JPH05314166A - 電子化辞書および辞書検索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 電子化辞書構築の際の辞書登録の時間および
労力を削減し、辞書の記憶容量の増大を防ぐ。 【構成】 電子化辞書の媒体は、複数個の項目を記憶す
る。各項目は、見出語列と、その見出語列に関連する情
報とを含む。見出語列は、所定の属性を共有する複数個
の単語を代表する第１の代表記号を含む。また情報のう
ちには、所定の属性を共有する複数個の単語を代表する
第２の代表記号を含むものもある。検索の時は、第１の
代表記号は、その代表する単語のいづれとも同一である
とみなして、入力文字列と見出語列とを同定し（Ｓ
４）、同定された見出語列に対応する情報を出力する
（Ｓ９）。情報に第２の代表記号が含まれる場合には
（Ｓ７）、その第２の代表記号を具体的な単語に置換え
て出力する（Ｓ８）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は電子化辞書と、電子化
辞書を搭載する情報検索装置あるいは電子化辞書を搭載
した機械翻訳装置等に関する。

【０００２】

【従来の技術】現在実用化されている言語処理装置に
は、人間の文書作成活動を支援するためのワードプロセ
ッサや、或る言語で書かれた文書を別の言語に翻訳する
ための機械翻訳装置などがある。これらの言語処理装置
には、それぞれの目的に応じた情報を納めた辞書が備え
られている。ここでいう辞書とは、言語処理装置で扱う
言語に関して、見出語とそれに付帯する各種の情報の組
とを１単位の項目としたものを多数統合し、見出語を用
いて所望の項目を容易に検索できるように系統立てて並
べたものである。

【０００３】辞書は、原則として機械可読な不揮発性の
媒体に機械可読な形式で記録される。このように機械可
読な不揮発性の媒体に機械可読な形式で記録された辞書
を、電子化辞書と呼ぶことにする。電子化辞書を機械翻
訳において用いる場合には、見出語としては原語（ソー
ス原語）の単語列（１単語のみのものも含む）が用いら
れ、その単語列に付帯する各種の情報は、その単語列の
品詞情報や翻訳語（ターゲット言語）の対応単語列など
を含む。

【０００４】このような言語処理装置を用いて利用者が
処理あるいは作成しようとしている文書に、この装置に
備えられた辞書に見出語として記載されていない単語が
含まれている場合には、作業効率が著しく低下してしま
う。そのために、辞書に収録する見出語は、より多いほ
うが好ましい。同様に、機械翻訳の場合には、原語の各
単語のみではなく、イディオムを見出語として採用し、
対応するターゲット言語の言い回し等をペアとして、こ
のようなペアをできるだけ多数登録しておくことが翻訳
効率の上では望ましい。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、たとえば見出
語としてイディオムなどを登録する場合、次のような問
題点がある。イディオムには、数詞、所有格代名詞、再
帰代名詞など、主語や他の語との関係でその形を変え得
る部分を含むものが多い。そのため、前述のように翻訳
効率を上げるためには、これら可変部分に具体的な語を
入れ替えた同一のイディオムを多数登録しなければなら
ない。そのために、辞書登録者に係る負担が大きくなっ
てしまう。また、見出語が増えれば増えるだけ辞書の記
憶媒体として必要な容量も増大するために、このような
登録の方法は好ましいものではない。

【０００６】それゆえに請求項１に記載の発明の目的
は、英語のイディオムにおける数詞、所有格代名詞、再
帰代名詞などのように、同一の見出語中でも形を変え得
る部分（可変部分）を含む見出語を多数検索可能で、か
つ記憶容量の増大を防ぐことができる電子化辞書を提供
することである。

【０００７】請求項２に記載の発明の目的は、可変部分
を含む見出語を多数検索し、各可変部分の具体的形態に
応じた適切な情報を得ることが可能で、かつ記憶容量の
増大を防ぐことができる電子化辞書を提供することであ
る。

【０００８】請求項３に記載の発明の目的は、可変部分
を含む見出語を多数検索可能で、かつ電子化辞書の記憶
容量の増大を防ぐことができる辞書検索装置を提供する
ことである。

【０００９】請求項４に記載の発明の目的は、可変部分
を含む見出語を多数検索し、入力された単語列の具体的
な形態に応じた適切な情報を得ることが可能で、かつ電
子化辞書の記憶容量の増大を防ぐことができる辞書検索
装置を提供することである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の電子化
辞書は、複数個の項目を記憶するための記憶媒体を含
む。各項目は、見出語列と、見出語列と特定の関係を有
するように選ばれた情報とを含む。少なくとも１つの項
目に含まれる情報は、所定の属性を共有する複数個の単
語を代表する第１の代表記号を含む。

【００１１】請求項２に記載の電子化辞書は、請求項１
に記載の電子化辞書であって、第１の代表記号を含む見
出語列と同一の項目に含まれる情報の少なくとも一つ
は、予め定める属性を共有する複数個の単語を代表する
第２の代表記号を含む。

【００１２】請求項３に記載の辞書検索装置は、請求項
１に記載の電子化辞書を用い、入力された文字列に対応
する情報を検索し出力するためのものである。この装置
は、第１の代表記号を、その代表する複数個の単語のい
ずれとも同一であるものとみなして、入力された文字列
を見出語列の１つと同定するための同定手段と、同定手
段により同定された見出語列と同一の項目に含まれる情
報を出力するための出力手段とを含む。

【００１３】請求項４に記載の辞書検索装置は、請求項
２に記載の電子化辞書を用い、入力された文字列に対応
する情報を検索し出力するためのものである。この装置
は、第１の代表記号を、その代表する単語のいずれとも
同一であるものとみなして、入力された文字列と、見出
語列の１つとを同定するための同定手段と、同定手段に
より同定された見出語列と同一の項目に含まれる情報を
抽出するための抽出手段と、抽出された情報が第２の代
表記号を含むか否かを検出するための検出手段と、検出
手段により存在が検出された第２の代表記号を、同定手
段により第１の代表記号と同一であるとみなされた、入
力された文字列中の単語に基づき、第２の代表記号によ
り代表される単語のうちから選択される１つの単語と置
換するための置換手段と、抽出された情報を、第２の代
表記号が含まれていない場合にはそのままで、第２の代
表記号が含まれている場合には置換手段による置換を行
なって、それぞれ出力するための出力手段とを含む。

【００１４】

【作用】請求項１に記載の電子化辞書においては、複数
個の単語を、１つの代表記号で代表することにより、複
数個の見出語列を、１つの見出語列として電子化辞書に
登録しておくことができる。

【００１５】請求項２に記載の電子化辞書においては、
所定の属性を共有する複数個の単語を第１の代表記号で
代表して見出語列とすることにより、異なる複数個の見
出語列を１つの見出語列として電子化辞書に登録するこ
とができる。そして、登録された見出語列と同一の項目
に含まれる情報に、複数個の単語を代表する第２の代表
記号を含ませておくことができる。したがって、複数の
見出語列を単一の見出語列として記憶させておくことが
できるとともに、読出のときには元々の複数個の見出語
列に対応する情報を別々に得ることができる。

【００１６】請求項３に記載の辞書検索装置によれば、
入力された文字列と見出語列との同定が行なわれるに際
し、各見出語列に含まれる第１の代表記号は、その代表
する複数個の単語のいずれとも同一であるものとみなさ
れる。そのために、請求項１に記載の電子化辞書のよう
に複数個の単語を代表する第１の代表記号を有する項目
が存在する場合に、具体的な単語で表現された見出語列
と、第１の代表記号によって電子化辞書に登録された見
出語列との一致をとることができる。そして、同定され
た見出語列に含まれる情報を出力することにより、所望
の見出語列に対応の情報を利用者に提示することが可能
である。

【００１７】請求項４に記載の辞書検索装置において
は、同定手段による入力された文字列と見出語列との同
定の際に、第１の代表記号は、その代表する単語のいず
れとも同一であるものとみなされる。そのために、具体
的な単語により表現された見出語を第１の代表記号を用
いて電子化辞書に登録した場合にも、入力された文字列
と見出語列との一致をとることができる。そして、同定
された見出語列と同一の項目に含まれる情報を抽出し、
さらにこの情報に第２の代表記号が含まれている場合に
は、その代表記号を、同定手段によって第１の代表記号
と同一であるとみなされた単語に基づいて、第２の代表
記号によって代表される単語のうちから選択して置換す
る。このように第２の代表記号が置換された情報を出力
することにより、元々の具体的な見出語列に適切に対応
した情報を得ることができる。

【００１８】

【実施例】以下、本発明の辞書検索装置の一実施例とし
て機械翻訳装置に用いられるものを例にとって説明す
る。しかし本発明は機械翻訳装置には限定されず、ワー
ドプロセッサや情報検索装置などに対しても適用可能で
ある。

【００１９】実施例の説明の前に、機械翻訳の概念につ
いて簡単に説明する。第１図を参照して、機械翻訳にお
いて行なわれる解析処理には、様々な解析レベルがあ
る。機械翻訳は、図１の左上に示されるソース言語が入
力されると、各レベルの処理を順に行なって最終的に図
１の右側に示されるターゲット言語を得るための処理で
ある。たとえばソース言語が入力されると、まずレベル
Ｌ１の辞書引き処理、レベルＬ２の形態素解析処理、レ
ベルＬ３の構文解析処理、…と処理が進められ、最終的
にレベルＬ１０の形態素生成処理が行なわれてターゲッ
ト言語が生成される。

【００２０】機械翻訳は、どのレベルの解析処理まで行
なうかによって、大きく次の２つに分けられる。第１
は、レベルＬ６に示される中間言語まで解析し、そこか
らターゲット言語を生成していくピボット方式である。
第２は、上述のレベルＬ２〜レベルＬ５のいずれかまで
解析を行なってソース言語の内部構造を得、次に、得ら
れたソース言語の内部構造と同じ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
トランスファ方式である。

【００２１】ピボット方式において用いられる中間言語
とは、ソース言語およびターゲット言語のどちらにも依
存しない概念である。したがってソース言語の解析処理
を一度行なって中間言語を得れば、この中間言語から複
数の言語を生成することができるため、多言語間翻訳に
有利であるとされる。しかし、このようなピボット方式
では、その基本的概念である中間言語を本当に設定でき
るかどうかという点が未解決である。

【００２２】トランスファ方式はピボット方式のこのよ
うな問題に対する妥協案であって、現在の多くのシステ
ムはこのトランスファ方式を採っている。以下の説明は
トランスファ方式についてのものであり、後述する実施
例の機械翻訳装置もトランスファ方式を用いたものであ
る。

【００２３】以下、図１に示される各解析処理の内容に
ついて説明する。 （１） 辞書引き、形態素解析 この処理においては、入力された文章に対して、形態素
が格納された辞書を参照しながらたとえば最長一致法な
どを用いて形態素列（単語列）に分割する処理がまず行
なわれる。そして、得られた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
解析する処理が行なわれる。

【００２４】（２） 構文解析 この処理においては、品詞・変化形などに基づき、単語
間のかかり受けなどの文章の構造（構造解析木）を組立
て、決定する処理が行なわれる。この処理においては、
得られた文章の構造が正しい意味を表わすかどうかにつ
いての判断は行なわれない。

【００２５】（３） 意味解析 構文解析処理の結果得られた複数の構造解析木から、意
味的に正しいものとそうでないものとを判別し、正しい
もののみを採用する処理が行なわれる。

【００２６】（４） 文脈解析 文脈解析処理では、入力された文章の話題を理解し、入
力文章中に含まれる省略部分や曖昧さなどを取去る処理
が行なわれる。

【００２７】以下で説明する本発明の一実施例の機械翻
訳装置の翻訳モジュールにおいては、レベルＬ３までの
解析処理を行なうものとする。すなわち、本実施例の機
械翻訳装置の翻訳モジュールは、図２に示されるような
構造を有する。この翻訳モジュールは、図２を参照し
て、ソース言語に対して辞書引き・形態素解析処理を行
なうための辞書引き・形態素解析部１１と、形態素解析
された入力文章に対して構文解析を行なうための構文解
析部１２と、構文解析の結果を変換してターゲット言語
の構造解析木を生成するための変換部１３と、変換部１
３によって生成されたターゲット言語の構造解析木に基
づき、ターゲット言語の翻訳文を生成するための翻訳文
生成部１４とを含む。各部１１〜１４で行なわれる処理
については、実施例において詳しく説明する。

【００２８】図３は、この発明の言語処理装置の一実施
例の機械翻訳装置のブロック図である。図３を参照し
て、この機械翻訳装置は、メインＣＰＵ（中央処理装
置）１と、メインＣＰＵ１が接続されたバス７と、バス
７に接続されたメインメモリ２と、バス７に接続された
ＣＲＴ（陰極線管）やＬＣＤ（液晶表示装置）などから
なる表示装置３と、キーボード４と、バス７に接続され
た翻訳モジュール５と、翻訳モジュール５に接続された
翻訳用の辞書・文法規則および木変換構造規則などの知
識ベースを格納しているメモリ６とを含む。

【００２９】翻訳モジュール５は、ソース言語の文章が
入力されると、それを所定の手順で翻訳してターゲット
言語を出力するためのものである。図４を参照して、翻
訳モジュール５は、バス７に接続され、バス７を介して
入力されるソース言語（本実施例の場合には英語）を、
所定の翻訳プログラムに従って翻訳してターゲット言語
（本実施例の場合には日本語）としてバス７に出力する
ための翻訳ＣＰＵ１５と、バス７に接続され、翻訳ＣＰ
Ｕ１５で実行される翻訳プログラムを格納するための翻
訳プログラムメモリ１６と、入力されたソース言語の原
文を各単語ごとに格納するためのバッファＡと、バッフ
ァＡに格納された各単語につき、メモリ６に含まれる辞
書を参照して得た各単語の品詞、訳語などの情報を格納
するためのバッファＢと、ソース言語の構造解析木に関
する情報を格納するためのバッファＣと、バッファＣに
格納されたソース言語の構造解析木が変換されたターゲ
ット言語の構造解析木を格納するためのバッファＤと、
バッファＤに格納された日本語の構造解析木に適切な助
詞や助動詞などを補充して、日本語の形として整えられ
た文章を格納するためのバッファＥとを含む。

【００３０】以下、図３〜図９を参照して、本実施例の
機械翻訳装置による英日翻訳の動作を説明する。なお、
翻訳ＣＰＵ１５で実行される翻訳プログラムの詳細につ
いては後に詳述する。

【００３１】まず、読込まれた原文は形態素解析によっ
て形態素に分解され、図５に示されるようにバッファＡ
（図４参照）に格納される。

【００３２】続いて翻訳プログラム１６に基づく翻訳Ｃ
ＰＵ１５の制御の下に、図２に示される辞書引き・形態
素解析部１１によって、バッファＡに格納された原文の
各単語につき、メモリ６に格納されている辞書を参照す
ることにより各単語の訳語や品詞情報などの情報が得ら
れる。この情報は図４に示されるバッファＢに格納され
る。これらの情報の一部として、各単語の品詞情報が含
まれるが、これら品詞情報は図６に示されるように格納
される。すなわち“ｔｈｉｓ”は多品詞語であって代名
詞、指示形容詞の２つの品詞を持つ。また“ｉｓ”の品
詞は動詞である。同様に“ａ”、“ｐｅｎ”についても
それぞれの品詞がバッファＢに格納される。“ｔｈｉ
ｓ”は多品詞語であるが、文中の品詞が何であるかにつ
いては、図２に示される構文解析部１２に相当する処理
によって一意に決定される。

【００３３】翻訳プログラムのうち図２に示される構文
解析部１２に相当する処理においては、メモリ６に格納
された辞書および文法規則に従って、各単語間のかかり
受け関係を示す構造解析木がたとえば図７に示されるよ
うに決定される。この構文解析結果は図４のバッファＣ
に格納される。

【００３４】構造解析木の決定は次のようにして行なわ
れる。メモリ６に格納された文法規則のうち、英語に関
する文法規則は次のようなものから成り立っている。

【００３５】 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 この規則のうちたとえば１つ目の規則は、「文は主部と
述部からできている。」ということを表わす。他の規則
についても同様である。これらの規則に従って構造解析
木が決定されるのである。なお、このような文法規則は
同じように日本語についても用意されており、英語の文
法規則と日本語の文法規則との間で対応づけがなされて
いる。

【００３６】翻訳プログラムのうち、図２に示される変
換部１３に相当する処理においては、入力された英文の
構造解析木（図７参照）の構造が、図８に示される日本
文に対する構文解析木の構造に変換される。この変換に
おいては、上述の構文解析部１２が利用したのと同様
に、メモリ６に格納されている「木構造変換規則」が用
いられる。この変換は、図１でいえばレベルＬ３からタ
ーゲット言語のレベルＬ９への変換に相当する。得られ
た結果は図４に示されるバッファＤに格納される。この
説明において用いられている例文“Ｔｈｉｓ ｉｓ ａ
ｐｅｎ”は、この変換によって日本語文字列「これ
ペン である」に変換されたことになる。

【００３７】翻訳プログラムのうち図２の翻訳文生成部
１４に相当する処理を行なう部分は、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
詞をつけることにより、図９に示されるような文法的な
日本語の形にし、図４に示されるバッファＥに格納す
る。この処理は、図１に示されるレベルＬ９からレベル
Ｌ１０への変換に相当する。得られた日本文「これはペ
ンである。」は、図４に示される翻訳モジュール５から
出力され、メインメモリ２に格納されるとともに、表示
装置３に表示される。

【００３８】次に、図１０〜図１７を用いて、代表形に
よって登録されたイディオム（英語を例とする）の入力
文字列との同定および訳語出力処理の詳細を示す。

【００３９】図１２〜図１５は、イディオムを代表形で
登録する場合の例である。図１２を参照して、「＊ ｙ
ｅａｒｓ ｏｌｄ」という見出語と「＊歳である」とい
う訳語とが１つの項目として登録されている。見出語の
「＊」や訳語の「＊」の部分は、数詞が当てはまること
を示す。この数詞の部分は可変である。

【００４０】図１３は、「ｍａｋｅ ｕｐ ｏｎｅ’ｓ
ｍｉｎｄ」という見出語を、「ｏｎｅ’ｓ」の部分を
代表形で登録した例を示す。見出語は「ｍａｋｅ ｕｐ
＊１ ｍｉｎｄ」であり、「＊１」の部分には所有格
代名詞が当てはまる。そしてこの所有格代名詞は可変で
ある。このイディオムに対応する訳語は「決心する」で
あり、見出語の所有格代名詞に当たる部分は訳語には現
われていないことにこの場合注意すべきである。

【００４１】図１４は、「ｉｎ ｏｎｅ’ｓ ｂｅｈａ
ｌｆ」というイディオムの代表形による登録例である。
見出語は「ｉｎ ＊２ ｂｅｈａｌｆ」であり、対応す
る訳語は「＊２のために」である。見出語の「＊２」や
訳語の「＊２」の部分には所有格代名詞が当てはまる。
そしてこの所有格代名詞は可変である。

【００４２】図１５は、「ｂｙ ｏｎｅｓｅｌｆ」とい
うイディオムの代表形による登録例である。図１０を参
照して、この場合見出語は「ｂｙ ＊３」であり、訳語
は「一人で」である。見出語の「＊３」という部分には
再帰代名詞が当てはまり、この再帰代名詞は可変であ
る。また訳語においては、この再帰代名詞に相当する部
分は現われていない。

【００４３】図１０〜図１５に示される代表形「＊」
「＊１」「＊２」「＊３」とその定義は、図１１に示さ
れている。図１１に示されている各代表形とその定義と
の対は、代表形特殊記号テーブルとして図４のメモリ６
などに格納されている。

【００４４】図１０を参照して、代表形によって登録さ
れたイディオムと入力文字列との同定処理および訳語出
力処理について説明する。

【００４５】まずステップＳ１で、文字列の入力があっ
たか否かについての判断が行なわれる。入力があった場
合には処理はステップＳ２に進むが、ないと判断された
場合には処理は終了する。この例では「３ ｙｅａｒｓ
ｏｌｄ」という入力があったものとする。したがって
この場合処理はステップＳ２に進む。

【００４６】ステップＳ２では、辞書引きが行なわれ
る。辞書引きは入力文字列をキーとして図３、図４に示
されるメモリ６内の辞書を参照することにより行なわれ
る。結果は図４に示されるバッファＢに、図１６に示さ
れる形式で格納される。図１６を参照して、「３」は数
詞であり、「ｙｅａｒ」は名詞であり、「ｏｌｄ」は形
容詞であるという情報を、このステップＳ２の処理の結
果得ることができる。

【００４７】続いてステップＳ３で、図１１に示される
代表形特殊記号テーブルが参照される。

【００４８】続いてステップＳ４では、入力文字列と、
代表形で登録されたイディオムの見出語が一致するかど
うかについての判断が行なわれる。この場合ステップＳ
２の処理で、「３ ｙｅａｒｓ ｏｌｄ」における
「３」は数詞であることが認識されている。また、図１
２に示されるイディオムにおいて、「＊」は、図１１に
示されるように数詞の代表形である。したがって、入力
文字列「３ ｙｅａｒｓｏｌｄ」は、図１２に示されて
いるイディオム登録例「＊ ｙｅａｒｓ ｏｌｄ」と一
致していると判断され、制御はステップＳ５に進む。一
方、ステップＳ４において入力文字列と代表形で登録さ
れたイディオムの見出語が一致しないと判断された場合
には処理はステップＳ６に進む。

【００４９】処理がステップＳ５に進んだ場合、イディ
オム代表形処理と呼ばれる処理が行なわれる。イディオ
ム代表形処理とは、図１７に示されるように、図１６に
示されるバッファＢの内容に、イディオム候補を加える
処理である。そしてこの後形態素解析が行なわれる。

【００５０】さらにステップＳ７に制御が進み、訳語に
代表形記号が使用されているかどうかについての判断が
行なわれる。現在の例では、訳語「＊歳である」という
訳語には「＊」という代表形記号が使用されている。そ
のために、処理はステップＳ８に進み、「＊」の部分に
入力文字列「３ ｙｅａｒｓ ｏｌｄ」の、イディオム
「＊ ｙｅａｒｓ ｏｌｄ」の「＊」に対応する「３」
を当てはめる処理が行なわれる。ステップＳ８の後処理
はステップＳ９に進む。

【００５１】一方、ステップＳ４からステップＳ６に処
理が進んだ場合には、通常の形態素解析が行なわれ、処
理はステップＳ９に進む。またステップＳ７で、訳語に
代表形記号が使用されていないと判断された場合にも処
理は直接ステップＳ９に進む。

【００５２】ステップＳ９では、入力文字列に対応する
訳語を出力する処理が行なわれる。現在の例では訳語
「３歳である」が出力される。この後処理は終了する。

【００５３】上述と同様の処理で、たとえば入力文字列
「ｍａｋｅ ｕｐ ｈｉｓ ｍｉｎｄ」は「ｍａｋｅ
ｕｐ ＊１ ｍｉｎｄ」と一致すると判断され、図１３
に示される訳語「決心する」が出力される。この場合訳
語には代表形が登録されていないため、訳語がそのまま
出力されることになる。また入力文字列「ｉｎ ｈｅｒ
ｂｅｈａｌｆ」は「ｉｎ ＊２ ｂｅｈａｌｆ」と一
致すると判断される。その結果、図１４に示される訳語
「＊２のために」が抽出され、さらに見出語の「＊２」
に対応する入力文字列中の単語「ｈｅｒ」に対応する
「彼女」という訳語が訳語「＊２」と置換されて「彼女
のために」という訳語が出力される。また入力文字列
「ｂｙ ｙｏｕｒｓｅｌｆ」は図１５に示される見出語
「ｂｙ ＊３」と一致し「一人で」と出力されることに
なる。

【００５４】このようにして、英語のイディオムにおい
てたとえば数詞や、所有格代名詞、あるいは再帰代名詞
のように形を変え得るもの、主語によって形を変えなけ
ればならないものなどにつき、そのような属性を有する
単語または単語列を１つの代表形で代表させる。そして
各イディオムを、そのような代表形を含む見出語列を有
する項目として電化化辞書に登録しておき、読出時には
その代表形が代表する単語のいずれもその代表形と一致
するものとみなして見出語を検索すれば、そのような可
変部分を含むイディオムを１つの項目として登録し読出
すことができる。また、その項目に含まれる、検索によ
って取出される情報中に、見出語の可変部分に応じて変
化させなければならない部分がある場合には、その情報
中の該当箇所に代表記号を挿入しておく。検索時にその
代表記号を、入力文字列の該当単語に応じて適切に置換
える。このようにすれば、訳し分けをしなければならな
いようなイディオムであっても、１つの項目として登録
しておくことが可能である。このように多数のイディオ
ムを代表形を用いた１つの項目として登録しておくこと
が可能であるために、多数の見出語を検索可能であっ
て、かつ辞書の記憶容量の増大を防ぐことができる。

【００５５】なお、上述の実施例の説明では、イディオ
ムの部分のみを入力文字列として説明している。しかし
このような簡略化は単に説明の便宜上のためになされた
ものである。上述の説明を機械翻訳装置等に応用する場
合には、イディオムのみではなく、代表形で登録された
イディオムを含む文章そのものを入力文字列として処理
することも可能である。

【００５６】たとえば入力文字列「Ｓｈｅ ｗａｓ ５
ｙｅａｒｓ ｏｌｄ．」では、「Ｓｈｅ」が代名詞、
「ｗａｓ」が動詞、「５ ｙｅａｒｓ ｏｌｄ」が代表
形で登録された形容詞のイディオムと解析される。その
結果、各見出語に対応する訳語を取出して翻訳文を生成
することにより、「彼女は、５歳であった」という訳文
が出力されることになる。

【００５７】

【発明の効果】以上のように請求項１に記載の電子化辞
書では、同一の見出語であっても、具体的には形を変え
得るような部分を含む見出語を、その形を変え得る部分
を代表形として１つの見出語として登録することができ
る。したがって、多数の文字列を、この代表形を用いた
見出語と対応づけて検索することが可能であり、かつこ
れら多数の文字列を見出語として格納する必要がないた
めに、記憶容量の増大を防ぐことができる。

【００５８】請求項２に記載の電子化辞書によれば、見
出語としては実質上同一のものであっても具体的には形
を変え得るような部分を含む複数の文字列を、第１の代
表形を用いた１つの見出語として登録することができ
る。そしてこの見出語の第１の代表形を、その第１の代
表形に代表される単語の各々に置換えた複数個の文字列
を、この１つの見出語に関連づけて検索することが可能
であり、しかもその見出語に対応づけられた情報の中に
存在する第２の代表記号を、元々の文字列の対応する箇
所に応じて適切な語で置換することにより、具体的な文
字列に応じた適切な情報を得ることが可能である。また
このように複数の文字列を、代表形を用いた１つの見出
語列で登録することができるために、記憶容量の増大も
防ぐことができる。

【００５９】請求項３に記載の辞書検索装置によれば、
使用される電子化辞書を構築する際に、見出語や記号に
可変部分を含む見出語列を１つの代表形を用いて登録す
ることができる。各可変部分を具体的に特定した個々の
見出語列を登録する必要がないために、従来よりも辞書
登録の時間と労力を削減することができるとともに、電
子化辞書に必要な記憶容量の増大を防ぐことができる。

【００６０】請求項４に記載の辞書検索装置によれば、
電子化辞書を構築する際に、見出語や、その見出語に対
応して情報の所定部分に可変部分を含む見出語を、それ
ぞれ１つの代表形を用いて登録し読出すことができる。
そのために、従来と比較して電子化辞書の各見出登録の
時間と労力を削減することができるとともに、電子化辞
書の記憶容量の増大を防ぐことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】機械翻訳の概念を模式的に示す図である。

【図２】トランスファ方式による機械翻訳の構成を示す
模式図である。

【図３】本発明の辞書検索装置の一例を含む機械翻訳装
置のブロック図である。

【図４】図３に示される翻訳モジュール５の詳細なブロ
ック図である。

【図５】バッファＡの格納内容を模式的に示す図であ
る。

【図６】バッファＢの格納内容を模式的に示す図であ
る。

【図７】バッファＣの格納内容を模式的に示す図であ
る。

【図８】バッファＤの格納内容を模式的に示す図であ
る。

【図９】バッファＥの格納内容を模式的に示す図であ
る。

【図１０】代表形によって登録されたイディオムと入力
文字列との同定処理および訳語出力処理のフローチャー
トである。

【図１１】イディオム代表形特殊記号テーブルの模式図
である。

【図１２】代表形によるイディオム辞書登録例を示す模
式図である。

【図１３】代表形によるイディオム辞書登録例を示す模
式図である。

【図１４】代表形によるイディオム辞書登録例を示す模
式図である。

【図１５】代表形によるイディオム辞書登録例を示す模
式図である。

【図１６】辞書引き結果の品詞バッファの内容の一部を
示す模式図である。

【図１７】イディオム代表形処理後の品詞バッファの一
部の内容を示す模式図である。

【符号の説明】

１ メインＣＰＵ ２ メインメモリ ３ 表示装置 ４ キーボード ５ 翻訳モジュール ６ メモリ 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ＣＰＵ １６ 翻訳プログラムメモリ １７ 辞書

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数個の項目を記憶するための記憶媒体
   を含み、 各前記項目は、見出語列と、前記見出語列と特定の関係
   を有するように選ばれた情報とを含み、 少なくとも１つの前記項目に含まれる前記見出語列は、
   所定の属性を共有する複数個の単語を代表する第１の代
   表記号を含む、電子化辞書。
2. 【請求項２】 前記第１の代表記号を含む前記見出語列
   と同一の項目に含まれる前記情報の少なくとも一つは、
   予め定める属性を共有する複数個の単語を代表する第２
   の代表記号を含む、請求項１に記載の電子化辞書。
3. 【請求項３】 請求項１に記載の電子化辞書を用い、入
   力された文字列と一致する見出語列に対応する情報を検
   索し出力するための辞書検索装置であって、 前記第１の代表記号を、その代表する複数個の単語のい
   ずれとも同一であるものとみなして、前記入力された文
   字列を、前記見出語列の１つと同定するための同定手段
   と、 前記同定手段により同定された見出語列と同一の項目に
   含まれる前記情報を出力するための出力手段とを含む、
   辞書検索装置。
4. 【請求項４】 請求項２に記載の電子化辞書を用い、入
   力された文字列と一致する見出語列に対応する情報を検
   索し出力するための辞書検索装置であって、 前記第１の代表記号を、その代表する単語のいずれとも
   同一であるものとみなして、前記入力された文字列と、
   前記見出語列の１つとを同定するための同定手段と、 前記同定手段により同定された見出語列と同一の項目に
   含まれる前記情報を抽出するための抽出手段と、 前記抽出された情報が前記第２の代表記号を含むか否か
   を検出するための検出手段と、 前記検出手段により存在が検出された前記第２の代表記
   号を、前記同定手段により前記第１の代表記号と同一で
   あるとみなされた、前記入力された文字列中の単語に基
   づき、前記第２の代表記号により代表される単語のうち
   から選択される１つの単語と置換するための置換手段
   と、 前記抽出された情報を、前記第２の代表記号が含まれて
   いない場合にはそのままで、前記第２の代表記号が含ま
   れているときには前記置換手段による置換を行なって、
   それぞれ出力するための出力手段とを含む、辞書検索装
   置。