わたしが設計するモデル。主の概念はTree-basedモデルの下に、新しい部分を設置する。

３．a図解

図２

図３

3.b　tree-basedモデルとの区別点

tree-basedモデルの図解は

図４

Tree-basedモデル、二つの部分で組み合わせた。あるいは2構文木間のマッピング。

でも、わたしはTree-basedモデルに新しい部分を設置した。中間部分（わたしはこれに名付けて「純粋」部分）。

３．ｃ純粋と経験

世界万物は経験の認識。たとえば

図５

これは緑色の箱。でもたとえその色や形を除いても、きっと何かが残されている。その原因は、わたしたちは空間へ対する認識は生まれ、積み重ねた経験ではない、認識は純粋があるこそ、存 図６

在する。図６のように、色や形を除く、残された根本的のものは「純粋」と呼ぶ。

色や形これを「経験」と呼ぶ。

３．ｄ　「純粋」を設置する利点

言葉も「純粋」と「経験」で分割することが可能。Eg.

妹のパソコンでエロサーフィンなんて、超あり得ないし。

「純粋」なのは　「妹のパソコン　で　エロサーフィン　不可能」

「経験」なのは　「なんて、超あり得ないし、。。。」

誰かが妹のパソコンでエロサーフィンするのは信じがたい

「純粋」なのは　「誰　妹のパソコン　で　エロサーフィン　不可能」

「経験」なには　「信じがたい、。。。」

言葉と言うのは、もともと事情から感情輸入した結果。この感情輸入を除いた結果、「純粋」が残された。「経験」はその感情輸入やこの語言の特色（粘着式とか）。ですから、たとえどのような表現方であろうと、同じことに対して、その「純粋」は同じだ。（上の例の「純粋」は同じだ）
この視点から見ると。以前のtree-based 翻訳はこのように理解する。

A語言（「経験」＋「純粋」）à直接B語言の（「経験」＋「純粋」）

ですから、これは至難の業。

中に「純粋」部分を設置する結果：

A語言「経験」＋A語言「純粋」àA語言「純粋」＋（ユーザーが提供する感情）àB語言「純粋」＋B語言ユーザーの提供で作れた「経験」

図解はこのように

図７

図８

こうなると、翻訳の過程は綺麗になる。

図７はユーザーは間違えている感情を輸入した。翻訳はその間違えている感情で加工、でも笑う表情はかわらない。

図８はユーザーは正確の感情輸入した。翻訳した後、笑う表情はかわらない、青いはちょっと違いますが、大体は正確だ。

「注意」：これは概念図、実際のとき色は「純粋」として保存された、その原因は色が事情の一部だ。

「注意」：３．ｃには言った「色とか形状とかは「経験」」、でも、３．ｃは概念は普段意義下。３．ｄの例は　実際に使用する「純粋」と「経験」の分割標準。

３．e　アルゴリズムとデータ构造

ⅰ。元があるデータ构造（図１）まだ前提として。

ⅱ。（A語言「経験」＋A語言「純粋」àA語言「純粋」）実の意味は、ある程度の情報を消します。

そして、ある言葉の論理的関係性不確定の場、その流ちょうさを強調する、情報保存よりも消すのがまし。

ⅲ。A語言「純粋」à B語言「純粋」、tree based 翻訳で直接翻訳。

ⅳ。（ユーザーが提供する感情）定量化する。これは最も困難の部分。今までの策略は、

アニメ中：かわいい系、つでんる系とか、「センテンスはなるべき多い、センテンスは短いほうがいい。形容語を拡張する。文字の浮き沈みを激しくなる」

新聞とか、真面目の感じとは、「センテンスはなるべき少ない、省略した言葉をなるべき作り上げる。形容語は強調しない、そのままの感じ」

。。。。。。。

人間の表情は豊富だが、でもそのパタンは実際は限られていると思います。大部分のパタンの策略を定め、よりリアルの翻訳を作りたいと思います。

長引いてすみません。お読みいただき、ありがとうございました。