表一覧

1. フレーズテーブルの例
2. 最尤な単語alignmentの獲得の例(英日方向)
3. 最尤な単語alignmentの獲得の例(日英方向)
4. 最尤な単語alignmentの獲得の例(積集合:intersection)
5. 最尤な単語alignmentの獲得の例(和集合:union)
6. 最尤な単語alignmentの獲得の例(grow-diag-final)
7. 作成されたフレーズテーブルの例(grow-diag-final)
8. 言語モデルの例
9. スムージングパラメータ別の言語モデルの例
10. 表2.9の言語モデル作成に用いた英文の例(50文より抜粋)
11. grow-diag-finalで作成したフレーズテーブルの例(全8フレーズ)
12. intersectionで作成したフレーズテーブルの例(全98フレーズから抜粋)
13. grow-diag-finalで作成したフレーズテーブルの例
14. intersectionで作成したフレーズテーブルの例
15. 翻訳対の形式をフレーズテーブルの形式に変換した例
16. 翻訳対に翻訳確率を付与した例
17. 手順1で作成したフレーズテーブルに翻訳確率を付与した翻訳対を追加した例
18. 翻訳対の例
19. 学習データの例
20. テストデータの例
21. フレーズテーブルの形式に変換した翻訳対の例
22. 単文でのフレーズテーブルの総数
23. 重文複文でのフレーズテーブルの総数
24. 確率を付与した翻訳対の例
25. 翻訳精度の評価(BLEU値)
26. 翻訳精度の評価(METEOR値)
27. 単文において，ベースラインより提案手法が良くなった例
28. 単文において，ベースラインと提案手法が同一出力だった例
29. 単文において，ベースラインより提案手法が悪くなった例
30. 重文複文において，ベースラインより提案手法が良くなった例
31. 重文複文において，ベースラインと提案手法が同一出力だった例
32. 重文複文において，ベースラインより提案手法が悪くなった例
33. 対比較実験結果
34. 単文において，提案手法がベースラインより優れていると評価した例
35. 重文複文において，提案手法がベースラインより優れていると評価した例
36. 単文において，提案手法がベースラインより劣ると評価した例
37. 単文において，提案手法とベースラインが文質に変化がない評価した例
38. 重文複文において，提案手法とベースラインが文質に変化がないと評価した例
39. 単文において，提案手法とベースラインが同一出力と評価した例
40. 重文複文において，提案手法とベースラインが同一出力と評価した例
41. 単文において，未知語が減少した例
42. 重文複文において，未知語が減少した例
43. 文質が向上した例
44. 未知語が減少した文と文質が向上した文の比較
45. 先行研究との翻訳精度比較