next up previous contents
Next: 実験データ Up: 実験方法 Previous: 実験方法   ���罨�

実験の概要

本実験ではデコーダーに相対的意味論に基づく変換主導型パターンベース統計機械翻訳(以下TDPBSMT)[]を用いる.言語モデルは$N$-gramとJoint Probabilityを利用する.対訳学習文には辞書文で単文を用いる.テスト文も辞書文で単文を用いる.追加データにはwikipedia文を用いる.翻訳の評価として自動評価と人手評価を用いる.

本研究では統計モデルの学習に使用する対訳コーパスの数を固定して,言語モデルの学習に使用するモノリンガルデータの数を増やす実験を日英翻訳・英日翻訳でそれぞれ行う.本手法を提案手法とし,モノリンガルデータを増やす前の手法をベースラインとする. 日英翻訳におけるベースラインの流れを図[*]に,提案手法の流れを図[*]に示す.

���: 日英翻訳におけるベースラインの流れ
\fbox{
\includegraphics[width=14cm]{baseline.eps}
}

���: 日英翻訳における提案手法の流れ
\fbox{
\includegraphics[width=14cm]{teian.eps}
}

日英翻訳における提案手法の手順を以下に示す.

手順1
日英対訳コーパスを学習データとして翻訳モデルを作成する
手順2
日英対訳コーパスの英語文に追加コーパスとして多量のモノリンガルデータを加える
手順3
手順2のデータを学習データとして言語モデルを作成する
手順4
手順1と手順3で作成したモデルを用いて日英統計翻訳を行う



2019-03-29