JP6296592B2 - 翻訳語順情報出力装置、機械翻訳装置、学習装置、翻訳語順情報出力方法、学習方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
本実施の形態において、原言語文中において、今、翻訳した用語が分かっている状態で、次に翻訳するべき用語を正確に決定することができる翻訳語順情報出力装置について説明する。なお、本明細書において、用語とは、通常、単語であるが、複数の単語、句等でも良い。また、翻訳語順情報出力装置は、通常、統計翻訳において利用される。
図4に、図1乃至図3を参照しつつ詳しく説明した本発明翻訳語順情報出力装置1の出力結果を利用した機械翻訳装置2のブロック図を示す。この機械翻訳装置2は、用語対辞書21、翻訳語順情報出力装置1、目的言語用語取得部22、目的言語文構成部23、目的言語文出力部24を備えており、通常は統計的機械翻訳装置である。
図5に、上記翻訳語順情報出力装置1または機械翻訳装置2で利用される重みベクトルを学習する学習装置を示す。この学習装置3は、重みベクトル格納部12、パラレルコーパス格納部31、用語アライメント情報格納部32、学習部33、重みベクトル蓄積部34を備えている。
重みベクトル蓄積部34は、ステップS611で学習部33が取得した重みベクトルを重みベクトル格納部12に蓄積する。
(実験結果)
(1)実験の前提
(1)the linear distortion cost model feature(LINEAR)
(2)the linear distortion cost model feature and the six MSD bidirectional lexical distortion model features (LINEAR +LEX)
(3)the outbound and inbound distortion model features discriminating nine distortion classes(9-CLASS)
(4)翻訳語順情報出力装置1の一例であるPairモデルの特徴量(PAIR)
(5)翻訳語順情報出力装置1の一例であるSequenceモデルの特徴量(SEQUENCE).
(2)実験結果
2 機械翻訳装置
3 学習装置
11 文格納部
12 ベクトル格納部
13 受付部
14 候補取得部
15 ベクトル取得部
16 確率情報取得部
17 出力部
21 用語対辞書
22 目的言語用語取得部
23 目的言語文構成部
24 目的言語文出力部
31 パラレルコーパス格納部
32 用語アライメント情報格納部
33 学習部
34 ベクトル蓄積部
151 元情報取得手段
152 ベクトル取得手段
Claims (7)
- 翻訳対象の原言語の文である原言語文を格納し得る文格納部と、
ベクトルの各要素の重みを示す重みベクトルを格納し得る重みベクトル格納部と、
前記原言語文の中の一の用語位置であり、現在の翻訳対象の用語位置である現用語位置を受け付ける受付部と、
前記現用語位置と、当該現用語の次に翻訳される候補となる用語の位置である1以上の次用語位置候補を、前記原言語文から取得する候補取得部と、
前記現用語、当該現用語の直前の用語または直後の用語を含む1以上の現用語周辺用語、前記次用語候補、当該次用語候補の直前の用語または直後の用語を含む1以上の次用語周辺用語、前記原言語文における前記現用語と前記次用語候補の相対的な語順に関する情報である語順情報、および前記現用語と前記次用語候補との前記原言語文での距離に関する情報である距離情報を有する元情報を取得する元情報取得手段と、前記元情報取得手段が取得した元情報の各々をパラメータとして、予め決められた素性関数に与え、当該素性関数を実行し、当該実行結果を要素とするベクトルを取得するベクトル取得手段とを含むベクトル取得部と、
前記ベクトル取得部が取得したベクトルと前記重みベクトルとを用いて、前記候補取得部が取得した1以上の各次用語位置候補の用語が現用語の次に翻訳される次用語である確率に関する確率情報を、前記1以上の各次用語位置候補ごとに取得する確率情報取得部と、
前記確率情報取得部が取得した確率情報を出力する出力部とを具備する翻訳語順情報出力装置。 - 原言語の用語と目的言語の用語との組である2以上の用語対を格納し得る用語対辞書と、
請求項1記載の翻訳語順情報出力装置と、
前記翻訳語順情報出力装置が出力した1以上の次用語候補の確率情報から次用語を決定し、当該次用語に対応する目的言語の用語を、前記用語対辞書から取得する目的言語用語取得部と、
前記目的言語用語取得部が取得した1以上の目的言語の用語から目的言語文を構成する目的言語文構成部と、
前記目的言語文構成部が構成した目的言語文を出力する目的言語文出力部とを具備する機械翻訳装置。 - ベクトルの各要素の重みを示す重みベクトルを格納し得る重みベクトル格納部と、
原言語文と目的言語文との組である2以上の対訳文であるパラレルコーパスを格納し得るパラレルコーパス格納部と、
原言語文を構成する用語と目的言語文を構成する用語との対応を示す情報である用語アライメント情報を格納し得る用語アライメント情報格納部と、
前記2以上の各対訳文が有する2以上の各目的言語文の左から右に、各目的言語文の現用語を移動させながら、各目的言語文の現用語の位置である現用語位置と次用語の位置である次用語位置とを取得し、前記用語アライメント情報を用いて、各目的言語文の現用語位置と次用語位置に対応する各原言語文の現用語の位置を示す現用語位置と次用語の位置を示す次用語位置と当該次用語位置以外のすべての次用語位置候補とを取得し、各原言語文の現用語位置と次用語位置とすべての次用語位置候補に関する1または2以上の特徴量を取得し、当該取得した特徴量を用いて、エントロピーを最大にするように重みベクトルを決定し、当該重みベクトルを取得する学習部と、
前記学習部が取得した重みベクトルを、前記重みベクトル格納部に蓄積する重みベクトル蓄積部とを具備する学習装置。 - 翻訳対象の原言語の文である原言語文を格納し得る文格納部、ベクトルの各要素の重みを示す重みベクトルを格納し得る重みベクトル格納部、受付部、候補取得部、ベクトル取得部、確率情報取得部、および出力部により実現される翻訳語順情報出力方法であって、
前記受付部が、前記原言語文の中の一の用語位置であり、現在の翻訳対象の用語位置である現用語位置を受け付ける受付ステップと、
前記候補取得部が、前記現用語位置と、当該現用語の次に翻訳される候補となる用語の位置である1以上の次用語位置候補を、前記原言語文から取得する候補取得ステップと、
前記ベクトル取得部が、前記現用語、当該現用語の直前の用語または直後の用語を含む1以上の現用語周辺用語、前記次用語候補、当該次用語候補の直前の用語または直後の用語を含む1以上の次用語周辺用語、前記原言語文における前記現用語と前記次用語候補の相対的な語順に関する情報である語順情報、および前記現用語と前記次用語候補との前記原言語文での距離に関する情報である距離情報を有する元情報を取得する元情報取得サブステップと、前記元情報取得サブステップで取得された元情報の各々をパラメータとして、予め決められた素性関数に与え、当該素性関数を実行し、当該実行結果を要素とするベクトルを取得するベクトル取得サブステップとを含むベクトル取得ステップと、
前記確率情報取得部が、前記ベクトル取得ステップで取得されたベクトルと前記重みベクトルとを用いて、前記候補取得ステップで取得された1以上の各次用語位置候補の用語が現用語の次に翻訳される次用語である確率に関する確率情報を、前記1以上の各次用語位置候補ごとに取得する確率情報取得ステップと、
前記出力部が、前記確率情報取得ステップで取得された確率情報を出力する出力ステップとを具備する翻訳語順情報出力方法。 - ベクトルの各要素の重みを示す重みベクトルを格納し得る重みベクトル格納部、原言語文と目的言語文との組である2以上の対訳文であるパラレルコーパスを格納し得るパラレルコーパス格納部、原言語文を構成する用語と目的言語文を構成する用語との対応を示す情報である用語アライメント情報を格納し得る用語アライメント情報格納部、学習部、および重みベクトル蓄積部により実現される学習方法であって、
前記学習部が、前記2以上の各対訳文が有する2以上の各目的言語文の左から右に、各目的言語文の現用語を移動させながら、各目的言語文の現用語の位置である現用語位置と次用語の位置である次用語位置とを取得し、前記用語アライメント情報を用いて、各目的言語文の現用語位置と次用語位置に対応する各原言語文の現用語の位置を示す現用語位置と次用語の位置を示す次用語位置と当該次用語位置以外のすべての次用語位置候補とを取得し、各原言語文の現用語位置と次用語位置とすべての次用語位置候補に関する1または2以上の特徴量を取得し、当該取得した特徴量を用いて、エントロピーを最大にするように重みベクトルを決定し、当該重みベクトルを取得する学習ステップと、
前記重みベクトル蓄積部が、前記学習ステップで取得された重みベクトルを、前記重みベクトル格納部に蓄積する重みベクトル蓄積ステップとを具備する学習方法。 - 翻訳対象の原言語の文である原言語文を格納し得る文格納部と、ベクトルの各要素の重みを示す重みベクトルを格納し得る重みベクトル格納部とを有する記録媒体にアクセス可能なコンピュータを、
前記原言語文の中の一の用語位置であり、現在の翻訳対象の用語位置である現用語位置を受け付ける受付部と、
前記現用語位置と、当該現用語の次に翻訳される候補となる用語の位置である1以上の次用語位置候補を、前記原言語文から取得する候補取得部と、
前記現用語、当該現用語の直前の用語または直後の用語を含む1以上の現用語周辺用語、前記次用語候補、当該次用語候補の直前の用語または直後の用語を含む1以上の次用語周辺用語、前記原言語文における前記現用語と前記次用語候補の相対的な語順に関する情報である語順情報、および前記現用語と前記次用語候補との前記原言語文での距離に関する情報である距離情報を有する元情報を取得する元情報取得手段と、前記元情報取得手段が取得した元情報の各々をパラメータとして、予め決められた素性関数に与え、当該素性関数を実行し、当該実行結果を要素とするベクトルを取得するベクトル取得手段とを含むベクトル取得部と、
前記ベクトル取得部が取得したベクトルと前記重みベクトルとを用いて、前記候補取得部が取得した1以上の各次用語位置候補の用語が現用語の次に翻訳される次用語である確率に関する確率情報を、前記1以上の各次用語位置候補ごとに取得する確率情報取得部と、
前記確率情報取得部が取得した確率情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。 - ベクトルの各要素の重みを示す重みベクトルを格納し得る重みベクトル格納部と、原言語文と目的言語文との組である2以上の対訳文であるパラレルコーパスを格納し得るパラレルコーパス格納部と、原言語文を構成する用語と目的言語文を構成する用語との対応を示す情報である用語アライメント情報を格納し得る用語アライメント情報格納部とを具備する記録媒体にアクセス可能なコンピュータを、
前記2以上の各対訳文が有する2以上の各目的言語文の左から右に、各目的言語文の現用語を移動させながら、各目的言語文の現用語の位置である現用語位置と次用語の位置である次用語位置とを取得し、前記用語アライメント情報を用いて、各目的言語文の現用語位置と次用語位置に対応する各原言語文の現用語の位置を示す現用語位置と次用語の位置を示す次用語位置と当該次用語位置以外のすべての次用語位置候補とを取得し、各原言語文の現用語位置と次用語位置とすべての次用語位置候補に関する1または2以上の特徴量を取得し、当該取得した特徴量を用いて、エントロピーを最大にするように重みベクトルを決定し、当該重みベクトルを取得する学習部と、
前記学習部が取得した重みベクトルを、前記重みベクトル格納部に蓄積する重みベクトル蓄積部として機能させるためのプログラム。
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