| １ はじめに | |
| ２ 従来の支援と問題点 | |
| ３ 作成支援の方法 | |
| ４ おわりに | |
| ＜謝辞＞ | |
| ＜参考文献＞ |
機械翻訳では，動詞と名詞の意味的共起を結合価パタンとして記述し， それを原言語と目的言語で対にしたパタン対（構文意味辞書）の使用が有効である。 筆者らは，日英機械翻訳を対象として， これまでに和英辞書等から約１万件の日英パタン対を収集しているが， さらに１万件程度収集する必要があることを先に報告した[白井95]。
現在，和語動詞の対訳用例文からのパタン対抽出を検討しているが， 構文意味辞書に習熟したアナリストによる作業だけでは収集規模からみて作業の効率化が 必要になる。 本稿では，構文意味辞書の特徴を考慮した作成支援の方法と効果について報告する。
結合価パタン対は，機械用和英辞書として， 人間用和英辞書の語釈・用例に基づいて作成を開始した(図１)。 パタン対の作成は，�〕冦磴亡陲鼎�必要性の分析，�▲僖織鸞个竜�述， �５�述パタンの確認，�ぜ�書全体の整合，のステップから成る。 �，任脇�英機械翻訳システム(ALT-J/E)の走行結果を参考にするほか， ���い任牢靄榲�にALTの走行結果により確認・判断する。 以下ではパタン対を１件作る場面，即ち� 銑�のステップを対象に検討する。
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初期はパタン構造の定義や格記述範囲の検討と並行したため，紙ベースで作業し， 一括入力後，走行確認等を行なった。 パタン対は言語表現を抽象化しているため入力誤り等が生じやすい。 まず�△紡个轡船Д奪�機能を持つ入力支援を実現した。 この段階では平均的なパタン対１件の作成に40分程度要した。
�△鉢�が別処理であると効率化には限界がある。 そこでALT上に対訳用例文からのパタン対作成支援を実現した。 即ち，アナリストが対訳用例「彼女はさっと野菜の水を切った。 → She shook the water off the vegetables.」の英文を見て "X shake Y off Z"（X,Y,Zは格要素を示す変数）のような文字列を入力すれば， これを英語パタンに自動的に変換するとともに， ALTの解析情報を利用して日本語パタンを作成する[白井94]。 これにより� 銑�が一体化し，パタン対１件当たり10〜15分と，生産性は約３倍向上した。
前節の作成支援は，先に英語パタンを思い浮かべる必要があり 日英翻訳用のパタン対の作成方法としては最適とは云えないほか， アナリストが英語パタンに相当する文字列を入力する負荷が残る。 英語パタンには多用される構造がある[横尾94]ことを踏まえて， 本稿では次の作成支援を提案する。
| �� | 用例日本語をALTにかけ解析情報を得る | |
| �� | 用例英語を形態素解析・構文解析する | |
| �� | 上記�△侶覯未魃儻譽僖織鷙渋い半塙腓垢� | |
| �� | 英語パタン構造に従って格要素を変数とする | |
| �� | 格変数を対訳辞書により�，両霾鵑搬弍�づける | |
| �� | 上記�イ瞭�本語Ｐと�い留儻譯个鮟侘呂垢� |
この処理を実現したところ， アナリストはステップ�Δ蚤慎舛鯀�択するだけでパタン対が作成でき， １件当たり数分程度と，前節の作成支援より生産性は２倍向上した。 やや複雑なパタン対に対する時間短縮の効果は顕著である。 なお，英語解析処理は新規に作成したが， アナリストによる介入を前提として機能を絞ったため，比較的容易に実現された。
本稿では日英パタン対の特徴を考慮した作成支援を提案した。 その実現により，従来の６倍， 英語文字列の入力のみを必要とする作成支援の２倍の効率化を達成した(図２)。 今後は本作成支援により構文意味辞書の完成を目指すほか， 構文意味辞書全体の整合性をチェックする処理の効率化の検討を行なう。
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本検討にご協力くださった井上浩子氏，小出ひとみ氏を始めとする ＮＴＴアドバンステクノロジの各位に感謝する。