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対訳学習文と同分野のデータを追加した場合の比較を行った.表9.11に実験データを示す.言語モデルにはTri-gram とJoint Probabilityを使用した.追加データには辞書文から抽出した複文を利用した.表9.12に学習文と複文の平均単語長を示す.表9.13に複文の例を示す.表9.14に自動評価結果を示す.
表9.15に人手評価結果を示す.
茵�:
平均単語長
| 対訳学習文 |
8.7 |
| 複文 |
11.3 |
表9.15におけるJoint Probability○の出力例を表9.16,表9.17,表9.18に示す.
茵�:
Joint Probability○の出力例1
| |
茵�:
Joint Probability○の出力例2
| |
茵�:
Joint Probability○の出力例3
| |
表9.15におけるTri-gram○の出力例を表9.19,表9.20,表9.21に示す.
表9.14と表9.15の結果より,対訳学習文と同分野のデータを追加データとした場合,Joint Probabilityの方がTri-gramよりも良いことが分かる.
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2019-03-29