フレーズベースの統計的機械翻訳\cite{Koehn:2003:SPT:1073445.1073462}は，フレーズを翻訳単位として機械翻訳を行う手法である．この手法では局所的な文脈を考慮して翻訳を行うため，英語とフランス語のように，語順が似ている言語対や短い文においては高品質な翻訳を行えることが知られている．しかし，英語と日本語のように，語順が大きく異なる言語対では，局所的な文脈を考慮するだけでは原言語のフレーズを目的言語のどのフレーズに翻訳するかを正しく選択することは難しいため，翻訳精度が低い．このような語順の問題に対し，翻訳器のデコーダで並び替えを考慮しつつ翻訳する手法\linebreak\cite{Tillmann:2004:UOM:1613984.1614010}，翻訳器に入力する前に原言語文の語順を目的言語文の語順に近づくよう並び替える事前並び替え\cite{nakagawa2015}，原言語文をそのまま翻訳した目的言語文を並び替える事後並び替えが提案されている\cite{hayashi-EtAl:2013:EMNLP}．特に事前並び替え手法は，長距離の並び替えを効果的かつ効率的に行える\cite{E14-1026,nakagawa2015}．先行研究として，Nakagawa\cite{nakagawa2015}はBracketingTransductionGrammar(BTG)\cite{Wu:1997:SIT:972705.972707}にしたがって構文解析を行いつつ事前並び替えを行う手法を提案している．この手法は事前並び替えにおいて最高性能を達成しているが，並び替えの学習のために人手による素性テンプレートの設計が必要である．そこで，本稿では統計的機械翻訳のためのRecursiveNeuralNetwork(RvNN)\cite{GollerandKuchler,Socher:2011:PNS:3104482.3104499}を用いた事前並び替え手法を提案する．ニューラルネットワークによる学習の特徴として，人手による素性テンプレートの設計が不要であり，訓練データから直接素性ベクトルを学習できるという利点がある．また，RvNNは木構造の再帰的ニューラルネットワークであり，長距離の並び替えが容易に行える．提案手法では与えられた構文木にしたがってRvNNを構築し，葉ノードからボトムアップに計算を行っていくことで，各節ノードにおいて，並び替えに対して重要であると考えられる部分木の単語や品詞・構文タグを考慮した並び替えを行う．統計的機械翻訳をベースにすることで，事前並び替えのような中間プロセスに注目した手法の性能が翻訳全体に与える影響について明らかにできる利点がある．また統計的機械翻訳のようにホワイトボックス的なアプローチは，商用翻訳においてシステムの修正やアップデートが容易であるという利点もある．さらに現在主流のニューラル機械翻訳\cite{D15-1166}でも，統計的機械翻訳とニューラル機械翻訳を組み合わせることで性能を向上するモデルが先行研究\cite{D17-1149}により提案されており，統計的機械翻訳の性能を向上させることは有益である．英日・英仏・英中の言語対を用いた評価実験の結果，英日翻訳において，提案手法はNakagawaの手法と遜色ない精度を達成した．また詳細な分析を実施し，英仏，英中における事前並び替えの性能，また事前並び替えに影響を与える要因を調査した．さらに近年，機械翻訳の主流となっているニューラル機械翻訳\cite{D15-1166}において事前並び替えが与える影響についても実験を行い検証した．