JP2974698B2 - 機械翻訳装置における単語間関係編集／学習装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 機械翻訳装置に係り、更に詳しくは原文を解析した結
果、単語と単語の係り関係の決定を行う単語間関係編集
／学習装置に関し、 単語と単語の係り関係として複数の候補が存在した場
合に、適切な係り関係の決定を支援可能とすることを目
的とし、 原文を解析し、概念構造に変換する原文解析手段と、
該概念構造から目標言語の訳文を生成する訳文生成手段
と、前記原文解析手段における解析動作において、関係
のある単語間に該関係があることをイメージで該単語と
共に表示し、ユーザによる該単語間に表示した関係イメ
ージ部分の指示に応じて、該単語間の関係として複数の
候補が存在する場合に、該複数の候補を表示し、そのう
ちの１つをユーザに選択され、該選択された候補を前記
単語間の関係についての概念構造として前記訳文生成手
段に出力する編集制御手段と、を有するように構成す
る。

更に、単語間の関係についての概念構造を、対応する
単語と共に学習辞書として記憶する学習辞書記憶手段を
有し、前記編集制御手段は、前記ユーザにより選択され
た候補を対応する前記単語対と共に前記学習辞書記憶手
段に記憶し、前記原文解析手段における解析動作におい
て、任意に単語間の関係として複数の候補が存在する場
合に、ユーザの指示に従って該複数の候補のうちいずれ
かの候補が前記学習辞書記憶手段に存在するか否かを参
照し、存在する場合にその候補を前記単語間の関係につ
いての概念構造として前記訳文生成手段に出力する、よ
うに構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、機械翻訳装置に係り、更に詳しくは原文を
解析した結果、単語と単語の係り関係の決定を行う単語
間関係編集／学習装置に関する。

〔従来の技術〕 コンピュータ処理能力の向上に伴い、複数の言語間で
翻訳を行う機械翻訳装置が実用化の段階に入ろうとして
いる。

機械翻訳装置の代表的な従来例として、第７図に示さ
れるようなものがある。

同図において、例えば日本語等の原言語の原文１は、
原文解析部２において、解析文法規則辞書３と世界モデ
ル辞書４を使って解析され、中間表現である概念構造５
に変換される。次に、この中間表現から、生成文法規則
辞書７と言語モデル辞書８を使って例えば英語等の目標
言語の訳分９が生成される。

上記構成のように、原文１を一旦概念構造５という中
間表現に変換してから訳文９を生成することにより、概
念構造５をほぼ言語に依存しない表現形態にすることが
でき、多言語間での翻訳が可能となる。

第７図において、原文解析部２は、原文１を解析し、
その文が表す意味を概念構造５である意味ネットワーク
に変換する。そのために、原文解析部２は、解析文法規
則辞書３及び世界モデル辞書４を用いながら、原文１に
ついて構文及び意味関係の両者から解析を行う。

すなわち、解析文法規則辞書３には、主に原言語の構
文上の規則が蓄積されている。また、世界モデル辞書４
には、例えば「鳥は飛ぶ」、「犬は飛ばない」の如く、
概念間の関係として成り立ち得る意味関係が定義されて
いる。そして、原文解析部２は、解析文法規則辞書３を
用いて原文１を構文解析し、それにより得られる概念構
造が妥当か否かを、世界モデル辞書４を参照することに
より判定しながら、最終的な概念構造５を決定してゆ
く。

一方、訳文生成部６は、意味ネットワーク形式で表現
された概念構造５を目標言語による１次元の単語列に直
接変換する。そのために、訳文生成部６は、生成文法規
則辞書７及び言語モデル辞書８を用いながら、目標言語
による訳文９を生成する。

すなわち、生成文法規則辞書７には、概念構造５の各
概念表現を目標言語による表現に変換するための生成文
法規則が蓄積されている。また、言語モデル辞書８に
は、例えば日本語に翻訳する場合、主語「山」に対し
て、「いる」「ある」等の同じ概念を表現し得る複数の
単語のうちどれを術語として選択するかというような、
単語間の論理的関係を表した共起関係と呼ばれる関係が
定義されている。このような共起関係が参照されること
により、例えば「そこに山がいる」ではなく「そこに山
がある」というように正しく翻訳される。また、言語モ
デル辞書８には、ある単語がどの単語と隣接し得るかを
示す隣接関係と呼ばれる関係も定義される。この隣接関
係が参照されることにより、例えば英語に翻訳する場
合、「a umbrella」でなく「an umbrella」というよう
に正しく翻訳される。

以上の機械翻訳方式の詳細については、日経マグロウ
ヒル社（現在は日経BP社に社名変更）発行の「日経エレ
クトロニクス」1984年12月17日号、221ページ〜240ペー
ジに掲載されている。

第８図の一点鎖線で囲まれた部分に、概念構造５を解
析木として表した例を示す。これは、「彼は本を読み、
映画を見た」という日本語の原文１を解析した結果の解
析木である。なお、実際の概念構造５は、解析木から抽
出される各単語間の更に抽象的な概念関係で表現される
が、ここでは簡単のため解析木の形式で説明する。

概念構造５では、第８図10₁〜10₄で示されるような、
「彼は」「読み」「本を」等の各文節間の構文入的・意
味的な接続関係が記述される。また、同図11₁〜11₄で示
されるような、各単語と単語の係り関係も記述される。
すなわち、例えば「彼は」は「読み」に係り、前者は後
者の動作の＜行為者＞である（第８図10₁、11₁）。ま
た、「本を」は「読み」に、「映画を」は「見た」にそ
れぞれ係り、共に、前者は後者の動作の＜対象＞である
（第８図10₂、10₄、11₂、11₄）。

これらの概念構造５が言語に依存しない抽象的な表現
に変換された後、第７図の訳文生成部６に渡され、ここ
で訳文９に翻訳される。

〔発明が解決しようとする課題〕

第７図の原文解析部２は、原文１の単語と単語の係り
関係を一意に決定できなかった場合、複数の候補から１
つを選択して概念構造５として出力する。この場合、例
えば最も出現確率が高い関係が出力される。

例えば、第８図10₃の如く、「読み」は「見た」に係
るが、この場合の係り関係としては、同図の11₃のよう
に、＜並立＞、＜同時進行＞、＜原因＞、＜順序＞の４
候補がある。従って、第８図の10₃の係り関係として、
もし＜並立＞の関係が選択されたとすると、第７図の訳
文生成部６によって翻訳された訳文は、例えば英語の場
合「He saw the movie and read the book.」となり、
本を読むのと映画を見るのとを並列に行ったという意味
になり、常識的でない不適切な訳文９となってしまう。

このように、従来例では、単語と単語の係り関係とし
て複数の候補が存在した場合に、適切な係り関係の決定
を支援するような手段がないため、ユーザの望む訳文９
を得ることができないという問題点を有している。

上述のような問題点は、原文を一旦概念構造に変換し
た後に訳文に翻訳するような方式に限られず、原文を直
接に目標言語の訳文に翻訳するような方式でも同様に存
在する。

本発明は、単語と単語の係り関係として複数の候補が
存在した場合に、適切な係り関係の決定を支援可能とす
ることを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は、本発明のブロック図である。

まず、原文12を解析し、概念構造に変換する原文解析
手段13を有する。同手段は、例えば原文12を表現する原
言語の構文上の規則を蓄積する解析文法規則辞書と、概
念間の関係として成り立ち得る意味関係を定義した世界
モデル辞書を有し、解析文法規則辞書を用いて原文12を
構文解析し、それにより得られる解析結果14すなわち概
念構造が妥当が否かを、世界モデル辞書を参照すること
により判定しながら、最終的な解析結果14を決定してゆ
く。

次に、原文解析手段13による解析結果14である概念構
造から目標言語の訳文16を生成する訳文生成手段15を有
する。同手段は、例えば概念構造の各概念表現を目標言
語による表現に変換するための生成文法規則を蓄積した
生成文法規則辞書と、目標言語の単語間の共起関係及び
隣接関係等を蓄積した言語モデル辞書を有し、これらの
辞書を用いながら目標言語の訳文16を生成する。

そして、原文解析手段13における解析動作において、
関係のある単語間に上記関係があることをイメージで上
記単語と共に表示し、ユーザにより上記単語間に表示し
た関係イメージ部分の指示に応じて、上記単語間の関係
として複数の候補が存在する場合に、該複数の候補を表
示し、そのうち１つをユーザに選択させ、該選択された
候補を上述の単語間の関係についての解析結果（概念構
造）14として訳文生成手段15に出力する編集制御手段17
を有する。同手段は、例えば原文解析手段13で抽出され
た上述の複数の候補を、対応する単語の接続イメージと
共に表示する表示部と、その表示部上でユーザに例えば
マウスカーソル等を操作させ、１つの候補を選択させる
入力部、及びそれらの制御回路等を有する。

本発明では、更に上述の構成に加えて、単語間の関係
についての概念構造を、対応する単語と共に学習辞書と
して記憶する学習辞書記憶手段18を有する。そして、編
集制御手段17は、前述のユーザにより選択された候補を
対応する単語対と共に学習辞書記憶手段18に記憶し、原
文解析手段13における解析動作において、任意の単語間
の関係として複数の候補が存在する場合に、ユーザの指
示に従って該複数の候補のうちいずれかの候補が学習辞
書記憶手段18に存在するか否かを参照する。そして、存
在する場合にその候補を上述の単語間の関係についての
解析結果（概念構造）14として訳文生成手段15に出力す
る。

〔作用〕

原文解析手段13において、原文12の解析結果14を出力
する段階で、例えば原文12が日本語の第８図に示した例
であるとすると、例えば単語の「読み」と「見た」の間
の関係（この場合は係り関係）として、同図に示される
如く、例えば＜並立＞、＜同時進行＞、＜原因＞、＜順
序＞等の複数の候補が存在する場合、例えば第８図の一
点鎖線で囲まれた解析木のイメージで表示を行い、か
つ、上記４つの関係を表示する。そして、例えばマウス
カーソル等の手段により、上記４つの関係のうち１つを
ユーザに選択させる。これにより、ユーザが例えば＜順
序＞の関係を選択すれば、その関係が、上述の単語間の
関係についての解析結果14として、訳文生成手段15に出
力される。

これにより、訳文生成手段15により例えば英語に翻訳
された訳文16は、「He saw the movie after read the
book.」となり、本を読んだ後に映画を見たという適切
な翻訳が行われる。

以上のように、マンマシンインタフェースによるユー
ザとの対話的処理により、格段に正確な訳文16を生成す
ることが可能となる。

更に、本発明では、一度上記のようにして選択された
単語間の関係候補を学習辞書記憶手段18に記憶させてお
くことにより、その後、ユーザがこの学習辞書記憶手段
18を参照するように指示することにより、同じ単語間の
関係が出現した場合に、自動的に学習辞書記憶手段18に
記憶されている候補を選択するように動作させることも
可能である。これにより、例えば原文12に同じような構
文が多く存在するような場合に、効率のよう翻訳を行う
このが可能となる。

なお、本発明でいう「単語」とは、厳密な意味の「単
語」だけでなく、解析木等として分類され得る広い意味
の文節等まで含むものとする。

〔実施例〕

以下、図面を参照しながら本発明の実施例を説明す
る。

第２図は、本発明の実施例の構成図である。同図の構
成において、第７図の従来例と同じ番号の部分は、同じ
構成であるのでその説明は省略する。

また、原文解析部２′は、第７図の原文解析部２と若
干異なる処理を行い、第７図の概念構造５と若干異なる
概念構造５′を出力するが、これについては後述する。

編集制御部19は、原文解析部２′において解析された
概念構造５′の中に、単語と単語の係り関係を示す概念
表現が存在し、かつ、その関係として２つ以上の候補が
抽出された場合に、表示部20にその関係の候補を、原文
１の接続関係と共に表示する。同表示部２は、例えばCR
Tディスプレイである。これと共に、編集制御部19は、
入力部21を介してユーザに表示されている上記候補のう
ち１つを選択させる。同入力部21は、例えばマウスであ
り、この動作に従って表示部20上をマウスカーソルが移
動するように構成される。

学習辞書22は、上記ユーザにより選択された関係の候
補を、対応する文節（又は単語、以下文節と呼ぶ）の対
と共に記憶する辞書であり、編集制御部19によって参照
される。

上述した第２図の構成において、解析文法規則辞書
３、世界モデル辞書４、生成文法規則辞書７、言語モデ
ル辞書８及び学習辞書22は、例えばディスク記憶装置上
に記憶される。また、原文解析部２′、編集制御部19及
び訳文生成部６は、汎用電子計算機のハードウエアと、
同ハードウエアにより実行されるプログラムの複合体と
して実現される。更に、原文１及び訳文９は、例えばワ
ードプロセッサ等を介して入出力される。また、概念構
造５′は、汎用電子計算機の仮想メモリ（主記憶装置及
びディスク記憶装置）上に展開される。

次に、第３図に第２図の概念構造５′であるデータ構
造を示す。

同図（ａ）〜（ｈ）に示される如く、各文節毎にデー
タ構造が規定される。

各データ構造において、次アドレスには、原文１上
でそのデータ構造に対応する文節の次の文節に対応する
データ構造の仮想メモリ上における先頭アドレスが格納
される。

修飾先アドレスには、そのデータ構造に対応する文
節が修飾する文節に対応するデータ構造の仮想メモリ上
のアドレスが格納される。

カラム番号には、後述する画像イメージ上におい
て、そのデータ構造に対応する文節が展開される横方向
のカラム位置の番号が格納される。

row番号には、同じく縦方向のrow位置の番号が格納
される。

関係には、そのデータ構造に対応する文節の、修飾
先アドレスのデータ構造に対応する文節に対する、係
り関係の情報が格納される。例えば第３図（ａ）の関係
として規定される関係＜AGENT（行為者）＞は、
（ａ）に対応する文節「彼は」が、（ｄ）に対応する文
節「読み」の行為を行った者であることを示す。（ｆ）
の関係として規定される（ｆ）と（ｈ）の関係も同じ
である。また、第３図（ｂ）の関係として規定される
関係＜IND（限定）＞は、（ｂ）に対応する文節「こ
の」が、（ｃ）に対応する文節「本を」を限定してい
る。（ｅ）の関係として規定される（ｅ）と（ｆ）の
関係も同じである。更に、第３図（ｃ）の関係として
規定される関係＜OBJ（対象）＞は、（ｃ）に対応する
文節「本を」が、（ｄ）に対応する文節「読み」の対象
であることを示す。

関係候補数は、上記関係の候補が１つの場合には
「０」が格納され、複数の場合には「０」以外の値が格
納される。今、第３図（ｄ）の関係として規定され
る、（ｄ）に対応する文節「読み」と（ｈ）に対応する
文節「読んだ」の関係としては、同図（ｄ）に示される
ように、＜並立＞、＜順序＞、＜同時進行＞、＜原因＞
の４種類があり得るため、第３図（ｄ）の関係候補数
は「０」以外の値となっている。

文字位置には、そのデータ構造に対応する文節の先
頭が、原文１の先頭から何文字目にあるかが格納され
る。但し、平仮名、漢字等の全角文字が２文字、英数字
等の半角文字は１文字としてカウントされる。

長さには、そのデータ構造に対応する文節の文字数
を上記と同様半角文字を単位としてカウントした値が格
納される。

文節には、そのデータ構造に対応する実際の文節デ
ータが格納される。

上述のデータ構造に基づく第２図の実施例による翻訳
動作について、第４図の動作フローチャートに沿って以
下に説明する。

まず、第２図の原文解析部２′は原文１を入力し、原
文１を解析する。ここでは、第４図S₁〜S₃の動作が実行
される。

まず、原文１の先頭から順に文節が識別され、各文節
毎に第３図（ａ）〜（ｈ）に示されるデータ構造のフォ
ーマットが作成されてゆく。この場合、各文節に対応す
るデータ構造の文節にその文節本体が格納され、次ア
ドレスに、次につながる文節に対応するデータ構造の
先頭アドレスが格納される（以上、第４図S₁）。そし
て、第３図の各データ構造（ａ）〜（ｈ）が第２図の概
念構造５′を規定する。

次に、上記各データ構造に対応する文節毎に、その文
節がどの文節を修飾しているかが解析され、修飾元の文
節に対応するデータ構造の修飾先アドレス（第３図）
に、修飾先の文節に対応するデータ構造の先頭アドレス
が格納される（第４図S₂）。

更に、上記各データ構造に対応する文節毎に、その文
節とその文節が修飾している文節との係り関係が解析さ
れ、その情報が関係に格納される。ここで、第２図の
原文解析部２′が、原文１の文節と文節の係り関係を一
意に決定できない場合、第７図の原文解析部２と異な
り、同解析部２′は、複数の候補を全て出力する。例え
ば「彼はこの本を読み彼女は雑誌を読んだ」という原文
１があった場合、文節「読み」と「読んだ」の接続にお
ける係り関係としては、＜並立＞、＜同時進行＞、＜原
因＞、＜順序＞の４候補があり、これらの候補が全て概
念構造５′として出力される。具体的には、第３図
（ｄ）のように、データ構造の関係候補数に「０」以
外の値が格納され、関係に上記４候補の情報が格納さ
れる（以上、第４図S₃）。

以上説明したようにして原文解析部２′から概念構造
５′が出力されると、次に、第２図の編集制御部19に制
御が移る。同制御部19は、第４図S₄〜S₉の処理を実行す
る。

まず、第３図（ａ）〜（ｈ）に例示される各文節に対
応するデータ構造のカラム番号とrow番号に、各文
節が展開されるべきカラム番号とrow番号が設定され
る。本実施例では、文節間の係り関係として複数の候補
が存在する場合には、その文節を含む原文１が、第２図
の概念構造５′に対応する解析木のイメージで表示され
る。今、編集制御部19内には、特には図示しない画像表
示用のメモリが設けられており、そのメモリ上の記憶位
置がそのまま表示部20上の画面表示に対応する。そし
て、この画像メモリ上において、縦方向の行すなわちro
wと、横方向の列すなわちカラムを指定することによ
り、その位置に各文節の内容を表示させることができ
る。なお、各文節間の表示位置の関係は、各データ構造
に対応する文節の修飾関係を基に決定される（以上、第
４図S₄）。

上述のようにして、各データ構造毎にカラム番号と
row番号が決定された後、各データ構造に対応する文
節の内容が、上述の画像メモリ上に展開される（第４図
S₅）。第５図に、原文１が「彼はこの本を読みその彼女
は雑誌を読んだ」という例の場合に、上述の画像メモリ
上に展開される各文節の位置関係を示す。

続いて、各データ構造に対応する文節の修飾関係に対
応するように、画像メモリ上の対応する文節同士が罫線
で接続される（第４図S₆）。

以上の処理により、表示部20上の表示画面は例えば第
６図（ａ）23の如くになる。同図のように、各文節が解
析木のイメージで表示される。

その後は、ユーザは表示部20の表示画面23を見なが
ら、入力部21を操作することにより、文節間の係り関係
の編集処理を行うことができる（第４図S₇）。

すなわち、ユーザは入力部21であるマウス等を操作す
ることにより、第６図（ｂ）の如く、例えば表示画面23
上でマウスカーソル24を自由に移動させることができ
る。そして、ユーザが、例えば文節「読み」と「読ん
だ」の間の罫線上にマウスカーソルを移動しマウスのボ
タンをクリックすると、編集制御部19は文節「読み」に
対応する第３図（ｄ）の概念構造５′であるデータ構造
の関係候補数を参照する。これにより、編集制御部19
は、関係の候補が複数候補あることを認識し、関係
の全ての候補を例えば第６図（ｂ）のウインドウ画面25
の形式で表示する。続いて、ユーザは、マウスカーソル
をウンドウ画面25上の任意の候補上に持ってゆき、マウ
スのボタンをクリックすることにより、候補のうち１つ
を選択することができる。なお、ユーザが、例えば文節
「彼は」と「読み」の間の罫線上にマウスカーソルを移
動しマウスのボタンをクリックすると、編集制御部19は
文節「彼は」に対応する第３図（ａ）の概念構造５′で
あるデータ構造の関係候補数を参照する。これによ
り、編集制御部19は、関係の候補が１つしかないこと
を認識し、関係の＜行為者＞を、ウインドウ画面25と
同様の形式で表示する。

上述の編集処理の後、ユーザが、例えば第６図（ａ）
又は（ｂ）の表示画面23上の「打ち切り」という表示部
分にマウスカーソルを移動しマウスのボタンをクリック
すると、編集制御部19は、概念構造５′であるデータ構
造の関係（第３図参照）の内容を、編集処理において
ユーザにより選択された候補に更新する（第４図S₈）。
すなわち、ユーザが、編集処理において第６図（ｂ）の
ウインドウ画面25上の候補＜並立＞を選択すると、編集
処理の終了により第２図の概念構造５′である第３図
（ｄ）の関係の内容が、＜並立＞のみに更新される。
また、これと共に、関係候補数には「０」が格納され
る。

同時に編集制御部19は、上記更新された候補を学習辞
書22に登録する。これについては後述する。

上述の編集制御部19による処理の後、第２図の訳文生
成部６に制御が移る。同生成部６は、第４図S₁₀の訳文
生成の処理を実行する。ここでの動作は、「従来の技
術」の項で説明した第７図の訳文生成部６での動作と同
じである。これにより、上述の「彼はこの本を読みその
彼女は雑誌を読んだ」という例に対しては「He read th
e book and that girl read the magazine.」という適
切な訳文９が生成される。すなわち、「読み」と［読ん
だ」が、ユーザが選択した＜並立＞の関係「and」で結
ばれ、ユーザの意図した通りの訳文９が得られる。

次に、第２図の学習辞書22の機能について説明する。

前述したように、ユーザにより選択された候補は、そ
の候補に係る文節の関係と共に、学習辞書22に登録され
る（第４図S₉）。すなわち、上述の例では、第３図
（ｄ）及び（ｈ）のデータ構造に係わる文節「読み」
「読んだ」と、その関係＜並立＞が学習辞書22に登録さ
れる。これにより、ユーザが、入力部21等を介して編集
制御部19に対して、学習辞書22を参照するように指示し
ておくことにより、後に別の翻訳動作が実行されたとき
に、学習辞書22に登録されている文節の関係と同じ関係
が出現した場合に、自動的に登録されている関係候補を
選択するように動作させることができる。一般に、同種
の文章を翻訳する場合、同じ文節の関係が現れる場合が
多いため、ユーザが選択的に学習辞書22を使用できるよ
うにしておけば、効率的で正確な翻訳動作を実現するこ
とができる。

〔発明の効果〕 本発明によれば、原文を解析した結果、単語間の関係
として複数の候補が存在するような場合にも、マンマシ
ンインタフェースによるユーザとの対話的処理でユーザ
の意図する関係を選択させることにより、格段に正確な
訳文を生成することが可能となる。

更に、本発明では、一度上記のようにして選択された
単語間の関係候補を学習辞書記憶手段に記憶させておく
ことにより、その後、ユーザがこの学習辞書記憶手段を
参照するように指示することにより、同じ単語間の関係
が出現した場合に、自動的に学習辞書記憶手段に記憶さ
れている候補を選択するように動作させることも可能と
なる。これにより、例えば原文に同じような構文が多く
存在するような場合に、効率のよい翻訳を行うことが可
能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明のブロック図、 第２図は、本発明の実施例の構成図、 第３図は、本実施例のデータ構造を示した図、 第４図は、本実施例の動作フローチャート、 第５図は、カラムとrowの説明図、 第６図（ａ）、（ｂ）は、本実施例の動作例を示した
図、 第７図は、従来例の構成図、 第８図は、概念構造の説明図である。 12……原文、 13……原文解析手段、 14……解析結果、 15……訳文生成手段、 16……訳文、 17……編集制御手段、 18……学習辞書記憶手段．

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−98072（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−62767（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−80362（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−295176（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−260366（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−236165（ＪＰ，Ａ) 牧野武則著、電子情報通信学会編「ニ ューメディア技術シリーズ 機械翻 訳」、株式会社オーム社（1989．７) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06F 17/20 - 17/28

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】原文を解析し、概念構造に変換する原文解
   析手段と、 該概念構造から目標言語の訳文を生成する訳文生成手段
   と、 前記原文解析手段における解析動作において、関係のあ
   る単語間に該関係があることをイメージで該単語と共に
   表示し、ユーザによる該単語間に表示した関係イメージ
   部分の指示に応じて、該単語間の関係として複数の候補
   が存在する場合に、該複数の候補を表示し、そのうちの
   １つをユーザに選択させ、該選択された候補を前記単語
   間の関係についての概念構造として前記訳文生成手段に
   出力する編集制御手段と、 を有することを特徴とする機械翻訳装置における単語間
   関係編集／学習装置。
2. 【請求項２】単語間の関係についての概念構造を、対応
   する単語と共に学習辞書として記憶する学習辞書記憶手
   段を有し、 前記編集制御手段は、前記ユーザにより選択された候補
   を対応する前記単語対と共に前記学習辞書記憶手段に記
   憶し、前記原文解析手段における解析動作において、任
   意に単語間の関係として複数の候補が存在する場合に、
   ユーザの指示に従って該複数の候補のうちいずれかの候
   補が前記学習辞書記憶手段に存在するか否かを参照し、
   存在する場合にその候補を前記単語間の関係についての
   概念構造として前記訳文生成手段に出力する、 ことを特徴とする請求項１記載の機械翻訳装置における
   単語間関係編集／学習装置。
3. 【請求項３】前記編集制御手段は、前記任意の単語間の
   関係として複数の候補が存在する場合に、該単語間に表
   示した関係イメージ部分を指示することにより、該複数
   の候補をウィンドウ表示させることを特徴とした請求項
   １記載の単語間関係編集／学習装置。
4. 【請求項４】関係のある任意の単語間に該関係があるこ
   とをイメージで原文および該単語と共に表示し、 該単語間の関係についての概念構造として複数の候補が
   存在する場合に、該単語間に表示した関係イメージ部分
   を指示することにより、該複数の候補を表示し、 該候補のうち選択された１つの候補を、目的言語への訳
   文生成のための概念構造とし、該概念構造を対応する単
   語対と共に記憶し、 該単語対と同じ単語対を有する原文を訳文生成する場合
   に、該記憶された該概念構造を該訳文生成のための概念
   構造とする手順を含むことを特徴とする機械翻訳におけ
   る単語間関係編集／学習方法。