\label{sec:intro}機械翻訳などの多言語間システムの構築において対訳辞書は必要不可欠であり，その品質がシステム全体の性能を左右する．これらに用いられる対訳辞書は現在，人手によって作成されることが多い．しかし，人手による作成には限界があり，品質を向上するためには膨大な労力が必要であること，辞書の記述の一貫性を保つことが困難であることが問題となる．このことからコーパスから自動的に対訳辞書を作成しようとする研究が近年盛んに行われている\cite{gale_91,kaji_96,kitamura_96,fung_97,melamed_97}．本論文では，最大エントロピー法を用いて対訳コーパス上に対訳単語対の確率モデルを推定し，自動的に対訳単語対を抽出する手法を提案する．本論文では対訳関係にある単語の組を対訳単語対と呼ぶ．最大エントロピー法は，与えられた制約の中でエントロピーを最大化するようなモデルを推定するという最大エントロピー原理に基づいており，未知データに対しても確率値をなるべく一様に配分するため，自然言語処理においてしばしば問題となるデータスパースネスに比較的強いという特徴を持っている．このため，構文解析\cite{ratnaparkhi_97,wojciech_98,uchimoto_99}，文境界の同定\cite{reynar_97}，動詞の下位範疇化モデル\cite{utsuro_97b}などに応用されている．また我々の手法は，既存の対訳辞書を必要とせず，文対応の付いた対訳コーパスさえあれば，対訳コーパスの分野を限定することなく対訳単語対を抽出できるという特徴を持つ．本論文の構成は以下の通りである．\ref{sec:ME_method}節では最大エントロピー法について説明し，\ref{sec:MEdict}節では最大エントロピー法を用いて対訳単語対を抽出する手法を述べる．\ref{sec:experiment_discussion}節では我々が提案した手法の有効性を示すために行った実験の結果とそれに対する考察を述べ，関連研究との比較を行う．\ref{sec:future}節でまとめを述べる．