\documentclass[twocolumn,a4j,10pt]{jsarticle}
\usepackage{multirow}
\usepackage{here}
\usepackage{ulem}
\usepackage[dvips]{graphicx}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{comment}
\usepackage{ccaption}
\usepackage{ascmac}

%\usepackage{txfonts}

\voffset=-1in
\topmargin=30mm
\headheight=0pt
\headsep=0pt

\oddsidemargin=20mm
\evensidemargin=20mm
\hoffset=-1in
\columnsep 7mm
\setlength{\footskip}{0mm}
\setlength{\textwidth}{170mm}
\setlength{\textheight}{235mm}
\addtolength{\textheight}{\topskip}

\setlength{\floatsep}{0pt}   % 図の後ろのスペースを狭める0->-1
\setlength{\intextsep}{6pt} % 図と本文との距離 デフォルトは12pt 10->9

\setlength{\tabcolsep}{3pt}
\setlength{\leftmargini}{1.9zw}

%\setlength{\abovecaptionskip}{ 1.3zw} % キャプション上の余白
%\setlength{\belowcaptionskip}{-2mm} % キャプション下の余白

\makeatletter
 % ==================================== 
 % Section, SubSection, SubSubSection
 % ====================================
 \renewcommand{\section}{\@startsection
   {section}%
   {1}%
   {\z@}%
   {0.3\baselineskip}%  changed!
   {0.1\baselineskip}%  changed!
   {\normalfont\Large\headfont}}
 
 \renewcommand{\subsection}{\@startsection
   {subsection}%
   {2}%
   {\z@}%
   {0.2\baselineskip}%  changed!
   {0.1\baselineskip}%  changed!
   {\normalfont\large\headfont}}

 \renewcommand{\subsubsection}{\@startsection
   {subsubsection}%
   {3}%
   {\z@}%
   {0.1\baselineskip}%  changed!
   {0.1\baselineskip}%  changed!
   {\normalfont\large\headfont}}

\renewcommand{\headfont}{\bfseries}
\renewcommand{\baselinestretch}{0.86}%行間
\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 文節区切りの学習データを用いた，日英統計翻
	     訳の検討 }\\
              \vspace{7mm}
              {\large 猪澤雅史 \ \ \ 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}           
              {\{s042009,murakami,tokuhisa,ikehara\}@ike.tottori-u.ac.jp}
             \vspace{7mm}
          \end{center}]

\vspace*{-8mm}

\section{はじめに}
現在，機械翻訳において，対訳データから自動的に翻訳規則を獲得し，翻訳を行
う統計翻訳\cite{0}が注目されている．日英統計翻訳において，一般に日本語文
は単語区切りとなっている．しかし，日本語文と英語文の文法構造の違い，
特に一方の言語に存在しない助詞や冠詞といった単語により，学習誤りが生じ
る．この誤りが，特に文が複雑な重文複文の翻訳において，翻訳精度が低下する原因
となっている\cite{izawa}．また，統計翻訳はフレーズ対の組み合わせにより出
力文を生成する．そして，学習誤りを含むフレーズ対が組み合わせにより適切に
利用される可能性がある．そのため，誤りを含むフレーズ対を削除した場合，翻
訳精度が低下する傾向がある．

そこで本研究では，精度の高いフレーズ対を増やすことで，学習誤りを含むフレー
ズ対の利用を抑える手法を提案する．具体的には，学習データの日本語文を文節
区切りとし，生成されるフレーズテーブルの日本語フレーズの精度を高める．そ
して，従来の形態素区切りのフレーズテーブルと併用し，翻訳精度の向上を目指
す． 

\section{日英統計翻訳システム}
\subsection{基本的な考え方}
日英統計翻訳は，日本語文$j$が与えられたとき，全ての組み合わせの中から確率が最大に
なる英語文$\hat{e}$を探索することによって翻訳を行う．以下に基本モデ
ルを示す．

\begin{eqnarray*}
\hat{e} &=& argmax_{e}P(e \mid j)\\
&\simeq& argmax_{e}P(j \mid e)P(e) 
\end{eqnarray*}

$P(j \mid e)$は翻訳モデル，$P(e)$は言語モデルと呼ぶ．また，$\hat{e}$を探
索する翻訳システムをデコーダと呼ぶ．

\subsection{翻訳モデル}
翻訳モデルは日本語の単語列から英語の単語列へ確率的に翻訳を行うためのモ
デルである．翻訳モデルには，大きくわけて語に基づく翻訳モデルと句に基づく
翻訳モデル\cite{phrase}がある．初期の統計翻訳は，語に基づく翻訳モデルを
用いていた．しかし，翻訳精度の高さから，現在は句に基づく翻訳モデルが主流
となっている．句に基づく翻訳モデルは表\ref{phrase-table1}に示すフレーズテーブルと呼ばれる
表で管理される．

%\vspace{-1mm}
\begin{table}[htbp]
{
\footnotesize
\caption{フレーズテーブルの例}
\begin{center}
\begin{tabular}{l}\hline
%\small 日本語のフレーズ $|||$ 英語のフレーズ $|||$ 各種確率\\\hline
\small 庭 $|||$ the garden $|||$ 0.043 0.38 0.05 0.02 \\
\small 庭 から $|||$ from the garden $|||$ 0.5 0.17 1 0.03 \\
\small 庭 で $|||$ at garden $|||$ 0.333 0.165 0.0833 0.048 \\\hline
\end{tabular}
\label{phrase-table1}
\end{center}
}
\end{table}

左から，日本語フレーズ，英語フレーズ，フレーズの英日翻訳確率$P(j \mid e)$，
英日方向の単語の翻訳確率(IBMモデル)の積，フレーズの日英翻訳確率$P(e \mid j)$，日英
方向の単語の翻訳確率(IBMモデル)の積である．本稿では，日本語フレーズ，英
語フレーズ，各種確率の3つをまとめて，フレーズ対と呼ぶ．

\subsection{言語モデル}
言語モデルは単語列に対して，それらが起こる確率を与えるモデルであ
る．日英翻訳では，言語モデルを用いて，訳文候補の中から英語として自然な文
を選出する．言語モデルとして代表的なものに{\it N}-gramモデルがある．
\begin{comment}
{\it N}-gramモデルは，``単語列
$w_{1},w_{2},...,w_{n}$のi番目の単語$w_{i}$の生起確率$P(w_{i})$は直前の
単語列$w_{i-N},w_{i-(N-1)},...,w_{i-1}$に依存する''，という仮説に基づくモデ
ルである． 
\end{comment}

\section{提案手法}
\label{syuhou}

本章では，提案手法である文節区切り学習データを用いたフレーズテーブルの学
習について説明する．本手法の枠組みを図\ref{fig:wakugumi}に示す．

\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics*[scale=0.80]{wakugumi.eps}
\end{center}
\caption{本実験の枠組み}
\label{fig:wakugumi}
\end{figure}

日英統計翻訳において，一般に学習データの日本語文は形態素解析を用いて，単
語区切りに分離される．そして，単語区切りの学習データを用いて，フレーズテーブル
を学習する．本稿では，単語区切りの学習データから学習されるフレーズテーブルを単語区切りフレーズテーブルと
呼ぶ．しかし，単語区切りフレーズテーブルは日本語文と英語文の文法構造の違い，
特に一方の言語に存在しない助詞や冠詞といった単語により，学習誤りを多く含んでいる．

この問題を解決するために，精度の高いフレーズ対を増やし，学習誤りを含むフレーズ対の
利用を抑える手法を提案する．具体的には，学習データの日本語文を文節区切りとし，
日本語フレーズの精度が高いフレーズテーブルを学習する．本稿では，このフレー
ズテーブルを文節区切りフレーズテーブルと呼ぶ．文節区切りフレーズテーブルの生成手順を
以下に示す．


\begin{enumerate}
\item 学習データの日本語側を文節区切り
{ \footnotesize
\begin{itembox}{文節区切り日本語文}
	彼-の お母さん-が ああ 若い-と-は 思わ-なかっ-た 。\\
	あした 返-すから ３-，-０-０-０-円 貸し-て-ください 。
 \end{itembox}
}

\item 文節区切りの学習データから，フレーズテーブルを生成
{ \footnotesize
\begin{itembox}{1から生成されたフレーズテーブル}
       道路-の $|||$ of the road $|||$ 1 0.018 0.167 0.002\\
       読ん-だ $|||$ have read $|||$ 1 0.013 1 0.030\\
       ２-０-人-の $|||$ 20 people $|||$ 1 0.002 0.5 0.003
\end{itembox}
}

\item 生成されたフレーズテーブルの日本語フレーズを単語区切り
{ \footnotesize
\begin{itembox}{文節区切りフレーズテーブル}
       道路 の $|||$ of the road $|||$ 1 0.018 0.167 0.002\\
       読ん だ $|||$ have read  $|||$  1 0.013 1 0.030\\
       ２ ０ 人 の $|||$ 20 people $|||$ 1 0.002 0.5 0.003
 \end{itembox}
}
\end{enumerate}

また，文節区切りフレーズテーブルは，日本語フレーズのカバー率が低い．
そのため，従来の単語区切りフレーズテーブルと併用し，カバー率の問題を解決する．
また，両フレーズテーブルの日本語フレーズを同じ区切りにするために，文節区切り
フレーズテーブルの日本語フレーズを単語区切りに分解する．

\section{実験環境}
\subsection{実験データ}
\label{sec:data}

実験には，辞書の例文から抽出した，単文コーパス181,988文\cite{3}と重文複
文コーパス121,719文\cite{9}を用いる．単文コーパスから，Openテストデータ
9,000文，developmentデータを1,000文をそれぞれランダム抽出し，残りの
171,988文を学習データに用いる．また，重文複文コーパスからも同様に，Open
テストデータ9,000文，developmentデータを1,000文をそれぞれランダム抽出し，
残りの111,719文を学習データに用いる．

一般に，日英統計翻訳では，前処理として各コーパスの日本語文に対して
``MeCab\cite{mecab}''を用いて形態素解析を行う．本研究では，単語区切りの学
習データに加え，文節区切りフレーズテーブルの学習のために，構文解析器
``CaboCha\cite{cabocha}''を用いて，文節区切りの学習データも生成する．
また，英語文に対しては句読点
の前後にスペースを入れる．一般に，英語文に対しては，大文字の小文字化を行
うが，本研究では行わない．単文コーパスと重文複文コーパス中の対訳文の例を
表\ref{corpus_e}に示す．


\begin{table}[htpb]
{
\footnotesize
\caption{単文コーパスと重文複文コーパスの例}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|l}\hline
\multicolumn{2}{c}{単文コーパス}\\\hline
日本語文 & 彼は有能な商人です。\\
英語文 & He is an able merchant.\\\hline

日本語文 & 花子は、悲しそうに俯いていた。\\
英語文 &Hanako appeared sad and downcast. \\\hline

\multicolumn{2}{c}{重文複文コーパス}\\\hline
日本語文 &彼は偏見がありそのため信頼できなかった。 \\
英語文 &He was biased, and so unreliable.\\\hline

日本語文 &その鳥は山を越えて飛んでいった。 \\
英語文 &The bird winged its flight over the hills.\\\hline


\end{tabular}
\label{corpus_e}
\end{center}
}
\end{table} 


\subsection{フレーズテーブルの学習}
フレーズテーブルの学習には，多くの方法がある．本研究では，
``train-phrase-model.perl\cite{1}''を用いる．このプログラムはIBM model1〜
5\cite{0}に基づく，``GIZA++\cite{11}''を利用している．
\begin{comment}
また，フレーズテー
ブルを生成する際，フレーズテーブル内の日本語と英語のフレーズ中の単語数の
上限値として，max-phrase-lengthが定義されている．例えば，max-phrase-length
の値が7の場合，日本語か英語のいずれかのフレーズ中の単語数が，8以上のフレー
ズ対は生成されない．本研究では，max-phrase-lengthの値として，100を用いる．
\end{comment}

\subsection{$N-$gramモデルの学習}
言語モデルは，$N-$gramモデルを用いる．$N-$gramモデルの学習には
``SRILM\cite{7}''のngram-countを用いる．なお，本研究ではスムージングに
``-ndiscount''を用いる．

\subsection{デコーダのパラメータ}
デコーダは``Moses\cite{2}''を使用する．本研究では，``Moses''が用いる言語
モデルやフレーズテーブルの重みを最適化する．最適化は
``Moses''付属の``mert-moses.pl''を用いて行う．また，単文の翻訳には単文の
developmentデータを，重文複文の翻訳には重文複文のdevelopmentデータを用い
る．

\subsection{評価方法}
出力文の評価には自動評価法であるBLEU\cite{5}とMETEOR\cite{6}を使用する．
\begin{comment}
BLEUは予め用意された正解文と比較して，語順が正しい場合に高いスコアを出す．
また，METEORは予め用意された正解文と比較して，単語属性が正しい場合に
高いスコアを出す．
\end{comment}
両評価法とも0から1の間で評価され，1が最も良い評価であ
る．また，本研究では，入力文1文に対して正解文１文を用いて評価を行う．

\section{実験}
\label{experiment}
本章では，各フレーズテーブルを用いたときの，単文と重文複文の翻訳実験の結
果について述べる．翻訳実験は従来手法である単語区切りフレーズテーブルのみを用いた実験，文節区
切りフレーズテーブルのみを用いた実験，そして提案手法である両フレーズテーブ
ルを併用した実験の3つを行う．また，人手による評価として，対比較実験も行
う．

\subsection{フレーズテーブル}
フレーズテーブルの学習には，\ref{sec:data}節で示した，単文171,988文と重
文複文111,719文，計283,707文を用いる．単語区切りフレーズテーブルと，文節区切りフレーズテーブルの
フレーズ対の数を表\ref{phrase-table}に示す．

\begin{table}[h]
\caption{各フレーズテーブルのフレーズ対の数}
\vspace{-4.2mm}
\legend{(学習データ:283,707文)}
\vspace{-4mm}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|c}\hline
&\makebox[3cm][c]{フレーズ対の数}\\\hline
単語区切り(従来手法)& 1,742,020 \\\hline
文節区切り& 1,041,805 \\\hline
\end{tabular}
\label{phrase-table}
\end{center}
\end{table}

表から，単語区切りフレーズテーブルと比較して，文節区切りフレーズテーブ
ルのフレーズ対の数が，約6割であることがわかる．これは，文節区切りの学習データの
文節数が，単語区切りの学習データの単語数と比較して，半分程度であることが
原因である．


\subsection{翻訳精度の評価}
テストデータに単文と重文複文を用いて翻訳実験を行う．単文と重文複文の翻訳
実験の評価結果を表\ref{japan_result}に示す．

\begin{table}[htpb]
 \caption{翻訳精度(テストデータ:各9,000文)}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|c|c}\hline
\multicolumn{3}{c}{単文}\\\hline
&\makebox[2.2cm][c]{BLEU}& \makebox[2.2cm][c]{METEOR}\\\hline
従来手法& 0.2015 &  0.4437 \\\hline
文節区切り  & 0.1522 & 0.3118 \\\hline
提案手法    & \bf 0.2058  & \bf 0.4455 \\\hline\hline
\multicolumn{3}{c}{重文複文}\\\hline
&\makebox[2.2cm][c]{BLEU}& \makebox[2.2cm][c]{METEOR}\\\hline
従来手法& 0.1746 & 0.4034 \\\hline
文節区切り  & 0.1425 & 0.3066 \\\hline
提案手法 & \bf 0.1784 & \bf 0.4148 \\\hline
\end{tabular}
\end{center}
\label{japan_result}
\end{table}

表から，提案手法の翻訳精度が従来手法の翻訳精度と比較して向上していること
がわかる．また，文節区切りフレーズテーブルのみを用いた結果が従来手法と比
較して大きく低下している．

\subsection{対比較実験}
表\ref{japan_result}の単文と重文複文の翻訳結果に対して人手による対比較実
験を行う．
\subsubsection{評価基準}
対比較実験は従来手法の結果と提案手法の結果から，それぞれ100文を抽出し，
どちらの文が入力文の翻訳結果として適切であるかを判断する．評価基準を以下
に示す．

\begin{description}
\item[提案手法○] 提案手法の結果が従来手法の結果より入力文の翻訳として優れている
\item[提案手法×] 提案手法の結果が従来手法の結果より入力文の翻訳として劣っている
\item[差がない] どちらの翻訳結果も同程度に意味が理解できる．または，同程度に意味が
	   理解できない
\item[同一] 翻訳結果が同一の文である
\end{description}

\subsubsection{評価結果}
対比較実験の評価結果を表\ref{hand_eval}に示す．

\begin{table}[htpb]
 \caption{対比較実験の結果}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|c|c}\hline
&\makebox[2cm][c]{単文}&\makebox[2cm][c]{重文複文}\\\hline
提案手法○& 19/100 & 27/100\\\hline
提案手法×& 11/100 & 15/100\\\hline
差がない  & 33/100 & 36/100\\\hline
同一      & 37/100 & 22/100\\\hline
\end{tabular}
\end{center}
\label{hand_eval}
\end{table}

表から，提案手法の翻訳結果が従来手法の翻訳結果よりも優れていることがわかる．

\section{学習データの英語文に対する提案手法の適用}
\label{experiment2}
\ref{experiment}章では，学習データの日本語文を文節区切りとし，フレーズテーブルの生成
を行った．本章では，学習データの英語文に対して，同等の処理を行う．そして，
日本語文の文節区切りと同様に，効果があるかを調べる．

\subsection{英語文の処理}
日本語文の文節区切りに相当する処理として，英語構文解析器``Apple Pie
Parser\cite{APP}''を用いて学習データの英語文の単語をフレーズ単位に統合す
る．統合の例を以下に示す．

\begin{table}[htpb]
{
\small
\caption{フレーズ単位の統合の例}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|l}\hline
統合前 & He is an able merchant .\\
統合後 & He is an-able-merchant .\\\hline
統合前 & The bird winged its flight over the hills .\\
統合後 & The-bird winged its-flight over the-hills .\\\hline
\end{tabular}
\label{corpus_e}
\end{center}
}
\end{table} 

英語文をフレーズ単位に統合した学習データからは，英語フレーズがフレーズ単
位のフレーズテーブルが生成される．従来手法のフレーズテーブルは単語区切り
であるため，同じ区切りにするために，英語フレーズを単語に分解する.そして，
従来手法のフレーズテーブルと併用し，翻訳を行う．

実験は一方の言語にのみ処理を行った場合の効果を調べるために単語区切りの日本語文を用いて行う．
また，両言語に処理を行った場合の効果を調べるために文節区切りの日本語文を用いた場合の実験も行う．

\subsection{フレーズテーブル}
フレーズテーブルの学習には，\ref{experiment}章と同様に，単文171,988文と重
文複文111,719文を用いる．単語区切りの日本語文とフレーズ単位の英語文の学習データから生成されたフレーズ
テーブルと，文節区切りの日本語文とフレーズ単位英語文の学習データから生成されたフレーズテーブルのフレー
ズ対の数を表\ref{phrase-table2}に示す．

\begin{table}[h]
\caption{英語文をフレーズ単位に統合した場合の各フレーズテーブルのフレーズ対の
 数(学習データ:283,707文)}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|c}\hline
&\makebox[3cm][c]{フレーズ対の数}\\\hline
日:単語，英:単語(従来手法)& 1,742,020 \\\hline\hline
日:単語，英:フレーズ& 1,147,845 \\\hline
日:文節，英:フレーズ& 798,124 \\\hline
\end{tabular}
\label{phrase-table2}
\end{center}
\end{table}

\subsection{翻訳実験}
テストデータに単文と重文複文を用いて翻訳実験を行う．単文と重文複文の翻訳
実験の評価結果を表\ref{english_result}に示す．

\begin{table}[htpb]
 \caption{翻訳精度(テストデータ:各9,000文)}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|c|c}\hline
\multicolumn{3}{c}{単文}\\\hline
&\makebox[2cm][c]{BLEU}& \makebox[2cm][c]{METEOR}\\\hline
従来手法& 0.2015 &  0.4437 \\\hline
日:単語，英:フレーズ & \bf 0.2063 & \bf 0.4493 \\\hline
日:文節，英:フレーズ & 0.2045 & 0.4444 \\\hline\hline
\multicolumn{3}{c}{重文複文}\\\hline
&\makebox[2cm][c]{BLEU}& \makebox[2cm][c]{METEOR}\\\hline
従来手法& 0.1746 & 0.4034 \\\hline
日:単語，英:フレーズ & 0.1760 & \bf 0.4072 \\\hline
日:文節，英:フレーズ & \bf 0.1783 & 0.4068 \\\hline
\end{tabular}
\end{center}
\label{english_result}
\end{table}

表から，提案手法が英語文に対しても，有効であることがわかる．また，両言語に
対して処理を行った場合，重文複文の翻訳精度は高いが，単文の翻訳精度は低い．

\section{考察}
\subsection{全てのフレーズテーブルを用いた実験}
\ref{experiment}章と\ref{experiment2}章では，従来手法である単語区切りフレーズテーブル
と，提案手法により生成された3つのフレーズテーブルをそれぞれ併用し翻訳実
験を行った．提案手法により生成されたフレーズテーブルはそれぞれ別のフレー
ズ対を含んでいるため，3つ全てを用いることでさらに翻訳精度が向上する可能
性がある.そこで，本章では，4つのフレーズテーブルを併用した実験を行う．テ
ストデータは単文と重文複文を用いる．単文と重文複文の翻訳実験の評価結果を
表\ref{all_result}に示す．

\begin{table}[htpb]
 \caption{翻訳精度(テストデータ:各9,000文)}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|c|c}\hline
\multicolumn{3}{c}{単文}\\\hline
&\makebox[2cm][c]{BLEU}& \makebox[2cm][c]{METEOR}\\\hline
従来手法& 0.2015 &  0.4437 \\\hline
4つを併用 & 0.2086 & 0.4473 \\\hline\hline
\multicolumn{3}{c}{重文複文}\\\hline
&\makebox[2cm][c]{BLEU}& \makebox[2cm][c]{METEOR}\\\hline
従来手法& 0.1746 & 0.4034 \\\hline
4つを併用 & 0.1797 & 0.4099 \\\hline
\end{tabular}
\end{center}
\label{all_result}
\end{table}

表から，単文と重文複文共に，翻訳精度が向上していることがわかる．また，
BLEUスコアは\ref{experiment}章と\ref{experiment2}章の結果と比較して，最
も高い値である．

本実験の結果から，精度の高いフレーズテーブルの追加は，翻訳精度向上の効果
が高いと考えている．


\subsection{単文と重文複文の翻訳精度の傾向の違い}
表\ref{japan_result}と表\ref{english_result}において，単文の翻訳は併用し
たフレーズテーブルのフレーズ対の数が多いほど，翻訳精度が高くなる傾向があっ
た．しかし．重文複文の翻訳は，フレーズ対の数とは無関係に，併用したフレーズテー
ブルの学習データの日本語文が文節区切りであった場合，翻訳精度が高い傾向が
あった．この原因について，次のように考えている．

単文は文法構造が単純であるため，フレーズ対の数に比例して翻訳精度が向上する．
重文複文は文法構造が複雑であるため，日本語フレーズのまとまりが小さいフレー
ズ対を多く用いた場合，並び変えの候補が膨大になる．日本語文を単語区切り，
英語文をフレーズ区切りとした学習データから生成されたフレーズテーブルを追
加した場合，日本語フレーズのまとまりは小さいため，翻訳精度の向上は小さかっ
た．しかし，日本語文を文節区切りとした学習データから生成されたフレーズテー
ブルは日本語フレーズのまとまりが大きいため，併用することで並び変えの候補
も少なくなり，翻訳精度が向上した．

\begin{comment}
1.全てのフレーズテーブルを用いた実験

効果がそれなりにあれば採用\\
\\
2.両言語に対して処理を行った場合，単文では効果が低いが，重文復文では効果
  的であった理由

単文は多少間違いがあっても，フレーズ対が多い方が良い?(文法構造が単純だか
ら，フレーズテーブルの精度が低くても組み合わせでなんとかなる?)．重文複文
は高精度のフレーズ対が必要?(文法構造が複雑なので)

重文複文は日本語が文節のフレーズ対を追加したとき精度が高い→日本語文が重
文複文(つまり複雑)，特に，助詞が多発するので，従来手法では並び変えが複雑
過ぎる．文節のフレーズ対でそれに対応することが効果的?

結論としては，助詞などが頻発する重文復文では，文節区切りのフレーズ対で，
そのあたりを抑制しないと翻訳が難しいと考えている，といった感じに\\
\\
3.未知語減少の効果

(未知語が減ったから精度が向上した?→対比較ではそれほどではなかった気もす
るけど，BLEUやMETEOR的には影響がある?→重文複文において，未知語の数と翻
訳精度に相関がなさそう?)

\begin{table}[htpb]
 \caption{未知語数(テストデータ:各9,000文)}
\begin{center}
\begin{tabular}{c|c|c|c}\hline
\multicolumn{4}{c}{単文}\\\hline
&未知語文数&	未知語数&	ユニーク未知語数\\\hline	
日:単語，英:単語(従来)&2,189&	2,725&	2,460\\\hline		
日:文節，英:単語      &2,072&	2,579&	2,338\\\hline		
日:単語，英:フレーズ  &2,030&	2,509&	2,278\\\hline	
日:文節，英:フレーズ  &2,145&	2,663&	2,405\\\hline
\multicolumn{4}{c}{重文複文}\\\hline\hline
&未知語文数&	未知語数&	ユニーク未知語数\\\hline
日:単語，英:単語(従来)&	2,649&	3,459&	3,072\\\hline
日:文節，英:単語      &2,514&	3,258&	2,913\\\hline
日:単語，英:フレーズ  &2,457&	3,173&	2,851\\\hline
日:文節，英:フレーズ  &2,595&	3,375&	3,001\\\hline
\end{tabular}
\end{center}
\label{english_result}
\end{table}

4.実験データについて

(辞書ドメインは文法構造が複雑なものが多い(特に，重文複文．単文もそれなり
に複雑)文法構造が簡単なデータでも試したい．\\
\\
5.従来手法の精度が低いので上がった?

従来手法の翻訳精度が高いタスクで試したい(4とほぼ同じ)\\
\\
6.フレーズテーブルのユニーク数
総数(従来のフレーズ対の数+追加フレーズ対の数)もユニーク数(従来+追加中の
従来にないフレーズ対の数)もあまり傾向が変わらないのでいらないかも．(各章
のフレーズテーブルの節に加える?)

\end{comment}


\section{おわりに}
本研究では，学習データの日本語文を文節区切りとし，精度の高いフレーズテーブルを
従来のフレーズテーブルと併用し，翻訳実験を行った．

実験の結果，提案手法の効果を確認できた．また，英語文に対しても，同等の処理を行い，
他言語においても有効性を確認できた．


\begin{thebibliography}{99}
{\small
\bibitem{0}Peter F. Brown, Stephen A. Della Pietra, Vincent J. Della Pietra,
	Robert L. Mercer, ``The Mathematics of Statistical Machine Translation,
	Parameter Estimation'', Computational Linguistics, 19(2), 1993.
\bibitem{izawa} 猪澤雅史, 村上仁一, 徳久雅人, 池原悟, ``統計翻訳におけ
	る，単文と重文複文の翻訳精度の評価'', 情報処理学会研究報告,
	pp.79-84, 2008.
%\bibitem{8}Jin'ichi Murakami, Masato Tokuhisa, Satoru Ikehara,
%	``Statistical Machine Translation using Large J/E Parallel
%	Corpus and Long Phrase Tables'', International Workshop on
%	Spoken Language Translation 2007, pp.151-155, 2007.
%\bibitem{travel}Yasuhiro Akiba, Marcello Federico, Noriko Kando, Hiromi
%	Nakaiwa, Michael Paul, and Jun'ichi Tsujii, ``Overview of the
%	IWSLT04 evaluation campaign'', In Proceedings of the
%	International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT),
%	pp. 1-12, 2004.
%\bibitem{patent}内山将夫, 山本幹雄, 藤井敦, 宇津呂武仁, ``特許情報を対象
%	とした機械翻訳 -共通基盤による評価タスクを目指して-'', 情報処理
%	学会研究報告, Vol. 2007, No.(2007-NL-180), pp.133-138, 2007.
\bibitem{phrase}Philipp Koehn, Franz J. Och, and Daniel	Marcu,
	``Statistical phrase-based translation'', In Proceedings of
	HLT-NAACL 2003, pp. 127-133, 2003.
\bibitem{3}西山七絵, 村上仁一, 徳久雅人, 池原悟, ``単文文型パターン辞書の
	構築'', 言語処理学会第11回年次大会, pp.372-375, 2005.
\bibitem{9}村上仁一, 池原悟, 徳久雅人, ``日本語英語の文対応の対訳データ
	ベースの作成'', 「言語，認識，表現」第7回年次研究会, 2002.
\bibitem{mecab}MeCab, Yet Another Part-of-Speech and Morphological
	Analyzer, http://mecab.sourceforge.net/
\bibitem{cabocha}CaboCha, Yet Another Japanese Dependency Structure
	Analyzer, http://chasen.org/~taku/software/cabocha

\bibitem{11}GIZA++, http://www.fjoch.com/GIZA++
\bibitem{1}training-release-1.3.tgz, http://www.statmt.org/wmt06 \\ /shared-task/baseline.html
\bibitem{7}SRILM, The SRI Language Modeling Toolkit,
	http://www.speech.sri.com/projects/srilm
\bibitem{2}Moses: moses.2007-05-29.tgz,\\ http://www.statmt.org/moses/ 

\bibitem{5}NIST Open Machine Translation, \\ http://www.nist.gov/speech/tests/mt
\bibitem{6}The METEOR Automatic Machine Translation\\ Evaluation
	System,\\ http://www.cs.cmu.edu/~alavie/METEOR/
\bibitem{APP}Apple Pie Parser, http://nlp.cs.nyu.edu/app/
}
\end{thebibliography}
\end{document}