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(46) 翻訳例に基づく再帰チェーンリンク型学習による機械翻訳手法
電子情報通信学会論文誌D-��, Vol.J85-D-��, No.12, pp.1840-1852, 2002-12
文に内在する言語知識を詳細に人手で記述する解析型機械翻訳手法では，規則記述の困難さや新たな規則の登録による副作用が問題となる．そこで，我々は学習の観点から，翻訳知識を自動獲得する学習型機械翻訳システムの構築に向けて研究を行なっている．しかし，これまでの翻訳例に基づく学習型手法では，類似する翻訳例対が要求され，スパースネスな翻訳例群からは翻訳に有効な翻訳ルールを十分に獲得できないという問題があった．そこで，本論文では，個々の翻訳例を対象として翻訳ルールを獲得する，再帰チェーンリンク型学習による機械翻訳手法を提案する．本手法は，個々の翻訳例を対象に原文と訳文間中の対応関係を抽出することで翻訳ルールを獲得する．抽出部分は，既に獲得済みの翻訳ルールが有する抽出部分の範囲情報により決定される．したがって，翻訳ルールの獲得が，新たな抽出部分の範囲情報をもたらすため，連鎖的な翻訳ルールの獲得を実現できる．更に，抽出処理は再帰的に行なわれるため，より抽象的な翻訳ルールを獲得できる．性能評価実験から有効な翻訳率61.1%が得られた．また，学習文が不足なく与えられた場合の有効な翻訳率としては85.0%が得られた．
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