Vol.2014-NL-217 No.5
2014/7/3

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

統語ベース翻訳に対する統語的前処理の適用
波多腰 優斗†1,a)Graham Neubig†1,b)

Sakriani Sakti†1

戸田 智基†1

中村 哲†1

概要：フレーズベース翻訳において，翻訳精度を向上させるために統語情報を用いた様々な前処理の手法が提案されている．例えば英日翻訳において，英語を日本語の語順に近づける並べ替え処理や，日本語の助詞に相当する擬似単語を挿入する処理を行う Head Finalization[1] は，フレーズベース翻訳の精度を大幅に改善することが知られている．このような統語的前処理が精度の向上に貢献する理由として，フレー
ズベース翻訳の並べ替えモデルの貧弱さと事前並べ替えによる改善が挙げられてきた．しかし，アライメ
ント精度の改善や，擬似助詞の挿入による翻訳性能改善も Head Finalization の重要な要素であり，これらの効果はフレーズベース翻訳に限ったものではないと考えられる．そこで，本稿では Head Finalizationの各要素がどの程度翻訳精度に貢献しているかを検証し，並べ替えの問題が比較的少ない統語ベース翻訳に対しても有効であるか調査を行う．実験の結果，統語ベース翻訳に対して統語的前処理を適用すること
で翻訳精度が向上することを確認した．

1. はじめに

二言語間の統語的な構造に基づくシンプルなルールによって，PBMT の翻訳精度が飛躍的に向上することが知られ統計的機械翻訳では，複数の単語から成るフレーズ間のている．Head Finalization の処理の中でも，英語の主辞

翻訳確率を計算し，目的言語として適切な語順となるよう

を句の末尾に移動させる事前並べ替え処理が特に注目されに並べ替えモデルによる局所的なフレーズの移動を行う，フている．しかし，英語文を日本語に近い語順に並べ替える

レーズベース機械翻訳 (phrase-based machine translation:

処理以外にも，より日本語に近い文とするために冠詞の削PBMT)[2] が広く用いられている．PBMT は翻訳モデルの除，助詞の挿入といった語順の操作とは関係のない，単語学習が容易であり，多くの言語対で高い精度を実現する一に関する前処理も行っている．このような並べ替え以外の方，形態的・統語的な情報の扱いに乏しいという問題点も処理も重要な要素となっている場合があり，これらの統語ある．この問題を解決し，翻訳精度を向上させるために，的前処理による効果は PBMT に限ったものではないと考これらの情報を用いた前処理を適用する手法が提案されてえられる．

いる．例えば，動詞の接頭辞を分割して目的言語との単語

PBMT 以外の翻訳手法としては，文の構文解析結果に基対応を取りやすくする前処理 [3] や，名詞の格の不一致・動づいて翻訳を行う統語ベース翻訳 [6] がある．統語ベース

詞の活用誤り減らすための前処理 [4] などにより翻訳精度

翻訳に対する統語的前処理としては，構文木の変換によっが向上しており，統語的前処理の有効性が示されている．

て文の構成要素と単語アライメントの対応を改善するため特に注目されている前処理の一つとして事前並べ替え [5]の前処理 [7] が提案され，翻訳精度を向上させている．統が挙げられる．PBMT の並べ替えモデルは，長距離の並

語ベース翻訳に対しても統語的前処理の有効性は示唆されべ替え確率を正確に推定することが困難であることから，ており，前述したルールに基づく並べ替え処理や，単語に英語と日本語のように語順が大きく異なる言語対では翻訳関する前処理の適用についても検証する余地がある．しか精度が低下する問題もある．そのため，原言語文を目的言し，統語ベース翻訳では並べ替え問題の影響も少なく，構語に近い語順に並び替える事前並べ替えを適用してから

文解析器が付与する豊富な情報を用いた翻訳が可能である

PBMT による翻訳を行うことで，翻訳精度が大幅に改善さことから，統語的前処理を適用した事例が殆どない．

れることが知られている．Head Finalization[1] という手

そこで本稿では，ルールに基づく統語的前処理を統語法は，英日翻訳において有効な統語的前処理手法であり，ベース翻訳に適用することを検討する．具体的には，Head†1

Finalization の各処理がどの程度 PBMT の翻訳精度の向a)b)

現在，奈良先端科学技術大学院大学
Presently with Nara Institute of Science and Technology
hatakoshi.yuto.hq8@is.naist.jp
neubig@is.naist.jpⓒ 2014 Information Processing Society of Japan上に貢献しているかを検証するとともに，統語ベース機械
翻訳に対しても同様の処理が有効であるかを確かめる．さ1

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らに，デコード時に用いる素性として追加するなど，ソフ

Original English

トな制約としてルールを取り入れた場合の翻訳精度についSても調査する．実験で用いたタスクにおける英日翻訳で，Head Finalization における並び替え以外の処理も PBMT

VPの翻訳精度の向上に寄与していることを確認し，統語ベーNPNP

ス翻訳に対しても Head Finalization の統語的前処理が有効であることが分かった．

NN

VBD

DT

NN

2. Head Finalization

John

hit

a

ball

Head Finalization は，英日翻訳における文法の不一致を緩和した手法であり，後述する日本語の主辞後置性に基づ

Reordering

Head Final English
S

くシンプルなルールによる並べ替えと，機能語に関する処理を行う．Head Finalization によって前処理された英語

VPと日本語の対訳データを用いて PBMT の翻訳モデルを学NP習することで，翻訳精度が飛躍的に向上する．

NP

NN

DT

NN

VBD

John

a

ball

hit

a

ball

2.1 日本語の主辞後置性に基づく並べ替え
英語文に対する Head Finalization の適用例を図 1 に示す．Head Finalization の並べ替え処理は，日本語の主辞が，主辞を修飾する語の後方に置かれるという統語的な特Add Japanese Particles

徴を利用したものであり，英語の構文木の各非終端ノード
において，その子ノードの中の主辞を末尾に移動させるというものである．図 1 の構文木では，主辞となっている要

John
va0

Singularize,
Eliminate Determiners

素への枝を太線で示しており，この要素が子ノードの先頭

John

a
va0

であるときに入れ替えを行う．例えば，動詞句 VP(黒色のノード) の主辞である VBD を末尾に移動させることで，

hit
va2

図 1

ball

hit
va2

Head Finalization の適用例

“John hit a ball”(Original English) が “John a ball hit”のように日本語語順の英語 (Head Final English) に変換さ単数と複数の区別がないため，(2)(3) の処理を行い，より日れる．

本語らしい文を生成することで，単語対応を取りやすくする．これらの処理をすべて適用することで，“John va0(wa)2.2 単語に関する処理
Head Finalization では，語の並べ替えと関係のない以下の 3 つの処理を行う．

( 1 ) 擬似助詞の挿入

ball va2(wo) hit” という日本語に近い文が得られる．

3. 統語ベース翻訳
統語ベース翻訳は，文の構文情報を用いて翻訳を行う手( 2 ) 冠詞 “a”，“an”，“the” の削除法である [6]．統語ベース翻訳では，翻訳パターンを構文( 3 ) 単数化

木の部分木の構造を用いて与えるため，フレーズベース翻(1) 擬似助詞の挿入は，英語文にない助詞を補うことで，訳よりも並び替えを正確に行うことができる．以下，統語

翻訳時の助詞の欠如や誤訳を防ぐことを目的としている．

ベース翻訳の中でも原言語側のみの構文情報を用いた，同

具体的には，構文情報を利用して，日本語の格助詞「が」期木置換文法 (STSG)[8] に基づく T2S(Tree-to-String) 翻「は」(主格) や「を」(目的格) に相当する以下の 3 つの擬訳について述べる．

似助詞を挿入する．

T2S 翻訳は原言語文の構文解析結果を利用することで，• va0: 文の主辞動詞の主格助詞

二言語間の関係を統語的な構造により捉えることができ，• va1: その他の動詞の主格助詞

正確な翻訳が可能となる．翻訳パターンはフレーズベース• va2: 動詞の目的格助詞

翻訳のように単語列ではなく，変数 x を含むルールも利用

図 1 の例では，動詞 “hit” の主語となる “John” の後ろ

して原言語文の部分木の構造として表現される．以下の例に主格を付与する va0，目的語となる “ball” の後ろに目的は，置き換え可能な２つの NP を翻訳パターンに直接含ん格を付与する va2 を挿入する．

でおり，x0，x1 に当てはまる候補の確率と翻訳パターン自また，日本語には冠詞が存在せず，名詞の語尾変化によるⓒ 2014 Information Processing Society of Japan

体の確率を考慮して訳文を生成する．

2Vol.2014-NL-217 No.5
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IPSJ SIG Technical ReportS ( x0:NP ) ( VP (VBD hit) (x1:NP) ) )Original English→ x0 は x1 を打つ

S

S

原言語文の部分木を用いることで訳出候補が少なくなる
メリットもあり，探索空間が小さくなることで翻訳に必要

Word Processing

VP

NP

VP
NP

NP

NP

な時間も短縮される．一方で，構文解析の結果を基に翻訳パターンを生成するため，翻訳精度が構文解析器の精度に

NN

VBD

DT

NN

NN

VA

VBD

NN

VA

依存してしまうというデメリットもある．

John

hit

a

ball

John

va0

hit

ball

va2

図 2

Word Processing の適用例

4. 統語ベース翻訳に対する Head Finalization の適用
2 節で述べたように，Head Finalization では英語文の並

4.1.2 T2S のための単語に関する処理

べ替え以外にも，擬似助詞の挿入，冠詞の削除，単数化とWord Processing は，Head Finalization における擬似

いった翻訳精度向上のための処理も行っており，フレーズ

助詞の挿入，冠詞の削除，単数化の処理を行う．Word

ベース翻訳以外の翻訳手法においてもその効果が期待でき

Processing の適用例を図 2 に示す．

る．本研究では統語ベース翻訳の中でも，原言語側の構文

擬似助詞の挿入，冠詞の削除では，簡単な構文木の変換

情報を T2S 翻訳に対して Head Finalization を適用する．

処理を行っている．擬似助詞の挿入では，2.2 節に示した

実験では，T2S の前処理として適用した場合，翻訳パ

3 種類の擬似助詞 “va0”，“va1”，“va2” を終端ノードとしターンの素性として追加した場合の 2 つの手法の効果を確て，非終端ノード VA とともに追加する．図 2 の例では，かめた．

動詞 “hit” の主語となる NP ノードの末尾に主格を付与する “va0”，目的語となる NP ノードの末尾に目的格を付与

4.1 T2S に対する統語的前処理
PBMT に対して適用する場合と同様に，表 1 に示す 2 つの処理を T2S の前処理として適用する．以下，これらの処理の適用方法と期待される効果について詳細に述べる．

する “va2” を挿入する．冠詞の削除では，終端ノード “a”，

“an”, “the” とともに DT ノードを削除する．例の場合，“a” を DT ノードとともに削除する．
Word Processing は PBMT に適用する場合と同様に，英語文に無い助詞を補う処理や日本語に無い冠詞を削除する

表 1 T2S に適用する統語的前処理
処理名

処理内容

Reordering

日本語の主辞後置性に基づく並べ替え

Word Processing

擬似助詞の挿入，冠詞の削除，単数化処理を行うことで，これらの単語に関する翻訳性能を上げることを目的としている．

4.2 並べ替えルールに従う翻訳パターンに対する素性の追加

4.1.1 節で述べたように，T2S では語順が大きく異なる言
4.1.1 T2S のための事前並べ替え

語対を用いた場合でも，並べ替えにおける問題の影響が少Reordering は図 1 に示したように，日本語の主辞後置ない．そのため，二言語間の語順を近づけるための前処理性に基づいて，英語文を日本語の語順に変換する処理であとして Reordering を適用しても，並べ替えの精度が大幅る．PBMT における前処理は，原言語文を目的言語の語順に向上することは期待できない．そこで本研究では，並べに近づけることで，並べ替えモデルにおける長距離の語順

替えルールに従う翻訳パターンに対して素性を追加する．

移動問題を緩和する目的で用いていた．一方で，T2S にお並べ替えに用いた統語的な特徴は，T2S の翻訳モデルにおける翻訳パターンは原言語文の部分木の構造を用いて表現

いて，精度の向上に役立つ翻訳パターンを判別する指標とされるため，両言語の語順が大きく異なる場合でも並べ替して利用できる可能性がある．

えの問題は比較的少なく，PBMT の場合ほど事前並べ替えの効果は期待できない．

PBMT や T2S 翻訳では，原言語文 f が与えられた時，全ての翻訳可能性 e′ の中から最良と思われる訳出 ê を求

しかし，事前並べ替えは翻訳時の並べ替え問題を緩和すめるために，翻訳精度の向上に役立つ様々な素性を用いて，る以外にも，翻訳モデル学習時の精度向上に貢献すること

対数線形モデルによって定式化する．(1) 式において，h(·)

が考えられる．例えば，IBM Model や HMM などの単語

は w により重み付けされる M 次元の素性関数であり，言対応を獲得する手法 [9] は語順に強く影響されているため，

語モデル確率，フレーズ翻訳確率，語彙化翻訳確率といっ二言語間の語順が近づくことによるアライメント精度が改た翻訳パターンの良し悪しを判別するのに役立つ素性が用善が期待できる．この要素も翻訳精度の向上に寄与するたいられる．

め，前処理として適用する．

ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan3

Vol.2014-NL-217 No.5
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原言語

目的言語

英語側の文に対する構文解析は Enju[10]*1 を，日本語側の単語分割には KyTea[11]*2 を用いた．目的言語である
日本語の言語モデルは SRILM[12] を用いて 5-gram で学習PP

し，各素性の重みは BLEU が最大となるように MERT[13]
x1
ADJP

x0

を用いて最適化した．単語アライメントを取るツールとPP

して GIZA++[9]*3 を用いた．実験における翻訳精度は，
x0:JJ

BLEU[14] と RIBES[15] の 2 つの自動評価尺度を用いて

x1:PP

図 3

測った．PBMT は Moses[16]，T2S は Travatar[17]*4 に実素性を追加する翻訳パターン

装されているものをデフォルトの設定で用いた．
表 2

Dataset
train
dev
test

NTCIR7 のデータ内訳
Average

Lang

Words

Sentences

En

99.0M

3.08M

32.13

Ja

117M

3.08M

37.99

En

28.6k

0.82k

34.83

5.2 実験結果

length

実験結果を表 3 に示す．表中の太字は，危険率 5%の下でブートストラップ・リサンプリング法 [18] を用いて，最も精度の高い条件と比較した結果，統計的有意性がない数

Ja

33.5k

0.82k

40.77

値を示している．また，“+” は各処理を行った場合，“-”

En

44.3k

1.38k

32.11

は行っていない場合を表している．

Ja

52.4k

1.38k

37.99

PBMT の翻訳精度は，Reordering を適用した 2 つの条
件下で BLEU と RIBES が最も高くなった．Reordering 適

exp(wT h(f , e))ê = arg max ∑T′ee′ exp(w h(f , e ))(1)

本研究では Head Finalization の並べ替えルールに従う

用下では，Word Processing の効果が確認できなかったが，Word Processing のみを適用した場合に BLEU と RIBESが高くなった．

翻訳パターンに対して新たなバイナリ素性 HF-feature を

T2S の翻訳精度は前処理を適用しない状態で，PBMT の追加する．Head Finalization の並べ替えルールは，日本語最も良い条件下よりも高い精度となった．BLEU はスコアの主辞後置性に基づいて英語文を日本語の語順に近づけるがほぼ横並びであり，5 つの条件下で最も高い値となった．

ため，翻訳精度向上のための指標になり得る．この並べ替

RIBES は Word Processing を適用した 2 つの条件下で最えルールに従う翻訳パターンに対して素性を与える事によも高いスコアとなった．

り，学習された T2S の翻訳パターンの中で，二言語の統語

5.2.1 前処理の影響
事前並べ替えの先行研究で述べられているように，Re-的な特徴を考慮したものとそうでないものを区別することが可能になる．

ordering の処理により原言語文を目的言語の語順に近づ

具体的には，図 3 のように，原言語側の部分木に Head

けた場合に，BLEU と RIBES が大きく上昇することが確

Finalization を適用した時のルール変数 x の並びと，目的認された．また，Word Processing のみを追加した場合，言語側のルール変数 x の並びが一致する翻訳パターンに対追加していない場合と比較して BLEU スコアが向上した．

して HF-feature を追加する．原言語-目的言語間でルール

Word Processing における 3 つの処理 (助詞の挿入，冠詞

変数 x 以外の非終端ノードの単語対応を取ることができなの削除，単数化) について，個別に翻訳精度への影響を調いため，ルール変数 x の数が 1 以下の翻訳パターンについべたが，冠詞の削除，単数化の処理の有無による翻訳精度ては素性の追加を行わない．

への影響は確認できなかった．

5. 実験

Reordering の適用によって PBMT の翻訳精度は大きく改善されたが，それとは対照的に，T2S に対しては効果が実験では，Reordering と Word Processing の前処理の組見られなかった．この理由としては，T2S が並べ替えに関み合わせにより，PBMT の翻訳精度がどの程度向上するかして比較的頑健な手法であることと，二言語間の語順が近を検証する．T2S に対しては 2 つの前処理と HF-feature

づくことによるアライメント精度の改善に関して，期待すの追加の組み合わせによる翻訳精度を調べる．

るほどの効果が得られなかったことが挙げられる．
一方，Word Processing は T2S に対しても有効に機能

5.1 実験条件

していることが分かった．Word Processing を適用した

実験データには NTCIR-7 特許機械翻訳テストコレク
ションの英日翻訳データを用いた．実験データに関して，
学習データ (train)，開発データ (dev)，テストデータ (test)の詳細を表 2 に示す．

ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan

*1
*2
*3
*4

http://www.nactem.ac.uk/enju/index.ja.html
http://www.phontron.com/kytea/index-ja.html
https://code.google.com/p/giza-pp/
http://www.phontron.com/travatar/

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IPSJ SIG Technical Report
表 3

3 つの処理の組み合わせによる各翻訳手法の精度
PBMT

表 5

T2S

HF-feature

Reordering

Word Processing

BLEU

RIBES

BLEU

-

-

-

32.04

68.95

38.67

RIBES
78.51

-

-

+

33.08

70.07

38.97

79.31

-

+

-

37.53

77.54

38.30

78.35

-

+

+

37.60

77.67

39.19

78.90

+

-

-

—

—

38.83

78.23

+

-

+

—

—

39.18

79.38

+

+

-

—

—

38.43

78.54

+

+

+

—

—

37.83

78.37

各条件における最適化された HF-feature の重み
Word

HF-feature の重み

6. おわりにHF-feature

Reordering

+

-

-

-0.032579

本稿では，統語的前処理の手法である Head Finalization

+

-

+

0.0385629++-

0.117788の PBMT に対する効果をより詳細に分析するとともに，

+

+

+

0.0902383

Processing

統語ベース翻訳の T2S に適用した．並べ替えを行う処理に加えて，擬似助詞の挿入などの単語に関する前処理を行う Word Processing も Head Finalization の処理の中で重2 つの条件下で最も RIBES が高くなっており，(+HF-

要な要素となっており，Word Processing は T2S の前処理

feature, +Reordering, +Word Processing) を除く全てのとしても有効であることを確認した．

条件で Word Processing 適用後に RIBES が高くなった．

Head Finalization の並べ替えルールに従う翻訳パター

BLEU スコアでは Word Processing の適用による有意なンに対して素性を追加する手法については，最適化の方法

翻訳精度の改善が見られなかったが，表 4 の翻訳結果の例

や素性の追加方法など問題点が多く，今後改良すべき課題に示すように助詞の翻訳性能の向上が確認できた．

である．

5.2.2 T2S に対する HF-feature の効果
HF-feature の追加による翻訳精度の向上は確認できず，
HF-feature を追加したことによって翻訳精度が低下してし

参考文献
[1]

まう例もあった．HF-feature が機能しなかった理由として
は，MERT による最適化が上手く行えなかった点が挙げられる．表 5 に各条件における最適化された HF-feature の重みを示す．

(+HF-feature, -Reordering, -Word Processing) の条件[2]では，負の重みが推定されており，素性を追加した翻訳パターンが重要とみなされなかった．一方，(+HF-feature,+Reordering, -Word Processing) の条件では，比較的高い
重みが推定されており，HF-feature を追加した翻訳パター[3]

ンがデコード時に選択されすぎることにより，局所解に陥っていることも考えられる．統語的な素性を用いて MIRA
による最適化 [19] を行うことで翻訳精度が向上するなど，

MERT 以外の最適化手法の効果も報告されており，これら[4]についても検討していく必要がある．
最適化の問題に加えて，素性の追加方法の問題も原因の[5]一つとして考えられる．今回の実験では，翻訳パターンの目的言語側のルール変数 x の並びのみを考慮して素性の追加を行った．この適用方法では，ルール変数 x 以外の表層の単語の並びの正確さを判断できないため，今後はこの点を改良していく必要がある．

ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan[6]

Isozaki, H., Sudoh, K., Tsukada, H. and Duh, K.: Head
Finalization: A Simple Reordering Rule for SOV Languages, Proceedings of the Joint Fifth Workshop on Statistical Machine Translation and MetricsMATR, Uppsala, Sweden, Association for Computational Linguistics,
pp. 244–251 (2010).
Koehn, P., Och, F. J. and Marcu, D.: Statisticalphrase-based translation, Proceedings of the 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology-Volume 1, Association for Computational Linguistics, pp. 48–54 (2003).
Nießen, S. and Ney, H.: Improving SMT quality withmorpho-syntactic analysis, Proceedings of the 18th conference on Computational linguistics-Volume 2, Association for Computational Linguistics, pp. 1081–1085(2000).
Avramidis, E. and Koehn, P.: Enriching MorphologicallyPoor Languages for Statistical Machine Translation., Association for Computational Linguistics, pp. 763–770(2008).
Xia, F. and McCord, M.: Improving a statistical MT
system with automatically learned rewrite patterns, Proceedings of the 20th international conference on Computational Linguistics, Association for Computational
Linguistics, p. 508 (2004).
Yamada, K. and Knight, K.: A syntax-based statistical translation model, Proceedings of the 39th Annual
Meeting on Association for Computational Linguistics,

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表 4
原文Word Processing の適用による T2S の翻訳結果の改善例

another connector 96 , which is matable with this cable connector 90 , comprises a plurality of malecontacts 98 aligned in a row in an electrically insulative housing 97 as shown in the figure .

参照訳

この ケーブル コネクタ ９０ と 嵌合 接続 さ れ る 相手 コネクタ ９６ は 、 図示 の よう に 、 絶縁 ハウジン
グ ９７ 内 に雄 コンタクト ９８ を 整列 保持 し て 構成 さ れ る 。

- Word Processing

この ケーブル コネクタ ９０ は 相手 コネクタ ９６ は 、 図 に 示 す よう に 、 電気 絶縁 性 の ハウジング
９７に 一 列 に 並 ぶ 複数 の 雄型 コンタクト ９８ と から 構成 され て い る 。

+ Word Processing

この ケーブル コネクタ ９０ と 相手 コネクタ ９６ は 、 図 に 示 す よう に 、 電気 絶縁 性 の ハウジング
９７に 一 列 に 並 ぶ 複数 の 雄型 コンタクト ９８ を 有 し て 構成さ れ る 。

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

Association for Computational Linguistics, pp. 523–530(2001).
Burkett, D. and Klein, D.: Transforming trees to improve syntactic convergence, Proceedings of the 2012
Joint Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing and Computational Natural Language Learning, Association for Computational Linguistics, pp. 863–872 (2012).
Graehl, J., Knight, K. and May, J.: Training tree transducers, Computational Linguistics, Vol. 34, No. 3, pp.
391–427 (2008).
Och, F. J. and Ney, H.: A systematic comparison of various statistical alignment models, Computational linguistics, Vol. 29, No. 1, pp. 19–51 (2003).
Yusuke, M. and Jun’ichi, T.: Maximum entropy estimation for feature forests, Proceedings of the second international conference on Human Language Technology
Research, Morgan Kaufmann Publishers Inc., pp. 292–
297 (2002).
Neubig, G., Nakata, Y. and Mori, S.: Pointwise prediction for robust, adaptable Japanese morphological analysis, Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: short papers-Volume 2, Association
for Computational Linguistics, pp. 529–533 (2011).
Stolcke, A., Zheng, J., Wang, W. and Abrash, V.:
SRILM at sixteen: Update and outlook, Proceedings ofIEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop, p. 5 (2011).
Och, F. J.: Minimum error rate training in statistical machine translation, Proceedings of the 41st Annual
Meeting on Association for Computational LinguisticsVolume 1, Association for Computational Linguistics,
pp. 160–167 (2003).
Papineni, K., Roukos, S., Ward, T. and Zhu, W.-J.:
BLEU: a method for automatic evaluation of machinetranslation, Proceedings of the 40th annual meeting on
association for computational linguistics, Association
for Computational Linguistics, pp. 311–318 (2002).
Isozaki, H., Hirao, T., Duh, K., Sudoh, K. and Tsukada,
H.: Automatic evaluation of translation quality for distant language pairs, Proceedings of the 2010 Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing,
Association for Computational Linguistics, pp. 944–952(2010).
Koehn, P., Hoang, H., Birch, A., Callison-Burch, C.,
Federico, M., Bertoldi, N., Cowan, B., Shen, W., Moran,C., Zens, R. et al.: Moses: Open source toolkit for statistical machine translation, Proceedings of the 45th Annual Meeting of the ACL on Interactive Poster and
Demonstration Sessions, Association for Computational
Linguistics, pp. 177–180 (2007).
Neubig, G.: Travatar: A forest-to-string machine trans-ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan

[18]

[19]

lation engine based on tree transducers, ACL 2013, p. 91(2013).
Koehn, P.: Statistical Significance Tests for MachineTranslation Evaluation, Proceedings of EMNLP 2004
(Lin, D. and Wu, D., eds.), Barcelona, Spain, Association for Computational Linguistics, pp. 388–395 (2004).
Chiang, D., Marton, Y. and Resnik, P.: Online largemargin training of syntactic and structural translation
features, Proceedings of the Conference on Empirical
Methods in Natural Language Processing, Association
for Computational Linguistics, pp. 224–233 (2008).

6