\label{sec:intro}機械翻訳システムなどで利用される対訳辞書に登録すべき表現を対訳コーパスから自動的に獲得する方法の処理対象は，固有表現と非固有表現に分けて考えることができる．固有表現と非固有表現を比べた場合，固有表現は，既存の辞書に登録されていないものが比較的多く，辞書未登録表現が機械翻訳システムなどの品質低下の大きな原因の一つになっていることなどを考慮すると，優先的に獲得すべき対象である．このようなことから，我々は，英日機械翻訳システムの対訳辞書に登録すべき英語固有表現とそれに対応する日本語表現との対を対訳コーパスから獲得する方法の研究を行なっている．固有表現とその対訳を獲得することを目的とした研究は，単一言語内での固有表現の認識を目的とした研究に比べるとあまり多くないが，文献\cite{Al-Onaizan02,Huang02,Huang03,Moore03}などに見られる．これらの従来研究では，抽出対象の英語固有表現は前置修飾句のみを伴う{\BPNP}に限定されており，前置詞句を伴う名詞句や等位構造を持つ名詞句についての議論は行なわれていない．しかし，実際には，``theU.N.InternationalConferenceonPopulationandDevelopment''のように前置詞句による後置修飾と等位構造の両方または一方を持つ固有表現も少なくない．そこで本稿では，前置詞句と等位構造の両方または一方を持つ英語の固有名詞句を抽出することを目指す．このような英語の固有名詞句には様々な複雑さを持つものがあるが，できるだけ長い固有名詞句を登録することにする．このような方針をとると副作用が生じる恐れもあるが，翻訳品質が向上することが多いというこれまでのシステム開発の経験に基づいて，最も長い名詞句を抽出対象とする．以下では，このような英語の固有名詞句を単に{\CPNP}と呼ぶ．{\CPNP}を処理対象にすると，前置修飾のみを伴う{\BPNP}を処理対象としていたときには生じなかった課題として，前置詞句の係り先や等位構造の範囲が誤っている英語固有表現を抽出しないようにすることが必要になる．例えば次の英文(E\ref{SENT:pp_ok0})に現れる``JapaneseEmbassyinMoscow''という表現は意味的に適格で一つの{\CPNP}であるが，英文(E\ref{SENT:pp_ng0})に現れる``theUnitedStatesintoWorldWarII''は意味的に不適格で一つの{\CPNP}ではない．\begin{SENT}\sentETheministryquicklyinstructedtheJapaneseEmbassyinMoscowto$\ldots$.\label{SENT:pp_ok0}\end{SENT}\begin{SENT}\sentETheattackonPearlHarborwasthetriggerthatdrewtheUnitedStatesintoWorldWarII.\label{SENT:pp_ng0}\end{SENT}従って，英文から抽出される表現の意味的適格性を判断し，適格な表現についてはその対訳と共に出力し，不適格な表現については何も出力しないようにする必要がある．本稿ではこのような課題に対する一つの解決策を示す．なお，本稿での意味的に不適格な表現とは，前置詞句の係り先や等位構造の範囲が誤っている表現を指す．{\CPNP}は句レベルの表現であるため，提案方法は一般の句アライメント手法\cite{Meyers96,Watanabe00,Menezes01,Imamura02,Aramaki03}の一種であると捉えることもできる．しかし，一般の句アライメント手法では構文解析により生成した構文木(二次元構造)の照合によって句レベルの表現とその対訳を獲得するのに対して，提案方法では文献\cite{Kitamura97}などの方法と同様に構文解析を行なわずに単語列(一次元構造)の照合によって{\CPNP}とその対訳を獲得する点で両者は異なる．すなわち，本稿の目的は，これまであまり扱われてこなかった，複雑な構造を持つ{\CPNP}とその対訳をコーパスから抽出するという課題において，構文解析系に代わる手段を導入することによってどの程度の性能が得られるかを検証することにある．