@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00047822,
 author = {篠山, 学 and 土屋, 誠司 and 黒岩, 眞吾 and 任福継 and Manabu, SASAYAMA and Seiji, TSUCHIYA and Shingo, KUROIWA and Fuji, REN},
 issue = {76(2007-NL-180)},
 month = {Jul},
 note = {用例に基づく機械翻訳の一つである Super-Function （SF） に基づく機械翻訳は、名詞を変数化することで用例の適用範囲を広げられるという特長を持つが、名詞以外の表現を含む日付・時間表現では、日付・時間表現全体をひとつの名詞として抽出することができず、その数字部分しか変数化できないという問題があった。この問題を解決するため、本稿では、日付・時間表現を抽出する手法を提案する。SF に基づく機械翻訳では名詞を抽出するために名詞判定規則を用いている。また抽出した各名詞の言語間の対応を得るために単語辞書を用いている。本手法ではまず名詞判定規則に日付・時間表現を抽出する規則を追加し日付・時間表現を抽出した。次に抽出した日付・時間表現を日英に共通な形に変換することで日付・時間表現の対応を得た。作成した規則を用いて評価実験を行ったところ日本文で適合率 96.7％、再現率 98.2％、英文で適合率 94.7％、再現率 92.7％を得られた。, Super-Function Based Machine Translation(SFBMT) which is a type of Example-Based Machine Translation has a feature which makes it possible to expand the coverage of examples by changing nouns into variables, however, there were problems extracting entire date/time expressions containing parts-of-speech other than nouns, because only nouns/numbers were changed into variables. We describe a method for extracting date/time expressions for SFBMT. SFBMT uses noun determination rules to extract nouns and a bilingual dictionary to obtain correspondence of the extracted nouns between the source and the target languages. In this method, we add a rule to extract date/time expressions and then extract date/time expressions from a Japanese-English bilingual corpus. The evaluation results shows that the precision of this method for Japanese sentences is 96.7％, with a recall of 98.2％ and the precision for English sentences is 94.7％, with a recall of 92.7％.},
 title = {Super-Function を用いた日英機械翻訳における日付・時間表現の抽出},
 year = {2007}
}