学習型機械翻訳手法GA-ILMTにおける状態遷移の導入について
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概要
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我々は, これまでに与えられた翻訳例のみから翻訳ルールを自動的に獲得することにより翻訳を行う学習型機械翻訳手法として, 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)を提案している.しかし, 学習という観点から本手法は十分な能力を備えるまでには至っておらず, その結果として, 翻訳精度もまた不十分であった.そこで, 我々は, このGA-ILMTにおいて, 解析的な知識を明示的に与えることなく, 学習能力の向上という観点からの改良を試みた.即ち, システム自身が獲得した翻訳ルールを階層的に処理することにより翻訳を行う能力の実現である.そのために, 我々は状態遷移を導入した.状態遷移を導入することにより, システム自身が翻訳結果の生成過程に着目した翻訳を行う.本稿では, GA-ILMTにおける状態遷移の導入とその有効性について述べる.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2000-01-27
著者
-
荒木 健治
北海道大学情報科学研究科
-
越前谷 博
北海学園大学工学部
-
桃内 佳雄
北海学園大学工学部電子情報工学科
-
栃内 香次
北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
荒木 健治
北海道大学大学院情報科学研究科
-
桃内 佳雄
北海学園大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
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