"翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を解析して、該学習用翻訳元文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、該ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルが該ノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得る翻訳元解析手段と、前記翻訳元解析手段で得られた前記構文木に含まれ、かつ親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、該部分木の構造、該子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を学習する学習手段と、を含む並べ替え規則学習装置。前記学習用翻訳元文と対訳を成す前記翻訳先言語で記述された学習用翻訳先文を構文解析する翻訳先解析手段を更に含み、前記学習手段は、前記翻訳先解析手段の解析結果に基づいて、前記部分木の複数の子ノード各々に対応する文節に含まれる単語群に対応する前記学習用翻訳先文の単語群が、該翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位に一致する部分木を用いて、前記並べ替え規則を学習する請求項1記載の並べ替え規則学習装置。翻訳元言語で記述された入力文を解析して、該入力文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、該ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルが該ノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得る入力文解析手段と、親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、該部分木の構造、該子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を適用して、前記入力文解析手段で得られた構文木に含まれる部分木の子ノードを並べ替えることにより、前記入力文を並べ替える並べ替え手段と、前記並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する翻訳手段と、を含む翻訳装置。前記並べ替え手段は、請求項1または請求項2記載の並べ替え規則学習装置により学習された並べ替え規則を適用して、前記入力文を並べ替える請求項3記載の翻訳装置。翻訳元解析手段と、学習手段とを含む並べ替え規則学習装置における並べ替え規則学習方法であって、前記翻訳元解析手段は、翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を解析して、該学習用翻訳元文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、該ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルが該ノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得、前記学習手段は、前記翻訳元解析手段で得られた前記構文木に含まれ、かつ親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、該部分木の構造、該子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を学習する並べ替え規則学習方法。翻訳先解析手段を更に含む並べ替え規則学習装置における並べ替え規則学習方法であって、前記翻訳先解析手段は、前記学習用翻訳元文と対訳を成す前記翻訳先言語で記述された学習用翻訳先文を構文解析し、前記学習手段は、前記翻訳先解析手段の解析結果に基づいて、前記部分木の複数の子ノード各々に対応する文節に含まれる単語群に対応する前記学習用翻訳先文の単語群が、該翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位に一致する部分木を用いて、前記並べ替え規則を学習する請求項5記載の並べ替え規則学習方法。入力文解析手段と、並べ替え手段と、翻訳手段とを含む翻訳装置における翻訳方法であって、前記入力文解析手段は、翻訳元言語で記述された入力文を解析して、該入力文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、該ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルが該ノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得、前記並べ替え手段は、親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、該部分木の構造、該子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を適用して、前記入力文解析手段で得られた構文木に含まれる部分木の子ノードを並べ替えることにより、前記入力文を並べ替える並べ替え、前記翻訳手段は、前記並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する翻訳方法。前記並べ替え手段は、請求項1または請求項2記載の並べ替え規則学習装置により学習された並べ替え規則を適用して、前記入力文を並べ替える請求項7記載の翻訳方法。コンピュータを、請求項1または請求項2記載の並べ替え規則学習装置を構成する各手段として機能させるための並べ替え規則学習プログラム。コンピュータを、請求項3または請求項4記載の翻訳装置を構成する各手段として機能させるための翻訳プログラム。しかしながら、日本語の構文解析においては、文節を単位とする依存構造解析が広く使われており、従来の単語単位の構文構造とは異なることから、前述の方法を直接利用することが難しく、また、文節の並べ替えによって翻訳元言語または翻訳先言語の文法的な構造が分断される場合があり、翻訳精度を向上させることができない、という問題があった。本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、文法的な構造を分断してしまうような並べ替えを抑制し、高精度な機械翻訳を行うための並べ替え規則を学習することができる並べ替え規則学習装置、方法、及びプログラム、並びに学習された並べ替え規則を利用して高精度な機械翻訳を行うことができる翻訳装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の並べ替え規則学習装置は、翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を解析して、該学習用翻訳元文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、該ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルが該ノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得る翻訳元解析手段と、前記翻訳元解析手段で得られた前記構文木に含まれ、かつ親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、該部分木の構造、該子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を学習する学習手段と、を含んで構成されている。本発明の並べ替え規則学習装置によれば、翻訳元解析手段が、翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を解析して、学習用翻訳元文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルがノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得る。そして、学習手段が、翻訳元解析手段で得られた構文木に含まれ、かつ親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、部分木の構造、子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を学習する。このように、文節間の係り受け関係を示す構文木における部分木の子ノードを並べ替える際に、部分木の構造、子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約されるため、文節などの数語からなる単語列を単位とする依存構造を利用しながら、文法的な構造を分断してしまうような並べ替えを抑制し、高精度な機械翻訳を行うための並べ替え規則を学習することができる。また、本発明の並べ替え規則学習装置は、前記学習用翻訳元文と対訳を成す前記翻訳先言語で記述された学習用翻訳先文を構文解析する翻訳先解析手段を更に含んで構成することができ、前記学習手段は、前記翻訳先解析手段の解析結果に基づいて、前記部分木の複数の子ノード各々に対応する文節に含まれる単語群に対応する前記学習用翻訳先文の単語群が、該翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位に一致する部分木を用いて、前記並べ替え規則を学習することができる。これにより、より精緻な並べ替え規則を学習することができる。また、上記目的を達成するために、本発明の翻訳装置は、翻訳元言語で記述された入力文を解析して、該入力文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、該ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルが該ノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得る入力文解析手段と、親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、該部分木の構造、該子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を適用して、前記入力文解析手段で得られた構文木に含まれる部分木の子ノードを並べ替えることにより、前記入力文を並べ替える並べ替え手段と、前記並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する翻訳手段と、を含んで構成されている。本発明の翻訳装置によれば、入力文解析手段が、翻訳元言語で記述された入力文を解析して、入力文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルがノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得る。そして、並べ替え手段が、親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、部分木の構造、子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を適用して、入力文解析手段で得られた構文木に含まれる部分木の子ノードを並べ替えることにより、入力文を並べ替え、翻訳手段が、並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する。このように、文節間の係り受け関係を示す構文木における部分木の子ノードを並べ替える際に、部分木の構造、子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約された並べ替え規則を用いて事前並べ替えを行うため、文節などの数語からなる単語列を単位とする依存構造を利用しながら、文法的な構造を分断してしまうような並べ替えを抑制し、高精度な機械翻訳を行うことができる。また、前記並べ替え手段は、上記の並べ替え規則学習装置により学習された並べ替え規則を適用して、前記入力文を並べ替えることができる。また、本発明の並べ替え規則学習方法は、翻訳元解析手段と、学習手段とを含む並べ替え規則学習装置における並べ替え規則学習方法であって、前記翻訳元解析手段は、翻訳元言語で記述された学習用翻訳元文を解析して、該学習用翻訳元文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、該ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルが該ノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得、前記学習手段は、前記翻訳元解析手段で得られた前記構文木に含まれ、かつ親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、該部分木の構造、該子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を学習する方法である。また、翻訳先解析手段を更に含む並べ替え規則学習装置における並べ替え規則学習方法においては、前記翻訳先解析手段は、前記学習用翻訳元文と対訳を成す前記翻訳先言語で記述された学習用翻訳先文を構文解析し、前記学習手段は、前記翻訳先解析手段の解析結果に基づいて、前記部分木の複数の子ノード各々に対応する文節に含まれる単語群に対応する前記学習用翻訳先文の単語群が、該翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位に一致する部分木を用いて、前記並べ替え規則を学習することができる。また、本発明の翻訳方法は、入力文解析手段と、並べ替え手段と、翻訳手段とを含む翻訳装置における翻訳方法であって、前記入力文解析手段は、翻訳元言語で記述された入力文を解析して、該入力文が、文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードを含んで構成され、該ノードに対応する文節内に存在する機能語を示すラベルが該ノード各々に付与された構文木で表現された解析結果を得、前記並べ替え手段は、親ノード及び複数の子ノードを有する部分木の複数の子ノードを並べ替えるための並べ替え規則であって、該部分木の構造、該子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約される並べ替え規則を適用して、前記入力文解析手段で得られた構文木に含まれる部分木の子ノードを並べ替えることにより、前記入力文を並べ替える並べ替え、前記翻訳手段は、前記並べ替え手段により並べ替えられた入力文を、並べ替え後の翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデルに基づいて、翻訳先言語に翻訳する方法である。また、本発明の翻訳方法において、前記並べ替え手段は、上記の並べ替え規則学習装置により学習された並べ替え規則を適用して、前記入力文を並べ替えることができる。また、本発明の並べ替え規則学習プログラムは、コンピュータを、上記の並べ替え規則学習装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。また、本発明の翻訳プログラムは、コンピュータを、上記の翻訳装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。以上説明したように、本発明の並べ替え規則学習装置、方法、及びプログラムによれば、文節間の係り受け関係を示す構文木における部分木の子ノードを並べ替える際に、部分木の構造、子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約されるため、文節などの数語からなる単語列を単位とする依存構造を利用しながら、文法的な構造を分断してしまうような並べ替えを抑制し、高精度な機械翻訳を行うための並べ替え規則を学習することができる、という効果が得られる。また、本発明の翻訳装置、方法、及びプログラムによれば、文節間の係り受け関係を示す構文木における部分木の子ノードを並べ替える際に、部分木の構造、子ノードに付与されたラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより制約された並べ替え規則を用いて事前並べ替えを行うため、文節などの数語からなる単語列を単位とする依存構造を利用しながら、文法的な構造を分断してしまうような並べ替えを抑制し、高精度な機械翻訳を行うことができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、翻訳元言語を日本語、翻訳先言語を英語とした場合の並べ替え規則の学習、及び翻訳について説明する。本実施の形態に係る翻訳装置10は、CPUと、RAMと、後述する学習処理及び翻訳処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMと、を備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてのHDDを含んで構成するようにしてもよい。このコンピュータは、機能的には、図1に示すように、学習部20と、翻訳部50とを含んだ構成で表すことができる。学習部20は、さらに、翻訳元言語解析部22と、翻訳先言語解析部24と、単語対応付け部26と、並べ替え規則学習部28と、翻訳学習部30とを含んだ構成で表すことができる。翻訳元言語解析部22は、対訳文日本語データベース32に含まれる翻訳元言語である日本語で記述された複数の文に対して、形態素解析及び構文解析を行う。構文解析は文節単位で行い、文節間の係り受け関係を構文木として表現する。より具体的には、翻訳元言語の文を、翻訳元言語の文の文節各々及び文節間の係り受け関係を示すノードで構成され、ノード各々にラベルが付与された構文木係り受け解析木34で表現する。各ノードに付与されるラベルは、そのノードに対応する文節に含まれる主辞単語の品詞や、そのノードに含まれる機能語日本語の場合は助詞の情報が含まれる。翻訳先言語解析部24は、対訳文英語データベース36に含まれる翻訳先言語である英語で記述された複数の文に対して、形態素解析及び構文解析を行う。ここで、対訳文日本語データベース32内の文と、対訳文英語データベース36内の文とは対訳を成す。本発明において、翻訳先言語を解析することは必須の機能ではないが、本実施の形態では、並べ替え規則の精緻化のために、翻訳先言語についても言語解析を行い、その情報を並べ替え規則の学習に利用する。言語解析の方法については、翻訳元言語解析部22と言語の違いを除いて同様であり、解析結果として、構文解析木38を得る。単語対応付け部26は、翻訳元言語の文と翻訳先言語の文との間で、双方の単語対応を与える。翻訳元言語の文節をどのように並べ替えれば翻訳先言語の語順に近くなるかは、双方の単語同士の対応関係をもとに定義することができる。機械翻訳における事前並べ替えの目的は、翻訳時に語順の入れ替えを考慮せずに済むようにすることであり、単語の対応関係が交差することがなくなるように並べ替えをすればよい。従って、単語対応付け部26では、単語の対応関係が交差しないような並べ替えの正解を得るために、単語同士の対応関係を明らかにする。例えば、統計的機械翻訳の分野で非常に広く知られた自動単語対応付けの技術例えば、非特許文献4PeterFBrownStephenADellaPietraVincentJDellaPietraandRobertLMercerThemathematicsofstatisticalmachinetranslationParameterestimationComputationalLinguisticsvol19no2pages2633111993参照によって、単語同士の対応関係単語アライメント40を求める。並べ替え規則学習部28は、翻訳元言語解析部22で作成された係り受け解析木34、翻訳先言語解析部で作成された構文解析木38、及び単語対応付け部26で求められた単語アライメント40に基づいて、翻訳元言語の文の単語や句の並べ替え規則を学習する。翻訳元言語解析部22で作成された係り受け解析木34の各部分木に対して、部分木の子ノードの並べ替えが必要か不要かを判定し、その結果を並べ替えパターンとして抽出する。部分木の構造としては、一般的には、ある構文木のノード親ノードとその親ノードに直接接続される子ノード全て、または全ての孫ノードや全ての曾孫ノードまで含む深い構造を考えることができる。部分木に含まれる各ノードには、翻訳元言語解析部22によりラベルが付加されており、ラベルが示す情報を並べ替えに関する情報特徴量として用いることができる。特に、各ノードのラベルが示す情報には、文節内の機能語の情報が含まれている。この部分木の構造、ラベルで示される文節内の機能語、及び翻訳元言語と翻訳先言語との単語対応付けにより、子ノードの並べ替えは制約される。従って、このような情報を特徴量として用いて並べ替え規則を学習することで、文節の文法的な役割を考慮した精緻な並べ替えパターンを抽出することができる。また、並べ替え規則学習部28は、より精緻な並べ替え規則を学習するために、単語対応付け部26で求められた単語アライメント40に基づいて、部分木の子ノードを並べ替えた場合に、その子ノードに対応する文節内の単語に対応する翻訳先言語の単語の単語位置の順序が昇順に近づくような並べ替えパターンを抽出する。また、翻訳先言語解析部24で作成された構文解析木38に基づいて、部分木の子ノードに対応する文節に含まれる単語群に対応する翻訳先言語の単語群が、翻訳先言語の文法上の区切りの単位句、文節、部分木等の句構造の単位と合致するか否かを判定して、文法上適切な並べ替えパターンを抽出する。ここで、抽出された並べ替えパターンは、相互に矛盾するものが存在し得る。同じ部分木の構造であっても、対応する訳文の違いにより、並べ替えが必要な場合もあれば不要な場合もあるためである。そこで、並べ替え規則学習部28は、抽出した並べ替えパターンの頻度を利用して確率的または決定的な並べ替え規則42を構成する。翻訳学習部は30、並べ替えられた翻訳元言語の文と翻訳先言語の文の並行コーパスを用いて、翻訳モデル46を作成する。翻訳先言語の語順に近づけた翻訳元言語の文を翻訳するため、通常翻訳モデルの学習に利用する翻訳元言語と翻訳先言語の並行コーパスのうちの翻訳元言語の文に対して並べ替えを適用し、並べ替えられた翻訳元言語対訳文並べ替えた日本語44と翻訳先言語対訳文英語36との並行コーパスを用いて学習する。対訳文並べ替えた日本語44の生成には、前述の並べ替え規則学習部28で用いた、単語アライメント40に基づく並べ替えの正解を用いてもよいし、学習された並べ替え規則42を適用してもよい。前者の場合には、追加の計算が不要で、かつ並べ替えが正確であることが保証されるが、翻訳時に後述する並べ替え部56で得られる並べ替え結果とは異なる結果となる可能性がある。一方、後者は、並べ替え処理を改めて行う必要があるが、翻訳時の並べ替え部56と同様の並べ替えが適用されることが保証される。簡便性を重視する場合には、前者を選択することとなるが、本実施の形態では、後者を利用する場合について説明する。翻訳学習部30は、上記のように生成された対訳文並べ替えた日本語44と、翻訳先言語対訳文英語36との並行コーパスを利用して、統計的な翻訳モデルを学習する。学習の手法は、従来既知の学習手法例えば、非特許文献5PhillipKoehnFranzJosefOchandDanielMarcu2003StatisticalPhrasebasedTranslationInProcHLTNAACLpages263270参照を適用可能である。翻訳部50は、さらに、入力部52と、入力文解析部54と、並べ替え部56と、翻訳処理部58と、出力部60とを含んだ構成で表すことができる。入力部52は、入力文翻訳元言語の文、ここでは日本語の文を図示しない入力装置またはネットワーク等を介して外部から受け取り、必要な前処理を施す。前処理としては、例えば、HTMLやXMLなどのタグの除去、表記の正規化などがあり、後段の処理で前提としている入力形式に変換する処理を行う。入力文解析部54は、学習部20の翻訳元言語解析部22と同様に、入力文に対して、形態素解析及び文節単位の構文解析を行い、入力文を、機能語の情報を含むラベルが付与されたノードで構成され、文節間の係り受け関係を表現した構文木で表現する。並べ替え部56は、入力文解析部54で作成された構文木に対して、並べ替え規則学習部28で学習された並べ替え規則42を順次適用する。例えば、構文木から順次部分木を抽出し、抽出した部分木の子ノードを並べ替えることにより得られる入力文の全ての並べ替え候補に対して、並べ替え規則42を適用することにより得られるスコアに基づいて、並べ替え結果を決定する。並べ替え規則42が非決定的である場合は、複数の並べ替え結果候補を生成した後、最適な並べ替え結果候補を選択する。また、全ての並べ替え候補のうち、上述の並べ替え規則学習部28での並べ替えパターンの抽出時と同様に、機能語と翻訳先言語の文法とにより制約された並べ替え候補を抽出するようにしてもよい。翻訳処理部58は、翻訳学習部30で学習された翻訳モデル46を用いて、並べ替え部56で並べ替えられた入力文を翻訳する。翻訳処理部58の機能は、一般的な統計的機械翻訳の技術例えば、非特許文献4を適用することができる。出力部60は、翻訳処理部58による翻訳結果に後処理を施し、図示しない出力装置またはネットワーク等によって外部に出力する。後処理としては、入力部52の前処理で削除したXMLやHTMLタグなどの復元や追加などがある。次に、本実施の形態の翻訳装置10の作用について説明する。まず、学習処理を実行することにより、並べ替え規則42及び翻訳モデル46を学習する。そして、この学習された並べ替え規則42及び翻訳モデル46を用いて翻訳処理を実行して、入力された翻訳元言語の入力文を翻訳先言語に翻訳する。ここで、図2を参照して、本実施の形態の翻訳装置10において実行される学習処理ルーチンについて説明する。ステップ100で、翻訳元言語の解析処理を実行する。ここで、図3を参照して、翻訳言語の解析処理ルーチンについて説明する。ステップ102で、対訳文日本語データベース32に含まれる翻訳元言語である日本語で記述された複数の文に対して、形態素解析単語区切り及び品詞の同定を行う。また、形態素解析された入力文に対して、句構造文法を用いた構文解析や依存構造解析を行う。ここでは、状態遷移情報データベース26は前記したWFSTデータベースに相当する。という翻訳元言語の文に対して、以下のような解析結果が得られたとする。文節0状態遷移情報データベース[主辞単語/名詞]→文節1に係る文節126[主辞単語/名詞]は→文節4に係る文節2前記し[主辞単語/動詞]た→文節3に係る文節3WFSTデータベース[主辞単語/名詞]に→文節4に係る文節4相当する[主辞単語]。→係り先がない=文の主辞文節ここで、は、前の単語がその文節を代表する主辞単語であること、及びその主辞単語の品詞を表している。そして、ステップ104~126で、図4に示すように、上記ステップ102の解析結果を構文木係り受け解析木34へ変換する。詳細には、ステップ104で、文の主辞となる係り先のない主辞文節Aを選択する。上記の例では、文節4が選択される。次に、ステップ106で、上記ステップ104で選択した主辞文節Aに係る文節が存在するか否かを判定する。存在する場合には、主辞文節Aに係る文節を文節Bii=1,2,,n、nは文節Bの総数として、ステップ108へ移行する。文節Bが存在しない場合には、ステップ126へ移行する。ここでは、文節1がB1、文節3がB2として設定されて、ステップ108へ移行する。ステップ108では、主辞文節Aを示すノードNAにラベルを付与し、主辞文節Aに対応する新たなノードNA’を作成してラベルを付与し、ノードNAとノードNA’とを接続する。ここで、文節を示すノードここではノードNAに付与されるラベルは、以下のように決定することができる。aそのノードに対応する文節が動詞を含む場合は、動詞を表すラベルbそのノードに対応する文節が動詞を含まない場合は、その文節内の主辞単語の品詞を表すラベルcそのノードに対応する文節が機能語を含む場合は、その機能語を上記1または2のラベルの後に追加する。また、文節に対応して新たに作成されたノードここではノードNA’に付与されるラベルは、上記aまたはbに替えてラベルXとし、更に上記cを追加する。従って、ここでは、ノードNAにはラベル動詞が付与され、ノードNA’にはラベルXが付与される。次に、ステップ110で、上記ステップ106で設定された文節Bの識別番号を示す変数iに1をセットし、次のステップ112で、文節Biに係る文節が存在するか否かを判定する。存在する場合には、文節Biに係る文節を文節bijj=1,2,,m、mは文節biの総数として、ステップ114へ移行する。文節biが存在しない場合には、ステップ122へ移行する。ここでは、文節0がb11として設定されて、ステップ114へ移行する。文節Biは、依存構造階層における一階層下での主辞文節であるので、再帰的に以下の処理を実行し、文節Biを主辞文節とする構文木のノードNBiを生成するものである。ステップ114では、文節Biを示すノードNBiにラベルを付与し、文節Biに対応する新たなノードNBi’を作成してラベルを付与し、ノードNBiとノードNBi’とを接続する。さらに、上記ステップ108で文節Biの係り先の文節に対応して新たに作成されたノードここではNA’とノードNBi’とを接続する。各ノードに付与されるラベルは、上記ステップ108と同様である。従って、ここでは、ノードNBiには、ノードNBiに対応する文節1の主辞単語の品詞名詞に、文節1に含まれる機能語はが追加されて、ラベル名詞はが付与される。ノードNBi’にはラベルXはが付与される。次に、ステップ116で、変数iがnになったか否かを判定することにより、全ての文節Biについて処理が終了したか否かを判定する。i≠nの場合には、ステップ118へ移行して、変数iを1インクリメントして、ステップ112へ戻る。文節B2=文節3について同様に処理して、文節2がb21として設定され、文節B2を示すノードNB2にラベル名詞にが付与され、文節B2に対応する新たなノードNB2’にラベルXにが付与される。ステップ116で、i=nとなったと判定された場合には、ステップ120へ移行して、文節bijの識別番号をBiに置き換える。ここでは、文節0がb11→B1に、文節2がb21→B2に置き換えられる。そして、ステップ110へ戻り、変数iに1をセットして、ステップ112~116の処理を繰り返す。文節B1文節b11=文節0についての処理では、文節0に係る文節がないため、ステップ112で否定判定されて、ステップ122へ移行する。ステップ122では、文節Bi置き換え前の文節bijを示すノードNbijにラベルを付与し、上記ステップ114で文節Biの係り先の文節に対応して新たに作成されたノードNBi’とノードNbijとを接続する。各ノードに付与されるラベルは、上記ステップ108と同様である。従って、ここでは、ノードNb11に、ラベル名詞が付与される。次に、ステップ124で、変数iがnになったか否かを判定することにより、全ての文節Biについて処理が終了したか否かを判定する。i≠nの場合には、ステップ118へ移行して、変数iを1インクリメントして、ステップ112へ戻る。文節B2置き換え前の文節b21=文節2について同様に処理して、ノードNb21にラベル動詞が付与される。本ステップにおいて、i=nとなった場合には、学習処理図2へリターンする。また、上記ステップ106で否定判定されてステップ126へ移行した場合には、主辞文節Aを示すノードNAにラベルを付与し、学習処理図2へリターンする。なお、上記ステップ102で実行される構文解析が、文節間の係り受けの二項関係を求めるものである場合には、実装によっては構文木の構造を返さない場合もあるため、上記ステップ104~126の構文木への変換処理を実行する。ただし、上記ステップ102で実行される構文解析が、句構造文法による解析であれば構文木が得られるため、上記ステップ104~126の処理を省略することができる。次に、学習処理のステップ200では、翻訳先言語の解析処理を実行して、構文解析木38を得る。処理については、言語の違いを除いて上記ステップ100の翻訳元言語の解析処理と同様であるため、説明を省略する。次に、ステップ300で、上記ステップ100の翻訳元言語の文に対する形態素解析の結果と、上記ステップ200の翻訳先言語の文に対する形態素解析の結果とに基づいて、翻訳元言語の文と翻訳先言語の文との単語対応付けを行い、単語アライメント40を求める。単語アライメント40は、例えば、翻訳元言語及び翻訳先言語各々の文の先頭を0とし、文の末尾に向かって昇順の自然数で与えられる単語位置を用いて、対応する単語同士を-で接続して羅列したものとすることができる。次に、ステップ400で、並べ替え規則学習処理を実行する。ここで、図5を参照して、並べ替え規則学習処理ルーチンについて説明する。ステップ402で、上記ステップ100で作成された構文木係る受け解析木34から親ノードR及び複数の子ノードCii=1,2,,nを有する部分木R-Ciを抽出する。次に、ステップ404で、子ノードCiに付与されたラベルが示す機能語の情報と、翻訳先言語の文法との関係に基づいて、並べ替えパターン候補を抽出する。例えば、図4に示す構文木から、親ノードR=NA’、子ノードC1=NB1’、子ノードC2=NB2’、子ノードC3=NAとする部分木を抽出した場合について説明する。この場合、子ノードC1にはラベルXははは機能語、子ノードC2にはラベルXにには機能語、子ノードC3にはラベル動詞が付与されている。ここから、Xはは主語を表す文節に対応しており、Xには目的語を表す文節に対応していることが分かる。従って、翻訳先言語である英語の語順から、許される子ノードの並び順として、C1-C3-C2が並べ替えパターン候補として抽出される。仮に、各ノードにラベルが付与されていない場合、または品詞の情報だけで機能語に関する情報を有さない場合には、C3-C1-C2等の翻訳先言語の文法上適切でない並べ替えパターンまで抽出されてしまう。このように機能語の情報を利用することで、文法上適切でない並べ替えパターンが抽出されることを抑制することができる。次に、ステップ406で、上記ステップ300で求められた単語アライメント40を用いて、子ノードCiの子孫にある文節に含まれる翻訳元言語の単語位置の集合Sijj=1,2,,mを求める。また、Sijに対応する翻訳先言語の単語群Eiの単語位置の集合Tikk=1,2,,lを求める。次に、ステップ408で、上記ステップ406で求めた単語位置Sij及び単語位置Tikに基づいて、上記ステップ404で抽出した並べ替えパターン候補の中から最適な並べ替えを決定する。例えば、以下の手順により最適な並べ替えを決定することができる。1子ノードCiの中から2つの子ノードCL、CRを選択する。2子ノードCLに対応する単語位置TLkの半数以上が、子ノードCRに対応する単語位置TRkの最大値を超える場合は、子ノードCLを子ノードCRよりも後ろに並べ替える。3子ノードCRに対応する単語位置TRkの半数以上が、子ノードCLに対応する単語位置TLkの最大値を超える場合は、子ノードCLを子ノードCRよりも前に並べ替える。4上記2及び3のいずれでもない場合には、元の順序を保持する。上記1~4を、全ての子ノードの組み合わせに対して行うことで、最適な並べ替えを決定することができる。ただし、最適な並べ替えの決定については、単語対応付けの信頼度に基づいて単語対応の制約を緩和し頑健性を向上するなどの対処非特許文献3参照も可能であり、上記で説明した方法に限定されるものではない。次に、ステップ410で、子ノードCiに対応する翻訳先言語の単語群Eiが、翻訳先言語の文法上の区切りとなる単位、例えば、句、文節、部分木等の句構造の単位に合致するか否かを判定する。単語群Eiが句構造の単位に合致する場合には、ステップ412へ移行して、上記ステップ408で決定した最適な並べ替えを並べ替えパターンとして抽出する。一方、単語群Eiが句構造の単位に合致しない場合には、並べ替えパターンを抽出することなくステップ414へ移行する。ステップ414では、翻訳元言語の構文木から全ての部分木を抽出したか否かを判定する。まだ抽出していない部分木が存在する場合には、ステップ402へ戻って、処理を繰り返す。全ての部分木について抽出及び処理が終了している場合には、ステップ416へ移行する。ステップ416では、上記ステップ412で抽出された並べ替えパターンの頻度を利用して、確率的または決定的な並べ替え規則を学習する。例えば、確率的な規則を学習する場合には、ある部分木sから得られた並べ替えパターンtiがK個t1,t2,,tKあったとすると、部分木sに並べ替えパターンtk1≦k≦Kを適用して並べ替える確率は、下記1式となる。この確率を各並べ替えパターンのスコアとして付与して、並べ替え規則として構成する。また、確率分布の平滑化等により、学習データによる偏りを抑制するような仕組みを導入してもよい。また、並べ替え規則を決定的に構成する場合には、上記の確率が最大となる並べ替えパターンのみを並べ替え規則として採用すればよい。並べ替え規則の学習が終了した場合には、学習処理図2へリターンする。次に、学習処理のステップ500では、上記ステップ400で学習された並べ替え規則42を、翻訳元言語の文に適用して、並べ替えた翻訳元言語の文対訳文並べ替えた日本語を生成する。そして、対訳文並べ替えた日本語44と翻訳先言語対訳文英語36との並行コーパスを用いて、従来既知の手法を用いて、並べ替えた翻訳元言語の文を翻訳先言語に翻訳するための翻訳モデル46を学習して、処理を終了する。次に、図6を参照して、本実施の形態の翻訳装置10において実行される翻訳処理ルーチンについて説明する。ステップ600で、入力文の解析処理を実行する。入力文の解析処理は、翻訳元言語の解析処理図3と同様であるので、説明を省略する。次に、ステップ602で、上記ステップ600で作成された入力文の構文木から順次部分木を抽出し、抽出した部分木の子ノードを並べ替えることにより得られる入力文の全ての並べ替え候補を作成する。また、この並べ替え候補作成の際、部分木の子ノードに付与されたラベルが示す機能語の情報と翻訳先後の文法とによる制約を利用して、並べ替え候補を作成する。次に、ステップ604で、上記ステップ602で作成された並べ替え候補に対して、学習処理で学習された並べ替え規則42を適用して、並べ替え候補毎にスコアを算出する。スコアは、並べ替え候補に適用される並べ替え規則の確率例えば、1式を乗算して算出することができる。次に、ステップ606で、上記ステップ604で作成した並べ替え候補のうち、スコアが上位の所定個を選択する。次に、ステップ608で、選択した並べ替え候補について、単語Nグラムモデルなどを用いた指標により、並べ替え結果の妥当性を評価する。そして、評価結果に基づいて、最終的な並べ替えを決定し、入力文を並べ替える。次に、ステップ610で、学習処理で学習された翻訳モデル46を用いて、上記ステップ608で並べ替えられた入力文を、一般的な統計的機械翻訳の技術を適用して、翻訳先言語に翻訳して出力し、処理を終了する。本実施の形態の翻訳装置の処理について、より具体的な実施例を用いて説明する。本実施例においても、翻訳元言語を日本語、翻訳先言語を英語とする場合について説明する。まず、入力部52で、図7に示すような入力文を受け付け、入力文解析部54で、公知の依存構造解析プログラムCaboChaに入力して、形態素解析及び構文解析を実行するステップ600。なお、図7中の記号\\は行が続いていることを示している。以下の図でも同様である。これにより、図8に示すような依存構造解析結果ファイルが得られる。図8では、図7に示す入力文の1文目の解析結果を抜粋して示している。図8の結果は、がそれぞれ入力文の文節の区切り位置を示し、に続く部分は順に以下の内容を示す。文節ID係り先の文節ID及びD、または-1O係り先のない文節=主辞文節文節の主辞単語の位置、文節の機能語の位置文節内最初の単語の位置を0とするなお、ここでの機能語は、文節内の主辞単語を含む意味で、本発明においてノードに付与されるラベルが示す機能語とは異なる場合を含む。係り受けスコア本実施例では不使用また、以下の行は文節内の単語の情報表層、読み、原型、品詞情報、キーワードラベル人名、地名等の情報、特にない場合は0を表し、末尾行のEOSは文の区切りを表す。この係り受け解析結果は、上記実施の形態のステップ102で説明したような係り受け関係を表している。この解析結果を用いて、入力文を構文木係り受け解析木34に変換する翻訳処理におけるステップ104~126。次に、図9に抜粋したような並べ替え規則42が、並べ替え規則学習部28により得られた詳細は後述。本実施例では、部分木は1階層親ノードと子ノードとの関係のみ用いた。並べ替え規則42は、各フィールドを記号|||で区切り、以下のように構成されている。親ノードのラベル子ノードのラベル各子ノードが記号|で区切られている並べ替え結果、数字は子ノードのIDを示し、数字の部分には対応する子ノードのラベルで表現されている文字列が代入される品詞ラベルなら機能語を除いた文節、Xなら機能語を除いた部分木の被覆する文字列。ここでは、日本語及び英語の文法に基づいて、並べ替え結果における機能語の位置を定めている。並べ替えがあるかないかを示す2値0:並べ替えなし、1:並べ替えあり並べ替えスコア部分木構造に対する条件付き確率この並べ替え規則を例文に適用すると、以下のような並べ替え候補が得られるステップ602。スコアは各並べ替え規則の並べ替えスコアを乗算したものを用いたステップ604。状態遷移情報データベース26は相当するに前記したWFSTデータベーススコア:0.153626状態遷移情報データベースは相当するに前記したWFSTデータベーススコア:0.0044状態遷移情報データベース26は相当するにWFSTデータベース前記したスコア:0.439326状態遷移情報データベースは相当するにWFSTデータベース前記したスコア:0.0126そして、上記の並べ替え候補から、スコア最大の並べ替え候補3番目を選択するステップ606。選択した並べ替え候補を、翻訳学習部30で学習された翻訳モデル46と、公知の統計翻訳ソフトウェアMosesとを利用して翻訳したステップ610。上記例文の翻訳結果は、以下のようになった。thestatetransitiondatabase26correspondtotheWFSTdatabasedescribedabovecorrespondの活用形が誤っている他は正しい翻訳結果を得ることができた。次に、上記の翻訳処理に用いた並べ替え規則42及び翻訳モデル46の学習について説明する。本実施例では、並べ替え規則を抽出する際に、英語側の句の単位を正しく反映しないような並べ替え規則を抽出することがないように、英語の句構造を制約として利用した。そのための句構造解析に公知の英語構文解析エンジンEnjuを利用した。本実施例で使用した英文を抜粋したものを図10に示す。説明のため、この例文は図7に示した日本語文の対訳文を用いる。この先頭の文をEnjuで構文解析した結果を図11に示すステップ200。図中のcがそれぞれ句構造を表しており、本実施例ではこの句構造と合致しないような並べ替え規則を抽出しない、という制約を課す。次に、日本語と英語との単語対応付けには、統計的機械翻訳の分野で一般的に用いられる公知のソフトウェアGIZAと、Mosesで利用される公知のソフトウェアsymalとを利用した。GIZAは単語の1対多の対応関係を推定するため、一般に多対多となる単語対応関係をそのまま推定することができない。従って、非特許文献5に記載されているような1対多の関係と多対1の関係を重ねあわせて多対多の関係を求めることが広く行われており、symalはそれを実装したソフトウェアである。この結果、図12に示した英文と日本語文との単語対応関係は、以下のように得られるステップ300。000112223344567107118101081191351451512-で結ばれた数字はそれぞれ日本語側の単語位置0から始まる、及び英語側の単語位置0から始まるであり、この対応関係は図の破線で示されている。ここで、一点鎖線はsymalによって重ねあわせた際に消去された単語対symalの処理の詳細は非特許文献5参照を示す。次に、図12に示した日本語と英語との言語解析結果及び単語対応付け結果、つまり図8と図11と単語対応付け結果とを用いて、並べ替えパターンを抽出するステップ404~408。一例として、文節2及び文節3を子ノードとする部分木を考える図4を参照。文節2に含まれる日本語の単語位置集合はJ2={7,8,9}、文節3はJ3={10,11,12}である。これらと対応する英語の単語位置を単語対応付け結果から求めると、文節2に対応するものは、E2={10,11}、文節3はE3={8,9}である。この結果、E2の各要素はE3の最大値9よりも大きいため、文節2は文節3よりも後ろに並べ替えられることが分かる。また、E2及びE3はそれぞれ図12の句構造c20及びc17に対応し、句構造の単位と合致するため、並べ替えパターンとして適切であると判断するステップ410。例えば、E’3={9,10,11}であったとすると、E’3は対応する句構造がないため、E’3を含むような並べ替えパターンは抽出されない。以上から、J2とJ3からE2とE3への並べ替えを表現する以下の並べ替えパターンが抽出されるステップ412。Xに|||動詞|名詞に|||10に|||1上記のように日本語と英語との並行コーパスとそれぞれの言語解析結果、及び単語対応付け結果を用いて、係り受け解析木の構文木に含まれる部分木に基づいて、並べ替えパターンを抽出することができる。そして、抽出された並べ替えパターンを数え上げ、並べ替え規則集合として構成する。本実施例では、日本語の部分木構造に対する並べ替え結果の条件付き確率を並べ替え規則のスコアとして定義する。従って、Xに|||動詞|名詞に|||10に|||1がラベル動詞が付与されたノード、及びラベル名詞にが付与されたノードを子ノードとする部分木全体の25.9から抽出され、Xに|||動詞|名詞に|||01に|||0がラベル動詞が付与されたノード、及びラベル名詞にが付与されたノードを子ノードとする部分木全体の74.1から抽出された結果として、図9の並べ替え規則が構成されたこととなる。上記の実施例では、約3,000,000文の英日並行コーパスを用いた実験において、当該分野で最も一般的に用いられる評価指標BLEUの値が、既存技術が0.2602であったのに対し、本実施例では0.2750を達成し、既存技術で構成された機械翻訳システムよりも高い翻訳精度を示した。以上説明したように、本実施の形態の翻訳装置によれば、翻訳先言語の文について、文節単位の係り受け関係を示す構文木におけるノードの並べ替えによる並べ替え規則を学習する際に、構文木の各ノードに対応する文節に含まれる機能語と翻訳先言語との制約を考慮するため、文法的な構造を分断してしまうような並べ替えを抑制した精緻な並べ替え規則を学習することができる。また、翻訳元言語の文と翻訳先言語の文との単語対応付け、及び翻訳先言語の構文解析結果を利用することによって、より精緻な並べ替え規則を学習することができる。また、このように学習された並べ替え規則を用いた事前並べ替えにより、翻訳元言語の文から翻訳先言語の文へ高精度に翻訳を行うことができる。従って、日本語の文節単位依存構造解析のような、文節のように単語よりも長い単位での翻訳元言語の構文解析の結果を用いて、翻訳先言語の語順に近づくような翻訳元言語の文節の並べ替えを緻密な規則によって正確に行うことができ、統計的機械翻訳において精度を落とす要因となる単語の並べ替えの問題を解決することができる。なお、上記実施の形態では、翻訳元言語を日本語、翻訳先言語を英語とする場合について説明したが、他の言語にも適用することができる。また、上記実施の形態では、日本語の文節単位での並べ替えを前提として説明したが、文節以外の言語的な句の単位での並べ替えも可能である。また、上記実施の形態では、学習部と翻訳部とを1つのコンピュータで構成する場合について説明したが、別々のコンピュータで構成するようにしてもよい。本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。また、上述の翻訳装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施の形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。"