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アイテム
局所部分の着目により再帰的に翻訳ルールを獲得する学習型機械翻訳手法GA - ILMT2
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/48489
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/48489d6c42563-63ad-45bc-b96d-80a18d924329
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2001 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2001-07-16 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 局所部分の着目により再帰的に翻訳ルールを獲得する学習型機械翻訳手法GA - ILMT2 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Recursive Acquisition Method of Translation Rules by Focusing on Local Parts : GA - ILMT2 | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
北海学園大学工学部電子情報工学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海学園大学工学部電子情報工学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Dept. of Electronics and Information Engineering, Hokkai - Gakuen University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Division of Elrectoronics and Information Engneering, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Dept. of Electronics and Information Engineering,Hokkai - Gakuen University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Division of Elrectoronics and Information Engneering, Hokkaido University | ||||||||
著者名 |
越前谷, 博
× 越前谷, 博
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著者名(英) |
Hiroshi, Echizen-Ya
× Hiroshi, Echizen-Ya
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 我々は,従来よりシステムが翻訳ルールを自動獲得し,その翻訳ルールに基づき翻訳を行う遺伝的アルゴリズムを適用した帰納的学習による機械翻訳手法(GA-ILMT)を提案してきた.GA-ILMTでは,翻訳ルールの獲得は与えられた翻訳例のみを用いて行う.その際に,できる限り少量の翻訳例から,かつ原文とその訳文の対応関係を保持したまま翻訳ルールを獲得する必要がある.そこで,我々は,翻訳例と翻訳ルール間の局所部分に着目することで,効率よくかつ良質な翻訳ルールを獲得する手法を提案する.本稿では,そのような処理を再帰的に繰り返すことにより,翻訳能力の向上を図った学習型機械翻訳手法GA-ILMT2について述べる. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We previously proposed a method of Machine Translation Using Inductive Learning with\bf G}enetic {\bf A}lgorithms(GA-ILMT). In GA-ILMT, translation rules are automatically acquired from given translation examples. Therefore, the ability is required to acquire the translation rules for which the English and Japanese correspond. However, in GA-ILMT, the ability that acquires many effective translation rules is not enough. In this paper, we describe GA-ILMT2 which recursively acquires many effective translation rules by focusing on the local parts. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) 巻 2001, 号 69(2001-NL-144), p. 9-16, 発行日 2001-07-16 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |