おわりに

星野ら[2]は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を報告している．しかし，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．だが，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．