機械翻訳における事例を用いた多義語の訳語選択手法

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概要

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本稿では、英語から日本語への機械翻訳における多義性解消について、事例データに基づく手法を提案する。本手法では、すでに構文解析の済んでいる入力文の主語・直接目的語・間接目的語・補語・前置詞の各語で事例を検索し、入力文と事例との距離を算出する。検索する際に、シソーラスを用いて同義語、上位語、下位語の抽出を行なう。また距離は、シソーラスの概念階層を基に定義されている。最適解の選択は、各語の検索で求まった距離を重みづけをした線形和をとった値で行なう。実験では、事例の全くない状態から300文行なって70%以上の正解率が得られた。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-07-24

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