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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
-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