\label{sec:introduction}単語の多義性解消は自然言語処理の重要な基本技術のひとつとして認識されている．単語の多義性というのは，例えば，「買う」という単語について「本を買う」と「反感を買う」とでは意味が違うというように，同じ単語でも文脈によって意味の違いがあるという性質のことを言う．そして，その意味の違いのことを単語の多義と言う．単語の多義は細かく定義すればきりがない．したがって，多義をどこまで区別するべきかはタスクの目的に依存して決めることになる．機械翻訳の問題では，適切な翻訳(訳語/訳句)が選択できればよく，単語の多義はその翻訳の異なりとして定義できる．機械翻訳における単語の多義性解消の方法，つまり，訳語選択の方法は，これまでにも数多く提案されてきた．それらの方法を，利用している言語資源という観点から分類すると，対訳コーパスを用いるもの\cite{Nagao81,Sato90,Brown:90,Brown:93,berger:cl96,Sumita:2000,Baldwin:2001}，対訳単語辞書と目的言語の単言語コーパスを用いるもの\cite{Dagan:cl94,Kikui:98}，対訳単語辞書と，原言語と目的言語の間で互いに対応関係がない各単言語コーパスを用いるもの\cite{Kikui:99,Koehn:2000}，原言語と目的言語の間で互いに対応関係がない各単言語コーパスを用いるもの\cite{Tanaka:96}に大別できる．我々は，多様な情報を用いれば用いるほど良い結果が得られると考え，対訳単語辞書，対訳コーパス，および，原言語と目的言語の間で互いに対応関係がない各単言語コーパスを用いる．対訳コーパスには大きくパラレルコーパスとコンパラブルコーパスの二種類があり，我々はそのうちパラレルコーパスを用いる．さらに，文対応をとる際の誤りを軽減するために，パラレルコーパスとして，対訳用例(句/文)集合(翻訳メモリ，トランスレーション・メモリー，以下TM)を用いる．我々のシステムは，入力文と対象単語が与えられると，その対象単語に関して入力文と対訳用例集合との類似度を求め，類似度が最大となる用例集合を用いて対象単語の訳語選択を行なう．類似度は，用例に基づく手法と機械学習モデルを用いて計算される．類似度の計算には，文字列の類似性，入力文における対象単語の前後の数単語，入力文中の内容語とその訳語候補のコーパスにおける出現頻度などを考慮する．このシステムで用いた訳語選択のためのモデルは次のような特徴を持つ．\begin{itemize}\item各対訳用例内の単語対応をとり，同じ対訳単語ペアを持つ対訳用例をまとめてひとつの用例集合とする．そして，そのペアの原言語(対象単語と同じ言語)の単語が同じである用例集合をまとめ，そのまとまりごとにモデルを作成する．以降で，各用例集合内で共通する対訳単語ペアを見出し語と呼ぶ．そして，そのペアの各単語をそれぞれ原言語見出し語，目的言語見出し語と呼ぶ(原言語が日本語，目的言語が英語の場合，それぞれ日本語見出し語，英語見出し語と呼ぶ)．\item対象単語に関して入力文と表層的にほぼ同じ用例が用例に基づく手法により見つかった場合にはその用例を優先的に翻訳に使う．見つからなかった場合には，機械学習モデルに基づく手法により対象単語に関して入力文と最も類似した用例集合を選択して翻訳に使う．\item言語資源としては，対訳単語辞書，対訳コーパス，および，原言語と目的言語の間で互いに対応関係がない各単言語コーパスを用いる．\end{itemize}2001年の春，単語の多義性解消のコンテスト第2回{\scSenseval}が開催された\cite{senseval2:homepage}．このコンテストは1998年に，英語と二つのヨーロッパ言語(イタリア語とフランス語)を対象として始まったものである．2001年には新たに他のいくつかの言語に関するタスクが追加された．我々はそのうち日本語に関して追加された翻訳タスクに参加した．本論文では，そのコンテストでの結果をもとに，我々が本論文で提案する手法の有効性および精度向上にどのような情報が有効であったかについて述べる．