JPH04280369A - 機械翻訳装置 - Google Patents
機械翻訳装置Info
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- JPH04280369A JPH04280369A JP3043477A JP4347791A JPH04280369A JP H04280369 A JPH04280369 A JP H04280369A JP 3043477 A JP3043477 A JP 3043477A JP 4347791 A JP4347791 A JP 4347791A JP H04280369 A JPH04280369 A JP H04280369A
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は機械翻訳装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の機械翻訳装置は、形態素解析部に
よりキーボードから入力されたソース言語の文章を所定
の辞書を用いて形態素に分割して各形態素の品詞を得て
、構文解析部により形態素解析部で形態素に分割された
文章を所定の辞書と所定の文法規則とを用いて解析して
文章の構文構造を得る。更に、変換部により構文解析部
で得られた構文構造をターゲット言語の文章の構文構造
に変換し、翻訳文生成部により変換部で得られた構文構
造に基づいてターゲット言語の文章を生成するように構
成されている。
よりキーボードから入力されたソース言語の文章を所定
の辞書を用いて形態素に分割して各形態素の品詞を得て
、構文解析部により形態素解析部で形態素に分割された
文章を所定の辞書と所定の文法規則とを用いて解析して
文章の構文構造を得る。更に、変換部により構文解析部
で得られた構文構造をターゲット言語の文章の構文構造
に変換し、翻訳文生成部により変換部で得られた構文構
造に基づいてターゲット言語の文章を生成するように構
成されている。
【０００３】機械翻訳は、翻訳手順により２つの方式に
大別される。
大別される。
【０００４】１つは、ソース言語及びターゲット言語の
どちらにも依存しない概念（中間言語と呼ぶ）まで解析
し、そこから文脈生成、意味生成、構文生成、形態素生
成と進み、翻訳文を得るピボット方式である。
どちらにも依存しない概念（中間言語と呼ぶ）まで解析
し、そこから文脈生成、意味生成、構文生成、形態素生
成と進み、翻訳文を得るピボット方式である。
【０００５】他の１つは、形態素解析、構文解析、意味
解析及び文脈解析のうち、いずれかまでの解析を行って
原文の内部構造を得て翻訳文を生成するトランスファー
方式である。
解析及び文脈解析のうち、いずれかまでの解析を行って
原文の内部構造を得て翻訳文を生成するトランスファー
方式である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の機械翻
訳装置では、構文解析部が、形態素解析の結果得られた
品詞から辞書と文法規則とを用いて構文解析を行うとき
に、可能なあらゆる構文構造を組み立てて、その結果に
基づいて変換部と翻訳文生成部により複数の翻訳文が得
られるように構成されているので、ユーザは複数の翻訳
結果の中から正しいものを選択する必要があり、そのた
めに選択という煩わしい作業を行わなければならず、ま
た最終的な翻訳結果を得るまでに長時間を要するという
問題点がある。
訳装置では、構文解析部が、形態素解析の結果得られた
品詞から辞書と文法規則とを用いて構文解析を行うとき
に、可能なあらゆる構文構造を組み立てて、その結果に
基づいて変換部と翻訳文生成部により複数の翻訳文が得
られるように構成されているので、ユーザは複数の翻訳
結果の中から正しいものを選択する必要があり、そのた
めに選択という煩わしい作業を行わなければならず、ま
た最終的な翻訳結果を得るまでに長時間を要するという
問題点がある。
【０００７】本発明は、上記従来の機械翻訳装置におけ
る問題点に鑑み、正しい翻訳結果を迅速に得ることを可
能とする機械翻訳装置を提供することにある。
る問題点に鑑み、正しい翻訳結果を迅速に得ることを可
能とする機械翻訳装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、形態素に分割
されたソース言語で記載された文章の構文構造を解析す
る構文解析手段と、文章に含まれるフレーズの品詞を指
定する品詞指定記号を文章に付加する記号付加手段と、
付加された品詞指定記号を検出する記号検出手段と、品
詞指定記号が検出されたときに品詞指定記号によって指
定された品詞を記憶する記憶手段とを備えており、構文
解析手段は、記憶手段に記憶された品詞を文章に含まれ
るフレ−ズの品詞と特定して構文構造を解析する機械翻
訳装置を提供する。
されたソース言語で記載された文章の構文構造を解析す
る構文解析手段と、文章に含まれるフレーズの品詞を指
定する品詞指定記号を文章に付加する記号付加手段と、
付加された品詞指定記号を検出する記号検出手段と、品
詞指定記号が検出されたときに品詞指定記号によって指
定された品詞を記憶する記憶手段とを備えており、構文
解析手段は、記憶手段に記憶された品詞を文章に含まれ
るフレ−ズの品詞と特定して構文構造を解析する機械翻
訳装置を提供する。
【０００９】
【作用】ソース言語で記載された文章に含まれるフレー
ズの品詞を指定するため、予め記号付加手段によってソ
ース言語で記載された文章に品詞指定記号を付加する。 そしてソース言語の文章を形態素に分割して各形態素の
品詞を得るときに記号検出手段がソース言語で記載され
た文章中に品詞指定記号を検出すると、記憶手段は品詞
指定記号が指定する品詞及びフレーズを記憶する。構文
解析手段は、記憶手段に記憶された品詞をソース言語で
記載された文章に含まれるフレ−ズの品詞と特定して文
章の構文構造を解析してタ−ゲット言語による構文構造
を得る。
ズの品詞を指定するため、予め記号付加手段によってソ
ース言語で記載された文章に品詞指定記号を付加する。 そしてソース言語の文章を形態素に分割して各形態素の
品詞を得るときに記号検出手段がソース言語で記載され
た文章中に品詞指定記号を検出すると、記憶手段は品詞
指定記号が指定する品詞及びフレーズを記憶する。構文
解析手段は、記憶手段に記憶された品詞をソース言語で
記載された文章に含まれるフレ−ズの品詞と特定して文
章の構文構造を解析してタ−ゲット言語による構文構造
を得る。
【００１０】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の機械翻訳装置
における実施例を詳述する。
における実施例を詳述する。
【００１１】図１は、本発明における機械翻訳装置の主
要部である翻訳モジュールの動作を示すフロ−チャ−ト
である。
要部である翻訳モジュールの動作を示すフロ−チャ−ト
である。
【００１２】図２は、図１の翻訳モジュールの機能的な
構成を示す。
構成を示す。
【００１３】翻訳モジュール１０は、機能的には原文を
、辞書を用いて形態素に分割して各形態素の品詞を得る
形態素解析部１１、形態素解析部１１により形態素に分
割された文章を辞書と文法規則とを用いて解析して文章
の構文構造を得る構文解析部１２、構文解析部１２で得
られた構文構造をターゲット言語の構文構造に変換する
変換部１３、変換部１３によって得られた構文構造に基
づいて翻訳文を生成する翻訳文生成部１４により構成さ
れている。
、辞書を用いて形態素に分割して各形態素の品詞を得る
形態素解析部１１、形態素解析部１１により形態素に分
割された文章を辞書と文法規則とを用いて解析して文章
の構文構造を得る構文解析部１２、構文解析部１２で得
られた構文構造をターゲット言語の構文構造に変換する
変換部１３、変換部１３によって得られた構文構造に基
づいて翻訳文を生成する翻訳文生成部１４により構成さ
れている。
【００１４】図３に翻訳モジュール１０の具体的な構成
を示す。
を示す。
【００１５】翻訳ＣＰＵ１５は、翻訳プログラムに基づ
いて図２の各機能を実現する。メモリ１６には所定の翻
訳プログラムが格納されており、バス１７により翻訳Ｃ
ＰＵ１５に接続されている。
いて図２の各機能を実現する。メモリ１６には所定の翻
訳プログラムが格納されており、バス１７により翻訳Ｃ
ＰＵ１５に接続されている。
【００１６】バッファＡ〜Ｅは、翻訳手順の各段階で各
種のデータを格納するためのものであり全てバス１７に
接続されている。また、モジュール１０が参照する辞書
・規則メモリ１８はバス１７に接続されている。
種のデータを格納するためのものであり全てバス１７に
接続されている。また、モジュール１０が参照する辞書
・規則メモリ１８はバス１７に接続されている。
【００１７】図４は、本実施例における機械翻訳装置の
一構成例を示すブロック図である。図に示すように、本
実施例の機械翻訳装置は、メインＣＰＵ（中央処理装置
）、１９、メインメモリ２０、ＣＲＴ（カソード・レイ
・チューブ）２１、キーボード２２、翻訳モジュール１
０及び翻訳モジュール１０に接続されており翻訳用の辞
書、文法規則、木構造変換規則などが格納された辞書・
規則メモリ１８により構成されている。上記の各構成部
分は全てバス２３によって接続されている。
一構成例を示すブロック図である。図に示すように、本
実施例の機械翻訳装置は、メインＣＰＵ（中央処理装置
）、１９、メインメモリ２０、ＣＲＴ（カソード・レイ
・チューブ）２１、キーボード２２、翻訳モジュール１
０及び翻訳モジュール１０に接続されており翻訳用の辞
書、文法規則、木構造変換規則などが格納された辞書・
規則メモリ１８により構成されている。上記の各構成部
分は全てバス２３によって接続されている。
【００１８】翻訳モジュール１０は、ソース言語の文章
（原文）が入力されると、それを翻訳してターゲット言
語の文章（翻訳文）を出力する。
（原文）が入力されると、それを翻訳してターゲット言
語の文章（翻訳文）を出力する。
【００１９】キーボード２２から原文が入力されると、
ＣＰＵ１９はそれを翻訳モジュール１０に送る。翻訳モ
ジュール１０は原文を受け取ると、辞書・規則メモリ１
８に格納されている辞書、文法規則及び木構造変換規則
などを用いて、後述するようにターゲット言語に翻訳す
る。
ＣＰＵ１９はそれを翻訳モジュール１０に送る。翻訳モ
ジュール１０は原文を受け取ると、辞書・規則メモリ１
８に格納されている辞書、文法規則及び木構造変換規則
などを用いて、後述するようにターゲット言語に翻訳す
る。
【００２０】翻訳結果は、メインメモリ２０に一旦記憶
されると共にＣＲＴ２１に表示される。図５は、翻訳モ
ジュール１０における翻訳手順を示す。
されると共にＣＲＴ２１に表示される。図５は、翻訳モ
ジュール１０における翻訳手順を示す。
【００２１】図に示すように、翻訳モジュール１０にお
ける翻訳手順は各レベルに分解できる。原文が与えられ
ると、翻訳モジュール１０は、レベルＬ１の辞書引き、
レベルＬ２の形態素解析、レベルＬ３の構文解析、・・
・ のように翻訳手順を進める。
ける翻訳手順は各レベルに分解できる。原文が与えられ
ると、翻訳モジュール１０は、レベルＬ１の辞書引き、
レベルＬ２の形態素解析、レベルＬ３の構文解析、・・
・ のように翻訳手順を進める。
【００２２】ここで図５に示す各解析について説明する
。
。
【００２３】（ａ）辞書引きおよび形態素解析（Ｌ１，
Ｌ２） 辞書・規則メモリ１８に格納された辞書を引き、原文を
各形態素列（単語列）に分割し、各単語の品詞などの文
法情報及び訳語を得、更に時制、人称、数などを解析す
る。
Ｌ２） 辞書・規則メモリ１８に格納された辞書を引き、原文を
各形態素列（単語列）に分割し、各単語の品詞などの文
法情報及び訳語を得、更に時制、人称、数などを解析す
る。
【００２４】（ｂ）構文解析（Ｌ３）
単語間の係り受けなどの文章の構造（構造解析木）を決
定する。
定する。
【００２５】（ｃ）意味解析（Ｌ４）
複数の構文解析の結果から意味的に正しいものとそうで
ないものとを判別する。
ないものとを判別する。
【００２６】（ｄ）文脈解析（Ｌ５）
話題を理解し、省略や曖昧さを取り去る。
【００２７】本実施例の翻訳モジュール１０は、トラン
スファー方式の機械翻訳を行うもので、少なくとも上記
レベルＬ３の構文解析のレベルまでを行うものとする。
スファー方式の機械翻訳を行うもので、少なくとも上記
レベルＬ３の構文解析のレベルまでを行うものとする。
【００２８】次に、図６を参照して、フレーズの品詞指
定は行わずに英語を日本語に翻訳する場合の動作を説明
する。
定は行わずに英語を日本語に翻訳する場合の動作を説明
する。
【００２９】キーボード２１（図４参照）より入力され
、翻訳モジュール１０に与えられた原文、例えば「Ｔｈ
ｉｓ ｉｓ ａ ｐｅｎ．」は、図６に示すような形で
バッファＡに格納される。 辞書引き形態素解析部１
１（図２参照）は、バッファＡに格納された原文の各単
語の訳語などの情報を辞書・規則メモリ１８の辞書を用
いて取得し、その結果をバッファＢに格納する。例えば
得られた情報の一部である品詞情報は、表１のような形
でバッファＢに格納される。
、翻訳モジュール１０に与えられた原文、例えば「Ｔｈ
ｉｓ ｉｓ ａ ｐｅｎ．」は、図６に示すような形で
バッファＡに格納される。 辞書引き形態素解析部１
１（図２参照）は、バッファＡに格納された原文の各単
語の訳語などの情報を辞書・規則メモリ１８の辞書を用
いて取得し、その結果をバッファＢに格納する。例えば
得られた情報の一部である品詞情報は、表１のような形
でバッファＢに格納される。
【００３０】
【表１】
【００３１】ここで、「ｔｈｉｓ」は多品詞語であるが
、その品詞は構文解析部１２によって一意に決定される
。構文解析部１２では、辞書・規則メモリ１８の辞書と
文法規則に基づいて各単語間の係り受け関係を表す構造
解析木（図７）が決定されて、バッファＣに格納される
。
、その品詞は構文解析部１２によって一意に決定される
。構文解析部１２では、辞書・規則メモリ１８の辞書と
文法規則に基づいて各単語間の係り受け関係を表す構造
解析木（図７）が決定されて、バッファＣに格納される
。
【００３２】上記の構造解析木は、具体的には次のよう
にして決定される。
にして決定される。
【００３３】まず、辞書・規則メモリ１８の文法規則か
ら、 文→主部、述部 主部→名詞句 述部→動詞、名詞句 名詞句→代名詞 名詞句→冠詞、名詞 という規則が得られる。ここで例えば、１つ目の規則は
「文とは、主部と述部とからできている」ということを
表している。以下、この規則に従って構造解析木が決定
される。
ら、 文→主部、述部 主部→名詞句 述部→動詞、名詞句 名詞句→代名詞 名詞句→冠詞、名詞 という規則が得られる。ここで例えば、１つ目の規則は
「文とは、主部と述部とからできている」ということを
表している。以下、この規則に従って構造解析木が決定
される。
【００３４】変換部１３では、構文解析部１２と同様に
辞書・規則メモリ１８の木構造変換規則を用いて、原文
に対する構造解析木（図７）の構造が、図８に示すよう
な日本文に対する構造に変換される。得られた結果はバ
ッファＤに格納される。
辞書・規則メモリ１８の木構造変換規則を用いて、原文
に対する構造解析木（図７）の構造が、図８に示すよう
な日本文に対する構造に変換される。得られた結果はバ
ッファＤに格納される。
【００３５】翻訳文生成部１４は、得られた日本文字「
これ ペン である。」に適切な助詞「は」や助動
詞をつけ、「これはペンである。」という日本語の形に
してバッファＥに格納する。このバッファＥに格納され
た翻訳文は翻訳モジュール１０から出力されてメインメ
モリ２０に格納されると共にＣＲＴ２１に表示される。
これ ペン である。」に適切な助詞「は」や助動
詞をつけ、「これはペンである。」という日本語の形に
してバッファＥに格納する。このバッファＥに格納され
た翻訳文は翻訳モジュール１０から出力されてメインメ
モリ２０に格納されると共にＣＲＴ２１に表示される。
【００３６】次に、フレーズの品詞を指定して英語を日
本語に翻訳する場合の動作を、図１のフローチャートを
用いて説明する。
本語に翻訳する場合の動作を、図１のフローチャートを
用いて説明する。
【００３７】この実施例では、フレーズの品詞を指定す
るための品詞指定記号として、品詞の種類とフレーズの
始点とを表す表２のフレーズ品詞指定開始記号”［”と
、フレーズの終点を表すフレーズ品詞指定終了記号”］
”とを用いる。
るための品詞指定記号として、品詞の種類とフレーズの
始点とを表す表２のフレーズ品詞指定開始記号”［”と
、フレーズの終点を表すフレーズ品詞指定終了記号”］
”とを用いる。
【００３８】
【表２】
【００３９】表２について説明すると、１はこの記号で
始まるフレーズを名詞と指定するためのものであり、同
様に２は動詞、３は形容詞、４は副詞とそれぞれ指定す
るための記号である。ユーザは原文をキーボード２２を
操作して入力する際、このような記号を原文中に挿入す
ることによってフレーズの品詞を指定する。
始まるフレーズを名詞と指定するためのものであり、同
様に２は動詞、３は形容詞、４は副詞とそれぞれ指定す
るための記号である。ユーザは原文をキーボード２２を
操作して入力する際、このような記号を原文中に挿入す
ることによってフレーズの品詞を指定する。
【００４０】キーボード２２とＣＰＵ１９とは品詞指定
記号を原文に付加するための記号付加手段として機能し
、ユーザはキーボード２２を操作して品詞指定記号を含
ませることができる。
記号を原文に付加するための記号付加手段として機能し
、ユーザはキーボード２２を操作して品詞指定記号を含
ませることができる。
【００４１】以下、例文としてＴｈｅ ｐｒｉｃｅ ｉ
ｎｃｒｅａｓｅｄ ２０％ ｄ ＿［ｔｈｅ ｐｒｅｖ
ｉｏｕｓ ｙｅａｒ］．という文章を入力したときの翻
訳モジュール１０の動作を図１を参照して詳述する。
ｎｃｒｅａｓｅｄ ２０％ ｄ ＿［ｔｈｅ ｐｒｅｖ
ｉｏｕｓ ｙｅａｒ］．という文章を入力したときの翻
訳モジュール１０の動作を図１を参照して詳述する。
【００４２】翻訳モジュール１０は、この原文を受け取
るとそれをバッファＡに格納する（ステップＳ１）。
るとそれをバッファＡに格納する（ステップＳ１）。
【００４３】次に、形態素解析部１１は、記号検出手段
として動作し、まず単語位置を示すポインタが先頭の単
語「Ｔｈｅ 」を指すように０にセットする（ステップ
Ｓ２）。
として動作し、まず単語位置を示すポインタが先頭の単
語「Ｔｈｅ 」を指すように０にセットする（ステップ
Ｓ２）。
【００４４】そして現在ポイントされている単語の先頭
がフレーズ品詞指定開始記号か否かを判別し（ステップ
Ｓ３）、品詞指定開始記号でないときはフレーズ品詞指
定終了記号か否かを判別する（ステップＳ４）。
がフレーズ品詞指定開始記号か否かを判別し（ステップ
Ｓ３）、品詞指定開始記号でないときはフレーズ品詞指
定終了記号か否かを判別する（ステップＳ４）。
【００４５】上記ステップＳ４における判別の結果、品
詞指定終了記号でない場合には、現在ポイントされてい
る単語「Ｔｈｅ 」をその単語位置「０」と共にバッフ
ァＢに表３に示すような形で格納する（ステップＳ５）
。その後、さらに次の単語があるか否かを判別し（ステ
ップＳ６）、単語がまだある場合には単語位置ポインタ
を１つ増加させて（ステップＳ７）から、上記ステップ
Ｓ３に戻って同様の処理を行う。その結果、バッファＢ
には、「Ｔｈｅ ｐｒｉｃｅｉｎｃｒｅａｓｅｄ ２０
％ 」までが格納される。
詞指定終了記号でない場合には、現在ポイントされてい
る単語「Ｔｈｅ 」をその単語位置「０」と共にバッフ
ァＢに表３に示すような形で格納する（ステップＳ５）
。その後、さらに次の単語があるか否かを判別し（ステ
ップＳ６）、単語がまだある場合には単語位置ポインタ
を１つ増加させて（ステップＳ７）から、上記ステップ
Ｓ３に戻って同様の処理を行う。その結果、バッファＢ
には、「Ｔｈｅ ｐｒｉｃｅｉｎｃｒｅａｓｅｄ ２０
％ 」までが格納される。
【００４６】
【表３】
【００４７】単語位置ポインタが単語位置「４」まで進
みステップＳ３の処理に入ると、現在の単語「ｄ ＿［
ｔｈｅ」の先頭が品詞指定開始記号であるため、指定さ
れた品詞「副詞」と、単語位置「４」とを表４に示すよ
うな形でバッファＦに格納し（ステップＳ９及びＳ１０
）、更に品詞指定終了記号「］」までの単語数をカウン
トし、その数「３」をバッファＦに格納する（ステップ
Ｓ１１）。
みステップＳ３の処理に入ると、現在の単語「ｄ ＿［
ｔｈｅ」の先頭が品詞指定開始記号であるため、指定さ
れた品詞「副詞」と、単語位置「４」とを表４に示すよ
うな形でバッファＦに格納し（ステップＳ９及びＳ１０
）、更に品詞指定終了記号「］」までの単語数をカウン
トし、その数「３」をバッファＦに格納する（ステップ
Ｓ１１）。
【００４８】
【表４】
【００４９】そして形態素解析部１１は品詞指定開始記
号を削除した単語をバッファＢに格納し（ステップＳ１
２）、上記ステップＳ６に移って残りの単語がある否か
を判別する。
号を削除した単語をバッファＢに格納し（ステップＳ１
２）、上記ステップＳ６に移って残りの単語がある否か
を判別する。
【００５０】単語位置ポインタが単語位置「６」まで進
むと、単語「ｙｅａｒ」の処理になる。形態素解析部１
１はステップＳ３で品詞指定開始記号か否かを判別する
が、開始記号ではないのでステップＳ４に進み、品詞指
定終了記号か否かを判別する。そして現在ポイントされ
ている単語「ｙｅａｒ］ 」の最後が品詞指定終了記号
であるため、それを削除した単語をバッファＢに格納す
る（ステップＳ８）。
むと、単語「ｙｅａｒ」の処理になる。形態素解析部１
１はステップＳ３で品詞指定開始記号か否かを判別する
が、開始記号ではないのでステップＳ４に進み、品詞指
定終了記号か否かを判別する。そして現在ポイントされ
ている単語「ｙｅａｒ］ 」の最後が品詞指定終了記号
であるため、それを削除した単語をバッファＢに格納す
る（ステップＳ８）。
【００５１】このようにステップＳ３〜Ｓ１２までの処
理を繰り返して文末までの単語をバッファＢに格納する
と、形態素解析部１１はステップＳ６からステップＳ１
３に進み、バッファＢに格納されている見出し語に対し
て辞書引きを行い、各見出し語に対して品詞および単語
数の情報を付加し、表５に示すような形でバッファＢに
格納する。
理を繰り返して文末までの単語をバッファＢに格納する
と、形態素解析部１１はステップＳ６からステップＳ１
３に進み、バッファＢに格納されている見出し語に対し
て辞書引きを行い、各見出し語に対して品詞および単語
数の情報を付加し、表５に示すような形でバッファＢに
格納する。
【００５２】
【表５】
【００５３】次に、形態素解析部１１はバッファＦに格
納されている情報（表４）をバッファＢに加え、その結
果、単語位置「４」の単語「ｔｈｅ 」は、辞書引きの
結果では「冠詞」という品詞を持っていたが、バッファ
Ｆの情報により、単語位置「４」には単語数「３」の品
詞「副詞」が追加される。従ってバッファＢには最終的
に表６に示すような情報が格納されることになる。
納されている情報（表４）をバッファＢに加え、その結
果、単語位置「４」の単語「ｔｈｅ 」は、辞書引きの
結果では「冠詞」という品詞を持っていたが、バッファ
Ｆの情報により、単語位置「４」には単語数「３」の品
詞「副詞」が追加される。従ってバッファＢには最終的
に表６に示すような情報が格納されることになる。
【００５４】なお、ここで単語数が「３」となっている
のは、「ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｙｅａｒ 」とい
う３つの単語を一つのイディオムとして扱い、構文解析
のとき、この３つの単語を一つの「副詞」として処理で
きるようにするためである。
のは、「ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｙｅａｒ 」とい
う３つの単語を一つのイディオムとして扱い、構文解析
のとき、この３つの単語を一つの「副詞」として処理で
きるようにするためである。
【００５５】
【表６】
【００５６】構文解析部１２は辞書・規則メモリ１８の
内容を参照し、バッファＢに格納された各単語の品詞情
報にもとづいて構文構造を決定する。そして構文解析部
１２は品詞決定手段として機能し、「ｔｈｅ ｐｒｅｖ
ｉｏｓ ｙｅａｒ」の品詞を「副詞」と決定して図９に
示すような構文構造木を作成し、その結果をバッファＣ
に格納する。
内容を参照し、バッファＢに格納された各単語の品詞情
報にもとづいて構文構造を決定する。そして構文解析部
１２は品詞決定手段として機能し、「ｔｈｅ ｐｒｅｖ
ｉｏｓ ｙｅａｒ」の品詞を「副詞」と決定して図９に
示すような構文構造木を作成し、その結果をバッファＣ
に格納する。
【００５７】変換部１３はこの構文構造木をもとに、辞
書・規則メモリ１８の木構造変換規則を用いて日本語の
構文構造木を求め、その結果をバッファＤに格納する。
書・規則メモリ１８の木構造変換規則を用いて日本語の
構文構造木を求め、その結果をバッファＤに格納する。
【００５８】翻訳文生成部１４はバッファＤに格納され
た情報をもとに、翻訳文を生成し、最終的に「価格は前
年２０％増大した。」という翻訳文を出力する。この翻
訳結果はメインメモリ２０に格納されると共にＣＲＴ２
１に表示される。
た情報をもとに、翻訳文を生成し、最終的に「価格は前
年２０％増大した。」という翻訳文を出力する。この翻
訳結果はメインメモリ２０に格納されると共にＣＲＴ２
１に表示される。
【００５９】原文中の「ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｓ ｙｅ
ａｒ」に「副詞」という品詞指定が行われなかったとす
ると、「ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｓ ｙｅａｒ」は、通常
の構文解析では「名詞句」となるので、構文構造を図９
のような一つの文に組み立てることはできず、構文解析
は失敗となって翻訳文は「価格は２０％増大した｜前年
」のように分割された文章となるが、本発明の機械翻訳
装置によれば、上述のように「ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｓ
ｙｅａｒ」に対して品詞指定を行うことができ、「ｔ
ｈｅ ｐｒｅｖｉｏｓ ｙｅａｒ」は「副詞」として扱
われるので、正しい翻訳文「価格は前年２０％増大した
。」が容易に得られる。
ａｒ」に「副詞」という品詞指定が行われなかったとす
ると、「ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｓ ｙｅａｒ」は、通常
の構文解析では「名詞句」となるので、構文構造を図９
のような一つの文に組み立てることはできず、構文解析
は失敗となって翻訳文は「価格は２０％増大した｜前年
」のように分割された文章となるが、本発明の機械翻訳
装置によれば、上述のように「ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｓ
ｙｅａｒ」に対して品詞指定を行うことができ、「ｔ
ｈｅ ｐｒｅｖｉｏｓ ｙｅａｒ」は「副詞」として扱
われるので、正しい翻訳文「価格は前年２０％増大した
。」が容易に得られる。
【００６０】
【発明の効果】本発明の機械翻訳装置は、形態素に分割
されたソース言語で記載された文章の構文構造を解析す
る構文解析手段と、文章に含まれるフレーズの品詞を指
定する品詞指定記号を文章に付加する記号付加手段と、
付加された品詞指定記号を検出する記号検出手段と、品
詞指定記号が検出されたときに品詞指定記号によって指
定された品詞を記憶する記憶手段とを備えており、構文
解析手段は、記憶手段に記憶された品詞を文章に含まれ
るフレ−ズの品詞と特定して構文構造を解析するので、
フレーズの品詞を指定することによって構文解析のとき
に候補を減らすことができ、処理時間の短縮が可能にな
り、その結果、無駄な構文解析を行なわずに正しい翻訳
結果が迅速に得られる。
されたソース言語で記載された文章の構文構造を解析す
る構文解析手段と、文章に含まれるフレーズの品詞を指
定する品詞指定記号を文章に付加する記号付加手段と、
付加された品詞指定記号を検出する記号検出手段と、品
詞指定記号が検出されたときに品詞指定記号によって指
定された品詞を記憶する記憶手段とを備えており、構文
解析手段は、記憶手段に記憶された品詞を文章に含まれ
るフレ−ズの品詞と特定して構文構造を解析するので、
フレーズの品詞を指定することによって構文解析のとき
に候補を減らすことができ、処理時間の短縮が可能にな
り、その結果、無駄な構文解析を行なわずに正しい翻訳
結果が迅速に得られる。
【図１】本発明による品詞指定機能を有する機械翻訳装
置を構成する翻訳モジュールの動作を説明するためのフ
ローチャートである。
置を構成する翻訳モジュールの動作を説明するためのフ
ローチャートである。
【図２】図１の翻訳モジュールを有する品詞指定機能を
有する機械翻訳装置の構成を示す図である。
有する機械翻訳装置の構成を示す図である。
【図３】図２の翻訳モジュールの具体的なブロック図で
ある。
ある。
【図４】図２の品詞指定機能を有する機械翻訳装置の全
体を示すブロック図である。
体を示すブロック図である。
【図５】図２の機械翻訳装置による機械翻訳における手
順をレベルに分解して示す説明図である。
順をレベルに分解して示す説明図である。
【図６】図２の翻訳モジュールを構成するバッファＡの
内容を示す説明図である。
内容を示す説明図である。
【図７】図２の翻訳モジュールにおける構文解析の結果
を表す図である。
を表す図である。
【図８】図２の翻訳モジュールにおける木構造変換の結
果を表す図である。
果を表す図である。
【図９】図２の翻訳モジュールにおける構文解析の結果
を表す図である。
を表す図である。
１０ 翻訳モジュール
１１ 辞書引き形態素解析部
１２ 構文解析部
１３ 変換部
１４ 翻訳文生成部
１５ 翻訳ＣＰＵ
１６ 翻訳プログラムメモリ
１７，２３ バス
１８ 辞書・規則メモリ
Ａ〜Ｅ バッファ
１９ メインＣＰＵ
２０ メインメモリ
２１ ＣＲＴ
２２ キーボード
Claims (2)
- 【請求項１】形態素に分割されたソース言語で記載され
た文章の構文構造を解析する構文解析手段と、前記文章
に含まれるフレーズの品詞を指定する品詞指定記号を該
文章に付加する記号付加手段と、前記付加された品詞指
定記号を検出する記号検出手段と、前記品詞指定記号が
検出されたときに当該品詞指定記号によって指定された
品詞を記憶する記憶手段とを備えており、前記構文解析
手段は、前記記憶手段に記憶された品詞を前記文章に含
まれる前記フレ−ズの品詞と特定して前記構文構造を解
析することを特徴とする機械翻訳装置。 - 【請求項２】前記品詞指定記号は前記フレーズが名詞、
動詞、形容詞、副詞のうちの一つであることを示す記号
及び該フレーズの始点または終点を示す記号を含んでい
ることを特徴とする請求項１に記載の機械翻訳装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3043477A JP2719453B2 (ja) | 1991-03-08 | 1991-03-08 | 機械翻訳装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3043477A JP2719453B2 (ja) | 1991-03-08 | 1991-03-08 | 機械翻訳装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04280369A true JPH04280369A (ja) | 1992-10-06 |
| JP2719453B2 JP2719453B2 (ja) | 1998-02-25 |
Family
ID=12664804
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3043477A Expired - Fee Related JP2719453B2 (ja) | 1991-03-08 | 1991-03-08 | 機械翻訳装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2719453B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5548508A (en) * | 1994-01-20 | 1996-08-20 | Fujitsu Limited | Machine translation apparatus for translating document with tag |
-
1991
- 1991-03-08 JP JP3043477A patent/JP2719453B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5548508A (en) * | 1994-01-20 | 1996-08-20 | Fujitsu Limited | Machine translation apparatus for translating document with tag |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2719453B2 (ja) | 1998-02-25 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081114 Year of fee payment: 11 |
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