概要

相対的意味論に基づく変換主導型統計機械翻訳 TDSMT[1](Transfer Driven Statistical Machine Translation : 以下TDSMTと記述する)が提案されている． TDSMTでは変換テーブルを用いて翻訳を行う． 変換テーブルは学習文対から自動作成する. 学習文対は英語文と日本語文の対である. 変換テーブルとは「AがBならばCはDである」というA，B，C，Dの相対性に基づいて関係を定義したテーブルである． ここでAとBは単語である．また，CとDは単語もしくは句である． しかし,　TDSMTは自動で変換テーブルを作成するため, 誤った変換テーブルを作成する場合がある. そこで，誤った変換テーブルを削除するために変換テーブルを生成した後に，枝刈りを行う． 従来行われている枝刈りの手法として，AとB，CとDの対訳単語確率を用いた枝刈りがある． しかし，枝刈りの精度は未だ不十分である．

本研究では，従来手法で行う枝刈りに加えて，AとC，BとDの類似度を用いて枝刈りを行うことを提案する．

実験では, 従来手法と提案手法を用いて作成した変換テーブルを枝刈りした. そして, 従来手法と提案手法の誤り率を比較した. 実験の結果, 提案手法によって変換テーブルの精度が大幅に向上した．