\label{sec:intro}機械翻訳システムの辞書は質，量ともに拡充が進み，最近では200万見出し以上の辞書を持つシステムも実用化されている．ただし，このような大規模辞書にも登録されていない語が現実のテキストに出現することも皆無ではない．辞書がこのように大規模化していることから，辞書に登録されていない語は，コーパスにおいても出現頻度が低い語である可能性が高い．ところで，文同士が対応付けられた対訳コーパスから訳語対を抽出する研究はこれまでに数多く行なわれ\cite{Eijk93,Kupiec93,Dekai94,Smadja96,Ker97,Le99}，抽出方法がほぼ確立されたかのように考えられている．しかし，コーパスにおける出現頻度が低い語とその訳語の対を抽出することを目的とした場合，語の出現頻度などの統計情報に基づく方法では抽出が困難であることが指摘されている\cite{Tsuji00}．以上のような状況を考えると，対訳コーパスからの訳語対抽出においては，機械翻訳システムの辞書に登録されていない，出現頻度の低い語を対象とした方法の開発が重要な課題の一つである．しかしながら，現状では，低出現頻度語を対象とした方法の先行研究としては文献\cite{Tsuji01b}などがあるが，検討すべき余地は残されている．すなわち，利用可能な言語情報のうちどのような情報に着目し，それらをどのように組み合わせて利用すれば低出現頻度語の抽出に有効に働くのかを明らかにする必要がある．本研究では，実用化されている英日機械翻訳システムの辞書に登録されていないと考えられ，かつ対訳コーパス\footnote{本研究で用いたコーパスは，文対応の付いた対訳コーパスであるが，機械処理により対応付けられたものであるため，対応付けの誤りが含まれている可能性がある．}において出現頻度が低い複合語とその訳語との対を抽出する方法を提案する．提案方法は，複合語あるいはその訳語候補の内部の情報と，複合語あるいはその訳語候補の外部の情報とを統合的に利用して訳語対候補にスコアを付け，全体スコアが最も高いものから順に必要なだけ訳語対候補を出力する．全体スコアは，複合語あるいはその訳語候補の内部情報と外部情報に基づく各スコアの加重和を計算することによって求めるが，各スコアに対する重みを回帰分析によって決定する\footnote{回帰分析を自然言語処理で利用した研究としては，重要文抽出への適用例\cite{Watanabe96}などがある}．本稿では，英日機械翻訳システムの辞書に登録されていないと考えられる複合語とその訳語候補のうち，機械翻訳文コーパス(後述)における出現頻度，それに対応する和文コーパスにおける出現頻度，訳文対における同時出現頻度がすべて1であるものを対象として行なった訳語対抽出実験の結果に基づいて，複合語あるいはその訳語候補の内部情報，外部情報に基づく各条件の有効性と，加重和計算式における重みを回帰分析によって決定する方法の有効性を検証する．