| 1 はじめに | |
| 2 従来の照合方法と問題点 | |
| 2.1 従来の照合方法 | |
| 2.2 従来法の問題点 | |
| 3 辞書登録パターンを展開する方法 | |
| 3.1 基本的な考え方 | |
| 3.2 文型変化を伴う様相への適用性 | |
| 3.3 特殊構文への適用性 | |
| 4 おわりに | |
| 参考文献 |
機械翻訳における意味解析精度の向上には, 体言と用言の意味的共起関係に着目した結合価パターンの利用が有効である。 筆者らは, 入力文と結合価パターンの照合による意味解析を提案し, 日英翻訳を対象にパターン対の網羅的収集を進めている[白井99]。
入力文と結合価パターンの照合による意味解析を行なうALT-J/E[池原91]では, 入力文から様相機能語や副助詞等を取り除いたパターンの基本形を推定し, それと辞書登録パターンを照合している[河合87]。 多数の特殊構文への対応を進めるうち, 基本形推定処理が複雑化し, 照合精度の低下が問題となってきた。
本稿では, 入力文を辞書に合わせるのではなく, 逆に, 辞書を入力文に合わせることを考える。 具体的には, 入力文の様相機能語や助詞に着目して特殊構文の可能性を検出し, 辞書登録パターンから可能な展開形を複数派生させ, 展開形と入力文を照合する方法を提案する。
入力文に対し, 形態素解析, 構文解析を行ない, 述語を中心としたまとまり(単位文)に分割する。 述語の中心用言に対する日本語パターンを結合価パターン対辞書からすべて取り出し, 副助詞を格助詞に変更しながら, 格要素の名詞の条件を最も満たす日本語パターンを照合結果とし, 対応する英語パターンを用いて英語の基本構造を生成する。
述語に様相機能語が付加されている場合, 単位文の構成単語の状況に応じて様相属性の同定を行なう。 同定された様相属性に応じて, 格助詞を変更することにより, 日本語パターンの基本形を1つ推定する。 このとき, 副助詞を格助詞に変更する処理を行なう。 推定した基本形が結合価パターン対辞書に登録されていれば, それを照合結果とする。 なければ, 別の基本形を推定し, 前記の処理を繰り返す。
以下に, 従来の照合方法による基本形推定の処理例を示す。 そして, 次章ではこれらに対する新手法の適用を検討する。
(a)「れる/られる」
以下の順で「れる/られる」の様相が“自発/尊敬/受身/可能”のいずれであるか判定し表層格を変更する。
(b)機能動詞変形
機能動詞とは, 動詞自身は実質的な意味を持たず文法的な役割のみを担う語で[村木80], 「(を)行なう」「(を)手掛ける」「(を)集める」など, 約30語が該当する。
例えば, 「彼は機械翻訳の研究を行なう」は「彼は機械翻訳を研究する」と意味的には等価である。 英訳も“He performs a research of machine translation.”より “He researches machine translation.”の方が望ましいと考えられる。
一般には, 「ＸのＹ[サ変名詞]を行なう」を「ＸをＹする」と変形し, 「Ｙする」のパターン対(上例では「研究する」)を用いて翻訳する。
ただし, 「注目を集める」は「注目する+受身(注目される)」に変形されるのに対し, 「署名を集める」を同様に変形すると誤りとなる。 機能動詞ごとに変形禁止語を登録した一覧表を作成し, 副作用を防止している。
(c)二重主格文
「象は鼻が長い」のように, 1単位文中にハ格とガ格が同時に存在する文をいう。 ハをガ以外の格助詞(ノを除く)に変更できない場合, どのように翻訳するかが問題となる。
例えば, 前記の文は「象の鼻が長い」とほぼ等価である[三上60]とみれば, “Trunks of elephants are long.”のように英訳できる。 しかし, 「鼻」が「象」の体の一部であることに着目すれば, “Elephants have long trunks.”とする方が適訳と考えられる。
そこで, ALT-J/Eでは, 一般名詞意味属性体系[池原97]により, ハ格の名詞とガ格の名詞がhas-a関係にあるかどうかを調べ, have構文に訳すか, ofを使うかを決定している[奥98]。 ofを使うのが適当でないと判定されれば, “As for elephants, trunks are long.”のように英訳されることもある。
なお, ALT-J/Eでは, 形容詞に対する二重主格文のみを対象としており, 上記の例ではガ格の名詞と形容詞に対する結合価パターン対が使用される。
様相機能語の解釈に多義がある場合, 標準形を推定する順序に依存して, 判定結果が変動する。 また, 格要素の省略に弱い。 このため, 「れる/られる」では, “尊敬/受身/可能”の判定をしばしば誤るほか, “被害の受身”が正しく判定される割合がかなり低い。
機能動詞変形は正しく処理される割合は高いが, 「ＸがＹ[サ変名詞]を行なう」を「ＸがＹする」と変形した時, 「Ｙする」が他動詞である場合は目的語がないという問題が生じている。
二重主格文では, 副助詞の揺らぎに弱い。 例えば, 「鼻は象が長い」は“As for noses, elephants are long.”となり, 「象は鼻が長い」が“Elephants have long trunks.”と英訳されるに比べ相当見劣りがする。
このように, 様相や特殊構文への対応が画一的である点が問題である。 これは, あらゆる場合を想定しながら, 様相の語義を判定したり, 特殊構文から単位文を検出したりするための処理アルゴリズムを記述するのが容易ではないことに起因すると考えられる。
単位文と日本語パターンの照合において, 様相の付加や特殊構文化のない単位文であれば, 単位文の述語に対する結合価パターン対辞書の全エントリのうち最も適したものが選ばれるので, 辞書への項目追加や記述改良が翻訳精度の向上に直結しやすい。
そこで, ある様相や特殊構文がどのような場合に使われるかという可能性に応じて 結合価パターン対辞書に登録されている日本語パターン(標準形)から展開形を生成し, その展開形と入力文を照合する方法を提案する。 具体的には, 入力文の解析結果から様相機能語や助詞情報等を抽出し, 様相や特殊構文の特徴の諸元を記述した一覧表により変形の可能性を網羅的に列挙し, それに応じて辞書登録パターンから展開形を生成した後, 入力文に近いものを選択する。
この方法では, どのような意図で様相機能語や副助詞が使われているかをトップダウン的に設定できるため, 入力文の意図に対する仮説が立てやすい。 また, 類似表現の系列を意識して表現を整理するのも容易になると考えられる。例えば, 表1のような表現である。
| 様相 | 日本語表現 | 英語表現 |
| (基本形) | Ｘが 走る | X run |
| ヲ使役 | Ｚが Ｘを 走らせる | Z make X run |
| ニ使役 | Ｚが Ｘに 走らせる | Z let X run |
| 受益 | Ｚが Ｘに 走ってもらう | Z get X to run |
| 被害 | Ｚが Ｘに 走られる | Z have X run |
本節では, 様相属性の判定が必要となる「れる/られる」について検討する。 「れる/られる」の処理には多数の要因を考慮する必要があるため, 他の様相機能語へ適用する上でモデルケースになると考えられる。
「れる/られる」には, “受身/可能/尊敬/自発”の属性のほか, “被害の受身”がある。 自発は, 特定の動詞にしか成立しない。 また, 英訳も基本形を変形しても適切なものが得られにくい。 そこで, パターン対辞書に記述することにする。
従って, 「れる/られる」に対しては, 辞書に登録された基本形に対し, “受身/可能/尊敬/被害”に対する展開形を生成する。 格助詞の変化パターンはテーブルで与えることが可能であると考えている。 表2に例を示す。 ただし, 受身変形では, ガ→カラが可能な動詞（先生が生徒を叱る→生徒が先生から叱られる）, ニ格に視点を置ける動詞（ＡがＢに影響する→ＢがＡに影響される）, ヲ格・ニ格の両方に視点を置ける動詞（ＡがＢをＣに紹介する→ＢがＣにＡによって/から紹介される, ＣがＡに/によって/からＢを紹介される）などがあり, さらなる検討が必要である。
| 様相 | 日本語表現 / 英語表現 / 備考 | |
| (基本形) | Ｘが Ｙを 食べる | |
| X eat Y | (辞書登録形) | |
| 受身 | Ｙが Ｘに/よって 食べられる | |
| Y be eaten by X | 基本形+受身 | |
| 可能 | Ｘに Ｙが 食べられる | |
| X can eat Y | 基本形+可能 | |
| 尊敬 | Ｘが Ｙを 食べられる | |
X eat Y | 基本形+尊敬 | |
| 被害 | Ｚが Ｘに Ｙを 食べられる | |
| Z have Y eaten by X | 基本形を変形する | |
被害の受身は「自動詞の受身」といわれるが, それは正確ではない。 他動詞「食う」の例文, 「猫が鼠を食う」に対し「私は猫に鼠を食われる」とすれば被害の意味となる。 即ち, 事象を構成する要素以外に視点を置くことにより成立する。 英語には被害の受身の概念がないため, 適切に訳すには文脈を考慮する必要がある。 しかし, 表3の表現は文脈にあまり影響されずに使用できる見込みである。 表3の上から, それぞれ, 人以外を動作主とする自動詞, 人に関する非動作の自動詞, 自分が被害者となる意思動詞, 他動詞の表現である。 使い分けとしてこの条件でよいかは今後の検討課題である。
| 基本形 | 被害の受身の表現 |
| 雨が 降る It rains | 私は 雨に 降られる It rains on me |
| 父が 死ぬ (My) father dies | 太郎は 父に 死なれる (His) father dies on Taro |
| 大男が 前の席に 座る A big man sits down on the seat in front of me |
私は 大男に 前の席に 座られる A big man goes and sits down on the seat in front of me |
| 車が 足を 轢く A car run over my leg |
私は 車に 足を 轢かれる I have my leg run over by a car |
本節では, 機能動詞表現と二重主格表現について検討する。
機能動詞表現に対する現処理の問題点は, 目的語が欠落する場合があることである。 従って, その恐れがある場合は機能動詞変形を行なわないようにすればよいのであるが, 例外処理の導入は得策ではないと考えられる。 そこで, 本稿では, 機能動詞処理を行なった場合の日本語パターンと, 通常の動詞とみた場合の日本語パターンのうち, 適切な方が選ばれるようにする枠組みを考える。
例えば, 「選挙を行なう」に対し, 「行なう」は機能動詞になりうるので, 「選挙する」に対する結合価パターン対を検索し, 日本語パターンを「選挙を行なう」に変形する。 このとき, 英語パターンは変形しないが, 機能動詞変形適用を注記する。 また, 「行なう」に対する結合価パターン対を検索し, この両者のうち適切な表現を選択する。 即ち, 表4において, 機能動詞ではＸとＹの2要素が欠落するのに対し, 一般動詞ではＸの欠落だけですむので, 一般動詞のパターンが選択される。
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| (注)一般動詞のパターン対は上記以外に数件検索される。 |
「署名を集める」の場合も同様に表5となる。 この場合も一般動詞の方が欠落が少ない。 その前に, 「署名する」のニ格は受身の視点になれないため, 本来はその点から機能動詞変形を施してはいけないことがわかる。 辞書に記述されている情報のうち, どの情報をどの順序でチェックするのがよいかは今後の課題である。
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| (注)一般動詞のパターン対は上記以外に数件検索される。 |
| 種別 | 日本語表現 | 英語表現 |
| ハガ | 象は 鼻が 長い | Elephants have long trunks |
| ガガ | 象が 鼻が 長い | (The elephant has a long trunk) |
| ハハ | 象は 鼻は 長い | (Elephants' trunks are long) |
| ガハ | 象が 鼻は 長い | (The trunk of the elephant is long) |
辞書情報の展開処理としては, 例えば, 入力文「鼻は象が長い」に対して, まず「長い」の結合価パターン対を検索して“Ｙが 長い → Y be long”を得る。 意味属性体系上, Ｙに対しhas-a関係で上位となるノードがあればhave構文を, そうでなければof表現となることを考慮して, 表７のように, それぞれを展開形として作成する。 これらと入力文を照合すると, ガハ-haveが選択されると予想される。
ただし, has-a関係の上位のノードは一般に複数個あるので, 条件をどのように書けばよいかには若干問題がある。 また, 英語表現としてas forを使う方が適切である場合も考えられる。 これらについては引き続き検討を進める。
| 種別 | 日本語表現 | 条件 | 英語表現 |
| (基本形) | Ｙが 長い | − | Y be long |
| ハガ-have | Ｘは Ｙが 長い | X has-a Y | X have long Y |
| ガガ-have | Ｘが Ｙが 長い | X have long Y | |
| ハハ-have | Ｘは Ｙは 長い | X have long Y | |
| ガハ-have | Ｘが Ｙは 長い | X have long Y | |
| ハガ-of | Ｘは Ｙが 長い | 上記以外 | Y of X be long |
| ガガ-of | Ｘが Ｙが 長い | Y of X be long | |
| ハハ-of | Ｘは Ｙは 長い | Y of X be long | |
| ガハ-of | Ｘが Ｙは 長い | Y of X be long |
本稿では, 入力文の様相機能語や助詞に着目して特殊構文の可能性を検出し, 辞書登録パターンから可能な展開形を複数派生させ, 展開形と入力文を照合する方法を提案した。
本稿で説明した例のうち, 「れる/られる」と機能動詞については展開処理のプロトタイプを作成し, ほぼ狙い通りの結果が得られることを確認した。 「れる/られる」の処理では, 被害の受身も高い精度で判定されている。 判定誤りとなったものを眺めると, 日本語パターンとの適合度の評価に問題があることがわかった。
今後は, 本文中で述べた個別の課題を考慮しながら, 様相表現全般をカバーするように展開処理を拡張するとともに, 特殊構文への対応を進めていく予定である。 特に, 機能動詞表現には, 「システムを研究開発する」のように, 動作名詞が複合語である場合があり, これについても検討する必要がある。 また, プロトタイプにより明らかになった日本語パターンとの適合度の評価の見直しも行なう必要がある。
このほか, 展開形の生成には副助詞も考慮することにしたい。 現処理では副助詞は適当な格助詞に変換して日本語パターンと照合しているが, 副助詞には表現の視点が反映されているため, 適切な英訳を得るには無視できないと考えられる。