@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00069505,
 author = {林, 克彦 and 塚田, 元 and 須藤, 克仁 and Kevin, Duh and 山本, 誠一 and Katsuhiko, Hayashi and Hajime, Tsukada and Katsuhito, Sudoh and Kevin, Duh and Seiichi, Yamamoto},
 issue = {1},
 month = {May},
 note = {階層句機械翻訳では言語間の大局的な単語並び換わりを同期文脈自由文法によって表現することができるが，日英のような文法の大きく異なる言語間の翻訳ではその単語並び換わりを評価するためのモデルが充分であるとは言えない．本稿では階層句機械翻訳におけるこの問題を解決するために単語並び換えモデルを特徴量に導入することを提案する．提案手法では同期文脈自由文法の各ルールに並び換えされた原言語の文字列を追加することで，探索中の単語並び換えモデルの計算を効率良く行っている．日英旅行会話データを用いた実験では従来手法に比べ，提案手法の方がより適切な単語並びの翻訳結果を選択することができ，より高い翻訳精度を達成することができた．, Hierarchical phrase-based machine translation can capture global reordering with synchronous context-free grammar, but has little ability to evaluate the correctness of word orderings during decoding. We propose a method to integrate word-based reordering model into hierarchical phrase-based machine translation to overcome this weakness. Our approach extends the synchronous context-free grammar rules of hierarchical phrase-based model to include reordered source strings, allowing efficient calculation of reordering model score during decoding. Our experimental results on Japanese-to-English basic travel expression corpus showed that the BLEU scores obtained by our proposed system were better than those obtained by a standard hierarchical phrase-based machine translation system.},
 title = {単語並び換えモデルを考慮した統計的階層句機械翻訳システム},
 year = {2010}
}