JPH0950435A

JPH0950435A - 翻訳装置

Info

Publication number: JPH0950435A
Application number: JP7199537A
Authority: JP
Inventors: Ikuo Karashi; 育雄芥子; Hiroshi Ikeuchi; 洋池内; Hiroyuki Kanza; 浩幸勘座
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1995-08-04
Filing date: 1995-08-04
Publication date: 1997-02-18

Abstract

(57)【要約】【目的】文例の範囲を大幅に越えた対訳事例の検索を
可能とする。【構成】本発明の翻訳装置は、対訳文の事例が複数記
憶された事例ベース１と、該事例ベース中の各事例の特
徴を表す事例ベクトルと各事例との対応を示すインデッ
クスを格納したインデックス蓄積手段２と、単語を含む
翻訳要求文を入力する入力手段３と、各単語の特徴を表
す単語ベクトルを保持する単語辞書４と、入力された翻
訳要求文を解析して上記単語辞書を用いて得られた翻訳
要求文の文脈ベクトルを生成するベクトル生成手段５
と、上記翻訳要求文の文脈ベクトルと上記事例ベクトル
との距離に基づいて事例候補を検索する事例候補検索手
段６と、事例候補を表示する表示手段７と、利用者が事
例候補から選択した事例に対応する対訳文を表示する対
訳文表示手段８とを備えたことを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、キーワードや文章
からなる翻訳要求がされると、旅行会話文などの対訳事
例を表示させる翻訳装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、対訳事例の検索によって翻訳を行
う事例ベース翻訳装置には、分類表示方式によるものと
キーワード検索方式によるものに大別できる。

【０００３】分類表示方式は、予め対訳事例を場所や場
面等によって様々なジャンルに分類し、その分類表に基
づいて適切な対訳事例を探す方式である。例えば、旅行
会話文に関する事例では、大分類として、ホテル，空
港，レストラン，道，．．．等に分類され、大分類
「道」の基に、地下鉄，バス，タクシー，案内，．．．
等に細分類され、その下に各種の事例が格納される。例
えば、事例「シティーパークへ行くには何という停留所
で降りますか？」は、大分類「道」の基の分類「バス」
の下に格納される。

【０００４】一方、キーワード検索方式は、各対訳事例
に内容を表現するキーワードを付与したり、例文に含ま
れる全ての単語を対象に適切な対訳事例を探す方式であ
る。例えば、上述の例では、「シティーパーク」，「行
く」，「何」，「停留所」，「降りる」等がキーワード
の候補になる。さらに、キーワード検索方式を拡張した
ものに、特開平３ー２７６３６７号の「用例主導型機械
翻訳方式」がある。これは、単語の意味の類似性に基づ
いて木構造に階層化した単語辞書（シソーラス辞書）を
用いて、事例を検索する方式である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記分
類表示方式に基づく事例ベース翻訳装置では、事例が少
ない間は効果的であるが、事例数が膨大になると、多く
の人の要求を満たすような分類は困難であり、利用者の
要求を満たす事例がどのジャンルに分類されているか容
易に決めることが出来ない。また、同一ジャンルに多く
の事例が分類されるため確認に時間がかかるという欠点
がある。

【０００６】また、上記キーワード検索方式による事例
検索では、キーワードとして対訳文に付加された単語で
しか検索できず、利用者が入力すると想定される全ての
単語を予めキーワードとして対訳事例に付加しておくこ
とが事実上不可能である。従って、キーワードとして付
加された限られた範囲内での入力文の検索しか出来な
い。同様に事例の全ての文字列を検索対象にするフルテ
キストサーチを用いても、事例中に現れる単語あるいは
文章でしか検索出来ない。つまりどちらの検索方法にお
いても、検索対象事例に明示的に表現された自然言語の
範囲を越えた、検索は不可能である。

【０００７】さらに、特開平３ー２７６３６７号で提案
された用例主導型機械翻訳方式は、１次元的に言葉の意
味を分類したシソーラスを用いることによって、より柔
軟な対訳事例の検索を実現している。ここでは、形態素
解析の言語解析によって、事例と翻訳要求を構成する単
語の正確な対応を取り、各単語間のシソーラス上の距離
を計算することによって類似事例を検索しているので、
翻訳対象の範囲が拡大されると、翻訳要求の文脈に沿わ
ない、不要な対訳事例が検索される、大規模な対訳事例
の収集が必要である、といった問題点がある。

【０００８】そこで本発明の目的は、上記問題点を解決
するために、少ない事例でも翻訳要求に最も適当な対訳
事例の検索を可能とする翻訳装置を提供することにあ
る。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明の翻訳装置は、事
例とその対訳文との組が対訳事例として記憶された事例
ベースと、上記事例の特徴を表す事例ベクトルと、該事
例ベクトルと上記対訳事例との対応を示すインデックス
とを格納したインデックス蓄積手段と、単語を含む翻訳
要求を入力する入力手段と、翻訳要求の単語と特徴単語
との関連程度を示す特徴単語ベクトルを保持する単語辞
書と、翻訳要求に対応する上記特徴単語ベクトルの加算
結果に基づいて翻訳要求ベクトルを生成するベクトル生
成手段と、翻訳要求ベクトルと事例ベクトルとの距離に
基づいて事例候補を検索する事例候補検索手段と、検索
された事例候補に対応する対訳文をインデックスを用い
て表示する対訳文表示手段とを備えたことを特徴とす
る。

【００１０】本発明の翻訳装置では、例えば日本語と英
語の対訳文の事例ベースで日本人の利用者を想定する
と、利用者が翻訳要求文を日本語で入力すると、単語辞
書を用いて翻訳要求ベクトルが作成され、事例ベース中
の各事例ベクトルとの距離が計算され、対訳文（英語）
が表示される。

【００１１】本発明では、対訳事例および翻訳要求ベク
トルは、特徴単語ベクトルを基にして作成され、検索が
ベクトル演算によって実現されるため、形態素解析の言
語解析を必要としない。さらに、対訳事例および翻訳要
求ベクトルは、人間の知識・常識等に応じて特徴付けら
れた特徴単語ベクトルを基に作成されるので、任意に与
えた単語あるいは文章での人間の知識・常識等に応じた
検索が可能になる。

【００１２】また、事例候補表示手段を備えているの
で、翻訳要求に類似した事例候補から順に日本語で表示
され、類似した複数の事例候補の中から利用者が一つの
事例を選択する時の自由度が向上し、操作性が向上す
る。

【００１３】さらに、日本語の原文の事例と英語の対訳
文からなる新規の対訳事例を登録することができ、対象
の対訳事例の範囲を拡張できる。

【００１４】

【発明の実施の形態】図１に、本発明の実施例に係る事
例ベースの翻訳装置の機能ブロック図を示す。図１にお
いて、事例ベース１，インデックス蓄積手段２，入力手
段３，単語辞書４，ベクトル生成手段５，事例候補検索
手段６，表示手段７，対訳文表示手段８，事例登録手段
９から構成されている。

【００１５】次に、翻訳装置の各構成について説明す
る。事例ベース１には、対訳事例が翻訳要求の言語と対
訳文の言語の組として複数組格納されている。インデッ
クス蓄積手段２は、事例ベース１中の翻訳要求の言語で
の各事例と特徴単語（特徴単語については後述する）と
の関連の強さを示す事例ベクトルと、その事例ベクトル
と対訳事例との対応をとるインデックスとが格納されて
いる。事例ベクトルは、予め与えられていてもよいし、
後述する新規事例の登録で作成された特徴単語ベクトル
の和を用いても良い。

【００１６】利用者は、キーボードからなる入力手段３
を用いて翻訳要求を入力する。入力は、音声や手書きし
た内容をオンラインで認識させて入力してもよい。単語
辞書４は、自然言語文から単語を抽出するためのオート
マトン（文字の遷移）と各単語の特徴ベクトルとからな
る。この特徴ベクトルとして、後述する特徴単語ベクト
ルを格納している。図２に、単語辞書４を構成するオー
トマトンの一部を示す。ここでは、「レストラン」、
「レストルーム」、「ストライキ」の３単語のみ登録さ
れている例である。ここで、｛レ，ス｝は、レ、ス以外
の総ての文字を、実線はgoto関数を、破線はfailure関
数（他のすべての状態から初期状態へのfailure関数は
省略されている）を、各単語のベクトル値はその状態に
おける出力であり、抽出単語（ここでは３単語）の特徴
単語ベクトルを示す。ベクトル生成手段５は、翻訳要求の内容を単語辞書４の
オートマトンに流し、翻訳要求の各単語とその特徴単語
ベクトルを抽出し、特徴単語ベクトルの和から翻訳要求
ベクトルを生成する。事例候補検索手段６は、翻訳要求
ベクトルとインデックス蓄積手段２に格納された各事例
ベクトルとの距離を計算し、類似した事例から順に翻訳
要求の言語で事例候補をディスプレイからなる表示手段
７に表示する。表示手段７は、必ずしも必要ではない
が、表示した方が優先順位が多少低くても、事例の選択
範囲とすることができるので、利用者の使いやすさが向
上する。対訳文表示手段８は、事例候補の中から利用者
が選択した事例候補に対応する対訳文を表示する。な
お、表示手段７、対訳文表示手段８は、同一ディスプレ
イで実現でき、出力手段としてプリンタ等も用いること
ができる。

【００１７】また、事例登録手段９は、事例ベース１に
入力手段３を用いて入力された新規の対訳事例につい
て、単語辞書４とベクトル生成手段５とから新規の事例
については事例ベクトルを作成し、その事例ベクトルと
対訳事例との対応をとるインデックスとをインデックス
蓄積手段２に追加すると共に、新規の対訳事例（事例と
その対訳文）を事例ベース１に登録する。新規事例の登
録では、事例ベクトルは、事例から抽出された単語の特
徴単語ベクトルの和となる。

【００１８】図３に、上記翻訳装置をＣＰＵを利用した
電気的ハードウェアで実現した場合のブロック構成図を
示す。図２において、補助記憶装置２１と，各種処理を
行うＣＰＵ２２，処理結果を記憶する主記憶装置２３お
よび各種入出力デバイスとＣＰＵとを接続する入出力Ｃ
ｈ（チャネル）２４を含む翻訳処理部２５，ＣＲＴなど
からなる表示装置２６、およびキーボード２７から構成
されている。

【００１９】図１の事例ベース１と単語辞書４は、図３
の補助記憶装置２１に格納され、図１のインデックス蓄
積手段２，ベクトル生成手段５，事例検索手段６，事例
登録手段９は、図３の翻訳処理部２５に対応し、図１の
入力手段３は、図３のキーボード２７に対応し、図１の
表示手段７，対訳文表示手段８は、図３の表示装置２６
に対応する。

【００２０】次に、特徴単語ベクトルについて説明す
る。本実施例での単語辞書４、ベクトル生成手段５、事
例検索手段６の具体的構成は、「大規模文書データベー
スからの連想検索（社団法人電子情報通信学会発行の
信学技法ＡＩ９２−９９，１９９３−１）」の文脈ベク
トルを利用する。

【００２１】つまり、文脈ベクトルは、文章中での単語
のもつ概念と文脈との関係の程度を示したものであり、
多くの特徴単語との意味的な結合関係の程度をベクトル
表現したもので、ｎ個の概念分類を特徴単語とすると、
各次元が一つの特徴単語に対応したｎ次元ベクトル空間
上の一点で表現するものである。単語ｉの文脈ベクトル
Ｘｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，．．．ｘｉｎ）の各要素の値
は、次のように定義される。

【００２２】ｘｉｊ＝０ｉｆ単語ｉが特徴単語ｊと関係なしｘｉｊ＝１ｉｆ単語ｉが特徴単語ｊと関係あり例えば、次の６個の特徴単語（人間，悲しい，芸術，科学，興奮，政治）を選択した場合に、単語「パイロット」の６次元の文脈
ベクトルＸは、２値で示すと以下の通りとなる。

【００２３】Ｘ＝（１，０，０，１，１，０）また、単語ｉと特徴単語ｊの関係はその強度に応じて次
のように多値で表現してもよい。

【００２４】Ｘ＝（２，０，０，３，１，０）本実施例では、上記文脈ベクトルを多値の特徴単語ベク
トルとして用いる。

【００２５】ベクトル生成手段５は、自然言語テキスト
である翻訳要求から抽出された特徴単語ベクトルの和を
長さが一定になるように正規化したものを翻訳要求ベク
トルとして生成する。事例検索手段６は、翻訳要求ベク
トルと各事例ベクトルの長さが一定に正規化されている
ので、その距離として内積を用いることができる。

【００２６】図４を用いて、本発明の処理の流れについ
て説明する。

【００２７】ステップＳ１では、入力手段３によって、
翻訳要求文「セントラルパークに行くには何処で降りれ
ばいいの？」が入力される。ここで、入力は文章でおこ
なっているが、単語のみでもよい。

【００２８】ステップＳ２では、ベクトル生成手段５
は、単語辞書４を用いて、入力された翻訳要求文から
「セントラルパーク」「行く」「何処」「降り」の４単
語を抽出し、対応する特徴単語ベクトルを求める。当然
ながら、対応の特徴単語ベクトルが単語辞書４に予め格
納されていない場合は、翻訳要求文の一部については特
徴単語ベクトルを求めない。

【００２９】以上から注出された各単語の特徴単語ベク
トルは、セントラルパーク（０，２，０，０，１，０，２，０，１）行く（０，１，０，０，０，１，１，０，０）何処（１，０，０，０，０，１，０，０，１）降り（０，２，０，０，０，２，１，０，０）となる。

【００３０】ステップＳ３では、各々の単語の特徴単語
ベクトルを加えたベクトルＣＶ０＝（１，５，０，０，
１，４，４，０，２）を計算した後、ベクトルＣＶ０を
長さ１０に正規化したものを翻訳要求ベクトルＣＶ１＝
（１，６，６，０，１，５，５，０，３）として、ベク
トル生成手段５が生成する。

【００３１】図５に、対訳事例の事例ベースと対応する
事例ベクトルの格納の様子を示す。即ち、対訳事例を事
例ベース１に、事例ベクトル及び事例ベクトルとその対
訳事例を対応付けるインデックスをインデックス蓄積手
段２に格納している。例えば、事例１「シャッターを押
すだけ：Ｊｕｓｔｐｕｓｈｔｈｅｂｕｔｔｏ
ｎ．」は事例ベース１に格納され、その事例ベクトル
（３，１，１，．．．０）と事例ベース１における格納
場所を指し示すインデックスＩ１がインデックス蓄積手
段２に格納され、以下同様にして、複数の対訳事例が格
納されている。

【００３２】ステップＳ４では、事例検索手段６が翻訳
要求ベクトルＣＶ１とインデックス蓄積手段２に格納さ
れた全事例ベクトルの距離を計算する。図３の例では、
事例１「シャッターを押すだけ」と翻訳要求文との距離
は、事例１の事例ベクトル（（３，１，１，．．．０）
と翻訳要求ベクトルＣＶ１（１，６，０，．．．３）と
の内積となり、３×１＋１×６＋．．．３×０＝２３点
となる。なお、長さ１０に正規化されているので、満点
は、１００点になる。以下に示すように、同様にして全事
例と距離計算を行う。

【００３３】事例１：２３点事例２：７８点・事例１２０００：３５点ステップＳ５では、翻訳要求文との距離が近い（内積値
が大きい）事例から順に数事例，事例ベース１から事例
候補として得点（内積値）と共に表示手段７に表示す
る。

【００３４】１．（９５点）シティパークへ行くには何
という停留所で降りますか？２．（８５点）セントラルパークへ行くのはこの道です
か？３．（８０点）ハイドパークは何処ですか？ステップＳ６では、利用者が入力手段３から選択した事
例候補の対訳文が対訳文表示手段８に表示される。

【００３５】１．（９５点）シティパークへ行くには何
という停留所で降りますか？ＷｈａｔｂｕｓｓｔｏｐｄｏＩｇｅｔｏｆ
ｆａｔＣｉｔｙＰａｒｋ？以上のステップにより、適切な対訳文を利用者は得るこ
とができる。

【００３６】また、新規対訳事例の登録も、翻訳要求ベ
クトル生成と同様にして、事例について事例ベクトルが
生成され、図５に示すようにインデックス蓄積手段に新
規事例ベクトルが追加される。例えば、図５の事例１を
登録する場合は、「シャッター」，「押す」の特徴単語
ベクトルを単語辞書４から求め、その和を正規化したベ
クトルを事例ベクトルとして、事例ベース１における事
例１の格納場所を指し示すインデックスＩ１と共に事例
ベクトルをインデックス蓄積手段２に格納する。

【００３７】以上、本発明の実施例は、事例ベクトルの
作成に事例を構成する文を用いたが、それ以外にも例え
ば利用者が与えた事例の内容を表す数単語から事例ベク
トルを作成してもよい。また、本発明の実施例では、日
本語と英語の対訳文を用いたが、それに限定されるもの
ではない。例えば、日本語と英語，仏語，中国語，など
複数の言語で事例を構成し、利用者が指定した言語で翻
訳要求文を入力し、翻訳要求文を入力した言語を用いて
事例候補を表示し、利用者が選択した言語の対訳文を表
示させる構成も考えられる。

【００３８】

【発明の効果】本発明の翻訳装置は、従来の翻訳装置が
検索対象事例に明示的に表現された自然言語の範囲を越
えた検索は不可能であるのに比べて、対訳事例に対し人
間の常識が反映された自然言語での検索を可能とし、自
然言語の範囲を大幅に越えた対訳事例の検索が可能にな
り、翻訳支援が効率的になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例に係る翻訳装置の機能ブロック
図である。

【図２】本発明の実施例に係る単語辞書の構成を示す図
である。

【図３】本発明の実施例に係る翻訳装置の電気的ブロッ
ク図である。

【図４】本発明の実施例に係る翻訳装置の処理フローを
示すフローチャートである。

【図５】本発明の実施例に係る翻訳装置の対訳事例と対
応の事例ベクトルの格納の様子を示す図である。

【符号の説明】

１事例ベース２インデックス蓄積手段３入力手段４単語辞書５ベクトル生成手段６事例検索手段７表示手段８対訳文表示手段９事例登録手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】事例とその対訳文との組が対訳事例とし
て記憶された事例ベースと、上記事例の特徴を表す事例ベクトルと、該事例ベクトル
と上記対訳事例との対応を示すインデックスとを格納し
たインデックス蓄積手段と、単語を含む翻訳要求を入力する入力手段と、翻訳要求の単語と特徴単語との関連程度を示す特徴単語
ベクトルを保持する単語辞書と、翻訳要求に対応する上記特徴単語ベクトルの加算結果に
基づいて翻訳要求ベクトルを生成するベクトル生成手段
と、翻訳要求ベクトルと事例ベクトルとの距離に基づいて事
例候補を検索する事例候補検索手段と、検索された事例候補に対応する対訳文をインデックスを
用いて表示する対訳文表示手段とを備えたことを特徴と
する翻訳装置。
【請求項２】検索された事例候補を表示する事例候補
表示手段をさらに備え、事例候補表示手段に表示された
事例候補から利用者が選択した事例に対応する対訳文を
上記対訳文表示手段に表示することを特徴とする請求項
１に記載の翻訳装置。
【請求項３】さらに事例登録手段を備え、新規の対訳
事例が入力されると、上記ベクトル生成手段は、上記単
語辞書を用いて新規の事例から新規の事例ベクトルを作
成し、上記事例登録手段は、上記インデックス蓄積手段
に新規インデックスと新規事例ベクトルとを登録すると
共に、上記事例ベースに上記新規の対訳事例を登録する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の翻訳
装置。