\label{sec:introduction}近年，WWWを通じて英字新聞記事に接する機会が増えてきたことに伴い，より正確に英文記事を日本語に翻訳する必要性が高まってきている．新聞記事は見出しと本文から構成されるが，見出しは記事の最も重要な情報を伝える表現である\footnote{テキストから重要な文を選択するテキスト抄録システムにおいて，見出しを最も重要な文であるとみなす考え方\cite{Nakao97,Yoshimi99}がある．}ため，見出しを正確に翻訳することは他の表現の翻訳に比べてより一層重要である．英字新聞記事の見出しは，できるだけ少ない文字数でできるだけ多くの情報を伝えるためや，読者の注意を引くために，通常の文の表現形式とは異なる特有の形式をしている．このため，従来の英日機械翻訳システムでは適切に翻訳できない場合が多い．その原因は主に，見出し特有表現の構文解析を適切に行なうための構文解析規則が，様々な種類や分野のテキストを扱うことを前提に開発された機械翻訳システムでは記述されていないことにあると考えられる．既存の構文解析規則で適切に扱えない表現への対応策の選択肢としては，特殊な表現形式が扱えるように構文解析規則を拡張するアプローチと，既存の構文解析規則は変更せず，既存の規則でも適切に処理できるように原言語の表現を書き換える新たなモジュールを設けるアプローチが考えられる．後者のアプローチとして，長い文の構文解析が失敗しやすいという問題に，長文を複数の短文に分割することによって対処する方法\cite{Kim94}や，書き換えを行なうべきかどうかの判定精度を高めるために，完全な構文情報が得られる構文解析終了後にまで書き換え規則の適用を遅らせる方法\footnote{この方法は，日英間の構造的な差異を調整し，より自然な翻訳を生成するために構文構造を書き換える方法\cite{Nagao85a}に近いと考えられる．}\cite{Shirai95}などがこれまでに示されている．実際に運用されている機械翻訳システムでは構文解析規則の規模は非常に大きくなっているため，既存の規則との整合性を保ちながら新たな規則を追加することは容易ではない．また，特殊な表現を扱うための規則を追加すると規則の汎用性が損なわれる恐れがある．これに対して，既存の規則には手を加えず，原言語の表現を書き換える前編集系を新たに開発する方が，書き換え結果が既存の構文解析規則で正しく解析できるかどうかを人手で判断することは比較的容易であるという点や，規則の汎用性を維持することができるという点でシステムの開発，維持上望ましい．本研究では，従来の機械翻訳システムによる新聞記事見出し翻訳の品質が低いという問題に対して自動前編集モジュールを設けるアプローチを採り，浅いレベルの手がかりに基づいて原言語の表現を書き換えることによってこの問題を解決することを目指している．自動前編集による見出し翻訳の品質改善の一例として本稿では，見出し特有表現のうち比較的高い頻度\footnote{284件の見出しを対象とした我々の調査で確認された見出し特有の表現\cite{Uenoda78}は，be動詞の省略を含むものが73件(25.7\%)，等位接続詞のコンマでの代用を含むものが25件(8.8\%)，``say''のコロンでの代用を含むものが4件(1.4\%)などである.ただし，現在形で過去の事象を表す表現や冠詞の省略などは今回の調査では考慮しなかった．}で見られるbe動詞の省略現象に対象を絞り，be動詞が省略されている見出しにbe動詞を正しく補うための書き換え規則を，形態素解析と粗い構文解析\footnote{具体的には，\ref{sec:preeditHeadline:cond}\,節で述べる手続きによる処理を指す．}によって得られる情報に基づいて記述し，これらの書き換え規則によって適切な書き換えが行なえることを示す．本稿の対象は英字新聞記事見出しという限定されたものであるが，英字新聞記事は英日機械翻訳システムの一般利用者が日々接することが多いテキストの一つであるため，実用的なシステムにおける見出し解析の重要性は高い．また，本稿の目的はbe動詞を補うことによって見出し解析の精度を向上させることにあり，書き換えた見出しの翻訳が日本語新聞記事の見出しの文体に照らし合わせて適切であるかどうかは本稿の対象外である．