JPH03286255A - 対話型日英機械翻訳システム - 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 本発明は対話型日英機械翻訳システムに関する。

従来の技術 近年、翻訳装置への関心が高い。ユーザーサイドから機
械翻訳システムを見た場合、その形態は、大きく２つに
分類できる。１つは、自動翻訳であり、ひとたび翻訳が
開始されると、なんらかの結果が得られるまで、処理は
続けられる。この方式のシステムは、バッチ的な処理に
向いている。もう１つは、対話型翻訳であり、ユーザー
と対話をすることにより、翻訳に必要な情報を適宜抽出
しながら、より精度の高い翻訳を行なう。

機械翻訳では、その処理の過程において、多くの曖昧さ
が発生する。機械翻訳を難しくしている原因の一つは、
これらの曖昧さにある。

機械翻訳の方式には、その代表的なものとして、トラン
スファ一方式とピボット方式がある。

トランスファ一方式には、解析、変換、生成の３つのフ
ェーズが存在し、ピボット方式には、解析、生成の２つ
のフェーズが存在する。本発明は、解析に関するもので
ある。

以下、日英機械翻訳における、−船釣な解析の考え方に
ついて、特に本発明に関係する部分に関して述べる。

日本語解析における曖昧さ発生の要因として、助詞の意
味的複数解釈の問題がある。しかも、この問題は、その
解決に、意味情報を必要とする。

以下、例によって、この問題を説明する。

今、日英機械翻訳の対象となる入力文として、「私は太
部と東京へ行く。」という日本文があったとする。日本
語解析の段階で、この文の構造を認識する必要がある。

この場合、「私は東京へ行く」という部分に関しては、
構文的な情報のみで一意に解決できる。「私は」は、「
行く」という行為の動作上であり、「東京へ」は、「行
く」という行為の結果、あるいは、対象であると。この
場合、「ＡはＢへ行く」と表現されていたとしても、同
様の結果が得られる。これは、「は」、「へ」という表
層格（助詞）の情報から、「行く」に対する「Ａは」、
「Ｂへ」の役割を決定している。しかし、「太部と」と
いう句においては、「太部」に関する意味的な情報がな
い場合、曖昧さが発生する。つまり、「太部という人と
ともに」なのか、「東京だけでなく太部という場所へも
」という意味なのか、という曖昧さである。この曖昧さ
は、「と」という助詞の使われ方の多様性に起因してい
る。人間は、常識というデータベースを利用して、「太
部」は、地名ではなく、人名であるという判断を行い、
その結果、前述の日本文に対して、「私は、太部という
人とともに、東京という場所へいく」のだ、と認識する
ことができる。

このような常識を持たない環境下にある機械翻訳システ
ムでは、この曖昧さを解決できないまま、最終的に、２
つの英文を生成することになる。それらは、次のような
ものである。

一Ｉ　ｇｏ　ｔｏ　Ｔａｒｏ　ａｎｄ　Ｔｏｋｙｏ。

・Ｉ　ｇｏ　ｔｏ　Ｔｏｋｙｏ　ｗｉｔｈ　Ｔａｒｏ。

また、常識を疑似的に模倣したデータベースを持つ機械
翻訳システムの場合は、以下に述べる論理展開を処理す
ることにより、この問題を解決している。ただし、デー
タベースには、次のような情報がセットされていなけれ
ばならない。

「太部」は、人名である。したがって、人を指している
。

「行く」は、行き先（対象）として、地名を選べる。

「行く」は、共同格として、人を選べる。

「太部」は人であり、「行く」の共同格も人であり、対
象格は、地名である。したがって、「太部と」は、「太
部という人とともに」という解釈が成立する。よって、
ｒｗｉｔｈ　ＴａｒｏＪを生成しなければならない。

これらの処理には格文法という言語理論の枠組みが利用
されている。

もうひとつ、助詞によって曖昧さが発生する例を示す。

助詞「で」は、次のような使われ方をする。

・ナイフで：道具 ・台所で：場所 ・飛行機で０手段 ここで、「道具」、「場所」、「手段」は、格文法にお
ける格の種類を示す。これらは、英語において、次のよ
うな表現になる。

ｗｉｔｈ　ａ　ｋｎｉｆｅ ａｔ　ａ　ｋｉｔｃｈｉｎ ｂｙ　ａｉｒｐｌａｎｅ つまり、前置詞句として、上記の日本語の句を表現する
場合に、英語で使われる前置詞が異なる。そして、これ
らの前置詞の使い分けは、主に、格の情報によるもので
ある。「道具」であるからｗｉｔｈであり、「場所」で
あるからａｔであり、「手段」であるからｂｙである、
といったように使い分けられる。

日英機械翻訳では、このような訳し分けが必要である。

さらに、例文を用いて、問題を明確にする。

例文ａ：私はナイフでケーキを切る。

例文ｂ：私は台所でケーキを切る。

例文ａも例文すも、「ＡはＢでＣをＤする。」という同
じ構文を持ち、しかも、この場合、Ａ。

Ｃ，Ｄは、全く同じ単語である。違いは、Ｂが、「ナイ
フ」か「台所」かだけである。しかし、その訳文は、次
のように、使われる前置詞に違いが生じる。

ａ’　：Ｉ　ｃｕｔ　ａ　ｃａｋｅ　ｗｆｔｈ　ａ　ｋ
ｒ＋ｉｆｅ。

ｂ’　：Ｉ　ｃｕｔ　ａ　ｃａｋｅ　ａｔ　ｔｈｅ　ｋ
ｉｔｃｈｉｎ。

次のような英文を生成したとすれば、明かに誤りである
。

ａ　：Ｉ　ｃｕｔ　ａ　ｃａｋｅ　ａｔ　ｔｈｅ　ｋｎ
ｉｆｅ。

ｂ″：Ｉ　ｃｕｔ　ａ　ｃａｋｅ　ｗｉｔｈ　ａ　ｋｉ
ｔｃｈｉｎ。

この種の問題は、構文的な情報だけでは解決できない。

少なからず、意味的な処理を必要とする。

この種の問題を解決するためによく使われる考え方は、
述語とそのほかの要素の依存関係を表現する格文法的な
ものである。格文法では、全ての述語は、固有の格フレ
ームを持つ。したがって、格フレーム中の任意の要素に
適合しない格要素は、その解釈を排斥される。

「私はグラスの水を飲む。」といった文がある場合、そ
の述語は、「飲む」である。「飲む」は、格要素として
、×××が（動作主格）、×××を（対象路）、×××
で（道具路）などの深層格を取る。したがって、「私は
」、「水を」は、述語「飲む」の格要素として認知され
るが、「グラスの」ハ、「飲む」の格要素と適合しない
ため、「飲む」との直接的な依存関係を、否定される。

この考え方を用いると、「私は水を飲む。」という文を
、「不可解な文」として判断できるであろう。

ここまでの説明は、格要素の判定を、表層格によって行
なっている。次に、意味素性を考えてみる。

「私は石を飲む。」という文があった場合、「私は（動
作主格）」、「石を（対象路）、　、Ｊ％いずれも表層
格は、「飲むｊの格要素として適合する。しかし、実際
は、深層格には意味素性によって、ある種の制約が加え
られている。たとえば、「飲む」の対象路は、「液体」
でなければならない。この制約を実現するために、格フ
レーム中の深層格の情報には、その深層格が持つべき意
味素性が記述しである。また、翻訳に用いる辞書中の各
誘電にも、その意味素性が任意側付与されている。

「ナイフで切る」という文を機械翻訳するには、「ナイ
フで」が、「切る」のどのような格要素に対応するかを
、判定できる必要がある。

「切る」は、格要素として、「場所路」または「道具路
」を取ることができる。しかし、日本語においては、「
場所路」または「道具路」という深層片は、その表層格
（助詞）として、どちらも、「で」が使われる。つまり
、表層格だけでは、その深層格を一意に決定できない。

この問題を解決するために、個々の述語の格フレーム中
には、各格スロットに、深層格９表要路の情報とともに
、制約条件として、意味素性が記述されている。一方、
単語辞書においても、各単語に対して、任意側の意味素
性が付与されている。したがって、入力文中の各単語に
は、辞書中の記述から得られた意味素性の情報が付随し
ている。これらの意味素性と、格スロットに記述された
意味素性が一致した場合に限り、入力文中の各単語は、
その格要素としての役割が決まる。

上記の例においては、「ナイフ」、「台所」の意味素性
が明らかにならない限り、ｒｗｉｔｈ　ａ　ｋｎｉｆｅ
」なのかｒａｔ　ｔｈｅ　ｋｎｉｆｅＪなのか、判断で
きない。

発明が解決しようとする課題 前述のように、意味情報を扱わない機械翻訳システムで
は、解析途中で発生した構文上の曖昧さを解決できない
場合がある。この問題に対する現存のシステムの対処の
仕方には、大きく分けて２つある。ひとつは、ヒユーリ
スティックなルールによって、複数の解の中から、強引
に一つを選択する方法である。もう一つは、最終的な文
生成を、得られた解のすべてに対して行ない、結果とし
て、一つの入力文から複数の出力文を生成するという方
法である。後者の場合、何等かの評価手段によって、唯
一つの解を選択し、表示するというユーザーインターフ
ェースを持つものもあるが、多くの場合、同時に、他の
候補も表示することができるようになっている。しかし
、日英機械翻訳システムの場合は、ユーザーが、出力結
果としての英文を評価しなければならなくなる。これに
関しては、−船釣な日本人が英文を評価するのは得意で
はない、という問題がある。また、最後まで複数の解を
保持する方式の場合、それに見合うだけの大きな記憶領
域が必要であり、コンパクトなシステムでは、実装でき
ない可能性がある。

つまり、意味的な問題を解決するための知識を自分で持
たず、しかも、ユーザーから、知識の獲得を行なわない
方式のシステムの場合、曖昧さ解決のための情報がない
ことになり、その曖昧さを維持しつづけることになる。

これには、過大なコストを要する。

一方、意味的な処理を機械翻訳システムで行なおうとす
る場合、あらゆる誘電に対して意味情報を与える必要が
ある。しかし、専門用語を含めると、名詞だけでも、数
十言語から数百言語のオーダーとなり、実際にそのデー
タを作成する作業はもとより、それらの情報を保持する
ために要する記憶領域は、膨大なものとなる。また、付
与される意味情報の質は、かなり高いものが要求される
が、−船釣に、その作業には、複数の人間が携わること
となり、したがって、同等の品質をすべての語に対して
満足させるというのは、現実的には困難である。

本発明は上記課題を解決するために、曖昧さを回避する
意味情報を少ない記憶容量で実現できる対話型日英機械
翻訳システムを提供することを目的とする。

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、格フレーム情報を
有する辞書を備えた対話型日英機械翻訳システムにおい
て、入力した日本語を素解析して得た格フレームを解析
処理する解析処理手段を設け、前記解析処理手段は、前
記格フレームの曖昧表要路を検出する曖昧表層格認識部
と、前記曖昧表要路を一意的意味を持つ複数の代替表層
表現格に変換する代替表現生成手段と、前記代替表層表
現格で前記曖昧表要路を置換して構成した複数の代替日
本語文をユーザーに提示して選択させる文選択用ユーザ
ーインターフェースとを備え、前記辞書は述語の格フレ
ームにおいて表要路に対応する深要路の情報を記憶して
有し、前記曖昧表層格認識部は入力した格フレームを前
記辞書を参照して、その単一の表要路に対して複数の深
要路を持つことで曖昧性を検出するものとする対話型日
英機械翻訳システムとする。

以下、上記の解決手段の考え方について説明する。

・解析時に発生した構文上の曖昧さに対して、それを解
決するための意味的な情報を、ユーザーに求める。

・同じ曖昧さを内包する文を評価するとき、入力文に含
まれる曖昧さは、入力文と同じ言語上で行なう方が翻訳
過程で混入する曖昧さを避Ｉすることかできる。したが
って、入力文である日本語の段階で、曖昧さを解決する
。

以上の考え方により曖昧さを解決するための手段を以下
に示す。

（１）　　曖昧表要路の記述 述語に関する情報を記述する辞書の、各誘電の格フレー
ムにおいて、曖昧さを誘発する表要路を記述しておく。

たとえば、既述の、「切る」という動詞には、曖昧さを
誘発する表要路として、「で」が、登録される。その理
由は、以下の通りである。「切る」は、その各要素とし
て、「道具格」、「場所格」を含んでいる。そして、そ
れらの表要路は、日本語の場合、いずれも「で」である
。このことは、「切る」に支配される句の表現が、「×
××で」とあった場合、「道具格」か「場所格」か判別
できない、という曖昧さをもたらす。

以下、便宜上、曖昧さを発生させる表要路のことを、「
曖昧表要路」と呼ぶ。

（２）　　代替表現テーブル 曖昧表要路の深要路がユーザーにおいて一意に識別でき
るような、曖昧表要路の代替表現への変換テーブルを用
意する。その内容は、以下のようなものである。

この変換テーブルによって、道具格の「で」は「によっ
て」と、場所格の「で」は「において」に、変換される
。以降、この変換テーブルのことを、「代替表現テーブ
ル」と呼ぶ。

（３）代替表現生成手段 曖昧表要路を含む入力文から、代替表現テーブルを参照
して、その曖昧表要路の意味する深要路が、−意に決定
できるような表現の文を、深要路の数だけ生成する。こ
の代替表現生成手段によって、「ナイフで切る。」とい
う入力文から、「ナイフによって切る。」、「ナイフに
おいて切る。」という、２つの文が生成される。

（４）　　文選択用ユーザーインターフェース代替表現
生成手段によって生成された文をユーザーに提示し、そ
の結果、適切と思われる表現の文を選択させる。

作用 本発明は上記構成により、曖昧表現格が述語に関する格
フレームで検出され、その曖昧表現格が一意的代替表現
格に置換された複数の日本語文でユーザーに提示され、
ユーザーの選択で曖昧さが除去される。

実施例 以下、本発明の一実施例の対話型日英機械翻訳システム
について説明する。

前述の例文「私はナイフでケーキを切る。」を用いて、
説明する。まず、入力文を形態素解析する。形態素解析
の結果から、文節（句）を認識する。

例文の場合、その認識結果は、次のようになる。

私は／ナイフで／ケーキを／切る。

句の認識の結果から、述語を認識する。この場合、「切
る」が、述語であると認識される。

述語の格フレーム情報を、辞書から獲得する。

例では、「切る」の格フレームを獲得することになる。

「切る」の格フレームの一部を以下に示格フレーム情報
から、曖昧表要路を得る。この場合、表要路に、「で」
が、複数現れる。したがって、「で」が、曖昧表要路と
なる。

入力文中に、曖昧表要路を伴う句が存在するか否かを、
判断する。例文では、「ナイフで」という句が存在する
。

代替表現生成手段によって、上記曖昧さを解消するため
の文を生成する。例文に対しては、次の２つの文が生成
される。

ａｌ・私はナイフによってケーキを切る。

ａ２：私はナイフにおいてケーキを切る。

ａｌは、道具格であることを強調した表現になっている
。

ａ２は、場所格であることを強調した表現になっている
。

文選択用ユーザーインターフェースを用いて、これら２
つの文を、ユーザーに提示し、どちらの表現の方が適切
であるかを質問する。この結果、ａｌが選ばれるのは、
明らかである。結果として、原文の「ナイフで」は、「
切る」に対して、道具格の格要素であることか分かる。

入力文が、「私は台所でケーキを切る。」であれば、代
替表現生成手段は、 ｂｌ、私は台所によってケーキを切る。

ｂ２・私は台所においてケーキを切る。

という２つの文を生成する。この場合は、文選択用ユー
ザーインターフェースを通じて、ｂ２か選択される。結
果として、原文の「台所で」は、場所格であることがわ
かる。

第２図は、本発明の一実施例の対話型日英機械翻訳シス
テムの構成をブロック図で示す。以下に、各モジュール
について説明する。

１１は、翻訳対象となる日本文をシステムに取り組む日
本文人力部である。キーボードによる入力、ＯＣＲによ
る入力、ネットワークを通じての入力など、様々な形態
がある。入力された日本文のデータは１８のデータ記憶
部に記憶される。１２は、入力された日本文を形態素解
析する形態素解析部である。形態素解析された結果は、
データ記憶部に記憶される。１３は、形態素解析の結果
を入力として、主に、構文的な解析処理を行なう解析処
理部である。解析処理の結果も、データ記憶部に記憶さ
れる。１４は、解析処理の結果を入力とし、誘電レベル
の変換や、構文レベルの変換を行なう変換処理部である
。変換の結果も、データ記憶部に記憶される。１５は、
変換の結果を入力とし、主に構文的な生成処理を行なう
生成処理部能 である。生成の結果も、データ記憶部に記憶させる。１
６は、生成処理の結果を入力とし、最終的な英語に対応
した文字列までを生成する形態素生成部である。形態素
生成された結果は、デイスプレィやプリンターなどで、
出力されることになる。１７は、前記形態素解析部１２
．解析処理部１３、変換処理部１４．生成処理部１５お
よび形態素生成部１６の各フェーズが利用する辞書であ
る。その内部は、解析辞書、変換辞書など論理的には細
かく分かれている。１８は、各モジュールの入出力デー
タを記憶するデータ記憶部である。

１９は、各モジュールに対する全体的な制御を行システ
ムの解析処理部の構成を示すブロック図である。１は、
解析処理に用いる辞書である。第２図における辞書１７
の一つである。２は、解析処理の入力となる形態素解析
の結果が記憶されている形態素解析結果記憶部である。

第２図における哄 データ記憶部の一部に相当する。３は、解析処理の結果
が記憶される解析処理結果記憶部である。

これもまた、第２図におけるデータ記憶部１８の一部で
ある。４は、入力文中に存在する述語に関する辞書記述
と入力文中の表層格から、入力文中の曖昧表層格を認識
する曖昧表層格認識部である。ここで曖昧表層格か認識
された結果、代替表現の生成処理などが起動される。５
は、各曖昧表層格の深層格に対応した代替表現を記憶す
る代替表現テーブルである。６は、曖昧表層格を含む入
力文から、５の代替表現テーブルを参照することにより
、深層格別の文を生成する代替表現生成手段である。７
は、代替表現生成手段によって生成された複数の文をユ
ーザーに表示し、ユーザーからの選択を促すことにより
、適切な深層格の情報を獲得する文選択用ユーザーイン
ターフェースである。８は、解析処理における各モジュ
ールを全体的に制御する解析処理制御部である。

このように本発明の一実施例の対話型日英機械翻訳シス
テムによれは、朗話型日英機械翻訳システムにおいて、
辞書と、入力した日本語を素解析して得た格フレームを
解析処理する解析処理手段を設け、前記解析処理手段は
、前記格フレームの曖昧表層格°を検出する曖昧表層格
認識部と、前記曖昧表層格を一意的意味を持つ複数の代
替表層表現格に変換する代替表現生成手段と、前記代替
表層表現格で前記曖昧表層格を置換して構成した複数の
日本語文をユーザーに提示して選択させる文選択用ユー
ザーインターフェースとを備え、前記辞書は述語の格フ
レームにおいて表層格に対応する深層格の情報を記憶し
て有し、前記曖昧表層格認識部は入力した格フレームを
前記辞書を参照して、その単一の表層格に対して複数の
深層格を持つことで曖昧性を検出するものとする対話型
日英機械翻訳システムとすることにより、述語の格フレ
ームの曖昧情報を記憶保持するだけでよく、装置の記憶
容量の低減に大きな効果が得られる。

なお、上記の説明はトランスファ一方式について行なっ
たが、ピボット方式についても同し解析処理手段を用い
ることができ、上記と同じ効果が得られることは言うま
でもなし・。

発明の効果 以上の実施例から明らかなように、格フレーム情報を有
する辞書を備えた対話型日英機械翻訳システムにおいて
、入力し７た日本語を素解析して得た格フレームを解析
処理する解析処理手段を設け、前記解析処理手段は、前
記格フレー・ムの曖昧表層格を検出する曖昧表層格認識
部と、前記曖昧表層格を一意的意味を持つ複数の代替表
層表現格に変換する代替表現生成手段と、前記代替表層
表現格で前記曖昧表現路を置換して構成した複数の日本
語文をユーザーに提示して選択させる文選択用ユーザー
インターフェースとを備え、前記辞書は述語の格フレー
ムにおいて表層格に対応する深層格の情報を記憶して有
し、前記曖昧表層格認識部は入力した格フレームを前記
辞書を参照して、その単一の表層格に対して複数の深層
格を持つことで曖昧性を検出するものとする対話型日英
機械翻訳システムとすることにより、述語の深層意味情
報を記憶して保持するだけでよく、装置の記憶容量低減
の効果およびシステムの簡素化の効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の対話型日英機械翻訳システ
ムにおける解析処理手段の構成を示すブロック図、第２
図は本発明の一実施例の対話型日英機械翻訳システムを
用いた対話型日英機械翻訳装置の構成を示すブロンク図
である。 １・・・・・・辞書、２・・・・・・形態素解析結果記
憶部（人力の日本語を素解析して得た格フレームを記憶
）、４・・・・・・曖昧表層格認識部、６・・・・・・
代替表現生成手段、７・・・・・・文選択用ユーザーイ
ンターフェース。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 格フレーム情報を有する辞書を備えた対話型日英機械翻
   訳システムにおいて、入力した日本語を素解析して得た
   格フレームを解析処理する解析処理手段を設け、前記解
   析処理手段は、前記格フレームの曖昧表層格を検出する
   曖昧表層格認識部と、前記曖昧表層格を一意的意味を持
   つ複数の代替表層表現格に変換する代替表現生成手段と
   、前記代替表層表現格で前記曖昧表層格を置換して構成
   した複数の代替日本語文をユーザーに提示して選択させ
   る文選択用ユーザーインターフェースとを備え、前記辞
   書は述語の格フレームにおいて表層格に対応する深層格
   の情報を記憶して有し、前記曖昧表層格認識部は入力し
   た格フレームを前記辞書を参照して、その単一の表層格
   に対して複数の深層格を持つことで曖昧性を検出するも
   のとする対話型日英機械翻訳システム。