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大規模分散並列処理に基づく統計的機械翻訳

基于大规模分布式并行处理的统计机器翻译

基本信息

批准号：
19024075
负责人：
塚田元
金额：
$ 6.02万
依托单位：
NTT Communication Science Laboratories
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は、(1)階層的な句に基づく翻訳手法の高度化(須藤,渡辺,塚田)、および(2)半教師あり学習に基づく言語情報解析法の研究(鈴木,藤野,磯崎)の二つの課題に取り組んだ。研究課題(1)として,本年度はNTTの研究費によって開発した高次元素性を活用した翻訳手法を,評価型ワークショップIWSLT2008のタスクで評価した.昨年度も高次元素性を活用するアプローチでIWSLT2007に参加したが,今年は文脈情報を含むより高度な素性の活用を検討した.昨年度は翻訳デコーダと密に結合した学習器によって,高次元素性を扱ったが今年より柔軟な素性の扱いを優先し,翻訳結果を再順序付けする学習器で高次元素性を扱うアプローチをとった.最終的に、中英チャレンジタスクにおいて,我々は他チームの1/10〜1/100の量の学習データ(対訳コーパス)で、11チーム中,3位相当の成績を達成することができた.研究課題(2)としては,昨年度考案した「半教師あり学習法」による固有表現抽出器などのスケーラビリティの確認をさらなる大規模学習データで確認した.昨年度は10億語を超える学習データを利用した実験を行い,その成果は今年度ACL-2008に採録されたが,今年度はデータをさらに増やして40億語近いデータでも実験を行った.その結果,性能がさらに向上することを確認した.この他,NTTの研究費で考案した半教師あり学習に基づく文書分類法を、公開データ(報道記事,NTCIRタスク)で評価し,有効性を確認した.

This year, (1) this year Research topic (1) in this year's NTT research program, high-dimensional high-dimensional data processing techniques have been used in this year's NTT research program, which has been widely used in IWSLT2008 research. Last year, the high-dimensional sex was used flexibly. Yesterday, the IWSLT2007 participated in the competition. This year, there is a high degree of interest in the literature. Last year, in combination with the high-order metacomphasic devices, the results of the flip-flop results show that the higher-order metacomorphic devices are better than the previous ones. In the most popular, Chinese and English languages, I asked him to tell me that there are three students in the 11-year-old, one-hundred-thousand-one-ten-one-one, one-hundred-one, one-hundred percent, one-hundred percent, one hundred percent and one hundred percent. Research topic (2) in the last year's examination, the semi-pedagogical learning method was completed, and the inherent extractor was used to ensure that there was a significant improvement in large-scale modeling. Last year, there was a total of 1 billion yuan per year. Last year, we made use of the results of this year's ACL-2008 program. This year, we will spend nearly 4 billion dollars on the economy. The results show that the performance performance is up and down. He, NTT, research, examination plans, semi-teaching, basic learning, text classification, public reporting, NTCIR records, and sexual confirmation.