文内共起頻度データを利用した段落内共起に基づく訳語選択
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概要
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現在、機械翻訳システムを始めとする様々な自然言語処理システムが実用化されているが、適切な意味および訳語の選択は依然として大きな課題である。現在のシステムでは、言語現象を分析して得た選択条件を辞書・文法に記述しておき、この条件を入力表現に適用して意味・訳語を選択するものが多い。しかしながら多様な言語現象を少数の条件のみで記述することは不可能であり、近年では、言語コーパスを直接利用する事例ベースや統計ベースの手法が提唱されている。我々も統計ベースの手法として、原言語と目的言語の各テキストから独立に抽出した統計情報を用いた意味・訳語の選択法(DMAX法)を提案し、統計情報として一文内での名詞間の共起頻度を用いた翻訳実験を行って手法の有効性を確認している。しかし一文内の共起頻度の利用では、文が短く出現する名詞の数が少いとき等、訳語を選択できない場合がある。そこで、データは文内共起のままで、訳語選択の際の共起範囲を段落に拡張した翻訳実験を行った。以下、始めにDMAX法のアルゴリズムを説明し、次に共起範囲を拡張することの効果について実験結果に基づいて述べる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
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