プレプリント
J-GLOBAL ID:202202202669451659   整理番号:22P0197388

低リソース言語族のための二言語辞書誘導に対する計画最適化【JST・京大機械翻訳】

Plan Optimization to Bilingual Dictionary Induction for Low-Resource Language Families
著者 (3件):
資料名:
発行年: 2020年10月05日  プレプリントサーバーでの情報更新日: 2020年10月05日
JST資料番号: O7000B  資料種別: プレプリント
記事区分: プレプリント  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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バイリンガル辞書の創造は,低資源言語を豊かにする最初の重要なステップである。特に,密接に関連するものに対して,制約に基づくアプローチは,ピボット言語を介して2つのバイリンガル辞書からバイリンガル辞書を誘導するのに有用であることを示した。しかし,入力として利用可能な機械可読辞書がないならば,バイリンガルネイティブ話者によるマニュアル作成を考慮する必要がある。包括的に複数のバイリンガル辞書の目標を達成するためには,既にいくつかの既存のマシン可読バイリンガル辞書を持つとしても,全コストを削減するための制約ベースアプローチの実行順序を決定するのは,まだ困難である。計画最適化は,方法とそれらのコストを考慮して,バイリンガル辞書作成の次数を構成する際に重要である。著者らは,制約ベースのバイリンガルレキシコン誘導を完全に実装する前に,最小総コストで,最も実現可能な最適計画のより正確な推定を得るために,Markov決定プロセス(MDP)を利用することによって,バイリンガル辞書を作成するための計画最適化を定式化した。αとβパラメータとしてトポロジーの言語類似性と多義性を有するバイリンガル語彙誘導精度の事前ベータ分布をモデル化した。さらに,コスト関数と状態遷移確率をモデル化するのに用いた。評価尺度として全コストで提案したMDPベース手法を評価するためのベースラインとして全ての投資計画のコストを推定した。実験の第2バッチにおける以前のベータ分布を構築するために,実験の最初のバッチにおける後部ベータ分布を利用した後に,結果は,推定MDP最適計画と比較して,推定全投資計画および39.4%のコスト低減と比較して,61.5%のコスト削減を示した。MDPベースの提案は,全コストのベースラインを上回った。【JST・京大機械翻訳】
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