JP6846666B2 - 翻訳文生成方法、翻訳文生成装置及び翻訳文生成プログラム - Google Patents

Description

本開示は、第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成する翻訳文生成方法、翻訳文生成装置及び翻訳文生成プログラムに関するものである。

近年、第１言語の文を第１言語と異なる第２言語の文に翻訳する機械翻訳装置が研究及び開発されており、このような機械翻訳装置の翻訳性能の向上には、翻訳に利用可能な多数の例文を収集した対訳コーパスが必要となる。特に、従来の機械翻訳装置は、長文又は複文の翻訳が困難である。

例えば、特許文献１では、入力テキストを分割し、分割したテキスト毎に翻訳することで長文を高精度に翻訳する方法が開示されている。また、特許文献２では、多様な同一意図の類似文を自動的に生成することで発話文例を大量に収集することが開示されている。

特開２００６−１８３５４号公報 特開２０１５−１１８４９８号公報

しかしながら、上記従来の技術では、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文の対訳コーパスを収集することについては考慮されておらず、更なる改善が必要とされていた。

本開示は、上記従来の課題を解決するもので、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文の翻訳性能を向上させることができる翻訳文生成方法、翻訳文生成装置及び翻訳文生成プログラムを提供することを目的とするものである。

本開示の一態様に係る翻訳文生成方法は、第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成する翻訳文生成装置における翻訳文生成方法であって、前記第１言語の第１文と、当該第１文を前記第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、前記第１言語の第２文と、当該第２文を前記第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得し、前記第１文と前記第２文とを前記第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、前記第１翻訳文と前記第２翻訳文とを前記第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する。

本開示によれば、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文の翻訳性能を向上させることができる。

本開示の実施の形態１における対訳コーパス生成装置の構成を示すブロック図である。 本開示の実施の形態１における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第１のフローチャートである。 本開示の実施の形態１における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第２のフローチャートである。 カテゴリデータベースに記憶され、移動カテゴリに該当するか否かを判断するために用いられるカテゴリ条件データの一例を示す図である。 カテゴリデータベースに記憶され、対象カテゴリに該当するか否かを判断するために用いられるカテゴリ条件データの一例を示す図である。 カテゴリタグ付きデータ記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。 接続ルール記憶部に記憶される接続ルールの一例を示す図である。 対訳コーパス記憶部に記憶される更新前の対訳コーパスの一例を示す図である。 対訳コーパス記憶部に記憶される更新後の対訳コーパスの一例を示す図である。 本開示の実施の形態２における対訳コーパス生成装置の構成を示すブロック図である。 本開示の実施の形態２における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第１のフローチャートである。 本開示の実施の形態２における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第２のフローチャートである。 本実施の形態２において、翻訳文出力部によって表示される表示画面の一例を示す図である。 本実施の形態２の変形例において、翻訳文出力部２１によって表示される表示画面の一例を示す図である。 本開示の実施の形態３における対訳コーパス生成装置の構成を示すブロック図である。 本開示の実施の形態３における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第１のフローチャートである。 本開示の実施の形態３における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第２のフローチャートである。 更新前の対訳コーパスにより学習された機械翻訳モデルを用いて機械翻訳した翻訳結果の一例を示す図である。 更新後の対訳コーパスにより学習された機械翻訳モデルを用いて機械翻訳した翻訳結果の一例を示す図である。 本開示の実施の形態４における対訳コーパス生成装置の構成を示すブロック図である。 本開示の実施の形態４における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第１のフローチャートである。 本開示の実施の形態４における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第２のフローチャートである。

（本開示の基礎となった知見）
近年、第１言語の文を第１言語と異なる第２言語の文に翻訳する機械翻訳装置が研究及び開発されており、このような機械翻訳装置の翻訳性能の向上には、翻訳に利用可能な多数の例文を収集した対訳コーパスが必要となる。しかしながら、従来の機械翻訳装置は、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文（複文）の翻訳が困難であった。

上記の特許文献１では、入力テキストを短く分割し、分割したテキスト毎に翻訳することで、翻訳性能を向上させている。また、上記の特許文献２では、多様な同一意図の類似文を自動的に生成することで発話文例を大量に収集している。

しかしながら、特に、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文に関する翻訳性能の向上には、長文に関する対訳コーパスが必要であり、長文の対訳コーパスを収集するのは困難である。

以上の課題を解決するために、本開示の一態様に係る翻訳文生成方法は、第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成する翻訳文生成装置における翻訳文生成方法であって、前記第１言語の第１文と、当該第１文を前記第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、前記第１言語の第２文と、当該第２文を前記第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得し、前記第１文と前記第２文とを前記第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、前記第１翻訳文と前記第２翻訳文とを前記第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する。

この構成によれば、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とが取得される。第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文が生成される。

したがって、第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文が生成されるので、生成された第３翻訳文を用いて複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文を翻訳することにより、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文の翻訳性能を向上させることができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、少なくとも前記第３翻訳文を出力してもよい。この構成によれば、少なくとも第３翻訳文を出力し、第３翻訳文を用いて入力文の翻訳処理を行うことができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、文章の属性を示す属性情報と前記第１接続詞との対応関係を表す接続ルールに基づき前記第１接続詞を特定し、特定した前記第１接続詞、前記第１文及び前記第２文を用いて前記第３文を生成してもよい。

この構成によれば、文章の属性を示す属性情報と第１接続詞との対応関係を表す接続ルールに基づき第１接続詞が特定される。特定された第１接続詞、第１文及び第２文を用いて第３文が生成される。

したがって、接続ルールに基づき第１接続詞が特定されるので、第１文と第２文とを繋ぐ適切な第１言語の第１接続詞を特定することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、前記接続ルールは、さらに、前記属性情報と前記第２接続詞との対応関係を表し、前記接続ルールに基づき前記第２の接続詞を特定し、特定した前記第２接続詞、前記第１翻訳文及び前記第２翻訳文を用いて前記第３翻訳文を生成してもよい。

この構成によれば、接続ルールは、さらに、属性情報と第２接続詞との対応関係を表す。そして、接続ルールに基づき第２の接続詞が特定される。特定された第２接続詞、第１翻訳文及び第２翻訳文を用いて第３翻訳文が生成される。

したがって、接続ルールに基づき第２接続詞が特定されるので、第１翻訳文と第２翻訳文とを繋ぐ適切な第２言語の第２接続詞を特定することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、前記属性情報は、前記文章の意味から分類されるカテゴリを示す情報であってもよい。

この構成によれば、属性情報は、文章の意味から分類されるカテゴリを示す情報であるので、第１文及び第２文の意味から適切な第１接続詞及び第２接続詞を特定することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、文章に含まれうる単語又は語句と、当該文章の前記カテゴリとを対応付けて記憶するカテゴリデータベースから、前記第１文に含まれる単語又は語句と合致する前記カテゴリを検索することにより、前記第１文の前記カテゴリを特定し、前記カテゴリデータベースから、前記第２文に含まれる単語又は語句と合致する前記カテゴリを検索することにより、前記第２文の前記カテゴリを特定してもよい。

この構成によれば、文章に含まれうる単語又は語句と、当該文章のカテゴリとを対応付けて記憶するカテゴリデータベースから、第１文に含まれる単語又は語句と合致するカテゴリを検索することにより、第１文のカテゴリが特定される。カテゴリデータベースから、第２文に含まれる単語又は語句と合致するカテゴリを検索することにより、第２文のカテゴリが特定される。

したがって、第１文及び第２文に含まれる単語又は語句から、第１文及び第２文のカテゴリを容易に特定することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、前記接続ルールは、接続ルールデータベースに記憶され、前記接続ルールデータベースは、前記カテゴリの１つである第１カテゴリ及び前記カテゴリの１つである第２カテゴリの組み合わせと、前記第１接続詞と、前記第２接続詞とを対応付けて記憶し、前記接続ルールデータベースから、前記第１文の前記第１カテゴリ及び前記第２文の前記第２カテゴリの組み合わせに対応する前記第１接続詞及び前記第２接続詞を検索することにより、前記第１接続詞及び前記第２接続詞を特定してもよい。

この構成によれば、接続ルールは、接続ルールデータベースに記憶される。接続ルールデータベースは、カテゴリの１つである第１カテゴリ及びカテゴリの１つである第２カテゴリの組み合わせと、第１接続詞と、第２接続詞とを対応付けて記憶している。接続ルールデータベースから、第１文の第１カテゴリ及び第２文の第２カテゴリの組み合わせに対応する第１接続詞及び第２接続詞を検索することにより、第１接続詞及び第２接続詞が特定される。

したがって、第１カテゴリ及び第２カテゴリの組み合わせから第１接続詞及び第２接続詞を容易に特定することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、前記第１言語からなる文と当該文の前記第２言語への翻訳文とを対応付けた対訳コーパスを記憶する対訳コーパス記憶部から、前記第１文、前記第１文に対応する前記第１翻訳文、前記第２文、及び前記第２文に対応する前記第２翻訳文を取得してもよい。

この構成によれば、第１言語からなる文と当該文の第２言語への翻訳文とを対応付けた対訳コーパスを記憶する対訳コーパス記憶部から、第１文、第１文に対応する第１翻訳文、第２文、及び第２文に対応する第２翻訳文が取得される。

したがって、対訳コーパス記憶部に記憶されている対訳コーパスから取得される第１翻訳文及び第２翻訳文から、第３翻訳文を生成することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第３文と前記第３翻訳文とを対応付けて前記対訳コーパス記憶部に格納することにより前記対訳コーパスを更新し、さらに、前記翻訳処理に用いられる機械翻訳モデルを、前記更新された対訳コーパスにより学習してもよい。

この構成によれば、第３文と第３翻訳文とを対応付けて対訳コーパス記憶部に格納することにより対訳コーパスが更新される。翻訳処理に用いられる機械翻訳モデルが、更新された対訳コーパスにより学習される。

したがって、更新された対訳コーパスにより学習された機械翻訳モデルを用いて翻訳処理が行われることにより、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文をより正確に翻訳することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第１判定情報を取得し、さらに、前記第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第２判定情報を取得し、前記第１判定情報及び前記第２判定情報に基づき、前記第１翻訳文及び前記第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、前記第３翻訳文を生成してもよい。

この構成によれば、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第１判定情報が取得される。第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第２判定情報が取得される。第１判定情報及び第２判定情報に基づき、第１翻訳文及び第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文が生成される。

したがって、第１翻訳文及び第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文が生成されるので、第３翻訳文の翻訳精度をより向上させることができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第１翻訳文と、前記第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第１オブジェクトと、前記第２翻訳文と、前記第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を前記ユーザに入力させるための第２オブジェクトとを表示してもよい。

この構成によれば、第１翻訳文と、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第１オブジェクトと、第２翻訳文と、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第２オブジェクトとが表示される。

したがって、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果がユーザにより入力され、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果がユーザにより入力されるので、第３翻訳文の翻訳精度をより向上させることができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第１翻訳文を、前記機械翻訳モデルに適用することにより前記第１言語に翻訳した第１逆翻訳文を取得し、さらに、前記第２翻訳文を、前記機械翻訳モデルに適用することにより前記第１言語に翻訳した第２逆翻訳文を取得し、さらに、前記第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第３判定情報を取得し、さらに、前記第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第４判定情報を取得し、前記第３判定情報及び前記第４判定情報に基づき、前記第１逆翻訳文及び前記第２逆翻訳文が共に正しいと判定された場合、前記第３翻訳文を生成してもよい。

この構成によれば、第１翻訳文を、機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した第１逆翻訳文が取得される。第２翻訳文を、機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した第２逆翻訳文が取得される。第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第３判定情報が取得される。第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第４判定情報が取得される。第３判定情報及び第４判定情報に基づき、第１逆翻訳文及び第２逆翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文が生成される。

したがって、第２言語が理解できなくても、第１言語の第１文と第１言語の第１逆翻訳文とを比較するとともに、第１言語の第２文と第１言語の第２逆翻訳文とを比較することにより、第１翻訳文及び第２翻訳文が正しく翻訳されているか否かを容易に判定することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第１逆翻訳文と、前記第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第３オブジェクトと、前記第２逆翻訳文と、前記第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を前記ユーザに入力させるための第４オブジェクトとを表示してもよい。

この構成によれば、第１逆翻訳文と、第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第３オブジェクトと、第２逆翻訳文と、第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第４オブジェクトとが表示される。

したがって、第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果がユーザにより入力され、第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果がユーザにより入力されるので、第３翻訳文の翻訳精度をより向上させることができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、前記第１言語からなる文と当該文の前記第２言語への翻訳文とを対応付けた対訳コーパスを用いて学習された機械翻訳モデルに前記第１文を適用することにより前記第１翻訳文を取得し、前記機械翻訳モデルに前記第２文を適用することにより前記第２翻訳文を取得してもよい。

この構成によれば、第１言語からなる文と当該文の第２言語への翻訳文とを対応付けた対訳コーパスを用いて学習された機械翻訳モデルに第１文を適用することにより第１翻訳文が取得される。また、機械翻訳モデルに第２文を適用することにより第２翻訳文が取得される。

したがって、対訳コーパスを用いて学習された機械翻訳モデルに第１文及び第２文を適用することで取得される第１翻訳文及び第２翻訳文から、第３翻訳文を生成することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第３文と前記第３翻訳文とを対応付けて前記対訳コーパスを更新し、さらに、前記機械翻訳モデルを、前記更新された対訳コーパスにより学習してもよい。

この構成によれば、第３文と第３翻訳文とを対応付けて対訳コーパスが更新される。機械翻訳モデルが、更新された対訳コーパスにより学習される。

したがって、更新された対訳コーパスにより学習された機械翻訳モデルを用いて翻訳処理が行われることにより、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文をより正確に翻訳することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第１判定情報を取得し、さらに、前記第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第２判定情報を取得し、前記第１判定情報及び前記第２判定情報に基づき、前記第１翻訳文及び前記第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、前記第３翻訳文を生成してもよい。

この構成によれば、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第１判定情報が取得される。第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第２判定情報が取得される。第１判定情報及び第２判定情報に基づき、第１翻訳文及び第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文が生成される。

したがって、第１翻訳文及び第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文が生成されるので、第３翻訳文の翻訳精度をより向上させることができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第１翻訳文と、前記第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第１オブジェクトと、前記第２翻訳文と、前記第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を前記ユーザに入力させるための第２オブジェクトとを表示してもよい。

この構成によれば、第１翻訳文と、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第１オブジェクトと、第２翻訳文と、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第２オブジェクトとが表示される。

したがって、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果がユーザにより入力され、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果がユーザにより入力されるので、第３翻訳文の翻訳精度をより向上させることができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第１翻訳文を、前記機械翻訳モデルに適用することにより前記第１言語に翻訳した第１逆翻訳文を取得し、さらに、前記第２翻訳文を、前記機械翻訳モデルに適用することにより前記第１言語に翻訳した第２逆翻訳文を取得し、さらに、前記第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第３判定情報を取得し、さらに、前記第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第４判定情報を取得し、前記第３判定情報及び前記第４判定情報に基づき、前記第１逆翻訳文及び前記第２逆翻訳文が共に正しいと判定された場合、前記第３翻訳文を生成してもよい。

この構成によれば、第１翻訳文を、機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した第１逆翻訳文が取得される。第２翻訳文を、機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した第２逆翻訳文が取得される。第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第３判定情報が取得される。第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第４判定情報が取得される。第３判定情報及び第４判定情報に基づき、第１逆翻訳文及び第２逆翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文が生成される。

したがって、第２言語が理解できなくても、第１言語の第１文と第１言語の第１逆翻訳文とを比較するとともに、第１言語の第２文と第１言語の第２逆翻訳文とを比較することにより、第１翻訳文及び第２翻訳文が正しく翻訳されているか否かを容易に判定することができる。

また、上記の翻訳文生成方法において、さらに、前記第１逆翻訳文と、前記第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第３オブジェクトと、前記第２逆翻訳文と、前記第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を前記ユーザに入力させるための第４オブジェクトとを表示してもよい。

この構成によれば、第１逆翻訳文と、第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第３オブジェクトと、第２逆翻訳文と、第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第４オブジェクトとが表示される。

したがって、第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果がユーザにより入力され、第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果がユーザにより入力されるので、第３翻訳文の翻訳精度をより向上させることができる。

本開示の他の態様に係る翻訳文生成装置は、第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成する翻訳文生成装置であって、前記第１言語の第１文と、当該第１文を前記第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、前記第１言語の第２文と、当該第２文を前記第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得する取得部と、前記第１文と前記第２文とを前記第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、前記第１翻訳文と前記第２翻訳文とを、前記第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する生成部と、を備える。

この構成によれば、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とが取得される。第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文が生成される。

したがって、第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文が生成されるので、生成された第３翻訳文を用いて複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文を翻訳することにより、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文の翻訳性能を向上させることができる。

本開示の他の態様に係る翻訳文生成プログラムは、第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成するための翻訳文生成プログラムであって、コンピュータを、前記第１言語の第１文と、当該第１文を前記第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、前記第１言語の第２文と、当該第２文を前記第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得する取得部と、前記第１文と前記第２文とを前記第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、前記第１翻訳文と前記第２翻訳文とを前記第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する生成部として機能させる。

この構成によれば、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とが取得される。第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文が生成される。

したがって、第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文が生成されるので、生成された第３翻訳文を用いて複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文を翻訳することにより、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文の翻訳性能を向上させることができる。

以下、本開示にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、以下の実施の形態は、本開示を具体化した一例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。また、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。

（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１における対訳コーパス生成装置の構成を示すブロック図である。

実施の形態１における対訳コーパス生成装置１は、第１言語の第１文と第１言語と異なる第２言語の第２文とを対にした複数の対の文を集めた対訳コーパスを生成する。図１に示すように、対訳コーパス生成装置１は、対訳コーパス記憶部１４と、カテゴリデータベース１５と、カテゴリ付与部１６と、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７と、接続ルール記憶部１８と、長文生成部１９と、対訳コーパス更新部２０とを備える。

なお、対訳コーパス記憶部１４、カテゴリデータベース１５、カテゴリ付与部１６、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７、接続ルール記憶部１８、長文生成部１９及び対訳コーパス更新部２０の一部又は全部は、対訳コーパス生成装置１とは別体の外部機器（例えば、サーバコンピュータ等）に備えられてもよい。この場合、図１に示す対訳コーパス生成装置１は、外部機器との間でデータを通信するインタフェース部を備える。インタフェース部は、生成された対訳コーパスを外部機器へ送信する。インタフェース部は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）規格を用いたインタフェース回路、又はＩＥＥＥ８０２．１１規格等に従った通信インタフェース回路等である。

対訳コーパス生成装置１は、例えば、情報処理装置で構成される。情報処理装置は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及び補助記憶装置を含むコンピュータを備える。また、情報処理装置は、データを表示することでデータを出力するディスプレイと、データを入力する入力装置とをさらに備えてもよい。情報処理装置としては、例えば、デスクトップ型コンピュータのように据え置き型の情報処理装置が採用されてもよいし、ノート型コンピュータ又はタブレット型コンピュータ等のように携帯型の情報処理装置が採用されてもよい。

図１に示す各ブロックは、例えば、ＣＰＵが、補助記憶装置に記憶されている、コンピュータを対訳コーパス生成装置１として機能させるプログラム（対訳コーパス生成プログラム）を実行することで実現される。したがって、コンピュータには、対訳コーパス生成方法が実装されている。図１において、四角形で示すブロックは、主にＣＰＵで機能的に実現され、円筒形で示すブロックは、主に、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び補助記憶装置等で構成される記憶装置で機能的に実現される。

対訳コーパス記憶部１４は、第１言語からなる文と当該文の第２言語への翻訳文とを対応付けた対訳コーパスを記憶する。対訳コーパスは、第１言語の第１文と当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文とを対にした第１訳文対と、第１言語の第２文と当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを対にした第２訳文対とを含む。このように、対訳コーパスは、第１言語の文と、第１言語とは異なる第２言語に当該文を翻訳した翻訳文とを対にした複数の訳文対を含む。対訳コーパス記憶部１４は、カテゴリ付与部１６に接続され、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とをカテゴリ付与部１６に送信する。

カテゴリデータベース１５は、カテゴリ付与部１６に接続され、カテゴリ付与部１６で用いるカテゴリデータを記憶する。カテゴリデータベース１５は、文章に含まれうる単語又は語句と、当該文章のカテゴリとを対応付けたカテゴリ条件データを記憶する。

カテゴリ付与部１６は、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得する。カテゴリ付与部１６は、対訳コーパス記憶部１４から、第１文、第１文に対応する第１翻訳文、第２文、及び第２文に対応する第２翻訳文を取得する。カテゴリ付与部１６は、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７に接続され、文及び翻訳文の組み合わせに対してカテゴリを示すタグ情報を付与する。カテゴリ付与部１６は、カテゴリデータベース１５から、第１文に含まれる単語又は語句と合致するカテゴリを検索することにより、第１文のカテゴリを特定する。また、カテゴリ付与部１６は、カテゴリデータベース１５から、第２文に含まれる単語又は語句と合致するカテゴリを検索することにより、第２文のカテゴリを特定する。なお、カテゴリ付与部１６による具体的なカテゴリ付与方法については後述する。

カテゴリタグ付きデータ記憶部１７は、長文生成部１９に接続され、カテゴリ付与部１６でタグ情報が付与された第１言語の文及び第２言語の翻訳文で構成される複数の訳文対を記憶する。カテゴリタグ付きデータ記憶部１７は、カテゴリ付与部１６でタグ情報が付与された第１文及び第１翻訳文で構成される第１訳文対と、カテゴリ付与部１６でタグ情報が付与された第２文及び第２翻訳文で構成される第２訳文対とを記憶する。

長文生成部１９は、対訳コーパス更新部２０に接続され、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７から第１文、第１翻訳文、第２文及び第２翻訳文を取得し、タグ情報及び接続ルールに基づいて、第１文及び第２文を第１接続詞で接続した第３文を生成するとともに、第１翻訳文及び第２翻訳文を第２接続詞で接続した第３翻訳文を生成する。

長文生成部１９は、第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する。長文生成部１９は、接続ルールに基づき第１接続詞及び第２の接続詞を特定する。長文生成部１９は、特定した第１接続詞、第１文及び第２文を用いて第３文を生成する。接続ルールは、文章の属性を示す属性情報と第１接続詞との対応関係を表し、属性情報と第２接続詞との対応関係を表す。属性情報は、文章の意味から分類されるカテゴリを示す情報である。

接続ルール記憶部１８は、長文生成部１９に接続され、接続ルールを記憶する。接続ルール記憶部１８は、カテゴリの１つである第１カテゴリ及びカテゴリの１つである第２カテゴリの組み合わせと、第１接続詞と、第２接続詞とを対応付けて記憶する。

長文生成部１９は、接続ルール記憶部１８から、第１文の第１カテゴリ及び第２文の第２カテゴリの組み合わせに対応する第１接続詞及び第２接続詞を検索することにより、第１接続詞及び第２接続詞を特定する。なお、長文生成部１９による具体的な文章の接続方法については後述する。

対訳コーパス更新部２０は、対訳コーパス記憶部１４に接続され、長文生成部１９で生成された対訳コーパスを、対訳コーパス記憶部１４に追加することで、対訳コーパス記憶部１４を更新する。対訳コーパス更新部２０は、第３文と第３翻訳文とを対応付けて対訳コーパス記憶部１４に格納することにより対訳コーパスを更新する。

図２は、本開示の実施の形態１における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第１のフローチャートであり、図３は、本開示の実施の形態１における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第２のフローチャートである。

まず、ステップＳ１において、カテゴリ付与部１６は、対訳コーパス記憶部１４から、第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とで構成される訳文対を取得する。カテゴリ付与部１６は、対訳コーパス記憶部１４に記憶されている複数の訳文対のうち１つの訳文対を取得する。

次に、ステップＳ２において、カテゴリ付与部１６は、取得した訳文対がいずれかのカテゴリに該当するか否かを判断する。カテゴリ付与部１６は、カテゴリデータベース１５から、文に含まれる単語又は語句と合致するカテゴリを検索することにより、訳文対のカテゴリを特定する。

図４は、カテゴリデータベースに記憶され、移動カテゴリに該当するか否かを判断するために用いられるカテゴリ条件データの一例を示す図であり、図５は、カテゴリデータベースに記憶され、対象カテゴリに該当するか否かを判断するために用いられるカテゴリ条件データの一例を示す図である。

図４に示すように、移動カテゴリに該当する否かを判断するために用いる条件としては、以下の第１条件〜第３条件がある。なお、移動カテゴリは、文の内容が移動を意味していることを示している。例えば、第１条件としては、第１言語の文に含まれる単語に、「行く」、「乗る」又は「進む」などの移動に関する動詞が含まれることであり、第２条件としては、第１言語の文に含まれる単語に、「車」、「電車」又は「徒歩」などの移動に関する名詞が含まれることであり、第３条件としては、第１言語の文の長さが１５文字以下であることである。そして、カテゴリ付与部１６は、第３条件を必ず満たし、且つ第１条件と第２条件とのいずれかを満たす場合、すなわち、第１条件及び第３条件を満たす場合、又は、第２条件及び第３条件を満たす場合、訳文対が移動カテゴリに該当すると判断する。なお、カテゴリ付与部１６は、第３条件を用いずに、第１条件と第２条件とのいずれかを満たす場合、訳文対が移動カテゴリに該当すると判断してもよい。

また、図５に示すように、対象カテゴリに該当する否かを判断するために用いる条件としては、以下の第１条件〜第３条件がある。なお、対象カテゴリは、文の内容が移動対象を意味していることを示している。例えば、第１条件としては、第１言語の文に含まれる単語に、「ある」、「見える」又は「着く」などの移動に関する動詞が含まれることであり、第２条件としては、ランドマーク名、地名又は国名などの移動に関する名詞が含まれることであり、第３条件としては、第１言語の文の長さが１５文字以下であることである。そして、カテゴリ付与部１６は、第１条件、第２条件及び第３条件の全てを満たす場合、訳文対が対象カテゴリに該当すると判断する。なお、カテゴリ付与部１６は、第３条件を用いずに、第１条件及び第２条件を満たす場合、訳文対が対象カテゴリに該当すると判断してもよい。

なお、第３条件は、文が、複数の文を接続詞で繋いだ長文ではなく、１つの文で構成されることを判断するための条件であり、１５文字に限定されない。また、英語などの日本語以外の言語では、１５文字ではなく、１５単語であってもよい。

また、図４及び図５に示すこれらの条件は一例である。例えば、第２言語の翻訳文に関する条件を記載してもよいし、カテゴリの該当条件はどのような記載方法でもよい。例えば、長文生成部１９は、原因を表す原因カテゴリに該当する第１文と、結果を表する結果カテゴリに該当する第２文とを第１接続詞で接続した第３文を生成し、原因カテゴリに該当する第１翻訳文と、結果カテゴリに該当する第２翻訳文とを第２接続詞で接続した第３翻訳文を生成してもよい。

図２に戻って、訳文対がいずれかのカテゴリに該当しないと判断された場合（ステップＳ２でＮＯ）、ステップＳ５の処理に移行する。

一方、訳文対がいずれかのカテゴリに該当すると判断された場合（ステップＳ２でＹＥＳ）、ステップＳ３において、カテゴリ付与部１６は、訳文対にカテゴリを付与する。

次に、ステップＳ４において、カテゴリ付与部１６は、カテゴリが付与された訳文対をカテゴリタグ付きデータ記憶部１７に記憶する。

次に、ステップＳ５において、カテゴリ付与部１６は、対訳コーパス記憶部１４から全ての訳文対を取得したか否かを判断する。ここで、全ての訳文対を取得していないと判断された場合（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ１の処理に戻り、カテゴリ付与部１６は、対訳コーパス記憶部１４から他の訳文対を取得する。一方、全ての訳文対を取得したと判断された場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、ステップＳ６の処理に移行する。

以下、カテゴリ付与部１６による処理について、具体例を挙げて説明する。なお、以下の例では、第１言語が日本語であり、第２言語が英語である。

例えば、カテゴリ付与部１６は、「まっすぐ行く。」という文及び「go straight.」という翻訳文を含む訳文対と、「京都タワーがある。」という文及び「there is a Kyoto tower.」という翻訳文を含む訳文対と、「今日は東京で遊ぶ予定です。」という文及び「It is scheduled to play in Tokyo today.」という翻訳文を含む訳文対とを取得する（ステップＳ１）。

次に、カテゴリ付与部１６は、それぞれの訳文対がいずれかのカテゴリに該当するか否かを判断する（ステップＳ２）。例えば、「まっすぐ行く。」という文は、「行く」という動詞を含み、且つ１５文字以下であるので、第１条件及び第３条件を満たし、移動カテゴリに該当すると判断される。また、「京都タワーがある。」という文は、「ある」という動詞を含み、且つ「京都タワー」というランドマーク名を含み、且つ１５文字以下であるので、第１条件、第２条件及び第３条件を満たし、対象カテゴリに該当すると判断される。さらに、「今日は東京で遊ぶ予定です。」という文は、「東京」という地名を含むが、第１条件に合致する動詞を含んでいないので、移動カテゴリ及び対象カテゴリのいずれのカテゴリにも該当しないと判断される。

図６は、カテゴリタグ付きデータ記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。図６に示すように、第１言語の文と、第２言語の翻訳文とで構成される訳文対には、カテゴリを示すタグ情報が付与されている。例えば、「まっすぐ行く。」という文及び「go straight.」という翻訳文を含む訳文対には、移動カテゴリを示すタグ情報が付与されており、「京都タワーがある。」という文及び「there is a Kyoto tower.」という翻訳文を含む訳文対には、対象カテゴリを示すタグ情報が付与されている。なお、図６に示すデータは一例であり、これに限らない。

続いて、図３に戻って、全ての訳文対を取得したと判断された場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、ステップＳ６において、長文生成部１９は、適用する接続ルールを選択する。

図７は、接続ルール記憶部に記憶される接続ルールの一例を示す図である。接続ルールは、接続する文のカテゴリの組み合わせと、第１言語の第１接続と、第２言語の第２接続詞とを対応付けている。図７では、第１言語が日本語であり、第２言語が英語である。図７に示す接続ルールは、移動カテゴリの文と対象カテゴリの文とを、「と」、「ば」又は「たら」の第１接続詞で接続し、移動カテゴリの翻訳文と対象カテゴリの翻訳文とを、「Ａｎｄ」又は「Ｔｈｅｎ」の第２接続詞で接続する接続ルールを示している。接続ルールの選択方法はどのような方法であってもよく、例えば、接続ルール記憶部１８に予め記憶している全ての接続ルールを選択してもよいし、規則に則って幾つかの接続ルールを選択してもよいし、ランダムに接続ルールを選択してもよい。さらに、機械学習などで接続ルールを学習してもよい。本実施の形態１では、長文生成部１９は、接続ルール記憶部１８に記憶されている複数の接続ルールの中から１の接続ルールを選択する。接続ルールは一例であり、これに限らない。

次に、ステップＳ７において、長文生成部１９は、接続ルールに応じた第１訳文対及び第２訳文対をカテゴリタグ付きデータ記憶部１７から抽出する。例えば、接続ルールが、移動カテゴリと対象カテゴリとを接続する接続ルールであった場合、長文生成部１９は、移動カテゴリを示すタグ情報を含む第１訳文対と、対象カテゴリを示すタグ情報を含む第２訳文対とをカテゴリタグ付きデータ記憶部１７から抽出する。第１訳文対は、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文とを含み、第２訳文対は、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを含む。

次に、長文生成部１９は、接続ルールを適用し、第１文と第２文とを第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文と、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文とを生成し、第３文と第３翻訳文とを含む第３訳文対を生成する（ステップＳ８）。

以下、長文生成部１９による処理について、具体例を挙げて説明する。

まず、長文生成部１９は、適用する接続ルールを選択する（ステップＳ６）。ここでは、一例として図７に示す接続ルールが選択されたとする。

次に、長文生成部１９は、接続ルールに応じた第１訳文対及び第２訳文対を抽出する（ステップＳ７）。図７に示す接続ルールでは、移動カテゴリと対象カテゴリとを接続するルールであるので、移動カテゴリを示すタグ情報が付与されている第１文「まっすぐ行く。」と第１翻訳文「go straight.」とで構成される第１訳文対と、対象カテゴリを示すタグ情報が付与されている第２文「京都タワーがある。」と第２翻訳文「there is a Kyoto tower.」とで構成される第２訳文対とが抽出される。

次に、長文生成部１９は、第３訳文対を生成する（ステップＳ８）。長文生成部１９は、接続ルールに則り、第１文と第２文とを第１接続詞「と」で接続し、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２接続詞「Ａｎｄ」で接続することにより、第３文「まっすぐ行くと京都タワーがある。」と第３翻訳文「Go straight and there is a Kyoto tower.」とで構成される第３訳文対を生成する。また、長文生成部１９は、接続ルールに則り、第１文と第２文とを第１接続詞「と」で接続し、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２接続詞「Ｔｈｅｎ」で接続することにより、第３文「まっすぐ行くと京都タワーがある。」と第３翻訳文「Go straight then there is a Kyoto tower.」とで構成される第３訳文対を生成する。

また、長文生成部１９は、接続ルールに則り、第１文と第２文とを第１接続詞「ば」で接続し、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２接続詞「Ａｎｄ」で接続することにより、第３文「まっすぐ行けば京都タワーがある。」と第３翻訳文「Go straight and there is a Kyoto tower.」とで構成される第３訳文対を生成する。また、長文生成部１９は、接続ルールに則り、第１文と第２文とを第１接続詞「ば」で接続し、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２接続詞「Ｔｈｅｎ」で接続することにより、第３文「まっすぐ行けば京都タワーがある。」と第３翻訳文「Go straight then there is a Kyoto tower.」とで構成される第３訳文対を生成する。

また、長文生成部１９は、接続ルールに則り、第１文と第２文とを第１接続詞「たら」で接続し、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２接続詞「Ａｎｄ」で接続することにより、第３文「まっすぐ行ったら京都タワーがある。」と第３翻訳文「Go straight and there is a Kyoto tower.」とで構成される第３訳文対を生成する。また、長文生成部１９は、接続ルールに則り、第１文と第２文とを第１接続詞「たら」で接続し、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２接続詞「Ｔｈｅｎ」で接続することにより、第３文「まっすぐ行ったら京都タワーがある。」と第３翻訳文「Go straight then there is a Kyoto tower.」とで構成される第３訳文対を生成する。

このように、長文生成部１９は、各カテゴリに含まれる複数の訳文対がある場合、各々の訳文対を組み合わせる。ただし、全ての訳文対を組み合わせる必要はなく、任意に選択した訳文対を組み合わせてもよい。

続いて、図３に戻って、ステップＳ９において、対訳コーパス更新部２０は、第３文と第３翻訳文とを対応付けた第３訳文対を対訳コーパス記憶部１４に格納することにより対訳コーパスを更新する。

次に、ステップＳ１０において、長文生成部１９は、接続ルールに応じた全ての第１訳文対及び第２訳文対をカテゴリタグ付きデータ記憶部１７から抽出したか否かを判断する。ここで、全ての第１訳文対及び第２訳文対を抽出していないと判断された場合（ステップＳ１０でＮＯ）、ステップＳ７の処理に戻り、長文生成部１９は、他の第１訳文対及び第２訳文対を抽出する。

一方、全ての第１訳文対及び第２訳文対を抽出したと判断された場合（ステップＳ１０でＹＥＳ）、ステップＳ１１において、長文生成部１９は、接続ルール記憶部１８に記憶されている全ての選択ルールを選択したか否かを判断する。ここで、全ての選択ルールを選択していないと判断された場合（ステップＳ１１でＮＯ）、ステップＳ６の処理に戻り、長文生成部１９は、他の選択ルールを選択する。一方、全ての選択ルールを選択したと判断された場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、処理を終了する。

図８は、対訳コーパス記憶部に記憶される更新前の対訳コーパスの一例を示す図であり、図９は、対訳コーパス記憶部に記憶される更新後の対訳コーパスの一例を示す図である。図８に示す更新前の対訳コーパスは、５つの訳文対を含む。これに対し、本実施の形態１では、６つの訳文対が自動的に生成されて対訳コーパスに追加される。これにより、図９に示す更新後の対訳コーパスは、１１の訳文対を含む。なお、追加される訳文対については、任意に選択してもよい。

このように、第１文と第２文とを第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文と、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文とが対応付けられて対訳コーパス記憶部１４に記憶されている場合、対訳コーパス生成装置１より対訳コーパスが生成されていると判断することが可能である。

（実施の形態２）
実施の形態２では、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得し、取得した第１文、第１翻訳文、第２文及び第２翻訳文をユーザに提示し、第１翻訳文及び第２翻訳文が正しく翻訳されているか否かのユーザによる判定を受け付け、第１翻訳文及び第２翻訳文が共に正しく翻訳されていると判定された場合、第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する。

図１０は、本開示の実施の形態２における対訳コーパス生成装置の構成を示すブロック図である。

図１０に示す対訳コーパス生成装置１ａは、対訳コーパス記憶部１４と、カテゴリデータベース１５と、カテゴリ付与部１６ａと、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７と、接続ルール記憶部１８と、長文生成部１９と、対訳コーパス更新部２０と、翻訳文出力部２１と、ユーザ入力受付部２２と、評価データ生成部２３とを備える。

なお、対訳コーパス記憶部１４、カテゴリデータベース１５、カテゴリ付与部１６ａ、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７、接続ルール記憶部１８、長文生成部１９及び対訳コーパス更新部２０の一部又は全部は、対訳コーパス生成装置１ａとは別体の外部機器（例えば、サーバコンピュータ等）に備えられてもよい。この場合、図１０に示す対訳コーパス生成装置１ａは、外部機器との間でデータを通信するインタフェース部を備える。インタフェース部は、生成された対訳コーパスを外部機器へ送信する。インタフェース部は、例えば、ＵＳＢ規格を用いたインタフェース回路、又はＩＥＥＥ８０２．１１規格等に従った通信インタフェース回路等である。

また、図１０に示す各ブロックは、例えば、ＣＰＵが、補助記憶装置に記憶されている、コンピュータを対訳コーパス生成装置１ａとして機能させるプログラム（対訳コーパス生成プログラム）を実行することで実現される。したがって、コンピュータには、対訳コーパス生成方法が実装されている。図１０において、四角形で示すブロックは、主にＣＰＵで機能的に実現され、円筒形で示すブロックは、主に、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び補助記憶装置等で構成される記憶装置で機能的に実現される。

翻訳文出力部２１は、ユーザ入力受付部２２に接続され、対訳コーパス記憶部１４から取得した文及び翻訳文を出力する。この出力方法については、どのような方法であってもよく、本実施の形態２では、翻訳文出力部２１は、ディスプレイであり、対訳コーパス記憶部１４から取得した文及び翻訳文を表示する。文及び翻訳文が同時に出力されることもあり得る。

翻訳文出力部２１は、対訳コーパス記憶部１４から、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得する。翻訳文出力部２１は、第１翻訳文と、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第１オブジェクトと、第２翻訳文と、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第２オブジェクトとを表示する。

ユーザ入力受付部２２は、評価データ生成部２３に接続され、ユーザによる所定の操作を受け付ける。ユーザ入力受付部２２は、例えば、所定の機能を割り付けられた複数の入力スイッチ等を備えるキーボード、マウス又はタッチパネル等の入力装置である。また、ユーザ入力受付部２２は、外部機器との間でデータを通信する、上述と同様なインタフェース部であってもよい。

ユーザ入力受付部２２は、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果のユーザによる入力を受け付けるとともに、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果のユーザによる入力を受け付ける。ユーザ入力受付部２２は、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第１判定情報を出力するとともに、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第２判定情報を出力する。

評価データ生成部２３は、カテゴリ付与部１６ａに接続され、ユーザ入力受付部２２によって入力された、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第１判定情報を取得するとともに、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第２判定情報を取得する。評価データ生成部２３は、第１判定情報及び前記第２判定情報に基づき、正しいと判定された第１翻訳文及び第１文の組み合わせと、正しいと判定された第２翻訳文及び第２文の組み合わせとをカテゴリ付与部１６ａに出力する。また、評価データ生成部２３は、第１判定情報及び前記第２判定情報に基づき、正しくないと判定された第１翻訳文及び第１文の組み合わせを破棄し、正しくないと判定された第２翻訳文及び第２文の組み合わせとを破棄する。

カテゴリ付与部１６ａは、評価データ生成部２３から、第１文、第１文に対応する第１翻訳文、第２文、及び第２文に対応する第２翻訳文を取得する。カテゴリ付与部１６ａが取得する第１翻訳文及び第２翻訳文は、ユーザにより正しく翻訳されていると判定された翻訳文である。カテゴリ付与部１６ａによるカテゴリを示すタグ情報の付与については、実施の形態１と同じである。

長文生成部１９は、第１判定情報及び第２判定情報に基づき、第１翻訳文及び第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文を生成する。

図１１は、本開示の実施の形態２における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第１のフローチャートであり、図１２は、本開示の実施の形態２における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第２のフローチャートである。

まず、ステップＳ２１において、翻訳文出力部２１は、対訳コーパス記憶部１４から、第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とで構成される訳文対を取得する。翻訳文出力部２１は、対訳コーパス記憶部１４に記憶されている複数の訳文対のうち１つの訳文対を取得する。

次に、ステップＳ２２において、翻訳文出力部２１は、対訳コーパス記憶部１４から取得した第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とを表示する。

次に、ステップＳ２３において、ユーザ入力受付部２２は、翻訳文出力部２１によって表示された翻訳文が正しいか否かのユーザによる判定を受け付ける。ユーザ入力受付部２２は、翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す判定情報を評価データ生成部２３へ出力する。

次に、ステップＳ２４において、評価データ生成部２３は、ユーザ入力受付部２２から出力された判定情報に基づいて、ユーザにより翻訳文は正しいと判定されたか否かを判断する。ここで、翻訳文は正しくないと判定されたと判断された場合（ステップＳ２４でＮＯ）、ステップＳ２９の処理へ移行する。なお、評価データ生成部２３は、正しくないと判定された第１言語の文と第２言語の翻訳文とで構成される訳文対を破棄し、カテゴリ付与部１６ａに出力しない。

一方、翻訳文は正しいと判定されたと判断された場合（ステップＳ２４でＹＥＳ）、ステップＳ２５において、評価データ生成部２３は、正しいと判定された第１言語の文と第２言語の翻訳文とで構成される訳文対をカテゴリ付与部１６ａに出力する。

図１１のステップＳ２６〜ステップＳ２８の処理は、図２に示すステップＳ２〜ステップＳ４の処理と同じであるので、説明を省略する。

次に、ステップＳ２９において、翻訳文出力部２１は、対訳コーパス記憶部１４から全ての訳文対を取得したか否かを判断する。ここで、全ての訳文対を取得していないと判断された場合（ステップＳ２９でＮＯ）、ステップＳ２１の処理に戻り、翻訳文出力部２１は、対訳コーパス記憶部１４から他の訳文対を取得する。一方、全ての訳文対を取得したと判断された場合（ステップＳ２９でＹＥＳ）、ステップＳ３０の処理に移行する。

図１２のステップＳ３０〜ステップＳ３５の処理は、図３に示すステップＳ６〜ステップＳ１１の処理と同じであるので、説明を省略する。

図１３は、本実施の形態２において、翻訳文出力部によって表示される表示画面の一例を示す図である。図１３に示すように、翻訳文出力部２１は、第１言語の文２１１と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文２１２と、翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるためのオブジェクト２１３とを含む表示画面２１０を表示する。ユーザは、第１言語の文に対する第２言語の翻訳文が正しく翻訳されているか否かを判定し、判定結果を入力する。

図１３に示す例では、「この道をまっすぐ行きます。」という第１言語の文２１１が表示され、「Go along this street.」という翻訳文２１２が表示され、「良い」又は「悪い」のいずれかのユーザによる入力を受け付けるためのオブジェクト２１３が表示されている。ユーザは、表示された翻訳文が正しいと判定した場合は、「良い」というオブジェクト２１３を選択し、表示された翻訳文が正しくないと判定した場合は、「悪い」というオブジェクト２１３を選択する。ユーザ入力受付部２２は、ユーザによる判定結果を示す判定情報を評価データ生成部２３へ出力する。ユーザの判定結果を示す判定情報は、例えば、翻訳文が正しいと判定されたか否かの２値で表される。

その後、評価データ生成部２３は、判定情報に基づいて、ユーザによって翻訳文は正しいと判定されたか否かを判断する。翻訳文は正しくないと判断された場合、評価データ生成部２３は、正しくないと判断された第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とで構成される訳文対を破棄する。一方、翻訳文は正しいと判断された場合、評価データ生成部２３は、正しいと判断された第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とで構成される訳文対をカテゴリ付与部１６へ出力する。図１３では、「良い」が選択されているので、「この道をまっすぐ行きます。」と「Go along this street.」とが訳文対として、カテゴリ付与部１６ａへ出力される。

なお、判定結果は２値ではなく、例えば０から１００までの数値（０が最も悪く、１００が最も良い）で表されてもよく、ユーザ入力受付部２２は、任意の数値のユーザによる入力を受け付けることによって、翻訳文の正しさを表してもよい。この場合、評価データ生成部２３は、ステップＳ２４の処理でユーザによって入力された数値が閾値以上であるか否かを判断してもよい。なお、これらの判定情報は一例であり、これらに限らない。

また、本実施の形態２では、翻訳文出力部２１は、対訳コーパス記憶部１４から、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得しているが、本開示は特にこれに限定されず、第１翻訳文を、翻訳処理に用いられる機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した第１逆翻訳文を取得し、第２翻訳文を機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した第２逆翻訳文を取得してもよい。また、評価データ生成部２３は、第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第３判定情報を取得してもよく、第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第４判定情報を取得してもよい。長文生成部１９は、第３判定情報及び第４判定情報に基づき、第１逆翻訳文及び第２逆翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文を生成してもよい。なお、機械翻訳モデルは、対訳コーパス生成装置１ａに予め記憶されており、第１言語の入力文が機械翻訳モデルにより第２言語の翻訳文に翻訳される。

また、翻訳文出力部２１は、第１逆翻訳文と、第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第３オブジェクトと、第２逆翻訳文と、第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第４オブジェクトとを表示してもよい。

図１４は、本実施の形態２の変形例において、翻訳文出力部２１によって表示される表示画面の一例を示す図である。図１４に示すように、翻訳文出力部２１は、第１言語の文３１１と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文３１２と、翻訳文３１２を機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した逆翻訳文３１３と、翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるためのオブジェクト３１４とを含む表示画面３１０を表示する。ユーザは、第２言語の翻訳文を第１言語に逆翻訳した逆翻訳文３１３が正しく翻訳されているか否かを判定し、判定結果を入力する。すなわち、ユーザは、第１言語の文３１１と、第１言語の逆翻訳文３１３とを比較することにより、第２言語が分からなくても、翻訳文３１２が正しく翻訳されているか否かを判定することができる。

図１４に示す例では、「この道をまっすぐ行きます。」という第１言語の文３１１が表示され、「Go along this street.」という翻訳文３１２が表示され、「この道をまっすぐ行く。」という第１言語の逆翻訳文３１３が表示され、「良い」又は「悪い」のいずれかのユーザによる入力を受け付けるためのオブジェクト３１４が表示されている。ユーザは、表示された逆翻訳文が正しいと判定した場合は、「良い」というオブジェクト３１４を選択し、表示された逆翻訳文が正しくないと判定した場合は、「悪い」というオブジェクト３１４を選択する。ユーザ入力受付部２２は、ユーザによる判定結果を示す判定情報を評価データ生成部２３へ出力する。

その後、評価データ生成部２３は、判定情報に基づいて、ユーザによって逆翻訳文は正しいと判定されたか否かを判断する。逆翻訳文は正しくないと判断された場合、評価データ生成部２３は、正しくないと判断された第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とで構成される訳文対を破棄する。一方、逆翻訳文は正しいと判断された場合、評価データ生成部２３は、正しいと判断された第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とで構成される訳文対をカテゴリ付与部１６へ出力する。図１４では、「良い」が選択されているので、「この道をまっすぐ行きます。」と「Go along this street.」とが訳文対として、カテゴリ付与部１６ａへ出力される。

また、本実施の形態２において、翻訳文出力部２１は、長文生成部１９によって生成された、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文をユーザに提示してもよい。また、翻訳文出力部２１は、第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文とともに第３翻訳文をユーザに提示してもよい。この場合、対訳コーパス更新部２０は、第３翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す判定情報を取得し、第３翻訳文が正しいと判定された場合、第３文と第３翻訳文とを対応付けて対訳コーパス記憶部１４に格納することにより対訳コーパスを更新してもよい。

（実施の形態３）
実施の形態１，２では、対訳コーパス記憶部から、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とが取得されているが、実施の形態３では、対訳コーパスを用いて学習された機械翻訳モデルに第１文及び第２文を適用することにより第１翻訳文及び第２翻訳部得が取得される。

図１５は、本開示の実施の形態３における対訳コーパス生成装置の構成を示すブロック図である。

図１５に示す対訳コーパス生成装置１ｂは、翻訳対象入力部１１と、機械翻訳モデル記憶部１２と、機械翻訳部１３と、対訳コーパス記憶部１４と、カテゴリデータベース１５と、カテゴリ付与部１６ｂと、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７と、接続ルール記憶部１８と、長文生成部１９と、対訳コーパス更新部２０と、機械翻訳モデル学習部２４とを備える。

なお、機械翻訳モデル記憶部１２、機械翻訳部１３、対訳コーパス記憶部１４、カテゴリデータベース１５、カテゴリ付与部１６ｂ、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７、接続ルール記憶部１８、長文生成部１９、対訳コーパス更新部２０及び機械翻訳モデル学習部２４の一部又は全部は、対訳コーパス生成装置１ｂとは別体の外部機器（例えば、サーバコンピュータ等）に備えられてもよい。この場合、図１５に示す対訳コーパス生成装置１ｂは、外部機器との間でデータを通信するインタフェース部を備える。インタフェース部は、生成された対訳コーパスを外部機器へ送信する。インタフェース部は、例えば、ＵＳＢ規格を用いたインタフェース回路、又はＩＥＥＥ８０２．１１規格等に従った通信インタフェース回路等である。

また、図１５に示す各ブロックは、例えば、ＣＰＵが、補助記憶装置に記憶されている、コンピュータを対訳コーパス生成装置１ｂとして機能させるプログラム（対訳コーパス生成プログラム）を実行することで実現される。したがって、コンピュータには、対訳コーパス生成方法が実装されている。図１５において、四角形で示すブロックは、主にＣＰＵで機能的に実現され、円筒形で示すブロックは、主に、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び補助記憶装置等で構成される記憶装置で機能的に実現される。

翻訳対象入力部１１は、機械翻訳部１３に接続され、例えば、所定の操作を受け付ける。翻訳対象入力部１１は、翻訳対象となる第１言語の第１文及び第２文のユーザによる入力を受け付ける。翻訳対象入力部１１は、例えば、所定の機能を割り付けられた複数の入力スイッチ等を備えるキーボード、マウス又はタッチパネル等の入力装置、又はマイクなどの音声入力装置などである。また、翻訳対象入力部１１は、例えば、外部機器との間でデータを通信するインタフェース部であって良い。所定の操作は、例えば、第１言語の文を入力する入力操作、及び対訳コーパスの生成開始を対訳コーパス生成装置１ｂに指示する入力操作等を含み、対訳コーパス生成装置１ｂで対訳コーパスを生成するために必要な各種操作を含む。

機械翻訳モデル記憶部１２は、機械翻訳部１３に接続され、第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる機械翻訳モデルを記憶する。

機械翻訳部１３は、カテゴリ付与部１６ｂに接続され、第１言語の第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文を生成するとともに、第１言語の第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文を生成する。機械翻訳部１３は、機械翻訳モデル記憶部１２に記憶されている機械翻訳モデルに第１文を適用することにより第１翻訳文を生成し、機械翻訳モデルに第２文を適用することにより第２翻訳文を生成する。機械翻訳部１３は、統計的機械翻訳、ニューラルネットによる翻訳、又はルールベース型翻訳等を用いて機械翻訳し、機械翻訳部１３が用いる機械翻訳方法については特に限定されない。機械翻訳部１３は、翻訳対象入力部１１によって入力された第１文と、翻訳した第１翻訳文と、翻訳対象入力部１１によって入力された第２文と、翻訳した第２翻訳文とをカテゴリ付与部１６ｂへ出力する。

カテゴリ付与部１６ｂは、機械翻訳部１３から、第１文、第１文に対応する第１翻訳文、第２文、及び第２文に対応する第２翻訳文を取得する。カテゴリ付与部１６ｂが取得する第１翻訳文及び第２翻訳文は、機械翻訳部１３によって翻訳された翻訳文である。カテゴリ付与部１６ｂによるカテゴリを示すタグ情報の付与については、実施の形態１と同じである。

機械翻訳モデル学習部２４は、機械翻訳モデル記憶部１２に接続され、機械翻訳モデル記憶部１２に記憶されている機械翻訳モデルを、更新された対訳コーパスにより再学習する。

図１６は、本開示の実施の形態３における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第１のフローチャートであり、図１７は、本開示の実施の形態３における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第２のフローチャートである。

まず、ステップＳ４１において、翻訳対象入力部１１は、翻訳対象となる第１言語の入力文のユーザによる入力を受け付ける。このとき、翻訳対象入力部１１は、翻訳対象をテキストデータで受け付けてもよいし、音声データで受け付けてもよい。音声データで受け付けた場合、翻訳対象入力部１１は、音声認識処理により当該音声データをテキストデータに変換する。

次に、ステップＳ４２において、機械翻訳部１３は、機械翻訳モデル記憶部１２に記憶されている機械翻訳モデルに、翻訳対象である入力文を適用することにより翻訳文を生成する。

次に、ステップＳ４３において、機械翻訳部１３は、翻訳対象入力部１１によって入力された第１言語の文と、生成した第２言語の翻訳文とで構成される訳文対をカテゴリ付与部１６ｂに出力する。

次に、ステップＳ４４において、カテゴリ付与部１６ｂは、取得した訳文対がいずれかのカテゴリに該当するか否かを判断する。カテゴリ付与部１６ｂは、カテゴリデータベース１５から、文に含まれる単語又は語句と合致するカテゴリを検索することにより、訳文対のカテゴリを特定する。ここで、訳文対がいずれかのカテゴリに該当しないと判断された場合（ステップＳ４４でＮＯ）、ステップＳ４１の処理に戻る。

一方、訳文対がいずれかのカテゴリに該当すると判断された場合（ステップＳ４４でＹＥＳ）、ステップＳ４５において、カテゴリ付与部１６ｂは、訳文対にカテゴリを付与する。

次に、ステップＳ４６において、カテゴリ付与部１６ｂは、カテゴリが付与された訳文対をカテゴリタグ付きデータ記憶部１７に記憶する。

図１７のステップＳ４７〜ステップＳ５２の処理は、図３に示すステップＳ６〜ステップＳ１１の処理と同じであるので、説明を省略する。

次に、ステップＳ５３において、機械翻訳モデル学習部２４は、機械翻訳モデル記憶部１２に記憶されている機械翻訳モデルを、更新された対訳コーパスにより学習する。

図１８は、更新前の対訳コーパスにより学習された機械翻訳モデルを用いて機械翻訳した翻訳結果の一例を示す図であり、図１９は、更新後の対訳コーパスにより学習された機械翻訳モデルを用いて機械翻訳した翻訳結果の一例を示す図である。

図１８及び図１９において、入力文は、「まっすぐ行くと京都タワーがある。」である。図１８に示すように、例えば、更新前の対訳コーパスにより学習された機械翻訳モデルを用いて入力文を機械翻訳した場合、翻訳結果は、「Go straight and a Kyoto tower.」となり、第１文と第２文とが正しく接続された翻訳文となっていない。これに対し、図１９に示すように、更新後の対訳コーパスにより学習された機械翻訳モデルを用いて入力文を機械翻訳した場合、翻訳結果は、「Go straight and there is a Kyoto tower.」となり、第１文と第２文とが正しく接続された翻訳文となっている。

なお、本実施の形態３では、カテゴリ付与部１６ｂは、機械翻訳部１３からのみ第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得しているが、本開示は特にこれに限定されず、カテゴリ付与部１６ｂは、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文とを機械翻訳部１３から取得し、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを対訳コーパス記憶部１４から取得してもよい。

（実施の形態４）
実施の形態４では、機械翻訳された第１翻訳文及び第２翻訳文とをユーザに提示し、第１翻訳文及び第２翻訳文が正しく翻訳されているか否かのユーザによる判定を受け付け、第１翻訳文及び第２翻訳文が共に正しく翻訳されていると判定された場合、第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する。

図２０は、本開示の実施の形態４における対訳コーパス生成装置の構成を示すブロック図である。

図２０に示す対訳コーパス生成装置１ｃは、翻訳対象入力部１１と、機械翻訳モデル記憶部１２と、機械翻訳部１３ｃと、対訳コーパス記憶部１４と、カテゴリデータベース１５と、カテゴリ付与部１６ａと、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７と、接続ルール記憶部１８と、長文生成部１９と、対訳コーパス更新部２０と、翻訳文出力部２１ｃと、ユーザ入力受付部２２と、評価データ生成部２３と、機械翻訳モデル学習部２４とを備える。

なお、機械翻訳モデル記憶部１２、機械翻訳部１３ｃ、対訳コーパス記憶部１４、カテゴリデータベース１５、カテゴリ付与部１６ａ、カテゴリタグ付きデータ記憶部１７、接続ルール記憶部１８、長文生成部１９、対訳コーパス更新部２０及び機械翻訳モデル学習部２４の一部又は全部は、対訳コーパス生成装置１ｃとは別体の外部機器（例えば、サーバコンピュータ等）に備えられてもよい。この場合、図２０に示す対訳コーパス生成装置１ｃは、対訳コーパス記憶部１４及び対訳コーパス更新部２０に代え、外部機器との間でデータを通信するインタフェース部を備える。インタフェース部は、生成された対訳コーパスを外部機器へ送信する。インタフェース部は、例えば、ＵＳＢ規格を用いたインタフェース回路、又はＩＥＥＥ８０２．１１規格等に従った通信インタフェース回路等である。

また、図２０に示す各ブロックは、例えば、ＣＰＵが、補助記憶装置に記憶されている、コンピュータを対訳コーパス生成装置１ｃとして機能させるプログラム（対訳コーパス生成プログラム）を実行することで実現される。したがって、コンピュータには、対訳コーパス生成方法が実装されている。図２０において、四角形で示すブロックは、主にＣＰＵで機能的に実現され、円筒形で示すブロックは、主に、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び補助記憶装置等で構成される記憶装置で機能的に実現される。

機械翻訳部１３ｃは、翻訳文出力部２１ｃに接続され、第１言語の第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文を生成するとともに、第１言語の第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文を生成する。機械翻訳部１３ｃは、機械翻訳モデル記憶部１２に記憶されている機械翻訳モデルに第１文を適用することにより第１翻訳文を生成し、機械翻訳モデルに第２文を適用することにより第２翻訳文を生成する。機械翻訳部１３ｃは、統計的機械翻訳、ニューラルネットによる翻訳、又はルールベース型翻訳等を用いて機械翻訳し、機械翻訳部１３ｃが用いる機械翻訳方法については特に限定されない。機械翻訳部１３ｃは、翻訳対象入力部１１によって入力された第１文と、翻訳した第１翻訳文と、翻訳対象入力部１１によって入力された第２文と、翻訳した第２翻訳文とを翻訳文出力部２１ｃへ出力する。

翻訳文出力部２１ｃは、ユーザ入力受付部２２に接続され、機械翻訳部１３ｃから取得した文及び翻訳文を出力する。この出力方法については、どのような方法であってもよく、本実施の形態４では、翻訳文出力部２１ｃは、ディスプレイであり、機械翻訳部１３ｃから取得した文及び翻訳文を表示する。文及び翻訳文が同時に出力されることもあり得る。

翻訳文出力部２１ｃは、機械翻訳部１３ｃから、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得する。翻訳文出力部２１ｃは、第１翻訳文と、第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第１オブジェクトと、第２翻訳文と、第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第２オブジェクトとを表示する。

図２１は、本開示の実施の形態４における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第１のフローチャートであり、図２２は、本開示の実施の形態４における対訳コーパス生成装置における翻訳文生成処理について説明するための第２のフローチャートである。

まず、ステップＳ６１において、翻訳対象入力部１１は、翻訳対象となる第１言語の入力文のユーザによる入力を受け付ける。このとき、翻訳対象入力部１１は、翻訳対象をテキストデータで受け付けてもよいし、音声データで受け付けてもよい。音声データで受け付けた場合、翻訳対象入力部１１は、音声認識処理により当該音声データをテキストデータに変換する。

次に、ステップＳ６２において、機械翻訳部１３ｃは、機械翻訳モデル記憶部１２に記憶されている機械翻訳モデルに、翻訳対象である入力文を適用することにより翻訳文を生成する。機械翻訳部１３は、翻訳対象入力部１１によって入力された第１言語の文と、生成した第２言語の翻訳文とで構成される訳文対を翻訳文出力部２１ｃへ出力する。

次に、ステップＳ６３において、翻訳文出力部２１ｃは、翻訳文出力部２１ｃから取得した第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とを表示する。翻訳文出力部２１ｃは、第１言語の文と、当該文を第２言語へ翻訳した翻訳文とで構成される訳文対を翻訳文出力部２１ｃから取得する。この場合、翻訳文出力部２１ｃによって表示される表示画面は、図１３に示す表示画面と同じである。

次に、ステップＳ６４において、ユーザ入力受付部２２は、翻訳文出力部２１ｃによって表示された翻訳文が正しいか否かのユーザによる判定を受け付ける。ユーザ入力受付部２２は、翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す判定情報を評価データ生成部２３へ出力する。

次に、ステップＳ６５において、評価データ生成部２３は、ユーザ入力受付部２２から出力された判定情報に基づいて、ユーザにより翻訳文は正しいと判定されたか否かを判断する。ここで、翻訳文は正しくないと判定されたと判断された場合（ステップＳ６５でＮＯ）、ステップＳ６１の処理へ戻る。なお、評価データ生成部２３は、正しくないと判定された第１言語の文と第２言語の翻訳文とで構成される訳文対を破棄し、カテゴリ付与部１６ａに出力しない。

一方、翻訳文は正しいと判定されたと判断された場合（ステップＳ６５でＹＥＳ）、ステップＳ６６において、評価データ生成部２３は、正しいと判定された第１言語の文と第２言語の翻訳文とで構成される訳文対をカテゴリ付与部１６ａに出力する。

次に、ステップＳ６７において、カテゴリ付与部１６ａは、取得した訳文対がいずれかのカテゴリに該当するか否かを判断する。カテゴリ付与部１６ａは、カテゴリデータベース１５から、文に含まれる単語又は語句と合致するカテゴリを検索することにより、訳文対のカテゴリを特定する。ここで、訳文対がいずれかのカテゴリに該当しないと判断された場合（ステップＳ６７でＮＯ）、ステップＳ６１の処理に戻る。

一方、訳文対がいずれかのカテゴリに該当すると判断された場合（ステップＳ６７でＹＥＳ）、ステップＳ６８において、カテゴリ付与部１６ａは、訳文対にカテゴリを付与する。

次に、ステップＳ６９において、カテゴリ付与部１６ａは、カテゴリが付与された訳文対をカテゴリタグ付きデータ記憶部１７に記憶する。

図２２のステップＳ７０〜ステップＳ７６の処理は、図１７に示すステップＳ４７〜ステップＳ５３の処理と同じであるので、説明を省略する。

なお、本実施の形態４では、カテゴリ付与部１６ａは、評価データ生成部２３からのみ第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得しているが、本開示は特にこれに限定されず、カテゴリ付与部１６ａは、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文とを評価データ生成部２３から取得し、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを対訳コーパス記憶部１４から取得してもよい。

また、本実施の形態４では、翻訳文出力部２１ｃは、機械翻訳部１３ｃから、第１言語の第１文と、当該第１文を第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、第１言語の第２文と、当該第２文を第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得しているが、本開示は特にこれに限定されず、第１翻訳文を、翻訳処理に用いられる機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した第１逆翻訳文を取得し、第２翻訳文を機械翻訳モデルに適用することにより第１言語に翻訳した第２逆翻訳文を取得してもよい。また、評価データ生成部２３は、第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第３判定情報を取得してもよく、第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第４判定情報を取得してもよい。長文生成部１９は、第３判定情報及び第４判定情報に基づき、第１逆翻訳文及び第２逆翻訳文が共に正しいと判定された場合、第３翻訳文を生成してもよい。

また、翻訳文出力部２１ｃは、第１逆翻訳文と、第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第３オブジェクトと、第２逆翻訳文と、第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第４オブジェクトとを表示してもよい。この場合、翻訳文出力部２１ｃによって表示される表示画面は、図１４に示す表示画面と同じである。

さらに、本実施の形態４において、翻訳文出力部２１ｃは、長文生成部１９によって生成された、第１翻訳文と第２翻訳文とを第２言語の第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文をユーザに提示してもよい。また、翻訳文出力部２１ｃは、第１文と第２文とを第１言語の第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文とともに第３翻訳文をユーザに提示してもよい。この場合、対訳コーパス更新部２０は、第３翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す判定情報を取得し、第３翻訳文が正しいと判定された場合、第３文と第３翻訳文とを対応付けて対訳コーパス記憶部１４に格納することにより対訳コーパスを更新してもよい。

本開示に係る翻訳文生成方法、翻訳文生成装置及び翻訳文生成プログラムは、複数の文を互いに接続詞で繋いだ長文の翻訳性能を向上させることができ、第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成する翻訳文生成方法、翻訳文生成装置及び翻訳文生成プログラムとして有用である。

１，１ａ，１ｂ，１ｃ 対訳コーパス生成装置
１１ 翻訳対象入力部
１２ 機械翻訳モデル記憶部
１３，１３ｃ 機械翻訳部
１４ 対訳コーパス記憶部
１５ カテゴリデータベース
１６，１６ａ，１６ｂ カテゴリ付与部
１７ カテゴリタグ付きデータ記憶部
１８ 接続ルール記憶部
１９ 長文生成部
２０ 対訳コーパス更新部
２１，２１ｃ 翻訳文出力部
２２ ユーザ入力受付部
２３ 評価データ生成部
２４ 機械翻訳モデル学習部

Claims (19)

1. 第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成する翻訳文生成装置における翻訳文生成方法であって、
   前記第１言語の第１文と、当該第１文を前記第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、前記第１言語の第２文と、当該第２文を前記第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得し、
   前記第１文の文章の属性を示す属性情報と、前記第２文の文章の属性を示す属性情報とを取得し、
   ２つの属性情報の組み合わせと前記第１言語の第１接続詞と前記第２言語の第２接続詞との対応関係を表す接続ルールを検索することにより、前記第１文の属性情報と前記第２文の属性情報との組み合わせに対応する、前記第１接続詞及び前記第２接続詞を特定し、
   前記第１文と前記第２文とを前記特定した第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、前記第１翻訳文と前記第２翻訳文とを前記特定した第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する、
   翻訳文生成方法。
2. さらに、少なくとも前記第３翻訳文を出力する、
   請求項１記載の翻訳文生成方法。
3. 前記属性情報は、前記文章の意味から分類されるカテゴリを示す情報である、
   請求項１記載の翻訳文生成方法。
4. 文章に含まれうる単語又は語句と、当該文章の前記カテゴリとを対応付けて記憶するカテゴリデータベースから、前記第１文に含まれる単語又は語句と合致する前記カテゴリを検索することにより、前記第１文の前記カテゴリを特定し、
   前記カテゴリデータベースから、前記第２文に含まれる単語又は語句と合致する前記カテゴリを検索することにより、前記第２文の前記カテゴリを特定する、
   請求項３記載の翻訳文生成方法。
5. 前記接続ルールは、接続ルールデータベースに記憶され、
   前記接続ルールデータベースは、前記カテゴリの１つである第１カテゴリ及び前記カテゴリの１つである第２カテゴリの組み合わせと、前記第１接続詞と、前記第２接続詞とを対応付けて記憶し、
   前記接続ルールデータベースから、前記第１文の前記第１カテゴリ及び前記第２文の前記第２カテゴリの組み合わせに対応する前記第１接続詞及び前記第２接続詞を検索することにより、前記第１接続詞及び前記第２接続詞を特定する、
   請求項３又は４に記載の翻訳文生成方法。
6. 前記第１言語からなる文と当該文の前記第２言語への翻訳文とを対応付けた対訳コーパスを記憶する対訳コーパス記憶部から、前記第１文、前記第１文に対応する前記第１翻訳文、前記第２文、及び前記第２文に対応する前記第２翻訳文を取得する、
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の翻訳文生成方法。
7. さらに、前記第３文と前記第３翻訳文とを対応付けて前記対訳コーパス記憶部に格納することにより前記対訳コーパスを更新し、
   さらに、前記翻訳処理に用いられる機械翻訳モデルを、前記更新された対訳コーパスにより学習する、
   請求項６記載の翻訳文生成方法。
8. さらに、前記第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第１判定情報を取得し、
   さらに、前記第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第２判定情報を取得し、
   前記第１判定情報及び前記第２判定情報に基づき、前記第１翻訳文及び前記第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、前記第３翻訳文を生成する、
   請求項６記載の翻訳文生成方法。
9. さらに、前記第１翻訳文と、前記第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第１オブジェクトと、前記第２翻訳文と、前記第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を前記ユーザに入力させるための第２オブジェクトとを表示する、
   請求項８記載の翻訳文生成方法。
10. さらに、前記第１翻訳文を、前記機械翻訳モデルに適用することにより前記第１言語に翻訳した第１逆翻訳文を取得し、
    さらに、前記第２翻訳文を、前記機械翻訳モデルに適用することにより前記第１言語に翻訳した第２逆翻訳文を取得し、
    さらに、前記第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第３判定情報を取得し、
    さらに、前記第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第４判定情報を取得し、
    前記第３判定情報及び前記第４判定情報に基づき、前記第１逆翻訳文及び前記第２逆翻訳文が共に正しいと判定された場合、前記第３翻訳文を生成する、
    請求項７記載の翻訳文生成方法。
11. さらに、前記第１逆翻訳文と、前記第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第３オブジェクトと、前記第２逆翻訳文と、前記第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を前記ユーザに入力させるための第４オブジェクトとを表示する、
    請求項１０記載の翻訳文生成方法。
12. 前記第１言語からなる文と当該文の前記第２言語への翻訳文とを対応付けた対訳コーパスを用いて学習された機械翻訳モデルに前記第１文を適用することにより前記第１翻訳文を取得し、
    前記機械翻訳モデルに前記第２文を適用することにより前記第２翻訳文を取得する、
    請求項１〜５のいずれか１項に記載の翻訳文生成方法。
13. さらに、前記第３文と前記第３翻訳文とを対応付けて前記対訳コーパスを更新し、
    さらに、前記機械翻訳モデルを、前記更新された対訳コーパスにより学習する、
    請求項１２記載の翻訳文生成方法。
14. さらに、前記第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第１判定情報を取得し、
    さらに、前記第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第２判定情報を取得し、
    前記第１判定情報及び前記第２判定情報に基づき、前記第１翻訳文及び前記第２翻訳文が共に正しいと判定された場合、前記第３翻訳文を生成する、
    請求項１２記載の翻訳文生成方法。
15. さらに、前記第１翻訳文と、前記第１翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第１オブジェクトと、前記第２翻訳文と、前記第２翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を前記ユーザに入力させるための第２オブジェクトとを表示する、
    請求項１４記載の翻訳文生成方法。
16. さらに、前記第１翻訳文を、前記機械翻訳モデルに適用することにより前記第１言語に翻訳した第１逆翻訳文を取得し、
    さらに、前記第２翻訳文を、前記機械翻訳モデルに適用することにより前記第１言語に翻訳した第２逆翻訳文を取得し、
    さらに、前記第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第３判定情報を取得し、
    さらに、前記第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を示す第４判定情報を取得し、
    前記第３判定情報及び前記第４判定情報に基づき、前記第１逆翻訳文及び前記第２逆翻訳文が共に正しいと判定された場合、前記第３翻訳文を生成する、
    請求項１２記載の翻訳文生成方法。
17. さらに、前記第１逆翻訳文と、前記第１逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果をユーザに入力させるための第３オブジェクトと、前記第２逆翻訳文と、前記第２逆翻訳文が正しいか否かを判定した判定結果を前記ユーザに入力させるための第４オブジェクトとを表示する、
    請求項１６記載の翻訳文生成方法。
18. 第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成する翻訳文生成装置であって、
    前記第１言語の第１文と、当該第１文を前記第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、前記第１言語の第２文と、当該第２文を前記第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得する第１取得部と、
    前記第１文の文章の属性を示す属性情報と、前記第２文の文章の属性を示す属性情報とを取得する第２取得部と、
    ２つの属性情報の組み合わせと前記第１言語の第１接続詞と前記第２言語の第２接続詞との対応関係を表す接続ルールを検索することにより、前記第１文の属性情報と前記第２文の属性情報との組み合わせに対応する、前記第１接続詞及び前記第２接続詞を特定する特定部と、
    前記第１文と前記第２文とを前記特定した第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、前記第１翻訳文と前記第２翻訳文とを前記特定した第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する生成部と、
    を備える翻訳文生成装置。
19. 第１言語と第２言語との間の翻訳処理に用いられる翻訳文を生成するための翻訳文生成プログラムであって、
    コンピュータを、
    前記第１言語の第１文と、当該第１文を前記第２言語へ翻訳した第１翻訳文と、前記第１言語の第２文と、当該第２文を前記第２言語へ翻訳した第２翻訳文とを取得する第１取得部と、
    前記第１文の文章の属性を示す属性情報と、前記第２文の文章の属性を示す属性情報とを取得する第２取得部と、
    ２つの属性情報の組み合わせと前記第１言語の第１接続詞と前記第２言語の第２接続詞との対応関係を表す接続ルールを検索することにより、前記第１文の属性情報と前記第２文の属性情報との組み合わせに対応する、前記第１接続詞及び前記第２接続詞を特定する特定部と、
    前記第１文と前記第２文とを前記特定した第１接続詞を用いて１つの文章として構成した第３文の翻訳文として、前記第１翻訳文と前記第２翻訳文とを前記特定した第２接続詞を用いて１つの文章として構成した第３翻訳文を生成する生成部として機能させる、
    翻訳文生成プログラム。

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