原言語テキストコーパスと目的言語テキストコーパスから、原言語と目的言語間の対応関係である翻訳モデルを生成する翻訳モデル生成手段と、前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルールと、前記統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断するルール適用手段と、を備える機械翻訳システム。請求項1に記載の機械翻訳システムにおいて、前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルに対する操作情報を、前記条件に対応付けて記述し、前記ルール適用手段は、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを前記統語情報ルールの前記操作情報に従い変更する機械翻訳システム。請求項1または2に記載の機械翻訳システムにおいて、前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルを削除する操作情報を、前記条件に対応付けて記述し、前記ルール適用手段は、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを削除する機械翻訳システム。請求項1乃至3いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、前記統語情報ルールは、原言語に対する条件または目的言語に対する条件を含む機械翻訳システム。請求項1乃至4いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する品詞または表層文字列を前記条件として記述できる機械翻訳システム。請求項1乃至5いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を前記条件として記述する機械翻訳システム。請求項1乃至6いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、前記目的言語テキストコーパスから、その言語の言語的な正しさを示す言語モデルを生成する言語モデル生成手段と、入力テキストを、前記翻訳モデルと前記言語モデルを用いて翻訳する翻訳手段と、をさらに備える機械翻訳システム。請求項1乃至7いずれかに記載の機械翻訳システムにおいて、前記統語情報ルールの編集操作を受け付け、受け付けた前記編集操作に従い前記統語情報ルールを更新する更新手段をさらに備える機械翻訳システム。機械翻訳装置が、原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この2言語間の対応関係である翻訳モデルを生成し、前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を統語情報ルールに記述し、前記統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断する機械翻訳方法。原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この2言語間の対応関係である翻訳モデルを生成する手順、前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。上述した文献に記載された技術においては、構文木データから翻訳モデルを学習するためには、テキストデータから構文木データを作成するための構文解析システムが必要になるため、コストが高いという問題点があった。特に、多言語を扱うシステムを構築するためには、その言語ごとの構文解析システムが必要になるため、その構文解析システムを作成する必要があり、システム開発コストが特に高くなる課題があった。本発明の目的は、上述した課題である、システム開発コストが高いという問題点を解決する機械翻訳システム、機械翻訳方法および機械翻訳プログラムを提供することにある。本発明の機械翻訳システムは、原言語テキストコーパスと目的言語テキストコーパスから、原言語と目的言語間の対応関係である翻訳モデルを生成する翻訳モデル生成手段と、前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルールと、前記統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断するルール適用手段と、を備える。本発明の機械翻訳方法は、機械翻訳装置が、原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この2言語間の対応関係である翻訳モデルを生成し、前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を統語情報ルールに記述し、前記統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断する。本発明のコンピュータプログラムは、原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この2言語間の対応関係である翻訳モデルを生成する手順、前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラムである。なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。さらに、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。本発明によれば、構文解析システムを使用しない場合においても、低コストで精度よく翻訳できる機械翻訳システム、機械翻訳方法および機械翻訳プログラムが提供される。以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。第1の実施の形態図1は、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム1の構成を示す機能ブロック図である。本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム1は、統計的機械翻訳システムであり、Text-to-Textの学習データから作成したモデルを使って統計的手法で、原言語から目的言語に機械翻訳する。なお、以下で説明する統計的手法については、一例であり、これに限定されるものではない。他の統計的手法の翻訳技術を用いることもできる。図1に示すように、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム1は、原言語テキストコーパス122と目的言語テキストコーパス124から、原言語と目的言語間の対応関係である翻訳モデル103aを生成する翻訳モデル生成部102と、翻訳モデル103aの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルール126と、統語情報ルール126に従って、翻訳モデル103aの適用を判断するルール適用部106と、を備える。本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム1は、たとえば、図示されない、CPUCentralProcessingUnitやメモリ、ハードディスク、および通信装置を備え、キーボードやマウス等の入力装置やディスプレイなどの表示装置やプリンタ等の出力装置と接続される任意のコンピュータ、またはそれらに相当する装置のハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現することができる。機械翻訳システム1のこれらの各要素は、バスを介して互いに接続され、CPUにより各要素とともに機械翻訳システム1全体が制御される。CPUが、ハードディスクに記憶される本発明の実施の形態に係るプログラムをメモリに読み出して実行することにより、機械翻訳システム1の各図の各ユニットの各機能を実現することができる。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。以下説明する各図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。また、各図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。また、本発明の機械翻訳システム1は、複数のコンピュータで構成されてもよく、あるいは、仮想マシンにより構成されてもよい。あるいは、本発明は、クラウドコンピュータ等により、ネットワークを介して機械翻訳システム1による機械翻訳機能をユーザの各種端末、たとえば、パーソナルコンピュータ、携帯端末、または通信機能付き電子機器等に提供するような態様も含むことができる。本実施形態のコンピュータプログラムは、機械翻訳システム1の機械翻訳装置を実現させるためのコンピュータに、原言語テキストコーパス122と、目的言語テキストコーパス124から、この2言語間の対応関係である翻訳モデル103aを生成する手順、翻訳モデル103aの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルール126に従って、翻訳モデル103aの適用を判断する手順を実行させるように記述されている。本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。記録媒体は特に限定されず、様々な形態のものが考えられる。また、プログラムは、記録媒体からコンピュータのメモリにロードされてもよいし、ネットワークを通じてコンピュータにダウンロードされ、メモリにロードされてもよい。本実施形態において、原言語テキストコーパス122および目的言語テキストコーパス124は、異なる2つの言語のテキストデータのコーパスである。翻訳の原文の言語を原言語と呼び、翻訳後の言語を目的言語と呼ぶ。原言語テキストコーパス122と目的言語テキストコーパス124は、互いに2つの言語間で対応関係にあり、文と文の対応が取れている、所謂、対訳の学習コーパスである。本実施形態の機械翻訳システム1によって生成される翻訳モデル103bも、テキストデータファイルとして保持することができる。翻訳モデル生成部102は、原言語テキストコーパス122と目的言語テキストコーパス124を参照し、翻訳モデル103aを生成する。翻訳モデル生成部102は、原言語テキストコーパス122と目的言語テキストコーパス124から、たとえば、EMアルゴリズムを用いて、その2言語の対応関係を表す翻訳ルールとその対応関係の正しさを抽出し、それを翻訳モデル103aとして生成する。ここで、少なくとも1つの翻訳ルールと、その翻訳ルールの確からしさを示す確率値を含む翻訳モデル103aが生成される。本発明において、統語情報ルール126の統語的な条件とは、文章中の単語や語群の配列の関係に関する条件を含む。統語情報ルール126は、文章中の単語や語群の配列の関係、あるいは、単語や語群は品詞または表層文字列で記述することができる。たとえば、統語情報ルール126には、先頭の単語の表層文字列がのという適用条件等を記述できる。ルール適用部106は、この条件に合致する翻訳ルールが翻訳モデル103aに含まれるか否かを判断する。また、統語情報ルール126は、条件として、名詞、冠詞などの品詞を指定することもできる。また、翻訳ルールの確率値の範囲等を条件とすることもできる。さらに、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を条件として記述してもよい。ここで、機能語とは、語彙的意味をほとんど担わず、主に統語的関係を示す非自立語を指し、前置詞、接続詞、助動詞、冠詞、関係詞などを含むことができる。また、機能語に関する内容とは、先頭、末尾、先頭からN番目などの単語の位置情報を含むことができる。統語情報ルール126は、たとえば、テキスト形式スペース区切り、タブ区切り、CSVCommaSeparatedValues形式のデータファイルとして記憶部に保持することができる。これらのデータファイルは、一般的なテキストエディタなどで作成または編集できるのが望ましい。すなわち、本実施形態の機械翻訳システム1は、統語情報ルール126の編集操作を受け付け、受け付けた編集操作に従い統語情報ルール126を更新する更新部不図示を備えてもよい。ルール適用部106は、統語情報ルール126を参照し、記憶装置120が生成した翻訳モデル103aの各翻訳ルールについて、統語情報ルール126に従い、適用条件に従い、翻訳ルールの適否を判断する。ここでは、条件に合致する翻訳ルールは適用しないと判断する。適用しないと判断された翻訳ルールは、翻訳モデル103aから削除して翻訳モデル103bとしてもよい。あるいは、その翻訳ルールは適用しないことを示す適用情報を付加して翻訳モデル103bとしてもよい。その場合は、後述するデコーダ図1には図示されないが、翻訳モデル103bの適用情報を参照して翻訳処理を行うこととなる。このようにして統語情報ルール126で翻訳ルールの適用が判断されて生成した翻訳モデル103bを用いて、デコーダが機械翻訳処理を行うことができる。このように構成された本実施形態の機械翻訳システム1の機械翻訳方法について、以下に説明する。図2は、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム1の機械翻訳方法を説明するフローチャートである。本実施形態の機械翻訳システム1における機械翻訳方法は、原言語テキストコーパス122と、目的言語テキストコーパス124から、この2言語間の対応関係である翻訳モデル103aを生成しステップS103、翻訳モデル103aの適用を判断するための統語的な条件を統語情報ルール126に記述しステップS101、統語情報ルール126に従って、翻訳モデル103aの適用を判断するステップS105。上述したように構成された本実施形態の機械翻訳システム1は、機械翻訳システム1の機能を実現する装置が、図2で説明したフローに従って動作することで実現される。まず、統語情報ルール126には、少なくとも統語的な条件を記述して保持しておくステップS101。そして、翻訳モデル生成部102が、原言語テキストコーパス122と目的言語テキストコーパス124から翻訳モデル103aを生成するステップS103。翻訳モデル103aは、複数の翻訳ルールとその確率値とが含まれる。そして、ルール適用部106が、統語情報ルール126に格納されている条件に従い、翻訳モデル103aの適用を判断するステップS105。そして、判断の結果、適用しないと判断された翻訳ルールを削除して翻訳モデル103bとして出力する。なお、ステップS101の統語情報ルール126の準備の手順は、翻訳処理が開始する前に行われるのが好ましい。あるいは、随時利用者やシステム管理者が翻訳処理の途中で、統語情報ルール126を更新することもできる。本実施形態では、まず、統語情報ルール126には、翻訳モデル103aの翻訳ルールの適否を判断するための条件が記載されていたが、これに限定されない。たとえば、条件に従い、ルールを変更する等の操作を行う例については、後述する。以上説明したように、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム1によれば、翻訳モデルを、統語的な条件を有する統語情報ルールに従い適用することで、構文解析システムがなくても、精度のよい機械翻訳を実現できる。第2の実施の形態図3は、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム201の構成を示す機能ブロック図である。本実施形態の機械翻訳システム201は、上記実施形態とは、統語情報ルールに記述された条件に応じて翻訳モデルに操作変更を行い、さらに、生成した翻訳モデルを用いて機械翻訳を行う構成を有する点で相違する。本実施形態の機械翻訳システム201は、データ処理装置100と、記憶装置120と、入力装置130と、出力装置140と、を備える。データ処理装置100は、図1の上記実施形態の機械翻訳システム1と同様な翻訳モデル生成部102、言語モデル生成部104、およびルール適用部106を含むとともに、さらに、翻訳部110を含む。データ処理装置100は、上記実施形態で説明した、本発明の機械翻訳システムを実現するためのプログラムを実行するコンピュータである。本実施形態においても、データ処理装置100のCPU不図示が本発明の機械翻訳システム201のコンピュータプログラムを実行することで、図3の各ブロックの各機能を実現することができる。記憶装置120は、たとえば、データ処理装置100から少なくとも読み取り可能な記憶装置または記憶媒体であり、上記実施形態で説明した、原言語テキストコーパス122と、目的言語テキストコーパス124と、統語情報ルール126と、を保持する。また、記憶装置120は、コンピュータから読み取りまたは書き込み可能な記憶装置または記憶媒体とするのが望ましい。図3では、記憶装置120は一つの装置として示されているが、これに限定されず、複数の記憶装置または記憶媒体を組み合わせることもできる。入力装置130は、翻訳対象となる原文を入力する装置である。入力装置130は、たとえば、ユーザが翻訳対象となる原文を入力するときに操作するキーボードやマウス等の入力装置、他の装置から原文のテキストデータ、またはデータファイルをネットワークを介して受信するためのインタフェース装置、または、原文のデータファイルを記憶する記憶装置または記憶媒体にアクセスして原文のデータファイルを読み込む媒体アクセス装置などを含む。あるいは、入力装置130は、音声認識処理装置で音声認識された認証結果のテキストデータを受け付けるインタフェースを含んでもよい。出力装置140は、データ処理装置100が出力した翻訳結果を受け付けて、出力する装置である。出力装置140は、たとえば、翻訳結果を画面に表示するディスプレイ装置、翻訳結果を印字出力するプリンタ、翻訳結果をネットワークを介して他の装置に送信するためのインタフェース装置、または、翻訳結果を記憶装置または記憶媒体に保存する媒体アクセス装置などを含む。あるいは、出力装置140は、翻訳結果を音声データに変換して読み上げて出力する音声合成装置に出力するインタフェースを含んでもよい。また、たとえば、入力装置130が受け付けた原文の入力データ101を、出力装置140のディスプレイ装置の画面に、翻訳結果107とともに対比できるように並べて表示してもよい。あるいは、入力装置130が受け付けた原文の入力データ101を、翻訳結果107とともに、順番に、フレーズ毎に、出力装置140から音声合成装置で読み上げて音声出力することもできる。また、入力装置130と出力装置140は、たとえば、タッチパネルなどで構成することもでき、ユーザインタフェース部としての機能を実現することもできる。言語モデル生成部104は、目的言語テキストコーパス124を参照し、言語モデル105を生成する。言語モデル生成部104は、目的言語テキストコーパス124から、少なくとも1つの翻訳候補と、その翻訳候補の言語的な正しさを表す確率値を求め、たとえば、N-gramの確率付き言語モデル105として生成する。ここで、少なくとも1つの翻訳候補を含む言語モデル105が生成される。統語情報ルール126は、翻訳モデル103aの翻訳ルールとその確率値とに対する、条件に応じた操作情報を、条件に対応付けて各エントリに記述してもよい。操作情報は、たとえば、翻訳ルールの削除または追加、あるいは、翻訳ルールの確率値の変更などを含む。変更する確率値そのものや、確率値の増減を調整するためのプラスマイナスの符号付き確率値確率値の変更値を指定してもよい。追加する翻訳ルールとその確率値を指定することもできる。図5に、統語情報ルール126の記述例を示す。たとえば、先頭の単語の表層文字列がのという条件と、削除するという操作情報は、図5aに示すように、3つのデータ文字列からなるテキストデータの一つのエントリとして記述することができる。統語情報ルール126には、複数のエントリを含むことができる。図5bに示すように、統語情報ルール126は、条件を、たとえば、条件1が条件2の場合、として複数の条件で表記することができる。統語情報ルール126は、操作情報の削除を示す操作文字列222と、条件1の先頭を示す第1条件文字列226と、条件2ののを示す第2条件文字列228と、が一つのエントリとして記述できる。操作文字列222と、条件文字列226、228の間は、スペースやタブなどの区切り文字224がそれぞれ挿入される。このように、統語情報ルール126は、複数のデータ文字列を区切り文字224で区切った簡単な構成のテキストデータとして記述することができる。なお、本実施形態では、3つのデータで記述しているが、これに限定されない。また、図5cに示すように、統語情報ルール126のエントリの1つ目のデータ図5bの操作文字列222には削除だけでなく、追加や確率値の変更などの他の操作情報を記述してもよい。たとえば、追加の場合は、追加翻訳ルール確率値のようなフォーマットとして記述することができる。この場合、この第1条件文字列226図5bに記述されている翻訳ルールが翻訳モデル103aに含まれないときは、この翻訳ルールをこの第2条件文字列228図5bに記述されている確率値で翻訳モデル103bに追加することを表す。また、確率値の変更の場合は確率値の変更翻訳ルール確率値のようなフォーマットとして記述することができる。この場合、翻訳ルールの条件が翻訳モデルに該当するときは、この翻訳ルールの確率値を確率値で変更することを表す。更に確率値には確率値を置き換えるための符号なしの確率値や、確率値を増減するための-の符号付きの確率値を記述できる。図3に戻り、ルール適用部106は、統語情報ルール126の条件に従って、対応する翻訳モデルを統語情報ルール126の操作情報に従い操作する。詳細には、ルール適用部106は、翻訳モデル生成部102が生成した翻訳モデル103aの各翻訳ルールについて、統語情報ルール126に記述された条件に合致するか否かを判定する。そして、ルール適用部106は、たとえば、翻訳モデル103aの翻訳ルールが、統語情報ルール126に記述されているエントリに該当すると判定したときに、その翻訳ルールをそのエントリに記述されている操作情報に従い操作する。すなわち、本実施形態において、ルール適用部106は、統語情報ルール126のエントリに記述された条件に合致する翻訳ルールを検出し、条件に合致した翻訳ルールについて、そのエントリに記述されている操作情報に従い操作する。翻訳部110は、入力装置130で入力された原言語の入力データ101を、ルール適用部106により条件に従い操作された後の翻訳モデル103bと言語モデル生成部104で生成された言語モデル105とを用いて目的言語に翻訳し、その翻訳結果107を出力装置140に出力する。このように構成された本実施形態の機械翻訳システム201の動作について以下説明する。図4は、本実施形態の機械翻訳システム201の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図3および図4を用いて説明する。まず、統語的な条件を統語情報ルール126に記述して準備し、統語情報ルール126を記憶装置120に格納しておくステップS201。なお、ステップS201の統語情報ルール126の準備の手順は、上記実施形態と同様に、翻訳処理が開始する前に事前に行われるのが好ましい。あるいは、随時利用者やシステム管理者が翻訳処理の途中で、統語情報ルール126を更新することもできる。そして、データ処理装置100の翻訳モデル生成部102が、記憶装置120にアクセスし、原言語テキストコーパス122と目的言語テキストコーパス124を参照し、翻訳モデル103aを生成するステップS203。ここでは、複数の翻訳ルールとそのルールの確率値が翻訳モデル103aとして生成される。また、データ処理装置100の言語モデル生成部104が、記憶装置120にアクセスし、目的言語テキストコーパス124を参照し、言語モデル105を生成するステップS205。ここでは、少なくとも1つの翻訳候補が言語モデル105として生成される。本実施形態では、ステップS203およびステップS205を実行する順序は特に限定されない。また、原言語テキストコーパス122、目的言語テキストコーパス124、または統語情報ルール126は、任意に更新することができる。そして、ルール適用部106が、記憶装置120にアクセスし、ステップS205で準備された統語情報ルール126を参照し、ステップS201で生成された翻訳モデル103aの各翻訳ルールについて統語情報ルール126のエントリに記述された条件に合致するか否かを判定するステップS207。ルール適用部106が、条件に合致すると判定した翻訳ルールについてステップS207のYES、条件が合致したエントリに記述されている操作情報に従い、当該翻訳ルールに対して操作を行うステップS209。そして、操作された翻訳ルールは翻訳モデル103bに含まれ翻訳部110に受け渡されることとなる。一方、条件に合致しないと判定した翻訳ルールについてはステップS207のNO、そのまま翻訳部110に受け渡す翻訳モデル103bに含めたままとする。本図では、各翻訳ルールについてステップS207の判定を繰り返す手順については省略してある。ステップS207とステップS209は、翻訳モデル103aに含まれる翻訳ルールについて繰り返し実行し、すべての翻訳ルールについての処理が終了したとき、条件に従い操作された後の翻訳ルールを含む翻訳モデル103bが翻訳部110に受け渡され、ステップS211に進むこととなる。そして、翻訳部110が、ステップS207のルール適用部106による判定結果に基づき、ステップS209で条件に従い操作された翻訳ルールを含む翻訳モデル103bと、ステップS203で言語モデル生成部104が生成した言語モデル105に基づいて、入力データ101に対する翻訳結果107を生成し、出力装置140に出力するステップS211。出力装置140が、ディスプレイ装置不図示の画面に翻訳結果107を表示する。なお、ステップS211で翻訳部110がデコード時に使用する言語モデル105や翻訳モデル103bは、記憶装置120に格納しておくこともできる。以上説明したように、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム201によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、構文解析システムを使用しない場合においても、テキストデータ原言語テキストコーパス122および目的言語テキストコーパス124を学習コーパスとして作成した翻訳モデル103aを、統語的な情報を使用して変更することで、精度よく翻訳できる。すなわち、本発明の実施の形態に係る機械翻訳システム201によれば、原言語テキストコーパス122または目的言語テキストコーパス124に統語情報統語情報ルール126を含まない場合でも、生成された翻訳モデル103aを変更して翻訳モデル103bとして強化できるために、精度のよい翻訳結果が得られることとなる。また、学習コーパスとして構文木データを作成するための構文解析システムで必要となる文法ルールを作成する場合に比較して、本発明のように、翻訳結果で問題となる翻訳モデル103aを変更するための統語情報統語情報ルール126を記述する方が、開発者やプログラマの作業量や、ルールを記憶するのに必要なメモリ容量が少なくなる。そのため、低コストで機械翻訳システムを構築できることとなる。以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。たとえば、上記で例として挙げた統語情報ルールのエントリの2つ目と3つ目のデータ条件1、条件2の翻訳ルールの条件は、先頭だけでなく末尾や先頭からN番目のような位置情報や、ののような単語の表層の指定だけでなく名詞のような品詞も記述できる。また、上記実施形態では、統語情報ルール126には、翻訳モデル生成部102が生成した目的言語に関する翻訳ルールの条件を記述したが、これに限定されない。たとえば、統語情報ルール126は、原言語に対する条件、または目的言語に対する条件、もしくは、原言語に対する条件および目的言語に対する条件の両方を含むことができる。この場合、翻訳モデル生成部102が、原言語に対する条件が記述された統語情報ルール126に従い、生成する翻訳モデル103aの翻訳ルールの適否を判断、または操作情報に従い翻訳ルールを操作することができる。すなわち、翻訳モデル生成部102が翻訳モデル103aを生成する段階で、統語情報ルール126に従い、翻訳ルールの適否を判断したり、操作することができる。そして、さらに、ルール適用部106が目的言語に対する条件が記述された統語情報ルール126に従い、翻訳モデル103aの翻訳ルールの適否を判断、または操作情報に従い翻訳ルールを操作し、得られた翻訳モデル103bを出力してもよい。本発明の機械翻訳システムは、たとえば、訳語選択に適用することができる。実施例次に、本発明の実施例を、図面を参照して説明する。本実施例は、図3の上記実施の形態の機械翻訳システム201における訳語選択に適用した場合の例を示す。入力装置130のキーボードからBoardthetrainforMisakiguchiatShinagawaという英語の文が入力されたときに、この英語の文を日本語に翻訳するときのことを例に挙げて、機械翻訳システム201の動作の説明をする。翻訳モデル生成部102が、原言語テキストコーパス122と目的言語テキストコーパス124からEMアルゴリズムを用いて翻訳モデル103aを生成する図4のステップS203。そして、言語モデル生成部104が、目的言語テキストコーパス124からN-gramの確率付きの言語モデル105を生成する図4のステップS205。この入力文に関係する翻訳モデル103aとして、たとえば、図6に示すように、BoardX→常務X、BoardX→Xにご乗車下さい、thetrainfor→の列車、thetrainforX→X行きの列車、Misakiguchi→Misakiguchi、Xat→でX、XatY→YでX、Shinagawa→品川のような複数の翻訳ルールとそれぞれのルールに対する確率値不図示が生成できていたとする。ここで、XとYは任意の単語列が入れることを示し、最初の翻訳ルールであるBoardX→常務XはBoardと任意の単語列Xの連続が入力されたときに、常務、入力された任意の単語列の訳語の順で翻訳されることを表す。次いで、ルール適用部106が、ステップS203で翻訳モデル生成部102が生成した翻訳モデル103aを統語情報ルール126に基づいて操作する図4のステップS207、ステップS209。たとえば、図5cに示すように、統語情報ルール126に削除先頭のという3つのデータを持つエントリが含まれていたとする。上述したように、このエントリの2つ目と3つ目のデータが翻訳ルールの条件1と条件2を表し、1つ目のデータがこの条件1、条件2に該当した翻訳ルールに対する処理操作を表している。すなわち、2つ目の先頭と3つ目ののというデータが、翻訳ルールの先頭の単語の表層文字列がののときという条件を表し、この条件に該当する翻訳ルールがあったときはこの翻訳ルール210に対して削除することを表すことにする。このとき、このエントリが翻訳モデル103aの翻訳ルール210のthetrainfor→の列車図6に該当するため、ルール適用部106が、翻訳モデル103aからこの翻訳ルールを削除する。そして、翻訳部110が、ルール適用部106で条件に従い適用しないと判断された翻訳ルールが削除された翻訳モデル103bを使用して、たとえばCYKパーザで解析する。すると、図7のような解析結果が得られ、品川でMisakiguchi行きの列車にご乗車下さいの1つの翻訳結果しか得られないこととなる。そして、翻訳部110が、得られたこの翻訳結果を出力装置140の出力し、ディスプレイに表示させる。比較例次に、本発明の機械翻訳システムの比較例として、本発明の統語情報ルール126およびルール適用部106を備えていないText-to-Textのツリーベースの統計翻訳システムについて、以下説明する。このシステムでは、翻訳モデル生成部で作成された翻訳モデルと、目的言語テキストコーパスから言語モデル生成部で生成した言語モデルを用いて、翻訳部が、入力データを翻訳して翻訳結果を出力する。このとき翻訳部では、入力文をこれらの翻訳ルールを使用してCYKパーザで解析すると、図8のような解析結果が得られる。これを、この使用された翻訳ルールを使って日本語に翻訳すると、常務の列車でMisakiguchi品川と品川でMisakiguchi行きの列車にご乗車下さいという2つの翻訳結果が得られる。複数の翻訳結果が得られたときは、それぞれの翻訳結果を得るために使用した翻訳モデルの翻訳ルールの確率値と、目的言語の言語モデルの確率値を翻訳部で掛け算をして求め、掛け算したときの値の大きい方を選ぶとする。このとき、統語的に不要な翻訳ルールが含まれているときに、この不要なルールを使った翻訳結果この場合は常務の列車でMisakiguchi品川の値が大きくなってしまうことも考えられ、このように、比較例では、精度が悪くなってしまう可能性がある。本発明では、比較例のようなケースに対応すべく、事前に統語情報ルール126によって翻訳ルールを変更することで、精度のよい翻訳を実現する。たとえば、本発明では、のという助詞の前には必ず何か単語が来て、のはその単語と関係があるので、のの前に何もないルールは不要という統語的な観点に基づき、統語情報ルール126に削除先頭のというエントリを作成する。ルール適用部106が、このエントリに該当する翻訳モデル103aを変更することで、精度よく翻訳ができるようになる。以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。なお、本発明は以下の態様も含むことができる。付記1機械翻訳装置が、原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この2言語間の対応関係である翻訳モデルを生成し、前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を統語情報ルールに記述し、前記統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断する機械翻訳方法。付記2付記1に記載の機械翻訳方法において、前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルに対する操作情報を、前記条件に対応付けて記述され、前記機械翻訳装置が、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを前記統語情報ルールの前記操作情報に従い変更する機械翻訳方法。付記3付記1または付記2に記載の機械翻訳方法において、前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルを削除する操作情報を、前記条件に対応付けて記述され、前記機械翻訳装置が、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを削除する機械翻訳方法。付記4付記1乃至付記3いずれかに記載の機械翻訳方法において、前記統語情報ルールは、原言語に対する条件または目的言語に対する条件を含む機械翻訳方法。付記5付記1乃至付記4いずれかに記載の機械翻訳方法において、前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する品詞または表層文字列を前記条件として記述できる機械翻訳方法。付記6付記1乃至付記5いずれかに記載の機械翻訳方法において、前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を前記条件として記述する機械翻訳方法。付記7付記1乃至付記6いずれかに記載の機械翻訳方法において、前記機械翻訳装置が、前記目的言語テキストコーパスから、その言語の言語的な正しさを示す言語モデルを生成し、入力テキストを、前記翻訳モデルと前記言語モデルを用いて翻訳する翻訳手段と、をさらに備える機械翻訳方法。付記8付記1乃至付記7いずれかに記載の機械翻訳方法において、前記機械翻訳装置が、さらに、前記統語情報ルールの編集操作を受け付け、受け付けた前記編集操作に従い前記統語情報ルールを更新する機械翻訳方法。付記9原言語テキストコーパスと、目的言語テキストコーパスから、この2言語間の対応関係である翻訳モデルを生成する手順、前記翻訳モデルの適用を判断するための統語的な条件を記述した統語情報ルールに従って、前記翻訳モデルの適用を判断する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。付記10付記9に記載の機械翻訳プログラムにおいて、前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルに対する操作情報を、前記条件に対応付けて記述され、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを前記統語情報ルールの前記操作情報に従い変更する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。付記11付記9または付記10に記載の機械翻訳プログラムにおいて、前記統語情報ルールは、前記条件に応じた翻訳モデルを削除する操作情報を、前記条件に対応付けて記述され、前記統語情報ルールに従って、対応する翻訳モデルを削除する手順をコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。付記12付記9乃至付記11いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、前記統語情報ルールは、原言語に対する条件または目的言語に対する条件を含む機械翻訳プログラム。付記13付記9乃至付記12いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する品詞または表層文字列を前記条件として記述できる機械翻訳プログラム。付記14付記9乃至付記13いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、前記統語情報ルールは、原言語または目的言語に対する機能語に関する内容を前記条件として記述する機械翻訳プログラム。付記15付記9乃至付記14いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、前記目的言語テキストコーパスから、その言語の言語的な正しさを示す言語モデルを生成する手順、入力テキストを、前記翻訳モデルと前記言語モデルを用いて翻訳する手順をさらにコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。付記16付記9乃至付記15いずれかに記載の機械翻訳プログラムにおいて、前記統語情報ルールの編集操作を受け付け、受け付けた前記編集操作に従い前記統語情報ルールを更新する手順をさらにコンピュータに実行させるための機械翻訳プログラム。