JPH077419B2 - 機械翻訳装置における略称付き固有名詞処理方法 - Google Patents
機械翻訳装置における略称付き固有名詞処理方法Info
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- JPH077419B2 JPH077419B2 JP1170301A JP17030189A JPH077419B2 JP H077419 B2 JPH077419 B2 JP H077419B2 JP 1170301 A JP1170301 A JP 1170301A JP 17030189 A JP17030189 A JP 17030189A JP H077419 B2 JPH077419 B2 JP H077419B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ＜産業上の利用分野＞ 本発明は機械翻訳装置の固有名詞処理に関するものであ
り、特に略称を伴う複合語固有名詞に対して好適に実施
される方法である。
り、特に略称を伴う複合語固有名詞に対して好適に実施
される方法である。
＜従来技術＞ 従来において、入力文章中の単語が固有名詞として使わ
れている場合、辞書引きした際に該単語が固有名詞とし
て辞書登録されていれば、その辞書引き情報に従って翻
訳語を生成する。一方、前記単語が固有名詞として辞書
登録されていなければ、他の辞書引き情報に基づいて翻
訳語を生成する。
れている場合、辞書引きした際に該単語が固有名詞とし
て辞書登録されていれば、その辞書引き情報に従って翻
訳語を生成する。一方、前記単語が固有名詞として辞書
登録されていなければ、他の辞書引き情報に基づいて翻
訳語を生成する。
＜発明が解決しようとする課題＞ 上述したように入力文章中の単語が固有名詞として使わ
れているにもかかわらず、該単語が辞書に固有名詞とし
て登録されていない場合、他の辞書引き情報に基づいて
翻訳語が生成されてその結果間違った翻訳を行うことが
あった。
れているにもかかわらず、該単語が辞書に固有名詞とし
て登録されていない場合、他の辞書引き情報に基づいて
翻訳語が生成されてその結果間違った翻訳を行うことが
あった。
特に上述したような誤まりは複数の単語がひとまとまり
で複合語の固有名詞をなしている場合に多く見られる。
第13図は入力文と従来の機械翻訳装置における前記入力
文に対する出力文の例である。
で複合語の固有名詞をなしている場合に多く見られる。
第13図は入力文と従来の機械翻訳装置における前記入力
文に対する出力文の例である。
入力文章中に固有名詞「Organization of Petroleum Ex
porting Countries（OPEC）」（石油輸出国機構）があ
り、これらの単語群が複合語固有名詞として辞書登録さ
れていないとすると、他の辞書引き情報に基づいて翻訳
語を生成してその結果「諸国を輸出する石油の組織」と
出力され、翻訳文の意味を間違ったものにさせていた。
porting Countries（OPEC）」（石油輸出国機構）があ
り、これらの単語群が複合語固有名詞として辞書登録さ
れていないとすると、他の辞書引き情報に基づいて翻訳
語を生成してその結果「諸国を輸出する石油の組織」と
出力され、翻訳文の意味を間違ったものにさせていた。
本発明は上記問題点に鑑み、複合語の固有名詞の誤った
翻訳を防止する方法を提供することを目的としている。
翻訳を防止する方法を提供することを目的としている。
＜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、 入力された文章中の各単語を辞書引きし、該辞書引き情
報から前記入力文章の形態素列を得る辞書引き形態素解
析部と、前記辞書引き形態素解析部によって得られた形
態素列の構文を辞書と文法規則を用いて解析する構文解
析部と、前記構文解析部で得られた構文を目標言語にお
ける構文の構造に変換する変換部と、前記変換部によっ
て得られた目標言語の構文構造と前記辞書引き情報とに
基づいて翻訳文を生成する翻訳文生成部とを有する機械
翻訳装置において、前記辞書引き形態素解析部で辞書引
きする際、前記入力文章中の単語が記号で囲まれてお
り、該記号内の単語がすべて大文字であり、該記号内の
単語の各文字が該単語の前にある単語群の頭文字に一致
するかどうかを判定することで、該単語が略称であるか
否かを判定するステップと、前記文章中の単語が略称で
あると判定された場合、前記略称単語の直前の単語から
数えて前記略称単語の文字数分だけの単語群がひとまと
まりで複合語固有名詞として辞書登録されているか否か
を調べるステップと、前記複合語固有名詞として辞書登
録されていればその辞書引き情報を前記翻訳文生成部に
おいて訳語として出力する一方、情報登録されていなけ
れば前記翻訳文生成部において前記単語群を翻訳せずに
そのまま出力するステップとを具備するものである。
報から前記入力文章の形態素列を得る辞書引き形態素解
析部と、前記辞書引き形態素解析部によって得られた形
態素列の構文を辞書と文法規則を用いて解析する構文解
析部と、前記構文解析部で得られた構文を目標言語にお
ける構文の構造に変換する変換部と、前記変換部によっ
て得られた目標言語の構文構造と前記辞書引き情報とに
基づいて翻訳文を生成する翻訳文生成部とを有する機械
翻訳装置において、前記辞書引き形態素解析部で辞書引
きする際、前記入力文章中の単語が記号で囲まれてお
り、該記号内の単語がすべて大文字であり、該記号内の
単語の各文字が該単語の前にある単語群の頭文字に一致
するかどうかを判定することで、該単語が略称であるか
否かを判定するステップと、前記文章中の単語が略称で
あると判定された場合、前記略称単語の直前の単語から
数えて前記略称単語の文字数分だけの単語群がひとまと
まりで複合語固有名詞として辞書登録されているか否か
を調べるステップと、前記複合語固有名詞として辞書登
録されていればその辞書引き情報を前記翻訳文生成部に
おいて訳語として出力する一方、情報登録されていなけ
れば前記翻訳文生成部において前記単語群を翻訳せずに
そのまま出力するステップとを具備するものである。
＜作 用＞ 本発明によれば、文章中の単語が略称であると判定され
ると、該略称単語の直前の単語から数えて前記略称単語
の文字数分だけの単語群がひとまとまりで複合語固有名
詞として辞書登録されているか否かを調べて、辞書登録
されておれば、該辞書引き情報に従って翻訳語を生成出
力する一方、辞書登録されていなければ、前記単語群を
そのまま出力する。
ると、該略称単語の直前の単語から数えて前記略称単語
の文字数分だけの単語群がひとまとまりで複合語固有名
詞として辞書登録されているか否かを調べて、辞書登録
されておれば、該辞書引き情報に従って翻訳語を生成出
力する一方、辞書登録されていなければ、前記単語群を
そのまま出力する。
＜実施例＞ 以下、この発明を図示の実施例により詳細に説明する。
第１図はこの発明を適用する機械翻訳装置における一実
施例のブロック図である。１はメインCPU（中央処理装
置）、２はメインメモリー、３はCRT（カソード・レイ
・チューブ）、４はキーボード、５は翻訳モジュール、
６は翻訳用の辞書、文法規則および木構造変換規則等を
格納しているメモリーである。
施例のブロック図である。１はメインCPU（中央処理装
置）、２はメインメモリー、３はCRT（カソード・レイ
・チューブ）、４はキーボード、５は翻訳モジュール、
６は翻訳用の辞書、文法規則および木構造変換規則等を
格納しているメモリーである。
上記翻訳モジュール５は、ソース言語が入力されると、
それを翻訳してターゲット言語を出力するものである。
すなわち、キーボード４から入力されたソース言語はメ
インCPU1の制御により翻訳モジュール５に送られる。翻
訳モジュール５は、メモリー６に記憶されている辞書、
文法規則および木構造変換規則等を用いて、後に詳述す
るようにして入力されたソース言語をターゲット言語に
翻訳する。その結果は、メインメモリー２に一旦記憶さ
れると共に、CRT3に表示される。
それを翻訳してターゲット言語を出力するものである。
すなわち、キーボード４から入力されたソース言語はメ
インCPU1の制御により翻訳モジュール５に送られる。翻
訳モジュール５は、メモリー６に記憶されている辞書、
文法規則および木構造変換規則等を用いて、後に詳述す
るようにして入力されたソース言語をターゲット言語に
翻訳する。その結果は、メインメモリー２に一旦記憶さ
れると共に、CRT3に表示される。
翻訳モジュール５で行われる機械翻訳には、一般的に第
２図に示すような解析レベルがある。図中左上において
ソース言語が入力されると、レベルL1の辞書引き、レベ
ルL2の形態素解析、レベルL3の構文解析、…と、解析が
進められる。
２図に示すような解析レベルがある。図中左上において
ソース言語が入力されると、レベルL1の辞書引き、レベ
ルL2の形態素解析、レベルL3の構文解析、…と、解析が
進められる。
機械翻訳はこの解折レベルにより、大きく次の２つに分
けられる。１つは、レベルL6の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（中間言語とよ
ぶ）まで解析し、そこからレベルL7の文脈生成、レベル
L8の意味生成、レベル９の構文生成、レベル10の形態素
生成と生成を進めて、ターゲット言語を生成していくピ
ボット方式である。
けられる。１つは、レベルL6の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（中間言語とよ
ぶ）まで解析し、そこからレベルL7の文脈生成、レベル
L8の意味生成、レベル９の構文生成、レベル10の形態素
生成と生成を進めて、ターゲット言語を生成していくピ
ボット方式である。
もう一つは、上述のレベルL2の形態素解析、レベルL3の
構文解析、レベルL4の意味解析およびL5の文脈解析のい
ずれかまで解析を行ってソース言語の内部構造を得、次
に、この得られたソース言語の内部構造と同レベルのタ
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ー方式である。
構文解析、レベルL4の意味解析およびL5の文脈解析のい
ずれかまで解析を行ってソース言語の内部構造を得、次
に、この得られたソース言語の内部構造と同レベルのタ
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ー方式である。
ここで、上記各解析について説明する。
・辞書引き、形態素解析 第１図に示すメモリー６の辞書を引き、入力された文章
を各形態素列（単語列）に分割し、この各単語に対する
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。
を各形態素列（単語列）に分割し、この各単語に対する
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。
・構文解析 後述するようにして単語間の係り受けなどの、文章の構
造（構造解析木）を決定する。
造（構造解析木）を決定する。
・意味解析 複数の構文解析の結果から意味的に正しいものとそうで
ないものを判別する。
ないものを判別する。
・文脈解析 話題を理解し、省略やあい昧さを取り去る。
この発明で用いる翻訳モジュール５は、少なくともレベ
ルL3の構文解析のレベルまでの解析を行うものとする。
すなわち、本実施例の翻訳モジュール５は第３図のよう
な部分からなる翻訳モジュールを考える。
ルL3の構文解析のレベルまでの解析を行うものとする。
すなわち、本実施例の翻訳モジュール５は第３図のよう
な部分からなる翻訳モジュールを考える。
第４図は上記翻訳モジュール５のブロック図である。ま
た、第５図〜第９図は「This is a pen」という英文を
日本語に翻訳する場合の、第４図に示す各バッファＡ〜
Ｅの内容を例示する。以下、第３図〜第９図を用いて英
日翻訳の動作を説明する。
た、第５図〜第９図は「This is a pen」という英文を
日本語に翻訳する場合の、第４図に示す各バッファＡ〜
Ｅの内容を例示する。以下、第３図〜第９図を用いて英
日翻訳の動作を説明する。
まず、読み込まれた原文は第５図に示すように第４図の
バッファＡに格納される。翻訳プログラム16に基づく翻
訳CPU15の制御の下に、第３図の辞書引き形態素解析部1
1により、バッファＡに格納された原文に従ってメモリ
ー６の辞書を用いて各単語の必要な情報が得られ、第４
図のバッファＢに格納される。ここで、thisは多品詞語
であるが、次の第３図の構文解析部12により一意に決定
される。構文解折部12ではメモリー６の辞書と文法規則
にしたがって、各単語間の係り受け関係を示す構造解析
木が第７図に示すように決定されて、第４図のバッファ
Ｃに格納される。この構造解析木は、次のようにして決
定される。すなわち、メモリー６の文法規則から 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 の規則が得られる。この規則は、例えば、１つめの規則
は“文とは、主部と述部からできている”ということを
表す。以下、この規則にしたがって構造解析木が決定さ
れるのである。
バッファＡに格納される。翻訳プログラム16に基づく翻
訳CPU15の制御の下に、第３図の辞書引き形態素解析部1
1により、バッファＡに格納された原文に従ってメモリ
ー６の辞書を用いて各単語の必要な情報が得られ、第４
図のバッファＢに格納される。ここで、thisは多品詞語
であるが、次の第３図の構文解析部12により一意に決定
される。構文解折部12ではメモリー６の辞書と文法規則
にしたがって、各単語間の係り受け関係を示す構造解析
木が第７図に示すように決定されて、第４図のバッファ
Ｃに格納される。この構造解析木は、次のようにして決
定される。すなわち、メモリー６の文法規則から 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 の規則が得られる。この規則は、例えば、１つめの規則
は“文とは、主部と述部からできている”ということを
表す。以下、この規則にしたがって構造解析木が決定さ
れるのである。
第３図の変換部13では、上述の構文解析部同様、メモリ
ー６の木構造変換規則を用いて、入力された英文に対す
る構文解析木（第７図参照）の構造が、第８図に示すよ
うに日本文に対する構造に変換される。そして、得られ
た結果が第４図のバッファＤに格納される。第３図の翻
訳文生成部14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」や助動詞をつけて、第９
図のような日本語の形にして、第４図のバッファＥに格
納する。この日本文「これはペンである。」は、翻訳モ
ジュール５から出力され、メインメモリー２に格納され
ると共に、CRT3に表示される。
ー６の木構造変換規則を用いて、入力された英文に対す
る構文解析木（第７図参照）の構造が、第８図に示すよ
うに日本文に対する構造に変換される。そして、得られ
た結果が第４図のバッファＤに格納される。第３図の翻
訳文生成部14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」や助動詞をつけて、第９
図のような日本語の形にして、第４図のバッファＥに格
納する。この日本文「これはペンである。」は、翻訳モ
ジュール５から出力され、メインメモリー２に格納され
ると共に、CRT3に表示される。
以上が一般的な英日翻訳の動作であり、次に本発明の特
徴について述べる。
徴について述べる。
まず、本発明による辞書引き形態素解析部11の辞書引き
処理の動作を第10図に示すフローチャートに基づいて説
明する。
処理の動作を第10図に示すフローチャートに基づいて説
明する。
ステップn1で入力文章中の単語の通常の辞書引き処理を
行う。ここでは、単語の辞書引きを行い該単語が辞書登
録されていれば、その辞書引き情報を前記単語に対応さ
せてバッファＢに保持する。次にステップn2において前
記単語が辞書登録されていたか否かをチェックする。前
記単語が辞書登録されていたならステップn8に進み、一
方辞書登録されていなかったならステップn3に進み、後
述する略称判別処理を行う。該略称判別処理が終了すれ
ばステップn4に進んで前記略称判別処理の結果に基づい
て前記単語が略称であるか否かを判定する。前記単語が
略称であればステップn5に進み、略称でなければステッ
プn8に進む。ステップn5において略称であると判定され
た前記単語の文字数をカウントして、ステップn6で略称
である単語の直前の単語からカウントされた略称の文字
数分の単語群がひとまとまりで複合語固有名詞として辞
書登録されているか否かをチエックする。辞書登録され
ていれば、その辞書引き情報を単語群に対応させてバッ
ファＢに保持してステップn8に進む。一方辞書登録され
ていなければ、ステップn7に進み、前記単語群に対して
未登録固有名詞であるという情報をバッファＢに保持す
る。ステップn8では入力文章中の総ての単語の辞書引き
処理を終了したか否かを判定し、終了しておれば辞書引
き処理の動作を終了し、終了していなければステップn1
に戻って次の単語の辞書引き処理を行う。
行う。ここでは、単語の辞書引きを行い該単語が辞書登
録されていれば、その辞書引き情報を前記単語に対応さ
せてバッファＢに保持する。次にステップn2において前
記単語が辞書登録されていたか否かをチェックする。前
記単語が辞書登録されていたならステップn8に進み、一
方辞書登録されていなかったならステップn3に進み、後
述する略称判別処理を行う。該略称判別処理が終了すれ
ばステップn4に進んで前記略称判別処理の結果に基づい
て前記単語が略称であるか否かを判定する。前記単語が
略称であればステップn5に進み、略称でなければステッ
プn8に進む。ステップn5において略称であると判定され
た前記単語の文字数をカウントして、ステップn6で略称
である単語の直前の単語からカウントされた略称の文字
数分の単語群がひとまとまりで複合語固有名詞として辞
書登録されているか否かをチエックする。辞書登録され
ていれば、その辞書引き情報を単語群に対応させてバッ
ファＢに保持してステップn8に進む。一方辞書登録され
ていなければ、ステップn7に進み、前記単語群に対して
未登録固有名詞であるという情報をバッファＢに保持す
る。ステップn8では入力文章中の総ての単語の辞書引き
処理を終了したか否かを判定し、終了しておれば辞書引
き処理の動作を終了し、終了していなければステップn1
に戻って次の単語の辞書引き処理を行う。
次に上述した略称判別処理を第11図のフローチャートに
基づいて説明する。入力された単語が略称の条件である
「かっこで囲まれている」（ステップs1）「すべて
大文字である」（ステップs2）をすべて満足しておれば
ステップs3に進む。一方、上記との条件をどちらか
１つでも満足していなければ前記単語は略称ではないと
判別される。更に略称の条件である「略称の各文字と
略称の前にある単語群の頭文字が一致する」かどうかを
見極めるために、ポインタｉを前記略称候補単語の１番
右の文字にセットし（ステップs3）、ポインタｊを該略
称単語の直前の単語の頭文字にセットする（ステップs
4）。そしてポインタｉがセットされた文字とポインタ
ｊがセットされた文字が等しいか否かをチエックする
（ステップs5）。２つの文字が等しくなければ前記単語
は略称ではないと判別される。一方、等しければポイン
タｉをセットした文字の左横に文字があるか否かをチエ
ックする（ステップs6）。左横に文字がなければ前記単
語は略称であると判別する。左横に文字があればポイン
タｉを現在セットされている位置から１文字左側へシフ
トする（ステップs7）と共に、ポインタｊを現在セット
されている単語の１つ前の単語の頭文字へシフトし（ス
テップs8）、ステップs5に戻って上述したような２つの
文字が等しいか否かをチエックする。
基づいて説明する。入力された単語が略称の条件である
「かっこで囲まれている」（ステップs1）「すべて
大文字である」（ステップs2）をすべて満足しておれば
ステップs3に進む。一方、上記との条件をどちらか
１つでも満足していなければ前記単語は略称ではないと
判別される。更に略称の条件である「略称の各文字と
略称の前にある単語群の頭文字が一致する」かどうかを
見極めるために、ポインタｉを前記略称候補単語の１番
右の文字にセットし（ステップs3）、ポインタｊを該略
称単語の直前の単語の頭文字にセットする（ステップs
4）。そしてポインタｉがセットされた文字とポインタ
ｊがセットされた文字が等しいか否かをチエックする
（ステップs5）。２つの文字が等しくなければ前記単語
は略称ではないと判別される。一方、等しければポイン
タｉをセットした文字の左横に文字があるか否かをチエ
ックする（ステップs6）。左横に文字がなければ前記単
語は略称であると判別する。左横に文字があればポイン
タｉを現在セットされている位置から１文字左側へシフ
トする（ステップs7）と共に、ポインタｊを現在セット
されている単語の１つ前の単語の頭文字へシフトし（ス
テップs8）、ステップs5に戻って上述したような２つの
文字が等しいか否かをチエックする。
このように略称判定の対象となっている単語の各文字が
該単語の前に位置する単語群の各頭文字が一致している
かどうかをチエックして、１つでも一致しない文字があ
れば、その時点で前記単語は略称ではないと判別し、総
ての文字が各頭文字と一致した時点で前記単語は略称で
あると判別する。
該単語の前に位置する単語群の各頭文字が一致している
かどうかをチエックして、１つでも一致しない文字があ
れば、その時点で前記単語は略称ではないと判別し、総
ての文字が各頭文字と一致した時点で前記単語は略称で
あると判別する。
そして、翻訳文生成部14がバッファＢに保持されている
辞書引き情報に基づいて翻訳文を生成・出力する際に、
前記未登録固有名詞情報が付加されている単語があれば
翻訳語を生成せずにそのまま出力する。
辞書引き情報に基づいて翻訳文を生成・出力する際に、
前記未登録固有名詞情報が付加されている単語があれば
翻訳語を生成せずにそのまま出力する。
第12図は入力文と本発明を適用した機械翻訳装置の前記
入力文に対する出力文の一例である。略称を併う単語群
「Organization of Petroleum Exporting Countries（O
PEC）」の各単語に対して未登録固有名詞情報が付加さ
れておれば、翻訳文においては上記単語は翻訳せずにそ
のままの形で出力される。
入力文に対する出力文の一例である。略称を併う単語群
「Organization of Petroleum Exporting Countries（O
PEC）」の各単語に対して未登録固有名詞情報が付加さ
れておれば、翻訳文においては上記単語は翻訳せずにそ
のままの形で出力される。
以上のように本発明においては、入力文章中に略称の単
語があれば、その単語の前に存在する該単語の文字数分
の単語群が複合語固有名詞として辞書登録されているか
否かをチエックして、登録されていなければ翻訳文生成
時において前記単語群を翻訳せずにそのまま出力する。
語があれば、その単語の前に存在する該単語の文字数分
の単語群が複合語固有名詞として辞書登録されているか
否かをチエックして、登録されていなければ翻訳文生成
時において前記単語群を翻訳せずにそのまま出力する。
＜発明の効果＞ 本発明によれば、略称を併う辞書に登録されていない複
合語の固有名詞に対しては翻訳語を生成せずにそのまま
出力するために、複合語固有名詞に対する誤まった翻訳
語の出力を防止でき、理解しやすい翻訳文を生成でき
る。
合語の固有名詞に対しては翻訳語を生成せずにそのまま
出力するために、複合語固有名詞に対する誤まった翻訳
語の出力を防止でき、理解しやすい翻訳文を生成でき
る。
第１図は本発明を適用する機械翻訳装置の一実施例のブ
ロック図、第２図は自動翻訳における翻訳レベルの説明
図、第３図は翻訳モジュールの作用構成図、第４図は翻
訳モジュールのブロック図、第５図乃至第９図は第４図
における各バッファの内部例を示す図、第10図は辞書引
き処理の動作を示すフローチャート、第11図は略称判別
処理の動作を示すフローチャート、第12図は本発明を適
用した機械翻訳装置への入力文とそれに対する出力文の
一例を示す図、第13図は従来の機械翻訳装置への入力文
とそれに対する出力文の一例を示す図である。 １……メインCPU、２……メインメモリー、 ３……CRT、４……キーボード、 ５……翻訳モジュール、６……メモリー、 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、Ａ〜Ｅ……バッファ。
ロック図、第２図は自動翻訳における翻訳レベルの説明
図、第３図は翻訳モジュールの作用構成図、第４図は翻
訳モジュールのブロック図、第５図乃至第９図は第４図
における各バッファの内部例を示す図、第10図は辞書引
き処理の動作を示すフローチャート、第11図は略称判別
処理の動作を示すフローチャート、第12図は本発明を適
用した機械翻訳装置への入力文とそれに対する出力文の
一例を示す図、第13図は従来の機械翻訳装置への入力文
とそれに対する出力文の一例を示す図である。 １……メインCPU、２……メインメモリー、 ３……CRT、４……キーボード、 ５……翻訳モジュール、６……メモリー、 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、Ａ〜Ｅ……バッファ。
フロントページの続き (72)発明者 平井 徳行 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内 (72)発明者 鈴木 等 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内
Claims (1)
- 【請求項１】入力された文章中の各単語を辞書引きし、
該辞書引き情報から前記入力文章の形態素列を得る辞書
引き形態素解析部と、 前記辞書引き形態素解析部によって得られた形態素列の
構文を辞書と文法規則を用いて解析する構文解析部と、 前記構文解析部で得られた構文を目標言語における構文
の構造に変換する変換部と、 前記変換部によって得られた目標言語の構文構造と前記
辞書引き情報とに基づいて翻訳文を生成する翻訳文生成
部とを有する機械翻訳装置において、 前記辞書引き形態素解析部で辞書引きする際、前記入力
文章中の単語が記号で囲まれており、該記号内の単語が
すべて大文字であり、該記号内の単語の各文字が該単語
の前にある単語群の頭文字に一致するかどうかを判定す
ることで、該単語が略称であるか否かを判定するステッ
プと、 前記文章中の単語が略称であると判定された場合、前記
略称単語の直前の単語から数えて前記略称単語の文字数
分だけの単語群がひとまとまりで複合語固有名詞として
辞書登録されているか否かを調べるステップと、 前記複合語固有名詞として辞書登録されていればその辞
書引き情報を前記翻訳文生成部において訳語として出力
する一方、情報登録されていなければ前記翻訳文生成部
において前記単語群を翻訳せずにそのまま出力するステ
ップとを具備することを特徴とする機械翻訳装置におけ
る略称付き固有名詞処理方法。
Priority Applications (4)
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|---|---|---|---|
| JP1170301A JPH077419B2 (ja) | 1989-06-30 | 1989-06-30 | 機械翻訳装置における略称付き固有名詞処理方法 |
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|---|---|---|---|
| JP1170301A JPH077419B2 (ja) | 1989-06-30 | 1989-06-30 | 機械翻訳装置における略称付き固有名詞処理方法 |
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| JPH0335354A JPH0335354A (ja) | 1991-02-15 |
| JPH077419B2 true JPH077419B2 (ja) | 1995-01-30 |
Family
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000099526A (ja) * | 1998-09-21 | 2000-04-07 | Sharp Corp | 文書情報抽出装置 |
| JP2008108209A (ja) * | 2006-10-27 | 2008-05-08 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 機械翻訳の精度を向上させる技術 |
Families Citing this family (37)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03222065A (ja) * | 1990-01-26 | 1991-10-01 | Sharp Corp | 機械翻訳装置 |
| US5287278A (en) * | 1992-01-27 | 1994-02-15 | General Electric Company | Method for extracting company names from text |
| US5867812A (en) * | 1992-08-14 | 1999-02-02 | Fujitsu Limited | Registration apparatus for compound-word dictionary |
| JPH0668137A (ja) * | 1992-08-21 | 1994-03-11 | Hitachi Ltd | 操作指示対象情報生成システムおよび操作指示対象認識システム |
| US5819260A (en) * | 1996-01-22 | 1998-10-06 | Lexis-Nexis | Phrase recognition method and apparatus |
| JP3272288B2 (ja) * | 1997-12-24 | 2002-04-08 | 日本アイ・ビー・エム株式会社 | 機械翻訳装置および機械翻訳方法 |
| GB2366893B (en) * | 2000-09-08 | 2004-06-16 | Roke Manor Research | Improvements in or relating to word processor systems or the like |
| JP2003271389A (ja) * | 2002-03-19 | 2003-09-26 | Shuichi Araki | 自然言語によるソフトウェア・オブジェクトの操作方法及びそのためのプログラム |
| US7236923B1 (en) | 2002-08-07 | 2007-06-26 | Itt Manufacturing Enterprises, Inc. | Acronym extraction system and method of identifying acronyms and extracting corresponding expansions from text |
| US20040044517A1 (en) * | 2002-08-30 | 2004-03-04 | Robert Palmquist | Translation system |
| JP4398144B2 (ja) * | 2002-12-24 | 2010-01-13 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | 辞書更新システム、更新処理サーバ、端末、制御方法、プログラム及び記録媒体 |
| CN1894685A (zh) * | 2003-12-17 | 2007-01-10 | 思比驰盖尔公司 | 翻译工具 |
| JP4356745B2 (ja) * | 2004-03-18 | 2009-11-04 | 日本電気株式会社 | 機械翻訳システム、機械翻訳方法及びプログラム |
| JP4424057B2 (ja) * | 2004-05-10 | 2010-03-03 | 富士ゼロックス株式会社 | 学習装置およびプログラム |
| JP4645065B2 (ja) * | 2004-05-25 | 2011-03-09 | 富士ゼロックス株式会社 | 文書処理装置およびプログラム |
| JP4018668B2 (ja) * | 2004-05-28 | 2007-12-05 | 株式会社東芝 | 日中機械翻訳装置、日中機械翻訳方法および日中機械翻訳プログラム |
| JP4208081B2 (ja) * | 2004-12-27 | 2009-01-14 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | 複数のウェブサイトにパーソナライズされた価値を追加するためのシステム、ウェブサーバ、方法およびプログラム |
| JP2006276918A (ja) * | 2005-03-25 | 2006-10-12 | Fuji Xerox Co Ltd | 翻訳装置、翻訳方法およびプログラム |
| US20080003551A1 (en) * | 2006-05-16 | 2008-01-03 | University Of Southern California | Teaching Language Through Interactive Translation |
| US8706471B2 (en) * | 2006-05-18 | 2014-04-22 | University Of Southern California | Communication system using mixed translating while in multilingual communication |
| US8032355B2 (en) * | 2006-05-22 | 2011-10-04 | University Of Southern California | Socially cognizant translation by detecting and transforming elements of politeness and respect |
| US8032356B2 (en) * | 2006-05-25 | 2011-10-04 | University Of Southern California | Spoken translation system using meta information strings |
| US8234107B2 (en) * | 2007-05-03 | 2012-07-31 | Ketera Technologies, Inc. | Supplier deduplication engine |
| US8364470B2 (en) * | 2008-01-15 | 2013-01-29 | International Business Machines Corporation | Text analysis method for finding acronyms |
| US8706474B2 (en) * | 2008-02-23 | 2014-04-22 | Fair Isaac Corporation | Translation of entity names based on source document publication date, and frequency and co-occurrence of the entity names |
| KR101023209B1 (ko) * | 2008-10-13 | 2011-03-18 | 한국전자통신연구원 | 문서 번역 장치 및 그 방법 |
| JP4940325B2 (ja) * | 2010-03-29 | 2012-05-30 | 株式会社東芝 | 文書校正支援装置、方法およびプログラム |
| CN103678288B (zh) * | 2013-11-30 | 2016-08-17 | 武汉传神信息技术有限公司 | 一种专名自动翻译的方法 |
| US10275459B1 (en) * | 2016-09-28 | 2019-04-30 | Amazon Technologies, Inc. | Source language content scoring for localizability |
| US10223356B1 (en) | 2016-09-28 | 2019-03-05 | Amazon Technologies, Inc. | Abstraction of syntax in localization through pre-rendering |
| US10229113B1 (en) | 2016-09-28 | 2019-03-12 | Amazon Technologies, Inc. | Leveraging content dimensions during the translation of human-readable languages |
| US10261995B1 (en) | 2016-09-28 | 2019-04-16 | Amazon Technologies, Inc. | Semantic and natural language processing for content categorization and routing |
| US10235362B1 (en) | 2016-09-28 | 2019-03-19 | Amazon Technologies, Inc. | Continuous translation refinement with automated delivery of re-translated content |
| US10699074B2 (en) * | 2018-05-22 | 2020-06-30 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Phrase-level abbreviated text entry and translation |
| US10664658B2 (en) | 2018-08-23 | 2020-05-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Abbreviated handwritten entry translation |
| US11693374B2 (en) * | 2020-05-28 | 2023-07-04 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Building system with string mapping based on a sequence to sequence neural network |
| CN114997190A (zh) * | 2022-06-14 | 2022-09-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 机器翻译方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2197510A (en) * | 1986-10-27 | 1988-05-18 | Sharp Kk | Translation apparatus |
| JPH0658673B2 (ja) * | 1987-01-23 | 1994-08-03 | 松下電器産業株式会社 | 機械翻訳装置 |
| US4862408A (en) * | 1987-03-20 | 1989-08-29 | International Business Machines Corporation | Paradigm-based morphological text analysis for natural languages |
| US4870610A (en) * | 1987-08-25 | 1989-09-26 | Bell Communications Research, Inc. | Method of operating a computer system to provide customed I/O information including language translation |
-
1989
- 1989-06-30 JP JP1170301A patent/JPH077419B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1990
- 1990-06-27 US US07/544,329 patent/US5161105A/en not_active Expired - Lifetime
- 1990-06-28 CA CA002020058A patent/CA2020058C/en not_active Expired - Fee Related
- 1990-06-29 GB GB9014489A patent/GB2234614A/en not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000099526A (ja) * | 1998-09-21 | 2000-04-07 | Sharp Corp | 文書情報抽出装置 |
| JP2008108209A (ja) * | 2006-10-27 | 2008-05-08 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 機械翻訳の精度を向上させる技術 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| GB9014489D0 (en) | 1990-08-22 |
| US5161105A (en) | 1992-11-03 |
| CA2020058A1 (en) | 1990-12-31 |
| GB2234614A (en) | 1991-02-06 |
| CA2020058C (en) | 1994-06-07 |
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