機械学習により日英翻訳のための英語動詞選択ルールを獲得する
手法を提案する．英語動詞選択ルールの学習手法としては，既に，翻訳事例の
みから獲得する手法が知られている．この従来の翻訳事例のみから獲得する手
法では，ルールの正解率を向上させるために，多数の事例を必要とする．しか
し，現実には，動詞出現頻度の偏りにより，全動詞に十分な翻訳事例を収集す
る事は極めて困難である．そこで，本論文では，人手作成のルールと収集され
た少数の翻訳事例から，英語動詞選択ルールを獲得する修正型の学習手法を提
案する．具体的には，本手法は，(1)人手作成のルールから仮の事例(仮事例)
を生成し，(2)その仮事例と現実の事例を訓練事例として，既存の学習アルゴ
リズム(内部学習アルゴリズム)に入力する，の２ステップから構成される．内
部学習アルゴリズムの出力が，最終的に獲得されたルールである．評価を目的
として，NTT が開発中の日英機械翻訳システム ALT-J/Eの英語動詞選択ルール
を本手法により実験的に学習した．その結果，学習されたルールは，実事例の
みから学習されたルールや人手作成のルールより高い正解率を示し，本提案
手法の有効性を確認できた．
人手作成ルールと事例に基づく英語動詞選択ルールの学習