| ベースライン入力文 | 雨になりそうだ。 |
| 日本語補完入力文 | 私は雨になりそうだ。 |
| 正解文 | It is likely to rain . |
| ベースライン出力文 | It looks like rain . |
| 日本語補完出力文 | I is likely to rain . |
``雨になりそうだ。"の主語としては，``天気は"のようなものが好ましい．しかし，誤って文頭に``私は"を補完したため，出力文が誤っている．このような主語補完の誤りによる翻訳精度の低下は，適切な主語補完アルゴリズムの考案によって改善される．例えば，動詞や形容詞より，主語が人かどうかを判断し，人であると判断した場合のみ``私は"を補完するというような方法で改善が可能であると考える．
2つ目に，``主語省略文"翻訳を翻訳した際に，すでに出力文にうまく主語が翻訳されている場合，主語を補完することで，誤ったフレーズが出力されてしまうことである．表54に例を示す．
| ベースライン入力文 | 泥棒に入られた。 |
| 日本語補完入力文 | 私は泥棒に入られた。 |
| 正解文 | I had a burglar break into my home . |
| ベースライン出力文 | My house was robbed . |
| 日本語補完出力文 | My house was robbed of my life . |
表54では，入力文に主語が省略されている場合でも，主語として``My house"が出力されている．この場合に入力文に対し主語補完を行うと，``私は"がうまく翻訳されず，``of my life"のように，誤ったフレーズが出力されてしまう．この翻訳精度の低下は，学習データには``主語省略文"が含まれているので，``主語省略文"が入力された場合でも主語を出力し，適切な翻訳を行う場合があることが原因であると考えられる．このような場合，``主語省略文"に主語補完を行うことで，誤ったフレーズを出力する．
このような原因で翻訳精度の低下が見られる文はわずかである．しかし，統計翻訳を実用する際に主語補完を行う場合，この翻訳精度の低下を無視することはできないと考える．この問題に対しては，学習データに主語補完を行うことにより改善できると考えるが，train補完の実験結果で翻訳精度の低下を確認したため，今後新たな対策の考案が必要であると考える．