経験的知識を活用する変換主導型機械翻訳

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本稿では,実際の言語現象から獲得した経験的知識を活用して翻訳処理を行う変換主導型機械翻訳(TDMT)を提案する.TDMTでは,必要に応じて形態素処理,解析,文脈処理,生成など他のモジュールと情報のやりとりを行いながら,変換モジュールがいろいろなレベルの言語表現の経験的知識を入力文に適用して翻訳結果を作り上げる.変換中心の翻訳メカニズムは,対訳決定,構造的曖昧性除去,入力文の正規化など翻訳処理のさまざまな部分で,用例に基づく枠組みに従って経験的知識を最大限に活用できる.したがって,TDMTは,1)文法的に説明が難しい表現を処理できる,2)意味距離計算により高速な処理が可能,3)知識の記述や追加が容易など,用例に基づく枠組みが持つさまざまな利点を翻訳処理全体に反映させることができる.変換中心の翻訳メカニズムの下,経験的知識を活用することにより,入力の多様性に対応できる頑健性,翻訳結果を高速に出力する効率性などが要求される話し言葉翻訳システムを構築することができる.筆者らは日本語対話文を英語ハ翻訳するプロトタイプシステムを作成し,TDMTの評価を行った.評価は,翻訳訓練やコーパス分析を通じて構築した経験的知識を使って「国際会議に関する問い合わせ会話」を対象とする対話文の翻訳実験により行った.その結果,TDMTによる高品質で効率的な話し言葉翻訳の実現可能性を確認することができた.
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-15

経験的知識を活用する変換主導型機械翻訳

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