合成と融合の定量化と機械翻訳に対するその影響【JST・京大機械翻訳】

Oncevay Arturo; Ataman Duygu; van Berkel Niels; Haddow Barry; Birch Alexandra; Bjerva Johannes

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211944037050 整理番号：22P0345514

合成と融合の定量化と機械翻訳に対するその影響【JST・京大機械翻訳】

Quantifying Synthesis and Fusion and their Impact on Machine Translation

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発行年： 2022年05月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月06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)

形態学的類型学における理論的研究は,連続スケールでの形態学的多様性を測定する可能性を提供する。しかしながら,自然言語処理(NLP)における文献は,典型的には,融合または凝集のような厳密なタイプの形態を有する全言語をラベル付けする。本研究では,単語とセグメントレベルで形態学的類型学を定量化することにより,そのような主張の剛性を低減することを提案する。2つの指標,すなわち合成(例えば,ポリ合成)と融合(融合に対する凝集)を用いて形態を分類するPayne(2017)のアプローチを考察した。計算合成のために,英語,ドイツおよびトルコの教師なしおよび教師つき形態セグメンテーション法を試験し,一方,融合に対しては,事例研究としてスペインを用いた半自動法を提案した。次に,機械翻訳品質と単語における合成と融合の程度(英語-Turkishのための名詞とverbsと英語-Spanishにおけるverbs)とセグメントレベル(両方の方向における言語対+英語-German)の間の関係を分析した。単語レベル解析を人間評価で補完し,全体として,機械翻訳品質に対する両指標の一貫した影響を観察した。【JST・京大機械翻訳】

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自然語処理 , システム・制御理論一般 , 人工知能 , 情報加工一般

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