遺伝的アルゴリズムを用いた帰納的学習による機械翻訳手法における交叉位置決手法

使用遗传算法的归纳学习的机器翻译方法中的交叉定位方法

基本信息

批准号：
09878070
负责人：
荒木健治
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Hokkaido University (1998-1999)Hokkai-Gakuen University (1997)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
1997
资助国家：
日本
起止时间：
1997 至 1999
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は本研究課題の最終年度であった.そこで,本年度は初年度と2年度に開発し,改良を行った交叉位置決定手法のさらなる改良を行い,実用的なシステムの実現を行い,本研究課題の最終的なまとめを行った.具体的には,翻訳ルールを獲得する際の獲得状況より翻訳ルールの階層化を行った.すなわち,文全体の翻訳ルールから部分的な翻訳ルールまで自動的な分類を行った.この結果,文法的に誤っている訳文の生成を制御でき,ユーザーの不快感を低減できることが明らかになった.また,交叉位置決定手法を導入した遺伝的アルゴリズムを用いた機械翻訳手法の性能評価実験を行い,その実験結果を詳細に考察した.具体的には類似度のしきい値25と55,70と55を比較し,正翻訳率,生成される翻訳例の質共に55の場合が上回ることを確認した.これはしきい値を低くしすぎると制約が緩くなり翻訳例は数多く生成されるが誤った翻訳例も多くなり,しきい値高くしすぎると制約が厳しくなり精度が高くなるが正しい翻訳例の数も少なくなるということから最適な値が55であったと解釈することができる.また,本年度は最終年度であるので,上述したような改良と評価実験を行った上で,さらに研究成果の発表に重点をおき,国内での研究会,海外での国際会議等で活発に発表を行った.また,3年間の研究成果をまとめて報告するために180ページに及ぶ報告書の作成を行い,関係する主要な研究者へ送付した.

今年是这个研究项目的最后一年。因此，今年我们进一步完善了第一年和第二年开发和完善的交叉位置确定方法，并实现了实用的系统。我们对任务做了最后的总结。，我们在获取翻译规则时，根据获取状态对翻译规则进行了分层。换句话说，我们是从整个句子的翻译规则开始对翻译规则进行分层的。甚至对部分翻译规则进行了自动分类，结果表明可以控制语法错误翻译的生成并减少用户的不适。我们进行了一项实验，以评估使用所引入的机器翻译方法的性能。遗传算法，并详细讨论了实验结果。具体来说，相似度阈值25和55，通过比较70和55，我们确认55的情况下正确翻译率和生成的翻译样例质量更高。这是因为如果阈值设置得太低，约束会放松，翻译样例会很多会产生错误翻译实例的数量，如果阈值设置得太高，约束会变严格，准确率会提高，但正确翻译实例的数量也会减少，所以最佳值为55。此外，由于今年是最后一年，在进行上述改进和评估实验后，我们将进一步重视研究成果的展示，在日本举办研究会议和在海外举办国际会议，并积极在会议和其他活动中进行演讲。此外，他还制作了一份长达180页的报告，总结了他三年的研究成果，并将其发送给参与的主要研究人员。