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IBM翻訳モデルを以下に示す.これは,力久ら[5]の抜粋である.統計翻訳の代表的なモデルとして,IBMのBrownらによる仏英翻訳モデル[10]がある.IMB翻訳モデルは,単語に基づく統計翻訳を想定して作成された,単語対応の確率モデルである.この翻訳モデルは順に複雑な計算を行うモデル1から5の5つのモデルで構成される.
各モデルの概要を以下に示す.
- model1
- 目的言語のある単語が原言語の単語に訳される確率を用いる
- model2
- model1に加えて,目的言語のある単語に対応する原言語の単語の原言語文中での位置の確率(以下,permutation確率と呼ぶ)を用いる(絶対位置)
- model3
- model2に加えて,目的言語のある単語が原言語の何単語に対応するかの確率を用いる
- model4
- model3のpermutation確率を改良(相対位置)
- model5
- model4のpermutation確率を更に改良
本章では.原言語であるフランス語文を19#19,目的言語である英語文を20#20として定義する.
IBMモデルでは,フランス語文20#20,英語文19#19の翻訳モデル21#21を計算する
ために,アライメント22#22を用いる.以下にIBMモデルの基本式を示す.
アライメントとは仏単語と英単語の対応を意味している.IBMモデルのアライメ
ントでは,各仏単語24#24に対応する英単語25#25は1つあり,各英単語25#25に対
応する仏単語は0からn個ある.また仏単語24#24において適切な英単語と
対応しない場合,英語文の先頭に空単語26#26があると仮定し,その仏単語
24#24と空単語26#26を対応づける.
Subsections
2017-04-20