本論文では，ニューラル機械翻訳(NMT)の性能を改善するため，CKYアルゴリズムから着想を得た，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しいアテンション構造を提案する．提案のアテンション構造は，CKYテーブルを模倣したCNNを使って，原言語文中の隣接する単語／句の全ての可能な組み合わせを表現する．提案のアテンション構造を組み込んだNMTは，CKYテーブルの各セルに対応するCNNの隠れ状態に対するアテンションスコア（言い換えると，原言語文中の単語の組み合わせに対するアテンションスコア）に基づき目的言語の文を生成する．従来の文構造に基づくNMTは予め構文解析器で解析した文構造を活用するが，提案のアテンション構造を用いるNMTは，原言語文の構文解析を予め行うことなく，原言語の文に潜む構造に対するアライメントを考慮した翻訳を行うことができる．AsianScientificPaperExcerptCorpus(ASPEC)英日翻訳タスクの評価実験により，提案のアテンション構造を用いることで，従来のアテンション構造付きのエンコーダデコーダモデルと比較して，1.43ポイントBLEUスコアが上昇することを示す．さらに，FBISコーパスにおける中英翻訳タスクにおいて，提案手法は，従来のアテンション構造付きのエンコーダデコーダモデルと同等かそれ以上の精度を達成できることを示す．