20150120 発表資料

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1. 機械翻訳 自然言語処理研究室 B3 須戸悠太 1
2. 機械翻訳とは • コンピュータで、ある言語の文を他の言語の文 に翻訳する技術。 • 入力となる言語→源言語 • 出力となる言語→目標言語 2
3. 機械翻訳とは • 身近な機械翻訳 ▫ Google 翻訳 ▫ エキサイト 翻訳 ▫ Yahoo!翻訳 などの翻訳サイト 3
4. 機械翻訳方式 4 目的言語の 構文構造 源言語の 構文構造 目的言語の テキスト 源言語の テキスト 目的言語の 意味構造 源言語の 意味構造 中間言語 意味的トランスファ方式 構文的トランスファ方式 単語直接方式
5. 単語直接方式 • 源言語の文を形態素解析、対訳辞書などを用い て単語列を目標言語の単語列に変換する。 • 文法が類似する言語間では有効。 • 例 ▫ 英) President Lincoln was a good lawyer. ▫ 仏) Président Lincoln était un bon avocat. （リンカーン大統領は良い弁護士でした。） 5
6. トランスファ方式 ステップ1：解析 • 源言語の文に対し形態素、構文/意味解析を行う ステップ2：変換 • 得られた構文/意味構造を目標言語の構文/意味 構造に変換 ステップ3：生成 • 目標言語の構文/意味構造から文を生成する。 6
7. トランスファ方式 ステップ2-a：語彙的トランスファ • 対訳辞書を用いて、言語間の各単語について適 切な単語を選択する。 ステップ2-b：構造的トランスファ • 変換規則により構造の変換を行う。 7
8. トランスファ方式 例：”I take a picture.”→「私は写真を撮る」 • 文構造（この変換規則を用意） ▫ 英語 ：主語+動詞+目的語 ▫ 日本語：主語+目的語+動詞 • 対訳辞書を通して日本語に変換 • 訳語選択は選択制限や、周辺の単語との共起な どの情報を用いて行う。 8
9. トランスファ方式 利点 • 源言語と目標言語の間の構文/意味構造上の相違 など扱える。 欠点 • 言語のペアごとに変換規則が必要 ▫ 例：nカ国語に相互に翻訳を行うとn(n-1)個のシス テムが必要 9
10. 中間言語方式 • トランスファ方式よりも深い意味解析を行い、 特定の言語に依存しない表現（中間言語）を得 ることで目的の文を生成する方式。 • 各言語についての解析・生成モジュールの開発 をすれば良い。 • 中間言語＝人工言語であり、設計が困難。 10
11. 用例に基づく機械翻訳（EBMT） • 源言語と目標言語の文がペアになった用例を大 量にデータとして蓄積。 • 用例の中で入力文と源言語の文が最も類似する 用例を選び、それを元に翻訳を行う。 11
12. 用例に基づく機械翻訳（EBMT） • 用例のデータの例 He takes a photo. →彼は写真を撮る。 Ann took an apple. →アンはりんごを食べた。 Tom took a bus. →トムはバスに乗った。 例：”I take a picture.”→1番目の用例と最も類似 • 対応する目標言語の文を基に翻訳する。 12