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以下に具体的な手順を示す.
- 手順1
- 対訳文と単語レベル文パターンを照合する.
- 手順2
- 適合した場合,単語レベル文パターンの変数部に対応する全ての組み合わせの対訳句を抽出する.
- 手順3
- GIZA++の単語確率を用いて,各組み合わせの中から最大となる単語確率を得る.
- 手順4
- 得られた単語確率を用いて,対数フレーズ確率を計算する.
- 手順5
- 各単語レベル文パターンごとに,手順4で計算した対数フレーズ確率の総和の最大値をとる対訳句を1つずつ選出する.
- 手順6
- 対訳句作成時の対訳文とパターン原文を抽出する.
- 手順7
- 対訳文(日)から見たパターン原文(日)との類似度Aを作成する.
類似度は対訳文とパターン原文の同一の単語の出現率を表している.以下の式を用いて計算する.
対訳文Aは単語
...
から構成されている
対訳文Bは単語
...
から構成されている
;対訳文A中の単語数
;対訳文A中の単語が対訳文Bの単語と
一致している単語数
- 手順8
- パターン原文(日)から見た対訳文(日)との類似度Bを作成する.
手順7と同様に計算する.
- 手順9
- 英語文でも手順7〜8と同様に計算する.
- 手順10
- 全てを掛けあわせ,類似度とする.
- 手順11
- 類似度を用いて
bestで対訳句を削除する.
- 手順6
- 手順5で選出した対訳句を最終的に抽出される対訳句として出力する.
提案手法の具体例を表
を用いて,図
と
に示す.
茵�:
提案手法照合例
| 対訳文(日) |
チケットショップが安売りし始めた |
| 対訳文(英) |
The ticket shop began to sell at a bargain |
| パターン1(日) |
1 2 3 4 |
| パターン1(英) |
1 2 4 to 3 |
| パターン原文1(日) |
雪 が 解け 始め た |
| パターン原文1(英) |
The snow began to melt |
| パターン2(日) |
1 2 3 4 |
| パターン2(英) |
1 2 4 to 3 |
| パターン原文2(日) |
これ は 飲み やすい |
| パターン原文2(英) |
This is easy to drink |
先行手法にさらに追加で提案手法を用いる.先行手法ではパターン1つにつき1組の対訳句が出力される.つまり,対訳句(日)に対し複数の対訳句(英)が対応する場合がある.その際に不適切な対訳句も含まれる.その不適切な対訳句を類似度を用いて削除する.図
では対訳文1とパターン原文1との類似度は9/175,図
では対訳文2とパターン原文2との類似度は1/1260,よって先行手法を用いて表
が抽出されていたとすると,類似度の高い対訳文1とパターン1から出力された対訳句である「チケットショップ」-「The」が削除され,「チケットショップ」-「ticket shop」が残る.
茵�:
先行手法候補
| チケット ショップ |
ticket shop |
9/175 |
| チケット ショップ |
The |
0/1260 |
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2017-04-20