\documentclass[twocolumn,10pt]{jarticle}

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\newcommand{\MARU}[1]{{\ooalign{\hfil#1\/\hfil\crcr\raise.167ex\hbox{\mathhexbox20D}}}}
\renewcommand{\thepage}{}
\pagestyle{empty}

\begin{document}

%論文名,著者,所属
%論文名,著者,所属

\twocolumn[ \begin{center}
              \textbf{\LARGE  \hspace{-5mm} 単文文型パターン辞書の構築\hspace{9mm}}\\
              \vspace{7mm}
              {\large 西山 七絵 \ \ \ 村上 仁一 \ \ \  徳久 雅人 \ \ \ 池原 悟}\\
              \vspace{1mm}
              {\large 鳥取大学工学部知能情報工学科}\\
              \vspace{1mm}           
              {\{nisiyama,murakami,tokuhisa,ikehara\}@ike.tottori-u.ac.jp}
             \vspace{7mm}
          \end{center}]


\section{はじめに}
\vspace{-3mm}
日英機械翻訳において,要素合成方式が用いられてきた.この方式は,「原文
の構文構造を目的言語の構造に変換する過程」と「原文の各要素を翻訳する過程」
を持ち,訳文は両者の結果を合成することによって得られる点に特徴がある.これ
は,構文構造と表現の意味を別々に変換するものであり,表現の構造と意味が線形
であることを前提としている\cite{yoso}.しかし,言語表現には意味的に非線形なものが多く,表現を分解して行く過程で全体の意味が失われることが問題であった.\\\vspace{-5mm}
\\ 
\hspace*{1zw}この問題を解決するには,「文構造とその意味を一体的に扱う仕組み」が重要である.この仕組みとして,古くから,「テンプレート翻訳」と呼ばれる「文型パター
ン翻訳」の方法が試みられてきた.そして,大量の日英対訳例文から重複文を対象
に文型パターンを作成する方法が提案された\cite{imi}.現在,日本語の重複文12
万文に対してパターンが人手によって作成されている.しかし,単文は対象外であっ
たため,未だに単文の文型辞書は得られていない.また,人手によるパターン作成
にはコストがかかる.\\\vspace{-5mm}
\\
\hspace*{1zw}そこで,本研究では,単文の文型パターンを自動的に作成し,翻訳精
度を検証する.まず,CREST対訳例文100万件\cite{data}から単文を抽出する.次に
日英対訳辞書を用いて日英の単語の対応関係を発見し,変数化する.最後に得られた文
型パターンを用いて英文生成し,翻訳精度を検証する.\\\vspace{-5mm}
\vspace{-8mm}
\section{単文抽出}
\vspace{-3mm}
\subsection{単文の条件}
\vspace{-3mm}
本研究では,単文の条件を定義してCREST対訳例文100万件\cite{data}より単文を
自動的に抽出する.一般的には,単文とは「述語が一つだけから成る文」である
と認識されているが,定義は曖昧であることが多い.そこで,本研究では,単文の条件を日本語側からみて以下のように定義する.\\\vspace{-6mm}
\begin{enumerate}
\item 文中に動詞がひとつだけある文.\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item (例１)彼は毎日自転車に乗る。\vspace{-3mm}
\end{itemize}
\item 文中に動詞がなく,複合動詞がひとつだけある文.\vspace{-4mm}
\begin{itemize}
\item (例２)ドイツは新しい歴史への一歩を踏みだした。\vspace{-3mm}
\end{itemize}
\item 文中に動詞,複合動詞,形容詞がひとつもなく,形容詞がひとつだけある文.\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item (例３)この林檎はややすっぱい。\vspace{-3mm}
\end{itemize}
\item 文中に動詞,複合動詞,形容詞,形容動詞がひとつもなく,形容動詞がひとつ
      だけある文.\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item (例４)企業の経営戦略は大切だ。\vspace{-3mm}
\end{itemize} 
\item 文中に動詞,複合動詞,形容詞,形容動詞がひとつもなく,文末が'名詞＋付
      属語'で終わっている文. \vspace{-8mm}
\begin{itemize}
\item (例５)あの人こそ真の英雄だ。\vspace{-2mm}
\end{itemize}
\item 疑問文,命令文,会話文は対象外とする.\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item (例６-１)疑問文：この本は何について書いてあるか。\vspace{-2mm}
\item (例６-２)命令文：そこに私のテントを張れ。\vspace{-6mm}
\item (例６-３)会話文：きのうどこかへ行ったかい。\vspace{-6mm}
\end{itemize}
\end{enumerate}
\vspace{-8mm}
\section{日英対訳パターンの作成}
\vspace{-3mm}
\subsection{作成手順}
\vspace{-3mm}
2章で定義した単文の条件に従い,CREST対訳例文100万件\cite{data}より抽出し
た単文215,242件に対して日英対訳パターンを作成する.日英対訳パターンの作成手順を以下に示す.\vspace{-2mm}
\begin{enumerate}
\item {\bf 日英対訳文を用意}\\
日英対訳文を用意し,日本語文を形態素解析にかける.形態素解析には,ALTーJAWS\cite{kaiseki}を使用する.\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item 日本語例文 = 妹は私と同じくらい一所懸命勉強する。\vspace{-2mm}
\item 英語例文 = My sister studies as hard as I.\vspace{-3mm}
\end{itemize}
\item {\bf 変数の決定}\\
ALTの日英対訳辞書を用いて日本語単語に対応する英語単語を見つける.本研究では,7
      つの日英対訳辞書を用いる.各々の辞書は品詞別に単語が登録されており,
      形態素解析結果の品詞コードで使用する辞書を判断する.対訳辞書によって
      対応関係が決定できた単語を日英同一の変数に置き換える.変数に置き換
      えられた順番に変数に番号を付ける.表\ref{jisyo}に例を示す.\\\vspace{-12mm}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
\footnotesize
\caption{変数の例}
\label{jisyo}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}\hline
品詞   & 日本語単語 & 英語単語 &変数\\ \hline \hline
名詞   & 妹         & sister   &{\it N}1\\ \hline
代名詞 & 私         & I        &{\it PRO}2\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\item {\bf 単語を変数に置換}\\
日英対訳文中の単語を決定された変数に置き換える.\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item  日本語パターン = {\it N}1は{\it PRO}2と同じくらい一所懸命勉強する。\vspace{-3mm}
\item  英語パターン = My {\it N}1 studies as hard as {\it PRO}2.\vspace{-3mm}
\end{itemize}
\end{enumerate}
\vspace{-4mm}
\subsection{変数定義}
\vspace{-3mm}
変数化する品詞は体言5品詞(名詞,固有名詞,副詞,連体詞,代名詞)と用言２品
詞(形容詞,動詞)とする.名詞の複数形と所有格,形容詞の比較級と最上級,動詞の
三単現と過去形については,英語側の変数に形態素調整の記号を付ける.例えば,
「一冊の本」⇔''a book `` と「多くの本」⇔''many books''のように日本語側では単
数形も複数形も同じ表現「本」であるが英語側では違った表現''book''と''
books''になる.形態素調整の記号は,英語パターンを用いて英文生成する場合に
利用できる.表\ref{hyou}に,変数の定義を示す.\\\vspace{-6mm}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
\vspace{-3mm}
\footnotesize
\caption{変数の定義}
\label{hyou}
\begin{tabular}{|c|c|c|}\hline
品詞           & 日本語側     & 英語側\\ \hline
名詞           & {\it N}1     & {\it N}1\\ \hline
名詞の複数形   & {\it N}1     & {\it N}1\^{\it pl}\\ \hline
名詞の所有格   & {\it N}1     & {\it N}1\'{\it s}\\ \hline
固有名詞       & {\it PNOUN}1 & {\it PNOUN}1\\ \hline
副詞           & {\it ADV}1   & {\it ADV}1\\ \hline
連体詞         & {\it REN}1   & {\it REN}1\\ \hline
代名詞         & {\it PRO}1   & {\it PRO}1\\ \hline
形容詞         & {\it ADJ}1   & {\it ADJ}1\\ \hline
形容詞の比較級 & {\it ADJ}1   & {\it ADJ1}\^{\it er}\\ \hline
形容詞の最上級 & {\it ADJ}1   & {\it ADJ}1\^{\it est}\\ \hline
動詞           & {\it VERB}1  & {\it VERB}1\\ \hline
動詞の三単現   & {\it VERB}1  & {\it VERB}1\^{\it s}\\ \hline
動詞の過去形   & {\it VERB}1  & {\it VERB}1\^{\it kako}\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\vspace{-8mm}
\section{得られた日英対訳パターン}
\vspace{-3mm}
\subsection{変数化された単語}
\vspace{-3mm}
単文215,242件を変数化し,単文の文型パターンを作成する.変数化された単語の割
合を調査するため,日英対訳文中の日本語文の形態素解析によって判断された品
詞の単語数を数える.また,日英対訳辞書によって変数化された単語数を数える.変数
化できた単語の割合を品詞別に表\ref{hyouyade}に示す.\\ 
\\
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\vspace{-2mm}
\footnotesize
\caption{変数化された単語の割合}
\label{hyouyade}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}\hline
品詞     & 単語数  & 変数化単語数 & 変数化の割合[\%]\\ \hline \hline
名詞     & 495,720 & 229,781            & 46.35\\ \hline
固有名詞 &  25,802 &  10,963            & 42.48\\ \hline
副詞     &  31,477 &  10,011            & 31.80\\ \hline
連体詞   &  50,588 &  21,159            & 41.82\\ \hline
代名詞   &  81,218 &  48,932            & 60.24\\ \hline
形容詞   &  38,343 &  12,497            & 32.59\\ \hline
動詞     & 177,129 &  51,744            & 29.21\\ \hline \hline
すべての品詞 & 900,277 & 385,087        & 42.8\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\vspace{-3mm}
\\
\hspace*{1zw}すべての品詞を変数化した結果,日英対訳辞書によって42.8\%の単語が自動的に変数化されたことが示された.
\vspace{-8mm}
\subsection{文型数の調査}
\vspace{-3mm}
変数化によって得られた文型パターンにおいて日本語パターンの異なり数を調査
し,重複する日本語パターンを削減した.表\ref{hyouya}に,日英対訳文数に対す
る品詞ごとの変数化後のパターンの削減率を示す.表\ref{hyouya}より,名詞の変
数化によるパターンの削減率が高いことがわかる.また,体言(名詞,固有名詞,副
詞,連体詞,代名詞)を変数化した場合は,削減率が4.73\%であったが,用言(形容詞,
動詞)を変数化することで6.36\%になった.\\\vspace{-6mm}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
\vspace{-3mm}
\footnotesize
\caption{重複するパターンの削減率}
\vspace{-2mm}
\label{hyouya}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}\hline
品詞         & 総文数[件] & 削減後の文数[件] & 削減率[\%]\\ \hline
名詞のみ     & 215,242    & 206,246          & 4.27\\ \hline
固有名詞のみ & 215,242    & 209,980          & 2.54\\ \hline
副詞のみ     & 215,242    & 210,037          & 2.51\\ \hline
連体詞のみ   & 215,242    & 210,042          & 2.51\\ \hline
代名詞のみ   & 215,242    & 209,511          & 2.66\\ \hline \hline
体言         & 215,242    & 205,257          & 4.73\\ \hline \hline
形容詞のみ   & 215,242    & 209,840          & 2.51\\ \hline
動詞のみ     & 215,242    & 209,969          & 2.54\\ \hline \hline
すべての品詞 & 215,242    & 201,754          & 6.36\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\vspace{-4mm}
\\
\hspace*{1zw}実験の結果,日本語パターンにおいて重複するパターンを削減して
も,削減率が7\%に満たないことが示された.
\vspace{-5mm}
\subsection{翻訳精度の調査}
\vspace{-4mm}
文型パターンを用いた翻訳精度を検証するため,単文215,242件(2節参照)よりラ
ンダムに100件の単文を抽出した.各々の日英対訳文から作成された日本語パター
ンに対する英語パターンを調査した.その結果,ひとつの日本語パターンに対して
自己以外の英語パターンを持つ単文は9件あった.この英語パターンから頻度の高
いパターンを選択して英文生成した所,9件とも精度の高い英文が得られた.調査
結果の一部を表\ref{hyoukada}に示す.\\
\\
\vspace{-2mm}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
\footnotesize
\caption{調査結果の一部}
%\vspace{-2mm}
\label{hyoukada}
\begin{tabular}{|c|c|c|}\hline
日本語文                        &英語文&\\ \hline
雨がやんだ。                    &The rain has left off.&\\ \hline \hline
日本語パターン                  &英語パターン&頻度\\ \hline
{\it N}1がやんだ。              &The {\it N}1 has passed.&2\\ \hline\hline
作成された英文                  &The rain has passed. &\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\vspace{-4mm}
\end{table}
%\vspace{-20mm}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
\footnotesize
 %\caption{調査結果の一部}
%\label{hyoukada}
\begin{tabular}{|c|c|c|}\hline
日本語文                        &英語文&\\ \hline
この肉は堅い。                  &This meat is tough.&\\ \hline \hline
日本語パターン                  &英語パターン&頻度\\ \hline
{\it REN}1{\it N}2は{\it ADJ}3。&{\it RNE}1 {\it N}2 is {\it ADJ}3.&72\\ \hline
                                &{\it REN}1 {\it N}2 tastes
 {\it ADJ}3.&4\\ \hline 
                                &{\it REN}1 is a {\it ADJ}3
 {\it N}2.&2\\ \hline \hline
作成された英文                  &This meat tastes tough. &\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\vspace{-3mm}
\end{table}
\\
\hspace*{1zw}この例では,日本語文「この肉は堅い。」に対して自己以外の英語
パターン「{\it RNE}1 {\it N}2 is {\it ADJ}3.」の変数{\it REN}1に英語単
語`This'を{\it N}2に`meat'を{\it ADJ}3に`tough'を人手で代入して英文を得た.
\vspace{-8mm}
\section{考察}
\vspace{-3mm}
\subsection{変数化の問題点}
\vspace{-3mm}
\subsubsection{変数化失敗の原因}
\vspace{-3mm}
本研究では,単語の変数化を自動的に行った.変数化に失敗した原因を検証するた
め,ランダムに抽出した100件の単文において、変数化できなかった単語を調査し
た.以下に名詞について変数化に失敗した原因の分類を示す.\\\vspace{-8mm}
\begin{enumerate}
\item {\bf 分類Ａ：対訳単語}\\
日本語単語は辞書にあるが,対応する英語単語が英語文の単語と異なっている場合.例文に関して,辞書には,株価⇔stock price と載っている.\vspace{-2mm}
\begin{itemize}
\item (Ａの例)\vspace{-3mm}
\begin{itemize} 
\item 日本文…株価が２割５分下がった。\vspace{-1mm}
\item 英語文…Stocks went down 25 percent.\\\vspace{-4mm}
\end{itemize}
%       辞書には,株価⇔stock price と載っている.
\end{itemize}
\vspace{-4mm}
\item {\bf 分類Ｂ：複数単語}\\
対訳の英語単語が複数単語である場合.例文に関して辞書には,一塁⇔first base と載っているが,本研究では複数単語の変数化に対応できていない.\vspace{-2mm}
\begin{itemize}
\item (Ｂの例)\vspace{-2mm}
\begin{itemize} 
\item 日本文…吉田選手が一塁を守っている。\vspace{-6mm}
\item 英語文…Yoshida plays first base.\\\vspace{-4mm}
\end{itemize}
%       辞書には,一塁⇔first base と載っているが,本研究では複数単語の変数
%      化に対応できていない.
\end{itemize}
\vspace{-4mm}
\item {\bf 分類Ｃ：表現の異なり}\\
日本語側では名詞扱いだが,英語文では動詞など異なる品詞で表現されている場合.例文に関して「裸」が日本語側では名詞と判断されているが英語側では''be naked''と表現されている.\vspace{-2mm}
\begin{itemize}
\item (Ｃの例)\vspace{-3mm}
\begin{itemize} 
\item 日本文…上半身裸であった。\vspace{-1mm}
\item 英語文…She was nakes to the waist.\\ \vspace{-4mm}
\end{itemize}
%      「裸」が日本語側では名詞と判断されているが英語側では''be naked''と
%      表現されている.
\end{itemize}
\vspace{-4mm}
\item {\bf 分類Ｄ：不足単語}\\
日本語単語が全く辞書に載っていない場合.例文の名詞「しきたり」は,本研究で用いた日英対訳辞書に載っていない.\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item (Ｄの例)\vspace{-3mm}
\begin{itemize} 
\item 日本文…西洋流の教育によって村人たちのしきたりは衰えている。\vspace{-4mm}
\end{itemize}
%      日本文の名詞「しきたり」は,本研究で用いた日英対訳辞書に載っていな
%      い.
\end{itemize}
\item {\bf 分類Ｅ：形態素解析ミス}\\
形態素解析ミスの場合.例文の「非常」が形態素解析によって名詞と判断されていた.\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item (Ｅの例) 
\begin{itemize}\vspace{-3mm}
\item 日本文…その戦闘では非常に多くの死傷者が出た。\vspace{-2mm}
\end{itemize}
%      日本文の「非常」が形態素解析によって名詞と判断されていた.
\end{itemize}
\end{enumerate}
\vspace{-8mm}
\subsubsection{変数化の改良点}
\vspace{-3mm}
単文100件において形態素解析によって名詞と判断された単語は,
222個であった.変数化できた単語は,111個であった.以下の表\ref{bunrui}に変
数化できなかった単語111個を(5.1.1節)のＡ〜Ｅに分類した結果を示す. \\
\vspace{-8mm}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
\footnotesize
\caption{変数化できなかった名詞単語の分類}
\label{bunrui}
\begin{tabular}{|c|c|c|}\hline
分類  & 単語の個数[個] & 割合[\%]\\ \hline \hline 
Ａ    & 35             & 32\\ \hline
Ｂ    & 9              & 8\\ \hline
Ｃ    & 53             & 48\\ \hline
Ｄ    & 7              & 6\\ \hline
Ｅ    & 7              & 6\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\vspace{-6mm}
\\
\hspace*{1zw}上記の分類のＡとＤは辞書を強化することで、Bは変数化プログラ
ムを改良することで変数化できる.しかし,Cの問題を自動的に解決するのは難
しく,人手による判断が必要である.\\\hspace*{1zw}また,その他の品詞につ
いて検証した所,固有名詞,副詞,形容詞は100件中,単語の出現回数が20回未
満と少なかったため,変数化できない原因の傾向がつかめなかった.連体詞につ
いては,辞書を強化すること,代名詞については,代名詞の所有格も変数化する
ことでほぼすべての単語が変数化できる.動詞に関しては,複合動詞の変数化と
辞書の強化が必要である.\\\hspace*{1zw}従って,辞書の強化と変数化プログ
ラム改良で変数化できる単語の割合が全体的に約50\%増加すると予想される.\\
\vspace{-12mm}
\subsection{変数番号の問題点}
\vspace{-3mm}
本研究では,変数化の際に変数化された順番に単語に変数番号を付けた.しかし,
変数化された単語の順番を自動的に決定するのは困難であることがわかった.特
に形態素解析によって判断された人称代名詞を変数化する場合には注意が必要である.\\\hspace*{1zw}まず,日本語文には存在しない代名詞が英語文では存在している.特に,名詞の直前の代名詞の所有格である場合が多く,日本語と英語の
文法的な違いが生じるためだと考えられる.\\\hspace*{1zw}さらに,代名詞の主
格と代名詞の所有格が同時に英語文中に存在するが,日本語文中では代名詞が一
つの場合がある.この場合,どちらの代名詞が日本語単語に対応する訳語である
かを自動的に判断するのは,困難である.以下に例を示す.\vspace{-2mm}
\begin{itemize}
\item 英語文で人称代名詞を2つ含む文\vspace{-3mm}
\begin{itemize}
\item 日本語文…彼はバッグを肩に、旅に出た。\vspace{-2mm}
\item 英語文…He went on a trip in with a bag on his shoulder.\vspace{-2mm}
\end{itemize}
\end{itemize}
\hspace*{1zw}日本語文において代名詞は「彼」のみである.しかし,英語文中
には,''He''と''his''のように代名詞が二つ存在する.代名詞の所有格も変数化
できるが,変数番号に不具合が生じるため,本研究では,代名詞の主格のみを変数
化した.今後は,''his''のような名詞の直前の代名詞の所有格は,名詞に含めて変数化す
る方法も考えられる.\\
\vspace{-12mm}
\subsection{汎化によるパターンの縮退}
\vspace{-3mm}
\subsubsection{日本語パターンの汎化}
\vspace{-3mm}
単文は,文構造が簡単であるため,単文の文型パターンは,かなりの割合で同一化
できると予想していた.しかし,本研究で得られた文型パターンにおいて重複する
日本語パターンを削減した所,原文215,242件に対して削減できたパターン数は,
13,488件と低かった.\\\hspace*{1zw}また,同一化できそうな日本語パターンに
ついて検証するため,動的計画法で類似の日本語パターンを検索した.以下に結果を示す.\\\vspace{-8mm}
\begin{itemize}
\item 日本語パターン[Ａ] … {\it N}1が{\it ADV}2{\it ADJ}3くなってきた。\vspace{-4mm}
\begin{itemize}
\item 日本語の原文\vspace{-2.5mm}
\begin{itemize}
\item 空がだいぶ明るくなってきた。\vspace{-2.5mm}
\end{itemize}
\item 対応する英語パターン[a]\vspace{-2.5mm}
\begin{itemize}
\item The {\it N}1{\it pl} have become {\it ADV}2 {\it ADJ}3\^{\it er}.\vspace{-2.5mm}
\end{itemize}
\item 英語の原文\vspace{-2.5mm}
\begin{itemize}
\item The skies have become considerably brighter.\vspace{-2.5mm}
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 日本語パターン[Ｂ] … {\it N}1が{\it ADV}2弱くなってきた。\vspace{-4mm}
\begin{itemize}
\item 日本語の原文\vspace{-2.5mm}
\begin{itemize}
\item 脈がだんだん弱くなってきた。\vspace{-2.5mm}
\end{itemize}
\item 対応する英語パターン[b]\vspace{-2.5mm}
\begin{itemize}
\item His {\it N}1 has {\it ADV}2 weakened.\vspace{-2.5mm}
\end{itemize}
\item 英語の原文\vspace{-2.5mm}
\begin{itemize}
\item His pulse has gradually weakened.\vspace{-2.5mm}
\end{itemize}
\end{itemize}
\end{itemize}
日本語パターン[Ａ]と[Ｂ]は,類似したパターンであるが,英語パターン[a]と[b]
は意味的に全く異なっている.そのため,英語パターン[b]を用いて日本語パター
ン[Ａ]の英語の原文'The skies have become considerably brighter.を訳出す
ることは難しい.また,10文を動的計画法で調査した所,同様の結果が得られた.従っ
て,日本語パターンを自動的に汎化することは困難であると考えている.今後は,
人手を含めた半自動化の方法も考えている.
\vspace{-9mm}
\subsubsection{英語パターンの汎化}
\vspace{-4mm}
一つの日本語パターンに対する複数の英語パターンにおいて検証した所,名詞の
直前の単語を名詞に含めて考えることで,パターンの縮退ができることがわかっ
た.例えば名詞の直前の''a''や''the''などの冠詞や''my'',''his'',''her''な
どの人称代名詞の所有格である.しかし,英文生成する場合は,人称代名詞の所有
格は英語文において省略できない要素である.\\\hspace*{1zw}また,本研究では名詞の単数形と複数形は別の変数に置き換えたが,日本語では名詞は単数形で表現されることが多
い.従って,英語パターンにおいて名詞は単複同じ変数で表すことができる.以下
に日本語パターン「{\it PRO}1は{\it N}2を{\it VERB}3た。」に対して同一化できそうな英語パターンの例を示す.\vspace{-2mm}
\begin{itemize}
\item 冠詞のみが異なる場合\vspace{-3mm}
\begin{itemize} 
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} a {\it N}2.\vspace{-2mm}
%\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} an {\it N}2.\vspace{-2mm}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} the {\it N}2.\vspace{-2mm}
\end{itemize}
\item 人称代名詞の所有格のみが異なる場合\vspace{-3mm}
\begin{itemize} 
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} his {\it N}2.\vspace{-2mm}
%\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} her {\it N}2.\vspace{-2mm}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} our {\it N}2.\vspace{-2mm}
\end{itemize}
\item 単数形と複数形が異なる場合\vspace{-3mm}
\begin{itemize} 
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} his {\it N}2.\vspace{-2mm}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} his {\it N}2\^{\it pl}.\vspace{-2mm}
\end{itemize}
\end{itemize}
\vspace{-10mm}
\section{おわりに}
\vspace{-3mm}
本研究では,自動的に単文の文型パターンを作成した.日英対訳文215,242件より,
日英文型パターンを作成した.単文は文構造が簡単であるため,単文の文型パター
ンは,かなりの割合で同一化できると予想していた.しかし,得られたパターンの
日本語パターンにおいて重複するパターンを削減した結果,異なる日本語パター
ンは,201,754件であった.なお,自動的に変数化できた単語は,約50\%であった.\\\hspace*{1zw}また,得られた文型パターンを用いて英文生成した所,良い翻訳精度が得られた.今後は,すべて自動的に英文生成を行い,翻訳精度を調査したい.
\vspace{-9mm}
\begin{thebibliography}{9}
\footnotesize 
\vspace{-1mm}
\bibitem{yoso}長尾真, 黒橋貞夫, 佐藤理史, 池原悟, 中尾洋, 言語情報処理, 岩波
	講座「言語の科学」, 9巻, 岩波書店.\vspace{-1mm}
\bibitem{imi}池原 : 非線形な表現構造に着目した重文と複文の日英文型パターン
	化, 自然言語処理, Vol.11, No.3, pp.69-95, 2004.\vspace{-1mm}
\bibitem{data}村上ほか : 日本語英語の文対応の対訳データベース, 「言語・認識・
	表現」, 第7回年次研究会, 2002-12.\vspace{-1mm}
\bibitem{kaiseki}白井論, 池原悟, 横尾昭男, 奥山信輔, 宮崎正弘 : 多段解析
	による日本語形態素解析の精度, 情報処理学会, 第50回全国大会
	(1995.3.15-18).\vspace{-1mm}
%\bibitem{hyou}Sumita Eiichiro:Example-based machine translation using
%	DP-matching between word sequences,DDMT workshop of 39th
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\end{thebibliography}
\end{document}

