツリーが出現した場合に、翻訳後テキストデータを、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できないと判断してもよい。そのように判断することで、上述の判断と同様のことを行うことになるからである。その理由については後述する。本実施の形態では、このように分類結果を用いて判断部１８が判断を行う場合について説明する。
また、判断部１８は、判断結果を選択部１９に渡してもよく、あるいは、図示しない記録媒体に一時的に記憶してもよい。
【００３５】
選択部１９は、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断部１８が判断した翻訳後テキストデータを選択する。すなわち、木構造情報の示す木構造に関する制限を満たしていると判断された翻訳後テキストデータが選択されることになる。この選択は、機械翻訳部１３による一連の翻訳（例えば、文単位で翻訳を行う場合には、一文の翻訳）が終了した後での選択であってもよく、機械翻訳部１３が機械翻訳を行っている途中における、次に続く翻訳後の単語や形態素、フレーズ等の選択であってもよい。前者の場合には、例えば、事後的に選択が行われるため、機械翻訳部１３によって翻訳対象テキストデータと対訳関係にある複数の翻訳後テキストデータが生成されることになる。そして、選択部１９は、その複数の翻訳後テキストデータから、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断部１８が判断した１または２以上の翻訳後テキストデータを選択する。この選択される翻訳後テキストデータは、１個であってもよく、あるいは、２個以上であってもよい。また、後者の場合、すなわち、機械翻訳部１３が機械翻訳を行っている途中において、次に続く目的言語の翻訳単位（単語や形態素、フレーズ等）を選択する場合には、例えば、機械翻訳部１３が翻訳対象テキストデータを翻訳する際に、単語や形態素、フレーズごとの選択がなされるため、翻訳対象テキストデータと対訳関係にある翻訳後テキストデータは１個だけ生成されることになる。
【００３６】
出力部２０は、選択部１９による選択結果を出力する。ここで、選択結果とは、選択部１９が選択した翻訳後テキストデータであってもよく、選択部１９がどの翻訳後テキストデータを選択したのかを示す情報であってもよい。後者の場合には、例えば、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が翻訳後テキストデータを蓄積した記録媒体において、選択部１９が選択した翻訳後テキストデータに付与されるフラグ等が選択結果であってもよく、選択された翻訳後テキストデータを識別する情報が選択結果であってもよい。また、機械翻訳部１３がレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行う場合には、一つの文が翻訳されるまでに複数回の選択が行われることになるが、翻訳対象テキストデータと対訳関係にある翻訳後テキストデータが、その複数回の選択の結果を示す情報となりうる。
【００３７】
ここで、この出力は、例えば、表示デバイス（例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、所定の機器への通信回線を介した送信でもよく、プリンタによる印刷でもよく、スピーカによる音声出力でもよく、記録媒体への蓄積でもよく、他の構成要素への引き渡しでもよい。なお、出力部２０は、出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスやプリンタなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、出力部２０は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。
【００３８】
なお、翻訳対象テキストデータ記憶部１１と、翻訳モデル情報記憶部１２と、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が翻訳後テキストデータを蓄積する記録媒体と、木構造情報蓄積部１６が木構造情報を蓄積する記録媒体との任意の２以上の記憶部あるいは記録媒体は、同一の記録媒体によって実現されてもよく、あるいは、別々の記録媒体によって実現されてもよい。前者の場合には、例えば、翻訳対象テキストデータを記憶している領域が翻訳対象テキストデータ記憶部１１となり、翻訳モデル情報を記憶している領域が翻訳モデル情報記憶部１２となる。
【００３９】
次に、本実施の形態による機械翻訳装置１の動作について、図３のフローチャートを用いて説明する。なお、この図３のフローチャートは、機械翻訳部１３がレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行う場合における機械翻訳装置１の動作を示すものである。また、図３のフローチャートは、一文を機械翻訳する処理について説明するためのものである。したがって、複数の文を連続して機械翻訳する場合には、図３のフローチャートで示される一連の処理をその文の数だけ繰り返して実行すればよい。
【００４０】
（ステップＳ１０１）構文解析部１５は、翻訳対象テキストデータ記憶部１１から翻訳対象テキストデータを読み出し、その翻訳対象テキストデータを構文解析することによって、木構造情報を生成する。なお、構文解析部１５が読み出す翻訳対象テキストデータは、この後に、機械翻訳部１３によって機械翻訳される翻訳対象テキストデータである。
【００４１】
（ステップＳ１０２）木構造情報蓄積部１６は、構文解析部１５が生成した木構造情報を所定の記録媒体に蓄積する。
（ステップＳ１０３）機械翻訳部１３は、カウンタｉを１に設定する。
【００４２】
（ステップＳ１０４）機械翻訳部１３は、翻訳先でのｉ番目の翻訳単位（例えば、単語や形態素、フレーズ等）を機械翻訳する。すなわち、翻訳先言語（目的言語）での翻訳後テキストデータを文頭から文末に延ばしていくために、ｉ番目の翻訳単位が翻訳されることになる。なお、このｉ番目の翻訳単位の翻訳の際には、複数の候補が翻訳されるものとする。この候補の個数は問わない。例えば、機械翻訳部１３が翻訳する候補の数があらかじめ決められていてもよく、あるいは、あらかじめ決められた値以上の尤度を有する翻訳結果を、候補として採用してもよい。
【００４３】
（ステップＳ１０５）翻訳後テキストデータ蓄積部１４は、機械翻訳部１３が翻訳した複数の候補を、それまでに翻訳され、蓄積されている翻訳語テキストデータに対応付けて蓄積する。なお、この蓄積の際に、複数の候補を尤度の高い順（すなわち、尤度の降順）に蓄積することが好適である。後述するカウンタｊの値が小さいほど、尤度が高くなるようにするためである。
【００４４】
（ステップＳ１０６）判断部１８は、カウンタｊを１に設定する。
（ステップＳ１０７）分類部１７は、機械翻訳部１３が翻訳したｉ番目の翻訳単位のうち、ｊ番目のものに関して、木構造情報の示す木構造を分類する。すなわち、木構造の各サブツリーを未翻訳、翻訳中、翻訳済のいずれかに分類する。なお、そのいずれにも分類できないサブツリーが存在する場合には、分類部１７は、そのサブツリーをＮＧに分類してもよい。
【００４５】
（ステップＳ１０８）判断部１８は、分類部１７による分類結果を用いて、機械翻訳部１３が翻訳したｉ番目の翻訳単位のうち、ｊ番目のものが、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する。
【００４６】
（ステップＳ１０９）選択部１９は、判断部１８による判断の結果、それまでの翻訳後テキストデータに、ｊ番目の翻訳単位を追加したものが、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断された場合には、そのｊ番目の翻訳単位を選択する。したがって、そのｊ番目の翻訳単位が翻訳後テキストデータの最後尾に付加されることになる。そして、ステップＳ１１０に進む。一方、判断部１８による判断の結果、それまでの翻訳後テキストデータに、ｊ番目の翻訳単位を追加したものが、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できないと判断された場合には、選択部１９は、そのｊ番目の翻訳単位を選択しないで、ステップＳ１１３に進む。
【００４７】
（ステップＳ１１０）機械翻訳部１３は、文末まで翻訳したかどうか判断する。例えば、レフト・トゥ・ライトの機械翻訳の場合には、翻訳された翻訳先のテキストに対応する原言語の単語にビットが立てられることがある。その場合には、翻訳している原言語の文のすべての単語にビットが立てられているのであれば、文末まで翻訳したと判断してもよい。そして、文末まで翻訳していた場合には、ステップＳ１１１に進み、そうでない場合には、ステップＳ１１２に進む。
【００４８】
（ステップＳ１１１）出力部２０は、選択部１９が選択を繰り返すことによって作成された翻訳後テキストデータを、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が蓄積した記録媒体から読み出して出力する。そして、翻訳対象テキストデータの機械翻訳の一連の処理が終了となる。
【００４９】
（ステップＳ１１２）機械翻訳部１３は、カウンタｉを１だけインクリメントする。そして、ステップＳ１０４に戻る。
（ステップＳ１１３）判断部１８は、カウンタｊを１だけインクリメントする。そして、ステップＳ１０７に戻る。
【００５０】
ここで、単語ベースの統計的機械翻訳における判断の方法、フレーズベースの統計的機械翻訳における判断の方法、及び翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳の方法について、それぞれ簡単に説明する。
【００５１】
［単語ベースの統計的機械翻訳における判断の方法］
まず、最も単純なケースとして、翻訳対象テキストデータ、翻訳後テキストデータのすべての単語が１対１対応をしている場合を考える。なお、前述のように、ここでの「単語」には、形態素等の単語に類似する単位も含まれるものとする。翻訳対象テキストデータ中の単語ｓｉは翻訳先ではＳｉに翻訳されるものとした場合、翻訳対象テキストデータｓ１、ｓ２、…、ｓＮは単語セットＳ１、Ｓ２、…、ＳＮの語順を並び替えたものとして翻訳される。この場合、翻訳後テキストデータの可能な組み合わせ数はＮ！（Ｎの階乗）となる。本実施の形態による木構造情報を用いた木構造制約モデルの目的は、このＮ！通りの探索空間を縮めるような制約を与えることにある。その木構造制約モデルは、次に示す二つのルールに従いながら翻訳が可能であるという仮定に基づいており、パラメータの訓練を必要としない。
【００５２】
ルール１：翻訳対象テキストデータの単語ｓｉがｓｊと依存関係等の関係を持つならば、翻訳後テキストデータの単語ＳｉもまたＳｊと関係を持つ。
ルール２：単語間の関係を表す木構造情報のアークは交差しない。
【００５３】
上記のルールを満たしているかどうかの判断は、「翻訳後テキストデータを、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造（木構造情報の示す木構造である）のリーフの原言語（ｓｉ）から目的言語（Ｓｉ）への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか」の判断と同じことになる。この判断を判断部１８が行うことになる。
【００５４】
図４の木構造に対してこの判断を行う場合について説明する。図４の木構造を括弧付けされた文で示すと、（（ａｂ）（ｃｄ））となる。この木構造から、上述の判断によって、翻訳後テキストデータを、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断されうる翻訳後テキストデータは、次のどれかに限られることになる。［ＡＢＣＤ］、［ＡＢＤＣ］、［ＢＡＣＤ］、［ＢＡＤＣ］、［ＣＤＡＢ］、［ＣＤＢＡ］、［ＤＣＡＢ］、［ＤＣＢＡ］。ここで、翻訳後テキストデータの単語Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄはそれぞれ、翻訳対象テキストデータの単語ａ、ｂ、ｃ、ｄの対訳語である。
【００５５】
例えば、翻訳後テキストデータとして［ＡＣＢＤ］を考えてみる。翻訳対象テキストデータの括弧付けされた文から、ａとｂが関係を持っており、ｃとｄが関係を持っていることがわかる。これに対し、ルール１を適用するとＡとＢ、ＣとＤもまた関係を持つ。しかしながら、この関係を単語列［ＡＣＢＤ］にあてはめるとそれぞれの関係を示すアークが交差することになり、ルール２を満たすことができない。したがって、翻訳後テキストデータ［ＡＣＢＤ］は不適切であるとわかる。
【００５６】
ここで、翻訳後テキストデータに上述の判断部１８による判断を適用する場合について説明する。翻訳後テキストデータ［ＡＣＢＤ］に対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造（（ａｂ）（ｃｄ））のリーフを目的言語に変換すると、（（ＡＢ）（ＣＤ））となる。次に、これのノードを入れ替えることによって、翻訳後テキストデータ［ＡＣＢＤ］を実現できるかどうか判断する。この場合に（（ＡＢ）（ＣＤ））では、ＡＢがペアとなっており（一つのノードに対応しており）、ノードを入れ替えることによっても決して分かれることがないが、翻訳後テキストデータ［ＡＣＢＤ］では、ＡとＢが分かれている。したがって、翻訳後テキストデータ［ＡＣＢＤ］を、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できないと判断されることになる。このような判断を、判断部１８が実行することになる。ここで、判断部１８は、例えば、（（ＡＢ）（ＣＤ））からノードの入れ替えによって到達することができるすべての翻訳後テキストデータを構成し、その構成した翻訳後テキストデータのいずれかに、判断対象となる翻訳後テキストデータが含まれるかどうかを判断することにより、この判断を行ってもよく、他の方法によって判断を行ってもよい。
【００５７】
次の例について説明する。翻訳後テキストデータが［ＤＣＡＢ］であるとする。すると、上記説明と同様に、翻訳後テキストデータ［ＤＣＡＢ］に対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造（（ａｂ）（ｃｄ））のリーフを目的言語に変換すると、（（ＡＢ）（ＣＤ））となる。次に、これのノードを入れ替えることによって、翻訳後テキストデータ［ＤＣＡＢ］を実現できるかどうか判断する。この場合には、ＣとＤを入れ替えて（図４でのノード２の入れ替え）、（ＡＢ）と（ＤＣ）を入れ替える（図４でのノード３の入れ替え）ことによって、［ＤＣＡＢ］が得られる。したがって、判断部１８は、翻訳後テキストデータ［ＤＣＡＢ］は、木構造制約モデルの制限を満たしていると判断する。
【００５８】
実際の文の例としては、英文（Ｈｅ（ｅａｔｓ（ｌａｒｇｅ  ｂｒｅａｄ）ｑｕｉｃｋｌｙ）．）に対する日本語対訳、（彼は（（大きな  パンを）早く  食べる）。）があげられ、ＳＶＯとＳＯＶと語順に大きな違いがあるにもかかわらず、上記のルールを満たしながら翻訳ができていることがわかる。したがって、この木構造制約モデルが適切なものであると推察することができる。
【００５９】
この木構造制約モデルを用いない場合には、（（ａｂ）（ｃｄ））に対する可能な翻訳後テキストデータの組み合わせは４！＝２４である。一方、本モデルを導入した場合は８に減少している。Ｎ単語からなるバイナリ木構造の場合、本モデル導入時の組み合わせは２Ｎ−１となる。この理由は、このバイナリ木のノードの数はＮ−１であり、それぞれのノードに対し、入れ替えを行う、行わない、の二つの選択枝があるためである。この組み合わせ数は、本モデルを導入しない場合のＮ！に比べ、非常に小さいものとなっている。実際Ｎ＝１０の場合で約１／７，０００、Ｎ＝２０の場合で１／２×１０１２である。より一般的に、バイナリ木でない場合の本モデル導入時の組み合わせ数はΠｉ＝１ｎ（Ｂｉ！）である。ここで、ｎは木に含まれるノードの数、Ｂｉはｉ番目のノードの枝の数を表す。
【００６０】
次の式（１）は、本モデルを用いない場合の統計翻訳を表す式であり、Ｐ（ｆ｜ｅ）、Ｐ（ｅ）はそれぞれ翻訳モデル、言語モデルを表している。
【数１】
2009075795.tif 000003
【００６１】
これに対し、本実施の形態による提案モデルを用いた場合は、新たな項Ｐ（ｅ｜Ｔ）が追加され、次のような式で表されることになる。
【数２】
2009075795.tif 000004
【００６２】
ここで、Ｐ（ｅ｜Ｔ）が木構造制約モデルであり、Ｔは翻訳対象テキストデータの木構造を表している。Ｐ（ｅ｜Ｔ）の値は、ｅがモデルの制約を満たす場合は１であり、そうでなければ０である。ｅがモデルの制約を満たす場合とは、翻訳後テキストデータを、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断される場合である。
【００６３】
［フレーズベースの統計的機械翻訳における判断の方法］
次に、単語ベースの統計的機械翻訳における判断方法を、フレーズベースモデルに対して適用できるように拡張する。通常、単語アライメントはｎ対ｍ（０対ｍ、ｎ対０を含む）である。しかしながら、フレーズベースモデルでは、フレーズ対フレーズのアライメントは、たとえそれぞれのフレーズに含まれる単語数が異なっていたとしても、常に１対１対応となる。このため、前述の１対１単語対応のルールをおおむねそのままフレーズ対フレーズの対応に当てはめることができる。フレーズｐｈｉが単語ｓｎを含み、フレーズｐｈｊが単語ｓｍを含むものとする。ここで、単語ｓｎと単語ｓｍが関係を持つならば、フレーズｐｈｉとフレーズｐｈｊも関係を持つと定義する。これにより、前述のルールは次のようにフレーズに拡張することができる。
【００６４】
ルール１：翻訳原言語フレーズｐｈｉがｐｈｊと依存関係等の関係を持つならば、翻訳先言語フレーズＰＨｉもまたＰＨｊと関係を持つ。
ルール２：フレーズ間の関係を表すアークは交差しない。
【００６５】
ここで、ＰＨｎは、翻訳原言語フレーズｐｈｎの対訳フレーズを表すものとする。また、翻訳原言語フレーズは、翻訳対象テキストデータに含まれるフレーズであり、翻訳先言語フレーズは、翻訳後テキストデータに含まれるフレーズである。
【００６６】
上記のルールを満たしているかどうかの判断は、「翻訳後テキストデータを、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造（木構造情報の示す木構造である）のリーフの原言語から目的言語へのフレーズ単位の変換と、その木構造のノードの入れ替え（ただし、そのフレーズを分割することがないものとする）によって実現できるかどうか」の判断と同じことになる。この判断を判断部１８が行うことになる。
【００６７】
このフレーズに拡張したルールを適用した場合、１対１単語対応の場合と同様、翻訳原言語の括弧付けられた文を表す木構造の各ノードに対し、その直下のサブツリー（またはリーフである単語）どうしの順序を入れ替えることによって翻訳先言語文が得られる。ただし、入れ替えを行えるノードには制限があり、フレーズの一部のみを含むノードは入れ替えを行うことができない。例えば、図５のように、木構造（（ａｂｃ）（（ｄｅ）（ｆｇ）））で、ｂｃｄがフレーズｐｈを構成している場合を考える。この場合に、ノード１はフレーズｐｈの一部であるｂｃを含むため入れ替えができない。同様に、ノード２、４も入れ替えができない。一方、ノード３はフレーズを含まず、ノード５はフレーズ全体を含んでいるため、入れ替え可能である。例えば、ノード２に対し入れ替えを行った場合、フレーズｐｈは翻訳先言語では２箇所に分割されることになり、フレーズベースモデルにおけるフレーズ対フレーズの対応が１対１であることに反することになる。結果として、この木構造の対訳としては［ＡＰＨＥＦＧ］、［ＡＰＨＥＧＦ］、［ＧＦＥＰＨＡ］、［ＦＧＥＰＨＡ］のみが許されることになる。ここで、ＰＨはｐｈの対訳フレーズを表すものとする。
【００６８】
ここで、翻訳後テキストデータに上述の判断を適用する場合の具体例について説明する。翻訳後テキストデータが［ＤＥＦＧＡＢＣ］であるとする。その翻訳後テキストデータ［ＤＥＦＧＡＢＣ］に対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造（（ａｂｃ）（（ｄｅ）（ｆｇ）））のリーフを目的言語に変換すると、（（ＡＢＣ）（（ＤＥ）（ＦＧ）））となる。次に、これのノードを入れ替えることによって、翻訳後テキストデータ［ＤＥＦＧＡＢＣ］を実現できるかどうか判断すると、それは可能である。図５におけるノード５の入れかを行えばよいからである。しかしながら、翻訳後テキストデータ［ＤＥＦＧＡＢＣ］では、フレーズＰＨが、ＤとＢＣとに分割されてしまっている。そのため、判断部１８は、翻訳後テキストデータ［ＤＥＦＧＡＢＣ］を、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語へのフレーズ単位の変換と、その木構造のノードの入れ替え（ただし、そのフレーズを分割することがないものとする）によって実現できないと判断する。したがって、翻訳後テキストデータ［ＤＥＦＧＡＢＣ］が選択部１９によって選択されることはないことになる。
【００６９】
一方、翻訳後テキストデータが［ＧＦＥＤＣＢＡ］であれば、判断部１８は、（（ＡＢＣ）（（ＤＥ）（ＦＧ）））のノードを入れ替えることによって、その翻訳後テキストデータを得ることが可能であり、かつ、フレーズＰＨを分割していないと判断する。したがって、翻訳後テキストデータ［ＧＦＥＤＣＢＡ］は、選択部１９によって選択されうることになる。
【００７０】
［翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳の方法］
次に、上述の木構造制約モデルを翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳（デコーダ）に導入する場合のアルゴリズムについて説明する。この機械翻訳では、翻訳後テキストデータ（翻訳先言語文）は、左から右へ（すなわち、文頭から文末に向かって）順に生成されていく。翻訳後テキストデータを右に伸ばすための翻訳単位が新たに生成された場合に、その翻訳単位に対応する翻訳対象テキストデータの単語に対してビットが立てられる。そして、翻訳対象テキストデータのすべての単語に対するビットが立てられたときに、翻訳後テキストデータは文末に達したと判断される。木構造制約モデルをこの流れに組み込むためには、翻訳後テキストデータに付加する目的言語の翻訳単位が新たに翻訳されるたびに、木構造制約モデルの制約を満たしているかどうかチェックして、木構造制約モデルの制約を満たしているものを選択する必要がある。
【００７１】
このチェックアルゴリズムの説明の前に、翻訳対象テキストデータの木構造のサブツリーを「未翻訳」「翻訳済」「翻訳中」「ＮＧ」の４種類に分類しておく。
【００７２】
サブツリーがリーフである単語のみからなっており、かつすべての単語が未翻訳（ビットが立っていない）ならば、そのサブツリーは未翻訳である。
サブツリーが未翻訳サブツリーのみからなっているならば、そのサブツリーもまた未翻訳である。
【００７３】
サブツリーがリーフである単語のみからなっており、かつすべての単語が翻訳済み（ビットが立っている）ならば、そのサブツリーは翻訳済である。
サブツリーが翻訳済サブツリーのみからなっているならば、そのサブツリーもまた翻訳済である。
【００７４】
サブツリーがリーフである単語のみからなっており、未翻訳の単語と、翻訳済みの単語との双方を含むならば、そのサブツリーは翻訳中である。
サブツリーが翻訳済と、未翻訳との双方のサブツリーを含むならば、そのサブツリーは翻訳中である。
サブツリーが一つだけ翻訳中サブツリーを含むのならば、そのサブツリーは翻訳中である。
【００７５】
サブツリーが二つ以上の翻訳中サブツリーを含むのならば、そのサブツリーはＮＧである。なぜなら、翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳において、前述のルールを満たすのであれば、木構造において未翻訳と翻訳済とが接する境界が１個となり、翻訳中のサブツリーが２個以上存在することはあり得ないからである。
サブツリーがＮＧサブツリーを含んでいるならば、そのサブツリーもまたＮＧである。
【００７６】
なお、本実施の形態では、ＮＧのサブツリーが発生しないように翻訳単位の候補を選択することになるため、分類部１７は、「未翻訳」「翻訳中」「翻訳済」の三種類の分類しか行わないが、上記説明のように、分類部１７が「未翻訳」「翻訳中」「翻訳済」「ＮＧ」の四種類の分類を行い、分類部１７によってＮＧの分類がなされた場合に、判断部１８は、翻訳後テキストデータを、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できないと判断してもよい。そのように判断しても、前述の説明の場合、すなわち、「分類結果を用いて、２個以上の翻訳中のサブツリーを含むサブツリーが出現した場合に、翻訳後テキストデータを、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できないと判断部１８が判断する」場合と実質的に同じことになる。
【００７７】
翻訳先のレフト・トゥ・ライトの機械翻訳中において、翻訳後テキストデータに新たな目的言語の翻訳単位を追加した際にＮＧサブツリーが生成されたならば、その翻訳単位を追加した後の翻訳後テキストデータは木構造制約モデルを満たすことができない。ここで、その理由について説明する。翻訳対象テキストデータ側のサブツリーが単語列［ｘ１、ｘ２、…、ｘｎ］からなるとする。このとき、このサブツリーの対訳は、それの対訳語のセット｛Ｘ１、Ｘ２、…、ＸＮ｝の語順を並べ替えたものとして得られる。もし、途中に他の単語が割り込んだ場合、ルール２が満たせなくなるためである。このため、翻訳中サブツリーの最後の翻訳済み単語に続く単語は、このサブツリーの中の未翻訳の単語でなければならない。これは、次に翻訳される単語は翻訳中サブツリーの中の未翻訳の単語から選ばれなければならないことを意味している。例えば、木構造（（ａｂ）（（ｃｄ）（ｅｆ）））において、ａ、ｂが翻訳済単語であり、ｃ、ｄ、ｅ、ｆが未翻訳単語である場合には、次に翻訳されるべき単語はｃ、ｄ、ｅ、ｆのうちのどれかでなければならない。このように、翻訳中サブツリーが二つ以上含まれるならば、この条件を満たすことができなくなる。
【００７８】
次に、翻訳原言語フレーズｐｈの対訳フレーズＰＨを翻訳文仮説（生成中の）に後続させる場合を考える。その時点での翻訳後テキストデータを（Ｓ１、Ｓ２、…、Ｓｉ）とし、これは木構造制約モデルを満たしているものとする。これにフレーズＰＨを後続させた翻訳後テキストデータが翻訳中のサブツリーを二つ以上生成させない（すなわち、木構造制約モデルを満たす）ためには、次の条件のうちのどちらかを満たす必要がある。ここで、Ｔは、木構造における、（Ｓ１、Ｓ２、…、Ｓｉ）のいずれかを含む最小の翻訳中サブツリーを表すものとする。
【００７９】
（条件１）フレーズＰＨを後続させた後でもＴが翻訳中であり、かつ別の翻訳中サブツリーが生成されないこと。
（条件２）フレーズＰＨを後続させることによって、Ｔが翻訳済サブツリーとなること。
【００８０】
フレーズｐｈがＴの未翻訳の部分に含まれていることは、上記条件１に対して必要十分である。また、フレーズｐｈがＴの未翻訳の部分をすべて含んでいることは条件２に対して必要十分である。このことより、既存の翻訳後テキストデータに新たな目的言語の翻訳単位を付加したものが木構造制約モデルを満たしているかの判断は次の手順で行うことができる。
【００８１】
（１）既存の翻訳後テキストデータに対し、それに対応する木構造に含まれる最小の翻訳中サブツリーを記憶しておく。
【００８２】
（２）既存の翻訳後テキストデータに対して新たなフレーズＰＨを後続させる場合に、それの対訳である翻訳原言語フレーズｐｈと、上記（１）で記憶している最小の翻訳中サブツリーの未翻訳部分との比較を行う。ｐｈがその最小の翻訳中サブツリーの未翻訳部分に含まれる場合、あるいは、ｐｈがその最小の翻訳中サブツリーの未翻訳部分を含む場合には、既存の翻訳後テキストデータにＰＨを後続させた新たな翻訳後テキストデータを生成し、それに対応して、最小の翻訳中サブツリーを更新する。そうでなければ、その新たなフレーズＰＨは破棄され、次のフレーズについて、同様の判断が行われる。したがって、判断部１８は、このような判断を行うことによって、木構造制約モデルの制限を満たしているかどうかを判断してもよい。
【００８３】
次に、本実施の形態による機械翻訳装置１の動作について、具体例を用いて説明する。
この具体例において、翻訳対象テキストデータが「ａｂｃｄｅｆｇｈｉ」であるとする。ここで、ａｂｃ…等は、原言語の単語や形態素である。その翻訳対象テキストデータ「ａｂｃｄｅｆｇｈｉ」が、翻訳対象テキストデータ記憶部１１で記憶されているものとする。
【００８４】
ユーザが機械翻訳装置１を操作して、翻訳対象テキストデータ「ａｂｃｄｅｆｇｈｉ」の機械翻訳の処理を開始させたとする。すると、構文解析部１５は、翻訳対象テキストデータ「ａｂｃｄｅｆｇｈｉ」を翻訳対象テキストデータ記憶部１１から読み出して、構文解析し、木構造情報「（（（ａｂ）（ｃｄ））（（ｅｆｇ）（ｈｉ）））」を構成して、木構造情報蓄積部１６に渡す（ステップＳ１０１）。すると、木構造情報蓄積部１６は、その括弧付けられた文「（（（ａｂ）（ｃｄ））（（ｅｆｇ）（ｈｉ）））」を、木構造情報として図示しない記録媒体に蓄積する（ステップＳ１０２）。なお、この木構造情報を図示すると、図６で示されるようになる。また、図６で示されているように、各ノードには、ノードＩＤ（例えば、Ｎ００１等）が付与されている。そのノードＩＤは、リーフに近い階層の左から、Ｎ００１、Ｎ００２と言うように順番に付与されるように決まっているものとする。
【００８５】
次に、機械翻訳部１３は、翻訳対象テキストデータ記憶部１１から翻訳対象テキストデータを読み出し、１番目の翻訳単位の翻訳を行う（ステップＳ１０３，Ｓ１０４）。その機械翻訳によって、複数の翻訳結果の候補が作成されたとする。翻訳後テキストデータ蓄積部１４は、その複数の翻訳結果の候補を、図示しない記録媒体に蓄積する（ステップＳ１０５）。なお、翻訳後テキストデータ蓄積部１４は、その蓄積の際に、翻訳結果の候補を、その機械翻訳の尤度（確率値）の高いものから順に蓄積するものとする。したがって、蓄積後の翻訳結果の候補は、尤度の降順となっている。その１番目の候補は、フレーズ「ｅｆ」の翻訳されたフレーズ「ＦＥ」であったとする。
【００８６】
ここで、ある翻訳結果の候補についての分類や判断が行われる際には、翻訳対象テキストデータ記憶部１１において、前述のように、その候補を含めた翻訳済の翻訳単位に対応する翻訳済フラグが「１」に設定されているものとする。図７は、そのようにして設定された翻訳済フラグと、翻訳対象テキストデータとの対応の一例を示す図である。図７において、翻訳済フラグ「１」に対応する原言語の単語や形態素は、翻訳済であり、翻訳済フラグ「０」に対応する原言語の単語や形態素は未翻訳である。この翻訳済フラグの設定は、例えば、機械翻訳部１３によって行われてもよく、判断部１８によって行われてもよく、あるいは、その他の構成要素によって行われてもよい。
【００８７】
次に、判断部１８は、分類部１７に対して、１番目の候補に関する分類を行うように指示する。すると、分類部１７は、木構造情報蓄積部１６が蓄積した木構造情報と、図７で示される翻訳対象テキストデータと翻訳済フラグとの関係とを用いて、ノードごとに分類を行う。例えば、ノードＩＤ「Ｎ００１」のノードは、ａ，ｂの双方が翻訳されていないため（翻訳済フラグが「０」であるため）、未翻訳に分類される。一方、ノードＩＤ「Ｎ００３」のノードは、ｅ，ｆが翻訳済であるが、ｇは未翻訳であるため、翻訳中に分類される。その分類の結果は、図８で示されるようになる（ステップＳ１０６，Ｓ１０７）。なお、図８で示される分類結果は、分類部１７によって図示しない記録媒体に蓄積されるものとする。
【００８８】
判断部１８は、分類部１７によって蓄積された図８で示される分類結果を示す情報を参照し、２以上の翻訳中のサブツリー（ノード）を含むサブツリー（ノード）が存在するかどうか判断する。ここでは、ノードＩＤ「Ｎ００３」「Ｎ００６」「Ｎ００７」のノードが翻訳中であるが、その各ノードは、１個の翻訳中のノードを有するのみであるため、判断部１８は、２以上の翻訳中のサブツリーを含むサブツリーが存在しないと判断する（ステップＳ１０８）。したがって、選択部１９は、その１番目の翻訳結果の候補を選択する（ステップＳ１０９）。そして、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が翻訳結果の候補を蓄積した記録媒体において、選択部１９は、その翻訳結果の候補「ＦＥ」を翻訳後テキストデータに決定する。なお、選択された以外の翻訳結果の候補、すなわち、２番目以降の翻訳結果の候補は、すべて廃棄されるものとする。
【００８９】
機械翻訳部１３は、図７で示される翻訳対象テキストデータと翻訳済フラグとの関係を示す情報を参照し、翻訳済フラグがすべて「１」ではないため、まだ文末ではないと判断して、次の翻訳単位、すなわち、２番目の翻訳単位の翻訳を行う（ステップＳ１１０，Ｓ１１２，Ｓ１０４）。
【００９０】
その翻訳結果は、第１の候補が「ｃ」に対応する「Ｃ」であり、第２の候補が「ｇ」に対応する「Ｇ」であり、第３の候補が「ｈ」に対応する「Ｈ」であり、第４以降の候補も得られたとする。それらの翻訳結果の候補は、１番目の翻訳単位の機械翻訳の際と同様に、翻訳後テキストデータ蓄積部１４によって蓄積される（ステップＳ１０５）。
【００９１】
その後、１番目の翻訳単位の場合と同様に、１番目の翻訳結果の候補に関する分類が分類部１７によって行われ（ステップＳ１０６，Ｓ１０７）、その分類結果を基に、判断部１８によって２以上の翻訳中のサブツリーを含むサブツリーが存在するかどうか判断される（ステップＳ１０８）。この場合には、ノードＩＤ「Ｎ００２」「Ｎ００３」「Ｎ００５」「Ｎ００６」のノードが翻訳中に分類されるため、判断部１８は、２以上の翻訳中のサブツリー（Ｎ００５とＮ００６）を含むサブツリー「Ｎ００７」が存在すると判断する（このサブツリー「Ｎ００７」は、ＮＧに分類されていてもよい）。したがって、その「Ｃ」の選択は行われず（ステップＳ１０９）、２番目の候補についての分類、判断が行われる（ステップＳ１１３）。
【００９２】
前述の説明と同様に、２番目の翻訳結果の候補に関する分類が分類部１７によって行われ（ステップＳ１０７）、その分類結果を基に、判断部１８によって２以上の翻訳中のサブツリーを含むサブツリーが存在するかどうか判断される（ステップＳ１０８）。その場合の分類結果は、図８の分類結果におけるノードＩＤ「Ｎ００３」に対応する「翻訳中」が「翻訳済」となるだけであるため、判断部１８は、２以上の翻訳中のサブツリーを含むサブツリーが存在しないと判断する。したがって、その「Ｃ」が選択され（ステップＳ１０９）、翻訳結果の候補「Ｇ」が既存の翻訳後テキストデータに付加されるようになる。その結果、この時点での翻訳後テキストデータは、「ＦＥＧ」となる。その後、前述の説明と同様に、次の翻訳単位の翻訳が行われる（ステップＳ１１０，Ｓ１１２，Ｓ１０４）。このようにして、順次、翻訳後テキストデータに付加していく翻訳単位の候補が選択されていくことによって、翻訳後テキストデータが延びていくこととなり、最終的に文末までの翻訳後テキストデータが作成されることになる。出力部２０は、その最終的な翻訳後テキストデータを出力する（ステップＳ１１１）。例えば、出力部２０は、ディスプレイに翻訳後テキストデータを表示する。そのディスプレイの表示を見ることによって、ユーザは、翻訳対象テキストデータ「ａｂｃｄｅｆｇｈｉ」の翻訳結果を知ることができる。
次に、本実施の形態による機械翻訳装置１の実験例について説明する。
【００９３】
まず、実験における評価の尺度について説明する。このたびの実験例では、四つの評価尺度ＷＥＲ、ＰＥＲ、ＢＬＥＵ、ＮＩＳＴを用いた。ここで、各評価尺度に対する本実施の形態による機械翻訳装置１の有効性について簡単に考察する。
【００９４】
ＷＥＲ：この尺度は大域的な単語順序の入れ替えを考慮することができる。そのため本実施の形態による機械翻訳装置１は、この尺度に対して有効に働くと予想される。
ＰＥＲ：この尺度は基本的には語順を考慮することができない。したがって、この尺度に対して、本実施の形態による提案法は有効ではないと予想される。
【００９５】
ＢＬＥＵ：この尺度は、ｎｇｒａｍに着目するため、中距離の単語順序の入れ替えを考慮することができる。例えば、レファレンス翻訳ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ（ｗ１、ｗ２、…、ｗｎ）に対し、翻訳結果が（ｗ１、ｗ２、…、ｗｊ−１、Ｘ、ｗｊ＋１、…、ｗｎ）である場合に、ＷＥＲ、ＢＬＥＵは共に高い値を示す。しかしながら、翻訳結果（ｗｊ＋１、…、ｗｎ、Ｘ、ｗ１、ｗ２、…、ｗｊ−１）に対しＢＬＥＵは同じく高い値を示すのに対し、ＷＥＲの値は０となる。したがって、本実施の形態による機械翻訳装置１はＢＬＥＵに対し有効ではあるが、ＷＥＲほどではないと予想される。
【００９６】
ＮＩＳＴ：この尺度もＢＬＥＵと同様に、ｎｇｒａｍに着目する。しかしながら、低次のｎｇｒａｍに対する重みがＢＬＥＵより大きいため、本実施の形態による機械翻訳装置１の有効性はＢＬＥＵよりも低いと予想される。
【００９７】
［英日ニュース翻訳実験］
まず、本実施の形態による機械翻訳装置１の性能評価のために、英日ニュース翻訳実験を行った。本実施の形態による方法を用いるためには、まず翻訳対象テキストデータの木構造情報（括弧付けられた文）が必要となり、このために、構文解析部１５によって翻訳対象テキストデータをパーズ（構文解析）する必要がある。この際のパージングエラーによる性能劣化が予想される。本実験では、本実施の形態による機械翻訳装置１の性能評価を行うとともに、パージングエラーによる性能劣化の評価を行うことも目的とする。パージングエラーによる性能劣化の評価のために、本実施の形態による方法に対しては自動で（すなわち、構文解析部１５により）パージングを行った結果と、正しい（人手であたえた）パーズ結果を用いた場合の二通りに対する評価を行った。
【００９８】
実験コーパスとしては読売新聞、ロイター及びウォールストリートジャーナルを訓練コーパスとして用いた。それぞれのデータサイズ（文数）は１４５Ｋ、５７Ｋ、１４Ｋである。また、ウォールストリートジャーナルから１、７８７文をデベロップメントセットとして、同じく１、７８７文を評価セットとして用いた。実験に用いたウォールストリートジャーナル文はペンツリーバンクコーパスに含まれているものであり、人手によるパーズツリーが与えられている。これらのコーパスの詳細については、図９の表に示されている。
【００９９】
この実験例での翻訳モデル情報としては、フレーズベース翻訳モデルを用い、その訓練にはＧＩＺＡ＋＋を用いた。このＧＩＺＡ＋＋については、次の文献１を参照されたい。また、機械翻訳部１３は、言語モデルも用いて機械翻訳を行うものとする。その言語モデルの訓練には、ＳＲＩ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ｍｏｄｅｌ  ｔｏｏｌ  ｋｉｔを用いた。これについては、次の文献２を参照されたい。言語モデルは単語トライグラムで、Ｋｎｅｓｅｒ−Ｎｅｙディスカウンティング（次の文献３を参照されたい）で平滑化を行った。デコーディングパラメータの最適化にはｍｉｎｉｍｕｍ  ｅｒｒｏｒ  ｔｒａｉｎｉｎｇ（次の文献４を参照されたい）を用い、ＢＬＥＵに対して最適化を行っている。また、翻訳対象テキストデータから木構造情報を抽出する構文解析部１５としては、Ｃｈａｒｎｉａｋパーザー（次の文献５を参照されたい）を用いた。
【０１００】
文献１：Ｆ．Ｊ．Ｏｃｈ，Ｈ．Ｎｅｙ，「Ａ  Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ  Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  Ｖａｒｉｏｕｓ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  Ｍｏｄｅｌｓ」、Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，Ｎｏ．１，Ｖｏｌ．２９，ｐｐ．１９−５１，２００３．
【０１０１】
文献２：Ａ．Ｓｔｏｌｃｋｅ，「ＳＲＩＬＭ−Ａｎ  Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ  Ｔｏｏｌｋｉｔ」、Ｐｒｏｃ．ＩＣＳＬＰ'０２，２００２．（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｐｅｅｃｈ．ｓｒｉ．ｃｏｍ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｓｒｉｌｍ／）
【０１０２】
文献３：Ｒ．Ｋｎｅｓｅｒ，Ｈ．Ｎｅｙ，「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  ｂａｃｋｉｎｇ−ｏｆｆ  ｆｏｒ  ｍ−ｇｒａｍ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ｍｏｄｅｌ」、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｖｏｌ．１，ｐｐ．１８１−１８４，１９９５．
【０１０３】
文献４：Ｆ．Ｊ．Ｏｃｈ，「Ｍｉｎｉｍｕｍ  ｅｒｒｏｒ  ｒａｔｅ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｆｏｒ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｔｒａｉｎｓｌａｔｉｏｎ」、Ｐｒｏｃ．ＡＣＬ，２００３．
【０１０４】
文献５：Ｅ．Ｃｈａｒｎｉａｋ，「Ａ  Ｍａｘｉｍｕｍ−Ｅｎｔｒｏｐｙ−Ｉｎｓｐｉｒｅｄ  Ｐａｒｓｅｒ」、Ｐｒｏｃ．ＮＡＡＣＬ−２０００，ｐｐ．１３２−１３９，２０００．
【０１０５】
実験では三つの条件での比較を行った。「Ｂａｓｅ−ｌｉｎｅ」は、本実施の形態による方法を用いない場合（単なるフレーズベースの統計的機械翻訳を行う場合）であり、「Ｃｈａｒｉｎｉａｋ」は、木構造情報の抽出にＣｈａｒｎｉａｋパーザーを用いた場合であり、「Ｏｒａｃｌｅ」は、ペンツリーバンクの木構造（すなわち、人手による木構造）を用いた場合である。デコーダは発明者らが独自に開発したＰｈａｒａｏｈ（次の文献６を参照されたい）互換デコーダＣｌｅｏｐＡＴＲａを本実施の形態による木構造制約モデル用に改造したものを用いた。この際のパラメータはすべて共通で、Ｂａｓｅ−ｌｉｎｅの条件で最適化を行ったものを用いた。図１０に各条件での評価結果を示す。Ｃｈａｒｎｉａｋパーザーを用いた条件（Ｃｈａｒｉｎｉａｋ）でＷＥＲは約４％の改善、ＢＬＥＵでは約０．６の改善であった。各評価基準に対する改善幅は前述した予想と一致しており、ＷＥＲが一番でＢＬＥＵがそれに続いている。正解木構造を用いたＯｒａｃｌｅの結果とＣｈａｒｉｎｉａｋでは大きな違いはなく、本実施の形態による機械翻訳装置１に対してはＣｈａｒｎｉａｋパーザーの精度は十分であるということができる。ここで、評価文セットに対する木構造はＣｈａｒｉｎｉａｋとＯｒａｃｌｅで６０％が同じであった。
【０１０６】
文献６：Ｐ．Ｋｏｅｈｎ，「ＰＨＡＲＡＯＨ：Ａ  ｂｅａｍ  ｓｅａｒｃｈ  ｄｅｃｏｄｅｒ  ｆｏｒ  ｐｈｒａｓｅ−ｂａｓｅｄ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌｓ」、Ｐｒｏｃ．ＡＭＴＡ，２００４．（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｉ．ｅｄｕ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ｌｉｃｅｎｓｅｄ−ｓｗ／ｐｈａｒａｏｈ／）
【０１０７】
［英日特許翻訳実験］
次に、先の実験とは異なるドメインである特許に対する翻訳実験を行った。特許翻訳実験コーパスに関する詳細情報を図１１に示す。モデルの訓練、パラメータの最適化方法、デコーディングに関しては、ニュース翻訳実験で用いた方法と同じである。
【０１０８】
図１２に実験結果を示す。図１２において、「Ｐｒｏｐｏｓｅｄ」が本実施の形態による機械翻訳装置１の結果である。ニュース翻訳実験の場合と同様に、ＷＥＲに対する改善が最も大きく４．９％であり、ＢＬＥＵがそれに次いで１．５である。この実験結果から、本実施の形態による機械翻訳装置１は、異なるドメインに対しても有効であることが確認できた。
【０１０９】
［英中翻訳実験］
最後の異なる言語ペアとして英中翻訳実験を行った。実験に用いたコーパスはＳＳＭＴ２００７英中リミテッドトラックで用いられたもので、その詳細を図１３に示す。モデルトレーニング等の条件は英日実験の場合と同様であるが、パラメータの最適化のみに対しては評価セットをそのまま用いており、パラメータに関してクローズドの条件となっている（すなわち、評価データとは別のディベロップメントを用意しなかった）。
【０１１０】
図１４に実験結果を示す。なお、本実験での中国語レファレンスの数は４（日本語リファレンスは１）となっている。また評価の単位は文字（漢字）である。英日実験の場合と同様に、ＷＥＲに対する改善が最も大きく４．９％で、ＢＬＥＵがそれに次いで１．９である。この実験結果から本実施の形態による機械翻訳装置１は、異なる言語ペアに対しても有効であることが確認できた。
【０１１１】
以上のように、本実施の形態による機械翻訳装置１によれば、翻訳対象テキストデータの木構造情報を生成し、その木構造情報に関する制約を導入することによって、構文情報に関するパラメータ学習を行うことなく、構文情報を用いた機械翻訳を実現することができる。したがって、学習データに関するデータスパースネスの問題を生じないようにすることができる。また、その機械翻訳の方法を、翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳に直接組み込むことが可能であり、その際には単語の並び替えに関する新たな制約として働く。上記実験例によれば、本実施の形態による機械翻訳装置１においてフレーズベースの統計的機械翻訳を採用した際に、英中翻訳実験においてＢＬＥＵで１．９、ＷＥＲで４．９％の改善を示し、単語の大域的な並び替えに関して有効に働くことをＷＥＲにおける４．９％という性能向上で確認することができた。
【０１１２】
なお、本実施の形態による機械翻訳装置１では、主に翻訳先でのレフト・トゥ・ライトの機械翻訳を行う場合について説明したが、前述のように、機械翻訳部１３によって複数の翻訳後テキストデータを事前に生成し、その生成された複数の翻訳後テキストデータから、木構造の制約条件に合致するものを選択するようにしてもよい。その場合には、分類部１７による分類を行う必要がないため、機械翻訳装置が分類部１７を備えていなくてもよい。図１５は、分類部１７を備えず、機械翻訳部１３によって生成された複数の翻訳後テキストデータから、木構造の制約条件に合致するものを選択部１９が選択する機械翻訳装置２の構成を示すブロック図である。その機械翻訳装置２が備える各構成要素は、上記説明と同様のものである。ただし、機械翻訳部１３によって生成された複数の翻訳後テキストデータから、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断部１８が判断した１または２以上の翻訳後テキストデータを選択部１９が選択することになる。
【０１１３】
図１６は、図１５で示される機械翻訳装置２の動作を示すフローチャートである。図１６のフローチャートにおいて、ステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理は、図３のフローチャートと同様であり、その説明を省略する。
【０１１４】
（ステップＳ２０１）機械翻訳部１３は、翻訳対象テキストデータを機械翻訳する。この機械翻訳の際に、機械翻訳部１３は、翻訳対象テキストデータと対訳関係にある複数の翻訳後テキストデータを生成するものとする。この生成される翻訳後テキストデータは、例えば、文である。
【０１１５】
（ステップＳ２０２）翻訳後テキストデータ蓄積部１４は、機械翻訳部１３の生成した複数の翻訳後テキストデータを所定の記録媒体に蓄積する。
（ステップＳ２０３）判断部１８は、カウンタｉを１に設定する。
【０１１６】
（ステップＳ２０４）判断部１８は、木構造情報蓄積部１６が蓄積した木構造情報を参照し、翻訳後テキストデータ蓄積部１４が蓄積したｉ番目の翻訳後テキストデータを、木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する。なお、機械翻訳部１３が単語ベースの統計的機械翻訳を行う場合には、判断部１８は、ｉ番目の翻訳後テキストデータを、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への単語単位の変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断してもよい。また、機械翻訳部１３がフレーズベースの統計的機械翻訳を行う場合には、判断部１８は、ｉ番目の翻訳後テキストデータを、その翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語へのフレーズ単位の変換を含む変換と、フレーズベースの統計的機械翻訳で翻訳される単位であるフレーズを分割することのない、その木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断してもよい。
【０１１７】
（ステップＳ２０５）選択部１９は、実現できると判断部１８によって判断された場合には、そのｉ番目の翻訳後テキストデータを選択し、ステップＳ２０６に進む。一方、実現できないと判断部１８によって判断された場合には、そのｉ番目の翻訳後テキストデータを選択せず、ステップＳ２０７に進む。
【０１１８】
（ステップＳ２０６）出力部２０は、選択部１９によって選択されたｉ番目の翻訳後テキストデータを出力する。なお、前述のように、出力部２０による出力は、選択結果を示す情報（例えば、選択された翻訳後テキストデータを識別する情報など）の出力であってもよい。そして、機械翻訳の一連の処理は、終了となる。
（ステップＳ２０７）判断部１８は、カウンタｉを１だけインクリメントする。そして、ステップＳ２０４に戻る。
【０１１９】
なお、この図１６のフローチャートも、図３のフローチャートと同様に、一文を機械翻訳する処理について説明するためのものである。したがって、複数の文を連続して機械翻訳する場合には、図１６のフローチャートで示される一連の処理をその文の数だけ繰り返して実行すればよい。
【０１２０】
また、図１６のフローチャートでは、選択部１９による選択が行われた時点で、他の翻訳後テキストデータに関する判断を行わない場合について説明した。したがって、図１６のフローチャートでは、１個の翻訳後テキストデータが選択されるだけである。一方、選択部１９による選択が行われたとしても、それ以降の翻訳後テキストデータについても、判断を行い、選択することができる翻訳後テキストデータがあるのであれば、その翻訳後テキストデータを選択するようにしてもよい。その場合には、２以上の翻訳後テキストデータが選択されうることになる。
【０１２１】
また、図１６のフローチャートにおいて、選択部１９は、判断部１８によって木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断された翻訳後テキストデータのうち、機械翻訳の際に算出された尤度の大きいものから順番に、予め決められた個数や割合の翻訳後テキストデータを選択するようにしてもよく、あるいは、その尤度があらかじめ決められたしきい値よりも高い翻訳後テキストデータを選択するようにしてもよい。このように、選択部１９による選択は、判断部１８によって木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、その木構造のノードの入れ替えによって実現できると判断された翻訳後テキストデータを少なくとも選択するのであれば、その他の点において、ある程度の任意性がある。
【０１２２】
また、図１６のフローチャートでは、機械翻訳部１３が翻訳した複数の翻訳後テキストデータから、いずれかの翻訳後テキストデータが選択される場合について説明したが、例えば、すべての翻訳後テキストデータについて判断を行っても、選択しうる翻訳後テキストデータが存在しなかった場合には、エラーであるとして、翻訳後テキストデータを出力することなく、一連の処理を終了するようにしてもよい。その場合には、エラーである旨を出力してもよく、そうでなくてもよい。
【０１２３】
また、翻訳後テキストデータが木構造の制約に合致するかどうかの具体的な判断方法は、上述の「単語ベースの統計的機械翻訳における判断の方法」や、「フレーズベースの統計的機械翻訳における判断の方法」での具体例と同様であって、その説明を省略する。
【０１２４】
また、上記実施の形態では、機械翻訳装置がスタンドアロンである場合について説明したが、機械翻訳装置は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、出力部等は、例えば、通信回線を介して情報を出力することになる。
【０１２５】
また、上記実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置または複数のシステムによって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１２６】
また、上記実施の形態において、機械翻訳装置に含まれる２以上の構成要素が通信デバイスや入力デバイス等を有する場合に、２以上の構成要素が物理的に単一のデバイスを有してもよく、あるいは、別々のデバイスを有してもよい。
【０１２７】
また、上記実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。なお、上記実施の形態における機械翻訳装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、原言語から目的言語への翻訳で用いられる翻訳モデル情報が記憶される翻訳モデル情報記憶部で記憶されている翻訳モデル情報を用いて、翻訳対象となる原言語のテキストデータである翻訳対象テキストデータが記憶される翻訳対象テキストデータ記憶部で記憶されている翻訳対象テキストデータを統計的に機械翻訳する機械翻訳部と、前記機械翻訳部が翻訳対象テキストデータを機械翻訳した目的言語のテキストデータである翻訳後テキストデータを蓄積する翻訳後テキストデータ蓄積部と、前記翻訳対象テキストデータを構文解析することにより、前記翻訳対象テキストデータの木構造を示す情報である木構造情報を得る構文解析部と、前記木構造情報を蓄積する木構造情報蓄積部と、前記翻訳後テキストデータ蓄積部が蓄積した翻訳後テキストデータを、前記木構造情報蓄積部が蓄積した木構造情報の示す木構造であり、当該翻訳後テキストデータに対応する翻訳対象テキストデータから得られた木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できるかどうか判断する判断部と、前記木構造のリーフの原言語から目的言語への変換と、当該木構造のノードの入れ替えによって実現できると前記判断部が判断した前記翻訳後テキストデータを選択する選択部と、前記選択部による選択結果を出力する出力部として機能させるためのものである。
【０１２８】
なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には少なくとも含まれない。
【０１２９】
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。
【０１３０】
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１３１】
図１７は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による機械翻訳装置を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される。
【０１３２】
図１７において、コンピュータシステム１００は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ１０５、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ１０６を含むコンピュータ１０１と、キーボード１０２と、マウス１０３と、モニタ１０４とを備える。
【０１３３】
図１８は、コンピュータシステムを示す図である。図１８において、コンピュータ１０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５、ＦＤドライブ１０６に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１２と、ＣＰＵ１１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク１１４と、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２等を相互に接続するバス１１５とを備える。なお、コンピュータ１０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。
【０１３４】
コンピュータシステム１００に、上記実施の形態による機械翻訳装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１２１、またはＦＤ１２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５、またはＦＤドライブ１０６に挿入され、ハードディスク１１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ１０１に送信され、ハードディスク１１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ１１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１２１やＦＤ１２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。
【０１３５】
プログラムは、コンピュータ１０１に、上記実施の形態による機械翻訳装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム１００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。
【０１３６】
また、本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１３７】
以上より、本発明による機械翻訳装置等によれば、構文情報による学習を行うことなく、木構造情報に関する制約を機械翻訳に導入することができ、データスパースネスの問題を生じないという効果が得られ、機械翻訳を行う機械翻訳装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１３８】
【図１】本発明の実施の形態１による機械翻訳装置の構成を示すブロック図
【図２】同実施の形態における木構造の一例を示す図
【図３】同実施の形態による機械翻訳装置の動作を示すフローチャート
【図４】同実施の形態における木構造の一例を示す図
【図５】同実施の形態における木構造の一例を示す図
【図６】同実施の形態における木構造の一例を示す図
【図７】同実施の形態における翻訳対象テキストデータと翻訳済フラグとの対応の一例を示す図
【図８】同実施の形態における分類部による分類結果の一例を示す図
【図９】同実施の形態の実験例における英日コーパスについて説明するための図
【図１０】同実施の形態における実験結果の一例を示す図
【図１１】同実施の形態の実験例における英日コーパスについて説明するための図
【図１２】同実施の形態における実験結果の一例を示す図
【図１３】同実施の形態の実験例における英中コーパスについて説明するための図
【図１４】同実施の形態における実験結果の一例を示す図
【図１５】同実施の形態における機械翻訳装置の他の構成を示すブロック図
【図１６】同実施の形態における機械翻訳装置の動作を示すフローチャート
【図１７】同実施の形態におけるコンピュータシステムの外観一例を示す模式図
【図１８】同実施の形態におけるコンピュータシステムの構成の一例を示す図
【符号の説明】
【０１３９】
１、２  機械翻訳装置
１１  翻訳対象テキストデータ記憶部
１２  翻訳モデル情報記憶部
１３  機械翻訳部
１４  翻訳後テキストデータ蓄積部
１５  構文解析部
１６  木構造情報蓄積部
１７  分類部
１８  判断部
１９  選択部
２０  出力部
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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