JPH05298360A

JPH05298360A - 翻訳文評価方法、翻訳文評価装置、翻訳文評価機能付き機械翻訳システムおよび機械翻訳システム評価装置

Info

Publication number: JPH05298360A
Application number: JP4097656A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Kaji; 博行梶
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1992-04-17
Filing date: 1992-04-17
Publication date: 1993-11-12
Also published as: US5408410A

Abstract

(57)【要約】【目的】翻訳文の評価を計算機で行なうことを可能と
し、機械翻訳文の質を自動的かつ客観的に評価すること
ができるようにすることを目的とする。【構成】機械翻訳文を解析する第１翻訳文解析ステッ
プ（１３）、望ましい翻訳文を解析する第２翻訳文解析
ステップ（１４）、二つの翻訳文の間の語句の対応関係
を解析する語句対応づけステップ（１５）、対応づけら
れた語句の割合と対応する語句の一致度に基づいて二つ
の翻訳文の一致度を算出する翻訳文一致度算出ステップ
（１６）により機械翻訳文を評価する。【効果】機械翻訳文の質を自動的かつ客観的に評価す
ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、機械翻訳システムに係
わり、特に機械翻訳文の質を自動的かつ客観的に評価す
るための翻訳文評価方法及び翻訳文評価装置、翻訳文を
評価する機能を有する機械翻訳システム並びに機械翻訳
システムを評価するための機械翻訳システム評価装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】自然言語間の機械翻訳システム、たとえ
ば日本語と英語間の機械翻訳システムにおいては、人間
並みの翻訳品質を実現することが困難であり、開発者に
とってもユーザにとっても翻訳結果の質を定量的にかつ
客観的に評価することが重要である。

【０００３】翻訳文の質の評価に関する従来技術は、例
えば、「情報処理」第２６巻第１０号１１９７−１２０
２ページ「長尾真：機械翻訳文の質の評価と言語の制
限」に解説されている。翻訳文の原文に対する忠実度
や、翻訳文の理解容易性について、いくつかのランクと
各ランクの判定基準を定めておき、機械翻訳システムに
よって得られる翻訳文を評価者（人間）が一つ一つチェ
ックしてランクづけするというのが従来の典型的な方法
である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが、この種のラ
ンクづけによる翻訳文の質の評価を行うのは人間であ
り、その評価に多大な時間を要する。しかも各評価者に
よる判定のゆれが生じ、必ずしも客観的な評価とはいい
難いという問題がある。

【０００５】本発明の目的は、翻訳文の評価を計算機で
行なうことを可能にして、上記問題点を解決し、機械翻
訳文の質を自動的かつ客観的に評価することができるよ
うにすることである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】翻訳文の計算機による評
価を実現するため、人間が作成した望ましい翻訳文を利
用することが本発明の着眼点である。すなわち、ある文
に対して機械翻訳システムによって得られる第１の翻訳
文と、同一文に対して人間が作成した望ましい第２の翻
訳文とを比較して、それらの間の語彙的及び構文的な一
致度を算出し、それを第１の翻訳文の質の評価とみなす
のである。上述の考え方による翻訳文評価は、以下のよ
うな本発明の構成により実現される。

【０００７】すなわち、本発明に係る翻訳文評価方法
は、第１言語の原文に対する第２言語の第１の翻訳文の
形態素解析と構文解析を行なう第１翻訳文解析ステップ
と、該原文に対する第２言語の第２の翻訳文の形態素解
析と構文解析を行なう第２翻訳文解析ステップと、第１
翻訳文と第２翻訳文の間の語句の対応づけを行なう語句
対応づけステップと、前記語句対応づけステップの結果
に基づいて第１翻訳文と第２翻訳文の語彙的及び構文的
一致度を算出する翻訳文一致度算出ステップとを備えた
ことを特徴とする。

【０００８】また本発明に係る翻訳文評価装置は、第１
言語の原文に対する第２言語の第１の翻訳文の形態素解
析と構文解析を行なう第１翻訳文解析手段と、該原文に
対する第２言語の第２の翻訳文の形態素解析と構文解析
を行なう第２翻訳文解析手段と、第１翻訳文と第２翻訳
文の間の語句の対応づけを行なう語句対応づけ手段と、
前記語句対応づけの結果に基づいて第１翻訳文と第２翻
訳文の語彙的及び構文的一致度を算出する翻訳文一致度
算出手段とを備えたことを特徴とする。

【０００９】さらに本発明に係る翻訳文評価方法は、第
１言語の原文に対する第２言語の第１の翻訳文の形態素
解析を行なう第１翻訳文解析ステップと、該原文に対す
る第２言語の第２の翻訳文の形態素解析を行なう第２翻
訳文解析ステップと、第１翻訳文と第２翻訳文の間の単
語の対応づけを行なう単語対応づけステップと、前記単
語対応づけステップの結果に基づいて第１翻訳文と第２
翻訳文の語彙的一致度を算出する翻訳文一致度算出ステ
ップとを備えたことを特徴とする。

【００１０】また本発明に係る翻訳文評価装置は、第１
言語の原文に対する第２言語の第１の翻訳文の形態素解
析を行なう第１翻訳文解析手段と、該原文に対する第２
言語の第２の翻訳文の形態素解析を行なう第２翻訳文解
析手段と、第１翻訳文と第２翻訳文の間の単語の対応づ
けを行なう単語対応づけ手段と、前記単語対応づけの結
果に基づいて第１翻訳文と第２翻訳文の語彙的一致度を
算出する翻訳文一致度算出手段とを備えたことを特徴と
する。

【００１１】このように語彙的一致度のみを算出するこ
とで、近い言語間の翻訳評価を簡単に行うことができ
る。たとえば英語とスペイン語の間あるいは日本語と韓
国語の間の翻訳評価の場合である。

【００１２】また、本発明に係る翻訳文評価機能付き機
械翻訳システムは、第１言語の文を第２言語の文に翻訳
する機械翻訳手段を有する機械翻訳システムであって、
第１言語の原文に対して前もって作成された第２言語の
第２の翻訳文（いわば望ましい翻訳文）を該第１言語の
原文とともに読み込むテキスト読み込み手段と、該機械
翻訳手段によって前記第１言語の原文を翻訳して得られ
る第１の翻訳文と前記第２の翻訳文との一致度を算出す
る翻訳文評価手段とを備えたことを特徴とする。このよ
うなテキスト読み込み手段を設ければ、第１言語の原文
とともに、機械翻訳とは独立に作成された第２の翻訳文
を読み込んで、システムの評価を行なうことができる。

【００１３】さらに、本発明に係る翻訳文評価機能付き
機械翻訳システムは、第１言語の文を第２言語の文に翻
訳する機械翻訳手段を有する機械翻訳システムであっ
て、第１言語の原文に対して前もって作成された第２言
語の複数の翻訳文からなる翻訳文セットを該第１言語の
原文とともに読み込むテキスト読み込み手段と、該機械
翻訳手段によって前記第１言語の原文を翻訳して得られ
る機械翻訳文と前記翻訳文セットに含まれる翻訳文の各
々との一致度を算出した上で、一致度の最大値を該機械
翻訳文の評価点として採用する翻訳文評価手段とを備え
たことを特徴とする。

【００１４】このように第２言語の望ましい翻訳文を複
数読み込んでおき、機械翻訳文とこれらの望ましい翻訳
文の各々との一致度を算出してその最大値を機械翻訳文
の評価点とすることにより、より正確な評価が行なえ
る。

【００１５】さらに本発明に係る翻訳文評価機能付き機
械翻訳システムは、第１言語の文を第２言語の文に翻訳
する機械翻訳手段を有する機械翻訳システムであって、
該機械翻訳手段によって得られる翻訳文を編集するため
の翻訳文編集手段と、前記機械翻訳手段によって得られ
る第１の翻訳文と、該第１の翻訳文を前記翻訳文編集手
段を用いて編集して得た第２の翻訳文との一致度を算出
する翻訳文評価手段とを備えたことを特徴とする。この
ような翻訳文編集手段を設ければ、機械翻訳システムに
よる翻訳結果を後編集したものを望ましい翻訳文である
第２の翻訳文として評価を行なうことができる。

【００１６】上述したすべての翻訳文評価機能付き機械
翻訳システムにおいて、翻訳文評価手段における翻訳文
評価の方式は上述の本発明に係る翻訳文評価方法および
翻訳文評価装置を適用すればよい。

【００１７】また、本発明に係る機械翻訳システム評価
装置は、第１言語の原文を機械翻訳した第２言語の第１
の翻訳文及び該原文の望ましい翻訳文である第２言語の
第２の翻訳文を読み込むテキスト読み込み手段と、前記
第１の翻訳文と前記第２の翻訳文との一致度を算出する
翻訳文評価手段とを備えたことを特徴とする。これによ
り、機械翻訳した結果と望ましい翻訳文とを入力して、
その機械翻訳システムの評価を行なうことができる。

【００１８】さらに本発明に係る機械翻訳システム評価
装置は、第１言語の原文に対する複数の翻訳文からなる
翻訳文セットと機械翻訳文を読み込むテキスト読み込み
手段と、前記翻訳文セットに含まれる翻訳文の各々と機
械翻訳文との一致度を算出した上で、一致度の最大値を
該機械翻訳文の評価点として採用する翻訳文評価手段と
を備えたことを特徴とする。望ましい翻訳文を複数入力
して機械翻訳の結果を評価するので、より正確な評価を
行なうことができる。

【００１９】本発明に係る翻訳文評価機能付き機械翻訳
システムは、複数組の第１の翻訳文と第２の翻訳文のそ
れぞれの組に関して前記翻訳文評価手段が算出した翻訳
文の一致度の平均値、分布、原文の長さ別平均値の少く
とも１つを計算して表示する評価結果集計表示手段をさ
らに備えたことを特徴とする。このような評価結果集計
表示手段は、上述の機械翻訳システム評価装置に設ける
こともできる。これにより、翻訳の評価結果がより定量
的かつ客観的に表示される。

【００２０】さらに本発明に係る機械翻訳システム評価
装置は、第１言語の原文に対する第２言語の三つの翻訳
文、すなわち第１の翻訳文（甲）、第１の翻訳文（乙）
及び第２の翻訳文を該原文とともに読み込むテキスト読
み込み手段と、前記第１の翻訳文（甲）と前記第２の翻
訳文の一致度、並びに前記第１の翻訳文（乙）と前記第
２の翻訳文の一致度を算出する翻訳文評価手段と、該翻
訳文評価機能で算出された第１の翻訳文（甲）と第２の
翻訳文の一致度が第１の翻訳文（乙）と第２の翻訳文の
一致度より小さい原文を選んで、該原文と第１の翻訳文
（甲）、第１の翻訳文（乙）、第２の翻訳文を表示する
翻訳文選択表示手段とを備えたことを特徴とする。これ
により、１つの機械翻訳システムの異なるバ−ジョンあ
るいは２つの機械翻訳システムの比較を行なうことがで
きる。

【００２１】

【作用】本発明に係る翻訳文評価方法は以下のように作
用する。まず、機械翻訳システムにより翻訳された結果
である第１の翻訳文、及び望ましい翻訳文である第２の
翻訳文が用意されているものとする。まず、第１翻訳文
解析ステップで、第１翻訳文に対して少くとも形態素解
析のみ、あるいは形態素解析と構文解析が実行され、第
１翻訳文を構成する単語を示す単語テーブルと第１翻訳
文を構成する句を示す句構造解析テーブルが出力され
る。同様に、第２翻訳文解析ステップで、第２翻訳文に
対して少くとも形態素解析のみ、あるいは形態素解析と
構文解析が実行され、第２翻訳文を構成する単語を示す
単語テーブルと第２翻訳文を構成する句を示す句構造解
析テーブルが出力される。そのあと、語句対応づけステ
ップで、第１翻訳文と第２翻訳文の間の語句の対応関係
が抽出され、語句対応テーブルが出力される。翻訳文一
致度算出ステップで、第１翻訳文と第２翻訳文の間の語
彙的及び構文的一致度が算出される。

【００２２】本発明に係る翻訳文評価装置の作用も同様
である。

【００２３】また、本発明に係る翻訳文評価機能付き機
械翻訳システムでは、第１言語の原文とともに、前もっ
て作成されてある第２言語の第２の翻訳文（望ましい翻
訳文）を読み込み、機械翻訳手段によって第１言語の原
文を翻訳して第１の翻訳文を得、その第１の翻訳文と第
２の翻訳文との一致度を算出して翻訳文評価を行なうこ
とができる。

【００２４】

【実施例】以下、図面を用いて本発明の機械翻訳システ
ムの一実施例である日英機械翻訳システムについて説明
する。

【００２５】このシステムのハードウエア構成は図１に
示すように中央処理装置１、記憶装置２、二次記憶装置
３、入力装置４及び表示装置５である。システムの機能
は、中央処理装置１が記憶装置２に記憶されたプログラ
ムを実行することによって実現される。記憶装置２は処
理の途中で作られる各種のテーブル類の記憶領域として
も利用される。二次記憶装置３には、翻訳辞書３１、英
語単語辞書３２、英語単語関係辞書３３、テキストファ
イル３４が記憶される。入力装置４は対訳テキストの読
み込みに用いられる。表示装置５は翻訳文評価結果の表
示に用いられる。

【００２６】図１の翻訳辞書３１は、図２に例示するよ
うに、日本語の単語である見出し語３１１と、その日本
語の単語の品詞、活用形パターン、意味マーカーなどを
含む見出し語属性情報３１２と、見出し語に対応する英
語の訳語３１３と、その英語の訳語の品詞、変化形パタ
ーンなどを含む訳語属性情報３１４とからなるレコード
の集まりである。翻訳辞書３１のレコ−ドは、見出し語
３１１をキーとして検索することができる。

【００２７】図１の英語単語辞書３２は、図３に例示す
るように、英語の単語である見出し語３２１とその品詞
３２３、変化形パターン３２４を含むレコードの集まり
である。不規則変化する語に関して、変化形を見出し語
３２１としてその基本形３２５を含むレコードも含まれ
ている。２種類のレコードたとえば「ｔａｋｅ」と「ｔ
ｏｏｋ」を区別するため、レコード内にはレコード種別
３２２も記されている。レコード種別３２２は、「０」
と「１」で表す。「１」は不規則変化を示す。レコード
は見出し語３２１をキーとして検索することができる。

【００２８】図１の英語単語関係辞書３３は、英語の単
語で同義語であるもの、及び同一の日本語単語の訳語に
なり得るが語義が異なるものを記憶したものである。英
語単語関係辞書３３のレコードは、図４に例示するよう
に第１単語３３１及び第２単語３３２と同義性の程度３
３３の組一つ以上からなり、レコ−ドは第１単語３３１
をキーとして検索できる。第１単語３３１、第２単語３
３２とも単語の基本形である。同義性の程度３３３の値
は、組になっている第２単語３３２が第１単語３３１の
同義語である場合「０．５」、組になっている第２単語
３３２が第１単語３３１の異義語である場合「０．０」
である。

【００２９】図１のテキストファイル３４は、図５に例
示するように、文番号３４１と原文３４２、第１翻訳文
３４３、第２翻訳文３４４、評価点３４５からなるレコ
ードの集まりである。各レコードは、文番号３４１をキ
ーとして登録、検索あるいは更新することができる。

【００３０】図１の中央処理装置１で実行される処理の
フローチャートを図６に示す。図１のハ−ドウエア構成
図を参照して、図６に示す処理手順を説明する。

【００３１】まず、テキスト読み込みステップ１１にお
いて、ユーザが用意した対訳テキストを入力装置４から
読み込み、図１のテキストファイル３４に格納する。対
訳テキストは対訳関係にある日本文と英文を対にして入
力されるので、テキスト読み込みステップ１１は、対訳
文に入力順のシーケンス番号を付与して図５のように文
番号３４１とし、読み込んだ日本文を原文３４２に、読
み込んだ英文を第２翻訳文３４４にしたレコードを作成
して登録する。この段階では、レコード内の第１翻訳文
３４３と評価点３４５の欄は空白である。

【００３２】そのあと、テキストファイル３４から対訳
文を一つずつ読み出し、対訳文の各々に対して図６の機
械翻訳ステップ１２から評価結果表示ステップ１７まで
の処理を次のように実行する。

【００３３】まず機械翻訳ステップ１２では、図２の翻
訳辞書３１を参照しながら、図５のテキストファイル３
４から読み出したレコード内の原文３４２たとえば「代
表的な装置としてメ−ザやレ−ザがあげられる」を英語
に翻訳して、図５のように該テキストファイル３４のレ
コードの第１翻訳文３４３に書き込む。機械翻訳につい
ては従来からさまざまな方法が提案されているが、本発
明は特にその方法を問わない。

【００３４】第１翻訳文解析ステップ１３は、形態素解
析１３ａ、構文解析１３ｂ、後処理１３ｃの三つのサブ
ステップから構成される。形態素解析サブステップ１３
ａにおいて、図３の英語単語辞書３２を参照しながら、
図５の第１翻訳文３４３がどんな単語から構成されてい
るかを明らかにする。英文の形態素解析の方法は、例え
ば特開昭５８−４０６８４の中で開示されている。形態
素解析サブステップ１３ａの結果、図７（ａ）に例示す
る単語テーブルを出力する。

【００３５】図７（ａ）は「A maser and a laser are
cited as a representative device. 」という第１翻訳
文（図５の第１翻訳文３４３）に対して得られる単語テ
ーブルである。単語テーブルは翻訳文を構成する単語を
文頭から順に並べたもので、各単語について、その基本
形２１１、品詞２１２、文中での出現形を示す情報２１
３および内容語／機能語の別２１４の情報を保持する。
複数の品詞をもつ単語の品詞は、前後の単語との関係で
一つに絞れることもあるが、一つに絞れないこともあ
る。一つに絞れない場合、品詞２１２には複数の品詞が
並べて書かれ、文中での出現形を示す情報２１３、内容
語／機能語の別２１４も各品詞に対応して書かれる。内
容語／機能語の別２１４は、名詞、動詞、形容詞などが
内容語（Ｃ）であり、前置詞、接続詞、冠詞などが機能
語（Ｆ）というように品詞によって決められる。品詞２
１２が書かれているので冗長な情報といえるが、特にあ
との処理のため単語テーブルのレコード中にセットされ
る。

【００３６】図６の構文解析サブステップ１３ｂにおい
て、ＣＹＫ（Ｃｏｃｋｅ−Ｙｏｕｎｇｅｒ−Ｋａｓａｍ
ｉ）法のような並列型構文解析の方法を用いて、図５の
第１翻訳文３４３に含まれる句の可能性を全て抽出す
る。その結果、図８（ａ）に例示する句構造解析テーブ
ルを出力する。

【００３７】図８（ａ）は「A maser and a laser are
cited as a representative device. 」という第１翻訳
文に対して得られる句構造解析テーブルである。句構造
解析テーブルは三角行列の形をしている。以下におい
て、三角行列の左からｉ番目、下からｊ番目の要素を
（ｉ，ｊ）要素と呼ぶ。

【００３８】行列の各要素には、０個以上の句標識が付
属情報とともに書かれる。翻訳文の第ｉ番目から第（ｉ
＋ｊ−１）番目までの単語の並びが句を構成するとき、
その句標識が句構造解析テーブルの（ｉ，ｊ）要素に書
かれる。翻訳文の第ｉ番目から第（ｉ＋ｊ−１）番目ま
での単語の並びが構成する句としていくつかの種類の可
能性がある場合は、複数の句標識が（ｉ，ｊ）要素に書
かれる。句標識の付属情報はいずれも構文解析の途中で
得られる情報であって、翻訳文一致度算出ステップ１６
で参照される。

【００３９】例えば、Ｎ（名詞）の場合には該名詞の単
／複の別、ＮＰ（名詞句）の場合には該名詞句が含む冠
詞に対応する定／不定の別、ＰＰ（前置詞句）の場合に
は該前置詞句を構成する前置詞（ｆｏｒ，ｉｎ，…）、
Ｖ１（動詞と助動詞が構成する句）の場合には時制が、
それぞれ付属情報である。また、句を構成する要素の句
標識の並びも付属情報である。なお、図８（ａ）の句構
造テーブルでは、スペースの関係上、付属情報を省略し
句標識のみを記している。

【００４０】図８（ａ）の一例をあげてみる。各（ｉ，
ｊ）要素のうち（１，５）要素はＮＰ（名詞句）となっ
ている。（１，５）要素は「ａｍａｓｅｒａｎｄ
ａｌａｓｅｒ」がＮＰ（名詞句）であることを表す。ま
た（６，６）要素は「ｂｅｃｉｔｅａｓａｒｅｐ
ｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｄｅｖｉｃｅ」がＶＰ（動詞
句）であることを表している。

【００４１】後処理サブステップ１３ｃにおいて、図７
（ａ）の単語テーブルと図８（ａ）の句構造解析テーブ
ルを、内容語に対応する要素のみからなるように編成し
なおす。すなわち機能語（前置詞，接続詞，冠詞など）
を除くように編成しなおす。編成しなおされた単語テー
ブル及び句構造解析テーブルは、それぞれ縮約単語テー
ブル及び縮約句構造解析テーブルと呼ぶ。縮約単語テー
ブル、縮約句構造解析テーブルを作る理由は、あとに続
く図６の語句対応づけステップ１５において、単語の対
応づけの対象を内容語に限定し、句の対応づけも内容語
の対応関係に基づいて行なうためである。

【００４２】図９（ａ）及び図１０（ａ）は、それぞ
れ、図７（ａ）の単語テーブル及び図８（ａ）の句構造
解析テーブルに後処理を施した縮約単語テーブル及び縮
約句構造解析テーブルの例を示す。この例からもわかる
ように、図９（ａ）の縮約単語テーブルは、機能語を除
き内容語のみを詰めて並べたものである。また、図１０
（ａ）の縮約句構造解析テーブルは、対応する内容語の
集合が同一であるテーブル中の要素を一つの要素にまと
めたものである。

【００４３】図６の後処理サブステップ１３ｃの処理は
図１１のフローチャートに示すとおりである。ここで、
Ｗ、ＷＢ、Ｘ、ＸＢはそれぞれ図７の単語テーブル、図
９の縮約単語テーブル、図８の句構造解析テーブル、図
１０の縮約句構造解析テーブルを表す。また、（ｉ，
ｊ）は図８の句構造解析テーブルの要素を指すインデク
スであり、（ｉ’，ｊ’）は図１０の縮約句構造解析テ
ーブルの要素を指すインデクスである。また、Ｎは翻訳
文に含まれる語の数であり、そのＮの値は形態素解析サ
ブステップ１３ａの結果決まっている。

【００４４】まず、縮約単語テーブルＷＢと縮約句構造
解析テーブルＸＢのエリアをクリアし、（ｉ，ｊ）に初
期値（１，１）を、ｉ’に初期値１をそれぞれセットす
る（ステップ１３０１）。ｊ＝１，２，…，Ｎ−ｉ＋１
の各値についてステップ１３０２−１３０４の処理を実
行する。

【００４５】すなわち、図７（ａ）の単語テーブルＷを
参照して、翻訳文の第ｉ語から第（ｉ＋ｊ−１）語のう
ちの内容語の数を数え、これをｊ’にセットする（ステ
ップ１３０２）。そして、図８（ａ）の句構造解析テー
ブルＸの（ｉ，ｊ）要素の内容を図１０（ａ）の縮約句
構造解析テーブルＸＢの（ｉ’，ｊ’）要素に付加する
（ステップ１３０４）。ただし、Ｐ（前置詞）やＡＲＴ
（冠詞）、ＣＮＪ（接続詞）など機能語Ｆのみからなる
句標識は除外する（ステップ１３０３）。以上のステッ
プ１３０２−１３０４の処理をｊ＝Ｎ−ｉ＋１まで実行
する。

【００４６】次に、図７（ａ）の単語テーブルＷを参照
して、翻訳文の第ｉ語が内容語Ｃか機能語Ｆか判定する
（ステップ１３０５）。内容語Ｃであれば、単語テーブ
ルＷの第ｉ要素を図９（ａ）の縮約単語テーブルＷＢの
第ｉ’要素にした（ステップ１３０６）あと、ｉ，ｉ’
をともに１進める（ステップ１３０７）。機能語Ｆであ
れば、ｉのみ１進め、ｉ’はそのままにする（ステップ
１３０８）。ｉがＮを越えるまで、上記のステップ１３
０２−１３０８の処理を実行する。

【００４７】図６の第２翻訳文解析ステップ１４は、第
１翻訳文解析ステップ１３と全く同様である。その結
果、第２翻訳文３４４「Ｔｙｐｉｃａｌｄｅｖｉｃｅ
ｓｉｎｃｌｕｄｅａｍａｓｅｒａｎｄａｌ
ａｓｅｒ」に対する単語テーブルと句構造解析テーブ
ル、それらに後処理を施した縮約単語テーブルと縮約句
構造解析テーブルが得られる。第２翻訳文の例「Typica
l devices include a maser and a laser.」に対する単
語テーブルを図７（ｂ）に、句構造解析テーブルを図８
（ｂ）に、縮約単語テーブルを図９（ｂ）に、縮約句構
造解析テーブルを図１０（ｂ）にそれぞれ示す。

【００４８】図６の語句対応づけステップ１５は、後述
する単語対応づけサブステップ１５ａ及び句対応づけサ
ブステップ１５ｂの二つのサブステップから構成され
る。単語対応づけサブステップ１５ａは、第１翻訳文３
４３と第２翻訳文３４４の間の単語の対応関係を明らか
にする。それに続く句対応づけサブステップ１５ｂは、
第１翻訳文３４３と第２翻訳文３４４の間の句の対応関
係を明らかにする。その結果は図１２に例示する語句対
応テーブルで表現される。

【００４９】図１２の語句対応テーブルは三角行列であ
って、サイズは第２翻訳文の縮約句構造解析テーブルと
同じである。行列の要素には、第１翻訳文の縮約句構造
解析テーブルの要素を指すインデクスが０個以上書かれ
る。語句の対応関係にあいまい性がある場合は複数個書
かれる。第２翻訳文の第ｉ番目から第（ｉ＋ｊ−１）番
目までの内容語が構成する句と、第１翻訳文の第ｍ番目
から第（ｍ＋ｎ−１）番目までの内容語が構成する句と
が対応するとき、語句対応テーブルの（ｉ，ｊ）要素に
「（ｍ，ｎ）」が書かれる。

【００５０】たとえば、図９（ａ）と図９（ｂ）を参照
して、第１翻訳文の図９（ａ）の１番目「ｍａｓｅｒ」
は、第２翻訳文の図９（ｂ）の４番目の「ｍａｓｅｒ」
と対応して一致する。このため、図１２の語句対応テ−
ブルの（１，１）の要素には第２翻訳文である図９
（ｂ）の４番目の１語長の「ｍａｓｅｒ」ということで
（４，１）が入る。また第１翻訳文の図９（ａ）の３番
目「ｃｉｔｅ」は第２翻訳文の図９（ｂ）にはないので
（１，３）要素は空白である。

【００５１】語句対応づけステップ１５では、図１２の
語句対応テーブルとともに、図１３に例示する単語同義
性テーブルを作成する。単語同義性テーブルは、第２翻
訳文の各内容語に対応する要素が並べられたテーブルで
ある。すなわち、第２翻訳文の第ｉ内容語とそれに対応
する第１翻訳文中の内容語との間の同義性の程度が第ｉ
要素に書かれる。なお、第２翻訳文の第ｉ内容語に対応
する内容語が第１翻訳文になかったり、同定できない場
合、同義性の程度は「０．０」にする。語句対応づけス
テップ１５の処理においては、さらに対応づけフラグテ
ーブルが利用される。対応づけフラグテーブルは、第１
翻訳文の各内容語に対応するフラグが並べられたテーブ
ルである。第ｍフラグは、第１翻訳文の第ｍ内容語が第
２翻訳文中の内容語と対応づけられたときのみ、オンに
される。

【００５２】図６の単語対応づけサブステップ１５ａの
処理は図１４と図１５のフローチャートに示すとおりで
ある。ここで、ＷＢ１、ＷＢ２はそれぞれ図９（ａ）の
第１翻訳文の縮約単語テーブル、及び図９（ｂ）の第２
翻訳文の縮約単語テーブルを表す。また、Ｍ、Ｉはそれ
ぞれ第１翻訳文、第２翻訳文の縮約単語テーブルの要素
数であり、ｍ、ｉはそれぞれ第１翻訳文、第２翻訳文中
の内容語を指すインデクスである。さらに、Ｃ、Ｓ、Ｆ
はそれぞれ語句対応テーブル、単語同義性テーブル、対
応づけフラグテーブルを表す。

【００５３】まず、図１２の語句対応テーブルＣの全要
素を空にし、図１３の単語同義性テーブルＳの全要素の
値を「０．０」にし、また対応づけフラグテーブルＦの
全フラグをオフにする（ステップ１５０１）。その後、
第２翻訳文の各内容語に関してステップ１５０２−１５
０７の処理を行なう。

【００５４】まず、図９（ｂ）の第２翻訳文の第ｉ内容
語と同じ内容語が図９（ａ）の第１翻訳文の縮約単語テ
ーブルにあるかどうか調べる（ステップ１５０２）。第
１翻訳文の第ｍ内容語が第２翻訳文の第ｉ内容語と一致
すれば、語句対応テーブルの（ｉ，１）要素に「（ｍ，
１）」を書き加えるとともに、単語同義性テーブルＳの
第ｉ要素の値を「１．０」にし、さらに対応づけフラグ
テーブルＦの第ｍフラグをオンにする（ステップ１５０
３）。図９（ｂ）の第２翻訳文の第ｉ内容語と同じ内容
語が図９（ａ）の第１翻訳文の縮約単語テーブル中にな
ければステップ１５０４からステップ１５０５に進み、
図９（ｂ）の第２翻訳文の第ｉ内容語をキーとして図４
の英語単語関係辞書３３を検索する（ステップ１５０
５）。レコードが検索されたら、ステップ１５０６−１
５０７の処理を行なう。

【００５５】すなわち、該レコード内の第２単語３３２
のいずれかと同じ内容語が図９（ａ）の第１翻訳文の縮
約単語テーブルにあるかどうか調べる（ステップ１５０
６）。第１翻訳文の第ｍ内容語が検索されたレコード内
の第２単語３３２の一つと一致すれば、語句対応テーブ
ルの（ｉ，１）要素に「（ｍ，１）」を書き加えるとと
もに、検索されたレコード内の該第２単語３３２と組に
なっている同義性の程度３３３を単語同義性テーブルの
第ｉ要素に書き込み、さらに対応づけフラグテーブルの
第ｍフラグをオンにする（ステップ１５０７）。

【００５６】図６の句対応づけサブステップ１５ｂの処
理は図１６と図１７のフローチャートに示すとおりであ
る。ここで、ＸＢ１、ＸＢ２はそれぞれ図１０（ａ）の
第１翻訳文の縮約句構造解析テーブル、及び図１０
（ｂ）の第２翻訳文の縮約句構造解析テーブルを表す。
また、（ｍ，ｎ）、（ｉ，ｊ）はそれぞれ図９（ａ）の
第１翻訳文、図９（ｂ）の第２翻訳文の縮約句構造解析
テーブルの要素を指すインデクスである。また、Ｍ、Ｉ
はそれぞれ第１翻訳文、第２翻訳文の縮約単語テーブル
の要素数である。さらに、Ｃ、Ｆはそれぞれ語句対応テ
ーブル、対応づけフラグテーブルを表す。

【００５７】まず、図１０（ｂ）の第２翻訳文の縮約句
構造解析テーブルの（ｉ，ｊ）要素を取り出し（ｉ＝
１，…，Ｉ−１；ｊ＝２，…，Ｉ−ｉ＋１）、各要素に
対してステップ１５２１−１５２６の処理を行なう。す
なわち、図１０（ｂ）の第２翻訳文の縮約句構造解析テ
ーブルの（ｉ，ｊ）要素が空でないかどうかチェックす
る（ステップ１５２１）。空でなければ、図１２の語句
対応テーブルの（ｉ，１）要素、…、（ｉ＋ｊ−１，
１）要素に空のものがないかどうかチェックする（ステ
ップ１５２２）。図１２の語句対応テーブルの（ｉ，
１）要素、…、（ｉ＋ｊ−１，１）要素に空のものがな
ければ、それらの要素の各々からそこに書かれている図
１０（ａ）の第１翻訳文の縮約句構造解析テーブルの要
素を指すインデクスを一つずつ選び、インデクス集合Ｕ
を作る（ステップ１５２３）。

【００５８】インデクス集合Ｕが第１翻訳文の縮約句構
造解析テーブルの連続する要素の集合を表しているなら
ば、すなわちＵ＝｛（ｘ，１），（ｘ＋２，１），…，
（ｘ＋ｊ−１，１）｝であれば（ステップ１５２４）、
さらに、第１翻訳文の縮約句構造解析テーブルの（ｘ，
ｊ）要素が空でないかどうかチェックする（ステップ１
５２５）。空でなければ、語句対応テーブルの（ｉ，
ｊ）要素に「（ｘ，ｊ）」を書き加える（ステップ１５
２６）。

【００５９】次に、図１０（ｂ）の第２翻訳文の縮約句
構造解析テーブルの（ｉ，ｊ）要素を取り出し（ｉ＝
１，…，Ｉ−１；ｊ＝２，…，Ｉ−ｉ＋１）、各要素に
対してステップ１５２７−１５３２の処理を行なう。第
２翻訳文の縮約句構造解析テーブルの（ｉ，ｊ）要素が
空でなく、かつ図１２の語句対応テーブルの（ｉ，ｊ）
要素が空であるかどうかチェックする（ステップ１５２
７）。第２翻訳文の縮約句構造解析テーブルの（ｉ，
ｊ）要素が空でなく、かつ語句対応テーブルの（ｉ，
ｊ）要素が空であれば、語句対応テーブルの（ｉ，１）
要素、…、（ｉ＋ｊ−１，１）要素のうち空でない要素
の各々からそこに書かれている第１翻訳文の縮約句構造
解析テーブルの要素を指すインデクスを一つずつ選び、
インデクス集合Ｕを作り（ステップ１５２８）、ステッ
プ１５２９−１５３２の処理を行なう。第１翻訳文の縮
約句構造解析テーブルの（ｍ，ｎ）要素を取り出して
（ｍ＝１，…，Ｍ−１；ｎ＝２，…，Ｍ−ｍ＋１）、第
１翻訳文の縮約句構造解析テーブルの（ｍ，ｎ）要素が
空でないこと（ステップ１５２９）、Ｕが｛（ｍ，
１），（ｍ＋１，１），…，（ｍ＋ｎ−１，１）｝の部
分集合であること（ステップ１５３０）、｛（ｍ，
１），（ｍ＋１，１），…，（ｍ＋ｎ−１，１）｝−Ｕ
の要素（ｘ，１）に対して対応づけフラグテーブルの第
ｘフラグがオフであること（ステップ１５３１）をチェ
ックする。ステップ１５２９−１５３１が全て成立する
場合、語句対応テーブルの（ｉ，ｊ）要素に「（ｍ，
ｎ）」を書き加える（ステップ１５３２）。

【００６０】図６の翻訳文一致度算出ステップ１６で
は、図１０（ａ）の第１翻訳文３４３の縮約句構造解析
テーブル、図１０（ｂ）の第２翻訳文３４４の縮約句構
造解析テーブル、図１２の語句対応テーブル、及び図１
３の単語同義性テーブルを参照して、第２翻訳文３４４
に対する第１翻訳文３４３の一致度を算出する。この処
理では、さらに句重みテーブルと減点テーブルを参照す
る。句重みテーブルは、図１８に例示するように、句標
識ごとに翻訳文の一致度への寄与の度合を定めたもので
ある。減点テーブルは、図１９に例示するように、第１
翻訳文と第２翻訳文の対応する句の特性（句構造解析テ
ーブルに書かれた付属情報）の差異ごとに句の一致度
（満点は１．０）からの減点分を定めたものである。

【００６１】翻訳文一致度算出ステップ１６の処理は図
２０のフローチャートに示すとおりである。ここで、Ｘ
Ｂ１、ＸＢ２はそれぞれ第１翻訳文、第２翻訳文の縮約
句構造解析テーブルを表し、Ｃは語句対応テーブルを表
す。また、（ｉ，ｊ）は第２翻訳文の縮約句構造解析テ
ーブルの要素を指すインデクスであり、Ｉは第２翻訳文
の内容語の数である。さらに、Ａは句重みを累計してい
く変数、Ｂは第１翻訳文と第２翻訳文の対応する語句の
一致度を累計していく変数である。

【００６２】まず、変数Ａ、Ｂを０に初期化した（ステ
ップ１６０１）あと、（ｉ，ｊ）（ｉ＝１，…，Ｉ；ｊ
＝１，…，Ｉ−ｉ＋１）の各値についてステップ１６０
２−１６０５の処理を行なう。

【００６３】図１０（ｂ）の第２翻訳文の縮約句構造解
析テーブルの（ｉ，ｊ）要素が空かどうかチェックする
（ステップ１６０２）。空であれば、当該（ｉ，ｊ）に
ついての処理は終了する。空でなければ、図１８の句重
みテーブルを参照して、図１０（ｂ）の第２翻訳文の縮
約句構造解析テーブルの（ｉ，ｊ）要素に示されている
句の重みを求め、変数Ａに加算する（ステップ１６０
３）。ここで、当該要素に複数の句標識が書かれている
ときは、重みの最も大きいものを採用する。次に、語句
対応テーブルの（ｉ，ｊ）要素が空かどうかチェックす
る（ステップ１６０４）。空であれば、当該（ｉ，ｊ）
についての処理は終了する。

【００６４】語句対応テーブルの（ｉ，ｊ）要素が空で
ないとき、図１２の語句対応テーブルが示している第２
翻訳文中の句と第１翻訳文中の句との一致度を求めて変
数Ｂに加算する（ステップ１６０５）。すなわち、図１
２の語句対応テーブルの（ｉ，ｊ）要素に書かれている
インデクスを（ｍ，ｎ）としたとき、図１０（ｂ）の第
２翻訳文の縮約句構造解析テーブルの（ｉ，ｊ）要素に
書かれている句の付属情報と図１０（ａ）の第１翻訳文
の縮約句構造解析テーブルの（ｍ，ｎ）要素に書かれて
いる句の付属情報とを比較し、その差異に基づいて図１
９の減点テーブルを参照し、１から減点分を引いてい
く。マイナスになるときはそれ以上引かず、０とする。
このようにして得られた点に当該句の重みを掛けたもの
を変数Ｂに加算する。なお、語句対応テーブルの（ｉ，
ｊ）要素に複数のインデクスが書かれているときは、最
大の得点を与えるインデクスを採用する。

【００６５】（ｉ，ｊ）の各値についてステップ１６０
２−１６０５の処理を終了したら、Ｂ／Ａを計算し、図
５のテキストファイル３４のレコード中の評価点３４５
に書き込む（ステップ１６０６）。

【００６６】一致度算出の例として、第１翻訳文「A ma
ser and a laser are cited as a representative devi
ce. 」と第２翻訳文「Typical devices include a mase
r and a laser.」に関して句ごとに重みと得点を示した
ものを図２１に示す。図２１の三角行列の各要素は第２
翻訳文の句に対応しており、各要素中に書かれた分母が
重みを、分子が句の一致度を表している。図２１の数値
の意味は、図１２に示されている語句対応テーブル、図
１０（ａ）（ｂ）の縮約句構造解析テーブルと対応づけ
ると理解できる。図２１を集計して得られる翻訳文の一
致度は０．５２である。この一致度０．５２は図５に表
すようにテキストファイルに格納される。

【００６７】図６の評価結果表示ステップ１７におい
て、原文、第１翻訳文、第２翻訳文とともに、第１翻訳
文と第２翻訳文との一致度を表示装置５に表示する。表
示画面の例を図２２に示す。

【００６８】図６の機械翻訳ステップ１２から評価結果
表示ステップ１７までをテキストファイル３４から読み
出した対訳文の各々に対して実行したあと、評価結果集
計表示ステップ１８で、テキストファイル３４の全文に
対する評価結果のサマリデータを計算して、表示装置５
に表示する。表示されるデータは、図２３に例示するよ
うに、評価点の平均値や分布、原文の長さ別の評価点平
均値などである。

【００６９】以上、本発明による機械翻訳システムの実
施例である日英機械翻訳システムを説明した。

【００７０】なお、本発明は上述の実施例に限定されな
い。たとえば、実施例で示した翻訳辞書３１と英語単語
辞書３２の間にはデータの重複がある。英語単語関係辞
書３３を含めて、データの重複がないように構成しても
よいことは当然である。要は、機械翻訳１２、翻訳文解
析１３、１４、語句対応づけ１５のそれぞれのステップ
で、必要な辞書情報が利用できればよい。

【００７１】実施例の英語単語関係辞書３３に記憶され
る単語の同義性の程度３３は、同義語の場合の「０．
５」と異義語の場合の「０．０」の２段階であったが、
同義性の程度にもっと多くの段階を設定してもよい。そ
のようにすれば、翻訳文の間の語彙的一致度のきめ細か
い評価が可能になる。

【００７２】実施例では、一つの原文に対して一つの第
２翻訳文が与えられている。しかし、一つの原文に対し
て模範的な翻訳文が複数考えられるのがむしろ普通であ
り、第２翻訳文を複数与えるようにしてもよい。この場
合、第２翻訳文の各々と第１翻訳文との一致度を算出し
た上で、一致度の最大値を第１翻訳文の評価点として採
用するものとする。

【００７３】実施例では、第２翻訳文は原文と一緒に機
械翻訳システムに入力されるものとしているが、機械翻
訳システムによって生成された第１翻訳文を人間が後編
集した結果を第２翻訳文として利用してもよい。その場
合のシステムの処理は、テキスト読み込みステップ１１
は原文のみを読み込むものとし、機械翻訳ステップ１２
と第１翻訳文解析ステップ１３の間に、人間により後編
集された翻訳文を読み込むステップを挿入したものとす
ればよい。

【００７４】実施例は翻訳文評価機能を組み込んだ機械
翻訳システムであるが、機械翻訳システムから独立した
機械翻訳システム評価装置を構成することもできる。こ
れは、第１の翻訳文と第２の翻訳文を読み込むテキスト
読み込み機能と、第１の翻訳文と第２の翻訳文の一致度
を算出する翻訳文評価機能とを組み合わせることによっ
て実現される。

【００７５】さらに、上記機械翻訳システム評価装置の
変形として、一つの機械翻訳システムの異なるバージョ
ンあるいは二つの機械翻訳システムを比較評価する機械
翻訳システム評価装置が実現できる。これは、甲、乙二
つの第１翻訳文を読み込んで、甲、乙それぞれと第２翻
訳文の一致度を計算し、二つの一致度の大小を比較する
ようにしたものである。すなわち、第１言語の原文に対
する第２言語の三つの翻訳文、すなわち第１の翻訳文
（甲）、第１の翻訳文（乙）及び第２の翻訳文を該原文
とともに読み込むテキスト読み込み機能と、前記第１の
翻訳文（甲）と前記第２の翻訳文の一致度、並びに前記
第１の翻訳文（乙）と前記第２の翻訳文の一致度を算出
する翻訳文評価機能と、該翻訳文評価機能で算出された
第１の翻訳文（甲）と第２の翻訳文の一致度が第１の翻
訳文（乙）と第２の翻訳文の一致度より小さい原文を選
んで、該原文と第１の翻訳文（甲）、第１の翻訳文
（乙）、第２の翻訳文を表示する翻訳文選択表示機能を
組み合わせることによって実現される。

【００７６】図１８の句重みテ−ブルの各値や図１９の
減点テ−ブルの値は、一例であってこれらの値に限定さ
れるものではない。

【００７７】

【発明の効果】本発明によれば、望ましい翻訳文を示す
対訳テキストさえ用意すれば、機械翻訳システムの翻訳
文の質を自動的かつ客観的に評価できるという効果が得
られる。また、機械翻訳システムの開発者が開発目標の
達成度を把握できるだけでなく、ユーザが利用したい分
野の典型的な対訳テキストを用意することによって、機
械翻訳システムがその分野に適しているか、あるいは利
用効果があるかどうかを容易に判断することができる。
さらに、ある分野の同一対訳テキストを用いて複数の機
械翻訳システムを評価することにより、その分野に最も
適した機械翻訳システムを選定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の機械翻訳システムの一実施例である日
英機械翻訳システムのハードウエア構成を示す図であ
る。

【図２】翻訳辞書のレコードを例示する図である。

【図３】英語単語辞書のレコードを例示する図である。

【図４】英語単語関係辞書のレコードを例示する図であ
る。

【図５】テキストファイルのレコードを例示する図であ
る。

【図６】翻訳文評価処理のフローチャートである。

【図７】単語テーブルを例示する図である。

【図８】句構造解析テーブルを例示する図である。

【図９】縮約単語テーブルを例示する図である。

【図１０】縮約句構造解析テーブルを例示する図であ
る。

【図１１】翻訳文解析ステップの後処理サブステップの
処理を示すフローチャートである。

【図１２】語句対応テーブルを例示する図である。

【図１３】単語同義性テーブルを例示する図である。

【図１４】語句対応づけステップの単語対応づけサブス
テップの処理を示すフローチャート（その１）である。

【図１５】語句対応づけステップの単語対応づけサブス
テップの処理を示すフローチャート（その２）である。

【図１６】語句対応づけステップの句対応づけサブステ
ップの処理を示すフローチャート（その１）である。

【図１７】語句対応づけステップの句対応づけサブステ
ップの処理を示すフローチャート（その２）である。

【図１８】句重みテーブルを例示する図である。

【図１９】減点テーブルを例示する図である。

【図２０】翻訳文一致度算出ステップの処理を示すフロ
ーチャートである。

【図２１】翻訳文の一致度算出の例を説明する図であ
る。

【図２２】評価結果表示画面の例である。

【図２３】評価結果集計表示画面の例である。

【符号の説明】

１中央処理装置２記憶装置３二次記憶装置４入力装置５表示装置１１テキスト読み込みステップ１２機械翻訳ステップ１３第１翻訳文解析ステップ１３ａ形態素解析サブステップ１３ｂ構文解析サブステップ１３ｃ後処理サブステップ１４第２翻訳文解析ステップ１５語句対応づけステップ１５ａ単語対応づけサブステップ１５ｂ句対応づけサブステップ１６翻訳文一致度算出ステップ１７評価結果表示ステップ１８評価結果集計表示ステップ３１翻訳辞書３２英語単語辞書３３英語単語関係辞書３４テキストファイル

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】第１言語の原文に対する第２言語の第１の
翻訳文の形態素解析と構文解析を行なう第１翻訳文解析
ステップと、該原文に対する第２言語の第２の翻訳文の
形態素解析と構文解析を行なう第２翻訳文解析ステップ
と、第１翻訳文と第２翻訳文の間の語句の対応づけを行
なう語句対応づけステップと、前記語句対応づけステッ
プの結果に基づいて第１翻訳文と第２翻訳文の語彙的及
び構文的一致度を算出する翻訳文一致度算出ステップと
を備えたことを特徴とする翻訳文評価方法。
【請求項２】第１言語の原文に対する第２言語の第１の
翻訳文の形態素解析を行なう第１翻訳文解析ステップ
と、該原文に対する第２言語の第２の翻訳文の形態素解
析を行なう第２翻訳文解析ステップと、第１翻訳文と第
２翻訳文の間の単語の対応づけを行なう単語対応づけス
テップと、前記単語対応づけステップの結果に基づいて
第１翻訳文と第２翻訳文の語彙的一致度を算出する翻訳
文一致度算出ステップとを備えたことを特徴とする翻訳
文評価方法。
【請求項３】前記第１の翻訳文が前記原文を機械翻訳し
た翻訳文であり、前記第２の翻訳文が前記原文の望まし
い翻訳文である請求項１または２の翻訳文評価方法。
【請求項４】第１言語の原文に対する第２言語の第１の
翻訳文の形態素解析と構文解析を行なう第１翻訳文解析
手段と、該原文に対する第２言語の第２の翻訳文の形態
素解析と構文解析を行なう第２翻訳文解析手段と、第１
翻訳文と第２翻訳文の間の語句の対応づけを行なう語句
対応づけ手段と、前記語句対応づけの結果に基づいて第
１翻訳文と第２翻訳文の語彙的及び構文的一致度を算出
する翻訳文一致度算出手段とを備えたことを特徴とする
翻訳文評価装置。
【請求項５】第１言語の原文に対する第２言語の第１の
翻訳文の形態素解析を行なう第１翻訳文解析手段と、該
原文に対する第２言語の第２の翻訳文の形態素解析を行
なう第２翻訳文解析手段と、第１翻訳文と第２翻訳文の
間の単語の対応づけを行なう単語対応づけ手段と、前記
単語対応づけの結果に基づいて第１翻訳文と第２翻訳文
の語彙的一致度を算出する翻訳文一致度算出手段とを備
えたことを特徴とする翻訳文評価装置。
【請求項６】前記第１の翻訳文が前記原文を機械翻訳し
た翻訳文であり、前記第２の翻訳文が前記原文の望まし
い翻訳文である請求項４または５の翻訳文評価装置。
【請求項７】第１言語の文を第２言語の文に翻訳する機
械翻訳手段を有する機械翻訳システムであって、第１言
語の原文に対して前もって作成された第２言語の第２の
翻訳文を該第１言語の原文とともに読み込むテキスト読
み込み手段と、該機械翻訳手段によって前記第１言語の
原文を翻訳して得られる第１の翻訳文と前記第２の翻訳
文との一致度を算出する翻訳文評価手段とを備えたこと
を特徴とする翻訳文評価機能付き機械翻訳システム。
【請求項８】第１言語の文を第２言語の文に翻訳する機
械翻訳手段を有する機械翻訳システムであって、第１言
語の原文に対して前もって作成された第２言語の複数の
翻訳文からなる翻訳文セットを該第１言語の原文ととも
に読み込むテキスト読み込み手段と、該機械翻訳手段に
よって前記第１言語の原文を翻訳して得られる機械翻訳
文と前記翻訳文セットに含まれる翻訳文の各々との一致
度を算出した上で、一致度の最大値を該機械翻訳文の評
価点として採用する翻訳文評価手段とを備えたことを特
徴とする翻訳文評価機能付き機械翻訳システム。
【請求項９】第１言語の文を第２言語の文に翻訳する機
械翻訳手段を有する機械翻訳システムであって、該機械
翻訳手段によって得られる翻訳文を編集するための翻訳
文編集手段と、前記機械翻訳手段によって得られる第１
の翻訳文と、該第１の翻訳文を前記翻訳文編集手段を用
いて編集して得た第２の翻訳文との一致度を算出する翻
訳文評価手段とを備えたことを特徴とする翻訳文評価機
能付き機械翻訳システム。
【請求項１０】前記翻訳文評価手段は、請求項１または
２に記載の翻訳文評価方法に沿って作動するものである
ことを特徴とする請求項７、８または９に記載の翻訳文
評価機能付き機械翻訳システム。
【請求項１１】前記翻訳文評価手段として請求項４また
は５に記載の翻訳文評価装置を用いたことを特徴とする
請求項７、８または９に記載の翻訳文評価機能付き機械
翻訳システム。
【請求項１２】第１言語の原文を機械翻訳した第２言語
の第１の翻訳文及び該原文の望ましい翻訳文である第２
言語の第２の翻訳文を読み込むテキスト読み込み手段
と、前記第１の翻訳文と前記第２の翻訳文との一致度を
算出する翻訳文評価手段とを備えたことを特徴とする機
械翻訳システム評価装置。
【請求項１３】第１言語の原文に対する複数の翻訳文か
らなる翻訳文セットと機械翻訳文を読み込むテキスト読
み込み手段と、前記翻訳文セットに含まれる翻訳文の各
々と機械翻訳文との一致度を算出した上で、一致度の最
大値を該機械翻訳文の評価点として採用する翻訳文評価
手段とを備えたことを特徴とする機械翻訳システム評価
装置。
【請求項１４】前記翻訳文評価手段は、請求項１または
２に記載の翻訳文評価方法に沿って作動するものである
ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の機械翻
訳システム評価装置。
【請求項１５】前記翻訳文評価手段として請求項４また
は５に記載の翻訳文評価装置を用いたことを特徴とする
請求項１２または１３に記載の機械翻訳システム評価装
置。
【請求項１６】複数組の第１の翻訳文と第２の翻訳文の
それぞれの組に関して前記翻訳文評価手段が算出した翻
訳文の一致度の平均値、分布、原文の長さ別平均値の少
くとも１つを計算して表示する評価結果集計表示手段を
さらに備えたことを特徴とする請求項７、８、９、１０
または１１の翻訳文評価機能付き機械翻訳システム。
【請求項１７】複数組の第１の翻訳文と第２の翻訳文の
それぞれの組に関して前記翻訳文評価手段が算出した翻
訳文の一致度の平均値、分布、原文の長さ別平均値の少
くとも１つを計算して表示する評価結果集計表示手段を
さらに備えたことを特徴とする請求項１２、１３、１４
または１５の機械翻訳システム評価装置。
【請求項１８】第１言語の原文に対する第２言語の三つ
の翻訳文、すなわち第１の翻訳文（甲）、第１の翻訳文
（乙）及び第２の翻訳文を該原文とともに読み込むテキ
スト読み込み手段と、前記第１の翻訳文（甲）と前記第
２の翻訳文の一致度、並びに前記第１の翻訳文（乙）と
前記第２の翻訳文の一致度を算出する翻訳文評価手段
と、該翻訳文評価機能で算出された第１の翻訳文（甲）
と第２の翻訳文の一致度が第１の翻訳文（乙）と第２の
翻訳文の一致度より小さい原文を選んで、該原文と第１
の翻訳文（甲）、第１の翻訳文（乙）、第２の翻訳文を
表示する翻訳文選択表示手段とを備えたことを特徴とす
る機械翻訳システム評価装置。