| 研究概要 |
H21年度は、文型パターン辞書を用いた応用研究として、文型パターンと統計翻訳を融合した翻訳方式の研究と、パターン辞書を用いた情緒処理方式の研究に重点をおいて研究した。
1)機械翻訳
現在,世界的にみると、機械翻訳において統計翻訳が注目されている.統計翻訳では一般にN-gramモデルを用いる.N-gramモデルは局所的な文法情報であるため,特異な翻訳文が生成される場合がある.そこで,まず日英文パターン辞書を用いて日英パターン翻訳を行い,文法構造を英語に近づける.そして出力文に対し,統計翻訳でさらに英英翻訳を行う.この日英文パターンが持つ大局的な文法情報を用いることでN-gramモデルにおける局所的な構文問題が解消でき,翻訳精度の向上が可能であると考えられる。
この仮定にそって研究した結果、日英文パターン辞書における変数の個数が少ない場合には,翻訳精度が向上した.しかし変数の個数が多い場合には,翻訳精度が低下する結果となった.この問題に対応するためには、パターン翻訳における翻訳精度を向上する必要があることがわかった。
2)情緒処理
昨年までは、日本語語彙大系に収録されている結合価パターンに対し,情緒生起の原因に関する情報を付与して,辞書が作成された.しかし,情緒推定の際,過剰な推定が行われることが問題であった.そこで,本稿では,用言の語義だけではカバーできていない情緒的要因のうち,人物や事物の間の「接近」と「解離」の関係に着目し,辞書を改良した.
のべ11,712件のパターンを検査した結果,23%は用言の語義だけで情緒原因をカバーでき,60%は接近/解離の関係条件で情緒原因をカバーできた.そして,新たな条件が必要なパターンは17%にとどまることか分かった。
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