該依存関係情報を有する特徴語から生成された文字単位候補については、前記翻訳先テキスト候補生成手段において、該依存関係情報を用いて翻訳先テキスト候補を生成することを特徴とする請求項1又は2に記載の機械翻訳装置。本発明は機械翻訳装置に関する。従来の機械翻訳方法においては、例えば特許文献1に開示される機械翻訳の手法が知られている。該特許文献でも開示されているように従来の機械翻訳方法は、例えば日本語から英語への翻訳を行う場合に、日本語の解析を行って、文の意味構造を導出する。この意味構造は木構造や意味ネットワークで表現できる。生成された意味ネットワークを解析し、適切な訳語を選択して目的とする訳文を生成する処理を行っているものがある。【0003】ここで、意味ネットワークは意味記号を付加したノードと、ノード間の関係情報を付加したアークとによって記述されており、各ノードには翻訳文を生成する際に必要な文生成規則が付加される。生成時には文生成規則に基づき、英語の単語とその文法属性とを検索し、次にアークの情報と整合する単語、品詞、文型をそれぞれ決定する処理を行う。【0005】また、近年、大量のコーパスが利用可能となり、自然な表層文を生成する目的にもコーパスが利用されるようになってきている。その典型例の1つが機械翻訳に用いられる言語モデルであり、例えば非特許文献1で開示されている。ここで示される統計的機械翻訳では、原言語で書かれたテキストをS、目的言語で書かれたテキストをTとして、Sが与えられたときにTを生成する確率Pが最大になるようなテキストを最適な翻訳として出力する。この時用いられるモデルとしては、単語や句を原言語から目的言語に置き換えるための翻訳モデルと、置き換えた単語や句を目的言語側で尤もらしい順序に並べ替えるための言語モデルがある。Computationallingustics,16(2),79-85【0007】このような従来の統計的機械翻訳の手法では、与えられた語の集合を並べ換えると自然な文を生成できるという仮定がある。自然な文を生成するための語の集合は翻訳モデルにより過不足なく生成されることが前提となっている。この前提のためには大規模な対訳コーパスが必要であり、日本語などの比較的コーパスが整備された言語が原言語であっても、対象言語との対訳コーパスの状況、対象言語におけるコーパスの状況によっては、上記従来の手法では十分な翻訳精度の向上が望めない問題があった。【0008】また、特に話し言葉や、文法的な誤り、記述上の誤りなど原言語の表現が不適切な場合に、これら従来の方法では正しい意味構造の解析や翻訳モデルの作用が不可能であり、全く誤った翻訳結果を出力してしまうことがある。本発明は、上記従来技術の有する問題点に鑑みて創出されたものであり、その目的は、翻訳元言語又は翻訳先言語に十分なコーパス等の環境が整っていない場合や、入力するテキストが不正確な場合にも、好適な翻訳先言語のテキストを出力可能な機械翻訳装置を提供することである。本発明は、上記の課題を解決するために、次のような機械翻訳装置を提供する。所定の翻訳元言語で記述される翻訳元テキストを翻訳先言語で記述される翻訳先テキストに機械翻訳する機械翻訳装置である。(5)生成された全ての文字単位候補間で依存関係が成立しうる文字単位候補対を全ての文字単位候補について抽出することを繰り返し、異なる依存関係で構成された翻訳先テキスト候補を生成する翻訳先テキスト候補生成手段、(6)各翻訳先テキスト候補の評価値を算出する評価手段、(7)該評価値に関連して、少なくとも翻訳先テキスト候補のうち1つを出力する出力手段を備えたことを特徴とする。いずれかである語を特徴語として抽出する構成である。抽出された特徴語のうち、該特徴語間の依存関係情報を抽出する依存関係抽出手段を備え、該依存関係情報を有する特徴語から生成された文字単位候補については、前記翻訳先テキスト候補生成手段において、該依存関係情報を用いて翻訳先テキスト候補を生成することができる。以上の発明により次の効果を奏する。請求項1ないし3に記載の機械翻訳装置によれば、新しい機械翻訳手法を導入することで、翻訳元言語と翻訳先言語に十分なコーパス(特に対訳コーパス)が整っていない場合でも、高精度な機械翻訳装置を提供することができる。入力するテキストから特徴語を抽出するため、文法的に不正確なテキストを入力しても、自然で理解のしやすい翻訳を実現することができる。請求項3に記載の機械翻訳装置では、翻訳元言語テキストにおける依存関係を、翻訳先言語の生成ステップで用いることができるので、高精度な翻訳に寄与することができる。【0015】このような機械翻訳装置は、特に口語を入力したものや、記事のタイトルなど文法的に正確でない翻訳元言語の文章を翻訳する際に適している。得られる結果は大意が分かりやすい翻訳先テキストである。本実施例で示した日本語・英語間のようなコーパス環境の整った言語間はもとより、地域性の強い言語や、発展途上国の固有言語など、コーパスが未整備な言語に翻訳する際にも、実際的な機械翻訳結果を生成することができる。以下、本発明の最良と考えられる実施形態を、図面に示す実施例を基に説明する。実施形態は下記に限定されるものではない。図1には本発明による第1実施例の機械翻訳方法のフローチャートを示す。図のように、翻訳元言語である日本語のテキスト(1)を入力受理し、該テキスト(1)中の特徴的単語を抽出(2)する。抽出された特徴的単語は特徴的単語データ(6)として記録する。本発明はいかなる言語をも対象とするので、本発明は単語として分類できるものに限らず、単語、語句など広く含む特徴語を抽出し、後段の処理を行ってもよい。次に、翻訳元言語と翻訳先言語の辞書データ(7)を用いて特徴的単語の最適な訳語を選択(3)する。これにより、翻訳先言語の特徴的単語が生成され特徴的単語訳語データ(8)として記録するさらに、特徴的単語訳語データ(8)を用い、翻訳先言語のテキストを生成(4)する。このように特徴的単語訳語から、自然な英語テキスト(5)を生成することで機械翻訳を行うプロセスは、従来創出されていない、本発明の最大の特徴である。【0018】テキスト生成(4)は、特徴的単語訳語から所定の生成規則に基づいて文字単位候補を生成し、その各文字単位間の依存関係の組み合わせをかえて翻訳先テキスト候補を生成する。翻訳先テキスト候補を評価して最も適当と判断される英文テキスト(5)を出力する。【0019】また、本発明では図2に示すような第2実施例の機械翻訳方法を提供することができる。翻訳元言語である日本語のテキスト(10)を入力し、該テキスト(10)中の特徴的な単語を抽出(11)する。抽出された特徴的単語は特徴的単語データ(16)として記録する。データ(17)を記録する。翻訳元言語と翻訳先言語の辞書データ(18)を用いて特徴的単語の最適な訳語を選択(13)する。これにより、翻訳先言語の特徴的単語が生成され特徴的単語訳語及び前述の依存関係のデータ(19)を記録するさらに、該データ(19)を用い、翻訳先言語のテキストを生成(14)する。このように特徴的単語訳語から、自然な英語テキスト(15)を生成する。【0021】テキスト生成(14)は、特徴的単語訳語から所定の生成規則に基づいて文字単位候補を生成し、その各文字単位間の依存関係を仮定して単数又は複数の翻訳先テキスト候補を生成する。上記で特徴的単語の依存関係が記録されている場合には、その依存関係を元に翻訳先テキスト候補を生成することで、依存関係に誤りのない高精度な翻訳先テキストが生成できる。翻訳先テキスト候補を評価して最も適当と判断される英文テキスト(5)を出力する。本発明の第3実施例としては、上記第2実施例のテキスト生成(14)における処理を一部変更し、記録した単語間依存関係(17)に関わらず、特徴的単語訳語から所定の生成規則に基づいて文字単位候補を生成し、その各文字単位間の依存関係を仮定して単数又は複数の翻訳先テキスト候補を生成する。同一性を調べ、その値が高い英語テキストを出力する。以上に述べたような機械翻訳方法を実現する機械翻訳装置の構成を図3に示す。本装置(30)は、例えばある新聞記事「官邸前などでドゥダエフ政権部隊と激しい市街戦を展開している。(50)において「官邸」「ドゥダエフ」「部隊」「激しい」「戦」「展開」を日本語テキスト(31)から抽出する。【0024】さらに訳語選択部(60)で各特徴的単語の最適な訳語、ここでは「palace」「Dudayev」、「troops」、「fierce」、「battle」、「engage」を選択する。選択された特徴的単語訳語を、テキスト生成部(70)において適切な単語間の補完を行いながらテキスト生成(35)し、出力部(80)から英語テキスト(32)を出力する。次に各部(40)ないし(80)の詳細を説述する。入力受理部(40)は図4に示すようにCPU(41)とそれに接続されたスキャナ(42)や、CDドライブ、ハードディスクドライブ、MOドライブ、フロッピー(登録商標)ディスクドライブなどの外部記憶装置(43)等から構成される。CPU(41)の動作に伴い、必要に応じて公知のメモリを用いることもできる。スキャナ(42)を備える場合にはCPU(41)において文字認識処理を行い、テキストデータに変換して外部記憶装置(43)に記録する。外部記憶装置(43)から直接日本語テキスト(31)のデータを読み出す場合にも、CPU(41)において本装置(30)で処理可能な形式にデータ変換を行うこともできる。【0026】また、本発明はインターネットやイントラネットのネットワーク(44)を介して他のコンピュータサーバー等からテキストデータを受信することも可能である。入力受理部(40)により日本語テキスト(31)は図5に示される特徴的単語抽出部(50)に送られる。(50)の構成を図5に示す。(50)では、入力された日本語テキスト(31)からそのテキストの内容を特徴的に表す特徴語を抽出する。このような技術は、言語処理において文書を要約する技術や、文書検索などの要素技術として公知の多数の手法が知られており、それらを適宜用いることができるが、ここでは一例として非特許文献2に記載の方法を用いる。本方法によると、特徴語を選ぶために文書中の単語の話題性もしくは分野代表性(representativeness、本明細書ではこれを特徴性と呼ぶ。)を測ることが可能であり、かつ数値的な評価によるため、本発明の実施に好適である。以下に、簡単に説述する。(50)では、公知の形態素解析技術を用いて、日本語テキスト(31)を形態素解析部(51)において形態素解析する。解析された形態素はメモリ又は図示しない外部記憶装置などに形態素テーブルとして記録する。【0030】そして、形態素テーブルから形態素を順次読み出し、その形態素(以下、これを着目タームと呼ぶ)毎に特徴性を測る。文書抽出部(52)において、着目タームWについて、Wを含む文書すべてを任意の文書データベース(56)から抽出する。文書データベース(56)は複数の日本語(翻訳元言語)の文書が含まれたものであり、外部記憶装置などに記憶されている。日本語単言語のコーパスや日英の対訳コーパスの日本語部分を用いてもよい。次に、着目タームWが抽出された文書すべての集合における単語分布と、文書データベース(56)に含まれる全文書の単語分布とを、単語分布算出部(53)において算出し、各単語分布間の異なりの度合いを測る。具体的には異なり度合算出部(54)において次のような計算処理を行う。【0032】すなわち、着目タームW、Wを含む文書すべての集合D(W)、全文書の集合D0、D(W)における単語分布PD(W)、D0における単語分布P0として、Wの特徴性Rep(W)を、2つの分布{PD(W),P0}の距離Dist{PD(W),P0}に基づいて定義する。単語分布間の距離計測方法として、本実施例では対数尤度比を用いている。全単語を{W1,...,Wn}、単語wiがD(W)、D0に出現する頻度をそれぞれki、Kiとするとき、PD(W)、P0の距離Dist{PD(W),P0}を、次のように定義する。【数1】ここで、#D(W)は着目タームWについてD(W)の含む単語数、#D0は同様に全文書の含む単語数である。数1の定義によると、#D(W)が離れた着目ターム同士の特徴性を有効に比較することが難しいため、数2のように正規化を行った特徴性Rep(W)を定義する。B(・)は#D(W)が適切な数となる範囲内(例えば1000≦#D(W)≦20000)で特徴性が精度よく求められるような指数関数を用いた近似関数である。【0035】(数2)Rep(W)=Dist{PD(W),P0}/B(#D(W))【0036】ここで、「する」などのように著しく#D(W)が大きい場合には、D(W)の抽出数を限定し、#D(W)≦20000を満たすようにすることで、上記近似関数を有効に用いることができると共に計算量を削減できる。(55)により入力した日本語テキスト(31)の特徴的単語を抽出する。この結果は外部記憶装置に特徴的単語テーブル(33)として保存される。(34)を選択する処理を行う。単語の翻訳は、通常辞書データベースを参照することにより可能であるが、異なる言語間ではしばしば単語の多義性の問題が生じる。ある単語を入力しただけでは、複数の訳語のいずれを選択するべきかが不明であり、最適な訳語の選択は本機械翻訳装置(30)の翻訳精度に影響する極めて重要な技術である。【0039】このような多義性解消については、公知の優れた技術が多数提案されており、本発明の実施には任意の技術を用いることができるが、ここでは本件出願人らによって非特許文献3及び非特許文献4に開示される次のような訳語選択モデルを用いる例を示す。訳語選択部(60)は特徴的単語テーブル(33)を入力として、まず文字列の類似性判定部(61)において、文字列の類似性に基づく方法で訳語の決定を試みる。該テーブル(33)に含まれる特徴的単語が、対訳辞書データベース(63)において一義的に訳語が選択可能な場合には、該訳語を特徴的単語訳語テーブル(34)に出力する。【0042】また、日本語と英語の対訳コーパスデータベース(本実施例では対訳辞書との明確な区別を設けずに1個のデータベースとする)(63)を参照し、特徴的単語テーブル(33)との類似度を求める。特徴的単語として「母」「遠慮」が含まれるとき、対訳コーパスデータベース(63)に含まれる「母に遠慮」「母への遠慮」「献金を遠慮」などとの類似度を求める。類似度を求める方法は、非特許文献5で開示されるUNIX(登録商標)のdiffコマンドを用いた方法によってもよく、以下の数3で求められる。活用部分、サ変動詞をすべて削除する、あるいは該対訳コーパスによっても前述の特徴的単語の抽出を行い、それらの結果と類似度を比較するのが望ましい。これにより、比較の対象として不適切な文字を多く含む対訳コーパスとの比較を避け、効果的な類似度の算出が可能となる。類似度が所定の閾値(対訳コーパス及び特徴的単語テーブルの内容により適宜設定することができる)を超える対訳コーパスを特徴的単語の訳語を含む対訳コーパスとして選択する。該対訳コーパス中の訳語を特徴的単語訳語テーブル(34)に記録する。対訳コーパス(63)を用いるので、各単語の対訳関係はあらかじめ分かっており、特徴的単語と訳語の関係は機械的に決定できる。【0048】ところで、対訳辞書・対訳コーパスデータベース(63)に入力される全ての特徴的単語テーブルに類似する文例を備えることは難しく、類似度が閾値以上とならないものが多数残ってしまう場合が考えられる。そこでさらに、機械学習モデルを用いた類似性判定部(62)を備え、学習したデータ(64)を用いながら最適な訳語の選択を行う。Bayes)を用いてもよい。各分類クラスの確信度は基本的に文脈の集合をB、クラスの集合をAとするとき、文脈b(∈B)でクラスa(∈A)となる事象(a,b)の確率分布p(a,b)として求められる。SVMではこのような確率分布は得られないが、便宜的に最適のクラスに対して確率値を1、その他のクラスに対して0とする。文脈bの素性としては、例えば次のものを用いることができる。(1)形態素情報(2)文字n-gram(3)最大一致となる用例に関する情報(4)内容語とのその訳語候補の出現頻度SVMによって、対訳コーパスを用いて機械学習を行い、学習データ(64)として記録する。特徴的単語について対訳辞書データベース(63)から訳語候補を抽出する。組み合わせによって表される。機械学習による学習データ(64)を用い、訳語候補から特徴的単語訳語を選択し、特徴的単語訳語テーブル(34)に記録する。このような訳語選択モデルには公知の手法を任意に用いることが可能であり、上記のような機械学習モデルによるものでなくともよい。【0052】ここで、特徴的単語の訳語を選択する際に、固有表現などが抽出されて対訳辞書データベースに訳語がない場合が想定される。このとき、訳語選択モデルに問い合わせ処理を行う処理部を設けてユーザーに問い合わせを行ってユーザが与えるようにしてもよい。これを自動化する方法としては、非特許文献6に開示されるように、単に翻訳元言語の発音に従って、一定のルールにより翻訳先言語の文字に置き換える(音訳する)こともできるし、提案されているモデルを用いることもできる。ここで提案されているのは、人名や組織名などで、まず音訳を行ったり、適当な訳語で翻訳して訳語候補を作成し、その候補の中から所定のテキストデータベースに出現する頻度の高いものを訳語として選択するものである。テキストデータベースとしては、例えばインターネットのWeb情報などを利用することができる。次に、以上により形成された特徴的単語訳語テーブル(34)を、テキスト生成部(70)に入力し、英語テキストを生成する。いくつかの単語を入力し、その単語を含むテキストを生成する方法としては次のような手法がある。本件出願人が特許文献2で開示するテキスト生成方法を、翻訳先言語である英語に適用して用いる。本テキスト生成部(70)の具体的な構成例として図7に示す各部を備える。テキスト生成部(70)は、例えばCPUとメモリ、ハードディスクなどの外部記憶媒体を備えるパーソナルコンピュータなどにより構成することができ、主な処理をCPUにおいて行い、処理の結果を随時メモリ、外部記憶媒体に記録する。本実施例で、入力された特徴的単語訳語(34)は2つの処理に用いられる。(71)であり、もう1つは単語列候補生成部(72)である。このとき、特徴的単語訳語(34)は単語列の主辞となる内容語であると定義する。ある形態素の見出し語であるとし、それ以外の形態素の見出し語を機能語とする。そこから特徴的単語訳語(34)を含む単語列を抽出して、特徴的単語訳語から単語列を生成する単語列生成規則(76)を獲得し、記録する。engaged」などの単語列生成規則(76)を獲得し、記録する。【0058】ここで、生成規則の自動獲得には次の手法を用いる。次の形式で表現されるものと定義する。特徴的単語訳語を含む主辞形態素、m*は同じ単語列内でhkに連続する任意個の形態素とする。特徴的単語訳語が与えられると、この形式を満たす規則を翻訳先言語のコーパス(75)から自動獲得する。(72)では、単語列生成規則(76)を参照しながら、入力された特徴的単語訳語(34)から出力する英語テキスト(32)を構成する単語列の候補を生成する。palace」のように「palace」という単語と極めて密接な関連性を有する語句を付加し、後段の処理によるテキスト生成に備える。(71)によりコーパス(75)から入力する特徴的単語訳語(34)の単語列規則を生成することで、最小限の計算量で効果的に単語列生成規則を得ることができ、処理速度の向上に寄与する。【0061】もっとも、必ずしも特徴的単語訳語(34)に関連する語句をコーパスから抽出する構成を取る必然性はなく、計算能力に応じて任意の語句を入力された特徴的単語訳語(34)の前後に付加してもよい。本装置(30)内に備える対訳辞書データベース(63)に含まれる慣用表現の情報から単語列を生成することもできる。palace」などは対訳辞書データベースに記載される表現であり、単語列の候補として生成することができる。engagedin」などのように主語を補って単語列候補を生成することができる。in」を生成するようにすることもできる。次に、テキスト候補生成部(73)においてテキスト候補を生成する。テキスト候補はグラフあるいは木の形で表現する。ここでは特徴的単語訳語(34)のうち、「palace」「troops」「engage」の3語の関係を例として説述する。図12のように、各単語列候補(34aないし34f)の間に係り受けの関係を仮定して、テキスト候補1(35')、テキスト候補2(35'')のような単語列を単位とした依存構造木の形でテキスト候補を生成する。このとき、3語の場合に全ての係り受け関係はR!×2=12通りであるが、翻訳先言語の文法・特性に合わせて語順の固定などにより候補の数を削減することができる。モデル(77)と、言語モデル(78)として形態素モデル及び係り受けモデルについて説述する。モデルでは、次の5種類の情報を素性として用いたモデル(KM1ないし5)を考える。以下で、特徴的単語訳語の集合Vは、ある回数以上コーパスに出現した主辞単語の集合とし、単語列は前記で表現されるものと仮定する。単語wj(1≦j≦m)に対応していると仮定する。図13にモデルの説明図を示す。