情報検索における検索語リストや文書に付与されたキーワードリストなど，複数の内容語(熟語も含む)から成るリストのことを本論文では「タームリスト」と呼ぶ．タームリストを別の言語に翻訳する「タームリストの自動翻訳処理」は，単言語用の文書検索と組み合わせてクロスリンガル検索\cite{Oard96}を実現したり，他国語文書のキーワードを利用者の望む言語で翻訳表示する処理\cite{Suzuki97j}に応用できるなど，様々なクロスリンガル処理において重要な要素技術である．本論文ではタームリストの自動翻訳処理のうち，各タームに対して辞書等から与えられた訳語候補の中から最も妥当なものを選択する「翻訳多義解消」に焦点を当てる．内容語に関する翻訳多義解消の研究は従来から文(テキスト)翻訳の分野で行われて来た．80年代には統語的依存構造に着目した意味多義解消規則を用いる方式が研究され，実用システムにも組み込まれた(\cite{Nagao85}など)．この方式は翻訳対象語に対して特定の統語関係(例えば，目的語と動詞の関係)にある別の語を手がかりにした訳語選択規則を人手で作成し，これを入力に適用することによって多義解消を行う方式である．従って，この方法は複数語間に統語的関係が存在しないタームリストには適用できない．一方，90年代に入って言語コーパスから統計的に学習した結果に基づいて多義解消を行う研究が活発化している．これらのうち，統語的解析を(明示的には)行わず，翻訳対象語と同一文内，あるいは，近傍で共起する他の単語を手がかりに多義解消を行う手法はタームリストの翻訳にも適用可能であり，すでにいくつかの研究も行われている．これらは利用するコーパスによって大きく2つに分類できる．１つめはパラレルコーパスと呼ばれる対訳関係にあるコーパスを用いるもので，T.Brownらによる文翻訳のための訳語選択手法\cite{Brown91}，R.Brownらのタームリスト翻訳手法\cite{Brown97}がある．これらの方法は訳語候補自体もコーパスから抽出するので対訳辞書を別に用意する必要がないという利点があるが，対象分野に関する相当量のパラレルコーパスを学習データとして準備しなければならないという問題がある．２つめは目的言語の単言語コーパスのみを用いるもので，Daganら\cite{Dagan94}\footnote{\cite{Dagan94}の基本的な手法は構文解析された学習コーパス，入力データを前提とするものであるが，考察の章で学習データの不足に対処するために統語的依存関係を無視して単なる共起によって処理する方法が指摘されている．},田中ら\cite{Tanaka96}による文翻訳の多義解消手法,同様の手法をタームリスト翻訳に適用したJangら\cite{Jang99}による研究がある．これらは入力の各単語(内容語)に対する訳語候補の組み合わせのうち目的言語のコーパス中における共起頻度あるいは相互情報量が最大のものを選択するという方法である．たとえば，入力が``suits''と``wear''を含み，前者の訳語候補が``裁判''と``スーツ''，後者の候補が``着用''であったとき，日本語コーパスにおいて``スーツ''と``着用''の共起頻度が``裁判''と``着用''のそれよりも高い場合，``suits''の訳語を``スーツ''に決定するというものである．この方法はパラレルコーパスに比べて大量に入手可能な単言語コーパスを学習データとして用いるという，統計的処理にとって重要な利点を持っている．本論文で提案する手法は，目的言語の単言語コーパスのみを利用する点では上記２つめの手法に分類されるが，訳語候補の組み合わせの妥当性を計算する方法が異なる．本手法では，訳語候補同士の直接的な共起頻度を用いるのではなく，各訳語候補に対して，まず，目的言語コーパスにおける共起パターンをベクトル化した一種の意味表現を求め，この意味表現同士の「近さ」によって計算する．この「意味表現同士の近さ」を以下では\kanrenと呼ぶ．2単語の\kanrenはこれらの単語と共起する単語の頻度分布を元に計算されるため，2単語のみの共起頻度を用いるより精度の高い結果を得ることが期待できる．以下，まず２章で問題設定を行う．次に３章で多義解消モデルとその中心となる複数単語の意味的\kanrenについて定義し，４章では枝刈りによる処理の高速化について説明する．５章では評価実験とその結果について述べ，６章で誤りの原因と先行研究との関連について考察する．