低リソース言語の翻訳品質の低さは、デジタル時代の機械翻訳研究分野における長年の課題です。現在、関連するアルゴリズムやモデルは高リソース言語の翻訳において顕著な成果を上げており、時には人間の性能を超えています。しかし、低リソース言語に関連する言語モデルの内部および外部知識の不整合により、機械のテキスト読解能力、理解能力および翻訳能力が低下しています。本論文は、低リソース言語における知識オントロジーと知識内容を分析し、低リソース知識が低リソース言語の機械翻訳品質向上に与える効果を検討します。これに基づき、本論文は低リソース知識系統、知識群、および知識ベースを基準に低リソース知識モデルを構築・改善し、機械翻訳において必要な内部および外部知識のバランスをとり、低リソース言語の機械翻訳の訳文品質を向上させます。

機械翻訳品質;低リソース言語;低リソース知識;低リソース知識モデル