@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00047855,
 author = {古宮嘉那子 and 高虹 and 但馬, 康宏 and 小谷, 善行 and Kanako, Komiya and Gao, Hong and Yasuhiro, Tajima and Yoshiyuki, Kotani},
 issue = {7(2007-NL-177)},
 month = {Jan},
 note = {中国語の疑問文における「忽込」は，英語に翻訳すると，ｈｏｗやwhyなど，複数の結果が得られる．本論文では，「悠込」の使用法によってどのような訳語が適切であるかを決定する中英翻訳システムを作成し，その選択ルールを用例により決定木学習を用いて自動的に作成した．決定木の学習および評価に用いるデータは人手で309件の文と，属性，および結果を作成したものである．本研究での決定木は二分木であり，決定木学習のアルゴリズムにはC4.5を用いた実験の結果，最高値で99.7%の正解率で語を選択することが可能となった．また，作成した木により，自動的に訳語選択ルールを生成した．作成した木は，ヒューリスティックな決定木をほぼ再現した．, A Chinese word "忽込(zenme)" in questions has some translations such as "how" and "why". The authors made a Chinese-English translation system to determine the suitable translation of "忽込(zenme)" in questions according to the usages. It generates a set of rules to determine them automatically, by decision tree learning. Training data and testing data are manually made. They are 309 sentences and their features, values and the results. The authors used binary tree and C4.5. The accuracy of the system was 99.7% and the decision tree derived from experiments is almost the same as the decision tree that are made manually.},
 title = {決定木を用いた中国語の疑問文の訳語選択ルールの生成},
 year = {2007}
}