実例学習型機械翻訳への素性構造の応用
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概要
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近年の機械翻訳研究における動向の特徴として,大規模な対訳データベースから類似した翻訳例を検索しそれを参考に翻訳を行なう手法や,対訳例から自動的に対応規則を獲得し,この規則を用いて翻訳を行なう手法がさかんとなってきたことが挙げられる.こうしたいわゆる実例学習型の方式は,文法的に説明の難しい表現の翻訳が可能知識の追加による翻訳品質の向上が容易などの利点を持つ.他方,構文的,意味的解析が放棄されることで原言語(SL)が持つ曖昧性が対象言語(TL)に問違った翻訳結果を引き起こす原因となる可能性があり,日本語のように省略が頻繁におこる言語を原言語とした時には大きな問題となる.こうした問題に対処するため,我々は実例からの規則獲得を自然言語間で行なうのでなく,自然言語と素性構造(FS)の間で行なう方法を提案している.素性構造を導入する理由は暖昧性や情報の欠落の検知とその補完を行なうためである.本手法は基本的に自然言語文と素性構造の表層的な対応関係を規則とするため,従来の実例を利用した翻訳の利点の多くを継承できるといえる.本稿では主に素性構造-自然言語間の規則獲得と適用の手法について報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-26
著者
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