JPWO2020039808A1

JPWO2020039808A1 - 機械翻訳制御装置

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Publication number: JPWO2020039808A1
Application number: JP2020538239A
Authority: JP
Inventors: 隆哉小野; 哲溝口; 佳徳礒田
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2018-08-24
Filing date: 2019-07-18
Publication date: 2021-02-15
Anticipated expiration: 2039-07-18
Also published as: JP6976448B2; WO2020039808A1; US20210034824A1

Abstract

機械翻訳制御装置（１０）は、機械翻訳モデル（２２）を用いて機械翻訳を行う機械翻訳エンジン（２０）における利用ログ（２１）を参照して、機械翻訳への入力文から１つ以上の頻出文を抽出する抽出部（１１）と、抽出された頻出文に類似する１つ以上の類似文および当該類似文の対訳である類似対訳文を対訳ＤＢ（３０）から取得する取得部（１２）と、取得された類似文および類似対訳文に基づいて、機械翻訳モデル（２２）をチューニングするチューニング部（１３）と、を備える。

Description

本発明の一形態は、機械翻訳モデルを用いて機械翻訳を行う機械翻訳エンジンにおける訳質を向上させるための機械翻訳制御装置に関する。

主にコンピュータプログラムを利用して、ある言語で書かれた文章を他の言語へと翻訳する機械翻訳が普及しつつある。このような機械翻訳では、訳質（翻訳の品質）を向上させることが大きなテーマである。従来は、実際に利用されている機械翻訳の訳質向上を図る場合、実際の利用ログに基づいて、以下のような対応を行うことが一般的であった。

まず、機械翻訳における入力言語と出力言語の両方の言語スキルを有する者（以下「高スキル者」という）により利用ログの評価を行い、機械翻訳誤りがある場合は正解データ（正解文）を作成する。次に、上記の評価で得られた評価データに基づく分析と、上記の正解データ等を用いた機械翻訳モデルチューニング等を行う。

特開２０００−１５４５９５号公報

しかし、訳質向上を図るには、上記の評価データ、正解データ等が少ないと効果的ではなく、これらは一定数以上必要となるため、高スキル者によって大量の利用ログを評価することが必要となり、訳質向上のための作業時間、コストが共に多くかかる、という課題がある。

一方、機械翻訳に入力されるさまざまな文には、頻出する文（以下「頻出文」という）も有れば、あまり出現しない文も有る（特許文献１参照）。このうち、頻出文について正確に翻訳されずに訳質が悪いと、機械翻訳利用ユーザにとって実質的損失および体感的損失が大きくなるため、訳質の速やかな改善が待望される。

そこで、本発明の一形態は、上記の課題に鑑み、訳質向上のための作業時間およびコストを抑えつつ、頻出文についての訳質向上を実現し、ユーザ利便性を向上させることを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る機械翻訳制御装置は、機械翻訳モデルを用いて機械翻訳を行う機械翻訳エンジンにおける利用ログを参照して、機械翻訳への入力文から１つ以上の頻出文を抽出する抽出部と、機械翻訳の対訳データを保管した対訳データベースから、前記抽出部により抽出された頻出文に類似する１つ以上の類似文、および、当該類似文の対訳である類似対訳文を取得する取得部と、前記取得部により取得された類似文および類似対訳文に基づいて、前記機械翻訳モデルをチューニングするチューニング部と、を備える。

上記の一形態によれば、機械翻訳制御装置において、抽出部が、機械翻訳エンジンにおける利用ログを参照して、機械翻訳への入力文から１つ以上の頻出文を抽出し、取得部が、抽出された頻出文に類似する１つ以上の類似文、および、当該類似文の対訳である類似対訳文を対訳データベースから取得し、そして、チューニング部が、取得された類似文および類似対訳文に基づいて、前記機械翻訳モデルをチューニングする。なお、上記の「類似文」とは、所定の類似範囲内にある文を意味し、同一の文も含む。このように、従来から存在する機械翻訳エンジンおよび対訳データベースに、さらに上記機械翻訳制御装置を設けることで、従来の高スキル者による利用ログの評価等を経ることなく、対訳データベースを活用して、頻出文についての類似文および類似対訳文に基づく機械翻訳モデルのチューニングが行われる。これにより、訳質向上のための作業時間およびコストを抑えつつ、頻出文についての訳質向上を実現し、ユーザ利便性を向上させることができる。

本発明の一形態によれば、訳質向上のための作業時間およびコストを抑えつつ、頻出文についての訳質向上を実現し、ユーザ利便性を向上させることができる。

発明の実施形態に係る機械翻訳制御装置の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。機械翻訳制御装置により実行される処理の一例を示すフロー図である。頻出文の抽出処理の一例を示すフロー図である。類似文および類似対訳文の取得処理の一例を示すフロー図である。機械翻訳モデルのチューニング処理の一例を示すフロー図である。機械翻訳制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明に係る一実施形態について説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１に示すように一実施形態に係る機械翻訳制御装置１０は、機械翻訳モデル２２を用いて機械翻訳を行う既存の機械翻訳エンジン２０における利用ログ２１を参照可能とされ、機械翻訳の対訳データを保管した既存の対訳データベース（対訳ＤＢ）３０を検索可能とされ、機械翻訳の訳質向上のために機械翻訳モデル２２をチューニングする機能を有する装置である。

より具体的には、機械翻訳制御装置１０は、機械翻訳エンジン２０における利用ログ２１を参照して、機械翻訳への入力文から１つ以上の頻出文を抽出する抽出部１１と、抽出された頻出文に類似する１つ以上の類似文、および、当該類似文の対訳である類似対訳文を対訳ＤＢ３０から取得する取得部１２と、取得された類似文および類似対訳文に基づいて機械翻訳エンジン２０における機械翻訳モデル２２をチューニングするチューニング部１３と、を備える。

このうち、抽出部１１は、機械翻訳への入力文の文書分類を行って頻出文を抽出してもよく、また、頻出する言い回しが複数ある場合に、言い回しの頻度をさらに基礎として頻出文を抽出してもよい。

取得部１２は、頻出文に類似する類似文が複数ある場合に、所定基準に基づく類似度をさらに基礎として類似文を取得してもよい。

チューニング部１３は、例えば、類似文および類似対訳文に基づいてモデル学習を行って、モデル学習した機械翻訳モデルの評価を行い、当該評価の結果に基づき機械翻訳エンジンにおける機械翻訳モデルをチューニングしてもよい。

また、図１には、機械翻訳制御装置１０が機械翻訳エンジン２０および対訳ＤＢ３０とは別体で構成される例を示した。即ち、抽出部１１は、外部に設けられた機械翻訳エンジン２０における利用ログ２１を参照するよう構成され、また、取得部１２は、外部に設けられた対訳ＤＢ３０から類似文および類似対訳文を取得するよう構成されている。ただし、上記のように別体の構成とすることは必須ではなく、これとは異なる構成、例えば機械翻訳制御装置１０が機械翻訳エンジン２０と対訳ＤＢ３０のうち一方又は両方と一体的に構成されてもよい。

次に、図２〜図５を用いて、機械翻訳制御装置１０により実行される処理の一例を説明する。

図２に示すように、処理の全体像としては、まず、抽出部１１が、機械翻訳エンジン２０における利用ログ２１を参照して、機械翻訳への入力文から１つ以上の頻出文を抽出する抽出処理を行い（ステップＳ１）、次に、取得部１２が、抽出された頻出文に類似する１つ以上の類似文、および、当該類似文の対訳である類似対訳文を対訳ＤＢ３０から取得する取得処理を行い（ステップＳ２）、さらに、チューニング部１３が、取得された類似文および類似対訳文に基づいて機械翻訳エンジン２０における機械翻訳モデル２２をチューニングする処理を行う（ステップＳ３）。上記のような図２の処理の実行開始トリガーは特定のトリガーに限定されるものではなく、例えば、予め定められた定期的なタイミングで実行開始されてもよいし、オペレータ等による所定操作により実行開始されてもよい。以下、図３〜図５を用いて上記ステップＳ１〜Ｓ３それぞれの処理例を説明する。

図３に示すように、上記ステップＳ１の抽出処理では、抽出部１１が、利用ログにおける機械翻訳入力文の文書分類を行い、頻出文を抽出する（ステップＳ１１）。なお、その抽出基準となる出現頻度は特定のものに限定されるものではない。ここで、頻出する言い回しが複数あるか否かが判断され（ステップＳ１２）、複数ある場合は、抽出部１１は言い回しの頻度をさらに基礎として頻出文を抽出する（ステップＳ１３）。抽出された頻出文は取得部１２へ転送される。

図４に示すように、上記ステップＳ２の取得処理では、取得部１２が、抽出された頻出文に類似する１つ以上の類似文、および、当該類似文の対訳（類似対訳文）を対訳ＤＢ３０から取得する（ステップＳ２１）。なお、ここでの「類似文」とは、所定の類似範囲内にある文を意味し、同一の文も含む。また、類似文の取得方法は、特定の方法に限定されるものではなく、既存の方法を採用してもよい。その際、文同士の類似度を計算する方法として、tf-idf（term frequency-inverse document frequency）、ＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）、word2vecなどの既存の方法を採用してもよい。ここで、類似文が複数あるか否かが判断され（ステップＳ２２）、複数ある場合は、取得部１２は、ステップＳ２１とは異なる所定基準に基づく類似度をさらに基礎として類似文を選択し、選択された類似文および該類似文に関する類似対訳文を対訳ＤＢ３０から取得する（ステップＳ２３）。取得された類似文および類似対訳文はチューニング部１３へ転送される。

図５に示すように、上記ステップＳ３のチューニング処理では、チューニング部１３が、類似文および類似対訳文に基づいてモデル学習を行って、モデル学習した機械翻訳モデルの評価を行う（ステップＳ３１）。ここで、評価の結果、期待する動作が成されるか否かが判断される（ステップＳ３２）。その判断方法は、特定の方法に限定されるものではなく、既存の方法を採用してもよい。判断の結果、期待する動作が成される場合は、チューニング部１３は、機械翻訳エンジン２０への投入を行う。即ち、機械翻訳エンジン２０における機械翻訳モデル２２をチューニングする（ステップＳ３３）。一方、ステップＳ３２の判断の結果、期待する動作が成されない場合は、チューニング部１３は、機械翻訳エンジンへの投入を回避する（ステップＳ３４）。

以上説明した実施形態によれば、従来から存在する機械翻訳エンジン２０および対訳ＤＢ３０に、さらに機械翻訳制御装置１０を設けることで、従来の高スキル者による利用ログの評価等を経ることなく、対訳ＤＢ３０を活用して、頻出文についての類似文および類似対訳文に基づく機械翻訳モデルのチューニングが行われる。これにより、訳質向上のための作業時間およびコストを抑えつつ、頻出文についての訳質向上を実現し、ユーザ利便性を向上させることができる。また、上記のように作業時間およびコストを抑えることで、後述するプロセッサ等における処理負荷を軽減できるという技術的効果も併せて奏する。

個別の機能に着目すると、抽出部１１は、機械翻訳への入力文の文書分類を行って頻出文を抽出することができる。その際、頻出する言い回しが複数ある場合でも、抽出部１１は言い回しの頻度をさらに基礎とすることで、適切に頻出文を抽出することができる。

取得部１２は、頻出文に類似する類似文が複数ある場合でも、所定基準に基づく類似度をさらに基礎とすることで、適切に類似文を取得することができる。

チューニング部１３は、類似文および類似対訳文に基づいてモデル学習を行って、モデル学習した機械翻訳モデルの評価を行い、当該評価の結果、期待する動作が成されるか否かを判断し、期待する動作が成される場合にのみ、機械翻訳エンジン２０への投入を行うよう制御することで、適切に機械翻訳エンジン２０における機械翻訳モデル２２をチューニングすることができる。

上記の実施形態の説明で用いた図１のブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

例えば、上記の実施形態における機械翻訳制御装置１０は、上述した機械翻訳制御装置１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図６は、機械翻訳制御装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の機械翻訳制御装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。機械翻訳制御装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

機械翻訳制御装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。例えば、機械翻訳制御装置１０の各機能部は、プロセッサ１００１を含んで実現されてもよい。

また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールおよびデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、機械翻訳制御装置１０の各機能部は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。

通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の機械翻訳制御装置１０の各機能部は、通信装置１００４を含んで実現されてもよい。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。

また、機械翻訳制御装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。

以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

入出力された情報などは特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報などは、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報などは削除されてもよい。入力された情報などは他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。

移動通信端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。

本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

本明細書において、文脈または技術的に明らかに１つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。

１０…機械翻訳制御装置、１１…抽出部、１２…取得部、１３…チューニング部、２０…機械翻訳エンジン、２１…利用ログ、２２…機械翻訳モデル、３０…対訳ＤＢ、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。

特開２０００−１２３０１３号公報

Claims

機械翻訳モデルを用いて機械翻訳を行う機械翻訳エンジンにおける利用ログを参照して、機械翻訳への入力文から１つ以上の頻出文を抽出する抽出部と、
機械翻訳の対訳データを保管した対訳データベースから、前記抽出部により抽出された頻出文に類似する１つ以上の類似文、および、当該類似文の対訳である類似対訳文を取得する取得部と、
前記取得部により取得された類似文および類似対訳文に基づいて、前記機械翻訳モデルをチューニングするチューニング部と、
を備える機械翻訳制御装置。
前記抽出部は、前記機械翻訳への入力文の文書分類を行って前記頻出文を抽出する、
請求項１に記載の機械翻訳制御装置。
前記抽出部は、頻出する言い回しが複数ある場合、言い回しの頻度をさらに基礎として前記頻出文を抽出する、
請求項１又は２に記載の機械翻訳制御装置。
前記取得部は、前記頻出文に類似する類似文が複数ある場合、所定基準に基づく類似度をさらに基礎として前記類似文を取得する、
請求項１〜３の何れか一項に記載の機械翻訳制御装置。
前記チューニング部は、前記類似文および前記類似対訳文に基づいてモデル学習を行って、モデル学習した機械翻訳モデルの評価を行い、前記評価の結果に基づき前記機械翻訳エンジンにおける機械翻訳モデルをチューニングする、
請求項１〜４の何れか一項に記載の機械翻訳制御装置。
前記抽出部は、前記機械翻訳制御装置の外部に設けられた前記機械翻訳エンジンにおける利用ログを参照し、
前記取得部は、前記機械翻訳制御装置の外部に設けられた前記対訳データベースから、前記類似文および前記類似対訳文を取得する、
請求項１〜５の何れか一項に記載の機械翻訳制御装置。