E-014
コーパスの自動生成・識別による少量コーパスからの統計的機械翻訳

◎藤原菜々美・山内真樹（パナソニック）

近年登場している統計的機械翻訳システムは，大量の対訳コーパスから，翻訳に必要なモデルを統計的に獲得する．対訳コーパス数の衆寡が翻訳性能に直結する一方で，対訳コーパスの収集・獲得は高コストであり，実用化課題である．これに鑑み，我々は少量の対訳コーパスを元に「対訳の候補文を生成し，識別学習により候補文から正しい対訳コーパスを自動的に獲得」する自動対訳コーパス生成技術を開発している．良質な対訳コーパスの抽出によって翻訳性能の向上が確認できているが，その自動化は必要不可欠である．そこで本稿では，候補文中に出現する複数のN-gramの重みを考慮した自動識別器を構築し，その翻訳性能について報告する．