おわりに

本研究では，統計翻訳において，データの収集が安易なモノリンガルデータを多量に用いて，言語モデルを学習し，翻訳精度を調査した． 使用するモノリンガルデータとして，辞書文，特許翻訳文，Wikipedia文を扱い，日英翻訳，英日翻訳をそれぞれ行った．テスト文には辞書文をそれぞれ用いて，合計6種類の実験を行った．

実験の結果，テスト文と同分野のデータを増やすと，日英翻訳と英日翻訳の翻訳精度が向上した．一方，テスト文と別分野のデータを増やすと，日英翻訳と英日翻訳の翻訳精度はあまり変化しなかった． これにより，分野依存性が高いことを示すことができた．

また，追加するモノリンガルデータの量を変化させて，翻訳精度を調査する実験を行った．結果として，テスト文と同分野の辞書文を追加する実験では，データ量が増加すると，それに比例して翻訳精度が向上することがわかった．

今後は重文複文コーパスや，統計翻訳の別手法での実験を行いたい．