統計学的機械翻訳

ここ20年でのインターネットウェブページの爆発的増加は自然言語処理を利用したウェブページ上の文字を扱う研究を加速し、その結果自然言語処理と呼ばれる分野の研究が急速に進展しました。

クイズ

以下の文章を読み、空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。機械翻訳研究当初、生成される訳は間違いを多く含み、現実世界での使用に耐えうるものではなかった。翻訳に登録されたルールでは対応不可能な文章にも適用可能な手法として、1990年代以降、大量の対訳データ「コーパス」を統計モデルで学習させ、ルールの重要度を推定する(ア)と呼ばれる手法が用いられた。

ルールベース機械翻訳
統計的機械翻訳
ニューラル機械翻訳

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ルールベース機械翻訳はルールを手動で追加するのに手間がかかり、また大量のルール同士が複雑に影響しあうことで精度の低下が発生する等の理由により現在ではほとんど用いられていません。文章をいくつかに区切り、前後の単語の結びつきから統計的にもっとも確からしい対訳をあて、文法的に正しい順序に並べ替えて翻訳文を完成させることを統計的機械翻訳といいます。（参考: G検定公式テキスト第2版第3章 3-1 P100-101) （参考：G検定公式テキスト第1版 P77）