提案手法1(フレーズ確率の総積($P_2$)を使用する手法)

提案手法1はフレーズ確率の総積($P_2$)を用いる手法である． フレーズ確率の総積$P_2$は同一パターンの変数部のフレーズ確率$P_1$の総積である． 計算式を式3.1に示す．

$$P_2(X_i) = \sum_{i=0}^W P_1(x_i)$$ (3.1)

$W$;変数の数
以下に例を示す．表3.1に対訳句作成時に使用するデータの具体例を示す．

表 3.1: 対訳学習文テストデータ

表3.1の対訳学習文は対訳句作成に用いる文である． 対訳文パターンは対訳句作成に用いるパターンである． 対訳句作成の手順を以下に示す．

手順１

対訳学習文とパターンを照合

手順２

単語レベル文パターンの変数部に対応する組み合わせの対訳句をすべて抽出
表3.2に抽出した対訳句の具体例を示す．

表 3.2: 手順２と手順３の具体例

手順３

式を用いて対訳句にフレーズ確率を付与

表3.2に示しているフレーズ確率は対数値である．フレーズ確率の総積はパターンにおける変数部のフレーズ確率の総積である． ここで，フレーズ確率の総積は1つの変数の組から作成された対訳句において同じ値となる． 表3.2におけるフレーズ確率の総積の計算式を式3.2に示す．

$$P_2(\frac{この箱}{this\ box}) \hspace{-8zw}$$

$$= P_1(\frac{この箱}{this\ box}) * P_1(\frac{木より}{from\ wood}) * P_1(\frac{作られる}{is\ made})$$

$$= 2^{(-0.4)} * 2^{(-0.1)} * 2^{(-0.05)} = 2^{(-0.55)}=0.683$$

$$= P_2(\frac{木より}{from\ wood}) =P_2(\frac{作られる}{is\ made})$$ (3.2)

最終的なフレーズ確率の総積は全てのパターンと対訳文におけるフレーズ確率の総積の再良値となる.