ことばとコンピュータ 2006年度1学期 第13回 本日の内容 • コンピュータで何ができるかを知る – 機械翻訳 2 機械翻訳とは？（1） • Aという言語からBという言語への 「等価」な置き換え 3 機械翻訳とは？（2） • Aという言語からBという言語への 「等価」な置き換え 等価とは？ 4 機械翻訳とは？（3） • Aという言語からBという言語への 「等価」な置き換え 等価性 3タイプ （１） 単語と構造の等価性 ．．．逐語訳的 （２） 意味内容の等価性 ．．．意訳 （３） 効果の等価性 ．．． 高度な意訳や創造的な訳（文学） 5 機械翻訳とは？（4） • Aという言語からBという言語への 「等価」な置き換え 等価性 3タイプ 表層，形式的 （１） 単語と構造の等価性 ．．．逐語訳的 （２） 意味内容の等価性 ．．．意訳 （３） 効果の等価性 ．．． 高度な意訳や創造的な訳（文学） 言葉の対応以上のものが必要 6 機械翻訳とは？（5） （１） 単語と構造の等価性 ．．．逐語訳的 （２） 意味内容の等価性 ．．．意訳 （３） 効果の等価性 ．．． 高度な意訳や創造的な訳（文学） • 現在の機械翻訳は →（１）が基本．（2）へは挑戦．（3）はまだ無理． 7 機械翻訳とは？（6） （１）でも結構役立つ．．．対象を限定すれば． 技術系の文章，科学論文，マニュアル等 がよく対象として選ばれる （1）のレベルでも比較的理解できそうな対象といえる 処理ドメイン（分野）が限られており，語義 の曖昧性も比較的少ない． 8 どうやる機械翻訳（1） • 現在の商用システムのほとんどは 構文トランスファー方式 ○文を単語に切って品詞を決める ○文の構造を決める △文中の単語の意味を決める ×照応詞が何を指しているかを推測する ×文章のトピックを推測する 9 どうやる機械翻訳（2） 10 どうやる機械翻訳（3） ①文を単語に切って品詞を決める（形態素解析） 機械が文書を翻訳する． 機械（名詞）／が（助詞）／文書（名詞）／を（助詞） ／翻訳する（翻訳する：動詞・基本形）／．（句点） 活用変化があればその情報も解析する 例：「翻訳した」→ 「翻訳し（翻訳する：動詞・連用 形」＋「た（た：助動詞・終止形）」 11 どうやる機械翻訳（4） ②文の構造を決める： 規則1 文＝主部＋述部 • 構文構造を解析 規則2 主部＝名詞句＋助詞 – 文法規則に基づき， 文の構造を解析 – 実際のシステムは， 数千から数万の規則 – 文の構造と，各単語 の品詞が決定する 規則3 述部＝動詞句 規則4 名詞句＝名詞 規則5 動詞句＝動詞 規則6 動詞句＝名詞句＋動 詞句 12 どうやる機械翻訳（5） ②構文解析処理： 文 主部 述部 動詞句 名詞句 名詞句 名詞 助詞 名詞 機械 が 文書 助詞 を 動詞句 動詞 翻訳する 13 どうやる機械翻訳（6） ③単語の意味を決める（意味解析処理） – 語の意味を決める（辞書から選ぶ） – 文内の語の意味的関係を決める 翻訳する 動作主 対象物 機械 文書 14 どうやる機械翻訳（7） ③意味解析処理（その他） – 語の意味を決める （辞書から選ぶ） 例：I translate Japanese into English. translate 結局~になる 自動詞 翻訳する 他動詞 移動させる 他動詞 – translateの意味は？ ．．． – translateに格フレーム を用意して，対応する格の意味を定義する 格の形から自動詞，他動詞 – 名詞から意味を推測 15 どうやる機械翻訳（8） ④構文（構造）変換処理：構文transfer – 元言語の構文構造をターゲット言語の構造 に構文変換 翻訳する 動作主 対象 機械 文書 translate subject object computer document 16 どうやる機械翻訳（9） ⑤構文生成処理 解析例： （ここでは単語は基本形） 機械 が 文書 を 翻訳する 名詞 助詞 名詞 助詞 動詞 a computer 冠詞 名詞 単数 translate a document 動詞 冠詞 名詞 現在 単数 17 どうやる機械翻訳（10） ⑥単語の生成（形態素生成処理） ⑤の結果 a computer translate a document 前後のつながり，時制，数などにより単語を変 化させて，訳文を生成する A computer translates a document 18 どうやる機械翻訳（11）補足 ④のその他：構文（構造）変換処理 – 自然な訳文生成のために，主語や目的語を変換 例：The news made me disappointed. 主語 目的語 （無生物主語） 「そのニュースが私をがっかりさせた」 このままだと日本語にはなじまない →人間（me）が主語になるように構文を変換する 「私はそのニュースでがっかりした」 19 どうやる機械翻訳（12）補足 ⑤のその他：構文生成処理 – 変換した構造から語順を決定する 例：修飾語句は日本語では修飾語・非修飾語だが，英語で は語によって語順が変わる • 高価な本→ an expensive book • 歴史の本→ a book on history • 私が買った本→ the book which I bought – （必要ならば）冗長な語を削除する • I have a book in my hand. • 私は私の手に本を持っている．（このままでは冗長） →例：「主語と共通の代名詞を削除する」などする 20 どうやる機械翻訳（13）補足 ⑥のその他：形態素生成処理 – 前後のつながり，時制，数などにより単語を変化 させて，訳文を生成する 日本語：前後のつながりで単語を変化させる 私 が 買う た 本 → 私が買った本 英語：名詞の複数変化，動詞の時制変化，形容詞の 比較級などの処理をする the book which I buy 冠詞 名詞 関係代名詞 代名詞 動詞 単数 目的格 主格 過去 → the book which I bought 21
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