@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00048489,
 author = {越前谷, 博 and 荒木, 健治 and 桃内, 佳雄 and 栃内, 香次 and Hiroshi, Echizen-Ya and Kenji, Araki and Yoshio, Momouchi and Koji, Tochinai},
 issue = {69(2001-NL-144)},
 month = {Jul},
 note = {我々は，従来よりシステムが翻訳ルールを自動獲得し，その翻訳ルールに基づき翻訳を行う遺伝的アルゴリズムを適用した帰納的学習による機械翻訳手法（GA-ILMT）を提案してきた．GA-ILMTでは，翻訳ルールの獲得は与えられた翻訳例のみを用いて行う．その際に，できる限り少量の翻訳例から，かつ原文とその訳文の対応関係を保持したまま翻訳ルールを獲得する必要がある．そこで，我々は，翻訳例と翻訳ルール間の局所部分に着目することで，効率よくかつ良質な翻訳ルールを獲得する手法を提案する．本稿では，そのような処理を再帰的に繰り返すことにより，翻訳能力の向上を図った学習型機械翻訳手法GA-ILMT2について述べる．, We previously proposed a method of Machine Translation Using Inductive Learning with\bf G}enetic {\bf A}lgorithms(GA-ILMT). In GA-ILMT, translation rules are automatically acquired from given translation examples. Therefore, the ability is required to acquire the translation rules for which the English and Japanese correspond. However, in GA-ILMT, the ability that acquires many effective translation rules is not enough. In this paper, we describe GA-ILMT2 which recursively acquires many effective translation rules by focusing on the local parts.},
 title = {局所部分の着目により再帰的に翻訳ルールを獲得する学習型機械翻訳手法GA - ILMT2},
 year = {2001}
}