JPH0225215B2

JPH0225215B2 -

Info

Publication number: JPH0225215B2
Application number: JP57212024A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Kushima
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1982-12-02
Filing date: 1982-12-02
Publication date: 1990-06-01
Also published as: JPS59103171A

Description

【発明の詳細な説明】 (A) 発明の技術分野本発明は機械翻訳装置、特に電子計算機によつ
て入力原文を翻訳して出力する装置であつて、入
力原文中に現われる１つの単語に対する訳語が複
数個ある場合に、最も適切な訳語を比較的簡易に
選出できるようにした機械翻訳装置に関するもの
である。

(B) 技術の背景と問題点第１図は一般的な機械翻訳装置の構成例を示
す。

機械翻訳装置においては、自然言語をデジタル
情報として入力し、例えば英語から日本語、日本
語から英語というように自動翻訳して結果を出力
する。第１図において、制御部１は命令をフエツ
チして実行し、機械翻訳装置全体を制御するもの
である。入力部２から入力された翻訳対象となる
原文は、単語分割部３によつて各単語に分割され
る。分割された各単語について、辞書検索部４
は、磁気デイスク装置９等に予め用意された単語
辞書１０を検索する。単語辞書１０には、翻訳さ
れる言語の各単語について、その属性、訳語等が
登録されている。次に、構文解析部５は、検索結
果に従つて、主部・述部等の構文を解析する。語
順決定部６は、その解析結果に基づいて、単語を
訳語に変換した場合に、その訳語を並べる順序を
決定する。訳語選択部７は、原文中の各単語に対
応する訳語が複数個ある場合に、その中の１つを
選択するものである。出力部８は、訳語選択部７
が選択した訳語を、語順決定部６が決定した語順
に従つて並べ、訳文を作成して出力する。

本発明は、特に上記訳語選択の部分に関連して
いる。例えば、「function」という言葉を日本語
に訳す場合に、「機能」と訳さなければならない
ときもあるし、「関数」と訳さなければならない
ときもある。従来の機械翻訳装置は、このように
ある単語に複数の訳語が考えられるときに、次の
ような方式によつて、訳語を選択するようにされ
ていた。

第１の方式は、翻訳対象の単語に対応する複数
の訳語を出力し、人間が選択するものである。し
かし、この方式によれば、人手がかかるため、自
動翻訳という機械翻訳の目的に反することとな
る。第２の方式は、例えば数学の分野、スポーツ
の分野、…というように翻訳対象の原文が用いら
れている分野毎に、別々の単語辞書を用意するも
のである。この方式によれば、複数の単語辞書を
用意しなければならず、煩雑となるだけでなく、
例えば、新聞記事を翻訳する場合など、翻訳対象
の分野を予め知り得ないことが多く、使用できる
範囲が限られてしまう。他の方式として、いわゆ
る知識ベースを用いた高度の意味処理による選択
方式が研究されている。しかし、この方式は計算
機の処理量が極めて大きくなるため、大規模なシ
ステムでなければ利用することができないという
問題がある。

(C) 発明の目的と構成本発明は上記問題点の解決を図り、高度の意味
処理を用いることなく、適切な訳語を迅速に選択
する機械翻訳装置を提供することを目的としてい
る。そのため、本発明は、単語辞書に登録される
単語と、その単語に対応する各訳語のそれぞれに
ついて、その単語または訳語が用いられる各分野
との適合性を強さとして示す単語分野ベクトルま
たは訳語分野ベクトルを付与し、原文に現われる
単語の単語分野ベクトルを合成することによつて
得られる対象分野ベクトルと、各訳語分野ベクト
ルとの比較によつて、最も一致する訳語分野ベク
トルをもつ訳語を選出するようにしたものであ
る。すなわち、本発明の機械翻訳装置は、原文を
入力して、該入力原文を各単語に分割し、単語辞
書に登録された原文単語に対応する訳語を抽出し
て、訳文を構成し出力する機械翻訳装置におい
て、上記単語辞書は、各登録単語毎に予め定めら
れた分野の個数を次元とし、当該単語と上記各分
野との適合度をそれぞれ成分とする単語分野ベク
トル情報を保持するとともに、上記登録単語の各
訳語毎に、上記単語分野ベクトルに対応するベク
トルであつて当該訳語と上記各分野との適合度を
成分とする訳語分野ベクトル情報を保持し、翻訳
対象の単語群から得られる複数の上記単語分野ベ
クトルを合成して対象分野ベクトルを生成する合
成部と、該合成部によつて合成された対象分野ベ
クトルと１つの単語に対する複数の上記各訳語分
野ベクトルとを比較し、最も類似する訳語分野ベ
クトルを有する訳語を当該単語の訳語として決定
する訳語選択部とをそなえたことを特徴としてい
る。以下図面を参照しつつ説明する。

(D) 発明の実施例第２図は本発明に係る単語辞書の構成例、第３
図および第４図は分野ベクトルについての説明
図、第５図は本発明の一実施例構成を示す。

単語辞書は、翻訳対象となる原言語の各単語
と、それに対応する訳語とが、予め登録されて記
憶されているもので、１つの単語については、例
えば第２図図示のようなフイールド構成を持つ。
キー１０―１は、原言語の単語についての文字コ
ード列等によるキー情報をもつ。属性フイールド
１０―２には、その単語の品詞種別等一般的な単
語情報が格納される。単語分野ベクトル・フイー
ルド１０―３には、後に詳述する如く、その単語
が使用される各分野との適合度を示すベクトル情
報が格納される。訳語フイールド１０―４には、
キー１０―１に対応する訳語が、その単語の訳語
として適当な訳語数の分だけ格納される。さら
に、訳語分野ベクトル・フイールド１０―５に
は、その各訳語ごとに、その訳語が用いられる各
分野との適合度を示すベクトル情報が登録時に設
定される。

単語分野ベクトル、訳語分野ベクトルおよび後
述する対象分野ベクトルは、第３図に示す要素を
もつ。ベクトルの次元は、広く言葉が用いられる
分野を分類し、あり得る分野の個数を次元とする
よう定められる。そして、ベクトルの各要素は、
例えば先頭の第１分野は「数学」の分野、第２分
野は「スポーツ」の分野というように、各ベクト
ルに共通に分野の内容が定められる。

例えば「reactor」という英語の単語を、日本
語に訳す場合、ある場合には「原子炉」と訳すの
が適当であるし、ある場合には「反応器」と訳さ
なければならないときがある。一般に、原子力工
学の分野では、「原子炉」と訳すのが適当で、化
学の分野では、「反応器」と訳したほうが適当な
場合が多いであろう。このような場合に、
「reactor」の単語に対する訳語「原子炉」につい
ての訳語分野ベクトルは、原子力工学の分野の成
分が大きな値を持つように定められる。一方、訳
語「反応器」についての訳語分野ベクトルは、化
学の分野の成分が大きな値を持つようにされる。

単語分野ベクトルについても、同様にそれぞれ
の分野との適合度が、各成分の値として定められ
る。例えば、「that」とか「this」等といつた特
色のないすべての分野に共通に用いられる言葉
は、どのベクトル成分にも小さな値が割り当てら
れる。ｎ個の分野に分類されているとすると、例
えば第４図図示の如く、ｎ次元ベクトル空間にお
いて、分野ベクトル〓が与えられることとなる。
すなわち、１つの分野ベクトル〓は、方向と強さ
とを持ち、用いられる分野との関連において、単
語または訳語の個性を示すと考えてよい。

次に、第５図を参照し、これらの分野ベクトル
に基づいて訳語を決定する本発明の一実施例構成
を説明する。

第５図において、符号２ないし１０は第１図に
対応し、１１は翻訳対象の原文に現われる単語に
ついての単語分野ベクトルを合成して、対象分野
ベクトルを生成する分野ベクトル合成部、１２は
対象分野ベクトルと各訳語分野ベクトルとについ
て、内積を演算する内積演算部、１３は内積演算
結果を比較する比較部、１４は比較結果に基づい
て訳語を決定して抽出する訳語決定部、２０は入
力バツフア、２１は原文の単語データ、２２はバ
ツフア、２３はベクトル加算器、２４は対象分野
ベクトル・レジスタ、２５は切換処理命令群、２
６は内積演算命令群、２７は最大値検出命令群、
２８は訳語抽出命令群、２９は出力バツフアを表
わす。

入力部２は入力バツフア２０に翻訳対象の原文
を入力する。単語分割部３は入力した原文を、例
えばスペース・データに従つて、単語に分割す
る。辞書検索部４は、分割した各単語について、
単語辞書１０を検索し、例えば第２図に示したよ
うな単語情報をバツフア２２に読み出す。この単
語情報をもとに、構文解析部５は構文を解析し、
語順決定部６は訳語が選択された場合の訳語の語
順を決定する。以上の処理は従来と同様でよい。

分野ベクトル合成部１１は、バツフア２２に用
意された各単語の単語分野ベクトル〓を、ベクト
ル加算器２３によつて、順次加算し、結果を対象
分野ベクトル・レジスタ２４に格納する。なお、
加算にあたつてオーバーフローが生じないように
適当な係数が掛けられる。例えば、対象分野ベク
トルを〓、原文の単語数をｍ、第ｉ番目の単語分
野ベクトルを〓(i)とすると、対象分野ベクトル・
レジスタ２４に格納される対象分野ベクトル〓は
次のようになる。

〓＝１／ｍ_n 〓ⁱ⁼¹ (i) この対象分野ベクトル〓は、翻訳対象の原文が
現に用いられている分野の特徴を示していると考
えてよい。

訳語選択部７は、まず内積演算部１２を起動す
る。内積演算部１２は、切換処理命令群２５によ
つて、バツフア２２から、１つの単語について複
数の訳語がある場合に、その各訳語の訳語分野ベ
クトルを読み出して、内積演算命令群２６に与え
る。内積演算命令群２６によつて、対象分野ベク
トル・レジスタ２４の対象分野ベクトル〓と各訳
語分野ベクトルとの内積演算が行われる。例え
ば、第ｉ番目の単語の第ｊ番目の訳語分野ベクト
ルを〓_j(i)で表わすと、ベクトルの内積〓・〓_j(i)
が、ｊ＝１，２，…ｋ（ｋは訳語数）のそれぞれ
について、算出される。この内積の大きさは、各
訳語分野ベクトル〓_j(i)と対象分野ベクトル〓と
の一致の程度を示すことは言うまでもない。

比較部１３は、最大値検出命令群２７によつ
て、上記各内積〓・〓_j(i)を比較し、最大の値を
もつものを検出する。訳語決定部１４は、訳語抽
出命令群２８によつて、対象分野ベクトルとの内
積が最大となる訳語分野ベクトル〓_j0(i)に対応す
る訳語T_j0(i)を、当該単語の訳語とし、出力バツ
フア２９にその訳語のコードを設定する。訳語選
択部７は、原文のすべての単語について、同様に
処理を繰り返し、すべての訳語について抽出でき
たならば、出力部８を呼び出す。出力部８は、出
力バツフア２９上の翻訳結果を、例えば、ライン
プリンタ等に印字出力する。

上記分野ベクトル合成部１１において、単語分
野ベクトルを合成する場合、原文の１センテンス
毎に合成してもよいし、また、例えば対象分野ベ
クトル・レジスタ２４の内容を各センテンス毎に
クリアしないようにし、合成の範囲を一連の文章
または所定個数の単語群となるようにしてもよ
い。なお、単語辞書１０に登録する単語分野ベク
トルおよび各訳語の訳語分野ベクトルは、単語辞
書１０の作成時に、例えば経験によつて適当な値
が定められ設定されるが、学習によつてさらに適
当な値に更新されるようにしてもよい。

(E) 発明の効果以上説明した如く本発明によれば、高度の意味
処理を行うことなく、比較的少ない計算機処理時
間とメモリとを使用するだけで、多義語の訳語の
選択が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は一般的な機械翻訳装置の構成例、第２
図は本発明に係る単語辞書の構成例、第３図およ
び第４図は分野ベクトルについての説明図、第５
図は本発明についての一実施例構成を示す。図中、７は訳語選択部、１０は単語辞書、１１
は分野ベクトル合成部、１２は内積演算部、１３
は比較部、１４は訳語決定部を表わす。

Claims

【特許請求の範囲】

１原文を入力して、該入力原文を各単語に分割
し、単語辞書に登録された原文単語に対応する訳
語を抽出して、訳文を構成し出力する機械翻訳装
置において、上記単語辞書は、各登録単語毎に予
め定められた分野の個数を次元とし、当該単語と
上記各分野との適合度をそれぞれ成分とする単語
分野ベクトル情報を保持するとともに、上記登録
単語の各訳語毎に、上記単語分野ベクトルに対応
するベクトルであつて当該訳語と上記各分野との
適合度を成分とする訳語分野ベクトル情報を保持
し、翻訳対象の単語群から得られる複数の上記単
語分野ベクトルを合成して対象分野ベクトルを生
成する合成部と、該合成部によつて合成された対
象分野ベクトルと１つの単語に対する複数の上記
各訳語分野ベクトルとを比較し、最も類似する訳
語分野ベクトルを有する訳語を当該単語の訳語と
して決定する訳語選択部とをそなえたことを特徴
とする機械翻訳装置。