機械処理のための言語構造の言語間対照研究

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1.語の意味用法の対照研究として、英語の-ableのついた形容詞、日本語の「可能」のつく形容動詞を比較し、英語で受身の意味になることが多いことを計量的に明らかにした。2.照応の決定が訳語選択に重要であることを指摘し、Carterの焦点モデルを用いて代名詞を含む文の訳語選択をおこなうシステムを作成し、その有効性を検討した。また訳語関係で重要な役割を果す概念の上位/下位関係シソーラスに視点の考え方を導入し、その表現方法を提案した。3.動詞の文法を、顕在的な文法範疇(形態範疇)と潜在的な文法範疇に分け、それぞれを整理し吟味した。日本語については、前者に、ムード、テンス、ステータス、スタイル、待遇、アスペクト、ヴォイス、接続が認められた。4.日本語と英語の法情報の表現の対照分析として「天声人語」とその翻訳をデータにし、その日英語の表現の相関関係をもとにクラスター分析と数量化IV類の分析をし、日本語から英語への変換アルゴリズム作成の見通しを立てた。5.主要な機械翻訳システムの構造処理能力の評価と、これに基づく機械の自律的言語処理の可能性を追求した。6.句構造文法の枠組みで、日本語と英語の文法記述を行い、それに基づいた構文解析器を作成した。本年度は特に「長距離依存」現象の定式化を試み、束縛素性の重要性とその振舞いを明らかにした。7.日本語の語の意義素に含まれる意義特徴のうち、対者的特徴・文体的特徴等の含蓄的特徴が、英語・ドイツ語・ポルトガル語において、言語的手段によって表現されるか否かをインフォーマント調査の結果から分析し、比較した。8.会話文の意味表現のための「文意構造記述式(SD式)」を精密化し、SD式の処理環境「SDENV」をPrologで作成した。また簡単な英語文と日本語文の生成システムを試作した。会話文データベースは内容を増加させ、全体として文例数23,000をおさめるものとなった。