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(18)　遺伝的アルゴリズムにおける解析的知識を用いた制約の有効性
　　　　　　情報処理学会自然言語処理研究会,128-16,pp.111-118,1998-11.

　我々は，学習型機械翻訳手法への遺伝的アルゴリズムの適用の有効性を確認するために，遺伝的アルゴリズムを用いた実例からの帰納的学習による機械翻訳手法（GA-ILMT）を提案した．しかし，遺伝的アルゴリズムの適用の問題点も同時に確認された．翻訳例の多様性の増加により，誤った翻訳例が多数生成され，正しい翻訳結果の生成が妨げられるのである．我々は，この問題を解決するために，翻訳例生成の多様性を制約し，翻訳例の生成を行う多段階交叉位置決定手法を提案した．本論文では，本手法を適用したGA-ILMTの評価実験より，学習型機械翻訳手法における遺伝的アルゴリズムへの解析的知識を用いた制約の有効性を示す．

We previously proposed a method of Machine Translation using Inductive Learning with Genetic Algorithms (GA-ILMT) to confirm the effectiveness of application of genetic algorithms for machine translation method with learning. Then we confirmed its effectiveness from experiments for GA-ILMT. However some problems for application of genetic algorithms are confirmed, too. To solve those problems, we proposed Multi-Stage Decision Method for Generation of New Translation Examples. This method constrains generations of new translation examples. In this paper, we show the effectiveness of constraints for genetic algorithms applied to machine translation with learning from experiments of GA-ILMT applying this method.