JPH0782498B2 - 機械翻訳システム - Google Patents

機械翻訳システム

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JPH0782498B2
JPH0782498B2 JP60004625A JP462585A JPH0782498B2 JP H0782498 B2 JPH0782498 B2 JP H0782498B2 JP 60004625 A JP60004625 A JP 60004625A JP 462585 A JP462585 A JP 462585A JP H0782498 B2 JPH0782498 B2 JP H0782498B2
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Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、機械翻訳システムに関し、特に自然言語テキ
ストの自動翻訳システムにおいて、入力テキストが省略
句を含む場合の翻訳に好適な機械翻訳システムに関する
ものである。
〔発明の背景〕
従来、自然言語文の自動翻訳システムにおいては、例え
ば、特開昭58-4482号公報に示されるように、ソース言
語の文を解析し、構文木や概念構造等の中間表現に変換
した上で、ターゲット言語の文を生成する方法が知られ
ている。ターゲット言語の文の生成においては、辞書を
利用して、入力文中の語あるいはそれが表す概念を対応
するターゲット言語の語に変換した上で、ターゲット言
語の文法に則った構文を合成する。このような従来の方
法では、入力文が省略句を含む場合の対応策が十分考慮
されていなかった。すなわち、ソース言語（入力文）で
は省略可能であっても、ターゲット言語の文を生成する
とき、対応する句が省略できるとは限らず、文法的に誤
った文が生成されたり、訳文が生成できないという問題
があった。特に、日英翻訳においては、日本語では主語
や目的語が往々にして省略されるのに対し、英語では文
法的に正しい文とするには省略できないので、省略句に
対する対応策が実用上極めて重要である。
〔発明の目的〕
本発明の目的は、このような従来の問題点を解消し、省
略句が含まれるソース言語文に対しても、適切な代名詞
等を用いて文法的に正しいターゲット言語文を生成し、
訳文の品質を向上させる機械翻訳システムを提供するこ
とにある。
〔発明の概要〕
本発明の上記目的は、ソース言語文を中間表現に変換す
るソース言語文解析手段と、前記中間表現をターゲット
言語文に変換するターゲット言語文生成手段を有する機
械翻訳システムにおいて、前記ソース言語文中の名詞を
記憶するスタックと、前記ターゲット言語文における格
の省略の可否および格の意味制約を規定した構文パター
ン辞書と、該構文パターン辞書を参照して、ターゲット
言語文では省略できないソース言語文中の省略句を同定
する省略句同定手段と、前記スタックを検索して、前記
省略句の意味制約を満たす語を該省略句の補完語として
選択する補完語選択手段とを設け、前記ターゲット言語
文を生成する際に、前記省略句同定手段により同定した
省略句の位置に、前記補完語選択手段により決定した語
またはそれに対応する代名詞を挿入することを特徴とす
る機械翻訳システムによって達成される。
すなわち、本発明に係る機械翻訳システムにおいては、
省略句を同定するため、各述語に対して、述語が支配す
る格の種類と格に入る名詞の意味素性とを記述した構文
パターンにおいて、ターゲット言語の表層文では省略で
きない格を指定しておく。この構文パターンと入力文を
照合することにより、省略句のうちターゲット言語の表
層文で省略できないものを同定する。省略句の位置にお
かれるべき語句を決定するためには、テキスト中に出現
した名詞をその意味素性、性、人称、数とともに記憶し
ておくスタックを設ける。省略句に対する意味素性の条
件を満す名詞をスタックから検索し、その性、人称、数
を省略句の性、人称、数と考える。ターゲット言語文の
生成においては、省略句に対し、その性、人称、数に基
づき代名詞を決めることにより、文法的に正しい文を生
成することができる。
〔発明の実施例〕
以下、本発明の実施例を図面により説明する。
本実施例では、日本語を英語に翻訳する日英翻訳システ
ムを例にとって説明する。
第２図は、本発明の一実施例に適用される日英翻訳シス
テムの概略構成ブロック図である。
第２図において、１はソース言語文（入力文）の解析処
理，ターゲット言語文（出力文）の生成処理，および各
種装置の制御を行う中央処理装置、２は日英翻訳に必要
な情報を記憶する記憶装置、３はソース言語文を入力す
る入力装置、４はターゲット言語文を出力する出力装置
である。また、記憶装置２には、単語辞書21,構文パタ
ーン辞書22,中間表現23,および名詞スタック24の各エリ
アが設けられている。ここでは、ソース言語文は日本
語、ターゲット言語文は英語となる。
第３図は、記憶装置２内の単語辞書21のデータの構造を
示す図である。
単語辞書21は、日本語見出し語211、見出し語の品詞21
2、英語訳語213、訳語の品詞214、意味素性215、性21
6、人称217、および構文パターン番号218を含むレコー
ドの集合であり、日本語見出し語211をキーとして検索
できる。
第４図は、記憶装置２内の構文パターン辞書22のデータ
の構造を示す図である。
構文パターン辞書22は、構文パターン番号221に対し、
当該構文の格フレーム222を記憶したもので、構文パタ
ーン番号221をキーとして検索できる。格フレーム222に
は、述語が支配する格2221が英語（ターゲット言語）の
表層文における語順に従って並べられている。ここで、
「AG」は動作主格、「OG」は対象格、「SO」は源泉格、
「RE」は受益者格をそれぞれ意味する。「※」は中心と
なる述語を示す。また、英語の表層文においては省略可
能な格はカッコで囲まれている。各々の格に対し、英語
表層文における句標識（前置詞句の場合は前置詞も含
む）2222と、形態格（主格／目的格／所有格。本文で
は、“格”は意味的な役割を表す“深層格”の意味で用
いているので、これと区別するため、“形態格”という
言葉を用いている。）2223、格に入る名詞の意味素性22
24、および日本語（ソース言語）文における表層格標識
（格助詞）2225が記述されている。
第５図（ａ），（ｂ）は、記憶装置２内の中間表現23の
データの構造を示す図である。
中間表現23は文の格構造を表すもので、入力文中の述語
に対応する構文パターン中の格のうち、入力文中に含ま
れる格および入力文中で省略されたが英語表層文では省
略できない格231が、構文パターン記述中の順序と同じ
順序に並べられる。各々の格に対し、形態格232、意味
素性233、英語訳語234、性235、人称236および数（単／
複）237を記述するフィールドが設けられている。
第６図は、記憶装置２内の名詞スタック24のデータの構
造を示す図である。
名詞スタック24は、入力テキストに出現した名詞を出現
順に記憶するもので、各々の名詞241に対し、意味素性2
42、性243、人称244および数245が記憶される。名詞ス
タック24から名詞を検索する際は、あとに登録されたも
のから順にアクセスされる。
第１図は、本発明の一実施例を示す翻訳方法の処理フロ
ーチャートを示す図である。これは、第２図の中央処理
装置１により実行される処理フローチャートである。
以下、第１図の処理フローチャートにより説明する。
まず、テキストの翻訳を実行する前に名詞スタック24を
クリアする（ステップ101）。次に、文単位にテキスト
を読込み（ステップ102）、単語辞書21を検索しながら
入力文を単語に分割する（ステップ103）。この文の単
語への分割は、例えば、本発明者等により先に提案され
た特願昭59−162443号明細書に示される方法によって行
う。次に、入力文の構文を解析し中間表現23を得る（ス
テップ104）。構文解析は、入力文中の述語に対応する
構文パターンを構文パターン辞書22から検索し、これを
入力文と照合することによって行う。すなわち、入力文
中の名詞句について、意味素性および表層格標識が構文
パターン中に記述されたものと一致するか否かをチェッ
クすることにより格を決定する。
この結果得られる中間表現23において、英語表層文では
省略できないが入力文中で省略された格に対しては、英
語訳語234、性235、人称236、および数237が未定であ
る。このような省略格があるかどうか調べる（ステップ
105）。省略格がある場合は、それが要求する意味素性
を持つ名詞を名詞スタック24から検索する（ステップ10
6）。次に、検索が成功したか失敗したか（つまり条件
を満たす名詞がスタック中にあるかどうか）調べる（ス
テップ107）。中間表現23中に指定された意味素性233と
同じ意味素性を持つ名詞が名詞スタック24中にあれば、
省略された格には当該名詞が入るものと考え、当該名詞
の性243,人称244,および数245を中間表現23内にセット
する（ステップ108）。中間表現23中に指定された意味
素性233と同じ意味素性を持つ名詞が名詞スタック24中
になければ、省略された格に対する性，人称，数にはデ
フォルト値（N:中性、3:3人称,S:単数）をセットする
（ステップ109）。性，人称，および数が未定の省略さ
れた格がなくなると、英文生成を行う（ステップ11
0）。英文生成において、中間表現23中の英語訳語234が
未定の格に対しては、その形態格232,性235,人称236,お
よび数237に基づき、人称代名詞の格変化表を示す第７
図の通り代名詞の訳語を決定する。このあと、中間表現
23中の格の順序に従って訳語を並べることにより出力英
文を得る。次に、この英文を出力装置４に出力する（ス
テップ111）。さらに、次の文の翻訳に備えて、文中に
出現した名詞を名詞スタック24に登録する（ステップ11
2）。名詞スタック24中の意味素性242、性243、および
人称244には、単語辞書21に書かれた値を書込む。ま
た、数245については、入力文の解析により決定された
値を書込む。名詞スタック24への登録処理が終ると次の
文の読込みに進む（ステップ113）。
次に、具体例として、「太郎は手紙を書いた。花子は受
取った。」というテキストを翻訳する場合の処理につい
て説明する。
１番目の文に対する処理が終った時点を考えたとき、名
詞スタック24の内容は第６図に示す状態である。次に、
２番目の文を読込み構文解析を行い、第５図（ａ）の中
間表現23を得る。「花子は受取った。」では、対象格
（OB）が省略されているので、第５図（ａ）では、対象
格に対する英語訳語234,性235,人称236,および数237が
未定となっている。そこで、対象格が要求する意味素性
（＋CON）と同じ意味素性を持つ名詞を名詞スタック24
から検索する。第６図から明らかなように、“手紙”が
検索される。名詞スタック24中に書かれた“手紙”の性
243,人称244,および数245を対象格の性235,人称236,お
よび数237にそれぞれセットすることにより、第５図
（ｂ）の中間表現23が得られる。第５図（ｂ）からの英
文生成では、対象格の訳語は、目的格,N（中性）,3人
称,S（単数）に対応する“it"になる。以上のようにし
て、本例のテキストに対して、「Taro wrote a letter.
Hanako received it.」という翻訳結果が得られる。
このようにして、本実施例によれば、ソース言語の文に
省略句が含まれ、ターゲット言語では省略できない場
合、適切に代名詞等を用いて文法的に誤りのない文を生
成できる。省略句の多い日本語をソース言語とする自動
翻訳システムに不可欠の機能であり、文法的に誤った文
を生成したり、生成に失敗するといった事態を避けると
いう点で実用上極めて大きな効果がある。また、本実施
例で補われた名詞の意味素性などを利用して、動詞の訳
語が複数ある場合の訳語の決定をすることもできる。本
実施例では日本語を英語に翻訳する場合について述べた
が、他の外国語、例えば、独語，英語などを翻訳する場
合にも容易に適用できることはいうまでもない。本実施
例では代名詞を省略句に対応する位置に補ったが、その
ままの名詞を挿入してもよい。
〔発明の効果〕
以上説明したように、本発明によれば、省略句が含まれ
るソース言語文に対しても、適切な代名詞等を用いて文
法的に正しいターゲット言語文を生成し、訳文の品質を
向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の一実施例を示す翻訳方法の処理フロー
チャートを示す図、第２図は本発明の一実施例が適用さ
れる日英翻訳システムの概略構成ブロック図、第３図は
単語辞書のデータ構造を示す図、第４図は構文パターン
辞書のデータ構造を示す図、第５図は中間表現のデータ
構造を示す図、第６図は名詞スタックのデータ構造を示
す図、第７図は人称代名詞の格変化を示す図である。 1:中央処理装置、2:記憶装置、3:入力装置、4:出力装
置、21:単語辞書、22:中間表現、24:名詞スタック。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭58−4482（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−41166（ＪＰ，Ａ) 情報処理学会第24回全国大会講演論文集 （昭和57年）Ｐ．783−784 知識工学と人工知能28−２（1982−12− ８）Ｐ．１−８

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】ソース言語文を中間表現に変換するソース
    言語文解析手段と、前記中間表現をターゲット言語文に
    変換するターゲット言語文生成手段を有する機械翻訳シ
    ステムにおいて、前記ソース言語文中の名詞を記憶する
    スタックと、前記ターゲット言語文における格の省略の
    可否および格の意味制約を規定した構文パターン辞書
    と、該構文パターン辞書を参照して、ターゲット言語文
    では省略できないソース言語文中の省略句を同定する省
    略句同定手段と、前記スタックを検索して、前記省略句
    の意味制約を満たす語を該省略句の補完語として選択す
    る補完語選択手段とを設け、前記ターゲット言語文を生
    成する際に、前記省略句同定手段により同定した省略句
    の位置に、前記補完語選択手段により選択した語または
    それに対応する代名詞を挿入することを特徴とする機械
    翻訳システム。
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