JPH0310372A - 専門用語の原語訳語対応表示処理方式 - Google Patents
専門用語の原語訳語対応表示処理方式Info
- Publication number
- JPH0310372A JPH0310372A JP1144638A JP14463889A JPH0310372A JP H0310372 A JPH0310372 A JP H0310372A JP 1144638 A JP1144638 A JP 1144638A JP 14463889 A JP14463889 A JP 14463889A JP H0310372 A JPH0310372 A JP H0310372A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- translation
- original
- word
- translated
- technical term
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- Machine Translation (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔概要]
計算機により翻訳を行う機械翻訳システムにおいて、翻
訳失敗時における後編集作業を容易にできるようにした
専門用語の原語訳語対応表示処理方式に関し。
訳失敗時における後編集作業を容易にできるようにした
専門用語の原語訳語対応表示処理方式に関し。
原文の翻訳が失敗した場合に、原文中の専門分野の用語
に対する訳語を表示し、翻訳後編集作業を支援する手段
を提供することを目的とし各原語ごとに、専門用語であ
るか否かを示す情報が付加された辞書情報を記憶する翻
訳用辞書と。
に対する訳語を表示し、翻訳後編集作業を支援する手段
を提供することを目的とし各原語ごとに、専門用語であ
るか否かを示す情報が付加された辞書情報を記憶する翻
訳用辞書と。
翻訳対象原文中の各原語について、上記翻訳用辞書の検
索結果により5専門用語であるか否かを識別して2専門
用語を抽出する専門用語抽出処理部と、翻訳が失敗した
ときに、」二記専門用語抽出処理部で抽出した専門用語
の原語とその訳語との対応情報を表示する処理を行う原
語訳語対応表示処理部とを(liffえるよ・うに構成
する。
索結果により5専門用語であるか否かを識別して2専門
用語を抽出する専門用語抽出処理部と、翻訳が失敗した
ときに、」二記専門用語抽出処理部で抽出した専門用語
の原語とその訳語との対応情報を表示する処理を行う原
語訳語対応表示処理部とを(liffえるよ・うに構成
する。
〔産業上の利用分野]
本発明は、計算機により翻訳を行う機械翻訳システムに
おいて 翻訳失敗時における後編集作業を容易にできる
ようにした専門用語の原語訳語対応表示処理方式に関す
る。
おいて 翻訳失敗時における後編集作業を容易にできる
ようにした専門用語の原語訳語対応表示処理方式に関す
る。
機械翻訳システムの実用化が進んでいるが1機械翻訳シ
ステムでは、すべての文書を正確に翻訳することができ
ない。したがって、どうしても人間の翻訳家による後編
集作業が必要となり、後編集作業にかなりの時間を費や
すことになる。
ステムでは、すべての文書を正確に翻訳することができ
ない。したがって、どうしても人間の翻訳家による後編
集作業が必要となり、後編集作業にかなりの時間を費や
すことになる。
特に2通常の日常会話に用いられていないような専門分
野に関する用語や特別な意味を持つ用語などが多く含ま
れる文書については9機械翻訳が失敗した場合に、それ
らの専門的な用語についての辞書引き2文献調査等が必
要になるため2人間が行う後編集作業で多くの時間を費
やすことになる。
野に関する用語や特別な意味を持つ用語などが多く含ま
れる文書については9機械翻訳が失敗した場合に、それ
らの専門的な用語についての辞書引き2文献調査等が必
要になるため2人間が行う後編集作業で多くの時間を費
やすことになる。
従来の機械翻訳システムでは、翻訳が失敗しても、後編
集作業を支援する有効な手段がなかった。
集作業を支援する有効な手段がなかった。
〔発明が解決しようとする課題]
従来の機械翻訳システムでは、翻訳に失敗したときに2
文書中の専門用語等の適切な訳語について 翻訳家が辞
書や文献等により調査し、翻訳作業を行わなければなら
なかった。そのため、後編集作業に多くの労力と時間を
要するといった問題があった。
文書中の専門用語等の適切な訳語について 翻訳家が辞
書や文献等により調査し、翻訳作業を行わなければなら
なかった。そのため、後編集作業に多くの労力と時間を
要するといった問題があった。
この作業負担を軽減するために、翻訳が失敗したときに
、原文中のすべての原語についての訳語を、自動表示す
ることも考えられるが1通常の場合、翻訳が失敗する原
文は長いことが多(、また文の構成についても複雑なこ
とが多いので、すべての訳語を羅列的に表示すると1表
示が煩雑になって、見にくくなるという問題が発生する
。
、原文中のすべての原語についての訳語を、自動表示す
ることも考えられるが1通常の場合、翻訳が失敗する原
文は長いことが多(、また文の構成についても複雑なこ
とが多いので、すべての訳語を羅列的に表示すると1表
示が煩雑になって、見にくくなるという問題が発生する
。
本発明は上記問題点の解決を図り、原文の翻訳が失敗し
た場合に、原文中に現れた原語のうちあらかじめ辞書中
に指定された専門分野の用語に対する訳語を表示し、翻
訳後編集作業を支援する手段を提供することを目的とし
ている。
た場合に、原文中に現れた原語のうちあらかじめ辞書中
に指定された専門分野の用語に対する訳語を表示し、翻
訳後編集作業を支援する手段を提供することを目的とし
ている。
〔課題を解決するための手段]
第1図は本発明の構成例を示す。
第1図において、10はCP Uおよびメモリなどから
なる処理装置、11は翻訳対象の原文を入力する原文人
力部、12は原文の形態素解析を行う原文形態素解析部
、13は原文中から専門用語を抽出する専門用語抽出処
理部、14は原文の構文を解析する原文構文解析部、1
5は構文解析結果をもとに訳文を生成する訳文生成部、
16は訳文を出力する訳文出力部、17は翻訳の失敗時
に原語と訳語の対応情報を表示する処理を行う原語訳語
対応表示処理部、18はキーボードや原文ファイルなど
の入力装置、19は原語や訳語に関する単語情報が登録
された翻訳用辞書、19Aは原語辞書、19Bは訳語辞
書、Fは専門用語フラグ。
なる処理装置、11は翻訳対象の原文を入力する原文人
力部、12は原文の形態素解析を行う原文形態素解析部
、13は原文中から専門用語を抽出する専門用語抽出処
理部、14は原文の構文を解析する原文構文解析部、1
5は構文解析結果をもとに訳文を生成する訳文生成部、
16は訳文を出力する訳文出力部、17は翻訳の失敗時
に原語と訳語の対応情報を表示する処理を行う原語訳語
対応表示処理部、18はキーボードや原文ファイルなど
の入力装置、19は原語や訳語に関する単語情報が登録
された翻訳用辞書、19Aは原語辞書、19Bは訳語辞
書、Fは専門用語フラグ。
20はCRTデイスプレィなどの表示装置、21は翻訳
対象の原文を表示する原文表示域、22は翻訳結果の訳
文を表示する訳文表示域、23は原語と訳語の対応情報
などを表示する原語訳語対応表示域を表す。
対象の原文を表示する原文表示域、22は翻訳結果の訳
文を表示する訳文表示域、23は原語と訳語の対応情報
などを表示する原語訳語対応表示域を表す。
本発明では、翻訳用辞書19において、各原語ごとに専
門用語フラグFが用意され、あらかしめ。
門用語フラグFが用意され、あらかしめ。
各原語の単語が専門用語であるか否かを示す情報を、こ
の専門用語フラグFのオン/オフで登録できるようにな
っている。なお 専門用語であるか否かを示す情報を、
フラグではなく、数値などによる識別情報で持つように
してもよく、また、この専門用語識別情報を、専門用語
について分野別に複数種類識別できる情報としてもよい
。
の専門用語フラグFのオン/オフで登録できるようにな
っている。なお 専門用語であるか否かを示す情報を、
フラグではなく、数値などによる識別情報で持つように
してもよく、また、この専門用語識別情報を、専門用語
について分野別に複数種類識別できる情報としてもよい
。
専門用語抽出処理部13および原語訳語対応表示処理部
17以外の各処理部については、従来技術とほぼ同様で
ある。
17以外の各処理部については、従来技術とほぼ同様で
ある。
専門用語抽出処理部13は、原文形態素解析部12が行
った原文の形態素解析情報をもとに、翻訳対象原文中の
各原語について、専門用語フラグI?を参照し、専門用
語であるか否かを識別して専門用語を抽出する処理を行
う。
った原文の形態素解析情報をもとに、翻訳対象原文中の
各原語について、専門用語フラグI?を参照し、専門用
語であるか否かを識別して専門用語を抽出する処理を行
う。
原語訳語対応表示処理部17は、原文構文解析部14に
よる解析エラーや、訳文生成部15による訳文生成エラ
ーにより、翻訳が失敗したときに。
よる解析エラーや、訳文生成部15による訳文生成エラ
ーにより、翻訳が失敗したときに。
その原文についての専門用語抽出処理部13が抽出した
専門用語について、原語とその訳語との対応情報を編集
し1表示装置20の画面における原語訳語対応表示域2
3に、その対応情報を表示する処理を行う。
専門用語について、原語とその訳語との対応情報を編集
し1表示装置20の画面における原語訳語対応表示域2
3に、その対応情報を表示する処理を行う。
翻訳に失敗した原文についての原語の訳語が。
あらかじめ翻訳用辞書19に登録された専門用語につい
てだけ、原語訳語対応表示域23に表示されるので、翻
訳後編集作業時に、その原語訳語対応情報を参照し、迅
速かつ容易に訳文を作成して。
てだけ、原語訳語対応表示域23に表示されるので、翻
訳後編集作業時に、その原語訳語対応情報を参照し、迅
速かつ容易に訳文を作成して。
入力することができるようになる。
この例では、訳文の出力は、訳文表示域22に対して行
われるが、後編集作業における訳文の入力または修正に
ついても、訳文表示域22への文字入力によって行われ
るようになっている。
われるが、後編集作業における訳文の入力または修正に
ついても、訳文表示域22への文字入力によって行われ
るようになっている。
翻訳失敗時に、原語訳語対応表示域23にはあらかじめ
登録された必要性の大きい単語情報だけが選択的に表示
されることになるので、見易い表示が可能であり2原詔
訳語対応表示域23についても、大きい表示領域を用意
しなくても十分である。なお、原語訳語対応表示域23
においてスクロール表示をさせることもできる。
登録された必要性の大きい単語情報だけが選択的に表示
されることになるので、見易い表示が可能であり2原詔
訳語対応表示域23についても、大きい表示領域を用意
しなくても十分である。なお、原語訳語対応表示域23
においてスクロール表示をさせることもできる。
第2図は本発明の一実施例処理フロー、第3図は本発明
の実施例で用いる原語辞書における単語データの構成例
、第4図は本発明の一実施例による翻訳の例、第5図は
本発明の一実施例に係る対訳編集画面の例を示す。
の実施例で用いる原語辞書における単語データの構成例
、第4図は本発明の一実施例による翻訳の例、第5図は
本発明の一実施例に係る対訳編集画面の例を示す。
本発明による機械翻訳の処理の流れは2例えば第2図に
示すようになる。以下の説明における■〜[相]は、第
2図に示す処理■〜[相]に対応する。
示すようになる。以下の説明における■〜[相]は、第
2図に示す処理■〜[相]に対応する。
■ 翻訳対象となる原文を1文ずつ入力する。
■ 原文についての形態素解析を行い、原文を単語レベ
ルに分割し、その単語の表記とその単語に対応する訳語
単語を対応づけるための概念記号とを出力する。また、
各原語単語について専門用語であるか否かを示す専門用
語フラグも出力する。
ルに分割し、その単語の表記とその単語に対応する訳語
単語を対応づけるための概念記号とを出力する。また、
各原語単語について専門用語であるか否かを示す専門用
語フラグも出力する。
■ 各原語単語について、専門用語フラグにより専門用
語であるかどうかを調べる。
語であるかどうかを調べる。
■ 専門用語である場合2次の処理■を実行し。
専門用語でない場合、処理■をスキップする。
■ 専門用語と判定された原語表記と概念記号とを、所
定の作業域に記憶する。
定の作業域に記憶する。
■ 原文中のすべての原語について、処理したかどうか
を判定し、未処理があれば、処理■へ戻って、専門用語
の抽出を繰り返す。
を判定し、未処理があれば、処理■へ戻って、専門用語
の抽出を繰り返す。
■ 原語の係り受は関係などを解析する。この構文解析
に失敗したならば、処理[相]へ移る。
に失敗したならば、処理[相]へ移る。
■ 構文の解析結果により、訳文を生成する。訳文生成
に失敗したならば、処理[相]へ移る。
に失敗したならば、処理[相]へ移る。
■ 訳文を出力する。その後1次の原文についての翻訳
を続ける。
を続ける。
[相] 翻訳に失敗したならば、処理■で記憶した専門
用語の概念記号をもとに、第1図に示す訳語辞書19B
を検索し、原語単語と訳語単語との対応づけを行う。そ
の原語訳語対応情報を1表示装置20に表示する。
用語の概念記号をもとに、第1図に示す訳語辞書19B
を検索し、原語単語と訳語単語との対応づけを行う。そ
の原語訳語対応情報を1表示装置20に表示する。
第1図に示す原語辞書19Aにおける原語の各単語デー
タは、第3図に示すような構成になっている。
タは、第3図に示すような構成になっている。
各単語データは、原語表記30と7原語の意味から内部
的に決められた概念記号31と2品詞などを含む文法属
性情報32と、各種管理情報33とからなる。この管理
情報33の中に、専門用語フラグFが設けられている。
的に決められた概念記号31と2品詞などを含む文法属
性情報32と、各種管理情報33とからなる。この管理
情報33の中に、専門用語フラグFが設けられている。
次に1本発明の一実施例による翻訳の具体例を。
第4図に従って説明する。
[イブアナはガラパゴス諸島に生息する大とかげです」
という原文(a)を入力して翻訳するとする。
という原文(a)を入力して翻訳するとする。
原文形態素解析では、第4図(b)に示すように。
原文を単語に分割し5必要な単語ごとに、原語表記と概
念記号とを対応づける。ここで、専門用語であるか否か
についても記憶しておく。
念記号とを対応づける。ここで、専門用語であるか否か
についても記憶しておく。
次に、この形態素解析結果について、構文解析および訳
文生成を行い、翻訳が成功したならばその訳文(C)を
出力する。
文生成を行い、翻訳が成功したならばその訳文(C)を
出力する。
翻訳が失敗したならば、第4図(d)に示すように専門
用語についての概念記号へと概念記号Bとについて、訳
語辞書19Bを検索する。そして、概念記号Aと概念記
号Bとにそれぞれ対応する訳語表記” iguana
”と°’Galapagos l5lands ”を、
訳語辞書19Bから獲得する。
用語についての概念記号へと概念記号Bとについて、訳
語辞書19Bを検索する。そして、概念記号Aと概念記
号Bとにそれぞれ対応する訳語表記” iguana
”と°’Galapagos l5lands ”を、
訳語辞書19Bから獲得する。
次にこれらの原語と訳語とを対応づけて2表示装置20
に表示する。
に表示する。
第5図は、対訳編集画面の例を示している。対訳編集画
面は、原文表示域21と訳文表示域22と原語訳語対応
表示域23とからなる。50は画面内の位置を示すカー
ソルである。
面は、原文表示域21と訳文表示域22と原語訳語対応
表示域23とからなる。50は画面内の位置を示すカー
ソルである。
ここでは、原文表示域21に入力された日本語文を、英
語に翻訳している。各文ごとに、翻訳が成功すると、そ
の訳文が訳文表示域22に表示される。文番号がro
02Jの文のように、翻訳が失敗すると、訳文は表示さ
れず、その原文中の専門用語に関する情報が保存される
。
語に翻訳している。各文ごとに、翻訳が成功すると、そ
の訳文が訳文表示域22に表示される。文番号がro
02Jの文のように、翻訳が失敗すると、訳文は表示さ
れず、その原文中の専門用語に関する情報が保存される
。
カーソル50を、翻訳の失敗した日本語文に合わせると
、そのカーソル位置の日本語文における専門用語の原語
訳語対応情報を、原語訳語対応表示域23に表示する。
、そのカーソル位置の日本語文における専門用語の原語
訳語対応情報を、原語訳語対応表示域23に表示する。
操作者は、この専門用語情報を参照し、訳文表示域22
に、ワードプロセッサと同様な入力操作を行うことによ
り、正しい訳文を入力することができる。
に、ワードプロセッサと同様な入力操作を行うことによ
り、正しい訳文を入力することができる。
他にも、翻訳に失敗した日本語文があれば、その文にカ
ーソル50を合わせ、その文における専門用語の原語訳
語対応情報を、原語訳語対応表示域23に自動表示させ
て、正しい訳文の入力を行うことができるようになって
いる。
ーソル50を合わせ、その文における専門用語の原語訳
語対応情報を、原語訳語対応表示域23に自動表示させ
て、正しい訳文の入力を行うことができるようになって
いる。
〔発明の効果]
以上説明したように9本発明によれば1機械翻訳システ
ムを使用した翻訳作業において、翻訳に失敗した場合の
専門用語の調査などの後編集作業を著しく軽減し、効率
的に翻訳作業を進めること1 ] 2 ができるようになる。
ムを使用した翻訳作業において、翻訳に失敗した場合の
専門用語の調査などの後編集作業を著しく軽減し、効率
的に翻訳作業を進めること1 ] 2 ができるようになる。
第1図は本発明の構成例。
第2図ば本発明の一実施例処理フロ
第3図は本発明の実施例で用いる原語辞書における単語
データの構成例 第4図は本発明の一実施例による翻訳の側梁5図は本発
明の一実施例に係る対訳編集画面の例を示す。 図中、10は処理装置、11は原文人力部、12は原文
形態素解析部、13は専門用語抽出処理部、14は原文
構文解析部、15ば訳文生成部。 16は訳文出力部、17は原語訳語対応表示処理部、1
8は入力装置、19は翻訳用辞書、19Aは原語辞書、
19Bは訳語辞書、Fは専門用語フラグ、20は表示装
置、21は原文表示域、22は訳文表示域、23は原語
訳語対応表示域を表す。
データの構成例 第4図は本発明の一実施例による翻訳の側梁5図は本発
明の一実施例に係る対訳編集画面の例を示す。 図中、10は処理装置、11は原文人力部、12は原文
形態素解析部、13は専門用語抽出処理部、14は原文
構文解析部、15ば訳文生成部。 16は訳文出力部、17は原語訳語対応表示処理部、1
8は入力装置、19は翻訳用辞書、19Aは原語辞書、
19Bは訳語辞書、Fは専門用語フラグ、20は表示装
置、21は原文表示域、22は訳文表示域、23は原語
訳語対応表示域を表す。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 計算機により翻訳を行う機械翻訳システムにおいて、 各原語ごとに、専門用語であるか否かを示す情報(F)
が付加された辞書情報を記憶する翻訳用辞書(19)と
、 翻訳対象原文中の各原語について、上記翻訳用辞書の検
索結果により、専門用語であるか否かを識別して、専門
用語を抽出する専門用語抽出処理部(13)と、 翻訳が失敗したときに、上記専門用語抽出処理部で抽出
した専門用語の原語とその訳語との対応情報を表示する
処理を行う原語訳語対応表示処理部(17)と を備えたことを特徴とする専門用語の原語訳語対応表示
処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1144638A JPH0310372A (ja) | 1989-06-07 | 1989-06-07 | 専門用語の原語訳語対応表示処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1144638A JPH0310372A (ja) | 1989-06-07 | 1989-06-07 | 専門用語の原語訳語対応表示処理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0310372A true JPH0310372A (ja) | 1991-01-17 |
Family
ID=15366717
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1144638A Pending JPH0310372A (ja) | 1989-06-07 | 1989-06-07 | 専門用語の原語訳語対応表示処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0310372A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5828512A (en) * | 1991-03-01 | 1998-10-27 | Sharp Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus having a floating-type head |
-
1989
- 1989-06-07 JP JP1144638A patent/JPH0310372A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5828512A (en) * | 1991-03-01 | 1998-10-27 | Sharp Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus having a floating-type head |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Padró et al. | FreeLing 3.0: Towards wider multilinguality. | |
| US8655641B2 (en) | Machine translation apparatus and non-transitory computer readable medium | |
| JP3038079B2 (ja) | 自動翻訳装置 | |
| GB2417103A (en) | Natural language translation system | |
| JP4304268B2 (ja) | 複数言語対訳テキスト入力による第3言語テキスト生成アルゴリズム及び装置、プログラム | |
| US7478092B2 (en) | Key term extraction | |
| JP2004220266A (ja) | 機械翻訳装置および機械翻訳方法 | |
| JPS59165179A (ja) | 辞書引方式 | |
| JPH0310372A (ja) | 専門用語の原語訳語対応表示処理方式 | |
| Özateş et al. | A hybrid approach to dependency parsing: Combining rules and morphology with deep learning | |
| JP2928246B2 (ja) | 翻訳支援装置 | |
| JP3236027B2 (ja) | 機械翻訳装置 | |
| Huang et al. | A Hybrid scheme for Parsing Cantonese Text Based on PyCantonese Plus and PyLTP | |
| Nuha et al. | Translation accuracy of computer terms by ChatGPT, Gemini, DeepL, and Google Translate from English to Indonesian | |
| JP4087829B2 (ja) | 結合価辞書拡張装置、方法、およびプログラム | |
| Kostenko et al. | Using CAT programs to translate technical texts | |
| JP3316884B2 (ja) | 言語翻訳装置 | |
| JP2682048B2 (ja) | 文章処理装置 | |
| JPS5995672A (ja) | 翻訳編集方式 | |
| JP2006190226A (ja) | 用言自動換言装置、用言換言方法及び用言換言処理プログラム | |
| Kugai | Computer-assisted translation. Its advantages and disadvantages | |
| JPH05225232A (ja) | テキスト自動前編集装置 | |
| JPH03105667A (ja) | 索引ページデータ自動作成処理方式 | |
| Lubani et al. | Building a dictionary of Malay language part-of-speech tagged words using Bahasa WordNet and Bahasa Indonesia resources | |
| Bar et al. | NIST Open Machine Translation 2009 Evaluation: Tel Aviv University's System Description |