JPH02308370A - 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】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は第１言語で記載された原文を第２言語で記述さ
れた訳文に効率良く翻訳処理する機械翻訳システムに関
する。

（従来の技術） 機械翻訳システムにおいては、入力原文を形態素解析、
構文解析して語（句）等の所定の処理単位に区分し、そ
の処理単位ごとに意味解析を行い、翻訳辞書を検索して
対応する訳語（訳語句）等を見出し、これを所定の訳文
規則にしたがって結合する等してその訳文を得るように
構成されている。

椅 しかし、従来の都械翻訳システムにおいては、自然言語
の構文・意味解釈技術が十分に確立されていないことも
あり、適切な訳文を確実に得ることは困蒐である。更に
同一文書中に同一または類似した箇所が存在する時には
同様な解釈が行われ同様な訳文が生成される事が望まし
いが、周囲の状況によって、異なった解釈が行われ異な
った訳文が生成されてしまうという欠点があった。

たとえば、英語を日本語に翻訳するシステムにおいて、 文１　：　ｒＹｏｕ　ｈａｖｅ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ
＋Ｊ文２　：　ｒＩ　ｗｒｏｔｅ　ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ
、Ｊという文が前後して現われるような文書を翻訳する
場合について考えてみる。ここで英単１ｒｐａｐｅｒＪ
に対応する日本語として「紙」と「論文」の２つが設定
されていたとする。文１に対して翻訳処理を行なった段
階では、ｒｐａｐｅｒＪの訳語として１紙」「論文」の
どちらが選択されたとしても、得られる訳文は、［あな
たはこの紙を持っている」「あなたはこの論文を持って
いる。ｊとなり、双方とも意味的な違和感は感じられな
い。次に文２に対して翻訳処理を行うと、ｒＰａｐｅｒ
Ｊの訳語としては「論文」を選択する事が適当と判断さ
れ、得られる適切な訳文は、「私はその論文を書いた。

」となる。従って文１中の語ｒｐａｐｅｒＪに対しても
、文２中の語ｒＰａｐｅｒＪと同一の対象を現わしてい
ると判断され、文１の適切な訳は、「あなたはこの論文
を持っている。」となることが予想される。従来の構文
・意味解析や原文の構造から訳文の構造への変換、訳文
の生成の技術を用いては、文２のような文に対しては、
例えばｒ　ｗｒｉｔｅ　Ｊとｒ　Ｐａｐｅｒ　Ｊの単語
間あるいは単語が表す概念間の共起関係に関する情報を
保持して訳語選択の際にその中から適切な情報を抽出す
る等の手段により、適切な訳語を選択する事が可能であ
る。しかしながら文１のような、単独の文１つだけでは
訳語の選択にあいまいさを生じてしまう文に対しては、
適切な訳語の選択ができないという欠点が生じていた。

これは訳語の選択についての例であるが、構文解析時、
意味解析時等のあらゆる処理において特定の１文のみの
独立した処理においてはあいまいさを生じる可能性があ
った。

（発明が解決しようとする課題） この様に従来では特定の１文のみの独立した翻訳処理に
おいて、訳語選択等にあいまいさが生じるという欠点が
有った。

そこで本発明の目的は、たとえば文等の処理単位につい
て翻訳処理を行う際に、同一文書中の前記処理単位以外
の部分より抽出した情報を利用する事を特徴とする機械
翻訳装置を提供することにある。

〔発明の構成〕

（課題を解決するための手段） 本発明は翻訳対象となる第１言語の原文を入力するため
の入力手段と、翻訳処理に使用する知識情報を収容した
翻訳辞書と、この翻訳辞書の内容を用いて前記入力原文
を第２言語の訳文に翻訳処理する翻訳手段と、この翻訳
手段より出力された第２言語の訳文を出力する出力手段
とを備え露、前記翻訳手段は翻訳の対象としている部分
の処理に際し、その部分以外の部分から抽出した情報を
用いる事を特徴とするものである。

（作用） 本発明によって、単独の文を翻訳処理する際には解釈に
あいまい性が生じる場合についても、同一文書中の他の
箇所より取り出した情報を用いへ解釈のあいまいさを解
消する事が可能になる。

（実施例） 以下１本発明の実施例を図面を用いて説明する。第１図
は本発明の実施例である英日機械翻訳システムの全体ブ
ロック図である。このシステムは、キーボード等からな
る入力部１０１、　この入力部１０１　を介して入力さ
れる文字列等から成る英文を翻訳処理の対象となる文と
して記憶した原文記憶部１０２．翻訳処理を実行する翻
訳部１０３、翻訳処理に利用する知識情報を収容した翻
訳辞書部１０４、翻訳の対象となる文書に関する情報を
記憶する文書情報記憶部１０５、翻訳部からの出力を翻
訳処理の結果となる文として記憶した訳文記憶部１０６
、訳文記録部１０６の内容をプリンタ等に出力する出力
部１０７とにより構成されている。第２図のフローチャ
ートに基き、本実施例における翻訳部での翻訳処理の流
れを説明する。

まずステップ２０で翻訳処理の単位となる文を原文記憶
部中の文書の先頭から１つ取り出し、ステツブ２１の第
一翻訳処理で一文に対する翻訳処理を行う。ステップ２
１では、文書情報記憶部１０５中に翻訳処理中で得られ
た、訳語、格関係、形態素情報等の曖昧さが生じなかっ
た情報を蓄積していき、生成された訳文を訳文記憶部に
蓄積する処理は行わない。ステップ２１〜２３により、
原文記憶部中の文書から文を順に取り出し、取り出した
文に対してそれぞれステップ２１の第１翻訳処理を文書
が終了するまで行い、ステップ２４に進む。ステップ２
４で、原文記憶部中の文書の先頭に戻って文を一つ取り
出す。次にステップ２５〜２８のループによって原文記
憶部中の文書中のすべての文に対して順に第２翻訳処理
２５を行い、その結果得られた訳文をステップ２６の処
理により訳文記憶部１０６に出力し、処理を終了する。

第２翻訳処理は、文書情報記憶部１０５中の情報を利用
して翻訳処理を行う。

次に翻訳部１０３において行われる処理について説明す
る。第３図は翻訳部１０３における第１翻訳処理２１の
流れを示すフローチャートである。形態素解析部３０１
では、活用変化辞書１０４ａを検索する事により、入力
原文中の英単語の品詞、原形、活用情報を求める。構文
解析部３０２では、解析文法１０４ｂ及び形態素解析部
３０１で得られた品詞情報を用いて入力原文の構文を解
析し、まだ意味的に解釈の愛味性を内奏させた英語の構
造を生成する。

在 意味解析部３０３は、意味解析文法１０４ｃを使って解
釈の曖昧性を無くした英語の構造を生成する。構造変換
部３０４は、変換文法１０４ｄを使って英語の構造を日
本語の構造に変換する。構文生成部３０５は、生成文法
１０４ｅに従って日本語の構造から日本語の語順を決定
し単語列に変換する。形態素生成部３０６は形態素生成
文法１０４ｆにより単語の語尾などを変化させて翻訳文
を完成させる。

ここで３０１〜３０６の各ステップにおいて曖昧性が生
ずる事なく解析または生成が行われた場合、解析または
生成に関する情報を３０１〜３０６の各段階別に分類し
て文書情報記憶部１０５に蓄積する。ここでいう解析ま
たは生成に関する情報につき、以下例文”Ｉ　ｗｒｏｔ
ｅ　ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ、”を翻訳処理する場合に基い
て詳細に説明する。

まずステップ３０１の形態素解析により、　各単語にお
ける形態素解析結果が第４図に示す様に得られる。　こ
こで文書情報記憶部１０５中の形態素情報記憶部１０５
ａに第４図中の解析時に曖昧性が生ずる事がなかった項
目を追加する。この場合「Ｉ」「νｒｏｔｅＪ　ｒｔｈ
ｅＪの項目については、辞書引きの結果他の候補が存在
しないのでこれらの項目は形態素情報記憶部１０５ａに
追加される。ｒｐａｐｅｒＪについては品詞をｖｅｒｂ
とする解析が存在するので曖昧さが生じたことになり、
形態素情報記憶部１０５ａには追加されない。

次にステップ３０２の構文解析により°、第５図に示す
構文解析結果が得られる。これはｗｒｉｔｅという動詞
において、■が５ｕｂｊ−ｐａｐｅｒがｏｂｊという格
を持つ事を表している。この場合解析において曖昧さが
生じなかったものとすると、この２つの格に関する情報
を第６図の形にして構文情報記憶部１ｏｓｂに付加する
。

次にステップ３０３の意味解析を行い、第７図に示す解
析結果が得られる。この場合ステップ３０３の構文解析
の出力に曖昧さが生じなかったものとすると、構文情報
と同様の格情報を意味情報記憶部１０５ｃに第８図の形
で付加する。

次にステップ３０４の構造変換により、第９図に示す日
本語の構造を得る。この場合構造変換に曖昧さは生じな
かったものとすると、英語の格構造と日本語の格構造の
対応が第１０図の形に表わされ、これは構造変換情報記
憶部１０５ｄに付加される。

次にステップ３０５の構文生成により第１１図に示す単
語列が得られる。この場合、「論文」の後にくる助詞が
「を」として曖昧性が生じる事なく生成されたとすると
、日本語の格構造と生成された助詞の関係が第１２図の
形に表され、これは構文生成情報記憶部１０６ｂに付加
される。

最後にステップ３０６の形態素生成により、語幹が「書
」である動詞が過去を作る助動詞「た」を伴って「書い
た」と生成され、各々の形態素を接続して第１３図に示
す訳文を得る。ここで「書いた」の生成に曖昧さが生じ
なかったとすると、第１４図の形で形態素生成に関する
情報が表され、これは形態素生成情報記憶部１０６ｆに
付加される。

以上述べた流れに従い、第１翻訳処理２１で文が処理さ
れ、ここでは訳文を蓄積することなく文書情報記憶部１
０５に解析または生成に関する曖昧性のない情報を次々
と付加していく。

次に第２翻訳処理２５の流れを第１５図のフローチャー
トに基づき説明する。形態素解析部１５０１では活用変
化辞書１０４ａを検索する事により、入力原文中の英単
語の品詞・原形・活用情報を求める。構文解析部１５０
２では、解析文法１０４ｂ及び形態素解析部１５０１で
得られた品詞情報を用いて入力原文の構文を解析し、ま
だ意味的に解釈の曖昧性を内在させた英語の構造を生成
する。意味解析部１５０３は、意味解析文法１０４ｃを
使って解釈の曖昧性を無くした英語の構造を生成する。

構造変換部１５０４は、変換文法１０４ｄを使って英語
の構造を日本語の構造に変換する。構文生成部８０５は
、生成文法１０４ｅに従って日本語の構造から日本語の
語順を決定し単語列に変換する。形態素生成部８０６は
、形態素生成文法１０４ｆにより単語の語尾などを変化
させて翻訳文を完成させる。ここで１５０１〜１５０６
の各ステップにおいて、解析または生成の段階で曖昧性
、すなわち複数の候補が生じた場合、文章情報記憶部１
０５を参照し、その結果、候補を１つに絞ることが可能
となる情報が検索された場合にはそれを用いて複数の候
補のうちから１つの候補を選択する。

そのような情報が検索されなかった場合は、第１翻訳処
理２１と同様な手法で候補を選択する。以下例文″’Ｙ
ｏｕ　ｈａｖｅ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ、”を第２翻訳
処理２５により翻訳処理する場合に基いて、文書情報記
憶部１０５中の情報の利用について詳細に説明する。

ここで文書情報記憶部１０５の内容は、形態素生成情報
記憶部１０５ｄには第１０図、構文生成記憶部１０５ｅ
には第１２図、形態素生成情報記憶部１０６ｆには第１
４図であるとする。

まずステップ１５０１の形態素解析により、各単語にお
ける形態素解析結果が第１６図に得られる。ここで単語
ｒｔｈｉｓＪおよび単語ｒｐａｐｅｒＪの形態素解析に
おいて複数の候補が生じるが、第４図（ｂ）の形態素情
報記憶部１０５ａには単語ｒ　ｔｈｉｓノｒｐａｐｅｒ
Ｊに関する情報が存在しないので曖昧性は解消されず、
形態素解析中に設けられた基準を用いて候補を選択する
。この場合単語ｒ　ｔｈｉｓ　Ｊの品詞としてｄａｔ、
単語ｒｐａｐｅｒＪの品詞としてｎｏｕｎが選択された
とする。

次にステップ１５０２の構文解析により、第１７図に示
す構文解析結果が得られ、この場合解析において曖昧さ
が生じなかったとする。従ってこの場合においては構文
情報記憶部１０５ｂの参照は行わない。

次にステップ１５０３の意味解析により、第１８図に示
す意味解析結果が得られ、この場合解析において曖昧さ
が生じなかったとする。従ってこの場合においては意味
情報記憶部１０６ｂの参照は行わない。

次にステップ１５０４の構造変換を行う。ここで英単語
ｒｐａｐａｒＪの訳語としてｒ紙ノ　「論文」が変換文
法１０４ｄ中に登録されているとすると、構造変換の出
力として第１９図（ａ）　（ｂ）の２通りの候補が生じ
る。第８図の構造変換記憶部１０５ｄを参照することに
より、英単語ｒｐａｐｅｒＪの訳語として「論文」が検
索される。これを用いる事により、構造変換の出力とし
て第１９図（ｂ）が選択される。

次にステップ１５０５の構文生成により、第２０図に示
す単語列が得られる。この場合生成の出方に曖昧性が生
じなかったとする。したがって構文生成情報記憶部１０
５ｅを参照する事はない。

最後にステップ１５０６の形態素生成により、第２１図
に示す訳文が得られる。この場合生成の出力に曖昧性が
生じなかったとする。したがって、形態素生成情報記憶
部１０６ｆを参照する事はない。生成された訳文は、訳
文記憶部１０６に蓄積される。

このように構成された実施例では、翻訳対象となる原文
に一旦翻訳処理を施して解析および生成に関する確かな
情報を抽出し、もう−回翻訳処理を施す際に抽出された
情報を優先した候補の選択を行うことにより、より整合
性のとれた自然な訳文を作成する事が可能になるという
利点がある。

なお、第１翻訳処理２１は、本実施例では翻訳対象とな
る文書の全体に対して行われているが、必ずしも翻訳対
象となる文書全体に対して行う必要はなく、翻訳対象と
なる文書の一部であってもよい。また、第１翻訳処理２
１は、本実施例では第３図に示すフローチャートに見ら
れるように形態素解析から訳文の生成まで翻訳処理のす
べてを行っているが、必ずしもその必要はなく、翻訳処
理の一部を行うものであってもよい。また、第１翻訳処
理２１において、文書情報記憶部１０５に情報を蓄積す
るための条件として、本実施例では解析あるいは生成の
段階において曖昧さが生じない事となっているが、必ず
しもその必要はなく、曖昧さを生じている情報について
も文書情報記憶部１０５に蓄積してもよい。また、第１
翻訳処理２１および第２翻訳処理２５において、本実施
例では文書情報記憶部１０５中の翻訳処理の各段階に対
応した記憶部に情報を格納し、また格納された情報を参
照する事になっているが、必ずしもその必要はなく、各
階段において、文書情報記憶部１０５中のどの記憶部に
情報を格納し、またどこの記憶部に格納された情報を参
照してもよい。このように本発明においては、その趣旨
を逸脱しない範囲で種々の変形を行う事が可能である。

〔発明の効果〕

以上説明したように１本発明によれば、翻訳の対象とし
ている部分の処理を、その部分以外の部分から抽出した
情報を利用する事により、より文書として整合性のとれ
た自然な訳文を生成する事ができるという利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す全体構成図、第２図は
本発明の一実施例で用いる翻訳部での翻訳処理の流れを
示すフローチャート、第３図は本発明の一実施例で用い
る翻訳部での第１翻訳処理の流れを示すフローチャート
、第４図（ａ）は本発明の一実施例で用いる第１翻訳処
理での形態素解析結果の一例の図、第４図（ｂ）は本発
明の一実施例で用いる文書情報記憶部中の形態素情報記
憶部に格納される情報の一例の図、第５図は本発明の一
実施例で用いる第１翻訳処理での構文解析結果の一例の
図、第６図は本発明の一実施例で用いる文書情報記憶部
中の構文情報記憶部に格納される情報の一例の図、第７
図は本発明の一実施例で用いる第１翻訳処理での意味解
析結果の一例の図、第８図は本発明の一実施例で用いる
文書情報記憶部中の意味情報記憶部に格納される情報の
一例の図、第９図は本発明の一実施例で用いる第１翻訳
処理での構造変換結果の一例の図、第１０図は本発明の
一実施例で用いる文書情報記憶部中の構造変換情報記憶
部に格納される情報の一例の図、第１１図は本発明の一
実施例で用いる第１翻訳処理での構文生成結果の一例の
図、第１２図は本発明の一実施例で用いる文書情報記憶
部中の構文生成情報記憶部に格納される情報の一例の図
、第１３図は本発明の一実施例で用いる第１翻訳処理で
の形態素生成結果の一例の図、第１４図は本発明の一実
施例で用いる文書情報記憶部中の形態素生成情報記憶部
に格納される情報の一例の図、第１５図は本発明の一実
施例で用いる翻訳部での第２翻訳処理の流れを示すフロ
ーチャート、第１６図は本発明の一実施例で用いる第２
翻訳処理での形態素解析結果の一例の図、第１７図は本
発明の一実施例で用いる第２翻訳処理での構文解析結果
の一例の図、第１８図は本発明の一実施例で用いる第２
翻訳処理での意味解析結果の一例の図、第１９図（ａ）
（ｂ）は本発明の一実施例で用いる第２翻訳処理での構
造変換結果の一例の図、第２０図は本発明の一実施例で
用いる第２翻訳処理での構文生成結果の一例の図、第２
１図は本発明の一実施例で用いる第２翻訳処理での形態
素生成結果の一例の図である。 １０１・・・入力部、１０２・・・原文記憶部、１０３
・・・翻訳部、　　　　　１０４・・・翻訳辞書部、１
０５・・・文書情報記憶部、１０６・・・訳文記憶部、
１０７・・・出力部。 代理人　弁理士　則　近　憲　佑 同　　松山光之 第３図 （ａ） 第４図 第５図　　　第６゜ 第９図　　　第１０図 第１１図　　　　第１２図 第１３図　　　　第１４図 第１５図 第１６図 ｈａｖｅ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｈａ
ｖｅ第１７図　　　　第１８図 （ａ）　　　　　　　（ｂ） 第１９図 Ａ／；／倣△／；粗い　　Ｊ　■’ｔ、−ｉ５．ｃ喝、
ｔ２、る。 第２０図　　　　　第２１図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）翻訳対象となる第１言語の文章を入力するための
   入力手段と、 翻訳処理に使用する知識情報を収容した翻訳辞書と、 この翻訳辞書の内容を用いて前記第１言語の文章を第２
   言語の文章に翻訳処理する翻訳手段と、この翻訳手段よ
   り翻訳された第２言語の文章を出力する出力手段とを備
   えた機械翻訳システムにおいて、 前記翻訳手段は翻訳の対象としている部分の処理に際し
   、第１言語の文章の該部分以外から抽出した情報を用い
   ることを特徴とする機械翻訳システム。
2. （２）該部分以外から抽出した情報は、第１言語の文章
   の該部分以後の文章の形態素解析、構文解析等の情報で
   ある請求項１記載の機械翻訳システム。