機械翻訳プログラム、翻訳対象の第1言語の原文を翻訳目的の第2言語の訳文に翻訳するための機械翻訳辞書を記憶した記憶装置と、前記機械翻訳プログラムを演算実行する演算制御装置とを備えた機械翻訳装置において、前記機械翻訳プログラムは、第1言語で表現された文書の各原文を構文解析する文書解析手段と、前記文書解析手段で構文解析に成功したときは前記原文の訳文を生成する訳文生成手段と、前記文書解析手段で構文解析に失敗したときは前記原文から1単語を除去した単語列を作成する第1言語単語除去手段とを備え、前記文書解析手段は、前記第1言語単語除去手段で得られた1単語を除去した単語列を構文解析し、前記訳文生成手段は、前記1単語を除去した単語列の構文解析に成功したときはその単語列の訳文を生成し、前記1単語を除去した単語列の構文解析に失敗したときは前記原文の不完全な訳文を生成する機械翻訳装置。前記文書解析手段で構文解析に成功した前記1単語を除去した単語列が複数あるときは、その複数の各単語列について除去した単語の重要度を判断する単語重要度判定手段を設け、前記訳文生成手段は、前記単語重要度判定手段で除去した単語の重要度が最も低いと判定された単語列の訳文を生成する請求項1記載の機械翻訳装置。前記1単語を除去した単語列の構文解析に成功したときは、除去した単語の直前の単語の品詞と直後の単語の品詞とを参照し、それらの品詞の間に生起し得る品詞を前記機械翻訳辞書に基づいて抽出し、その生起し得る品詞に基づいて前記除去した1単語の品詞を変更する品詞調整手段を設け、前記訳文生成手段は、前記1単語を除去した単語列の訳文を生成することに代えて、前記品詞調整手段で変更した品詞を前記除去した1単語に割当て前記原文の訳文を生成する請求項1記載の機械翻訳装置。前記1単語を除去した単語列が構文解析に成功したときは、除去した1単語の前後m語のm単語の単語列、または、除去した1単語に先行するi個の単語、除去した1単語に後続するj個の単語、除去した1単語を任意の単語に置き換えたij1個の単語列をコーパスから検索するコーパス検索手段を備えた請求項1記載の機械翻訳装置。前記1単語を除去した単語列が構文解析に成功したときは、除去した1単語の直前の単語と除去した1単語とから構成される2語の単語列、または、除去した1単語と除去した1単語の直後の単語とから構成される2語の単語列を見出し語とした品詞の辞書登録をユーザに問い合わせる辞書登録問い合わせ手段を備えた請求項1記載の機械翻訳装置。機械翻訳プログラム、翻訳対象の第1言語の原文を翻訳目的の第2言語の訳文に翻訳するための機械翻訳辞書を記憶した記憶装置と、前記機械翻訳プログラムを演算実行する演算制御装置とを備えたコンピュータを操作して、入力装置から入力された第1言語で表現された文書の各原文を構文解析し、前記原文の構文解析に成功したときは前記原文の訳文を生成し、前記原文の構文解析に失敗したときは前記原文から1単語を除去した単語列を作成し、前記1単語を除去した単語列を構文解析し、前記1単語を除去した単語列の構文解析に成功したときはその単語列の訳文を生成し、前記1単語を除去した単語列の構文解析に失敗したときは前記原文の不完全な訳文を生成する機械翻訳方法。機械翻訳プログラム、翻訳対象の第1言語の原文を翻訳目的の第2言語の訳文に翻訳するための機械翻訳辞書を記憶した記憶装置と、前記機械翻訳プログラムを演算実行する演算制御装置とを備えたコンピュータに用いられ、前記コンピュータに、入力装置から入力された第1言語で表現された文書の各原文を構文解析する機能と、前記原文の構文解析に成功したときは前記原文の訳文を生成する機能と、前記原文の構文解析に失敗したときは前記原文から1単語を除去した単語列を作成する機能と、前記1単語を除去した単語列を構文解析する機能と、前記1単語を除去した単語列の構文解析に成功したときはその単語列の訳文を生成する機能と、前記1単語を除去した単語列の構文解析に失敗したときは前記原文の不完全な訳文を生成する機能とを実現させるための機械翻訳プログラム。本発明が解決しようとする課題は、第1言語の文書の原文が構文解析に失敗した場合でも、ユーザに負担を課すことなく読みやすい訳文を生成できるとともに、開発者による機械翻訳のチューニングの効率化や省力化を図ることができる機械翻訳装置、方法及びプログラムを提供することである。本発明の実施形態に係る機械翻訳装置は、機械翻訳プログラム、翻訳対象の第1言語の原文を翻訳目的の第2言語の訳文に翻訳するための機械翻訳辞書を記憶した記憶装置と、前記機械翻訳プログラムを演算実行する演算制御装置とを備える。文書解析手段は、第1言語で表現された文書の各原文を構文解析する。訳文生成手段は、文書解析手段で構文解析に成功したときは原文の訳文を生成する。第1言語単語除去手段は、文書解析手段で構文解析に失敗したときは原文から1単語を除去した単語列を作成する。また、文書解析手段は、第1言語単語除去手段で得られた1単語を除去した単語列を構文解析し、訳文生成手段は、1単語を除去した単語列の構文解析に成功したときはその単語列の訳文を生成し、1単語を除去した単語列の構文解析に失敗したときは原文の不完全な訳文を生成する。以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図1は本発明の実施形態に係る機械翻訳装置のハードウエア構成を示すブロック構成図である。図1において、機械翻訳装置11は、例えば一般的なコンピュータに機械翻訳プログラムなどのソフトウェアプログラムがインストールされ、そのソフトウェアプログラムが演算制御装置12のプロセッサ13において実行されることにより実現される。演算制御装置12は機械翻訳に関する各種演算を行うものであり、演算制御装置12はプロセッサ13とメモリ14とを有し、メモリ14には翻訳に関する機械翻訳プログラム15が記憶され、プロセッサ13により処理が実行される際には作業エリア16が用いられる。演算制御装置12の演算結果等は出力装置17である表示装置18、印刷装置19、ディスクドライブ20に出力され、また、通信制御装置21を介して通信ネットワークに出力される。入力装置22は演算制御装置12に情報を入力するものであり、例えば、マウス23、キーボード24、ディスクドライブ20、通信制御装置21から構成され、例えば、マウス23やキーボード24は表示装置18を介して演算制御装置12に各種指令を入力し、キーボード24、ディスクドライブ20、通信制御装置21は翻訳対象の文書を入力する。すなわち、ディスクドライブ20は翻訳対象の文書のファイルを記憶媒体に入出力するものであり、通信制御装置21は機械翻訳装置11をインターネットやLANなどの通信ネットワークに接続するものである。通信制御装置21はLANカードやモデムなどの装置であり、通信制御装置21を介して通信ネットワークと送受信したデータは入力信号又は出力信号として演算制御装置12に送受信される。さらに、演算制御装置12の演算結果や翻訳に必要な知識規則を蓄積した翻訳辞書等を記憶するハードディスクドライブHDD25が設けられている。実施例1図2は本発明の実施例1に係る機械翻訳装置11の機能ブロック図である。図2において、演算制御装置12内の各機能ブロックは、上述の機械翻訳プログラム15を構成する各プログラムに対応する。すなわち、プロセッサ13が機械翻訳プログラム15を構成する各プログラムを実行することで、演算制御装置12は、各機能ブロックとして機能することとなる。また、記憶装置26の各ブロックは、演算制御装置12内のメモリ14及びハードディスクドライブ25の記憶領域に対応する。入力装置22は、翻訳対象となる文書の電子データを入力するものであり、ユーザの入力操作に基づく対訳の入力が可能である。入力装置22から入力される文書は、翻訳対象となる第1言語文書である。なお、入力装置22としては、OCR光学式文字読み取り装置や、磁気テープ、磁気ディスク、光ディスク等、コンピュータ可読媒体からの読み込み装置を採用することも可能であり、入力装置22によって入力された翻訳対象となる第1言語文書は、演算制御装置12の入力処理部27により入力処理されて取り込まれ、制御部28を介して記憶装置26の文書記憶部29に記憶される。また、入力装置22は、入力処理部27を介して制御部28に対して各種コマンドを与える。制御部28は、入力処理部27、出力処理部32、文書解析手段30を制御するとともに、記憶装置26とのデータの授受の制御も行う。文書解析手段30は、第1言語で表現された文書の各原文を構文解析するものである。すなわち、制御部28からの指示に従って、後述する記憶装置26の機械翻訳辞書である翻訳辞書部31を用いて、入力装置22によって入力され、文書記憶部29に記憶された翻訳対象となる第1言語文書の原文を解析し、その解析情報を文書記憶部29に記憶する。また、その解析結果は、必要に応じて、制御部28及び出力処理部32を介して出力装置17に出力される。以下の説明では、出力装置17は表示装置18である場合について説明する。訳文生成手段33は、文書解析手段30で構文解析に成功したときは原文の訳文を生成するものであり、その訳文を文書記憶部29に記憶するとともに、必要に応じて、制御部28及び出力処理部32を介して表示装置18に表示出力する。第1言語単語除去手段34は、文書解析手段30で構文解析に失敗したとき、原文から1単語を除去した単語列を作成するものであり、文書解析手段30で構文解析に失敗したときは、n単語からなる原文から、1単語を除去したn種の単語列を作成するものである。すなわち、word2word3word4wordnword1を除去word1word3word4...wordnword2を除去...word1word2word3...wordn1wordnを除去のようなn-1単語からなる単語の並びをn種作成した上で、それぞれに対して構文解析を行う。これらの構文解析の結果は、必要に応じて、制御部28及び出力処理部32を介して表示装置18に表示出力される。出力処理部32は、制御部28を介して供給された対訳文書、解析結果、構文解析失敗箇所、専門用語調整後の新たな翻訳結果を表示装置18に出力処理するものであり、これにより、表示装置18の表示画面上に翻訳情報画面が表示される。また、出力処理部32は制御部28への各種コマンドに対する制御部28からの応答を表示する。なお、出力装置17として表示装置18を示しているが、出力装置17としては、前述したように、表示装置18だけではなく、印字機等の印刷装置、磁気テープ、磁気ディスク、光ディスク等のコンピュータ可読媒体への出力装置や、他のメディアに文書を送信する送信装置通信制御装置21等を採用することもできる。翻訳辞書部31は、文書解析手段30が翻訳対象となる第1言語文書を解析する際に用いる各種辞書データを格納している。翻訳辞書部31は、第1言語から第2言語への翻訳を行うための辞書、及び第2言語から第1言語への翻訳を行うための辞書を格納している。第1言語から第2言語への翻訳を行うための辞書は、語尾等に変化のある第1言語の単語熟語をその原形に変換するための第1言語活用変化辞書31a、第1言語を解析するための文法が記憶された第1言語解析文法辞書31b、第1言語の単語熟語に対応する第2言語の訳語がその品詞情報と共に記憶される第1言語単語熟語辞書31c、第1言語から第2言語への変換情報が記憶された第1言語変換文法辞書31d、第2言語の文の構造を決定する第2言語生成文法辞書31e、さらに語尾等の語形を変化させて翻訳文を完成させる第2言語形態素生成文法辞書31fから構成される。また、第2言語から第1言語への翻訳を行うための辞書は、語尾等に変化のある第2言語の単語熟語をその原形に変換するための第2言語活用変化辞書31h、第2言語を解析するための文法が記憶された第2言語解析文法辞書31i、第2言語の単語熟語に対応する第1言語の訳語がその品詞情報と共に記憶される第2言語単語熟語辞書31j、第2言語から第1言語への変換情報が記憶された第2言語変換文法辞書31k、第1言語の文の構造を決定する第1言語生成文法辞書31l、さらに語尾等の語形を変化させて翻訳文を完成させる第1言語形態素生成文法辞書31mから構成される。なお、図2では、第1言語文書を解析する際に有用と思われる辞書を挙げたが、第1言語文書を解析する際に必ずしもすべてを使用する必要はない。図3は、本発明の実施例1に係わる機械翻訳装置の処理内容を示すフローチャートである。まず、制御部28は、入力装置22から入力処理部27を介して入力された翻訳対象となる第1言語の文書を記憶するS1。すなわち、翻訳対象となる第1言語の文書を記憶装置26の文書記憶部29に記憶する。図4は、翻訳対象となる第1言語の文書の一例の説明図である。以下の説明では、英語を第1言語とし日本語を第2言語とした場合を例にとり説明する。次に、制御部28は文書解析手段30を起動する。文書解析手段30は、文書記憶部29から第1言語の文書を読み出し、第1言語の文書の各原文各文をそれぞれ形態素に分割し、品詞等の属性情報を得るS2。これは、翻訳対象となる第1言語の文書の各原文の統語的特徴を得るためである。ステップS2においては、翻訳辞書部31の第1言語から第2言語への翻訳を行うための辞書、具体的には第1言語活用変化辞書31aと第1言語解析文法辞書31bとの照合により、各単語につき、品詞、原形、属性が付与され、また、各形態素がどのような関係を有するかを示す文構造係り受け関係を得る。次に、文書解析手段30は第1言語単語熟語辞書31cを用いて、それぞれの形態素に対して翻訳辞書部31内に定義している訳語情報を得るS3。さらに、構文解析を行うS4。そして、訳文生成手段33は構文解析に成功したかを判断しS5、構文解析に成功ならば原文の訳文を生成するS6。すなわち、第1言語変換文法辞書31d、第2言語生成文法辞書31e、第2言語形態素生成文法辞書31fを用いて第2言語の構造に変換し、構文解析に成功ならば、訳語の形態素生成を行い最終的な訳文を得る。一方、ステップS5において訳文生成手段33が構文解析に成功しなかった失敗したと判断したときは、第1言語単語除去手段34は、n単語からなる原文から1単語を除去したn種の単語列を作成するS7。これは、n単語からなる原文から1単語を除去した単語列を構文解析し、その構文解析に成功するかどうかの可能性を探るためである。そこで、文書解析手段30は、n単語からなる原文から1単語を除去したn種の単語列に対して構文解析を行うS8。そして、訳文生成手段33は、構文解析に成功した単語列があるかを判断しS9、構文解析に成功した単語列があるときは、構文解析に成功した単語列の訳文を生成するS10。すなわち、訳文生成手段33は構造変換形態素生成を行い訳文を得る。一方、構文解析に成功した単語列がないときは、訳文生成手段33は、n種の単語列すべてを棄却し、原文の不完全な訳文を生成するS11。すなわち、1単語を除去しない元の原文を形態素解析し、可能な部分の構造変換形態素生成を行い、構文解析に失敗した不完全な訳文を得る。以上の説明では、第1言語単語除去手段34は、文書解析手段30で構文解析に失敗したときに、原文から1単語を除去した単語列を作成するようにしたが、1単語を除去した単語列に対して構文解析に成功しないときは、1単語ではなく隣接する2単語を除去した単語列を作成し、1単語の除去の場合と同様に、そのそれぞれに対して構文解析を行い、構文解析に成功するものがあれば、翻訳処理まで進めるようにしてもよい。2単語を除去する際は、n単語から構成される文の場合、n-1の組ができる。また、2単語を除去した単語列に対しても構文解析に成功しないときは、隣接する3単語を除去するようにしてもよい。どこで処理を終了とするかについては、除去する単語の最大値を予め設定しておき、その上限まで実行することや、上限を設けずに成功する単語列ができるまで、単語を除去するようにしてもよい。図5は、図4の文番号1の原文に対して、図3の処理を行った場合の形態素解析情報の説明図である。文番号1の原文は14単語から構成されている。いま、図3のステップS5の判定で、構文解析に成功しなかったと判定されたとする。図3のステップS7~S10の処理がない場合従来の場合には、文番号1の原文の不完全な訳文として、例えば、使用したがってプライマーを設計する、人間の遺伝子のポリメラーゼ連鎖反応が達成されたという部分訳が出力されるものとするS11。本発明の実施形態の実施例1では、図3のステップS7~S10の処理を行う。まず、図3のステップS7において、図6に示すように14通りの単語列を作成する。図6は、14単語からなる図4の文番号1の原文から1単語を除去した14個の単語列の説明図である。は省いた単語がもと存在していた位置を示す。候補1は省いた単語がusingである単語列、候補2は省いた単語がtheである単語列、候補3は省いた単語がthusである単語列、候補4は省いた単語がdesignedである単語列、候補5は省いた単語がprimersである単語列、候補6は省いた単語がaである単語列、候補7は省いた単語がpolymeraseである単語列、候補8は省いた単語がchainである単語列、候補9は省いた単語がreactionである単語列、候補10は省いた単語がofである単語列、候補11は省いた単語がhumanである単語列、候補12は省いた単語がgenesである単語列、候補13は省いた単語がwasである単語列、候補14は省いた単語がeffectedである単語列である。図3のステップS8では、これら14候補について構文解析を行う。この例では、候補3の単語列のみが構文解析に成功したものとする。その場合、ステップS9では、構文解析に成功した単語列があると判定されるので、ステップS10において、その構文解析に成功した候補3の単語列の訳文を生成する。つまり、候補3の単語列に対して構造変換形態素生成を行い、最終的に訳文として、例えば、次のような日本語の構文として適切な訳文を得る。設計されたプライマーを使用して、人間の遺伝子のポリメラーゼ連鎖反応が達成された。これは、先のすべての単語を取り込んで翻訳した結果、使用したがってプライマーを設計する、人間の遺伝子のポリメラーゼ連鎖反応が達成されたと比較して、使用とプライマーとの関係が明らかになっていること、使用したがってと日本語として接続していない表現がないことから、読みやすさが増していることがわかる。thusを省くことによる情報量の損失の量よりも、構成要素の関係の明確化による増大する情報の量のほうが高いといえる。つまり、大意をつかむには十分である。ここで、実際にユーザに提示する場合は、例えば、図7に示すように表示装置18に表示出力する。図7に示すように、通常の翻訳とは異なり、1単語を除いて翻訳してあることを、例えば、翻訳モードの欄に概要モード翻訳であることを表示し、その1単語が何で、どこに位置していたかを、例えば、原文の省いた単語を四角で囲って表示する。色違いやアンダーラインを表示して省いた単語を識別できるように表示してもよい。また、図7では図示を省略しているが、その1単語の辞書引き結果をあわせて表示するようにしてもよい。図7では、1単語を除去した原文と訳文との翻訳方式を概要モード翻訳と通常の単語を省かない翻訳方式を通常モード翻訳と称して区別して表示している。また、四角で囲った単語は省いた単語がどれかをユーザが一目でわかるようになっている。省いた単語の意味が表示されていれば、ユーザは機械翻訳の訳文の中に除去した1単語除去語の訳語をうまく取り込んで、もともとの原文の意味を理解しようと試みることもできる。訳文を作成することが必須でなければ、意味をとる上ではこれで十分である。実施例1によれば、構文解析に成功しないときは、1語を除去して構文解析に成功したときは、その訳文を提供するので、構成要素の関係の明らかな訳文を提供でき、原文の不完全な訳文を少なくできる。実施例2図8は、本発明の実施例2に係る機械翻訳装置の機能ブロック図である。この実施例2は、図2に示した実施例1に対し、文書解析手段30で構文解析に成功した1単語を除去した単語列が複数あるときは、その複数の各単語列について除去した1単語の重要度を判断する単語重要度判定手段35を追加して設け、訳文生成手段33は、単語重要度判定手段で除去した1単語の重要度が最も低いと判定された単語列の訳文を生成するようにしたものである。また、図9は本発明の実施例2に係る機械翻訳装置の処理内容を示すフローチャートである。図3に示した実施例1のフローチャートに対し、ステップS12~S14が追加されている。図2と同一要素には同一符号を付し、図3と同一ステップには同一符号を付し重複する説明は省略する。図9のステップS9において、訳文生成手段33は構文解析に成功した単語列はあると判断したときは、訳文生成手段33は、さらに構文解析に成功した単語列は複数かどうかを判断するS12、そして、構文解析に成功した単語列の候補が複数あった場合には、単語重要度判定手段35は、構文解析に成功した単語列の各単語列について、除去した1単語の重要度を判断するS13。そして、訳文生成手段33は、除去した1単語の重要度が最も低い単語列の訳文を生成する。このように、構文解析に成功した単語列の候補が複数あった場合、翻訳対象とする文書の意味を解釈する際の相対的な重要度が最も低い単語を除去した単語列の訳文を生成する。これにより、1単語を除去した場合でも翻訳対象とする文書の意味を保持した訳文が得られる。次に、単語重要度判定手段35での単語の重要度を判定するための判断基準について説明する。この判断基準として、次のような分類を用いる。例えば、内容語は機能語より重要度が高いとする。一般に、機能語は文の中の機能を示し実質的な意味を有していないという点で、内容語よりも重要度が低いと考えることができるからである。また、同じ機能語の中でも、特に第2言語には対応するものがない機能語の場合は、重要性が低いとする。例えば、冠詞は日本語にはないため、省略しても少なくとも大意をつかむ用途に大きな影響はないからである。また、品詞について、名詞や動詞は形容詞や副詞よりも重要性が高いという基準を設ける。英語の品詞で内容語となるものにはおおざっぱにいえば、名詞、動詞、形容詞、副詞があるが、このうち、文の骨格となるのは名詞と動詞である。名詞を修飾する形容詞、動詞を修飾する副詞により表出する意味は、いわば付加的な情報である。したがって、名詞や動詞は、形容詞や副詞よりも重要性が高いという基準を設ける。なお、否定辞のように、その有無で、文の意味がまったく逆になるものも重要度を高くする。さらに、辞書由来情報について、専門用語は非専門用語より重要度が高いとする。一般に、専門用語は、標準的な単語非専門用語より意味が限定されており、単語が有する情報量が多いと考えられるからである。以上のような単語の重要度の判断基準を用いることで、除去された単語除去した1単語の重要度が最も低いものを優先して訳文として生成する。ここで、最も低い候補を一つに絞り込めない場合は、その残ったすべてを訳文として提供することもできる。あるいは、任意に一つに選択することもできる。実施例2によれば、除去した1単語の重要度が最も低いと判定された単語列の訳文を生成するので、1単語を除去した場合でも翻訳対象とする文書の意味を保持した訳文が得られる。実施例3図10は、本発明の実施例3に係る機械翻訳装置の機能ブロック図である。この実施例3は、図2に示した実施例1に対し、1単語を除去した単語列の構文解析に成功したときは、除去した1単語の直前の単語の品詞と直後の単語の品詞とを参照し、それらの品詞の間に生起し得る品詞を翻訳辞書部31に基づいて抽出し、その生起し得る品詞に基づいて除去した1単語の品詞を変更して調整する品詞調整手段36を設け、訳文生成手段33は、1単語を除去した単語列の訳文を生成することに代えて、品詞調整手段36で変更した品詞を、除去した1単語に割当て原文の訳文を生成するようにしたものである。また、図11は本発明の実施例3に係る機械翻訳装置の処理内容を示すフローチャートである。図3に示した実施例1のフローチャートに対し、ステップS15~S17が追加されている。図2と同一要素には同一符号を付し、図3と同一ステップには同一符号を付し重複する説明は省略する。実施例1では、原文から単語を除去して、現状レベルで最大限改善可能な訳文を生成することに主眼があるのに対し、実施例3では、原文から単語を除去せずとも、構文解析が可能なように形態素解析能力を高めるようにしたものである。すなわち、図11のステップS9で構文解析に成功しなかったときは、ステップS15~S17の処理を行う。ステップS9において、訳文生成手段33が構文解析に成功した単語列はないと判断したときは、品詞調整手段36は、除去した1単語の前後の単語の品詞を参照しS15、品詞調整手段36は、除去した1単語の前後の単語の品詞間に生起する品詞に基づいて、除去した1単語の品詞を変更するS16。そして、訳文生成手段33は、除去した1単語に変更した品詞を割当て原文の訳文を生成するS17。例として、図4の文番号1の原文を用いて説明する。前述したように、文番号1の原文のままでは文書解析手段30は構文解析に失敗し、thusという語を除去すると、初めて形態素解析に成功するものであるとする。図12は、図4の文番号1の原文からthusという語を除去した単語列に対しての辞書引き結果の説明図である。品詞調整手段36は、除去した1単語の前後の任意の数の単語を取り出しその品詞を調べるS15。ここでは、除去した1単語の前後の単語を2単語ずつ取り出すことにする。除去した1単語の前の2単語は直前のtheとその前のusingであり、除去した1単語の後ろの2単語は直後のdesignedとその後ろのprimersである。図12より、thusの前のtheは冠詞、その前のusingは現在分詞である。一方、thusの後ろのdesignedは過去分詞であり、そのまた後ろのprimersは名詞である。一方、第1言語解析文法辞書31bは英語の品詞列として生起可能な組を例えば、図13のような形でもっている。図13は説明のためのものであるので、第1言語解析文法辞書の内容{英語の品詞列として生起可能な組の知識a~d}を非常に簡略化して示している。品詞調整手段36は、これを除去した1単語の品詞の判断に用いる。冠詞は名詞句の冒頭に来る品詞であり、その前の単語とは大きな切れ目と判断できる。このことから、ここでは、thethusdesignedprimersに着目することになる。品詞調整手段36は、図13に示す品詞列として生起可能な組の知識と、過去分詞は形容詞のようにふるまう用法があるという知識とから、thedesignedprimersは図13に示す生起可能な組の知識cに該当することがわかる。ここで、生起可能な組の知識dを参照して、thusを知識dの副詞に割り当てれば、英語の品詞の並びとして適切なものになることがわかる。つまり、thusdesignedを形容詞句とし、それを分解した、thusは副詞、designedは形容詞とみる。つまり、thusの品詞を副詞と変更する。これを一般化していうと、第1言語解析文法辞書の知識とステップS15で得られた品詞とを結果を照らし合わせ、除去した1単語として構文的に許される品詞に変更するS16。次に、訳文生成手段33は除去した1単語をこの新たな品詞に設定して、もとの何も省略していない状態の原文を翻訳し直すS17。ここで、最初の辞書引きで抽出された訳語を適用可能な場合はそれを用いて訳文を作成しS6、可能でない場合は外部からその訳語を補うようにする。thusの最初の辞書引きで抽出された訳語は接続詞としての訳語したがってであった。そこで、例えば、このようにといった別の訳語を与えることが考えられる。すると、例えば、元の原文に対してこのように設計されたプライマーを使用して、人間の遺伝子のポリメラーゼ連鎖反応が達成された。のような訳文を得ることができる。以上を今後の構文解析に生かすために、このような用法のthusが生起する環境を条件部分として、thusの品詞を調整するという規則を追加するようにしてもよい。つまり、前に冠詞、後ろに形容詞があった場合、thusの品詞を副詞に変更するという規則を追加する。このように問題となった単語の品詞を調整する以外に、図13のような第1言語解析文法辞書を精緻化して、除去した1単語を受理できるようにする。別の見方をすれば、前者は個別規則での対応、後者は一般規則での対応である。実施例3によれば、1単語を除去した単語列の訳文を生成することに代えて、品詞調整手段36で変更した品詞を除去した1単語に割当て原文の訳文を生成するので、翻訳対象とする文書の意味を保持した訳文が得られる。実施例4図14は、本発明の実施例4に係る機械翻訳装置の機能ブロック図である。この実施例4は、図2に示した実施例1に対し、1単語を除いた単語列が構文解析に成功したときは、除去した1単語の前後m語のm単語の単語列をコーパスから検索するコーパス検索手段を設けたものである。コーパス検索手段37は、記憶装置26に記憶された図示省略のコーパス、通信制御装置21を介して通信ネットワークに接続されたサーバのコーパスにアクセスして、除去した1単語の前後m語のm単語の単語列をコーパスから検索する。また、図15は本発明の実施例4に係る機械翻訳装置の処理内容を示すフローチャートである。図3に示した実施例1のフローチャートに対し、ステップS18~S24が追加されている。図2と同一要素には同一符号を付し、図3と同一ステップには同一符号を付し重複する説明は省略する。実施例3では、除去した1単語の前後の品詞から除去した1単語の新たな品詞を推測したが、これは実際には高度な知識を要し、新たな品詞が得られない可能性もある。そこで、問題となった単語とその前後の並びが、英語の文書において頻度が低ければ、その例文だけ意味が解釈できればよいとし、特に辞書文法を拡張する必要もないと考えられる。一方、頻度が高ければ、その語を省かない原文を構文解析できるようにしておく必要がある。そこで、実施例4では、除去した1単語を扱うことが全体の辞書文法開発において、どの程度重要かの指針を与えることとする。以下、例文として、図4の文番号2の原文を用いて説明する。文番号2の原文での除去した1単語はplacedであるとする。図15のステップS9で構文解析に成功した単語列があるときは、構文解析に成功した単語列の訳文を生成しS10、その後に、除去した1語の前後m語のm単語の単語列を検索対象として設定するS18。すなわち、除去した1単語の前後m語を検索対象として設定する。例えば、除去した1単語を文頭からn番目の語として、wordnと表記すると、検索対象語は、wordnmwordnm1...wordn1wordn、wordn1wordnmとなる。例えば、mを3に設定すると、除去した1単語がplacedであることから、makingitbetterplacedtowithstandshocksが検索対象となる。次に、検索対象につきコーパスの検索を実施しS19、検索ヒット率は高いかを判断するS20。検索ヒット率は、検索対象の語数を考慮して、コーパスにから検索されたヒット件数が予め設定した基準値を超えたか否かで、検索ヒット率が高いか低いかを判断する。検索ヒット率が高い場合は辞書文法の拡張が必要と判断するS21。一方、検索ヒット率が低い場合は、除去した1語の前後の単語を1からmの範囲でずらしたものを検索対象としてコーパスの検索を実施するS22。そして、検索ヒット率は高いかを判断しS23、検索ヒット率が高い場合は辞書文法の拡張が必要と判断するS21。一方、検索ヒット率が低い場合は辞書文法の拡張は必要なしと判断するS24。ステップS22では、m=3とした場合には、3×3-1=8通りの検索を試みることになる。この8通りは以下となる。1betterplacedtowithstandshocks222betterplacedtowithstand前1単語、後ろ2単語268003betterplacedto46000004itbetterplacedtowithstandshocks15itbetterplacedtowithstand18206itbetterplacedto2860007makingitbetterplacedtowithstand前3単語、後ろ2単語1148makingitbetterplacedto6410右の数字は、ある実際の検索サイトを使って検索した場合のヒット件数を示すものである。検索対象の単語の数が少ないほど、検索ヒット率が高まるのは当然である。しかし、検索対象の語数が同一であっても、検索ヒット率には大きな差があることがわかる。例えば、同じ4語であっても、makingitbetterplacedtoは6000台、itbetterplacedtowithstandは1800台、betterplacedtowithstandshocksは20程度と幅がある。3単語の場合はitbetterplacedtoが群を抜いて高く、辞書文法が扱えるようにする必要があると判断できる。このことから、検索対象の語数ごとに予め設定した基準値を決めておき、コーパスにから検索されたヒット件数がその基準値を超えたときに検索ヒット率が高いと判断する。このように、検索ヒット率が高い検索語の組み合わせがあることになり、その組み合わせは辞書文法の拡張が必要と判断される。一方、検索ヒット率が高い検索語の組み合わせがない場合は、辞書文法の拡張必要なしという判断を下すことができる。以上の説明では、除去した1単語の前後m語のm単語の単語列を検索対象としたが、これに代えて、除去した1単語に先行するi個の単語、除去した1単語に後続するj個の単語、除去した1単語を任意の単語に置き換えたij1個の単語列を検索対象とすることも可能である。ここでは、i=3、j=1であるとし、前の語3単語makingitbetter、後ろ1単語toを検索対象とする。図16はその検索結果の一例の説明図である。ここで囲みのある単語は除去した1単語placedと同じ位置にある任意の単語である。図16によれば、makingitbettertoの場合には、除去した1単語placedと同じ位置にableが起こりやすいことがわかる。任意の単語であるableの他の語としては、suitedadaptedequippedがあり、いずれも適合するといったニュアンスがある点で共通している。こうした情報は、makingitbetterplacedtoを解釈するための文法を記述する上で参考となる情報である。実施例4によれば、1単語を除いた単語列が構文解析に成功したときは、除去した1単語の前後m語のm単語の単語列、または、除去した1単語に先行するi個の単語、除去した1単語に後続するj個の単語、除去した1単語を任意の単語に置き換えたij1個の単語列をコーパスから検索するので、除去した1単語除去語をどのように扱うことが全体の辞書文法開発においてどの程度重要かの指針を与えることができる。実施例5図17は、本発明の実施例5に係る機械翻訳装置の機能ブロック図である。この実施例5は、図2に示した実施例1に対し、1単語を除いた単語列が構文解析に成功したときは、除去した1単語Bの直前の単語Aと除去した単語Bとから構成される2語の単語列AB、または、除去した単語Bと除去した単語Bの直後の単語Cとから構成される2語の単語列BCを見出し語とした品詞の辞書登録をユーザに問い合わせる辞書登録問い合わせ手段38を設けたものである。また、図18は本発明の実施例5に係る機械翻訳装置の処理内容を示すフローチャートである。図3に示した実施例1のフローチャートに対し、ステップS25が追加されている。図2と同一要素には同一符号を付し、図3と同一ステップには同一符号を付し重複する説明は省略する。実施例5は、除去した1単語を適切な品詞として辞書に取り込むために辞書登録を行うものである。図18のステップS9にて構文解析に成功した単語列がある場合、構文解析に成功するということは、除去した1単語をB、除去した1単語の直前の単語をA、除去した1単語の直後の単語をCとすると、複合語ABを直前の単語Aと同一の品詞に割り当てるか、複合語BCを直後の単語Cと同一の品詞に割り当てれば、構文解析が成功することを意味する。以下、例文として、図4の文番号3の原文を用いて説明する。図4の文番号3の原文において、文書解析手段30が単語doを省くと構文解析に成功するものとする。この場合、除去した1単語doの直前の単語は冠詞のtheであり、直後の単語は名詞のstatementである。従って、機械的には、thedoを冠詞として、あるいは、dostatementを名詞として解釈すれば、全体の構文解析は成功する。前者は英語として、適切とはいえないため後者をとる。つまり、dostatementの品詞を名詞として、見出し語dostatementを人間が与える訳語とともに辞書登録を行えるようにする。すなわち、辞書登録問い合わせ手段38は、文書解析手段30により、1単語を除いた単語列が構文解析に成功したときは、図19に示すような辞書登録問い合わせ画面を表示装置18に表示出力する。図19では、見出し語dostatementを辞書登録するか否かの辞書登録問い合わせ画面を示している。これは、前述したように、thedoを冠詞することは英語として、適切とはいえないためである。なお、thedoを冠詞する辞書登録問い合わせ画面を表示するようにしてもよい。第1言語の知識を有するユーザは、thedoを冠詞する辞書登録問い合わせ画面を見て、そのような辞書登録は適切でないと判断することになる。実施例5によれば、除去した1単語Bの直前の単語Aと除去した単語Bとから構成される2語の単語列AB、または、除去した単語Bと除去した単語Bの直後の単語Cとから構成される2語の単語列BCを見出し語とした品詞の辞書登録をユーザに問い合わせるので、除去した1単語を適切な品詞として辞書登録することを促すことができる。これにより、機械翻訳装置のユーザあるいは開発者は翻訳辞書の増強を図ることができる。本発明のいくつかの実施例を説明したが、これらの実施例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施例やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。