おわりに

本研究では，人手で作成された辞書を用い，学習データ中のフレーズを一つのまとまりとした対訳フレーズデータを作り，人手で作成されたフレーズを含むフレーズテーブルを作成した． 人手で作成された辞書として英辞郎を用いた提案手法(英辞郎)と鳥バンクを用いた提案手法(鳥バンク)の翻訳実験を行った． また，単文コーパスと重文複文コーパスを用い，それぞれ日英統計翻訳と英日統計翻訳を行った． したがって，合計8種類の翻訳実験を行った．

その結果，人手評価において提案手法(英辞郎)の日英翻訳の重文複文と提案手法(鳥バンク)の単文と重文複文の英日翻訳の評価結果はベースラインより優れており，それ以外の翻訳実験はベースラインより劣っているという結果になった．

一方，自動評価において提案手法(英辞郎)の全ての実験においてはBLEU，METEORの値がベースラインより向上した． 提案手法(鳥バンク)はほとんどの自動評価においてベースラインよりスコアが低くなった．

これは鳥バンクの対訳フレーズ辞書がフレーズ対が単文コーパス及び重文複文コーパスと分野が同じであるため，効果的な対訳フレーズデータを作成し，良い翻訳結果が得ることができたからと考えている．

今後，提案手法(英辞郎)と提案手法(鳥バンク)の更なる調査を行っていきたい．