動的時間伸縮法を用いた複数翻訳文書からの対応関係の自動抽出

こで「対応関係の抽出」というフレーズを使用した自然言語処理のタスクを実行する上で、言い換えのは、翻訳という行為は翻訳スタイルによる個人差は非常に重要な技術である。語彙力のある人と同様が生じやすく、必ずしも言い換えとは言い切れないに、機械も豊かな表現能力を有することが望ましい。事例が存在するためである。これまでにも複数の翻そのためには、何らかの方法で意味的対応関係にあ訳例を集めて言い換えを獲得する試みは行われている文を集める必要がある。本研究では複数の翻訳者る[2][3]。しかし、書籍規模の文書での検証を行なっによって翻訳された文書を対象として、対応関係をており、かつ日本語を対象とした研究は確認できな抽出する手法を提案する。具体的には翻訳文書を一かった。定のルールで分割して文章群に変換し、既存の類似[4]ではテトゥン語を対象とした機械翻訳のデー度指標によって文書間の距離を計算する。その後、タ収集の手段として、DTWを用いたアライメントを文章を次々と組み合わせてDTW(動的時間伸縮試みている。テトゥン語のような母語話者の少ない法)[1]を適用し、その値が最小となる時のアライメン言語の機械翻訳では、モデル構築以前にデータの枯トを最終的な解とする。海外の文学作品を対象とし渇が問題となることがある。そこで松本らはJICA、た実験の結果、組み合わせ操作を取り入れたDTWUNIFECによって公開されているテトゥン語と英語の最小化が対応関係の抽出に有効であることが示さの文書から、テトゥン－英の対訳コーパスを構築しれた。ている。文分割処理を施した後にDTWによる文アライメントを実行しているが、長さの異なる系列デ