JPH1097538A - 機械翻訳装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力文から、その入力文に近いと思われる例
文およびその翻訳文を表示することによりコミュニケー
ションを図る装置において、その例文中に特定の単語に
置換可能な可変部を設けることにより、ひとつの例文で
多くの文に対応することが可能となるが、可変部に備え
られた単語に該当しない場合、閾値より低くなり、近い
例文であっても候補として選出されないという問題があ
る。 【解決手段】 可変部以外の文構成要素がほとんど一致
しており、可変部のみが一致してない場合の状態を正し
く判断し、可変部は一致していないが、意味的に近い例
文を確実に表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、第一言語による会
話文を第二言語に翻訳する際に、予め登録されている会
話用例文を利用して翻訳を行う機械翻訳装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】観光等で海外に出かける機械が多くなっ
た現在では、外国での会話に困らないように多くの会話
表現を集めた会話用例集が多く出版されている。また、
これらの会話用例集を電子化し、キー操作等で会話用例
文を選び出して選び出された会話用例文の翻訳文を表示
する機械翻訳装置が提案されている。例えば、特願昭５
６−１４７２６３号公報の発明がそれに当たる。また、
この機械翻訳装置においては、あらかじめ会話用例文に
可変部をもうけ、入力された自由文の一部の単語が入れ
替わっても同じ例文を用いることによって、メモリを節
約しつつ例文のバリエーションを増やすことができる。

【０００３】また、翻訳したい文を自由に入力すること
によって最適な会話用例文を自動的に選択してその翻訳
文を表示する機械翻訳装置が提案されている。この機械
翻訳装置も可変部を備えており、入力された語句に自動
的に置換することによって、入力文に近い文を生成し、
出力する構成となっている。

【０００４】この方式では、会話用例文と、各例文を特
徴づける語句で類語ごとにグルーピングされたものを、
多数記憶している。前者を定型文、後者を意味素性と呼
んでいる。また、可変である意味素性を可変意味素性と
呼んでいる。

【０００５】この方式では、入力文から意味素性を抽出
し、それらの組み合わせのパターンの近い定型文を検索
する。その際、入力文と各定型文が、意味素性の組み合
わせのパターンとしてどのくらい一致しているかを判定
する必要がある。従来の技術では、入力文と各定型文の
一致度を各単語単位の一致によって算出し、ある閾値以
上の定型文だけを表示する方法を採っている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、入力文
とある定型文が、可変意味素性だけ一致せず、文の他の
部分はすべて一致するような場合に、一致度を計算する
と閾値を超えず、意味は非常に近いのに表示されない場
合がある。しかし、可変意味素性だけ異なるような文に
対しては、翻訳結果として表示すると、そこだけユーザ
が自分で置き換えて相手に伝えることも可能であり、よ
りコミュニケーションの機会が広がることになる。

【０００７】例として、「添乗員とはぐれました」とい
う入力があったとする。これに対してその通りの文意の
定型文は存在せず、「友人とはぐれました」という定型
文が最も近いものとしてあったとする。ここで、「友
人」にあたる部分は可変意味素性で、かつ「添乗員」な
る要素は登録されていないとする。

【０００８】「添乗員」の部分が違っていても、「はぐ
れました」という表現の訳が分かれば、その部分をコミ
ュニケーションに役立てられる可能性は高い。しかし
「添乗員とはぐれました」と「友人とはぐれました」の
一致度を計算すると、閾値より低くなってしまい、従来
方式では表示されないことがありうる。従って「友人と
はぐれました」という検索結果は得られず、「友人」の
部分だけ「添乗員」に置き換えて伝えることもできな
い。

【０００９】本発明では、可変意味素性以外の文構成要
素がほとんど一致していて、可変意味素性が一致してい
ない状態を正しく把握することによって、可変意味素性
が一致していないが意味的に近い定型文を確実に表示す
る。

【００１０】また、旅行の場面において、地名、人名な
どの固有名詞が話題にのぼる頻度は非常に高い。また、
外国の地名、人名などは日本語でカタカナ表示されるこ
とが多い。しかし、カタカナ文字列の一部をある意味素
性と誤解して、意味のかけ離れた定型文を表示すること
がある。

【００１１】例として、「サンフランシスコまで幾らで
すか」という入力があったとする。ここで「サンフラン
シスコ」という意味素性は存在せず、その一部の「フラ
ン」のみを「貨幣単位」なる可変意味素性として抽出し
たとする。すると、「フランで幾らですか」などの意味
的にかけ離れた定型文との一致度が高くなり、この文を
表示してしまう。

【００１２】本発明は、カタカナなどのように文の他の
部分と字種が異なる部分列でかつ意味素性として登録さ
れていない文字列を一つの未知語とみなすことによっ
て、意味のかけ離れた文を表示することを抑制し、確実
に意味の近い文を表示するものである。

【００１３】同じように、カタカナで示される地名など
の固有名詞を含んだ文の入力があり、その固有名詞を除
いた他の部分はすべて一致している定型文が存在するに
もかかわらず、その部分が一致しないがために全体の一
致度が低くなり、意味は非常に近いのに表示されない。
また、定型文において固有名詞に相当する部分は、多く
の場合可変意味素性である。

【００１４】例として、「サンフランシスコまで幾らで
すか」という入力があったとする。これに対して「ニュ
ーヨークまで幾らですか」という定型文が存在するが、
「ニューヨーク」が「地名」可変意味素性であり、それ
には「サンフランシスコ」なる要素は含まれないとす
る。これらは明らかに同様の文意を持つが、一致度を計
算すると閾値より低くなり、従来の方式では表示されな
い。

【００１５】本発明では、カタカナなどのように文の他
の部分と字種が異なる部分文字列でかつ意味素性として
登録されていない文字列を、任意の可変意味素性、もし
くは特定の可変意味素性とみなすことによって、可変意
味素性の要素として登録されていない固有名詞などの入
力の場合にでも、確実に意味の近い文を表示する。

【００１６】また、第一言語において人名などの固有名
詞が入力された場合など、それが可変意味素性の要素と
して登録してあることはまれであり、入力された文その
ままの訳文を得ることはほとんど不可能である。

【００１７】例として、「私の名前はキムラです」とい
う入力があったとする。これに対して「私の名前は鈴木
です」という定形文が存在するが、「鈴木」が「人名」
可変意味素性であり、それには「キムラ」なる要素が含
まれていない場合、この文が翻訳結果として表示されて
も、使用者が「鈴木」に相当する部分を「キムラ」に置
き換える必要があり不便である。

【００１８】よって、本発明では、カタカナなどのよう
に文の他の部分と字種が異なる部分列でかつ意味素性と
して登録されていない文字列を、ローマ字などのように
第二言語で使用される辞書に変換して訳語として表示す
ることによって、第一言語の固有名詞も第二言語に即し
た形で翻訳する。

【００１９】さらに、翻訳結果が表示される際、可変意
味素性が一致しておらず入力していない単語が挿入され
ている場合に、表示されている文と入力文が意味的に近
いのかどうか分かりにくい場合がある。

【００２０】例として、「サンフランシスコまでバスで
幾らですか」と入力し、「ニューヨークまでバスで幾ら
ですか」という定型文が検索されたとする。この定型文
が翻訳(検索)結果として表示された際、入力文と定型文
は、文頭の「ニューヨーク」と「サンフランシスコ」
で、文字面が大きく異なっており、文意は非常に近いに
もかかわらず、それがぱっと見た目では分かりにくい。
意味の近い文は検索されなかった、と誤解してしまう可
能性がある。

【００２１】そこで、本発明においては、定型文中の可
変意味素性が入力文と一致しなかった場合に、その可変
意味素性の要素ではないある特定の文字または文字列を
挿入して表示することによって、可変意味素性が一致し
なかったことを明示し、文の他の構成要素の一致の如何
を分かりやすくする。

【００２２】また、例えば日本語から英語に訳す場合の
Mr.／Ms.等の敬称等、第二言語では必ず表現されるが、
第一言語では必ずしも表現されない言語表現の入力があ
った場合、第二言語として躍出する場合どの単語を用い
ればよいかの情報が第一言語中にないために、適切な第
二言語の文を生成できない。

【００２３】例として、「鈴木さんを呼び出してもらえ
ますか」という入力があったとする。これを英訳する場
合には、「Mr. Suzuki」なのか「Ms. Suzuki」なのかを
明示する必要がある。しかし入力にはそれを判断するた
めの情報が存在しない。

【００２４】そこで、本発明においては、第二言語で必
須の表現を第一言語中にも可変意味素性として存在さ
せ、翻訳結果が表示された後に使用者に正しい要素を選
択させることによって、常に第二言語の文化に沿った表
現を生成する。

【００２５】

【課題を解決するための手段】

＜請求項１の手段＞ 第一言語の会話の用例文と、その
翻訳文である第二言語の文とを対にして登録している対
訳データベースと、意味素性とその意味素性として抽出
する表記を定義して記憶した意味素性辞書と、同一の意
味素性であり、置換可能な単語を登録している可変意味
素性辞書と、前記対訳データベースを検索するための入
力文を入力する入力手段と、前記入力手段から入力され
た入力文に基づいて、前記対訳データベース、前記意味
素性辞書及び前記可変意味素性辞書を検索する検索手段
と、前記検索手段により前記対訳データベース及び前記
意味素性辞書から検索された例文に対し、前記可変意味
素性辞書に基づいて置換を行う置換手段と、前記検索手
段及び置換手段によって抽出された例文と、前記入力手
段から入力された入力文との一致度を算出する解析手段
と、記解析手段に基づいて、例文の翻訳文を出力する出
力手段を備えた装置であって、前記解析手段において、
前記検索された翻訳文中に可変意味素性が存在し、前記
入力手段の入力において該可変意味素性に対応する素性
が存在せず、さらに一致しない意味素性が唯一である場
合は、該可変意味素性を一致したものとして一致度を求
めることによって、上記課題を解決する。

【００２６】＜請求項２の手段＞ 前記解析手段におい
て、前記入力文において、他の部分と字種が異なる部分
文字列であり、意味素性として前記意味素性辞書及び可
変意味素性辞書に登録されていない文字列を未知語とし
て認識し、一致度を求めることにより上記課題を解決す
る。

【００２７】＜請求項３の手段＞ 前記解析手段におい
て、前記入力文中の、他の部分と字種が異なる部分文字
列であり、意味素性として前記意味素性辞書及び可変意
味素性辞書に登録されていない文字列を、特定の可変意
味素性として認識し、一致度を求めることにより上記課
題を解決する。

【００２８】＜請求項４の手段＞ 前記置換手段におい
て、前記入力文中の、他の部分と字種が異なる部分文字
列であり、意味素性として前記意味素性辞書及び可変意
味素性辞書に登録されていない文字列を、特定の字種に
変換することにより上記課題を解決する。

【００２９】＜請求項５の手段＞ 前記置換手段におい
て、前記検索された翻訳文中の可変意味素性に相当する
文字列が、前記入力文に存在しない場合に、可変意味素
性内に特定の文字列を挿入して表示することにより上記
課題を解決する。

【００３０】＜請求項６の手段＞ 前記置換手段におい
て、第二言語では必ず表現されるが、第一言語では必ず
しも表現されない言語表現に対して、第二言語における
表現を可変意味素性とし、翻訳結果に対して付与して表
示することにより上記課題を解決する。

【００３１】

【発明の実施の形態】以下に、図面を用いて本願発明を
詳細に説明する。以下の例では第一言語として日本語
を、第二言語として英語を用いる。特にこれらの言語に
限定されるのではないことは明らかである。図２は本発
明の一実施形態における機械翻訳装置の外観を表したも
のである。日本語と英語の文例を対にして多数格納して
おり、これらを液晶ディスプレイ２に表示できるように
なっている。また、この装置は入力インタフェースとし
て専用ペン１５による手書き文字認識を用いている。デ
ィスプレイはＣＲＴなど液晶以外のものを用いるのも可
能であるし、入力手段は音声やキーボード入力などの他
の手段も可能である。

【００３２】図１はこのような機械翻訳装置の回路構成
の概要を表したものである。機械翻訳装置は各種制御の
中枢的な機能を果たすためのＣＰＵ（中央処理装置）１
を配置している。ＣＰＵ１はデータバス等のバス１８を
通じてＲＯＭ６、作業用メモリ５、表示用ドライバ３、
入力認識部４のそれぞれと接続されている。

【００３３】ＲＯＭ６はこの機械翻訳装置の各種制御を
行うためのプログラムや、多数のフレーズ等を格納した
大容量のリードオンリメモリである。作業用メモリ５は
プログラムの実行に際して必要とされるデータを一時的
に格納するためのランダムアクセスメモリである。表示
用ドライバ３は液晶ディスプレイ２に対訳文などを表示
する際のドライバである。入力認識部４は、図２の手書
き入力ボード１４からの専用ペン１５による入力データ
を認識する。

【００３４】また、ＲＯＭ６内には、対訳データベース
７、意味素性辞書８、可変意味素性辞書９が格納されて
いる。対訳データベース７は例えば番地０〜５０００
０、意味素性辞書８は番地５０００１〜７００００、可
変意味素性辞書９は番地７０００１〜１０００００とい
うように格納されている。

【００３５】ＣＰＵ１は動作の性質から解析部１０、検
索部１１、置換部１２、制御部１３に分けられる。解析
部１０は入力認識部によって認識された入力データを解
析する。検索部１１はＲＯＭ６に格納されている対訳デ
ータベース７、意味素性辞書８、可変意味素性辞書９を
検索する。置換部１２は可変意味素性要素を置換する。
制御部１３は画面表示の制御など、上記以外の制御を行
う。

【００３６】以下、対訳データベース７、意味素性辞書
８、可変意味素性辞書９のデータ構造の一実施形態を説
明する。これらは以下の説明において、一部を除いて共
通である。

【００３７】対訳データベース７には、海外旅行の際に
翻訳して現地の人に伝えたい有用な文例が次のような形
で多数定義されている。

【００３８】 文例１ ｛ニューヨーク｝まで幾らですか。 How much is it to ｛New York｝? ｛地名｝ まで 幾ら ですか 文例２ ｛ニューヨーク｝から｛シカゴ｝まで幾らですか。 How much is it from ｛New York｝$1$ to ｛Chicago｝$2$ ? ｛地名｝ から ｛地名｝ まで 幾ら ですか ここで、文例の一行目は表示される日本文、二行目はそ
の訳文であり、翻訳結果として日本文と一緒に表示され
る英文、三行目はこの対訳文に対応づけられている意味
素性の集合である。これを意味素性列と呼ぶ。ま
た、｛｝で囲まれた部分は可変意味素性である。

【００３９】意味素性とは、文例を検索する際のキーワ
ードとなる文字列であり、各日本文の一文節にひとつず
つ割当てられることが多い。文例１の「ニューヨークま
で幾らですか」においては、「ニューヨーク」「まで」
「幾ら」「ですか」がこの文の意味素性となっている。
正確にはこれらは意味素性の名称であり、どういう文字
列をこれらの意味素性として定義するかは意味素性辞書
８に記述してある。

【００４０】また、文例１の「ニューヨーク」は可変意
味素性である。文例１のこの箇所には「ロンドン」「オ
ックスフォード」など色々な地名が入り得ると、翻訳で
きる文章が倍増して非常に有効である。そこでこの箇所
に入りうる日本語文字列とその訳語を可変意味素性辞書
９に定義し、その集合を「地名」というひとつの可変意
味素性として扱う。

【００４１】対訳データベース７においては、意味素性
列部に｛｝で囲って可変意味素性の名称を記述し、その
一要素を一行目の日本文中の｛｝内に書く。また、二行
目の英文中の｛｝内にその訳語を書く。日本文、英文の
｛｝内は可変意味素性辞書９に対訳として定義されてい
る。また、これらはこの文例における当該可変意味素性
の代表値の役割をする。つまり、入力に当該可変意味素
性にあたる文字列がなければ、この要素を表示する。

【００４２】例えば、文例１は「地名」という名称の可
変意味素性をひとつ持ち、この文における当該可変意味
素性の代表値は「ニューヨーク」であり、その訳語は
「NewYork」である。

【００４３】一文中に複数個可変意味素性がある場合、
日本文中での可変意味素性の出現順と意味素性列の可変
意味素性の出現順が一致している。同様に文例２は「地
名」という名称の可変意味素性をふたつ持ち、この文に
おけるひとつめの「地名」可変意味素性の代表値は「ニ
ューヨーク」であり、その訳語は「New York」である。
ふたつめの「地名」可変意味素性の代表値は「シカゴ」
であり、その訳語は「Chicago」である。

【００４４】また、文例２の｛｝記号の後ろの$1$、$2$
は、それぞれ当該「地名」可変意味属性が日本文におけ
るひとつめ、ふたつめの可変意味素性に対応しているこ
とを示している。

【００４５】つまり、「ニューヨーク」が入っているひ
とつめの「地名」可変意味素性は｛New York｝$1$に、
「シカゴ」が入っているふたつめの「地名」可変意味素
性は｛Chicago｝$2$に対応している。

【００４６】また、可変でない意味素性を可変意味素性
から区別するときは、不変意味素性という。

【００４７】意味素性辞書８内には、意味素性の名称
と、その意味素性として抽出する日本語文字列が定義さ
れている。例えば「から」「まで」「幾ら」「ですか」
という意味素性は意味素性辞書８内に次のように定義さ
れている。

【００４８】［意味素性辞書８］ から から まで まで 幾ら 幾ら いくら ですか ですか なのですか これは、右側の日本語文字列を、左側の名称の意味素性
として定義している、という意味である。例えば、「い
くら」という文字列は「幾ら」という名称の意味素性と
して定義されている。

【００４９】可変意味素性辞書９内には、可変意味素性
の名称と、それに含まれる要素としての日本語文字列、
それらに対応する英語訳語が定義されている。例えば
「地名」という可変意味素性の要素とその訳語の集合は
可変意味素性辞書９内に次のように定義されている。

【００５０】［可変意味素性辞書９］ 地名 ニューヨーク New York シカゴ Chicago ロンドン London オックスフォード Oxford これは、左側の日本語文字列（「ニューヨーク」など）
を、「地名」という可変意味素性の要素として定義し、
その訳語を当該文字列の右側の英語文字列（「New Yor
k」など）と定義する、という意味である。

【００５１】以下、この機械翻訳装置の動作を説明す
る。以下は請求項に共通の処理の説明である。この機械
翻訳装置の基本動作は、ユーザが被翻訳文を入力し、そ
の文から意味素性を検出し、その意味素性から定型文を
検出し、その定型文中の可変意味素性を置換し表示す
る、というものである。

【００５２】以下、ユーザが入力した被翻訳文を入力
文、機械翻訳装置が格納している日本文を定型文とい
う。定型文とその翻訳文の英語文の対を言う際は対訳文
という。

【００５３】この機械翻訳装置の動作を図３のフローチ
ャートに沿って説明する。説明は図３のフローチャート
の各ステップについて詳細を示す形で行う。「ロンドン
までいくらですか」という文を翻訳する過程を例にとる
（以下、この文を入力文１と呼ぶ）。

【００５４】＜ステップＡ１＞ＣＰＵ１の制御部１３
が、表示用ドライバ３を通じて液晶ディスプレイ１４に
図４の「被翻訳文入力画面」を表示する。

【００５５】＜ステップＡ２＞ユーザが図４の被翻訳文
入力画面において、手書き入力ボード１６に専用ペン１
５によって「ロンドンまでいくらですか」と手書きで入
力する。図５は入力途中の図、図６は入力が終了した状
態である。

【００５６】＜ステップＡ３＞ユーザが図６の通訳アイ
コン１７を押す。この入力文は入力認識部４によって認
識され、作業用メモリ５に格納される。その後、ステッ
プＡ４に移る。

【００５７】＜ステップＡ４＞ＣＰＵ１の解析部１０
が、ステップＡ３で作業用メモリ５に格納した入力文１
から、部分文字列を作成し、作業用メモリ５に格納す
る。次に、ステップＡ５に移る。入力文１の部分文字列
には以下のようなものがある。

【００５８】 これらを作業用メモリ５に格納しておく。

【００５９】＜ステップＡ５＞ＣＰＵ１の検索部１１
が、ステップＡ４において作業用メモリ５に格納した入
力文１の部分文字列をキーに、ＲＯＭ６に格納されてい
る意味素性辞書８と可変意味素性辞書９内を検索する。
部分文字列のうち意味素性辞書８に意味素性として定義
されている文字列があれば、ＣＰＵ１の検索部１１はそ
の文字列と意味素性の名称を対で作業用メモリ５に格納
し、ステップＡ６に移る。なければステップＡ１６に移
る。

【００６０】また、この時、部分文字列を前から順番に
検索し、その順序を保存しておくことによって、各意味
素性の入力文での出現順も保存しておく。

【００６１】以下、入力文１の部分文字列「いくら」を
キーとして意味素性辞書８、可変意味属性辞書９を検索
する過程を説明する。

【００６２】ＣＰＵ１の検索部１１が、ＲＯＭ６に格納
されている意味素性辞書８内を５０００１番地から順に
一行ずつ読み込み作業用メモリ５に格納する。意味素性
辞書８の各行には左側に各意味素性の名称が、右側にそ
の意味素性として定義される文字列が記述してある。意
味素性辞書８に以下のような行があるとする。

【００６３】［意味素性辞書８］ 幾ら 幾ら いくら いま、文字列「いくら」が意味素性辞書８内に定義され
ているので、ＣＰＵ１の検索部１１はその左側にある意
味素性の名称「幾ら」と、入力文の部分文字列「いく
ら」を対で作業用メモリ５に格納しなおす。

【００６４】意味素性辞書８内には、他の箇所に「いく
ら」という文字列は定義されていないので、意味素性辞
書８の検索を終了する。

【００６５】次にＣＰＵ１の検索部１１は「いくら」を
キーに可変意味素性辞書９内を検索する。いま可変意味
素性辞書９内に「いくら」という文字列は現れないの
で、「いくら」をキーにした検索は終了し、次の部分文
字列をキーに設定する。

【００６６】以下、「ロンドン」をキーとして意味素性
辞書８、可変意味素性辞書９を検索する過程を説明す
る。いま文字列「ロンドン」が作業用メモリ５に格納さ
れているとする。

【００６７】ＣＰＵ１の検索部１１が、ＲＯＭ６に格納
されている意味素性辞書８内に「ロンドン」という文字
列が定義されているかどうか調べる。いま、意味素性辞
書８内には「ロンドン」という文字列は現れないので、
次に可変意味素性辞書９を検索する。可変意味素性辞書
９には以下のような記述があるとする。

【００６８】［可変意味素性辞書９］ 地名 ニューヨーク New Yorｋ シカゴ Chicago ロンドン London オックスフォード Oxford 文字列「ロンドン」が可変意味素性辞書９内に定義され
ているので、ＣＰＵ１の検索部１１はそれが含まれる可
変意味素性の名称「地名」と、当該要素の訳語「Londo
n」を作業用メモリ５に格納する。

【００６９】可変意味素性辞書９内には、他の箇所に
「ロンドン」という文字列は定義されていないので、可
変意味素性辞書９の検索を終了する。

【００７０】以上の作業を入力文１のすべての部分文字
列について行う。入力文１から以下の可変／不変意味素
性が検出されたとする。

【００７１】［部分文字列と対応する意味素性］ 「ロンドン」＝「地名」： 可変意味素性 「まで」＝「まで」 ： 不変意味素性 「いくら」＝「幾ら」 ： 不変意味素性 「ですか」＝「ですか」： 不変意味素性 ここで、＝の右辺は意味素性の名称であり、それぞれ左
辺の文字列は右辺の名称の可変／不変意味素性として検
出されたことを意味する。また、可変意味素性要素「ロ
ンドン」の訳語「London」も格納しておく。

【００７２】［可変意味素性要素］ 「ロンドン」＝「London」 ここで、＝の右辺は可変意味素性の当該要素の訳語であ
り、右辺の語句がそれぞれ左辺の語句の訳語として検出
されたことを意味する。また、入力文から検出された各
意味素性は、上の対応表の上から下の順番で検出された
ものとする。この順序は作業用メモリ５内で保存されて
いる。以上で例によるステップＡ５の説明を終わる。こ
の例では意味素性が検索されたので、次にステップＡ６
に移る。

【００７３】＜ステップＡ６＞ＣＰＵ１の検索部１１
が、ステップＡ５において作業用メモリ５に格納した可
変／不変意味素性の名称をキーに、ＲＯＭ６に格納され
ている対訳データベース７内を検索する。可変／不変意
味素性の名称のうち、対訳データベース７に現れるもの
があれば、その意味素性が現れている定型文を、その翻
訳文の英文、意味素性列と共に作業用メモリ５に格納
し、ステップＡ７に移る。なければステップＡ１６に移
る。

【００７４】入力文１を例にとって、ステップＡ６の詳
細を説明する。まずＣＰＵ１はステップＡ５で作業用メ
モリ５に格納した意味素性の集合のうちのひとつをキー
に、対訳データベース７を検索する。まず、意味素性
「地名」をキーに対訳データベース７を検索する。い
ま、対訳データベース７には以下のような記述があると
する。

【００７５】［対訳データベース７］ 文例１には意味素性列の中に「地名」意味素性が含まれ
ている。よって、ＣＰＵ１の検索部１１は文例１を作業
用メモリ５に格納する。対訳データベース７において、
他の箇所に「地名」意味素性は含まれない。よって「地
名」をキーとした検索を終了する。

【００７６】ＣＰＵ１の検索部１１は、以上の作業を作
業用メモリ５に格納されているすべての意味属性につい
て行う。いま、すべての意味素性についての検索が終了
した後、次の文例１、３が作業用メモリ５に格納されて
いるとする。

【００７７】 文例３は意味素性「幾ら」によって検索された。以上
で、例によるステップＡ６の説明を終わる。この例では
定型文が検索されたので、次にステップＡ７に移る。

【００７８】＜ステップＡ７＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、ステップＡ６において作業用メモリ５に格納した定
型文のうち、先頭に格納されている１文を選択する。選
択した定型文にはフラグを立てておく。ここでは、文例
１を選択し、フラグを立てておく。

【００７９】＜ステップＡ８＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、ステップＡ７またはＡ１２において選択した定型文
の入力文との一致度を計算する。ここでは、定型文の各
意味素性のうち入力文中の意味素性と一致しているもの
の個数を用いて計算する。そして、定型文と一致度の対
を作業用メモリ５に格納し、一致度がある閾値以上であ
れば、ステップＡ９に移り、未満であればステップＡ１
３に移る。ここでは閾値を２００点とする。いま、文例
１が選択されている。

【００８０】 文例１の意味素性「地名」「まで」「幾ら」「ですか」
は全て入力文中にある。一致している個数に１００を掛
けて、この定型文の入力文との一致度を４００点とす
る。よって文例１と一致度４００点を作業用メモリ５に
格納する。文例１の一致度４００点は閾値２００点を超
えているので、ステップＡ９に移る。

【００８１】＜ステップＡ９＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、ステップＡ８において作業用メモリ５に格納した定
型文が可変意味素性を持つかどうか判定する。あればス
テップＡ１０に移り、なければステップＡ１１に移る。

【００８２】文例１は可変意味素性「地名」を持つの
で、ステップＡ１０に移る。

【００８３】＜ステップＡ１０＞ＣＰＵ１の置換部１２
は、作業用メモリ５に格納した定型文の日本文中の可変
意味属性要素を入力文１中の可変意味素性要素に置換す
る。また、英文中の可変意味属性要素を、作業用メモリ
５に格納されている当該要素の訳語に置換する。置換し
た形で対訳文を作業用メモリ５に格納する。その後、ス
テップＡ１１に移る。

【００８４】いま、文例１の「地名」可変意味素性には
要素「ニューヨーク」が入っている。一方、入力文１か
ら検出された「地名」可変意味素性要素は「ロンドン」
である。同時に、「ロンドン」の訳語「London」も作業
用メモリ５に格納されている。

【００８５】従って、ＣＰＵ１の置換部１２は文例１の
「ニューヨーク」を「ロンドン」と置き換え、「New Yo
rk」を「London」に置き換える。以下のようになる。

【００８６】 この形で作業用メモリ５に格納し、ステップＡ１１に移
る。

【００８７】＜ステップＡ１１＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、作業用メモリ５に、フラグの立っていない定型文が
存在するかどうか調べる。存在すればステップＡ１２
に、存在しなければステップＡ１４に移る。いま、文例
３にはフラグが立っていないので、ステップＡ１２に移
る。

【００８８】＜ステップＡ１２＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、作業用メモリ５内のフラグの立っていない定型文を
１文選択し、フラグを立てる。然るのち、ステップＡ８
に移る。ここでは文例３を選択しフラグを立て、ステッ
プＡ８に移る。

【００８９】＜ステップＡ８＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、文例３の一致度を計算する。

【００９０】 文例３： 今日の為替レートはいくらですか。 What's the exchange rate today? 今日 為替 レート 幾ら ですか 文例３の意味素性のうち、入力文中にあるのは「幾ら」
「ですか」の２つである。残りの「今日」「為替」「レ
ート」は入力文中には存在しない。また、入力文中の
「地名」「まで」の２つの意味素性は文例３に存在しな
い。よって、一致している個数２に１００を掛けたもの
から、一致していない個数５に５０を掛けたものを引い
た−５０点を、この定型文の入力文との一致度とする。
よって文例３と一致度−５０点を作業用メモリ５に格納
する。文例３の一致度−５０点は閾値２００点より低い
ので、ステップＡ１３に移る。

【００９１】＜ステップＡ１３＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、ステップＡ８で作業用メモリ５に格納された、一致
度が閾値未満の定型文を、作業用メモリ５から消去す
る。然るのち、ステップＡ１１に移る。

【００９２】いま、一致度が−５０点である文例３を、
作業用メモリ５から消去し、ステップＡ１１に移る。

【００９３】＜ステップＡ１１＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、作業用メモリ５に、まだフラグの立っていない定型
文が存在しないことを察知し、ステップＡ１４に移る。

【００９４】＜ステップＡ１４＞ＣＰＵ１の制御部１３
は、表示用ドライバ３を通じて液晶ディスプレイ１４を
図６の自由文通訳入力画面から図７の対訳文表示画面に
切り換える。その後、ステップＡ１５に移る。

【００９５】＜ステップＡ１５＞ＣＰＵ１の制御部１３
は、作業用メモリ５に格納してある文例の日本文と英文
を、表示用ドライバ３を通じて液晶ディスプレイ１４に
図８のように対訳で表示する。この時、可変意味素性に
は下線を引いて表示する。また、表示する際には一致度
の高い定型文から順に表示する。いま、作業用メモリ５
に格納されているのは文例１のみである。この日本文と
英文を図８のように表示する。

【００９６】以上で、入力文１を例にとった機械翻訳装
置の動作の説明を終える。次に、上で辿らなかった図３
のフローチャート中のステップについて説明する。

【００９７】ステップＡ５あるいはＡ６において意味素
性あるいは定型文が検索されなかった場合、翻訳不能と
して、その旨表示する。その処理が下のステップＡ１６
である。

【００９８】＜ステップＡ１６＞ＣＰＵ１の制御部１３
は、表示用ドライバ３を通じて液晶ディスプレイ１４を
図６の自由文通訳入力画面から、図９の翻訳不可能画面
に切り換える。以上が、本発明の機械翻訳装置の共通の
動作である。

【００９９】本実施形態では検索された文は対訳で表示
したが、日本文のみ、英文のみ表示してもよい。また、
表示する画面のデザインとしても図面は一例であり、用
途に応じて様々なデザインが考えられる。

【０１００】また、本実施形態では入力文と定型文の一
致度として、一致している意味素性の数に１００を掛け
たものから、一致していない意味素性の数に５０を掛け
たものを引いた数字を用いたが、これ以外にも、入力文
中の意味素性の個数で割って１００点満点の相対評価に
する、など様々な方法が考えられる。

【０１０１】以下、各請求項について実施形態を説明す
る。各実施形態は上記の基本実施形態と同様に、ある入
力文に対する対訳文を表示する過程を例にとって説明す
る。

【０１０２】以下、請求項１に記載の機械翻訳装置につ
いて実施形態を述べる。請求項１に記載の機械翻訳装置
で入力文を翻訳する過程は、ステップＡ８を除いて、上
述の基本実施形態と同様である。従って、ここではステ
ップＡ８の差異のみ詳細に説明する。また、動作フロー
は基本実施形態と同様なので、図３のフローチャートを
もとに説明する。

【０１０３】いま、ステップＡ１〜Ａ２においてユーザ
が「添乗員とはぐれました」と入力し、ステップＡ３〜
Ａ６において以下の文例が検索されたとする。

【０１０４】 ここで、「人称」可変意味素性は「添乗員」という要素
を持たないとする。この時、基本実施形態のステップＡ
８に基づいて文例４の入力文との一致度を計算すると、
文例４の意味素性、「人称」「はぐれる」「ました」の
うち、「はぐれる」「ました」は入力文中にある。残り
の「人称」可変意味素性は入力文中には存在しない。ま
た、入力文中の「添乗員」なる意味素性は文例４に存在
しない。

【０１０５】よって、一致している個数２に１００を掛
けたものから、一致していない個数２に５０を掛けたも
のを引いた１００点が、この文例４の入力文との一致度
になる。ところが、文例４の一致度１００点は、閾値２
００点より低いので、次のステップＡ１３において、消
去されてしまう。

【０１０６】本請求項は、このように可変意味素性に相
当する部分のみが異なるだけで、意味的に入力文に似通
っている定型文に対して、上のように単純に不一致とし
て計算するのでなく、特別な処理を行って、確実に表示
できるようにしたものである。

【０１０７】本請求項において、基本実施形態のステッ
プＡ８に“もし、定型文中に可変意味素性が存在し、入
力文中にそれにあたる要素が存在せず、かつ、入力文中
に、定型文の意味素性と一致しない意味素性が唯一であ
る場合には、定型文中の一致していない可変意味素性
と、入力文中の一致していない意味素性を、一致したも
のとみなして計算する”をいう処理を追加する。

【０１０８】いま、文例４には、入力文と一致していな
い可変意味素性「人称」が存在する。また、入力文中に
は、定型文の意味素性と一致しない意味素性が「添乗
員」が唯一存在する。よって、この「人称」と「添乗
員」は一致したものとみなして計算する。

【０１０９】すると、文例４と入力文は、お互いすべて
の意味素性が一致する。一致している個数３に１００を
掛けて、文例４の入力文との一致度は３００点となる。
文例４と一致度３００点を作業用メモリ５に格納する。
文例４の一致度３００点は閾値２００点を超えているの
で、ステップＡ９に移る。

【０１１０】これ以降は基本実施形態と同様である。ス
テップＡ９〜Ａ１５において、文例４が液晶ディスプレ
イ４に図１５のように表示され、一連の翻訳の動作を終
了する。

【０１１１】本実施形態は「添乗員」が意味素性として
登録してある場合であるが、していない場合にも例えば
「添乗員と」の四文字を未知語として、「人称」可変意
味素性と一致させることもできる。

【０１１２】次に、請求項２に記載の機械翻訳装置につ
いて実施形態を述べる。本請求項では、文の他の部分と
字種が異なる部分列で意味素性として登録されていない
文字列を一つの未知語とみなすことであるが、本実施形
態では、カタカナ文字列を例にとって説明する。

【０１１３】請求項２に記載の機械翻訳装置で入力文を
翻訳する過程は、ステップＡ４，５を除いて基本実施形
態と同様である。従って、ここではステップＡ４，５と
置き換わるステップＣ１〜Ｃ５を図１０のフローチャー
トを用いて説明する。それ以外のステップは図３と同様
である。

【０１１４】いま、ステップＡ１〜Ａ３においてユーザ
が「サンフランシスコまで幾らですか」と入力し、通訳
アイコン１７を押したとする。次にステップＣ１に移
る。ここで、もし、基本実施形態のＡ４，Ａ５に従って
処理すれば、「サンフランシスコ」なる文字列の一部
「フラン」を意味素性として抽出して、「フランで幾ら
ですか」などの意味のかけ離れた定型文を検索してしま
う。以下のステップＣ１〜Ｃ５はそれを防ぐための処理
である。

【０１１５】＜ステップＣ１＞ＣＰＵ１の解析部１０
が、ステップＡ３で作業用メモリ５に格納した入力文１
について、各文字の文字種を調べる。入力文中にカタカ
ナがあればステップＣ２へ、なければステップＡ４に移
る。いま、入力文「サンフランシスコまで幾らですか」
にはカタカナが含まれるので、ステップＣ２へ移る。

【０１１６】＜ステップＣ２＞ＣＰＵ１の解析部１０
が、ステップＡ３で作業用メモリ５に格納した入力文１
から、部分文字列を作成し、作業用メモリ５に格納す
る。次に、ステップＣ３に移る。その際、カタカナの文
字列については、その途中で始まる部分文字列は作らな
い。また、カタカナのみの部分文字列には、フラグを立
てておく。

【０１１７】いま、「サンフランシスコまで幾らです
か」はカタカナ列「サンフランシスコ」が含まれるの
で、「ンシスコまで」や「フランシスコまで幾らです」
などの部分文字列は作成しない。また、部分文字列「サ
ンフランシスコ」にはフラグを立てておく。

【０１１８】＜ステップＣ３＞ＣＰＵ１の検索部１１
が、ステップＣ２において作業用メモリ５に格納した入
力文１の部分文字列をキーに、ＲＯＭ６に格納されてい
る意味素性辞書８と可変意味素性辞書９内を検索する。
部分文字列のうち意味素性辞書８に意味素性として定義
されている文字列があれば、ＣＰＵ１の検索部１１はそ
の文字列と意味素性の名称を対で作業用メモリ５に格納
し、ステップＡ６に移る。なければステップＡ１６に移
る。また、この時、可変意味素性要素の訳語も作業用メ
モリ５に格納しておく。

【０１１９】いま、「まで」「幾ら」「ですか」などの
意味素性が検索され、「サンフランシスコ」なる文字列
から意味素性や可変意味素性が検索されなかったとす
る。

【０１２０】＜ステップＣ４＞ＣＰＵ１の解析部１０
が、ステップＣ２でフラグを立てたカタカナ文字列か
ら、ステップＣ３において意味素性あるいは可変意味素
性が検索されたかどうか調べる。検索された場合はカタ
カナ文字列に立っているフラグを消去し、ステップＡ６
に移る。検索されなかった場合はステップＣ５に移る。

【０１２１】いま、ステップＣ２において、「サンフラ
ンシスコ」なる文字列にフラグを立て、また「サンフラ
ンシスコ」から意味素性や可変意味素性は検索されなか
った。よってフラグを消去せずにステップＣ５に移る。

【０１２２】＜ステップＣ５＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、フラグの立っているカタカナ文字列を、「未知語」
なる名称の意味素性として、これらを対で作業用メモリ
５に格納する。次に、ステップＡ６に移る。

【０１２３】いま、「サンフランシスコ」にフラグが立
っている。よって「サンフランシスコ」は「未知語」な
る意味素性であるとし、「サンフランシスコ」と意味素
性の名称「未知語」を作業用メモリ５に格納する。その
後、ステップＡ６に移る。

【０１２４】これ以降は基本実施形態と同様である。ス
テップＡ６において以下の文例が検索されたとする。

【０１２５】文例１： ｛ニューヨーク｝まで幾らですか。 How much is it to ｛New York｝? ｛地名｝ まで 幾ら ですか ここで、「地名」可変意味素性には「サンフランシス
コ」なる要素は存在しないとする。

【０１２６】次にステップＡ８において一致度を計算す
る。入力文と定型文は、「まで」「幾ら」「ですか」の
３つの意味素性が一致しており、「地名」「未知語」の
２つの意味素性が一致していない。従って一致度は２０
０点となり、消去されない。よってステップＡ１５で、
文例１が液晶ディスプレイ１４に図１６のように表示さ
れる。

【０１２７】これで、文字列「サンフランシスコ」の一
部「フラン」を、フランスの貨幣単位「フラン」と誤解
して、貨幣に関する文を検索する可能性は、完全になく
なることになる。

【０１２８】次に、請求項３に記載の機械翻訳装置につ
いて実施形態を述べる。本請求項は、文の他の部分と字
種が異なる部分列で意味素性として登録されていない文
字列を任意の可変意味素性とみなすことであるが、本実
施形態では、カタカナ文字列を例にとって説明する。

【０１２９】請求項３に記載の機械翻訳装置で入力文を
翻訳する過程は、ステップＣ３，Ａ８を除いて請求項２
の実施形態と同様である。従って、ここではステップＡ
８での処理の違いと、ステップＣ３に置き換わるステッ
プＤ５を図１７のフローチャートを用いて説明する。そ
れ以外のステップは図３と同様である。

【０１３０】いま、ステップＡ１〜Ａ３においてユーザ
が「サンフランシスコまで幾らですか」と入力し、通訳
アイコン１７を押したとする。次にステップＣ１〜Ｃ４
において、入力文から「まで」「幾ら」「ですか」など
の意味素性が検索され、「サンフランシスコ」なるカタ
カナ文字列にフラグが立っている。請求項２のステップ
Ｃ５と置き換わるのが下のステップＤ５である。

【０１３１】＜ステップＤ５＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、フラグの立っているカタカナ文字列を、「任意」な
る名称の可変意味素性として、これらを対で作業用メモ
リ５に格納する。また、空文字列を訳語として作業用メ
モリ５に格納し、ステップＡ６に移る。

【０１３２】いま、「サンフランシスコ」なる文字列に
フラグが立っている。よって「サンフランシスコ」は
「任意」なる可変意味素性であるとし、「サンフランシ
スコ」と可変意味素性意味素性の名称「任意」を作業用
メモリ５に格納する。さらに空文字列を訳語として格納
し、ステップＡ６に移る。ステップＡ６，７は上記の処
理と同様である。

【０１３３】ステップＡ６において、入力文から抽出さ
れた意味素性から定型文を検索する。入力文「サンフラ
ンシスコまで幾らですか」から、次の文が検索されたと
する。

【０１３４】 ステップＡ７において、この文を選択し、ステップＡ８
において一致度を計算する。いま、入力文と文例１は
「まで」「幾ら」「ですか」の意味素性が一致してい
る。

【０１３５】ここで、本請求項においては、請求項２の
実施形態（基本実施形態）のステップＡ８に“入力文中
に「任意」なる名称の可変意味素性が存在すれば、それ
は定型文中のすべての可変意味素性と一致しているとみ
なす”という処理を追加する。

【０１３６】いま、入力文に「任意」可変意味素性が存
在し、文例１には「地名」なる可変意味素性が存在する
ので、これらを一致するとみなす。よって、４つすべて
が一致していることになり、一致している個数に１００
を掛けて、この定型文の入力文との一致度を４００点と
する。よって文例１と一致度４００点を作業用メモリ５
に格納する。

【０１３７】文例１の一致度４００点は閾値２００点を
超えているので、ステップＡ９に移る。ここで、「任
意」可変意味素性は、定型文の任意の可変意味素性と一
致しているものとして計算したが、その処理はこのステ
ップ内だけのものとする。従って、ステップＡ１０にお
いて、「任意」可変意味素性と一致している可変意味素
性の要素置換は行わない。

【０１３８】これ以降は請求項２の実施形態（基本実施
形態）と同様である。ステップＡ９〜Ａ１５において、
文例１が液晶ディスプレイ４に、図１６のように表示さ
れて、一連の翻訳の動作を終了する。

【０１３９】また、文の他の部分と字種が異なる部分列
で意味素性として登録されていない文字列を特定の可変
意味素性とみなすように構成してもよい。例えば、旅行
での場面におけるカタカナ固有名詞は、ほとんどの場
合、地名か人名を表すものであるとして、「地名」もし
くは「人名」なる可変意味素性とみなす。

【０１４０】以下にその例を説明する。ステップＣ５を
除いて請求項２の実施形態と同様である。従って、ここ
ではステップＣ５に置き換わるステップＥ５を図１８の
フローチャートを用いて説明する。それ以外のステップ
は図３と同様である。

【０１４１】いま、ステップＡ１〜Ａ３においてユーザ
が「サンフランシスコまで幾らですか」と入力し、通訳
アイコン１７を押したとする。次にステップＣ１〜Ｃ４
において、入力文から「まで」「幾ら」「ですか」など
の意味素性が検索され、「サンフランシスコ」なるカタ
カナ文字列にフラグが立っている。請求項２のステップ
Ｃ５に置き換わるのが、次のステップＥ５である。

【０１４２】＜ステップＥ５＞ＣＰＵ１の解析部１０
は、フラグの立っているカタカナ文字列を「地名」かつ
「人名」なる名称の可変意味素性であるとして、これら
の名称と、カタカナ文字列をそれぞれ対にして作業用メ
モリ５に格納する。また、空文字列を訳語として作業用
メモリ５に格納し、ステップＡ６に移る。

【０１４３】いま、「サンフランシスコ」なる文字列に
フラグが立っている。よって「サンフランシスコ」は
「地名」かつ「人名」可変意味素性であるとし、「サン
フランシスコ」と可変意味素性意味素性の名称「地名」
「人名」を作業用メモリ５に格納する。さらに、空文字
列を訳語として格納し、ステップＡ６に移る。以降は基
本実施形態と同様である。ステップＡ６において、以下
の文例が検索されたとする。

【０１４４】 入力文と文例１はすべての意味素性が一致しているの
で、一致度は４００点である。従ってステップＡ１５に
おいて、文例１が液晶ディスプレイ１４に図１６のよう
に表示され、一連の翻訳の動作を終了する。

【０１４５】次に、請求項４に記載の機械翻訳装置につ
いて実施形態を述べる。本請求項は、文の他の部分と字
種が異なる部分列で意味素性として登録されていない文
字列を、第二外国語で用いられる字種に変換することで
あるが、本実施形態では、カタカナ文字列をアルファベ
ット（ローマ字）に変換する場合を例にとって説明す
る。ここでは請求項３の機械翻訳装置の実施形態を元
に、それとの差異のみを述べる。

【０１４６】本請求項の一実施形態では、可変意味素性
辞書９内に、カタカナをローマ字に変換するための情報
を格納しておく。これは、以下のように、すべてのカタ
カナと、そのローマ字とを対応させたものである。

【０１４７】［可変意味素性辞書９］ ア ａ イ ｉ ： ： 以下、請求項４の動作を説明する。請求項４に記載の機
械翻訳装置で入力文を翻訳する過程は、ひとつのステッ
プを除いて請求項３の実施形態と同様である。従って、
追加されるステップのみ図１９のフローチャートを使っ
て説明する。それ以外のステップは図３と同様である。

【０１４８】いま、ステップＡ１〜Ａ３，Ｃ１〜Ｃ２に
おいてユーザが「私の名前はキムラです」と入力し、
「キムラ」なるカタカナ列にフラグが立てられ、それは
「地名」「人名」可変意味素性として記憶されたとす
る。また、入力文から、次の定型文が検索されたとす
る。

【０１４９】 この定型文と入力文は「私」「名前」「人名」「です」
の４つすべてが一致している。よって、ステップＡ９に
おいて、一致している個数４に１００を掛けた４００点
が一致度となり、これは閾値２００点以上であるので消
去されない。

【０１５０】本請求項において、基本請求項３の実施形
態（基本実施形態）のステップＡ１０の直前に次のステ
ップを追加する。

【０１５１】＜ステップＦ１＞ＣＰＵ１の解析部１０
が、作業用メモリ５に格納されているフラグの立ってい
るカタカナ列に対して、可変意味素性辞書９を参照して
文字列中の全てのカタカナをローマ字に変換する。この
時、先頭文字を大文字にする。変換された文字列を、こ
の要素の訳語として作業用メモリ５に格納し、ステップ
Ａ１０に移る。

【０１５２】いま、「キムラ」なるカタカナ列にフラグ
が立っている。これを可変意味素性９を参照して「kimu
ra」なるローマ時に変換し、さらに先頭を大文字にして
「Kimura」として作業用メモリ５に格納する。

【０１５３】以降は請求項３の実施形態（基本実施形
態）と同様である。ステップＡ１０において文例８の
「鈴木」を「キムラ」と置き換え、「Suzuki」を「Kimu
ra」に置き換える。実際には、以下のようになる。

【０１５４】 ステップＡ１１〜Ａ１５において、文例８が液晶ディス
プレイ１４に図１１のように表示され、一連の翻訳の動
作を終了する。

【０１５５】以下、請求項５に記載の機械翻訳装置につ
いて実施形態を述べる。本請求項は、定型文の可変意味
素性に相当する文字列の入力がない場合に、可変意味素
性内に一定の文字または文字列を挿入して表示すること
であるが、本実施形態では「〜」を挿入して表示する場
合を例にとって説明する。

【０１５６】請求項５に記載の機械翻訳装置で入力文を
翻訳する過程は、Ｇ１、Ｇ２のふたつのステップを除い
て基本実施形態と同様である。従って、追加されるステ
ップのみ図２０のフローチャートを使って詳しく説明す
る。それ以外のステップは図３と同様である。いま、ユ
ーザが「木村さんを呼び出してもらえますか」と入力
し、対訳データベース７内の文例５が検索されたとす
る。

【０１５７】［対訳データベース７］ また、「人名」可変意味素性は「木村」なる要素を持た
ないとする。

【０１５８】この定型文と入力文は「さん」「呼び出
す」「もらえますか」の３つが一致しており、「人名」
「キムラ」の２つが一致していない。よって一致してい
る個数３に１００を掛けたものから、一致していない個
数２に５０を掛けたものを引いて、一致度は２００点に
なる。これは閾値２００点以上であるので消去されな
い。

【０１５９】次にステップＡ１０において可変意味素性
置換を行うが、文例５の「人名」可変意味素性に相当す
る文字列が入力文中に存在しないので、置換は行われな
い。本請求項において、基本実施形態のステップＡ１１
の直前に次のふたつのステップを追加する。

【０１６０】＜ステップＧ１＞ＣＰＵ１の解析部１２
は、作業用メモリ５に格納した定型文中に、ステップＡ
１０で置換しなかった可変意味素性が存在するかどうか
調べる。存在する場合はステップＧ２に移り、しない場
合はステップＡ１１に移る。

【０１６１】いま、文例５の「人名」可変意味素性は、
ステップＡ１０で置換されなかった。よってステップＧ
２に移る。

【０１６２】＜ステップＧ２＞ＣＰＵ１の置換部１２
は、作業用メモリ５に格納した定型文の日本文・英文中
の、ステップＡ１０で置換しなかった可変意味素性に相
当する部分に、文字列「〜」を挿入する。その形で作業
用メモリ５に格納し、ステップＡ１１に移る。

【０１６３】いま、文例５の日本文中の「人名」可変意
味素性に相当する「鈴木」の部分と、英文中の「Mr. Su
zuki」の部分を、「〜」に置き換える。結果として以下
のようになる。

【０１６４】 この形で作業用メモリ５に格納し、ステップＡ１１に移
る。

【０１６５】これ以降は基本実施形態と同様である。ス
テップＡ１１〜Ａ１５において、文例５が液晶ディスプ
レイ１４に図１２のように表示され、一連の翻訳の動作
を終了する。

【０１６６】また、定型文の可変意味素性に相当する文
字列の入力がない場合に、その含まれる要素を説明する
名称（上位概念）を挿入して表示してもよい。例えば、
当該可変意味素性の名称を挿入して表示する場合を例に
とって、説明する。

【０１６７】いま、ユーザが「木村さんを呼び出しても
らえますか」と入力し、対訳データベース７内の文例５
が検索されたとする。

【０１６８】［対訳データベース７］ また、「人名」可変意味素性は「木村」なる要素を持た
ないとする。

【０１６９】この定型文と入力文は「さん」「呼び出
す」「もらえますか」の３つが一致しており、「人名」
「キムラ」の２つが一致していない。よって一致してい
る個数３に１００を掛けたものから、一致していない個
数２に５０を掛けたものを引いて、一致度は２００点に
なる。これは閾値２００点以上であるので消去されな
い。

【０１７０】次にステップＡ１０において可変意味素性
置換を行うが、文例５の「人名」可変意味素性に相当す
る文字列が入力文中に存在しないので、置換は行われな
い。基本実施形態のステップＡ１１の直前に次のふたつ
のステップを追加する（図２１）。

【０１７１】＜ステップＨ１＞ＣＰＵ１の解析部１２
は、作業用メモリ５に格納した定型文中に、ステップＡ
１０で置換しなかった可変意味素性が存在するかどうか
調べる。存在する場合はステップＨ２に移り、しない場
合はステップＡ１１に移る。

【０１７２】いま、文例５の「人名」可変意味素性は、
ステップＡ１０で置換されなかった。よってステップＨ
２に移る。

【０１７３】＜ステップＨ２＞ＣＰＵ１の置換部１２
は、作業用メモリ５に格納した定型文の日本文・英文中
の、ステップＡ１０で置換しなかった可変意味素性に相
当する部分に、その可変意味素性の名称を挿入する。そ
の形で作業用メモリ５に格納し、ステップＡ１１に移
る。

【０１７４】いま、文例５の日本文中の「人名」可変意
味素性に相当する「鈴木」の部分と、英文中の「Mr. Su
zuki」の部分を、可変意味素性の名称「人名」に置き換
える。実際は以下のようになる。

【０１７５】 この形で作業用メモリ５に格納し、ステップＡ１１に移
る。

【０１７６】これ以降は基本実施形態と同様である。ス
テップＡ１１〜Ａ１５において、文例５が液晶ディスプ
レイ１４に図１３のように表示され、一連の翻訳の動作
を終了する。

【０１７７】＜請求項６の実施形態＞以下、請求項６に
記載の機械翻訳装置について実施形態を述べる。本請求
項は、人名に対して、第二言語が敬称（Mr.／Ms.など）
をつけることを必須とし、かつ、第一言語では特に区別
しなくていい場合に、確実に正しい敬称をつけられる機
構を用意することであるが、本実施形態では、これを
「敬称」なる可変意味素性で実現する場合を例にとって
説明する。「敬称」可変意味素性は、可変意味素性辞書
９内で以下のように定義する。

【０１７８】敬称 男性 Mr. 女性 Ms. 入力文を翻訳する過程は、ステップＡ８を除いて基本実
施形態と同様である。従って、ここではステップＡ８の
差異のみ詳細に説明する。また、動作フローは基本実施
形態と同様なので、図３のフローチャートと同様であ
る。いま、ユーザが「鈴木さんを呼び出してもらえます
か」と入力し、対訳データベース７内の文例７が検索さ
れたとする。

【０１７９】［対訳データベース７］ 文例７： ｛鈴木｝さん（｛男性｝）を呼び出してもらえますか。 Would you page ｛Mr.｝ ｛Suzuki｝? ｛人名｝ さん ｛敬称｝ 呼び出す もらえますか 本請求項において、基本実施形態のステップＡ８に“定
型文中に「敬称」可変意味素性が存在すれば、入力文に
それに相当する意味素性が存在しなくても、点数を下げ
ない”という処理を追加する。

【０１８０】いま、文例７と入力文において、「人名」
「さん」「呼び出す」「もらえますか」の４つの意味素
性が一致する。一致しないのは定型文中の「敬称」可変
意味素性のみであるが、これに対しては点数を下げな
い。よって、一致している個数４に１００を掛けて、一
致度を４００点とする。

【０１８１】以降は基本実施形態と同様である。ステッ
プＡ９〜Ａ１５において、文例７が液晶ディスプレイ１
４に図１４のように表示され、一連の翻訳の動作を終了
する。

【０１８２】また、使用者が可変意味素性を置き換えら
れる場合、図１４の翻訳結果表示の状態から、使用者が
下線部の可変意味素性要素を置き換えることができる。
「鈴木さん」が女性である場合、日本文の「男性」の部
分を「女性」に変えることにより、英文の「Mr.」も「M
s.」に置き換わり、その状況に合致した訳文を得ること
ができる。

【０１８３】

【発明の効果】

＜請求項１の効果＞請求項１に係る発明では、可変意味
素性以外の文構成要素がほとんど一致していて、可変意
味素性が一致していない状態を正しく把握することによ
って、使用者が入力した文に対して、可変意味素性が一
致していないが意味的に近い定型文でも確実に表示する
ことができる。

【０１８４】＜請求項２の効果＞請求項２に係る発明で
は、入力文中の他の部分と字種が異なる部分列でかつ意
味素性として登録されていない文字列を一つの未知語と
みなすことによって、使用者が入力した文と意味のかけ
離れた文を表示することを抑制し、確実に意味の近い文
を表示することができる。

【０１８５】＜請求項３の効果＞請求項３に係る発明で
は、入力文中の他の部分と字種が異なる部分列でかつ意
味素性として登録されていない文字列を任意の可変意味
素性とみなすことによって、使用者が固有名詞など可変
意味素性の要素として登録されていない単語を入力した
場合でも、確実に意味の近い文を表示することができ
る。

【０１８６】＜請求項４の効果＞請求項４に係る発明で
は、入力文中の他の部分と字種が異なる部分列でかつ意
味素性として登録されていない文字列を第二言語で用い
られる字種に変換して訳語として表示することによっ
て、使用者が第一言語の固有名詞を入力した場合でも、
第二言語に即した形で翻訳できる。

【０１８７】＜請求項５の効果＞請求項５に係る発明で
は、可変意味素性が一致していない場合にある特定の文
字または文字列を挿入して表示することによって、使用
者にとって、可変意味素性が一致しなかったことが一目
瞭然となり、文の他の構成要素の一致の如何の視認性が
向上する。また、当可変意味素性にどんな要素が入りう
るかを把握できる利点がある。

【０１８８】＜請求項６の効果＞請求項６に係る発明で
は、第二言語で必須の表現を第一言語中にも可変意味素
性として存在ることによって、使用者がその後正しい要
素を選択することで、常に第二言語の表現に沿った表現
を生成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の機械翻訳装置の一実施の形態のブロッ
ク図である。

【図２】本発明の機械翻訳装置の一実施の形態の外観図
である。

【図３】本発明の翻訳処理の一実施の形態のフローチャ
ートである。

【図４】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表示
画面の例である。

【図５】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表示
画面の例である。

【図６】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表示
画面の例である。

【図７】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表示
画面の例である。

【図８】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表示
画面の例である。

【図９】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表示
画面の例である。

【図１０】本発明の一実施の形態のフローチャートであ
る。

【図１１】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表
示画面の例である。

【図１２】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表
示画面の例である。

【図１３】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表
示画面の例である。

【図１４】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表
示画面の例である。

【図１５】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表
示画面の例である。

【図１６】本発明の翻訳処理の一実施の形態における表
示画面の例である。

【図１７】本発明の一実施の形態のフローチャートであ
る。

【図１８】本発明の一実施の形態のフローチャートであ
る。

【図１９】本発明の一実施の形態のフローチャートであ
る。

【図２０】本発明の一実施の形態のフローチャートであ
る。

【図２１】本発明の一実施の形態のフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１ ＣＰＵ ２ 液晶ディスプレイ ３ 表示用ドライバ ４ 入力認識部 ５ 作業用メモリ ６ ＲＯＭ ７ 対訳データベース ８ 意味素性辞書 ９ 可変意味素性辞書 １０ 解析部 １１ 検索部 １２ 置換部 １３ 制御部 １４ 液晶ディスプレイ １５ 専用ペン １６ 手書き認識ボード １７ 通訳アイコン １８ バス

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 第一言語の会話の用例文と、その翻訳文
   である第二言語の文とを対にして登録している対訳デー
   タベースと、 意味素性とその意味素性として抽出する表記を定義して
   記憶した意味素性辞書と、 同一の意味素性であり、置換可能な単語を登録している
   可変意味素性辞書と、 前記対訳データベースを検索するための入力文を入力す
   る入力手段と、 前記入力手段から入力された入力文に基づいて、前記対
   訳データベース、前記意味素性辞書及び前記可変意味素
   性辞書を検索する検索手段と、 前記検索手段により前記対訳データベース及び前記意味
   素性辞書から検索された例文に対し、前記可変意味素性
   辞書に基づいて置換を行う置換手段と、 前記検索手段及び置換手段によって抽出された例文と、
   前記入力手段から入力された入力文との一致度を算出す
   る解析手段と、 前記解析手段に基づいて、例文の翻訳文を出力する出力
   手段を備えた装置であって、 前記解析手段において、前記検索された翻訳文中に可変
   意味素性が存在し、前記入力手段の入力において該可変
   意味素性に対応する素性が存在せず、さらに一致しない
   意味素性が唯一である場合は、該可変意味素性を一致し
   たものとして一致度を求めることを特徴とする機械翻訳
   装置。
2. 【請求項２】 前記解析手段において、前記入力文にお
   いて、他の部分と字種が異なる部分文字列であり、意味
   素性として前記意味素性辞書及び可変意味素性辞書に登
   録されていない文字列を未知語として認識し、一致度を
   求めることを特徴とする前記請求項１記載の機械翻訳装
   置。
3. 【請求項３】 前記解析手段において、前記入力文中
   の、他の部分と字種が異なる部分文字列であり、意味素
   性として前記意味素性辞書及び可変意味素性辞書に登録
   されていない文字列を、特定の可変意味素性として認識
   し、一致度を求めることを特徴とする前記請求項１記載
   の機械翻訳装置。
4. 【請求項４】 前記置換手段において、前記入力文中
   の、他の部分と字種が異なる部分文字列であり、意味素
   性として前記意味素性辞書及び可変意味素性辞書に登録
   されていない文字列を、特定の字種に変換することを特
   徴とする前記請求項１記載の機械翻訳装置。
5. 【請求項５】 前記置換手段において、前記検索された
   翻訳文中の可変意味素性に相当する文字列が、前記入力
   文に存在しない場合に、可変意味素性内に特定の文字列
   を挿入して表示することを特徴とする前記請求項１記載
   の機械翻訳装置。
6. 【請求項６】 前記置換手段において、第二言語では必
   ず表現されるが、第一言語では必ずしも表現されない言
   語表現に対して、第二言語における表現を可変意味素性
   とし、翻訳結果に対して付与して表示することを特徴と
   する前記請求項１記載の機械翻訳装置。