JPH038082A - 機械翻訳処理方式 - Google Patents

機械翻訳処理方式

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JPH038082A
JPH038082A JP1143439A JP14343989A JPH038082A JP H038082 A JPH038082 A JP H038082A JP 1143439 A JP1143439 A JP 1143439A JP 14343989 A JP14343989 A JP 14343989A JP H038082 A JPH038082 A JP H038082A
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正己 渡辺
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佳之 信國
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Fujitsu Ltd
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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】 〔概要〕 日本語と韓国語との間で機械翻訳を行う機械翻訳処理方
式に関し、 日本語と韓国語との間の語順および助詞情報などが類似
している性質を利用し、構文解析時の係受は関係の解析
に失敗しても仮の係受は関係を持たせてl111i翻訳
を続行させ、翻訳時に原文の語順および助詞情報などを
もとに仮の係受は関係の部分の翻訳を行い、1訳率の向
上を図ることを目的とし、 原文の形態素解析を行って単語に分割する形態素解析処
理部と、この形態素解析処理部によって分割した単語に
ついて構文解析して文節に合成した後、これら合成した
文節の4受は関係を決定、および4受は関係を決定し得
ない場合に仮の4受は関係を決定する構文解析処理部と
、この構文解析処理部によって決定した4受は関係をも
とに概念構造を生成する概念構造生成処理部と、この概
念構造生成処理部によって生成した概念構造をもとに訳
文を生成し、この際に仮の4受は関係を決定した部分に
ついて、原文の語順および助詞情報をもとに訳文を生成
する生成処理部とを備え、この生成処理部によって生成
した訳文を出力するように構成する。
〔産業上の利用分野〕
本発明は、日本語と韓国語との間で機械翻訳を行う機械
翻訳処理方式に関するものである。
〔従来の技術と発明が解決しようとする課題〕従来、j
!!i械翻訳システムは、原文を入力として原語用辞書
を参照して形態素解析を行って単語に分割し、解析文法
を参照して構文解析して文節に合成し、更にこの文節の
間の4受は関係を解析して構文木を作成するようにして
いた。ここで、文節の間の4受は関係の決定に失敗した
場合、形態素解析の結果などを表示して機械翻訳に失敗
した旨を表示し、先に進めないという問題があった。
しかし、日本語と韓国語との間の機械翻訳のように、と
もに助詞を用いて格を表現し、語順が類似している原語
間でたとえ構文解析に失敗してもこれらの原語間の性質
を利用して機械翻訳することが望まれている。
本発明は、日本語と韓国語との間の語順および助詞情報
などが類似している性質を利用し、構文解析時の4受は
関係の解析に失敗しても仮の4受は関係を持たせて機械
翻訳を続行させ、翻訳時に原文の語順および助詞情報な
どをもとに仮の4受は関係の部分の翻訳を行い、關訳率
の同上を図ることを目的としている。
〔課題を解決する手段〕
第1図を参照してLl!題を解決する手段を説明する。
第1図において、形態素解析処理部4−1は、原文の形
態素解析を行って単語に分割するものである。
構文解析処理部4−2は、形態素解析処理部4−1によ
って分割した単語について構文解析して文節に合成した
後、これら合成した文節の4受は関係を決定、および4
受は関係を決定し得ない場合に仮の4受は関係を例えば
右隣に決定するものである。
概念構造生成処理部4−3は、構文解析処理部4−2に
よって決定した4受は関係をもとに概念構造を生成する
ものである。
生成処理部4−4は、概念構造生成処理部4−3によっ
て生成した概念構造をもとに訳文を生成し、この際に仮
の4受は関係を決定した部分について、原文の語順およ
び助詞情報などをもとに訳文を生成するものである。
〔作用) 本発明は、第1図に示すように、形態素解析処理部4−
1が原文の形態素解析を行って単語に分割し、構文解析
処理部4−2が分割した単語にフいて構文解析して文節
に合成した後、これら合成した文節の4受は関係を決定
、および4受は関係を決定し得ない場合に仮の4受は関
係を例えば右隣に決定し、概念構造生成処理部4−3が
これら決定した4受は関係をもとに概念構造を生成し、
生成処理部4−4がこれら生成した概念構造をもとに訳
文を生成し、この際に仮の4受は関係を決定した部分に
ついて原文の語順および助詞情報などをもとに訳文を生
成するようにしている。
従って、構文解析時にたとえ4受は関係を決定し得ない
場合であっても仮の4受は関係を決定してそのまま機械
翻訳を続行し、訳文生成時にこの仮の4受は関係を決定
した部分を原文の語順および助詞情報などをもとに訳文
を生成することにより、機械翻訳率の向上を図ることが
可能となる。
〔実施例〕
次に、第1図から第4図を用いて本発明の1実施例の構
成および動作を順次詳細に説明する。
第1図において、入力部1ば、原文を入力するものであ
る。
記憶部2ば、翻訳対象となる原文や、翻訳処理の結果、
得られた訳文を記憶するものである。
編集制御部3は、原文、訳文の編集を制御するものであ
る。
翻訳処理部4は、4−1ないし4−4から構成され、原
文をa械II訳するものである。
形態素解析処理部4−1は、原語を単語に分割する情報
を格納した原語用辞言6を参照して入力された原文を形
態素解析して単語に分割するものである(第2図(ロ)
参照)。
構文解析処理部4−2は、解析文法7を参照して原文を
分割した単語について構文解析して文節に合成したり(
第2図(ハ)参照)、更にこれら合成した文節の4受は
関係を決定(第2図(ニ)参照)、および4受は関係を
決定し得ない場合に仮の4受は間係を例えば右隣に決定
(第2図(ホ)参照)するものである。
概念構造生成処理部4−3は、構文解析して決定した4
受は関係をもとに概念構造を生成するものである(第2
図(へ)参照)。
生成処理部4−4は、概念構造をもとに訳文を生成し、
この際に仮の4受は関係を決定した部分について原文の
語順および助詞情報などをもとに訳文を生成するもので
ある(第3図参照)。
次に、第2図を用いて具体例について説明する。
第2図(イ)は、韓国語に翻訳しようとする日本語の原
文の例“私は本を彼は雑誌を買った゛を示す。
第2図(ロ)は、形態素解析して単語に分割した例を示
す。
第2図(ハ)は、文節合成した例を示す。
第2図(ニ)は、第2図(ハ)文節合成した結果につい
て、更にこれら文節の4受は関係を決定した例を示す、
ここでは、“本を°という文節が、“買ったゝという述
語に対して既に“雑誌を′があったので、共用不可とし
て4受は関係に失敗した。
第2図(ホ)は、第2図(ニ)文節の4受は関係の失敗
した“本を°について、右隣りの“彼ば゛に4受は関係
を仮のダミーとして決定し、機械翻訳が停止しないよう
にしておく。
第2図(へ)は、第2図(ホ)の4受は関係について、
概念構造を生成したものである。この概念構造は、第2
図(ホ)の末尾の述語“買う゛を中心に、末尾から順に
“gti誌〈を〉彼〈は〉本〈を〉”(ダミー)、“私
〈ば〉゛を図示のように関係づけたものである。図中く
文〉は、生成スタートマークである。
この第2図(へ)概念構造をもとに、生成文法8および
訳語用辞書9を参照して韓国語の訳文を生成すると、第
3図(イ)に示すように生成される。この際、第2図(
へ)ダミーとして4受は関係を仮決定した“本〈を〉”
の訳文について、第2図(ハ)文節合成中の“本を″が
語順で■であることおよび助詞情報“を°であることに
基づき、第3図(イ)の■に示すように訳文を生成する
ようにしている。
以上のように、原文の文節の4受は関係の決定の際に失
敗した時に仮の4受は関係を決定して機械翻訳を続行し
、訳文生成時に原文の語順および助詞情報などをもとに
この仮の4受は関係の部分の訳文を生成することにより
、機械翻訳の翻訳率を大幅に向上させることが可能とな
る。
第4図は、“捜査員は東京へニューヨークへソウルへ出
発した”という日本語を韓国語に翻訳する場合の具体例
を示す。
第4図(イ)は、日本語の原文を示す。
第4図(ロ)は、文節合成・4受は関係を決定した様子
を示す、ここで、二重線が4受は関係の決定に失敗した
ので、仮の4受は関係(ダミー)を決定した様子を示す
第4図(ハ)は、第4図(ロ)を概念構造として表した
ものである。
この第4図(ハ)概念構造をもとに生成文法8および訳
語用辞書9を参照して韓国語の訳文を生成すると、第3
図(ロ)に示すように生成される。
この際、第4図(ハ)ダミーとして係受は関係を仮決定
した“ニューヨーク〈へ〉”東京くへ〉゛の訳文につい
て、第4図(ロ)文節合成中の“ニューヨークへ  “
東京へ”が語順で■、■であることおよび助詞t17報
“へ”であることにもとづき、第3図(ロ)の■、■に
示すように訳文を生成するようにしている。
〔発明の効果〕
以上説明したように、本発明によれば、構文解析時にた
とえ係受は関係が決定し得ない場合であっても仮の係受
は関係を決定してそのまま機械翻訳を続行し、訳文生成
時にこの仮の係受は関係を決定した部分を原文の語順お
よび助詞情報などをもとに訳文を生成する構成を採用し
ているため、構文解析に失敗しても翻訳処理を続行する
ので、訳文が全く出力されない状態を減少させ、翻訳率
を大幅に同上させることができる。また、構文解析に失
敗した場合は、原文中に使用する文節の語順および助詞
情報などから係受は関係を判定して訳文を生成するので
、訳文の晶nを向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の原理構成図、第2図7.第4図は本発
明の詳細な説明図、第3図は本発明に係わる訳文例を示
す。 図中、4は翻訳処理部、4−1ば形態素解析処理部、4
−2は構文解析処理部、4−3は概念構造生成処理部、
4−4は生成処理部、6は原語用辞書、7は解析文法、
8は生成文法、9は訳語用辞書を表す。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 日本語と韓国語との間で機械翻訳を行う機械翻訳処理方
    式において、 原文の形態素解析を行って単語に分割する形態素解析処
    理部(4−1)と、 この形態素解析処理部(4−1)によって分割した単語
    について構文解析して文節に合成した後、これら合成し
    た文節の係受け関係を決定、および係受け関係を決定し
    得ない場合に仮の係受け関係を決定する構文解析処理部
    (4−2)と、 この構文解析処理部(4−2)によって決定した係受け
    関係をもとに概念構造を生成する概念構造生成処理部(
    4−3)と、 この概念構造生成処理部(4−3)によって生成した概
    念構造をもとに訳文を生成し、この際に仮の係受け関係
    を決定した部分について、原文の語順および助詞情報を
    もとに訳文を生成する生成処理部(4−4)とを備え、 この生成処理部(4−4)によって生成した訳文を出力
    するように構成したことを特徴とする機械翻訳処理方式
JP1143439A 1989-06-06 1989-06-06 機械翻訳処理装置 Expired - Lifetime JP2866944B2 (ja)

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