遺伝的アルゴリズムを適用した帰納的学習による機械翻訳手法 (GA-ILMT) における淘汰処理の改良

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より実用的な機械翻訳システムの構築に向け、これまでに多くの研究が行なわれてきた。その主流となっているのが文法解析に基づく解析型の機械翻訳手法である。しかし、これらの手法は、有限個の文法規則や固定化された辞書を使用することによるロバストネスの間題が指摘されている。この問題点を解決するために、近年、コーパスに基づく学習型の機械翻訳手法の研究が盛んに行なわれている。しかし、これらの手法においては、良質な翻訳を行なうために、大量のコーパスが必要となることが問題となっている。我々は、このような状況下において、与えられた少量の翻訳例から、より多くの翻訳ルールを自動的に抽出し、翻訳を行なう、遺伝的アルゴリズムを適用した帰納的学習による機械翻訳手法 (以下、GA-ILMTと呼ぶ) の提案とその性能評価を行なってきた。その結果、翻訳例をより効率的に活用した翻訳が可能となったが、いくつかの問題点も明らかとなった。最も大きな問題点は、淘汰処理の精度が低いために、誤った翻訳ルールを十分に辞書中から消去できないことである。本稿では、淘汰処理の精度向上のために行なった改良についてその手法と考察結果について述べる。
社団法人情報処理学会の論文
1997-03-12

遺伝的アルゴリズムを適用した帰納的学習による機械翻訳手法 (GA-ILMT) における淘汰処理の改良

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