おわりに

機械翻訳において, 相対的意味論に基づく変換主導型統計機械翻訳 TDSMTが提案されている. TDSMTは変換テーブルを用いて, 学習文対を変換し, 出力文を作成する. 変換テーブルは学習文対(パラレルコーパス)から自動作成する. しかし, 自動作成のため誤った変換テーブルが存在する. そこで, 本研究は誤った変換テーブルの削除を目的とした.

本研究では提案手法として, 前後環境を利用して誤った変換テーブルを削除する方法を提案した. 提案手法によって変換テーブルの精度の向上を確認した.

今後の課題として, 精度向上のために前後2単語を比較する変換テーブル選択, そして, 数の向上のためにモノリンガルコーパスの利用が挙げられる. また, 翻訳実験においては, 学習文対量の増加によるCDABテーブルの増加, また, 未知語出力用変換テーブルの不使用によって 従来手法と提案手法の出力の違いが明確に表れる.