第一言語で記載された文を第一言語文とし、その第一言語文と同じ意味を持つ、第二言語で記載された文を第二言語文として、上記第二言語文を構成する各文節を、上記第一言語文を構成する単語のひとつに対応づける対応付部と、上記第二言語文を構成する各文節を、その各文節に対応する上記第一言語文を構成する単語の上記第一言語文における順序に基づいて並び替えることにより、上記第二言語文を第一言語の語順に変換する対応並替部と、上記第一言語の語順に変換された上記第二言語文の複数に基づいて、上記第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを評価するための並替モデルを生成するモデル生成部と、を含む並替モデル生成装置。請求項1に記載された並替モデル生成装置と、第二言語文を文節に分割する文節分割部と、上記並替モデル生成装置で生成された第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを評価するための並替モデルを用いて、互いに異なる順序で文節が並び替えられた複数の第二言語文のそれぞれについて第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを計算し、尤もらしさが最も大きい順序で文節が並び替えられた第二言語文を出力する並替部と、を含む語順並替装置。第一言語で記載された文を第一言語文とし、その第一言語文と同じ意味を持つ、第二言語で記載された文を第二言語文として、対応付部が、第二言語文を構成する各文節を、上記第一言語文を構成する単語の1つに対応付ける対応付ステップと、対応並替部が、上記第二言語文を構成する各文節を、その各文節に対応する上記第一言語文を構成する単語の上記第一言語文における順序に基づいて並び替えることにより、上記第二言語文を第一言語の語順に変換する対応並替ステップと、モデル生成部が、上記第一言語の語順に変換された上記第二言語文の複数に基づいて、上記第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを評価するための並替モデルを生成するモデル生成ステップと、を含む並替モデル生成方法。請求項3に記載された並替モデル生成方法の各ステップと、文節分割部が、第二言語文を文節に分割する文節分割ステップと、並替部が、上記並替モデル生成方法で生成された第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを評価するための並替モデルを用いて、互いに異なる順序で文節が並び替えられた複数の第二言語文のそれぞれについて第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを計算し、尤もらしさが最も大きい順序で文節が並び替えられた第二言語文を出力する並替ステップと、を含む語順並替方法。請求項1に記載の並替モデル生成装置又は請求項2に記載の語順並替装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。しかしながら、非特許文献1の技術では、主格や目的格を表すはを等の機能語が、もう一方の言語に対応する単語が無いために、主語や目的語等の自立語とは独立して文頭に配置される傾向がある。このように、機能語が自立語とは独立に並び替えられることにより、適切な並替モデルが生成されない可能性がある。なぜなら、機能語を考慮せずに自立語の並び替えを行おうとしても、語順に関する情報は機能語が保持しているために自立語の語順を適切に決められないからである。この発明の一態様による並替モデル生成装置、方法及びプログラムは、従来よりも適切な並替モデルを生成することを目的とする。また、この発明の一態様による語順並替装置は、従来よりも適切に語順の並び替えを行うことを目的とする。この発明の一態様による並替モデル生成装置は、第一言語で記載された文を第一言語文とし、その第一言語文と同じ意味を持つ、第二言語で記載された文を第二言語文として、第二言語文を構成する各文節を、第一言語文を構成する単語の1つに対応付ける対応付部と、第二言語文を構成する各文節を、その各文節に対応する第一言語文を構成する単語の第一言語文における順序に基づいて並び替えることにより、第二言語文を第一言語の語順に変換する対応並替部と、第一言語の語順に変換された第二言語文の複数に基づいて、第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを評価するための並替モデルを生成するモデル生成部と、を備える。この発明の一態様による語順並替装置は、並替モデル生成装置と、第二言語文を文節に分割する文節分割部と、並替モデル生成装置で生成された第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを評価するための並替モデルを用いて、互いに異なる順序で文節が並び替えられた複数の第二言語文のそれぞれについて第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを計算し、尤もらしさが最も大きい順序で文節が並び替えられた第二言語文を出力する並替部と、を備える。自立語と機能語とを合わせた文節単位で並び替えを行うことにより、並替モデル生成装置、方法及びプログラムにおいては、従来よりも適切な並替モデルを生成することができる。また、語順並替装置においては、従来よりも適切に語順の並び替えを行うことができる。以下、図面を参照して、この発明の実施形態を説明する。まず、図1を参照して並替モデル生成装置の実施形態について説明する。並替モデル生成装置は、図1に例示するように、対訳データ記憶部1、対応付部2、対応並替部3、モデル生成部4及び並替モデル記憶部5を備えている。並替モデル生成装置は、それぞれ単語に分割されている第一言語文とその第一言語文と同じ意味を持つ第二言語文とのペアの複数に基づいて、第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを評価するための並替モデルを生成する。第一言語文とは第一言語で記載された文のことであり、第二言語文とは第二言語で記載された文のことである。第一言語は、単語という概念を観念することができ、単語に分割することができればどのような言語であってもよい。第二言語は、単語という概念を観念することができ、単語に分割することができ、第二言語の単語には自立語と機能語の区別があり、文節という概念を観念することができ、文節に分割することができればどのような言語であってもよい。ここで文節とは、自立語と機能語の列であり、曖昧性がほとんどなく、一意に文を分割できる単位である。ここでの文節は、basephrase等の概念を含むものとする。例えば日本語の場合、自立語は名詞、連体詞、副詞、接続詞、感動詞、動詞、形容詞、形容動詞からなり、機能語は助動詞、助詞からなると定義することができる。さらに日本語の文節は、例えば1つ以上の自立語に0個以上の付属語が連なった単語列として定義できる。以上は、自立語、機能語、文節の定義の一例であり、他の定義もありうる。また、ここでいう文節は、どの言語を第二言語にするかに応じて適宜変化し得る。以下、必要に応じて第一言語を英語とし、第二言語を日本語とした場合を例に挙げて説明する。対訳データ記憶部1には、第一言語文とその第一言語文と同じ意味を持つ第二言語文とのペアが複数記憶されている。各第一言語文及び各第二言語文は、単語に分割されて対訳データ記憶部1に記憶されている。また、各言語の各単語には品詞などの属性情報が付与されていてもよい。第二言語文の各単語には、自立語か機能語かを区別する属性が付与されているものとする。第一言語文を英語とし第二言語文を日本語とした場合の、第一言語文とその第一言語文と同じ意味を持つ第二言語文とのペアを、図3に例示する。この図3のペアの例では、第一言語文はTarosawHanakoであり、第二言語文は太郎は花子を見たである。なお、分割された隣接する単語との境界を|の記号で示している。対応付部2は、対訳データ記憶部1から読み込んだ第一言語文とその第一言語文と同じ意味を持つ第二言語文とのペアのそれぞれにおいて、第二言語文を構成する各文節を、第一言語文を構成する単語の1つに対応付けるステップA1。対応付けに関する情報は、対応並替部3に送信される。対応付部2の処理の詳細を、以下に説明する。まず、対応付部2は、第一言語文を構成する各単語について、その各単語と同じ意味を持つ、第二言語文を構成する単語の多対多対応を求める。ここで同じ意味という表現は、お互いが翻訳となっている関係を表すものとする。同じ意味を持つ単語の対応づけにはいくつかの方法が考えられる。例えば、同じ意味を持つ単語の対を予め対訳辞書という形で定義しておき、それを各言語の文を構成する単語の対応付けに用いる方法がある。他にも、第一言語単語eと第二言語単語jの共起に関する統計量PやPに基づき、例えば参考文献1に記載された方法で各言語の単語を対応づけることができる。参考文献1PhilippKoehnStatisticalMachineTranslationCambridgeUniversityPressISBN100521874157ISBN139780521874151図3のペアの例では、例えば図4に例示するように単語の対応付けが行われる。すなわち、Taroと太郎とが対応付けられ、sawと見たとが対応付けられ、Hanakoと花子とが対応付けられる。つぎに、対応付部2は、第二言語文を文節に分割する。文節への分割は、既存の言語解析技術を利用すればよい。最後に、対応付部2は、第二言語文を構成する各文節について、第一言語のただ1つの単語を対応付けるようにするために、以下の処理を行う。対応付部2は、第二言語文を構成する各文節が、第一言語文の単語に対応付けされた機能語を含む場合には、その第一言語文の単語とその機能語との対応付けを消す。また、第二言語文を構成する各文節に含まれる自立語が、第一言語文の複数の単語に対応付けされている場合には、一番確からしい対応付けを残し、他の対応付けを消す。さらに、第二言語文を構成する各文節が2以上の自立語を含み、これらの2以上の自立語が第一言語文の異なる複数の単語に対応付けされている場合には、一番確からしい対応付けを残し、他の対応付けを消す。このようにして、対応付部2は、第二言語文を構成する各文節を、第一言語の高々1つの単語と対応付ける。図3のペアの例では、例えば図5に示すように第一言語文の単語と第二言語文の文節との対応付けが行われる。すなわち、Taroと太郎|はとが対応付けられ、sawと見たとが対応付けられ、Hanakoと花子|をとが対応付けられる。図5では、文節を[]で表している。対応並替部3は、第一言語文とその第一言語文と同じ意味を持つ第二言語文とのペアのそれぞれについて、第二言語文を構成する各文節を、その各文節に対応する第一言語文を構成する単語の第一言語文における順序に基づいて並び替えることにより、第二言語文を第一言語の語順に変換するステップA2。第一言語文の単語に対応づかない第二言語の文節は、文頭に配置する。そのような文節が複数ある場合は、元の順序を保存するものとする。また、第一言語文の複数の文節が同一の第一言語の単語に対応する場合は、それら文節の順序は元の順序を保持するものとする。第一言語の語順に変換された第二言語文に関する情報は、モデル生成部4に送信される。ここで第二言語文に関する情報とは、第二言語文を構成する各単語およびその語順を含むものとする。またこの情報には、各単語の表層表記とその属性の組を含んでもよい。図3のペアの例では、第一言語の語順に変換された第二言語文は、図6に示すように[太郎|は][見た][花子|を]となる。モデル生成部4は、第一言語の語順に変換された第二言語文に関する情報に基づき、第二言語の単語列に対し、第一言語の語順としての尤もらしさを評価する並替モデルを生成するステップA3。生成された並替モデルは、並替モデル記憶部5に記憶される。並替モデルは、例えば以下の関数で表される。もちろん、並替モデルとしてngramなど他の既存のモデルを用いてもよい。BwLRθφここで、θは重みベクトル、φは素性ベクトル特徴ベクトル、wは第二言語文の単語列、LとRはwのインデックスであり、0≦LR≦wの長さ1である。このモデルでは、BwLRBwRLのとき、インデックスLの単語wLが、インデックスRの単語wRよりも左側に来ることが適切であることを表す。モデルBwに基づく単語列w0w1...wのスコアscoreは、以下のように与えられる。このscoreが大きいほど第一言語の語順に変換された第二言語文として尤もらしいことを意味する。ここで用いる並替モデルの生成、すなわちθの値の学習には、例えば、非特許文献1にあるようにLogoddsやパーセプトロン等の既存の学習法が利用できる。また、素性ベクトルについても、例えば非特許文献1で利用しているものが利用できる。このように、自立語と機能語とを合わせた文節単位で並び替えを行うことにより、並替モデル生成装置においては、従来よりも適切な並替モデルを生成することができる。次に、語順並替装置について説明する。語順並替装置は、図2に例示するように、並替モデル記憶部5、並替対象言語文記憶部6、文節分割部8及び並替部7を備えている。並替モデル記憶部5には、モデル生成部4により生成された並替モデルが記憶されている。並替対象言語文記憶部6には、並び替えの対象となる第二言語文が記憶されている。並替対象言語文記憶部6に記憶された第二言語文は、単語に分割されているものとする。文節分割部8は、並替対象言語文記憶部6から第二言語文を読み込み、その読み込んだ第二言語文を文節に分割するステップB1。この例では、並替対象言語文記憶部6から読み込まれた第二言語文は単語に分割されているため、第二言語文を構成する単語の品詞を求めて自立語か機能語かを判定し、これらの単語を文節にまとめることにより、第二言語文を文節に分割する。文節への分割は、既存の言語解析技術を利用すればよい。文節に分割された第二言語文の情報は、並替部7に送信される。ここで、文節に分割された第二言語文の情報とは、第二言語文を構成する各単語とその語順、文節境界の情報を含むものとするが、並替部7で使用する並替モデルによっては、第二言語文を構成する各単語の表層とその属性の組を含んでもよい。並替部7は、並替モデル記憶部5から読み込んだ並替モデルを用いて、互いに異なる順序で文節が並び替えられた複数の第二言語文のそれぞれについて第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを計算し、尤もらしさが最も大きい順序で文節が並び替えられた第二言語文を、第一言語の語順に変換された第二言語文として出力するステップB2。以下、並替部7の処理の詳細について説明する。まず、並替部7は、入力された第二言語文の文節を互いに異なる複数の順序で並び替えて複数の並替候補第二言語文を生成する。その後、並替部7は、並替モデル記憶部5から読み込んだ並替モデルを用いて、複数の並替候補第二言語文のそれぞれについて第一言語の語順に変換された第二言語文としての尤もらしさを計算し、尤もらしさが最も大きい並替候補第二言語文を、第一言語の語順に変換された第二言語文として出力する。第二言語文の文節がn個ある場合には、n個の並替候補第二言語文の全部に対して尤もらしさを計算してもよいし、尤もらしさが大きいと予想される一部の並替候補第二言語文に対してだけ尤もらしさを計算してもよい。例えば、非特許文献1に記載されたITGに基づく方法や、構文解析で求めた構文木のノード上の並替に限定する等の既存の方法に基づいて、尤もらしさが大きいと予想される並替候補第二言語文を絞ることができる。このように、一部の並替候補第二言語文のみを尤もらしさを計算する対象とすることにより、計算量を削減することができる。このように、自立語と機能語とを合わせた文節単位で並び替えを行うことにより、語順並替装置においては、従来よりも適切に語順の並び替えを行うことができる。また、単語単位ではなく文節単位で並び替えを行うことにより、並び替えの単位が大きくなり並び替えの対象の数が少なくなるため、計算処理が少なくなる。[変形例等]語順並替装置は、並替モデル生成装置を含んでいてもよい。並替モデル生成装置の各部間のデータの送受信は直接行われてもよいし、図示していない記憶部を介して行われてもよい。同様に、語順並替装置の各部間のデータの送受信は直接行われてもよいし、図示していない記憶部を介して行われてもよい。その他、この発明は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき各部の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各部がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。その他、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。