翻訳元言語で記述された入力文を、該入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳する前翻訳手段と、前記入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられたものである中間翻訳文の語順を前記翻訳先言語の語順に並べ替えることにより、前記前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する後翻訳手段と、を含む翻訳装置。前記前翻訳手段は、前記翻訳元言語で記述された文を前記中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルに基づいて、前記入力文を前記中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルに基づいて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳する請求項1記載の翻訳装置。前記前翻訳モデルは、翻訳元言語と、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語との並行コーパスを用いて学習され、前記後翻訳モデルは、前記翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて学習された請求項2記載の翻訳装置。第1言語で記述された文に含まれる各単語を事前に第2言語の語順に並べ替えてから、該第1言語で記述された文を該第2言語で記述された文に翻訳する場合の精度が、前記第2言語で記述された文に含まれる各単語を事前に前記第1言語の語順に並べ替えてから、該第2言語で記述された文を該第1言語で記述された文に翻訳する場合の精度よりも高い場合に、前記第1言語を前記翻訳先言語とし、前記第2言語を前記翻訳元言語とする請求項1~請求項3のいずれか1項記載の翻訳装置。翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語を作成する中間言語文作成手段と、前記中間言語文作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳元言語との並行コーパスを用いて、前記翻訳元言語で記述された文を、該翻訳元言語で記述された文の各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルを学習する前学習手段と、前記中間言語文作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルを学習する後学習手段と、を含む翻訳モデル学習装置。前翻訳手段と、後翻訳手段とを含む翻訳装置における翻訳方法であって、前記前翻訳手段は、翻訳元言語で記述された入力文を、該入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられたものである中間翻訳文の語順を前記翻訳先言語の語順に並べ替えることにより、前記前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する翻訳方法。前記前翻訳手段は、前記翻訳元言語で記述された文を前記中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルに基づいて、前記入力文を前記中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルに基づいて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳する請求項6記載の翻訳方法。前記前翻訳手段は、翻訳元言語と、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語との並行コーパスを用いて学習された前翻訳モデルを用い、前記後翻訳手段は、前記翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて学習された後翻訳モデルを用いる請求項7記載の翻訳方法。中間言語文作成手段と、前学習手段と、後学習手段とを含む翻訳モデル学習装置における翻訳モデル学習方法であって、前記中間言語文作成手段は、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語を作成し、前記前学習手段は、前記作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳元言語との並行コーパスを用いて、前記翻訳元言語で記述された文を、該翻訳元言語で記述された文の各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルを学習し、前記後学習手段は、前記作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルを学習する翻訳モデル学習方法。コンピュータを、請求項1~請求項4のいずれか1項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。コンピュータを、請求項5記載の翻訳モデル学習装置を構成する各手段として機能させるための翻訳モデル学習プログラム。しかしながら、非特許文献3に記載のような方式では、翻訳元言語の構文解析を行うための技術及び言語資源が必須となる、という問題がある。また、非特許文献4に記載のような、構文木と文字列あるいは構文木同士の部分構造の対応付けは、文字列間の対応付けに比べて、木構造や語順の制約が交錯することによってより複雑となり、その結果として、一般性のない大きな翻訳語句対が抽出され、他の文の翻訳にほとんど寄与しない翻訳規則が多く得られてしまう可能性がある、という問題がある。本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、単語対応付けが容易で、高速かつ高精度な翻訳を行うことができる翻訳装置、方法、及びプログラム、並び翻訳モデル学習装置、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、本発明の翻訳装置は、翻訳元言語で記述された入力文を、該入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳する前翻訳手段と、前記中間翻訳文の語順を前記翻訳先言語の語順に並べ替えることにより、前記前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する後翻訳手段と、を含んで構成されている。本発明の翻訳装置によれば、前翻訳手段が、翻訳元言語で記述された入力文を、入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳し、後翻訳手段が、入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられたものである中間翻訳文の語順を翻訳先言語の語順に並べ替えることにより、前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する。このように、前翻訳では、翻訳元言語から翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文へ翻訳することにより、単語の並べ替えを略または全く考慮する必要がなく、後翻訳では、中間翻訳文から翻訳先言語へ翻訳することにより、単語の置き換えを略または全く考慮する必要がないため、単語対応付けが容易で、高速かつ高精度な翻訳を行うことができる。また、前記前翻訳手段は、前記翻訳元言語で記述された文を前記中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルに基づいて、前記入力文を前記中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルに基づいて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳することができる。また、前記前翻訳モデルとして、翻訳元言語と、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語との並行コーパスを用いて学習されたモデルを用い、前記後翻訳モデルとして、前記翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて学習されたモデルを用いることができる。また、第1言語で記述された文に含まれる各単語を事前に第2言語の語順に並べ替えてから、該第1言語で記述された文を該第2言語で記述された文に翻訳する場合の精度が、前記第2言語で記述された文に含まれる各単語を事前に前記第1言語の語順に並べ替えてから、該第2言語で記述された文を該第1言語で記述された文に翻訳する場合の精度よりも高い場合に、前記第1言語を前記翻訳先言語とし、前記第2言語を前記翻訳元言語とすることができる。事前並べ替えpreorderingによる従来技術において、第1言語を第2言語に翻訳する場合には、第1言語を第2言語の語順にうまく並べ替えることができることにより翻訳精度が得られるが、第2言語を第1言語に翻訳する場合では、第2言語を第1言語の語順にうまく並べ替えることが容易でないために翻訳精度が得られない場合があることが知られている。例えば、第1言語が英語、第2言語が日本語である場合である。このように翻訳元言語を翻訳先言語例えば日本語を英語の語順に従って並べ替える方法がなく、または並べ替えの精度が十分でなく、前処理によって先に語順の入れ替えを高精度に行うことが困難である場合に本発明は特に有効である。本発明において前翻訳モデル及び後翻訳モデルを学習するための翻訳中間言語は、翻訳先言語を翻訳元言語の語順に従って並べ替えをすることによって作成されるものであるが、この並べ替えの方法は、翻訳先言語から翻訳元言語への翻訳において語順の入れ替えを前処理として行い、語句の翻訳をその後に行うような翻訳方法における、語順の入れ替え方法を用いることができる。また、本発明の翻訳モデル学習装置は、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語を作成する中間言語文作成手段と、前記中間言語文作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳元言語との並行コーパスを用いて、前記翻訳元言語で記述された文を、該翻訳元言語で記述された文の各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルを学習する前学習手段と、前記中間言語文作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルを学習する後学習手段と、を含んで構成することができる。また、本発明の翻訳方法は、前翻訳手段と、後翻訳手段とを含む翻訳装置における翻訳方法であって、前記前翻訳手段は、翻訳元言語で記述された入力文を、該入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記入力文に含まれる各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられたものである中間翻訳文の語順を前記翻訳先言語の語順に並べ替えることにより、前記前翻訳手段により翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語で記述された文に翻訳する方法である。また、本発明の翻訳方法において、前記前翻訳手段は、前記翻訳元言語で記述された文を前記中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルに基づいて、前記入力文を前記中間翻訳文に翻訳し、前記後翻訳手段は、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルに基づいて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳することができる。また、前記翻訳方法において、前記前翻訳手段は、翻訳元言語と、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語との並行コーパスを用いて学習された前翻訳モデルを用い、前記後翻訳手段は、前記翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて学習された後翻訳モデルを用いることができる。また、本発明の翻訳モデル学習方法は、中間言語文作成手段と、前学習手段と、後学習手段とを含む翻訳モデル学習装置における翻訳モデル学習方法であって、前記作成手段は、翻訳先言語で記述された文に含まれる各単語を、翻訳元言語の語順に従って並べ替えた翻訳中間言語を作成し、前記前学習手段は、前記中間言語文作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳元言語との並行コーパスを用いて、前記翻訳元言語で記述された文を、該翻訳元言語で記述された文の各単語が翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文に翻訳するための前翻訳モデルを学習し、前記後学習手段は、前記作成手段により作成された翻訳中間言語と、翻訳先言語との並行コーパスを用いて、前記中間翻訳文を前記翻訳先言語で記述された文に翻訳するための後翻訳モデルを学習する方法である。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。また、本発明の翻訳モデル学習プログラムは、コンピュータを、上記の翻訳モデル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。以上説明したように、本発明の翻訳装置、方法、及びプログラム、並びに翻訳モデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、前翻訳では、翻訳元言語から翻訳元言語の語順に従った語順のまま翻訳先言語の単語に置き換えられた中間翻訳文へ翻訳することにより、単語の並べ替えを考慮する必要がなく、後翻訳では、中間翻訳文から翻訳先言語へ翻訳することにより、単語の置き換えを考慮する必要がないため、単語対応付けが容易で、高速かつ高精度な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翻訳及び翻訳モデルの学習について説明する。まず、本実施の形態の概要及び用語の定義について説明する。本実施の形態では、翻訳元言語の構文解析器による入力文の事前並べ替えではなく、翻訳元言語の語順に従った語順、すなわち翻訳元言語に近い語順のまま入力文を翻訳先言語に翻訳した後に、翻訳先言語らしい語順に並べ替えるという事後並べ替えpostordering翻訳を実現する。以下の説明では、この翻訳元言語に近い語順のまま翻訳先言語に翻訳された文を中間翻訳文とし、この翻訳過程を前翻訳と呼ぶ。また、中間翻訳文を仮想的な別の言語と考え、翻訳中間言語と呼ぶ。中間翻訳文は、語彙は翻訳先言語のものであるが、語順は対応する翻訳元言語のものに近く、正しい翻訳先言語の文とするためには、語順の並べ替え及び一部の単語の置換、挿入、及び削除が必要である。この語順の並べ替え、並びに単語の置換、挿入、及び削除の過程も翻訳と見ることができるため、この過程を後翻訳と呼ぶ。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、学習前処理部22と、前翻訳学習部24と、後翻訳学習部26とを含んだ構成で表すことができる。学習前処理部22は、後述する前翻訳学習部24及び後翻訳学習部26で使用する翻訳元言語と翻訳先言語との並行コーパスに前処理を施し、翻訳元言語と翻訳中間言語との並行コーパス並行コーパス翻訳元言語翻訳中間言語30、及び翻訳中間言語と翻訳先言語との並行コーパス並行コーパス翻訳中間言語翻訳先言語32を生成する。具体的には、翻訳先言語の文に対する単語並べ替え処理によって翻訳中間言語の文を生成する。単語並べ替え処理としては、英語構文解析結果に対する主辞後置型並べ替え規則に基づく方法例えば、非特許文献3、構文解析結果に対する単語並べ替え方法非特許文献5MichaelCollinsPhilippKoehnandIvonaKucerovaClauseRestructuringforStatisticalMachineTranslationInProcACL2005pages531540は規則に基づく方法の一例、非特許文献6ChiHoLiDongdongZhangMuLiMingZhouMinghuiLiandYiGuanAProbabilisticApproachtoSyntaxbasedReorderingforStatisticalMachineTranslationInProcACL2007pages720727は統計モデルに基づく方法の一例、構文解析を用いない単語並べ替え方法例えば、非特許文献7RoyTrombleandJasonEisnerLearningLinearOrderingProblemsforBetterTranslationInProcEMNLP2009pages10071016など既存技術を用いることができ、特定の単語並べ替え処理に限定されない。また、学習前処理部22は、翻訳元言語の文、翻訳中間言語の文、及び翻訳先言語の文各々の単語区切り処理も行う。前翻訳学習部24は、学習前処理部22で生成された翻訳元言語と翻訳中間言語との並行コーパスを利用して、翻訳元言語の文を翻訳中間言語に翻訳するための前翻訳モデル34を学習する。本実施の形態では、前翻訳モデル34に特別の機能を要しないため、学習方法には、公知の統計的翻訳モデル学習方法例えば、非特許文献1を利用することができる。また、統計的な方法に限らず、翻訳規則を記述した翻訳辞書による翻訳モデルを学習するようにしてもよい。前翻訳学習部24では、単語の並べ替えを略または全く考慮しなくてよいことから、単語間の対応付けが容易になる。後翻訳学習部26は、学習前処理部22で生成された翻訳中間言語と翻訳先言語との並行コーパスを利用して、翻訳中間言語の文を翻訳先言語に翻訳するための後翻訳モデル36を学習する。前翻訳学習部24と同様、学習の方法は特定の方法でなくともよい。後翻訳学習部26では、翻訳中間言語が翻訳先言語の並べ替え結果であることから、両者の単語間の対応は自明であり、統計的な手法によって改めて推定し直す必要がなく、高精度な後翻訳モデル36を学習することができる。なお、翻訳中間言語の文を生成する際に、翻訳先言語から単語の挿入、置換、及び削除が行われている場合には、再推定を行ってもよい。翻訳部50は、さらに、入力部52と、前翻訳部54と、後翻訳部56と、出力部58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キーボード等の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、必要な前処理を施した上で、翻訳部に渡す。前処理では、入力文を前翻訳部54の受理する形式へ整形する。ここでの整形とは、例えば、前翻訳モデル34に合わせた単語区切りや構文解析、不要なタグの除去、必要なタグの付加などを行うことである。前翻訳部54は、前翻訳モデル34を参照し、入力部52から受け渡された翻訳元言語の入力文を、翻訳中間言語で記述された中間翻訳文へと翻訳する。ここでは、中間翻訳文は、日本語の各単語が日本語に近い語順のまま英語の単語に置き換えられた文となる。前翻訳部54は、単語の並べ替えを略または全く考慮せずに動作し、語句の翻訳及び近傍の並べ替えのみによって実現可能である。後翻訳部56は、後翻訳モデル36を参照し、前翻訳部54から受け渡された翻訳中間言語の中間翻訳文を、翻訳先言語の出力文へと翻訳する。後翻訳部56は、語句の翻訳を略または全く考慮せずに動作し、語句の並べ替えと、少数の単語の置換、挿入、及び削除によって実現可能である。出力部58は、出力文に必要な後処理を施した上で、図示しないディスプレイなどの表示装置またはネットワーク等を介して外部へ出力する。後処理では、後翻訳部56の出力を出力する形式へ整形する。ここでの整形とは、出力仕様に合わせた単語区切りの除去、不要なタグの除去、必要なタグの付加などを行うことである。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、前翻訳モデル34及び後翻訳モデル36を学習する。そして、この学習された前翻訳モデル34及び後翻訳モデル36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、翻訳元言語と翻訳先言語との並行コーパス28を読み込み、次に、ステップ102で、読み込んだ並行コーパスの翻訳元言語の文に対して形態解析を施して単語区切り処理を行う。次に、ステップ104で、読み込んだ並行コーパスの翻訳先言語の文に対して形態解析を施して単語区切り処理を行うと共に、構文解析を行う。次に、ステップ106で、主辞後置型並べ替え等の手法を用いた翻訳先言語の文に対する単語並べ替え処理によって翻訳中間言語の文を生成する。次に、ステップ108で、上記ステップ100で読み込んだ翻訳元言語と、上記ステップ106で生成された翻訳中間言語との並行コーパス30を利用して、翻訳元言語の文を翻訳中間言語に翻訳するための前翻訳モデル34を学習する。次に、ステップ110で、上記ステップ100で読み込んだ翻訳先言語と、上記ステップ106で生成された翻訳中間言語との並行コーパス32を利用して、翻訳中間言語の文を翻訳先言語に翻訳するための後翻訳モデル36を学習して、処理を終了する。次に、図3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200で、翻訳元言語で記述された入力文を読み込んで、入力文に対して形態素解析を施して単語区切り処理を行う。次に、ステップ202で、上記学習処理のステップ108で学習された前翻訳モデル34を参照し、翻訳元言語の入力文を中間翻訳文へ翻訳する。次に、ステップ204で、上記学習処理のステップ110で学習された後翻訳モデル36を参照し、上記ステップ202で前翻訳された中間翻訳文を翻訳先言語の文へ翻訳し、後処理を施して出力し、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。本実施例で利用する日本語と英語との並行コーパスを記録したファイルの日本語部の一例を図4に、英語部の一例を図5に示す。図中で記号\\は、行が継続していることを示す。以下の図においても同様である。上記の並行コーパスの日本語文については単語分割処理を、英語文については単語分割処理、構文解析処理、及び翻訳中間言語への並べ替え処理を施すステップ102~106。日本語の単語分割処理には、公知の形態素解析プログラムMeCabを用いた。また、英語の単語分割処理及び構文解析処理には、公知の英語構文解析プログラムEnjuを用いた。また、翻訳先言語の翻訳中間言語への並べ替えは、非特許文献3で述べられている主辞後置型並べ替え規則によって行った。これらの処理によって、図6に示す日本語単語分割コーパス、図7に示す英語単語分割コーパス、及び図8に示す主辞後置型英語翻訳中間言語コーパスの3つのファイルを作成する。この日本語単語分割コーパスと主辞後置型英語翻訳中間言語コーパスとを組にしたものが、翻訳元言語と翻訳中間言語との並行コーパスであり、主辞後置型英語翻訳中間言語コーパスと英語単語分割コーパスとを組にしたものが翻訳中間言語と翻訳先言語との並行コーパスであり、次段の前翻訳学習部24及び後翻訳学習部26で用いられる。次に、前翻訳学習部24翻訳元言語から翻訳中間言語への翻訳での学習のために、公知の統計的翻訳ツールキットであるMoses、及び公知の統計的言語モデル作成ツールキットであるSRILMを利用した。Mosesに含まれている翻訳モデル学習ツールによって、図9に示すような翻訳テーブルファイル及び図10に示すような設定ファイルが生成される。また、SRILMによって、図11に示すようなNグラム言語モデルファイルが生成されるステップ108。翻訳テーブルファイルは、区切り記号|||で翻訳元言語側の句、そこから翻訳される翻訳中間言語の句、及び翻訳時のスコアが列挙されている。設定ファイルは、翻訳プログラムを実行する際に読み出す翻訳テーブルファイルやNグラム言語モデルファイルの格納場所、及びモデルのパラメータなどを指定するためのファイルである。また、Nグラム言語モデルファイルは、公知のNグラム言語モデル、すなわちN-1個の単語履歴の後に単語が生成される条件付き確率モデルを記録したものである。設定ファイルに記載されたパラメータは初期値であり、実用のためには別途並行コーパスを利用してこの値を調整する必要がある。パラメータの調整には、公知の技術として誤り最小化学習MinimumErrorRateTraining:MERTと呼ばれる手法例えば、非特許文献8FranzJosefOchMinimumErrorRateTraininginStatisticalMachineTranslationInProcACL2003pages160167を用いることができる。MERTは、パラメータ調整用の並行コーパスの翻訳元言語側を一旦翻訳し、並行コーパスの翻訳先言語側との比較によって何らかの翻訳精度が最大になるようなパラメータ更新をする、という処理を繰り返し実行することにより最適なパラメータを得る方法である。本実施例においてもMosesに含まれているMERTプログラムを用いた。その結果得られた設定ファイルを図12に示す。次に、後翻訳学習部26では、翻訳言語対が翻訳中間言語から翻訳先言語に変わる他は前翻訳学習部24と同様の処理によって実現するステップ110。詳細な説明は省略する。学習前処理部22、前翻訳学習部24、及び後翻訳学習部26によって、前翻訳部54で利用する前翻訳モデル34及び後翻訳部56で利用する後翻訳モデル36が作成されれば、実際の日本語から英語への翻訳が以下のように実現可能である。まず、図13に示す入力文ファイルを入力部52で読み込み、日本語形態素解析プログラムMeCabによって事前に単語分割を行う。なお、入力部52で単語分割処理を行うことも可能である。そして、前翻訳部54では、入力ファイルから読み込まれた入力文を前翻訳モデル34翻訳テーブルファイル、Nグラム言語モデルファイル、及びそのパラメータを設定ファイルで指定を用いて翻訳中間言語に翻訳して中間翻訳文を得るステップ202。中間翻訳文の一例を図14に示す。中間翻訳文は、語彙が英語のものであるが、語順は英語の語順としては適切でなく、日本語の逐語訳に近い。次に、後翻訳部56では、前翻訳部54で前翻訳された中間翻訳文をさらに英語に翻訳するステップ204。後翻訳部56では、単語の翻訳はあまり必要でなく、単語の並べ替えを主とした翻訳が行われる。後翻訳の結果は出力部58に渡される。出力部58では、後翻訳部56の出力を受け取り、不要な単語区切りを消去し、文頭の文字を大文字に変換する後処理を施した結果を翻訳結果ファイルに書き出す。翻訳結果ファイルは、例えば図15に示すような、英語が記載されたテキストファイルとなる。公知の翻訳自動評価尺度BLEUにおいて、従来の統計的翻訳技術による日英翻訳の精度が、0.2688であったのに対し、本実施例では0.2960という高い精度を得ることができた。以上説明したように、本実施の形態の翻訳装置によれば、翻訳先言語を翻訳元言語に近い語順のまま翻訳先言語の語彙に置き換えた中間翻訳文に前翻訳した後に、中間翻訳文を翻訳先言語らしい語順に並べ替える後翻訳を行う。このため、前翻訳では、単語の並べ替えを略または全く考慮する必要がなく、また、後翻訳では、語句の翻訳を略または全く考慮する必要がない。統計的な機械翻訳方法においては解探索のための時間及び空間計算量が入力文の長さに対して指数関数的に増大することを考慮すれば、本実施の形態の翻訳装置では、翻訳処理の高速化を実現することができる。また、前翻訳に用いる前翻訳モデルの学習では、単語の並べ替えを略または全く考慮する必要がないため、単語間の対応付けが容易になる。また、後翻訳に用いる後翻訳モデルの学習では、翻訳中間言語は翻訳先言語の並べ替え結果であることから、両者の単語間の対応が自明であり、統計的な手法によって改めて推定し直す必要がなく、高精度な後翻訳モデルを学習することができる。本実施の形態の翻訳装置では、翻訳元言語の解析によって入力文を並べ替えるのではなく、翻訳先言語側で並べ替えを行うことで、翻訳元言語と翻訳先言語との語順の差を解消し、部分構造対の対応付けやそこからの翻訳単位の抽出を容易にし、機械翻訳の精度を改善することができる。また、事前並べ替え言語Aを言語Bの語順に並べ替えてから言語Aから言語Bへ翻訳が精度良く行える場合、つまり、言語Aから言語Bへ精度良く翻訳するための事前並べ替え方法が存在する場合かつ言語Bから言語Aへの翻訳では、精度の良い事前並べ替え方法が存在しない場合には、翻訳中間言語A’言語Aを言語Bの語順に並べ替えたものは、言語Aの文から作成が可能であることから、大量の言語Aの文を利用して言語Aと翻訳中間言語A’との並行コーパスを作成することも容易である。従って、本発明により、その大量の並行コーパスを利用することで精度を高めた翻訳中間言語A’から言語Aへの後翻訳を、語順の並べ替え探索を最小限とした効率的な言語Bから翻訳中間言語A’への前翻訳と組み合わせることで、機械翻訳の精度を高めることができる。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、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。