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カンファレンス (国内) 集合知を利用した対訳知識のカバレッジ向上
牛久 敦 (京都大学), 河原 大輔 (京都大学), 黒橋 禎夫 (京都大学), 颯々野 学
情報処理学会第77 回全国大会
2015.3.18
高精度な機械翻訳を実現するためには、カバレッジの高い対訳知識が必要不可 欠である。しかし、数十万項目を持つ対訳辞書でも日常的によく用いられる表 現・フレーズのカバレッジが不足しており、特に会話などの翻訳に悪影響を与 えている。このようなカバレッジ不足を解消するために、スマートフォンの翻 訳アプリによる日本語の日常表現の収集および、クラウドソーシングによる翻 訳を活用した対訳知識のカバレッジ向上のフレームワークを提案する。このフ レームワークの実社会における実験および、その結果、対訳知識のカバレッジ が向上したことを報告する。