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(20) 学習型機械翻訳におけるデータスパースネスの問題解消に向けた省略可能情報に基づく部分対応学習とその有効性

寺島涼，越前谷博，荒木健治
言語処理学会年次大会第15回年次大会発表論文集, pp.248-251, 2009-3

我々は、データスパースな対訳コーパスからも、翻訳例における句レベルの部分対応を効率よく決定するための学習手法である、省略可能情報に基づく部分対応学習手法を提案している。本手法では、翻訳例中の省略可能情報に基づき対訳規則を自動獲得し、対訳規則を用いて翻訳例における句レベルの部分対応を効率よく決定する。本稿では、この対訳規則を抽出ルールと呼ぶ。本手法を適用する際には、品詞情報や構文情報などの解析的な知識を用いていない。そのため、本手法は汎用性の高い学習手法である。我々は、本手法を学習型機械翻訳手法に適用することにより、その有効性を確認している。本稿では、より詳細な性能評価と、統計的機械翻訳手法との比較について述べる。