JPH0561906A - 言語変換方式 - Google Patents
言語変換方式Info
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- JPH0561906A JPH0561906A JP3351636A JP35163691A JPH0561906A JP H0561906 A JPH0561906 A JP H0561906A JP 3351636 A JP3351636 A JP 3351636A JP 35163691 A JP35163691 A JP 35163691A JP H0561906 A JPH0561906 A JP H0561906A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 適当かつ自然な訳文を生成し、全情報を使用
者への問い合わせによって獲得する方式に比べて用意す
るデータが少なく、使用者に被支配感を与えない。 【構成】 目的言語パターンデータベース6には目的言
語の表現パターンを蓄えており、適合度評価機構3によ
ってその目的言語パターンデータベース6中の目的言語
パターンと原言語入力との適合度を評価し、その評価に
よって最も適合度の高いいくつかの目的言語パターンを
選択する。選択された目的言語パターンが目的言語出力
生成のために必要とする情報を、検索・同定機構4によ
って原言語入力から検索・同定するか、問い合わせ機構
によってユーザに問い合わせる。
者への問い合わせによって獲得する方式に比べて用意す
るデータが少なく、使用者に被支配感を与えない。 【構成】 目的言語パターンデータベース6には目的言
語の表現パターンを蓄えており、適合度評価機構3によ
ってその目的言語パターンデータベース6中の目的言語
パターンと原言語入力との適合度を評価し、その評価に
よって最も適合度の高いいくつかの目的言語パターンを
選択する。選択された目的言語パターンが目的言語出力
生成のために必要とする情報を、検索・同定機構4によ
って原言語入力から検索・同定するか、問い合わせ機構
によってユーザに問い合わせる。
Description
【0001】
【技術分野】本発明は、言語変換方式に関し、より詳細
には、機械翻訳装置における対話型の言語変換方式に関
する。
には、機械翻訳装置における対話型の言語変換方式に関
する。
【0002】
【従来技術】現在の機械翻訳システムは、正しい翻訳を
自動的に行なうだけの十分な知識を持っていない。それ
ゆえ、使用者への問い合わせによって知識の不足を補う
対話型方式が各所で検討されている。従来の機械翻訳に
おける主流の方式では、原言語を解析して得られた結果
(木構造)をもとに、部分ごとに目的言語の木構造へ変
換し、得られた結果をもとに目的言語を生成している
(以下、これを前向き構造変換方式と呼ぶ)が、この方
式に使用者への問い合わせによる曖昧性解消を追加した
方式がいくつか発表されている(「問答式日英機械翻訳
システムにおける例文による深層格のあいまい性の提示
方法」芦沢実 外1名、「ユーザ協調型日本語生成シス
テム」熊野明 外3名、いずれも情報処理学会第42回
全国大会)。また、あらかじめまとまった形での原言語
入力を使用せず、全ての情報を利用者への問い合わせに
よって獲得する方式もいくつか提案されている(「外国
語手紙文の自動作成について」斉藤博昭 外1名、自然
言語処理技術シンポジウム、昭59年11月)。
自動的に行なうだけの十分な知識を持っていない。それ
ゆえ、使用者への問い合わせによって知識の不足を補う
対話型方式が各所で検討されている。従来の機械翻訳に
おける主流の方式では、原言語を解析して得られた結果
(木構造)をもとに、部分ごとに目的言語の木構造へ変
換し、得られた結果をもとに目的言語を生成している
(以下、これを前向き構造変換方式と呼ぶ)が、この方
式に使用者への問い合わせによる曖昧性解消を追加した
方式がいくつか発表されている(「問答式日英機械翻訳
システムにおける例文による深層格のあいまい性の提示
方法」芦沢実 外1名、「ユーザ協調型日本語生成シス
テム」熊野明 外3名、いずれも情報処理学会第42回
全国大会)。また、あらかじめまとまった形での原言語
入力を使用せず、全ての情報を利用者への問い合わせに
よって獲得する方式もいくつか提案されている(「外国
語手紙文の自動作成について」斉藤博昭 外1名、自然
言語処理技術シンポジウム、昭59年11月)。
【0003】また、前記前向き構造変換方式による変換
において、目的言語の知識を訳語選択に利用することが
提案されている(「目的言語の知識を用いた訳語選択」
野美山浩、情報処理学会第42回全国大会)。また、対
訳例文を多数用意しておき、原言語入力にもっとも近い
原言語文を含む対訳対を検索して、原言語入力とその対
訳対中の原言語文との差分のみを変換し、その対訳対中
の訳文をその変換結果にしたがって修正する方式も提案
されている。
において、目的言語の知識を訳語選択に利用することが
提案されている(「目的言語の知識を用いた訳語選択」
野美山浩、情報処理学会第42回全国大会)。また、対
訳例文を多数用意しておき、原言語入力にもっとも近い
原言語文を含む対訳対を検索して、原言語入力とその対
訳対中の原言語文との差分のみを変換し、その対訳対中
の訳文をその変換結果にしたがって修正する方式も提案
されている。
【0004】従来主流の方式では、原言語の解析(木構
造)を部分ごとに目的言語の木構造へ変換し、目的言語
を生成する。この方式だと、使用者との対話によって知
識の不足を補っても、どうしても原言語寄りの構造にな
りがちである。目的言語として不自然な文型になって、
不自然な表現になる。一方、全情報を使用者への問い合
わせによって獲得する方式では、広範な文書に対応する
ためには非常に大量のデータを用意しておく必要があ
り、また作業が最初から機械主導となるので、使用者に
被支配者感を与える。また、目的言語に必要な情報が原
言語の文には欠落していることが非常に多いので、本発
明の方式から使用者との対話を除いた方式では不完全な
出力を生成することが非常に多くなる。また、目的言語
で必要な情報が原文には存在しない場合もある。従来の
方式では、訳文を完成するために、この必要な情報をデ
フォルト処理で補足することが多い。しかしながら、不
十分なデフォルト処理で、誤った情報を入れたり、必要
情報が落ちたりすることも多くて、不自然な訳文を生成
しがちである。一方、対訳例文を用いる翻訳方式では、
広範な文書に対応するためには非常に大量の対訳例文を
必要とする。
造)を部分ごとに目的言語の木構造へ変換し、目的言語
を生成する。この方式だと、使用者との対話によって知
識の不足を補っても、どうしても原言語寄りの構造にな
りがちである。目的言語として不自然な文型になって、
不自然な表現になる。一方、全情報を使用者への問い合
わせによって獲得する方式では、広範な文書に対応する
ためには非常に大量のデータを用意しておく必要があ
り、また作業が最初から機械主導となるので、使用者に
被支配者感を与える。また、目的言語に必要な情報が原
言語の文には欠落していることが非常に多いので、本発
明の方式から使用者との対話を除いた方式では不完全な
出力を生成することが非常に多くなる。また、目的言語
で必要な情報が原文には存在しない場合もある。従来の
方式では、訳文を完成するために、この必要な情報をデ
フォルト処理で補足することが多い。しかしながら、不
十分なデフォルト処理で、誤った情報を入れたり、必要
情報が落ちたりすることも多くて、不自然な訳文を生成
しがちである。一方、対訳例文を用いる翻訳方式では、
広範な文書に対応するためには非常に大量の対訳例文を
必要とする。
【0005】
【目的】本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなされた
もので、従来主流の前向き構造変換方式より適当かつ自
然な訳文を生成し、全情報を使用者への問い合わせによ
って獲得する方式に比べて用意するデータが少なくて済
み、使用者に被支配者感を与えず、不完全な出力を生成
することが少ない言語変換方式を提供すること、また、
必要とするデータ量が対訳例文を用いる翻訳方式のもの
より少なくて済むような言語変換方式を提供すること、
また、効率的に表現された目的言語のパターンを有し、
不可情報の重要度に柔軟に対応できる言語変換方式を提
供すること、さらに、目的言語の表現パターンと原言語
の入力との適合度評価手段と、目的言語の出力を生成す
るために目的言語のパターンが要求する情報を原言語の
入力から検索・同定する手段とを改変容易にして、言語
変換システムの性能を漸時向上させていくことを容易に
する言語変換方式を提供することを目的としてなされた
ものである。
もので、従来主流の前向き構造変換方式より適当かつ自
然な訳文を生成し、全情報を使用者への問い合わせによ
って獲得する方式に比べて用意するデータが少なくて済
み、使用者に被支配者感を与えず、不完全な出力を生成
することが少ない言語変換方式を提供すること、また、
必要とするデータ量が対訳例文を用いる翻訳方式のもの
より少なくて済むような言語変換方式を提供すること、
また、効率的に表現された目的言語のパターンを有し、
不可情報の重要度に柔軟に対応できる言語変換方式を提
供すること、さらに、目的言語の表現パターンと原言語
の入力との適合度評価手段と、目的言語の出力を生成す
るために目的言語のパターンが要求する情報を原言語の
入力から検索・同定する手段とを改変容易にして、言語
変換システムの性能を漸時向上させていくことを容易に
する言語変換方式を提供することを目的としてなされた
ものである。
【0006】
【構成】本発明は、上記目的を達成するために、(1)
原言語から目的言語への変換を計算機を用いて行なうシ
ステムにおいて、目的言語の表現パターンのデータベー
スと、目的言語の表現パターンと原言語の入力との適合
度評価手段と、目的言語の出力を生成するために目的言
語のパターンが要求する情報を原言語の入力から検索し
て同定する検索・同定手段と、前記適合度評価手段によ
る適合度に応じて原言語の入力に適合する目的言語のパ
ターンを選択する選択手段と、前記検索・同定手段によ
る必要な情報の原言語の入力の検索・同定により目的言
語の出力を生成する出力手段とを有すること、更には、
(2)前記目的言語の出力を生成するために必要な情報
を決定することができなかった場合には、その情報を未
知としたままの不完全な目的言語の出力を生成するこ
と、更には、(3)前記原言語の入力として原言語文の
解析構造をとり、表層語句を検索キーとして、あるいは
文法的機能、意味的機能など通常検索キーとして使われ
るものと表層語句の組合せを検索キーとして検索・同定
を行ない得ること、或いは、(4)原言語から目的言語
への変換を計算機を用いて行なうシステムにおいて、目
的言語の表現パターンのデータベースと、目的言語の表
現パターンと原言語の入力との適合度評価手段と、目的
言語の出力を生成するために目的言語パターンが要求す
る情報を原言語の入力から検索して同定する検索・同定
手段と、目的言語の出力を生成するために必要な情報を
ユーザとの質問・応答によって獲得する問い合せ手段
と、前記適合度評価手段による適合度に応じて原言語の
入力に適合する目的言語のパターンを選択する選択手段
と、前記検索・同定手段による必要な情報の原言語の入
力の検索・同定と、前記問い合せ手段によるユーザとの
質問・応答との組合せで目的言語の出力を生成する出力
手段とを有すること、更には、(5)前記目的言語の出
力の生成に必要な情報を原言語の入力からの検索・同定
によって得られなかった場合、直ちにユーザに対して質
問を発して情報の補填をはかること、更には、(6)前
記目的言語出力の生成に必要な情報全てを原言語の入力
からの検索・同定によって得ることをまず試み、得られ
なかった情報がある場合に、ユーザに対して質問を発し
て情報の補填をはかること、或いは、(7)原言語から
目的言語への変換を計算機を用いて行なうために、目的
言語の表現パターンのデータベースと、目的言語の表現
パターンと原言語の入力との適合度評価手段と、目的言
語の出力を生成するために目的言語のパターンが要求す
る情報を原言語の入力から検索して同定する検索・同定
手段とを有し、原言語の入力に適合する目的言語のパタ
ーンの選択と、必要な情報の原言語の入力の検索・同定
またはユーザへの問い合わせにより目的言語の出力を生
成する言語変換システムにおいて、目的言語のパターン
中に必須要素だけでなく省略可能要素も含むことを許す
ことにより、省略可能要素が異なるだけの複数のパター
ンを一つのパターンとして扱うこと、更には、(8)前
記(7)において、前記目的言語のパターンの各構成要
素にその省略可能性の程度を示す情報を付加し、該情報
に応じて、前記構成要素を原言語入力から獲得できなか
った場合のシステムの振舞いを決定する振舞い決定手段
を有すること、更には、(9)前記(8)において、前
記目的言語のパターンの各構成要素の省略可能性の程度
に応じて、前記構成要素を原言語の入力からもユーザへ
の問い合わせによっても獲得できなかった場合のシステ
ムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有すること、更
には、(10)前記(8)又は(9)において、前記目
的言語のパターンの各構成要素の省略可能性の程度に応
じて、前記構成要素を獲得できなかった場合のシステム
の振舞いを決定する振舞い決定手段を複数有し、ユーザ
の指定などに応じてその中から一つの振舞い決定手段を
選択的に使用すること、更には、(11)前記(8)に
おいて、前記目的言語のパターンの構成要素を原言語入
力から獲得できなかった場合に、前記構成要素の省略可
能性の程度に応じて、ある場合はユーザに問い合わせ、
ある場合はその構成要素を未知としたまま処理を続ける
ようにシステムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有
すること、更には、(12)前記(8)又は(9)にお
いて、前記目的言語のパターンの構成要素を最終的に獲
得できなかった場合に、前記構成要素の省略可能性の程
度に応じて、ある場合はその構成要素が欠落しているこ
とを明示するような主力を生成し、ある場合は前記構成
要素を無視した出力を生成するようにシステムの振舞い
を決定する振舞い決定手段を有すること、或いは、(1
3)原言語から目的言語への変換を計算機を用いて行な
うために、目的言語の表現パターンのデータベースを有
し、目的言語の表現パターンと原言語の入力の適合度を
評価するための情報と、目的言語の出力を生成するため
に目的語言語のパターンが要求する情報を原言語の入力
から検索・同定するための情報とが記述されたデータベ
ースを有し、該データベースを有し、該データベースに
記述された情報を解釈・適用する手段を有し、該解釈・
適用により原言語入力に適合する目的言語のパターンの
選択と、必要な情報の原言語の入力の検索・同定を行な
うことにより目的言語の出力を生成すること、更には、
(14)前記(13)において、前記目的言語の表現パ
ターンが要求する情報を原言語の入力から検索・同定す
るための情報の代わりに、あるいはそれに加えて、ユー
ザに問い合わせるための情報を記述したデータベース
と、該情報を解釈・適用する手段とを有すること、更に
は、(15)前記目的言語の表現パターンと原言語の入
力の適合度を評価するための情報と、目的言語の出力を
生成するために目的言語のパターンが要求する情報を原
言語の入力から検索・同定するための情報またはユーザ
に問い合わせるための情報とに加えて、目的言語のパタ
ーン中の各構成要素の省略可能性の程度を示す情報を記
述したデータベースを有し、該省略可能性に応じてシス
テムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有することを
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。
原言語から目的言語への変換を計算機を用いて行なうシ
ステムにおいて、目的言語の表現パターンのデータベー
スと、目的言語の表現パターンと原言語の入力との適合
度評価手段と、目的言語の出力を生成するために目的言
語のパターンが要求する情報を原言語の入力から検索し
て同定する検索・同定手段と、前記適合度評価手段によ
る適合度に応じて原言語の入力に適合する目的言語のパ
ターンを選択する選択手段と、前記検索・同定手段によ
る必要な情報の原言語の入力の検索・同定により目的言
語の出力を生成する出力手段とを有すること、更には、
(2)前記目的言語の出力を生成するために必要な情報
を決定することができなかった場合には、その情報を未
知としたままの不完全な目的言語の出力を生成するこ
と、更には、(3)前記原言語の入力として原言語文の
解析構造をとり、表層語句を検索キーとして、あるいは
文法的機能、意味的機能など通常検索キーとして使われ
るものと表層語句の組合せを検索キーとして検索・同定
を行ない得ること、或いは、(4)原言語から目的言語
への変換を計算機を用いて行なうシステムにおいて、目
的言語の表現パターンのデータベースと、目的言語の表
現パターンと原言語の入力との適合度評価手段と、目的
言語の出力を生成するために目的言語パターンが要求す
る情報を原言語の入力から検索して同定する検索・同定
手段と、目的言語の出力を生成するために必要な情報を
ユーザとの質問・応答によって獲得する問い合せ手段
と、前記適合度評価手段による適合度に応じて原言語の
入力に適合する目的言語のパターンを選択する選択手段
と、前記検索・同定手段による必要な情報の原言語の入
力の検索・同定と、前記問い合せ手段によるユーザとの
質問・応答との組合せで目的言語の出力を生成する出力
手段とを有すること、更には、(5)前記目的言語の出
力の生成に必要な情報を原言語の入力からの検索・同定
によって得られなかった場合、直ちにユーザに対して質
問を発して情報の補填をはかること、更には、(6)前
記目的言語出力の生成に必要な情報全てを原言語の入力
からの検索・同定によって得ることをまず試み、得られ
なかった情報がある場合に、ユーザに対して質問を発し
て情報の補填をはかること、或いは、(7)原言語から
目的言語への変換を計算機を用いて行なうために、目的
言語の表現パターンのデータベースと、目的言語の表現
パターンと原言語の入力との適合度評価手段と、目的言
語の出力を生成するために目的言語のパターンが要求す
る情報を原言語の入力から検索して同定する検索・同定
手段とを有し、原言語の入力に適合する目的言語のパタ
ーンの選択と、必要な情報の原言語の入力の検索・同定
またはユーザへの問い合わせにより目的言語の出力を生
成する言語変換システムにおいて、目的言語のパターン
中に必須要素だけでなく省略可能要素も含むことを許す
ことにより、省略可能要素が異なるだけの複数のパター
ンを一つのパターンとして扱うこと、更には、(8)前
記(7)において、前記目的言語のパターンの各構成要
素にその省略可能性の程度を示す情報を付加し、該情報
に応じて、前記構成要素を原言語入力から獲得できなか
った場合のシステムの振舞いを決定する振舞い決定手段
を有すること、更には、(9)前記(8)において、前
記目的言語のパターンの各構成要素の省略可能性の程度
に応じて、前記構成要素を原言語の入力からもユーザへ
の問い合わせによっても獲得できなかった場合のシステ
ムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有すること、更
には、(10)前記(8)又は(9)において、前記目
的言語のパターンの各構成要素の省略可能性の程度に応
じて、前記構成要素を獲得できなかった場合のシステム
の振舞いを決定する振舞い決定手段を複数有し、ユーザ
の指定などに応じてその中から一つの振舞い決定手段を
選択的に使用すること、更には、(11)前記(8)に
おいて、前記目的言語のパターンの構成要素を原言語入
力から獲得できなかった場合に、前記構成要素の省略可
能性の程度に応じて、ある場合はユーザに問い合わせ、
ある場合はその構成要素を未知としたまま処理を続ける
ようにシステムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有
すること、更には、(12)前記(8)又は(9)にお
いて、前記目的言語のパターンの構成要素を最終的に獲
得できなかった場合に、前記構成要素の省略可能性の程
度に応じて、ある場合はその構成要素が欠落しているこ
とを明示するような主力を生成し、ある場合は前記構成
要素を無視した出力を生成するようにシステムの振舞い
を決定する振舞い決定手段を有すること、或いは、(1
3)原言語から目的言語への変換を計算機を用いて行な
うために、目的言語の表現パターンのデータベースを有
し、目的言語の表現パターンと原言語の入力の適合度を
評価するための情報と、目的言語の出力を生成するため
に目的語言語のパターンが要求する情報を原言語の入力
から検索・同定するための情報とが記述されたデータベ
ースを有し、該データベースを有し、該データベースに
記述された情報を解釈・適用する手段を有し、該解釈・
適用により原言語入力に適合する目的言語のパターンの
選択と、必要な情報の原言語の入力の検索・同定を行な
うことにより目的言語の出力を生成すること、更には、
(14)前記(13)において、前記目的言語の表現パ
ターンが要求する情報を原言語の入力から検索・同定す
るための情報の代わりに、あるいはそれに加えて、ユー
ザに問い合わせるための情報を記述したデータベース
と、該情報を解釈・適用する手段とを有すること、更に
は、(15)前記目的言語の表現パターンと原言語の入
力の適合度を評価するための情報と、目的言語の出力を
生成するために目的言語のパターンが要求する情報を原
言語の入力から検索・同定するための情報またはユーザ
に問い合わせるための情報とに加えて、目的言語のパタ
ーン中の各構成要素の省略可能性の程度を示す情報を記
述したデータベースを有し、該省略可能性に応じてシス
テムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有することを
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。
【0007】図1は、本発明による言語変換方式の一実
施例を示す図で、図中、1は制御機構、2は原言語解析
機構、3は適合度評価機構、4は検索・同定機構、5は
目的言語文生成機構、6は目的言語パターンデータベー
スである。目的言語パターンデータベース6には目的言
語の表現パターンを蓄えており、適合度評価機構3によ
ってその目的言語パターンデータベース6中の目的言語
パターンと原言語入力との適合度を評価し、その評価に
よって最も適合度の高いいくつかの目的言語パターンを
選択する。つぎに、選択された目的言語パターンが目的
言語出力生成のために必要とする情報を検索・同定機構
4によって原言語入力から検索・同定する。原言語解析
機構2を内部に有して原言語文文字列を原言語入力とす
ることも、原言語解析処理を外部で行なってその解析結
果を原言語入力とすることも考えられる。同様に、目的
言語文生成機構5を内部に有して目的言語文文字列を目
的言語出力とすることも、目的言語構造を目的言語出力
として外部で目的言語文生成処理を行なうことも考えら
れる。
施例を示す図で、図中、1は制御機構、2は原言語解析
機構、3は適合度評価機構、4は検索・同定機構、5は
目的言語文生成機構、6は目的言語パターンデータベー
スである。目的言語パターンデータベース6には目的言
語の表現パターンを蓄えており、適合度評価機構3によ
ってその目的言語パターンデータベース6中の目的言語
パターンと原言語入力との適合度を評価し、その評価に
よって最も適合度の高いいくつかの目的言語パターンを
選択する。つぎに、選択された目的言語パターンが目的
言語出力生成のために必要とする情報を検索・同定機構
4によって原言語入力から検索・同定する。原言語解析
機構2を内部に有して原言語文文字列を原言語入力とす
ることも、原言語解析処理を外部で行なってその解析結
果を原言語入力とすることも考えられる。同様に、目的
言語文生成機構5を内部に有して目的言語文文字列を目
的言語出力とすることも、目的言語構造を目的言語出力
として外部で目的言語文生成処理を行なうことも考えら
れる。
【0008】図2は、本発明による言語変換方式を説明
するため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。step1: まず、原言語の解析結果の構造を入力する。step2: 中心語句を決定する。step3: 適合する目的言語パターンを検索する。step4: 検索された目的言語パターンを用い、生成に
必要な情報を原言語入力から検索・同定・変換する。step5: 生成に必要な情報で未獲得のものについて
は、目的言語パターン中の一般代用記号で代用する。step6: 目的言語構造を出力する。
するため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。step1: まず、原言語の解析結果の構造を入力する。step2: 中心語句を決定する。step3: 適合する目的言語パターンを検索する。step4: 検索された目的言語パターンを用い、生成に
必要な情報を原言語入力から検索・同定・変換する。step5: 生成に必要な情報で未獲得のものについて
は、目的言語パターン中の一般代用記号で代用する。step6: 目的言語構造を出力する。
【0009】ここでは、原言語解析機構と目的言語文生
成機構を外部に持つ場合を示している。原文の解析結果
構造を入力として原文における意味的に中心となる単語
又は句を決定する。この中心語句に基づき、目的言語パ
ターンデータベースから適合する目的言語パターンを検
索する。それから、検索して得たパターンを用い、原文
の構造から目的言語パターンが必要とする情報を検索・
同定し、目的言語の構造に変換する。必要な情報を獲得
できなかった場合には、能動態を受動態に変えるなどの
処理によって、情報欠落に後処理で対応することも可能
であるが、そのような変形は目的言語文としての構文の
自然さを損ないがちである。情報が欠落している場合は
その情報を未知としたままで不完全ではあるが自然な構
文の出力を行なった方が、ユーザが目的言語を母国語と
する場合はユーザにとって理解し易く、ユーザが目的言
語を得意としない場合はユーザに情報欠落を意識させて
目的言語が必要とする情報についての学習を促すことが
できる。本方式では、欠落情報を目的言語パターン中の
一般代用記号で代用する(請求項2の例)。
成機構を外部に持つ場合を示している。原文の解析結果
構造を入力として原文における意味的に中心となる単語
又は句を決定する。この中心語句に基づき、目的言語パ
ターンデータベースから適合する目的言語パターンを検
索する。それから、検索して得たパターンを用い、原文
の構造から目的言語パターンが必要とする情報を検索・
同定し、目的言語の構造に変換する。必要な情報を獲得
できなかった場合には、能動態を受動態に変えるなどの
処理によって、情報欠落に後処理で対応することも可能
であるが、そのような変形は目的言語文としての構文の
自然さを損ないがちである。情報が欠落している場合は
その情報を未知としたままで不完全ではあるが自然な構
文の出力を行なった方が、ユーザが目的言語を母国語と
する場合はユーザにとって理解し易く、ユーザが目的言
語を得意としない場合はユーザに情報欠落を意識させて
目的言語が必要とする情報についての学習を促すことが
できる。本方式では、欠落情報を目的言語パターン中の
一般代用記号で代用する(請求項2の例)。
【0010】図3(a)〜(e)は変換の例を示す図
で、図(a)は入力文と従来方式の例、図(b)は本方
式の目標パターン(ユーザの目でわかるパターン)の
例、図(c)は本方式の途中出力の例、図(d)は原言
語文の解析構造の例、図(e)は目的言語パターンデー
タベースの例を各々示す図である。この例では原言語を
日本語、目的言語を英語としている。以下、この例を基
にして、本方式の動作を説明する。原言語文「変電所を
対象にしてテストを行なった。」を構文解析すると図
(d)のような構造を得る。この構造で示しているよう
に、構文的には、「行なう」という単語が原文の中心で
あるが、意味的には「テストを行なう」という句が中心
と思われる。本方式ではこのような意味的な中心を中心
語句と呼ぶ。入力している構造から中心語句を決定す
る。
で、図(a)は入力文と従来方式の例、図(b)は本方
式の目標パターン(ユーザの目でわかるパターン)の
例、図(c)は本方式の途中出力の例、図(d)は原言
語文の解析構造の例、図(e)は目的言語パターンデー
タベースの例を各々示す図である。この例では原言語を
日本語、目的言語を英語としている。以下、この例を基
にして、本方式の動作を説明する。原言語文「変電所を
対象にしてテストを行なった。」を構文解析すると図
(d)のような構造を得る。この構造で示しているよう
に、構文的には、「行なう」という単語が原文の中心で
あるが、意味的には「テストを行なう」という句が中心
と思われる。本方式ではこのような意味的な中心を中心
語句と呼ぶ。入力している構造から中心語句を決定す
る。
【0011】それから、決定している中心語句と適合度
が最も高い目的言語パターンを、図(e)に示す目的言
語パターンデータベースから検索する。この例の場合、
図(b)で示している目標パターン[(Someone) conduc
ts a test of (something){for (some purpose)}.]で
ある。小括弧()で記述されている語句、例えば(Someon
e)とか(something)を、本方式では一般代用記号と呼ん
でいる。一般代用記号はこのパターンを基に目的言語出
力を生成する時に必要な情報である。中括弧{}で記述さ
れている語句を省略しても、構文的に正しい目的文を作
成できるが、省略しない方がより自然な完成した目的言
語文を作成できる。
が最も高い目的言語パターンを、図(e)に示す目的言
語パターンデータベースから検索する。この例の場合、
図(b)で示している目標パターン[(Someone) conduc
ts a test of (something){for (some purpose)}.]で
ある。小括弧()で記述されている語句、例えば(Someon
e)とか(something)を、本方式では一般代用記号と呼ん
でいる。一般代用記号はこのパターンを基に目的言語出
力を生成する時に必要な情報である。中括弧{}で記述さ
れている語句を省略しても、構文的に正しい目的文を作
成できるが、省略しない方がより自然な完成した目的言
語文を作成できる。
【0012】必要な各情報を原言語入力である原言語文
の解析構造から検索・同定するための検索キーが、図
(e)に示すように目的言語パターンデータベースに記
述されており、必要な情報はそのキーを用いて検索す
る。「テストを行なう」に対応する目的言語パターンは
conducts a test である。また、必要な情報の1つが
直接目的語で検索キー[表層語句(対象)-上位構造-機能
名(をobj)]を用いて[sem変電所]を発見し、目的言語
の構造に変換する。一方、主語(Subj)も必要な情報で
あるが、対応する情報が原言語の構造中に存在しないの
で、Someoneに対応する訳文はおかずに一般代用記号を
そのまま採用する。出力結果は図3(c)で示している
ように、パターン[(Someone) conducted a test of a
transformerstation {for (some purpose)}.]に対応す
る目的言語文となる。
の解析構造から検索・同定するための検索キーが、図
(e)に示すように目的言語パターンデータベースに記
述されており、必要な情報はそのキーを用いて検索す
る。「テストを行なう」に対応する目的言語パターンは
conducts a test である。また、必要な情報の1つが
直接目的語で検索キー[表層語句(対象)-上位構造-機能
名(をobj)]を用いて[sem変電所]を発見し、目的言語
の構造に変換する。一方、主語(Subj)も必要な情報で
あるが、対応する情報が原言語の構造中に存在しないの
で、Someoneに対応する訳文はおかずに一般代用記号を
そのまま採用する。出力結果は図3(c)で示している
ように、パターン[(Someone) conducted a test of a
transformerstation {for (some purpose)}.]に対応す
る目的言語文となる。
【0013】言語構造を検索する場合は、部分構造ラベ
ルになっている「sem」,「をobj」などの(文法的又は
意味的)機能名を用いて、直接の部分構造を順次手繰っ
ていくことが一般的であり、本発明による言語変換方式
でもその検索方法をとることも可能であるが、「対象」
のような表層語句も検索キーに指定できた方がデータ記
述がはるかに容易になるので、それを許している。この
場合、上で示した例のように複数の検索キーに順序がつ
いていれば、最初の検索キーで検索して得た部分構造を
新たな検索範囲として、残りの検索キーで検索すること
を順次繰り返す(請求項3)。
ルになっている「sem」,「をobj」などの(文法的又は
意味的)機能名を用いて、直接の部分構造を順次手繰っ
ていくことが一般的であり、本発明による言語変換方式
でもその検索方法をとることも可能であるが、「対象」
のような表層語句も検索キーに指定できた方がデータ記
述がはるかに容易になるので、それを許している。この
場合、上で示した例のように複数の検索キーに順序がつ
いていれば、最初の検索キーで検索して得た部分構造を
新たな検索範囲として、残りの検索キーで検索すること
を順次繰り返す(請求項3)。
【0014】図4は、本発明による他の言語変換方式の
一実施例を説明するための構成図で、図中、7は問い合
わせ機構で、その他、図1と同じ作用をする部分は同一
の符号を付してある。目的言語パターンデータベース6
には目的言語の表現パターンを蓄えており、適合度評価
機構3によってその目的言語パターンデータベース6の
中の目的言語パターンと原言語入力との適合度を評価
し、その評価によって最も適合度の高いいくつかの目的
言語パターンを選択する。つぎに、選択された目的言語
パターンが目的言語の出力生成のために必要とする情報
を検索・同定機構4によって原言語入力から検索・同定
するか、問い合わせ機構7によってユーザに問い合わせ
る。原言語解析機構2を内部に有して原言語文文字列を
原言語入力とすることも、原言語解析処理を外部で行な
ってその解析結果を原言語入力とすることも考えられ
る。同様に、目的言語文生成機構5を内部に有して目的
言語文文字列を目的言語出力とすることも、目的言語構
造を目的言語出力として外部で目的言語文生成処理を行
なうことも考えられる。
一実施例を説明するための構成図で、図中、7は問い合
わせ機構で、その他、図1と同じ作用をする部分は同一
の符号を付してある。目的言語パターンデータベース6
には目的言語の表現パターンを蓄えており、適合度評価
機構3によってその目的言語パターンデータベース6の
中の目的言語パターンと原言語入力との適合度を評価
し、その評価によって最も適合度の高いいくつかの目的
言語パターンを選択する。つぎに、選択された目的言語
パターンが目的言語の出力生成のために必要とする情報
を検索・同定機構4によって原言語入力から検索・同定
するか、問い合わせ機構7によってユーザに問い合わせ
る。原言語解析機構2を内部に有して原言語文文字列を
原言語入力とすることも、原言語解析処理を外部で行な
ってその解析結果を原言語入力とすることも考えられ
る。同様に、目的言語文生成機構5を内部に有して目的
言語文文字列を目的言語出力とすることも、目的言語構
造を目的言語出力として外部で目的言語文生成処理を行
なうことも考えられる。
【0015】図5は、本発明による言語変換方式を説明
するための他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。step1: まず、原言語の解析結果の構造を入力する。step2: 中心語句を決定する。step3: 適合する目的言語パターンを検索する。step4: 検索された目的言語パターンを用い、生成に
必要な情報を原言語入力から検索・同定・変換する。step5: ユーザとの対話によって不足情報を獲得す
る。step6: 生成に必要な情報で未獲得のものについて
は、目的言語パターン中の一般代用記号で代用する。step7: 目的言語構造を出力する。
するための他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。step1: まず、原言語の解析結果の構造を入力する。step2: 中心語句を決定する。step3: 適合する目的言語パターンを検索する。step4: 検索された目的言語パターンを用い、生成に
必要な情報を原言語入力から検索・同定・変換する。step5: ユーザとの対話によって不足情報を獲得す
る。step6: 生成に必要な情報で未獲得のものについて
は、目的言語パターン中の一般代用記号で代用する。step7: 目的言語構造を出力する。
【0016】ここでは、原言語解析機構と目的言語文生
成機構を外部に持つ場合を示している。原文の解析結果
構造を入力として原文における意味的に中心となる単語
又は句を決定する。この中心語句に基づき、目的言語パ
ターンデータベースから適合する目的言語パターンを検
索する。それから、検索して得た目的言語パターンを用
い、原文の構造から目的言語パターンが必要する情報を
検索・同定、もしくは使用者への問い合わせによって獲
得し、目的言語の構造に変換する。それでも必要な情報
を獲得できなかった場合には目的言語パターン中の一般
代用記号で代用する。
成機構を外部に持つ場合を示している。原文の解析結果
構造を入力として原文における意味的に中心となる単語
又は句を決定する。この中心語句に基づき、目的言語パ
ターンデータベースから適合する目的言語パターンを検
索する。それから、検索して得た目的言語パターンを用
い、原文の構造から目的言語パターンが必要する情報を
検索・同定、もしくは使用者への問い合わせによって獲
得し、目的言語の構造に変換する。それでも必要な情報
を獲得できなかった場合には目的言語パターン中の一般
代用記号で代用する。
【0017】原言語入力からの検索・同定と、ユーザへ
の問い合わせの組み合わせ方はいろいろ考えられるが、
ユーザへの問い合わせを優先的に行なえば、獲得する情
報の確実度は増すが、ユーザに煩雑な作業を強いること
になるので、原言語入力からの検索・同定を優先して無
用の問い合わせを減らすべきである。原言語入力からの
検索・同定によって必要な情報が得られなかった場合に
その都度利用者に問い合わせても(請求項5)、問い合
わせする内容を記憶しておいて次の検索・同定作業を行
なって最後にまとめて問い合わせを行なっても(請求項
6)、先に問い合わせを行なうよりは無用の問い合わせ
が少なくて済む。請求項5の方式では、問い合わせする
内容を記憶しておいて次の検索・同定作業を行なう必要
がないので効率的であり、処理も簡単である。一方、請
求項6の方式では、問い合わせ時点で、原言語入力から
の検索・同定で得られた全ての情報(とそれ以前の問い
合わせで得られた全ての情報)を利用することができる
ので、無用の問い合わせを更に減らしたり、ユーザが答
え易い質問文で問い合わせることができる。
の問い合わせの組み合わせ方はいろいろ考えられるが、
ユーザへの問い合わせを優先的に行なえば、獲得する情
報の確実度は増すが、ユーザに煩雑な作業を強いること
になるので、原言語入力からの検索・同定を優先して無
用の問い合わせを減らすべきである。原言語入力からの
検索・同定によって必要な情報が得られなかった場合に
その都度利用者に問い合わせても(請求項5)、問い合
わせする内容を記憶しておいて次の検索・同定作業を行
なって最後にまとめて問い合わせを行なっても(請求項
6)、先に問い合わせを行なうよりは無用の問い合わせ
が少なくて済む。請求項5の方式では、問い合わせする
内容を記憶しておいて次の検索・同定作業を行なう必要
がないので効率的であり、処理も簡単である。一方、請
求項6の方式では、問い合わせ時点で、原言語入力から
の検索・同定で得られた全ての情報(とそれ以前の問い
合わせで得られた全ての情報)を利用することができる
ので、無用の問い合わせを更に減らしたり、ユーザが答
え易い質問文で問い合わせることができる。
【0018】図6(a)〜(e)は変換の例を示す図
で、図(a)は入力文と従来方式の例、図(b)は本方
式の目標パターン(ユーザの目でわかるパターン)の
例、図(c)は本方式の途中出力の例、図(d)は原言
語文の解析構造の例、図(e)は目的言語パターンデー
タベースの例を各々示す図である。この例では原言語を
日本語、目的言語を英語としている。以下、この例を基
にして、本方式の動作を説明する。原言語文「変電所を
対象にしてテストを行なった。」を構文解析すると図
(d)のような構造を得る。この構造で示しているよう
に、構文的には、「行なう」という単語が原文の中心で
あるが、意味的には「テストを行なう」という句が中心
と思われる。本方式ではこのような意味的な中心を中心
語句と呼ぶ。入力している構造から中心語句を決定す
る。
で、図(a)は入力文と従来方式の例、図(b)は本方
式の目標パターン(ユーザの目でわかるパターン)の
例、図(c)は本方式の途中出力の例、図(d)は原言
語文の解析構造の例、図(e)は目的言語パターンデー
タベースの例を各々示す図である。この例では原言語を
日本語、目的言語を英語としている。以下、この例を基
にして、本方式の動作を説明する。原言語文「変電所を
対象にしてテストを行なった。」を構文解析すると図
(d)のような構造を得る。この構造で示しているよう
に、構文的には、「行なう」という単語が原文の中心で
あるが、意味的には「テストを行なう」という句が中心
と思われる。本方式ではこのような意味的な中心を中心
語句と呼ぶ。入力している構造から中心語句を決定す
る。
【0019】それから、決定している中心語句と適合度
が最も高い目的言語パターンを、図(e)に示す目的言
語パターンデータベースから検索する。この例の場合、
図(b)で示している目標パターン[(Someone) conduc
ts a test of (something){for (some purpose)}.]で
ある。小括弧()で記述されている語句、例えば(Someon
e)とか(something)を、本方式では一般代用記号と呼ん
でいる。一般代用記号はこのパターンを基に目的言語出
力を生成する時に必要な情報である。中括弧{}で記述さ
れている語句を省略しても、構文的に正しい目的文を作
成できるが、省略しない方がより自然な完成した目的言
語文を作成できる。
が最も高い目的言語パターンを、図(e)に示す目的言
語パターンデータベースから検索する。この例の場合、
図(b)で示している目標パターン[(Someone) conduc
ts a test of (something){for (some purpose)}.]で
ある。小括弧()で記述されている語句、例えば(Someon
e)とか(something)を、本方式では一般代用記号と呼ん
でいる。一般代用記号はこのパターンを基に目的言語出
力を生成する時に必要な情報である。中括弧{}で記述さ
れている語句を省略しても、構文的に正しい目的文を作
成できるが、省略しない方がより自然な完成した目的言
語文を作成できる。
【0020】必要な各情報を原言語入力である原言語文
の解析構造から検索・同定するための検索キーが、図
(e)のように目的言語パターンデータベースに記述さ
れており、必要な情報はそのキーを用いて検索する。
「テストを行なう」に対応する目的言語パターンは con
ducts a test である。また、必要な情報の1つが直接
目的語で検索キー
の解析構造から検索・同定するための検索キーが、図
(e)のように目的言語パターンデータベースに記述さ
れており、必要な情報はそのキーを用いて検索する。
「テストを行なう」に対応する目的言語パターンは con
ducts a test である。また、必要な情報の1つが直接
目的語で検索キー
【表層語句(対象)-上位構造-機能名(をobj)】を用いて
[sem変電所]を発見し、目的言語の構造に変換する。
一方、主語(Subj)も必要な情報であるが、対応する情
報が原言語の構造中に存在しないので、ユーザに問い合
わせを行なうことによって、それが“the government a
gency”であることを得る。
[sem変電所]を発見し、目的言語の構造に変換する。
一方、主語(Subj)も必要な情報であるが、対応する情
報が原言語の構造中に存在しないので、ユーザに問い合
わせを行なうことによって、それが“the government a
gency”であることを得る。
【0021】このときの質問文は、請求項2の方式では
例えば、「訳文候補“(Someone) conducts a test of
(something){for (some purpose)}.”の主語の部分の
(Someone)が分かりません。『テストを行なう』のは
誰ですか?」となり、請求項3の方式では例えば、「訳
文候補“(Someone) conducted a test of (a) transfor
merstation {for (some purpose)}.”の主語の部分の
(Someone)が分かりません。『変電所のテストを行な
う』のは誰ですか?」となる。次に“transformer stati
on”の冠詞について問い合わせて最終出力結果を得る。
問い合わせしても得られなかった、あるいは問い合わせ
しなかった不足情報については、一般代用記号をそのま
ま採用する。出力結果は図6(c)で示しているよう
に、パターン[The government agency conducted a te
st ofthe transformer station {for (some purpos
e)}.]に対応する目的言語文となる。
例えば、「訳文候補“(Someone) conducts a test of
(something){for (some purpose)}.”の主語の部分の
(Someone)が分かりません。『テストを行なう』のは
誰ですか?」となり、請求項3の方式では例えば、「訳
文候補“(Someone) conducted a test of (a) transfor
merstation {for (some purpose)}.”の主語の部分の
(Someone)が分かりません。『変電所のテストを行な
う』のは誰ですか?」となる。次に“transformer stati
on”の冠詞について問い合わせて最終出力結果を得る。
問い合わせしても得られなかった、あるいは問い合わせ
しなかった不足情報については、一般代用記号をそのま
ま採用する。出力結果は図6(c)で示しているよう
に、パターン[The government agency conducted a te
st ofthe transformer station {for (some purpos
e)}.]に対応する目的言語文となる。
【0022】以上の説明においては、原言語から目的言
語への変換を計算機を用いて行なうのに、目的言語の表
現パターンのデータベースと、目的言語の表現パターン
と原言語の入力との適合度評価手段と、目的言語の出力
を生成するために目的言語のパターンが要求する情報を
原言語の入力から検索・同定する手段とを有し、原言語
の入力に適合する目的言語のパターンの選択と、必要な
情報の原言語の入力の検索・同定またはユーザへの問い
合わせにより目的言語の出力を生成する言語変換システ
ムに関するものであった。
語への変換を計算機を用いて行なうのに、目的言語の表
現パターンのデータベースと、目的言語の表現パターン
と原言語の入力との適合度評価手段と、目的言語の出力
を生成するために目的言語のパターンが要求する情報を
原言語の入力から検索・同定する手段とを有し、原言語
の入力に適合する目的言語のパターンの選択と、必要な
情報の原言語の入力の検索・同定またはユーザへの問い
合わせにより目的言語の出力を生成する言語変換システ
ムに関するものであった。
【0023】ある情報を言語で表現しようとする場合、
その言語で表現するためには不可欠な付加情報、不可欠
ではないが欠落していると不自然になったり理解困難に
なったりする重要な付加情報、特に言語側からは要求さ
れないがそれが付加することによって意味を詳細化する
ことができる付加情報、付加することはできるが付加し
てもしなくてもあまり大差を生じないような重要度の低
い付加情報、付加できないことはないがそれを付加する
と返って不自然になったり理解困難になったりするよう
な余分な付加情報などの付加情報が存在する。例えば
「変電所を対象としてテストを行なった。」を英語で表
現しようとする場合、「『誰が』テストを行なった」の
かは不可欠であり、「『何のために』テストを行なっ
た」のかは理解容易性の上で重要である。一方、「行な
った」か「行ないました」かの日本語における丁寧さの
区別などは余分な付加情報といえる。前述した目的言語
主導による変換システムでは、目的言語パターンが要求
する情報を原言語入力やユーザから獲得していって目的
言語出力を生成することにより、重要度の低い不可情報
や余分な不可情報を除去して、目的言語として自然な出
力を得られる。しかし、目的言語の表現としては不可欠
でない付加情報のうちの何かが付加して何が付加しない
のかの組合せは多数あり、そのそれぞれを別パターンと
したのでは容量効率からも処理効率からも不経済である
上、それら付加情報の重要度に応じた柔軟な対応が困難
である。
その言語で表現するためには不可欠な付加情報、不可欠
ではないが欠落していると不自然になったり理解困難に
なったりする重要な付加情報、特に言語側からは要求さ
れないがそれが付加することによって意味を詳細化する
ことができる付加情報、付加することはできるが付加し
てもしなくてもあまり大差を生じないような重要度の低
い付加情報、付加できないことはないがそれを付加する
と返って不自然になったり理解困難になったりするよう
な余分な付加情報などの付加情報が存在する。例えば
「変電所を対象としてテストを行なった。」を英語で表
現しようとする場合、「『誰が』テストを行なった」の
かは不可欠であり、「『何のために』テストを行なっ
た」のかは理解容易性の上で重要である。一方、「行な
った」か「行ないました」かの日本語における丁寧さの
区別などは余分な付加情報といえる。前述した目的言語
主導による変換システムでは、目的言語パターンが要求
する情報を原言語入力やユーザから獲得していって目的
言語出力を生成することにより、重要度の低い不可情報
や余分な不可情報を除去して、目的言語として自然な出
力を得られる。しかし、目的言語の表現としては不可欠
でない付加情報のうちの何かが付加して何が付加しない
のかの組合せは多数あり、そのそれぞれを別パターンと
したのでは容量効率からも処理効率からも不経済である
上、それら付加情報の重要度に応じた柔軟な対応が困難
である。
【0024】このような点を解決したものが以下の実施
例である。基本的な構成、処理の流れは前述のものと同
じなので、ここではこのシステムによる変換の例を挙げ
る。日本語を原言語、英語を目的言語とし、「変電所を
対象としてテストを行なった。」という原言語入力を変
換する場合を考える。この場合の英語パターンは基本的
には、“〈SOMEONE〉conducts a test of〈SOMETHIN
G〉”であるが、このパターンには“〈FOR SOME PURPOS
E〉”,“〈SOMEHOW〉”,“〈SOMETIME〉”などが付加可
能である。これらの各々を付加したパターンをそれぞれ
別パターンとして扱うとパターンの数が爆発的に多くな
るので、本システムでは省略可能な構成要素を含む一つ
のパターンとして扱う(請求項7)。
例である。基本的な構成、処理の流れは前述のものと同
じなので、ここではこのシステムによる変換の例を挙げ
る。日本語を原言語、英語を目的言語とし、「変電所を
対象としてテストを行なった。」という原言語入力を変
換する場合を考える。この場合の英語パターンは基本的
には、“〈SOMEONE〉conducts a test of〈SOMETHIN
G〉”であるが、このパターンには“〈FOR SOME PURPOS
E〉”,“〈SOMEHOW〉”,“〈SOMETIME〉”などが付加可
能である。これらの各々を付加したパターンをそれぞれ
別パターンとして扱うとパターンの数が爆発的に多くな
るので、本システムでは省略可能な構成要素を含む一つ
のパターンとして扱う(請求項7)。
【0025】また、同じ省略可能構成要素でも“〈FOR
SOME PURPOSE〉”がないと不安定な感じを与えるのに対
し、“〈SOMETIME〉”などはなければないで安定する。
従って、主語の“〈SOMEONE〉”など不可欠な要素も含
めて、パターンの構成要素の省略可能性を少なくとも r
equired (“〈SOMEONE〉”など), preferred (“〈FOR
SOME PURPOSE〉”など), optional (“〈SOMETIME〉”
など)の3段階に設定することができる。パターン構成
要素を獲得できなかった場合のシステムの振舞いには、
ユーザに問い合わせる、その要素は未知としたまま
処理を続行する、その要素を無視する、などが考えら
れるが、その要素の省略可能性に応じて振舞いを選択す
ることができる。この例で原言語入力から獲得できる構
成要素は“〈SOMETHING〉”に相当する「変電所」だけ
であるが、獲得できなかった他の構成要素についての処
理をこの省略可能性に応じて決定する。例えば、図7の
ように required,preferred な要素についてはユーザ
に問い合わせ、optional な要素は未知としたまま処理
を続ける(請求項8、請求項11)。ここで、required
なものについてのみ問い合わせ、preferred,optional
なものは未知としたまま処理を続けることも可能であ
り、そのどちらを選ぶかはユーザの指定による(請求項
10)。
SOME PURPOSE〉”がないと不安定な感じを与えるのに対
し、“〈SOMETIME〉”などはなければないで安定する。
従って、主語の“〈SOMEONE〉”など不可欠な要素も含
めて、パターンの構成要素の省略可能性を少なくとも r
equired (“〈SOMEONE〉”など), preferred (“〈FOR
SOME PURPOSE〉”など), optional (“〈SOMETIME〉”
など)の3段階に設定することができる。パターン構成
要素を獲得できなかった場合のシステムの振舞いには、
ユーザに問い合わせる、その要素は未知としたまま
処理を続行する、その要素を無視する、などが考えら
れるが、その要素の省略可能性に応じて振舞いを選択す
ることができる。この例で原言語入力から獲得できる構
成要素は“〈SOMETHING〉”に相当する「変電所」だけ
であるが、獲得できなかった他の構成要素についての処
理をこの省略可能性に応じて決定する。例えば、図7の
ように required,preferred な要素についてはユーザ
に問い合わせ、optional な要素は未知としたまま処理
を続ける(請求項8、請求項11)。ここで、required
なものについてのみ問い合わせ、preferred,optional
なものは未知としたまま処理を続けることも可能であ
り、そのどちらを選ぶかはユーザの指定による(請求項
10)。
【0026】いくつかの構成要素を最終的に獲得できな
かった場合も、その構成要素の省略可能性に応じて req
uired,preferred な要素については重要な構成要素が
欠落していることを明示するために“〈SOMEONE〉”な
どの一般代用記号を残したままの出力を生成し、option
al な要素は無視する(請求項8,請求項11)。ここ
でも、required なもののみ情報欠落を明示し、preferr
ed な要素の欠落も無視することも可能である。
かった場合も、その構成要素の省略可能性に応じて req
uired,preferred な要素については重要な構成要素が
欠落していることを明示するために“〈SOMEONE〉”な
どの一般代用記号を残したままの出力を生成し、option
al な要素は無視する(請求項8,請求項11)。ここ
でも、required なもののみ情報欠落を明示し、preferr
ed な要素の欠落も無視することも可能である。
【0027】以上の実施例においては、目的言語の表現
パターンと原言語の入力との適合度評価手段と、目的言
語の出力を生成するために目的言語のパターンが要求す
る情報を原言語の入力から検索・同定する手段とを、改
変容易なデータベースとその解釈・適用手段とによって
実現したものである。また、目的言語の表現パターンに
各構成要素の省略可能性を示す情報を付加することも提
案されている。しかしながら、目的言語の表現パターン
と原言語の入力との適合度評価手段と、目的言語の出力
を生成するために目的言語のパターンが要求する情報を
原言語の入力から検索・同定する手段とが改変困難であ
れば、言語変換システムの性能を漸時向上させていくこ
とが困難である。構成要素の省略可能性を示す情報を目
的言語の表現パターン語とに持っていたのでは、ほぼ同
じ意味を表す別々の表現パターンで同じデータを別々に
持つことになり、容量効率的に不経済であり、データ改
変も困難である。
パターンと原言語の入力との適合度評価手段と、目的言
語の出力を生成するために目的言語のパターンが要求す
る情報を原言語の入力から検索・同定する手段とを、改
変容易なデータベースとその解釈・適用手段とによって
実現したものである。また、目的言語の表現パターンに
各構成要素の省略可能性を示す情報を付加することも提
案されている。しかしながら、目的言語の表現パターン
と原言語の入力との適合度評価手段と、目的言語の出力
を生成するために目的言語のパターンが要求する情報を
原言語の入力から検索・同定する手段とが改変困難であ
れば、言語変換システムの性能を漸時向上させていくこ
とが困難である。構成要素の省略可能性を示す情報を目
的言語の表現パターン語とに持っていたのでは、ほぼ同
じ意味を表す別々の表現パターンで同じデータを別々に
持つことになり、容量効率的に不経済であり、データ改
変も困難である。
【0028】この点を解決したものが、以下に示す実施
例である。基本的な構成、処理の流れは前述のものと同
じなので、ここではこのシステムによる変換の例をあげ
る。日本語を原言語、英語を目的言語とする。本発明に
おける、目的言語の表現パターンと原言語の入力の適合
度を評価するための情報と、目的言語の出力を生成する
ために目的言語パターンが要求する情報を原言語の入力
から検索・同定するための情報とが記述されたデータの
例を表1に示す。
例である。基本的な構成、処理の流れは前述のものと同
じなので、ここではこのシステムによる変換の例をあげ
る。日本語を原言語、英語を目的言語とする。本発明に
おける、目的言語の表現パターンと原言語の入力の適合
度を評価するための情報と、目的言語の出力を生成する
ために目的言語パターンが要求する情報を原言語の入力
から検索・同定するための情報とが記述されたデータの
例を表1に示す。
【0029】
【表1】
【0030】以下、このデータを日英必要情報パターン
と呼ぶ。これは、 1.日本語入力の意味的な中心となる句により適合する
英語パターンを検索する手段 2.英語生成に必要な情報を日本語入力から検索・同定
する手段 で使用される。それぞれの手段のための情報種類の構造
形式を説明する。 1.中心語句と適合する英語パターンを検索するために
は、<English-Patterns>というラベルを持つ部分構造
がある。この中にはそれぞれに英語文型パターン辞書に
あるパターンの cross-reference があり、<English-P
atterns>中の最も適用し得る分子を選択するための条
件もある。例えば、<v-test-002>という分子を使用す
ると、“conduct a test”という英語の動詞句を生成す
るが、日本語入力では、「テストする」という動詞が名
詞化され、「行なう」で動詞句になる場合には適切と考
えられる。これを記述しているのは<v-test-002>に対
する<Restrictions>である。つまり、(@名詞化 表
層語句(行なう)-上位構造-機能名(をobj))という
条件あるいは BINARY_CONTRAST に関するテストという
条件がある。
と呼ぶ。これは、 1.日本語入力の意味的な中心となる句により適合する
英語パターンを検索する手段 2.英語生成に必要な情報を日本語入力から検索・同定
する手段 で使用される。それぞれの手段のための情報種類の構造
形式を説明する。 1.中心語句と適合する英語パターンを検索するために
は、<English-Patterns>というラベルを持つ部分構造
がある。この中にはそれぞれに英語文型パターン辞書に
あるパターンの cross-reference があり、<English-P
atterns>中の最も適用し得る分子を選択するための条
件もある。例えば、<v-test-002>という分子を使用す
ると、“conduct a test”という英語の動詞句を生成す
るが、日本語入力では、「テストする」という動詞が名
詞化され、「行なう」で動詞句になる場合には適切と考
えられる。これを記述しているのは<v-test-002>に対
する<Restrictions>である。つまり、(@名詞化 表
層語句(行なう)-上位構造-機能名(をobj))という
条件あるいは BINARY_CONTRAST に関するテストという
条件がある。
【0031】2.英語の必要情報を日本語解析結果から
検索・同定するためには、<Required>と<Preferred
>という分子が2つある。<Required>中の分子が文法
上では、必須と考えられる。例えば、<Subj-AGT>とい
う主語あるいは<DirObj-PATIENT>という目的語等。<
Preferred>中の分子が必須ではなくても、中心語句に
関する意味を十分伝えるためには、必要と考えられる。
例えば、テストを行なう場合のほとんどは、何のための
テストをすでに決定している。英語では、conduct a te
st と発言する時、for(some reason)とも発言するこ
とが多い。この現象を現すために、または日本語を使用
している使用者に教えるためとともに、本形式では、<
Preferred>という分子を採用している。日本語入力か
らこの情報を検索するため、<Japanese>という分子構
造がある。この構造では、目的の情報、即ち主語・目的
語等、に対応する日本語構造を記述する。例えば、「テ
ストする」に対する目的語が、主に、「対象」で、「X
Xを対象として、テストする。」のような文が多い。英
語文型パターン辞書の形式を表2に示す。
検索・同定するためには、<Required>と<Preferred
>という分子が2つある。<Required>中の分子が文法
上では、必須と考えられる。例えば、<Subj-AGT>とい
う主語あるいは<DirObj-PATIENT>という目的語等。<
Preferred>中の分子が必須ではなくても、中心語句に
関する意味を十分伝えるためには、必要と考えられる。
例えば、テストを行なう場合のほとんどは、何のための
テストをすでに決定している。英語では、conduct a te
st と発言する時、for(some reason)とも発言するこ
とが多い。この現象を現すために、または日本語を使用
している使用者に教えるためとともに、本形式では、<
Preferred>という分子を採用している。日本語入力か
らこの情報を検索するため、<Japanese>という分子構
造がある。この構造では、目的の情報、即ち主語・目的
語等、に対応する日本語構造を記述する。例えば、「テ
ストする」に対する目的語が、主に、「対象」で、「X
Xを対象として、テストする。」のような文が多い。英
語文型パターン辞書の形式を表2に示す。
【0032】
【表2】
【0033】英語必要情報パターンデータベースによっ
て、検索・同定された情報を用い、英語出力を生成する
ための辞書である。英語文の目標パターンを記述する<
Pattern>とその文で構成する<Component>という2つ
の分子がある。例えば、<v-test-002>の<Pattern>
が(conduct<n-test-002>)あるいは(conduct<n-test-
003>)で、さらに<n-test-002>の<Pattern>が(test
(<p-of-001>)(<vinf-to determine-002>)である。
<n-test-002>の<Pattern>の(<p-of-001>)という
のは、前置詞句(of+名詞句)を意味する。前置詞の目
的名詞句を本形式の<Component>の分子で、(X1X
1)と記述し、対応する文法機能を<DirObj-PATIENT>
と記述するとしている。同様に<n-test-002>の<Patt
ern>の(<vinf−-to determine−-002>)というのは、
動詞句を意味する。
て、検索・同定された情報を用い、英語出力を生成する
ための辞書である。英語文の目標パターンを記述する<
Pattern>とその文で構成する<Component>という2つ
の分子がある。例えば、<v-test-002>の<Pattern>
が(conduct<n-test-002>)あるいは(conduct<n-test-
003>)で、さらに<n-test-002>の<Pattern>が(test
(<p-of-001>)(<vinf-to determine-002>)である。
<n-test-002>の<Pattern>の(<p-of-001>)という
のは、前置詞句(of+名詞句)を意味する。前置詞の目
的名詞句を本形式の<Component>の分子で、(X1X
1)と記述し、対応する文法機能を<DirObj-PATIENT>
と記述するとしている。同様に<n-test-002>の<Patt
ern>の(<vinf−-to determine−-002>)というのは、
動詞句を意味する。
【0034】本形式を使用する変換の例を図8に示す。
図8(a)ではもとの日本語文と従来方式で得られた代
表的な英語訳文を示している。図8(b)は本形式を使
用する文生成する英語の目標文のパターンの例である。
図8(c)は本形式を使用する方式で生成する途中出力
の例である。図8(d)は日本語文の解析構造の例であ
る。原言語文「変電所を対象にして、テストを行なっ
た。」を構文解析すると図8(d)のような構造を得
る。この構造で示しているように、構文的には、「行な
う」という単語が原文の中心であるが、意味的には「テ
ストを行なう」という句が中心と思われる。本形式では
このような意味的な中心を中心語句と呼ぶ。入力してい
る構造から中心語句を決定し、構成してある部分に解析
し、検索キーとして本形式の日英必要情報辞書の<Engl
ish-Patterns>で問応する候補を検索する。この例文で
は「テストを行なう」を中心語句になっている句を更に解
析すると、動詞の「行なう」と名詞化された「テストする」
という2つの部分から構成している構造を得る。「テス
トする」をキーとして、図8のエントリーを検索する。
つぎに、エントリーの<English-Patterns>の<Restri
ctions>により検索すると、(@名詞化 表層語句(行
なう)-上位構造-機能名(をobj))という条件により、
<v-test-002>を目的パターンにする。
図8(a)ではもとの日本語文と従来方式で得られた代
表的な英語訳文を示している。図8(b)は本形式を使
用する文生成する英語の目標文のパターンの例である。
図8(c)は本形式を使用する方式で生成する途中出力
の例である。図8(d)は日本語文の解析構造の例であ
る。原言語文「変電所を対象にして、テストを行なっ
た。」を構文解析すると図8(d)のような構造を得
る。この構造で示しているように、構文的には、「行な
う」という単語が原文の中心であるが、意味的には「テ
ストを行なう」という句が中心と思われる。本形式では
このような意味的な中心を中心語句と呼ぶ。入力してい
る構造から中心語句を決定し、構成してある部分に解析
し、検索キーとして本形式の日英必要情報辞書の<Engl
ish-Patterns>で問応する候補を検索する。この例文で
は「テストを行なう」を中心語句になっている句を更に解
析すると、動詞の「行なう」と名詞化された「テストする」
という2つの部分から構成している構造を得る。「テス
トする」をキーとして、図8のエントリーを検索する。
つぎに、エントリーの<English-Patterns>の<Restri
ctions>により検索すると、(@名詞化 表層語句(行
なう)-上位構造-機能名(をobj))という条件により、
<v-test-002>を目的パターンにする。
【0035】パターンの検索ができてから、英語出力の
生成が必要とする情報が日本文の原文にあるか否かを確
認する。構造の分子<Required>により、<Subj-AGT>
が必須である。その分子<Japanese>により、原文の
「が」格が<Subj-AGT>と対応する。原文の解析構造に
は、「が」格がないので、必要情報が省略されている。
分子<Alternates>中の最後の候補を代用する。この例
では、SOMEONEを一般代用記号にする。同様に、次の<R
equired>の分子<DirObj-PATIENT>を原文に検索す
る。この場合には、対応する日本語として、「OOを対
象にする」が(@対象にする@を)で記述されているの
で、原文の「変電所」を検出し、英語の<DirObj-PATIE
NT>に変換する。次に、パターンの<Preferred>情報
を原文から検索する。本例に書いてある3つの分子はい
ずれも原文にはないので変換しない。ただし、ここでユ
ーザに問い合わせるのに必要な情報、例えば必要ならユ
ーザに問い合わせるようにという指示と質問文が(ask
“テストする目的は何ですか”)のように表1の日英必
要情報中にあれば、ユーザに問い合わせる。
生成が必要とする情報が日本文の原文にあるか否かを確
認する。構造の分子<Required>により、<Subj-AGT>
が必須である。その分子<Japanese>により、原文の
「が」格が<Subj-AGT>と対応する。原文の解析構造に
は、「が」格がないので、必要情報が省略されている。
分子<Alternates>中の最後の候補を代用する。この例
では、SOMEONEを一般代用記号にする。同様に、次の<R
equired>の分子<DirObj-PATIENT>を原文に検索す
る。この場合には、対応する日本語として、「OOを対
象にする」が(@対象にする@を)で記述されているの
で、原文の「変電所」を検出し、英語の<DirObj-PATIE
NT>に変換する。次に、パターンの<Preferred>情報
を原文から検索する。本例に書いてある3つの分子はい
ずれも原文にはないので変換しない。ただし、ここでユ
ーザに問い合わせるのに必要な情報、例えば必要ならユ
ーザに問い合わせるようにという指示と質問文が(ask
“テストする目的は何ですか”)のように表1の日英必
要情報中にあれば、ユーザに問い合わせる。
【0036】以上の検索を完了してから、本発明の英語
文型パターン辞書(表1)を使用して、英語出力を生成
する。以前検索されている<v-test-002>を用い、(co
nduct<n-test-002>)ないし、(conduct<n-test-003
>)の条件を検索する。どちらかを選択するのは、<n-
test-002>と<n-test-003>の条件で確定する。2つの
場合でも、条件になるのは分子<Component>に記述し
てある。<n-test-002>の場合には、<Xnnn-BINARY_CO
NTRAST>という<Component>があり、<n-test-003>
の場合には、<Xnnn-BOOLEAN>という<Component>で
あった。しかしながら、日本語の原文にはどちらも存在
しないので選択できない。英語では、どちらかの<Comp
onent>を入れると、より自然に完成している出力を生
成できるので、この段階で最初の<Xnnn-BINARY_CONTRA
ST>を入れることにする。この生成した出力をユーザに
表示し、ユーザの判断で完成することもできる。
文型パターン辞書(表1)を使用して、英語出力を生成
する。以前検索されている<v-test-002>を用い、(co
nduct<n-test-002>)ないし、(conduct<n-test-003
>)の条件を検索する。どちらかを選択するのは、<n-
test-002>と<n-test-003>の条件で確定する。2つの
場合でも、条件になるのは分子<Component>に記述し
てある。<n-test-002>の場合には、<Xnnn-BINARY_CO
NTRAST>という<Component>があり、<n-test-003>
の場合には、<Xnnn-BOOLEAN>という<Component>で
あった。しかしながら、日本語の原文にはどちらも存在
しないので選択できない。英語では、どちらかの<Comp
onent>を入れると、より自然に完成している出力を生
成できるので、この段階で最初の<Xnnn-BINARY_CONTRA
ST>を入れることにする。この生成した出力をユーザに
表示し、ユーザの判断で完成することもできる。
【0037】
【効果】以上の説明から明らかなように、本発明による
と、以下のような効果がある。 (1)請求項1に対応する効果: 適当かつ自然な訳文
を生成すことが前向き構造変換方式より容易である。必
要とするデータ量が対訳例文を用いる翻訳方式のものよ
り少なくて済む。 (2)請求項2に対応する効果: 使用者が目的言語を
母国語とする場合は使用者にとって理解し易く、使用者
が目的言語を得意としない場合は使用者に情報欠落を意
識させて目的言語が必要とする情報についての学習を促
すことができる。 (3)請求項3に対応する効果: データ記述がはるか
に容易になる。 (4)請求項4に対応する効果: 適当かつ自然な訳文
を生成することが前向き構造変換方式より容易である。
必要とするデータ量が全情報を使用者への問い合わせに
よって獲得する方式に比べて少なくて済む。使用者に被
支配者感を与えない。不完全な出力を生成することが少
ない。 (5)請求項5に対応する効果: 無用の問い合わせが
少なくて済む。問い合わせする内容を記憶しておいて次
の検索・同定作業を行なう必要がないので効率的であ
り、処理も簡単である。 (6)請求項6に対応する効果: 無用の問い合わせが
少なくて済む。問い合わせ時点で、原言語入力からの検
索・同定で得られた全ての情報(とそれ以前の問い合わ
せで得られた全ての情報)を利用することができるの
で、無用の問い合わせを更に減らしたり、使用者が答え
易い質問文で問い合わせることができる。 (7)請求項7に対応する効果: 目的言語のパターン
の中に必須要素だけでなく省略可能要素も含むことを許
すことにより、省略可能要素が異なるだけの複数パター
ンを一つのパターンとして扱うことができるので容量効
率と処理効率が向上する。 (8)請求項8〜12に対応する効果: 目的言語のパ
ターン中の各構成要素の省略可能性およびユーザの希望
に応じた柔軟な処理を行なうことができる。 (9)請求項13,14に対応する効果: システムの
漸時的性能向上が容易になる。 (10)請求項15に対応する効果: システムの漸時
的性能向上が容易になるとともに、容量的効率も向上す
る。
と、以下のような効果がある。 (1)請求項1に対応する効果: 適当かつ自然な訳文
を生成すことが前向き構造変換方式より容易である。必
要とするデータ量が対訳例文を用いる翻訳方式のものよ
り少なくて済む。 (2)請求項2に対応する効果: 使用者が目的言語を
母国語とする場合は使用者にとって理解し易く、使用者
が目的言語を得意としない場合は使用者に情報欠落を意
識させて目的言語が必要とする情報についての学習を促
すことができる。 (3)請求項3に対応する効果: データ記述がはるか
に容易になる。 (4)請求項4に対応する効果: 適当かつ自然な訳文
を生成することが前向き構造変換方式より容易である。
必要とするデータ量が全情報を使用者への問い合わせに
よって獲得する方式に比べて少なくて済む。使用者に被
支配者感を与えない。不完全な出力を生成することが少
ない。 (5)請求項5に対応する効果: 無用の問い合わせが
少なくて済む。問い合わせする内容を記憶しておいて次
の検索・同定作業を行なう必要がないので効率的であ
り、処理も簡単である。 (6)請求項6に対応する効果: 無用の問い合わせが
少なくて済む。問い合わせ時点で、原言語入力からの検
索・同定で得られた全ての情報(とそれ以前の問い合わ
せで得られた全ての情報)を利用することができるの
で、無用の問い合わせを更に減らしたり、使用者が答え
易い質問文で問い合わせることができる。 (7)請求項7に対応する効果: 目的言語のパターン
の中に必須要素だけでなく省略可能要素も含むことを許
すことにより、省略可能要素が異なるだけの複数パター
ンを一つのパターンとして扱うことができるので容量効
率と処理効率が向上する。 (8)請求項8〜12に対応する効果: 目的言語のパ
ターン中の各構成要素の省略可能性およびユーザの希望
に応じた柔軟な処理を行なうことができる。 (9)請求項13,14に対応する効果: システムの
漸時的性能向上が容易になる。 (10)請求項15に対応する効果: システムの漸時
的性能向上が容易になるとともに、容量的効率も向上す
る。
【図1】 本発明による言語変換方式の一実施例を説明
するための構成図である。
するための構成図である。
【図2】 本発明による言語変換方式を説明するための
フローチャートである。
フローチャートである。
【図3】 変換例を示す図である。
【図4】 本発明による言語変換方式の他の実施例を示
す図である。
す図である。
【図5】 本発明による言語変換方式を説明するための
他のフローチャートである。
他のフローチャートである。
【図6】 他の変換例を示す図である。
【図7】 表示例を示す図である。
【図8】 更に他の変換例を示す図である。
1…制御機構、2…原言語解析機構、3…適合度評価機
構、4…検索・同定機構、5…目的言語文生成機構、6
…目的言語パターンデータベース、7…問い合わせ機
構。
構、4…検索・同定機構、5…目的言語文生成機構、6
…目的言語パターンデータベース、7…問い合わせ機
構。
Claims (15)
- 【請求項1】 原言語から目的言語への変換を計算機を
用いて行なうシステムにおいて、目的言語の表現パター
ンのデータベースと、目的言語の表現パターンと原言語
の入力との適合度評価手段と、目的言語の出力を生成す
るために目的言語のパターンが要求する情報を原言語の
入力から検索して同定する検索・同定手段と、前記適合
度評価手段による適合度に応じて原言語の入力に適合す
る目的言語のパターンを選択する選択手段と、前記検索
・同定手段による必要な情報の原言語の入力の検索・同
定により目的言語の出力を生成する出力手段とを有する
ことを特徴とする言語変換方式。 - 【請求項2】 前記目的言語の出力を生成するために必
要な情報を決定することができなかった場合には、その
情報を未知としたままの不完全な目的言語の出力を生成
することを特徴とする請求項1記載の言語変換方式。 - 【請求項3】 前記原言語の入力として原言語文の解析
構造をとり、表層語句を検索キーとして、あるいは文法
的機能、意味的機能など通常検索キーとして使われるも
のと表層語句の組合せを検索キーとして検索・同定を行
ない得ることを特徴とする請求項1記載の言語変換方
式。 - 【請求項4】 原言語から目的言語への変換を計算機を
用いて行なうシステムにおいて、目的言語の表現パター
ンのデータベースと、目的言語の表現パターンと原言語
の入力との適合度評価手段と、目的言語の出力を生成す
るために目的言語パターンが要求する情報を原言語の入
力から検索して同定する検索・同定手段と、目的言語の
出力を生成するために必要な情報をユーザとの質問・応
答によって獲得する問い合せ手段と、前記適合度評価手
段による適合度に応じて原言語の入力に適合する目的言
語のパターンを選択する選択手段と、前記検索・同定手
段による必要な情報の原言語の入力の検索・同定と、前
記問い合せ手段によるユーザとの質問・応答との組合せ
で目的言語の出力を生成する出力手段とを有することを
特徴とする言語変換方式。 - 【請求項5】 前記目的言語の出力の生成に必要な情報
を原言語の入力からの検索・同定によって得られなかっ
た場合、直ちにユーザに対して質問を発して情報の補填
をはかることを特徴とする請求項4記載の言語変換方
式。 - 【請求項6】 前記目的言語出力の生成に必要な情報全
てを原言語の入力からの検索・同定によって得ることを
まず試み、得られなかった情報がある場合に、ユーザに
対して質問を発して情報の補填をはかることを特徴とす
る請求項4記載の言語変換方式。 - 【請求項7】 原言語から目的言語への変換を計算機を
用いて行なうために、目的言語の表現パターンのデータ
ベースと、目的言語の表現パターンと原言語の入力との
適合度評価手段と、目的言語の出力を生成するために目
的言語のパターンが要求する情報を原言語の入力から検
索して同定する検索・同定手段とを有し、原言語の入力
に適合する目的言語のパターンの選択と、必要な情報の
原言語の入力の検索・同定またはユーザへの問い合わせ
により目的言語の出力を生成する言語変換システムにお
いて、目的言語のパターン中に必須要素だけでなく省略
可能要素も含むことを許すことにより、省略可能要素が
異なるだけの複数のパターンを一つのパターンとして扱
うことを特徴とする言語変換方式。 - 【請求項8】 前記目的言語のパターンの各構成要素に
その省略可能性の程度を示す情報を付加し、該情報に応
じて、前記構成要素を原言語入力から獲得できなかった
場合のシステムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有
することを特徴とする請求項7記載の言語変換方式。 - 【請求項9】 前記目的言語のパターンの各構成要素の
省略可能性の程度に応じて、前記構成要素を原言語の入
力からもユーザへの問い合わせによっても獲得できなか
った場合のシステムの振舞いを決定する振舞い決定手段
を有することを特徴とする請求項8記載の言語変換方
式。 - 【請求項10】 前記目的言語のパターンの各構成要素
の省略可能性の程度に応じて、前記構成要素を獲得でき
なかった場合のシステムの振舞いを決定する振舞い決定
手段を複数有し、ユーザの指定などに応じてその中から
一つの振舞い決定手段を選択的に使用することを特徴と
する請求項8又は9記載の言語変換方式。 - 【請求項11】 前記目的言語のパターンの構成要素を
原言語入力から獲得できなかった場合に、前記構成要素
の省略可能性の程度に応じて、ある場合はユーザに問い
合わせ、ある場合はその構成要素を未知としたまま処理
を続けるようにシステムの振舞いを決定する振舞い決定
手段を有することを特徴とする請求項8記載の言語変換
方式。 - 【請求項12】 前記目的言語のパターンの構成要素を
最終的に獲得できなかった場合に、前記構成要素の省略
可能性の程度に応じて、ある場合はその構成要素が欠落
していることを明示するような主力を生成し、ある場合
は前記構成要素を無視した出力を生成するようにシステ
ムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有することを特
徴とする8又は9記載の言語変換方式。 - 【請求項13】 原言語から目的言語への変換を計算機
を用いて行なうために、目的言語の表現パターンのデー
タベースを有し、目的言語の表現パターンと原言語の入
力の適合度を評価するための情報と、目的言語の出力を
生成するために目的語言語のパターンが要求する情報を
原言語の入力から検索・同定するための情報とが記述さ
れたデータベースを有し、該データベースを有し、該デ
ータベースに記述された情報を解釈・適用する手段を有
し、該解釈・適用により原言語入力に適合する目的言語
のパターンの選択と、必要な情報の原言語の入力の検索
・同定を行なうことにより目的言語の出力を生成するこ
とを特徴とする言語変換方式。 - 【請求項14】 前記目的言語の表現パターンが要求す
る情報を原言語の入力から検索・同定するための情報の
代わりに、あるいはそれに加えて、ユーザに問い合わせ
るための情報を記述したデータベースと、該情報を解釈
・適用する手段とを有することを特徴とする請求項13
記載の言語変換方式。 - 【請求項15】 前記目的言語の表現パターンと原言語
の入力の適合度を評価するための情報と、目的言語の出
力を生成するために目的言語のパターンが要求する情報
を原言語の入力から検索・同定するための情報またはユ
ーザに問い合わせるための情報とに加えて、目的言語の
パターン中の各構成要素の省略可能性の程度を示す情報
を記述したデータベースを有し、該省略可能性に応じて
システムの振舞いを決定する振舞い決定手段を有するこ
とを特徴とする請求項13又は14記載の言語変換方
式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US07/899,269 US5338976A (en) | 1991-06-20 | 1992-06-16 | Interactive language conversion system |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17594491 | 1991-06-20 | ||
| JP3-175944 | 1991-06-20 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0561906A true JPH0561906A (ja) | 1993-03-12 |
| JP2922701B2 JP2922701B2 (ja) | 1999-07-26 |
Family
ID=16004987
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3351636A Expired - Fee Related JP2922701B2 (ja) | 1991-06-20 | 1991-12-11 | 言語変換方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2922701B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07141374A (ja) * | 1993-11-12 | 1995-06-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 機械翻訳装置 |
| JPH07210558A (ja) * | 1994-01-20 | 1995-08-11 | Fujitsu Ltd | 機械翻訳装置 |
| JPH09305607A (ja) * | 1996-05-13 | 1997-11-28 | Sony Corp | 翻訳装置および翻訳方法 |
-
1991
- 1991-12-11 JP JP3351636A patent/JP2922701B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07141374A (ja) * | 1993-11-12 | 1995-06-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 機械翻訳装置 |
| JPH07210558A (ja) * | 1994-01-20 | 1995-08-11 | Fujitsu Ltd | 機械翻訳装置 |
| JPH09305607A (ja) * | 1996-05-13 | 1997-11-28 | Sony Corp | 翻訳装置および翻訳方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2922701B2 (ja) | 1999-07-26 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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