近年，統計ベース翻訳\cite{Brown1993}や用例ベース翻訳\cite{Nagao1984}など大量のテキストを用いた翻訳手法（コーパスベース翻訳）が注目されている．我々は，用例ベース翻訳に焦点を当て研究を行っている．用例ベース翻訳の基本的なアイデアは，入力文の各部分に対して\textbf{類似}している用例を選択し，それらを組み合わせて翻訳を行うことである．ここでいう\textbf{類似}とは，通常，入力文とできるかぎり大きく一致していればいるほど（一致する単語数または文節数が多いほど）よいと考えられてきた．これは，用例が大きくなればなるほど，より大きなコンテキストを扱うことになり，正確な訳につながるからである．そのため，これまでの用例ベース翻訳は，大きな用例を優先する指標／基準を用いて用例を選択してきた．一方，統計ベース翻訳は，翻訳確率を緻密に計算するため，基本的には，翻訳用例を小さな語／句単位に分解して学習を行う．もちろん，最近の統計ベース翻訳では，より大きな単位を取り扱う試みも行われている．例えば，Och\cite{Och1999}等は，アライメントテンプレートという単位を導入し，語列をまとめて学習した．また，他にも多くの統計翻訳研究が語よりも大きな単位を学習に取り込む試みを行っている\cite{Koehn2003,Watanabe2003}．しかし，入力文とできる限り大きく一致した用例を用いる用例ベース翻訳と比べると，あらかじめ翻訳単位を設定する統計ベース翻訳の扱う単位は依然として小さいと言える．簡単に言うと，統計ベース翻訳と用例ベース翻訳は，以下の2点で異なる．\begin{enumerate}\item用例ベース翻訳は，用例のサイズ（一致する単語数または文節数)を重視している．統計ベース翻訳は用例の頻度を重視している．\item用例ベース翻訳は，経験則による指標／基準にもとづいて動作している．統計ベース翻訳は確率的に定式化されている．\end{enumerate}本研究では，用例ベース翻訳の問題は，(2)経験則による指標／基準を用いている点だと考える．経験則による指標／基準は，調整や修正が困難であり，また，アルゴリズムが不透明になる恐れがある．そこで，本研究では，用例ベース翻訳を定式化するために，用例ベース翻訳のための確率モデルを提案する．提案する翻訳モデルは，統計ベースのそれとは異なり，語や句単位の小さな単位から，文全体まで，あらゆるサイズをカバーした翻訳確率を計算する．この枠組みの上では，大きなサイズの用例は安定した翻訳先を伴うため，高い翻訳確率を持つと考えられる．したがって，翻訳確率が高い用例を選ぶことで，自然と用例のサイズを考慮した用例の選択が可能となる．また，提案する翻訳確率は容易に拡張可能であり，用例と入力文のコンテキストの類似度を確率モデルに取り込むことも可能である．実験の結果，提案手法は，従来の経験則に基づいた翻訳システムよりも僅かに高い精度を得て，用例ベース翻訳の透明性の高いモデル化を実現することに成功したので報告する．提案手法は言語ペアを特定しないが，本稿は日英翻訳方向で説明し，実験を行った．本稿の構成は，以下のとおりである．2章では，提案するモデルの基本的アイデアについて説明する．3章では，アルゴリズムについて述べる．4章では，実験について報告する．5章では，関連研究を紹介し，6章に結論を述べる．