JPH0415749A - 機械翻訳装置 - 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】 健ｌ見 本発明は、機械翻訳装置に関し、より詳細には、英日機
械翻訳システムの機械翻訳における訳文生成方法を用い
た翻訳装置に関する。

災米艮亙 近年、この種の機械翻訳システムの進歩はめざましいも
のがあるが、なおより一層のシステム全体の向上か望ま
れている。

ここに、英語から日本語への翻訳を考えるときに、英語
の形容詞に対し、日本語側では形容詞とならない場合か
よくある。例えば、英語の’　ｇｅｔａｎｇｒｙ　’　
を日本語に訳す時、形容詞の’　ａｎｇｒｙ　’　に′
怒っている′という訳語が当てられていて、形容詞を補
語にとる自動詞の１ｇｅｔ＋　に′なる′という訳語が
当てられているとする。そうすると、′怒っている＋′
なる′になるから、′怒っていなる゛という訳文ができ
あがる。これは不適当である。そこで代替案の１つとし
て′ように′を挿入して゛怒っている＋′ように′十′
なる′として゛怒っているようになる′とする。間違い
ではないが、不自然な日本語である。また、ａｎｇｒｙ
　’の訳語を日本語でいう動詞型から形容詞または形容
・動詞型に変える方法もある。例えば、動詞の′怒って
いる′を形容動詞の′不機嫌な′にする。すると′不機
嫌になる′となる。ただし、′怒っている′と゛不機嫌
に′では多少意味が変わってくる。やはり、　′怒って
いる′を生かしてｇｅｔ　ａｎｇｒｙ’の訳は′怒る′
とするのが自然であろう。このとき、’　ａｎｇｒｙ　
’の訳語だけに注目するのではなく、　ｌ　ｇｅｔ　＋
　の意味にも注目して適切な訳出を行うのが望ましい。

先に提案された特開平１−２１１１８０号公報に記載さ
れている「機械翻訳における訳文生成方法」は、上記の
課題を解決するために、英語の形容詞がｂｅ動詞以外の
自動詞の補語となる時に、その英語の形容詞に該当する
日本語訳をその活用形に応じて動詞型と形容詞・形容動
詞型とに分け、動詞型の時には有標とし、形容詞・形容
動詞型の時には無標として、（ｂｅ動詞以外の自動詞）
十（形容詞補語）なる構文の日本語訳を前記有標、無櫟
に応じて訳を分けるものであった。しかしながら、動詞
の意味にまで言及するものではなかった。

月−一〕肛 本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなされたもので、
英語の形容詞を日本語に翻訳する際に、日本語の訳語の
活用情報を利用して、日本語の訳出をより自然なものと
し、得られた訳文の理解容易性を高めるようにした機械
翻訳装置を提供することを目的としてなされたものであ
る。

隻−一双 本発明は、上記目的を達成するために、英語の原文を入
力するための入力手段と、該入力手段により入力された
英語の情報を表示する表示手段と、該情報を翻訳処理す
るための処理手段と、該処理手段により翻訳された日本
語訳を出力する出力手段とから成り、前記英語の形容詞
がｂｅ助動詞除く自動詞の補語となるとき、該自動詞の
有する意味と、前記英語の形容詞に該当する日本語訳を
その形態と活用形とに応じて、前記英語の形容詞および
自動詞の訳語を変えて生成することを特徴としたもので
ある。以下、本発明の実施例に基づいて説明する。

第１図は、本発明による機械翻訳装置の一実施例を説明
するための構成図で１図中、１はＣＲＴ、２はキーボー
ド、３は０ＣＲ５４は入力文書、５はスペルチェック部
、６は前編集部、７は翻訳本体部、８は後編集部、９は
辞書、１０は文法規則、１１は出力文書、１２はプリン
タである。

ファイル入力、キーボード入力、ＯＣＲ入力のいずれか
によって得た入力文は入力文書として保管され２次にス
ペルチェック部５は、辞書９を参照してスペルチェック
し、前編集部６を用いて前処理を行う。翻訳本体部７は
、辞書９と文法規則１０を用いて翻訳し、その結果得ら
れた出力文は、後編集部８によって翻訳情報を利用して
編集できる。編集後の出力文は出力文書１１に記憶され
る。

入力文と出力文はプリンタ１２を用いて印刷できる。

第２図は、第１図における翻訳本体部の４つの処理を示
す図で１図中、１３は辞書、１４は入力部、１５は形態
素解析部、１６は構文解析部、１７は変換部、１８は生
成部、１９は出力部、２０は文法規則である。この翻訳
本体部の４つの大きな処理とは、■形態素解析部１５で
は、入力テキストの辞書引きを行うこと、■構文解析部
１６では、個々の語の情報を得て文法規則２０に従って
パージングを行い、解析結果から木構造を作成すること
、■変換部１７では入力言語の木構造から出力言語の木
構造に変形すること、■主成部１８では得られた木構造
をノードごとに訳出すること、である。

本発明は、英日機械翻訳システムにおいて、英語の形容
詞がｂｅ動詞以外の自動詞の補語になるとき、その英語
の形容詞に当てている日本語訳を、その自動詞の意味と
その形容詞の日本語訳の活用形に応じて訳し分けるもの
であるが、この処理は機械翻訳システムの訳文生成部に
おいて行う。

第３図は、訳文生成部の木構造のノードごとの訳出のフ
ローチャートである。以下、各ステップに従って順に説
明する。

この訳文生成部では変換されてできあがった木構造から
１つ１つのノード（枝）を訳出していく。

本発明で関係してくるのは、動詞ノードと形容詞ノード
と動詞に吸収される吸収情報であるところの助動詞等の
情報及び、形容詞ノードに与えられる動詞との接続のた
めの送り（助詞相当句）の情報である。これも吸収情報
であり、一種の格情報としての機能を有している。

針肛土：ポインタをトップノードに設定する。

木構造をみるとき、主筋の動詞がトップノードとなる。

これを親として、形容詞ノードは子ノードとなる。訳出
はトップノートから行う。

針肌主：子ノードがあるかどうか判断する。

針肛＾：子−ノードがあるときは、子ノードから訳出を
行う。ポインタを子ノードに設定する。

シリ２Ａ−：子ノードがなく、また、すべての子ノード
の訳出を終えたら自分のノードの訳出を行う。従って子
ノードに孫がいるときは孫ノードから訳出しなければな
らない。子ノードの訳出といっても、子ノードは複数あ
りうるので長兄ノードが終わったら次の子、つまり次兄
ノードの訳出をしなければならない。そして末弟ノード
の訳出が終わって初めて親ノードは自分の訳出ができる
。

５ｔｅＬ１：親ノードがあるかどうか判断する。族ノー
トがなければ終了する。

５ｔｅｐ６　：族ノートがあれば、ポインタを親ノード
に設定し、５ｔｅｐ　２に戻る。

以上のような処理を経て、例えば、’Ｓｈｅ　ｇｏｔａ
ｎｇｒｙ’　なる英文を解析して木構造を作成すると。

形容詞補語をとる動詞のｇｏｔ　（ｇｅｔの過去形）が
−番上のトップノードとなり、その子とし・て一番目に
いわば長兄ノードとして主語のＳｈｅがくる。その次の
二番目のいわば末弟ノードとして自動詞の形容詞補語の
ａｎｇｒｙがくる。子から親に、すなわち子孫から祖先
にさかのぼってノードごとの訳出を行う。兄弟間では兄
から第へと順にノードごとに訳出する。したがって’Ｓ
ｈｅ　ｇｏｔ　ａｎｇｒｙ、　’　は”Ｓｈｅ”　ａｎ
ｇｒｙ”　ｇｏｔ’の順で訳出される。

’Ｓｈｅ’は′彼女′である。主語であるから、格情報
として助詞の′は′を送って′彼女は′となる。そして
’　ａｎｇｒｙ　’　と’ｇｏｔ’であるが、この場合
の訳語はそれぞれ１怒っている′と１なる′である。こ
れらを加えて′怒る′という訳語を得る。

ところで、上記の例のように′怒る′の訳語を得るため
には以下の処理か必要である。英語の形容詞の訳語を日
本語の品詞およびその形態によって四分する。なお、第
４図に形容詞の辞書情報の例を示す。

■、形容詞または形容動詞型（形容（動）調型）ｅｘ；
赤い　美しい　ぜいたくな　本当の■、助動詞でかつ語
尾が゛ている′である状態を意味する語（状態動詞型） ｅｘ；疲れている　怒っている　確信している■、動詞
型でかつ語尾が′がある′である性質を意味する語（性
質動詞型） ｅｘ；魅力がある　能力がある ■、前記■、■以外の動詞型（一般動詞型）ｅｘ；異な
る　競合する 翻訳用の辞書の中の形容詞は、その訳語にその品詞情報
、活用型と同様に前記■■■■の分類情報を保持してい
る。それに加えて、前記■の場合は′ている′という助
動詞的表現を取り除いた形（以下、これを元形と呼ぶ）
とその活用型情報も保持する。例えば、′疲れている′
ならその元形は′疲れる′であり、活用型は一般活用で
ある。

また、前記■の場合は′がある′という性質保持表現を
取り除き、′を得る′という性質獲得表現を加えた形（
以下、これを獲得形と呼ぶ）とその活用型情報も保持す
る。例えば′自信がある′ならその獲得形は′自信を得
る′であり、活用型は一段活用である。

第５図は、推移動詞の辞書情報の例を示す。ｂｅ助動詞
除く英語の形容詞を補語にとる自動詞のうち、本発明で
利用できる種類の自動詞を以下に定義する。

いわゆる推移動詞であり、動詞の主語が、補語の示す状
態へと変化していくありさまを意味する。

日本語にすると′なる′という訳語をあてることが多い
。これらの推移動詞の例を挙げる。以下のようなものが
ある。

ｅｘ；ｂｅｃｏｍｅ　　ｃｏｍｅ　　ｆａｌｌ　　ｇｅ
ｔ　　ｇｏ　　ｇｒｏｗｍａｋｅ　　　ｒｕｎ　　　ｔ
ｕｒｎ 推移動詞以外の形容詞補語をとる自動詞に関しては、訳
語がその動詞によってまちまちになることが多いので、
統一的な処理を行うよりも語索個別的になる。推移動詞
と同様に補語形容詞の訳語によって訳語や接続を変える
必要がある。だが、規則としてまとめるのは難しい。あ
くまで自動詞の語索により個別に情報を設定して訳し分
けするべきである。

第６図は、推移動詞の形容詞補語認定のフローチャート
である。

鎚肚工＝まず、親ノードが推移動詞がどうが判断する。

鈷肚ｌ：推移動詞であれば、自分のノードが形容詞かど
うか判断する。

銹旺立：自分のノードが形容詞であれば、今度は自分の
ノードが動詞補語がどうが判断する。

銹弘土：自分のノードが動詞補語であれば、形容詞補語
ノード認定を行う。

第７図は、推移動詞の形容詞補語ノードの訳出のフロー
チャートである。以下、各ステップに従って順に説明す
る。

針弘土：訳語が形容（動）調型かどうか判断する。

針肛Ｉ：形容（動）調型であれば、訳語を連用形に活用
して訳出する。

針並念：　５ｔｅｐ　１において形容（動）調型でなけ
れば、訳語が状態動詞型かどうか判断する。

針頚土：状態動詞型であれば、訳語を元形にする。

５ｔｅｐ５　：次に、親動詞ノードの吸収情報を受けて
活用し訳出する。

針肛旦：次に、吸収情報を訳出する。

鈷吐Ｉ：　５ｔｅｐ　３において、状態動詞型でなけれ
ば訳語が性質動詞型かどうか判断する。

針吐旦：性質動詞型であれば、訳語を獲得形にする。

針弘旦二次に親動詞ノードの吸収情報を受けて活用し訳
出する。

針」熊鯵次に、吸収情報を訳出する。

銭吐旦：　５ｔｅｐ　７において、性質動詞型でなけれ
ば、訳語を連体形に活用し訳出する。

針旺旦：次に、送りの情報′ように′を訳出する。

第８図は、推移動詞ノードの訳出のフローチャートであ
る６以下、各ステップに従って順に説明する。

シリ」」２：子補語ノードの訳語が形容（動）調型がど
うか判断する。

Ｓｔｅヱ１つ：形容（動）調型であれば、吸収情報を受
けて訳語゛なる′を活用して訳出する。

恒」Ｌ」−：次に、吸収情報を訳出する。なお、形容（
動）調型の実例については後述する。

銹肚土：　５ｔｅｐ　１において、形容（動）調型でな
ければ、子補語ノードの訳語が状態動詞型がどうか判断
する。

扛吐旦：状態動詞型であれば、訳語′なる′を訳出する
。なお、状態動詞型の実例については後述する。

鎚弘旦：　５ｔｅｐ　４において状態動詞型でなければ
子補語ノードの訳語が性質動詞型がどうが判断する。

鈷ヨ１３性質動詞型であれば、訳語゛なる′を訳出する
。なお、性質動詞型の実例については後述する。

江肛旦：　Ｓ　ｔ　ｅ　ｐ　６において性質動詞型でな
ければ吸収情報を受けて訳語′なる′を活用して訳出す
る。

江圧且二次に、吸収情報を訳出する。なお、一般動詞型
の実例については後述する。

前記第５図に示した推移動詞と、前記第４図に示した形
容詞補語の種類による組み合わせに応じて訳出方法を変
える。

すなわち、（１）推移動詞＋■（形容（動）調型）（２
）推移動詞＋■（状態動詞型） （３）推移動詞＋■（性質動詞型） （４）推移動詞＋■（一般動詞型） の４つの場合である。このうち’ｇｅｔ　ａｎｇｒｙ’
　にかかわるのは（２）であるが、（１）から順に説明
する。

（１）第７図の５ｔｅＰ１〜２に従って、形容（動）調
型形容詞補語をまず訳出する。辞書中の訳語を連用形に
活用させて訳出する。このとき、連用形というのが動詞
との接続を考えた送りの情報である。

送りはこのように単なる活用形の指定のときもあるし、
活用形の指定に加えて助詞相当句あるいは助動詞相当句
を加えるときもある。続けて第８図５ｔｅｐ　ｌ〜３に
従っての動詞を訳出する。このとき助動詞情報や時制情
報などの吸収情報があれば語尾に助動詞の形で加える。

以下に実例を示す。

ｅｘ　；　　’ｃｏｍｅ　ｔｒｕｅ’　の場合は、ｃｏ
ｉ＋ｅの訳語は′なる′て、ｔｒｕｅの訳語は′本当の
′であり、′本当の′の連用形は′本当に′で、　′な
る′の終止形は′なる′である。結果として得られる訳
語は′本当に′＋′なる′→′本当になる′となる。

’ｔｕｒｎｅｄ　ｒｅｄ’　の場合は、ｔｕｒｎの訳語
は′なる′で、ｒｅｄの訳語′赤い′であり、′赤い′
の連用形は′赤く′で、　’　ｔｕｒｎｅｄ　’は’ｔ
ｕｒｎ’の過去形である。過去の情報があることになる
。過去の助動詞′た′は前接に音便形を要求する。′な
る′の音便形は′なっ′である。結果として得られる訳
語は′赤＜′＋゛なっ′＋′た′→′赤くなった′とな
る。

（２）次に、第７図の５ｔｅｐ　３〜６に従って状態動
詞型形容詞補語をまず訳出する。このとき、その親の動
詞ノードが持っている助動詞情報、時制情報等の吸収情
報をこの形容詞ノートに譲り受ける。

これは、後で訳出する動詞ノートの訳語の都合からであ
る。吸収情報を受けて形容詞補語の元形を訳出する。例
えば、′疲れている′なら疲れる′である。吸収情報が
なければ終止形で訳出する。

この終止形が次の動詞ノードとの接続を考えた送りの情
報である。助動詞等の吸収情報があれば適当に活用して
語尾に加える。次に第８図の５ｔｅｐ４＋５に従って動
詞ノードを訳出する。本来は推移動詞の訳語として′な
る′が与えられているが、この場合は、訳語を空″とす
る。だからこそ主動詞が持つべきである助動詞情報等を
子の形容詞補語ノートに渡しておく。以下に実例を示す
。

ｅｘ　；　　’ｇｏｔ　ａｎｇｒｙ’の場合は、ｇｏｔ
の訳語は′なる′で、ａｎｇｒｙの訳語１怒っている′
である。推移動詞である１ｇｅｔ　＋　が状態動詞型形
容詞補語をとるときの訳語は″で、 ′怒っている′の元形は１怒る２である。

過去の助動詞′た′は前接に音便形を要求する。′怒る
′の音便形は′怒っ′である。結果として得られる訳語
は′怒っ′＋′た′十′′→′怒った′となる。

（３）次に、第７図の５ｔｅｐ　７〜１０に従って性質
動詞型形容詞補語をまず訳出する。このとき、その親の
動詞ノートが持っている助動詞情報、時制情報等の吸収
情報をこの形容詞ノートに譲り受ける。これは、後で訳
出する動詞ノードの訳語の都合からである。吸収情報を
受けて形容詞補語の獲得形を訳出する。例えば′能力が
ある′なら′能力を得る′である。吸収情報がなければ
終止形で訳出する。この終止形が次の動詞ノードとの接
続を考えた送りの情報である。助動詞等の吸収情報があ
れば適当に活用して語尾に加える。次に第８図の５ｔｅ
ｐ６．７に従って動詞ノードを訳出する。

本来は推移動詞の訳語として′なる″が、与えられてい
るが、この場合は訳語を空１　′とする。

だからこそ主動詞が持つべきである助動詞情報等を子の
形容詞補語ノートに渡しておく。以下に実例を示す。

ｅｘ　；　　’ｂｅｃａｍｅ　ｃｏｎｆｉｄｅｎｔ’の
場合は、ｂｅｃｏｍｅの訳語は５なる′で、ｃｏｎｆｊ
ｃｌｅｎｔの訳語は′自信かある′である。推移動詞の
’　ｂｅｃｏｍｅか性質動詞型形容詞補語をとるときの
訳語は′て、′自信がある′の獲得形は′自信を得る′
である。過去の助動詞′た′は前接に音便形を要求する
。′自信を得た′の音便形は連用形と同じで′自信を得
′である。結果として得られる訳語は′自信を得′十′
た′＋゛′　→′自信を得た′となる。

（・１）次に、第７図の５ｔｅｐｌ　１　、１２に従っ
て一般動詞型形容詞補語をまず訳出する。このとき、助
詞相当句として′ように′を送る。前接は連体形を要求
する。この′連体形＋ように′が次の動詞ノートとの接
続を考えた送りの情報である。次に第８図の５ｔｅｐ　
８〜９に従って、動詞ノードを訳出する。推移動詞の訳
語として′なる′が、与えられており、それを訳出する
。助動詞等の吸収情報があれば、接続を考えて語尾に付
加する。以下に実例を示す。

ａｘ　；　　’ｔｕｒｎ　ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ’　
の場合は、ｔｕｒｎの訳語は１なる２でｃｏｍｐｅｔｉ
ｔｉｖｅの訳語は１競合する′である。′競合する′の
連体形は″競合する′で、送りの語は′ように′で、′
なる′の終止形は′なる′となる。結果として得られる
訳語は′競合する′＋′ように′＋１なる′→１競合す
るようになる′となる。

羞−一員 以上の説明から明らかなように、本発明によると、英語
の形容詞がｂｅ助動詞除く自動詞の補語となるとき、該
自動詞の有する意味と、前記英語の形容詞に該当する日
本語訳をその形態と活用形とに応じて、前記英語の形容
詞および自動詞の訳語を変えて生成するようにしたので
、推移動詞と形容詞補語の訳出を場合に応じてより自然
な日本語で行うことができ、翻訳結果の質の向上に寄与
できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は１本発明による機械翻訳装置の一実施例を説明
するための構成図、第２図は、翻訳本体部の処理のフロ
ーチャート、第３図は、訳文生成部の木構造のノードご
との訳出のフローチャート、第４図は、形容詞の辞書情
報の例を示す図、第５図は、推移動詞の辞書情報の例を
示す図、第６図は、推移動詞の形容詞補語認定のフロー
チャート、第７図は、推移動詞の形容詞補語ノードの訳
出のフローチャート、第８図は、推移動詞ノードの訳出
のフローチャートである。 １・・・ＣＲＴ、２・・・キーボード、３・・・ＯＣＲ
，４・・入力文書、５・・・スペルチェック部、６・・
・前編集部、７・・翻訳本体部、８・・・後編集部、９
・・・辞書、１０・・・文法規則、１１・・・出力文書
、１２・・プリンタ。 第２図 第 区 第 図 第 図 第 図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、英語の原文を入力するための入力手段と、該入力手
   段により入力された英語の情報を表示する表示手段と、
   該情報を翻訳処理するための処理手段と、該処理手段に
   より翻訳された日本語訳を出力する出力手段とから成り
   、前記英語の形容詞がｂｅ動詞を除く自動詞の補語とな
   るとき、該自動詞の有する意味と、前記英語の形容詞に
   該当する日本語訳をその形態と活用形とに応じて、前記
   英語の形容詞および自動詞の訳語を変えて生成すること
   を特徴とする機械翻訳装置。