JPS6140672A - 多品詞解消処理方式 - Google Patents
多品詞解消処理方式Info
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- JPS6140672A JPS6140672A JP16244584A JP16244584A JPS6140672A JP S6140672 A JPS6140672 A JP S6140672A JP 16244584 A JP16244584 A JP 16244584A JP 16244584 A JP16244584 A JP 16244584A JP S6140672 A JPS6140672 A JP S6140672A
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- Japan
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- parts
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-
- 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
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/40—Processing or translation of natural language
- G06F40/55—Rule-based translation
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】
〔発明の利用分野〕
本発明は、多品詞解消処理方式に関し、詳しくは、機械
翻訳システムにおいて、多品詞語を規則とともに、品詞
の出現率を考慮して１つの品詞に決定し、構文解析する
処理方式に関するものである。
翻訳システムにおいて、多品詞語を規則とともに、品詞
の出現率を考慮して１つの品詞に決定し、構文解析する
処理方式に関するものである。
機械翻訳システムを実用化するためには、使用する辞書
を豊富に揃え、実際の辞書に近い環境で処理する必要が
ある。自然言語の処理では、先ず多品側の単語を持つ言
語で書かれた文章を構文解析する。多品詞語の品詞を決
定する場合、従来は、その単語の前後の品詞等を調べて
、あらかじめ決められてい、る多品詞解消規則にもとづ
いて品詞を決定している。多品詞解消規則にしたがって
処理するものとしては、例えば、特開昭５６−１３８５
８６号公報に示されている方式がある。多品詞解消規則
としては、文中に隣接する品詞の文法的規約や、統計的
な確率によるものが一般的である。
を豊富に揃え、実際の辞書に近い環境で処理する必要が
ある。自然言語の処理では、先ず多品側の単語を持つ言
語で書かれた文章を構文解析する。多品詞語の品詞を決
定する場合、従来は、その単語の前後の品詞等を調べて
、あらかじめ決められてい、る多品詞解消規則にもとづ
いて品詞を決定している。多品詞解消規則にしたがって
処理するものとしては、例えば、特開昭５６−１３８５
８６号公報に示されている方式がある。多品詞解消規則
としては、文中に隣接する品詞の文法的規約や、統計的
な確率によるものが一般的である。
この規則にも種々のものが提案されているが、例えば、
電気通信学会雑誌第４６巻１１号における清野武他によ
る「機械翻訳」と題する文献に示されている規則がある
。
電気通信学会雑誌第４６巻１１号における清野武他によ
る「機械翻訳」と題する文献に示されている規則がある
。
しかし、内容の豊富な辞書を使用すると、文中で多品詞
語が連続することが多くなるため、従来の品詞の配列に
着目した多品詞解消処理方式では対処しきれず、正しく
多品詞の１１￥消ができなくなる。また、多品詞解消規
則を固定してしまうと、ある分野では、殆んど現われな
いような品詞を選んでしまうことがあり、翻訳する文章
の範囲を限定しても、それを多品詞解消処理に反映でき
ない。
語が連続することが多くなるため、従来の品詞の配列に
着目した多品詞解消処理方式では対処しきれず、正しく
多品詞の１１￥消ができなくなる。また、多品詞解消規
則を固定してしまうと、ある分野では、殆んど現われな
いような品詞を選んでしまうことがあり、翻訳する文章
の範囲を限定しても、それを多品詞解消処理に反映でき
ない。
そのため、構文解析および翻訳処理の精度が低下してい
る。
る。
本発明の目的は、このような従来の問題点を改善し、多
品詞語が連続して現われる場合にも、有効な多品詞解消
を行い、構文解析の精度を向上することができる゛多品
詞解消処理方式を提供することにある。
品詞語が連続して現われる場合にも、有効な多品詞解消
を行い、構文解析の精度を向上することができる゛多品
詞解消処理方式を提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明の多品詞解消処理方式
では、自然言語で書かれた文章を入力する入力手段、該
入力手段より入力された文章の構文解析処理を行うプロ
セッサ、該プロセッサにより参照される単語辞書メモリ
、および多品詞解消規則テーブルを格納するメモリを備
えた機械翻訳システムにおいて、上記多品詞解消規則テ
ーブルを適用して品詞の配列に着目し品詞を決定すると
ともに、あらかじめ算出した多品詞語の各品詞の出現率
が、設定された閾値を越えているか否かにより品詞を決
定することに特徴がある。 。
では、自然言語で書かれた文章を入力する入力手段、該
入力手段より入力された文章の構文解析処理を行うプロ
セッサ、該プロセッサにより参照される単語辞書メモリ
、および多品詞解消規則テーブルを格納するメモリを備
えた機械翻訳システムにおいて、上記多品詞解消規則テ
ーブルを適用して品詞の配列に着目し品詞を決定すると
ともに、あらかじめ算出した多品詞語の各品詞の出現率
が、設定された閾値を越えているか否かにより品詞を決
定することに特徴がある。 。
以下、本発明の実施例を、図面により説明する。
第１図は、本発明の多品詞解消処理を行う機械翻訳処理
装置のブロック図である。
装置のブロック図である。
■はプロセッサ、２は辞書用メモリ、３は多品詞解消規
則テーブル用メモリ、牛は内部処理用テーブル、５はキ
ーボード、６はディスプレイ装置で゛ある。
則テーブル用メモリ、牛は内部処理用テーブル、５はキ
ーボード、６はディスプレイ装置で゛ある。
あらかじめ、キーボード５から辞書メモリ２に辞書内容
を、多品詞解消規則テーブル用メモリ３に規則テーブル
内容を入力して格納しておく。プロセッサ１は、翻訳の
ためにキーボード５から入力された文章を単語に切り分
け、辞書メモリ２を参照して、単語、品詞、属性等を処
理テーブル４に格納した後、規則テーブルメモリ３を参
照して多品詞解消処理を行う。以下、英語で書かれた文
章の構文解析について述べろ。
を、多品詞解消規則テーブル用メモリ３に規則テーブル
内容を入力して格納しておく。プロセッサ１は、翻訳の
ためにキーボード５から入力された文章を単語に切り分
け、辞書メモリ２を参照して、単語、品詞、属性等を処
理テーブル４に格納した後、規則テーブルメモリ３を参
照して多品詞解消処理を行う。以下、英語で書かれた文
章の構文解析について述べろ。
第２図は、本発明の第１の実施例を示す多品詞解消処理
のフローチャートである。
のフローチャートである。
第２図に示すように、本発明は、多品詞解消処理におい
て、品詞の並びが文法的に正しくなるようにする多品詞
解消規則を適用する（ステップ１０２）とともに、多品
詞語の品詞のうち出現率が閾値を越えた品詞を選ぶ処理
（ステップ１０４）を、閾値を小さくしながら繰り返し
行う（ステップ１０６）。
て、品詞の並びが文法的に正しくなるようにする多品詞
解消規則を適用する（ステップ１０２）とともに、多品
詞語の品詞のうち出現率が閾値を越えた品詞を選ぶ処理
（ステップ１０４）を、閾値を小さくしながら繰り返し
行う（ステップ１０６）。
キーボード５から文を入力すると、プロセッサ１はこの
文をワーク・メモリに格納した後、単語に切り分け、辞
書用メモリ２を参照して、各単語について品詞、各品詞
の出現頻度、属性を内部処理用テーブル牛に順次格納す
る（ステップ１０１）。
文をワーク・メモリに格納した後、単語に切り分け、辞
書用メモリ２を参照して、各単語について品詞、各品詞
の出現頻度、属性を内部処理用テーブル牛に順次格納す
る（ステップ１０１）。
第４図は、内部処理用テーブルの一例を示す図である。
内部処理用テーブル牛は、単語格納エリア４１゜品詞格
納エリア４２、品詞の出現頻度格納エリア４３、品詞の
出現率格納エリア４４、品詞の属性格納エリア４５、お
よび確定した品詞の格納エリア４６から構成される。
納エリア４２、品詞の出現頻度格納エリア４３、品詞の
出現率格納エリア４４、品詞の属性格納エリア４５、お
よび確定した品詞の格納エリア４６から構成される。
多品詞解消処理に移ると、先ず、プロセッサ１は多品詞
解消規則テーブル３を読み出す。
解消規則テーブル３を読み出す。
第５図は、多品詞解消規則テーブルの一例を示す図であ
る。
る。
多品詞解消規則テーブル３は、多品詞語の直前の品詞を
示すエリア３１．多品詞語の品詞の組み合わせを示すエ
リア３２、多品詞語の直後の品詞を示すエリア３３、そ
の品詞の配列より確定する品詞を示すエリア３４から構
成される。
示すエリア３１．多品詞語の品詞の組み合わせを示すエ
リア３２、多品詞語の直後の品詞を示すエリア３３、そ
の品詞の配列より確定する品詞を示すエリア３４から構
成される。
プロセッサｌは、内部処理用テーブル４を参照して、そ
れに該当する多品詞解消規則を適用する（ステップ１０
２）。
れに該当する多品詞解消規則を適用する（ステップ１０
２）。
第６図は、品詞の配列に着目した多品詞解消規則の適用
例を示す図である。
例を示す図である。
第６図では、多品詞語「Ｒ，０８ＥＪの直前の品詞が冠
詞であることから、第５図の１行目の規則により、冠詞
の次に続（品詞は名詞と判断している結果、１−ＲＯ８
Ｅｊを名詞と決定している。第６図に示すように、「名
詞」が確定した品詞の格納エリア４６に格納される。
詞であることから、第５図の１行目の規則により、冠詞
の次に続（品詞は名詞と判断している結果、１−ＲＯ８
Ｅｊを名詞と決定している。第６図に示すように、「名
詞」が確定した品詞の格納エリア４６に格納される。
次に、プロセッサ１は、多品詞語が残っているかを調べ
る（ステップ１０３）。多品詞語がまだ残っている場合
には、内部処理用テーブル牛を参照して、多品詞語の各
品詞の出現頻度を調べ出現率を計算して、出現率格納エ
リア４４に格納する。
る（ステップ１０３）。多品詞語がまだ残っている場合
には、内部処理用テーブル牛を参照して、多品詞語の各
品詞の出現頻度を調べ出現率を計算して、出現率格納エ
リア４４に格納する。
ある品、詞の出現率があらかじめ定めた閾値より高げれ
ば、その品詞を選ぶ（ステップ１０４）。
ば、その品詞を選ぶ（ステップ１０４）。
第７図は、内部処理用テーブルの処理例を示す図で、第
６図の処理の次に品詞の出現率に着目して品詞を決定す
る場合を示している。
６図の処理の次に品詞の出現率に着目して品詞を決定す
る場合を示している。
第７図では、先ず閾値を０．７とし、残りの単語１’−
ＬＩＴＴＬＪと１ＲＯ５Ｅｊについて各品詞の出現率を
調べると、多品詞語「ＲＯ８Ｅｌの品詞のうち動詞の出
現率が０．７を越えているので、「ＲＯ８ＥＪを動詞と
判定している。これに対して、多品詞語１−ＬＩＴＴＬ
ＥＪの品詞はいずれも閾値（０，７）を越えていないの
で、ここでは決定しない。次に、多品詞語が残っている
か否かを調べる（ステップ１０５）。残っていれば、閾
値を小さくしくステップ１０６）、出現率をもとに決定
された単語のまわりの単語について、再び品詞の並びに
もとづく多品詞解消規則テーブル３により、多品詞解消
を行う（ステップ１０２）。 １例
えば、第７・図においては、「ＲＯ８Ｅ」を出 □
現率により動詞と判定した後、第５図に示す２行目の規
則を用いて、「ＬＩＴＴＬＥ」を副詞と判定する。その
結果、第８図に示すように、ＩＬＩＴＴＬＪを副詞、「
ＲＯ８Ｅ」を動詞と決定する。このように、「ＬＩＴＴ
ＬＥ ＲＯ８Ｅｊのような多品詞語が連続する場合につ
いても、多品詞解消が実現できる。なお、第５図に示す
規則でもし［ＬＩＴＴＬＥＪの品詞が判定できない場合
には、小さくした閾値（例えばｏ、５）によって、出現
率がこの値より高い品詞を選ぶ。この場合には、０．５
８の値を参照して形容詞と判定する。
ＬＩＴＴＬＪと１ＲＯ５Ｅｊについて各品詞の出現率を
調べると、多品詞語「ＲＯ８Ｅｌの品詞のうち動詞の出
現率が０．７を越えているので、「ＲＯ８ＥＪを動詞と
判定している。これに対して、多品詞語１−ＬＩＴＴＬ
ＥＪの品詞はいずれも閾値（０，７）を越えていないの
で、ここでは決定しない。次に、多品詞語が残っている
か否かを調べる（ステップ１０５）。残っていれば、閾
値を小さくしくステップ１０６）、出現率をもとに決定
された単語のまわりの単語について、再び品詞の並びに
もとづく多品詞解消規則テーブル３により、多品詞解消
を行う（ステップ１０２）。 １例
えば、第７・図においては、「ＲＯ８Ｅ」を出 □
現率により動詞と判定した後、第５図に示す２行目の規
則を用いて、「ＬＩＴＴＬＥ」を副詞と判定する。その
結果、第８図に示すように、ＩＬＩＴＴＬＪを副詞、「
ＲＯ８Ｅ」を動詞と決定する。このように、「ＬＩＴＴ
ＬＥ ＲＯ８Ｅｊのような多品詞語が連続する場合につ
いても、多品詞解消が実現できる。なお、第５図に示す
規則でもし［ＬＩＴＴＬＥＪの品詞が判定できない場合
には、小さくした閾値（例えばｏ、５）によって、出現
率がこの値より高い品詞を選ぶ。この場合には、０．５
８の値を参照して形容詞と判定する。
このようにして、第１の実施例では、閾値を小さくしな
がら、「品詞の並びにもとづく多品詞解消」の適用と、
「出現率による多品詞解消」を、多品詞語がなくなるま
で繰り返して行った後、品詞を決定し、その品詞をもと
に構文解析を行う（ステップ１０７）。
がら、「品詞の並びにもとづく多品詞解消」の適用と、
「出現率による多品詞解消」を、多品詞語がなくなるま
で繰り返して行った後、品詞を決定し、その品詞をもと
に構文解析を行う（ステップ１０７）。
第３図は、本発明の第２の実施例を示す多品詞解消処理
のフローチャートである。
のフローチャートである。
第３図の実施例では、多品詞語を持つ言語で書かれた同
一分野の文章を多数構文解析する場合に、多品詞解消の
結果を次の文章の多品詞解消に利用して、構文解析の精
度を上げている。すなわち、第３図のステップ２０１〜
２０７において、第２図と全く同じ処理、つまり、品詞
の並びにも・とづく多品詞解消規則を適用する方法と、
多品詞語の品詞のうち出現率が閾値を越えた品詞を選ぶ
方法の組み合わせ処理を行った後、ステップ２０８〜２
１１で、上記の結果を人為的に確認、訂正して、正しい
品詞の出現を認知し、それをもとに多品詞語の品詞の出
現頻度を修正し、次の文章の多品詞解消に反映させる。
一分野の文章を多数構文解析する場合に、多品詞解消の
結果を次の文章の多品詞解消に利用して、構文解析の精
度を上げている。すなわち、第３図のステップ２０１〜
２０７において、第２図と全く同じ処理、つまり、品詞
の並びにも・とづく多品詞解消規則を適用する方法と、
多品詞語の品詞のうち出現率が閾値を越えた品詞を選ぶ
方法の組み合わせ処理を行った後、ステップ２０８〜２
１１で、上記の結果を人為的に確認、訂正して、正しい
品詞の出現を認知し、それをもとに多品詞語の品詞の出
現頻度を修正し、次の文章の多品詞解消に反映させる。
第３図に示すように、先ずプロセッサ１はキーボード５
から入力された文を単語に切り分け、辞書用メモリ２を
参照して、単語、品詞、各品詞の出現頻度、属性を内部
処理用テーブル４に格納する（ステップ２０１）。内部
処理用テーブル牛は、第４図を参照されたい。次に、プ
ロセッサ１は、内部処理用テーブル４を参照して、それ
に該当する多品詞解消規則を適用する（ステップ２０２
）。
から入力された文を単語に切り分け、辞書用メモリ２を
参照して、単語、品詞、各品詞の出現頻度、属性を内部
処理用テーブル４に格納する（ステップ２０１）。内部
処理用テーブル牛は、第４図を参照されたい。次に、プ
ロセッサ１は、内部処理用テーブル４を参照して、それ
に該当する多品詞解消規則を適用する（ステップ２０２
）。
なお、多品詞解消規則テーブル３は、第５図を参照され
たい。そして、ここまでの処理の結果は、第６図を参照
されたい。次に、プロセッサｌば、多品詞語が残ってい
るが否かを調べる（ステップ２０３）。多品詞語がまだ
残っている場合には、内部処理用テーブルΦを参照して
多品詞語の各品詞の出現頻度を調べ、出現率を計算して
、出現率格納エリア４４に格納する。そして、ある品詞
の出現率があらかじめ定めた閾値より高ければ、その品
詞を選択する（ステップ２０４）。ここまでの処理は、
第７図に示される（出現率〉閾値０．７）。
たい。そして、ここまでの処理の結果は、第６図を参照
されたい。次に、プロセッサｌば、多品詞語が残ってい
るが否かを調べる（ステップ２０３）。多品詞語がまだ
残っている場合には、内部処理用テーブルΦを参照して
多品詞語の各品詞の出現頻度を調べ、出現率を計算して
、出現率格納エリア４４に格納する。そして、ある品詞
の出現率があらかじめ定めた閾値より高ければ、その品
詞を選択する（ステップ２０４）。ここまでの処理は、
第７図に示される（出現率〉閾値０．７）。
これによって、「ＲＯ８Ｅ」は、動詞と判定される。次
に、プロセッサｌは、多品詞語が残っているか否かを調
べる（ステップ２０５）。残っていれば、閾値を小さく
シ（ステップ２０６）、出現率をもとに決定された単語
（ＴＨＥ ＲＯ８Ｅ−Ｒ，Ｏ８Ｅ〜）のまわりの単語に
ついて、再び品詞の並びにもとづく多品詞解消規則テー
ブル３により多品側解消を行う（ステップ２０２）。こ
こまでの処理は、第８図に示される（１−ＲＯ３ＥＪを
動詞と判定し、「ＬＩＴＴＬＥＪを副詞と判定する）。
に、プロセッサｌは、多品詞語が残っているか否かを調
べる（ステップ２０５）。残っていれば、閾値を小さく
シ（ステップ２０６）、出現率をもとに決定された単語
（ＴＨＥ ＲＯ８Ｅ−Ｒ，Ｏ８Ｅ〜）のまわりの単語に
ついて、再び品詞の並びにもとづく多品詞解消規則テー
ブル３により多品側解消を行う（ステップ２０２）。こ
こまでの処理は、第８図に示される（１−ＲＯ３ＥＪを
動詞と判定し、「ＬＩＴＴＬＥＪを副詞と判定する）。
このようにして、閾値を小さくしながら品詞の並びにも
とづく多品側解消と、出現率による多品側解消を、多品
詞語がなくなるまで繰り返して行って、品詞を決定し、
その品詞をもとに構文解析を行う（ステップ２０７）。
とづく多品側解消と、出現率による多品側解消を、多品
詞語がなくなるまで繰り返して行って、品詞を決定し、
その品詞をもとに構文解析を行う（ステップ２０７）。
次に、プロセッサ１は、解析した文章について、確定し
た品詞をディスプレイ６に表示する。確認者は、ディス
プレイ６の画面を見て、誤った品詞が用いられている場
合には、正しい品詞をキーボード５から入力する（ステ
ップ２０８）。
た品詞をディスプレイ６に表示する。確認者は、ディス
プレイ６の画面を見て、誤った品詞が用いられている場
合には、正しい品詞をキーボード５から入力する（ステ
ップ２０８）。
第９図は、多品側解消結果の確認者による訂正の入力例
の図である。
の図である。
確認者がキーインすると、下線部で示す部分が訂正部分
として表示される。第９図では、「ＬＩＴＴＬＢＪの副
詞が形容詞と訂正されている。プロセッサ１は、訂正さ
れた品詞が存在するか否かを調べる（ステップ２０９）
。訂正された品詞が存在したときには、訂正された正し
い品詞を内部処理用テーブル４の確定した品詞の格納エ
リア４６ ゛に格納する（ステップ２１０）。
として表示される。第９図では、「ＬＩＴＴＬＢＪの副
詞が形容詞と訂正されている。プロセッサ１は、訂正さ
れた品詞が存在するか否かを調べる（ステップ２０９）
。訂正された品詞が存在したときには、訂正された正し
い品詞を内部処理用テーブル４の確定した品詞の格納エ
リア４６ ゛に格納する（ステップ２１０）。
第１０図は、訂正した時点までの内部処理用テ一プル上
の処理例を示す図である。
の処理例を示す図である。
第１０図では、１−ＬＩＴＴＬＥＪの品詞が形容詞であ
ると訂正されたので、内部処理用テーブル４の確定した
品詞の格納エリア４６には、形容詞が格納される。
ると訂正されたので、内部処理用テーブル４の確定した
品詞の格納エリア４６には、形容詞が格納される。
次に、プロセッサ１は、内部処理用テーブル４の確定し
た品詞の格納エリア４６を参照し、その品詞の出現頻度
格納エリア４３に、それまでの出現頻度に１を加えた値
を格納する。そして、辞書用メモリ２に新しい出現頻度
を、内部処理用テーブル４を参照して格納し直す（ステ
ップ２１１）。
た品詞の格納エリア４６を参照し、その品詞の出現頻度
格納エリア４３に、それまでの出現頻度に１を加えた値
を格納する。そして、辞書用メモリ２に新しい出現頻度
を、内部処理用テーブル４を参照して格納し直す（ステ
ップ２１１）。
第１１図は、出現頻度の値を更新した時点までの内部処
理用テーブル上の処理例を示す図である。
理用テーブル上の処理例を示す図である。
第１ｏ図では、「ＬＩＴＴＬＥＪの形容詞の出現頻度は
２３であるが、第１１図ではこの値に１を加えた２４の
値に更新される。
２３であるが、第１１図ではこの値に１を加えた２４の
値に更新される。
このようにして、文章を解析する度ごとに、多品詞語の
品詞の出現頻度を更新し、常に新しい出現頻度をもとに
して多品側解消を行う。
品詞の出現頻度を更新し、常に新しい出現頻度をもとに
して多品側解消を行う。
以上説明したように、本発明によれば、多品詞語を持つ
自然言語の構文解析において、多品詞語が連続している
場合でも、その言語の文法規則にしたがいながら、多品
詞語の品詞の出現頻度をもとに多品側解消を行うので、
精度の高い多品側解消および構文解析ができる。また、
多品詞語を持つ自然言語の同一分野の文章を多数構文解
析する際に、多品側解消を行った結果をもとに、多品詞
語の品詞の出現頻度を更新していき、それを多品側解消
に反映させるので、その分野に適合した精度の高い多品
側解消および構文解析ができる。
自然言語の構文解析において、多品詞語が連続している
場合でも、その言語の文法規則にしたがいながら、多品
詞語の品詞の出現頻度をもとに多品側解消を行うので、
精度の高い多品側解消および構文解析ができる。また、
多品詞語を持つ自然言語の同一分野の文章を多数構文解
析する際に、多品側解消を行った結果をもとに、多品詞
語の品詞の出現頻度を更新していき、それを多品側解消
に反映させるので、その分野に適合した精度の高い多品
側解消および構文解析ができる。
第１図は本発明の多品詞解消処理を行う機械翻訳処理装
置のブロック図、第２図は本発明の第１の実施例を示す
多品詞解消処理のフローチャート、 □第３図は本発
明の第２の実施例を示す処理のフローチャート、第４図
は内部処理用テーブルの一例を示す図、第５図は多品詞
解消規則テーブルの一例を示す図、第６図は品詞の配列
に着目した多品詞解消規則の適用例を示す図、第７図は
内部処理用テーブルの処理例を示す図、第８図は同じ（
次の段階における処理例を示す図、第９図は多品詞解消
結果の確認者による訂正入力の図、第１０図、第１１図
はそれぞれ確認者による訂正時、および出現頻度値の更
新時の処理例を示す図である。 １：プロセッサ、２：辞書用メモリ、３＝多品詞解消規
則テーブル用メモリ、４＝内部処理用テーブル、５＝キ
ーボード、６：ディスプレイ装置、４１＝単語格納エリ
ア、４２二品詞格納工ＩＪ ７．４３二品詞の出現頻度
格納エリア、４４＝品詞の出現率格納エリア、４６＝確
定した品詞の格納エリア。 第 １ 図 り 第 ６ 図 第 ７ 図 第 ８ 区
置のブロック図、第２図は本発明の第１の実施例を示す
多品詞解消処理のフローチャート、 □第３図は本発
明の第２の実施例を示す処理のフローチャート、第４図
は内部処理用テーブルの一例を示す図、第５図は多品詞
解消規則テーブルの一例を示す図、第６図は品詞の配列
に着目した多品詞解消規則の適用例を示す図、第７図は
内部処理用テーブルの処理例を示す図、第８図は同じ（
次の段階における処理例を示す図、第９図は多品詞解消
結果の確認者による訂正入力の図、第１０図、第１１図
はそれぞれ確認者による訂正時、および出現頻度値の更
新時の処理例を示す図である。 １：プロセッサ、２：辞書用メモリ、３＝多品詞解消規
則テーブル用メモリ、４＝内部処理用テーブル、５＝キ
ーボード、６：ディスプレイ装置、４１＝単語格納エリ
ア、４２二品詞格納工ＩＪ ７．４３二品詞の出現頻度
格納エリア、４４＝品詞の出現率格納エリア、４６＝確
定した品詞の格納エリア。 第 １ 図 り 第 ６ 図 第 ７ 図 第 ８ 区
Claims (3)
- （１）自然言語で書かれた文章を入力する入力手段、該
入力手段より入力された文章の構文解析処理を行うプロ
セッサ、該プロセッサにより参照される単語辞書メモリ
、および多品詞解消規則テーブルを格納するメモリを備
えた機械翻訳システムにおいて、上記多品詞解消規則テ
ーブルを適用して品詞の配列に着目し品詞を決定すると
ともに、あらかじめ算出した多品詞語の各品詞の出現率
が、設定された閾値を越えているか否かにより品詞を決
定することを特徴とする多品詞解消処理方式。 - （２）前記各品詞の出現率により品詞を決定する場合、
設定される閾値を変更する等、条件を変えながら、処理
を繰り返すことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
の多品詞解消処理方式。 - （３）前記各品詞の出現率により品詞を決定する場合、
決定された結果をディスプレイに表示し、表示画面を外
部から確認及び訂正されたあと、その結果をもとにして
多品詞語の品詞の出現頻度を更新し、次の文章の多品詞
解消処理に備えることを特徴とする特許請求の範囲第１
項または第２項記載の多品詞解消処理方式。
Priority Applications (2)
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|---|---|---|---|
| JP16244584A JPS6140672A (ja) | 1984-07-31 | 1984-07-31 | 多品詞解消処理方式 |
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Applications Claiming Priority (1)
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| JP16244584A JPS6140672A (ja) | 1984-07-31 | 1984-07-31 | 多品詞解消処理方式 |
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ID=15754745
Family Applications (1)
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