[論文レビュー] Possessive Pronouns as Determiners in Japanese-to-English Machine Translation

Francis Bond, Kentaro Ogura+1 more|ArXiv.org|Jan 23, 1996

Natural Language Processing Techniques参考文献 8被引用数 9

ひとこと要約

この論文は、日本語に明示的な所有マークがないため、日本語から英語への機械翻訳における所有代名詞の生成のためのヒューリスティック手法を提案する。語彙的性質、名詞句の参照性、文脈（主語および動詞）を組み合わせることで、6,200文のテストセットにおいて正しく生成された所有代名詞の数を263から609に346件増加させた。誤りは83件にとどまり、わずかな誤り率であった。

ABSTRACT

Possessive pronouns are used as determiners in English when no equivalent would be used in a Japanese sentence with the same meaning. This paper proposes a heuristic method of generating such possessive pronouns even when there is no equivalent in the Japanese. The method uses information about the use of possessive pronouns in English treated as a lexical property of nouns, in addition to contextual information about noun phrase referentiality and the subject and main verb of the sentence that the noun phrase appears in. The proposed method has been implemented in NTT Communication Science Laboratories' Japanese-to-English machine translation system ALT-J/E. In a test set of 6,200 sentences, the proposed method increased the number of noun phrases with appropriate possessive pronouns generated, by 263 to 609, at the cost of generating 83 noun phrases with inappropriate possessive pronouns.

研究の動機と目的

• 日本語にそれに対応する語が存在しない場合、英語の所有代名詞を限定語として生成する課題に対処すること。
• NTTのALT-J/E日本語から英語への機械翻訳システムにおける所有代名詞生成の正確性を向上させること。
• 所有代名詞の使用を、文脈的および参照的文脈に基づいて、名詞の語彙的性質としてモデル化すること。
• 日本語と英語の所有構造における文法的構造のギャップを縮小すること。

提案手法

• 名詞とその典型的な英語での所有代名詞使用を関連付ける語彙的性質データベースを用いる。
• 名詞句の参照性（定義的／不定義的）を分析し、所有代名詞の選択を支援する。
• 節の主語および動詞を含む文法的文脈を統合し、適切な所有マークの推定を行う。
• これらの特徴を統合したヒューリスティックルールセットを用い、元の日本語文に所有マークがなくても所有代名詞を生成する。
• エンドツーエンドの評価を目的として、NTTのALT-J/E機械翻訳パイプラインに実装する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 日本語がそれらを表現しない場合、英語の翻訳で所有代名詞をどのように生成できるか。
• RQ2 どの言語的特徴が英語の名詞句における適切な所有代名詞の使用を予測できるか。
• RQ3 名詞の語彙的性質と文法的文脈を組み合わせることで、機械翻訳における所有代名詞生成が向上するか。
• RQ4 正しく生成された使用数の増加と、誤った所有代名詞の生成とのトレードオフは何か。

主な発見

• 6,200文のテストセットにおいて、正しく生成された所有代名詞の数は263から609に増加した。
• この改善は、正しく生成された所有代名詞が346件増加したことを示している。
• システムは83件の誤った所有代名詞の使用を導入しており、制御された誤り率であることが示された。
• 語彙的名詞性質と文法的文脈の組み合わせが、生成の正確性を顕著に向上させた。