JP2994080B2 - 訳語選択方式 - Google Patents
訳語選択方式Info
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- JP2994080B2 JP2994080B2 JP3135307A JP13530791A JP2994080B2 JP 2994080 B2 JP2994080 B2 JP 2994080B2 JP 3135307 A JP3135307 A JP 3135307A JP 13530791 A JP13530791 A JP 13530791A JP 2994080 B2 JP2994080 B2 JP 2994080B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は機械翻訳システムにおけ
る訳語選択方式に関し、特にテキスト機能毎に収集格納
する、源言語テキスト内に固有に存在する各表現間の依
存尤度をなるべく保存するように目的言語テキスト内に
固有に存在する各表現間の依存尤度を総体として最大に
するように入力文章中の表現に対応する対訳表現の組み
合わせを選択する方式に関する。
る訳語選択方式に関し、特にテキスト機能毎に収集格納
する、源言語テキスト内に固有に存在する各表現間の依
存尤度をなるべく保存するように目的言語テキスト内に
固有に存在する各表現間の依存尤度を総体として最大に
するように入力文章中の表現に対応する対訳表現の組み
合わせを選択する方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】機械翻訳システムにおける訳語選択やカ
ナ漢字変換システムにおける漢字表記の選択において一
つの表現が複数の対訳をもったり、カナ表記が複数の漢
字表記をもつ時、いつも正しい訳語表現や漢字表記を選
んでくれるような方法は提案されていない。例えば、辞
書に訳語を選ぶための選択条件を論理的に記述する方法
は、その記述がその表現の修飾する被修飾表現やその表
現を修飾する修飾表現の持つ論理的特徴を用いて書かれ
るために、たとえ辞書内ではその表現に対する全ての対
訳候補から周りの修飾が分かったときに選択する選択条
件が記述されていても、その表現が修飾もせず、修飾も
されずに孤立して文章中に現れるときは、対訳語を選択
することが不可能である。また、カナ漢字変換における
或るカナ表現に対する漢字表記をシステムが選べないと
き人間に一度は選ばせ、次回全く同じカナ表記が出現す
るときは前回の人間が指定した漢字表記を人間に指示す
るなどの方法は、必ずしも正しい漢字表記を機械が選ぶ
ところまでは到達していない。また、機械翻訳において
は、例えば言語Ａで書かれた文章を言語Ｂへ翻訳して、
言語Ａの各文がその対訳文と対応関係を言語的に厳格に
保持しているとき、その対訳テキスト対を大量に収集す
ることにより、言語Ａの各文Ｓａｉ中の各表現Ｅａｊか
らそれに対応する対訳表現Ｅｂｉを自動抽出してそれを
保存する対訳文脈を条件に訳語を決定する方法が考えら
れるが、まず、この目的に充分な量の厳密に言語的に対
応する対訳テキストを収集することが困難であり、ま
た、たとえ手にいれてもそれを自動的に分析して構造の
対応をかなりの精度で見つける方法がないことと、それ
を人手で行うときには大きな時間とコストがかかるとい
う欠点をもつ。
ナ漢字変換システムにおける漢字表記の選択において一
つの表現が複数の対訳をもったり、カナ表記が複数の漢
字表記をもつ時、いつも正しい訳語表現や漢字表記を選
んでくれるような方法は提案されていない。例えば、辞
書に訳語を選ぶための選択条件を論理的に記述する方法
は、その記述がその表現の修飾する被修飾表現やその表
現を修飾する修飾表現の持つ論理的特徴を用いて書かれ
るために、たとえ辞書内ではその表現に対する全ての対
訳候補から周りの修飾が分かったときに選択する選択条
件が記述されていても、その表現が修飾もせず、修飾も
されずに孤立して文章中に現れるときは、対訳語を選択
することが不可能である。また、カナ漢字変換における
或るカナ表現に対する漢字表記をシステムが選べないと
き人間に一度は選ばせ、次回全く同じカナ表記が出現す
るときは前回の人間が指定した漢字表記を人間に指示す
るなどの方法は、必ずしも正しい漢字表記を機械が選ぶ
ところまでは到達していない。また、機械翻訳において
は、例えば言語Ａで書かれた文章を言語Ｂへ翻訳して、
言語Ａの各文がその対訳文と対応関係を言語的に厳格に
保持しているとき、その対訳テキスト対を大量に収集す
ることにより、言語Ａの各文Ｓａｉ中の各表現Ｅａｊか
らそれに対応する対訳表現Ｅｂｉを自動抽出してそれを
保存する対訳文脈を条件に訳語を決定する方法が考えら
れるが、まず、この目的に充分な量の厳密に言語的に対
応する対訳テキストを収集することが困難であり、ま
た、たとえ手にいれてもそれを自動的に分析して構造の
対応をかなりの精度で見つける方法がないことと、それ
を人手で行うときには大きな時間とコストがかかるとい
う欠点をもつ。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来技術では一つの表
現に複数の対訳があり、辞書内の選択記述だけではその
出現に対して最も確からしい訳表現を選べないとか、訳
語を選ぶメカニズムを実現するために言語的に対応する
大量の対訳テキストを収集することが非常に大きなコス
トを要するとかの問題があった。
現に複数の対訳があり、辞書内の選択記述だけではその
出現に対して最も確からしい訳表現を選べないとか、訳
語を選ぶメカニズムを実現するために言語的に対応する
大量の対訳テキストを収集することが非常に大きなコス
トを要するとかの問題があった。
【０００４】本発明の目的は源言語の大量コーパスと目
的言語の大量コーパスとから抽出する表現依存尤度に基
づき、一つの表現に複数の対訳があり、辞書内の選択記
述だけではその出現に対して最も確からしい訳表現を選
べないときにも、その出現に最も確からしい訳語を決定
する訳語選択方式を提供することにある。
的言語の大量コーパスとから抽出する表現依存尤度に基
づき、一つの表現に複数の対訳があり、辞書内の選択記
述だけではその出現に対して最も確からしい訳表現を選
べないときにも、その出現に最も確からしい訳語を決定
する訳語選択方式を提供することにある。
【０００５】
【０００６】
【０００７】
【課題を解決するための手段】 本発明は、 源言語の表現
を目的言語の表現に翻訳するために、源言語の表現を目
的言語表現に写像する表現対訳辞書を用いて翻訳する機
械翻訳システムの訳語選択方式において、前記源言語の
テキスト中に現れる個々の表現間の依存尤度を前もって
実テキストから抽出し、保持する源言語表現制約知識管
理手段と、前記目的言語のテキスト中に現れる個々の表
現間の依存尤度を前もって実テキストから抽出し、保持
する目的言語表現制約知識管理手段と、与えられた源言
語で記述された前記機械翻訳システムへの入力文章中の
単語、句、節、文を含む個々の要素表現を抽出し、抽出
した前記要素表現の各々をキーとして、前記源言語表現
制約知識管理手段を検索して前記入力文章中に含まれる
要素表現対の前記依存尤度を得て、さらに、抽出した前
記要素表現の各々をキーとして前記表現対訳辞書を検索
して各々の要素表現に対する対訳集合を得て、前記目的
言語表現制約知識管理手段を検索することによって、前
記対訳集合間の依存尤度を得るとともに、前記入力文章
中に含まれる要素表現対の前記依存尤度が最大の値を持
つ要素表現対を優先して、この要素表現対に対応する前
記対訳集合の中で、最大の依存尤度を持つ対訳表現を、
前記要素表現対の対訳表現として選択する訳語選択手段
と、を有することを特徴とする。
を目的言語の表現に翻訳するために、源言語の表現を目
的言語表現に写像する表現対訳辞書を用いて翻訳する機
械翻訳システムの訳語選択方式において、前記源言語の
テキスト中に現れる個々の表現間の依存尤度を前もって
実テキストから抽出し、保持する源言語表現制約知識管
理手段と、前記目的言語のテキスト中に現れる個々の表
現間の依存尤度を前もって実テキストから抽出し、保持
する目的言語表現制約知識管理手段と、与えられた源言
語で記述された前記機械翻訳システムへの入力文章中の
単語、句、節、文を含む個々の要素表現を抽出し、抽出
した前記要素表現の各々をキーとして、前記源言語表現
制約知識管理手段を検索して前記入力文章中に含まれる
要素表現対の前記依存尤度を得て、さらに、抽出した前
記要素表現の各々をキーとして前記表現対訳辞書を検索
して各々の要素表現に対する対訳集合を得て、前記目的
言語表現制約知識管理手段を検索することによって、前
記対訳集合間の依存尤度を得るとともに、前記入力文章
中に含まれる要素表現対の前記依存尤度が最大の値を持
つ要素表現対を優先して、この要素表現対に対応する前
記対訳集合の中で、最大の依存尤度を持つ対訳表現を、
前記要素表現対の対訳表現として選択する訳語選択手段
と、を有することを特徴とする。
【０００８】
【０００９】
【実施例】図１は、本発明の一実施例の訳語選択方式を
説明する図である。図２は、本発明による訳語選択方式
の機能を説明する図であり、源言語テキストとそれを言
語解析して得られる要素表現に対する対訳辞書と目的言
語テキストとの関係を説明する。
説明する図である。図２は、本発明による訳語選択方式
の機能を説明する図であり、源言語テキストとそれを言
語解析して得られる要素表現に対する対訳辞書と目的言
語テキストとの関係を説明する。
【００１０】図１の訳語選択方式は、機械翻訳手段１
と、源言語の表現を目的言語の表現へ翻訳するために源
言語の表現を目的言語表現へ写像する表現対訳辞書手段
４と、源言語のテキスト中に現れる個々の表現間の依存
尤度を前もって実テキストから抽出し、保持する源言語
表現制約知識管理手段３と、目的言語のテキスト中に現
れる個々の表現間の依存尤度を前もって実テキストから
抽出し、保持する目的言語表現制約知識管理手段５と、
与えられた源言語で記述された機械翻訳システムへの入
力文章中の個々の表現を抽出し、表現対訳辞書手段４を
用いて個々の源言語表現に対応する目的言語対訳候補を
抽出し、源言語表現制約知識管理手段３に格納された各
源言語表現間の依存尤度という表現制約に照らして最も
源言語中での各表現間の依存関係の強さを保存しなが
ら、各表現に対する目的言語表現対訳の組み合わせを目
的言語表現制約知識管理手段５内の表現制約を最も良く
満足する各入力文章中の表現に対する目的言語表現対訳
の組み合わせを選択する訳語選択手段２とを備えてい
る。
と、源言語の表現を目的言語の表現へ翻訳するために源
言語の表現を目的言語表現へ写像する表現対訳辞書手段
４と、源言語のテキスト中に現れる個々の表現間の依存
尤度を前もって実テキストから抽出し、保持する源言語
表現制約知識管理手段３と、目的言語のテキスト中に現
れる個々の表現間の依存尤度を前もって実テキストから
抽出し、保持する目的言語表現制約知識管理手段５と、
与えられた源言語で記述された機械翻訳システムへの入
力文章中の個々の表現を抽出し、表現対訳辞書手段４を
用いて個々の源言語表現に対応する目的言語対訳候補を
抽出し、源言語表現制約知識管理手段３に格納された各
源言語表現間の依存尤度という表現制約に照らして最も
源言語中での各表現間の依存関係の強さを保存しなが
ら、各表現に対する目的言語表現対訳の組み合わせを目
的言語表現制約知識管理手段５内の表現制約を最も良く
満足する各入力文章中の表現に対する目的言語表現対訳
の組み合わせを選択する訳語選択手段２とを備えてい
る。
【００１１】この訳語選択方式において、源言語ａ入力
文章表現を受け取った機械翻訳手段１は、入力文章を言
語解析して要素表現へ分類して要素表現の集合を生成
し、訳語選択手段２へ送る。訳語選択手段２は、たとえ
ば文章「裁判官はコートとネクタイを買った」に対し
て、少なくとも要素表現「裁判官、コート、ネクタイ、
買う」を含む要素表現集合｛Ｅｉ｝の、たとえば「裁判
官、コート、ネクタイ、買う」の各々をキーとして源言
語表現制約知識管理手段３を検索して｛Ｅｉｋ｜Ｅｉと
Ｅｋの依存尤度｝、たとえば｛裁判官とコートの依存尤
度、コートとネクタイの依存尤度５０、ネクタイと裁判
官の依存尤度１０、裁判官と買うの依存尤度５、コート
と買うの依存尤度５、ネクタイと買うの依存尤度５｝を
得、要素表現集合｛Ｅｉ｝をキーとして表現対訳辞書手
段４を検索し、各々の要素表現に対する｛Ｅｉｔ｜Ｅｉ
の対訳集合｝、たとえば裁判官の対訳集合｛ｊｕｄｇ
ｅ｝、コートの対訳集合｛ｃｏａｔ，ｃｏｕｒｔ｝、ネ
クタイの対訳集合｛ｔｉｅ｝、買うの対訳集合｛ｂｕ
ｙ｝を得、｛Ｅｉｔ｝をキーとして目的言語表現制約知
識管理手段５を検索し、｛Ｅｉｔ１｜｛Ｅｉｔ｝間の依
存尤度｝、たとえば｛ｊｕｄｇｅとｃｏｕｒｔの依存尤
度８０、ｔｉｅとｃｏａｔの依存尤度５０、ｃｏａｔと
ｊｕｄｇｅの依存尤度１０、ｊｕｄｇｅとｔｉｅの依存
尤度１０、ｃｏｕｒｔとｔｉｅの依存尤度５、・・・｝
を得、入力表現に対する｛Ｅｉｋ｜ＥｉとＥｋの依存尤
度｝の最大の値を持つ要素表現対、この例では、入力表
現に対する｛Ｅｉｋ｜ＥｉとＥｋの依存尤度｝の最大の
値を持つ要素表現対は「ネクタイとコート」であるの
で、この要素表現対を優先して、その目的言語空間での
｛Ｅｉｔ１｜｛Ｅｊｔ｝間の依存尤度｝を最大にするよ
うな｛Ｅｉｔ｜Ｅｉの対訳集合｝、この例では、ネクタ
イの対訳集合｛ｔｉｅ｝とコートの対訳集合｛ｃｏａ
ｔ，ｃｏｕｒｔ｝間の最大の依存尤度を持つ「ｔｉｅと
ｃｏａｔの依存尤度５０」を、入力要素表現「ネクタイ
とコート」の対訳表現として選択する。この選択を順次
繰り返すことによって対訳表現の選択を行い、選択され
た対訳表現を機械翻訳手段１に送る。
文章表現を受け取った機械翻訳手段１は、入力文章を言
語解析して要素表現へ分類して要素表現の集合を生成
し、訳語選択手段２へ送る。訳語選択手段２は、たとえ
ば文章「裁判官はコートとネクタイを買った」に対し
て、少なくとも要素表現「裁判官、コート、ネクタイ、
買う」を含む要素表現集合｛Ｅｉ｝の、たとえば「裁判
官、コート、ネクタイ、買う」の各々をキーとして源言
語表現制約知識管理手段３を検索して｛Ｅｉｋ｜Ｅｉと
Ｅｋの依存尤度｝、たとえば｛裁判官とコートの依存尤
度、コートとネクタイの依存尤度５０、ネクタイと裁判
官の依存尤度１０、裁判官と買うの依存尤度５、コート
と買うの依存尤度５、ネクタイと買うの依存尤度５｝を
得、要素表現集合｛Ｅｉ｝をキーとして表現対訳辞書手
段４を検索し、各々の要素表現に対する｛Ｅｉｔ｜Ｅｉ
の対訳集合｝、たとえば裁判官の対訳集合｛ｊｕｄｇ
ｅ｝、コートの対訳集合｛ｃｏａｔ，ｃｏｕｒｔ｝、ネ
クタイの対訳集合｛ｔｉｅ｝、買うの対訳集合｛ｂｕ
ｙ｝を得、｛Ｅｉｔ｝をキーとして目的言語表現制約知
識管理手段５を検索し、｛Ｅｉｔ１｜｛Ｅｉｔ｝間の依
存尤度｝、たとえば｛ｊｕｄｇｅとｃｏｕｒｔの依存尤
度８０、ｔｉｅとｃｏａｔの依存尤度５０、ｃｏａｔと
ｊｕｄｇｅの依存尤度１０、ｊｕｄｇｅとｔｉｅの依存
尤度１０、ｃｏｕｒｔとｔｉｅの依存尤度５、・・・｝
を得、入力表現に対する｛Ｅｉｋ｜ＥｉとＥｋの依存尤
度｝の最大の値を持つ要素表現対、この例では、入力表
現に対する｛Ｅｉｋ｜ＥｉとＥｋの依存尤度｝の最大の
値を持つ要素表現対は「ネクタイとコート」であるの
で、この要素表現対を優先して、その目的言語空間での
｛Ｅｉｔ１｜｛Ｅｊｔ｝間の依存尤度｝を最大にするよ
うな｛Ｅｉｔ｜Ｅｉの対訳集合｝、この例では、ネクタ
イの対訳集合｛ｔｉｅ｝とコートの対訳集合｛ｃｏａ
ｔ，ｃｏｕｒｔ｝間の最大の依存尤度を持つ「ｔｉｅと
ｃｏａｔの依存尤度５０」を、入力要素表現「ネクタイ
とコート」の対訳表現として選択する。この選択を順次
繰り返すことによって対訳表現の選択を行い、選択され
た対訳表現を機械翻訳手段１に送る。
【００１２】図１における源言語表現制約知識管理手段
３の管理する源言語表現制約、訳語選択手段２の管理す
る対訳辞書、目的言語表現制約知識管理手段５の管理す
る目的言語制約間の関係を図２に示す。源言語表現制約
｛Ｃ１・・・Ｃｘ｝、たとえば｛裁判官とコートの依存
尤度１０、コートとネクタイの依存尤度５０、ネクタイ
と裁判官の依存尤度１０、裁判官と買うの依存尤度５、
コートと買うの依存尤度５、ネクタイと買うの依存尤度
５、裁判所とコートの依存尤度８０、裁判官と裁判所の
依存尤度８０・・・｝は、源言語要素表現と、互いの依
存尤度を管理し、翻訳しようとする源言語テキストを構
成する要素表現｛Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３｝、たとえば翻訳す
る原言語テキストである入力文章が「裁判官はコートと
ネクタイを買った」であるとき少なくとも｛Ｅ１＝コー
ト、Ｅ２＝裁判官、Ｅ３＝ネクタイ｝を含む。また、源
言語要素表現は表現対訳辞書手段４内の対訳辞書内容と
して、入力要素表現Ｅｉの各々にたいして対訳｛（Ｅ
ｉ，Ｅｉｔｊ）｝、たとえばＥ１＝コートにたいして
｛（コート，ｃｏａｔ），（コート，ｃｏｕｒｔ）｝が
定義される。｛Ｅｉｔｊ｝は目的言語表現制約の目的言
語要素であり、目的言語テキスト中の要素表現は、源言
語テキスト中の要素表現に対して対訳辞書が定義する目
的言語の要素表現の集合であり、一般に源言語テキスト
中の一つの要素表現が複数の目的言語要素表現を持つこ
とがある。図２において、図中の弧と添付の数字は２つ
の要素表現とその間の依存尤度（例えば調査したテキス
ト中で同時に出現していた回数と解釈してもよい）を示
す。本実施例の訳語選択方式によれば、源言語テキスト
中の要素表現間の、源言語表現制約中で指定された依存
尤度の大きさを保存するように、目的言語表現制約で指
定された依存尤度に基づき目的テキストの要素表現の集
合を選ぶ。Ｅ２ｔ１とＥ３ｔ２の依存尤度は５０と大き
く、表現Ｅ２ｔ１が訳語として選ばれるときＥ３ｔ２を
選ぶことが妥当であると考えられるが、源言語制約で
は、Ｅ２，Ｅ３間の依存尤度は小さく、Ｅ１，Ｅ３間の
依存尤度が大きいので、その関係を保存するように｛Ｅ
１ｔｉ｝と｛Ｅ３ｔｉ｝間の最大の依存尤度４０をもつ
対訳のペア（Ｅ１ｔ２，Ｅ３ｔ１）を選ぶ。図中のＥｘ
とその対訳Ｅ３ｔ２は源言語表現制約は登録されている
が現に翻訳しようとする入力テキスト中の要素表現では
ない。しかし、その対訳Ｅ３ｔ２は目的言語テキストの
要素表現で有り得る。つまり、訳語を選択する尤度の計
算は、目的言語テキスト（訳語の空間）間に成立する依
存尤度と源言語テキスト間に成立する依存尤度を同時に
考慮する必要がある。
３の管理する源言語表現制約、訳語選択手段２の管理す
る対訳辞書、目的言語表現制約知識管理手段５の管理す
る目的言語制約間の関係を図２に示す。源言語表現制約
｛Ｃ１・・・Ｃｘ｝、たとえば｛裁判官とコートの依存
尤度１０、コートとネクタイの依存尤度５０、ネクタイ
と裁判官の依存尤度１０、裁判官と買うの依存尤度５、
コートと買うの依存尤度５、ネクタイと買うの依存尤度
５、裁判所とコートの依存尤度８０、裁判官と裁判所の
依存尤度８０・・・｝は、源言語要素表現と、互いの依
存尤度を管理し、翻訳しようとする源言語テキストを構
成する要素表現｛Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３｝、たとえば翻訳す
る原言語テキストである入力文章が「裁判官はコートと
ネクタイを買った」であるとき少なくとも｛Ｅ１＝コー
ト、Ｅ２＝裁判官、Ｅ３＝ネクタイ｝を含む。また、源
言語要素表現は表現対訳辞書手段４内の対訳辞書内容と
して、入力要素表現Ｅｉの各々にたいして対訳｛（Ｅ
ｉ，Ｅｉｔｊ）｝、たとえばＥ１＝コートにたいして
｛（コート，ｃｏａｔ），（コート，ｃｏｕｒｔ）｝が
定義される。｛Ｅｉｔｊ｝は目的言語表現制約の目的言
語要素であり、目的言語テキスト中の要素表現は、源言
語テキスト中の要素表現に対して対訳辞書が定義する目
的言語の要素表現の集合であり、一般に源言語テキスト
中の一つの要素表現が複数の目的言語要素表現を持つこ
とがある。図２において、図中の弧と添付の数字は２つ
の要素表現とその間の依存尤度（例えば調査したテキス
ト中で同時に出現していた回数と解釈してもよい）を示
す。本実施例の訳語選択方式によれば、源言語テキスト
中の要素表現間の、源言語表現制約中で指定された依存
尤度の大きさを保存するように、目的言語表現制約で指
定された依存尤度に基づき目的テキストの要素表現の集
合を選ぶ。Ｅ２ｔ１とＥ３ｔ２の依存尤度は５０と大き
く、表現Ｅ２ｔ１が訳語として選ばれるときＥ３ｔ２を
選ぶことが妥当であると考えられるが、源言語制約で
は、Ｅ２，Ｅ３間の依存尤度は小さく、Ｅ１，Ｅ３間の
依存尤度が大きいので、その関係を保存するように｛Ｅ
１ｔｉ｝と｛Ｅ３ｔｉ｝間の最大の依存尤度４０をもつ
対訳のペア（Ｅ１ｔ２，Ｅ３ｔ１）を選ぶ。図中のＥｘ
とその対訳Ｅ３ｔ２は源言語表現制約は登録されている
が現に翻訳しようとする入力テキスト中の要素表現では
ない。しかし、その対訳Ｅ３ｔ２は目的言語テキストの
要素表現で有り得る。つまり、訳語を選択する尤度の計
算は、目的言語テキスト（訳語の空間）間に成立する依
存尤度と源言語テキスト間に成立する依存尤度を同時に
考慮する必要がある。
【００１３】
【００１４】
【発明の効果】本発明は例えば、従来訳語選択に有用で
あると考えられる辞書内に訳語選択条件記述を行う手法
と容易に組み合わせることができるだけでなく、組み合
わせることによってより簡単に訳語選択が高機能に実現
できたり、よりもっともらしい訳語選択を常に行わせる
ことができるという効果を持つ。
あると考えられる辞書内に訳語選択条件記述を行う手法
と容易に組み合わせることができるだけでなく、組み合
わせることによってより簡単に訳語選択が高機能に実現
できたり、よりもっともらしい訳語選択を常に行わせる
ことができるという効果を持つ。
【００１５】したがって、訳語選択のための訳語選択の
条件記述として明示的な記号化が困難な分野依存性、自
然な言い回しを作る表現統一性、修飾・被修飾構造の上
の条件記述方式における孤立表現に対する訳語選択など
が可能になる。
条件記述として明示的な記号化が困難な分野依存性、自
然な言い回しを作る表現統一性、修飾・被修飾構造の上
の条件記述方式における孤立表現に対する訳語選択など
が可能になる。
【図１】本発明の一実施例を説明図である。
【図２】源言語表現制約知識管理手段３内の知識と、表
現対訳辞書手段４内の対訳辞書と、目的言語表現制約知
識管理手段５内の知識との関係を説明する図である。
現対訳辞書手段４内の対訳辞書と、目的言語表現制約知
識管理手段５内の知識との関係を説明する図である。
１ 機械翻訳手段 ２ 訳語選択手段 ３ 源言語表現制約知識管理手段 ４ 表現対訳辞書手段 ５ 目的言語表現制約知識管理手段
Claims (1)
- 【請求項１】 源言語の表現を目的言語の表現に翻訳す
るために、源言語の表現を目的言語表現に写像する表現
対訳辞書を用いて翻訳する機械翻訳システムの訳語選択
方式において、 前記源言語のテキスト中に現れる個々
の表現間の依存尤度を前もって実テキストから抽出し、
保持する源言語表現制約知識管理手段と、 前記目的言
語のテキスト中に現れる個々の表現間の依存尤度を前も
って実テキストから抽出し、保持する目的言語表現制約
知識管理手段と、 与えられた源言語で記述された前記機械翻訳システムへ
の入力文章中の単語、句、節、文を含む個々の要素表現
を抽出し、抽出した前記要素表現の各々をキーとして、
前記源言語表現制約知識管理手段を検索して前記入力文
章中に含まれる要素表現対の前記依存尤度を得て、さら
に、抽出した前記要素表現の各々をキーとして前記表現
対訳辞書を検索して各々の要素表現に対する対訳集合を
得て、前記目的言語表現制約知識管理手段を検索するこ
とによって、前記対訳集合間の依存尤度を得るととも
に、前記入力文章中に含まれる要素表現対の前記依存尤
度が最大の値を持つ要素表現対を優先して、この要素表
現対に対応する前記対訳集合の中で、最大の依存尤度を
持つ対訳表現を、前記要素表現対の対訳表現として選択
する訳語選択手段と、 を有することを特徴とする訳語選択方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3135307A JP2994080B2 (ja) | 1991-05-13 | 1991-05-13 | 訳語選択方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3135307A JP2994080B2 (ja) | 1991-05-13 | 1991-05-13 | 訳語選択方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04336379A JPH04336379A (ja) | 1992-11-24 |
| JP2994080B2 true JP2994080B2 (ja) | 1999-12-27 |
Family
ID=15148665
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3135307A Expired - Fee Related JP2994080B2 (ja) | 1991-05-13 | 1991-05-13 | 訳語選択方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2994080B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09128397A (ja) * | 1995-11-06 | 1997-05-16 | Sharp Corp | 通訳機 |
-
1991
- 1991-05-13 JP JP3135307A patent/JP2994080B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 「１９９１年度人工知能学会全国大会（第５回）論文集」ｐ．４７９〜４８２ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04336379A (ja) | 1992-11-24 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19971014 |
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