"複数種類の翻訳特徴モデル及び前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みに基づいて、翻訳元言語の単語列を、翻訳先言語の単語列の複数の候補に翻訳する翻訳処理手段と、前記翻訳処理手段によって翻訳された前記翻訳先言語の単語列の複数の候補の各々について、複数種類の翻訳評価尺度を示す複数のスコアを算出する翻訳評価手段と、前記複数の候補の各々について算出された前記複数のスコアに基づいて、前記複数の候補の各々が、パレート最適性を満たすか否かを識別するパレート識別手段と、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新する重み更新手段と、前記翻訳処理手段による翻訳、前記翻訳評価手段による算出、前記パレート識別手段による識別、及び前記重み更新手段による更新を繰り返すことで、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを最適化する最適化手段と、を含む翻訳最適化装置。前記パレート識別手段は、前記複数の候補hの各々について算出された前記複数のスコアM1h、M2hに基づいて、以下の式を用いて、変数αを0から無限大まで徐々に増加させながら、変数αの各値において、前記複数の候補の集合Lから、パレート最適性を満たす候補hを抽出すると共に、前記抽出された候補hより前記スコアM2hが小さくなる候補を、前記パレート最適性を満たさない候補として識別する請求項1記載の翻訳最適化装置。前記翻訳処理手段は、翻訳元言語の複数の単語列の各々を、翻訳先言語の単語列の複数の候補に翻訳し、前記重み更新手段は、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記翻訳先言語の複数の単語列に対する各候補について、パレート最適性を満たすと識別された場合に、該候補に対する各スコアとして、該スコアの最大値を与えて、前記複数の単語列に対する各候補について、各スコアの合計値を累積した累計スコアを算出し、前記算出された累計スコアに基づいて、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新する請求項1又は2記載の翻訳最適化装置。前記重み更新手段は、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記翻訳先言語の単語列に対する各候補の少なくとも一つが、パレート最適性を満たさないと識別された場合に、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新する請求項1又は2記載の翻訳最適化装置。翻訳処理手段、翻訳評価手段、パレート識別手段、重み更新手段、及び最適化手段を含む翻訳最適化装置における翻訳最適化方法であって、前記翻訳最適化装置は、前記翻訳処理手段によって、複数種類の翻訳特徴モデル及び前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みに基づいて、翻訳元言語の単語列を、翻訳先言語の単語列の複数の候補に翻訳するステップと、前記翻訳評価手段によって、前記翻訳処理手段によって翻訳された前記翻訳先言語の単語列の複数の候補の各々について、複数種類の翻訳評価尺度を示す複数のスコアを算出するステップと、前記パレート識別手段によって、前記複数の候補の各々について算出された前記複数のスコアに基づいて、前記複数の候補の各々が、パレート最適性を満たすか否かを識別するステップと、前記重み更新手段によって、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新するステップと、前記最適化手段によって、前記翻訳処理手段による翻訳、前記翻訳評価手段による算出、前記パレート識別手段による識別、及び前記重み更新手段による更新を繰り返すことで、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを最適化するステップと、を含んで実行することを特徴とする翻訳最適化方法。前記パレート識別手段によって識別するステップは、前記複数の候補hの各々について算出された前記複数のスコアM1h、M2hに基づいて、以下の式を用いて、変数αを0から無限大まで徐々に増加させながら、変数αの各値において、前記複数の候補の集合Lから、パレート最適性を満たす候補hを抽出すると共に、前記抽出された候補hより前記スコアM2hが小さくなる候補を、前記パレート最適性を満たさない候補として識別する請求項5記載の翻訳最適化方法。前記翻訳処理手段によって翻訳するステップは、翻訳元言語の複数の単語列の各々を、翻訳先言語の単語列の複数の候補に翻訳し、前記重み更新手段によって更新するステップは、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記翻訳先言語の複数の単語列に対する各候補について、パレート最適性を満たすと識別された場合には、該候補に対する各スコアとして、該スコアの最大値を与えて、前記複数の単語列に対する各候補について、各スコアの合計値を累積した累計スコアを算出し、前記算出された累計スコアに基づいて、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新する請求項5又は6記載の翻訳最適化方法。前記重み更新手段によって更新するステップは、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記翻訳先言語の単語列に対する各候補の少なくとも一つが、パレート最適性を満たさないと識別された場合には、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新する請求項5又は6記載の翻訳最適化方法。コンピュータを、請求項1~請求項4の何れか1項記載の翻訳最適化装置の各手段として機能させるためのプログラム。しかしながら、上記非特許文献1、2に記載されたMERTやMIRAを用いた最適化手法では一つだけの評価尺度しか利用できなかった。そのため、ある観点でよい翻訳を生成できるように最適化されるが、他の観点では適切な翻訳となることが保障されない、という問題がある。これは、開発者が、評価尺度として例えばBLEUかTERのどちらかしか使えないことに相当する。BLEUで最適化すればTERが最適ではないかもしれない。同じように、TERで最適化すればBLEUが悪くなるかもしれない。一つ評価尺度がよい一方で他の評価尺度が悪いという不均衡があると、人間が評価したときに決してよい翻訳にならない。本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、複数の評価尺度を同時に用いて、複数の翻訳特徴モデルに対する重みの最適化を行うことができる翻訳最適化装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。上記の目的を達成するために本発明に係る翻訳最適化装置は、複数種類の翻訳特徴モデル及び前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みに基づいて、翻訳元言語の単語列を、翻訳先言語の単語列の複数の候補に翻訳する翻訳処理手段と、前記翻訳処理手段によって翻訳された前記翻訳先言語の単語列の複数の候補の各々について、複数種類の翻訳評価尺度を示す複数のスコアを算出する翻訳評価手段と、前記複数の候補の各々について算出された前記複数のスコアに基づいて、前記複数の候補の各々が、パレート最適性を満たすか否かを識別するパレート識別手段と、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新する重み更新手段と、前記翻訳処理手段による翻訳、前記翻訳評価手段による算出、前記パレート識別手段による識別、及び前記重み更新手段による更新を繰り返すことで、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを最適化する最適化手段と、を含んで構成されている。本発明に係る翻訳最適化方法は、翻訳処理手段、翻訳評価手段、パレート識別手段、重み更新手段、及び最適化手段を含む翻訳最適化装置における翻訳最適化方法であって、前記翻訳最適化装置は、前記翻訳処理手段によって、複数種類の翻訳特徴モデル及び前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みに基づいて、翻訳元言語の単語列を、翻訳先言語の単語列の複数の候補に翻訳するステップと、前記翻訳評価手段によって、前記翻訳処理手段によって翻訳された前記翻訳先言語の単語列の複数の候補の各々について、複数種類の翻訳評価尺度を示す複数のスコアを算出するステップと、前記パレート識別手段によって、前記複数の候補の各々について算出された前記複数のスコアに基づいて、前記複数の候補の各々が、パレート最適性を満たすか否かを識別するステップと、前記重み更新手段によって、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新するステップと、前記最適化手段によって、前記翻訳処理手段による翻訳、前記翻訳評価手段による算出、前記パレート識別手段による識別、及び前記重み更新手段による更新を繰り返すことで、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを最適化するステップと、を含んで実行することを特徴とする。本発明によれば、翻訳処理手段によって、複数種類の翻訳特徴モデル及び前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みに基づいて、翻訳元言語の単語列を、翻訳先言語の単語列の複数の候補に翻訳する。前記翻訳評価手段によって、前記翻訳処理手段によって翻訳された前記翻訳先言語の単語列の複数の候補の各々について、複数種類の翻訳評価尺度を示す複数のスコアを算出する。そして、パレート識別手段によって、前記複数の候補の各々について算出された前記複数のスコアに基づいて、前記複数の候補の各々が、パレート最適性を満たすか否かを識別する。重み更新手段によって、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新する。そして、最適化手段によって、前記翻訳処理手段による翻訳、前記翻訳評価手段による算出、前記パレート識別手段による識別、及び前記重み更新手段による更新を繰り返すことで、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを最適化する。このように、翻訳先言語の単語列の複数の候補の各々について複数種類の翻訳評価尺度を示す複数のスコアを算出して、パレート最適性を満たすか否かを識別し、識別結果に応じて、各翻訳特徴モデルに対する重みを更新することにより、複数の評価尺度を同時に用いて、複数の翻訳特徴モデルに対する重みの最適化を行うことができる。本発明に係るパレート識別手段は、前記複数の候補hの各々について算出された前記複数のスコアM1h、M2hに基づいて、以下の式を用いて、変数αを0から無限大まで徐々に増加させながら、変数αの各値において、前記複数の候補の集合Lから、パレート最適性を満たす候補hを抽出すると共に、前記抽出された候補hより前記スコアM2hが小さくなる候補を、前記パレート最適性を満たさない候補として識別するようにすることができる。本発明に係る翻訳処理手段は、翻訳元言語の複数の単語列の各々を、翻訳先言語の単語列の複数の候補に翻訳し、前記重み更新手段は、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記翻訳先言語の複数の単語列に対する各候補について、パレート最適性を満たすと識別された場合に、該候補に対する各スコアとして、該スコアの最大値を与えて、前記複数の単語列に対する各候補について、各スコアの合計値を累積した累計スコアを算出し、前記算出された累計スコアに基づいて、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新するようにすることができる。本発明に係る重み更新手段は、前記パレート識別手段による識別結果に応じて、前記翻訳先言語の単語列に対する各候補の少なくとも一つが、パレート最適性を満たさないと識別された場合に、前記複数種類の翻訳特徴モデルの各々に対する重みを更新するようにすることができる。本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の翻訳最適化装置の各手段として機能させるためのプログラムである。以上説明したように、本発明の翻訳最適化装置、方法、及びプログラムによれば、翻訳先言語の単語列の複数の候補の各々について複数種類の翻訳評価尺度を示す複数のスコアを算出して、パレート最適性を満たすか否かを識別し、識別結果に応じて、各翻訳特徴モデルに対する重みを更新することにより、複数の評価尺度を同時に用いて、複数の翻訳特徴モデルに対する重みの最適化を行うことができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。<第1の実施の形態><システム構成>本発明の第1の実施の形態に係る翻訳最適化装置100は、翻訳元言語の入力文と翻訳先言語の正しい出力文とからなる開発データが複数入力され、複数の特徴モデルに対する重みを最適化する。この翻訳最適化装置100は、CPUと、RAMと、後述する翻訳最適化処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。図1に示すように、翻訳最適化装置100は、入力部10と、演算部20とを備えている。入力部10は、入力された開発データとして、翻訳元の日本語の入力文単語列と正しい英語訳である出力文単語列とからなるデータセットを複数受け付ける。演算部20は、開発データ記憶部21、特徴量重み記憶部22、翻訳部23、翻訳評価部24、パレート識別部25、及び最適化部26を備えている。なお、最適化部26が、重み更新手段及び最適化手段の一例である。開発データ記憶部21は、入力部10により受け付けた複数の開発データを記憶する。特徴量重み記憶部22は、翻訳部23による翻訳処理で参照される複数の翻訳特徴モデル例えば、翻訳モデル、言語モデル、及び並び替えモデルの各々に対する重みからなる重みベクトルW=w1、w2、w3を記憶する。翻訳部23は、各開発データについて、以下のように、当該開発データの入力文を翻訳し、翻訳文の出力候補リストを出力する。まず、翻訳部23は、開発データの入力文について、翻訳処理を行い、複数の翻訳候補を求める。なお、翻訳処理については、従来既知の手法を用いればよいため、詳細な説明を省略する。翻訳部23は、各翻訳候補について、複数の翻訳特徴モデルの各々に対する特徴量を算出し、各翻訳特徴モデルの特徴量からなる特徴ベクトルF=f1、f2、f3を算出する。翻訳部23は、各翻訳候補について、特徴量重み記憶部22に記憶された各翻訳特徴モデルに対する重みからなる重みベクトルWを用いて、各翻訳特徴モデルの特徴量の重み付き加算値FW=w1f1w2f2w3f3を、翻訳特徴スコアとして算出する。翻訳部23は、各翻訳候補を、翻訳特徴スコアの降順に並べ、上位k個の翻訳候補を特定し、特定された上位k個の翻訳候補を、翻訳文の出力候補リストとして出力する。翻訳評価部24は、翻訳部23により出力された翻訳文の出力候補リストの中の各翻訳候補について、開発データに含まれる正しい翻訳文と比較して、複数種類の評価尺度例えば、BLEU及びTERの各々に対する複数種類の評価尺度スコアBLEU値、1-TER値を算出する。パレート識別部25は、翻訳評価部24によって算出された複数種類の評価尺度スコアに基づいて、翻訳文の出力候補リストの中の各翻訳候補について、パレート最適性を満たすか否かを識別し、パレート最適性を満たす翻訳候補からなる、出力候補リストのサブセットを出力する。ここで、非特許文献MarlerandAroraSurveyofmultiobjectiveoptimizationmethodsforEngineeringinJournalofStructuralandMultidisciplinaryOptimizationvol262004に記載されているパレートの概念を説明する。説明を簡単にするため、翻訳部23は、二つの翻訳候補だけを出力するものとし、この中のどちらが有効な翻訳かを決める問題として説明する。翻訳評価部24によって、出力候補リストに含まれる各翻訳候補のスコアベクトル各要素は、出力候補のBLEU値と1-TER値とからなるを計算する。ここで、翻訳候補H1のスコアベクトルをMH1で表わし、翻訳候補H2のスコアベクトルをMH2で表す。スコアベクトルの各要素の値が高いほど、よい翻訳であると考えられる。もしMH1のすべての要素がMH2のすべての要素より大きければ、翻訳候補H1はすべての評価尺度で、翻訳候補H2より良い翻訳であるといえる。逆に、スコアベクトルMH1のすべての要素と比べてスコアベクトルMH2のすべての要素が大きい場合、翻訳候補H1より翻訳候補H2の方が良い翻訳といえる。しかし、ある要素はスコアベクトルMH1の方が高く、他の要素はMH2の方が高い時、翻訳候補H1とH2はどちらが良い翻訳かは一概にいえない。このような場合、翻訳候補H1とH2は同程度の品質の翻訳文と考えられる。このような直感を定式化したのがパレート最適性である。以下に、弱パレート最適性WeakPareto-optimality、及びパレート最適性Pareto-optimalityの定義について説明する。定義1弱パレート最適性:翻訳文の出力候補リストLが与えられており、すべての要素でMH’>MHを満たすH’が存在しない場合かつその場合のみ、Hは弱パレート最適性を満たすという。定義2パレート最適性:翻訳文の出力候補リストLが与えられており、すべての要素でMH’≧MHであり、かつ、ある要素iでMiH’>MiHを満たすH’が存在しない場合、かつその場合のみ、Hはパレート最適性を満たすという。上記の定義に関して、10個の翻訳候補と2つの評価尺度metric1、2を例として、図2にて簡単に説明する。上記図2で、○で示した翻訳候補はパレート最適性および弱パレート最適性を満たしている。一方で△で示した候補は、パレート最適性を満たさないが弱パレート最適性を満たしている。を示される弱パレート最適性を満たさない翻訳候補は非パレートポイントNon-paretopointという。例えば、ポイント0.4、0.7はパレート最適性を満たした翻訳候補を示す。なぜなら、metric1>=0.4,かつ、metric2>=0.7となる他の翻訳候補が存在しないからである。一方で、ポイント0.6,0.4は他のポイント0.7、0.6と比べたとき、metric10.7>0.6、metric20.6>0.4となるため、非パレートポイントとなる。つまり、ある翻訳候補に対して、他の翻訳候補がすべての評価尺度で勝つ場合が無ければ、弱パレート最適性を満たす。ある翻訳候補に対して、全ての評価尺度で同等以上の評価値を持ち、かつ、少なくとも一つ以上の評価尺度でより大きい勝る評価値を持つ他の翻訳候補が存在する場合は、当該ある翻訳候補は、パレート最適性を満たさない。逆に、そのような他の翻訳候補が全く存在しない場合は、当該ある翻訳候補はパレート最適性を満たす。また、翻訳文の出力候補リストLが与えられたとき、パレート最適性を満たす全ての翻訳候補の集合をパレートフロンティアParetoFrontierという。パレート識別部25の目的は、パレートフロンティアを効率的に見つけることである。従来より、いくつかのアルゴリズムが提案されているが、本実施の形態では、一例として、ConvexHullAlgorithm凸包アルゴリズムを拡張したアルゴリズムを用いる。この拡張により、パレートフロンティアの近似解を高速に求めることができる。本実施の形態で用いるアルゴリズムは、評価尺度が2つである場合に用いることができる。本実施の形態で用いるアルゴリズムでは、以下の1式に従って、2つの評価尺度のあらゆる線形和の各々について、最大となるポイント翻訳候補hを求める。ここで、αの値をゼロから無限へ変化させて、αの各値で求めたすべての翻訳候補hは、弱パレート最適性を満たしていることが証明できる。上記1式は、αに関して区分的定数piecewise-constantであるため、パレート識別部25は、すべての0≦α<∞に関する値を検索するのに高速なアリゴリズムが利用できる。擬似コードは図3で示される。パレート識別部25は、図3に示すように、複数の翻訳候補hの各々について算出された評価尺度スコアM1h、M2hに基づいて、上記1式を用いて、変数α=0を初期値として、翻訳文の出力候補リストLから、パレート最適性を満たす翻訳候補hを抽出する。そして、抽出された翻訳候補hより評価尺度スコアM2hが小さくなる翻訳候補を、非パレートポイントとして識別する。そして、残りの翻訳候補hの各々について、以下の2式を用いて、αhを算出し、αhの最小値を、次の変数αとして、上記の処理を繰り返す。変数αが無限大になるまで上記の処理を繰り返し、処理が終了した時点で、パレート最適性を満たす翻訳候補hとして抽出された翻訳候補の集合を、パレートフロンティアとする。最適化部26は、以下に説明するように、翻訳評価部24により算出された評価尺度スコア及びパレート識別部25による識別結果に基づいて、複数の翻訳特徴モデルに対する重みを最適化する。パレート最適性を満たす翻訳候補は、複数の評価尺度スコアを考慮して得られる翻訳であるため、良い翻訳であると考えられる。そこで、最適化部26は、翻訳候補リストの中にあるパレート最適性を満たす翻訳候補に、高い翻訳尺度スコアがつくように、各翻訳特徴モデルの重みを調整する。本実施の形態では、最適化部26において、MERTを拡張した多目的最適化手法を用いる。MERTはPOWELL法などの勾配なしアルゴリズムGradient-Freemethodを使用して重みを更新する最適化手法である。本実施の形態で用いる多目的最適化手法は以下の手順で動作する。まず、ランダムに決定された重みベクトルWを用いて、各開発データについて、翻訳候補リストを各々求める。そして、複数の開発データの各々について翻訳評価部24により算出された評価尺度スコア及びパレート識別部25による識別結果に基づいて、以下のように、累計スコアを算出する。パレート最適性を満たさない翻訳候補に対しては、M1HM2Hの合計スコアを与え、一方、パレートフロンティアに含まれる翻訳候補パレート最適性を満たす翻訳候補に対しては、M1_MAXM2_MAXの合計スコアを与える。ここで、M1_MAXは翻訳候補リスト中で、一方の評価尺度の最大スコアであり、M2_MAXは、翻訳方向リスト中で他方の評価尺度の最大スコアを表す。各候補リストに対して、上記の合計スコアを算出し、全開発データにおける合計スコアを累計することにより、累計スコアを算出する。重みベクトルWを繰り返しランダムに決定して、重みベクトルWを毎回更新し、累計スコアを算出する。累計スコアが最大となる重みベクトルWを特定し、最適化された重みベクトルWとして、特徴量重み記憶部22に記憶されている重みベクトルを更新する。翻訳最適化装置100は、翻訳部23、翻訳評価部24、パレート識別部25、及び最適化部26による一連の処理を繰り返し行う。重みベクトルを更新する毎に、累計スコアの最大値が次第に改善される。累計スコアの最大値の改善が止まったら、一連の処理の繰り返しを終了する。例えば、所定回数以上繰り返しても累計スコアの改善が止まったままである場合に、一連の処理の繰り返しを終了する。そして、特徴量重み記憶部22に最終的に記憶されている、最大の累計スコアを与える重みベクトルを、最適化の結果とする。<翻訳最適化装置の作用>次に、本実施の形態に係る翻訳最適化装置100の作用について説明する。まず、日本語の入力文と英語の正しい翻訳文とからなる開発データが、翻訳最適化装置100に複数入力されると、翻訳最適化装置100によって、入力された複数の開発データが、開発データ記憶部21へ格納される。そして、翻訳最適化装置100によって、図4に示す翻訳最適化処理ルーチンが実行される。まず、ステップS101において、開発データ記憶部21から複数の開発データの全てを取得する。そして、ステップS102において、各翻訳特徴モデルに対する重みをランダムに決定し、特徴量重み記憶部22に格納する。ステップS103では、上記ステップS101において取得した各開発データの入力文について、翻訳処理を行い、翻訳特徴モデルに対する特徴量の重み付き加算による得られる翻訳スコアが上位k個となる翻訳候補からなる翻訳文の出力候補リストを、各開発データについて生成する。次のステップS104では、各開発データに対して、当該開発データについて上記ステップS103で生成された翻訳文の出力候補リストに含まれる各翻訳候補について、複数種類の翻訳評価尺度スコアを計算する。そして、ステップS105において、各開発データに対して、当該開発データの各翻訳候補について上記ステップS104で算出された複数種類の翻訳評価尺度スコアに基づいて、翻訳候補リストに含まれる各翻訳候補がパレート最適性を満たすか否かを識別し、各開発データに対して、パレートフロンティアを求める。次のステップS106では、各開発データに対して、上記ステップS104で計算された各翻訳候補の翻訳評価尺度スコアと、上記ステップS105で求められたパレートフロンティアとに基づいて、各翻訳候補の合計スコアを計算し、各開発データの合計スコアを累計して、累計スコアを算出する。算出した累計スコアに基づいて、最大の累計スコアを与える、各翻訳特徴モデルに対する重みを特定する。そして、ステップS107において、特徴量重み記憶部22に記憶された各翻訳特徴モデルの重みを、上記ステップS106で特定された各翻訳特徴モデルに対する重みに更新する。そして、ステップS108において、繰り返し処理を終了するか否かを判定する。例えば、上記ステップS106で算出された累計スコアの最大値が所定回数連続して改善していない場合には、繰り返し処理を終了すると判定し、翻訳最適化処理ルーチンを終了する。このとき特徴量重み記憶部22に記憶された各翻訳特徴モデルの重みが、最適化された重みとなる。一方、繰り返し処理を終了しないと判定された場合には、上記ステップS102へ戻り、各翻訳特徴モデルに対する重みをランダムに決定して、上記ステップS103~ステップS107の処理を繰り返す。特徴量重み記憶部22に記憶された各翻訳特徴モデルの重みが出力されて、例えば、機械翻訳装置図示省略に入力され、各翻訳特徴モデルの重みを用いて、機械翻訳処理が行われる。<実験結果>次に、16個の開発データに対して実験を行った結果について説明する。4つのタイプの開発データを用いて実験を行った。翻訳元言語は6種類とし、翻訳先言語を、英語とした。上記の第1の実施の形態で説明した最適化方法を含めて5つの最適化法を比較した。比較対象として、BLEUの評価尺度スコアを目的関数にしたMERT最適化手法、TERの評価尺度スコアを目的関数にしたMERT最適化手法、BLEUの評価尺度スコアとTERの評価尺度スコアを目的関数にしたMERT最適化手法を用いた実験を行った。また、パレート識別部25で、後述するスカイラインアルゴリズムを用いた多目的最適化手法についても、同様に実験を行った。医療翻訳の開発データについて実験を行った結果を以下の表1に示す。実験の結果として、BLEU値と1-TER値を、各最適化法について求めた。上記表1で、COMBINEDは、BLEUの評価尺度スコアとTERの評価尺度スコアを目的関数にしたMERT最適化手法を用いた場合を示す。SKYLINEは、スカイラインアルゴリズムを使用した多目的最適化手法を用いた場合を示す。CVXHULLは、上記の第1の実施の形態で説明した凸包アルゴリズムを使用した多目的最適化手法を用いた場合を示す。MERTは、BLEUの評価尺度スコアを目的関数にしたMERT最適化手法を用いた場合を示す。MERTは、TERの評価尺度スコアを目的関数にしたMERT最適化手法を用いた場合を示す。映画字幕翻訳の開発データについて実験を行った結果を以下の表2に示す。国会スピーチの翻訳の開発データ、及び新聞やブログの翻訳の開発データについて実験を行った結果を以下の表3に示す。上記表1~表3において、は最もよいシステムを示す。また、太字ボールドは両方の評価尺度を使用したシステムCombinedSkylineCvxHullのなかで一番良いものを示す。上記の実験結果から、複数の目的関数を使う場合、翻訳元言語と評価尺度の組み合わせのほとんどにおいて、上記の第1の実施の形態で提案した手法スカイラインアルゴリズムを用いた手法も含むで、Combinedよりもすぐれた最適化が実現できていることがわかった。特に、上記の第1の実施の形態で提案した手法は、1-TER値で、MERTよりいい結果を出していることは特筆に値する。以上の実験結果から、上記の第1の実施の形態で提案した、パレート最適性に基づく最適化が有効な方法であることが分かった。以上説明したように、本実施の形態に係る翻訳最適化装置によれば、翻訳文の出力候補リストの各翻訳候補について複数種類の評価尺度スコアを算出して、パレート最適性を満たすか否かを識別し、識別結果に応じて、各翻訳特徴モデルに対する重みを更新することにより、複数の評価尺度スコアを同時に用いて、複数の翻訳特徴モデルに対する重みの最適化を行うことができる。複数の評価尺度についてパレート最適性を満たす翻訳候補パレートポイントに高い評価スコアがつくように翻訳特徴モデルの特徴量の重みを調整することにより、複数の評価尺度の観点で、バランスの取れた機械翻訳システムを構築することができる。なお、上記の実施の形態では、翻訳部23、翻訳評価部24、パレート識別部25、及び最適化部26による一連の処理を繰り返し行う毎に、毎回、翻訳特徴モデルに対する重みをランダムに決定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。翻訳評価部24、パレート識別部25、及び最適化部26による一連の処理を繰り返し行う毎に、算出された累計スコアに基づいて、例えばPOWELL法を用いて、最適化方向に翻訳特徴モデルに対する重みを更新するようにしてもよい。<第2の実施の形態>次に、第2の実施の形態について説明する。なお、第2の実施の形態に係る翻訳最適化装置は、第1の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。第2の実施の形態では、各翻訳特徴モデルに対する重みを最適化するアルゴリズムが、第1の実施の形態と異なっている。第2の実施の形態に係る翻訳最適化装置の最適化部26は、MIRAを拡張した多目的最適化手法を用いる。ここで想定する識別器は、翻訳候補をポジティブクラスとネガティブクラスに二値分類するものである。MIRAを拡張した多目的最適化法は、当該識別器の特徴量の重みをオンライン的に更新するもので、以下の手順で動作する。まず、複数の開発データの各々について、パレート識別部25による識別結果に基づいて、パレート最適性を満たさない翻訳候補に対しては、ネガティブのクラスに分類し、パレートフロンティアに含まれる翻訳候補パレート最適性を満たす翻訳候補に対しては、ポジティブのクラスに分類する。各開発データの翻訳候補リストに含まれる各翻訳候補が、ポジティブである場合には、重みの更新を行わない。一方、ネガティブである翻訳候補が存在する場合には、各翻訳特徴モデルの重みを更新する。重みの更新方法は、単なる勾配法でもいいし、複雑な方法例えば、margin-infusedupdateを用いてもよい。翻訳最適化装置100は、翻訳部23、翻訳評価部24、パレート識別部25、及び最適化部26による一連の処理を繰り返し行う。重みベクトルが更新されなくなるまで、一連の処理を繰り返す。第2の実施の形態に係る翻訳最適化処理ルーチンでは、まず、開発データ記憶部21から複数の開発データの全てを取得する。そして、各翻訳特徴モデルに対する重みをランダムに決定し、特徴量重み記憶部22に格納する。上記で取得した各開発データの入力文について、翻訳処理を行い、翻訳特徴モデルに対する特徴量の重み付き加算による得られる翻訳スコアが上位k個となる翻訳候補からなる出力候補リストを、各開発データについて生成する。次に、各開発データに対して、当該開発データについて上記で生成された出力候補リストに含まれる各翻訳候補について、複数種類の翻訳評価尺度スコアを計算する。そして、各開発データに対して、当該開発データの各翻訳候補について上記で算出された複数種類の翻訳評価尺度スコアに基づいて、翻訳候補リストに含まれる各翻訳候補がパレート最適性を満たすか否かを識別し、各開発データに対して、パレートフロンティアを求める。次に、各開発データに対して、上記で求められたパレートフロンティアに基づいて、各翻訳候補のクラスを分類し、ネガティブとなる翻訳候補が存在する場合には、各翻訳特徴モデルに対する重みを最適化する。そして、特徴量重み記憶部22に記憶された各翻訳特徴モデルの重みを、上記で最適化された各翻訳特徴モデルに対する重みに更新する。そして、繰り返し処理を終了するか否かを判定する。例えば、重みが更新されなくなった場合には、繰り返し処理を終了すると判定し、翻訳最適化処理ルーチンを終了する。このとき特徴量重み記憶部22に記憶された各翻訳特徴モデルの重みが、最適化された重みとなる。一方、繰り返し処理を終了しないと判定された場合には、上記で更新された各翻訳特徴モデルの重みを用いて上記の処理を繰り返す。なお、第2の実施の形態に係る翻訳最適化装置の他の構成及び作用については、第1の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。このように、翻訳文の出力候補リストの各翻訳候補について識別した、パレート最適性を満たすか否かの識別結果を用いて、MIRAを拡張した多目的最適化手法により、各翻訳特徴モデルに対する重みを更新することにより、複数の評価尺度スコアを同時に用いて、複数の翻訳特徴モデルに対する重みの最適化を行うことができる。なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば、パレート識別部において、スカイラインアルゴリズムを用いて、パレートフロンティアを求めるようにしてもよい。なお、スカイラインアルゴリズムとしては、非特許文献ParkeGodfreyRyanShipleyJarekGyrzAlgorithmsandanalysesformaximalvectorcomputationVLDBJournalvol162006に記載された手法と同様のものを用いればよいため、詳細な説明を省略する。また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。"