JPH11259482A - 複合名詞の機械翻訳方式 - Google Patents
複合名詞の機械翻訳方式Info
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- JPH11259482A JPH11259482A JP10078542A JP7854298A JPH11259482A JP H11259482 A JPH11259482 A JP H11259482A JP 10078542 A JP10078542 A JP 10078542A JP 7854298 A JP7854298 A JP 7854298A JP H11259482 A JPH11259482 A JP H11259482A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】入力表現に対して構文構造を求めることなく翻
訳を実現することができる複合名詞の機械翻訳方式を提
供する。 【解決手段】原言語（例えば、日本語）表現による複合
名詞である入力表現と言語表現による用例が最も類似し
た最尤用例を求め、入力表現の構文構造に関係なく単語
列だけを情報源として、この最尤用例の目的言語（例え
ば、英語）表現を構成する単語を入力表現に基づいて置
き換えることで翻訳を行うことを特徴とする構成を有し
ている。
訳を実現することができる複合名詞の機械翻訳方式を提
供する。 【解決手段】原言語（例えば、日本語）表現による複合
名詞である入力表現と言語表現による用例が最も類似し
た最尤用例を求め、入力表現の構文構造に関係なく単語
列だけを情報源として、この最尤用例の目的言語（例え
ば、英語）表現を構成する単語を入力表現に基づいて置
き換えることで翻訳を行うことを特徴とする構成を有し
ている。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、機械翻訳方式に関
するもので、特に、複合名詞の機械翻訳方式に関するも
のである。
するもので、特に、複合名詞の機械翻訳方式に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】機械翻訳とは、入力表現を目的言語表現
に翻訳する処理のことであり、一般には、図６に示すよ
うに、入力表現Ａに対して、形態素解析処理，構文構造
生成処理，構文構造選択処理，単語変換処理，用例探索
処理，単語置換処理，英単語列生成処理，英語表現生成
処理の８つの処理を、それぞれ形態素解析部１１，構文
解析部１２，変換処理部１３，生成処理部１４で順々に
行い、変換辞書部１５，用例データベース１６内の情報
を参照して目的言語表現へ翻訳している。人間はそれま
で一度も聞いたことがない文を無限に作り出したり理解
する能力を持っている。このことは、人間は自分が持っ
ている文法法則を組み合わせることにより今までにない
新しい文を作り出したり、また、新しい文を聞いた時も
既に持っている文法法則を当てはめて文構造を組み立て
てこれに基づいて理解していると考えられてきた。構文
解析部１２において、このような人間と同様の処理を行
う目的で入力表現Ａの構文構造を求める処理が行われて
きた。変換処理部１３においては、オンラインドキュメ
ントの増加，計算機の記憶媒体の大容量化，ＣＰＵの高
速化に伴って、翻訳用例を大量に蓄積した用例データベ
ース１６から入力表現Ａに最も類似した原言語表現を持
つ用例を求め、求めた用例の目的言語表現を構成する単
語を入力表現Ａに基づいて置き換えることで翻訳を行う
方式の研究が進んでおり、翻訳性能は改善されてきてい
る。従来方式では、変換処理部１３への入力は入力表現
Ａの構文構造であったため、出力もそれに対応した英語
構文構造Ｉであった。
に翻訳する処理のことであり、一般には、図６に示すよ
うに、入力表現Ａに対して、形態素解析処理，構文構造
生成処理，構文構造選択処理，単語変換処理，用例探索
処理，単語置換処理，英単語列生成処理，英語表現生成
処理の８つの処理を、それぞれ形態素解析部１１，構文
解析部１２，変換処理部１３，生成処理部１４で順々に
行い、変換辞書部１５，用例データベース１６内の情報
を参照して目的言語表現へ翻訳している。人間はそれま
で一度も聞いたことがない文を無限に作り出したり理解
する能力を持っている。このことは、人間は自分が持っ
ている文法法則を組み合わせることにより今までにない
新しい文を作り出したり、また、新しい文を聞いた時も
既に持っている文法法則を当てはめて文構造を組み立て
てこれに基づいて理解していると考えられてきた。構文
解析部１２において、このような人間と同様の処理を行
う目的で入力表現Ａの構文構造を求める処理が行われて
きた。変換処理部１３においては、オンラインドキュメ
ントの増加，計算機の記憶媒体の大容量化，ＣＰＵの高
速化に伴って、翻訳用例を大量に蓄積した用例データベ
ース１６から入力表現Ａに最も類似した原言語表現を持
つ用例を求め、求めた用例の目的言語表現を構成する単
語を入力表現Ａに基づいて置き換えることで翻訳を行う
方式の研究が進んでおり、翻訳性能は改善されてきてい
る。従来方式では、変換処理部１３への入力は入力表現
Ａの構文構造であったため、出力もそれに対応した英語
構文構造Ｉであった。
【０００３】次に、図７に従って従来の翻訳処理の動作
を説明する。以下では、依存関係という言葉を用いる
が、これは１つの構文構造内の単語間の関係を指してお
り、依存関係が複数組合わさって１つの構文構造とな
る。まず形態蓄積解析部１１で形態素解析を行い（ステ
ップＳ１１）、単語列Ｂを生成し、次に構文解析部１２
で単語間の依存関係を調べて考えられる構文構造候補Ｇ
を生成し（ステップＳ１２）、考えられる構文構造候補
Ｇから正しいと思われる最適構文構造Ｈを選択する（ス
テップＳ１３）。別の手法として、構文構造の選択は次
の変換処理部１３における変換処理を行った後に行う手
法もある。その際、変換処理は考えられる全ての構文構
造に対して行われる。変換処理部１３では、求めた最適
構文構造Ｈを構成する単語間の依存関係毎に、依存関係
を構成する英単語Ｃを変換辞書１５を参照して求め（ス
テップＳ１４）、依存関係の表現と最も類似した最尤用
例Ｄをデータベース１６を参照して求める（ステップＳ
１５）。さらに、求めた最尤用例Ｄの英語表現をステッ
プＳ１４で求めた英単語Ｃで適切に置き換えて、依存関
係に対する英語表現を作成する（ステップＳ１６）。上
記ステップＳ１４からステップＳ１６までをすべての依
存関係に対して繰り返し、生成処理部１４で入力表現Ａ
に対する英語構文構造Ｉから英単語列Ｅを生成した（ス
テップＳ１７）後、複数形や ing構文など英語表現とし
て適切な表現を作成して翻訳結果Ｆとして出力する（ス
テップＳ１８）。
を説明する。以下では、依存関係という言葉を用いる
が、これは１つの構文構造内の単語間の関係を指してお
り、依存関係が複数組合わさって１つの構文構造とな
る。まず形態蓄積解析部１１で形態素解析を行い（ステ
ップＳ１１）、単語列Ｂを生成し、次に構文解析部１２
で単語間の依存関係を調べて考えられる構文構造候補Ｇ
を生成し（ステップＳ１２）、考えられる構文構造候補
Ｇから正しいと思われる最適構文構造Ｈを選択する（ス
テップＳ１３）。別の手法として、構文構造の選択は次
の変換処理部１３における変換処理を行った後に行う手
法もある。その際、変換処理は考えられる全ての構文構
造に対して行われる。変換処理部１３では、求めた最適
構文構造Ｈを構成する単語間の依存関係毎に、依存関係
を構成する英単語Ｃを変換辞書１５を参照して求め（ス
テップＳ１４）、依存関係の表現と最も類似した最尤用
例Ｄをデータベース１６を参照して求める（ステップＳ
１５）。さらに、求めた最尤用例Ｄの英語表現をステッ
プＳ１４で求めた英単語Ｃで適切に置き換えて、依存関
係に対する英語表現を作成する（ステップＳ１６）。上
記ステップＳ１４からステップＳ１６までをすべての依
存関係に対して繰り返し、生成処理部１４で入力表現Ａ
に対する英語構文構造Ｉから英単語列Ｅを生成した（ス
テップＳ１７）後、複数形や ing構文など英語表現とし
て適切な表現を作成して翻訳結果Ｆとして出力する（ス
テップＳ１８）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】即ち、従来は、何らか
の方式により入力表現Ａの構文構造を求める必要があっ
た。そのため、構文構造を正しく求めることができなか
った場合、翻訳誤りが生じることになる。構文構造は、
一般に複数個が存在し、しかも全ての構文構造の中から
正しい構文構造を選択することは困難であるため、決定
された構文構造が誤っていることは頻繁に生じていた。
このように、従来の機械翻訳方式では、解析処理におい
て入力表現の構文構造を１つに決定していたため、翻訳
性能の劣化が生じている。これは、複合名詞の機械翻訳
方式においても同様である。
の方式により入力表現Ａの構文構造を求める必要があっ
た。そのため、構文構造を正しく求めることができなか
った場合、翻訳誤りが生じることになる。構文構造は、
一般に複数個が存在し、しかも全ての構文構造の中から
正しい構文構造を選択することは困難であるため、決定
された構文構造が誤っていることは頻繁に生じていた。
このように、従来の機械翻訳方式では、解析処理におい
て入力表現の構文構造を１つに決定していたため、翻訳
性能の劣化が生じている。これは、複合名詞の機械翻訳
方式においても同様である。
【０００５】本発明は、入力表現に対して構文構造を求
めることなく翻訳を実現することができる複合名詞の機
械翻訳方式を提供することを目的とする。
めることなく翻訳を実現することができる複合名詞の機
械翻訳方式を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明による複合名詞の機械翻訳方式は、原言語表
現による複合名詞である入力表現Ａは単語単位に分割さ
れて原言語表現単語列Ｂに変換され、前記原言語表現単
語列Ｂ内の各単語に対する目的言語表現への翻訳である
目的言語表現単語Ｃは変換辞書部から求められ、用例デ
ータベースに蓄積された各用例の原言語表現のうちから
前記原言語表現単語列Ｂと最も類似度の高い最尤用例Ｄ
が選択され、該最尤用例Ｄの原言語表現の各単語を前記
目的言語表現単語Ｃのうちの対応する単語に置換した目
的言語表現単語列Ｅに変換され、該目的言語表現単語列
Ｅに必要な構文上の修正をして目的言語表現の翻訳結果
Ｆを生成することを特徴とする構成を有している。
に、本発明による複合名詞の機械翻訳方式は、原言語表
現による複合名詞である入力表現Ａは単語単位に分割さ
れて原言語表現単語列Ｂに変換され、前記原言語表現単
語列Ｂ内の各単語に対する目的言語表現への翻訳である
目的言語表現単語Ｃは変換辞書部から求められ、用例デ
ータベースに蓄積された各用例の原言語表現のうちから
前記原言語表現単語列Ｂと最も類似度の高い最尤用例Ｄ
が選択され、該最尤用例Ｄの原言語表現の各単語を前記
目的言語表現単語Ｃのうちの対応する単語に置換した目
的言語表現単語列Ｅに変換され、該目的言語表現単語列
Ｅに必要な構文上の修正をして目的言語表現の翻訳結果
Ｆを生成することを特徴とする構成を有している。
【０００７】
【発明の実施の形態】上記目的を達成する本発明の第１
の形態に係る機械翻訳方式は、原言語表現単語列Ｂと原
言語表現用例間の類似度をそれぞれの表現を構成する単
語間の類似度の総和として計算することを特徴とする。
上記目的を達成する本発明の第２の形態に係る機械翻訳
方式は、ＤＰマッチングアルゴリズムを用いることで原
言語表現単語列Ｂの単語数と原言語表現用例の単語数が
異なっても、類似度の計算が行えるこを特徴とする。上
記目的を達成する本発明の第３の形態に係る機械翻訳方
式は、原言語表現単語列Ｂと最も類似する目的言語表現
単語列Ｅを構成する単語から、前記原言語表現単語列Ｂ
にない単語を削除することを特徴とする。上記目的を達
成する本発明の第４の形態に係る機械翻訳方式は、原言
語表現およびその翻訳結果である目的言語表現単語列Ｅ
を構成する単語間の対応付けが予め行われて用例データ
ベースに蓄積されていることを特徴とする。
の形態に係る機械翻訳方式は、原言語表現単語列Ｂと原
言語表現用例間の類似度をそれぞれの表現を構成する単
語間の類似度の総和として計算することを特徴とする。
上記目的を達成する本発明の第２の形態に係る機械翻訳
方式は、ＤＰマッチングアルゴリズムを用いることで原
言語表現単語列Ｂの単語数と原言語表現用例の単語数が
異なっても、類似度の計算が行えるこを特徴とする。上
記目的を達成する本発明の第３の形態に係る機械翻訳方
式は、原言語表現単語列Ｂと最も類似する目的言語表現
単語列Ｅを構成する単語から、前記原言語表現単語列Ｂ
にない単語を削除することを特徴とする。上記目的を達
成する本発明の第４の形態に係る機械翻訳方式は、原言
語表現およびその翻訳結果である目的言語表現単語列Ｅ
を構成する単語間の対応付けが予め行われて用例データ
ベースに蓄積されていることを特徴とする。
【０００８】
【実施例】本発明による複合名詞の機械翻訳方式は、図
１に示すように、形態素解析部１，変換処理部２および
生成処理部３により構成される。形態素解析部１は、入
力表現Ａを単語単位に分割し、単語列Ｂを変換処理部２
へ出力する。ここで、単語列Ｂを構成する各単語には、
品詞などの単語に関する属性情報が含まれている。変換
処理部２は、まず、単語列Ｂの各単語に対する英単語Ｃ
は変換辞書部４を探索して求める。次に、入力表現Ａに
対する単語列Ｂと、用例データベース５に蓄積された各
用例の原言語表現との類似度を計算し、最も類似度の高
い用例を最尤用例Ｄとして求める。さらに、変換処理部
２は、最尤用例Ｄの目的言語表現内の単語を先に求めて
おいた英単語Ｃと置換し、英単語列Ｅとして生成処理部
３へ出力する。上記置換において、用例の原言語表現内
に入力表現Ａ中の単語と対応する単語が無い場合、その
単語に対する用例の目的言語表現内の単語をnullという
特別な単語に置換する。生成処理部３は、入力された英
単語列Ｅから、例えば前記nullを削除したり、ing 形や
過去分詞表現にするなど英語構文上正しい表現を生成し
て翻訳結果Ｆを出力する。
１に示すように、形態素解析部１，変換処理部２および
生成処理部３により構成される。形態素解析部１は、入
力表現Ａを単語単位に分割し、単語列Ｂを変換処理部２
へ出力する。ここで、単語列Ｂを構成する各単語には、
品詞などの単語に関する属性情報が含まれている。変換
処理部２は、まず、単語列Ｂの各単語に対する英単語Ｃ
は変換辞書部４を探索して求める。次に、入力表現Ａに
対する単語列Ｂと、用例データベース５に蓄積された各
用例の原言語表現との類似度を計算し、最も類似度の高
い用例を最尤用例Ｄとして求める。さらに、変換処理部
２は、最尤用例Ｄの目的言語表現内の単語を先に求めて
おいた英単語Ｃと置換し、英単語列Ｅとして生成処理部
３へ出力する。上記置換において、用例の原言語表現内
に入力表現Ａ中の単語と対応する単語が無い場合、その
単語に対する用例の目的言語表現内の単語をnullという
特別な単語に置換する。生成処理部３は、入力された英
単語列Ｅから、例えば前記nullを削除したり、ing 形や
過去分詞表現にするなど英語構文上正しい表現を生成し
て翻訳結果Ｆを出力する。
【０００９】前記変換処理部２において、最尤用例Ｄを
求めるに際して、入力表現Ａおよび用例の原言語表現を
構成する単語間の類似度の総和としてこれら表現間の類
似度を求める。最尤用例Ｄはこの類似度の最も高い用例
である。例えば、入力表現Ａに対する単語列Ｂが「日本
橋」「一丁目」「略図」であり、原言語表現の用例の単
語列Ｂが「浅草」「一丁目」「略図」である場合、これ
ら単語列間の類似度は「日本橋」と「浅草」間の類似
度、「一丁目」と「一丁目」間の類似度、「略図」と
「略図」間の類似度の総和として求める。
求めるに際して、入力表現Ａおよび用例の原言語表現を
構成する単語間の類似度の総和としてこれら表現間の類
似度を求める。最尤用例Ｄはこの類似度の最も高い用例
である。例えば、入力表現Ａに対する単語列Ｂが「日本
橋」「一丁目」「略図」であり、原言語表現の用例の単
語列Ｂが「浅草」「一丁目」「略図」である場合、これ
ら単語列間の類似度は「日本橋」と「浅草」間の類似
度、「一丁目」と「一丁目」間の類似度、「略図」と
「略図」間の類似度の総和として求める。
【００１０】また、前記変換処理部２において、最尤用
例Ｄを求めるに際して、入力表現の単語数と原言語表現
の用例の単語数が異なる場合でも、考えられる全ての単
語間の対応の中で最も高い類似度を求める。例えば、入
力表現Ａの単語列Ｂが「日本橋」「一丁目」「略図」と
３単語からなり、用例の原言語表現の単語列Ｂが「銀
座」「一丁目」「通り」「略図」と４単語からなってい
る場合、考えられ単語間の対応は図２に示すように、
（「日本橋」−「銀座」，「一丁目」−「一丁目」，な
し−「通り」，「略図」−「略図」）という対応パター
ン１の他に、（「日本橋」−「銀座」，なし−「一丁
目」，「一丁目」−「通り」，「略図」−「略図」の対
応パターン２），（「日本橋」−「銀座」，「一丁目」
−「一丁目」，「略図」−「通り」，なし−「略図」の
対応パターン３）及び（なし−「銀座」，「日本橋」−
「一丁目」，「一丁目」−「通り」，「略図」−「略
図」の対応パターン４）という全部で４通りの対応が考
えられる。入力表現と用例の原言語表現間の類似度は、
これら全ての対応に対する単語間の類似度の総和の中で
最も高い類似度として求める。ここで、単語間の対応が
交さすることは考慮外である。
例Ｄを求めるに際して、入力表現の単語数と原言語表現
の用例の単語数が異なる場合でも、考えられる全ての単
語間の対応の中で最も高い類似度を求める。例えば、入
力表現Ａの単語列Ｂが「日本橋」「一丁目」「略図」と
３単語からなり、用例の原言語表現の単語列Ｂが「銀
座」「一丁目」「通り」「略図」と４単語からなってい
る場合、考えられ単語間の対応は図２に示すように、
（「日本橋」−「銀座」，「一丁目」−「一丁目」，な
し−「通り」，「略図」−「略図」）という対応パター
ン１の他に、（「日本橋」−「銀座」，なし−「一丁
目」，「一丁目」−「通り」，「略図」−「略図」の対
応パターン２），（「日本橋」−「銀座」，「一丁目」
−「一丁目」，「略図」−「通り」，なし−「略図」の
対応パターン３）及び（なし−「銀座」，「日本橋」−
「一丁目」，「一丁目」−「通り」，「略図」−「略
図」の対応パターン４）という全部で４通りの対応が考
えられる。入力表現と用例の原言語表現間の類似度は、
これら全ての対応に対する単語間の類似度の総和の中で
最も高い類似度として求める。ここで、単語間の対応が
交さすることは考慮外である。
【００１１】前記変換処理部２において、入力表現Ａと
の類似度を計算する用例とは、原言語表現とその翻訳で
ある目的言語表現とが単語単位で対応付けされたデータ
のことである。例えば、「銀座一丁目通り略図」とその
翻訳である“View of GinzaDoori 1-choume”は図３に
示すように、日本語の「銀座」が英語の“Ginza " に対
応し、さらに「一丁目」が“1-choume”に、「通り」が
“Doori ”に、「略図」が“View”に対応付けされてい
る。また、英語の“of”に対応する日本語がないことも
示されている。
の類似度を計算する用例とは、原言語表現とその翻訳で
ある目的言語表現とが単語単位で対応付けされたデータ
のことである。例えば、「銀座一丁目通り略図」とその
翻訳である“View of GinzaDoori 1-choume”は図３に
示すように、日本語の「銀座」が英語の“Ginza " に対
応し、さらに「一丁目」が“1-choume”に、「通り」が
“Doori ”に、「略図」が“View”に対応付けされてい
る。また、英語の“of”に対応する日本語がないことも
示されている。
【００１２】本発明の機械翻訳方式は、図４に示すフロ
ーチャートに従い、次のように実施される。まず、形態
素解析部１に日本語表現Ａが入力されると形態素解析を
行い単語列Ｂを出力する（ステップＳ１）。次に変換処
理部２では、単語列Ｂの全ての単語に対して変換辞書部
４を参照して英単語Ｃを求める（ステップＳ２）。さら
に、変換処理部２では、用例データベース５を参照して
単語列Ｂと最も類似した最尤用例Ｄを求め（ステップＳ
３）、引き続き、求めた最尤用例Ｄの原言語表現の単語
列と入力表現Ａの単語列Ｂとの対応を求める（ステップ
Ｓ４）。ここで、前記の単語列Ｂと用例の原言語表現と
の類似度の計算において、ＤＰ（Dynamic Programing）
マッチングアルゴリズムを用いて類似度を計算する。Ｄ
Ｐマッチングアルゴリズムを用いることにより、単語列
Ｂと用例の原言語表現との対応関係も求めることができ
る。
ーチャートに従い、次のように実施される。まず、形態
素解析部１に日本語表現Ａが入力されると形態素解析を
行い単語列Ｂを出力する（ステップＳ１）。次に変換処
理部２では、単語列Ｂの全ての単語に対して変換辞書部
４を参照して英単語Ｃを求める（ステップＳ２）。さら
に、変換処理部２では、用例データベース５を参照して
単語列Ｂと最も類似した最尤用例Ｄを求め（ステップＳ
３）、引き続き、求めた最尤用例Ｄの原言語表現の単語
列と入力表現Ａの単語列Ｂとの対応を求める（ステップ
Ｓ４）。ここで、前記の単語列Ｂと用例の原言語表現と
の類似度の計算において、ＤＰ（Dynamic Programing）
マッチングアルゴリズムを用いて類似度を計算する。Ｄ
Ｐマッチングアルゴリズムを用いることにより、単語列
Ｂと用例の原言語表現との対応関係も求めることができ
る。
【００１３】例えば、単語列Ｂが「日本橋」「一丁目」
「略図」の場合の実施例を図５に従い説明する。図５で
は、単語「日本橋」，「一丁目」，「略図」はｘi （ｉ
＝１，２，３）で示され、別の単語列「銀座」「一丁
目」「通り」「略図」の単語はｙj （ｊ＝１，２，３，
４）で示されている。まず、図５中の格子点（ｉ，０）
（ｉ＝０，１，２，３）における類似度Ｓ（ｉ，０）を
初期値０に設定する。次に、ｊ＝１に対し、ｉ＝０，
１，２，３の順にＳ（ｉ，ｊ）を式１に従って求める。
「略図」の場合の実施例を図５に従い説明する。図５で
は、単語「日本橋」，「一丁目」，「略図」はｘi （ｉ
＝１，２，３）で示され、別の単語列「銀座」「一丁
目」「通り」「略図」の単語はｙj （ｊ＝１，２，３，
４）で示されている。まず、図５中の格子点（ｉ，０）
（ｉ＝０，１，２，３）における類似度Ｓ（ｉ，０）を
初期値０に設定する。次に、ｊ＝１に対し、ｉ＝０，
１，２，３の順にＳ（ｉ，ｊ）を式１に従って求める。
【００１４】
【数１】
【００１５】ここで、ｓ（ｘi ，ｙi ）は単語ｘi とｙ
i の間の類似度であり、ｓ（ｘi ，０）は単語ｘi が削
除されるコスト、ｓ（０，ｙj ）は単語ｙj が挿入され
るコストである。同様に、ｊ＝２，３，４に対してｉ＝
０，１，２，３の順にＳ（ｉ，ｊ）を求め、最終的にＳ
（３，４）が求める２つの単語列間の類似度となる。式
１は繰り返し関数の形をしているため、類似度Ｓ（ｉ，
ｊ）は格子点（０，０）から（ｉ，ｊ）までの全てのパ
スの中で最も高い類似度となる。Ｓ（３，４）を計算し
た後、格子点（３，４）に至った１つ手前の格子点（図
５では、格子点（２，３）を順次（０，０）まで遡るこ
とで、格子点（０，０）から（３，４）までのパスがた
だ一つ求まり、そのパスが類似度Ｓ（３，４）を得る時
の単語間の対応を表す。
i の間の類似度であり、ｓ（ｘi ，０）は単語ｘi が削
除されるコスト、ｓ（０，ｙj ）は単語ｙj が挿入され
るコストである。同様に、ｊ＝２，３，４に対してｉ＝
０，１，２，３の順にＳ（ｉ，ｊ）を求め、最終的にＳ
（３，４）が求める２つの単語列間の類似度となる。式
１は繰り返し関数の形をしているため、類似度Ｓ（ｉ，
ｊ）は格子点（０，０）から（ｉ，ｊ）までの全てのパ
スの中で最も高い類似度となる。Ｓ（３，４）を計算し
た後、格子点（３，４）に至った１つ手前の格子点（図
５では、格子点（２，３）を順次（０，０）まで遡るこ
とで、格子点（０，０）から（３，４）までのパスがた
だ一つ求まり、そのパスが類似度Ｓ（３，４）を得る時
の単語間の対応を表す。
【００１６】例えば、格子点（３，４）に至るパスが図
５の通りであった場合、縦軸に配列された単語列「日本
橋」「一丁目」「略図」と横軸に配列された単語列「銀
座」「一丁目」「通り」「略図」の間の全ての対応の中
で最も類似度の高い対応は「日本橋」−「銀座」，「一
丁目」−「一丁目」，「略図」−「略図」であることを
表している。このように、ＤＰマッチングアルゴリズム
を用いることにより、最も類似度の高い単語間の対応関
係とその時の類似度を求めることができる。
５の通りであった場合、縦軸に配列された単語列「日本
橋」「一丁目」「略図」と横軸に配列された単語列「銀
座」「一丁目」「通り」「略図」の間の全ての対応の中
で最も類似度の高い対応は「日本橋」−「銀座」，「一
丁目」−「一丁目」，「略図」−「略図」であることを
表している。このように、ＤＰマッチングアルゴリズム
を用いることにより、最も類似度の高い単語間の対応関
係とその時の類似度を求めることができる。
【００１７】さらに、変換処理部２は、前記ステップＳ
３で求めた最尤用例Ｄの目的言語表現をステップＳ２で
求めた英単語で適切に置き換える（ステップＳ５）こと
を単語列Ｂの全ての単語に対して繰り返す。次に最尤用
例Ｄの目的言語表現中に入力表現Ａに対応する単語がな
い単語はnullという特別な単語に置換し（ステップＳ
６）、英語単語列Ｅを作成する。このnullという単語
は、後の生成処理部３において削除されることになる。
例えば、入力表現Ａが「日本橋一丁目略図」で、用例デ
ータベース５中の用例のうち最も言語表現が類似した用
例が図３に示した「銀座一丁目通り略図」−“View of
Ginza Doori 1-choume”であり、単語列Ｂと用例の原言
語表現との対応が「日本橋」−「銀座」，「一丁目」−
「一丁目」，「略図」−「略図」であった場合、単語
「銀座」に対する英語“Ginza " を単語列Ｂの単語「日
本橋」の英語“Nihonbashi”で置き換える。同様の処理
を用例の原言語表現の単語「一丁目」「通り」「略図」
に対して行うが、ここで、「通り」に対する入力表現中
の単語がないので、英語“Doori ”に変わってnullとい
う特別な単語を代入する。その結果、入力表現「日本橋
一丁目略図」に対する変換結果として“View of Nihonb
ashi null 1-choume”を英単語列Ｅとして得る。
３で求めた最尤用例Ｄの目的言語表現をステップＳ２で
求めた英単語で適切に置き換える（ステップＳ５）こと
を単語列Ｂの全ての単語に対して繰り返す。次に最尤用
例Ｄの目的言語表現中に入力表現Ａに対応する単語がな
い単語はnullという特別な単語に置換し（ステップＳ
６）、英語単語列Ｅを作成する。このnullという単語
は、後の生成処理部３において削除されることになる。
例えば、入力表現Ａが「日本橋一丁目略図」で、用例デ
ータベース５中の用例のうち最も言語表現が類似した用
例が図３に示した「銀座一丁目通り略図」−“View of
Ginza Doori 1-choume”であり、単語列Ｂと用例の原言
語表現との対応が「日本橋」−「銀座」，「一丁目」−
「一丁目」，「略図」−「略図」であった場合、単語
「銀座」に対する英語“Ginza " を単語列Ｂの単語「日
本橋」の英語“Nihonbashi”で置き換える。同様の処理
を用例の原言語表現の単語「一丁目」「通り」「略図」
に対して行うが、ここで、「通り」に対する入力表現中
の単語がないので、英語“Doori ”に変わってnullとい
う特別な単語を代入する。その結果、入力表現「日本橋
一丁目略図」に対する変換結果として“View of Nihonb
ashi null 1-choume”を英単語列Ｅとして得る。
【００１８】次に、生成処理部３では、変換処理部２か
らの出力である英単語列Ｅに対し、英語表現として正し
い表現を翻訳結果Ｆとして出力する。上記の例では英単
語列Ｅからnullを削除して、“View of Nihonbashi 1-c
houme ”を翻訳結果Ｆとして出力する。
らの出力である英単語列Ｅに対し、英語表現として正し
い表現を翻訳結果Ｆとして出力する。上記の例では英単
語列Ｅからnullを削除して、“View of Nihonbashi 1-c
houme ”を翻訳結果Ｆとして出力する。
【００１９】
【発明の効果】以上、実施例に基づいて具体的に説明し
たように、本発明では、入力表現と用例の原言語表現と
の類似度を計算する段階で、ＤＰマッチングアルゴリズ
ムを用いて入力表現の単語列のみから計算しているの
で、入力表現の構文構造を求める必要がない。本発明
を、原言語表現と目的言語表現の対応関係を前述した用
例を蓄積した用例データベースから、入力表現と用例の
原言語表現とが最も類似した用例を求め、この用例の目
的言語表現を構成する単語を入力表現に対する英単語で
置き換えることで翻訳を行う機械翻訳方式に用いること
により、翻訳性能の向上を期待することができる。
たように、本発明では、入力表現と用例の原言語表現と
の類似度を計算する段階で、ＤＰマッチングアルゴリズ
ムを用いて入力表現の単語列のみから計算しているの
で、入力表現の構文構造を求める必要がない。本発明
を、原言語表現と目的言語表現の対応関係を前述した用
例を蓄積した用例データベースから、入力表現と用例の
原言語表現とが最も類似した用例を求め、この用例の目
的言語表現を構成する単語を入力表現に対する英単語で
置き換えることで翻訳を行う機械翻訳方式に用いること
により、翻訳性能の向上を期待することができる。
【図１】本発明を用いた機械翻訳方式の構成例図であ
る。
る。
【図２】入力表現と用例の原言語表現との対応関係の一
例を示す図である。
例を示す図である。
【図３】本発明において用例データベースに蓄積された
用例を示す図である。
用例を示す図である。
【図４】本発明の実施例を説明するためのフローチャー
トである。
トである。
【図５】本発明に用いるるＤＰマッチングアルゴリズム
を説明するための図である。
を説明するための図である。
【図６】従来の機械翻訳方式例を示すブロック図であ
る。
る。
【図７】図６の従来例の動作を説明するためのフローチ
ャートである。
ャートである。
１ 形態素解析部 ２ 変換処理部 ３ 生成処理部 ４ 変換辞書部 ５ 用例データベース １１ 形態素解析部 １２ 構文解析部 １３ 変換処理部 １４ 生成処理部 １５ 変換辞書部 １６ 用例データベース
Claims (5)
- 【請求項１】 原言語表現による複合名詞である入力表
現Ａは単語単位に分割されて原言語表現単語列Ｂに変換
され、 前記原言語表現単語列Ｂ内の各単語に対する目的言語表
現への翻訳である目的言語表現単語Ｃは変換辞書部から
求められ、 用例データベースに蓄積された各用例の原言語表現のう
ちから前記原言語表現単語列Ｂと最も類似度の高い最尤
用例Ｄが選択され、 該最尤用例Ｄの原言語表現の各単語を前記目的言語表現
単語Ｃのうちの対応する単語に置換した目的言語表現単
語列Ｅに変換され、 該目的言語表現単語列Ｅに必要な構文上の修正をして目
的言語表現の翻訳結果Ｆを生成する複合名詞の機械翻訳
方式。 - 【請求項２】 前記原言語表現単語列と各用例の前記原
言語表現との類似度は、それぞれの表現を構成する単語
間の類似度の総和として計算されることを特徴とする請
求項１に記載の複合名詞の機械翻訳方式。 - 【請求項３】 前記原言語表現単語列の単語数と前記の
用例の原言語表現の単語数が異なっても、ＤＰマッチン
グアルゴリズムを用いて類似度の計算が行われることを
特徴とする請求項１に記載の複合名詞の機械翻訳方式。 - 【請求項４】 前記原言語表現単語列の単語数と最も類
似する用例の前記原言語表現の単語数が異なり、かつ前
記の用例の原言語表現の単語数が多い場合には、対応し
ない単語を前記目的言語表現単語列Ｅから削除すること
で前記翻訳結果Ｆを求めることを特徴とする請求項１に
記載の複合名詞の機械翻訳方式。 - 【請求項５】 前記用例データベースに蓄積される用例
は原言語表現およびその翻訳結果である目的言語表現単
語列Ｅを構成する単語間で予め対応付けが行われている
ことを特徴とする請求項１に記載の複合名詞の機械翻訳
方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10078542A JPH11259482A (ja) | 1998-03-12 | 1998-03-12 | 複合名詞の機械翻訳方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10078542A JPH11259482A (ja) | 1998-03-12 | 1998-03-12 | 複合名詞の機械翻訳方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11259482A true JPH11259482A (ja) | 1999-09-24 |
Family
ID=13664812
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10078542A Pending JPH11259482A (ja) | 1998-03-12 | 1998-03-12 | 複合名詞の機械翻訳方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11259482A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001016794A1 (fr) * | 1999-08-31 | 2001-03-08 | Sony Corporation | Procede et dispositif informatique et support d'enregistrement |
| JP2007072594A (ja) * | 2005-09-05 | 2007-03-22 | Sharp Corp | 翻訳装置、翻訳方法および翻訳プログラム、媒体 |
| JP2008262587A (ja) * | 2002-06-28 | 2008-10-30 | Microsoft Corp | 用例ベースの機械翻訳システム |
| KR100923936B1 (ko) | 2008-03-14 | 2009-10-29 | 엔에이치엔(주) | 일본어 사전 서비스에 있어서 2개 단어 이상의 쿼리, 한글쿼리 또는 일반적인 쿼리의 입력 시 검색 결과를 제공하는방법 및 시스템 |
-
1998
- 1998-03-12 JP JP10078542A patent/JPH11259482A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001016794A1 (fr) * | 1999-08-31 | 2001-03-08 | Sony Corporation | Procede et dispositif informatique et support d'enregistrement |
| US7010477B1 (en) | 1999-08-31 | 2006-03-07 | Sony Corporation | Information processing device information processing method, and recording medium |
| JP2008262587A (ja) * | 2002-06-28 | 2008-10-30 | Microsoft Corp | 用例ベースの機械翻訳システム |
| JP2007072594A (ja) * | 2005-09-05 | 2007-03-22 | Sharp Corp | 翻訳装置、翻訳方法および翻訳プログラム、媒体 |
| KR100923936B1 (ko) | 2008-03-14 | 2009-10-29 | 엔에이치엔(주) | 일본어 사전 서비스에 있어서 2개 단어 이상의 쿼리, 한글쿼리 또는 일반적인 쿼리의 입력 시 검색 결과를 제공하는방법 및 시스템 |
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