機械翻訳システム CONTRAST における概念表現
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概要
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文脈情報変換型機械翻訳システムCONTRASTの開発過程で検討し,システムに実装した概念表現法およびそれを用いたインスタンスの表現法について述べる.概念は,(1)上位下位概念,(2)スロット,(3)部分全体関係とプロセスモデル,(4)制約条件,という四つの方法の組み合せで定義される.主としてプロセスモデルは文脈解析に,制約条件は概念変換に用いられる.意味解析時に概念から導かれるインスタンスの表現においては,現実の文章から得られる情報を効率よく表現するために,視点を表すINDEX節点を導入した.意味解析における情報の詳細化は,INDEX節点への新しい視点(VIEW)の導入によって表現される.また,外延と内包の関係も表現しうる.概念階層を用いた概念変換法を提案し,それが自然言語処理に有効に利用できることを示す.異なった表層表現によって参照される対象の同一性のチェックや,不必要に詳細な情報を抽出することを避けることが可能となる.中間表現中に目標言語に対応語彙がない概念が用いられていた場合,文章生成時に,対応語彙をもった概念に変換することにより,適切な訳語の選択が可能となる.関係子も概念化することにより,格マーカの処理等に有効に働く.集合の一般的表現法を説明し,現実の言語表現との対応を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-06-15
著者
-
石崎 俊
慶應義塾大学 政策・メディア研究科
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井佐原 均
電子技術総合研究所
-
石崎 俊
慶應義塾大学
-
井佐原 均
電総研
-
井佐原 均
郵政省通信総合研究所関西先端研究センター知的機能研究室
-
井佐原 均
独立行政法人通信総合研究所
-
井佐原 均
郵政省通信総合研究所
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