著者らは放送分野を対象とした英日機械翻訳システムを開発している\cite{Aiz90,Tan93,TanAndHat94}．この中で最もコストがかかり手間を要するのが辞書の作成である．著者らの経験によれば，この中で最も困難なのが動詞の表層格フレーム(以下，格フレームと省略する)の記述である．これは英語の動詞の日本語訳語を選択するために利用される情報で，動詞の取りうる文型とその時の訳語を記述したものである．従来，これらは冊子辞書や用例を参照しながら人手で収集・記述していた．しかし，\begin{enumerate}\item記述する表層格要素(以下，格要素と省略する)や，その制約を一貫して用いることが難しいこと\item格フレームの一部を変更した場合に，訳語選択に与える影響が把握しにくいこと等の問題があり，この収集・記述作業の効率は非常に悪かった．\end{enumerate}このため本論文ではこれらの問題の解決を目指し，格フレームの新たな表現手法，および獲得手法を提案する．これは著者らの英日機械翻訳システムのみならず，動詞訳語選択に格フレームを利用するその他の機械翻訳システムの構築にも応用できるものである．本論文では上記の2問題を解決するために次の2点を提案する．\begin{enumerate}\item動詞の翻訳のための格フレームを決定木の形で表現する．以下，本論文ではこの決定木を格フレーム木と呼ぶ．\item英日の対訳コーパスから，統計的な帰納学習アルゴリズムを用いて格フレーム木を自動的に学習する\cite{TanAndEha93,Tan94a,Tan94b}．\end{enumerate}また，この提案に基づいて実際に対訳コーパスから格フレーム木を獲得する実験を2種類行う．本論文で学習の対象としたのは訳語の数の多い英語の7つの動詞(``come'',``get'',``give'',``go'',``make'',``run'',``take'')である．最初の獲得実験では格要素の制約として語形を利用した．この結果，人間の直観に近く，かつ人手で獲得する場合より精密な訳し分けの情報が獲得されたことを示す．また2番目の実験では，格フレーム木の一般性を確保することを目的とし，意味コードを格要素の制約として用いた．この結果，未学習のデータを入力して動詞の訳語を決定する実験で2.4\%から32.2\%の誤訳率が達成された．これらの結果と，単純に最高頻度の訳語を出力した場合の誤訳率との差は13.6\%から55.3\%となりかなりの改善が得られた．実験に先だって著者らは英日の対訳コーパスを作成した．著者らの目的とする格フレーム木は，放送ニュース文を対象とすることを想定している．このため，学習には放送分野のコーパスを利用するのが望ましい．しかし，現在このような英日対訳コーパスは入手可能でないため，AP(AssociatedPress)のニュース英文を利用して作成した．本論文ではこの対訳コーパスの設計，作成過程および特徴についても触れる．著者らの研究は，コーパスから自然言語処理システムのルールを獲得する研究である．大規模コーパスが入手可能になるにつれ，この種の研究は盛んになりつつある．また，その獲得の目的とするルールもさまざまである．これらの中で本論文に近い研究としては，\cite{UtuAndMat93}および，\cite{Alm94}の研究が挙げられる．\cite{UtuAndMat93}では，自然言語処理一般に利用することを目的とした日本語動詞の格フレームの獲得を試みている．ここで提案されている手法は，タグ付けされていない対訳テキストから格フレームが獲得できる点で著者らの手法より優れている．しかし，ここで利用されている学習アルゴリズムは，格フレームの利用の仕方を考慮したものではない．このため，著者らの目的である動詞の訳語選択にどの程度有効であるかは不明である．これに対して，著者らのアルゴリズムはエントロピーを基準にして，動詞の訳語選択の性能を最大にするように格フレーム木の獲得を行う．この結果，訳語選択に適した情報が獲得され，しかもその性能が統計的に把握できる利点を持っている．\cite{Alm94}では著者らと逆に日英機械翻訳システムで利用するための日本語動詞の翻訳ルールを学習する手法を提案している．用いられている学習手法は基本的には本論文と同じものである．ただし，この論文では動詞の翻訳のための規則を決定木で表現することの利点について触れていないが，これには大きな利点があることを著者らは主張する．また，この論文では学習に利用した対訳事例をどのような所に求めたかは明らかにされていない．しかし，これは獲得される格フレーム木に大きな影響を与えるため著者らはこれを詳細に論ずる．さらに，この論文では人手で作成したルールとの一致で評価を行っているが，訳語選択の性能については触れられていない．これに対して著者らは動詞の誤訳率で評価を行う．本論文の構成は以下の通りである．2章では，人手で行っていた従来の格フレームの獲得，記述の問題点を整理する．3章ではこの解決のため，先に述べた提案を行うとともに，格フレーム木を英日対訳コーパスから学習する手法を説明する．4章では，本論文で利用する英日対訳コーパスの作成について述べる．5章では，このコーパスの語形を直接的に利用した格フレーム木の獲得実験を行う．6章では，対訳コーパスを意味コードで一般化したデータを作成して格フレーム木の獲得実験を行う．7章では本論文のまとめを行い，今後の課題について述べる．\begin{figure}\begin{center}\begin{tabular}{|ll|}\hlineSN[man]takeON[boy]&選ぶ\\SN[I]takeON[him]PN[to]PNc[BUILD]&連れていく\\SN[HUMAN]takeON[CON]PN[to]PNc[BUILD]&持っていく\\\hline\multicolumn{2}{r}{記号：格要素{[制約]}}\\\end{tabular}\caption{``take''の格フレームの例}\end{center}\end{figure}