@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00013639,
 author = {相沢, 輝昭 and 加藤, 直人 and 鎌田, 雅子 and Teruaki, Aizawa and Naoto, Katoh and Masako, Kamata},
 issue = {6},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Jun},
 note = {広範なニュース文を精度よく翻訳するための分野別機械翻訳システムを目指して まず経済分野を取りあげ 外電経済ニュースにチューニングした英日機械翻訳システムをインプリメントした.チューニングには 経済記事に頻出する定型的な表現パターンを利用している.すなわち 一方ではそれらを翻訳テンプレートの形で直接的に活用し それを用いて定型文に対する100%の翻訳率を得た.他方では 経済記事専用の解析文法の構成に間接的に活用して 分野限定のない一般文法に比べて約5分の1の規則数ですむ 解析精度のよい経済分野専用の文法を構築した.翻訳には 原文の定型性の程度に応じて 翻訳テンプレート 経済専用文法 一般文法を切り替えて実行する.翻訳実験の結果 一般文法のみを用いた場合に比べて大幅に高い 70%近い翻訳率が達成できた., We have implemented an English-to-Japanese machine translation system tuned to AP wireservice economic news stories. The tuning is done by using expression patterns frequently observed in economic news stories. This system directly uses these patterns to construct bilingual sentence templates, which allow the system to achieve perfect translation for many fixed sentences. The patterns can also be used indirectly enabling a grammar writer to make a grammar compact. In fact, an economy-specific grammar thus compiled is only 1/5 the size of a general (nonspecific) grammar. Experimental results show that the system can achieve good translation for about 70% of source sentences.},
 pages = {1041--1048},
 title = {外電経済ニュースの英日機械翻訳},
 volume = {37},
 year = {1996}
}