本研究の翻訳システム

統計翻訳では文法情報として，一般にN-gramモデルを用いる．しかし N-gramモデルは局所的な文法情報をモデル化するので，大局的な文法情報 がない．したがって，文法構造が大きく異なる言語間では特異な文章が生成さ れる可能性がある．

そこで本研究では，まず統計翻訳を行う前にパターン翻訳を行う．この処理 により，日英文パターンが有する大局的な文法情報を用いるのでN-gramモデル の局所的な構文問題が解消出来ると考えている．次に，パターン翻訳の出力文に 対し統計翻訳を行う．この処理により，局所的な修正を行うことで翻訳精度が向 上すると考えている．

また本研究では，日英文パターン辞書を人手で作成するのではなく，プログラム で自動的に作成する．この手法により，日英文パターン辞書の開発時間が短縮出 来る．図4.1に提案手法の翻訳手順を示す．

図 4.1: 提案手法の翻訳手順