今後の課題

離散記号処理による ITM 訳出文の品質向上の可能性が確認できた．今後の課 題を以下に示す．

• 離散記号処理の全自動化

  現在，離散記号処理には手動の部分が含まれている．離散記号処理の 全自動化のため，以下を課題とする．

  1. ALT-J/E への入力文作成のため，各離散記号に適合した日本語 部分に語・節を追加するプログラムを作成する．

  2. ALT-J/E の翻訳結果を ITM 訳出文に挿入するプログラムを作 成する．

• 文型パターン辞書を用いた離散記号処理

  /y 適合部分を翻訳し，ITM 訳出文に挿入した後， ALT-J/E によって 出力された接続詞に誤りがある場合に，以下の方法を検討している．

  1. ALT-J/E が出力した接続詞を削除する．
  2. 文型パターン辞書[1]における日本語表現と英語表 現の共起要素を翻訳知識として用い，正しい接続詞を追加する．

  共起要素の具体例を以下に示す． なお，太字部分が共起要素，CL は節を示している．

  〈例：日本語表現と英語表現の共起要素〉
  
  

  日本語文：	わたしの書斎は南向きなので日がよく当たる
  英文：	Because my study faces south, it gets plenty of sunshine.
  (節)日本語パターン：	$CL$ 1 ので $CL$ 3。
  (節)英語パターン：	Because $CL$ 1, $CL$ 3 .

  
  

  /y 適合部分の語尾別の翻訳知識の例を以下に示す．

  〈例： /y 適合部分の語尾別の翻訳知識の一部〉
  
  

  日本語表現		英語表現
  $CL$ 1 て $CL$ 2 。		$CL$ 2 when $CL$ 1 .
  $CL$ 1 前に $CL$ 2 。		$CL$ 2 before $CL$ 1 .
  $CL$ 1 と $CL$ 2 。		$CL$ 2 when $CL$ 1 .
  		As soon as $CL$ 1, $CL$ 2 .
  $CL$ 1 であれば $CL$ 2 。		If $CL$ 1, $CL$ 2 .
  …		…

  
  
  〈例： 翻訳知識の適用〉
  
  

  /y
  入力文：	風邪を引いてはなが出て困る。
  正解文：	I have caught cold, and my nose is always running.
  /y に適合した部分+(節)：	はなが出て(私は本を読む)
  ALT-J/E 翻訳結果：	My nose flows and (I read a book).
  ITM 訳出文：	He has his cold and have a hard time .
  離散記号処理後：	My nose flows and he has his cold and have a hard time .
  ALT-J/E 翻訳結果から接続詞を削除：	My nose flows
  /y の翻訳知識を選択(手動)：	「${\bf CL}$ 1 て $CL$ 2 。」 →「 $CL$ 2 when ${\bf CL}$ 1 .」
  翻訳知識を用いた結果：	He has his cold and have a hard time when my nose flows .

  
  

• ITMに使用するパターンの選択

  現在，ITM で使用する文型パターンは入力文と日本語文型パターンの照 合の後に，手動で選択している．この自動化のため，多変量解析の手 法が検討されている[5,6]． この手法によれば，単語レベルパターンにおいて 83% の割合で最適 なパターン選択が可能である．