JP2002351872A - 自然言語翻訳候補選択方法、装置、プログラム、および同プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力された第１自然言語表現の翻訳として適
切な第２自然言語表現を選択することを可能にする。 【解決手段】 第１、第２自然言語共起語収集部２０、
３０は、第１、第２自然言語コーパス１００、１１０を
検索してそれぞれ第１、第２自然言語の表現に共起する
語および共起語毎の統計情報を取得する。第１、第２自
然言語共起情報解析部４０、５０は、それぞれ受け取っ
た共起語およびその統計情報を用いて各共起語の特徴量
を計算し、第１、第２の自然言語共起情報として出力す
る。共起情報比較部６０は、第１自然言語共起情報と第
２自然言語共起情報と対訳辞書１２０を使用して、第１
自然言語表現と第２自然言語表現の全ての組み合わせに
ついてその意味的な類似度を計算し、翻訳候補選択部７
０に送る。翻訳候補選択部７０は、入力された第１自然
言語表現に対して意味的な類似度の最も高い第２自然言
語表現を選択して出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、原言語である第１
自然言語の表現と意味的に対応する目的言語である第２
自然言語の表現を選択する方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、第１自然言語の表現と第２自然言
語の表現を対訳辞書などに登録するためには、第１自然
言語の表現と第２自然言語の表現が意味的に対応してい
るかを人間が判断していた。また、ある第１自然言語の
表現の翻訳候補である第２自然言語の表現が複数ある場
合に、文脈に即した翻訳を行うために、人間が辞書や文
献から用例を探し、その用例を参考にして適切な第２自
然言語の表現を選択していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、第１自
然言語の表現に対して訳語となる第２自然言語の候補が
豊富に考えられる場合、人間がその中から適切な第２自
然言語の表現を選び出すことは判断が難しく、膨大な作
業量が必要であった。また、同様に第１自然言語の表現
を翻訳するのに適切な第２自然言語を選び出すために人
間が個々の用例を参照しながら判断する作業は選択する
候補が増えるほど、必要とする時間、作業量が増大し非
効率であった。

【０００４】本発明の目的は、入力された第１自然言語
の翻訳として適切な第２自然言語の表現を選択する自然
言語翻訳候補選択方法、装置、プログラム、および同プ
ログラムを記録した記録媒体を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の第１の態様によ
れば、自然言語翻訳候補選択方法は、第１自然言語の表
現と第２自然言語の表現を入力する原言語である第１自
然言語の表現と意味的に対応する目的言語である第２自
然言語の表現を選択する方法であって、第１自然言語の
表現と第２自然言語の表現を入力する自然言語表現入力
ステップと、第１自然言語コーパスから、入力された第
１自然言語の表現の共起語を収集する第１自然言語共起
語収集ステップと、第２自然言語コーパスから、入力さ
れた第２自然言語の表現の共起語を収集する第２自然言
語共起語収集ステップと、第１自然言語表現の共起語の
それぞれについて、前記第１自然言語表現との関連度で
ある単語関連率を第１自然言語のコーパスを使用して算
出する第１自然言語共起情報解析ステップと、第２自然
言語表現の共起語のそれぞれについて、前記第２自然言
語表現との関連度である単語関連率を第２自然言語のコ
ーパスを使用して算出する第２自然言語共起情報解析ス
テップと、第１自然言語表現の共起語と第２の自然言語
の共起語の中から対訳辞書で対応付けができる共起語の
組を取り出し、各組について両共起語の単語関連率の積
に該共起語の品詞に応じた重みを乗じ、各組の値の総和
を第１自然言語表現と第２の自然言語表現の類似度とし
て求める共起情報比較ステップと、算出された類似度の
うち、類似度の最も高い組の第２自然言語表現を第１自
然言語表現の翻訳として選択する翻訳候補選択ステップ
を有する。

【０００６】本発明の第２の態様によれば、自然言語翻
訳候補選択方法は、第１自然言語の表現と第２自然言語
の表現を入力する原言語である第１自然言語の表現と意
味的に対応する目的言語である第２自然言語の表現を選
択する方法であって、第１自然言語の表現と第２自然言
語の表現を入力する自然言語表現入力ステップと、第１
自然言語コーパスから、入力された第１自然言語の表現
の共起語を収集する第１自然言語共起語収集ステップ
と、第２自然言語コーパスから、入力された第２自然言
語の表現の共起語を収集する第２自然言語共起語収集ス
テップと、第１自然言語表現の共起語をシソーラスを使
って抽象的な意味分類である共起意味分類に変換し、第
１自然言語表現の各共起意味分類の特徴量を算出する第
１自然言語共起情報解析ステップと、第２自然言語表現
の共起語をシソーラスを使って抽象的な意味分類である
各共起意味分類に変換し、第２自然言語表現の各共起意
味分類の特徴量を算出する第２自然言語共起情報解析ス
テップと、第１自然言語表現の共起意味分類と第２自然
言語表現の共起意味分類の同じもの同志の特徴量の積の
総和を、第１自然言語表現と第２自然言語表現の類似度
として求める共起情報比較ステップと、算出された類似
度のうち、類似度の最も高い組の第２自然言語表現を第
１自然言語表現の翻訳として選択する翻訳候補選択ステ
ップを有する。

【０００７】第１自然言語の表現とその翻訳候補である
第２自然言語の表現を与えると、第１自然言語コーパス
と第２自然言語コーパスそれぞれから共起語を取得しそ
の特徴量を算出して、第１自然言語表現の共起語の特徴
量と第２自然言語表現の共起語の特徴量から第１自然言
語表現と第２自然言語表現の類似度を算出する。

【０００８】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【０００９】図１を参照すると、本発明の一実施形態の
自然言語翻訳候補選択装置は自然言語表現入力部１０と
第１、第２自然言語共起語収集部２０、３０と第１、第
２自然言語共起情報解析部４０、５０と共起情報比較部
６０と翻訳候補選択部７０と第１自然言語コーパス１０
０と第２自然言語コーパス１１０と対訳辞書１２０で構
成されている。

【００１０】自然言語表現入力部１０は原言語である第
１自然言語の表現と目的言語である第２自然言語の翻訳
候補を入力し、それぞれ第１自然言語共起語収集部２０
と第２自然言語共起語収集部３０に出力する。第１自然
言語共起語収集部２０は、第１自然言語コーパス１００
を検索して第１自然言語の表現に共起する語および共起
語ごとの出現頻度などの統計情報を取得し、それらを第
１自然言語共起情報解析部４０に出力する。第１自然言
語共起情報解析部４０は、受け取った共起語およびその
統計情報を用いて各共起語の特徴量を計算し、第１自然
言語共起情報として共起情報比較部６０に出力する。同
様に、第２自然言語共起語収集部３０は、受け取った第
２自然言語の表現それぞれについて、第２自然言語コー
パス１１０を検索して、第２自然言語の表現と共起する
語および共起語ごとの出現頻度などの統計情報を取得
し、それらを第２自然言語共起情報解析部５０に出力す
る。第２自然言語共起情報解析部５０は、受け取った共
起語およびその統計情報を用いて各共起語の特徴量を計
算し、第２自然言語共起情報として共起情報比較部６０
に出力する。共起情報比較部６０は第１自然言語共起情
報解析部４０から受け取った第１自然言語共起情報と、
第２自然言語共起情報解析部５０から受け取った第２自
然言語共起情報と、対訳辞書１２０を使用して、第１自
然言語表現と第２自然言語表現の全ての組み合わせにつ
ぃてその意味的な類似度を計算し、翻訳候補選択部７０
に送る。翻訳候補選択部７０は、入力された第１自然言
語表現に対して意味的な類似度の最も高い第２自然言語
表現を選択して出力する。第１の実施形態 以下、本実施形態の動作を、第１自然言語が日本語、第
２自然言語が英語の場合について説明する。

【００１１】まず、第１自然言語表現「証券会社」、第
２自然言語表現「securities company」「paper compan
y」を入力とした場合を例にとって説明する。

【００１２】自然言語表現入力部１０は第１自然言語表
現「証券会社」を受け取って第１自然言語共起収集部２
０に送り、第２自然言語表現「securities company」を
受け取って第２自然言語共起収集部３０に送る。

【００１３】第１自然言語共起語収集部２０は、第１自
然言語コーパス１００を検索して入力された第１自然言
語表現「証券会社」の近くに現れる語（共起語）を集め
る。ここでは、入力された表現と同じ文中に現れた語を
共起語として集める。表１は、「証券会社」の共起語の
例である。共起語と、その品詞、「証券会社」と同一文
に出現した頻度（共起頻度）、コーパス全体で出現した
頻度（総頻度）を表している。

【００１４】

【表１】

【００１５】また、第１自然言語共起語収集部２０は、
「証券会社」の第１自然言語コーパス１００中での出現
頻度を調べ第１自然言語共起情報解析部４０に送る。

【００１６】第１自然言語共起情報解析部４０は、第１
自然言語共起語収集部２０で収集された共起語それぞれ
について、入力された第１自然言語表現との関連の強さ
（関連度）を計算する。ここでは、関連度を表す特徴量
として文献（「Word association norms, mutual infor
mation and lexicography」(Computational Linguistic
s, 16 (1), pp. 22-29）に記載されている単語関連率(w
ord association ratio)を用いる。単語xとyの単語関連
率 I (x,y)は、単語x, y の出現頻度をそれぞれf (x),
f (y)、単語x, yが同時に出現する頻度をf (x, y)、言
語コーパスの延べ単語数をNとすると（１）式で表現さ
れ、値が高いほど単語xとyの関連性が高い。ただし、f
(x,y)＝０のときI (x, y)＝０と定義する。

【００１７】

【数１】

【００１８】N＝４０,０００,０００、 f（証券会社）
＝３,３５２とすると、f（証券会社、投資家）＝６３
７、f（投資家）＝１２,０１３であるから、I（証券会
社、投資家）＝log2（（４０,０００,０００＊６３７）
／（３,３５２＊１２,０１３）＝９.３となる。表２
は、「証券会社」の共起語について同様に単語関連率を
計算した結果の例である。この共起語と単語関連率の情
報を共起情報テーブルと呼ぶ。

【００１９】

【表２】

【００２０】第１自然言語共起情報解析部４０は、「証
券会社」の共起情報テーブルを共起情報比較部６０に送
る。

【００２１】同様に、第２自然言語表現の「securities
company」「paper company」を第２自然言語共起語収
集部３０が自然言語表現入力部１０から受け取る。第２
自然言語共起語収集部３０は、第２自然言語コーパス１
１０を検索して得られた共起語とその統計情報を第２自
然言語共起情報解析部５０に送る。表３は「securities
company」の共起語、表４は「paper company」の共起
語の例である。

【００２２】

【表３】

【００２３】

【表４】

【００２４】第２自然言語共起情報解析部５０は受け取
った情報を使って「securities company」と「paper co
mpany」の共起語情報テーブルを作成する。表５は「sec
urities company」の共起情報テーブル、表６は「paper
company」の共起情報テーブルを表している。

【００２５】

【表５】

【００２６】

【表６】

【００２７】第２自然言語共起情報解析部５０は作成し
た共起語情報テーブルを共起情報比較部６０に送る。

【００２８】共起情報比較部６０は、第１自然言語表現
の共起情報テーブルおよび第２自然言語表現の共起情報
テーブルを受け取り、共起情報の類似性を調べる。共起
情報比較部６０は、対訳辞書１２０で対応付けができる
N1とN2の共起語の組を取り出し、その共起語の単語関連
率の積に共起語の品詞に応じた重みを乗じた総和を計算
して、第１自然言語表現と第２自然言語表現の類似度と
する。

【００２９】図４は共起情報比較部６０で、共起情報テ
ーブルを使用して第１自然言語表現N1と第２自然言語表
現N2の類似度S (N1, N2）を計算する処理を示すフロー
チャートである。はじめに、類似度S (N1, N2)を０に初
期化する（ステップ２０１）。第１自然言語表現の共起
情報テーブルから共起語C1（品詞p）を１語取り出し
（ステップ２０２）、対訳辞書１２０を用いて第２自然
言語表現の共起情報テーブルに共起語C1の対訳語が存在
するかを調べる（ステップ２０３）。対訳語が第２自然
言語表現の共起情報テーブルに存在すれば、N2との単語
関連率が最も高い語C2を取り出し（ステップ２０４）、
単語関連率の積にC1の品詞pに応じた重みw(p)を乗じたI
(N1, C1) ＊I (N2, C2)＊w (p)を類似度S (N1, N2)に
加える（ステップ２０５）。第１自然言語表現の共起情
報テーブルに含まれる共起語を全て処理するまでステッ
プ２０２に戻って処理を繰り返す（ステップ２０６）。

【００３０】この処理を第１自然言語表現「証券会社」
の共起情報テーブル（表２）、第２自然言語表現「secu
rities company」の共起情報テーブル（表５）を使って
説明する。ここでは、品詞による重みを、w（動詞）＝
０.５、w（名詞）＝１とする。

【００３１】はじめに類似度S（証券会社、securities
company)を０に初期化する（ステップ２０１）。

【００３２】次に、第１自然言語表現の共起情報テーブ
ルから共起語「下落する」（動詞）を取り出し（ステッ
プ２０２）、対訳辞書を引く。表７は対訳辞書の例であ
る。

【００３３】

【表７】

【００３４】対訳辞書を引くと「下落する」の訳語とし
て「decline」と「fall」が見つかるが（ステップ２０
３）、これを第２自然言語表現の共起情報で検索する
と、「decline」の方が「fall」より単語関連率が高い
ので「decline」を取り出す（ステップ２０４）。I（証
券会社、下落する）＊I（securities company, declin
e)＊w（動詞）＝５.９＊１０.４＊０.５＝３０.６８をS
（証券会社、securities company)に加え、S（証券会
社、securities company) ＝３０.６８となる。同様
に、第１自然言語表現の共起語「投資家」（名詞）につ
いては第２自然言語表現の共起語「investor」が選ば
れ、I（証券会社、投資家）＊I (securities company,
investor)＊w（名詞）＝９.３＊８.５＊１＝７９.０５
をS（証券会社、securities company)に加えて、S（証
券会社、securities company)＝３０.６８＋７９.０５
＝１０９.７３となる。第１自然言語表現の共起語「入
金する」の対訳語「pay」が第２自然言語表現の共起テ
ーブルに見つからないので（ステップ２０２）、ステッ
プ２０６に進む。最後に、第１自然言語表現の共起語
「先物」（名詞）に対して第２自然言語表現の共起語
「futures」が選ばれ、I（証券会社、先物）＊I（secur
ities, company)＊w(名詞）＝７.９＊７.６＊１＝６０.
０４をS（証券会社、securities company)＝に加えて、
S（証券会社、securities company)＝１０９.７３＋６
０.０４＝１６９.７７となる。この結果を翻訳候補選択
部７０に送る。

【００３５】共起情報比較部６０は、第１自然言語表現
「証券会社」と第２自然言語表現「paper company」に
ついても同様の処理を行い、S（証券会社、paper compa
ny )＝I（証券会社、入金する）＊I (paper company, p
ay」＝９.０＊５.９＊０.５＝２６.５５という結果を翻
訳候補選択部７０に送る。

【００３６】翻訳候補選択部７０は、S（証券会社、sec
urities company ）＝１６９.７７、S（証券会社、pape
r company)＝２６.５５という結果を受け取り、類似度S
の高い「securities company」を「証券会社」の翻訳語
として選択し出力する。第２の実施形態 第１自然言語共起情報解析部４０は、図２に示すよう
に、第１自然言語共起語抽象化部４１と第１自然言語共
起意味分類特徴量算出部４２で構成されている。第１自
然言語共起語抽象化部４１は、第１自然共起語収集部２
０から受け取った共起語をシソーラス１３０を使って意
味分類に抽象化して共起意味分類に変換し、第１自然言
語共起意味分類特徴量算出部４２に出力する。共起語の
抽象化に用いるシソーラス１３０には日本語語彙大系
（岩波書店、１９９７）などが利用できる。第１自然言
語共起意味分類特徴量算出部４２は、受け取った共起意
味分類から特徴量を計算し、共起情報比較部６０に出力
する。

【００３７】第２自然言語共起情報解析部５０は、図３
に示すように、第２自然言語共起語抽象化部５１と第２
自然言語共起意味分類特徴量算出部５２で構成されてい
る。第２自然言語共起語抽象化部５１は、第２自然言語
共起語収集部３０から受け取った共起語をシソーラス１
３０を使って意味分類に抽象化して共起意味分類に変換
し、第２自然言語共起意味分類特徴量算出部５２に出力
する。第２自然言語共起意味分類特徴量算出部５２は、
受け取った共起意味分類から特徴量を計算し、共起情報
比較部６０に出力する。

【００３８】次に、第１自然言語表現「技術移転」、第
２自然言語表現「technology transfer」「technology
share」を入力した場合を例にとって説明する。

【００３９】自然言語表現入力部１０は第１自然言語表
現「技術移転」を受け取って第１自然言語共起語収集部
２０に送り、第２自然言語表現「technology transfe
r」「technology share」を受け取って第２自然言語共
起語収集部３０に送る。

【００４０】第１自然言語共起語収集部２０は、第１自
然言語コーパス１００を検索して入力された第１自然言
語表現「技術移転」の共起語を集める。表８は、「技術
移転」の共起語の例である。共起語と、その品詞、「技
術移転」と同一文に出現した頻度（共起頻度）、コーパ
ス全体で出現した頻度（総頻度）表している。

【００４１】

【表８】

【００４２】また、第１自然言語共起収集部２０は、
「技術移転」の第１自然言語コーパス１００中での出現
頻度を調べ第１自然言語共起語抽象化部４１に送る。

【００４３】第１自然言語共起語抽象化部４１は、第１
自然言語共起語収集部２０から受け取った共起語をシソ
ーラス１３０を使って抽象的な意味分類に変換し、意味
分類毎に統計量を再集計する。表９は、シソーラスの例
である。表９は日本語が各意味分類に属することを示し
ている。同様に、英語が各意味分類に属することを示し
ている。

【００４４】

【表９】

【００４５】表８の共起語を表９のシソーラスを使って
意味分類に変換すると、共起語「インドネシア」「シン
ガポール」はどちらも意味分類「国家」に変換され、第
１自然言語の表現「技術移転」と意味分類［国家］の共
起頻度は２＋３＝５、意味分類［国家］をもつ単語の出
現頻度は３１８２＋４６２１＝７８０３となる。同様
に、他の共起語を変換した結果が表１０である。

【００４６】

【表１０】

【００４７】この共起語の意味分類と統計量の情報を第
１自然言語共起意味分類特徴量算出部４２に渡す。

【００４８】第１自然言語共起意味分類特徴量算出部４
２は、第１自然言語共起語抽象化部４１から受け取った
情報から、各共起意味分類の特徴量を算出する。ここで
は、（１）式の単語の一方を意味分類に置き換え、単語
xと意味分類cの関連度Ic (x,c)（（２）式）を使用す
る。単語xの出現頻度をf (x）、意味分類cを持つ単語の
出現頻度をf(c)、単語xと意味分類cを持つ語が同時に出
現する頻度をf (x, c)、言語コーパス中の延べ単語数N
とする。また、f (x, c)＝０のとき、Ic (x, c)＝０と
定義する。

【００４９】

【数２】

【００５０】N＝４０,０００,０００、f（技術移転）＝
２９７とすると、f（技術移転、［国家］）＝５、f
（[国家])＝７，８０３であるから、I（証券会社、［国
家］）＝log2（４０,０００,０００＊５）／（２９７＊
７，８０３）＝６.４となる。表１１は、「技術移転」
の共起意味分類について同様に関連率を計算した結果の
例である。この共起意味分類と関連率の情報を共起情報
テーブルと呼ぶ。

【００５１】

【表１１】

【００５２】第１自然言語共起分類特徴量算出部４２
は、「技術移転」の共起情報テーブルを共起情報比較部
６０に送る。

【００５３】表１２は「technology transfer」の共起
語、表１３は「technology share」の共起語の例であ
る。また、表１４は、「technology transfer」の共起
語を第２自然言語共起語抽象化部５１が変換した例、表
１５は「technology share」の共起語を第２自然言語共
起語抽象化部５１が変換した例である。表１６は、「te
chnology transfer」の共起情報テーブル、表１７は「t
echnology share」の共起情報テーブルを表している。

【００５４】

【表１２】

【００５５】

【表１３】

【００５６】

【表１４】

【００５７】

【表１５】

【００５８】

【表１６】

【００５９】

【表１７】

【００６０】第２自然言語共起意味分類特徴量算出部５
２は作成した共起情報テーブルを共起情報比較部６０に
送る。

【００６１】図５は共起情報比較部６０で、共起情報テ
ーブルを使用して第１自然言語表現N1と第２自然言語表
現N2の類似度S (N1, N2)を計算する処理を示すフローチ
ャートである。はじめに、類似度S (N1, N2)を０に初期
化する（ステップ３０１）。第１自然言語表現の共起情
報テーブルから共起意味分類Cを１つ取り出し（ステッ
プ３０２）、第２自然言語表現の共起情報テーブルに同
一の共起意味分類Cが存在するかを調べる（ステップ３
０３）。共起意味分類Cが第２自然言語表現の共起情報
テーブルに存在すれば、関連率の積Ic (N1, C)＊Ic (N
2, C)を類似度S（N1, N2)に加える（ステップ３０
４）。第１自然言語表現の共起情報テーブルに含まれる
共起語を全て処理するまでステップ３１２に戻って処理
を繰り返す（ステップ３１５）。

【００６２】この処理を第１自然言語表現「技術移転」
の共起情報テーブル（表１０）、第２自然言語表現「te
chnology transfer」の共起情報テーブル（表１５）を
使って説明する。

【００６３】はじめに類似度S (技術移転、technology
transfer)を０に初期化する（ステップ３０１）。

【００６４】次に、第１自然言語表現の共起語情報テー
ブルから意味分類［国家］を取り出す（ステップ３０
２）。意味分類［国家］は、第２自然言語表現の共起情
報テーブルに存在するので（ステップ３０３）、Ic（技
術移転、［国家］)＊Ic (technology transfer,［国
家］）＝６.４＊１１.３＝７２.３２をS (技術移転、te
chnology transfer）に加え、S（技術移転、technology
transfer）＝７２.３２となる。同様に、処理を続ける
と、Ic（技術移転、［商取引］）＊Ic (technologytran
sfer, ［商取引］）＝５６.９８、Ic（技術移転、［契
約］）＊Ic (technology transfer, [契約］）＝６６.
９３を加えて、S（技術移転、technology transfer)＝
１９６.２３となる、この結果を翻訳候補選択部７０に
送る。

【００６５】共起情報比較部６０は、第１自然言語表現
「技術移転」と第２自然言語表現「technology transfe
r」についても同様の処理を行い、S（技術移転、 techn
ology share )＝Ic（技術移転、［契約］）＊Ic (techn
ology share,［契約］）＝６.９＊７.３＝５０.３７と
いう結果を翻訳候補選択部７０に送る。

【００６６】翻訳候補選択部７０は、S（技術移転、tec
hnology transfer）＝１９６.２３、S（技術移転、tech
nology share）＝５０.３７という結果を受け取り、類
似度Sの高い「technology transfer」を「技術移転」の
翻訳語として選択して出力する。

【００６７】以上の実施形態では第１自然言語が日本
語、第２自然言語が英語である場合を説明したが、逆に
第１自然言語が英語で、第２自然言語が日本語である場
合や、第１自然言語、第２自然言語が他の言語である場
合にも同様に本発明は適用可能である。

【００６８】また、各部１０〜７０からなる処理は自然
言語翻訳候補選択候補プログラムとしてフロッピィ・デ
ィスク、CD―ROM、光磁気ディスク、DVD等の記録媒体に
記録してパソコン等のコンピュータ上で実行することが
できる。

【００６９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は、第１自
然言語の表現とその翻訳候補である第２自然言語の表現
を与えると、第１自然言語コーパスと第２自然言語コー
パスそれぞれから共起語を取得しその特徴量を算出し
て、第１自然言語表現の共起語の特徴量と第２自然言語
表現の共起語の特徴量を比較して第１自然言語表現と第
２自然言語表現の類似度を算出することにより、入力さ
れた第１自然言語表現の翻訳として適切な第２自然言語
表現を選択することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態の自然言語翻訳候補選択装
置の概略構成図である。

【図２】図１中の第１自然言語共起情報解析部４０の構
成図である。

【図３】図１中の第２自然言語共起情報解析部５０の構
成図である。

【図４】図１中の共起情報比較部６０の処理を示すフロ
ーチャート（その１）である。

【図５】図１中の共起情報比較部６０の処理を示すフロ
ーチャート（その２）である。

【符号の説明】

１０ 自然言語表現入力部 ２０ 第１自然言語共起語収集部 ３０ 第２自然言語共起語収集部 ４０ 第１自然言語共起情報解析部 ４１ 第１自然言語共起語抽象化部 ４２ 第１自然言語共起意味分類特徴量算出部 ５０ 第２自然言語共起情報解析部 ５１ 第２自然言語共起語抽象化部 ５２ 第２自然言語共起意味分類特徴量算出部 ６０ 共起情報比較部 ７０ 翻訳候補選択部 １００ 第１自然言語コーパス １１０ 第２自然言語コーパス １２０ 対訳辞書 １３０ シソーラス ２０１〜２０６、３０１〜３０５ ステップ

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原言語である第１自然言語の表現と意味
   的に対応する目的言語である第２自然言語の表現を選択
   する方法であって、 第１自然言語の表現と第２自然言語の表現を入力する自
   然言語表現入力ステップと、 第１自然言語コーパスから、入力された第１自然言語の
   表現の共起語を収集する第１自然言語共起語収集ステッ
   プと、 第２自然言語コーパスから、入力された第２自然言語の
   表現の共起語を収集する第２自然言語共起語収集ステッ
   プと、 第１自然言語表現の共起語のそれぞれについて、前記第
   １自然言語表現との関連度である単語関連率を第１自然
   言語のコーパスを使用して算出する第１自然言語共起情
   報解析ステップと、 第２自然言語表現の共起語のそれぞれについて、前記第
   ２自然言語表現との関連度である単語関連率を第２自然
   言語のコーパスを使用して算出する第２自然言語共起情
   報解析ステップと、 第１自然言語表現の共起語と第２の自然言語の共起語の
   中から対訳辞書で対応付けができる共起語の組を取り出
   し、各組について両共起語の単語関連率の積に該共起語
   の品詞に応じた重みを乗じ、各組の値の総和を第１自然
   言語表現と第２の自然言語表現の類似度として求める共
   起情報比較ステップと、 算出された類似度のうち、類似度の最も高い組の第２自
   然言語表現を第１自然言語表現の翻訳として選択する翻
   訳候補選択ステップを有する自然言語翻訳候補選択方
   法。
2. 【請求項２】 原言語である第１自然言語の表現と意味
   的に対応する目的言語である第２自然言語の表現を選択
   する方法であって、 第１自然言語の表現と第２自然言語の表現を入力する自
   然言語表現入力ステップと、 第１自然言語コーパスから、入力された第１自然言語の
   表現の共起語を収集する第１自然言語共起語収集ステッ
   プと、 第２自然言語コーパスから、入力された第２自然言語の
   表現の共起語を収集する第２自然言語共起語収集ステッ
   プと、 第１自然言語表現の共起語をシソーラスを使って抽象的
   な意味分類である共起意味分類に変換し、第１自然言語
   表現の各共起意味分類の特徴量を算出する第１自然言語
   共起情報解析ステップと、 第２自然言語表現の共起語をシソーラスを使って抽象的
   な意味分類である各共起意味分類に変換し、第２自然言
   語表現の各共起意味分類の特徴量を算出する第２自然言
   語共起情報解析ステップと、 第１自然言語表現の共起意味分類と第２自然言語表現の
   共起意味分類の同じもの同志の特徴量の積の総和を、第
   １自然言語表現と第２自然言語表現の類似度として求め
   る共起情報比較ステップと、 算出された類似度のうち、類似度の最も高い組の第２自
   然言語表現を第１自然言語表現の翻訳として選択する翻
   訳候補選択ステップを有する自然言語翻訳候補選択方
   法。
3. 【請求項３】 原言語である第１自然言語の表現と意味
   的に対応する目的言語である第２自然言語の表現を選択
   する装置であって、 第１自然言語コーパスと、 第２自然言語コーパスと、 対訳辞書と、 第１自然言語の表現と第２自然言語の表現を入力する自
   然言語表現入力手段と、 第１自然言語コーパスから、入力された第１自然言語の
   表現の共起語を収集する第１自然言語共起語収集手段
   と、 第２自然言語コーパスから、入力された第２自然言語の
   表現の共起語を収集する第２自然言語共起語収集手段
   と、 第１自然言語表現の共起語のそれぞれについて、前記第
   １自然言語表現との関連度である単語関連率を第１自然
   言語のコーパスを使用して算出する第１自然言語共起情
   報解析手段と、 第２自然言語表現の共起語のそれぞれについて、前記第
   ２自然言語表現との関連度である単語関連率を第２自然
   言語のコーパスを使用して算出する第２自然言語共起情
   報解析手段と、 第１自然言語表現の共起語と第２の自然言語の共起語の
   中から対訳辞書で対応付けができる共起語の組を取り出
   し、各組について両共起語の単語関連率の積に該共起語
   の品詞に応じた重みを乗じ、各組の値の総和を第１自然
   言語表現と第２自然言語表現の類似度として求める共起
   情報比較手段と、 算出された類似度のうち、類似度の最も高い組の第２自
   然言語表現を第１自然言語表現の翻訳として選択する翻
   訳候補選択手段を有する自然言語翻訳候補選択装置。
4. 【請求項４】 原言語である第１自然言語の表現と意味
   的に対応する目的言語である第２自然言語の表現を選択
   する装置であって、 第１自然言語コーパスと、 第２自然言語コーパスと、 シソーラスと、 第１自然言語の表現と第２自然言語の表現を入力する自
   然言語表現入力手段と、 第１自然言語コーパスから、入力された第１自然言語の
   表現の共起語を収集する第１自然言語共起語収集手段
   と、 第２自然言語コーパスから、入力された第２自然言語の
   表現の共起語を収集する第２自然言語共起語収集手段
   と、 第１自然言語表現の共起語をシソーラスを使って抽象的
   な意味分類である共起意味分類に変換し、第１自然言語
   表現の各共起意味分類の特徴量を算出する第１自然言語
   共起情報解析手段と、 第２自然言語表現の共起語をシソーラスを使って抽象的
   な意味分類である各共起意味分類に変換し、第２自然言
   語表現の各共起意味分類の特徴量を算出する第２自然言
   語共起情報解析手段と、 第１自然言語表現の共起意味分類と第２自然言語表現の
   共起意味分類の同じもの同志の特徴量の積の総和を第１
   自然言語表現と第２自然言語表現の類似度として求める
   共起情報比較手段と、 算出された類似度のうち、類似度の最も高い組の第２自
   然言語表現を第１自然言語表現の翻訳として選択する翻
   訳候補選択手段を有する自然言語翻訳候補選択装置。
5. 【請求項５】 請求項１または２に記載の方法をコンピ
   ュータに実行させる自然言語翻訳候補選択プログラム。
6. 【請求項６】 請求項５記載の自然言語翻訳候補選択プ
   ログラムを記録した記録媒体。