東京大学大学院情報理工学系研究科
ATR音声言語コミュニケーション研究所
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
ATR Spoken Language Translation Reserch Laboratories
抄録
本稿では，内容レベルで対応のとれている対訳記事コーパスを用いて，用例ベース翻訳を実現する手法を提案する．まず，対訳コーパスの文・句アライメントを行い，確信度の高いものを抽出し，翻訳用例データベースに登録する．次に，与えられた入力文と類似しており，かつ，アライメント確信度の高い翻訳用例をデータベースから選択し，翻訳文を生成する．訳語選択という観点からおこなった実験は82%の精度であり，用例ベース翻訳が可能であることを実証的に示す．
We propose a method of constructing an example-based machine translation (EBMT) system that exploits a content-aligned bilingual corpus. First, the sentences and phrases in the corpus are aligned across the two languages, and the pairs with high translation confidence are selected and stored in the translation example database. Then, for a given input sentences, the system searches for fitting examples based on both the monolingual similarity and the translation confidence of the pair, and the obtained results are then combined to generate the translation. Our experiments on translation selection showed the accuracy of 82% demonstrating the basic feasibility of our approach.
雑誌名
自然言語処理
巻
11
号
1
ページ
107 - 124
発行年
2004-01
ISSN
13407619
書誌レコードID
AN10472659
フォーマット
application/pdf
日本十進分類法
007
出版者
言語処理学会
出版者別名
The Association for Natural Language Processing
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用例ベース翻訳のための日英アライメント確信度語類似度を用いた訳語選択
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