句に基づく統計的機械翻訳\cite{Koehn:03}が登場し，仏英などの言語対における機械翻訳性能は大きく向上した．その一方で，文の構文構造が大きく異なる言語対（日英など）において，長距離の単語並べ替えを上手く扱うことができないという問題がある．近年，この問題を解決するため，同期文脈自由文法\cite{Wu:97,Chiang:05}や木トランスデューサ\cite{Graehl:04,Galley:06}により，構文情報を使って単語並べ替えと訳語選択を同時にモデル化する研究が活発化している．しかし，単語アライメントや構文解析のエラーを同時にモデルへ組み込んでしまうため，句に基づく手法と比較して，いつでもより良い性能を達成できているわけではない．これらの研究と並行して，事前並べ替え法\cite{Collins:05,Isozaki:12}や事後並べ替え法\cite{Sudoh:11,Goto:12}に関する研究も盛んに行われている．これらの手法は単語並べ替えと訳語選択の処理を分けてモデル化し，語順が大きく異なる言語対で，句に基づく手法の翻訳性能を大きく向上させられることが報告されている．特に，文献\cite{Isozaki:12}で提案された主辞後置変換規則による事前並べ替え法は，特許文を対象とした英日翻訳で高い性能を達成している\cite{Goto:09,Goto:10}．この規則はある言語（本稿では英語を仮定する）を日本語（主辞後置言語）の語順へと変換するものであるが，文献\cite{Sudoh:11}では，主辞後置変換規則によってできた日本語語順の英語文を元の英語文へと復元するためのモデルを構築し，主辞後置変換規則の利点を日英翻訳へと適用可能にしている（事後並べ替え法）．文献\cite{Goto:12}では事後並べ替えを構文解析によってモデル化している．この手法は，1言語の上で定義されたInversionTransduction文法(ITG)\cite{Wu:97}\footnote{ITGは2言語の構文解析(biparsing)を扱う枠組みであるが，単語並べ替え問題では原言語の単語と目的言語の訳語を同じと考えることができるため，1言語の上で定義された通常の構文解析として扱える．}にBerkeley構文解析器を適用することで，単語並べ替えを行う．また，主辞後置変換規則では日英単語アライメント性能を向上させるため，データから英冠詞を除去する．そのため，翻訳結果に冠詞生成を行う必要があり，文献\cite{Goto:12}では，構文解析による単語並べ替えとは独立して，$N$-gramモデルによる冠詞生成法を提案している．文献\cite{Goto:12}の手法は，Berkeley構文解析器の解析速度の問題や冠詞生成を独立して行うことから，解析効率や精度の点で大きな問題が残る．本稿では，この構文解析に基づく事後並べ替えの新たな手法を提案し，解析効率，及び，翻訳性能の改善をはかる．提案手法はシフトリデュース構文解析法に基づいており，文献\cite{Goto:12}で利用された段階的枝刈り手法によるBerkeley構文解析\cite{Petrov:07}と比べて，次の利点を持つ．\begin{itemize}\item[1]線形時間で動作し，高速で精度の高い単語並べ替えが可能．\item[2]並べ替え文字列の$N$-gram素性（非局所素性に該当）を用いても計算量が変わらない．\item[3]アクションを追加するだけで，並べ替えと同時に語の生成操作などが行える．\end{itemize}1と2の利点は，解析効率における利点，また，2と3は翻訳性能を向上させる上での利点となる．特に，3つ目の利点を活かして，単語並べ替えと冠詞生成問題を同時にモデル化することが，提案法の最も大きな新規性と言える．本稿では，日英特許対訳データを使って，提案手法が従来手法を翻訳速度，性能の両面で上回ることを実験的に示す．以下，第2章では構文解析による事後並べ替えの枠組み，第3章では提案手法，第4章では実験結果について述べる．第5，6章では研究の位置付けとまとめを行う．