(57)【要約】【課題】原文書全体もしくは曖昧性が解消した部分を視野に入れた訳語、構文の決定を行い、適切な翻訳結果を出力することを目的とする。【解決手段】入力された原文書を所定のルールに基づいて解析し、意味、および係り受け関係の曖昧性情報を含む解析結果をタグとして原文書に付加したものを中間文書（１）として記憶装置に記憶させ、前記原文書、および前記中間文書（１）を参照して所定のルールに基づいて目的の言語の文書に前記タグを含めた状態で目的の言語の文書に変換したものを中間文書（２）として記憶装置に記憶させ、前記中間文書（２）に含まれる曖昧性情報を有する訳語、または訳文を前記原文書、および前記中間文書（１）を参照して選択・編集して目的語文書を出力することにより適切な翻訳結果が得ることが可能となる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語で記述された原文書を入力し、入力された原文書を解析し、解析された原言語を変換して目的の言語の文書を生成し、必要に応じて後編集された目的言語文書を出力する機械翻訳方法であって、
入力された原文書を所定のルールに基づいて解析すると、意味、および係り受け関係の曖昧性情報を含む解析結果をタグとして原文書に付加したものを中間文書（１）として記憶装置に記憶させる１または複数の解析ステップと、
前記原文書、および前記中間文書（１）を参照して所定のルールに基づいて目的の言語の文書に前記タグを含めた状態で目的の言語の文書に変換したものを中間文書（２）として記憶装置に記憶させる１または複数の変換生成ステップと、
前記中間文書（２）に含まれる曖昧性情報を有する訳語、または訳文を前記原文書、および前記中間文書（１）を参照して選択・編集して目的語文書を出力する翻訳完成ステップと、
を有することを特徴とする機械翻訳方法。
【請求項２】
原言語で記述された原文書の入力を指示する入力手段と、
入力された原文書を所定のルールに基づいて解析すると、意味、および係り受け関係の曖昧性情報を含む解析結果をタグとして原文書に付加したものを中間文書（１）として記憶装置に記憶させる１または複数の解析手段と、
前記原文書、および前記中間文書（１）を参照して所定のルールに基づいて目的の言語の文書に前記タグを含めた状態で目的の言語の文書に変換したものを中間文書（２）として記憶装置に記憶させる１または複数の変換生成手段と、
前記中間文書（２）に含まれる曖昧性情報を有する訳語、または訳文を前記原文書、および前記中間文書（１）を参照して選択・編集して目的語文書を出力する翻訳完成手段と、
を有することを特徴とする機械翻訳装置。
【請求項３】
入力された原文書を所定のルールに基づいて解析すると、意味、および係り受け関係の曖昧性情報を含む解析結果をタグとして原文書に付加したものを中間文書（１）として記憶装置に記憶させる１または複数の解析手段と、
前記原文書、および前記中間文書（１）を参照して所定のルールに基づいて目的の言語の文書に前記タグを含めた状態で目的の言語の文書に変換したものを中間文書（２）として記憶装置に記憶させる１または複数の変換生成手段と、
前記中間文書（２）に含まれる曖昧性情報を有する訳語、または訳文を前記原文書、および前記中間文書（１）を参照して選択・編集して目的語文書を出力する翻訳完成手段と
してコンピュータを機能させる機械翻訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機械翻訳に関し、特に翻訳処理の対象となる原言語で記述された原文を入力し、入力された原文を、原言語の辞書及び文法規則等を用いて解析し、解析により認識された原言語を段階的に変換し、曖昧性を解決した目的言語文を出力する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
情報の国際化が進展している現状において、機械翻訳装置の利用が増加しており、翻訳の質の向上も強く求められるようになってきた。従来は、原文の大意が読み取れれば利用目的が達せられていたり、翻訳者の補助的道具として利用される場合が多かったが、現在では翻訳結果をそのまま加工することなく利用するなど様々な利用形態が要求されている。
【０００３】
機械翻訳に関しては、電子計算機が出現した１９４５年ごろから研究が始まり、基本的な自然言語処理技術は様々なものが提案され、文を辞書見出しとして登録されている語へ分解する形態素解析、文の構造を解析する構文解析、文法規則を論理式の形で表現し、それを使って文を解析する論理解析、文法情報を語彙項目の中に用意し、句構造規則を使わずに文を解析する語彙解析など種々の自然言語処理技術に関する技法については刊行物に記載されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００４】
このような基本技術を実装した従来の機械翻訳装置は、例えば図１５で示すように訳語又は訳文を指定した訳語指定原文の入力を行う入力部１と、機械翻訳の処理を行うＣＰＵ及びメモリ２を有し、ＣＰＵ及びメモリ２には、文を形成する基本単位である単語や熟語より小さい単位として形態素（活用語尾、接頭語や接尾語等）を解析して単語の認定を行う形態素解析部２１と、形態素解析結果から構文解析を行う構文・意味解析部２２と、解析段階で認識した原言語を変換して目的言語で記述された文の生成を行う変換生成部２３と、辞書２５と、必要に応じて後編集された目的言語文を出力する出力部２４から構成されている。
【０００５】
入力された訳語指定原文は、形態素解析部２１が原言語で記述された原文を形態素に分解し、辞書２５を用いて形態素解析する。形態素解析された原文は、構文・意味解析部２２により、構文解析及び意味解析等が行われる。「構文解析」とは、単語や熟語の相互関係から文の構文構造を抽出することであり、「意味解析」とは、主として名詞の意味カテゴリと動詞の格支配等をチェックし、多義語の意味を一意的に選択し、原言語の意味構造を抽出する。構文解析及び意味解析された解析結果は、変換生成部２３に入力され、解析段階で認識した原言語を変換して目的言語で記述された文の生成を行うようにしている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００６】
【特許文献１】
特開平６−１２４４８号公報  （第２−３頁、図５）
【０００７】
【非特許文献１】
野村浩郷著「自然言語処理の基礎技術」２版  電子情報通信学会出版、１９８９年５月２５日
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような従来の機械翻訳装置では、１文ずつの翻訳技術が基本とされてきたため、或る程度の文脈の解析をしていると言っても、文の持つ曖昧性に対する完全な対応は困難であり、訳語や訳文が適切でないという問題が多く発生していた。例えば、「私は鰻だ」という原文がある。訳文として「giveme eel 」とか「I am an eel 」などが候補になる。従来のように一文ずつ翻訳していると、曖昧性は解決できず「give me eel 」と「I am an eel 」のいずれかを選択することになるため適切な訳文とならないことが往々にしてあった。
【０００９】
ところが、文書の何処かに、「食べ終わって、店を出た」などのキーワードを持つ文があり、かつ翻訳時に原文書全体を視野に入れれば「give me eel 」が適した訳文であることが分かるはずである。本発明は、上記のような事情に鑑みて提案されたものであり、原文書全体もしくは曖昧性が解消した部分を視野に入れた訳語、構文の決定を行い、適切な翻訳結果を出力することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の実施の形態１の全体構成図を示すものである。本発明の機械翻訳プログラム２０はコンピュータである機械翻訳装置２上で実行するプログラムであり、入力手段１を介して翻訳対象の原文書３１を指示されると、解析手段２１は、入力指示された原文書３１を所定のルールに基づいて解析し、意味、および係り受け関係の曖昧性情報を含む解析結果をタグとして原文書に付加したものを中間文書（１）３２として記憶装置３に記憶させ、変換生成手段２２は原文書３１、および中間文書（１）３２を参照して所定のルールに基づいて目的の言語の文書に前記タグを含めた状態で目的の言語の文書に変換したものを中間文書（２）３３として記憶装置に記憶させ、翻訳完成手段３４は中間文書（２）３３に含まれる曖昧性情報を有する訳語、または訳文を前記原文書３１、および中間文書（１）３２を参照して選択・編集し、かつタグを除去して目的語文書を出力するようにしたものであり、曖昧性を解決した翻訳の正確さを高めることが可能となる。
【００１１】
解析手段２１は、従来の機械翻訳プログラムと同様に文を形成する基本単位である単語や熟語より小さい単位として形態素（活用語尾、接頭語や接尾語等）を解析して単語の認定を行う形態素解析部と、形態素解析結果から構文解析を行う構文・意味解析部から成り、従来は解析結果を機械翻訳プログラムが処理するための内部テキスト情報としていたところを、本発明では利用者プログラムでも取り扱いが容易にできるようにするために形態素毎に解析結果をタグとして付加した標準的なＸＭＬ（eXtensible Markup Language）形式にしたところに特徴がある。
【００１２】
変換生成手段２２は、従来の機械翻訳プログラムと同様に解析段階で認識した原言語を変換して目的言語で記述された文の生成を行うものであるが、本発明では解析手段２１が生成したＸＭＬ形式の中間文書（１）３２をタグを含めて変換し、生成する中間文書（２）３３もタグ付きのＸＭＬ形式にしたところに特徴がある。このようにすることにより、解析手段２１、変換生成手段２２および翻訳完成手段２３の開発は容易となり、翻訳の正確さを高めたり、利用者が使用する原文の特徴に合わせてプログラムを改造したり、新たに解析手段２１や変換生成手段２２を追加することが一般利用者においても容易に可能となる。
【００１３】
また、解析手段２１、および変換生成手段２２を複数とすることにより、並列処理を行っても矛盾が生じない部分については、解析手段２１、変換生成手段２２は、別プログラムとして並列処理を行ったり、利用者が使用する原文の特徴に合わせて最小限の変換生成手段２２を選択することにより機械翻訳処理全体のスループットを削減することが可能となる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施の形態１の全体構成図を示してある。本発明の機械翻訳プログラム２０はコンピュータである機械翻訳装置２上で実行するプログラムであり、入力手段１を介して翻訳対象の原文書３１を指示されると、解析手段２１は、入力指示された原文書３１を所定のルールに基づいて解析し、意味、および係り受け関係の曖昧性情報を含む解析結果をタグとして原文書に付加したものを中間文書（１）３２として記憶装置３に記憶させ、変換生成手段２２は原文書３１、および中間文書（１）３２を参照して所定のルールに基づいて目的の言語の文書に前記タグを含めた状態で目的の言語の文書に変換したものを中間文書（２）３３として記憶装置に記憶させ、翻訳完成手段３４は中間文書（２）３３に含まれる曖昧性情報を有する訳語、または訳文を前記原文書３１、および中間文書（１）３２を参照して選択・編集し、かつタグを除去して目的語文書を出力するようにしたものである。
【００１５】
入力装置１は、キーボードなど機械翻訳装置２に対して、翻訳を指示するものであり、記憶装置３には、翻訳対象とする原文書３０、解析手段２１の解析結果である中間文書（１）３２、変換生成手段２２が変換・生成した中間文書（２）３３、翻訳完成手段２３が出力した翻訳文書３４が格納される。また、記憶装置４には、解析手段２１や変換生成手段２２が形態素解析、意味解析、構文解析、訳語選択などに利用する辞書４１が格納されている。なお、記憶装置３と記憶装置４は、異なる外部記憶装置である必要はなく、同一の外部記憶装置であっても、メモリなどの記憶装置であってもよい。
【００１６】
図２は、本発明に係る実施の形態１における機械翻訳プログラム２０の処理の流れを示すフローチャートである。本実施例では、図５で示す翻訳対象の原文書例１に基づき、日本語から英語に翻訳する場合の解析から訳文生成までの処理について説明するが、本発明は日本語から英語に翻訳する場合に限定したものではなく任意の言語から任意の言語への翻訳が可能である。先ず、機械翻訳プログラム２０は、入力手段１を介して指示された翻訳対象の原文書を取り出し、記憶装置３上に格納する（Ｓ２０１）。本実施の形態では、記憶装置３には、翻訳対象の原文書として「私は動物園で象を見た。象は鼻が長かった。」が格納される。
【００１７】
次に、機械翻訳プログラム２０は所定の形態素解析を行い、記憶装置３に格納された原文書３１を分かち書きとし、辞書４１（本処理では日本語文法解析辞書）を参照して各単語の品詞を決定し、文法情報を追加した解析結果をタグとして原文書に付加して中間文書（１）３２として記憶装置３に格納する。（Ｓ２０２）。
【００１８】
本実施の形態では、文「私は動物園で象を見た。」を従来通りの機械翻訳の形態素解析を行うと、「私（名詞）は（助詞）動物園（名詞）で（助詞）象（名詞）を（助詞）見た（動詞）」と分かち書きされ、さらに文法情報として文や主部／述部を表す情報がタグとして付加される。本処理で生成した中間文書１の例が図６に示してある。タグは「＜」と「＞」で囲まれ、例えば＜文書＞と＜／文書＞の対ように、その間に挟まれた単語や文、文書などを説明する記号である。各単語には、品詞、主部／述部などを表すタグが付加されている。タグの付加処理そのものについては、一般的なマークアップ言語と同様の処理であるため省略する。
【００１９】
次に、機械翻訳プログラム２０は構文・意味解析を行い、特殊構文を解析した結果を中間文書（１）３２として記憶装置３に格納する（Ｓ２０３）。本処理での解析結果の例が、図７に示してある。ここでは「象は鼻が」の２重主語問題を解決している。つまり、「象」は「鼻」を所有していると、意味解析辞書を用いて解決する。
【００２０】
次に、機械翻訳プログラム２０は辞書４１を参照し、単語対訳処理を行い、処理した結果を中間文書（２）３３として記憶装置３に格納する（Ｓ２０４）。なお、単語対訳処理は中間文書（１）３２に付加された日本語で表示されたタグに対しても行うものとする。本処理で生成した中間文書（２）３３の例がが図８に示してある。ここでは、基本的に単語や熟語の辞書引きにより目的の言語に変換を行う。
【００２１】
次に、機械翻訳プログラム２０は、辞書４１を参照し語順変換処理を行い、処理した結果を中間文書（２）３３として記憶装置３に格納する（Ｓ２０５）。本処理で生成した中間文書（２）３３の例が図９に示してある。次に機械翻訳プログラム２０は、辞書４１を参照し特殊構文処理を行い、処理した結果を中間文書（２）３３として記憶装置３に格納する（Ｓ２０６）。本処理で生成した中間文書（２）３３の例が図１０に示してある。
【００２２】
ここでは、「owner 」タグのための特殊処理を行っている。
「<owner><article>an/the</article><noun>elephant</noun></owner><subject><article>an/the</article><noun>nose/trunk(elepant)</noun></subject><verb>be</verb><adjective>long</adjective> 」の文法に着目し、この部分を、意味解析辞書を引くことにより「<subject-part><subject><article>an/the</article><noun>elephant</noun></subject></subject-part><verb>have/has/had/had</verb><adjective>long</adjective><article>a/the</article><noun>nose/trunk(elepant)</noun>」と「have」を動詞にとる構文に書き換えている。
【００２３】
次に、機械翻訳プログラム２０は、選択肢の決定処理を行い、処理した結果を中間文書（２）３３として記憶装置３に格納する（Ｓ２０７）。本処理で生成した中間文書（２）３３の例が図１１に示してある。本処理では、冠詞や多義語の解決を行う。複数選択の可能性のある単語は、例えば「nose/trunk」のように「／」で示してあるので、それを包むタグや前後の文章解析から得られる情報により、適切な単語を選択する。
【００２４】
次に、機械翻訳プログラム２０は曖昧性が解決した中間文書（２）３３からタグを取り除き翻訳文書３４として記憶装置３に格納する（Ｓ２０８）。本処理で生成した翻訳文書３４の例が図１２に示してある。
なお、解析・変換生成処理が進んでいくと、直前の処理結果だけではなく、それまでに処理したすべての出力結果が必要になる場合がある。一つの文書の中に全ての処理の結果をスタックしていくか、複数の文書にして、各出力情報の対応が取れるようにして利用するとよい。なお、解析・変換生成処理は、複数の文を並行して処理することが可能である。また、特殊構文の処理や多義語などの曖昧性の除去処理も各問題毎に並行処理を行うことにより、処理時間を許容範囲内に押さえることが可能となる。
【００２５】
また、a かthe のどちらを取るかといった冠詞の問題など文脈によって訳語、訳文を選択しなければならない場合も多い。そのため、文法情報だけでなく、意味解析による文脈情報もタグとして文書中に埋め込んで行く必要がある。そのような処理を行う例として、図１３の原文書の例を時系列解析した中間文書（１）３２の例が図１４に示してある。
【００２６】
< シーン> は文頭、時間の変わり目、場所の変更、主語の変更を検出したことを現すタグで、関連キーワードを発見したときにその解析を実行する。< フォーカス> は複数の文に同じ単語が現れたとき、その最初に現れた文に設定する。< 行動> は人、或いは擬人化した名詞が主語の文に付ける。< 描写> は人以外のものをさす名詞が主語の文に付ける。これらは、主語などの欠落語の検出、文脈解析の手がかりに使う。
【００２７】
図３は、解析手段２１の解析結果であるタグの処理を担当する変換生成手段２２との対応テーブルである。変換生成手段２２が複数のプログラムで構成される場合解析手段２１が出力したタグを使用して変換生成する変換生成プログラム名との対応関係が格納されている。例えば  文書を表す＜文書＞、＜／文書＞タグは変換生成プログラム１が処理可能であり、品詞を表す＜名詞＞や＜動詞＞などは変換生成プログラム２が処理可能であることを示している。未解決フラグは、初期状態ではＯＮとなっており、変換生成プログラムがタグの処理を完了するとＯＦＦとし、該当するタグの処理が解決済であるかどうかを示すものである。このテーブルは、製品として提供される機械翻訳プログラムに予め提供され、利用者によって解析手段２１や変換生成手段２２として新たにプログラムを追加したり、既存のプログラムを更新する際に追加・更新される。
【００２８】
図４は、変換生成手段２２として動作する変換生成プログラムから他の変換生成プログラムの呼び出し処理の流れを示すフローチャートである。各変換生成プログラムは、解析手段２１の解析結果であるタグを処理して変換生成処理を行っていくが、変換生成処理自体は従来の機械翻訳プログラムと変わりないため処理の詳細については省略する。ここでは、変換生成プログラムから他の変換生成プログラムを呼び出す部分に着目して説明する。
【００２９】
各変換生成プログラムは、解析手段２１が生成した中間文書（１）に基づき変換生成を行い、処理結果を中間文書（２）を生成する。変換生成プログラムは中間文書（１）を先頭から走査し、タグを検出すると（Ｓ４０１）、タグ・変換生成対応テーブルを参照して、そのタグが自変換生成プログラムで処理可能なものかどうかを判定する（Ｓ４０２）。自変換生成プログラムで解決できないタグであると、そのタグに関する処理はスキップし、Ｓ４０１のタグの取り出し処理に戻る。
【００３０】
取り出したタグが自変換生成プログラムで処理可能なものであれば、タグの処理を行う（Ｓ４０３）。実際のタグの処理については、図２の本発明に係る実施の形態１における機械翻訳プログラム２０の処理の流れの説明を参照されたい。タグの処理を完了すると、図３で示すタグ・変換生成対応テーブルの該当するタグの未解決フラグをＯＦＦにする（Ｓ４０４）。すべてのタグの処理が完了するまで前述の処理を繰り返し（Ｓ４０５）、すべてのタグの処理が完了すると、図３で示すタグ・変換生成対応テーブルを参照し、未だ未解決フラグがＯＮとなっているものがあるかどうかを判定し（Ｓ４０６）、未解決フラグがＯＮとなっているタグの処理を担当する変換生成プログラムを呼び出す（Ｓ４０７）。
【００３１】
以上のように、解析・変換生成処理を多段階に処理し、後方の処理は、それ以前の処理結果すべてを参照して処理することが可能となるため、より適切な翻訳結果を得ることが可能となる。また、処理を複数の段階に分け、処理した結果を内部インタフェースとせずにＸＭＬ形式の中間文書（１）、中間文書（２）として伝達していくため、１つの複雑な処理で解決する場合に比べて、それぞれの段階の処理が単純化し開発が容易となる。更に、製品として提供された機械翻訳プログラムを利用者の翻訳対象となる原文の特徴に合わせてカストマイズしたり、新規の解析・変換生成処理を追加することがアプリケーションプログラムが作成できるレベルの利用者においても容易に開発することが可能となる。
【００３２】
【発明の効果】
より適切な翻訳結果を出力することが可能となり、かつ解析・変換生成結果を標準的なＸＭＬ形式による中間文書とすることによりプログラム開発工数の削減を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１の全体構成図
【図２】実施の形態１における機械翻訳プログラム処理
【図３】タグ・変換生成対応テーブル
【図４】実施の形態１における変換生成プログラムから他の変換生成プログラムの呼び出し処理
【図５】翻訳対象の原文書例１
【図６】中間文書（１）の例１
【図７】中間文書（１）の例２
【図８】中間文書（２）の例１
【図９】中間文書（２）の例２
【図１０】中間文書（２）の例３
【図１１】中間文書（２）の例４
【図１２】翻訳結果例１
【図１３】翻訳対象の原文書例２
【図１４】中間文書（１）の例３
【図１５】従来の機械翻訳装置例
【符号の説明】
１  入力手段
２  機械翻訳装置
３  記憶装置
４  記憶装置
２０  機械翻訳プログラム
２１  解析手段
２２  変換生成手段
２３  翻訳完成手段
３１  原文書
３２  中間文書（１）
３３  中間文書（２）
４１  辞書
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2004199519.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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