最新の機械翻訳システムは，年々精度が向上している反面，システムの内部は複雑化しており，翻訳システムの傾向は必ずしも事前に把握できるわけではない．このため，システムによってある文章が翻訳された結果に目を通すことで，そのシステムに含まれる問題点を間接的に把握し，システム同士を比較することが広く行われている．このように，単一システムによって発生する誤りの分析や，各システムを比較することは，各システムの利点や欠点を客観的に把握し，システム改善の手段を検討することに役立つ．ところが，翻訳システムの出力結果を分析しようとした際，機械翻訳の専門家である分析者は，システムが出力した膨大な結果に目を通す必要があり，その作業は労力がかかるものである．この問題を解決するために，機械翻訳の誤り分析を効率化する手法が提案されている\cite{popovic2011towards,kirchhoff2007semi,fishel2011automatic,elkholy11morphologicallyrich}．この手法の具体的な手続きとして，機械翻訳結果を人手により翻訳された参照訳と比較し，機械翻訳結果のどの箇所がどのように誤っているかを自動的にラベル付けする．さらに，発見した誤りを既存の誤り体系\cite{flanagan1994error,vilar2006error}に従って「挿入・削除・置換・活用・並べ替え」のように分類することで，機械翻訳システムの誤り傾向を自動的に捉えることができる．\textcolor{black}{しかし，このような自動分析で誤りのおおよその傾向をつかめたとしても，機械翻訳システムを改善する上で，詳細な翻訳誤り現象を把握するためには，人手による誤り分析が欠かせない．}\textcolor{black}{ところが，先行研究と同じように，参照文と機械翻訳結果を比較して差分に基づいて誤りを集計する手法で詳細な誤り分析を行おうとした際に，問題が発生する．具体的には，機械翻訳結果と参照訳の文字列の不一致箇所を単純な方法でラベル付けすると，人間の評価と一致しなくなる場合がある．つまり，機械翻訳結果が参照訳と同様の意味でありながら表層的な文字列が異なる換言の場合，先行研究では不一致箇所を誤り箇所として捉えてしまう．このような誤った判断は，誤り分析を効率化する上で支障となる．}\textcolor{black}{本研究では，前述の問題点を克服し，機械翻訳システムの誤りと判断されたものの内，より誤りの可能性が高い箇所を優先的に捉える手法を提案する．}図\ref{fig:scoring-ex}に本研究の概略を示す．まず，対訳コーパスに対して翻訳結果を生成し，翻訳結果と参照訳を利用して誤り分析を優先的に行うべき箇所を選択する．次に，重点的に選択された箇所を中心に人手により分析を行う．誤りの可能性が高い箇所を特定するために，機械翻訳結果に含まれる$n$-gramを，誤りの可能性の高い順にスコア付けする手法を提案する（\ref{sec:scoring}節）．また，誤りかどうかの判断を単純な一致不一致より頑健にするために，与えられた機械翻訳結果と正解訳のリストから，機械翻訳文中の各$n$-gramに対して誤りらしさと関係のあるスコア関数を設計する．設計されたスコア関数を用いることで，誤り$n$-gramを誤りらしさに基づいて並べ替えることができ，より誤りらしい箇所を重点的に分析することが可能となる．単純にスコアに基づいて選択を行った場合，正解訳と一致するような明らかに正しいと考えられる箇所を選択してしまう恐れがある．この問題に対処するため，正解訳を利用して誤りとして提示された箇所をフィルタリングする手法を提案し，選択精度の向上を図る（\ref{sec:filtering}節）．\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{23-1ia4f1.eps}\end{center}\caption{本研究の流れ図}\label{fig:scoring-ex}\vspace{-0.5\Cvs}\end{figure}実験では，まず\ref{sec:manual-analysis-result}節〜\ref{sec:auto-analysis-result}節で提案法の誤り箇所選択精度の測定を行い，単一システムの分析，及びシステム間比較における有効性の検証を行う．実験の後半では，提案法の課題を分析し（\ref{sec:selection-error-analysis}節），提案法を機械翻訳システムの改善に使用した場合の効果について検討を行う（\ref{sec:act-error-analysis}節）．