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派生文法に基づく膠着語間における多言語機械翻訳システムの開発

基于派生语法的凝集语言间多语言机器翻译系统开发

基本信息

批准号：
13780223
负责人：
小川泰弘
金额：
$ 0.83万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は,膠着語の性質に着目した多言語間翻訳システムの開発を目的とする.本年度は,その中でも,ウイグル語-日本語機械翻訳システムを目指して,以下の研究を行った.1.ウイグル語音韻変化規則の体系化本研究では,前年度に形態素解析システムMAJOを改良した日本語-ウイグル語機械翻訳システムを作成した.このシステムでは,出力文における音韻変化処理部が独立している.本年度の研究では,ウイグル語の音韻変化を処理するため,ウイグル語の音韻変化規則を調査・整理し,翻訳システム用の音韻変化規則を整備した.2.日本語-ウイグル語辞書の半自動作成とその評価機械翻訳には電子化された辞書が必要であるが,日本語-ウイグル語にはそうした辞書がなかった.そこでウイグル語-日本語辞書を電子化し,その逆辞書を半自動的に生成する形で語彙数約2万語の機械翻訳用辞書を作成した.本年度は,この辞書における基本語彙の収録率を調査した.その結果,基本語彙2000語ベースで,国立国語研究所の教育基本語彙の69.2%,EDRコーパスの頻出語の75.2%が収録されていることが分かった.3.日本語-ウイグル語翻訳実験本研究で作成した日本語-ウイグル語機械翻訳システムと対訳辞書を利用しての翻訳実験を行った.新聞の社説など136文を翻訳した結果では,最初名詞の47.8%,動詞の32.7%が辞書になかったが,それを登録した後の実験では,文節単位で82.4%の正解率であった.4.言い換えを利用した日本語-ウイグル語辞書の拡充3.で述べたように,翻訳辞書の収録単語数はまだまだ不十分であるが,その構築コストは多大であるので,計算機を利用した対訳辞書の拡充も検討した.これは,辞書の未登録語を同等の意味をもつ登録語に言い換えることで実現した.具体的には,辞書の語義文とシソーラスに基づく類似度を用いて日本語の言い換え獲得する手法を開発した.

In the course of this study, the purpose of this study is to focus on the purpose of multi-language communication. In the current year, we are in the middle of the year. In Japan, we are looking at the following research. 1. To systematize the rules and regulations of this study, the previous year's MAJO analysis was conducted to improve the quality of the machinery in Japan. Let's make an effort to make sure that the science department is independent of others. In this year's study, we are going to review the rules and regulations for the use of audio in this year's study. 2. In Japan, the words are semi-automatic, the machinery is turned over, the computer is used, the words are necessary, and the words are used in Japan. The Japanese language is computerized, and the semi-automatic generation of mechanical equipment is about 20,000 yuan. In the current year, we will say goodbye to the basic information about the rate of increase in the number of students. The results showed that the basic level of education in the National Institute of National Institute (NIPI) was significantly higher than that in the National Institute of National Institutes (NIPI). The results showed that the basic education score of the National Institute of National Institute of Education was 69.2%, and that of EDR was 75.2%. The purpose of this study is to make use of the words of the Japanese machine and the machine to make use of the words of the machine. The results show that the original name is 47.8%, the action is 32.7%, the correct solution rate is 82.4%, and the correct solution rate is 82.4%. The words are full of words, words and expressions. In order to tell you how old a person is, the calculation machine uses the word word to make use of the word word, the number of words, and the number of words. If you don't sign up, it means that if you don't sign up, you won't know what to say. For specific information, please use the Japanese language to learn how to do it.