DE69712216T2 - Verfahren und gerät zum übersetzen von einer sparche in eine andere - Google Patents

Verfahren und gerät zum übersetzen von einer sparche in eine andere

Info

Publication number
DE69712216T2
DE69712216T2 DE69712216T DE69712216T DE69712216T2 DE 69712216 T2 DE69712216 T2 DE 69712216T2 DE 69712216 T DE69712216 T DE 69712216T DE 69712216 T DE69712216 T DE 69712216T DE 69712216 T2 DE69712216 T2 DE 69712216T2
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
input
words
circuit
language
translation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
DE69712216T
Other languages
English (en)
Other versions
DE69712216D1 (de
Inventor
Julius Cherny
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gedanken Corp
Original Assignee
Gedanken Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gedanken Corp filed Critical Gedanken Corp
Publication of DE69712216D1 publication Critical patent/DE69712216D1/de
Application granted granted Critical
Publication of DE69712216T2 publication Critical patent/DE69712216T2/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/237Lexical tools
    • G06F40/242Dictionaries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/279Recognition of textual entities
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/42Data-driven translation
    • G06F40/44Statistical methods, e.g. probability models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/55Rule-based translation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/58Use of machine translation, e.g. for multi-lingual retrieval, for server-side translation for client devices or for real-time translation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Machine Translation (AREA)
  • Crystals, And After-Treatments Of Crystals (AREA)
  • Document Processing Apparatus (AREA)

Description

    Stand der Technik
  • Die vorliegende Erfindung betrifft das Übersetzen von einer Sprache in eine andere. Insbesondere betrifft die Erfindung das Herstellen von Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen auf der Basis einer vom Anwender zumindest teilweise gewählten Thematik, auf welche die Übersetzung abgestellt ist.
  • Das Übersetzen zwischen verschiedenen Sprachen ist allgemein bekannt. Grundsätzlich wird die Übersetzung manuell von Einzelpersonen getätigt, welche sowohl die Quellen- als auch die Zielsprache fließend beherrschen. Menschliche Übersetzer haben die Fähigkeit, geschriebene oder gesprochene Texte mit einem hohen Grad an Genauigkeit praktisch momentan zu übersetzen. Darüberhinaus sind von Menschen angefertigte Übersetzungen oft genauer, weil der Übersetzer in vielen Fällen die Thematik bzw. das Fachgebiet, die bzw. das der Übersetzung zugrundeliegt, sehr gut kennt.
  • Obgleich von Menschenhand erstellte Übersetzungen oft eine sehr hohe Genauigkeit aufweisen, sind sie doch auch sehr teuer, nachdem hierfür Personen mit sehr speziellen Fähigkeiten gefordert sind. Neben den grundsätzlichen Kosten, die allein schon einen Hinderungsgrund darstellen können, sind in vielen Fällen, wo eine Übersetzung benötigt wird, zusätzliche Kenntnisse erforderlich, welche die Kosten noch weiter in die Höhe treiben. So müsste zum Beispiel in einem Falle, wo zwei Biowissenschaftler unterschiedlicher Sprache miteinander kommunizieren müssen, der Übersetzer nicht nur beide Sprachen fließend beherrschen, sondern auch Kenntnisse auf dem Gebiet der Biotechnik besitzen, damit viele Fachbegriffe in ihrer richtigen Bedeutung wiedergegeben werden.
  • Ein weiteres Problem bei von Menschen angefertigten Übersetzungen ist in der beschränkten Verfügbarkeit qualifizierter Einzelpersonen für solche Aufgaben zu sehen. Es sind bereits viele Versuche unternommen worden, die Probleme der arbeitsintensiven menschlichen Übersetzungspraktiken anzugehen. Oft beinhalteten diese Versuche den Einsatz elektronischer Vorrichtungen zum Übersetzen von geschriebenem Text aus einer Sprache in eine andere.
  • So ist beispielsweise in der US PS Nr. 4 393 460 von Masuzawa et al eine elektronische Übersetzungsmaschine beschrieben, bei der eine sprachgesteuerte Schaltung für das Eingeben von Wörtern in einer Sprache, eine Verarbeitungsschaltung zum Übersetzen der Wörter in eine zweite Sprache und eine Sprachsyntheseschaltung zum "Sprechen" der übersetzten Worte in der zweiten Sprache eingesetzt werden. Die Übersetzung basiert auf dem Einsatz von drei "Analysatoren", welche die Zeichen eines Wortes, die Syntax und die Wortfrequenz analysieren. Eine Schwachstelle des von Masuzawa beschriebenen Systems ist darin zu sehen, dass es auf einen einzelnen Regelsatz und "schwerverständliche" Sätze für jede Sprache abgestellt ist. Dies führt unvermeidlich zu Übersetzungsfehlern, besonders wenn Fachthemen Gegenstand der Übersetzung sind.
  • Ein weiteres Übersetzungssystm ist in der US PS Nr. 4 805 732 von Okamoto beschrieben. Okamoto offenbart eine Maschine mit einem Eingabebereich, einem linguistische Informationen speichernden Wörterbuchbereich, einem Verarbeitungsbereich und einem Ausgabebereich. Der Ausgabebereich enthält ein Display und bietet dem Anwender die Möglichkeit, entweder den Eingabetext oder den übersetzten Text zu editieren. Das System nach Okamoto ist jedoch zumindest mit dem gleichen Mangel behaftet wie das nach Masuzawa, nämlich dass die Übersetzung auf einem einzelnen Regelsatz für eine gegebene Sprache basiert.
  • In der US PS Nr. 5 299 124 nach Fukumochi et al ist eine Übersetzungsmaschine beschrieben, die speziell auf eine syntaktische Satzanalyse gerichtet ist. Der eingegebene Satz wird durch einen Wörterbuch-/Norphem-Analysator in Wörter unterteilt. Das übersetzte Wort wird zum Ableiten von Angaben bezüglich Zeit, Person und Zahl (Singular oder Plural) auf entsprechende grammatische Informationen für jedes Wort abgeglichen. Ein syntaktischer Analysator bildet einen Strukturanalysenbaum auf der Basis der Wörterbuch-Übersetzung und grammatischer Regeln für den jeweiligen Satz. Wenn der Baum nicht passt, wird der Satz in kleinere Teile aufgebrochen und neu verarbeitet, bis eine akzeptable Übersetzung vorliegt. Jedoch arbeitet auch Fukumachi mit einem einzelnen Regelsatz für jede Sprache.
  • Die US PS Nr. 5 497 319 (und die dieser entsprechende PCT-Veröffentlichung WO 92/12494) nach Chong et al beschreibt ein anderes System, das einen Eingabetext in einer Quellsprache automatisch in einen Ausgabetext in einer Zielsprache übersetzt. Das System nach Chong bedient sich einer Wörterbuch-Datenbank, die Kernsprachen-Wörterbücher mit Allgemeinwörtern, Untersprachen-Wörterbücher mit Spezialwörtern und Anwender-Wörterbücher umfasst. Bei Chong wird wie in vielen anderen Übersetzungssystemen auch die Übersetzung dadurch ausgeführt, dass zunächst versucht wird, unter Benutzung des "normalen" Zweisprachen-Wörterbuchs die Quellsprache in die Zielsprache zu bringen. Werden keine Äquivalente gefunden, so wird ein Spezial-Wörterbuch aufgerufen und sodann der Anwender veranlasst, eine Übersetzung zu liefern.
  • In der US PS Nr. 4 507 750 nach Frantz et al wird versucht, einige der vorstehend beschriebenen Probleme anzugehen. In dem Bewusstsein, dass eine Übersetzung Wort für Wort nicht ausreicht, um einen genauen Übersetzungstext zu erstellen, beschreibt Frantz ein System, das den Kontext in einem gegebenen Satz analysiert, um verschiedene bei anderen Übersetzungsmaschinen anstehende Probleme, wie der Umgang mit Homonymen, auszuschalten. Zwar setzt sich Frantz mit einfachen Problemen auseinander, beispielsweise der Unterscheidung zwischen "to" (zu), "too" (auch) und "two" (zwei), doch verlässt auch er sich auf einen einzigen Regelsatz pro Sprache.
  • Zumindest wegen der vorgenannten Gründe ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Übersetzungssystem bereitzustellen, das in Abhängigkeit von der Thematik der zu übersetzenden Information aus einer Sprache in eine andere übersetzt.
  • Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist die Bereitstellung eines Übersetzungssystems, das mit mehrfachen Regel-Dateibänken für eine gegebene Sprache arbeitet, um die Übersetzungsgenauigkeit zu vergrößern.
  • Schließlich sieht noch eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung die Bereitstellung eines Übersetzungssystems vor, bei dem mehrfache Wörterbücher benutzt werden, um zwischen einer ersten und einer zweiten Sprache zu übersetzen.
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Die vorstehenden sowie weitere Aufgaben der vorliegenden Erfindung werden durch die nachfolgend beschriebenen Systeme und Verfahren gelöst, bei denen die Übersetzung zwischen zwei Sprachen zumindest teilweise auf der Wahl eines der Übersetzung zugrundeliegenden speziellen Themas beruht. Das erfindungsgemäße Übersetzungssystem und Übersetzungsverfahren weist eine für jedes Sprachenpaar erstellte so genannte "dreidimensionale" Datenbank auf. Die drei Dimensionen umfassen die Quellsprache, die Zielsprache und die Thematik (bzw. das der Übersetzung zugrundeliegende Fachgebiet). Jede Zelle in der Datenbank enthält zu jedem Thema Informationen beispielsweise bezüglich der Assoziationshäufigkeit, der Synonyme und themabezogener Wörterbuch-Definitionen.
  • Die Grundprinzipien der vorliegenden Erfindung sind auf die verschiedensten Systeme und Verfahren zum automatischen Erstellen hochgenauer Übersetzungen anwendbar. In einer Ausführungsform werden Fachwörterbücher durch Scannen verschiedener Dokumentationen (oder im Wege sonstiger konventioneller Verfahrensweisen) erstellt. Zum Herstellen einer die Mikrobiologie betreffenden Datenbankebene (d. h. einer Ebene der dreidimensionalen Datenbank) würden verschiedene Artikel aus Fachveröffentlichungen aus dem Gebiete der Mikrobiologie über Scanner eingegeben. Das eingegebene Material kann durch einen Syntaxanalysator gegeben werden, der die Zuordnung der Wörter zu Wortarten vornimmt. Das Eingabematerial wird sodann auf ein konventionelles zweisprachiges Wörterbuch angewendet, das Zielsprachenübersetzungen anfertigt.
  • Gleichzeitig mit dem Eingeben des Quellsprachenmaterials über Scanner wird unter Benutzung verschiedener Dokumente in. der Zielsprache (die auf das gleiche Thema gerichtet sind) ein ähnlicher Prozess für die Zielsprache durchgeführt. Das Endergebnis sind zwei Wörterdateien in einer Sprache mit zugehörigen Übersetzungen. Die beiden Dateien werden sodann über irgendeine Art von Mustererkennungsroutinen dahingehend bearbeitet, dass die Assoziationshäufigkeit zwischen den beiden Dateien errechnet wird. Durch diesen Prozess wird eine Ebene der dreidimensionalen Fachwörter-Datenbank (d. h. für die jeweils gewählte Fachthematik) erstellt.
  • Liegen die dreidimensionalen Fachwörterdaten für eine gegebene Fachthematik vor, so lässt sich das System auf vielerlei Art einsetzen. Eine Ausführungsform betrifft ein System, bei dem zwei Personen unterschiedlicher Sprache über Telefon miteinander kommunizieren können, wobei das System die jeweilige Übersetzung praktisch in Echtzeit liefert (jeder Anrufer macht nach dem Sprechen eine kleine Pause). Eine Spracherkennungsschaltung wandelt die aus einem Mikrophon empfangenen Analogsignale (oder eine digitalisierte Version derselben) in Signale zur Verarbeitung um. Die Verarbeitungsschaltung konvertiert die Signale in Wörter, die man sodann auf die Fachwörter-Datenbank und eine konventionelle zweisprachige Datenbank anwendet, um den Text zu übersetzen. Der übersetzte Text wird synthetisiert und dem anderen Teilnehmer übermittelt.
  • Kurzbeschreibung der Zeichnungen
  • Die vorbeschriebenen und weitere Aufgaben sowie Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Einzelbeschreibung mit Bezug auf die beiliegenden Zeichnungen, wobei gleiche Bezugsziffern durchgängig jeweils gleiche Teile bezeichnen.
  • Es zeigen:
  • Fig. 1 ein Blockdiagramm einer Ausführungsform eines nach den Grundprinzipien der vorliegenden Erfindung hergestellten Übersetzungssystems;
  • Fig. 2 ein Blockdiagramm, in dem verschiedene mögliche Eingabesysteme für das Übersetzungssystem nach Fig. 1 dargestellt sind;
  • Fig. 3 ein Blockdiagramm, das verschiedene Ausgabesysteme für das Übersetzungssystem nach Fig. 1 aufzeigt;
  • Fig. 4 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Aufbau einer dreidimensionalen Fachwörter-Datenbank unter Benutzung des nach den Grundprinzipien der vorliegenden Erfindung konzipierten Übersetzungssystems gemäß Fig. 1;
  • Fig. 5 ein Prinzipschaltbild, das als Beispiel einen Teil der zum Aufbau der dreidimensionalen Datenbank nach Fig. 4 angewandten Verfahrensweise zeigt; und
  • Fig. 6 ein Flussdiagramm, aus dem die Funktionsweise des nach den Grundprinzipien des vorliegenden Erfindung konzipierten Übersetzungssystems gemäß Fig. 1 ersichtlich ist.
  • Einzelbeschreibung der Zeichnungen
  • Die erfindungsgemäßen Systeme und Verfahren zum Übersetzen von einer Sprache in eine andere weist ein Verarbeitungssystem auf, das sich zum Erstellen hochgenauer Übersetzungen einer dreidimensionalen Datenbank (für mehrfache Fachgebiete) bedient. Jede "Ebene" in der Datenbank dient der Übersetzung zwischen zwei Sprachen für ein gegebenes Fachgebiet (z. B. Biotechnologie, Hochfrequenz-Elektronikschaltungen, Medizintechnik usw.). Ebenfalls enthalten sind konventionelle zweisprachige Wörterbücher (d. h. Allgemeinwörterbücher), die benutzt werden, um die vom Prozessor unter Heranziehung eines Fachwörterbuchs hergestellte Übersetzung zu vervollständigen.
  • Fig. 1 zeigt eine allgemeine Darstellung eines Systems zum Herstellung von Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen nach den Grundprinzipien der vorliegenden Erfindung. Das Übersetzungssystem 100 weist Eingabesysteme 102 und 112, Ausgabesysteme 104 und 114, einen Prozessor 106 und einen Speicher 108 auf. Der Speicher 108 kann Festspeicher (beispielsweise mit Festplattenlaufwerken oder magneto-optischen Laufwerken) wie auch flüchtige Speicher (beispielsweise mit DRAM) eingerichtet sein. Wenigstens ein Teil des Speichers 108 ist als Zwischenspeicher mit Untergliederungen für Fachwörterbücher 120, zweisprachige Wörterbücher 122, Syntaxregeln 124 und Grammatikregeln 126 vorgesehen. Jeder der Bereiche 120-126 kann im Nichtbetrieb des Systems 100 fest abgespeichert sein und im Rahmen des Startverfahrens für das System 100 in den flüchtigen Speicher geladen werden.
  • Das Übersetzungssystem 100 kann zum Erstellen oder Ändern von Fachwörterbüchern 120 oder zweisprachigen Wörterbüchern 122 durch Eingeben zusätzlicher Daten über die Eingabesysteme 102 112 benutzt werden. Fig. 2 zeigt einige der verschiedenen Verfahrensweisen zum Eingeben von Daten in das System 100 über das Eingabesystem 102. Für den Fachmann ist klar, dass zwar drei spezifische Schaltungsausführungen von Eingabevorrichtungen in Fig. 2 dargestellt sind, die Grundprinzipien der vorliegenden Erfindung aber dennoch durch ein System implementierbar sind, das jede Art von Eingabevorrichtungen/Schaltungen sowie jede beliebige Kombination solcher Vorrichtungen und sonstiger vorbekannter Einrichtungen, die Sprachinformation empfangen können, und Schaltungen, die diese Informationen in Signale zum Verarbeiten per Computer umwandeln (beispielsweise ein einfaches Mikrophon und eine Spracherkennungsschaltung) aufweist.
  • Das Eingabesystem 102 kann beispielsweise mit einem Telefon 202 zum Aufnehmen von Spracheingaben und einer Spracherkennungsschaltung 204 zum Umwandeln dieser Eingaben in Signale, die der Prozessor 206 als "Text" verarbeiten kann, ausgestattet sein. Auch kann das Eingabesystem 102 zusätzlich (oder statt des Telefons 202) einen Scanner 206 zum Eingeben von gedrucktem Text in das System 100 aufweisen. In Verbindung mit dem Scanner 206 wird eine optische Zeichenerkennungsschaltungs-Software (OCR) 208 zum Umwandeln der über Scanner eingebrachten Signale in "Text" vorgesehen. Die OCR 208 kann im Scanner 206 integriert, als separate Hardware vorgesehen oder im Prozessor 106 untergebracht sein (eine etwas weniger wünschenswerte Konfiguration wegen der zusätzlichen Belastung des Prozessors 106).
  • Eine weitere Alternative für das Eingabesystem 102 ist ein Bildschirm mit Tastatur 210 in Form eines dedizierten PC, eines die Wahl von Eingaben durch Berühren des Schirms ermöglichenden selbständigen Berührungsbildschirms oder eines mit einem Server oder Großrechner verbundenen Terminals. Der Bildschirm mit Tastatur 210 ermöglicht dem Anwender Direkteingaben in das System 100 und beim Einsatz als Teil der Ausgabesysteme 104 und 114 das Editieren des Eingabetextes, des übersetzten Textes oder beider Textarten, wie dies nachfolgend im Einzelnen zu beschreiben sein wird. Obgleich Fig. 2 als das Eingabesystem 102 betreffend beschrieben wurde, ist es für den Fachmann ohne weiteres klar, dass die gleichen Grundprinzipien auch für das Eingabesystem 112 gelten, ohne dass vom Erfindungsgedanken abgewichen wird.
  • Andererseits kann auch das Ausgabesystem 104 ein Telefon 302 aufweisen, das mit einer den übersetzten Text in Sprachsignale in der übersetzten Sprache umwandelnden Sprachsyntheseschaltung 304 verbunden ist. Natürlich können konfigurationsabhängig die Telefone 202 und 302 Einzeltelefone sein, je nachdem, ob das Telefon als Eingabe- oder Ausgabetelefon eingesetzt wird. Sind die Telefone 202 und 302 als Einzelapparate vorgesehen, so sind auch die Spracherkennungsschaltung 204 und die Syntheseschaltung 304 vorzugsweise jeweils als einzelne elektronische Einrichtungen anzuordnen, die beide Funktionen auszuführen vermögen. Weiter kann das Ausgabesystem 104 einen zusätzlichen Drucker 206 (bzw. einem Drucker 306 anstelle des Telefons 302) zum Ausdrucken des vom System 100 übersetzten Textes enthalten.
  • Das Ausgabesystem 104 kann stattdessen mit einem Bildschirm mit Tastatur 310 in Form eines dedizierten PC, eines die Wahl von Eingaben durch Berühren des Schirms ermöglichenden selbständigen Berührungsbildschirms oder eines mit einem Server oder Großrechner verbundenen Terminals ausgerüstet sein. Der Bildschirm mit Tastatur 310 ermöglicht dem Anwender, übersetzungstechnische Informationen aus dem System 100 zu empfangen und bei Benutzung mit den Eingabesystemen 102 und. 112 zusammen den Eingabetext, den übersetzten Text oder beide Textarten zu editieren, wie dies nachfolgend im Einzelnen zu beschreiben sein wird. Obgleich Fig. 3 als das Ausgabesystem 104 betreffend beschrieben wird, ist es für den Fachmann ohne weiteres klar, dass die gleichen Grundprinzipien auch für das Ausgabesystem 114 gelten, ohne dass vom Erfindungsgedanken abgewichen wird.
  • Fig. 4 ist ein Flussdiagramm, aus welchem hervorgeht, wie das dreidimensionale Fachwörterbuch 120 nach den Grundprinzipien der vorliegenden Erfindung aufgebaut werden kann. Das in Fig. 4 dargestellte Verfahren arbeitet mit zwei Hauptzweigen 402 und 412, die je nach der exakten Konfiguration des Übersetzungssystems 100 in Parallel- bzw. Reihenschaltung oder in irgendeiner Kombination derselben ausgeführt sein können. Jeder der Zweige 402 und 412 beinhaltet vier Schritte (d. h. Zweig 402 die Schritte 404-410 und Zweig 412 die Schritte 414- 420, die den Schritten 404-410 im wesentlichen gleich sind und aus diesem Grunde nachfolgend nicht separat beschrieben werden), welche eine Datenbank für eine oder mehr Übersetzungen in die Zielsprache in Verbindung mit jeder Worteingabe aus einer Quellsprache ergeben.
  • Das Verfahren gemäß Fig. 4 ist für jedes Fachgebiet auszuführen, für das Übersetzungen benötigt werden. Benutzt also ein Anwender dieses System, wie es nachfolgend eingehender beschrieben ist, so wählt er das individuelle Fachgebiet, auf welches das Übersetzungssystem 100 seine Übersetzung abstellt, damit die Übersetzung mit größerer Genauigkeit ausgeführt wird. Der erste Schritt des Einrichtens einer Fachwörterebene des Fachwörterbuchs 120 besteht darin, das Material in das System einzugeben (Schritt 404). Wie vorbeschrieben, lässt sich dieser Schritt 404 auf verschiedene Art und Weise ausführen. So kann die Materialeingabe in das System 100 beispielsweise mittels des Telefons 202 erfolgen, über das Dokumente mündlich eingelesen werden, oder aber kann der Scanner 206 und die OCR-Schaltungs-Software 208 benutzt werden, um mehrere Dokumente schnell einzugeben. Wahlweise kann das Eingeben von Material maschinenschriftlich über Bildschirm und Tastatur 210 vorgenommen werden.
  • Nach Eingeben des Materials in das System 100 verarbeitet der Prozessor 106 die eingegebenen Informationen in Schritt 406 dahingehend, dass das Eingabematerial syntaxanalytisch in Einzelwörter zerlegt wird. Diese syntaxanalytische Untergliederung ist ein allgemein bekanntes Verfahren zum Umwandeln einzelner Eingabezeichen in Wörter (z. B. Aufbau eines Wortes unter Einbeziehung sämtlicher Zeichen zwischen zwei Leerzeichen). Im Anschluss an die syntaxanalytische Zerlegung werden die Wörter einzelnen Wortarten zugeordnet (Schritt 408). Diese Wortarten basieren wenigstens zum Teil auf Informationen wie der Grammatikfunktion (ist beispielsweise das Wort ein Subjekt, ein Bestimmungswort oder ein Objekt?), der grammatikalischen Form (ist zum Beispiel das Wort ein Possessivpronomen oder ein Verb in einer Tempusform) und der Wortbedeutung. Nach dem Zuordnen der Wortarten wendet der Prozessor 106 in Schritt 410 die Eingabewörter auf ein zweisprachiges Wörterbuch 122 an, um eine oder mehr Übersetzungen für jedes Eingabewort in der Zielsprache zu erstellen.
  • Nachdem die Zweige 402 und 410 für alle verfügbaren Materialien (oder wenigstens für so ausreichend viel Material, dass eine robuste Systemleistung sichergestellt ist) abgearbeitet worden sind, verarbeitet der Prozessor 106 in Schritt 422 die Wortassoziationen. So kann beispielsweise der Prozessor 106 die Wortassoziationen aus jedem Zweig zum Bilden eines neuronalen Netzes heranziehen, das die bidirektionale Assoziationshäufikeit für jedes Wort bestimmt. Dies zeigt Fig. 5 in der Annahme, dass ein Wort in der Quellsprache (d. h. Englisch) fünf Übersetzungsmöglichkeiten (ÜBERS. 1 - ÜBERS. 5) in der Zielsprache (d. h. Japanisch) und ein japanisches Wort vier englische Übersetzungsmöglichkeiten (ÜBERS. A - ÜBERS. D) hat. In diesem Beispiel ist ÜBERS. 3 genau das gleiche Wort in der ZIELSPRACHE wie ÜBERS. A das genau gleiche Wort in der QUELL- SPRACHE ist. Stellt das neuronale Netz jedoch fest, dass für das gewählte Fachgebiet das Wort in der Quellsprache in einer wesentlich größeren Häufigkeit als ÜBERS. 4 übersetzt wird, so übernimmt das Fachwörterbuch 120 die Übersetzung der QUELL- SPRACHE in ÜBERS. 4 und benutzt nicht ÜBERS. 3, wie dies Übersetzungsmaschinen nach dem Stand der Technik vielleicht tun würden.
  • Die bidirektionalen Assoziationshäufigkeiten werden vom Prozessor 106 bei der Anwendung des Markow-Prozesses bei der übersetzungstechnischen Verarbeitung benutzt. Der Markow-Prozess kann beispielweise zum Bestimmen der Übergangswahrscheinlichkeit eingesetzt werden, dass ein einziges Wort erscheint, nachdem ein erstes Wort bestimmt wurde. Zusätzlich und in Übereinstimmung mit dem Grundprinzip der vorliegenden Erfindung sind die Ergebnisse des Markow-Prozesses in Abhängigkeit von dem durch den Anwender ausgewählten Fachgebiet veränderlich. Ein Beispiel für diesen Prozess zeigt die untenstehende Tabelle 1, in der eine Reihe englischsprachiger Worte (nur als Buchstabenkombination dargestellt) mit einer Reihe japanischer Worte (dargestellt durch Zahlen) korreliert sind: TABELLE 1
  • Für jedes Wort in Englisch definiert die Markow-Matrix in Tabelle 1 eine Übergangswahrscheinlichkeit für jedes japanische Wort, in welches das englische Wort übersetzt werden könnte. So ist ABD in vier japanische Wörter (d. h. 126, 254, 367 und 597) übersetzbar, doch besteht für das gewählte Fachgebiet die größte Wahrscheinlichkeit, dass ABD in 254 übersetzt werden sollte (Wahrscheinlichkeit 50%). Jedes Wort in jeder Reihe und Spalte hat insgesamt eine Wahrscheinlichkeit von 100% (beispielsweise bestehen für das Wort 367 vier Wahrscheinlichkeiten, die sich zu 1 -- .1 + .1 + .6 + .2 = 1 aufaddieren), was bedeutet, dass jedes Wort in jede Richtung (d. h. von Englisch in Japanisch und aus dem Japanischen ins Englische) übersetzt werden kann.
  • Nachdem sämtliche Wörter unter Heranziehung des neuronalen Netzes verarbeitet worden sind, wird vom Prozessor 106 in Schritt 424 das Fachwörterbuch 120 dahingehend aktualisiert, dass die Fachwörterebene für das gewählte Thema bzw. Fachgebiet hinzugefügt wird. Das in Fig. 4 dargestellte Verfahren kann auch dazu benutzt werden, jede beliebige Ebene des Fachwörterbuchs zu aktualisieren. In einem solchen Falle würden die Schritte 410 und 420 dadurch ausgeführt, dass die Wörter auf die bestehende Ebene des Fachwörterbuchs 120 angewendet werden, bevor man sie auf das eigene zweisprachige Wörterbuch 122 anwendet. Auf diese Weise würde die Genauigkeit des Fachwörterbuchs für das gewählte Thema bzw. Fachgebiet noch weiter verbessert.
  • Fig. 6 zeigt ein Flussdiagramm, welches die Funktionsweise des Übersetzungssystems 100 nach den Grundprinzipien der vorliegenden Erfindung darstellt. Das Verfahren gemäß Fig. 6 ist für eine Reihe der verschiedensten Zwecke anwendbar, obgleich aus Gründen der Darstellung die Beschreibung auf ein Telefongespräch zwischen zwei in verschiedenen Sprachen sprechenden Einzelpersonen abgestellt ist. Weiter sei zum Zwecke der Darstellung angenommen, dass das zum Durchführen der Schritte in Fig. 6 benutzte Übersetzungssystem 100 kombinierte Eingabe-/Ausgabesysteme 102/104 bzw. 112/114 mit einem Telefon 202/302 (einschließlich der zur Verarbeitung von Sprachdaten erforderlichen Schaltungen 204/304) sowie einem Bildschirm mit Tastatur 210/310 für jede Partei aufweist.
  • Der erste Schritt ergibt sich, wenn der den Anruf einleitende Teilnehmer in Schritt 602 das Besprechungsthema wählt (d. h. dass zwei Wissenschaftler sich über die chemische Zusammensetzung eines neuen AIDS-Mittels unterhalten werden, wobei der Anrufer je nach der Fachgebietsbreite des eingesetzten Systems das Gebiet der Chemie bzw. Pharmazeutik oder die Krankheit AIDS als solche wählen mag). Der Anruf erfolgt in der üblichen Art und Weise und es werden beide Teilnehmer "Online" miteinander verbunden (Schritt nicht dargestellt). Jeder Teilnehmer spricht in Schritt 604 in das Telefon und es werden die Sprachsignale solange verarbeitet, bis der Prozessor 106 die syntaxanalysierten Eingabewörter in der Quellsprache repräsentierende Signale empfängt. Der Prozessor 106 ordnet ähnlich wie mit Bezug auf die Schritte 408 und 418 beschrieben in Schritt 606 den Wörtern die jeweiligen Wort- arten zu. Weiter können die Eingabewörter beispielsweise unter Heranziehung eines Markow-Modells dahingehend verarbeitet werden, dass eine Assoziation zwischen jedem Eingabewort und seinen umgebenden Wörtern hergestellt wird. Das Markow-Modell versetzt das System 100 in die Lage, zwischen Synonymen (beispielsweise "to" (zu), "two" (zwei) und "too" (auch) zu unterscheiden und fehlende Wörter einzufügen, wenn Wortphrasen und unvollständige bzw. partielle Sätze gesprochen werden.
  • Der Prozessor 106 wendet die Eingabewörter auf das Fachwörterbuch 120 an, um in Schritt 608 eine Erstübersetzung in die Zielsprache zu erstellen. Sätze werden durch den Prozessor 106 durch Anwenden der Syntaxregeln 124 der Quellsprache auf die Eingabewörter in Schritt 610 gebildet. Jede weitere Übersetzung (z. B. im Falle weiterer fehlender Wörter) wird dadurch vorgenommen, dass die Information in Schritt 612 auf das zweisprachige Wörterbuch 122 angewendet wird und dass Grammatikregeln 126 auf den Eingabetext angewandt werden. Der Eingabetext und die zugehörigen Übersetzungen werden in Schritt 614 unter Anwendung der Syntaxregeln 124 für die Zielsprache ver- arbeitet mit dem Ergebnis einer übersetzten Mitteilung, die in den Speicher 108 abgelegt wird. Die Mitteilung wird in Schritt 616 als über das Telefon 202/302 in der Zielsprache gesprochener Text an den Empfänger ausgegeben.
  • Während ein Teilnehmer in Schritt 604 in das Telefon 202/ 302 spricht, wird weiterhin der Ausgabetext auf einem Bildschirm 210/310 (sobald der Prozessor 106 diesen in einem syntaktisch analysierten Zustand empfängt) zur Anzeige gebracht. Der Teilnehmer erhält damit Gelegenheit, den Prozessor 106 zu unterbrechen, um die eingegebene Mitteilung wie erforderlich zu revidieren (beispielsweise beim Feststellen von Fehlern in der Spracherkennungsverarbeitung). Gleichzeitig mit dem Synthetisieren in der Zielsprache kann der Empfänger ebenfalls die übersetzte Mitteilung von dem Bildschirm mit Tastatur 210/310 ablesen und sofort rückmelden, wenn die Übersetzung nicht verstanden wird. Wird beispielsweise der Großteil eines Satzes verstanden, ein oder zwei Wörter aber nicht, so kann der Teilnehmer die unklaren Wörter über den Bildschirm mit Tastatur 210/310 (mittels Maus oder über Berührungsbildschirm- Eingabe- system - nicht dargestellt) auswählen. Die Eingabe geht zurück an den Initiator, der einen alternativen Text in der Quellsprache wählen könnte, der sodann anders übersetzt würde.
  • Für den Fachmann ist somit klar, dass die vorliegende Erfindung durch andere als die beschriebenen Ausführungsformen, die lediglich der Darstellung dienen und keinerlei Beschränkungen ableiten, implementierbar ist, und dass die vorliegende Erfindung nur durch die nachfolgenden Ansprüche begrenzt wird. So könnte beispielsweise eine vollständige Online-Besprechung zwischen zwei Teilnehmern verschiedener Sprache lediglich über ein Paar Bildschirme mit Tastatur 210/310 statt der Telefone 202/302 stattfinden oder es könnte das erfindungsgemäße Übersetzungssystem zum Übersetzen technischer oder sonstwie spezialisierter Dokumente unter Benutzung des Fachwörterbuchs eingesetzt werden.

Claims (22)

1. Verfahren zum Übersetzen von Information aus einer Quellin eine Zielsprache basierend auf der Wahl eines Themas bzw. Fachgebiets durch den Anwender, mit den Schritten:
Eingeben (102) der Information in der Quellsprache zum Bilden von Eingabewörtern; Klassifizieren der Eingabewörter;
Anwenden sämtlicher Eingabewörter auf ein Fachwörterbuch (120) auf der Basis des vom Anwender gewählten Fachgebiets, bevor sie auf irgendein anderes Wörterbuch angewendet werden, wodurch eine oder mehrere Übersetzungen wenigstens der meisten dieser Eingabewörter in die Zielsprache erstellt werden;
Bilden von Sätzen aus den Eingabewörtern wenigstens teilweise auf der Basis eines Syntaxregelsatzes (124) für die Quellsprache;
Anwenden eines konventionellen Zweisprachen-Wörterbuchs (122) auf die Eingabewörter, um zusätzliche übersetzungstechnische Informationen in die Zielsprache einzubringen, wobei die zusätzlichen Informationen nur dann eingesetzt werden, wenn das Fachwörterbuch (120) eine oder mehrere Übersetzungen für ein gegebenes Eingabewort nicht liefern konnte; Verarbeiten (106) der Eingabewörter und der einen bzw. mehreren Übersetzungen unter Anwendung eines Syntaxregelsatzes (124) für die Zielsprache, um eine übersetzte Mitteilung zu erstellen; und Ausgeben (104) der übersetzten Mitteilung.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Eingabeschritt (102) die folgenden Schritte beinhaltet:
Empfangen mündlicher Sprachsignale aus einem Telefon (202); und
Verarbeiten der Sprachsignale mittels einer Spracherkennungsschaltung (204) zum Erzeugen von die Sprachsignale repräsentierenden elektronischen Signalen.
3. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Eingabeschritt (102) die folgenden Schritte beinhaltet:
Empfangen von Signalen aus einem Scanner (206); und
Verarbeiten der Scannersignale mittels einer optischen Zeichenerkennungsschaltung (208) zum Umwandeln der Scannersignale in Textinformation.
4. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Eingabeschritt (102) das Empfangen von Textinformation über eine Computer-Tastatur (210) beinhaltet.
5. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Klassifizierungsschritt das Bestimmen der Grammatikfunktion (126) wenigstens der meisten Eingabewörter beinhaltet.
6. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Klassifizierungsschritt das Bestimmen der grammatikalischen Form (126) wenigstens der meisten Eingabewörter beinhaltet.
7. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Klassifizierungsschritt das Bestimmen der Bedeutung wenigstens der meisten Eingabewörter beinhaltet.
8. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Klassifizierungsschritt die folgenden Schritte umfasst:
Bestimmen der Grammatikfunktion (126) wenigstens der meisten Eingabewörter;
Bestimmen der grammatikalischen Form (126) wenigstens der meisten Eingabewörter; und
Bestimmen der Bedeutung wenigstens der meisten Eingabewörter.
9. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Klassifizierungsschritt das Anwenden der Eingabewörter auf ein Markow- Modell beinhaltet, das jedes Eingabewort mit seinen jeweils umgebenden Eingabewörtern assoziiert, um das Auftreten von Synonymen wenigstens zu reduzieren.
10. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Ausgebens (104) der übersetzten Mitteilung die folgenden Schritte beinhaltet:
Synthetisieren (304) der übersetzten Mitteilung in Sprachsignale; und
Übergeben der Sprachsignale an ein Telefonsystem, damit diese über Telefon ausgegeben werden können (302).
11. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Ausgebens der übersetzten Mitteilung den Schritt aufweist: Anzeigen der übersetzten Nachricht auf einem Computer- Bildschirm (310).
12. Verfahren nach Anspruch 11 mit dem weiteren Schritt: Bereitstellen der Möglichkeit für den Empfänger der übersetzten Mitteilung anzuzeigen, dass ein oder mehrere Wörter der übersetzten Nachricht unklar sind.
13. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Ausgabeschritt den Schritt aufweist: Ausdrucken (306) der übersetzten Mitteilung.
14. System zum Herstellen von Übersetzungen zwischen einer Quellsprache und einer Zielsprache basierend auf der Wahl eines Themas bzw. Fachgebiets durch den Anwender, mit:
einer Eingabeschaltung (102) zum Empfangen von Eingabemitteilungen in der Quellsprache;
einer Ausgabeschaltung (104) zum Ausgeben übersetzter Mitteilungen in der Zielsprache;
einem Speicher (108) mit Untergliederungen in Form eines Fachwörterbuchs (120), eines Zweisprachen-Wörterbuchs (122), von Syntaxregeln (124) für die Quellsprache und die Zielsprache sowie von Grammatikregeln (126) für Quell- und Zielsprache; und
einer mit der Eingabeschaltung (102), der Ausgabeschaltung (104) und dem Speicher (108) gekoppelten Verarbeitungsschaltung (106), welche die Eingabemitteilungen zum Erstellen einer Übersetzung aus der Quell- in die Zielsprache überträgt, indem wenigstens die gesamte Eingabemitteilung vor jedem anderen Wörterbuch (122) zunächst auf das Fachwörterbuch (120) angewendet wird.
15. System zum Übersetzen von Mitteilungen nach Anspruch 14, wobei die Eingabeschaltung (102) ein Telefon (202) und eine Spracherkennungsschaltung (204) aufweist.
16. System zum Übersetzen von Mitteilungen nach Anspruch 14, wobei die Eingabeschaltung einen Scanner und eine optische Zeichenerkennungsschaltung (208) aufweist.
17. System zum Übersetzen von Mitteilungen nach Anspruch 14, wobei die Eingabeschaltung (102) ein Computer-Terminal mit Bildschirm und Tastatur (210) aufweist.
18. System zum Übersetzen von Mitteilungen nach Anspruch 17, wobei der Bildschirm (210) die Eingabemitteilungen zur Anzeige bringt und das Computer-Terminal weiter mit Einrichtungen zum Revidieren der Eingabemitteilung versehen ist.
19. System zum Übersetzen von Mitteilungen nach Anspruch 14, wobei die Ausgabeschaltung (104) ein Telefon (302) und eine Sprachsyntheseschaltung (304) aufweist.
20. System zum Übersetzen von Mitteilungen nach Anspruch 14, wobei die Ausgabeschaltung (104) einen Drucker (306) aufweist.
21. System zum Übersetzen von Mitteilungen nach Anspruch 14, wobei die Ausgabeschaltung (104) ein Computer-Terminal mit Bildschirm und Tastatur (310) aufweist.
22. System zum Übersetzen von Mitteilungen nach Anspruch 21, wobei das Computer-Terminal weiter mit Einrichtungen ausgestattet ist, die dem Teilnehmer anzeigen, dass ein oder mehrere Wörter der übersetzten Mitteilung unklar sind.
DE69712216T 1996-10-18 1997-10-16 Verfahren und gerät zum übersetzen von einer sparche in eine andere Expired - Fee Related DE69712216T2 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/733,808 US6085162A (en) 1996-10-18 1996-10-18 Translation system and method in which words are translated by a specialized dictionary and then a general dictionary
PCT/US1997/018597 WO1998018085A1 (en) 1996-10-18 1997-10-16 Methods and apparatus for translating between languages

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE69712216D1 DE69712216D1 (de) 2002-05-29
DE69712216T2 true DE69712216T2 (de) 2002-12-12

Family

ID=24949189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE69712216T Expired - Fee Related DE69712216T2 (de) 1996-10-18 1997-10-16 Verfahren und gerät zum übersetzen von einer sparche in eine andere

Country Status (16)

Country Link
US (2) US6085162A (de)
EP (1) EP0932871B1 (de)
JP (1) JP2001502828A (de)
CN (1) CN1204514C (de)
AT (1) ATE216790T1 (de)
AU (1) AU720794B2 (de)
CA (1) CA2269084A1 (de)
DE (1) DE69712216T2 (de)
DK (1) DK0932871T3 (de)
EA (1) EA002989B1 (de)
ES (1) ES2173424T3 (de)
IL (1) IL129524A (de)
NZ (1) NZ335767A (de)
PT (1) PT932871E (de)
TW (1) TW432320B (de)
WO (1) WO1998018085A1 (de)

Families Citing this family (190)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US6085162A (en) * 1996-10-18 2000-07-04 Gedanken Corporation Translation system and method in which words are translated by a specialized dictionary and then a general dictionary
CA2242065C (en) * 1997-07-03 2004-12-14 Henry C.A. Hyde-Thomson Unified messaging system with automatic language identification for text-to-speech conversion
ITUD980032A1 (it) * 1998-03-03 1998-06-03 Agostini Organizzazione Srl D Sistema di traduzione a macchina e rispettivo tradsistema di traduzione a macchina e rispettivo traduttore che comprende tale sistema uttore che comprende tale sistema
FR2781964A1 (fr) * 1998-07-28 2000-02-04 Sylvie Massoni Pythoud Dispositif comprenant un systeme emetteur-recepteur a fibres optiques memorisees et numerisees permettant la traduction electronique automatique et instantanee autant sur support oral que supports ecrits par exemples telephonie, fax
FR2781963A1 (fr) * 1998-07-28 2000-02-04 Sylvie Massoni Pythoud Procede par circuit electronique integre et/ou ajoute pour traduire instantanement une communication telephonique
CN1119760C (zh) * 1998-08-31 2003-08-27 索尼株式会社 自然语言处理装置及方法
US6356865B1 (en) * 1999-01-29 2002-03-12 Sony Corporation Method and apparatus for performing spoken language translation
US6282507B1 (en) 1999-01-29 2001-08-28 Sony Corporation Method and apparatus for interactive source language expression recognition and alternative hypothesis presentation and selection
US6442524B1 (en) 1999-01-29 2002-08-27 Sony Corporation Analyzing inflectional morphology in a spoken language translation system
US6278968B1 (en) 1999-01-29 2001-08-21 Sony Corporation Method and apparatus for adaptive speech recognition hypothesis construction and selection in a spoken language translation system
US6243669B1 (en) 1999-01-29 2001-06-05 Sony Corporation Method and apparatus for providing syntactic analysis and data structure for translation knowledge in example-based language translation
US6266642B1 (en) 1999-01-29 2001-07-24 Sony Corporation Method and portable apparatus for performing spoken language translation
US7966078B2 (en) 1999-02-01 2011-06-21 Steven Hoffberg Network media appliance system and method
US6374224B1 (en) 1999-03-10 2002-04-16 Sony Corporation Method and apparatus for style control in natural language generation
US7577475B2 (en) * 1999-04-16 2009-08-18 Cardiocom System, method, and apparatus for combining information from an implanted device with information from a patient monitoring apparatus
US6290646B1 (en) * 1999-04-16 2001-09-18 Cardiocom Apparatus and method for monitoring and communicating wellness parameters of ambulatory patients
US20070021979A1 (en) * 1999-04-16 2007-01-25 Cosentino Daniel L Multiuser wellness parameter monitoring system
US20060030890A1 (en) * 1999-04-16 2006-02-09 Cosentino Daniel L System, method, and apparatus for automated interactive verification of an alert generated by a patient monitoring device
US6755783B2 (en) * 1999-04-16 2004-06-29 Cardiocom Apparatus and method for two-way communication in a device for monitoring and communicating wellness parameters of ambulatory patients
US8438038B2 (en) * 1999-04-16 2013-05-07 Cardiocom, Llc Weight loss or weight management system
US7945451B2 (en) * 1999-04-16 2011-05-17 Cardiocom, Llc Remote monitoring system for ambulatory patients
US8419650B2 (en) * 1999-04-16 2013-04-16 Cariocom, LLC Downloadable datasets for a patient monitoring system
JP3711411B2 (ja) * 1999-04-19 2005-11-02 沖電気工業株式会社 音声合成装置
WO2000079427A2 (en) * 1999-06-21 2000-12-28 Cleverlearn.Com Language teaching and translation system and method
US20060116865A1 (en) 1999-09-17 2006-06-01 Www.Uniscape.Com E-services translation utilizing machine translation and translation memory
JP2001101185A (ja) * 1999-09-24 2001-04-13 Internatl Business Mach Corp <Ibm> 辞書の自動切り換えが可能な機械翻訳方法および装置並びにそのような機械翻訳方法を実行するためのプログラムを記憶したプログラム記憶媒体
JP2001101187A (ja) * 1999-09-30 2001-04-13 Sony Corp 翻訳装置および翻訳方法、並びに記録媒体
US6587818B2 (en) * 1999-10-28 2003-07-01 International Business Machines Corporation System and method for resolving decoding ambiguity via dialog
US6848080B1 (en) * 1999-11-05 2005-01-25 Microsoft Corporation Language input architecture for converting one text form to another text form with tolerance to spelling, typographical, and conversion errors
US7403888B1 (en) * 1999-11-05 2008-07-22 Microsoft Corporation Language input user interface
AU2252901A (en) * 1999-11-29 2001-06-04 Future Tv Technologies, Ltd. A system and method for dual key card dual database access control and identification
US6522889B1 (en) 1999-12-23 2003-02-18 Nokia Corporation Method and apparatus for providing precise location information through a communications network
US20010056342A1 (en) * 2000-02-24 2001-12-27 Piehn Thomas Barry Voice enabled digital camera and language translator
AU2001249777A1 (en) * 2000-03-31 2001-10-15 Amikai, Inc. Method and apparatus for providing multilingual translation over a network
US7047493B1 (en) 2000-03-31 2006-05-16 Brill Eric D Spell checker with arbitrary length string-to-string transformations to improve noisy channel spelling correction
JP2001292234A (ja) * 2000-04-07 2001-10-19 Nec Corp 翻訳サービス提供方法
US7069222B1 (en) * 2000-06-23 2006-06-27 Brigido A Borquez Method and system for consecutive translation from a source language to a target language via a simultaneous mode
JP2002041432A (ja) * 2000-07-25 2002-02-08 Oki Electric Ind Co Ltd チャットシステム,端末装置,サーバ装置及び媒体
US6704699B2 (en) * 2000-09-05 2004-03-09 Einat H. Nir Language acquisition aide
DE10048069A1 (de) * 2000-09-28 2002-04-25 Global Language Comm Systems E Elektronische Textübertragungsvorrichtung
US7155517B1 (en) 2000-09-28 2006-12-26 Nokia Corporation System and method for communicating reference information via a wireless terminal
JP4089148B2 (ja) 2000-10-17 2008-05-28 株式会社日立製作所 通訳サービス方法および通訳サービス装置
US6885985B2 (en) * 2000-12-18 2005-04-26 Xerox Corporation Terminology translation for unaligned comparable corpora using category based translation probabilities
US7904595B2 (en) 2001-01-18 2011-03-08 Sdl International America Incorporated Globalization management system and method therefor
JP3379090B2 (ja) * 2001-03-02 2003-02-17 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 機械翻訳システム、機械翻訳方法、及び機械翻訳用プログラム
US8744835B2 (en) * 2001-03-16 2014-06-03 Meaningful Machines Llc Content conversion method and apparatus
US20030093261A1 (en) * 2001-03-16 2003-05-15 Eli Abir Multilingual database creation system and method
US7711547B2 (en) * 2001-03-16 2010-05-04 Meaningful Machines, L.L.C. Word association method and apparatus
US20030135357A1 (en) * 2001-03-16 2003-07-17 Eli Abir Multilingual database creation system and method
US7483828B2 (en) * 2001-03-16 2009-01-27 Meaningful Machines, L.L.C. Multilingual database creation system and method
US7860706B2 (en) 2001-03-16 2010-12-28 Eli Abir Knowledge system method and appparatus
US20030083860A1 (en) * 2001-03-16 2003-05-01 Eli Abir Content conversion method and apparatus
US8874431B2 (en) * 2001-03-16 2014-10-28 Meaningful Machines Llc Knowledge system method and apparatus
US6542200B1 (en) 2001-08-14 2003-04-01 Cheldan Technologies, Inc. Television/radio speech-to-text translating processor
US20070265834A1 (en) * 2001-09-06 2007-11-15 Einat Melnick In-context analysis
US7286993B2 (en) 2002-01-31 2007-10-23 Product Discovery, Inc. Holographic speech translation system and method
US6952691B2 (en) * 2002-02-01 2005-10-04 International Business Machines Corporation Method and system for searching a multi-lingual database
US20030154069A1 (en) * 2002-02-14 2003-08-14 International Business Machines Corporation Computerized system and method for converting selected text between languages
GB0204056D0 (en) * 2002-02-21 2002-04-10 Mitel Knowledge Corp Voice activated language translation
US7361881B2 (en) * 2002-03-13 2008-04-22 Oy Ajat Ltd Ganged detector pixel, photon/pulse counting radiation imaging device
US7917581B2 (en) * 2002-04-02 2011-03-29 Verizon Business Global Llc Call completion via instant communications client
US9043212B2 (en) * 2002-04-02 2015-05-26 Verizon Patent And Licensing Inc. Messaging response system providing translation and conversion written language into different spoken language
US8856236B2 (en) * 2002-04-02 2014-10-07 Verizon Patent And Licensing Inc. Messaging response system
US20040102957A1 (en) * 2002-11-22 2004-05-27 Levin Robert E. System and method for speech translation using remote devices
US8032358B2 (en) 2002-11-28 2011-10-04 Nuance Communications Austria Gmbh Classifying text via topical analysis, for applications to speech recognition
JP4398144B2 (ja) * 2002-12-24 2010-01-13 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 辞書更新システム、更新処理サーバ、端末、制御方法、プログラム及び記録媒体
US7260537B2 (en) * 2003-03-25 2007-08-21 International Business Machines Corporation Disambiguating results within a speech based IVR session
JP2004294816A (ja) * 2003-03-27 2004-10-21 Yamaha Corp 携帯端末装置
US7283949B2 (en) * 2003-04-04 2007-10-16 International Business Machines Corporation System, method and program product for bidirectional text translation
US6999758B2 (en) * 2003-05-06 2006-02-14 Ocmc, Inc. System and method for providing communications services
US8050906B1 (en) * 2003-06-01 2011-11-01 Sajan, Inc. Systems and methods for translating text
US7854009B2 (en) * 2003-06-12 2010-12-14 International Business Machines Corporation Method of securing access to IP LANs
US8014997B2 (en) 2003-09-20 2011-09-06 International Business Machines Corporation Method of search content enhancement
US20050065774A1 (en) * 2003-09-20 2005-03-24 International Business Machines Corporation Method of self enhancement of search results through analysis of system logs
US7310605B2 (en) * 2003-11-25 2007-12-18 International Business Machines Corporation Method and apparatus to transliterate text using a portable device
US8442331B2 (en) 2004-02-15 2013-05-14 Google Inc. Capturing text from rendered documents using supplemental information
US7707039B2 (en) * 2004-02-15 2010-04-27 Exbiblio B.V. Automatic modification of web pages
US10635723B2 (en) 2004-02-15 2020-04-28 Google Llc Search engines and systems with handheld document data capture devices
US7812860B2 (en) 2004-04-01 2010-10-12 Exbiblio B.V. Handheld device for capturing text from both a document printed on paper and a document displayed on a dynamic display device
US20060136629A1 (en) * 2004-08-18 2006-06-22 King Martin T Scanner having connected and unconnected operational behaviors
US20050192487A1 (en) * 2004-02-27 2005-09-01 Cosentino Louis C. System for collection, manipulation, and analysis of data from remote health care devices
US7983896B2 (en) 2004-03-05 2011-07-19 SDL Language Technology In-context exact (ICE) matching
TWI253590B (en) * 2004-03-11 2006-04-21 Pixart Imaging Inc Method for detecting the position of a digitizer on a display
CN100371928C (zh) * 2004-03-31 2008-02-27 摩托罗拉公司 为文语转换合成选取用于确定发音波形的语音标识符
US7990556B2 (en) 2004-12-03 2011-08-02 Google Inc. Association of a portable scanner with input/output and storage devices
US20060081714A1 (en) 2004-08-23 2006-04-20 King Martin T Portable scanning device
US8081849B2 (en) 2004-12-03 2011-12-20 Google Inc. Portable scanning and memory device
US7894670B2 (en) 2004-04-01 2011-02-22 Exbiblio B.V. Triggering actions in response to optically or acoustically capturing keywords from a rendered document
US20060098900A1 (en) 2004-09-27 2006-05-11 King Martin T Secure data gathering from rendered documents
US8146156B2 (en) 2004-04-01 2012-03-27 Google Inc. Archive of text captures from rendered documents
US9008447B2 (en) 2004-04-01 2015-04-14 Google Inc. Method and system for character recognition
US9143638B2 (en) 2004-04-01 2015-09-22 Google Inc. Data capture from rendered documents using handheld device
US9116890B2 (en) 2004-04-01 2015-08-25 Google Inc. Triggering actions in response to optically or acoustically capturing keywords from a rendered document
US8036895B2 (en) * 2004-04-02 2011-10-11 K-Nfb Reading Technology, Inc. Cooperative processing for portable reading machine
US8713418B2 (en) 2004-04-12 2014-04-29 Google Inc. Adding value to a rendered document
US8620083B2 (en) 2004-12-03 2013-12-31 Google Inc. Method and system for character recognition
US8874504B2 (en) 2004-12-03 2014-10-28 Google Inc. Processing techniques for visual capture data from a rendered document
US8489624B2 (en) 2004-05-17 2013-07-16 Google, Inc. Processing techniques for text capture from a rendered document
US8346620B2 (en) 2004-07-19 2013-01-01 Google Inc. Automatic modification of web pages
US20060206797A1 (en) * 2005-03-08 2006-09-14 Microsoft Corporation Authorizing implementing application localization rules
US8219907B2 (en) * 2005-03-08 2012-07-10 Microsoft Corporation Resource authoring with re-usability score and suggested re-usable data
JP2006252049A (ja) * 2005-03-09 2006-09-21 Fuji Xerox Co Ltd 翻訳システム、翻訳方法およびプログラム
CA2612404C (en) * 2005-06-17 2014-05-27 National Research Council Of Canada Means and method for adapted language translation
US7643985B2 (en) * 2005-06-27 2010-01-05 Microsoft Corporation Context-sensitive communication and translation methods for enhanced interactions and understanding among speakers of different languages
US10319252B2 (en) 2005-11-09 2019-06-11 Sdl Inc. Language capability assessment and training apparatus and techniques
US7822596B2 (en) * 2005-12-05 2010-10-26 Microsoft Corporation Flexible display translation
US7840406B2 (en) * 2006-02-07 2010-11-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for providing an electronic dictionary in wireless terminal and wireless terminal implementing the same
EP2511833B1 (de) * 2006-02-17 2020-02-05 Google LLC Kodierung und adaptiver, skalierbarer zugang zu verteilten übersetzungsmodellen
TWI317489B (en) * 2006-03-27 2009-11-21 Inventec Appliances Corp Apparatus and method for image recognition and translation
US7848915B2 (en) * 2006-08-09 2010-12-07 International Business Machines Corporation Apparatus for providing feedback of translation quality using concept-based back translation
US7881928B2 (en) * 2006-09-01 2011-02-01 International Business Machines Corporation Enhanced linguistic transformation
US9575953B2 (en) * 2006-09-07 2017-02-21 Nec Corporation Natural-language processing system and dictionary registration system
EP2067119A2 (de) 2006-09-08 2009-06-10 Exbiblio B.V. Optische scanner, zum beispiel tragbare optische scanner
JP4481972B2 (ja) 2006-09-28 2010-06-16 株式会社東芝 音声翻訳装置、音声翻訳方法及び音声翻訳プログラム
US9128926B2 (en) 2006-10-26 2015-09-08 Facebook, Inc. Simultaneous translation of open domain lectures and speeches
US8090570B2 (en) * 2006-10-26 2012-01-03 Mobile Technologies, Llc Simultaneous translation of open domain lectures and speeches
US9070363B2 (en) * 2007-10-26 2015-06-30 Facebook, Inc. Speech translation with back-channeling cues
US11222185B2 (en) 2006-10-26 2022-01-11 Meta Platforms, Inc. Lexicon development via shared translation database
US8972268B2 (en) 2008-04-15 2015-03-03 Facebook, Inc. Enhanced speech-to-speech translation system and methods for adding a new word
US8645120B2 (en) * 2007-10-16 2014-02-04 Lockheed Martin Corporation System and method of prioritizing automated translation of communications from a first human language to a second human language
US8086440B2 (en) * 2007-10-16 2011-12-27 Lockheed Martin Corporation System and method of prioritizing automated translation of communications from a first human language to a second human language
US8725490B2 (en) * 2007-10-18 2014-05-13 Yahoo! Inc. Virtual universal translator for a mobile device with a camera
JP5340584B2 (ja) 2007-11-28 2013-11-13 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 電子メッセージの読解を支援する装置及び方法
US8594992B2 (en) * 2008-06-09 2013-11-26 National Research Council Of Canada Method and system for using alignment means in matching translation
KR100998566B1 (ko) * 2008-08-11 2010-12-07 엘지전자 주식회사 음성인식을 이용한 언어 번역 방법 및 장치
US8818992B2 (en) * 2008-09-12 2014-08-26 Nokia Corporation Method, system, and apparatus for arranging content search results
US20100070482A1 (en) * 2008-09-12 2010-03-18 Murali-Krishna Punaganti Venkata Method, system, and apparatus for content search on a device
US7593844B1 (en) 2008-09-22 2009-09-22 International Business Machines Corporation Document translation systems and methods employing translation memories
US8284909B2 (en) 2008-09-29 2012-10-09 Microsoft Corporation Offline voicemail
US8494857B2 (en) 2009-01-06 2013-07-23 Regents Of The University Of Minnesota Automatic measurement of speech fluency
JP4703787B2 (ja) * 2009-01-28 2011-06-15 三菱電機株式会社 音声認識装置
WO2010096191A2 (en) 2009-02-18 2010-08-26 Exbiblio B.V. Automatically capturing information, such as capturing information using a document-aware device
US8447066B2 (en) 2009-03-12 2013-05-21 Google Inc. Performing actions based on capturing information from rendered documents, such as documents under copyright
EP2406767A4 (de) 2009-03-12 2016-03-16 Google Inc Automatische bereitstellung von mit erfassten informationen, z. b. in echtzeit erfassten informationen, assoziierten inhalten
US8738354B2 (en) * 2009-06-19 2014-05-27 Microsoft Corporation Trans-lingual representation of text documents
US8352244B2 (en) * 2009-07-21 2013-01-08 International Business Machines Corporation Active learning systems and methods for rapid porting of machine translation systems to new language pairs or new domains
US9081799B2 (en) 2009-12-04 2015-07-14 Google Inc. Using gestalt information to identify locations in printed information
US9323784B2 (en) 2009-12-09 2016-04-26 Google Inc. Image search using text-based elements within the contents of images
WO2011096015A1 (ja) * 2010-02-05 2011-08-11 三菱電機株式会社 認識辞書作成装置及び音声認識装置
US10417646B2 (en) 2010-03-09 2019-09-17 Sdl Inc. Predicting the cost associated with translating textual content
US20110270601A1 (en) * 2010-04-28 2011-11-03 Vahe Nick Karapetian, Jr. Universal translator
US11182455B2 (en) 2011-01-29 2021-11-23 Sdl Netherlands B.V. Taxonomy driven multi-system networking and content delivery
US9547626B2 (en) 2011-01-29 2017-01-17 Sdl Plc Systems, methods, and media for managing ambient adaptability of web applications and web services
US10657540B2 (en) 2011-01-29 2020-05-19 Sdl Netherlands B.V. Systems, methods, and media for web content management
US10580015B2 (en) 2011-02-25 2020-03-03 Sdl Netherlands B.V. Systems, methods, and media for executing and optimizing online marketing initiatives
US10140320B2 (en) 2011-02-28 2018-11-27 Sdl Inc. Systems, methods, and media for generating analytical data
US20120253784A1 (en) * 2011-03-31 2012-10-04 International Business Machines Corporation Language translation based on nearby devices
US9984054B2 (en) 2011-08-24 2018-05-29 Sdl Inc. Web interface including the review and manipulation of a web document and utilizing permission based control
JP5642037B2 (ja) * 2011-09-22 2014-12-17 株式会社東芝 検索装置、検索方法およびプログラム
CN103164395B (zh) * 2011-12-19 2017-06-23 新疆信息产业有限责任公司 汉柯电子辞典及其自动转译汉柯语的方法
CN103164397B (zh) * 2011-12-19 2018-02-02 新疆信息产业有限责任公司 汉哈电子辞典及其自动转译汉哈语的方法
US9613026B2 (en) * 2011-12-28 2017-04-04 Bloomberg Finance L.P. System and method for interactive automatic translation
US8903707B2 (en) * 2012-01-12 2014-12-02 International Business Machines Corporation Predicting pronouns of dropped pronoun style languages for natural language translation
US9256597B2 (en) * 2012-01-24 2016-02-09 Ming Li System, method and computer program for correcting machine translation information
WO2013138633A1 (en) 2012-03-15 2013-09-19 Regents Of The University Of Minnesota Automated verbal fluency assessment
US9773270B2 (en) 2012-05-11 2017-09-26 Fredhopper B.V. Method and system for recommending products based on a ranking cocktail
US10261994B2 (en) 2012-05-25 2019-04-16 Sdl Inc. Method and system for automatic management of reputation of translators
US8996354B1 (en) * 2012-09-10 2015-03-31 Kabam, Inc. Facilitating localization of linguistic assets of a virtual space
US11308528B2 (en) 2012-09-14 2022-04-19 Sdl Netherlands B.V. Blueprinting of multimedia assets
US10452740B2 (en) 2012-09-14 2019-10-22 Sdl Netherlands B.V. External content libraries
US11386186B2 (en) 2012-09-14 2022-07-12 Sdl Netherlands B.V. External content library connector systems and methods
US9916306B2 (en) 2012-10-19 2018-03-13 Sdl Inc. Statistical linguistic analysis of source content
US9395234B2 (en) 2012-12-05 2016-07-19 Cardiocom, Llc Stabilizing base for scale
US8914395B2 (en) 2013-01-03 2014-12-16 Uptodate, Inc. Database query translation system
US9135916B2 (en) * 2013-02-26 2015-09-15 Honeywell International Inc. System and method for correcting accent induced speech transmission problems
US9892115B2 (en) 2013-06-11 2018-02-13 Facebook, Inc. Translation training with cross-lingual multi-media support
JP6178198B2 (ja) * 2013-09-30 2017-08-09 株式会社東芝 音声翻訳システム、方法およびプログラム
CN104598443B (zh) * 2013-10-31 2018-05-18 腾讯科技(深圳)有限公司 语言服务提供方法、装置及系统
JP6328409B2 (ja) * 2013-11-28 2018-05-23 シャープ株式会社 翻訳装置
JP5843117B2 (ja) * 2013-12-04 2016-01-13 国立研究開発法人情報通信研究機構 学習装置、翻訳装置、学習方法、翻訳方法、およびプログラム
JP2015138414A (ja) * 2014-01-22 2015-07-30 富士通株式会社 機械翻訳装置、翻訳方法、及び、そのプログラム
CN104090870B (zh) * 2014-06-26 2018-04-20 语联网(武汉)信息技术有限公司 一种在线翻译引擎的推送方法
US20160162507A1 (en) * 2014-12-05 2016-06-09 International Business Machines Corporation Automated data duplicate identification
US9836457B2 (en) 2015-05-25 2017-12-05 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Machine translation method for performing translation between languages
CN106547743B (zh) 2015-09-23 2020-03-27 阿里巴巴集团控股有限公司 一种进行翻译的方法及其系统
US10614167B2 (en) 2015-10-30 2020-04-07 Sdl Plc Translation review workflow systems and methods
CN105808527A (zh) * 2016-02-24 2016-07-27 北京百度网讯科技有限公司 基于人工智能的定向翻译方法及装置
WO2017192522A1 (en) 2016-05-06 2017-11-09 Ebay Inc. Using meta-information in neural machine translation
JP6705318B2 (ja) * 2016-07-14 2020-06-03 富士通株式会社 対訳辞書作成装置、対訳辞書作成方法、及び対訳辞書作成プログラム
KR102349620B1 (ko) * 2017-03-23 2022-01-10 주식회사 엘지유플러스 사용자 단말을 통해 통번역 서비스를 제공하는 방법 및 그 장치
CN107291703B (zh) * 2017-05-17 2021-06-08 百度在线网络技术(北京)有限公司 翻译服务应用中的发音方法及装置
US10635863B2 (en) 2017-10-30 2020-04-28 Sdl Inc. Fragment recall and adaptive automated translation
US10817676B2 (en) 2017-12-27 2020-10-27 Sdl Inc. Intelligent routing services and systems
US11256867B2 (en) 2018-10-09 2022-02-22 Sdl Inc. Systems and methods of machine learning for digital assets and message creation
CN112579735B (zh) * 2020-12-09 2023-04-28 北京字节跳动网络技术有限公司 一种题目生成方法、装置、计算机设备及存储介质
US12299557B1 (en) 2023-12-22 2025-05-13 GovernmentGPT Inc. Response plan modification through artificial intelligence applied to ambient data communicated to an incident commander
US12392583B2 (en) 2023-12-22 2025-08-19 John Bridge Body safety device with visual sensing and haptic response using artificial intelligence
US12567282B2 (en) 2024-04-13 2026-03-03 GovernmentGPT Inc. Corrections officer tactical gear, system and method using computer vision to notify of an ambient threat
US12602971B2 (en) 2024-04-13 2026-04-14 GovernmentGPT Inc. Visual sensor of a tactical gear to use facial recognition technology to identify a person of interest and to cause a responsive device on the tactical gear to notify a wearer

Family Cites Families (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3364473A (en) * 1964-10-05 1968-01-16 Bunker Ramo Data display system
US4706212A (en) * 1971-08-31 1987-11-10 Toma Peter P Method using a programmed digital computer system for translation between natural languages
US3770892A (en) * 1972-05-26 1973-11-06 Ibm Connected word recognition system
US4193119A (en) * 1977-03-25 1980-03-11 Xerox Corporation Apparatus for assisting in the transposition of foreign language text
US4631748A (en) * 1978-04-28 1986-12-23 Texas Instruments Incorporated Electronic handheld translator having miniature electronic speech synthesis chip
JPS5953590B2 (ja) * 1979-09-14 1984-12-26 シャープ株式会社 翻訳装置
US4393462A (en) * 1979-10-24 1983-07-12 Sharp Kabushiki Kaisha Electronic translator with means for pronouncing input words and translated words
JPS5723176A (en) * 1980-07-18 1982-02-06 Sharp Corp Electronic translator
JPS5774799A (en) * 1980-10-28 1982-05-11 Sharp Kk Word voice notifying system
US4507750A (en) * 1982-05-13 1985-03-26 Texas Instruments Incorporated Electronic apparatus from a host language
EP0176858B1 (de) * 1984-09-18 1993-01-20 Sharp Kabushiki Kaisha Übersetzungssystem
JPS6244874A (ja) * 1985-08-22 1987-02-26 Toshiba Corp 機械翻訳装置
US4769846A (en) * 1985-09-09 1988-09-06 Simmons William F Speech therapy variable code learning translator
US5384701A (en) * 1986-10-03 1995-01-24 British Telecommunications Public Limited Company Language translation system
US4852170A (en) * 1986-12-18 1989-07-25 R & D Associates Real time computer speech recognition system
US4864503A (en) * 1987-02-05 1989-09-05 Toltran, Ltd. Method of using a created international language as an intermediate pathway in translation between two national languages
US4984177A (en) * 1988-02-05 1991-01-08 Advanced Products And Technologies, Inc. Voice language translator
JPH01279368A (ja) * 1988-04-30 1989-11-09 Sharp Corp キャラクタデータの転送方式
JPH0342772A (ja) * 1989-07-11 1991-02-22 Nec Corp 言語翻訳サービス方式
JP2836159B2 (ja) * 1990-01-30 1998-12-14 株式会社日立製作所 同時通訳向き音声認識システムおよびその音声認識方法
JP3114181B2 (ja) * 1990-03-27 2000-12-04 株式会社日立製作所 異言語交信用翻訳方法およびシステム
US5175684A (en) * 1990-12-31 1992-12-29 Trans-Link International Corp. Automatic text translation and routing system
US5497319A (en) * 1990-12-31 1996-03-05 Trans-Link International Corp. Machine translation and telecommunications system
JPH04235672A (ja) * 1991-01-10 1992-08-24 Sharp Corp 翻訳装置
US5251130A (en) * 1991-04-18 1993-10-05 International Business Machines Corporation Method and apparatus for facilitating contextual language translation within an interactive software application
US5241619A (en) * 1991-06-25 1993-08-31 Bolt Beranek And Newman Inc. Word dependent N-best search method
US5475587A (en) * 1991-06-28 1995-12-12 Digital Equipment Corporation Method and apparatus for efficient morphological text analysis using a high-level language for compact specification of inflectional paradigms
US5442780A (en) * 1991-07-11 1995-08-15 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Natural language database retrieval system using virtual tables to convert parsed input phrases into retrieval keys
US5475798A (en) * 1992-01-06 1995-12-12 Handlos, L.L.C. Speech-to-text translator
GB9209346D0 (en) * 1992-04-30 1992-06-17 Sharp Kk Machine translation system
US5523943A (en) * 1992-05-20 1996-06-04 Fuji Xerox Co., Ltd. Data processing device
US5293584A (en) * 1992-05-21 1994-03-08 International Business Machines Corporation Speech recognition system for natural language translation
US5375164A (en) * 1992-05-26 1994-12-20 At&T Corp. Multiple language capability in an interactive system
US5528491A (en) * 1992-08-31 1996-06-18 Language Engineering Corporation Apparatus and method for automated natural language translation
US5675815A (en) * 1992-11-09 1997-10-07 Ricoh Company, Ltd. Language conversion system and text creating system using such
JP2745370B2 (ja) * 1993-02-23 1998-04-28 日本アイ・ビー・エム株式会社 機械翻訳方法及び機械翻訳装置
US5432948A (en) * 1993-04-26 1995-07-11 Taligent, Inc. Object-oriented rule-based text input transliteration system
SE9301596L (sv) * 1993-05-10 1994-05-24 Televerket Anordning för att öka talförståelsen vid översätttning av tal från ett första språk till ett andra språk
GB2279164A (en) * 1993-06-18 1994-12-21 Canon Res Ct Europe Ltd Processing a bilingual database.
DE69423838T2 (de) * 1993-09-23 2000-08-03 Xerox Corp., Rochester Semantische Gleichereignisfilterung für Spracherkennung und Signalübersetzungsanwendungen
US5510981A (en) * 1993-10-28 1996-04-23 International Business Machines Corporation Language translation apparatus and method using context-based translation models
US5695980A (en) * 1995-06-06 1997-12-09 Human Genome Sciences Polynucleotides, vectors, cells and an expression method for human MutT2
JP3741156B2 (ja) * 1995-04-07 2006-02-01 ソニー株式会社 音声認識装置および音声認識方法並びに音声翻訳装置
JPH09128396A (ja) * 1995-11-06 1997-05-16 Hitachi Ltd 対訳辞書作成方法
US6085162A (en) * 1996-10-18 2000-07-04 Gedanken Corporation Translation system and method in which words are translated by a specialized dictionary and then a general dictionary

Also Published As

Publication number Publication date
IL129524A0 (en) 2000-02-29
TW432320B (en) 2001-05-01
CN1204514C (zh) 2005-06-01
CA2269084A1 (en) 1998-04-30
EA199900377A1 (ru) 1999-10-28
ES2173424T3 (es) 2002-10-16
WO1998018085A1 (en) 1998-04-30
CN1238051A (zh) 1999-12-08
PT932871E (pt) 2002-09-30
DE69712216D1 (de) 2002-05-29
US6219646B1 (en) 2001-04-17
EA002989B1 (ru) 2002-12-26
DK0932871T3 (da) 2002-08-05
ATE216790T1 (de) 2002-05-15
EP0932871A1 (de) 1999-08-04
AU720794B2 (en) 2000-06-15
JP2001502828A (ja) 2001-02-27
NZ335767A (en) 1999-08-30
US6085162A (en) 2000-07-04
EP0932871B1 (de) 2002-04-24
AU4757197A (en) 1998-05-15
IL129524A (en) 2003-04-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE69712216T2 (de) Verfahren und gerät zum übersetzen von einer sparche in eine andere
DE69828141T2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Spracherkennung
DE69829389T2 (de) Textnormalisierung unter verwendung einer kontextfreien grammatik
DE3910467C2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung von Berichten
DE68913669T2 (de) Namenaussprache durch einen Synthetisator.
DE69032750T2 (de) Maschinelles Übersetzungssystem und -verfahren
DE68928250T2 (de) Übertragungssystem mit Übersetzung
DE69129163T2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Texteingabe
DE3788488T2 (de) Sprachenübersetzungssystem.
EP1113420B1 (de) Verfahren zur Spracherkennung und Kontrolle einer Sprachsyntheseneinheit oder Kommunikationssystem
DE60012655T2 (de) Audiowiedergabe von einem geschriebenen Dokument aus mehreren Quellen
DE60029732T2 (de) Phrasenübersetzungsverfahren und -system
DE69418739T2 (de) Automatisches Übersetzungssystem mit Hilfe einer Zwischensprache
DE3751276T2 (de) Zergliedergerät für Naturalsprachen.
DE3587009T2 (de) Uebersetzungssystem.
DE69427848T2 (de) Unterstützungssystem zur Herstellung von Wörterbüchern
DE3789073T3 (de) System zur maschinellen Übersetzung.
DE3615972A1 (de) Zweisprachiges uebersetzungssystem mit eigen-intelligenz
DE2854837A1 (de) Uebersetzungsvorrichtung
DE112014007123T5 (de) Dialogsteuersystem und Dialogsteuerverfahren
DE3616751A1 (de) Uebersetzungssystem
EP1273003B1 (de) Verfahren und vorrichtung zum bestimmen prosodischer markierungen
DE3034510C2 (de) Elektronisches Übersetzungsgerät
DE68927779T2 (de) Rechnergestütztes Sprachübersetzungsgerät
DE69025498T2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Übersetzung von Sätzen mit adverbialen Sätzen

Legal Events

Date Code Title Description
8364 No opposition during term of opposition
8339 Ceased/non-payment of the annual fee