(57)【要約】【課題】  文末に用言が省略されている日本語テキスト文を正しく翻訳する。【解決手段】  本発明は、係り受け解析前の時点で、最終文節の自立語が名詞または、名詞複合語である場合に、主名詞を決定し、用言・助動詞補完テーブルに条件が合うものがある場合に、補完を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳装置における自然言語翻訳方法において、
形態素解析手段が、単語と該単語の品詞や意味属性が格納されている日本語解析辞書を参照して、入力された日本語で記述されたテキスト文を単語分割し、文節構造を生成する形態素解析を行い、形態素解析結果を単語構造バッファに格納する形態素解析ステップと、
用言・助動詞補完手段が、入力されたテキスト文の文末の名詞と助詞に対する条件とそれにより補完する用言と助動詞及び条件部の助詞に対する処理の情報が格納されている用言・助動詞補完テーブルに記憶された補完ルールに従って、前記単語構造バッファに記憶された単語及び文節の情報に対して用言及び助動詞を補完し、条件部の助詞に対する処理を行い、その結果を該単語構造バッファに格納する用言・助動詞補完ステップと、
係り受け解析手段が、前記単語構造バッファに格納されている単語構造に対して、単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係が格納されている係り受け解析辞書を参照して、係り受け関係を決定する係り受け解析ステップと、
意味解析手段が、日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報が格納されている意味解析辞書を参照して、格要素と用言との間の関係を決定する意味解析ステップと、
日本語目的言語変換手段が、日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報が格納されている日本語目的言語対照辞書を参照して、前記意味解析ステップの解析結果における日本語単語に対する目的言語の単語を決定する日本語目的言語変換ステップと、
目的言語生成手段が、目的言語文の生成に必要となる単語の形態素情報が格納されている目的言語生成辞書を参照して、前記目的言語の単語から目的言語文を生成する目的言語生成ステップと、からなることを特徴とする自然言語翻訳方法。
【請求項２】
原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳装置であって、
単語と該単語の品詞や意味属性が記憶された日本語解析辞書と、
日本語文において、用言と助動詞を補完するための条件及び補完される単語の情報と条件部の助詞に対する処理の情報である補完ルールが記憶された用言・助動詞補完テーブルと、
単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係の解析に必要な情報が蓄積された記憶する係り受け解析辞書と、
日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報が記憶された意味解析辞書と、
日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報が記憶された日本語目的言語対照辞書と、
目的言語文生成に必要となる単語の形態素情報が記憶された目的言語生成辞書と、
形態素解析結果である単語と文節の情報を格納する単語構造バッファと、
入力された日本語で記述されたテキスト文を、前記日本語解析辞書を参照して単語分割し、文節構造を生成する形態素解析を行い、形態素解析結果を前記単語構造バッファに格納する形態素解析手段と、
前記用言・助動詞補完テーブルに記憶された補完ルールに従って、前記単語構造バッファに格納されている単語及び文節の情報に対して用言及び助動詞を補完し、条件部の助詞に対する処理を行い、その結果を該単語構造バッファに格納する用言・助動詞補完手段と、
前記単語構造バッファに格納されている単語構造に対して、前記係り受け解析辞書を参照して、係り受け関係を決定する係り受け解析手段と、
前記意味解析辞書を参照して、格要素と用言との間の関係を決定する意味解析手段と、
前記日本語目的言語対照辞書を参照して、前記意味解析手段の解析結果における日本語単語に対する目的言語の単語を決定する日本語目的言語変換手段と、
前記目的言語生成辞書を参照して、前記目的言語の単語から目的言語文を生成する目的言語生成手段と、を有することを特徴とする自然言語翻訳装置。
【請求項３】
原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳プログラムであって、
コンピュータに、
単語と該単語の品詞や意味属性が格納された日本語解析辞書を参照して、入力された日本語で記述されたテキスト文を単語分割し、文節構造を生成する形態素解析を行い、形態素解析結果を単語構造バッファに格納する形態素解析手段と、
入力されたテキスト文の文末の名詞と助詞に対する条件とそれにより補完する用言と助動詞及び条件部の助詞に対する処理の情報が格納された用言・助動詞補完テーブルに記憶された補完ルールに従って、前記単語構造バッファに記憶された単語及び文節の情報に対して用言及び助動詞を補完し、条件部の助詞に対する処理を行い、その結果を前記単語構造バッファに格納する用言・助動詞補完手段と、
前記単語構造バッファに格納されている単語構造に対して、単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係が格納されている係り受け解析辞書を参照して、係り受け関係を決定する係り受け解析手段と、
日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報が格納されている意味解析辞書を参照して、格要素と用言との間の関係を決定する意味解析手段と、
日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報が格納されている日本語目的言語対照辞書を参照して、前記意味解析手段の解析結果における日本語単語に対する目的言語の単語を決定する日本語目的言語変換手段と、
目的言語文の生成に必要となる単語の形態素情報が格納されている目的言語生成辞書を参照して、前記目的言語の単語から目的言語文を生成する目的言語生成手段として機能させることを特徴とする自然言語翻訳プログラム。
【請求項４】
原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
コンピュータに、
単語と該単語の品詞や意味属性が格納された日本語解析辞書を参照して、入力された日本語で記述されたテキスト文を単語分割し、文節構造を生成する形態素解析を行い、形態素解析結果を単語構造バッファに格納する形態素解析手段と、
入力されたテキスト文の文末の名詞と助詞に対する条件とそれにより補完する用言と助動詞及び条件部の助詞に対する処理の情報が格納された用言・助動詞補完テーブルに記憶された補完ルールに従って、前記単語構造バッファに記憶された単語及び文節の情報に対して用言及び助動詞を補完し、条件部の助詞に対する処理を行い、その結果を前記単語構造バッファに格納する用言・助動詞補完手段と、
前記単語構造バッファに格納されている単語構造に対して、単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係が格納されている係り受け解析辞書を参照して、係り受け関係を決定する係り受け解析手段と、
日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報が格納されている意味解析辞書を参照して、格要素と用言との間の関係を決定する意味解析手段と、
日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報が格納されている日本語目的言語対照辞書を参照して、前記意味解析手段の解析結果における日本語単語に対する目的言語の単語を決定する日本語目的言語変換手段と、
目的言語文の生成に必要となる単語の形態素情報が格納されている目的言語生成辞書を参照して、前記目的言語の単語から目的言語文を生成する目的言語生成手段として機能させるプログラムを格納したことを特徴とする自然言語翻訳プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語翻訳方法及び装置及びプログラム及び自然言語翻訳プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に係り、特に、原言語で記述されたテキスト文を目的言語に翻訳する機械翻訳システムにおいて、原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳方法及び装置及びプログラム及び自然言語翻訳プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的な自然言語翻訳装置は、その入力として主語や目的語といった必須となる格要素及び用言があるテキスト文を対象としている。一方、新聞記事の見出しなどは、動詞などの用言が文末になく、文の形をしていない。これらの翻訳装置を使って、新聞記事の見出し文を翻訳すると、箇条書きの名詞句のように翻訳することはできるが、記事見出しの意味をより正確に伝えるためには、文の形の方が翻訳できる。
【０００３】
従来の自然言語翻訳システムで、用言が省略されているときに用言を補完する手段として、単語を分割し、文節毎にまとめ上げる形態素解析処理、文節間の係り受け関係を決定する係り受け解析処理の結果を使って、用言を補完する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、１つの用言に係る格要素の候補の繰り返される助詞に着目して文中に用言を補完するという技術もある。例えば、「Ｘ社は、新社屋の２階に応接室を、３階に会議室を設置する。」という文において、「〜に」と「〜を」の繰り返される助詞に着目して「設置し、」という用言を補完するものである。
【特許文献１】特許第２７７０５５５号「自然言語解析システム」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、これらの技術は、形態素解析処理、係り受け解析処理の後で用言を補完する処理を実行している。そのため、係り受け解析による多義が生成されているため、その各々に対して用言の補完処理を行うため、処理が重くなるという問題がある。
【０００６】
また、助詞の繰り返しと用言の関係に着目して用言の補完を行う技術においては、補完されるべき用言が文中に存在していることが条件となっている。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、新聞記事の見出し文のように文末に用言が省略されている日本語テキスト文を正しく翻訳するための自然言語翻訳方法及び装置及びプログラム及び自然言語翻訳プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【０００９】
本発明は、原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳方法において、
形態素解析手段が、単語と該単語の品詞や意味属性が格納された日本語解析辞書を参照して、入力された日本語で記述されたテキスト文を単語分割し、文節構造を生成する形態素解析を行い、形態素解析結果を単語構造バッファに格納する形態素解析ステップ（ステップ１）と、
用言・助動詞補完手段が、入力されたテキスト文の文末の名詞と助詞に対する条件とそれにより補完する用言と助動詞及び条件部の助詞に対する処理の情報が格納された用言・助動詞補完テーブルに記憶された補完ルールに従って、単語構造バッファに記憶された単語及び文節の情報に対して用言及び助動詞を補完し、条件部の助詞に対する処理を行い、その結果を単語構造バッファに格納する用言・助動詞補完ステップ（ステップ２）と、
係り受け解析手段が、単語構造バッファに格納されている単語構造に対して、単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係が格納されている係り受け解析辞書を参照して、係り受け関係を決定する係り受け解析ステップ（ステップ３）と、
意味解析手段が、日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報が格納されている意味解析辞書を参照して、格要素と用言との間の関係を決定する意味解析ステップ（ステップ４）と、
日本語目的言語変換手段が、日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報が格納されている日本語目的言語対照辞書を参照して、意味解析ステップの解析結果における日本語単語に対する目的言語の単語を決定する日本語目的言語変換ステップ（ステップ５）と、
目的言語生成手段が、目的言語文の生成に必要となる単語の形態素情報が格納されている目的言語生成辞書を参照して、目的言語の単語から目的言語文を生成する目的言語生成ステップ（ステップ６）と、からなる。
【００１０】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００１１】
本発明は、原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳装置であって、
単語と該単語の品詞や意味属性が記憶された日本語解析辞書１１と、
日本語文において、用言と助動詞を補完するための条件及び補完される単語の情報と条件部の助詞に対する処理の情報である補完ルールが記憶された用言・助動詞補完テーブル１２と、
単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係の解析に必要な情報が記憶された係り受け解析辞書１３と、
日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報が記憶された意味解析辞書１４と、
日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報が記憶された日本語目的言語対照辞書１５と、
目的言語文生成に必要となる単語の形態素情報が記憶された目的言語生成辞書１６と、
形態素解析結果である単語と文節の情報を格納する単語構造バッファ４と、
入力された日本語で記述されたテキスト文を、日本語解析辞書１１を参照して単語分割し、文節構造を生成する形態素解析を行い、形態素解析結果を単語構造バッファ４に格納する形態素解析手段３と、
用言・助動詞補完テーブル１２に記憶された補完ルールに従って、単語構造バッファに記憶された単語及び文節の情報に対して用言及び助動詞を補完し、条件部の助詞に対する処理を行い、その結果を単語構造バッファ４に格納する用言・助動詞補完手段５と、
単語構造バッファに格納されている単語構造に対して、係り受け解析辞書１３を参照して、係り受け関係を決定する係り受け解析手段６と、
意味解析辞書１４を参照して、格要素と用言との間の関係を決定する意味解析手段と、
日本語目的言語対照辞書１５を参照して、意味解析手段７の解析結果における日本語単語に対する目的言語の単語を決定する日本語目的言語変換手段８と、
目的言語生成辞書１６を参照して、目的言語の単語から目的言語文を生成する目的言語生成手段９と、を有する。
【００１２】
本発明は、原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳プログラムであって、
コンピュータに、
単語と該単語の品詞や意味属性が格納された日本語解析辞書を参照して、入力された日本語で記述されたテキスト文を単語分割し、文節構造を生成する形態素解析を行い、形態素解析結果を単語構造バッファに格納する形態素解析手段と、
入力されたテキスト文の文末の名詞と助詞に対する条件とそれにより補完する用言と助動詞及び条件部の助詞に対する処理の情報が格納された用言・助動詞補完テーブルに記憶された補完ルールに従って、単語構造バッファに記憶された単語及び文節の情報に対して用言及び助動詞を補完し、条件部の助詞に対する処理を行い、その結果を単語構造バッファに格納する用言・助動詞補完手段と、
単語構造バッファに格納されている単語構造に対して、単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係が格納されている係り受け解析辞書を参照して、係り受け関係を決定する係り受け解析手段と、
日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報が格納されている意味解析辞書を参照して、格要素と用言との間の関係を決定する意味解析手段と、
日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報が格納されている日本語目的言語対照辞書を参照して、意味解析手段の解析結果における日本語単語に対する目的言語の単語を決定する日本語目的言語変換手段と、
目的言語文の生成に必要となる単語の形態素情報が格納されている目的言語生成辞書を参照して、目的言語の単語から目的言語文を生成する目的言語生成手段として機能させる。
【００１３】
本発明は、原言語文を書き替えて翻訳を行う自然言語翻訳プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
コンピュータに、
単語と該単語の品詞や意味属性が格納された日本語解析辞書を参照して、入力された日本語で記述されたテキスト文を単語分割し、文節構造を生成する形態素解析を行い、形態素解析結果を単語構造バッファに格納する形態素解析手段と、
入力されたテキスト文の文末の名詞と助詞に対する条件とそれにより補完する用言と助動詞及び条件部の助詞に対する処理の情報が格納された用言・助動詞補完テーブルに記憶された補完ルールに従って、単語構造バッファに記憶された単語及び文節の情報に対して用言及び助動詞を補完し、条件部の助詞に対する処理を行い、その結果を単語構造バッファに格納する用言・助動詞補完手段と、
単語構造バッファに格納されている単語構造に対して、単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係が格納されている係り受け解析辞書を参照して、係り受け関係を決定する係り受け解析手段と、
日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報が格納されている意味解析辞書を参照して、格要素と用言との間の関係を決定する意味解析手段と、
日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報が格納されている日本語目的言語対照辞書を参照して、意味解析手段の解析結果における日本語単語に対する目的言語の単語を決定する日本語目的言語変換手段と、
目的言語文の生成に必要となる単語の形態素情報が格納されている目的言語生成辞書を参照して、目的言語の単語から目的言語文を生成する目的言語生成手段として機能させるプログラムを格納する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、上記のように、用言や助動詞を補完することにより、原文（日本語文）の意味が明確になる。また、文の意味が明確になることにより、解析により生成される多義が減少する。さらに、係り受け解析前の早い段階で用言や助動詞を補完するので、少ない解析多義に対して適用できる利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１６】
図３は、本発明の一実施の形態における自然言語翻訳装置の構成を示す。
【００１７】
同図に示す自然言語翻訳装置は、入力部１、プロセッサ２、記憶部１０、出力部１８から構成される。
【００１８】
入力部１は、例えば、キーボードやファイル読み取り装置により構成され、翻訳対象となるテキスト文を入力するために使用する。
【００１９】
記憶部１０は、日本語解析辞書１１、用言・助動詞補完テーブル１２、係り受け解析辞書１３、意味解析辞書１４、日本語目的言語対照辞書１５、目的言語生成辞書１６、意味属性体系辞書１７とを有する。
【００２０】
日本語解析辞書１１は、日本語の形態素解析に使用する辞書であり、単語と当該単語の品詞や意味属性などの情報を記憶する。
【００２１】
用言・助動詞補完テーブル１２は、日本語文において、用言と助動詞を補完するための条件及び補完される単語の情報と条件部の助詞に対する処理の情報である補完ルールを記憶する。
【００２２】
係り受け解析辞書１３は、単語分割された日本語文の文節間の係り受け関係に解析に必要な情報を記憶する。
【００２３】
意味解析辞書１４は、日本語文における用言と格要素の間の関係を制約する情報と対応する目的言語文の用言と格要素の関係の情報を記憶する。
【００２４】
日本語目的言語対照辞書１５は、日本語と目的言語の単語の対訳や訳語選択に必要となる情報を記憶する。
【００２５】
目的言語生成辞書１６は、目的言語文の生成に必要となる単語の形態素情報を記憶する。
【００２６】
意味属性体系辞書１７は、日本語文の形態素解析、係り受け解析、意味解析、用言・助動詞の補完、日本語と目的言語の単語対訳の選択、目的言語文の生成に必要となる意味属性情報を記憶する。
【００２７】
プロセッサ２は、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ等のコンピュータとして一般的な構成を備えており、上記ＲＯＭに記録された自然言語翻訳プログラムにより指定される処理手順に従って翻訳処理を実行する。この翻訳処理のためにプロセッサ２は、形態素解析部３、単語構造バッファ４、用言・助動詞補完部５、係り受け解析部６、意味解析部７、日本語目的言語変換部８及び目的言語生成部９とを備えている。
【００２８】
形態素解析部３は、日本語で記述されたテキスト文を、上記の日本語解析辞書１１に格納された情報に基づいて、単語分割を行い、各単語に品詞や意味属性に関する情報や後段の処理で必要となる情報を付与すると共に、文節構造にまとめ上げ、単語構造バッファ４に記録する。
【００２９】
単語構造バッファ４は、形態素解析された結果である単語と文節の情報を保持している。
【００３０】
用言・助動詞補完部５は、単語構造バッファ４に記憶された単語及び文節の情報に対して、用言・助動詞補完テーブル１２に記憶された情報を使って書き替えを行い、その結果を再度単語構造バッファ４に記録する。
【００３１】
係り受け解析部６は、単語構造バッファ４に記録された単語及び文節の情報を使い、係り受け解析辞書１３に格納された情報に基づいて文節間の係り受けに関する情報を付与する。
【００３２】
意味解析部７は、上記係り受け解析の結果に対して、意味解析辞書１４に格納された情報に基づいて用言と格要素の間の関係を決定するとともに、対応する目的言語文における用言と格要素の間の関係を付与する。
【００３３】
日本語目的言語変換部８は、上記意味解析の結果に対して、日本語目的言語対照辞書１５に格納された情報に基づいて日本語文の単語に対応する目的言語文の単語を決定する。
【００３４】
目的言語生成部９は、上記日本語目的言語変換の結果に対して、目的言語生成辞書１６に格納された情報に基づいて目的言語文を生成する。
【００３５】
出力部１８は、例えば、ディスプレイとかプリンタとかファイル書き込み装置により構成され、上記プロセッサ２の制御の下に、上記目的言語文生成部９により生成された目的言語文等の表示または印刷または書き込みを行う。
【００３６】
プロセッサ２の動作の処理を説明する。
【００３７】
形態素解析部３は、日本語で記述されたテキスト文を、上記日本語解析辞書１１に格納された情報に基づいて単語分割を行い、各単語に品詞や意味属性に関する情報や後段の処理で必要となる情報を付与すると共に、文節構造にまとめ上げ、単語構造バッファ４に記録する。
【００３８】
ここで解析された結果は、文節＜１＞〜文節＜ｎ＞で構成される。また、各文節＜ｉ＞は、単語＜ｉ１＞から単語＜ｉｍ＞で構成される。ここで、ｉ＝１，…，ｎである。単語＜ｉｊ＞は、“一般名詞”、“固有名詞”、“サ変名詞”、“接頭辞”、“接尾辞”、“動詞”、“助動詞”、“格助詞”、“文末記号”などである。ここで、ｊ＝１，…，ｍである。
【００３９】
単語の品詞については、例えば、「横尾他、“日英機械翻訳のための単語辞書”、電子情報通信学会、言語理解とコミュニケーション研究会、ＮＬＣ−９７，ｐｐ．３７−４４（１９９７．７）」を参照することができる。
【００４０】
図４は、本発明の一実施の形態における単語構造バッファの一例を示す。
【００４１】
用言・助動詞補完部５は、単語構造バッファ４に記憶された単語及び文節の情報に対して、用言・助動詞補完テーブル１２に記憶された情報を使って書き替えを行い、その結果を再度単語構造バッファ４に記録する。
【００４２】
用言・助動詞補完部５の動作を説明する。
【００４３】
図５は、本発明の一実施の形態における用言・助動詞補完部の動作のフローチャートである。
【００４４】
用言・助動詞補完部５では、図５に示すように、まず、単語構造バッファ４に格納された文節のうち、最終文節について自立部と付属部を抽出する（ステップ５０１）。
【００４５】
ここで、自立部とは、文節を構成する単語のうち、“名詞”、“動詞”、“形容詞”、“接辞”など自立語で構成される部分である。付属部とは、“助動詞”、“助詞”のような付属語で構成される部分である。読点「、」や文末記号「。」なども付属部の一部と見做す。文節には必ず自立部が存在するが、付属部はない場合もある。付属部がある場合、文節内において、必ず、自立部、付属部の順番になる。
【００４６】
次に、上記で抽出した最終文節の自立部が単一名詞、または、名詞複合語であるかを判定する（ステップ５０２）。最終文節の自立部が単一名詞、または、名詞複合語でもない場合は、本処理の対象外であり、単語構造バッファ４の内容を何も書き替えることなく本処理を終了する。
【００４７】
ここで、最終文節の自立部が単一名詞、または、名詞複合語であるかの判定は、以下により行う。
【００４８】
まず、最終文節の自立部が１つの単語で構成されていて、かつ、その単語が“名詞”である場合は、単一名詞であるという条件を満たす。次に、最終文節の自立部が複数の単語で構成されている場合、複数の単語の品詞が全て“接頭辞”、“名詞”、“接尾辞”である場合は、名詞複合語であるという条件を満たす。これら以外の場合は、単一名詞、または、名詞複合語であるという条件を満たさない。
【００４９】
次に、最終文節の自立部の主名詞を決定する（ステップ５０３）。主名詞とは、自立部の意味を代表する単語である。単一名詞である場合は、それが主名詞となる。名詞複合語の場合は、以下により主名詞を決定する。名詞複合語の後方から単語を１つずつ取り出していく。その単語が名詞である場合は、それが主名詞となる。その単語が接尾辞である場合、「人」「年」などの“助数詞型接尾辞”、「山」「駅」などの“固有名詞承接型接尾辞”、「性」「式」などの“連体詞型接尾辞”のように名詞的な意味を持つ接尾辞である場合に、それが、主名詞となる。なお、名詞複合語には最低１つの名詞が含まれているので、主名詞がないということはあり得ない。
【００５０】
次に、用言・助動詞補完テーブル１２に主名詞と助詞の条件がマッチする補完ルールがあるかどうかを判定する（ステップ５０４）。用言・助動詞補完テーブル１２の条件部６０１に記述された条件と主名詞及び助詞とのマッチングは、用言・助動詞補完テーブル１２に対して、補完ルールの先頭から順番に行ってもよいし、インデックスを使うなどして別の方法によっても構わない。上記マッチングにより条件がマッチする補完ルールがなかった場合は、単語構造バッファ４の内容を何も書き替えることなく本処理を終了する。
【００５１】
図６は、本発明の一実施の形態における用言・助動詞補完テーブルの構成を示す。
【００５２】
条件部６０１と主名詞及び助詞のマッチングは以下のようにして行う。条件部６０１には、主名詞の表記と品詞と意味属性の条件及び助詞の表記と品詞の条件が記述してある。
【００５３】
まず、主名詞のマッチングについて述べる。条件部６０１に記述された主名詞の表記と品詞と意味属性の各々が主名詞の表記と品詞と意味属性と全て合致したときにマッチングが成功する。但し、条件部６０１に「＊」が記述されているときは、その条件については考慮しなくて良いということを示す。
【００５４】
表記が合致するとは、完全に一致することである。但し、条件部６０１の主名詞の表記の条件として複数の表記が記述されているときは、そのいずれかと主名詞の表記が一致すればよい。
【００５５】
品詞が合致するとは、品詞名が一致することである。但し、条件部６０１の主名詞の品詞の条件として複数の品詞が記述されているときは、そのいずれかと主名詞の品詞が一致すればよい。また、品詞の条件として“名詞”と記述されているときは、主名詞の品詞は、“一般名詞”、“サ変名詞”などであっても構わない。品詞の包含関係については、例えば、前述の「横尾他、“日英機械翻訳のための単語辞書”、電子情報通信学会、言語理解とコミュニケーション研究会、ＮＬＣ−９７，ｐｐ．３７−４４（１９９７．７）」に記述された情報を利用することもできる。
【００５６】
意味属性が合致するとは、条件部６０１の主名詞の意味属性条件に記述された意味属性が主名詞の意味属性と一致するか、主名詞の意味属性を包含していればよい。但し、条件部６０１の主名詞の意味属性の条件として複数の意味属性が記述されているときは、そのいずれかと主名詞の意味属性が一致するか、そのいずれかに包含されていればよい。また、主名詞の意味属性が複数ある場合は、そのいずれかについて上記の一致か包含関係が成立すればよい。さらに、条件部６０１の主名詞の意味属性の条件として複数の意味属性が記述され、かつ、主名詞の意味属性が複数ある場合は、いずれかの組み合わせについて上記の一致か包含関係が成立すればよい。
【００５７】
なお、上記において、ある意味属性αが別の意味属性βを包含しているとは、名詞の意味属性体系辞書を示す図７において、意味属性αを頂点とする部分木の中に意味属性βが含まれていることをいう。また、図７では、一部の意味属性の関係のみを例として記述しており、破線で示された部分は途中を省略してある。
【００５８】
意味属性については、例えば、「宮崎他、“日英機械翻訳のための意味属性体系”、電子情報通信学会、言語理解とコミュニケーション研究会、ＮＬＣ−９７，ｐｐ．２９−３６（１９９７．７）」を参照することができる。
【００５９】
次に、助詞のマッチングについて述べる。条件部６０１に記述された助詞の表記と品詞の各々が助詞の表記と品詞とすべて合致したときにマッチングが成功する。但し、条件部６０１に「＊」が記述されているときは、その条件については考慮しなくて良いということを示す。また、条件部６０１の助詞の表記の条件として「×」が記述されているときは、付属部があってはならないということをマッチング成功の条件とする。
【００６０】
表記が合致するとは、完全に一致することである。但し、条件部６０１の助詞の表記の条件として複数の表記が記述されているときは、そのいずれかと助詞の表記が一致すればよい。
【００６１】
品詞が合致するとは、品詞名が一致することである。但し、条件部６０１の助詞の品詞の条件として複数の品詞が記述されているときは、そのいずれかと助詞の品詞が一致すればよい。また、品詞の条件として、“助詞”と記述されているときは、助詞の品詞は、“格助詞”、“終助詞”などであっても構わない。品詞の包含関係については、例えば、前述の「横尾他、“日英機械翻訳のための単語辞書”、電子情報通信学会、言語理解とコミュニケーション研究会、ＮＬＣ−９７，ｐｐ．３７−４４（１９９７．７）」に記述された情報を利用することもできる。
【００６２】
以上の判定により、条件がマッチする補完ルールがあった場合は、書き替え部の内容に従って単語構造バッファ４の内容を書き替える（ステップ５０５）。
【００６３】
なお、書き替え部に記述してある「その他の情報」とは、後段の処理で必要とされる情報であって、ここでは特に規定しない。
【００６４】
図８、図９は、本発明の一実施の形態における書き替え処理のフローチャートである。
【００６５】
同図に示す処理は、図５における書き替え処理（ステップ５０５）の処理の詳細を示すものである。
【００６６】
まず、書き替え部６０２の補完する単語として「×」が記述されている場合（ステップ８０１）は、補完の処理を行わずにステップ８１２の処理に移行する。
【００６７】
補完する単語が記述されている場合は、まず、書き替え部６０２の補完する単語として“助詞”がある場合（ステップ８０２）は、その助詞の表記と品詞とその他の情報を持つ単語を条件となった最終文節の付属部の先頭に追加する（ステップ８０３）。
【００６８】
次に、書き替え部６０２の補完する単語として表記「する」があるか否かを判定する（ステップ８０４）。ない場合は、ステップ８０８の処理に移行する。
【００６９】
ある場合は、サ変名詞である最終単語の主名詞の表記に「する」を追加してサ変動詞とする（ステップ８０５）。
【００７０】
次に、引き続いて書き替え部６０２の補完する単語として、“助動詞”があるか否かを判定する（ステップ８０６）。ある場合は、単語構造バッファ４の最終文節の付属部の後方に、その助動詞の表記と品詞とその他の情報を持つ単語を追加する（ステップ８０７）。なお、補完する助動詞は、複数単語がある場合もある。
【００７１】
これらの書き替え処理の後、ステップ８１２に移行する。
【００７２】
書き替え部６０２の補完する単語として表記「する」がないと判定した場合（ステップ８０４）、書き替え部６０２の補完する単語として“動詞”、“形容詞”、“形容動詞”などの用言があるか否かを判定する（ステップ８０８）。ない場合はステップ８１２の処理に移行する。
【００７３】
ある場合は、単語構造バッファ４に文書構造を追加し、書き替え部６０２の補完する単語に記述された用言の表記と品詞とその他の情報を持つ単語を自立語として追加する（ステップ８０９）。
【００７４】
次に、引き続いて書き替え部６０２の補完する単語として、“助動詞”があるか否かを判定する（ステップ８１０）。ある場合は、単語構造バッファ４に追加した文節構造の付属部として、その助動詞の表記と品詞とその他の情報を持つ単語を追加する（ステップ８１１）。なお、補完する助動詞は、複数単語がある場合もある。
【００７５】
これらの書き替え処理の後、ステップ８１２の処理に移行する。
【００７６】
そして、書き替え部６０２の条件部助詞削除の内容を判定する（ステップ８１２）。条件部助詞削除に「する」と記述されているときは、条件部６０１でマッチングに用いた助詞を単語構造バッファ４の最終文節の付属部から削除する（ステップ８１３）。なお、条件部６０１において助詞があってはならないとなっている場合は、条件部助詞削除の欄は空欄となっている。
【００７７】
なお、書き替える前の単語構造バッファ４の最終単語として文末記号「。」があった場合は、まず、その文末記号を取り除き、書き替え処理を実行した後、単語構造バッファ４の最後の文節の付属部の最終単語として文末記号「。」を戻す。
【００７８】
プロセッサ２の以降の処理について述べる。
【００７９】
係り受け解析部６は、単語構造バッファ４に記録されている文節について、係り先の文節と、文節間の関係として“格関係”、“並列関係”、“連体修飾関係”などの係り受け属性を決定する。
【００８０】
意味解析部７は、上記係り受け解析部６の結果に対して、意味解析辞書１４に格納された情報に基づいて用言と格要素の間の関係を決定すると共に、対応する目的言語文における用言と格要素の間の関係を付与する。
【００８１】
日本語目的言語変換部８は、上記意味解析部７の結果に対して、日本語目的言語対照辞書１５に格納された情報に基づいて、日本語文の単語に対応する目的言語文の単語を決定する。
【００８２】
目的言語生成部９は、上記日本語目的言語変換部８の結果に対して、目的言語生成辞書１６に格納された情報に基づいて目的言語文を生成する。
【００８３】
以下に、目的言語として英語を採った場合の動作例について例文を用いて示す。なお、以下の説明において、“│”は単語境界を、“‖”は文節境界を表す。
【００８４】
第１の例として、「杉山快勝、準決勝へ」が入力されたとして説明する。
【００８５】
この文に対して形態素解析部３を実行すると、
「杉山│快勝│、‖準決勝│へ」
となり、その結果を単語構造バッファ４に記録する。図１０にその情報を示す。
【００８６】
続いて、用言・助動詞補完部５が図５の処理フローに従って動作する。
【００８７】
まず、ステップ５０１において、最終文節の自立部と付属部を抽出する。この例では、図１０から最終文節の自立部は、「準決勝」の１単語であり、付属部は「へ」の１単語である。
【００８８】
次に、ステップ５０２において、最終文節の自立部が単一名詞、または、名詞複合語であるかの判定を行う。この例では、最終文節の自立部は「準決勝」の１単語であり、それが名詞であることが判定されるので、次へ進む。
【００８９】
次に、ステップ５０３において、主名詞を決定する。この例では、最終文節の自立部は「準決勝」の１単語であるので、「準決勝」が主名詞となる。
【００９０】
次に、ステップ５０４において、用言・助動詞補完テーブル１２に主名詞と助詞の条件がマッチする補完ルールがあるかどうかを判定する。この例では、図６に示す用言・助動詞補完テーブル１２の例において、番号１１の補完ルールと条件がマッチする。これは、条件部６０１の主名詞の表記の条件が無条件であり、かつ、条件部６０１の主名詞の品詞“一般名詞”が主名詞の品詞“一般名詞”と一致し、かつ、条件部６０１の主名詞の意味属性『競争』が主名詞の意味属性の１つである『競争』と一致し、かつ、条件部６０１の助詞の表記「へ」が付属部の助詞の表記「へ」と一致し、かつ、条件部６０１の助詞の品詞“格助詞”が付属部の助詞の品詞“格助詞”と一致するからである。
【００９１】
マッチする補完ルールが見つかったので、ステップ５０５において書き替え部６０２の情報に従って書き替え処理を行う。具体的には、図８，図９に示した処理の流れに従って行う。
【００９２】
補完する単語として、「×」ではなく、“助詞”もなく、「する」という表記もなく、「進出する」という用言がある。これは、ステップ８０８の判定の条件を満たす。よって、単語構造バッファ４の最終文節の後方に文節構造を追加し、書き替え部６０２に記述された単語の表記「進出する」と品詞“サ変動詞”とその他の情報を持つ単語を自立語として追加する（ステップ８０９）。
【００９３】
補完する単語として“助動詞”はないので、ステップ８１２の処理に移行する。
【００９４】
条件部助詞削除には「しない」と記述されているので、助詞「へ」は削除せずにそのまま残しておく。
【００９５】
用言・助動詞補完部５の処理が終了した段階での単語構造バッファ４の情報を図１１に示す。
【００９６】
以下、係り受け解析部６、意味解析部７、日本語目的言語変換部８、目的言語生成部９の処理を行い、最終的な目的言語文として
“Sugiyama won an overwhelming victory and advanced to the semifinals.”
を得て、それを出力部１８から出力する。
【００９７】
第２の例として、「ベッカム、移籍か」が入力されとして説明する。
【００９８】
この文に対して形態素解析部３を実行すると、
「ベッカム│、‖移籍│か」
となり、その結果を単語構造バッファ４に記録する。図１２にその情報を示す。
【００９９】
続いて、用言・助動詞補完部５が図５の処理フローに従って動作する。
【０１００】
まず、ステップ５０１において、最終文節の自立部と付属部を抽出する。この例では、図１２から最終文節の自立部は「移籍」の１単語であり、付属部は、「か」の１単語である。
【０１０１】
次に、ステップ５０２において、最終文節の自立部が単一名詞、または、名詞複合語であるかの判定を行う。この例では、図１２から最終文節の自立部は「移籍」の１単語であり、それが、“サ変名詞”という名詞であることが判定されるので、次へ進む。
【０１０２】
次に、ステップ５０３において、主名詞を決定する。この例では、最終文節の自立部は「移籍」の１単語であるので、「移籍」が主名詞となる。
【０１０３】
次に、ステップ５０４において、用言・助動詞補完テーブル１２に主名詞と助詞の条件がマッチする補完ルールがあるかどうかを判定する。この例では、図６に示す用言・助動詞補完テーブル１２の例において、番号２２の補完ルールと条件がマッチする。これは、条件部６０１の主名詞の表記の条件が無条件であり、かつ、条件部６０１の主名詞の品詞“サ変名詞”が主名詞の品詞“サ変名詞”と一致し、かつ、条件部６０１の主名詞の意味属性『行為』が主名詞の意味属性である『入籍』、『転任』を包含しており、かつ、条件部６０１の助詞の表記「か」が付属部の助詞の表記「か」と一致し、かつ、条件部６０１の助詞の品詞“終助詞”が付属部の助詞の品詞“終助詞”と一致するからである。
【０１０４】
マッチする補完ルールが見つかったので、ステップ５０５において書き替え部６０２の情報に従って書き替え処理を行う。具体的には、図８、図９に示した処理の流れに従って行う。
【０１０５】
補完する単語として、「×」はなく、“助詞”もなく、「する」という表記がある。これは、ステップ８０４の判定の条件を満たす。よって、単語構造バッファ４の最終文節の自立部の主名詞「移籍」を「移籍する」という“サ変動詞”にする（ステップ８０５）。その他の情報があれば、付け加える。
【０１０６】
さらに、補完する単語として“助動詞”「かもしれない」があるので（ステップ８０６）、最終文節の付属部として「かもしれない」という助動詞を追加する（ステップ８０７）。そして、ステップ８１２の処理へ移行する。
【０１０７】
条件部助詞削除には「する」記述されているので、マッチング条件となった終助詞「か」を削除する（ステップ８１３）。
【０１０８】
用言・助動詞補完部５の処理が終了した段階での単語構造バッファ４の情報を図１３に示す。
【０１０９】
以下、係り受け解析部６、意味解析部７、日本語目的言語変換部８、目的言語生成部９の処理を行い、最終的な目的言語文として、
“Beckham will move to another club.”
を得て、それを出力部１８から出力する。
【０１１０】
上記の実施の形態では、ＲＯＭに組み込まれた自然言語翻訳プログラムをＣＰＵが実行することで翻訳処理を行うように説明したが、上記自然言語翻訳プログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体から読み込んだり、ネットワーク上のサイトから通信回線を介してダウンロードしてインストールするようにしてもよい。
【０１１１】
また、上記の実施の形態では、翻訳の対象となるテキスト文をキーボードまたは、ファイルから入力するように説明したが、テキスト文を引数とし、本実施の形態をサブルーチンまたは、関数のように呼び出したり、ネットワークを経由してテキスト文を受け渡すようにしてもよい。
【０１１２】
また、同様に、上記の実施の形態では、翻訳の結果をディスプレイに表示したり、プリンタで印刷したり、ファイルに書き込んだりするように説明したが、サブルーチンまたは、関数の実行結果として翻訳結果を受け取ったり、ネットワークを経由して翻訳結果を引き渡すようにしてもよい。
【０１１３】
その他、自然言語翻訳装置の種類とその構成、辞書の種類とその構成、形態素解析処理、係り受け解析処理、意味解析処理、日本語目的言語変換処理、目的言語生成処理の方法や制御手順とその内容についても、この発明の主旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【０１１４】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
本発明は、新聞の見出し文のように文末に用言が省略されたテキスト文を翻訳するような自然言語翻訳技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における自然言語翻訳装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における単語構造バッファの例である。
【図５】本発明の一実施の形態における用言・助動詞補完部の動作のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態における用言・助動詞補完テーブルの構成図である。
【図７】本発明の一実施の形態における名詞の意味属性体系辞書の例である。
【図８】本発明の一実施の形態における用言・助動詞補完部での書き替え処理のフローチャート（その１）である。
【図９】本発明の一実施の形態における用言・助動詞補完部での書き替え処理のフローチャート（その２）である。
【図１０】本発明の一実施の形態における第１の例文に対する形態素解析部の処理後の単語構造バッファの例である。
【図１１】本発明の一実施の形態における第１の例文に対する用言・助動詞補完部の処理後の単語構造バッファの例である。
【図１２】本発明の一実施の形態における第２の例文に対する形態素解析部の処理後の単語構造バッファの例である。
【図１３】本発明の一実施の形態における第２の例文に対する用言・助動詞補完部の処理後の単語構造バッファの例である。
【符号の説明】
【０１１７】
１  入力部
２  プロセッサ
３  形態素解析手段、形態素解析部
４  単語構造バッファ
５  用言・助動詞補完手段、用言・助動詞補完部
６  係り受け解析手段、係り受け解析部
７  意味解析手段、意味解析部
８  日本語目的言語変換手段、日本語目的言語変換部
９  目的言語生成手段、目的言語生成部
１０  記憶部
１１  日本語解析辞書
１２  用言・助動詞補完テーブル
１３  係り受け解析辞書
１４  意味解析辞書
１５  日本語目的言語対照辞書
１６  目的言語生成辞書
１７  意味属性体系辞書
１８  出力部
６０１  条件部
６０２  書き替え部
【図１】
2005149305.tif 000003
【図２】
2005149305.tif 000004
【図３】
2005149305.tif 000005
【図４】
2005149305.tif 000006
【図５】
2005149305.tif 000007
【図６】
2005149305.tif 000008
【図７】
2005149305.tif 000009
【図８】
2005149305.tif 000010
【図９】
2005149305.tif 000011
【図１０】
2005149305.tif 000012
【図１１】
2005149305.tif 000013
【図１２】
2005149305.tif 000014
【図１３】
2005149305.tif 000015