インターネットが急速に広まり，その社会における重要性が急速に高まりつつある現在，他言語のウェブ情報を閲覧したり，多言語で情報を発信するなど，機械翻訳の需要は一層高まっている．これまで，機械翻訳の様々な手法が提案されてきたが，大量のコーパスが利用可能となってきたことにともない用例ベース翻訳\cite{Nagao1984}や統計ベース翻訳\cite{Brown1990}が主な研究対象となってきている．本稿は前者の用例ベース翻訳に注目する．用例ベース翻訳とは，翻訳すべき入力文に対して，それと類似した翻訳用例をもとに翻訳を行なう方式である．経験豊かな人間が翻訳を行う場合でも用例を利用して翻訳を行っており，この方式は他の手法よりも自然な翻訳文の生成が可能だと考えられる．また，用例の追加により容易にシステムを改善可能である．以上のような利点を持つものの，用例ベース方式は翻訳対象領域をマニュアルや旅行会話などに限定して研究されている段階であり，ウェブドキュメント等を翻訳できるような一般的な翻訳システムは実現されていない．その実現が困難な理由の一つに，用例の不足が挙げられる．用例ベース翻訳は入力文とできるだけ近い文脈をもつ用例を使うため，用例は対訳辞書のように独立した翻訳ペアではなく，まわりに文脈を持つことが必要である．つまり，用例中のある句が相手側言語のある句と対応するというような対応関係が必要となる．用例ベース翻訳を実現するためには大量の用例が必要だが，人手でこのような用例を作成するのは大量のコストがかかる．そこで，対訳文に対して句アライメントを行い用例として利用できるように変換する研究が90年代初頭から行われてきた．当初は，依存構造や句構造を用いた研究が中心であったが\cite{Sadler1990,Matsumoto1993,Kaji1992}，構文解析の精度が低いために実証的な成果が上がらなかった．その後には，構造を用いず用例を単なる語列として扱った統計的手法が研究の中心となっている\cite{北村1997,Sato2002}．統計的手法によって対応関係を高精度に得ることは可能だが，そのためには大量の対訳コーパスが必要となる．近年は構文解析の精度が日英両言語で飛躍的に向上し，再び構造的な対応付けが試みられている．Menezes等\cite{Menezes2001}は，マニュアルというドメインで依存構造上の句アライメントを行なっている．今村\cite{今村2002}は，旅行会話というドメインで句構造的上の句アライメントを行なっている．これらの先行研究は，限定されたドメインのパラレリズムが高いコーパスを扱っており，一般的なコーパスが用いられていない．本稿はコーパスに依存しない対応付けを実現するために依存構造上の位置関係を一般的に扱い，対応全体の整合性を考慮することにより対応関係を推定する．これは，\cite{Watanabe2000}を基本句の概念を導入して発展させたものである．本稿の構成は以下のとおりである．2章で提案手法について述べる．3章で実験と考察を述べ，4章にまとめを付す．