JPS5892064A - 電子辞書の構成方式 - Google Patents
電子辞書の構成方式Info
- Publication number
- JPS5892064A JPS5892064A JP56189327A JP18932781A JPS5892064A JP S5892064 A JPS5892064 A JP S5892064A JP 56189327 A JP56189327 A JP 56189327A JP 18932781 A JP18932781 A JP 18932781A JP S5892064 A JPS5892064 A JP S5892064A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- word
- idiom
- speech
- memory
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/237—Lexical tools
- G06F40/242—Dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/205—Parsing
- G06F40/211—Syntactic parsing, e.g. based on context-free grammar [CFG] or unification grammars
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Machine Translation (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
(1] 発明の利用分野
本発明は、第1言語から第2言語への翻訳において必要
となる単語辞書を、効率よく検索可能となるように構成
し、さらに必要最小限の辞書情報のみを抽出し得るよう
にした単語辞書の構成方式%式% 従来から言語間の単語の変換に当っては辞書が用いられ
ている。このような辞書は、変換の精度の向上に伴い、
登録しである単語数、さらにそれらの単語に関する品詞
、訳語等の各種f換用データが豊富になっているため、
検索した単語情報を蓄積しておくためのメモリ容量が増
えると共にその処理が複雑になるという問題がろる。
となる単語辞書を、効率よく検索可能となるように構成
し、さらに必要最小限の辞書情報のみを抽出し得るよう
にした単語辞書の構成方式%式% 従来から言語間の単語の変換に当っては辞書が用いられ
ている。このような辞書は、変換の精度の向上に伴い、
登録しである単語数、さらにそれらの単語に関する品詞
、訳語等の各種f換用データが豊富になっているため、
検索した単語情報を蓄積しておくためのメモリ容量が増
えると共にその処理が複雑になるという問題がろる。
(3)発明の目的
本発明は、上記の点を鑑み、辞書の構成を、各単語に共
通する情報からなる固定長の固定部と、各単語対応に異
なる各種変換用データを詳細に記述している可変長の可
変部の2つの部分に大別することにより、固定部の情報
による処理を済ませた後、必要とされる可変部の詳細情
報のみを抽出する方法によって、所要メモリ容量を低減
することを目的としている。
通する情報からなる固定長の固定部と、各単語対応に異
なる各種変換用データを詳細に記述している可変長の可
変部の2つの部分に大別することにより、固定部の情報
による処理を済ませた後、必要とされる可変部の詳細情
報のみを抽出する方法によって、所要メモリ容量を低減
することを目的としている。
(4) 実施例
以下、本発明を実施例を参照して詳細に説明する。第1
図において、1はプロセッサ、2は英和辞書メモリ、3
は固定部テーブルメモリー 4#′i可変部テーブルメ
モリ、4′はイディオムテーブルメモ1ハ 5はキーボ
ード等の入力装置、6はディスプレイ装置を宍わしてい
る。
図において、1はプロセッサ、2は英和辞書メモリ、3
は固定部テーブルメモリー 4#′i可変部テーブルメ
モリ、4′はイディオムテーブルメモ1ハ 5はキーボ
ード等の入力装置、6はディスプレイ装置を宍わしてい
る。
英和辞書メモリ2内には、英語の単語をキーとしてその
単語に対応するイディオム情報、品詞情報、属性情報、
日本語の訳語等が格納されている。
単語に対応するイディオム情報、品詞情報、属性情報、
日本語の訳語等が格納されている。
具体的に、trainという単語を例にとって説明する
。英和辞書メモリ2内でtrainをキー7とする格納
情報は、第2図に示されるように構成される。
。英和辞書メモリ2内でtrainをキー7とする格納
情報は、第2図に示されるように構成される。
trainFidown train (下り列車)
、uptrain (上り列車)というイディオムの構
成要素英和辞書メモリ2内では、第2図のごとく、ナ記
号と数字1文字からなるφ1 、 す2 、・・・・・
・φ6 で示される区切り記号により各種格納データを
識別可能とし、第3図に示されるような可変長の文字列
として登録される。このような区切り記号を用いること
により、可変長データとして登録された各種データが識
別可能となる。
、uptrain (上り列車)というイディオムの構
成要素英和辞書メモリ2内では、第2図のごとく、ナ記
号と数字1文字からなるφ1 、 す2 、・・・・・
・φ6 で示される区切り記号により各種格納データを
識別可能とし、第3図に示されるような可変長の文字列
として登録される。このような区切り記号を用いること
により、可変長データとして登録された各種データが識
別可能となる。
次に、第2図を用いて辞書の構成方法を説明する。単語
はtrainのような単語そのものをキーとして登録さ
れており、登録内容は、登録する内容が各単語に共通し
て形成化されている固定部8と、単語対応に登録内容が
異なる可変長の可に部9に大別される。固定部8につい
ては、イディオムの構g要素となりつるか否かを示すフ
ラグ情報(0であれば構成要素となりえない;1であれ
ば構成要素となりうろことを意味する)、引き続いて、
最大5個までの品詞を記述することができる8閥情報記
述部から構成される。zrainの場合、down
train、 up train 17)イディオムノ
構xi素になること、さらに品詞として名詞と動詞をと
りうる*め6))1 (1しN < 名Y )(1)
v(動詞)6へ×玉す■1)が固定部に登録される内容
となる。(この場合、最後の3つの0)は省略して■x
(JaN■Vとしても構わない。)このように、固定部
はnt区切り記号として記述されており、すべての単語
は必ず固定部8の情報を有する。
はtrainのような単語そのものをキーとして登録さ
れており、登録内容は、登録する内容が各単語に共通し
て形成化されている固定部8と、単語対応に登録内容が
異なる可変長の可に部9に大別される。固定部8につい
ては、イディオムの構g要素となりつるか否かを示すフ
ラグ情報(0であれば構成要素となりえない;1であれ
ば構成要素となりうろことを意味する)、引き続いて、
最大5個までの品詞を記述することができる8閥情報記
述部から構成される。zrainの場合、down
train、 up train 17)イディオムノ
構xi素になること、さらに品詞として名詞と動詞をと
りうる*め6))1 (1しN < 名Y )(1)
v(動詞)6へ×玉す■1)が固定部に登録される内容
となる。(この場合、最後の3つの0)は省略して■x
(JaN■Vとしても構わない。)このように、固定部
はnt区切り記号として記述されており、すべての単語
は必ず固定部8の情報を有する。
可変部9については、当該単語がイディオムの構成要素
となりうる(つまり、固定部での最初の(iの次のフラ
グ情報が1である)場合に記述されるイディオム記述部
10と、さらに、当該単語のとりうる品詞について細分
類、属性、訳語等の情報が記述される品閥別詳細情報記
述部11とから構成される。以下、trainの場合を
具体例として、イディオム記述部と8訓詳細情報記述部
について説明する。まず、イディオム記述部9では、z
rainがdown train とup tra
inの両イディオムの構成要素となりうろことから、2
つのイディオムについての記述がなされる。イディオム
の記述においては、イディオムを当該単語の活用変化レ
ベルに対応して2つに大別して記述しており、イディオ
ム構成要素中の当該単語の表記法もこの変化レベルに対
応させる。つまり、イディオム構成要素中の当該単語が
活用変化可能な場合は1+”で表記し、活用変化不可能
な場合は1傘”で表記する。従って、down tr
ainはdown 傘、 uptrainはup傘のよ
うにそれぞ扛記述することができる。down+と記述
すれば、down train。
となりうる(つまり、固定部での最初の(iの次のフラ
グ情報が1である)場合に記述されるイディオム記述部
10と、さらに、当該単語のとりうる品詞について細分
類、属性、訳語等の情報が記述される品閥別詳細情報記
述部11とから構成される。以下、trainの場合を
具体例として、イディオム記述部と8訓詳細情報記述部
について説明する。まず、イディオム記述部9では、z
rainがdown train とup tra
inの両イディオムの構成要素となりうろことから、2
つのイディオムについての記述がなされる。イディオム
の記述においては、イディオムを当該単語の活用変化レ
ベルに対応して2つに大別して記述しており、イディオ
ム構成要素中の当該単語の表記法もこの変化レベルに対
応させる。つまり、イディオム構成要素中の当該単語が
活用変化可能な場合は1+”で表記し、活用変化不可能
な場合は1傘”で表記する。従って、down tr
ainはdown 傘、 uptrainはup傘のよ
うにそれぞ扛記述することができる。down+と記述
すれば、down train。
down trains down tr
ained downtrainingの4つのイ
ディオムを表すことになる。
ained downtrainingの4つのイ
ディオムを表すことになる。
このようにして、イディオムのパターンを表記し、nの
区切り記号の次に記述する。イディオムのパターンに続
いて、σシ、■、@の 各区切り記号の次に、当骸イデイ・オムの品詞、属性、
訳語をそれぞれ記述する。つます、@の区切り記号以下
に1つのイディオムに関する各種データが登録されるこ
とになり、イディオムが複数個存在する場合は、6で始
まる文字列が複数回繰り返されることになる。この繰り
返し回数を、イディオムのパターン中に@*”が存在す
る場合と、′+”が存在する場合について、それぞれの
最初の()の区切り記号の前に0の区切り記号に続いて
記述しておく。train の場合、囃傘”を用いて表
記されるイディオムのパターンは、down tra
inとup trainの2つな−ので、まず00次
If−2が記述され、続いて0以下にそれぞれのイディ
オムに関する各種データが記述される。さらに1+#を
用いて記述されるイディオムのパターンはないので0の
次に0が記述される。
区切り記号の次に記述する。イディオムのパターンに続
いて、σシ、■、@の 各区切り記号の次に、当骸イデイ・オムの品詞、属性、
訳語をそれぞれ記述する。つます、@の区切り記号以下
に1つのイディオムに関する各種データが登録されるこ
とになり、イディオムが複数個存在する場合は、6で始
まる文字列が複数回繰り返されることになる。この繰り
返し回数を、イディオムのパターン中に@*”が存在す
る場合と、′+”が存在する場合について、それぞれの
最初の()の区切り記号の前に0の区切り記号に続いて
記述しておく。train の場合、囃傘”を用いて表
記されるイディオムのパターンは、down tra
inとup trainの2つな−ので、まず00次
If−2が記述され、続いて0以下にそれぞれのイディ
オムに関する各種データが記述される。さらに1+#を
用いて記述されるイディオムのパターンはないので0の
次に0が記述される。
次に、品制別詳細情報記述部11では、固定部8に登録
されている品詞について、さらに詳しく、細分類、属性
、訳語等の情報が記述される。まず、q)の区切り記号
の次に品詞情報が記述され、引V!続いて、その品詞の
細分類が6)の区切り記号の次に記述される。さらに、
各品詞対応に属性が(〕の区切り記号の次に記述される
。属性は、品詞によって記述される場合とされない場合
があり、記述されない場合は、@は記述する必要はない
。最後に■の区切り記号の次に訳語が記述される。tr
ainの場合、名詞と動詞を有するので、第2図11に
示されるように、名詞について0から■の区切り記号を
用いて記述し九部分と動詞についても同様に記述した部
分を並列して登録すればよい。
されている品詞について、さらに詳しく、細分類、属性
、訳語等の情報が記述される。まず、q)の区切り記号
の次に品詞情報が記述され、引V!続いて、その品詞の
細分類が6)の区切り記号の次に記述される。さらに、
各品詞対応に属性が(〕の区切り記号の次に記述される
。属性は、品詞によって記述される場合とされない場合
があり、記述されない場合は、@は記述する必要はない
。最後に■の区切り記号の次に訳語が記述される。tr
ainの場合、名詞と動詞を有するので、第2図11に
示されるように、名詞について0から■の区切り記号を
用いて記述し九部分と動詞についても同様に記述した部
分を並列して登録すればよい。
以上のようにして、 trainという単語に関する
辞書登録は行なわれ、単語をキーとして、固定部□8、
イディオム記述部101品制別詳細情報記述部11の順
に■〜eの区切り記号を介 した形式で、第3図に示すごとく、一連の可変長文字列
レコードとして登録される。他の単語についても、同様
にして第1図の英和辞書メモリ2内に登録される。
辞書登録は行なわれ、単語をキーとして、固定部□8、
イディオム記述部101品制別詳細情報記述部11の順
に■〜eの区切り記号を介 した形式で、第3図に示すごとく、一連の可変長文字列
レコードとして登録される。他の単語についても、同様
にして第1図の英和辞書メモリ2内に登録される。
このようにして構成された辞書を検索する処理について
、次に述べる。ここでは、具体例として英語から日本語
への翻訳処理過程で必要となる単語辞書検索の揚合金列
にとって説明する。
、次に述べる。ここでは、具体例として英語から日本語
への翻訳処理過程で必要となる単語辞書検索の揚合金列
にとって説明する。
翻訳処理は、第4図に示されるフローに従ってなされる
。まず、英文テキストの文字列が入力され(Zoo)、
文字列がら単語を抽出した後、単語辞書検索が行なわれ
(101)、検索結果得られたデータをもとに、構文解
析がなされ(102)、構文が認識された後、対応する
和文の構文に変換され(103)、各単語に該当する訳
語が付与されて訳文が出来上がる。
。まず、英文テキストの文字列が入力され(Zoo)、
文字列がら単語を抽出した後、単語辞書検索が行なわれ
(101)、検索結果得られたデータをもとに、構文解
析がなされ(102)、構文が認識された後、対応する
和文の構文に変換され(103)、各単語に該当する訳
語が付与されて訳文が出来上がる。
各処理100〜103の具体的な方法については本発明
者等が先に発明した特願昭56−(自然語間の自動前駅
方式)に詳述されている。
者等が先に発明した特願昭56−(自然語間の自動前駅
方式)に詳述されている。
ところで、英語の単語は必ずしも一語一品試の対応では
なく、例えば、先程のtrain のように名詞と動詞
をとりうることがあり、単語辞書検索処理後から構文解
析処理に至るまでの過程で、−語一品詞に決定される必
要がある。つまり、多品前が解消される必要があるが、
例えば、特願56− 号に述べられているような
処理方式を採用することにより、品詞列の前後の並び具
合のみから多品前の解消が行なえるため、各単語の名詞
が決定さnる過程までは、各単語の品飼情報とイディオ
ムの構riy、要素とガりうるか否かが認識できればよ
く、訳語等の品詞側詳細情報は不要となる。そして、品
詞が決定された後、品詞レベル以下の細分類、属性、さ
らに訳語データが必要となってくる。
なく、例えば、先程のtrain のように名詞と動詞
をとりうることがあり、単語辞書検索処理後から構文解
析処理に至るまでの過程で、−語一品詞に決定される必
要がある。つまり、多品前が解消される必要があるが、
例えば、特願56− 号に述べられているような
処理方式を採用することにより、品詞列の前後の並び具
合のみから多品前の解消が行なえるため、各単語の名詞
が決定さnる過程までは、各単語の品飼情報とイディオ
ムの構riy、要素とガりうるか否かが認識できればよ
く、訳語等の品詞側詳細情報は不要となる。そして、品
詞が決定された後、品詞レベル以下の細分類、属性、さ
らに訳語データが必要となってくる。
このように、翻訳処理過程において利用される単語辞書
データは、処理過程のフェーズによって太キ<、品詞情
報と品詞側詳細情報に分嶋して考えることが可能であり
、辞書を1つの単語について2度検索することにより、
1回目は、固定部とイディオム記述部のみ、つまり、品
詞情報とイディオムの構成要素となりうるか否かが認識
可能となる情報のみを取り込み、2回目は、多品前解消
の結果、必要とされる品閥別詳細情報記述部のみを取り
込むこととすれば、翻訳処理過程で必要とされるテーブ
ルの記憶容量が軽減されることになる。
データは、処理過程のフェーズによって太キ<、品詞情
報と品詞側詳細情報に分嶋して考えることが可能であり
、辞書を1つの単語について2度検索することにより、
1回目は、固定部とイディオム記述部のみ、つまり、品
詞情報とイディオムの構成要素となりうるか否かが認識
可能となる情報のみを取り込み、2回目は、多品前解消
の結果、必要とされる品閥別詳細情報記述部のみを取り
込むこととすれば、翻訳処理過程で必要とされるテーブ
ルの記憶容量が軽減されることになる。
一実施例としては、第1図のような場合が考えられる。
以下、第5図の処理フローに沿って説明する。まず、入
力装@5より入力された英文は、英和辞書メモリ2で単
語検索(200)が行なわれ、第2図に示される固定部
8とイディオム記述部lOがプロセッサ1を介して取り
込まれ、固定テーブル3とイディオムテーブル4′にそ
れぞれセットされる(201,202)。引+!!続い
て、イディオムテーブル4′の情報をもとに、イディ□
オムの抽出(203)が行なわれ、さらに、固定テーブ
ル3の情報をもとに、多品前の解消処理(204)が行
なわれ、入力英文の単物列に対応する品詞列が生成され
る。次に、プロセッサ1は、再度、英和辞書メモリ2で
単語検索(205)を行なうことにより、多品前の解消
処理により決定された品詞に対応する品制別詳細情報記
述部11を可変テーブル4に取り込む。例えば、■tr
ain very hard、 ノよ’5e英文
ノ場合、train は多品目解消処理により前後の
品詞の並びから動閥と認識されるので、可変テーブル4
には動ihi’tに関する詳細情報のみが取り込まれる
ことになる。つまり、可変テーブル4には、英和辞書メ
モリ2の中に登録されている品詞側詳細情報のうち、必
要とされる品詞の詳細情報のみセットされている。最後
に、プロセッサlにおいて可変テーブルの情報をもとに
構文解析処理、さらに訳文の付与が行なわれ、表示装置
6に訳文が表示されることになる。
力装@5より入力された英文は、英和辞書メモリ2で単
語検索(200)が行なわれ、第2図に示される固定部
8とイディオム記述部lOがプロセッサ1を介して取り
込まれ、固定テーブル3とイディオムテーブル4′にそ
れぞれセットされる(201,202)。引+!!続い
て、イディオムテーブル4′の情報をもとに、イディ□
オムの抽出(203)が行なわれ、さらに、固定テーブ
ル3の情報をもとに、多品前の解消処理(204)が行
なわれ、入力英文の単物列に対応する品詞列が生成され
る。次に、プロセッサ1は、再度、英和辞書メモリ2で
単語検索(205)を行なうことにより、多品前の解消
処理により決定された品詞に対応する品制別詳細情報記
述部11を可変テーブル4に取り込む。例えば、■tr
ain very hard、 ノよ’5e英文
ノ場合、train は多品目解消処理により前後の
品詞の並びから動閥と認識されるので、可変テーブル4
には動ihi’tに関する詳細情報のみが取り込まれる
ことになる。つまり、可変テーブル4には、英和辞書メ
モリ2の中に登録されている品詞側詳細情報のうち、必
要とされる品詞の詳細情報のみセットされている。最後
に、プロセッサlにおいて可変テーブルの情報をもとに
構文解析処理、さらに訳文の付与が行なわれ、表示装置
6に訳文が表示されることになる。
以上説明したごとく本発明によれば、必要とされる8閥
対応の詳細情報のみを抽出することが可能となり、使用
するテーブルのメモリ容量全軽減することができる。
対応の詳細情報のみを抽出することが可能となり、使用
するテーブルのメモリ容量全軽減することができる。
w、1図は、本発明の一実施例の構成全示すブロック図
、第2図および第3図は、第1図中の英和辞書メモリに
おけるデータ格納態様を説明する説明図、第4図は、翻
訳処理過程を説明するためのフローチャート図、第5図
は、本発明の一実tI@例の動作を説明するためのフロ
ーチャート図を示す。 図中、1はプロセッサ、2は英和辞書メモリ、3は固定
部テーブルメモリ、4は可変部テーブルメモ1ハ 4′
はイディオムテーブルメモリ、5はキーボード入力装置
、6ijデイスプレイ装置、7は単語キー、8は固定部
、9は可変部、10はイディオム記述部、11は品制別
詳細情報記述部を第 1 図 第 2C21 第 3 図 )N(iEl@)Tす々11車OUP * [相]j)
N(ξ)5(つ)Lリダ′1y 4 図 )FJ 5 口
、第2図および第3図は、第1図中の英和辞書メモリに
おけるデータ格納態様を説明する説明図、第4図は、翻
訳処理過程を説明するためのフローチャート図、第5図
は、本発明の一実tI@例の動作を説明するためのフロ
ーチャート図を示す。 図中、1はプロセッサ、2は英和辞書メモリ、3は固定
部テーブルメモリ、4は可変部テーブルメモ1ハ 4′
はイディオムテーブルメモリ、5はキーボード入力装置
、6ijデイスプレイ装置、7は単語キー、8は固定部
、9は可変部、10はイディオム記述部、11は品制別
詳細情報記述部を第 1 図 第 2C21 第 3 図 )N(iEl@)Tす々11車OUP * [相]j)
N(ξ)5(つ)Lリダ′1y 4 図 )FJ 5 口
Claims (1)
- 1、第1言語から第2’!語への変換用辞書をメモリに
格納し、入力された第1言語の文章にもとづいてプロセ
ッサが上記メモリをアクセスして対応する第2言語を検
索し、第2言語の文章に変換する翻訳装置において、上
記変換用辞書の格納データは、品詞情報とイディオムの
構成要素となりうるか否かを示す情報からなる固定部と
、品詞別の詳細な変換情報とイディオム情報からなる可
変部に区分して登録されていることを特徴とする電子辞
書の構成方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP56189327A JPS5892064A (ja) | 1981-11-27 | 1981-11-27 | 電子辞書の構成方式 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP56189327A JPS5892064A (ja) | 1981-11-27 | 1981-11-27 | 電子辞書の構成方式 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS5892064A true JPS5892064A (ja) | 1983-06-01 |
Family
ID=16239490
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP56189327A Pending JPS5892064A (ja) | 1981-11-27 | 1981-11-27 | 電子辞書の構成方式 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS5892064A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5541838A (en) * | 1992-10-26 | 1996-07-30 | Sharp Kabushiki Kaisha | Translation machine having capability of registering idioms |
-
1981
- 1981-11-27 JP JP56189327A patent/JPS5892064A/ja active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5541838A (en) * | 1992-10-26 | 1996-07-30 | Sharp Kabushiki Kaisha | Translation machine having capability of registering idioms |
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