\label{sec:introduction}これまでに開発されている機械翻訳システムの多くはトランスファ方式に基づいており，原言語の性質だけに依存する解析辞書・規則と，原言語と目的言語の両方の性質に依存する対照辞書・規則が個別に記述されている．他方，翻訳対象言語対と翻訳方向を固定した上で，解析知識の記述を，原言語の性質だけでなく目的言語の性質も考慮に入れて行なうという設計方針もある．このような方針を採ると，ある原言語(例えば日本語)の解析知識を，異なる目的言語へのシステム(例えば日英システムと日中システム)で共用できるというトランスファ方式の利点が失われ，別の目的言語へのシステムを開発する場合には新たな解析知識の記述が必要になる．しかし，当面，ある特定の原言語から特定の目的言語への翻訳に焦点を絞れば，以下のような利点が得られる．\begin{enumerate}\item原言語の表現と目的言語の表現を比較的表層のレベルで対応付けることができる．例えば動詞と補足語との結合関係は，翻訳対象と翻訳方向を日本語テキストから英語テキストへの翻訳に固定した場合，日本語の助詞と英語の前置詞との対応として記述できる．従って，結合関係を深層格として抽象化する必要がなくなり，深層格の認定基準の設定などの困難が避けられる．\item翻訳対象言語対と翻訳方向を固定しない場合，ある目的言語の生成には必要ないが別の目的言語の生成には必要な情報も解析過程で抽出しておく必要がある．これに対して，翻訳対象と翻訳方向を固定すると，原言語を解析する知識を記述する際に目的言語の性質を考慮することが可能になるため，目的言語の生成に必要な情報のみを抽出すればよくなり，無駄な処理が避けられる．\end{enumerate}このようなことから，我々のシステムTWINTRANでは，目的を日英翻訳に限定した上で，英語の適切なテキストを生成するためには日本語テキストがどのように解析されていなければならないかという観点から辞書と全規則群を記述している．辞書では，英語に翻訳する際にこれ以上分解するとその意味が変化してしまう表現はそれ以上分解せずに一見出しとして登録する(\ref{sec:analysis:dict}\,節)．構文解析規則では，動詞と補足語との結合関係を日本語の助詞とその英訳との対応に基づいて区別し，動詞型を日本語の結合価パターンと英語の結合価パターンとの対に基づいて設定する(\ref{sec:analysis:syn}\,節)．また，日本語の連体従属節を英語の関係節に翻訳するための関係詞決定規則を設ける(\ref{sec:analysis:rel}\,節)．日本語で明示することは希であるが英語では明示しなければならない言語形式上の必須情報(名詞句の定/不定性の区別や，動詞の主語や目的語になる代名詞など)を得るために，照応解析規則を陳述縮約パラダイム\cite{Jelinek95}に基づいて記述する(\ref{sec:analysis:integ:cor}\,節)．TWINTRANと同じように日本語の解析知識を日英対照の観点から記述しているシステムとして，ALT-J/E\cite{Ikehara96,Nakaiwa97}や，US式翻訳システム\cite{Shibata96a,Shibata98}などがこれまでに報告されている．これらのシステムでも照応解析が行なわれているが，構造を持たない言語表現の間で成立する照応すなわち語と語の間の照応の解析に留まっている．これに対してTWINTRANでは，文や句など構造を持つ言語表現間の照応も扱う\footnote{より精度の高い解析を実現するためには，構造を持つ表現の意味をその部分から導き出す必要があるが，その実現は今後の課題である．}．機械翻訳システムにおける重要な課題の一つは，テキスト解釈の曖昧性を解消し妥当な解釈を一意に決定することである．曖昧性解消へのアプローチには，言語知識を絶対的な基準(制約)とみなす立場と，相対的な比較基準(選好)とみなす立場がある\cite{Nagao92}．前者では，ある解釈を受理するか棄却するかの判断は，その解釈と他の解釈を比較せずに行なわれる．これに対して後者では，ある解釈の選択は他の解釈との比較に基づいて行なわれる\cite{Wilks78,Tsujii88b,Shimazu89,Hobbs90,Den96}．TWINTRANでは後者の立場から，各規則に優先度を付与し，それに基づいて解釈の候補に優劣を付け，候補の中から最も優先度の高い解釈を選択することによって曖昧性の解消を行なう．テキスト解析では，形態素解析規則から照応解析規則に至るまでいくつかの種類の規則が利用され，それぞれ異なる観点から一つの解釈の良さが評価される．このとき，ある種類の規則による解釈の良さと他の種類の規則による解釈の良さが競合する可能性があるため，各観点からの評価をどのように調整するかが重要となる．TWINTRANでは，構文，共起的意味，照応に関する各規則による優先度の重み付き総和が最も高い解釈をテキストの最良解釈とする(\ref{sec:analysis:integ:balance}\,節)．以下，\ref{sec:analysis:dict}\,節ないし\ref{sec:generation}\,節で各処理過程について説明し，\ref{sec:experiment}\,節で翻訳品質評価実験の結果を示す．