RU2070734C1 - Устройство для перевода фраз из нескольких слов с первого языка на второй - Google Patents

Устройство для перевода фраз из нескольких слов с первого языка на второй Download PDF

Info

Publication number
RU2070734C1
RU2070734C1 SU874355873A SU4355873A RU2070734C1 RU 2070734 C1 RU2070734 C1 RU 2070734C1 SU 874355873 A SU874355873 A SU 874355873A SU 4355873 A SU4355873 A SU 4355873A RU 2070734 C1 RU2070734 C1 RU 2070734C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
phrases
language
keywords
phrase
speech
Prior art date
Application number
SU874355873A
Other languages
English (en)
Inventor
Уорвик Майкл Стентифорд Фредерик
Джордж Стир Мартин
Original Assignee
Бритиш Телекоммьюникейшнз Паблик Лимитед Компани
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from GB868623839A external-priority patent/GB8623839D0/en
Application filed by Бритиш Телекоммьюникейшнз Паблик Лимитед Компани filed Critical Бритиш Телекоммьюникейшнз Паблик Лимитед Компани
Application granted granted Critical
Publication of RU2070734C1 publication Critical patent/RU2070734C1/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16Sound input; Sound output
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/42Data-driven translation
    • G06F40/44Statistical methods, e.g. probability models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/42Data-driven translation
    • G06F40/45Example-based machine translation; Alignment
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/55Rule-based translation
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/06Foreign languages
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/04Electrically-operated educational appliances with audible presentation of the material to be studied

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Machine Translation (AREA)

Abstract

Изобретение относится к системе для перевода фраз с первого языка на второй язык, в частности, но не исключительно, к такой системе, которая вырабатывает речевой выход на втором языке из речевого входа на первом языке. Устройство содержит средство запоминания данных 1, входное средство 2, выходное средство 3, средство 4 распознавания речи, обрабатывающее средство 5. 10 з.п. ф-лы, 1 ил.

Description

Настоящее изобретение относится к системе для перевода фраз с первого языка на второй, в частности, но не исключительно к такой системе, которая вырабатывает речевой выход на втором языке из речевого входа на первом языке.
Уже много лет идет поиск машины, которая смогла бы быстро и автоматически осуществлять перевод, в частности устный, с одного языка на другой. Однако даже несмотря на огромные успехи в вычислительной технике, распознавания и синтезации речи за последние годы, такие машины остаются предметом фантастики и мечты.
В области автоматического перевода текста были выполнены интенсивные исследовательские работы с применением вычислительных систем. Помимо очень ограниченных применений (например, перевод прогнозов погоды), не существует систем, способных автоматически осуществлять точные переводы и, следовательно, заменять людей-переводчиков. Проблемы перевода речи усугубляются ошибками в распознавании речи, дополнительной информации, содержащейся в интонации, ударении и т.п. а также неточности самой речи.
К сожалению, существующие пакеты автоматического перевода текстов так или иначе неэффективны и не отвечают требованиям, предъявляемым к системам речевого перевода. Большая часть таких пакетов была разработана в помощь профессиональным переводчикам и результат работы таких пакетов должен быть отредактирован, прежде чем он примет приемлемый вид на том языке, на который осуществлялся перевод. Большинство таких пакетов является диалоговыми или интерактивными и работают в медленном режиме пакетной обработки и ни один из них не способен работать в реальном масштабе времени с речевым переводом. Кроме того, пакеты программ, использующиеся для перевода, неподвижны, поскольку идиомы и другие исключения из правил вполне могут вызвать ошибку на выходе: пользователь не имеет гарантии, что полученный текст переведен правильно. Существующие системы, кроме того, весьма интенсивно используют центральный процессор, что делает их дорогими в эксплуатации и, следовательно, неподходящими для недорогих применений.
Согласно настоящему изобретению предлагается устройство автоматического перевода, в котором устранены указанные недостатки.
Согласно настоящему изобретению предлагается устройство для перевода фраз с первого языка на второй язык (см. чертеж), содержащее средство запоминания данных 1, в котором содержится набор фраз на втором языке, входное средство 2 для приема фразы на первом языке, выходное средство 3 для вывода на втором языке одной из фраз из указанного набора фраз на втором языке, средство 4 распознавания речи для определения, какая из фраз указанного набора соответствует входной фразе; обрабатывающее средство 5, срабатывающее под воздействием указанного характеризующего средства для управления средством вывода и для обеспечения вывода той же фразы из набора, которая соответствует входной фразе.
Такое устройство обеспечивает очень быстрый перевод. Затрачиваемое время равно времени на идентификацию (характеризацию выходной фразы и на поиск "ответа" на втором языке.
Устройство может быть реализовано так, чтобы давать пользователю, осуществляющему ввод, подтверждение, что он-она распознаны/поняты системой правильно, что особенно важно в системах перевода устной речи.
Когда пользователь получил подтверждение, что его сообщение охарактеризовано правильно, точность перевода обеспечивается, поскольку хранимый набор фраз состоит только из ранее выполненных точных переводов.
Устройство также обеспечивает быстрый перевод на несколько вторых языков; по существу необходимо добавить лишь дополнительные запоминающие устройства, содержащие наборы фраз на каждом из дополнительных вторых языков.
На чертеже, приведена блок-схема принципиальных компонентов устройства по настоящему изобретению.
Изобретение базируется на нашем признании того, что имеется возможность охарактеризовать и уловить семантическое содержание большого числа отдельных фраз с помощью гораздо меньшего числа ключевых слов. Посредством соответствующего отбора ключевых слов можно использовать уже имеющиеся коммерчески доступные устройства распознавания речи, которые способны распознавать значительно меньшее количество слов, чем содержалось бы в достаточно большом наборе фраз, для характеризации и дифференциации большого набора фраз.
Работа устройства автоматизированного перевода в целом опирается на способность таких ключевых слов проводить правильное различие между фразами. Чем больше степень разделения фраз достигается при работе, тем выше толерантность устройства к ошибкам распознавания и к различным несоответствиям, вводимым самим говорящим.
Отбор ключевых слов.
Соответствующая процедура поиска такова:
1. Разместить каждое из К слов в N фразах в соответствии с частотой появления слова во фразах.
2. Отобрать М наиболее часто встречающихся слов в качестве исходного списка ключевых слов, где М число слов словаря средства распознавания речи.
Затем определяется наличие или отсутствие каждого ключевого слова в каждой фразе. Считается число фраз (Е), не определенных ключевыми словами.
4. Пусть i=I.
5. Ключевое слово временно исключается из списка и подсчитывается новая величина Е(Е').
6. Временно исключенному ключевому слову присваивается величина Е-Е', это будет показатель ухудшения работы после обновления ключевого слова и, следовательно, его вклад в общую эффективность системы. Фактически этот показатель используется для того, чтобы каждое ключевое слово вносило свой вклад в сепарацию максимально возможного числа пар фраз, но без дублирования функций других ключевых слов.
7. Временно исключенные ключевые слова восстанавливаются и процесс повторяется для каждого из М ключевых слов.
8. Слово с наименьшим показателем исключается из текущего списка ключевых слов.
9. Для замены исключенного слова используется (М+i)-е наиболее часто встречающееся слово, после чего вычисляется новое значение Е.
10. Если новое значение Е показывает улучшение работы по сравнению с предыдущим значением Е, то коэффициент i увеличивается на единицу и процесс повторяется с шага 5 до тех пор, пока M+i>K, в таком случае процесс завершается.
В противном случае (M+i)-е слово отбрасывается, коэффициент увеличивается на единицу и процесс повторяется с шага 9 до тех пор, пока M+i>K, в таком случае слово, отброшенное в шаге 8, заменяется и процесс завершается.
Окончательный перечень ключевых слов содержит оптимальный набор из М отдельных ключевых слов для идентификации фраз.
Разделению фраз может способствовать дальнейшая итерация, начинающаяся с М наилучших слов, полученных предыдущей итерацией. Для определения последовательности слов-кандидатов можно использовать и другие эвристические методы, помимо частотной сортировки, особенно, если имеется априорная лингвистическая информация. Кроме того, имеется вероятность того, что слова, находящиеся в нижней части частотного списка, не будут играть заметной роли в разделении фраз, поэтому поиск в нижней половине или в нижних двух третях частотного списка может оказаться излишним.
Иногда случается, что большинство фраз различны и значение Е становится очень близким к нулю на довольно ранних этапах поиска. В этих случаях можно рассчитать Е на том основании, что фразы считаются различными только тогда, если различаются более, чем одно ключевое слово. Это приведет к тому, что большинство фраз будут разделены по более, чем минимальному числу ключевых слов, и в некоторой степени обеспечит защиту от ошибок при распознавании речи.
При поиске становится ясным, что несколько классов фраз невозможно разделить, если не расширить словарь ключевых слов. Эти "грозди" или группы фраз имеют тенденцию отличаться друг от друга только одним словом или цепочкой подчиненных слов (например, даты в деловом письме) и представляют собой кандидаты, которые были получены автоматически для подготовки субсловарей ключевых слов (см.ниже).
Очевидно, что распознавание отдельных ключевых слов не принимает в расчет порядок слов и дополнительный смысл, который может в них содержаться. Наличие или отсутствие пар (или других множественных групп) ключевых слов с различным разделением между ними может, следовательно, также быть полезным для повышения эффективности набора одиночных ключевых слов. При распознавании речи это дает то преимущество, что эффективность может быть без расширения словаря распознавания. Если устройство используется для работы с текстами, дополнительные преимущества могут быть получены за счет генерации ключевых слов, чтобы они включали знаки препинания, части слов и комбинации слов и частей слов, например "ать*кровать"(где "*" может быть любым словом) будет присутствовать во фразах "убирать свою кровать" и "продавать эту кровать".
Применение пар ключевых слов повышает ценность отдельных слов-компонентов, если удается разрешить другие противоречия. Поиск пар слов, которые не обязательно смежные, но разделены различным количеством других слов, вновь начинается с частотной сортировки. Пары слов с обеими компонентами в М ключевых словах составляются из отсортированного списка, если они разрешают остающиеся противоречия фразы. Окончательный список единичных ключевых слов и пар ключевых слов оценивается, как и выше, и вычисляется общая оценка противоречия фразы Е.
Теперь начинается поиск наилучшим образом работающих пар, где одно или оба входящих в пару ключевых слов не входит в текущий список ключевых слов. Кандидаты в следующую пару слов берутся сверху частотно отсортированного списка и присоединяются к нижней части списка ключевых слов. Отдельные слова пары, которые еще не присутствуют в списке, также присоединяются, и равное количество наименее эффективных отдельных ключевых слов стирается. Это может привести к стиранию других пар, если входящее в них слово больше не присутствует в списке. Вычисляется новое значение E (E'). Если обнаруживается улучшение и E'<E, то последние модификации списка ключевых слов сохраняются, в противном случае список восстанавливает свой первоначальный вид. Из отсортированного по частоте списка отбираются следующие пары и, как и при поиске единичных слов, пары можно отбирать и другими эвритическими методами.
Следует отметить, что некоторые ключевые слова большую роль играют при участии в нескольких группах слов, чем по отдельности.
Этот метод распространяется и на формирование больших групп ключевых слов (содержащих более 2 слов), однако по мере снижения частоты влияние на разрешения противоречий фраз заметно только в очень большом наборе фраз.
Количество вычислений, осуществляемых для поиска ключевых слов, возрастает с ростом числа ключевых слов и числа фpаз. Их можно уменьшить, во-первых, осуществляя алгоритм на подмножестве фраз, которые противоречивы или близки к тому, чтобы быть противоречивы, ключевые слова и их оценочные коэффициенты, полученные таким образом, обеспечивают более эффективную сортировку "кандидатов" в ключевые слова для основного алгоритма, который будет работать с более полным набором фраз.
При распознавании речи применение некоторых слов, которые не входят в набор ключевых слов, может привести к многочисленным случаям ложного распознавания ключевого слова, например появление слова "я" может привести к распознаванию его как ключевого слова "для". Однако, если группы противоречивых слов рассматриваются как синонимичные до того, как начинается поиск ключевых слов, при последующей идентификации фраз фактическая сепарация фраз не будет затронута этой проблемой. Более того, поскольку частота возникновения синонимов будет выше, если они взяты вместе, по сравнению с отдельными словами, обычно с их обнаружением будет связываться больший объем информации, содержащейся во фразе.
Применение ключевых слов можно распространять и на части ключевых слов, т.е. на фонемы, которые также встречаются с большей частотой и которые несут большую информацию о различии фраз, чем целые слова. Более того, идентификация определенных частей слов в непрерывной речи часто не столь трудна, как идентификация полных слов, и поэтому предпочтительна в системах перевода, в которых на вход поступает устная речь. В настоящем описании термин "ключевое слово" для кратности используется для обозначения как целых ключевых слов, так и частей ключевых слов.
Фразы различных классов отличаются друг от друга только подчиненными фразами и придаточными предложениями, которые могут содержать детали, такие как даты, время, цены позиции, наименования или другие группы слов. Может случиться так, что словарь средства распознавания речи будет достаточным, чтобы отнести фразу к конкретному классу или группе фраз, но в нем будут отсутствовать ключевые слова, позволяющие разделить эти подчиненные структуры.
Более того, весьма возможно, что общий словарь, необходимый для разделения классов фраз и подчиненных структур, будет содержать много слов, которые будут путаться друг с другом. Преимуществом способа по настоящему изобретению является то, что исходное высказывание (или какая-либо трансформация исходного высказывания) можно ввести в буфер и процесс распознавания можно повторять после того, как будет определен класс фразы. Таким образом, средство распознавания не должно подменять общий словарь с его многими потенциальными ошибками, связанными с путаницей в словах. Эта задача возлагается на пользователя. Следует отметить, что скорость второго процесса распознавания не ограничена скоростью исходного высказывания, и в принципе это второе распознавание может проводиться быстрее, чем в "реальном времени", и, следовательно, не будет вносить заметных задержек. Итерацию распознавания можно осуществлять столько раз, сколько это необходимо для идентификации требуемой фразы и ее подчиненных структур. Таким образом, оказывается возможным "вкладывать" процесс распознавания, фразу, характеризуемую несколькими раздельными шагами, при этом на каждом шаге привлекаются различные словари ключевых слов.
Многие, если не все, подчиненные цепочки слов в исходном языке будут зависимы от контактов. Это происходит потому, что позиции цепочных слов определяются в этом качестве только, если есть несколько альтернатив, снижающих для них тесную контекстуальную зависимость. Помимо контекстуальной важности предполагается, что имеются зависимости между словами, которые находятся внутри и вне потенциальной подчиненной цепочки, и, следовательно, должна быть цель для ключевых слов, заключающаяся в разделении фразы в целом без использования слов внутри цепочки. Это иллюстрируется во фразах, содержащих меняющиеся даты, где редко меняются слова, за исключением самих дат (дальнейшие исследования должны продемонстрировать справедливость или несправедливость предположения о том, что такая независимость от контекста в целом инвариантна между языками и может использоваться для бесконечного расширения перевода фраз).
Этот конкретный аспект настоящего изобретения имеет также существенные преимущества при применении в переводе текста, где стоимость вычислительного процесса при поиске в больших словарях может быть резко снижена за счет использования такой иерархии меньших словарей и разговорников. Некоторые подчиненные фразы не требуют перевода, и часто в таких случаях в целом будет невозможно распознавать автоматически слова в таких фразах. Самый общий случай такой ситуации возникает в высказываниях, которые содержат отсылки к таким меткам, как имена собственные: "Позовите к телефону г-на Смита, пожалуйста". Как и раньше, устройство может определить класс фразы вместе с положением слов в буфете, которые соответствуют отсылке к метке. Обработка таких слов, отсылающих к метке во время перевода, представляют собой просто передачу исходного акустического сигнала в соответствующем месте высказывания на объектном языке. Ясно, что желательно, чтобы синтезированный голос на объектном языке соответствовал голосу говорящего, а для речевых синтезаторов, работающих на основе входного текста, необходимо, чтобы были заданы определенные параметры речи, чтобы можно было достичь максимально возможного соответствия голоса (молодой, старый, мужской, женский и т.п.).
Для того, чтобы пользователь был уверен, что на объектном языке будет выдана правильная фраза, устройство указывает, какая фраза на входном языке будет повторяться. Для обеспечения этой функции устройство имеет средство 1, в котором содержится полный набор фраз на входном языке.
Предпочтительно, в устройстве фразы хранятся в виде текста в коде AS CII, например, поскольку это снижает потребность в объеме памяти очень существенно по сравнению с обычной сжатой или несжатой речью. Если требуется голосовой вывод, текст выбирается из памяти и передается на тексто-речевой преобразователь и синтезатор речи. При использовании кода AS CII требуется один байт на знак, поэтому в памяти объемном 0,5 М можно разместить около 10000 фраз. Таким образом, устройство обеспечивающее перевод около 10000 фраз, требует памяти около 1 мегабайта, что легко осуществимо на жестком диске. Применение двух симметрично сконструированных устройств обеспечивает осуществление двусторонней связи. Здесь преимущество заключается в том, что каждое устройство распознает и синтезирует слова на языке оператора этого устройства. Связь со вторым устройством осуществляется по протоколу, который определяет фразы и содержание подчиненных фраз. Протокол независим от языка и, следовательно, позволяет передавать сообщения без необходимости идентификации объектный язык. Кроме того, это позволяет людям, говорящим на нескольких языках, получать одновременно переводы с выхода единственного устройства.
Пример. Демонстрационная система, подключенная к телефонной сети, эксплуатировалась для демонстрации эффективности подхода типа "разговорник". В демонстрационной системе использовались устройства распознавания речи "Вотан", синтезатор речи "Инфовокс" и ЭВМ ИБМ РС ХТ.
Анализатор речи "Вотан" может распознавать до 64 непрерывно произносимых слов по телефонной сети. Если четыре слова "да", "нет", "конец" и "ввод" использовать для управления системой, можно в качестве ключевых выбрать до 60 слов. Слова, управляющие системой, не должны появляться во входных фразах, поэтому предпочтительно по возможности использовать кнопки управления, а не голосовые команды.
Память фраз содержит 400 английских фраз и их французские эквиваленты. В английских фpазах содержится около 1100 различных слов. Такое количество фраз обычно содержится в типичном разговорнике для деловых людей. После того, как была выполнена программа отбора ключевых слов, описанная выше, было выбрано 60 слов, которые успешно разделяют все фразы. Из 400 фраз только 33 разделяются по одному слову, при этом эти 32 фразы находятся в 16 парах.
Демонстрационная система при распознавании ключевого слова находит соответствующую фразу, устно подтверждает ее и выдает через синтезатор речи ее французский эквивалент.
Важно отметить, что тексто-речевой синтезатор не обязателен для настоящего изобретения. Весьма желательно, например, синтезировать речь на объективном языке из предварительно записанных или кодированных слов и фраз. Здесь преимуществом является то, что такая речь может быть записана пользователем и акустически может соответствовать любой введенной речи, что устраняет необходимость в тексто-речевом синтезаторе. Этот подход, кроме того, устраняет необходимость в тексто-речевом синтезаторе на языках важнейших стран, где такая технология вряд ли получит аппаратную реализацию в ближайшее время, например, для языков Хинди и арабского.
Помимо устного перевода, настоящее устройство применимо и к системам письменного перевода, письменно-устного или устно-письменного перевода. Особенно полезным оно будет в области автоматизации конторских работ, где легко можно реализовать управляемую голосом машину, автоматически выдающую текст на иностранном языке. По существу в такой машине будут использовать анализатор речи, вышеописанную программу и систему управления, но выдавать текст на втором языке будет на принтер или телекс или другое устройство связи. Нетрудно ввести стандартные фразы рутинной деловой корреспонденции на разных языках.

Claims (11)

1. Устройство для перевода фраз из нескольких слов с первого языка на второй, содержащее входное средство и средство распознавания речи, отличающееся тем, что в него введены средство запоминания данных, обрабатывающее средство и выходное средство, причем в средстве запоминания данных хранится первый набор из N фаз на втором языке, входное средство, обеспечивающее пропускание речевых фраз из нескольких слов на первом языке к средству распознавания речи, а средство распознавания речи содержит словарь распознавания из М слов, где М <> N, и запас из Р заранее определенных ключевых слов либо частей ключевых слов на первом языке, причем Р ≅ М и меньше общего числа различных слов К в N фразах на первом языке, соответствующих первому набору фраз на втором языке, обрабатывающее средство в рабочем состоянии соединено со средством распознавания речи, средством запоминания данных и выходным средством и устроено с возможностью контролирования распознавания средством распознавания речи любого из Р ключевых слов или частей ключевых слов во входной фразе и для определения по результатам распознавания ключевых слов, или частей ключевых слов, или их сочетаний, какой фразе из первого набора фраз соответствует входная фраза, а также с возможностью управления выводом соответствующей фразы из средства запоминания данных через выходное средство.
2. Устройство по п. 1, отличающееся тем, что в средстве запоминания данных хранится второй набор из N фраз на первом языке, при этом каждая из N фраз во втором наборе соответствует одной из N фраз в первом наборе, обрабатывающее средство выполнено с возможностью определять в процессе работы в зависимости от распознаваемого ключевого слова, или частей ключевого слова, или их сочетаний, какая фраза из второго набора соответствует входной фразе, и указывать пользователю устройства фразу в первом языке, которая, как определяет обрабатывающее средство, соответствует входной фразе, при этом обрабатывающее средство способно также запретить выход соответствующей фразы на втором языке до получения подтверждения, что определение сделано правильно.
3. Устройство по п. 1 или 2, отличающееся тем, что содержит удаленные друг от друга первый и второй терминалы, причем в рабочем соcтоянии терминалы соединены каналом передачи данных, первый терминал содержит упомянутое входное средство и обрабатывающее средство, второй терминал содержит средство запоминания данных, где хранится первый набор фраз, и выходное средство, в первом терминале содержится средство для генерации сообщения для передачи на второй терминал по каналу передачи и это сообщение указывает, какая фраза из первого набора фраз соответствует входной фразе.
4. Устройство по пп.1 3, отличающееся тем, что содержит еще одно средство запоминания Q ключевых слов, где Q <> М, при этом обрабатывающее средство выполнено с возможностью контролировать процесс распознавания средством распознавания речи любого из Q ключевых слов.
5. Устройство по пп. 1 4, отличающееся тем, что в выходном средстве предусмотрены речевые выходы.
6. Устройство по п.5, отличающееся тем, что имеет речевой синтезатор, обеспечивающий подачу на выходное средство речевых сигналов.
7. Устройство по пп.1 6, отличающееся тем, что содержит средство, позволяющее частям входной фразы пройти непереведенными в выходное средство для вывода как части фразы на втором языке.
8. Устройство по пп.1 7, отличающееся тем, что имеет средство для образования текстового вывода на втором языке.
9. Устройство по пп.1 8, отличающееся тем, что содержит запоминающее устройство для хранения дальнейшего набора фраз на каждом из множества вторых языков.
10. Устройство по п.1, отличающееся тем, что каждая фраза первого набора из N фраз однозначно характеризуется ключевым словом, частью ключевого слова или их сочетанием.
11. Устройство по п.10, отличающееся тем, что ряд из Р ключевых слов содержит только достаточное число слов или частей ключевых слов.
SU874355873A 1986-10-03 1987-09-29 Устройство для перевода фраз из нескольких слов с первого языка на второй RU2070734C1 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GB868623839A GB8623839D0 (en) 1986-10-03 1986-10-03 Language translsation system
GB8623839 1986-10-03
GB8710376 1987-05-01
GB878710376A GB8710376D0 (en) 1986-10-03 1987-05-01 Language translation system
PCT/GB1987/000683 WO1988002516A1 (en) 1986-10-03 1987-09-29 Language translation system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2070734C1 true RU2070734C1 (ru) 1996-12-20

Family

ID=26291375

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU874355873A RU2070734C1 (ru) 1986-10-03 1987-09-29 Устройство для перевода фраз из нескольких слов с первого языка на второй

Country Status (9)

Country Link
EP (1) EP0262938B1 (ru)
JP (1) JP2848458B2 (ru)
CN (1) CN1029170C (ru)
CA (1) CA1294056C (ru)
DE (1) DE3788488T2 (ru)
ES (1) ES2047494T3 (ru)
HK (1) HK136196A (ru)
RU (1) RU2070734C1 (ru)
WO (1) WO1988002516A1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012091608A1 (ru) * 2010-12-31 2012-07-05 Nizienko Yuri Konstantinovich Электронная приемо-передающая система с функцией синхронного перевода устной речи с одного языка на другой
RU2585974C2 (ru) * 2014-01-31 2016-06-10 Владимир Александрович Елин Способ обеспечения общения людей, говорящих на разных языках
RU2641222C2 (ru) * 2016-09-26 2018-01-16 Владимир Анатольевич Ефремов Способ автоматического перевода устной речи с одного языка на другой и устройство для его реализации

Families Citing this family (180)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB8817705D0 (en) * 1988-07-25 1988-09-01 British Telecomm Optical communications system
CA2115088A1 (en) * 1993-02-08 1994-08-09 David Michael Boyle Multi-lingual voice response unit
FR2713800B1 (fr) * 1993-12-15 1996-03-15 Jean Gachot Procédé et dispositif pour transformer un premier message vocal dans une première langue, en un second message vocal prononcé dans une seconde langue prédéterminée.
JP2965455B2 (ja) * 1994-02-15 1999-10-18 富士ゼロックス株式会社 言語情報提供装置
US5799268A (en) * 1994-09-28 1998-08-25 Apple Computer, Inc. Method for extracting knowledge from online documentation and creating a glossary, index, help database or the like
JP3385146B2 (ja) * 1995-06-13 2003-03-10 シャープ株式会社 会話文翻訳装置
WO1997007499A2 (en) * 1995-08-14 1997-02-27 Philips Electronics N.V. A method and device for preparing and using diphones for multilingual text-to-speech generating
GR1002453B (el) * 1995-10-20 1996-10-15 Εξυπνη συσκευη για ανακτηση πολυγλωσσων κειμενων.
JPH09251462A (ja) * 1996-03-18 1997-09-22 Sharp Corp 機械翻訳装置
US6161083A (en) * 1996-05-02 2000-12-12 Sony Corporation Example-based translation method and system which calculates word similarity degrees, a priori probability, and transformation probability to determine the best example for translation
GB2314183A (en) * 1996-06-14 1997-12-17 Sharp Kk Accessing a database
GB9716690D0 (en) 1997-08-06 1997-10-15 British Broadcasting Corp Spoken text display method and apparatus for use in generating television signals
CN1111814C (zh) * 1998-04-06 2003-06-18 刘莎 开放式全息模板式人机对话语言翻译方法及全息语义标注***
US7020601B1 (en) * 1998-05-04 2006-03-28 Trados Incorporated Method and apparatus for processing source information based on source placeable elements
DE69835239T2 (de) * 1998-05-27 2007-06-14 Master's Innovations Ltd. Oy Verfahren und anordnung zur übersetzung von informationen
EP1266313A2 (en) 1999-03-19 2002-12-18 Trados GmbH Workflow management system
US20060116865A1 (en) 1999-09-17 2006-06-01 Www.Uniscape.Com E-services translation utilizing machine translation and translation memory
WO2001067293A1 (en) * 2000-03-07 2001-09-13 Oipenn, Inc. Method and apparatus for distributing multi-lingual speech over a digital network
US6862566B2 (en) 2000-03-10 2005-03-01 Matushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for converting an expression using key words
US8645137B2 (en) 2000-03-16 2014-02-04 Apple Inc. Fast, language-independent method for user authentication by voice
FR2830351B1 (fr) * 2001-10-03 2003-12-05 Roger Louriou Procede pour realiser un outil de traduction
ITFI20010199A1 (it) 2001-10-22 2003-04-22 Riccardo Vieri Sistema e metodo per trasformare in voce comunicazioni testuali ed inviarle con una connessione internet a qualsiasi apparato telefonico
US7536293B2 (en) * 2003-02-24 2009-05-19 Microsoft Corporation Methods and systems for language translation
US7983896B2 (en) 2004-03-05 2011-07-19 SDL Language Technology In-context exact (ICE) matching
US8677377B2 (en) 2005-09-08 2014-03-18 Apple Inc. Method and apparatus for building an intelligent automated assistant
US7633076B2 (en) 2005-09-30 2009-12-15 Apple Inc. Automated response to and sensing of user activity in portable devices
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US8521506B2 (en) 2006-09-21 2013-08-27 Sdl Plc Computer-implemented method, computer software and apparatus for use in a translation system
US8977255B2 (en) 2007-04-03 2015-03-10 Apple Inc. Method and system for operating a multi-function portable electronic device using voice-activation
US9053089B2 (en) 2007-10-02 2015-06-09 Apple Inc. Part-of-speech tagging using latent analogy
US8620662B2 (en) 2007-11-20 2013-12-31 Apple Inc. Context-aware unit selection
US10002189B2 (en) 2007-12-20 2018-06-19 Apple Inc. Method and apparatus for searching using an active ontology
US9330720B2 (en) 2008-01-03 2016-05-03 Apple Inc. Methods and apparatus for altering audio output signals
US8065143B2 (en) 2008-02-22 2011-11-22 Apple Inc. Providing text input using speech data and non-speech data
US8996376B2 (en) 2008-04-05 2015-03-31 Apple Inc. Intelligent text-to-speech conversion
US8706477B1 (en) 2008-04-25 2014-04-22 Softwin Srl Romania Systems and methods for lexical correspondence linguistic knowledge base creation comprising dependency trees with procedural nodes denoting execute code
US10496753B2 (en) 2010-01-18 2019-12-03 Apple Inc. Automatically adapting user interfaces for hands-free interaction
US8464150B2 (en) 2008-06-07 2013-06-11 Apple Inc. Automatic language identification for dynamic text processing
US20100030549A1 (en) 2008-07-31 2010-02-04 Lee Michael M Mobile device having human language translation capability with positional feedback
US8768702B2 (en) 2008-09-05 2014-07-01 Apple Inc. Multi-tiered voice feedback in an electronic device
US8898568B2 (en) 2008-09-09 2014-11-25 Apple Inc. Audio user interface
US8583418B2 (en) 2008-09-29 2013-11-12 Apple Inc. Systems and methods of detecting language and natural language strings for text to speech synthesis
US8712776B2 (en) 2008-09-29 2014-04-29 Apple Inc. Systems and methods for selective text to speech synthesis
US8676904B2 (en) 2008-10-02 2014-03-18 Apple Inc. Electronic devices with voice command and contextual data processing capabilities
WO2010067118A1 (en) 2008-12-11 2010-06-17 Novauris Technologies Limited Speech recognition involving a mobile device
US8862252B2 (en) 2009-01-30 2014-10-14 Apple Inc. Audio user interface for displayless electronic device
US9262403B2 (en) 2009-03-02 2016-02-16 Sdl Plc Dynamic generation of auto-suggest dictionary for natural language translation
US8380507B2 (en) 2009-03-09 2013-02-19 Apple Inc. Systems and methods for determining the language to use for speech generated by a text to speech engine
US10540976B2 (en) 2009-06-05 2020-01-21 Apple Inc. Contextual voice commands
US9858925B2 (en) 2009-06-05 2018-01-02 Apple Inc. Using context information to facilitate processing of commands in a virtual assistant
US10255566B2 (en) 2011-06-03 2019-04-09 Apple Inc. Generating and processing task items that represent tasks to perform
US10241644B2 (en) 2011-06-03 2019-03-26 Apple Inc. Actionable reminder entries
US10241752B2 (en) 2011-09-30 2019-03-26 Apple Inc. Interface for a virtual digital assistant
US8762131B1 (en) 2009-06-17 2014-06-24 Softwin Srl Romania Systems and methods for managing a complex lexicon comprising multiword expressions and multiword inflection templates
US8762130B1 (en) 2009-06-17 2014-06-24 Softwin Srl Romania Systems and methods for natural language processing including morphological analysis, lemmatizing, spell checking and grammar checking
US9431006B2 (en) 2009-07-02 2016-08-30 Apple Inc. Methods and apparatuses for automatic speech recognition
US8682649B2 (en) 2009-11-12 2014-03-25 Apple Inc. Sentiment prediction from textual data
US8600743B2 (en) 2010-01-06 2013-12-03 Apple Inc. Noise profile determination for voice-related feature
US8381107B2 (en) 2010-01-13 2013-02-19 Apple Inc. Adaptive audio feedback system and method
US8311838B2 (en) 2010-01-13 2012-11-13 Apple Inc. Devices and methods for identifying a prompt corresponding to a voice input in a sequence of prompts
US10276170B2 (en) 2010-01-18 2019-04-30 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US10705794B2 (en) 2010-01-18 2020-07-07 Apple Inc. Automatically adapting user interfaces for hands-free interaction
US10553209B2 (en) 2010-01-18 2020-02-04 Apple Inc. Systems and methods for hands-free notification summaries
US10679605B2 (en) 2010-01-18 2020-06-09 Apple Inc. Hands-free list-reading by intelligent automated assistant
US8977584B2 (en) 2010-01-25 2015-03-10 Newvaluexchange Global Ai Llp Apparatuses, methods and systems for a digital conversation management platform
US8682667B2 (en) 2010-02-25 2014-03-25 Apple Inc. User profiling for selecting user specific voice input processing information
US8713021B2 (en) 2010-07-07 2014-04-29 Apple Inc. Unsupervised document clustering using latent semantic density analysis
US8719006B2 (en) 2010-08-27 2014-05-06 Apple Inc. Combined statistical and rule-based part-of-speech tagging for text-to-speech synthesis
US8719014B2 (en) 2010-09-27 2014-05-06 Apple Inc. Electronic device with text error correction based on voice recognition data
US10515147B2 (en) 2010-12-22 2019-12-24 Apple Inc. Using statistical language models for contextual lookup
US10762293B2 (en) 2010-12-22 2020-09-01 Apple Inc. Using parts-of-speech tagging and named entity recognition for spelling correction
US9128929B2 (en) 2011-01-14 2015-09-08 Sdl Language Technologies Systems and methods for automatically estimating a translation time including preparation time in addition to the translation itself
US8781836B2 (en) 2011-02-22 2014-07-15 Apple Inc. Hearing assistance system for providing consistent human speech
US9262612B2 (en) 2011-03-21 2016-02-16 Apple Inc. Device access using voice authentication
US10672399B2 (en) 2011-06-03 2020-06-02 Apple Inc. Switching between text data and audio data based on a mapping
US10057736B2 (en) 2011-06-03 2018-08-21 Apple Inc. Active transport based notifications
US8812294B2 (en) 2011-06-21 2014-08-19 Apple Inc. Translating phrases from one language into another using an order-based set of declarative rules
US8706472B2 (en) 2011-08-11 2014-04-22 Apple Inc. Method for disambiguating multiple readings in language conversion
US8994660B2 (en) 2011-08-29 2015-03-31 Apple Inc. Text correction processing
US8762156B2 (en) 2011-09-28 2014-06-24 Apple Inc. Speech recognition repair using contextual information
US10134385B2 (en) 2012-03-02 2018-11-20 Apple Inc. Systems and methods for name pronunciation
US9483461B2 (en) 2012-03-06 2016-11-01 Apple Inc. Handling speech synthesis of content for multiple languages
US9280610B2 (en) 2012-05-14 2016-03-08 Apple Inc. Crowd sourcing information to fulfill user requests
US10417037B2 (en) 2012-05-15 2019-09-17 Apple Inc. Systems and methods for integrating third party services with a digital assistant
US8775442B2 (en) 2012-05-15 2014-07-08 Apple Inc. Semantic search using a single-source semantic model
WO2013185109A2 (en) 2012-06-08 2013-12-12 Apple Inc. Systems and methods for recognizing textual identifiers within a plurality of words
US9721563B2 (en) 2012-06-08 2017-08-01 Apple Inc. Name recognition system
US9495129B2 (en) 2012-06-29 2016-11-15 Apple Inc. Device, method, and user interface for voice-activated navigation and browsing of a document
US9576574B2 (en) 2012-09-10 2017-02-21 Apple Inc. Context-sensitive handling of interruptions by intelligent digital assistant
US9547647B2 (en) 2012-09-19 2017-01-17 Apple Inc. Voice-based media searching
US8935167B2 (en) 2012-09-25 2015-01-13 Apple Inc. Exemplar-based latent perceptual modeling for automatic speech recognition
KR20230137475A (ko) 2013-02-07 2023-10-04 애플 인크. 디지털 어시스턴트를 위한 음성 트리거
US9977779B2 (en) 2013-03-14 2018-05-22 Apple Inc. Automatic supplementation of word correction dictionaries
US10642574B2 (en) 2013-03-14 2020-05-05 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for outputting captions
US10652394B2 (en) 2013-03-14 2020-05-12 Apple Inc. System and method for processing voicemail
US9368114B2 (en) 2013-03-14 2016-06-14 Apple Inc. Context-sensitive handling of interruptions
US9733821B2 (en) 2013-03-14 2017-08-15 Apple Inc. Voice control to diagnose inadvertent activation of accessibility features
US10572476B2 (en) 2013-03-14 2020-02-25 Apple Inc. Refining a search based on schedule items
US10748529B1 (en) 2013-03-15 2020-08-18 Apple Inc. Voice activated device for use with a voice-based digital assistant
AU2014233517B2 (en) 2013-03-15 2017-05-25 Apple Inc. Training an at least partial voice command system
CN105190607B (zh) 2013-03-15 2018-11-30 苹果公司 通过智能数字助理的用户培训
WO2014144579A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Apple Inc. System and method for updating an adaptive speech recognition model
KR101904293B1 (ko) 2013-03-15 2018-10-05 애플 인크. 콘텍스트-민감성 방해 처리
WO2014197334A2 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for user-specified pronunciation of words for speech synthesis and recognition
WO2014197336A1 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for detecting errors in interactions with a voice-based digital assistant
US9582608B2 (en) 2013-06-07 2017-02-28 Apple Inc. Unified ranking with entropy-weighted information for phrase-based semantic auto-completion
WO2014197335A1 (en) 2013-06-08 2014-12-11 Apple Inc. Interpreting and acting upon commands that involve sharing information with remote devices
DE112014002747T5 (de) 2013-06-09 2016-03-03 Apple Inc. Vorrichtung, Verfahren und grafische Benutzerschnittstelle zum Ermöglichen einer Konversationspersistenz über zwei oder mehr Instanzen eines digitalen Assistenten
US10176167B2 (en) 2013-06-09 2019-01-08 Apple Inc. System and method for inferring user intent from speech inputs
CN105265005B (zh) 2013-06-13 2019-09-17 苹果公司 用于由语音命令发起的紧急呼叫的***和方法
WO2015020942A1 (en) 2013-08-06 2015-02-12 Apple Inc. Auto-activating smart responses based on activities from remote devices
US10296160B2 (en) 2013-12-06 2019-05-21 Apple Inc. Method for extracting salient dialog usage from live data
US9620105B2 (en) 2014-05-15 2017-04-11 Apple Inc. Analyzing audio input for efficient speech and music recognition
US10592095B2 (en) 2014-05-23 2020-03-17 Apple Inc. Instantaneous speaking of content on touch devices
US9502031B2 (en) 2014-05-27 2016-11-22 Apple Inc. Method for supporting dynamic grammars in WFST-based ASR
US10170123B2 (en) 2014-05-30 2019-01-01 Apple Inc. Intelligent assistant for home automation
US10078631B2 (en) 2014-05-30 2018-09-18 Apple Inc. Entropy-guided text prediction using combined word and character n-gram language models
US9785630B2 (en) 2014-05-30 2017-10-10 Apple Inc. Text prediction using combined word N-gram and unigram language models
EP3149728B1 (en) 2014-05-30 2019-01-16 Apple Inc. Multi-command single utterance input method
US9760559B2 (en) 2014-05-30 2017-09-12 Apple Inc. Predictive text input
US10289433B2 (en) 2014-05-30 2019-05-14 Apple Inc. Domain specific language for encoding assistant dialog
US9633004B2 (en) 2014-05-30 2017-04-25 Apple Inc. Better resolution when referencing to concepts
US9734193B2 (en) 2014-05-30 2017-08-15 Apple Inc. Determining domain salience ranking from ambiguous words in natural speech
US9715875B2 (en) 2014-05-30 2017-07-25 Apple Inc. Reducing the need for manual start/end-pointing and trigger phrases
US9842101B2 (en) 2014-05-30 2017-12-12 Apple Inc. Predictive conversion of language input
US9430463B2 (en) 2014-05-30 2016-08-30 Apple Inc. Exemplar-based natural language processing
US9338493B2 (en) 2014-06-30 2016-05-10 Apple Inc. Intelligent automated assistant for TV user interactions
US10659851B2 (en) 2014-06-30 2020-05-19 Apple Inc. Real-time digital assistant knowledge updates
US10446141B2 (en) 2014-08-28 2019-10-15 Apple Inc. Automatic speech recognition based on user feedback
US9818400B2 (en) 2014-09-11 2017-11-14 Apple Inc. Method and apparatus for discovering trending terms in speech requests
US10789041B2 (en) 2014-09-12 2020-09-29 Apple Inc. Dynamic thresholds for always listening speech trigger
US10127911B2 (en) 2014-09-30 2018-11-13 Apple Inc. Speaker identification and unsupervised speaker adaptation techniques
US9886432B2 (en) 2014-09-30 2018-02-06 Apple Inc. Parsimonious handling of word inflection via categorical stem + suffix N-gram language models
US9646609B2 (en) 2014-09-30 2017-05-09 Apple Inc. Caching apparatus for serving phonetic pronunciations
US10074360B2 (en) 2014-09-30 2018-09-11 Apple Inc. Providing an indication of the suitability of speech recognition
US9668121B2 (en) 2014-09-30 2017-05-30 Apple Inc. Social reminders
US10552013B2 (en) 2014-12-02 2020-02-04 Apple Inc. Data detection
US9711141B2 (en) 2014-12-09 2017-07-18 Apple Inc. Disambiguating heteronyms in speech synthesis
US9865280B2 (en) 2015-03-06 2018-01-09 Apple Inc. Structured dictation using intelligent automated assistants
US10567477B2 (en) 2015-03-08 2020-02-18 Apple Inc. Virtual assistant continuity
US9886953B2 (en) 2015-03-08 2018-02-06 Apple Inc. Virtual assistant activation
US9721566B2 (en) 2015-03-08 2017-08-01 Apple Inc. Competing devices responding to voice triggers
US9899019B2 (en) 2015-03-18 2018-02-20 Apple Inc. Systems and methods for structured stem and suffix language models
US9842105B2 (en) 2015-04-16 2017-12-12 Apple Inc. Parsimonious continuous-space phrase representations for natural language processing
US10083688B2 (en) 2015-05-27 2018-09-25 Apple Inc. Device voice control for selecting a displayed affordance
US10127220B2 (en) 2015-06-04 2018-11-13 Apple Inc. Language identification from short strings
US10101822B2 (en) 2015-06-05 2018-10-16 Apple Inc. Language input correction
US10186254B2 (en) 2015-06-07 2019-01-22 Apple Inc. Context-based endpoint detection
US10255907B2 (en) 2015-06-07 2019-04-09 Apple Inc. Automatic accent detection using acoustic models
US11025565B2 (en) 2015-06-07 2021-06-01 Apple Inc. Personalized prediction of responses for instant messaging
US10747498B2 (en) 2015-09-08 2020-08-18 Apple Inc. Zero latency digital assistant
US10671428B2 (en) 2015-09-08 2020-06-02 Apple Inc. Distributed personal assistant
US9697820B2 (en) 2015-09-24 2017-07-04 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis using concatenation-sensitive neural networks
US11010550B2 (en) 2015-09-29 2021-05-18 Apple Inc. Unified language modeling framework for word prediction, auto-completion and auto-correction
US10366158B2 (en) 2015-09-29 2019-07-30 Apple Inc. Efficient word encoding for recurrent neural network language models
US11587559B2 (en) 2015-09-30 2023-02-21 Apple Inc. Intelligent device identification
US10691473B2 (en) 2015-11-06 2020-06-23 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a messaging environment
US10049668B2 (en) 2015-12-02 2018-08-14 Apple Inc. Applying neural network language models to weighted finite state transducers for automatic speech recognition
US10223066B2 (en) 2015-12-23 2019-03-05 Apple Inc. Proactive assistance based on dialog communication between devices
US10446143B2 (en) 2016-03-14 2019-10-15 Apple Inc. Identification of voice inputs providing credentials
US9934775B2 (en) 2016-05-26 2018-04-03 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis based on predicted concatenation parameters
US9972304B2 (en) 2016-06-03 2018-05-15 Apple Inc. Privacy preserving distributed evaluation framework for embedded personalized systems
US10249300B2 (en) 2016-06-06 2019-04-02 Apple Inc. Intelligent list reading
US10049663B2 (en) 2016-06-08 2018-08-14 Apple, Inc. Intelligent automated assistant for media exploration
DK179588B1 (en) 2016-06-09 2019-02-22 Apple Inc. INTELLIGENT AUTOMATED ASSISTANT IN A HOME ENVIRONMENT
US10509862B2 (en) 2016-06-10 2019-12-17 Apple Inc. Dynamic phrase expansion of language input
US10586535B2 (en) 2016-06-10 2020-03-10 Apple Inc. Intelligent digital assistant in a multi-tasking environment
US10192552B2 (en) 2016-06-10 2019-01-29 Apple Inc. Digital assistant providing whispered speech
US10490187B2 (en) 2016-06-10 2019-11-26 Apple Inc. Digital assistant providing automated status report
US10067938B2 (en) 2016-06-10 2018-09-04 Apple Inc. Multilingual word prediction
DK179343B1 (en) 2016-06-11 2018-05-14 Apple Inc Intelligent task discovery
DK201670540A1 (en) 2016-06-11 2018-01-08 Apple Inc Application integration with a digital assistant
DK179049B1 (en) 2016-06-11 2017-09-18 Apple Inc Data driven natural language event detection and classification
DK179415B1 (en) 2016-06-11 2018-06-14 Apple Inc Intelligent device arbitration and control
US10593346B2 (en) 2016-12-22 2020-03-17 Apple Inc. Rank-reduced token representation for automatic speech recognition
DK179745B1 (en) 2017-05-12 2019-05-01 Apple Inc. SYNCHRONIZATION AND TASK DELEGATION OF A DIGITAL ASSISTANT
DK201770431A1 (en) 2017-05-15 2018-12-20 Apple Inc. Optimizing dialogue policy decisions for digital assistants using implicit feedback
US10635863B2 (en) 2017-10-30 2020-04-28 Sdl Inc. Fragment recall and adaptive automated translation
US10817676B2 (en) 2017-12-27 2020-10-27 Sdl Inc. Intelligent routing services and systems
US11256867B2 (en) 2018-10-09 2022-02-22 Sdl Inc. Systems and methods of machine learning for digital assets and message creation

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4706212A (en) * 1971-08-31 1987-11-10 Toma Peter P Method using a programmed digital computer system for translation between natural languages
DE8014297U1 (de) * 1980-05-24 1982-03-18 Joh. Vaillant Gmbh U. Co, 5630 Remscheid Brennstoffbeheizbare waermequelle
US4507750A (en) * 1982-05-13 1985-03-26 Texas Instruments Incorporated Electronic apparatus from a host language
JPS60200369A (ja) * 1984-03-24 1985-10-09 Mitsubishi Electric Corp 機械翻訳装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
1. Патент США N 4597056, кл. G 06 F 13/38, 1986. 2. Патент США N 4597055, кл. G 06 F 15/36, 1986. *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012091608A1 (ru) * 2010-12-31 2012-07-05 Nizienko Yuri Konstantinovich Электронная приемо-передающая система с функцией синхронного перевода устной речи с одного языка на другой
RU2585974C2 (ru) * 2014-01-31 2016-06-10 Владимир Александрович Елин Способ обеспечения общения людей, говорящих на разных языках
RU2641222C2 (ru) * 2016-09-26 2018-01-16 Владимир Анатольевич Ефремов Способ автоматического перевода устной речи с одного языка на другой и устройство для его реализации

Also Published As

Publication number Publication date
JPH01501977A (ja) 1989-07-06
EP0262938B1 (en) 1993-12-15
CN1029170C (zh) 1995-06-28
WO1988002516A1 (en) 1988-04-07
DE3788488T2 (de) 1994-05-11
DE3788488D1 (de) 1994-01-27
HK136196A (en) 1996-08-02
JP2848458B2 (ja) 1999-01-20
ES2047494T3 (es) 1994-03-01
EP0262938A1 (en) 1988-04-06
CN87106964A (zh) 1988-06-01
CA1294056C (en) 1992-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2070734C1 (ru) Устройство для перевода фраз из нескольких слов с первого языка на второй
US5384701A (en) Language translation system
US5765131A (en) Language translation system and method
US7321850B2 (en) Language transference rule producing apparatus, language transferring apparatus method, and program recording medium
Klatt The Klattalk text-to-speech conversion system
CN102176310B (zh) 具有巨大词汇量的语音识别***
US6910012B2 (en) Method and system for speech recognition using phonetically similar word alternatives
EP1089193A2 (en) Translating apparatus and method, and recording medium used therewith
CN101256559A (zh) 用于处理输入语音的装置和方法
JPH03224055A (ja) 同時通訳向き音声認識システムおよびその音声認識方法
US20030154080A1 (en) Method and apparatus for modification of audio input to a data processing system
JPH07507880A (ja) 複合ワードを有する言語のための音声認識装置
JP2000353161A (ja) 自然言語生成における文体制御方法及び装置
JPH0916602A (ja) 翻訳装置および翻訳方法
JP2000200273A (ja) 発話意図認識装置
Carlson et al. Linguistic processing in the KTH multi-lingual text-to-speech system
WO2003017251A1 (en) Prosodic boundary markup mechanism
JP3441400B2 (ja) 言語変換規則作成装置、及びプログラム記録媒体
JP3825645B2 (ja) 表現変換方法及び表現変換装置
JP2003162524A (ja) 言語処理装置
JP2004309928A (ja) 音声認識装置、電子辞書装置、音声認識方法、検索方法、及びプログラム
JP2006343405A (ja) 音声理解装置、音声理解方法、単語・意味表現組データベースの作成方法、そのプログラムおよび記憶媒体
KR20180054236A (ko) 음성기호 기반 사전 유사 탐색을 활용한 자동 통번역 시스템 및 그 방법
JP3737817B2 (ja) 表現変換方法及び表現変換装置
JPH0634175B2 (ja) 文章読上げ装置