依存すると仮定する(図13参照)。依存すると仮定する(図13参照)。wh-1のみに依存すると仮定する(図13参照)。次に、形態素モデル(MM)について示す。テキストつまり文字列が与えられたとき、その文字列が形態素であり、かつj(1≦j≦l)番目の文法的属性を持つとしたときの尤もらしさを確率値として求めるモデルを用いる。いずれかの文法的属性を表わす。battles.」の2つの候補が生成されたとする。係り受けモデルにより、このうち尤もらしい係り受け構造を持つ候補が優先される。以上に示すような各モデルを用い、本発明では評価部(74)においてテキスト候補(35'など)に評価付けを行う。評価値が最大あるいは閾値を超えるテキスト候補、あるいは評価値の上位N個を表層文に変換して出力する。出力部(80)における出力方法としては、モニタによる表示の他、音声合成を用いた発声、翻訳システムなど他の言語処理システムへのデータ出力などが可能である。ネットワーク接続された他のコンピュータなどにテキストデータを送出してもよい。以上に示した実施例では、特徴的単語訳語の前後に語句を付加する構成を主としているが、本発明の実施においては特徴的単語訳語(主辞単語に相当するもの)そのものを補完する構成をとることもできる。engaged」と補完する構成を示したが、新たに「They」を補完することができる。具体的には、図7の構成に図14の要素を追加する。特徴的単語訳語(34)を係り受け関係語抽出部(79)にも入力し、該部(79)ではコーパス(75)から該特徴的単語訳語(34)と係り受け関係にある単語を抽出する。単語を新たな特徴的単語訳語として加え、もともと入力された特徴的単語訳語(34)と合わせて単語列候補生成部(72)における処理を行う。palace」が生成できるようになる。本構成は、計量が少なく高速な特徴的単語訳語の追加が可能であるが、本発明では必ずしもコーパスから係り受け関係にある単語を抽出することに限らず、任意の特徴的単語訳語の候補を追加し、その中から評価部(74)における評価が結果的に最も高くなるものを出力してもよい。これによって、特徴的単語訳語にテキストの意味を決定する重要な単語が、翻訳元言語の表現特性などにより欠落していたとしても、有意な翻訳先言語のテキストが出力できるようになる。本発明の機械翻訳方法において、さらに高精度な翻訳を実現する方法として、翻訳元言語テキスト(日本語テキスト(31))の単語の依存関係を、生成にも利用することが考えられる。以下、別実施例として説述する。具体的には図3の機械翻訳装置における特徴的単語抽出部(50)を、図8に示す依存関係を解析し、それをテーブルとして記録可能な特徴的単語抽出部(50')に置き換える。同様に、訳語選択部(60)は特徴的単語訳語の依存関係に変換可能な図9に示す訳語選択部(60')に、テキスト生成部(70)は単語訳語の依存関係を用いてテキスト生成が可能な図11又は図12のテキスト生成部(70')(70'')にそれぞれ置き換える。ここに述べた新たな機能以外の構成は上記実施例と同様であって、ここでは省略する。図8において、「官邸前などでドゥダエフ政権部隊と激しい市街戦を展開している。」という日本語テキスト(31)を入力する。依存関係解析部(57)では、公知の依存関係(係り受け関係)の解析方法を用いて、図15のように「官邸前などで」(80)「ドゥダエフ政権部隊と」(81)「激しい」(82)「市街戦を」(83)「展開している」(84)が依存関係(85)を有していることがわかる。ここで一般に依存関係解析部(57)における構文解析処理にはあらかじめ形態素解析を行うことが必要であり、形態素解析部(51)における解析結果を用いる。(58)では、図16のように「官邸」(86)「部隊」(87)「激しい」(89)「戦」(90)の依存関係(91)が抽出される。抽出された特徴的単語間の依存関係は単語間依存関係テーブル(36)として外部記憶装置やメモリなどに記録する。テーブル(37)に変換する。具体的には、依存関係変換部(65)を設け、対訳辞書データベース(63)で一義的に決定できる単語、例えば部隊とtroopsのように対訳関係が明確な単語はそのまま依存関係テーブルの語を置き換える。テーブル(37)に記録する。テーブル(37)は図17のように、「palace」(92)「troops」(93)「fierce」(94)「battle」(95)「engage」(96)に置き換えられた上で、依存関係(97)が記録される。ここで、固有名詞も特徴的単語とすると、図15でドゥダエフが抽出され、図18のように「Dudayev」(98)も追加することができる。テーブル(37)を入力して、上述の係り受け関係の仮定を行わず、係り受け関係を決定する。テーブル(37)に依存関係の情報がない訳語間についてはテキスト候補生成部(73)において係り受け関係の仮定を行うこともできる。本構成によると、テキスト候補が高精度に生成できるため、評価部(74)では単語列候補生成部(72)・テキスト候補生成部(73)の生成結果をより厳密に評価することができる。テーブル(37)を入力して、テキスト候補の評価に用いることができる。テーブル(37)に記録された係り受け関係については、確率値を最大に設定し、当該テキスト候補の評価に用いる。本構成によると、仮に単語訳語間の依存関係の一部に解析誤差が生じた場合にも、テキスト候補生成部(73)ではそれにとらわれない候補の生成が可能なため、著しく不自然な係り受け関係は評価部(74)において相対的に低い評価とすることができ、本発明の特徴である自然な英語テキスト(32)の生成に寄与する。本発明は以上の構成により実現されるものであるが、特徴的単語の抽出処理、訳語の選択処理、いくつかのキーワードからテキストを生成する処理はいずれも公知のあるいは今後提供される言語処理技術を用いることができる。各処理の高精度化に伴ってさらに翻訳精度の向上が期待されるものである。上記では説明の便宜のために、各部(40)(50)(60)(70)(80)を別個に説述したが、これらは一体的に例えば1台のパーソナルコンピュータによって提供することができる。CPU、メモリ、入出力装置、ネットワークに接続するためのネットワークアダプタ(図示していない)、外部記憶装置などは共用することが望ましく、装置の簡略化に寄与することができる。外部記憶装置に記録される文書データベース(56)、対訳辞書・対訳コーパスデータベース(63)、コーパス(75)はいずれも同一のデータベースの一部又は全部を用いることが可能である。これらは外部記憶装置上に記録される場合にとどまらず、ネットワーク上の複数のサーバーに記録されたものを収集するように構成してもよい。【図1】本発明による機械翻訳方法のフローチャートである。【図2】本発明による機械翻訳方法(別実施例)のフローチャートである。【図3】本発明による機械翻訳装置の全体構成図である。【図4】本発明における入力部の構成図である。【図5】本発明における特徴的単語抽出部の構成図である。【図6】本発明における訳語選択部の構成図である。【図7】本発明におけるテキスト生成部の構成図である。【図8】本発明における特徴的単語抽出部(別実施例)の構成図である。【図9】本発明における訳語選択部(別実施例)の構成図である。【図10】本発明におけるテキスト生成部(別実施例)の構成図である。【図11】本発明におけるテキスト生成部(別実施例)の構成図である。【図12】特徴的単語訳語からのテキスト生成の例を示す説明図である。【図13】特徴的単語訳語と単語列との関係を示す説明図である。【図14】本発明に係る係り受け関係語抽出部の構成図である。【図15】依存関係解析部における依存関係の解析結果を示す構造木である。おける単語間依存関係テーブルの内容である。【図17】依存関係変換部において変換された単語間依存関係テーブルの内容である。【図18】同、固有名詞を特徴的単語とした時の単語間依存関係テーブルの内容である。