翻訳システムのカバー率と翻訳精度の関係

本研究では，4つの翻訳実験を行った．各翻訳結果に含まれる未知語の数を表 に示す．

表: 各翻訳結果の未知語数(テストデータ:各9,000文)

単文
	BLEU	未知語を含む文の数
日:単語，英:単語(従来)	0.2015	2,189
従来+日:文節，英:単語	0.2058	2,072
従来+日:単語，英:フレーズ	0.2063	2,030
従来+日:文節，英:フレーズ	0.2045	2,145
4つを併用	0.2086	1,926
重文複文
	BLEU	未知語を含む文数
日:単語，英:単語(従来)	0.1746	2,649
従来+日:文節，英:単語	0.1784	2,514
従来+日:単語，英:フレーズ	0.1760	2,457
従来+日:文節，英:フレーズ	0.1783	2,595
4つを併用	0.1797	2,339

表から，単文の翻訳において，未知語を含む文の数が少ないほど， BLEUスコアは向上している．しかし，重文複文の翻訳において，「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併 用した場合，未知語は大きく減少しているが翻訳精度の向上は小さかった．この ことから，重文複文の翻訳精度の向上のために，未知語を減らすことより，長いフレー ズ対を増やすことが有効であると考えている．