鳥取大学修士論文

相対的意味論に基づく統計機械翻訳
における翻訳確率

令和3年2月



持続性社会創世科学研究科工学専攻
M19J4033B　中村 勇太

概要

機械翻訳の手法として，パターン翻訳，機械翻訳等が研究されてきた．しかし，人手の翻訳には及ばない． この問題を解決するために村上は，新たな手法として，“相対的意味論に基づく統計機械翻訳(RSMT : Relative Machine Translation)”[1]を提案した．この手法を本実験の従来手法とする． RSMTは出力文の選択に，翻訳確率を計算する．翻訳確率の計算方法には様々な方法が考えられる． そこで本研究では，RSMTで用いる翻訳確率の計算方法として最適な方法を調査する． 実験で，RSMTを5つの異なる翻訳確率を用いて動作させ，結果を比較する． その結果，RSMTに最適な翻訳確率の計算方法は，自己相互情報量(PMI : Pointwise Mutual Information)[11]と結論づけた．