2004 Fiscal Year Annual Research Report
自己最適化知識ベースを備えた日本語点字翻訳サーバの開発
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16700412
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
小野 智司 鹿児島大学, 工学部, 助手 (90363605)
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| Keywords | 日本語点字翻訳 / 事例ベース推論 / 知識獲得 / 知識ベース / 帰納学習 |
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| Research Abstract |
本研究では,事例とルールの相補的な特徴を持つ2種類の知識からなる知識ベース構築する.事例とルールの2つの相補的な特徴を持つ知識表現を併用することにより,知識獲得の容易化,知識適用の高速化,推論の高品質化を図る.また,事例とルールの表現・適用方法を統一することで,推論アルゴリズムの単純化,知識ベース最適化処理の効率化を図る.
本年度は,形態素解析モジュールに依存しない点字翻訳モジュールの作成を行った.また,点字翻訳知識ベースを自動作成するために,既に点字翻訳された文書と漢字かな混じりの文書の組から,事例を自動抽出する方式の研究・開発を行った.実際に「著作権法」の文書から事例の抽出を行い,知識ベースの自動性能改善が可能であることを確認した.
ただし,現段階で使用している形態素解析モジュール「茶筅」の品質は高くなく,音声合成用などのより高品質な形態素解析モジュールが必要である.2004年12月IEEE CISおよび2005年3月情報処理学会火の国シンポジウムにおいて,事例ベースの生成方式および形態素解析に関して有益な情報を得た.
本年度は,点字翻訳知識ベースを開発し,自動点字翻訳機能およびエラー修正支援機能を点字翻訳サーバに実装する予定であったが,使用する形態素解析モジュールが定まらなかったため,サーバの購入およびサーバへの実装が遅れている.来年度初期に,「茶筅」を暫定モジュールとして採用し,サーバの公開を行う予定である.
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