语素的日文

• ここで，複合語の範囲および単語への分割は，図１に示した形態素解析処理の段階で既に行われているものとする
  图１显示在语素分析处理阶段已经进行了复合词范围的界定及单词的分割。
• 本解析部は，ＩＣＯＴフリーウェアの形態素辞書を流用し語句を追加し，Ｃ言語によって実装した．
  本解析部，原封不动地使用Ｉ　Ｃ　Ｏ　Ｔ免费软件的语素词典，进行语句追加，根据Ｃ语言进行了安装。
• 文節数が最小となるよう分解することで，句や相当語などの長い語句が選択され，形態素まで分解されない．
  为了使文节数变为最小，要对它进行分解，以此选择句子以及相当词语等长的语句，但不能分解到语素。
• そこで本研究ではメールの特徴として，形態素解析を行うことで本文中に含まれる単語の抽出を行い，その種類のみに注目する．
  因此，本研究中只关注邮件的特征是，通过进行语素解析，抽取出文本中所含的单词。
• 音声合成用と唇動画像合成用のモデルは音素単位で個別にモデル化され，それぞれに状態継続長モデルを持っている．
  用于音声合成和唇动图像合成的模型都以语素为单位分别进行模型化，分别带有状态持续长度模型。
• なお，以下の評価実験では，形態素解析として日英翻訳システムＡＬＴ―Ｊ／Ｅ１１）の日本語形態素解析部を利用した．
  而且，在以下的评价实验中，作为语素分析，使用了日英翻译系统ＡＬＴ―Ｊ／Ｅ１１）的日语语素分析部分。
• なお，以下の評価実験では，形態素解析として日英翻訳システムＡＬＴ―Ｊ／Ｅ１１）の日本語形態素解析部を利用した．
  而且，在以下的评价实验中，作为语素分析，使用了日英翻译系统ＡＬＴ―Ｊ／Ｅ１１）的日语语素分析部分。
• メールの特徴抽出段階における形態素解析には奈良先端科学技術大学院大学で実装された形態素解析ツール茶筅１４）を用いた．
  在邮件的特征抽取阶段，语素解析用的是奈良尖端科学技术大学研究生院落实的语素解析方法茶刷１４）。
• メールの特徴抽出段階における形態素解析には奈良先端科学技術大学院大学で実装された形態素解析ツール茶筅１４）を用いた．
  在邮件的特征抽取阶段，语素解析用的是奈良尖端科学技术大学研究生院落实的语素解析方法茶刷１４）。
• 「比較動詞」には，動詞と名詞句との関係と名詞句どうしの関係を示した述語素の情報に基づき，１９の動詞を選択した．
  对于“比较动词”，根据表示动词与名词句的关系，以及名词句之间的关系的谓语素的信息，选择了１９个动词。