JP2001265766A

JP2001265766A - 機械翻訳方法、機械翻訳装置及び記録媒体

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Publication number: JP2001265766A
Application number: JP2000081465A
Authority: JP
Inventors: Yoshihiro Seki; 良博関; Hisashi Obara; 永小原
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2000-03-23
Filing date: 2000-03-23
Publication date: 2001-09-28

Abstract

(57)【要約】【課題】用例ベースの翻訳方式において、意味を不正
確にすることなく、無用な人称代名詞などを省略した、
日本語としてこなれた訳文を生成する。【解決手段】構文解析用辞書に、例えば図４に示すよ
うに、訳出の際に単語又は句の省略が必要となる場合が
ある特定の用例に対応させて、複数の翻訳パタンと、そ
の選択条件を記述しておく。この選択条件は、構文解析
によって作成される構文木のみから判定可能な条件であ
る。したがって、処理量を増加させることなく、かつ、
用例ベースの共通の枠組みで、訳出すると日本語らしさ
を損ねるような人称代名詞などを省略し、意味を明確に
するために必要な人称代名詞などは省略せずに訳出する
ことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、英語などの原言語
文を日本語文に翻訳する機械翻訳技術に係り、特に、用
例を元にして、原言語文の構文解析と日本語への翻訳パ
タンの決定を行う機械翻訳技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】英語などの原言語文を日本語文に翻訳す
るための機械翻訳の手法として、構文解析と日本語への
翻訳パタンの決定を、用例を元に行う用例ベースの方式
がある。一般に、用例ベースの翻訳方式は解析ベースの
翻訳方式より少ない演算量で翻訳結果を出力することが
出来る。また、用例ベースの翻訳方式によれば、日本
語、特に口語で顕著な主語、目的語等の人称代名詞の省
略を行うことにより、こなれた訳文を容易に生成するこ
とができる。

【０００３】従来の用例ベースの翻訳方式においては、
例えば「Ｉ go to school」の翻訳の場合、図９に示す
ような構文木と翻訳パタンの情報が得られる。構文木の
作成の際、「ヘッド」によって指定される単語の情報に
よって、その下部構造を代表させる。この例では、「go
to school」という句を「go」という単語で代表させて
いる。そして、「go to school」という語彙でなく「g
o」という語彙によって用例を検索する。このようにす
ることで、単語語彙が少なくとも用例を検索できるとい
う利点がある。

【０００４】次に、対訳辞書を検索することによって入
力文中の単語の対訳を取得する。その結果、図１０に示
すような対訳を含む情報が得られる。そして、得られた
構文木、翻訳パタン及び対訳の情報から「学校に行く」
という訳文を生成する。

【０００５】ここで、「I go」に対応した「代名詞Ｘ
動詞Ｙ」の翻訳パタンを「ＸがＹ」とせず「Ｙ」とする
ことにより、訳文中に主語の「私」を出さないようにし
ている。日本語では、特に口語では、「私が学校に行
く」というように主語を出すと不自然であり、主語を省
略したほうが一般に日本語として自然で、こなれた訳文
となる。

【０００６】しかし、主語や目的語の人称代名詞を省略
するという、同じルールもしくは枠組みを適用して、例
えば「Ｗe are to meet her here．」という入力文を翻
訳した場合には不都合が起きる。この入力文に対し、構
文解析、翻訳パタン取得、対訳取得の処理を行うと、図
１１に示す情報が得られる。「her here」対応の「名詞
Ｘ副詞Ｙ」のヘッドによって指される語は人称代名詞
「her」であり、人称代名詞を訳出しないというルール
が適用される結果、「her here」が全て省略され、「会
うことになっている」という訳文が生成される。この訳
文は、入力文の内容が正しく伝わらず不正確であること
は明らかである。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】このような訳抜けを防
ぐために、「her here」対応の「名詞Ｘ副詞Ｙ」のヘ
ッドを「her」以外の語を指定するようにルールを記述
し直すことも考えられる。しかし、それではヘッドのル
ール（例えばヘッドは品詞に依存するというルール）に
整合性が無くなってしまい、好ましくない。日本語らし
い、こなれた訳文とするために入力文中の単語や句の訳
出を省略するか否かは動的に判断されるべきである。

【０００８】「Ｗe are to meet her here．」を直訳的
に翻訳するならば、「我々は彼女とここで会うことにな
っている」である。しかし、このような訳文を得られる
ように全てを訳出するというルールとした場合、最初に
挙げた「Ｉ go to school」のような英文で主語の
「私」が訳出されてしまうため、統一的な枠組みで、こ
なれた訳文を生成するという目的を達成できない。

【０００９】日本語では、前後の文脈などから自明な主
語などは省略するのが自然である。通常、「Ｗe are to
meet her here．」に対して、「彼女とここで会うこと
になっている」という訳文が生成されれば、十分に正確
に意味が通じるとともに日本語としてこなれた表現であ
る。

【００１０】用例ベースの共通の枠組みを崩すことな
く、このような正確で、こなれた訳文を生成するための
方法及び装置を提供することが本発明の主たる目的であ
る。本発明の他の目的は、処理量の増大、処理に関係す
る辞書の全体サイズの増大を避けて、そのような正確
で、こなれた訳文の生成を可能にすることである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の機械翻訳方法の
特徴は、用例を元に、原言語文の構文解析と日本語への
翻訳パタンの決定を行う機械翻訳方法において、単語又
は句の省略に関連する特定の用例に対応させて、単語又
は句を省略する翻訳パタン及び単語又は句を省略しない
翻訳パタンと、その選択条件とを辞書として記述してお
き、構文解析で選択された用例に対応した複数の翻訳パ
タンが前記辞書に記述されている場合には、その選択条
件を判定することにより、それら複数の翻訳パタンから
１つの翻訳パタンを選択することである。もう１つの特
徴は、翻訳パタンの選択条件は、構文解析によって作成
される構文木のみから判定可能な条件として定義される
ことであり、具体的には、構文木において下部に構造が
あるか否か、又は、構文木において上部に構造があるか
否かである。

【００１２】本発明の機械翻訳装置の特徴は、用例を元
に、原言語文の構文解析と日本語への翻訳パタンの決定
を行う処理手段を有する機械翻訳装置において、単語又
は句の省略に関連する特定の用例に対応させて、単語又
は句を省略する翻訳パタン及び単語又は句を省略しない
翻訳パタンと、その選択条件とが記述された辞書を有
し、前記処理手段は、構文解析で選択した用例に対応し
て複数の翻訳パタンが前記辞書に記述されている場合に
は、その選択条件を判定することにより、それら複数の
翻訳パタンから１つの翻訳パタンを選択することであ
る。もう１つの特徴は、翻訳パタンの選択条件が、構文
解析によって作成される構文木のみから判定可能な条件
として定義されることであり、具体的には、構文木にお
いて下部に構造があるか否か、又は構文木において上部
に構造があるか否かである。もう１つの特徴は、前記辞
書が構文解析用の辞書と統合されることである。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明を実施の形態に関連
して詳細に説明する。

【００１４】図１は、本発明の実施の一形態としての機
械翻訳装置のブロック構成の一例を示す。この機械翻訳
装置は原言語（ここでは英語とする）の文を日本語の文
に翻訳するもので、その全体的構成は従来の用例ベース
の機械翻訳装置と同様である。すなわち、この機械翻訳
装置は、英語の文を入力するための入力部１００、入力
文を単語単位に区切り、各単語の品詞、活用等を推定す
る形態素解析処理のための形態素解析部１０２、形態素
解析に利用される単語情報などを格納した解析用辞書１
０３、用例を元に、入力文の構文構造を解析するととも
に日本語への翻訳パタンを決定する処理のための構文解
析部１０４、この構文解析部１０４に参照される用例や
翻訳パタンなどの情報が格納された解析用辞書１０５、
入力文中の単語の対訳を取得する処理のための対訳取得
部１０６、この対訳取得部１０６によって参照される対
訳辞書１０７、構文木、翻訳パタン及び対訳の情報に基
づいて訳文を生成する文生成部１０８、生成された訳文
を出力する出力部１０９、入力文、処理の中間データ、
生成された訳文などの記憶、各構成要素間のデータの受
け渡しなどに利用される作業用記憶部１１０から構成さ
れる。

【００１５】この機械翻訳装置における処理フローの一
例を図２に、別の一例を図３にそれぞれ示す。いずれの
処理フローも採用し得る。

【００１６】図２の処理フローについて説明する。ま
ず、入力部１００より英文が入力され（ステップＳ
１）、この入力文に対する形態素解析処理が形態素解析
部１０２で行われる（ステップＳ２）。次に、構文解析
部１０４において、用例を元にした構文解析処理及び翻
訳パタン取得処理が行われ（ステップＳ５，Ｓ４）、次
に、取得された翻訳パタンの中に条件に基づいて選択す
べきものがある場合には、その中の妥当な翻訳パタンが
選択される（ステップＳ５）。このようにして文全体の
ための翻訳パタンが決定されると、対訳取得部１０６に
よって入力文中の単語の対訳が取得され（ステップＳ
６）、文生成部１０８によって訳文が生成される（ステ
ップＳ７）。この訳文が出力部１０９によって出力さ
れ、１つの入力文に対する翻訳が終了する。

【００１７】図３の処理フローにおいて、文入力のステ
ップＳ１１から構文解析のステップＳ１３までの処理内
容と、対訳取得のステップＳ１８から訳文出力のステッ
プＳ２０までの処理内容は、図２の処理フローの場合と
同様である。異なるのは翻訳パタンを決定するための処
理部分（ステップＳ１４〜Ｓ１７）である。

【００１８】すなわち、図２の処理フローにあっては、
構文解析部１０４は、１つの文全体に関する翻訳パタン
を、条件に基づき選択すべき複数の翻訳パタンも含めす
べて取得する処理（ステップＳ４）を行った後、条件に
基づき選択すべき複数の翻訳パタンから条件に合致する
翻訳パタンを選択する処理（ステップＳ５）を行って、
構文木全体の翻訳パタンを確定する。

【００１９】これに対し、図３の処理フローにおいて
は、構文木の先頭から順に翻訳パタンを１つ１つ取得す
る処理を行い（ステップＳ１４）、取得した翻訳パタン
が条件に基づき選択すべき複数の翻訳パターンであるな
らば（ステップＳ１５，ＹＥＳ）、その時点で条件を調
べて条件に合致する１つの翻訳パタンを選択する（ステ
ップＳ１６）。これを順次繰り返し、１つの文全体の翻
訳パタンが決定されると（ステップＳ１７，ＹＥＳ）、
対訳取得処理（ステップＳ１８）に進む。

【００２０】次に、「We are to meet her here」が入
力されたとして、処理内容を具体的に説明する。この入
力文に対して、構文解析処理（ステップＳ３又はステッ
プＳ１３）により図５に示すような構文木情報が得られ
る。

【００２１】《実施例１》本実施例では、図２の処理フ
ローに従って処理が行われる。また、構文解析部１０４
の解析用辞書１０５には、図４に示すような用例、それ
に対応した翻訳パタン、条件に基づき選択すべき翻訳パ
タンについてはその選択条件、の３種類のレコードの組
が用意される。条件選択の翻訳パタンは、訳出の際に単
語又は句の省略が必要になる場合がある特定の用例に対
して用意されるもので、単語又は句を省略する場合の翻
訳パタンと単語又は句を省略しない場合の翻訳パタンで
ある。この翻訳パタンの選択条件とは、構文木において
下部に構造が来るか、来ないか（単語が来るか）であ
り、構文木の情報のみから判定可能である。したがっ
て、条件判定のために格別に処理量が増えることはな
い。このような条件に基づいた翻訳パタンの選択によっ
て、用例ベースの共通の枠組みで、無用な主語の人称代
名詞などは省略する一方、省略されると訳文の意味が不
正確になるような目的語の人称代名詞などの省略を阻止
し、十分に正確で、しかも、日本語としてこなれた訳文
の生成が可能となる。

【００２２】ステップＳ３の構文解析処理では、図４中
の用例の中で、「we *」「be toget」「meet me」「us
here」が選択されるので、ステップＳ４の翻訳パタン取
得処理で、それらの選択された用例に対応した翻訳パタ
ンが取得される。従って、図６に示すような情報が得ら
れる。なお、ステップＳ３で用例を選択した時点で、そ
の用例に対応した翻訳パタンも決まるため、ステップＳ
４とステップＳ３は実際上は同時処理である。

【００２３】図６に見られるように、入力文の「meet h
er」に対応して、Ｙ（代名詞）の下部に構造が来ること
を条件とした翻訳パタン「ＹとＸ」と、Ｙの下に単語が
来ることを条件とした翻訳パタン「Ｘ」が取得されてい
る。ここで構文木を調べると、Ｙの下部に句（her her
e」に対応した構造が来るため、ステップＳ５により前
者の翻訳パタン「ＹとＸ」（省略をしない翻訳パタン）
が選択される。つまり、文全体では「Ｙ」−「Ｙことに
なっている」−「ＹとＸ」−「ＹでＸ」という翻訳パタ
ンの系列ができる。

【００２４】かくして、ステップＳ６で対訳取得後、ス
テップＳ７によって「ここで彼女と会うことになってい
る」という訳文が生成される。訳出すると不自然な主語
「我々（We）」は省略され、省略すると意味が不明確に
なる目的語「彼女（her）」と副詞「ここで（here）」
は訳出されているため、この訳文は十分に正確で、しか
も、日本語としてこなれた文である。

【００２５】《実施例２》本実施例では、図３の処理フ
ローに従って処理が行われる。構文解析部１０４の解析
用辞書１０５には、前記実施例１と同様な図４に示すよ
うな３種類のレコードの組が用意される。

【００２６】入力文の「meet her」に対して選択された
用例「meet me」に対してはステップＳ１４で条件選択
の２つの翻訳パタンが取得されるが、直ちにステップＳ
１６によって条件「Ｙの下部に構造が来る」を満たす翻
訳パタン「ＹとＸ」が選択される。かくして、前記実施
例１の場合と同様な翻訳パタンの系列となるため、同じ
訳文「ここで彼女と会うことになっている」が生成され
る。

【００２７】《実施例３》本実施例では、図２の処理フ
ローに従って処理が行われる。また、構文解析部１０４
の解析用辞書１０５には、図７に示すような用例、それ
に対応した翻訳パタン、条件に基づき選択すべき翻訳パ
タンについてはその選択条件、の３種類のレコードの組
が用意される。この選択条件とは、構文木において上部
に構造が来るか来ないか（単語が来るか）である。この
選択条件に基づいた翻訳パタンの選択によって、無用な
人称代名詞などは省略し、かつ、省略されると訳文の意
味が不正確になるような人称代名詞などの省略を阻止
し、十分に正確で、しかも、こなれた訳文の生成が可能
となる。

【００２８】ステップＳ３の構文解析処理では、図４中
の用例の中で、「we *」「be toget」「meet me」「us
here」が選択されるので、ステップＳ４の翻訳パタン取
得処理で、それらの選択された用例に対応した翻訳パタ
ンが取得される。従って、図８に示すような情報が得ら
れる。

【００２９】図８に見られるように、入力文の文頭、
「meet her」、「her here」に対応して、条件選択の翻
訳パタンが取得される。ステップＳ５の処理では、文頭
だけは上部に構造がないので省略を行う翻訳パタン
「Ｙ」が選ばれるが、それ以外は上部に構造があるの
で、省略を行わない翻訳パタン「ＹとＸ」「ＹでＸ」が
それぞれ選択される。かくして、文全体では、「Ｙ」−
「Ｙことになっている」−「ＹとＸ」−「ＹでＸ」とい
う翻訳パタンの系列ができる。かくして、前記各実施例
と同様に、「ここで彼女と会うことになっている」とい
う十分に正確で、しかも、日本語としてこなれた訳文が
生成される。

【００３０】《実施例４》本実施例では、図３の処理フ
ローに従って処理が行われる。構文解析部１０４の解析
用辞書１０５には、前記実施例３と同様な図７に示すよ
うな３種類のレコードの組が用意される。

【００３１】入力文の文頭に対応して、ステップＳ１４
で条件選択の２つの翻訳パタンが取得されるが（図８参
照）、その上部には構造がないのでステップＳ１６で翻
訳パタン「Ｙ」が選択される。同様に、入力文の「meet
her」と「her here」に対応して条件選択の２つの翻訳
パタンがそれぞれステップＳ１４で取得されるが（図８
参照）、いずれでも上部に構造があるので、ステップＳ
１６で翻訳パタン「ＹとＸ」「ＹでＸ」がそれぞれ選択
されることになる。かくして、前記各実施例と同様に、
文全体では「Ｙ」−「Ｙことになっている」−「Ｙと
Ｘ」−「ＹでＸ」という翻訳パタンの系列ができるの
で、「ここで彼女と会うことになっている」という訳文
が生成される。

【００３２】なお、以上の各実施例においては、特定の
用例と、それに対応する条件選択の翻訳パタン及びその
選択条件を記述した辞書と、構文解析用の辞書が１つの
解析用辞書１０５に統合されたが、それぞれを独立した
辞書とすることも可能である。ただし、このように辞書
を統合すれば、統合しない場合より辞書の全体サイズを
小さくすることができるとともに、翻訳パタンの決定の
ために構文検索とは別に用例検索を行う必要がなく効率
的である。

【００３３】以上説明した本発明の機械翻訳装置は、単
一又は複数のプロセッサを持つコンピュータを利用して
実現し得る。この場合、各機能部１００，１０２，１０
４，１０６，１０７，１０９の全部又は一部は、プログ
ラムによって実現され、また、作業用記憶部１１０や各
辞書１０３，１０５，１０７の記憶部としてはコンピュ
ータの主記憶又は補助記憶が利用される。換言すれば、
図２又は図３に関連して説明した本発明による機械翻訳
方法のための処理を、コンピュータを利用してプログラ
ムによって実行させることができる。このようなプログ
ラムが記録された半導体記憶素子、磁気ディスク、光デ
ィスク、光磁気ディスクなどの記録媒体も本発明に包含
される。

【００３４】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば次のような効果を得られる。（１）用例ベースの共通の枠組みで、訳出すると訳文が
不自然になる主語の人称代名詞などを省略する一方、訳
出しないと訳文が不正確になる目的語や副詞などの単語
や句を省略せず訳出することにより、正確で、しかも日
本語としてこなれた訳文を生成することができる。（２）構文解析によって作成される構文木のみから翻訳
パタンの選択条件を判定することにより、翻訳パタン選
択のための処理量の増加、処理速度の低下を避けられ
る。（３）翻訳パタン選択のための情報を構文解析用辞書に
統合することにより、処理に必要な辞書の全体サイズは
ほとんど増加せず、また、翻訳パタン選択のために構文
解析とは別に用例検索を行う必要がなく効率的な処理が
可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による機械翻訳装置のブロック構成の一
例を示すブロック図である。

【図２】処理フローの一例を示すフローチャートであ
る。

【図３】処理フローの他の例を示すフローチャートであ
る。

【図４】実施例１及び２に関連した構文解析用辞書の内
容を例示する図である。

【図５】構文解析処理によって得られる情報の一例を示
す図である。

【図６】実施例１において翻訳パタン取得処理を終了し
た段階で得られる情報を示す図である。

【図７】実施例３及び４に関連した構文解析用辞書の内
容を例示する図である。

【図８】実施例３において翻訳パタン取得処理を終了し
た段階で得られる情報を示す図である。

【図９】従来技術において正常な訳文を生成可能な入力
文に対して生成される構文情報の一例を示す図である。

【図１０】対訳情報を付加した構文情報を示す図であ
る。

【図１１】従来技術において正常な訳文を生成できない
入力文に対して生成される構文情報の一例を示す図であ
る。

【符号の説明】

１００入力部１０２形態素解析部１０３解析用辞書１０４構文解析部１０５解析用辞書１０６対訳取得部１０７対訳辞書１０８文生成部１０９出力部１１０作業用記憶部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】用例を元に、原言語文の構文解析と日本
語への翻訳パタンの決定を行う機械翻訳方法において、
単語又は句の省略に関連する特定の用例に対応させて、
単語又は句を省略する翻訳パタン及び単語又は句を省略
しない翻訳パタンと、その選択条件とを辞書として記述
しておき、構文解析で選択された用例に対応した複数の
翻訳パタンが前記辞書に記述されている場合には、その
選択条件を判定することにより、それら複数の翻訳パタ
ンから１つの翻訳パタンを選択することを特徴とする機
械翻訳方法。
【請求項２】翻訳パタンの選択条件は、構文解析によ
って作成される構文木のみから判定可能な条件として定
義されることを特徴とする請求項１記載の機械翻訳方
法。
【請求項３】翻訳パタンの選択条件は、構文木におい
て下部に構造があるか否かであることを特徴とする請求
項２記載の機械翻訳方法。
【請求項４】翻訳パタンの選択条件は、構文木におい
て上部に構造があるか否かであることを特徴とする請求
項２記載の機械翻訳方法。
【請求項５】用例を元に、原言語文の構文解析と日本
語への翻訳パタンの決定を行う処理手段を有する機械翻
訳装置において、単語又は句の省略に関連する特定の用
例に対応させて、単語又は句を省略する翻訳パタン及び
単語又は句を省略しない翻訳パタンと、その選択条件と
が記述された辞書を有し、前記処理手段は、構文解析で
選択した用例に対応した複数の翻訳パタンが前記辞書に
記述されている場合には、その選択条件を判定すること
により、それら複数の翻訳パタンから１つの翻訳パタン
を選択することを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項６】翻訳パタンの選択条件は、構文解析によ
って作成される構文木のみから判定可能な条件として定
義されることを特徴とする請求項５記載の機械翻訳装
置。
【請求項７】翻訳パタンの選択条件は、構文木におい
て下部に構造があるか否かであることを特徴とする請求
項６記載の機械翻訳装置。
【請求項８】翻訳パタンの選択条件は、構文木におい
て上部に構造があるか否かであることを特徴とする請求
項６記載の機械翻訳装置。
【請求項９】前記辞書は構文解析用の辞書と統合され
ることを特徴とする請求項５記載の機械翻訳装置。
【請求項１０】請求項１、２、３又は４記載の機械翻
訳方法のための処理をコンピュータに実行させるための
プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記
録媒体。