JP2003114889A - 翻訳対象のリソースと分野別辞書を関連付けるための方法、システムおよびプログラム - Google Patents

翻訳対象のリソースと分野別辞書を関連付けるための方法、システムおよびプログラム

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JP2003114889A
JP2003114889A JP2001290620A JP2001290620A JP2003114889A JP 2003114889 A JP2003114889 A JP 2003114889A JP 2001290620 A JP2001290620 A JP 2001290620A JP 2001290620 A JP2001290620 A JP 2001290620A JP 2003114889 A JP2003114889 A JP 2003114889A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 翻訳対象のリソースと分野別辞書との関連付
けを実現する。 【解決手段】 特定の分野と関連付けられたパターンの
データベースを準備し、翻訳対象のリソース内のパター
ンの出現頻度を算出する。所定の閾値を超える出現頻度
を有する分野が存在するかどうかを判定する。次に、最
大の出現頻度が他の分野の出現頻度と比較して突出して
いるかを判定する。両方の条件を満たす場合に、当該リ
ソースと当該最大の出現頻度を示す分野の分野別辞書を
関連付けする。当該関連付け情報の使用により適切な辞
書切り換えがされ、適切な自動翻訳を行うことができ
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、ある言語の文章を
他の言語に自動翻訳するための技術に関し、より詳細に
は、翻訳対象のリソースを自動翻訳する際に使用する複
数の電子辞書を適切に切り換えるために翻訳対象のリソ
ースと分野別辞書を関連付ける技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】自動翻訳の技術分野において、特定の分
野について記載された文章に対してより適切な翻訳結果
を得るために、特定の分野の翻訳に適した訳語を用意し
た辞書（分野別辞書）を含む複数の電子辞書を準備し、
準備された複数の電子辞書の切り換えを行い自動翻訳を
行う手法が存在する。
【０００３】例えば、”Ｐｅｏｐｌｅ ｅｎｊｏｙ ｃ
ｈｅｒｒｙ ｔｒｅｅｓ ｔｈｉｓｓｅａｓｏｎ．
（訳：人々は、この季節桜を楽しみます。）”という文
章においては、”ｔｈｉｓ ｓｅａｓｏｎ”は「この季
節」と翻訳するのが適切である。これに対してスポーツ
分野の文脈、例えば、”Ｈｅ ｉｓ ａ ｍａｊｏｒｌ
ｅａｇｕｅｒ．Ｈｅ ｈｉｔ ｆｉｆｔｙ ｈｏｍｅｒ
ｕｎｓ ｔｈｉｓ ｓｅａｓｏｎ．(訳：彼はメジャー
リーガーです。彼は今シーズン５０本ホームランを打ち
ました。）”という文章では、”ｔｈｉｓ ｓｅａｓｏ
ｎ”は「今シーズン」と翻訳するのが適切である。
【０００４】この場合は、”ｔｈｉｓ ｓｅａｓｏｎ”
に対して「今シーズン」と登録されたスポーツ分野の分
野別辞書を準備する。前者には一般的な（特定分野向け
でない）訳語が見出し語に関連付られて登録されている
基本辞書を適用して「この季節」と翻訳するようにす
る。後者にはスポーツ分野の分野別辞書を適用して自動
翻訳を行えば、それぞれ適切な翻訳が得られる。適用す
る電子辞書の切り換えが不適切であれば、当然、適切な
翻訳は得られない。より精度の高い翻訳を得るためには
分野別辞書を含む複数の電子辞書を適切に切り換えるこ
とが必要となる。
【０００５】複数の電子辞書を切り換える従来の手法と
して、分野別に文脈の分野を判定するトリガーとなるパ
ターン（単に「パターン」という。）を用意しておき、
パターンが出現した場合に文脈をそのパターンが属する
分野のものであると判定して辞書を切り換える技術が特
開２００１−１１０１８５に開示されている。
【０００６】前述の後者の例であれば、例えば、”ｍａ
ｊｏｒ ｌｅａｇｕｅｒ”がスポーツ分野のパターンと
して準備しておけば、第１文を翻訳した時点で、文脈が
スポーツ分野と判定され、スポーツ分野の分野別辞書の
適用の優先順位が上げられる。そして、第２文の”ｔｈ
ｉｓ ｓｅａｓｏｎ”はスポーツ分野の分野別辞書を使
用して「今シーズン」と翻訳される。
【０００７】しかし、この手法では、パターンが出現す
る以前の文章に対しては、適切な分野別辞書を使用する
ことができない。また、話題の変化に対応するために所
定の数の文章を翻訳する間にその分野別辞書のパターン
が出現しない場合に基本辞書が適用されるように設定が
されることがあり、その場合は第１文と第２文の間に所
定の数以上の文が存在する場合に、第２文が適切に翻訳
できないといった問題も生じ得る。
【０００８】一方、近年ネットワーク技術、特にインタ
ーネットが普及し、人々はネットワーク上のリソースか
ら様々な情報を簡単に入手できるようになった。しか
し、ネットワーク上のリソースは様々な言語で記述され
ている。そのため、ユーザが慣れていない言語で書かれ
たリソースから情報を入手するのは困難を伴う。そこ
で、ネットワーク上のリソースの自動翻訳に対する要求
が高まっている。
【０００９】ここで、ネットワーク上のリソースを自動
翻訳する際に複数の電子辞書を切り換える従来の手法と
して、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌ
ｏｃａｔｏｒの略。ＴＣＰ／ＩＰネットワーク上のリソ
ースのアドレス・ロケーションのこと。）をユーザが適
切と判定した特定の電子辞書と関連付けて登録し、登録
済みのＵＲＬを翻訳する場合は関連付けられた電子辞書
を使用するというものが存在する。この手法であれば、
パターンが出現する以前の文章や、所定の間隔でパター
ンが出現しない場合などにも対応可能である。
【００１０】しかし、従来はＵＲＬ登録はユーザが手作
業で行う必要があるため、当該手法は非常に多くの労力
をユーザに強いることとなっていた。また、いったん登
録をした後は、また手作業で修正が行われるまで、話題
が変化したＵＲＬに全く対応できず、不適切な翻訳がな
されるという問題もあった。
【００１１】本発明の発明者はネットワーク上のリソー
スが以下の４種類に分類され得ることを発見した。すな
わち、（１）特定の分野に関する話題というわけではな
く、分野別辞書にマッチするパターンがほとんどない
「分野なし型」（２）ニュースのヘッドラインが１ペー
ジに収められているような場合で、複数の分野の話題が
同一ページ内に混在している「多重分野型」（３）同じ
ＵＲＬであっても、コンテンツの更新とともに話題の分
野までも変わってしまう「分野変化型」（４）コンテン
ツが特定の分野の話題である「特定分野型」である。こ
れらのリソースのうち、「特定分野型」のものに分野別
辞書を適用すれば、適切な翻訳が得られる。なお、「特
定分野型」以外のリソースに分野別辞書を適用すると、
かえって不適切な翻訳が出力される場合が多い。
【００１２】したがって、翻訳対象のリソースが「特定
分野型」であることを動的に判定して当該リソースに適
切な分野別辞書を関連付け、当該関連付けに基づいて自
動翻訳の際に電子辞書を適切に切り換えることができれ
ば、利便性および翻訳精度を向上し得ることが理解され
る。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、翻訳
対象のリソースを適切な分野別辞書と関連付ける技術を
実現することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明の概略を説明すれ
ば、以下の通りである。すなわち前述の目的は、翻訳対
象のリソースと特定の分野の翻訳に適した訳語を用意し
た分野別辞書とを関連付けるための方法であって、特定
の前記分野と関連付けられたパターンのデータベースを
準備するステップと、分野ごとに前記リソースに含まれ
るパターンの出現頻度を算出するステップと、分野ごと
に前記パターンの出現頻度が所定の第１の閾値を超えて
いるかどうかを判定する第１の判定ステップと、前記第
１の判定ステップにおいて所定の第１の閾値を超えたと
判定された分野の中で最大のパターンの出現頻度を有す
る分野のパターンの出現頻度が他の分野のパターンの出
現頻度と比較して突出しているかどうかを判定する第２
の判定ステップと、前記第２の判定ステップにおいて最
大のパターンの出現頻度を有する分野のパターンの出現
頻度が他の分野のパターンの出現頻度と比較して突出し
ていると判定された場合に当該リソースと当該最大のパ
ターンの出現頻度を有する分野の分野別辞書とを関連付
けるステップとを有する方法により達成される。
【００１５】前述の方法において、リソースは特定のア
ドレス・ロケーションを有するネットワーク上のリソー
スであり、関連付けるステップは、アドレス・ロケーシ
ョンと分野別辞書と関連付けることにより行われるよう
にすることができる。
【００１６】また、前述の方法において、パターンは分
野別辞書の見出し語の全部または一部とすることができ
る。この構成によれば、パターンのデータベースを分野
別辞書と別に作成する労力を省くことができる。
【００１７】さらに、前述の方法において、パターンの
出現頻度を算出するステップは、リソースに含まれるパ
ターンの出現数とリソースに含まれるセンテンス数との
比率を算出することにより行われるようにすることがで
きる。またさらに好適には、パターンの出現頻度を算出
するステップは、リソースを翻訳することにより行わ
れ、リソースの翻訳を行った部分に含まれるパターンの
出現数とリソースの翻訳を行った部分に含まれるセンテ
ンス数との比率を算出することにより行われるようにす
ることができる。
【００１８】前述の方法において、パターンの出現頻度
を算出するステップは、パターンの出現頻度の算出のた
めのデータを蓄積するステップを含み、パターンの出現
頻度の算出は蓄積されたデータを使用して行われるよう
にすることができる。さらに、データを蓄積するステッ
プは、所定の基準前の蓄積データを削除するステップを
含むようにすることができる。
【００１９】前述の方法において、データを蓄積するス
テップは、複数のユーザにより生成された前記パターン
の出現頻度の算出のためのデータを蓄積するサーバにパ
ターンの出現頻度の算出のためのデータを蓄積すること
により行われるようにすることができる。
【００２０】前述の方法において、第２の判定ステップ
は、最大のパターンの出現頻度を有する分野のパターン
の出現頻度と全分野のパターンの出現頻度の総和との比
率が所定の第２の閾値を超えているかどうかを判定する
ことにより実現されるようにすることができる。
【００２１】前述の方法は、前記リソースを含むサイト
に含まれる特定の分野別辞書と関連付けられたリソース
の出現頻度を分野ごとに算出するステップと、分野ごと
にリソースの出現頻度が所定の第３の閾値を超えている
かどうかを判定する第３の判定ステップと、第３の判定
ステップにおいて所定の第３の閾値を超えた分野の数が
あると判定された場合に当該サイトと当該分野の分野別
辞書とを関連付けるステップとをさらに含めることがで
きる。
【００２２】なお、本発明は、前記した方法としての発
明の他、「コンピュータ・システム」あるいは「コンピ
ュータ・プログラム」として把握することも可能であ
る。
【００２３】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を図面に基づ
いて詳細に説明する。ただし、本発明は多くの異なる態
様で実施可能であり、本実施の形態の記載内容に限定し
て解釈すべきはでない。本実施の形態の全体を通して同
じ要素には同じ番号を付している。
【００２４】本実施の形態では、主に方法またはシステ
ムについて説明するが、当業者であれば明らかな通り、
本発明はコンピュータで使用可能なプログラムとしても
実施できる。したがって、本発明は、ハードウェアとし
ての実施形態、ソフトウェアとしての実施形態またはソ
フトウェアとハードウェアとの組合せの実施形態をとる
ことができる。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−
ＲＯＭ、光記憶装置または磁気記憶装置等の任意のコン
ピュータ可読媒体に記録できる。
【００２５】図１は本発明による自動翻訳システムの実
施の形態の一例のブロック構成図であり、ワークステー
ションやパーソナルコンピュータなどの情報処理装置上
で実現されるものである。本実施の形態のシステムは、
入力部１０、翻訳処理部２０、出力部３０、辞書切り換
え部４０、分野判定情報記憶部５０、辞書記憶部６０が
含まれる。
【００２６】入力部１０は、インターネット・ブラウザ
に表示されたテキストと当該リソースが有するＵＲＬを
システムに取り込む機能などによりシステムに入力デー
タとなる翻訳対象の原文テキストとＵＲＬ（ＴＣＰ／Ｉ
Ｐネットワーク上のリソースのアドレス・ロケーショ
ン）を取り込む。
【００２７】翻訳処理部２０は、入力部１０により取り
込まれた入力データを、辞書切り換え部４０により選択
された辞書記憶部６０に記憶された複数の電子辞書１１
０乃至１３０のいずれかを使用し、特定のアルゴリズム
に従って自動翻訳を行い、翻訳結果のデータを出力部３
０へ引き渡す。翻訳のアルゴリズムは、本発明の本質的
部分でなく、かつ、様々なアルゴリズムが周知技術とし
て存在し当業者は適宜実現が可能であるので、ここでは
詳細な説明は省略する。また、翻訳処理部３０は、分野
判定情報記憶部５０に分野判定情報１００を提供する機
能をも有する。
【００２８】出力部３０は、翻訳処理部により自動翻訳
した結果をディスプレイに表示する、あるいは、他のア
プリケーションに引き渡す等の機能を有する。
【００２９】辞書切り換え部４０は、分野判定情報記憶
部５０に記憶された分野判定情報１００等に基づいて、
辞書記憶部６０に記憶された複数の電子辞書１１０乃至
１３０のいずれを翻訳処理部２０が使用するかを選択
し、切り換える機能を有する。
【００３０】分野判定情報記憶部５０は、翻訳処理部２
０から提供された分野判定情報１００を記憶し、必要に
応じて辞書切り換え部４０へ提供する。
【００３１】辞書記憶部６０には複数の電子辞書のデー
タが記憶される。本実施の形態においては、辞書記憶部
６０にはユーザ辞書１１０、基本辞書１２０、分野別辞
書１３０が記憶されている。基本辞書１２０には一般的
な（特定分野向けでない）訳語が見出し語に関連付られ
て登録されている。分野別辞書１３０には、コンピュー
タ・スポーツ・政治・芸術などの特定分野向けの訳語が
見出し語に関連付けられて登録されている。
【００３２】さらに、ユーザはユーザ辞書１１０に自分
向けにカスタマイズした訳語を見出し語に関連付けて登
録することができる。なお、ユーザ辞書１１０は、いつ
いかなる場合も常に基本辞書・分野別辞書と比較して最
優先で適用されることになっている。従って、本願の発
明の詳細な説明における基本辞書・分野別辞書の優先順
位の変動に関する記載は、かかる理由によりユーザ辞書
を除外して記載されていることに留意されたい。
【００３３】図２は、本発明の実施の形態の処理の流れ
の一例を示したフローチャートである。
【００３４】本発明の実施の形態では、処理はステップ
２００から開始され、ステップ２１０で入力部１０によ
り翻訳対象の原文テキストとＵＲＬが取り込まれる。次
に、ステップ２２０（辞書優先順位変更処理（１））に
進み、ステップ２１０で取り込まれたＵＲＬに対する分
野判定情報が存在する場合は、当該ＵＲＬを有するリソ
ースの訳文の生成において常に最優先で使用される分野
別辞書が分野判定情報に基づいて設定される。ステップ
２２０における処理の詳細は後述する。なお、分野判定
情報とは、以前に行った「分野判定情報の保存処理（後
述する）」で得られた当該リソースのＵＲＬと分野別辞
書の関連付けを表す情報である。
【００３５】次に、ステップ２３０において入力された
原文から一文を切り出され（一文入力）、ステップ２４
０において切り出された原文に対して原文解析が行われ
る（原文解析）。原文解析では、一文の中のどの部分が
主語で、どの部分が動詞であるかなどの解析が行われ、
文の構造が決定される。原文解析の技術は周知であり、
当業者は適宜設計を行い実施可能であるので、ここでは
詳細は省略する。
【００３６】ステップ２４０における原文解析が完了し
た後、ステップ２５０（辞書優先順位変更処理（２））
において、従来の自動辞書切り換え処理が行われ、その
後、ステップ２６０で辞書の優先順位が最適に設定され
た状態で訳文の生成が行われる。ステップ２５０におけ
る処理の詳細は後述する。また、辞書の優先順位が最適
に設定された状態で訳文の生成に関する技術は周知であ
り、当業者は適宜実施可能であるので、ここでは詳細な
説明は省略する。
【００３７】ステップ２７０に進み、ステップ２３０に
おいて切り出され、ステップ２６０で訳文が生成された
文が最後の文かどうかを判定する。最後の文でない場合
は、ステップ２７０からＮＯの矢印を通じてステップ２
３０に戻りステップ２３０からステップ２６０が繰り返
し行われる。最後の文である場合は、ステップ２７０か
らＹＥＳの矢印を通じてステップ２８０に進み、分野判
定情報の保存を行った後に、ステップ２９０で処理は終
了する。ステップ２８０における分野判定情報の保存の
処理の詳細は後述する。
【００３８】図３を使用して、図２のステップ２２０の
辞書優先順位変更処理（１）を詳細に説明する。辞書優
先順位変更処理（１）では、ステップ３００において、
ステップ２１０で指定されたＵＲＬに該当する分野別判
定情報が分野判定情報記憶部５０に存在するかどうかを
判定する。存在する場合は、ステップ３００からＹＥＳ
の矢印を通じてステップ３１０へ進み、対応する分野別
辞書をステップ２６０の訳文生成において最優先で使用
するように辞書の優先順位を変更し、ステップ２３０へ
進む。存在しない場合は、ステップ３００からＮＯの矢
印を通じてステップ２３０へ進む。
【００３９】図４を使用して、図２のステップ２５０の
辞書優先順位変更処理（２）を詳細に説明する。なお、
前述の通り、辞書優先順位変更処理（１）で設定された
分野別辞書がステップ２６０の訳文生成において常に最
優先で使用されるので、この辞書優先順位変更処理
（２）ではそれ以下の優先順位の辞書が対象となる。
【００４０】まず、ステップ４００において、ステップ
２３０において一文入力され、ステップ２４０において
原文解析されたデータに分野別に文脈の分野を判定する
トリガーとなるパターンが存在（ヒット）するかどうか
を判定する。パターンは分野別辞書の複合語の全部また
は一部を使用するとよい。ヒットした場合は、ＹＥＳの
矢印を通じてステップ４１０に進み、ステップ４１０に
て分野別辞書の優先順位を基本辞書より上げる。そし
て、ステップ４２０で”ヒットしなかった文の数”を０
にした後、ステップ２６０へ進む。
【００４１】ステップ４００でパターンがヒットしなか
った場合は、ＮＯの矢印を通じてステップ４３０へ進
む。ステップ４３０では、いずれかの分野別辞書が既に
基本辞書より優先順位が高いかどうかを判定する。いず
れの分野別辞書も基本辞書より優先順位が高くないと判
定された場合は、ＮＯの矢印を通じてステップ２６０へ
即時に進む。いずれかの分野別辞書が基本辞書より優先
順位が高いと判断された場合は、ＹＥＳの矢印を通じて
ステップ４４０へ進み、ステップ４４０にて”ヒットし
なかった文の数”をインクリメント（＋１）する。そし
て、ステップ４５０へ進み、ステップ４５０で”ヒット
しなかった文の数”が所定の設定値を超えているかどう
かを判定する。ステップ４５０で所定の設定値を超えて
いると判定された場合は、それまでの分野の話題は終了
し別の分野の話題に移ったものと考えられるので、ＹＥ
Ｓの矢印を通じてステップ４６０へ進み、ステップ４６
０でそれまで基本辞書より優先順位の高かった分野別辞
書の優先順位を基本辞書より下げる処理を行う。ステッ
プ４５０で所定の設定値を超えていないと判定された場
合は、まだ別の分野に移っていないと考えられるので、
ＮＯの矢印を通じて即時にステップ２６０へ進む。
【００４２】図５を使用して、図２のステップ２８０の
分野判定情報の保存処理を詳細に説明する。ステップ５
１０で後述するパターンの出現頻度を算出するためのデ
ータである履歴情報、すなわち、ＵＲＬ、文の総数、ヒ
ットしたパターンの総数を蓄積する。履歴情報の蓄積
は、翻訳処理（ステップ２００乃至２７０）における解
析結果を使用して行うとよい。ステップ５２０へ進み、
このＵＲＬの履歴情報が所定の回数分以上存在するかど
うかを判定する。なお、ここで言う１回分の履歴情報と
は、そのＵＲＬに対して１度翻訳を行った際に得られた
履歴情報を意味する。所定の回数分以上存在する場合
は、ＹＥＳの矢印を通じてステップ５３０へ進み、陳腐
化している可能性の高いであろうことを考慮し、古いも
のから履歴情報を削除し、その後ステップ５４０へ進
む。所定の回数分以上存在しない場合は、削除等の処理
は行わず、ＮＯの矢印を通じてそのままステップ５４０
へ進む。
【００４３】ステップ５４０では、蓄積されているすべ
ての履歴情報から分野（分野別辞書）ごとのパターンの
出現頻度を求める。出現頻度は「ヒットしたパターンの
総数」を「センテンス（文）の総数」で割り、比率を求
めることにより算出すればよい。ステップ５５０へ進
み、ステップ５４０で求めた出現頻度を使用して、所定
の第１の閾値を越える出現頻度を有する分野が存在する
かどうかを判定する。存在しない場合は、ＮＯの矢印を
通じてステップ２９０へそのまま進む。存在する場合
は、ＹＥＳの矢印を通じてステップ５６０へ進み、ステ
ップ５６０でステップ５５０において所定の第１の閾値
を超えたと判定された分野の中で最大の出現頻度を有す
る分野の出現頻度が他の分野の出現頻度と比較して突出
しているかどうかを判定する。突出しているかどうか
は、前記最大の出現頻度を有する分野の出現頻度と全分
野の出現頻度の総和との比率が所定の第２の閾値を超え
ているかどうかを判定することができる。最大の出現頻
度を有する分野の出現頻度が他の分野の出現頻度と比較
して突出していない場合は、ＮＯの矢印を通じてステッ
プ２９０へ進む。最大の出現頻度を有する分野の出現頻
度が他の分野の出現頻度と比較して突出している場合
は、ＹＥＳの矢印を通じてステップ５７０へ進み、ステ
ップ５７０で当該リソースのＵＲＬと当該分野の分野別
辞書を関連付けた分野判定情報を分野判定情報記憶部へ
追加し、ステップ２９０へ進む。
【００４４】ステップ５５０で、所定の第１の閾値を超
える出現頻度を持つ分野別辞書が存在することを分野別
判定情報を追加する条件にしているので「分野なし型」
のリソースが関連付けの対象から排除される。このステ
ップで、例えば、図６のように特定の分野（分野Ｂ）に
出現頻度が集中しているが第１の閾値を超えない場合を
「分野なし型」のリソースと判断して関連付けの対象か
ら排除することができる。
【００４５】ステップ５６０で、最大のパターンの出現
頻度を有する分野のパターンの出現頻度が他の分野のパ
ターンの出現頻度と比較して突出していることを分野別
判定情報を追加する条件にしているので「多重分野型」
のリソースが関連付けの対象から排除される。例えば、
図７に示す、ステップ５５０でいう第１の閾値は超えて
いるが他の分野から出現頻度が突出していない分野（分
野Ｂ）を「多重分野型」のリソースと判断して関連付け
の対象から排除することできる。
【００４６】また、すべての蓄積された履歴情報を使用
して分野判定を行うので、「分野変化型」のリソースに
対しては変化前後の両方の情報で相殺されるので突出し
た分野がなくなり分野判定されなくなる。以上の結果、
「特定分野型」のリソースに対してのみ対して分野判定
情報が追加され、「特定分野型」のリソースと適切な分
野別辞書の関連付けが行われる。
【００４７】さらに好適な実施の形態として、複数のユ
ーザが生成した履歴情報を蓄積するサーバを設け、その
履歴情報に基づいて分野判定情報を生成するようにする
とよい。かかる構成によれば、単一のユーザの履歴情報
を使用している場合と比較して、履歴情報の更新が頻繁
に行われ、かつ、多くの種類のリソースの履歴情報が蓄
積されるのでより適切に、かつ、より多くのリソースに
対して分野別辞書を関連付けることができる。
【００４８】さらに、同一のサイト（サーバのルート・
アドレス・ロケーション）内のリソースは同一の分野で
あることが多い。例えば、特許庁のサイト（http://ww
w.jpo.go.jp）内のリソースはほとんどが知的財産関係
の分野に属し、インターナショナル・ビジネス・マシー
ンズ・コーポレーション（出願人）のサイト（http://w
ww.ibm.com）内のリソースはコンピュータ関係の分野に
属する。
【００４９】この特性を利用した好適な実施の形態とし
て、サイトに含まれる特定の分野別辞書と関連付けられ
ているリソースの出現頻度を分野別辞書ごとに算出し、
ある分野別辞書に関する出現頻度が所定の閾値を超えて
いると判定された場合に、当該サイトを当該特定の分野
別辞書と関連付けるようにすることができる。分野別辞
書ごとのリソースの出現頻度は、例えば、「その分野別
辞書に関連付けられたそのサイト内のリソースの総数」
を「履歴情報を有するそのサイト内のリソースの総数」
で割り、その比率を求めることにより算出すればよい。
この構成によれば、そのようなサイト内の履歴情報を持
たないリソースについても、当該サイトに関連付けられ
た分野別辞書を使用して自動翻訳することが可能とな
る。
【００５０】なお、サイトと分野別辞書の関連付けにつ
いては、リソースと分野別辞書の関連付けにおいて「多
重分野型」のリソースを関連付けの対象から排除したの
と同様に、「多重分野型」のサイトを関連付けの対象か
ら排除すべく、最大のリソースの出現頻度を有する分野
のリソースの出現頻度が他の分野のリソースの出現頻度
と比較して突出していることを関連付けの条件とことも
できる。
【００５１】上記の本発明の好適な実施例は、説明を目
的として記述されたものあって、すべての実施態様を記
述するものではなく、実施例に開示された形式に発明を
限定する意図ではない。上記の開示によれば、多くの変
更例とバリエーションが実現可能である。本発明の範囲
は発明の詳細な説明の記載により制限されるのではな
く、特許請求の範囲により定まるものであることに留意
されたい。上記の仕様、例、データにより本発明の一態
様の製造および使用が完全に説明される。本発明の多く
の実施例が本発明の精神と範囲を離れることなく実現さ
れる。
【００５２】本発明によれば、一度翻訳処理を行ったリ
ソースの分野判定情報をフィードバックしてリソースと
分野別辞書の関連付けを行うことにより、より精度の高
い翻訳結果を得ることができる。一度翻訳処理が行わ
れ、分野別辞書と関連付けられているリソースに対して
は、従来の手法のようにパターンが出現するまでの文章
や、パターンが一定の間出現しない場合に適切に翻訳結
果が得られないといった問題を避け得る。また、ユーザ
が手作業でリソースと分野別辞書の関連付けを登録する
必要もない。本発明により、従来の技術と比較して、よ
り精度が高く、より利便性に優れた自動翻訳が可能とな
ることが理解される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明のリソースと分野別辞書を関連付ける
方法を適用するシステム構成の一例を示した概念図であ
る。
【図２】 本発明の実施の形態におけるリソースと分野
別辞書を関連付ける方法の処理の流れを示したフローチ
ャートである。
【図３】 本発明の実施の形態における辞書優先順位変
更処理（１）の流れをより詳細に示したフローチャート
である。
【図４】 本発明の実施の形態における辞書優先順位変
更処理（２）の流れをより詳細に示したフローチャート
である。
【図５】 本発明の実施の形態における分野判定情報の
保存処理の流れをより詳細に示したフローチャートであ
る。
【図６】 本発明の実施の形態における分野ごとの出現
頻度をあらわした第１のグラフの例である。
【図７】 本発明の実施の形態における分野ごとの出現
頻度をあらわした第２グラフの例である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 羽鳥 洋美 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本ア イ・ビー・エム株式会社 大和事業所内 (72)発明者 神山 淑朗 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本ア イ・ビー・エム株式会社 大和事業所内 Ｆターム(参考） 5B091 AA03 BA03 CC02 CC15 CC17 CD03 EA17

Claims (30)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 特定の分野と関連付けられたパターンの
    データベースを含むコンピュータ・システムにおいて、
    翻訳対象のリソースと特定の分野の翻訳に適した訳語を
    用意した分野別辞書とを関連付けるための方法であっ
    て、 前記分野ごとに前記リソースに含まれる前記パターンの
    出現頻度を算出するステップと、 前記分野ごとに前記パターンの出現頻度が所定の第１の
    閾値を超えているかどうかを判定する第１の判定ステッ
    プと、 前記第１の判定ステップにおいて所定の第１の閾値を超
    えたと判定された分野の中で最大のパターンの出現頻度
    を有する分野のパターンの出現頻度が他の分野のパター
    ンの出現頻度と比較して突出しているかどうかを判定す
    る第２の判定ステップと、 前記第２の判定ステップにおいて最大のパターンの出現
    頻度を有する分野の出現頻度が他の分野のパターンの出
    現頻度と比較して突出していると判定された場合に当該
    リソースと当該最大のパターンの出現頻度を有する分野
    の分野別辞書とを関連付けるステップと、 を有する方法。
  2. 【請求項２】 前記リソースは特定のアドレス・ロケー
    ションを有するネットワーク上のリソースであり、 前記関連付けるステップは、前記アドレス・ロケーショ
    ンと前記分野別辞書と関連付けることにより行われる、
    請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記パターンは前記分野別辞書の見出し
    語の全部または一部である、請求項１記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記パターンの出現頻度を算出するステ
    ップは、前記リソースに含まれる前記パターンの出現数
    と前記リソースに含まれるセンテンス数との比率を算出
    することにより行われる、請求項１記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記パターンの出現頻度を算出するステ
    ップは、前記リソースを翻訳することにより行われ、前
    記リソースの翻訳を行った部分に含まれる前記パターン
    の出現数と前記リソースの翻訳を行った部分に含まれる
    センテンス数との比率を算出することにより行われる、
    請求項１記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記パターンの出現頻度を算出するステ
    ップは、前記パターンの出現頻度の算出のためのデータ
    を蓄積するステップを含み、前記パターンの出現頻度の
    算出は蓄積されたデータを使用して行われる、請求項１
    記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記データを蓄積するステップは、所定
    の基準前の蓄積データを削除するステップを含む、請求
    項６記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記データを蓄積するステップは、複数
    のユーザにより生成された前記パターンの出現頻度の算
    出のためのデータを蓄積するサーバに前記パターンの出
    現頻度の算出のためのデータを蓄積することにより行わ
    れる、請求項７記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記第２の判定ステップは、前記最大の
    出現頻度を有するパターンの分野の出現頻度と全分野の
    パターンの出現頻度の総和との比率が所定の第２の閾値
    を超えているかどうかを判定することにより実現され
    る、請求項１記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記リソースを含むサイトに含まれる
    特定の分野別辞書と関連付けられたリソースの出現頻度
    を前記分野ごとに算出するステップと、 前記分野ごとに前記リソースの出現頻度が所定の第３の
    閾値を超えているかどうかを判定する第３の判定ステッ
    プと、 前記第３の判定ステップにおいて所定の第３の閾値を超
    えた分野があると判定された場合に当該サイトと当該分
    野の分野別辞書とを関連付けるステップと、 をさらに含む請求項１記載の方法。
  11. 【請求項１１】 翻訳対象のリソースと特定の分野の翻
    訳に適した訳語を用意した分野別辞書とを関連付けるた
    めのコンピュータ・システムであって、 特定の前記分野と関連付けられたパターンのデータベー
    スと、 前記分野ごとに前記リソースに含まれる前記パターンの
    出現頻度を算出する手段と、 前記分野ごとに前記パターンの出現頻度が所定の第１の
    閾値を超えているかどうかを判定する第１の判定手段
    と、 前記第１の判定手段により所定の第１の閾値を超えたと
    判定された分野の中で最大のパターンの出現頻度を有す
    る分野のパターンの出現頻度が他の分野のパターンの出
    現頻度と比較して突出しているかどうかを判定する第２
    の判定手段と、 前記第２の判定手段により最大のパターンの出現頻度を
    有する分野のパターンの出現頻度が他の分野のパターン
    の出現頻度と比較して突出していると判定された場合に
    当該リソースと当該最大のパターンの出現頻度を有する
    分野の分野別辞書とを関連付ける手段と、 を有するコンピュータ・システム。
  12. 【請求項１２】 前記リソースは特定のアドレス・ロケ
    ーションを有するネットワーク上のリソースであり、 前記関連付ける手段は、前記アドレス・ロケーションと
    前記分野別辞書と関連付ける、請求項１１記載のコンピ
    ュータ・システム。
  13. 【請求項１３】 前記パターンは前記分野別辞書の見出
    し語の全部または一部である、請求項１１記載の方法。
  14. 【請求項１４】 前記パターンの出現頻度を算出する手
    段は、前記リソースに含まれる前記パターンの出現数と
    前記リソースに含まれるセンテンス数との比率を算出す
    る、請求項１１記載のコンピュータ・システム。
  15. 【請求項１５】 前記パターンの出現頻度を算出する手
    段は、前記リソースを翻訳し、前記リソースの翻訳を行
    った部分に含まれる前記パターンの出現数と前記リソー
    スの翻訳を行った部分に含まれるセンテンス数との比率
    を算出する、請求項１１に記載のコンピュータ・システ
    ム。
  16. 【請求項１６】 前記パターンの出現頻度を算出する手
    段は、前記パターンの出現頻度の算出のためのデータを
    蓄積する手段を含み、前記パターンの出現頻度の算出に
    蓄積されたデータを使用する、請求項１１に記載のコン
    ピュータ・システム。
  17. 【請求項１７】 前記データを蓄積する手段は、所定の
    基準前の蓄積データを削除する手段を含む、請求項１６
    に記載のコンピュータ・システム。
  18. 【請求項１８】 前記データを蓄積する手段は、複数の
    ユーザにより生成された前記パターンの出現頻度の算出
    のためのデータを蓄積するサーバに前記パターンの出現
    頻度の算出のためのデータを蓄積する手段を含む、請求
    項１７に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 前記第２の判定手段は、前記最大のパ
    ターンの出現頻度を有する分野のパターンの出現頻度と
    全分野のパターンの出現頻度の総和との比率が所定の第
    ２の閾値を超えているかどうかを判定する、請求項１１
    記載のコンピュータ・システム。
  20. 【請求項２０】 前記リソースを含むサイトに含まれる
    特定の分野別辞書と関連付けられたリソースの出現頻度
    を前記分野ごとに算出する手段と、 前記分野ごとに前記リソースの出現頻度が所定の第３の
    閾値を超えているかどうかを判定する第３の判定手段
    と、 前記第３の判定手段により所定の第３の閾値を超えた分
    野があると判定された場合に当該サイトと当該分野の分
    野別辞書とを関連付ける手段と、 をさらに含む請求項１１に記載のコンピュータ・システ
    ム。
  21. 【請求項２１】 翻訳対象のリソースと特定の分野の翻
    訳に適した訳語を用意した分野別辞書とを関連付けるた
    めのコンピュータ・プログラムであって、特定の前記分
    野と関連付けられたパターンのデータベースをを有する
    コンピュータに、 前記分野ごとに前記リソースに含まれる前記パターンの
    出現頻度を算出する手順と、 前記分野ごとに前記パターンの出現頻度が所定の第１の
    閾値を超えているかどうかを判定する第１の判定手順
    と、 前記第１の判定手順において所定の第１の閾値を超えた
    と判定された分野の中で最大のパターンの出現頻度を有
    する分野のパターンの出現頻度が他の分野のパターンの
    出現頻度と比較して突出しているかどうかを判定する第
    ２の判定手順と、 前記第２の判定手順において最大のパターンの出現頻度
    を有する分野のパターンの出現頻度が他のパターンの分
    野の出現頻度と比較して突出していると判定された場合
    に当該リソースと当該最大のパターンの出現頻度を有す
    る分野の分野別辞書とを関連付ける手順と、 を実行させるためのコンピュータ・プログラム。
  22. 【請求項２２】 前記リソースは特定のアドレス・ロケ
    ーションを有するネットワーク上のリソースであり、 前記関連付ける手順は、前記アドレス・ロケーションと
    前記分野別辞書と関連付けることにより行われる、請求
    項２１記載のコンピュータ・プログラム。
  23. 【請求項２３】 前記パターンは前記分野別辞書の見出
    し語の全部または一部である、請求項２１記載のコンピ
    ュータ・プログラム。
  24. 【請求項２４】 前記パターンの出現頻度を算出する手
    順は、前記リソースに含まれる前記パターンの出現数と
    前記リソースに含まれるセンテンス数との比率を算出す
    ることにより行われる、請求項２１記載のコンピュータ
    ・プログラム。
  25. 【請求項２５】 前記パターンの出現頻度を算出する手
    順は、前記リソースを翻訳することにより行われ、前記
    リソースの翻訳を行った部分に含まれる前記パターンの
    出現数と前記リソースの翻訳を行った部分に含まれるセ
    ンテンス数との比率を算出することにより行われる、請
    求項２１記載のコンピュータ・プログラム。
  26. 【請求項２６】 前記パターンの出現頻度を算出する手
    順は、前記パターンの出現頻度の算出のためのデータを
    蓄積する手順を含み、前記パターンの出現頻度の算出は
    蓄積されたデータを使用して行われる、請求項２１記載
    のコンピュータ・プログラム。
  27. 【請求項２７】 前記データを蓄積する手順は、所定の
    基準前の蓄積データを削除する手順を含む、請求項２６
    記載のコンピュータ・プログラム。
  28. 【請求項２８】 前記データを蓄積する手順は、複数の
    ユーザにより生成された前記パターンの出現頻度の算出
    のためのデータを蓄積するサーバに前記パターンの出現
    頻度の算出のためのデータを蓄積することにより行われ
    る、請求項２７記載のコンピュータ・プログラム。
  29. 【請求項２９】 前記第２の判定手順は、前記最大のパ
    ターンの出現頻度を有する分野のパターンの出現頻度と
    全分野のパターンの出現頻度の総和との比率が所定の第
    ２の閾値を超えているかどうかを判定することにより実
    現される、請求項２１記載の方法。
  30. 【請求項３０】 前記リソースを含むサイトに含まれる
    特定の分野別辞書と関連付けられたリソースの出現頻度
    を前記分野ごとに算出する手順と、 前記分野ごとに前記リソースの出現頻度が所定の第３の
    閾値を超えているかどうかを判定する第３の判定手順
    と、 前記第３の判定手順において所定の第３の閾値を超えた
    分野があると判定された場合に当該サイトと当該分野の
    分野別辞書とを関連付ける手順と、 をさらにコンピュータに実行させるための請求項２１記
    載のコンピュータ・プログラム。
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