"訓練コーパスを一文ずつ形態素解析した第1形態素解析結果と、上記形態素解析と異なる品詞体系に基づいて上記訓練コーパスを一文ずつ形態素解析した第2形態素解析結果の表記が一致するところをフレーズとして区切り、両者のフレーズを対応させた正解フレーズ対列を集約したフレーズテーブルと、上記正解フレーズ対列から、変換元、変換先がともに一形態素であるフレーズ対を抽出してそのフレーズ対の表記を特定の文字列に置換して品詞同士を対応付けた未知語フレーズ対を記録した未知語テーブルと、上記正解フレーズ対列を正解として識別学習を行い素性に対する重みをパラメータとして記録したパラメータテーブルと、変換元形態素列に対して、上記フレーズテーブルと上記未知語テーブルを参照して上記入力形態素列に対応するフレーズ対を取得してフレーズラティスを構築するラティス構造構築部と、上記フレーズラティスの最尤フレーズ対列を上記パラメータテーブルを参照して探索する最尤フレーズ対探索部と、上記最尤フレーズ対列から変換先形態素を取り出して出力する出力形態素列作成部と、を具備する形態素列変換装置。訓練コーパスを一文ずつ形態素解析して第1の形態素解析結果を出力する第1形態素解析器と、上記第1形態素解析器と異なる品詞体系に基づいて上記訓練コーパスを一文ずつ形態素解析して第2形態素結果を出力する第2形態素解析器と、上記第1形態素解析結果と上記第2形態素解析結果の表記が一致するところをフレーズとして区切り、両者のフレーズを対応させた正解フレーズ対列を生成するフレーズアライメント部と、上記正解フレーズ対列を記録するフレーズアライメント済み訓練コーパスと、上記フレーズアライメント済み訓練コーパスを参照して対応付けられた上記第1形態素解析結果と上記第2形態素解析結果とを集約してフレーズテーブルを作成するフレーズテーブル作成部と、上記フレーズアライメント済み訓練コーパスを参照して、変換元、変換先がともに一形態素であるフレーズ対を抽出し、そのフレーズ対の表記を特定の文字列に置換して品詞同士を対応付けた未知語テーブルを作成する未知語テーブル作成部と、上記フレーズテーブルと上記未知語テーブルを参照して上記正解フレーズ対列を正解とした識別学習を行い素性に対する重みパラメータを推定してパラメータテーブルを作成するパラメータ推定部と、を具備する形態素変換学習装置。請求項1に記載した形態素列変換装置又は請求項2に記載した形態素変換学習装置において、上記素性は、変換元フレーズを変換先フレーズに対応づける二値素性と、変換先形態素列の二値素性を含むことを特徴とする形態素列変換装置又は形態素変換学習装置。請求項1に記載した形態素列変換装置において、上記ラティス構造構築部は、上記入力形態素列中に上記フレーズテーブルに含まれない入力形態素があった場合に、上記未知語テーブルから読み出した表記部分が特定の文字列に置換されたフレーズ対のその特定文字列に変換元の表記を代入して新たなフレーズ対を作成し、その新たなフレーズ対をフレーズラティスに挿入してラティス構造を構築することを特徴とする形態素列変換装置。入力形態素列に対して、訓練コーパスを一文ずつ形態素解析した第1形態素解析結果と、上記形態素解析と異なる品詞体系に基づいて上記訓練コーパスを一文ずつ形態素解析した第2形態素解析結果の表記が一致するところをフレーズとして区切り、両者のフレーズを対応させた正解フレーズ対列を集約したフレーズテーブルと、上記正解フレーズ対列から変換元、変換先がともに一形態素であるフレーズ対を抽出してそのフレーズ対の表記を特定の文字列に置換して品詞同士を対応付けた未知語フレーズ対を記録した未知語テーブルを、参照して変換元形態素列に対応するフレーズ対を取得してフレーズラティスを構築するラティス構造構築過程と、上記フレーズラティスの最尤フレーズ対列を上記正解フレーズ対列を正解として識別学習を行い素性に対する重みをパラメータとして記録したパラメータテーブルを参照して探索する最尤フレーズ対列探索過程と、上記最尤フレーズ対から変換先形態素を取り出して出力する出力形態素列作成過程と、を備えた形態素列変換方法。訓練コーパスを一文ずつ形態素解析して第1の形態素解析結果を出力する第1形態素解析過程と、上記第1形態素解析過程と異なる品詞体系に基づいて上記訓練コーパスを一文ずつ形態素解析して第2形態素結果を出力する第2形態素解析過程と、上記第1形態素解析結果と上記第2形態素解析結果の表記が一致するところをフレーズとして区切り、両者のフレーズを対応させた正解フレーズ対列を生成し、フレーズアライメント済み訓練コーパスを作成するフレーズアライメント過程と、上記フレーズアライメント済み訓練コーパスを参照して対応付けられた上記第1形態素解析結果と上記第2形態素解析結果とを集約してフレーズテーブルを作成するフレーズテーブル作成過程と、上記フレーズアライメント済み訓練コーパスを参照して、変換元、変換先がともに一形態素であるフレーズ対を抽出し、そのフレーズ対の表記を特定の文字列に置換して品詞同士を対応付けた未知語テーブルを作成する未知語テーブル作成過程と、上記フレーズテーブルと上記未知語テーブルを参照して上記正解フレーズ対列を正解とした識別学習を行い素性に対する重みパラメータを推定してパラメータテーブルを作成するパラメータ推定過程と、を備える形態素変換学習方法。請求項5に記載した形態素列変換方法又は請求項6に記載した形態素変換学習方法において、上記素性は、変換元フレーズを変換先フレーズに対応づける二値素性と、変換先形態素列の二値素性を含むことを特徴とする形態素列変換方法又は形態素変換学習方法。請求項5に記載した形態素列変換方法において、上記ラティス構造構築過程は、上記入力形態素列中に上記フレーズテーブルに含まれない入力形態素があった場合に、上記未知語テーブルから読み出した表記部分が特定の文字列に置換されたフレーズ対のその特定文字列に変換元の表記を代入して新たなフレーズ対を作成し、その新たなフレーズ対をフレーズラティスに挿入してラティス構造を構築することを特徴とする形態素列変換方法。請求項1乃至4の何れかに記載した形態素変換学習装置又は形態素列変換装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。例えば、JUMANで形態素解析された文に対して、MeCab体系で構築された辞書例えば対訳辞書を適用して処理を行う場合、形態素体系が異なると辞書エントリも異なっているため、JUMANの形態素にそのままMeCabの辞書を適用しても、一致するものがないため処理できない。言語処理用の辞書は、特定の形態素体系に基づいて作成するので、一度完成した辞書を他の形態素体系に変更することは容易ではない。この課題を解決する方法としては、ある形態素体系に基づいて解析された文の形態素表記を接続して文を再現し、辞書の形態素体系に基づく解析器で再度、形態素解析を行うことが考えられる。つまり、形態素体系の異なる2つの形態素解析システムが必要になる。しかし、言語には常に新しい表現が出現しており、2つの形態素解析器を併用した場合、両方の解析器を新しい言語表現に追従させる必要が生じる。例えば、新語が出現した場合、形態素解析器が解析可能になるように、その新語を登録する必要があり、両方の解析器を頻繁にメンテナンスしなければならないことになる。この発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、変換元と変換先の両方の解析器をメンテナンスする必要がない形態素列変換装置と、形態素変換学習装置とそれらの方法とプログラムを提供することを目的とする。この発明の形態素列変換装置は、フレーズテーブルと、未知語テーブルと、パラメータテーブルと、ラティス構造構築部と、最尤フレーズ対列探索部と、出力形態素列作成部と、を具備する。フレーズテーブルと未知部テーブルとパラメータテーブルは、下記する形態素変換学習装置が作成したものである。ラティス構造構築部は、変換元形態素列に対して、フレーズテーブルと未知語テーブルを参照して入力形態素列に対応するフレーズ対を取得してフレーズラティスを構築する。最尤フレーズ対列探索部は、フレーズラティスの最尤フレーズ対列をパラメータテーブルを参照して探索する。出力形態素列作成部は、最尤フレーズ対列から変換先形態素を取り出して出力する。また、この発明の形態素変換学習装置は、第1形態素解析器と、第2形態素解析器と、フレーズアライメント部と、フレーズアライメント済み訓練コーパスと、フレーズテーブル作成部と、未知語テーブル作成部と、パラメータ推定部と、フレーズテーブルと、未知語テーブルと、パラメータテーブルと、を具備する。第1形態素解析器は、訓練コーパスを一文ずつ形態素解析して第1の形態素解析結果を出力する。第2の形態素解析器は、第1形態素解析器と異なる品詞体系に基づいて訓練コーパスを一文ずつ形態素解析して第2形態素結果を出力する。フレーズアライメント部は、第1形態素解析結果と第2形態素解析結果の表記が一致するところをフレーズとして区切り、両者のフレーズを対応させたフレーズ対の列を生成する。これを正解フレーズ対列と呼ぶ。フレーズアライメント済み訓練コーパスは、その正解フレーズ対列を記録する。フレーズテーブル作成部は、フレーズアライメント済み訓練コーパスを参照して対応付けられた第1形態素解析結果と第2形態素解析結果とを集約してフレーズテーブルを作成する。未知語テーブル作成部は、フレーズアライメント済み訓練コーパスを参照して、変換元、変換先がともに一形態素であるフレーズ対を抽出し、そのフレーズ対の表記を特定の文字列に置換して品詞同士を対応付けた未知語テーブルを作成する。パラメータ推定部は、フレーズテーブルと未知語テーブルを参照して正解フレーズ対列を正解とした識別学習を行い素性に対する重みパラメータを推定してパラメータテーブルを作成する。この発明の形態素列変換装置は、形態素解析器を用いることなく、変換元の形態素列を変換先の形態素列に変換することができる。そのため、新しい表現が出現した場合でも、入力形態素列を生成するための変換元の形態素解析器のみに新しい表現を登録すれば良い。変換先の形態素解析器に新しい表現が存在しなくても、未知語テーブルによって自動的に作成された新語が変換先の形態素列に含まれるため、変換先の形態素解析器をメンテナンスする必要がない。また、この発明の形態素変換学習装置は、この発明の形態素列変換装置が用いるフレーズテーブルと未知語テーブルとパラメータテーブルを作成する。以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。形態素変換学習装置図1に、この発明の形態素変換学習装置100の機能構成例を示す。その動作フローを図2に示す。形態素変換学習装置100は、第1形態素解析器10と、第2形態素解析器11と、フレーズアライメント部12と、フレーズアライメント済み訓練コーパス13と、フレーズテーブル作成部14と、未知語テーブル作成部15と、パラメータ推定部16と、フレーズテーブル17と、未知語テーブル18と、パラメータテーブル19と、を具備する。形態素変換学習装置100は、例えばROM、RAM、CPU等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、CPUがそのプログラムを実行することで実現されるものである。第1形態素解析器10は、大量の文平文を集めた訓練コーパスを一文ずつ形態素解析して第1の形態素解析結果を出力するステップS10。第1形態素解析器10は、2つの主要な日本語形態素変換器の一方の例えばMeCabであり、変換元の形態素列を出力する。第2形態素解析器11は、上記した同じ訓練コーパスを上記第1形態素解析器10と異なる品詞体系に基づいて一文ずつ形態素解析して第2形態素結果を出力するステップS11。第2形態素解析器は、第1形態素解析器10のMeCabと異なる例えばJUMANであり、変換先の形態素列を出力する。なお、本実施例では、変換すべき形態素情報として、表記と品詞のみを対象とするが、標準表記や活用型、活用形を含んでもよい。フレーズアライメント部12は、第1形態素解析結果と第2形態素解析結果の表記が一致するところをフレーズとして区切り、両者のフレーズを対応させたフレーズ対の列を生成するステップS12。これを正解フレーズ対列と呼ぶ。異なる形態素解析器で解析された結果であっても、文字単位に表記を比べた場合、必ず形態素区切りが一致する箇所が存在する。図12に、形態素を破線で結んで正解フレーズ対列を示す。図12は、同一の文ローマ帝国は征服された地域を奪い返した。を、第1形態素解析器10と第2形態素解析器11で形態素解析した結果得られた正解フレーズ対列である。MeCabによる解析結果の形態素ローマ帝国は、JUMANの解析結果では2つの形態素ローマと帝国に対応する。また、MeCabの解析結果では2つの形態素に分かれるれとたは、JUMANの1つの形態素れたに対応する。このフレーズアライメントを、訓練コーパス中の全文に対して行うことで、フレーズアライメント済み訓練コーパスが作成される。フレーズテーブル作成部14は、フレーズアライメント済み訓練コーパス13の正解フレーズ対列を参照して、対応付けられた第1形態素解析結果と第2形態素解析結果を集約してフレーズテーブルを作成するステップS14。具体的には、フレーズアライメント済み訓練コーパス13の全ての正解フレーズ対を集約し、第1形態素解析結果または第2形態素解析結果が異なるフレーズ対をフレーズテーブル17に格納する。図3に、フレーズテーブル17の一部を示す。変換元フレーズと変換先フレーズとが一対一に対応する。未知語テーブル作成部15は、フレーズアライメント済み訓練コーパス13を参照して、変換元および変換先がともに一形態素であるフレーズ対を抽出し、そのフレーズ対の変換元、変換先双方の表記を特定の文字列に置換する。そして、置換の結果、異なるフレーズ対のみを未知語テーブル18に格納するステップS15。図4に、未知語テーブル18の例を示す。変換元のフレーズがれ、動詞―接尾で、変換先のフレーズがれ、接尾辞-動詞性接尾辞である場合、表記部分を_SURF_に置換し、変換元を_SURF_,動詞-接尾、変換先を_SURF_,接尾辞-動詞性接尾辞というフレーズ対を作成する。未知語テーブル18の1レコードは、変換元の形態素品詞がどのような変換先の品詞に変化されるかを示している。なお、変換すべき形態素情報として、標準表記を含む場合は、標準表記部分を表記部分とは異なる別の特定文字列に置換する。パラメータ推定部16は、フレーズテーブル17と未知語テーブル19を参照してフレーズアライメント済み訓練コーパス13に格納された正解フレーズ対列を正解とした識別学習を行い、素性に対する重みパラメータを推定してパラメータテーブルを作成するステップS16。ここで、素性とは、何を特徴として識別学習するかを決める対象のことであり、機械学習の分野で用いられる常套句である。図5に、パラメータ推定部16のより具体的な機能構成例を示す。その動作フローを図6に示す。パラメータ推定部16は、ラティス構造構築部160と、最尤フレーズ対列探索部161と、素性選択部162と、差分抽出部163と、パラメータ更新部164と、を備える。この実施例では、パーセプトロン学習を用いる。先ず、パラメータ更新部164内のパラメータテーブル初期化手段1640は、全ての素性の重みが0のパラメータテーブルを作成するステップS1640。存在しない素性の重みは0であるので、空のパラメータテーブルを作成してもよい。ラティス構造構築部160は、変換元形態素列を入力としてその形態素列に変換元が一致するフレーズ対をフレーズテーブル17から取得ステップS1600してラティス構造を構築するステップS160。構築したラティス構造を、フレーズラティスと称する。図7に、フレーズラティスの一例を示す。図7のフレーズラティスは、変換元形態素列征服、さ、れ、た、地域、から生成可能な変換先形態素の全てのフレーズ対列を一つにまとめたものである。なお、変換元形態素を含むフレーズが全くなく、ラティスが途切れる場合は、変換元形態素の表記部分を、特定の文字列例えば_SURF_に置換し、未知語テーブル18を探索する。そして、一致した未知語形態素の特定文字列部分変換元、変換先双方に、変換元形態素の表記を代入することにより、新たなフレーズ対を作成し、フレーズラティスに挿入する。この工夫により、必ず変換元形態素列をカバーするフレーズ対が、フレーズラティスに含まれることになる。最尤フレーズ対列探索部161は、フレーズラティスの最尤フレーズ対列をパラメータテーブル19を参照して探索するステップS161。形態素変換は、変換元と変換先の形態素の間で、その出現順序は変更されないため、式1を満たす最尤フレーズ対列^Pは、動的計画法を用いて探索することができる。ここで、Pはフレーズ対列、fkPはフレーズ対列Pが与えられた時のk番目の素性、wkは素性fkPに対応する重みであり、パラメータテーブル19を検索することで取得される。なお、パラメータテーブルに素性が存在しない場合、その重みを0とする。最尤フレーズ対列^Pは、素性選択部162に出力される。素性選択部162は、例えば図8に示した素性テンプレートを用いて素性選択を行うステップS162。素性選択最尤パス探索で用いる素性は、最尤フレーズ対列^Pから決定する。これには、変換元のフレーズを変換先のフレーズに対応付けるための素性マッピング素性と、変換先の形態素列の素性N-gramがある。マッピング素性に対する重みは、変換元フレーズの変換先フレーズへの成り易さを表し、N-gram素性に対する重みは、変換先形態素列の尤もらしさを表す。マッピング素性は、基本的には図7のSW1とSP1のようにフレーズ対に含まれる形態素情報から決定されるが、変換元に関してはフレーズの直前形態素又は直後形態素のようにフレーズの周辺形態素図7のSW2,SP2,SW3,SP3を用いても良い。また、この実施例では、N-gram素性として3,2,1-gramを用いているが、他のN-gramを用いても良い。図9に、素性テンプレートのイメージ形象を示す。図8の横方向は、形態素の出現順を表す。実線で囲まれた部分がフレーズ対であり、破線で囲った部分が素性テンプレートを表す。素性選択部162は、例えば、図12のフレーズ対れたに対して図7に示した素性テンプレートを用いて素性選択を行い、図10に示す素性を作成する。この実施例の素性は、形態素または品詞が存在するか否かに基づく二値素性である。ラティス構造構築部160と最尤フレーズ対列探索部161は、正解となるフレーズ対列の変換元形態素列を取り出して、現在のパラメータテーブル19を検索して最尤フレーズ対列^Pを探索する。そして、出力された最尤フレーズ対列^Pから、素性選択部162で素性選択され素性集合1が得られるステップS1620。次に、素性選択部162は、正解フレーズ対列そのものを用いて素性選択処理を行い素性集合2を得るステップS1621。もし、現在のパラメータテーブルが正しいとすると、最尤フレーズ対列^Pと正解フレーズ対列は一致するので、素性集合も同一となる。差分抽出部163は、最尤フレーズ対列^Pと正解フレーズ対列が異なると、素性集合1と2で異なる素性が使われるため、異なる素性のみを抽出するステップS163。パラメータ更新部164は、素性集合1のみで使用された素性の重みを-1し、素性集合2のみで使用された素性の重みを1して、パラメータテーブル19を更新するステップS164。このパラメータの更新処理は、フレーズアライメント済み訓練コーパス13中の全文に対して行ってもステップS165のYesパラメータテーブル19の重みに変化が無くなるまで繰り返されるステップS166のNo。以上のようにして作成されたフレーズテーブル17と未知語テーブル18とパラメータテーブル19を用いることで、変換先の形態素解析器をメンテナンスする必要がない形態素列変換装置を実現することが可能になる。なお、パラメータ推定方法にパーセプトロン学習を用いた例で説明したが、平均化パーセプトロン参考文献:MichaelCollins2002DiscriminativetrainingmethodsforhiddenmarkovmodelsTheoryandexperimentswithperceptronalgorithmsInProceedingsoftheConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingpages18PhiladelphiaJulyAssociationforComputationalLinguisticsを用いても良い。形態素列変換装置図11に、この発明の形態素列変換装置200の機能構成例を示す。形態素列変換装置200は、フレーズテーブル17と、未知語テーブル18と、パラメータテーブル19と、ラティス構造構築部160と、最尤フレーズ対列探索部161と、出力形態素列作成部201と、を具備する。フレーズテーブル17は、訓練コーパスを一文ずつ形態素解析した第1形態素解析結果と、その形態素解析と異なる品詞体系に基づいて訓練コーパスを一文ずつ形態素解析した第2形態素解析結果の表記が一致するところをフレーズとして区切り、両者のフレーズを対応させた正解フレーズ対列を集約したものである。未知語テーブル18は、フレーズアライメント済み訓練コーパスから変換元、変換先がともに一形態素であるフレーズ対を抽出してそのフレーズ対の表記を特定の文字列に置換して品詞同士を対応付けた未知語フレーズ対を記録したものである。パラメータテーブル19は、正解フレーズ対列を正解として識別学習を行い素性に対する重みをパラメータとして記録したものである。フレーズテーブル17と未知語テーブル18とパラメータテーブル19は、形態素変換学習装置100で説明したものと同じである。また、ラティス構造構築部160と最尤フレーズ対列探索部161も、形態素変換学習装置100で説明したものと同じである。ラティス構造構築部160は、変換元形態素列に対して、フレーズテーブル17と未知語テーブル18を参照して入力形態素列に対応するフレーズ対を取得してフレーズラティスを構築する。最尤フレーズ対列探索部161は、フレーズラティスの最尤フレーズ対列をパラメータテーブル19を参照して探索する。出力形態素列作成部201は、最尤フレーズ対列から変換先形態素のみを取り出して出力する。このように、この発明の形態素列変換装置200は、形態素解析器を用いることなく、変換元の形態素列を変換先の形態素列に変換する。そのため、新たな語が出現した場合でも、その新たな語を変換元の形態素解析器のみに登録すれば良い。変換先の形態素解析器に新語が存在しなくとも、未知語テーブル18によって自動的に作成された語が変換先の形態素列に含まれる。以上述べたように、この発明の形態素列変換装置200は、2つの形態素変換器をメンテナンスすることなく形態素列の変換を可能にする。なお、変換元の形態素解析器をMeCab、変換先の形態素解析器をJUMANの例で説明したが、この関係を逆転させても良い。その場合は、形態素変換学習装置100の第1形態素解析器10をJUMAN、第2形態素解析器11をMeCabにして、フレーズテーブル17と未知語テーブル18とパラメータテーブル19を作成する。そして、それらのテーブルを用いた形態素列変換装置に、JUMANで形態素解析した変換元形態素列を入力すれば良い。なお、上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。また、上記方法及び装置において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVDDigitalVersatileDisc、DVDRAMRandomAccessMemory、CDROMCompactDiscReadOnlyMemory、CDRRecordableRWReWritable等を、光磁気記録媒体として、MOMagnetoOpticaldisc等を、半導体メモリとしてEEPROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory等を用いることができる。また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CDROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。"