\label{Introduction}初期の機械翻訳の研究では，翻訳のルールを人手により書き下して翻訳するルールベース翻訳(RBMT)が用いられていた．計算機性能の問題もあり，しばらくはRBMTによる研究が進められてきたが，多様な言語現象を全て人手で書き下すことは事実上不可能であるし，他の言語対への汎用性が乏しいなどの欠点がある．そこで次に考案されたのが，あらかじめ与えられた対訳コーパスから翻訳知識を自動で学習し，その知識を用いて翻訳を行うコーパスベースの手法である．コーパスベースの手法で最も重要なのが，翻訳で使う知識を対訳コーパスから学習するアラインメントと呼ばれるステップである．アラインメント精度は翻訳精度を大きく左右するため，現在までにアラインメントに関する研究が数多くなされてきた．アラインメント研究の多くは，対訳文を1次元の単語列として扱うものであり，その最も基本的なモデルとして，単語レベルでのアラインメントを統計的に行うIBMモデル\cite{Brown93}が広く利用されている．IBMモデルでは原言語と目的言語の単語同士の対応確率モデル(lexicon)や，語順に関するモデル(distortion)，語数を合わせるためのモデル(fertility，nullgeneration)などを統計的に学習する．この単語列アラインメント手法を基礎として，アラインメント結果からより高度な翻訳知識を学習する手法がいくつか提案されている．IBMモデルは1単語ごとでのアラインメントを行うが，Koehnら\cite{koehn-och-marcu:2003:HLTNAACL}はIBMモデルによるアラインメント結果をベースとして，そこから句に相当する部分を抽出する手法を考案し，翻訳の精度をより高めた．ここでいう句とは，単語列を便宜上，句と呼んでいるだけであり，意味のまとまりを表しているわけではなく，また句の階層的関係を扱うものでもない．またChiang\cite{chiang:2005:ACL}は単語列ではなく，同期文脈自由文法に基づいた広い範囲の翻訳パターンを学習する手法を提案した．Chiangの手法はKoehnらの手法による句対応結果からの学習を行うため，そのベースにはやはりIBMモデルがある．このような発展的な翻訳知識学習の手法は，翻訳においてある程度の文の構造を用いることにつながるが，そのベースとなるアラインメント手法であるIBMモデルは，文の構造情報は一切用いていない．このように単語列として文を扱う手法は，英語とヨーロッパ言語など言語構造に大きな違いがない言語対では精度よいアラインメント結果が得られるが，日英などのように言語構造が大きく異なる言語対に対しては不十分である．つまり言語構造が大きく異なる言語対において高精度なアラインメントを実現するためには，アラインメントにおいても各言語での文の構造を利用する必要がある．アラインメントにおいて言語構造を扱う研究は，古くは佐藤と長尾\cite{sato:1990:COLING}やSadlerとVendelmans\cite{sadler:1990:COLING}，松本ら\cite{matsumoto:1993:ACL}によって提案されたが，当時は枠組を提案し，短い文での実証を行ったのみで，長い文，複雑な文への適用実験などは行われなかった．しかしその枠組自体は現在でも十分有効なものである．また渡辺ら\cite{watanabe:2000:COLING}やMenezesとRichardson\cite{Menezes01}も構造を用いたアラインメント手法を提案している．これらの研究では，比較的長く，複雑な文のアラインメントを行っている．文が長くなると，対応関係の曖昧性が必然的に増加し，これが問題となる．渡辺らは，曖昧性のない語からの木構造上での距離を尺度として曖昧性の解消を行い，MenezesとRichardsonは確率的な辞書の情報を利用し，最も確率の高い単語から順に対応付けることにより，曖昧性解消を行ったが，いずれもヒューリスティックなルールに基づいた手法であり，木構造全体を整合的に対応付けることはしていない．両言語の木構造を確率的に対応づける研究もある．このような手法は，原言語文の木構造を組み換えることにより，目的言語文の木構造を再現しようとするものであるが，構造を用いることの制約が強すぎるため，この制約をいかに緩めるかが議論の対象となる．Gildea\cite{Gildea03}は原言語の任意の部分木を複製し，目的言語の木構造を再現する手法を提案し，韓国語と英語を対象とした実験でアラインメントエラーレート(AER)\cite{och00comparison}で0.32という高い精度を達成しており，言語構造を用いたアラインメントの有効性を示している．しかし我々は，木構造に対してこのような操作を行う必要はなく，木構造をそのままアラインメントすれば良いと考えた．我々の手法は，佐藤と長尾などによって提案された手法を踏まえつつ，ヒューリスティックなルールではなく，木構造全体を整合的に対応付けることを目的とする．本論文では，係り受け距離と距離—スコア関数を利用した，構造的木構造アラインメント手法を提案する．本手法は依存構造木を利用しているため言語構造の違いを克服することができ，さらに木構造上の距離に基づいたアラインメント全体の整合性を，言語対に独立に測ることができる．さらに構造情報を崩すことなく利用するため，豊富な翻訳知識の獲得も望める．次章では我々の機械翻訳システムのアラインメントモジュールの基本的な部分について簡単に紹介する．\ref{proposed}章では我々が提案する手法を説明する．\ref{result}章では提案手法の有効性を示すために行った実験の結果と結果の考察を述べ，最後に結論と今後の課題を述べる．