JPH0728826A - 最適翻訳システム選択方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 複数の翻訳システムが利用可能である場合
に、最も品質が良い翻訳結果が得られるシステムを選択
する。 【構成】 ある文書を翻訳する際、複数の翻訳システム
に翻訳を依頼し、最も良い翻訳結果が得られたシステム
に高い得点を与えることにより、最適な翻訳システムを
選択する。また、既に翻訳済みの文書について、翻訳対
象文、その文を翻訳したシステムの名称、翻訳結果の満
足度の組を格納しておく。そして、翻訳したい文が過去
に翻訳した文と類似している場合には、過去の満足度に
基づいて最適な翻訳システムを選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、機械翻訳システムに関
わり、特に複数の翻訳システムが利用可能であるような
環境において最適な機械翻訳システムを選択する方法に
関わる。

【０００２】

【従来の技術】現在、機械翻訳システムは、実用化の時
代を迎えている。しかし、現在の技術レベルでは、辞書
・文法のような翻訳に用いる知識ベースを文書の種類や
分野に応じてカスタマイズすることが必要である。この
ため、実用レベルの翻訳システムは、例えば「計算機関
係のマニュアル」を翻訳することが得意なシステムや
「機械関係の特許」を翻訳するためのシステム、といっ
たように非常に特化している。これは、機械翻訳システ
ムではなく人間でも同様であり、翻訳者によって得意・
不得意があるのと似たようなものである。ユーザは自分
が翻訳したい文書を得意とするシステムを発見し、この
システムに翻訳を依頼することによって品質の良い訳文
を得ることが可能になる。

【０００３】カスタマイズの対象としては、主に語彙の
問題と文体の問題がある。語彙の問題については、従
来、特開昭６３−２７８１７４号公報のように、分野に
応じて使用語彙が異なることに着目し、文書中の単語を
用いて、翻訳対象文書の分野を決定し、その分野の辞書
を優先して用いることで翻訳の質を上げようとする技術
が存在する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の技術に
は次のような問題点があった。従来技術では、主に語彙
すなわち辞書のカスタマイズによって訳文の質を向上さ
せることを目的としている。しかし、文体すなわち文法
については、有効なカスタマイズの方法がなかった。文
書の種類によって文体が異なることに着目し、文書の種
類を指定することで文法を変更する技術も存在するが、
それほど有効ではない。これは、辞書は分野に対する依
存性が比較的高いため分野を特定することで適切な語彙
を選択できたのに対し、文法では文書の種類に対する依
存性が低く、境界が曖昧なためである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】以上の問題を解決するた
めに、本発明では次のような処理を行う。第１の方法と
しては、複数の翻訳システムが存在する場合に、現在翻
訳したい文書中の一部の文を複数の翻訳システムに送
り、得られた複数の翻訳結果をユーザに呈示する。ユー
ザは、複数の翻訳結果の中から最も質が良いものを選択
し、必要に応じて後編集を行って利用する。一方、シス
テムはユーザが選択した翻訳結果を作成したシステムに
高い得点を与える。この処理を繰り返し、得点が高くな
ったシステムを現在翻訳したい文書に適したシステムだ
と判断し、適切なシステムを絞り込んで行く。

【０００６】第２の方法としては、既に翻訳済みの文書
について、過去の翻訳対象文、その文を翻訳したシステ
ム名称、そのときの翻訳結果の満足度の３つの組を格納
しておく。そして、新たな翻訳対象文と類似した文を過
去の翻訳対象文の中から検索し、その満足度が高い場合
には、過去の翻訳対象文を翻訳したシステムを最も適し
たシステムとして選択する。逆に、満足度が低い場合に
は、過去の翻訳対象文を翻訳したシステムは、新しい文
を翻訳するには不適切であると判断する。

【０００７】

【作用】本発明の第１の方法によれば、現在翻訳したい
文書中の一部の文をうまく翻訳したシステムを適したシ
ステムとして選択するため、文書中の他の文について
も、高い品質の翻訳が得られる可能性が高くなる。

【０００８】また、第２の方法によれば、既に翻訳済み
の文と類似した文について、満足度が高い場合には、そ
の翻訳を行ったシステムに再び翻訳を行わせるため、再
び高い品質の翻訳が得られる可能性が高くなる。また、
過去の満足度が低い場合には、そのシステム以外のシス
テムに翻訳を行わせるため、その文を苦手とするシステ
ムに、苦手な文を再び翻訳させてしまうことがなくな
る。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の実施例として、本発明を複数
の翻訳システムが利用可能なネットワーク型翻訳環境に
おける最適翻訳依頼先決定システムに適用した場合を詳
細に説明する。

【００１０】図１は、本発明が用いられるネットワーク
型翻訳環境のシステム構成図を示す。図中、１はユーザ
が用いるユーザシステムであり、翻訳依頼先決定プログ
ラム、翻訳依頼先テーブルからなる。２は翻訳例ファイ
ルであり、過去の翻訳対象文、翻訳依頼先、満足度が格
納されている。３、４、５はそれぞれ翻訳サーバであ
り、翻訳エンジン、基本辞書、分野別の専門用語辞書、
文法からなる。ただし、３、４、５が持つ文法、辞書な
どの知識ベースは、それぞれ異なる内容を持ち、各サー
バが得意とする対象文書は異なる。

【００１１】以下、第１の実施例として、複数の翻訳シ
ステムに翻訳を依頼し、最も良い翻訳結果が得られたシ
ステムに高い得点を与えることにより、最適な翻訳シス
テムを選択する方法を説明する。第１の実施例では、図
１のシステム構成図のうち、翻訳例ファイル２が不要で
ある。

【００１２】図２は、本実施例で用いる翻訳依頼先テー
ブルの概念図である。翻訳依頼先テーブルには、翻訳依
頼先となる各システム毎に、得点と有効フラグが格納さ
れている。得点は、各システムが現在翻訳したい文書に
向いているかどうかを表す。有効フラグは、各システム
に翻訳を依頼するかどうかを表しており、有効フラグが
１のシステムには翻訳を依頼し、０のシステムには翻訳
を依頼しない。有効フラグの初期値は全て１にしてお
く、すなわち最初は全てのシステムに翻訳を依頼する。

【００１３】以下、図３に示す処理フローに従って、全
体の処理を説明する。 （ステップ１１）翻訳したい原文文書を翻訳依頼先決定
プログラムに入力する。 （ステップ１２）原文文書から１文を取り出す。 （ステップ１３）翻訳依頼先テーブル中で有効フラグが
１であるシステムにステップ１２で取り出した１文を送
付して翻訳結果を得る。有効フラグの初期値は全て１で
あるため、最初は全てのシステムに翻訳が依頼される
が、処理が進むにつれて、翻訳依頼先が絞り込まれて行
く。

【００１４】（ステップ１４）有効フラグが１の依頼先
が２つ以上あるかどうか調べる。２つ以上あればステッ
プ１５に進む。２つ未満ならばステップ１７に進む。 （ステップ１５）得られた複数の翻訳結果をユーザに表
示する。表示例を図４に示す。ユーザは、複数の翻訳結
果から最も適切なものを選択し、後編集などを行う。

【００１５】（ステップ１６）翻訳依頼先テーブルの変
更処理を行う。ユーザが選択した翻訳結果を作成したシ
ステムに得点を与え、得点の低いシステムの有効フラグ
を０に変更する。本ステップは、後で詳細に説明する。 （ステップ１７）全ての文を処理したかどうかを調べ
る。処理していない文があればステップ１２に戻る。全
ての文を処理していれば処理を終了する。

【００１６】以下、図５に示す処理フローに従って、ス
テップ１６の処理を詳細に説明する。

【００１７】（ステップ１６１）ユーザが選択したシス
テムの得点を増す。得点の増し方は、１点ずつ増しても
良いし、後編集の際の書き換えのコストに応じて重みを
付けても良い。ここでは、１点ずつ増すものとする。書
き換えのコストを計算する方法としては、″A New Quan
titative Quality Measure for Machine Translation S
ystems″, COLING-92,pp.433-439 に記述されている方
法などが利用できる。

【００１８】（ステップ１６２）以下のステップ１６２
からステップ１６６の処理により、有効フラグの変更を
行う。まず、ステップ１６２で、最高得点が何点である
かを調べる。 （ステップ１６３）最高得点がある閾値以上であれば、
ステップ１６４に進む。そうでなければ処理を終了す
る。

【００１９】（ステップ１６４）各システムの得点を取
り出し、最高得点と比較する。各システムの得点と最高
得点の比がある閾値以下である場合には、ステップ１６
５に進む。さもなければステップ１６６に進む。 （ステップ１６５）現在の文書を翻訳するのに適さない
システムであるとして、有効フラグを０にする。 （ステップ１６６）全てのシステムの得点を調べたかど
うかを調べる。調べていれば処理を終了する。調べてい
ないシステムがあればステップ１６４に進む。

【００２０】以上の処理によると、複数の翻訳システム
が利用可能であるような翻訳環境において、自分が翻訳
したい文書に対してどのシステムが適しているかが不明
である場合に、適切な翻訳結果を選ぶことにより、適切
な翻訳システムが選択されるようになる。また、最初は
複数の翻訳システムを利用するが、途中からは適切な翻
訳システムのみを利用するようになるため、文書全体を
複数の翻訳システムに翻訳させるより安価に翻訳結果が
得られる。

【００２１】第２の実施例として、ある文書を翻訳する
際、文書中の一部の文を取り出し、取り出した文と類似
した文を過去に翻訳した品質によって各システムに得点
を与えることにより、現在の文書を翻訳するのに適した
システムを選択する方法で最適翻訳依頼先決定システム
を実現する場合を説明する。

【００２２】以下、図６に示す処理フローに従って、全
体の処理を説明する。 （ステップ２１）翻訳したい原文文書を翻訳依頼先決定
プログラムに入力する。 （ステップ２２）文のサンプリング処理を行う。原文文
書中の全ての文について翻訳依頼先決定処理を行わない
ため、ステップ２３以降の処理の対象となる文を選択す
る。この処理を行うことで、翻訳依頼先の決定を高速に
行うことができる。本ステップは後で詳細に説明する。

【００２３】（ステップ２３）ステップ２２でサンプリ
ングされた文の中から１文を取り出す。 （ステップ２４）ステップ２３で取り出した文と類似す
る過去の翻訳対象文を翻訳例ファイルを検索して調べ
る。翻訳例ファイルの論理的構造を図７に示す。翻訳例
ファイルは、過去の翻訳対象文、翻訳依頼先、満足度の
３つからなる。翻訳対象文欄には、過去に翻訳対象とな
った文が格納されている。翻訳依頼先欄には、過去の翻
訳対象文をどのシステムで翻訳したかが格納されてお
り、満足度欄にはそのときの翻訳結果に対するユーザの
満足度が、「良い」、「普通」、「悪い」のいずれかで
格納されている。

【００２４】類似文を調べる方法としては、例えば特開
平４−１６０４７３号公報（事例再利用型翻訳方法およ
び装置）に開示されているような方法を用いることがで
きる。

【００２５】また、満足度の設定は、翻訳結果が得られ
たときにユーザが各文について満足度を入力することに
よって行う。あるいは、次のように満足度を自動設定す
ることもできる。通常、機械翻訳の結果は完全ではない
ことが多いため、ユーザは後編集を行い、不適切な部分
を書き換える。よって、機械翻訳の結果と後編集の結果
を比較して書き換えるためのコストを計算し、これを満
足度の尺度として用いることで満足度を自動設定するこ
とが可能である。書き換えのためのコストを計算する方
法としては、″A New Quantitative Quality Measure f
or Machine Translation Systems″, COLING-92,pp.433
-439 に記述されている方法などが利用できる。

【００２６】（ステップ２５）入力文と最も類似した過
去の翻訳対象文について、過去の翻訳時に依頼した翻訳
サーバ名とそのときの満足度を取り出して、最適な翻訳
依頼先の計算を行う。計算結果は、翻訳依頼先テーブル
に格納する。翻訳依頼先テーブルの例を図８に示す。第
２の実施例における翻訳依頼先テーブルは、第１の実施
例における翻訳依頼先テーブルとは異なり、有効フラグ
が不要である。本ステップは、後で詳細に説明する。

【００２７】（ステップ２６）補助情報抽出処理を行
う。ここでは、文書の平均文長、１文中の平均動詞数を
補助情報として計算する。本ステップは、後で詳細に説
明する。 （ステップ２７）原文文書中の全ての文を処理したかど
うか調べる。未処理の文が残っていればステップ２３へ
進み、処理を続行する。全て処理していれば、ステップ
２８に進む。

【００２８】（ステップ２８）翻訳依頼先テーブルを参
照して、最も得点の高い翻訳サーバに自動的に原文文書
を送付し、翻訳を依頼する。また、各サーバ毎の得点を
ユーザに表示して、ユーザがこれを見てどのサーバが最
も適しているかを判断することもできる。この場合に
は、過去の翻訳結果による得点だけではなく、補助情報
として、ステップ２６で求めた補助情報を表示すること
もできる。

【００２９】以下では、処理対象となる文をサンプリン
グするステップ２２を図９に示す処理フローを用いて詳
細に説明する。 （ステップ２２１）入力文書の文数を計算する。 （ステップ２２２）１から文数までの範囲の一様乱数を
発生させる。

【００３０】（ステップ２２３）発生させた乱数と同じ
文番号の文を取り出す。 （ステップ２２４）あらかじめ定めた必要文数を取り出
したかどうかを調べる。取り出していれば処理を終了す
る。取り出していなければ、ステップ２２２に進む。

【００３１】以下では、ステップ２５を図１０に示す処
理フローを用いて詳細に説明する。 （ステップ２５１）最も類似した過去の翻訳対象文につ
いて過去の翻訳時の満足度が「良い」であったかどうか
を調べる。「良い」であれば、ステップ２５２に進む。
「良い」でなければ、ステップ２５３に進む。 （ステップ２５２）翻訳依頼先テーブルにおいて、過去
の翻訳時に用いられた翻訳サーバに該当するシステムの
得点を、最も類似した文との類似度だけ増す。

【００３２】（ステップ２５３）過去の翻訳時の満足度
が「悪い」であったかどうかを調べる。「悪い」であれ
ば、ステップ２５４に進む。「悪い」でなければ処理を
終了する。 （ステップ２５４）翻訳依頼先テーブルにおいて、過去
の翻訳時に用いられた翻訳サーバに該当するシステムの
得点を、最も類似した文との類似度だけ減らす。

【００３３】次に、図１１に示す処理フローを用いて、
どの翻訳サーバを選べばよいかを決定する際の補助情報
を抽出するステップ２６を詳細に説明する。 （ステップ２６１）ステップ１２で取り出した１文の文
長を調べる。ここでは、文長を文字数でカウントするも
のとする。

【００３４】（ステップ２６２）文中の動詞数を調べ
る。取り出した文を形態素解析し、辞書引き、品詞の接
続条件のチェックなどの結果、動詞の可能性が残ってい
る単語数を数える。 （ステップ２６３）今までの文数を数える。以上の処理
により、現在翻訳したい文書に最も適した翻訳サーバを
選択することが可能となり、ユーザが得る訳文の質が向
上する。

【００３５】第２の実施例の変形例として、各文毎に最
適な翻訳システムを選択する方法により、最適翻訳依頼
先決定システムを実現する場合を説明する。以下、図１
２に示す処理フローに従って、全体の処理を説明する。 （ステップ３１）翻訳したい原文文書を翻訳依頼先決定
プログラムに入力する。 （ステップ３２）原文文書から１文を取り出す。 （ステップ３３）過去の類似文を検索する。本ステップ
は、第２の実施例におけるステップ２４と同様なので詳
細な説明は省略する。検索した結果は、翻訳依頼先テー
ブルに格納する。本変形例における翻訳依頼先テーブル
の例を図１３に示す。

【００３６】翻訳依頼先テーブルは、文書中の各文毎に
類似度、翻訳依頼先、満足度、有効度を設定する。類似
度は、過去の翻訳対象文中で最も類似度が高い文との類
似度を示す。翻訳依頼先は、過去の類似文を翻訳したシ
ステムを示す。また、満足度はそのときの翻訳結果に対
する満足度を示す。図１３の例では、１番目の文と最も
類似した過去の翻訳対象文との類似度が０．８で、その
文がサーバ１に送られたとき、「良い」品質の訳文が得
られたことを示している。また、有効度は、格納されて
いる翻訳依頼先が適切かどうかを表すもので、有効度が
１ならば、依頼先として適しており、有効度が−１なら
ば依頼先として適していないことを示している。また、
有効度が０の場合には、どちらとも言えないことを示し
ている。有効度の初期値は全て０とする。

【００３７】（ステップ３４）類似文が存在するかどう
かを調べる。これは、ステップ３３において翻訳依頼先
テーブルに設定した類似度をあらかじめ定めた閾値と比
較することによって行う。閾値より類似度が大きければ
ステップ３５に進む。さもなければステップ３６に進
む。

【００３８】（ステップ３５）各文毎の翻訳依頼先を決
定する。類似度が閾値より高い文について、満足度が
「良い」ならば有効度を１にする。満足度が「普通」な
らば有効度を０にする。満足度が「悪い」ならば有効度
を−１にする。 （ステップ３６）全ての文を処理したかどうか調べる。
処理していればステップ３７に進む。処理していない文
があればステップ３２に進む。

【００３９】（ステップ３７）文書全体として最適な翻
訳依頼先を決定する。本ステップでは、翻訳依頼先テー
ブルを参照して、第２の実施例におけるステップ２５と
同様の処理を行って、各システムに得点を付ける。 （ステップ３８）翻訳依頼先テーブル中で有効度が１で
はない文の翻訳依頼先を決定する。有効度が０の文につ
いては、ステップ３７で最高得点のシステムを翻訳依頼
先とし、翻訳依頼先テーブルに設定する。有効度が−１
の文については、過去の翻訳依頼先ではないシステムで
得点の最も高いシステムを翻訳依頼先とし、翻訳依頼先
テーブルに設定する。例えば、ステップ３７でサーバ１
が最も得点が高かったとする。このとき、図１３の例で
は、文４の有効度が０であるので、文４の送付先がサー
バ１となる。また、文５の有効度が−１で現在の送付先
がサーバ３であるので、送付先をサーバ１に決定する。

【００４０】以上の処理により、第２の実施例の場合よ
り、さらにきめ細かく最適な翻訳システムを選択するこ
とが可能になる。また、類似文が存在しなかった文につ
いても、良い翻訳結果が得られる可能性が高い翻訳依頼
先を決定することができる。

【００４１】

【発明の効果】本発明の第１の実施例によれば、現在翻
訳したい文書中の一部の文をうまく翻訳したシステムを
適したシステムとして選択するため、文書中の他の文に
ついても、高い品質の翻訳が得られる可能性が高くな
る。

【００４２】また、本発明の第２の実施例によれば、既
に翻訳済みの文と類似した文について、満足度が高い場
合には、その翻訳を行ったシステムに再び翻訳を行わせ
るため、再び高い品質の翻訳が得られる可能性が高くな
る。また、過去の満足度が低い場合には、そのシステム
以外のシステムに翻訳を行わせるため、その文を苦手と
するシステムにもう一度苦手な文を翻訳させてしまうこ
とがなくなる。

【００４３】以上により、ユーザは従来より質の高い訳
文を得られるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のシステム構成図である。

【図２】本発明の第１の実施例の全体の処理フローであ
る。

【図３】第１の実施例における翻訳依頼先テーブルの概
念図である。

【図４】翻訳結果の表示例である。

【図５】翻訳依頼先テーブル変更処理の処理フローであ
る。

【図６】第２の実施例の全体の処理フローである。

【図７】翻訳例ファイルの概念図である。

【図８】第２の実施例における翻訳依頼先テーブルの概
念図である。

【図９】処理対象文サンプリング処理の処理フローであ
る。

【図１０】翻訳依頼先決定処理の処理フローである。

【図１１】補助情報抽出処理の処理フローである。

【図１２】第２の実施例の変形例の全体の処理フローで
ある。

【図１３】第２の実施例の変形例における翻訳依頼先テ
ーブルの概念図である。

【符号の説明】

１…ユーザシステム、２…翻訳例ファイル、３…翻訳サ
ーバ１、４…翻訳サーバ２、５…翻訳サーバ３。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数の機械翻訳システムが利用可能である
   場合に、 翻訳対象文書が入力されたとき、前記文書から取り出し
   た文を前記複数の機械翻訳システムに送付して得られる
   複数の翻訳結果をユーザに呈示し、 ユーザが最も質が良いとして選んだ翻訳結果を作ったシ
   ステムに得点を与え、 得点が低いシステムを前記文書に不適切なシステムであ
   ると判定し、翻訳依頼先から除外することで、翻訳依頼
   先を絞り込んで行くことを特徴とする最適翻訳システム
   選択方法。
2. 【請求項２】複数の機械翻訳システムが利用可能である
   場合に、 過去に翻訳を行った際に翻訳対象となった文、どのシス
   テムが翻訳を実行したかを示す情報、翻訳結果に対する
   満足度の組を記憶しておき、 新しい翻訳対象文書が入力されたときに、前記文書中の
   各文と類似している文を、前記記憶されている過去の翻
   訳対象文から検索し、 前記類似した文が存在した場合に、前記類似した過去の
   翻訳対象文の翻訳結果に対する満足度を調べ、 前記満足度が高い場合には、前記類似した過去の翻訳対
   象文の翻訳を実行したシステムを前記新しい翻訳対象文
   を翻訳するのに適したシステムであると判断し、前記満
   足度が低い場合には不適切なシステムと判断することを
   特徴とする最適翻訳システム選択方法。
3. 【請求項３】請求項２に記載の最適翻訳システム選択方
   法において、 新しい翻訳対象文書が入力されたときに、新しい文書中
   の少なくとも一部の文を取り出し、 前記取り出した文と最も類似している過去の翻訳対象文
   を検索し、 前記最も類似した文を過去に翻訳したシステムに類似度
   と過去の満足度に応じた得点を与え、 最も得点の高いシステムを前記文書に最も適したシステ
   ムだと判断し、 前記類似した文が存在しない場合には、前記最高得点の
   システムを前記類似文が存在しない翻訳対象文に最適な
   システムだと判断することを特徴とする最適翻訳システ
   ム選択方法。
4. 【請求項４】複数の機械翻訳システムが利用可能である
   場合に、 過去に翻訳を行った際に翻訳対象となった文、どのシス
   テムが翻訳を実行したかを示す情報、翻訳結果に対する
   満足度の組を記憶しておき、 新しい翻訳対象文書が入力されたときに、翻訳対象文書
   から少なくとも一部の文を取り出し、 前記取り出した文と最も類似している過去の翻訳対象文
   を検索し、 前記最も類似した文を過去に翻訳したシステムに類似度
   と過去の満足度に応じた得点を与え、 最も得点の高いシステムを前記文書に最も適したシステ
   ムだと判断することを特徴とする最適翻訳システム選択
   方法。
5. 【請求項５】請求項４に記載の最適翻訳システム選択方
   法において、前記翻訳対象文書から一部の文を取り出す
   際、文書中の文数を調べ、１から前記文書文数までの一
   様な乱数を発生させ、前記乱数の番号の文を取り出すこ
   とを特徴とする最適翻訳システム選択方法。