(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
翻訳対象言語で示された第１の記事本文とこの第１の記事本文を要約した第１のヘッドライン部分とを含む第１の記事情報及び翻訳目的言語で示された第２の記事本文とこの第２の記事本文を要約した第２のヘッドライン部分とを含む第２の記事情報を収集する収集処理手段と、
翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報から前記第１のヘッドライン部分と前記第１の記事本文部分とを抽出すると共に、翻訳目的言語で記載された前記第２の記事情報から前記第２のヘッドライン部分と前記第２の記事本文部分とを抽出する抽出処理手段と、
前記抽出処理手段によって抽出された前記翻訳対象言語の第１の記事情報及び前記翻訳目的言語の第２の記事情報のいずれか一方の言語を他方の言語に翻訳して、前記第１の記事情報の翻訳結果である翻訳目的言語翻訳記事又は前記第２の記事情報の翻訳結果である翻訳対象言語翻訳記事を出力する翻訳手段と、
前記抽出処理手段によって抽出された前記翻訳対象言語の前記第１の記事情報と前記翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理又は前記抽出処理手段によって抽出された前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報と前記翻訳目的言語翻訳記事との記事アラインメント処理によって、前記収集処理手段が収集した前記翻訳目的言語の第２の記事情報のうち、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分と同一記事についての前記第２の記事情報を検出するアラインメント処理手段と、
前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分に、前記アラインメント処理手段が検出した前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報を埋込んで出力する埋込み処理手段とを具備したことを特徴とする翻訳装置。
【請求項２】
前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分は、前記ヘッドライン部分及び前記記事本文の先頭文の少なくとも一方であることを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項３】
前記アラインメント処理手段は、アラインメント処理結果である前記翻訳目的言語の記事情報と前記前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分との同一性を示す類似度の情報を出力し、
前記埋込み処理手段は、翻訳対象部分に、前記類似度の情報も埋め込むことを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項４】
前記埋込み処理手段は、翻訳対象部分に、アラインメント処理結果である前記翻訳目的言語の記事情報へのリンク情報も埋め込むことを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項５】
前記アラインメント処理手段は、前記記事アラインメント処理による類似度判定にポーターアルゴリズムを採用することを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項６】
前記翻訳手段は、前記収集処理手段が収集した前記翻訳対象言語の前記第１の記事情報に含まれる未知語の訳語を、アラインメント処理結果である前記翻訳目的言語の記事情報を利用して訳語登録することを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置。
【請求項７】
収集処理部、抽出処理部、翻訳部、アラインメント処理部及び埋込み処理部を具備したコンピュータによって翻訳対象言語を翻訳目的言語に翻訳する翻訳方法であって、
前記収集処理部が、翻訳対象言語で示された第１の記事本文とこの第１の記事本文を要約した第１のヘッドライン部分とを含む第１の記事情報及び翻訳目的言語で示された第２の記事本文とこの第２の記事本文を要約した第２のヘッドライン部分とを含む第２の記事情報を収集する収集処理手順と、
前記抽出処理部が、翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報から前記第１のヘッドライン部分と前記第１の記事本文部分とを抽出すると共に、翻訳目的言語で記載された前記第２の記事情報から前記第２のヘッドライン部分と前記第２の記事本文部分とを抽出する抽出処理手順と、
前記翻訳部が、前記抽出処理手順によって抽出された前記翻訳対象言語の第１の記事情報及び前記翻訳目的言語の第２の記事情報のいずれか一方の言語を他方の言語に翻訳して、前記第１の記事情報の翻訳結果である翻訳目的言語翻訳記事又は前記第２の記事情報の翻訳結果である翻訳対象言語翻訳記事を出力する翻訳手順と、
前記アラインメント処理部が、前記抽出処理手順によって抽出された前記翻訳対象言語の前記第１の記事情報と前記翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理又は前記抽出処理手順によって抽出された前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報と前記翻訳目的言語翻訳記事との記事アラインメント処理によって、前記収集処理手順において収集した前記翻訳目的言語の第２の記事情報のうち、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分と同一記事についての前記第２の記事情報を検出するアラインメント処理手順と、
前記埋込み処理部が、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分に、前記アラインメント処理手順で検出した前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報を埋込んで出力する埋込み処理手順とを具備したことを特徴とする翻訳方法。
【請求項８】
前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分は、前記ヘッドライン部分及び前記記事本文の先頭文の少なくとも一方であることを特徴とする請求項７に記載の翻訳方法。
【請求項９】
前記アラインメント処理手順は、アラインメント処理結果である前記翻訳目的言語の記事情報と前記前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分との同一性を示す類似度の情報を出力する手順を含み、
前記埋込み処理手順は、翻訳対象部分に、前記類似度の情報も埋め込むことを特徴とする請求項７に記載の翻訳方法。
【請求項１０】
前記埋込み処理手順は、翻訳対象部分に、アラインメント処理結果である前記翻訳目的言語の記事情報へのリンク情報も埋め込むことを特徴とする請求項７に記載の翻訳方法。
【請求項１１】
前記アラインメント処理手順は、前記記事アラインメント処理による類似度判定にポーターアルゴリズムを採用することを特徴とする請求項７に記載の翻訳方法。
【請求項１２】
前記翻訳手順は、前記収集処理手順で収集した前記翻訳対象言語の前記第１の記事情報に含まれる未知語の訳語を、アラインメント処理結果である前記翻訳目的言語の記事情報を利用して訳語登録する手順を含むことを特徴とする請求項７に記載の翻訳方法。
【請求項１３】
収集処理部、抽出処理部、翻訳部、アラインメント処理部及び埋込み処理部を具備したコンピュータに、
前記収集処理部により、翻訳対象言語で示された第１の記事本文とこの第１の記事本文を要約した第１のヘッドライン部分とを含む第１の記事情報及び翻訳目的言語で示された第２の記事本文とこの第２の記事本文を要約した第２のヘッドライン部分とを含む第２の記事情報を収集する収集処理手順と、
前記抽出処理部により、翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報から前記第１のヘッドライン部分と前記第１の記事本文部分とを抽出すると共に、翻訳目的言語で記載された前記第２の記事情報から前記第２のヘッドライン部分と前記第２の記事本文部分とを抽出する抽出処理手順と、
前記翻訳処理部により、前記抽出処理によって抽出された前記翻訳対象言語の第１の記事情報及び前記翻訳目的言語の第２の記事情報のいずれか一方の言語を他方の言語に翻訳して、前記第１の記事情報の翻訳結果である翻訳目的言語翻訳記事又は前記第２の記事情報の翻訳結果である翻訳対象言語翻訳記事を出力する翻訳処理手順と、
前記アラインメント処理部により、前記抽出処理によって抽出された前記翻訳対象言語の前記第１の記事情報と前記翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理又は前記抽出処理によって抽出された前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報と前記翻訳目的言語翻訳記事との記事アラインメント処理によって、前記収集処理において収集した前記翻訳目的言語の第２の記事情報のうち、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分と同一記事についての前記第２の記事情報を検出するアラインメント処理手順と、
前記埋込み処理部により、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分に、前記アラインメント処理で検出した前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報を埋込んで出力する埋込み処理手順とを実行させるための翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書のタイトルや見出し、特に新聞記事のヘッドラインの翻訳に好適な翻訳装置、翻訳方法及び翻訳プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、インターネット上の英語ウェブページ閲覧のために機械翻訳ソフトが利用されることが増えてきた。例えば、海外の動向をリアルタイムに伝えてくれるオンラインニュースのウェブページの閲覧に、機械翻訳ソフトが利用される。翻訳ソフトを使ってこれらのページを読むユーザは、ヘッドラインの訳文を見て記事本文を読むか否かを判断することが多い。従って、ヘッドライン部分の翻訳は本文部分の翻訳よりも重要性が高い。
【０００３】
しかしながら、このような英語ニュース記事においては、翻訳辞書に登録されていない新しい固有名詞が多々使用されており、また、文体が特殊であることから、機械翻訳が困難である。特にそのヘッドライン（記事タイトル）は、英語圏の読者の背景知識を前提として断片的に記述されており、機械翻訳は極めて困難である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来、ニュース記事においては、特にヘッドラインにおいて特殊な用法が用いられていることから、機械翻訳が極めて困難であるという問題点があった。
【０００５】
本発明は、ニュース記事の特にヘッドラインを高精度に機械翻訳することができる翻訳装置、翻訳方法及び翻訳プログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係る翻訳装置は、翻訳対象言語で示された第１の記事本文とこの第１の記事本文を要約した第１のヘッドライン部分とを含む第１の記事情報及び翻訳目的言語で示された第２の記事本文とこの第２の記事本文を要約した第２のヘッドライン部分とを含む第２の記事情報を収集する収集処理手段と、翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報から前記第１のヘッドライン部分と前記第１の記事本文部分とを抽出すると共に、翻訳目的言語で記載された前記第２の記事情報から前記第２のヘッドライン部分と前記第２の記事本文部分とを抽出する抽出処理手段と、前記抽出処理手段によって抽出された前記翻訳対象言語の第１の記事情報及び前記翻訳目的言語の第２の記事情報のいずれか一方の言語を他方の言語に翻訳して、前記第１の記事情報の翻訳結果である翻訳目的言語翻訳記事又は前記第２の記事情報の翻訳結果である翻訳対象言語翻訳記事を出力する翻訳手段と、前記抽出処理手段によって抽出された前記翻訳対象言語の前記第１の記事情報と前記翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理又は前記抽出処理手段によって抽出された前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報と前記翻訳目的言語翻訳記事との記事アラインメント処理によって、前記収集処理手段が収集した前記翻訳目的言語の第２の記事情報のうち、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分と同一記事についての前記第２の記事情報を検出するアラインメント処理手段と、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分に、前記アラインメント処理手段が検出した前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報を埋込んで出力する埋込み処理手段とを具備したものであり、
本発明の請求項７に係る翻訳方法は、収集処理部、抽出処理部、翻訳部、アラインメント処理部及び埋込み処理部を具備したコンピュータによって翻訳対象言語を翻訳目的言語に翻訳する翻訳方法であって、前記収集処理部が、翻訳対象言語で示された第１の記事本文とこの第１の記事本文を要約した第１のヘッドライン部分とを含む第１の記事情報及び翻訳目的言語で示された第２の記事本文とこの第２の記事本文を要約した第２のヘッドライン部分とを含む第２の記事情報を収集する収集処理手順と、前記抽出処理部が、翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報から前記第１のヘッドライン部分と前記第１の記事本文部分とを抽出すると共に、翻訳目的言語で記載された前記第２の記事情報から前記第２のヘッドライン部分と前記第２の記事本文部分とを抽出する抽出処理手順と、前記翻訳部が、前記抽出処理手順によって抽出された前記翻訳対象言語の第１の記事情報及び前記翻訳目的言語の第２の記事情報のいずれか一方の言語を他方の言語に翻訳して、前記第１の記事情報の翻訳結果である翻訳目的言語翻訳記事又は前記第２の記事情報の翻訳結果である翻訳対象言語翻訳記事を出力する翻訳手順と、前記アラインメント処理部が、前記抽出処理手順によって抽出された前記翻訳対象言語の前記第１の記事情報と前記翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理又は前記抽出処理手順によって抽出された前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報と前記翻訳目的言語翻訳記事との記事アラインメント処理によって、前記収集処理手順において収集した前記翻訳目的言語の第２の記事情報のうち、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分と同一記事についての前記第２の記事情報を検出するアラインメント処理手順と、前記埋込み処理部が、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分に、前記アラインメント処理手順で検出した前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報を埋込んで出力する埋込み処理手順とを具備したものであり、
本発明の請求項１３に係る翻訳プログラムは、収集処理部、抽出処理部、翻訳部、アラインメント処理部及び埋込み処理部を具備したコンピュータに、前記収集処理部により、翻訳対象言語で示された第１の記事本文とこの第１の記事本文を要約した第１のヘッドライン部分とを含む第１の記事情報及び翻訳目的言語で示された第２の記事本文とこの第２の記事本文を要約した第２のヘッドライン部分とを含む第２の記事情報を収集する収集処理手順と、前記抽出処理部により、翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報から前記第１のヘッドライン部分と前記第１の記事本文部分とを抽出すると共に、翻訳目的言語で記載された前記第２の記事情報から前記第２のヘッドライン部分と前記第２の記事本文部分とを抽出する抽出処理手順と、前記翻訳処理部により、前記抽出処理によって抽出された前記翻訳対象言語の第１の記事情報及び前記翻訳目的言語の第２の記事情報のいずれか一方の言語を他方の言語に翻訳して、前記第１の記事情報の翻訳結果である翻訳目的言語翻訳記事又は前記第２の記事情報の翻訳結果である翻訳対象言語翻訳記事を出力する翻訳処理手順と、前記アラインメント処理部により、前記抽出処理によって抽出された前記翻訳対象言語の前記第１の記事情報と前記翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理又は前記抽出処理によって抽出された前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報と前記翻訳目的言語翻訳記事との記事アラインメント処理によって、前記収集処理において収集した前記翻訳目的言語の第２の記事情報のうち、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分と同一記事についての前記第２の記事情報を検出するアラインメント処理手順と、前記埋込み処理部により、前記翻訳対象言語で記載された前記第１の記事情報の翻訳対象部分に、前記アラインメント処理で検出した前記翻訳目的言語の前記第２の記事情報を埋込んで出力する埋込み処理手順とを実行させるものである。
【０００７】
本発明の請求項１においては、収集処理手段が収集した第１及び第２の記事情報から、抽出処理手段は、翻訳対象言語及び翻訳目的言語の第１及び第２の記事情報の第１及び第２のヘッドライン部分と第１及び第２の記事本文部分とを抽出する。翻訳手段は、翻訳対象言語及び翻訳目的言語のいずれか一方の記事情報を他方の言語の記事情報に翻訳する。記事アラインメント処理手段は、例えば抽出された翻訳対象言語の第１の記事情報と翻訳された翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理によって、翻訳対象部分と同一記事である翻訳目的言語の記事情報を検出する。埋込み処理手段は、記事アラインメント処理手段が検出した翻訳目的言語の記事情報を、翻訳対象部分に埋込んで出力する。
【０００８】
本発明の請求項７においては、収集処理手順において第１及び第２の記事情報が収集される。抽出処理手順では、翻訳対象言語及び翻訳目的言語の第１及び第２の記事情報の第１及び第２のヘッドライン部分と第１及び第２の記事本文部分とが抽出される。翻訳手順では、翻訳対象言語又は翻訳目的言語のいずれか一方の記事情報が他方の言語の記事情報に翻訳される。記事アラインメント処理手順において、例えば抽出された翻訳対象言語の記事情報と翻訳された翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理が行われて、翻訳対象部分と同一記事である翻訳目的言語の記事情報が検出される。埋込み処理手順では、記事アラインメント処理手順において検出された翻訳目的言語の記事情報が、翻訳対象部分に埋込まれて出力される。
【０００９】
本発明の請求項１３においては、コンピュータは、第１及び第２の記事情報を収集する収集処理と、翻訳対象言語及び翻訳目的言語の第１及び第２の記事情報の第１及び第２のヘッドライン部分と第１及び第２の記事本文部分とを抽出する抽出処理と、翻訳対象言語又は翻訳目的言語のいずれか一方の記事情報を他方の言語の記事情報に翻訳する翻訳処理と、例えば抽出された翻訳対象言語の記事情報と翻訳された翻訳対象言語翻訳記事との記事アラインメント処理を行い、翻訳対象部分と同一記事である翻訳目的言語の記事情報を検出する記事アラインメント処理と、記事アラインメント処理において検出された翻訳目的言語の記事情報を、翻訳対象部分に埋込んで出力する埋込み処理とを実行する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図１は本発明に係る翻訳装置の一実施の形態を示すブロック図である。本実施の形態は翻訳対象言語である英語記事を翻訳目的言語である日本語の翻訳記事に変換するものに適用した例を示しているが、いずれの言語間の翻訳にも適用可能である。
【００１１】
近年、海外の主要な事件については、日本の新聞社等によりインターネット上においてもリアルタイムに報道される。そこで、本実施の形態においては、インターネット上の日本語記事をリアルタイムで収集し、その中から翻訳対象の英語記事と類似度が高く同一の事件を扱っていると判断されるものを検索し、そのヘッドラインを翻訳の代用として利用することにより、ヘッドライン部分の翻訳の有効性を向上させている。
【００１２】
例えば、本実施の形態においては、相互に同一の事件を扱う記事同士においては、ヘッドラインや記事本文の先頭文における所謂５Ｗ１Ｈの内容は一致していると考えられることから、訳文と見なすことができるか否かを判定するようになっている。
【００１３】
図１の翻訳装置は、記事収集処理部２、記事抽出処理部３、日英翻訳処理部４、記事アラインメント処理部５、ヘッドライン埋込み処理部６及びウェブ翻訳処理部７並びに翻訳用辞書８，９によって構成されている。これらの各処理部は、プログラムによって構成可能である。
【００１４】
記事収集処理部２は、翻訳対象となる英語オンラインニュース、及び記事アラインメントに用いる日本語オンラインニュースを例えばインターネット１上の特定のサイトから、一定時間毎にダウンロードする。記事収集処理部２はダウンロードしたニュース、即ち、英語記事の例えばＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language ）形式の情報（英語記事ＨＴＭＬ）及び日本語記事の例えばＨＴＭＬ形式の情報（日本語記事ＨＴＭＬ）を記事抽出処理部３に出力する。
【００１５】
記事抽出処理部３は、ダウンロードされた英日ウェブページの情報から、各記事とそのヘッドラインを抽出する。
【００１６】
図２は記事抽出処理部３におけるヘッドライン及び記事本文を判別するアルゴリズムを示すフローチャートである。ニュースサイトによってウェブページの構成は異なるので、記事抽出処理部３は、ニュースサイト別に開発した記事抽出プログラムを用いて抽出する。
【００１７】
即ち、記事抽出処理部３は、ステップＳ1 において、翻訳対象のウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locater）をチェックして取得し、ステップＳ2 において、取得したＵＲＬから対象のウェブページが、登録されているニュースサイトであるか否かを判断する。記事抽出処理部３は、翻訳対象のウェブページがニュースサイトとして登録されている場合には、ステップＳ3 において、ニュースサイト毎に用意されている判定アルゴリズムに基づいて、入力された英語記事のうちヘッドライン部分及び記事本文部分の判定を行う。
【００１８】
登録ＵＲＬの例としては、
"http://xxxxnews・xxxxx.com/headlines/ts/index.html"
"http://www.xxx.com/"
"http://www.newsxxx.com/"
"http://www.xxtimes.coln/71
等がある。
【００１９】
登録された各ＵＲＬについては、それぞれのウェブページの構成に対応したヘッドライン・記事本文判定アルゴリズムが用意されている。例えば、ヘッドラインの位置をタグ＜ＮＹＴ＿ＨＥＡＤＬＩＮＥ＞，＜／ＮＹＴ ＿ ＨＥＡＤＬＩＮＥ＞相互間に配置するウェブページにおいては、これらのタグによってヘッドラインの位置を判定することができ、また例えば、記事本文（リード部分）をタグ＜ＮＹＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹ＞，＜／ＮＹＴ＿ＳＵＭＭＡＲＹ＞相互間に配置するウェブページにおいては、これらのタグによって記事本文の位置を判定することができる。通常、各ニュースサイト毎に、ヘッドライン及び記事本文の配列は規定されており、記事抽出処理部３は、規定された配列に対応する判定アルゴリズムを用いて、ヘッドライン及び記事本文を判別して抽出することができる。
【００２０】
なお、同一のニュースサイトであっても、ＵＲＬの一部が異なる場合には、ウェブページの構成も異なることがある。このような場合には、各ＵＲＬ毎にヘッドライン及び記事本文の判定アルゴリズムを登録すればよい。
【００２１】
しかし、ＵＲＬが登録されていないこともある。この場合には、記事抽出処理部３は、ステップＳ4 において、ＵＲＬがニュースサイトである可能性が高い文字列、例えば、“news”や“press”等の文字列を含んでいるか否かを判断する。記事抽出処理部３は、これらの文字列がＵＲＬ内に含まれる場合には、対象のウェブページがニュースサイトであるものと判断して、入力された英文記事に所定の判定アルゴリズムを適用して、ヘッドライン及び記事本文の判別及び抽出を行う（ステップＳ5 ）。
【００２２】
図３は図２中のステップＳ5 の判定アルゴリズムを示している。即ち、図３の判定アルゴリズムにおいては、登録されていないＵＲＬのサイトについてもヘッドライン及び記事本文の判別，抽出が可能である。
【００２３】
記事抽出処理部３は、ステップＳ11において翻訳対象のウェブページの電子情報を取得する。記事抽出処理部３は、ステップＳ12においてスクリプトコード等の非表示部分の情報を削除し、ステップＳ13において、タグを含んでいない連続する文字列部分を取り出し、変数Ｎに取り出した文字列部分の個数（単語数）を代入する。次に、記事抽出処理部３は、ステップＳ14で、表示される文字列部分の表示属性を規定するタグ情報を取得する。
【００２４】
記事抽出処理部３は、ステップＳ15で変数Ｉに１を代入し、ステップＳ16でＮが１よりも小さいか否かを判断する。Ｎが１よりも小さい場合には処理を終了し、Ｎが１以上の場合には、記事抽出処理部３はステップＳ17において、文字列部分の属性がヘッドライン部分に多用されているものと同一であるか否かを判断する。例えば、記事抽出処理部３は、ステップＳ17において、判定対象の文字列が太字タグでマークアップされているか、他のページへのリンクになっているか、他の部分に比して大きいサイズのフォントが指定されているか否か等を判断する。
【００２５】
記事のヘッドラインは、通常太字又は記事本文よりも大きいフォントで表示されることが多く、また、特定のタグが使用されていることも多い。更に、記事のヘッドラインは、詳細な記事本文ページヘのＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language ）リンクになっている場合もある。
【００２６】
そこで、記事抽出処理部３は、ステップＳ17の判定をヘッドライン部分であるか否かの１判定基準とする。しかし、太字のフォントは記者名や日時等で使用されることも多い。そこで、記事抽出処理部３は、ステップＳ17によってヘッドラインに多用されるフォント等であると判断した場合には、次のステップＳ18の処理によって更に判定を行うようになっている。
【００２７】
ステップＳ18においては、判定対象の文字列部分Ｉがヘッドライン以外の部分において多用されるものであるか否かの判定が行われる。例えば、記事抽出処理部３は、文字列部分Ｉに「Written by ・・・」や「Photo by ・・・」が含まれるか否か、文字列部分Ｉが日時を示す数値であるか否かを判定する。
【００２８】
更に、記事抽出処理部３は、ヘッドライン部分においては単語数が制限を受けることを利用してヘッドライン部分の判定を行う。即ち、記事抽出処理部３は、ステップＳ19，Ｓ20において単語数を判定する。例えば、文字列部分が太字やＨＴＭＬリンクになっていても、数単語以下の場合にはヘッドラインでないことが多い。逆に、単語数が多すぎる場合も、ヘッドラインでないことが多い。記事抽出処理部３は、ステップＳ19，Ｓ20において、単語数が３単語以上１０単語以下である場合にヘッドラインであると判定する（ステップＳ21）。
【００２９】
また、記事抽出処理部３は、ステップＳ17においてヘッドライン部分以外の部分であると判定した場合には、次のステップＳ22において、単語数を判定することにより、記事本文部分かそれ以外の部分かを判定するようになっている。即ち、記事抽出処理部３は、単語数が１０単語以上である場合には記事本文であると判定（ステップＳ23）し、それよりも少ない場合にはそれ以外の部分であると判定する（ステップＳ24）。
【００３０】
なお、記事抽出処理部３は、ステップＳ18，Ｓ19においてヘッドライン部分以外の部分であると判定した場合にも、ステップＳ24においてヘッドライン部分以外で且つ記事本文部分以外の部分であるものと判定する。ステップＳ21，Ｓ23，Ｓ24における判定が行われると、ステップＳ25においてＩをインクリメントして次の文字列部分についてステップＳ16以降の処理を繰返す。
【００３１】
更に、ヘッドライン及び記事本文の判定方法としては種々考えられる。例えば、ヘッドラインはページの先頭や、ＨＴＭＬ文書の＜ＨＥＡＤ＞部に記載されていることが多いことを利用して、ヘッドライン部分を判定することも可能である。これらの各種判定基準を利用することにより、図２のステップＳ3 の処理よりは精度が低いが、ヘッドライン及び記事本文の判定を行うことができる。
【００３２】
翻訳対処の英語記事がＳＧＭＬ（Standard Generalized Markup Language）又はＸＭＬ（eXtensible Markup Language ）文書の場合には、記事抽出処理部３は、タグコードからヘッドライン及び記事本文がいずれの部分であるかを容易に判別することができる。
【００３３】
また、翻訳対象の英語記事がこのようなタグ情報や属性情報を有していないワープロ文書やテキスト文書の場合であっても、記事先頭に近い文字列で著者名や場所、日付でないものをその記事のヘッドラインとし、それ以降の文字列を記事本文と判定するようなヒューリスティックスを用いることによって、ある程度ヘッドラインの自動判定を行うことができる。また、著者名や場所の判定には、形態素解析を利用することも考えられる。
【００３４】
更に、記事抽出処理部３は、ヘッドラインや記事本文部分を自動判定できない場合には、ヘッドラインの候補を表示してユーザの指示入力によって、ヘッドライン及び記事本文部分を決定するようにしてもよい。
【００３５】
こうして、記事抽出処理部３は、入力された英語記事ＨＴＭＬ及び日本語記事ＨＴＭＬから、ヘッドライン部分及び記事本文部分の英語記事群及び日本語記事群を抽出して記事アラインメント処理部５に出力する。また、記事抽出処理部３は、日本語記事群については日英翻訳処理部４にも出力するようになっている。
【００３６】
日英翻訳処理部４は、後述する記事アラインメント処理のために、翻訳用辞書８を利用して、入力された日本語記事群の全てを英語に機械翻訳して、英語に翻訳された日本語記事（以下、日英翻訳記事という）を記事アラインメント処理部５に出力する。
【００３７】
翻訳用辞書８及び後述する翻訳用辞書９は、日英辞書である。日英辞書には日本語単語の辞書見出しと品詞や活用形等の情報、及び訳語のリストが含まれている。
【００３８】
記事アラインメント処理部５は、入力された各英語記事に対して、各記事毎に最も類似度が高い日本語記事を検出するようになっている。記事アラインメント処理部５は、例えば、下記（ａ）乃至（ｆ）のステップによって各英語記事に類似した日本語記事を検索し、アラインメント結果として出力する。
【００３９】
（ａ）入力された英語記事及び日英翻訳記事に対してヘッドラインと本文部分から単語の語幹部分を取り出す。
【００４０】
例えば、記事アラインメント処理部５は、ポーター（Porter）アルゴリズムと呼ばれるヒューリスティックルールを用いて、単語の接尾辞を取り除いて英単語の語幹部分を取り出す。この処理はステミング（stemming）と呼ばれ、辞書を必要としないので高速に実行できるメリットがある。Porterアルゴリズムについては、参考文献（４）Porter, M.F. , " An Algorithm For Sumx Stripping,"，Program 14 (3),July 1980, pp. 130-137.に記述されている。
【００４１】
（ｂ）英語記事ｉから取り出した単語の出現頻度を計算し、各語幹を次元とし、その頻度をその次元の値とするベクトルを記事ごとに作成する。そして、次元（単語）のインデックスをｋとして、英語記事ベクトルをＥikと表記する。
【００４２】
（ｃ）日英翻訳記事ｊから取り出した英語単語の出現頻度を計算し、各語幹を次元とし、その頻度をその次元の値とするベクトルを記事ごとに作成する。そして、次元（単語）のインデックスをｋとして、日英翻訳記事ベクトルをＪjkと表記する。
【００４３】
（ｄ）翻訳対象の英語記事と日英翻訳記事との記事間の類似度を、各記事ベクトル間の内積計算を行うことにより求める。英語記事ｉと日英翻訳記事ｊとの間の類似度は下記（１）式によって求まる。
【００４４】
0003764058.tif 000002
なお、上記（１）式の演算においては、固有名詞（大文字で始まる単語）や日付、数量表現の頻度を倍にしてカウントすることにより通常の単語の倍の重みをつけるようになっている。
【００４５】
（ｅ）類似度値が高い順に、記事の対をソートする。なお、類似度がしきい値以下のものは除く。
【００４６】
（ｆ）類似度が最大の記事の対を選択し、選択された記事対に対応する日本語記事をアラインメント結果として出力する。
【００４７】
即ち、記事アラインメント処理部５は、日本語記事のうちその日英翻訳記事と英語記事との類似度が最大の日本語記事を、英語記事の翻訳記事と判断するのである。
【００４８】
なお、このような記事アラインメント処理部５の処理（記事アラインメント技術）については、下記参考文献（２），（３），（４）に詳述されている。
【００４９】
（２）Collier，N. Kumano， A.，Hikrakawa，H.”English-Japanese news article alignment form the internet using MT” ， Japan SOC. for AI annual meeting， 1998.
（３）Collier，N.，Hirakawa，H.，Kumano，A.”Machine Translation vs Dictionary Term Translation − a cornparison for English-Japanese nevvs article alignment”， COLING-ACL-1998.
（４）Collier， N.，Hirakawa，H.，Kumano，A. ” Creating a noisy parallel corpus from newswire articles using multi-lingual information retrieval” ， Transactions of J. SOC.Information Processing，1999.
また、ステップ（ｂ），（ｃ）においては、固有名詞（大文字で始まる単語）や日付、金額などの数量表現の重みを下げるだけでなく、ヘッドライン部の単語や記事の先頭段落（リード）部分の単語について、記事本文部分の単語より重みを大きくすることも考えられる。
【００５０】
記事アラインメント処理部５からのアラインメント結果である類似記事と判定された日本語記事はヘッドライン埋込み処理部６に供給される。
【００５１】
ヘッドライン埋込み処理部６は、ダウンロードした英語ウェブページ内の各記事のヘッドライン部分を、記事アラインメント処理部５で抽出された日本語記事のヘッドラインに置きかえる。
【００５２】
ヘッドライン埋込み処理部６の出力は、ダウンロードした英語記事ＨＴＭＬのヘッドライン部分の文字列が日本語記事のヘッドラインの文字列に置き換わったものである。従って、ヘッドライン埋め込み処理部６の出力をウェブブラウザによって表示させることにより、英語記事のヘッドライン部分が翻訳されたページを読むことができる。
【００５３】
なお、ヘッドライン埋込み処理部６は、英語ヘッドラインに日本語記事のヘッドラインを添付するようにしてもよい。この場合には、ウェブブラウザ上には、英語のヘッドラインの後に日本語のヘッドラインが付加されて表示される。
【００５４】
ヘッドライン埋込み処理部６によってヘッドライン部分の英語が日本語に置き換え又は添付された英語記事の情報は、ウェブ翻訳処理部７に供給される。ウェブ翻訳処理部７は、ヘッドライン埋込み処理部６によっては翻訳されない本文部分や、対応する日本語記事が見つからず翻訳されなかった記事ヘッドラインを翻訳用辞書９を用いた通常の機械翻訳によって翻訳して翻訳結果を出力するようになっている。
【００５５】
次に、このように構成された実施の形態の作用について図４乃至図１０を参照して説明する。図４は実施の形態の動作を説明するためのフローチャートであり、図５乃至図１０は実施の形態の動作を説明するための説明図である。
【００５６】
記事収集処理部２は、図４のステップＳ31において、インターネット１から英語ニュースページ、日本語ニュースページ等の記事情報をダウンロードする。図５及び図６は記事収集部２がダウンロードした翻訳対象となる英語ニュースページの例である。図７及び図８は記事収集部２がダウンロードした日本語ニュースページの例である。
【００５７】
図５乃至図８に示すように、ページは、自由なレイアウトを採用することができる。図５乃至図７は各ニュースページのトップページを示している。トップページには、各記事について見出しと簡単な概要の記事本文のみが含まれている。記事のヘッドラインの部分は、リンクが設定されていることを示すアンダーラインが施されている。ヘッドラインの表示部分を例えばマウスをクリックすることによって指定すると、"Full Story" と呼ばれる詳細な記事本文を参照することができるようになっている。図８は図７のヘッドライン部分Ｈ25に対応した詳細な記事本文を示している。
【００５８】
図５の英語ニュースページは、写真の掲載部分Ｐ1 を有し、掲載部分Ｐ1 の下には、その内容を示すヘッドライン部分Ｈ1 と記事の概要（記事本文）Ｅ1 とが設けられている。また、掲載部分Ｐ1 の横には、他の記事のヘッドライン部分Ｈ2 ，Ｈ3 及びそれらの概要Ｅ2 ，Ｅ3 も設けられている。また、他の部分には、概要を含まないヘッドライン部分Ｈ4 〜Ｈ7 のみのトップニュース記事（Other Top News ）も設けられている。なお、図５の英語ニュースページは、２つのフレームＦ1 ，Ｆ2 によって構成されており、フレームＦ1 はリンクが設定された文字列等が配置されている。
【００５９】
図６の英語ニュースページは、トップニュース（Top News）及びニュース（News）の部分に、ヘッドライン部分Ｈ11〜Ｈ13及びヘッドライン部分Ｈ14〜Ｈ16が設けられている。
【００６０】
記事収集処理部２は、翻訳対象の英語ニュース記事をダウンロードすると共に、日本語ニュースページを提供している所定のサイトから、日本語ニュースページをダウンロードする。図７は図５及び図６の英語ニュースページのダウンロードと前後して、記事収集処理部２によってダウンロードされた日本語ニュースページを示している。
【００６１】
図７の日本語ニュースページは、ヘッドライン部分Ｈ21〜Ｈ25が配列された領域と、ヘッドライン部分Ｈ26，Ｈ27が配列されたトピックス領域とを有する。また、図８は図７のヘッドライン部分Ｈ25のリンク指定によってダウンロードされる記事本文（詳細な記事本文）のページを示している。図８に示すページは、図７のトップページのヘッドライン部分Ｈ25に対応したヘッドラインＨ31を有すると共に、このヘッドラインＨ31に対応する詳細な記事本文部分Ｅ31を有する。
【００６２】
例えば、図７のヘッドライン部分Ｈ25の記事「通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１５０人余が負傷−ロンドン（ＡＡ通信）」の表示部分をクリックすると、図８に示す記事本文Ｅ31を表示させることができる。
【００６３】
このように記事本文がヘッドライン部分とは異なるウェブページによって提供される場合には、記事収集部２はトップページだけでなく、記事本文が記載されたページについてもダウンロードする。
【００６４】
なお、記事収集処理部２は、記事本文のページのダウンロードに長時間を要する場合等においては、記事本文のダウンロードをスキップさせるようにしてもよい。この場合には、記事アラインメント処理においてヘッドライン部分のみが用いられるので、翻訳精度が若干低下する。
【００６５】
記事収集処理部２が収集した情報である英語記事ＨＴＭＬ及び日本語記事ＨＴＭＬは、記事抽出処理部３に供給される。記事抽出処理部３は、ステップＳ32において、入力された情報から英語記事群及び日本語記事群を抽出する。
【００６６】
下記《英語記事群》は記事抽出処理部３が図５に示した英語ニュースページから抽出した各記事のヘッドラインと本文の一部を示している。下記《英語記事群》中、“＜ｔｉｔｌｅ＞”と“＜／ｔｉｔｌｅ＞” とで挟まれた行が記事ヘッドラインであり、その後ろに続く文章がその記事の記事本文である。なお、下記《英語記事群》の例では、記事本文として図５のニュースページに含まれる記事本文部分（概要の記事本文）のみが抽出されており、別ページに記載されている詳細な記事本文（Full Story）は利用されていない。
【００６７】
0003764058.tif 000003
0003764058.tif 000004
一方、下記《日本語記事群》は記事抽出処理部３が図７に示した日本語ニュースページから抽出した各記事のヘッドラインと本文の一部を示している。下記《日本語記事群》においても、“＜ｔｉｔｌｅ＞”と“＜／ｔｉｔｌｅ＞” とで挟まれた行が記事ヘッドラインであり、その後ろに続く文章がその記事の記事本文である。また、下記《日本語記事群》の例では、記事本文として図７のニュースページに含まれる記事本文部分（概要の記事本文）と、別ページに記載されている詳細な記事本文（Full Story）とを、ヘッドラインに対応させて１つにまとめて示している。
【００６８】
《日本語記事群》
＜ｔｉｔｌｅ＞
エリッツ大統領の健康状態は良好＝ロシア大統領報道官（ロイダー）
＜／ｔｉｔｌｅ＞
［モスクワ  １８日  ロイダー］  ロシアの大統領報道官は、エリッツ大統領の健康状態は良好で、同大統領が先週、病院を訪れた可能性があるとの報道は、健康状態の大幅な変化を示すものではない、と述べた。
【００６９】
インタファクス通信は４日、同大統領が先週、「予定されていた治療」を受けるため、中央病院を訪れた、と伝えた。
【００７０】
ヤクシキン大統領報道官は、この報道についてコメントを拒否したが、同報道は、大統領の健康状態の深刻さを示すものではない、と語った。
【００７１】
＜ｔｉｔｌｅ＞
通勤ラッシュのロンドンで列車衝突事故、少なくとも３人以上が死亡（ロイダー）
＜／ｔｉｔｌｅ＞
［ロンドン  １８日  ロイダー］  ロンドンのパディントン駅近くで列車の衝突事故が発生し、車両は炎上、少なくとも３人が死亡、１３０人以上が負傷した。
【００７２】
消防隊は通勤客で満員の車両からの救出作業を行っており、警察当局は、死亡者数が増加する可能性があると警告した。
【００７３】
衝突に伴なって発生した火災で、車両は激しく損傷しているという。
【００７４】
鉄道警察のスティーブン・ストットソン氏は、衝突は運行の頻繁な路線の交差ポイントで起きており、事故発生当時、列車はゆっくりと走行していた、と述べた。
【００７５】
＜ｔｉｔｌｅ＞
通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１５０人余が負傷−ロンドン。
【００７６】
＜／ｔｉｔｌｅ＞
『ロンドン１８日ＡＡ』英国のロンドン西北部にあるパディントン駅近くで１８日午前８時（日本時間同日午後４時）すぎ、通勤客で込み合う上りと下りの列車同士が衝突した。車両の一部は脱線し、炎上。消防当局などによると、３人が死亡した。負傷者は重傷者約３０人を含め、１５０人余りに上った。
【００７７】
［ＡＡ通信社 ○○○○年○月○日］。
【００７８】
0003764058.tif 000005
記事抽出処理部３が抽出した英語記事群及び日本語記事群は記事アラインメント処理部５に供給される。また、日本語記事群は日英翻訳処理部４にも与えられる。日英翻訳処理部４は、ステップＳ33において、入力された日本語記事群を機械翻訳処理によって英語に翻訳する。
【００７９】
下記《日英翻訳記事》は、上記《日本語記事群》の最後の記事の日英翻訳処理部４による翻訳結果を示している。なお、下記《日英翻訳記事》では、説明を容易とするために、翻訳処理結果に対応する英語の原文をかっこ内に示しているが、日英翻訳処理部４は英語の翻訳記事のみを日英翻訳記事として記事アラインメント処理部５に出力する。
【００８０】
《日英翻訳記事》
通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１５０人余が負傷−ロンドン。
【００８１】
（The trains of commutation rushes are collision = three person death, and a little more than 150 persons are injury-London.）
『ロンドン１８日ＡＡ』英国のロンドン西北部にあるパディントン駅近くで１８日午前８時（日本時間同日午後４時）すぎ、通勤客で込み合う上りと下りの列車同士が衝突した。
【００８２】
（The trains from which it gets down with going up which is crowded with past and commuters at 8:00 a.m. on the 18th (4 [ on the afternoon of the Japan Standard Time same day ] o'clock) near the Paddington station in the London Nishi northern part in [London five day current-events] Britain collided.）
車両の一部は脱線し、炎上。
【００８３】
（A part of vehicles are derailed and destroyed by fire.）
消防当局などによると、３人が死亡した。
【００８４】
（According to the fire-fighting authorities etc., three persons died.）
負傷者は重傷者約３０人を含め、１５０人余りに上った。
【００８５】
（The injured went up to 150 person remainder including about 30 seriously injured persons.）
［ＡＡ通信社  ○○○○年○月○日］。
【００８６】
0003764058.tif 000006
記事アラインメント処理部５は、ステップＳ34において、記事抽出処理部３からの英語記事群と日英翻訳処理部４からの日英翻訳記事との記事アラインメント処理によって、各英語記事と類似度が高い日本語記事を判定検出する。下記《アラインメント結果》は、上記《英語記事群》と《日英翻訳記事》とのアラインメント結果を示している。
【００８７】
なお、ここでは上記説明で述べた《英語記事群》，《日英翻訳記事》で省略された記事も示している。
【００８８】
下記《アラインメント結果》において、「◇」で始まる行は翻訳対象の英語記事ヘッドラインである。それに続く行は、その英語記事と類似度が高いと判定された日本語記事ヘッドラインの候補を破線で区切って示している。なお、{}内の数字は類似度（最小０、最大１）であり、アラインメント結果は類似度の大きいものから順に示してある。
【００８９】
《アラインメント結果》
◇Commuter Trains Collide in London
通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１５０人余が負傷−ロンドン。
【００９０】
0003764058.tif 000007
通勤ラッシュのロンドンで列車衝突事故、少なくとも３人以上が死亡。
【００９１】
0003764058.tif 000008
通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１３０人以上負傷−ロンドン。
【００９２】
0003764058.tif 000009
通勤列車事故の死者、７人に＝ロンドン。
【００９３】
0003764058.tif 000010
ロンドンの列車衝突事故で、約１５０人が負傷したもよう。
【００９４】
0003764058.tif 000011
◇Stance Farm Hits Pothole
☆米イリノイ郡裁判所、スタンス・フォーム・ランス社に対して、４億ドルの顧客原告団への賠償支払い命じる。
【００９５】
0003764058.tif 000012
☆米クリオチャンネル、ＭＦＭを１０３億ドルの株式交換で買収し、全米最大のラジオ放送会社が誕生へ。
【００９６】
0003764058.tif 000013
ニカラグア、過去２週間の豪雨の被害拡大で非常事態を宣言。
【００９７】
0003764058.tif 000014
○○選手、今季１１勝で終わる＝米大リーグ。
【００９８】
0003764058.tif 000015
全米興行収入トップ１０（最終データ）。
【００９９】
0003764058.tif 000016
◇West Bank, Gaza Strip Route OK'd
独××○○銀とドイツ銀行、リテール部門統合交渉を打ち切り。
【０１００】
0003764058.tif 000017
運用部現先、日銀の金融調節手段ではない＝日銀筋。
【０１０１】
0003764058.tif 000018
９９年度下期の為替レート、大企業・製造業は１１３．５８円を想定＝日銀９月短観
0003764058.tif 000019
大宇グループ、系列１２社の債務再編は１１月６日までに完了へ＝債権銀行。
【０１０２】
0003764058.tif 000020
１県２行が適切との考えは持たない＝地銀再編で××金融再生委員長。
【０１０３】
0003764058.tif 000021
◇Managed-Care Debate: Bitter Pill for Lawmakers?
米ＦＲＢ議長の講演含む上院予算委シンポジウムが中止＝委員会筋。
【０１０４】
0003764058.tif 000022
伊政府はテレシネ再編計画阻止に黄金株を活用すべきではない＝外相。
【０１０５】
0003764058.tif 000023
日本企業、英国にユーロの早期導入を求める＝ＦＦ紙。
【０１０６】
0003764058.tif 000024
Ｊエコロジー、１９９０年３月までに本体人員１５００人以下の体制を構築。
【０１０７】
0003764058.tif 000025
８月家計消費支出は前年比実質＋０．１％、名目＋０．４％＝総務庁。
【０１０８】
0003764058.tif 000026
◇For Goll and Clint, a Delicate Dance Over Medicare
米ＭＭＭウッドガム、スプリングを１２００億ドルで買収すると正式発表。
【０１０９】
0003764058.tif 000027
ファーグＦＲＢ理事が副議長に就任。
【０１１０】
0003764058.tif 000028
ラグビーＷ杯・談話。
【０１１１】
0003764058.tif 000029
☆米玩具のマッテ、第３・四半期の利益が予想を最大で５０％下回る、との見方示す。
【０１１２】
0003764058.tif 000030
円相場、１０５円８１〜８４銭＝正午現在。
【０１１３】
0003764058.tif 000031
◇Mets Are In, Toppling Reds to Cement Berth
アストロズ、ナ中地区優勝＝残る一つの座、メッツ−レッズの決定戦へ。
【０１１４】
0003764058.tif 000032
米大リーグ＝最終順位表。
【０１１５】
0003764058.tif 000033
米大リーグ＝３日の試合結果。
【０１１６】
0003764058.tif 000034
通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１５０人余が負傷−ロンドン。
【０１１７】
0003764058.tif 000035
☆米クリアチャンネル、ＡＭＦＭを１６５億８０００万ドルの株式交換で買収し、全米最大のラジオ放送会社が誕生へ。
【０１１８】
0003764058.tif 000036
◇M a r k e t s
○○改造内閣の初閣議は午後７時２０分、首相会見は午後９時半に実施＝××官房長官。
【０１１９】
0003764058.tif 000037
フランス・テレシネ、独携帯電話会社株取得で日ガーデンフォンと合意。
【０１２０】
0003764058.tif 000038
大手銀行グループの電子外為取引システムに懸念が浮上＝英タイトル紙。
【０１２１】
0003764058.tif 000039
大蔵総括政務次官に○×氏、経企庁政務次官に×○氏。
【０１２２】
0003764058.tif 000040
円相場、１０６円０９〜１３銭＝午後５時現在。
【０１２３】
0003764058.tif 000041
◇Chechens Dig In Against Russians
ロシア大統領が病院で診察・治療受ける−関係筋＝インタフ通信。
【０１２４】
0003764058.tif 000042
米最高裁、タイタニック号の見物ツアーを認める判決。
【０１２５】
0003764058.tif 000043
ジム・リー「愛のない生活が意気消沈の原因」。
【０１２６】
0003764058.tif 000044
円相場、１０６円０９〜１３銭＝午後５時現在。
【０１２７】
0003764058.tif 000045
☆米玩具のマッテ、第３・四半期の利益が予想を最大で５５％下回る、との見方示す。
【０１２８】
0003764058.tif 000046
記事アラインメント処理部５の処理結果は、英語記事のヘッドラインの日本語翻訳として利用可能な日本語記事を示している。例えば、上記《アラインメント結果》の最上段に示す英語記事“Commuter Trains Collide in London”（英文１）に対して、類似度が高いと判定された日英翻訳記事の上位５つの日本語記事群（類似記事）が、下記５つの文章である。
【０１２９】
（文章１）「通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１５０人余が負傷−ロンドン。」
（文章２）「通勤ラッシュのロンドンで列車衝突事故、少なくとも３人以上が死亡。」
（文章３）「通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１３０人以上負傷−ロンドン。」
（文章４）「通勤列車事故の死者、７人に＝ロンドン。」
（文章５）「ロンドンの列車衝突事故で、約１５０人が負傷したもよう。」
記事アラインメント処理部５は、記事抽出処理部３からの英語記事群のうちの“Commuter Trains Collide in London”（英文１）については、日本語記事群の類似記事のうち類似度が最大（０．４２）である上記（文章１）の日本語記事を翻訳文として利用するためのアラインメント結果を出力する。
【０１３０】
なお、上記（文章３）も（文章１）と同様の記事であるが、記事本文の相違によって類似度が異なっている。
【０１３１】
同様に、英語記事ヘッドラインの“State Farm Hits Pothole”（英文２）の翻訳として、アラインメント処理部５は、「☆米イリノイ郡裁判所、スタンス・フォーム・ランス社に対して、４億ドルの顧客原告団への賠償支払い命じる。」（文章６）を検出する。
【０１３２】
また、アラインメント処理部５は、“West Bank, Gaza Strip Route OK'd”（英文３）の翻訳として、「独××○○銀とドイツ銀行、リテール部門統合交渉を打ち切り。」（文章７）を検出する。
【０１３３】
しかし、この文章７の検出は誤アラインメントによるものである。即ち、（英文３）中の’ｂａｎｋ’には「銀行」の意味と「土手、川べり」の意味とがある。このような曖昧性によって、アラインメント処理部５は、銀行に関する記事とガザ地区の国際紛争に関する記事とを区別することができず、誤った検出結果を出力してしまったのである。
【０１３４】
なお、上記《アラインメント結果》では、アラインメントにおける類似度の閾値を０．２ とし、類似度が ０．２ 閾値以下のものについては無関係な記事と判断して利用されないようにしている。
【０１３５】
ヘッドライン埋込み処理部６は、ステップＳ35において、記事アラインメント処理部５のアラインメント結果を利用して、英語ウェブページの英語記事ヘッドラインに、対応する日本語ヘッドラインの文章とその類似度の値とを埋め込む。図９はヘッドライン埋込み処理部６が上記《アラインメント結果》を用いて、図５のウェブページのヘッドライン部分に日本語ヘッドラインを埋込んだ例を示している。なお、ヘッドライン埋込み処理部６は、英語ヘッドライン部分を日本語ヘッドラインに置き換えたことを示す記号“□”を置き換えたヘッドラインの前後に付加する。また、ヘッドライン埋込み処理部６は、図９の例では、元の英語原文も（）内に表示させる。
【０１３６】
図９の例では、図５の３つの記事のヘッドラインＨ1 ，Ｈ3 ，Ｈ4 に対して日本語のヘッドラインＴ1 ，Ｔ3 ，Ｔ4 が挿入されている。これらのヘッドラインＴ1 ，Ｔ3 ，Ｔ4 のうち、ヘッドラインＴ1 ，Ｔ3 に表示された「通勤ラッシュの列車同士が衝突＝３人死亡、１５０人余が負傷−ロンドン。」（文章１）と「☆米イリノイ郡裁判所、スタンス・フォーム・ランス社に対して、４億ドルの顧客原告団への賠償支払い命じる。」（文章６）とは元の英語ヘッドラインＨ1 ，Ｈ3 の翻訳として妥当である。
【０１３７】
しかし、上述したように、ヘッドラインＴ4 において表示された「独××○○銀とドイツ銀行、リテール部門統合交渉を打ち切り。」（文章７）は、元の英語ヘッドラインＨ4 の“West Bank, Gaza Strip Route OK'd”（英文３）の翻訳として間違っている。
【０１３８】
このような翻訳間違いを発生させないためには、記事アラインメント処理部５における閾値を高くすればよい。例えば、仮に、上記《記事アラインメント結果》における閾値を０．２でなく、０．２５にすると、（英文３）に対する（文章７）はアラインメント結果として出力されず、不適正な翻訳文である日本語ヘッドラインに置き換えられることはない。
【０１３９】
なお、このようにアラインメント処理における閾値を上げれば適合率を向上させることができる反面、再現率は低下する。つまり、閾値を高くすることで、誤ったアラインメント結果だけでなく、正しいアラインメント結果についても検出されにくくなってしまい、アラインメント処理によって日本語記事に置換されるヘッドラインは少なくなる。即ち、閾値を高くすることによって翻訳精度を高くすることができ、逆に閾値を低くすることによって適合率は下がるが、再現率を向上させることができる。
【０１４０】
このようなアラインメント処理における閾値の設定は、ユーザによって自由に設定可能である。ユーザは語学力に応じて閾値を変更すればよい。例えば、ユーザの英語力が低い場合には、翻訳結果である日本語ヘッドライン文の正否を自分で判断することができないので、閾値を高くして誤ったアラインメントによる日本語ヘッドライン分への置き換えが行われないようにする。
【０１４１】
また、ユーザがある程度の英語力を備えている場合には、翻訳結果である日本語ヘッドライン文の正否を自分で判断することができるので、再現率が向上するように、閾値を低下させる。
【０１４２】
なお、日本語に変換したヘッドライン部分には類似度値も併せて表示している。この類似度値の表示によって、ユーザはヘッドライン文の正否の判断材料とすることができる。例えば、類似度が０．５以上である場合には、日本語変換された日本語ヘッドラインは、正しい翻訳結果であるものと判断することができる。逆に、類似度が例えば０．２〜０．３であれば、ヘッドライン文が誤っている可能性が比較的高いものと判断することができる。
【０１４３】
図１０は図６の英語ウェブページの英語記事ヘッドラインに、日本語ヘッドライン及びその類似度の値を埋め込んだ例を示している。
【０１４４】
図１０の例においては、図６の４つの英語ヘッドライン部分Ｈ12，Ｈ13，Ｈ14，Ｈ16の文章（下記（英文４）〜（英文７））が（下記（文章８）〜（文章１１））に変換されて、図１０のヘッドライン部分Ｔ12〜Ｔ14，Ｔ16に埋込まれている。
【０１４５】
（英文４）“Gemstone to Buy Tele Guide for About $5.55 Billion in Stock”
（文章８）「米テレビ番組案内のゲムストーン・コーポレーション、同業のテレガイドを５５億５０００万ドルで買収することに同意。」
（英文５）“France Telecine to Buy Stake in Mobile Phone Firm J-Garden”
（文章９）「フランス・テレシネ、独携帯電話会社株取得で日ガーデンフォンと合意。」
（英文６）“MMM WoodGum to Buy Spring in $120 Billion Takeover”
（文章１０）「ＭＭＭウッドガム、総額１０００億ドル超える提示でスプリング買収に成功。」
（英文７）“AAL Unveils New Version of Service”
（文章１１）「ＡＡＬ（米）、インターネットサービスの最新ソフトを発表へ。」
これらの翻訳は、全て適正である。適正にアラインメントされた記事の対においては、例えば、ヘッドライン又は本文中に出現している数字が共通していることが分かる。例えば、（英文４）と（文章８）とを比較すると、“$5.55 Billion”と 「５５億５０００万ドル」とが共通している。図９の例においても、同様であり、英語記事の“３” と日本語記事の「３人」、英語記事の“150”と日本語記事の「１５０人」、英語記事の“$400 million”と日本語記事の「４億ドル」等が夫々対応している。
【０１４６】
このように数字等は翻訳過程において不変であるので、記事アラインメント処理部５は、固有名詞と同様に、数字等についても記事アラインメント処理で重みをつけて処理することによって、アラインメント精度を向上させている。
【０１４７】
ウェブ翻訳処理部７は、ステップＳ36において、ヘッドライン部分以外の部分について、通常のウェブ処理による翻訳を行い、翻訳結果を出力する。これにより、記事本部分やヘッドライン埋め込み処理が行われていないヘッドライン部分についても日本語に翻訳した状態で表示させることができる。なお、通常のウェブ翻訳処理を省略してもよいことは明らかである。
【０１４８】
このように、本実施の形態においては、ダウンロードした英語記事と日本語記事とをアラインメント処理することによって同一の記事についてのものであるか否かを判定し、同一性が最も高い記事対を用いて、英語記事のヘッドライン部分に日本語記事のヘッドラインを埋込んでおり、機械翻訳が困難なヘッドライン部分においても読みやすく理解しやすい日本語による表記が可能である。
【０１４９】
なお、本実施の形態においては、翻訳対象の英語記事に対応すると判断された日本語記事のヘッドラインを元の英語ニュースページのヘッドライン部分に挿入したが、更に加えて、挿入した日本語記事が掲載されているウェブページへのリンクを付加するようにしてもよい。
【０１５０】
また、本実施の形態においては、ダウンロードした日本語記事を英語に翻訳して、ダウンロードした英語記事と日英翻訳記事との間でアラインメント処理を行って、英語記事に類似した日本語記事を検出したが、ダウンロードした英語記事を日本語に機械翻訳して得た英日翻訳記事とダウンロードした日本語記事との間でアラインメント処理を行って、英語記事に類似した日本語記事を検出するようにしてもよいことは明らかである。
【０１５１】
また、本実施の形態における日英翻訳処理部４は、日本語記事を英語に翻訳したが、記事を翻訳するのではなく、記事に含まれる日本語単語の訳語候補を抽出し、訳語候補と英語記事との間で記事アラインメント処理を行うようにしてもよい。
【０１５２】
この場合には、１つの日本語単語に対して複数の訳語候補が抽出され、複数の訳語候補を用いた記事アラインメント処理が行われる。この手法については上述した参考文献（３）に詳述されている。この手法を採用した場合には、アラインメント結果の再現率が向上し、適合率は低下することが考えられる。そこで、この手法を採用する場合には、記事アラインメント結果をオペレータが判断して修正した後、ヘッドライン埋込み処理を行うようにする方法も考えられる。この場合には、オペレータが多くの訳文候補の情報を得ることができるので、オペレータの判断を許さない場合よりも翻訳精度を向上させることができる可能性がある。
【０１５３】
ところで、新聞記事には前述したように新しい人名や会社名といった固有名詞が多く、これらの多くは日英翻訳処理部４の翻訳処理に用いられる翻訳用辞書８に登録されていない。しかし、固有名詞は、５Ｗ１Ｈの内容に直接関係し、固有名詞が翻訳用辞書８に登録されていれば、翻訳精度（適合率）を著しく向上させることができるものと考えられる。
【０１５４】
図１１は本発明の他の実施の形態を示すブロック図であり、固有名詞を翻訳用辞書に登録することによって、日本語記事の適正な埋込み処理の適合率を向上させるようにした例を示すものである。図１１において図１と同一の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。
【０１５５】
本実施の形態は未知語抽出・訳語推定処理部１０を付加した点が図１の実施の形態と異なる。未知語抽出・訳語推定処理部１０は、記事アラインメント結果から日本語カタカナ語（主に人名、企業名等の固有名詞の訳語）とそのオリジナルの英単語を抽出する。このような処理については、例えば下記文献（５）に詳述されているアルゴリズムを利用することができる。未知語抽出・訳語推定処理部１０は、抽出した未知語とその訳語を翻訳用辞書８，９に追加するようになっている。
【０１５６】
（５）Collier, N., Hirakawa, H. "Acquisition of English-Japanese proper nouns for noisy parallel newswire articles using Katakana matching", NLPRS-97.
このように構成された実施の形態においては、未知語抽出・訳語推定処理部１０は、記事アラインメント処理部５によって類似しているとして検出された記事対から自動的に、未知語とその訳語を抽出する。未知語抽出・訳語推定処理部１０は抽出した未知語とその訳語を翻訳用辞書８，９に登録する。
【０１５７】
このように本実施の形態においては、未知語抽出・訳語推定処理部１０によって未知語とその訳語を翻訳用辞書８，９に追加していることから、埋め込む日本語記事の適合性を著しく向上させることができる。
【０１５８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、ニュース記事、特にヘッドラインを高精度に機械翻訳することができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る翻訳装置の一実施の形態を示すブロック図。
【図２】記事抽出処理部３におけるヘッドライン及び記事本文を判別するアルゴリズムを示すフローチャート。
【図３】図２中のステップＳ5 の判定アルゴリズムを示すフローチャート。
【図４】実施の形態の動作を説明するためのフローチャート。
【図５】実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図６】実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図７】実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図８】実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図９】実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図１０】実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図１１】本発明の他の実施の形態を示すブロック図。
【符号の説明】
２…記事収集処理部、３…記事抽出処理部、４…日英翻訳処理部、５…記事アラインメント処理部、６…ヘッドライン埋込み処理部。
【図１】
0003764058.tif 000047
【図２】
0003764058.tif 000048
【図３】
0003764058.tif 000049
【図４】
0003764058.tif 000050
【図５】
0003764058.tif 000051
【図６】
0003764058.tif 000052
【図７】
0003764058.tif 000053
【図８】
0003764058.tif 000054
【図９】
0003764058.tif 000055
【図１０】
0003764058.tif 000056
【図１１】
0003764058.tif 000057