機械翻訳システムの誤り分析のための誤り箇所選択手法

抄録

複雑化する機械翻訳システムを比較し，問題点を把握・改善するため，誤り分析が利用される．その手法として，様々なものが提案されているが，多くは単純にシステムの翻訳結果と正解訳の差異に着目して誤りを分類するものであり，人手による分析への活用を目的とするものではなかった．本研究では，人手による誤り分析を効率化する手法として，機械学習の枠組みを導入した誤り箇所選択手法を提案する．学習によって評価の低い訳出と高い訳出を分類するモデルを作成し，評価低下の手がかりを自動的に獲得することで，人手による誤り分析の効率化を図る．実験の結果，提案法を活用することで，人手による誤り分析の効率が向上した．