JP2009205518A

JP2009205518A - 機械翻訳する装置および方法

Info

Publication number: JP2009205518A
Application number: JP2008048284A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Kamaya; 聡史釜谷; Tetsuro Chino; 哲朗知野; Kentaro Kohata; 建太郎降幡
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2008-02-28
Filing date: 2008-02-28
Publication date: 2009-09-10
Anticipated expiration: 2028-02-28
Also published as: JP5100445B2; US8924195B2; CN101520777A; US20090222256A1

Abstract

【課題】翻訳結果が原文の意図を反映しているか否かを検出可能とする機械翻訳装置を提供する。
【解決手段】目的言語の用例と原言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部１２０と、原言語による入力文を受付ける入力受付部１０１と、入力文と一致または類似する原言語の用例に対応する目的言語の用例を用例記憶部１２０から検索する検索部１１１と、検索された目的言語の用例を原言語に翻訳した再訳文を生成する翻訳部１１２と、再訳文と入力文との間の相違部分を検出する検出部１１３と、相違部分を出力する出力部１０３と、を備えた。
【選択図】図１

Description

この発明は、入力された原言語の文を目的言語の文に機械翻訳する装置および方法に関する。

自然言語処理技術の進展に伴い、原言語で記述された原言語文を入力し、所望の目的言語へと変換して出力する機械翻訳装置が開発されている。例えば、日本語で記述されたテキストなどを、英語や中国語などの他言語に翻訳する機械翻訳装置が実用化されている。このような機械翻訳装置では、入力された原言語文をより忠実に、また高精度に訳出するために、自然言語が持つ多様性や曖昧性などを十分に解決する機構が必要である。

例えば、特許文献１では、原言語文で不足する格要素をユーザとの対話を通して補足する技術が提案されている。これにより、原言語文の解釈曖昧さを解決し、解析誤りのない高い精度の翻訳装置を実現している。

特開２０００−１０９７４号公報

しかしながら、原言語文に解析上の曖昧性がない場合でも、十分に原言語文の持つ意図を反映した訳文を生成することができない事例が散見される。例えば、文化的背景、語法、語用の観点から、原言語では省略する方が自然な語句が存在する。そして、このような語句の省略は、原言語の文法上は問題がない場合が多い。このため、語句の省略を含む原言語文を翻訳したときに、訳文に意図が反映されない場合があることを検知することが困難となる。

また、一般に機械翻訳装置のユーザは目的言語に対する知識を十分持ち合わせていない。このため、ユーザが出力された訳文を確認して訳文が原言語文の意図を反映していないことを判断し、さらに適切な訳文を得るための情報を補って再度原言語文を入力することは極めて困難である。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、翻訳結果がユーザの意図を十分に反映したものとなるよう、原文に追加補足するべき語句を検出、提示し、原言語入力文をよりユーザの意図を酌んだ内容に調整可能とする機構を備えることにより高精度な機械翻訳を実現できる装置および方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、目的言語の用例と、前記目的言語の用例と意味が等価な原言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、原言語による入力文を受付ける入力受付部と、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例を前記用例記憶部から検索する検索部と、前記入力文を目的言語に翻訳した目的言語文を生成し、検索された前記目的言語の用例を原言語に翻訳した再訳文を生成する翻訳部と、前記再訳文と前記入力文との間の相違部分を検出する検出部と、前記相違部分を出力する出力部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、目的言語の用例と、前記目的言語の用例と意味が等価な原言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、原言語による入力文を受付ける入力受付部と、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例を前記用例記憶部から検索する検索部と、検索された前記目的言語の用例を原言語に翻訳した第１再訳文を生成する第１翻訳部と、前記入力文を目的言語に翻訳した目的言語文を生成し、前記目的言語文を原言語に翻訳した第２再訳文を生成する第２翻訳部と、前記第１再訳文と前記第２再訳文との間の相違部分を検出する検出部と、前記相違部分を出力する出力部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記装置を実行することができる方法である。

本発明によれば、翻訳結果がユーザの意図を十分に反映したものとなるよう、原文に追加補足するべき語句を検出、提示し、原言語入力文をよりユーザの意図を酌んだ内容に調整可能とする機構を備えることにより高精度な機械翻訳を実現できるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる機械翻訳する装置および方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、以下では、日本語と中国語または英語との間の翻訳を例に説明を進めるが、翻訳処理の目的言語は、これらの言語に限られることなく、あらゆる言語を対象とすることができる。

本実施の形態にかかる機械翻訳装置は、原言語の入力文と類似する用例を含む対訳用例を検索し、対訳用例の目的言語の用例を原言語に翻訳した再訳文と、入力文または入力文を目的言語に翻訳した結果をさらに原言語に翻訳した再訳文とを比較して相違部分（差分）を検出し、検出した差分を出力する。

図１は、本実施の形態にかかる機械翻訳装置１００のブロック図である。図１に示すように、機械翻訳装置１００は、入力受付部１０１と、選択受付部１０２と、翻訳制御部１１０と、出力部１０３と、用例記憶部１２０と、を備えている。翻訳制御部１１０は、翻訳処理を制御する構成部であり、検索部１１１と、翻訳部１１２と、検出部１１３と、生成部１１４と、仮説適用部１１５と、更新部１１６と、を備えている。以下に、各構成部の詳細な機能について説明する。

入力受付部１０１は、ユーザによる原言語の入力文（以下、原言語入力文という。）を受付ける。原言語入力文の入力には、キーボード、ポインティングデバイス、手書き文字認識、ＯＣＲなど、一般的に用いられるあらゆる入力方法を適用することができる。また、入力受付部１０１は、ユーザの発声を音声入力として受付け、これを音声認識処理した結果として原言語入力文を出力するようにするなど、最終的に原言語入力文を得られる処理であれば、種々の方法を使用することができる。

用例記憶部１２０は、原言語による文と、これと互いに翻訳関係にある、少なくとも１つの目的言語による文とを組にし、対訳用例として記憶する。本実施の形態では、日本語、中国語、および英語の用例を対応づけた対訳用例を用いる例について説明する。なお、対応づける言語の個数はこれに限られず、２言語または４言語以上の用例を対応づけるように構成してもよい。３言語以上の言語の用例を用いる場合は、所望の目的言語を動的に選択して使用するように構成する。

図２は、用例記憶部１２０に記憶されている対訳用例のデータ構造の一例を示す図である。図２は、対訳用例２０１〜２０６の６つの対訳用例を記憶した例を示している。対訳用例２０１〜２０６は、それぞれ複数の言語の用例を含む。例えば、対訳用例２０１は、日本語文２０７と、これと互いに対訳関係にある中国語文２０８および英語文２０９とを含んでいる。

なお、以下の説明では、対訳用例中の用例文のうち、入力受付部１０１で受付けた原言語入力文と同じ言語による文を用例原文、翻訳の目的言語として指定された言語による文を用例訳文と呼称する。

また、用例記憶部１２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）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。

図１に戻り、検索部１１１は、入力受付部１０１で受付けた原言語入力文について、これと類似する用例原文を持つ対訳用例を用例記憶部１２０から検索し、その類似度順に類似対訳用例リストに記憶する。類似度計算方法としては、単語間の概念的上下関係や同義関係を記述したシソーラス上の距離を測る方法などを利用した従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。

例えば、検索部１１１は、注目する単語が完全に一致する時に最大値を取る尺度を、単語間の類似度である単語間類似度として用いる。そして、検索部１１１は、単語間類似度が文全体として最大となるような単語間対応を動的計画法などの広く知られた手法で検出する。また、検索部１１１は、検出した単語間対応を仮定したときの単語間類似度の総和を文全体の類似度とする。そして、検索部１１１は、文全体の類似度が大きい順に所定数の対訳用例を検索する。

図３は、検索部１１１による処理結果を記憶した、類似対訳用例リストの一例を示す図である。図３に示すように、類似対訳用例リストは、図２のような対訳用例のうち、原言語入力文に類似する用例として検索された対訳用例を類似度順に格納している。図３は、図２の対訳用例２０２、２０３、および２０１にそれぞれ対応する対訳用例３０１〜３０３を格納した類似対訳用例リストの例を示している。

図１に戻り、翻訳部１１２は、指定された文字列が原言語による文であれば目的言語による文へ翻訳し、指定された文字列が目的言語による文であれば原言語による文へ翻訳して出力する。例えば、目的言語として中国語が指定されており、指定された文字列が日本語文であれば、翻訳部１１２は、日本語文を中国語文に翻訳する。一方、指定された文字列が中国語文であれば、翻訳部１１２は、中国語文を日本語文へと変換する。

本実施の形態では、翻訳部１１２は、後述する検出部１１３の要求に応じて、用例訳文を編集した編集用例再訳文（詳細は後述）を原言語に翻訳した編集用例再訳文を生成する。また、翻訳部１１２は、検出部１１３の要求に応じて、原言語入力文を目的言語に翻訳した目的言語文を生成し、生成した目的言語文をさらに原言語に翻訳した再訳入力文を生成する。編集用例再訳文は、検出部１１３が原言語入力文または再訳入力文との間の差分を検出する際に参照される。

なお、翻訳部１１２より行われる翻訳処理は、トランスファ方式、用例ベース方式、統計ベース方式、中間言語方式に代表される、従来から用いられているあらゆる機械翻訳方法を適用することができる。

検出部１１３は、編集用例再訳文と原言語入力文との間の差分、および編集用例再訳文と再訳入力文との間の差分を検出する。具体的には、検出部１１３は、まず、原言語入力文と、検索部１１１によって構築された類似対訳用例リスト内に保持された各対訳用例の用例原文との差分を検知する。次に、検出部１１３は、差分が現れた用例原文中の各単語に対応する用例訳文中の各単語を、当該差分が現れた原言語入力文中の各単語の訳語で置換することにより編集用例訳文を作成する。次に、検出部１１３は、翻訳部１１２を用いて編集用例訳文を原言語に翻訳し、編集用例再訳文を得る。そして、検出部１１３は、編集用例再訳文と原言語入力文との間の差分を検出する。検出部１１３は、検出した差分を含む差分情報に、比較した対訳用例を対応付けて差分情報リストに記憶する。

また、検出部１１３は、翻訳部１１２を用いて原言語入力文を目的言語に翻訳し、目的言語文を得る。さらに、検出部１１３は、翻訳部１１２を用いて目的言語文をさらに原言語に翻訳し、再訳入力文を得る。そして、検出部１１３は、編集用例再訳文と再訳入力文との間の差分を検出する。検出部１１３は、検出した差分を含む差分情報に、比較した対訳用例と対応付けて差分情報リストに記憶する。

ここで、検出部１１３による差分検出処理の具体例について説明する。図４は、原言語入力文と編集用例再訳文との間の差分が検出される過程を示す図である。図４は、「私はお酒を飲むのが好きです」を意図して入力された日本語の原言語入力文４０１に対する差分検出処理の例を示している。

なお、日本語では、このような文を意図する場合、「お酒」を目的語とする語句である「飲む」を意味する動詞を省略することができる。原言語入力文４０１は、このように「飲む」を意味する動詞が省略された日本語の文を表している。

この場合、検索部１１１は、例えば、図２の対訳用例２０１に相当する対訳用例４０２を検索する。対訳用例４０２は、「私は映画を見るのが好きです」を意味する各言語の用例を含んでいる。なお、対訳用例４０２に含まれる日本語の用例原文４０３は、「映画」を目的語とする語句である「見る」を意味する動詞が省略されている。

従って、検出部１１３は、原言語入力文４０１と用例原文４０３との差分として、「お酒」を意味する日本語の単語４１１と、「映画」を意味する日本語の単語４１２とを検出する。そして、検出部１１３は、用例訳文４０４のうち、「映画」を意味する下線部の単語を、「お酒」に対応する中国語および英語の少なくとも一方の単語に置換し、編集用例訳文４０５を生成する。なお、同図では、中国語の用例訳文と英語の用例訳文とを共に記載しているが、検出部１１３は、指定された目的言語に対応する少なくとも一方の用例訳文に対して差分検出処理を実行すればよい。

検出部１１３は、さらに編集用例訳文４０５を翻訳部１１２で翻訳することによって、編集用例再訳文４０６を生成する。次に、検出部１１３は、原言語入力文４０１と、編集用例再訳文４０６との差分４１３（「を見るの」）を検出し、検出した差分４１３を含む差分情報に、対訳用例４０２を対応付けて差分情報リストに記憶する。

図５は、再訳入力文と編集用例再訳文との間の差分が検出される過程を示す図である。図５は、「切手を貼るのを忘れないでね」を意図して入力された日本語の原言語入力文５０１に対する差分検出処理の例を示している。

なお、日本語では、このような文を意図する場合、「切手」を目的語とする語句である「貼る」を意味する動詞を省略することができる。原言語入力文５０１は、このように「貼る」を意味する動詞が省略された日本語の文を表している。

検出部１１３は、翻訳部１１２を用いて原言語入力文５０１を目的言語に翻訳し、目的言語文５０２を得る。さらに、検出部１１３は、翻訳部１１２を用いて目的言語文５０２をさらに原言語に翻訳し、再訳入力文５０３を得る。

一方、検索部１１１は、原言語入力文５０１に類似する用例として、図２の対訳用例３０４に相当する対訳用例５０４を検索する。対訳用例５０４は、「ノートを買うのを忘れないでね」を意味する各言語の用例を含んでいる。なお、対訳用例５０４に含まれる日本語の用例原文５０５は、「ノート」を目的語とする語句である「忘れる」を意味する動詞が省略されている。

従って、検出部１１３は、原言語入力文５０１と用例原文５０５との差分として、「切手」を意味する日本語の単語６１１と、「ノート」を意味する日本語の単語６１２とを検出する。そして、検出部１１３は、用例訳文５０６のうち、「切手」を意味する下線部の単語を、「ノート」に対応する中国語および英語の少なくとも一方の単語に置換し、編集用例訳文５０７を生成する。

検出部１１３は、さらに編集用例訳文５０７を翻訳部１１２で翻訳することによって、編集用例再訳文５０８を生成する。次に、検出部１１３は、原言語入力文５０１と、編集用例再訳文５０８との差分５１３（「を買うの」）を検出し、検出した差分６１３を含む差分情報に対訳用例５０４を対応付けて差分情報リストに記憶する。

図６は、差分情報を保持する差分情報リストの例を示す図である。なお、図６は、図３のような３つの対訳用例を含む類似対訳用例リストが得られた場合に、各対訳用例に対応する３つの差分情報を含む差分情報リストの例を示している。図６に示すように、差分情報６０１、６０４、６０７は、それぞれ差分６０２、６０５、６０８の検出元である対訳用例６０３、６０６、６０９が対応づけられている。なお、差分情報６０１、６０４、６０７には、記号“（”および記号“）”で括られた、原言語入力文に元来含まれている語句を含む。これにより、編集用例再訳文内で差分の生じた箇所を容易に把握することができる。

図１に戻り、生成部１１４は、検出された差分を原言語入力文に付加した出力文を生成する。出力文とは、ユーザが意図している翻訳を得るために必要な補完情報を含む新たな原言語文の候補を提案するためにユーザに出力する文である。以下では、このような出力文を提案文と呼ぶ。

具体的には、生成部１１４は、記号“（”および記号“）”で括られた原言語入力文に元来含まれている部分に、差分情報リスト内の差分を選言的に並べることで提案文を生成する。図７は、提案文の一例を示す図である。図７に示すように、生成部１１４は、例えば、記号“／”で区切って選言的に並べられた差分７０２〜７０４を記号“｛”および記号“｝”で括り、原言語入力文の差分が生じた箇所に埋め込んだ形式の提案文７０１を生成する。なお、提案文７０１（「私はお酒｛を飲むの／を食べるの／を見るの｝が好きです」）は、図４の原言語入力文４０１（「私はお酒が好きです」）に対して、図６のような差分情報リストが得られた場合に、生成部１１４が生成する提案文の一例を示している。

図１に戻り、選択受付部１０２は、生成部１１４によって生成され、出力部１０３（後述）が出力した提案文内の差分のうち、ユーザが選択した差分を受付ける。また、選択受付部１０２は、ユーザが翻訳処理を終了するための操作を受付ける。選択する差分の受付けや、終了操作の受付けには、キーボード、ポインティングデバイスなどの一般的に用いられているあらゆる入力方法を適用することができる。

例えば、ユーザが、出力された図７の提案文７０１（「私はお酒｛を飲むの／を食べるの／を見るの｝が好きです」）の差分７０２（「を飲むの」）を表示している部分をポインティングデバイスによりポイントすることで採用する差分を選択する。そして、選択受付部１０２は選択された差分を受付ける。なお、選択受付部１０２は、選択された差分７０２を含む図６の差分情報６０１を選択差分情報としてＲＡＭなどの記憶部等（図示せず）に記憶する。

ユーザが提案文に含まれる差分以外の語句を原言語入力文に補完することを望む場合は、選択受付部１０２は、ユーザが独自に入力した語句をユーザ差分情報として受付けて記憶部に記憶する。図８は、ユーザ差分情報の例を示す図である。図８に示すように、ユーザ差分情報８０１は、ユーザが入力した語句である差分８０２に、記号“（”および記号“）”で括られた、原言語入力文に元来含まれている語句が付加される。

なお、ユーザ差分情報は、図６のような差分情報リストの要素である差分情報とは、差分の検出元となった対訳用例が対応づけられていない点が異なるが、差分情報自体は共通の記憶方式を採用する。これにより、出力された差分が選択された場合と、ユーザが独自の差分を入力した場合とで処理を共通化することができる。

なお、選択受付部１０２を、ユーザの発声を音声入力として受付け、受付けた音声を音声認識し、音声認識結果と一致する差分を選択された差分として受付けるように構成してもよい。また、差分の一部のキーワードのみが発声された場合、当該キーワードを含む差分が選択されたと判断するように構成してもよい。

仮説適用部１１５は、選択差分情報またはユーザ差分情報を用いて、新たな原言語入力文を生成し、生成した原言語入力文を翻訳部１１２によって翻訳することで新たに目的言語文を取得する。

例えば、図７の提案文７０１（「私はお酒｛を飲むの／を食べるの／を見るの｝が好きです」）に対して、差分７０２（「を飲むの」）が選択された場合、図６の差分情報６０１が選択差分情報として記憶される。そこで、仮説適用部１１５は、差分情報６０１から記号“（”および記号“）”を取り除くことで新たな原言語入力文（「私はお酒を飲むのが好きです」）を生成する。仮説適用部１１５は、ユーザ差分情報についても、同様の方法で新たな原言語入力文を生成する。

更新部１１６は、選択差分情報に対応づけられた対訳用例を、検索部１１１によって生成された類似対訳用例リストの先頭に移動させるように配置を更新する。

出力部１０３は、原言語入力文、目的言語文、提案文、類似対訳用例リストの内容を出力する。出力部１０３による出力方法は、例えば、ディスプレイ装置（図示せず）による画像出力、プリンタ装置（図示せず）による印字出力、音声合成装置（図示せず）による合成音声など、従来から用いられているあらゆる方法で実現することができる。また、このような出力方法を複数組み込んでおき、必要に応じて切り替えるように構成してもよいし、それら複数の方式を併用するように構成してもよい。

図９は、出力部１０３によるディスプレイ装置へ出力した表示画面の一例を示す図である。図９に示すように、表示画面は、原言語入力文を出力する原言語入力文フィールド９０１と、目的言語文を出力する目的言語文フィールド９０２と、提案文を出力する提案文フィールド９０３と、類似対訳用例リスト内の各対訳用例を出力する類似対訳用例リストフィールド９０４とを含んでいる。

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図１０を用いて説明する。図１０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。

まず、入力受付部１０１が、原言語入力文Ｓを受付ける（ステップＳ１００１）。次に、検索部１１１が、原言語入力文Ｓと一致または類似する用例を用例記憶部１２０から検索し、類似度の高い順に類似対訳用例リストＬｅに記憶する（ステップＳ１００２）。

次に、翻訳部１１２が、原言語入力文Ｓを翻訳し目的言語文Ｔを生成する（ステップＳ１００３）。次に、検出部１１３が、編集用例再訳文および再訳入力文を生成し、編集用例再訳文と原言語入力文および再訳入力文とを比較して差分を検出する差分検出処理を実行する（ステップＳ１００４）。差分検出処理の詳細は後述する。なお、差分検出処理では、処理結果として検出された差分を含む差分情報リストＬｄが出力される。

次に、生成部１１４が、検出された差分を参照してユーザに提示する提案文を生成する提案文生成処理を実行する（ステップＳ１００５）。提案文生成処理の詳細については後述する。

次に、出力部１０３が、原言語入力文、目的言語文、および生成された提案文をディスプレイ装置等に出力する結果出力処理を実行する（ステップＳ１００６）。結果出力処理の詳細については後述する。

次に、選択受付部１０２が、ユーザの操作を受付ける（ステップＳ１００７）。選択受付部１０２は、受付けた操作が終了操作であるか否かを判断し（ステップＳ１００８）、終了操作の場合は（ステップＳ１００８：ＹＥＳ）、機械翻訳処理を終了する。

終了操作でない場合は（ステップＳ１００８：ＮＯ）、選択受付部１０２は、差分が入力されたか否かを判断する（ステップＳ１００９）。なお、差分の入力方法には、表示された提案文からユーザがポインティングデバイス等により選択する方法と、提案文に含まれない差分をユーザが独自に入力する方法とが含まれる。

差分が入力されていない場合は（ステップＳ１００９：ＮＯ）、ユーザ操作受付処理に戻って処理を繰り返す（ステップＳ１００７）。

差分が入力された場合は（ステップＳ１００９：ＹＥＳ）、仮説適用部１１５は、入力された差分が、差分検出処理で出力された差分情報リストに含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０１０）。入力された差分が差分情報リストに含まれる場合（ステップＳ１０１０：ＹＥＳ）、仮説適用部１１５は、入力された差分を含む差分情報を選択差分情報Ｈとして記憶するとともに、ユーザ差分情報Ｕを空に設定する（ステップＳ１０１１）。

入力された差分が差分情報リストに含まれない場合（ステップＳ１０１０：ＮＯ）、仮説適用部１１５は、入力された差分を含むユーザ差分情報Ｕを生成して記憶するとともに、選択差分情報Ｈを空に設定する（ステップＳ１０１２）。

次に、仮説適用部１１５が、記憶された選択差分情報Ｈまたはユーザ差分情報Ｕを参照して新たな原言語入力文を生成し、生成した原言語入力文を翻訳して目的言語文を得る仮説適用処理を実行する（ステップＳ１０１３）。仮説適用処理の詳細については後述する。

次に、更新部１１６が、表示画面の表示を更新する更新処理を実行する（ステップＳ１０１４）。更新処理の詳細は後述する。

このような処理により、翻訳結果を原言語に再翻訳した再訳文と原言語入力文との差分を、翻訳結果が原文の意図を反映しているか否かを検出するための情報として出力することができる。そして、出力された差分からユーザが選択した差分を用いて新たに生成した原言語入力文を翻訳することができるため、意図を反映した翻訳結果を容易に得ることが可能となる。

次に、ステップＳ１００４の差分検出処理の詳細について図１１を用いて説明する。図１１は、本実施の形態における差分検出処理の全体の流れを示すフローチャートである。

まず、検出部１１３は、翻訳部１１２を用いて目的言語文Ｔを原言語に翻訳し、再訳入力文Ｔｂを生成する（ステップＳ１１０１）。次に、検出部１１３は、類似対訳用例リストＬｅから未処理の対訳用例Ｅを取得する（ステップＳ１１０２）。

次に、検出部１１３は、取得した対訳用例Ｅの用例原文と原言語入力文Ｓとの相違部分を検出する（ステップＳ１１０３）。さらに、検出部１１３は、対訳用例Ｅの用例訳文の相違部分に相当する語句を、用例原文の相違部分に対応する訳語で置換して編集用例訳文Ｅｍを生成する（ステップＳ１１０４）。なお、検出部１１３は、原言語と目的言語の単語を対応づけた辞書等（図示せず）を参照することにより、用例原文の相違部分に対応する訳語を取得する。

次に、検出部１１３は、翻訳部１１２を用いて編集用例訳文Ｅｍを原言語に翻訳し、編集用例再訳文Ｅｔを生成する（ステップＳ１１０５）。次に、検出部１１３は、編集用例再訳文Ｅｔと、原言語入力文Ｓとの差分を検出し、検出した差分を含む差分情報を生成して差分情報リストＬｄに記憶する（ステップＳ１１０６）。具体的には、検出部１１３は、検出した差分に、記号“（”および記号“）”で括られた、原言語入力文に元来含まれている語句を付加した差分情報を生成する。さらに、検出部１１３は、生成した差分情報に、検出の元になった対訳用例を対応づけて差分情報リストＬｄに記憶する。

同様に、検出部１１３は、編集用例再訳文Ｅｔと、ステップＳ１１０１で生成した再訳入力文Ｔｂとの差分を検出し、検出した差分を含む差分情報を生成して差分情報リストＬｄに記憶する（ステップＳ１１０７）。

次に、検出部１１３は、類似対訳用例リストＬｅ内のすべての対訳用例を処理したか否かを判断する（ステップＳ１１０８）。すべての対訳用例を処理していない場合は（ステップＳ１１０８：ＮＯ）、次の対訳用例を選択して処理を繰り返す（ステップＳ１１０２）。すべての対訳用例を処理した場合は（ステップＳ１１０８：ＹＥＳ）、差分検出処理を終了する。

次に、ステップＳ１００５の提案文生成処理の詳細について図１２を用いて説明する。図１２は、本実施の形態における提案文生成処理の全体の流れを示すフローチャートである。

まず、生成部１１４は、原言語入力文Ｓをディスプレイ装置等に表示する提案文Ｐとして設定する（ステップＳ１２０１）。次に、生成部１１４は、差分情報リストＬｄから未処理の差分情報を取得する（ステップＳ１２０２）。そして、生成部１１４は、取得した差分情報を提案文Ｐに併合する（ステップＳ１２０３）。具体的には、生成部１１４は、差分情報に含まれる差分を、提案文Ｐの該当する位置に挿入し、記号“｛”および“｝”で括ることにより差分情報を提案文Ｐに併合する。なお、複数の差分を同じ位置に挿入する場合は、生成部１１４は、挿入する差分と他の差分とを記号“／”で区切る。

次に、生成部１１４は、差分情報リストＬｄ内のすべての差分情報を処理したか否かを判断する（ステップＳ１２０４）。すべての差分情報を処理していない場合は（ステップＳ１２０４：ＮＯ）、次の差分情報を選択して処理を繰り返す（ステップＳ１２０２）。すべての差分情報を処理した場合は（ステップＳ１２０４：ＹＥＳ）、提案文生成処理を終了する。

次に、ステップＳ１００６の結果出力処理の詳細について図１３を用いて説明する。図１３は、本実施の形態における結果出力処理の全体の流れを示すフローチャートである。

まず、出力部１０３は、原言語入力文Ｓ、目的言語文Ｔ、および提案文Ｐを表示画面の所定の位置に出力する（ステップＳ１３０１）。次に、出力部１０３は、類似用例リストＬｅから未処理の対訳用例を取得する（ステップＳ１３０２）。次に、出力部１０３は、取得した対訳用例を、表示画面の所定の位置に出力する（ステップＳ１３０３）。

次に、出力部１０３は、類似用例リストＬｅ内のすべての対訳用例を処理したか否かを判断する（ステップＳ１３０４）。すべての対訳用例を処理していない場合は（ステップＳ１３０４：ＮＯ）、次の対訳用例を選択して処理を繰り返す（ステップＳ１３０２）。すべての対訳用例を処理した場合は（ステップＳ１３０４：ＹＥＳ）、結果出力処理を終了する。

次に、ステップＳ１０１３の仮説適用処理の詳細について図１４を用いて説明する。図１４は、本実施の形態における仮説適用処理の全体の流れを示すフローチャートである。

まず、仮説適用部１１５は、選択差分情報Ｈが空か否かを判断する（ステップＳ１４０１）。選択差分情報Ｈが空の場合（ステップＳ１４０１：ＹＥＳ）、仮説適用部１１５は、ユーザ差分情報Ｕから新たな原言語入力文Ｓを生成する（ステップＳ１４０２）。具体的には、ユーザ差分情報Ｕ内の記号“（”および記号“）”を取り除くことで新たな原言語入力文Ｓを生成する。

選択差分情報Ｈが空でない場合（ステップＳ１４０１：ＮＯ）、仮説適用部１１５は、選択差分情報Ｈから新たな原言語入力文Ｓを生成する（ステップＳ１４０３）。

次に、仮説適用部１１５は、翻訳部１１２によって、生成した原言語入力文Ｓを翻訳して目的言語文Ｔを生成し（ステップＳ１４０４）、仮説適用処理を終了する。

次に、ステップＳ１０１４の更新処理の詳細について図１５を用いて説明する。図１５は、本実施の形態における更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。

まず、更新部１１６は、選択差分情報Ｈが空か否かを判断する（ステップＳ１５０１）。選択差分情報Ｈが空の場合（ステップＳ１５０１：ＹＥＳ）、更新部１１６は更新処理を終了する。

選択差分情報Ｈが空でない場合（ステップＳ１５０１：ＮＯ）、更新部１１６は、選択差分情報Ｈの元となった対訳用例Ｅｈを取得する（ステップＳ１５０２）。具体的には、更新部１１６は、選択差分情報Ｈと一致する差分情報に対応づけられた対訳用例Ｅｈを、差分情報リストから取得する。

次に、更新部１１６は、取得した対訳用例Ｅｈを、類似対訳用例リストＬｅ内で先頭になるように配置を更新し（ステップＳ１５０３）、更新処理を終了する。

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、用例記憶部１２０には、図２に示すような対訳用例が記憶されているものとする。また、原言語は日本語であり、目的言語は中国語または英語が指定されたものとする。

まず、入力受付部１０１が、「私はお酒を飲むのが好きです」を意図して入力された図４の原言語入力文４０１（「私はお酒が好きです」）を受付けたとする（ステップＳ１００１）。なお、原言語入力文４０１は、上述のように「飲む」を意味する動詞が省略されている。

検索部１１１は、原言語入力文４０１に類似する用例を用例記憶部１２０から検索し、例えば、図３に示す類似対訳用例リストＬｅを得る（ステップＳ１００２）。また、翻訳部１１２は、原言語入力文４０１を翻訳し、例えば、図１６の中国語文１６０１または英語文１６０２を生成する（ステップＳ１００３）。

なお、中国語文１６０１および英語文１６０２は、「私はお酒という存在が好きである」という意味になっている。すなわち、この訳文は、ユーザの意図とは異なる不自然な訳文となっている。これは、動詞が省略された原言語入力文４０１をそのまま翻訳したことが原因である。

これらの条件の下で、ユーザの発話意図を反映した翻訳処理を実現するため、以下のように処理を継続する。まず、検出部１１３が差分検出処理を実行する（ステップＳ１００４）。

検出部１１３は、翻訳部１１２を用いて目的言語文Ｔである中国語文１６０１または英語文１６０２を原言語に翻訳し、例えば、原言語入力文４０１と同じ再訳入力文Ｔｂ（「私はお酒が好きです」）を得る（ステップＳ１１０１）。

類似対訳用例リストＬｅは、図３に示すように３つの対訳用例を保持している。そこで、検出部１１３は、処理対象の対訳用例Ｅとして、類似対訳用例リストＬｅの１番目の対訳用例３０１を取り出す（ステップＳ１１０２）。

対訳用例３０１の用例原文３０４（「私は牛乳が好きです」）と、原言語入力文４０１（「私はお酒が好きです」）との差分は、「牛乳」を意味する日本語の単語と、「お酒」を意味する日本語の単語である。そこで、検出部１１３は、対訳用例３０１の用例訳文３０５または用例訳文３０６のうち、「牛乳」を意味する単語を「お酒」に対応する単語に置換することで、編集用例訳文Ｅｍを生成する（ステップＳ１１０４）。

図１７は、このようにして生成された編集用例訳文の一例を示す図である。目的言語が中国語の場合は、図１７の中国語文１７０１が、編集用例訳文Ｅｍとして生成される。目的言語が英語の場合は、図１７の英語文１７０２が、編集用例訳文Ｅｍとして生成される。

検出部１１３は、生成された編集用例訳文Ｅｍを翻訳部１１２で日本語に翻訳することによって、編集用例再訳文Ｅｔを生成する（ステップＳ１１０５）。これにより、原言語入力文４０１では省略されていた「飲む」を意味する動詞を含む日本語の編集用例再訳文Ｅｔ（「お酒を飲むのが好きです」）が得られる。

次に、検出部１１３は、原言語入力文４０１と、編集用例訳文Ｅｔとの差分を検出して差分情報リストＬｄに記憶する（ステップＳ１１０６）。この例では、図６の差分情報６０１が、検出元となった対訳用例３０１と対応づけられて記憶される。

以上で、類似対訳用例リストＬｅに含まれる対訳用例のうち、１つ目の対訳用例に対する差分検出処理が終了する。以下、類似対訳用例リストＬｅに含まれるすべての対訳用例について上述のような処理が繰り返し実行される。この結果、図６のような差分情報リストＬｄが生成される。

次に、生成部１１４が提案文生成処理を実行する（ステップＳ１００５）。

まず、生成部１１４は、原言語入力文４０１（「私はお酒が好きです」）を、提案文Ｐの初期値として設定する（ステップＳ１２０１）。次に、差分情報リストＬｄに記憶された差分情報を提案文Ｐに順次埋め込むため、以下の処理を実行する。

この例では、差分情報リストＬｄは、図６に示す３つの差分情報６０１、６０４、６０７を保持している。生成部１１４は、差分情報リストＬｄから１番目の差分情報６０１を取り出す（ステップＳ１２０２）。次に、生成部１１４は、差分情報６０１内の差分６０２を提案文Ｐに埋め込む（ステップＳ１２０３）。この段階では、生成部１１４は、図７の提案文７０１のうち、記号“｛”および記号“｝”の間に差分７０２のみを含むような提案文（「私はお酒｛を飲むの｝が好きです」）を生成する。

以上で、差分情報リストＬｄに含まれる差分情報のうち、１つ目の差分情報に対する提案文生成処理が終了する。以下、差分情報リストＬｄに含まれるすべての差分情報について上述のような処理が繰り返し実行される。この結果、図７の提案文７０１が生成される。

次に、出力部１０３が結果出力処理を実行する（ステップＳ１００６）。結果出力処理では、これまでの処理によって生成された原言語入力文Ｓ、目的言語文Ｔ、および提案文Ｐが出力される（ステップＳ１３０１）。また、類似対訳用例リストＬｅに記憶されている対訳用例が、リスト内の順番に従って順に出力される（ステップＳ１３０２〜ステップＳ１３０３）。この例では、出力部１０３は、図９に示すような表示画面によって原言語入力文Ｓ、目的言語文Ｔ、提案文Ｐ、および対訳用例が出力される。図９に示すように、類似対訳用例リストフィールド９０４では、リスト内の順序に従って対訳用例が出力される。

次に、提示されている提案文７０１から、ユーザが差分７０２（「を飲むの」）を選択し、選択受付部１０２がこの選択を受付けたと仮定する（ステップＳ１００７）。この操作は終了操作ではなく（ステップＳ１００８：ＮＯ）、差分の入力であるため（ステップＳ１００９：ＹＥＳ）、仮説適用部１１５は、入力された差分が差分情報リストＬｄに含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０１０）。

この例では、選択された差分７０２は、図６のような差分情報リストＬｄに含まれる差分情報のうち、差分情報６０１内の差分６０２と一致する。このため、仮説適用部１１５は、差分情報６０１を選択差分情報Ｈとして記憶し、ユーザ差分情報Ｕを空に設定する（ステップＳ１０１１）。

次に、記憶された選択差分情報を元に、ユーザの意図を反映した翻訳処理を実行するため、仮説適用処理が実行される（ステップＳ１０１３）。

選択差分情報Ｈには、図６の差分情報６０１が記憶されているため（ステップＳ１４０１：ＮＯ）、仮説適用部１１５は、この差分情報６０１から新たな原言語入力文Ｓを生成する（ステップＳ１４０３）。具体的には、仮説適用部１１５は、差分情報６０１から記号“（”および記号“）”を削除した文（「私はお酒を飲むのが好きです」）を新たな原言語入力文Ｓとして生成する。

次に、仮説適用部１１５は、翻訳部１１２によって、生成した原言語入力文Ｓを目的言語に翻訳して目的言語文Ｔを生成する（ステップＳ１４０４）。この例では、例えば、図１７の中国語文１７０１または英語文１７０２が目的言語文Ｔとして生成される。

これらの目的言語文は、ステップＳ１００３で最初に得られた中国語文１６０１および英語文１６０２と比較すると、対象物である「お酒」に対する動作も含めた表現になっている。すなわち、ユーザが意図した原言語入力文の内容と等価な訳文となっている。

次に、更新部１１６が更新処理を実行する（ステップＳ１０１４）。

選択差分情報Ｈには、図６の差分情報６０１が記憶されているため（ステップＳ１５０１：ＮＯ）、更新部１１６は、まず選択差分情報Ｈに関連づけられている対訳用例Ｅｈを取得する（ステップＳ１５０２）。そして、更新部１１６は、取得した対訳用例Ｅｈを類似対訳用例リストＬｅ内で先頭に再配置する（ステップＳ１５０３）。なお、この例では、先頭の対訳用例である図３の対訳用例３０１が選択差分情報Ｈに関連づけられているため（図６の対訳用例６０３）、リスト内での順序の変更はない。

以上で、更新処理が終了し、再度結果出力処理が呼び出される（ステップＳ１００６）。この結果、図１８に示すような表示画面が表示される。図１８に示すように、原言語入力文フィールド２００１には、真にユーザの発話意図を酌んだ訳文を得られる新たな原言語入力文（「私はお酒を飲むのが好きです」）が出力される。また、目的言語文フィールド２００２には、新たな原言語入力文を翻訳した訳文が出力される。なお、類似対訳用例リスト内で対訳用例の順序が変更された場合は、変更後の順序で類似対訳用例リストフィールド２００３に対訳用例が出力される。

以上で、結果出力処理が終了する。ユーザによって終了操作が入力されたとする（ステップＳ１００８：ＹＥＳ）と、機械翻訳処理が終了する。

以上示したとおり、本実施の形態によれば、目的言語に関する知識を十分持ち合わせていないユーザであっても、ユーザ自身の発話意図を十分酌んだ訳文を出力するために機械翻訳装置１００が必要とする情報を、原言語によって把握することができる。また、ユーザは、この情報を元に、発話意図を酌んだ訳文を生成可能な原言語入力文を容易に生成することができる。この結果、高い翻訳精度の機械翻訳装置１００を実現することができる。

次に、本実施の形態による機械翻訳処理の別の具体例について説明する。以下では、出力された提案文内に、ユーザの意図を反映した情報が含まれず、ユーザが独自に補完すべき語句を入力する場合の処理の例を示す。

また、以下では、入力受付部１０１が、「切手を貼るのを忘れないでね」を意図して入力された図５の原言語入力文５０１（「切手を忘れないでね」）を受付けた場合（ステップＳ１００１）を例として説明する。なお、原言語入力文５０１は、上述のように「貼る」を意味する動詞が省略されている。

検索部１１１は、原言語入力文５０１に類似する用例を用例記憶部１２０から検索し、例えば、図１９に示す類似対訳用例リストＬｅを得る（ステップＳ１００２）。また、翻訳部１１２は、原言語入力文５０１を翻訳し、例えば、図２０の中国語文２２０１または英語文２２０２を生成する（ステップＳ１００３）。

なお、図２０の中国語文２２０１および英語文２２０２は、「（一枚の）切手を買うのを忘れないでね」という意味になっている。すなわち、ユーザの意図とは異なる「買う」という行為が補完されて訳出されている。

これらの条件の下で、ユーザの発話意図を反映した翻訳処理を実現するため、以下のように処理を継続する。差分検出処理から結果出力処理（ステップＳ１００４〜ステップＳ１００６）は上述の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。

なお、図２１は、この例での差分検出処理の処理結果として生成される差分情報リストＬｄの一例を示す図である。また、図２２は、この例での結果出力処理の処理結果として出力される表示画面の一例を示す図である。図２１および図２２に示すように、この例では、ユーザの意図する「貼る」を意味する動詞を含む対訳用例が検索されなかったため、「貼る」を意味する動詞を含む提案文は表示されない。しかし、ユーザは、例えば動詞を補完すれば適切な訳文が得られることを提案文の表示から推測することができる。

結果出力処理が終了した後、ユーザによって、提示されている提案文に存在しない差分であって、「貼る」を意味する動詞を補完するための日本語（「を貼るの」）が入力された（ステップＳ１００７）と仮定する。

この操作は終了操作ではなく（ステップＳ１００８：ＮＯ）、差分の入力であるため（ステップＳ１００９：ＹＥＳ）、仮説適用部１１５は、入力された差分が差分情報リストＬｄに含まれるか否かを判断する（ステップＳ１０１０）。

この例では、入力された差分は、差分情報リストＬｄに含まれないため（ステップＳ１０１０：ＮＯ）、仮説適用部１１５は、入力された差分を含むユーザ差分情報Ｕを生成して記憶し、選択差分情報Ｈを空に設定する（ステップＳ１０１２）。なお、図８のユーザ差分情報８０１は、この例で生成されるユーザ差分情報を表している。

次に、記憶されたユーザ差分情報８０１を元に、ユーザの意図を反映した翻訳処理を実行するため、仮説適用処理が実行される（ステップＳ１０１３）。

この例では選択差分情報Ｈは空であるため（ステップＳ１４０１：ＹＥＳ）、仮説適用部１１５は、ユーザ差分情報８０１から新たな原言語入力文Ｓを生成する（ステップＳ１４０３）。具体的には、仮説適用部１１５は、ユーザ差分情報８０１から記号“（”および記号“）”を削除した文（「切手を貼るのを忘れないでね」）を新たな原言語入力文Ｓとして生成する。

次に、仮説適用部１１５は、翻訳部１１２によって、生成した原言語入力文Ｓを目的言語に翻訳して目的言語文Ｔを生成する（ステップＳ１４０４）。この例では、例えば、図２０の中国語文２２０３または英語文２２０４が目的言語文Ｔとして生成される。なお、図２０の中国語文２２０３および英語文２２０４は、ユーザが意図する「貼る」という行為が補完された訳文となっている。

この例では選択差分情報Ｈは空であるため（ステップＳ１５０１：ＹＥＳ）、更新部１１６は類似対訳用例リストＬｅの配置を更新せずに更新処理を実行する。

以上で、更新処理が終了し、再度結果出力処理が呼び出される（ステップＳ１００６）。この結果、図２３に示すような表示画面が表示される。図２３に示すように、原言語入力文フィールド２５０１には、真にユーザの発話意図を酌んだ訳文を得られる新たな原言語入力文（「切手を貼るのを忘れないでね」）が出力される。また、目的言語文フィールド２５０２には、新たな原言語入力文を翻訳した訳文が出力される。

以上示した通り、目的言語に関する知識を十分持ち合わせていないユーザであっても、類似した発話事例と、提案文に付記された不足情報を参照することにより、ユーザ自身の発話意図を十分酌んだ訳文を出力するために必要な情報を想起することができる。これにより、原言語入力文の修正作業が簡便になる。

（変形例）
上記実施の形態では、更新部１１６が、選択された差分の生成元になった対訳用例を類似対訳用例リストの先頭に移動することによって、表示画面上で優先的に表示されるようにしていた。これに加え、選択された差分の生成元になった対訳用例が、以降の用例検索処理で優先的に検索されるように構成してもよい。

この場合、まず用例記憶部１２０が、対訳用例を優先する度合いを表す優先度を対訳用例に対応づけて記憶するように構成する。また、検索部１１１は、例えば類似度が同一の対訳用例が検索された場合は、優先度が大きい対訳用例を優先的に検索する。さらに、更新部１１６は、選択された差分の生成元になった対訳用例に対応づけられた優先度を、予め定められた値だけ増加させる。

このように構成することにより、より適切な対訳用例を検索し、検索した対訳用例から適切な差分を検出してユーザに提示することが可能となる。

また、上記実施の形態では、原言語入力文と編集用例再訳文とを比較して差分を検出する処理（ステップＳ１１０６等）と、再訳入力文と編集用例再訳文とを比較して差分を検出する処理（ステップＳ１１０７等）とを共に含む例について説明した。差分を検出する方法はこれに限られず、これらの２つの処理のいずれか一方によって差分を検出するように構成してもよい。

また、上記実施の形態では、検出した差分を提案文として出力し、さらに提案文からユーザが選択した差分を用いて新たに生成した原言語入力文を再翻訳することにより、ユーザの意図した訳文を得るように構成していた。差分の出力方法はこれに限られず、少なくとも差分を補完することでユーザの意図した訳文を生成可能であることを示唆できる方法であればあらゆる方法を適用できる。例えば、差分のみを列挙して出力するように構成してもよい。また、再翻訳の方法は上記に限られず、例えば、出力された差分を参照してユーザが再入力した新たな原言語入力文を受付け、受付けた文を翻訳するように構成してもよい。

ところで、上述した具体例で、ステップＳ１００６の結果出力処理が終了した後、「買う」を意味する動詞を補完するための日本語（「を買うの」）が入力されたと仮定するならば、これは、再訳入力文の原文、つまり、ステップＳ１００１で受け付けた原言語入力文の翻訳結果をそのまま受け入れたことと同義である。このように、再訳入力文と用例原文との差分比較処理を備えることにより、機械翻訳装置の翻訳結果が真にユーザの意図と合致した結果であることを確認することができる。

以上のように、本実施の形態にかかる機械翻訳装置では、原言語の入力文と類似する用例を含む対訳用例を検索し、対訳用例の目的言語の用例を原言語に翻訳した再訳文と、入力文、または入力文を目的言語に翻訳した結果をさらに原言語に翻訳した再訳文とを比較して差分を検出し、検出した差分をユーザに出力することができる。

すなわち、原言語文の表層情報の忠実な訳出では目的言語文に反映されにくい話者の意図を、翻訳事例を蓄積した用例ベースの情報を利用して、訳出する上での必要情報として推定し、ユーザに追加入力を促すために提示することができる。これにより、ユーザの意図とは異なった内容が目的言語話者に伝わることを避けることができる。

次に、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について図２４を用いて説明する。図２４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。

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、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置と、各部を接続するバス６１を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

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されて提供される。

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。

また、本実施の形態の機械翻訳プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

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、選択受付部、翻訳制御部、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（プロセッサ）が上記記憶媒体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、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

以上のように、本発明にかかる装置および方法は、原言語による原言語文を目的言語に翻訳して文字出力または音声出力する機械翻訳装置に適している。

本実施の形態にかかる機械翻訳装置のブロック図である。用例記憶部に記憶されている対訳用例のデータ構造の一例を示す図である。類似対訳用例リストの一例を示す図である。原言語入力文と編集用例再訳文との間の差分が検出される過程を示す図である。再訳入力文と編集用例再訳文との間の差分が検出される過程を示す図である。差分情報を保持する差分情報リストの例を示す図である。提案文の一例を示す図である。ユーザ差分情報の例を示す図である。表示画面の一例を示す図である。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。本実施の形態における差分検出処理の全体の流れを示すフローチャートである。本実施の形態における提案文生成処理の全体の流れを示すフローチャートである。本実施の形態における結果出力処理の全体の流れを示すフローチャートである。本実施の形態における仮説適用処理の全体の流れを示すフローチャートである。本実施の形態における更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。訳文の一例を示す図である。編集用例訳文の一例を示す図である。表示画面の一例を示す図である。類似対訳用例リストの一例を示す図である。訳文の一例を示す図である。差分情報リストの一例を示す図である。表示画面の一例を示す図である。表示画面の一例を示す図である。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

５１ＣＰＵ
５２ＲＯＭ
５３ＲＡＭ
５４通信Ｉ／Ｆ
６１バス
１００機械翻訳装置
１０１入力受付部
１０２選択受付部
１０３出力部
１１０翻訳制御部
１１１検索部
１１２翻訳部
１１３検出部
１１４生成部
１１５仮説適用部
１１６更新部
１２０用例記憶部
２０１〜２０６対訳用例
２０７日本語文
２０８中国語文
２０９英語文
３０１〜３０３対訳用例
３０４用例原文
３０５、３０６用例訳文
４０１原言語入力文
４０２対訳用例
４０３用例原文
４０４用例訳文
４０５編集用例訳文
４０６編集用例再訳文
４１１、４１２単語
４１３差分
５０１原言語入力文
５０２目的言語文
５０３再訳入力文
５０４対訳用例
５０５用例原文
５０６用例訳文
５０７編集用例訳文
５０８編集用例再訳文
５１１、５１２単語
５１３差分
６０１、６０４、６０７差分情報
６０２、６０５、６０８差分
６０３、６０６、６０９対訳用例
７０１提案文
７０２、７０３、７０４差分
８０１ユーザ差分情報
８０２差分
９０１原言語入力文フィールド
９０２目的言語文フィールド
９０３提案文フィールド
９０４類似対訳用例リストフィールド
１６０１中国語文
１６０２英語文
１７０１中国語文
１７０２英語文
２００１原言語入力文フィールド
２００２目的言語文フィールド
２００３類似対訳用例リストフィールド
２２０１中国語文
２２０２英語文
２２０３中国語文
２２０４英語文
２５０１原言語入力文フィールド
２５０２目的言語文フィールド

Claims

目的言語の用例と、前記目的言語の用例と意味が等価な原言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、
原言語による入力文を受付ける入力受付部と、
前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例を前記用例記憶部から検索する検索部と、
前記入力文を目的言語に翻訳した目的言語文を生成し、検索された前記目的言語の用例を原言語に翻訳した再訳文を生成する翻訳部と、
前記再訳文と前記入力文との間の相違部分を検出する検出部と、
前記相違部分を出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする機械翻訳装置。
前記入力文に前記相違部分を付加した出力文を生成する生成部をさらに備え、
前記出力部は、前記相違部分が付加された前記出力文を出力すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
出力された前記相違部分のうちいずれかの選択を受付ける選択受付部と、
前記翻訳部は、さらに、選択された前記相違部分を付加した前記入力文を目的言語に翻訳した前記目的言語文を生成し、
前記出力部は、さらに、前記目的言語文を出力すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
前記用例記憶部は、さらに、前記目的言語の用例を優先する度合いを表す優先度を、前記目的言語の用例に対応づけて記憶し、
前記検索部は、前記優先度が大きい前記目的言語の用例を、前記優先度が小さい前記目的言語の用例より優先して検索し、
選択された前記相違部分を含む前記再訳文の生成元である前記目的言語の用例の前記優先度を予め定められた値だけ増加させる更新部をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項３に記載の機械翻訳装置。
前記入力受付部は、さらに、前記入力文に付加する語句の入力を受付け、
前記翻訳部は、さらに、受付けた前記語句を付加した前記入力文を目的言語に翻訳した前記目的言語文を生成し、
前記出力部は、さらに、前記目的言語文を出力すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
前記用例記憶部は、前記目的言語の用例と、前記目的言語の用例に含まれる語句に対応する語句が省略可能な前記原言語の用例とを対応づけて記憶し、
前記検出部は、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例で省略された語句を前記相違部分として検出すること、
を特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
目的言語の用例と、前記目的言語の用例と意味が等価な原言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部と、
原言語による入力文を受付ける入力受付部と、
前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例を前記用例記憶部から検索する検索部と、
検索された前記目的言語の用例を原言語に翻訳した第１再訳文を生成する第１翻訳部と、
前記入力文を目的言語に翻訳した目的言語文を生成し、前記目的言語文を原言語に翻訳した第２再訳文を生成する第２翻訳部と、
前記第１再訳文と前記第２再訳文との間の相違部分を検出する検出部と、
前記相違部分を出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする機械翻訳装置。
前記入力文に前記相違部分を付加した出力文を生成する生成部をさらに備え、
前記出力部は、前記相違部分が付加された前記出力文を出力すること、
を特徴とする請求項７に記載の機械翻訳装置。
出力された前記相違部分のうちいずれかの選択を受付ける選択受付部と、
前記第２翻訳部は、さらに、選択された前記相違部分を付加した前記入力文を目的言語に翻訳した前記目的言語文を生成し、
前記出力部は、さらに、前記目的言語文を出力すること、
を特徴とする請求項７に記載の機械翻訳装置。
前記用例記憶部は、さらに、前記目的言語の用例を優先する度合いを表す優先度を、前記目的言語の用例に対応づけて記憶し、
前記検索部は、前記優先度が大きい前記目的言語の用例を、前記優先度が小さい前記目的言語の用例より優先して検索し、
選択された前記相違部分を含む前記再訳文の生成元である前記目的言語の用例の前記優先度を予め定められた値だけ増加させる更新部をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項７に記載の機械翻訳装置。
前記入力受付部は、さらに、前記入力文に付加する語句の入力を受付け、
前記第２翻訳部は、さらに、受付けた前記語句を付加した前記入力文を目的言語に翻訳した前記目的言語文を生成し、
前記出力部は、さらに、前記目的言語文を出力すること、
を特徴とする請求項７に記載の機械翻訳装置。
前記用例記憶部は、前記目的言語の用例と、前記目的言語の用例に含まれる語句に対応する語句が省略可能な前記原言語の用例とを対応づけて記憶し、
前記検出部は、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例で省略された語句を前記相違部分として検出すること、
を特徴とする請求項７に記載の機械翻訳装置。
入力受付部が、原言語による入力文を受付ける入力受付ステップと、
検索部が、目的言語の用例と、前記目的言語の用例と意味が等価な原言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部から、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例を検索する検索ステップと、
翻訳部が、前記入力文を目的言語に翻訳した目的言語文を生成し、検索された前記目的言語の用例を原言語に翻訳した再訳文を生成する翻訳ステップと、
検出部が、前記再訳文と前記入力文との間の相違部分を検出する検出ステップと、
出力部が、前記相違部分を出力する出力ステップと、
を備えたことを特徴とする機械翻訳方法。
入力受付部が、原言語による入力文を受付ける入力受付ステップと、
検索部が、目的言語の用例と、前記目的言語の用例と意味が等価な原言語の用例とを対応づけて記憶する用例記憶部から、前記入力文と一致または類似する前記原言語の用例に対応する前記目的言語の用例を検索する検索ステップと、
翻訳部が、検索された前記目的言語の用例を原言語に翻訳した第１再訳文を生成する第１翻訳ステップと、
翻訳部が、前記入力文を目的言語に翻訳した目的言語文を生成し、前記目的言語文を原言語に翻訳した第２再訳文を生成する第２翻訳ステップと、
検出部が、前記第１再訳文と前記第２再訳文との間の相違部分を検出する検出ステップと、
出力部が、前記相違部分を出力する出力ステップと、
を備えたことを特徴とする機械翻訳方法。