JPS63121977A - 機械翻訳装置 - Google Patents

機械翻訳装置

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JPS63121977A
JPS63121977A JP61268062A JP26806286A JPS63121977A JP S63121977 A JPS63121977 A JP S63121977A JP 61268062 A JP61268062 A JP 61268062A JP 26806286 A JP26806286 A JP 26806286A JP S63121977 A JPS63121977 A JP S63121977A
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JP
Japan
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JP61268062A
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Yuji Uchida
裕士 内田
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Fujitsu Ltd
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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】 〔概 要〕 機械翻訳装置における、単語翻訳処理の改良である。
原言語の単語の表す概念を該言語の辞書から求め、該当
する概念を表す目標言語の単語を該言語の辞書から求め
る単語翻訳処理で、両辞書に同一の概念を表す単語が無
い場合には、概念間の階層関係及び類似関係を定義する
手段を参照して、原単語の概念と適当な関係を持つ近似
概念を選択し、その概念を表す単語を用いる。
この方式により、同一概念を表す単語の無い言語間の翻
訳でも、適切な単語を自動的に選択できる場合を多くす
ることができる。
〔産業上の利用分野〕
本発明は機械翻訳装置の単語翻訳処理手段に関する。
機械翻訳において、原言語文を中間言語を介して目標言
語文に変換する方式は中間言語(又は゛ビポット(pi
vot))方式と呼ばれ、多言語間の翻訳を効率よく実
現する一方式として知られている。
〔従来の技術〕
第3図は中間言語方式の機械翻訳装置1の一構成例を示
すブロック図である。
例えば日本語等の原言語文から、例えば英語等の目標言
語文に翻訳する処理を行うものとし、先ず文解析部2は
原言語文を解析して、中間言語による意味表現3を出力
し、文生成部4は意味表現3を入力として目標言語の文
を生成出力する。
こ\で、文解析部2は原言語の単語辞書5を参照して、
原言語文の構文解析を行うと共に、各単語をその意味を
表す概念の表現に変換することによって、例えば「日本
人は大麦を食べる」という原言語文の解析結果として、
第4図に概念的に構成を示すような、中間言語による意
味表現を出力する。
意味表現は図示のように、原言語文の各単語の表す概念
(本説明では、#を前置して示す)と、意味上の単語間
の関係(行為の主体(agen t) 、目的物(ob
j ec t)等)を所定の中間言語によって表すもの
とする。
単語辞書5は、前記の処理のために、例えば第5図fa
tのように、特定の言語(この例は日本語)の各単語に
ついて、その単語が表す概念を示す表であって、文解析
において原言語(日本語)の単語で検索して、中間言語
表現の概念等を求めることができるように構成される。
又、次に述べる文生成部4の処理において、単語の概念
によって検索して、目標言語(日本語へ翻訳する場合)
の単語を得るためにも使用される。
次に文生成部4は、意味表現3の各単語の概念を使用し
て、目標言語(例えば英語)の単語辞書6を索引するこ
とにより目標言語の単語を得、それらを意味表現3に示
される意味関係に従って、目標言語文の構文に当てはめ
る等の処理をすることによって目標言語文を生成する。
即ち、例えば単語辞書6として、第5図(blに示すよ
うな英語の単語辞書を参照することにより、第4図に例
示するような、日本語文から英語文への翻訳が行われる
〔発明が解決しようとする問題点〕
前記説明の処理によって翻訳が完成するためには、原言
語文の単語で表される概念と同一の概念を表す単語が、
目標言語に存在する必要がある。
しかし、例えば日本語の「大麦」、「小麦」に対応する
英語はそれぞれあるが、日本語でそれらを漠然と総称す
るような「麦」という単語に対応する英語の単語は存在
せず、このような例は他にも多数存在する。
従ってこのような場合には、第5図(a)に例示するよ
うな日本語の単語辞書から単語「麦」の概念r#MUG
IJを得て、英語に翻訳するために、Cb)に示す英語
の単語辞書からこの概念の単語を探索しても得られず、
その結果この部分は翻訳不能として残されることになる
このように、従来は翻訳不能部分を生じ易い要因を持ち
、又はそれを避けるためには、各言語の持つ概念を考慮
して、概念を決定しなければ単語辞書を作成できないと
いう問題があった。
〔問題点を解決するための手段〕
第1図は、本発明の構成を示すブロック図である。
図は機械翻訳装置10の構成を示し、文解析部2は単語
辞書5を参照して、原言語文の意味表現3を出力し、文
生成部14は単語辞書6と共に概念体系17を参照する
ことによって、意味表現3の単語の概念と同−又は近似
的な概念を表す目標言語の単語を得、それらの単語によ
り目標言語文を生成する。
概念体系17は単語の概念間の関係について、意味の階
層”及び類似の関係を定義する情報によって構成される
〔作 用〕
機械翻訳装置10において、文解析部2は従来と同様に
、単語辞書5を参照して、原言語文の意味表現3を出力
する。
文生成部14は意味表現3から目標言語文を生成するた
め座、単語辞書6と共に概念体系17を参照する。
概念体系17は各言語の単語辞書に含まれる単語の概念
の、概念間の関係について、意味の階層及び類似の関係
を定義する情報である。
文生成部14は先ず従来のように単語辞書6を意味表現
3の単語の概念によって検索し、同一概念を表す単語が
あれば、その単語を採用する。
同一概念の単語が無い場合には、概念体系17からその
概念を探し、その概念と上位又は下位概念の関係にある
か、又は類似関係にあると定義されている1概念を選択
する。
概念体系17から選択した概念により、単語辞書6を検
索し、その概念を表す単語があれば、その単語を目標言
語文の生成に使用する。
以上の処理により、言語間で同一概念を持つ単語が無い
場合にも、近似した概念を表す単語を自動的に選択して
翻訳を遂行することができる。
〔実施例〕
第1図において、文解析部2、単語辞書5及び6は、第
3図に同一符号で示し、前記従来の説明で述べたと同様
の構成及び機能を有する。
機械翻訳装置10において、文解析部2は従来と同様に
、単語辞書5を参照して、原言語文の意味表現3を出力
する。
こ\で例えば原言語文として、 「日本人は麦を食べる」 が入力されたとすると、前記のようにして第5図(a)
の単語辞書から索引される単語の概念として、r # 
JAPANESEJ、r#EAT J及びr#MUGI
Jが、意味表現3に出力される。
文生成部14は意味表現3から目標言語文を生成するた
めに、単語辞書6と共に概念体系17を参照する。
概念体系17は各言語の単語辞書に含まれる単語の、概
念間の関係について、意味の階層及び類似の関係を定義
する情報によって構成され、例えば第2図に概念的構成
を示すような内容を有するものとする。
第2図は、概念体系17の一部で、概念#MUGIが概
念# WHEATと# BARLEY等の上位概念であ
り、又ある概念# YYYYと類似概念の関係にあるこ
とを示している場合を表している。
文生成部14は先ず従来のように単語辞書6を意味表現
3の単語の概念によって検索し、同一概念を表す単語が
あれば、その単語を採用する。
この例において、概念# JAPANESE及び# E
ATはこの場合に該当し、第5図(b)の内容の単語辞
書6から直ちに目標言語の単語が決定する。しかし、概
念#MUGIについては単語辞書6に一致する概念が無
いので検索に失敗する。
このように同一概念の単語が単語辞書に無い場合には、
概念体系17からその概念を探し、その概念と上位又は
下位概念の関係にあるか、又は類似関係にあると定義さ
れている概念を選択する。
選択順位は予め適当な規約を設け、例えば上位概念、直
下位概念、類似概念等の順とし、下位概念は先頭から順
次選択する等とする。
このようにして概念体系17から選択した概念により、
単語辞書6を検索し、その概念を表す単語があれば、そ
の単語を目標言語文の生成に使用する。選択した概念も
目標言語に無く、前記による選択候補が概念体系17に
残っている場合には、更に概念選択及び単語辞書検索を
繰り返す。
前記例の場合、例えば概念#MUGIの下位先頭の概念
# BAPLEYを、概念体系17から選択して、単語
辞書6を索引することにより、単語「barleyJを
得、例えば目標言語文として、 rJapanese eats barleyjが生成
される。
以上の処理により、言語間で同一概念を持つ単語が無い
場合にも、多くの場合に近似した概念を表す単語を自動
的に選択して翻訳を遂行することが可能になる。
〔発明の効果〕
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、機械
翻訳装置において、単語の翻訳不能の場合を減少するこ
とにより翻訳能力を向上し、又単語辞書の作成を容易に
するという著しい工業的効果がある。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の構成を示すブロック図、第2図は概念
体系の説明図、 第3図は従来の一構成例ブロック図、 第4図は意味表現の説明図、 第5図は単語辞書の説明図 である。 図において、 1.10は機械翻訳装置、2は文解析部、3は意味表現
、    4.14は文生成部、5.6は単語辞書、 
 17は概念体系を示す。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 原言語文から目標言語文を生成する翻訳処理のために、
    単語と該単語が表す概念との対応を示す該各言語種類ご
    との辞書(5、6)を用いて、原言語文の単語が表す概
    念に該当する概念を表す目標言語文の単語を得る処理に
    おいて、 前記辞書に示される単語の表す概念について、異なる該
    概念間の階層関係及び類似関係を定義する手段(17)
    を設け、 原言語文の単語の表す概念と同一の概念を表す目標言語
    の単語が前記辞書(6)に無い場合には、原言語文の単
    語の表す概念と所定の前記関係が定義されている概念を
    、前記定義手段(17)から選択し、該選択した概念を
    表す単語を目標言語文の辞書(6)から探索するように
    構成されていることを特徴とする機械翻訳装置。
JP61268062A 1986-11-11 1986-11-11 機械翻訳装置 Granted JPS63121977A (ja)

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Application Number Priority Date Filing Date Title
JP61268062A JPS63121977A (ja) 1986-11-11 1986-11-11 機械翻訳装置

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JP61268062A JPS63121977A (ja) 1986-11-11 1986-11-11 機械翻訳装置

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Publication Number Publication Date
JPS63121977A true JPS63121977A (ja) 1988-05-26
JPH0439706B2 JPH0439706B2 (ja) 1992-06-30

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ID=17453359

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JP61268062A Granted JPS63121977A (ja) 1986-11-11 1986-11-11 機械翻訳装置

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63132379A (ja) * 1986-11-25 1988-06-04 Hitachi Ltd 自然言語文生成方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS584482A (ja) * 1981-06-30 1983-01-11 Fujitsu Ltd 文生成システム
JPS6074081A (ja) * 1983-09-30 1985-04-26 Fujitsu Ltd 自然言語文章生成装置
JPS61105671A (ja) * 1984-10-29 1986-05-23 Hitachi Ltd 自然言語処理装置

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JPS63132379A (ja) * 1986-11-25 1988-06-04 Hitachi Ltd 自然言語文生成方法

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