PTT幹事の岩崎@東大です.11月のPTTのお知らせです.場所は早稲田です. 御連絡が大変おそくなり,申し訳ありませんでした.
(山手線新大久保駅下車.改札を出て右にしばらく歩いていくと,右側にダ ンキンドーナツがあるので,その向かい側の道に(左折して)入る.しばらく行 くとつき当たるので,右に曲がりすぐまた左に曲がって進む.すると,早大の テニスコートがあるので,右手にコートを見ながら行き,塀の切れ目を入る. 10分程度です.)
我々が目指す日本語プログラミング環境の核となるものが,「自然な記述 による日本語を解する翻訳系」である.これは,普段,我々が使用している自 然な日本語をその原始言語とする翻訳系である.これを構成するにあたり,い わゆる自然言語解析を行なわなければならない.ところで,従来のフロントエ ンドプロセッサ(FEP)は,文節の区切り,単語の品詞といった情報を捨ててし まっている.日本語の文章の属性としてこれらを利用できれば,自然言語解析 の(最初の)作業を軽減できるのではないかと考え,独自のFEP を作成しようと 試みた.本発表では,Wnn Version 4 のライブラリを利用したFEP の構成を中 心に述べる.
食事:今回はありません.
113 文京区本郷 7-3-1 東京大学工学部計数工学科 岩崎英哉 03-812-2111 ext. 7411 iwasaki@wadalab.t.u-tokyo.ac.jp
「自然な記述による日本語を解する翻訳系」を構成するにあたり,自然言 語解析作業を軽減するため文節の区切り, 単語の品詞といった情報を文章の属 性として利用することを考えた。そのための基礎段階として独自のフロントエ ンドプロセッサ(FEP)をWnn Version 4のライブラリを使用して試作している。 PTTではFEPの制御構造と現時点での状況について報告した。
制御構造を報告する前に、Wnn Version4で用いられていサーバクライアン ト方式,変換方法および大文節と小文節について説明した。これらを前提とし て、今回試作したFEP の変換アルゴリズムを説明し、制御キー (文節の伸縮, 次候補・前候補の選択)の割り当てを述べた。
次に、FEPを実用的なものにするための仕組みについて述べた。現在は、か な漢字変換専用のプロセスとしてネットワーク上にひとつ存在させ、特定のク ライアント(例えば、エディタ)から呼び出せるような"かな漢字変換サーバ"を 提案し、リモートプロシージャコールによる実現を実験している段階である。
最後に、今後の課題として
について述べた。
発表に不慣れでお聞き苦しい点があったと思いますが、多くの意見をいた だき参加者の皆さんに感謝致します。
早稲田大学大学院理工学研究科 日立京浜工業専門学院 土橋 浩一 早稲田大学情報科学研究教育センター 落合 大