JP2752025B2 - 機械翻訳装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、電子化辞書を備えた機
械翻訳装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、電子化辞書は、見出し語、見出
し語の品詞、形態素属性、訳語、訳語の品詞等の情報を
備えており、それらの情報を検索できるように構成され
ている。上記電子化辞書を備えた従来の機械翻訳装置と
しては、例えば見出し語を入力すればその訳語を表示
し、文章を入力すれば別の言語に翻訳して出力するもの
が知られている。

【０００３】上記従来の機械翻訳装置で利用される基本
辞書やユーザ辞書などの電子化辞書を構築する際、見出
し語や訳語が数詞、名詞、形容詞等の可変部分を含む熟
語（イディオム）の場合には、可変部分を予め定義した
特殊記号で置き換えて登録していたが、それら置き換え
られる単語は、システムにおいて予め定義されている名
詞、形容詞、副詞など特定のグループに限られていた。

【０００４】また、ユーザが重さの単位や通貨単位など
のグループを登録する場合には、イディオムにその使用
したいグループの構成要素を一つずつ書き、一つのイデ
ィオムを登録するのに構成要素の数だけ登録しなければ
ならなかった。

【０００５】例えば、「ｂｅ ｑｕｏｔｅｄ ａｔ＋通
貨単位＋数字」で「〜の値がつく」と訳したい場合、通
貨単位を表す￥、ＵＳ＄、Ａ＄、Ｃ＄、ＨＫ＄、£、Ｄ
Ｍ、ＦＦｒ、ＳＦｒ等に対応するため、「ｂｅ ｑｕｏ
ｔｅｄ ａｔ ￥ ＊ｍ」，「ｂｅ ｑｕｏｔｅｄ ａ
ｔ ＵＳ＄ ＊ｍ」，「ｂｅ ｑｕｏｔｅｄ ａｔＡ＄
＊ｍ」，…とそれぞれを登録しなければならない。な
お、ここで用いている＊ｍは、数詞を表す特殊記号であ
り、＊Ｎは名詞句を表す特殊記号である。

【０００６】また、一つ一つ登録せずに、システムで予
め用意されている品詞のグループを使って登録する場合
には、通貨単位＋数字を名詞句と言うグループで登録す
ると、上記の例では「ｂｅ ｑｕｏｔｅｄ ａｔ ＊
Ｎ」と登録するが、「Ｔｈｅｓｔｒｉｎｇ ｓｈｏｕｌ
ｄ ｂｅ ｑｕｏｔｅｄ ａｔ ｎｅｅｄ．」と言う文
が入力されたとすると、ｎｅｅｄが名詞であり、名詞句
となり得るので、［ｂｅ ｑｕｏｔｅｄ ａｔ ＊Ｎ］
とマッチしてしまい、「この文字列は必要な値がつくべ
きだ」と訳される可能性がある。この場合、ｂｅ ｑｕ
ｏｔｅｄ ａｔがイディオムではなくて、ａｔ ｎｅｅ
ｄ「まさかのときに」がイディオムであり、「この文字
列は、まさかのときに持ち出されるべきだ」の意味を表
している。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の機械翻
訳装置では、イディオムの辞書登録の時間がかかると共
に、メモリの使用効率が悪いという問題点あった。ま
た、イディオムの可変部分に名詞句などの大きなカテゴ
リ−を指定すると入力文によっては適格な翻訳結果が得
られないという問題点があった。

【０００８】本発明は、上述した従来の機械翻訳装置に
おける問題点に鑑み、メモリを効率よく使用し、イディ
オムの登録時間を短縮することを可能とし、イディオム
の可変部分にある特徴を共有するグループを指定するこ
とにより翻訳の精度を高めることができる機械翻訳装置
を提供する。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、ある特徴を共
有する単語または単語列からなるグル−プを細分類テ−
ブルに登録するグループ登録手段と、グル−プを表す特
殊記号を用いてイディオムの見出しと訳語を登録するイ
ディオム登録手段と、入力された原文中の単語列とイデ
ィオム登録手段によって登録されたイディオムの見出し
とを同定する同定手段と、同定されたイディオムの見出
しに対応する訳語を出力する訳語出力手段とを備えてい
る機械翻訳装置によって達成される。

【００１０】

【作用】本発明の機械翻訳装置では、グループ登録手段
はある特徴を共有する単語または単語列からなるグル−
プを細分類テ−ブルに登録し、イディオム登録手段はグ
ル−プを表す特殊記号を用いてイディオムの見出しと訳
語を登録し、同定手段は入力された原文中の単語列とイ
ディオム登録手段によって登録されたイディオムの見出
しとを同定し、訳語出力手段は同定されたイディオムの
見出しに対応する訳語を出力する。

【００１１】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の機械翻訳装置
の実施例を詳細に説明する。

【００１２】図１は、本発明の機械翻訳装置の一実施例
の構成を示すブロック図である。

【００１３】図１の機械翻訳装置は、主中央処理装置
（メインＣＰＵ）11、主記憶装置（メインメモリ）12、
カソード・レイ・チューブなどの表示装置（以下、ＣＲ
Ｔと称する）13、キーボード14、グループ登録手段、イ
ディオム登録手段、同定手段、及び訳語出力手段である
翻訳モジュール15、翻訳用の辞書、文法規則及び木構造
変換規則等を格納している記憶装置（メモリ）16によっ
て構成されている。

【００１４】次に上記各構成部分を詳述する。

【００１５】翻訳モジュール15は、ソース言語で書かれ
た文章（以下、ソース言語と称する）が入力されると、
その文章を翻訳してターゲット言語で書かれた文章（以
下、ターゲット言語と称する）を出力する。

【００１６】即ち、キーボード14から入力されたソース
言語はメインＣＰＵ11の制御により翻訳モジュール15に
送られる。翻訳モジュール15はメモリ16に記憶されてい
る辞書、文法規則及び木構造変換規則等を用いて、入力
されたソース言語を後述するようにターゲット言語に翻
訳する。その結果は、メインメモリ12に一旦記憶される
と共にＣＲＴ13に表示される。

【００１７】翻訳モジュール15で行われる機械翻訳に
は、図２に示すような解析レベルがある。図に示すよう
にソース言語が入力されると、レベルＬ１の辞書引き、
レベルＬ２の形態素解析、レベルＬ３の構文解析等、順
次解析が進められる。

【００１８】機械翻訳は解析レベルにより、大きく次の
２つに分けられる。

【００１９】１つは、レベルＬ６のソース言語及びター
ゲット言語のどちらにも依存しない概念（中間言語と呼
ぶ）まで解析し、レベルＬ６から、レベルＬ７の文脈生
成、レベルＬ８の意味生成、レベルＬ９の構文生成、レ
ベルＬ１０の形態素生成と順次生成を進めて、ターゲッ
ト言語を生成して行くピボット方式である。

【００２０】他の１つは、上述のレベルＬ２の形態素解
析、レベルＬ３の構文解析、レベルＬ４の意味解析及び
レベルＬ５の文脈解析のいずれかまで解析を行ってソー
ス言語の内部構造を得て、この得られたソース言語の内
部構造と同じレベルのターゲット言語の内部構造に変換
し、変換後にターゲット言語を生成するトランスファー
方式である。

【００２１】上記辞書引き，形態素解析（Ｌ１，Ｌ２）
は、図１に示すメモリ16の辞書を引き、入力された文章
を各形態素列（単語列）に分割し、各単語に対する品詞
などの文法情報及び訳語を得て、更に、時制、人称、数
などを解析する。上記構文解析（Ｌ３）は、後述するよ
うにして単語間の係り受けなどの文章の構造（構造解析
木）を決定する。上記意味解析（Ｌ４）は、複数の構文
解析の結果から意味的に正しいものとそうでないものを
判別する。上記文脈解析（Ｌ５）は、話題を理解し、省
略や曖昧さを取り去る。

【００２２】翻訳モジュール15は、図３に示すように、
辞書引き形態素解析部151 、辞書引き形態素解析部151
に接続された構文解析部152 、構文解析部152 に接続さ
れた変換部153 、及び変換部153 に接続された翻訳文生
成部154 によって構成されており、少なくとも上記構文
解析（Ｌ３）レベルまでの解析を行うことができる。な
お、便宜上、本実施例では、上記辞書引き形態素解析部
151 、構文解析部152 、変換部153 、及び翻訳文生成部
154 のそれぞれはプログラムソフトに組込まれて構築さ
れているものとして説明するが、各部分をハ−ドウェア
として構築してもよい。

【００２３】図４は、翻訳モジュール15のブロック図で
ある。また、図５〜図９は「Ｔｈｉｓ ｉｓ ａ ｐｅ
ｎ．」という英文を日本語に翻訳する場合の、図４に示
す各バッファＡ〜Ｅの内容を示す。

【００２４】以下、図３〜図９を参照して、図１の機械
翻訳装置を用いて英文を日本語に翻訳する英日翻訳の動
作を説明する。

【００２５】読み込まれた原文は図５に示すように図４
のバッファＡに格納される。

【００２６】翻訳プログラム17で制御される翻訳ＣＰＵ
17に基づいて、図３の辞書引き形態素解析部151 によ
り、バッファＡに格納された原文に従ってメモリ16の辞
書を用いて各単語の訳語等の情報が得られる。

【００２７】得られた結果は、図４のバッファＢに格納
される。例えば、その各情報の一部である品詞情報は、
図６のように格納される。

【００２８】「ｔｈｉｓ」は多品詞語であるが、図３の
構文解析部152 により一意に決定される。構文解析部15
2 ではメモリ16の辞書と文法規則にしたがって、各単語
間の係り受け関係を示す構造解析木が図７に示すように
決定され、決定された構造解析木は図４のバッファＣに
格納される。

【００２９】ここで、上記構造解析木の決定プロセスを
簡単に説明すると、メモリ16の文法規則から、 （ａ） 文→主部、述部 （ｂ） 主部→名詞句 （ｃ） 述部→動詞、名詞句 （ｄ） 名詞句→代名詞 （ｅ） 名詞句→冠詞、名詞 の規則が得られて、これら（ａ）〜（ｅ）の規則に従っ
て構造解析木が決定される。例えば、１つ目の規則は、
“文とは、主部と述部からできている”ということを表
す。

【００３０】図３の変換部153 では、上述の構文解析部
152 と同様に、メモリ16の木構造変換規則を用いて、入
力された英文に対する構文解析木（図７参照）の構造
が、図８に示すように日本文に対する構造に変換され
る。そして、得られた結果が図４のバッファＤに格納さ
れる。

【００３１】図３の翻訳文生成部154 は、得られた日本
文字「これ ペン である。」に適切な助詞「は」や助
動詞をつけて、図９のような日本語の形にして図４のバ
ッファＥに格納する。この日本文「これはペンであ
る。」は、翻訳モジュール15から出力され、メインメモ
リ12に格納されると共にＣＲＴ13に表示される。

【００３２】以下、細分類テーブルの登録の例を説明す
る。

【００３３】ユーザが、通貨単位の細分類テーブルを登
録したいとする。

【００３４】まず、熟語を登録する際に必要な特殊記号
をつける。表１に特殊記号の一例を示す。

【００３５】

【表１】

【００３６】登録１件目なので細分類テーブル＠１に登
録する。そして、その細分類テーブルのグループの名前
をつける。ここでは、通貨単位なのでｍｏｎｅｙとして
おく。このグループ名にはどのような名前を付与しても
よいので、ユーザが判別しやすいものをつければよい。

【００３７】次に、細分類テーブルの構成要素である通
貨の単位を登録する。最後にそれぞれの訳語を登録す
る。これらが登録されたものを表２に示す。

【００３８】

【表２】

【００３９】グループの構成要素を細分類テーブルに登
録する場合には、そのグループに含まれるもの（一般に
使われているもの）をすべて登録する必要はない。

【００４０】例えば、通貨単位を登録する場合、翻訳す
る上で実際に必要なもの（即ち、出てくる可能性のある
もの）だけを登録すればよい。もし、不都合であるなら
ば、いつでも細分類テーブルを修正、追加、または削除
することができる。

【００４１】その他の例として、重さの単位を登録した
ものを表３（細分類テーブル＠２重さ）、乗り物を登録
したものを表４（細分類テーブル＠３ 乗り物）にそれ
ぞれ示す。

【００４２】

【表３】

【００４３】

【表４】

【００４４】次に、細分類テーブルを使った熟語登録の
例を説明する。

【００４５】表２で登録した細分類テーブル（細分類テ
ーブル＠１ ｍｏｎｅｙ）を使ったイディオムの登録例
を示す。

【００４６】いま、［ｂｅ ｑｕｏｔｅｄ ａｔ〜］で
「〜」の部分に通貨単位と数字を登録したいものとす
る。

【００４７】まず、見出しの英単語に［ｂｅ ｑｕｏｔ
ｅｄ ａｔ ＠１ ＊ｍ］と登録し、英単語の品詞は
「動詞」であり、訳語は「＠１ ＊ｍの値がつく」と書
いておく。最後の訳語の品詞も動詞であるので「動詞」
と書いておく。これらを登録したものが表５である。

【００４８】

【表５】

【００４９】次に、表３の細分類テーブル（細分類テー
ブル＠２ 重さ）を使ったイディオムの登録例を示す。
いま、［〜ｌｉｇｈｔｅｒ ｔｈａｎ…］で「〜」の部
分に数詞＋重さの単位がきて、「…」の部分に名詞句が
くるもので、「…より〜軽い」と言うイディオムを登録
したいとする。

【００５０】まず、英単語のところに、［＊ｍ ＠２
ｌｉｇｈｔｅｒ ｔｈａｎ ＊Ｎ］と登録する。次に品
詞は「形容詞」であり、訳語は「＊Ｎより＊ｍ ＠２軽
い」と登録し、最後の訳語の品詞も「形容詞」として登
録する。このようにして登録したものが表６である。

【００５１】

【表６】

【００５２】その他として、表４（細分類テーブル＠３
乗り物）の乗り物を使った例を表７に示す。

【００５３】

【表７】

【００５４】これらの特殊記号を用いたイディオムと入
力文のマッチングをどのように行なうかは、イディオム
の見出し語に＠１のように、＠つきの特殊記号があると
きの処理に特徴がある。

【００５５】例として、「Ｈｅ ｉｓ ｔｅｎ ｐｏｕ
ｎｄ ｌｉｇｈｔｅｒ ｔｈａｎｔｈａｔ ｍａｎ．」
という文が入力された場合、どのように処理されるかを
表１〜表１１を参照して、図１０のフロ−チャ−トに基
づいて説明する。

【００５６】まず、文が入力されると辞書引きが行われ
（ステップＳ１）、入力文字列と登録されたイディオム
が一致する可能性があるか否かを判定し（ステップＳ
２）、上記ステップＳ２で、入力文字列と登録されたイ
ディオムが一致する可能性がある（ＹＥＳ）と判定され
た場合には、カウンタ１を１にセットし（ステップＳ
３）、カウンタ２を１にセットし（ステップＳ４）、先
頭の特殊文字がｔｅｒｍｉｎａｌ記号であるか否かを判
定し（ステップＳ５）、上記ステップＳ５で先頭の特殊
文字がｔｅｒｍｉｎａｌ記号ではない（ＮＯ）と判定さ
れた場合には、フレ−ズの構文解析を行い（ステップＳ
６）、フレ−ズの変換・生成を行って（ステップＳ
７）、特殊記号とマッチするか否かを判定し（ステップ
Ｓ８）、カウンタ２の値を１つ増やし（ステップＳ
９）、カウンタ２の値が特殊記号列の数よりも大きいか
否かを判定し（ステップＳ１０）、上記ステップＳ１０
でカウンタ２の値が特殊記号列の数に等しいかまたは小
さい（ＮＯ）と判定された場合には、上記ステップＳ５
に戻り、上記ステップＳ１０でカウンタ２の値が特殊記
号列の数よりも大きい（ＹＥＳ）と判定された場合に
は、成功したイディオムの情報を記録し（ステップＳ１
１）、カウンタ１の値を１つ増やし（ステップＳ１
２）、カウンタ１の値がイディオムバッファの数よりも
大きいか否かを判定し（ステップＳ１３）、上記ステッ
プＳ１３でカウンタ１の値がイディオムバッファの数に
等しいかまたは小さい（ＮＯ）と判定された場合には、
上記ステップＳ４に戻り、上記ステップＳ１３でカウン
タ１の値がイディオムバッファの数よりも大きい（ＹＥ
Ｓ）と判定された場合には、構文解析処理を実行する。

【００５７】また、上記ステップＳ５で先頭の特殊文字
がｔｅｒｍｉｎａｌ記号である（ＹＥＳ）と判定された
場合には、特殊文字が＠か否かを判定し（ステップＳ１
４）、上記ステップＳ１４で特殊文字が＠ではない（Ｎ
Ｏ）と判定された場合には、特殊記号とマッチするか否
かを判定し（ステップＳ１５）、上記ステップＳ１５で
特殊記号とマッチする（ＹＥＳ）と判定された場合に
は、上記ステップＳ９に進み、上記ステップＳ１５で特
殊記号とマッチしない（ＮＯ）と判定された場合には、
ｎｏｎ−ｔｅｒｍｉｎａｌ記号を含むか否かを判定し
（ステップＳ１６）、上記ステップＳ１６でｎｏｎ−ｔ
ｅｒｍｉｎａｌ記号を含む（ＹＥＳ）と判定された場合
には、上記ステップＳ６に進み、上記ステップＳ１６で
ｎｏｎ−ｔｅｒｍｉｎａｌ記号を含まない（ＮＯ）と判
定された場合には、上記ステップＳ１２に進む。

【００５８】また、上記ステップＳ１４で特殊文字が＠
である（ＹＥＳ）と判定された場合には、後述するステ
ップＳ１７に進む。更に、上記ステップＳ２で、入力文
字列と登録されたイディオムが一致する可能性がない
（ＮＯ）と判定された場合には、構文解析処理を実行す
る。

【００５９】次に、上記各ステップの主要部分を詳述す
る。

【００６０】図１０のフローチャートチャートのステッ
プＳ１７，Ｓ１８の部分及びステップＳ１４の処理は、
特殊記号が＠かどうかを判断し、＠であれば、その単語
が、＠の示す細分類テーブルにあるかどうかを確認し、
あれば訳語の＠にその単語の訳を埋め込む。

【００６１】表８は、図１０のステップＳ１の辞書引き
の結果を示す。

【００６２】

【表８】

【００６３】次に、図１０のステップＳ２によりマッチ
する候補として表６のイディオムが取り上げられ、その
特殊記号が置き換えられるべき単語は、イディオムバッ
ファにセットされる。表９はその結果を示す。

【００６４】

【表９】

【００６５】カウンタ２の値が２を示し＠２が注目され
るまでの処理は説明を省略する。

【００６６】いま、カウンタ２の値が２を示し、＠２が
注目されたとするとステップＳ１４によりステップＳ１
７，Ｓ１８の処理に移る。

【００６７】ステップＳ１７では、“ｐｏｕｎｄ”が＠
２の示す細分類テーブルに含まれているかどうかを判断
する。この場合は、“ｐｏｕｎｄ”は表３の重さの単位
の細分類テーブルに含まれるので、ステップＳ１８に処
理を移す。

【００６８】もし、細分類テーブルに含まれていなけれ
ばその候補となったイディオムはマッチングに失敗した
ことになるので、上述したステップＳ１２の処理に移
る。

【００６９】ステップＳ１２では、入力文にマッチする
可能性のある次のイディオムに処理を移す。もし、この
例のようにマッチする候補が表６の１つであれば、次の
処理ステップＳ１３により判定に成功し、マッチするイ
ディオムがなかったとして通常の構文解析に処理を進め
る。

【００７０】ステップＳ１８では訳語の＠２の部分に訳
語を埋め込む処理である。重さの単位の細分類テーブル
から“ｐｏｕｎｄ”の訳語「ポンド」を取り出し、イデ
ィオムの訳語の＠２に埋め込む。イディオムの訳語が
「＊Ｎより＊ｍポンド軽い」となる。そしてステップＳ
９の処理に移る。

【００７１】この後の処理も説明を省略し、ステップＳ
１１により、マッチしたイディオムの情報が記録され
る。表１０はその結果を示す。

【００７２】

【表１０】

【００７３】表１１で示したものが通常の構文解析に渡
る。

【００７４】

【表１１】

【００７５】そして、図５で示した「Ｔｈｉｓ ｉｓ
ａ ｐｅｎ．」と同じ処理を経て、訳文「彼はあの男よ
り１０ポンド軽い。」が生成される。

【００７６】本発明の機械翻訳装置では、ユーザが任意
のグループを細分類テーブルとして登録すれば、イディ
オムの登録の際に見出し語や訳語における可変部分を、
そのユーザが定義した細分類指定テーブルを指定してお
けば、実際に情報検索や翻訳の対象として入力されたも
のが様々な形であっても、その指定した細分類テーブル
の構成要素を含むものだけとマッチをすることができ、
さらに入力された形態に適する訳語を出力することを可
能とする。

【００７７】従って、本発明の機械翻訳装置では、電子
化辞書を構築する際、まずユーザが自分が使いたいグル
ープの構成要素である単語を細分類テーブルに登録す
る。そして見出し語や訳語に可変部分を含むイディオム
においてそのユーザが登録した細分類テーブルを指定で
きる。このために従来のシステムにおいて予め定義され
たグループ（品詞のカテゴリーであることが多い）しか
使えないのに比べて、より柔軟に記述することができ、
それによって不適当なイディオムまでマッチしてしまう
可能性が低くなり、翻訳の精度を高めることができる。
また、一つのグループとして１度登録しておくと、いつ
でもそのグループのテーブルを用いることができる。

【００７８】

【発明の効果】本発明の機械翻訳装置は、ある特徴を共
有する単語または単語列からなるグル−プを細分類テ−
ブルに登録するグループ登録手段と、グル−プを表す特
殊記号を用いてイディオムの見出しと訳語を登録するイ
ディオム登録手段と、入力された原文中の単語列とイデ
ィオム登録手段によって登録されたイディオムの見出し
とを同定する同定手段と、同定されたイディオムの見出
しに対応する訳語を出力する訳語出力手段とを備えてい
るので、メモリを効率よく使用し、イディオムの登録時
間を短縮でき、イディオムの可変部分にある特徴を共有
するグループを指定することにより翻訳の精度を高める
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の機械翻訳装置の一実施例の構成を示す
ブロック図である。

【図２】図１の機械翻訳における翻訳レベルの説明図で
ある。

【図３】図１の翻訳モジュールの機能構成の説明図であ
る。

【図４】図１の翻訳モジュールの構成を示すブロック図
である。

【図５】図４のバッファＡの内容の説明図である。

【図６】図４のバッファＢの内容の説明図である。

【図７】図４のバッファＣの内容の説明図である。

【図８】図４のバッファＤの内容の説明図である。

【図９】図４のバッファＥの内容の説明図である。

【図１０】図１の機械翻訳装置の動作を説明するための
フローチャートである。

【符号の説明】

11 メインＣＰＵ 12 メインメモリ 13 表示装置（ＣＲＴ） 14 キーボード 15 翻訳モジュール 16 メモリ

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ある特徴を共有する単語または単語列か
   らなるグル−プを細分類テ−ブルに登録するグループ登
   録手段と、前記グル−プを表す特殊記号を用いてイディ
   オムの見出しと訳語を登録するイディオム登録手段と、
   入力された原文中の単語列と前記イディオム登録手段に
   よって登録されたイディオムの見出しとを同定する同定
   手段と、前記同定されたイディオムの見出しに対応する
   訳語を出力する訳語出力手段とを備えていることを特徴
   とする機械翻訳装置。