next up previous contents
Next: 従来の研究 Up: honron Previous: 茵����罨�   ���罨�

はじめに

現在翻訳には様々な手法が利用されている. パターン翻訳[1]や単語に基づく統計翻訳・句に基づく統計翻訳が提案されている. パターン翻訳は人手で作成した対訳句辞書と対訳文パターン辞書を用いた翻訳であるためコストがかかる問題があった. 単語に基づく統計翻訳は翻訳精度が低い問題があった. 句に基づく統計翻訳では単語に基づく統計翻訳と比べて翻訳精度は高く翻訳コストも低い方法である.

一方,江木らはパターン翻訳のコストに関する問題を解消するためパターンに基づく統計翻訳(Pattern Based SMT)[3]を提案した. パターンに基づく統計翻訳ではコスト解消のために自動的に対訳句辞書と対訳文パターン辞書を作成し,翻訳に用いる方法である. しかしパターンベース統計翻訳の翻訳精度はまだまだ低い. そしてパターンベース統計翻訳は対訳単語を起点として対訳文から対訳句辞書と対訳文パターン辞書を作成して翻訳を行う. 翻訳精度が低い原因としてこの対訳単語の精度が低いことが問題と考える. 対訳単語辞書の精度が低いため精度の低い対訳句辞書と対訳文パターン辞書が翻訳に用いられている可能性がある. そこで本研究では対訳単語辞書の精度を調査した. 対訳学習文とGIZA++を用いて対訳単語を作成し,全対訳単語から枝刈りを行い,対訳単語辞書を作成する. 本研究では対訳単語辞書作成に用いる対訳単語の精度の調査を行う.

 本論文の構成は以下の通りである.第[*]章で従来の研究について説明し,第[*]章で提案する手法について説明する.第[*]章で実験データ,実験結果と評価を示す.



2017-04-20