JP6709963B2 - 翻訳装置及び翻訳方法 - Google Patents

Description

本開示は、入力された第１言語のデータを第２言語のデータに機械翻訳する翻訳装置及び翻訳方法に関する。

一般的に機械翻訳には自由文の翻訳と定型文の翻訳がある。定型文の翻訳（以下、定型文翻訳と呼ぶ）においては、予め作成された定型文とそれに対応する翻訳文を記憶しておき、その定型文に応じて翻訳文を出力する。よって、定型文翻訳においては、入力される原文のパターンは限定的であるものの、自由文の翻訳に比して、精度の高い翻訳が得られやすい。したがって、定型文翻訳は、航空機内のアナウンスのように発話内容がある程度定型化されており、翻訳の精度が求められる場合に特に効果的である。

例えば、ある定型文翻訳においては、日本語の定型文とその翻訳結果の英語定型文を予め作成し、入力された文に類似する日本語定型文を取得し、その定型文に対応する英文を出力する（例えば、特許文献１参照）。

特許第４３９３４９４号公報

従来の定型文翻訳においては、入力された文と定型文とのマッチングは難しい。そのため、翻訳の精度が十分でない。

本開示は、定型文翻訳において、翻訳の精度を向上させることができる翻訳装置を提供する。

本開示の一つの観点に係る翻訳装置は、入力部と、制御部とを備える。入力部は、第１言語の第１テキストデータを取得する。制御部は、第１テキストデータの対訳である第２言語の第２テキストデータを生成する。制御部は更に、第１テキストデータに含まれる所定の種別における第１用語をパラメータに置換することにより第１置換データを生成し、第１置換データに対応する第２言語の第２置換データを取得し、第２置換データに含まれるパラメータを第１用語の対訳である第２言語の第２用語に置換することにより第２テキストデータを生成する。

本開示に係る翻訳装置は、翻訳の精度を向上させるのに有効である。

図１は、実施の形態１に係るシステム全体の構成図である。 図２は、実施の形態１に係る翻訳装置の構成図である。 図３は、翻訳装置による動作を示すフローチャートである。 図４は、翻訳装置による翻訳処理を示すフローチャートである。 図５Ａは、第１言語による発話文の例を示す図である。 図５Ｂは、図５Ａの発話文が翻訳装置により認識された結果を示す図である。 図５Ｃは、図５Ｂの文に対しパラメータ置換が行われた結果を示す図である。 図５Ｄは、図５Ｃの文に対しパラメータの重み付けが行われた結果を示す図である。 図５Ｅは、図５Ｄの文に対し類似度計算が行われた結果を示す図である。 図５Ｆは、図５Ｅの文の第２言語による対訳を示す図である。 図５Ｇは、図５Ｆの文のうちパラメータを置換した結果を示す図である。 図６は、パラメータ情報の内容を示す図である。 図７Ａは、パラメータの構成を説明するための図である。 図７Ｂは、パラメータの構成を説明するための図である。 図８は、用例文情報の内容を示す図である。 図９Ａは、スクリプト関数の例を示す図である。 図９Ｂは、スクリプト関数の例を示す図である。 図１０Ａは、第１言語による発話文の例を示す図である。 図１０Ｂは、図１０Ａの発話文が翻訳装置により認識された結果を示す図である。 図１０Ｃは、図１０Ｂの文に対し類似度計算が行われた結果を示す図である。 図１０Ｄは、図１０Ｃの文の第２言語による対訳を示す図である。 図１１は、シーン情報及びシーン判定を説明するための図である。 図１２は、用例文情報を生成するための元データを示す図である。 図１３は、他の実施の形態に係る翻訳装置の構成図である。 図１４Ａは、用例文の一例を示す図である。 図１４Ｂは、正規表現の一例を示す図である。 図１４Ｃは、パラメータを有するデータの一例を示す図である。 図１５Ａは、パラメータを有するデータの一例を示す図である。 図１５Ｂは、用例文の一例を示す図である。

以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

（実施の形態１）
［１−１．構成］
図１は、本開示の一実施形態に係る翻訳装置１１０（図２参照）を含むシステム１全体の構成を示す。本実施形態においては、システム１は、航空機内に設定されているものを例として説明する。システム１は、サーバ装置１０（翻訳装置１１０）と、サーバ装置１０に無線又は有線で接続可能な複数の表示装置２０とを含む。表示装置２０は、航空機内の各座席に設けられている端末コンピュータ（情報端末）である。

［１−１−１．サーバ装置の構成］
サーバ装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１（制御部及び入力部の一例）、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、入力Ｉ／Ｆ（インタフェース）１４、出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）１５、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１６、および記憶装置１７を備えるコンピュータ装置である。

ＣＰＵ１１は、所定のプログラムに従って処理を実行するプロセッサ又は回路である。ＲＯＭ１２は、ＣＰＵ１１の処理手順を記述した制御プログラム等を記憶する。ＲＡＭ１３は、ワークメモリとして制御プログラムやデータを一時的に格納する。入力Ｉ／Ｆ１４は、マイク３０に接続される接続部であり、マイク３０からＡ／Ｄ変換された音声データを受信する。出力Ｉ／Ｆ１５は、スピーカ４０に接続される接続部であり、スピーカ４０にＤ／Ａ変換された音声を送信する。通信Ｉ／Ｆ１６は、無線又は有線により表示装置２０と通信するための通信回路である。

記憶装置１７は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等の磁気記憶装置や半導体メモリ等の記憶装置であり、アプリケーションやＯＳ等の各プログラムや、各種データを格納する。記憶装置１７は、ＣＰＵ１１が使用する各種データを保持するデータベースＤＢ（図２参照）を含む。なお、記憶装置１７は、サーバ装置１０とは別体の記憶装置としてサーバ装置１０に接続されていてもよい。

マイク３０は、サーバ装置１０に接続され、音声を受け付け、音声データを出力する。マイク３０は、客室乗務員が使うマイクであり、マイクに入力された音声はスピーカ４０より出力される。

［１−１−２．翻訳装置の構成］
図２は、本実施形態に係る翻訳装置１１０の構成を示す。翻訳装置１１０は、音声により入力された日本語（第１言語の一例）のデータを英語（第２言語の一例）のテキストデータに翻訳する装置である。

翻訳装置１１０は、音声取得部１１１と、音声認識部１１２と、テキスト生成部１１３と、翻訳処理部１１４と、翻訳結果出力部１１５と、を含む。翻訳装置１１０の各部は、ＣＰＵ１１が記憶装置１７内のデータを参照して所定のプログラムを実行することにより実現される。

音声取得部１１１は、マイク３０からの音声データを取得する。音声認識部１１２は、取得した音声データを、予め記憶した所定のモデルに基づいて認識する。テキスト生成部１１３は、認識された音声データをテキストデータに変換する。テキストデータは、音声に変換可能又は画面に表示可能な文字情報又は文字列を含む。

翻訳処理部１１４は、生成されたテキストデータに対し、後述する翻訳処理を行う。

翻訳結果出力部１１５は、翻訳処理部１１４による翻訳処理の結果を出力する。出力された翻訳結果は、通信Ｉ／Ｆ１６（接続部）を介して各表示装置２０に送信される。ここで、英語の翻訳結果は、英語に設定された表示装置２０に送信される。

記憶装置１７は、データベースＤＢとして記憶される各種データを保持する。

［１−１−３．データベースの内容］
データベースＤＢには、パラメータ情報（図６参照）、シーン情報（図１１参照）、用例文情報（図８参照）、スクリプト関数情報（図９Ａおよび図９Ｂ参照）等が、関連付けて記憶されている。

＜パラメータ情報＞
パラメータ情報は、図６に示すように、後述するパラメータの種別と、用語の正規表現と、当該用語の英語による対訳と、当該用語の重要度を含む情報である。パラメータ情報は、翻訳対象となるテキストデータに所定の種別における用語が含まれる場合に使用される。所定の種別とは、例えば、空港名や航空機の便名、時間等の重要な情報のカテゴリである。それぞれの所定の種別には、多くのバリエーションの用語が含まれる。

重要度は、後述するように、パラメータの種別やその用語の重要度に応じて予め設定される重みの度合いである。

各パラメータは、図７Ａに示すように、パラメータの種別（例えば、“airports”）と、用語の重要度に応じて設定される重み付けが反映される重み付け指定情報（例えば、“!”）と、文におけるパラメータの位置を示すパラメータ位置情報（例えば、“$1”）と、パラメータの開始と終端であることを示す“{%”と“%}”とを含む。

なお、パラメータ位置情報は、認識されたテキストデータに同じ種別における用語が複数ある場合、文中における用語の順番を示す情報である。例えば、図７Ｂに示す例では、空港名を示すパラメータが３つ存在するため、{%airports!$1%}、{%airports!$2%}、{%airports!$3%}がテキストデータに含まれる。同様に、時間を表すパラメータが２つ存在するため、{%hours!$1%}と{%hours!$2%}がテキストデータに含まれる。

パラメータ情報の対訳には、図６に示すように呼び出し関数（スクリプト関数）が含まれる。スクリプト関数は、図９Ａ及び図９Ｂに示すように、特定の種別における用語であって、その内容のパターン（数字の桁数や温度単位の変換等）がある程度決まっている用語を適切な表現に変換するための関数である。これらの関数を用いて変換処理を行うことにより翻訳の質や精度を向上させる。

例えば、後述するように便名を発話した場合、音声認識された便名の桁数が実際の便名の桁数と異なる場合がある。便名の桁数は予め決まっている（図９Ａの例では４桁）。そのため、図９Ａに示すように予め生成されたスクリプト関数“FlightNo”を用いることにより、適切な桁数の便名に整形することが可能となる。

また、図９Ｂに示すように、文化圏によって異なる単位を、乗客向けに変換するスクリプト関数を用いてもよい。例えば、図９Ｂに示すように、予め生成されたスクリプト関数“Celsius2Fahrenheit”を用いることにより、摂氏（℃）で表現された気温を、翻訳結果データにおいて華氏（°Ｆ）で表現することができる。

＜シーン情報＞
シーン情報は、図１１に示すように、時間や航空機の置かれる環境を示す情報であり、現在のシーンを示す情報を含む。現在のシーンに応じて、後述する用例文情報の検索範囲が決められる。

＜用例文情報＞
用例文情報（参照テキストデータ群の一例）は、図８に示すように、日本語の用例文セットと、同用例文セットに対応する対訳とを含む。ここで、日本語の用例文セットは、シーン情報に関連付けられている。各用例文セットは、シーン毎に生成され、複数の用例文の組み合わせ（用例文サブセット）により構成される。

［１−１−４．表示装置の構成］
表示装置２０は、航空機の各座席に設置され、情報を表示するディスプレイを備えたコンピュータ装置である。表示装置２０は、図１に示すように、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）２６、メモリ２７、入力装置２８、及びディスプレイ２９を備える。

ＣＰＵ２１は、命令やデータを処理して出力するプロセッサ又は回路である。ＲＯＭ２２は、ＣＰＵ２１の処理手順を記述した制御プログラム等を記憶する。ＲＡＭ２３は、ワークメモリとして一時的に制御プログラムやデータを格納する。通信Ｉ／Ｆ２６は、例えば、サーバ装置１０や航空機内のその他機器と有線又は無線で通信可能な通信回路である。メモリ２７は、半導体メモリ等の記憶回路であり、画像等のデータを記憶する。

入力装置２８は、タッチパネル、キーボード、またはポインティングデバイス（マウス等）を介して入力される座席のユーザによる入力操作を受け付ける。ディスプレイ２９は、液晶パネル、有機ＥＬパネル、又はこれらに類似するパネルによって構成され、処理された画像を表示する画面を含む。ディスプレイ２９には、翻訳装置１１０により生成された翻訳結果のテキストデータが表示される。

［１−２．動作］
以下、本開示に係る翻訳装置１１０の動作について説明する。

［１−２−１．翻訳装置の全体動作］
図３は、翻訳装置１１０による全体の制御フローを示す。以下、航空機内において、乗務員が発話した日本語によるアナウンスの内容を英語に翻訳する処理について説明する。

Ｓ１００：翻訳装置１１０において、入力Ｉ／Ｆ１４および音声取得部１１１により、マイク３０から音声データが取得される。ここでは、例えば図５Ａに示すように発話文Ｄ１００がマイク３０から入力されたものとする。

Ｓ２００：取得された音声データは、音声認識部１１２により認識処理される。ここでは、図５Ｂに示すテキストデータＤ２００に対応する音声データが音声認識されたものとする。ここで、便名が本来の「９９９９」ではなく「９０００９００９０９」となったのは、ゆっくり発話されたために各桁の数字がそれぞれ単独の数字として認識されたためである。

Ｓ３００：音声認識されたデータは、テキスト生成部１１３により図５Ｂに示すようなテキストデータＤ２００（第１テキストデータの一例）として生成される。

Ｓ４００：変換されたテキストデータＤ２００は、後述するように翻訳処理部１１４により翻訳処理がなされる。

Ｓ５００：翻訳処理された翻訳結果データは、翻訳結果出力部１１５により出力される。

Ｓ６００：翻訳結果データは各座席の表示装置２０に送信され、各ディスプレイ２９に図５Ｇに示すような翻訳結果データＤ５００（第２テキストデータの一例）が表示される。

［１−２−２．翻訳処理］
図４は、図３のステップＳ４００における翻訳処理部１１４（図２参照）による翻訳処理のフローを示す。

Ｓ４０１：ステップＳ３００においてテキスト生成部１１３により生成されたテキストデータＤ２００が取得される。

Ｓ４０２：取得されたテキストデータＤ２００が用語を含むかどうか判定される。本例において、図５Ｂに示すテキストデータＤ２００の場合、図６に示すパラメータ情報を参照して、用語Ｔ１が種別“airports”における用語と判定され、用語Ｔ２が種別“flight_num”における用語と判定される。

Ｓ４０３：ステップＳ４０２において認識されたテキストデータＤ２００が用語を含むと判定された場合、該当する用語がパラメータに置換される。本例では、図５Ｃに示すように、用語Ｔ１と用語Ｔ２が用語と判定されるため、データＤ４０３が取得される。

なお、置換前に認識された用語はパラメータと対応付けて、別途メモリ等に記憶される。ここでは、用語Ｔ１が“{%airports!$1%}”に対応付けられ、用語Ｔ２が“{%flight_num!$1%}”に対応付けられる。

Ｓ４０４：取得されたデータＤ４０３のパラメータに対し、パラメータの重み付け指定情報（パラメータ情報中の重要度）に応じて、重み付けがなされる。

具体的には、図６に示すパラメータ情報を参照して、用語Ｔ１の重要度を取得する。ここでは、用語Ｔ１の重要度は「５」である。よって、パラメータ中の重み付け指定情報の“!”を、この重要度に対応する数値長の文字列（重要度情報の一例）に置き換える。この文字列の長さが長いほど当該パラメータの文全体の大きさに占める割合が大きくなる。そのため、類似度判定における精度を向上させることができる。

以上の重み付けの結果、用語Ｔ１に対応するパラメータの文字列の長さが重要度「５」に応じて設定される。なお、図５ＤのデータＤ４０４（第１置換データの一例）では、文字列の長さをアンダーバーの個数で表現している。具体的には、重要度が５の場合はアンダーバーの個数を重要度と同じ５個にする。“flight_num”については重要度が０であるため、重み付け指定情報である“!”は取り除かれる。

Ｓ４０５：シーン情報に基づき現在のシーンを判定する。シーン情報は、上述したように、時間や航空機の状態を含む環境を示す情報である。現在のシーンは、所定の条件またはタイミングで切替わる。なお、シーン情報とその判定処理の詳細については後述する。ここでは、現在のシーンとして「搭乗中」（シーン１）（図１１参照）であることを例とする。

なお、シーン情報は、上述したように検索される用例文に関連付けて保存されている。

Ｓ４０６：パラメータを含み、重み付けがなされたデータＤ４０４に対し、現在のシーンに応じた用例文セットが選択される。ここでは、現在のシーン（シーン１）に対応する用例文セットが検索対象となる場合を例とする。具体的には、図８に示す用例文情報のうちシーン番号「１」に対応する用例文セット（サブセット１、サブセット２、サブセット３・・・）が検索対象とされる。

なお、ステップＳ４０２においてパラメータを含まないと判定された場合も、現在のシーンを判定し（ステップＳ４０５）、判定されたシーンに応じた用例文セットが選択される。パラメータを含まないデータに対する翻訳処理部１１４による処理については後述する。

また、一つのシーンに対し、複数の用例文セットが検索対象となる場合がある。

Ｓ４０７：選択された用例文セットの各サブセットとデータＤ４０４との類似度（距離）が計算される。

ここで、例えば、比較する２つの文字列を等しくするために必要な手順の最少回数（編集距離とも呼ばれる）を求めて、この最少回数が最も少ない文字列同士の類似度を最も高い類似度と判定する。この手順とは、各文字の置き換え、挿入、および削除等である。例えば、レーベンシュタイン距離やジャロ・ウィンクラー距離等、類似度を判定する公知の方法を適用することができる。

なお、重要度は、用語に応じて設定されたが、パラメータ位置情報に応じて設定されてもよい。図５Ｅでは用例文中のパラメータの重み付け指定情報“!”が、用語の重要度に応じたアンダーバーで置き換えられている。

また、図５Ｅに示すように、検索される用例文Ｄ４０８におけるパラメータにおいても、データＤ４０４と同様に重要度に応じてアンダーバーの置き換えや指定情報“!”の削除が行われる。

Ｓ４０８：ステップＳ４０７の類似度計算の結果、所定のしきい値（スコア７０）以上であり最も高い類似度を有する用例文サブセットが決定される。ここでは、選択された用例文サブセット１、サブセット２、サブセット３・・・の中から、最も高い類似度を有する文として図５Ｅに示す用例文Ｄ４０８が選択される。

Ｓ４０９：ステップＳ４０８で決定された用例文Ｄ４０８の対訳を取得する。ここでは、図５Ｆに示す対訳Ｄ４０９（第２置換データの一例）が取得される。

Ｓ４１０：対訳Ｄ４０９にパラメータが含まれるかどうかを判定する。そして、パラメータが含まれる場合はステップＳ４１１に進む。パラメータが含まれない場合は図３のステップＳ５００に進み対訳を翻訳結果として出力する。

Ｓ４１１：取得された対訳Ｄ４０９のパラメータを、置換前の用語であって記憶されていた用語の対訳に置換する。ここで、パラメータ情報を参照して対訳を決定する。例えば、{%airports!$1%}に対応する置換前の用語は用語Ｔ１であることがステップ４０３で記憶されている。そして、用語Ｔ１に対応する対訳は図６のパラメータ情報を参照すると用語ｔ１「Kansai International Airport」であることが分かる。また、便名を示すパラメータである“{%flight_num!$1%}”の対訳は、図６のパラメータ情報に示すように、呼び出し関数であるスクリプト関数を用いて取得する。具体的には、図９Ａに示すスクリプト関数“FlightNo”を用いることにより、認識されたデータである用語Ｔ２の桁数を整形し、「９９９９」に変換する。

また、図７Ｂに示すように対訳Ｄ４０９に複数のパラメータが含まれる場合、位置パラメータ情報に応じて英語の用語を選択して、各パラメータをその用語に置換してもよい。

この結果、翻訳結果データＤ５００が取得される。そして、図３のステップＳ５００に進み、翻訳結果出力部１１５により翻訳結果データＤ５００を出力する。

［１−２−３．パラメータを含まない場合の翻訳処理］
パラメータを含まないデータに対する翻訳処理部１１４による処理（図４のステップＳ４０２の“Ｎｏ”からステップＳ４０５〜Ｓ４１０の処理）について、別の例を用いて説明する。

ここでは、図１０Ａに示すように、発話文Ｄ１００ａがアナウンス情報としてマイク３０から入力された例を用いて説明する。

図３のステップＳ１００において、音声取得部１１１により、発話文Ｄ１００ａがマイク３０から音声データとして取得される。その後、図３のステップＳ２００において、発話文Ｄ１００ａが音声認識部１１２により認識される。そして、図３のステップＳ３００において、音声認識されたデータは、テキスト生成部１１３により、図１０Ｂに示すようにテキストデータＤ２００ａに変換される。そして、ステップＳ４００の翻訳処理に移行する。

先の例と同様に、翻訳処理部１１４は、テキストデータＤ２００ａを取得し（ステップＳ４０１）、テキストデータＤ２００ａが用語を含むかどうか判定する（ステップＳ４０２）。この場合、用語は含まれないため、ステップＳ４０５に移行する。

そして、先の例と同様に現在のシーンを判定し（ステップＳ４０５）、現在のシーンに応じた用例文セットを選択する（ステップＳ４０６）。そして、図１０Ｃに示すように、認識されたテキストデータＤ２００ａと、選択された用例文セットに含まれる各サブセットとの類似度を計算する（ステップＳ４０７）。類似度の計算については、先の例と同様である。

ステップＳ４０７の類似度計算の結果、所定のしきい値以上であり最も高い類似度を有する用例文サブセットを選択する。ここでは、最も高い類似度を有するサブセットとしてサブセットＤ４０８ａが選択される（ステップＳ４０８）。そして、ステップＳ４０８で選択されたサブセットＤ４０８ａの対訳を取得する（ステップＳ４０９）。ここでは、図１０Ｄに示す対訳Ｄ５００ａが取得される。対訳にはパラメータは含まれないと判定され（ステップＳ４１０）、図３のステップＳ５００に進み当該対訳を翻訳結果として出力する。

［１−２−４．シーン情報及び判定処理］
以下、図１１を参照して、シーン情報及びその判定処理について説明する。

＜シーン情報の意義＞
上述の用例文情報は、後述するように、既存の航空機マニュアルの文を組み合わせて生成される。しかし、かかる用例文の組み合わせ（用例文セット）の数は膨大であるため、フライトシーン毎に対応した用例文セットのみを作成する。実際に類似度計算（検索）を実施する際には、アナウンス時点での「現在のフライトシーン」に対応した、可能性のある用例文セットを検索対象とする。これにより、発話文の対象となる用例文セットの数を減らすことができる。

シーン情報は、図１１に示すように、例えば（１）搭乗中、（２）（離陸前）滑走路移動中、（３）離陸中、（４）安定飛行中、（５）着陸中、（６）（着陸後）滑走路移動中、（７）降機中等、実際の旅客機運用の時系列に沿って設定されている。シーン情報は、その他に、（８）機内サービス案内、機内販売案内等、ある程度のアナウンスタイミングは決まっているものの、その順序が既定されていない情報も含む。シーン情報は更に、飛行機の大きな揺れが発生した時等の（９）緊急連絡のように、予測できないアナウンス情報を含む。

＜シーンの判定に応じた検索対象である用例文セットの選択＞
シーンの判定に応じた検索対象である用例文セットの選択は次のように行われる。すなわち、シーンの判定に応じて、（ａ）使用の可能性のある用例文セットを検索対象として追加し、（ｂ）使用の可能性のない用例文セットを検索対象として除外し、或いは（ｃ）航空機の状態を含む環境の情報を条件として、用例文セットを検索対象として追加又は除去する。

＜シーン判定及び検索対象の用例文サブセット切り替え例＞
上述したように、判定された現在のシーンに応じて、検索対象である用例文セットの範囲が抽出される。この場合、以下のルールに従って、シーンが判定され、検索対象の用例文サブセットが切り替えられる。

（ｉ）ルール１
時系列に沿って変化するシーンについては、翻訳処理部１１４は、次のようなルールに従ってシーンを判定する。シーンは、例えば、図１１に示すように、搭乗中→滑走路移動中→離陸中→安定飛行中→着陸中→滑走路移動中→降機中のように移行する。

乗務員の業務開始時点では、検索対象である用例文セットは現在のシーン「搭乗中」に対応する用例文セットとなる。よって、最初の検索はこの用例文セットの各サブセットに対し行う。例えば、「搭乗中」がシーン１とすると、図１１に示すようにシーン１に対応する用例文のセットが検索対象となる。検索が成功し「搭乗中」の用例文セットから該当する用例サブセットを取得できた場合、「現在のシーン」は「搭乗中」と判定できる。そのため、「現在のシーン」が「搭乗中」であると記憶しておく。これと同時に、（ａ）次に発話される可能性がある「滑走路移動中」も検索対象に含めるようにする。発話と用例文検索を繰り返すうちに、「現在のシーン」が「搭乗中」から「滑走路移動中」に変わったと判定されると、（ｂ）「搭乗中」に対応する用例文セットは旅客機の運航上、それ以降発話される可能性が無い。そのため、「搭乗中」に対応する用例文セットを検索対象から除外する。

この様にして、シーンの移行を表すルールと発話内容とから判定された「現在のシーン」の次のシーンの可能性のある用例文セットを追加したり、可能性の無い用例文セットを除外したりすることで、検索対象を限定する。これにより、より正確で高速に用例文セットの検索が可能となる。

また、一つのシーンで発話される可能性のある用例文セットが複数ある場合には、それらの用例文セットも検索対象としておく。例えば、図１１に示すように、現在のシーンが「安定飛行中」と判定された時、後続の用例文セットである「機内サービス案内」や「機内販売案内」は、それぞれ発話される可能性がある。そのため、両方を検索の対象に含める。

なお、シーンを切替える条件またはタイミング（つまり検索対象である用例文セットを切替える条件またはタイミング）としては、上記シーン判定以外にも、航空機の運航状態や機内の状態が変化する時を条件としてもよい。例えば、滑走中であるか等の状態の情報は航空機から取得できる。また、高度や機体の傾き・速度・機首の方位、ベルト着用サイン点灯等を利用すれば、状態の変化の情報を取得できる。例えば、図１１に示すように、シーン情報は各シーンと機内状態との対応関係を有している。そのため、速度、高度、ドアの開閉の有無、揺れ、ＧＰＳ等の情報を用いて、シーンを判定してもよい。例えば、機体に大きな振動が発生したことを示す情報を取得できた場合、現在のシーンに関わらず、シーン（９）に切替えて自動的に「緊急連絡」の用例文セットを検索対象とするようにしてもよい。

また、乗務員によるサーバ装置１０への直接入力により、現在のシーンを切替えてもよい。

（ｉｉ）ルール２
他のシーンと同時に発生するシーンは、次のように判定される。例えば、シーン（８）の機内サービス案内に対応する用例文セットは、安定飛行中のみに検索対象となるように設定される。また、シーン（９）の緊急連絡に対応する用例文セットは、シーンの切り替えに関係なく常時検索対象となるように設定される。

以上のようにして、シーンに応じて、用例文情報を参照する範囲を変更してもよい。

［１−２−５．用例文セットの元データの生成］
用例文セットは、航空会社のアナウンス情報のマニュアル等から生成された元データから生成される。具体的には、同じシーン内の文を連結して、組み合わせ文章を生成して、用例文セット（図８参照）を構成する用例文サブセットを生成する。用例文サブセットは最大組み合わせ数を上限として生成される。例えば、最大組み合わせ数は４である。

図１２は用例文サブセットを生成するための元データの例を示す。図１２はシーン１（搭乗中）において使用される用例文ｉ〜ｖを示す。各用例文にある「順序」は用例文が組み合わせられるときの順序を示す。用例文ｉ〜ｖに基づき、例えばｉ，ｉ+ｉｉ、ｉｉ＋ｉｉｉ・・・等全ての組み合わせに対応する複数の用例文サブセット（例えば、図８参照）が生成され、シーンに対応する用例文セットとして記憶される。

用例文サブセットの生成は、順序（昇順）に従って生成される（順序が４から３などの組み合わせは生成されない）。例えば、用例文ｉ＋用例文ｉｉとする組み合わせは、用例文ｉが順序「１」、用例文ｉｉが順序「２」となっているため、適正な用例文サブセットとして生成される。しかし、用例文ｖ＋用例文ｉｉｉとする組み合わせは、用例文ｖが順序「４」、用例文ｉｉｉが順序「３」となっているため、適正でなく生成されない。

また、用例文ｉｖと用例文ｖは順序が同じ「４」となっているため、どちらが先でもよい。さらに、用例文ｉｖ＋用例文ｖのように同じ順序を含む用例文セットが生成されてもよい。或いは、これとは逆に、同じ順序が割り当てられている場合、排他フラグ等を立てることにより、いずれかの用例文を含むサブセットの生成のみ許可するようにしてもよい。

［１−３．効果等］
上記実施形態に係る翻訳装置１１０においては、翻訳処理部１１４は、日本語（第１言語の一例）のテキストデータに含まれる所定の種別における用語をパラメータに置換する。そして、翻訳処理部１１４は、同パラメータを含む日本語のテキストデータの、英語（第２言語の一例）の対訳を取得し、同対訳に含まれるパラメータを用語の対訳に変換することにより、翻訳結果データを生成する。

特に定型文翻訳において、翻訳処理部１１４は、頻繁に変化する用語（本開示の例では、空港名、便名、時間等）をパラメータに置き換えてから、対訳を選択する。そして、翻訳処理部１１４は、最後にパラメータ部分を用語に置き換える。これにより、定型文に対する類似度判定の精度を高めることができ、翻訳の精度を向上させることができる。

また、パラメータの種別やその重要度に応じて、パラメータの重み付けを行う（例えば、文字列の長さを調整する）。これにより、特に類似度判定において重要な用語の影響力を大きくすることができるため、翻訳の精度を向上させることができる。

更に、判定されたシーンに応じて用例文の検索範囲を狭めることができる。そのため、類似度判定を効率的に実行することができ、翻訳の処理を高速化できる。

（他の実施の形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態１を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記実施の形態１で説明した各構成要素及び機能を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。

そこで、以下、他の実施の形態を例示する。

［１］
上記実施形態においては、翻訳装置１１０は、第２言語として英語の翻訳結果データを各表示装置２０に送信していたが、表示装置２０毎に割り当てられた言語の翻訳結果データを配信するようにしてもよい。

図１３は、本例による翻訳装置２１１０の機能ブロック図である。翻訳装置２１１０は、認識された第１言語によるテキストデータを複数の第２言語に翻訳し、複数の第２言語による翻訳結果データを対応する表示装置２０にそれぞれ送信する点で翻訳装置１１０と異なる。また、翻訳装置２１１０は、データベースＤＢの用例文セットとパラメータ情報において複数の第２言語の対訳情報を保持している点で翻訳装置１１０と異なる。翻訳結果出力部２１１５は、各表示装置２０にいずれの第２言語による翻訳結果データを送信するかを、記憶装置１７に予め記憶された言語設定情報２１７ａを参照して判定する。そして、翻訳結果出力部２１１５は、判定結果に基づいて翻訳結果データを送信する。言語設定情報２１７ａは、各表示装置２０のユーザによって入力装置２８（図１参照）の操作を介して設定される。言語設定情報２１７ａは、翻訳装置２１１０に送信され記憶装置１７に記憶されている。

なお、言語設定情報２１７ａは、ユーザの座席予約情報や国籍等に応じて予め翻訳装置２１１０に送信され記憶されていてもよい。

その他の構成及び機能は実施の形態１と同様である。

［２］
各表示装置２０に送信される翻訳結果データは、複数種の言語によるデータであってもよい。例えば、ユーザの希望言語が不明な場合、航空機籍の言語、出発国の言語、到着国の言語等に応じて複数の翻訳結果データを表示するようにしてもよい。

［３］
上記実施形態においては、翻訳結果データは、表示装置２０のディスプレイ２９に表示されるが、これに限定されない。翻訳結果データは、音声に変換され表示装置２０のイヤホン（図示省略）から出力するようにしてもよい。或いは、翻訳結果データは、サーバ装置１０において音声に変換され、スピーカ４０を介して航空機内で放送されてもよい。

また、翻訳結果データは、サーバ装置１０に接続される大画面のディスプレイに表示され、複数のユーザが見られるようにしてもよい。

［４］
翻訳装置１１０は航空機内において利用されることに限定されない。翻訳装置１１０は、空港での案内、その他の交通機関、レストラン、病院、宿泊施設等、定型文を用いた翻訳が可能な場所において利用されてもよい。

翻訳装置１１０はコンピュータ端末に設けられていてもよい。この場合、音声又はテキストで入力されたデータに対し翻訳処理を行って、スピーカ又はディスプレイを介して翻訳結果を出力するようにしてもよい。ここで、音声でデータが入力される際には、翻訳処理の前に音声認識処理が行われる。

［５］
上記実施形態において、類似度を判定するためのしきい値を７０としていたがこれに限定されない。しきい値は７０より大きくても小さくてもよい。

また、判定されるシーンに応じてしきい値を設定してもよい。例えば、緊急時のシーンのしきい値を他のシーンのしきい値よりも上げることにより、より精度の高い翻訳結果データを得られるようにしてもよい。

［６］
上記実施形態においては、翻訳装置１１０は、判定されるシーンに応じて用例文情報の検索範囲を変更しているが、これに加えて又はこれに代えて、判定されるシーンに応じて検索の優先順位を変更するようにしてもよい。例えば、図１１の（９）の「緊急連絡」に対応する用例文サブセットは、その重要性からいずれのシーンにおいても検索対象とされているとする。しかし、（１）の「搭乗中」に対応する用例文サブセットは、（４）の「安定飛行中」に比べて発生確率が低い。このことから、（１）の「搭乗中」に対応する用例文サブセットの検索の優先順位を低くする等が考えられる。この場合、検索途中で非常に高い類似度のスコアが得られた場合、検索を停止して当該用例文セットを用いて翻訳処理を進めてもよい。以上のようにして、シーンに応じて、用例文情報を参照する順番を変更してもよい。

［７］
スクリプト関数は、第２言語の種類に応じて用いるようにしてもよい。例えば、図９Ｂに示す温度の単位の変更は、同じ単位を使用する文化圏においては言語が異なっていても変換する必要はない。この場合、第２言語の種類と単位情報の対応関係を含む情報を記憶装置１７に予め記憶しておく。そして、翻訳処理部１１４は、図４のステップＳ４１１において、第２言語の種類を判定し、当該スクリプト関数を用いるかどうか判定してから、対訳への置換を行うようにしてもよい。

［８］
上記実施形態における処理（図３及び図４等の処理）の実行順序は、必ずしも、上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。

例えば、図４において現在のシーンの判定（ステップＳ４０５）は、パラメータ判定（ステップＳ４０２）よりも前に行ってもよいし、パラメータ判定と同時に行ってもよい。

［９］
シーンによって用例文サブセットが得られるので、その用例中に含まれているパラメータの種別も用例文を調べることで列挙ができる。従って、音声認識結果（発話）文に対して正規表現を用いて検索を行うパラメータの種別（airports等）も限定することができる。これによって、本来パラメータ置換を行いたくない部分も置換されてしまうという問題を軽減することができる。これについて、図１４Ａ〜図１４Ｃを用いて説明する。

例えば、（２）滑走路移動中、または（３）離陸中の用例文として用例文Ｄ８００という文があり、パラメータ情報に温度に関する用語の正規表現として正規表現Ｄ８０１がある場合について考える。用例文Ｄ８００と発話された場合、用語Ｔ３という表現が温度に関するパラメータとマッチしてしまい、用例文Ｄ８００がデータＤ８０２に置き換えられてしまう可能性がある。

しかし、実際は（２）滑走路移動中、または（３）離陸中において、温度に関する用語を含む用例文は無い。そのため、（２）滑走路移動中、または（３）離陸中においては、ステップＳ４０２の用語の検出の際に温度に関する用語を検出しないようにする。これによって、より精度の高い翻訳を実現することができる。

［１０］
特定のパラメータ情報を事前に航空機の持つ情報で置き換えておいてもよい。これについて、図１５Ａおよび図１５Ｂを用いて説明する。

例えば、システム１が関西空港行きであるという情報を事前に取得している場合は、用例文中の行き先に関するパラメータを全てあらかじめ用語Ｔ１に置き換える。またステップＳ４０２の用語検出の際に用語Ｔ１という用語は検出対象外とする。この置き換えを行うことで、発話文に対してパラメータ置換を行った後のテキストデータはデータＤ９００となる。また、最も高い類似度を有する用例文は用例文Ｄ９０１となる。これにより、「羽田空港」等の行き先以外の空港名が発話された場合に、類似度のスコアを下げることができる。そのため、翻訳の精度が向上する。

なおシステム１は、用例文中のどのパラメータが行き先に関係しているかを示す情報を保持し、それを参照する。例えば、用例文Ｄ４０８（図５Ｅ参照）の「{%airports_____$1%}」は行き先に関係しているが、図７Ｂの「{%airports!$1%}」は行き先に関係していない等といった情報が、テーブルで管理されている。このテーブルを参照することで、図７Ｂに示されている用例文の「{%airports!$1%}」は用語Ｔ１に置換されない。

［１１］
上記実施形態においては、音声データを入力しているがこれに限定されない。例えば、タッチパネルやキーボード等の入力装置から入力Ｉ／Ｆを介してテキストデータを取得してもよいし、外部の装置から通信Ｉ／Ｆを介してテキストデータを取得してもよい。これにより、翻訳処理部１１４による翻訳処理を実行してもよい。

［１２］
本開示に係る翻訳装置１１０は、上記実施形態により実施されることに限られない。翻訳装置１１０により実行される翻訳方法や、翻訳装置１１０により実行される実行されるコンピュータプログラム、かかるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本開示の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃ）、半導体メモリを挙げることができる。

上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。

［１３］
上記実施形態においては、パラメータの判定や置換を行わなくてもよい。つまり、翻訳処理部１１４は、図４においてステップＳ４０１のテキストデータ取得後、ステップＳ４０５のシーン判定を行い、ステップＳ４０６において判定されたシーンに応じた用例文サブセットを選択する。

この場合、判定されたシーンに応じて用例文のサブセットを選択することにより、用例文情報の検索範囲を狭めることができる。そのため、翻訳処理が効率化され且つ翻訳の処理を高速化できる。

これに基づき、別の観点に係る発明は次のように表現できる。

「第１言語による入力データを取得する入力部と、
前記入力データを認識し、認識した前記入力データに基づき前記第１言語のテキストデータを生成し、前記テキストデータの対訳である第２言語のテキストデータを生成する制御部と、を備え、前記制御部は、
前記第１言語による用例文と前記用例文の前記第２言語による対訳とを含む参照テキストデータ群を参照することにより、前記第１言語のテキストデータとの類似度がしきい値以上である用例文を取得し、前記用例文の前記第２言語による対訳に基づき前記第２言語のテキストデータを生成し、
時間及び環境の少なくとも一方に応じて変化するシーンを判定し、
判定された前記シーンに応じて前記参照テキストデータ群を参照する範囲及び順番の少なくとも一方を変更する、翻訳装置。」

本開示は、翻訳装置として利用可能である。

１ ：システム
１０ ：サーバ装置
１１ ：ＣＰＵ
１２ ：ＲＯＭ
１３ ：ＲＡＭ
１４ ：入力Ｉ／Ｆ
１５ ：出力Ｉ／Ｆ
１６ ：通信Ｉ／Ｆ
１７ ：記憶装置
２０ ：表示装置
２１ ：ＣＰＵ
２２ ：ＲＯＭ
２３ ：ＲＡＭ
２６ ：通信Ｉ／Ｆ
２７ ：メモリ
２８ ：入力装置
２９ ：ディスプレイ
３０ ：マイク
４０ ：スピーカ
１１０ ：翻訳装置
１１１ ：音声取得部
１１２ ：音声認識部
１１３ ：テキスト生成部
１１４ ：翻訳処理部
１１５ ：翻訳結果出力部
２１１０ ：翻訳装置
２１１５ ：翻訳結果出力部

Claims (10)

1. 第１言語の第１テキストデータを取得する入力部と、
   前記第１テキストデータの対訳である第２言語の第２テキストデータを生成する制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   所定の種別における前記第１言語の第１用語と、前記第１用語の重要度と、前記第１用語の対訳である前記第２言語の第２用語とを含むパラメータ情報に基づいて、前記第１テキストデータに含まれる前記第１用語を前記第１用語の重要度が高いほど文字列が長くなる重要度情報を含むパラメータに置換することにより、第１置換データを生成し、
   用例文と前記用例文の対訳とを含む参照テキストデータ群を参照することにより、前記第１置換データとの類似度がしきい値以上である前記用例文を選択し、
   前記用例文の対訳を、前記第１置換データに対応する前記第２言語の第２置換データとして取得し、
   前記パラメータ情報に基づいて、前記第２置換データに含まれる前記パラメータを前記第２用語に置換することにより、前記第２テキストデータを生成する、
   翻訳装置。
2. 前記パラメータは、前記第１テキストデータに前記所定の種別の他の第１用語がある場合、前記第１テキストデータにおける前記他の第１用語の位置と異なる前記第１用語の位置を示すパラメータ位置情報を含み、
   前記制御部は、前記パラメータ位置情報に応じて前記第２置換データにおける前記パラメータを置換する前記第２用語を選択する、
   請求項１に記載の翻訳装置。
3. 前記パラメータ情報と前記参照テキストデータ群を保持する記憶装置を備える、
   請求項１または２に記載の翻訳装置。
4. 前記制御部は、時間及び周囲の状況の少なくとも一方に応じて変化するシーンを判定し、前記判定した前記シーンに応じて前記参照テキストデータ群を参照する範囲及び順番の少なくとも一方を変更する、
   請求項１から３のいずれかに記載の翻訳装置。
5. 前記制御部は、前記判定した前記シーンに応じて前記しきい値を変更する、
   請求項４に記載の翻訳装置。
6. 前記第２言語は、複数の第２言語を含み、
   前記制御部は、前記複数の第２言語のそれぞれに対して、前記第２テキストデータを生成する、
   請求項１から５のいずれかに記載の翻訳装置。
7. 接続部を有し、
   前記制御部は、前記第２テキストデータを、前記接続部を介して前記第２言語に設定された情報端末に送信する、
   請求項１から６のいずれかに記載の翻訳装置。
8. 前記制御部は、
   前記第１テキストデータに前記所定の種別における第１用語が含まれるかどうかを判定し、
   前記第１テキストデータに前記第１用語が含まれないと判定した場合、前記参照テキストデータ群を参照することにより、前記第１テキストデータの対訳を取得する、
   請求項１から７のいずれかに記載の翻訳装置。
9. 前記入力部は、前記第１言語の音声データを認識することにより、前記第１テキストデータを取得する、
   請求項１から８のいずれかに記載の翻訳装置。
10. 第１言語の第１テキストデータを取得し、
    所定の種別における前記第１言語の第１用語と、前記第１用語の重要度と、前記第１用語の対訳である前記第２言語の第２用語とを含むパラメータ情報に基づいて、前記第１テキストデータに含まれる前記第１用語を前記第１用語の重要度が高いほど文字列が長くなる重要度情報を含むパラメータに置換することにより、第１置換データを生成し、
    用例文と前記用例文の対訳とを含む参照テキストデータ群を参照することにより、前記第１置換データとの類似度がしきい値以上である前記用例文を選択し、
    前記用例文の対訳を、前記第１置換データに対応する第２言語の第２置換データとしてメモリより取得し、
    前記パラメータ情報に基づいて、前記第２置換データに含まれる前記パラメータを前記第２用語に置換することにより、前記第２言語の第２テキストデータを生成する、
    翻訳方法。

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