JP6687944B2 - 自動翻訳システム、自動翻訳方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、第１言語を第２言語に翻訳するための自動翻訳技術に関し、特に自動翻訳を実行するとともに、自動翻訳結果についての評価データをも取得する技術に関する。

近年、コンピュータ、ネットワーク技術を用いて、第１言語の文（原文）を第２言語の文（翻訳文）に翻訳する自動翻訳技術が開発されている。このような技術として、例えば第１言語と第２言語との対訳データを多量に保持した対訳データベースを用いて統計的自動翻訳を行う技術が知られている。

このような自動翻訳技術において、自動翻訳の翻訳結果の精度を把握することが重要であるため、自動翻訳の翻訳結果が正確であるか否かを示す信頼度を測定する技術も種々開発されている。

例えば特許文献１には、第１言語の文（原文）を機械翻訳した機械翻訳文と、当該機械翻訳文を逆翻訳した逆翻訳文との類似度を取得し、取得した類似度に基づいて機械翻訳文を修正した翻訳文を出力する技術についての開示がある。

特開２０１４−７８１３２号公報

しかしながら特許文献１の技術では、翻訳された言語についての知識を有さないユーザは、特許文献１の技術により出力される翻訳文の評価を正しくできない場合がある。

特許文献１の技術では、原文（例えば、日本語の文）と、機械翻訳文（例えば、英語の文）との類似度に基づいて最終的に出力する翻訳文を取得するので、例えば以下の（１）、（２）の場合、適切な翻訳文を取得できない場合がある。

（１）原文（入力文）と逆翻訳文とが同じであっても（類似度が高い場合であっても）、翻訳文が間違っている場合
例えば特許文献１の技術では原文（入力文）として、「彼らはその議題について議論する。」を入力した場合、以下のような機械翻訳文、逆翻訳文が取得される可能性がある。
（原文）：彼らはその議題について議論する。
（機械翻訳文）：They discuss about the agenda.
（逆翻訳文）：彼らはその議題について議論する。

上記の場合、特許文献１の技術では原文と逆翻訳文とは、完全一致するため、類似度は非常に高いと判定され、上記の機械翻訳文が修正されることなく最終出力される。

しかしながら、動詞「ｄｉｓｃｕｓｓ」は他動詞で、「〜について議論する」という意味なので、前置詞「ａｂｏｕｔ」を挿入した上記機械翻訳文は文法誤りを含む英文となる。

つまり上記の場合、特許文献１の技術では正しい翻訳文を取得することができない。

（２）原文（入力文）と逆翻訳文とが異なっていても（類似度が低い場合であっても）、翻訳文が正しい場合
例えば特許文献１の技術では、原文（入力文）として、「算術計算として加減乗除がある。」を入力した場合、以下のような機械翻訳文、逆翻訳文が取得される可能性がある。
（原文）：算術計算として加減乗除がある。
（機械翻訳文）：Arithmetic operations include addition, subtraction, multiplication, and division.
（逆翻訳文）：算術計算は、加算、減算、乗算、および割り算を含む。

上記の場合、特許文献１の技術では原文と逆翻訳文とはかなり異なるため、類似度は低いと判定され、正しい翻訳であるにも拘らず上記の機械翻訳文が修正され、最終出力される可能性がある。

上記機械翻訳文は、無生物主語を使用し、「例えば、〜がある」に相当する動詞「ｉｎｃｌｕｄｅ」を用いたＳＶＯ文型の英文であり、自然な英語である。しかし日本語では、無生物主語構文が基本的に存在しないため、上記機械翻訳文を逆翻訳した場合、不自然な日本語になる可能性が高い。そして特許文献１の技術では原文と逆翻訳文との類似度が低いと判定し、自然な英語である上記機械翻訳文を改悪した修正翻訳文が最終的に出力される可能性が高い。

このように特許文献１の技術では、翻訳された言語についての知識を有しないユーザが、特許文献１の技術を用いる場合、特許文献１の技術により出力される翻訳文の評価を正しくできない場合がある。つまり特許文献１の技術は、翻訳された言語についての知識を有さないユーザが当該技術を使用する場合、自動翻訳結果の評価を適切に行うことができないという問題がある。

そこで本発明は、上記問題点に鑑み、翻訳された言語についての知識を有さないユーザであっても、自動翻訳結果の評価を適切に行うことができる自動翻訳システム、自動翻訳方法、およびプログラムを実現することを目的とする。

上記課題を解決するために第１の発明は、データ入力部と、機械翻訳部と、対訳コーパスデータ格納部と、対訳コーパス制御部と、出力制御部と、を備える自動翻訳システムである。

データ入力部は、原文データ、属性データ、および評価データを入力するため機能部である。

機械翻訳部は、データ入力部に入力された原文データである入力原文データに対して機械翻訳処理を行うことで、機械翻訳文データを取得する。

対訳コーパスデータ格納部は、原文データ、機械翻訳文データ、属性データ、および機械翻訳文データの評価値を含むレコードを格納する。

対訳コーパス制御部は、
（１）入力原文データと一致又は類似する原文データを含み、かつ、
（２）機械翻訳部により取得された機械翻訳文と一致又は類似する機械翻訳文データを含み、かつ、
（３）データ入力部に入力された属性データと一致又は類似する属性データを含む、
レコードを、対訳コーパスデータ格納部に格納されているデータから検索し、レコードが検索された場合、（１）入力原文データと、（２）機械翻訳部により取得された機械翻訳文と、（３）データ入力部に入力された属性データと、（４）レコードに含まれる機械翻訳文データの評価値とを含むデータ、を出力用データとして取得する。

出力制御部は、対訳コーパス制御部により取得された出力用データを出力する。

この自動翻訳システムでは対訳コーパス制御部が、（１）原文データが一致（または類似）し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致（または類似）し、かつ、（３）属性データが一致するレコードを、対訳コーパスデータ格納部から検索し、当該３つの検索条件を満たすレコードを、当該レコードの評価値ともに出力する。これによりユーザが、この自動翻訳システムにより提示された評価値（自動翻訳文データの評価値）を確認することができる。

したがって翻訳先の言語を理解できないユーザであっても、この自動翻訳システムにより提示された評価値（自動翻訳文データの評価値）により、機械翻訳文データの精度を適切に判断することができる。

第２の発明は、第１の発明であって、対訳コーパスデータ格納部に格納されているレコードを用いて機械学習を行い、原文データおよび機械翻訳文データと、機械翻訳文データの評価値とをマッピングすることでマッピングデータを取得し、取得したマッピングデータに基づいて、原文データと、機械翻訳文データとが入力された場合、入力された原文データと、機械翻訳文データとに基づいて、自動評価値を取得する機械学習部をさらに備える。

そして対訳コーパス制御部により、
（１）入力原文データと一致又は類似する原文データを含み、かつ、
（２）機械翻訳部により取得された機械翻訳文と一致又は類似する機械翻訳文データを含み、かつ、
（３）データ入力部に入力された属性データと一致又は類似する属性データを含む、
レコードを、対訳コーパスデータ格納部に格納されているデータから検索できなかった場合、またはレコードに機械翻訳文データの評価値が含まれない場合、
対訳コーパス制御部は、入力原文データと、機械翻訳部により取得された機械翻訳文データと、を出力制御部に出力する。

また上記の場合、機械学習部は、入力原文データと、機械翻訳部により取得された機械翻訳文データとに基づいて自動評価値を取得し、出力制御部は、（１）入力原文データと、（２）機械翻訳部により取得された機械翻訳文データと、（３）機械学習部により取得された自動評価値を出力する。

この自動翻訳システムでは、対訳コーパス制御部が、（１）原文データが一致（または類似）し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致（または類似）し、かつ、（３）属性データが一致するレコードを、対訳コーパスデータ格納部から検索できなかった場合（検索ヒットなしの場合）であっても、機械学習部により取得された自動評価値を出力し、ユーザに提示することができる。

そしてユーザは、この自動翻訳システムにより提示された自動評価値により、機械翻訳文データの精度を判断することができる。

このようにこの自動翻訳システムでは、（１）原文データが一致（または類似）し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致（または類似）し、かつ、（３）属性データが一致するレコード（データ）が存在しない場合であっても、自動評価値により翻訳先言語を理解できないユーザでも機械翻訳文データの精度を判断することができる。

またこの自動翻訳システムでは、機械翻訳文データの評価値が存在するレコードを取得できなかった場合であっても、自動評価値が出力される（ユーザに提示される）。これにより翻訳先言語を理解できないユーザでも、この自動翻訳システムにより出力される機械翻訳文データの精度を適切に判断することができる。

第３の発明は、第２の発明であって、機械学習部により取得された自動評価値に基づいて優先度を取得する優先度取得部であって、自動評価値が機械翻訳文データの評価が低いことを示す値である程、優先度を高い値に設定する優先度取得部をさらに備える。

これによりこの自動翻訳システムでは、自動評価値に基づいて原文データの人手翻訳の必要性の指標となる優先度を取得することができる。

第４の発明は、第３の発明であって、人手による翻訳を依頼する外部協力者の通信端末装置と通信するため外部インターフェースと、人手翻訳対象データ取得部と、を備える。

人手翻訳対象データ取得部は、外部協力者に対して翻訳を依頼する対象データである人手翻訳対象データを取得する。

人手翻訳対象データ取得部は、優先度取得部により設定された優先度に基づいて優先度が高い原文データを含む人手翻訳対象データから、順番に人手翻訳されるように外部インターフェースを介して人手翻訳対象データを外部協力者の通信端末装置に送信する。

これによりこの自動翻訳システムでは、優先度の高い原文データから優先的に人手翻訳を依頼することができる。

第５の発明は、原文データ、機械翻訳文データ、属性データ、および機械翻訳文データの評価値を含むレコードを格納する対訳コーパスデータ格納部を含む自動翻訳システムに用いられる自動翻訳方法であって、データ入力ステップと、機械翻訳ステップと、対訳コーパス制御ステップと、出力制御ステップと、を備える。

データ入力ステップは、原文データ、属性データ、および評価データを入力するためのステップである。

機械翻訳ステップは、データ入力ステップにおいて入力された原文データである入力原文データに対して機械翻訳処理を行うことで、機械翻訳文データを取得する。

対訳コーパス制御ステップは、
（１）入力原文データと一致又は類似する原文データを含み、かつ、
（２）機械翻訳ステップにより取得された機械翻訳文と一致又は類似する機械翻訳文データを含み、かつ、
（３）データ入力ステップにおいて入力された属性データと一致又は類似する属性データを含む、
レコードを、対訳コーパスデータ格納部に格納されているデータから検索し、レコードが検索された場合、（１）入力原文データと、（２）機械翻訳ステップにより取得された機械翻訳文と、（３）データ入力ステップにおいて入力された属性データと、（４）レコードに含まれる機械翻訳文データの評価値と、を含むデータを出力用データとして取得する。

出力制御ステップは、対訳コーパス制御ステップにより取得された出力用データを出力する。

これにより、第１の発明と同様の効果を奏する自動翻訳方法を実現することができる。

第６の発明は、第５の発明である自動翻訳方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

これにより、第１の発明と同様の効果を奏する自動翻訳方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを実現することができる。

本発明によれば、翻訳された言語についての知識を有しないユーザであっても、自動翻訳結果の評価を適切に行うことができる自動翻訳システム、自動翻訳方法、およびプログラムを実現することができる。

第１実施形態に係る自動翻訳システム１０００の概略構成図。 第１実施形態に係る自動翻訳システム１０００の処理シーケンスの前半部分を示す図。 第１実施形態に係る自動翻訳システム１０００の処理シーケンスの後半部分を示す図。 ユーザにより、自動翻訳システム１０００に入力されたデータ（入力データ）と、自動翻訳システム１０００により出力されたデータ（出力データ１、出力データ２）を模式的に示した図。 第２実施形態に係る自動翻訳システム２０００の概略構成図。 第２実施形態に係る自動翻訳システム２０００の処理シーケンスの前半部分を示す図。 第２実施形態に係る自動翻訳システム２０００の処理シーケンスの後半部分を示す図。 第３実施形態に係る自動翻訳システム３０００の概略構成図。 第３実施形態に係る自動翻訳システム３０００の処理シーケンスの前半部分を示す図。 第３実施形態に係る自動翻訳システム３０００の処理シーケンスの後半部分を示す図。 ＣＰＵバス構成を示す図。

［第１実施形態］
第１実施形態について、図面を参照しながら以下に説明する。

＜１．１：自動翻訳システムの構成＞
図１は、第１実施形態に係る自動翻訳システム１０００の概略構成図である。

自動翻訳システム１０００は図１に示すように、データ入力部１と、機械翻訳部２と、ＭＴ（Machine Translation）用データ格納部ＤＢ１と、対訳コーパス制御部３と、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２と、逆翻訳部４と、出力制御部５と、人手翻訳対象データ取得部６と、外部ＩＦ(インターフェース)７と、人手翻訳データ取得部８と、を備える。

データ入力部１は図１に示すように、入力ＩＦ１１と、原文データ取得部１２と、属性データ取得部１３と、評価データ取得部１４と、出力決定データ取得部１５と、人手翻訳依頼データ取得部１６と、を備える。

入力ＩＦ１１は、入力データＤｉｎを入力するためのインターフェースである。入力データＤｉｎは例えば、ユーザの指示に基づいて生成されたデータである。入力ＩＦ１１は、例えば入力ＩＦ１１を制御する制御部（不図示）により生成される入出力制御信号に基づいて入力データＤｉｎの一部または全部を、原文データ取得部１２、属性データ取得部１３、評価データ取得部１４、および出力決定データ取得部１５の１またはそれぞれに出力する。

原文データ取得部１２は、入力ＩＦ１１から出力されるデータを入力とし、当該データから原文データＯｒｇ＿ｔｘｔを取得し、機械翻訳部２および対訳コーパス制御部３に出力する。

属性データ取得部１３は、入力ＩＦ１１から出力されるデータを入力とし、当該データから属性データＡｔｔｒ＿Ｄａｔａを取得し、対訳コーパス制御部３に出力する。

評価データ取得部１４は、入力ＩＦ１１から出力されるデータを入力とし、当該データから評価データＵｓｒ＿Ｅｖａｌを取得し、対訳コーパス制御部３に出力する。

出力決定データ取得部１５は、入力ＩＦ１１から出力されるデータを入力とし、当該データから出力決定データを取得する。そして出力決定データ取得部１５は、取得した出力決定データに基づいて、出力制御部５を制御するための制御信号Ｃｔｌ１を生成し、出力制御部５に出力する。

人手翻訳依頼データ取得部１６は、入力ＩＦ１１から出力されるデータを入力とし、当該データから人手翻訳依頼データを取得し、人手翻訳対象データ取得部６に出力する。

機械翻訳部２は、原文データ取得部１２から出力される原文データＯｒｇ＿ｔｘｔを入力する。また機械翻訳部２は、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１にアクセスできるように接続されており、所定のタイミングでＭＴ用データ格納部ＤＢ１のデータの読み出し、書き込み、更新等を行うことができる。機械翻訳部２は、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔに対して機械翻訳処理を行い、機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔを取得し、対訳コーパス制御部３および逆翻訳部４に出力する。

なお機械翻訳処理とは、第１言語のデータである原文データＯｒｇ＿ｔｘｔを第１言語とは異なる言語である第２言語のデータに翻訳（変換）する処理のことをいう。

ＭＴ用データ格納部ＤＢ１は、機械翻訳処理に使用するデータを格納するためのデータ記憶部であり、機械翻訳部２および逆翻訳部４と接続されている。ＭＴ用データ格納部ＤＢ１では、機械翻訳部２からの指示に従って格納されているデータの読み出し、書き込み、更新等の処理が実行される。またＭＴ用データ格納部ＤＢ１では、逆翻訳部４からの指示に従い、格納されているデータの読み出し、書き込み、更新等の処理が実行される。

またＭＴ用データ格納部ＤＢ１は、対訳コーパス制御部３にも接続されており、対訳コーパス制御部３の指示に従い、格納されているデータの読み出し、書き込み、更新等の処理が実行される。

対訳コーパス制御部３は、原文データ取得部１２から出力される原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、属性データ取得部１３から出力される属性データＡｔｔｒ＿Ｄａｔａと、評価データ取得部１４から出力される評価データＵｓｒ＿Ｅｖａｌと、機械翻訳部２から出力される機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔと、を入力する。また対訳コーパス制御部３は、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２にアクセスできるように接続されており、所定のタイミングで対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２のデータの読み出し、書き込み、更新等を行うことができる。

対訳コーパス制御部３は、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、属性データＡｔｔｒ＿Ｄａｔａと、評価データＵｓｒ＿Ｅｖａｌと、を検索対象データとして、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２のデータから、上記検索対象データと一致または類似するデータを検索する。そして対訳コーパス制御部３は、上記検索対象データと一致または類似するデータの検索結果を出力制御部５に出力する。具体的には対訳コーパス制御部３は、上記検索対象データと一致または類似するデータの（１）原文データ、（２）自動翻訳データ、（３）属性データ、（４）評価値と、を含むデータを生成し、生成したデータをデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄとして出力制御部５に出力する。

また対訳コーパス制御部３は、評価データ取得部１４から評価データＵｓｒ＿Ｅｖａｌを入力した場合、当該評価データＵｓｒ＿Ｅｖａｌを当該評価データＵｓｒ＿Ｅｖａｌに対応する、（１）原文データＯｒｇ＿ｔｘｔ、（２）自動翻訳データＭＴ＿ｔｘｔ、（３）属性データＡｔｔｒ＿Ｄａｔａとともに、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納する。

また対訳コーパス制御部３は、人手翻訳データ取得部８から出力される人手翻訳データを入力する。対訳コーパス制御部３は、人手翻訳データ取得部８から出力される人手翻訳データを入力した場合、当該人手翻訳データを当該人手翻訳データに対応する、（１）原文データＯｒｇ＿ｔｘｔ、（２）属性データＡｔｔｒ＿Ｄａｔａとともに、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納する。

対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２は、対訳コーパスデータを格納するためのデータ記憶部であり、対訳コーパス制御部３と接続されている。対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２では、対訳コーパス制御部３からの指示に従い、格納されているデータの読み出し、書き込み、更新等の処理が実行される。

逆翻訳部４は、機械翻訳部２から出力される機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔを入力する。また逆翻訳部４は、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１にアクセスできるように接続されており、所定のタイミングでＭＴ用データ格納部ＤＢ１のデータの読み出し、書き込み、更新等を行うことができる。逆翻訳部４は、機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔに対して逆機械翻訳処理を行い、逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔを取得し、出力制御部５に出力する。

なお逆機械翻訳処理とは、第２言語（機械翻訳文と同じ言語）のデータである機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔを第１言語（原文と同じ言語）のデータに翻訳（変換）する処理のことをいう。

出力制御部５は、対訳コーパス制御部３から出力されるデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄと、逆翻訳部４から出力される逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔと、出力決定データ取得部１５から出力される制御信号Ｃｔｌ１と、を入力する。出力制御部５は、制御信号Ｃｔｌ１に従い、データＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄと、逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔと、を出力データＤｏｕｔとして出力する。なお出力制御部５は、制御信号Ｃｔｌ１に従い所定の出力先に、当該出力先に応じた出力形式に変換して出力データＤｏｕｔとして出力するようにしてもよい。また制御信号Ｃｔｌ１は、出力先に関する情報を含むものであってもよい。

人手翻訳対象データ取得部６は、人手翻訳依頼データ取得部１６から出力される人手翻訳依頼データを入力する。人手翻訳対象データ取得部６は、人手翻訳依頼データ取得部１６から人手翻訳依頼データが入力された場合、外部協力者に翻訳を依頼する翻訳対象データである人手翻訳対象データを生成し、その生成した人手翻訳対象データを外部ＩＦ７に出力する。なお人手翻訳対象データは、外部協力者に翻訳を依頼する翻訳対象データ（原文データＯｒｇ＿ｔｘｔ）の他に付加情報等のデータを含むものであってもよい。

外部インターフェース７は、人手翻訳対象データ取得部６から出力される人手翻訳対象データを入力し、入力した人手翻訳対象データを外部協力者の編集端末装置等に送信する。また外部インターフェース７は、外部協力者の編集端末装置等から送信されるデータを受信する。そして外部インターフェース７は、外部協力者の編集端末装置等から受信したデータを人手翻訳データ取得部８に出力する。

なお外部インターフェース７は、ネットワーク等を介して外部協力者の編集端末装置等とデータ通信を行うものであってもよい。

人手翻訳データ取得部８は、外部インターフェース７から出力されるデータ（外部協力者の編集端末装置等からの受信データ）を入力し、当該データから外部協力者により作成された翻訳文のデータである人手翻訳データを取得する。そして人手翻訳データ取得部８は、取得した人手翻訳データを対訳コーパス制御部３に出力する。

＜１．２：自動翻訳システムの動作＞
以上のように構成された自動翻訳システム１０００の動作について、図１〜図３を参照しながら、以下に説明する。

なお以下の説明では説明便宜のため、第１言語（原文の言語）を日本語とし、第２言語（機械翻訳文の言語）を英語として説明する。

図２、図３は、自動翻訳システム１０００の処理シーケンスを示す図である。

まず自動翻訳システム１０００で使用するデータ(対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に記憶するデータ)のデータ構造について説明する。

自動翻訳システム１０００で使用するデータ(対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に記憶するデータ)のデータ構造（一例）は以下の通りである。

≪データ構造≫
（１）原文データ
（２）機械翻訳文データ
（２−１）機械翻訳文自体
（２−２）機械翻訳文に対する評価データ
（２−２−１）評価したユーザ
（２−２−２）機械翻訳文の評価値
（２−２−３）原文の人手翻訳
（３）属性データ（原文の属性データ）
（３−１）原文の語用論的属性
（３−１−１）原文が利用される場面
（３−１−２）原文が利用される時間帯
（３−１−３）原文の使用者（発信者、受信者）
（３−２）原文の文法的属性
（３−２−１）肯定文、否定文、疑問文等
（３−２−２）丁寧さの度合い
自動翻訳システム１０００で使用するデータは、上記の通り、（１）原文データ、（２）機械翻訳文データ、（３）属性データ（原文の属性データ）、から構成される。

そして「（２）機械翻訳文データ」は、「（２−１）機械翻訳文自体」のデータと、「（２−２）機械翻訳文に対する評価データ」と、を含む。

「（２−２）機械翻訳文に対する評価データ」は、「（２−２−１）評価したユーザ」と、「（２−２−２）機械翻訳文の評価値」と、「（２−２−３）原文の人手翻訳」のデータと、を含む。

また「（３）属性データ」は、「（３−１）原文の語用論的属性」のデータと、「（３−２）原文の文法的属性」と、を含む。

そして「（３）属性データ」には、「（３−１）原文の語用論的属性」のデータとして、例えば「（３−１−１）原文が利用される場面」についてデータと、「（３−１−２）原文が利用される時間帯」についてのデータと、「（３−１−３）原文の使用者（発信者、受信者）」についてのデータと、が含まれる。

また「（３）属性データ」には、「（３−２）原文の文法的属性」のデータとして、例えば「（３−２−１）肯定文、否定文、疑問文等」の区別を示すデータと、「（３−２−２）丁寧さの度合い」を示すデータと、が含まれる。

なお上記データ構造は一例であって、自動翻訳システム１０００で使用するデータ(対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に記憶するデータ)のデータ構造は、上記に限定されない。

以下の説明では、自動翻訳システム１０００で使用するデータ(対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に記憶するデータ)のデータ構造が上記のデータ構造である場合について、自動翻訳システム１０００の動作を説明する。

（ステップＳ１０１）：
ユーザは、原文データ（日本語文のデータ）をキーボード、ポインティングデバイス、手書き文字認識、ＯＣＲ、音声認識等の一般に用いられている技術を用いた入力ＩＦ１１を介して自動翻訳システム１０００に入力する。

データ入力部１の原文データ取得部１２は、入力ＩＦ１１を介して入力されたデータから原文データを取得し、取得した原文データを原文データＯｒｇ＿ｔｘｔとして機械翻訳部２および対訳コーパス制御部３に出力する。

（ステップＳ１０２）：
機械翻訳部２は、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔに対して機械翻訳処理を行う。例えば統計的機械翻訳技術を用いて機械翻訳処理を行う場合、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１には、原文データと翻訳文データ（英語のデータ）とが対応付けられたコーパスデータが格納されている。この場合機械翻訳部２は、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１に格納されているコーパスデータを用いて原文データＯｒｇ＿ｔｘｔに対して統計的機械翻訳処理を行い、機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔを取得する。

そして機械翻訳部２は、取得した機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔを対訳コーパス制御部３および逆翻訳部４に出力する。

（ステップＳ１０３）：
ユーザは、属性データ（原文の属性データ）を入力ＩＦ１１を介して自動翻訳システム１０００に入力する。

データ入力部１の属性データ取得部１３は、入力ＩＦ１１を介して入力されたデータから属性データＡｔｔｒ＿Ｄａｔａを取得し、対訳コーパス制御部３に出力する。

なお説明便宜のため、ステップＳ１０３において属性データとして以下のデータが入力されたものとして、以下に説明する。
（３−１−１）原文が利用される場面：接客
（３−１−３）原文の使用者（発信者、受信者）：発信者「女」、受信者「男」
（ステップＳ１０４）：
対訳コーパス制御部３は、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、属性データＡｔｔｒ＿Ｄａｔａと、評価データＵｓｒ＿Ｅｖａｌと、を検索対象データとして、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２のデータから上記検索対象データと一致または類似するデータを検索する。そして対訳コーパス制御部３は、上記検索対象データと一致または類似するデータの検索結果を出力制御部５に出力する。

具体的には対訳コーパス制御部３は、上記検索対象データと一致または類似するデータの（１）原文データ、（２）自動翻訳データ、（３）属性データ、（４）評価値と、を含むデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄを生成し、出力制御部５に出力する。

出力制御部５は対訳コーパス制御部３からデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄが入力された場合、当該データＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄに含まれる、（１）原文データ、（２）自動翻訳データ、（３）属性データ、（４）評価値を、ユーザに提示する（例えば、ユーザが見ることができる表示装置（不図示）に当該データを表示する）。

図４は、ユーザにより自動翻訳システム１０００に入力されたデータ（入力データ）と、自動翻訳システム１０００により出力されたデータ（出力データ１、出力データ２）と、を模式的に示した図である。

例えば図４に示すように、ユーザにより入力データとして、
原文データ：「お客様、用件は？」
属性データ：
（３−１−１）原文が利用される場面：接客
（３−１−３）原文の使用者（発信者、受信者）：発信者「女」、受信者「男」
（自分の性別：女、相手の性別：男）
が入力された場合であって、機械翻訳部２により取得された機械翻訳文データが、
機械翻訳文データ：May I help you, sir?
である場合、対訳コーパス制御部３は、
（１）上記原文データと一致または類似する原文データを含み、かつ、
（２）上記機械翻訳文データと一致または類似する機械翻訳文データを含み、かつ、
（３）上記属性データと一致する属性データを含む、
レコード（データ）を対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索する。

そして対訳コーパス制御部３は上記検索条件を満たすレコードを検索した場合、当該検索したレコードに含まれる評価値（「（２−２−２）機械翻訳文の評価値」）を取得する。

そして対訳コーパス制御部３は、出力制御部５に出力するデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄに、
（１）原文データＯｒｇ＿ｔｘｔ（「お客様、用件は？」）
（２）機械翻訳文データ（「May I help you, sir?」）
（３）属性データ（「（場面）接客、（自分（発信者）の性別）女、（相手（受信者）の性別）男」）
（４）評価値（評価値：７６％）
を含める。対訳コーパス制御部３は、このようにして取得したデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄを出力制御部５に出力する。

評価値（「（２−２−２）機械翻訳文の評価値」）は、０〜１００％の間の数値により表現されるものであり、値が大きい程、評価が高いことを意味する。なお評価値は、数値により設定されるものに限定されることなく、２値による評価（例えばＧｏｏｄ／Ｂａｄによる評価）や、Ｎ値（Ｎ：自然数）による評価や、評価対象の事象の生起確率に基づく値等による評価であってもよい。

また検索の結果、ヒットしたレコードにおいて、当該レコードの過去使用頻度が複数であり、複数の評価値を含む場合、当該レコードに含まれる複数の評価値の平均値を、出力制御部５に出力するデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄに含める評価値としてもよい。例えば図４に示した出力データ１の場合、過去使用頻度が３６５回である。そして、例えば、過去３６５回使用されたうち１８回人手により評価され１８個の評価値が上記レコードに含まれるものとする。この場合、図４の出力データ１の表示では当該１８個の評価値の平均値が「７６％」であることを示している。このようにヒットしたレコードに複数の評価値が含まれる場合、対訳コーパス制御部３は「（４）評価値」を検索条件を満たすレコードの評価値の平均値とし、さらに過去使用頻度に関するデータ（図４では「過去使用頻度：３６５回」と表示しているデータ）も含めたデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄを取得するようにしてもよい。そして対訳コーパス制御部３は、当該データＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄを出力制御部５に出力する。

上記のように、過去使用頻度に関するデータも評価値とともにユーザに提示することで、翻訳先の言語を理解できないユーザであっても、機械翻訳文データの精度を適切に判断することができる。つまり評価値が高く、かつ過去使用頻度が多い程、機械翻訳文データの精度が高いことは翻訳先の言語を理解できないユーザであっても容易に推測することができる。

対訳コーパス制御部３における、（１）入力原文データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている原文データとの意味の一致の判定法、（２）機械翻訳部２により取得された機械翻訳文データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている機械翻訳文データとの意味の一致の判定法、および（３）入力属性データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている属性データとの一致の判定法は、以下のようにして行う。
（１）入力原文データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている原文データとの意味の一致の判定法（原文データの一致判定法）
例えば、特開２０１２−２７５９６号公報に開示された技術を用いて判定すればよい。つまり、
（１−１）入力原文データの文章と、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている原文データの文章とにおいて字面が一致する場合、
（１−２）入力原文データの文章における一部の語句をそれと同義又は類似の語句に言い換えた文章と、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている原文データの文章と、において字面が一致する場合、
（１−３）入力原文データの文章における数値や固有名詞等をクラスとして抽象化した文章と、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている原文データの文章における数値や固有名詞等と、をクラスとして、同様の処理により、抽象化した文章とが一致する場合、
のいずれかに該当するとき、対訳コーパス制御部３は入力原文データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている原文データとは、意味が一致すると判定し、上記の（１Ａ）〜（１Ｃ）のいずれにも該当しないときは、入力原文データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている原文データとは、意味が一致しないと判定する。
（２）機械翻訳部２により取得された機械翻訳文データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている機械翻訳文データと、の意味の一致の判定法（機械翻訳文データの一致判定法）
対訳コーパス制御部３は、比較する対象を機械翻訳部２により取得された機械翻訳文データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている機械翻訳文データとにして、上記（１）と同様の方法により、機械翻訳部２により取得された機械翻訳文データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている機械翻訳文データと、の意味の一致の判定を行う。
（３）入力属性データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている属性データと、の一致の判定法（属性データの一致判定法）
対訳コーパス制御部３は、入力属性データの全ての属性値が対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている属性データの対応する属性値と一致したとき、入力属性データと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されている属性データとが一致すると判定する。

なお、入力属性データにおいて属性値が設定されていないデータについては除外してもよい。

例えば図４に示した入力データの場合、入力属性データにおいて、「（３−１−１）原文が利用される場面」が「接客」に設定されており、「（３−１−３）原文の使用者（発信者、受信者）」が「（自分（発信者）の性別）女、（相手（受信者）の性別）男」に属性値（上記意味に対応する値）が設定されているので、対訳コーパス制御部３は、「（３−１−１）原文が利用される場面」が「接客」であり、「（３−１−３）原文の使用者（発信者、受信者）」が「（自分（発信者）の性別）女、（相手（受信者）の性別）男」であるレコードを検索する。

以上のように対訳コーパス制御部３は、（１）原文データが一致し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致し、かつ、（３）属性データが一致するレコードを検索する。

なお対訳コーパス制御部３は、上記（１）〜（３）の３つのデータが一致するレコードを複数検索した場合、当該複数のレコードについてのデータＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄを出力制御部５に出力する。

図４の場合、上記（１）〜（３）の３つのデータが一致するレコード（出力データ１、出力データ２）が２つ存在する場合を示している。

出力制御部５は図４に示す場合のように、上記（１）〜（３）の３つのデータが一致するレコードが複数存在する場合、当該複数のレコードをユーザが確認できるように、ユーザに提示する（例えば表示装置に当該複数のレコードを同時または順次表示する）。

（ステップＳ１０５）：
逆翻訳部４は、機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔに対して逆機械翻訳処理を行い、逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔを取得する。例えば逆翻訳部４は、統計的機械翻訳技術を用いて機械翻訳部２により実行される処理と同様に機械翻訳処理を行う。ＭＴ用データ格納部ＤＢ１には、原文データと翻訳文データとが対応付けられたコーパスデータが格納されているので、逆翻訳部４は、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１に格納されているコーパスデータを用いて機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔ（英語文のデータ）に対して統計的機械翻訳処理を行い、逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔ（日本語文のデータ）を取得する。

そして逆翻訳部４は、取得した逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔを出力制御部５に出力する。

出力制御部５は、逆翻訳部４から逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔが入力されると、ユーザが認識できるように当該逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔを出力する。例えば図４に示すように出力制御部５は、データＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄとともに、逆翻訳文データＲ−ＭＴ＿ｔｘｔをユーザが認識できるように提示する。

ユーザは上記のようにして提示されたデータを確認する。

（ステップＳ１０６）：
ユーザは、自動翻訳システム１０００により提示されているデータを確認し、最終出力を行って良いか否かの判定を行う。例えばユーザは、タッチパネル付き表示装置のように、入力機能を有する表示装置を操作することで、最終出力を行って良いか否かの判定を行う。最終出力を行って良いと判定された場合、次にステップＳ１０７の処理が実行され、最終出力を行って良いと判定されなかった場合、次にステップＳ１０８の処理が実行される。

（ステップＳ１０７）：
ユーザが最終出力を行って良いと判定し、それに対応する操作を例えば入力機能を有する表示装置を用いて行う。この最終出力を行って良いか否かの判定は、出力データに表示されている評価値の値により容易に行うことができる。つまりユーザは、機械翻訳文データの言語（図４の場合、英語）を理解できなくとも、評価値により機械翻訳文データの精度を判断することができる。

さらにユーザは、図４の場合のように出力データが複数存在する場合、評価値の高い出力データを選択することで、機械翻訳文データの言語（図４の場合、英語）が理解できない場合であっても、より精度の高い機械翻訳文データを選択することができる。

図４の場合、出力データ１の評価値「７６％」の方が出力データ２の評価値「１８％」よりも値が大きいので、ユーザは機械翻訳文データの言語（図４の場合、英語）が理解できない場合であってもより精度の高い機械翻訳文データが出力データ１に含まれる機械翻訳文データ（「May I help you, sir?」）であることを容易に判定することができる。

図４の場合、出力データ２の機械翻訳文データ「May I help you, madam?」は、相手が女性であるときにのみ用いられる単語「madam」を含んでいる。属性データにおいて「相手（受信者）の性別」が「男」に設定されているため、単語「madam」を含む機械翻訳文は適切な文章ではない。一方、出力データ１の機械翻訳文データ「May I help you, sir?」は、相手が男性であるときにのみ用いられる単語「sir」を含んでおり、適切な機械翻訳文データを含んでいる。

このように自動翻訳システム１０００では、属性データを考慮した評価値を出力するので、単語「madam」と「sir」のどちらが適切なのかが分からないユーザであっても、評価値により、より適切な機械翻訳文データを含む出力データを選択することができる。

ちなみに図４の場合、逆翻訳文が出力データ１も出力データ２もともに「お客様、ご用件は？」と同じ文章となっているため、逆翻訳文のみでは翻訳先の言語（英語）を理解できないユーザは出力データ１、出力データ２の優劣を判断することができない。

ユーザは上記のように、評価値に基づいて最終出力したいデータを選択する。例えばユーザはタッチパネル付き表示装置のように、入力機能を有する表示装置を操作することでこの選択処理を行う。

そして当該選択処理に対応するデータが入力ＩＦ１１に入力される。

出力決定データ取得部１５は、上記選択処理により選択された出力データが出力されるように制御信号Ｃｔｌ１を生成し、出力制御部５に出力する。

出力制御部５は、出力決定データ取得部１５からの制御信号Ｃｔｌ１に基づいてユーザが選択した出力データの一部または全部を出力する。

例えば図４の場合、出力制御部５は、ユーザが選択した出力データ１に相当するデータを出力する。出力制御部５は、例えばユーザが選択した出力データ１に含まれる機械翻訳文データ「May I help you, sir?」を受信者（話相手）が音声として聞き取れるように音声出力する、あるいは受信者が認識できる表示装置（不図示）に表示させる。

このように処理することで自動翻訳システム１０００では、属性データを考慮した適切な機械翻訳文データを出力することができる。

（ステップＳ１０８）：
ユーザが人手翻訳依頼を行うと決定した場合、例えばユーザは、タッチパネル付き表示装置のように、入力機能を有する表示装置を操作することで人手翻訳依頼データを入力ＩＦ１１に入力する。

人手翻訳依頼データ取得部１６は、ユーザにより入力ＩＦ１１を介して入力された人手翻訳依頼データを取得し、人手翻訳対象データ取得部６に出力する。

人手翻訳対象データ取得部６は、人手翻訳依頼データ取得部１６から人手翻訳依頼データが入力された場合、人手翻訳対象とする原文データＯｒｇ＿ｔｘｔを取得し、人手翻訳対象データとして外部インターフェース７に出力する。なお人手翻訳対象データは、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔについての付加情報を含んでもよい。

外部インターフェース７は、人手翻訳対象データ取得部６から人手翻訳対象データが入力された場合、当該人手翻訳対象データを外部協力者の編集端末装置に送信する。

そして外部協力者は、外部協力者の編集端末装置により自動翻訳システム１０００の外部インターフェース７から送信された人手翻訳対象データを受信する。

（ステップＳ１０９）：
外部協力者は、人手翻訳対象データに含まれる原文データＯｒｇ＿ｔｘｔを翻訳し、翻訳文データを作成する。

（ステップＳ１１０）：
外部協力者は、自身が翻訳した人手翻訳データを含む送信用データを作成し、作成した送信用データを外部協力者の編集端末装置から自動翻訳システム１０００に送信する。

自動翻訳システム１０００は外部インターフェース７により、外部協力者の編集端末装置から送信された送信用データを受信する。そして人手翻訳データ取得部８は、外部インターフェース７により受信した送信用データから人手翻訳データを取得し対訳コーパス制御部３に出力する。

（ステップＳ１１１）：
対訳コーパス制御部３は、人手翻訳データ取得部８から人手翻訳データが入力された場合、当該人手翻訳データを出力制御部５に出力する。

出力制御部５は対訳コーパス制御部３から人手翻訳データが入力された場合、当該人手翻訳データを、例えばユーザが当該人手翻訳データを確認できる表示装置に出力する。

そしてユーザは、自動翻訳システム１０００の出力制御部５により提示された（例えば、表示装置に表示された）人手翻訳データを確認する。

（ステップＳ１１２）：
対訳コーパス制御部３は、人手翻訳データ取得部８から人手翻訳データを入力された場合、当該人手翻訳データを対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に出力し、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔに対応する対訳コーパスデータを更新する。

このとき対訳コーパス制御部３は、「（２−２−３）原文の人手翻訳」のデータ（フィールド）として上記人手翻訳データを格納することで、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔに対応する対訳コーパスデータを更新する。

（ステップＳ１１３）：
対訳コーパス制御部３は、人手翻訳データ取得部８から人手翻訳データが入力された場合、当該人手翻訳データをＭＴ用データ格納部ＤＢ１に出力しＭＴ用データを更新する。ＭＴ用データ格納部ＤＢ１が統計的機械翻訳処理用のデータベースである場合、原文と翻訳文とを対応付けたコーパスデータが所定の形式で格納されているので、対訳コーパス制御部３は人手翻訳データをＭＴ用データ格納部ＤＢ１に格納できる所定の形式のデータに変換した後、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１に格納するようにすればよい。

（ステップＳ１１４〜Ｓ１１６）：
ステップＳ１１４においてユーザは、自動翻訳システム１０００により提示されているデータ（人手翻訳データを含むデータ）を確認し、最終出力を行って良いか否かの判定を行う。例えばユーザは、タッチパネル付き表示装置のように、入力機能を有する表示装置を操作することで最終出力を行って良いか否かの判定を行う。最終出力を行って良いと判定された場合、次にステップＳ１１５の処理が実行され、最終出力を行って良いと判定されなかった場合、処理が終了される（ステップＳ１１６）。

ステップＳ１１５においてユーザが、最終出力を行って良いと判定し、それに対応する操作を例えば入力機能を有する表示装置を用いて行う。

そして上記ユーザの操作に対応するデータが入力ＩＦ１１に入力される。

出力決定データ取得部１５は、上記ユーザの操作に対応するデータに基づいて出力データ（人手翻訳データを含むデータ）が出力されるように制御信号Ｃｔｌ１を生成し、出力制御部５に出力する。

出力制御部５は、出力決定データ取得部１５からの制御信号Ｃｔｌ１に基づいて人手翻訳データを含む出力データの一部または全部を出力する。

出力制御部５は、例えば、ユーザが最終出力してもよいと判定した出力データに含まれる人手翻訳データを、受信者（話相手）が音声として聞き取れるように音声出力する、あるいは受信者が認識できる表示装置（不図示）に表示させる。

このように処理することで自動翻訳システム１０００では、機械翻訳文データの評価値が低くユーザにより当該機械翻訳文データを使用できないと判定した場合であっても、人手翻訳データを取得し取得した人手翻訳データを出力することができる。

以上のように自動翻訳システム１０００では、対訳コーパス制御部３が、（１）原文データが一致（または類似）し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致（または類似）し、かつ、（３）属性データが一致するレコードを、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索し、当該３つの検索条件を満たすレコードを当該レコードの評価値ともにユーザに提示する。

したがって翻訳先の言語を理解できないユーザであっても評価値により、機械翻訳文データの精度を適切に判断することができる。

さらに自動翻訳システム１０００では評価値が低いデータしか出力されない場合、ユーザの指示により、外部協力者に人手翻訳文作成を依頼し、外部協力者により作成された人手翻訳文を取得することができる。

そして自動翻訳システム１０００では外部協力者により作成された人手翻訳文により、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２のデータ、およびＭＴ用データ格納部のデータを更新することができるため、自動翻訳システム１０００の自動翻訳精度を向上させることもできる。

なおユーザが翻訳先言語を理解できる場合、例えばステップＳ１０７においてユーザは、機械翻訳文データの評価についてのデータを入力ＩＦ１１に入力するようにしてもよい。そして評価データ取得部１４は、機械翻訳文データの評価についてのデータをデータＵｓｒ＿Ｅｖａｌとして取得し対訳コーパス制御部３に出力する。

対訳コーパス制御部３は、評価データ取得部１４からデータをデータＵｓｒ＿Ｅｖａｌが入力された場合、データＵｓｒ＿Ｅｖａｌに含まれるユーザの評価データに基づいて、評価値を決定し、決定した評価値により、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔに対応する対訳コーパスデータを更新する。

このとき対訳コーパス制御部３は、「（２−２−２）機械翻訳文の評価値」のデータ（フィールド）として、上記評価値を格納することで、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔに対応する対訳コーパスデータを更新する。

ユーザが翻訳先言語を理解できる場合、自動翻訳システム１０００においてこのような処理を行うようにしてもよい。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明する。

本実施形態において、第１実施形態と同様の部分については、同一符号を付し、詳細な説明を省略する。

＜２．１：第２実施形態に係る自動翻訳システムの構成＞
第２実施形態の自動翻訳システム２０００は図５に示すように、第１実施形態の自動翻訳システム１０００において、機械学習部９を追加し、対訳コーパス制御部３を対訳コーパス制御部３Ａに置換し、出力制御部５を出力制御部５Ａに置換した構成を有している。

対訳コーパス制御部３Ａは、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２に格納されているデータから、（１）原文データ、（２）機械翻訳文データ、（３）評価値（機械翻訳文の評価値）の３つを含むデータを作成し、作成したデータを学習用データとして機械学習部９に出力する。上記以外について、対訳コーパス制御部３Ａは、第１実施形態の対訳コーパス制御部３と同様である。

機械学習部９は、対訳コーパス制御部３Ａから出力される学習用データを入力し、当該学習用データにより機械学習を行う。具体的には機械学習部９は、（１）原文データ、および（２）機械翻訳文データが入力されたときに、評価値を推定し、推定した評価値を自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌとして出力できるように対訳コーパス制御部３Ａから出力される学習用データを用いて機械学習を行う。なお機械学習の手法については、公知の手法を用いればよいので、ここでは詳細な説明を省略する。

また機械学習部９は、原文データ取得部１２から出力される原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、機械翻訳部２から出力される機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔと、を入力する。機械学習部９は、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔと、に基づいて自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを取得し、取得した自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを出力制御部５Ａに出力する。

出力制御部５Ａは、機械学習部９から出力される自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを入力する。出力制御部５Ａは、機械学習部９から自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌが入力された場合、当該自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌに基づいて出力信号Ｄｏｕｔを生成し出力する。上記以外について、出力制御部５Ａは、第１実施形態の出力制御部５と同様である。

＜２．２：第２実施形態に係る自動翻訳システムの動作＞
以上のように構成された自動翻訳システム２０００の動作について、図５〜図７を参照しながら以下に説明する。

なお以下の説明では説明便宜のため、第１言語（原文の言語）を日本語とし、第２言語（機械翻訳文の言語）を英語として説明する。

図６、図７は、自動翻訳システム２０００の処理シーケンスを示す図である。

（ステップＳ２０１〜Ｓ２０４）：
ステップＳ２０１〜Ｓ２０４では、それぞれ第１実施形態のステップＳ１０１〜Ｓ１０４の処理と同様の処理が実行される。

（ステップＳ２０５、Ｓ２０６）：
対訳コーパス制御部３Ａが、（１）原文データが一致（または類似）し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致（または類似）し、かつ、（３）属性データが一致するレコードを、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索できた場合（検索ヒットありの場合）、当該３つの検索条件を満たすレコードを当該レコードの評価値ともにユーザに提示する。つまりこの場合、第１実施形態と同様に、自動翻訳システム２０００は、データＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄをユーザに提示する。これ以降の処理は、第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。

以上のように自動翻訳システム２０００では、対訳コーパス制御部３Ａが、（１）原文データが一致し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致し、かつ、（３）属性データが一致するレコードを対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索できなかった場合（検索ヒットなしの場合）であっても、機械学習部９により取得された自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌをユーザに提示することができる。

そしてユーザは、自動翻訳システム２０００により提示された自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌにより、機械翻訳文データの精度を判断することができる。

このように自動翻訳システム２０００では、（１）原文データが一致し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致し、かつ、（３）属性データが一致するレコードが存在しない場合であっても、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌにより、翻訳先言語を理解できないユーザでも、機械翻訳文データの精度を判断することができる。

なお自動翻訳システム２０００において、対訳コーパス制御部３Ａが機械翻訳文データの評価値が存在するレコードを対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索できなかった場合においても、機械学習部９により取得された自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌをユーザに提示するようにしてもよい。

このようにすることで自動翻訳システム２０００では、機械翻訳文データの評価値が存在するレコードを取得できなかった場合であっても、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌにより翻訳先言語を理解できないユーザでも機械翻訳文データの精度を判断することができる。

［第３実施形態］
次に、第３実施形態について、説明する。

本実施形態において、上記第１、第２の実施形態と同様の部分については、同一符号を付し、詳細な説明を省略する。

＜３．１：第３実施形態に係る自動翻訳システムの構成＞
図８は第３実施形態に係る自動翻訳システム３０００の概略構成図である。

図８に示すように自動翻訳システム３０００は、データ入力部１Ａと、機械翻訳部２と、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１と、対訳コーパス制御部３Ａと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２と、人手翻訳対象データ取得部６と、外部ＩＦ７と、人手翻訳データ取得部８と、機械学習部９と、優先度取得部１０と、を備える。

データ入力部１Ａは図８に示すように、第１実施形態のデータ入力部１から、評価データ取得部１４と、出力決定データ取得部１５と、人手翻訳依頼データ取得部１６とを削除し、原文データ取得部１２と、属性データ取得部１３とのみで構成されている。ただデータ入力部１Ａは、第１実施形態のデータ入力部１と同じ構成であってもよい。

機械翻訳部２と、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１と、対訳コーパス制御部３Ａと、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２と、人手翻訳対象データ取得部６と、外部インターフェース７と、人手翻訳データ取得部８とは、それぞれ第２実施形態と同様の構成を有してる。

機械学習部９は第２実施形態と同様の機能を有している。この機械学習部９は取得した自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを優先度取得部１０に出力する。

優先度取得部１０は機械学習部９から出力される自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを入力する。優先度取得部１０は入力された自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌから優先度を含むデータＰｒｔｙ（優先度データＰｒｔｙ）を取得し、人手翻訳対象データ取得部６に出力する。

人手翻訳対象データ取得部６は、原文データ取得部１２から出力される原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、優先度取得部１０から出力される優先度データＰｒｔｙと、を入力する。人手翻訳対象データ取得部６は、優先度データＰｒｔｙに基づいて人手翻訳対象データを生成し、外部インターフェース７に出力する。

なお、自動翻訳システム３０００は、上記の構成（図８の構成）に限定されることなく第１実施形態の自動翻訳システム１０００、および／または、第２実施形態の自動翻訳システム２０００に含まれる機能部をさらに含む構成であってもよい。

＜３．２：第３実施形態に係る自動翻訳システムの動作＞
以上のように構成された自動翻訳システム３０００の動作について、図８〜図１０を参照しながら以下に説明する。

なお、以下では、説明便宜のため、第１言語（原文の言語）を日本語とし、第２言語（機械翻訳文の言語）を英語として、説明する。

図９、図１０は、自動翻訳システム３０００の処理シーケンスを示す図である。

（ステップＳ３０１〜Ｓ３０５）：
ステップＳ３０１〜Ｓ３０５では、それぞれ、第２実施形態のステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理と同様の処理が実行される。

（ステップＳ３０６）：
対訳コーパス制御部３Ａが、（１）原文データが一致し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致し、かつ、（３）属性データが一致するレコードを対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索できた場合（検索ヒットありの場合）、当該３つの検索条件を満たすレコードを、当該レコードの評価値とともに、ユーザに提示する。つまりこの場合、第２実施形態と同様に自動翻訳システム３０００は、データＤ＿ｈｉｔ＿ｒｅｃｏｒｄをユーザに提示する。

（ステップＳ３０７）：
対訳コーパス制御部３Ａが、（１）原文データが一致（または類似）し、かつ、（２）機械翻訳文データが一致（または類似）し、かつ、（３）属性データが一致するレコードを対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索できなかった場合（検索ヒットなしの場合）、機械学習部９は、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔとから、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを取得する。

また対訳コーパス制御部３Ａが、機械翻訳文データの評価値が存在するレコードを対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索できなかった場合も、機械学習部９は原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔとから、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを取得する。

そして機械学習部９は取得した自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを優先度取得部１０に出力する。

（ステップＳ３０８）：
優先度取得部１０は、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌに基づいて優先度を取得する。具体的には優先度取得部１０は、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌの評価が低い（評価値が小さい）程、優先度が高くなるように優先度を決定する。

つまり自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌの評価が低い場合、機械翻訳文データの精度が低いと考えられるため、当該機械翻訳文データに対応する原文データＯｒｇ＿ｔｘｔに対して人手による翻訳を行った方が良いと考えられる。

自動翻訳システム３０００では上記のように、優先度取得部１０が、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌの評価が低い（評価値が小さい）程優先度を大きな値に設定することで、人手翻訳の必要性が高い原文データを効率良く特定することができる。

優先度取得部１０は、上記にようにして取得した優先度を含む優先度データＰｒｔｙを人手翻訳対象データ取得部６に出力する。

（ステップＳ３０９）：
人手翻訳対象データ取得部６は優先度データＰｒｔｙに含まれる優先度に基づいて、人手翻訳対象データを生成する。具体的には人手翻訳依頼データ取得部１６は、優先度の高い、つまり人手翻訳の必要性の高い原文データから人手翻訳依頼を行うことができるように、人手翻訳対象データを生成する。

人手翻訳対象データ取得部６は、上記のようにして生成した人手翻訳対象データを外部インターフェース７に出力する。なお人手翻訳対象データは、原文データＯｒｇ＿ｔｘｔについての付加情報を含んでいてもよい。

外部インターフェース７は、人手翻訳対象データ取得部６から人手翻訳対象データが入力された場合、当該人手翻訳対象データを外部協力者の編集端末装置に送信する。

そして外部協力者は、外部協力者の編集端末装置により、自動翻訳システム３０００の外部インターフェース７から送信された人手翻訳対象データを受信する。

ステップＳ３１０、Ｓ３１１、Ｓ３１２、Ｓ３１３では、それぞれ、第１実施形態のステップＳ１０９、Ｓ１１０、Ｓ１１２、Ｓ１１３の処理と同様の処理が実行される。

そしてステップＳ３１４にて、自動翻訳システム３０００は処理を終了する。

以上のように自動翻訳システム３０００では、対訳コーパス制御部３Ａが機械翻訳文データの評価値が存在するレコードを対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２から検索できなかった場合、機械学習部９は原文データＯｒｇ＿ｔｘｔと、機械翻訳文データＭＴ＿ｔｘｔとから、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌを取得する。そして自動翻訳システム３０００では、自動評価値Ａｕｔｏ＿Ｅｖａｌから取得した優先度に基づいて、人手翻訳の必要性の高い原文データの人手翻訳を効率良く行うことができる。

そして取得した人手翻訳データにより、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２、ＭＴ用データ格納部ＤＢ１のコーパスデータを更新することで、さらに精度の高い機械翻訳文データを取得できる自動翻訳システムを実現することができる。

［他の実施形態］
上記第１、第２、第３各実施形態を適宜組み合わせて自動翻訳システムを構成するようにしてもよい。

また上記実施形態の自動翻訳システムを構成する各機能部は、例えばネットワークを介して接続されるものであってもよい。

また上記実施形態の自動翻訳システムは、複数の装置により実現されるものであってもよい。

例えばデータ入力部１、１Ａが、ユーザの情報携帯端末装置内に設けられ、機械翻訳部２、対訳コーパス制御部３、逆翻訳部４が、ユーザの情報携帯端末装置とネットワークを介して接続される外部サーバ内に設けられた構成により、自動翻訳システムを実現してもよい。

またＭＴ用データ格納部ＤＢ１、対訳コーパスデータ格納部ＤＢ２も、外部サーバ内に、あるいは外部サーバにインターフェースを介して接続されるものであってもよい。

また上記実施形態では、原文データが日本語文データであり、機械翻訳文データが英語文データである場合について説明したが、これに限定されることはなく、原文データ、機械翻訳文データは、他の言語によるデータであってもよい。また原文データの種類、および機械翻訳文データの種類が複数であってもよい。つまり自動翻訳システムが多言語翻訳を行うシステムであってもよい。

また上記実施形態で説明した自動翻訳システムにおいて、各ブロックはＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部又は全部を含むように１チップ化されても良い。

なおここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

また集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。

また、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。またそれぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。

また上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらにソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。

例えば上記実施形態の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、図１１に示したハードウェア構成（例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力部、出力部、通信部、記憶部（例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ等により実現される記憶部）、外部メディア用ドライブ等をバスＢｕｓにより接続したハードウェア構成）を用いて各機能部をソフトウェア処理により実現するようにしてもよい。

また上記実施形態の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、当該ソフトウェアは、図１１に示したハードウェア構成を有する単独のコンピュータを用いて実現されるものであってもよいし、複数のコンピュータを用いて分散処理により実現されるものであってもよい。

また上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で実行順序を入れ替えることができるものである。

前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明の範囲に含まれる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリなどを挙げることができる。

上記コンピュータプログラムは上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。

なお本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。

本発明によれば、翻訳された言語についての知識を有しないユーザであっても、自動翻訳結果の評価を適切に行うことができる自動翻訳システム、自動翻訳方法、およびプログラムを実現することができる。このため本発明は、自動翻訳関連産業分野において、有用であり当該分野において実施することができる。

１０００、２０００、３０００ 自動翻訳システム
１、１Ａ データ入力部
２ 機械翻訳部
３、３Ａ 対訳コーパス制御部
４ 逆翻訳部
５ 出力制御部
６ 人手翻訳対象データ取得部
７ 外部インターフェース
８ 人手翻訳データ取得部
９ 機械学習部
１０ 優先度取得部
ＤＢ１ ＭＴ用データ格納部
ＤＢ２ 対訳コーパスデータ格納部

Claims (6)

1. 原文データ、属性データ、および評価データを入力するためのデータ入力部と、
   前記データ入力部に入力された原文データである入力原文データに対して、機械翻訳処理を行うことで、機械翻訳文データを取得する機械翻訳部と、
   原文データ、機械翻訳文データ、属性データ、および機械翻訳文データの評価値を含むレコードを格納する対訳コーパスデータ格納部と、
   （１）前記入力原文データと一致又は類似する原文データを含み、かつ、
   （２）前記機械翻訳部により取得された前記機械翻訳文と一致又は類似する機械翻訳文データを含み、かつ、
   （３）前記データ入力部に入力された属性データと一致又は類似する属性データを含む、
   レコードを、前記対訳コーパスデータ格納部に格納されているデータから検索し、前記レコードが検索された場合、（１）前記入力原文データと、（２）前記機械翻訳部により取得された前記機械翻訳文と、（３）前記データ入力部に入力された前記属性データと、（４）前記レコードに含まれる機械翻訳文データの評価値と、を含むデータを出力用データとして取得する対訳コーパス制御部と、
   前記対訳コーパス制御部により取得された前記出力用データを出力する出力制御部と、
   を備える自動翻訳システム。
2. 前記対訳コーパスデータ格納部に格納されているレコードを用いて機械学習を行うことで、原文データおよび機械翻訳文データと、機械翻訳文データの評価値とをマッピングすることでマッピングデータを取得し、取得した前記マッピングデータに基づいて、原文データと、機械翻訳文データと、が入力された場合、入力された原文データと、機械翻訳文データとに基づいて、自動評価値を取得する機械学習部をさらに備え、
   前記対訳コーパス制御部により、
   （１）前記入力原文データと一致又は類似する原文データを含み、かつ、
   （２）前記機械翻訳部により取得された前記機械翻訳文と一致又は類似する機械翻訳文データを含み、かつ、
   （３）前記データ入力部に入力された属性データと一致又は類似する属性データを含む、
   レコードを、前記対訳コーパスデータ格納部に格納されているデータから検索できなかった場合、または、
   前記レコードに機械翻訳文データの評価値が含まれない場合、
   前記対訳コーパス制御部は、
   前記入力原文データと、前記機械翻訳部により取得された前記機械翻訳文データとを前記出力制御部に出力し、
   前記機械学習部は、前記入力原文データと、前記機械翻訳部により取得された前記機械翻訳文データと、に基づいて前記自動評価値を取得し、
   前記出力制御部は、
   （１）前記入力原文データと、（２）前記機械翻訳部により取得された前記機械翻訳文データと、（３）前記機械学習部により取得された前記自動評価値と、を出力する、
   請求項１に記載の自動翻訳システム。
3. 前記機械学習部により取得された前記自動評価値に基づいて、原文データの人手翻訳の必要性の指標を示す値である優先度を取得する優先度取得部であって、前記自動評価値が、前記機械翻訳文データの評価が低いことを示す値である程、前記優先度を高い値に設定する前記優先度取得部をさらに備える、
   請求項２に記載の自動翻訳システム。
4. 外部協力者の通信端末装置と通信するための外部インターフェースと、
   外部協力者に対して翻訳を依頼する対象データである人手翻訳対象データを取得する人手翻訳対象データ取得部と、
   をさらに備え、
   前記人手翻訳対象データ取得部は、
   前記優先度取得部により設定された優先度に基づいて前記優先度が高い原文データを含む前記人手翻訳対象データから順番に人手翻訳されるように、前記外部インターフェースを介して前記人手翻訳対象データを前記外部協力者の通信端末装置に送信する、
   請求項３に記載の自動翻訳システム。
5. 原文データ、機械翻訳文データ、属性データ、および機械翻訳文データの評価値を含むレコードを格納する対訳コーパスデータ格納部を含む自動翻訳システムに用いられる自動翻訳方法であって、
   原文データ、属性データ、および評価データを入力するためのデータ入力ステップと、
   前記データ入力ステップにおいて入力された原文データである入力原文データに対して、機械翻訳処理を行うことで、機械翻訳文データを取得する機械翻訳ステップと、
   （１）前記入力原文データと一致又は類似する原文データを含み、かつ、
   （２）前記機械翻訳ステップにより取得された前記機械翻訳文と一致又は類似する機械翻訳文データを含み、かつ、
   （３）前記データ入力ステップにおいて入力された属性データと一致又は類似する属性データを含む、
   レコードを、前記対訳コーパスデータ格納部に格納されているデータから検索し、前記レコードが検索された場合、（１）前記入力原文データと、（２）前記機械翻訳ステップにより取得された前記機械翻訳文と、（３）前記データ入力ステップにおいて入力された前記属性データと、（４）前記レコードに含まれる機械翻訳文データの評価値とを含むデータを出力用データとして取得する対訳コーパス制御ステップと、
   前記対訳コーパス制御ステップにより取得された前記出力用データを出力する出力制御ステップと、
   を備える自動翻訳方法。
6. 請求項５に記載の自動翻訳方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
   

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