概要

日英統計翻訳において，日本語文は複数のフレーズ対を用いてフレーズ単位で変 換される．そして，そのフレーズの順序を並び替え，英語文に翻訳される.しか し，重文複文といった複雑な日本語文を翻訳する場合，多くのフレーズ対が必要 となる．そのため，フレーズの並び替えの候補数が膨大になり，翻訳精度が低く なる傾向がある．

そこで本研究では，長いフレーズを持つフレーズ対を増やすことで，出力文が利 用するフレーズ対の数を減らし，並び替えの候補を減らす手法を提案する．具体 的には，3種類の学習データから得られたフレーズテーブルをそれぞれ従来の単 語区切りフレーズテーブルと併用し，翻訳精度の向上を目指す．

1つ目は，「日本語文を文節区切り，英語文を単語区切りとした学 習データ」から生成されたフレーズテーブル．2つ目は，「日本語文を単 語区切り，英語文をフレーズ単位に統合した」学習データから生成されたフレーズテー ブル．そして，3つ目は，「日本語文を文節区切り，英語文をフレー ズ単位に統合した学習データ」から生成されたフレーズテーブルである．

実験の結果，従来手法の翻訳精度と比較して，どのフレーズテーブルを併用した 場合でも翻訳精度は向上した．さらに，提案手法により得られた3つのフレーズ テーブルを全て併用することで，従来手法と比較して，BLEUスコアが単文の翻訳 で0.71%，重文複文の翻訳で0.51%向上した．