(57)【要約】翻訳装置（２）は、取得部（２２，２４〜２６）と、制御部（２０）とを備える。取得部は、第１の言語における入力文を取得する（Ｓ１）。制御部は、取得部によって取得された入力文に対する機械翻訳を制御する。制御部は、入力文に基づいて、第１の言語から第２の言語に入力文が機械翻訳された結果を示す翻訳文を取得し（Ｓ２）、翻訳文に基づいて、第２の言語から第１の言語に翻訳文が機械翻訳された結果を示す逆翻訳文を取得する（Ｓ３）。制御部は、入力文に基づいて、取得した逆翻訳文における翻訳文における多義語に対応する訳語を、入力文において当該多義語に対応する語句に変更するように、逆翻訳文において訳語を含む部分を補正する（Ｓ４）。
2020149069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の言語における入力文を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された入力文に対する機械翻訳を制御する制御部と
を備え、
前記制御部は、
前記入力文に基づいて、前記第１の言語から第２の言語に前記入力文が機械翻訳された結果を示す翻訳文を取得し、
前記翻訳文に基づいて、前記第２の言語から前記第１の言語に前記翻訳文が機械翻訳された結果を示す逆翻訳文を取得し、
前記入力文に基づいて、取得した逆翻訳文において前記翻訳文における多義語に対応する訳語を、前記入力文における当該多義語に対応する語句に変更するように、前記逆翻訳文において前記訳語を含む部分を補正する
翻訳装置。
【請求項２】
前記制御部は、取得した逆翻訳文および入力文の間で前記翻訳文中の多義語に応じた差異を検知して、前記逆翻訳文の補正を行う
請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項３】
前記第２の言語における多義語と、前記第１の言語における前記多義語の訳語とを関連付けたデータリストを記憶する記憶部をさらに備え、
前記制御部は、前記データリストを参照して、前記多義語に応じた差異を検知する
請求項２に記載の翻訳装置。
【請求項４】
前記制御部は、
取得した逆翻訳文において前記多義語に対応する訳語を、前記入力文において当該多義語に対応する語句に置換し、
前記逆翻訳文において置換された語句を含む部分の活用形を変換して、前記逆翻訳文の補正結果を取得する
請求項１〜３のいずれか１項に記載の翻訳装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記逆翻訳文において置換された語句を含む部分が所定の活用形に変換された文章を学習済みモデルに入力して、前記学習済みモデルからの出力によって前記逆翻訳文の補正結果を取得し、
前記学習済みモデルは、前記第１の言語における前記所定の活用形の語句が並んだ文章を入力すると、流暢な文章を出力するように機械学習された
請求項４に記載の翻訳装置。
【請求項６】
コンピュータによって実行される翻訳方法であって、
第１の言語における入力文を取得するステップと、
前記入力文に基づいて、前記第１の言語から第２の言語に前記入力文が機械翻訳された結果を示す翻訳文を取得するステップと、
前記翻訳文に基づいて、前記第２の言語から前記第１の言語に前記翻訳文が機械翻訳された結果を示す逆翻訳文を取得するステップと、
前記入力文に基づいて、取得した逆翻訳文において前記翻訳文における多義語に対応する訳語を、前記入力文における当該多義語に対応する語句に変更するように、前記逆翻訳文において前記訳語を含む部分を補正するステップと
を含む翻訳方法。
【請求項７】
請求項６に記載の翻訳方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、機械翻訳に基づく翻訳装置、翻訳方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、ユーザが誤訳の検知および原文の誤訳箇所の修正を容易に行うための翻訳装置を開示している。特許文献１の翻訳装置は、入力された第１自然言語の原文を第２自然言語に翻訳した翻訳文を生成し、翻訳文を第１自然言語に翻訳した逆翻訳文を生成し、翻訳文及び逆翻訳文を原文と対応付けて表示する。この際、原文の形態素のうち第２自然言語の訳語の候補のリストである原文訳語候補リストが作成される。操作部でユーザからの指示を受け付けると、原文訳語候補リストから１の候補を選択し、選択した訳語を対応する形態素の訳語として用いて翻訳文及び逆翻訳文の再生成が行われる。特許文献１では、誤訳の修正のために逆翻訳文の生成が繰り返されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３１８２０２号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Dzmitry Bahdanau et al., "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate", arXiv preprint arXiv:1409.0473, September 2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示は、入力文が機械翻訳された翻訳文に対する逆翻訳文の精度を良くすることができる翻訳装置、翻訳方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る翻訳装置は、取得部と、制御部とを備える。取得部は、第１の言語における入力文を取得する。制御部は、取得部によって取得された入力文に対する機械翻訳を制御する。制御部は、入力文に基づいて、第１の言語から第２の言語に入力文が機械翻訳された結果を示す翻訳文を取得し、翻訳文に基づいて、第２の言語から第１の言語に翻訳文が機械翻訳された結果を示す逆翻訳文を取得する。制御部は、入力文に基づいて、取得した逆翻訳文において翻訳文における多義語に対応する訳語を、入力文における当該多義語に対応する語句に変更するように、逆翻訳文において訳語を含む部分を補正する。【０００７】
これらの概括的かつ特定の態様は、システム、方法、及びコンピュータプログラム、並びに、それらの組み合わせにより、実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本開示に係る翻訳装置、翻訳方法及びプログラムによると、入力文が機械翻訳された翻訳文に対する逆翻訳文の精度を良くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の実施形態１に係る翻訳システムの概要を示す図
【図２】実施形態１における翻訳装置の構成を例示するブロック図
【図３】翻訳装置における言い換え対象リストを説明するための図
【図４】実施形態１における翻訳サーバの構成を例示するブロック図
【図５】実施形態１に係る翻訳システムの動作を説明するための図
【図６】実施形態１に係る翻訳装置の動作を示すフローチャート
【図７Ａ】翻訳装置の動作において取得される各種情報を例示する表
【図７Ｂ】図７Ａの情報に基づく補正結果の逆翻訳文を例示する表
【図８】翻訳装置における逆翻訳文の言い換え補正の処理を例示するフローチャート
【図９】実施形態１における言い換え対象の検出処理を例示するフローチャート
【図１０】実施形態１の言い換え対象の検出処理に用いるアライメントテーブルを例示する図
【図１１】実施形態１における活用変換処理を例示するフローチャート
【図１２】実施形態１の活用変換処理に用いる学習済みモデルを説明するための図
【図１３】言い換え対象の検出処理の変形例１を示すフローチャート
【図１４】言い換え対象の検出処理の変形例１を説明するための図
【図１５】言い換え対象の検出処理の変形例２を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
【００１１】
なお、出願人は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
【００１２】
（実施形態１）
以下、図面を用いて、本開示の実施形態１を説明する。
【００１３】
１．構成
１−１．システム概要
実施形態１に係る翻訳システムについて、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る翻訳システム１の概要を示す図である。
【００１４】
本実施形態に係る翻訳システム１は、ユーザ５が利用する翻訳装置２と、各種の二言語間における機械翻訳を実行する翻訳サーバ３とを備える。本実施形態の翻訳システム１では、翻訳装置２は、インターネット等の通信ネットワーク１０を介して翻訳サーバ３とデータ通信を行う。翻訳サーバ３は、例えばＡＳＰサーバである。翻訳システム１は、翻訳装置２を複数、含んでもよい。この場合、適宜、各翻訳装置２が送信するデータに自装置の識別情報を含めて、翻訳サーバ３は受信した識別情報が示す翻訳装置２にデータを送信できる。
【００１５】
本実施形態の翻訳システム１は、翻訳装置２において、ユーザ５が望む発話内容などの入力を受け付け、翻訳サーバ３において、入力された内容を翻訳元の言語で示す入力文Ｔ１を、所望の翻訳先の言語における翻訳文Ｔ２に機械翻訳する。本実施形態の翻訳装置２は、例えば図１に示すように、ユーザ５に見せるためのユーザ用の表示エリアＡ１に入力文Ｔ１を表示すると共に、ユーザ５の相手用の表示エリアＡ２に翻訳文Ｔ２を表示する。翻訳元の言語は第１の言語の一例であり、翻訳先の言語は第２の言語の一例である。第１及び第２の言語は、種々の自然言語に設定可能である。
【００１６】
例えば翻訳システム１の使用時に、ユーザ５は、入力文Ｔ１に対する機械翻訳の結果の翻訳文Ｔ２が意図した内容になっているかどうかを、翻訳元の言語で確認したいという要望がある。そこで、本実施形態の翻訳システム１は、例えば、翻訳文Ｔ２に対して翻訳サーバ３による機械翻訳を再度行って、翻訳文Ｔ２を翻訳元の言語に翻訳し直した逆翻訳文Ｔ３をユーザ用の表示エリアＡ１に表示させる。これにより、ユーザ５は、入力文Ｔ１と逆翻訳文Ｔ３とを見比べることで、翻訳文Ｔ２の内容確認を容易に行える。
【００１７】
以上のような翻訳システム１において、翻訳サーバ３による機械翻訳が誤訳なく成功している場合、入力文Ｔ１と逆翻訳文Ｔ３とは概ね合致し、互いの差異は軽微なものに留まることが期待される。本実施形態では、翻訳サーバ３における機械翻訳が成功しているにも拘わらず、入力文Ｔ１と逆翻訳文Ｔ３とが乖離するような事態を回避するべく、入力文Ｔ１を考慮して逆翻訳文Ｔ３の精度を向上させる翻訳装置２が提供される。
【００１８】
１−２．翻訳装置の構成
本実施形態の翻訳システム１における翻訳装置２の構成について、図２，図３を参照して説明する。図２は、翻訳装置２の構成を例示するブロック図である。
【００１９】
翻訳装置２は、例えばタブレット端末、スマートフォン又はＰＣなどの情報端末で構成される。図２に例示する翻訳装置２は、制御部２０と、記憶部２１と、操作部２２と、表示部２３と、機器インタフェース２４と、ネットワークインタフェース２５とを備える。以下、インタフェースを「Ｉ／Ｆ」と略記する。また、例えば翻訳装置２は、マイク２６と、スピーカ２７とを備える。
【００２０】
制御部２０は、例えばソフトウェアと協働して所定の機能を実現するＣＰＵ又はＭＰＵを含み、翻訳装置２の全体動作を制御する。制御部２０は、記憶部２１に格納されたデータ及びプログラムを読み出して種々の演算処理を行い、各種の機能を実現する。例えば、制御部２０は、本実施形態の翻訳方法における翻訳装置２の処理を実現するための命令群を含んだプログラムを実行する。上記のプログラムは、通信ネットワーク１０等から提供されてもよいし、可搬性を有する記録媒体に格納されていてもよい。
【００２１】
なお、制御部２０は、所定の機能を実現するように設計された専用の電子回路又は再構成可能な電子回路などのハードウェア回路であってもよい。制御部２０は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＧＰＧＰＵ、ＴＰＵ、マイコン、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ及びＡＳＩＣ等の種々の半導体集積回路で構成されてもよい。
【００２２】
記憶部２１は、翻訳装置２の機能を実現するために必要なプログラム及びデータを記憶する記憶媒体である。記憶部２１は、図２に示すように、格納部２１ａ及び一時記憶部２１ｂを含む。
【００２３】
格納部２１ａは、所定の機能を実現するためのパラメータ、データ及び制御プログラム等を格納する。格納部２１ａは、例えばＨＤＤ又はＳＳＤで構成される。例えば、格納部２１ａは、上記のプログラム、言い換え対象リストＤ１、及び学習済みモデルＤ２などを格納する。
【００２４】
図３は、翻訳装置２における言い換え対象リストＤ１を説明するための図である。言い換え対象リストＤ１は、後述する逆翻訳文の言い換え補正（図６参照）において言い換え対象となる候補を挙げたリストである。言い換え対象リストＤ１は、翻訳先の言語（例えば英語）における多義語と、翻訳元の言語（例えば日本語）における対訳語彙とを関連付けて登録している。
【００２５】
図２に戻り、一時記憶部２１ｂは、例えばＤＲＡＭ又はＳＲＡＭ等のＲＡＭで構成され、データを一時的に記憶（即ち保持）する。例えば、一時記憶部２１ｂは、入力文及び翻訳文並びに、後述するユーザ情報などを保持する。また、一時記憶部２１ｂは、制御部２０の作業エリアとして機能してもよく、制御部２０の内部メモリにおける記憶領域で構成されてもよい。
【００２６】
操作部２２は、ユーザが操作を行うユーザインタフェースである。操作部２２は、表示部２３と共にタッチパネルを構成してもよい。操作部２２はタッチパネルに限らず、例えば、キーボード、タッチパッド、ボタン及びスイッチ等であってもよい。操作部２２は、ユーザの操作によって入力される諸情報を取得する取得部の一例である。
【００２７】
表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイで構成される出力部の一例である。表示部２３は、例えば上述した各表示エリアＡ１，Ａ２を含む画像を表示する。また、表示部２３は、操作部２２を操作するための各種アイコン及び操作部２２から入力された情報など、各種の情報を表示してもよい。
【００２８】
機器Ｉ／Ｆ２４は、翻訳装置２に外部機器を接続するための回路である。機器Ｉ／Ｆ２４は、所定の通信規格にしたがい通信を行う通信部の一例である。所定の規格には、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＩＥＥＥ１３９５、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が含まれる。機器Ｉ／Ｆ２４は、翻訳装置２において外部機器に対し、諸情報を受信する取得部あるいは送信する出力部を構成してもよい。
【００２９】
ネットワークＩ／Ｆ２５は、無線または有線の通信回線を介して翻訳装置２を通信ネットワーク１０に接続するための回路である。ネットワークＩ／Ｆ２５は所定の通信規格に準拠した通信を行う通信部の一例である。所定の通信規格には、ＩＥＥＥ８０２．３，ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／１１ｂ／１１ｇ／１１ａｃ等の通信規格が含まれる。ネットワークＩ／Ｆ２５は、翻訳装置２において通信ネットワーク１０を介して、諸情報を受信する取得部あるいは送信する出力部を構成してもよい。
【００３０】
マイク２６は、音声を収音し、音声データを生成する取得部の一例である。翻訳装置２は、音声認識機能を有してもよく、例えばマイク２６によって生成された音声データを音声認識して、テキストデータに変換してもよい。
【００３１】
スピーカ２７は、音声データを音声出力する出力部の一例である。翻訳装置２は、音声合成機能を有してもよく、例えば機械翻訳に基づくテキストデータを音声合成して、スピーカ２７から音声出力してもよい。
【００３２】
以上のような翻訳装置２の構成は一例であり、翻訳装置２の構成はこれに限らない。翻訳装置２は、情報端末に限らない各種のコンピュータで構成されてもよい。また、翻訳装置２における取得部は、制御部２０等における各種ソフトウェアとの協働によって実現されてもよい。翻訳装置２における取得部は、各種記憶媒体（例えば格納部２１ａ）に格納された諸情報を制御部２０の作業エリア（例えば一時記憶部２１ｂ）に読み出すことによって、諸情報の取得を行うものであってもよい。
【００３３】
１−３．翻訳サーバの構成
本実施形態の翻訳システム１における各種サーバ３，１１，１２のハードウェア構成の一例として、翻訳サーバ３の構成を、図４を参照して説明する。図４は、本実施形態における翻訳サーバ３の構成を例示するブロック図である。
【００３４】
図４に例示する翻訳サーバ３は、演算処理部３０と、記憶部３１と、通信部３２とを備える。翻訳サーバ３は、一つ又は複数のコンピュータで構成される。
【００３５】
演算処理部３０は、例えばソフトウェアと協働して所定の機能を実現するＣＰＵ及びＧＰＵ等を含み、翻訳サーバ３の動作を制御する。演算処理部３０は、記憶部３１に格納されたデータ及びプログラムを読み出して種々の演算処理を行い、各種の機能を実現する。
【００３６】
例えば、演算処理部３０は、本実施形態において機械翻訳を実行する翻訳モデル３５のプログラムを実行する。翻訳モデル３５は、例えば各種のニューラルネットワークで構成される。翻訳モデル３５は、例えば、所謂アテンション機構に基づき二言語間の機械翻訳を実現するアテンションニューラル機械翻訳モデルで構成される（例えば非特許文献１参照）。翻訳モデル３５は、多言語間で共有されるモデルであってもよいし、翻訳元と翻訳先の言語毎に異なるモデルを含んでもよい。演算処理部３０は、翻訳モデル３５の機械学習を行うためのプログラムを実行してもよい。上記の各プログラムは、通信ネットワーク１０等から提供されてもよいし、可搬性を有する記録媒体に格納されていてもよい。
【００３７】
なお、演算処理部３０は、所定の機能を実現するように設計された専用の電子回路又は再構成可能な電子回路などのハードウェア回路であってもよい。演算処理部３０は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＴＰＵ、ＭＰＵ、マイコン、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ及びＡＳＩＣ等の種々の半導体集積回路で構成されてもよい。
【００３８】
記憶部３１は、翻訳サーバ３の機能を実現するために必要なプログラム及びデータを記憶する記憶媒体であり、例えばＨＤＤ又はＳＳＤを含む。また、記憶部３１は、例えばＤＲＡＭ又はＳＲＡＭ等を含み、演算処理部３０の作業エリアとして機能してもよい。記憶部３１は、例えば翻訳モデル３５のプログラム、及び機械学習に基づき翻訳モデル３５を規定する種々のパラメータ群を記憶する。パラメータ群は、例えばニューラルネットワークの各種重みパラメータを含む。
【００３９】
通信部３２は、所定の通信規格にしたがい通信を行うためのＩ／Ｆ回路であり、通信ネットワーク１０又は外部機器等に翻訳サーバ３を通信接続する。所定の通信規格には、ＩＥＥＥ８０２．３，ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／１１ｂ／１１ｇ／１１ａｃ、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ、ＩＥＥＥ１３９５、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等が含まれる。
【００４０】
翻訳システム１における翻訳サーバ３は上記の構成に限定されず、種々の構成を有してもよい。本実施形態の翻訳方法は、クラウドコンピューティングにおいて実行されてもよい。
【００４１】
２．動作
以上のように構成される翻訳システム１及び翻訳装置２の動作について、以下説明する。
【００４２】
２−１．全体動作
本実施形態に係る翻訳システム１の動作について、図１，図５を用いて説明する。図５は、翻訳システム１の動作を説明するための図である。
【００４３】
本実施形態の翻訳システム１は、ユーザ５の所望の入力文Ｔ１を翻訳装置２から入力する。翻訳システム１において、翻訳サーバ３は、翻訳装置２から入力文Ｔ１及び翻訳先の言語等を示す情報を受信して、翻訳元の言語から入力文Ｔ１を翻訳先の言語に機械翻訳する翻訳処理を実行する。翻訳処理は、例えば翻訳装置２からの情報を翻訳モデル３５に入力して実行される。翻訳サーバ３は、翻訳処理の結果として翻訳文Ｔ２を生成し、翻訳装置２に送信する。
【００４４】
また、本実施形態において、翻訳サーバ３は、翻訳文Ｔ２を機械翻訳して翻訳元の言語に戻す逆翻訳処理を行う。逆翻訳処理は、例えば翻訳サーバ３が翻訳装置２から翻訳文Ｔ２及び翻訳元の言語等を示す情報を受信することにより、上記の翻訳処理と同様に実行可能である。翻訳サーバ３は、逆翻訳処理の結果として逆翻訳文Ｔ３ａを生成し、翻訳装置２に送信する。翻訳装置２では、ユーザ５に対する翻訳結果の出力が行われる。
【００４５】
以上のような翻訳システム１の動作の一例を図５に示す。以下では、翻訳元の言語が日本語であり、翻訳先の言語が英語である例を説明する。
【００４６】
図５の例では、「ここでお預かりします」という入力文Ｔ１に対して翻訳処理が行われ、その結果、「I will take it here.」という翻訳文Ｔ２が生成されている。また、当該翻訳文Ｔ２に対して逆翻訳処理が行われ、その結果、「ここで取らせていただきます。」という逆翻訳文Ｔ３ａが生成されている。
【００４７】
本例において、翻訳文Ｔ２は、特に誤訳なく入力文Ｔ１を正確に翻訳しており、翻訳サーバ３による翻訳処理は成功している。また、逆翻訳文Ｔ３ａも、特に誤訳なく翻訳文Ｔ２を正確に翻訳しており、逆翻訳処理も成功している。しかしながら、逆翻訳文Ｔ３ａ中の「取ら」と入力文Ｔ１中の「預かり」とによると、逆翻訳文Ｔ３ａと入力文Ｔ１とはかけ離れたこと意味するように乖離している。
【００４８】
上記のように入力文Ｔ１から乖離した逆翻訳文Ｔ３ａによると、翻訳サーバ３による翻訳処理も逆翻訳処理も個別には成功しているにも拘わらず、ユーザ５に、機械翻訳が失敗したとの誤解を与えてしまう事態が懸念される。このような事態は、翻訳文Ｔ２中の「take」のように、複数の語義を有する多義語が含まれることに起因すると考えられる。
【００４９】
そこで、本実施形態の翻訳装置２は、翻訳文Ｔ２中の多義語に起因して入力文Ｔ１から異なった逆翻訳文Ｔ３ａ中の部分について、入力文Ｔ１を考慮して言い換えるように補正する。図５に、補正後の逆翻訳文Ｔ３を例示する。
【００５０】
図５の例において、補正後の逆翻訳文Ｔ３は、「ここで預からせていただきます。」というように、入力文Ｔ１とは言い回しが異なるものの、意味的には乖離しておらず、整合している。本実施形態の翻訳装置２は、このような補正結果の逆翻訳文Ｔ３をユーザ用の表示エリアＡ１（図１）に表示することで、上記のようなユーザの誤解を回避することができる。以下、翻訳装置２の動作の詳細を説明する。
【００５１】
２−２．翻訳装置の動作
本実施形態に係る翻訳装置２の動作の詳細を、図６〜図７Ｂを参照して説明する。
【００５２】
図６は、本実施形態に係る翻訳装置２の動作を示すフローチャートである。図７Ａは、翻訳装置２の動作において取得される各種情報を例示する表である。図７Ｂは、図７Ａの情報に基づく補正結果の逆翻訳文Ｔ３を例示する表である。
【００５３】
図６に示すフローチャートの各処理は、翻訳装置２の制御部２０によって実行される。本フローチャートは、例えば、ユーザ５の操作に応じて開始される。
【００５４】
まず、翻訳装置２の制御部２０は、例えばユーザ５による操作部２２の操作により、入力文Ｔ１を取得する（Ｓ１）。ステップＳ１の処理は、操作部２２に限らず、マイク２６、ネットワークＩ／Ｆ２３或いは機器Ｉ／Ｆ２４など各種の取得部を用いて行われてもよい。例えば、マイク２６からのユーザ５の発話音声等が音声入力されてもよく、音声認識に基づき入力文Ｔ１が取得されてもよい。図７Ａに、種々のケースにおいてステップＳ１で取得される入力文Ｔ１を例示する。
【００５５】
次に、制御部２０は、ネットワークＩ／Ｆ２３を介して、取得した入力文Ｔ１を含む情報を翻訳サーバ３に送信し、翻訳サーバ３からの応答として翻訳文Ｔ２を取得する（Ｓ２）。翻訳サーバ３は、翻訳文Ｔ２と共に各種付加情報を翻訳装置２に送信できる。例えば、付加情報として、翻訳処理時のアテンションスコアを含めることができる。図７Ａに、各ケースの入力文Ｔ１に応じた翻訳文Ｔ２を例示する。本例の翻訳文Ｔ２は、太字で示すように多義語を含んでいる。
【００５６】
次に、制御部２０は、翻訳サーバ３からネットワークＩ／Ｆ２３を介して、翻訳文Ｔ２に対する逆翻訳処理の結果として生成される逆翻訳文Ｔ３ａを取得する（Ｓ３）。図７Ａに、入力文Ｔ１及び翻訳文Ｔ２に応じて生成される逆翻訳文Ｔ３ａを例示する。本例の逆翻訳文Ｔ３ａは、多義語に起因して入力文Ｔ１から乖離している。
【００５７】
次に、制御部２０は、取得した入力文Ｔ１及び翻訳文Ｔ２に基づいて、逆翻訳文の言い換え補正を行う（Ｓ４）。逆翻訳文の言い換え補正は、取得された逆翻訳文Ｔ３ａを、入力文Ｔ１を考慮して言い換えるように補正する処理である。図７Ａの例の逆翻訳文Ｔ３ａに対する言い換え補正後の逆翻訳文Ｔ３を、図７Ｂに示す。ステップＳ４における逆翻訳文の言い換え補正の処理については後述する。
【００５８】
次に、制御部２０は、翻訳システム１における翻訳結果の出力として、入力文Ｔ１、翻訳文Ｔ２および補正後の逆翻訳文Ｔ３を表示部２３に表示させる（Ｓ５）。翻訳結果は、表示部２３における表示に限らず、スピーカ２７からの音声出力あるいは外部機器へのデータ送信など、種々の手段で出力可能である。
【００５９】
翻訳装置２の制御部２０は、翻訳結果の出力により（Ｓ５）、本フローチャートによる処理を終了する。
【００６０】
以上の翻訳装置２の動作によると、図７Ａに示すように翻訳文Ｔ２中の多義語に起因して入力文Ｔ１から乖離した逆翻訳文Ｔ３ａが、逆翻訳文の言い換え補正（Ｓ４）により、図７Ｂに示すように自動的に言い換えて出力される（Ｓ５）。この際、ユーザ５の操作等を介在させず自動的に処理を完結することができる。
【００６１】
２−２−１．逆翻訳文の言い換え補正について
図６のステップＳ４における逆翻訳文の言い換え補正（図６のＳ４）の処理を、図８を参照して説明する。
【００６２】
図８は、翻訳装置２における逆翻訳文の言い換え補正の処理を例示するフローチャートである。図８のフローチャートは、図６のステップＳ１〜Ｓ３において各文Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３ａが取得された後に実行される。
【００６３】
まず、制御部２０は、例えば入力文Ｔ１、翻訳文Ｔ２及び逆翻訳文Ｔ３ａの各々に関する形態素解析を行う（Ｓ１１）。なお、ステップＳ１１における処理の一部又は全部は適宜、省略されてもよい。
【００６４】
次に、制御部２０は、逆翻訳文Ｔ３ａにおける言い換え対象の検出処理を行う（Ｓ１２）。本処理では、翻訳文Ｔ２中の多義語に起因して入力文Ｔ１から乖離したと考えられる、逆翻訳文Ｔ３中の訳語が、言い換え対象として検出される。
【００６５】
例えば、図７Ａにおけるケース番号「１」の例では、翻訳文Ｔ２中の「football」が多義語であることから、逆翻訳文Ｔ３中で対応する単語「ラグビー」と、入力文Ｔ１中で対応する単語「サッカー」とが異なっている。ステップＳ１２において、制御部２０は、入力文Ｔ１と、翻訳文Ｔ２と、逆翻訳文Ｔ３ａとの各々における語句の間の対応付けを行って、上記の逆翻訳文Ｔ３中で言い換え対象の訳語「ラグビー」を検出する。なお、言い換え補正の処理対象とする「語句」は、１つの単語或いは形態素であってもよいし、複数の単語等を含んでもよい。ステップＳ１２の処理の詳細については後述する。
【００６６】
制御部２０は、ステップＳ１２の処理の結果、言い換え対象の訳語を検出すると（Ｓ１３でＹＥＳ）、逆翻訳文Ｔ３において言い換え対象の訳語を、対応する入力文Ｔ１中の単語に置換する（Ｓ１４）。これにより、例えば上記の例において逆翻訳文Ｔ３中の訳語「ラグビー」が、「サッカー」に言い換えられる。
【００６７】
ここで、ステップＳ１４の処理が、動詞および形容詞などの活用語に適用されると、文章中で置換された語句の前後の繋がり等が不自然になる場合が考えられる。そこで、例えば制御部２０は、ステップＳ１４の置換後の語句が活用語であるか否かを判断する（Ｓ１５）。例えば、上記の例では、「サッカー」が名詞であって活用語でないことから、制御部２０は、ステップＳ１５でＮＯに進む。なお、ステップＳ１５の判断は、ステップＳ１４における置換前の言い換え対象の語句を用いてもよい。
【００６８】
制御部２０は、置換後の語句が活用語であると判断した場合（Ｓ１５でＹＥＳ）、活用変換処理を行う（Ｓ１６）。本処理において、制御部２０は、置換後の逆翻訳文の一部又は全部の語句に活用形の変換等を行って、置換された部分の前後関係をスムージングする。活用変換処理（Ｓ１６）の詳細は後述する。
【００６９】
制御部２０は、活用変換処理によってスムージングされた逆翻訳文Ｔ３を補正結果として、図６のステップＳ４を終了する。その後のステップＳ５において、補正結果の逆翻訳文Ｔ３が出力される。
【００７０】
一方、制御部２０は、置換後の語句が活用語でないと判断した場合（Ｓ１５でＮＯ）、活用変換処理（Ｓ１６）を行わずに、図６のステップＳ４を終了する。この場合、ステップＳ１４の置換結果が補正結果となる。
【００７１】
また、言い換え対象が検出されなかった場合（Ｓ１３でＮＯ）、制御部２０は、ステップＳ１４〜Ｓ１６の処理を行わずに、図６のステップＳ４を終了する。この場合、ステップＳ５で表示される逆翻訳文Ｔ３は、ステップＳ３で取得された逆翻訳文Ｔ３ａから特に変更されないこととなる。
【００７２】
以上の処理によると、逆翻訳処理で生成された逆翻訳文Ｔ３ａにおいて、翻訳文Ｔ２中の多義語に起因する訳出のずれを、入力文Ｔ１の語句に置換する簡単な処理によって、精度良く補正された逆翻訳文Ｔ３を得ることができる。
【００７３】
また、動詞等の活用語を言い換え対象とした場合も、活用変換処理（Ｓ１６）により、補正結果の逆翻訳文Ｔ３を不自然でないものにすることができる。なお、ステップＳ１５の判断は省略されてもよく、制御部２０はステップＳ１４後にステップＳ１６に進んでもよい。
【００７４】
２−２−２．言い換え対象の検出処理
実施形態１における言い換え対象の検出処理（図８のＳ１２）の詳細を、図９，図１０を用いて説明する。以下では、図３の言い換え対象リストＤ１を参照して行われる処理例を説明する。
【００７５】
図９は、本実施形態における言い換え対象の検出処理を例示するフローチャートである。図１０は、本実施形態の言い換え対象の検出処理に用いるアライメントテーブルを例示する図である。
【００７６】
まず、制御部２０は、入力文Ｔ１と翻訳文Ｔ２間のアライメントを取る（Ｓ２１）。アライメントは、二文間で対訳の関係にある語句の組を整理する処理である。ステップＳ２１の処理は、例えば、翻訳モデル３５による翻訳処理時に得られるアテンションスコア（非特許文献１参照）が、より高い語句同士を対応付けることによって行える。アライメントを取る語句としては、特に単語に限らず、Byte Pair Encodingに基づくサブワード等の機械翻訳において想定される各種の語彙粒度において設定可能である。
【００７７】
また、制御部２０は、翻訳文Ｔ２と逆翻訳文Ｔ３ａ間のアライメントを取る（Ｓ２２）。ステップＳ２２の処理は、例えば、逆翻訳処理時に得られるアテンションスコアを用いて行うことができる。なお、ステップＳ２１，Ｓ２２の処理の順序は特に限定されない。
【００７８】
制御部２０は、ステップＳ２１，Ｓ２２の処理結果として、例えば図１０に示すようにアライメントテーブルＤ３を生成する（Ｓ２３）。アライメントテーブルＤ３は、識別番号毎のアライメントデータＤ３０において、入力文Ｔ１中の語句と、翻訳文Ｔ２中の語句と、逆翻訳文Ｔ３ａ中の語句とを対応付けて記録する。
【００７９】
図１０の例は、図６のステップＳ３において、図７Ａのケース番号「１」の逆翻訳文Ｔ３ａが取得された場合を例示している。本例では識別番号ｎ２のアライメントデータＤ３０において、入力文Ｔ１中の単語「サッカー」と、翻訳文Ｔ２中の単語「football」と、逆翻訳文Ｔ３中の単語「ラグビー」とが互いに対応付けられている。ステップＳ２３において、制御部２０は、当該テーブルＤ３への記録を、言い換え対象の候補に制限してもよく、例えば名詞及び動詞といった特定の品詞に制限してもよい。
【００８０】
図９に戻り、制御部２０は、アライメントテーブルＤ３から、例えば識別番号において順番に、１つのアライメントデータＤ３０を選択する（Ｓ２４）。
【００８１】
次に、制御部２０は、記憶部２１に格納された言い換え対象リストＤ１を参照して、選択中のアライメントデータＤ３０が、言い換え対象リストＤ１に該当するか否かを判断する（Ｓ２５）。ステップＳ２５の判断は、アライメントデータＤ３０における翻訳文中の語句が、言い換え対象リストＤ１における多義語に含まれ、且つ同データＤ３０における入力文中及び逆翻訳文中の各語句が、それぞれ当該多義語の対訳語彙に含まれるか否かに応じて行われる。
【００８２】
例えば、上記の識別番号ｎ２のアライメントデータＤ３０の選択時に、制御部２０は、図３の言い換え対象リストＤ１における多義語に登録された「football」と、対応する対訳語彙の「サッカー」及び「ラグビー」とに基づき、ステップＳ２５でＹＥＳに進む。一方、選択中のアライメントデータＤ３０における入力文中の語句と翻訳文中の語句と逆翻訳文中の語句とのうちの少なくとも１つが言い換え対象リストＤ１に含まれていない場合、制御部２０はステップＳ２５でＮＯに進む。
【００８３】
また、アライメントデータＤ３０における入力文の単語と逆翻訳文の単語とが同じ場合も、制御部２０はステップＳ２５でＮＯに進む。ステップＳ２５の判断は、各単語の活用形の違い等は特に無視して行うことができる。ステップＳ２５の判断により、多義語に起因する入力文Ｔ１と逆翻訳文Ｔ３ａとの差異が検知される。
【００８４】
制御部２０は、選択中のアライメントデータＤ３０が言い換え対象リストＤ１に該当すると判断すると（Ｓ２５でＹＥＳ）、当該アライメントデータＤ３０における逆翻訳文中の語句を、言い換え対象として特定する（Ｓ２６）。
【００８５】
制御部２０は、例えばアライメントテーブルＤ３における全てのアライメントデータＤ３０が選択されたか否かを判断する（Ｓ２７）。選択されていないアライメントデータＤ３０がある場合（Ｓ２７でＮＯ）、制御部２０は、未選択のアライメントデータに関してステップＳ２１以降の処理を行う。これにより、逆翻訳文Ｔ３ａ中の各々の語句が言い換え対象か否か検出される。
【００８６】
なお、制御部２０は、選択中のアライメントデータＤ３０が言い換え対象リストＤ１に該当しないと判断すると（Ｓ２５でＮＯ）、ステップＳ２６の処理を行わず、ステップＳ２７に進む。
【００８７】
制御部２０は、アライメントテーブルＤ３における全てのアライメントデータＤ３０の選択後（Ｓ２７ＹＥＳ）、図８のステップＳ１２を終了する。その後のステップＳ１４では、言い換え対象として特定された語句を検出結果として、言い換えの置換が行われる。
【００８８】
以上の処理によると、言い換え対象リストＤ１を参照して、多義語に起因する入力文Ｔ１と逆翻訳文Ｔ３ａとの差異を検知することにより（Ｓ２５）、適切な言い換え対象を精度良く検出することができる。
【００８９】
例えば、入力文Ｔ１から翻訳文Ｔ２の翻訳処理が失敗し、翻訳文Ｔ２に誤訳があることに起因して、入力文Ｔ１と逆翻訳文Ｔ３とが乖離した場合に、入力文Ｔ１を考慮して逆翻訳文Ｔ３を言い換えることが不当であると考えられる。このような場合には、ステップＳ２５で言い換え対象リストＤ１に該当しないことから、言い換え対象として誤検出されないようにすることができる。
【００９０】
ステップＳ２１，Ｓ２２の処理において、アテンションスコアに、対応付けの可否のためのしきい値が設けられてもよい。また、翻訳処理を実行する翻訳モデル３５とは独立した方法でアライメントを取ってもよく、ＩＢＭモデル或いは隠れマルコフモデルといった統計的機械翻訳における手法が採用されてもよい。この場合、誤訳が生じた際にはアライメントの処理時に対応付けされないようにして、誤訳箇所を言い換え対象から外すことができる。
【００９１】
２−２−３．活用変換処理
実施形態１における活用変換処理（図８のＳ１６）の詳細を、図１１，図１２を用いて説明する。以下では、不自然な文章から流暢な文章への変換を機械学習させた学習済みモデルＤ２により、活用変換処理を実現する例を説明する。
【００９２】
図１１は、本実施形態における活用変換処理を例示するフローチャートである。図１２は、本実施形態の活用変換処理に用いる学習済みモデルＤ２を説明するための図である。図１１のフローチャートは、予め機械学習が行われた学習済みモデルＤ２が、記憶部２１に格納された状態で行われる。
【００９３】
まず、制御部２０は、図８のステップＳ１４による置換後の逆翻訳文の一部又は全体を、活用変換における基本形の単語が羅列された文章に変換する（Ｓ３１）。以下、ステップＳ３１のように変換された文章を「羅列文」という。なお、羅列文は基本形に限らず、予め定めた活用形の羅列に設定可能である。
【００９４】
次に、制御部２０は、変換した羅列文を学習済みモデルＤ２に入力する（Ｓ３２）。学習済みモデルＤ２は、羅列文を入力すると流暢な文章を出力する言語処理を実現する。図１２に、学習済みモデルＤ２による言語処理の一例を示す。
【００９５】
図１２の例では、基本形の単語の羅列として「預かる」と「せ」と「て」と「いただく」と「ます」とを含む羅列文Ｔ３１が学習済みモデルＤ２に入力される。本例において、学習済みモデルＤ２は、入力された羅列文Ｔ３１に基づいて、「預からせていただきます」という流暢な文章Ｔ３２を出力する。
【００９６】
次に、制御部２０は、学習済みモデルＤ２による言語処理を実行して、学習済みモデルＤ２の出力により、補正結果の逆翻訳文Ｔ３を取得する（Ｓ３３）。これにより、制御部２０は、図８のステップＳ１６を終了する。
【００９７】
以上の活用変換処理によると、学習済みモデルＤ２の言語処理により、置換後の逆翻訳文の不自然さを解消するスムージングを実現して、流暢な逆翻訳文Ｔ３を得ることができる。
【００９８】
以上のような学習済みモデルＤ２は、機械学習に基づく機械翻訳機と同様に構成できる。例えば、学習済みモデルＤ２の構造には、各種リカレントニューラルネットワークなど、機械翻訳機として用いられる種々の構造が適用可能である。また、当該モデル３５の機械学習は、機械翻訳機の訓練データに用いる対訳コーパスの代わりに、種々の羅列文と、当該羅列文と同じ内容について出力させたい程度に流暢な文章とを互いに関連付けたデータを用いることにより、実施できる。
【００９９】
３．まとめ
以上のように、本実施形態に係る翻訳装置２は、操作部２２などの取得部と、制御部２０とを備える。取得部は、第１の言語における入力文Ｔ１を取得する（Ｓ１）。制御部２０は、取得部によって取得された入力文Ｔ１に対する機械翻訳を制御する。制御部２０は、入力文Ｔ１に基づいて、第１の言語から第２の言語に入力文Ｔ１が機械翻訳された結果を示す翻訳文Ｔ２を取得し（Ｓ２）、翻訳文Ｔ２に基づいて、第２の言語から第１の言語に翻訳文Ｔ２が機械翻訳された結果を示す逆翻訳文Ｔ３ａを取得する（Ｓ３）。制御部２０は、入力文Ｔ１に基づいて、取得した逆翻訳文Ｔ３ａにおいて翻訳文Ｔ２における多義語に対応する訳語を、入力文Ｔ１における当該多義語に対応する語句に変更するように、逆翻訳文Ｔ３ａにおいて訳語を含む部分を補正する（Ｓ４）。
【０１００】
以上の翻訳装置２によると、機械翻訳の結果の逆翻訳文Ｔ３ａを、入力文Ｔ１を考慮して部分的に補正する簡単な処理により、逆翻訳文Ｔ３の精度を良くすることができる。
【０１０１】
本実施形態において、制御部２０は、取得した逆翻訳文Ｔ３ａおよび入力文Ｔ１の間で翻訳文Ｔ２中の多義語に応じた差異を検知して（Ｓ２５）、逆翻訳文Ｔ３ａの補正を行う。これにより、翻訳文Ｔ２の多義語に起因して入力文Ｔ１から乖離した部分を検知して、当該部分を補正することにより、精度の良い逆翻訳文Ｔ３を得ることができる。
【０１０２】
本実施形態の翻訳装置２は、第２の言語における多義語と、第１の言語における多義語の訳語とを関連付けたデータリストの一例である言い換え対象リストＤ１を記憶する記憶部２１をさらに備える。制御部２０は、言い換え対象リストＤ１を参照して、多義語に応じた差異を検知する（Ｓ２５）。補正したい多義語を予め言い換え対象リストＤ１に登録しておくことで、逆翻訳文Ｔ３ａの補正を精度良く行える。
【０１０３】
本実施形態において、制御部２０は、取得した逆翻訳文Ｔ３ａにおいて多義語に対応する訳語を、入力文Ｔ１において当該多義語に対応する語句に置換し（Ｓ１４）、逆翻訳文Ｔ３ａにおいて置換された語句を含む部分の活用形を変換して、逆翻訳文Ｔ３ａの補正結果を取得する（Ｓ１６）。動詞などの活用語を言い換え対象として補正した場合にも、精度の良い逆翻訳文Ｔ３を得られる。
【０１０４】
本実施形態において、制御部２０は、逆翻訳文Ｔ３ａにおいて置換された語句を含む部分が所定の活用形に変換された文章の一例として羅列文を学習済みモデルＤ２に入力して（Ｓ３２）、学習済みモデルＤ２からの出力によって逆翻訳文Ｔ３ａの補正結果を取得する（Ｓ３３）。学習済みモデルＤ２は、第１の言語における所定の活用形の語句が並んだ文章を入力すると、流暢な文章を出力するように機械学習されている。当該機械学習においては適宜、学習済みモデルＤ２に獲得させる流暢さの程度を設定可能である。例えば、学習済みモデルＤ２は、所定の活用形の語句が並んだ文章よりも流暢な文章を出力可能である。学習済みモデルＤ２により得られる流暢な文章Ｔ３１において補正結果の逆翻訳文Ｔ３を得ることができる。
【０１０５】
本実施形態の翻訳方法は、翻訳装置２などのコンピュータによって実行される方法である。本方法は、コンピュータが、第１の言語における入力文Ｔ１を取得するステップと、入力文Ｔ１に基づいて、第１の言語から第２の言語に入力文Ｔ１が機械翻訳された結果を示す翻訳文Ｔ２を取得するステップと、翻訳文Ｔ２に基づいて、第２の言語から第１の言語に翻訳文Ｔ２が機械翻訳された結果を示す逆翻訳文Ｔ３ａを取得するステップとを含む。本方法は、コンピュータが、入力文Ｔ１に基づいて、取得した逆翻訳文Ｔ３ａにおいて翻訳文Ｔ２における多義語に対応する訳語を、入力文Ｔ１において当該多義語に対応する語句に変更するように、逆翻訳文Ｔ３ａにおいて訳語を含む部分を補正するステップを含む。
【０１０６】
本実施形態では、以上の翻訳方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。以上の翻訳方法によると、入力文Ｔ１が機械翻訳された翻訳文Ｔ２に対する逆翻訳文Ｔ３の精度を良くすることができる。
【０１０７】
（他の実施形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施形態１を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置換、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記各実施形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。そこで、以下、他の実施形態を例示する。
【０１０８】
上記の実施形態１では、言い換え対象リストＤ１を用いて入力文Ｔ１と逆翻訳文Ｔ３ａとの間の差異すなわち意味の揺れを検知する言い換え対象の検出処理（図９）を説明した。言い換え対象リストＤ１は用いない変形例について、図１３〜図１５を用いて説明する。
【０１０９】
図１３は、言い換え対象の検出処理の変形例１を示すフローチャートである。図１４は、言い換え対象の検出処理の変形例１を説明するための図である。本変形例では、図９と同様の処理において、ステップＳ２５の代わりに、制御部２０は、アライメントデータＤ３０における入力文の単語と逆翻訳文の単語との間の類似度を算出する（Ｓ２５ａ）。類似度の算出には、例えばＷｏｒｄ２Ｖｅｃ或いはＧｌｏｖｅなどの単語分散表現を利用することができる。
【０１１０】
制御部２０は、算出した類似度が所定のしきい値未満である場合（Ｓ２５ｂでＹＥＳ）、言い換え対象として特定する（Ｓ２６）。所定のしきい値は、例えば意味の揺れの有無が検知される値に設定される。図１４では、入力文の単語「アンケート」に対して、逆翻訳文の単語が「質問票」の場合と「問診票」の場合とを例示している。例えばしきい値を「０．７」に設定すると、前者では、類似度０．８がしきい値よりも大きく、意味の揺れがないと検知される（Ｓ２５ｂでＮＯ）。一方、後者では、類似度０．８がしきい値よりも小さく、意味の揺れがあると検知される（Ｓ２５ｂでＹＥＳ）。
【０１１１】
また、本変形例では、アライメントを行うステップＳ２１Ａ，Ｓ２２Ａにおいて、上述したように誤訳がある場合には誤訳箇所が対応付けされない手法が採用される。本変形例によると、ステップＳ２５ｂで検知される意味の揺れ、即ち入力文Ｔ１と逆翻訳文Ｔ３ａ間の差異を、誤訳ではなく翻訳文Ｔ２に起因するものに制限することができる。
【０１１２】
図１５は、言い換え対象の検出処理の変形例２を示すフローチャートである。本変形例では、図１３と同様の処理において、ステップＳ２５ａ，Ｓ２５ｂの代わりに、類義語辞書を用いる（Ｓ２８）。類義語辞書は、例えば上記の例の「アンケート」と「問診票」のように、意味が類似した語群を類義語として登録している。そこで、制御部２０は、アライメントデータＤ３０中の入力文の単語と逆翻訳文の単語とが類義語辞書に類義語として登録されていない場合（Ｓ２８でＮＯ）、意味の揺れがあると考えられることから、言い換え対象として特定する（Ｓ２６）。類義語辞書としては、例えばＷｏｒｄＮｅｔなどを用いることができる。
【０１１３】
上記の実施形態では、活用変換処理（図１１）に、流暢な文章への変換を機械学習させた学習済みモデルＤ２を用いたが、他の方法で活用変換処理を行ってもよい。例えば、文章中で隣り合う単語の共起性を表す指標を表す言語モデルスコアを用いてもよい。例えば、制御部２０は、図１１のフローチャートの代わりに、ステップＳ１４で置換された語句の活用形を、翻訳元の言語の文法ルールに基づき活用を変形させながら言語モデルスコアを計算してもよい。この際、制御部２０は、最も言語モデルスコアが高い活用形の文章を選出して、補正結果の逆翻訳文Ｔ３を得ることができる。
【０１１４】
また、上記の各実施形態では、翻訳装置２の外部の翻訳サーバ３において機械翻訳が行われる例を説明した。本実施形態では、翻訳装置２の内部で機械翻訳が行われてもよい。例えば、翻訳装置２の記憶部２１に翻訳モデル３５と同様のプログラムを格納しておき、制御部２０が当該プログラムを実行してもよい。また、本実施形態の翻訳装置２は、サーバ装置であってもよい。
【０１１５】
以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。
【０１１６】
したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
【０１１７】
また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において、種々の変更、置換、付加、省略などを行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【０１１８】
本開示は、各種の機械翻訳に基づく翻訳装置、翻訳方法およびプログラムに適用可能である。
【図１】
2020149069.tif 000003
【図２】
2020149069.tif 000004
【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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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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【国際調査報告】
2020149069.tif 000019
2020149069.tif 000020
2020149069.tif 000021
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