\label{sec:hajime}機械翻訳システムを使用する時,利用者はシステム辞書に登録されていない単語や,登録されているが,訳語が不適切な単語に対して,利用者辞書を作成して使用することが多い\cite{Carbonell:1992}.しかし,辞書に新しく単語を登録する際は,登録する語の見出し語,訳語の他に,文法的,意味的な種々の情報を付与する必要がある.高い翻訳品質を狙ったシステムほど,利用者辞書にも詳細で正確な情報を必要としており\cite{Ikehara:1993,Utsuro:1992},素人の利用者がそれらの情報を正しく付与するのは簡単でない\footnote{単語意味属性を付与するには,通常のシステムの意味属性を理解していることが必要であるが,一般の利用者には簡単でない.}.例えば,日英機械翻訳システムALT-J/Eでは,意味解析のため約3,000種の精密な意味属性体系\footnote{単語の意味的用法を分類したもので,各要素となる名詞に着目した動詞の訳し分けにおいて,ほぼ必要十分といえる意味属性分解能が約2,000種類であることを示し,実際に名詞の意味属性を3,000種に分類している.詳細は\cite{Ikehara:1993}を参照のこと.}を持っており,利用者辞書の単語を登録する際は,各単語にこの意味属性体系に従って意味的用法(一般に複数)を指定する必要がある\cite{Ikehara:1989b,Ikehara:1989a}.この作業は熟練を要し,一般の利用者には困難であるため,従来から自動化への期待が大きかった.そこで本論文では,利用者登録語の特性に着目し,利用者が登録したい見出し語(単一名詞または複合名詞)に対して英語訳語を与えるだけで,システムがシステム辞書の知識を応用して,名詞種別を自動的に判定し,名詞種別に応じた単語の意味属性を推定して付与する方法を提案する.また,自動推定した利用者辞書を使用した翻訳実験によって,方式の効果を確認する.具体的には,名詞を対象に,与えられた見出し語と訳語から主名詞と名詞種別(一般名詞,固有名詞)を判定し,それぞれの場合に必要な単語意味属性を自動推定する方法を示す.また,適用実験では,まず,本方式を,新聞記事102文とソフトウエア設計書105文の翻訳に必要な利用者辞書の作成に適用して,自動推定した単語意味属性と辞書専門家の付与した単語意味属性を比較し,精度の比較を行う.次に,これらの意味属性が翻訳結果に与える影響を調べるため,(1)意味属性のない利用者辞書を使用する場合,(2)自動推定した意味属性を使用する場合,(3)専門家が利用者登録語の見出し語と訳語を見て付与した意味属性を使用する場合,(4)正しい意味属性(専門家が翻訳実験により適切性を最終的に確認した意味属性)を使用した場合,の4つの場合について翻訳実験を行う.\vspace{-0.2mm}