対訳コーパスの充実に伴い，コーパスから自動学習した知識を用いる機械翻訳システムが提案されてきている\cite{Brown:SMT1993,Menezes:PAandTranslation2001,Imamura:PatternGeneration2002}．しかし，対訳コーパスを無制限に用いて翻訳知識を自動構築すると，コーパスに内在する翻訳の多様性に起因して冗長な知識が獲得され，誤訳や曖昧性増大の原因となる．翻訳の多様性はコーパスサイズの拡大と共に増加する．たとえば，対訳コーパスは大規模になるに従い，通常，同一の原文であるにも関わらず異なった翻訳文が含まれる．また，文脈や状況に依存した特異な翻訳も大規模コーパスでは増加する．我々の対象は，このような10万文以上を含んだ大規模対訳コーパスである．本稿では，このような翻訳の多様性に対し，機械翻訳に適した対訳(制限対訳と呼ぶ)に制限することを試みる．制限対訳には様々な指標が考えられるが，本稿では特に直訳性に着目する．そして直訳性を利用した2つの知識構築法を提案する．第一は，翻訳知識構築の前処理としての，直訳性を用いた対訳文フィルタリング，第二は一つの対訳文を直訳部／意訳部に分割し，部分に応じた汎化手法を適用する．このような制限を行いながら機械翻訳知識を自動構築することにより，機械翻訳の訳質が向上することを示す．以下，第\ref{sec-translation-variety}章では翻訳の多様性が引き起こす問題点について述べ，第\ref{sec-controlled-translation}章では機械翻訳に適した対訳とは，どのような対訳であるのか，議論する．続いて第\ref{sec-translation-literalness}章では，制限対訳の指標のうち，直訳性に着目し，その測定手法について提案する．第\ref{sec-construction-methods}章では直訳性を利用した機械翻訳知識構築方法について述べ，第\ref{sec-translation-experiments}章でその評価を行う．