\label{sec:intro}本論文では，ウェブを利用した専門用語の訳語推定法について述べる．専門用語の訳語情報は，技術翻訳や同時通訳，機械翻訳の辞書の強化などの場面において，実に様々な分野で求めれらている．しかしながら，汎用の対訳辞書には専門用語がカバーされていないことが多く，対訳集などの専門用語の訳語情報が整備されている分野も限られている．その上，専門用語の訳語情報が整備されていたとしても，最新の用語を追加していく作業が必要になる．このため，あらゆる分野で，専門用語の訳語情報を人手で整備しようとすると，大変なコストとなる．そこで，本論文では，対象言語を英語，日本語双方向とし，自動的に専門用語の訳語推定を行う方法を提案する．これまでに行われてきた訳語推定の方法の1つに，パラレルコーパスを用いた訳語推定法がある~\cite{Matsumoto00a}．しかしながら，パラレルコーパスが利用できる分野は極めて限られている．これに対して，対訳関係のない同一分野の2つの言語の文書を組にしたコンパラブルコーパスを利用する方法\cite{Fung98as,Rapp99as}が研究されている．これらの手法では，コーパスにそれぞれ存在する2言語の用語の組に対して，各用語の周囲の文脈の類似性を言語を横断して測定することにより，訳語対応の推定が行われる．パラレルコーパスに比べれればコンパラブルコーパスは収集が容易であるが，訳語候補が膨大となるため，精度の面で問題がある．また，この方法では，訳語推定対象の用語を構成する単語・形態素の情報を利用していない．これに対して，\cite{Fujii00,Baldwin04multi}では，訳を知りたい用語を構成する単語・形態素の訳語を既存の対訳辞書から求め，これらを結合することにより訳語候補を生成し，単言語コーパスを用いて訳語候補を検証するという手法を提案している．（以下，本論文では，用語の構成要素の訳語を既存の対訳辞書から求め，これらを結合することにより訳語候補を生成する方法を「要素合成法」と呼ぶ．）要素合成法による訳語推定法の有効性を調査するために，既存の専門用語対訳辞書の10分野から，日本語と英語の専門用語で構成される訳語対を617個抽出した\footnote{\ref{sec:evaluation_set}節で述べる未知訳語対集合$Y_{ST}$に対応する．}．そして，それぞれの訳語対の日本側の用語と英語側の用語の構成要素が対応しているかを調べたところ，88.5\%の訳語対で日英の構成要素が対応しているという結果が得られた．このことから，専門用語に対して要素合成法による訳語推定法を適用することは有効である可能性が高いことがわかった．（以下，本論文では，訳語対において各言語の用語の構成要素が対応していることを「構成的」と呼ぶものとする．）しかしながら，単言語コーパスであっても，研究利用可能なコーパスが整備されている分野は限られている．このため，本論文では，大規模かつあらゆる分野の文書を含むウェブをコーパスとして用いるものとする．ウェブを訳語候補の検証に利用する場合，\cite{Cao02as}の様に，サーチエンジンを通してウェブ全体を利用して訳語候補の検証を行うという方法がまず考えられる．その対極にある方法として，訳語推定の前にあらかじめ，ウェブから専門分野コーパスを収集しておくことも考えられる．サーチエンジンを通してウェブ全体を利用するアプローチは，カバレージに優れるが，様々な分野の文書が含まれるため誤った訳語候補を生成してしまう恐れもある．また，それぞれの訳語候補に対してサーチエンジンで検索を行わなければいけないため，サーチエンジン検索の待ち時間が無視できない．これに対して，ウェブから専門分野コーパスを収集するアプローチは，ウェブ全体を用いるよりカバレージは低くなるが，その分野の文書のみを利用して訳語候補の検証を行うため，誤った訳語候補を削除する効果が期待できる．また，ひとたび専門分野コーパスを収集すれば，訳語推定対象の用語が大量にある場合でも，サーチエンジンを介してウェブにアクセスすることなく訳語推定を行うことができる．しかしながら，これまで，この2つのアプローチの比較は行われてこなかったため，本論文では，評価実験を通して，この2つのアプローチを比較し，その得失を論じる．さらに，上記の2つのアプローチの比較も含めて，本論文では，訳語候補のスコア関数として，多様な関数を以下のように定式化する．要素合成法では，構成要素に対して，対訳辞書中の訳語を結合することにより訳語候補が生成されるので，構成要素の訳語にもとづいて訳語候補の適切さを評価する．これを対訳辞書スコアと呼ぶ．また，それとは別に，生成された訳語候補がコーパスに生起する頻度に基づいて，訳語候補の適切さを評価する．これをコーパススコアと呼ぶ．本論文では，この2つスコアの積で訳語候補のスコアを定義する．本論文では，対訳辞書スコアに頻度と構成要素長を考慮したスコアを用い，また，コーパススコアには頻度に基づくスコアを用いたスコア関数を提案し，確率に基づくスコア関数\cite{Fujii00}と比較する．さらに，対訳辞書スコア，コーパススコアとしてどのような尺度を用いるか，に加え，訳語候補の枝刈りにスコアを使うかどうか，コーパスとしてウェブ全体を用いるか専門分野コーパスを用いるか，といったスコア関数の設定を変化させて合計12種類のスコア関数を定義し，訳語推定の性能との間の相関を評価する．実験の結果，コーパスとしてウェブ全体を用いた場合，ウェブには様々な分野の文書が含まれるため誤った訳語候補を生成してしまうことが多い反面，カバレージに優れることがわかった．逆に，ウェブから収集した専門分野コーパスを用いた場合，ウェブ全体を用いるよりカバレージは低くなるが，その分野の文書のみを利用して訳語候補の検証を行うため，誤った訳語候補の生成を抑える効果が確認された．また，ウェブから収集した専門分野コーパスを用いる方法の性能を向上させるためには，専門分野コーパスに含まれる正解訳語の割合を改善することが課題であることがわかった．以下，本論文では，第\ref{sec:web_yakugosuitei}章でウェブを用いた専門用語訳語推定の枠組みを導入し，専門分野コーパスの収集方法について述べる．第\ref{sec:compo-method}章では要素合成法による訳語推定の定式化を行い，訳語候補のスコア関数を導入する．第\ref{sec:experiments}章では実験と評価について述べる．第\ref{sec:related_work}章では関連研究について述べ，本論文との相違点を論じる．