@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00080108,
 author = {有賀, 美明 and 秋葉, 友良 and Yoshiaki, Aruga and Tomoyoshi, Akiba},
 issue = {10},
 month = {Jan},
 note = {言語横断質問応答は，質問文と検索対象文書の間で言語が異なる質問応答を扱うタスクである．前処理として翻訳により質問文と検索対象文書の言語を統一することで，単一言語の質問応答の問題に帰着することができる．一方，前処理での翻訳の代わりに質問応答のプロセスに統計的翻訳モデルを組み込む手法が提案され，有効性が示されている．先行研究では，翻訳モデルとして単語翻訳モデルが用いられていたが，統計的機械翻訳の分野ではフレーズベース手法の有効性が示されている．本稿では，翻訳モデルとしてフレーズ翻訳モデルを組み込んだ手法を提案する．評価の結果，提案法は単語翻訳モデルを用いた従来法を上回る性能を示した．, Cross-Language Question Answering (CLQA) is the special case of Question Answering that aims to find the answers written in the language different from that of the query. While a conventional approach for the task is to apply the monolingual QA to the translated query using machine translation, there was proposed the method to incorporate statistical machine translation deeply into the QA process, in which word-based translation models were used. In this work, we propose to use phrase-based translation models to be incorporated in the method. The experimental evaluation using the NTCIR CLQA 1 test collection showed that the performance was improved by using the phrase-based model.},
 title = {統計的フレーズ翻訳モデルを用いた言語横断質問応答},
 year = {2012}
}