JP2866944B2 - 機械翻訳処理装置 - Google Patents
機械翻訳処理装置Info
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- JP2866944B2 JP2866944B2 JP1143439A JP14343989A JP2866944B2 JP 2866944 B2 JP2866944 B2 JP 2866944B2 JP 1143439 A JP1143439 A JP 1143439A JP 14343989 A JP14343989 A JP 14343989A JP 2866944 B2 JP2866944 B2 JP 2866944B2
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- determined
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Description
【発明の詳細な説明】 〔概要〕 日本語と韓国語との間で機械翻訳を行う機械翻訳処理
装置に関し、 日本語と韓国語との間の語順および助詞情報などが類
似している性質を利用し、構文解析時の係受け関係の解
析に失敗しても仮の係受け関係を持たせて機械翻訳を続
行させ、翻訳時に原文の語順および助詞情報などをもと
に仮の係受け関係の部分の翻訳を行い、翻訳率の向上を
図ることを目的とし、 原文の形態素解析を行って単語に分割する形態素解析
処理部と、この形態素解析処理部によって分割した単語
について構文解析して文節に合成した後、これら合成し
た文節の係受け関係を決定、および係受け関係を決定し
得ない場合に仮の係受け関係を決定する構文解析処理部
と、この構文解析処理部によって決定した係受け関係を
もとに概念構造を生成する概念構造生成処理部と、この
概念構造生成処理部によって生成した概念構造をもとに
訳文を生成し、この際に仮の係受け関係を決定した部分
について、原文の語順および助詞情報をもとに訳文を生
成する生成処理部とを備え、この生成処理部によって生
成した訳文を出力するように構成する。
装置に関し、 日本語と韓国語との間の語順および助詞情報などが類
似している性質を利用し、構文解析時の係受け関係の解
析に失敗しても仮の係受け関係を持たせて機械翻訳を続
行させ、翻訳時に原文の語順および助詞情報などをもと
に仮の係受け関係の部分の翻訳を行い、翻訳率の向上を
図ることを目的とし、 原文の形態素解析を行って単語に分割する形態素解析
処理部と、この形態素解析処理部によって分割した単語
について構文解析して文節に合成した後、これら合成し
た文節の係受け関係を決定、および係受け関係を決定し
得ない場合に仮の係受け関係を決定する構文解析処理部
と、この構文解析処理部によって決定した係受け関係を
もとに概念構造を生成する概念構造生成処理部と、この
概念構造生成処理部によって生成した概念構造をもとに
訳文を生成し、この際に仮の係受け関係を決定した部分
について、原文の語順および助詞情報をもとに訳文を生
成する生成処理部とを備え、この生成処理部によって生
成した訳文を出力するように構成する。
本発明は、日本語と韓国語との間で機械翻訳を行う機
械翻訳処理装置に関するものである。
械翻訳処理装置に関するものである。
従来、機械翻訳システムは、原文を入力として原語用
辞書を参照して形態素解析を行って単語に分解し、解析
文法を参照して構文解析して文節に合成し、更にこの文
節の間の係受け関係を解析して構文木を作成するように
していた。ここで、文節の間の係受け関係の決定に失敗
した場合、形態素解析の結果などを表示して機械翻訳に
失敗した旨を表示し、先に進めないという問題があっ
た。しかし、日本語と韓国語との間の機械翻訳のよう
に、ともに助詞を用いて格を表現し、語順が類似してい
る原語間でたとえ構文解析に失敗してもこれらの原語間
の性質を利用して機械翻訳することが望まれている。
辞書を参照して形態素解析を行って単語に分解し、解析
文法を参照して構文解析して文節に合成し、更にこの文
節の間の係受け関係を解析して構文木を作成するように
していた。ここで、文節の間の係受け関係の決定に失敗
した場合、形態素解析の結果などを表示して機械翻訳に
失敗した旨を表示し、先に進めないという問題があっ
た。しかし、日本語と韓国語との間の機械翻訳のよう
に、ともに助詞を用いて格を表現し、語順が類似してい
る原語間でたとえ構文解析に失敗してもこれらの原語間
の性質を利用して機械翻訳することが望まれている。
本発明は、日本語と韓国語との間の語順および助詞情
報などが類似している性質を利用し、構文解析時の係受
け関係の解析に失敗しても仮の係受け関係を持たせて機
械翻訳を続行させ、翻訳時に原文の語順および助詞情報
などをもとに仮の係受け関係の部分の翻訳を行い、翻訳
率の向上を図ることを目的としている。
報などが類似している性質を利用し、構文解析時の係受
け関係の解析に失敗しても仮の係受け関係を持たせて機
械翻訳を続行させ、翻訳時に原文の語順および助詞情報
などをもとに仮の係受け関係の部分の翻訳を行い、翻訳
率の向上を図ることを目的としている。
第１図を参照して課題を解決する手段を説明する。
第１図において、形態素解析処理部４−１は、原文の
形態素解析を行って単語に分割するものである。
形態素解析を行って単語に分割するものである。
構文解析処理部４−２は、形態素解析処理部４−１に
よって分割した単語について構文解析して文節に合成し
た後、これら合成した文節の係受け関係を決定、および
係受け関係を決定し得ない場合に仮の係受け関係を例え
ば右隣に決定するものである。
よって分割した単語について構文解析して文節に合成し
た後、これら合成した文節の係受け関係を決定、および
係受け関係を決定し得ない場合に仮の係受け関係を例え
ば右隣に決定するものである。
概念構造生成処理部４−３は、構文解析処理部４−２
によって決定した係受け関係をもとに概念構造を生成す
るものである。
によって決定した係受け関係をもとに概念構造を生成す
るものである。
生成処理部４−４は、概念構造生成処理部４−３によ
って生成した概念構造をもとに訳文を生成し、この際に
仮の係受け関係を決定した部分について、原文の語順お
よび助詞情報などをもとに訳文を生成するものである。
って生成した概念構造をもとに訳文を生成し、この際に
仮の係受け関係を決定した部分について、原文の語順お
よび助詞情報などをもとに訳文を生成するものである。
本発明は、第１図に示すように、形態素解析処理部４
−１が原文の形態素解析を行って単語に分割し、構文解
析処理部４−２が分割した単語について構文解析して文
節に合成した後、これら合成した文節の係受け関係を決
定、および係受け関係を決定し得ない場合に仮の係受け
関係を例えば右隣に決定し、概念構造生成処理部４−３
がこれら決定した係受け関係をもとに概念構造を生成
し、生成処理部４−４がこれら生成した概念構造をもと
に訳文を生成し、この際に仮の係受け関係を決定した部
分について原文の語順および助詞情報などをもとに訳文
を生成するようにしている。
−１が原文の形態素解析を行って単語に分割し、構文解
析処理部４−２が分割した単語について構文解析して文
節に合成した後、これら合成した文節の係受け関係を決
定、および係受け関係を決定し得ない場合に仮の係受け
関係を例えば右隣に決定し、概念構造生成処理部４−３
がこれら決定した係受け関係をもとに概念構造を生成
し、生成処理部４−４がこれら生成した概念構造をもと
に訳文を生成し、この際に仮の係受け関係を決定した部
分について原文の語順および助詞情報などをもとに訳文
を生成するようにしている。
従って、構文解析時にたとえ係受け関係を決定し得な
い場合であっても仮の係受け関係を決定してそのまま機
械翻訳を続行し、訳文生成時にこの仮の係受け関係を決
定した部分を原文の語順および助詞情報などをもとに訳
文を生成することにより、機械翻訳率の向上を図ること
が可能となる。
い場合であっても仮の係受け関係を決定してそのまま機
械翻訳を続行し、訳文生成時にこの仮の係受け関係を決
定した部分を原文の語順および助詞情報などをもとに訳
文を生成することにより、機械翻訳率の向上を図ること
が可能となる。
次に、第１図から第４図を用いて本発明の１実施例の
構成および動作を順次詳細に説明する。
構成および動作を順次詳細に説明する。
第１図において、入力部１は、原文を入力するもので
ある。
ある。
記憶部２は、翻訳対象となる原文や、翻訳処理の結
果、得られた訳文を記憶するものである。
果、得られた訳文を記憶するものである。
編集制御部３は、原文、訳文の編集を制御するもので
ある。
ある。
翻訳処理部４は、４−１ないし４−４から構成され、
原文を機械翻訳するものである。
原文を機械翻訳するものである。
形態素解析処理部４−１は、原語を単語に分割する情
報を格納した原語用辞書６を参照して入力された原文を
形態素解析して単語に分割するものである（第２図
（ロ）参照）。
報を格納した原語用辞書６を参照して入力された原文を
形態素解析して単語に分割するものである（第２図
（ロ）参照）。
構文解析処理部４−２は、解析文法７を参照して原文
を分割した単語について構文解析して文節に合成したり
（第２図（ハ）参照）、更にこれらに合成した文節の係
受け関係を決定（第２図（ニ）参照）、および係受け関
係を決定し得ない場合に仮の係受け関係を例えば右隣に
決定（第２図（ホ）参照）するものである。
を分割した単語について構文解析して文節に合成したり
（第２図（ハ）参照）、更にこれらに合成した文節の係
受け関係を決定（第２図（ニ）参照）、および係受け関
係を決定し得ない場合に仮の係受け関係を例えば右隣に
決定（第２図（ホ）参照）するものである。
概念構造生成処理部４−３は、構文解析して決定した
係受け関係をもとに概念構造を生成するものである（第
２図（ヘ）参照）。
係受け関係をもとに概念構造を生成するものである（第
２図（ヘ）参照）。
生成処理部４−４は、概念構造をもとに訳文を生成
し、この際に仮の係受け関係を決定した部分について原
文の語順および助詞情報などをもとに訳文を生成するも
のである（第３図参照）。
し、この際に仮の係受け関係を決定した部分について原
文の語順および助詞情報などをもとに訳文を生成するも
のである（第３図参照）。
次に、第２図を用いて具体的について説明する。
第２図（イ）は、韓国語に翻訳しようとする日本語の
原文の例“私は本を彼は雑誌を買った”を示す。
原文の例“私は本を彼は雑誌を買った”を示す。
第２図（ロ）は、形態素解析して単語に分割した例を
示す。
示す。
第２図（ハ）は、文節合成した例を示す。
第２図（ニ）は、第２図（ハ）文節合成した結果につ
いて、更にこれら文節の係受け関係を決定した例を示
す。ここでは、“本を”という文節が、“買った”とい
う述語に対して既に“雑誌を”があったので、共用不可
として係受け関係に失敗した。
いて、更にこれら文節の係受け関係を決定した例を示
す。ここでは、“本を”という文節が、“買った”とい
う述語に対して既に“雑誌を”があったので、共用不可
として係受け関係に失敗した。
第２図（ホ）は、第２図（ニ）文節の係受け関係の失
敗した“本を”について、右隣りの“彼は”に係受け関
係を仮のダミーとして決定し、機械翻訳が停止しないよ
うにしておく。
敗した“本を”について、右隣りの“彼は”に係受け関
係を仮のダミーとして決定し、機械翻訳が停止しないよ
うにしておく。
第２図（ヘ）は、第２図（ホ）の係受け関係につい
て、概念構造を生成したものである。この概念構造は、
第２図（ホ）の末尾の述語“買う”を中心に、末尾から
順に“雑誌＜を＞”、“彼＜は＞”、“本＜を＞”（ダ
ミー）、“私＜は＞”を図示のように関係づけたもので
ある。図中＜文＞は、生成スタートマークである。
て、概念構造を生成したものである。この概念構造は、
第２図（ホ）の末尾の述語“買う”を中心に、末尾から
順に“雑誌＜を＞”、“彼＜は＞”、“本＜を＞”（ダ
ミー）、“私＜は＞”を図示のように関係づけたもので
ある。図中＜文＞は、生成スタートマークである。
この第２図（へ）は概念構造をもとに、生成文法８お
よび訳語用辞書９を参照して韓国語の訳文を生成する
と、第３図（イ）に示すように生成される。この際、第
２図（ヘ）ダミーとして係受け関係を仮決定した“本＜
を＞”の訳文について、第２図（ハ）文節合成中の“本
を”が語順でであることおよび助詞情報“を”である
ことに基づき、第３図（イ）のに示すように訳文を生
成するようにしている。
よび訳語用辞書９を参照して韓国語の訳文を生成する
と、第３図（イ）に示すように生成される。この際、第
２図（ヘ）ダミーとして係受け関係を仮決定した“本＜
を＞”の訳文について、第２図（ハ）文節合成中の“本
を”が語順でであることおよび助詞情報“を”である
ことに基づき、第３図（イ）のに示すように訳文を生
成するようにしている。
以上のように、原文の文節の係受け関係の決定の際に
失敗した時に仮の係受け関係を決定して機械翻訳を続行
し、訳文生成時に原文の語順および助詞情報などをもと
にこの仮の係受け関係の部分の訳文を生成することによ
り、機械翻訳の翻訳率を大幅に向上させることが可能と
なる。
失敗した時に仮の係受け関係を決定して機械翻訳を続行
し、訳文生成時に原文の語順および助詞情報などをもと
にこの仮の係受け関係の部分の訳文を生成することによ
り、機械翻訳の翻訳率を大幅に向上させることが可能と
なる。
第４図は、“捜査員は東京へニューヨークへソウルへ
出発した”という日本語を韓国語に翻訳する場合の具体
例を示す。
出発した”という日本語を韓国語に翻訳する場合の具体
例を示す。
第４図（イ）は、日本語の原文を示す。
第４図（ロ）は、文節合成・係受け関係を決定した様
子を示す。ここで、二重線が係受け関係の決定に失敗し
たので、仮の係受け関係（ダミー）を決定した様子を示
す。
子を示す。ここで、二重線が係受け関係の決定に失敗し
たので、仮の係受け関係（ダミー）を決定した様子を示
す。
第４図（ハ）は、第４図（ロ）を概念構造として表し
たものである。
たものである。
この第４図（ハ）概念構造をもとに生成文法８および
訳語用辞書９を参照して韓国語の訳文を生成すると、第
３図（ロ）に示すように生成される。この際、第４図
（ハ）ダミーとして係受け関係を仮決定した“ニューヨ
ーク＜へ＞”、“東京＜へ＞”の訳文について、第４図
（ロ）文節合成中の“ニューヨークへ”、“東京へ”が
語順で、であることおよび助詞情報“へ”であるこ
とにもとずき、第３図（ロ）の、に示すように訳文
を生成するようにしている。
訳語用辞書９を参照して韓国語の訳文を生成すると、第
３図（ロ）に示すように生成される。この際、第４図
（ハ）ダミーとして係受け関係を仮決定した“ニューヨ
ーク＜へ＞”、“東京＜へ＞”の訳文について、第４図
（ロ）文節合成中の“ニューヨークへ”、“東京へ”が
語順で、であることおよび助詞情報“へ”であるこ
とにもとずき、第３図（ロ）の、に示すように訳文
を生成するようにしている。
以上説明したように、本発明によれば、構文解析時に
たとえ係受け関係が決定し得ない場合であっても仮の係
受け関係を決定してそのまま機械翻訳を続行し、訳文生
成時にこの仮の係受け関係を決定した部分を原文の語順
および助詞情報などをもとに訳文を生成する構成を採用
しているため、構文解析に失敗しても翻訳処理を続行す
るので、訳文が全く出力されない状態を減少させ、翻訳
率を大幅に向上させることができる。また、構文解析に
失敗した場合は、原文中に使用する文節の語順および助
詞情報などから係受け関係を判定して訳文を生成するの
で、訳文の品質を向上させることができる。
たとえ係受け関係が決定し得ない場合であっても仮の係
受け関係を決定してそのまま機械翻訳を続行し、訳文生
成時にこの仮の係受け関係を決定した部分を原文の語順
および助詞情報などをもとに訳文を生成する構成を採用
しているため、構文解析に失敗しても翻訳処理を続行す
るので、訳文が全く出力されない状態を減少させ、翻訳
率を大幅に向上させることができる。また、構文解析に
失敗した場合は、原文中に使用する文節の語順および助
詞情報などから係受け関係を判定して訳文を生成するの
で、訳文の品質を向上させることができる。
第１図は本発明の原理構成図、第２図、第４図は本発明
の具体例説明図、第３図は本発明に係わる訳文例を示
す。 図中、４は翻訳処理部、４−１は形態素解析処理部、４
−２は構文解析処理部、４−３は概念構造生成処理部、
４−４は生成処理部、６は原語用辞書、７は解析文法、
８は生成文法、９は訳語用辞書を表す。
の具体例説明図、第３図は本発明に係わる訳文例を示
す。 図中、４は翻訳処理部、４−１は形態素解析処理部、４
−２は構文解析処理部、４−３は概念構造生成処理部、
４−４は生成処理部、６は原語用辞書、７は解析文法、
８は生成文法、９は訳語用辞書を表す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−232078（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−87273（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06F 15/38
Claims (1)
- 【請求項１】機械翻訳を行う機械翻訳装置において、 原文の形態素解析を行って単語に分割する形態素解析処
理手段、構文解析処理手段、概念構造生成処理手段、お
よび生成処理手段を設け、 上記形態素解析処理手段が原文を形態素解析して単語に
分割し、上記構文解析処理手段が分割された単語を構文
解析して係り受け関係を決定し、係り受け関係を決定し
得ない場合に仮の係り受け関係を決定し、上記概念構造
生成処理手段が上記決定された係り受け関係および仮の
係り受け関係をもとに概念構造を生成し、上記生成処理
手段が生成された概念構造をもとに仮の係り受け関係を
決定した部分以外の部分の訳文を生成し、仮の係り受け
関係を決定した部分については原文の語順および助詞情
報をもとに訳文を生成する、ことを特徴とする機械翻訳
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1143439A JP2866944B2 (ja) | 1989-06-06 | 1989-06-06 | 機械翻訳処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1143439A JP2866944B2 (ja) | 1989-06-06 | 1989-06-06 | 機械翻訳処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH038082A JPH038082A (ja) | 1991-01-16 |
| JP2866944B2 true JP2866944B2 (ja) | 1999-03-08 |
Family
ID=15338728
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1143439A Expired - Lifetime JP2866944B2 (ja) | 1989-06-06 | 1989-06-06 | 機械翻訳処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2866944B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9460084B2 (en) | 2010-09-29 | 2016-10-04 | Fujitsu Limited | Comparison of character strings |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0503211B1 (en) * | 1991-03-11 | 1994-06-01 | International Business Machines Corporation | Semiconductor device comprising a layered structure grown on a structured substrate |
| JP3192686B2 (ja) * | 1991-07-08 | 2001-07-30 | 沖電気工業株式会社 | 自然言語処理システム |
| KR100923936B1 (ko) * | 2008-03-14 | 2009-10-29 | 엔에이치엔(주) | 일본어 사전 서비스에 있어서 2개 단어 이상의 쿼리, 한글쿼리 또는 일반적인 쿼리의 입력 시 검색 결과를 제공하는방법 및 시스템 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62232078A (ja) * | 1986-04-01 | 1987-10-12 | Nec Corp | 文脈推定方式 |
| JPH0715691B2 (ja) * | 1988-09-22 | 1995-02-22 | 日本電気株式会社 | 自動翻訳装置 |
-
1989
- 1989-06-06 JP JP1143439A patent/JP2866944B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9460084B2 (en) | 2010-09-29 | 2016-10-04 | Fujitsu Limited | Comparison of character strings |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH038082A (ja) | 1991-01-16 |
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