JP7170279B2 - コンピュータ装置、コンピュータシステム、方法及びプログラム - Google Patents

コンピュータ装置、コンピュータシステム、方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7170279B2
JP7170279B2 JP2019530864A JP2019530864A JP7170279B2 JP 7170279 B2 JP7170279 B2 JP 7170279B2 JP 2019530864 A JP2019530864 A JP 2019530864A JP 2019530864 A JP2019530864 A JP 2019530864A JP 7170279 B2 JP7170279 B2 JP 7170279B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sentence
parameter
translation
specific
sentences
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019530864A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2019016985A1 (ja
Inventor
夏樹 佐伯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of JPWO2019016985A1 publication Critical patent/JPWO2019016985A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7170279B2 publication Critical patent/JP7170279B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L13/00Speech synthesis; Text to speech systems
    • G10L13/08Text analysis or generation of parameters for speech synthesis out of text, e.g. grapheme to phoneme translation, prosody generation or stress or intonation determination
    • G10L13/086Detection of language
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/42Data-driven translation
    • G06F40/47Machine-assisted translation, e.g. using translation memory
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/3331Query processing
    • G06F16/3332Query translation
    • G06F16/3334Selection or weighting of terms from queries, including natural language queries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/005Language recognition
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/26Speech to text systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/10Text processing
    • G06F40/166Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/186Templates
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/279Recognition of textual entities
    • G06F40/284Lexical analysis, e.g. tokenisation or collocates
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/53Processing of non-Latin text

Description

本開示は、機械翻訳を実行する翻訳装置、翻訳方法及びプログラムに関する。
特許文献1は、機械翻訳装置を開示している。特許文献1の機械翻訳装置は、原言語の用例文と、原言語の用例文を翻訳した対象言語の用例文とを対応づけて記憶している。機械翻訳装置は、音声発話を音声認識し、音声認識結果と用例文との類似度を算出して、類似度がしきい値以上の用例文を用いて翻訳を行っている。
特許文献2は、音声認識結果にユーザの読み間違いなどによる不明瞭な単語が含まれる場合であっても、ユーザの発話を適切に理解するための発話解析方法を開示している。特許文献2の発話解析方法では、ユーザの発話を示す音声データを音声認識した認識結果から、予め定めたルールに従って、ユーザの発話の意図に沿わない不明瞭な単語を推定している。発話解析方法では、推定された不明瞭単語と読み間違い単語との類似性に基づいて、ユーザの意図に沿った正解単語を類推している。
特許第4393494号公報 特開2014-145842号公報
本開示の目的は、発話の音声認識に基づく機械翻訳の精度を良くすることができる翻訳装置及び翻訳方法を提供することである。
本開示に係るコンピュータ装置は、乗り物または店舗の状況に関する情報を管理するシステムと通信接続するコンピュータ装置であって、音声認識部と、記憶部と、処理部と、情報取得部とを備える。音声認識部は、音声を認識して、第1言語における発話文を生成する。記憶部は、複数の用語に対応するカテゴリをそれぞれ示す複数のパラメータを含んだ複数の用例文を格納する。翻訳処理部は、発話文に基づいて記憶部に格納された複数の用例文を検索して検索結果の用例文を取得し、検索結果の用例文に基づく変換文を生成する。情報取得部は、複数のパラメータのうちの特定のパラメータに対して対応付けられ、搭乗中の乗り物または来店中の店舗に関する特定の用語を示す特定情報を、乗り物または店舗に関するシステムから得られる情報の検索により取得する。処理部は、検索結果の用例文が特定のパラメータを含む場合、情報取得部により取得された特定情報が示す特定の用語に基づいて、特定のパラメータと特定の用語間の置換により変換文を生成する。
本開示に係る方法は、乗り物または店舗の状況に関する情報を管理するシステムと通信接続するコンピュータ装置が実行する方法である。コンピュータ装置の記憶部には、複数の用語に対応するカテゴリをそれぞれ示す複数のパラメータを含んだ複数の用例文が格納されている。方法は、複数のパラメータのうちの特定のパラメータに対して対応付けられ、搭乗中の乗り物または来店中の店舗に関する特定の用語を示す特定情報を、乗り物または店舗に関するシステムから得られる情報の検索により取得するステップと、音声を認識して、第1言語における発話文を生成するステップと、発話文に基づいて記憶部に格納された複数の用例文を検索して検索結果の用例文を取得し、検索結果の用例文に基づく変換文を生成するステップとを含む。変換文を生成するステップにおいて、検索結果の用例文が特定のパラメータを含む場合、情報取得部により取得された特定情報が示す特定の用語に基づいて、特定のパラメータと特定の用語間の置換により変換文が生成される。
本開示に係る翻訳装置及び翻訳方法によると、発話文に対応する用例文中のパラメータに対する特定情報が取得された場合には特定の用語に基づいて翻訳文を生成する。これにより、発話の音声認識に基づく機械翻訳の精度を良くすることができる。
図1は、実施形態1に係る翻訳システムの構成を示すブロック図である。 図2は、翻訳システムにおける用例文データベースを説明するための図である。 図3は、翻訳システムにおけるパラメータテーブルを説明するための図である。 図4は、パラメータのサブカテゴリを説明するための図である。 図5は、翻訳システムの動作を説明するためのフローチャートである。 図6は、翻訳システムの動作を説明するための図である。 図7は、翻訳システムにおける情報更新処理を説明するための図である。 図8は、翻訳システムにおける情報更新処理を説明するためのフローチャートである。 図9は、翻訳システムにおける翻訳処理を説明するためのフローチャートである。 図10は、翻訳システムにおける翻訳処理を説明するための図である。 図11は、情報更新処理の変形例を説明するための図である。
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、出願人は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
(実施形態1)
実施形態1では、本開示に係る翻訳装置を、航空機の乗客に対するアナウンスを翻訳する翻訳システムに適用する適用例について説明する。
1.構成
実施形態1に係る翻訳システム及び翻訳装置の構成について、図1を用いて説明する。図1は、本実施形態に係る翻訳システム1の構成を示すブロック図である。
本実施形態の翻訳システム1は、図1に示すように、マイクロホン(以下「マイク」と略記する)11と、複数のディスプレイ装置12と、翻訳装置2とを備える。翻訳システム1は、例えば航空機の機内に設置される。翻訳システム1では、例えば客室乗務員がマイク11を用いて種々の機内アナウンスを行う際に、翻訳装置2が、機内アナウンスの機械翻訳を行う。ディスプレイ装置12は、乗客の座席等において機械翻訳による翻訳文を表示する。
マイク11は、客室乗務員等のユーザに用いられる。マイク11は、ユーザの発話を含む音声を収音し、収音結果の音声データを生成する。翻訳システム1は、さらに、図示しないスピーカを備えてもよい。スピーカは、マイク11によって生成された音声データを機内に音声出力する。
ディスプレイ装置12は、例えば乗客の座席に備え付けられている。ディスプレイ装置12は、液晶ディスプレイ又は有機ELディスプレイ等のモニタ、CPU等のコントローラ、通信I/F(インタフェース)および操作I/Fなどを備える。ディスプレイ装置12は、コントローラの制御により、翻訳文などの各種情報をモニタに表示する。
本実施形態において、ディスプレイ装置12は、機内に構築された有線又は無線のLAN等の通信ネットワークを介して、翻訳装置2に接続されている。乗客等のユーザは、操作I/Fを介してディスプレイ装置12を操作可能であり、例えば表示される翻訳文の言語を設定可能である。
翻訳装置2は、マイク11からの音声データの音声認識によって得られる発話文に対して、予め設定された用例文を用いて機械翻訳を実行するコンピュータ装置である。用例文は、例えば機内アナウンス等において、頻繁に用いられることが想定される定型の文章である。翻訳装置2は、図1に示すように、制御部20と、記憶部21と、通信部22と、操作部23とを備える。
制御部20は、翻訳装置2の全体動作を制御する。制御部20は、例えばソフトウェアと協働して所定の機能を実現するCPU等を含む。制御部20は、記憶部21に格納されたデータ及びプログラムを読み出して種々の演算処理を行い、各種の機能を実現する。制御部20は、マイク11及び各ディスプレイ装置12とデータの送受信を行う通信I/Fを含み、翻訳システム1の各種動作を制御してもよい。
例えば、制御部20は、音声認識部20a、翻訳処理部20b、及び情報更新処理部20cとして機能する。音声認識部20aは、マイク11から出力される音声データに基づいて、音声認識を実行する。翻訳処理部20bは、音声認識部20aの認識結果に基づいて、第1言語から第2言語への翻訳処理を実行する。第1及び第2言語としては、種々の言語を採用することができる。情報更新処理部20cは、翻訳処理に用いる情報を更新する情報更新処理を実行する。各種処理の詳細については後述する。
なお、制御部20は、所定の機能を実現するように設計された専用の電子回路や再構成可能な電子回路などのハードウェア回路であってもよい。制御部20は、CPU、MPU、GPU、GPGPU、TPU、マイコン、DSP、FPGA、ASIC等の種々の半導体集積回路で構成されてもよい。また、音声認識部20a、翻訳処理部20b、及び情報更新処理部20cとしてそれぞれ機能する別々のハードウェア資源が用いられてもよい。
記憶部21は、翻訳装置2の機能を実現するために必要なプログラム及びデータを記憶する記憶媒体である。記憶部21は、例えばハードディスク(HDD)又は半導体記憶装置(SSD)などで構成される。上記のプログラムは、各種の通信ネットワークから提供されてもよいし、可搬性を有する記録媒体に格納されていてもよい。
例えば、記憶部21は、各ディスプレイ装置12の言語設定を示す情報、用例文データベース21a、及びパラメータテーブル21b等を格納する。以下、「データベース」を「DB」と略記する場合がある。用例文DB21aは、翻訳処理において用いられる用例文を管理するデータベースである。用例文は、頻繁に用いられることが想定される定型の文章である。用例文の中で種々の用語に置き換え可能な箇所は、パラメータとして記述される。パラメータテーブル21bは、用例文中のパラメータに関する情報を管理するデータテーブルである。用例文DB21a,パラメータテーブル21bについては後述する。
記憶部21は、例えばDRAM又はSRAM等のRAMを含んでもよく、データを一時的に記憶したり、制御部20の作業エリアとして機能したりしてもよい。また、記憶部21は、例えば制御部20が実行するプログラム及び固定パラメータなどを格納するROMを含んでもよい。
通信部22は、翻訳システム1の外部のシステム等に、通信ネットワークを介して通信接続するI/F回路である。外部システムは、例えば航空機の便名、出発地、目的地などを示す情報を含むフライト情報を取り扱う航空機のシステムである。通信部22は、本実施形態における情報取得部の一例である。
操作部23は、ユーザの操作の入力を受ける入力装置である。操作部23は、例えば、キーボード、タッチパッド、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びこれらの組み合わせで構成される。操作部23は、機内のコックピットにおいてパイロット等が操作可能な各種入力装置を含んでもよい。操作部23は、本実施形態における情報取得部の一例である。
1-1.データベースについて
本実施形態において翻訳装置2の記憶部21に格納される用例文DB21a及びパラメータテーブル21bについて、図2,3,4を用いて説明する。図2は、用例文DB21aを説明するための図である。図3は、パラメータテーブル21bを説明するための図である。
図2は、航空機の機内アナウンスに用いられることが想定される複数の用例文を格納した用例文DB21aを例示している。図2に例示する用例文DB21aは、用例文の識別番号「No.」と、互いに対訳となる「日本語」及び「英語」の用例文とを関連付けて記録している。用例文DB21aは、さらに、中国語及び韓国語などの種々の言語の用例文を関連付けていてもよい。以下では、翻訳装置2における翻訳元の第1言語が日本語であり、翻訳先の第2言語が英語である場合について説明する。この場合、用例文DB21aにおける「英語」の用例文は、関連付けされた「日本語」の用例文の対訳文となる。
用例文DB21a中の「No.1」の用例文は、{%airports!%}というパラメータと、{%flight_num%}というパラメータとを含んでいる。記号「{%」は用例文中のパラメータ箇所の始端を示し、記号「%}」はパラメータ箇所の終端を示す。各パラメータは、置換可能な複数の用語に対応するカテゴリを示している。例えば、パラメータ「{%airports!%}」は、種々の空港名に置換可能なカテゴリ「airports!」を示している。また、パラメータ「{%flight_num%}」は、種々の便名に置換可能なカテゴリ「flight_num」を示している。各種パラメータに関する情報は、パラメータテーブル21bで管理される。なお、記号「!」は、カテゴリに応じたパラメータの重み付けを示す。
図3に例示するパラメータテーブル21bは、「カテゴリ名」と、「検索語彙」と、「訳語」とを関連付けて記録している。「カテゴリ名」は、上記のようなパラメータのカテゴリの名称を示す。「検索語彙」は、翻訳元の第1言語の文中でパラメータに対応する用語を検索するための語彙を示す。「訳語」は、「検索語彙」に該当した用語に対する、翻訳先の第2言語の対訳の用語を示す。
図3の例では、「検索語彙」は日本語で設定されている。「検索語彙」は、各カテゴリにおいて複数の言い方がある用語を検索可能にする正規表現で記述される。例えば、図3の検索語彙A1によると、「羽田空港」、「東京空港」、「羽田国際空港」および「東京国際空港」といった用語を統一的に検索できる。パラメータテーブル21bの「検索語彙」は、翻訳元の第1言語として用いる種々の言語で設定されてもよい。
また、図3の例では、「訳語」は英語で設定されているが、パラメータテーブル21bの「訳語」は、翻訳先として用いる第2言語に応じて、種々の言語で複数、登録されてもよい。
図4は、パラメータのサブカテゴリを説明するための図である。本実施形態では、上記のようなパラメータのカテゴリを細分化するサブカテゴリを用いる。例えば、図4に示すように、カテゴリ「airports!」は、二つのサブカテゴリ「airports!:dest」、「airports!:irreg」を含む。サブカテゴリの指定は、記号「:」から行われる。
サブカテゴリ「airports!:dest」は、目的地の空港を示す。サブカテゴリ「airports!:irreg」は、緊急着陸先の空港を示す。上記のサブカテゴリは、「空港」を、「本来の目的地の空港」と「緊急着陸先の空港」とに細分化している。各サブカテゴリのパラメータは、それぞれ図2の用例文DB21a中の「No.2」、「No.3」の用例文に含まれている。カテゴリ「airports!」は、例えば出発地の空港など、さらなるサブカテゴリを含んでいてもよい。また、用例文DB21a中の「No.1」の用例文のように、特にサブカテゴリが指定されないパラメータ{%airports!%}が用いられてもよい。
サブカテゴリによる細分化は、空港名のカテゴリ「airports!」に限らず、種々のカテゴリにおいて行われてもよい。一例として、図4の例では、天気を示すカテゴリ「weather」が、今日の天気を示すサブカテゴリ「weather:today」と、明日の天気を示すサブカテゴリ「weather:tomorrow」とに細分化されている。本実施形態では、以上のようにサブカテゴリを用いて用例文DB21a中のパラメータを構成することにより、サブカテゴリ毎に得られた情報に基づき翻訳装置2による翻訳精度を良くすることができる。
2.動作
以上のように構成される翻訳システム1及び翻訳装置2の動作を以下、説明する。
2-1.全体動作
翻訳システム1の全体動作について、図5,6を用いて説明する。図5は、翻訳システム1の動作を説明するためのフローチャートである。図6は、翻訳システム1の動作を説明するための図である。
図5のフローチャートは、図1の翻訳システム1においてマイク11が音声データを生成したときに開始される。本フローチャートによる各処理は、翻訳装置2の制御部20によって実行される。
まず、翻訳装置2の制御部20は、マイク11から音声データを取得する(S1)。図6の例では、「皆様、この飛行機はABC航空、羽田空港行きです。」という発話がマイク11に対して為されたときに得られた音声データD1を示している。
次に、制御部20は、取得した音声データD1に基づいて、発話文の音声認識を行う(S2)。具体的に、制御部20は、音声認識部20aとして機能し、音声データD1に対して、予め設定された第1言語における音声認識処理を行う。音声認識部20aは、音声認識結果の発話文D2をテキストデータとして生成する。
次に、制御部20は、音声認識結果の発話文D2に基づいて、第1言語から第2言語への翻訳処理を行う(S3)。図6では、第1言語が日本語であり、第2言語が英語である例を示している。
ステップS3の翻訳処理は、翻訳処理部20bとしての制御部20が、用例文DB21aにおいて、音声認識結果の発話文D2に類似する用例文を検索することによって行われる。この際、検索結果の用例文に対応する対訳文中のパラメータを、復元箇所P0のように、適切な訳語に復元することで、テキストデータの翻訳文D3が生成される。以上のような翻訳処理によると、用例文DB21aに複数の言語で対訳文を格納しておくことにより、種々の第2言語への翻訳が可能となる。ステップS3の翻訳処理の詳細については後述する。翻訳文D3は、本実施形態における変換文の一例である。
次に、制御部20は、翻訳結果の翻訳文D3をディスプレイ装置12に送信して、ディスプレイ装置12に翻訳文D3を表示させる(S4)。この際、制御部20は、ディスプレイ装置12毎に予め設定された言語の翻訳結果を配信する。また、制御部20は、翻訳文における復元箇所P0をディスプレイ装置12に強調表示させてもよい。強調表示は、太字、下線、マーカ等の種々の方法で行える。
制御部20は、ディスプレイ装置12への翻訳結果のデータ送信を行って(S4)、本フローチャートによる処理を終了する。
以上の処理によると、例えば航空機の乗客が、機内アナウンスが放送されているときに、個々のディスプレイ装置12において所望の言語の翻訳結果を確認することができる。
また、以上の処理によると、例えばステップS2の音声認識に誤認識が生じた場合においても、誤認識の影響を低減して精度良くステップS3の機械翻訳を行うことができる。例えば、図6の例では、ステップS2の音声認識結果に誤認識箇所P1が含まれている。これに対して、ステップS3の翻訳処理によると、発話文D2の一部に誤認識箇所P1が含まれていても、誤認識箇所P1以外の部分において音声認識結果の発話文D2に類似した用例文が検索される。そして、検索された用例文に対応した適切な翻訳文D3が生成される。
以上の処理においては、カテゴリに応じたパラメータを用いることにより、同一カテゴリ内の別々の用語を含む発話文に対して、共通の用例文を用いて処理することができる。ところで、上記のようなパラメータに対応する用語は、事前に確定している場合がある。例えば、航空機の機内アナウンスにおいて、目的地及び便名などの情報は、航空機の運行前の時点で確定することとなる。また、緊急着陸先の空港は、出発時には確定していないが、緊急のアナウンス時には確定している。
本実施形態の翻訳システム1では、上記のような事前に確定している情報を利用して翻訳精度を良くするために、種々のカテゴリにおけるサブカテゴリ毎に、パラメータに対応付ける用語を確定させる情報更新機能を導入する。このような情報更新機能を実現する本実施形態の情報更新処理について、以下説明する。
2-2.情報更新処理
本実施形態の情報更新処理について、図7,8を用いて説明する。図7は、本実施形態の情報更新処理を説明するための図である。
図7では、「airports!:dest」というサブカテゴリのパラメータと、「羽田空港」を意味する用語A2とを示す情報を含んだパラメータ確定情報を例示している。パラメータ確定情報は、サブカテゴリで規定される特定のパラメータに特定の用語を対応付けることが確定されたことを示す特定情報の一例である。制御部20は、通信部22或いは操作部23のような各種情報取得部を介して、パラメータ確定情報を取得する。
本実施形態の情報更新処理では、図7に示すように、翻訳システム1においてパラメータ確定情報が取得されたときに、翻訳装置2の記憶部21におけるパラメータテーブル21bを更新する。以下では、取得されたパラメータ確定情報において、特定のパラメータに対する用語が第1言語(日本語)で確定された場合に実行される情報更新処理について説明する。
図8は、本実施形態の情報更新処理を説明するためのフローチャートである。図8のフローチャートによる各処理は、翻訳装置2の制御部20が、情報更新処理部20cとして機能することによって実行される。
まず、制御部20は、各種情報取得部を介して、パラメータ確定情報を取得する(S11)。例えば、制御部20は、通信部22を介して翻訳システム1の外部システムから入手した、航空機の運行に関するフライト情報などの所定の情報から、現時点で各種サブカテゴリについて確定した用語の情報を検索する。また、制御部20は、操作部23におけるユーザの入力により、各種サブカテゴリについて確定された用語の情報を取得してもよい。
次に、制御部20は、パラメータ確定情報の確定された用語が、パラメータテーブル21bの検索語彙に含まれるか否かを判断する(S12)。例えば、確定された用語が用語A2である場合、図7に示すように、カテゴリ「airports!」における1行目の検索語彙の正規表現にマッチすることから、制御部20は、ステップS12で「Yes」に進む。
制御部20は、確定された用語がパラメータテーブル21bの検索語彙に含まれると判断した場合(S12で「Yes」)、パラメータテーブル21bを参照して、確定された用語の訳語を特定する(S13)。例えば、制御部20は、パラメータテーブル21bにおいて用語A2の正規表現に関連付けされた訳語「Tokyo International Airport」を特定する。パラメータテーブル21bに複数の言語で訳語が格納されている場合、制御部20は、各々の言語における訳語を一括して特定可能である。
一方、制御部20は、確定された用語がパラメータテーブル21bの検索語彙に含まれないと判断した場合(S12で「No」)、パラメータテーブル21b中の検索の代わりに外部から、各種情報取得部を介して確定された用語の訳語を取得する(S14)。
次に、制御部20は、パラメータ確定情報の確定された用語に対応付けるサブカテゴリのパラメータ及び訳語を保存するように、パラメータテーブル21bを更新する(S15)。図7の例では、パラメータ確定情報の用語A2を「airports!:dest」に対応付けるために、制御部20は、カテゴリ名として「airports!:dest」と、訳語「Tokyo International Airport」とを関連付けてパラメータテーブル21bに登録する。
以上の処理によると、パラメータテーブル21bにおいて、サブカテゴリのパラメータに対するパラメータ確定情報の更新状態を管理することができる。図7のようにパラメータテーブル21bに登録されたサブカテゴリ「airports!:dest」を含む情報は、本実施形態では、語彙の検索等には特に利用されず、パラメータ確定情報を示すものとして用いられる。
以上のようにパラメータ確定情報が得られた状態において、翻訳処理(図5のS3)を実行する際に、翻訳装置2は、該当するサブカテゴリのパラメータに対して保存した訳語を用いることで、翻訳精度を向上させる。本実施形態の翻訳処理の詳細について、以下説明する。
2-3.翻訳処理
図5のステップS3の翻訳処理について、図9,10を用いて説明する。図9は、翻訳システム1における翻訳処理を説明するためのフローチャートである。図10は、翻訳処理を説明するための図である。
図9に示すフローチャートの各処理は、翻訳装置2の制御部20が、翻訳処理部20bとして機能することによって実行される。本フローチャートは、図5のステップS2の実行後に開始される。
まず、制御部20は、パラメータテーブル21bを参照して、音声認識結果の発話文において、パラメータが示すカテゴリに含まれる語彙を検索する(S30)。例えば、制御部20は、図10に示すように、テキストデータの発話文D2に検索式E1を適用して、用語A2を特定する。検索式E1は、図3に示すように、パラメータテーブル21bにおいて、検索語彙の正規表現としてカテゴリ「airports!」に関連付けされている。なお、ステップS30の語彙検索は、特にサブカテゴリを用いずに実行される(図7参照)。
次に、制御部20は、発話文において語彙検索結果の用語をパラメータに置換すると共に、置換前後の対応関係を示す置換情報を生成する(S31)。例えば、制御部20は、生成した置換情報を記憶部21に一時的に記憶する。
図10の例では、制御部20は、発話文D2において用語A2を、対応するカテゴリのパラメータ{%airports!%}に置換する。さらに、制御部20は、語彙検索の結果に基づき、パラメータテーブル21bから用語A2の正規表現に関連付けされた訳語「Tokyo International Airport」を取得する。制御部20は、パラメータ{%airports!%}と置換元の用語A2と訳語「Tokyo International Airport」とを関連付けて、図10に示すように置換情報D4を生成する。
次に、制御部20は、パラメータの置換後の発話文に基づいて、図2の用例文DB21aから発話文に類似する用例文を検索するためのスコアを、用例文毎に計算する(S32)。制御部20は、例えば図10のような発話文の文字列D20と用例文の文字列D21との間のいわゆる編集距離(レーベンシュタイン距離)を計算して、スコアを算出する。また、編集距離とは別の公知の手法を適用して各用例文のスコアを算出し、発話文に対する類似度を評価することもできる。
図10の例では、評価対象の文字列D20,D21において、カテゴリの重み付け記号「!」が、類似度の評価に対する寄与を大きくするために、所定の複数個(例えば5個)の文字「_」に置き換えられている。また、句読点などの文字は、類似度の評価に寄与しないようにするために、各文字列D20,D21から除外されている。さらに、用例文DB21a中の用例文に含まれた「:dest」のようなサブカテゴリの情報についても、編集距離の計算に用いずに、句読点などと同様に類似度の評価に寄与させないようにしている。
次に、制御部20は、スコアの計算結果に基づいて、用例文DB21aにおける検索結果の用例文を決定する(S33)。例えば、制御部20は、最も高いスコアを有する用例文を、検索結果の用例文として決定する。
次に、制御部20は、用例文DB21aを参照して、決定した用例文に関連付けされた対訳文を取得する(S34)。図10の例は、用例文DB21aから取得された対訳文にサブカテゴリのパラメータ{%airports!:dest%}が含まれる例を示している。
次に、制御部20は、例えばパラメータテーブル21bを参照して、取得した対訳文が、予めパラメータ確定情報により確定されたサブカテゴリのパラメータを含むか否かを判断する(S35)。例えば、図3のようにパラメータテーブル21bにサブカテゴリのパラメータが特に登録されていない場合、或いは登録されたサブカテゴリのパラメータが取得した対訳文に含まれない場合、制御部20はステップS35で「No」に進む。
制御部20は、対訳文が、確定されたサブカテゴリを含まないと判断した場合(S35でNo)、発話文D2の置換時に記憶した置換情報D4に基づいて、対訳文中のパラメータを置換情報D4中の訳語に置換する(S37)。この場合、発話文D2におけるパラメータの置換元の情報に基づいて、対訳文中のパラメータに対応する訳語を復元して、翻訳文D3が生成される。
一方、制御部20は、対訳文が確定されたサブカテゴリを含むと判断した場合(S35でYes)、例えば図7のようにパラメータテーブル21bに登録されたパラメータ確定情報により、置換情報D4を更新する(S36)。具体的に、制御部20は、パラメータテーブル21bに登録された訳語に基づいて、対応するパラメータの置換情報D4中の訳語を上書きする。
この場合、制御部20は、更新された置換情報に基づいて、対訳文中のパラメータを訳語に置換する(S37)。これにより、発話文D2における置換元の情報の代わりに、事前に得られたパラメータ確定情報に基づきパラメータ{%airports!:dest%}が復元されて、翻訳文D3が生成される。
次に、制御部20は、パラメータを訳語に置換した対訳文を翻訳文D3として出力する(S38)。これにより、制御部20は、図5のステップS3の処理を終了し、ステップS4の処理に進む。
以上の処理によると、パラメータ確定情報が事前に取得された場合に対応するパラメータを含む用例文が検索結果として決定された場合(S35で「Yes」)、当該情報が示す特定の用語の訳語で対訳文中のパラメータを復元して、翻訳文D3が生成される。これにより、例えばパラメータの置換元の発話文D2の中の用語が、音声認識の誤認識あるいは発話の間違い等により誤っていた場合であっても、事前にパラメータ確定情報として得られた正解の訳語に翻訳でき、翻訳精度を向上できる。
例えば、ステップS30の検索対象の発話文が「皆様、この飛行機はABC航空伊丹空港行きです」というように、パラメータ確定情報の用語「羽田空港」から誤って「伊丹空港」になっていた場合、パラメータの置換時(S31)に得られる訳語は「Osaka International Airport」となる(図7参照)。これに対して、制御部20は、置換情報をパラメータ確定情報で更新することにより(S36)、翻訳文中では「羽田空港」の訳語「Tokyo International Airport」に復元することができる。
また、ステップS30の検索対象の発話文が「皆様、この飛行機はABC航空あいうえお行きです」というように、空港名から誤って「あいうえお」になっていた場合、語彙検索に該当せず、パラメータへの置換が機能しないこととなる。このため、当該箇所の訳語がステップS31の時点では得られない。これに対して、制御部20は、置換情報をパラメータ確定情報で更新することにより(S36)、翻訳文中では「羽田空港」の訳語「Tokyo International Airport」に復元することができる。
以上の翻訳処理において、ステップS31の処理は、ステップS30において特に語彙検索に該当する用語が検索されなかった場合、適宜、省略される。また、ステップS30において発話文の1文中に複数の用語が検索された場合には、制御部20は、各々のパラメータに対して、それぞれ関連付けした置換情報を生成する。
また、ステップS33の処理において、スコアの計算は、用例文DB21aにおける一部の用例文に対して行われてもよい。例えば、制御部20は、航空機の離陸前後、或いは搭乗中などのフライトシーンに関する情報を取得して、計算対象の用例文の絞り込みを行ってもよい。この場合、例えば用例文DB21aにおける用例文が、フライトシーンに応じて予め分類されていてもよい。
また、ステップS33の処理において、算出されたスコアに所定のしきい値以上のスコアがない場合、ステップS34における翻訳文の出力を行わないようにしてもよい。これにより、翻訳精度が著しく低い翻訳文については、ディスプレイ装置12に表示されないようにすることができる。
3.効果等
以上のように、本実施形態に係る翻訳装置2は、音声認識部20aと、記憶部21と、翻訳処理部20bと、情報取得部として通信部22,操作部23とを備える。音声認識部20aは、音声を認識して、第1言語における発話文D2を生成する。記憶部21は、複数の用語に対応するカテゴリを示すパラメータを含んだ複数の用例文の用例文DB21aを格納する。翻訳処理部20bは、発話文D2に基づいて記憶部21に格納された複数の用例文を検索して検索結果の用例文を取得し、検索結果の用例文に基づく変換文の一例として第2言語による翻訳文D3を生成する。通信部22または操作部23は、特定のパラメータに対して対応付けられた特定の用語を示す特定情報であるパラメータ確定情報を取得する(図7,8)。翻訳処理部20bは、検索結果の用例文が特定のパラメータを含む場合(S35でYes)、パラメータ確定情報が示す特定の用語に基づいて翻訳文D3を生成する。翻訳処理部20bは、検索結果の用例文が当該特定のパラメータを含まない場合(S35でNo)、当該パラメータに対応する発話文D2中の用語に基づいて、翻訳文を生成する。
以上の翻訳装置2によると、パラメータ確定情報が取得された場合には確定された用語に基づいて翻訳文D3を生成する。これにより、発話の音声認識に基づく機械翻訳の精度を良くすることができる。
本実施形態において、上記の特定のパラメータは、カテゴリを細分化するサブカテゴリによって規定される(図4,8参照)。サブカテゴリ毎に用語を確定可能にすることで、他のサブカテゴリに干渉することなく、確定された用語を用いた翻訳精度を向上できる。
また、本実施形態において、記憶部21は、用例文DB21aにおいて、複数の用例文と、複数の用例文とそれぞれ対応する第2言語における複数の対訳文とを関連付けて格納する(図2参照)。翻訳処理部20bは、検索結果の用例文に関連付けされた対訳文を用いて翻訳文を生成する(S33~S37)。これにより、発話文を種々の言語に翻訳可能である。
また、本実施形態において、翻訳処理部20bは、検索結果の用例文中のパラメータに対するパラメータ確定情報が取得されていない場合(S35でNo)、当該用例文に関連付けされた対訳文において、発話文中の用語に対する第2言語の訳語で当該パラメータを置換する。翻訳処理部20bは、当該パラメータに対するパラメータ確定情報が取得された場合(S35でNo)、特定の用語に対する第2言語の訳語で当該パラメータを置換する。これにより、翻訳文における訳語をパラメータ確定情報で確定して、翻訳精度を向上できる。
また、本実施形態において、翻訳処理部20bは、各カテゴリに含まれる用語に対する検索式に基づいて、発話文D2においてパラメータに対応する用語を検索する(S30)。これにより、パラメータが示すカテゴリに関して、発話文D2において語彙検索を行うことができる。
また、本実施形態において、翻訳処理部20bは、発話文D2において検索された用語を、対応するパラメータに置換し(S31)、置換されたパラメータを含む発話文と各用例文との間の類似度に基づいて、用例文の検索を行う(S32,S33)。これにより、同一カテゴリの用語について統一的に、用例文の検索を行うことができる。
また、本実施形態において、用例文DB21a中の複数の用例文は、航空機内におけるアナウンスに用いられる文章を含む。本実施形態の翻訳装置2は、機内アナウンスに適用することができる。
また、本実施形態に係る翻訳方法は、翻訳装置2が実行する翻訳方法である。翻訳装置2の記憶部21には、複数の用語に対応するカテゴリを示すパラメータを含んだ複数の用例文が格納されている。本方法は、特定のパラメータに対して対応付けられた特定の用語を示す特定情報を取得するステップS11と、音声を認識して、第1言語における発話文を生成するステップS1と、発話文に基づいて記憶部21に格納された複数の用例文を検索して検索結果の用例文を取得し、検索結果の用例文に基づき翻訳文を生成するステップS3とを含む。翻訳文を生成するステップS3において、検索結果の用例文が特定のパラメータを含む場合(S35でYes)、当該特定情報が示す特定の用語に基づいて翻訳文が生成される。ステップS3において、検索結果の用例文が当該特定のパラメータを含む場合(S35でNo)、当該パラメータに対応する発話文中の用語に基づいて、翻訳文が生成される。
以上の翻訳方法を翻訳装置2に実行させるためのプログラムが提供されてもよい。以上の翻訳方法及びプログラムによると、発話の音声認識に基づく機械翻訳の精度を良くすることができる。
(他の実施形態)
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施形態1を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置換、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記各実施形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。そこで、以下、他の実施形態を例示する。
上記の実施形態1では、パラメータ確定情報が得られた際の情報更新処理においてパラメータテーブル21bを更新する例を説明した(図7,8参照)。情報更新処理においては、さらに、用例文DB21aが更新されてもよい。この変形例について、図11を用いて説明する。
図11は、情報更新処理の変形例を説明するための図である。本変形例の情報更新処理では、制御部20は、図8のステップS15において、図11に示すように、用例文DB21aにおいて、用例文のシャドウコピーC2を生成する。用例文のシャドウコピーは、パラメータ確定情報のサブカテゴリ「airports!:dest」のパラメータを含む用例文(No.2)において、確定された用語A2がパラメータに代入されたデータである。
用例文のシャドウコピーC2は、例えば実施形態1と同様の翻訳処理(図9)において、発話文が「皆様、この飛行機はABC航空あいうえお行きです」というように、パラメータへの置換が機能しないような誤りが含まれる場合に有効である。即ち、このような発話文に対しては、パラメータを有する「No.2」の用例文と用例文のシャドウコピーC2とのいずれかのスコアが最大となることが想定される。このことから、いずれが検索結果としても翻訳文を適切に生成することができる。
また、上記の各実施形態においては、パラメータ確定情報が得られた際に、図9のステップS30の語彙検索については特に変更されなかった。例えば、パラメータ確定情報が得られた際には、確定された用語の検索を無効化するようにしてもよい。
また、上記の各実施形態では、翻訳装置2を航空機の機内アナウンスの翻訳に適用する適用例を説明した。本開示の適用例はこれに限らず、例えば電車中のアナウンス、飲食店の注文、接客等において、それぞれの用例に応じた用例文を用いた機械翻訳に適用することができる。
また、上記の各実施形態では、変換文の一例として第2言語による翻訳文を生成する翻訳装置2について説明した。本開示の技術に基づき生成される変換文は、翻訳文に限らず、例えば第1言語の文章であってもよい。例えば、本開示の翻訳装置は、発話文の検索結果として得られる用例文のパラメータを、発話文中の対応する用語又はパラメータ確定情報で得られる第1言語の用語で復元した文章を、変換文として出力してもよい。これにより、例えば、発話文中の言い誤り、敬語、方言などの修正(翻訳)を精度良く行うことができる。
以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。
したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲またはその均等の範囲において、種々の変更、置換、付加、省略などを行うことができる。
本開示は、種々の用例文を用いた機械翻訳を実行する翻訳装置、翻訳方法及びプログラムに適用可能である。
1 翻訳システム
2 翻訳装置
20 制御部
20a 音声認識部
20b 翻訳処理部
20c 情報更新処理部
21 記憶部
22 通信部
23 操作部

Claims (13)

  1. 乗り物または店舗の状況に関する情報を管理するシステムと通信接続するコンピュータ装置であって、
    音声を認識して、第1言語における発話文を生成する音声認識部と、
    複数の用語に対応するカテゴリをそれぞれ示す複数のパラメータを含んだ複数の用例文を格納する記憶部と、
    前記発話文に基づいて前記記憶部に格納された前記複数の用例文を検索して検索結果の用例文を取得し、前記検索結果の用例文に基づく変換文を生成する処理部と、
    前記複数のパラメータのうちの特定のパラメータに対して対応付けられ、搭乗中の前記乗り物または来店中の前記店舗に関する特定の用語を示す特定情報を前記乗り物または店舗に関する前記システムから得られる情報の検索により取得する情報取得部とを備え、
    記処理部は、
    前記検索結果の用例文が前記特定のパラメータを含む場合、前記情報取得部により取得された特定情報が示す前記特定の用語に基づいて、前記特定のパラメータと前記特定の用語間の置換により前記変換文を生成する、
    コンピュータ装置。
  2. 前記特定のパラメータは、前記カテゴリを細分化するサブカテゴリによって規定され
    前記複数のパラメータは、前記サブカテゴリによって規定されるパラメータを含む
    請求項1に記載のコンピュータ装置。
  3. 前記記憶部は、前記複数の用例文と、前記複数の用例文とそれぞれ対応する第2言語における複数の対訳文とを関連付けて格納し、
    記処理部は、前記複数の対訳文の中で前記検索結果の用例文に関連付けされた対訳文を用いて、前記変換文として前記第2言語による翻訳文を生成する
    請求項1又は2に記載のコンピュータ装置。
  4. 記処理部は、
    前記検索結果の用例文が前記特定のパラメータを含む場合、前記特定の用語に対する前記第2言語の訳語で前記特定のパラメータを置換する
    請求項3に記載のコンピュータ装置。
  5. 記処理部は、前記複数の用語に対する検索式に基づいて、前記発話文を検索して前記パラメータに対応する用語を取得する
    請求項1~4のいずれか1項に記載のコンピュータ装置。
  6. 記処理部は、
    前記発話文において取得された用語を、前記パラメータに置換して文字列を生成し、
    前記パラメータを含む前記文字列と前記複数の用例文の各々との間の類似度に基づいて、前記複数の用例文の検索を行う
    請求項5に記載のコンピュータ装置。
  7. 記処理部は、
    前記検索結果の用例文が前記特定のパラメータを含まない場合、前記発話文において取得された用語に対する前記第2言語の訳語で、前記検索結果の用例文の前記パラメータを置換する
    請求項6に記載のコンピュータ装置。
  8. 前記乗り物は航空機または電車であり、
    前記複数の用例文は、前記航空機内におけるアナウンスまたは電車中のアナウンスに用いられる文章を含む
    請求項1~7のいずれか1項に記載のコンピュータ装置。
  9. 前記特定情報は、乗り物の番号、出発地、目的地、天気のいずれかを含む
    請求項1~8のいずれか1項に記載のコンピュータ装置。
  10. 前記処理部は、前記検索結果の用例文が、前記複数のパラメータにおいて前記特定のパラメータとは異なるパラメータを含む場合、前記異なるパラメータと、前記発話文中で前記異なるパラメータに対応する用語との間の置換により前記変換文を生成する
    請求項1~9のいずれか1項に記載のコンピュータ装置。
  11. 請求項1~10のいずれか1項に記載のコンピュータ装置と、
    前記コンピュータ装置に通信接続され、前記コンピュータ装置に前記特定情報を送信する前記システムとを備える、
    コンピュータシステム。
  12. 乗り物または店舗の状況に関する情報を管理するシステムと通信接続するコンピュータ装置が実行する方法であって、
    前記コンピュータ装置の記憶部には、複数の用語に対応するカテゴリをそれぞれ示す複数のパラメータを含んだ複数の用例文が格納されており、
    前記複数のパラメータのうちの特定のパラメータに対して対応付けられ、搭乗中の前記乗り物または来店中の前記店舗に関する特定の用語を示す特定情報を前記乗り物または店舗に関する前記システムから得られる情報の検索により取得するステップと、
    音声を認識して、第1言語における発話文を生成するステップと、
    前記発話文に基づいて前記記憶部に格納された前記複数の用例文を検索して検索結果の用例文を取得し、前記検索結果の用例文に基づく変換文を生成するステップとを含み、
    前記変換文を生成するステップにおいて、
    前記検索結果の用例文が前記特定のパラメータを含む場合、前記情報取得部により取得された特定情報が示す前記特定の用語に基づいて、前記特定のパラメータと前記特定の用語間の置換により前記変換文が生成され
    法。
  13. 請求項12に記載の方法をコンピュータ装置に実行させるためのプログラム。
JP2019530864A 2017-07-20 2018-02-01 コンピュータ装置、コンピュータシステム、方法及びプログラム Active JP7170279B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017141130 2017-07-20
JP2017141130 2017-07-20
PCT/JP2018/003367 WO2019016985A1 (ja) 2017-07-20 2018-02-01 翻訳装置、翻訳方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2019016985A1 JPWO2019016985A1 (ja) 2020-06-25
JP7170279B2 true JP7170279B2 (ja) 2022-11-14

Family

ID=65015025

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019530864A Active JP7170279B2 (ja) 2017-07-20 2018-02-01 コンピュータ装置、コンピュータシステム、方法及びプログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11264007B2 (ja)
EP (1) EP3657361A4 (ja)
JP (1) JP7170279B2 (ja)
CN (1) CN110892407A (ja)
WO (1) WO2019016985A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016114265A1 (de) * 2016-08-02 2018-02-08 Claas Selbstfahrende Erntemaschinen Gmbh Verfahren zum zumindest teilweise maschinellen Transferieren einer in einer Quellsprache abgefassten Wortfolge in eine Wortfolge einer Zielsprache
JP6631930B2 (ja) * 2017-02-07 2020-01-15 パナソニックIpマネジメント株式会社 翻訳装置および翻訳方法
US11093720B2 (en) * 2019-03-28 2021-08-17 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Apparatus, method, and program product for converting multiple language variations
JPWO2020246175A1 (ja) * 2019-06-04 2020-12-10
WO2021229651A1 (ja) * 2020-05-11 2021-11-18 パナソニックIpマネジメント株式会社 情報通信システムおよび端末の制御方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000200275A (ja) 1999-01-07 2000-07-18 Hitachi Ltd 翻訳装置、記録媒体
JP2007004473A (ja) 2005-06-23 2007-01-11 Oki Electric Ind Co Ltd 機械翻訳装置、方法及びプログラム
US20180095949A1 (en) 2016-09-30 2018-04-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Customized and contextual translated content for travelers

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05101235A (ja) * 1991-10-08 1993-04-23 Toshiba Corp 情報記憶媒体
JPH08272801A (ja) * 1995-03-28 1996-10-18 Toshiba Corp 翻訳支援方法及び装置
JP3385146B2 (ja) * 1995-06-13 2003-03-10 シャープ株式会社 会話文翻訳装置
JPH0916602A (ja) * 1995-06-27 1997-01-17 Sony Corp 翻訳装置および翻訳方法
JP3722976B2 (ja) * 1997-03-26 2005-11-30 株式会社東芝 翻訳サービス提供方法及び翻訳サービスシステム
US6356865B1 (en) * 1999-01-29 2002-03-12 Sony Corporation Method and apparatus for performing spoken language translation
US7403888B1 (en) 1999-11-05 2008-07-22 Microsoft Corporation Language input user interface
CN1942875B (zh) * 2004-04-12 2010-05-26 松下电器产业株式会社 对话支援装置
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
US8145473B2 (en) * 2006-10-10 2012-03-27 Abbyy Software Ltd. Deep model statistics method for machine translation
JP5145287B2 (ja) 2009-05-12 2013-02-13 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ 入力誤り警告装置
DE102010027709B4 (de) * 2010-07-20 2014-08-07 Airbus Operations Gmbh Verfahren und System zum Anzeigen von Information auf einer elektrischen Anzeigeeinheit in einer Flugzeugkabine
WO2012057773A1 (en) * 2010-10-29 2012-05-03 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Generating a taxonomy from unstructured information
JP6251958B2 (ja) 2013-01-28 2017-12-27 富士通株式会社 発話解析装置、音声対話制御装置、方法、及びプログラム
US8996352B2 (en) * 2013-02-08 2015-03-31 Machine Zone, Inc. Systems and methods for correcting translations in multi-user multi-lingual communications
US20170185587A1 (en) * 2015-12-25 2017-06-29 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Machine translation method and machine translation system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000200275A (ja) 1999-01-07 2000-07-18 Hitachi Ltd 翻訳装置、記録媒体
JP2007004473A (ja) 2005-06-23 2007-01-11 Oki Electric Ind Co Ltd 機械翻訳装置、方法及びプログラム
US20180095949A1 (en) 2016-09-30 2018-04-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Customized and contextual translated content for travelers

Also Published As

Publication number Publication date
CN110892407A (zh) 2020-03-17
US20200143793A1 (en) 2020-05-07
EP3657361A1 (en) 2020-05-27
US11264007B2 (en) 2022-03-01
JPWO2019016985A1 (ja) 2020-06-25
WO2019016985A1 (ja) 2019-01-24
EP3657361A4 (en) 2020-07-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7170279B2 (ja) コンピュータ装置、コンピュータシステム、方法及びプログラム
JP6709963B2 (ja) 翻訳装置及び翻訳方法
US8954333B2 (en) Apparatus, method, and computer program product for processing input speech
JP5819924B2 (ja) アジア文字を生成するための認識アーキテクチャ
US7840399B2 (en) Method, device, and computer program product for multi-lingual speech recognition
US10056085B2 (en) Speech recognition on board of an aircraft
KR102413616B1 (ko) 온-디바이스 음성 인식 모델 트레이닝을 위한 텍스트 세그먼트의 온-디바이스 음성 합성
JP2017058865A (ja) 機械翻訳装置、機械翻訳方法および機械翻訳プログラム
US11227116B2 (en) Translation device, translation method, and program
JP6869835B2 (ja) 音声認識システム、端末装置、及び辞書管理方法
Nigmatulina et al. A two-step approach to leverage contextual data: speech recognition in air-traffic communications
US10319378B2 (en) Interaction apparatus and method
US11048886B2 (en) Language translation by dividing character strings by fixed phases with maximum similarity
US20220092277A1 (en) Translation device
JP5611270B2 (ja) 単語分割装置、及び単語分割方法
Dasgupta et al. A joint source channel model for the English to Bengali back transliteration
JPWO2016151692A1 (ja) タグ付与支援装置、方法およびプログラム
Trzos et al. Voice control in a real flight deck environment
US10664142B2 (en) Aircraft data entry system
Rozenbroek Sequence-to-Sequence Speech Recognition for Air Traffic Control Communication
Srinivasan et al. Error Detection Using Syntactic Analysis for Air Traffic Speech
Rahul et al. Speech Corpus Development for Voice-Controlled MAV
JP2017199283A (ja) 情報抽出装置、方法、及びプログラム
CN105702256A (zh) 一种基于机载设备的数字串语音识别方法
Wurgler Voice Recognition-The Next Generation Man-Machine, Input Device?

Legal Events

Date Code Title Description
A529 Written submission of copy of amendment under article 34 pct

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A5211

Effective date: 20191128

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201218

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220308

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20220426

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220524

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20221011

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221024

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7170279

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151