上記目的を達成するために、第１の発明に係る翻訳学習装置は、入力された、翻訳対となる元言語文及び目的言語文のペアの集合に基づいて、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々について、前記ペアの前記元言語文及び前記目的言語文の何れか一方である注目言語の言語文から、予め定められた条件を満たす固有表現部分を抽出すると共に、前記ペアの前記元言語文及び前記目的言語文の他方である対言語の言語文から、前記抽出された固有表現部分に対応する固有表現部分を抽出し、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々について抽出された前記固有表現部分の対応関係に基づいて、元言語及び目的言語の間で翻訳対となる固有表現部分を格納した固有表現翻訳辞書、並びに元言語及び目的言語の間で固有表現部分を翻訳するための固有表現翻字モデルを生成する固有表現学習部と、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々についての、前記抽出された固有表現部分を固有表現ラベルで置換した前記元言語文及び前記目的言語文の間の固有表現ラベル又は単語の対応付けである単語アラインメントに基づいて、前記元言語文の固有表現ラベル又は単語と前記目的言語文の固有表現ラベル又は単語の各ペアについて、前記元言語文の固有表現ラベル又は単語が、前記目的言語文の固有表現ラベル又は単語に翻訳される単語翻訳確率モデルを算出する単語翻訳確率学習部と、前記抽出された固有表現部分を固有表現ラベルで置換した前記元言語文及び前記目的言語文のペアの集合と、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々についての、前記抽出された固有表現部分を固有表現ラベルで置換した前記元言語文及び前記目的言語文の間の固有表現ラベル又は単語の対応付けである単語アラインメントとに基づいて、前記元言語文を前記目的言語文に翻訳するための翻訳モデルを学習する翻訳モデル学習部と、を含んで構成されている。

また、第１の発明に係る翻訳学習装置において、前記固有表現学習部は、予め用意された固有表現ラベルに対応する固有表現の抽出精度、学習用の注目言語の言語文に対して固有表現ラベルに対応する固有表現の抽出を行った結果から予め求められた固有表現ラベルの出現頻度、学習用の前記元言語文及び前記目的言語文の何れか一方から他方へ翻訳する翻訳処理を行った結果から予め求められた固有表現ラベルに対応する固有表現の翻訳精度、及び学習用の前記元言語文及び前記目的言語文について求めた前記元言語文及び前記目的言語文の間の単語の対応付けである単語アラインメントに基づいて予め求められた固有表現ラベルに対応する固有表現のアラインメントの歪み距離の少なくとも１つ、又は組み合わせが一定基準より劣っている固有表現ラベルを除いた固有表現ラベルに対応する固有表現を、前記予め定められた条件を満たす固有表現部分として、前記注目言語の言語文から抽出してもよい。
また、第１の発明に係る翻訳学習装置において、前記固有表現学習部は、注目言語の固有表現の翻字に基づく表層類似度、注目言語及び対言語の各々で提供され、かつ、翻訳関係にある注目言語の見出し語及び対言語の見出し語の間でリンクを有する辞書における、注目言語の固有表現に対応する見出し語が有するリンク、又は予め求めた前記元言語文及び前記目的言語文の間の単語の対応付けである単語アラインメントに基づいて、前記対言語の言語文から、前記抽出された固有表現部分に対応する固有表現部分を抽出してもよい。
また、第２の発明に係る翻訳装置は、入力された翻訳対象の元言語文に含まれる固有表現部分を固有表現ラベルに置き換える固有表現置換部と、上記第１の発明に係る翻訳学習装置により生成された前記単語翻訳確率モデル及び前記翻訳モデルに基づいて、前記固有表現置換部で固有表現が前記固有表現ラベルに置き換えられた元言語文を目的言語文に翻訳するデコーディング部と、前記生成された前記固有表現翻訳辞書及び前記固有表現翻字モデルに基づいて、前記でコーディング部によって翻訳された目的言語文に含まれる前記固有表現ラベルを、目的言語の固有表現部分の文字列に変換する固有表現デコード部と、を含んで構成されている。
また、第３の発明に係る固有表現学習装置は、入力された、翻訳対となる元言語文及び目的言語文のペアの集合に基づいて、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々について、予め用意された固有表現ラベルに対応する固有表現の抽出精度、学習用の注目言語の言語文に対して固有表現ラベルに対応する固有表現の抽出を行った結果から予め求められた固有表現ラベルの出現頻度、学習用の前記元言語文及び前記目的言語文の何れか一方から他方へ翻訳する翻訳処理を行った結果から予め求められた固有表現ラベルに対応する固有表現の翻訳精度、及び学習用の前記元言語文及び前記目的言語文について求めた前記元言語文及び前記目的言語文の間の単語の対応付けである単語アラインメントに基づいて予め求められた固有表現ラベルに対応する固有表現のアラインメントの歪み距離の少なくとも１つ、又は組み合わせが一定基準より劣っている固有表現ラベルを除いた固有表現ラベルに対応する固有表現を、前記予め定められた条件を満たす固有表現部分として、前記注目言語の言語文から抽出すると共に、前記ペアの前記元言語文及び前記目的言語文の他方である対言語の言語文から、前記抽出された固有表現部分に対応する固有表現部分を抽出し、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々について抽出された前記固有表現部分の対応関係に基づいて、元言語及び目的言語の間で翻訳対となる固有表現部分を格納した固有表現翻訳辞書、並びに元言語及び目的言語の間で固有表現部分を翻訳するための固有表現翻字モデルを生成する固有表現学習部と、を含んで構成されている。

第１の発明に係る翻訳学習方法は、固有表現学習部、単語翻訳確率学習部、及び翻訳モデル学習部を含む学習装置における翻訳学習方法であって、前記固有表現学習部が、入力された、翻訳対となる元言語文及び目的言語文のペアの集合に基づいて、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々について、前記ペアの前記元言語文及び前記目的言語文の何れか一方である注目言語の言語文から、予め定められた条件を満たす固有表現部分を抽出すると共に、前記ペアの前記元言語文及び前記目的言語文の他方である対言語の言語文から、前記抽出された固有表現部分に対応する固有表現部分を抽出し、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々について抽出された前記固有表現部分の対応関係に基づいて、元言語及び目的言語の間で翻訳対となる固有表現部分を格納した固有表現翻訳辞書、並びに元言語及び目的言語の間で固有表現部分を翻訳するための固有表現翻字モデルを生成するステップと、前記単語翻訳確率学習部が、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々についての、前記抽出された固有表現部分を固有表現ラベルで置換した前記元言語文及び前記目的言語文の間の固有表現ラベル又は単語の対応付けである単語アラインメントに基づいて、前記元言語文の固有表現ラベル又は単語と前記目的言語文の固有表現ラベル又は単語の各ペアについて、前記元言語文の固有表現ラベル又は単語が、前記目的言語文の固有表現ラベル又は単語に翻訳される単語翻訳確率モデルを算出するステップと、前記翻訳モデル学習部が、前記抽出された固有表現部分を固有表現ラベルで置換した前記元言語文及び前記目的言語文のペアの集合と、前記元言語文及び前記目的言語文のペアの各々についての、前記抽出された固有表現部分を固有表現ラベルで置換した前記元言語文及び前記目的言語文の間の固有表現ラベル又は単語の対応付けである単語アラインメントとに基づいて、前記元言語文を前記目的言語文に翻訳するための翻訳モデルを学習するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
第２の発明に係る翻訳方法は、固有表現置換部、デコーディング部、及び固有表現デコード部を含む翻訳装置における翻訳方法であって、前記固有表現置換部が、入力された翻訳対象の元言語文に含まれる固有表現部分を固有表現ラベルに置き換えるステップと、前記デコーディング部が、第１の発明に係る翻訳学習方法により生成された前記単語翻訳確率モデル及び前記翻訳モデルに基づいて、前記固有表現置換部で固有表現が前記固有表現ラベルに置き換えられた元言語文を目的言語文に翻訳するステップと、前記固有表現デコード部が、前記生成された前記固有表現翻訳辞書及び前記固有表現翻字モデルに基づいて、前記でコーディング部によって翻訳された目的言語文に含まれる前記固有表現ラベルを、目的言語の固有表現部分の文字列に変換するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
第４の発明に係るプログラムは、コンピュータを、請求項１若しくは請求項２に記載の学習装置、請求項３に記載の翻訳装置、又は請求項４に記載の固有表現学習装置の各部として機能させるためのプログラムである。