統計的機械翻訳における地名の汎化の影響

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1. 統計的機械翻訳における 地名の汎化の影響 長岡技術科学大学　　　　 関 拓也 , 山本 和英

2. 未知語の問題 • 学習で全ての単語を網羅できない • 学習データに無い単語 ( 未知語 ) により　　　 翻訳精度が低下　　　　　　　　　　　　　　

   　 1. 対訳が無い　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　 2. 配置すべき位置がわからない 新潟 go to ? ? ? . go to . 新潟 新潟 へ 。 行く I 翻訳

3. 目的及び既存手法 • 目的 　未知の地名を含む文の翻訳精度改善 • 既存手法 ( 大熊ら [2007]) 　　　　　　　　

   　　 1) 未知の地名を学習データに　　　　　 　　　 頻出する地名に置き換えて翻訳　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　 2) 置き換えた地名を目的の地名に　　 　　　 置き換える

4. 既存手法 : 問題点 • 翻訳知識を十分に利用できない　　　 　例 ) 「新潟」が未知の地名の場合　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　 新潟

   へ 行く 大阪 へ 行く 対訳句 置き換え 東京 頻出する地名 東京 へ 行く 翻訳 既存手法 大阪 へ 行く 翻訳 優良な翻訳手法 東京 へ 行く 入力文 )

5. 提案手法 • 翻訳知識中の地名の汎化を提案　　　　　　 　 1. より長い対訳句を使用した翻訳　　　　　　　 　　　・句内では単語の並びが正しい　　　　　　　 　　　・正しい訳語が選択される可能性が高い　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

   　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　 2. 地名が配置されるべき位置への配置 「 PLACE 」 go to . 新潟 「地名」 へ 汎化 「 PLACE 」 へ 翻訳　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　翻訳 「地名」 to 「 PLACE 」 to

6. 手法概要 汎化言語モデル 汎化フレーズテーブル フレーズテーブル 汎化翻訳知識 言語モデル 地名対訳辞書 翻訳知識 対訳コーパス 地名対訳辞書

   の作成 英語コーパス フレーズテーブル の汎化 言語モデル の汎化 日本語コーパス 学習 A B C D

7. 　学習 • 言語モデル (5-gram の N-gram モデル ) 　　 　・「英語の原形」「英語の品詞」を作成

   • 翻訳モデル 　・「日本語の原形と品詞」 　・「英語の原形と品詞」 日本 名詞 - 固有名詞 - 地域 - 国 へ 助詞 - 格助詞 - 一般 行く 動詞 - 自立 go 　 VV 　 to 　 TO 　 japan 　 NP 　 英語 日本語 }を作成 A

8. 「地名対訳辞書」の作成 • フレーズテーブルを用いて作成 1. 「日本語 1 単語」 - 「英語 1

   単語」対応 2. 日本語の品詞が　　　　　　　　　　　　　 　　　・「名詞 - 固有名詞 - 地域 - 一般」　　　 　　　・「名詞 - 固有名詞 - 地域 - 国」 3. 英語の品詞が　　　　　　　　　　　　　　 　　　・「 N( 名詞 ) 」　　　　　　　　　　　 　　　・「 J( 形容詞 ) 」 4. 「日英方向」と「英日方向」の　　　　　　　 　　　翻訳確率の積が 0.01 以上 B

9. 　フレーズテーブルの汎化 • 「地名対訳辞書」を用いて汎化 ・日本語句内の地名を　　　　　　　　　　　 　　　　　　「 PLACE|PLACE 」 ・英語句内の地名を　　　　　　　　　　　　 　　　　　・「 PLACE|N

   」　　　　　　　　 　　　　　・「 PLACE|J 」 日本 | 名詞 - 固有名詞 - 地域 - 国 japan|NP PLACE|PLACE PLACE|N 日本語 英語 汎化 C

10. 　言語モデルの汎化 • 汎化した学習データ ( 英語文 ) を　　　 用いて学習 • 「地名対訳辞書」を用いて汎化

    Japanese| JJ student|NN a|DT 汎化 PLACE| J student|NN a|DT D

11. 評価実験 : 評価方法 • 日英翻訳 • 翻訳手法 　 　　　 (A):

    「地名」を含む文　　　　　　　　　　　　 　　　 (B):(A) の「地名」を「 PLACE 」に置き換えた文 翻訳方法 モデル 評価データ 通常翻訳 通常 (A) 未知語翻訳 通常 (B) 既存手法 通常 (B) 提案手法 汎化 (B)

12. 実験結果及び考察 • 提案手法により翻訳精度が改善した理由 1. より長い対訳句を用いた翻訳 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　※句の長さ : 翻訳に使用された地名を含む句の平均単語数

    2. 地名が配置されるべき位置への配置 (1000 文対 ) 翻訳方法 open 句の長さ BLEU 通常翻訳 1.60 13.29 未知語翻訳 1.00 10.29 既存手法 1.78 13.07 提案手法 1.98 13.86

13. 考察：「地名対訳辞書」の問題 • 地名を含む対訳句の内　　　　　　　　 　　　 45.0% しか汎化できていない • 原因　　　　　　　　　　　　　　　 　・学習データに頻出する　　　　　　 　　　

    1 対多対訳の地名が未登録　　　 　例 ) 　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　「ニューヨーク」 | 「 new york 」　　

14. 翻訳方法 open (1) (2) 既存手法 13.07 13.27 提案手法 13.86 14.55

    考察 : 汎化するカテゴリの問題 • 「地域 - 一般」と「地域 - 国」の傾向が異なる (1): 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (2): 　　　　　　　　　　　　　 翻訳精度が向上 「地域 - 一般」・「地域 - 国」 「地域 - 一般」 汎化 PLACE 「地域 - 国」 汎化 COUNTRY PLACE

15. まとめ • 未知の地名を含む文の翻訳精度改善に有効 ・より長い句を用いた翻訳 ・地名が配置されるべき位置への配置 • 提案手法の改善のために 　・「地名対訳辞書」の網羅性を上げる 　・適切なカテゴリに単語を分け、　　　　 　　別々に汎化を行う