【課題】本発明は訳文並びに機械翻訳生成方法及び装置を提供する。
【解決手段】翻訳対象第１言語の文が複数に分離され、整列二ヶ国語用例コーパスが第１言語と第２言語の複数の例文対並びに各文対間の配列情報を含み、第１言語の各断片に対応する第２言語の訳文断片により構成される、方法であって、訳文断片の組み合わせに関する複数の特徴関数から得られる積算得点に基づいて第１言語の文に対応する第２言語の複数の可能訳文断片の組み合わせから第２言語の最適訳文断片の組み合わせを選択し、最適訳文組み合わせに基づいて第２言語の訳文を生成することを含む。 （もっと読む）

【課題】従来、精度高く機械翻訳できなかった。
【解決手段】受け付けた文を２以上の語句に分割し、分割した１以上の語句に対応する汎化情報を取得し、取得した汎化情報と分割した２以上の語句のうちの1以上の語句を用いた文と、２組以上の翻訳文セットが有する各原言語の文との類似度を算出し、受け付けた文と類似する１以上の原言語の文を出力し、出力した1以上の原言語の文のうち、一の原言語の文に対する許可指示を受け付け、許可指示に対応する原言語の文に対応する目的言語の文を取得し、取得した汎化情報に対応する原言語の語句と対になる目的言語の語句を取得し、取得した目的言語の文中における、汎化情報に対応する語句を、取得した目的言語の語句に置き換え、目的言語の文を構成し、構成した目的言語の文を出力する機械翻訳装置により、精度高く機械翻訳できる。 （もっと読む）

【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。 （もっと読む）

【課題】ある記号のシーケンスを記号の別のシーケンスに翻訳するのに適用可能な方法及びモデルを提供する。
【解決手段】自然言語文の翻訳などシーケンスの分類が、独立仮定を使用して実行される。独立仮定とは特定のターゲット文単語へのソース文単語の正しい翻訳の確率が文内の他の単語の翻訳と独立であるという仮定である。これは正しい仮定ではないが、それでも高いレベルの単語翻訳精度が達成される。具体的には、識別トレーニングがトレーニング文内の対応するソース単語の特徴の集合に基づいてターゲット語彙単語ごとのモデルを展開するのに使用され、これら特徴の少なくとも１つはソース単語の文脈に関連する。各モデルは対応するターゲット語彙単語の重みベクトルを含む。ベクトルを構成する重みは、特徴の各々１つに関連し、各重みはソース単語のその特徴の存在が問題のターゲット単語が正しい単語である可能性をより高める範囲の尺度である。 （もっと読む）

【課題】ある記号のシーケンスを記号の別のシーケンスに翻訳するのに適用可能な方法及びモデルを提供する。
【解決手段】自然言語文の翻訳など、シーケンスの分類が、独立仮定を使用して実行される。独立仮定とは、特定のターゲット文単語へのソース文単語の正しい翻訳の確率が、文内の他の単語の翻訳と独立であるという仮定である。この仮定は、正しい仮定ではないが、それでも、高いレベルの単語翻訳精度が達成される。具体的に言うと、識別トレーニングが、トレーニング文内の対応するソース単語の特徴の集合に基づいて、ターゲット語彙単語ごとのモデルを展開するのに使用され、これらの特徴のうちの少なくとも１つは、ソース単語の文脈に関連する。各モデルは、対応するターゲット語彙単語の重みベクトルを含む。ベクトルを構成する重みは、特徴のめいめいの１つに関連し、各重みは、ソース単語のその特徴の存在が、問題のターゲット単語が正しい単語である可能性をより高める範囲の尺度である。 （もっと読む）

【課題】異なる言語を双方向に翻訳する場合でも、自然な対話における人の習性を活かしてスムーズな対話を実現する。
【解決手段】翻訳処理部１０により、翻訳時に入力文８Ａを構成する単語Ｘを単語Ｙに変換した際、これら単語Ｘ，Ｙの単語対を単語対ＤＢ３へ登録し、翻訳処理部２０により、翻訳時に入力文８Ｂを構成する単語Ｙを単語Ｘに変換する際、単語対ＤＢ３に登録されている単語対Ｘ，Ｙに基づいて単語Ｙを単語Ｘに変換する。 （もっと読む）

【課題】新規連語を獲得する装置を提供する。
【解決手段】英語シソーラスによる英語の単語類似度と、日本語シソーラスによる日本語の単語類似度と、辞書登録単語に類似している辞書登録連語の個数を利用する翻訳装置である。例えば生成元連語が”ｓａｌｔ ｓｈａｋｅｒ”であり、その訳が”塩入れ”となっている場合に、”ｓａｌｔ” との類似度が閾値以上である語として”ｓｐｉｃｅ” がシソーラスから抽出されて、新規連語として ”ｓｐｉｃｅ ｓｈａｋｅｒ” が得られる。”ｓｐｉｃｅ ｓｈｅｋｅｒ” の全体訳としては、 ”ｓｐｉｃｅ”を機械翻訳システムで処理して得られる「スパイス」と”ｓａｌｔ ｓｈａｋｅｒ”において”ｓｈａｋｅｒ” に対応する「入れ」とを結合した「スパイス入れ」を与える。 （もっと読む）

【課題】対訳データベースを使用する翻訳システムにおいて、二言語テキストの改良されたマッチングを行って、精度を向上する。
【解決手段】原言語とその目的言語での翻訳とがペアとなった用例センテンスを複数含む記憶装置を用いて、原言語の入力センテンスを目的言語の出力センテンスに翻訳するための方法を開示する。該方法は、用例センテンスの記憶装置に対する入力テキストの改良されたマッチングを提供する。これは、二言語辞書およびシソーラスのアスペクトを併せ持つ二言語リソースを用いて、記憶装置のセンテンスと入力センテンスとの両方を分析して、入力センテンスおよび用例におけるワードの意味および翻訳を決定することにより行われる。 （もっと読む）

【課題】ネットワーク環境における通信のシームレス翻訳を提供する翻訳情報セグメントを使用するための方法や装置に関する。
【解決手段】通信は第一言語から目的言語に通信の翻訳を取得するためのグローバル翻訳パラメータを有する読取可能な翻訳方法セグメントを含む。翻訳情報は通信を翻訳するために使用される翻訳パラメータを取得すべく分析される。翻訳情報は好ましくは通信の翻訳に対するポインタ、通信を翻訳するための翻訳エンジンに対するポインタ、通信を翻訳する熟練翻訳者に対するポインタの少なくとも一つを有する。 （もっと読む）

【課題】翻訳精度を向上させる機械翻訳装置を提供すること。
【解決手段】原言語の用例と、原言語の用例を翻訳した対象言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部１２３と、原言語による音声発話の入力を受付ける入力受付部１０１と、受付けられた音声発話を、原言語による任意の文字列として音声認識する第１認識部１０２と、受付けられた音声発話を、用例記憶部１２３に記憶された原言語の用例のうち最も確からしい原言語の用例として音声認識する第２認識部１０３と、第１認識部１０２の音声認識結果である第１認識結果と、第２認識部１０３の音声認識結果である第２認識結果との類似度を算出する類似度算出部１０５と、算出した類似度が予め定められた第１閾値より大きい場合に、第２認識結果に対応する対象言語の用例を用例記憶部１２３から取得することにより翻訳を行う用例翻訳部１０６と、を備えた。 （もっと読む）

【課題】 例文対訳辞書を有効に活用し、迅速に正確な対訳を得ることができる翻訳メモリ装置を提供する。
【解決手段】 翻訳メモリ装置は、第１言語の複数の例文と当該第１言語の複数の例文の対訳である第２の言語の複数の例文を記憶する例文対訳辞書部１１６と、第１または第２言語の入力文を入力する入力部１００、２００と、入力文と同一言語の例文が例文対訳辞書部に含まれているか否かを検索する例文照合部１１２、２１２と、一致する例文が検索されないとき、入力文に類似する例文候補を検索する類似例文検索部１１４、２１４と、検索された例文の対訳の例文を出力する出力部１１８とを有する。 （もっと読む）

【課題】従来の翻訳装置においては、精度の高い翻訳ができない、という課題があった。
【解決手段】ｎ種類の区別された言語モデルを格納しており、翻訳対象の第一の言語の文を受け付け、当該文を１以上の用語に分割する文分割部と、各言語モデルを読み出し、当該各言語モデルを用いて、文分割部が取得した１以上の各用語が、各言語モデルが有する１以上の対訳文対中に出現する確率に関する情報である翻訳原文出現確率を、言語モデル毎に算出する翻訳原文出現確率算出部と、言語モデル毎に算出されたｎの翻訳原文出現確率を用いて、最も出現する確率が高い言語モデルを決定する言語モデル決定部と、言語モデル決定部が決定した言語モデルを読み出し、当該読み出した言語モデルを用いて、前記受付部が受け付けた文を第二の言語の文に翻訳する翻訳部を具備する翻訳装置により、精度の高い翻訳ができる。 （もっと読む）

【課題】 複数の機械翻訳部で得られた翻訳候補から最良の翻訳候補を選択する際に、曖昧さのレベルを下げることにより、最終的な翻訳品質を改善する。
【解決手段】機械翻訳システム１３０は、中国語による共通の入力文に対し、各々が英語による翻訳候補を出力する機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂと、これら翻訳候補を受け、互いに異なる性格のパラレルテキストコーパス１４２及び１４４から得られた言語モデル群１５０Ａ及び翻訳モデル群１５２Ａ、並びに言語モデル群１５０Ｂ及び翻訳モデル群１５２Ｂを用いた判定基準により、各翻訳候補の双方のスコアを算出し、そのスコアに基づいて、機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂの出力する翻訳候補のいずれかを入力に対する翻訳文出力１６０として選択し出力するセレクタ１８２とを含む。 （もっと読む）

【課題】単語の表面的な一致度と構文の一致度を適切に加味して一致度を判別する。
【解決手段】翻訳条件指定部１０１により翻訳条件を指定する。統合一致度算出部１０２は、単語集合一致度記憶部１０８および構文一致度記憶部１０９から該当する単語集合一致度および構文一致度を読み出して、ｒ×（単語集合一致度）＋（１−ｒ）×（構文一致度）により、統合一致度を算出する。文選択部１０３は、条件を満たすコーパス内の１または複数の文を特定し、それに対応する翻訳先の文を選択する。翻訳文出力部１０４は選択された翻訳結果の文をコーパス記憶部１０６から読み出して出力する。 （もっと読む）

機械翻訳、音声認識及び他の用途における大規模言語モデルの使用を含む、自動機械処理において分散モデルにアクセスするためのシステム、方法及び装置。
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【課題】 現在の機械翻訳は構成文法に従って句単位で翻訳されるため、文法上正しくない文章は翻訳精度が著しく低下する。しかし、実際に公開されている文章や電子メール、ホームページなどにおいて文法上正しい文章というものはほとんど存在しておらず、翻訳精度の向上の障害となっている。
【解決手段】構成文法に拠らない翻訳を行う。ＷａｒｄＧｒａｍｍａｒ理論に従い、句よりも小さな単位である語を用い、語の相互関係から文法上正しくない文章についての翻訳精度を向上させる。 （もっと読む）

【課題】 用例データを参照することで連接機能語を適切に出力し文章中の各句を適切に翻訳し、一方使用する用例データを容易に編集し生成する。
【解決手段】 翻訳対象の文章である原言語文を解析する原言語解析手段２０と、原言語文の各単語と文章構造を、目的言語の単語と文章構造に変換したデータである変換データを生成する言語変換手段３０と、目的言語の指定された種類の文章句の単語データと各文章句内における指定された連結機能語の適否に関する情報とを示す用例データベース４１と、変換データ中における連結機能語の使用の適否を用例データベースを参照して判断し、変換データ中の適切な位置に連結機能語を設定し、翻訳結果の文章である目的言語文を生成する目的言語生成手段４０、目的言語の文章データを基に、用例データベース４１に記録する用例データを自動的に編集し登録する用例データベース作成手段６０ａを備える。 （もっと読む）

【課題】原言語音声に含まれる話者の感情および意図を目的言語音声で聴取者に適切に伝えることができる音声翻訳装置を提供する。
【解決手段】原言語音声を取得する入力部１０１と、原言語音声の感情意図を特定する原言語テーブル検索部１０８と、目的言語感情テーブル１１３ａを格納している第４格納部１１３と、取得された原言語音声から目的言語の複数のテキストを生成する翻訳部１０９と、それらの複数のテキストから、そのテキストの言語属性および感情意図が、目的言語感情テーブル１１３ａにある言語属性ベクトルおよび感情意図ベクトルに近いテキストを検索するとともに、目的言語感情テーブル１１３ａにある音響特徴ベクトルから、上述のように検索されたテキストの音響特徴ベクトルを取得する目的言語テーブル検索部１１４と、そのテキストの目的言語の合成音声を出力する音声合成部１１５および出力部１１６とを備える。 （もっと読む）

【課題】任意の語句配列について文章としての自然度を適正に判定する。
【解決手段】翻訳対象の原文全体が辞書に登録されていない場合、最長一致法により分解した原文の各語句毎に対訳を取得して原文全体に対応する対訳パターンを生成し、個々の対訳パターンを含むテキストをウェブで各々検索する(36〜44)。該当テキストが抽出されればヒット件数に基づいて選択した対訳パターンを対訳文候補として出力する(46)が、該当テキストが無ければ原文の一部の語句配列に対応する対訳パターンを生成し、個々の対訳パターンを含むテキストをウェブで各々検索し(59,60)、該当テキスト有りの対訳パターンを対訳候補として記憶する(66)ことを、対訳パターンの生成に用いる原文上の語句数を徐々に少なくしながら繰り返した後に、記憶した対訳候補から対訳文候補を生成し、個々の対訳文候補について語句の共起性を調査して対訳文候補を選択する(70,72)。 （もっと読む）

【課題】従来の機械翻訳装置においては、原文で全く触れてもいない概念を表す語が訳文に現れる、という課題があった。
【解決手段】目的言語単語情報と、１以上の原言語単語情報の各原言語単語情報が対応する確率に関する情報である対応確率情報を1以上、目的言語単語情報ごとに、単語確率情報から取得する対応確率情報取得部と、目的言語単語情報ごとに、対応確率情報取得部が取得した1以上の対応確率情報に基づいて、当該1以上の対応確率情報が予め決められた条件を満たすか否かを判断する条件判断部と、条件判断部が予め決められた条件を満たすと判断した目的言語単語情報を翻訳結果情報から削除する訳語削除部と、訳語削除部が目的言語単語情報を前記翻訳結果情報から削除して残った翻訳結果である出力翻訳結果を出力する出力部を具備する機械翻訳装置により、精度の高い機械翻訳ができる。 （もっと読む）