ルールベース機械翻訳

ルールベース機械翻訳とは

ルールベース機械翻訳は、対訳辞書や変換の規則を使って原文を訳文に置き換える機械翻訳の方式です。統計的な手法が使われるより前の古典的な機械翻訳がこれにあたります。

Jurafsky と Martin の教科書 Speech and Language Processing(2007年版)は、第25章 Machine Translation の中で、この古典的な機械翻訳を次の3つの方式に分けています。

3つの方式

直接方式(direct translation)

大きな対訳辞書を使い、原文を単語ごとに訳文言語の単語へ置き換えていく方式です。原文の構文や意味を深く解析せず、単語単位で訳していきます。

転移方式(transfer approaches)

まず原文を構文解析します。次に規則を当てはめて、原文の構文木を訳文言語の構文木へ変換します。最後に、その構文木から訳文を生成します。

中間言語方式(interlingua approaches)

原文を、いったん中間言語と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。そのうえで、中間言語から訳文言語の文を生成します。

Vauquois三角形が示す、解析の深さと転移知識の関係

3つの方式の違いを図にしたものが Vauquois三角形です。この図は、直接方式から転移方式、中間言語方式へと進むにつれて、原文の解析の深さが増し、必要な転移知識(単語ごとの規則など)が減っていくことを示しています。

統計的機械翻訳との関係

ルールベース機械翻訳は、統計的な手法を使う前の方式です。統計的な手法を使う別の方式として、統計的機械翻訳があります。