JPH01233561A - Machine translation system - Google Patents
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- JPH01233561A JPH01233561A JP63060909A JP6090988A JPH01233561A JP H01233561 A JPH01233561 A JP H01233561A JP 63060909 A JP63060909 A JP 63060909A JP 6090988 A JP6090988 A JP 6090988A JP H01233561 A JPH01233561 A JP H01233561A
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Landscapes
- Machine Translation (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は機械翻訳システムに関し、特に入力テキストの
翻訳が的確に行えるかどうかを事前に検定できる機械翻
訳システムに関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a machine translation system, and particularly to a machine translation system that can test in advance whether input text can be translated accurately.
従来の機械翻訳システムには、プリエディット機能とし
て、丈長や用言数、および辞書未登録語やシステムが対
応していない表現などに対して、システムによるコーシ
ョンを行うものがある。Some conventional machine translation systems have a pre-editing function where the system issues warnings regarding length, number of words, words not registered in the dictionary, expressions not supported by the system, etc.
しかし、上述した従来の機械翻訳システムは、システム
による丈長や用言数などに対するコーションに従って、
プリエディットを実施したからといって、それらは翻訳
の困難さに関する一部の事項にすぎないので、必ずしも
正確な翻訳をするとは限らないという問題点がある。However, the conventional machine translation system described above follows the system's cautions regarding length, number of words, etc.
There is a problem in that even if pre-editing is performed, it does not necessarily mean that the translation will be accurate because the pre-editing only covers some of the matters related to the difficulty of translation.
また、従来の機械翻訳システムは、辞書未登録語やシス
テムが対応していない表現に対して、それらに該当する
文や語が出現する度にプリエディットを実施する必要が
あり、使用者に大きな負担がかかるという欠点がある。In addition, with conventional machine translation systems, it is necessary to pre-edit words that are not registered in dictionaries or expressions that are not supported by the system every time a corresponding sentence or word appears, which requires a large amount of effort for the user. It has the disadvantage of being burdensome.
本発明の目的は、その機械翻訳システム自身の能力を基
にして入力文の不的確性や翻訳の困難度を判断して、使
用者に翻訳文のプリエディットや事前検定を行わせると
ともに、それまでのプリエディットや事前検定の結果を
基にして自動的にそれ以後の翻訳文を修正することによ
り、使用者に適切な必要最小限のプリエディットや事前
検定の作業を促すことができる機械翻訳システムを提供
することにある。The purpose of the present invention is to allow the user to pre-edit and pre-verify the translated text by determining the imprecision and difficulty of translation of the input text based on the machine translation system's own capabilities. Machine translation that automatically corrects subsequent translations based on the results of previous pre-editing and pre-testing, prompting the user to carry out the necessary minimal pre-editing and pre-testing work. The goal is to provide a system.
本発明の機械翻訳システムは、
（Ａ）原文および修正文のデータを入力して編集し、原
文テキストおよび修正文テキストなどの入力テキストを
作成する入力テキストエディット手段、
（Ｂ）前記入力テキストエディツト手段で作成された入
力テキストに加えて、原文テキストと最終結果の修正文
テキストとの差分データを追加して記憶する入力テキス
ト・差分データ記憶手段、
（Ｃ）前記入力テキストエディツト手段から受けた入力
テキストの中で、これまでに前記入力テキスト・差分デ
ータ記憶手段に記憶された差分データのいずれかに該当
するものだけを、その差分データを用いて自動修正した
自動修正済み入力テキストを送出する入力テキスト自動
修正手段、
（Ｄ）前記入力テキスト自動修正手段からの自動修正済
み入力テキストを解析して中間言語データを作成する文
解析手段、
（Ｅ）前記文解析手段から受けた中間言語データを保持
する中間言語データ保持手段、
（Ｆ）使用者からの指示や前記文解析手段からの中間言
語データの内容を判断することにより、事前検定のため
に入力文と同じ言語の文を生成するか、出力指定言語の
文を生成するかを指示する翻訳事前検定支援手段、
（Ｇ）前記中間言語データ保持手段に保持された中間言
語データを読出して、前記翻訳事前検定支援手段から指
示された言語による翻訳文を生成する文生成手段、
を備えて構成されている。The machine translation system of the present invention comprises: (A) an input text editing means that inputs and edits data of an original text and a revised text to create input texts such as the original text and the revised text; (B) the input text editor; (C) an input text/difference data storage means for additionally storing difference data between the original text and the final resultant corrected text in addition to the input text created by the input text editing means; Of the input text, only those items corresponding to any of the difference data previously stored in the input text/difference data storage means are automatically corrected using the difference data, and an automatically corrected input text is sent. an input text automatic correction means; (D) a sentence analysis means that analyzes the automatically corrected input text from the input text automatic correction means to create intermediate language data; (E) an intermediate language data received from the sentence analysis means; (F) Generate a sentence in the same language as the input sentence for the pre-test by determining instructions from the user and the content of the intermediate language data from the sentence analysis means; , a translation pre-test support means for instructing whether to generate a sentence in the specified output language; (G) reading out the intermediate language data held in the intermediate language data holding means to generate the language specified by the translation pre-test support means; A sentence generating means for generating a translated sentence according to the method.
次に本発明の実施例について図面を参照して説明する。 Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
第１図は本発明の機械翻訳システムの一実施例を示すブ
ロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the machine translation system of the present invention.
第１図の実施例は、文解析結果に中間言語を利用し、そ
の中間言語から複数の言語への翻訳が可能な機械翻訳シ
ステムである。The embodiment shown in FIG. 1 is a machine translation system that uses an intermediate language for sentence analysis results and can translate from the intermediate language into a plurality of languages.
第１図において、入力テキストエディツト手段１は、原
文および修正文のデータＤ１を入力してプリエディット
を含む編集邊行い、原文テキストおよび修正文テキスト
などの入力テキストＤ２を作成して、入力テキスト・差
分データ記憶手段２および入力テキスト自動修正手段３
に送る。In FIG. 1, input text editing means 1 inputs data D1 of the original text and modified text, performs editing including pre-editing, creates input text D2 such as the original text and modified text, and edits the input text. - Difference data storage means 2 and input text automatic correction means 3
send to
入力テキスト・差分データ記憶手段２は、受けた入力テ
キストＤ２に加えて、その中の原文テキストとそれを後
に修正した最終結果の修正文テキストとの差分データを
追加して記憶する。In addition to the received input text D2, the input text/difference data storage means 2 additionally stores difference data between the original text therein and the final corrected text that is subsequently corrected.
第２図は入力テキスト・差分データ記憶手段２の動作を
示す流れ図である。FIG. 2 is a flow chart showing the operation of the input text/difference data storage means 2.
第２図に示すように、入力テキスト・差分データ記憶手
段２は、まず、ステップＳ２１で、入力テキストＤ２を
記憶し、次のステップＳ２２で、入力テキストＤ２が、
修正文テキストであるかどうかを判断する。As shown in FIG. 2, the input text/difference data storage means 2 first stores the input text D2 in step S21, and then stores the input text D2 in the next step S22.
Determine whether the text is a revised text.
修正文テキストである（Ｙｅｓ）場合にだけ、次のステ
ップ３２３で、その修正文テキストのもとの原文テキス
トとその修正文テキストとの差分データを求める。Only when the corrected text is the corrected text (Yes), in the next step 323, difference data between the original text of the corrected text and the corrected text is obtained.
次のステップＳ２４で、その差分データがいくつかのカ
テゴリの中に分類できるものかどうかを判断する。In the next step S24, it is determined whether the difference data can be classified into some categories.
カテゴリ化できる（Ｙｅｓ）場合にだけ１次のステップ
Ｓ２５で、その差分データをカテゴリ化し、入力テキス
ト・差分データ記憶手段２に追加して記憶する。Only when categorization is possible (Yes), the difference data is categorized in the first step S25, and is added to and stored in the input text/difference data storage means 2.
一方、入力テキスト自動修正手段３は、入力テキストエ
ディツト手段１から受けた入力テキストＤ２の中に、こ
れまでに入力テキスト・差分データ記憶手段２に記憶さ
れた差分データのいずれかに該当するものがあればそれ
を、その差分データＤ３を用いて自動修正した自動修正
済み入力テキストＤ４を文解析手段４に送出する。On the other hand, the input text automatic correction means 3 detects that the input text D2 received from the input text editing means 1 corresponds to any of the difference data previously stored in the input text/difference data storage means 2. If there is, it is automatically corrected using the difference data D3 and an automatically corrected input text D4 is sent to the sentence analysis means 4.
第３図は入力テキスト自動修正手段３の動作を示す流れ
図である。FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the input text automatic correction means 3.
第３図に示すように、入力テキスト自動修正手段３は、
ステップＳ３１で、入力テキストＤ２がこれまでに記憶
されたいずれかの差分データＤ３に該当するかどうかを
判断する。As shown in FIG. 3, the input text automatic correction means 3
In step S31, it is determined whether the input text D2 corresponds to any of the difference data D3 stored so far.
該当する（Ｙｅｓ）ならば、ステップＳ３２で、その入
力テキストＤ２をその差分データＤ３を用いて自動修正
する。If so (Yes), the input text D2 is automatically corrected using the difference data D3 in step S32.
次に、文解析手段４は、入力テキスト自動修正手段３か
ら受けた自動修正済み入力テキストＤ４を解析して中間
言語データＤ５を作成して、中間言語データ保持手段５
および翻訳事前検定支援手段６に送るので、中間言語デ
ータ保持手段５は、その中間言語データをメモリに保持
する。Next, the sentence analysis means 4 analyzes the automatically corrected input text D4 received from the input text automatic correction means 3, creates intermediate language data D5, and generates intermediate language data D5.
Since the intermediate language data is sent to the translation pre-test support means 6, the intermediate language data holding means 5 holds the intermediate language data in its memory.
一方、翻訳事前検定支援手段６は、使用者からの指示Ｄ
６、および文解析手段４からの中間言語データＤ５の内
容に辞書未定義語やシステムが対応していない表現があ
るかどうかなど、を調べて判断することにより、翻訳事
前検定のために入力文と同じ言語の文を生成するか、出
力指定言語の文を生成するかの言′語指定Ｄ７を文生成
手段４に送って指示する。On the other hand, the translation pre-test support means 6 receives instructions D from the user.
6, and whether there are any undefined words in the dictionary or expressions not supported by the system in the content of the intermediate language data D5 from the sentence analysis means 4. A language designation D7 is sent to the sentence generation means 4 to instruct whether to generate a sentence in the same language as or in the specified output language.
文生成手段４は、中間言語データ保持手段５に保持され
た中間言語データＤ８を読出して、翻訳事前検定支援手
段６からの言語指定Ｄ７で指示された言語に翻訳し、翻
訳文Ｄ９を生成して出力する。The sentence generation means 4 reads the intermediate language data D8 held in the intermediate language data holding means 5, translates it into the language specified by the language designation D7 from the translation pre-test support means 6, and generates a translated sentence D9. and output it.
第４図は翻訳事前検定と翻訳結果の出力の選択過程を示
す流れ図である。FIG. 4 is a flowchart showing the process of selecting translation preliminary verification and output of translation results.
第４図において、ステップＳ４１で、これまでに説明し
たように入力テキストエディツトから中間言語データの
作成までが実施される。In FIG. 4, in step S41, steps from input text editing to creation of intermediate language data are performed as described above.
そこで、次のステップＳ４２で、翻訳事前検定支援手段
６は、翻訳事前検定をするかどうかを判断する。翻訳事
前検定をする（Ｙｅ ｓ ）場合には、次のステップ８
４３へ、翻訳事前検定の必要がなく、翻訳事前検定をし
ない（Ｎｏ）場合には、ステップＳ４５に移行する。Therefore, in the next step S42, the translation pre-test support means 6 determines whether or not to perform a translation pre-test. If you wish to conduct a pre-translation test (Yes), proceed to the next step 8.
If there is no need for a pre-translation test and the pre-translation test is not performed (No), the process moves to step S43.
次のステップ３４３で、文生成手段４は、中間言語デー
タ保持手段５に保持された中間言語データＤ８を読出し
て、翻訳事前検定のために入力文と同じ言語の翻訳文Ｄ
９を生成する。In the next step 343, the sentence generation means 4 reads the intermediate language data D8 held in the intermediate language data holding means 5, and reads the translated sentence D8 in the same language as the input sentence for translation pre-test.
Generate 9.
次にステップＳ４４で、使用者が翻訳事前検定で生成し
た翻訳文Ｄ９を調べて意図した正しい内容であるかどう
かを判断する。Next, in step S44, the user examines the translated sentence D9 generated in the pre-translation test to determine whether it is the correct content as intended.
正しい内容でない（ＮＯ）ならば、ステップＳ４１に戻
って、再び修正文の入力から実施する。If the content is not correct (NO), the process returns to step S41 and the process starts again from inputting the corrected sentence.
また、正しい内容である（Ｙｅ ｓ ）ならば、使用者
は、使用者からの指示Ｄ６を翻訳事前検定支援手段６に
与えて、最後のステップＳ４５に移行する。If the content is correct (Yes), the user gives the user's instruction D6 to the translation pre-test support means 6, and moves to the final step S45.
最後に、ステップＳ４５で、文生成手段４は、中間言語
データ保持手段５に保持された中間言語データＤ８を読
出して、翻訳事前検定支援手段６からの言語指示Ｄ７に
より、出力指定言語による翻訳文Ｄ９を生成する。Finally, in step S45, the sentence generation means 4 reads the intermediate language data D8 held in the intermediate language data holding means 5, and according to the language instruction D7 from the translation pre-test support means 6, the sentence generation means 4 reads the translated sentence in the specified output language. Generate D9.
以上のべたように、本実施例の機械翻訳システムは、翻
訳と、翻訳文のプリエディットや事前検定と、それまで
のプリエディットや事前検定の結果によるそれ以後の翻
訳文の自動修正と、を組込むことにより、翻訳の現状能
力に対応して使用者に適切な必要最小限のプリエディッ
トや事前検定の作業を促すことを可能にしている。As described above, the machine translation system of this embodiment performs translation, pre-editing and pre-testing of the translated text, and automatic correction of the translated text thereafter based on the results of the previous pre-editing and pre-testing. By incorporating it, it is possible to prompt the user to carry out the necessary minimum amount of pre-editing and pre-qualification work in accordance with the current translation ability.
すなわち、使用者が翻訳文を随時入力し、問題が生じた
ときのみ、その内容を修正する方法で使用することがで
き、辞書未登録語の繰返し登録のような煩わしい作業を
省いて使用者の手間を大幅に低減することができる。In other words, the user can input translated sentences at any time and use the method to correct the contents only when a problem arises, eliminating the troublesome work of repeatedly registering words that are not registered in the dictionary The effort can be significantly reduced.
また、本実施例の機械翻訳システムでは、文解析結果の
中間言語を利用し、その中間言語から複数の言語への翻
訳ができるので、事前検定専用の手段を設けることなく
、入力文と同じ言語の文を生成する手段を共用して事前
検定を行うことができる。In addition, the machine translation system of this embodiment uses the intermediate language of the sentence analysis result and can translate from that intermediate language into multiple languages, so it is possible to translate the same language as the input sentence without having to provide a dedicated means for pre-testing. Pre-testing can be performed by sharing the means for generating sentences.
以上説明したように、本発明の機械翻訳システムは、そ
の機械翻訳システム自身の能力を基にして、入力文の不
的確性や翻訳の困難度を判断して、使用者に翻訳文のプ
リエディットや事前検定を行わせるとともに、それまで
のプリエディットや事前検定の結果を基にして、自動的
にそれ以後の翻訳文を修正することにより、使用者に適
切な必要最小限のプリエディットや事前検定の作業を促
すことができるという効果を有している。As explained above, the machine translation system of the present invention determines the imprecision of the input sentence and the difficulty of translation based on the machine translation system's own ability, and allows the user to pre-edit the translated sentence. In addition to having the user perform pre-testing and pre-testing, the system automatically corrects subsequent translations based on the results of previous pre-editing and pre-testing. It has the effect of encouraging the work of certification.
第１図は本発明の機械翻訳システムの一実施例を示すブ
ロック図、第２図は入力テキスト・差分データ記憶手段
の動作を示す流れ図、第３図は入力テキスト自動修正手
段の動作を示す流れ図、第４図は翻訳事前検定と翻訳結
果の出力の選択過程を示す流れ図である。
１・・・・・・入力テキストエディツト手段、２・・・
・・・入力テキスト・差分データ記憶手段、３・・・・
・・入力テキスト自動修正手段、４・・・・・・文解析
手段、５・・・・・・中間言語データ保持手段、６・・
・・・・翻訳事前検定支援手段、７・・・・・・文生成
手段、Ｄｌ・・・・・・原文および修正文のデータ、Ｄ
２・・・・・・入力テキスト、Ｄ３・・・・・・差分デ
ータ、Ｄ４・・・・・・自動修正済み入力テキスト、Ｄ
５・・・・・・中間言語データ、Ｄ６・・・・・・使用
者からの指示、Ｄｌ・・・・・・言語指定、Ｄ８・・・
・・・保持された中間言語データ、Ｄ９・・・・・・翻
訳文。Fig. 1 is a block diagram showing an embodiment of the machine translation system of the present invention, Fig. 2 is a flow chart showing the operation of the input text/difference data storage means, and Fig. 3 is a flow chart showing the operation of the input text automatic correction means. , FIG. 4 is a flowchart showing the process of selecting the translation pre-verification and the output of the translation result. 1... Input text editing means, 2...
...Input text/difference data storage means, 3...
... Input text automatic correction means, 4 ... Sentence analysis means, 5 ... Intermediate language data holding means, 6 ...
...Translation pre-test support means, 7... Sentence generation means, Dl... Original text and revised text data, D
2... Input text, D3... Difference data, D4... Automatically corrected input text, D
5...Intermediate language data, D6...Instruction from user, Dl...Language specification, D8...
. . . Retained intermediate language data, D9 . . . Translated text.
Claims (1)
文テキストおよび修正文テキストなどの入力テキストを
作成する入力テキストエ ディット手段、 （Ｂ）前記入力テキストエディット手段で作成された入
力テキストに加えて、原文テキストと最終結果の修正文
テキストとの差分データを追加して記憶する入力テキス
ト・差分データ記憶手段、 （Ｃ）前記入力テキストエディット手段から受けた入力
テキストの中で、これまでに前記入力テキスト・差分デ
ータ記憶手段に記憶された差分データのいずれかに該当
するものだけ を、その差分データを用いて自動修正した自動修正済み
入力テキストを送出する入力テキスト自動修正手段、 （Ｄ）前記入力テキスト自動修正手段からの自動修正済
み入力テキストを解析して中間言語 データを作成する文解析手段、 （Ｅ）前記文解析手段から受けた中間言語データを保持
する中間言語データ保持手段、 （Ｆ）使用者からの指示や前記文解析手段からの中間言
語データの内容を判断することによ り、事前検定のために入力文と同じ言語の文を生成する
か、出力指定言語の文を生成するかを指示する翻訳事前
検定支援手段、 （Ｇ）前記中間言語データ保持手段に保持された中間言
語データを読出して、前記翻訳事前検定支援手段から指
示された言語による翻訳文を生成する文生成手段、 を備えることを特徴とする機械翻訳システム。[Scope of Claims] (A) Input text editing means for inputting and editing the data of the original text and the revised text to create input texts such as the original text and the modified text; (B) Created by the input text editing means an input text/difference data storage means for adding and storing difference data between the original text and the final resultant corrected text in addition to the input text that has been input; (C) an input text received from the input text editing means; Input text automatic correction that sends automatically corrected input text in which only the difference data that corresponds to any of the difference data stored in the input text/difference data storage means is automatically corrected using the difference data. (D) a sentence analysis means for generating intermediate language data by analyzing the automatically corrected input text from the input text automatic correction means; (E) an intermediate language for holding the intermediate language data received from the sentence analysis means; (F) generating a sentence in the same language as the input sentence for pre-testing by determining the instructions from the user and the contents of the intermediate language data from the sentence analysis means; (G) reading the intermediate language data held in the intermediate language data holding means to generate a translated sentence in the language instructed by the translation pre-testing support means; A machine translation system comprising a sentence generation means.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63060909A JPH01233561A (en) | 1988-03-14 | 1988-03-14 | Machine translation system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63060909A JPH01233561A (en) | 1988-03-14 | 1988-03-14 | Machine translation system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01233561A true JPH01233561A (en) | 1989-09-19 |
Family
ID=13155969
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63060909A Pending JPH01233561A (en) | 1988-03-14 | 1988-03-14 | Machine translation system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH01233561A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004013785A (en) * | 2002-06-11 | 2004-01-15 | Toshiba Corp | Translation service system, translation service method, translation service server and translation processor and program |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61282969A (en) * | 1985-06-10 | 1986-12-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Language translating device |
-
1988
- 1988-03-14 JP JP63060909A patent/JPH01233561A/en active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61282969A (en) * | 1985-06-10 | 1986-12-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Language translating device |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004013785A (en) * | 2002-06-11 | 2004-01-15 | Toshiba Corp | Translation service system, translation service method, translation service server and translation processor and program |
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