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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告 >関係節を用いない、連体節の英語への変換パターン: 情報の比重を連体節の英訳方法に取り込む
【24h】

関係節を用いない、連体節の英語への変換パターン: 情報の比重を連体節の英訳方法に取り込む

机译：不使用相关从句的名词从句到英语的转换模式：将信息权重纳入名词从句的英语翻译方法

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連体節を連用節/シテ節へ換言可能であるならば、その連用節が表す範疇的意味は、時点、時間的継起、原因・理由、付属状態、相反に分類できる。この意味分類を基礎に、連体節の意味に応じた英語表現を生成する方向を明確にした。連体節を英語関係節に変換するのではなく、従属接続詞、分詞構文などの文型に翻訳し、さらにその際、連体節と主節とが表す情報の比重によって英文型における主節従節を適切に配列する。この翻訳方式によって簡潔な適訳が得られる。%This paper proposes the solution for aporia in machine translation from Japanese adnominal clause to English, and provides the semantic classification of the adnominal and semantic categories: time, succession, causality, reason, situation, and contrariety. Provided that the adnominal can be paraphrased in the continuous clause(adverbial), the machine translation will be able to adopt subordinate conjunction or participial construction in English instead of relative clauses, based on the semantic classification of the adnominal clauses. The translated English sentence structure is according to the translation patterns based on information ratio between the matrix clause and the adnominal.
机译：如果可以将名词性从句解释为联合子句/站点子句，则可以将联合子句的类别含义分类为时间点，时间顺序，原因/原因，附加状态和冲突。基于这种语义分类，阐明了根据名词性从句的含义生成英语表达的方向。与其将名词性从句转换成英语的关系从句，不如将它们转换成从句连接词和分词结构之类的句子模式，在这种情况下，英语中的主要从句和跟随者是合适的，因为由名词性从句和主要从句表示的信息量很大。要数组。这种翻译方法提供了简单的翻译。 ％本文提出了将日语名词性从句翻译成英语的机器翻译中的失语症的解决方案，并提供了名词性和语义性类别的语义分类：时间，继任，因果，原因，情况和矛盾性，前提是名词性可以释义。在连续从句（副词）中，机器翻译将根据副词从句的语义分类，采用英语的从属连词或参与式结构代替相对从句。英语翻译的句子结构根据翻译模式而定关于矩阵子句和名词之间的信息比率。

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