JPS635470A - 翻訳学習方式 - Google Patents
翻訳学習方式Info
- Publication number
- JPS635470A JPS635470A JP61150379A JP15037986A JPS635470A JP S635470 A JPS635470 A JP S635470A JP 61150379 A JP61150379 A JP 61150379A JP 15037986 A JP15037986 A JP 15037986A JP S635470 A JPS635470 A JP S635470A
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- Japan
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- translation
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- bilingual
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- Pending
Links
- 238000013519 translation Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 7
- 230000014616 translation Effects 0.000 description 55
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000000276 sedentary effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- 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】
〔座業上の利用分野〕
本発明は翻訳学習方式、特に対訳辞書を自動生成する翻
訳学習方式に関する。
訳学習方式に関する。
従来翻訳システムのＭＷ能化に対して辞書を改良する場
合には全て人の手によって任されてきた。
合には全て人の手によって任されてきた。
その時辞書の項目数を増加する方針としては、高頻度に
出現する長単位の表現を膨大に拾い出しそれの対訳を人
手によって付加し登録するというものであった。
出現する長単位の表現を膨大に拾い出しそれの対訳を人
手によって付加し登録するというものであった。
ところが、その膨大な登録項目にたいして訳を付加する
には複数作業者の共同作業が必要でなかなか均質な対訳
を付けることが出来なかった。
には複数作業者の共同作業が必要でなかなか均質な対訳
を付けることが出来なかった。
例えば、以下の２つの表現は
超高速計算機装置 ｕｌｔｒａ ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ
ｃｏｍｐｕｔｅｒ、・・・・・・・・・高速計算機装置
ｈｉｇｈ ５ｐｅｅｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓｙｓｔ
ｅｍ、・・・・・・・・・・・・全く同じ部分語列を持
っているにもがかわらず、その対応する語列に対する対
訳が均一になる保証を付けることが困難であった。これ
ら二つが、同−文章の中で出現する時入力文の情報、す
なわち同じ事を言いたいという筆者の意図を正確に伝え
られないことが起こり得るという欠点がある。
ｃｏｍｐｕｔｅｒ、・・・・・・・・・高速計算機装置
ｈｉｇｈ ５ｐｅｅｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓｙｓｔ
ｅｍ、・・・・・・・・・・・・全く同じ部分語列を持
っているにもがかわらず、その対応する語列に対する対
訳が均一になる保証を付けることが困難であった。これ
ら二つが、同−文章の中で出現する時入力文の情報、す
なわち同じ事を言いたいという筆者の意図を正確に伝え
られないことが起こり得るという欠点がある。
本発明が解決しようとする問題点、換言すれば本発明の
目的は入力表現と出力表現の対応する部分を自動的に抽
出して表現間の対訳関係を自動的に翻訳辞書に追加登録
することによって上記の欠点を改善した翻訳学習方式を
提供することにある。
目的は入力表現と出力表現の対応する部分を自動的に抽
出して表現間の対訳関係を自動的に翻訳辞書に追加登録
することによって上記の欠点を改善した翻訳学習方式を
提供することにある。
本発明の翻訳学習方式は、第一の言語の表現を入力し第
二の言語の表現を生成して出力する翻訳手段と、前記翻
訳手段への入力表現と前記入力表現に対応する前記翻訳
手段からの出力表現との対訳対応を抽出して対訳データ
として送出する対訳抽出手段と、前記対訳データを翻訳
辞書に追加して登録する翻訳辞書格納手段と分有し、前
記翻訳手段は前記対訳データを追加した前記翻訳辞書を
検索して翻訳するようにして実現される。
二の言語の表現を生成して出力する翻訳手段と、前記翻
訳手段への入力表現と前記入力表現に対応する前記翻訳
手段からの出力表現との対訳対応を抽出して対訳データ
として送出する対訳抽出手段と、前記対訳データを翻訳
辞書に追加して登録する翻訳辞書格納手段と分有し、前
記翻訳手段は前記対訳データを追加した前記翻訳辞書を
検索して翻訳するようにして実現される。
以下、本発明による翻訳学習方式について図面を参照し
ながら説明する。
ながら説明する。
第１図は、本発明の一実施例をしめずブロック図である
。本発明は基本的にどの様な二言語についての翻訳用辞
書開発にも適用可能であるが、ここでは日本語から英語
への翻訳機能を例に両言語の名詞句に関する対訳辞書自
動学習について説明する。
。本発明は基本的にどの様な二言語についての翻訳用辞
書開発にも適用可能であるが、ここでは日本語から英語
への翻訳機能を例に両言語の名詞句に関する対訳辞書自
動学習について説明する。
同図において翻訳学習方式は日本語の入力データ１０を
入力し英語の翻訳出力１１を送出する翻訳手段３と、翻
訳出力１１と入力データ１０との対訳対応を抽出して対
訳データ１２を送出する対訳抽出手段２と、対訳データ
１２を本来の翻訳辞書に追加登録して蓄積する翻訳辞書
格納手段１とを含んでいろ。なお翻訳手段３は翻訳辞書
格納手段１からの検索データ１３を参照しながら翻訳出
力１１を生成する。
入力し英語の翻訳出力１１を送出する翻訳手段３と、翻
訳出力１１と入力データ１０との対訳対応を抽出して対
訳データ１２を送出する対訳抽出手段２と、対訳データ
１２を本来の翻訳辞書に追加登録して蓄積する翻訳辞書
格納手段１とを含んでいろ。なお翻訳手段３は翻訳辞書
格納手段１からの検索データ１３を参照しながら翻訳出
力１１を生成する。
第２図は上記の入力データ１０と翻訳出力１１との対応
を示す例である。すなわち同図（ａ）または（ｂ）にお
いて入力原文（日本語）はそれぞれ出力目的文（英語）
に対応している。同図（ａ）において翻訳手段３は入力
原文の名詞を主要素とする日本語名詞句の入力部分構造
ｊｎｐ １およびｊｎｐ ２に対する翻訳結果を、出力
目的文に示すｅｎｐ １及びｅｎｐ２という１ｎｄｅｘ
に依ってその対応を生成目的表現中に付加して出力する
。その時、その１ｎｄｅｘによる対応表現を付加する条
件は入力文中の一連の単語列、例えＲｊＷＬｊｗ２．ｊ
ｗ３（ｅｎｐｌ）およびｊｗ４゜ｊｗ５．ｊｗ６（ｅｎ
ｐ２）が目的英語表現の中で以下の条件で纏まっている
ことである。
を示す例である。すなわち同図（ａ）または（ｂ）にお
いて入力原文（日本語）はそれぞれ出力目的文（英語）
に対応している。同図（ａ）において翻訳手段３は入力
原文の名詞を主要素とする日本語名詞句の入力部分構造
ｊｎｐ １およびｊｎｐ ２に対する翻訳結果を、出力
目的文に示すｅｎｐ １及びｅｎｐ２という１ｎｄｅｘ
に依ってその対応を生成目的表現中に付加して出力する
。その時、その１ｎｄｅｘによる対応表現を付加する条
件は入力文中の一連の単語列、例えＲｊＷＬｊｗ２．ｊ
ｗ３（ｅｎｐｌ）およびｊｗ４゜ｊｗ５．ｊｗ６（ｅｎ
ｐ２）が目的英語表現の中で以下の条件で纏まっている
ことである。
四 日本語名詞句ｊｎｐｉを構成する単語ｊｗｌからｊ
ｗｎまでが英語名詞句（最終的に一つの名詞を修飾する
構造）ｅｎｐｉに写像される時（Ｂｌ ｅｎｐｉ中の
単語ｅｗｌからｅｗｍが全て人力ｊＷｌ〜ｊｗｎの各々
の対訳辞書から生成されたか若しくは、ｊｗｌ−ｊｗｎ
Ｏ内の複数の単語の組合わせに対する対訳規則ないし対
訳辞書により生成されたものである。
ｗｎまでが英語名詞句（最終的に一つの名詞を修飾する
構造）ｅｎｐｉに写像される時（Ｂｌ ｅｎｐｉ中の
単語ｅｗｌからｅｗｍが全て人力ｊＷｌ〜ｊｗｎの各々
の対訳辞書から生成されたか若しくは、ｊｗｌ−ｊｗｎ
Ｏ内の複数の単語の組合わせに対する対訳規則ないし対
訳辞書により生成されたものである。
なおここで、ｊＷｉは翻訳辞書格納手段１内にその時点
で保持されている単語見出しくその各々にそれぞれ対訳
が記されている）を意味する。
で保持されている単語見出しくその各々にそれぞれ対訳
が記されている）を意味する。
また同図（ｂｌにおいても上記と同様な条件に従って入
力原文のｊｎｐ ３およびｊｎｐ ４がそれぞれ出力目
的文のｅｎｐ ３およびｅｎｐ ４に対応している。
力原文のｊｎｐ ３およびｊｎｐ ４がそれぞれ出力目
的文のｅｎｐ ３およびｅｎｐ ４に対応している。
上記のような翻訳手段３は、例えば日経エレクトロニク
ス１９８４年１２月１７日号ＰＰ１９５−２２０「知識
ベースと、言語に独立の中間表現とを用いた日英機械翻
訳システム」に示されるような機械翻訳システムを用い
て構成することができる。同翻訳システムにおいて各中
間構造中の名詞句（体言句ともいう）ノードとそれに対
応する入力表現と対応付ける情報を保持する機構と、訳
出時の対応する英語名詞句にその入力表現を付加する機
構を設けることにより所望の機能をうることかできる。
ス１９８４年１２月１７日号ＰＰ１９５−２２０「知識
ベースと、言語に独立の中間表現とを用いた日英機械翻
訳システム」に示されるような機械翻訳システムを用い
て構成することができる。同翻訳システムにおいて各中
間構造中の名詞句（体言句ともいう）ノードとそれに対
応する入力表現と対応付ける情報を保持する機構と、訳
出時の対応する英語名詞句にその入力表現を付加する機
構を設けることにより所望の機能をうることかできる。
第３図は上記の対訳抽出手段２の処理平頭を説明する流
れ図である。対訳抽出手段２は、第２図（ａ）または（
ｂｌに示す出力目的文にたいして以下の処理を行う。先
ず出力より、日本語対応表現を持つ英語部分表現をその
対応するベアデータとして収集する。その後で対応表現
を一定のデータ形式に変換して、出力する。
れ図である。対訳抽出手段２は、第２図（ａ）または（
ｂｌに示す出力目的文にたいして以下の処理を行う。先
ず出力より、日本語対応表現を持つ英語部分表現をその
対応するベアデータとして収集する。その後で対応表現
を一定のデータ形式に変換して、出力する。
さらに翻訳辞書格納手段１は前記対訳抽出手段２より得
られた対訳データを日本語表現ｊｎｐｉを辞書検索見出
しとし、その対訳ｅｎｐｉを格納保持する。
られた対訳データを日本語表現ｊｎｐｉを辞書検索見出
しとし、その対訳ｅｎｐｉを格納保持する。
以上、詳細に説明したように本発明による翻訳学習方式
によれば、機械翻訳手段用の単語辞書を用意するのみで
、限シなく多様な表現の対訳辞書が自動的に得られる。
によれば、機械翻訳手段用の単語辞書を用意するのみで
、限シなく多様な表現の対訳辞書が自動的に得られる。
その自動生成された新規対訳辞書項目はその項目が入力
される文の翻訳に於ては恰も翻訳用の単語にみなせ、そ
の単語（自動的に登録された長単位表現である場合も）
の訳に一関しては何時も均質な訳が得られる。また、処
理時間に関しては短単位の単語から解析訳出表現をうる
のに比し長単位に自動登録された辞書引きを行うだけで
翻訳が可能になるという意味で、処理コストが軽減され
ると同時に、既に長単位単語に割シ当てた品詞などの構
造的な情報解析については誤ることがないという意味で
高品質性を実現できる。
される文の翻訳に於ては恰も翻訳用の単語にみなせ、そ
の単語（自動的に登録された長単位表現である場合も）
の訳に一関しては何時も均質な訳が得られる。また、処
理時間に関しては短単位の単語から解析訳出表現をうる
のに比し長単位に自動登録された辞書引きを行うだけで
翻訳が可能になるという意味で、処理コストが軽減され
ると同時に、既に長単位単語に割シ当てた品詞などの構
造的な情報解析については誤ることがないという意味で
高品質性を実現できる。
第１図は本発明による翻訳学習方式を説明するブロック
図、第２図は翻訳手段における入力データおよび出力デ
ータの形式を説明する説明図、第３図は対訳抽出手段の
処理手順を説明する説明図である。 １・・・・・・翻訳辞書格納手段、２・・・・・・対訳
抽出手段、３・・・・・・翻訳手段。 ゛を 代理人 弁理士 内 原 晋 、ツ１５１ 図 １０−−−一人カテ゛′−夕 ｆｆ−ａ欽呂力 ｔ２−−−一対歓デニタ ／３−−−・オ廻″素プ゛ニタ 箭Ｚ 回 （η） （ト２
図、第２図は翻訳手段における入力データおよび出力デ
ータの形式を説明する説明図、第３図は対訳抽出手段の
処理手順を説明する説明図である。 １・・・・・・翻訳辞書格納手段、２・・・・・・対訳
抽出手段、３・・・・・・翻訳手段。 ゛を 代理人 弁理士 内 原 晋 、ツ１５１ 図 １０−−−一人カテ゛′−夕 ｆｆ−ａ欽呂力 ｔ２−−−一対歓デニタ ／３−−−・オ廻″素プ゛ニタ 箭Ｚ 回 （η） （ト２
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 第一の言語の表現を入力し第二の言語の表現を生成して
出力する翻訳手段と、 前記翻訳手段への入力表現と前記入力表現に対応する前
記翻訳手段からの出力表現との対訳対応を抽出して対訳
データとして送出する対訳抽出手段と、 前記対訳データを翻訳辞書に追加して登録する翻訳辞書
格納手段とを有し、 前記翻訳手段は前記対訳データを追加した前記翻訳辞書
を検索して翻訳することを特徴とする翻訳学習方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61150379A JPS635470A (ja) | 1986-06-25 | 1986-06-25 | 翻訳学習方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61150379A JPS635470A (ja) | 1986-06-25 | 1986-06-25 | 翻訳学習方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS635470A true JPS635470A (ja) | 1988-01-11 |
Family
ID=15495708
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61150379A Pending JPS635470A (ja) | 1986-06-25 | 1986-06-25 | 翻訳学習方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS635470A (ja) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58192173A (ja) * | 1982-05-07 | 1983-11-09 | Hitachi Ltd | 機械翻訳装置 |
| JPS6118072A (ja) * | 1984-07-04 | 1986-01-25 | Hitachi Ltd | 辞書デ−タの自動登録方式 |
-
1986
- 1986-06-25 JP JP61150379A patent/JPS635470A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58192173A (ja) * | 1982-05-07 | 1983-11-09 | Hitachi Ltd | 機械翻訳装置 |
| JPS6118072A (ja) * | 1984-07-04 | 1986-01-25 | Hitachi Ltd | 辞書デ−タの自動登録方式 |
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