品詞分解の問題

5.3章で得た出力例を考察する．

例と同様に，Cが「し」となる変換テーブルは従来手法で枝刈りをした場合6482個存在する． 一方提案手法で枝刈りをすると44個となる． 中身として従来手法では「し」の訳として「with」や「to」などが多くあるのに対し，提 案手法では「did」や「has」，「made」などが列挙される．

日本語において「し」は動詞に付属して「〜 し た」という3単語の形で用いられることが多い． しかし，英語では「〜 し た」を1単語の動詞の過去形で訳される場合が多い． また，文において「し」の対訳単語はない場合も多い． よって「し」の様な単語において間違った変換テーブルを作成してしまう場合がある． 提案手法ではCとDの類似度を用いて枝刈りを行うので多くの間違った変換テーブルを削除できると考える．