JPH034364A - 機械翻訳システム - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） この発明は、機械翻訳システムに係り、特に訳語の選択
を容易にする機能を持った機械翻訳システムに関する。

（従来の技術） コンピュータ技術を用いて翻訳処理を自動的に行なう機
械翻訳システムの開発が盛んに行なわれている。従来の
機械翻訳システムでは、同じ原語に対して複数の訳語候
補が存在する時、それらのうちから適切なものをユーザ
に選択させる方式がとられている。訳語候補が多数ある
場合、ユーザの希望する訳語が最初に表示されればよい
が、そうでない時は次候補キーの操作により他の訳語候
補を次々と表示させなければならず、選択に時間がかか
る。

そこで、２語の意味的な結合のし易さに着目し、結合し
易い２語をペアにした、いわゆる共起データを作成して
、それらを多数蓄積した共起衣を用意しておき、複数の
訳語候補が発生した場合、その共起衣にあるものを優先
して表示したり、自動選択する方法が考えられている。

共起衣の中に該当する語のペアがない場合は、従来通り
である。

このような共起衣を用いる方法により、例えば「ホテル
」と「ボーイ」をペアにした共起データを共起衣に登録
しておけば、“ｂｏｙ”の訳語候補である「少年」　「
ボーイ」などの中から、「ホテル」に関係するものとし
て最大の可能性を与える「ボーイ」を最上位に表示した
り、または「ボーイ」を自動的に選択したりすることか
できる。

従来考えられている、共起衣を用いる方法では、共起衣
を予め機械翻訳システム内に格納しておかなければなら
ない。ここで、辞書に登録されている語数を１０万語と
すると、２語のペアは単純計算で１０万語×１０万語−
１００億ベアとなる。これらの中で共起関係にあるもの
は遥かに少ないが、それでも数百万乃至数千刃ベアは存
在すると考えられる。このような多数のペアを全て共起
データとして共起衣に、予め登録しておくことは、不可
能に近い。

ところで、機械翻訳システムにおける辞書は、不特定多
数のユーザが使うことを前提にしているため、５〜１０
万語という多数の語を登録しておく必要があるが、−人
のユーザ、あるいは一つの部所に限れば、実際に使われ
る語の数は遥かに少なく、１〜２万程度に過ぎないこと
が分かっている。

しかし、辞書が不特定多数を対象にしているように、共
起衣も予め用意するとすれば不特定多数を対象にせざる
を得ない。これは共起データの収集および共起衣の作成
を困難にすると同時に、膨大な容量のメモリを必要とす
ることになり、現実的でない。

（発明が解決しようとする課８） 上述したように、従来の共起衣を機械翻訳に用いる方法
では、共起衣としてメモリに登録できる共起データの数
に限界があるため、実用的な意味では、訳語の選択を容
易にする効果が小さいという問題があった。

本発明はこのような問題を解決し、限られたメモリ容量
の下で、共起データを用いて訳語の選択をより容易に行
なうことできる、機械翻訳システムを提供することを目
的とする。

［発明の構成］ （３題を解決するための手段） 上記の課題を達成するため、本発明はユーザが機械翻訳
のための原文人力や編集などの作業を行なっている過程
で共起データを自動学習的に作成して記憶するようにし
たことを特徴としている。

すなわち、本発明の機械翻訳システムは、機械翻訳時に
複数の訳語候補の中から選択された被選択訳語と訳文中
の他の訳語とが特定の文法的関係にあるかどうかを判定
し、特定の文法的関係にあると判定された被選択訳語と
他の訳語をそれぞれ示す情報を組にして、共起データと
して記憶するようにしたものである。

また、より簡単には、機械翻訳時に複数の訳語候補の中
から選択された一意に決定さ、れた被選択訳語を示す情
報と、他の一意に決定された訳語を示す情報とを、全て
の文法的関係にあるものについて組にして共起データと
して記憶するか、または被選択訳語を表わす情報と、訳
文中の該被選択訳語の直前および直後の少なくとも一方
の訳語を表わす情報とを文法的関係によらず組にして共
起データとして記憶してもよい。

（作用） このように本発明では、機械翻訳処理の過程で共起デー
タが作成され記ｊａされることにより、共起衣が蓄積さ
れるので、予め共起衣を作る必要がない。

こうして蓄積される共起衣は、従来の不特定多数のユー
ザのために用意されたものと異なり、特定の一人または
数人程度のユーザの語粂使用傾向を学習した結果を反映
しているため、訳語の選択が容易となる。

また、特定のユーザか使う給量には偏りがあり、数万語
に収まるのが普通であることから、共起表として蓄積さ
れる共起データの数は非常に少なくて済むにもかかわら
ず、訳語の選択を容易にする効果は大きい。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明の一実施例に係る機械翻訳システムの構
成を示すブロック図である。

第１図において、入力部１は例えばキーボードであり、
翻訳対象となる原文（例えば日本語文）を入力したり、
各種編集のためのコマンドを入力するためのものである
。表示部２は入力された原文や、機械翻訳結果である訳
文（例えば英文）および訳語候補リストその他の各種編
集情報の表示を行なう。

構文解析部３は入力された原文の構文解析を行ない、翻
訳部４は構文解析の結果得られた原文の構造を、翻訳の
目的言語である例えば英語の語と構造に翻訳する。訳文
生成部５は翻訳部４の翻訳結果を用いて、目的言語から
なる訳文を生成する。解析用文法・辞書６は構文解析部
３て、対訳辞書７は翻訳部４で、また生成用文法８は訳
文生成部５でそれぞれの処理に使用される。

編集制御部９は機械翻訳処理を含めた編集処理を全体的
に制御するものであり、本実施例では後述するように共
起データの作成もこの編集制御部９で行なわれる。

文法的関係判定部１１は複数の訳語候補から一つの語が
選択されたとき、被選択訳語と訳文中の他の訳語との文
法的関係（主として係り受は関係）を文解析部４の解析
結果を利用して検出し、その検出した文法的関係が特定
の関係、すなわち予め文法的関係表によって設定されて
いる一つまたは複数の文法的関係に一致するか否かを判
定する。

文法的関係判定部１１の判定結果は、編集制御部９に与
えられる。編集制御部９ではこの判定結果に従って、共
起データを作成する。

共起データ記憶部１２は、編集制御部９で作成された共
起データを記憶することによって、共起表を蓄積する。

次に、第２図に示すフローチャートを用いて、本実施例
における共起データの作成・記憶手順を説明する。なお
、第２図はある原文についての機械翻訳か行なわれた場
合の処理を示している。機械翻訳の結果、表示部２では
例えば第３図に示すような表示がなされる。第３図にお
いて、入力された原文は原文表示領域３１に、また翻訳
の結果得られた訳文は訳文表示領域３２にそれぞれ表示
される。さらに、編集領域３３には訳語候補リストなど
の各種の編集情報が表示される。

機械翻訳により最初に得られた訳文中に、ユーザの意図
する訳語でないものが表示されている場合（第３図の例
では「少年」）、入力部１に備えられた「次候補キー」
を操作すると、他の訳語候補が表示される。また、例え
ば入力部１に備えられた「訳語候補−括表示キー」を操
作すると、第３図に示すように編集領域３３に訳語候補
リストが表示される。

これらのいずれの場合も、ユーザが入力部１に備えられ
た「訳語選択キー」を用いて複数の訳語候補の中から適
切な訳語を選択すると、編集制御部９でそれが認識され
る（ステップＳｌ）。次に、文法的関係判定部１１にお
いて、選択された語（被選択訳語）と、訳文中の他の訳
語（特に、−意に決定されている訳語）との文法的関係
が検出され、さらに検出された文法的関係が、文法的関
係表によって予め設定されている文法的関係に一致する
かどうかが判定される（ステップ８２〜Ｓ３）。

ステップＳ３での判定の結果、被選択訳語と他の訳語と
の文法的関係が、予め設定されている文法的関係と一致
したと判定された場合は、編集制御部９がその被選択訳
語の情報と他の訳語の情報とを組にして共起データ記憶
部１２に送る。これにより共起データ記憶部１２で、被
選択訳語と他の訳語との組か共起データとして記憶され
る（ステップＳ４）。

第３図の例を用いてより具体的に説明する。

今、機械翻訳された文の表示の中で、「少年」と表示さ
れている部分の原語である“ｂｏｙ　　に対する適切な
訳語として、「ボーイ」がユーザにより選択されたとす
る。すなわち、 「私は、ホテルの少年を呼ぶ。」 という訳文が得られたとする。

この訳文の構造は第４図に示されるようになる。同図に
示すように、この訳文を構成する各訳語間の文法的関係
は、次の通りである。まず、「ボーイ」は「ホテルの」
という名詞句で修飾されており、また「呼ぶ」という動
詞の目的語となっている。すなわち、この場合の被選択
訳語である「ボーイ」と、同じ訳文中の他の一意に決定
されている訳語である「ホテル」、「呼ぶ」との文法的
関係（係り受けの関係）は、それぞれ被修飾語と修飾語
の関係、目的語と動詞の関係となっている。なお、訳文
中で一意に決定されている訳語の判、別は、機械翻訳時
に各訳語に対して一時的に立てられる“訳語決定フラグ
を検出することにより行なうことができる。

文法的関係判定部１１は、被選択訳語「ボーイ」と、他
の一意に決定されている訳語「ホテル」および「呼ぶ」
との文法的関係を検出し、これが予め設定された特定の
関係にあるかどうかを判定する。この場合、これらの文
法的関係はいずれも文法的関係表に予め設定されている
ものとする。編集制御部９では文法的関係判定部１１の
判定結果を受けると、「ボーイ」と「ホテル」の組（ボ
ーイ、ホテル）と、「ボーイ」と「呼ぶ」の組（ボーイ
、呼ぶ）を共起データとして共起データ記憶部１２に記
憶させる。

共起データ記憶部１２での記憶に際しては、共起データ
を構成する２語の文字コードを組として記憶してもよい
が、文字コードに付される辞書ＩＤとよばれる識別番号
を組として記憶することが望ましい。

第５図は第１図における対訳辞書７の一部を示したもの
で、原語である英語の文字列、訳語である日本語の文字
列、および辞書ＩＤを組として格納している。また、同
じ英語の文字列に対応する日本語の訳語候補が複数ある
ため、各訳語候補には訳語Ｎｏ、が付されている。

ここで、（ボーイ、ホテル）の組を共起データとして記
憶する場合、第６図に示すように「ボーイ」を示す辞書
ＩＤ及び訳語Ｎｏ、と、「ホテル」を示す、辞書ＩＤと
を組にして記憶すればよい。辞書ＩＤ及び訳語Ｎｏ、は
文字コードより遥かにビット数が少ないので、辞書ＩＤ
及び訳語Ｎｏ、を用いて共起データを記憶すると、文字
コードを用いて共起データを記憶する場合に比較して共
起データ記憶部１２の記憶容量は小さくなる。

また、共起データを構成する２つの辞書ＩＤ及び訳語Ｎ
ｏ、の組に、両者の文法的関係を示す情報である２項間
関係名を付加したものを共起データとして記憶してもよ
い。

次に、機械翻訳に際して、複数の訳語候補を与えるよう
な原語が入力され、且つその訳語候補の一つと訳文中の
一意に決定されている他の訳語との組合わせが、共起デ
ータ記憶部１２に共起データとして記憶されているもの
とする。

この様な場合には、その訳語候補が最も高い可能性を与
えるものとして、訳文の表示中に最初に現れる。また、
この場合、第３図中に示すような訳語候補リストを表示
させたとすれば、共起データとして記憶されている訳語
候補は、最上位に表示される。従って、ユーザは複数の
訳語候補の中から、適切な訳語を容易に選択することが
できる。

また、このように共起データとして記憶されている訳語
候補を候補とせず、自動的に選択するようにしてもよい
。

本発明は上記実施例に限られず、種々変形して実施する
ことができる。例えば上記実施例では２つの語を組にし
て共起データとしたが、３つまたはそれ以上の語を組に
して共起データとして記憶してもよい。例えば前述の例
に従えば「ボーイ」と「ホテル」と「呼ぶ」の組（ボー
イ、ホテル、呼ぶ）を共起データとして記憶することも
できる。

また、上記実施例では学習する共起データの信頼度を高
めるために、複数の訳語候補から選択された被選択訳語
と、機械翻訳により最初に得られたされた訳文中の他の
一意に決定されている訳語との文法的関係を検出し、特
定の文法的関係にある被選択訳語と他の訳語との組のみ
を共起データとしたが、特定の文法的関係にあるものだ
けを共起データとする必要はなく、全ての文法的関係に
ある一意に決定された被選択訳語と他の訳語との組を共
起データとしてもよい。また、このような文法的関係を
判定せず、機械的に被選択訳語とその直前または直後の
一意に決定されている訳語、あるいは直前および直後両
方の一意に決定されている訳語とを組にして共起データ
としてもよい。

その他、本発明は要旨を逸脱しない範囲で種々変形して
実施することが可能である。

［発明の効果］ 本発明によれば、機械翻訳の過程で共起関係を持つ訳語
を学習して共起データを記憶することによって、共起表
を蓄積することにより、予め多数の共起データを共起表
として大容量のメモリに用意してお（ことなく、訳語の
選択を容易にすることができる。

また、本発明により蓄積される共起表は、実際に機械翻
訳システムを使用するユーザの語嘗使用傾向を学習した
結果を強く反映したものとなるため、記憶される共起デ
ータの数が少なくとも効果は大きい。

しかも、本発明の機械翻訳システムは、訳語の選択を行
なうにつれて共起データが蓄積されてゆき、使い込むほ
ど性能が向上するという特長がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る機械翻訳システムの構
成を示すブロック図、第２図は同実施例における共起デ
ータ作成・記憶手順を説明するためのフローチャート、
第３図は同実施例、における機械翻訳時の画面上の表示
例を示す図、第４図は同実施例により得られた訳文の構
造を示す図、第５図は同実施例における共起データ作成
の元となる辞書の一部を示す図、第６図は同実施例にお
ける共起データの具体例を示す図である。 １・・・入力部 ３・・・構文解析部 ５・・・訳文生成部 ７・・・対訳辞書 ９・・・編集制御部 １１・・・文法的関係判定部 １２・・・共起データ記憶部 ２・・・表示部 ４・・・翻訳部 ６・・・解析用文法・辞書 ８・・・生成用文法

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）機械翻訳時に複数の訳語候補の中から選択された
   被選択訳語と訳文中の他の訳語とが特定の文法的関係に
   あるかどうかを判定する判定手段と、 この判定手段により特定の文法的関係にあると判定され
   た前記被選択訳語および前記他の一意に決定されている
   訳語をそれぞれ示す情報を組にして記憶する記憶手段と
   、 を具備することを特徴とする機械翻訳システム。
2. （２）機械翻訳時に複数の訳語候補の中から選択された
   一意に決定された被選択訳語を示す情報と、他の一意に
   決定された訳語を示す情報とを、全ての文法的関係にあ
   るものについて組にして記憶する記憶手段を具備するこ
   とを特徴とする機械翻訳システム。
3. （３）機械翻訳時に複数の訳語候補の中から選択された
   被選択訳語を示す情報と、訳文中の該被選択訳語の直前
   および直後の少なくとも一方の訳語を示す情報とを組に
   して記憶する記憶手段を具備することを特徴とする機械
   翻訳システム。