日英機械翻訳用構文意味辞書の記述精度の向上と作成支援

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解析ベースの機械翻訳の精度の向上には, 入力文に使われている単語の意味を同定する意味解析(語義解析)の精度の向上が必要である。筆者らは, 日英翻訳を対象に, 名詞を約3千に分類し木構造の形式に整理した意味属性体系を提案し, 主として名詞の意味解析のための単語意味辞書(約37万語)と述語中心のまとまりの意味解析のための構文意味辞書(約1.3万文型)の構築を進めている。数年間の試行により相互の最適化を図ってきたが, 構文意味辞書の強化が重点課題となっている。最近, 黒橋らは例文とシソーラスを用いて文型を同定する方法を提案し, 精度は解析ベースによる方法と同等以上である可能性を示している。この方法では, 例文の追加により簡単にシステムが改良できる反面, 多数の例文を収集する必要や, 走行時に多数の例文と照合する必要があることが問題と考えられ, 多義性の強い用言(動詞・形容詞と, いわゆる形容動詞)への適用は不利と考えられる。また, アルモアリムらは自動学習の手法を用いた翻訳ルールの自動抽出方法を提案し, 6動詞に対し各27∼80の対訳用例を用いた抽出実験に成功しており, 今後, 構文意味辞書を改良していく上で考慮しておくべきトピックと言える。これらの点を踏まえて, 本稿では構文意味辞書の現状を分析し, 改良の方針について考察する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-07

日英機械翻訳用構文意味辞書の記述精度の向上と作成支援

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