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
83
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
400
データサイエンス13_解析.pdf
jnlp
0
510
データサイエンス12_分類.pdf
jnlp
0
360
データサイエンス11_前処理.pdf
jnlp
0
480
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
150
自然言語処理研究室 研究概要(2013年)
jnlp
0
110
自然言語処理研究室 研究概要(2014年)
jnlp
0
140
自然言語処理研究室 研究概要(2015年)
jnlp
0
220
Other Decks in Research
See All in Research
自動運転におけるデータ駆動型AIに対する安全性の考え方 / Safety Engineering for Data-Driven AI in Autonomous Driving Systems
ishikawafyu
0
120
A History of Approximate Nearest Neighbor Search from an Applications Perspective
matsui_528
1
150
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
200
ロボット学習における大規模検索技術の展開と応用
denkiwakame
1
210
視覚から身体性を持つAIへ: 巧緻な動作の3次元理解
tkhkaeio
0
180
教師あり学習と強化学習で作る 最強の数学特化LLM
analokmaus
2
880
Sat2City:3D City Generation from A Single Satellite Image with Cascaded Latent Diffusion
satai
4
650
Agentic AI フレームワーク戦略白書 (2025年度版)
mickey_kubo
1
120
地域丸ごとデイサービス「Go トレ」の紹介
smartfukushilab1
0
890
ドメイン知識がない領域での自然言語処理の始め方
hargon24
1
240
Combining Deep Learning and Street View Imagery to Map Smallholder Crop Types
satai
3
560
一般道の交通量減少と速度低下についての全国分析と熊本市におけるケーススタディ(20251122 土木計画学研究発表会)
trafficbrain
0
150
Featured
See All Featured
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
280
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
0
350
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
78
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
tamaranovitovic
2
920
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.2k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
1.9k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
110
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