本研究は，翻訳に付随する註釈を言語モデルの学習に統合することで，古代言語翻訳の性能を向上させる手法を提案する．対象として『リグ・ヴェーダ』を用い，現代の学術的な英訳および訳註を活用した．複数の大規模言語モデルに対して教師ありファインチューニングを実施し，標準的な対訳の学習と，原文に訳註を統合した学習とを比較した．BLEUおよびCOMETによる評価の結果，比較的大規模なモデルにおいて，訳註を統合することで翻訳性能の向上が確認された．特に，文化的背景を説明する訳註や複雑な文法を分析する訳註が、性能改善に大きく寄与していることが明らかになった．

サンスクリット語は，古代インドの言語であり，数多くの文献に残る言語である．サンスクリット語最古層のヴェーダ語は，ヴェーダ文献群に残る．古風な語彙，弁別的アクセントの体系，儀礼や文化に関する高度な文脈を伴っており，正確な解釈には言語学的理解にとどまらず，文化的・儀礼的知識を含む深い洞察が求められる．自然言語処理技術の進展により，多くの言語対において機械翻訳の性能向上が示されてきた．特に，形態的に豊かな言語を対象として，言語学的アノテーションを翻訳モデルに組み込むことで翻訳品質を向上させる研究も行われている．しかし，手動であれ自動であれアノテーション付与が困難であるような古代言語においては，こうした手法の適用は依然として限られている．本論文では，学術的な訳註を活用して，ヴェーダ語の機械翻訳精度を向上させる手法を提案する．この手法は，古典テキストの翻訳には単なる言語能力だけでなく，歴史的・文化的・儀礼的文脈に対する深い理解が不可欠であるという認識に基づく．こうした知識は，伝統的に数世紀にわたる学術的註釈の中に保存されてきたものである．