JP4017077B2 - 翻訳装置及び翻訳処理プログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、原言語の入力文を目的言語に変換する機械翻訳に関し、特に、複数のユーザで利用され、各ユーザが翻訳知識を入力することができる翻訳装置及び翻訳処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的な機械翻訳システムには、ユーザ辞書登録機能が備わっていることが多い。ユーザ辞書には、システム辞書に登録されていない訳語や翻訳パターンなどの翻訳知識をそれぞれのユーザが個別に登録することができる。また、システム辞書に登録されている訳語であっても、システムが選択する訳語が誤っているときは、訳語の優先順位（優先度）を変更し、ユーザが望む訳語を使った翻訳を行うことができる。
【０００３】
一方、近年、機械翻訳システムを利用した翻訳サービスがインターネットのＷＷＷ上で公開されている。このサービスは、ユーザが言語対と、任意のテキスト文章、あるいは、任意のＨＴＭＬ文書のＵＲＬを送信すると、そのテキスト文章、あるいは、ＨＴＭＬ文書を翻訳した結果をＷｅｂブラウザに返信するサービスである。
【０００４】
従来、このようなネットワーク環境の普及に伴い、例えば、ユーザ辞書に登録されている翻訳知識を他のユーザに公開し、他のユーザと翻訳知識を共有することで、多くの翻訳知識を有効に活用することができ、さらに、辞書の構築が容易に行えるようにした辞書流通システムがある（特許文献１参照）。また、ユーザ辞書をサーバ側に用意し、複数のユーザが、そのユーザ辞書を読み込んだり、書き込んだりすることができる翻訳システムもある（特許文献２参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１０−２６９２０１号公報
【特許文献２】
特開２００１−３４６１３号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ＷＷＷ上で公開された機械翻訳サービスなど、ユーザが不特定多数である場合、ユーザが登録する翻訳知識（原言語の単語等と目的言語の単語等の対応関係）を共有すれば、より多くの翻訳知識をシステムに蓄積することができる。しかし、ユーザの誤りや、悪意のあるユーザによる嘘の知識などが存在するかもしれないため、ユーザが登録した翻訳知識が信頼できるか不明であり、他のユーザに公開すると、システムの翻訳精度を落すことになりかねない。
【０００７】
また、ある単語に対して、複数のユーザがそれぞれ別の訳語を登録した場合や、それぞれ別の訳語の優先順位を上げようとした場合など、背反する翻訳知識が複数のユーザによって入力された場合、システムはいずれの知識を用いて翻訳すればよいか不明確である。
【０００８】
本発明は、このような従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、複数のユーザによって登録される翻訳知識について、ユーザの信頼度を設け、ユーザが入力した翻訳知識の優先度を、そのユーザの信頼度によって測ることで、より正確に翻訳知識を選択することができる翻訳装置及び翻訳処理プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
また、本発明の別の目的は、ユーザの信頼度を人手で逐一判定せずとも、自動的に信頼度の判定を行うことができる翻訳装置及び翻訳処理プログラムを提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、ユーザの信頼度と翻訳知識の優先度とを記憶し、入力文に適用可能な翻訳知識が複数ある場合、翻訳知識の優先度が最も高い翻訳知識を選択して翻訳を行い、ユーザが入力した翻訳知識を受け付け、入力された翻訳知識の優先度を、入力したユーザの信頼度に応じて更新することを主要な特徴とする。さらにユーザが入力した翻訳知識の優先度に応じてユーザの信頼度を更新することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、翻訳知識毎に当該翻訳知識の固定的な優先度である固定優先度と、ユーザ毎に当該ユーザの固定的な信頼度である固定信頼度を記憶しておき、該固定優先度と固定信頼度をも加味して、翻訳知識の優先度やユーザの信頼度を更新することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、ユーザとユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを生成し、行列Ａの転置行列をＡＴとしたとき、行列ＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、固有ベクトルの各要素を翻訳知識の優先度として記憶することを特徴とする。さらに、行列ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、固有ベクトルの各要素をユーザの信頼度として記憶することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、固定優先度を要素とした対角行列をＣ、固定信頼度を要素とした対角行列をＵとしたときの行列ＵＡＴＣＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルの各要素を翻訳知識の優先度として記憶し、さらに行列ＣＡＵＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルの各要素をユーザの信頼度として記憶することを特徴とする。
【００１４】
さらに、本発明は、入力文に対する翻訳知識を自動で選択する手段を備えて、該選択手段を一ユーザとみなして、優先度もしくは信頼度を更新することを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を使用して本発明の一実施形態を詳細に説明する。
図１は、本発明を適用した翻訳システムの一実施形態を示す全体構成図である。図１において、本発明による翻訳装置１０と複数のクライアント端末４０とが、インターネット等のネットワーク３０に接続されている。各ユーザはクライアント端末４０から、ネットワーク３０を介して本発明による翻訳装置１０を利用する。
【００１６】
翻訳装置１０は、ユーザ認証を行う認証部１１、原言語の入力文、または、ユーザが入力した翻訳知識を受け付ける入力部１２、入力文を目的言語に翻訳する翻訳部１３、翻訳結果などを出力する出力部１４、優先度記憶部２０に記憶された翻訳知識の優先度、及び、信頼度記憶部２１に記憶されたユーザの信頼度を更新する更新部１５、入力文が属する分野によって優先度記憶部２０及び信頼度記憶部２１を切替える切替部１６、翻訳知識の優先度が記憶された優先度記憶部２０、ユーザの信頼度が記憶された信頼度記憶部２１などからなる。また、翻訳部１３は翻訳に利用するシステム辞書２５、及び、ユーザ辞書２６を備えている。なお、翻訳装置１０は、これら各部の動作を制御する制御部を備えているが、図１では省略してある。
【００１７】
優先度記憶部２０及び信頼度記憶部２１は、分野ごとに設けられ、それぞれの分野における翻訳知識の優先度、及び、ユーザの信頼度を記憶している。例えば、図１では、「一般」、「経済」、「ＩＴ」の３つの分野に対して用意されている。このように、翻訳知識の優先度及びユーザの信頼度を分野ごとに設けることにより、分野ごとの正確な翻訳が可能となり、また、ユーザの信頼度を分野ごとに判定することができる。
【００１８】
図２は、優先度記憶部２０の分野「一般」に記憶されているエントリの一例である。図２に示すように、優先度記憶部２０のエントリは、原言語の単語と、目的言語の訳語と、その訳語の優先度と、その訳語を入力したユーザのユーザＩＤとから構成される。この優先度記憶部２０には、翻訳部１３が持つシステム辞書２５及びユーザ辞書２６に記憶されているすべての単語と訳語の対（翻訳知識）について、その優先度が記憶されている。その優先度は、０以上の数値で与え、この数値が大きいほど優先度が高いことを表わしている。優先度の初期値には、例えば、すべての単語に同じ優先度を与えることや、システム辞書２５に記述されている優先順位から与えることができる。ここで、図２（Ａ）は、ある時点における優先度記憶部２０のエントリの状態（更新前）、図２（Ｂ）は、その状態から優先度が更新された状態（更新後）を示している。また、図２（Ｃ）は、優先度を正規化して表わしたものである。
【００１９】
図３は、信頼度記憶部２１の分野「一般」に記憶されているエントリの一例である。図３に示すように、信頼度記憶部２１のエントリは、ユーザＩＤと、そのユーザの信頼度とから構成される。信頼度は、０から１までの数値で与え、１に近いほど信頼度が高いことを表わしている。信頼度の初期値には、例えば、すべてのユーザに同じ信頼度を与えることや、ユーザから翻訳対象の言語を得意とするか否かを申告してもらい与えることができる。ここで、図３（Ａ）は、ある時点における信頼度記憶部２１のエントリの状態（更新前）、図３（Ｂ）は、その状態から信頼度が更新された状態（更新後）を示している。
【００２０】
図４は翻訳装置１０の全体的処理フローチャートである。以下に、図１乃至図４に基づいて本発明の第１の実施例の動作を説明する。なお、以下では、英語から日本語に翻訳する場合を例にあげ、英語文「Link to the bank of NewYork」を日本語に翻訳するものとする。
【００２１】
クライアント端末４０から翻訳装置１０にアクセスがあると、認証部１１が、当該クライアント端末４０に対して、ユーザを識別するユーザＩＤとパスワードの入力を要求するメッセージを送信する。ユーザがクライアント端末４０にユーザＩＤとパスワードを入力すると、認証部１１は、予め登録されているユーザＩＤ、パスワードと照合するなどしてユーザ認証を行う（ｓ１０）。この例では、ユーザＩＤは「００１」であるとする。
【００２２】
入力部１２は、クライアント端末４０からの入力を受けるまで待ち（ｓ１１）、入力があると、翻訳知識の訳語の入力か、原言語の入力か判別する（ｓ１２，ｓ１３)。ここでは、ユーザが、原言語の入力文「Link to the bank of NewYork」と、その入力文が属する分野「一般」をクライアント端末４０に入力したとする。このとき、入力は文書の所在を示すＵＲＬ等でもよく、その場合は、ＵＲＬ等の示す場所の文書を取得して入力文とする。また、入力文が属する分野をユーザが入力せず、入力部１２が、入力文に含まれる単語から推定してもよい。
【００２３】
入力部１２は、原言語の入力文が属する分野「一般」を切替部１６に送り、切替部１６は、これ以降、記憶部（優先度記憶部２０、あるいは、信頼度記憶部２１）への参照及び更新が行われるときは、送られた分野「一般」の記憶部に対して参照及び更新を行う（ｓ１４）。
【００２４】
次に、入力部１２は、原言語の入力文を翻訳部１３に送る。翻訳部１３では、システム辞書２５、ユーザ辞書２６の他に、予め記憶されている解析用ルール、変換用ルールなどを利用して翻訳処理を行う（ｓ１５）。図５に翻訳部１３の概略処理フローチャートを示す。翻訳部１３では、まず、原言語の入力文について、単語解析、係り受け等の形態素解析（ｓ２０）、さらには構文解析を行う（ｓ２１）。次に、この解析結果を元に、変換ルールなどを用いて原言語表現を目的言語表現に変換し（ｓ２２）、この目的言語表現を元に、システム辞書２５やユーザ辞書２６を利用して翻訳文を生成する（ｓ２３）。
【００２５】
なお、これまで、様々な機械翻訳技術が提案され、実用化されており（例えば、特開昭６３−０８６０７１号公報など）、本発明はいずれの技術を利用してもよく、また、翻訳処理それ自体は本発明の主旨ではないので、ここでは詳しい説明は省略する。
【００２６】
翻訳部１３は、訳文生成処理（ｓ２３）において、ある単語に対して複数の訳語がシステム辞書２５、あるいは、ユーザ辞書２６に記憶されており、そのうちの一つを選択しなければならないとき、優先度記憶部２０の優先度を参照する。翻訳部１３には、認証部１１からユーザＩＤが送られている。翻訳部１３は、優先度記憶部２０から、その単語と訳語のエントリのうち、現在のユーザと同じユーザＩＤを持つエントリの訳語を選択し、同じユーザＩＤを持つエントリが無ければ、優先度の最も高い訳語を選択する。
【００２７】
単語「bank」に対して、システム辞書２５に訳語「土手」と「銀行」が記憶されていたとすると、翻訳部１３は、図２（Ａ）に示す優先度記憶部２０を参照する。現在のユーザのユーザＩＤである「００１」を持つエントリは無いので、優先度の最も高い「土手」が選択される。同様に、「link」の訳語として「リンク」が選択される。選択した訳語を用いて、翻訳部１３は訳文生成処理を行い、その結果、「ニューヨークの土手へのリンク」という訳文が得られる。
【００２８】
翻訳部１３は、得られた訳文を出力部１４に送り、複数の訳語が記憶されていた単語があれば、その単語と訳語とを出力部１４に送る。この例では、「bank−銀行、土手」、「link−リンク、輪」の２組が送られる。
【００２９】
出力部１４は、送られた訳文と訳語とを含む出力結果を作成し、クライアント端末４０に送信する（ｓ１６）。出力結果としては、例えば、クライアント端末４０がＷｅｂブラウザによって翻訳結果を表示するならば、以下で説明する表示と動作を行うＨＴＭＬ文書を作成すればよい。
【００３０】
クライアント端末４０では、翻訳装置１０の出力部１４から送信された出力結果を受け取り、Ｗｅｂブラウザが、例えば、図６に示す表示６０を行う。図６において、訳文６２中の「土手」、「リンク」は、他の訳語を持つため、リストボックス６３が表示されている。ユーザは、訳語を変更したいと思えば、変更したい訳語のリストボックス７３をクリックし、他の訳語を参照することができる。図６では、「土手」のリストボックスをクリックし、他の訳語である「銀行」を選択した（反転させた）状態を示している。また、ユーザが望む訳語がリストボックス中に存在しなければ、「新規登録」を選択し、新しい訳語を入力するフォームを表示させることもできる。ユーザが訳語を入力した（リストボックスから選択した）後に、再翻訳ボタン６４をクリックすると、その訳語と対応する原言語の単語がクライアント端末４０から翻訳装置１０の入力部１２に送信される。
【００３１】
入力部１２は、再び入力待ちにあり（ｓ１１）、クライアント端末４０から原言語の単語とその訳語とを受け取ると、即ち、翻訳知識を受け取ると、それを更新部１５に送る。更新部１５には、認証部１１からユーザＩＤが送られている。更新部１５は、信頼度記憶部２１から、現在のユーザの信頼度を取得し（ｓ１７）、優先度記憶部２０のエントリを以下のように更新する（ｓ１８）。
【００３２】
ユーザが「bank」の訳語として「銀行」を入力したとすると、原言語「bank」、目的言語「銀行」のエントリに、現在のユーザのユーザＩＤである「００１」を加える。優先度は、ユーザの信頼度が高いほど、より高くなるように更新する。ここでは、これまでにその訳語を入力したユーザの信頼度の合計を優先度とする。図２（Ａ）に示す優先度記憶部２０の原言語「bank」、目的言語「銀行」のエントリの現在の優先度は「０．１」である。また、現在のユーザ（ユーザＩＤ００１）の信頼度は、図３（Ａ）に示す信頼度記憶部２１を参照すると「０．８」である。このため、原言語「bank」、訳語「銀行」の優先度は、０.１＋０.８＝０.９となり、「０.９」が新たな優先度として優先度記憶部２０の該当エントリに記憶される。
【００３３】
その結果、優先度記憶部２０のエントリは、図２（Ｂ）のように更新される。図２（Ｂ）では、「銀行」の優先度が「土手」より高くなるため、次回の翻訳からは、「bank」の訳語として「銀行」が選択される。
【００３４】
ユーザが訳語の新規登録を行った場合は、原言語の単語と、入力された訳語とを、翻訳部１３が持つユーザ辞書２６に記憶する。さらに、優先度記憶部２０にも新しいエントリを設け、入力したユーザのユーザＩＤと、優先度の初期値としてユーザの信頼度とを記憶する。
【００３５】
翻訳部１３は、更新部１５が優先度記憶部２０を更新した後に、再び翻訳処理を行う（ｓ１５）。翻訳処理では、前述した通り、現在のユーザと同じユーザＩＤを持つ訳語が選択されるため、現在のユーザ（ユーザＩＤ＝００１）が入力した訳語「銀行」を使用した翻訳結果が得られ、出力部１４からは、訳文「ニューヨークの銀行へのリンク」がクライアント端末４０に送信される（ｓ１６）。
【００３６】
なお、更新部１５は、ユーザの信頼度が予め定めた閥値以下であれば、そのユーザが入力した訳語の優先度を更新しない、あるいは、新たな訳語を新規登録することを許可しないといった構成にすることができる。これにより、信頼度の低いユーザによって、誤った翻訳知識が入力されることを防ぐことができる。
【００３７】
また、更新部１５は、さらにユーザが入力した訳語の優先度を優先度記憶部２０の該当エントリから取得し、該取得した優先度に応じて、信頼度記憶部２１の該当ユーザの信頼度を更新する構成にすることもできる。これにより、人手で逐一信頼度を判定せずとも、自動的にユーザの信頼度を測ることができる。信頼度の更新は、翻訳処理が行なわれる度に行ってもよいし、あらかじめ定めておいた期間毎（Ｎ回の翻訳毎や、Ｎ日毎など）に行ってもよい。
【００３８】
例として、他のユーザによる翻訳が行われ、優先度記憶部２０のエントリが図２（Ｃ）のようになったときに信頼度を更新する場合について説明する。信頼度は、そのユーザがこれまでに入力した訳語の優先度が高いほど、より高くなるように更新する。ここでは、そのユーザが入力した訳語の優先度を正規化したものの平均とする。正規化した優先度とは、同一の原言語の単語に対する訳語の優先度の和が１となるように、各訳語の優先度の合計で除した優先度である。図２（Ｃ）において、優先度の欄の（）内の値が正規化した優先度を示している。
【００３９】
ユーザＩＤが「００１」のユーザが入力した訳語は「bank−銀行」、「link−リンク」であるとすると、図２（Ｃ）の正規化された優先度から、信頼度は、（０.９＋０.８）／２＝０.８５となる。同様に、ユーザＩＤが「００２」のユーザは、「bank−土手」、「link−輪」を入力しているため、（０.１＋０.２）／２＝０.１５となる。この結果、信頼度記憶部21のエントリは図３（Ｂ）のように更新される。
【００４０】
次に、上記第１の実施例の処理に加え、更新部１５が、翻訳知識ごとの固定的な優先度である固定優先度、およびユーザごとの固定的な優先度である固定信頼度も用いて、更に優先度記憶部２０の翻訳知識の優先度と信頼度記憶部２１の信頼度を更新する第２の実施例について説明する。本実施例の場合、優先度記憶部２０には、翻訳知識毎に当該翻訳知識の優先度（図２）に加えて、翻訳知識毎に当該翻訳知識の固定的な優先度である固定優先度をあらかじめ記憶しておく。また、信頼度記憶部２１には、ユーザ毎に当該ユーザの信頼度（図３）に加えて、ユーザ毎に当該ユーザの固定的な信頼度である固定信頼度をあらかじめ記憶しておく。
【００４１】
図７は、優先度記憶部２０に記憶されている固定優先度の一例である。図７に示すように、優先度記憶部２０の固定優先度のエントリは、原言語の単語と、目的言語の訳語と、その訳語の固定的な優先度から構成される。その固定優先度は０以上の数値で表され、大きい値は固定的な優先度が高いことを表している。固定優先度は、あらかじめ人間が判断して与えたり、システム辞書25に記述されている優先順位から与えたりすることができる。図２に示したような優先度記憶部２０に記憶されている固定でない優先度と違い、図７の固定優先度は翻訳を繰り返しても更新されることはなく絶対的な尺度として用いられる。
【００４２】
図８は、信頼度記憶部２１に記憶されている固定信頼度の一例である。図８に示すように、信頼度記憶部２１の固定信頼度のエントリは、ユーザＩＤと、そのユーザの固定的な信頼度から構成される。固定信頼度は０から１までの数値で表され、１に近いほど固定的な信頼度が高いことを表している。固定信頼度は、ユーザから翻訳対象の言語を得意とするか否かを答えてもらって与えたり、あるいはシステム管理者が個別に判断して与えたりすることができる。図３に示したような信頼度記憶部２１に記憶されている固定でない信頼度と違い、図８の固定信頼度は翻訳を繰り返しても更新されることはなく絶対的な尺度として用いられる。
【００４３】
以下に図２及び図３の例にもとづき、更に図７及び図８の固定優先度および固定信頼度をも用いて、翻訳知識の優先度もしくはユーザの信頼度を更新する動作を説明する。
【００４４】
更新部１５は、図２（Ａ）に示す優先度記憶部２０のエントリを、図２（Ｂ）に示すように各訳語を入力したユーザの信頼度の合計に更新したのちに、図７に示す優先度記憶部２０に記憶されている固定優先度を用いてさらに優先度を更新する。固定優先度を反映した優先度は、たとえば前述の正規化した優先度と固定優先度の平均の値で計算できる。例では、図２（Ｂ）の原言語「bank」、訳語「銀行」の正規化した優先度は０.９／（０.９＋０.４）≒０.７となり、固定優先度は図７から０.８なので、新しい優先度は（０.７＋０.８）／２＝０.７５となる。
同様に他の訳語に対して計算した結果、優先度記憶部２０のエントリは図９のように更新される。図９では、「銀行」の優先度が「土手」より高いため、次回の翻訳では「bank」の訳語として「銀行」が選択される。
【００４５】
また、更新部１５は、図３（Ａ）に示す信頼度記憶部２１のエントリを、図３（Ｂ）に示すように更新したのちに、図８に示す信頼度記憶部２１に記憶されている固定信頼度を用いてさらに信頼度を更新することもできる。固定信頼度を反映した信頼度は、たとえばこの信頼度と固定信頼度の平均の値で計算できる。例では、ユーザＩＤが「００１」のユーザについては、図３（Ｂ）の信頼度０.８５と、図８に示す固定信頼度０.５の平均値０.６８が新しい信頼度となる。
同様に他のユーザに対して計算した結果、信頼度記憶部２１のエントリは図１０のように更新される。
【００４６】
この第２の実施例における更新部の処理は、翻訳処理が行われる度に行ってもよいし、あらかじめ定めておいた期間ごと（Ｎ回の翻訳毎やＮ日毎など）に行ってもよい。また、先に述べた更新処理に加えて、期間などをずらして行うことでもよい。
【００４７】
次に、更新部１５が、優先度記憶部２０の翻訳知識の優先度と信頼度記憶部２１のユーザの信頼度とを更新する処理の第３の実施例について説明する。図１０に処理フローチャートを示す。この更新処理は、上述の第２の実施例と同様に、翻訳処理が行なわれる度に行ってもよいし、あらかじめ定めておいた期間毎（Ｎ回の翻訳毎や、Ｎ日毎など）に行ってもよい。また、先に述べた更新処理に加えて、期間等をずらして行うことでもよい。
【００４８】
まず、優先度記憶部２０の全エントリを参照して（ｓ３０）、ユーザを識別するユーザＩＤと該ユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを生成する（ｓ３１）。
【００４９】
いま、ｎ人のユーザとｍ個の翻訳知識（例では原言語の単語と訳語の対）があるとき、ユーザとそのユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを以下のように表わす。
【数１】
【００５０】
ここで、要素ａｉｊは、ユーザｕｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）によって、翻訳知識ｔｊ（ｊ＝１，２，…，ｍ）が入力されているならばａｉｊ＝１、されていないならばａｉｊ＝０のように定義する。
【００５１】
次に、上記行列Ａの転置行列をＡＴとしたとき、行列ＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを求める（ｓ３２）。この固有ベクトルの各要素が各翻訳知識の優先度を表わす。また、行列ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルを求める（ｓ３３）。この固有ベクトルの各要素が各ユーザの信頼度を表わす。
【００５２】
いま、翻訳知識ｔｊの優先度ｘｊを要素とするベクトルをｘ＊、ユーザｕｉの信頼度ｙｉを要素とするベクトルをｙ＊で表す（ここで、＊はベクトルの意味とする）。ただし、ｘ＊，ｙ＊は、更新される度に正規化を行ない、常にΣｊｘｊ＝１，Σｉｙｉ＝１であるとする。
【００５３】
翻訳知識ｔｊの優先度ｘｊは、ｔｊを入力したユーザの信頼度の和から求めるとすると、
ｘ＊ ＝ ＡＴｙ＊ （１）
で表される。また、ユーザｕｉの信頼度ｙｉは、ｕｉが入力した翻訳知識の優先度の和から求めるとすると、
ｙ＊ ＝ Ａｘ＊ （２）
で表される。式（１）と式（２）は再帰的関係となっており、ｘ＊，ｙ＊に適当な初期値を与え、式（１）と式（２）を交互に適用していく。充分大きな回数の適用後に、ｘ＊，ｙ＊は、それぞれＡＴＡ，ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルに収束することが知られている（例えば、Jon M．Kleinberg，“Authoritative sources in a hyperlinked environment”，Proceedings of the ９th ACM−SIAM Symposium on Discrete Algorithms，１９９８参照）。
【００５４】
よって、ＡＴＡ，ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルをそれぞれ求め、ｘ＊，ｙ＊とするのである（ｓ３２，ｓ３３）。そして、固有ベクトルｘ＊の各要素を翻訳知識ｔｊの優先度として、あらためて信頼度記憶部２０に記憶する（ｓ３４）。また、固有ベクトルｙ＊の各要素をユーザｕｔｊの信頼度として、あらためて信頼度記憶部２１に記憶する（ｓ３５）。
【００５５】
図２の例では、図２（Ｃ）に示されているユーザと訳語について、
ｕ１：ユーザＩＤ＝００１
ｕ２：ユーザＩＤ＝００２
ｕ３：ユーザＩＤ＝００３
ｔ１：bank−銀行
ｔ２：bank−土手
ｔ３：link−リンク
ｔ３：link−輪
とすると、Ａ，ＡＴＡ，ＡＡＴは以下となる。
【数２】
【００５６】
これまで、行列の固有ベクトルを求める様々な方法が知られており（例えば、べき乗法については、田中豊ら著、「多変量統計解析法」、現代数学社、１９８３年、pp．８１−８４参照）、また、行列計算のためのツールも実現している（例えば、http：//www.octave.org）。それらを利用してＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルｘ＊を求めると、ｘ＊＝（0.85,0,0.53,0）Ｔとなる。この求めた固有ベクトルｘ＊の各要素ｘｊを翻訳知識ｔｊの優先度として優先度記憶部２０を更新する。同様に、ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルｙ＊を求めると、ｙ＊＝（0.85,0,0.53）Ｔとなる。この求めた固有ベクトルｙ＊の各要素ｙｉをユーザｕｉの信頼度として信頼度記憶部２１を更新する。
【００５７】
この実施例によれば、ユーザが、誤った訳語や嘘の訳語を入力したとしても、その訳語を選ぶユーザが他にいなければ、優先度は高くならない。よって、他のユーザにその訳語を訳出する可能性は低い。また、ユーザが入力した訳語の優先度が低ければ、そのユーザの信頼度が低くなる。よって、そのユーザが、他に誤った訳語や嘘の訳語を入力しても、その訳語が他のユーザに訳出される可能性は低い。
【００５８】
次に、更新部１５が、翻訳知識の固定優先度およびユーザの固定信頼度を用いて、優先度記憶部２０の翻訳知識の優先度と信頼度記憶部２１の信頼度を更新する第４の実施例について説明する。本実施例では、上記第３の実施例で定義した翻訳知識ｔｊの優先度ｘｊを要素とするベクトルｘ＊、ユーザｕｉの信頼度ｙｉを要素とするベクトルｙ＊、およびユーザとユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを用いる。
【００５９】
いま、翻訳知識ｔｊ（ｊ＝１,２,…,ｍ）に対する固定優先度をｃｊとして、これを要素にした対角行列Ｃを以下のように表わす。
【数３】
このとき、翻訳知識ｔｊの優先度ｘｊは、ｔｊを入力としたユーザの信頼度の和に、その翻訳知識の固定優先度ｃｊを乗じたものとすると、先の式（１）は、
ｘ＊＝ＣＡＴｙ＊ （３）
で表される。
【００６０】
またユーザｕｉ（ｉ＝１,２,…,ｎ）に対する固定信頼度をｖｉとして、これを要素にした対角行列Ｕを以下のように表わす。
【数４】
このとき、ユーザｕｉの信頼度ｙｉは、ｕｉが入力した翻訳知識の優先度の和に、そのユーザの固定信頼度ｖｉを乗じたものとすると、先の式（２）は、
ｙ＊＝ＵＡｘ＊ （４）
で表される。
【００６１】
先の式（１）と式（２）の場合と同様に、式（３）式（４）は再帰的関係になっており、上記第３の実施例と同様に式（３）、（４）を繰り返し適用していくと、ｘ＊，ｙ＊はそれぞれＣＡＴＵＡ，ＵＡＣＡＴの最大固有値に対する固有ベクトルに収束する。
【００６２】
よって、図１１の処理フローと同様の処理によってＣＡＴＵＡ，ＵＡＣＡＴの最大固有値に対する固有ベクトルをそれぞれ求め、ｘ＊，ｙ＊とする。そして、求まった固有ベクトルｘ＊の各要素を翻訳知識ｔｊの優先度として、あらためて優先度記憶部２０に記憶する。また、求まった固有ベクトルｙ＊の各要素をユーザｕｉの信頼度として、あらためて信頼度記憶部２１に記憶する。
【００６３】
図７及び図８の例では、図７に示される固定優先度を表わす対角行列Ｃと、図８に示される固定信頼度を表わす対角行列Ｕは以下のようになる。
【数５】
そして、先の〔数２〕で示される行列Ａを用いると、ＣＡＴＵＡ，ＵＡＣＡＴは以下のようになる。
【００６４】
【数６】
そして、先に述べたような固有ベクトルを計算方法を使って、ＵＡＣＡＴの最大固有値に対する固有ベクトルを求めると、ｘ＊＝（0.91，0，0.40，0）となる。この固有ベクトルの各要素を翻訳知識の優先度として優先度記憶部２０を更新する。同様にＣＡＴＵＡの最大固有値に対する固有ベクトルを求めると，ｙ＊＝（0.63，0，0.78）となる。この固有ベクトルの各要素をユーザの信頼度として信頼度記憶部２１を更新する。
【００６５】
この実施例によれば、あらかじめ与えられる静的な優先度・信頼度を、翻訳に使われる動的な優先度・信頼度に恒常的に反映できるので、システム製作者の意に反して過度に優先度・信頼度の値が変化することを防ぐことができる。
なお、この更新方法において固定優先度ならびに固定信頼度を処理上無効にしたい場合は、それぞれ行列Ｃ，Ｕの対角要素を全て同じ値にすればよい。
【００６６】
次に、入力文から自動的に翻訳知識を選択する選択部をユーザとみなして信頼度を記憶し、翻訳知識の優先度、もしくは選択部を含むユーザの信頼度を更新する別の実施例について説明する。
【００６７】
図１２は、この選択部を含む本発明を適用した翻訳システムの一実施形態を示す全体構成図である。翻訳装置１０は、図１に示す構成に加え、入力文から自動的に翻訳知識（原言語と訳語の対）を選択する選択部１７を備えている。
【００６８】
翻訳部１３は、訳文生成処理（図５のｓ２３）においてシステム辞書２５に複数の訳語が記憶されていれば、単語と訳語のペアを出力部１４と選択部１７にも送る。選択部１７は、入力部１２から得られる原言語の入力文によって、入力文に関する翻訳知識を自動的に選択する。選択部１７には、翻訳システムとは別の、例えば文脈から翻訳知識を統計的に選択する翻訳システム、あるいは別の辞書やルールを備えた翻訳システムなどを使うことができる。
【００６９】
例では、原言語の入力文「Link to the bank of NewYork」に対し、選択部１７には単語と訳語のペア、すなわち「bank−銀行，土手」，「link−リンク，輪」が送られる。選択部１７は、入力文を元にして自動的に「bank」「link」の訳語を選択する．ここでは「bank」の訳語として「銀行」，「link」の訳語として「リンク」が選択されるものとする。
【００７０】
この後、更新部１５では、選択部１７を一ユーザとみなし、他のユーザと同等に扱って更新処理が行われる。更新部１５は、これまで述べた実施例の更新方法で優先度記憶部２０もしくは信頼度記憶部２１を更新する。この例では、選択部１７のユーザＩＤが「Ｍ００１」とされた場合、たとえば信頼度記憶部２１のエントリは図１３のようになる。なお、図示は省略するが、優先度記憶部２０の該当エントリのユーザＩＤ欄にも、この「Ｍ００１」が記憶される。
【００７１】
この実施例によれば、ユーザからの翻訳知識の選択に加え、他の翻訳システムの選択を用いることができ、より多くの選択基準が反映されて正確な翻訳を行うことができる。
なお、図１２で挙げた実施例では選択部は１つであったが、複数の選択部があってもよく、その場合もそれぞれを一ユーザとみなして複数の選択部を扱いながら自動的に翻訳することができる。
【００７２】
以上説明した実施形態では、ユーザが、翻訳知識として、ある原言語の単語に対して目的言語の訳語を入力する例を示したが、本発明は、訳語だけではなく、他の翻訳知識に優先度を与えてユーザが入力できるように構成してもよい。例えば、原言語の句や文パターンとその翻訳となる目的言語の句や文パターンを対にした翻訳パターンを翻訳知識として優先度記憶部２０に記憶してもよい。原言語の単語・句と、目的言語の訳語・句との対に優先度を設けることにより、入力文に含まれる原言語の単語・句に対して複数の目的言語の訳語・句が適用可能であっても、適切な訳語・句を選択することが可能となる。また、原言語の文パターンと目的言語の文パターンとを対にした翻訳パターンに優先度を設けることにより、入力文に対して複数の原言語の文パターンが適用可能であっても、適切な翻訳パターンを選択することが可能となる。
【００７３】
この他にも、形態素解析のための単言語辞書、構文解析のルールなどに優先度を与えて優先度記憶部２０に記憶してもよい。
【００７４】
なお、図１や図１２で示した翻訳装置１０における各処理部の一部もしくは全部の処理機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、あるいは、図４、図５、図１１などで示した処理手順をコンピュータのプログラムで構成し、その各ステップをＣＰＵ等の制御手段で実行させ、処理に必要なデータや処理結果のデータ等を記憶手段に記憶するなどして、本発明を実現できることは言うまでもない。また、コンピュータでその処理機能を実現するためのプログラム、あるいは、コンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、ＦＤや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることができるとともに、インターネット等のネットワークを通してそのプログラムを配布したりすることが可能である。そして、このプログラムをネットワーク又は記録媒体からコンピュータにインストールして実行するのである。
【００７５】
【発明の効果】
本発明による主な効果は以下のとおりである。
(１) 翻訳知識の優先度を、その翻訳知識を入力したユーザの信頼度に応じて更新するので、複数のユーザによって登録された翻訳知識であっても、それらの翻訳知識の優先度を測ることができ、より正確な翻訳を行うことができる。
【００７６】
(２) ユーザの信頼度は、そのユーザが入力した翻訳知識の優先度に応じて更新するので、人手で逐一信頼度を判定せずとも、自動的にユーザの信頼度を測ることができる。
【００７７】
(３) ユーザの信頼度が予め定めた値を超えない場合は、入力された翻訳知識の優先度を更新しないので、信頼度の低いユーザによって、誤った翻訳知識が入力されることを防ぐことができる。
【００７８】
(４) 翻訳知識の固定優先度もしくはユーザの固定信頼度を定め、実際に翻訳に使われる優先度・信頼度の自動計算に恒常的に反映できるので、システム製作者の意に反して過度に優先度・信頼度が変化することを防ぐことができる。
【００７９】
(５) ユーザとそのユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを生成し、行列ＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを翻訳知識の優先度とするため、複数のユーザによって登録された翻訳知識であっても、それらの翻訳知識の優先度を測ることができ、より正確な翻訳を行うことができる。
【００８０】
(６) 行列ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルをユーザの信頼度とするため、人手で逐一信頼度を判定せずとも、自動的にユーザの信頼度を測ることができる。
【００８１】
(７) 固定優先度を要素とした対角行列をＣ、固定信頼度を要素とした対角行列Ｕとし、行列ＵＡＴＣＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを翻訳知識の優先度とし、さらに行列ＣＡＵＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルをユーザの信頼度とすることにより、（５）及び（６）に加えて、（４）の効果が得られる。
【００８２】
(８) 他の翻訳システムなどによる翻訳知識の選択手段をユーザとみなして、翻訳知識の選択結果を入力することで、ユーザと選択手段のシームレスな入力を可能とし、より多くの選択基準が反映されて正確な翻訳を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の全体的構成図である。
【図２】優先度記憶部に記憶されている優先度エントリの一例である。
【図３】信頼度記憶部に記憶されている信頼度エントリの一例である。
【図４】本発明の一実施形態の全体的フローチャート図である。
【図５】翻訳部での一般的な翻訳処理示すフローチャートである。
【図６】クライアント端末における翻訳結果の表示例である。
【図７】優先度記憶部に記憶されている固定優先度エントリの一例である。
【図８】信頼度記憶部に記憶されている固定信頼度エントリの一例である。
【図９】優先度記憶部に記憶されている優先度エントリの一例である。
【図１０】信頼度記憶部に記憶されている信頼度エントリの一例である。
【図１１】更新部での更新処理の一実施例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の別の実施形態の全体的構成図である。
【図１３】信頼度記憶部に記憶されている信頼度エントリの別の一例である。
【符号の説明】
１０ 翻訳装置
１１ 認証部
１２ 入力部
１３ 翻訳部
１４ 出力部
１５ 更新部
１６ 切替部
１７ 選択部
２０ 優先度記憶部
２１ 信頼度記憶部
２５ システム辞書
２６ ユーザ辞書
３０ ネットワーク
４０ クライアント端末
【発明の属する技術分野】
本発明は、原言語の入力文を目的言語に変換する機械翻訳に関し、特に、複数のユーザで利用され、各ユーザが翻訳知識を入力することができる翻訳装置及び翻訳処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的な機械翻訳システムには、ユーザ辞書登録機能が備わっていることが多い。ユーザ辞書には、システム辞書に登録されていない訳語や翻訳パターンなどの翻訳知識をそれぞれのユーザが個別に登録することができる。また、システム辞書に登録されている訳語であっても、システムが選択する訳語が誤っているときは、訳語の優先順位（優先度）を変更し、ユーザが望む訳語を使った翻訳を行うことができる。
【０００３】
一方、近年、機械翻訳システムを利用した翻訳サービスがインターネットのＷＷＷ上で公開されている。このサービスは、ユーザが言語対と、任意のテキスト文章、あるいは、任意のＨＴＭＬ文書のＵＲＬを送信すると、そのテキスト文章、あるいは、ＨＴＭＬ文書を翻訳した結果をＷｅｂブラウザに返信するサービスである。
【０００４】
従来、このようなネットワーク環境の普及に伴い、例えば、ユーザ辞書に登録されている翻訳知識を他のユーザに公開し、他のユーザと翻訳知識を共有することで、多くの翻訳知識を有効に活用することができ、さらに、辞書の構築が容易に行えるようにした辞書流通システムがある（特許文献１参照）。また、ユーザ辞書をサーバ側に用意し、複数のユーザが、そのユーザ辞書を読み込んだり、書き込んだりすることができる翻訳システムもある（特許文献２参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１０−２６９２０１号公報
【特許文献２】
特開２００１−３４６１３号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ＷＷＷ上で公開された機械翻訳サービスなど、ユーザが不特定多数である場合、ユーザが登録する翻訳知識（原言語の単語等と目的言語の単語等の対応関係）を共有すれば、より多くの翻訳知識をシステムに蓄積することができる。しかし、ユーザの誤りや、悪意のあるユーザによる嘘の知識などが存在するかもしれないため、ユーザが登録した翻訳知識が信頼できるか不明であり、他のユーザに公開すると、システムの翻訳精度を落すことになりかねない。
【０００７】
また、ある単語に対して、複数のユーザがそれぞれ別の訳語を登録した場合や、それぞれ別の訳語の優先順位を上げようとした場合など、背反する翻訳知識が複数のユーザによって入力された場合、システムはいずれの知識を用いて翻訳すればよいか不明確である。
【０００８】
本発明は、このような従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、複数のユーザによって登録される翻訳知識について、ユーザの信頼度を設け、ユーザが入力した翻訳知識の優先度を、そのユーザの信頼度によって測ることで、より正確に翻訳知識を選択することができる翻訳装置及び翻訳処理プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
また、本発明の別の目的は、ユーザの信頼度を人手で逐一判定せずとも、自動的に信頼度の判定を行うことができる翻訳装置及び翻訳処理プログラムを提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、ユーザの信頼度と翻訳知識の優先度とを記憶し、入力文に適用可能な翻訳知識が複数ある場合、翻訳知識の優先度が最も高い翻訳知識を選択して翻訳を行い、ユーザが入力した翻訳知識を受け付け、入力された翻訳知識の優先度を、入力したユーザの信頼度に応じて更新することを主要な特徴とする。さらにユーザが入力した翻訳知識の優先度に応じてユーザの信頼度を更新することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、翻訳知識毎に当該翻訳知識の固定的な優先度である固定優先度と、ユーザ毎に当該ユーザの固定的な信頼度である固定信頼度を記憶しておき、該固定優先度と固定信頼度をも加味して、翻訳知識の優先度やユーザの信頼度を更新することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、ユーザとユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを生成し、行列Ａの転置行列をＡＴとしたとき、行列ＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、固有ベクトルの各要素を翻訳知識の優先度として記憶することを特徴とする。さらに、行列ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、固有ベクトルの各要素をユーザの信頼度として記憶することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、固定優先度を要素とした対角行列をＣ、固定信頼度を要素とした対角行列をＵとしたときの行列ＵＡＴＣＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルの各要素を翻訳知識の優先度として記憶し、さらに行列ＣＡＵＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルの各要素をユーザの信頼度として記憶することを特徴とする。
【００１４】
さらに、本発明は、入力文に対する翻訳知識を自動で選択する手段を備えて、該選択手段を一ユーザとみなして、優先度もしくは信頼度を更新することを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を使用して本発明の一実施形態を詳細に説明する。
図１は、本発明を適用した翻訳システムの一実施形態を示す全体構成図である。図１において、本発明による翻訳装置１０と複数のクライアント端末４０とが、インターネット等のネットワーク３０に接続されている。各ユーザはクライアント端末４０から、ネットワーク３０を介して本発明による翻訳装置１０を利用する。
【００１６】
翻訳装置１０は、ユーザ認証を行う認証部１１、原言語の入力文、または、ユーザが入力した翻訳知識を受け付ける入力部１２、入力文を目的言語に翻訳する翻訳部１３、翻訳結果などを出力する出力部１４、優先度記憶部２０に記憶された翻訳知識の優先度、及び、信頼度記憶部２１に記憶されたユーザの信頼度を更新する更新部１５、入力文が属する分野によって優先度記憶部２０及び信頼度記憶部２１を切替える切替部１６、翻訳知識の優先度が記憶された優先度記憶部２０、ユーザの信頼度が記憶された信頼度記憶部２１などからなる。また、翻訳部１３は翻訳に利用するシステム辞書２５、及び、ユーザ辞書２６を備えている。なお、翻訳装置１０は、これら各部の動作を制御する制御部を備えているが、図１では省略してある。
【００１７】
優先度記憶部２０及び信頼度記憶部２１は、分野ごとに設けられ、それぞれの分野における翻訳知識の優先度、及び、ユーザの信頼度を記憶している。例えば、図１では、「一般」、「経済」、「ＩＴ」の３つの分野に対して用意されている。このように、翻訳知識の優先度及びユーザの信頼度を分野ごとに設けることにより、分野ごとの正確な翻訳が可能となり、また、ユーザの信頼度を分野ごとに判定することができる。
【００１８】
図２は、優先度記憶部２０の分野「一般」に記憶されているエントリの一例である。図２に示すように、優先度記憶部２０のエントリは、原言語の単語と、目的言語の訳語と、その訳語の優先度と、その訳語を入力したユーザのユーザＩＤとから構成される。この優先度記憶部２０には、翻訳部１３が持つシステム辞書２５及びユーザ辞書２６に記憶されているすべての単語と訳語の対（翻訳知識）について、その優先度が記憶されている。その優先度は、０以上の数値で与え、この数値が大きいほど優先度が高いことを表わしている。優先度の初期値には、例えば、すべての単語に同じ優先度を与えることや、システム辞書２５に記述されている優先順位から与えることができる。ここで、図２（Ａ）は、ある時点における優先度記憶部２０のエントリの状態（更新前）、図２（Ｂ）は、その状態から優先度が更新された状態（更新後）を示している。また、図２（Ｃ）は、優先度を正規化して表わしたものである。
【００１９】
図３は、信頼度記憶部２１の分野「一般」に記憶されているエントリの一例である。図３に示すように、信頼度記憶部２１のエントリは、ユーザＩＤと、そのユーザの信頼度とから構成される。信頼度は、０から１までの数値で与え、１に近いほど信頼度が高いことを表わしている。信頼度の初期値には、例えば、すべてのユーザに同じ信頼度を与えることや、ユーザから翻訳対象の言語を得意とするか否かを申告してもらい与えることができる。ここで、図３（Ａ）は、ある時点における信頼度記憶部２１のエントリの状態（更新前）、図３（Ｂ）は、その状態から信頼度が更新された状態（更新後）を示している。
【００２０】
図４は翻訳装置１０の全体的処理フローチャートである。以下に、図１乃至図４に基づいて本発明の第１の実施例の動作を説明する。なお、以下では、英語から日本語に翻訳する場合を例にあげ、英語文「Link to the bank of NewYork」を日本語に翻訳するものとする。
【００２１】
クライアント端末４０から翻訳装置１０にアクセスがあると、認証部１１が、当該クライアント端末４０に対して、ユーザを識別するユーザＩＤとパスワードの入力を要求するメッセージを送信する。ユーザがクライアント端末４０にユーザＩＤとパスワードを入力すると、認証部１１は、予め登録されているユーザＩＤ、パスワードと照合するなどしてユーザ認証を行う（ｓ１０）。この例では、ユーザＩＤは「００１」であるとする。
【００２２】
入力部１２は、クライアント端末４０からの入力を受けるまで待ち（ｓ１１）、入力があると、翻訳知識の訳語の入力か、原言語の入力か判別する（ｓ１２，ｓ１３)。ここでは、ユーザが、原言語の入力文「Link to the bank of NewYork」と、その入力文が属する分野「一般」をクライアント端末４０に入力したとする。このとき、入力は文書の所在を示すＵＲＬ等でもよく、その場合は、ＵＲＬ等の示す場所の文書を取得して入力文とする。また、入力文が属する分野をユーザが入力せず、入力部１２が、入力文に含まれる単語から推定してもよい。
【００２３】
入力部１２は、原言語の入力文が属する分野「一般」を切替部１６に送り、切替部１６は、これ以降、記憶部（優先度記憶部２０、あるいは、信頼度記憶部２１）への参照及び更新が行われるときは、送られた分野「一般」の記憶部に対して参照及び更新を行う（ｓ１４）。
【００２４】
次に、入力部１２は、原言語の入力文を翻訳部１３に送る。翻訳部１３では、システム辞書２５、ユーザ辞書２６の他に、予め記憶されている解析用ルール、変換用ルールなどを利用して翻訳処理を行う（ｓ１５）。図５に翻訳部１３の概略処理フローチャートを示す。翻訳部１３では、まず、原言語の入力文について、単語解析、係り受け等の形態素解析（ｓ２０）、さらには構文解析を行う（ｓ２１）。次に、この解析結果を元に、変換ルールなどを用いて原言語表現を目的言語表現に変換し（ｓ２２）、この目的言語表現を元に、システム辞書２５やユーザ辞書２６を利用して翻訳文を生成する（ｓ２３）。
【００２５】
なお、これまで、様々な機械翻訳技術が提案され、実用化されており（例えば、特開昭６３−０８６０７１号公報など）、本発明はいずれの技術を利用してもよく、また、翻訳処理それ自体は本発明の主旨ではないので、ここでは詳しい説明は省略する。
【００２６】
翻訳部１３は、訳文生成処理（ｓ２３）において、ある単語に対して複数の訳語がシステム辞書２５、あるいは、ユーザ辞書２６に記憶されており、そのうちの一つを選択しなければならないとき、優先度記憶部２０の優先度を参照する。翻訳部１３には、認証部１１からユーザＩＤが送られている。翻訳部１３は、優先度記憶部２０から、その単語と訳語のエントリのうち、現在のユーザと同じユーザＩＤを持つエントリの訳語を選択し、同じユーザＩＤを持つエントリが無ければ、優先度の最も高い訳語を選択する。
【００２７】
単語「bank」に対して、システム辞書２５に訳語「土手」と「銀行」が記憶されていたとすると、翻訳部１３は、図２（Ａ）に示す優先度記憶部２０を参照する。現在のユーザのユーザＩＤである「００１」を持つエントリは無いので、優先度の最も高い「土手」が選択される。同様に、「link」の訳語として「リンク」が選択される。選択した訳語を用いて、翻訳部１３は訳文生成処理を行い、その結果、「ニューヨークの土手へのリンク」という訳文が得られる。
【００２８】
翻訳部１３は、得られた訳文を出力部１４に送り、複数の訳語が記憶されていた単語があれば、その単語と訳語とを出力部１４に送る。この例では、「bank−銀行、土手」、「link−リンク、輪」の２組が送られる。
【００２９】
出力部１４は、送られた訳文と訳語とを含む出力結果を作成し、クライアント端末４０に送信する（ｓ１６）。出力結果としては、例えば、クライアント端末４０がＷｅｂブラウザによって翻訳結果を表示するならば、以下で説明する表示と動作を行うＨＴＭＬ文書を作成すればよい。
【００３０】
クライアント端末４０では、翻訳装置１０の出力部１４から送信された出力結果を受け取り、Ｗｅｂブラウザが、例えば、図６に示す表示６０を行う。図６において、訳文６２中の「土手」、「リンク」は、他の訳語を持つため、リストボックス６３が表示されている。ユーザは、訳語を変更したいと思えば、変更したい訳語のリストボックス７３をクリックし、他の訳語を参照することができる。図６では、「土手」のリストボックスをクリックし、他の訳語である「銀行」を選択した（反転させた）状態を示している。また、ユーザが望む訳語がリストボックス中に存在しなければ、「新規登録」を選択し、新しい訳語を入力するフォームを表示させることもできる。ユーザが訳語を入力した（リストボックスから選択した）後に、再翻訳ボタン６４をクリックすると、その訳語と対応する原言語の単語がクライアント端末４０から翻訳装置１０の入力部１２に送信される。
【００３１】
入力部１２は、再び入力待ちにあり（ｓ１１）、クライアント端末４０から原言語の単語とその訳語とを受け取ると、即ち、翻訳知識を受け取ると、それを更新部１５に送る。更新部１５には、認証部１１からユーザＩＤが送られている。更新部１５は、信頼度記憶部２１から、現在のユーザの信頼度を取得し（ｓ１７）、優先度記憶部２０のエントリを以下のように更新する（ｓ１８）。
【００３２】
ユーザが「bank」の訳語として「銀行」を入力したとすると、原言語「bank」、目的言語「銀行」のエントリに、現在のユーザのユーザＩＤである「００１」を加える。優先度は、ユーザの信頼度が高いほど、より高くなるように更新する。ここでは、これまでにその訳語を入力したユーザの信頼度の合計を優先度とする。図２（Ａ）に示す優先度記憶部２０の原言語「bank」、目的言語「銀行」のエントリの現在の優先度は「０．１」である。また、現在のユーザ（ユーザＩＤ００１）の信頼度は、図３（Ａ）に示す信頼度記憶部２１を参照すると「０．８」である。このため、原言語「bank」、訳語「銀行」の優先度は、０.１＋０.８＝０.９となり、「０.９」が新たな優先度として優先度記憶部２０の該当エントリに記憶される。
【００３３】
その結果、優先度記憶部２０のエントリは、図２（Ｂ）のように更新される。図２（Ｂ）では、「銀行」の優先度が「土手」より高くなるため、次回の翻訳からは、「bank」の訳語として「銀行」が選択される。
【００３４】
ユーザが訳語の新規登録を行った場合は、原言語の単語と、入力された訳語とを、翻訳部１３が持つユーザ辞書２６に記憶する。さらに、優先度記憶部２０にも新しいエントリを設け、入力したユーザのユーザＩＤと、優先度の初期値としてユーザの信頼度とを記憶する。
【００３５】
翻訳部１３は、更新部１５が優先度記憶部２０を更新した後に、再び翻訳処理を行う（ｓ１５）。翻訳処理では、前述した通り、現在のユーザと同じユーザＩＤを持つ訳語が選択されるため、現在のユーザ（ユーザＩＤ＝００１）が入力した訳語「銀行」を使用した翻訳結果が得られ、出力部１４からは、訳文「ニューヨークの銀行へのリンク」がクライアント端末４０に送信される（ｓ１６）。
【００３６】
なお、更新部１５は、ユーザの信頼度が予め定めた閥値以下であれば、そのユーザが入力した訳語の優先度を更新しない、あるいは、新たな訳語を新規登録することを許可しないといった構成にすることができる。これにより、信頼度の低いユーザによって、誤った翻訳知識が入力されることを防ぐことができる。
【００３７】
また、更新部１５は、さらにユーザが入力した訳語の優先度を優先度記憶部２０の該当エントリから取得し、該取得した優先度に応じて、信頼度記憶部２１の該当ユーザの信頼度を更新する構成にすることもできる。これにより、人手で逐一信頼度を判定せずとも、自動的にユーザの信頼度を測ることができる。信頼度の更新は、翻訳処理が行なわれる度に行ってもよいし、あらかじめ定めておいた期間毎（Ｎ回の翻訳毎や、Ｎ日毎など）に行ってもよい。
【００３８】
例として、他のユーザによる翻訳が行われ、優先度記憶部２０のエントリが図２（Ｃ）のようになったときに信頼度を更新する場合について説明する。信頼度は、そのユーザがこれまでに入力した訳語の優先度が高いほど、より高くなるように更新する。ここでは、そのユーザが入力した訳語の優先度を正規化したものの平均とする。正規化した優先度とは、同一の原言語の単語に対する訳語の優先度の和が１となるように、各訳語の優先度の合計で除した優先度である。図２（Ｃ）において、優先度の欄の（）内の値が正規化した優先度を示している。
【００３９】
ユーザＩＤが「００１」のユーザが入力した訳語は「bank−銀行」、「link−リンク」であるとすると、図２（Ｃ）の正規化された優先度から、信頼度は、（０.９＋０.８）／２＝０.８５となる。同様に、ユーザＩＤが「００２」のユーザは、「bank−土手」、「link−輪」を入力しているため、（０.１＋０.２）／２＝０.１５となる。この結果、信頼度記憶部21のエントリは図３（Ｂ）のように更新される。
【００４０】
次に、上記第１の実施例の処理に加え、更新部１５が、翻訳知識ごとの固定的な優先度である固定優先度、およびユーザごとの固定的な優先度である固定信頼度も用いて、更に優先度記憶部２０の翻訳知識の優先度と信頼度記憶部２１の信頼度を更新する第２の実施例について説明する。本実施例の場合、優先度記憶部２０には、翻訳知識毎に当該翻訳知識の優先度（図２）に加えて、翻訳知識毎に当該翻訳知識の固定的な優先度である固定優先度をあらかじめ記憶しておく。また、信頼度記憶部２１には、ユーザ毎に当該ユーザの信頼度（図３）に加えて、ユーザ毎に当該ユーザの固定的な信頼度である固定信頼度をあらかじめ記憶しておく。
【００４１】
図７は、優先度記憶部２０に記憶されている固定優先度の一例である。図７に示すように、優先度記憶部２０の固定優先度のエントリは、原言語の単語と、目的言語の訳語と、その訳語の固定的な優先度から構成される。その固定優先度は０以上の数値で表され、大きい値は固定的な優先度が高いことを表している。固定優先度は、あらかじめ人間が判断して与えたり、システム辞書25に記述されている優先順位から与えたりすることができる。図２に示したような優先度記憶部２０に記憶されている固定でない優先度と違い、図７の固定優先度は翻訳を繰り返しても更新されることはなく絶対的な尺度として用いられる。
【００４２】
図８は、信頼度記憶部２１に記憶されている固定信頼度の一例である。図８に示すように、信頼度記憶部２１の固定信頼度のエントリは、ユーザＩＤと、そのユーザの固定的な信頼度から構成される。固定信頼度は０から１までの数値で表され、１に近いほど固定的な信頼度が高いことを表している。固定信頼度は、ユーザから翻訳対象の言語を得意とするか否かを答えてもらって与えたり、あるいはシステム管理者が個別に判断して与えたりすることができる。図３に示したような信頼度記憶部２１に記憶されている固定でない信頼度と違い、図８の固定信頼度は翻訳を繰り返しても更新されることはなく絶対的な尺度として用いられる。
【００４３】
以下に図２及び図３の例にもとづき、更に図７及び図８の固定優先度および固定信頼度をも用いて、翻訳知識の優先度もしくはユーザの信頼度を更新する動作を説明する。
【００４４】
更新部１５は、図２（Ａ）に示す優先度記憶部２０のエントリを、図２（Ｂ）に示すように各訳語を入力したユーザの信頼度の合計に更新したのちに、図７に示す優先度記憶部２０に記憶されている固定優先度を用いてさらに優先度を更新する。固定優先度を反映した優先度は、たとえば前述の正規化した優先度と固定優先度の平均の値で計算できる。例では、図２（Ｂ）の原言語「bank」、訳語「銀行」の正規化した優先度は０.９／（０.９＋０.４）≒０.７となり、固定優先度は図７から０.８なので、新しい優先度は（０.７＋０.８）／２＝０.７５となる。
同様に他の訳語に対して計算した結果、優先度記憶部２０のエントリは図９のように更新される。図９では、「銀行」の優先度が「土手」より高いため、次回の翻訳では「bank」の訳語として「銀行」が選択される。
【００４５】
また、更新部１５は、図３（Ａ）に示す信頼度記憶部２１のエントリを、図３（Ｂ）に示すように更新したのちに、図８に示す信頼度記憶部２１に記憶されている固定信頼度を用いてさらに信頼度を更新することもできる。固定信頼度を反映した信頼度は、たとえばこの信頼度と固定信頼度の平均の値で計算できる。例では、ユーザＩＤが「００１」のユーザについては、図３（Ｂ）の信頼度０.８５と、図８に示す固定信頼度０.５の平均値０.６８が新しい信頼度となる。
同様に他のユーザに対して計算した結果、信頼度記憶部２１のエントリは図１０のように更新される。
【００４６】
この第２の実施例における更新部の処理は、翻訳処理が行われる度に行ってもよいし、あらかじめ定めておいた期間ごと（Ｎ回の翻訳毎やＮ日毎など）に行ってもよい。また、先に述べた更新処理に加えて、期間などをずらして行うことでもよい。
【００４７】
次に、更新部１５が、優先度記憶部２０の翻訳知識の優先度と信頼度記憶部２１のユーザの信頼度とを更新する処理の第３の実施例について説明する。図１０に処理フローチャートを示す。この更新処理は、上述の第２の実施例と同様に、翻訳処理が行なわれる度に行ってもよいし、あらかじめ定めておいた期間毎（Ｎ回の翻訳毎や、Ｎ日毎など）に行ってもよい。また、先に述べた更新処理に加えて、期間等をずらして行うことでもよい。
【００４８】
まず、優先度記憶部２０の全エントリを参照して（ｓ３０）、ユーザを識別するユーザＩＤと該ユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを生成する（ｓ３１）。
【００４９】
いま、ｎ人のユーザとｍ個の翻訳知識（例では原言語の単語と訳語の対）があるとき、ユーザとそのユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを以下のように表わす。
【数１】
ここで、要素ａｉｊは、ユーザｕｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）によって、翻訳知識ｔｊ（ｊ＝１，２，…，ｍ）が入力されているならばａｉｊ＝１、されていないならばａｉｊ＝０のように定義する。
【００５１】
次に、上記行列Ａの転置行列をＡＴとしたとき、行列ＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを求める（ｓ３２）。この固有ベクトルの各要素が各翻訳知識の優先度を表わす。また、行列ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルを求める（ｓ３３）。この固有ベクトルの各要素が各ユーザの信頼度を表わす。
【００５２】
いま、翻訳知識ｔｊの優先度ｘｊを要素とするベクトルをｘ＊、ユーザｕｉの信頼度ｙｉを要素とするベクトルをｙ＊で表す（ここで、＊はベクトルの意味とする）。ただし、ｘ＊，ｙ＊は、更新される度に正規化を行ない、常にΣｊｘｊ＝１，Σｉｙｉ＝１であるとする。
【００５３】
翻訳知識ｔｊの優先度ｘｊは、ｔｊを入力したユーザの信頼度の和から求めるとすると、
ｘ＊ ＝ ＡＴｙ＊ （１）
で表される。また、ユーザｕｉの信頼度ｙｉは、ｕｉが入力した翻訳知識の優先度の和から求めるとすると、
ｙ＊ ＝ Ａｘ＊ （２）
で表される。式（１）と式（２）は再帰的関係となっており、ｘ＊，ｙ＊に適当な初期値を与え、式（１）と式（２）を交互に適用していく。充分大きな回数の適用後に、ｘ＊，ｙ＊は、それぞれＡＴＡ，ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルに収束することが知られている（例えば、Jon M．Kleinberg，“Authoritative sources in a hyperlinked environment”，Proceedings of the ９th ACM−SIAM Symposium on Discrete Algorithms，１９９８参照）。
【００５４】
よって、ＡＴＡ，ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルをそれぞれ求め、ｘ＊，ｙ＊とするのである（ｓ３２，ｓ３３）。そして、固有ベクトルｘ＊の各要素を翻訳知識ｔｊの優先度として、あらためて信頼度記憶部２０に記憶する（ｓ３４）。また、固有ベクトルｙ＊の各要素をユーザｕｔｊの信頼度として、あらためて信頼度記憶部２１に記憶する（ｓ３５）。
【００５５】
図２の例では、図２（Ｃ）に示されているユーザと訳語について、
ｕ１：ユーザＩＤ＝００１
ｕ２：ユーザＩＤ＝００２
ｕ３：ユーザＩＤ＝００３
ｔ１：bank−銀行
ｔ２：bank−土手
ｔ３：link−リンク
ｔ３：link−輪
とすると、Ａ，ＡＴＡ，ＡＡＴは以下となる。
【数２】
これまで、行列の固有ベクトルを求める様々な方法が知られており（例えば、べき乗法については、田中豊ら著、「多変量統計解析法」、現代数学社、１９８３年、pp．８１−８４参照）、また、行列計算のためのツールも実現している（例えば、http：//www.octave.org）。それらを利用してＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルｘ＊を求めると、ｘ＊＝（0.85,0,0.53,0）Ｔとなる。この求めた固有ベクトルｘ＊の各要素ｘｊを翻訳知識ｔｊの優先度として優先度記憶部２０を更新する。同様に、ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルｙ＊を求めると、ｙ＊＝（0.85,0,0.53）Ｔとなる。この求めた固有ベクトルｙ＊の各要素ｙｉをユーザｕｉの信頼度として信頼度記憶部２１を更新する。
【００５７】
この実施例によれば、ユーザが、誤った訳語や嘘の訳語を入力したとしても、その訳語を選ぶユーザが他にいなければ、優先度は高くならない。よって、他のユーザにその訳語を訳出する可能性は低い。また、ユーザが入力した訳語の優先度が低ければ、そのユーザの信頼度が低くなる。よって、そのユーザが、他に誤った訳語や嘘の訳語を入力しても、その訳語が他のユーザに訳出される可能性は低い。
【００５８】
次に、更新部１５が、翻訳知識の固定優先度およびユーザの固定信頼度を用いて、優先度記憶部２０の翻訳知識の優先度と信頼度記憶部２１の信頼度を更新する第４の実施例について説明する。本実施例では、上記第３の実施例で定義した翻訳知識ｔｊの優先度ｘｊを要素とするベクトルｘ＊、ユーザｕｉの信頼度ｙｉを要素とするベクトルｙ＊、およびユーザとユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを用いる。
【００５９】
いま、翻訳知識ｔｊ（ｊ＝１,２,…,ｍ）に対する固定優先度をｃｊとして、これを要素にした対角行列Ｃを以下のように表わす。
【数３】
ｘ＊＝ＣＡＴｙ＊ （３）
で表される。
【００６０】
またユーザｕｉ（ｉ＝１,２,…,ｎ）に対する固定信頼度をｖｉとして、これを要素にした対角行列Ｕを以下のように表わす。
【数４】
ｙ＊＝ＵＡｘ＊ （４）
で表される。
【００６１】
先の式（１）と式（２）の場合と同様に、式（３）式（４）は再帰的関係になっており、上記第３の実施例と同様に式（３）、（４）を繰り返し適用していくと、ｘ＊，ｙ＊はそれぞれＣＡＴＵＡ，ＵＡＣＡＴの最大固有値に対する固有ベクトルに収束する。
【００６２】
よって、図１１の処理フローと同様の処理によってＣＡＴＵＡ，ＵＡＣＡＴの最大固有値に対する固有ベクトルをそれぞれ求め、ｘ＊，ｙ＊とする。そして、求まった固有ベクトルｘ＊の各要素を翻訳知識ｔｊの優先度として、あらためて優先度記憶部２０に記憶する。また、求まった固有ベクトルｙ＊の各要素をユーザｕｉの信頼度として、あらためて信頼度記憶部２１に記憶する。
【００６３】
図７及び図８の例では、図７に示される固定優先度を表わす対角行列Ｃと、図８に示される固定信頼度を表わす対角行列Ｕは以下のようになる。
【数５】
【００６４】
【数６】
【００６５】
この実施例によれば、あらかじめ与えられる静的な優先度・信頼度を、翻訳に使われる動的な優先度・信頼度に恒常的に反映できるので、システム製作者の意に反して過度に優先度・信頼度の値が変化することを防ぐことができる。
なお、この更新方法において固定優先度ならびに固定信頼度を処理上無効にしたい場合は、それぞれ行列Ｃ，Ｕの対角要素を全て同じ値にすればよい。
【００６６】
次に、入力文から自動的に翻訳知識を選択する選択部をユーザとみなして信頼度を記憶し、翻訳知識の優先度、もしくは選択部を含むユーザの信頼度を更新する別の実施例について説明する。
【００６７】
図１２は、この選択部を含む本発明を適用した翻訳システムの一実施形態を示す全体構成図である。翻訳装置１０は、図１に示す構成に加え、入力文から自動的に翻訳知識（原言語と訳語の対）を選択する選択部１７を備えている。
【００６８】
翻訳部１３は、訳文生成処理（図５のｓ２３）においてシステム辞書２５に複数の訳語が記憶されていれば、単語と訳語のペアを出力部１４と選択部１７にも送る。選択部１７は、入力部１２から得られる原言語の入力文によって、入力文に関する翻訳知識を自動的に選択する。選択部１７には、翻訳システムとは別の、例えば文脈から翻訳知識を統計的に選択する翻訳システム、あるいは別の辞書やルールを備えた翻訳システムなどを使うことができる。
【００６９】
例では、原言語の入力文「Link to the bank of NewYork」に対し、選択部１７には単語と訳語のペア、すなわち「bank−銀行，土手」，「link−リンク，輪」が送られる。選択部１７は、入力文を元にして自動的に「bank」「link」の訳語を選択する．ここでは「bank」の訳語として「銀行」，「link」の訳語として「リンク」が選択されるものとする。
【００７０】
この後、更新部１５では、選択部１７を一ユーザとみなし、他のユーザと同等に扱って更新処理が行われる。更新部１５は、これまで述べた実施例の更新方法で優先度記憶部２０もしくは信頼度記憶部２１を更新する。この例では、選択部１７のユーザＩＤが「Ｍ００１」とされた場合、たとえば信頼度記憶部２１のエントリは図１３のようになる。なお、図示は省略するが、優先度記憶部２０の該当エントリのユーザＩＤ欄にも、この「Ｍ００１」が記憶される。
【００７１】
この実施例によれば、ユーザからの翻訳知識の選択に加え、他の翻訳システムの選択を用いることができ、より多くの選択基準が反映されて正確な翻訳を行うことができる。
なお、図１２で挙げた実施例では選択部は１つであったが、複数の選択部があってもよく、その場合もそれぞれを一ユーザとみなして複数の選択部を扱いながら自動的に翻訳することができる。
【００７２】
以上説明した実施形態では、ユーザが、翻訳知識として、ある原言語の単語に対して目的言語の訳語を入力する例を示したが、本発明は、訳語だけではなく、他の翻訳知識に優先度を与えてユーザが入力できるように構成してもよい。例えば、原言語の句や文パターンとその翻訳となる目的言語の句や文パターンを対にした翻訳パターンを翻訳知識として優先度記憶部２０に記憶してもよい。原言語の単語・句と、目的言語の訳語・句との対に優先度を設けることにより、入力文に含まれる原言語の単語・句に対して複数の目的言語の訳語・句が適用可能であっても、適切な訳語・句を選択することが可能となる。また、原言語の文パターンと目的言語の文パターンとを対にした翻訳パターンに優先度を設けることにより、入力文に対して複数の原言語の文パターンが適用可能であっても、適切な翻訳パターンを選択することが可能となる。
【００７３】
この他にも、形態素解析のための単言語辞書、構文解析のルールなどに優先度を与えて優先度記憶部２０に記憶してもよい。
【００７４】
なお、図１や図１２で示した翻訳装置１０における各処理部の一部もしくは全部の処理機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、あるいは、図４、図５、図１１などで示した処理手順をコンピュータのプログラムで構成し、その各ステップをＣＰＵ等の制御手段で実行させ、処理に必要なデータや処理結果のデータ等を記憶手段に記憶するなどして、本発明を実現できることは言うまでもない。また、コンピュータでその処理機能を実現するためのプログラム、あるいは、コンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、ＦＤや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることができるとともに、インターネット等のネットワークを通してそのプログラムを配布したりすることが可能である。そして、このプログラムをネットワーク又は記録媒体からコンピュータにインストールして実行するのである。
【００７５】
【発明の効果】
本発明による主な効果は以下のとおりである。
(１) 翻訳知識の優先度を、その翻訳知識を入力したユーザの信頼度に応じて更新するので、複数のユーザによって登録された翻訳知識であっても、それらの翻訳知識の優先度を測ることができ、より正確な翻訳を行うことができる。
【００７６】
(２) ユーザの信頼度は、そのユーザが入力した翻訳知識の優先度に応じて更新するので、人手で逐一信頼度を判定せずとも、自動的にユーザの信頼度を測ることができる。
【００７７】
(３) ユーザの信頼度が予め定めた値を超えない場合は、入力された翻訳知識の優先度を更新しないので、信頼度の低いユーザによって、誤った翻訳知識が入力されることを防ぐことができる。
【００７８】
(４) 翻訳知識の固定優先度もしくはユーザの固定信頼度を定め、実際に翻訳に使われる優先度・信頼度の自動計算に恒常的に反映できるので、システム製作者の意に反して過度に優先度・信頼度が変化することを防ぐことができる。
【００７９】
(５) ユーザとそのユーザが入力した翻訳知識とを関連付けた行列Ａを生成し、行列ＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを翻訳知識の優先度とするため、複数のユーザによって登録された翻訳知識であっても、それらの翻訳知識の優先度を測ることができ、より正確な翻訳を行うことができる。
【００８０】
(６) 行列ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルをユーザの信頼度とするため、人手で逐一信頼度を判定せずとも、自動的にユーザの信頼度を測ることができる。
【００８１】
(７) 固定優先度を要素とした対角行列をＣ、固定信頼度を要素とした対角行列Ｕとし、行列ＵＡＴＣＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを翻訳知識の優先度とし、さらに行列ＣＡＵＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルをユーザの信頼度とすることにより、（５）及び（６）に加えて、（４）の効果が得られる。
【００８２】
(８) 他の翻訳システムなどによる翻訳知識の選択手段をユーザとみなして、翻訳知識の選択結果を入力することで、ユーザと選択手段のシームレスな入力を可能とし、より多くの選択基準が反映されて正確な翻訳を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の全体的構成図である。
【図２】優先度記憶部に記憶されている優先度エントリの一例である。
【図３】信頼度記憶部に記憶されている信頼度エントリの一例である。
【図４】本発明の一実施形態の全体的フローチャート図である。
【図５】翻訳部での一般的な翻訳処理示すフローチャートである。
【図６】クライアント端末における翻訳結果の表示例である。
【図７】優先度記憶部に記憶されている固定優先度エントリの一例である。
【図８】信頼度記憶部に記憶されている固定信頼度エントリの一例である。
【図９】優先度記憶部に記憶されている優先度エントリの一例である。
【図１０】信頼度記憶部に記憶されている信頼度エントリの一例である。
【図１１】更新部での更新処理の一実施例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の別の実施形態の全体的構成図である。
【図１３】信頼度記憶部に記憶されている信頼度エントリの別の一例である。
【符号の説明】
１０ 翻訳装置
１１ 認証部
１２ 入力部
１３ 翻訳部
１４ 出力部
１５ 更新部
１６ 切替部
１７ 選択部
２０ 優先度記憶部
２１ 信頼度記憶部
２５ システム辞書
２６ ユーザ辞書
３０ ネットワーク
４０ クライアント端末
Claims (10)
- 複数のユーザで共用される翻訳装置であって、
原言語の入力文、ユーザが入力した翻訳知識を受け付ける入力手段と、
ユーザ毎に当該ユーザの信頼度を記憶する信頼度記憶手段と、
翻訳知識毎に当該翻訳知識の優先度を記憶する優先度記憶手段と、
翻訳知識を入力したユーザの信頼度を前記信頼度記憶手段より取得し、前記優先度記憶手段に記憶されている当該翻訳知識の優先度を、前記取得した信頼度に応じて更新する更新手段と、
原言語の入力文を目的言語に翻訳し、当該入力文の一部に適用可能な翻訳知識が複数存在する場合、前記優先度記憶手段に記憶されている優先度が最も高い翻訳知識を選択する翻訳手段と、
前記翻訳手段が翻訳した結果を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする翻訳装置。 - 前記更新手段は、ユーザが入力した翻訳知識の優先度を前記優先度記憶手段より取得し、前記信頼度記憶手段に記憶されている当該ユーザの信頼度を、前記取得した優先度に応じて更新する手段を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の翻訳装置。
- 前記優先度記憶手段は、翻訳知識毎に当該翻訳知識の固定的な優先度である固定優先度をさらに記憶し、
前記更新手段は、前記優先度記憶手段に記憶されている当該翻訳知識の優先度を、当該翻訳知識の固定優先度も用いて更新することを特徴とする請求項１または２に記載の翻訳装置。 - 前記信頼度記憶手段は、ユーザ毎に当該ユーザの固定的な信頼度である固定信頼度をさらに記憶し、
前記更新手段は、前記信頼度記憶手段に記憶されている当該ユーザの信頼度を、当該ユーザの固定信頼度も用いて更新することを特徴とする請求項２または３に記載の翻訳装置。 - 前記更新手段は、前記翻訳知識を入力したユーザの信頼度が予め定めた値を超えない場合は、該翻訳知識の優先度を更新しないことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の翻訳装置。
- 前記更新手段は、ユーザを行（あるいは列）、翻訳知識を列（あるいは行）とし、その要素がユーザと該ユーザが入力した当該翻訳知識との関連付けを表わす行列Ａを生成し、該行列Ａの転置行列をＡＴとして、行列ＡＴＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルの各要素を前記翻訳知識の優先度として前記優先度記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の翻訳装置。
- 前記更新手段は、さらに行列ＡＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルの各要素を前記ユーザの信頼度として前記信頼度記憶手段に記憶することを特徴とする請求項６に記載の翻訳装置。
- 前記優先度記憶手段は、翻訳知識毎に当該翻訳知識の固定的な優先度である固定優先度をさらに記憶し、
前記信頼度記憶手段は、ユーザ毎に当該ユーザの固定的な信頼度である固定信頼度をさらに記憶し、
前記更新手段は、ユーザを行（あるいは列）、翻訳知識を列（あるいは行）とし、その要素が当該ユーザと該ユーザが入力した当該翻訳知識との関連付けを表わす行列Ａを生成し、該行列Ａの転置行列をＡＴ、翻訳知識毎の固定優先度を要素とした対角行列をＣ、ユーザ毎に固定信頼度を要素とした対角行列をＵとしたときの行列ＵＡＴＣＡの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルの各要素を前記翻訳知識の優先度として前記優先度記憶手段に記憶し、
さらに、行列ＣＡＵＡＴの最大固有値に対応する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルの各要素を前記ユーザの信頼度として前記信頼度記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の翻訳装置。 - 前記入力文を入力して自動的に翻訳知識を選択する選択手段を更に有し、
前記信頼度記憶手段は、前記選択手段をユーザとみなして該選択手段に対する信頼度を記憶することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の翻訳装置。 - 請求項１乃至９のいずれか１項に記載の翻訳装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる翻訳処理プログラム。
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