藤原らの研究

藤原らは，句に基づく統計翻訳器（Moses）において，対訳学習文などの学習データを追加せずに行う未知語処理手法を提案した．Mosesではフレーズテーブルを参照して翻訳を行う．そして，フレーズテーブルを作成する際には``grow-diag-final-and"というヒューリスティックスを用いるのが一般的である．この``grow-diag-final-and"を用いて作成したフレーズテーブルの問題として，1単語対1単語の対訳データが作成されにくいことが挙げられる．そのため，1単語の翻訳を行う場合に未知語として出力されることがある．一方で，``intersection"というヒューリスティックスを用いてフレーズテーブルを作成した場合は，1単語対1単語の対訳データのみ作成される．そこで，藤原らは，``grow-diag-final-and"を用いて作成したフレーズテーブルと，``intersection"を用いて作成したフレーズテーブルの2種類を組み合わせたフレーズテーブルを用いて翻訳を行った．そして，未知語数の削減と翻訳精度向上が報告されている．