JP2013025699A - 構文解析情報作成装置、翻訳装置、翻訳システム、構文解析情報作成方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 文字認識処理および翻訳処理の高精度化を図りつつ、文字を認識する速度の向上を図る。
【解決手段】 構文解析情報作成装置は、情報作成部１を備える。情報作成部１は、文法制約条件を示す第１構文解析情報（例えば、翻訳用の構文解析情報）から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出し、当該抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報（例えば、文字認識用の構文解析情報）を作成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、構文解析で用いられる構文解析情報を作成する構文解析情報作成装置、翻訳装置、翻訳システム、構文解析情報作成方法およびコンピュータプログラムに関する。

翻訳装置の構成は様々に提案されている。その提案の一つが、特許文献１（特開昭６２−４０５７９号公報）に示されている。この特許文献１に示されている翻訳装置は、文字を画像として取り込む手段と、その取り込んだ画像から文字を認識するＯＣＲ（Optical Character Reader）手段と、その認識した文字を翻訳する手段とを有している。

特許文献２（特開２００６−３５０６６３号公報）は、ＯＣＲ処理により認識された文字に、構文解析を施し、これにより、ＯＣＲ処理による文字の認識誤りを検出する構成を開示している。この特許文献２の構成は、ＯＣＲ処理による文字認識の精度を高めることができる。

特開昭６２−４０５７９号公報 特開２００６−３５０６６３号公報

特許文献１に示されているような文字認識処理と翻訳処理を両方共に行うことが可能な装置に対して、文字認識および翻訳の高精度化が望まれている。しかしながら、文字認識の精度を高めるために、例えば、特許文献２に示されるような構文解析を行うと、文字認識の速度が低減するという問題が生じる。

本発明は上記課題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明の主な目的は、文字認識（文字読み取り）処理および翻訳処理の高精度化を図りつつ、文字を認識する（読み取る）速度の向上を図る構文解析情報作成装置、翻訳装置、翻訳システム、構文解析情報作成方法およびコンピュータプログラムを提供することにある。

本発明の構文解析情報作成装置は、
文法制約条件を示す第１構文解析情報から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出し、当該抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報を作成する情報作成部を備えている。

本発明の翻訳装置は、
前記第１構文解析情報と前記第２構文解析情報を作成する機能を備えた構文解析情報作成装置と、
前記構文解析情報作成装置が作成する第２構文解析情報に基づいた構文解析の結果を利用して画像データから文字を読み取る文字読み取り部と、
前記読み取られた文字に関わる翻訳処理を、前記構文解析情報作成装置が作成する第１構文解析情報に基づいた構文解析の結果を利用して行う翻訳部と、
を有する。

本発明の翻訳システムは、
上記本発明の翻訳装置と、
画像データを翻訳装置に向けて出力する画像データ出力装置と、
前記翻訳装置が翻訳した翻訳結果を出力する出力装置と
を有する。

本発明の構文解析情報作成方法は、
文法制約条件を示す第１構文解析情報から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出し、
当該抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報を作成する。

本発明のコンピュータプログラムは、
構文解析情報作成装置として動作させるコンピュータに、
文法制約条件を示す第１構文解析情報から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出する処理と、
当該抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報を作成する処理と、
を実行させる。

なお、本発明の主な目的は、本発明の構文解析情報作成装置に対応する構文解析情報作成方法によっても達成される。また、本発明の主な目的は、本発明の構文解析情報作成装置、本発明の構文解析情報作成方法をコンピュータによって実現するコンピュータプログラムによっても達成される。

本発明によれば、文字認識（文字読み取り）処理および翻訳処理の高精度化を図りつつ、文字を認識する（読み取る）速度の向上を図ることができる。

本発明に係る第１実施形態の構成を説明するブロック図である。 本発明に係る第２実施形態の構成を簡略的に示すブロック図である。 文字を読み取る手法の一つを説明する図である。 文字を読み取る別の手法を説明する図である。 構文解析表の一例を示す図である。 文法情報の一例をしめす図である。 文法情報の別の一例を示す図である。 第２実施形態における構文解析表作成部の動作例を示すフローチャートである。 本発明に係るその他の実施形態を簡略的に示すブロック図である。

以下に、本発明に係る実施形態を図面を参照して説明する。

（第１実施形態）
図１（ａ）は、本発明に係る第１実施形態の構文解析情報作成装置の構成を示すブロック図である。この第１実施形態の構文解析情報作成装置１は、情報作成部２を備えている。当該情報作成部２は、文法制約条件を示す第１構文解析情報から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出する機能を有している。さらに、情報作成部２は、その抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報を作成する機能を有している。例えば、構文解析情報作成装置１は、コンピュータプログラム（以下、略してプログラムとも記す）３に基づいて制御動作を行うコンピュータを有する。そのコンピュータプログラム３は、情報作成部２の上記したような機能を実現させるプログラムを含んでいる。

図１（ｂ）は、構文解析情報作成装置１を備えた翻訳装置の構成例を示すブロック図である。この翻訳装置５は、構文解析情報作成装置１に加えて、文字読み取り部６と、翻訳部７とを有している。ここでは、構文解析情報作成装置１は、第１構文解析情報と第２構文解析情報の両方の情報を作成する機能を有している。

文字読み取り部６は、構文解析情報作成装置１が作成する第２構文解析情報に基づいた構文解析の結果を利用して画像データから文字を読み取る機能を有している。翻訳部７は、文字読み取り部６によって読み取られた文字に関わる翻訳処理を行う機能を有している。当該翻訳部７は、翻訳処理を行う際に、構文解析情報作成装置１が作成する第１構文解析情報に基づいた構文解析の結果を利用する。

この第１実施形態では、構文解析情報作成装置１は、前述したように、第１構文解析情報から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出し、当該抽出した文法情報に基づいて第２構文解析情報を作成する。つまり、第２構文解析情報は、第１構文解析情報の部分集合であり、第１構文解析情報よりも簡略化されたコンパクトな情報となっている。

翻訳装置５は、その第２構文解析情報に基づいた構文解析の結果を利用して画像データから文字を読み取る機能を備えている。この翻訳装置５は、文字を読み取る際に、構文解析を利用しているので、文字を誤って認識してしまう文字誤りの低減を図ることができる。なお、その構文解析に利用する第２構文解析情報は、前記の如く、翻訳処理で利用する第１構文解析情報よりもコンパクトな情報である。文字を読み取る際の構文解析には、翻訳を行う場合のような複雑な構文解析はなくてもよいことから、第１構文解析情報よりもコンパクトな第２構文解析情報を利用して構文解析を行っても、文字認識の精度が低下してしまうことを防止できる。

また、第２構文解析情報は、第１構文解析情報よりもコンパクトであることから、第２構文解析情報を利用した構文解析は、第１構文解析情報を利用した構文解析よりも処理速度を速くすることができる。

上記のようなことから、この第１実施形態の構成は、文字認識（文字読み取り）処理および翻訳処理の高精度化を図りつつ、文字を認識する（読み取る）速度の向上を図ることができる。

この第１実施形態の翻訳装置５は、図１（ｃ）に示すような翻訳システム１０を構築することができる。つまり、翻訳システム１０は、翻訳装置５と、画像データ出力装置１１と、出力装置１２とを備えている。画像データ出力装置１１は、画像データを翻訳装置５に向けて出力する画像データを出力する機能を備えている。出力装置１２は、翻訳装置５が翻訳した翻訳結果を出力する機能を備えている。

この翻訳システム１０は、翻訳装置５を備えているので、前述したような、文字認識（文字読み取り）処理および翻訳処理の高精度化を図りつつ、文字を認識する（読み取る）速度の向上を図ることができるという効果を得ることができる。

（第２実施形態）
以下に、本発明に係る第２実施形態を図面を参照して説明する。

図２は、第２実施形態の翻訳装置の構成を、画像データ出力装置および出力装置と共に示すブロック図である。この第２実施形態の翻訳装置２０は、後述するように構文解析情報作成装置を内蔵している。また、当該翻訳装置２０は、画像データ出力装置２１および出力装置２２に接続している。それら翻訳装置２０と画像データ出力装置２１と出力装置２２は、翻訳システムを構成する。

その画像データ出力装置２１は、画像データを出力する機能を備えた装置であり、例えば、パーソナルコンピュータ（パソコン）である。あるいは、当該画像データ出力装置２１は、紙面に表されている文字や絵や写真等の画像の情報を読み取り、当該読み取った情報をデジタルデータとして出力するイメージスキャナ機能を備えている装置であってもよい。出力装置２４は、翻訳装置２０から出力される情報（データ）を処理する装置である。当該出力装置２４の例を挙げると、例えばディスプレイや、プリンタや、通信装置や、音声合成装置などがある。

この第２実施形態の翻訳装置２０は、制御装置２４と、記憶装置２５とを有している。

記憶装置２５は、各種コンピュータプログラム（プログラム）やデータを記憶する記憶媒体２６を有する。この記憶媒体２６は、例えば、ハードディスク等の記憶媒体（一時的でない記憶媒体）である。この第２実施形態では、記憶媒体２６は、プログラムを記憶する領域の他に、辞書部３６として機能する記憶領域と、誤りデータ記憶部３７として機能する記憶領域と、文法記憶部３８として機能する記憶領域とを有している。なお、記憶装置２５が有する記憶媒体は、単体とは限らず、複数である場合もある。

辞書部３６は、単語情報を記憶する部分である。この第２実施形態では、辞書部３６に記憶されている単語情報は、複数種の言語（例えば、日本語や英語など）に亘っている。当該単語情報の例を挙げると、例えば、単語そのものや、単語の品詞や活用形等の文法属性や、単語の意味等の意味属性などがある。辞書部３６の単語情報は、後述する文字認識処理や翻訳処理で利用される。

誤りデータ記憶部３７は、認識を誤り易い文字（以下、誤り文字とも記す）の情報を記憶する部分である。その誤り文字（認識を誤り易い文字）としては、例えば、o（オー）と0（ゼロ）や、ｌ（エル）と｜（縦棒）や、ol(オーとエル)とd（ディー）などがある。このような誤り文字の情報（以下、誤りデータとも記す）は、初期情報として、誤りデータ記憶部３７に予め格納される。なお、この第２実施形態の翻訳装置２０は、誤り文字の登録機能を備えていてもよい。つまり、例えばユーザが、キーボード等の情報入力装置（図示せず）を利用して、誤り文字の情報（誤りデータ）を翻訳装置２０に入力した場合に、翻訳装置２０は、その入力された誤り文字の情報（誤りデータ）を誤りデータ記憶部３７に登録する（書き込む）。

文法記憶部３８は、後述するような翻訳処理で利用する文法情報を記憶する部分である。この第２実施形態では、文脈自由文法（ＣＦＧ（context free grammar））を用いるＧＬＲ（Generalized LR(Left-Rightmost derivation））文法に基づいた文法情報が文法記憶部３８に格納されている。具体的には、文法記憶部３８は、図６に示されるような文脈自由文法（ＣＦＧ）に基づいた文字の置換情報や、図７（ａ）、（ｂ）に示されるような品詞間の接続制約の情報を、文法情報として、記憶している。なお、図６や図７（ａ）、（ｂ）に示される文法情報は、一例であって、文法記憶部３８に格納される文法情報は、図示の例に限定されない。ここでは、図６や図７（ａ）、（ｂ）の詳細な説明は省略する。また、文法記憶部３８が記憶する文法情報は、ＧＬＲ文法に基づいた文法情報に限定されるものではなく、文字認識処理や翻訳処理で利用する文法（例えば結合価文法、生成文法）に応じた、ＧＬＲ文法以外の文法に基づいた文法情報であってもよい。

制御装置２４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を有している。制御装置２４は、記憶装置２５からプログラムを読み込み当該プログラムを実行することによって、翻訳装置２０の全体的な動作を制御する。すなわち、この第２実施形態では、制御装置２４は、プログラムを実行することにより、機能ブロックとして、構文解析部３０と、文字読み取り部３１と、翻訳部３２と、構文解析表作成部３３と、文法抽出部３４とを有する。

文字読み取り部３１は、いわゆるＯＣＲ（Optical Character Recognition）の機能を備えている。つまり、文字読み取り部３１は、画像データ出力装置２１から出力された画像データ（デジタルデータ）から文字を認識（抽出）する機能を有している。具体例を述べると、文字読み取り部３１は、受け取った画像データと、予め与えられている文字形態情報に基づき、点のつながりによって文字の形態を確定する。そして、文字読み取り部３１は、その確定した文字の形態を、該当する文字情報に関連付ける（文字を認識する）。

例えば、文字読み取り部３１が、図３に示すＡ部分のように文字の形態を確定したとする。この場合には、文字の形態「ｏ」「ｏ」「ｋ」に該当する文字候補はそれぞれ１つずつであることから、文字読み取り部３１は、「ｏｏｋ」に関しては、面倒な処理無く、文字を認識することができる。これに対して、「｜」については、誤りデータ記憶部３７の情報に基づくと、「ｌ（エル）」や「Ｉ（アイ）」や「｜（縦棒）」や「１（数字のいち）」等というように複数の文字候補がある。このため、文字読み取り部３１は、それら文字候補の中から１つを適宜に選択しなければならない。その選択のために、文字読み取り部３１は、辞書引き法や、構文解析法を利用する。例えば、辞書引き法を採用する場合には、文字読み取り部３１は、一つの単語と認識した「｜ｏｏｋ」中の「｜」を「l（エル）」と仮定し、単語「l（エル）ｏｏｋ」が辞書部３６に登録されているか否かを判断する。同様に、文字読み取り部３１は、単語「｜ｏｏｋ」中の「｜」を「Ｉ（アイ）」と仮定し、単語「Ｉ（アイ）ｏｏｋ」が辞書部３６に登録されているか否かを判断する。このように、文字読み取り部３１は、文字候補を含む単語が辞書部３６に登録されているか否かを判断する。そして、文字読み取り部３１は、その判断の結果（「l（エル）ｏｏｋ」は辞書部３６に登録有り、「Ｉ（アイ）ｏｏｋ」は辞書部３６に登録無し）に基づいて、「｜」は「l（エル）」であると認識する。

別の例を挙げると、例えば、文字読み取り部３１が、図４に示すＢ部分のように文字の形態を確定したとする。この場合における「｜」に関しては、一文字で一つの単語であるため、上記のような辞書引き法では、「｜」が、「ｌ（エル）」であるのか、「Ｉ（アイ）」であるのかを確定できない。このため、文字読み取り部３１は、上記のように確定した文字の形態の情報を構文解析部３０に出力する。そして、構文解析部３０による構文解析の結果に基づいて、文字読み取り部３１は、「｜」は「Ｉ（アイ）」であると認識する。

文字読み取り部３１は、上記のように認識した単語や文章の情報を翻訳部３２に出力する機能を備えている。

構文解析部３０は、文字読み取り部３１から受け取った文字形態について構文解析を行う機能を備えている。この第２実施形態では、構文解析部３０が行う構文解析は、拡張ＬＲ法（ＧＬＲ法）に基づいて行う。すなわち、構文解析部３０は、後述する構文解析表作成部３３から提供された図５に示すような構文解析表（接続表（ＬＲ(Left-Rightmost derivation）表））を利用して、構文解析を行う。なお、図５に示す構文解析表は、一例であって、構文解析部３０が利用する構文解析表は、図５の構文解析表に限定されるものではない。また、ここでは、図５の説明およびＧＬＲ法による構文解析の説明は省略する。

構文解析表作成部３３は、構文解析部３０が利用する構文解析表を作成する機能を有している。すなわち、この第２実施形態では、構文解析表作成部３３は、構文解析部３０から解析対象の文字形態の情報を受け取り、当該情報と、文法記憶部３８に記憶されている文法情報とを利用し、ＧＬＲ法に基づいて構文解析表（第１構文解析情報）を作成する。換言すれば、構文解析表作成部３３は、文法記憶部３８の文法情報を利用して、翻訳処理に利用する翻訳用の構文解析表を作成する。

一方、構文解析表作成部３３は、誤りデータ記憶部３７に記憶されている誤りデータを参照し、上記解析対象の文字形態の情報の中に、誤り文字に対応する文字形態があるか否かを判断する。そして、誤り文字に対応する文字形態がある場合には、構文解析表作成部３３は、その誤り文字を考慮して、解析対象の文字形態から複数の単語候補を作成する。さらに、構文解析表作成部３３は、それら各単語候補を、それぞれ、辞書部３６に登録されている単語に照合し、単語候補に合致する単語がある場合には、その単語を抽出する。さらにまた、構文解析表作成部３３は、その抽出した単語の品詞情報をも辞書部３６から抽出する。そして、構文解析表作成部３３は、その抽出した単語の品詞情報を、後述する文法抽出部３４に出力する。さらに、構文解析表作成部３３は、上記のように作成した翻訳用の構文解析表から、文法抽出部３４から受け取った文法情報に対応する情報を抽出して、翻訳用の構文解析表よりもコンパクトな構文解析表（第２構文解析情報）を作成（生成）する。換言すれば、構文解析表作成部３３は、翻訳用の構文解析表の部分集合である文字認識用の構文解析表を作成する。

そして、構文解析表作成部３３は、その文字認識用の構文解析表を検証し、この検証の結果、文法に関し誤りの無い情報を持つ適切な構文解析表を構文解析部３０に出力する。構文解析部３０は、前記の如く、その構文解析表に基づいて、構文解析を行う。

文法抽出部３４は、構文解析表作成部３３から提供された品詞情報に対応する文法の情報を文法記憶部３８から抽出し、当該抽出した文法情報を構文解析表作成部３３に出力する機能を備えている。

この第２実施形態では、構文解析表作成部３３と文法抽出部３４により、翻訳用と文字認識用の構文解析表（第１と第２の構文解析情報）を作成する情報作成部２７が構成されている。また、当該情報作成部２７は、構文解析情報作成装置２８を構成している。

翻訳部３２は、文字読み取り部３１で認識された文字に基づいて、辞書引き手法や構文解析等により単語や文章を認識する機能を備えている。この第２実施形態では、翻訳部３２は、構文解析表作成部３３が作成した翻訳用の構文解析表を利用して、構文解析を行う。さらに、翻訳部３２は、その認識された単語や文章を、辞書部３６に登録されている情報を利用して、翻訳対象の言語（ターゲット言語）に変換（翻訳）する機能を備えている。

以下に、翻訳装置２０における構文解析表の作成動作の一例を図８を参照して説明する。つまり、図８は、この第２実施形態の翻訳装置２０において構文解析表を作成する動作の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、翻訳装置２０において制御装置２４が実行するコンピュータプログラムの処理手順を表す。

例えば、まず、制御装置２４の構文解析表作成部３３は、構文解析部３０から解析対象の文字形態の情報を受け取ると（ステップＳ１０１）、当該情報と、文法記憶部３８の文法情報とを利用して、翻訳用の構文解析表を作成する（ステップＳ１０２）。次に、構文解析表作成部３３は、誤りデータ記憶部３７の誤りデータに基づいて、解析対象の文字形態の中に、誤り文字に対応する文字形態が有るか否かを判断する（ステップＳ１０３）。誤り文字に対応する文字形態が有ると判断した場合（例えば、Ｉ（アイ）ともｌ（エル）とも読める文字形態がある場合）には、構文解析表作成部３３は、その誤り文字を考慮して、解析対象の文字形態に対応する単語候補を作成する。例えば、構文解析表作成部３３は、「Ｉ（アイ）ｏｏｋ」や、「ｌ（エル）ｏｏｋ」というような単語候補を作成する（ステップＳ１０４）。そして、構文解析表作成部３３は、その作成した単語候補について、辞書部３６に登録されているか否かを判断する（ステップＳ１０５）。単語が登録されている場合には、構文解析表作成部３３は、その登録されている単語に対応する品詞情報を辞書部３６から読み出して、文法抽出部３４に出力する。これにより、文法抽出部３４は、その受け取った品詞情報に応じた文法情報を文法記憶部３８から抽出する（ステップＳ１０６）。

その後、構文解析表作成部３３は、誤り文字を考慮して、別の単語候補が有るか否かを判断する（ステップＳ１０７）。さらに別の単語候補が有る場合には、構文解析表作成部３３と文法抽出部３４は、ステップＳ１０４以降の動作を繰り返す。そして、構文解析表作成部３３は、ステップＳ１０７の判断動作の結果、単語候補が無いと判断した場合には、上記の如く文法記憶部３８から抽出した文法情報を利用して、解析対象の文字形態に基づいた文字認識用の構文解析表を作成する。すなわち、構文解析表作成部３３は、上記のように抽出した文法情報に基づいて、予め定められている制約事項（例えば品詞間接続制約）に違反しない構文解析表を作成する（ステップＳ１０８）。

この第２実施形態における翻訳装置２０は、前記したように、構文解析表作成部３３と文法抽出部３４により構成される情報作成部２７を備えた構文解析表作成装置２８を有している。これにより、翻訳装置２０は、次のような効果を有することができる。すなわち、この第２実施形態では、構文解析表作成部３３は、翻訳用の構文解析表と、文字認識用の構文解析表との複数の構文解析表を作成する。翻訳装置２０は、翻訳処理を行う場合には、複雑な文章を解析しなければならない場合もある。これに対して、翻訳装置２０は、解析対象の文字形態から文字を読み取る文字認識処理を行う場合には、複雑な文章を解析する必要は無い。つまり、文字読み取り機能のために利用する構文解析表は、翻訳のために利用する構文解析表よりも簡単でよい。このことを考慮して、この第２実施形態では、構文解析表作成装置（構文解析表作成部３３）は、翻訳用の構文解析表と、当該構文解析表の部分集合である文字認識用の構文解析表とを作成している。換言すれば、この第２実施形態の構文解析表作成装置２８は、機械翻訳機能に特化した構文解析表と、文字認識機能に特化した構文解析表とを別々に作成する。

翻訳装置２０は、翻訳処理を行う場合には、翻訳に特化した構文解析表を利用して、翻訳を行うことになるので、その構文解析表に基づいて、翻訳の精度を向上させることができる。また、翻訳装置２０は、文字読み取りを行う場合には、翻訳用の構文解析表よりも簡単であって、かつ、文字認識処理に特化した構文解析表を利用して、文字読み取り（文字認識）を行う。このため、翻訳装置２０は、文字読み取りに要する処理時間の短縮を図ることができる。また、翻訳装置２０は、文字読み取りを行う際に利用する構文解析表の簡略化によって構文解析が簡易になることから、構文解析の複雑化に起因した文字読み取り精度の悪化が防止され、これにより、文字読み取りの精度を向上させることができる。

すなわち、この第２実施形態の構文解析情報作成装置２８およびそれを備えた翻訳装置２０は、翻訳の精度を低下させることなく、文字読み取りの精度を向上させることができる。また、当該構文解析情報作成装置２８およびそれを備えた翻訳装置２０は、文字読み取りに要する処理時間の短縮を図ることができる。

（その他の実施形態）
なお、この発明は第１や第２の実施形態に限定されることはなく、様々な実施の形態を採り得る。例えば、第２実施形態では、翻訳装置２０が出力装置２２に出力する情報は、翻訳部３２により翻訳された翻訳後（ターゲット言語）の単語や文章等である。これに加えて、翻訳装置２０が出力装置２２に出力する情報は、さらに、文字読み取り部３１により認識された翻訳前の単語や文章の情報をも含んでいてもよい。

さらに、第２実施形態における構文解析情報作成装置および翻訳装置は、制御装置２４がコンピュータプログラム（ソフトウェア）に基づいて動作することにより実現する。これに代えて、本発明に係る構文解析情報作成装置および翻訳装置を構成する一部又は全部の機能は、ハードウェアにより実現してもよい。

さらに、第２実施形態における翻訳装置は、例えば、図９に示されるように、サーバ装置４０に組み込まれ、ユーザ側に設置されている画像データ出力装置２１や出力装置２２と、インターネット等の情報通信網４１によって接続して翻訳システムを構築してもよい。

さらに、第２実施形態における構文解析手法は、ＧＬＲ法である。これに代えて、前述したように、構文解析手法は、ＧＬＲ法以外の手法であってもよい。さらに、第２実施形態では、構文解析情報は、表（デーブル）データの形態であるが、構文解析情報は、表以外のデータ形態であってもよい。

１，２８ 構文解析情報作成装置
２，２７ 情報作成部
５，２０ 翻訳装置
６，３１ 文字読み取り部
７，３２ 翻訳部
１０ 翻訳システム
１１，２１ 画像データ出力装置
１２，２２ 出力装置

Claims (9)

1. 文法制約条件を示す第１構文解析情報から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出し、当該抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報を作成する情報作成部を備えている構文解析情報作成装置。
2. 前記情報作成部は、前記単語候補の品詞情報に基づいて、前記第１構文解析情報から前記単語候補に対応する文法情報を抽出する請求項１記載の構文解析情報作成装置。
3. 前記第１構文解析情報および前記第２構文解析情報は、ＧＬＲ（Generalized LR(Left-Rightmost derivation））法に基づいた構文解析アルゴリズムで利用される構文解析情報である請求項１又は請求項２記載の構文解析情報作成装置。
4. 前記情報作成部は、翻訳処理に対応する文法情報に基づいて前記第１構文解析情報を作成する機能をも備えている請求項１又は請求項２又は請求項３記載の構文解析情報作成装置。
5. 請求項４記載の構文解析情報作成装置と、
   前記構文解析情報作成装置が作成する第２構文解析情報に基づいた構文解析の結果を利用して画像データから文字を読み取る文字読み取り部と、
   前記読み取られた文字に関わる翻訳処理を、前記構文解析情報作成装置が作成する第１構文解析情報に基づいた構文解析の結果を利用して行う翻訳部と、
   を有する翻訳装置。
6. 請求項５記載の翻訳装置と、
   画像データを翻訳装置に向けて出力する画像データ出力装置と、
   前記翻訳装置が翻訳した翻訳結果を出力する出力装置と
   を有する翻訳システム。
7. 前記翻訳装置は、情報通信網を介して、前記画像データ出力装置および前記出力装置に接続している請求項６記載の翻訳システム。
8. 文法制約条件を示す第１構文解析情報から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出し、
   当該抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報を作成する構文解析情報作成方法。
9. 構文解析情報作成装置として動作させるコンピュータに、
   文法制約条件を示す第１構文解析情報から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出する処理と、
   当該抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報を作成する処理と、
   を実行させるコンピュータプログラム。

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