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学習型機械翻訳手法GA - ILMTにおける状態遷移の導入について
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/48696
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/48696094662e3-ef79-4cb1-a186-a7e00dccfb19
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL99135023.pdf (683.8 kB)
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Copyright (c) 2000 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2000-01-27 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 学習型機械翻訳手法GA - ILMTにおける状態遷移の導入について | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Using State Transition on GA - ILMT based Learning Capability | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 北海学園大学工学部電子情報工学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 北海学園大学工学部電子情報工学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Electronics and Information, Hokkai - Gakuen University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Division of Electronics and Information, Hokkaido University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Dept. of Electronics and Information, Hokkai - Gakuen University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Division of Electronics and Information, Hokkaido University | ||||||||
| 著者名 |
越前谷, 博
荒木, 健治
桃内, 佳雄
栃内, 香次
× 越前谷, 博 荒木, 健治 桃内, 佳雄 栃内, 香次
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| 著者名(英) |
Hiroshi, Echizen-Ya
Kenji, Araki
Yoshio, Momouchi
Koji, Tochinai
× Hiroshi, Echizen-Ya Kenji, Araki Yoshio, Momouchi Koji, Tochinai
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 我々は，これまでに与えられた翻訳例のみから翻訳ルールを自動的に獲得することにより翻訳を行う学習型機械翻訳手法として，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)を提案している．しかし，学習という観点から本手法は十分な能力を備えるまでには至っておらず，その結果として，翻訳精度もまた不十分であった．そこで，我々は，このGA-ILMTにおいて，解析的な知識を明示的に与えることなく，学習能力の向上という観点からの改良を試みた．即ち，システム自身が獲得した翻訳ルールを階層的に処理することにより翻訳を行う能力の実現である．そのために，我々は状態遷移を導入した．状態遷移を導入することにより，システム自身が翻訳結果の生成過程に着目した翻訳を行う．本稿では，GA-ILMTにおける状態遷移の導入とその有効性について述べる． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | We previously proposed a method of machine translation using inductive learning with genetic algorithms (GA-ILMT) based on learning capability. However, its learning capability is not enough. As the result, its translation qulaity is still low. We used a state transition to improve the learning capability of GA-ILMT. GA-ILMT using the state transition can perform translation based on the process of a translation without using any analyitical knowledge. In this paper, we will describe the use of state transition on GA-ILMT and describe an effectiveness of the state transition. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告自然言語処理（NL） 巻 2000, 号 11(1999-NL-135), p. 173-180, 発行日 2000-01-27 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
