アルゴリズム:特徴
*あたかも*高い変換精度の実現
- 統計的アプローチを採用
- 品詞情報はない
- 初期値として、SKKの辞書を読みこむ
- SKKと同様の漢字の読みと送りがな情報だけが存在する
おこなu /行/
エンジンは日本語の文法を知らない人間に分かち書きしてもらうningen ni wakachigaki shitemorau
コンピューターによる文節認識間違いは論理的に無くなる
人間に補助してもらうことにより、あたかも変換精度が高そうに見える事を狙っている。
アルゴリズム:概要(変換)
単純な共起頻度の計算をベースとしたもの
- 文節同士の共起頻度を元に計算して変換候補を順位付け
入力
natu ha atui
処理:それぞれの文節毎に候補を全て検索
夏、捺、奈津、菜津、奈都、なつ、ナツ、natu、為つ、生つ、成つ、.....
処理:候補同士の全ての組合せの出現評価値を求める
結果として総合的に出現頻度が高い順に変換候補が出る → 第一候補だけを表示すると
夏 は 暑い
送り仮名は自動推定okonau → [行う]と[行なう]のどちらになるかは、統計情報の出現頻度で決まる。
