目次

• 表一覧
• 図一覧
• はじめに
• 統計翻訳システム
  • 基本概念
  • 翻訳モデル
    • IBMモデル
    • フレーズテーブルの作成法
  • 言語モデル
  • デコーダ
    • mosesのパラメータ例
    • パラメータチューニング
  
  
• 実験環境
  • 実験データ
  • 人手で作成された翻訳対
  • プログラムで作成するフレーズテーブル
  • $N$-gram モデルの学習
  • デコーダのパラメータ
  • 評価方法
  
  
• プログラム作成したフレーズテーブルへの翻訳対の追加
  • 翻訳対への翻訳確率の付与
  • 翻訳対の追加手順
  
  
• 翻訳実験
  • 学習データ
  • フレーズテーブル
  • 翻訳精度の評価
    • 日英翻訳の結果
    • 英日翻訳の結果
  • 対比較実験
    • 判断基準
    • 実験結果
    • 提案手法の翻訳結果が劣ると評価した例
    • 提案手法の翻訳結果が優れていると評価した例
  
  
• 翻訳対の翻訳確率の重みの最適化
  • 翻訳実験
  • 対比較実験
  
  
• 考察
  • 提案手法の効果の分析
    • 文質の向上
    • 未知語の減少
    • 文質が向上した文と未知語が減少した文の比較
  • 最適化したパラメータを用いた翻訳実験
    • パラメータの最適化
    • 最適化したパラメータを用いた翻訳実験の結果
  • パラメータintersectionの信頼性
  • 今後の課題1:翻訳確率値の信頼性の調査
    • パラメータintersectionの翻訳確率値の信頼性
    • 翻訳確率の更なる最適化
    • 翻訳確率値を付与できなかった翻訳対の追加
  • 今後の課題2:述語節に関する翻訳対の追加
    • 述語節に関する翻訳対の追加
  
  
• おわりに
• 謝辞
• 付録
  • 付録１:mosesのパラメータ
  • 付録２:追加した翻訳対(日英翻訳)
  • 付録３:追加した翻訳対(英日翻訳)
  • 付録４:最適化したmosesのパラメータ
    • 単文の翻訳に用いたパラメータ(ベースライン)
    • 単文の翻訳に用いたパラメータ(提案手法)
    • 重文複文の翻訳に用いたパラメータ(ベースライン)
    • 重文複文の翻訳に用いたパラメータ(提案手法)
  
  
• 参考文献