携帯端末向け機械翻訳手法
Machine Translation Method Using Inductive Learning on Mobile Terminal
概要
本手法は，携帯電話などの小型の端末を想定した機械翻訳手法である．
携帯電話など携帯性を重視した小型の端末では，それ自身の大きさの制約から装備可能なキーの数が必然的に制限される．
そこで，本手法においては，この少数のキーのみで入力を可能とするために，1つの入力キーに複数の文字を割り当てることとした．
更に，迅速な入力を可能とするために1文字の入力を1打で行うことにしている．
そのため，本手法への入力文字列である数字列は複数の文字列に対応しており，結果として，この数字列に対する翻訳候補も複数存在することになり，曖昧さが増している．
しかしながら，本手法では帰納的学習を用いることにより，対象に依存した翻訳ルールを自動的に獲得し，翻訳に利用することができる．
このような高い適応能力により，本手法においては翻訳時の曖昧さを極力解消し，正しい翻訳を行うことが可能となる．
本手法に基づくシステムを作成し，事前に少量の単語翻訳ルールを与えた日英機械翻訳実験を行った結果，最終的に約70[\%]の翻訳精度及び翻訳効率の高さが示され，本手法の有効性が確認された．
研究業績
査読付論文
- Masafumi Matsuhara, Kenji Araki and Koji Tochinai:
“Effectiveness for Machine Translation Method Using Inductive Learning on Number Representation”
Bob Mckay, John Slaney(Eds.), AI2002: Advances in Artificial Intelligence, Lecture Note in Artificial Intelligence 2557, pp.648-659, Springer-Verlag, December 2002.
(Also appeared in Proceedings of 15th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.648-659, Canberra, Australia, December 2002.)
- 松原 雅文, 荒木 健治, 栃内 香次:
“帰納的学習を用いた携帯端末向け機械翻訳手法”
電子情報通信学会論文誌D-II, Vol.J86-D-II, No.1, pp.98-110, January 2003.
国内学会発表
- 松原 雅文, 荒木 健治, 栃内 香次:
“数字表現からの帰納的学習を用いた機械翻訳手法の有効性について”
電子情報通信学会技術研究報告, TL2000-46, pp.49-56, March 2001.
- 松原 雅文, 荒木 健治, 栃内 香次:
“帰納的学習を用いた機械翻訳手法における数字表現の割り当て方法について”
平成13年度電気関係学会北海道支部連合大会講演論文集, p.160, October 2001.
- 松原 雅文, 荒木 健治, 栃内 香次:
“帰納的学習を用いた機械翻訳手法における数字表現の利用方法について”
情報処理学会研究報告(2001-NL-146) , pp.47-52, November 2001.
Last Update :
2012.08.30
(by masafumi)