JPH0439705B2 - - Google Patents
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- JPH0439705B2 JPH0439705B2 JP61173060A JP17306086A JPH0439705B2 JP H0439705 B2 JPH0439705 B2 JP H0439705B2 JP 61173060 A JP61173060 A JP 61173060A JP 17306086 A JP17306086 A JP 17306086A JP H0439705 B2 JPH0439705 B2 JP H0439705B2
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Description
【発明の詳細な説明】
〔概要〕
機械翻訳装置において、各種分野の文章が入力
されたときに分野独特の表現を処理できるように
するために、翻訳開始時にシステムの構成を分野
に応じて動的に変更し、より適切な表現が出力で
きるようにしたものである。[Detailed Description of the Invention] [Summary] In order to enable a machine translation device to process expressions unique to the field when sentences from various fields are input, the system configuration is changed according to the field at the start of translation. This has been changed to allow more appropriate expressions to be output.
本発明は、機械翻訳装置の動的構成変更に関す
るものである。
The present invention relates to dynamic configuration change of a machine translation device.
機械翻訳装置に入力される文章は各種の分野に
わたつている。翻訳開始時にあらゆる分野の文章
を翻訳出来るように辞書等の部品を用意しておく
ことは、装置構成をやたらに重くするだけであ
り、使用されるのがその内のほんの一部分に過ぎ
ないことを考えると無駄が多い。このため、翻訳
開始時に入力テキストの分野に応じて装置の構成
を決定して負荷を軽くする必要がある。 The texts input into machine translation devices span a variety of fields. Preparing parts such as dictionaries to be able to translate texts in all fields at the beginning of translation will only make the device configuration unduly heavy, and it is important to remember that only a small part of it will be used. There's a lot of waste when you think about it. Therefore, it is necessary to lighten the load by determining the configuration of the device according to the field of the input text at the start of translation.
翻訳装置は、形態素解析及び構文解析や意味解
析等の文解析を行つて概念構造を生成し、概念構
造をもとにして文生成を行つている。
A translation device performs sentence analysis such as morphological analysis, syntactic analysis, and semantic analysis to generate a conceptual structure, and generates a sentence based on the conceptual structure.
形態素解析は、入力された文章からその文章を
構成する形態素を見つけ出すことを目的としてい
る。形態素解析は、単語辞書と、単語間の隣接可
能性を記入した接続表とを用いて行われる。 The purpose of morphological analysis is to find the morphemes that make up an input sentence. Morphological analysis is performed using a word dictionary and a connection table in which the possibility of adjacency between words is entered.
構文解析は、文の要素がどのように結びつき、
どのような役割を果たしているかを明らにするも
のである。即ち、形態素に分解された文の要素に
対し、文法規則を適用して文節や句の合成、主語
と述語などの修飾関係を決定する。しかし、この
段階では文法上は正しい解析であつても、意味上
では正しいとは限らない。そこで、次に述べる意
味解析が必要になる。 Syntactic analysis determines how the elements of a sentence are connected.
It clarifies what role they play. That is, grammatical rules are applied to the elements of a sentence broken down into morphemes to determine the composition of clauses and phrases, and the modification relationships between subjects and predicates. However, at this stage, even if the analysis is grammatically correct, it is not necessarily semantically correct. Therefore, the following semantic analysis is required.
意味解析では、文法的に正しい解析結果から更
に意味上での正しいものを選択する。構文解析で
は、単語の持つ多義性によつて複数個の正しい結
果が存在する。この中には、意味が全くおかしい
ものまで含まれているので、構文解析の途中で意
味解析を行つて、意味上でおかしいものを篩いに
かければ、効率のよい解析を行うことがが出来
る。 In semantic analysis, the semantically correct one is selected from the grammatically correct analysis results. In syntactic analysis, there are multiple correct results depending on the ambiguity of the word. This includes some sentences that have completely strange meanings, so if you perform a semantic analysis during the syntactic analysis and filter out the words that have strange meanings, you can perform an efficient analysis.
概念構造は、文を表している意味を意味ネツト
ワークの形式で表現したものである。この概念構
造は、翻訳の対象となる言語に依存しないように
作られているため、この概念構造から多国語への
文生成を行うことが出来る。 A conceptual structure is a representation of the meaning of a sentence in the form of a semantic network. This conceptual structure is created so as not to depend on the language to be translated, so it is possible to generate sentences in multiple languages from this conceptual structure.
文生成は、構文生成と形態素生成に分けられ
る。概念構造から目標言語（日英翻訳のときは英
語）の文を生成する過程では、概念を表現する概
念記号をもとに目標言語の辞書から単語を抽出す
る。この際、概念構造レベルでは文法的な情報は
索引しないので、目標言語に合つた品詞を選択す
る必要がある。これらの規則を生成規則と呼んで
いる。生成規側では、概念構造で示される入口点
のアークが入るノードから処理を始め、そのノー
ドは周りのアークやその先のノードと、選択した
単語の文法属性の関係を見ながら構文を決定す
る。構文生成によつて決定した構文に対し、単語
間の言い回しを決定するための共起関係を用い
る。共起関係は、一つの概念に対して複数個の単
語が存在するときに、どの単語を選択するかを決
めるものである。形態素生成では、構文生成と共
起関係によつて決定した単語に対して、時制や人
称、数、格、性などの情報によつて決定できる単
語の語尾変化部分を、単語辞書を参照して意味を
持つ単語に合成する。 Sentence generation is divided into syntactic generation and morpheme generation. In the process of generating sentences in the target language (English in the case of Japanese-English translation) from conceptual structures, words are extracted from the dictionary of the target language based on the conceptual symbols that express the concepts. At this time, since grammatical information is not indexed at the conceptual structure level, it is necessary to select the part of speech that matches the target language. These rules are called production rules. On the generator side, processing starts from the node where the arc of the entry point shown in the conceptual structure enters, and that node determines the syntax by looking at the relationship between the surrounding arcs, the nodes ahead of it, and the grammatical attributes of the selected word. . Co-occurrence relationships are used to determine phrasing between words for the syntax determined by syntax generation. The co-occurrence relationship determines which word to select when multiple words exist for one concept. In morpheme generation, for words determined through syntactic generation and co-occurrence relationships, the inflectional part of the word, which can be determined based on information such as tense, person, number, case, gender, etc., is generated by referring to a word dictionary. Compose words with meaning.
辞書としては、単語辞書、隣接関係辞書、文法
規則辞書、生成規則辞書、共起関係辞書、意味関
係辞書などがある。単語辞書や隣接関係辞書、文
法規則辞書、生成規則辞書、共起関係辞書は言語
毎に存在し、意味関係辞書は各言語共通である。
単語辞書には、見出しや概念記号、単語記号、文
法属性、生成属性、出現頻度などの情報が格納さ
れている。隣接関係辞書は、単語間の隣接可能性
を示すものであつて、入力文字列の場合は単語を
抽出するために使用され、また出力文字列の場合
には正しい語尾などを出力するために使用され
る。文法規則辞書には、構文解析や意味解析のた
めの規則が格納されている。生成規則辞書には、
構文生成と形態素生成のための規則が格納されて
いる。共起関係辞書は、単語と単語の言回しを定
義するものであり、単語選択に使用されるもので
ある。意味関係辞書は、概念と概念の関係を定義
するものであり、意味決定に使用されるものであ
る。 Dictionaries include word dictionaries, adjacency relationship dictionaries, grammatical rule dictionaries, production rule dictionaries, co-occurrence relationship dictionaries, semantic relationship dictionaries, and the like. Word dictionaries, adjacency relationship dictionaries, grammatical rule dictionaries, production rule dictionaries, and co-occurrence relationship dictionaries exist for each language, and semantic relationship dictionaries are common to each language.
The word dictionary stores information such as headings, conceptual symbols, word symbols, grammatical attributes, production attributes, and frequency of appearance. The adjacency dictionary indicates the possibility of adjacency between words, and is used to extract words in the case of an input string, and used to output the correct ending, etc. in the case of an output string. be done. The grammar rule dictionary stores rules for syntactic analysis and semantic analysis. The production rule dictionary contains
Contains rules for syntax generation and morpheme generation. The co-occurrence relationship dictionary defines words and word usage, and is used for word selection. A semantic relationship dictionary defines the relationship between concepts and is used to determine meaning.
従来の機械翻訳装置では、単語辞書や文法規則
辞書、意味関係辞書などの部品は単一構成となつ
ていた。つまり、分野毎に分割されていなかつ
た。また、分野毎に辞書等を用意している機械翻
訳装置も知られているが、テキスト翻訳開始時に
人間がいちいち分野を指示して機械翻訳装置のチ
ユーニングを図ると言う面倒な手続きが必要であ
つた。
In conventional machine translation devices, parts such as word dictionaries, grammatical rule dictionaries, and semantic relationship dictionaries have a single structure. In other words, it was not divided by field. Additionally, machine translation devices are known that have dictionaries and the like prepared for each field, but this requires a tedious procedure in which a human must specify the field one by one to tune the machine translation device when starting text translation. Ta.
本発明は、この点に鑑みて創作されたものであ
つて、分野独特の表現を処理できること、翻訳を
効率よく行い得ること、使い易いこと等の特徴を
持つ機械翻訳装置を提供することを目的としてい
る。 The present invention was created in view of this point, and aims to provide a machine translation device that has the characteristics of being able to process expressions unique to a field, being able to perform translation efficiently, and being easy to use. It is said that
そしてそのため、本発明の機械翻訳装置は、
分野同定手段と、
複数の分野別の単語辞書より構成された単語辞
書グループと、
複数の分野別の文法規則辞書より構成された文
法規則辞書グループと、
複数の分野別の意味関係辞書より構成された意
味関係辞書グループと、
部品チユーニング手段と、
部品チユーニング手段からの選択指示に従つ
て、単語辞書グループの中の１個の単語辞書を選
択する単語辞書セレクタと、
部品チユーニング手段からの選択指示に従つ
て、文法規則辞書グループの中の１個の文法規則
辞書を選択する文法規則セレクタと、
部品チユーニング手段からの選択指示に従つ
て、意味関係辞書グループの中の１個の意味関係
辞書を選択する意味関係セレクタと、
単語辞書セレクタによつて選択された単語辞
書、文法規則セレクタによつて選択された文法規
則辞書、意味関係セレクタによつて選択された意
味関係辞書を使用して、機械翻訳を行う機械翻訳
装置本体と
を具備し、
上記分野同定手段は、入力テキストの分野を示
す分野情報を上記部品チユーニング手段に通知す
るように構成され、
上記部品チユーニング手段は、受け取つた分野
情報に従つて、単語辞書セレクタ、文法規則セレ
クタ、意味関係セレクタに対して辞書の選択を指
示するように構成されている
ことを特徴とするものである。
Therefore, the machine translation device of the present invention includes: a field identification means, a word dictionary group composed of a plurality of field-specific word dictionaries, a grammatical rule dictionary group composed of a plurality of field-specific grammatical rule dictionaries, A semantic-related dictionary group composed of a plurality of field-specific semantic-related dictionaries, a parts tuning means, and a word dictionary that selects one word dictionary from the word dictionary group according to a selection instruction from the parts tuning means. a grammar rule selector that selects one grammar rule dictionary from the grammar rule dictionary group according to the selection instruction from the parts tuning means; and a semantic relationship dictionary group according to the selection instruction from the parts tuning means. A semantic relationship selector that selects one semantic relationship dictionary from among the word dictionary selected by the word dictionary selector, a grammar rule dictionary selected by the grammar rule selector, and a semantic relationship dictionary selected by the semantic relationship selector. a machine translation device main body that performs machine translation using a semantic relationship dictionary, and the field identification means is configured to notify the component tuning means of field information indicating the field of the input text, The component tuning means is characterized in that it is configured to instruct the word dictionary selector, grammar rule selector, and semantic relation selector to select a dictionary according to the received field information.
第１図は本発明の機械翻訳装置の概要を示す図
である。同図において、１は分野同定装置、２は
部品チユーニング装置、３は機械翻訳装置本体、
４−Ａないし４−Ｐは部品セレクタ、A1ないし
Aoは辞書グループＡに属する分野別辞書、B1な
いしBnは辞書グループＢに属する分野別辞書、
P1ないしP1は辞書グループＰに属する分野別辞
書をそれぞれ示している。
FIG. 1 is a diagram showing an outline of a machine translation device of the present invention. In the figure, 1 is a field identification device, 2 is a parts tuning device, 3 is a machine translation device main body,
4-A or 4-P is a parts selector, A 1 or
A o is a field-specific dictionary belonging to dictionary group A, B 1 to B n are field-specific dictionaries belonging to dictionary group B,
P 1 and P 1 respectively indicate field-specific dictionaries belonging to the dictionary group P.
分野同定装置１は、入力テキストを調べ、入力
テキストが何れの分野に関するものであるかを同
定するものである。入力テキストの分野を示す情
報（分野情報と言う）は、部品チユーニング装置
２に送られ、また、入力テキストは機械翻訳装置
本体３に送られる。部品チユーニング装置２は、
受け取つた分野情報によつて定まる辞書を選定す
べきことを各部品セレクタ４−Ａ，４−Ｂ，…，
４−Ｐに指示する。各部品セレクタ４−Ａ，４−
Ｂ，…４−Ｐは、部品チユーニング装置２の指示
に従つて辞書を選定する。機械翻訳装置３は、選
定された辞書を使用して、機械翻訳を行う。 The field identification device 1 examines input text and identifies which field the input text relates to. Information indicating the field of the input text (referred to as field information) is sent to the component tuning device 2, and the input text is sent to the machine translation device main body 3. The parts tuning device 2 is
Each component selector 4-A, 4-B, . . . selects a dictionary determined by the field information received.
4-Instruct P. Each parts selector 4-A, 4-
B, . . . 4-P select a dictionary according to instructions from the component tuning device 2. The machine translation device 3 performs machine translation using the selected dictionary.
第２図は部品セレクタ及び辞書の例を示す図で
ある。同図において、４−Ａは単語辞書セレク
タ、４−Ｂは文法規則セレクタ、４−Ｃは意味関
係セレクタ、A1は化学分野の単語辞書、A2は機
械分野の単語辞書、Aoはコンピユータ分野の単
語辞書、B1は手紙文の文法規則辞書、B2は子供
文の文法規則辞書、Bnはマニユアル文の文法規
則辞書、C1は化学分野の意味関係辞書、C2は機
械分野の意味関係辞書、Cpはコンピユータ分野
の意味関係辞書をそれぞれ示している。 FIG. 2 is a diagram showing an example of a component selector and dictionary. In the figure, 4-A is a word dictionary selector, 4-B is a grammar rule selector, 4-C is a semantic relationship selector, A1 is a chemical field word dictionary, A2 is a mechanical field word dictionary, and A o is a computer field. field word dictionary, B 1 is a dictionary of grammatical rules for letters, B 2 is a dictionary of grammatical rules for children's sentences, B n is a dictionary of grammatical rules for manual sentences, C 1 is a meaning-related dictionary for chemistry, C 2 is a dictionary for mechanical fields and C p indicate the semantic relational dictionary in the computer field, respectively.
手紙文の文法規則とは、例えば次のようなもの
である。日本語の手紙文では、“私”や“貴方”
と言う単語は余り使用しないが、英語の手紙文で
は、“Ｉ”や“YOU”と言う単語を使用するのが
一般である。手紙文の文法規則は、「私」や「貴
方」と言う単語が存在しない手紙文があつた場合
に、“Ｉ”や“YOU”と言う単語を持つ文を生成
するためのものである。マニユアル文の文法規則
とは、例えば次のようなものである。マニユアル
文受身形で書かれる。マニユアル文の文法規則
は、日本語のマニユアル文が入力テキストとして
入力された場合には、受身形で英語に翻訳される
ようにするためのものである。 Examples of grammatical rules for letters are as follows: In Japanese letters, “I” and “you” are used.
Although the word ``I'' and ``YOU'' are not used very often, in English letters, the words ``I'' and ``YOU'' are commonly used. The grammatical rules for letter sentences are for generating sentences with the words "I" and "YOU" when there is a letter sentence that does not contain the words "I" and "you." Examples of grammatical rules for manual sentences are as follows. Manual sentences are written in the passive tense. The grammatical rules for manual sentences are such that when a Japanese manual sentence is input as input text, it is translated into English in the passive form.
意味関係辞書は、例えば、コンピユータの分野
ではaccess memoryと言うけれども、心理学の
分野ではaccess memoryと言う表現はないと言
う情報を記憶する。 For example, a semantic dictionary stores information such as the term "access memory" in the field of computers, but the expression "access memory" does not exist in the field of psychology.
第３図は本発明の動作を説明するための図であ
る。第３図ａは「前略…ポリ塩化ビニルとメラミ
ン樹脂のサンプルを送付して下さい。…草々」と
言う入力テキストが入力された場合の動作を示す
ものである。第３図ａの場合、分野同定装置１
は、化学分野で且つ手紙文であることを示す分野
情報を出力する。この分野情報を受け取ると、部
品チユーニング装置２は、単語辞書セレクタ４−
Ａに結合線a1を選択すべきことをを指示し、文法
規則セレクタ４−Ｂに結合線b1を選択すべきこと
を指示し、意味関係セレクタ４−Ｃに結合線c1を
選択すべきことを指示する。この結果、化学分野
の単語辞書A1と手紙文の文法規則辞書B1と化学
分野の意味関係辞書C1が選択される。 FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of the present invention. FIG. 3a shows the operation when the input text ``Omitted...please send samples of polyvinyl chloride and melamine resin...grass'' is input. In the case of Figure 3 a, field identification device 1
outputs field information indicating that the text is in the field of chemistry and is a letter. Upon receiving this field information, the component tuning device 2 selects the word dictionary selector 4-
Instructs A to select the bonding line a 1 , instructs the grammar rule selector 4-B to select the bonding line b 1 , and instructs the semantic relation selector 4-C to select the bonding line c 1 . Give instructions on what to do. As a result, the word dictionary A 1 in the chemistry field, the grammatical rule dictionary B 1 for letters, and the semantic relationship dictionary C 1 in the chemistry field are selected.
第３図ｂは「メモリは768KB必要であり、ユ
ーザはコンソールパネルの指示に従つて下さい」
と言う入力テキストが入力された場合の動作を示
すものである。第３図ｂの場合、分野同定装置１
は、コンピユータ分野で且つマニユアル文である
ことを示す分野情報を出力する。この分野情報を
受け取ると、部品チユーニング装置２は、単語辞
書セレクタ４−Ａに結合線aoを選択すべきことを
指示し、文法規則セレクタ４−Ｂに結合線bnを
選択すべきことを指示し、意味関係セレクタ４−
Ｃに結合線cpを選択すべきことを指示する。この
結果、コンピユータ分野の単語辞書Aoとマニユ
アル文の文法規則辞書Bnとコンピユータ分野の
意味関係辞書Cpが選定される。 Figure 3b shows "768KB of memory is required, and the user should follow the instructions on the console panel."
This shows the operation when the input text is input. In the case of Figure 3b, field identification device 1
outputs field information indicating that it is in the computer field and is a manual text. Upon receiving this field information, the component tuning device 2 instructs the word dictionary selector 4-A to select the bonding line ao , and instructs the grammar rule selector 4-B to select the bonding line bn . indicates, semantic relation selector 4-
Instructs C to select the connecting line c p . As a result, a word dictionary A o in the computer field, a dictionary B n of grammar rules for manual sentences, and a semantic relationship dictionary C p in the computer field are selected.
以上の説明から明らかなように、多種類の分野
の文章を翻訳する際に、翻訳開始時に各々の分野
をカバーする膨大な辞書や規則等の部品を統合し
て置くとシステム全体が巨大なものとなり、負荷
が大きくなるが、本発明によれば、翻訳開始時に
各々の分野をカバーする膨大な辞書や規則等の部
品を統合して置く必要がなくなり、翻訳する文章
に応じて切り換え、部品の中で最適なものを選択
して動作させれば良い。これにより、システム動
作時の負荷が軽くなる。また、最適部品の選択は
入力文章から自動的に行うことが出来るので、使
用者の負荷を減少することが出来る。
As is clear from the above explanation, when translating texts from many different fields, if a huge number of components such as dictionaries and rules covering each field are integrated at the beginning of translation, the entire system becomes huge. However, according to the present invention, there is no need to integrate a huge number of components such as dictionaries and rules covering each field at the start of translation, and the components can be switched depending on the text to be translated. All you have to do is select the most suitable one and operate it. This reduces the load during system operation. Furthermore, since the selection of optimal parts can be automatically performed from the input text, the burden on the user can be reduced.
第１図は本発明の機械翻訳装置の概要を示す
図、第２図は部品セレクタ及び辞書の例を示す
図、第３図は本発明の動作を説明するための図で
ある。
１…分野同定装置、２…部品チユーニング装
置、３…機械翻訳装置本体、４−Ａないし４−Ｐ
…部品セレクタ、A1ないしAo…分野別の単語辞
書、B1ないしBn…分野別の文法規則辞書、C1な
いしCp…分野別の意味関係辞書。
FIG. 1 is a diagram showing an outline of the machine translation device of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing an example of a component selector and a dictionary, and FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of the present invention. 1...Field identification device, 2...Parts tuning device, 3...Machine translation device main body, 4-A or 4-P
...Component selector, A 1 to A o ... Word dictionary by field, B 1 to B n ... Grammar rule dictionary by field, C 1 to C p ... Meaning-related dictionary by field.
Claims (1)
書グループと、 複数の分野別の文法規則辞書より構成された文
法規則辞書グループと、 複数の分野別の意味関係辞書より構成された意
味関係辞書グループと、 部品チユーニング手段と、 部品チユーニング手段からの選択指示に従つ
て、単語辞書グループの中の１個の単語辞書を選
択する単語辞書セレクタと、 部品チユーニング手段からの選択指示に従つ
て、文法規則辞書グループの中の１個の文法規則
辞書を選択する文法規則セレクタと、 部品チユーニング手段からの選択指示に従つ
て、意味関係辞書グループの中の１個の意味関係
辞書を選択する意味関係セレクタと、 単語辞書セレクタによつて選択された単語辞
書、文法規則セレクタによつて選択された文法規
則辞書、意味関係セレクタによつて選択された意
味関係辞書を使用して、機械翻訳を行う機械翻訳
装置本体と を具備し、 上記分野同定手段は、入力テキストの分野を示
す分野情報を上記部品チユーニング手段に通知す
るように構成され、 上記部品チユーニング手段は、受け取つた分野
情報に従つて、単語辞書セレクタ、文法規則セレ
クタ、意味関係セレクタに対して辞書の選択を指
示するように構成されている ことを特徴とする機械翻訳装置。[Claims] 1. Field identification means, a word dictionary group composed of a plurality of field-specific word dictionaries, a grammatical rule dictionary group composed of a plurality of field-specific grammatical rule dictionaries, and a plurality of field-specific word dictionaries. a meaning-related dictionary group composed of semantic-related dictionaries; a parts tuning means; a word dictionary selector for selecting one word dictionary from the word dictionary group according to a selection instruction from the parts tuning means; A grammar rule selector that selects one grammar rule dictionary from the grammar rule dictionary group according to a selection instruction from the component tuning means; a semantic relationship selector that selects a semantic relationship dictionary, a word dictionary selected by the word dictionary selector, a grammar rule dictionary selected by the grammar rule selector, and a semantic relationship dictionary selected by the semantic relationship selector. and a machine translation device main body that performs machine translation using the machine translation device, the field identification means is configured to notify the field information indicating the field of the input text to the parts tuning means, and the parts tuning means , a machine translation device configured to instruct a word dictionary selector, a grammar rule selector, and a semantic relationship selector to select a dictionary according to the received field information.
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|---|---|---|---|
| JP61173060A JPS6329881A (en) | 1986-07-23 | 1986-07-23 | Machine translation device |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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| JPS6329881A JPS6329881A (en) | 1988-02-08 |
| JPH0439705B2 true JPH0439705B2 (en) | 1992-06-30 |
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ID=15953470
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61173060A Granted JPS6329881A (en) | 1986-07-23 | 1986-07-23 | Machine translation device |
Country Status (1)
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| JP (1) | JPS6329881A (en) |
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-
1986
- 1986-07-23 JP JP61173060A patent/JPS6329881A/en active Granted
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59103171A (en) * | 1982-12-02 | 1984-06-14 | Fujitsu Ltd | Mechanical translator |
| JPS6175957A (en) * | 1984-09-21 | 1986-04-18 | Fujitsu Ltd | Mechanical translation processor |
| JPS62232081A (en) * | 1986-04-02 | 1987-10-12 | Nec Corp | Preparing system for technical term dictionary for translation |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6329881A (en) | 1988-02-08 |
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