はじめに

パターン翻訳[1]は，1960年代に提案された翻訳方法である．人手に より作成した，対訳句辞書と対訳文パターン辞書を用いて翻訳を行う．この翻訳 方式は入力文が適切な対訳文パターンに適合した場合，翻訳精度の高い出力文 が得られる．しかし，対訳句辞書と対訳文パターン辞書の作成は人手で行うため， 開発にコストがかかる．そして，入力文が対訳文パターンに適合しない場合は， 翻訳ができない．
　また，1990年代に単語に基づく統計翻訳が提案された．原言語文の単語を目的 言語文の単語に翻訳する手法である．しかし，翻訳精度が低い． しかし，2000年代始めに句に基づく統計翻訳が提案された．句に基 づく統計翻訳は，単語に基づく統計翻訳よりも翻訳精度が高く，学習データとし て，対訳文を与えるだけで翻訳が可能である．そのため翻訳にかかるコストが低 い．
　一方，江木らパターン翻訳の問題を解決するため，GIZA++[2]を利用したPattern Based SMT[3]を提案した．この手法は対訳フレーズ辞書と対訳文パターン辞書 を対訳文から自動的に作成し，翻訳を行う．対訳文から自動的に作成するので， パターン翻訳と比較して，開発コストを低くすることができる．しかし対訳文パ ターンに適合しても，翻訳精度の低い出力文がある．この問題の原因 の一つは，不適切な対訳文パターンの選択である．
　そこで本研究では，日英Pattern Based SMTにおいて，対訳文パターンの日本 語原文と入力文とのレーベンシュタイン距離[4](以下LsD)を求める． この距離を利用して，入力文と対訳文パターンの日本語原文との類似度を求め， 対訳文パターンを選択する際に，対訳文パターン対数確率の代わりに使用する． そして，入力文と類似した日本語原文から作成された対訳文パター ンを選択することにより，翻訳精度の向上を目指した．しかし，翻訳精度の向上 はあまり見られなかった．
　本論文の構成は以下の通りである．第2章で従来の研究について説明し，第3章 で今回使用するPattern Based SMTについて説明する．第4章で提案する手法につ いて説明する．第5章で実験データを示す．第6章で実験結果と評価を示す．第7 章で本研究の考察を述べる．