\vspace*{-1mm}機械翻訳システムは，巨大なルールベースシステムであり，NTTにおいて開発を進めている機械翻訳システムALT-J/E~\cite{Ikehara89,Ikehara90}でも，1万ルール以上のパタン対ルール(翻訳ルール)を利用している．他のルールベースシステムと同様，機械翻訳システムにおいても，ルールベースの作成・改良工数は大きな問題であり，特にそのルール数が巨大なだけに，その工数削減が強く望まれている．ルールベースの構築・保守を支援する手法として，近年，事例からの学習を利用する研究が活発となっている．機械翻訳システムにおいても，ルールベース構築への学習技術適用が試みられており，田中は，英日翻訳事例(コーパス)から語彙選択ルールを学習する手法を提案している\cite{Tanaka94}．また，Almuallimも，日英翻訳事例から，英語動詞選択ルール\footnote{パタン対ルールの主要部分である．}を学習している\cite{Almuallim94c}．更に，宇津呂は，日英翻訳事例から格フレームを獲得している\cite{Utsuro93}．これら既存のアプローチでは，ルールが全く存在しない状態からスタートして，事例のみに基づいてルールを作り出している．従って，未知事例に対して高い正解率を持つルールを学習するには，多くの翻訳事例(これを以下，{\bf実事例}と呼ぶ．)を必要とする．しかし，現実には，既存文書における動詞分布の偏り等の理由により，学習に必要な個数の実事例を，全動詞に対して収集する事は，極めて困難である．事例からの学習がルールベース構築に利用されるようになったのは，矛盾の無い完全なルールを生成する事が，人間には困難だからである．しかし，人間は，完全なルールを構成できなくとも，概略的あるいは部分的なルールは生成できる．そこで，人手作成の粗いルールと実事例とを融合してルールを学習できれば，人手作成ルール及び実事例のいずれよりも高い正解率を持つルールが作成でき，実事例のスパース性の問題を回避できる可能性がある．そこで，本論文では，人手作成のルールと実事例を統合して，より精度の高いルールを生成する，修正型の学習方法を提案する．具体的には，まず，人手作成のルールから逆に事例を生成(以下，この生成された事例を{\bf仮事例}と呼ぶ．)する．次に，仮事例と実事例を既存の学習アルゴリズム(これを，以下，{\bf内部学習アルゴリズム}と呼ぶ．)に入力する．内部学習アルゴリズムの出力が，最終的に獲得されたルールである．内部学習アルゴリズムは，属性ベクトル型の事例表現を持つ学習アルゴリズムなら任意の学習アルゴリズムを選択できる．尚，人手作成ルールの表現形式は，その表現能力の高さからHausslerによるIDE形式\cite{Haussler88}とした．提案手法では，仮事例と実事例の重要度を表現するために，重みを各事例に対して与える必要がある．即ち，人手作成のルールが非常に正確であれば，ルールから生成された仮事例に大きな重みを置くべきである．逆に，人手作成のルールが不正確であれば，小さい重みを置くべきである．提案手法では，この最適な重みの決定に，クロスバリデーションによるパラメータチューニングを利用する．本手法の有効性を評価するため，既存のドキュメントから抽出した実事例を用いて，ALT-J/Eの英語動詞選択ルールの獲得実験を行なった．内部学習アルゴリズムとしては，意味カテゴリーシソーラスのエンコーディング手法に特徴を持つAlmuallimによる学習手法\cite{Almuallim94c}を利用した．その結果，本手法により獲得された英語動詞選択ルールは，実事例のみから獲得されたルールや初期投入した人手作成のルールに比べて，高い正解率を示した．以下，第2章では，英語動詞選択ルールを説明する．第3章では，従来のアルゴリズムとその問題を概観する．新しい学習手法を第4章で提案する．第5章では，評価結果を示す．第6章では，他の修正型学習手法との差異について論ずる．第7章は本論文のまとめである．