JPS61163467A

JPS61163467A - 機械翻訳システム

Info

Publication number: JPS61163467A
Application number: JP60004625A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Kaji; 梶　博行; Yoshihiko Nitta; 義彦新田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1985-01-14
Filing date: 1985-01-14
Publication date: 1986-07-24
Anticipated expiration: 2010-09-06
Also published as: JPH0782498B2; US5020021A

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。

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の利用分野〕本発明は、翻訳方法に関し、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翻訳方法に関するものである。

〔発明の雪景〕

従来、自然言語文の自動翻訳システムにおいては１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１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１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翻訳方法を提供す
ることにある。

〔発明の概要〕

上記目的を達成するために１本発明では、ソース言語文
の解析手段とターゲット言語文の生成手段を有する機械
翻訳システムにおいて、ソース言語中の省略句を同定し
、省略句の位置におかれるべき語句をテキスト中既出の
語句のうちから決定する手段を設ける。すなわち、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１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１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、■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ｌＦ２２、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＠は、記憶装［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２１２、英語訳語２１３．訳語の品詞２１４、意味素
性２１５．性２１６１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ｌＦ２２のデ
ータの構造を示す図である。

構文パターン辞ｌＦ２２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、ｒＡＧＪは動作主格、ｒＯＢＪは対
象路、ｒｓＯＪは源泉路、ｒＲＥＪは受益者路をそれぞ
れ意味する。ｒ’１ｌｉ）は中心となる述語を示す。ま
た、英語の表層文において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、形態路
（主格／目的格／所有格０本文では、″格′は意味的な
役割を表す′深層路′の意味で用いているので、これと
区別するため、′形態路′という言葉を用いている。）
２２２３．格に入る名詞の意味素性２２２４、および日
本語（ソース言語）文における表層格標識（格助詞）２
２２５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、形態路２３２、意味素性２３３、英語
訳語２３４、性２３５１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
現類に記憶するもので、各々の名詞２４１に対し、意味
素性２４２、性２４３、人称２４４および数２４５が記
憶される１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１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ｌ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１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＆；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九たも
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１ｌｉ２３４、性２３５１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１０６）
。次番；、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）ｙｌ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２４３１人称２４４．および数２４５
を中間表現２３中にセットする（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２．４中になければ、省略
された格に対する性１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１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１１０）、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２３５９人
称２３６゜および数２３７に基づき１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中の格の間座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［
４に出力する（ステップｌ　ｌ　１）。

さらに１次の文の翻訳に備えて１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１１２）０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６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、「太部は手紙を書いた。

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（、）の
中間表現２３を得る。「花子は受取った６」では、対象
格（ＯＢ）が省略されているので、第５図（、）では、
対象格に対する英語訳＠２３４．性２３５９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（＋Ｃ０Ｎ）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回から明ら
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２４３１人称２４４、および
数２４５を対象格の性２３５１人称２３６、および数２
３７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’ｉ
　ｔ’になる。以上のようにして、本例のテキストに対
して、　　ｒＴａｒｏ　ｗｒｏｔｅ　ａ　１ｅｔ、ｔｅ
ｒ、　　Ｈａｎａｋ。

ｒｅｃｅｉｖｅｄ　ｉｔ、Ｊという翻訳結果が得られる
。

このようにして１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１文法的＆；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１本実施例で補われた名
詞の意味素性などを利用して、ａ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１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
１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１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
るソース言語交番；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。 ■＝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。特許出願人　株式会社日立製作所／、、ｙ：１％代理人弁理士磯村雅竺、、゛１．：１第１図第２図第３図第４図第５図［ａｌ

Claims

【特許請求の範囲】

（１）ソース言語文の解析手段とターゲット言語文の生
成手段を有する機械翻訳システムにおいて、該ソース言
語文中に省略句がある場合、上記ターゲット言語文にお
ける格の省略可否を規定した構文パターン辞書を参照し
て上記ソース言語文中の省略句を同定し、上記ソース言
語文中にある名詞を記憶しているスタックを検索して該
省略句の位置に補うべき要素を挿入して翻訳することを
特徴とする翻訳方法。