統計的機械翻訳におけるWordNetを用いたフレーズ意味曖昧性解消手法の提案
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概要
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文脈の特徴から単語の意味を推定する語義曖昧性解消 (Word Sense Disambiguation: WSD) は,機械翻訳の分野において,多義語の翻訳に有用な要素技術として認識されている.しかし,フレーズベース統計的機械翻訳 (Phrase-Based Statistical Machine Translation: PBSMT) では,フレーズ単位による翻訳を行うため,単語を単位とした WSD の効果が必ずしも期待できない.本研究では,翻訳単位であるフレーズの意味の曖昧性解消手法を提案する.提案手法は,概念辞書 WordNet を用いて,入力文の周辺語と対象フレーズを含む対訳文の周辺語との意味的な類似度からフレーズの意味を推定する.提案手法を組み込んだ機械翻訳システムの翻訳精度は,組み込まない場合と比較して,自動評価尺度 BLEU において有効性を示した.
- 2013-07-11
著者
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