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

ータに一度しか適用していないため、1対多のよう文章で何かを伝える時、その表現方法は一通りとな対応関係から不適切な対訳が複数抽出される可能は限らない。文章を構成するパーツには様々な選択性がある。また文章の特徴量として文章長を用いる肢が存在し、相手や状況に応じて最適なものを選択ことが最適であるかは定かではない。して使うことが重要である。例えば「このスマホは上記の懸念は、本研究のタスクである翻訳文書か色々なことが出来ます」という表現は、携帯ショッらの対応関係の抽出において中心的な問題となる。プの店員が顧客に対して説明する際には適切だが、原文一文を一文のまま訳す翻訳者もいれば、二つやECサイトの商品説明欄においては「このスマホは三つに分割して訳す翻訳者もいるため、[4]の手法を機能面で充実しています」という表現の方が好ましそのまま適用すると句点を境界として意味が分断さいだろう。このように同一の意味内容を有し、異なれる文章に対して適切な対応付けができない。このる言語表現で表されたものを言い換えという。自然ような、対応関係の散乱した文章群のアライメント言語処理にはさまざまな応用タスクがあるが、言いを人手で行うことは容易だが、コスト面からも機械換え技術はそれらのタスクに最も関係のある基礎的での自動化が望ましい。そこで文章同士を組み合わ技術と言っても良い。せる操作を行い、機械でも対応付けが可能な機構を実際に言い換え技術を用いたタスクに取り組む際導入する。は、事前に言い換え事例を大量に集める必要がある。本研究の貢献を以下に示す。現在までに様々な方法が提案されているが、本研究l組み合わせ操作を取り入れたDTWの最小化がでは〈複数の翻訳者によって翻訳された文書は豊富対応関係の抽出に有効であることを示したな言い換えを含んでいる〉という考えのもと、海外―996―.lDTWを実行する際の文書間の距離として、文字レベルのJaccard係数もしくはSentenceBERTによるユークリッド距離が有効であることを示した