目次

• 図一覧
• 表一覧
• はじめに
• 統計翻訳システム
  • 基本概念
  • 翻訳モデル
    • IBM翻訳モデル
    • GIZA++
    • フレーズテーブルの作成法
    • フレーズ対応の抽出
    • 抽出したフレーズ対応の確率付け
  • 言語モデル
    • リオーダリングモデル
  • デコーダ
    • ビームサーチ法
    • マルチスタック法
    • mosesのパラメータ
    • パラメータチューニング
  
  
• それぞれの手法の説明
  • 提案手法
    • 英辞郎
    • 部分的に一致した翻訳対の翻訳確率
    • 部分的に一致した翻訳対の確率のペナルティ
    • 翻訳確率の付与手順
  • 先行研究
  • 従来手法
  • 先行研究と提案手法を組み合わせた手法
  
  
• 実験データ・実験環境
  • 実験データ
    • 対訳学習文
    • テスト文
    • 確率を付与した翻訳対
  • 実験環境
    • 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
  • 自動評価
    • BLEU
    • NIST
    • METEOR
  • 人手評価
  
  
• 従来手法と提案手法の比較
  • フレーズテーブルの総数の比較
  • 翻訳精度の自動評価
  • 翻訳精度の人手評価
    • 翻訳結果の例
  
  
• 先行研究と提案手法の比較
  • フレーズテーブルの総数の比較
  • 翻訳精度の自動評価
  • 先行研究と提案手法の人手評価
    • 翻訳結果の例
  
  
• 先行研究と追加実験の比較
  • フレーズテーブルの総数の比較
  • 翻訳精度の自動評価
  • 先行研究と追加実験の人手評価の結果
    • 翻訳結果の例
  
  
• 考察
  • 翻訳精度が向上した文の解析
    • 適切なフレーズ対の増加
    • 未知語の減少
  • 翻訳精度が低下した文の解析
    • 不適切なフレーズ対の選択
    • 未知語の影響
    • マッチングの対象の問題
  • 翻訳候補文に使用された翻訳対の違い
  • ペナルティの影響
  • 未知語の影響
  
  
• おわりに
• 参考文献
• 付録
  • 実験データ
    • 学習データ
    • テストデータ
  • フレーズテーブルの総数の比較
  • 翻訳精度の自動評価
  • 使用された翻訳対の違い