| １ はじめに | |
| ２ Ｊ／Ｊ変換の概要 | |
| ２．１ 日本語表現構造の正規化 | |
| ２．２ 日英変換のための書き替え | |
| ３ Ｊ／Ｊ変換の構成 | |
| ４ Ｊ／Ｊ変換の効果 | |
| ５ おわりに | |
| ＜参考文献＞ |
機械翻訳の利用を阻害している要因の１つとしてプリエディトの問題がある。 即ち，原文を原言語の中で書き替えることにより訳文品質の向上を狙うのだが， 訳文が合格するまでには書き直しては翻訳させてみるというプロセスを何度も踏む必要がある。 ここで，訳文が不合格と判定される原因としては，1.原文の表現にあいまいさがある， 2.利用する翻訳システムが受け付けない表現が含まれる， 3.原音語と目的言語とで表現の対応が取りにくい，の３つが考えられるが， 1.は意味理解など高度な処理が必要と考えられるため， 現状ではひとまず機械翻訳の課題からは除外する。
残りの２つについて考察すると，2.は翻訳システムの言語解析能力そのものの問題と考えられる。 また3.は翻訳方式の基本が逐語訳と要素合成の上に成り立っているための問題で， ともに機械翻訳に課せられている大きな課題である。 筆者らは，多様な語彙・表現を持つ文を扱うことを目標に， 多段翻訳方式[1][2]を提案し， 日英翻訳システムＡＬＴ−Ｊ／Ｅ[3][4]の 試作を進めている。 本稿では，上記２つの課題を解決する１つの方法として， 日本文を解析プロセスの中で自動的に書き替えるＪ／Ｊ変換を提案し， それをＡＬＴ−Ｊ／Ｅの中に導入したことによる構文多義の解消効果について述べる。
前節で示した２つの課題は日本語解析の課題と日英変換の課題であるが， 日本文の書き替えという点で捉えれば， 両者は解析プロセスの中に不可分の関係として位置づけられる。 ＡＬＴ−Ｊ／Ｅでは，日本文の構造を変換し，意味解析の負荷を軽減させる狙いを含めて， Ｊ／Ｊ変換を構文解析と意味解析の間に位置付けた。
Ｊ／Ｊ変換の第１の目的は，翻訳システムが受け付ける表現の範囲を拡張させるため 意味を変えない範囲で英訳に適した表現へ日本文を変換することである。 日本語の表現としての誤りではないが意味解析しにくい表現を， 主として文の構造を変更することにより機械処理向きの表現に変換する。 以下では述語の展開と補完・接続の縮退と明示を取り上げる。次に例を示す。
| (１) | 述語の展開 |
| exシステムが追加および削除するデータ。 | |
| →システムが追加しそして削除するデータ。 | |
| ★ | 品詞論的には「追加」は名詞とされるため， 「削除する」との関係認定には例外処理が必要となる。 ともに動詞であれば意味解析は比較的単純である。 |
| (２) | 述語の補完 |
| ex社長は米国，副社長は欧州を担当する。 | |
| →社長は米国を担当し，副社長は欧州を担当する。 | |
| ★ | 形式上は「米国」と「副社長」が並列に見え．２つの「は」の格認定に支障が出る。 格の対応を見て述語を補完できれば意味解析は簡単になる。 |
| (３) | 接続の縮退 |
| ex男もいれば，女もいる。 | |
| →男も女もいる。 | |
| ★ | 表現の構造が重要な意味を持つ例として取り上げた。 条件を表わさない「ば」の例である。 意味的には名詞の列挙の構造に近い。 |
| (４) | 接続の明示 |
| ex大統領を成田へ見送りに行く。 | |
| →大統領を見送るタメに成田へ行く。 | |
| ★ | 「〜に行く」型の複合述語の処理を導入するよりも目的の接続構造とする方が簡単である。 但し，「タメ」はシステムの内部表現とする。 |
Ｊ／Ｊ変換の第２の目的は，直訳から意訳への第１ステップとして 英訳しやすい表現に日本文を書き替えることである。 プロによる翻訳に要する時間の大半は日本語内の作業といわれ， 単語置き換えをすれば良いというレベルまで日本語を編集することが多い。 以下では機能語的表硯・様相的表現・時制的表現・接続的表現を取り上げる。次に例を示す。
| (５) | 機能語的表現 |
| exバスに乗って学校へ行く。 | |
| →バス"ニ乗ッテ"学校へ行く。 | |
| c.f.半数がバスに乗って残りが電車に乗る。 | |
| ★ | 形態素解析の段階で「に乗って」を固定的に捉えると c.f.のような場合に解析できなくなる。 「ニ乗ッテ」は助詞「で」相当の内部表現とする。 |
| (６) | 様相的表現 |
| exＡ社は東京に本社を移す予定だ。 | |
| →Ａ社は東京に本社を移す（＋plan to変形）。 | |
| ★ | 新聞記事では多用される。 日本語に忠実に埋め込み表現として解析しても良い訳にはなりにくい。 一種の様相と見るべきである。 |
| (７) | 時制約表現 |
| exバスは出発したところだ。 | |
| →バスは出発する（＋完結直後状態）。 | |
| c.f.古戦場は武士が戦ったところだ。 | |
| ★ | 「たところだ」を固定的に捉えるやり方に対する反対の例としてc.f.がある。 構造を見れば識別できるので，形態素解析では分割認定する方が良い。 |
| (８) | 接続的表現 |
| ex高機能型を追加するのに続き，改良型を投入する。 | |
| →高機能型を追加した後．改良型を投入する。 | |
| ★ | 新聞記事にはこの種の接続表硯が多く現れる。 文体の問題ではあるが．日本語としては多少冗長であり， このまま英訳するとわかりにくくなる。 |
前節で述べたような例は，文要素ごとの単語構成と文要素相互の構文的関係を条件として， 生成する文要素の単語構成と文要素間の新たな構文的関係を記述したルールにより 処理を制御できる。 また，処理を起動するか否かは特定の単語に着目することにより判定できる。 処理の動作フローを図１に，処理に用いるルールの記述の例を表１にそれぞれ示す。
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| キー単語 | 構文木内の 相対位置 |
パターン条件指定 | 単語・構文木の生成指定 | ||||
| 構成 | 受け | 係り | 構成 | 受け | 係り | ||
| 乗る | �升� | 〔乗り物〕＋に（助詞） | 任意 | �升� （格関係） |
〔乗り物〕＋に乗って（助詞相当） | ＊ | �升魁奮粉愀検� |
| �升� | 乗る（音便）＋て（助詞） | �升� | �升� （接続関係） |
＜削除＞ | |||
| �升� | 行く［＋＊］ | �升� | ＜任意＞ | ＜変更なし＞ | �升� | ＜変更なし＞ | |
Ｊ／Ｊ変換は訳文品質の向上の点にも効果があるが．ここでは構文多義の減少効果について述べる。
ＡＬＴ−Ｊ／Ｅは，バックトラックによらないで， 文法情報を用いる浅い解析から単語の意味を扱う深い解析までを直列的に配置し， 各処理では絞り切れない多義は次のステップへ引き継ぐように設計している。 このため，単語数・文要素数が増えると構文解析の多義が増加する場合がある。 ２節の(５)はその典型的な例で， 図２ａのように「に乗って」を固定的に捉えると意味関係を考慮しなくても構文の多義は出ないが， 図２ｂのように基本語の単位で捉えると構文の多義が生じる。
(ａ)「に乗って」を１語とする場合
バス|に乗って 学校|へ 行く|。
│ │ ↑
│ 格関係┤
格関係─────┤
(ｂ)基本語の単位で分割する場合
(ｂ-1)
バス|に 乗っ|て 学校|へ 行く|。
│ ↑│ │ ↑
格関係┤│ 格関係┤
接続関係────┤
(ｂ-2)
バス|に 乗っ|て 学校|へ 行く|。
│ │ │ ↑
│ │ 格関係┤
│ 接続関係────┤
格関係─────────┤
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構文解析の結果に多義がある場合，Ｊ／Ｊ変換の適用の可否により多義を減らすことができる。
例えば，図２ｂ-1はＪ／Ｊ変換により図２ａのように書き替えられ，ｂ-2は書き替えられないが，
このとき，Ｊ／Ｊ変換が適用されたのは
英訳が容易ではない日本語的表現であったからであるとみなして，
変換されなかったものを削除の対象とする。
新聞３０記事（日経産業新聞・情報欄のリード文，１０２文，
平均８７．９４４．０字／文）を対象にＡＬＴ−Ｊ／Ｅ上で行なった走行実験によれば，
Ｊ／Ｊ変換の対象となる表現が４８文（５４箇所）に現れた。
２節で示したタイプ別の度数分布を表２に示す。
そして本処理により上記４８文の構文解析の多義，
平均６．６７を２．３８に減少させられることがわかった。
| タイプ | (１) | (２) | (３) | (４) | (５) |
| 度数 | ２ | ２ | ０ | ３ | ２８ |
| タイプ | (６) | (７) | (８) | 他 | 合計 |
| 度数 | ７ | １ | ６ | ５ | ５４ |
| * 新 | 聞記事１０２文中の出現度数 |
| 他： | 複数のタイプが複合しているため， 複合したままの形式をＪ／Ｊ変換の 対象とした扱ったもの |
日本語表現構造の正規化と日英変換のための書き替えを実現するＪ／Ｊ変換を提案し， 解析多義の減少面での効果を述べた。 今後は，本処理のルールの拡充と，意訳への次のステップの検討を進める予定である。