法律文書や技術文書等の専門文書は，その文種に特有の表現を持っていることから，サブ言語を形成していると考えることができる．サブ言語を対象とした翻訳に関する従来の研究では，サブ言語の翻訳品質を向上させるには，対象のサブ言語に特徴的に表れる文構造を適切に捉え，対象言語の文構造に変換することが不可欠であることが指摘されている\cite{DBLP:conf/coling/BuchmannWS84,DBLP:conf/eacl/Luckhardt91,DBLP:conf/anlp/MarcuCW00}．図\ref{fig:ex-sents}は，特許抄録のサブ言語に特有な2対の対訳文である．いずれの文対でも，適切な訳文を得るためには，原言語文におけるABCという文構造を目的言語においてCBAに変換しなければならない．このようなサブ言語に特徴的な文では，文構造を適切に捉えられなければその後の処理でも良い翻訳に結びつく可能性が低いため，初期段階での正確な文構造の把握が極めて重要である．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{24-3ia0f1.eps}\end{center}\hangcaption{大域的な並べ替えが必要な，特許抄録のサブ言語に特徴的な対訳文の例．A,B,Cは，文の大域的構造を構成する構造部品を表す．}\label{fig:ex-sents}\end{figure}\leavevmode\hboxto357pt{この課題に対して様々な研究が行われてきた．骨格構造を用いた機械翻訳}\cite{Mellebeek06asyntactic,DBLP:conf/acl/XiaoZZ14}では，構文解析器を用いて入力文から{\bf骨格構造}，つまり文の大域的な構造を抽出し，従来の統計的機械翻訳を用いて大域的な構造の学習を行って翻訳文を生成する．しかしながらこの方法は，構文解析の精度の影響を受けるため，解析精度が低い場面では結果的に翻訳の精度も低くなるという問題がある．もう一つの手法としては，文構造変換のための同時文脈自由文法の規則を人手で構築し，これを用いて入力文の文構造を出力側言語の構造に変換する手法が提案されている\cite{Fuji:2015,Fuji2016claim}．こちらの手法は，新規のサブ言語に対して人手で規則を作成しなければならないという問題がある．これらの手法では，構文解析精度による制約の問題があったり，人手による規則作成の問題があるなど，新たなサブ言語に対して柔軟に適用できる翻訳を実現することができていない．本論文では，サブ言語に特有な大域的な文構造を捉えるための，大域的な並べ替え手法を提案する．提案手法は，構文解析を用いることなく，アノテートされていない平文テキストデータから大域的並べ替えモデルを学習し，このモデルを用いて新規の入力文に対する大域的な並べ替えを行う．本手法は構文解析器を用いないため，構文解析器の解析精度の影響を受けることはなく，また新規のサブ言語にも容易に適用できる．特許抄録のサブ言語を対象にした日英および英日翻訳実験を行って本手法の評価を行ったところ，大域的な並べ替えと従来型の構文解析に基づく並べ替えを併用することによって，翻訳品質が向上することがわかった．本論文の貢献は次のとおりである．\begin{itemize}\item構文解析を用いることなく，アノテートされていない平文テキストデータから大域的並べ替えモデルを学習できる手法を提案する．\item大域的な並べ替えと構文解析に基づく並べ替えを併用したときに翻訳品質が向上することが確認できた．\item特に特許抄録文では，サブ言語に特有な文構造を持った入力文に対して，日英・英日双方向において翻訳精度が向上した．\end{itemize}