JPH10340266A - 機械翻訳装置および機械翻訳処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
機械翻訳装置および機械翻訳処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体Info
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- JPH10340266A JPH10340266A JP9148833A JP14883397A JPH10340266A JP H10340266 A JPH10340266 A JP H10340266A JP 9148833 A JP9148833 A JP 9148833A JP 14883397 A JP14883397 A JP 14883397A JP H10340266 A JPH10340266 A JP H10340266A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 固有名詞で始まる複合語を正しく翻訳するこ
とができる機械翻訳装置、及び機械翻訳処理プログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供
すること。 【解決手段】 入力部10から入力された文を、形態素
解析部52で単語に分割し、構文解析部52で係り受け
などを解析して入力文のツリー構造を作る。これを構文
変換部54で翻訳対象文のツリー構造に変換して翻訳対
象文の構文を得て、これをもとに構文生成部55で、翻
訳対象文の構文を生成し、形態素生成部56で語形変化
などの調整をして、出力部20から翻訳結果を出力す
る。前記構文変換部54で、複合語の先頭が固有名詞で
始まる場合にはそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字
を大文字に書き換える。また、大文字で書き換えてはい
けない場合には小文字のまま出力して、固有名詞で始ま
る複合語の適切な翻訳結果を得る。
とができる機械翻訳装置、及び機械翻訳処理プログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供
すること。 【解決手段】 入力部10から入力された文を、形態素
解析部52で単語に分割し、構文解析部52で係り受け
などを解析して入力文のツリー構造を作る。これを構文
変換部54で翻訳対象文のツリー構造に変換して翻訳対
象文の構文を得て、これをもとに構文生成部55で、翻
訳対象文の構文を生成し、形態素生成部56で語形変化
などの調整をして、出力部20から翻訳結果を出力す
る。前記構文変換部54で、複合語の先頭が固有名詞で
始まる場合にはそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字
を大文字に書き換える。また、大文字で書き換えてはい
けない場合には小文字のまま出力して、固有名詞で始ま
る複合語の適切な翻訳結果を得る。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、機械翻訳装置、及
び機械翻訳処理プログラムを記録したコンピュータ読み
取り可能な記録媒体に関するものである。
び機械翻訳処理プログラムを記録したコンピュータ読み
取り可能な記録媒体に関するものである。
【0002】
【従来の技術】従来の機械翻訳装置、及び機械翻訳処理
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体から前記プログラムを読み込むことにより機械翻訳
装置として動作するコンピュータにおいては、「東京
駅」、「岐阜大学」、「カリフォルニア州議会」のよう
に、複合語の先頭の単語が固有名詞である場合でも、そ
れ以外の単語が普通名詞であれば、”Tokyo st
ation”、”Gifuuniversity”、”
California state legislat
ure”等のように翻訳され、”Tokyo Stat
ion”、”Gifu University”、”C
alifornia State Legislatu
re”等のように正しく翻訳されなかった。したがっ
て、このような複合語を正しく翻訳して出力するために
は、これらの単語が一語で翻訳辞書に登録されている
か、あるいはユーザー自身がユーザー辞書に登録する必
要があった。
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体から前記プログラムを読み込むことにより機械翻訳
装置として動作するコンピュータにおいては、「東京
駅」、「岐阜大学」、「カリフォルニア州議会」のよう
に、複合語の先頭の単語が固有名詞である場合でも、そ
れ以外の単語が普通名詞であれば、”Tokyo st
ation”、”Gifuuniversity”、”
California state legislat
ure”等のように翻訳され、”Tokyo Stat
ion”、”Gifu University”、”C
alifornia State Legislatu
re”等のように正しく翻訳されなかった。したがっ
て、このような複合語を正しく翻訳して出力するために
は、これらの単語が一語で翻訳辞書に登録されている
か、あるいはユーザー自身がユーザー辞書に登録する必
要があった。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような固有名詞で始まる複合語は多く、また、造語によ
って際限なく作ることができるので、これらをすべて辞
書に登録するのは実質不可能であり、特定の使用頻度の
高いものを記憶するとしても、辞書に必要な記憶容量が
増大し、大容量のユーザー辞書用メモリが必要になり、
ユーザー自身が登録作業をしなければならない等、使い
勝手が悪いものであった。
ような固有名詞で始まる複合語は多く、また、造語によ
って際限なく作ることができるので、これらをすべて辞
書に登録するのは実質不可能であり、特定の使用頻度の
高いものを記憶するとしても、辞書に必要な記憶容量が
増大し、大容量のユーザー辞書用メモリが必要になり、
ユーザー自身が登録作業をしなければならない等、使い
勝手が悪いものであった。
【0004】本発明は上述した問題点を解決するために
なされたものであり、固有名詞で始まる複合語を正しく
翻訳することができる機械翻訳装置、及び機械翻訳処理
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体を提供することを目的としている。
なされたものであり、固有名詞で始まる複合語を正しく
翻訳することができる機械翻訳装置、及び機械翻訳処理
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体を提供することを目的としている。
【0005】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明の請求項1に記載の機械翻訳装置は、第一言
語を入力するための入力部と、入力された第一言語を単
語に分割するための形態素解析部と、前記第一言語の構
文を解析するための構文解析部と、解析された第一言語
の構文を第二言語の構文に変換するための構文変換部
と、得られた第二言語の構文から第二言語の翻訳文を生
成するための翻訳文生成部と、生成された第二言語の翻
訳文を出力するための出力部とを有し、さらに、前記翻
訳文生成部に大文字書き換え手段を備えることによっ
て、複合語の先頭が固有名詞である場合にはそれ以外の
普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字で書き換える。
に、本発明の請求項1に記載の機械翻訳装置は、第一言
語を入力するための入力部と、入力された第一言語を単
語に分割するための形態素解析部と、前記第一言語の構
文を解析するための構文解析部と、解析された第一言語
の構文を第二言語の構文に変換するための構文変換部
と、得られた第二言語の構文から第二言語の翻訳文を生
成するための翻訳文生成部と、生成された第二言語の翻
訳文を出力するための出力部とを有し、さらに、前記翻
訳文生成部に大文字書き換え手段を備えることによっ
て、複合語の先頭が固有名詞である場合にはそれ以外の
普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字で書き換える。
【0006】請求項2に記載の機械翻訳装置は、前記翻
訳文生成部に、複合語の先頭の単語が固有名詞である場
合でもそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字
に書き換えることなく出力する手段を備えることによっ
て、複合語の先頭が固有名詞であっても、それ以外の普
通名詞の対訳の先頭の文字を大文字で書き換えてはいけ
ない場合には、大文字に書き換えることなく小文字のま
ま出力する。したがって、固有名詞で始まる複合語を正
しく翻訳することができる。
訳文生成部に、複合語の先頭の単語が固有名詞である場
合でもそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字
に書き換えることなく出力する手段を備えることによっ
て、複合語の先頭が固有名詞であっても、それ以外の普
通名詞の対訳の先頭の文字を大文字で書き換えてはいけ
ない場合には、大文字に書き換えることなく小文字のま
ま出力する。したがって、固有名詞で始まる複合語を正
しく翻訳することができる。
【0007】請求項3に記載の機械翻訳処理プログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、入
力された第一言語を単語に分割するための形態素解析手
順と、前記第一言語の構文を解析するための構文解析手
順と、解析された第一言語の構文を第二言語の構文に変
換するための構文変換手順と、得られた第二言語の構文
から第二言語の翻訳文を生成するための翻訳文生成手順
と、生成された第二言語の翻訳文を出力するための出力
手順とを記録しており、さらに、前記翻訳文生成手順
は、複合語の先頭の単語が固有名詞である場合にはそれ
以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字に書き換え
る大文字書き換え手順を備えることを特徴としている。
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、入
力された第一言語を単語に分割するための形態素解析手
順と、前記第一言語の構文を解析するための構文解析手
順と、解析された第一言語の構文を第二言語の構文に変
換するための構文変換手順と、得られた第二言語の構文
から第二言語の翻訳文を生成するための翻訳文生成手順
と、生成された第二言語の翻訳文を出力するための出力
手順とを記録しており、さらに、前記翻訳文生成手順
は、複合語の先頭の単語が固有名詞である場合にはそれ
以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字に書き換え
る大文字書き換え手順を備えることを特徴としている。
【0008】すなわち、前記翻訳文生成手順において大
文字書き換え手順を実行することによって、複合語の先
頭が固有名詞である場合にはそれ以外の普通名詞の対訳
の先頭の文字を大文字で書き換える。
文字書き換え手順を実行することによって、複合語の先
頭が固有名詞である場合にはそれ以外の普通名詞の対訳
の先頭の文字を大文字で書き換える。
【0009】請求項4に記載の機械翻訳処理プログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前
記翻訳文生成手順において、複合語の先頭の単語が固有
名詞である場合でもそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の
文字を大文字に書き換えることなく出力する手順を備え
ることを特徴としている。
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前
記翻訳文生成手順において、複合語の先頭の単語が固有
名詞である場合でもそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の
文字を大文字に書き換えることなく出力する手順を備え
ることを特徴としている。
【0010】すなわち、前記翻訳文生成手順において前
記大文字書き換え手順を実行することによって、複合語
の先頭が固有名詞である場合にはそれ以外の普通名詞の
対訳の先頭の文字を大文字で書き換えるが、複合語の先
頭が固有名詞であっても、それ以外の普通名詞の対訳の
先頭の文字を大文字で書き換えてはいけない場合には、
前記翻訳文生成手順において、複合語の先頭の単語が固
有名詞である場合でもそれ以外の普通名詞の対訳の先頭
の文字を大文字に書き換えることなく出力する手順を実
行することにより、大文字に書き換えることなく小文字
のまま出力する。したがって、固有名詞で始まる複合語
を正しく翻訳することができる。
記大文字書き換え手順を実行することによって、複合語
の先頭が固有名詞である場合にはそれ以外の普通名詞の
対訳の先頭の文字を大文字で書き換えるが、複合語の先
頭が固有名詞であっても、それ以外の普通名詞の対訳の
先頭の文字を大文字で書き換えてはいけない場合には、
前記翻訳文生成手順において、複合語の先頭の単語が固
有名詞である場合でもそれ以外の普通名詞の対訳の先頭
の文字を大文字に書き換えることなく出力する手順を実
行することにより、大文字に書き換えることなく小文字
のまま出力する。したがって、固有名詞で始まる複合語
を正しく翻訳することができる。
【0011】
【発明の実施の形態】以下、本発明を具体化した一つの
実施の形態を、第一言語を日本語、第二言語を英語とし
た場合を例にとり説明する。
実施の形態を、第一言語を日本語、第二言語を英語とし
た場合を例にとり説明する。
【0012】本実施の形態の機械翻訳装置の構成を図1
に示す。この図に示すように、本機械翻訳装置は、日本
語文を入力するためのキーボード等からなる入力部10
と、本機械翻訳装置において入力の日本語文を翻訳処理
して出力の英文を生成させるための各種の処理を、コン
ピュータ等の中央処理装置(CPU)において処理可能
なプログラムの形式で記憶し、さらに、前記処理に供さ
れる辞書データを記憶するROM50と、生成した翻訳
結果の英語をCRTに表示したり、プリンタから印刷す
るための出力部20と、作業用メモリ領域として用いら
れるRAM40と、前記翻訳処理に供される任意のユー
ザー辞書を記憶する外部記憶装置(HDD)60とを、
装置全体を制御するための中央処理装置であるCPU3
0に接続して構成される。
に示す。この図に示すように、本機械翻訳装置は、日本
語文を入力するためのキーボード等からなる入力部10
と、本機械翻訳装置において入力の日本語文を翻訳処理
して出力の英文を生成させるための各種の処理を、コン
ピュータ等の中央処理装置(CPU)において処理可能
なプログラムの形式で記憶し、さらに、前記処理に供さ
れる辞書データを記憶するROM50と、生成した翻訳
結果の英語をCRTに表示したり、プリンタから印刷す
るための出力部20と、作業用メモリ領域として用いら
れるRAM40と、前記翻訳処理に供される任意のユー
ザー辞書を記憶する外部記憶装置(HDD)60とを、
装置全体を制御するための中央処理装置であるCPU3
0に接続して構成される。
【0013】前記RAM40は、前記入力部10により
入力された日本語文を記憶するための入力バッファ領域
41と、前記出力部20に出力すべき翻訳結果の英文を
記憶するための出力バッファ領域42とを備えている。
入力された日本語文を記憶するための入力バッファ領域
41と、前記出力部20に出力すべき翻訳結果の英文を
記憶するための出力バッファ領域42とを備えている。
【0014】前記ROM50には、図6のフローチャー
トで示すプログラム、すなわち、日本語文を英文に翻訳
する翻訳プログラム51と、前記翻訳プログラム51が
その処理の実行において参照する翻訳辞書57とが記録
されている。
トで示すプログラム、すなわち、日本語文を英文に翻訳
する翻訳プログラム51と、前記翻訳プログラム51が
その処理の実行において参照する翻訳辞書57とが記録
されている。
【0015】前記翻訳プログラム51は、入力された前
記日本語文を形態素解析するための形態素解析部52
と、日本語文の係り受けなどの構文を解析する構文解析
部53と、その解析結果に基づいて前記日本語文の構文
を英語の構文に変換する構文変換部54と、その構文変
換部54により生成された変換結果を基に英語の構文を
生成することにより英文を生成する構文生成部55と、
生成された英文に対して語尾変化などの調整を行って、
入力の日本語文の英訳に対応する最終的な翻訳結果の英
文を生成する形態素生成部56とを備えている。尚、前
記構文生成部55及び形態素生成部56が本発明の翻訳
文生成部を構成する。
記日本語文を形態素解析するための形態素解析部52
と、日本語文の係り受けなどの構文を解析する構文解析
部53と、その解析結果に基づいて前記日本語文の構文
を英語の構文に変換する構文変換部54と、その構文変
換部54により生成された変換結果を基に英語の構文を
生成することにより英文を生成する構文生成部55と、
生成された英文に対して語尾変化などの調整を行って、
入力の日本語文の英訳に対応する最終的な翻訳結果の英
文を生成する形態素生成部56とを備えている。尚、前
記構文生成部55及び形態素生成部56が本発明の翻訳
文生成部を構成する。
【0016】前記CPU30には、また、外部記憶装置
(HDD)60が接続されており、ユーザーが任意に使
用し、かつ編集・作成できるユーザー辞書61が格納さ
れている。
(HDD)60が接続されており、ユーザーが任意に使
用し、かつ編集・作成できるユーザー辞書61が格納さ
れている。
【0017】図6は、ROM50に記憶されたプログラ
ムの動作を示すフローチャートである。
ムの動作を示すフローチャートである。
【0018】まず、キーボード等の入力部10から日本
語文が入力されると(ステップ1、以下ステップをSと
略す)、次に、形態素解析部52において形態素解析を
行い、翻訳辞書57およびユーザー辞書61を参照して
単語に分割し、参照した辞書情報をそれぞれの単語に付
与する(S2)。
語文が入力されると(ステップ1、以下ステップをSと
略す)、次に、形態素解析部52において形態素解析を
行い、翻訳辞書57およびユーザー辞書61を参照して
単語に分割し、参照した辞書情報をそれぞれの単語に付
与する(S2)。
【0019】その後、構文解析部53で構文解析を行
い、単語を句にまとめ上げ、翻訳辞書57およびユーザ
ー辞書61を参照しながら係り受けなどの解析を行う
(S3)。これにより、入力の日本語文の構文は、図2
及び図3に示すようなツリー構造に変換されると同時
に、翻訳に必要な情報が、前記ツリー構造における節
(以下ノードと呼ぶ)に付与される。
い、単語を句にまとめ上げ、翻訳辞書57およびユーザ
ー辞書61を参照しながら係り受けなどの解析を行う
(S3)。これにより、入力の日本語文の構文は、図2
及び図3に示すようなツリー構造に変換されると同時
に、翻訳に必要な情報が、前記ツリー構造における節
(以下ノードと呼ぶ)に付与される。
【0020】ここで、上述のツリー構造とは、構文、す
なわち文章や句等の内部構造を、2分木構造のデータ形
式として表現したものである。通常、機械翻訳は、ある
第一言語の入力文のツリー構造を、翻訳すべき第二言語
の文法に適合させるように第二言語のツリー構造に変換
すると共に、ノードに種々の情報を付与し、その付与デ
ータを用いて各種の処理を行うことにより翻訳文を生成
するようにして行われる。
なわち文章や句等の内部構造を、2分木構造のデータ形
式として表現したものである。通常、機械翻訳は、ある
第一言語の入力文のツリー構造を、翻訳すべき第二言語
の文法に適合させるように第二言語のツリー構造に変換
すると共に、ノードに種々の情報を付与し、その付与デ
ータを用いて各種の処理を行うことにより翻訳文を生成
するようにして行われる。
【0021】この図2に示すツリー構造において、”r
oot”とは、入力文のツリー構造の最上部に常に付与
されるものであり、その下には、前記形態素解析部52
によって分割された単語が、入力文に出現した順番で下
がっている。
oot”とは、入力文のツリー構造の最上部に常に付与
されるものであり、その下には、前記形態素解析部52
によって分割された単語が、入力文に出現した順番で下
がっている。
【0022】以上のS2乃至S3の処理を、具体例を用
いて詳細に説明する。
いて詳細に説明する。
【0023】図2は「カリフォルニア州議会」という入
力の日本語文をS2の処理で形態素解析した段階のツリ
ー構造を示している。
力の日本語文をS2の処理で形態素解析した段階のツリ
ー構造を示している。
【0024】各ノード付与する情報として、「日本語見
出し」には、検索された単語の見出し語が入り、「日本
語品詞」には、見出し語の品詞が入る。「日本語ID」
というのは、その見出し語の品詞細分類の識別番号であ
る。ここでは翻訳辞書で検索された単語には日本語ID
「1」を、ユーザー辞書で検索された単語には日本語I
D「9」を付与すると仮定して説明する。日本語IDと
同時にその日本語IDが示す品詞細分類の情報も付与さ
れる。この「品詞細分類」には、名詞であれば「普通名
詞」や「固有名詞」などがある。さらに、「意味情報」
として、その単語が属する意味分類の情報が付けられ
る。つまり、「カリフォルニア」は日本語見出しに「カ
リフォルニア」、日本語品詞に「名詞」、日本語IDに
「1」、品詞細分類に「固有名詞」、意味情報に「地
名」が付与され、「州議会」は日本語見出しに「州議
会」、日本語品詞に「名詞」、日本語IDに「1」、品
詞細分類に「普通名詞」、意味情報に「組織」が付与さ
れる。
出し」には、検索された単語の見出し語が入り、「日本
語品詞」には、見出し語の品詞が入る。「日本語ID」
というのは、その見出し語の品詞細分類の識別番号であ
る。ここでは翻訳辞書で検索された単語には日本語ID
「1」を、ユーザー辞書で検索された単語には日本語I
D「9」を付与すると仮定して説明する。日本語IDと
同時にその日本語IDが示す品詞細分類の情報も付与さ
れる。この「品詞細分類」には、名詞であれば「普通名
詞」や「固有名詞」などがある。さらに、「意味情報」
として、その単語が属する意味分類の情報が付けられ
る。つまり、「カリフォルニア」は日本語見出しに「カ
リフォルニア」、日本語品詞に「名詞」、日本語IDに
「1」、品詞細分類に「固有名詞」、意味情報に「地
名」が付与され、「州議会」は日本語見出しに「州議
会」、日本語品詞に「名詞」、日本語IDに「1」、品
詞細分類に「普通名詞」、意味情報に「組織」が付与さ
れる。
【0025】このように形態素解析された後、構文解析
が行われる(S3)。構文解析では、単語を句にまとめ
上げ、主語や目的語を決めるなどの係り受けの解析を行
い、さらに入力文の情報をノードに付与する。単語を句
にまとめることによって、「カリフォルニア」と「州議
会」の2単語に分割されていたものが、一つの複合名詞
に解析される。
が行われる(S3)。構文解析では、単語を句にまとめ
上げ、主語や目的語を決めるなどの係り受けの解析を行
い、さらに入力文の情報をノードに付与する。単語を句
にまとめることによって、「カリフォルニア」と「州議
会」の2単語に分割されていたものが、一つの複合名詞
に解析される。
【0026】主語や目的語を決めるなどの係り受けの解
析とは、例えば、入力文が「州知事がカリフォルニア州
議会を解散した。」であれば、「州知事」を「解散す
る」の主語に、「カリフォルニア州議会」を「解散す
る」の目的語に解析することである。また、入力文の情
報のノードに対する付与は、他に、前記の例において、
入力文が「解散した。」とあるように過去形であったこ
とを、時制の情報として、「解散する」のノードに付与
すること等がある。
析とは、例えば、入力文が「州知事がカリフォルニア州
議会を解散した。」であれば、「州知事」を「解散す
る」の主語に、「カリフォルニア州議会」を「解散す
る」の目的語に解析することである。また、入力文の情
報のノードに対する付与は、他に、前記の例において、
入力文が「解散した。」とあるように過去形であったこ
とを、時制の情報として、「解散する」のノードに付与
すること等がある。
【0027】図3は、「カリフォルニア州議会」が構文
解析された結果のツリー構造を示している。
解析された結果のツリー構造を示している。
【0028】ここで、図3の構造において、”roo
t”の下には”nom”というノードが下がっている
が、”nom”とは、英語の”nominal”を省略
したもので、名詞(句)を表す。すなわち、「カリフォ
ルニア」と「州議会」の2単語だったものが、構文解析
によって1つの複合語の名詞句に解析されたことを示し
ている。
t”の下には”nom”というノードが下がっている
が、”nom”とは、英語の”nominal”を省略
したもので、名詞(句)を表す。すなわち、「カリフォ
ルニア」と「州議会」の2単語だったものが、構文解析
によって1つの複合語の名詞句に解析されたことを示し
ている。
【0029】また、この”nom”ノードの下には、”
comp”というノードが下がっている。この”com
p”も、英語の”compound word”を省略
したもので、複合語を表す。この”comp”ノードの
下には、複合語を構成するそれぞれの単語が入力文に出
現した順番に下がっている。
comp”というノードが下がっている。この”com
p”も、英語の”compound word”を省略
したもので、複合語を表す。この”comp”ノードの
下には、複合語を構成するそれぞれの単語が入力文に出
現した順番に下がっている。
【0030】”root”のすぐ下の”nom”には、
この複合語を構成する単語の中で一番最後の単語の日本
語見出しと意味情報が付与されている。複合語では通
常、一番最後の単語が主名詞となることが多いためであ
る。したがって、「カリフォルニア州議会」の場合は、
末尾の単語である「州議会」の日本語見出しと意味情報
が付与されている。”comp”の下には2つの名詞が
下がっているが、それぞれに形態素解析で付与された日
本語見出し、日本語品詞、日本語ID、品詞細分類、意
味情報がそのまま付与されている。
この複合語を構成する単語の中で一番最後の単語の日本
語見出しと意味情報が付与されている。複合語では通
常、一番最後の単語が主名詞となることが多いためであ
る。したがって、「カリフォルニア州議会」の場合は、
末尾の単語である「州議会」の日本語見出しと意味情報
が付与されている。”comp”の下には2つの名詞が
下がっているが、それぞれに形態素解析で付与された日
本語見出し、日本語品詞、日本語ID、品詞細分類、意
味情報がそのまま付与されている。
【0031】次に、構文変換部54で構文変換を行う
(S4)。この構文変換とは、前記構文解析部53で解
析された結果に基づいて、翻訳辞書57およびユーザー
辞書61を参照しながら、各々の単語には対訳とそれに
付随する情報を付与する(図4参照)。つまり、対訳の
英語と、その英語の品詞と、英語IDが付与されると共
に、そのツリー構造を、翻訳辞書57を参照しながら正
しい英文を得るのに適切な構造に変換する。そして、構
文生成部55において、翻訳辞書57を参照しながら、
対訳の英語に関する情報を付与する(図5参照)。
(S4)。この構文変換とは、前記構文解析部53で解
析された結果に基づいて、翻訳辞書57およびユーザー
辞書61を参照しながら、各々の単語には対訳とそれに
付随する情報を付与する(図4参照)。つまり、対訳の
英語と、その英語の品詞と、英語IDが付与されると共
に、そのツリー構造を、翻訳辞書57を参照しながら正
しい英文を得るのに適切な構造に変換する。そして、構
文生成部55において、翻訳辞書57を参照しながら、
対訳の英語に関する情報を付与する(図5参照)。
【0032】ここでいう英語に関する情報というのは、
その英語が名詞であれば「数えられるか」「数えられな
いか」というような情報や、動詞であれば「他動詞であ
るか」「自動詞であるか」などの情報のほかに、複合語
の中で固有名詞の後に出てきた時に「その英語の先頭の
文字を大文字に書き換えていいか」「書き換えてはいけ
ないか」という情報がある。書き換えてはいけない場合
にはNO_CAPITALIZEという属性の値に”
T”という情報が付けられている。書き換えてもよい場
合にはNO_CAPITALIZEという属性の値に”
F”という情報が付けられている。図では便宜上、この
NO_CAPITALIZEという情報のみを示してい
る。これらの情報が付与された後、英文生成規則に基づ
いて英語として正しいツリー構造に変換し、英語を生成
するために必要な情報をツリーのノードに付与し、英文
を生成するためのツリー構造を得る。(S5)。
その英語が名詞であれば「数えられるか」「数えられな
いか」というような情報や、動詞であれば「他動詞であ
るか」「自動詞であるか」などの情報のほかに、複合語
の中で固有名詞の後に出てきた時に「その英語の先頭の
文字を大文字に書き換えていいか」「書き換えてはいけ
ないか」という情報がある。書き換えてはいけない場合
にはNO_CAPITALIZEという属性の値に”
T”という情報が付けられている。書き換えてもよい場
合にはNO_CAPITALIZEという属性の値に”
F”という情報が付けられている。図では便宜上、この
NO_CAPITALIZEという情報のみを示してい
る。これらの情報が付与された後、英文生成規則に基づ
いて英語として正しいツリー構造に変換し、英語を生成
するために必要な情報をツリーのノードに付与し、英文
を生成するためのツリー構造を得る。(S5)。
【0033】このとき、処理すべき単語の中に、複合語
を構成するものがある場合は、S6において、複合語の
先頭が固有名詞か否かを調べる。複合語の先頭が固有名
詞であれば(S6:Yes)、次にS7において、複合
語を構成しているその他の普通名詞を大文字に書き換え
てよいか否かを調べる。大文字に書き換えてはいけない
場合は、その単語のノード付与情報の中のNO_CAP
ITALIZEという属性の値(図4の各単語におけ
る、ノード付与情報を示す吹き出し状の囲みの右下にあ
る「N_C」に対応する)が”T”(TRUEの略)に
なっているので、NO_CAPITALIZEが”T”
であるか否かを調べればよい。NO_CAPITALI
ZEが”F”(FALSEの略)であれば(S7:N
o)、S8において複合語を構成する普通名詞の中でN
O_CAPITALIZEがFである単語の対訳の先頭
の文字を大文字に書き換える。
を構成するものがある場合は、S6において、複合語の
先頭が固有名詞か否かを調べる。複合語の先頭が固有名
詞であれば(S6:Yes)、次にS7において、複合
語を構成しているその他の普通名詞を大文字に書き換え
てよいか否かを調べる。大文字に書き換えてはいけない
場合は、その単語のノード付与情報の中のNO_CAP
ITALIZEという属性の値(図4の各単語におけ
る、ノード付与情報を示す吹き出し状の囲みの右下にあ
る「N_C」に対応する)が”T”(TRUEの略)に
なっているので、NO_CAPITALIZEが”T”
であるか否かを調べればよい。NO_CAPITALI
ZEが”F”(FALSEの略)であれば(S7:N
o)、S8において複合語を構成する普通名詞の中でN
O_CAPITALIZEがFである単語の対訳の先頭
の文字を大文字に書き換える。
【0034】複合語の先頭が固有名詞でないか(S6:
No)、あるいは、複合語を構成する普通名詞のNO_
CAPITALIZEがすべて”T”であれば(S7:
Yes)、大文字への書き換えは行わない。
No)、あるいは、複合語を構成する普通名詞のNO_
CAPITALIZEがすべて”T”であれば(S7:
Yes)、大文字への書き換えは行わない。
【0035】その後、S9において形態素生成部56で
形態素生成を行い、語尾変化等の調整を行う。そして最
終的に翻訳結果の英文を生成し、S10において、CR
Tなどに表示するか、プリンターから出力する。
形態素生成を行い、語尾変化等の調整を行う。そして最
終的に翻訳結果の英文を生成し、S10において、CR
Tなどに表示するか、プリンターから出力する。
【0036】以上のS4乃至S8の処理を、具体例を用
いて詳細に説明する。
いて詳細に説明する。
【0037】図3のように構文解析されたツリー構造
は、図4に示したように、翻訳辞書57の対訳の英語が
当てられる(S4)。この図4に示すように、「カリフ
ォルニア」及び「州議会」には、それぞれ対訳の英語
や、英語の品詞や、英語ID等がノード付与情報に追加
される。尚、本例の「カリフォルニア州議会」という入
力文の場合は対訳の英語が付くだけで、ツリー構造の変
換は行われない。
は、図4に示したように、翻訳辞書57の対訳の英語が
当てられる(S4)。この図4に示すように、「カリフ
ォルニア」及び「州議会」には、それぞれ対訳の英語
や、英語の品詞や、英語ID等がノード付与情報に追加
される。尚、本例の「カリフォルニア州議会」という入
力文の場合は対訳の英語が付くだけで、ツリー構造の変
換は行われない。
【0038】次に、前記図4のツリー構造は、英文生成
規則に基づいて、英語として正しいツリー構造に変換さ
れる(S5)。この英文生成規則の中には、複合語の処
理として、先頭の単語が固有名詞であればそれ以外の普
通名詞の単語の対訳の先頭の文字を大文字に書き換える
処理(S6、S7、S8)がある。「カリフォルニア州
議会」の場合は、先頭の単語が「カリフォルニア」であ
り、その品詞細分類が「固有名詞」になっているので
(S6)、それ以外の普通名詞である「州議会」が大文
字書き換えの対象になるが、実際に書き換えられるの
は、NO_CAPITALIZEに”T”が付いていな
い名詞だけである(S7:Yes)。「州議会」の英対
訳は、”state legislature”であっ
て、NO_CAPITALIZEが”F”であるので大
文字書き換えの対象になる。尚、この語は、”stat
e”と”legislature”という2単語で構成
されているが、このように複数の単語で構成された対訳
を当てている場合でも、それぞれの単語の先頭の文字を
大文字に書き換える(S8)。
規則に基づいて、英語として正しいツリー構造に変換さ
れる(S5)。この英文生成規則の中には、複合語の処
理として、先頭の単語が固有名詞であればそれ以外の普
通名詞の単語の対訳の先頭の文字を大文字に書き換える
処理(S6、S7、S8)がある。「カリフォルニア州
議会」の場合は、先頭の単語が「カリフォルニア」であ
り、その品詞細分類が「固有名詞」になっているので
(S6)、それ以外の普通名詞である「州議会」が大文
字書き換えの対象になるが、実際に書き換えられるの
は、NO_CAPITALIZEに”T”が付いていな
い名詞だけである(S7:Yes)。「州議会」の英対
訳は、”state legislature”であっ
て、NO_CAPITALIZEが”F”であるので大
文字書き換えの対象になる。尚、この語は、”stat
e”と”legislature”という2単語で構成
されているが、このように複数の単語で構成された対訳
を当てている場合でも、それぞれの単語の先頭の文字を
大文字に書き換える(S8)。
【0039】図5はこのように構文生成された結果のツ
リー構造を示している。この図が示すように、「州議
会」の対訳の”state legislature”
は、大文字書き換え規則の適用によって、”State
Legislature”と書き換えられる。
リー構造を示している。この図が示すように、「州議
会」の対訳の”state legislature”
は、大文字書き換え規則の適用によって、”State
Legislature”と書き換えられる。
【0040】英文生成規則の中には、この他に並べ替え
規則がある。日本語では語順の制限は割と緩やかである
が、英語では語順の制限が厳しい。例えば、日本語では
「二人の美しい少女」と言っても「美しい二人の少女」
と言っても構わないが、英語では”two beaut
iful girls”でなければならないなど、形容
詞や副詞を英語の規則に則って正しく並べ替えるのが並
べ替え規則である。複合語の場合は、通常、入力文に出
現した順番に生成するので、並べ替えは行われない。こ
のように構文生成された後、形態素生成において語尾変
化などの語形変化を行って、翻訳結果である、”Cal
ifornia State Legislatur
e”という英文が出力される。
規則がある。日本語では語順の制限は割と緩やかである
が、英語では語順の制限が厳しい。例えば、日本語では
「二人の美しい少女」と言っても「美しい二人の少女」
と言っても構わないが、英語では”two beaut
iful girls”でなければならないなど、形容
詞や副詞を英語の規則に則って正しく並べ替えるのが並
べ替え規則である。複合語の場合は、通常、入力文に出
現した順番に生成するので、並べ替えは行われない。こ
のように構文生成された後、形態素生成において語尾変
化などの語形変化を行って、翻訳結果である、”Cal
ifornia State Legislatur
e”という英文が出力される。
【0041】これに対し、例えば、図7乃至図9に示す
如く、「ニューヨーク市場」については、”New Y
ork Market”ではなく、”the New
York market”が正しいように、たとえ複合
語の先頭が固有名詞で始まっていても、それ以外の普通
名詞の対訳の先頭の文字を大文字で書き換えてはいけな
い場合には、図8に示すように、「市場」の対訳であ
る”market”のNO_CAPITALIZEとい
う属性の値がTになっているので、大文字への書き換え
は行わず、図9に示すように、小文字のまま出力する。
如く、「ニューヨーク市場」については、”New Y
ork Market”ではなく、”the New
York market”が正しいように、たとえ複合
語の先頭が固有名詞で始まっていても、それ以外の普通
名詞の対訳の先頭の文字を大文字で書き換えてはいけな
い場合には、図8に示すように、「市場」の対訳であ
る”market”のNO_CAPITALIZEとい
う属性の値がTになっているので、大文字への書き換え
は行わず、図9に示すように、小文字のまま出力する。
【0042】尚、上述した実施の形態の機械翻訳装置に
おいては、大文字書き換えプログラムと、対訳の英語の
まま出力するプログラムとを含む機械翻訳処理プログラ
ムがROMに予め格納されて構成されていたが、本発明
は必ずしもこれに限定されるものではない。例えば、こ
れらのプログラムをフロッピーディスクやCD−ROM
等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、
コンピュータに付属または接続した読み取り装置により
読み取って、コンピュータにインストールさせることに
より、そのコンピュータを上述の実施の形態の機械翻訳
装置と同様に動作させることができる。また、前記プロ
グラムを、有線もしくは無線回線を介して外部情報処理
装置よりコンピュータに読み込んで動作させることもで
きる。この場合、前記フロッピーディスクやCD−RO
Mや、外部情報処理装置の当該プログラムを格納したメ
モリが本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を
構成する。
おいては、大文字書き換えプログラムと、対訳の英語の
まま出力するプログラムとを含む機械翻訳処理プログラ
ムがROMに予め格納されて構成されていたが、本発明
は必ずしもこれに限定されるものではない。例えば、こ
れらのプログラムをフロッピーディスクやCD−ROM
等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、
コンピュータに付属または接続した読み取り装置により
読み取って、コンピュータにインストールさせることに
より、そのコンピュータを上述の実施の形態の機械翻訳
装置と同様に動作させることができる。また、前記プロ
グラムを、有線もしくは無線回線を介して外部情報処理
装置よりコンピュータに読み込んで動作させることもで
きる。この場合、前記フロッピーディスクやCD−RO
Mや、外部情報処理装置の当該プログラムを格納したメ
モリが本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を
構成する。
【0043】
【発明の効果】以上説明したことから明らかなように、
本発明の請求項1に記載の機械翻訳装置によれば、翻訳
文生成部において、複合語の先頭の単語が固有名詞であ
る場合に、それ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大
文字で書き換える手段を備えているため、ユーザーが大
文字に修正することなく、固有名詞で始まる複合語を正
しく翻訳することができる。
本発明の請求項1に記載の機械翻訳装置によれば、翻訳
文生成部において、複合語の先頭の単語が固有名詞であ
る場合に、それ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大
文字で書き換える手段を備えているため、ユーザーが大
文字に修正することなく、固有名詞で始まる複合語を正
しく翻訳することができる。
【0044】請求項2に記載の機械翻訳装置は、翻訳文
生成部において、複合語の先頭の単語が固有名詞である
場合に、それ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文
字で書き換える手段を備えると同時に、複合語の先頭の
単語が固有名詞であっても、それ以外の普通名詞の対訳
の先頭の文字を大文字に書き換えるのが不適切な場合に
は、それ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字に
書き換えることなく出力する手段を備える。
生成部において、複合語の先頭の単語が固有名詞である
場合に、それ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文
字で書き換える手段を備えると同時に、複合語の先頭の
単語が固有名詞であっても、それ以外の普通名詞の対訳
の先頭の文字を大文字に書き換えるのが不適切な場合に
は、それ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字に
書き換えることなく出力する手段を備える。
【0045】したがって、複合語の先頭の単語が固有名
詞である場合には、それ以外の普通名詞の対訳について
も単語の先頭の文字を大文字に書き換えるようにするこ
とで、固有名詞で始まる複合語を正しく翻訳することが
でき、さらに、大文字で書き換えてはいけない場合に
は、複合語の先頭が固有名詞であってもそれ以外の普通
名詞は対訳のまま小文字で出力することで、固有名詞で
始まる複合語を正しく翻訳できる。
詞である場合には、それ以外の普通名詞の対訳について
も単語の先頭の文字を大文字に書き換えるようにするこ
とで、固有名詞で始まる複合語を正しく翻訳することが
でき、さらに、大文字で書き換えてはいけない場合に
は、複合語の先頭が固有名詞であってもそれ以外の普通
名詞は対訳のまま小文字で出力することで、固有名詞で
始まる複合語を正しく翻訳できる。
【0046】請求項3に記載の機械翻訳処理プログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれ
ば、翻訳文生成部で複合語の先頭の単語が固有名詞であ
ればそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字で
書き換えるプログラムを記録しているため、その記録媒
体を用いてプログラムを実行することにより、ユーザー
が大文字に修正することなく、正しい翻訳結果を得るこ
とができる。
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれ
ば、翻訳文生成部で複合語の先頭の単語が固有名詞であ
ればそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字で
書き換えるプログラムを記録しているため、その記録媒
体を用いてプログラムを実行することにより、ユーザー
が大文字に修正することなく、正しい翻訳結果を得るこ
とができる。
【0047】請求項4に記載の機械翻訳処理プログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれ
ば、その記録媒体を用いてプログラムを実行することに
より、複合語の先頭の単語が固有名詞であっても、それ
以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字に書き換え
ることが不適切な場合には小文字のまま出力することが
でき、大文字に書き換えてはいけない場合にも正しい翻
訳結果を得ることができる。
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれ
ば、その記録媒体を用いてプログラムを実行することに
より、複合語の先頭の単語が固有名詞であっても、それ
以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を大文字に書き換え
ることが不適切な場合には小文字のまま出力することが
でき、大文字に書き換えてはいけない場合にも正しい翻
訳結果を得ることができる。
【図1】本実施の形態の機械翻訳装置の構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図2】前記機械翻訳装置による処理の一例における、
一の段階を示す図である。
一の段階を示す図である。
【図3】前記機械翻訳装置による処理の前記一例におけ
る、次の段階を示す図である。
る、次の段階を示す図である。
【図4】前記機械翻訳装置による処理の前記一例におけ
る、その次の段階を示す図である。
る、その次の段階を示す図である。
【図5】前記機械翻訳装置による処理の前記一例におけ
る、最終的な段階を示す図である。
る、最終的な段階を示す図である。
【図6】前記機械翻訳装置における機械翻訳処理プログ
ラムの流れを説明するフローチャート図である。
ラムの流れを説明するフローチャート図である。
【図7】前記機械翻訳装置による処理の他の例におけ
る、次の段階を示す図である。
る、次の段階を示す図である。
【図8】前記機械翻訳装置による処理の前記他の例にお
ける、その次の段階を示す図である。
ける、その次の段階を示す図である。
【図9】前記機械翻訳装置による処理の前記他の例にお
ける、最終的な段階を示す図である。
ける、最終的な段階を示す図である。
10 入力部 20 出力部 50 ROM 52 形態素解析部 53 構文解析部 54 構文変換部 55 構文生成部 56 形態素生成部 57 翻訳辞書 61 ユーザー辞書
Claims (4)
- 【請求項1】 第一言語を入力するための入力部と、入
力された第一言語を単語に分割するための形態素解析部
と、前記第一言語の構文を解析するための構文解析部
と、解析された第一言語の構文を第二言語の構文に変換
するための構文変換部と、得られた第二言語の構文から
第二言語の翻訳文を生成するための翻訳文生成部と、前
記各部における処理のために用いられる辞書と、生成さ
れた第二言語の翻訳文を出力するための出力部とを備え
る機械翻訳装置において、 前記翻訳文生成部に、複合語の先頭の単語が固有名詞で
ある場合にはそれ以外の普通名詞の対訳の先頭の文字を
大文字に書き換える大文字書き換え手段を備えることを
特徴とする機械翻訳装置。 - 【請求項2】 前記翻訳文生成部に、複合語の先頭の単
語が固有名詞である場合でもそれ以外の普通名詞の対訳
の先頭の文字を大文字に書き換えることなく出力する手
段を備えることを特徴とする請求項1に記載の機械翻訳
装置。 - 【請求項3】 入力された第一言語を単語に分割するた
めの形態素解析手順と、前記第一言語の構文を解析する
ための構文解析手順と、解析された第一言語の構文を第
二言語の構文に変換するための構文変換手順と、得られ
た第二言語の構文から第二言語の翻訳文を生成するため
の翻訳文生成手順と、生成された第二言語の翻訳文を出
力するための出力手順とを機械翻訳装置に実行させるた
めのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体であって、 前記翻訳文生成手順において、複合語の先頭の単語が固
有名詞である場合にはそれ以外の普通名詞の対訳の先頭
の文字を大文字に書き換える大文字書き換え手順を備え
ることを特徴とする、機械翻訳処理プログラムを記録し
たコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 【請求項4】 前記翻訳文生成手順において、複合語の
先頭の単語が固有名詞である場合でもそれ以外の普通名
詞の対訳の先頭の文字を大文字に書き換えることなく出
力する手順を備えることを特徴とする、請求項3に記載
の機械翻訳処理プログラムを記録したコンピュータ読み
取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9148833A JPH10340266A (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 機械翻訳装置および機械翻訳処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9148833A JPH10340266A (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 機械翻訳装置および機械翻訳処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH10340266A true JPH10340266A (ja) | 1998-12-22 |
Family
ID=15461762
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9148833A Pending JPH10340266A (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 機械翻訳装置および機械翻訳処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH10340266A (ja) |
-
1997
- 1997-06-06 JP JP9148833A patent/JPH10340266A/ja active Pending
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040217 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040419 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040601 |