JPS6180362A - Translation system - Google Patents
Translation systemInfo
- Publication number
- JPS6180362A JPS6180362A JP59201116A JP20111684A JPS6180362A JP S6180362 A JPS6180362 A JP S6180362A JP 59201116 A JP59201116 A JP 59201116A JP 20111684 A JP20111684 A JP 20111684A JP S6180362 A JPS6180362 A JP S6180362A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- translation
- buffer
- sentence
- input sentence
- input
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
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、機械と人間が協力しながら、正しい翻訳文を
遺りあげてゆく対話型翻訳方式に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Field of Industrial Application The present invention relates to an interactive translation method in which a machine and a human cooperate to produce a correct translated text.
背景技術
一般に機械翻訳は、第６図に示すような過程を経てなさ
れる。翻訳されるべき入力言語で構成される原文は翻訳
過程において解析される必要がある。その解析には、段
階的に形態素解析、構文解析、意味解析の３つがある。BACKGROUND TECHNOLOGY In general, machine translation is performed through a process as shown in FIG. The source text consisting of the input language to be translated needs to be analyzed during the translation process. There are three stages of analysis: morphological analysis, syntactic analysis, and semantic analysis.
形態素解析とは、機械翻訳用の辞書を引き、各単語に対
する品詞などの文法情報、訳語情報を取り出し、人称、
数、文の時制などを解析することである。構文解析とは
、各単語間の従属関係を示す係り受は関係などを調べ、
文の構造の解析することである。意味解析とは、複数の
構文解析結果から正しいものとそうでないものとを判別
することである。機械翻訳は、３つのいずれかのレベル
まで解析を行なって入力言語の内部構造を得た後、その
構造にしたがって翻訳文を構成する出力言語の同レベル
の内部構造に変換し、それから出力言語を生成するもの
である。この解析レベルの深さにより機械翻訳の精度は
異なる。形態素解析のみを行なうものは文単位の翻訳は
できず、いわゆる電子式翻訳機に代表される単語単位の
翻訳にとどまる。構文解析までを行なうものには、文法
的に正しい解釈はすべて出力するもののそのためにかえ
って多種の翻訳結果が出力されることになり、人間が正
解を判定する手間が増える。意味解釈まで行なうものは
、原理的にはただ１つの正しい翻訳結果を出力できるも
のの、そのためには膨大な量の情報を機械に記憶させる
必要があり、現実的には不可能に近い。本発明の対象と
なる機械翻訳とは、少なくとも構文解析のレベルまで行
なうものとする。すなわち文単位の翻訳ができ、文法的
に正しい解釈が総て出力でき、意味解析まで行なっても
よいが、それは完全でなく出力を一意に絞りきれない機
械翻訳のことを示す。Morphological analysis involves looking up a dictionary for machine translation, extracting grammatical information such as part of speech and translation information for each word, and
It involves analyzing numbers, sentence tenses, etc. Syntactic analysis is the process of examining the dependencies and relationships between each word.
It is to analyze the structure of a sentence. Semantic analysis is the process of determining what is correct and what is not from multiple syntactic analysis results. Machine translation performs analysis to one of three levels to obtain the internal structure of the input language, then converts it into the same level internal structure of the output language that makes up the translated sentence according to that structure, and then converts the output language to the same level. It is something that generates. The accuracy of machine translation varies depending on the depth of this analysis level. Those that only perform morphological analysis are unable to translate sentence by sentence, but only by word by word, as typified by so-called electronic translators. Those that perform syntactic analysis output all grammatically correct interpretations, but this results in outputting a wide variety of translation results, which increases the amount of time it takes for humans to determine the correct answer. Although machines that perform semantic interpretation can, in principle, output only one correct translation result, this requires the machine to memorize an enormous amount of information, which is nearly impossible in reality. The machine translation that is the object of the present invention is defined as at least the level of syntactic analysis. In other words, machine translation is capable of sentence-by-sentence translation, can output all grammatically correct interpretations, and can even perform semantic analysis, but it is not perfect and cannot uniquely narrow down the output.
第７図は典型的な翻訳装置の構成を示すブロック図であ
る。処理装置１に関連してデータをキー人力するキーボ
ード２、処理装置１に関連するデータがストアされるメ
モリ３、処理装置１で処理された結果を表示するための
表示装置４および翻訳に関するデータがストアされる翻
訳モジュール５が備えられている。翻訳モジュール５に
は、入力文章をストアする原文バッファ５１、辞書引き
の結果をストアする辞書引きバッファ５２、入力言語の
横文解析結果をストアする構成解析バッファ５３の内容
を出力言語用に変換した結果をストアする構文生成バッ
ファ５４、出力言語の形態素生成の結果をストアする結
果バッファ５５および機械翻訳用の辞書、文規則などか
ら成るテーブル５６が含まれる。FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a typical translation device. A keyboard 2 for manually keying data related to the processing device 1, a memory 3 for storing data related to the processing device 1, a display device 4 for displaying results processed by the processing device 1, and data related to translation. A stored translation module 5 is provided. In the translation module 5, the contents of an original text buffer 51 that stores input sentences, a dictionary lookup buffer 52 that stores dictionary lookup results, and a composition analysis buffer 53 that stores lateral text analysis results of the input language are converted for the output language. It includes a syntax generation buffer 54 that stores results, a result buffer 55 that stores results of morpheme generation of the output language, and a table 56 that includes a machine translation dictionary, sentence rules, and the like.
第８図は、翻訳されるとき入力文が
Ｔ ｉｍｅ ｆ ｌ ｉｅｓ ｌ ｉｋｅ ａｎ
ａｒｒｏｗ。Figure 8 shows that when the input sentence is translated,
arrow.
であるとき、従来技術における各バッファ５１〜５５に
ストアされる内容を示している。第８図（１）は原文バ
ッファ５１と辞書引きバッファ５２の内容を示す。原文
バッファ５１に入力された単語に基づいて、辞書引トバ
ツ７ア５２では各単語に対応する品詞などの文法情報や
訳語情報が取り出される。第８図（２）で示されている
構文解析バッファ５３では各単語に与えられた品詞情報
によって入力文の構文解析が行なわれる。第８図（３）
には構文生成バッファ５４および結果バッファ５５の内
容が示されている。構文解析バッファ５３の内容を出力
言語用に変換した結果が構文生成バッファ５４にストア
され、その生成された構文に基づいて結果バッファ５５
に翻訳結果がストアされる。, the contents stored in each buffer 51 to 55 in the prior art are shown. FIG. 8(1) shows the contents of the original text buffer 51 and dictionary lookup buffer 52. Based on the words input into the original text buffer 51, the dictionary lookup 7a 52 extracts grammatical information such as part of speech and translation information corresponding to each word. The parsing buffer 53 shown in FIG. 8(2) parses the input sentence based on part-of-speech information given to each word. Figure 8 (3)
The contents of the syntax generation buffer 54 and the result buffer 55 are shown in FIG. The result of converting the contents of the syntax analysis buffer 53 for the output language is stored in the syntax generation buffer 54, and the result buffer 55 is stored based on the generated syntax.
Translation results are stored in .
第９図は従来技術における表示装置４による表示画面を
示す図である。第９図（１）に示されているように翻訳
されるべき入力文が入力され、キーボード２に備えられ
た翻訳キーが操作されると、Ｉ６９ 図（２）〜第９図
（６）に示されているような翻訳結果が表示される。各
表示画面第９図（２）〜第９図（６）に示されている翻
訳文は、下記に示す第１表のように入力文を、主語、動
詞、目的語、補語、形容詞句、副詞句などのいわゆる文
の構成要素間の相互関係によって認定した結果である。FIG. 9 is a diagram showing a display screen of the display device 4 in the prior art. When the input sentence to be translated is input as shown in FIG. 9 (1) and the translation key provided on the keyboard 2 is operated, I69 FIG. The translation result will be displayed as shown. The translated sentences shown in Figures 9 (2) to 9 (6) on each display screen are based on the input sentence as shown in Table 1 below: subject, verb, object, complement, adjective phrase, This is the result of recognition based on the interrelationships between so-called sentence components such as adverbial phrases.
（以下余白） 第 １ 表 これらはすべて文法的には正しい解釈である。(Margin below) Chapter 1 Table These are all grammatically correct interpretations.
もちろん人間には第９図（６）に示されている解釈が正
解であると判断できるわけである。もし意味解析が完全
であれば翻訳文は第９図（６）に示されているようにな
るが、そのためには、（ａ）矢と蝿は似ていない、 （
ｂ）矢は時間を測る能力が無い、（ｃ）蝿は矢を好きに
なることはない、という知識を機械に記憶させる必要が
ある。このような現実の世界に関する知識をすべて機械
に記憶させることは不可能であることは自明である。し
たがって、機械翻訳の従来のレベルでは両立しではなら
ないはずの解が存在することは避けられないことがわか
る。Of course, humans can judge that the interpretation shown in Figure 9 (6) is correct. If the semantic analysis is complete, the translated sentence will be as shown in Figure 9 (6), but for that, (a) arrows and flies are not similar; (
Machines need to be taught the knowledge that b) arrows have no ability to measure time, and (c) flies do not like arrows. It is obvious that it is impossible for a machine to memorize all of this knowledge about the real world. Therefore, it can be seen that it is inevitable that there are solutions that are incompatible at the conventional level of machine translation.
このように従来技術の機械翻訳システムでは多数の解が
存在するため、正解を得るまで翻訳キーを何度も押さな
ければならない、という欠点がある。さらに機械翻訳に
おいては、あらゆる種類の可能性を探索し、すべての解
を求めるため、正解を得る主での時間が長くなる。この
ため解が見付かったものから順次出力する方式をとって
いる。As described above, the conventional machine translation system has a drawback in that, since there are many solutions, the translation key must be pressed many times until the correct answer is obtained. Furthermore, machine translation explores all kinds of possibilities and finds all possible solutions, which increases the time it takes to arrive at the correct answer. For this reason, a method is adopted in which the solutions are output in order, starting with those found.
したがって第９図（２）で第１の解が出力された時点で
は、残りの解が幾つ存在するかは判明していない。カナ
−漢字変換における残り同音語数のようなものは表示で
きないのである。このため単に翻訳キーを押す回数が多
いという欠点だけではなり、最高何回翻訳キーを押せば
正解が出るかすられからないという欠点も存在する。し
たがって操作者の精神的負担はかなり大きい。この面か
らも簡単な操作で解の総数を１つでも減らすことが望ま
れているわけである。Therefore, at the time when the first solution is output in FIG. 9(2), it is not known how many remaining solutions exist. Things like the number of remaining homophones in kana-kanji conversion cannot be displayed. For this reason, there is not only the disadvantage that the translation key must be pressed many times, but also the disadvantage that the correct answer cannot be obtained even after pressing the translation key a maximum number of times. Therefore, the mental burden on the operator is quite large. From this point of view as well, it is desired to reduce the total number of solutions by even one with a simple operation.
発明が解決しようとしている問題点
上述の翻訳結果において、第９図（２）〜（５）に示さ
れでいるような誤訳は、文の構成要素の認定を誤まった
ことに起因していることがわかる。第９図（２）の例で
は、１ｉｋｅ ａｎ ａｒｒｏｗ″が”Ｔｉｍｅｆｌｉ
ｅｓ″に対して形容詞的修飾をしているというように文
の構成要素間の認定を誤っている。しかしながらこのよ
うな誤りは、翻訳結果を見てその成否を判定する能力を
持った人間ならば直ちにわかるものである。Problems to be Solved by the Invention In the above-mentioned translation results, the mistranslations shown in Figures 9 (2) to (5) are caused by incorrect recognition of the constituent elements of the sentence. I understand that. In the example in Figure 9 (2), ``1ike an arrow'' is ``Timefli''.
The mistake is in identifying the constituent elements of the sentence, such as adding an adjective to ``es''. However, such a mistake can be easily made by a person who has the ability to judge the success or failure of the translation by looking at the translation result. It is immediately obvious.
本発明の目的は、機械翻訳における翻訳結果の多量性を
解消し、人間が簡単な指示を与えることにより、正しい
翻訳結果を得ることのできる翻訳＝７一
方式を提供するものである。An object of the present invention is to provide a translation = 7 one-way system that eliminates the large number of translation results in machine translation and allows a human to provide a simple instruction to obtain correct translation results.
問題点を解決するための手段
本発明は、翻訳されるべき入力文を表示し、入力文の語
に対応させて、入力文の構成を表す構成要素間の相互関
係を前記入力文の語に対して少なくとも１つを指示し、
その指示された前記相互関係に従って前記入力文の翻訳
を行なうことを特徴とする翻訳方式である。Means for Solving the Problems The present invention displays an input sentence to be translated, associates it with the words of the input sentence, and determines the interrelationships between constituent elements representing the structure of the input sentence with the words of the input sentence. at least one instruction for
This is a translation method characterized in that the input sentence is translated according to the indicated mutual relationship.
イ乍 用
本発明に従えば、翻訳されるべき入力文を表示し、
入力文の語に対応させて、入力文の構成を表す構成要素
間の相互関係を前記入力文の語に対して少なくとも１つ
を指示し、その指示された前記相互関係に従って前記入
力文の翻訳を行なうので、正しい翻訳結果を簡単な操作
で得ることができる。According to the present invention, an input sentence to be translated is displayed, and the mutual relationship between the constituent elements representing the structure of the input sentence is determined at least with respect to the words of the input sentence by making them correspond to the words of the input sentence. Since one is specified and the input sentence is translated according to the specified mutual relationship, correct translation results can be obtained with a simple operation.
実施例
第１図は本発明を実施することができる翻訳装置の構成
を示すブロック図である。処理装置１に関連して、デー
タをキー人力するキーボード２、処理装置１に関連する
データがストアされるメモリ３、処理装置１で処理され
た結果を表示するための表示装置４および翻訳に関する
データがストアされる翻訳モジュール５が備えられてい
る。翻訳モジュール５には、入力文章をストアする原文
バッフ７５１、辞書引きの結果をストアする辞書引きバ
ッファ５２、入力言語の構文解析結果をストアする構文
解析バッファ５３、構文解析バッファ５３の内容を出力
言語用に変換した結果をストアする構文生成バッファ５
４、出力言語の形態素生成の結果をストアする結果バッ
ファ５５、機械翻訳用の辞書、文法規則などから成るテ
ーブル５６および本発明に従って操作者が指示した文の
構成要素間の相互関係に関する条件がストアされる構文
解析チェック用バッファ５７が含まれる。Embodiment FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a translation device that can implement the present invention. Related to the processing device 1 are a keyboard 2 for manually inputting data, a memory 3 for storing data related to the processing device 1, a display device 4 for displaying results processed by the processing device 1, and data related to translation. A translation module 5 in which is stored is provided. The translation module 5 includes an original text buffer 751 that stores input sentences, a dictionary lookup buffer 52 that stores dictionary lookup results, a syntax analysis buffer 53 that stores syntax analysis results of the input language, and an output language that stores the contents of the syntax analysis buffer 53. Syntax generation buffer 5 that stores the converted results for
4. A result buffer 55 for storing the results of morpheme generation of the output language, a table 56 consisting of a dictionary for machine translation, grammatical rules, etc., and conditions regarding the interrelationships between sentence components specified by the operator according to the present invention are stored. A buffer 57 for checking syntax analysis is included.
第２図は、本発明に従う動作を説明するためのフローチ
ャートである。また第３図には、本発明に従う表示装置
４の表示画面の一例が示されている。まずステップｎ１
において、翻訳原文の入力に先立ち、次候補フラグ
がクリアされ′る。この７ラグは、後述するように全て
の品詞の組合せに対して構文解析を行なっても、１つも
解が得られなかったときにエラー表示を出すためのもの
である。FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation according to the present invention. Further, FIG. 3 shows an example of the display screen of the display device 4 according to the present invention. First step n1
, the next candidate flag is cleared prior to inputting the translation original text. These seven lags are for displaying an error message when no solution is obtained even after parsing all combinations of parts of speech, as will be described later.
次に操作者がキーボード２のキーを操作すると、ステッ
プｎ２ では入力文の単語の入力か、翻訳を指示する
ための翻訳キーの入力かが判断される。Next, when the operator operates a key on the keyboard 2, it is determined in step n2 whether the input is a word of the input sentence or a translation key for instructing translation.
単語入力のとき、ステップｎ３ に移って処理装置１
を経てその単語が表示手段４に表示されると同時に処理
装置１からその文字コードが翻訳モジュール５に送られ
る。ステップｎ４ では翻訳モジュール５が入力された
文字コードが原文バッファ５１にストアされるとともに
、テーブル５６の辞書が引かれ形態素解析を行なわれる
。形態素解析が行なわれてステップｎ５ に移ると、
その解析結果が辞書引きバッファ５２にストアされる。When inputting a word, the process moves to step n3 and the processing device 1
At the same time that the word is displayed on the display means 4, the character code is sent from the processing device 1 to the translation module 5. In step n4, the input character code is stored in the original text buffer 51 by the translation module 5, and the dictionary of the table 56 is looked up to perform morphological analysis. After morphological analysis is performed and the process moves to step n5,
The analysis result is stored in the dictionary lookup buffer 52.
ステップｎ６ に移ると、操作者によって入力文の語
に対して文の構成要素間の相互関係の指示がなされたか
否かが判断される。指示がないとステップｎ２に戻り、
指示されるとステップｎ７ に移り、その指示に従っ
て文の構成要素間の相互関係が表示される。第３図（１
）は、”Ｔ ｉｍｅ″と ”ｆｌｉｅｓ”が主語／動詞
の関係にあると指示した状態を示す。ステップｎ８
では指示された文の構成要素間の相互関係情報が構文解
析用チェックバッファ５３にストアされる。このように
原文の入力が続いている間、ステップｎ２〜ｎ８という
処理動作が繰り返される。Proceeding to step n6, it is determined whether or not the operator has instructed the words of the input sentence as to the interrelationships between the constituent elements of the sentence. If there is no instruction, return to step n2,
When instructed, the process moves to step n7, and the interrelationships between the constituent elements of the sentence are displayed according to the instruction. Figure 3 (1
) indicates that "Time" and "flies" have a subject/verb relationship. step n8
Then, the correlation information between the constituent elements of the designated sentence is stored in the parsing check buffer 53. While the input of the original text continues in this manner, the processing operations of steps n2 to n8 are repeated.
原文の入力が終了し、ステップｎ２ において操作者
によって翻訳キー操作による翻訳指示が行なわれると、
ステップｎ９に移る。ステップｎ９では品詞の組合せが
初期設定される。品詞の組合せが初期設定されるとステ
ップｎｌｏ ではテーブル５６の解析規則を参照して
構文解析が行なわれ、その解析結果が構文解析バッファ
５３にストアされる。ステップｎｉｌ では解析が成
功したか否かが判断され、構文解析が成功すると、ステ
ップｎ１２に移って構文解析チェック用バッファ５７の
条件を満たしているか否かが判断される。ステップｎ８
でストアされた条件が満たされないときはステップｎｌ
ｏ に戻って再び構文解析が行なわれる。When the input of the original text is completed and the operator issues a translation instruction by operating the translation key in step n2,
Proceed to step n9. In step n9, the combination of parts of speech is initialized. Once the combination of parts of speech is initialized, syntax analysis is performed with reference to the analysis rules in table 56 in step nlo, and the analysis results are stored in syntax analysis buffer 53. In step nil, it is determined whether the parsing was successful or not. If the parsing is successful, the process moves to step n12 and it is determined whether the conditions of the parsing check buffer 57 are satisfied. step n8
If the condition stored in is not satisfied, step nl
The syntax is parsed again by returning to o.
前記条件が満たされるとステップｎ１３ に移って、
翻訳モジュール５においてテーブル５６の変換規則およ
び生成規則を参照しながら構造変換が行なわれる。次に
ステップｎ１４ では構文生成が行なわれ、構文生成
バッファ５４が完成される。そしてステップｎ１５
では結果バッファ５５が完成され、その結果がステップ
ｎ１Ｇ において表示手段４に表示される。When the above conditions are met, the process moves to step n13,
Structural conversion is performed in the translation module 5 while referring to the conversion rules and production rules in the table 56. Next, in step n14, syntax generation is performed and the syntax generation buffer 54 is completed. and step n15
Then, the result buffer 55 is completed, and the result is displayed on the display means 4 in step n1G.
ステップｎ１７ では翻訳結果が誤りであったとき次
候補を生成するために操作者によって次候補キー人力さ
れたか否かが判断される。次候補キー人力がなされると
ステップｎ１８ に移って次候補フラグがセットされ
る。このようにステップｎ１０において構文解析が１度
でも成功して翻訳結果を表示した後に、操作者がさらに
別の翻訳結果を要求したときに次候補フラグがセットさ
れた状態になる。ステップｎ１８から再びステップｎｌ
ｏの構文解析に移るが構文解析バッファ５３では前回の
品詞の組合せおよび構文解析結果を記憶しており、品詞
の組合せが前回と変わっていないときには、前回とは別
の構文解析結果を探索する機能がある。このとき同じ品
詞の組合せに対して別の解がないと解析は失敗し、ステ
ップｎｉｌ からステップｎ１９ に移る。In step n17, it is determined whether or not the next candidate key has been manually pressed by the operator in order to generate the next candidate when the translation result is incorrect. When the next candidate key is manually entered, the process moves to step n18 and the next candidate flag is set. In this manner, after the parsing is successful at least once and the translation result is displayed in step n10, when the operator requests another translation result, the next candidate flag is set. Step nl again from step n18
Moving on to the syntactic analysis of o, the syntactic analysis buffer 53 stores the previous combination of parts of speech and the result of the syntactic analysis, and when the combination of parts of speech is unchanged from the previous one, the function searches for a different syntactic analysis result from the previous one. There is. At this time, if there is no other solution for the same combination of parts of speech, the analysis fails and the process moves from step nil to step n19.
ステップｎ１９ では辞書引きバッファ５２内におけ
る全品詞の組合せが終了したか否かが判断される。しか
しこの段階では辞書引トバツファ５２内での全ての品詞
の組合せを終了していないのでステップｎ２０ に移
り、新しい品詞の岨介せが設定され、再びステップｎｌ
ｏ の構文解析が行なわれる。その結果構文解析が成
功すると、ステップｎ１１ からステップｎｉｌ〜ｎ
１６の処理動作がなされる。その翻訳結果も誤っている
場合、操作者の次候補指示によってステップｎ１７
からステップｎ１９に移り、再びステップｎｌｏの構文
解析に移る。このとき同じ品詞の組合せに対して別の解
があるとステップｎ１１〜ｎ１６の処理動作がなされる
。この結果また誤りであると操作者の指示によりステッ
プｎ１７からステップｎ１８に移り、再びステップｎｌ
Ｏの構文解析が行なわれる。この後の詳細な動作にって
いは繁雑になるので詳しい説明は省略するが、一般的に
は同一の品詞組合せについて別の解が存在ればステップ
ｎ１８．ｎｌｏ。In step n19, it is determined whether all parts of speech in the dictionary lookup buffer 52 have been combined. However, at this stage, all parts of speech have not been combined in the dictionary lookup buffer 52, so the process moves to step n20, a new combination of parts of speech is set, and step nl is again set.
o is parsed. As a result, if the parsing is successful, step n11 to step nil~n
Sixteen processing operations are performed. If the translation result is also incorrect, step n17 is performed according to the operator's next candidate instruction.
The process then moves to step n19, and the process returns to step nlo for parsing the syntax. At this time, if there is another solution for the same combination of parts of speech, the processing operations of steps n11 to n16 are performed. If the result is again an error, the process moves from step n17 to step n18 according to the operator's instruction, and again step nl
A parsing of O is performed. Since the detailed operation after this will be complicated, a detailed explanation will be omitted, but generally speaking, if there is another solution for the same part-of-speech combination, step n18. nlo.
ｎｌ １ 、ｎｌ ２ 、ｎｌ、 ３ ｔｎｌ ４ 、
ｎｌ ５、ｎ１６と処理動作がなされ、その解を表示し
操作者の判断を待つことになる。別の解が存在しなけれ
ば、ステップｎｌ ８ 、ｎｌ Ｏ、ｎｌ １ と処
理動作がなされ、ステップｎ１９ で全品詞の組合せ
について終了したが否かが判断される。終了していなけ
ればステップｎ２０において新しい品詞の組合せが選定
され、ステップｎｌＯに戻る。新しい品詞組合せで構文
解析が成功すれば、ステップｎｉｌからステップｎ１２
〜ｎ１６ と処理動作がなされ、その解を表示し、操
作者の判断を待つことになる。失敗すればステップｎｉ
ｌからステップｎ１９へ移り、全品詞の組合せ終了のチ
ェックが行なわれる。nl 1 , nl 2 , nl, 3 tnl 4 ,
Processing operations are performed in steps nl 5 and n16, and the solution is displayed to wait for the operator's decision. If there is no other solution, steps nl 8 , nl O, and nl 1 are performed, and in step n19 it is determined whether or not all part-of-speech combinations have been completed. If not completed, a new combination of parts of speech is selected in step n20, and the process returns to step nlO. If the parsing is successful with the new part-of-speech combination, step nil to step n12
~n16 is performed, the solution is displayed, and the operator's decision is awaited. If it fails, step ni
The process moves from step n19 to step n19, where it is checked whether all parts of speech have been combined.
第３図（２）に示されているように品詞の組合せに対し
て構文解析が成功し、その結果の翻訳文が正しいとき、
操作者の判断によってステップｎ１７からステップｎ２
３ に移り、次の文章の入力を行なうが否かが判断さ
れ、次の文章の入力を行なう場合はステップｎ１ に
移り、次の文章の入力が無い場合は翻訳終了となる。As shown in Figure 3 (2), when the parsing is successful for a combination of parts of speech and the resulting translated sentence is correct,
Step n17 to step n2 depending on the operator's judgment.
3, it is determined whether or not to input the next sentence. If the next sentence is to be input, the process moves to step n1; if the next sentence is not input, the translation ends.
ステップｎ１９ において全品詞の組合せが終了した
とき、ステップｎ２１ に移り、次候補フラグがセッ
トされているか否かが判断される。次候補フラグがセッ
トされている場合はステップｎ６ に移り、セットさ
れていない場合は ステップｎ２２に移る。この場合は
ステップｎｌ Ｏ、ｎｌ １ ｙｎｌ ９０、ｎ２０
というループで処理動作がなされると、次候補フラグが
セットされないままになる。このときステップｎ２２
においてエラー表示が行なわれる。When the combination of all parts of speech is completed in step n19, the process moves to step n21, and it is determined whether the next candidate flag is set. If the next candidate flag is set, the process moves to step n6, and if it is not set, the process moves to step n22. In this case step nl O, nl 1 ynl 90, n20
If processing operations are performed in this loop, the next candidate flag remains unset. At this time, step n22
An error message will be displayed.
第３図と同様に、第４図には表示手段４における表示画
面が示されている。第４図（１）は、前述のステップｎ
６ において操作者によって指示された文の構成要素
間の相互関係が表示された状態が示されている。第４図
（２）は、”１ｉｋｅ ａｎ ａｒｒｏｕ＋”がｆｌ
ｉｅｓ”に対して副詞的修飾していると指示して得られ
た翻訳結果を示している。その指示の１５一
方法として、たとえば、まず指示すべき２つの文の構成
要素ａ、ｂをそれぞれ領域指定によって定め、係る方向
Ｃをキー操作によって定め、予め設けられた文の構成要
素間の相互関係を示すキーを操作すると、前記構成要素
に対応して、入力された文の構成要素間の相互関係ｄを
表示するようにすることができる。ここでは文の構成要
素間の１つの相互関係のみを指示する場合について説明
したが、もちろん１つの相互関係のみならず複数の相互
関係について指示を行なってもよい。 このように本発
明では従来技術に比較して翻訳候補の数を少なくするこ
とができ、早く正解を得ることができる。 第５図は本
発明における各バッファ５１〜５５にストアされる内容
を示す。第５図（１）は原文バッファ５１と辞書引きバ
ッファ５２の内容を示す。原文バッファ５１に入力され
た単語に基づいて辞書引きバッファ５２では、各単語に
対応する品詞などの文法情報や訳語情報が取り出される
。Similar to FIG. 3, FIG. 4 shows the display screen of the display means 4. As shown in FIG. FIG. 4(1) shows the step n described above.
6 shows a state in which the interrelationships between the constituent elements of the sentence instructed by the operator are displayed. In Figure 4 (2), “1ike an arrow+” is fl
The figure shows the translation result obtained by indicating that "yes" is modified adverbially.One way to indicate this is, for example, by first specifying the constituent elements a and b of the two sentences to be indicated. When a direction C is determined by specifying an area and is determined by a key operation, and a key indicating the interrelationship between the constituent elements of a sentence provided in advance is operated, the direction C between the constituent elements of the inputted sentence corresponds to the said constituent element. The interaction relationship d can be displayed.Here, we have explained the case where only one interaction between the constituent elements of a sentence is indicated, but of course it is also possible to indicate not only one interaction but also multiple interactions. As described above, in the present invention, the number of translation candidates can be reduced compared to the prior art, and the correct answer can be obtained quickly. FIG. FIG. 5 (1) shows the contents of the original text buffer 51 and the dictionary lookup buffer 52. Based on the words input to the original text buffer 51, the dictionary lookup buffer 52 extracts parts of speech etc. corresponding to each word. Grammar information and translation information are extracted.
第５図（２）に示されている構文解析バッファ５３では
、各単語に与えられた品詞情報および本発明に従って指
示された文の構成要素に基づいて入力文の構文解析がお
こなわれる。第５図（３）は、構文生成バッファ５４と
結果バッファ５５の内容を示す。構文解析された内容に
基づいて、構文生成バッファ５４では出力言語による構
文が生成され、その構成に基づいて結果バッファ５５に
翻訳文の内容がストアされる。In the parsing buffer 53 shown in FIG. 5(2), the parsing of the input sentence is performed based on part-of-speech information given to each word and the constituent elements of the sentence specified according to the present invention. FIG. 5(3) shows the contents of the syntax generation buffer 54 and the result buffer 55. Based on the parsed content, a syntax in the output language is generated in the syntax generation buffer 54, and the content of the translated sentence is stored in the result buffer 55 based on the structure.
発明の効果
以上のように本発明によれば、機械翻訳における翻訳結
果の多窓性を解決し、人間が簡単な指示を与えることに
より、正しい翻訳結果を得ることができる。Effects of the Invention As described above, according to the present invention, it is possible to solve the multi-window nature of translation results in machine translation and obtain correct translation results by giving simple instructions from a human.
第１図は翻訳装置のｖｌｔ成を示すブロック図、第２図
は本発明に従う動作を説明するための７０−チャート、
第３図および第４図は表示手段４における表示画面を示
す図、第５図は本発明における各バッファ５１〜５５に
ストアされる内容を示す図、第６図は機械翻訳の過程を
説明するための図、第７図は従来技術の翻訳装置の構成
を示すプロッり図、第・８図は従来技術における各バッ
ファ５１〜５６にストアされる内容を示す図、第９図は
従来技術における表示装置４による表示画面を示す図で
ある。
５・・・翻訳モジュール、５１〜５５，５７・・・バッ
ファ、５６・・・テーブルFIG. 1 is a block diagram showing the VLT configuration of the translation device, FIG. 2 is a 70-chart for explaining the operation according to the present invention,
3 and 4 are diagrams showing the display screen of the display means 4, FIG. 5 is a diagram showing the contents stored in each buffer 51 to 55 in the present invention, and FIG. 6 is a diagram explaining the process of machine translation. FIG. 7 is a plot diagram showing the configuration of a translation device in the prior art, FIG. 8 is a diagram showing the contents stored in each buffer 51 to 56 in the prior art, and FIG. 4 is a diagram showing a display screen by a display device 4. FIG. 5... Translation module, 51-55, 57... Buffer, 56... Table
Claims (1)
間の相互関係を前記入力文の語に対して少なくとも１つ
を指示し、その指示された前記相互関係に従つて前記入
力文の翻訳を行なうことを特徴とする翻訳方式。[Claims] Displaying an input sentence to be translated, and determining at least one correlation between constituent elements representing the structure of the input sentence in correspondence with words of the input sentence. A translation method characterized in that the input sentence is translated in accordance with the indicated correlation.
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59201116A JPS6180362A (en) | 1984-09-26 | 1984-09-26 | Translation system |
| EP85111722A EP0176858B1 (en) | 1984-09-18 | 1985-09-17 | Translation system |
| DE8585111722T DE3587009T2 (en) | 1984-09-18 | 1985-09-17 | TRANSLATION SYSTEM. |
| US07/845,847 US5220503A (en) | 1984-09-18 | 1992-03-06 | Translation system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59201116A JPS6180362A (en) | 1984-09-26 | 1984-09-26 | Translation system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6180362A true JPS6180362A (en) | 1986-04-23 |
| JPH0332106B2 JPH0332106B2 (en) | 1991-05-09 |
Family
ID=16435664
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59201116A Granted JPS6180362A (en) | 1984-09-18 | 1984-09-26 | Translation system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6180362A (en) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62271060A (en) * | 1986-05-20 | 1987-11-25 | Toshiba Corp | Mechanical translation system |
| JPS648479A (en) * | 1987-07-01 | 1989-01-12 | Toshiba Corp | Machine translation system |
| JPS6459462A (en) * | 1987-08-31 | 1989-03-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Machine translation machine |
| JPS6478372A (en) * | 1987-09-19 | 1989-03-23 | Hitachi Software Eng | Translating device |
| US5029085A (en) * | 1989-05-18 | 1991-07-02 | Ricoh Company, Ltd. | Conversational-type natural language analysis apparatus |
| JPH03188564A (en) * | 1989-12-18 | 1991-08-16 | Fujitsu Ltd | Display system for analyzing result of modification |
| JPH04287278A (en) * | 1991-03-18 | 1992-10-12 | Nec Corp | Machine translation system |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57132270A (en) * | 1981-02-09 | 1982-08-16 | Yoshio Hida | Human intervening method for factor of failure in decision on meaning by machine translation |
| JPS59140582A (en) * | 1983-01-31 | 1984-08-11 | Hitachi Ltd | Natural language translation assisting system |
-
1984
- 1984-09-26 JP JP59201116A patent/JPS6180362A/en active Granted
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57132270A (en) * | 1981-02-09 | 1982-08-16 | Yoshio Hida | Human intervening method for factor of failure in decision on meaning by machine translation |
| JPS59140582A (en) * | 1983-01-31 | 1984-08-11 | Hitachi Ltd | Natural language translation assisting system |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62271060A (en) * | 1986-05-20 | 1987-11-25 | Toshiba Corp | Mechanical translation system |
| JPS648479A (en) * | 1987-07-01 | 1989-01-12 | Toshiba Corp | Machine translation system |
| JPS6459462A (en) * | 1987-08-31 | 1989-03-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Machine translation machine |
| JPS6478372A (en) * | 1987-09-19 | 1989-03-23 | Hitachi Software Eng | Translating device |
| US5029085A (en) * | 1989-05-18 | 1991-07-02 | Ricoh Company, Ltd. | Conversational-type natural language analysis apparatus |
| DE4015905C2 (en) * | 1989-05-18 | 2003-04-30 | Ricoh Kk | Speech analysis device, method and program |
| JPH03188564A (en) * | 1989-12-18 | 1991-08-16 | Fujitsu Ltd | Display system for analyzing result of modification |
| JPH04287278A (en) * | 1991-03-18 | 1992-10-12 | Nec Corp | Machine translation system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0332106B2 (en) | 1991-05-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPS62163173A (en) | Mechanical translating device | |
| US4833611A (en) | Machine translation system | |
| US4953088A (en) | Sentence translator with processing stage indicator | |
| JPH04235673A (en) | Translation machine | |
| JPH0261763A (en) | Mechanical translation equipment | |
| JPS6180362A (en) | Translation system | |
| JPH05120324A (en) | Language processing system | |
| JPH0344764A (en) | Mechanical translation device | |
| JPS6190269A (en) | Translation system | |
| JPS61260366A (en) | Mechanical translating system having learning function | |
| JPH0332105B2 (en) | ||
| JP2715419B2 (en) | Translation equipment | |
| JPS6190268A (en) | Translation system | |
| JPS6174069A (en) | Translation system | |
| JPH0410665B2 (en) | ||
| JP2859661B2 (en) | Machine translation equipment | |
| JPS63136265A (en) | Mechanical translating device | |
| JPS61260367A (en) | Mechanical translating system | |
| JP3253311B2 (en) | Language processing apparatus and language processing method | |
| JP2856736B2 (en) | Dictionary reference device and dictionary reference method | |
| JPS62272357A (en) | System for displaying error of input sentence in mechanical translating system | |
| JPS6188367A (en) | Translation system | |
| JPH01112367A (en) | Machine translator | |
| JPS6188368A (en) | Translation system | |
| JPH03116273A (en) | Mechanical translation system using bilingual sentence template pair |