JPH03127266A - 機械翻訳装置における単語間関係編集／学習装置 - 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】 〔概　　　要〕 機械翻訳装置に係り、更に詳しくは原文を解析した結果
、単語と単語の係り関係の決定を行う単語間関係編集／
学習装置に関し、 単語と単語の係り関係として複数の候補が存在した場合
に、適切な係り関係の決定を支援可能とすることを目的
とし、 原文を解析する原文解析手段と、原文解析手段による解
析結果から目標言語の訳文を生成する訳文生成手段と、
原文解析手段における解析動作において、任意の単語間
の関係として複数の候補が存在する場合に、該複数の候
補を表示しながら、そのうち１つをユーザに選択させ、
該選択された候補を前記単語間の関係についての解析結
果として訳文生成手段に出力する編集制御手段と、を有
するように構成する。

更に、単語間の関係を、対応する単語と共に学習辞書と
して記憶する学習辞書記憶手段を有し、編集制御手段は
、ユーザにより選択された候補を対応する単語対と共に
学習辞書記憶手段に記憶し、原文解析手段における解析
動作において、任意の単語間の関係として複数の候補が
存在する場合に、ユーザの指示に従って該複数の候補の
うちいずれかの候補が学習辞書記憶手段に存在するか否
かを参照し、存在する場合にその候補を前記単語間の関
係についての解析結果として訳文生成手段に出力する、
ように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、機械翻訳装置に係り、更に詳しくは原文を解
析した結果、単語と単語の係り関係の決定を行う単語間
関係編集／学習装置に関する。

〔従来の技術〕

コンピュータ処理能力の向上に伴い、複数の言語間で翻
訳を行う機械翻訳装置が実用化の段階に入ろうとしてい
る。

機械翻訳装置の代表的な従来例として、第７図に示され
るようなものがある。

同図において、例えば日本語等の原言語の原文１は、原
文解析部２において、解析文法規則辞書３と世界モデル
辞書４を使って解析され、中間表現である概念構造５に
変換される。次に、この中間表現から、生成文法規則辞
書７と言語モデル辞書８を使って例えば英語等の目標言
語の訳文９が生成される。

上記構成のように、原文１を一旦概念構造５という中間
表現に変換してから訳文９を生成することにより、概念
構造５をほぼ言語に依存しない表現形態にすることがで
き、多言語間での翻訳が可能となる。

第７図において、原文解析部２は、原文１を解析し、そ
の文が表す意味を概念構造５である意味ネットワークに
変換する。そのために、原文解析部２は、解析文法規則
辞書３及び世界モデル辞書４を用いながら、原文１につ
いて構文及び意味関係の両者から解析を行う。

すなわち、解析文法規則辞書３には、主に原言語の構文
上の規則が蓄積されている。また、世界モデル辞書４に
は、例えば「烏は飛ぶ」、「犬は飛ばない」の如く、概
念間の関係として成り立ち得る意味関係が定義されてい
る。そして、原文解析部２は、解析文法規則辞書３を用
いて原文１を構文解析し、それにより得られる概念構造
が妥当か否かを、世界モデル辞書４を参照することによ
り判定しながら、最終的な概念構造５を決定してゆく。

一方、訳文生成部６は、意味ネットワーク形式で表現さ
れた概念構造５を目標言語による１次元の単語列に直接
変換する。そのために、訳文生成部６は、生成文法規則
辞書７及び言語モデル辞書８を用いながら、目標言語に
よる訳文９を生成する。

すなわち、生成文法規則辞書７には、概念構造５の各概
念表現を目標言語による表現に変換するための生成文法
規則が蓄積されている。また、言語モデル辞書８には、
例えば日本語に翻訳する場合、主語「山」に対して、「
いる」　「ある」等の同じ概念を表現し得る複数の単語
のうちどれを述語として選択するかというような、単語
間の論理的関係を表した共起関係と呼ばれる関係が定義
されている。このような共起関係が参照されることによ
り、例えば「そこに山がいる」ではなく「そこに山があ
る」というように正しく翻訳される。

また、言語モデル辞書８には、ある単語がどの単語と隣
接し得るかを示す隣接関係と呼ばれる関係も定義される
。この隣接関係が参照されることにより、例えば英語に
翻訳する場合、ｒａ　ｕｍｂｒｅｌｌａ」でなく　’ａ
ｎ　ｕｍｂｒｅｌｌａ　Ｊというように正しく翻訳され
る。

以上の機械翻訳方式の詳細については、日経マグロウヒ
ル社（現在は日経ＢＰ社に社名変更）発行の「日経エレ
クトロニクスＪ　１９８４年１２月１７日号、２２１ペ
ージ〜２４０ページに掲載されている。

第８図の一点鎖線で囲まれた部分に、概念構造５を解析
木として表した例を示す。これは、「彼は本を読み、映
画を見た」という日本語の原文ｌを解析した結果の解析
木である。なお、実際の概念構造５は、解析木から抽出
される各単語間の更に抽象的な概念関係で表現されるが
、ここでは簡単のため解析木の形式で説明する。

概念構造５では、第８図１０＋〜１０４で示されるよう
な、「彼は」　「読み」　「本をｊ等の各文節間の構文
的・意味的な接続関係が記述される。

また、同図１１＋〜１１４で示されるような、各単語と
単語の係り関係も記述される。すなわち、例えば「彼は
」は「読みＪに係り、前者は後者の動作のく行為者〉で
ある（第８図１０１．１１１）。

また、「本は」は「読み」に、「映画を」は「見た」に
それぞれ係り、共に、前者は後者の動作のく対象〉であ
る（第８図１０２．１０４．１１２．１１４）。

これらの概念構造５が言語に依存しない抽象的な表現に
変換された後、第７図の訳文生成部６に渡され、ここで
訳文９に翻訳される。

〔発明が解決しようとする課題〕

第７図の原文解析部２は、原文ｌの単語と単語の係り関
係を一意に決定できなかった場合、複数の候補から１つ
を選択して概念構造５として出力する。この場合、例え
ば最も出現確率が高い関係が出力される。

例えば、第８図１０３の如く、「読み」は「見た」に係
るが、この場合の係り関係としては、同図のＩ１３のよ
うに、〈並立〉、く同時進行〉、く原因〉、く順序〉の
４候補がある。従って、第８図の１０３の係り関係とし
て、もしく並立〉の関係が選択されたとすると、第７図
の訳文生成部６によって翻訳された訳文は、例えば英語
の場合ｒＨｅ　ｓａｗ　ｔｈｅ　ｍｏｖｉｅ　ａｎｄ　
ｒｅａｄ　ｔｈｅ　ｂｏｏｋ、　Ｊとなり、本を読むの
と映画を見るのとを並列に行ったという意味になり、常
識的でない不適切な訳文９となってしまう。

このように、従来例では、単語と単語の係り関係として
複数の候補が存在した場合に、適切な係り関係の決定を
支援するような手段がないため−ユーザの望む訳文９を
得ることができないという問題点を有しいる。

上述のような問題点は、原文を一旦概念構造に変換した
後に訳文に翻訳するような方式に限られず、原文を直接
に目標言語の訳文に翻訳するような方式でも同様に存在
する。

本発明は、単語と単語の係り関係として複数の候補が存
在した場合に、適切な係り関係の決定を支援可能とする
ことを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は、本発明のブロック図である。

まず、原文１２を解析する原文解析手段１３を有する。

同手段は、例えば原文１２を表現する原言語の構文上の
規則を蓄積する解析文法規則辞書と、概念間の関係とし
て成り立ち得る意味関係を定義した世界モデル辞書を有
し、解析文法規則辞書を用いて原文１２を構文解析し、
それにより得られる解析結果１４すなわち概念構造が妥
当か否かを、世界モデル辞書を参照することにより判定
しながら、最終的な解析結果１４を決定してゆく。

次に、原文解析手段１３による解析結果１４から目標言
語の訳文１６を生成する訳文生成手段１５を有する。同
手段は、例えば概念構造の各概念表現を目標言語による
表現に変換するための生成文法規則を蓄積した生成文法
規則辞書と、目標言語の単語間の共起関係及び隣接関係
等を蓄積した言語モデル辞書を有し、これらの辞書を用
いながら目標言語の訳文１６を生成する。

そして、原文解析手段１３における解析動作において、
任意の単語間の関係として複数の候補が存在する場合に
、該複数の候補を表示しながら、そのうち１つをユーザ
に選択させ、該選択された候補を上述の単語間の関係に
ついての解析結果１４として訳文生成手段１５に出力す
る編集制御手段１７を有する。同手段は、例えば原文解
析手段１３で抽出された上述の複数の候補を、対応する
単語の接続イメージと共に表示する表示部と、その表示
部上でユーザに例えばマウスカーソル等を操作させ、１
つの候補を選択させる人力部、及びそれらの制御回路等
を有する。

本発明では、更に上述の構成に加えて、単語間の関係を
、対応する単語と共に学習辞書として記憶する学習辞書
記憶手段１８を有する。そして、編集制御手段１７は、
前述のユーザにより選択された候補を対応する単語対と
共に学習辞書記憶手段１８に記憶し、原文解析手段１３
における解析動作において、任意の単語間の関係として
複数の候補が存在する場合に、ユーザの指示に従って該
複数の候補のうちいずれかの候補が学習辞書記憶手段１
８に存在するか否かを参照する。そして、存在する場合
にその候補を上述の単語間の関係についての解析結果１
４として訳文生成手段１５に出力する。

〔作　　用〕

原文解析手段１３において、原文１２の解析結果１４を
出力する段階で、例えば原文１２が日本語の第８図に示
した例であるとすると、例えば単語の「読み」と「見た
」の間の関係（この場合は係り関係）として、同図に示
される如く、例えばく並立〉、く同時進行〉、く原因〉
、く順序〉等の複数の候補が存在する場合、例えば第８
図の一点鎖線で囲まれた解析木のイメージで表示を行い
、かつ、上記４つの関係を表示する。そして、例えばマ
ウスカーソル等の手段により、上記４つの関係のうち１
つをユーザに選択させる。これにより、ユーザが例えば
く順序〉の関係を選択すれば、その関係が、上述の単語
間の関係についての解析結果１４として、訳文生成手段
１５に出力される。

これにより、訳文生成手段１５により例えば英語に翻訳
された訳文１６は、ｒＨｅ　ｓａｗ　ｔｈｅ　ｍｏｖｉ
ｅａｆｔｅｒ　ｒｅａｄ　ｔｈｅ　ｂｏｏｋ、　Ｊとな
り、本を読んだ後に映画を見たという適切な翻訳が行わ
れる。

以上のように、マンマシンインタフェースによるユーザ
との対話的処理により、格段に正確な訳文１６を生成す
ることが可能となる。

更に、本発明では、−度上記のようにして選択された単
語間の関係候補を学習辞書記憶手段１８に記憶させてお
くことにより、その後、ユーザがこの学習辞書記憶手段
１８を参照するように指示することにより、同じ単語間
の関係が出現した場合に、自動的に学習辞書記憶手段１
８に記憶されている候補を選択するように動作させるこ
とも可能である。これにより、例えば原文１２に同じよ
うな構文が多く存在するような場合に、効率のよい翻訳
を行うことが可能となる。

なお、本発明でいう「単語」とは、厳密な意味の「単語
」だけでなく、解析木等として分類され得る広い意味の
文節等まで含むものとする。

〔実　　施　　例〕

以下、図面を参照しながら本発明の詳細な説明する。

第２図は、本発明の実施例の構成図である。同図の構成
において、第７図の従来例と同じ番号の部分は、同じ構
成であるのでその説明は省略する。

また、原文解析部２′は、第７図の原文解析部２と若干
具なる処理を行い、第７図の概念構造５と若干具なる概
念構造５′を出力するが、これについては後述する。

編集制御部１９は、原文解析部２′において解析された
概念構造５′の中に、単語と単語の係り関係を示す概念
表現が存在し、かつ、その関係として２つ以上の候補が
抽出された場合に、表示部２０にその関係の候補を、原
文１の接続関係と共に表示する。同表示部２は、例えば
ＣＲＴデイスプレィである。これと共に、編集制御部１
９は、人力部２１を介してユーザに表示されている上記
候補のうち１つを選択させる。同人力部２１は、例えば
マウスであり、この動作に従って表示部２０上をマウス
カーソルが移動するように構成される。

学習辞書２２は、上記ユーザにより選択された関係の候
補を、対応する文節（又は単語、以下文節と呼ぶ）の対
と共に記憶する辞書であり、編集制御部１９によって参
照される。

上述した第２図の構成において、解析文法規則辞書３、
世界モデル辞書４、生成文法規則辞書７、言語モデル辞
書８及び学習辞書２２は、例えばディスク記憶装置上に
記憶される。また、原文解析部２′、編集制御部１９及
び訳文生成部６は、汎用電子計算機のハードウェアと、
同ハードウェアにより実行されるプログラムの複合体と
して実現される。更に、原文１及び訳文９は、例えばワ
ードプロセッサ等を介して入出力される。また、概念構
造５′は、汎用電子計算機の仮想メモリ（主記憶装置及
びディスク記憶装置）上に展開される。

次に、第３図に第２図の概念構造５′であるデータ構造
を示す。

同図（ａ）〜（ロ）に示される如く、各文節毎にデータ
構造が規定される。

各データ構造において、次アドレス■には、原文１上で
そのデータ構造に対応する文節の次の文節に対応するデ
ータ構造の仮想メモリ上における先頭アドレスが格納さ
れる。

修飾先アドレス■には、そのデータ構造に対応する文節
が修飾する文節に対応するデータ構造の仮想メモリ上の
アドレスが格納される。

カラム番号■には、後述する画像イメージ上において、
そのデータ構造に対応する文節が展開される横方向のカ
ラム位置の番号が格納される。

ｒｏｗ番号■には、同じく縦方向のｒｏｗ位置の番号が
格納される。

関係■には、そのデータ構造に対応する文節の、修飾先
アドレス■のデータ構造に対応する文節に対する、係り
関係の情報が格納される０例えば第３図（ａ）の関係■
として規定される関係＜　ＡＧＥＮＴ　（行為者）〉は
、（ａ）に対応する文節「彼は」が、（ｄ）に対応する
文節「読み」の行為を行った者であることを示す、（ｆ
）の関係■として規定される（ｆ）と（ｈ）の関係も同
じである。また、第３図（ｂ）の関係■として規定され
る関係＜ＩＮＤＣ限定）〉は、（ｂ）に対応する文節「
この」が、（Ｃ）に対応する文節「本を」を限定してい
る。（ｅ）の関係■として規定される（ｅ）と（ｆ）の
関係も同じである。更に、第３図（Ｃ）の関係■として
規定される関係＜　ＯＢＪ　（対象）〉は、（Ｃ）に対
応する文節「本を」が、（ｄ）に対応する文節「読み」
の対象であることを示す。

関係候補数■は、上記関係■の候補が１つの場合には「
０」が格納され、複数の場合には「ｏ」以外の値が格納
される。今、第３図（ｄ）の関係■として規定される、
（ｄ）に対応する文節「読み」と（ロ）に対応する文節
「読んだ」の関係としては、同図（ｄ）に示されるよう
に、〈並立〉、く順序〉、く同時進行〉、〈原因〉の４
種類があり得るため、第３図（ｄ）の関係候補数■は「
０」以外の値となっている。

文字位置■には、そのデータ構造に対応する文節の先頭
が、原文１の先頭から何文字目にあるかが格納される。

但し、平仮名、漢字等の全角文字は２文字、英数字等の
半角文字は１文字としてカウントされる。

長さ■には、そのデータ構造に対応する文節の文字数を
上記と同様半角文字を単位としてカウントした値が格納
される。

文節■には、そのデータ構造に対応する実際の文節デー
タが格納される。

上述のデータ構造に基づく第２図の実施例による翻訳動
作について、第４図の動作フローチャートに沿って以下
に説明する。

まず、第２図の原文解析部２′は原文ｌを入力し、原文
１を解析する。ここでは、第４図Ｓ１〜Ｓ３の動作が実
行される。

まず、原文１の先頭から順に文節が識別され、各文節毎
に第３図（ａ）〜Ｑ′］）に示されるデータ構造のフォ
ーマットが作成されてゆく。この場合、各文節に対応す
るデータ構造の文節■にその文節本体が格納され、次ア
ドレス■に、次につながる文節に対応するデータ構造の
先頭アドレスが格納される（以上、第４図ＳＩ）。そし
て、第３図の各データ構造（ａ）〜（ロ）が第２図の概
念構造５′を規定する。

次に、上記各データ構造に対応する文節毎に、その文節
がどの文節を修飾しているかが解析され、修飾元の文節
に対応するデータ構造の修飾先アドレス■（第３図）に
、修飾光の文節に対応するデータ構造の先頭アドレスが
格納される（第４図５２）更に、上記各データ構造に対
応する文節毎に、その文節とその文節が修飾している文
節との係り関係が解析され、その情報が関係■に格納さ
れる。

ここで、第２図の原文解析部２′が、原文１の文節と文
節の係り関係を一意に決定できない場合、第７図の原文
解析部２と異なり、同解析部２′は、複数の候補を全て
出力する。例えば「彼はこの本を読み彼女は雑誌を読ん
だ」という原文ｌがあった場合、文節「読み」と「読ん
だ」の接続における係り関係としては、〈並立〉、〈同
時進行〉、〈原因〉、〈順序〉の４候補があり、これら
の候補が全て概念構造５′として出力される。具体的に
は、第３図（ｄ）のように、データ構造の関係候補数■
に「０」以外の値が格納され、関係■に上記４候補の情
報が格納される（以上、第４図５３）。

以上説明したようにして原文解析部２′から概念構造５
′が出力されると、次に、第２図の編集制御部１９に制
御が移る。同制御部１９は、第４図５４〜Ｓ、の処理を
実行する。

まず、第３図（ａ）〜（ロ）に例示される各文節に対応
するデータ構造のカラム番号■とｒｏｗ番号■に、各文
節が展開されるべきカラム番号とｒｏｗ番号が設定され
る０本実施例では、文節間の係り関係として複数の候補
が存在する場合には、その文節を含む原文１が、第２図
の概念構造５′に対応する解析木のイメージで表示され
る。今、編集制御部１９内には、特には図示しない画像
表示用のメモリが設けられており、そのメモリ上の記憶
位置がそのまま表示部２０上の画面表示に対応する。

そして、この画像メモリ上において、縦方向の行すなわ
ちｒｏｗと、横方向の列すなわちカラムを指定すること
により、その位置に各文節の内容を表示させることがで
きる。なお、各文節間の表示位置の関係は、各データ構
造に対応する文節の修飾関係を基に決定される（以上、
第４図５４）。

上述のようにして、各データ構造毎にカラム番号■とｒ
ｏｗ番号■が決定された後、各データ構造に対応する文
節の内容が、上述の画像メモリ上に展開される（第４図
ＳＳ）。第５図に、原文１が「彼はこの本を読みその彼
女は雑誌を読んだ」という例の場合に、上述の画像メモ
リ上に展開される各文節の位置関係を示す。

続いて、各データ構造に対応する文節の修飾関係に対応
するように、画像メモリ上の対応する文節同士が罫線で
接続される（第４図５６）。

以上の処理により、表示部２０上の表示画面は例えば第
６図（ａ）２３の如くになる。同図のように、各文節が
解析木のイメージで表示される。

その後は、ユーザは表示部２０の表示画面２３を見なが
ら、人力部２１を操作することにより、文節間の係り関
係の編集処理を行うことができる（第４図Ｓ、）。

すなわち、ユーザは入力部２１であるマウス等を操作す
ることにより、第６図（ｂ）の如く、例えば表示画面２
３上でマウスカーソル２４を自由に移動させることがで
きる。そして、ユーザが、例えば文節「読み」と「読ん
だ」の間の罫線上にマウスカーソルを移動しマウスのボ
タンをクリックすると、編集制御部１９は文節「読み」
に対応する第３図（ｄ）の概念構造５′であるデータ構
造の関係候補数■を参照する。これにより、編集制御部
１９は、関係■の候補が複数候補あることを認識し、関
係■の全ての候補を例えば第６図（ｂ）のウィンドウ画
面２５の形式で表示する。続いて、ユーザは、マウスカ
ーソルをランドウ画面２５上の任意の候補上に持ってゆ
き、マウスのボタンをクリックすることにより、候補の
うちＩつを選択することができる。なお、ユーザが、例
えば文節「彼は」と「読み」の間の罫線上にマウスカー
ソルを移動しマウスのボタンをクリックすると、編集制
御部１９は文節「彼は」に対応する第３図（ａ）の概念
構造５′であるデータ構造の関係候補数■を参照する。

これにより、編集制御部１９は、関係■の候補が１つし
かないことを認識し、関係■の〈行為者〉を、ウィンド
ウ画面２５と同様の形式で表示する。

上述の編集処理の後、ユーザが、例えば第６図（ａ）又
は（ｂ）の表示画面２３上の「打ち切り」という表示部
分にマウスカーソルを移動しマウスのボタンをクリック
すると、＆Ｈ集制御部１９は、概念構造５′であるデー
タ構造の関係■（第３図参照）の内容を、編集処理にお
いてユーザにより選択された候補に更新する（第４図５
８）。すなわち、ユーザが、編集処理において第６図（
ｂ）のウィンドウ画面２５上の候補〈並立〉を選択する
と、編集処理の終了により第２図の概念構造５′である
第３図（ｄ）の関係■の内容が、〈並立〉のみに更新さ
れる。また、これと共に、関係候補数■には「ｏ」が格
納される。

同時に編集制御部１９は、上記更新された候補を学習辞
書２２に登録する。これについては後述する。

上述の編集制御部１９による処理の後、第２図の訳文生
成部６に制御が移る。同生成部６は、第４図５１０の訳
文生成の処理を実行する。ここでの動作は、「従来の技
術」の項で説明した第７図の訳文生成部６での動作と同
じである。これにより、上述の「彼はこの本を読みその
彼女は雑誌を読んだ」という例に対してはｒＨｅ　ｒｅ
ａｄ　ｔｈｅ　ｂｏｏｋ　ａｎｄｔｈａｔ　ｇｉｒｌ　
ｒｅａｄ　ｔｈｅ　ｍａｇａｚｉｎｅ、　Ｊという適切
な訳文９が生成される。すなわち、「読み」と「読んだ
」が、ユーザが選択したく並立〉の関係ｒ　ａｎｄ　Ｊ
で結ばれ、ユーザの意図した通りの訳文９が得られる。

次に、第２図の学習辞書２２の機能について説明する。

前述したように、ユーザにより選択された候補は、その
候補に係る文節の関係と共に、学習辞書２２に登録され
る（第４図５９）。すなわち、上述の例では、第３図（
ｄ）及び（ロ）のデータ構造に係わる文節「読みＪ　「
読んだ」と、その関係〈並立〉が学習辞書２２に登録さ
れる。これにより、ユーザが、入力部２１等を介して編
集制御部１９に対して、学習辞書２２を参照するように
指示しておくことにより、後に別の翻訳動作が実行され
たときに、学習辞書２２に登録されている文節の関係と
同じ関係が出現した場合に、自動的に登録されている関
係候補を選択するように動作させることができる。一般
に、同種の文章を翻訳する場合、同じ文節の関係が現れ
る場合が多いため、ユーザが選択的に学習辞書２２を使
用できるようにしておけば、効率的で正確な翻訳動作を
実現することができる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、原文を解析した結果、単語間の関係と
して複数の候補が存在するような場合にも、マンマシン
インタフェースによるユーザとの対話的処理でユーザの
意図する関係を選択させることにより、格段に正確な訳
文を生成することが可能となる。

更に、本発明では、−度上記のようにして選択された単
語間の関係候補を学習辞書記憶手段に記憶させておくこ
とにより、その後、ユーザがこの学習辞書記憶手段を参
照するように指示することにより、同じ単語間の関係が
出現した場合に、自動的に学習辞書記憶手段に記憶され
ている候補を選択するように動作させることも可能とな
る。これにより、例えば原文に同じような構文が多く存
在するような場合に、効率のよい翻訳を行うことが可能
となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明のブロック図、 第２図は、 第３図は、 第４図は、 第５図は、 第６図（ａ）、 第７図は、 第８図は、 １２・・ １３・・ １４・・ １５・・ １６・・ １７・・ １８・・ 本発明の実施例の構成図、 本実施例のデータ構造を示した図、 本実施例の動作フローチャート、 カラムとｒｏｗの説明図、 （ｂ）は、本実施例の動作例を示した図、従来例の構成
図、 概念構造の説明図である。 ・原文、 ・原文解析手段、 ・解析結果、 ・訳文生成手段、 ・訳文、 ・編集制御手段、 ・学習辞書記憶手段。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）原文（１２）を解析する原文解析手段（１３）と、
   該原文解析手段（１３）による解析結果（１４）から目
   標言語の訳文（１６）を生成する訳文生成手段（１５）
   と、前記原文解析手段（１３）における解析動作におい
   て、任意の単語間の関係として複数の候補が存在する場
   合に、該複数の候補を表示しながら、そのうち１つをユ
   ーザに選択させ、該選択された候補を前記単語間の関係
   についての解析結果（１４）として前記訳文生成手段（
   １５）に出力する編集制御手段（１７）と、 を有することを特徴とする機械翻訳装置における単語間
   関係編集／学習装置。 ２）単語間の関係を、対応する単語と共に学習辞書とし
   て記憶する学習辞書記憶手段（１８）を有し、前記編集
   制御手段（１７）は、前記ユーザにより選択された候補
   を対応する前記単語対と共に前記学習辞書記憶手段（１
   ８）に記憶し、前記原文解析手段（１３）における解析
   動作において、任意の単語間の関係として複数の候補が
   存在する場合に、ユーザの指示に従って該複数の候補の
   うちいずれかの候補が前記学習辞書記憶手段（１８）に
   存在するか否かを参照し、存在する場合にその候補を前
   記単語間の関係についての解析結果（１４）として前記
   訳文生成手段（１５）に出力する、 ことを特徴とする請求項１記載の機械翻訳装置における
   単語間関係編集／学習装置。 ３）原文を解析して概念構造に変換する原文解析手段と
   、 該概念構造から目標言語の訳文を生成する訳文生成手段
   と、 前記原文解析手段における解析動作において、任意の単
   語間の関係についての概念構造として複数の候補が存在
   する場合に、該複数の候補を表示しながら、そのうち１
   つをユーザに選択させ、該選択された候補を前記単語間
   の関係についての概念構造として前記訳文生成手段に出
   力する編集制御手段と、 を有することを特徴とする機械翻訳装置における単語間
   関係編集／学習装置。 ４）単語間の関係についての概念構造を、対応する単語
   と共に学習辞書として記憶する学習辞書記憶手段を有し
   、 前記編集制御手段は、前記ユーザにより選択された候補
   を対応する前記単語対と共に前記学習辞書記憶手段に記
   憶し、前記原文解析手段における解析動作において、任
   意の単語間の関係についての概念構造として複数の候補
   が存在する場合に、ユーザの指示に従って該複数の候補
   のうちいずれかの候補が前記学習辞書記憶手段に存在す
   るか否かを参照し、存在する場合にその候補を前記単語
   間の関係についての概念構造として前記訳文生成手段に
   出力する、 ことを特徴とする請求項３記載の機械翻訳装置における
   単語間関係編集／学習装置。