JPH02281373A

JPH02281373A - 機械翻訳装置におけるハイフン生成方法

Info

Publication number: JPH02281373A
Application number: JP1104236A
Authority: JP
Inventors: Hidezo Kugimiya; 釘宮　秀造; Youji Fukumochi; 福持　陽士; Ichiko Nakamura; 中村　いち子; Noriyuki Hirai; 平井　徳行; Hitoshi Suzuki; 等鈴木
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1989-04-24
Filing date: 1989-04-24
Publication date: 1990-11-19

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〉本発明は機械翻訳装置のハイフン生成方法に関し、特に
ハイフンによって合成された単語を翻訳することに対し
て好適に実施される。

〈従来技術〉従来、機械翻訳装置によってハイフンで合成された単語
を翻訳する場合、ハイフンの前部分と後ろ部分を分けて
夫々訳語を生成し、第１３図に示すように前部分の訳語
と後ろ部分の訳語を並べて連なった形で出力していた。

〈発明が解決しようとする課題〉上述のように上記従来の機械翻訳装置におけるハイフン
合成語の翻訳処理はハイフンの前後の訳語を単に並べて
連なった形で出力するものであるため、翻訳文をみただ
けでは、この訳語が機械翻訳装置の辞書に登録されてい
る単語の訳語なのか、ハイフン合成語の翻訳処理の結果
得られた訳語なのかが区別がつかず、翻訳文の意味読み
取シに失敗することがあった。

そこで、本発明の目的はハイフンによって合成された単
語を翻訳する場合は、該単語のハイフンの前部分と後ろ
部分の訳語の間にハイフンを挿入し、ハイフン合成語の
訳語であることを明確に示す機械翻訳機を提供すること
にある。

〈課題を解決するための手段〉本発明は上記目的を達成するために、入力された文章中の各単語を辞書引きし、該辞書引き情
報から前記入力文章の形態素列を得る辞書引き形態素解
析部と、該形態素解析部によって得られた形態素列の構文を辞書
と文法規則を用いて解析する構文解析部と− 該構文解析部で得られた構文を目標言語における構文の
構造に変換する変換部と、＃変換部によって得られた目標言語の構文構造に従って
前記辞書引き情報から翻訳文を生成する翻訳文生成部と
を有する機械翻訳装置において、前記辞書引き形態素解
析部は、入力され九文章中の単語にハイフンを含む合成
語があればハイフン合成語であるという合成語情報を前
記単語に対応させてメモリに保持し、前記翻訳文生成部は、前記メモリを参照して前記合成語
情報が付加されている単語があれば、該単語のハイフン
の前部分の訳語とハイフンの後ろ部分の訳語の間にハイ
フンを生成して出力するものである。

く作用〉辞書引き形態素解析部において入力された文章中の単語
にハイフン合成語があれば該単語に対応させて合成語情
報をメモリに保持する。

次に上記形態素解析部で得られた形態素例を辞書と文法
規則に基づいて構文解析部で構文解析を行い、該構文解
析部で得られた構文の構造が変換部によって目標言語の
構文の構造に変換される。

そして翻訳文生成部において、前記メモリを参照して前
記合成語情報が付加されている単語があれば、該単語の
ハイフンの前部分と後ろ部分の夫々の訳語の間にハイフ
ンが生成される。

一方、単語に合成語情報が付加されていなければ、対応
する訳語のみが生成される。

以上の処理を各単語毎に行ない、翻訳文生成部において
目標言語の構文の構造に従って翻訳文が生成される。

〈実施例〉以下、この発明を図示の実施例にニジ詳細に説明する。

第１図社この発明を適用する機械翻訳装置における一実
施例のブロック図である。１はメインＣＰＵ（中央処理
装置）、２はメインメモリー３はＣＲＴ（カンード・レ
イ・チューブ）、４はキーボード、５は翻訳モジュール
、６は翻訳用の辞書、文法規則および木構造変換規則等
を格納しているメモリーである。

上記翻訳モジュール５は、ソース言語が入力されると、
それを翻訳してターゲート言語を出力するものである。

すなわち、キーボード４から入力されたソース言語はメ
インＣＰＵＩの制御によシ翻訳モジュール５に送られる
。翻訳モジュール５は、メモリー６に記憶されている辞
書、文法規則および木構造変換規則等を用いて、後に詳
述するようにして入力されたソース言語をターゲット言
語に翻訳する。その結果は、メインメモリー２に一旦記
憶されると共に、ＣＲＴ３に表示される。

翻訳モジュール５で行われる機械翻訳には、−殻内に第
２図に示すような解析レベルがある。図中左上において
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。

機械翻訳はこの解析レベルによシ、大キく次ノ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（中間言語とよ
ぶ）まで解析し、そこから、レベルＬ７の文脈生成、レ
ベルＬ８の意味生成、レベルＬ９の構文生成、レベルＬ
１０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。

もう一つは、上述のレベルＬ２の形態素解析、レベルＬ
３の構文解析、レベルＬ４の意味解析およびレベル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
と同レベ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一方式である。

ここで、上記各解析について説明する。

・辞書引き、形態素解析一第１図に示すメモリー６の辞書を弓き、入力された文章を各形態素列（単語列）に分割し、この各単語に対する品詞などの文法情報および訳語を得、さらに、時制・人称・数などを解析する。

・構文解析−後述するようにして単語間の係り受けなど
の、文章の構造（構造解析木）を決定する。

・意味解析−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を判別する。

・文脈解析−話題を理解し、省略やあい昧さを取シ去る
。

この発明で用いる翻訳モジュール５は、少なくともレベ
ルＬ３の構文解析のレベル筐での解析を行うものとする
。すなわち、本実施例の翻訳モジュール５は第３図のよ
うな部分からなる翻訳モジュールを考える。

第４図は上記翻訳モジュール５のブロック図である。ま
た、第５図〜第９図はｒＴｈｉｓ　ｉｓ　ａ　ｐｅｎ、
Ｊという英文を日本語に翻訳する場合の、第４図に下す
各バッファＡ−Ｈの内容を例示する。

以下、第３図〜第９図を用いて英日翻訳の動作を説明す
る。まず、読み込まれた原文は第５図に示すように第４
図のバッファＡに格納される。翻訳プログラム１６に基
づく翻訳ＣＰＵ１５の制御の下に、第３図の辞書引き形
態素解析部１１にょシ、バッファＡに格納された原文に
従ってメモリー６の辞書を用いて各単語の必要な情報が
得られ、第４図のバッファＢに格納される。ここで、ｔ
ｈｔｓは多品詞語であるが、次の第３図の構文解析部１
２によシー意に決定される。構文解析部１２ではメモリ
ー６の辞書と文法規則にしたがって、各単語間の係シ受
は関係を示す構造解析木が第７図に示すように決定され
て、第４図のバッファＣに格納される。この構造解析木
は、次のようにして決定される。すなわち、メモリー６
の文法規則から文→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つめの規則
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、この規則にしたがって構造解析木が決定さ
れるのである。

第３図の変換部１３では、上述の構文解析部同様、メモ
リー６の木構造変換規則を用いて、入力された英文に対
する構文解析木（第７図参照）の構造が、第８図に示す
ように日本文に対する構造に変換される。そして、得ら
れた結果が第４図のバッファＤに格納される。第３図の
翻訳文生成部１４は、得られた日本語文字列「これ　ペ
ンである。」に適切な助詞「は」や助動詞をつけて、第
９図のような日本語の形にして、第４図のバッファＥに
格納する。この日本文「これはペンである。」は、翻訳
モジュール５から出力され、メインメモリー２に格納さ
れると共に、ＣＲＴ３に表示される。

その際に、第３図の辞書引き形態素解析部１１ではこの
発明に係る合成語情報付加処理が実行される、この合成
語情報付加処理を、第１０図に示す合成語情報付加処理
のフローチャートに従って説明する。

まず、入力された単語がハイフンを含んでいるか否かを
判別しくｎｌ）、ハイフンを含んでいれば、単語をハイ
フンの前後で分割して（ｎａ）、夫々辞書引きを行って
その結果をバッファＢに保持する（ｎ４〜ｎｙ　）。更
に合成語情報をバッファＢに保持する（ｎ８）。ハイフ
ンを含んでいなければ通常の辞書引きを行い（ｎ２）、
その結果をバッファＢに保持する（ｎ９）。これらの処
理を入力文章中の全ての単語に対して行う。

そして翻訳文生成部１４では入力された単語に合成語情
報が付加されているか否かをバッファＢを参照して判別
し、訳語にハイフンを生成するか否かを決定する〇第１１図はこの発明に係る翻訳文生成部１４のハイフン
生成処理動作のフローチャートを示している。以下、第
１０図に従って翻訳文生成部１４の処理動作について説
明する。

ステップＳ１で、入力された単語毎に合成語情報が付加
されているか否かが判別される。その結果、合成語情報
が付加されていればステップＳ３に進み、そうでなけれ
ばステップＳ２に進む。ステップＳ３では単語のハイフ
ンの前部分の訳語が生成され、ステップｓ４でハイフン
を生成しステップＳ５で単語の後ろ部分の訳語が生成さ
れる。

ステップＳ２では通常の生成処理、即ち、単語に対応し
た訳語が生成される。ステップＳ６で入力された全ての
単語に対して上述の処理が終了したか否かを判断する。

その結果、終了でなければステップＳｌに戻り、終了で
あれば処理を終了する。

第１２図は本実施例の機械翻訳装置に入力したハイフン
を含む合成語とこの機械翻訳装置から出力された日本語
の例である。

入力合成語のうちのハイフンの前部分子ｄｅｃｉｓｉｏ
ｎＪの訳語「決定」とハイフンの後ろ部分子５ｕｐｐｏ
ｒｔＪの訳語「サポート」との間にハイフンが挿入され
る。

〈発明の効果〉以上のように、本発明のハイフン生成処理を適用した機
械翻訳装置は、ハイフンを含む合成語を翻訳する際には
ハイフンの前部分、後ろ部分の訳語の間にハイフンを挿
入するようにしているため、翻訳文を見ただけでこの訳
語が辞書に登録されていた単語の訳語ではなくハイフン
合成語に対する訳語であることが容易に判別でき、ソー
ス言語とターゲット言語の翻訳の対応関係が明確となシ
、翻訳文の意味読み取シがスムーズに行なえる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明を適用した機械翻訳装置の一実施例の
ブロック図、第２図は自動翻訳における翻訳レベルの説
明図、第３図は上記実施例における翻訳モジュールのブ
ロック図、第５図乃至第９図は第４図における各バッフ
ァの内容例を示す因、第１０図は合成語情報付加処理の
動作を示すフローチャート、第１１図はハイフン生成処
理の動作を示すフローチャート、第１２図は本発明を適
用した機械翻訳装置への入力語例とそれに対する出力語
（翻訳語）例を示す図、第１３図は従来の機械翻訳装置
への入力語例とそれに対する出力語（翻訳語）例を示す
図である０１・・・メインＣＰＵ　　２・・・メインメモリー　３
・・・ＣＲＴ　　４・・・キーボード　５・・・翻訳モ
ジュール６・・・メモリー　１１・・・辞書引き形態素
解析部１２・・・構文解析部　１３・・・変換部　１４
・・・翻訳文生成部　１５・・・翻訳ＣＰＵＡ〜Ｅ・・・バッファ１６・・・翻訳プログラム

Claims

【特許請求の範囲】１、入力された文章中の各単語を辞書引きし、該辞書引
き情報から前記入力文章の形態素列を得る辞書引き形態
素解析部と、該辞書引き形態素解析部によって得られた形態素列の構
文を辞書と文法規則を用いて解析する構文解析部と、該構文解析部で得られた構文を目標言語における構文の
構造に変換する変換部と、該変換部によって得られた目標言語の構文構造に従って
前記辞書引き情報から翻訳文を生成する翻訳文生成部と
を有する機械翻訳装置において、前記辞書引き形態素解析部は、入力された文章中の単語
にハイフンを含む合成語があれば、ハイフン合成語であ
るという合成語情報を前記単語に対応させてメモリに保
持し、前記翻訳文生成部は、前記メモリを参照して前記合成語
情報が付加されている単語があれば、該単語のハイフン
の前部分の訳語とハイフンの後ろ部分の訳語の間にハイ
フンを生成して出力することを特徴とする機械翻訳装置
におけるハイフン生成方法。