JPS6174068A - Translation system - Google Patents

Translation system

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JPS6174068A
JPS6174068A JP59195591A JP19559184A JPS6174068A JP S6174068 A JPS6174068 A JP S6174068A JP 59195591 A JP59195591 A JP 59195591A JP 19559184 A JP19559184 A JP 19559184A JP S6174068 A JPS6174068 A JP S6174068A
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JP
Japan
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translation
language
sentence
speech
translated
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Shinji Tokunaga
徳永 信治
Hitoshi Suzuki
等 鈴木
Koji Miyao
宮尾 孝治
Hidezo Kugimiya
釘宮 秀造
Hajime Asano
浅野 肇
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Sharp Corp
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  • Machine Translation (AREA)

Abstract

PURPOSE:To obtain a correct translation result quickly by outputting translated sentences from an input sentence to be translated in accordance with plural mutually different relations and selecting one of respective translated sentences. CONSTITUTION:When a source language is inputted, a dictionary is consulted, a morpheme is analyzed and assembling of a part of speech is initially set. A row of a part of speech initially set is analyzed for sentence structure at a sentence structure analyzing part 52. It is judged whether or not sentence structure analysis is successful, when successful, the language is converted at a language converting part 53, a language is generated at a target language generating part 54 and a translation result by the first word used in a transla tion of a part of speech used for sentence structure analysis is generated. The result is displayed by the display device, it is judged whether or not the next candidate is called and further, it is judged whether or not the next sentence is translated. 51: dictionary consulting morpheme analyzing part, a: target language, b: source language.

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、機械と大冊が協力しながら正しい翻訳結果を
作りあげていく対話型機械翻訳システムに関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Field of Industrial Application The present invention relates to an interactive machine translation system in which a machine and a large book cooperate to produce correct translation results.

背景技術 一般に機械II訳の場合、自然言語自体にあい練性があ
るため、vI!ltの凪が出ることは避けられない。そ
こで、複数のl]!訳候補を表示し、ユーザがその翻訳
候補の中から選択し、より堅く正しい訳が出せるように
することが必又となる。1例として、 I   bought   a   ear  wit
h   200   dollars。
Background Art In general, in the case of Machine II translation, since the natural language itself has matching properties, vI! It is inevitable that lt's nagi will appear. Therefore, multiple l]! It is necessary to display translation candidates so that the user can select from among the translation candidates and come up with a more accurate translation. As an example, I bout a ear wit
h 200 dollars.

という英文を日本語に翻訳する場合を考える。構文にお
ける従属関係を係り受けと定義すると、この文は、係り
受けでは第9図の矢符P、Qで示されるように2種類の
可能性がある。また、Carには0自動車″“かご”と
いう意味、buyには“買う1買収する1という意味が
ある。
Consider the case of translating the English sentence into Japanese. If we define the dependency relationship in syntax as dependency, this sentence has two possibilities for dependency, as shown by arrows P and Q in FIG. Also, Car has the meaning of 0 cars and ``basket'', and buy has the meaning of ``to buy 1 to acquire 1.''

つまり、第1表に示すように8種類の訳がある。In other words, there are eight types of translations as shown in Table 1.

第1表 正しいシくは第811訳候補である。順番に第1翻訳候
補から第811訳候補へ次候補を出していけば、この場
合8番目となる。この8種類のうち第1翻訳候補〜第4
翻訳候補までは、tJ&9図に示されている矢符Pのよ
うに with  200  dollarsか に係った例である。この場合の一文全体の係り受けを表
示すると、第10図に示されている矢符P1R,Sのよ
うになる。これは係り受けの開違いである。ユーザが、
このことに気付き構文解析次候補のキーを押圧操作し、
その後、単語次候補キーを押圧操作し続けると第1翻訳
候補、第5翻訳候補、tIS6翻訳候補、第7翻訳候補
、第8翻訳候補と5つ目に正しい訳が出る。
The correct number in Table 1 is the 811th translation candidate. If the next candidates are presented in order from the first translation candidate to the 811th translation candidate, in this case, the 8th translation candidate will be selected. Translation candidates 1st to 4th among these 8 types
The translation candidates are examples related to "with 200 dollars" as shown by the arrow P shown in Figure tJ&9. If the dependencies of the entire sentence in this case are displayed, they will look like the arrows P1R and S shown in FIG. 10. This is a difference in dependency. The user
I noticed this and pressed the key for the next candidate for syntax analysis,
After that, if the word candidate key is continued to be pressed, the correct translation will be displayed as the first translation candidate, the fifth translation candidate, the tIS6 translation candidate, the seventh translation candidate, and the eighth translation candidate.

発明が解決しようとする問題点 上述のように機械翻訳の場合、自然言語自体にあい練性
があるなめ、PM、rlLの訳が出ることは避けられな
い。そこで本発明の目的は、ユーザが複数の翻訳候補の
中から選択し、よりr、+、 (正しいシ(が出せるよ
うにすることができる翻訳方式を提供することである。
Problems to be Solved by the Invention As mentioned above, in the case of machine translation, since natural language itself has a tendency to refine, it is inevitable that translations of PM and rlL will appear. Therefore, an object of the present invention is to provide a translation method that allows the user to select from a plurality of translation candidates and produce more correct r, +, (shi().

問題点を解決するための手段 本発明は、翻訳されるべき入力文を、複数の相互に異な
る係り受けに従って翻訳文を出力し、その各翻訳文の中
から1つを選択することを特徴とする翻訳方式である。
Means for Solving the Problems The present invention is characterized in that an input sentence to be translated is output as translated sentences according to a plurality of mutually different dependencies, and one of the translated sentences is selected. This is a translation method that uses

作用 本発明に従兄ば、翻訳されるべき入力文を、複数の相互
に異なる係り受けに従って翻訳文を出力し、その各翻訳
文の中から1つを選択するので、正しい翻訳結果を早く
得ることができる。
According to the present invention, the input sentence to be translated is outputted as translated sentences according to a plurality of mutually different dependencies, and one of the translated sentences is selected, so that correct translation results can be obtained quickly. I can do it.

実施例 第1図は、本発明を実施することがでさる翻訳装置の構
成を示すブロック図である。翻訳処理などの処理を行な
う中火処理装置(CPU)1に関連して、cpu iで
処理を行なうためのプログラムなどがストアされるメイ
ンメモリ2、?#訳処理に必要な表示を行なうための表
示*ff1(CRT)3、翻PJ(処理に必要な入力を
行なうためのキーボード4およゾ曲訳過程に必要な情報
がストアされる翻訳そノユール5が備えられている。
Embodiment FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a translation device in which the present invention can be implemented. In connection with a medium-temperature processing unit (CPU) 1 that performs processing such as translation processing, there is a main memory 2 in which programs and the like for processing by the CPU i are stored. #Display for displaying the necessary information for translation processing *ff1 (CRT) 3, translation projector (keyboard 4 for inputting information necessary for processing, and translation software for storing information necessary for translation process) 5 is provided.

tlS2図は翻訳モノニール5の一実施例を示す。The tlS2 diagram shows one embodiment of the translation monoyl 5.

R、?tモノニール5には、5つのバッファA、B。R,? tmonyl 5 contains 5 buffers A and B.

C,DI Eおよび翻訳用の辞書と文法規則と本構造変
換規則とを有するテーブル6が含まれる。これらのバッ
ファA−Eには、後述するように翻訳過程の各解析レベ
ルにおけるデータがストアされる。
A table 6 having dictionaries for C, DIE and translation, grammar rules, and main structure conversion rules is included. These buffers A to E store data at each analysis level in the translation process, as will be described later.

ここで一般的な機械!!!凪処理について説明する。General machinery here! ! ! Calm processing will be explained.

機械Il+訳には、一般的に第3図のようなレベルがあ
る。左上からソース:!諸が入力されると、■の辞昇引
さ、■の形態素M折、■のav構文解析解析が進められ
る。gt*xtp訳はこの解析レベルにより、大さく2
つに分けられる。1つは、■の各3語に依存しない概念
(中間ご語とよぷ)まで解析し、そこからターグツ)f
fMを生成していくピボット方式である。もう1つは、
トランス77一方式と呼ばれ、■の形!a素解析、■の
構文解析、■の意味解析、■の文脈解析のいずれかまで
解析を行なって、ソース言語の内部溝遺を得、犬にター
デッド言語の同レベルの構造に変換した後、ターデッド
言語を生成するものである。ここで、各解析の内容を第
2表に記載する。
Machine Il+ translation generally has levels as shown in Figure 3. Source from top left:! When the various information is input, the digit promotion/reduction of ■, the morpheme M fold of ■, and the AV syntax analysis of ■ proceed. Depending on this level of analysis, the gt*xtp translation is roughly 2
It can be divided into One is to analyze concepts that do not depend on each of the three words in ■ (intermediate words), and from there, create tags) f
This is a pivot method that generates fM. The other is
It is called a transformer 77 one-way type and is in the shape of ■! After performing any of the following analyzes: a-element analysis, ■ syntactic analysis, ■ semantic analysis, and ■ context analysis, we obtain the internal grooves of the source language and convert them to the same level structure of the tarded language. It generates a tarded language. Here, the contents of each analysis are listed in Table 2.

(以下余白) 第 2 表 本発明では、少なくとら■の構文解′析のレベルまで行
なわれるものとする。すなわち、本発明では第4図に示
されているように辞書引さ形!!素解析部51、構文解
析部53、言語変換部53、ターデッド言語54生成部
の4つ部分から成る11!訳モノニールを考える。
(The following is a blank space.) Table 2 In the present invention, it is assumed that at least the level of syntactic analysis (2) is carried out. That is, in the present invention, as shown in FIG. ! 11! consists of four parts: elementary analysis section 51, syntax analysis section 53, language conversion section 53, and tarded language 54 generation section. Thinking about translation monoyl.

第5図は、第2図の各バッファの内容をTh1s  i
s  t  pen。
FIG. 5 shows the contents of each buffer in FIG.
s t pen.

という英文を日本語に翻訳する場合について示している
。まず、$2図のバッフ7AにtIS5図(1)のよう
に原文が読み込まれる。第4図の辞書引き形態素解析部
51により、各単語の必要な情報が引かれ、第2図のバ
ッフ7Bに入れられる。その一部である品詞情報は、第
5図(2)のようになる。
This example shows how to translate an English sentence into Japanese. First, the original text is read into the buffer 7A of the $2 diagram as shown in tIS5 diagram (1). Necessary information for each word is extracted by the dictionary lookup morphological analysis unit 51 shown in FIG. 4 and placed in the buffer 7B shown in FIG. The part-of-speech information that is part of it is shown in FIG. 5 (2).

th is  は、多品詞語であるが、これは、次の第
4図の構文解析部52により一意に決定され、係り受は
関係が第2図のバッフ7Cに第5図(3)のように入る
。この時、第2図のテーブル6の文法法則から第3表に
示すような解析が什なわれる。
This is a multi-part speech word, which is uniquely determined by the parsing unit 52 shown in FIG. to go into. At this time, an analysis as shown in Table 3 is performed based on the grammar rules of Table 6 in FIG.

(以下余白) 第3 表 この規則は、たとえば“文とは、主部と述部からでさて
いる”ということを表わす、第4図の言語変換部53で
は、構文解析同様、水溝lIL変換の規則により解析が
行なわれ、結果が、第5図(4)のように第2図のバッ
ファDに入れられる。第4図のターデッドM語生成部5
4では、適切な助詞や助動詞がつけられ、日本語の形に
なって、第5図(5)のように第2図のバッフ7Eに入
れられる。
(Margins below) Table 3 This rule represents, for example, that "a sentence consists of a subject and a predicate." In the language conversion unit 53 of FIG. The analysis is performed according to the rules, and the results are stored in buffer D in FIG. 2 as shown in FIG. 5(4). Tarded M word generator 5 in Figure 4
4, appropriate particles and auxiliary verbs are added to the Japanese form, and the result is placed in buffer 7E in Figure 2, as shown in Figure 5 (5).

これは、翻訳モノニール5のアウトプットとなる。This becomes the output of Translation Mononeal 5.

第6図は、本発明の70−チャートである。まず ステ
ップn1で、ソース言語から成る1つの文を入力する前
に、次候補7フグをリセットしておく、このフラグは、
構文解析で1つも解が出なかった時、エラーを出すため
に使う、そして、ステップ12 に移りソース言語が入
力されると、ステップn3  では辞書引きおよび形!
!素解析が行なわれる0次のステップn4 では、各単
語に対応して適宜選択された各多品詞語の最初の品詞の
組合せが初M設定される。つまり、 T  ime   f l ies   l ike 
  an   arrow。
FIG. 6 is a 70-chart of the present invention. First, in step n1, before inputting one sentence consisting of the source language, the next candidate 7 blowfish is reset. This flag is set to
It is used to issue an error when no solution is found during syntax analysis.Then, when the source language is entered in step 12, step n3 is used to look up the dictionary and form!
! In step n4 of the 0th order in which elemental analysis is performed, M combinations of the first parts of speech of each multipart speech word appropriately selected corresponding to each word are set for the first time. In other words, Time flies
An arrow.

という英文を考えると、次の第4表に示されるように、
何通りかの品詞の岨み合わせがある。
Considering the English sentence, as shown in Table 4 below,
There are several combinations of parts of speech.

第4表 たとえばこの例の場合、名詞、名詞、接続詞、U、詞、
名詞というように品詞列が初期設定される。
Table 4 For example, in this example, noun, noun, conjunction, U, word,
The part-of-speech sequence is initialized, such as noun.

このように初期設定された品詞列が犬のステップn5で
構文解析される。そしてステップn6では構文解析が成
功したか否かが判断される。成功すれば、ステップn7
の言語変換、ステップn8のターデフ13語生成と進み
、ステップo9 において構文解析で使用された品詞の
1つ目の訳語による翻訳結果が生成される。ステップn
lOではその結果が表示波rI13で表示さ江る1次の
 ステップn11Cは次候補を呼び出゛1か否かが判断
され、その犬のステップn12  では次の文のa訳を
するか否かがvqwi+される0次の文の翻訳がなされ
ないときは翻訳処理が終了する。
The part-of-speech sequence initialized in this way is parsed at step n5. Then, in step n6, it is determined whether the parsing was successful. If successful, step n7
The process progresses to language conversion and generation of 13 TARDEF words in step n8, and in step o9, a translation result is generated using the first translated word of the part of speech used in the parsing. step n
In IO, the result is displayed on the display wave rI13.The primary step n11C calls the next candidate and it is determined whether it is 1, and in step n12, it is determined whether or not to translate the next sentence a. When the zero-order sentence in which is vqwi+ is not translated, the translation process ends.

ステップn11において次候補を呼1出すとさ、ステッ
プn13  でカーソルが単語上にあるか否かがヤク断
される。カーソルが単語上にあれば(次候補の指示方法
は後で詳しく述べる)、ステップn14に移ってその単
語の犬の訳があるか否かが判断され、あるとステップn
15 に移ってその単語の犬の訳語による翻訳結果が生
成される。もし大の訳語が無ければ、ステップn9 に
戻る。カーソルが文末など単語上に無い場合は、 ステ
ップ116に移って先に述べた次候補フラグをセットし
、構文次候補となり、ステップn5の構文解析へ戻る。
When the next candidate is called in step n11, it is determined in step n13 whether or not the cursor is on a word. If the cursor is on a word (the method for specifying the next candidate will be described in detail later), the process moves to step n14, where it is determined whether or not there is a translation for that word, and if there is, step n
15, a translation result of the word dog is generated. If there is no translation for dai, return to step n9. If the cursor is not on a word, such as at the end of a sentence, the process moves to step 116, sets the next candidate flag mentioned above, becomes the next syntax candidate, and returns to step n5 for syntax analysis.

構文解析部52は、品詞並びが変わっていない場合、元
の解と別の係り受けの解を探しにいく機能がある。解が
あれば、1回目と同じことを繰r)fAす、失敗すれば
、ステップn17  に移って可能な全品詞の組合せが
終了したか否かが判断され、その組合せがあると入テッ
プn18  で品詞の組合せが変えられ、再びステップ
n5  で構文解析が竹なわれる0品詞の組合せがもう
なければ、ステップn17からステップn19に移り、
次候補フラグがセットされているか否かが判断される0
次候補フラグがセットされているとステップn4 に戻
り、大候補72グがセットされていないときのみ、つま
り1つも構文解析の解が無かった場合のみ、ステップn
20  において工2−表示が行なわれ、ステップn1
に戻る。
The syntactic analysis unit 52 has a function of searching for the original solution and another dependency solution when the part-of-speech order has not changed. If there is a solution, repeat the same thing as the first time. If it fails, move to step n17 and judge whether all possible combinations of parts of speech have been completed. If there is a combination, enter step n18. The combination of parts of speech is changed in step n5, and if there are no more combinations of 0 parts of speech to be parsed again in step n5, the process moves from step n17 to step n19.
0 to determine whether the next candidate flag is set
If the next candidate flag is set, the process returns to step n4, and only if the major candidate 72 flag is not set, that is, only if there is no solution for parsing, step n4 is executed.
20, step 2-display is performed, and step n1
Return to

第7図にはソース言語がjA語であるときの次候補を指
示するときの方法の一例が示されている。
FIG. 7 shows an example of a method for indicating the next candidate when the source language is jA language.

第1の例として第7図(1)の■で示されるように単語
上にカーソルがある場合、その単語の訳語次候補を出す
。■のように文頭にある場合、構文次候補を出す、キー
としては、カーソル移動キーと大候補キーを設ける。第
2の例として第7図(2)の■およ1■の位置にカーソ
ルがあるときは、訳語次候補を出す、*た、■で示され
るようにピリオド上(?、!等 を含む)にカーソルが
あるときおよび■で示されるように文末にカーソルがあ
るときは、構文次候補を出す。キーとしては、同じくカ
ーソル移動キーと次候補キーを設ける。Pt53の例と
してカーソル移動キーと構文次候補キー、単語訳次候補
キーを設け、構文次候補キーが抑圧操作された場合は構
文次候補を、単語訳次候補キーが押圧捏作された場合は
、その時カーソルがある単語の訳語次候補を出す、第4
の例は第7図(3)に示されているように一般のカーソ
ル移動キー以外に単語ごとのカ−ソ移動キーを設け、第
1例お上V第2例における単語上のカーソルを・単語ご
とに動くようにしたものである。
As a first example, when the cursor is placed on a word as shown by ■ in FIG. 7(1), a translation candidate for that word is displayed. When it is at the beginning of a sentence, as in (2), a cursor movement key and a major candidate key are provided as keys to display the syntactic next candidate. As a second example, when the cursor is at the positions of ■ and 1■ in Figure 7 (2), the next translation candidate will be displayed, and as shown by *ta, ■, it will include words above a period (?, !, etc.) ), or when the cursor is at the end of the sentence as shown by ■, the syntax next candidate is displayed. The keys include a cursor movement key and a next candidate key. As an example of Pt53, a cursor movement key, a syntax next candidate key, and a word translation candidate key are provided, and when the syntax next candidate key is suppressed, the syntax next candidate is suppressed, and when the word translation candidate key is pressed, it is suppressed. , displays the next translation candidate for the word where the cursor is located, the fourth
In this example, as shown in Fig. 7 (3), cursor movement keys for each word are provided in addition to the general cursor movement keys, and the cursor on the word in the first example is It is made to move for each word.

tIS8図には係り受は関係の表示方法を示す、第8図
(1)および第8図(3)は、第5図(3)にも示した
ように、1142図のバッファCに入っている構文解析
の結果である。これから、第8図(2)および第8図(
4)のような表示にするには、どのような木の場合はど
ういった表示をするかという規II7を予め用意してお
き、これを利用する。たとえば、lI48図(1)で用
いている 名詞句→名詞句、前置詞句 という木が′ryさると、名詞句の部分と前置詞句の部
分に別々に7ングーラインを入れ、肪置洞句の方から名
詞句の方へ矢印を第8 [(2)の参照符Fで示される
ように引くというように規則にしておく、こういった規
則を部分部分に適用し、係り受は表示を作ることができ
る。このように係り受は関係を表示することにより、ま
ちがい箇所が分かりやすく、以後の修正作業に有利とな
る。また大候補を2段に分けることにより、正しい訳に
たどり着くまでのキータッチ数が少なくてすむ、その蛇
、係り受は関係の表示は、中学生芙nn程度の教T丁的
効果らある。
In Figure tIS8, dependencies show how relationships are displayed. Figures 8 (1) and 8 (3) are stored in buffer C in Figure 1142, as shown in Figure 5 (3). This is the result of syntax analysis. From now on, Figure 8 (2) and Figure 8 (
In order to display the display as shown in 4), a rule II7 is prepared in advance that specifies what kind of tree should be displayed and how it should be displayed, and this rule is used. For example, when the tree ``noun phrase → noun phrase, prepositional phrase'' used in Figure 148 (1) is completed, 7 lines are added separately to the noun phrase part and the prepositional phrase part, and Make a rule to draw the arrow from the 8th point toward the noun phrase as shown by the reference mark F in (2). Apply these rules to the partial parts, and use the modification to create an indication. I can do it. By displaying the relationship in the modification in this way, it is easy to see where the mistake has been made, which is advantageous for future correction work. Furthermore, by dividing the major candidates into two stages, fewer keystrokes are required to arrive at the correct translation, and the display of snakes and dependencies has the effect of being similar to that of a junior high school student.

発明の効果 以上のように本発明によれば、ユーザーが複数の翻シ(
候補の中から容易に正しいn訳候補を選択rることがで
さ、従来技術に比べより早く正しい訳が出せるようにす
ることがでさる。
Effects of the Invention As described above, according to the present invention, a user can
It is possible to easily select the correct n translation candidates from among the candidates, and it is possible to produce the correct translation more quickly than in the prior art.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は本発明を実施す−ることがでさる翻訳装置の構
成を示すブロック図、第2図はit+訳モジュール5の
一実施例を示すブロック図、ttS3図は機械翻訳処理
について説明するための図、第4図はIl!訳モノニー
ルの兵体的構成を示す図、第5図は各バッファA−Eに
ストアされる内容を示す図、第6図は本発明の詳細な説
明するための70−チャート、第7図はソース言語が英
語であるときの次候補の指示方法を説明するための図、
ttS8図は係り受は関係の表示方法を示す図、第9図
お上第30図は一文の係り受けを示す図である。 5・・・暑l訳モノニール、6・・・テーブル、Δ〜E
・・・バッファ
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a translation device capable of implementing the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of the IT+ translation module 5, and ttS3 diagram explains machine translation processing. Figure 4 is for Il! Figure 5 is a diagram showing the contents stored in each buffer A-E, Figure 6 is a 70-chart for explaining the present invention in detail, and Figure 7 is a diagram showing the military structure of the translation monoyl. A diagram to explain how to indicate the next candidate when the source language is English,
ttS8 is a diagram showing a method of displaying relationships, and FIGS. 9 and 30 are diagrams showing modifications of one sentence. 5...Hot translation monoyl, 6...Table, Δ~E
···buffer

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 翻訳されるべき入力文を、複数の相互に異なる係り受け
に従って翻訳文を出力し、その各翻訳文の中から1つを
選択することを特徴とする翻訳方式。
A translation method characterized in that an input sentence to be translated is output as translated sentences according to a plurality of mutually different dependencies, and one of the translated sentences is selected.
JP59195591A 1984-09-18 1984-09-18 Translation system Granted JPS6174068A (en)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP59195591A JPS6174068A (en) 1984-09-18 1984-09-18 Translation system
DE8585111799T DE3585937D1 (en) 1984-09-18 1985-09-18 TRANSLATION SYSTEM.
EP85111799A EP0175357B1 (en) 1984-09-18 1985-09-18 Translation system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP59195591A JPS6174068A (en) 1984-09-18 1984-09-18 Translation system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS6174068A true JPS6174068A (en) 1986-04-16
JPH0410665B2 JPH0410665B2 (en) 1992-02-26

Family

ID=16343690

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP59195591A Granted JPS6174068A (en) 1984-09-18 1984-09-18 Translation system

Country Status (1)

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JP (1) JPS6174068A (en)

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