\documentclass[a4j,12pt]{jarticle}
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\footskip=10mm

\begin{document}

\setlength{\baselineskip}{20pt}

\setcounter{page}{0}

\begin{center}
\section*{\LARGE 概要}
\end{center}
\hspace*{1zw}近年,機械翻訳において言語表現の構造を意味のまとまる単位にパ
ターン化した文型パターン翻訳方式の研究が行われてきた.しかし,これらの文型
パターン翻訳で使用されている文型パターン数は少なく(200〜300パターン程度),
狭い分野の文章に適用されることが多かった.パターン翻訳を行う際,大量の文型
パターンを用意する必要がある.現在,日本語の重複文12万文に対してパターンが
作成されている\cite{imi}.\\
\hspace*{1zw}しかし,日本語の翻訳精度向上のためには,重複文の基本構造ともいえる単文の文型辞書が必要である.\\
\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た.まず,
単文の条件を定義し,日英対訳文100万件より単文215,242件を抽出した.次に,日英対訳
辞書を用いて変数化を行い,日英対訳パターンを作成した.\\
\hspace*{1zw}具体的には,日本語文を形態素解析にかけ,日英対訳辞書によって対応関係が決定できる単語を同じ変数に置き換えた.このようにして得られた文型パターンの日本語パターンにおいて重複する単文を削減した結果,日本語パターンは201,754件となり,日本語パターンの削減率は,6.36\%であった.\\
\hspace*{1zw}また,得られた文型パターンでの翻訳精度を検証するため,日英対
訳文より,ランダムに100件の単文を抽出した.各々の文型パターンを用いて翻訳
精度を調査した.その結果,一つの日本語パターンに対して複数の英語パターンを
持つ単文は,100件中9件であった.単文9件の英語パターンの翻訳精度を検証した所,自己パターン以外の英語パターンを用いても精度の高い英文が得られた.\\
\newpage

\tableofcontents
\newpage

\listoftables
\newpage

\pagenumbering{arabic}

%\footnotesize
\section{はじめに}
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.\\
\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.\\
\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.\\
\hspace*{1zw}以下,第２章では単文の条件と抽出方法を示す.第３章では,日英対
訳パターンの作成手順について述べる.第４章では,得られた日英パターンの削減
率のついて,また,第５章では,文型パターンの翻訳精度を評価する.最後に第６章
では,変数化の問題点と汎化による文型パターンの縮退について述べる.

\newpage
\section{単文抽出とデータベース作成}
\subsection{単文の条件}
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
と述べられているが,本研究では、単文の条件を日本語側からみて定義する.
\begin{enumerate}
\item 文中に動詞がひとつだけある文.
\begin{itemize}
\item (例１)彼は毎日自転車に乗る。
\end{itemize}
\item 文中に動詞がなく,複合動詞がひとつだけある文.
\begin{itemize}
\item (例２)ドイツは新しい歴史への一歩を踏みだした。
\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. 
\begin{itemize}
\item (例３)この林檎はややすっぱい。
\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.
\begin{itemize}
\item (例４)企業の経営戦略は大切だ。
\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. 
\begin{itemize}
\item (例５)あの人こそ真の英雄だ。
\end{itemize}
\item 疑問文,命令文,会話文は対象外とする.
\begin{itemize}
\item (例６-１)疑問文：この本は何について書いてあるか。
\item (例６-２)命令文：そこに私のテントを張れ。
\item (例６-３)会話文：きのうどこかへ行ったかい。
\end{itemize}
\end{enumerate}
\newpage
\subsection{単文抽出手順}
\begin{enumerate}
\item CREST対訳例文100万件\cite{data}の日本語文を形態素解析する.形態素解
      析には,ALTーJAWS\cite{kaiseki}を使用する.本語例文を形態素解析にかけた結果の一部を表\ref{keitaiso}に示す.
\begin{itemize}
\item 日本語例文：彼女はセーターを編み上げた。
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{形態素解析結果の一部}
\label{keitaiso}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}\hline
単語     & 品詞コード & 品詞         & 標準表記\\ \hline \hline
彼女     & 1710       & 人称代名詞   & 彼女\\ \hline
は       & 7530       & 付属語副助詞 & は\\ \hline
セーター & 1100       & 一般名詞     & セーター\\ \hline
を       & 7430       & 付属語格助詞 & を\\ \hline
編み上げ & 2413       & 動詞         & 編み上げ\\ \hline
た       & 7216       & 付属語助動詞 & た\\ \hline
。       & 0110       & 文末記号     & 。\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\end{itemize}
\item 形態素解析結果の品詞コードを用いて日本語文が,単文の条件(２.１節参
      照)にあてはまるか判定する.表\ref{keitaiso}の品詞コード'2413'は単語
      「編み上げ」が動詞であることを表しており,単文の条件１にあてはまる
      ので日本語例文は単文である.他の条件についても同様にして,形態素解析
      の結果を利用して単文を抽出する.
\item 抽出した単文が述部を一つ持つかCLの定義を用いて確認する.CLとは,節を
      表す変数で,CLの定義は全部で230種類用意する.以下にCLの定義の一部を
      示す.詳細は付録の1に掲載する.
\begin{itemize}
\item CL1.darou。\vspace{-1mm}
\item CL1.kako.darou。\vspace{-1mm}
\item CL1.suitei.kako。\vspace{-1mm}
\item CL1.kaishi.teinei。
\item CL1.teiku.darou。
\item CL1.reru.teinei.kako。
\item CL1.sugiru.teiru。
\end{itemize}
\end{enumerate}
\newpage
\subsection{データベース}
定義した単文の条件(2.1節参照)に従ってCREST対訳例文100万件\cite{data}より
抽出された単文は,全部で215,242件であった.以下に抽出された単文の例を示す.
\begin{itemize}
\item 東京の旅は楽しかった。
\item 私は大満足だった。
\item 赤い旗は止まれの印です。
\item 私は英語の先生が好きだ。
\item あの人はいつもきげんがよい。
\item 蜘蛛の巣は不思議な現象だ。
\item 環境汚染は、全地球的な問題だ。
\item 住宅地の開発は公的性格の強い事業だ。
\end{itemize}
\section{日英対訳パターンの作成}
\subsection{作成手順}
2章で得られた単文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.
\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\cite{kaiseki}.日英対訳例文と日本語文の形態素解析結果の一部を表\ref{keitaisoyo}に示す.
\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。
\item 英語例文 = My sister studies as hard as I.
\end{itemize}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{形態素解析結果の一部}
\label{keitaisoyo}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}\hline
単語      & 品詞コード & 品詞         & 標準表記\\ \hline \hline
妹        & 1100       & 一般名詞     & 妹\\ \hline
は        & 7530       & 付属語副助詞 & は\\ \hline
私        & 1710       & 人称代名詞   & 私\\ \hline 
と        & 7420       & 付属語格助詞 & と\\ \hline
同じ      & 3217       & 形容動詞     & 同じだ\\ \hline
くらい    & 7520       & 付属語副助詞 & くらい\\ \hline
一所懸命  & 1240       & 用言性名詞   & 一所懸命\\ \hline
勉強      & 1230       & 用言性名詞   & 勉強\\ \hline
する      & 2636       & 動詞         & する\\ \hline
。        & 0110       & 文末記号     & 。\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\newpage
\item {\bf 変数の決定}\\
日英対照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
      つの日英対照辞書を用いる.表\ref{jisyoyo}に日英対照辞書の例を示す.
      各々の辞書には日本語単語と対応する英語単語が掲載されており,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.例えば,名詞「妹」
      を日英対照辞書の名詞辞書において発見し,「妹」の訳語が「sister」で
      あり,英語文中の「sister」と対応関係がとれるので「妹」「sister」を
      同じ変数「N」と決定する.代名詞「私」と「I」についても同様にして変
      数「PRO」と決定する.本研究では,日英対訳辞書によって対応関係がとれる単
      語のみを変数化する.表\ref{jisyo}に変数の例を示す.\\
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{変数の例}
\label{jisyoyo}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}\hline
辞書名             & 日本語単語  & 英語単語\\ \hline \hline
名詞辞書(noun\_dic) & 災害	 & disaster\\ \hline
固有名詞辞書(pnoun\_dic) & ギリシア共和国 & Hellenic Republic\\ \hline
副詞辞書(adv\_dic) & どちらにしても & anyhow,anyway,in either case\\
 \hline
連体詞(adj\_dic) & あくせく & restlessly,in a fidget,busily\\ \hline
代名詞(pro\_dic) & あなた & you\\ \hline
形容詞(adj\_dic) & だるい & be tired,be dull,dull,feel weary,tired\\
 \hline
動詞(verb\_dic) & はしゃぐ & be in high spirits,frolic,romp about\\
 \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\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}\\ \hline
代名詞 & 私         & I        &{\it PRO}\\ \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.そのとき,対応付けのため,変数化された順番に変数に番号を付ける.
\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。
\item  英語パターン = My {\it N}1 studies as hard as {\it PRO}2.
\end{itemize}
\end{enumerate}
\subsection{変数定義}
本研究では,日本語側からみて形態素解析によって判断された品詞の変数化を行
う.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)である.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.英語パターンを用いて英文生成する場合,形態素調整の記号は有
効である.表\ref{hyou}に,変数の定義を示す.\\
\newpage
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{変数の定義}
\label{hyou}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}\hline
品詞           & 品詞番号の先頭 & 日本語側    & 英語側\\ \hline
名詞           & 11〜15,17,18 & {\it N}     & {\it N}\\ \hline
名詞の複数形   & 11〜15,17,18 & {\it N}     & {\it N}\^{\it pl}\\ \hline
名詞の所有格   & 11〜15,17,18 & {\it N}     & {\it N}\'{\it s}\\ \hline
固有名詞       & 19,1A & {\it PNOUN} & {\it PNOUN}\\ \hline
副詞           & 41 & {\it ADV}   & {\it ADV}\\ \hline
連体詞         & 42 & {\it REN}   & {\it REN}\\ \hline
代名詞         & 17 & {\it PRO}   & {\it PRO}\\ \hline
形容詞         & 31 & {\it ADJ}   & {\it ADJ}\\ \hline
形容詞の比較級 & 31 & {\it ADJ}   & {\it ADJ1}\^{\it er}\\ \hline
形容詞の最上級 & 31 & {\it ADJ}   & {\it ADJ}\^{\it est}\\ \hline
動詞           & 21〜28 & {\it VERB}  & {\it VERB}\\ \hline
動詞の三単現   & 21〜28 & {\it VERB}  & {\it VERB}\^{\it s}\\ \hline
動詞の過去形   & 21〜28 & {\it VERB}  & {\it VERB}\^{\it kako}\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\hspace*{1zw}表中の「名詞」には,未整理名詞,一般名詞,用言性名詞,転生名詞,
時詞,形式名詞を含む.また名詞の複数形を変数化する場合や形容詞の比較級,最
上級を変数化する場合は,名詞辞書の他に英語辞書を使用する.英語辞書の一部を
表\ref{eigo}に示す.\\
\newpage
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{英語辞書の一部}
\label{eigo}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}\hline
英語単語     & 所有格         & 目的格       & 複数形         & 動詞派生
 \\ \hline \hline
book	     & book's	      & book	     & books          & bookish
 \\ \hline
leaf	     & leaf's	      & leaf	     & leaves         & \\ \hline
man	     & man's          & man	     & men            & \\ \hline
schoolyard   & schoolyard's   & schoolyard   & schoolyards    & \\ \hline
underclothes & underclothes's & underclothes & underclotheses & \\
 \hline \hline
英語単語     & 比較級         & 最上級       & 名詞派生         & 副詞派生
 \\ \hline \hline
beautiful & more beautiful & most beautiful & beauty      &
 beautifully\\ \hline
superior  & more superior  & most superior  & superiority & superiorly\\ \hline
happy     & happier	   & happiest	    & happiness	  & happily\\ \hline
unlucky	  & more unlucky   & most unlucky   & unluckiness & unluckily\\ \hline
small	  & smaller	   & smallest	    & smallness	  & small\\
 \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\hspace*{1zw}例えば,「本」の複数形「books」を変数化する場合は,日英対照辞
書の名詞辞書で「本」を発見し,その訳語「book」が英語文中に存在し対応関係
があるか判断する.しかし,英語文中では「books」となっているため,「book」を
見出し語として英語辞書において発見し,「book」の複数形「books」と対応関係
がとれるので,最終的に「本」と「books」を変数に置き換える.このとき,「本」
は変数「N」に,「books」は変数「N\^pl」に置き換える.形容詞の比較級や最上
級についても同様にして変数化する.
\newpage
\section{得られた日英対訳パターン}
\subsection{変数化された単語}
\subsubsection{変数化された単語数の割合}
単文215,242件を変数化し,単文の文型パターンを作成した.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
詞の単語数を数えた.また,日英対訳辞書によって変数化された単語数を数えた.変数
化できた単語の割合を品詞別に表\ref{hyouyade}に示す.\\ \vspace{-2mm}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\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  & 変数化された単語数 & 変数化の割合[\%]\\ \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
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\subsubsection{変数化された単語の例}
\begin{itemize}
\item 名詞の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：コーヒー⇔coffee
\begin{itemize}
\item 私は何よりもN1が好きだ。
\item I love N1 more than anything else.
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 名詞の複数形の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：リンゴ⇔apples
\begin{itemize}
\item ふじはN1のなかでもとりわけおいしい。
\item Fuji is especially good tasting among all brands of N1\^pl.
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 固有名詞の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：日本⇔Japan
\begin{itemize}
\item PNOUN1の学者は皆貧乏だ。
\item Scholars in PNOUN1 are all poor.
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 副詞の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：だいぶ⇔considerably
\begin{itemize}
\item ２学期は成績がADV1下がった。
\item My grades dropped ADV1 in the second term.
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 連体詞の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：こうした⇔Such
\begin{itemize}
\item REN1人物には「ピックウィックペーパーズ」以外ではめったにお目にかか
      らない。
\item REN1 a character is rarely to be met with outside the pages of
      Pickwick Papers.
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 代名詞の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：彼らは⇔They
\begin{itemize}
\item PRO1は新しい世界でのよりよい生活に賭けた。
\item PRO1 took a chance on a better life in the new world.
\end{itemize}
\end{itemize}
\newpage
\item 形容詞の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：若い⇔young
\begin{itemize}
\item そのADJ1医師は近くの診療所で６か月の学外研修をした。
\item The ADJ1 doctor served 6 months of externship at a nearby clinic.
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 形容詞の比較級,最上級の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：短⇔short
\begin{itemize}
\item 日がだんだんADJ1くなってきた。
\item The days are getting ADJ1\^er.
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 動詞の例
\begin{itemize}
\item 変数化された単語：出席し⇔attended
\begin{itemize}
\item 当選一回の所属国会議員がVERB1た。
\item Newly elected Diet members VERB1\^kako.
\end{itemize}
\end{itemize}
\end{itemize}
\newpage
\subsection{文型数の調査}
\subsubsection{文型の削減率の調査}
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.ここで,総文数に対して削減された文数
の割合を削減率とする.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\%に上がった.\\
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{重複するパターンの削減率}
\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}
\subsubsection{作成された文型パターンの例}
作成した文型パターンにおいて出現頻度の高い日本語パターンの上位3番目まで
のパターンとそれに対応する出現頻度の高い英語パターンを示す.括弧内の数字
は出現回数を示す。
\newpage
\begin{itemize}
\item 日本語パターン：{\it PRO}1は{\it N}2を{\it VERB}3た。(278)
\begin{itemize}
\item 対応する英語パターン
\begin{itemize}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} the {\it N}2.(53)
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} his {\it N}2.(41)
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} a {\it N}2.  (34)
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 日本語パターン：{\it N}1が{\it VERB}2た。(198)
\begin{itemize}
\item 対応する英語パターン
\begin{itemize}
\item The {\it N}1 {\it VERB}2\^{\it kako}.    (68)
\item The {\it N}1 has {\it VERB}2\^{\it kako}.(22)
\item A {\it N}1 {\it VERB}\^{\it kako}.       (11)
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 日本語パターン：{\it PRO}1は{\it N2}が{\it ADJ}3。(141)
\begin{itemize}
\item 対応する英語パターン
\begin{itemize}
\item {\it PRO}1 has a {\it ADJ}3 {\it N}2. (52)
\item {\it PRO}1 has {\it ADJ}3 {\it N}2\^{\it pl}.(27)
\item {\it PRO}1 has {\it ADJ}3 {\it N}2.   (12)
\end{itemize}
\end{itemize}
\end{itemize}
\newpage
\section{文型パターンの調査}
\subsection{調査対象}
作成したパターンを用いての翻訳精度を調査するため、単文215,242件よりラン
ダムに100件を抽出し、調査対象とした。単文100件は表\ref{hyouyade}のように
分類された。また,分類された単文の例を以下に示す.
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{ランダム100件の分類}
\label{hyouyade}
\begin{tabular}{|c|c|c|}\hline
分類 & 対象となる文                                重複文の基本構造ともい
える単文の文型辞書が必要である.     & 件数[件]\\ \hline \hline 
Ａ   & 変数化できずに原文のままである文                 & 9\\ \hline
Ｂ   & 日本語パターンに対して英語パターンが一つある文   & 82\\ \hline
Ｃ   & 日本語パターンに対して英語パターンが複数ある文   & 9\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\begin{itemize}
\item 分類Aの例
\begin{itemize}
\item フランス語は正課の一部となっている。
\item 夏休みをまるまる無駄に過ごしてしまった。
\item 不思議な縁で彼と知り合った。
\end{itemize}
\item 分類Bの例
\begin{itemize}
\item 日本文…彼はその戦闘で傷を受けた。
\item 英語文…He was wounded in that battle.
\begin{itemize}
\item 日本語パターン…{\it PRO}1は{\it REN}2{\it N}3で傷を受けた。
\item 英語パターン…{\it PRO}1 was wounded in {\it REN}2 {\it N}3.
\end{itemize}
\item 日本文…予備校生は夜も昼も勉強する。
\item 英語文…Yobiko students study day and night.
\begin{itemize}
\item 日本語パターン…予備校生は{\it N}1も昼も{\it VERB}2。
\item 英語パターン…Yobiko students {\it VERB}2 day and {\it N}1.
\end{itemize}
\newpage
\item 日本文…人間の寿命は年々延びている。
\item 英語文…Man's life span has been growing longer from year to year.
\begin{itemize}
\item 日本語パターン…人間の{\it N}1は年々延びている。
\item 英語パターン…Man's {\it N}1 span has been growing longer from year to
      year.
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 分類Ｃの例
\begin{itemize}
\item 日本文…朝食の用意ができました。
\item 英語文…Breakfast is ready.
\begin{itemize}
\item 日本語パターン…{\it N}1の用意ができました。
\item 英語パターン(1)…{\it N}1 is served. 
\begin{itemize}
\item 英語パターン(1)の日本語原文…夕食の用意ができました。
\item 英語パターン(1)の英語原文…Dinner is served.
\end{itemize}
\item 英語パターン(2)[自己パターン]…{\it N}1 is ready.
\end{itemize}
\item 日本文…男はその場で逮捕された。
\item 英語文…The man was arrested on the spot.
\begin{itemize}
\item 日本語パターン…{\it N}1はその{\it N}2で{\it VERB}3れた。
\item 英語パターン(1)…The {\it N}1 was {\it VERB}3\^{\it kako} on the {\it N}2.
\begin{itemize}
\item 英語パターン(1)の日本語原文…加害者はその場で逮捕された。
\item 英語パターン(1)の英語原文…The assailant was arrested on the spot.
\end{itemize}
\item 英語パターン(2)[自己パターン]…The {\it N}1 was {\it VERB}3\^{\it
      kako} on the {\it N}2.
\end{itemize}
\end{itemize}
\end{itemize}
\newpage
\subsection{翻訳精度の評価}
\subsubsection{評価基準}
一つの日本語パターンに対して複数の英語パターンを持つ単文9件(4.1節参照)に
ついて英語パターンの翻訳精度を調査した.英語パターンにおいて自己パターン
以外のパターンを用いて英文生成できるか評価した.評価基準は以下の4段階とす
る\cite{dp}.\\
\begin{itemize}
\item Ａ … 意味的に正しくそのまま英文生成に使用できる
\item Ｂ … 重要でない情報が欠落しているか,文法的に正しくない所があるが
      英文生成に使用できる
\item Ｃ … 重要な情報が欠落しているが英文生成に使用できる部分もある
\item Ｄ … 重要な情報が間違っており,英文生成に全く使用できない
\end{itemize}
\newpage
%\begin{table}[htb]
%\begin{center}
%\footnotesize
%\caption{評価結果}
%\label{hyouyade}
%\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}\hline
%調査パターン数 & Ａ[\%] & Ｂ[\%] & Ｃ[\%] & Ｄ[\%]\\ \hline 
%32               
%\end{tabular}
%\end{center}
%\end{table}
\subsubsection{評価結果}
一つの日本語パターンに対して複数の英語パターンを持つ単文9件の英語パター
ンは,全文で32件であった.表\ref{hyouyade}に評価結果を示す.表\ref{a},表\ref{b},表\ref{c}に例文に対する複数の英語パターンの評価結果を示す.表中の波線は自己パターンを表す.評価結果より,自己パターン以外の英語パターンを用いて英文を生成した所,精度の高い英文が得られた.
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{評価結果}
\label{hyouyade}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}\hline
調査パターン数 & Ａ[\%] & Ｂ[\%] & Ｃ[\%] & Ｄ[\%]\\ \hline 
32             & 40.6\% & 6.2\%  & 15.6\% & 37.5\%\\ \hline  
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\begin{itemize}
\item 日本語例文1…この肉は堅い。
\item 英語例文1…This meat is tough.
\end{itemize}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{例文1の英語パターンの評価結果}
\label{a}
\begin{tabular}{|c|c|c|c||c|}\hline
日本語パターン                  &出現回数 &英語パターン
              &出現回数  &評価\\ \hline \hline
{\it REN}1{\it N}2は{\it ADJ}3。& 89      &\uwave{{\it RNE}1 {\it N}2 is
 {\it ADJ}3.} & 73       & A\\  
                                &         &{\it REN}1 {\it N}2 tastes
 {\it ADJ}3.  & 4        & A\\ 
                                &         &{\it REN}1 is a {\it ADJ}3
 {\it N}2.    & 3        & D\\ 
                                &         &{\it REN}1 is a {\it ADJ}3
 {\it N}2.    & 2        & A\\
                                &         &There are {\it ADJ}3 {\it REN}1 {\it N}2{\it pl}.               & 1 & B\\
                                &         &{\it REN}1 kind of {\it N}2{\it pl} are {\it ADJ}3 to answer. & 1 & C\\
                                &         &{\it REN}1 {\it N}2{\it pl}
 are {\it ADJ}3.   &1 &A\\  
                                &         &{\it REN}1 {\it N}2 smells
 {\it ADJ}3.   &1 & C\\
                                &         &{\it REN}1 {\it N}2 is {\it ADJ}3 to understand. & 1 & C \\     
                                &         &{\it REN}1 {\it N}2 is {\it ADJ}3 to solve. & 1 & D\\
                                &         &{\it REN}1 {\it N}2 is {\it  ADJ}3 in his movements. & 1 & D\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\newpage
\begin{itemize}
\item 日本語例文2…雨がやんだ。
\item 英語例文2…The rain has left off.
\end{itemize}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{例文2の英語パターンの評価結果}
\label{b}
\begin{tabular}{|c|c|c|c||c|}\hline
日本語パターン                  &出現回数 &英語パターン
              &出現回数  &評価\\ \hline \hline
{\it N}1がやんだ。  &10        &The {\it N}1 has passed. & 2 & A\\ \hline
              &          &The {\it N}1 has dropped.& 2 & D\\ \hline
              &          &The {\it N}1 died away.  & 2 & D\\ \hline
              &          &The {\it N}1 is over.    & 1 & D\\ \hline
              &          &\uwave{The {\it N}1 has left off.} & 1 & \\ \hline
              &          &The {\it N}1 has fallen. & 1 & D\\ \hline
              &          &The {\it N}1 has died down. & 1 & D\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\begin{itemize}
\item 日本語例文3…タイヤが外れた。
\item 英語例文3…The tire has come off.
\end{itemize}
\begin{table}[htb]
\begin{center}
%\footnotesize
\caption{例文3の英語パターンの評価結果}
\label{c}
\begin{tabular}{|c|c|c|c||c|}\hline
日本語パターン                  &出現回数 &英語パターン
              &出現回数  &評価\\ \hline \hline
{\it N}1が外れた。& 11 & \uwave{The {\it N}1 has come off.}& 2 & A \\ \hline
            &    & The {\it N}1 got unhinged.& 2 & D \\ \hline
            &    & The {\it N}1 came off.& 2 & A \\ \hline
            &    & The sliding {\it N}1 slipped off its rail.& 1 & D \\ \hline
            &    & The {\it N}1 has got unhinged. & 1 & C \\ \hline
            &    & My {\it N}1 ticket did not win. & 1 & D\\ \hline
            &    & My {\it N}1 came unlink.        & 1 & C\\ \hline
            &    & It fellshort of my {\it N}1.    & 1 & D\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\section{考察}
\subsection{変数化の問題点}
\subsubsection{変数化の失敗例}
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.\\
\begin{itemize}
\item Ａ…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.
\begin{itemize}
\item (Ａの例)
\begin{itemize} 
\item 日本文…株価が２割５分下がった。
\item 英語文…Stocks went down 25 percent.
\end{itemize}
       辞書には,株価⇔stock price と載っている.
\end{itemize}
\item Ｂ…対訳の英語単語が複数単語である場合.
\begin{itemize}
\item (Ｂの例)
\begin{itemize} 
\item 日本文…吉田選手が一塁を守っている。
\item 英語文…Yoshida plays first base.
\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}
\newpage
\item Ｃ…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.
\begin{itemize}
\item (Ｃの例)
\begin{itemize} 
\item 日本文…上半身裸であった。
\item 英語文…She was naked to the waist.
\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}
\item Ｄ…日本語単語が全く辞書に載っていない場合.
\begin{itemize}
\item (Ｄの例)
\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。
\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 Ｅ…形態素解析ミス
\begin{itemize}
\item (Ｅの例) 
\begin{itemize}
\item 日本文…その戦闘では非常に多くの死傷者が出た。
\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{itemize}
\newpage
\hspace*{1zw}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個を上記のＡ〜Ｅに分類した結果を示す. \\

\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             & 31.5\\ \hline
Ｂ    & 9              & 8.1\\ \hline
Ｃ    & 53             & 47.7\\ \hline
Ｄ    & 7              & 6.3\\ \hline
Ｅ    & 7              & 6.3\\ \hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
\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.\\
\newpage
\subsubsection{変数番号の問題点}
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品詞番号''1710''と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.
\begin{itemize}
\item 日本語文…彼はバッグを肩に、旅に出た。
\item 英語文…He went on a trip in with a bag on his shoulder.
\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.\\
\newpage
\subsection{汎化によるパターンの縮退}
\subsubsection{日本語パターンの汎化}
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.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.以下に例を示す.\\\vspace{-2mm}
\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。
\begin{itemize}
\item 日本語の原文
\begin{itemize}
\item 空がだいぶ明るくなってきた。
\end{itemize}
\item 対応する英語パターン[a]
\begin{itemize}
\item The {\it N}1{\it pl} have become {\it ADV}2 {\it ADJ}3\^{\it er}.
\end{itemize}
\item 英語の原文
\begin{itemize}
\item The skies have become considerably brighter.
\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。
\begin{itemize}
\item 日本語の原文
\begin{itemize}
\item 脈がだんだん弱くなってきた。
\end{itemize}
\item 対応する英語パターン[b]
\begin{itemize}
\item His {\it N}1 has {\it ADV}2 weakened.
\end{itemize}
\item 英語の原文
\begin{itemize}
\item His pulse has gradually weakened.
\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.従って,日本語パターンを汎化することは困難であると考えられ
る.
\newpage
\subsubsection{英語パターンの汎化}
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V{\it ERB}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.
\begin{itemize}
\item 冠詞のみが異なる場合
\begin{itemize} 
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} a {\it N}2.
\begin{itemize} 
\item 英語原文：I used a toothbrush.
\item 日本語原文：私は歯ブラシを使った。
\end{itemize}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} an {\it N}2.
\begin{itemize} 
\item 英語原文：I peeled an apple.
\item 日本語原文：私は林檎の皮を剥いた。
\end{itemize}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} the {\it N}2.
\begin{itemize} 
\item 英語原文：I peeled the banana.
\item 日本語原文：私はバナナの皮を剥いた。
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 人称代名詞の所有格のみが異なる場合
\begin{itemize} 
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} his {\it N}2.
\begin{itemize} 
\item 英語原文：He bowed his head.
\item 日本語原文：彼は頭を下げた。
\end{itemize}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} her {\it N}2.
\begin{itemize} 
\item 英語原文：She opened her hand.
\item 日本語原文：彼女は手を開いた。
\end{itemize}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} our {\it N}2.
\begin{itemize} 
\item 英語原文：We continued our quest.
\item 日本語原文：われわれは捜索を続けた。
\end{itemize}
\end{itemize}
\item 単数形と複数形が異なる場合
\begin{itemize} 
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} his {\it N}2.
\begin{itemize} 
\item 英語原文：He teased his brother.
\item 日本語原文：彼は弟をいじめた。
\end{itemize}
\item {\it PRO}1 {\it VERB}3\^{\it kako} his {\it N}2{\it pl}.
\begin{itemize} 
\item 英語原文：He bent his knees.
\item 日本語原文：彼は膝を曲げた。
\end{itemize}
\end{itemize}
\end{itemize}
\newpage
\section{おわりに}
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.
\newpage

\section*{\LARGE 謝辞}
本論文作成に際して, 多大なる検討と助言をしてくださった池原悟
教授ならびに村上仁一助教授, 徳久雅人助手そして計算機工学Ｃ研究室の方々に
深く感謝します.また, 参考にさせて頂いた文献の著者の方々に対して感謝します.
\begin{thebibliography}{9}
%\footnotesize
%\bibitem{jyufuku}池原悟:非線形な言語表現と文型パターンによる意味の記述, 情報処
%	理学会, 自然言語処理研究会, 2004-NL-159, pp.139-146, 2004-1
\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.
\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.
\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
\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).
\bibitem{dp}Sumita Eiichiro:Example-based machine translation using
	DP-matching between word sequences,DDMT workshop of 39th
	ACL,2001
\end{thebibliography}
\newpage
\appendix
\pagestyle{empty}
\begin{center}
\section*{付録1：品詞コード表}
\end{center}
\newpage
\begin{center}
\section*{付録2：CLの定義(230種類)}
\end{center}
\newpage
\begin{center}
\section*{付録3：作成したパターン}
\begin{itemize}
\item 表1に日本語パターンの出現頻度の上位15位のパターンを掲載する.
\item 表2に英語パターンの出現頻度が10位以上のパターンを掲載する.
\end{itemize}
\end{center}
\newpage
\begin{center}
\section*{付録4：翻訳実験結果}
\end{center}
\end{document}

