JPH03127266A - 機械翻訳装置における単語間関係編集/学習装置 - Google Patents
機械翻訳装置における単語間関係編集/学習装置Info
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Abstract
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Description
、単語と単語の係り関係の決定を行う単語間関係編集/
学習装置に関し、 単語と単語の係り関係として複数の候補が存在した場合
に、適切な係り関係の決定を支援可能とすることを目的
とし、 原文を解析する原文解析手段と、原文解析手段による解
析結果から目標言語の訳文を生成する訳文生成手段と、
原文解析手段における解析動作において、任意の単語間
の関係として複数の候補が存在する場合に、該複数の候
補を表示しながら、そのうち1つをユーザに選択させ、
該選択された候補を前記単語間の関係についての解析結
果として訳文生成手段に出力する編集制御手段と、を有
するように構成する。
して記憶する学習辞書記憶手段を有し、編集制御手段は
、ユーザにより選択された候補を対応する単語対と共に
学習辞書記憶手段に記憶し、原文解析手段における解析
動作において、任意の単語間の関係として複数の候補が
存在する場合に、ユーザの指示に従って該複数の候補の
うちいずれかの候補が学習辞書記憶手段に存在するか否
かを参照し、存在する場合にその候補を前記単語間の関
係についての解析結果として訳文生成手段に出力する、
ように構成する。
析した結果、単語と単語の係り関係の決定を行う単語間
関係編集/学習装置に関する。
訳を行う機械翻訳装置が実用化の段階に入ろうとしてい
る。
るようなものがある。
文解析部2において、解析文法規則辞書3と世界モデル
辞書4を使って解析され、中間表現である概念構造5に
変換される。次に、この中間表現から、生成文法規則辞
書7と言語モデル辞書8を使って例えば英語等の目標言
語の訳文9が生成される。
表現に変換してから訳文9を生成することにより、概念
構造5をほぼ言語に依存しない表現形態にすることがで
き、多言語間での翻訳が可能となる。
の文が表す意味を概念構造5である意味ネットワークに
変換する。そのために、原文解析部2は、解析文法規則
辞書3及び世界モデル辞書4を用いながら、原文1につ
いて構文及び意味関係の両者から解析を行う。
上の規則が蓄積されている。また、世界モデル辞書4に
は、例えば「烏は飛ぶ」、「犬は飛ばない」の如く、概
念間の関係として成り立ち得る意味関係が定義されてい
る。そして、原文解析部2は、解析文法規則辞書3を用
いて原文1を構文解析し、それにより得られる概念構造
が妥当か否かを、世界モデル辞書4を参照することによ
り判定しながら、最終的な概念構造5を決定してゆく。
れた概念構造5を目標言語による1次元の単語列に直接
変換する。そのために、訳文生成部6は、生成文法規則
辞書7及び言語モデル辞書8を用いながら、目標言語に
よる訳文9を生成する。
念表現を目標言語による表現に変換するための生成文法
規則が蓄積されている。また、言語モデル辞書8には、
例えば日本語に翻訳する場合、主語「山」に対して、「
いる」 「ある」等の同じ概念を表現し得る複数の単語
のうちどれを述語として選択するかというような、単語
間の論理的関係を表した共起関係と呼ばれる関係が定義
されている。このような共起関係が参照されることによ
り、例えば「そこに山がいる」ではなく「そこに山があ
る」というように正しく翻訳される。
接し得るかを示す隣接関係と呼ばれる関係も定義される
。この隣接関係が参照されることにより、例えば英語に
翻訳する場合、ra umbrella」でなく ’a
n umbrella Jというように正しく翻訳され
る。
ル社(現在は日経BP社に社名変更)発行の「日経エレ
クトロニクスJ 1984年12月17日号、221ペ
ージ〜240ページに掲載されている。
木として表した例を示す。これは、「彼は本を読み、映
画を見た」という日本語の原文lを解析した結果の解析
木である。なお、実際の概念構造5は、解析木から抽出
される各単語間の更に抽象的な概念関係で表現されるが
、ここでは簡単のため解析木の形式で説明する。
な、「彼は」 「読み」 「本をj等の各文節間の構文
的・意味的な接続関係が記述される。
単語の係り関係も記述される。すなわち、例えば「彼は
」は「読みJに係り、前者は後者の動作のく行為者〉で
ある(第8図101.111)。
それぞれ係り、共に、前者は後者の動作のく対象〉であ
る(第8図102.104.112.114)。
変換された後、第7図の訳文生成部6に渡され、ここで
訳文9に翻訳される。
係を一意に決定できなかった場合、複数の候補から1つ
を選択して概念構造5として出力する。この場合、例え
ば最も出現確率が高い関係が出力される。
るが、この場合の係り関係としては、同図のI13のよ
うに、〈並立〉、く同時進行〉、く原因〉、く順序〉の
4候補がある。従って、第8図の103の係り関係とし
て、もしく並立〉の関係が選択されたとすると、第7図
の訳文生成部6によって翻訳された訳文は、例えば英語
の場合rHe saw the movie and
read the book、 Jとなり、本を読むの
と映画を見るのとを並列に行ったという意味になり、常
識的でない不適切な訳文9となってしまう。
複数の候補が存在した場合に、適切な係り関係の決定を
支援するような手段がないため−ユーザの望む訳文9を
得ることができないという問題点を有しいる。
後に訳文に翻訳するような方式に限られず、原文を直接
に目標言語の訳文に翻訳するような方式でも同様に存在
する。
在した場合に、適切な係り関係の決定を支援可能とする
ことを目的とする。
規則を蓄積する解析文法規則辞書と、概念間の関係とし
て成り立ち得る意味関係を定義した世界モデル辞書を有
し、解析文法規則辞書を用いて原文12を構文解析し、
それにより得られる解析結果14すなわち概念構造が妥
当か否かを、世界モデル辞書を参照することにより判定
しながら、最終的な解析結果14を決定してゆく。
語の訳文16を生成する訳文生成手段15を有する。同
手段は、例えば概念構造の各概念表現を目標言語による
表現に変換するための生成文法規則を蓄積した生成文法
規則辞書と、目標言語の単語間の共起関係及び隣接関係
等を蓄積した言語モデル辞書を有し、これらの辞書を用
いながら目標言語の訳文16を生成する。
任意の単語間の関係として複数の候補が存在する場合に
、該複数の候補を表示しながら、そのうち1つをユーザ
に選択させ、該選択された候補を上述の単語間の関係に
ついての解析結果14として訳文生成手段15に出力す
る編集制御手段17を有する。同手段は、例えば原文解
析手段13で抽出された上述の複数の候補を、対応する
単語の接続イメージと共に表示する表示部と、その表示
部上でユーザに例えばマウスカーソル等を操作させ、1
つの候補を選択させる人力部、及びそれらの制御回路等
を有する。
、対応する単語と共に学習辞書として記憶する学習辞書
記憶手段18を有する。そして、編集制御手段17は、
前述のユーザにより選択された候補を対応する単語対と
共に学習辞書記憶手段18に記憶し、原文解析手段13
における解析動作において、任意の単語間の関係として
複数の候補が存在する場合に、ユーザの指示に従って該
複数の候補のうちいずれかの候補が学習辞書記憶手段1
8に存在するか否かを参照する。そして、存在する場合
にその候補を上述の単語間の関係についての解析結果1
4として訳文生成手段15に出力する。
出力する段階で、例えば原文12が日本語の第8図に示
した例であるとすると、例えば単語の「読み」と「見た
」の間の関係(この場合は係り関係)として、同図に示
される如く、例えばく並立〉、く同時進行〉、く原因〉
、く順序〉等の複数の候補が存在する場合、例えば第8
図の一点鎖線で囲まれた解析木のイメージで表示を行い
、かつ、上記4つの関係を表示する。そして、例えばマ
ウスカーソル等の手段により、上記4つの関係のうち1
つをユーザに選択させる。これにより、ユーザが例えば
く順序〉の関係を選択すれば、その関係が、上述の単語
間の関係についての解析結果14として、訳文生成手段
15に出力される。
された訳文16は、rHe saw the movi
eafter read the book、 Jとな
り、本を読んだ後に映画を見たという適切な翻訳が行わ
れる。
との対話的処理により、格段に正確な訳文16を生成す
ることが可能となる。
語間の関係候補を学習辞書記憶手段18に記憶させてお
くことにより、その後、ユーザがこの学習辞書記憶手段
18を参照するように指示することにより、同じ単語間
の関係が出現した場合に、自動的に学習辞書記憶手段1
8に記憶されている候補を選択するように動作させるこ
とも可能である。これにより、例えば原文12に同じよ
うな構文が多く存在するような場合に、効率のよい翻訳
を行うことが可能となる。
」だけでなく、解析木等として分類され得る広い意味の
文節等まで含むものとする。
において、第7図の従来例と同じ番号の部分は、同じ構
成であるのでその説明は省略する。
具なる処理を行い、第7図の概念構造5と若干具なる概
念構造5′を出力するが、これについては後述する。
概念構造5′の中に、単語と単語の係り関係を示す概念
表現が存在し、かつ、その関係として2つ以上の候補が
抽出された場合に、表示部20にその関係の候補を、原
文1の接続関係と共に表示する。同表示部2は、例えば
CRTデイスプレィである。これと共に、編集制御部1
9は、人力部21を介してユーザに表示されている上記
候補のうち1つを選択させる。同人力部21は、例えば
マウスであり、この動作に従って表示部20上をマウス
カーソルが移動するように構成される。
補を、対応する文節(又は単語、以下文節と呼ぶ)の対
と共に記憶する辞書であり、編集制御部19によって参
照される。
世界モデル辞書4、生成文法規則辞書7、言語モデル辞
書8及び学習辞書22は、例えばディスク記憶装置上に
記憶される。また、原文解析部2′、編集制御部19及
び訳文生成部6は、汎用電子計算機のハードウェアと、
同ハードウェアにより実行されるプログラムの複合体と
して実現される。更に、原文1及び訳文9は、例えばワ
ードプロセッサ等を介して入出力される。また、概念構
造5′は、汎用電子計算機の仮想メモリ(主記憶装置及
びディスク記憶装置)上に展開される。
を示す。
構造が規定される。
そのデータ構造に対応する文節の次の文節に対応するデ
ータ構造の仮想メモリ上における先頭アドレスが格納さ
れる。
が修飾する文節に対応するデータ構造の仮想メモリ上の
アドレスが格納される。
そのデータ構造に対応する文節が展開される横方向のカ
ラム位置の番号が格納される。
格納される。
アドレス■のデータ構造に対応する文節に対する、係り
関係の情報が格納される0例えば第3図(a)の関係■
として規定される関係< AGENT (行為者)〉は
、(a)に対応する文節「彼は」が、(d)に対応する
文節「読み」の行為を行った者であることを示す、(f
)の関係■として規定される(f)と(h)の関係も同
じである。また、第3図(b)の関係■として規定され
る関係<INDC限定)〉は、(b)に対応する文節「
この」が、(C)に対応する文節「本を」を限定してい
る。(e)の関係■として規定される(e)と(f)の
関係も同じである。更に、第3図(C)の関係■として
規定される関係< OBJ (対象)〉は、(C)に対
応する文節「本を」が、(d)に対応する文節「読み」
の対象であることを示す。
0」が格納され、複数の場合には「o」以外の値が格納
される。今、第3図(d)の関係■として規定される、
(d)に対応する文節「読み」と(ロ)に対応する文節
「読んだ」の関係としては、同図(d)に示されるよう
に、〈並立〉、く順序〉、く同時進行〉、〈原因〉の4
種類があり得るため、第3図(d)の関係候補数■は「
0」以外の値となっている。
が、原文1の先頭から何文字目にあるかが格納される。
半角文字は1文字としてカウントされる。
上記と同様半角文字を単位としてカウントした値が格納
される。
タが格納される。
作について、第4図の動作フローチャートに沿って以下
に説明する。
1を解析する。ここでは、第4図S1〜S3の動作が実
行される。
に第3図(a)〜Q′])に示されるデータ構造のフォ
ーマットが作成されてゆく。この場合、各文節に対応す
るデータ構造の文節■にその文節本体が格納され、次ア
ドレス■に、次につながる文節に対応するデータ構造の
先頭アドレスが格納される(以上、第4図SI)。そし
て、第3図の各データ構造(a)〜(ロ)が第2図の概
念構造5′を規定する。
がどの文節を修飾しているかが解析され、修飾元の文節
に対応するデータ構造の修飾先アドレス■(第3図)に
、修飾光の文節に対応するデータ構造の先頭アドレスが
格納される(第4図52)更に、上記各データ構造に対
応する文節毎に、その文節とその文節が修飾している文
節との係り関係が解析され、その情報が関係■に格納さ
れる。
節の係り関係を一意に決定できない場合、第7図の原文
解析部2と異なり、同解析部2′は、複数の候補を全て
出力する。例えば「彼はこの本を読み彼女は雑誌を読ん
だ」という原文lがあった場合、文節「読み」と「読ん
だ」の接続における係り関係としては、〈並立〉、〈同
時進行〉、〈原因〉、〈順序〉の4候補があり、これら
の候補が全て概念構造5′として出力される。具体的に
は、第3図(d)のように、データ構造の関係候補数■
に「0」以外の値が格納され、関係■に上記4候補の情
報が格納される(以上、第4図53)。
′が出力されると、次に、第2図の編集制御部19に制
御が移る。同制御部19は、第4図54〜S、の処理を
実行する。
するデータ構造のカラム番号■とrow番号■に、各文
節が展開されるべきカラム番号とrow番号が設定され
る0本実施例では、文節間の係り関係として複数の候補
が存在する場合には、その文節を含む原文1が、第2図
の概念構造5′に対応する解析木のイメージで表示され
る。今、編集制御部19内には、特には図示しない画像
表示用のメモリが設けられており、そのメモリ上の記憶
位置がそのまま表示部20上の画面表示に対応する。
ちrowと、横方向の列すなわちカラムを指定すること
により、その位置に各文節の内容を表示させることがで
きる。なお、各文節間の表示位置の関係は、各データ構
造に対応する文節の修飾関係を基に決定される(以上、
第4図54)。
ow番号■が決定された後、各データ構造に対応する文
節の内容が、上述の画像メモリ上に展開される(第4図
SS)。第5図に、原文1が「彼はこの本を読みその彼
女は雑誌を読んだ」という例の場合に、上述の画像メモ
リ上に展開される各文節の位置関係を示す。
するように、画像メモリ上の対応する文節同士が罫線で
接続される(第4図56)。
6図(a)23の如くになる。同図のように、各文節が
解析木のイメージで表示される。
ら、人力部21を操作することにより、文節間の係り関
係の編集処理を行うことができる(第4図S、)。
ることにより、第6図(b)の如く、例えば表示画面2
3上でマウスカーソル24を自由に移動させることがで
きる。そして、ユーザが、例えば文節「読み」と「読ん
だ」の間の罫線上にマウスカーソルを移動しマウスのボ
タンをクリックすると、編集制御部19は文節「読み」
に対応する第3図(d)の概念構造5′であるデータ構
造の関係候補数■を参照する。これにより、編集制御部
19は、関係■の候補が複数候補あることを認識し、関
係■の全ての候補を例えば第6図(b)のウィンドウ画
面25の形式で表示する。続いて、ユーザは、マウスカ
ーソルをランドウ画面25上の任意の候補上に持ってゆ
き、マウスのボタンをクリックすることにより、候補の
うちIつを選択することができる。なお、ユーザが、例
えば文節「彼は」と「読み」の間の罫線上にマウスカー
ソルを移動しマウスのボタンをクリックすると、編集制
御部19は文節「彼は」に対応する第3図(a)の概念
構造5′であるデータ構造の関係候補数■を参照する。
かないことを認識し、関係■の〈行為者〉を、ウィンド
ウ画面25と同様の形式で表示する。
は(b)の表示画面23上の「打ち切り」という表示部
分にマウスカーソルを移動しマウスのボタンをクリック
すると、&H集制御部19は、概念構造5′であるデー
タ構造の関係■(第3図参照)の内容を、編集処理にお
いてユーザにより選択された候補に更新する(第4図5
8)。すなわち、ユーザが、編集処理において第6図(
b)のウィンドウ画面25上の候補〈並立〉を選択する
と、編集処理の終了により第2図の概念構造5′である
第3図(d)の関係■の内容が、〈並立〉のみに更新さ
れる。また、これと共に、関係候補数■には「o」が格
納される。
書22に登録する。これについては後述する。
成部6に制御が移る。同生成部6は、第4図510の訳
文生成の処理を実行する。ここでの動作は、「従来の技
術」の項で説明した第7図の訳文生成部6での動作と同
じである。これにより、上述の「彼はこの本を読みその
彼女は雑誌を読んだ」という例に対してはrHe re
ad the book andthat girl
read the magazine、 Jという適切
な訳文9が生成される。すなわち、「読み」と「読んだ
」が、ユーザが選択したく並立〉の関係r and J
で結ばれ、ユーザの意図した通りの訳文9が得られる。
候補に係る文節の関係と共に、学習辞書22に登録され
る(第4図59)。すなわち、上述の例では、第3図(
d)及び(ロ)のデータ構造に係わる文節「読みJ 「
読んだ」と、その関係〈並立〉が学習辞書22に登録さ
れる。これにより、ユーザが、入力部21等を介して編
集制御部19に対して、学習辞書22を参照するように
指示しておくことにより、後に別の翻訳動作が実行され
たときに、学習辞書22に登録されている文節の関係と
同じ関係が出現した場合に、自動的に登録されている関
係候補を選択するように動作させることができる。一般
に、同種の文章を翻訳する場合、同じ文節の関係が現れ
る場合が多いため、ユーザが選択的に学習辞書22を使
用できるようにしておけば、効率的で正確な翻訳動作を
実現することができる。
して複数の候補が存在するような場合にも、マンマシン
インタフェースによるユーザとの対話的処理でユーザの
意図する関係を選択させることにより、格段に正確な訳
文を生成することが可能となる。
語間の関係候補を学習辞書記憶手段に記憶させておくこ
とにより、その後、ユーザがこの学習辞書記憶手段を参
照するように指示することにより、同じ単語間の関係が
出現した場合に、自動的に学習辞書記憶手段に記憶され
ている候補を選択するように動作させることも可能とな
る。これにより、例えば原文に同じような構文が多く存
在するような場合に、効率のよい翻訳を行うことが可能
となる。
図、 概念構造の説明図である。 ・原文、 ・原文解析手段、 ・解析結果、 ・訳文生成手段、 ・訳文、 ・編集制御手段、 ・学習辞書記憶手段。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1)原文(12)を解析する原文解析手段(13)と、
該原文解析手段(13)による解析結果(14)から目
標言語の訳文(16)を生成する訳文生成手段(15)
と、前記原文解析手段(13)における解析動作におい
て、任意の単語間の関係として複数の候補が存在する場
合に、該複数の候補を表示しながら、そのうち1つをユ
ーザに選択させ、該選択された候補を前記単語間の関係
についての解析結果(14)として前記訳文生成手段(
15)に出力する編集制御手段(17)と、 を有することを特徴とする機械翻訳装置における単語間
関係編集/学習装置。 2)単語間の関係を、対応する単語と共に学習辞書とし
て記憶する学習辞書記憶手段(18)を有し、前記編集
制御手段(17)は、前記ユーザにより選択された候補
を対応する前記単語対と共に前記学習辞書記憶手段(1
8)に記憶し、前記原文解析手段(13)における解析
動作において、任意の単語間の関係として複数の候補が
存在する場合に、ユーザの指示に従って該複数の候補の
うちいずれかの候補が前記学習辞書記憶手段(18)に
存在するか否かを参照し、存在する場合にその候補を前
記単語間の関係についての解析結果(14)として前記
訳文生成手段(15)に出力する、 ことを特徴とする請求項1記載の機械翻訳装置における
単語間関係編集/学習装置。 3)原文を解析して概念構造に変換する原文解析手段と
、 該概念構造から目標言語の訳文を生成する訳文生成手段
と、 前記原文解析手段における解析動作において、任意の単
語間の関係についての概念構造として複数の候補が存在
する場合に、該複数の候補を表示しながら、そのうち1
つをユーザに選択させ、該選択された候補を前記単語間
の関係についての概念構造として前記訳文生成手段に出
力する編集制御手段と、 を有することを特徴とする機械翻訳装置における単語間
関係編集/学習装置。 4)単語間の関係についての概念構造を、対応する単語
と共に学習辞書として記憶する学習辞書記憶手段を有し
、 前記編集制御手段は、前記ユーザにより選択された候補
を対応する前記単語対と共に前記学習辞書記憶手段に記
憶し、前記原文解析手段における解析動作において、任
意の単語間の関係についての概念構造として複数の候補
が存在する場合に、ユーザの指示に従って該複数の候補
のうちいずれかの候補が前記学習辞書記憶手段に存在す
るか否かを参照し、存在する場合にその候補を前記単語
間の関係についての概念構造として前記訳文生成手段に
出力する、 ことを特徴とする請求項3記載の機械翻訳装置における
単語間関係編集/学習装置。
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP1265040A JP2974698B2 (ja) | 1989-10-13 | 1989-10-13 | 機械翻訳装置における単語間関係編集/学習装置 |
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JP2974698B2 JP2974698B2 (ja) | 1999-11-10 |
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Country Status (1)
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Cited By (2)
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JPH05113996A (ja) * | 1991-07-08 | 1993-05-07 | Oki Electric Ind Co Ltd | 自然言語処理システム |
Families Citing this family (2)
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KR102385531B1 (ko) * | 2016-05-31 | 2022-04-13 | 주식회사 라이프시맨틱스 | 공통 용어체계 기반 의료용어 번역 시스템 |
KR102425922B1 (ko) * | 2020-09-08 | 2022-07-28 | 고려대학교 산학협력단 | 기계 번역을 이용한 고대한글 번역 방법 |
-
1989
- 1989-10-13 JP JP1265040A patent/JP2974698B2/ja not_active Expired - Lifetime
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JPH04370880A (ja) * | 1991-06-20 | 1992-12-24 | Fujitsu Ltd | 意味関係による係り先決定方式 |
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JP2974698B2 (ja) | 1999-11-10 |
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