2024-03-29T00:29:57Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000487172023-04-27T10:00:04Z01164:04179:04243:04244
帰納的学習を用いた訳語推定手法における解析的知識の有効性についてThe Effectiveness of Prediction Method Using Inductive Learning with Information of Morphological Analysisjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00048717/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=48717&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 1999 by the Information Processing Society of Japan北海学園大学工学部北海道大学大学院工学研究科北海学園大学工学部北海道大学大学院工学研究科笹岡, 久行荒木, 健治桃内, 佳雄栃内, 香次我々は、機械翻訳システムにおける辞書未登録語処理の問題の解決を目指し、帰納的学習を用いた訳語推定手法を提案し、その有効性を確認した。この手法では、単語と訳語の組みの中に存在する単位を帰納的学習を用いて獲得し、その単位を組み合わせることにより訳語を生成する。しかし、字面情報のみに基づいて帰納的学習を行うので、単位の過分割や抽出の見逃し等があり、十分な量の有効な単語片対を獲得することができなかった。そこで、本稿では字面情報に加え、既存の形態素解析システムから得られる単語あるいは形態素の区切り位置情報と品詞情報を利用した単語片対の抽出手法を提案する。さらに、本稿では本手法に基づいた実験システムを用いて行った評価実験の結果についても述べる。実験データ中で複合語名詞の評価対象を限定した場合、正推定率は66.7%であった。このことから本手法の有効性を確認した。We have proposed the prediction method of target word using inductive learning and confirmed the effectiveness of it. In our method, the units for the prediction are extracted from the pairs of words and target words. Our system acquires the units with the only information of character strings. However, the number of effective units for the prediction is insufficient on our proposed method. In this paper, we propose the prediction method of target words using inductive learning with the units extracted by the information of the morphological analysis. In our method, this information can be given by the morphological analysis system. In this paper, we describe the results of the evaluation experiment and confirm the effectiveness of this method.AN10115061情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)199995(1999-NL-134)1471541999-11-252009-06-30