学習型機械翻訳手法に適用された遺伝的アルゴリズムにおける知識による制約の有効性について
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概要
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我々は,学習型機械翻訳手法への遺伝的アルゴリズムの適用の有効性を確認するために,遺伝的アルゴリズムを用いた実例からの帰納的学習による機械翻訳手法(GA-ILMT)を提案した.そして,GA-ILMTの有効性は,評価実験により既に確認されている.遺伝的アルゴリズムの適用により,システムが自動的に全く新しい翻訳例を生成し,翻訳例から獲得される翻訳ルールの多様性も増加して,全体として正翻訳率を向上させることができた.しかし,多様性の増加は,同時に誤った翻訳例も多数生成し,正しい翻訳結果の生成を妨げるという問題を含んでいる.我々は,この問題を解決するために,翻訳例生成における多様性を制約し,最適な新翻訳例の生成を行うことを目的とした多段階交叉位置決定手法を提案する.本手法を適用したGA-ILMTの評価実験により,本手法は,有効な翻訳例の一部を損失させるが,翻訳の妨げとなる誤った翻訳例の生成を大幅に減少させることができ,また,正翻訳率を向上させることが明らかになった.そして,学習型機械翻訳手法に適用された遺伝的アルゴリズムへの本手法による制約が有効であることが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-25
著者
-
荒木 健治
北海道大学情報科学研究科
-
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
-
工藤 晃一
北海学園大学工学部
-
荒木 健治
北海道大学大学院情報科学研究科
-
工藤 晃一
北海学園大学大学院工学研究科電子情報工学専攻:(現)北海道ソフト・エンジニアリング株式会社
-
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
-
荒木 健治
北海道大学大学院工学研究科
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