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J-GLOBAL ID：201602220872542008   整理番号：16A0008171

機械翻訳の精度を考慮した構文解析器の自己学習

著者 (5件)： 森下睦 (奈良先端科学技術大学院大) ,  赤部晃一 (奈良先端科学技術大学院大) ,  NEUBIG Graham (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大) ,  中村哲 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2015  号： NL-223  ページ： VOL.2015-NL-223,NO.11 (WEB ONLY)  発行年： 2015年09月20日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 構文情報を考慮する機械翻訳では,構文解析器の精度が翻訳精度に大きく影響することが知られている。そこで,構文解析の精度向上を図る手法として,構文解析器の解析結果を学習データとして用いる自己学習が提案されている。自己学習により機械翻訳に悪影響を及ぼす解析結果が減少し,翻訳精度が向上することが先行研究により確認されている。しかし,自動的な構文解析により得られる構文木は必ずしも翻訳精度の向上に寄与するとは限らず,自己学習した際にモデルにノイズが混入してしまう問題がある。本稿では,自己学習を行う際に機械翻訳の自動評価尺度を用いて学習データを選択する手法を提案する。これにより,機械翻訳の精度向上に寄与する学習データのみが選別され,翻訳精度を向上するような自己学習を行うことができると考えられる。実験により,本手法で構築した構文解析器を用いることで,最先端の機械翻訳システムの翻訳精度が複数の言語対で有意に向上した。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械翻訳 ,  *学習 ,  機械学習 ,  自然言語処理 ,  知識ベース ,  知識ベースシステム ,  *パーザ
準シソーラス用語： *構文解析器 ,  *自己学習

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械翻訳 ,  構文解析器 ,  自己学習