概要

統計翻訳は，異なる文法構造間の翻訳において，低い翻訳精度を得る傾向がある．異なる文法構造間の翻訳は，翻訳する言語から目的言語へ大きく文法構造が変化するためである．異なる文法構造間の翻訳精度を向上するために，例えば，日本語の文法構造を英語の文法構造に変換して統計翻訳を行う方法が存在する．

岡崎[1]によると，日本語文の主語，目的語，動詞(SOV)を主語，動詞，目的語(SVO)の順に並び替えただけでは翻訳精度は向上しなかったことが報告されている．一方，星野ら[2]によると，述語項構造に基づく事前並べ替えを行った後で，句に基づく統計翻訳(PSMT)を行うことで，翻訳精度が向上したことが報告されている． 星野らは特許文を使用している．そして，人手評価を行っていない．しかし，特許文は文法構造が複雑で，人手評価が困難である．

そこで，本研究では簡単な文法構造である単文コーパス[3]を使用し，動詞および目的語および助詞の文法構造変換を行い，翻訳精度の変化を調べた．

実験の結果，動詞の文法構造変換と助詞の文法構造変換の組み合わせは有効だが，目的語の文法構造変換は有効でなかった．また，HSMTにおいて動詞の文法構造変換と助詞の文法構造変換の組み合わせが，最も高い翻訳精度であることが示された．

今後，提案手法の翻訳精度を向上するために，複合動詞や連続した助詞を処理する必要がある．