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提案手法の手順

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.

$Ps(\frac{B_1...B_N}{A_1...A_M}) = (\frac{S}{M}) $
対訳文Aは単語$A_1$...$A_M$から構成されている
対訳文Bは単語$B_1$...$B_N$から構成されている
$M$;対訳文A中の単語数
$S$;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$N$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) $X$1 $X$2 $X$3 $X$4
パターン1(英) $X$1 $X$2 $X$4 to $X$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) $X$1 $X$2 $X$3 $X$4
パターン2(英) $X$1 $X$2 $X$4 to $X$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

���: 提案手法抽出例1
\includegraphics[width=140mm]{teian_fig1.eps}

���: 提案手法抽出例2
\includegraphics[width=140mm]{teian_fig2.eps}

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