JP2003532194A - 言語間リーディングウィザードを用いたコンピュータ援用リーディングシステムおよび方法 - Google Patents

言語間リーディングウィザードを用いたコンピュータ援用リーディングシステムおよび方法

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Abstract

(57)【要約】 母国語以外の言語で読んでいるユーザが支援を必要としているときに、ユーザにテキストから気を逸らすことを要求せずに、ユーザの支援を提供するコンピュータ援用リーディングシステム。一実施形態において、リーディングシステムはブラウザプログラムに対するリーディングウィザードとして実装される。リーディングウィザードは、ユーザが母国語以外のテキスト内の単語、句、文、または他の単語のグループを選択し、選択されたテキストのユーザ自身の母国語での翻訳を見ることを可能にする。翻訳は選択されたテキストの近くに配置されたウインドウまたはポップアップボックス内に提供され、気を逸らすことを最小限にする。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （関連出願） 本出願は、２０００年４月２４日に提出された米国仮出願６０／１９９，２８
８に由来し、またその優先権を主張するものであり、その開示内容は参照により
本明細書に明白に組み込まれている。本出願は、２０００年４月２４日に提出さ
れた米国特許出願０９／５５６，２２９にも関連し、その開示内容は参照により
本明細書に組み込まれている。
【０００２】 （発明の分野） 本発明はコンピュータ援用リーディング（reading）システムおよび方法に関
する。より詳細には、本発明はユーザが母国語以外の（non-native）言語で読む
ことを支援するユーザインタフェースおよび基本的なアーキテクチャに関する。
【０００３】 （発明の背景） インターネットの急速な発展により、世界中のコンピュータユーザはますます
母国語以外の言語で書かれた文書に触れるようになっている。多くのユーザは母
国語以外の言語が全く分からない。母国語以外の言語でいくらか訓練を受けてい
るユーザにとってさえ、そのユーザが母国語以外の言語を読み、理解することは
しばしば困難である。
【０００４】 英語で書かれたウェブページあるいは他の電子文書をアクセスする中国人のユ
ーザの立場を考えよう。その中国人のユーザは在学中に英語でいくらか正規の教
育を受けているかもしれない。しかし、そのような教育は、彼らが英語で書かれ
た特定の単語、句、あるいは文を完全に読み、理解することを可能にするには多
くの場合不十分である。中国語−英語の状況は問題を示すための単なる一例とし
て使用したに過ぎない。この問題は、他の言語の境界を超えて存続している。
【０００５】 従って、本発明は、コンピュータのユーザが母国語以外の言語で提供された電
子文書を読み、理解することを助ける機械援用リーディングシステムおよび方法
の提供に関連する懸念から生じたものである。
【０００６】 （発明の概要） コンピュータ援用リーディングシステムは、母国語以外の言語で読んでいるユ
ーザに対し、そのユーザが助けを必要としているときに、そのユーザにテキスト
から注意を逸らすことを要求することなしに、支援を提供する。
【０００７】 一実施態様では、リーディングシステムはブラウザプログラムに対するリーデ
ィングウィザードとして実装される。リーディングウィザードは、ユーザが母国
語以外の言語で書かれたテキスト内の単語、句、文または単語のグループを選択
し、ユーザ自身の母国語で書かれた選択されたテキストの翻訳を見ることを可能
にするグラフィカル・ユーザ・インタフェースを介して与えられる。翻訳は、選
択されたテキストの近くに配置されたウインドウまたはポップアップボックス内
に提供されて、気を散らすことを最小限にする。
【０００８】 一形態において、リーディングウィザードのコアは、シャローパーサ（shallo
w parser）、統計的単語翻訳セレクタ、および翻訳ジェネレータを含む。シャロ
ーパーサは、ユーザが選択した母国語以外のテキストの句または文を構文解析し
、個々の翻訳単位（translation unit）（例えば句、単語）にする。一実施態様
において、シャローパーサは選択されたテキスト内の単語をセグメント化し、そ
れらを形態的に処理して各単語の形態的語根（morphological root）を取得する
。シャローパーサは品詞（POS）タグ付けおよび単名詞句（baseNP）を使用して
、さらなる翻訳の選択のため単語および句を特徴付けする。POSタグ付けおよびb
aseNP識別は、例えば統計的モデルにより実行することができる。シャローパー
サは、単語に対しルールベースの（rule-based）句拡張（phrase-extension）お
よびパターンマッチングを適用し、ツリーリストを生成する。
【０００９】 統計的単語翻訳セレクタは、母国語以外のテキストから構文解析された翻訳単
位に対する最上位候補の単語の翻訳を選択する。単語翻訳セレクタは、全ての可
能な翻訳パターンを生成し、統計的翻訳および言語モデルを使用して翻訳単位を
翻訳する。最上位候補の翻訳が出力される。
【００１０】 翻訳ジェネレータは候補の単語の翻訳を母国語の対応する句に翻訳する。翻訳
ジェネレータは、一部に母国語モデルを使用して適切な翻訳の決定を助ける。そ
して、母国語の単語および句は、選択されたテキストに近接して、UIを介して提
供される。
【００１１】 （好ましい実施形態の詳細な説明） 概要 コンピュータ援用リーディングシステムはユーザが母国語以外の言語を読むこ
とを援助する。議論のため、コンピュータ援用リーディングシステムは汎用コン
ピュータにより実行されるブラウザプログラムの一般的なコンテキストにおいて
説明される。しかし、コンピュータ援用リーディングシステムは、ブラウジング
（例えば電子メールシステム、ワードプロセッシング等）以外の多くの異なる環
境に実装することができ、また多くの異なるタイプのデバイスで実行できる。
【００１２】 後述する実施形態は、母国語でより快適なコミュニケーションを行うユーザが
、母国語以外の言語の電子文書を広範囲に、早く、便利に読むことを可能にし、
ある意味では主題への焦点合わせおよび素早い吸収を促進する。ユーザの便宜は
、翻訳されるテキストに近接した翻訳ウインドウ用いたユーザインタフェースを
提供することにより向上する。翻訳ウインドウは翻訳されるテキストの翻訳を含
んでいる。翻訳されたテキストに近接した翻訳ウインドウを配置することにより
、ユーザの眼は翻訳されたテキストを確かめるために非常に遠くへ移動すること
を要求されない。これは、結果として、このようにしなければ、例えばユーザが
翻訳されたテキストを見るために遠くを一瞥することを要求される場合に存続す
るかもしれないユーザが知覚する気を散らすものを減少させる。
【００１３】 ある実施形態では、マウスポイント翻訳プロセスによって、ユーザの対話がさ
らに向上する。ユーザは、マウスの位置を定めてテキストの部分を選択すること
によりそれらの選択を素早く行うことが可能であり、システムは翻訳を自動的に
実行し、ユーザに翻訳されたテキストを提供する。
【００１４】 例示のシステムアーキテクチャ 図１は、中央処理装置（CPU）１０２、メモリ１０４、および入出力（I/O）イ
ンタフェース１０６を有する例示のコンピュータシステムを示す。CPU１０２は
メモリ１０４および入出力I/Oインタフェース１０６と通信する。メモリ１０４
は揮発性メモリ（例えばRAM）および不揮発性メモリ（例えばROM、ハードディス
ク等）を表している。プログラム、データ、ファイルは、メモリ１０４に格納さ
れ、CPU１０２上で実行できる。
【００１５】 コンピュータシステム１００は、I/Oインタフェース１０６を介して接続され
た１または複数の周辺装置を有する。例示の周辺装置は、マウス１１０、キーボ
ード１１２（例えば英数字QWERTYキーボード、phoneticキーボード）、ディスプ
レイモニタ１１４、プリンタ１１６、周辺記憶装置１１８、およびマイクロホン
１２０を含む。コンピュータシステムは、例えば汎用コンピュータとして実装で
きる。よって、コンピュータシステム１００は、メモリ１０４に格納されてCPU
１０２上で実行されるコンピュータオペレーティングシステム（図示せず）を実
装する。オペレーティングシステムは、ウインドウ環境を支援するマルチタスク
オペレーティングシステムであることが好ましい。適切なオペレーティングシス
テムの一例はマイクロソフト社のウインドウズ（R）ブランドのオペレーティン
グシステムである。
【００１６】 ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベー
スまたはプログラマブル消費者電子機器、ネットワークPC、ミニコンピュータ、
メインフレームコンピュータ等のような他のコンピュータシステム構成が使用で
きることに留意されたい。また、図１にはスタンドアロンのコンピュータが示さ
れているが、言語入力システムは、通信ネットワーク（例えばLAN、インターネ
ットなど）を通じてリンクされたリモートプロセッシングデバイスによりタスク
が実行される分散コンピューティング環境で実施することができる。分散コンピ
ューティング環境では、プログラムモジュールはローカルの記憶装置およびリモ
ートの記憶装置の両方に配置することができる。
【００１７】 例示のリーディングシステム コンピュータシステム１００は、ユーザが母国語以外の言語を読むことを支援
するリーディングシステム１３０を実装する。リーディングシステムは、単語、
句または文レベルで支援を提供することができる。リーディングシステムは、図
１においてメモリ１０４に格納されてCPU１０２上で実行されるブラウザプログ
ラムとして実装されている。後述するリーディングシステムは、ブラウザコンテ
キスト以外のコンテキストにおいて実施できることが認められ、理解されること
になる。
【００１８】 リーディングシステム１３０は、ユーザインタフェース１３４および言語間リ
ーディングウィザード１３６を有する。UI１３４は、言語間リーディングウィザ
ード１３６を与える。ブラウザプログラム１３２はリーディングシステムに加え
て他の構成要素を含むことができるが、そのような構成要素はブラウザプログラ
ムにとって標準と考えられ、図示されることも、あるいは詳細に説明されること
もないであろう。
【００１９】 リーディングウィザード１３６は、シャローパーサ１４０、統計的単語翻訳セ
レクタ１４２および翻訳ジェネレータ１４４を含む。
【００２０】 例示のシャローパーサ シャローパーサ１４０は選択される母国語以外のテキストの句または文を構文
解析し個々の翻訳ユニット（例えば句、単語）にする。
【００２１】 図２は、一実施形態による多少詳細なシャローパーサ１４０を示す。シャロー
パーサは適当なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれらの結
合のいずれでも実装することができる。例示のおよび説明する実施形態において
、シャローパーサはソフトウェアで実装される。
【００２２】 図示のように、シャローパーサ１４０は、単語セグメントモジュール２００、
形態的アナライザ２０２、品詞（POS）タグ付け／単名詞句識別モジュール２０
４、句拡張モジュール２０６、およびパターンまたはテンプレートマッチングモ
ジュール２０８を備えている。これらの構成要素は個別の構成要素として示され
ているが、構成要素は互いにまたは他の構成要素と結合できることが認められ、
理解されるであろう。
【００２３】 説明する実施形態によれば、シャローパーサ１４０はユーザにより選択されて
いるテキスト内の複数の単語をセグメント化する。これは、セグメントモジュー
ル２００を使用して行われる。次に、シャローパーサは形態的アナライザ２０２
を使用して単語を形態的に処理し、各単語の形態的語根を取得する。形態的アナ
ライザは、各単語の形態的語根を見つけるために、単語に種々の形態的ルールを
適用することができる。形態的アナライザ２０２が使用するルールは、分析され
る特定の言語に熟練した人により開発されることができる。例えば、英語での１
つのルールは、「ed」で終わる単語の形態的語根は「d」または「ed」のいずれ
かを除去することにより形成されるというものである。
【００２４】 シャローパーサ１４０は、品詞（POS）タグ付け／単名詞句（baseNP）識別モ
ジュール２０４を使用してさらなる翻訳の選択に対して単語および句を特徴付け
る。POSタグ付けおよび単名詞句識別は、例えば、すぐ後で「POSタグ付けおよび
baseNP識別」と題された節でその例が後述される統計的モデルにより実行するこ
とができる。シャローパーサ１４０は句拡張モジュール２０６を使用して、POS
タグ付け／単名詞句識別モジュール２０４により特徴付けられた単語に対してル
ールベースの句拡張を実施する。句拡張モジュールの１つの目標は、単名詞句を
より複雑な名詞句に拡張することである。例えば、「baseNPのbaseNP」は、「ba
seNP」句のより複雑な名詞句である。シャローパーサ１４０はパタニングまたは
テンプレートマッチングモジュール２０８も使用して、ツリーリストを生成する
。パタニングまたはテンプレートマッチングモジュールは翻訳に使用され、ある
句の翻訳がパターン依存で、かつ句の中の単語に直接には関係しないことを理解
する。例えば、「baseNPに興味がある」という句は、翻訳に対するより複雑な翻
訳ユニットを形成するために使用されるパターン（即ち「baseNP」）を含んでい
る。単語“be interested in”は、より複雑な翻訳単位を形成するために使用さ
れるパターンに直接には関係しない。
【００２５】 POSタグ付けおよびbaseNP識別 以下の議論は、英語のbaseNP（名詞句）の自動識別のための統計的モデルにつ
いて説明し、ツリーリストが生成できるように選択されたテキストを処理する単
なる一方法を構成している。後述の手法は２つのステップを使用する。N個の最
良品詞（POS）タグ付け（N-best Part-Of-Speech tagging）および所与のN個の
最良POS列のbaseNP識別である。後述するモデルはまた、辞書の情報も統合する
。結局、全体のプロセスに対して直線的な複雑さ（linear complexity）が得ら
れることを許容する全体の文においてグローバルな調査を行うために、ビタビア
ルゴリズムが用いられる。
【００２６】 単純で、非帰納的な単名詞句（baseNP）を見つけることは、部分的な構文解析
、情報検索よび機械翻訳などの多くの自然言語処理アプリケーションに対する重
要なサブタスクである。baseNPは、他の名詞句を帰納的に含まない単純な名詞句
である。例えば、後述の例における［．．．］の中の構成要素はbaseNPであり、
ここでNNS、IN VBG等は品詞（POS）タグである。POSタグは周知であり、Marcus
他、Building a Large Annotated Corpus of English : the Penn Treebank, Co
mputational Linguistics, 19(2) : 313-330, 1993で説明されている。
【００２７】 [Measures/NNS] of/IN [manufacturing/VBG activity/NN] fell/VBD more/RBR t
han/IN [the/DT overall/JJ measures/NNS] ./.
【００２８】 統計的手法 本節では、２点通過統計モデル（two-pass statistical model）、パラメータ
のトレーニング、ならびにPOSタグ付けおよびbaseNP識別の最良列の調査のため
のビタビアルゴリズムを説明する。アルゴリズムを説明する前に、全体を通して
使用されるいくつかの表記法を紹介する。
【００２９】 単語列としての入力文E、およびPOSの列を、それぞれ以下のように表現しよう
。
【００３０】 E＝w1 w2 … wn-1 wn T＝t1 t2 … tn-1 tn
【００３１】 ここで、nは文の中の単語の数であり、tiは単語wiのPOSタグである。
【００３２】 Eが与えられると、baseNP識別の結果は列であると仮定され、いくつかの単語
は以下のようにbaseNPにグループ化される。
【００３３】 …wi-1 ［wi wi+1 …wj］ wj+1…
【００３４】 対応するタグ列は以下のようになる。
【００３５】 (a) B=…ti-1 [ti ti+1 …tj] tj+1… =…ti-1 bi,j tj+1 … =n1 n2 … nm
【００３６】 ここでbi,jは、baseNPのタグ列に対応する。［ti ti+1… tj］・bi,jがbase
NPルールとみなされる場合もある。このため、BはPOSタグ付けおよびbaseNPルー
ルの用法の列である。従って１≦m≦n、ni∈（POSタグのセット∪baseNPルール
セット）である。これは、baseNP表記がなされた文の第１の表現である。ときど
き、以下のような同等の形式も使用される。
【００３７】 (b) Q=…(ti-1,bmi-1) (ti,bmi) (ti+1,bmi+1)… (tj,bmj) (tj+1,bmj+1)… =q1 q2… qn
【００３８】 ここで、baseNPに関して各POSタグtiはその位置情報bmiと関連付けられている
。位置情報は｛F，I，E，O，S｝の１つである。F、EおよびIはそれぞれ、単語が
baseNPの左の境界、baseNPの右の境界、またはbaseNP内の別の位置にあることを
意味する。Oは単語がbaseNPの外にあることを意味する。Sは１つの単語のbaseNP
を示す。
【００３９】 例えば、上で与えられた例の２つの表現は以下のようになる。
【００４０】 (a) B=[NNS] IN [VBG NN] VBD RBR IN [DT JJ NNS] (b) Q=(NNS S)(IN O)(VBG F)(NN E)(VBD O)(RBR O)(IN O)(DT F)(JJ I)(NNS E)
(. O)
【００４１】 「統合された」２点通過処理 説明される手法の原理は以下のとおりである。最も可能性のあるbaseNP列B*は
一般に以下のように表現することができる。
【００４２】
【数１】
【００４３】 処理全体は、２つのパス（pass）に分離される。即ち、
【００４４】
【数２】
【００４５】 探索空間および計算の複雑さを減少させるには、EのN個の最良POSタグ付けを
考慮するだけでよい。即ち、
【００４６】
【数３】 従って、
【００４７】
【数４】 を得る。
【００４８】 相応して、アルゴリズムは２つのステップからなる。式（２）を使用してN個
の最良のPOSタグ付けを決定すること、次いで式（３）を使用してそれらのPOS列
から最良のbaseNP列を決定することである。２つのステップは他の手法内にある
ように分離されるのではなく、統合される。ここで、２つのステップをより厳密
に考察しよう。
【００４９】 N個の最良POS列の決定 第１のパスにおけるアルゴリズムの目標は、探索空間（POS格子）内でN個の最
良POS列を探索することである。Bayesのルールによれば、
【００５０】 P（T｜E）＝P（E｜T）×P（T）／P（E）
【００５１】 が得られる。
【００５２】 P（E）はP（T｜E）の最大化処理に作用しないので、式（２）は
【００５３】
【数５】 となる。
【００５４】 いま、E内の単語が独立であると仮定する。従って、
【００５５】
【数６】
【００５６】 次いで、P（T）の近似としてトライグラムモデルを使用する。即ち、
【００５７】
【数７】 最終的に、
【００５８】
【数８】 が得られる。
【００５９】 Nの最良探索のビタビアルゴリズムにおいて、P（wi｜ti）は辞書の生成（また
は出力）率、P（ti｜ti-2，ti-1）は隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model
）における遷移率と呼ばれる。ビタビアルゴリズムはViterbi、Eror Bounds for
Convolution Codes and Asymptotically Optimum Decoding Algorithm, IEEE T
ransactions on Information Theory IT-13(2):pp.260-269, April, 1967で説明
されている。
【００６０】 baseNPの決定 前に述べたように、第２のパスの目標は、N個の最良POS列が与えられた最良ba
seNP列を探索することである。
【００６１】 E、TおよびBを任意の変数と考慮すると、Bayesのルールによれば、
【００６２】 P（B｜T，E）＝P（B｜T）×P（E｜B，T）／P（E｜T） P（B｜T）＝P（T｜B）×P（B）／P（T）なので、 P（B｜T，E）＝P（E｜B，T）×P（T｜B）×P（B）／（P（E｜T）×P（T）） （８）
が得られる。
【００６３】 所与の文Eの可能なPOS列の各々に対する最良baseNP列が探索されるので、P（E
｜T）×P（T）＝P（E∩T）＝constである。さらに、Bの定義から、各探索処理の
間、
【００６４】
【数９】
【００６５】 が得られる。従って、式（３）は
【００６６】
【数１０】 となる。
【００６７】 独立性の仮定 (independence assumption)を使用して、
【００６８】
【数１１】 が得られる。
【００６９】 P（B）のトライグラム近似を使用して、
【００７０】
【数１２】 が得られる。
【００７１】 最終的に、
【００７２】
【数１３】 が得られる。
【００７３】 要約のため、第１ステップで、POSタグ付け処理においてビタビN−最良探索ア
ルゴリズム（Vitervi N-best searching algorithm）を適用し、以下のように計
算して各POS列に対する経路確率（path probability）ftを決定する。
【００７４】
【数１４】
【００７５】 第２ステップにおいて、可能なPOSタグ付け結果の各々に対し、ビタビアルゴリ
ズムを再び適用して最良のbaseNP列を探索する。このパスで見つけられるどのba
seNP列も、経路確率
【００７６】
【数１５】
【００７７】 に関連付けられている。baseNP列の統合された確率はft α×fbによって決定され
る。ここで、αは正規化係数（実験ではα＝２．４）である。所与の文Eに対す
る最良baseNP列を決定する場合、Eの最良baseNPに対応するEの最良POS列も決定
する。
【００７８】 これが動作できる方法の例として、次のテキスト“stock was down 9.1 point
s yesterday morning.（昨日の朝、株が９．１ポイント下がった。）”を考慮さ
れたい。第１のパスにおいて、この文のN−最良POSタグ付けの結果の１つがT＝N
N VBD RB CD NNS NN NNである。
【００７９】 このPOS列に対し、第２のパスは図３に示すようにbaseNPを決定しようと試み
るであろう。破線の経路の詳細は図４に与えられている。第２のパスにおいて計
算されるその確率は、以下のとおりである（Φは擬変数である）。
【００８０】 P(B|T,E)=p(stock|NN,S)×p(was|VBD,O)×p(down|RB,O)×p(NUMBER|CD,B)×p(po
ints|NNS,E)×p(yesterday|NN,B)×p(morning|NN,E)×p(.|.,O)×p([NN]|Φ,Φ)
×p(VBD|Φ,[NN])×p(RB|[NN],VBD)×p([CD NNS]|VBD,RB)×p([NN NN]|RB,[CD N
NS])×p(.|[CD NNS],[NN NN])
【００８１】 統計的パラメータトレーニング この動作において、トレーニングおよびテストデータはPenn Treebankの２５
節から導出された。Penn Treebankデータ全体は２つに分けた。一方がトレーニ
ング用であり、他方がテスト用である。
【００８２】 出願人の統計的モデルにおいては、次の４つの確率を計算する。（１）P（ti
｜ti-2，ti-1）、（２）P（wi｜ti）、（３）P（ni｜ni-2ni-1）および（４）P
（wi｜ti，bmi）である。第１および第３のパラメータはそれぞれTおよびBのト
ライグラムである。第２および第４は辞書の生成確率である。確率（１）および
（２）はPOSタグ付けデータから以下の式を使用して計算できる。
【００８３】
【数１６】
【００８４】
【数１７】
【００８５】 トレーニングセット内の各文はPOSタグおよびbaseNP境界タグの両方を持って
いるので、最後の節で説明したB（a）およびQ（b）のように２つの列に変換され
る。それらの列を使用して、パラメータ（３）および（４）は等式（１３）およ
び（１４）にそれぞれ類似する計算式により計算できる。
【００８６】 トライグラムモデル（３）をトレーニングする前に、全ての可能なbaseNPルー
ルがトレーニングコーパスから抽出されるべきである。例えば、以下の３つの列
は抽出されたbaseNPルールの中にある。
【００８７】 （１）DT CD CD NNPS （２）RB JJ NNS NNS （３）NN NN POS NN … …
【００８８】 Penn Treebankには、６，０００以上のbaseNPルールがある。トライグラムモ
デル（３）をトレーニングするとき、出願人は、それらのbaseNPルールを２日で
処理する。第１に、各baseNPルールに固有の識別子（UID）が割り当てられる。
これは、アルゴリズムが各baseNPルールの対応する構造を考慮することを意味す
る。第２に、それらのルールの全てが同じ識別子（SID）に割り当てられる。こ
の場合、それらのルールは同じクラスにグループ化される。それにもかかわらず
、baseNPの識別子はまだPOSタグに割り当てられた識別子と異なっている。
【００８９】 パラメータの平滑化のため、Katz，Estimation of Probabilities from Spars
e Data for Language Model Component of Speech Recognize, IEEE Transactio
ns on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Volume ASSP-35, pp.400-4
01, March 1987 に説明されたような手法を使用した。トライグラムモデルを組
み立てて、パラメータ（１）および（３）の確率を予測した。baseNP識別の間未
知の単語に出会う場合、以下の方法でパラメータ（２）および（４）が計算され
る。
【００９０】
【数１８】
【００９１】
【数１９】
【００９２】 ここで、bmjはtiに付けられた全ての可能なbaseNPを示し、tjは未知の単語wi
に対して推量されるPOSタグである。
【００９３】 図５は一実施形態による方法のステップを説明する流れ図である。このステッ
プは適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれらの結合の
いずれにも実装することができる。このようなソフトウェアの１つの詳細な実施
形態を、ブラウザプログラム１３２（図１）の一部を形成する上述した言語間ラ
イティングウィザードに見ることができる。より詳細には、説明すべき方法は図
２に図示され説明されたようなシャローパーサにより実装することができる。
【００９４】 ステップ５００は選択されたテキストを受け取る。このステップは翻訳される
べきテキストの部分を選択するユーザに関連して実装される。一般に、ユーザは
マウスなどのような入力デバイスを使用してテキストを選択する。ステップ５０
２では選択されたテキスト内の単語をセグメント化する。当業者により認められ
るであろう任意の適切なセグメンテーション処理を実行することができる。ステ
ップ５０４では各単語の形態的語根を取得する。図示され説明された実施形態に
おいて、このステップは図２に示されたもののような形態的アナライザにより実
装される。図示された例において、形態的アナライザは、英語で書かれた単語を
処理するように構成される。しかしながら、どのような適切な言語でも形態的ア
ナライザを組み立てる基礎を提供できることが認められ、理解されるべきである
。
【００９５】 ステップ５０６では、品詞（POS）タグ付けおよび単名詞句識別を使用して単
語を特徴付ける。どのような適切な技法を使用できる。１つの例示の技法は上記
の「POSタグ付けおよびbaseNP識別」という説で詳述した。ステップ５０８では
特徴付けられた単語にルールベースの句拡張およびパターンマッチングを適用し
、ツリーリストを生成する。上述の例において、このステップは句拡張モジュー
ル２０６、およびパターンまたはテンプレートマッチングモジュール２０８を使
用して実装された。ステップ５１０ではさらなる処理に対するツリーリストを出
力する。
【００９６】 ツリーリストの例として、図６を考えよう。そこでは、文「The Natural Lang
uage Computing Group at Microsoft Research China is exploring research i
n advanced natural language technologies（マイクロソフトリサーチチャイナ
の自然言語コンピューティンググループは高度な自然言語技術を探求している）
」は上記のように処理された。具体的には、ツリーリストはセグメント化され、
形態的に処理され、上述したPOSタグ付けおよびbaseNP技法を使用して特徴付け
られている文の個別の単語を説明する。例えば、構成要素６００を考えよう。そ
こでは、単語「Natural（自然の）」は文および親の構成要素「natural languag
e」からセグメント化されている。構成要素６００はまたPOSタグ「JJ」を使用し
て特徴付けられた。ツリー内の他の構成要素が同様に処理されている。
【００９７】 例示の単語翻訳セレクタ 単語翻訳セレクタ１４２は、ツリーリストを受け取り、全ての可能な翻訳パタ
ーンを生成する。セレクタ１４２は、統計的翻訳および単語モデルを使用して構
文解析された翻訳単位を翻訳し、母国語のテキストにおける最上位候補の単語翻
訳を抽出する。最上位候補の翻訳が出力される。
【００９８】 図７は、一実施形態による方法のステップを説明する流れ図である。この方法
は、適当なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれらの結合の
いずれでも実施できる。図示され説明された実施形態において、この方法はソフ
トウェアにおいて実施される。このようなソフトウェアの一実施形態は単語翻訳
セレクタ１４２を備えることができる（図１）。
【００９９】 ステップ７００では、上述した処理に従って生成されたツリーリストを受け取
る。ステップ７０２ではツリーリストから翻訳パターンを生成する。一実施形態
において、全ての可能な翻訳パターンが生成される。例えば、英語から中国語へ
の翻訳に対し、英語の名詞句"NP1 of NP2"は、２種類の可能な翻訳を有すること
ができる。（１）T（NP１）＋T（NP２）、および（２）T（NP２）＋T（NP１）で
ある。句の翻訳において、翻訳される句は構文ツリーであり、一実施形態では、
全ての可能な翻訳順序が考慮される。次いで、ステップ７０４では翻訳モデルお
よび言語モデルを使用して、構文解析された翻訳単位を翻訳する。翻訳単位は単
語および句を備えることができる。ステップ７０４では、最上位N個の候補の単
語翻訳を出力する。最上位N個の候補の単語翻訳は、統計的モデルを使用して選
択することができる。
【０１００】 例示の翻訳ジェネレータ 翻訳ジェネレータ１４４は、最上位N個の候補の単語翻訳を母国語における対
応する句に翻訳する。次いで、母国語の単語および句はUIを介して選択されたテ
キストに近接して提供される。
【０１０１】 図８は、一実施形態により多少詳細に翻訳ジェネレータ１４４を示す。最上位
の候補の単語を翻訳するため、翻訳ジェネレータは多数の異なるリソースを用い
ることができる。例えば、翻訳ジェネレータは、翻訳処理注で使用する辞書モジ
ュール８００を含むことができる。当業者に明らかなように、辞書モジュール８
００は、単語辞書、句辞書、不規則な形態辞書（irregular morphology diction
ary）または一般に母国語の翻訳処理に使用される任意の他の辞書を含むことが
できる。当業者に理解しているであろうこのような辞書の操作および機能は、こ
こでは簡潔のためにさらに詳細には説明しない。
【０１０２】 翻訳ジェネレータ１４４は、翻訳処理において使用される多数のテンプレート
を含むテンプレートモジュール８０２を含むことができる。任意の適切なテンプ
レートを利用できる。例えば、翻訳処理において支援するための、いわゆる大規
模な句のテンプレート（large phrase template）を使用することができる。母
国語の翻訳において利用するためのテンプレートの操作が知られており、ここで
はさらに詳細には説明しない。
【０１０３】 翻訳ジェネレータ１４４は、翻訳処理を容易にするために使用される多数のル
ールを含むルールモジュール８０４を含むことができる。ルールは、翻訳の対象
である特定の言語に熟達した個人により起草された手書きのルール（hand-draft
ed rule）でもよい。ルールは翻訳、構文解析、翻訳パターンにおける統計的エ
ラーに関係する問題に対処するために起草することができる。ルールベースの翻
訳の原理は当業者に理解されるであろう。
【０１０４】 翻訳ジェネレータ１４４は翻訳処理に使用される１または複数の統計的モデル
８０６を含むことができる。使用できる統計的モデルは、特に翻訳が必要な言語
に関係する可能な母国語以外の言語および母国語の数が与えられたときに、広範
囲に変えることができる。統計的モデルは上述したPOSおよびbaseNP統計的パラ
メータに基づくことができる。英語から中国語へ翻訳することが必要な特定の実
装において、以下のモデルを使用することができる。中国語のトライグラム言語
モデルおよび中国語の相互情報モデルである。もちろん他のモデルも使用される
。
【０１０５】 上述のモジュールおよびモデルは別個にあるいは他方との様々な結合において
使用される。
【０１０６】 処理のこの時点で、ユーザは母国語へ翻訳すべき母国語以外の言語の部分を選
択している。選択されたテキストは上述したように処理されている。すぐ下の議
論において、ユーザにとって便利で効率のよい方法で翻訳されたテキストを提供
する方法およびシステムが提供される。
【０１０７】 リーディングウィザードユーザインタフェース 残りの議論は、リーディングウィザードを提供する場合のユーザインタフェー
ス１３４の特徴に向けられている。特に、リーディングウィザードユーザインタ
フェース１３４はユーザに、そのユーザが読んで理解する方法が不確かな、母国
語以外の言語で書かれたテキストを選択させる。選択は個々の単語、句または文
であってもよい。
【０１０８】 図９〜１３は、ブラウザプログラムまたは他のコンピュータ援用リーディング
システムの一部としてユーザに提供されるグラフィカルUI（GUI）として実装さ
れる例示のリーディングウィザードユーザインタフェースを示す。例示のシステ
ムは、中国のユーザが英語のテキストを読む場合に支援するように設計されたリ
ーディングシステムを示す。英語のテキストはウィンドウ内に表示される。ユー
ザは英語のテキストの部分の選択することができる。ユーザの選択に応答して、
リーディングウィザードは選択されたものを中国語のテキストに翻訳し、ポップ
アップ翻訳ウインドウまたはスクロール可能なボックス内にその中国語のテキス
トを提供する。
【０１０９】 図９は、ハイライト表示されている「母国語以外の言語」のテキストの一部を
含むユーザインタフェース９００を示す。ハイライト表示されたテキストは、ユ
ーザインタフェースの第１のエリア内に表示される。翻訳ウィンドウ９０２のフ
ォーム内のユーザインタフェースの第２のエリアは母国語のテキストの少なくと
もいくつかの部分の翻訳部分を表示するように構成される。この例において、ハ
イライト表示されたテキストは「research in advanced natural language tech
nologies（高度な自然言語技術における探索）」を含んでいる。この例において
、ユーザは単語“advanced”を選択しており、リーディングシステムはハイライ
ト表示された句の一部を含むように単語を自動的に決定している。次いで、リー
ディングシステムは、ハイライト表示された句の最良の翻訳を翻訳ウインドウ９
０２に自動的に示す。ユーザが選択した単語を含む句を自動的に決定し、次いで
句に対する少なくとも１つの翻訳を提供することにより、読者には単語の翻訳だ
けでなく、単語が使用される翻訳されたコンテキストも提供される。これは読者
に、読んでいる資料の理解を結果として容易にすることが可能なより多くの翻訳
された情報を与えることができる利点がある。
【０１１０】 翻訳ウインドウ９０２は、ハイライト表示されたテキストの少なくとも一部分
の近くに配置されることに留意されたい。この方法で翻訳ウインドウを配置する
ことにより、ユーザは、翻訳されたテキストを見るためにハイライト表示された
テキストから非常に遠くに注意を逸らすことを要求されることがない。これは、
ユーザの読む処理を望ましくない程度に遅くすることがないので有利である。翻
訳ウインドウは、選択されたテキストの他の翻訳を見せるために使用できるドロ
ップダウンアロー９０４を含むことにも留意されたい。一例として、図１０を考
慮されたい。ここで、翻訳ウインドウ９０２がドロップダウンされており、ハイ
ライト表示された句の全ての翻訳を表示している。
【０１１１】 図１１は、翻訳ウインドウ１１０２を有するユーザインタフェース１１００を
示す。ここで、リーディングシステムは、単語「generated」が句の中にないこ
とを自動的に検出し、単語「generated」のみを翻訳する。リーディングシステ
ムは、翻訳ウインドウ１１０２内に多数の最も見込みのある翻訳を提供すること
もできる。例えば、３つの例示の見込みのある翻訳が示されている。例示では、
表示された翻訳は文脈依存（context sensitive）であり、文脈に従って格納さ
れている。従って、この例において、リーディングシステムは、単語の可能な翻
訳全てではなく、単語の最上位n個のみを示す。図１２はユーザインタフェース
１１００を示し、ここでは翻訳ウインドウ１１０２において、単語「generated
」の可能な翻訳全てがユーザに提供される。
【０１１２】 図１３は、上述した実施形態の１つの特徴を例示する翻訳ウインドウ１３０２
を有するユーザインタフェース１３００を示す。具体的には、ユーザに、選択さ
れた単語を含む文全体が翻訳されることを要求するかどうか、または選択された
単語のみが翻訳されることを要求するかどうかに関する選択を与えることができ
る。この例において、ユーザは翻訳のために単語「advanced」を選択するように
マウスを配置している。単語「advanced」はより長い句の一部を備えているので
、リーディングシステムは選択された単語を含む句を自動的に翻訳し、次いでユ
ーザに上述したような選択を提供する。しかしながら、この場合ユーザはリーデ
ィングシステムに対し、選択された単語のみを翻訳してほしい。ユーザは例えば
単語の選択を行うときに「Ctrl」キーの押下のような任意の適切な方法でこれを
行うことができる。
【０１１３】 結論 上述した実施形態はユーザが母国語以外の言語を読むことを支援し、母国語で
コミュニケーションする方がより楽なユーザが、母国語以外の言語の電子文書を
、早く、便利にかつ対象の焦点化および素早い吸収を促進するように、広範囲に
読むことを可能にする。（翻訳されたテキストを含む）翻訳ウインドウを翻訳さ
れるテキストに近接して配置することにより、ユーザの眼が翻訳されたテキスト
を確かめるために遠くへ移動することは要求されない。これは結果として、そう
でなければ例えばユーザが翻訳されたテキストを見るために遠くを一瞥すること
を要求された場合に存続するであろうユーザの知覚可能な気を散らすものを減少
させる。いくつかの実施形態において、マウスポイント翻訳処理によって、ユー
ザの対話はさらに高められる。ユーザは、マウスを配置してテキストの一部を選
択することにより、素早くそれらの選択を行うことができ、そこでシステムは翻
訳および翻訳されたテキストのユーザへの提供を自動的に実行する。
【０１１４】 本発明を構造的特徴および／または方法論的ステップに特有の言語で説明した
が、添付のクレームで定義された本発明は説明された特定の特徴またはステップ
に制限されるべきではない。むしろ、特定の特徴およびステップは、特許請求の
範囲に記載された発明を実施する好ましい形態として開示されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 言語間のリーディングウィザードを用いたリーディングシステムを実装するコ
ンピュータシステムのブロック図である。
【図２】 一実施形態による例示のシャローパーサのブロック図である。
【図３】 一実施形態において発生する処理の理解に有用な図である。
【図４】 図３の理解に有用な図である。
【図５】 一実施形態による方法のステップを説明する図である。
【図６】 一実施形態において発生する処理の理解に有用な図である。
【図７】 一実施形態による方法のステップを説明する図である。
【図８】 一実施形態による例示の翻訳ジェネレータのブロック図である。
【図９】 一実施形態による例示のユーザインタフェースを示す図である。
【図１０】 一実施形態による例示のユーザインタフェースを示す図である。
【図１１】 一実施形態による例示のユーザインタフェースを示す図である。
【図１２】 一実施形態による例示のユーザインタフェースを示す図である。
【図１３】 一実施形態による例示のユーザインタフェースを示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ， ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ， ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＯ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ， ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，Ｉ Ｓ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ， ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，Ｐ Ｔ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ， ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ

Claims (62)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ユーザに、母国語以外の言語のテキストを選択させ、該選択
    されたテキストの母国語の翻訳を見せるように構成されているユーザインタフェ
    ースと、 選択されたテキストを構文解析して個々の翻訳単位にするためのパーサ、 前記翻訳単位に対する候補の単語の翻訳を選択するための単語翻訳セレクタ
    、および 前記候補の単語の翻訳を、前記ユーザインタフェースを介して前記ユーザに
    提供可能な前記母国語の対応する単語または句に翻訳するための翻訳ジェネレー
    タを有する言語間リーディングウィザードと を具備することを特徴とするリーディングシステム。
  2. 【請求項２】 前記パーサは個々の単語を形態的に処理して各単語の形態的
    語根を取得する形態的アナライザを具備することを特徴とする請求項１に記載の
    リーディングシステム。
  3. 【請求項３】 前記パーサは識別子を用いて個々の単語ををタグ付けするた
    めの品詞／単名詞句識別モジュールを具備することを特徴とする請求項１に記載
    のリーディングシステム。
  4. 【請求項４】 前記品詞／単名詞句識別モジュールは統計的モデルを具備す
    ることを特徴とする請求項３に記載のリーディングシステム。
  5. 【請求項５】 前記パーサは個々の単語に句拡張ルールを適用するための句
    拡張モジュールを具備することを特徴とする請求項１に記載のリーディングシス
    テム。
  6. 【請求項６】 前記翻訳ジェネレータは候補の単語の翻訳を前記対応する単
    語または句に翻訳するための辞書モジュールを具備することを特徴とする請求項
    １に記載のリーディングシステム。
  7. 【請求項７】 前記辞書モジュールは単語の辞書を具備することを特徴とす
    る請求項６に記載のリーディングシステム。
  8. 【請求項８】 前記辞書モジュールは句の辞書を具備することを特徴とする
    請求項６に記載のリーディングシステム。
  9. 【請求項９】 前記辞書モジュールは不規則な形態構造の辞書を具備するこ
    とを特徴とする請求項６に記載のリーディングシステム。
  10. 【請求項１０】 前記翻訳ジェネレータは、前記候補の単語の翻訳を前記対
    応する単語または句に翻訳するために使用可能な１または複数のテンプレートを
    具備するテンプレートモジュールを具備することを特徴とする請求項１に記載の
    リーディングシステム。
  11. 【請求項１１】 前記翻訳ジェネレータは、母国語以外の言語を母国語に翻
    訳するための多数のルールを含むルールモジュールを具備することを特徴とする
    請求項１に記載のリーディングシステム。
  12. 【請求項１２】 前記翻訳ジェネレータは、１または複数の統計的モデルを
    具備することを特徴とする請求項１に記載のリーディングシステム。
  13. 【請求項１３】 ブラウザとして埋め込まれていることを特徴とする請求項
    １に記載のリーディングシステム。
  14. 【請求項１４】 ユーザに、英語のテキストを選択させ、該選択されたテキ
    ストの中国語の翻訳を見せるように構成されているユーザインタフェースと、 選択されたテキストを構文解析して個々の翻訳単位にするためのパーサ、 前記翻訳単位に対する候補の単語の翻訳を選択するための単語翻訳セレクタ
    、および 前記候補の単語の翻訳を、前記ユーザインタフェースを介して前記ユーザに
    提供可能な中国語の対応する単語または句に翻訳するための翻訳ジェネレータを
    有する言語間リーディングウィザードと を具備することを特徴とするリーディングシステム。
  15. 【請求項１５】 ブラウザとして埋め込まれていることを特徴とする請求項
    １４に記載のリーディングシステム。
  16. 【請求項１６】 ユーザに、母国語以外の言語のテキストを選択させ、該選
    択されたテキストの母国語の翻訳を見せるように構成されているユーザインタフ
    ェースであって、母国語のテキストは前記ユーザにより見ることが可能なポップ
    アップウインドウを具備するユーザインタフェースと、 前記ユーザにより選択されている母国語以外のテキストを受け取り、および 前記母国語以外の言語のテキストを前記母国語のテキストに自動的に翻訳す
    るように構成されている言語間リーディングウィザードと を具備することを特徴とするリーディングシステム。
  17. 【請求項１７】 前記ポップアップウインドウは前記ユーザにより選択され
    ているテキストに近接して表示されることを特徴とする請求項１６に記載のリー
    ディングシステム。
  18. 【請求項１８】 前記ポップアップウインドウは多数の翻訳を表示できるよ
    うにスクロール可能であり、前記ユーザにより選択されているテキストに近接し
    て表示されることを特徴とする請求項１６に記載のリーディングシステム。
  19. 【請求項１９】 ブラウザとして埋め込まれていることを特徴とする請求項
    １６に記載のリーディングシステム。
  20. 【請求項２０】 コンピュータ援用リーディング方法であって、 ユーザインタフェースを介して母国語以外の言語のテキストをユーザに提供し
    、 前記ユーザにより選択されたテキストを受け取り、 前記ユーザにより選択された前記テキストを処理して、前記母国語以外の言語
    から母国語に翻訳されたテキストを提供し、 前記ユーザインタフェースを介して前記翻訳されたテキストを前記ユーザに提
    供することを具備することを特徴とするコンピュータ援用リーディング方法。
  21. 【請求項２１】 前記処理することは、 前記テキストを構文解析して翻訳単位にし、 １または複数の翻訳単位に対する形態的語根を取得することを具備することを
    特徴とする請求項２０に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  22. 【請求項２２】 前記処理することは、 前記テキストを構文解析して翻訳単位にし、 品詞タグ付けおよび単名詞句識別を使用して翻訳単位を特徴付けることを具備
    することを特徴とする請求項２０に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  23. 【請求項２３】 前記処理することは、 前記テキストを構文解析して翻訳単位にし、 貧した具付けおよび単名詞句識別を使用して翻訳単位を特徴付け、 前記特徴付けられた翻訳単位にルールベースの句拡張およびパターンマッチン
    グを適用してツリーリストを提供することを具備することを特徴とする請求項２
    ０に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  24. 【請求項２４】 前記処理することは、前記ツリーリストに基づいて、前記
    母国語の候補の単語の翻訳を生成することをさらに具備することを特徴とする請
    求項２３に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  25. 【請求項２５】 前記処理することは、前記母国語の候補の単語の翻訳を前
    記母国語の対応する単語および／または句に翻訳することをさらに具備すること
    を特徴とする請求項２４に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  26. 【請求項２６】 プロセッサにより実行されたときに、コンピュータに請求
    項２０に記載の方法を実行させるコンピュータ可読命令をその上に有することを
    特徴とする１または複数のコンピュータ可読媒体。
  27. 【請求項２７】 前記列挙された動作はブラウザにより実行されることを特
    徴とする請求項２０に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  28. 【請求項２８】 １または複数のコンピュータ可読媒体と、 ブラウザを実装するように構成されている前記媒体に組み入れられたコードで
    あって、前記ブラウザは、 ユーザインタフェースを介して英語のテキストをユーザに提供し、 前記ユーザにより選択されたテキストを受け取り、 前記ユーザにより選択された前記テキストを処理して、英語から中国語に翻
    訳されたテキストを提供し、および 前記ユーザインタフェースを介して前記翻訳されたテキストを前記ユーザに
    提供するように構成されているコードと を具備することを特徴とするリーディングシステム。
  29. 【請求項２９】 前記ブラウザは、同じ英語のテキストの多数の翻訳を前記
    ユーザに提供するように構成されていることを特徴とする請求項２８に記載のリ
    ーディングシステム。
  30. 【請求項３０】 前記ブラウザは、前記翻訳されたテキストを前記ユーザに
    より選択された英語のテキストに近接する翻訳ウインドウ内に提供するように構
    成されていることを特徴とする請求項２８に記載のリーディングシステム。
  31. 【請求項３１】 前記ブラウザは、同じ英語のテキストの多数の翻訳を前記
    ユーザにより選択された英語のテキストに近接する翻訳ウインドウ内に提供する
    ように構成され、前記翻訳ウインドウは前記多数の翻訳の少なくともいくつかを
    与えるドロップダウン機能を有することを特徴とする請求項２８に記載のリーデ
    ィングシステム。
  32. 【請求項３２】 ユーザインタフェースを介して英語のテキストをユーザに
    提供し、 前記ユーザにより選択されたテキストを受け取り、 前記ユーザにより選択された前記テキストを処理して、英語から中国語に翻訳
    されたテキストを提供し、および 前記ユーザインタフェースを介して前記翻訳されたテキストを前記ユーザに提
    供することを具備することを特徴とするコンピュータ援用リーディング方法。
  33. 【請求項３３】 前記処理することは、 前記テキストを構文解析して翻訳単位にし、 １または複数の翻訳単位に対する形態的語根を取得することを具備することを
    特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  34. 【請求項３４】 前記処理することは、 前記テキストを構文解析して翻訳単位にし、 品詞タグ付けおよび単名詞句識別を使用して翻訳単位を特徴付けることを具備
    することを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  35. 【請求項３５】 前記処理することは、 前記テキストを構文解析して翻訳単位にし、 品詞タグ付けおよび単名詞句識別を使用して翻訳単位を特徴付け、 前記特徴付けられた翻訳単位にルールベースの句拡張およびパターンマッチン
    グを適用してツリーリストを提供することを具備することを特徴とする請求項３
    ２に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  36. 【請求項３６】 前記処理することは、前記ツリーリストに基づいて、中国
    語の候補の単語の翻訳を生成することをさらに具備することを特徴とする請求項
    ３５に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  37. 【請求項３７】 前記処理することは、前記候補の単語の翻訳を中国語の対
    応する単語および／または句に翻訳することをさらに具備することを特徴とする
    請求項３６に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  38. 【請求項３８】 プロセッサにより実行されたときに、コンピュータに請求
    項３２に記載の方法を実行させるコンピュータ可読命令をその上に有することを
    特徴とする１または複数のコンピュータ可読媒体。
  39. 【請求項３９】 ユーザインタフェースにより提供された母国語以外の少な
    くとも１つの単語をユーザに選択させ、 対応する句が前記選択された単語の１つに関連するかを自動的に決定し、およ
    び 少なくとも前記選択された単語の１つまたは複数の母国語の翻訳を提供し、ま
    たは、前記選択された単語に関連する対応する句がある場合には、前記対応する
    句の少なくとも１つの母国語の翻訳を提供することを具備することを特徴とする
    コンピュータ援用リーディング方法。
  40. 【請求項４０】 前記提供することは、前記対応する選択された少なくとも
    １つの単語に近接する翻訳ウインドウ内に前記翻訳を提供することを具備するこ
    とを特徴とする請求項３９に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  41. 【請求項４１】 前記翻訳ウインドウは、多数の異なる翻訳を提供できるよ
    うにスクロール可能であることを特徴とする請求項４０に記載のコンピュータ援
    用リーディング方法。
  42. 【請求項４２】 前記提供することは多数の最も可能性の高い翻訳を提供す
    ることを具備することを特徴とする請求項３９に記載のコンピュータ援用リーデ
    ィング方法。
  43. 【請求項４３】 前記提供することは最も可能性のある翻訳をコンテキスト
    によりソートすることをさらに具備することを特徴とする請求項４２に記載のコ
    ンピュータ援用リーディング方法。
  44. 【請求項４４】 ユーザが句の一部を具備する選択された単語のみを翻訳す
    ることを要求していることを示すユーザ入力を受け、 前記選択された単語のみの１または複数の翻訳を提供することをさらに具備す
    ることを特徴とする請求項３９に記載のコンピュータ援用リーディング方法。
  45. 【請求項４５】 プロセッサにより実行されたときに、コンピュータに請求
    項３９に記載の方法を実行させるコンピュータ可読命令をその上に有することを
    特徴とする１または複数のコンピュータ可読媒体。
  46. 【請求項４６】 １または複数のコンピュータ可読媒体と、 ブラウザを実装するように構成されている前記メディア上に組み入れられたコ
    ードであって、前記ブラウザは、 ユーザインタフェースにより提供された少なくとも１つの英語の単語をユー
    ザに選択させ、 対応する句が前記選択された少なくとも１つの英語の単語に関連付けられて
    いるかを自動的に決定し、および 前記選択された少なくとも１つの英語の単語の１つまたは複数の中国語の翻
    訳を提供し、または、選択された少なくとも１つの英語の単語に関連付けられた
    対応する句がある場合には、中国語の前記対応する句の少なくとも１つの翻訳を
    提供するように構成されているコードと を具備することを特徴とするリーディングシステム。
  47. 【請求項４７】 母国語以外の言語のテキストを表示するように構成されて
    いる第１のエリアと、 前記テキストの少なくともいくつかの母国語で翻訳された部分を表示するよう
    に構成されている第２のエリアと を具備することを特徴とする言語間ユーザインタフェース。
  48. 【請求項４８】 前記第２のエリアは、翻訳のためにユーザにより選択され
    ている少なくともいくつかのテキストに近接して配置されていることを特徴とす
    る請求項４７に記載の言語間ユーザインタフェース。
  49. 【請求項４９】 前記母国語以外の言語は英語を具備し、前記母国語は中国
    語を具備することを特徴とする請求項４７に記載の言語間ユーザインタフェース
    。
  50. 【請求項５０】 前記第２のエリアはポップアップウインドウを具備するこ
    とを特徴とする請求項４７に記載の言語間ユーザインタフェース。
  51. 【請求項５１】 前記ポップアップウインドウは追加の翻訳を表示するため
    のドロップダウン機能を具備することを特徴とする請求項５０に記載の言語間ユ
    ーザインタフェース。
  52. 【請求項５２】 前記第２のエリアは同じテキストの多数の異なる翻訳を表
    示することを特徴とする請求項４７に記載の言語間ユーザインタフェース。
  53. 【請求項５３】 ユーザによる選択のためにその範囲内にテキストを表示可
    能であって、前記テキストは第１の言語で表示される第１のエリアと、 前記ユーザにより選択されたテキストに近接し、第２の異なる言語に翻訳され
    たテキストを表示するように構成され、前記翻訳されたテキストは前記ユーザに
    より選択されたテキストに対応する第２のエリアとを具備することを特徴とする
    言語間ユーザインタフェース。
  54. 【請求項５４】 前記第２の言語は英語を具備し、前記第２の言語は中国語
    を具備することを特徴とする請求項５３に記載の言語間ユーザインタフェース。
  55. 【請求項５５】 前記第２のエリアはポップアップウインドウを具備するこ
    とを特徴とする請求項５３に記載の言語間ユーザインタフェース。
  56. 【請求項５６】 前記第２のエリアは、多数の翻訳を表示するためのドロッ
    プダウン機能を有するポップアップウインドウを具備することを特徴とする請求
    項５３に記載の言語間ユーザインタフェース。
  57. 【請求項５７】 前記第２のエリアは、同じテキストの多数の異なる翻訳を
    表示することを特徴とする請求項５３に記載の言語間ユーザインタフェース。
  58. 【請求項５８】 選択されたテキストを構文解析して個別の翻訳単位にする
    ためのパーサであって、識別子を用いて個々の単語をタグ付けする品詞／単名詞
    句識別モジュールを具備するパーサと、 前記翻訳単位に対する候補の単語の翻訳を選択するための単語翻訳セレクタ
    と、 前記候補の単語の翻訳を、ユーザインタフェースを介してユーザに提供する
    ことができる母国語の対応する単語または句に翻訳するための翻訳ジェネレータ
    と を具備する言語間リーディングウィザードを具備することを特徴とするリーデ
    ィングシステム。
  59. 【請求項５９】 前記パーサは、個々の単語を形態的に処理して各単語の形
    態的語根を取得する形態的アナライザを具備することを特徴とする請求項５８に
    記載のリーディングシステム。
  60. 【請求項６０】 前記パーサは個々の単語に句拡張ルールを適用する句拡張
    モジュールを具備することを特徴とする請求項５８に記載のリーディングシステ
    ム。
  61. 【請求項６１】 １または複数のプロセッサにより実行されたときに、前記
    １つまたは複数のプロセッサに、 選択されたテキストを構文解析して個々の翻訳単位にするためのパーサであ
    って、識別子を用いて個々の単語をタグ付けする品詞／単名詞句識別モジュール
    を具備するパーサと、 前記翻訳単位に対する候補の単語の翻訳を選択するための単語翻訳セレクタ
    と、 前記候補の単語の翻訳を、ユーザインタフェースを介してユーザに提供可能
    な母国語の対応する単語または句に翻訳するための翻訳ジェネレータと を具備する言語間リーディングウィザードを実装させるコンピュータ可読命令
    をその上に有することを特徴とする１または複数のコンピュータ可読媒体。
  62. 【請求項６２】 １または複数のプロセッサにより実行されたときに、前記
    １または複数のプロセッサに、 ユーザインタフェースを介して母国語以外の言語のテキストをユーザに提供さ
    せ、 前記ユーザにより選択されたテキストを受け取らせ、 前記テキストを構文解析して翻訳単位にし、 品詞タグ付けおよび単名詞句識別を使用して翻訳単位を特徴付け、 前記特徴付けされた翻訳単位にルールベースの句拡張およびパターンマッチ
    ングを適用してツリーリストを提供し、 前記ツリーリストに基づいて、前記母国語の候補の単語の翻訳を生成し、お
    よび 前記候補の単語の翻訳を母国語の対応する単語および／または句に翻訳して
    、前記母国語以外の言語から母国語に翻訳されたテキストを提供することにより
    選択された前記テキストを処理させ、および 前記ユーザインタフェースを介して翻訳されたテキストを前記ユーザに提供さ
    せるコンピュータ可読命令をその上に有することを特徴とする１または複数のコ
    ンピュータ可読媒体。
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