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異なり語数の精度評価

対訳句の異なり語数からランダムに100句取り出し,人手精度評価を行った.人手評価結果を表5.14に示す.


表: 異なり語数における対訳句の人手評価
\scalebox{1.00}[1.00]{
\begin{tabular}{\vert c\vert\vert c\vert c\vert}
\hline...
... 21 \ \hline
△ & 26 & 31 \ \hline
× & 46 & 48 \\
\hline
\end{tabular} }


5.14より,表5.11とは異なりPATTERN法の方が若干ではあるが対訳句の精度が良かった.また,不適切な対応をとる対訳句の数は,両提案手法とも減少していた.

また,両提案手法の判断基準における対訳句の例を示す.PATTERN法の例を表5.15に,SENTENCE法の例を表5.16に示す.


表: PATTERN法の対訳句の例
\scalebox{1.00}[1.00]{
\begin{tabular}{\vert c\vert c\vert c\vert}
\hline
○...
...希望:our hopes & 廊下 で 本:downstairs & 君 の:in this\ \hline
\end{tabular} }



表: SENTENCE法の対訳句の例
\scalebox{1.00}[1.00]{
\begin{tabular}{\vert c\vert c\vert c\vert}
\hline
○...
...tional flower of Japan & 彼 は 私:call on me & 件:Let \ \hline
\end{tabular} }




s122025 平成28年3月21日