翻訳メモリとコーパスを用いた学習に基づく訳語選択
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概要
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2001年の春, 単語の多義性解消のコンテスト第2回SENSEVALが開催された.このコンテストでは様々な言語に関するタスクが用意された.本稿では, そのうち日本語の翻訳タスクに参加した, 我々のシステムについて述べる.このタスクでは単語の多義は翻訳として定義される.我々のシステムは, 入力文と対象単語が与えられたとき, 翻訳メモリと呼ばれる対訳用例集合と入力文との類似度を求め, 類似度が最大となる用例を用いて対象単語の訳語選択を行なう.類似度は, 文字列の類似性や入力文における対象単語周辺の単語, 入力文中の内容語とその訳語候補, 対話および日英の単言語コーパスにおけるそれらの共起頻度などを手がかりとして考慮し, 動的計画法や学習モデルを用いて求める.コンテストの結果は, 精度63.4%, 3位(7団体9システム中)の成績であった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-10-10
著者
-
関根 聡
ニューヨーク大学
-
内元 清貴
独立行政法人 情報通信研究機構
-
村田 真樹
独立行政法人情報通信研究機構
-
村田 真樹
独立行政法人情報通信研究機構 知識創成コミュニケーション研究センター
-
井佐原 均
独立行政法人 情報通信研究機構
-
関根 聡
New York Univ.
-
関根 聡
ニューヨーク大
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