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機械翻訳のための統計的手法に基づく前編集
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62343
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62343c6710b61-10eb-4ecc-9c91-0072d74f7ca6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLP09076001.pdf (140.9 kB)
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Copyright (c) 2009 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) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2009-05-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 機械翻訳のための統計的手法に基づく前編集 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Statistical Pre-edition for Machine Translation | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 機械翻訳・辞書・文法 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 龍谷大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 龍谷大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 龍谷大学理工学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Ryukoku University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Ryukoku University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Ryukoku University | ||||||||
| 著者名 |
南條, 浩輝
× 南條, 浩輝
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| 著者名(英) |
Hiroaki, Nanjo
× Hiroaki, Nanjo
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 機械翻訳の前編集について述べる．翻訳品質の向上を目的として自然な原文を翻訳しやすい文に自動変換 （前編集） しようとする研究はこれまでに多く行われているが，それらは主にルールベースのものである．また，変換規則の獲得のために，自然な文と翻訳しやすい文を用意する必要があり，その作成のコストが大きいという問題もある．このような背景に基づき，本研究では統計的手法に基づく前編集を提案する．その際，統計モデルの学習データの自動作成も行う．具体的には，ある文とその対訳文を機械翻訳して得られる文のペアから，自然な文を翻訳しやすい文に変換するための学習データを作成し，統計的機械翻訳の枠組みに基づいて自動変換を行う方法について述べる． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Pre-edition for machine translation is addressed. Most of machine translation systems do not work well for natural style texts. Therefore, studies of text transformation into literal style, namely pre-edition, have been investigated. Conventional pre-editing studies adopt rule-based editing. Moreover, it is expensive to prepare parallel corpus of natural and literal style texts which is required for pre-editing systems. Based on the background, in this paper, we propose a statistical pre-editing method. Specifically, we show an automatic generation of training data for statistical models from multi-lingual parallel corpus, and then, we describe pre-editing based on statistical machine translation framework. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告音声言語情報処理（SLP） 巻 2009-SLP-76, 号 1, p. 1-6, 発行日 2009-05-14 |
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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 | |||||||
