入力された原言語文を目的言語に機械翻訳する装置、方法およびプログラム
【課題】音声翻訳の翻訳精度を向上させる機械翻訳装置を提供する。
【解決手段】第１言語の用例と第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部１２３と、入力された第１言語文に対応する第２言語の用例を用例記憶部１２３から取得する用例翻訳部１０４と、予め定められた規則に基づいて、第１言語文を第２言語に翻訳する規則翻訳部１０３と、用例翻訳部１０４の翻訳結果と規則翻訳部１０３の翻訳結果とから最も確からしい翻訳結果を選択する選択部１０２ａと、第１言語文に含まれる第１単語と、選択された翻訳結果に含まれる第２単語との間の対応関係を記憶するキャッシュメモリ１２２と、選択された翻訳結果を出力する出力部１０５と、を備え、規則翻訳部１０３は、さらに、第１単語に対応する第２単語をキャッシュメモリ１２２から取得し、取得した第２単語で第１単語を変換した第２単語を置換する。
【解決手段】第１言語の用例と第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部１２３と、入力された第１言語文に対応する第２言語の用例を用例記憶部１２３から取得する用例翻訳部１０４と、予め定められた規則に基づいて、第１言語文を第２言語に翻訳する規則翻訳部１０３と、用例翻訳部１０４の翻訳結果と規則翻訳部１０３の翻訳結果とから最も確からしい翻訳結果を選択する選択部１０２ａと、第１言語文に含まれる第１単語と、選択された翻訳結果に含まれる第２単語との間の対応関係を記憶するキャッシュメモリ１２２と、選択された翻訳結果を出力する出力部１０５と、を備え、規則翻訳部１０３は、さらに、第１単語に対応する第２単語をキャッシュメモリ１２２から取得し、取得した第２単語で第１単語を変換した第２単語を置換する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数の翻訳方式によって、入力された原言語文を翻訳の目的言語に機械翻訳する装置、方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械翻訳は、文型の限られた技術文書等に適用領域が限られていた。しかし、近年の機械翻訳技術の進展により、Ｗｅｂ文書等の幅広い分野の文書を扱えるようになり、さらに音声認識技術との融合により、人間の発話を実世界・実時間で翻訳する音声翻訳器（通訳器）の実用化が期待される状況になってきた。ところが、音声翻訳器の実用化に関しては、話し言葉を扱う性格上、言葉の省略や助詞等の脱落、句や文の倒置、言い直し、不要語句の挿入など、これまで書き言葉にはあまり現れなかった言語現象に対応していく必要があり、克服すべき課題も多い。
【０００３】
これらの課題に対し有用な解として、入力文を事前に準備された対訳用例データベースと照合し、照合した全体もしくは部分に対応する訳文を出力することで、翻訳品質を向上させる用例主導型翻訳方式（ＥＢＭＴ：Example Based Machine Translation）が提案されている。しかし、どのような入力文に対しても照合できるような巨大な対訳用例データベースを開発するコストは膨大であり、ＥＢＭＴだけであらゆる入力に対する翻訳を行うことはできない。
【０００４】
このため、従来から用いられてきた、翻訳規則に従って翻訳する規則主導型翻訳方式（ＲＢＭＴ：Ruled Based Machine Translation）を併用することでカバレージを高め、さらに両方式の長所を活かして、最終的な訳出性能を向上させるハイブリッド翻訳方式（Ｈｙｂｒｉｄ ＭＴ）が提案されている。
【０００５】
Ｈｙｂｒｉｄ ＭＴでは、ＥＢＭＴとＲＢＭＴの訳出方法の違いに伴い、同一発話者の同一単語の訳語が異なる場合や、待遇表現等で丁寧度に差が現れる場合など、一連の会話の中で一貫した口調で訳出することができない場合がある。
【０００６】
一例として、（１）スキーの板とスキー靴を借りたいことを表す日本語の文（板と靴を借りたいのですが。）が入力されて、ＥＢＭＴにより「I'd like to rent skis and boots.」が出力され、さらに（２）別のスキー靴を見たいことを表す日本語の文（別の靴を見せてください。）が入力されて、ＲＢＭＴにより「Please show me different shoes.」が出力された場合について説明する。
【０００７】
この例は、入力（１）に対しては、対訳用例データベースに当該例文が登録されていたため、ＥＢＭＴにより翻訳が行われたことを示している。この結果、「靴」の訳語としては、発話文脈に最適な「boots」が選択されている。一方、引き続き発話された入力（２）では、類似例文が対訳用例データベースに存在せず、この結果、ＲＢＭＴにより翻訳が行われたことを示している。
【０００８】
ＲＢＭＴでは、通常、多くの文脈で最適と思われる訳語が選択される。この結果、「靴」の訳語としては「shoes」が選択されている。このように、一連の会話であるにも拘わらず、内部で用いられた翻訳方式の違いにより、同一の単語に対する訳語が異なる場合が生じうる。出力を聞いた聞き手は、第１文では、スキー靴を思い浮かべていたのに、第２文では、「shoes（短靴）」と言い換えられるため、発話者の意図を汲むのに戸惑いを覚えることになる。
【０００９】
上記課題に関連する技術として、特許文献１では、プロの翻訳者等が、マニュアル文等を翻訳する際に、機械翻訳装置（ＲＢＭＴ）と翻訳メモリ装置（ＥＢＭＴ）とを併用し、対話的に翻訳文を作成する過程を支援するシステムが提案されている。
【００１０】
特許文献１では、データ互換処理部なる機構によって、ＲＢＭＴの結果を人手により修正の上、ＥＢＭＴの例文に追加する、あるいは、ＥＢＭＴの例文を解析して得られる対訳パターンもしくは対訳辞書をＲＢＭＴの辞書に追加する、という処理を行っている。これにより、ＲＢＭＴとＥＢＭＴの翻訳結果を同一のデータ構造で扱えるようになる。
【００１１】
この結果、翻訳メモリに「靴」の訳語が「boots」として数多く現れていれば、機械翻訳用辞書に訳語「boots」が追加される。その結果、ＲＢＭＴでも、「靴」の訳語として「boots」を得ることができる。
【００１２】
【特許文献１】特開２００２−２７８９６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、特許文献１の方法では、ＥＢＭＴが潜在的に持つ対訳情報を直接ＲＢＭＴ側に登録するため、対訳情報が不揮発性になるという問題がある。すなわち、入力文脈に依らず、ある入力語の訳語が特定のものに固定化するという傾向がある。これは、特許文献１が想定している翻訳支援環境で、プロの翻訳者等が、自己の過去の翻訳結果を有効利用して翻訳効率を高めるという目的には好適である。
【００１４】
しかし、会話支援環境で使用される音声翻訳装置はさまざまな場面で使用されることが想定され、場面毎に最適な訳語は異なるため、訳語が固定化することにより翻訳精度が低下するという不都合が生じる。
【００１５】
例えば、レンタルスキーの店での会話文では、「靴」を「boots」と訳出すべきだが、シューズショップでの使用場面を想定すれば、通常「shoes」と訳出すべきである。ところが、特許文献１の方法により「靴」の訳語として「boots」が登録された場合、シューズショップでの会話文に対しても「boots」と訳出されるため、翻訳精度が低下する。
【００１６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、多数の文脈が想定される音声翻訳での翻訳精度を向上させることができる装置、方法およびプログラム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】
【００１７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、第１言語の用例と、前記第１言語の用例を翻訳した第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、第１言語による第１単語と、第２言語による第２単語とを対応づけた単語辞書を記憶する辞書記憶部と、第１言語による第１言語文の入力を受付ける入力受付部と、前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を前記用例記憶部から取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する用例翻訳部と、前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、予め定められた規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する規則翻訳部と、前記用例翻訳部の翻訳結果と前記規則翻訳部の翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択する選択部と、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、選択された翻訳結果に含まれる前記第２単語との間の対応関係を記憶する対応記憶部と、選択された翻訳結果を出力する出力部と、を備え、前記規則翻訳部は、さらに、他の第１言語文を第２言語に規則翻訳し、かつ、前記他の第１言語文に含まれる前記第１単語のそれぞれについて、前記第１単語に対応する前記第２単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２単語で前記第１単語を規則翻訳した前記第２単語を置換すること、を特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記装置を実行することができる方法およびプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、内部的に異なる翻訳方式が用いられていても、翻訳結果の整合性がとれるので、翻訳精度を向上させることができ、聞き手に不自然な印象を与えることがないという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置、方法およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置は、ハイブリッド翻訳方式を構成する規則翻訳および用例翻訳のそれぞれの翻訳結果から得られる付加情報をキャッシュメモリに保存し、以降の翻訳処理で付加情報を参照して翻訳の精度を向上させるものである。
【００２２】
なお、以下では、日本語と英語との間の機械翻訳を前提として説明するが、翻訳の原言語および目的言語の組み合わせはこれに限るものではなく、あらゆる言語の組み合わせについて適用することができる。
【００２３】
図１は、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、機械翻訳装置１００は、辞書記憶部１２１と、キャッシュメモリ１２２と、用例記憶部１２３と、入力受付部１０１と、翻訳制御部１０２と、規則翻訳部１０３と、用例翻訳部１０４と、出力部１０５と、を備えている。
【００２４】
辞書記憶部１２１は、原言語の単語と目的言語の単語とを対応づけた翻訳辞書を格納するものである。辞書記憶部１２１は、後述する規則翻訳部１０３が翻訳する際に参照する。図２は、辞書記憶部１２１に格納された翻訳辞書のデータ構造の一例を示す説明図である。同図の例では、翻訳辞書には、日本語の単語と、日本語の単語の丁寧度と、英語の単語と、英語の単語の丁寧度と、画面とが対応づけられて格納されている。
【００２５】
なお、丁寧度とは、各単語の意味内容の丁寧さの程度を表すものである。例えば、同図に示すように、英単語「visit」に対する日本語の訳語としては、２つの日本語（「行く」、「伺う」）が存在するが、それぞれ丁寧さの程度が異なるため、丁寧度の値（「３」、「４」）が異なっている。丁寧度は、後述するキャッシュメモリ１２２内の丁寧度と一致する訳語を選択するために参照される。
【００２６】
また、場面とは、訳語が使用される場面を表す情報であり、対応する訳語が複数存在するときに、場面を参照することにより適切な訳語を選択するために用いられる。
【００２７】
キャッシュメモリ１２２は、入力された原言語による文である原文と、原文の目的言語による翻訳結果（訳文）との間の単語の対応関係や、場面に関する場面情報、丁寧度などの翻訳に関する付加情報などを一時的に記憶する記憶部であり、ＲＡＭ（Random Access Memory）によって構成される。なお、キャッシュメモリ１２２を、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカードなどの、その他一般的に利用されている記憶媒体により構成してもよい。また、キャッシュメモリ１２２には付加情報等が時系列順に追記され、記憶された情報は、一連の対話に関する翻訳処理が終了すると初期化される。
【００２８】
図３は、キャッシュメモリ１２２に記憶される情報の一例を示す説明図である。なお、同図は、上述の例のように、スキーの板とスキー靴を借りたいことを表す日本語の文（板と靴を借りたいのですが。）が入力されたときの処理結果を登録した状態を示している。
【００２９】
同図に示すように、キャッシュメモリ１２２内には、識別情報と、付加情報とが格納されている。識別情報は、入力文を一意に識別するＩＤと、翻訳の方向と、翻訳の方式とを含んでいる。
【００３０】
ＩＤは、ユーザＩＤやユーザ名などの「発話者の識別情報」、記号「＃」、および発話者ごとの発話順序を表す「順番号」を付加した形式で表される。同図では、例えば、日本語の発話者「Ｓ」の１番目および２番目の発話に対応したＩＤである「Ｓ＃１」、「Ｓ＃２」が登録されている。
【００３１】
方向には、本実施の形態では、日英翻訳の場合「ＪＥ」が、英日翻訳の場合「ＥＪ」が設定される。方式には、後述する選択部１０２ａにより選択された翻訳結果を生成した翻訳の方式を設定し、用例主導型翻訳方式の場合は「ＥＢ」が、規則主導型翻訳方式の場合は「ＲＢ」が設定される。
【００３２】
同図の最初のレコードに示すように、ＥＢＭＴにより「I'd like to rent skis and boots.」が出力される上述の例に対しては、ＩＤ＝「Ｓ＃１」、翻訳方向は日英（ＪＥ）、使用された翻訳方式は用例主導型（ＥＢ）が設定される。
【００３３】
付加情報は、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４が共通して翻訳結果と共に出力する情報であり、場面情報、アラインメント情報、丁寧度、および確信度を含む。
【００３４】
場面情報は、用例主導型翻訳方式で翻訳したときに出力される情報であり、用例翻訳時に検索された用例が使用される場面を示す情報である。上述の例に対しては、場面情報として「ｓｋｉ」が設定される。後述するように、場面情報は用例記憶部１２３に各用例と共に格納されている。
【００３５】
なお、用例記憶部１２３に場面情報が記憶されていない場合は空の値（ｎｕｌｌ）が設定される。また、規則主導型翻訳方式でも、文に含まれる単語の場面などから入力された発話の使用場面を特定し、場面情報を出力するように構成してもよい。
【００３６】
アラインメント情報は、原文と訳文の各構成要素間の対応付けを示す情報である。構成要素とは、単語などの形態素や、複数の形態素を含む形態素列を表す。同図では、矢印の左に日本語の構成要素を、矢印の右に英語の構成要素を指定することにより、矢印の両側の構成要素が対応づけられていることが示されている。
【００３７】
例えば、上述の例に対しては、原文中のスキー板を意味する形態素（板）が訳文中の形態素「ski」に対応することが示されている。また、原文中の形態素列（たい＋の＋です＋が）が訳文中の形態素列「ｗｏｕｌｄ＋ｌｉｋｅ＋ｔｏ」に対応することが示されている。
【００３８】
また、アラインメント情報には、さらに訳語の属性情報が付加されるように構成してもよい。例えば同図では、「ski（pl）」のように、訳語（ski）が複数形（pl）であることを示す属性情報を括弧内に指定する例が示されている。
【００３９】
丁寧度は、訳文の意味内容の丁寧さの程度を表すものである。キャッシュメモリ１２２内の丁寧度は、用例翻訳の翻訳結果が選択されたときに、用例に対応する丁寧度が用例記憶部１２３から取得されて設定される。
【００４０】
確信度は、翻訳結果の確からしさを表す０〜１の数値である。値が大きいほど翻訳結果が信頼できることを表す。確信度の算出方法の詳細については後述する。
【００４１】
用例記憶部１２３は、原言語の文の用例と、目的言語の文の用例とを対応づけて格納するものである。図４は、用例記憶部１２３に記憶された用例のデータ構造の一例を示す説明図である。
【００４２】
同図に示すように、用例記憶部１２３には、日本語用例と、英語用例と、場面情報と、日本語用例と英語用例内の各構成要素間の対応付けを示す情報であるアラインメント情報と、丁寧度とを対応づけて格納している。
【００４３】
アラインメント情報は、用例記憶部１２３に用例を登録するときに、構成要素の対応付けを事前に解析して得られた情報を設定する。なお、アラインメント情報を用例記憶部１２３に保存せず、用例翻訳部１０４が翻訳したときにアラインメント情報を生成するように構成してもよい。しかし、アラインメント情報生成処理の精度の観点から、人手による検証を経たものが事前に付与されていることが望ましい。
【００４４】
丁寧度は、上述のように、訳文の意味内容の丁寧さの程度を表すものである。同図では、「それをやってください」を意味する日本語に対し、丁寧度が異なる７つの訳文が設定されている例が示されている。丁寧度は、各訳出でほぼ同等の値となるように用例または訳語を選択するために参照される。これにより、口調の一貫性を保つことが可能となる。
【００４５】
なお、辞書記憶部１２１および用例記憶部１２３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００４６】
入力受付部１０１は、音声認識、手書き文字認識、キー入力等により原文の入力を受付けるものである。
【００４７】
翻訳制御部１０２は、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４を駆動し、両者がそれぞれ出力した翻訳結果から、最終的な翻訳結果を選択する処理を制御するものであり、選択部１０２ａを備えている。
【００４８】
選択部１０２ａは、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４がそれぞれ出力した翻訳結果のうち、翻訳結果とともにそれぞれ出力された確信度が大きい翻訳結果を、最終的な翻訳結果として選択するものである。
【００４９】
また、翻訳制御部１０２は、選択した翻訳結果について付加情報および対応する識別情報を生成し、生成した付加情報および識別情報をキャッシュメモリ１２２に登録する。付加情報および識別情報の生成方法については後述する。
【００５０】
規則翻訳部１０３は、辞書記憶部１２１に格納された辞書情報や、予め定められた翻訳規則を参照して、原文を目的言語に翻訳する規則主導型翻訳方式の翻訳部である。具体的には、規則翻訳部１０３は、まず入力された原文に対して、形態素解析、統語解析、依存構造解析などの通常の文解析処理を行い、原文の意味構造を反映した依存構造木を生成する。そして、規則翻訳部１０３は、辞書記憶部１２１および所定の翻訳規則を参照しながら、依存構造木を目的言語の依存構造木に変換するトランスファー処理を行う。最後に、規則翻訳部１０３は、目的言語の依存構造木から目的言語による訳文を生成する。
【００５１】
また、規則翻訳部１０３は、変換前後の各依存構造木の要素の対応から、原文と訳文の各構成要素間のアラインメント情報を生成する。
【００５２】
用例翻訳部１０４は、原文を用例記憶部１２３内の用例と照合し、一致または類似する用例に対応する目的言語の用例を選択することにより翻訳を行う用例主導方式の翻訳部である。
【００５３】
なお、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４は、翻訳結果を出力すると共に、翻訳結果の確信度、原文と訳文の各構成要素間の対応付け（アラインメント情報）などを含む上述の付加情報を出力する。
【００５４】
出力部１０５は、翻訳制御部１０２が選択した翻訳結果を音声合成してユーザに出力するものである。なお、出力部１０５は、翻訳結果をディスプレイ等によりユーザに提示するように構成してもよい。
【００５５】
次に、このように構成された本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００による機械翻訳処理について説明する。図５は、本実施の形態における機械翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００５６】
まず、入力受付部１０１が、原文の入力を受付ける（ステップＳ５０１）。次に、規則翻訳部１０３による規則翻訳処理（ステップＳ５０２）、および用例翻訳部１０４による用例翻訳処理（ステップＳ５０３）が行われる。なお、規則翻訳処理と用例翻訳処理の処理順序はこれに限られず、先に用例翻訳処理を実行してもよいし、並行して処理するように構成してもよい。規則翻訳処理と用例翻訳処理の詳細については後述する。
【００５７】
次に、選択部１０２ａが、規則翻訳処理による翻訳結果と、用例翻訳処理による翻訳結果のそれぞれの確信度を比較し、確信度が高い翻訳結果を選択する（ステップＳ５０４）。
【００５８】
次に、翻訳制御部１０２が、選択した翻訳結果の付加情報および識別情報を生成し、生成した付加情報に識別情報を付与してキャッシュメモリ１２２に登録する（ステップＳ５０５）。具体的には、翻訳制御部１０２は、以下のようにして付加情報および識別情報を生成する。
【００５９】
まず、翻訳制御部１０２は、識別情報のうちＩＤを、ユーザにより指定または入力されたユーザＩＤと、ＲＡＭなどの記憶部（図示せず）で管理するユーザごとの発話順序とから生成する。また、翻訳制御部１０２は、ユーザにより指定された翻訳方向を識別情報の方向として設定する。あるいは、音声翻訳システムであれば、発声者を識別する話者認識技術を用いて自動生成されるユーザＩＤや、発声言語の言語種を判別する言語識別技術により得られる翻訳方向から設定してもよい。また、翻訳制御部１０２は、翻訳制御部１０２自身が選択した翻訳方式を識別情報の方式として設定する。
【００６０】
付加情報のうち場面情報は、方式として用例主導型が選択された場合に、用例記憶部１２３から取得された場面情報が設定される。アラインメント情報は、用例主導型を選択した場合は用例記憶部１２３から取得したアラインメント情報が設定され、規則主導型を選択した場合は、規則翻訳部１０３が生成したアラインメント情報が設定される。
【００６１】
丁寧度は、原則として用例主導型が選択された場合に、用例記憶部１２３から取得された丁寧度が設定される。なお、キャッシュメモリ１２２の丁寧度を参照し、規則翻訳時に丁寧度が一致する訳語を選択したときは、参照した丁寧度が引き継がれて設定される場合がある。確信度は、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４がそれぞれ出力した確信度が設定される。
【００６２】
最後に、出力部１０５が、翻訳制御部１０２により選択された翻訳結果を音声合成してスピーカ等（図示せず）に出力し（ステップＳ５０６）、機械翻訳処理を終了する。
【００６３】
次に、ステップＳ５０２の規則翻訳処理の詳細について説明する。図６は、本実施の形態における規則翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００６４】
まず、規則翻訳部１０３は、入力された原文を解析して依存構造木を生成する（ステップＳ６０１）。上述のように、規則翻訳部１０３は、従来から用いられている形態素解析、統語解析、および依存構造解析等の文解析処理を実行することにより依存構造木を生成する。
【００６５】
次に、規則翻訳部１０３は、生成した依存構造木を目的言語の依存構造木にトランスファーする（ステップＳ６０２）。この処理は、従来から用いられている機械翻訳のトランスファー方式における処理と同様である。
【００６６】
この後、規則翻訳部１０３は、キャッシュメモリ１２２の内容を適用して依存構造木内の単語を変更するキャッシュ適用処理を実行する（ステップＳ６０３〜ステップＳ６０７）。規則翻訳のキャッシュ適用処理では、基本的に時系列順に並んだキャッシュメモリ１２２内のレコードを遡及検索し、適用可能な付加情報が検索された場合に、検索された付加情報を用いて目的言語の依存構造木を修正する。遡及検索の範囲および適用方法は、付加情報の種類によって異なる。以下、ステップＳ６０３〜ステップＳ６０７のキャッシュ適用処理について説明する。
【００６７】
まず、規則翻訳部１０３は、キャッシュメモリ１２２からアラインメント情報を取得し（ステップＳ６０３）、取得したアラインメント情報に、依存構造木内の単語が含まれているか否かを判断する（ステップＳ６０４）。
【００６８】
含まれている場合は（ステップＳ６０４：ＹＥＳ）、規則翻訳部１０３は、アラインメント情報内の単語で依存構造木内の単語を変更する（ステップＳ６０５）。具体的には、以下のようにしてアラインメント情報の適用を行う。
【００６９】
まず、規則翻訳部１０３は、取得したアラインメント情報のうち、発話者が同一、または、翻訳方向が逆方向かつ翻訳方式が用例主導型（ＥＢ）である範囲を探索する。探索キーは、発話者が同一の場合は原言語の形態素もしくは形態素列とする。また、翻訳方向が逆方向の場合は、訳語側の形態素もしくは形態素列を探索キーとする。
【００７０】
例えば、キャッシュメモリ１２２に図３のＩＤ＝「Ｓ＃１」および「Ｈ＃１」に示すような情報が格納されており、上述の例と同様に、発話者（Ｓ）が、別のスキー靴を見たいことを表す日本語の文（別の靴を見せてください。）が入力したとする（ＩＤ＝「Ｓ＃２」）。この場合、翻訳方向が逆方向かつ翻訳方式がＥＢであるレコードは存在しないため、探索範囲は発話者が同一であるＩＤ＝「Ｓ＃１」のレコードのみとなる。
【００７１】
ＩＤ＝「Ｓ＃２」に対応する原文に対しては、当該原文内の単語の１つであり、スキー靴を意味する日本語（靴）を含むアラインメント情報（靴→boot（pl））がキャッシュメモリ１２２内に存在する。したがって、例えば、規則翻訳で当該単語（靴）の訳語として「shoe（pl）」が選択されていた場合、アラインメント情報に従って訳語を「boot（pl）」に変更する。
【００７２】
なお、このとき、訳語の属性情報（pl等）も継承される。例えば、用例主導型で「靴を片方なくしました。」を意味する日本語が入力され、用例翻訳により訳語「I've lost a boot.」が出力された後、規則主導型で「靴」を意味する日本語を翻訳する場合は、通常の訳語である「boot（pl）」の代わりに単数形の「boot（sg）」が選択される。
【００７３】
ステップＳ６０４で、アラインメント情報に依存構造木内の単語が含まれていないと判断された場合（ステップＳ６０４：ＮＯ）、または、アラインメント情報の適用後（ステップＳ６０５）、規則翻訳部１０３は、場面情報および丁寧度の適用を行う。すなわち、規則翻訳部１０３は、キャッシュメモリ１２２から場面情報および丁寧度を取得し（ステップＳ６０６）、依存構造木内の単語を、場面情報および丁寧度が一致する単語に変更する（ステップＳ６０７）。場面情報の適用、および丁寧度の適用は以下のように行う。
【００７４】
まず、場面情報の適用について説明する。場面情報は、翻訳方式が用例主導型（ＥＢ）である範囲で検索し、最初に検索された場面情報、すなわち最新の場面情報を現在の発話の場面であると仮定する。そして、訳語候補の中に、当該の場面情報に適合する訳語が存在すれば、それを第１優先の訳語（第１訳語）に変更する。
【００７５】
例えば、「服」を意味する日本語に対する通常の第１訳語は「dress」であるが、使用場面「スキー」では、「ski wear」が第１訳語に変更される。従って、キャッシュメモリ１２２に図３に示すような情報が格納されていた場合であって、その後に入力された日本語の原文中に「服」を意味する単語が現れた場合、その単語の訳語は「ski wear」に変更される。
【００７６】
次に、丁寧度の適用について図７を用いて説明する。図７は、キャッシュメモリ１２２に記憶される情報の別の例を示す説明図である。
【００７７】
丁寧度の探索では、発話者が同一である範囲で探索する。丁寧度を対話相手に合わせることは無意味だからである。ここで、例えば、先行発話として「My name is Brown.」が入力され、用例翻訳により対応する日本語（私はブラウンと申します。）が出力され、キャッシュメモリ１２２に図７に示すような情報が格納されたことを仮定する。
【００７８】
この状態で、同一発話者が、「I'll visit tomorrow.」と発話した場合、探索範囲は、ＩＤ＝「Ｓ＃１」となり、丁寧度４が取得される。なお、丁寧度４は、英日翻訳では謙譲語の使用を表すものとする。
【００７９】
ここで、例えば、図２に示すような辞書記憶部１２１を参照し、「visit」の訳語として丁寧度３の日本語（行く）が選択されていたとすると、当該日本語は、取得した丁寧度と一致する丁寧度（４）に対応する別の日本語（伺う）に変更される。
【００８０】
図６に戻り、上述のようなキャッシュ適用処理（ステップＳ６０３〜ステップＳ６０７）が終了すると、規則翻訳部１０３は、目的言語の依存構造木から訳文を生成する（ステップＳ６０８）。すなわち、規則翻訳部１０３は、従来から用いられている機械翻訳のトランスファー方式における処理と同様に、構文生成・形態素生成処理を実行して目的言語の訳文を生成する。
【００８１】
次に、規則翻訳部１０３は、生成した訳文と原文との対応からアラインメント情報を生成する（ステップＳ６０９）。具体的には、規則翻訳部１０３は、トランスファー時に変換された原言語の依存構造木および目的言語の依存構造木の間の対応関係に、キャッシュ適用処理により得られた新たな対応関係を反映した最終結果をアラインメント情報として生成する。
【００８２】
次に、規則翻訳部１０３は、規則翻訳で得られた翻訳結果の確信度を算出する（ステップＳ６１０）。確信度は、１より小さい特定値を最大値とし（用例主導翻訳では最大値１）、係り受けの曖昧性の多さや訳語の曖昧性の多さに応じた点数を減じることにより算出する。なお、キャッシュ適用により訳語の曖昧性等が減じられれば、その分ペナルティは小さくなる。
【００８３】
具体的には、規則翻訳部１０３は、以下の（１）式により規則主導翻訳における確信度Ｃrを算出する。ここで、α、βは、０＜α、β＜１を満たす定数、Ｎは全構成語数、Ｎsは構文的曖昧性の数、Ｎtwは訳語に曖昧性を持つ語の数を意味する。
【数１】
【００８４】
なお、αは、規則主導翻訳における上限値を定める定数であり、βは、訳語の曖昧性に関するペナルティの上限値を定める定数である。
【００８５】
次に、規則翻訳部１０３は、訳文および付加情報を出力する（ステップＳ６１１）。なお、付加情報のうちアラインメント情報は、ステップＳ６０９で生成したアラインメント情報を出力する。付加情報のうち場面情報および丁寧度は、原則として規則翻訳では出力しないが、キャッシュメモリ１２２を参照して場面情報または丁寧度が一致する訳語に変更した場合は、参照元のレコードと同一の場面情報または丁寧度を設定してもよい。また、原文に含まれる単語に対応する場面や丁寧度を辞書記憶部１２１から取得し、取得した場面や丁寧度を設定するように構成してもよい。
【００８６】
次に、ステップＳ５０３の用例翻訳処理の詳細について説明する。図８は、本実施の形態における用例翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００８７】
まず、用例翻訳部１０４は、原文と類似する文に対応する目的言語の用例を用例記憶部１２３から検索する（ステップＳ８０１）。このように、用例の検索は類似文検索の手法により行い、完全一致しなくとも、一定の確信度とともに類似する用例が順序づけられて取得されるものとする。なお、完全一致の場合に確信度として１が設定される。
【００８８】
また、同図には図示しないが、検索に失敗した場合、または所定の閾値以下の確信度しか得られなかった場合は、空の翻訳結果、および空の付加情報を出力して終了する。
【００８９】
検索が成功した場合、キャッシュメモリ１２２を参照して用例の変更を行うキャッシュ適用処理を実行する（ステップＳ８０２〜ステップＳ８０３）。用例翻訳のキャッシュ適用処理では、基本的に丁寧度以外の変更処理は行わない。対訳用例は、使用場面を想定した上での最適解釈が既に行われた結果だからである。一方、丁寧度は、話者と聞き手の関係に基づいて動的に決定されるものであり、文脈から獲得する必要があるからである。なお、常に最大限の丁寧度で出力する戦略もあるが、慇懃無礼となる場合があるという問題が生じうる。
【００９０】
丁寧度は、多くの場合、現在翻訳対象となっている原文からも獲得することができるが、対象とする言語対によっては、必ずしも一意に対応するとは限らない。例えば、「質問してよろしいですか？」を意味する日本語の原文に対し、先行文脈が存在しない場合は、異なる丁寧度を有する「May I ask a question?」、および「I wonder if I might ask a question.」の２つの英語の訳文が対応づけられる。
【００９１】
実際、特に慣用的表現のように、同一の原文に対し丁寧度のみ異なる複数の訳文が用例記憶部１２３に登録されていることも多い。このような場合、キャッシュ適用処理により、先行文脈を参照すること、すなわちキャッシュメモリ１２２を参照することで、複数の訳文のうち、丁寧度が一致するいずれか１つを選択して翻訳結果とする。
【００９２】
次に、用例翻訳部１０４は、選択した用例と、原文との相違部分を検出して単語の置換を行う（ステップＳ８０３）。例えば、原文が「コップを１つください。」であり、検索された用例が「お皿を２枚ください。」であった場合、アラインメント情報の「お皿→dish（pl）」、および「２枚→two」を、それぞれ「コップ→glass（sg）」、「１つ→a」に変更するとともに、訳文の対応部分の単語をそれぞれ変更する。
【００９３】
次に、用例翻訳部１０４は、翻訳結果の最終的な確信度を算出する（ステップＳ８０５）。確信度は、用例検索時に得られた値を最大値とし、単語置換の多さや置換単語間の意味的距離に応じた点数を減じることにより確定する。
【００９４】
具体的には、用例翻訳部１０４は、以下の（２）式により用例主導翻訳における確信度Ｃeを算出する。ここで、Ｓiは、入力文内の単語（入力単語）と用例内の単語（用例単語）の対応付けにおける、入力単語と用例単語との類似度を表し、０＜＝Ｓi＜＝１を満たすものとする。
【数２】
【００９５】
なお、入力単語と用例単語との類似度は、単語間の階層関係を格納したシソーラス（図示せず）を参照し、両者間の階層数が小さいほど類似度を高く算出する方法などの、従来から用いられているあらゆる類似度算出方法を適用できる。
【００９６】
次に、用例翻訳部１０４は、訳文および付加情報を出力する（ステップＳ８０６）。なお、付加情報に含まれる場面情報、アラインメント情報、および丁寧度は、選択した用例に対応する情報をそれぞれ用例記憶部１２３から取得して出力する。
【００９７】
次に、本実施の形態による機械翻訳処理の具体例について説明する。以下では、キャッシュメモリ１２２に図３に示すような情報が格納されており、「別の靴を見せてください。」を意味する日本語が入力された場合を例に説明する。
【００９８】
この原文に対し、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４は、それぞれ規則翻訳処理（ステップＳ５０２）、および用例翻訳処理（ステップＳ５０３）を実行する。図９は、このときの規則翻訳処理により生成された依存構造木の一例を示す説明図である。また、図１０は、このときの用例翻訳処理により選択された用例と入力文との対応の一例を示す説明図である。
【００９９】
規則翻訳部１０３が依存構造木を生成した時点では、全構成語（構成語数Ｎ＝３）のうち、すべての構成語に複数の訳語候補が存在する（Ｎtw＝３）。一方、構文的曖昧性は存在しない（Ｎs＝１）。したがって、α＝０．９、β＝０．３として、この時点の確信度Ｃrを上述の（１）式で算出すると、Ｃr＝０．９＊（１−０．３＊３／３）＝０．６３となる。
【０１００】
この後、ステップＳ６０５でアラインメント情報の適用を行うと、ノード９０１の訳語の曖昧性が解消され、Ｎtw＝２となるため、確信度はＣr＝０．９＊（１−０．３＊２／３）＝０．７２に上昇する。ステップＳ６１０ではこの値が規則翻訳の翻訳結果の確信度として算出される。このように本実施の形態によれば、キャッシュメモリ１２２を参照することにより、規則翻訳の精度を向上させることができる。
【０１０１】
一方、用例翻訳処理では、図１０に示すように、入力文１０１０に対して完全一致する用例が検索されず、類似する原言語用例１０１１と、原言語用例１０１１に対応する目的言語用例１０１２とが検索されたものとする。
【０１０２】
なお、この場合、用例翻訳部１０４は、入力文１０１０と原言語用例１０１１とで一致する要素１００１および要素１００２は置換しないが、相違部分である要素１００４に対応する要素１００７を要素１００３に相当する英語の訳語に置換する（ステップＳ８０４）。同様に、用例翻訳部１０４は、相違部分である要素１００６に対応する要素１００８を要素１００５に相当する英語の訳語に置換する（ステップＳ８０４）。
【０１０３】
用例翻訳部１０４は、上述の（２）式により用例翻訳の翻訳結果の確信度Ｃeを算出する（ステップＳ８０５）。図１０の例では、要素１００１（別の）と要素１００２（別の）とは完全一致するため類似度は１である。また、要素１００３（靴を）と要素１００４（人を）との類似度が０．２、要素１００５（見せてください）と要素１００６（呼んでください）の類似度が０．１であったとすると、（２）式より、確信度として、Ｃe＝（１＋０．２＋０．１）／３＝０．４３が得られる。
【０１０４】
なお、用例翻訳ではキャッシュ適用処理で適合する情報が存在しなかったものとすると、最終的な確信度は０．４３のままとなる。このようにして得られた規則翻訳の確信度０．７２と用例翻訳の確信度０．４３とを比較することにより、選択部１０２ａが、最終的に確信度の大きい規則翻訳の翻訳結果を選択する（ステップＳ５０４）。また、翻訳制御部１０２が、選択された規則翻訳の翻訳結果の付加情報をキャッシュメモリ１２２に登録する（ステップＳ５０５）。
【０１０５】
このように、本実施の形態にかかる機械翻訳装置では、規則翻訳および用例翻訳のそれぞれの翻訳結果から得られる単語の対応関係や場面情報、丁寧度などの付加情報をキャッシュメモリに保存し、以降の翻訳処理で付加情報を参照して翻訳の精度を向上させることができる。
【０１０６】
図１１は、本実施の形態にかかる機械翻訳装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【０１０７】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。
【０１０８】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。
【０１０９】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
【０１１０】
さらに、本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１１１】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムは、上述した各部（入力受付部、翻訳制御部、規則翻訳部、用例翻訳部、出力部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１が上記ＲＯＭ５２から機械翻訳プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
以上のように、本発明にかかる機械翻訳する装置、方法およびプログラムは、複数の翻訳方式を組み合わせて原言語文を目的言語に翻訳する機械翻訳装置、方法およびプログラムに適している。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本実施の形態にかかる機械翻訳装置の構成を示すブロック図である。
【図２】辞書記憶部に格納された翻訳辞書のデータ構造の一例を示す説明図である。
【図３】キャッシュメモリに記憶される情報の一例を示す説明図である。
【図４】用例記憶部に記憶された用例のデータ構造の一例を示す説明図である。
【図５】本実施の形態における機械翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態における規則翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図７】キャッシュメモリに記憶される情報の別の例を示す説明図である。
【図８】本実施の形態における用例翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図９】規則翻訳処理により生成された依存構造木の一例を示す説明図である。
【図１０】用例翻訳処理により選択された用例と入力文との対応の一例を示す説明図である。
【図１１】本実施の形態にかかる機械翻訳装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１１４】
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５４ 通信Ｉ／Ｆ
６１ バス
１００ 機械翻訳装置
１０１ 入力受付部
１０２ 翻訳制御部
１０２ａ 選択部
１０３ 規則翻訳部
１０４ 用例翻訳部
１０５ 出力部
１２１ 辞書記憶部
１２２ キャッシュメモリ
１２３ 用例記憶部
９０１ ノード
１００１、１００２、１００３、１００４、１００５、１００６、１００７、１００８ 要素
１０１０ 入力文
１０１１ 原言語用例
１０１２ 目的言語用例
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数の翻訳方式によって、入力された原言語文を翻訳の目的言語に機械翻訳する装置、方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械翻訳は、文型の限られた技術文書等に適用領域が限られていた。しかし、近年の機械翻訳技術の進展により、Ｗｅｂ文書等の幅広い分野の文書を扱えるようになり、さらに音声認識技術との融合により、人間の発話を実世界・実時間で翻訳する音声翻訳器（通訳器）の実用化が期待される状況になってきた。ところが、音声翻訳器の実用化に関しては、話し言葉を扱う性格上、言葉の省略や助詞等の脱落、句や文の倒置、言い直し、不要語句の挿入など、これまで書き言葉にはあまり現れなかった言語現象に対応していく必要があり、克服すべき課題も多い。
【０００３】
これらの課題に対し有用な解として、入力文を事前に準備された対訳用例データベースと照合し、照合した全体もしくは部分に対応する訳文を出力することで、翻訳品質を向上させる用例主導型翻訳方式（ＥＢＭＴ：Example Based Machine Translation）が提案されている。しかし、どのような入力文に対しても照合できるような巨大な対訳用例データベースを開発するコストは膨大であり、ＥＢＭＴだけであらゆる入力に対する翻訳を行うことはできない。
【０００４】
このため、従来から用いられてきた、翻訳規則に従って翻訳する規則主導型翻訳方式（ＲＢＭＴ：Ruled Based Machine Translation）を併用することでカバレージを高め、さらに両方式の長所を活かして、最終的な訳出性能を向上させるハイブリッド翻訳方式（Ｈｙｂｒｉｄ ＭＴ）が提案されている。
【０００５】
Ｈｙｂｒｉｄ ＭＴでは、ＥＢＭＴとＲＢＭＴの訳出方法の違いに伴い、同一発話者の同一単語の訳語が異なる場合や、待遇表現等で丁寧度に差が現れる場合など、一連の会話の中で一貫した口調で訳出することができない場合がある。
【０００６】
一例として、（１）スキーの板とスキー靴を借りたいことを表す日本語の文（板と靴を借りたいのですが。）が入力されて、ＥＢＭＴにより「I'd like to rent skis and boots.」が出力され、さらに（２）別のスキー靴を見たいことを表す日本語の文（別の靴を見せてください。）が入力されて、ＲＢＭＴにより「Please show me different shoes.」が出力された場合について説明する。
【０００７】
この例は、入力（１）に対しては、対訳用例データベースに当該例文が登録されていたため、ＥＢＭＴにより翻訳が行われたことを示している。この結果、「靴」の訳語としては、発話文脈に最適な「boots」が選択されている。一方、引き続き発話された入力（２）では、類似例文が対訳用例データベースに存在せず、この結果、ＲＢＭＴにより翻訳が行われたことを示している。
【０００８】
ＲＢＭＴでは、通常、多くの文脈で最適と思われる訳語が選択される。この結果、「靴」の訳語としては「shoes」が選択されている。このように、一連の会話であるにも拘わらず、内部で用いられた翻訳方式の違いにより、同一の単語に対する訳語が異なる場合が生じうる。出力を聞いた聞き手は、第１文では、スキー靴を思い浮かべていたのに、第２文では、「shoes（短靴）」と言い換えられるため、発話者の意図を汲むのに戸惑いを覚えることになる。
【０００９】
上記課題に関連する技術として、特許文献１では、プロの翻訳者等が、マニュアル文等を翻訳する際に、機械翻訳装置（ＲＢＭＴ）と翻訳メモリ装置（ＥＢＭＴ）とを併用し、対話的に翻訳文を作成する過程を支援するシステムが提案されている。
【００１０】
特許文献１では、データ互換処理部なる機構によって、ＲＢＭＴの結果を人手により修正の上、ＥＢＭＴの例文に追加する、あるいは、ＥＢＭＴの例文を解析して得られる対訳パターンもしくは対訳辞書をＲＢＭＴの辞書に追加する、という処理を行っている。これにより、ＲＢＭＴとＥＢＭＴの翻訳結果を同一のデータ構造で扱えるようになる。
【００１１】
この結果、翻訳メモリに「靴」の訳語が「boots」として数多く現れていれば、機械翻訳用辞書に訳語「boots」が追加される。その結果、ＲＢＭＴでも、「靴」の訳語として「boots」を得ることができる。
【００１２】
【特許文献１】特開２００２−２７８９６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、特許文献１の方法では、ＥＢＭＴが潜在的に持つ対訳情報を直接ＲＢＭＴ側に登録するため、対訳情報が不揮発性になるという問題がある。すなわち、入力文脈に依らず、ある入力語の訳語が特定のものに固定化するという傾向がある。これは、特許文献１が想定している翻訳支援環境で、プロの翻訳者等が、自己の過去の翻訳結果を有効利用して翻訳効率を高めるという目的には好適である。
【００１４】
しかし、会話支援環境で使用される音声翻訳装置はさまざまな場面で使用されることが想定され、場面毎に最適な訳語は異なるため、訳語が固定化することにより翻訳精度が低下するという不都合が生じる。
【００１５】
例えば、レンタルスキーの店での会話文では、「靴」を「boots」と訳出すべきだが、シューズショップでの使用場面を想定すれば、通常「shoes」と訳出すべきである。ところが、特許文献１の方法により「靴」の訳語として「boots」が登録された場合、シューズショップでの会話文に対しても「boots」と訳出されるため、翻訳精度が低下する。
【００１６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、多数の文脈が想定される音声翻訳での翻訳精度を向上させることができる装置、方法およびプログラム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】
【００１７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、第１言語の用例と、前記第１言語の用例を翻訳した第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、第１言語による第１単語と、第２言語による第２単語とを対応づけた単語辞書を記憶する辞書記憶部と、第１言語による第１言語文の入力を受付ける入力受付部と、前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を前記用例記憶部から取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する用例翻訳部と、前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、予め定められた規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する規則翻訳部と、前記用例翻訳部の翻訳結果と前記規則翻訳部の翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択する選択部と、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、選択された翻訳結果に含まれる前記第２単語との間の対応関係を記憶する対応記憶部と、選択された翻訳結果を出力する出力部と、を備え、前記規則翻訳部は、さらに、他の第１言語文を第２言語に規則翻訳し、かつ、前記他の第１言語文に含まれる前記第１単語のそれぞれについて、前記第１単語に対応する前記第２単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２単語で前記第１単語を規則翻訳した前記第２単語を置換すること、を特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記装置を実行することができる方法およびプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、内部的に異なる翻訳方式が用いられていても、翻訳結果の整合性がとれるので、翻訳精度を向上させることができ、聞き手に不自然な印象を与えることがないという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置、方法およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置は、ハイブリッド翻訳方式を構成する規則翻訳および用例翻訳のそれぞれの翻訳結果から得られる付加情報をキャッシュメモリに保存し、以降の翻訳処理で付加情報を参照して翻訳の精度を向上させるものである。
【００２２】
なお、以下では、日本語と英語との間の機械翻訳を前提として説明するが、翻訳の原言語および目的言語の組み合わせはこれに限るものではなく、あらゆる言語の組み合わせについて適用することができる。
【００２３】
図１は、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、機械翻訳装置１００は、辞書記憶部１２１と、キャッシュメモリ１２２と、用例記憶部１２３と、入力受付部１０１と、翻訳制御部１０２と、規則翻訳部１０３と、用例翻訳部１０４と、出力部１０５と、を備えている。
【００２４】
辞書記憶部１２１は、原言語の単語と目的言語の単語とを対応づけた翻訳辞書を格納するものである。辞書記憶部１２１は、後述する規則翻訳部１０３が翻訳する際に参照する。図２は、辞書記憶部１２１に格納された翻訳辞書のデータ構造の一例を示す説明図である。同図の例では、翻訳辞書には、日本語の単語と、日本語の単語の丁寧度と、英語の単語と、英語の単語の丁寧度と、画面とが対応づけられて格納されている。
【００２５】
なお、丁寧度とは、各単語の意味内容の丁寧さの程度を表すものである。例えば、同図に示すように、英単語「visit」に対する日本語の訳語としては、２つの日本語（「行く」、「伺う」）が存在するが、それぞれ丁寧さの程度が異なるため、丁寧度の値（「３」、「４」）が異なっている。丁寧度は、後述するキャッシュメモリ１２２内の丁寧度と一致する訳語を選択するために参照される。
【００２６】
また、場面とは、訳語が使用される場面を表す情報であり、対応する訳語が複数存在するときに、場面を参照することにより適切な訳語を選択するために用いられる。
【００２７】
キャッシュメモリ１２２は、入力された原言語による文である原文と、原文の目的言語による翻訳結果（訳文）との間の単語の対応関係や、場面に関する場面情報、丁寧度などの翻訳に関する付加情報などを一時的に記憶する記憶部であり、ＲＡＭ（Random Access Memory）によって構成される。なお、キャッシュメモリ１２２を、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカードなどの、その他一般的に利用されている記憶媒体により構成してもよい。また、キャッシュメモリ１２２には付加情報等が時系列順に追記され、記憶された情報は、一連の対話に関する翻訳処理が終了すると初期化される。
【００２８】
図３は、キャッシュメモリ１２２に記憶される情報の一例を示す説明図である。なお、同図は、上述の例のように、スキーの板とスキー靴を借りたいことを表す日本語の文（板と靴を借りたいのですが。）が入力されたときの処理結果を登録した状態を示している。
【００２９】
同図に示すように、キャッシュメモリ１２２内には、識別情報と、付加情報とが格納されている。識別情報は、入力文を一意に識別するＩＤと、翻訳の方向と、翻訳の方式とを含んでいる。
【００３０】
ＩＤは、ユーザＩＤやユーザ名などの「発話者の識別情報」、記号「＃」、および発話者ごとの発話順序を表す「順番号」を付加した形式で表される。同図では、例えば、日本語の発話者「Ｓ」の１番目および２番目の発話に対応したＩＤである「Ｓ＃１」、「Ｓ＃２」が登録されている。
【００３１】
方向には、本実施の形態では、日英翻訳の場合「ＪＥ」が、英日翻訳の場合「ＥＪ」が設定される。方式には、後述する選択部１０２ａにより選択された翻訳結果を生成した翻訳の方式を設定し、用例主導型翻訳方式の場合は「ＥＢ」が、規則主導型翻訳方式の場合は「ＲＢ」が設定される。
【００３２】
同図の最初のレコードに示すように、ＥＢＭＴにより「I'd like to rent skis and boots.」が出力される上述の例に対しては、ＩＤ＝「Ｓ＃１」、翻訳方向は日英（ＪＥ）、使用された翻訳方式は用例主導型（ＥＢ）が設定される。
【００３３】
付加情報は、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４が共通して翻訳結果と共に出力する情報であり、場面情報、アラインメント情報、丁寧度、および確信度を含む。
【００３４】
場面情報は、用例主導型翻訳方式で翻訳したときに出力される情報であり、用例翻訳時に検索された用例が使用される場面を示す情報である。上述の例に対しては、場面情報として「ｓｋｉ」が設定される。後述するように、場面情報は用例記憶部１２３に各用例と共に格納されている。
【００３５】
なお、用例記憶部１２３に場面情報が記憶されていない場合は空の値（ｎｕｌｌ）が設定される。また、規則主導型翻訳方式でも、文に含まれる単語の場面などから入力された発話の使用場面を特定し、場面情報を出力するように構成してもよい。
【００３６】
アラインメント情報は、原文と訳文の各構成要素間の対応付けを示す情報である。構成要素とは、単語などの形態素や、複数の形態素を含む形態素列を表す。同図では、矢印の左に日本語の構成要素を、矢印の右に英語の構成要素を指定することにより、矢印の両側の構成要素が対応づけられていることが示されている。
【００３７】
例えば、上述の例に対しては、原文中のスキー板を意味する形態素（板）が訳文中の形態素「ski」に対応することが示されている。また、原文中の形態素列（たい＋の＋です＋が）が訳文中の形態素列「ｗｏｕｌｄ＋ｌｉｋｅ＋ｔｏ」に対応することが示されている。
【００３８】
また、アラインメント情報には、さらに訳語の属性情報が付加されるように構成してもよい。例えば同図では、「ski（pl）」のように、訳語（ski）が複数形（pl）であることを示す属性情報を括弧内に指定する例が示されている。
【００３９】
丁寧度は、訳文の意味内容の丁寧さの程度を表すものである。キャッシュメモリ１２２内の丁寧度は、用例翻訳の翻訳結果が選択されたときに、用例に対応する丁寧度が用例記憶部１２３から取得されて設定される。
【００４０】
確信度は、翻訳結果の確からしさを表す０〜１の数値である。値が大きいほど翻訳結果が信頼できることを表す。確信度の算出方法の詳細については後述する。
【００４１】
用例記憶部１２３は、原言語の文の用例と、目的言語の文の用例とを対応づけて格納するものである。図４は、用例記憶部１２３に記憶された用例のデータ構造の一例を示す説明図である。
【００４２】
同図に示すように、用例記憶部１２３には、日本語用例と、英語用例と、場面情報と、日本語用例と英語用例内の各構成要素間の対応付けを示す情報であるアラインメント情報と、丁寧度とを対応づけて格納している。
【００４３】
アラインメント情報は、用例記憶部１２３に用例を登録するときに、構成要素の対応付けを事前に解析して得られた情報を設定する。なお、アラインメント情報を用例記憶部１２３に保存せず、用例翻訳部１０４が翻訳したときにアラインメント情報を生成するように構成してもよい。しかし、アラインメント情報生成処理の精度の観点から、人手による検証を経たものが事前に付与されていることが望ましい。
【００４４】
丁寧度は、上述のように、訳文の意味内容の丁寧さの程度を表すものである。同図では、「それをやってください」を意味する日本語に対し、丁寧度が異なる７つの訳文が設定されている例が示されている。丁寧度は、各訳出でほぼ同等の値となるように用例または訳語を選択するために参照される。これにより、口調の一貫性を保つことが可能となる。
【００４５】
なお、辞書記憶部１２１および用例記憶部１２３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００４６】
入力受付部１０１は、音声認識、手書き文字認識、キー入力等により原文の入力を受付けるものである。
【００４７】
翻訳制御部１０２は、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４を駆動し、両者がそれぞれ出力した翻訳結果から、最終的な翻訳結果を選択する処理を制御するものであり、選択部１０２ａを備えている。
【００４８】
選択部１０２ａは、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４がそれぞれ出力した翻訳結果のうち、翻訳結果とともにそれぞれ出力された確信度が大きい翻訳結果を、最終的な翻訳結果として選択するものである。
【００４９】
また、翻訳制御部１０２は、選択した翻訳結果について付加情報および対応する識別情報を生成し、生成した付加情報および識別情報をキャッシュメモリ１２２に登録する。付加情報および識別情報の生成方法については後述する。
【００５０】
規則翻訳部１０３は、辞書記憶部１２１に格納された辞書情報や、予め定められた翻訳規則を参照して、原文を目的言語に翻訳する規則主導型翻訳方式の翻訳部である。具体的には、規則翻訳部１０３は、まず入力された原文に対して、形態素解析、統語解析、依存構造解析などの通常の文解析処理を行い、原文の意味構造を反映した依存構造木を生成する。そして、規則翻訳部１０３は、辞書記憶部１２１および所定の翻訳規則を参照しながら、依存構造木を目的言語の依存構造木に変換するトランスファー処理を行う。最後に、規則翻訳部１０３は、目的言語の依存構造木から目的言語による訳文を生成する。
【００５１】
また、規則翻訳部１０３は、変換前後の各依存構造木の要素の対応から、原文と訳文の各構成要素間のアラインメント情報を生成する。
【００５２】
用例翻訳部１０４は、原文を用例記憶部１２３内の用例と照合し、一致または類似する用例に対応する目的言語の用例を選択することにより翻訳を行う用例主導方式の翻訳部である。
【００５３】
なお、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４は、翻訳結果を出力すると共に、翻訳結果の確信度、原文と訳文の各構成要素間の対応付け（アラインメント情報）などを含む上述の付加情報を出力する。
【００５４】
出力部１０５は、翻訳制御部１０２が選択した翻訳結果を音声合成してユーザに出力するものである。なお、出力部１０５は、翻訳結果をディスプレイ等によりユーザに提示するように構成してもよい。
【００５５】
次に、このように構成された本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００による機械翻訳処理について説明する。図５は、本実施の形態における機械翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００５６】
まず、入力受付部１０１が、原文の入力を受付ける（ステップＳ５０１）。次に、規則翻訳部１０３による規則翻訳処理（ステップＳ５０２）、および用例翻訳部１０４による用例翻訳処理（ステップＳ５０３）が行われる。なお、規則翻訳処理と用例翻訳処理の処理順序はこれに限られず、先に用例翻訳処理を実行してもよいし、並行して処理するように構成してもよい。規則翻訳処理と用例翻訳処理の詳細については後述する。
【００５７】
次に、選択部１０２ａが、規則翻訳処理による翻訳結果と、用例翻訳処理による翻訳結果のそれぞれの確信度を比較し、確信度が高い翻訳結果を選択する（ステップＳ５０４）。
【００５８】
次に、翻訳制御部１０２が、選択した翻訳結果の付加情報および識別情報を生成し、生成した付加情報に識別情報を付与してキャッシュメモリ１２２に登録する（ステップＳ５０５）。具体的には、翻訳制御部１０２は、以下のようにして付加情報および識別情報を生成する。
【００５９】
まず、翻訳制御部１０２は、識別情報のうちＩＤを、ユーザにより指定または入力されたユーザＩＤと、ＲＡＭなどの記憶部（図示せず）で管理するユーザごとの発話順序とから生成する。また、翻訳制御部１０２は、ユーザにより指定された翻訳方向を識別情報の方向として設定する。あるいは、音声翻訳システムであれば、発声者を識別する話者認識技術を用いて自動生成されるユーザＩＤや、発声言語の言語種を判別する言語識別技術により得られる翻訳方向から設定してもよい。また、翻訳制御部１０２は、翻訳制御部１０２自身が選択した翻訳方式を識別情報の方式として設定する。
【００６０】
付加情報のうち場面情報は、方式として用例主導型が選択された場合に、用例記憶部１２３から取得された場面情報が設定される。アラインメント情報は、用例主導型を選択した場合は用例記憶部１２３から取得したアラインメント情報が設定され、規則主導型を選択した場合は、規則翻訳部１０３が生成したアラインメント情報が設定される。
【００６１】
丁寧度は、原則として用例主導型が選択された場合に、用例記憶部１２３から取得された丁寧度が設定される。なお、キャッシュメモリ１２２の丁寧度を参照し、規則翻訳時に丁寧度が一致する訳語を選択したときは、参照した丁寧度が引き継がれて設定される場合がある。確信度は、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４がそれぞれ出力した確信度が設定される。
【００６２】
最後に、出力部１０５が、翻訳制御部１０２により選択された翻訳結果を音声合成してスピーカ等（図示せず）に出力し（ステップＳ５０６）、機械翻訳処理を終了する。
【００６３】
次に、ステップＳ５０２の規則翻訳処理の詳細について説明する。図６は、本実施の形態における規則翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００６４】
まず、規則翻訳部１０３は、入力された原文を解析して依存構造木を生成する（ステップＳ６０１）。上述のように、規則翻訳部１０３は、従来から用いられている形態素解析、統語解析、および依存構造解析等の文解析処理を実行することにより依存構造木を生成する。
【００６５】
次に、規則翻訳部１０３は、生成した依存構造木を目的言語の依存構造木にトランスファーする（ステップＳ６０２）。この処理は、従来から用いられている機械翻訳のトランスファー方式における処理と同様である。
【００６６】
この後、規則翻訳部１０３は、キャッシュメモリ１２２の内容を適用して依存構造木内の単語を変更するキャッシュ適用処理を実行する（ステップＳ６０３〜ステップＳ６０７）。規則翻訳のキャッシュ適用処理では、基本的に時系列順に並んだキャッシュメモリ１２２内のレコードを遡及検索し、適用可能な付加情報が検索された場合に、検索された付加情報を用いて目的言語の依存構造木を修正する。遡及検索の範囲および適用方法は、付加情報の種類によって異なる。以下、ステップＳ６０３〜ステップＳ６０７のキャッシュ適用処理について説明する。
【００６７】
まず、規則翻訳部１０３は、キャッシュメモリ１２２からアラインメント情報を取得し（ステップＳ６０３）、取得したアラインメント情報に、依存構造木内の単語が含まれているか否かを判断する（ステップＳ６０４）。
【００６８】
含まれている場合は（ステップＳ６０４：ＹＥＳ）、規則翻訳部１０３は、アラインメント情報内の単語で依存構造木内の単語を変更する（ステップＳ６０５）。具体的には、以下のようにしてアラインメント情報の適用を行う。
【００６９】
まず、規則翻訳部１０３は、取得したアラインメント情報のうち、発話者が同一、または、翻訳方向が逆方向かつ翻訳方式が用例主導型（ＥＢ）である範囲を探索する。探索キーは、発話者が同一の場合は原言語の形態素もしくは形態素列とする。また、翻訳方向が逆方向の場合は、訳語側の形態素もしくは形態素列を探索キーとする。
【００７０】
例えば、キャッシュメモリ１２２に図３のＩＤ＝「Ｓ＃１」および「Ｈ＃１」に示すような情報が格納されており、上述の例と同様に、発話者（Ｓ）が、別のスキー靴を見たいことを表す日本語の文（別の靴を見せてください。）が入力したとする（ＩＤ＝「Ｓ＃２」）。この場合、翻訳方向が逆方向かつ翻訳方式がＥＢであるレコードは存在しないため、探索範囲は発話者が同一であるＩＤ＝「Ｓ＃１」のレコードのみとなる。
【００７１】
ＩＤ＝「Ｓ＃２」に対応する原文に対しては、当該原文内の単語の１つであり、スキー靴を意味する日本語（靴）を含むアラインメント情報（靴→boot（pl））がキャッシュメモリ１２２内に存在する。したがって、例えば、規則翻訳で当該単語（靴）の訳語として「shoe（pl）」が選択されていた場合、アラインメント情報に従って訳語を「boot（pl）」に変更する。
【００７２】
なお、このとき、訳語の属性情報（pl等）も継承される。例えば、用例主導型で「靴を片方なくしました。」を意味する日本語が入力され、用例翻訳により訳語「I've lost a boot.」が出力された後、規則主導型で「靴」を意味する日本語を翻訳する場合は、通常の訳語である「boot（pl）」の代わりに単数形の「boot（sg）」が選択される。
【００７３】
ステップＳ６０４で、アラインメント情報に依存構造木内の単語が含まれていないと判断された場合（ステップＳ６０４：ＮＯ）、または、アラインメント情報の適用後（ステップＳ６０５）、規則翻訳部１０３は、場面情報および丁寧度の適用を行う。すなわち、規則翻訳部１０３は、キャッシュメモリ１２２から場面情報および丁寧度を取得し（ステップＳ６０６）、依存構造木内の単語を、場面情報および丁寧度が一致する単語に変更する（ステップＳ６０７）。場面情報の適用、および丁寧度の適用は以下のように行う。
【００７４】
まず、場面情報の適用について説明する。場面情報は、翻訳方式が用例主導型（ＥＢ）である範囲で検索し、最初に検索された場面情報、すなわち最新の場面情報を現在の発話の場面であると仮定する。そして、訳語候補の中に、当該の場面情報に適合する訳語が存在すれば、それを第１優先の訳語（第１訳語）に変更する。
【００７５】
例えば、「服」を意味する日本語に対する通常の第１訳語は「dress」であるが、使用場面「スキー」では、「ski wear」が第１訳語に変更される。従って、キャッシュメモリ１２２に図３に示すような情報が格納されていた場合であって、その後に入力された日本語の原文中に「服」を意味する単語が現れた場合、その単語の訳語は「ski wear」に変更される。
【００７６】
次に、丁寧度の適用について図７を用いて説明する。図７は、キャッシュメモリ１２２に記憶される情報の別の例を示す説明図である。
【００７７】
丁寧度の探索では、発話者が同一である範囲で探索する。丁寧度を対話相手に合わせることは無意味だからである。ここで、例えば、先行発話として「My name is Brown.」が入力され、用例翻訳により対応する日本語（私はブラウンと申します。）が出力され、キャッシュメモリ１２２に図７に示すような情報が格納されたことを仮定する。
【００７８】
この状態で、同一発話者が、「I'll visit tomorrow.」と発話した場合、探索範囲は、ＩＤ＝「Ｓ＃１」となり、丁寧度４が取得される。なお、丁寧度４は、英日翻訳では謙譲語の使用を表すものとする。
【００７９】
ここで、例えば、図２に示すような辞書記憶部１２１を参照し、「visit」の訳語として丁寧度３の日本語（行く）が選択されていたとすると、当該日本語は、取得した丁寧度と一致する丁寧度（４）に対応する別の日本語（伺う）に変更される。
【００８０】
図６に戻り、上述のようなキャッシュ適用処理（ステップＳ６０３〜ステップＳ６０７）が終了すると、規則翻訳部１０３は、目的言語の依存構造木から訳文を生成する（ステップＳ６０８）。すなわち、規則翻訳部１０３は、従来から用いられている機械翻訳のトランスファー方式における処理と同様に、構文生成・形態素生成処理を実行して目的言語の訳文を生成する。
【００８１】
次に、規則翻訳部１０３は、生成した訳文と原文との対応からアラインメント情報を生成する（ステップＳ６０９）。具体的には、規則翻訳部１０３は、トランスファー時に変換された原言語の依存構造木および目的言語の依存構造木の間の対応関係に、キャッシュ適用処理により得られた新たな対応関係を反映した最終結果をアラインメント情報として生成する。
【００８２】
次に、規則翻訳部１０３は、規則翻訳で得られた翻訳結果の確信度を算出する（ステップＳ６１０）。確信度は、１より小さい特定値を最大値とし（用例主導翻訳では最大値１）、係り受けの曖昧性の多さや訳語の曖昧性の多さに応じた点数を減じることにより算出する。なお、キャッシュ適用により訳語の曖昧性等が減じられれば、その分ペナルティは小さくなる。
【００８３】
具体的には、規則翻訳部１０３は、以下の（１）式により規則主導翻訳における確信度Ｃrを算出する。ここで、α、βは、０＜α、β＜１を満たす定数、Ｎは全構成語数、Ｎsは構文的曖昧性の数、Ｎtwは訳語に曖昧性を持つ語の数を意味する。
【数１】
【００８４】
なお、αは、規則主導翻訳における上限値を定める定数であり、βは、訳語の曖昧性に関するペナルティの上限値を定める定数である。
【００８５】
次に、規則翻訳部１０３は、訳文および付加情報を出力する（ステップＳ６１１）。なお、付加情報のうちアラインメント情報は、ステップＳ６０９で生成したアラインメント情報を出力する。付加情報のうち場面情報および丁寧度は、原則として規則翻訳では出力しないが、キャッシュメモリ１２２を参照して場面情報または丁寧度が一致する訳語に変更した場合は、参照元のレコードと同一の場面情報または丁寧度を設定してもよい。また、原文に含まれる単語に対応する場面や丁寧度を辞書記憶部１２１から取得し、取得した場面や丁寧度を設定するように構成してもよい。
【００８６】
次に、ステップＳ５０３の用例翻訳処理の詳細について説明する。図８は、本実施の形態における用例翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００８７】
まず、用例翻訳部１０４は、原文と類似する文に対応する目的言語の用例を用例記憶部１２３から検索する（ステップＳ８０１）。このように、用例の検索は類似文検索の手法により行い、完全一致しなくとも、一定の確信度とともに類似する用例が順序づけられて取得されるものとする。なお、完全一致の場合に確信度として１が設定される。
【００８８】
また、同図には図示しないが、検索に失敗した場合、または所定の閾値以下の確信度しか得られなかった場合は、空の翻訳結果、および空の付加情報を出力して終了する。
【００８９】
検索が成功した場合、キャッシュメモリ１２２を参照して用例の変更を行うキャッシュ適用処理を実行する（ステップＳ８０２〜ステップＳ８０３）。用例翻訳のキャッシュ適用処理では、基本的に丁寧度以外の変更処理は行わない。対訳用例は、使用場面を想定した上での最適解釈が既に行われた結果だからである。一方、丁寧度は、話者と聞き手の関係に基づいて動的に決定されるものであり、文脈から獲得する必要があるからである。なお、常に最大限の丁寧度で出力する戦略もあるが、慇懃無礼となる場合があるという問題が生じうる。
【００９０】
丁寧度は、多くの場合、現在翻訳対象となっている原文からも獲得することができるが、対象とする言語対によっては、必ずしも一意に対応するとは限らない。例えば、「質問してよろしいですか？」を意味する日本語の原文に対し、先行文脈が存在しない場合は、異なる丁寧度を有する「May I ask a question?」、および「I wonder if I might ask a question.」の２つの英語の訳文が対応づけられる。
【００９１】
実際、特に慣用的表現のように、同一の原文に対し丁寧度のみ異なる複数の訳文が用例記憶部１２３に登録されていることも多い。このような場合、キャッシュ適用処理により、先行文脈を参照すること、すなわちキャッシュメモリ１２２を参照することで、複数の訳文のうち、丁寧度が一致するいずれか１つを選択して翻訳結果とする。
【００９２】
次に、用例翻訳部１０４は、選択した用例と、原文との相違部分を検出して単語の置換を行う（ステップＳ８０３）。例えば、原文が「コップを１つください。」であり、検索された用例が「お皿を２枚ください。」であった場合、アラインメント情報の「お皿→dish（pl）」、および「２枚→two」を、それぞれ「コップ→glass（sg）」、「１つ→a」に変更するとともに、訳文の対応部分の単語をそれぞれ変更する。
【００９３】
次に、用例翻訳部１０４は、翻訳結果の最終的な確信度を算出する（ステップＳ８０５）。確信度は、用例検索時に得られた値を最大値とし、単語置換の多さや置換単語間の意味的距離に応じた点数を減じることにより確定する。
【００９４】
具体的には、用例翻訳部１０４は、以下の（２）式により用例主導翻訳における確信度Ｃeを算出する。ここで、Ｓiは、入力文内の単語（入力単語）と用例内の単語（用例単語）の対応付けにおける、入力単語と用例単語との類似度を表し、０＜＝Ｓi＜＝１を満たすものとする。
【数２】
【００９５】
なお、入力単語と用例単語との類似度は、単語間の階層関係を格納したシソーラス（図示せず）を参照し、両者間の階層数が小さいほど類似度を高く算出する方法などの、従来から用いられているあらゆる類似度算出方法を適用できる。
【００９６】
次に、用例翻訳部１０４は、訳文および付加情報を出力する（ステップＳ８０６）。なお、付加情報に含まれる場面情報、アラインメント情報、および丁寧度は、選択した用例に対応する情報をそれぞれ用例記憶部１２３から取得して出力する。
【００９７】
次に、本実施の形態による機械翻訳処理の具体例について説明する。以下では、キャッシュメモリ１２２に図３に示すような情報が格納されており、「別の靴を見せてください。」を意味する日本語が入力された場合を例に説明する。
【００９８】
この原文に対し、規則翻訳部１０３および用例翻訳部１０４は、それぞれ規則翻訳処理（ステップＳ５０２）、および用例翻訳処理（ステップＳ５０３）を実行する。図９は、このときの規則翻訳処理により生成された依存構造木の一例を示す説明図である。また、図１０は、このときの用例翻訳処理により選択された用例と入力文との対応の一例を示す説明図である。
【００９９】
規則翻訳部１０３が依存構造木を生成した時点では、全構成語（構成語数Ｎ＝３）のうち、すべての構成語に複数の訳語候補が存在する（Ｎtw＝３）。一方、構文的曖昧性は存在しない（Ｎs＝１）。したがって、α＝０．９、β＝０．３として、この時点の確信度Ｃrを上述の（１）式で算出すると、Ｃr＝０．９＊（１−０．３＊３／３）＝０．６３となる。
【０１００】
この後、ステップＳ６０５でアラインメント情報の適用を行うと、ノード９０１の訳語の曖昧性が解消され、Ｎtw＝２となるため、確信度はＣr＝０．９＊（１−０．３＊２／３）＝０．７２に上昇する。ステップＳ６１０ではこの値が規則翻訳の翻訳結果の確信度として算出される。このように本実施の形態によれば、キャッシュメモリ１２２を参照することにより、規則翻訳の精度を向上させることができる。
【０１０１】
一方、用例翻訳処理では、図１０に示すように、入力文１０１０に対して完全一致する用例が検索されず、類似する原言語用例１０１１と、原言語用例１０１１に対応する目的言語用例１０１２とが検索されたものとする。
【０１０２】
なお、この場合、用例翻訳部１０４は、入力文１０１０と原言語用例１０１１とで一致する要素１００１および要素１００２は置換しないが、相違部分である要素１００４に対応する要素１００７を要素１００３に相当する英語の訳語に置換する（ステップＳ８０４）。同様に、用例翻訳部１０４は、相違部分である要素１００６に対応する要素１００８を要素１００５に相当する英語の訳語に置換する（ステップＳ８０４）。
【０１０３】
用例翻訳部１０４は、上述の（２）式により用例翻訳の翻訳結果の確信度Ｃeを算出する（ステップＳ８０５）。図１０の例では、要素１００１（別の）と要素１００２（別の）とは完全一致するため類似度は１である。また、要素１００３（靴を）と要素１００４（人を）との類似度が０．２、要素１００５（見せてください）と要素１００６（呼んでください）の類似度が０．１であったとすると、（２）式より、確信度として、Ｃe＝（１＋０．２＋０．１）／３＝０．４３が得られる。
【０１０４】
なお、用例翻訳ではキャッシュ適用処理で適合する情報が存在しなかったものとすると、最終的な確信度は０．４３のままとなる。このようにして得られた規則翻訳の確信度０．７２と用例翻訳の確信度０．４３とを比較することにより、選択部１０２ａが、最終的に確信度の大きい規則翻訳の翻訳結果を選択する（ステップＳ５０４）。また、翻訳制御部１０２が、選択された規則翻訳の翻訳結果の付加情報をキャッシュメモリ１２２に登録する（ステップＳ５０５）。
【０１０５】
このように、本実施の形態にかかる機械翻訳装置では、規則翻訳および用例翻訳のそれぞれの翻訳結果から得られる単語の対応関係や場面情報、丁寧度などの付加情報をキャッシュメモリに保存し、以降の翻訳処理で付加情報を参照して翻訳の精度を向上させることができる。
【０１０６】
図１１は、本実施の形態にかかる機械翻訳装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【０１０７】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。
【０１０８】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。
【０１０９】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
【０１１０】
さらに、本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１１１】
本実施の形態にかかる機械翻訳装置で実行される機械翻訳プログラムは、上述した各部（入力受付部、翻訳制御部、規則翻訳部、用例翻訳部、出力部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１が上記ＲＯＭ５２から機械翻訳プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
以上のように、本発明にかかる機械翻訳する装置、方法およびプログラムは、複数の翻訳方式を組み合わせて原言語文を目的言語に翻訳する機械翻訳装置、方法およびプログラムに適している。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本実施の形態にかかる機械翻訳装置の構成を示すブロック図である。
【図２】辞書記憶部に格納された翻訳辞書のデータ構造の一例を示す説明図である。
【図３】キャッシュメモリに記憶される情報の一例を示す説明図である。
【図４】用例記憶部に記憶された用例のデータ構造の一例を示す説明図である。
【図５】本実施の形態における機械翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態における規則翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図７】キャッシュメモリに記憶される情報の別の例を示す説明図である。
【図８】本実施の形態における用例翻訳処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図９】規則翻訳処理により生成された依存構造木の一例を示す説明図である。
【図１０】用例翻訳処理により選択された用例と入力文との対応の一例を示す説明図である。
【図１１】本実施の形態にかかる機械翻訳装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１１４】
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５４ 通信Ｉ／Ｆ
６１ バス
１００ 機械翻訳装置
１０１ 入力受付部
１０２ 翻訳制御部
１０２ａ 選択部
１０３ 規則翻訳部
１０４ 用例翻訳部
１０５ 出力部
１２１ 辞書記憶部
１２２ キャッシュメモリ
１２３ 用例記憶部
９０１ ノード
１００１、１００２、１００３、１００４、１００５、１００６、１００７、１００８ 要素
１０１０ 入力文
１０１１ 原言語用例
１０１２ 目的言語用例
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語の用例と、前記第１言語の用例を翻訳した第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、
第１言語による第１単語と、第２言語による第２単語とを対応づけた単語辞書を記憶する辞書記憶部と、
第１言語による第１言語文の入力を受付ける入力受付部と、
前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を前記用例記憶部から取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する用例翻訳部と、
前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、予め定められた規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する規則翻訳部と、
前記用例翻訳部の翻訳結果と前記規則翻訳部の翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択する選択部と、
前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、選択された翻訳結果に含まれる前記第２単語との間の対応関係を記憶する対応記憶部と、
選択された翻訳結果を出力する出力部と、を備え、
前記規則翻訳部は、さらに、他の第１言語文を第２言語に規則翻訳し、かつ、前記他の第１言語文に含まれる前記第１単語のそれぞれについて、前記第１単語に対応する前記第２単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２単語で前記第１単語を規則翻訳した前記第２単語を置換すること、
を特徴とする機械翻訳装置。
【請求項２】
前記辞書記憶部は、前記第１単語と、前記第２単語と、前記第２単語を使用する場面を表す第１場面情報とを対応づけた単語辞書を記憶し、
前記対応記憶部は、前記第１言語文を使用する場面を表す第２場面情報をさらに記憶し、
前記規則翻訳部は、前記第２場面情報を前記対応記憶部から取得し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、取得した前記第２場面情報と一致する前記第１場面情報とに対応づけられた前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記対応記憶部は、前記第２場面情報を前記対応関係と対応づけて記憶し、
前記規則翻訳部は、最後に記憶された前記対応関係に対応づけられた前記第２場面情報を前記対応記憶部から取得し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、取得した前記第２場面情報と一致する前記第１場面情報とに対応づけられた前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳すること、
を特徴とする請求項２に記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記辞書記憶部は、前記第１単語と、前記第２単語と、前記第２単語の意味内容の丁寧さの程度を表す第１丁寧度とを対応づけた単語辞書を記憶し、
前記対応記憶部は、前記第１言語文の意味内容の丁寧さの程度を表す第２丁寧度をさらに記憶し、
前記規則翻訳部は、前記第２丁寧度を前記対応記憶部から取得し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、取得した前記第２丁寧度と一致する前記第１丁寧度とに対応づけられた前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記対応記憶部は、前記第２丁寧度と、前記第１言語文の発話者を識別する識別情報とを対応づけて記憶し、
前記入力部は、前記第１言語文とともに、前記第１言語文の発話者の前記識別情報の入力を受付け、
前記規則翻訳部は、受付けた前記識別情報に対応づけられた前記第２丁寧度を前記対応記憶部から取得し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、取得した前記第２丁寧度と一致する前記第１丁寧度とに対応づけられた前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳すること、
を特徴とする請求項４に記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記入力受付部は、さらに、第２言語による第２言語文の入力を受付け、
前記規則翻訳部は、さらに、前記第２言語文に含まれる前記第２単語に対応する前記第１単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第２言語文に含まれる前記第２単語を、取得した前記第１単語に変換することにより、前記第２言語文を第１言語に規則翻訳し、前記第２言語文に含まれる前記第２単語のそれぞれについて、前記第２単語に対応する前記第１単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第１単語で前記第２単語を規則翻訳した前記第１単語を置換すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記用例翻訳部は、前記第２言語文に対応する前記第１言語の用例を前記用例記憶部から取得することにより、前記第２言語文を第１言語に用例翻訳し、
前記選択部は、さらに、前記第２言語文に対する前記用例翻訳部の翻訳結果と、前記第２言語文に対する前記規則翻訳部の翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択し、
前記対応記憶部は、さらに、前記第２言語文に含まれる前記第２単語と、選択された翻訳結果に含まれる前記第１単語との間の対応関係を記憶すること、
を特徴とする請求項６に記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
前記用例記憶部は、前記第１言語の用例と、前記第２言語の用例と、前記第２言語の用例の意味内容の丁寧さの程度を表す第１丁寧度とを対応づけて記憶し、
前記対応記憶部は、前記第１言語文の意味内容の丁寧さの程度を表す第２丁寧度をさらに記憶し、
前記用例翻訳部は、前記第２丁寧度を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２丁寧度と一致する前記第１丁寧度と、前記第１言語文と、に対応づけられた前記第２言語の用例を前記用例記憶部から取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
前記対応記憶部は、前記第２丁寧度と、前記第１言語文の発話者を識別する識別情報とを対応づけて記憶し、
前記入力部は、前記第１言語文とともに、前記第１言語文の発話者の前記識別情報の入力を受付け、
前記用例翻訳部は、受付けた前記識別情報に対応づけられた前記第２丁寧度を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２丁寧度と一致する前記第１丁寧度と、前記第１言語文と、に対応づけられた前記第２言語の用例を前記用例記憶部から取得すること、
を特徴とする請求項８に記載の機械翻訳装置。
【請求項１０】
前記用例翻訳部は、さらに、翻訳結果の確からしさを表す第１確信度を算出し、
前記規則翻訳部は、さらに、翻訳結果の確からしさを表す第２確信度を算出し、
前記選択部は、前記第１確信度が前記第２確信度より大きいときは前記用例翻訳部の翻訳結果を選択し、前記第１確信度が前記第２確信度より小さいときは前記規則翻訳部の翻訳結果を選択すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項１１】
入力受付部によって、第１言語による第１言語文の入力を受付ける第１入力受付ステップと、
用例翻訳部によって、第１言語の用例と、前記第１言語の用例を翻訳した第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部から、前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する用例翻訳ステップと、
規則翻訳部によって、第１言語による第１単語と、第２言語による第２単語とを対応づけた単語辞書を記憶する辞書記憶部から、前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を取得し、予め定められた規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する第１規則翻訳ステップと、
選択部によって、前記用例翻訳ステップの翻訳結果と前記規則翻訳ステップの翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、選択した翻訳結果に含まれる前記第２単語との間の対応関係を対応記憶部に記憶する選択ステップと、
出力部によって、選択された翻訳結果を出力する出力ステップと、
入力受付部によって、前記第１言語文の入力をさらに受付ける第２入力受付ステップと、
用例翻訳部によって、前記用例記憶部から、前記第２入力受付ステップにより受付けられた前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する第２用例翻訳ステップと、
規則翻訳部によって、前記辞書記憶部から、前記第２入力受付ステップにより受付けられた前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する第２規則翻訳ステップと、
規則翻訳部によって、前記第２入力受付ステップにより受付けられた前記第１言語文に含まれる前記第１単語のそれぞれについて、前記第１単語に対応する前記第２単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２単語で前記第１単語を規則翻訳した前記第２単語を置換する置換ステップと、
を備えたことを特徴とする機械翻訳方法。
【請求項１２】
第１言語による第１言語文の入力を受付ける第１入力受付手順と、
第１言語の用例と、前記第１言語の用例を翻訳した第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部から、前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する用例翻訳手順と、
第１言語による第１単語と、第２言語による第２単語とを対応づけた単語辞書を記憶する辞書記憶部から、前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を取得し、予め定められた規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する第１規則翻訳手順と、
前記用例翻訳手順の翻訳結果と前記規則翻訳手順の翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、選択した翻訳結果に含まれる前記第２単語との間の対応関係を対応記憶部に記憶する選択手順と、
選択された翻訳結果を出力する出力手順と、
前記第１言語文の入力をさらに受付ける第２入力受付手順と、
前記用例記憶部から、前記第２入力受付手順により受付けられた前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する第２用例翻訳手順と、
前記辞書記憶部から、前記第２入力受付手順により受付けられた前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する第２規則翻訳手順と、
前記第２入力受付手順により受付けられた前記第１言語文に含まれる前記第１単語のそれぞれについて、前記第１単語に対応する前記第２単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２単語で前記第１単語を規則翻訳した前記第２単語を置換する置換手順と、
をコンピュータに実行させる機械翻訳プログラム。
【請求項１】
第１言語の用例と、前記第１言語の用例を翻訳した第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、
第１言語による第１単語と、第２言語による第２単語とを対応づけた単語辞書を記憶する辞書記憶部と、
第１言語による第１言語文の入力を受付ける入力受付部と、
前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を前記用例記憶部から取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する用例翻訳部と、
前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、予め定められた規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する規則翻訳部と、
前記用例翻訳部の翻訳結果と前記規則翻訳部の翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択する選択部と、
前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、選択された翻訳結果に含まれる前記第２単語との間の対応関係を記憶する対応記憶部と、
選択された翻訳結果を出力する出力部と、を備え、
前記規則翻訳部は、さらに、他の第１言語文を第２言語に規則翻訳し、かつ、前記他の第１言語文に含まれる前記第１単語のそれぞれについて、前記第１単語に対応する前記第２単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２単語で前記第１単語を規則翻訳した前記第２単語を置換すること、
を特徴とする機械翻訳装置。
【請求項２】
前記辞書記憶部は、前記第１単語と、前記第２単語と、前記第２単語を使用する場面を表す第１場面情報とを対応づけた単語辞書を記憶し、
前記対応記憶部は、前記第１言語文を使用する場面を表す第２場面情報をさらに記憶し、
前記規則翻訳部は、前記第２場面情報を前記対応記憶部から取得し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、取得した前記第２場面情報と一致する前記第１場面情報とに対応づけられた前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記対応記憶部は、前記第２場面情報を前記対応関係と対応づけて記憶し、
前記規則翻訳部は、最後に記憶された前記対応関係に対応づけられた前記第２場面情報を前記対応記憶部から取得し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、取得した前記第２場面情報と一致する前記第１場面情報とに対応づけられた前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳すること、
を特徴とする請求項２に記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記辞書記憶部は、前記第１単語と、前記第２単語と、前記第２単語の意味内容の丁寧さの程度を表す第１丁寧度とを対応づけた単語辞書を記憶し、
前記対応記憶部は、前記第１言語文の意味内容の丁寧さの程度を表す第２丁寧度をさらに記憶し、
前記規則翻訳部は、前記第２丁寧度を前記対応記憶部から取得し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、取得した前記第２丁寧度と一致する前記第１丁寧度とに対応づけられた前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記対応記憶部は、前記第２丁寧度と、前記第１言語文の発話者を識別する識別情報とを対応づけて記憶し、
前記入力部は、前記第１言語文とともに、前記第１言語文の発話者の前記識別情報の入力を受付け、
前記規則翻訳部は、受付けた前記識別情報に対応づけられた前記第２丁寧度を前記対応記憶部から取得し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、取得した前記第２丁寧度と一致する前記第１丁寧度とに対応づけられた前記第２単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳すること、
を特徴とする請求項４に記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記入力受付部は、さらに、第２言語による第２言語文の入力を受付け、
前記規則翻訳部は、さらに、前記第２言語文に含まれる前記第２単語に対応する前記第１単語を前記辞書記憶部から取得し、前記規則に基づいて、前記第２言語文に含まれる前記第２単語を、取得した前記第１単語に変換することにより、前記第２言語文を第１言語に規則翻訳し、前記第２言語文に含まれる前記第２単語のそれぞれについて、前記第２単語に対応する前記第１単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第１単語で前記第２単語を規則翻訳した前記第１単語を置換すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記用例翻訳部は、前記第２言語文に対応する前記第１言語の用例を前記用例記憶部から取得することにより、前記第２言語文を第１言語に用例翻訳し、
前記選択部は、さらに、前記第２言語文に対する前記用例翻訳部の翻訳結果と、前記第２言語文に対する前記規則翻訳部の翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択し、
前記対応記憶部は、さらに、前記第２言語文に含まれる前記第２単語と、選択された翻訳結果に含まれる前記第１単語との間の対応関係を記憶すること、
を特徴とする請求項６に記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
前記用例記憶部は、前記第１言語の用例と、前記第２言語の用例と、前記第２言語の用例の意味内容の丁寧さの程度を表す第１丁寧度とを対応づけて記憶し、
前記対応記憶部は、前記第１言語文の意味内容の丁寧さの程度を表す第２丁寧度をさらに記憶し、
前記用例翻訳部は、前記第２丁寧度を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２丁寧度と一致する前記第１丁寧度と、前記第１言語文と、に対応づけられた前記第２言語の用例を前記用例記憶部から取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
前記対応記憶部は、前記第２丁寧度と、前記第１言語文の発話者を識別する識別情報とを対応づけて記憶し、
前記入力部は、前記第１言語文とともに、前記第１言語文の発話者の前記識別情報の入力を受付け、
前記用例翻訳部は、受付けた前記識別情報に対応づけられた前記第２丁寧度を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２丁寧度と一致する前記第１丁寧度と、前記第１言語文と、に対応づけられた前記第２言語の用例を前記用例記憶部から取得すること、
を特徴とする請求項８に記載の機械翻訳装置。
【請求項１０】
前記用例翻訳部は、さらに、翻訳結果の確からしさを表す第１確信度を算出し、
前記規則翻訳部は、さらに、翻訳結果の確からしさを表す第２確信度を算出し、
前記選択部は、前記第１確信度が前記第２確信度より大きいときは前記用例翻訳部の翻訳結果を選択し、前記第１確信度が前記第２確信度より小さいときは前記規則翻訳部の翻訳結果を選択すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項１１】
入力受付部によって、第１言語による第１言語文の入力を受付ける第１入力受付ステップと、
用例翻訳部によって、第１言語の用例と、前記第１言語の用例を翻訳した第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部から、前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する用例翻訳ステップと、
規則翻訳部によって、第１言語による第１単語と、第２言語による第２単語とを対応づけた単語辞書を記憶する辞書記憶部から、前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を取得し、予め定められた規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する第１規則翻訳ステップと、
選択部によって、前記用例翻訳ステップの翻訳結果と前記規則翻訳ステップの翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、選択した翻訳結果に含まれる前記第２単語との間の対応関係を対応記憶部に記憶する選択ステップと、
出力部によって、選択された翻訳結果を出力する出力ステップと、
入力受付部によって、前記第１言語文の入力をさらに受付ける第２入力受付ステップと、
用例翻訳部によって、前記用例記憶部から、前記第２入力受付ステップにより受付けられた前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する第２用例翻訳ステップと、
規則翻訳部によって、前記辞書記憶部から、前記第２入力受付ステップにより受付けられた前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する第２規則翻訳ステップと、
規則翻訳部によって、前記第２入力受付ステップにより受付けられた前記第１言語文に含まれる前記第１単語のそれぞれについて、前記第１単語に対応する前記第２単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２単語で前記第１単語を規則翻訳した前記第２単語を置換する置換ステップと、
を備えたことを特徴とする機械翻訳方法。
【請求項１２】
第１言語による第１言語文の入力を受付ける第１入力受付手順と、
第１言語の用例と、前記第１言語の用例を翻訳した第２言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部から、前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する用例翻訳手順と、
第１言語による第１単語と、第２言語による第２単語とを対応づけた単語辞書を記憶する辞書記憶部から、前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を取得し、予め定められた規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する第１規則翻訳手順と、
前記用例翻訳手順の翻訳結果と前記規則翻訳手順の翻訳結果とのうち、最も確からしい翻訳結果を選択し、前記第１言語文に含まれる前記第１単語と、選択した翻訳結果に含まれる前記第２単語との間の対応関係を対応記憶部に記憶する選択手順と、
選択された翻訳結果を出力する出力手順と、
前記第１言語文の入力をさらに受付ける第２入力受付手順と、
前記用例記憶部から、前記第２入力受付手順により受付けられた前記第１言語文に対応する前記第２言語の用例を取得することにより、前記第１言語文を第２言語に用例翻訳する第２用例翻訳手順と、
前記辞書記憶部から、前記第２入力受付手順により受付けられた前記第１言語文に含まれる前記第１単語に対応する前記第２単語を取得し、前記規則に基づいて、前記第１言語文に含まれる前記第１単語を、取得した前記第２単語に変換することにより、前記第１言語文を第２言語に規則翻訳する第２規則翻訳手順と、
前記第２入力受付手順により受付けられた前記第１言語文に含まれる前記第１単語のそれぞれについて、前記第１単語に対応する前記第２単語を前記対応記憶部から取得し、取得した前記第２単語で前記第１単語を規則翻訳した前記第２単語を置換する置換手順と、
をコンピュータに実行させる機械翻訳プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２００８−１７６５３６（Ｐ２００８−１７６５３６Ａ）
【公開日】平成２０年７月３１日（２００８．７．３１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−８８９９（Ｐ２００７−８８９９）
【出願日】平成１９年１月１８日（２００７．１．１８）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年７月３１日（２００８．７．３１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年１月１８日（２００７．１．１８）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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