結果として,1変数対訳句文パターンを用いた手法において,ベースラインと比較して翻訳精度の向上が認められた.また,従来の多変数対訳文パターンによる手法と比較して,向上の幅は大きいことも確認できた. これについて, 追加した1変数対訳句は多変数対訳句と比較して正しい対応を多く含むために,翻訳精度の比較的大きな向上につながったと考えられる.ただし, より高い精度の対訳句を利用する1変数対訳句文パターンを用いた手法における翻訳精度の向上が小幅となった理由として,対訳句の数が考えられる. 1変数対訳句では作成可能な対訳句の数が限られているため,対訳句の数は今回の比較においても多変数対訳句より少なくなっている. このため,大幅な翻訳精度の向上には至らなかった可能性がある.
一方,高い精度かつ比較的多量の対訳句である,繰り返し処理により作成した対訳句において,翻訳精度の向上は認められなかった.この理由として,1変数対訳句や,多変数対訳句と比較して,繰り返し処理により作成した対訳句では対訳句が長いことが一因となっている可能性が考えられる.繰り返し処理を行う手法では,対訳句抽出に用いる対訳文パターン中の変数部が長くなり,これを用いて対訳句を抽出するために作成される対訳句が長くなる課題がある.このため,強調すべき語句の対応の範囲が広がり(文レベルに近づき),したがってモデルが学習する語句の対応を強化するという対訳句追加の本来の効果が減少した可能性がある. したがって,翻訳精度の向上には,高い精度で,多量かつ,比較的短い対訳句を利用する必要があると推察される.