実験

実験は，学習データに単文コーパス181,899文を用い，評価には単文を用いる．翻訳実 験の結果を表6と図8に示す．

表 6: N-gramと翻訳精度の関係(単文，181,988文)

言語モデルの	Closed			Open
N-gram	BLEU	NIST	METEOR	BLEU	NIST	METEOR
1-gram	0.699	10.377	0.839	0.059	3.754	0.293
2-gram	0.789	10.623	0.856	0.113	4.401	0.366
3-gram	0.847	11.104	0.895	0.135	4.580	0.386
4-gram	0.852	11.121	0.890	0.139	4.595	0.388
5-gram	0.853	11.132	0.901	0.139	4.597	0.389
6-gram	0.853	11.128	0.901	0.139	4.593	0.388
7-gram	0.853	11.128	0.901	0.139	4.593	0.388
8-gram	0.853	11.128	0.901	0.139	4.593	0.388
9-gram	0.853	11.128	0.901	0.139	4.593	0.388

図 8: N-gramと翻訳精度の関係(単文，181,988文)

結果から，Closedテスト，Openテストともに，5-gramのとき翻訳精度が最も高くなっ ていることがわかる．また，5-gram以上では翻訳精度が変化しない．1-gramと 5-gramにおいて，翻訳精度が向上した例を以下に示す．

	N-gramを変更したときの翻訳精度向上の例1
入力文	花子 は 、 悲し そう に 俯い て い た 。
正解文	Hanako appeared sad and downcast .
出力文(1-gram)	. Hanako appeared sad and downcast
出力文(5-gram)	Hanako appeared sad and downcast .

	N-gramを変更したときの翻訳精度向上の例2
入力文	部屋 に 小鳥 が 飛び込ん で き た 。
正解文	A bird flew into the room .
出力文(1-gram)	A the room into I have a .
出力文(5-gram)	Birds came into the room .

	N-gramを変更したときの翻訳精度向上の例3
入力文	その 旅客機 は 機首 を 下げ た 。
正解文	That passenger plane lowered its nose .
出力文(1-gram)	the The airliner dropped its nose .
出力文(5-gram)	The plane has dropped its nose .