【課題】 翻訳作業を効率的に進めることができ、迅速で、信頼性の高い翻訳支援を行うことができる翻訳装置、翻訳支援プログラム及び翻訳プログラムを提供する。
【解決手段】 第１言語での入力文に基づいて、第１言語の例文とその例文の第２言語による翻訳文を対訳例文として検索し翻訳支援を行う翻訳支援装置であって、入力文を受付ける入力文受付部と、受付けられた例文の部分列を作成する部分列作成部と、例文の部分列を用いて第１言語と第２言語の対訳例文を検索する対訳例文検索部と、対訳例文と該対訳例文に係る例文の部分列とに基づいて、検索された前記対訳例文の評価を行い評価値を付与する評価値付与部と、評価値に基づいて、対訳例文から所定の対訳例文をフレーズ候補として抽出するフレーズ候補抽出部と、フレーズ候補から所定のフレーズを選択するフレーズ候補整理部と、フレーズ候補が付加された前記入力文を表示するフレーズ候補付き入力文表示部とを備える。
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【課題】構文の依存関係のツリーレットを使用する機械翻訳システムを提供すること。
【解決手段】本発明の一実施形態では、デコーダが、原言語入力として依存関係ツリーを受け取り、統計モデルのセットにアクセスし、統計モデルのセットから、対数線形のフレームワークで組み合わせられた出力が生成される。デコーダは、ツリーレット翻訳対のテーブルにもアクセスし、原言語の依存関係ツリー、ツリーレット翻訳対テーブルへのアクセス、および統計モデルの適用に基づいて、目標言語の依存関係ツリーを返す。 （もっと読む）

【課題】 システムに過大な負荷をかけることなく適切な照応解析が可能な照応解析システムを提供する。
【解決手段】 照応解析システム２は、入力テキストを照応解析に適した形式に変換する照応解析前処理部１２と、形式が変換された入力テキストから照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補とを検出する照応解析対象検出部１３と、照応詞と該照応詞に対する複数の先行詞候補との照応関係を解析する先行詞同定部１４と、照応関係の度合いを外部リソース５０に問い合わせる照応解析検査部１８と、照応関係の度合いに基づいて、照応関係を調整する照応調整部１９とを有し、先行詞同定部１４は、調整後の照応関係に基づいて、複数の先行詞候補の中から先行詞を同定する。 （もっと読む）

規則の諸部分としてツリーおよび／または部分ツリーを使ったトレーニングおよび翻訳。ターゲット言語がソース言語（１５１）と語整列（２５１）され、両言語の少なくとも一方が構文解析されてツリー（２５５）にされる。ツリーはトレーニング（２６０）のために使われる。それは変換ステップを整列させ、変換ステップを表す情報の手動の集合を形成し、次いでその縮小された集合から規則を学習する。規則はその諸部分として部分ツリーを含み、復号（２６７）のために使用される。規則はまた、nグラム言語モデル（１６１）および統語ベースの言語モデルを含む。

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【課題】 ソース言語がシステムに入力され、ターゲット言語に翻訳され、種々の様式で出力される、多モードの音声言語翻訳システム及び方法を提供すること。
【解決手段】 ソース言語の自然言語文を記号表示及び／又はターゲット言語に翻訳するための、多モードの音声言語翻訳システム及び方法が提供される。システムは、ソース言語の自然言語文を該システムに入力するための入力装置と、該自然言語文を機械読み取り可能な形態で受信し、該自然言語文を記号表示及び／又はターゲット言語に翻訳するためのトランスレータと、該自然言語文の記号表示を表示するための画像ディスプレイとを含む。さらに、画像ディスプレイが、ターゲット言語のテキスト、記号表示、及びソース言語のテキストの間の相関関係を示す。
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【課題】 大量の情報から所望の情報を適切に選択するための情報収集支援システム、情報収集支援方法及び情報収集支援プログラムを提供する。
【解決手段】 情報収集支援システム１００は、情報の収集指示を受け付ける指示受付部１０２と、情報を収集する情報収集部１０６と、情報収集部１０６により収集された情報の構造を解析し、構造情報を生成する解析部１０８と、構造情報に基づいて、収集指示と第１の関連を有し、情報の構造を表す第１の表示用データと、収集指示と第２の関連を有し、情報の構造を表す第２の表示用データとを生成する提示情報加工部１１４と、提示情報加工部１１４により生成される第１及び第２の表示用データに基づく表示を行う提示情報表示・操作部１１２とを有する。 （もっと読む）

【課題】逐語訳コーパスを利用して高速な同時翻訳処理を実現可能な有限状態トランスデューサを作成する装置、プログラム、記録媒体、作成方法及び同時翻訳装置を提供する。
【解決手段】 同時翻訳用有限状態トランスデューサ作成装置１は、構文木対応付き逐語訳データから対訳パターンを作成する対訳パターン作成部２、対訳パターンに訳出タイミングを付与する訳出タイミング付き対訳パターン作成部３、対訳パターンより各構文範疇のネットワークを作成するネットワーク作成部４、及び文全体を表わすネットワークを初期の有限状態トランスデューサとして構文範疇をネットワークにより展開する構文範疇展開部５を備えている。 （もっと読む）

【課題】 言語解析処理を大幅に短縮でき、その迅速化及び効率化を図ることができる言語解析装置を提供する。
【解決手段】 文頭から文末にかけての複数（Ｎ）の文節から構成される文における各文節の係り関係を文頭側から判断する言語解析装置であって、ｎ番目の文節がｎ＋１番目の文節に係るか否かを判断し、ｎ番目の文節がｎ＋１番目の文節に係らないと判断された場合、ｎ＋１番目の文節がｎ＋２番目の文節に係るか否かを判断する第１判断手段と、第１判断手段により、ｎ番目の文節がｎ＋１番目の文節に係ると判断された場合、文頭の文節からｎ−１番目までの文節で、未だ係り先の文節が見出せていない文節がある場合において、それらがｎ＋１番目の文節に係るか否かを判断する第２判断手段とを備える。
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【課題】 高精度なテキストマイニングを可能とするタームペアの選択を実現する装置および方法を提供する。
【解決手段】 形態素解析処理部からの出力データに基づいて、単語の組データとしてのタームペアを選択するタームペア選択部において、直接的な係り受け関係の有無に関わらず、予め設定された品詞関係にある単語の組の全てをタームペアとして抽出する処理を実行する。品詞の対応が［名詞、動詞］、［名詞、目的語］、［目的語、動詞］、［名詞、名詞］、［形容詞、名詞］、［形容詞、目的語］、［形容詞、動詞］のいずれかの関係を持つ単語の組をタームペアとして全て選択する構成としたので、オリジナルテキストに含まれる重要な情報の維持を可能とした処理可能となり、高精度なテキストマイニングが実現される。 （もっと読む）

【課題】第２自然言語内での単語及び構造の自然な並びと、第１自然言語と第２自然言語の適切な組み合わせとを考慮したスコア付けを行う。
【解決手段】形態素解析部１００は、翻訳学習データの第１自然言語表現と第２自然言語表現を形態素解析し、構造解析部１１０は、構造情報を出力する。目的言語特徴量取得部１２０は、第２自然言語表現と同じ構造を持つ表現に関する統計量を目的言語コーパス２００から取得する。翻訳特徴量取得部１３０は、第１自然言語表現が第２自然言語表現に翻訳される確率を対訳辞書２２０から求める。対訳共起特徴量取得部１４０は、第１自然言語表現の単語と第２自然言語表現の単語の組み合わせが、対訳辞書２２０又は対訳コーパス２１０の中で対訳として出現する確率を求める。翻訳モデル学習部１５０は、機械学習により翻訳モデル２３０を生成する。 （もっと読む）

【課題】 正例集合と負例集合との構文解析の結果から木の複雑性まで考慮した情報量基準に基づいて任意の大きさの特徴的な表現を実時間で抽出可能なテキストマイニング装置を提供する。
【解決手段】 構文木入力手段１はテキスト集合を構文解析技術によって構文解析した結果を入力し、正例構文木集合２もしくは負例構文木集合３として保存する。部分構文木枚挙手段４は正例構文木集合２の各構文木に対して、その部分構文木を全て枚挙し、情報量基準計算手段５は枚挙された各部分構文木に対して、正例構文木集合２における出現頻度Ａ、負例構文木集合３における出現頻度Ｂを集計し、その部分構文木の特徴度を木の複雑性を考慮した情報量基準を用いて計算する。結果出力手段６は枚挙された部分構文木に対して、情報量基準計算手段５で計算された情報量基準を特徴度として付与して出力する。 （もっと読む）

【課題】自然言語文の構造を容易に変換することができる自然言語解析装置を提供する。
【解決手段】記憶手段に、自然言語の構造に含まれる任意の変換対象構造を当該変換対象構造とは異なる構造に変換するための変換規則群を記憶し、入力文字列の形態素列から、複数の統語構造木を含む統語森を求め、前記統語森から、前記変換対象構造を少なくとも１つ含む前記統語構造木を含む複数の部分構造を求め、各部分構造内の前記変換対象構造に含まれる形態素の数、構造変換後の統語森に含まれる前記統語構造木の数、及び適用される変換規則の数のうちの少なくとも１つに基づいて、前記複数の部分構造のなかから、前記変換規則群を適用して構造変換するための第１の部分構造を選択し、前記変換規則群のうち、前記第１の部分構造に含まれる各変換対象構造を変換するための各変換規則を用いて、当該第１の部分構造の構造を変換する。 （もっと読む）

情報を取り出すためのシステムであって、このシステムは、ステートメントを取得するために配置される入力手段と、ステートメントの構成要素に基づいて第１のレコードを選択し、第１のレコードを参照する第２のレコードを選択し、第２のレコードを調べて、第３のレコードを識別し、かつ第３のレコードを用いて情報を取り出す、ために配置される処理手段と、を備える。 （もっと読む）

【解決手段】 自然言語パーサー（１０）は、ユーザーインタフェース（５０）で入力されたユーザーコマンド（１８）から、外部システム（６０）用の構文解析されたコマンド又は出力（１７）を作る。パーサー（１０）は、オブジェクト指向階層方式に並べられた記号（８０）と、文法情報及び状態表（２５、２５）を使用して、言語入力が外部システム（６０）の要件に合致するように言語入力を制約する。パーサー（１０）は、ユーザーインタフェース（５０）を介してユーザーにフィードバックし、外部システム（６０）への有効な出力（１７）の形成を支援し、ユーザーのために複雑さを少なくする。パーサー（１０）は、一般に制御システムの分野、並びに、航空機用の飛行制御システムに適用することができる。 （もっと読む）

言語向上のための方法であり、テキストを受け取り、前記テキストの文法構成を特定し、前記テキストの少なくとも１つのオリジナル部分に対応する少なくとも１つの代替のテキスト部分を提示し、前記代替のテキスト部分は、前記オリジナル部分の文法構成に整合し、かつ前記オリジナル部分と実質的に同じ意味を持つが、異なる印象を与えるものであることを特徴とする。装置も記載され、クレームされる。
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【課題】関連情報を用いて知識項目の意味を決定するシステムと方法を提供する。
【解決手段】一態様によれば、知識項目を受けとる工程と、その知識項目に関連する関連情報を受けとる工程と、その関連情報に基づいて少なくとも一つの関連意味を決定する工程と、その関連意味の少なくとも一部に基づいて知識項目に対して知識項目の意味を決定する工程とを含む方法が提供される。これらのシステムおよび方法を実施する際に有用な関連情報の種類と複数のアルゴリズムについて説明する。 （もっと読む）

【課題】クレーム文を図式化表示し、クレーム文の中の技術要素を抽出し、技術要素どうしの関係を図式化表示の中で明確に表示し、クレーム文として再検討すべきことを出力する特許明細書デバッグツール。
【解決手段】入力した日本語のクレーム文をクレーム文解析用の形態素辞書を用い形態素解析して、格助詞「と」に前置される技術要素と「前記」などの指示語に後置される語句から特定される技術要素とを抽出し、発明を特定する要素である主題とその主題に直接関係する技術要素との木構造を作成し、技術要素どうしの関係を木構造の上で図式化表示して技術要素どうしの関係を明確に理解できるようにし、クレーム文の中の技術要素の上位概念の語句を検出出力し、上位概念語句の使い方と、文法上の問題点と、技術要素の使い方での問題点を出力して、クレーム文の再検討を容易にできるようにする。。 （もっと読む）

【課題】クレーム文を図式化表示し、クレーム文の中の技術要素を抽出し、技術要素どうしの関係を図式化表示の中で明確に表示し、クレーム文として再検討すべきことを出力する特許明細書デバッグツール。
【解決手段】入力した日本語のクレーム文を形態素解析して、クレーム文を前提部と特徴部とに分離し、クレーム文の中から主題と主題に関する技術要素と、それらを説明する部分とを抽出して木構造を作り、クレーム文の中から抽出した技術要素どうしの関係を木構造の上で図式化表示して、技術要素どうしの関係を明確に理解できるようにし、クレーム文の中の技術要素の上位概念の語句を検出出力し、上位概念語句の使い方と、文法上の問題点と、技術要素の使い方で問題のあることとを出力して、クレーム文の再検討を容易にできるようにする。 （もっと読む）