JP5586817B2 - ツリーレット翻訳対の抽出 - Google Patents
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Description
原言語の依存関係の構文解析が生成され、目標言語の単語の区分が行われると、原言語の依存関係構文解析を目標言語の語分割の隣に配置して、図2の単語に区分された対訳コーパス256を形成する。したがって、図4Aまたは4Bの表現の1つが、図4Cに示す表現に関連付けられる。
(1)一対多の並置:目標言語のすべての別個の集合TiおよびTkについて、
(a)TjとTjのすべての単語が、原単語skおよびslと並置される
(b)skおよびslには他の目標単語は並置されない
(c)tiは、Tiの代表要素である。
(d)tjは、Tjの代表要素であり、skからslへの依存関係がある場合のみ、tiからtjへの依存を生成し、Tiの中の各tkについて、tk!=tiであればtkからtiへの依存を生成し、Tjの中の各tmについて、tm!=tjであれば、tmからtjへの依存を作成する。
以下の場合にP(pos=+1)
当該の単語=corbeille
親の単語=vider
当該単語と並置された単語=bin
当該単語の親と並置された単語=empty
当該単語と並置された原単語の位置=+1
当該単語と並置された単語の品詞(POS)=名詞
当該単語の親と並置された単語のPOS=動詞
式4
スコア=λ1log(チャンネルモデルの確率)+
λ2log(順序モデルの確率)+
λ3log(一致モデルの確率)+
λ4log(目標言語モデルの確率)
1.一致するツリーレット翻訳対の大域リストの中で考慮すべき次のツリーレット翻訳の位置。
2.その候補の中ですでに選択されているツリーレット翻訳のセット。
3.その候補によってカバーされる入力ノードの表現。
4.各モデルに従った各候補のスコアの実際の推定部分と楽観的な推定部分。
130 システムメモリ
134 オペレーティングシステム
135 アプリケーションプログラム
136 他のプログラムモジュール
137 プログラムデータ
140 取り外し不能、不揮発性メモリインターフェース
144 オペレーティングシステム
145 アプリケーションプログラム
146 他のプログラムモジュール
147 プログラムデータ
150 取り外し可能、不揮発性メモリインターフェース
160 ユーザ入力インターフェース
161 ポインティングデバイス
162 キーボード
163 マイクロフォン
170 ネットワークインターフェース
171 ローカルエリアネットワーク
172 モデム
173 ワイドエリアネットワーク
180 リモートコンピュータ
185 リモートアプリケーションプログラム
190 ビデオインターフェース
191 モニタ
195 出力周辺インターフェース
196 プリンタ
197 スピーカ
202 文並置された大きな対訳コーパス
204 ツリーレット翻訳対データベース
206 順序モデル
208 一致モデル
210 翻訳確率テーブル
212 目標言語モデル
214 原言語依存関係構文解析コンポーネント
216 目標言語語分割コンポーネント
218 教師なし語並置コンポーネント
220 依存関係ツリー投射コンポーネント
222 目標言語モデルトレーニングコンポーネント
224 ツリーレット対エクストラクタ
226 順序モデルトレーニングコンポーネント
228 一致モデルトレーニングコンポーネント
256 語分割された対訳コーパス
258 語並置された対訳コーパス
262 原言語依存関係ツリー
400 語並置された、対訳依存関係ツリーコーパス
602 モデルの重み
604 ツリーレット翻訳対一致コンポーネント
606 原言語依存関係構文解析コンポーネント
608 デコーダ
610 入力文
614 原言語の依存関係ツリー
618 ツリーレット翻訳対
621 上位N個の翻訳
Claims (30)
- 原言語のテキスト断片を目標言語のテキスト断片に変換する機械翻訳コンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムに記憶されたコンピュータ可読命令が前記コンピュータシステムの処理装置によって実行されると、
前記原言語のテキスト断片中の構文的依存関係を表す原言語の依存関係ツリーと、前記原言語の依存関係ツリーの少なくとも一部分とそれぞれが一致する複数の一致ツリーレット翻訳対とを入力として受け取るように構成されたデコーダであって、前記原言語の依存関係ツリーと前記一致ツリーレット翻訳対に基づき、前記一致ツリーレット翻訳対の目標言語部分の様々な組合せに統計モデルの対数線形の組合せでスコアをつけることにより、前記目標言語のテキスト断片を表す目標言語の依存関係ツリーを生成するように構成されたデコーダ
を備えることを特徴とするシステム。 - 前記デコーダは、複数の異なる大きさを有する一致ツリーレット翻訳対を使用して、前記目標言語の依存関係ツリーを生成するように構成されることを特徴とする請求項1に記載の機械翻訳システム。
- 前記デコーダは、複数の異なる形状を有する一致ツリーレット翻訳対を使用して、前記目標言語の依存関係ツリーを生成するように構成されることを特徴とする請求項1に記載の機械翻訳システム。
- 前記デコーダは、複数の異なる分岐構成を有する一致ツリーレット翻訳対を使用して、前記目標言語の依存関係ツリーを生成するように構成されることを特徴とする請求項3に記載の機械翻訳システム。
- 前記統計モデルは、前記目標言語の依存関係ツリーの所与のレベルにおける複数のノードの順序を統計的に予測する順序モデルを含むことを特徴とする請求項1に記載の機械翻訳システム。
- 前記統計モデルはチャンネルモデルを含むことを特徴とする請求項5に記載の機械翻訳システム。
- 前記統計モデルは、主要ノードを考慮して、前記目標言語の依存関係ツリー中の1つまたは複数の依存ノードを統計的に予測する一致モデルを含むことを特徴とする請求項6に記載の機械翻訳システム。
- 複数のツリーレット翻訳対を記憶するツリーレット翻訳対データベースと、
前記ツリーレット翻訳対データベースから前記一致ツリーレット翻訳対を抽出するように構成されるツリーレット翻訳対一致コンポーネントと
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の機械翻訳システム。 - 前記デコーダは、重複するツリーレット翻訳対を翻訳の仮定として考慮することを特徴とする請求項1に記載の機械翻訳システム。
- 前記統計モデルは、重みで重みを付けられ、前記重みは、最大BLEUトレーニングを使用して生成されるスコアの移動平均を使用して生成されることを特徴とする請求項1に記載の機械翻訳システム。
- 原言語のテキスト断片を目標言語のテキスト断片に変換する方法であって、前記方法は、コンピュータに記憶されたコンピュータ可読命令が前記コンピュータの処理装置によって実行されることによって実施され、
前記原言語のテキスト断片中の構文的依存関係を表す原言語の依存関係ツリーと、前記原言語の依存関係ツリーの少なくとも一部分とそれぞれが一致する複数の一致ツリーレット翻訳対とを入力として受け取るステップと、
前記一致ツリーレット翻訳対の目標言語部分の様々な組合せに統計モデルの対数線形の組合せでスコアをつけるステップと、
前記原言語の依存関係ツリー、前記一致ツリーレット翻訳対、および前記スコアに基づいて、前記目標言語のテキスト断片を表す目標言語の依存関係ツリーを生成するステップと
を備えることを特徴とする方法。 - スコア付けは、前記統計モデルによって生成されるスコアにモデルの重みで重みをつけることを含み、前記モデルの重みは、
前記モデルの重みの様々な値で翻訳品質を測定する翻訳の測定基準の値を計算することにより、複数の連続的な最適化動作を行うステップと、
前記翻訳の測定基準の値の移動平均に基づいて、前記モデルの重みの値を選択するステップと
を含むトレーニング方法中に生成されることを特徴とする請求項11に記載の方法。 - コンピュータによって実行されると、
複数のツリーレット翻訳対の目標言語部分の様々な組合せに、統計モデルの対数線形の組合せでスコアをつけるステップであって、前記複数のツリーレット翻訳対はそれぞれ、
原言語のテキスト断片を表す原言語の依存関係ツリーの少なくとも一部分と一致するステップと、
前記原言語の依存関係ツリー、前記複数のツリーレット翻訳対、および前記スコアに基づいて、前記原言語のテキスト断片の前記目標言語への翻訳である目標言語のテキスト断片を表す目標言語の依存関係ツリーを生成するステップと
を含むステップを前記コンピュータに行わせるコンピュータ可読命令を格納したことを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 原言語の入力を目標言語の出力に変換する機械翻訳システムで使用するツリーレット翻訳対を特定する方法であって、前記方法は、コンピュータに記憶されたコンピュータ可読命令が前記コンピュータの処理装置によって実行されることによって実施され、
並置された、対訳構文依存関係構造の対からなるコーパスにアクセスするステップであって、各対は、語彙項目を表すノードを有する原言語の依存構造を含み、前記ノードは、目標言語の依存構造中の語彙項目を表すノードと並置されるステップと、
個々の原ノードと前記原言語の依存構造中で接続された原ノードの組合せを、語彙項目を特定する可能な原ツリーレットとして列挙し、前記目標言語の依存構造中で、前記列挙されたノードおよび接続されたノードの組合せと並置された対応する依存関係を、前記可能な原ツリーレットに対応する可能な目標ツリーレットとして列挙するステップと、
前記可能な原ツリーレットおよび可能な目標ツリーレットから、適切な形式のツリーレット翻訳対を抽出するステップと、
前記ツリーレット翻訳対をデータストアに記憶するステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 親ノードの各子ノードは、前記親ノードの他の子ノードと接続されるものとみなされることを特徴とする請求項14に記載の方法。
- 前記原言語の依存構造はそれぞれ、原言語のテキスト断片を表し、列挙するステップは、
それら接続された部分が前記原言語のテキスト断片中で隣接しない単語の集合を表すかどうかに関係なく、前記原言語の依存構造の接続された部分を列挙するステップを含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 前記原言語の依存構造は、原言語の依存関係ツリーを含み、列挙するステップは、
前記原言語の依存関係ツリーで非線形の分岐を表すノードの接続されたセットを列挙するステップ
を含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 適切な形式のツリーレット翻訳対を抽出するステップは、
前記可能な原ツリーレット中の前記語彙項目が前記可能な目標ツリーレット中の語彙項目と並置され、前記可能な目標ツリーレット中の前記語彙項目が前記可能な原ツリーレットの語彙項目とのみ並置される場合のみ、前記可能な原ツリーレットとそれに対応する可能な目標ツリーレットを適切な形式のツリーレット翻訳対として抽出するステップを備えることを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 原言語の入力を目標言語の出力に変換する機械翻訳システムで使用するツリーレット翻訳対をトレーニングデータから特定するコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムに記憶されたコンピュータ可読命令が前記コンピュータシステムの処理装置によって実行されると、
並置された、対訳構文依存関係構造の対からなるコーパスにアクセスするように構成されたツリーレット対エクストラクタであって、各対は、語彙項目を表すノードを有する原言語の依存構造を含み、前記ノードは、目標言語の依存構造中の語彙項目を表すノードと並置されるエクストラクタを備え、
前記ツリーレット対エクストラクタはさらに、前記原言語の依存構造の接続された部分である原ノードの集合を可能な原ツリーレットとして列挙するように構成されることを特徴とするシステム。 - コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに、原言語の入力を目標言語の出力に変換する機械翻訳システムで使用するツリーレット翻訳対を特定する方法を行わせるコンピュータ可読命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
並置された、対訳構文依存関係構造の対からなるコーパスにアクセスするステップであって、各対は、語彙項目を表すノードを有する原言語の依存構造を含み、前記ノードは、目標言語の依存構造中の語彙項目を表すノードと並置されるステップと、
前記原言語の依存構造中の原ノードの接続された集合を可能な原ツリーレットとして列挙するステップと、
前記可能な原ツリーレットとそれに対応する目標言語の依存構造の並置された部分から、適切な形式のツリーレット翻訳対を抽出するステップと
を備えることを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 原言語の依存構造、および前記原言語の依存構造のノードと目標言語の依存構造のノードとの並置を考慮して、前記目標言語の依存構造の順序付けにスコアを割り当てる方法であって、前記方法は、コンピュータに記憶されたコンピュータ可読命令が前記コンピュータの処理装置によって実行されることによって実施され、
原言語のテキスト断片を表す原言語の依存構造と目標言語の依存構造とを受け取るステップと、
前記目標言語の依存構造中で親ノードに直接従属する依存ノードの順序にスコアを割り当てるステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 前記目標言語の依存構造は、複数の親ノードを含み、前記依存ノードの順序にスコアを割り当てるステップは、
前記目標言語の依存構造中で前記複数の親ノードそれぞれに直接従属する依存ノードの順序にスコアを割り当てるステップ
を備えることを特徴とする請求項21に記載の方法。 - 前記目標言語の依存構造は、複数のレベルを有する目標言語の依存関係ツリーを含み、
スコアを割り当てるステップは、
前記複数のレベルを有する目標言語の依存関係ツリーの他のレベルのノードの順序に関係なく、前記複数のレベルを有する目標言語の依存関係ツリーの各レベルの依存ノードの順序にスコアを割り当てるステップと、
各レベルの前記スコアをともに組み合わせて、前記目標言語の依存構造全体の順序付け
のスコアを割り当てるステップと
を含むことを特徴とする請求項21に記載の方法。 - 各レベルの依存ノードの順序にスコアを割り当てるステップは、
前記目標言語の依存関係ツリーの各レベルで、順に、各ノードにスコアを割り当てるス
テップと、
各ノードに割り当てられた前記スコアを組み合わせて各レベルにスコアを割り当てるステップと
を含むことを特徴とする請求項23に記載の方法。 - 各ノードにスコアを割り当てるステップは、
前記親ノードに対して位置のオフセットを有する各ノードの確率を計算するステップ
を含むことを特徴とする請求項24に記載の方法。 - 前記原言語の依存構造は、前記目標言語の依存関係ツリーの前記ノードと並置されたノードを有し、各ノードのスコアを割り当てるステップは、
前記目標言語の依存関係ノード中の選択されたノードと並置された前記原言語の依存構造中のノードが、前記原言語の依存構造でその親ノードの前置修飾語または後置修飾語であった場合に、前記目標言語の依存関係ツリー中の前記選択されたノードが切り替わって、前記目標言語の依存構造中でその親ノードの前置修飾語または後置修飾語になる確率を計算するステップ
を含むことを特徴とする請求項24に記載の方法。 - 各ノードにスコアを割り当てるステップは、
前記選択されたノードが、前記目標言語の依存関係ツリーの同じレベルにある他のノー
ドに対してその親ノードに所与の近さを有する確率を計算するステップ
を含むことを特徴とする請求項26に記載の方法。 - 各ノードにスコアを割り当てるステップは、
前記目標言語の依存関係ツリー中の選択されたノードが、前記目標言語の依存関係ツリーの同じレベルにある他のノードそれぞれに対して順序の位置を変え、前記選択されたノードと同じ修飾語関係を前記親ノードに対して有するべきかどうかを示すスコアを割り当てるステップ
を含むことを特徴とする請求項26に記載の方法。 - 前記目標言語の依存構造の順序に割り当てられる前記スコアは、
前記依存ノードおよび前記親ノードに対応する目標単語、前記目標単語と並置された原単語、前記原言語の依存構造における前記原単語の位置、および前記原単語と目標単語それぞれの品詞、
を含む特性のセットの少なくとも一部を含む複数の特性に基づくことを特徴とする請求項21に記載の方法。 - 並置された、対訳依存関係構造からなるコーパスに基づいて、依存ノードの順序にスコアを割り当てることを学習するステップをさらに備え、スコアを割り当てることを学習するステップは、
前記コーパス中の順序付けられた目標言語の依存構造から特性のセットを集めるステップと、
前記特性のセットに機械学習技術を使用して、原言語の依存構造、および前記原言語の依存構造と目標言語の依存構造間の並置を考慮して、目標言語の依存構造の順序付けにスコアを割り当てるためのモデルを作成するステップと
を含むことを特徴とする請求項21に記載の方法。
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