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公開番号2024057765
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-25
出願番号2022164648
出願日2022-10-13
発明の名称言語翻訳システム及びプログラム
出願人個人
代理人個人
主分類G06F 40/279 20200101AFI20240418BHJP(計算;計数)
要約【課題】文字会話や音声会話における翻訳精度の劣化の予防する言語翻訳システム及びプログラムを提供する。
【解決手段】言語翻訳システムは、翻訳処理部、音声/表示出力処理部及び複数のデータベースを備える。翻訳処理部は、話者Aが発した会話情報を、データベースとの連携のもと話者Bの言語に自動翻訳し、音声/表示出力処理部は、翻訳された話者Aによる会話情報を音声又は表示によって話者Bに対して出力するとともに、これに応答する話者Bによる会話情報をデータベース内に蓄積する。言語翻訳システム内には、訳訂正情報検知部が設けられており、データベース内には、予め設定された訳訂正情報が蓄積されており、訳訂正情報検知部が、話者Bによる会話情報中に訳訂正情報を検知すると、話者Aによる会話情報を翻訳処理部により翻訳した翻訳情報中に誤りが含まれる可能性があると判断する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
話者Ａ及び話者Ｂの二者間における異言語コミュニケーション達成のための言語翻訳システムであって、翻訳処理部、音声／表示出力処理部、及び複数のデータベースが設けられており、翻訳処理部は、一方の話者Ａが発した音声／文字による会話情報を、データベースとの連携のもと他方の話者Ｂの言語に自動翻訳し、音声／表示出力処理部は、当該翻訳された話者Ａによる会話情報を音声又は表示によって話者Ｂに対して出力するとともに、これに応答する話者Ｂによる会話情報をデータベース内に蓄積する言語翻訳システムにおいて、
当該言語翻訳システム内に、訳訂正情報検知部が設けられており、
データベース内には、予め設定された訳訂正情報が蓄積されており、
訳訂正情報検知部が、話者Ｂによる会話情報中に訳訂正情報を検知すると、話者Ａによる会話情報を翻訳処理部により翻訳した翻訳情報中に誤りが含まれる可能性があると判断するよう構成されていることを特徴とする言語翻訳システム。
続きを表示（約 500 文字）【請求項２】
言語翻訳システム内に、定型文出力部が設けられており、訳訂正情報検知部が話者Ｂによる会話情報中に訳訂正情報を検知すると、話者Ｂに対して、定型文出力部が翻訳文が正しかったか確認する定型文を出力するよう構成されていることを特徴とする請求項１に記載の言語翻訳システム。
【請求項３】
言語翻訳システム内に、精度算出部、閾値監視部、学習処理部が設けられており、精度算出部により算出した翻訳精度が、所定の閾値を超えることが閾値監視部により確認されると、学習処理部に対して再学習の指示が出されることを特徴とする請求項１または２に記載の言語翻訳システム。
【請求項４】
話者識別部が設けられていることにより、複数話者間における異言語コミュニケーション達成が可能であるよう構成されていることを特徴とする請求項１に記載の言語翻訳システム。
【請求項５】
モーションセンサーが設けられており、データベース内には、訳訂正情報として当該モーションセンサーにより読み取り可能な話者の動作が蓄積されていることを特徴とする請求項１に記載の言語翻訳システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は二者間における異言語コミュニケーション達成のための言語翻訳システム言語翻訳システム及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
今日、自動翻訳（ＡＩ）システムの普及が進みつつある。そのような自動翻訳システムにおいては、「破局的忘却」といわれる問題が存在する。「破局的忘却」とは、事前に行った学習内容を忘れたり、推論結果の精度を落とすような学習をしたりする問題のことを指す。サービス等で継続的に利用しながら追学習を行うＡＩモデルにおいて、このような「破局的忘却」の問題は、避けられない課題となっている。
【０００３】
「破局的忘却」に対する対処方法として、「継続学習」と呼ばれる方法がある。このような「継続学習」は様々な手法で研究が進められている（参考例：非特許文献１）。また、実利用段階での対処方法として、非特許文献２のような再学習方法も存在している。
【０００４】
追学習や再学習の際に用いるデータの調整及び修正は、専門の技術者・研究者による作業が必要となる。そのため、これは社会利用されるサービスにとって、利用継続コストの上昇、例えば専門職介入によるコスト上昇や、迅速対応、例えば調整までのタイムラグ解消に対する課題が生ずる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
“継続学習における事前学習言語モデルを比較する“，［ｏｎｌｉｎｅ］，２０２２年４月１日，株式会社ｗｅｖｎａｌ，［２０２２年７月１３日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ａｉ－ｓｃｈｏｌａｒ．ｔｅｃｈ／ａｒｔｉｃｌｅｓ／ｃｏｎｔｉｎｕａｌ－ｌｅａｒｎｉｎｇ／ＰＬＭｉｎＣＬ＞
“ＡＷＳを活用した機械学習モデルの継続的な運用改善” ，［ｏｎｌｉｎｅ］，２０２１年７月２７日，Ｑｉｉｔａ株式会社，［２０２２年７月１３日検索］，インターネット
“話者認識ｍｉｍｉ（R）ＳＲＳ誰の発言かを聞き分け、価値を産む。”，［ｏｎｌｉｅ］，ＦａｉｒｙＤｅｖｉｃｅｓ株式会社，［２０２２年９月１日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ｆａｉｒｙｄｅｖｉｃｅｓ．ｊｐ／ｓｒｓ＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明は、翻訳や音声認識サービス利用者間の文字会話や音声会話における翻訳精度の劣化の予防及び翻訳精度の向上を図るプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この課題は、話者Ａ及び話者Ｂの二者間における異言語コミュニケーション達成のための言語翻訳システムであって、翻訳処理部、音声／表示出力処理部、及び複数のデータベースが設けられており、翻訳処理部は、一方の話者Ａが発した音声／文字による会話情報を、データベースとの連携のもと他方の話者Ｂの言語に自動翻訳し、音声／表示出力処理部は、当該翻訳された話者Ａによる会話情報を音声又は表示によって話者Ｂに対して出力するとともに、これに応答する話者Ｂによる会話情報をデータベース内に蓄積する言語翻訳システムにおいて、当該言語翻訳システム内に、訳訂正情報検知部が設けられており、データベース内には、予め設定された訳訂正情報が蓄積されており、訳訂正情報検知部が、話者Ｂによる会話情報中に訳訂正情報を検知すると、話者Ａによる会話情報を翻訳処理部により翻訳した翻訳情報中に誤りが含まれる可能性があると判断するよう構成されていることにより解決される。
【０００８】
言語翻訳システム内に、定型文出力部が設けられており、訳訂正情報検知部が話者Ｂによる会話情報中に訳訂正情報を検知すると、話者Ｂに対して、定型文出力部が翻訳文が正しかったか確認する定型文を出力するよう構成されていることを特徴とする請求項１に記載の言語翻訳システム。
【０００９】
言語翻訳システム内に、精度算出部、閾値監視部、学習処理部が設けられており、精度算出部により算出した翻訳精度が、所定の閾値を超えることが閾値監視部により確認されると、学習処理部に対して再学習の指示が出されることを特徴とする請求項１または２に記載の言語翻訳システム。
【００１０】
話者識別部が設けられていることにより、複数話者間における異言語コミュニケーション達成が可能であるよう構成されていることを特徴とする請求項１に記載の言語翻訳システム。
（【００１１】以降は省略されています）

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