2024-03-29T21:25:28Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000108532022-10-21T05:24:51Z00581:00638:00643
自動評価を用いた機械翻訳規則のフィードバッククリーニングFeedback Cleaning of Machine Translation Rules Using Automatic Evaluationjpn論文http://id.nii.ac.jp/1001/00010853/Journal Articlehttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=10853&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2004 by the Information Processing Society of Japan自然言語ATR音声言語コミュニケーション研究所/奈良先端科学技術大学院大学ATR音声言語コミュニケーション研究所奈良先端科学技術大学院大学今村, 賢治隅田, 英一郎松本, 裕治機械翻訳規則を対訳コーパスから自動獲得すると,自動獲得エラーや,コーパスに含まれる翻訳の多様性に起因して,不適切な規則の混入が避けられない.これらは誤訳や曖昧性増大の原因となる.この問題に対して本稿では,翻訳品質の自動評価を利用して最適な組合せを探索する,機械翻訳規則の取捨選択法を提案する.これをフィードバッククリーニングと呼ぶ.自動評価方法にはBLEUを用い,組合せ最適化方法には,タスクの特徴を考慮した山登り法を用いた.本方式は,機械翻訳器の様々なパラメータや他の知識との干渉を考慮せずに,翻訳品質を向上させることができる.実験では,従来法に比べ,大幅に翻訳品質が向上することを確認した.When machine translation (MT) rules are automatically acquired from bilingual corpora, incorrect/redundant rules are generated due to acquisition errors or translation variety in the corpora. Such problematic rules cause implausible translations or increase ambiguity. As a new countermeasure to this problem, we propose a feedback cleaning method using automatic evaluation of MT quality, which removes incorrect/redundant rules as a way to increase the evaluation score. BLEU is utilized for the automatic evaluation. The hill-climbing algorithm, which involves features of this task, is applied to searching for the optimal combination of rules. Our method can improve MT quality without considering various parameters of an MT engine. Our experiments show that MT quality considerably improves than previous methods.AN00116647情報処理学会論文誌458206820772004-08-151882-77642009-06-29