\label{sec:intro}言語横断情報検索や言語横断質問応答，機械翻訳などの2つの言語に関わる処理を実現するには，その言語対に対する大規模対訳辞書などの言語横断言語資源が必要である．情報流通技術の発達に伴って，様々な言語で記述された情報を活用することが可能となりつつあり，複数言語を対象とする自然言語処理技術はますます重要な課題となることが予想される．しかし，世界には数多くの言語が存在するため，あらゆる言語対を対象として豊富な言語資源を整備することは，非現実的である．現実には，需要の大きい一部の言語対については大規模な言語資源が利用できるが，それ以外の多くの言語対については，小規模な対訳辞書しか利用できない場合が多い．もし，新規の言語対に対して対訳辞書を自動的に構築することができれば，このような状況を改善するのに非常に役立つと考えられるが，広く知られている通り，完全に自動的に高精度の対訳辞書を構築することはかなり困難である．そのため，本論文では，新規対訳辞書の自動構築というタスクに代わって，既存の小規模な対訳辞書を拡充するというタスクに着目する．まず，入力言語，中間言語，出力言語という3つの言語を考えた時，入力言語から出力言語への小規模な対訳辞書（以後，{\bfseries種辞書}と呼ぶ）と，入力言語から中間言語への大規模な辞書および，中間言語から出力言語への大規模な辞書という3つの辞書が利用できる状況を考える．この時，種辞書を拡充するというタスクは，以下の2つの条件を満たす語の訳語を推定するというタスクとして定義される．第1に，その語は，種辞書には登録されていない未知語である．第2に，入力言語から中間言語への対訳辞書と中間言語から出力言語への対訳辞書の両方を参照することにより，その語の出力言語上での訳語候補が得られる．タスクの設定から明らかに，種辞書の拡充というタスクは，2つの仮定に依存している．まず，(a)小規模な種辞書が存在しなければならず，次に，(b)先に述べた条件を満たす適切な中間言語が存在しなければならない．最初の仮定(a)から，完全に新規の言語対に対しては，このタスク設定は適用できないという制限が発生する．しかし，最近のネットワークとコンピュータの発達にともない，そのような完全に新規の言語対は少なくなりつつあり，非常に小規模な対訳辞書でも良ければ，多くの言語対について対訳辞書が利用できるようになってきている．また，英語を中間言語として考えると，多くの言語対について，後の仮定(b)が成り立つことは経験的に知られている．したがって，種辞書の拡充というタスクは，対訳辞書の自動構築よりも多くの仮定に依存していることは事実であるが，この仮定は多くの場合に問題にならないと考えられ，かつ，これらの仮定を導入することによって利用可能となる知識を用いれば，より簡単に訳語推定が可能になると期待される．種辞書の拡充というタスクは，新規対訳辞書の自動構築や，既存辞書に登録されていない新規な未知語に対する訳語の推定といった関連研究とは，2つの点で異なっている．\cite{日仏対訳辞書}は，英語を中間言語として利用し，和英辞書と英和辞書および英仏辞書と仏英辞書という4種類の辞書を利用して，新規の和仏対訳辞書を作成する方法を提案している．このような新規対訳辞書の自動構築というタスクでは，対象とする言語対についてはまったく対訳辞書が存在しない状況を想定しており，入力言語—出力言語の対訳辞書から得られる情報を考慮することは行われていない．それに対して，本論文で提案する辞書拡充というタスクは，小規模な種辞書から得られる情報をなるべく有効に利用しようとしている点で，先行研究とは異なる．\cite{ウェブから対訳を推定}は，既存の対訳辞書に登録されていない新規な未知語を対象として，大規模なコンパラブルコーパスなどを用いて訳語の推定を行っている．このような研究は，既存の対訳辞書から得られる情報を用いているという点では，辞書拡充というタスクと類似している．しかし，このような新規な未知語の多くは名詞であるため，多くの先行研究では，未知の名詞の訳語推定に特化した検討がされている．それに対して，非常に小規模な種辞書の拡充を行うには，名詞のみの訳語推定では不十分であり，動詞・形容詞などについても訳語の推定を行う必要が生じる．この問題については，\ref{subsec:辞書の分析}節で再び議論する．以下，\ref{sec:expansion}節では，中間言語を用いて対訳辞書を拡充する方法を提案する．\ref{sec:experiment}節では，入力言語をインドネシア語，中間言語を英語，出力言語を日本語として，対訳辞書の拡充を行った実験について報告する．特に，拡充された辞書を，実際の言語横断情報検索システムに組み込んで，評価した結果について報告する．\ref{sec:related_works}節では関連研究について述べ，最後に結論を述べる．