JP2003030187A - Automatic interpreting system, conversation learning device, automatic interpreting device, its method and its program - Google Patents
Automatic interpreting system, conversation learning device, automatic interpreting device, its method and its programInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は自動通訳システム、
会話学習装置、自動通訳装置及びその方法並びにそのプ
ログラムに関し、特に第一言語を解する利用者と第二言
語を解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助する
ための自動通訳システムに関する。TECHNICAL FIELD The present invention relates to an automatic interpretation system,
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a conversation learning device, an automatic interpreting device, a method thereof, and a program thereof, and particularly relates to an automatic interpreting system for assisting a user who speaks a first language and a conversation partner who speaks a second language to have a quick conversation. .
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、第一言語を解する利用者と第二言
語を解する対話相手とが会話しようとする場合、自動通
訳システムを利用することが提案されている。しかしな
がら、現在の自動通訳システムの音声認識精度、翻訳精
度は利用者が迅速な会話を行うには十分な精度ではな
く、お互いの意志疎通を迅速に図るには支障をきたす場
合がある。2. Description of the Related Art Conventionally, it has been proposed to use an automatic interpreter system when a user who speaks a first language and a conversation partner who speaks a second language try to have a conversation. However, the voice recognition accuracy and the translation accuracy of the current automatic interpretation system are not sufficient for the users to have a quick conversation, and it may be difficult to promptly communicate with each other.
【０００３】そこで、文数は限られるが、例文を用意
し、利用者もしくは対話相手に例文選択を行わせること
によって、お互いの意志疎通を迅速に行わせる例文選択
型通訳を利用もしくは併用する試みが行われている。Therefore, although the number of sentences is limited, an attempt is made to use or jointly use an example sentence selection type interpreter that prepares example sentences and allows the user or the other party to select an example sentence so that they can quickly communicate with each other. Is being done.
【０００４】特開平７−１０５２２０号公報には上記の
自動通訳システムの一例が記載されている。この公報記
載のシステム例では、相手に質問する際に、質問に対す
る典型的な返答候補を複数用意し、表示された複数の返
答候補のうちの一つを選択している。Japanese Unexamined Patent Publication No. 7-105220 discloses an example of the above automatic interpreting system. In the system example described in this publication, when asking a question to a partner, a plurality of typical response candidates to the question are prepared and one of the displayed plurality of response candidates is selected.
【０００５】また、特開平９−３１９７５０号公報には
上記の自動通訳システムの他の例が記載されている。こ
の公報記載のシステム例では、複数の返答候補を階層的
に表示し、階層を順に選択する。Further, Japanese Patent Laid-Open No. 9-319750 discloses another example of the above automatic interpreting system. In the system example described in this publication, a plurality of response candidates are displayed in a hierarchy and the hierarchy is selected in order.
【０００６】さらに、特開平１０−２５４３６１号公報
には上記の自動通訳システムの別の例が記載されてい
る。この公報記載のシステム例では、複数の返答候補の
うちの発話の音声認識結果に類似した候補及び音声認識
結果と候補文との差異を表示することで、第一言語を解
する利用者と第二言語を解する対話相手とが迅速な会話
を行うことを可能としている。Further, Japanese Patent Laid-Open No. 10-254361 discloses another example of the above automatic interpreting system. In the system example described in this publication, a candidate similar to the speech recognition result of the utterance among a plurality of response candidates and the difference between the speech recognition result and the candidate sentence are displayed, so that It enables quick conversations with a dialogue partner who understands two languages.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の自動通訳システムでは、旅行会話先の典型的な
会話のやりとりの場合、利用者の好み、属性によって、
類似した会話が繰り返されることが多い。However, in the above-mentioned conventional automatic interpretation system, in the case of typical conversations at a travel destination, depending on the user's preference and attributes,
Similar conversations are often repeated.
【０００８】例えば、出身地や名前を述べる時、飛行機
の禁煙席や喫煙席等を決める時等、利用者の好み、属性
を反映した決まった会話が用いられることが多いのに対
し、従来の方法では複数の返答候補間に優先順位がない
ため、利用者の好み、属性を反映した決まった会話をい
つも同じ選択肢より、一から選び直さなければならない
という問題がある。For example, a fixed conversation reflecting the user's preferences and attributes is often used when giving a place of origin or name, when deciding a non-smoking seat or a smoking seat of an airplane, etc. In the method, since there is no priority among a plurality of reply candidates, there is a problem that a fixed conversation that reflects the user's preference and attributes must be always reselected from the same choice.
【０００９】そこで、本発明の目的は上記の問題点を解
消し、利用者が他言語を用いて会話するある決まった場
面で、利用者の好み、属性を反映したよく使われる決ま
った会話を選択し易くすることができ、利用者の次発話
候補の選択を簡便にすることができる自動通訳システ
ム、会話学習装置、自動通訳装置及びその方法並びにそ
のプログラムを提供することにある。Therefore, an object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and in a predetermined scene where the user has a conversation using another language, a frequently used predetermined conversation reflecting the user's preferences and attributes can be conducted. An object is to provide an automatic interpreting system, a conversation learning device, an automatic interpreting device, a method therefor, and a program thereof that can be easily selected and that allows a user to easily select a next utterance candidate.
【００１０】[0010]
【課題を解決するための手段】本発明による第１の自動
通訳システムは、第一言語を解する利用者と第二言語を
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳システムであって、前記第二言語の会話学習
の際に利用者が行った会話内容の履歴を格納する学習履
歴格納手段を持つ会話学習装置を備えている。A first automatic interpreting system according to the present invention is intended to assist a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language to have a quick conversation. An automatic interpreting system, comprising a conversation learning device having learning history storage means for storing a history of conversation contents conducted by a user during conversation learning in the second language.
【００１１】本発明による第２の自動通訳システムは、
第一言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手と
が迅速な会話を行うのを補助するための自動通訳システ
ムであって、前記第二言語の会話学習の際に利用者が行
った会話内容の履歴を格納する学習履歴格納手段を持つ
自動通訳装置を備えている。A second automatic interpretation system according to the present invention is
An automatic interpreting system for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. It is provided with an automatic interpreter having a learning history storage means for storing the history of conversations conducted.
【００１２】本発明による第３の自動通訳システムは、
第一言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手と
が迅速な会話を行うのを補助するための自動通訳システ
ムであって、これまでに行った対話の履歴を格納する対
話履歴格納手段を持つ自動通訳装置を備えている。A third automatic interpretation system according to the present invention is
An automatic interpreter system that assists a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language to have a quick conversation, and a dialogue history that stores the history of dialogues that have been performed so far. An automatic interpreter having a storage means is provided.
【００１３】本発明による第４の自動通訳システムは、
第一言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手と
が迅速な会話を行うのを補助するための自動通訳システ
ムであって、前記第二言語の会話学習の際に利用者が行
った会話内容の履歴を格納する学習履歴格納手段と、こ
れまでに行った対話の履歴を格納する対話履歴格納手段
とを持つ自動通訳装置を備えている。A fourth automatic interpretation system according to the present invention is
An automatic interpreting system for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. An automatic interpreter having a learning history storage means for storing a history of conversations conducted and a dialogue history storage means for storing a history of conversations conducted so far is provided.
【００１４】本発明による第５の自動通訳システムは、
上記の構成のほかに、対話内容のみの情報及び前記対話
内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入力す
る入力手段と、前記入力手段によって入力された情報に
基づいて例文データ検索を行う検索手段と、前記検索手
段と前記学習履歴格納手段とを用いて応答文を生成する
応答文生成手段と、前記応答文を出力する出力手段とを
前記自動通訳装置に具備している。A fifth automatic interpretation system according to the present invention is
In addition to the above-mentioned configuration, input means for inputting only information of dialogue contents and information of both the dialogue contents and dialogue setting conditions, and example sentence data search based on the information inputted by the input means The automatic interpreting apparatus is provided with a search means for performing, a response sentence generation means for generating a response sentence using the search means and the learning history storage means, and an output means for outputting the response sentence.
【００１５】本発明による第６の自動通訳システムは、
上記の構成のほかに、対話内容のみの情報及び前記対話
内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入力す
る入力手段と、前記入力手段によって入力された情報に
基づいて例文データ検索を行う検索手段と、前記検索手
段と前記対話履歴格納手段とを用いて応答文を生成する
応答文生成手段と、前記応答文を出力する出力手段とを
前記自動通訳装置に具備している。A sixth automatic interpretation system according to the present invention is
In addition to the above-mentioned configuration, input means for inputting only information of dialogue contents and information of both the dialogue contents and dialogue setting conditions, and example sentence data search based on the information inputted by the input means The automatic interpreting apparatus is provided with a search means for performing, a response sentence generation means for generating a response sentence using the search means and the dialogue history storage means, and an output means for outputting the response sentence.
【００１６】本発明による第７の自動通訳システムは、
上記の構成のほかに、対話内容のみの情報及び前記対話
内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入力す
る入力手段と、前記入力手段によって入力された情報に
基づいて例文データ検索を行う検索手段と、前記検索手
段と前記学習履歴格納手段と前記対話履歴格納手段とを
用いて前記応答文を生成する応答文生成手段と、前記応
答文を出力する出力手段とを前記自動通訳装置に具備し
ている。A seventh automatic interpretation system according to the present invention is
In addition to the above-mentioned configuration, input means for inputting only information of dialogue contents and information of both the dialogue contents and dialogue setting conditions, and example sentence data search based on the information inputted by the input means The automatic interpreting device includes a search means for performing, a response sentence generation means for generating the response sentence using the search means, the learning history storage means, and the dialogue history storage means, and an output means for outputting the response sentence. Is equipped with.
【００１７】本発明による会話学習装置は、第一言語を
解する利用者が第二言語を解する対話相手と対話を行い
ながら前記第二言語での会話を学習するのを補助するた
めの会話学習装置であって、前記第二言語の会話学習の
際に利用者が行った会話内容の履歴を格納する学習履歴
格納手段を備えている。A conversation learning device according to the present invention is a conversation for assisting a user who speaks a first language to learn a conversation in the second language while interacting with a dialogue partner who speaks a second language. A learning device, comprising learning history storage means for storing a history of conversation contents conducted by a user when learning conversation in the second language.
【００１８】本発明による第１の自動通訳装置は、第一
言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手とが迅
速な会話を行うのを補助するための自動通訳装置であっ
て、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する入力手段と、前
記入力手段によって入力された情報に基づいて例文デー
タ検索を行う検索手段と、前記第二言語の会話学習の際
に利用者が行った会話内容の履歴を格納した学習履歴格
納手段と、前記検索手段と前記学習履歴格納手段とを用
いて応答文を生成する応答文生成手段と、前記応答文を
出力する出力手段とを備えている。A first automatic interpreting device according to the present invention is an automatic interpreting device for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. An input unit for inputting either the information of only the dialogue contents or the information of both the dialogue contents and the dialogue setting conditions; and a searching unit for performing an example sentence data search based on the information inputted by the input unit, A learning history storage means for storing a history of conversation contents conducted by a user during conversation learning in a second language; and a response sentence generation means for generating a response sentence using the search means and the learning history storage means. , And output means for outputting the response sentence.
【００１９】本発明による第２の自動通訳装置は、第一
言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手とが迅
速な会話を行うのを補助するための自動通訳装置であっ
て、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する入力手段と、前
記入力手段によって入力された情報に基づいて例文デー
タ検索を行う検索手段と、これまでに自装置を用いて行
った対話の履歴を格納する対話履歴格納手段と、前記検
索手段と前記対話履歴格納手段とを用いて応答文を生成
する応答文生成手段と、前記応答文を出力する出力手段
とを備えている。A second automatic interpreting device according to the present invention is an automatic interpreting device for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. An input means for inputting information of only the dialogue content or both of the dialogue content and the dialogue setting condition; and a search means for performing example sentence data search based on the information inputted by the input means, Dialogue history storage means for storing a history of dialogues that have been performed using the device itself, response sentence generation means for generating a response sentence using the search means and the dialogue history storage means, and output the response sentence And an output means for
【００２０】本発明による第３の自動通訳装置は、第一
言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手とが迅
速な会話を行うのを補助するための自動通訳装置であっ
て、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する入力手段と、前
記入力手段によって入力された情報に基づいて例文デー
タ検索を行う検索手段と、前記第二言語の会話学習の際
に利用者が行った会話内容の履歴を格納した学習履歴格
納手段と、これまでに自装置を用いて行った対話の履歴
を格納する対話履歴格納手段と、前記検索手段と前記学
習履歴格納手段と前記対話履歴格納手段とを用いて応答
文を生成する応答文生成手段と、前記応答文を出力する
出力手段とを備えている。A third automatic interpreter according to the present invention is an automatic interpreter for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. An input unit for inputting either the information of only the dialogue contents or the information of both the dialogue contents and the dialogue setting conditions; and a searching unit for performing an example sentence data search based on the information inputted by the input unit, A learning history storing means for storing a history of conversation contents conducted by a user when learning a conversation in a second language; a dialogue history storing means for storing a history of dialogues which have been conducted using the apparatus so far; A response sentence generating means for generating a response sentence using the searching means, the learning history storing means, and the dialogue history storing means, and an output means for outputting the response sentence are provided.
【００２１】本発明による会話学習方法は、第一言語を
解する利用者が第二言語を解する対話相手と対話を行い
ながら前記第二言語での会話を学習するのを補助するた
めの会話学習方法であって、会話学習の際に利用者が行
った会話内容の履歴を格納する学習履歴格納処理を備え
ている。A conversation learning method according to the present invention is a conversation for assisting a user who speaks a first language to learn a conversation in the second language while interacting with a dialogue partner who speaks a second language. The learning method is provided with a learning history storing process for storing a history of conversation contents performed by a user during conversation learning.
【００２２】本発明による第１の自動通訳方法は、第一
言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手とが迅
速な会話を行うのを補助するための自動通訳方法であっ
て、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する処理と、その入
力された情報に基づいて前記第二言語の会話学習の際に
利用者が行った会話内容の履歴を検索する処理と、この
検索結果から応答文を生成する処理と、前記応答文を出
力する処理とを備えている。A first automatic interpreting method according to the present invention is an automatic interpreting method for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. , A process of inputting either the information of only the dialogue content or the information of both the dialogue content and the dialogue setting condition, and the user performs the conversation learning in the second language based on the inputted information. The process includes a process of searching the history of the conversation content, a process of generating a response sentence from the search result, and a process of outputting the response sentence.
【００２３】本発明による第２の自動通訳方法は、第一
言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手とが迅
速な会話を行うのを補助するための自動通訳方法であっ
て、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する処理と、その入
力された情報に基づいてこれまでに自動通訳装置を用い
て行った対話を格納した履歴を検索する処理と、この検
索結果から応答文を生成する処理と、前記応答文を出力
する処理とを備えている。A second automatic interpreting method according to the present invention is an automatic interpreting method for assisting a quick conversation between a user who understands a first language and a dialogue partner who understands a second language. The process of inputting either the information of only the dialogue contents or the information of both the dialogue contents and the dialogue setting conditions, and the dialogues that have been conducted using the automatic interpreter so far based on the inputted information are stored. The process includes a process of searching the history, a process of generating a response sentence from the search result, and a process of outputting the response sentence.
【００２４】本発明による第３の自動通訳方法は、第一
言語を解する利用者と第二言語を解する対話相手とが迅
速な会話を行うのを補助するための自動通訳方法であっ
て、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する処理と、その入
力された情報に基づいて前記第二言語の会話学習の際に
利用者が行った会話内容の履歴とこれまでに自動通訳装
置を用いて行った対話を格納した履歴とを検索し、この
検索結果から応答文を生成する処理と、前記応答文を出
力する処理とを備えている。A third automatic interpreting method according to the present invention is an automatic interpreting method for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. , A process of inputting either the information of only the dialogue content or the information of both the dialogue content and the dialogue setting condition, and the user performs the conversation learning in the second language based on the inputted information. A process of searching the history of the conversation contents and the history storing the conversations that have been carried out using the automatic interpreter so far, and generating a response sentence from the search result; and a process of outputting the response sentence. There is.
【００２５】本発明による会話学習方法のプログラム
は、第一言語を解する利用者と第二言語を解する対話相
手とが迅速な会話を行うのを補助するための会話学習方
法のプログラムであって、コンピュータに、前記第二言
語の会話学習の際に利用者が行った会話内容の履歴を格
納する学習履歴格納処理を実行させている。A conversation learning method program according to the present invention is a conversation learning method program for assisting a user who speaks a first language and a conversation partner who speaks a second language to have a quick conversation. Then, the computer is caused to execute a learning history storing process for storing the history of the conversation contents conducted by the user during the conversation learning in the second language.
【００２６】本発明による第１の自動通訳方法のプログ
ラムは、第一言語を解する利用者と第二言語を解する対
話相手とが迅速な会話を行うのを補助するための自動通
訳方法のプログラムであって、コンピュータに、対話内
容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条件との双方
の情報のいずれかを入力する入力処理と、その入力され
た情報に基づいて前記第二言語の会話学習の際に利用者
が行った会話内容の履歴を検索する検索処理と、この検
索結果から応答文を生成する応答文生成処理と、前記応
答文を出力する出力処理とを実行させている。A first automatic interpreting method program according to the present invention is an automatic interpreting method program for assisting a quick conversation between a user who understands a first language and a dialogue partner who understands a second language. A program, which is an input process for inputting to a computer, only information of dialogue contents and information of both the dialogue contents and dialogue setting conditions, and the conversation in the second language based on the inputted information A retrieval process for retrieving a history of conversation contents performed by a user during learning, a response sentence generation process for generating a response sentence from the retrieval result, and an output process for outputting the response sentence are executed.
【００２７】本発明による第２の自動通訳方法のプログ
ラムは、第一言語を解する利用者と第二言語を解する対
話相手とが迅速な会話を行うのを補助するための自動通
訳方法のプログラムであって、コンピュータに、対話内
容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条件との双方
の情報のいずれかを入力する入力処理と、その入力され
た情報に基づいてこれまでに自動通訳装置を用いて行っ
た対話の履歴を検索する検索処理と、この検索結果から
応答文を生成する応答文生成処理と、前記応答文を出力
する出力処理とを実行させている。A second automatic interpreting method program according to the present invention is an automatic interpreting method for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. A program, which is an input process for inputting to a computer, only information regarding dialogue contents and information regarding both the dialogue contents and dialogue setting conditions, and an automatic interpreter based on the inputted information. A search process for searching the history of the dialogue performed by using, a response sentence generation process for generating a response sentence from this search result, and an output process for outputting the response sentence are executed.
【００２８】本発明による第３の自動通訳方法のプログ
ラムは、第一言語を解する利用者と第二言語を解する対
話相手とが迅速な会話を行うのを補助するための自動通
訳方法のプログラムであって、コンピュータに、対話内
容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条件との双方
の情報のいずれかを入力する入力処理と、その入力され
た情報に基づいて前記第二言語の会話学習の際に利用者
が行った会話内容の履歴とこれまでに自動通訳装置を用
いて行った対話の履歴とを検索する検索処理と、この検
索結果から応答文を生成する応答文生成処理と、前記応
答文を出力する出力処理とを実行させている。A third automatic interpreting method program according to the present invention is an automatic interpreting method program for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language. A program, which is an input process for inputting to a computer, only information of dialogue contents and information of both the dialogue contents and dialogue setting conditions, and the conversation in the second language based on the inputted information A retrieval process for retrieving a history of conversation contents performed by a user during learning and a history of conversations that have been performed using an automatic interpreter so far, and a response sentence generation process for generating a response sentence from the retrieval result. , And output processing for outputting the response sentence.
【００２９】すなわち、本発明の自動通訳システムは、
次発話候補表示における優先度に、これまでに利用者が
会話場面を想定して会話学習してきた履歴や、自動通訳
システムを用いた過去の対話履歴を利用する見本次発話
選択機構（見本対話モデル）を設けたことを特徴として
いる。That is, the automatic interpretation system of the present invention is
The sample next utterance selection mechanism (sample dialogue) that uses the history of the user's conversation learning assuming the conversation scene and the past dialogue history using the automatic interpretation system as the priority in displaying the next utterance candidate Model) is provided.
【００３０】ここで、会話学習とは利用者が母国語以外
の言語を用い、その言語を話す対話相手と対話しながら
その言語を使用し、その言語での意思伝達を学んでいく
プロセスを指す。この場合、対話相手は会話学習ソフト
ウェア上の仮想の対話相手でも、その言語を話すことの
できる人であってもよい。Here, conversational learning refers to a process in which a user uses a language other than a mother tongue, uses that language while interacting with a conversation partner who speaks that language, and learns communication in that language. . In this case, the conversation partner may be a virtual conversation partner on conversation learning software or a person who can speak the language.
【００３１】この見本次発話選択機構（見本対話モデ
ル）は、既に利用者が予め会話場面を想定した会話学
習、または自動通訳システムを用いて過去に対話した経
験済みの対話等から学習された対話間の可能な発話連鎖
や、発話間の遷移確率、選択条件等からなる。The sample next utterance selection mechanism (sample dialogue model) has been learned from conversation learning in which the user has assumed a conversation scene in advance, or dialogue that has been experienced in the past using the automatic interpreter system. It consists of possible utterance chains between dialogues, transition probabilities between utterances, selection conditions, and the like.
【００３２】本発明の自動通訳システムでは、上記の見
本次発話選択機構（見本対話モデル）を用い、利用者の
嗜好や属性を反映した単数または複数の見本次発話を優
先度つきや時系列で会話のやりとりの例といった形で提
示するという動作を実行する。これによって、過去の履
歴に基づいて最も選択可能性の高い見本候補を優先的に
表示させることによって、対話相手の発話に応じた適切
な答えを短時間に選択可能とし、自国語もしくは相手の
言語で作成可能となる。In the automatic interpreting system of the present invention, the above-mentioned sample utterance selection mechanism (sample dialogue model) is used to prioritize a single or a plurality of sample utterances reflecting user's preferences and attributes. The operation of presenting in the form of an example of conversational exchange is executed. As a result, by preferentially displaying the sample candidates that are most likely to be selected based on the past history, it is possible to select an appropriate answer according to the utterance of the conversation partner in a short time, and the own language or the language of the partner can be selected. Can be created with.
【００３３】上述したように、事前に学習された利用者
の会話学習履歴、または自動通訳装置を用いた会話履
歴、もしくは会話学習履歴と自動通訳装置とを用いた会
話履歴とを併せて利用し、利用者の選択可能性の高い応
答文を推定し、その推定を利用者が利用できる情報とし
て提供することによって、自動通訳システムの迅速な会
話遂行能力を向上させることが可能となる。As described above, the conversation learning history of the user learned in advance, the conversation history using the automatic interpreter, or the conversation learning history and the conversation history using the automatic interpreter are used together. , It is possible to improve the quick conversation performance of the automatic interpreting system by estimating the response sentence that the user has a high possibility of selecting and providing the estimation as the information that the user can use.
【００３４】[0034]
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施例について図
面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施例に
よる自動通訳システムの構成を示すブロック図である。
図１において、本発明の第１の実施例による自動通訳シ
ステムは入力部１と、出力部２と、対話処理部３と、例
文検索部４と、翻訳部５と、例文コーパス６と、見本対
話モデル７と、翻訳辞書８と、練習履歴学習部９と、会
話練習履歴コーパス１０とから構成されている。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an automatic interpretation system according to the first embodiment of the present invention.
In FIG. 1, an automatic interpretation system according to a first embodiment of the present invention includes an input unit 1, an output unit 2, a dialogue processing unit 3, an example sentence search unit 4, a translation unit 5, an example sentence corpus 6, and a sample. It is composed of a dialogue model 7, a translation dictionary 8, a practice history learning unit 9, and a conversation practice history corpus 10.
【００３５】入力部１は図示せぬ音声認識装置やキーボ
ード、及びマウス等を用いて入力文や場面等の対話設定
条件を入力として受付け、その入力された情報を解析す
る。対話処理部３は入力部１からの解析結果を例文検索
部４に供給し、例文検索部４から供給される例文検索結
果にしたがって、入力部１からの分析結果を翻訳部５に
供給するか、または出力部２に供給するかを決定する。The input unit 1 receives dialogue setting conditions such as input sentences and scenes as an input using a voice recognition device, a keyboard, a mouse and the like (not shown), and analyzes the input information. The dialogue processing unit 3 supplies the analysis result from the input unit 1 to the example sentence search unit 4, and supplies the analysis result from the input unit 1 to the translation unit 5 according to the example sentence search result supplied from the example sentence search unit 4. , Or to supply to the output unit 2.
【００３６】例文検索部４は対話処理部３から供給され
る入力解析結果を用いて、例文コーパス６や見本対話モ
デル７から例文検索を行う。例文検索部４は例文コーパ
ス６を用いる場合、入力解析された文の翻訳例を例文検
索結果として対話処理部３に供給する。また、例文検索
部４は見本対話モデル７を用いる場合、入力解析された
文の翻訳例及び対話を迅速に進めるために入力された文
に続けて発話するのに最も適当であると考えられる見本
発話（次発話候補）を、例文検索結果として対話処理部
３に供給する。The example sentence search unit 4 searches for an example sentence from the example sentence corpus 6 and the sample dialogue model 7 using the input analysis result supplied from the dialogue processing unit 3. When the example sentence corpus 6 is used, the example sentence search unit 4 supplies a translation example of the input and analyzed sentence to the dialogue processing unit 3 as an example sentence search result. Further, when using the sample dialogue model 7, the example sentence search unit 4 is considered to be the most suitable sample for translating the input and analyzed sentence and for uttering the input sentence in order to promptly proceed with the dialogue. The utterance (next utterance candidate) is supplied to the dialogue processing unit 3 as an example sentence search result.
【００３７】対話処理部３は例文検索結果内容を出力部
２を通して出力した結果、次発話候補を利用するかどう
か、利用者の選択を受付ける。また、対話処理部３は利
用する選択がなされた場合、選択された次発話候補の見
本翻訳例を出力部２に供給する。As a result of outputting the contents of the example sentence search result through the output unit 2, the dialogue processing unit 3 accepts the user's selection as to whether or not to use the next utterance candidate. Further, when the use is selected, the dialogue processing unit 3 supplies the sample translation example of the selected next utterance candidate to the output unit 2.
【００３８】見本対話モデル７は既に利用者が予め会話
場面を想定して会話学習した会話等から学習された対話
間の可能な発話連鎖や、発話間の遷移確率、選択条件等
からなる。見本対話モデル７は利用者が事前に会話学習
を行った履歴結果である会話練習履歴コーパス１０から
練習履歴学習部９を用いて学習される。すなわち、会話
練習履歴コーパス１０は図示せぬ会話学習装置や自動通
訳装置に設置され、会話学習を行った履歴結果を予め蓄
積している。The sample dialogue model 7 is composed of a possible utterance chain between dialogues learned from conversations etc. which the user has already learned by assuming a conversation scene in advance, a transition probability between utterances, selection conditions and the like. The sample conversation model 7 is learned using the practice history learning unit 9 from the conversation practice history corpus 10 which is the history result of the user's conversation learning in advance. That is, the conversation practice history corpus 10 is installed in a conversation learning device or an automatic interpreter (not shown), and accumulates history results of conversation learning in advance.
【００３９】会話練習履歴コーパス１０は図示せぬ外部
装置を用いて利用者が予め会話場面を想定して会話学習
した経験済みの対話を格納した結果であっても、手で作
成した対話の連鎖であってもよい。The conversation practice history corpus 10 is a chain of dialogues created by hand, even if the result is the result of storing the dialogues that the user has already experienced and learned by assuming the conversation scene using an external device (not shown). May be
【００４０】翻訳部５は対話処理部３からの分析結果
を、翻訳辞書８を用いて翻訳する。出力部２は例文検索
部４の例文検索結果もしくは翻訳部５の翻訳結果によっ
て、音声合成、音声再生、文表示機能等を用いて文字列
等で表示するか、もしくは音声合成や音声再生等で音声
出力を行う。The translation unit 5 translates the analysis result from the dialogue processing unit 3 using the translation dictionary 8. Depending on the example sentence search result of the example sentence search unit 4 or the translation result of the translation unit 5, the output unit 2 displays a character string or the like by using a voice synthesis, a voice reproduction, a sentence display function, or a voice synthesis or a voice reproduction. Output audio.
【００４１】図２は本発明の第１の実施例による自動通
訳システムの動作を示すフローチャートである。これら
図１及び図２を参照して本発明の第１の実施例による自
動通訳システム全体の動作について説明する。FIG. 2 is a flow chart showing the operation of the automatic interpretation system according to the first embodiment of the present invention. The operation of the entire automatic interpretation system according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2.
【００４２】まず、入力部１は音声認識装置、キーボー
ド、マウス等によって対話内容や対話設定条件を入力し
（図２ステップＳ１）、入力情報を分析する（図２ステ
ップＳ２）。この入力部１の結果は対話処理部３を通じ
て例文検索部４に供給され、例文検索部４によって例文
検索される（図２ステップＳ３）。First, the input unit 1 inputs dialogue contents and dialogue setting conditions with a voice recognition device, a keyboard, a mouse and the like (step S1 in FIG. 2), and analyzes the input information (step S2 in FIG. 2). The result of the input unit 1 is supplied to the example sentence search unit 4 through the dialogue processing unit 3, and the example sentence search unit 4 searches the example sentence (step S3 in FIG. 2).
【００４３】例文検索部４はこの例文検索において、例
文コーパス６や見本対話モデル７を用いて入力解析され
た文の翻訳例があるか、ないかを判定する（図２ステッ
プＳ４）。入力解析された文の翻訳例があった場合に
は、翻訳例が対話処理部３を通じて出力部２に供給され
る（図２ステップＳ５）。In this example sentence search, the example sentence search unit 4 determines whether or not there is a translation example of the sentence input and analyzed using the example sentence corpus 6 and the sample dialogue model 7 (step S4 in FIG. 2). When there is a translation example of the input-analyzed sentence, the translation example is supplied to the output unit 2 through the dialogue processing unit 3 (step S5 in FIG. 2).
【００４４】さらに、例文検索部４は見本対話モデル７
を用い、入力解析された文の翻訳例に加え、対話を迅速
に進めるために、入力された文に続けて発話するのに最
も適当であると考えられる見本発話（次発話候補）を供
給することが可能かどうかを判定する（図２ステップＳ
６）。次発話候補がなかった場合には処理を終了する。Furthermore, the example sentence search unit 4 uses the sample dialogue model 7
In addition to the translation example of the input parsed sentence, the sample utterance (next utterance candidate) that is considered to be the most suitable for uttering following the input sentence is supplied in addition to the translation example of the input parsed sentence. It is determined whether it is possible (step S in FIG. 2).
6). If there is no next utterance candidate, the process ends.
【００４５】次発話候補があった場合には、見本対話モ
デル７を用い、入力解析された文の翻訳例に加え、対話
を迅速に進めるために、入力された文に続けて発話する
のに最も適当であると考えられる見本発話（次発話候
補）を尤もらしさに照らし、複数の見本発話（次発話候
補）もしくはただ一つの最適見本発話（次発話候補）を
出力部２へ供給し、出力部２は次発話候補を利用者に提
示する（図２ステップＳ７）。When there is a next utterance candidate, in addition to the translation example of the sentence analyzed by the input, the sample conversation model 7 is used, and in order to promptly proceed with the conversation, the utterance following the inputted sentence is used. The most appropriate sample utterance (next utterance candidate) is compared with the likelihood, and a plurality of sample utterances (next utterance candidates) or only one optimum sample utterance (next utterance candidate) is supplied to the output unit 2 and output. The unit 2 presents the next utterance candidate to the user (step S7 in FIG. 2).
【００４６】複数もしくは単数の次発話候補が提示され
た利用者は、提示された次発話候補を利用者の次発話と
して利用するかどうかを選択する（図２ステップＳ
８）。選択された次発話候補はその見本翻訳例が出力部
２によって出力され（図２ステップＳ９）、処理が終了
される。The user who is presented with a plurality or a single next utterance candidate selects whether to use the presented next utterance candidate as the next utterance of the user (step S in FIG. 2).
8). The sample translation example of the selected next utterance candidate is output by the output unit 2 (step S9 in FIG. 2), and the process is ended.
【００４７】また、図２のステップＳ４において、入力
解析された文の翻訳例がなかった場合には、入力部１の
結果が対話処理部３を通じて翻訳部５に供給され、翻訳
部５によって翻訳される（図２ステップＳ１０）。翻訳
部５による翻訳結果は出力部２によって出力され（図２
ステップＳ１１）、処理が終了される。Further, in step S4 of FIG. 2, when there is no translation example of the input analyzed sentence, the result of the input section 1 is supplied to the translation section 5 through the dialogue processing section 3 and translated by the translation section 5. (Step S10 in FIG. 2). The translation result by the translation unit 5 is output by the output unit 2 (see FIG.
In step S11), the process ends.
【００４８】このように、次発話候補表示における優先
度に、これまでに利用者が会話場面を想定して会話学習
してきた履歴を利用する見本次発話選択機構（見本対話
モデル７）を設け、この見本次発話選択機構（見本対話
モデル７）を用い、利用者の嗜好や属性を反映した単数
または複数の見本次発話を優先度付きや時系列で会話の
やりとりの例といった形で提示するという動作を実行す
ることで、過去の履歴に基づいて最も選択可能性の高い
見本候補を優先的に表示させることによって、対話相手
の発話に応じた適切な答えを短時間に選択することがで
き、自国語もしくは相手の言語で作成することができ
る。As described above, the priority in the display of the next utterance candidate is provided with the sample next utterance selection mechanism (sample dialogue model 7) which uses the history of the user's conversation learning so far assuming the conversation scene. Using this sample utterance selection mechanism (sample dialogue model 7), one or more sample utterances that reflect the user's preferences and attributes are given priority and time-series conversations are used as examples. By performing the action of presenting, by preferentially displaying the sample candidates that are most likely to be selected based on the past history, it is possible to select an appropriate answer in a short time according to the utterance of the conversation partner. You can create it in your own language or the language of the other party.
【００４９】ここで、見本次発話選択機構（見本対話モ
デル７）は既に利用者が予め会話場面を想定して会話学
習した会話等から学習された対話間の可能な発話連鎖
や、発話間の遷移確率、選択条件等からなる。Here, the sample utterance selection mechanism (sample dialogue model 7) has a possible utterance chain between dialogues learned from conversations etc. which the user has already learned by assuming a conversation scene in advance, and between utterances. Transition probabilities, selection conditions, etc.
【００５０】図３は本発明の第２の実施例による自動通
訳システムの構成を示すブロック図である。図３におい
て、本発明の第２の実施例による自動通訳システムは入
力部Ａ１と、出力部Ａ２と、コンピュータから構成され
るデータ処理装置Ａ３と、記憶装置Ａ４と、自動通訳プ
ログラムを記録した記録媒体Ａ５とから構成されてい
る。この記録媒体Ａ５は磁気ディスクや半導体メモリ、
及びその他の記録媒体が使用可能である。FIG. 3 is a block diagram showing the structure of an automatic interpretation system according to the second embodiment of the present invention. In FIG. 3, an automatic interpreter system according to a second embodiment of the present invention includes an input unit A1, an output unit A2, a data processing device A3 including a computer, a storage device A4, and a record recording an automatic interpreter program. It is composed of a medium A5. The recording medium A5 is a magnetic disk or a semiconductor memory,
And other recording media can be used.
【００５１】記憶装置Ａ４には対話処理部Ｂ２と、例文
コーパスＢ３と、例文検索部Ｂ４と、見本対話モデルＢ
５と、練習履歴学習部Ｂ６と、会話練習履歴コーパスＢ
７と、翻訳部Ｂ８と、翻訳辞書Ｂ９とからなる会話翻訳
プログラムＢ１が格納されている。ここで、対話処理部
Ｂ２、例文コーパスＢ３、例文検索部Ｂ４、見本対話モ
デルＢ５、練習履歴学習部Ｂ６、会話練習履歴コーパス
Ｂ７、翻訳部Ｂ８、翻訳辞書Ｂ９各々の構成や動作は図
１に示す本発明の第１の実施例と同様であるので、その
説明は省略する。The storage device A4 has an interactive processing unit B2, an example sentence corpus B3, an example sentence search unit B4, and a sample interactive model B.
5, practice history learning section B6, conversation practice history corpus B
7, a conversation translation program B1 including a translation unit B8 and a translation dictionary B9 is stored. Here, the configuration and operation of each of the dialogue processing unit B2, the example sentence corpus B3, the example sentence searching unit B4, the sample dialogue model B5, the practice history learning unit B6, the conversation practice history corpus B7, the translation unit B8, and the translation dictionary B9 are shown in FIG. Since it is similar to the first embodiment of the present invention shown, the description thereof is omitted.
【００５２】記録媒体Ａ５に記録された自動通訳プログ
ラムはデータ処理装置Ａ３によって読込まれ、データ処
理装置Ａ３の動作を制御する。データ処理装置Ａ３は自
動通訳プログラムの制御によって以下の処理を行う。The automatic interpreting program recorded on the recording medium A5 is read by the data processing device A3 and controls the operation of the data processing device A3. The data processing device A3 performs the following processing under the control of the automatic interpreting program.
【００５３】まず、入力部Ａ１は図示せぬ音声認識装置
やキーボード、及びマウス等を用いて対話内容や場面等
の対話設定条件が与えられると、入力された情報を解析
する。この入力部Ａ１の解析結果は対話処理部Ｂ２から
例文検索部Ｂ４に供給され、例文検索に利用される。First, the input section A1 analyzes the input information when a dialogue setting condition such as a dialogue content or a scene is given by using a voice recognition device, a keyboard, a mouse or the like (not shown). The analysis result of the input unit A1 is supplied from the dialogue processing unit B2 to the example sentence search unit B4 and used for the example sentence search.
【００５４】対話処理部Ｂ２は例文検索部Ｂ４からの例
文検索結果にしたがって、入力部Ａ１の解析結果を翻訳
部Ｂ８に供給するか、出力部Ａ２に供給するかを決定す
る。例文検索結果を出力部Ａ２に供給する場合、例文コ
ーパスＢ３を用いるのであれば入力解析された文の翻訳
例を、また見本対話モデルＢ５を用いるのであれば入力
解析された文の翻訳例及び対話を迅速に進めるために入
力解析された文の発話者もしくは対話者が入力された文
に続けて発話するのに最も適当であると考えられる見本
発話（次発話候補）をそれぞれ例文検索結果として供給
する。The dialogue processing unit B2 determines whether to supply the analysis result of the input unit A1 to the translation unit B8 or the output unit A2 according to the example sentence search result from the example sentence search unit B4. When the example sentence search result is supplied to the output unit A2, if the example sentence corpus B3 is used, the translation example of the input analyzed sentence is used, and if the sample dialogue model B5 is used, the translation example and the dialogue of the input analyzed sentence are used. The sample utterances (next utterance candidates) that are considered to be the most appropriate for the speaker or the interlocutor of the input parsed sentence to follow the input sentence in order to quickly proceed To do.
【００５５】対話処理部Ｂ２は例文検索結果内容を出力
部Ａ２を通じて出力した結果、次発話候補を利用するか
どうか、利用者の選択を受付け、利用する選択がなされ
た場合には選択された次発話候補の見本翻訳例を出力部
Ａ２に供給する。As a result of outputting the content of the example sentence search result through the output unit A2, the dialogue processing unit B2 accepts whether or not to use the next utterance candidate, the user's selection, and if the selection is made, the next selected speech candidate is selected. The sample translation example of the utterance candidate is supplied to the output unit A2.
【００５６】見本対話モデルＢ５は既に利用者が予め会
話場面を想定して会話学習した経験済みの対話等から学
習された会話等から学習された対話間の可能な発話連鎖
や、発話間の遷移確率、選択条件等からなる。見本対話
モデルＢ５は利用者が事前に会話学習を行った履歴結果
である会話練習履歴コーパスＢ７から練習履歴学習部Ｂ
６を用いて学習される。すなわち、会話練習履歴コーパ
スＢ７は図示せぬ会話学習装置や自動通訳装置に設置さ
れ、会話学習を行った履歴結果を予め蓄積している。The sample dialogue model B5 is a possible utterance chain between dialogues learned from a conversation learned from a dialogue already experienced by a user who has already learned a conversation assuming a conversation scene, and a transition between utterances. Probability, selection conditions, etc. The sample conversation model B5 is a result of the user's conversation learning in advance, from the conversation practice history corpus B7 to the practice history learning unit B.
Learned using 6. That is, the conversation practice history corpus B7 is installed in a conversation learning device or an automatic interpreting device (not shown), and accumulates history results of conversation learning in advance.
【００５７】会話練習履歴コーパスＢ７は図示せぬ外部
装置を用いて利用者が予め会話場面を想定して会話学習
した経験済みの対話を格納した結果であっても、手で作
成した対話の連鎖であってもよい。翻訳部Ｂ８は入力部
Ａ１からの分析結果を、翻訳辞書Ｂ９を用いて翻訳す
る。出力部Ａ２は例文検索部Ｂ４の例文検索結果もしく
は翻訳部Ｂ８の翻訳結果によって、音声合成、音声再
生、文表示機能等を用いて、文字列等での表示もしくは
音声合成や音声再生等での音声出力を行う。The conversation practice history corpus B7 is a chain of dialogues created by hand, even if the result is the result of storing the dialogues that the user has already experienced and learned by assuming the conversation scene using an external device (not shown). May be The translation unit B8 translates the analysis result from the input unit A1 using the translation dictionary B9. The output unit A2 uses a voice synthesis, a voice reproduction, a sentence display function or the like according to the example sentence search result of the example sentence search unit B4 or the translation result of the translation unit B8 to display a character string or perform voice synthesis or voice reproduction. Output audio.
【００５８】図４は本発明の第３の実施例による自動通
訳システムの構成を示すブロック図である。図４におい
て、本発明の第３の実施例による自動通訳システムは入
力部１と、出力部２と、対話処理部３と、例文検索部４
と、翻訳部５と、例文コーパス６と、見本対話モデル７
と、翻訳辞書８と、過去対話履歴コーパス１１と、見本
対話学習部１２とから構成されている。FIG. 4 is a block diagram showing the structure of an automatic interpretation system according to the third embodiment of the present invention. In FIG. 4, an automatic interpreter system according to a third embodiment of the present invention includes an input unit 1, an output unit 2, a dialogue processing unit 3, and an example sentence search unit 4.
, Translation unit 5, example sentence corpus 6, and sample dialogue model 7
, A translation dictionary 8, a past dialogue history corpus 11, and a sample dialogue learning unit 12.
【００５９】入力部１は図示せぬ音声認識装置やキーボ
ード、及びマウス等を用い、対話内容や場面等の対話設
定条件を入力として受付け、入力された情報を解析す
る。対話処理部３は入力部１からの解析結果を例文検索
部４に供給し、例文検索部４から供給された例文検索結
果にしたがって、入力部１からの分析結果を翻訳部５に
供給するか、出力部２に供給するかを決定する。The input section 1 uses a voice recognition device (not shown), a keyboard, a mouse and the like, accepts dialogue setting conditions such as dialogue contents and scenes, and analyzes the inputted information. The dialogue processing unit 3 supplies the analysis result from the input unit 1 to the example sentence search unit 4, and according to the example sentence search result supplied from the example sentence search unit 4, supplies the analysis result from the input unit 1 to the translation unit 5. , Determines whether to supply to the output unit 2.
【００６０】例文検索部４は対話処理部３から供給され
た入力解析結果を用いて、例文コーパス６や見本対話モ
デル７から例文検索を行う。例文検索部４は例文コーパ
ス６を用いる場合、入力解析された文の翻訳例を例文検
索結果として対話処理部３に供給する。また、例文検索
部４は見本対話モデル７を用いる場合、入力解析された
文の翻訳例及び対話を迅速に進めるために入力された文
に続けて発話するのに最も適当であると考えられる見本
発話（次発話候補）を例文検索結果として対話処理部３
に供給する。The example sentence search unit 4 uses the input analysis result supplied from the dialogue processing unit 3 to perform an example sentence search from the example sentence corpus 6 and the sample dialogue model 7. When the example sentence corpus 6 is used, the example sentence search unit 4 supplies a translation example of the input and analyzed sentence to the dialogue processing unit 3 as an example sentence search result. Further, when using the sample dialogue model 7, the example sentence search unit 4 is considered to be the most suitable sample for translating the input and analyzed sentence and for uttering the input sentence in order to promptly proceed with the dialogue. The dialogue processing unit 3 uses the utterance (next utterance candidate) as an example sentence search result.
Supply to.
【００６１】対話処理部３は例文検索結果内容を出力部
２を通じて出力した結果、次発話候補を利用するかどう
かの利用者の選択を受付け、利用する選択がなされた場
合に、選択された次発話候補の見本翻訳例を出力部２に
供給する。As a result of outputting the contents of the example sentence search result through the output unit 2, the dialogue processing unit 3 accepts the user's selection as to whether or not to use the next utterance candidate, and when the selection is made, the next selected speech is selected. The sample translation example of the utterance candidate is supplied to the output unit 2.
【００６２】見本対話モデル７は既に自動通訳システム
を用いて過去に対話した経験済みの対話等から学習され
た対話間の可能な発話連鎖や、発話間の遷移確率、選択
条件等からなる。見本対話モデル７は利用者がこれまで
に自動通訳システムを用いて行った会話の履歴結果であ
る過去対話履歴コーパス１１からそれぞれ見本対話学習
部１２を用いて学習される。すなわち、過去対話履歴コ
ーパス１１は図示せぬ自動通訳装置に設置され、自動通
訳装置を用いて会話を行った履歴結果を予め蓄積してい
る。The sample dialogue model 7 is composed of possible utterance chains between dialogues learned from dialogues already experienced in the past using the automatic interpretation system, transition probabilities between utterances, selection conditions, and the like. The sample dialogue model 7 is learned by using the sample dialogue learning unit 12 from the past dialogue history corpus 11 which is the history result of the conversation that the user has made using the automatic interpretation system. That is, the past dialogue history corpus 11 is installed in an automatic interpreting device (not shown), and the history results of conversations using the automatic interpreting device are accumulated in advance.
【００６３】翻訳部５は入力部１からの分析結果を、翻
訳辞書８を用いて翻訳する。出力部２は例文検索部４の
例文検索結果もしくは翻訳部５の翻訳結果によって、音
声合成、音声再生、文表示機能等を用いて、文字列等で
の表示もしくは音声合成、音声再生等での音声出力を行
う。The translation unit 5 translates the analysis result from the input unit 1 using the translation dictionary 8. The output unit 2 uses a voice synthesis, a voice reproduction, a sentence display function or the like according to the example sentence search result of the example sentence search unit 4 or the translation result of the translation unit 5 to display in a character string or to perform voice synthesis or voice reproduction. Output audio.
【００６４】ここで、本発明の第３の実施例による自動
通訳システムの動作は見本対話モデル７の学習形態が異
なる以外は、図２に示す本発明の第１の実施例による自
動通訳システムの動作と同様である。そこで、図２及び
図４を参照して本発明の第３の実施例による自動通訳シ
ステム全体の動作について説明する。The operation of the automatic interpreter system according to the third embodiment of the present invention is different from that of the automatic interpreter system according to the first embodiment of the present invention shown in FIG. 2 except that the learning mode of the sample dialogue model 7 is different. The operation is similar. Therefore, the operation of the entire automatic interpretation system according to the third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
【００６５】まず、入力部１は音声認識装置やキーボー
ド、及びマウス等によって対話内容や対話設定条件が入
力されると（図２ステップＳ１）、その入力情報を分析
する（図２ステップＳ２）。この入力部１の分析結果は
対話処理部３を通じて例文検索部４に供給され、例文検
索部４によって例文検索され（図２ステップＳ３）、例
文コーパス６や見本対話モデル７を用いて入力解析され
た文の翻訳例があるかないかが判定される（図２ステッ
プＳ４）。入力解析された文の翻訳例があった場合には
翻訳例が対話処理部３を通じて出力部２に供給される
（図２ステップＳ５）。First, when the dialogue contents and dialogue setting conditions are input by the voice recognition device, the keyboard, the mouse and the like (step S1 in FIG. 2), the input unit 1 analyzes the input information (step S2 in FIG. 2). The analysis result of the input unit 1 is supplied to the example sentence search unit 4 through the dialogue processing unit 3, the example sentence search unit 4 searches the example sentence (step S3 in FIG. 2), and the input sentence is analyzed using the example sentence corpus 6 and the sample dialogue model 7. It is determined whether or not there is a translation example of the sentence (step S4 in FIG. 2). If there is a translation example of the input-analyzed sentence, the translation example is supplied to the output unit 2 through the dialogue processing unit 3 (step S5 in FIG. 2).
【００６６】また、見本対話モデル７を用い、入力解析
された文の翻訳例に加え、対話を迅速に進めるために、
入力された文に続けて発話するのに最も適当であると考
えられる見本発話（次発話候補）を供給することが可能
かどうかが判定される（図２ステップＳ６）。次発話候
補がなかった場合には処理を終了する。Using the sample dialogue model 7, in addition to the translation example of the sentence analyzed by the input,
It is determined whether or not it is possible to supply a sample utterance (next utterance candidate) that is considered to be most suitable for uttering the input sentence subsequently (step S6 in FIG. 2). If there is no next utterance candidate, the process ends.
【００６７】次発話候補があった場合には見本対話モデ
ル７を用い、入力解析された文の翻訳例に加え、対話を
迅速に進めるために、入力された文に続けて発話するの
に最も適当であると考えられる見本発話（次発話候補）
を尤もらしさに照らし、複数の見本発話（次発話候
補）、もしくはただ一つの最適見本発話（次発話候補）
を出力部２へ供給し、出力部２は次発話候補を利用者に
提示する（図２ステップＳ７）。When there is a next utterance candidate, the sample dialogue model 7 is used, and in addition to the translation example of the input-analyzed sentence, it is most suitable for uttering following the input sentence in order to expedite the dialogue. Sample utterances considered appropriate (next utterance candidate)
To the plausibility, multiple sample utterances (next utterance candidate) or only one optimal sample utterance (next utterance candidate)
Is supplied to the output unit 2, and the output unit 2 presents the next utterance candidate to the user (step S7 in FIG. 2).
【００６８】複数もしくは単数の次発話候補が提示され
た利用者は、提示された次発話候補を利用者の次発話と
して利用するかどうかを選択する（図２ステップＳ
８）。選択された次発話候補はその見本翻訳例が、出力
部２によって出力され（図２ステップＳ９）、処理が終
了される。The user who is presented with a plurality or a single next utterance candidate selects whether to use the presented next utterance candidate as the next utterance of the user (step S in FIG. 2).
8). A sample translation example of the selected next utterance candidate is output by the output unit 2 (step S9 in FIG. 2), and the process ends.
【００６９】上記のステップＳ４において、入力解析さ
れた文の翻訳例がなかった場合には、入力部１の結果が
対話処理部３を通じて翻訳部５に供給され、翻訳部５に
よって翻訳される（図２ステップＳ１０）。翻訳結果は
出力部２によって出力され（図２ステップＳ１１）、処
理が終了される。In step S4, if there is no translation example of the input analyzed sentence, the result of the input unit 1 is supplied to the translation unit 5 through the dialogue processing unit 3 and translated by the translation unit 5 ( 2 step S10). The translation result is output by the output unit 2 (step S11 in FIG. 2), and the process ends.
【００７０】本実施例では、次発話候補表示における優
先度に、これまでに利用者が自動通訳システムを用いた
過去の対話履歴を利用する見本次発話選択機構（見本対
話モデル７）を設けたことを特徴としている。In the present embodiment, the priority in displaying the next utterance candidate is provided with a sample next utterance selection mechanism (sample dialogue model 7) which allows the user to use the past dialogue history using the automatic interpretation system. It is characterized by that.
【００７１】この見本次発話選択機構（見本対話モデル
７）は既に利用者が自動通訳システムを用いて過去に対
話した経験済みの対話等から学習された対話間の可能な
発話連鎖や発話間の遷移確率、及び選択条件等からな
る。本実施例ではこの見本次発話選択機構（見本対話モ
デル７）を用い、利用者の嗜好や属性を反映した単数ま
たは複数の見本次発話を優先度付きや時系列で会話のや
りとりの例といった形で提示するという動作を実行す
る。The sample next utterance selection mechanism (sample dialogue model 7) is a possible utterance chain between utterances and utterances between utterances learned from a dialogue already experienced by the user in the past using the automatic interpreter system. Transition probabilities, selection conditions, and so on. In the present embodiment, this sample utterance selection mechanism (sample dialogue model 7) is used, and an example of conversation of a single or a plurality of sample utterances reflecting user's preferences and attributes with priority or in chronological order Performs the action of presenting in such a form.
【００７２】このように、過去の履歴に基づいて最も選
択可能性の高い見本候補を優先的に表示させることによ
って、対話相手の発話に応じた適切な答えを短時間に選
択することができ、自国語もしくは相手の言語で作成す
ることができる。As described above, by preferentially displaying the sample candidates that are most likely to be selected based on the past history, it is possible to select an appropriate answer in a short time according to the utterance of the conversation partner, It can be created in your own language or the language of the other party.
【００７３】図５は本発明の第４の実施例による自動通
訳システムの構成を示すブロック図である。図５におい
て、本発明の第４の実施例による自動通訳システムは入
力部Ａ１と、出力部Ａ２と、コンピュータから構成され
るデータ処理装置Ａ３と、記憶装置Ａ４と、自動通訳プ
ログラムを記録した記録媒体Ａ５とから構成されてい
る。この記録媒体Ａ５は磁気ディスクや半導体メモリ、
及びその他の記録媒体が使用可能である。FIG. 5 is a block diagram showing the structure of an automatic interpretation system according to the fourth embodiment of the present invention. In FIG. 5, an automatic interpreter system according to a fourth embodiment of the present invention includes an input unit A1, an output unit A2, a data processing device A3 including a computer, a storage device A4, and a record in which an automatic interpreter program is recorded. It is composed of a medium A5. The recording medium A5 is a magnetic disk or a semiconductor memory,
And other recording media can be used.
【００７４】記憶装置Ａ４には対話処理部Ｂ２と、例文
コーパスＢ３と、例文検索部Ｂ４と、見本対話モデルＢ
５と、見本対話学習部Ｂ１１と、過去対話履歴コーパス
Ｂ１０と、翻訳部Ｂ８と、翻訳辞書Ｂ９とからなる会話
翻訳プログラムＢ１が格納されている。ここで、対話処
理部Ｂ２、例文コーパスＢ３、例文検索部Ｂ４、見本対
話モデルＢ５、見本対話学習部Ｂ１１、過去対話履歴コ
ーパスＢ１０、翻訳部Ｂ８、翻訳辞書Ｂ９各々の構成や
動作は図４に示す本発明の第３の実施例と同様であるの
で、その説明は省略する。The storage device A4 has an interactive processing unit B2, an example sentence corpus B3, an example sentence search unit B4, and a sample interactive model B.
5, a conversation translation program B1 including a sample dialogue learning unit B11, a past dialogue history corpus B10, a translation unit B8, and a translation dictionary B9 is stored. Here, the configuration and operation of each of the dialogue processing unit B2, the example sentence corpus B3, the example sentence search unit B4, the sample dialogue model B5, the sample dialogue learning unit B11, the past dialogue history corpus B10, the translation unit B8, and the translation dictionary B9 are shown in FIG. Since it is similar to the third embodiment of the present invention shown, its description is omitted.
【００７５】記録媒体Ａ５に記録された自動通訳プログ
ラムはデータ処理装置Ａ３によって読込まれ、データ処
理装置Ａ３の動作を制御する。データ処理装置Ａ３は自
動通訳プログラムの制御によって以下の処理を行う。The automatic interpreting program recorded on the recording medium A5 is read by the data processing device A3 and controls the operation of the data processing device A3. The data processing device A3 performs the following processing under the control of the automatic interpreting program.
【００７６】まず、音声認識装置やキーボード、及びマ
ウス等を用い、対話内容や場面等の対話設定条件が与え
られると、入力部Ａ１が入力された情報を解析する。こ
の入力部Ａ１の解析結果は対話処理部Ｂ２から例文検索
部Ｂ４に供給され、例文検索部Ｂ４による例文検索に利
用される。First, when a dialogue setting condition such as a dialogue content or a scene is given using a voice recognition device, a keyboard, a mouse, etc., the input section A1 analyzes the inputted information. The analysis result of the input unit A1 is supplied from the dialogue processing unit B2 to the example sentence search unit B4 and used for the example sentence search by the example sentence search unit B4.
【００７７】対話処理部Ｂ２は例文検索部Ｂ４からの例
文検索結果にしたがって、入力部Ａ１の解析結果を翻訳
部Ｂ８に供給するか、出力部Ａ２に供給するかを決定す
る。例文検索結果を出力部Ａ２に供給する場合、例文コ
ーパスＢ３を用いるならば入力解析された文の翻訳例
を、また見本対話モデルＢ５を用いるならば入力解析さ
れた文の翻訳例及び対話を迅速に進めるために、入力さ
れた文に続けて発話するのに最も適当であると考えられ
る見本発話（次発話候補）をそれぞれ例文検索結果とし
て供給する。The interactive processing unit B2 determines whether to supply the analysis result of the input unit A1 to the translation unit B8 or the output unit A2 according to the example sentence search result from the example sentence search unit B4. When the example sentence search result is supplied to the output unit A2, if the example sentence corpus B3 is used, the translation example of the input analyzed sentence is used, and if the sample dialogue model B5 is used, the translation example of the input analyzed sentence and the dialogue are promptly executed. In order to proceed to, the sample utterances (next utterance candidates) that are considered to be most suitable for uttering the input sentence are supplied as example sentence search results.
【００７８】対話処理部Ｂ２は例文検索結果内容を出力
部Ａ２を通じて出力した結果、次発話候補を利用するか
どうかの利用者の選択を受付け、利用する選択がなされ
た場合、選択された次発話候補の見本翻訳例を出力部Ａ
２に供給する。As a result of outputting the content of the example sentence search result through the output unit A2, the dialogue processing unit B2 accepts the user's selection as to whether or not to use the next utterance candidate, and if the use is selected, the selected next utterance is selected. Sample translation of candidate sample output A
Supply to 2.
【００７９】見本対話モデルＢ５は既に利用者が自動通
訳システムを用いて過去に対話した経験済みの対話等か
ら学習された対話間の可能な発話連鎖や発話間の遷移確
率、及び選択条件等からなる。見本対話モデルＢ５は利
用者がこれまでに自動通訳プログラムを用いて行った会
話の履歴結果である過去対話履歴コーパスＢ１０から、
見本対話学習部Ｂ１１を用いて学習される。すなわち、
過去対話履歴コーパスＢ１０は図示せぬ自動通訳装置に
設置され、自動通訳装置を用いて会話を行った履歴結果
を予め蓄積している。The sample dialogue model B5 is based on possible utterance chains between dialogues, transition probabilities between utterances, selection conditions, etc., which have been learned from dialogues that the user has already experienced in the past using the automatic interpretation system. Become. The sample dialogue model B5 is based on the past dialogue history corpus B10, which is the history result of the conversations that the user has made using the automatic interpretation program so far.
The learning is performed using the sample dialogue learning unit B11. That is,
The past dialogue history corpus B10 is installed in an automatic interpreting device (not shown), and stores history results of conversations using the automatic interpreting device in advance.
【００８０】翻訳部Ｂ８は入力部Ａ１からの分析結果
を、翻訳辞書Ｂ９を用いて翻訳する。出力部Ａ２は例文
検索部Ｂ４の例文検索結果もしくは翻訳部Ｂ８の翻訳結
果によって、音声合成、音声再生、文表示機能等を用い
て、文字列等での表示もしくは音声合成や音声再生等で
の音声出力を行う。The translation unit B8 translates the analysis result from the input unit A1 using the translation dictionary B9. The output unit A2 uses a voice synthesis, a voice reproduction, a sentence display function or the like according to the example sentence search result of the example sentence search unit B4 or the translation result of the translation unit B8 to display a character string or perform voice synthesis or voice reproduction. Output audio.
【００８１】図６は本発明の第５の実施例による自動通
訳システムの構成を示すブロック図である。図６におい
て、本発明の第５の実施例による自動通訳システムは入
力部１と、出力部２と、対話処理部３と、例文検索部４
と、翻訳部５と、例文コーパス６と、見本対話モデル７
と、翻訳辞書８と、会話練習履歴コーパス１０と、過去
対話履歴コーパス１１と、見本対話学習部１２とから構
成されている。FIG. 6 is a block diagram showing the structure of an automatic interpretation system according to the fifth embodiment of the present invention. Referring to FIG. 6, the automatic interpreter system according to the fifth embodiment of the present invention includes an input unit 1, an output unit 2, a dialogue processing unit 3, and an example sentence search unit 4.
, Translation unit 5, example sentence corpus 6, and sample dialogue model 7
, A translation dictionary 8, a conversation practice history corpus 10, a past dialogue history corpus 11, and a sample dialogue learning unit 12.
【００８２】入力部１は図示せぬ音声認識装置やキーボ
ード、及びマウス等を用い、対話内容や場面等の対話設
定条件を入力として受付け、入力された情報を解析す
る。対話処理部３は入力部１からの解析結果を例文検索
部４に供給し、例文検索部４から供給された例文検索結
果にしたがって、入力部１からの分析結果を翻訳部５に
供給するか、出力部２に供給するかを決定する。The input unit 1 uses a voice recognition device, a keyboard, a mouse and the like (not shown), receives dialogue setting conditions such as dialogue contents and scenes, and analyzes the inputted information. The dialogue processing unit 3 supplies the analysis result from the input unit 1 to the example sentence search unit 4, and according to the example sentence search result supplied from the example sentence search unit 4, supplies the analysis result from the input unit 1 to the translation unit 5. , Determines whether to supply to the output unit 2.
【００８３】例文検索部４は対話処理部３から供給され
た入力解析結果を用いて、例文コーパス６や見本対話モ
デル７から例文検索を行う。例文検索部４は例文コーパ
ス６を用いる場合、入力解析された文の翻訳例を例文検
索結果として対話処理部３に供給する。また、例文検索
部４は見本対話モデル７を用いる場合、入力解析された
文の翻訳例及び対話を迅速に進めるために入力された文
に続けて発話するのに最も適当であると考えられる見本
発話（次発話候補）を例文検索結果として対話処理部３
に供給する。The example sentence search unit 4 uses the input analysis result supplied from the dialogue processing unit 3 to perform an example sentence search from the example sentence corpus 6 and the sample dialogue model 7. When the example sentence corpus 6 is used, the example sentence search unit 4 supplies a translation example of the input and analyzed sentence to the dialogue processing unit 3 as an example sentence search result. Further, when using the sample dialogue model 7, the example sentence search unit 4 is considered to be the most suitable sample for translating the input and analyzed sentence and for uttering the input sentence in order to promptly proceed with the dialogue. The dialogue processing unit 3 uses the utterance (next utterance candidate) as an example sentence search result.
Supply to.
【００８４】対話処理部３は例文検索結果内容を出力部
２を通じて出力した結果、次発話候補を利用するかどう
かの利用者の選択を受付け、利用する選択がなされた場
合に、選択された次発話候補の見本翻訳例を出力部２に
供給する。As a result of outputting the content of the example sentence search result through the output unit 2, the dialogue processing unit 3 accepts the user's selection as to whether or not to use the next utterance candidate, and if the selection is made, the next selected speech is selected. The sample translation example of the utterance candidate is supplied to the output unit 2.
【００８５】見本対話モデル７は既に利用者が予め会話
場面を想定して会話学習するか、または自動通訳システ
ムを用いて過去に対話した経験済みの対話等から学習さ
れた対話間の可能な発話連鎖や、発話間の遷移確率、選
択条件等からなる。見本対話モデル７は利用者が事前に
会話学習を行った履歴結果である会話練習履歴コーパス
１０から、及びこれまでに自動通訳システムを用いて行
った会話の履歴結果である過去対話履歴コーパス１１か
らそれぞれ見本対話学習部１２を用いて学習される。す
なわち、会話練習履歴コーパス１０及び過去対話履歴コ
ーパス１１は図示せぬ会話学習装置や自動通訳装置に設
置され、会話学習装置を用いた会話練習や自動通訳装置
を用いて会話を行った履歴結果を予め蓄積している。The sample dialogue model 7 is a possible utterance between dialogues which the user has already learned by assuming a conversation scene in advance, or which has been learned from a dialogue that has been experienced in the past using an automatic interpretation system. It consists of chains, transition probabilities between utterances, and selection conditions. The sample dialogue model 7 is derived from the conversation practice history corpus 10 which is the history result of the user's conversation learning in advance, and from the past dialogue history corpus 11 which is the history result of the conversation performed using the automatic interpretation system so far. Each is learned using the sample dialogue learning unit 12. That is, the conversation practice history corpus 10 and the past conversation history corpus 11 are installed in a conversation learning device or an automatic interpreter (not shown), and the history results of conversation practice using the conversation learning device or conversation using the automatic interpreter are displayed. It has been accumulated in advance.
【００８６】翻訳部５は入力部１からの分析結果を、翻
訳辞書８を用いて翻訳する。出力部２は例文検索部４の
例文検索結果もしくは翻訳部５の翻訳結果によって、音
声合成、音声再生、文表示機能等を用いて、文字列等で
の表示もしくは音声合成、音声再生等での音声出力を行
う。The translation unit 5 translates the analysis result from the input unit 1 using the translation dictionary 8. The output unit 2 uses a voice synthesis, a voice reproduction, a sentence display function or the like according to the example sentence search result of the example sentence search unit 4 or the translation result of the translation unit 5 to display in a character string or to perform voice synthesis or voice reproduction. Output audio.
【００８７】ここで、本発明の第５の実施例による自動
通訳システムの動作は見本対話モデル７の学習形態が異
なる以外は、図２に示す本発明の第１の実施例による自
動通訳システムの動作と同様である。そこで、図２及び
図６を参照して本発明の第５の実施例による自動通訳シ
ステム全体の動作について説明する。The operation of the automatic interpretation system according to the fifth embodiment of the present invention is the same as that of the automatic interpretation system according to the first embodiment of the present invention shown in FIG. 2 except that the learning mode of the sample dialogue model 7 is different. The operation is similar. The operation of the entire automatic interpretation system according to the fifth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
【００８８】まず、入力部１は音声認識装置やキーボー
ド、及びマウス等によって対話内容や対話設定条件が入
力されると（図２ステップＳ１）、その入力情報を分析
する（図２ステップＳ２）。この入力部１の分析結果は
対話処理部３を通じて例文検索部４に供給され、例文検
索部４によって例文検索され（図２ステップＳ３）、例
文コーパス６や見本対話モデル７を用いて入力解析され
た文の翻訳例があるかないかが判定される（図２ステッ
プＳ４）。入力解析された文の翻訳例があった場合には
翻訳例が対話処理部３を通じて出力部２に供給される
（図２ステップＳ５）。First, when the dialogue contents and dialogue setting conditions are inputted by the voice recognition device, the keyboard, the mouse and the like (step S1 in FIG. 2), the input section 1 analyzes the input information (step S2 in FIG. 2). The analysis result of the input unit 1 is supplied to the example sentence search unit 4 through the dialogue processing unit 3, the example sentence search unit 4 searches the example sentence (step S3 in FIG. 2), and the input sentence is analyzed using the example sentence corpus 6 and the sample dialogue model 7. It is determined whether or not there is a translation example of the sentence (step S4 in FIG. 2). If there is a translation example of the input-analyzed sentence, the translation example is supplied to the output unit 2 through the dialogue processing unit 3 (step S5 in FIG. 2).
【００８９】また、見本対話モデル７を用い、入力解析
された文の翻訳例に加え、対話を迅速に進めるために、
入力された文に続けて発話するのに最も適当であると考
えられる見本発話（次発話候補）を供給することが可能
かどうかが判定される（図２ステップＳ６）。次発話候
補がなかった場合には処理を終了する。Using the sample dialogue model 7, in addition to the translation example of the input and analyzed sentence,
It is determined whether or not it is possible to supply a sample utterance (next utterance candidate) that is considered to be most suitable for uttering the input sentence subsequently (step S6 in FIG. 2). If there is no next utterance candidate, the process ends.
【００９０】次発話候補があった場合には見本対話モデ
ル７を用い、入力解析された文の翻訳例に加え、対話を
迅速に進めるために、入力された文に続けて発話するの
に最も適当であると考えられる見本発話（次発話候補）
を尤もらしさに照らし、複数の見本発話（次発話候
補）、もしくはただ一つの最適見本発話（次発話候補）
を出力部２へ供給し、出力部２は次発話候補を利用者に
提示する（図２ステップＳ７）。When there is a next utterance candidate, the sample dialogue model 7 is used, and in addition to the translation example of the input-analyzed sentence, it is most suitable for uttering following the input sentence in order to expedite the dialogue. Sample utterances considered appropriate (next utterance candidate)
To the plausibility, multiple sample utterances (next utterance candidate) or only one optimal sample utterance (next utterance candidate)
Is supplied to the output unit 2, and the output unit 2 presents the next utterance candidate to the user (step S7 in FIG. 2).
【００９１】複数もしくは単数の次発話候補が提示され
た利用者は、提示された次発話候補を利用者の次発話と
して利用するかどうかを選択する（図２ステップＳ
８）。選択された次発話候補はその見本翻訳例が、出力
部２によって出力され（図２ステップＳ９）、処理が終
了される。The user who has been presented with a plurality or a single next utterance candidate selects whether to use the presented next utterance candidate as the next utterance of the user (step S in FIG. 2).
8). A sample translation example of the selected next utterance candidate is output by the output unit 2 (step S9 in FIG. 2), and the process ends.
【００９２】上記のステップＳ４において、入力解析さ
れた文の翻訳例がなかった場合には、入力部１の結果が
対話処理部３を通じて翻訳部５に供給され、翻訳部５に
よって翻訳される（図２ステップＳ１０）。翻訳結果は
出力部２によって出力され（図２ステップＳ１１）、処
理が終了される。In the above step S4, when there is no translation example of the input-analyzed sentence, the result of the input section 1 is supplied to the translation section 5 through the dialogue processing section 3 and translated by the translation section 5 ( 2 step S10). The translation result is output by the output unit 2 (step S11 in FIG. 2), and the process ends.
【００９３】本実施例では、次発話候補表示における優
先度に、これまでに利用者が会話場面を想定して会話学
習してきた履歴や、自動通訳システムを用いた過去の対
話履歴を利用する見本次発話選択機構（見本対話モデル
７）を設けたことを特徴としている。In the present embodiment, as the priority in the display of the next utterance candidate, the history in which the user has learned the conversation by assuming the conversation scene so far or the past conversation history using the automatic interpretation system is used. The feature is that a main utterance selection mechanism (sample dialogue model 7) is provided.
【００９４】この見本次発話選択機構（見本対話モデル
７）は既に利用者が予め会話場面を想定して会話学習す
るか、または自動通訳システムを用いて過去に対話した
経験済みの対話等から学習された対話間の可能な発話連
鎖や発話間の遷移確率、及び選択条件等からなる。本実
施例ではこの見本次発話選択機構（見本対話モデル７）
を用い、利用者の嗜好や属性を反映した単数または複数
の見本次発話を優先度付きや時系列で会話のやりとりの
例といった形で提示するという動作を実行する。This sample next utterance selection mechanism (sample dialogue model 7) is based on the fact that the user has already learned the conversation by assuming the conversation scene in advance, or the dialogue which has been experienced in the past using the automatic interpreter system. It consists of possible utterance chains between learned dialogues, transition probabilities between utterances, and selection conditions. In this embodiment, this sample utterance selection mechanism (sample dialogue model 7)
Is used to present one or more sample utterances that reflect the user's preferences and attributes in the form of prioritized or time-series conversations.
【００９５】このように、過去の履歴に基づいて最も選
択可能性の高い見本候補を優先的に表示させることによ
って、対話相手の発話に応じた適切な答えを短時間に選
択することができ、自国語もしくは相手の言語で作成す
ることができる。As described above, by preferentially displaying the sample candidate with the highest possibility of selection based on the past history, it is possible to select an appropriate answer in a short time according to the utterance of the conversation partner, It can be created in your own language or the language of the other party.
【００９６】図７は本発明の第６の実施例による自動通
訳システムの構成を示すブロック図である。図７におい
て、本発明の第６の実施例による自動通訳システムは入
力部Ａ１と、出力部Ａ２と、コンピュータから構成され
るデータ処理装置Ａ３と、記憶装置Ａ４と、自動通訳プ
ログラムを記録した記録媒体Ａ５とから構成されてい
る。この記録媒体Ａ５は磁気ディスクや半導体メモリ、
及びその他の記録媒体が使用可能である。FIG. 7 is a block diagram showing the structure of an automatic interpretation system according to the sixth embodiment of the present invention. Referring to FIG. 7, an automatic interpreter system according to a sixth embodiment of the present invention includes an input unit A1, an output unit A2, a data processing device A3 including a computer, a storage device A4, and a record in which an automatic interpreter program is recorded. It is composed of a medium A5. The recording medium A5 is a magnetic disk or a semiconductor memory,
And other recording media can be used.
【００９７】記憶装置Ａ４には対話処理部Ｂ２と、例文
コーパスＢ３と、例文検索部Ｂ４と、見本対話モデルＢ
５と、見本対話学習部Ｂ１１と、会話練習履歴コーパス
Ｂ７と、過去対話履歴コーパスＢ１０と、翻訳部Ｂ８
と、翻訳辞書Ｂ９とからなる会話翻訳プログラムＢ１が
格納されている。ここで、対話処理部Ｂ２、例文コーパ
スＢ３、例文検索部Ｂ４、見本対話モデルＢ５、見本対
話学習部Ｂ１１、会話練習履歴コーパスＢ７、過去対話
履歴コーパスＢ１０、翻訳部Ｂ８、翻訳辞書Ｂ９各々の
構成や動作は図６に示す本発明の第５の実施例と同様で
あるので、その説明は省略する。The storage device A4 has an interactive processing unit B2, an example sentence corpus B3, an example sentence search unit B4, and a sample interactive model B.
5, a sample dialogue learning unit B11, a conversation practice history corpus B7, a past dialogue history corpus B10, and a translation unit B8.
And a conversation translation program B1 including a translation dictionary B9. Here, the configuration of each of the dialogue processing unit B2, the example sentence corpus B3, the example sentence searching unit B4, the sample dialogue model B5, the sample dialogue learning unit B11, the conversation practice history corpus B7, the past dialogue history corpus B10, the translation unit B8, and the translation dictionary B9. Since the operation and the operation are the same as those of the fifth embodiment of the present invention shown in FIG. 6, the description thereof will be omitted.
【００９８】記録媒体Ａ５に記録された自動通訳プログ
ラムはデータ処理装置Ａ３によって読込まれ、データ処
理装置Ａ３の動作を制御する。データ処理装置Ａ３は自
動通訳プログラムの制御によって以下の処理を行う。The automatic interpreting program recorded on the recording medium A5 is read by the data processing device A3 and controls the operation of the data processing device A3. The data processing device A3 performs the following processing under the control of the automatic interpreting program.
【００９９】まず、音声認識装置やキーボード、及びマ
ウス等を用い、対話内容や場面等の対話設定条件が与え
られると、入力部Ａ１が入力された情報を解析する。こ
の入力部Ａ１の解析結果は対話処理部Ｂ２から例文検索
部Ｂ４に供給され、例文検索部Ｂ４による例文検索に利
用される。First, when a dialogue setting condition such as a dialogue content or a scene is given using a voice recognition device, a keyboard, a mouse, etc., the input section A1 analyzes the inputted information. The analysis result of the input unit A1 is supplied from the dialogue processing unit B2 to the example sentence search unit B4 and used for the example sentence search by the example sentence search unit B4.
【０１００】対話処理部Ｂ２は例文検索部Ｂ４からの例
文検索結果にしたがって、入力部Ａ１の解析結果を翻訳
部Ｂ８に供給するか、出力部Ａ２に供給するかを決定す
る。例文検索結果を出力部Ａ２に供給する場合、例文コ
ーパスＢ３を用いるならば入力解析された文の翻訳例
を、また見本対話モデルＢ５を用いるならば入力解析さ
れた文の翻訳例及び対話を迅速に進めるために、入力さ
れた文に続けて発話するのに最も適当であると考えられ
る見本発話（次発話候補）をそれぞれ例文検索結果とし
て供給する。The interactive processing unit B2 determines whether to supply the analysis result of the input unit A1 to the translation unit B8 or the output unit A2 according to the example sentence search result from the example sentence search unit B4. When the example sentence search result is supplied to the output unit A2, if the example sentence corpus B3 is used, the translation example of the input analyzed sentence is used, and if the sample dialogue model B5 is used, the translation example of the input analyzed sentence and the dialogue are promptly executed. In order to proceed to, the sample utterances (next utterance candidates) that are considered to be most suitable for uttering the input sentence are supplied as example sentence search results.
【０１０１】対話処理部Ｂ２は例文検索結果内容を出力
部Ａ２を通じて出力した結果、次発話候補を利用するか
どうかの利用者の選択を受付け、利用する選択がなされ
た場合、選択された次発話候補の見本翻訳例を出力部Ａ
２に供給する。As a result of outputting the content of the example sentence search result through the output unit A2, the dialogue processing unit B2 accepts the user's selection as to whether or not to use the next utterance candidate, and when the selection is made, the selected next utterance is selected. Sample translation of candidate sample output A
Supply to 2.
【０１０２】見本対話モデルＢ５は既に利用者が予め会
話場面を想定して会話学習するか、または自動通訳シス
テムを用いて過去に対話した経験済みの対話等から学習
された対話間の可能な発話連鎖や発話間の遷移確率、及
び選択条件等からなる。見本対話モデルＢ５は利用者が
事前に会話学習を行った履歴結果である会話練習履歴コ
ーパスＢ７及びこれまでに自動通訳プログラムを用いて
行った会話の履歴結果である過去対話履歴コーパスＢ１
０から、見本対話学習部Ｂ１１を用いて学習される。す
なわち、会話練習履歴コーパスＢ７及び過去対話履歴コ
ーパスＢ１０はそれぞれ、図示せぬ会話学習装置や自動
通訳装置に設置され、会話学習装置を用いた会話学習や
自動通訳装置を用いて会話を行った履歴結果を予め蓄積
している。The sample dialogue model B5 is a possible utterance between dialogues which the user has already learned by assuming a conversation scene in advance, or which has been learned from a dialogue which has been experienced in the past using an automatic interpretation system. It consists of transition probabilities between chains and utterances, and selection conditions. The sample conversation model B5 is a conversation practice history corpus B7 which is a history result of the user's conversation learning in advance, and a past conversation history corpus B1 which is a history result of a conversation performed using an automatic interpreter program so far.
Learning is started from 0 using the sample dialogue learning unit B11. That is, the conversation practice history corpus B7 and the past conversation history corpus B10 are respectively installed in a conversation learning device and an automatic interpreting device (not shown), and history of conversation learning using the conversation learning device and conversation using the automatic interpreting device. The results are accumulated in advance.
【０１０３】翻訳部Ｂ８は入力部Ａ１からの分析結果
を、翻訳辞書Ｂ９を用いて翻訳する。出力部Ａ２は例文
検索部Ｂ４の例文検索結果もしくは翻訳部Ｂ８の翻訳結
果によって、音声合成、音声再生、文表示機能等を用い
て、文字列等での表示もしくは音声合成や音声再生等で
の音声出力を行う。The translation unit B8 translates the analysis result from the input unit A1 using the translation dictionary B9. The output unit A2 uses a voice synthesis, a voice reproduction, a sentence display function or the like according to the example sentence search result of the example sentence search unit B4 or the translation result of the translation unit B8 to display a character string or perform voice synthesis or voice reproduction. Output audio.
【０１０４】図８は本発明の第１〜第６の実施例におけ
る会話練習履歴コーパス１０，Ｂ７中のデータの具体例
を示す図であり、図９は本発明の第１〜第６の実施例に
おける対話内容・設定条件の利用者設定の具体例を示す
図であり、図１０は本発明の第１〜第６の実施例におけ
る見本対話モデル７，Ｂ５の具体例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a concrete example of the data in the conversation practice history corpus 10, B7 in the first to sixth embodiments of the present invention, and FIG. 9 is the first to sixth embodiments of the present invention. It is a figure which shows the specific example of the user setting of the conversation content and setting conditions in an example, and FIG. 10 is a figure which shows the specific example of the sample dialogue model 7, B5 in the 1st-6th Example of this invention.
【０１０５】図１１は本発明の第１〜第６の実施例にお
ける次発話候補文出力例を示す図であり、図１２は本発
明の第１〜第６の実施例における他の次発話候補文出力
例を示す図であり、図１３は本発明の第１〜第６の実施
例における別の次発話候補文出力例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an example of next utterance candidate sentence output in the first to sixth embodiments of the present invention, and FIG. 12 is another next utterance candidate in the first to sixth embodiments of the present invention. FIG. 13 is a diagram showing a sentence output example, and FIG. 13 is a diagram showing another next utterance candidate sentence output example in the first to sixth embodiments of the present invention.
【０１０６】これら図８〜図１３を参照して本発明の具
体的な動作例について説明する。尚、本動作例における
自動通訳システムの構成は図１に示す本発明の第１の実
施例の構成と同一であるものとする。A specific operation example of the present invention will be described with reference to FIGS. 8 to 13. The configuration of the automatic interpretation system in this operation example is assumed to be the same as the configuration of the first embodiment of the present invention shown in FIG.
【０１０７】図８は会話練習履歴コーパス１０のデータ
構造の一例を示している。会話練習履歴コーパス１０は
外部装置を用いて利用者が予め会話場面を想定して会話
学習した経験済みの対話を格納した結果であっても、手
で作成した対話の連鎖であってもよい。FIG. 8 shows an example of the data structure of the conversation practice history corpus 10. The conversation practice history corpus 10 may be a result of storing an experienced dialogue in which the user has previously learned conversation using an external device while assuming a conversation scene, or may be a chain of dialogues created by hand.
【０１０８】会話練習履歴コーパス１０には会話者Ａ
（ｇｕｅｓｔ）、会話者Ｂ（ｈｏｓｔ）の会話が海外旅
行先等の典型的タスクを遂行する会話の連鎖が会話学習
の結果として格納してある。会話の連鎖としてはある発
話と、その文に対してどのような次発話の候補が可能か
と、次発話に遷移した回数とが記載してある。Conversation practice history Corpus 10 has speaker A
(Guest), the conversation of the conversation person B (host) performs a typical task such as an overseas travel destination, and a chain of conversations is stored as a result of conversation learning. As a conversation chain, a certain utterance, what kind of next utterance candidate is possible for the sentence, and the number of transitions to the next utterance are described.
【０１０９】各々の発話には固有のＩＤ（「１０００３
４」や「１０００４４」等）、場面設定（Ｋｅｙｗｏｒ
ｄ）等の情報が付与されており、第一言語（Ｅｎｇｌｉ
ｓｈ）及び第二言語（Ｊａｐａｎｅｓｅ）の対訳で記述
されている。連鎖はある発話からＮｅｘｔで示されたＩ
Ｄへのリンクで表現される。この連鎖ではある発話に対
して、次の発話が複数の異なる発話へのリンクを可能と
する。Each utterance has a unique ID (“10003
4 ”,“ 100044 ”, etc.), scene setting (Keywor
d) etc. is added, and the first language (Engli
sh) and a second language (Japanese). The chain is shown as Next from a certain utterance I
Expressed as a link to D. In this chain, for one utterance, the next utterance allows links to different utterances.
【０１１０】また、本動作例の動作を図２を参照して説
明する。まず、入力部１から音声認識装置やキーボー
ド、及びマウス等によって対話内容や対話設定条件を入
力する（図２ステップＳ１）。図９を参照すると、利用
者は対話設定条件がホテルのチェックイン場面であると
いうことを画面左寄りのディレクトリで指定する。The operation of this operation example will be described with reference to FIG. First, the content of the dialogue and the dialogue setting conditions are inputted from the input unit 1 using a voice recognition device, a keyboard, a mouse, etc. (step S1 in FIG. 2). Referring to FIG. 9, the user specifies in the directory on the left side of the screen that the dialogue setting condition is a hotel check-in scene.
【０１１１】この時、音声認識装置等が用いられ、「チ
ェックインしたいのですが」という会話者Ａ（ｇｕｅｓ
ｔ）の発話等に続いて、「Ｄｏ ｙｏｕ ｈａｖｅ ａ
ｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ？」という会話者Ｂ（ｈｏｓ
ｔ）の発話の入力がされたとする。すると、入力部１が
入力情報を分析する（図２ステップＳ２）。At this time, a voice recognition device or the like is used, and the talker A (guess) "I want to check in."
Following the utterance of t), "Do you have a
reservation? Conversant B (hos
It is assumed that the utterance of t) is input. Then, the input unit 1 analyzes the input information (step S2 in FIG. 2).
【０１１２】この入力部１の分析結果は対話処理部３を
通じて例文検索部４に供給され、例文検索部４によって
例文検索される（図２ステップＳ３）。例文検索によっ
て、例文コーパス６や見本対話モデル７を用いて、入力
解析された文の翻訳例があるか、ないかが判定される
（図２ステップＳ４）。The analysis result of the input unit 1 is supplied to the example sentence search unit 4 through the dialogue processing unit 3, and the example sentence search unit 4 searches the example sentence (step S3 in FIG. 2). By the example sentence search, it is determined whether or not there is a translation example of the input analyzed sentence using the example sentence corpus 6 and the sample dialogue model 7 (step S4 in FIG. 2).
【０１１３】図１０は見本対話モデル７の一例を示して
いる。見本対話モデル７は既に利用者が予め会話場面を
想定して会話学習した経験済みの対話等から学習された
対話間の可能な発話連鎖や発話間の遷移確率、及び選択
条件等からなる。見本対話モデル７は利用者が事前に会
話学習を行った履歴結果である会話練習履歴コーパス１
０から練習履歴学習部９を用いて学習される。FIG. 10 shows an example of the sample dialogue model 7. The sample dialogue model 7 is composed of possible utterance chains between dialogues, transition probabilities between utterances learned from conversations that the user has already experienced through conversational learning assuming a conversation scene in advance, selection conditions, and the like. The sample conversation model 7 is a conversation practice history corpus 1 which is a history result of the user performing conversation learning in advance.
Learning is carried out from 0 using the practice history learning unit 9.
【０１１４】図１０で示された例としての見本対話モデ
ル７は図８で説明した会話練習履歴コーパス１０のデー
タの連鎖を有向グラフで示し、各アークに、利用者のコ
ーパス選択頻度から計算された確率が付与されたもので
ある。例えば、ＩＤ「１０００５５」のコーパスデータ
からは、ＩＤ「１０００３４」及びＩＤ「１０００４
４」のコーパスデータへの会話の連鎖として可能で、Ｉ
Ｄ「１０００５５」のコーパスデータからＩＤ「１００
０３４」は１０回、ＩＤ「１０００４４」は９０回選択
されている。すると、ＩＤ「１０００５５」のコーパス
データからのＩＤ「１０００３４」及びＩＤ「１０００
４４」のコーパスデータへのアークには、例えば、各々
「０．１」，「０．９」の確率が付与されている。The sample dialogue model 7 shown as an example in FIG. 10 shows a chain of data of the conversation practice history corpus 10 explained in FIG. 8 by a directed graph, and is calculated for each arc from the corpus selection frequency of the user. Probability is given. For example, from the corpus data of ID “100055”, ID “100034” and ID “10004” are obtained.
Possible as a chain of conversation to corpus data of 4 ", I
ID "100" from the corpus data of D "100055"
“034” is selected 10 times and ID “100044” is selected 90 times. Then, the ID “100034” and the ID “1000” from the corpus data of the ID “100055”.
For example, probabilities of “0.1” and “0.9” are given to the arcs of the corpus data of “44”, respectively.
【０１１５】また、この見本対話モデル７は図８で説明
した会話練習履歴コーパス１０のデータ（ＩＤ固有番号
ノード）、始点（Ｓノード）・終点（Ｅノード）という
３種類のノードをもつ有向グラフである。始点（Ｓノー
ド）・終点（Ｅノード）はそれぞれ会話の開始・終了を
表す。見本対話となる会話の連鎖は、旅行場面における
対話を表したもので、経路がノード列＜Ｓ，ＩＤ固有番
号ノード，…，Ｅ＞のように表されるグラフである。The sample dialogue model 7 is a directed graph having three types of nodes, that is, the data of the conversation practice history corpus 10 described in FIG. 8 (ID unique number node), the start point (S node), and the end point (E node). is there. The start point (S node) and end point (E node) represent the start and end of the conversation, respectively. A chain of conversations that is a sample conversation represents a conversation in a travel scene, and is a graph in which a route is represented as a node sequence <S, ID unique number node, ..., E>.
【０１１６】本動作例では例文検索部４によって例文検
索された結果を用い、見本対話モデル７を用い、入力解
析された文の翻訳例に加え、対話を迅速に進めるため
に、入力された文に続けて発話するのに最も適当である
と考えられる見本発話（次発話候補）を供給することが
可能であると判定された場合（図２ステップＳ６）を考
える。In this operation example, the result of the example sentence search by the example sentence search unit 4 is used, the sample dialogue model 7 is used, and in addition to the translation example of the input-analyzed sentence, the input sentence is transmitted in order to quickly advance the dialogue. Consider a case (step S6 in FIG. 2) in which it is determined that it is possible to supply the sample utterance (next utterance candidate) that is considered to be most suitable for uttering.
【０１１７】次発話候補があった場合には見本対話モデ
ル７を用い、入力解析された文の翻訳例に加え、対話を
迅速に進めるために、入力された文に続けて発話するの
に最も適当であると考えられる見本発話（次発話候補）
を尤もらしさに照らし、図１１に示すように、複数の見
本発話（次発話候補）を優先度順に、もしくは図１２に
示すように、優先度の高い見本発話（次発話候補）を時
系列としてノード列順に、または図１３に示すように、
ただ一つの最適見本発話（次発話候補）、例えばＩＤ
「１０００４４」のコーパスデータである「はい」とそ
の翻訳例「Ｙｅｓ」を出力部２へ供給し、出力部２は次
発話候補を利用者に提示する（図２ステップＳ７）。When there is a next utterance candidate, the sample dialogue model 7 is used, and in addition to the translation example of the input-analyzed sentence, it is most suitable for uttering following the input sentence in order to expedite the dialogue. Sample utterances considered appropriate (next utterance candidate)
, The sample utterances (next utterance candidates) are arranged in order of priority as shown in FIG. 11, or the sample utterances (next utterance candidates) having a high priority are set as time series as shown in FIG. In the node column order, or as shown in FIG. 13,
Only one best sample utterance (next utterance candidate), eg ID
The corpus data of "100044""Yes" and its translation example "Yes" are supplied to the output unit 2, and the output unit 2 presents the next utterance candidate to the user (step S7 in FIG. 2).
【０１１８】複数もしくは単数の次発話候補が提示され
た利用者は、提示された次発話候補を利用者の次発話と
して利用するかどうかを選択する（図２ステップＳ
８）。選択された次発話候補はその見本翻訳例、例えば
ＩＤ「１０００４４」のコーパスデータである「Ｙｅ
ｓ」が出力部２によって出力され（図２ステップＳ
９）、処理が終了される。The user, who is presented with a plurality or a single next utterance candidate, selects whether to use the presented next utterance candidate as the next utterance of the user (step S in FIG. 2).
8). The selected next utterance candidate is a sample translation example, for example, “Ye” which is corpus data of ID “100044”.
"s" is output by the output unit 2 (step S in FIG. 2).
9), the process ends.
【０１１９】次に、本発明の別の動作例について説明す
る。本動作例における会話補助装置の構成は、図４に示
す本発明の第３の実施例の構成と同一であるものとす
る。本動作例の動作の説明は上記の動作例と同様である
が、但し、上記の動作例の説明で用いた会話練習履歴コ
ーパス１０の代わりに、これまで自動通訳装置を用いて
行った対話の履歴を会話練習履歴コーパス１０と同様の
形式で格納した過去対話履歴コーパス１１といった別の
コーパスを用いることとする。Next, another operation example of the present invention will be described. The configuration of the conversation assistance device in this operation example is assumed to be the same as the configuration of the third embodiment of the present invention shown in FIG. The description of the operation of this operation example is the same as that of the above operation example, except that the conversation practice history corpus 10 used in the description of the above operation example is used instead of the conversation that has been performed using the automatic interpreter. It is assumed that another corpus such as the past dialogue history corpus 11 in which the history is stored in the same format as the conversation practice history corpus 10 is used.
【０１２０】見本対話モデル７はこれまで自動通訳装置
を用いて行った対話履歴のコーパスデータを優先するよ
う、見本対話学習部１２によって作成される。The sample dialogue model 7 is created by the sample dialogue learning unit 12 so as to give priority to corpus data of dialogue histories that have been performed using the automatic interpreter.
【０１２１】さらに、本発明の別の動作例について説明
する。本動作例における自動通訳システムの構成は、図
６に示す本発明の第５の実施例の構成と同一であるもの
とする。本動作例の動作の説明は上記の動作例と同様で
あるが、但し、上記の動作例の説明で用いた会話練習履
歴コーパス１０の他、これまで自動通訳装置を用いて行
った対話の履歴を会話練習履歴コーパス１０と同様の形
式で格納した過去対話履歴コーパス１１等、複数のコー
パスを用いることとする。Further, another operation example of the present invention will be described. The configuration of the automatic interpretation system in this operation example is the same as that of the fifth embodiment of the present invention shown in FIG. The description of the operation of this operation example is the same as that of the above operation example, except that the conversation history history corpus 10 used in the description of the above operation example and the history of conversations that have been performed using the automatic interpreter so far. A plurality of corpora such as the past dialogue history corpus 11 stored in the same format as the conversation practice history corpus 10 are used.
【０１２２】見本対話モデル７は会話学習装置において
第二言語の会話学習の際に利用者が行った利用者の回答
を含んだコーパスデータや、これまで自動通訳装置を用
いて行った対話等の複数のコーパスデータを優先するよ
う、見本対話学習部１２によって作成される。The sample dialogue model 7 includes corpus data including the user's answer made by the user during the conversation learning in the second language in the conversation learning device, and dialogues made so far using the automatic interpreter. It is created by the sample dialogue learning unit 12 so as to give priority to a plurality of corpus data.
【０１２３】このように、従来の方法ではある発話に対
して複数の応答候補を用意し、その中から応答候補を選
択させるといった対話例文データからの選択をさせる形
態であるが、本発明の第１〜第６の実施例では次発話候
補表示における優先度に、これまでに利用者が会話場面
を想定して会話学習してきた履歴や、自動通訳システム
を用いた過去の対話履歴を利用する見本次発話選択機構
（見本対話モデル７，Ｂ５）を設けているので、対話相
手の発話に応じた適切な答えを短時間に選択することが
でき、自国語もしくは相手の言語で作成することを支援
することができる。As described above, according to the conventional method, a plurality of response candidates are prepared for a certain utterance, and a response candidate is selected from the response candidate sentence data. In the first to sixth embodiments, the priority in the display of the next utterance candidate is the history in which the user has learned the conversation while assuming the conversation scene so far, or the past conversation history using the automatic interpretation system. Since the main utterance selection mechanism (sample dialogue model 7, B5) is provided, an appropriate answer according to the utterance of the dialogue partner can be selected in a short time, and it can be created in the native language or the language of the opponent. I can help.
【０１２４】この見本次発話選択機構（見本対話モデル
７，Ｂ５）は、既に利用者が予め会話場面を想定して会
話学習するか、または自動通訳システムを用いて過去に
対話した経験済みの対話等、またはそれら双方から学習
された対話間の可能な発話連鎖や発話間の遷移確率、及
び選択条件等からなる。This sample next utterance selection mechanism (sample dialogue model 7, B5) has already been used by the user to learn conversation by assuming a conversation scene in advance, or to experience conversation in the past using an automatic interpreter system. It consists of possible utterance chains between dialogues learned from dialogues or the like, transition probabilities between utterances, selection conditions, and the like.
【０１２５】この見本次発話選択機構（見本対話モデル
７，Ｂ５）を用い、利用者の嗜好や属性を反映した単数
または複数の見本次発話を優先度付きや時系列で会話の
やりとりの例といった形で提示するという動作を実行
し、過去の履歴に基づいて最も選択可能性の高い見本候
補を優先的に表示させることによって、対話相手の発話
に応じた適切な答えを短時間に選択することができ、自
国語もしくは相手の言語で作成することができる。By using this sample utterance selection mechanism (sample dialogue model 7, B5), a single or a plurality of sample utterances reflecting user's preferences and attributes can be exchanged in priority or in time series. Performing the action of presenting in the form of an example, and by preferentially displaying the sample candidates that are most likely to be selected based on the past history, select the appropriate answer according to the utterance of the conversation partner in a short time. Can be created in your own language or the language of the other party.
【０１２６】よって、本発明では利用者が他言語を用い
て会話するある決まった場面で、利用者の好み、属性を
反映したよく使われる決まった会話を選択し易くするこ
とができ、利用者の次発話候補の選択を簡便にすること
ができる。Therefore, according to the present invention, in a certain scene where the user has a conversation using another language, it is possible to easily select a frequently used predetermined conversation that reflects the user's preferences and attributes. It is possible to easily select the next utterance candidate.
【０１２７】[0127]
【発明の効果】以上説明したように本発明は、既に利用
者が予め会話場面を想定して会話練習するか、または自
動通訳システムを用いて過去に対話した経験済みの対話
等、またはそれら双方から学習された対話間の可能な発
話連鎖や発話間の遷移確率、及び選択条件等からなる見
本次発話選択機構（見本対話モデル）を用い、利用者の
嗜好や属性を反映した単数または複数の見本次発話を優
先度付きや時系列で会話のやりとりの例といった形で提
示するという動作を実行し、過去の履歴に基づいて最も
選択可能性の高い見本候補を優先的に表示させることに
よって、利用者が他言語を用いて会話するある決まった
場面で、利用者の好み、属性を反映したよく使われる決
まった会話を選択し易くすることができ、利用者の次発
話候補の選択を簡便にすることができるという効果が得
られる。As described above, according to the present invention, a user has already practiced a conversation assuming a conversation scene in advance, or has experienced a conversation in the past using an automatic interpreter system, or both of them. Using a sample utterance selection mechanism (sample dialogue model) consisting of possible utterance chains between conversations, transition probabilities between utterances, and selection conditions learned from one or more, reflecting the user's preferences and attributes The following sample utterances are displayed in the form of prioritized or time-series conversation examples, and the sample candidates with the highest possibility of selection are displayed preferentially based on the past history. This makes it easier for users to select frequently used fixed conversations that reflect their preferences and attributes in certain fixed situations where the user speaks in another language, and selects the next utterance candidate for the user. Simple Effect that can be.
【図１】本発明の第１の実施例による自動通訳システム
の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an automatic interpretation system according to a first embodiment of the present invention.
【図２】本発明の第１の実施例による自動通訳システム
の動作を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the automatic interpretation system according to the first embodiment of the present invention.
【図３】本発明の第２の実施例による自動通訳システム
の構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of an automatic interpretation system according to a second embodiment of the present invention.
【図４】本発明の第３の実施例による自動通訳システム
の構成を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of an automatic interpretation system according to a third embodiment of the present invention.
【図５】本発明の第４の実施例による自動通訳システム
の構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of an automatic interpretation system according to a fourth example of the present invention.
【図６】本発明の第５の実施例による自動通訳システム
の構成を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of an automatic interpretation system according to a fifth example of the present invention.
【図７】本発明の第６の実施例による自動通訳システム
の構成を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of an automatic interpretation system according to a sixth embodiment of the present invention.
【図８】本発明の第１〜第６の実施例における会話練習
履歴コーパス中のデータの具体例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a specific example of data in a conversation practice history corpus in the first to sixth examples of the present invention.
【図９】本発明の第１〜第６の実施例における対話内容
・設定条件の利用者設定の具体例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a specific example of user setting of dialogue contents / setting conditions in the first to sixth embodiments of the present invention.
【図１０】本発明の第１〜第６の実施例における見本対
話モデルの具体例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a specific example of a sample dialogue model in the first to sixth embodiments of the present invention.
【図１１】本発明の第１〜第６の実施例における次発話
候補文出力例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an output example of a next utterance candidate sentence in the first to sixth embodiments of the present invention.
【図１２】本発明の第１〜第６の実施例における他の次
発話候補文出力例を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing another output example of a next utterance candidate sentence in the first to sixth embodiments of the present invention.
【図１３】本発明の第１〜第６の実施例における別の次
発話候補文出力例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing another output example of a next utterance candidate sentence in the first to sixth embodiments of the present invention.
１，Ａ１ 入力部 ２，Ａ２ 出力部 ３，Ｂ２ 対話処理部 ４，Ｂ４ 例文検索部 ５，Ｂ８ 翻訳部 ６，Ｂ３ 例文コーパス ７，Ｂ５ 見本対話モデル ８，Ｂ９ 翻訳辞書 ９，Ｂ６ 練習履歴学習部 １０，Ｂ７ 会話練習履歴コーパス １１，Ｂ１０ 過去対話履歴コーパス １２，ｂ１１ 見本対話学習部 Ａ３ データ処理装置 Ａ４ 記憶装置 Ａ５ 記録媒体 Ｂ１ 会話翻訳プログラム 1, A1 input section 2, A2 output section 3, B2 Dialog processing unit 4, B4 example sentence search section 5, B8 Translation Department 6, B3 example sentence corpus 7, B5 sample dialogue model 8, B9 translation dictionary 9, B6 Practice history learning section 10, B7 Conversation practice history corpus 11, B10 Past dialogue history corpus 12, b11 Sample dialogue learning section A3 data processor A4 storage device A5 recording medium B1 Conversation translation program
Claims (32)
する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するための
自動通訳システムであって、前記第二言語の会話学習の
際に利用者が行った会話内容の履歴を格納する学習履歴
格納手段を持つ会話学習装置を有することを特徴とする
自動通訳システム。1. An automatic interpreting system for assisting a user who speaks a first language and a conversation partner who speaks a second language to have a quick conversation, the conversation interpretation of the second language. An automatic interpreting system comprising a conversation learning device having learning history storage means for storing a history of conversation contents conducted by a user.
する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するための
自動通訳システムであって、前記第二言語の会話学習の
際に利用者が行った会話内容の履歴を格納する学習履歴
格納手段を持つ自動通訳装置を有することを特徴とする
自動通訳システム。2. An automatic interpreting system for assisting a user who speaks a first language and a conversation partner who speaks a second language to have a quick conversation, the conversation interpretation of the second language. An automatic interpreter system having an automatic interpreter having a learning history storage means for storing a history of conversations conducted by a user.
する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するための
自動通訳システムであって、これまでに行った対話の履
歴を格納する対話履歴格納手段を持つ自動通訳装置を有
することを特徴とする自動通訳システム。3. An automatic interpreter system for assisting a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language to have a quick conversation, and a history of dialogues that have been performed so far. An automatic interpreting system having an automatic interpreting device having a dialogue history storing means for storing.
する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するための
自動通訳システムであって、前記第二言語の会話学習の
際に利用者が行った会話内容の履歴を格納する学習履歴
格納手段と、これまでに行った対話の履歴を格納する対
話履歴格納手段とを持つ自動通訳装置を有することを特
徴とする自動通訳システム。4. An automatic interpreter system for assisting a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language to have a quick conversation, the conversation interpretation of the second language. An automatic interpreter characterized by having an automatic interpreter having a learning history storage means for storing a history of conversation contents conducted by the user and a dialogue history storage means for storing a history of conversations conducted so far. system.
対話設定条件との双方の情報のいずれかを入力する入力
手段と、前記入力手段によって入力された情報に基づい
て例文データ検索を行う検索手段と、前記検索手段と前
記学習履歴格納手段とを用いて応答文を生成する応答文
生成手段と、前記応答文を出力する出力手段とを前記自
動通訳装置に含むことを特徴とする請求項２記載の自動
通訳システム。5. An input unit for inputting information of only dialogue contents or both information of the dialogue contents and dialogue setting conditions, and a search for performing example sentence data search based on the information inputted by the input unit. The automatic interpreting device includes means, a response sentence generation unit that generates a response sentence using the search unit and the learning history storage unit, and an output unit that outputs the response sentence. The automatic interpretation system described in 2.
対話設定条件との双方の情報のいずれかを入力する入力
手段と、前記入力手段によって入力された情報に基づい
て例文データ検索を行う検索手段と、前記検索手段と前
記対話履歴格納手段とを用いて応答文を生成する応答文
生成手段と、前記応答文を出力する出力手段とを前記自
動通訳装置に含むことを特徴とする請求項３記載の自動
通訳システム。6. An input unit for inputting information of only dialogue contents or both of said dialogue contents and dialogue setting conditions, and a search for performing example sentence data search based on the information inputted by said input unit. The automatic interpreting device includes means, a response sentence generation unit that generates a response sentence using the search unit and the dialogue history storage unit, and an output unit that outputs the response sentence. The automatic interpretation system described in 3.
対話設定条件との双方の情報のいずれかを入力する入力
手段と、前記入力手段によって入力された情報に基づい
て例文データ検索を行う検索手段と、前記検索手段と前
記学習履歴格納手段と前記対話履歴格納手段とを用いて
前記応答文を生成する応答文生成手段と、前記応答文を
出力する出力手段とを前記自動通訳装置に含むことを特
徴とする請求項４記載の自動通訳システム。7. An input unit for inputting information of only dialogue contents or both information of the dialogue contents and dialogue setting conditions, and a search for performing example sentence data search based on the information inputted by the input unit. The automatic interpreting device includes a unit, a response sentence generation unit that generates the response sentence using the search unit, the learning history storage unit, and the dialogue history storage unit, and an output unit that outputs the response sentence. The automatic interpretation system according to claim 4, wherein
前記学習履歴格納手段と前記対話履歴格納手段とを用い
て最も適当である次発話を少なくとも一つの次発話候補
とする応答文及び利用者の次発話と対話相手の次発話と
を時系列に次発話候補とする応答文のうちの少なくとも
一方を生成するようにしたことを特徴とする請求項７記
載の自動通訳システム。8. The response sentence generating means uses the response speech, which uses the retrieval means, the learning history storage means, and the dialogue history storage means, as the at least one next speech candidate, and uses it. 8. The automatic interpreting system according to claim 7, wherein at least one of the response sentences in which the next utterance of the person and the next utterance of the conversation partner are time-series is used as the next utterance candidate.
行った会話内容の履歴を格納する学習履歴格納手段を持
つ会話学習装置を含むことを特徴とする請求項２から請
求項８のいずれか記載の自動通訳システム。9. The conversation learning apparatus according to claim 2, further comprising a conversation learning device having a learning history storage unit for storing a history of conversation contents conducted by a user at the time of learning conversation in the second language. The automatic interpretation system described in any of.
による検索結果において該当する例文が前記学習履歴格
納手段と前記対話履歴格納手段とのうちのどちらを用い
ても見つからなかった場合に前記第一言語と前記第二言
語とが対訳になった文が納められている例文コーパスを
参照して利用者の意図する前記第一言語の文に対応する
前記第二言語の文を応答文として生成するようにしたこ
とを特徴とする請求項７から請求項９のいずれか記載の
自動通訳システム。10. The response sentence generation means is configured to detect the corresponding example sentence in the search result by the search means when the corresponding example sentence is not found by using either the learning history storage means or the dialogue history storage means. A sentence of the second language corresponding to the sentence of the first language intended by the user is generated as a response sentence by referring to an example sentence corpus containing a sentence in which one language and the second language are translated. The automatic interpreting system according to any one of claims 7 to 9, wherein
による検索結果において該当する例文が前記学習履歴格
納手段と前記対話履歴格納手段と前記例文コーパスとを
用いても見つからなかった場合に前記入力手段によって
入力された情報及び翻訳辞書の情報を用いて前記第一言
語から前記第二言語に文を翻訳する翻訳手段を用いて応
答文を生成するようにしたことを特徴とする請求項１０
記載の自動通訳システム。11. The response sentence generation means inputs the case when a corresponding example sentence is not found in the search result by the search means even by using the learning history storage means, the dialogue history storage means and the example sentence corpus. 11. The response sentence is generated by using a translation device that translates a sentence from the first language to the second language using the information input by the device and the information of the translation dictionary.
Automatic interpretation system described.
解する対話相手と対話を行いながら前記第二言語での会
話を学習するのを補助するための会話学習装置であっ
て、前記第二言語の会話学習の際に利用者が行った会話
内容の履歴を格納する学習履歴格納手段を有することを
特徴とする会話学習装置。12. A conversation learning device for assisting a user who speaks a first language to learn a conversation in the second language while interacting with a dialogue partner who speaks a second language, A conversation learning device, comprising: a learning history storage unit for storing a history of conversation contents conducted by a user during conversation learning in the second language.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳装置であって、対話内容のみの情報及び前記
対話内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入
力する入力手段と、前記入力手段によって入力された情
報に基づいて例文データ検索を行う検索手段と、前記第
二言語の会話学習の際に利用者が行った会話内容の履歴
を格納した学習履歴格納手段と、前記検索手段と前記学
習履歴格納手段とを用いて応答文を生成する応答文生成
手段と、前記応答文を出力する出力手段とを有すること
を特徴とする自動通訳装置。13. An automatic interpreting device for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language, the information including only dialogue contents and the dialogue. An input means for inputting either of the information of both the content and the dialogue setting condition, a search means for searching the example sentence data based on the information input by the input means, and a conversation learning in the second language. Learning history storage means for storing a history of conversations conducted by the user, response sentence generation means for generating a response sentence using the search means and the learning history storage means, and an output means for outputting the response sentence. And an automatic interpreter.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳装置であって、対話内容のみの情報及び前記
対話内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入
力する入力手段と、前記入力手段によって入力された情
報に基づいて例文データ検索を行う検索手段と、これま
でに自装置を用いて行った対話の履歴を格納する対話履
歴格納手段と、前記検索手段と前記対話履歴格納手段と
を用いて応答文を生成する応答文生成手段と、前記応答
文を出力する出力手段とを有することを特徴とする自動
通訳装置。14. An automatic interpreter for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language, the information including only dialogue contents and the dialogue. The input means for inputting either of the information of both the content and the dialogue setting condition, the search means for searching the example sentence data based on the information input by the input means, and the own device have been used so far. A dialogue history storage means for storing a history of dialogue, a response sentence generation means for generating a response sentence using the search means and the dialogue history storage means, and an output means for outputting the response sentence. And an automatic interpreter.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳装置であって、対話内容のみの情報及び前記
対話内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入
力する入力手段と、前記入力手段によって入力された情
報に基づいて例文データ検索を行う検索手段と、前記第
二言語の会話学習の際に利用者が行った会話内容の履歴
を格納した学習履歴格納手段と、これまでに自装置を用
いて行った対話の履歴を格納する対話履歴格納手段と、
前記検索手段と前記学習履歴格納手段と前記対話履歴格
納手段とを用いて応答文を生成する応答文生成手段と、
前記応答文を出力する出力手段とを有することを特徴と
する自動通訳装置。15. An automatic interpreting device for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language, the information including only dialogue contents and the dialogue. An input means for inputting either of the information of both the content and the dialogue setting condition, a search means for searching the example sentence data based on the information input by the input means, and a conversation learning in the second language. A learning history storage means for storing a history of conversations conducted by the user, and a dialogue history storage means for storing a history of dialogues conducted so far by using the own device,
Response sentence generation means for generating a response sentence using the search means, the learning history storage means, and the dialogue history storage means,
An automatic interpreter, comprising: output means for outputting the response sentence.
と前記学習履歴格納手段と前記対話履歴格納手段とを用
いて最も適当である次発話を少なくとも一つの次発話候
補とする応答文及び利用者の次発話と対話相手の次発話
とを時系列に次発話候補とする応答文のうちの少なくと
も一方を生成するようにしたことを特徴とする請求項１
５記載の自動通訳装置。16. The response sentence generating means uses the response speech, which is the most suitable next speech, as at least one next speech candidate using the search means, the learning history storage means, and the dialogue history storage means, and uses. The at least one of the response sentences in which the next utterance of the person and the next utterance of the conversation partner are set as the next utterance candidate in time series is generated.
5. The automatic interpreter according to 5.
による検索結果において該当する例文が前記学習履歴格
納手段と前記対話履歴格納手段とのどちらを用いても見
つからなかった場合に前記第一言語と前記第二言語とが
対訳になった文が納められている例文コーパスを参照し
て利用者の意図する前記第一言語の文に対応する前記第
二言語の文を応答文として生成するようにしたことを特
徴とする請求項１５または請求項１６記載の自動通訳装
置。17. The response sentence generation means, if the corresponding example sentence is not found in the search result by the search means using either the learning history storage means or the dialogue history storage means, the first language. A sentence of the second language corresponding to the sentence of the first language intended by the user is generated as a response sentence by referring to an example sentence corpus in which a sentence in which the second language and the second language are translated is stored. The automatic interpreter according to claim 15 or 16, characterized in that
による検索結果において該当する例文が前記学習履歴格
納手段と前記対話履歴格納手段と前記例文コーパスとを
用いても見つからなかった場合に前記入力手段によって
入力された情報及び翻訳辞書の情報を用いて前記第一言
語から前記第二言語に文を翻訳する翻訳手段を用いて応
答文を生成するようにしたことを特徴とする請求項１７
記載の自動通訳装置。18. The response sentence generation means inputs the case when a corresponding example sentence is not found in the search result by the search means using the learning history storage means, the dialogue history storage means and the example sentence corpus. 18. The response sentence is generated by using a translation device that translates a sentence from the first language to the second language using the information input by the device and the information of the translation dictionary.
The automatic interpreter described.
解する対話相手と対話を行いながら前記第二言語での会
話を学習するのを補助するための会話学習方法であっ
て、会話学習の際に利用者が行った会話内容の履歴を格
納する学習履歴格納処理を有することを特徴とする会話
学習方法。19. A conversation learning method for assisting a user who speaks a first language to learn a conversation in the second language while interacting with a dialogue partner who speaks a second language, A conversation learning method comprising: a learning history storing process for storing a history of conversation contents conducted by a user during conversation learning.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳方法であって、対話内容のみの情報及び前記
対話内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入
力する処理と、その入力された情報に基づいて前記第二
言語の会話学習の際に利用者が行った会話内容の履歴を
検索する処理と、この検索結果から応答文を生成する処
理と、前記応答文を出力する処理とを有することを特徴
とする自動通訳方法。20. An automatic interpreting method for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language, the information including only dialogue contents and the dialogue. A process of inputting either of the information of both the content and the dialogue setting condition, and a process of retrieving the history of the conversation contents performed by the user at the time of the conversation learning of the second language based on the input information An automatic interpreting method comprising: a process of generating a response sentence from the search result; and a process of outputting the response sentence.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳方法であって、対話内容のみの情報及び前記
対話内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入
力する処理と、その入力された情報に基づいてこれまで
に自動通訳装置を用いて行った対話を格納した履歴を検
索する処理と、この検索結果から応答文を生成する処理
と、前記応答文を出力する処理とを有することを特徴と
する自動通訳方法。21. An automatic interpreting method for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language, the information including only dialogue contents and the dialogue. The process of inputting either information of both the content and the dialogue setting condition, the process of searching the history storing the dialogue that has been performed using the automatic interpreter so far based on the inputted information, and An automatic interpreting method comprising: a process of generating a response sentence from a search result; and a process of outputting the response sentence.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳方法であって、対話内容のみの情報及び前記
対話内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかを入
力する処理と、その入力された情報に基づいて前記第二
言語の会話学習の際に利用者が行った会話内容の履歴と
これまでに自動通訳装置を用いて行った対話を格納した
履歴とを検索し、この検索結果から応答文を生成する処
理と、前記応答文を出力する処理とを有することを特徴
とする自動通訳方法。22. An automatic interpreting method for assisting a quick conversation between a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language, the information including only dialogue contents and the dialogue. The process of inputting either of the information of both the content and the dialogue setting condition, and the history of the conversation content performed by the user at the time of the conversation learning in the second language based on the input information and the history so far. An automatic interpreting method comprising: a process of searching a history storing dialogues performed by using an automatic interpreting device and generating a response sentence from the search result; and a process of outputting the response sentence.
果から最も適当である次発話を少なくとも一つの次発話
候補とする応答文及び利用者の次発話と対話相手の次発
話とを時系列に次発話候補とする応答文のうちの少なく
とも一方を生成するようにしたことを特徴とする請求項
２０から請求項２２のいずれか記載の自動通訳方法。23. The response sentence in which the next utterance most suitable from the search result when generating the response sentence is at least one next utterance candidate, the user's next utterance, and the conversation partner's next utterance are time-series. 23. The automatic interpretation method according to claim 20, wherein at least one of the response sentences to be the next utterance candidate is generated.
果において該当する例文が前記第二言語の会話学習の際
に利用者が行った会話内容の履歴とこれまでに自動通訳
装置を用いて行った対話を格納した履歴とのどちらを用
いても見つからなかった場合に前記第一言語と前記第二
言語とが対訳になった文が納められている例文コーパス
を参照して利用者の意図する前記第一言語の文に対応す
る前記第二言語の文を応答文として生成するようにした
ことを特徴とする請求項２０から請求項２３のいずれか
記載の自動通訳方法。24. A history of conversation contents performed by a user during conversation learning of the second language, and corresponding example sentences in the search result when the response sentence is generated, and using an automatic interpreter so far. The user's intention by referring to the example sentence corpus in which the sentence in which the first language and the second language are translated is stored when it is not found by using either the history that stores the conversation 24. The automatic interpretation method according to claim 20, wherein a sentence in the second language corresponding to the sentence in the first language is generated as a response sentence.
果において該当する例文が前記第二言語の会話学習の際
に利用者が行った会話内容の履歴とこれまでに自動通訳
装置を用いて行った対話を格納した履歴と前記例文コー
パスとのいずれを用いても見つからなかった場合に前記
対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条件と
の双方の情報のいずれかの情報及び翻訳辞書の情報を用
いて前記第一言語から前記第二言語に文を翻訳する翻訳
手段を用いて応答文を生成するようにしたことを特徴と
する請求項２４記載の自動通訳方法。25. A history of conversation contents performed by a user during conversation learning of the second language and an example sentence applicable in the search result when the response sentence is generated, by using an automatic interpreter so far. If no information is found using either the history storing the dialogue that has been conducted or the example sentence corpus, any information of the dialogue content only and information of both the dialogue content and the dialogue setting condition and the translation dictionary 25. The automatic interpreting method according to claim 24, wherein a response sentence is generated by using a translation unit that translates a sentence from the first language to the second language using the information of.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の会話学習方法のプログラムであって、コンピュータ
に、前記第二言語の会話学習の際に利用者が行った会話
内容の履歴を格納する学習履歴格納処理を実行させるた
めのプログラム。26. A conversation learning method program for assisting a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language to have a quick conversation, wherein A program for executing a learning history storing process for storing a history of conversation contents conducted by a user when learning a conversation of a language.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳方法のプログラムであって、コンピュータ
に、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する入力処理と、そ
の入力された情報に基づいて前記第二言語の会話学習の
際に利用者が行った会話内容の履歴を検索する検索処理
と、この検索結果から応答文を生成する応答文生成処理
と、前記応答文を出力する出力処理とを実行させるため
のプログラム。27. A program of an automatic interpreting method for assisting a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language to have a quick conversation, wherein only the dialogue content is displayed on a computer. Information, and an input process for inputting any of the information of both the dialogue content and the dialogue setting condition, and the content of the conversation conducted by the user during the conversation learning in the second language based on the input information. A program for executing a search process for searching the history, a response sentence generation process for generating a response sentence from the search result, and an output process for outputting the response sentence.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳方法のプログラムであって、コンピュータ
に、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する入力処理と、そ
の入力された情報に基づいてこれまでに自動通訳装置を
用いて行った対話の履歴を検索する検索処理と、この検
索結果から応答文を生成する応答文生成処理と、前記応
答文を出力する出力処理とを実行させるためのプログラ
ム。28. A program of an automatic interpreting method for assisting a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language to have a quick conversation, wherein only a dialogue content is displayed on a computer. Information, and input processing for inputting any one of both the content of the dialogue and the information of the dialogue setting condition, and based on the inputted information, a history of dialogues that have been performed so far using an automatic interpreter is searched. A program for executing a search process, a response sentence generation process for generating a response sentence from the search result, and an output process for outputting the response sentence.
解する対話相手とが迅速な会話を行うのを補助するため
の自動通訳方法のプログラムであって、コンピュータ
に、対話内容のみの情報及び前記対話内容と対話設定条
件との双方の情報のいずれかを入力する入力処理と、そ
の入力された情報に基づいて前記第二言語の会話学習の
際に利用者が行った会話内容の履歴とこれまでに自動通
訳装置を用いて行った対話の履歴とを検索する検索処理
と、この検索結果から応答文を生成する応答文生成処理
と、前記応答文を出力する出力処理とを実行させるため
のプログラム。29. A program of an automatic interpreting method for assisting a user who speaks a first language and a dialogue partner who speaks a second language to have a quick conversation, wherein only the content of the dialogue is displayed on a computer. Information, and an input process for inputting any of the information of both the dialogue content and the dialogue setting condition, and the content of the conversation conducted by the user during the conversation learning in the second language based on the input information. Search processing for searching the history of the above and the history of dialogues that have been performed using the automatic interpreter so far, response sentence generation processing for generating a response sentence from this search result, and output processing for outputting the response sentence. A program to run.
成する際に前記検索結果から最も適当である次発話を少
なくとも一つの次発話候補とする応答文及び利用者の次
発話と対話相手の次発話とを時系列に次発話候補とする
応答文のうちの少なくとも一方を生成させることを特徴
とする請求項２７から請求項２９のいずれか記載の自動
通訳方法のプログラム。30. A response sentence in which the next utterance most suitable from the search results when generating the response sentence is used as at least one next utterance candidate in the computer, the user's next utterance, and the conversation partner's next utterance. 30. The program of the automatic interpreting method according to claim 27, wherein at least one of the response sentences that are candidates for the next utterance is generated in time series.
成する際に前記検索結果において該当する例文が前記第
二言語の会話学習の際に利用者が行った会話内容の履歴
とこれまでに自動通訳装置を用いて行った対話を格納し
た履歴とのどちらを用いても見つからなかった場合に前
記第一言語と前記第二言語とが対訳になった文が納めら
れている例文コーパスを参照して利用者の意図する前記
第一言語の文に対応する前記第二言語の文を応答文とし
て生成させることを特徴とする請求項２７から請求項３
０のいずれか記載の自動通訳方法のプログラム。31. In the computer, a history of conversation contents performed by the user when the response sentence is generated when the response sentence is generated and the corresponding example sentence in the search result in the conversation learning of the second language and automatic interpretation so far. Referring to the example sentence corpus in which the sentence in which the first language and the second language are translated is stored when it is not found using either the history storing the dialogue performed using the device or the history The statement of the second language corresponding to the statement of the first language intended by the user is generated as a response statement.
The program of the automatic interpretation method according to any one of 0.
成する際に前記検索結果において該当する例文が前記第
二言語の会話学習の際に利用者が行った会話内容の履歴
とこれまでに自動通訳装置を用いて行った対話を格納し
た履歴と前記例文コーパスとのいずれを用いても見つか
らなかった場合に前記対話内容のみの情報及び前記対話
内容と対話設定条件との双方の情報のいずれかの情報及
び翻訳辞書の情報を用いて前記第一言語から前記第二言
語に文を翻訳する翻訳手段を用いて応答文を生成させる
ことを特徴とする請求項３１記載の自動通訳方法のプロ
グラム。32. A history of conversation contents performed by a user when the response sentence is generated in the search result when the response sentence is generated in the computer, and an automatic interpretation so far. If it is not found using either the history storing the dialogue performed using the device or the example sentence corpus, either the information of the dialogue content only or the information of both the dialogue content and the dialogue setting condition 32. The program of the automatic interpretation method according to claim 31, wherein a response sentence is generated using a translation unit that translates a sentence from the first language to the second language using information and information in a translation dictionary.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001217428A JP2003030187A (en) | 2001-07-18 | 2001-07-18 | Automatic interpreting system, conversation learning device, automatic interpreting device, its method and its program |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP2001217428A JP2003030187A (en) | 2001-07-18 | 2001-07-18 | Automatic interpreting system, conversation learning device, automatic interpreting device, its method and its program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003030187A true JP2003030187A (en) | 2003-01-31 |
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ID=19051748
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001217428A Withdrawn JP2003030187A (en) | 2001-07-18 | 2001-07-18 | Automatic interpreting system, conversation learning device, automatic interpreting device, its method and its program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
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