JPH064573A - 機械翻訳装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】 原文解析部１−２で構文解析、意味解析を行
い、その結果を言い回しや文体に依存しない概念構造に
変換する。その概念構造データを要約部１−３にて主要
な部分のみを抽出して、要約概念構造に変換する。訳文
生成部１−４は、要約構造データを翻訳対象目的言語に
変換する。 【効果】 翻訳対象原言語で記述された文章は、１文毎
に理解し易い目的言語に変換することができる。そのた
め、外国語に記述された文献を効率的に理解することが
できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、機械翻訳装置に関し、
特に、外国語で作成された文章を、１文毎に要約して翻
訳することによって、外国語文献理解の効率を図るよう
にした機械翻訳装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】例えば、英文を読み内容を理解する必要
がある場合、機械翻訳装置の利用が考えられる。ところ
が、従来の機械翻訳装置は１文毎に原文を忠実に翻訳し
ようとするあまり、訳文が複雑になることが多く、その
訳文を理解するのが困難である場合が多い。また、文章
全体の要約翻訳を目指す機械翻訳装置として、文脈理
解を基づくもの、キーワードを抽出するものキーワ
ードが存在しる文だけを抽出して翻訳するもの等が提案
されている。は文脈理解の方法は理解した文脈を表現
するデータ構造が確立されていないこと等から技術的に
成功していない。また、については、技術的には可
能だが、原文の文脈を無視してしまうので、原文の内容
理解には効果を発揮しない。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来、上記のように、
文章を１文毎に忠実に原文解析し、訳文生成すること
が、現在の機械翻訳技術の成果や限界であることを踏ま
えていない。

【０００４】１文毎に忠実に原文解析する技術や、原文
解析した結果である概念構造を利用し、要約翻訳するこ
とが、外国語文献の効率的理解の課題である。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の機械翻訳装置
は、翻訳対象の原言語で記述された文章を、１文毎に文
法構造や意味構造を解析して、言い回しや文体に依存し
ない概念構造データに変換する原文解析手段と、その概
念構造データの主要な部分だけを抽出して１文毎の要約
中間データに変換する要約手段と、その要約概念構造を
翻訳対象の目的言語に変換する訳文生成手段とを有す
る。

【０００６】

【作用】翻訳対象の原言語で記述された文章を、１文毎
に文法構造や意味構造を解析して、言い回しや文体に依
存しない概念構造データに変換する原文解析部と、その
概念構造データの主要な部分だけを抽出して１文毎の要
約中間データに変換する要約部と、その要約概念構造を
翻訳対象の目的言語に変換する訳文生成部を有してい
る。

【０００７】原文解析部で構文解析、意味解析を行い、
その結果を言い回しや文体に依存しない概念構造に変換
する。その概念構造データを要約部にて主要な部分のみ
を抽出して、要約概念構造に変換する。訳文生成部は、
要約構造データを翻訳対象目的言語に変換する。

【０００８】

【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。図１は本発明の実施例を示し、１−１は要約翻訳処
理部、１−２は原文解析部、１−３は要約部、１−４は
訳文生成部、１−５は翻訳原文、１−６は概念構造デー
タ、１−７は要約概念データ、１−８は要約訳文であ
る。また、要約部１−３、訳文生成部１−４は要約訳文
生成部１−９を形成しており、原文解析部１−２、要約
訳文生成部１−９で要約翻訳処理部１−１を形成してい
る。更に、翻訳原文１−５、概念データ１−６、要約概
念構造データ１−７、要約訳文１−８はデータ記憶部１
−１０に格納されている。原文解析部は原文データを言
い回しや文体に依存しない中間構造データに変換するも
のである。中間構造データは原文の構造を表すためにそ
れだけで１つの概念を表す概念素と、概念と概念の修飾
関係を示す概念関係子をノードとしたネットワーク構造
で表現したものである。これを図４、図５に示す。翻訳
原文をこれら概念構造に変換する方式については、既
に、多く提案され、実施されている。

【０００９】概念構造を表す概念素や概念関係子の中に
はその原文にはなくてはならないものと、付属的なもの
とがある。要約翻訳は、その付属的な部分を概念構造の
段階で削除して訳文を生成してやれば、可能となる。付
属的な部分を削除する方法には次のものがある。第１の
方法では、作成された概念構造の内、階層の深い概念素
や概念関係子は削除する。つまり概念を修飾しているも
のを修飾しているものは削除する。例えば、図５は実例
文 「I translated a book about New York in the Amer
ica with Tom'scomputer yesterday. 」 を概念構造に表したものである。この例で、第２階層以
下を削除し、訳出すれば図６のように「私は、昨日、コ
ンピュータで書物を翻訳した。」となる。「トムのコン
ピュータ」は単に「コンピュータ」で良いし、「アメリ
カのニューヨークに関する書物」は単に「書物」であっ
ても、文全体の概要は把握できる。第２の方法では、概
念素や概念素との結ぶ概念関係子のうち、必要なものだ
けを宣言しておき、概念構造のネットワークからそれら
が出現する経路だけを抽出して、訳出する。

【００１０】このように、原文解析部で忠実に原言語を
解析した結果を要約部で必要最小限の構造に変換し、訳
文生成部で目的言語へ変換する。

【００１１】図２中矩形で囲んでいるのは概念素であ
る。図３中概念間の結び付きをポインタで指し示してい
る。図４は概念及び、概念間の結び付きを表す関係子を
矩形で囲み、コンピュータの記憶装置上に実現したもの
で、動作主、対象、道具等が概念間の関係子である。

【００１２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明により、翻
訳対象原言語で記述された文章は、１文毎に理解し易い
目的言語に変換することができる。そのため、外国語に
記述された文献を効率的に理解することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成図である。

【図２】本発明の実施例における翻訳原文から概念素を
抜きだした図である。

【図３】概念素どうしの結び付きを示す概念図である。

【図４】概念素どうしの結び付きをコンピュータの記憶
装置上に実現した図である。

【図５】実例文を概念構造に表した図である。

【図６】図５の実例文の要約概念構造と要約翻訳の結果
を示す図である。

【符号の説明】

１−１ 要約翻訳処理部 １−２ 原文解析部 １−３ 要約部 １−４ 訳文生成部 １−５ 翻訳原文 １−６ 概念構造データ １−７ 要約概念データ １−８ 要約訳文

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 翻訳対象の原言語で記述された文章を、
   １文毎に文法構造や意味構造を解析して、言い回しや文
   体に依存しない概念構造データに変換する原文解析手段
   と、その概念構造データの主要な部分だけを抽出して１
   文毎の要約中間データに変換する要約手段と、その要約
   概念構造を翻訳対象の目的言語に変換する訳文生成手段
   とを有する機械翻訳装置。