人工知能アルゴリズムを総動員して解く統計的機械翻訳 - 武蔵野日記昨日帰るとき､katsuhiko-h くんが論文紹介に苦しんでそうだったので(先週、先々週と彼が紹介していた)自分がやってもいいよ、と声をかけたので、午前中がんばって読んで紹介。 Jason Riesa and Daniel Marcu. Hierarchical Search for Word Alignment. ACL-2010. 思いがけずおもしろい論文であった。 簡単にまとめると、機械翻訳では単語の対応付け(どの単語がどの位置のどの単語に翻訳されるか)が重要な問題なのだが、この問題は典型的には IBM Model というのを使って(GIZA++ というツールにより)計算するのだが、これは教師なし学習(人手による正解データを用いない)であり、単語対応(アライメントと言う)のデータを作る必要がないのが利点だが、自分が「こういう対応付けになってほしい」と指定することができない、という問
