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正誤表

いつも注意してはいるのですが，原稿中の誤りがいくらか明らかになっています ;-(

ただし，スペルミス，数値の表記ミス，誤解を招く表現の修正のみで，主旨に変更はありません．

• 同一の原文書に対する複数の翻訳文書間で対応する言語単位対の自動抽出
  • プログラムにバグがあったため，実験結果の数値が正確ではありません． ただし，追実験を行った結果，数値に大きな変化はなく，考察内容に影響を及ぼすものではないことを確認済みです．
• 翻訳時に参照すべき情報が欠けることで生じる問題: ニュース記事の英日機械翻訳・ポストエディットを例題に
  • 3.2節の「カタカナ訳するか否か(X6)」は，正しくは「翻字するか否か(X4a)」でした (修正済)．
• 言い換え認識技術の評価に適した言い換えコーパスの構築指針
  • 2.1節第2段落の「シニフィアンが異なる」は，正しくは「シニフィエが異なる」でした (修正済)．
  • 2.1節第3段落の「シニフィアンも等しい」は，正しくは「シニフィエも等しい」でした (修正済)．
  • 2.1節第3段落の「シニフィアンも異なる」は，正しくは「シニフィエも異なる」でした (修正済)．
  • 2.1節第3段落の「主たるシニフィアン」は，正しくは「主たるシニフィエ」でした (修正済)．
• 文章作成・推敲教育に向けた詳細なアウトラインの仕様設計と修辞構造情報付与の試み
  • 4節の「このうち28個」は，正しくは「不一致となったうち28個」でした．
• FUN-NRC: Paraphrase-augmented Phrase-based SMT Systems for NTCIR-10 PatentMT
  • Figure 3: "3 runs" -> "5 runs"
• 言い換え生成
  • 図1(b)の「X by V」は，正しくは「V by X」です．なぜこんなミスが...
• 最長後続ひらがな列に基づく品詞・活用型の自動推定
  • プログラムにバグがあったため，実験結果の数値が正確ではありません． ただし，追実験を行った結果，数値に大きな変化はなく，考察内容に影響を及ぼすものではないことを確認済みです．
  • 4.1節の「218,415」は「218,337」の間違いでした．
• 後続ひらがな列に基づく語の活用型推定
  • プログラムにバグがあったため，実験結果の数値が正確ではありませんでした． ただし，追実験を行った結果，数値に大きな変化はなく，考察内容に影響を及ぼすものではないことを確認済みです．
  • 表1の「五段・ラ行」の異なり語数は，「1,048」ではなく「1,408」でした．
  • 4.4.2節の推定誤りのうち「五段・サ行」を「サ変名詞」と誤った例，「約」は「訳」の間違いでした．
  • 表6の「名詞-サ変接続」は「サ変名詞」の間違いでした．
• Adjective-to-Verb Paraphrasing in Japanese Based on Lexical Constraints of Verbs
  • Habash and Dorrの論文のページ数が間違っていました．
    他にも，http://acl.ldc.upenn.edu/N/N03/から入手できるPDFの右肩のページ数にはいくらか誤りがあるようです．
• クラス指向事例収集手法による言い換えコーパスの構築
  • 参考文献(Bannard and Callison-Burch 2005)の出典中の「43th」は「43rd」の間違いでした．
• 形態・構文的パターンを用いた言い換えコーパスの構築
  • 6.1節の「研著」は「顕著」の間違いでした．
  • 参考文献1)の出典中の「43th」は「43rd」の間違いでした．
• 語彙概念構造で表現できる言い換え
  • 2.3節の「見なせる」は「みなせる」の間違いでした．
  • 3節の例(11)直後の文中，「のようにに」は「のように」の間違いでした．
  • 例文(12)の「を」は「{が,を,に}」の間違いでした．
  • 3節末尾および図1中の「依存構造」は「統語構造」の間違いでした．
• 言い換え技術に関する研究動向
  • 図5中の``brunder''は，``blunder''の誤りでした．
• Paraphrasing of Japanese light-verb constructions based on lexical conceptual structure
  • 脚注6中の``Taking the LCS of the verb ``sign'' as an example''は懸垂分詞になっていました (修正済)．
  • Table 2中で指している脚注とその本体の番号がずれていました (修正済)．
  • 例文(7s)，(8s)のglossの英文中の冠詞が抜けていました (修正済)．
  • 例文(12)のLCS_V1は「ある」という状態動詞のLCSなので，BECOMEは不要でした (修正済)．
  • References中の Kageyama, 1996 の出版社名は``Kuroshio''ではなく``Kurosio''でした．
  • References中の Dorr et al., 1995 は次の文献の間違いでした．
    B. J. Dorr. 1997. Large-scale dictionary construction for foreign language tutoring and interlingual machine translation. Machine Translation, 12(4):271-325.
• 自動生成された言い換え文に置ける不適格な動詞格構造の検出
  • 1節2段落目11行目の「変換誤りの1つ」は「変換誤りの一つ」の誤りでした (修正済)．
  • 3.2.3節1段落目2行目の「をを」は「を」の誤りでした．
  • 4.1節 (Step2) の「<v,c,n>のを用いたモデル」は「<v,c,n>を用いたモデル」の誤りでした．
  • 4.3.1節6段落目3行目の「高いければ」は「高ければ」の誤りでした (修正済)．
  • 図2の英語表題にtypoがありました．「baselien」→「baseline」．
• Detection of incorrect case assignments in automatically generated paraphrases of Japanese sentences
  • Section 3.2.2の最後の式中の「Sim」は「Dist」の誤りでした (修正済)．
  • 逐語訳のレイアウトが統一されてませんでした (修正済)．
  • Section 4.3.1のDicのrecallとprecisionが逆でした (修正済)．
• 言い換え知識の類型化と例文集構築の試み
  • 表1中の「派性語」は「派生語」の誤りでした．
  • 例文(25t)に読点が抜けていました．
• 語彙・構文的言い換えにおける変換誤りの分析
  • Barzilay, R. and McKeown, K. R. の出典を "39th ACL and 10th EACL" としています． 2001年のACLとの共催のときも，2003年の単独開催のときもProceedingsには"10th"と銘打たれているためです．
• 自動生成した言い換え文における動詞結合価誤りの自動検出手法
  • アブストラクト，5.3.3節，7節の「13.2ポイント」は「13.3ポイント」の誤りでした (修正済)．
  • 5.1節手順5の「動詞各構造」は「動詞格構造」の誤りでした (修正済)．
  • 5.4節で「被覆率89.3%，正解率42.8%」としていましたが，正確には「被覆率89.3%のもとで，再現率59.7%，精度42.8%」でした (修正済)．
  • 英語 Keywords 中の「parapharasing」は「paraphrasing」の誤りでした．
  • 1節の「獲得するというという報告」は「獲得するという報告」の誤りでした．
  • 5節図3中の「k=2」は「k=1」の誤りでした．