JP4050755B2 - コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法およびコミュニケーション支援プログラム - Google Patents

コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法およびコミュニケーション支援プログラム Download PDF

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Description

この発明は、複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法およびコミュニケーション支援プログラムに関するものである。
近年、自然言語処理技術の進展に伴い、例えば日本語で書かれたテキストを、英語などの他の言語によるテキストへ翻訳する機械翻訳システムが実用化され、広く普及している。
また、音声処理技術の進展に伴い、利用者が発声した文章を文字に変換することにより、音声による自然言語文字列の入力を可能にする音声ディクテーションシステムや、電子データとして得られた文章やシステムから出力された自然言語文字列を、音声出力に変換する音声合成システムも利用されている。
また、画像処理技術の進展に伴い、カメラ等で撮影した文字画像を解析することにより、画像内の文を機械処理可能な文字データに変換する文字認識システムが実現されている。さらに、手書き文字認識技術の進展によって、利用者がペン入力装置などによって手書き入力した文を機械処理可能な文字データへと変換する技術が実現されている。
一方、文化や経済のグローバル化に伴い、異なる言語を母語とする人同士のコミュニケーションの機会が増加している。そこで、上述のような自然言語処理技術、音声処理技術、画像処理技術、手書き文字認識技術を統合して、異なる言語を母語とする人同士のコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置に適用する技術に対する期待が高まっている。
このような装置として、例えば次のようなコミュニケーション支援装置が考えられる。まず、日本語話者が発声またはペン入力した日本語文を、音声認識技術または手書き文字認識技術を利用して、機械処理可能な日本語文字データに変換する。次に、機械翻訳技術を使って意味が等価な英語文へと翻訳し、その結果を英語文字列として提示する。または、音声合成技術を利用して英語音声の形式により英語話者に提示する。他方、英語話者が発生またはペン入力した英語文に対しては、逆の処理を施すことにより、翻訳した日本語文を日本語話者に提示する。このような方法により、異なる言語を母語とする人同士の双方向のコミュニケーションを可能としたコミュニケーション支援装置の実現が試みられている。
また、別の例として、例えば次のようなコミュニケーション支援装置が考えられる。まず、英語で表記されている現地の看板や注意書きなどの文字列をカメラで撮影する。次に、画像処理技術および文字認識技術を利用して、撮影した文字列を機械処理可能な英語文字列データに変換する。さらに、機械翻訳技術を使って意味が等価な日本語文へと翻訳し、その結果を日本語文字列として利用者に提示する。または、音声合成技術を利用して日本語音声の形式により利用者に提示する。このような方法により、英語圏の地域を旅行する日本語を母語とし英語を解さない旅行者が、英語で表記されている看板や注意書きを理解できるようにするコミュニケーション支援装置の実現が試みられている。
このようなコミュニケーション支援装置では、利用者から入力される原言語による入力文を音声認識処理、手書き文字認識処理、または画像文字認識処理によって認識して機械処理可能な文字データへと変換する際に、正しい候補を間違いなく得ることは非常に困難であり、一般に複数の解釈候補が得られることによる曖昧性が生じる。
また、機械翻訳処理においても、原言語文を意味的に等価な対象言語文へと変換する際に曖昧性が生じ、複数の対象言語文の候補が存在するために、意味的に等価な対象言語文を一意に選択できず、曖昧性が解消できないことが多い。
その原因としては、例えば、元の原言語文自体が複数の解釈が存在する曖昧な表現であった場合や、元の原言語文自体が文脈依存性の高い表現であるために複数の解釈が生じる場合や、原言語と対象言語との間の、言語的・文化的な背景や概念の体系などが異なっているために複数の翻訳候補が生じる場合が考えられる。
このような曖昧性を解消するため、複数の候補が得られた場合に、最初に得られた候補を選択する方法や、複数の候補を利用者に提示して、その中から利用者が選択する方法が提案されている。また、複数の候補が得られた場合に、それぞれの候補を何らかの基準に従いスコア付けして、このスコアが高い候補を選択する方法も提案されている。例えば、特許文献１においては、単語から想起される概念の類似性が高い訳語を、翻訳の結果得られた複数の訳語から選択することにより、訳文の品質を向上させる技術が提案されている。
特開平０７−３３４５０６号公報
しかしながら、最初に得られた候補を選択する方法では、処理時間の短縮という効果はあるが、最適な候補が選ばれる保証が無く、元の原言語文の意図に沿わない対象言語文が出力される可能性が高いという問題があった。
また、複数の候補の中から利用者が選択する方法では、利用者の負担が増加するという問題や、多数の解釈候補が得られたときに効率よく利用者に提示できない場合があるという問題があった。さらに、利用者が原言語の解釈候補を正しく選択できたとしても、その後の翻訳処理の時点で生じる曖昧性を解消できない問題や、これを解消するため翻訳処理結果も利用者に選択させようとしても、通常、利用者は対象言語を理解できないため有効な方法ではないという問題があった。
また、特許文献１の方法では、利用者が訳文候補を選択するのではなく、概念の類似性という基準に従い算出した値に基づいて訳文候補を選択しているため、利用者の負担は低減されるが、スコア付けの根拠となる基準の設定が困難であるため、必ずしも最適な候補が選ばれる保証は無く、原言語文の意図に沿わない対象言語文が出力される可能性があるという問題があった。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、入力した原言語文を翻訳して対象言語文を出力する処理の過程において、曖昧性が生じて複数の処理結果の候補が得られた場合であっても、利用者が特別な操作を行うことなく、誤りを含まない正しい対象言語文を得ることができるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法およびコミュニケーション支援プログラム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、複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置において、翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、前記原言語解釈候補が複数存在するときに、複数の前記原言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、前記曖昧部分削除手段が前記曖昧部分を削除した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、前記翻訳手段が出力した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、を備えたことを特徴とする。
また、本発明は、複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置において、翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、前記原言語解析手段が出力した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、前記対象言語解釈候補が複数存在するときに、複数の対象言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、前記曖昧部分削除手段が前記曖昧部分を削除した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、を備えたことを特徴とする。
また、本発明は、複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置において、翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、前記原言語解析手段が出力した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、前記翻訳手段が出力した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、前記対象言語文候補が複数存在するときに、複数の対象言語文候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、を備えたことを特徴とする。
また、本発明は、複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置において、翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、前記原言語解釈候補が複数存在するときに、複数の前記原言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、予め、意味的に等価な原言語解釈候補と対象言語文候補との対訳対を記憶する対訳対記憶手段と、前記曖昧部分削除手段が前記曖昧部分を削除した前記原言語解釈候補と前記対訳対記憶手段に記憶された前記対訳対に基づいて、対象言語文候補を選択する対象言語文候補選択手段と、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コミュニケーション支援方法およびコミュニケーション支援プログラムである。
本発明によれば、原言語文の意味内容の解釈時に複数の解釈候補が得られた場合に、各候補間の相違点を曖昧部分として検出して削除することにより、誤りを含まない正しい部分のみを残しつつ原言語による意味内容の解釈の曖昧性を排除することができる。このため、利用者が特別な操作を行うことなく、誤りを含まない正しい対象言語文を得ることができるという効果を奏する。
また、本発明によれば、原言語文の意味内容を対象言語の意味内容に翻訳する際に複数の解釈候補が得られた場合に、各候補間の相違点を曖昧部分として検出して削除することにより、誤りを含まない正しい部分のみを残しつつ対象言語による意味内容の解釈の曖昧性を排除することができる。このため、利用者が特別な操作を行うことなく、誤りを含まない正しい対象言語文を得ることができるという効果を奏する。
また、本発明によれば、対象言語による意味内容の解釈から対象言語文を生成する際に複数の対象言語文候補が得られた場合に、各候補間の相違点を曖昧部分として検出して削除することにより、誤りを含まない正しい部分のみを残しつつ対象言語文の曖昧性を排除することができる。このため、利用者が特別な操作を行うことなく、誤りを含まない正しい対象言語文を得ることができるという効果を奏する。
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法およびコミュニケーション支援プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置は、音声認識した原言語文の意味内容を解釈し、解釈した原言語による意味内容を対象言語による意味内容に翻訳し、翻訳した対象言語による意味内容から対象言語文を生成し、生成した対象言語文から対象言語による音声を合成し出力するものである。その際、音声認識処理、原言語解析処理、翻訳処理、対象言語生成処理において複数の処理結果の候補が得られた場合、各候補間の相違点を曖昧部分として検出して削除することにより、最終的に出力される対象言語文の曖昧性を排除するものである。
ここで、原言語文とは、翻訳の元になる言語である原言語によって表現された文字列をいい、対象言語文とは、翻訳される先の言語である対象言語によって表現された文字列をいう。なお、原言語文および対象言語文は、句点で区切られる文に限るものではなく、文章、段落、句、単語などであってもよい。
また、第１の実施の形態においては、利用者から音声入力される日本語を英語に翻訳して音声出力するコミュニケーション支援装置を例として説明を行うが、原言語と対象言語の組み合わせはこれに限られず、原言語と異なる対象言語に翻訳するものであればあらゆる組み合わせに対して本発明を適用することができる。
図１は、第１の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、コミュニケーション支援装置１００は、原言語音声認識部１０１と、原言語解析部１０２と、翻訳部１０３と、対象言語生成部１０４と、対象言語音声合成部１０５と、曖昧部分検出部１０６と、曖昧部分削除部１０７と、訳出部分提示部１０８と、対応情報記憶部１１０とを備えている。
原言語音声認識部１０１は、利用者が発した原言語による音声を受け取り、音声認識を行うことによって、発話内容を書き下した原言語文候補を出力するものである。なお、原言語音声認識部１０１により行われる音声認識処理は、ＬＰＣ分析、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ）、ダイナミックプログラミング、ニューラルネットワーク、Ｎグラム言語モデルなどを用いた、一般的に利用されているあらゆる音声認識方法を適用することができる。
原言語解析部１０２は、原言語音声認識部１０１により認識された原言語文を受け取り、原言語の語彙情報、文法規則を参照した形態素解析、構文解析、係り受け解析、意味解析、文脈解析などの自然言語解析処理を行うことによって、原言語文が表している意味内容の解釈の候補である原言語解釈候補を出力するものである。また、原言語解析部１０２は、原言語文と、原言語解釈候補との間の対応関係を解釈対応情報として出力するものである。
自然言語解析処理により得られる個々の原言語解釈候補は、原言語文の構文構造や概念間の依存関係を表現する、原言語語彙に対応する概念を接点とする木構造グラフである。従って、解釈対応情報には、原言語文に含まれる部分文字列と、木構造グラフの各ノードを識別する番号（ノード識別番号）とを１対１に対応づけた情報を格納する。
なお、原言語解析部１０２により行われる自然言語解析処理は、ＣＹＫ法による形態素解析や、アーリー法、チャート法、一般化ＬＲ法による構文解析など、一般的に利用されているあらゆる方法を適用することができる。また、形態素情報、構文情報、意味情報などを格納した自然言語処理用の辞書が、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されている記憶手段に格納され、これらの自然言語解析処理において参照される。
翻訳部１０３は、原言語解析部１０２により出力された原言語解釈候補を受け取り、原言語と対象言語の語彙情報や、両言語間の構造的な違いを吸収するための構造変換規則や、両言語の語彙の対応を表す対訳辞書などを参照して、対象言語解釈候補を出力するものである。また、翻訳部１０３は、原言語解釈候補と、対象言語解釈候補との間の対応関係を翻訳対応情報として出力するものである。
翻訳処理により得られる対象言語解釈候補は、対象言語である英語による内部表現の候補である。対象言語解釈候補は、原言語解釈候補と同様に、訳出すべき対象言語文の構文構造や概念間の依存関係を表現する、対象言語語彙に対応する概念を接点とする木構造グラフである。従って、翻訳対応情報には、原言語解釈候補を表す木構造グラフのノード識別番号と、対象言語解釈候補を表す木構造グラフのノード識別番号とを１対１に対応づけた情報を格納する。なお、翻訳部１０３により行われる翻訳処理は、一般的なトランスファ方式において利用されているあらゆる方法を適用することができる。
対象言語生成部１０４は、翻訳部１０３により出力された対象言語解釈候補を受け取り、対象言語である英語の語彙情報や、構文構造を規定する文法規則などを参照して、対象言語文候補を出力するものである。また、対象言語生成部１０４は、対象言語解釈候補と、対象言語文候補との対応関係を生成対応情報として出力するものである。生成対応情報には、対象言語解釈候補を表す木構造グラフのノード識別番号と、対象言語文候補に含まれる部分文字列とを１対１に対応づけた情報を格納する。なお、ここで行われる対象言語生成処理は、一般的に利用されているあらゆる言語生成方法を適用することができる。
対象言語音声合成部１０５は、対象言語生成部１０４が出力した対象言語文を受け取り、その内容を対象言語である英語の合成音声として出力するものである。なお、ここで行われる音声合成処理は、音声素片編集音声合成、フォルマント音声合成などを用いたテキストトゥスピーチシステムなどの一般的に利用されているあらゆる方法を適用することができる。
曖昧部分検出部１０６は、原言語音声認識部１０１が出力した原言語文候補、原言語解析部１０２が出力した原言語解釈候補、翻訳部１０３が出力した対象言語解釈候補、対象言語生成部１０４が出力した対象言語文候補が複数の候補を持っている場合に、それら複数の候補間で相違のある部分を曖昧部分として検出して出力するものである。
曖昧部分削除部１０７は、曖昧部分検出部１０６が出力した曖昧部分を、原言語文候補、または原言語解釈候補、または対象言語解釈候補、または対象言語文候補から削除するものである。この結果、複数の候補は曖昧部分を含まない１つの候補に統合される。
訳出部分提示部１０８は、原言語解析部１０２が出力した解釈対応情報、および翻訳部１０３が出力した翻訳対応情報、および対象言語生成部１０４が出力した生成対応情報を順に参照することにより、最終的に訳出された対象言語文に対応する原言語文における部分文字列（以下、訳出部分という。）を同定し、画面表示などを行うことによって、利用者にフィードバックするものである。
対応情報記憶部１１０は、解釈対応情報、翻訳対応情報、生成対応情報を格納する記憶手段であり、ＨＤＤ、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶手段により構成することができる。対応情報記憶部１１０に格納された解釈対応情報、翻訳対応情報、生成対応情報は、訳出部分提示部１０８が訳出部分を同定する際に参照される。
次に、このように構成された第１の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１００によるコミュニケーション支援処理について説明する。図２は、第１の実施の形態におけるコミュニケーション支援処理の全体の流れを示すフローチャートである。
まず、原言語音声認識部１０１が、利用者により発せられた原言語による音声の入力を受けつけ（ステップＳ２０１）、受付けた原言語による音声を音声認識処理し、原言語文を出力する（ステップＳ２０２）。
次に、原言語解析部１０２が、原言語音声認識部１０１により出力された原言語文を解析し、原言語解釈候補を出力するとともに、解釈対応情報を対応情報記憶部１１０に出力する（ステップＳ２０３）。具体的には、原言語文に対して、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析などの一般的な自然言語解析処理を実行し、その結果得られた各形態素と形態素間の関係とを木構造グラフによって表した原言語解釈候補を出力する。
例えば、「あすくるまでまつ」という日本語による音声が認識された結果、原言語文として「明日くるまでまつ」が入力されたとする。この場合、「待つ＠６０１」、「明日＠６０２」、「車＠６０３」の３つを木構造グラフのノードとして持つ候補、および、「待つ＠６０４」、「明日＠６０５」、「来る＠６０６」の３つを木構造グラフのノードとして持つ候補の２つの原言語解釈候補が出力される。すなわち、この例では、形態素解析により、「くるまで」の部分が、「車、で」と、「来る、まで」の２通りに解釈されたため、２つの原言語解釈候補が出力された例が示されている。
ここで、各ノードは、「<概念名>＠<ノード識別番号>」の書式で表される。概念名には、例えば、「明日」や「車」など、主に名詞に対応付けられる“もの”や“こと”を表すものと、例えば「待つ」や「買う」など主に動詞に対応付けられる“動作”や“事象”を表すものと、例えば「依頼する」や「希望する」や「実行不可」など主に助動詞に対応付けられる“意図”や“状態”に対応付けられるものが含まれる。また、ノード識別番号は、各ノードを一意に識別するための番号である。
ステップＳ２０３において原言語解釈候補が出力された後、複数の原言語解釈候補から曖昧部分を削除して１つの原言語解釈候補を出力する曖昧部分排除処理が実行される（ステップＳ２０４）。以下に、曖昧部分排除処理の詳細について説明する。
図３は、曖昧部分排除処理の全体の流れを示すフローチャートである。曖昧部分排除処理では、まず、曖昧部分検出部１０６が、出力された候補が複数あるか否かを判断する（ステップＳ３０１）。複数の候補が存在しない場合は（ステップＳ３０１：ＮＯ）、曖昧部分が存在しないため、曖昧部分排除処理を終了する。
複数の候補が存在する場合は（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、曖昧部分検出部１０６は、複数の候補の相違点を、曖昧部分として検出する（ステップＳ３０２）。例えば、上述の例（「明日くるまでまつ」）では、「くるまで」の部分が曖昧部分として検出される。
次に、曖昧部分削除部１０７が、曖昧部分検出部１０６により検出された曖昧部分を削除することにより、複数の候補を１つの候補に統合して出力し（ステップＳ３０３）、曖昧部分排除処理を終了する。例えば、上述の例（「明日くるまでまつ」）では、「くるまで」の部分を削除した「明日」、「まつ」の２つを木構造グラフのノードとして持つ候補が、原言語解釈候補として出力される。
ステップＳ２０４において原言語解釈候補についての曖昧部分排除処理が終了した後、翻訳部１０３が、曖昧部分が排除された原言語解釈候補を翻訳し、対象言語解釈候補を出力するとともに、翻訳対応情報を対応情報記憶部１１０に出力する（ステップＳ２０５）。例えば、「明日」、「まつ」の２つを木構造グラフのノードとして持つ原言語解釈候補に対しては、「ＴＯＭＯＲＲＯＷ」、「ＷＡＩＴ」の２つを木構造グラフのノードとして持つ対象言語解釈候補が出力される。
次に、対象言語解釈候補に対する曖昧部分排除処理が実行される（ステップＳ２０６）。ここでは、上述の処理において原言語解釈候補に対して曖昧部分排除処理を実行した代わりに、対象言語解釈候補に対して曖昧部分排除処理を実行する点が異なるのみであり、処理内容は同一であるため、その説明は省略する。なお、上述の例では、対象言語解釈候補には曖昧性が存在しないため、曖昧部分の削除処理は実行されずに曖昧部分排除処理が終了する（ステップＳ３０１：ＮＯ）。
対象言語解釈候補に対する曖昧部分排除処理が実行された後（ステップＳ２０６）、対象言語生成部１０４が、対象言語解釈候補から対象言語文を生成するとともに、生成対応情報を対応情報記憶部１１０に出力する（ステップＳ２０７）。例えば、「ＴＯＭＯＲＲＯＷ」、「ＷＡＩＴ」の２つを木構造グラフのノードとして持つ対象言語解釈候補から、「Ｉ ｗｉｌｌ ｗａｉｌ，ｔｏｍｏｒｒｏｗ．」という対象言語文が生成される。
このように、対象言語生成部１０４は、対象言語である英語の文法や語彙に関する知識を参照し、英文としての体裁を整え、また原言語である元の日本語テキストでは省略されていた主語などを適宜補完することによって、対象言語解釈候補の内容を表す英語表層テキストを対象言語文として出力する。
次に、訳出部分提示部１０８が、対応情報記憶部１１０に記憶された解釈対応情報、翻訳対応情報、生成対応情報を順に参照することにより、対象言語生成部１０４が生成した対象言語文に対応する訳出部分を取得し、画面表示により利用者に提示する（ステップＳ２０８）。原言語文に含まれる部分文字列のうち、どの部分が訳出されて対象言語文として出力されているかについて、利用者が容易に理解できるようにするためである。このように構成することにより、利用者が翻訳によりどの部分が削除されたか理解し、その後の会話で補足することが可能になるなど、コミュニケーションの支援が効果的に実行できるようになる。訳出部分提示の画面表示（訳出部分表示画面）の例については後述する。
次に、対象言語音声合成部１０５が、対象言語文から対象言語による音声を合成して出力し（ステップＳ２０９）、コミュニケーション支援処理を終了する。なお、画面表示の結果、利用者が音声出力させないと判断したときには対象言語音声合成部１０５による音声合成処理を行わず、音声認識処理に戻って入力をやり直すように構成してもよい。
また、曖昧部分排除処理を原言語解釈候補および対象言語解釈候補に対してのみ実行したが、原言語音声認識部１０１による出力結果である原言語文候補が複数存在する場合や、対象言語生成部１０４による出力結果である対象言語文候補が複数存在する場合に、上述と同様の方法により曖昧部分排除処理を実行するように構成してもよい。この際、原言語音声認識部１０１による出力結果を、ラティスなどで表現した状態で曖昧部分排除処理を実行するように構成してもよい。すなわち、曖昧部分排除処理は、ある処理過程で複数の処理結果が出力され、それらの間の相違点を曖昧部分として検出できるものであれば、あらゆる処理に対して適用することができる。
次に、第１の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１００におけるコミュニケーション支援処理の具体例について説明する。
図４は、原言語音声認識部１０１が出力した原言語文の一例を示す説明図である。同図に示すように、原言語文として、「明日くるまでまつ」（Ｓ１）、「コーヒーを買いたいのですが、両替できません」（Ｓ２）、「海の見える高い部屋をお願いします」（Ｓ３）が入力された３つの例を考える。
図５は、原言語解析部１０２が出力した原言語解釈候補の一例を示す説明図である。同図に示すように、原言語解析部１０２は、図４における原言語文（Ｓ１）、（Ｓ２）、（Ｓ３）に対応して、それぞれ原言語解釈候補（Ｔ１ａ）および（Ｔ１ｂ）、（Ｔ２ａ）および（Ｔ２ｂ）、（Ｔ３ａ）および（Ｔ３ｂ）を出力する。
原言語解釈候補は、上述のように木構造グラフで表され、木構造グラフの各ノードは、「<概念名>＠<ノード識別番号>」の書式で表される。また、解釈候補の木構造グラフのノードとノードとを結ぶアークは、各ノード間の意味関係を表しており、「$<関係名>$」の書式で表される。関係名には、例えば、$TIME$(時)、$LOCATION$(場所)、$UNTIL$(時間的前後関係)、$BACKGROUND$(背景)、$OBJECT$（対象物）、$ACTION$（行為）、$REASON$(理由)、$TYPE$(種類)などの意味関係が含まれる。なお、関係名はこれらに限られるものではなく、ノード間の意味関係を表すものであればあらゆる関係が含まれる。
図５に示す例では、例えば、（Ｔ１ａ）は、「明日」という「時（$TIME$）」に、「車」という「場所（$LOCATION$）」で、「待つ」という動作を行うことを表している。一方、（Ｔ１ｂ）は、「明日」という「時（$TIME$）」に、「来る」という「事象が起こるまで（$UNTIL$）」、「待つ」という動作を行うことを表している。
また、（Ｔ２ａ）は、「コーヒー」という「もの（$OBJECT$）」を、「買う」という「行為（$ACTION$）」を、「希望する」という「背景($BACKGROUND$)」が存在し、「両替する」という「行為（$ACTION$）」が、「実行不可」である状態を表している。一方、（Ｔ２ｂ）は、「コーヒー」という「もの（$OBJECT$）」を、「買う」という「行為（$ACTION$）」を、「希望する」という「理由（$REASON$）」で、「両替する」という「行為（$ACTION$）」を、「依頼する」という意図を持っていることを表している。
また、（Ｔ３ａ）は、「海側」という「種類（$TYPE$）」の、「値段（$PRICE$）」が「高価」である「部屋」という「もの（$OBJECT$）」を、対象として「希望する」ことを表している。一方、（Ｔ３ｂ）は、「海側」という「種類（$TYPE$）」の、「場所（$ LOCATION $）」が「高階層」である「部屋」という「もの（$OBJECT$）」を、対象として「希望する」ことを表している。
このように、図５においては、いずれも原言語解析部１０２により２つの原言語解釈候補が出力される例が示されている。例えば、「明日くるまでまつ」の例は、形態素解析において、「くるまで」の部分が、「くるま（車）、で」と、「くる（来る）、まで」の２通りに解釈された例を示している。
また、「コーヒーを買いたいのですが、両替できません」の例は、「コーヒーを買いたい」の部分が、主節である「両替できません」に対して、「背景」の関係を持つのか、または「理由」関係を持つのかという点と、主節である「両替できません」が、不可能を表す否定文であるのか、または婉曲な依頼文であるのかという点の、２つの点が曖昧であることを示している。すなわち、節間の意味関係や発話意図を解析する意味解析または文脈解析において複数の解釈が生じた例を示している。
また、「海の見える高い部屋をお願いします」の例は、「高い」の意味が、「金額が高い」と「階数が高い」の２通りに解釈されたこと、すなわち、意味解析において複数の解釈が生じた例を示している。
図６は、翻訳部１０３が出力した対象言語解釈候補の一例を示す説明図である。同図に示すように、翻訳部１０３は、図５における原言語解釈候補（Ｔ１ａ）および（Ｔ１ｂ）、（Ｔ２ａ）および（Ｔ２ｂ）、（Ｔ３ａ）および（Ｔ３ｂ）に対応して、それぞれ対象言語解釈候補（Ｕ１ａ）および（Ｕ１ｂ）、（Ｕ２ａ）および（Ｕ２ｂ）、（Ｕ３ａ）および（Ｕ３ｂ）を出力する。
対象言語解釈候補は、原言語解釈候補と同様に木構造グラフであり、その各ノードは対象言語における概念を表し、「<概念名>＠<ノード識別番号>」の書式で表される。対象言語解釈候補の各アークの表記法および意味は、原言語解釈候補における各アークの表記法および意味と同様である。
それぞれの対象言語解釈候補における各ノードは、対応する原言語解釈候補の対応するノードの原言語の概念を、対象言語の概念に翻訳したものである。図６に示す例では、原言語解釈候補の木構造グラフの構造は一定のままである。なお、一般にトランスファ処理などによって、アークラベルや、ノード間の接続関係であるグラフの構造が変更される場合があるが、その場合にも本発明を適用することができる。
図７は、対象言語生成部１０４が出力した対象言語文候補の一例を示す説明図である。同図に示すように、対象言語生成部１０４は、図６における対象言語解釈候補（Ｕ１ａ）および（Ｕ１ｂ）、（Ｕ２ａ）および（Ｕ２ｂ）、（Ｕ３ａ）および（Ｕ３ｂ）に対応して、それぞれ対象言語文候補（Ｖ１ａ）および（Ｖ１ｂ）、（Ｖ２ａ）および（Ｖ２ｂ）、（Ｖ３ａ）および（Ｖ３ｂ）を出力する。また、曖昧部分を排除して最終的に出力される対象言語文が、それぞれ（Ｚ１）、（Ｚ２）、（Ｚ３）を表している。
図８は、曖昧部分検出部１０６が検出した曖昧部分の一例を示す説明図である。同図に示す例では、曖昧部分検出部１０６が、図５における原言語解釈候補（Ｔ１ａ）および（Ｔ１ｂ）、（Ｔ２ａ）および（Ｔ２ｂ）、（Ｔ３ａ）および（Ｔ３ｂ）に対応して、それぞれ２つの候補間の相違部分を曖昧部分として検出した結果（Ｗ１）、（Ｗ２）、（Ｗ３）が示されている。なお、図中において、曖昧部分は、太線および太字で表示し、２つの候補間の曖昧部分の対応関係を矢印で表している。
図９は、曖昧部分削除部１０７が曖昧部分を削除した結果の一例を示す説明図である。同図に示す例では、曖昧部分削除部１０７が、図８における曖昧部分検出結果（Ｗ１）、（Ｗ２）、（Ｗ３）に対応して、それぞれの曖昧部分を削除した結果（Ｘ１）、（Ｘ２）、（Ｘ３）が示されている。なお、削除した曖昧部分は点線で表している。
図１０は、第１の実施の形態におけるコミュニケーション支援処理で処理されるデータの流れの一例を示す説明図である。同図においては、コミュニケーション支援処理において入力された原言語文が、原言語解釈候補、対象言語解釈候補を得て、最終的に対象言語文として出力される状態が示されている。また、各データ間の対応関係が矢印によって示されている。
例えば、「明日くるまでまつ」という原言語文（Ｓ１）が入力された場合、原言語解析部１０２により上述の原言語解釈候補（Ｔ１ａ）および（Ｔ１ｂ）が出力され、曖昧部分検出部１０６による曖昧部分の検出および曖昧部分削除部１０７による曖昧部分の削除により、曖昧部分排除済み原言語解釈候補（Ｘ１）が出力される。
また、翻訳部１０３が、曖昧部分排除済み原言語解釈候補（Ｘ１）に対して翻訳処理を実行し、曖昧部分排除済み対象言語解釈候補（Ｕ１）を出力する。最後に、対象言語生成部１０４が、曖昧部分排除済み対象言語解釈候補（Ｕ１）に対して対象言語生成処理を実行し、曖昧部分排除済み対象言語文（Ｚ１）を出力する。
対応情報記憶部１１０は、図１０における矢印で示すように、各データ間の対応情報を格納しているため、最終的に出力された曖昧部分排除済み対象言語文（Ｚ１）から原言語文側に対応関係をたどっていくことにより、訳出部分提示部１０８は、最終的に訳出された対象言語文（Ｚ１）に対応する訳出部分を求めて画面表示することができる。
図１１は、訳出部分提示部１０８が表示する訳出部分表示画面の一例を示す説明図である。同図に示すように、訳出部分表示画面は、音声認識の結果である原言語文と、訳出部分と、翻訳結果である対象言語文とを対応付けて表示している。同図に示す画面例（１）〜（３）は、それぞれ図４における原言語文の例（Ｓ１）〜（Ｓ３）を処理した場合の画面例を示している。
例えば、画面例（１）では、音声認識の結果として「明日くるまでまつ」という原言語文が出力され、曖昧排除処理、翻訳処理を実行した結果、「Ｉ ｗｉｌｌ ｗａｉｌ，ｔｏｍｏｒｒｏｗ．」という対象言語文が出力された例が示されている。この場合、「くるまで」の部分が曖昧部分として削除されているため、「明日まつ」の部分のみが訳出部分として画面に表示されている。
同様に、画面例（２）では、「コーヒーを買いたい 両替」の部分のみが訳出部分として画面に表示されている。また、画面例（３）では、「海の見える部屋をお願いします」の部分のみが訳出部分として画面に表示されている。
このようにして訳出部分提示部１０８が訳出部分を画面表示することにより、利用者は最終的にどのような翻訳結果が相手に伝えられたかを原言語である日本語で確認することができるようになる。
従来の技術では、例えば、画面例（３）のように、価格が「高い」のか、階層が「高い」のかが曖昧な場合に、どちらか一方を選択するため、価格の安い部屋を希望しているのに価格の高い部屋を希望しているという翻訳結果を誤って伝える可能性があった。しかし、本発明によれば、曖昧な部分を削除して曖昧部分を含まない部分のみを残すことによって、利用者の意図に沿わない候補を誤って選択する可能性がなくなり、少なくとも誤りを含まない、利用者の意図に沿った翻訳結果を相手に伝えることが可能となる。
なお、第１の実施の形態においては、機械翻訳の方法として、原言語文の解析、対象言語への変換（翻訳）、対象言語文の生成という３つの過程からなる一般的に用いられているトランスファ方式を例に説明したが、各処理の過程で出力される結果に曖昧性が生じうる方法であれば、用例ベース機械翻訳、統計ベース機械翻訳、中間言語方式機械翻訳などのあらゆる機械翻訳の方法に本発明を適用することができる。
また、第１の実施の形態においては、音声認識による原言語文の入力、音声合成処理による対象言語の出力を行う例を示しているが、ペン入力による原言語文の入力、および画面表示による対象言語の出力を行うように構成してもよい。原言語文の入力および対象言語文の出力は、これらに限られず、一般的に用いられるあらゆる方法を適用することができる。
以上のように、第１の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置では、音声認識処理、原言語解析処理、翻訳処理、対象言語生成処理において複数の処理結果候補が得られた場合、各候補間の相違点を曖昧部分として検出して削除することにより、最終的に出力される対象言語文の曖昧性を排除し、誤りを含まない正しい対象言語文を得ることができる。
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置は、音声認識処理、原言語解析処理、翻訳処理、対象言語生成処理において複数の処理結果候補が得られた場合、各候補間の相違点を曖昧部分として検出し、曖昧部分の意味内容の上位概念が存在するときに曖昧部分を上位概念で置換することにより、最終的に出力される対象言語文の曖昧性を排除するものである。
図１２は、第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１２００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、コミュニケーション支援装置１２００は、原言語音声認識部１０１と、原言語解析部１０２と、翻訳部１０３と、対象言語生成部１０４と、対象言語音声合成部１０５と、曖昧部分検出部１０６と、曖昧部分削除部１０７と、訳出部分提示部１０８と、対応情報記憶部１１０と、概念置換部１２０９と、概念階層記憶部１２２０とを備えている。
第２の実施の形態においては、概念置換部１２０９と、概念階層記憶部１２２０とを追加したことが第１の実施の形態と異なっている。その他の構成および機能は、第１の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１００の構成を表すブロック図である図１と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
概念置換部１２０９は、曖昧部分検出部１０６が検出した曖昧部分の意味内容の上位概念を、概念階層記憶部１２２０から検索し、上位概念が検索できた場合に、検索された上位概念で曖昧部分を置換するものである。
概念階層記憶部１２２０は、概念間の階層関係を予め記憶しておく記憶手段であり、ＨＤＤ、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶手段により構成することができる。概念階層記憶部１２２０は、曖昧部分が表す意味内容の上位概念を求めるために利用される。
図１３は、概念階層記憶部１２２０のデータ構造の一例を示す説明図である。同図において、楕円の内部に記載された文言が概念を表している。また、矢印はその始点に位置する概念が、矢印の終点に位置する概念の上位概念であることを示している。また、記号「…」は省略された部分を表している。
例えば同図において、概念"EVENT"や、概念"OBJECT"や、概念"ACTION"は、最上位概念である概念"CONCEPT"の下位概念であり、概念"ACCESS"は、概念"OBJECT"の下位概念であり、概念"GATE"や、概念"BARIER"が概念"ACCESS"の下位概念であるという知識が記述されている。
次に、このように構成された第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１２００によるコミュニケーション支援処理について説明する。第２の実施の形態においては、曖昧部分排除処理の詳細が第１の実施の形態と異なるが、その他の処理は図２において示したコミュニケーション支援処理と同様の処理なので、その説明を省略する。
図１４は、第２の実施の形態における曖昧部分排除処理の全体の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１４０１からステップＳ１４０２までの、曖昧部分検出処理は、第１の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１００におけるステップＳ３０１からステップＳ３０２までと同様の処理なので、その説明を省略する。
曖昧部分検出部１０６が曖昧部分を検出した後（ステップＳ１４０２）、概念置換部１２０９が、曖昧部分の上位概念を概念階層記憶部１２２０から検索する（ステップＳ１４０３）。具体的には、概念置換部１２０９は、概念階層記憶部１２２０を参照して、曖昧部分に含まれる複数の概念を包含する最下層の上位概念を検索する。
例えば、図１３に示す概念階層記憶部１２２０のデータ例を前提とすると、概念置換部１２０９は、概念"TRUCK"と、概念"CAR"と、概念"BIKE"とを含む曖昧部分に対して上位概念を検索した場合、それらを包含する最下層の概念を検索することによって概念"VIHECLE"を出力する。また、例えば、概念"BARIER"と概念"GATE"とを含む曖昧部分に対して上位概念を検索した場合には、概念置換部１２０９は概念"ACCESS"を出力し、概念"BARIER"と概念"VIHECLE"とを含む曖昧部分に対して上位概念を検索した場合には、概念置換部１２０９は概念"OBJECT"を出力する。
なお、過度の抽象化を避けるため、検索する上位概念に制限を設けるように構成してもよい。例えば、各概念を表すノード間のアークの数が予め定められた数より大きい場合は上位概念を検索しないように構成してもよい。また、上位概念との階層の差に応じて点数を加算し、点数が予め定められた値より大きくなる場合は上位概念を検索しないように構成してもよい。
次に、概念置換部１２０９は、上位概念が検索できたか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。検索できた場合は（ステップＳ１４０４：ＹＥＳ）、概念置換部１２０９は、曖昧部分を検索した上位概念で置換することにより複数の候補を１つの候補に統合して出力し（ステップＳ１４０５）、曖昧部分排除処理を終了する。
検索できなかった場合は（ステップＳ１４０４：ＮＯ）、曖昧部分削除部１０７は、曖昧部分を削除することにより、複数の候補を１つの候補に統合して出力し（ステップＳ１４０６）、曖昧部分排除処理を終了する。
このように、第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１２００においては、曖昧部分が存在する場合に、それを単純に削除するのではなく、曖昧部分の上位概念が存在するときには、その上位概念で曖昧部分を置換することができる。このため、曖昧部分を削除することにより利用者の意図が十分に伝わらなくなる可能性を低減することができる。
次に、第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置１２００におけるコミュニケーション支援処理の具体例について説明する。
図１５は、原言語音声認識部１０１が出力した原言語文の一例を示す説明図である。同図に示すように、原言語文として「改札で会いましょう」（Ｓ４）が入力された例を考える。
図１６は、原言語解析部１０２が出力した原言語解釈候補の一例を示す説明図である。同図に示すように、原言語解析部１０２は、図１５における原言語文（Ｓ４）に対応して、原言語解釈候補（Ｔ４）を出力する。
図１６に示す例では、（Ｔ４）は、「改札」という「場所（$LOCATION$）」で、「会う」という「行為（$ACTION$）」を「勧誘する」状態を表している。この例では、原言語解釈候補は１つのみ、すなわち、曖昧部分が存在しないことを示している。
図１７は、翻訳部１０３が出力した対象言語解釈候補の一例を示す説明図である。同図に示すように、翻訳部１０３は、図１６における原言語解釈候補（Ｔ４）に対応して、対象言語解釈候補（Ｕ４ａ）および（Ｕ４ｂ）を出力する。
この例においては、１つの原言語解釈候補（Ｔ４）から、複数の対象言語解釈候補（Ｕ４ａ）および（Ｕ４ｂ）が出力されたが、これは、（Ｔ４）中のノード「改札＠６２７」に対して、複数のノード「ＢＡＲＩＥＲ＠７２７」と、「ＧＡＴＥ＠７３０」が翻訳候補として得られたためである。
図１８は、対象言語生成部１０４が出力した対象言語文候補の一例を示す説明図である。同図に示すように、対象言語生成部１０４は、図１７における対象言語解釈候補（Ｕ４ａ）および（Ｕ４ｂ）に対応して、それぞれ対象言語文候補（Ｖ４ａ）および（Ｖ４ｂ）を出力する。また、曖昧部分を排除して最終的に出力される対象言語文が（Ｚ４）である。
図１９は、曖昧部分検出部１０６が検出した曖昧部分の一例を示す説明図である。同図に示す例では、曖昧部分検出部１０６が図１７における対象言語解釈候補（Ｕ４ａ）および（Ｕ４ｂ）に対応して、これら２つの候補間の相違部分を曖昧部分として検出した結果（Ｗ４）が示されている。
図２０は、概念置換部１２０９が曖昧部分を上位概念で置換した結果の一例を示す説明図である。同図に示す例では、概念置換部１２０９が図１９における曖昧部分検出結果（Ｗ４）に対応して、曖昧部分を上位概念「ＡＣＣＥＳＳ＠１２０３」で置換した結果（Ｙ４）が示されている。
図２１は、第２の実施の形態におけるコミュニケーション支援処理で処理されるデータの流れの一例を示す説明図である。同図においては、コミュニケーション支援処理において入力された原言語文が、原言語解釈候補、対象言語解釈候補を得て、最終的に対象言語文として出力される状態が示されている。また、各データ間の対応関係が矢印によって示されている。
例えば、「改札で会いましょう」という原言語文（Ｓ４）が入力された場合、原言語解析部１０２により上述の原言語解釈候補（Ｔ４）が出力される。この例では、原言語解釈候補に曖昧性は存在しないため、（Ｔ４）が曖昧部分排除済み原言語解釈候補に該当する。
また、翻訳部１０３が、曖昧部分排除済み原言語解釈候補（Ｔ４）に対して翻訳処理を実行し、上述の対象言語解釈候補（Ｕ４ａ）および（Ｕ４ｂ）を出力する。これに対し、曖昧部分検出部１０６による曖昧部分の検出および概念置換部１２０９による上位概念への置換が行われ、曖昧部分排除済み対象言語解釈候補（Ｙ４）が出力される。最後に、対象言語生成部１０４が、曖昧部分排除済み対象言語解釈候補（Ｙ４）に対して対象言語生成処理を実行し、曖昧部分排除済み対象言語文（Ｚ４）を出力する。
図２２は、訳出部分提示部１０８が表示する訳出部分表示画面の一例を示す説明図である。同図に示すように、音声認識の結果として「改札で会いましょう」という原言語文が出力され、曖昧排除処理、翻訳処理を実行した結果、「Ｌｅｔ’ｓ ｍｅｅｔ ａｔ ｔｈｅ ａｃｃｅｓｓ．」という対象言語文が出力された例が示されている。この場合、「改札」の部分が曖昧部分として検出されたが、上位概念が存在したため曖昧部分が削除されず、原言語文と同一の「改札で会いましょう」が訳出部分として画面に表示されている。
このように、第２の実施の形態においては、曖昧部分を削除せずに上位概念で置換することができるため、曖昧部分を含まず、より利用者の意図に沿った翻訳結果を相手に伝えることが可能となる。
以上のように、第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置では、音声認識処理、原言語解析処理、翻訳処理、対象言語生成処理において複数の処理結果候補が得られた場合、各候補間の相違点を曖昧部分として検出し、検出した曖昧部分の上位概念が存在するときには曖昧部分を上位概念で置換する。また、上位概念が存在しないときには第１の実施の形態と同様に曖昧部分を削除する。これにより、最終的に出力される対象言語文の曖昧性を排除し、誤りを含まない正しい対象言語文を得ることができる。
なお、上述の第１または第２の実施の形態では、原言語解析と言語翻訳と対象言語生成を用いたコミュニケーション装置を用いて本発明の説明を行ったが、例えば、意味的に等価な原言語と対象言語の対を対訳対として記憶手段（対訳対記憶手段）に記憶しておき、この対訳対から対象言語文候補を選択することによってコミュニケーション支援を実現する際にも本提案の手法を適応することが可能である。
なお、第１または第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置で実行されるコミュニケーション支援プログラムは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等に予め組み込まれて提供される。
第１または第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置で実行されるコミュニケーション支援プログラムは、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して提供するように構成してもよい。
さらに、第１または第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置で実行されるコミュニケーション支援プログラムを、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良い。また、第１または第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置で実行されるコミュニケーション支援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良い。
第１または第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置で実行されるコミュニケーション支援プログラムは、上述した各部（原言語音声認識部、原言語解析部、翻訳部、対象言語生成部、対象言語音声合成部、曖昧部分検出部、曖昧部分削除部、訳出部分提示部、概念置換部）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ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が上記ＲＯＭからコミュニケーション支援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、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、本発明にかかるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法およびコミュニケーション支援プログラムは、音声入力または文字入力した原言語文を対象言語に翻訳して文字出力または音声出力するコミュニケーション支援装置に適している。
第１の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態におけるコミュニケーション支援処理の全体の流れを示すフローチャートである。 曖昧部分排除処理の全体の流れを示すフローチャートである。 原言語音声認識部が出力した原言語文の一例を示す説明図である。 原言語解析部が出力した原言語解釈候補の一例を示す説明図である。 翻訳部が出力した対象言語解釈候補の一例を示す説明図である。 対象言語生成部が出力した対象言語文候補の一例を示す説明図である。 曖昧部分検出部が検出した曖昧部分の一例を示す説明図である。 曖昧部分削除部が曖昧部分を削除した結果の一例を示す説明図である。 第１の実施の形態におけるコミュニケーション支援処理で処理されるデータの流れの一例を示す説明図である。 訳出部分提示部が表示する訳出部分表示画面の一例を示す説明図である。 第２の実施の形態にかかるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。 概念階層記憶部のデータ構造の一例を示す説明図である。 第２の実施の形態における曖昧部分排除処理の全体の流れを示すフローチャートである。 原言語音声認識部が出力した原言語文の一例を示す説明図である。 原言語解析部が出力した原言語解釈候補の一例を示す説明図である。 翻訳部が出力した対象言語解釈候補の一例を示す説明図である。 対象言語生成部が出力した対象言語文候補の一例を示す説明図である。 曖昧部分検出部が検出した曖昧部分の一例を示す説明図である。 概念置換部が曖昧部分を上位概念で置換した結果の一例を示す説明図である。 第２の実施の形態におけるコミュニケーション支援処理で処理されるデータの流れの一例を示す説明図である。 訳出部分提示部が表示する訳出部分表示画面の一例を示す説明図である。
符号の説明
１００ コミュニケーション支援装置
１０１ 原言語音声認識部
１０２ 原言語解析部
１０３ 翻訳部
１０４ 対象言語生成部
１０５ 対象言語音声合成部
１０６ 曖昧部分検出部
１０７ 曖昧部分削除部
１０８ 訳出部分提示部
１１０ 対応情報記憶部
１２００ コミュニケーション支援装置
１２０９ 概念置換部
１２２０ 概念階層記憶部

Claims (13)

  1. 複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置において、
    翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、
    前記原言語解釈候補が複数存在するときに、複数の前記原言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、
    前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、
    前記曖昧部分削除手段が前記曖昧部分を削除した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、
    前記翻訳手段が出力した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、
    を備えたことを特徴とするコミュニケーション支援装置。
  2. 複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置において、
    翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、
    前記原言語解析手段が出力した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、
    前記対象言語解釈候補が複数存在するときに、複数の対象言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、
    前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、
    前記曖昧部分削除手段が前記曖昧部分を削除した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、
    を備えたことを特徴とするコミュニケーション支援装置。
  3. 複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置において、
    翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、
    前記原言語解析手段が出力した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、
    前記翻訳手段が出力した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、
    前記対象言語文候補が複数存在するときに、複数の対象言語文候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、
    前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、
    を備えたことを特徴とするコミュニケーション支援装置。
  4. 複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置において、
    翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、
    前記原言語解釈候補が複数存在するときに、複数の前記原言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、
    前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、
    予め、意味的に等価な原言語解釈候補と対象言語文候補との対訳対を記憶する対訳対記憶手段と、
    前記曖昧部分削除手段が前記曖昧部分を削除した前記原言語解釈候補と前記対訳対記憶手段に記憶された前記対訳対に基づいて、対象言語文候補を選択する対象言語文候補選択手段と、
    を備えたことを特徴とするコミュニケーション支援装置。
  5. 単語の意味内容の階層関係を記憶する概念階層記憶手段と、
    前記曖昧部分検出手段が検出した各候補の前記曖昧部分の表す意味内容に共通する上位の階層の意味内容である上位概念を前記概念階層記憶手段から検索し、前記上位概念が検索された場合に、検索した前記上位概念で前記曖昧部分を置換する概念置換手段と、をさらに備え、
    前記曖昧部分削除手段は、前記概念置換手段が前記曖昧部分を前記上位概念で置換しない場合に、前記曖昧部分を削除することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載のコミュニケーション支援装置。
  6. 前記原言語解析手段は、前記原言語文と前記原言語解釈候補との対応に関する情報である解釈対応情報を出力し、
    前記翻訳手段は、前記原言語解釈候補と前記対象言語解釈候補との対応に関する情報である翻訳対応情報を出力し、
    前記対象言語生成手段は、前記対象言語解釈候補と前記対象言語文候補との対応に関する情報である生成対応情報を出力し、
    前記解釈対応情報と前記翻訳対応情報と前記生成対応情報とに基づき、前記原言語文のうち前記対象言語文に対応する部分の文字列を原言語により提示する訳出部分提示手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載のコミュニケーション支援装置。
  7. 原言語による音声を入力し、入力した音声を音声認識して原言語で記述した文である原言語文候補を少なくとも１つ出力する音声認識手段をさらに備え、
    前記曖昧部分検出手段は、前記原言語文候補または前記原言語解釈候補または前記対象言語解釈候補もしくは前記対象言語文候補が複数存在するときに、複数の前記原言語文候補の各候補間、または複数の前記原言語解釈候補の各候補間、または複数の前記対象言語解釈候補の各候補間、もしくは複数の前記対象言語文候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載のコミュニケーション支援装置。
  8. 複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置で実行されるコミュニケーション支援方法において、
    原言語解析手段が、翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析ステップと、
    曖昧部分検出手段が、前記原言語解釈候補が複数存在するときに、複数の前記原言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出ステップと、
    曖昧部分削除手段が、前記曖昧部分検出ステップが検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除ステップと、
    翻訳手段が、前記曖昧部分削除ステップが前記曖昧部分を削除した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳ステップと、
    対象言語生成手段が、前記翻訳ステップが出力した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成ステップと、
    を備えたことを特徴とするコミュニケーション支援方法。
  9. 複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置で実行されるコミュニケーション支援方法において、
    原言語解析手段が、翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析ステップと、
    翻訳手段が、前記原言語解析ステップが出力した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳ステップと、
    曖昧部分検出手段が、前記対象言語解釈候補が複数存在するときに、複数の対象言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出ステップと、
    曖昧部分削除手段が、前記曖昧部分検出ステップが検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除ステップと、
    対象言語生成手段が、前記曖昧部分削除ステップが前記曖昧部分を削除した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成ステップと、
    を備えたことを特徴とするコミュニケーション支援方法。
  10. 複数の言語間の翻訳を行うことによりコミュニケーションを支援するコミュニケーション支援装置で実行されるコミュニケーション支援方法において、
    原言語解析手段が、翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析ステップと、
    翻訳手段が、前記原言語解析ステップが出力した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳ステップと、
    対象言語生成手段が、前記翻訳ステップが出力した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成ステップと、
    曖昧部分検出手段が、前記対象言語文候補が複数存在するときに、複数の対象言語文候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出ステップと、
    曖昧部分削除手段が、前記曖昧部分検出ステップが検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除ステップと、
    を備えたことを特徴とするコミュニケーション支援方法。
  11. コンピュータを、
    翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、
    前記原言語解釈候補が複数存在するときに、複数の前記原言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、
    前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、
    前記曖昧部分削除手段が前記曖昧部分を削除した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、
    前記翻訳手段が出力した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、
    として機能させるためのコミュニケーション支援プログラム。
  12. コンピュータを、
    翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、
    前記原言語解析手段が出力した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、
    前記対象言語解釈候補が複数存在するときに、複数の対象言語解釈候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、
    前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、
    前記曖昧部分削除手段が前記曖昧部分を削除した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、
    として機能させるためのコミュニケーション支援プログラム。
  13. コンピュータを、
    翻訳の元となる原言語文の意味内容を解析し、原言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの原言語解釈候補を出力する原言語解析手段と、
    前記原言語解析手段が出力した前記原言語解釈候補を、翻訳の対象言語における意味内容に翻訳し、対象言語における意味内容の解釈の候補である少なくとも１つの対象言語解釈候補を出力する翻訳手段と、
    前記翻訳手段が出力した前記対象言語解釈候補に基づき、前記対象言語で記述した文である対象言語文を生成し、対象言語文の候補である少なくとも１つの対象言語文候補を出力する対象言語生成手段と、
    前記対象言語文候補が複数存在するときに、複数の対象言語文候補の各候補間の相違する部分である曖昧部分を検出する曖昧部分検出手段と、
    前記曖昧部分検出手段が検出した前記曖昧部分を削除する曖昧部分削除手段と、
    として機能させるためのコミュニケーション支援プログラム。
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Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4393494B2 (ja) * 2006-09-22 2010-01-06 株式会社東芝 機械翻訳装置、機械翻訳方法および機械翻訳プログラム
JP4398966B2 (ja) * 2006-09-26 2010-01-13 株式会社東芝 機械翻訳を行う装置、システム、方法およびプログラム
US9984071B2 (en) 2006-10-10 2018-05-29 Abbyy Production Llc Language ambiguity detection of text
US20080086298A1 (en) * 2006-10-10 2008-04-10 Anisimovich Konstantin Method and system for translating sentences between langauges
US8214199B2 (en) * 2006-10-10 2012-07-03 Abbyy Software, Ltd. Systems for translating sentences between languages using language-independent semantic structures and ratings of syntactic constructions
US9645993B2 (en) 2006-10-10 2017-05-09 Abbyy Infopoisk Llc Method and system for semantic searching
US9633005B2 (en) 2006-10-10 2017-04-25 Abbyy Infopoisk Llc Exhaustive automatic processing of textual information
US8145473B2 (en) 2006-10-10 2012-03-27 Abbyy Software Ltd. Deep model statistics method for machine translation
US9235573B2 (en) 2006-10-10 2016-01-12 Abbyy Infopoisk Llc Universal difference measure
US8195447B2 (en) 2006-10-10 2012-06-05 Abbyy Software Ltd. Translating sentences between languages using language-independent semantic structures and ratings of syntactic constructions
US8548795B2 (en) * 2006-10-10 2013-10-01 Abbyy Software Ltd. Method for translating documents from one language into another using a database of translations, a terminology dictionary, a translation dictionary, and a machine translation system
US9047275B2 (en) 2006-10-10 2015-06-02 Abbyy Infopoisk Llc Methods and systems for alignment of parallel text corpora
JP5121252B2 (ja) * 2007-02-26 2013-01-16 株式会社東芝 原言語による音声を目的言語に翻訳する装置、方法およびプログラム
US8959011B2 (en) 2007-03-22 2015-02-17 Abbyy Infopoisk Llc Indicating and correcting errors in machine translation systems
US9779079B2 (en) * 2007-06-01 2017-10-03 Xerox Corporation Authoring system
JP2008305167A (ja) * 2007-06-07 2008-12-18 Toshiba Corp 原言語文を目的言語文に機械翻訳する装置、方法およびプログラム
US8812296B2 (en) 2007-06-27 2014-08-19 Abbyy Infopoisk Llc Method and system for natural language dictionary generation
JP5235344B2 (ja) * 2007-07-03 2013-07-10 株式会社東芝 機械翻訳を行う装置、方法およびプログラム
US8725490B2 (en) * 2007-10-18 2014-05-13 Yahoo! Inc. Virtual universal translator for a mobile device with a camera
CN101425058B (zh) * 2007-10-31 2011-09-28 英业达股份有限公司 第一语言反查词库的生成系统及其方法
US8209164B2 (en) * 2007-11-21 2012-06-26 University Of Washington Use of lexical translations for facilitating searches
US8219407B1 (en) 2007-12-27 2012-07-10 Great Northern Research, LLC Method for processing the output of a speech recognizer
JP5100445B2 (ja) * 2008-02-28 2012-12-19 株式会社東芝 機械翻訳する装置および方法
US9262409B2 (en) 2008-08-06 2016-02-16 Abbyy Infopoisk Llc Translation of a selected text fragment of a screen
US8682640B2 (en) * 2009-11-25 2014-03-25 International Business Machines Corporation Self-configuring language translation device
KR101870729B1 (ko) * 2011-09-01 2018-07-20 삼성전자주식회사 휴대용 단말기의 번역 트리구조를 이용한 번역장치 및 방법
JP2013206253A (ja) 2012-03-29 2013-10-07 Toshiba Corp 機械翻訳装置、方法、およびプログラム
US8971630B2 (en) 2012-04-27 2015-03-03 Abbyy Development Llc Fast CJK character recognition
US8989485B2 (en) 2012-04-27 2015-03-24 Abbyy Development Llc Detecting a junction in a text line of CJK characters
RU2592395C2 (ru) 2013-12-19 2016-07-20 Общество с ограниченной ответственностью "Аби ИнфоПоиск" Разрешение семантической неоднозначности при помощи статистического анализа
JP6327848B2 (ja) * 2013-12-20 2018-05-23 株式会社東芝 コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法およびプログラム
RU2586577C2 (ru) 2014-01-15 2016-06-10 Общество с ограниченной ответственностью "Аби ИнфоПоиск" Фильтрация дуг в синтаксическом графе
RU2596600C2 (ru) 2014-09-02 2016-09-10 Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" Способы и системы обработки изображений математических выражений
US9626358B2 (en) 2014-11-26 2017-04-18 Abbyy Infopoisk Llc Creating ontologies by analyzing natural language texts
KR102380833B1 (ko) * 2014-12-02 2022-03-31 삼성전자주식회사 음성 인식 방법 및 음성 인식 장치
US9852131B2 (en) * 2015-05-18 2017-12-26 Google Llc Techniques for providing visual translation cards including contextually relevant definitions and examples
US10191899B2 (en) * 2016-06-06 2019-01-29 Comigo Ltd. System and method for understanding text using a translation of the text
US10339224B2 (en) * 2016-07-13 2019-07-02 Fujitsu Social Science Laboratory Limited Speech recognition and translation terminal, method and non-transitory computer readable medium
CN108021549B (zh) 2016-11-04 2019-08-13 华为技术有限公司 序列转换方法及装置
US10431216B1 (en) * 2016-12-29 2019-10-01 Amazon Technologies, Inc. Enhanced graphical user interface for voice communications
US11582174B1 (en) 2017-02-24 2023-02-14 Amazon Technologies, Inc. Messaging content data storage
US10229195B2 (en) 2017-06-22 2019-03-12 International Business Machines Corporation Relation extraction using co-training with distant supervision
US10223639B2 (en) * 2017-06-22 2019-03-05 International Business Machines Corporation Relation extraction using co-training with distant supervision
JP7027757B2 (ja) 2017-09-21 2022-03-02 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理装置及び情報処理プログラム
DE112017008160T5 (de) * 2017-11-29 2020-08-27 Mitsubishi Electric Corporation Sprachverarbeitungsvorrichtung, sprachverarbeitungssystem undsprachverarbeitungsverfahren
US11120224B2 (en) * 2018-09-14 2021-09-14 International Business Machines Corporation Efficient translating of social media posts

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0724055B2 (ja) * 1984-07-31 1995-03-15 株式会社日立製作所 単語分割処理方法
JPH03268062A (ja) * 1990-03-19 1991-11-28 Fujitsu Ltd 機械翻訳電子メール装置における私用単語の登録装置
JP2815714B2 (ja) * 1991-01-11 1998-10-27 シャープ株式会社 翻訳装置
US5541836A (en) * 1991-12-30 1996-07-30 At&T Corp. Word disambiguation apparatus and methods
JP2745370B2 (ja) * 1993-02-23 1998-04-28 日本アイ・ビー・エム株式会社 機械翻訳方法及び機械翻訳装置
JP3356536B2 (ja) * 1994-04-13 2002-12-16 松下電器産業株式会社 機械翻訳装置
US5956668A (en) * 1997-07-18 1999-09-21 At&T Corp. Method and apparatus for speech translation with unrecognized segments
US6092034A (en) * 1998-07-27 2000-07-18 International Business Machines Corporation Statistical translation system and method for fast sense disambiguation and translation of large corpora using fertility models and sense models
JP3822990B2 (ja) * 1999-01-07 2006-09-20 株式会社日立製作所 翻訳装置、記録媒体
US6282507B1 (en) * 1999-01-29 2001-08-28 Sony Corporation Method and apparatus for interactive source language expression recognition and alternative hypothesis presentation and selection
WO2001075662A2 (en) * 2000-03-31 2001-10-11 Amikai, Inc. Method and apparatus for providing multilingual translation over a network
AU2001261505A1 (en) * 2000-05-11 2001-11-20 University Of Southern California Machine translation techniques
US7050979B2 (en) * 2001-01-24 2006-05-23 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Apparatus and method for converting a spoken language to a second language
US7295962B2 (en) * 2001-05-11 2007-11-13 University Of Southern California Statistical memory-based translation system
US6973428B2 (en) * 2001-05-24 2005-12-06 International Business Machines Corporation System and method for searching, analyzing and displaying text transcripts of speech after imperfect speech recognition
US20030093262A1 (en) * 2001-11-15 2003-05-15 Gines Sanchez Gomez Language translation system
JP3933449B2 (ja) * 2001-11-22 2007-06-20 株式会社東芝 コミュニケーション支援装置
KR100453227B1 (ko) * 2001-12-28 2004-10-15 한국전자통신연구원 번역 지원 시스템에서의 유사 문장 검색 방법
JP3762327B2 (ja) * 2002-04-24 2006-04-05 株式会社東芝 音声認識方法および音声認識装置および音声認識プログラム
US20040111272A1 (en) * 2002-12-10 2004-06-10 International Business Machines Corporation Multimodal speech-to-speech language translation and display
JP3920812B2 (ja) * 2003-05-27 2007-05-30 株式会社東芝 コミュニケーション支援装置、支援方法、及び支援プログラム
US7925506B2 (en) * 2004-10-05 2011-04-12 Inago Corporation Speech recognition accuracy via concept to keyword mapping
US7643985B2 (en) * 2005-06-27 2010-01-05 Microsoft Corporation Context-sensitive communication and translation methods for enhanced interactions and understanding among speakers of different languages
JP4058071B2 (ja) * 2005-11-22 2008-03-05 株式会社東芝 用例翻訳装置、用例翻訳方法および用例翻訳プログラム
US20080086298A1 (en) * 2006-10-10 2008-04-10 Anisimovich Konstantin Method and system for translating sentences between langauges

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