実世界の大規模言語資源からの翻訳知識獲得に基づく機械翻訳モデルの研究

基于现实世界大规模语言资源获取翻译知识的机器翻译模型研究

基本信息

批准号：
16700141
负责人：
宇津呂武仁
金额：
$ 2.37万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,現在の機械翻訳モデルの弱点を克服することを目的として,人間の翻訳者,特に,プロの翻訳者が持つ翻訳戦略を模倣し,計算機上の機械翻訳モデルとして実現することを目的として,以下の研究を行った.(i)翻訳対象の文書の原言語解析・翻訳変換・目的言語生成といった各処理を遂行するのに際して,あらかじめモデルが持っている言語知識が十分であるか否かを検出する機構を実現する.(ii)(i)で不足していると判定された言語知識を,実世界の大規模言語資源,具体的には,WWW上の文書群から収集するための戦略を,計算機上のソフトウェアとして実現する.本年度は,翻訳において必要な知識のうち,不足していると判定された言語知識を,WWW上の多言語文書群から獲得する技術について研究を行った.ここでは,従来より研究代表者が行ってきた翻訳知識獲得の要素技術を発展させる形で研究を行った.特に,これまでに開発した翻訳知識獲得技術は,WWW上の多言語報道記事を情報源として翻訳知識を獲得するというものであったが,本研究では,情報源を報道記事に限定せずに,WWW上の一般の多言語文書群に拡張して翻訳知識の獲得を行う.具体的には,いくつかの原言語用語およびその目的言語訳の組を「種」として,「種」の出現するページから多様な手がかりを収集し,翻訳知識獲得において有益な戦略を帰納的に発見するというアプローチをとった.ここでは,「種」となる原言語用語を用いて,翻訳対象の文書の専門分野を推定し,その専門分野の多言語文書を収集した結果から,専門分野特有の翻訳知識を獲得するという戦略であった.この汎用の戦略を,各々の専門分野に適応させて,各専門分野に特化した翻訳知識獲得の戦略を帰納的に発見するという技術の開発を行った.

在这项研究中，为了克服当前机器翻译模型的弱点，我们的目标是模仿人类翻译者，特别是专业翻译者的翻译策略，并将其实现为计算机上的机器翻译模型。以下研究：（i）在执行待翻译文档的源语言分析、翻译转换和目标语言生成等每个过程时，模型预先拥有的语言知识是否足够。我们实现了一种检测机制。无论(ii) 从现实世界的大规模语言资源，特别是从 WWW 上的文档中收集 (i) 所缺乏的语言知识的策略，作为计算机上的软件今年，我们进行了技术研究。从WWW上的多语言文档中获取翻译所需知识中被确定缺乏的语言知识开发用于获取已使用的翻译知识的基本技术。特别是，迄今为止开发的翻译知识获取技术是利用WWW上的多语言新闻文章作为信息源来获取翻译知识，但在本研究中，我们不限于新闻文章。 ,通过将其扩展到WWW上的一般多语言文档来获取翻译知识。具体来说，我们使用一组一些源语言术语及其目标语言翻译作为“种子”，并计算“种子”的出现'. 从您要翻译的页面中收集各种线索。我们采取了一种方法来归纳发现获取翻译知识的有用策略。在这里，我们使用源语言术语作为“种子”来估计待翻译文档的专业领域，然后该策略是获取特定于某个专业的翻译知识。该通用策略适用于每个专业领域，以创建获取每个专业领域特定翻译知识的策略。我们开发了一种归纳发现的技术。

项目成果

期刊论文数量（14）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Integrating Cross-Lingually Relevant News Articles and Monolingual Web Documents in Bilingual Lexicon Acquisition

在双语词典获取中整合跨语言相关新闻文章和单语网络文档

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
Proceedings of the 20th International Conference on Computational Linguistics 1036-1042
影响因子：
0
作者：
Takehito Utsuro;Kohei Hino;Mitsuhiro Kida;Seiichi Nakagawa;Satoshi Sato
通讯作者：
Satoshi Sato

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