\label{sec:intro}\thispagestyle{empty}機械翻訳，言語横断的な検索や要約など複数の言語を同時に扱うシステムにおいて対訳辞書は必要不可欠であり，その品質がシステム全体の性能を左右する．これらに用いられる対訳辞書は現在，人手によって作成されることが多い．しかし，人手による作成には限界があり，品質を向上するためには膨大な労力が必要であること，辞書の記述の一貫性を保つことが困難であることが問題となる．このことからコーパスから自動的に対訳辞書を作成しようとする研究が近年盛んに行われている~\cite{tanaka_96,kitamura_97,melamed_97,yamamoto_01,kaji_01}．しかし，これらの研究の多くは対訳表現の対応度の計算に単語の共起関係を利用しているためにデータスパースネスに陥りやすく，そのため小規模なコーパスから対訳表現を抽出することは難しい．対訳コーパス自体があまり多くない現状では，小規模な対訳コーパスからでも対訳表現を抽出できることが望ましい．本論文では，サポートベクタマシン~\cite{vapnik_book_99}を用いて文対応付き対訳コーパスから対訳表現を抽出する手法を提案する．サポートベクタマシンは訓練事例と分割境界の距離(マージン)を最大化する戦略に基づく手法であり，従来からある学習モデルに比べて汎化能力が高く過学習しにくいために，データスパースネスに対して頑健であるという特徴を持つ．さらにカーネル関数を用いることによって非線形な分割境界を学習したり，素性同士の依存関係を自動的に学習することが可能である．このため，自然言語処理の分野でもテキスト分類~\cite{joachims_98,taira_99}，Chunk同定~\cite{kudo_00b}，構文解析~\cite{kudo_00a}などに応用されている．我々の手法は，訓練コーパスによって対訳モデルをあらかじめ学習する必要があるが，一旦モデルを学習してしまえば，訓練コーパスにおいて出現回数が少ない対訳表現あるいは訓練コーパスにおいて出現しなかった対訳表現でさえも抽出することができる．したがってある程度大規模な対訳コーパスから優れた対訳モデルを学習しておけば，サポートベクタマシンの高い汎化能力によって低頻度の対訳表現でも抽出が可能であるという特徴を持つ．本論文の構成は以下の通りである．\ref{sec:svm}~節ではサポートベクタマシンについて説明し，\ref{sec:SVMdict}~節ではサポートベクタマシンを用いて対訳表現を抽出する手法を述べる．\ref{sec:experiment_discussion}~節では我々が提案した手法の有効性を示すために行った実験の結果とそれに対する考察を述べる．\ref{sec:related_works}~節において関連研究との比較を行う．最後に\ref{sec:conclusion}~節で本論文のまとめを述べる．