Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
モダリティの特徴語を用いたフレーズベース統計的機械翻訳
Search
自然言語処理研究室
March 31, 2012
Research
0
81
モダリティの特徴語を用いたフレーズベース統計的機械翻訳
井手上雅迪, 内山将夫, 隅田英一郎, 山本和英. モダリティの特徴語を用いたフレーズベース統計的機械翻訳. 言語処理学会第18回年次大会, pp.1146-1149 (2012.3)
自然言語処理研究室
March 31, 2012
Tweet
Share
More Decks by 自然言語処理研究室
See All by 自然言語処理研究室
データサイエンス14_システム.pdf
jnlp
0
390
データサイエンス13_解析.pdf
jnlp
0
490
データサイエンス12_分類.pdf
jnlp
0
350
データサイエンス11_前処理.pdf
jnlp
0
470
Recurrent neural network based language model
jnlp
0
140
自然言語処理研究室 研究概要(2012年)
jnlp
0
140
自然言語処理研究室 研究概要(2013年)
jnlp
0
100
自然言語処理研究室 研究概要(2014年)
jnlp
0
120
自然言語処理研究室 研究概要(2015年)
jnlp
0
200
Other Decks in Research
See All in Research
Nullspace MPC
mizuhoaoki
1
200
アニメにおける宇宙猫ミームとその表現
yttrium173340
0
100
Mamba-in-Mamba: Centralized Mamba-Cross-Scan in Tokenized Mamba Model for Hyperspectral Image Classification
satai
3
110
Unsupervised Domain Adaptation Architecture Search with Self-Training for Land Cover Mapping
satai
3
210
言語モデルの地図:確率分布と情報幾何による類似性の可視化
shimosan
7
1.8k
SegEarth-OV: Towards Training-Free Open-Vocabulary Segmentation for Remote Sensing Images
satai
3
320
Learning to (Learn at Test Time): RNNs with Expressive Hidden States
kurita
1
270
Sat2City:3D City Generation from A Single Satellite Image with Cascaded Latent Diffusion
satai
3
130
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
740
AIスパコン「さくらONE」のLLM学習ベンチマークによる性能評価 / SAKURAONE LLM Training Benchmarking
yuukit
2
700
一人称視点映像解析の最先端(MIRU2025 チュートリアル)
takumayagi
6
3.9k
20250605_新交通システム推進議連_熊本都市圏「車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍」から考える地方都市交通政策
trafficbrain
0
870
Featured
See All Featured
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.5k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.7k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.1k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
697
190k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.8k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.4k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
514
110k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.6k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Transcript
ಛޠߟྀʹΑΔ ϞμϦςΟΛอଘͨ͠ ౷ܭతػց༁ Ԭٕज़Պֶେֶ ಠཱߦ๏ਓใ௨৴ݚڀػߏ Ҫख্խ ࢁক ۱ాӳҰ ࢁຊӳ
త ಛޠΛ༻͍ͯೖྗจͷϞμϦςΟΛอଘ ͨ͠༁Λࢦ͢ ൴͏ԿຊΛॻ͍͍ͯͳ͍ɻ ग़ྗɿHe is writing a book for
years. ਖ਼ղHe hasn't written a new book in years. ٙͷಛޠؚ͕·Ε͍ͯͳ͍ͱ ҙຯ͕େ͖͘ҟͳΔ
ؔ࿈ݚڀ • Class-Dependent Modeling for Dialog Translation [Finch et al.,
2009] • ೖྗ͔ΒϞμϦςΟʢٙʣΛਪଌ • ෳͷ༁ϞσϧΛ༻ҙ͠ɺೖྗͷϞμϦςΟΛߟྀͨ͠༁ • Discriminative Reranking for SMT using Various Global Features [Goh et al., 2010] w /CFTUϦϥϯΩϯάͷͨΊʹ൱ఆจٙจͷใΛ༻ ൱ఆɾٙͷಛޠΛߟྀ͢Δ͜ͱͰɺ ϞμϦςΟΛอଘͨ͠༁͕Ͱ͖Δ͔ɻ
ख๏ ϑϨʔζϕʔε౷ܭతػց༁ʹ͓͍ͯ ൱ఆͱٙͷಛޠΛߟྀͨ͠ૉੑؔΛߟ͑Δ ӳ༁ͷӳޠଆͷಛޠΛநग़
ਓखʹΑΔಛޠ OPU U EPO %PO IBWFO JTO /P XPO XBTO
EPFTO EJEO DBOOPU IBEO 8IZ 8JMM 8IBU $PVME *T )PX %PFT $BO %P "SF 8IJDI 8IFO 8IFSF )BWF %PFT %JE 8BT .BZ ٙ ൱ఆ ޠͷҐஔใΛอଘ͢ΔͨΊɺେจࣈͱখจࣈ۠ผ͠ͳ͍
ೖྗଆͷಛޠ ຊޠଆͷಛޠߟྀ ൱ఆͷಛޠΛ྆ݴޠʹؚΉ ϑϨʔζ ٙͷಛޠΛ྆ݴޠʹؚΉ ϑϨʔζ ͳ͍ ·ͤΜ ൱ఆ ਓखநग़ʹΑΔಛޠ
͔ɻ ٙ
ಛޠͷࣗಈநग़ wɹಛޠͷਓखநग़ίετֻ͕͔Δ ɹཱྀߦձͰʮ͍͘Βʯͱ͍͏Α͏ͳޠಛޠ --3 -PHMJLFMJIPPESBUJP ʹΑΔࣗಈநग़ ର༁ίʔύεͷӳจଆΛ൱ఆɾٙɾߠఆʹׂ wӳޠͷਓखಛޠΛ༻͍ΔʢFHl8IZzؚ͕·Ε͍ͯΕٙ
ʮ൱ఆߠఆʯʮٙߠఆʯͰ୯ޠ͆ͷ--3Λܭࢉ w--3Ͱฒͨʢ߱ॱʣϦετΛ࡞ w্Ґ/ޠΛಛޠͱͯ͠நग़ ຊޠଆಛޠ Ͱׂ͞ΕͨӳจʹରԠ͢ΔຊޠจΛར༻
--3ʹΑΔಛޠͷࣗಈநग़ ൱ఆ ߠఆ 8 B C B C 8 D
E D E B D C E O
--3ʹΑΔಛޠྫ DBO ZFU BOZ CVU LOPX XPSSZ * BOZUIJOH JU
TP BGSBJE VOEFSTUBOE XIBU FOPVHI EP BOZ UIFSF IBWF UIJT EPO MPOH JU JTO EJE ZPVS NVDI IPX UJNF ٙ ൱ఆ
--3ʹΑΔಛޠྫ ·ͤ ͳ͍ Μ ͳ͔ͬ ͋·Γ ·ͩ ͋Γ Ͱ͖
͡Ό ͍͍͑ ͦΜͳʹ ͦΜͳ ͨ͘ ͔ Ͳ͜ Կ Ͳ͏ ͍͘Β ͍͚ͨͩ Ͳͷ Կ࣌ ͋Γ Ͱ͠ΐ Β͑ ͍͔͕ ͲΜͳ ٙ ൱ఆ
ධՁ࣮ݧ ༁.PTFT νϡʔχϯά.&35 ཱྀߦձର༁ίʔύε#5&$ສର ධՁσʔλ ̍̑̌̌ର ൱ఆɾٙɾߠఆͷͦΕͧΕ̑̌̌ ։ൃσʔλ EFW ϥϯμϜʹର
։ൃσʔλ EFW ςετσʔλͱಉ༷ʹ̍̑̌̌ର ֶशσʔλ Γ wૉੑΛՃͨ͠߹ͷมԽ wਓखಛޠͱ--3ʹΑΔಛޠ ਓखධՁ
࣮ݧ݁Ռ ༁࣭ 4 " # $ % ૉੑͳ͠ EJW
ਓखʢӳޠʣ ਓखʢ྆ݴޠʣ --3ʢ྆ݴޠʣ ૉੑؔΛՃͯ͠༁ਫ਼มԽ͠ͳ͍ w4ˠ%ͷ̑ஈ֊ධՁ wจ
ϞμϦςΟͷਫ਼ ߠఆ ൱ఆ ٙ ૉੑͳ͠ EJW ਓखʢӳޠʣ
ਓखʢ྆ݴޠʣ --3ʢ྆ݴޠʣ ೖྗจͷϞμϦςΟͱग़ྗ݁Ռͷ ϞμϦςΟͷҰக w൱ఆͷϞμϦςΟͷҰக্͕ wӳޠͷΈͷಛޠͰߠఆจͷҰக͕Լ
༁ྫ ೖྗ αʔΧεͱಈԂɺͲͬͪʹߦ͜͏͔ɻ ϕʔεϥΠϯ -FU`THPUPUIFDJSDVTBOE UIF[PP ☓ ӳਓख 8IJDIPOFTIBMMXFHPUPUIFDJSDVTBOE
[PP ˓ ๏ɹਖ਼͘͠༁Ͱ͖ͨྫ ೖྗ ʹҰঢڅΛಘΔࢿ͕֨͋Γ·͢ɻ --3 %PZPVIBWFBOZRVBMJpDBUJPOTEPZPV HFUBSBJTFPODFBZFBS ☓ ๏ɹಛޠͷநग़ࣦഊʹΑΔ༁ࣦഊ
༁ྫ ೖྗ ͘͞͠ଧ͍ͬͯͩ͘͞Ͷɻ ਓखʢӳޠʣ 1MFBTFHPFBTZ JTO`UJU ☓ ਓखʢ྆ํʣ 1MFBTFHPFBTZ
˓ ๏ɹӳޠͷΈͷಛޠͰ༁ʹࣦഊͨ͠ྫ ྆ݴޠͷಛޠʹΑΓબ͢ΔϑϨʔζΛ੍ݶ͍ͯ͠Δ ๏ɹӳޠͷΈͷಛޠͰ༁ʹࣦഊͨ͠ྫ ೖྗ Ωϟϯηϧ͔ͯ͠·͍·ͤΜ͔ɻ ϕʔεϥΠϯ .BZ*DBODFM ˓ ਓखʢ྆ํʣ *EPO`UNJOEJGZPVDBODFMJU ☓ ਓखಛޠͰৗʹ൱ఆɺٙͷϞμϦςΟΛද͢ͱݶΒͳ͍ɻ
·ͱΊ ๏ߠఆ ൱ఆ ٙͷϞμϦςΟΛอଘ͢ΔͨΊɺಛ ޠΛ༻͍ͨૉੑؔΛఏҊ ϞμϦςΟͷҰக্͕ ๏྆ݴޠͷಛޠΛ༻͍ͨૉੑ ߠఆจͷೖྗʹରͯ͠దͰͳ͍ޠͷ༻Λ͑ ͨɻ ๏ਓखʹΑΔಛޠͱࣗಈநग़ʹΑΔಛޠΛൺֱ
--3ʹΑΔಛޠͰશͯͷϞμϦςΟʹ͓͍ͯ Ұக্͕