| 研究概要 |
本研究は,用例に基づく帰納的学習に基づく機械翻訳手法を基礎とし,翻訳ルールの学習過程に遺伝的アルゴリズムを適用して,少量の用例データからの翻訳ルールの生成,翻訳に適用すべきルールの高度な探索,あるいは誤って獲得された不要なルールの効率的な消去等の手法を見出すことを中心とし,具体的には,
1) 交叉,変異,淘汰等,遺伝的アルゴリズムの基本処理の本手法への適用法,
2) 翻訳実験による性能評価に基づく,処理能力向上方策,
に関する研究を行い,これらを通じて用例学習型自然言語処理手法全般にわたって,手法の実用化への見通しを得ようとするものである.
以下,本年度得られた主な研究成果を示す.
1. 学習型機械翻訳に遺伝的アルゴリズムを適用する手法の実証実験として,旅行用英会話ガイドブックの例文を用いた実験を行い,一般的な翻訳手法に比べ,状況に適合した訳文が得られることを確認した.
2. 機械翻訳において問題となる,複数の訳語からの訳語選択問題について,本手法を応用したアルゴリズムを開発して実験を行い,高精度な訳語選択が可能であることを確認した.
3. 本研究に関連して,原言語-訳語翻訳対用例から翻訳規則を得る手法の研究を行い,原言語と訳語の単語対間の対応関係決定法に関する新たな手法を提案した.
4. その他,表層文から意味表現への変換規則の獲得,代名詞照応関係の決定法など,自然言語処理分野における課題に対する本手法の適用に関する研究を行い,見通しを得ることができた.
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