@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00048141,
 author = {越前谷, 博 and 荒木, 健治 and 桃内, 佳雄 and Hiroshi, Echizen-Ya and Kenji, Araki and Yoshio, Momouchi},
 issue = {73(2004-NL-162)},
 month = {Jul},
 note = {出現頻度に基づく類似度を用いて対訳語を自動抽出する手法では，データスパースネスが問題となる．例えば，同じ言語の2つの語句が常に同時に出現する場合，それらの訳語を決定することができない．このような問題に対し，我々は，抽出対象となる対訳語と隣接関係にある単語列の情報を自動獲得し，その情報に基づき対訳語を抽出する手法を提案する．本手法では，原言語文における抽出対象の語句に隣接する単語列が目的言語文中のどの単語列に対応するのかの情報とそれらの単語列とどのような隣接関係にある語句の組が対訳語となるのかの情報を獲得する．これらの情報を利用することで，言語間の対応関係を一意に決定することができる．原言語が異なる5つの対訳コーパスを用いた性能評価実験の結果，本手法に基づくシステムの抽出率は60.1%となった．この値は，Dice係数に基づくシステムの抽出率に対し，8.0ポイント高く，本手法の有効性を示している．, This paper describes a new method that extracts bilingual word pairs from parallel corpora using various languages by learning of adjacent information. Our system extracts the word strings that adjoin bilingual word pairs. Moreover, it decides whether bilingual word pairs exist in the right side of the selected word strings or the left side. By using such adjacent information, our system can extract correct bilingual word pairs. Evaluation experiments indicated that extraction rates was 60.1% in parallel corpora using five different languages, and this rate was more than 8.0% higher than the extraction rate of system using only Dice coefficient.},
 title = {隣接情報に基づく対訳語の自動抽出手法},
 year = {2004}
}