同時通訳者に学ぶ意味理解を基本とした機械翻訳手法の一考寮  [in Japanese] A Meaning-Driven Machine Translation System Based on Interpreter Techniques  [in Japanese]

近年、一文単位の機械翻訳が文法規則と用例ベースを組合せて精度良く実現出来るようになってきた。このような状況において、従来の直訳主体の機械翻訳から次世代の翻訳技術の方向を模索すべく、人間の同時通訳者が行っている意味理解単位の翻訳技術について考察した。被翻訳文が発話される以前にそれに対応する英文などが翻訳される"予測翻訳"と、被翻訳文では表層的には表現されていないが解説的に翻訳する"解説翻訳"に着眼して分析した。この結果をもとに、高品質な翻訳をねらいに、直訳翻訳モジュールと意味理解翻訳モジュールを持つ意味理解型翻訳システムの一構成法を提案する。

We analyze the performance of human translators and find that they proceed by understanding and converting large blocks of material at roughly the paragraph level. Existing machine translation (MT) systems work at the phrase or sentence level and so their quality is limited. Our analysis identifies two new processes: anticipation translation and explicit translation. We create a new architecture that is intended to realize the next generation of MT systems that will allow all users to communicate across the language barrier. The architecture consists of two modules: discourse driven translation and meaning-driven translation. The latter replicates the two new processes.