①	  Abstract	
We	  propose	  a	  linguis.cally	  mo.vated	  approach	  based	  on	  segmen.ng	  a	  source	  phrase	  using	  dependency	  structure	  and	  transla.ng	  each	  phrase	  with	  PBSMT.	  This	  work	  presents	  the	  results	  of	  our	  method	  on	  Japanese-­‐English	  transla.on	  and	  discusses	  poten.al	  improvements.	  	  

④	  Experimental	  Results	

Source Phrase Segmentation and Translation
for Japanese to English Translation Using Dependency Structure 	
Junki Matsuo, Kenichi Ohwada, and Mamoru Komachi	
Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University, Japan	no-­‐seg&trans	  	  	  	  … Standard	  Moses	  output	  seg&trans	  	  	  	  …	  	  	  	  The	  ﬁrst	  method	  seg&trans	  	  	  	  …	  	  	  	  The	  second	  method	  ②	  Source	  Phrase	  Segmenta.on	  and	  Transla.on	  Using	  Dependency	  Structure	
Algorithm	  	  1. Our	  method	  creates	  a	  basic	  frame	  and	  dependent	  phrases.	  (Basic	  frame	  :	  broken	  line	  circle,	  Dependent	  phrases	  :	  solid	  line	  circle.)	  An	  example	  of	  the	  ﬁrst	  method	

⑤	  Error	  Analysis	  (in	  100	  sentences)	
We	  inves.gate	  the	  reason	  why	  BLEU	  and	  RIBES	  fall	  oﬀ.	  The	  number	  of	  the	  pairs	  of	  input	  and	  reference	  that	  have	  diﬀerent	  voices	  (ac.ve	  or	  passive)	  is	  35.	  	  We	  observed	  that	  transla.on	  of	  dependent	  phrases	  is	  the	  most	  frequent	  error	  type.	  	  It	  is	  because	  the	  language	  and	  the	  transla.on	  models	  are	  not	  op.mized	  for	  transla.ng	  phrases.	  

2. The	  basic	  frame	  and	  the	  dependent	  phrases	  are	  translated	  by	  a	  decoder.	  
3. The	  anchor	  words	  of	  the	  basic	  frame	  are	  replaced	  with	  the	  transla.ons	  of	  the	  corresponding	  dependent	  phrases.	  (Anchor	  words	  :	  the	  yellow	  under-­‐lined	  words)	  Error	  Example	
・Transla.on	  of	  the	  basic	  frame	  “雷撃比は等しい”	  ↓	  “The	  equal	  to	  lightning	  stroke	  ra.o”	  → Ungramma'cal	  Sentence	  An	  example	  of	  the	  second	  method	

The	  diﬀerence	  between	  the	  ﬁrst	  and	  second	  methods	  is	  not	  to	  replace	  a	  preposi.on	  that	  follows	  the	  predicate	  in	  the	  basic	  frame.	  	  	  Because	  the	  transla.on	  of	  dependent	  phrases	  in	  our	  ﬁrst	  method	  uses	  the	  language	  and	  transla.on	  models	  op.mized	  for	  a	  sentence,	  our	  ﬁrst	  method	  might	  not	  be	  able	  to	  use	  a	  model	  op.mized	  for	  transla.ng	  phrases.	  	

③	  Experimental	  SeQngs	
Decoder	  :	  Moses	  (2.1.1)	  default	  seQngs	  Corpus	  :	  The	  ASPEC	  (3	  million	  parallel	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  sentences)	  Segmenta.on	  :	  JUMAN	  (7.0)	  Alignment	  :	  GIZA++	  (1.0.7)	  MERT	  :	  Performed	  on	  the	  full	  dev-­‐set	  Dependency	  :	  CaboCha(0.68)	  Baseline	  :	  Standard	  output	  	  Our	  method	  only	  uses	  CaboCha	  for	  crea.ng	  a	  basic	  frame	  and	  dependent	  phrases.	  (Not	  segmenta.on)	  ・Transla.on	  of	  the	  dependent	  phrases	  “解決を”	  ↓	  “We	  solve”	  → Not	  an	  NP	  “DERSに”	  ↓	  “In	  DERS”	  →	  	  Missing	  context	  ⑥	  Conclusion &	  Future	  Work	•Our	  ﬁnding	  is	  that	  our	  proposed	  methods	  have	  three	  problems:	  a	  dependency	  parsing,	  transla.on	  of	  a	  basic	  frame	  and	  transla.on	  of	  dependent	  phrases.	  	  

•We	  plan	  to	  op.mize	  the	  language	  and	  the	  transla.on	  models	  for	  transla.ng	  phrases.