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フレーズテーブル

ベースラインの単文の実験には,単文の学習データ100,000文対を用い, grow-diag-finalでフレーズテーブルを作成する.また,重文複文の実験には, 重文複文の学習データ100,000文対を用い,grow-diag-finalでフレーズテーブル を作成する.

一方,提案手法の実験には,単文,重文複文それぞれのベースラインのフレーズ テーブルに``英辞郎''で作成した翻訳対を追加したフレーズテー ブルを用いる.単文でのベースラインのフレーズ数,追加した翻訳対の数,提案 手法のフレーズ数を表5.1に示す.また,重文複文でのベースラインのフレーズ数, 追加した翻訳対の数,提案手法のフレーズ数を表5.2に示す.



表 5.1: 単文でのフレーズテーブルの総数
ベースライン
翻訳対追加数
提案手法
303,480
18,237
32,1717






表 5.2: 重文複文でのフレーズテーブルの総数
ベースライン
翻訳対追加数
提案手法
235,684
17,581
253,265


``英辞郎''で作成した翻訳対1,085,344件のうち,単文では18,237件をフレーズ テーブルに追加した.また,重文複文では17,581件をフレーズテーブルに追加し た.翻訳確率を付与した翻訳対の例を表5.3に示す.


表 5.3: 確率を付与した翻訳対の例
あらゆる 点 で $\vert\vert\vert$ in every respect $\vert\vert\vert$ 0.029 0.002 0.333 0.001
ある 意味 で は $\vert\vert\vert$ in a sense $\vert\vert\vert$ 0.167 0.001 1 0.007
いい 線 いっ てる $\vert\vert\vert$ on the right track $\vert\vert\vert$ 0.1 0.003 0.111 0.001
におい $\vert\vert\vert$ odor $\vert\vert\vert$ 0.139535 0.428571 0.0431655 0.0821918 2.718
におい $\vert\vert\vert$ scent $\vert\vert\vert$ 0.012987 0.04 0.00719424 0.0136986 2.718
におい $\vert\vert\vert$ smell $\vert\vert\vert$ 0.108434 0.313953 0.194245 0.369863 2.718
ほとんど ない $\vert\vert\vert$ little $\vert\vert\vert$ 0.0134831 0.00119611 0.16 0.190083 2.718
ほとんど の $\vert\vert\vert$ most $\vert\vert\vert$ 0.0204461 0.00350662 0.0973451 0.0550964 2.718
ほとんど 会わ ない $\vert\vert\vert$ see little of $\vert\vert\vert$ 0.111111 1.9377e-08 0.142857 2.64288e-06 2.718
ほとんど 毎日 $\vert\vert\vert$ almost daily $\vert\vert\vert$ 0.0625 0.0661251 0.0714286 0.0125219 2.718
ほとんど 毎日 $\vert\vert\vert$ almost every day $\vert\vert\vert$ 0.5 0.0367361 0.0714286 5.93539e-05 2.718
影響 $\vert\vert\vert$ influence $\vert\vert\vert$ 0.100478 0.43299 0.112601 0.212121 2.718
影響 さ れる $\vert\vert\vert$ influenced by $\vert\vert\vert$ 0.037037 2.85178e-06 0.333333 0.000223366 2.718
影響 する $\vert\vert\vert$ affect $\vert\vert\vert$ 0.0126582 0.000195759 0.1 0.0050505 2.718
影響 を 及ぼす $\vert\vert\vert$ affect $\vert\vert\vert$ 0.0759494 2.05052e-06 0.0789474 0.2 2.718
影響 を 受ける $\vert\vert\vert$ affected by $\vert\vert\vert$ 0.0172414 5.16808e-07 0.111111 0.000297822 2.718
影響 を 与える $\vert\vert\vert$ affect $\vert\vert\vert$ 0.0379747 1.02526e-06 0.0588235 0.0483871 2.718
影響 を 与える $\vert\vert\vert$ impact $\vert\vert\vert$ 0.00869565 6.60723e-07 0.0196078 0.0322581 2.718


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平成22年2月13日