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JPH0424767A - 機械翻訳システム - Google Patents

機械翻訳システム

Info

Publication number
JPH0424767A
JPH0424767A JP2125223A JP12522390A JPH0424767A JP H0424767 A JPH0424767 A JP H0424767A JP 2125223 A JP2125223 A JP 2125223A JP 12522390 A JP12522390 A JP 12522390A JP H0424767 A JPH0424767 A JP H0424767A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sentence
structured
syntax tree
machine translation
generated
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2125223A
Other languages
English (en)
Inventor
Jun Ibuki
潤 伊吹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2125223A priority Critical patent/JPH0424767A/ja
Publication of JPH0424767A publication Critical patent/JPH0424767A/ja
Pending legal-status Critical Current

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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〕 原文の解釈の可能性のある構造化文を表示する機械翻訳
システムに関し、 原文にあいまいさがある場合、解釈の可能性のある係り
受け関係を構造化文として順次表示して利用者に選択さ
せ、初心者でも適切な訳を容易かつ効率的に生成するこ
とを目的とし、 原文の文解析を行って解釈の可能性のある構文木を生成
する文解析部と、この文解析部によって生成した構文木
から構造化文を生成する構造化文生成部とを備え、この
構造化文生成部が原文から生成された解釈の可能性のあ
る構文木について生成した構造化文を順次表示し、表示
した構造化文について利用者からOKとされたものを適
切な文と確定するように構成する。
〔産業上の利用分野〕
本発明は、原文の解釈の可能性のある構造化文を表示す
る機械翻訳システムに関するものである現在の機M翻訳
装置は、原文にあいまいさがある場合、かならずしも適
切な翻訳結果が得られると限られないので、これを支援
するシステムが望まれている。
〔従来の技術と発明が解決しようとする課題〕従来、機
械翻訳システムを用いて原文の係り受け関係が複数ある
ときに、適切な翻訳結果が得られなかった場合、利用者
が原文を当該システムが適切な解釈できるような形に書
き換えるようにしていた。この書換作業は、システムの
処理に精通した利用者が大変な手間をかけて行う必要が
あり機械翻訳を迅速かつ効率的に行い得ないという問題
があった。
本発明は、原文にあいまいさがある場合、解釈の可能性
のある係り受け関係を構造化文として順次表示して利用
者に選択させ、初心者でも適切な訳を容易かつ効率的に
生成することを目的としている。
〔課題を解決する手段〕
第17を参照して課題を解決する手段を説明する。
第1図において、文解析部2は、原文の文解析を行って
解釈の可能性のある構文木を生成するものである。
構造化文生成部3番よ、文解析部2によって生成した構
文木から構造化文を生成するものである。
〔作用:1 本発明は、第1図に示すように、文解析部2が原文の文
解析を行って解釈の可能性のある構文木を生成し、構造
化文生成部3が文解析部2によって生成された構文木か
ら構造化文を生成し、この構造化文について表示して利
用者からOKされたものを適切な文と確定し、NGとさ
れたときに他の構造化文を順次表示するようにしている
。また、構造化文として、係り受け関係を括弧で囲んで
表示したり、等位接続関係にある内容を箇条書にして表
示したりするようにしている。
従って、原文にあいまいさがある場合、解釈の可能性の
ある係り受け関係を構造化文として順次表示して利用者
に選択させることにより、初心者でも適切な訳を容易か
つ効率的に生成することが可能となる。
〔実施例〕
次に、第1図および第2図を用いて本発明の実施例の構
成および動作を順次詳細に説明する。
第1図(イ)において、文人刃部1は、機械翻訳などを
行おうとする原文を入力するものである。
原文は、例えば右側に示す(1)の文である。
文解析部2は、原文の文解析を行って解釈の可能性のあ
る構文木を生成するものである。例えば(1)の原文に
ついて、第1図(ロ)、(ハ)に示すような解釈の可能
性のある構文木を生成するものである。ここで、第1図
(ロ)構文木は、“付いていた”が“場所”および“変
形″の両者に係る場合のものである。第1図(ハ)構文
木は、“付いていた”が“場所”に係るものである。
構造化文生成部3は、文解析部2によって生成した構文
木から構造化文を生成するものである。
ここでは、例えば第1図(ロ)構文木から第1図(ニ)
表示例山の12)に示すように、係り関係を括弧1:で
囲んだ構造化文を生成するものである。
表示部4は、FIIt造化文造化文生成上3て生成した
構造化文をデイスプレィ上に第1図(ニ)表示例に示す
ように表示するものである。この表示された構造化文、
例えば第1図(ニ)表示例の例えば(2)の構造化文(
第1図(ロ)構文木から生成した構造化文)についてユ
ーザがOKすると、構造化文が原文の正しい係り受け関
係を持つと確定する。一方、ユーザがNGにすると、他
の構造化文の選択7を行い、例えば第2図(ハ)構文木
から生成した第1図(ニ)表示例の(2)゛ の構造化
文を表示する。
目標言語生成部6は、構造文の確定5した構文木を採用
し、これを用いて目標言語に翻訳する。
例えば第1図(ニ)表示例で(2)をユーザがOKとす
ると、機械翻訳された結果が(3)に示すように表示さ
れる。また、第1図(ニ)表示例で(2)”をユーザが
OKとすると、機械翻訳された結果が(3)゛に示すよ
うに表示される。
以上のように、原文を文解析して解釈の可能性のある構
文木を生成し、これら構文木から生成した構造化文、例
えば係り受け関係を括弧で囲んだ構造化文を第1図(ニ
)(2)あるいは(2)゛ に示すように順次表示し、
ユーザがOKとしたものを正しい係り受け関係を持つ構
造化文(構文木)と確定し、この構文木をもとに機械翻
訳することにより、システムが解釈の可能性のある構造
化文として表示したもののうちからいずれかを選択し、
適切な係り受け関係を持つ目標言語に容易に機械翻訳さ
せることが可能となる。
次に、第2図を用いて等位接続の場合について説明する
。この等位接続の場合には、第1図(イ)構造化文生成
部3による処理を以下0ないし[相]に示すように行う
第2図(イ)において、■は、等位接続要素を見つける
。これは、第2図(ロ)表示例の原文(1)に示すよう
に、“きき具合は充分か”片ききかないか”という等位
接続要素を持つ文を見つける。
■は、次の処理を行う。
(1)  等位接続要素の代名詞化を行う。これは、例
えば点線の矢印を用いて示す(2)の下線部分のように
、 〜して、次のことを〜”というような代名詞化を行
う。
(2)等位接続要素の内容を箇条書にする。これは、例
えば点線の矢印を用いて示すように、“きき具合は充分
か”片ききかないか”というように原文(1)の等位接
続要素を箇条書きにする。
0は、表示する。これは、■で処理した内容を第2図(
ロ)の(2)に示すように表示する。
■は、ユーザが第2図(ロ)表示例の(2)の表示を見
てOKしたことに対応して、等位接続要素の確定を行う
。そして、目標言語に機械翻訳する。
一方、ユーザが第2図(ロ)表示例の(2)の表示を見
てNGしたことに対応して、■で文解析部2へ行って他
の構文木をさがし、■でなければユーザにその旨を通知
し、原文修正をうながす。
以上のように、原文から等位接続要素を見つけ、この見
つけた等位接続要素の代名詞化を行うと共にその内容を
箇条書して例えば第2図(ロ)ニ示すような構造化文と
して表示し、これを見たユーザがOKしたことに対応し
て等位接続要素の確定を行い、これをもとに機械翻訳を
行うことにより、等位接続関係について構造化文でその
関係を初心者でも判り易く表示し、適切な訳を生成する
ことが可能となる。
〔発明の効果〕
以上説明したように、本発明によれば、原文のあいまい
さがある場合、解釈の可能性のある係り受け関係を構造
化文として順次表示して利用者に選択させる構成を採用
しているため、機械翻訳システムの処理できる範囲の文
ついての知識がなく、目標言語を知らない初心者でも適
切な翻訳を容易かつ効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の1実施例構成図、第2図は本発明の他
の実施例構成図を示す。 間中、1は文人刃部、2は文解析部、3は構造化文生成
部、4は表示部、6は目標言語生成部を表す。

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. (1)原文の解釈の可能性のある構造化文を表示する機
    械翻訳システムにおいて、 原文の文解析を行って解釈の可能性のある構文木を生成
    する文解析部(2)と、 この文解析部(2)によって生成した構文木から構造化
    文を生成する構造化文生成部(3)とを備え、この構造
    化文生成部(3)が原文から生成された解釈の可能性の
    ある構文木について生成した構造化文を順次表示し、表
    示した構造化文について利用者からOKとされたものを
    適切な文と確定するように構成したことを特徴とする機
    械翻訳システム。
  2. (2)上記構造化文として、係り受け関係を括弧で囲ん
    で表示するように構成したことを特徴とする請求項第(
    1)項記載の機械翻訳システム。
JP2125223A 1990-05-15 1990-05-15 機械翻訳システム Pending JPH0424767A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2125223A JPH0424767A (ja) 1990-05-15 1990-05-15 機械翻訳システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2125223A JPH0424767A (ja) 1990-05-15 1990-05-15 機械翻訳システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH0424767A true JPH0424767A (ja) 1992-01-28

Family

ID=14904889

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2125223A Pending JPH0424767A (ja) 1990-05-15 1990-05-15 機械翻訳システム

Country Status (1)

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JP (1) JPH0424767A (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06236395A (ja) * 1993-02-10 1994-08-23 Nec Corp 翻訳変換機能付きワープロ装置
JPH06243163A (ja) * 1993-02-15 1994-09-02 Nec Corp 文書解析装置
CN100349161C (zh) * 2005-07-29 2007-11-14 中国科学院声学研究所 一种用于句子分析中动词歧义结构消解的语义分析方法
US7346493B2 (en) * 2003-03-25 2008-03-18 Microsoft Corporation Linguistically informed statistical models of constituent structure for ordering in sentence realization for a natural language generation system
US7526424B2 (en) 2002-03-20 2009-04-28 Microsoft Corporation Sentence realization model for a natural language generation system

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