用例に基づいた翻訳

概要

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従来の規則に基づいた機械翻訳(MT)には、文法規則、訳語選択規則など複雑で大規模な規則のデータベースが必要である。これらの知識の構築にかかるコストが実際的なシステムを作成する際の大きな問題である。又、規則の追加の影響が単純に予測できず翻訳の質の向上も困難である。これらの問題点を解決するために著者らは用例(原文と対訳)のデータベースを直接利用する翻訳方式を提案する。システムは入力に類似した用例をデータベースから検索し、その用例を用いて入力に対する訳を決定する。この枠組みをEBMT(Example-Based Machine Translation)と呼ぶ。用例を利用する提案は長尾が最初であり、佐藤と長尾の動詞の訳し分けの実験がある。本稿では訳し分けの手法が確立していない『N_1のN_2』という形の日本語の名詞句を英語の名詞句に翻訳する問題を例にEBMTの実現性を示す。2節でEBMTとMTの比較、3節でEBMTのメカニズムの説明、4節で『N_1のN_2』の実験の詳述、5節種々の考察を行う。
一般社団法人情報処理学会の論文
1990-03-14