質問応答とは，入力された質問文に対する解答を出力するタスクであり，一般的に文書，Webページ，知識ベースなどの情報源から解答を検索することによって実現される．質問応答はその応答の種類によって，事実型（ファクトイド型）質問応答と非事実型（ノンファクトイド型）質問応答に分類され，本研究では事実型質問応答を取り扱う．近年の事実型質問応答では，様々な話題の質問に解答するために，構造化された大規模な知識ベースを情報源として用いる手法が盛んに研究されている\cite{kiyota2002,tunstall2010,fader2014}．知識ベースは言語によって規模が異なり，言語によっては小規模な知識ベースしか持たない．例えば，Web上に公開されている知識ベースにはFreebase\footnote{https://www.freebase.com/}やDBpedia\footnote{http://wiki.dbpedia.org/}などがあるが，2016年2月現在，英語のみに対応しているFreebaseに収録されているエンティティが約5,870万件，多言語に対応したDBpediaの中で英語で記述されたエンティティが約377万件であるのに対し，DBpediaに含まれる英語以外の言語で記述されたエンティティは1言語あたり最大125万件であり，収録数に大きな差がある．知識ベースの規模は解答可能な質問の数に直結するため，特に言語資源の少ない言語での質問応答では，質問文の言語と異なる言語の情報源を使用する必要がある．このように，質問文と情報源の言語が異なる質問応答を，言語横断質問応答と呼ぶ．こうした言語横断質問応答を実現する手段として，機械翻訳システムを用いて質問文を知識ベースの言語へ翻訳する手法が挙げられる~\cite{shimizu2005,mori2005}．一般的な機械翻訳システムは，人間が高く評価する翻訳を出力することを目的としているが，人間にとって良い翻訳が必ずしも質問応答に適しているとは限らない．Hyodoら~\cite{hyodo2009}は，内容語のみからなる翻訳モデルが通常の翻訳モデルよりも良い性能を示したとしている．また，Riezlerらの提案したResponse-based~online~learningでは，翻訳結果評価関数の重みを学習する際に質問応答の結果を利用することで，言語横断質問応答に成功しやすい翻訳結果を出力する翻訳器を得られることが示されている\cite{riezler2014,haas2015}．{Reponse-based~learningでは学習時に質問応答を実行して正解できたかを確認する必要があるため，質問と正解の大規模な並列コーパスが必要となり，学習にかかる計算コストも大きい．これに対して，質問応答に成功しやすい文の特徴を明らかにすることができれば，質問応答成功率の高い翻訳結果を出力するよう翻訳器を最適化することが可能となり，効率的に言語横断質問応答の精度を向上させることが可能であると考えられる．さらに，質問と正解の並列コーパスではなく，比較的容易に整備できる対訳コーパスを用いて翻訳器を最適化することができるため，より容易に大規模なデータで学習を行うことができると考えられる．}本研究では，どのような翻訳結果が知識ベースを用いた言語横断質問応答に適しているかを明らかにするため，知識ベースを利用する質問応答システムを用いて2つの調査を行う．1つ目の調査では，言語横断質問応答精度に寄与する翻訳結果の特徴を調べ，2つ目の調査では，自動評価尺度を用いて翻訳結果のリランキングを行うことによる質問応答精度の変化を調べる．調査を行うため，異なる特徴を持つ様々な翻訳システムを用いて，言語横断質問応答データセットを作成する（\ref{sec:dataset}節）．作成したデータセットに対し，\ref{sec:QAsystem}節に述べる質問応答システムを用いて質問応答を行い，翻訳精度（\ref{sec:MTevalexp}節）と質問応答精度（\ref{sec:QAexp}節）との関係を分析する（\ref{sec:discussion1}節）．また，個別の質問応答事例について人手による分析を行い，翻訳結果がどのように質問応答結果に影響するかを考察する（\ref{sec:discussion2}節）．さらに，\ref{sec:discussion1}節および\ref{sec:discussion2}節における分析結果から明らかとなった，質問応答精度と高い相関を持つ自動評価尺度を利用して，翻訳$N$ベストの中から翻訳結果を選択することによって，質問応答精度がどのように変化するかを調べる（\ref{sec:nbestselect}節）．{このようにして得られる知見は日英という言語対に限られたものとなるため，さらに一般化するために様々な言語対で言語横断質問応答を行い，言語対による影響を調査する（{\ref{sec:exp4}}節）．}最後に，言語横断質問応答に適した機械翻訳システムを実際に構築する際に有用な知見をまとめ，今後の展望を述べて本論文の結言とする（\ref{sec:conclusion}節）．