JP3233800B2 - 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、機械翻訳装置に関し、
特に所定の言語で書かれた文書を別の言語に翻訳する機
械翻訳装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】所定の言語で書かれた文書を別の言語に
翻訳する際に、対象言語の中に最適な訳語がみつからな
い場合がある。最新の専門用語などで共通の訳語がまだ
定着していない場合や、一般の単語でも２つの言語間で
原語と訳語が指す概念が微妙にずれている場合である。
人間が翻訳する場合は、意味的に最も近い訳語を付与し
た上に、原文の意味や雰因気を損なわないために、訳語
の直後に原文を挿入することが多い。例えば、 原文［I'll call it unification.］ という英文を日本語に訳す際、もしも、［unification
］という用語にまだ定着した訳語がなければ、人間が
翻訳する場合はとりあえず『同一化』という訳語に原文
を加え、次のように訳すことが多い。

【０００３】訳文『それを同一化（unification）と呼
ぶことにする。』 通常、このような訳語に原文を付与する操作は、後編集
操作としてテキストエディタを用いて行なわれる。ま
た、この編集操作を支援する技術として特開平５−２４
２１４１号公報に開示されている機械翻訳装置がある。

【０００４】この機械翻訳装置は、英文を翻訳した日本
語文が英語の語が持つ概念と少し異なってしまうことが
あるため、ユーザが挿入の必要性を判断し、訳語を指定
すると、原文の語が訳文の語の後ろに挿入される装置で
ある。

【０００５】この機械翻訳装置は、図１８に示すよう
に、原文の入力及び後編集のための訳文の変更を指定す
る入力手段１０１と、入力手段１０１から入力される原
文を翻訳する翻訳実行手段１０２と、入力手段１０１で
入力された原文と翻訳実行手段１０２で翻訳された結果
の訳文を対応付けて記憶する原文・訳文記憶手段１０３
と、原文・訳文記憶手段１０３の内容を表示する表示手
段１０４と、翻訳実行手段１０２の過程で得られたポス
トエディトのための原語と訳語が対応付けられた情報を
記憶するポストエディット情報記憶手段１０５と、ポス
トエディット情報記憶手段１０５に記憶された情報に基
づいてユーザから指定された語に対応する原文の語を指
定された語の後ろに挿入する原語挿入手段１０６と、原
語挿入手段１０６に対応するユーザの語の指定を入力す
る訳語指定手段１０７とを具備している。

【０００６】次に、この従来例の動作について説明す
る。

【０００７】例えば、”He goes to college"という英
文が入力手段１０１によって入力されると、翻訳実行手
段１０２により翻訳される。表示手段１０４には、 『He goes to college． 彼は大学ヘ行く。』 のように訳文が表示される。次に、得られた訳文の各訳
語に対して原語挿入の必要性が判定され、必要であれ
ば、マウスなどの訳語指定手段１０７を用いて、表示手
段１０４上に表示されたその訳語が指定される。例え
ば、「大学」の後ろに原語を挿入したいとすると、「大
学」という語が指示される。原語挿入手段１０６が、
「大学」の原語である”college" がポストエディット
情報記憶手段１０５から見つけ出され、それが括弧で囲
まれ、原文・訳文記憶手段１０３に格納されている訳文
データの「大学」の後ろに挿入され、表示手段１０４上
に次のように表示される。

【０００８】『He goes to college． 彼は大学（coll
ege）ヘ行く。』

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
５−２４２１４１に開示されている機械翻訳装置では、
原文を挿入すべき訳語は全て人間が指定する必要があ
り、多量の文に対して処理する時などは使用者にとって
は非常に手間がかかるという問題点がある。また、原文
だけではなく、別の可能な訳語を付与しようと思えば、
テキストエディタで編集する必要があった。更に、原文
を付与すべき単語であっても所定範囲内、例えば同一文
書内などの全ての訳語に原文を振られてしまい、その後
は利用者がテキストエディタで第２番目以降の付与原文
を削除する必要があった。また、原文を付与する基準は
利用者の好みによって違い、そのような利用者はテキス
トエディタで不要な付与原文を１つ１つ削除する必要が
あった。

【００１０】本発明は、上記のような課題を解消するた
めになされたもので、原文の付与の必要性を自動的に判
断して原文付与作業を自動的に行える機械翻訳装置を提
供することを第１の目的とする。

【００１１】本発明は、別の訳語の付与作業を自動的に
行える機械翻訳装置を提供することを第２の目的とす
る。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、前述の
第１の目的は、所定の言語で書かれた文書を別の言語に
翻訳する機械翻訳装置であって、どの訳語に原文を挿入
すべきかを示した原文付与知識を記憶する原文付与知識
記憶手段と、前記知識を基に付与すべきと判断した原文
を選択・記憶する付与原文選択手段と、前記付与すべき
と判断した原文を記憶しておく付与原文記憶手段と、翻
訳文生成の際に選択・記憶された原文には訳語の直後に
原文を生成する原文付与手段とを備え、前記付与原文選
択手段が、入力文中の単語が専門辞書、ユーザ辞書また
は基本辞書の内の何れかの辞書から検索した単語である
かによって、原文を付与すべきであると判断する請求項
１の機械翻訳装置によって達成される。

【００１３】本発明によれば、前述の第１の目的は、文
書並びに章や節のタイトルを記憶するタイトル記憶手段
を備え、前記付与原文選択手段が、前記タイトル記憶手
段に記憶された文書並びに章や節のタイトルと同じ語句
に対して原文を付与すべきであると判断する請求項２の
機械翻訳装置によって達成される。

【００１４】本発明によれば、前述の第１の目的は、単
語の派生語を記憶した派生語展開テーブルを備え、前記
付与原文選択手段が、原文を付与すべきと判断された語
句または前記派生語展開テーブルに記憶された派生語を
含む複合語に対して原文を付与すべきであると判断する
請求項３の機械翻訳装置によって達成される。

【００１５】本発明によれば、前述の第２の目的は、前
記付与原文選択手段が、入力文中の単語が専門辞書、ユ
ーザ辞書、基本辞書の複数の辞書から検索できた単語で
あるか、選択した訳語が所定分野特有のものであるかに
よって、原文を付与すべきであると判断した場合に、訳
語に原文だけでなく別の辞書及び所定分野の訳語をも付
与する請求項４の機械翻訳装置によって達成される。

【００１６】

【作用】請求項１の機械翻訳装置によれば、予め設定さ
れた知識に基づき訳出された語に原文を付与すべきか否
を判定する選択手段を備える。また、選択手段により、
入力文中の単語が専門用語、ユーザ辞書単語または基本
辞書の内の何れかの辞書から検索した単語であるかによ
って、原文が付与されるべきであると判断される。これ
により、翻訳文の中に原文を特定の形式で付与でき、利
用者の手を煩わせることなく、原文がもつ微妙な意味を
正確に翻訳結果に残すことができる。

【００１７】請求項２の機械翻訳装置によれば、選択手
段により、文書並びに章や節のタイトルと同じ語句に対
して原文が付与されるべきであると判断される。これに
より、翻訳文の中に原文を特定の形式で付与でき、利用
者の手を煩わせることなく、原文が持つ微妙な意味を正
確に翻訳結果に残せる。

【００１８】請求項３の機械翻訳装置によれば、前記選
択手段により、原文を付与すべきと判断された語句また
は派生語を含む複合語に対しても原文が付与されるべき
であると判断される。これにより、翻訳文の中に原文を
特定の形式で付与でき、利用者の手を煩わせることな
く、原文が持つ微妙な意味を正確に翻訳結果に残せる。

【００１９】請求項４の機械翻訳装置によれば、付与原
文選択手段により、入力文中の単語が専門用語、ユーザ
辞書単語、基本辞書等の複数の辞書から検索できた単語
であるか、選択した訳語が所定分野特有のものであるか
によって、原文が付与されるべきであると判断された場
合に、訳語に原文だけでなく別の辞書及び所定分野の訳
語が付与される。これにより、翻訳文の中に原文と別の
訳語を特定の形式で付与でき、利用者の手を煩わせるこ
となく、原文が持つ微妙な意味を正確に翻訳結果に残せ
る。

【００２０】

【実施例】以下、本発明の機械翻訳装置の実施例を図を
参照しながら説明する。

【００２１】本実施例の基本構成は、図１に示すよう
に、文字列及び記号を入力する入力手段１と、入力文字
列から下線、ボールド、引用符などの装飾情報を削除・
管理する装飾文字処理手段２と、入力文字列を形態素に
分解し、かつ文法解析を行なう辞書引き・形態素解析手
段３と、構文解析を行う構文解析手段４と、どの訳語に
原文を挿入すべきかを判断する付与原文選択手段５と、
構文変換手段６と、翻訳文を生成する翻訳文生成手段７
と、翻訳文を出力する出力手段８と、翻訳処理に必要な
辞書及び処理結果を記憶する記憶手段９と、原文付与知
識を選択する原文付与知識選択手段１０と、翻訳文生成
の際に原文を付与する原文付与手段１１とから構成され
ている。また、前記記憶手段９は、入力された文字列の
翻訳を行なうための文法及び訳語情報を持つ辞書メモリ
９ａと、訳文生成に至るまでの処理の結果を記憶するバ
ッファメモリ９ｂと、原文付与選択手段５で用いる原文
付与知識９ｃと、単語の派生語関係を記した派生語展開
テーブル９ｄと、文書及び章や節のタイトルを記憶する
タイトル記憶手段９ｅと、付与原文選択手段５によって
選択された原文を記憶する付与原文記憶手段９ｆとを具
備している。更に、前記辞書メモリ９ａは、専門辞書用
メモリ９ａ１と、ユーザ辞書用メモリ９ａ２と、基本辞
書用メモリ９ａ３とから構成されている。また、前記原
文付与知識９ｃは、パターン知識９ｃ１と、ヒューリス
ティックス知識９ｃ２とから構成されている。

【００２２】次に、機械翻訳装置の実際の構成を図２を
用いて説明する。

【００２３】機械翻訳装置は、各部を制御するＣＰＵ１
２と、前記記憶手段の構成要素としてのメインメモリ９
と、出力手段としてのＣＲＴまたはＬＣＤからなる表示
手段８と、入力手段としてのキーボード１と、翻訳を行
う翻訳モジュール１３と、前記記憶手段の構成要素とし
ての辞書メモリ９ａと、各部を接続するバスライン１４
とから構成されている。

【００２４】翻訳モジュール１３は、図３に詳示するよ
うに、バス１４を介して入力されるソース言語を、所定
の翻訳プログラムに従って翻訳してターゲット言語とし
てバス１４に出力する翻訳ＣＰＵ１５と、翻訳ＣＰＵ１
５で実行される翻訳プログラムを格納する翻訳プログラ
ムメモリ１６と、入力されたソース言語の原文を各単語
ごとに格納するバッファＡ１７と、辞書メモリ９ａに含
まれる辞書を参照して得た各単語の品詞、訳語などの情
報を格納するバッファＢ１８と、ソース言語の構造解析
木に関する情報を格納するバッファＣ１９と、構造解析
木から変換されたターゲット言語の構造解析木を格納す
るバッファＤ２０と、ターゲット言語の構造解析木に適
切な付属語、例えば日本語ならば助詞や助動詞などを補
充して、ターゲット言語の形として整えられた文章を格
納するバッファＥ２１とを具備している。なお、翻訳Ｃ
ＰＵ１５は、図１に示したように、装飾文字処理手段２
と、辞書引き・形態素解析手段３と、構文解析手段４
と、付与原文選択手段５と、構文変換手段６と、翻訳文
生成手段７と、原文付与知手段１０と、原文付与手段１
１とを具備している。

【００２５】ここで、機械翻訳の概念について説明す
る。

【００２６】図４に示すような、様々な解析レベルがあ
り、図４の左上において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、…と、解析が進められる。機械翻訳
は、どのレべルの解析処理まで行なうかによって、大き
く次の２つに分けられる。１つは、レベルＬ６のソース
言語およびターゲット言語のどちらにも依存しない概念
である中間言語まで解析し、そこから、レベルＬ７の文
脈生成、レベルＬ３の意味生成、レベルＬ９の構文生
成、レベルＬ１０の形態素生成と生成を進めて、ターゲ
ット言語を生成していくピボット方式である。もう１つ
は、上述のレベルＬ２の形態素解析、レべルＬ３の構文
解析、レベルＬ４の意味解析およびレべル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、次に、この得られたソース言語の内部構造と同レべ
ルのターゲット言語の内部構造に変換した後、ターゲッ
ト言語を生成するトランスファー方式である。

【００２７】辞書引き、形態素解析において、辞書メモ
リ９ａの辞書が引かれ、入力された文章が各形態素列
（単語列）に分割され、この各単語に対する品詞などの
文法情報および訳語が得られ、更に時制・人称・数など
が解析される。構文解析においては、単語間の係り受け
などの、文章の構造（構造解析木）が決定される。意味
解析においては、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が判別される。文脈解析にお
いては、話題が理解され、省略や曖昧さが取り去られ
る。

【００２８】以下、図１から図９を用いて英日翻訳の動
作を説明する。ここでは、イディオムを含まない［This
is a pen.］という英文を日本語に翻訳する場合を例に
とり説明する。

【００２９】まず、読み込まれた原文は図５に示すよう
にバッファＡ１７に格納される。翻訳プログラムメモリ
１６に記憶されたプログラムに基づく翻訳ＣＰＵ１５の
制御にて、辞書引き・形態素解析手段３における処理に
おいて、バッファＡ１７に格納された原文に従って辞書
メモリ９ａの辞書を用いて各単語の訳語等の情報が得ら
れ、バッファＢ１８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に示すように格納され
る。ここで、”this"は多品詞語であるが、翻訳プログ
ラムのうちの構文解析手段４における処理において一意
に決定される。

【００３０】構文解析手段４における処理においては、
辞書メモリ９ａに格納された辞書と文法規別に従って、
各単語間の係り受け関係を示す構造解析木が例えば図７
に示すように決定され、バッファＣ１９に格納される。

【００３１】構造解析木の決定は、次のようにして決定
される。すなわら、辞書メモリ９ａの文法規別から 文 → 主部、述部 主部 → 名詞句 述部 → 動詞、名詞句 名詞句 → 代名詞 名詞句 → 冠詞、名詞 の規則が得られる。この規則は、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。以下、この規則に従って構造解析が決定される。

【００３２】翻訳プログラムのうち、構文変換手段６に
おける処理では、辞書メモリ９ａの木構造変換規則を用
いて、図７に示すように、入力された英文に対する構文
解析木の構造が、図８に示すように、日本文に対する構
文解析木に変換される。そして、得られた結果がバッフ
ァＤ２０に格納される。

【００３３】翻訳プログラムの内、翻訳文生成手段７に
おける処理では、得られた日本文字『これペンであ
る。』に適切な助詞『は』や助動詞がつけられて、図９
に示すような日本語の形にして、バッファＥ２１に格納
される。この日本文『これはペンである。』は、翻訳モ
ジュール１３から出力され、メインメモリ９に格納され
ると共に、表示装置８に表示される。

【００３４】次に、本実施例の動作を図１０及び図１１
のフローチャートに沿って説明する。なお、本実施例で
は、前後関係がある文法的な特徴を持つ単語に対して、
原文を付与する場合を説明する。

【００３５】まず、チェック単語番号が初期化（ｐ＝
０）され（ステップＳ１）、その後、チェック単語番号
がインクリメント（ｐ＝１）される（ステップＳ２）。
そして、ｐの長さが、 原文［I'll explain correct answer substitution.］ の文の長さを越えたか否かが判断され（ステップＳ
３）、ｐが文の長さを越えたと判断された場合は処理は
終了される。また、ｐが文の長さを越えていないと判断
された場合、ｐ番目の単語Ｗｐが装飾単語であるか否か
が判断され（ステップＳ４）、装飾単語でないと判断さ
れた場合、単語Ｗｐが基本辞書以外の単語か否かが判断
される（ステップＳ５）。単語Ｗｐが基本辞書以外の単
語でないと判断された場合、単語Ｗｐが後述するパター
ン中の＊か否かが判断され（ステップＳ６）、単語Ｗｐ
が図１３に示すパターン中の＊でないと判断された場
合、単語Ｗｐがヒューリスティックスを満たすか否かが
判断される（ステップＳ７）。単語Ｗｐがヒューリステ
ィックスを満たすと判断された場合、前述ステップＳ４
においてｐ番目の単語Ｗｐが装飾単語であると判断され
た場合、前述ステップＳ５において単語Ｗｐが基本辞書
以外の単語であると判断された場合、及び前述ステップ
Ｓ６において単語Ｗｐが図１３に示すパターン中の＊で
あると判断された場合、単語ＷｐまたはＷｐで始まるイ
ディオムの原文付与フラグがオンにされ（ステップＳ
８）、単語ＷｐまたはＷｐで始まるイディオムが付与原
文記憶手段９ｆに格納されていなければ格納され（ステ
ップＳ９）、上述ステップＳ２へ戻る。

【００３６】また、ステップＳ７において単語Ｗｐがヒ
ューリスティックスを満たしていないと判断された場
合、単語Ｗｐは名詞句の先頭単語か否かが判断され（ス
テップＳ１０）、単語Ｗｐが名詞句の先頭単語である場
合、単語Ｗｐは付与原文記憶手段９ｆに格納されている
か否かが判断される（ステップＳ１１）。そして、単語
Ｗｐが付与原文記憶手段９ｆに格納されている場合、前
述ステップＳ８以降の動作が行われる。また、単語Ｗｐ
が付与原文記憶手段９ｆに格納されていない場合、派生
語展開テーブル９ｄより、単語Ｗｐの派生語集合Ｄｐが
取り出される（ステップＳ１２）。それから、派生語集
合Ｄｐは空集合か否かが判断され（ステップＳ１３）、
派生語集合Ｄｐが空集合でない場合、派生語集合Ｄｐか
ら１語Ｄｐｉが取り出される（ステップＳ１４）。更
に、派生語Ｄｐｉが付与原文記憶手段９ｆに格納されて
いるか否かが判断され（ステップＳ１５）、派生語Ｄｐ
ｉが付与原文記憶手段９ｆに格納されている場合、単語
Ｗｐ＝派生語Ｄｐｉであるとされ（ステップＳ１６）、
前述ステップＳ８以降の動作が行われる。また、派生語
Ｄｐｉが付与原文記憶手段９ｆに格納されていないと判
断された場合、前述ステップＳ１３以降の動作が繰り返
される。なお、上述ステップＳ１０において単語Ｗｐが
名詞句の先頭単語でないと判断された場合及び上述ステ
ップＳ１３において派生語集合Ｄｐが空集合であると判
断された場合、ステップＳ２へ戻される。

【００３７】ここで、処理が進み、単語番号ｐ＝３の時
の処理を説明する。

【００３８】構文解析手段４で構文解析が行なわれる
と、Ｗ３［correct］で始まる単語列［correct answer
substitution］ が、後ろから前置詞句や関係節が修飾
しない名詞句であることがわかるので、バッファメモリ
９ｂに記憶しておく。

【００３９】次に、原文付与単語選択手段５に処理が移
り、単語Ｗ３［correct］まで処理が進むと、ステップ
Ｓ７では、先ほどバッファメモリ９ｂに記憶しておいた
名詞句の解析結果が図１４に示すヒューリスティックス
（知識１）を満たすのが認識できる。通常の翻訳処理だ
と、名詞句全体の訳は個々の要素を組み合わせた訳しか
出力されず、もしその語が何らかの専門用語だった場合
には、読み手には通じない可能性がある。

【００４０】そこで、ステップＳ８に移り、図７に示す
解析バッファＣ１９の［correct］で始まる単語列［cor
rect answer substitution］の箇所の原文付与フラグ
が、図１２に示すように、オンにされる。更に、付与原
文記憶手段９ｆに、図１７に示すように、原文が格納さ
れる（ステップＳ９）。その後、通常の翻訳処理が進
み、翻訳文生成手段７により翻訳文が生成される際、原
文付与手段１１が呼ばれる。

【００４１】ここで、原文付与手段１１による原文付与
処理を図１１を用いて説明する。

【００４２】最初に、訳語に対応する単語の原文付与フ
ラグがオンかどうかがチェックされ（ステップＳ２
１）、訳語に対応する単語の原文付与フラグがオンなら
ば、原文付与処理に移る。それから、既に同一文書内で
一度でも出力されているかをチェックするため、付与原
文記憶手段９ｆの「付与済」フラグが調べられる（ステ
ップＳ２２）。ここではフラグがオンでないので、別訳
付与フラグがチェックされる（ステップＳ２３）。この
別訳付与フラグもオンでないので、訳語の直後に括弧が
つけられて、原文（『訳語（原文）』）が付与される
（ステップＳ２４）。なお、本発明では、原文の表示は
訳語の直後に括弧をつけて出す形式に限定しているわけ
ではない。更に、同一文書の別の文で出現しても訳語に
原文を付与しないように、図１７に示すように、付与原
文記憶手段９ｆの「付与済」フラグがオンにされる（ス
テップＳ２７）。

【００４３】その後、翻訳文生成手段７により、その他
の訳語が生成され、翻訳文が以下のように完成される。

【００４４】『正しい回答代用（correct answer subst
itution）を説明しよう。』本来は『正解代入』が正し
いが、ユーザ用語にも専門用語にも未登録なため、上記
のような訳が出てしまうが、原文が付与されているの
で、読み手には正しく伝わる。

【００４５】次に、請求項１の機械翻訳装置の実施例に
ついて説明する。なお、装置構成は図１から図３までと
同一なので説明を省略する。本実施例では、どの辞書
（専門用語、ユーザ辞書単語、基本辞書）から検索した
単語であるか、訳語が何れかの分野特有のものであるか
によって、原文を付与する場合を説明する。

【００４６】原文［She graduated at a time of job s
carcity.］を用いて、単語番号ｐ＝７の時の処理を説明
する。

【００４７】辞書メモリ９ａに示すように、同じ辞書と
いっても、専門辞書９ａ１、ユーザ辞書９ａ２、基本辞
書９ａ３と三つに分けて格納されており、辞書引き・形
態素解析手段３による辞書引きの結果に、各単語がどの
辞書から検索されたものかが記憶されている。そこか
ら、単語Ｗ７［job］ で始まるイディオム［job scarci
ty］はユーザ辞書９ａ２から検索されたということが分
かる（ステップＳ５）。『就職難』という訳語は、その
ユーザ個人の判断で割り当てた可能性があり、原文を付
与しないと他の読み手に通じない可能性がある。

【００４８】そこで、ステップＳ５に移り、図７に示す
ように、解析バッファ１９の［jobscarcity］の箇所に
原文付与フラグが立てられ、更に、付与原文記憶手段９
ｆに原文が格納される（ステップＳ６）。

【００４９】最後に、翻訳文生成手段７により翻訳文が
生成される際、原文付与手段１１が呼ばれ、前述同様に
原文付与の訳語が生成された後、翻訳文生成手段７によ
り、その他の訳語が生成され、翻訳文が以下のように完
成される。

【００５０】『彼女は就職難（job scarcity）の時代に
卒業した。』 次に、本発明と関連のある機械翻訳装置の実施例につい
て説明する。なお、装置構成は図１から図３までと同一
なので説明を省略する。本実施例では、引用符、下線、
装飾文字などで強調された単語に対して原文を付与する
場合を説明する。

【００５１】原文［This system can "look-up" the sp
ecified word.］を用いてｐ＝５の時の処理を説明す
る。

【００５２】下線や、装飾文字（字体）などの情報はＯ
ＣＲ等の入力手段１で文書を読み込む時に検出され、装
飾文字処理手段３により該当単語列と共にバッファメモ
リ９ｂに記憶される。引用符記号は、辞書引き・形態素
解析手段３により検出され、バッファメモリ９ｂに記憶
される。

【００５３】その後、構文解析を経て、原文付与単語選
択手段５の処理により、単語Ｗ５［look-up］ まで処理
が進むと、ステップＳ４では、先ほど、バッファメモリ
９ｂに記憶しておいた情報を基に装飾単語であるかが判
定され、ステップＳ８に移り、解析バッファ１９の［lo
ok-up］ の箇所の原文付与フラグがオンにされ、更に、
付与原文記憶手段９ｆに原文が格納される（ステップＳ
６）。

【００５４】最後に、翻訳文生成手段７により翻訳文が
生成される際、原文付与手段１１が呼ばれ、前述同様に
原文付与の訳語が生成された後、翻訳文生成手段７によ
りその他の訳語が生成され、翻訳文が次のように完成さ
れる。

【００５５】『このシステムは指定された単語を探す
（look-up）ことができる。』 次に、他の本発明と関連のある機械翻訳装置の実施例に
ついて説明する。なお、装置構成は図１から図３までと
同一なので説明を省略する。本実施例では、ある特定の
文パターンに含まれる場合に、原文を付与する場合を説
明する。

【００５６】原文［That operation is called unifica
tion.］を用いてｐ＝５の時の処理を説明する。

【００５７】構文解析手段４で構文解析が行なわれる
と、入力文が［〜is called …］のパターンであること
がわかるので、バッファメモリ９ｂに記憶される。次
に、原文付与単語選択手段５に処理が移り、単語Ｗ５
［unification］まで処理が進むと、ステップＳ６で
は、バッファメモリ９ｂに記憶しておいた入力文のパタ
ーンが図１３に示すパターンに含まれ、原文付与マーク
（図１３中の＊マーク）が付られた語句に相当する［un
ification］であることが認識できる。

【００５８】次に、ステップＳ８に移り、解析バッファ
１９の［unification］ の箇所の原文付与フラグがオン
にされ、更に、付与原文記憶手段９ｆに原文が格納され
る（ステップＳ９）。

【００５９】最後に、翻訳文生成手段７により翻訳文が
生成される際、原文付与手段１が呼ばれ、前述同様に原
文付与の訳語が生成された後、翻訳文生成手段７によ
り、その他の訳語が生成され、以下のように翻訳文が完
成される。

【００６０】『その操作は単一化（unification）と呼
ばれる。』 次に、請求項２の機械翻訳装置の実施例について説明す
る。なお、装置構成は図１から図３までと同一なので説
明を省略する。本実施例では、各種タイトル（文書、章
節、図表など）に含まれる語句を基にして、原文を付与
する場合を説明する。

【００６１】 ［3.1.1 negation elimination ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・. Negation elimination rule is related with the following rule. ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・. ・・・・・・・・・・・・・・・.］ 入力文［Negation elimination rule is … ］に対する
単語書号ｐ＝１の時の処理を説明する。この入力文を処
理するまでに、その章のタイトルである［negation eli
mination］が既に翻訳処理されている。その際、図１５
に示すように、タイトルとなる原文はタイトル記憶手段
９ｅに記憶される。

【００６２】次に、入力文の単語Ｗ１［negation］のス
テップＳ７では、図１４に示すヒューリスティックス
（知識４）より、バッファメモリ９ｂに記憶されている
タイトル名詞句が一致するので、ステップＳ８に移り、
解析バッファＣ１９の［negation elimination］の箇所
の原文付与フラグがオンにされ、更に、付与原文記憶手
段９ｆに原文が格納される（ステップＳ９）。

【００６３】最後に、翻訳文生成手段７により翻訳文が
生成される際、原文付与手段１が呼ばれ、前述同様に原
文付与の訳語が生成された後、翻訳文生成手段７によ
り、その他の訳語が生成され、以下の様に翻訳文が完成
される。

【００６４】

【００６５】 ［3.1.1 否定除去・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 。

【００６６】否定除去（Negation elimination）規則
は、次の規則と関連している。

【００６７】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 。

【００６８】・・・・・・・・・・・・・・・ 。］ 次に、請求項３の機械翻訳装置の実施例について説明す
る。なお、装置構成は図１から図３までと同一なので説
明を省略する。本実施例では、上述実施例で用いた単語
またはその派生語を含む複合語に対して、原文を付与す
る場合について説明する。

【００６９】いま、［procedure ］がここまでの実施例
中の何れかの理由で、付与原文として付与原文記憶手段
９ｆに格納されていたとする。その後、 ［Logic has a procedure interpretation.］ という入力文があった時の単語番号ｐ＝４の時の処理を
説明する。

【００７０】Ｗ４［procedure ］はステップＳ４〜Ｓ７
まで全てＮＯである。また、Ｗ４は、名詞句の必要単語
ではあるが（ステップＳ１０）、原文訳語メモリ９ｅに
格納されていないので（ステップＳ１１）、次に、図１
６に摸式的に示す派生語展開テーブル９ｄから［proced
ure ］の派生語が取り出される（ステップＳ１２）。

【００７１】その内の一つ（ステップＳ１４）に［proc
edure ］があり、これが原文訳語メモリ９ｅに含まれる
（ステップＳ１５）ので、ステップＳ８に移り、解析バ
ッファＣ１９の［procedure interpretation］の箇所の
原文付与フラグがオンにされ、更に、付与原文記憶手段
９ｆに原文が格納される（ステップＳ９）。

【００７２】最後に、翻訳文生成手段７により翻訳文が
生成される際、原文付与手段１１が呼ばれ、前述同様に
原文付与の訳語が生成された後、翻訳文生成手段７によ
り、その他の訳語が生成され、以下のように翻訳文が完
成される。

【００７３】『論埋には手続き的な解択（procedure in
terpretation）がある。』次に、請求項４の機械翻訳装
置の実施例について説明する。なお、装置構成は図１か
ら図３までと同一なので説明を省略する。本実施例で
は、他の可能な訳語も付与する場合を説明する。

【００７４】原文［She graduated at a time of job s
carcity.］を用いて、単語番号ｐ＝７の時の処理を説明
する。

【００７５】辞書メモリ９ａに示すように、同じ辞書と
いっても、専門辞書９ａ１、ユーザ辞書９ａ２、基本辞
書９ａ３と三つに分けて格納されており、辞書引き・形
態素解析手段３による辞書引きの結果に、各単語がどの
辞書から検索されたものかが記憶されている。そこか
ら、単語Ｗ７［job］ で始まるイディオム［job scarci
ty］はユーザ辞書９ａ２から検索されたということが分
かる（ステップＳ５）。『就職難』という訳語は、その
ユーザ個人の判断で割り当てた可能性があり、原文を付
与しないと他の読み手に通じない可能性がある。

【００７６】そこで、ステップＳ５に移り、図７に示す
ように、解析バッファＣ１９の［job scarcity］の箇所
の原文付与フラグがオンにされ、更に、付与原文記憶手
段９ｆに原文が格納される（ステップＳ６）。

【００７７】最後に、翻訳文械手段７により翻訳文が生
成される際、原文付与手段１１が呼ばれ、前述同様に原
文付与の訳語が生成される。但し、［job scarcity］の
訳語『就職難』がユーザ辞書の訳語であるので、別訳付
与フラグが付られる。このため、ステップＳ２３ではス
テップＳ２５に分岐され、基本辞書の名詞連続後として
の訳語『仕事不足』も原文の更に後ろに付与される。そ
の後、翻訳文生成手段７により、その他の訳語が生成さ
れ、翻訳文が以下のように完成される。

【００７８】『彼女は就職難（job scarcity、仕事不
足）の時代に卒業した。』 次に、機械翻訳装置の他の実施例について説明する。な
お、装置構成は図１から図３までと同一なので説明を省
略する。本実施例では、ある範囲の文章内で２度目の原
文付与が抑制される例を説明する。

【００７９】原文［That operation is called unifica
tion. Unification does not always succeed.］ を用いてｐ＝５の時の処理を説明する。

【００８０】構文解析手段４で構文解析が行なわれる
と、入力文が［〜is called …］のパターンであること
がわかるので、バッファメモリ９ｂに記憶される。次
に、原文付与単語選択手段５に処理が移り、単語Ｗ５
［unification］ まで処理が進むと、ステップＳ６で
は、バッファメモリ９ｂに記憶しておいた入力文のパタ
ーンが図１３に示すパターンに含まれ、原文付与マーク
（図１３中の＊マーク）が付られた語句に相当する［un
ification］ であることが認識できる。

【００８１】次に、ステップＳ８に移り、解析バッファ
Ｃ１９の［unification］ の箇所の原文付与フラグがオ
ンにされ、更に、付与原文記憶手段９ｆに原文が格納さ
れる（ステップＳ９）。

【００８２】そして、翻訳文生成手段７により第１文の
翻訳文が生成される際、原文付与手段１が呼ばれ、前述
同様に原文付与の訳語が生成された後、翻訳文生成手段
７により、その他の訳語が生成され、以下のように第１
番目の文の翻訳文が完成される。

【００８３】『その操作は単一化（unification）と呼
ばれる。』 次に第２番目の文の処理が行われる。この時、原文付与
単語選択手段５では上述した処理と同じ処理が施され、
［unification ］の箇所の原文付与フラグがオンにされ
る。なお、付与原文記憶手段９ｆには既に格納されてい
るので、格納されない。最後に、翻訳文生成手段７によ
り翻訳文が生成される際、原文付与手段１１が呼ばれる
が、付与済フラグがオンなので（ステップＳ２２）、ス
テップＳ２６に移り、『訳語』のみが出力されて終了す
る。その後、翻訳手段７により、その他の訳語が生成さ
れ、以下のように翻訳文が完成される。

【００８４】『その操作は単一化（unification）と呼
ばれる。

【００８５】単一化は必ず成功するとは限らない。』 次に、機械翻訳装置の他の実施例について説明する。な
お、装置構成は図１から図３までと同一なので説明を省
略する。本実施例では、原文を付与する基準（知識）を
利用者が選択できる場合を説明する。翻訳処時または他
の翻訳環境やモード設定などと同時に呼ばれる原文付与
知識選択手段１０では、図１３、図１４に示したような
原文付与知識と、上述請求項７、８の機械翻訳装置の実
施例で示した「別訳表示」「２度目抑制」のモードが一
覧される。そこでユーザはマウスでクリックすることで
それぞれの知識を使うかどうかを選択する。例えば、図
１４の知識３が「使用しない」と選択されると、上述し
た請求項５の機械翻訳装置の実施例の翻訳結果は、 ［3.1.1 否定除去・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 。

【００８６】否定除去規則は、次の規則と関連してい
る。

【００８７】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 。

【００８８】・・・・・・・・・・・・・・・ 。］ と原文が付与されない形に変わる。

【００８９】

【発明の効果】請求項１の機械翻訳装置によれば、予め
設定された知識に基づき訳出された語に原文を付与すべ
きか否を判定する選択手段を備える。また、選択手段に
より、入力文中の単語が専門用語、ユーザ辞書単語また
は基本辞書の内の何れかの辞書から検索した単語である
かによって、原文が付与されるべきであると判断され
る。これにより、翻訳文の中に原文を特定の形式で付与
でき、利用者の手を煩わせることなく、原文がもつ微妙
な意味を正確に翻訳結果に残すことができる。

【００９０】請求項２の機械翻訳装置によれば、選択手
段により、文書並びに章や節のタイトルと同じ語句に対
して原文が付与されるべきであると判断される。これに
より、翻訳文の中に原文を特定の形式で付与でき、利用
者の手を煩わせることなく、原文が持つ微妙な意味を正
確に翻訳結果に残せる。

【００９１】請求項３の機械翻訳装置によれば、前記選
択手段により、原文を付与すべきと判断された語句また
は派生語を含む複合語に対しても原文が付与されるべき
であると判断される。これにより、翻訳文の中に原文を
特定の形式で付与でき、利用者の手を煩わせることな
く、原文が持つ微妙な意味を正確に翻訳結果に残せる。

【００９２】請求項４の機械翻訳装置によれば、付与原
文選択手段により、入力文中の単語が専門用語、ユーザ
辞書単語、基本辞書等の複数の辞書から検索できた単語
であるか、選択した訳語が所定分野特有のものであるか
によって、原文が付与されるべきであると判断された場
合に、訳語に原文だけでなく別の辞書及び所定分野の訳
語が付与される。これにより、翻訳文の中に原文と別の
訳語を特定の形式で付与でき、利用者の手を煩わせるこ
となく、原文が持つ微妙な意味を正確に翻訳結果に残せ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の機械翻訳装置の構成を示すブロック
図である。

【図２】この発明の機械翻訳装置の構成を示すブロック
図である。

【図３】この発明の機械翻訳装置の翻訳モジュールの構
成を示すブロック図である。

【図４】機械翻訳の概念を模式的に示す図である。

【図５】この発明の機械翻訳装置のバッファＡの格納内
容を模式的に示す図である。

【図６】この発明の機械翻訳装置のバッファＢの格納内
容を模式的に示す図である。

【図７】この発明の機械翻訳装置のバッファＣの格納内
容を摸式的に示す図である。

【図８】この発明の機械翻訳装置のバッファＤの格納内
容を摸式的に示す図である。

【図９】この発明の機械翻訳装置のバッファＥの格納内
容を模式的に示す図である。

【図１０】本発明の付与原文単語選択処理を示すフロー
チャート図である。

【図１１】本発明の原文付与処理を示すフローチャート
図である。

【図１２】原文付与フラグが振られたバッファＣの格納
内容を摸式的に示す図である。

【図１３】原文付与知識（パターン）を模式的に示す図
である。

【図１４】原文付与知識（ヒューリスティックス）を模
式的に示す図である。

【図１５】本発明のタイトル記憶手段を摸式的に示す図
である。

【図１６】本発明の派生語語展開テーブルを模式的に示
す図である。

【図１７】本発明の付与原文記憶手段を摸式的に示す図
である。

【図１８】従来の機械翻訳装置の構成を示すブロック図
である。

【符号の説明】

1 入力手段 2 装飾文字処理手段 3 辞書引き・形態素解析手段 4 構文解析手段 5 付与原文選択手段 6 構文変換手段 7 翻訳文生成手段 8 出力手段 9 記憶手段 9a 辞書メモリ 9a1 専門辞書用メモリ 9a2 ユーザ辞書用メモリ 9a3 基本辞書用メモリ 9b バッファメモリ 9c 原文付与知識 9c1 パターン 9c2 ヒューリスティックス 9d 派生語展開テーブル 9e タイトル記憶手段 9f 付与原文記憶手段 10 原文付与知識選択手段 11 原文付与手段 13 翻訳モジュール

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の言語で書かれた文書を別の言語に
   翻訳する機械翻訳装置であって、どの訳語に原文を挿入
   すべきかを示した原文付与知識を記憶する原文付与知識
   記憶手段と、前記知識を基に付与すべきと判断した原文
   を選択・記憶する付与原文選択手段と、前記付与すべき
   と判断した原文を記憶しておく付与原文記憶手段と、翻
   訳文生成の際に選択・記憶された原文には訳語の直後に
   原文を生成する原文付与手段とを備え、前記付与原文選
   択手段が、入力文中の単語が専門辞書、ユーザ辞書また
   は基本辞書の内の何れかの辞書から検索した単語である
   かによって、原文を付与すべきであると判断することを
   特徴とする機械翻訳装置。
2. 【請求項２】 文書並びに章や節のタイトルを記憶する
   タイトル記憶手段を備え、前記付与原文選択手段が、前
   記タイトル記憶手段に記憶された文書並びに章や節のタ
   イトルと同じ語句に対して原文を付与すべきであると判
   断する請求項１に記載の機械翻訳装置。
3. 【請求項３】 単語の派生語を記憶した派生語展開テー
   ブルを備え、前記付与原文選択手段が、原文を付与すべ
   きと判断された語句または前記派生語展開テーブルに記
   憶された派生語を含む複合語に対して原文を付与すべき
   であると判断する請求項１または請求項２に記載の機械
   翻訳装置。
4. 【請求項４】 前記付与原文選択手段が、入力文中の単
   語が専門辞書、ユーザ辞書、基本辞書の複数の辞書から
   検索できた単語であるか、選択した訳語が所定分野特有
   のものであるかによって、原文を付与すべきであると判
   断した場合に、訳語に原文だけでなく別の辞書及び所定
   分野の訳語をも付与する請求項１に記載の機械翻訳装
   置。