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Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.13,0:00:07.43,Default,,0000,0000,0000,,これは構文木を使わない句単位の翻訳の例です
Dialogue: 0,0:00:07.43,0:00:12.90,Default,,0000,0000,0000,,ドイツ語を英語に翻訳しています
Dialogue: 0,0:00:12.90,0:00:18.83,Default,,0000,0000,0000,,このモデルで翻訳の確率を\N3つの構成要素に分けます
Dialogue: 0,0:00:18.83,0:00:25.30,Default,,0000,0000,0000,,まずドイツ語を句に分ける\N分割モデルを見てみましょう
Dialogue: 0,0:00:25.30,0:00:30.83,Default,,0000,0000,0000,,文章を1、2、3、4、5の句に分けます
Dialogue: 0,0:00:30.83,0:00:36.87,Default,,0000,0000,0000,,翻訳モデルとしてそれぞれの句が\Nうまく英語に翻訳されているのはどれでしょう？
Dialogue: 0,0:00:36.87,0:00:45.50,Default,,0000,0000,0000,,また並び替えモデルとしてそれぞれの句において\N正しい順序とは何でしょうか？
Dialogue: 0,0:00:45.50,0:00:50.30,Default,,0000,0000,0000,,順番に見ていきましょう　まずは分割モデルです
Dialogue: 0,0:00:50.30,0:00:59.97,Default,,0000,0000,0000,,句のデータベースがあります　中国語のメニューで\N行ったのと同じプロセスを踏みましょう
Dialogue: 0,0:00:59.97,0:01:07.50,Default,,0000,0000,0000,,頻繁に発生する句を探せば\Nその確率を句に適用できます
Dialogue: 0,0:01:07.50,0:01:14.100,Default,,0000,0000,0000,,morgenという句と\Nfliegeという句の確率はいくつでしょうか？
Dialogue: 0,0:01:15.00,0:01:20.27,Default,,0000,0000,0000,,確率も考慮して句を考えてみます
Dialogue: 0,0:01:20.27,0:01:24.37,Default,,0000,0000,0000,,そして高い確率の区分が分かります
Dialogue: 0,0:01:24.37,0:01:29.83,Default,,0000,0000,0000,,次は翻訳モデルです\N中国語のメニューの両側にいきます
Dialogue: 0,0:01:29.83,0:01:35.100,Default,,0000,0000,0000,,morgenという句はどのくらいtomorrowという\N英語の句に対応していますか？
Dialogue: 0,0:01:36.00,0:01:40.27,Default,,0000,0000,0000,,他の句に関ついても同じことです\N今のところ簡単ですね
Dialogue: 0,0:01:40.27,0:01:49.37,Default,,0000,0000,0000,,句の順番を考える\N並び替えモデルというものがあります
Dialogue: 0,0:01:49.37,0:01:54.47,Default,,0000,0000,0000,,それぞれの句の初めと終わりを見て考えましょう
Dialogue: 0,0:01:54.47,0:02:06.47,Default,,0000,0000,0000,,aiはi句の始まりで\Nb（iー1）はiの最後から1句前のことです
Dialogue: 0,0:02:06.47,0:02:14.53,Default,,0000,0000,0000,,ドイツ語で比べていますが英語を見ながら\Niのインデックスを考えます
Dialogue: 0,0:02:14.53,0:02:21.77,Default,,0000,0000,0000,,最後の句である“in Canada”は\Nこの句に対応します
Dialogue: 0,0:02:21.77,0:02:31.40,Default,,0000,0000,0000,,この句の初めは3番です　最後の句となるのは\Nこれで“zur Konfernz”に対応しています
Dialogue: 0,0:02:31.40,0:02:41.17,Default,,0000,0000,0000,,句の最後は7番です\Nつまり3から7なので歪みは4になります
Dialogue: 0,0:02:41.17,0:02:46.13,Default,,0000,0000,0000,,並び替えモデルでは\Nこれらの数を見て確率分布を出します
Dialogue: 0,0:02:46.13,0:02:53.37,Default,,0000,0000,0000,,他の句の前後で\N何の句が派生していても変わることはありません
Dialogue: 0,0:02:53.37,0:03:00.17,Default,,0000,0000,0000,,単に位置がどう変わったかということだけを\N示しているのです
Dialogue: 0,0:03:00.17,0:03:06.37,Default,,0000,0000,0000,,1対1で翻訳する場合は\N句の場所が変わることはありません
Dialogue: 0,0:03:06.37,0:03:15.87,Default,,0000,0000,0000,,ドイツ語の文章で“nach Kanada”の前に“zur\NKonferenz”があればそれをこのように英訳します
Dialogue: 0,0:03:15.87,0:03:25.60,Default,,0000,0000,0000,,つまりb（i－1）は5となり\Naiとここを交換するとaiも5となります
Dialogue: 0,0:03:25.60,0:03:30.77,Default,,0000,0000,0000,,この場合の歪みは0です\Nここに書いてある単語の言語に関していうと
Dialogue: 0,0:03:30.77,0:03:35.76,Default,,0000,0000,0000,,ソースとターゲットの言語が\Nとても似ている言語の組み合わせです
Dialogue: 0,0:03:35.76,0:03:42.83,Default,,0000,0000,0000,,歪みは0以下なので高い確率質量になります\N他の並び替えに関しては低い確率になります
Dialogue: 0,0:03:42.83,0:03:50.37,Default,,0000,0000,0000,,言語を変換する方法は数多くあり\N組み合わせによって翻訳の種類も変わります
Dialogue: 0,0:03:50.37,0:03:57.80,Default,,0000,0000,0000,,歪み0のように低くなったり大きな歪みで\N高くなったりする確率質量が考えられます
Dialogue: 0,0:03:57.80,0:04:04.87,Default,,0000,0000,0000,,これはとても単純なモデルで\N句間の翻訳や区分や並び替えだけを考慮します
Dialogue: 0,0:04:07.21,0:04:12.53,Default,,0000,0000,0000,,木や他の構成要素に基づく複雑なモデルも\N考えられるかもしれません
Dialogue: 0,0:04:12.53,0:04:17.57,Default,,0000,0000,0000,,これはモデルの翻訳部分です
Dialogue: 0,0:04:17.57,0:04:22.93,Default,,0000,0000,0000,,最終的に選ぶためにすべての確率を掛けます
Dialogue: 0,0:04:22.93,0:04:28.27,Default,,0000,0000,0000,,しかし派生した英語の文章の確率も考慮します
Dialogue: 0,0:04:28.27,0:04:33.70,Default,,0000,0000,0000,,これは正しい英語の文章でしょうか？\Nそのための確率モデルです
Dialogue: 0,0:04:33.70,0:04:40.30,Default,,0000,0000,0000,,バイリンガルモデルというより\Nモノリンガルモデルでよい翻訳プロセスになります
Dialogue: 0,0:04:40.30,0:04:48.30,Default,,0000,0000,0000,,すべての可能な分類、翻訳、並び替えを通して\N探索します
Dialogue: 0,0:04:48.30,0:04:55.70,Default,,0000,0000,0000,,この確率にモノリンガルの確率を掛けると\N最も高い値を取得することができます
Dialogue: 0,0:04:55.70,0:05:02.47,Default,,0000,0000,0000,,これで満足のいく翻訳ができます\N難しいのはこのたくさんある可能性から
Dialogue: 0,0:05:02.47,0:05:07.00,Default,,0000,0000,0000,,すぐに表にできる探索技術を考え\Nそしてよい翻訳を選ぶことです