本論文では，SENSEVAL2 の日本語翻訳タスクに対して帰納論理プログラミング（Inductive Logic Programming, ILP）を適用する．
翻訳タスクは分類問題として定式化できるため，帰納学習の手法を利用して解決できる．
しかし翻訳タスクは新たに訓練データを作るのが困難という特異なタスクになっており，
単純に確率統計的な帰納学習手法を適用することはできない．
Translation Memory の例文だけ，つまり少ない訓練データのみを用いて，
どのように分類規則を学習すれば良いかが，翻訳タスク解決の 1 つの鍵である．
このために本論文では ILP を用いる．
ILP は確率統計的な帰納学習手法にはない特徴を有する．それは背景知識を容易に利用可能である点である．
背景知識とは訓練データには明示されない問題固有の知識である．
この背景知識によって訓練データが少ない場合の学習が可能となる．
ここでは ILP の実装システムとして Progol，背景知識として分類語彙表を
利用することで，翻訳タスクに対して正解率 54.0\,\% を達成した．
この値は，付加的な訓練データを用いない SENSEVAL2 参加の他システムと比較して優れている．
日本語翻訳タスクへの帰納論理プログラミングの適用