JPH02165378A - 機械翻訳システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、日本語を所定の翻訳言語に自動的に翻訳する
機械翻訳システムに関する。

［従来の技術］ 近年、コンピュータや通信技術の発展に伴い、あらゆる
分野において国際間の情報交換が極めて活発になってき
ている。様々な経済活動が地球規模で行われるようにな
ってきた今日、国際コミニュケーションの重要性は益々
高まってきている。

このような状況の下、コンピュータを用いて日英間の翻
訳を自動的に行うシステムの開発が望まれ、これまで種
々の機械翻訳システムが開発されてきている。

従来の日本語を英語に翻訳する機械翻訳システムとして
は１文脈自由文法や依存文法等に基づいて原文の組立て
を解析する意味トランスファ方式が主流となっている。

［発明が解決しようとする課題］ 従来の機械翻訳システムにおいては、上述の如く文脈自
由文法や格関係に基づく構文解析規則によって原文の組
立てを解析するが、この方式では文体毎に構文解析規則
を必要としかつ同じ意味の文でも語順が異なればそれぞ
れに異なる規則が必要であるため、構文解析規則の数が
無数となる。

しかし、現実にはあらゆる文体に応じて無数の構文解析
規則を用意するのは不可能であることから、実際に翻訳
処理を行うときは、前編集処理を行って原文を変形した
上で構文解析処理等を行っている。このように従来の方
式では、翻訳の際に前編集処理等の手間が必要となるた
め処理効率が悪いといった欠点があった。

［課題を解決するための手段］ 上記従来の課題を解決する本発明は、入力された原文を
単語に分割し、該単語に単語の持つ文法情報及び意味情
報を付加する形態素解析処理と、上記形態素解析処理に
より分割された単語相互の係り受け構造を上記文法情報
と意味情報及び解析規則に従って解析し、上記原文の解
析木を生成する構文解析処理と、構文解析による解析木
を翻訳言語が生成可能な解析木に変換する構文変換処理
と、翻訳言語への生成規則に基づき翻訳文を生成する生
成処理と、生成された翻訳文の各単語を付加情報に基づ
き語形変化させる形態素合成処理とからなる機械翻訳シ
ステムにおいて、上記構文解析処理は、係られる語と係
る語の品詞の組み合わせに応じて解析規則を記述した品
詞マトリックステーブルから単語相互の組み合わせに対
応する規則を取り出し係り受け（修飾被修飾関係）の有
無を判別する処理と、係り受けが成立した単語を部分解
析木として順次スタックする処理と、スタックされた部
分解析木から上記原文に対応する解析木を出力する処理
からなることを特徴とする。

［実施例］ 以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説
明する。

第１図は本発明による機械翻訳システムの機能ブロック
図である。

本機械翻訳システムは、翻訳処理部ｌと、翻訳処理用の
内部データ部２と、翻訳処理用の外部データ部３とで構
成されている。また、内部データ部２は品詞マトリック
ステーブル２１と品詞間連接テーブル２２を有し、外部
データ部３は日本語辞占部３１と交換辞書部３２と生成
規則部３３を有してなる。

上記翻訳処理部１は、形態素解析部１１と、構文解析部
１２と、構文変換部１３と、文生成部１４と、形態素合
成部１５からなる。

上記形態素解析部１１は、第２図のフローチャートに示
すように入力された日本文を単語に分、！スし、該単語
に単語の持つ文法情報及び意味情報を付加する形態素解
析処理Ｓｔを行なう、構文解析部１２は、上記形態素解
析処理Ｓｔにより分。

割された単語相互の係り受け（修飾被修飾関係）構造を
上記文法情報と意味情報及び解析規則に従って解析し、
上記日本文の解析木を生成する構文解析処理Ｓ３を行な
う、構文変換部１３は、構文解析結果から日本文を英文
の構造に変換する構文変換処理Ｓ５を行なう。文生成部
１４は、英文への生成規則に基づき英文を生成する文生
成処理Ｓ７を行ない、形態素合成部１５は、生成された
英文の各単語を付加情報に基づき語形変化させる形態素
合成処理部Ｓ９を行なう、これによって日本文から英文
への翻訳を行う。

次に具体的な翻訳処理例を挙げて各処理内容を詳しく解
説する。

“私は、新宿で本を買った。”という日本文を英文に翻
訳する場合、まず形態素解析部１１の形態素解析処理Ｓ
１において上記原文を次にように単語に分割する。

私／は／新宿／で／木／を／買つ／た。／その際１例え
ば“私は”を１つの単語として区切った場合、′私は”
という語の活用の有無を内部データ部２の品詞間連接テ
ーブル２２と外部データ部３の第３図に示す構成の日本
語辞書部３１を参照することによって判別する。この場
合“私は”は無活用であるから、さらに形態素解析処理
が行われ“私”と“は”に分割される。

ここで、本システムの日本語辞書部３１には、図示の如
く各単語の品詞、意味素性、格等の文法情報及び意味情
報が登録されている。分割された各単語には、上記日本
語辞書部３１からその単語の文法情報及び意味情報が付
加され、次の構文解析部１２の構文解析処理Ｓ３に移さ
れる。

構文解析部１２の構文解析処理Ｓ３では、まず第１に上
記分割して得た単語を２語づつ取り出して係り受けの判
別を行う、この係り受けの判別は、係られる語と係る語
の品詞の組み合わせに応じて解析規則を記述した内部デ
ータ部２の品詞マトリックステーブル２１に基づいて行
う。即ち、取り出した２つ単語相互の組み合わせに対応
する規則を品詞マトリックステーブル２１から取り出し
係り受けが成立するかどうかを判別する。上記品詞マト
リックステーブル２１には、最大品詞の数の２乗に相当
する数の規則が規定されている。

なお、２つの単語は、文頭から順に選択するものとする
。これは、日本語においては、原則として文の後方にあ
る語が前方にある語に係ることはないことによる。

上記具体例の場合、まず文頭から順に“私”（代名詞）
と“は”　（格助詞）を取り出し、第４図に示すような
構成の品詞マトリックステーブル２１を読む、ここでは
、代名詞の“私”が係る語で格助詞の“は”が係られる
語であるから、品詞マトリックステーブル２１の対応す
る組み合わ仕位置から規則Ａを読出す。ここで、規則Ａ
には、例えば“代名詞が格助詞に係る”と規定されてお
り、これにより係り受けが成立することが判断される０
次に、“は”と“新宿”　（名詞）を取り出し、品詞マ
トリックステーブル２１を読むと規則Ｃを得る。ここで
、規則Ｃには、“係り受けが成立しない”と規定されて
おり、上記２語の取り出しは無視される。

構文解析処理Ｓ３では、第２に係り受けが成立した２つ
の単語を部分解析木として順次スタック５に格納してい
く。例えば、上記“私”と“は”では、係り受けが成立
したので、第５図（ａ）のように部分解析木を生成して
スタック５に入れる。

このスタック５には、後入れ先出し型のスタックが用い
られている。また、′新宿”と“で”　（格助詞）の組
み合わせ及び“木″　（名詞）と“を”（格助詞）の組
み合わせで係り受けが成立するので、第５図（ｂ）及び
第５図（Ｃ）に示すようにそれぞれの２語で部分解析木
を生成し順次スタック５に入れる。

“を”　（格助詞）と“買う”　（動詞）の２語を取り
出し品詞マトリックステーブル２１を読むと、対応する
規則Ｂには、例えば“動詞の格スロットにある連結語及
び意味素と、係ろうとしている格助詞及びその下の名詞
の意味素が一致するなら係る”と規定されている。本例
では、日本語辞書部３１の“買う”の格スロットにある
連結語が“を”で、意味素が“商品”であり、かつ係ろ
うとしている格助詞が“を”でかつその下の名詞“本”
の意味素が“商品”であるから、上記規則を満足する。

この結果、“を”と“買う”で係り受けが成立すること
が判別され、その部分解析木がスタック５に格納される
。

最後に、構文解析処理Ｓ３では、スタック５に格納され
た部分解析木から原文の日本文に対応する第６図（ａ）
に示すような解析木を生成して出力する。

構文変換部１３の構文変換処理Ｓ５では、構文解析部１
２から出力された解析木を翻訳言語である英語の解析木
に変換する。その際、日本語に対応する英語への近き換
えを行う、英語への置き換えは、外部データ部３の変換
辞書部３２を参照してなされる。構文変換処理Ｓ５によ
り変換された解析木を第６図（ｂ）に示す。

文生成部１４の文生成処理Ｓ７では、上記英語が生成可
能な解析木を１次元列に並べ換えて英文（Ｉ　ｂｕｙ　
ａ　ｂｏｏｋ　ｉｎ　５ｉｎｊｙｕｋｕ　）を生成する
。その際、外部データ部３の生成規則部３３を参照する
。

また、形態素合成部１５の形態素合成処理Ｓ９では、生
成された英文の各単語を活用情報（動詞の過去形１名詞
の複数形等）に基づき語形変化させて最終的な翻訳結果
（Ｉ　ｂｏｕｇｈｔ　ａ　ｂｏｏｋｉｎ　５ｉｎｊｙｕ
ｋｕ　）を出力する。

なお、上記実施例では日本文を英文に翻訳する場合を説
明したが、翻訳言語については英語に限らずフランス語
やロシア語などの言語への翻訳にも本発明を適用するこ
とができる。

［発明の効果１ 以上説明したように本発明によれば、構文解析処理は、
係られる語と係る語の品詞の組み合わせに応じて解析規
則を記述した品詞マトリックステーブルから単語相互の
組み合わせに対応する規則を取り出し係り受けの有無を
判別する処理と、係り受けが成立した単語を部分解析木
として順次スタックする処理と、スタックされた部分解
析木から上記原文に対応する解析木を出力する処理から
なるため、構文解析を行うための規則が最大品詞の２乗
の数で済むため、これまでのように前編集処理を行う必
要がなくなり、あらゆる文体の日本文を効率よく翻訳処
理できるようになる。

【図面の簡単な説明】 第り図は本発明による機械翻訳システムのａｆ駈ブロッ
ク図、 第２図は本発明による機械翻訳システムの翻訳処理の流
れを示すフローチャート、 第３図は日本語辞書部の内容を示す図、第４図は品詞マ
トリックステーブルの内容を示す図、 第５図（ａ）〜（ｃ）は部分解析木をスタックに格納し
た状態を示す図、 第６図（ａ）は構文解析処理によって出力される解析木
を示す図、 第６図（ｂ）は構文変換処理により生成される解析木を
示す図である。 ｌ：翻訳処理部　　　　　　２：内部データ部３：外部
データ部 ｌｌ：形態素解析部　　　　１２：構文解析部１３：構
文変換部　　　　　１４：文生成部１５：形態素合成部 ２に品詞マトリックステーブル ３１：日本語辞書部　　　　３２：変換辞書部３３：生
成規則部 Ｓｌ：形態素解析処理　　　Ｓ２：構文解析処理Ｓ３：
構文変換処理　　　　Ｓ４：英文生成処理Ｓ５：形態素
合成処理

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力された原文を単語に分割し、該単語に単語の持つ文
   法情報及び意味情報を付加する形態素解析処理と、 上記形態素解析処理により分割された単語相互の係り受
   け構造を上記文法情報と意味情報及び解析規則に従って
   解析し、上記原文の解析木を生成する構文解析処理と、 構文解析による解析木を翻訳言語が生成可能な解析木に
   変換する構文変換処理と、 翻訳言語への生成規則に基づき翻訳文を生成する生成処
   理と、 生成された翻訳文の各単語を付加情報に基づき語形変化
   させる形態素合成処理とからなる機械翻訳システムにお
   いて、 上記構文解析処理は、係られる語と係る語の品詞の組み
   合わせに応じて解析規則を記述した品詞マトリックステ
   ーブルから単語相互の組み合わせに対応する規則を取り
   出し係り受け（修飾被修飾関係）の有無を判別する処理
   と、係り受けが成立した単語を部分解析木として順次ス
   タックする処理と、スタックされた部分解析木から上記
   原文に対応する解析木を出力する処理からなることを特
   徴とする機械翻訳システム。