事例の一般化による機械翻訳
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概要
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規則に基づく機械翻訳システム(Rule-Based Machine Translation)では,規則数が膨大になった場合の全体の制御の記述の困難性や特定の分野への適合性が低いなどの問題点が指摘されている.事例に基づく機械翻訳(Example-Based Machine Translation)は,これらの問題点を解決する有望な方法として提案されているが,事例をそのまま翻訳に用いる方法は,実用的なシステムを構築する上で,まだ様々な問題を抱えている.本稿では,EBMTと同様の知識獲得容易性を持ち,かつ,シソーラスを用いて事例ベースから一般化された概念を学習することによって探索空間の小さい効率的な実行を可能とする新しい翻訳機構を提案する.本手法は,事例を一般化することによって,人が記述する規則と事例を融合し,処理の上では同等に扱うことによって,効率的処理を実現する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-05-15
著者
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