近年，機械翻訳に関する研究が進み，日本語や英語をはじめとし，韓国語，中国語，フランス語など，主要な言語に関してはある程度実用的なシステムが構築されつつある．その反面，そうした研究の進んでいない言語や，機械翻訳の対象となっていない言語が残されているのも事実である．こうした言語においては，言語現象を学習するためのモノリンガル・コーパスや，翻訳知識を得るためのバイリンガル・コーパスなどが充分に蓄積されておらず，また，翻訳の要である対訳辞書の整備も進んでいないことが多い．そうした，比較的マイナーな言語に関する機械翻訳として，日本語--ウイグル語機械翻訳システム\cite{ogawa}が研究されている．このシステムにおいては，その原型となった日本語形態素解析システム\cite{ogawa2}の日本語辞書が，語彙として約25万語，形態素として約35万語を収録しているのに対して，日本語--ウイグル語対訳辞書\cite{muhtar2003}は語彙数約2万語，形態素数約3.6万語\footnote{漢字表記の語彙に対しては，その読みが別の形態素として登録されるため，語彙数と形態素数に差が生じる．}と少ないため，翻訳可能な文の数が限られてしまうという問題がある．このように，対訳辞書の規模は，そのシステムが処理できる文数と直接関わる重大な要素である．しかしながら，一般に辞書の構築はコストが高く，登録単語数を増やすことは容易ではない．これに対して，人間が翻訳作業をする場合を考えると，翻訳者は知らない単語を対訳辞書で検索するが，その単語が辞書に記載されていない場合，同じ意味の別の表現に言い換えて辞書を引く．本研究では，人間のこの行動を模倣し，対訳辞書に登録されていない自立語を，登録されている単語だけから成る表現に言い換えることにより，訳語の獲得を目指す．これにより，二言語間の言語知識が必要な問題を一言語内で扱える問題にすることができる．言い換えに関する研究は，近年，盛んに進められている\cite{yama01}．これに伴って，言い換えの目的に応じた種々の言い換え獲得手法が提案されている．これらの内，本研究で扱う自立語の言い換えに関するものに注目すると，概ね次の二つの手法に分けることができる．一つは，単語の用法や出現傾向，概念などの類似性を評価し，類似する表現を集める手法である\cite{hindle}\cite{cui}\cite{kasahara}．これらの中には言い換えを獲得することを直接の目的としないものもあるが，集められた類似表現を言い換え可能な語の集合と見做すことができる．もう一つは，国語辞書などにおいて単語の語義を説明している語義文を，その見出し語の意味を保存した言い換えと見做して利用する手法である．これに属する手法としては，語義文から見出し語との同等句を抜き出し，直接言い換える手法\cite{kajichi}\cite{ipsj02}や，2つの単語間の意味の差を，単語の語義文における記述の差異として捉え，言い換えの可否を判定する手法\cite{fuj00}\cite{fujita}が挙げられる．従来，自立語の言い換え処理は，この二つの分類のどちらか一方の手法を適用して言い換えを得る，一段階の処理として扱われてきた．これに対して，Murataら\cite{murata}は，言い換え処理を次の二つのモジュールに分割した．一つは，用意した規則を元に，入力表現を可能な限り変換するモジュールであり，もう一つは，変換された表現の内，言い換えの目的に最も適ったものを選び出す評価モジュールである．ただし，変換のための規則は，言い換えの前後で意味が変わらないものであることを保証する必要がある．処理を分割することによって，評価モジュールにおける評価の観点を変えることが可能となり，様々な言い換え目的に対して，汎用的な言い換え処理モデルを提供できるとしている．しかし，この手法では，あらかじめ変換規則を検証しておく必要があるほか，従来の言い換え獲得処理に関する手法を柔軟に適用できないという問題がある．そこで，本研究では，この言い換え処理の段階分けの考え方をさらに進めて，可能な限り類似表現を収集する{\bf収集段階}と，収集された言い換え候補について，言い換えの目的に適う表現を選び出す{\bf選抜段階}とに分けることを考える．このように分割することにより，各段階において，類似度に基づく手法と語義文に基づく手法とを別々に適用できる．さらに，言い換えの対象となる単語に合わせて，その組み合わせ方を変えることができる．本論文では，収集段階に語義文に基づく手法を，選抜段階に類似度に基づく手法を用い，両者を組み合わせることによって適切な言い換えを獲得する手法について提案する．さらに，獲得した言い換えを日本語--ウイグル語翻訳システムで翻訳し，それを辞書に追加することによる対訳辞書の拡充実験も行った．以下，本論文では，第2章において現在までに研究されている言い換え処理技術について，その概要を述べて整理する．次に第3章において，言い換え処理を収集段階と選抜段階に分割し，それぞれに第2章で述べた従来の研究を適用する手法について提案する．第4章においては，第3章で提案した言い換え手法を用いた実験と，さらに対訳辞書の拡充実験について報告する．最後に，第5章は本論文のまとめである．