機械翻訳における変換例を用いた汎用的な前処理手法(自然言語処理)
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概要
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機械翻訳において翻訳精度を向上させるための方法の一つに,入力文に対してあらかじめ処理を施す前処理がある.しかし従来のあらかじめ規則を与えておく解析的な手法には,規則が特定の機械翻訳システムに依存するため様々な機械翻訳システムに対して適用することができないという問題がある.この問題に対して,本論文では前処理例から学習により変換規則を獲得適用する手法を提案する.本手法では前処理の変換例から規則を獲得することによりシステムが対象となる機械翻訳システムに依存した規則を獲得することができる.本論丈では実際にシステムを作成し,複数の種類のテキストを用いて実験を行いその有効性を確認した結果について述べる.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-01
著者
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