翻訳モデルの学習

翻訳モデルはフレーズテーブルで管理されている． フレーズテーブルの学習には，多くの方法がある． 本実験では，Mosesの付録である`` train-factored-phrase-model.perl''[7] を用いる． このプログラムはGIZA++を利用し，IBMモデルの計算を行う．本研究では，フレーズテーブルのヒューリスティックとして``grow-diag-final-and''を用いる． また，フレーズテーブルを作成する際，フレーズテーブル内の日本語と英語のフレーズ中の単語数の上限として，max-phrase-lengthが定義されている． たとえば，max-phrase-lengthの値が7の場合，日本語か英語のいずれかのフレーズ中の単語数が，8以上のフレーズ対は作成されない． 本研究では，max-phrase-lengthの値として，はデフォルト値の7を用いる．