【課題】助詞「は」を含む文を検出し、当該文の修正を促すことが可能な文書処理装置およびプログラムを提供することにある。
【解決手段】入力手段は、自立語および助詞「は」を含む第１の文節と第１の文節を係り受け元とする第２の文節とを含む複数の文節から構成される文を入力する。構文解析手段は、入力された文を構文解析し、当該文を構成する文節間の係り受け関係を含む構文解析結果を取得する。抽出手段は、入力された文を構成する第１の文節と第２の文節との間の係り受け関係を、構文解析結果から抽出する。メッセージ生成手段は、抽出された係り受け関係に応じた入力された文に対する指摘事項を含むメッセージを、当該係り受け関係に対応づけて格納手段に格納されているメッセージ生成情報に基づいて生成する。出力手段は、生成されたメッセージを出力する。 （もっと読む）

【課題】大量の文例によることなく、入力される文の文法構造を利用して、平易な文に変換することのできる文変換装置を提供する。
【解決手段】係り受け解析部は、文データを入力し前記文データの係り受け関係を解析し係り受け構造データを出力する。修飾句認定部は、係り受け構造データに基づき文データに含まれる修飾句を抽出するとともに、属性認定用辞書を参照することによって、抽出された修飾句ごとの属性を認定する。対象修飾句判定部は、修飾句認定部によって認定された属性に基づいて、修飾句が変換対象の修飾句か否かを判定する。長さ判定部は、修飾句の長さに応じて変換対象とするか否かを判定する。文変換部は、文変換規則記憶部から読み出した文変換規則に基づいて、変換対象と判定された修飾句を文に変換して出力する。文短縮部は、変換対象とした修飾句に対応して元の文データを短縮する。 （もっと読む）

【課題】原言語文の多様性に対応することができる機械翻訳装置を低コストで開発することである。
【解決手段】本実施形態の機械翻訳装置は、第１言語による原言語文を第２言語による目的言語文に翻訳する機械翻訳装置であって、原言語文変換手段と翻訳手段と命題文変換手段とを備える。原言語文変換手段は、第１言語による原言語文から表現素性を抽出し、前記原言語文を、前記表現素性を含まない原言語命題文に変換する。翻訳手段は、前記原言語命題文を前記第２言語による目的言語命題文に翻訳する。命題文変換手段は、前記表現素性に基づいて、前記目的言語命題文を第２言語による目的言語文に変換する。 （もっと読む）

【課題】 文字認識処理および翻訳処理の高精度化を図りつつ、文字を認識する速度の向上を図る。
【解決手段】 構文解析情報作成装置は、情報作成部１を備える。情報作成部１は、文法制約条件を示す第１構文解析情報（例えば、翻訳用の構文解析情報）から、解析対象の単語候補に対応する文法情報を抽出し、当該抽出した文法情報に基づいて、前記単語候補に対応する文法制約条件を示す第２構文解析情報（例えば、文字認識用の構文解析情報）を作成する。 （もっと読む）

【課題】第１言語の文書の原文が構文解析に失敗した場合でも、ユーザに負担を課すことなく読みやすい訳文を生成できるとともに、開発者による機械翻訳のチューニングの効率化や省力化を図ることである。
【解決手段】文書解析手段３０は、第１言語で表現された文書の各原文を構文解析する。訳文生成手段３３は、文書解析手段３０で構文解析に成功したときは原文の訳文を生成する。第１言語単語除去手段３４は、文書解析手段３０で構文解析に失敗したときは原文から１単語を除去した単語列を作成する。また、文書解析手段３０は、第１言語単語除去手段３４で得られた１単語を除去した単語列を構文解析し、訳文生成手段３３は、１単語を除去した単語列の構文解析に成功したときはその単語列の訳文を生成し、１単語を除去した単語列の構文解析に失敗したときは原文の不完全な訳文を生成する。 （もっと読む）

【課題】入力した文章を有効に活用することができる電子機器を提供することにある。
【解決手段】文章を入力可能な入力部と、文章中の単語を所定の規則に基づいて項目ごとに分類する解析部と、単語が分類された項目の種類を当該単語と共に記憶する記憶部と、文章を翻訳する翻訳アプリケーションを実行する制御部と、を備え、制御部は、入力部により入力された文章を翻訳アプリケーションにより翻訳する際に、文章中の単語ごとに翻訳し、翻訳される言語における項目の配列規則に従って翻訳された単語を並び変えることで上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】異なる意図を示すテキストから新たなテキストを生成する。
【解決手段】テキスト解析部１はテキスト解析用辞書２を用いてテキストを形態素列にし、一致／差分テキスト抽出部３は意図の関係性に従って階層化した意図階層データ４を用いて、上位下位関係または同位の兄弟関係にある意図を抽出してこれら意図に対応付いたテキストから一致部分および不一致部分を抽出し、意図一致テキスト生成部６が一致部分および不一致部分を用いて、上位下位関係のいずれか一方の意図または兄弟関係のいずれか一方の意図を示す新たなテキストを生成する。 （もっと読む）

【課題】翻訳結果を得るまでの時間を短縮できるとともに、信頼度の高い機械翻訳結果を得ることができる機械翻訳装置を提供する。
【解決手段】言い換え文生成手段８１は、入力されたテキスト文と同一の言語でそのテキスト文の内容を示す別の表現へ言い換えた１つまたは複数の言い換え文を生成する。機械翻訳手段８２は、言い換え文を翻訳後の言語である目的言語へと機械翻訳する。翻訳信頼度決定手段８３は、目的言語へ翻訳された言い換え文の信頼度を示す翻訳信頼度を決定する。言い換え文特定手段８４は、言い換え文生成手段８１が生成した言い換え文の中から、翻訳信頼度に基づいて言い換え文の候補を抽出し、候補の中から翻訳の対象とする言い換え文である翻訳対象言い換え文を特定する。 （もっと読む）

【課題】文章の作成を適切に支援する技術を提供する。
【解決手段】文章生成装置１０は、文の一部に取替部分を有するテンプレートを格納した管理テーブル６０と、取替部分に代入すべき文字列をユーザから受け付ける際に、代入すべき文字列の内容を問う質問をユーザに提示する質問提示部４２と、ユーザから受け付けた文字列を取替部分に代入したときに文の意味が通るようにするために、テンプレートにおける取替部分の前後の文脈に応じて、代入すべき文字列を入力するための領域の直前及び直後に直前文字列及び直後文字列をそれぞれ提示する前後文字列提示部４４と、入力された文字列を取得して記録する記録部４６とを備える。 （もっと読む）

【課題】文章を構成する各単語をブロックでイメージ化して結合する方式によって特定言語の構造を覚えさせる言語学習プログラムを格納するコンピュータで読み取り可能な記録媒体と文章学習用ブロックが提供される。
【解決手段】一実施形態の言語学習プログラムは、複数の単語（ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ）ブロックを格納する単語ブロックデータベースおよび前記複数の単語ブロックのうちから主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）ブロック、動詞（ｖｅｒｂ）ブロック、および目的語（ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）ブロックが選択される段階と、前記動詞ブロックと前記主語ブロックが結合可能なペアであれば２つのブロックを並べて結合する段階と、前記結合したブロックの動詞ブロックの部分と前記目的語ブロックが結合可能なペアであれば２つのブロックを並べて結合して全体的に１つの文章を完成する段階とを実行するユーザインターフェースモジュールを含む。 （もっと読む）

【課題】高精度な翻訳文を得ることができなかった。
【解決手段】元フレーズとパラフレーズとパラフレーズ確率を有するパラフレーズ情報と、原言語フレーズと目的言語フレーズとフレーズ翻訳確率を有するフレーズ翻訳情報を格納しており、原文を受け付ける受付部と、原文をフレーズに分割する分割部と、１以上の各元フレーズと対になるパラフレーズを取得するパラフレーズ取得部と、１以上のフレーズと１以上のパラフレーズを用いてパラフレーズラティスを取得するパラフレーズラティス取得部と、フレーズの１以上の素性、原文と各パラフレーズ文の１以上の素性、目的言語文の１以上の素性のうちの１以上の素性を取得する素性取得部と、１以上の素性を用いて各文のスコアを算出するスコア算出部と、最大のスコアに対応する目的言語文を取得する翻訳部と、目的言語文を出力する出力部とを具備する機械翻訳装置である。 （もっと読む）

【課題】非主辞後置型言語である原言語（例えば英語）の文の単語について、構文解析結果を用いて、主辞後置型言語の目的言語（例えば日本語）の語順に並び替えることを課題とする。
【解決手段】非主辞後置型言語である原言語の文の単語を、主辞後置型言語である目的言語の語順に並び替える語順変換装置１００である。処理部１０１は、原言語の文について、その構造木のルートノードから始めてすべてのノードについて、その子ノードのうち、語順を変えるべきでないノード以外のノードに対して、主辞ノードを最後の位置に移動する処理を繰り返すことで、原言語の文の単語を目的言語の語順に並び替える。 （もっと読む）

【課題】対訳テンプレートを用いて生成した複数の文を用いて文章を作成可能な翻訳装置を提供する。
【解決手段】翻訳装置１は、第１言語による第１原文を翻訳することにより得られる第２言語による第１訳文と、第１言語による第２原文を翻訳することにより得られる第２言語による第２訳文とを出力部１１に表示させる表示制御部２５と、入力部１０を介して、第１訳文と第２訳文とを接続するための第１指示、および当該接続の態様を指定する第２指示を受け付ける受付部３１と、第１指示および第２指示に基づいて、第１訳文と第２訳文とを接続する接続部３３とを備える。表示制御部２５は、接続後の文章を出力部１１に表示させる。 （もっと読む）

【課題】言い換え生成規則の作成にかかっていたコストを削減することを可能とする。
【解決手段】解析部３２は、入力文、言い換え前用例および言い換え後用例を解析することによって、解析済み入力文、解析済み言い換え前用例および解析済み言い換え後用例を作成する。類似用例選択部３３は、解析済み入力文および解析済み言い換え前用例の類似度を算出する。類似用例選択部３３は、算出された類似度に基づいて、解析済み言い換え前用例および解析済み言い換え後用例を解析済み類似用例ペアとして選択する。差分抽出部３４は、解析済み類似用例ペアとして選択された解析済み言い換え前用例および解析済み言い換え後用例の差分を抽出する。言い換え生成部３５は、解析済み入力文に、差分抽出部３４によって抽出された差分を適用することによって、入力文が言い換えられた言い換え文を生成する。出力部３６は、入力文の言い換え文を出力する。 （もっと読む）

【課題】意味内容は対応するが係り受け構造は異なる別の文への言い換えを実現するための情報処理装置を提供する。
【解決手段】互いに対応する意味を持つ２つの文から、互いに対応する文要素の組であって、一方は動詞を含み、他方は付属語を含む文要素の組を抽出し、抽出される文要素の組に基づいて、言い換え可能な動詞と付属語の対情報を出力する情報処理装置である。 （もっと読む）

【課題】翻訳規則として記述しにくいまたは記述しきれない文法現象に対する正確な翻訳規則を必要とすることなく、機械翻訳を行う。
【解決手段】翻訳規則として記述しにくいまたは記述しきれない文法現象を持つ語彙を、特定パターンとして予め特定パターンＤＢ１０３に登録しておき、この特定パターンが第１言語の入力文に含まれていた場合には、当該特定パターンの解析結果と対応する第２言語の語彙または構文情報を翻訳ＤＢ１０８から取得し、この第２言語の語彙または構文情報と第２言語統計的モデル１０４に格納されている統計的共起情報とを用いて、誤り検出・校正部１０７により、第１言語を翻訳して得られた第２言語翻訳文の誤りを検出し、当該第２言語翻訳文を校正する。 （もっと読む）

【課題】対訳データベースを用いて翻訳する場合に対訳ペアの使用される状況が翻訳対象文とそぐわない翻訳を回避することである。
【解決手段】文分割部２４は、入力処理部２３を介して記憶装置２２に記憶された対訳文書のデータの第一言語の原文文書及び第二言語の訳文文書についてそれぞれ文単位に分割し、文対応付け部２７は、文単位に分割された原文と訳文とを対応付けて対訳ペアとし、その対訳ペアに対して、原文・訳文対応関係解析部２８は原文と訳文とを構成する語の対応関係を解析し、訳文中付加情報検出部２９は対訳ペアにおいて訳文中に存在し原文中に存在しない付加情報の有無を検出し、置き換え訳文生成部３０は、この付加情報の存在が検出された訳文の該当部分を対応する原文に忠実な訳語で置き換えた追加訳文を生成し対訳ペアとして対訳データベースに記憶する。 （もっと読む）

【課題】原文の内容を維持したまま、自然で読み易い要約文を生成すること。
【解決手段】文侯補生成部６が、文入力部５で受け付けた、形態素解析および係り受け解析済みの入力文の依存構造に基づいて当該入力文を構成する文節を組み合わせて要約文の候補を生成し、コーパスから得られる任意の単語の重要度を格納する単語重要度テーブル１、コーパスから得られる任意の文節間の連接確率を格納する文節連接テーブル２、文節情報取得部３および文情報計算部４を用いて、各候補の長さおよび生成確率を求めて文候補テーブル７に格納し、制御部８が、文候補テーブル７から予め指定された長さの範囲で最も生成確率が高い要約文の候補を出力する。 （もっと読む）

【課題】翻訳速度の高速化が可能で、しかも精度の高い翻訳結果を得ることができる機械翻訳システムを提供することである。
【解決手段】原文分割部２９は入力装置２０から入力された第一言語の原文を特定の単位で分割し、翻訳部３０は辞書部３４の情報を使って原文分割部２９で得られた複数の分割原文を並列して翻訳するとともに、原文翻訳の過程で判断される翻訳情報のうち一つに特定できた翻訳情報を翻訳情報蓄積部３２に蓄積する。そして、訳文結合部３１は翻訳部３０で翻訳された分割原文の分割訳文を結合する際に、分割訳文の中に翻訳部３０で一つに特定できなかった翻訳情報がある場合には、翻訳情報蓄積部３２に蓄積された翻訳情報に一致するように翻訳結果の訳語の置き換えを行い、翻訳部３０で翻訳された分割訳文を結合する。 （もっと読む）

【課題】第一言語文と翻訳非対象文とが混在する文書を翻訳する際に、翻訳非対象の文章から訳語決定に左右する情報を抽出して翻訳に利用し、適切な第二言語の訳語を得ることである。
【解決手段】第二言語文解析処理部２７は、第一言語と第二言語とが混在した文書データのうち第二言語の文章データを解析して予め定めた品詞の語句を抽出し第二言語文抽出語句データベース２８に抽出語句として格納する。第一言語の語句の訳語候補となる第二言語の語句が翻訳辞書部３１に複数存在した場合に、訳語選択処理部３５は、第二言語文抽出語句データベース２８に格納された抽出語句と第二言語用機械翻訳知識データベース３８の共起情報又は分野情報に基づいて第一言語の語句の訳語候補を一つの第二言語の語句に絞り込み選択する。そして、訳文生成処理部３２により訳文を生成し、出力処理部３４を介して表示装置に出力する。 （もっと読む）