▽TOP▽活動実績▽１９９８年▽

(19)　旅行者用英会話文におけるGA-ILMT の有効性について
　　　　　情報処理学会自然言語処理研究会,128-17,pp.119-126,1998-11.

近年，インターネットの急速な普及に伴い，多くの商用機械翻訳システムが一般のユーザに使用されるようになってきた．しかし，その翻訳精度及び訳文品質は，ユーザが十分に満足するものには至っていない．特に，文脈処理を必要とし，意訳が出現する会話文においては，高度な翻訳能力が要求され，翻訳精度及び訳文品質は低下する傾向にある．我々は，これまでに，学習機能を用いて翻訳を行う，遺伝的アルゴリズムを適用した帰納的学習による機械翻訳手法（GA-ILMT）を提案してきた．本手法は，学習機能を有するため，特定の分野に依存することなく，適応的な翻訳が可能となる．そこで，我々は，そのことを確認するために実験データとして旅行用英会話文を用いて，更に解析型機械翻訳手法に基づく商用機械翻訳システムとの比較実験を行った．その結果，会話文におけるGA-ILMTの有効性が性能評価実験より確認された．本稿では，更に大量のデータを用いて行った旅行用会話文におけるGA-ILMTの性能評価実験の結果及び考察結果について述べる．

Recently, many machine translation systems have been developed because Internet is becoming popular. However, in the conversation, the correct translation rates and the quality of translations are particularly low. The reason is that machine translation systems need to generate translation results which fit the context. We previously proposed a method of Machine Translation Using Inductive Learning with Genetic Algorithms(GA-ILMT), and evaluated it using travel conversation. As a result, we confirmed that GA-ILMT is effective for the conversation. In this paper, we describe the consideration for the experimental results using a large amount of data for GA-ILMT.