(57)【要約】【課題】翻訳メモリを共有メモリとして用いて翻訳効率を改善すると共に、翻訳メモリの機密性を効果的に維持することができる翻訳支援方法、翻訳支援装置及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】原文情報、翻訳文情報及び翻訳に係る局面に関する局面情報を含む付随情報の入力を受け付け、入力を受け付けた局面情報と既に翻訳メモリに記憶されている局面情報との類似度である局面類似度を算出する。算出された局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在する場合、局面情報に対応する翻訳文情報についてのみ、入力を受け付けた翻訳文情報との類似度である訳文類似度を算出する。算出された訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在する場合、入力を受け付けた原文情報、翻訳文情報及び付随情報を共有メモリへ複写する。【選択図】図２
2010117759.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原文情報と翻訳文情報との組み合わせ情報、及び所定の付随情報を記憶する翻訳メモリと、ネットワークを介して複数のユーザがアクセスすることが可能な共有メモリとを用い、翻訳対象となる原文情報を前記翻訳メモリ及び前記共有メモリを照会しつつ翻訳する処理を支援するコンピュータで実行することが可能な翻訳支援方法において、
原文情報、翻訳文情報及び翻訳に係る局面に関する局面情報を含む付随情報の入力を受け付け、
入力を受け付けた付随情報に含まれる局面情報に基づいて、既に前記翻訳メモリに記憶されている付随情報に含まれる局面情報との類似度である局面類似度を算出し、
算出された局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在するか否かを判断し、
前記局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する翻訳文情報について、入力を受け付けた翻訳文情報との類似度である訳文類似度を算出し、
算出された訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在するか否かを判断し、
前記訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、入力を受け付けた原文情報、翻訳文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写することを特徴とする翻訳支援方法。
【請求項２】
前記局面情報間のベクトル距離である局面間距離を算出し、
算出された局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在するか否かを判断し、
前記局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する前記翻訳文情報間のベクトル距離である訳文間距離を算出し、
算出された訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在するか否かを判断し、
前記訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、該翻訳文情報に対応する原文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写することを特徴とする請求項１記載の翻訳支援方法。
【請求項３】
前記原文情報間のベクトル距離である原文間距離を算出し、
算出された原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在するか否かを判断し、
前記原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在すると判断することに応答して、該原文情報に対応する翻訳文情報についてのみ前記訳文間距離を算出することを特徴とする請求項２記載の翻訳支援方法。
【請求項４】
原文情報と翻訳文情報との組み合わせ情報、及び所定の付随情報を記憶する翻訳メモリと、ネットワークを介して複数のユーザがアクセスすることが可能な共有メモリとを備え、翻訳対象となる原文情報を前記翻訳メモリ及び前記共有メモリを照会しつつ翻訳する処理を支援する翻訳支援装置において、
原文情報、翻訳文情報及び翻訳に係る局面に関する局面情報を含む付随情報の入力を受け付ける受付手段と、
入力を受け付けた付随情報に含まれる局面情報に基づいて、既に前記翻訳メモリに記憶されている付随情報に含まれる局面情報との類似度である局面類似度を算出する局面類似度算出手段と、
算出された局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在するか否かを判断する局面類似度判断手段と、
該局面類似度判断手段で所定の閾値より小さい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する翻訳文情報について、入力を受け付けた翻訳文情報との類似度である訳文類似度を算出する訳文類似度算出手段と、
算出された訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在するか否かを判断する訳文類似度判断手段と、
該訳文類似度判断手段で所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、入力を受け付けた原文情報、翻訳文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写する複写手段と
を備えることを特徴とする翻訳支援装置。
【請求項５】
前記局面類似度算出手段は、前記局面情報間のベクトル距離である局面間距離を算出するようにしてあり、
前記局面類似度判断手段は、算出された局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在するか否かを判断するようにしてあり、
前記訳文類似度算出手段は、該局面類似度判断手段で前記局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する前記翻訳文情報間のベクトル距離である訳文間距離を算出するようにしてあり、
前記訳文類似度判断手段は、算出された訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在するか否かを判断するようにしてあり、
前記複写手段は、該訳文類似度判断手段で前記訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、該翻訳文情報に対応する原文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写するようにしてあることを特徴とする請求項４記載の翻訳支援装置。
【請求項６】
前記原文情報間のベクトル距離である原文間距離を算出する原文間距離算出手段と、
算出された原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在するか否かを判断する原文類似度判断手段と、
該原文類似度判断手段で、前記原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在すると判断することに応答して、前記訳文類似度算出手段は、該原文情報に対応する翻訳文情報についてのみ前記訳文間距離を算出するようにしてあることを特徴とする請求項５記載の翻訳支援装置。
【請求項７】
原文情報と翻訳文情報との組み合わせ情報、及び所定の付随情報を記憶する翻訳メモリと、ネットワークを介して複数のユーザがアクセスすることが可能な共有メモリとを備え、翻訳対象となる原文情報を前記翻訳メモリ及び前記共有メモリを照会しつつ翻訳する処理を支援するコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
原文情報、翻訳文情報及び翻訳に係る局面に関する局面情報を含む付随情報の入力を受け付ける受付手段、
入力を受け付けた付随情報に含まれる局面情報に基づいて、既に前記翻訳メモリに記憶されている付随情報に含まれる局面情報との類似度である局面類似度を算出する局面類似度算出手段、
算出された局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在するか否かを判断する局面類似度判断手段、
該局面類似度判断手段で所定の閾値より小さい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する翻訳文情報について、入力を受け付けた翻訳文情報との類似度である訳文類似度を算出する訳文類似度算出手段、
算出された訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在するか否かを判断する訳文類似度判断手段、及び
該訳文類似度判断手段で所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、入力を受け付けた原文情報、翻訳文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写する複写手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記局面類似度算出手段を、前記局面情報間のベクトル距離である局面間距離を算出する手段として機能させ、
前記局面類似度判断手段を、算出された局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在するか否かを判断する手段として機能させ、
前記訳文類似度算出手段を、該局面類似度判断手段で前記局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する前記翻訳文情報間のベクトル距離である訳文間距離を算出する手段として機能させ、
前記訳文類似度判断手段を、算出された訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在するか否かを判断する手段として機能させ、
前記複写手段を、該訳文類似度判断手段で前記訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、該翻訳文情報に対応する原文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写する手段として機能させることを特徴とする請求項７記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
前記コンピュータを、
前記原文情報間のベクトル距離である原文間距離を算出する原文間距離算出手段、及び
算出された原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在するか否かを判断する原文類似度判断手段
として機能させ、
該原文類似度判断手段で、前記原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在すると判断することに応答して、前記訳文類似度算出手段を、該原文情報に対応する翻訳文情報についてのみ前記訳文間距離を算出する手段として機能させることを特徴とする請求項８記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳メモリを共有メモリとして用いて翻訳効率を改善すると共に、翻訳メモリの機密性を維持することができる翻訳支援方法、翻訳支援装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
オフィス文書を所定の言語から他の言語に翻訳する場合、定型文を翻訳するときのように同一の訳文を繰り返し採用することが多い。翻訳効率を高めるべく、原文と訳文との組み合わせ情報が記憶してある翻訳メモリを共有し、翻訳メモリから同一の訳文を抽出する。
【０００３】
定型文の翻訳効率を高めるには、なるべく広い範囲、例えば組織内の全員で翻訳メモリを共有することが好ましい。一方で、訳文を共有する範囲が広がった場合、訳文に含まれている機密情報が広範囲に拡散するおそれがある。情報は、内容を閲覧することができる主体が少ないほど漏洩の危険は少ない。したがって、機密性の観点からはなるべく狭い範囲で翻訳メモリを共有すべきである。
【０００４】
このように相反する問題を解決する手段はほとんど存在しない。例えば非特許文献１では、自動翻訳を支援するツールが開示されているが、翻訳効率の改善を主眼に置いている。また、翻訳メモリの機密性を保持する技術としては、いわゆる文書サニタイズ技術が挙げられる。固有表現抽出技術を用いてリスト（辞書）から固有表現を同定し、翻訳メモリにて共有するのが適切ではない語の削除又は置換を実行する。
【非特許文献１】マーク  プライアー（ｍａｒｃ  ｐｒｉｏｒ）、オメガＴ（Ｏｍｅｇａ  Ｔ）ホームページ、オメガＴプロジェクト、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成２０年８月１日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｍｅｇａｔ．ｏｒｇ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように非特許文献１では、翻訳効率の改善を望むことはできるが、翻訳メモリを共有化することによる機密情報の漏洩については考慮がなされていない。
【０００６】
また、翻訳メモリに文書サニタイズ技術を適用する場合、一般名詞を組み合わせることにより構成された固有名詞、例えば「新ＢＲＩＣｓ外貨債」、「新世代オープンプラットホームプロジェクト」等については共有対象から外れることから訳文として抽出することができない。また、固有名詞であるか否かだけで共有化するか否かを判別するため、文章単位では共有化するか否かを判別することができない。
【０００７】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、翻訳メモリを共有メモリとして用いて翻訳効率を改善すると共に、翻訳メモリの機密性を効果的に維持することができる翻訳支援方法、翻訳支援装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために第１発明に係る翻訳支援方法は、原文情報と翻訳文情報との組み合わせ情報、及び所定の付随情報を記憶する翻訳メモリと、ネットワークを介して複数のユーザがアクセスすることが可能な共有メモリとを用い、翻訳対象となる原文情報を前記翻訳メモリ及び前記共有メモリを照会しつつ翻訳する処理を支援するコンピュータで実行することが可能な翻訳支援方法において、原文情報、翻訳文情報及び翻訳に係る局面に関する局面情報を含む付随情報の入力を受け付け、入力を受け付けた付随情報に含まれる局面情報に基づいて、既に前記翻訳メモリに記憶されている付随情報に含まれる局面情報との類似度である局面類似度を算出し、算出された局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在するか否かを判断し、前記局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する翻訳文情報について、入力を受け付けた翻訳文情報との類似度である訳文類似度を算出し、算出された訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在するか否かを判断し、前記訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、入力を受け付けた原文情報、翻訳文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写することを特徴とする。
【０００９】
また、第２発明に係る翻訳支援方法は、第１発明において、前記局面情報間のベクトル距離である局面間距離を算出し、算出された局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在するか否かを判断し、前記局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する前記翻訳文情報間のベクトル距離である訳文間距離を算出し、算出された訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在するか否かを判断し、前記訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、該翻訳文情報に対応する原文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写することを特徴とする。
【００１０】
また、第３発明に係る翻訳支援方法は、第２発明において、前記原文情報間のベクトル距離である原文間距離を算出し、算出された原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在するか否かを判断し、前記原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在すると判断することに応答して、該原文情報に対応する翻訳文情報についてのみ前記訳文間距離を算出することを特徴とする。
【００１１】
次に、上記目的を達成するために第４発明に係る翻訳支援装置は、原文情報と翻訳文情報との組み合わせ情報、及び所定の付随情報を記憶する翻訳メモリと、ネットワークを介して複数のユーザがアクセスすることが可能な共有メモリとを備え、翻訳対象となる原文情報を前記翻訳メモリ及び前記共有メモリを照会しつつ翻訳する処理を支援する翻訳支援装置において、原文情報、翻訳文情報及び翻訳に係る局面に関する局面情報を含む付随情報の入力を受け付ける受付手段と、入力を受け付けた付随情報に含まれる局面情報に基づいて、既に前記翻訳メモリに記憶されている付随情報に含まれる局面情報との類似度である局面類似度を算出する局面類似度算出手段と、算出された局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在するか否かを判断する局面類似度判断手段と、該局面類似度判断手段で所定の閾値より小さい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する翻訳文情報について、入力を受け付けた翻訳文情報との類似度である訳文類似度を算出する訳文類似度算出手段と、算出された訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在するか否かを判断する訳文類似度判断手段と、該訳文類似度判断手段で所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、入力を受け付けた原文情報、翻訳文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写する複写手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、第５発明に係る翻訳支援装置は、第４発明において、前記局面類似度算出手段は、前記局面情報間のベクトル距離である局面間距離を算出するようにしてあり、前記局面類似度判断手段は、算出された局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在するか否かを判断するようにしてあり、前記訳文類似度算出手段は、該局面類似度判断手段で前記局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する前記翻訳文情報間のベクトル距離である訳文間距離を算出するようにしてあり、前記訳文類似度判断手段は、算出された訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在するか否かを判断するようにしてあり、前記複写手段は、該訳文類似度判断手段で前記訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、該翻訳文情報に対応する原文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写するようにしてあることを特徴とする。
【００１３】
また、第６発明に係る翻訳支援装置は、第５発明において、前記原文情報間のベクトル距離である原文間距離を算出する原文間距離算出手段と、算出された原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在するか否かを判断する原文類似度判断手段と、該原文類似度判断手段で、前記原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在すると判断することに応答して、前記訳文類似度算出手段は、該原文情報に対応する翻訳文情報についてのみ前記訳文間距離を算出するようにしてあることを特徴とする。
【００１４】
次に、上記目的を達成するために第７発明に係るコンピュータプログラムは、原文情報と翻訳文情報との組み合わせ情報、及び所定の付随情報を記憶する翻訳メモリと、ネットワークを介して複数のユーザがアクセスすることが可能な共有メモリとを備え、翻訳対象となる原文情報を前記翻訳メモリ及び前記共有メモリを照会しつつ翻訳する処理を支援するコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータを、原文情報、翻訳文情報及び翻訳に係る局面に関する局面情報を含む付随情報の入力を受け付ける受付手段、入力を受け付けた付随情報に含まれる局面情報に基づいて、既に前記翻訳メモリに記憶されている付随情報に含まれる局面情報との類似度である局面類似度を算出する局面類似度算出手段、算出された局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が存在するか否かを判断する局面類似度判断手段、該局面類似度判断手段で所定の閾値より小さい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する翻訳文情報について、入力を受け付けた翻訳文情報との類似度である訳文類似度を算出する訳文類似度算出手段、算出された訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在するか否かを判断する訳文類似度判断手段、及び該訳文類似度判断手段で所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、入力を受け付けた原文情報、翻訳文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写する複写手段として機能させることを特徴とする。
【００１５】
また、第８発明に係るコンピュータプログラムは、第７発明において、前記局面類似度算出手段を、前記局面情報間のベクトル距離である局面間距離を算出する手段として機能させ、前記局面類似度判断手段を、算出された局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在するか否かを判断する手段として機能させ、前記訳文類似度算出手段を、該局面類似度判断手段で前記局面間距離が所定の閾値より大きい局面情報が存在すると判断することに応答して、該局面情報に対応する前記翻訳文情報間のベクトル距離である訳文間距離を算出する手段として機能させ、前記訳文類似度判断手段を、算出された訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在するか否かを判断する手段として機能させ、前記複写手段を、該訳文類似度判断手段で前記訳文間距離が所定の閾値より小さい翻訳文情報が存在すると判断することに応答して、該翻訳文情報に対応する原文情報及び付随情報を前記共有メモリへ複写する手段として機能させることを特徴とする。
【００１６】
また、第９発明に係るコンピュータプログラムは、第８発明において、前記コンピュータを、前記原文情報間のベクトル距離である原文間距離を算出する原文間距離算出手段、及び算出された原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在するか否かを判断する原文類似度判断手段として機能させ、該原文類似度判断手段で、前記原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在すると判断することに応答して、前記訳文類似度算出手段を、該原文情報に対応する翻訳文情報についてのみ前記訳文間距離を算出する手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、翻訳メモリに記憶された訳文を用いる局面が異なる場合であるにもかかわらず、言語的に類似している訳文については汎用的に用いることが可能な訳文であるとの前提に基づいて、局面が異なり、かつ訳文が類似している訳文に関する情報のみを共有メモリに記憶することにより、汎用的であると考えられる訳文のみを複数のユーザで共有することができる。したがって、局面に依存するような固有情報の共有化を未然に回避することができ、翻訳効率の改善を図ることができると同時に、一定の情報の拡散を防止することも可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置について、図面に基づいて具体的に説明する。以下の実施の形態は、特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、実施の形態の中で説明されている特徴的事項の組み合わせの全てが解決手段の必須事項であるとは限らないことは言うまでもない。
【００１９】
また、本発明は多くの異なる態様にて実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。実施の形態を通じて同じ要素には同一の符号を付している。
【００２０】
以下の実施の形態では、コンピュータシステムにコンピュータプログラムを導入した翻訳支援装置について説明するが、当業者であれば明らかな通り、本発明はその一部をコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムとして実施することができる。したがって、本発明は、翻訳支援装置というハードウェアとしての実施の形態、ソフトウェアとしての実施の形態、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせの実施の形態をとることができる。コンピュータプログラムは、ハードディスク、ＤＶＤ、ＣＤ、光記憶装置、磁気記憶装置等の任意のコンピュータで読み取ることが可能な記録媒体に記録することができる。
【００２１】
本発明の実施の形態では、翻訳メモリに記憶された訳文を用いる局面が異なる場合であるにもかかわらず、言語的に類似している訳文については汎用的に用いることが可能な訳文であるとの前提に基づいて、局面が異なり、かつ訳文が類似している訳文に関する原文情報、翻訳文情報、付随情報を共有メモリに記憶する。これにより、汎用的であると考えられる訳文に関する情報のみを複数のユーザで共有し、局面に依存するような固有的な訳文に関する情報の共有化を避けることができるので、翻訳効率の改善を図ることができると同時に、機密情報が含まれる可能性が高い固有的な情報については共有化されないことから、情報の機密性を一定の水準で維持することが可能となる。ここで「局面」とは、原文から翻訳文を生成する状況を意味しており、原文を含む文書の属する分野、セクタ（保険、公共、運輸等）等を含む広い概念である。また、「ベクトル距離」とは、予め定義されたｎ（ｎは自然数）次元空間上のベクトル間の内積の大きさを意味しており、比較対象となる２つの空間ベクトル間のなす角度の大きさに相当する。なお、以下の実施の形態では、「翻訳メモリ」という文言を原文情報、翻訳文情報、付随情報で構成される情報の意味で用い、ハードウエアとしての翻訳メモリは翻訳メモリ記憶部と、共有メモリは共有翻訳メモリ記憶部と換言する。
【００２２】
図１は、本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置の構成例を示すブロック図である。本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置１は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）１１、メモリ１２、記憶装置１３、Ｉ／Ｏインタフェース１４、ビデオインタフェース１５、可搬型ディスクドライブ１６、通信インタフェース１７及び上述したハードウェアを接続する内部バス１８で構成されている。
【００２３】
ＣＰＵ１１は、内部バス１８を介して翻訳支援装置１の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置１３に記憶されているコンピュータプログラム１００に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ１２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１００の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１００の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００２４】
記憶装置１３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＳＲＡＭ等の揮発性メモリ、ＲＯＭ等の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶装置１３に記憶されているコンピュータプログラム１００は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ１６によりダウンロードされ、実行時には記憶装置１３からメモリ１２へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース１７を介してネットワーク２に接続されている外部のコンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。
【００２５】
また記憶装置１３は、翻訳メモリ記憶部（翻訳メモリ）１３１及び共有翻訳メモリ記憶部（共有メモリ）１３２を備えている。翻訳メモリ記憶部１３１には、原文情報と翻訳文情報との組み合わせ情報、及び所定の付随情報で構成される、いわゆる翻訳メモリを複数記憶してある。所定の付随情報は、例えばメタデータとして付加されており、少なくとも翻訳処理がなされた状況に関する情報である局面情報を含んでいる。共有翻訳メモリ記憶部１３２には、翻訳メモリ記憶部１３１に記憶されている翻訳メモリのうち、複数の不特定ユーザにより共有することが可能な翻訳メモリのみを記憶する。
【００２６】
通信インタフェース１７は内部バス１８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク２に接続されることにより、外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。ネットワーク２に接続されている外部の翻訳装置３、３、・・・は、新たに生成された翻訳メモリを翻訳支援装置１の翻訳メモリ記憶部１３１に登録することはできるが、共有翻訳メモリ記憶部１３２に登録することはできない。一方、ネットワーク２に接続されている外部の翻訳装置３、３、・・・は、翻訳支援装置１の共有翻訳メモリ記憶部１３２を照会して翻訳メモリを読み出すことはできるが、翻訳メモリ記憶部１３１に記憶されている翻訳メモリを読み出すことはできない。
【００２７】
Ｉ／Ｏインタフェース１４は、キーボード２１、マウス２２等のデータ入力媒体と接続され、データの入力を受け付ける。また、ビデオインタフェース１５は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置２３と接続され、所定の画像を表示する。
【００２８】
図２は、本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置１の機能ブロック図である。受付部２０１は、原文情報、翻訳文情報及び翻訳に係る局面に関する局面情報を含む付随情報で構成される翻訳メモリの入力を受け付ける。翻訳メモリの入力は、キーボード２１、マウス２２等により受け付ける。
【００２９】
局面類似度算出部２０２は、入力を受け付けた翻訳メモリの付随情報に含まれる局面に関する局面情報に基づいて、既に翻訳メモリ記憶部１３１に記憶されている翻訳メモリの付随情報に含まれる局面情報との類似度である局面類似度を算出する。局面類似度の算出方法は、特に限定されるものではなく、局面類似度が高いほど類似度が高いと評価される指標であっても良いし、低いほど類似度が高いと評価される指標であっても良い。前者の例としては局面情報間の相関を算出する方法が、後者の例としては局面情報間の空間ベクトル距離を算出する方法が、それぞれ該当する。図２及び後述する図３の説明では、局面類似度が高いほど類似度が高いと評価される指標を用いる場合について説明している。
【００３０】
局面類似度判断部２０３は、算出された局面類似度が所定の閾値より小さい局面情報が記憶されているか否かを判断する。すなわち、一定の度合よりも局面情報が類似していない翻訳メモリが翻訳メモリ記憶部１３１に記憶されているか否かを判断する。
【００３１】
訳文類似度算出部２０４は、局面類似度判断部２０３で所定の閾値より小さい局面情報が存在すると判断した場合、局面類似度が所定の閾値より小さいと判断された局面情報に対応する翻訳文メモリに含まれる翻訳文情報と、入力を受け付けた翻訳メモリに含まれる翻訳文情報との類似度である訳文類似度を算出する。すなわち、一定の度合よりも局面情報が類似していない翻訳メモリが翻訳メモリ記憶部１３１に記憶されている場合に、翻訳文情報の類似度を算出する。訳文類似度の算出方法も、局面類似度の算出方法と同様、特に限定されるものではなく、訳文類似度が高いほど類似度が高いと評価される指標であっても良いし、低いほど類似度が高いと評価される指標であっても良い。前者の例としては翻訳文情報間の相関を算出する方法が、後者の例としては翻訳文情報間の空間ベクトル距離を算出する方法が、それぞれ該当する。図２及び後述する図４の説明では、訳文類似度が高いほど類似度が高いと評価される指標を用いる場合について説明している。
【００３２】
訳文類似度判断部２０５は、算出された訳文類似度が所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在するか否かを判断する。すなわち、一定の度合よりも局面情報が類似していない翻訳メモリに含まれる翻訳文情報の中で、一定の度合よりも類似している翻訳文情報が存在するか否かを判断する。
【００３３】
複写部２０６は、訳文類似度判断部２０５で所定の閾値より大きい翻訳文情報が存在すると判断した場合、入力を受け付けた翻訳メモリを共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写する。これにより、一定の度合よりも局面情報が類似していない翻訳メモリのうち、一定の度合よりも類似している翻訳メモリが存在する場合には、翻訳メモリ記憶部１３１に記憶するべき翻訳メモリを共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写することができ、複数のユーザによる共有化による翻訳効率の改善を図ることができる。また、訳文を用いる局面が異なる場合であるにもかかわらず、言語的に類似している訳文については汎用的に用いることが可能な訳文であるとの前提に基づいて、斯かる組み合わせを含む翻訳メモリを共有翻訳メモリ記憶部１３２へ記憶することにより、不用意に情報が拡散することを防止することも可能となる。
【００３４】
図３及び図４は、本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置１のＣＰＵ１１の共有翻訳メモリ記憶部１３２へ共有するべき翻訳メモリを記憶する処理手順を示すフローチャートである。図３に示すように、翻訳支援装置１のＣＰＵ１１は、原文情報、翻訳文情報及び付随情報に含まれる局面情報で構成された翻訳メモリの入力を受け付ける（ステップＳ３０１）。翻訳メモリの入力は、キーボード２１、マウス２２等により受け付ける。
【００３５】
ＣＰＵ１１は、翻訳メモリ記憶部１３１内に記憶されている翻訳メモリから一の翻訳メモリを選択し（ステップＳ３０２）、選択した翻訳メモリに含まれる局面情報と入力を受け付けた局面情報との間の局面類似度を算出する（ステップＳ３０３）。ＣＰＵ１１は、算出した局面類似度が所定の閾値より小さいか否かを判断する（ステップＳ３０４）。
【００３６】
局面情報の入力は、セクタ、プロジェクト名等、翻訳メモリ記憶部１３１の利用局面を特定することができるメタデータである局面メタデータとして受け付ける。したがって、局面類似度ｐは、類似度算出対象となる２つの局面情報ｔ１、ｔ２の関数ｐ（ｔ１、ｔ２）で表すことができる。所定の閾値をθp とした場合、ｐ（ｔ１、ｔ２）＜θp である場合に局面が異なると判断する。
【００３７】
ＣＰＵ１１が、算出した局面類似度が所定の閾値より小さいと判断した場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択された局面情報に対応して記憶されている翻訳メモリをメモリ１２へ一時記憶する（ステップＳ３０５）。ＣＰＵ１１が、算出した局面類似度が所定の閾値以上であると判断した場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３０５をスキップし、翻訳メモリ記憶部１３１内に記憶されているすべての翻訳メモリを選択したか否かを判断する（ステップＳ３０６）。
【００３８】
ＣＰＵ１１が、選択されていない翻訳メモリが存在すると判断した場合（ステップＳ３０６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次の翻訳メモリを選択して（ステップＳ３０７）、処理をステップＳ３０３へ戻して、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ１１が、すべての翻訳メモリを選択したと判断した場合（ステップＳ３０６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、入力を受け付けた翻訳メモリを翻訳メモリ記憶部１３１へ記憶し（ステップＳ３０８）、図４に示すように、メモリ１２内に一時記憶されている翻訳メモリから一の翻訳メモリを選択する（ステップＳ４０１）。
【００３９】
ＣＰＵ１１は、選択された翻訳メモリに含まれる翻訳文情報と、入力を受け付けた翻訳メモリに含まれる翻訳文情報との間の訳文類似度を算出する（ステップＳ４０２）。ＣＰＵ１１は、算出した訳文類似度が所定の閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ４０３）。
【００４０】
訳文類似度ｃは、類似度算出対象となる２つの翻訳文情報ｕ１、ｕ２の関数ｃ（ｕ１、ｕ２）で表すことができる。所定の閾値をθc とした場合、ｃ（ｕ１、ｕ２）＞θc である場合に訳文が類似すると判断する。
【００４１】
ＣＰＵ１１が、算出した訳文類似度が所定の閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ４０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択された翻訳文情報に対応して記憶されている翻訳メモリをメモリ１２へ一時記憶する（ステップＳ４０４）。ＣＰＵ１１が、算出した訳文類似度が所定の閾値以下であると判断した場合（ステップＳ４０３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ４０４をスキップし、メモリ１２内に一時記憶されているすべての翻訳メモリを選択したか否かを判断する（ステップＳ４０５）。
【００４２】
ＣＰＵ１１が、選択されていない翻訳メモリが存在すると判断した場合（ステップＳ４０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次の翻訳メモリを選択して（ステップＳ４０６）、処理をステップＳ４０２へ戻して、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ１１が、すべての翻訳メモリを選択したと判断した場合（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一時記憶されている翻訳メモリを共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写する（ステップＳ４０７）。
【００４３】
上述の例では、翻訳メモリ記憶部１３１の内容を維持した状態で、複数のユーザで共有することが可能な翻訳メモリを共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写している。このようにすることで、利用者は自己の使用している翻訳装置３内に記憶されている翻訳メモリのみならず、共有翻訳メモリ記憶部１３２に記憶されている翻訳メモリを照会することにより、翻訳効率の改善を図ることができる。
【００４４】
一方、翻訳メモリ記憶部１３１から複数のユーザで共有することが可能な翻訳メモリを共有翻訳メモリ記憶部１３２へ移動させても良い。この場合、翻訳メモリ記憶部１３１と共有翻訳メモリ記憶部１３２とで重複して翻訳メモリを記憶することがなく、記憶装置１３の記憶容量を節約することができる。具体的には、複数のユーザで共有することが可能な翻訳メモリを共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写してから、元の翻訳メモリを翻訳メモリ記憶部１３１から削除する。
【００４５】
以下、局面類似度及び訳文類似度として、局面間距離又は訳文間距離を用いる場合の具体例を示す。上述した例とは異なり、局面情報を局面ベクトルとして取得して局面間距離ｓを算出し、翻訳文情報を訳文ベクトルとして取得して訳文間距離ｄを算出することにより、局面が異なるか否か及び訳文が類似するか否かを判断する。すなわち、２つの局面ベクトルｔ１、ｔ２間の局面間距離ｓ（ｔ１、ｔ２）は、所定の閾値をθs とした場合、ｓ（ｔ１、ｔ２）＞θs である場合に局面が異なると判断する。また、２つの訳文ベクトルｕ１、ｕ２間の訳文間距離ｄ（ｕ１、ｕ２）は、所定の閾値をθd とした場合、ｄ（ｕ１、ｕ２）＜θd である場合に訳文が類似すると判断する。
【００４６】
まず局面情報として、「金融」、「通信」、「運輸」という３つのセクタを定義する。そして、局面間距離とは、局面ベクトル間の距離を意味しており、所定の局面に含まれる訳文ベクトルの平均値を局面ベクトルと定義する。
【００４７】
次に、訳文間距離は、一の訳文について空間ベクトルとして事前に定義した場合の訳文ベクトル間のなす角度で表す。訳文ベクトルは、任意のｎ次元（ｎは自然数）の空間として表現され、例えば「電気」、「減益」という２つの単語からなる二次元空間ベクトルとして訳文を表現する場合、「電気」という語が２回出現し、「減益」という語が１回出現している訳文の訳文ベクトルは、（２、１）とベクトル表現することができる。
【００４８】
図５は、訳文ベクトルの例示図である。例えば訳文ベクトルｔ０に対応する翻訳文情報には、「電気」という語が２回出現し、「減益」という語が出現していないことを、項目「電気」、「減益」の数値が示している。したがって訳文ベクトルｔ０は（２、０）となる。以下、同様にして、訳文ベクトルｔ１は（２、１）ｔ２は（３、１）である旨を示している。
【００４９】
図６は、訳文ベクトルを項目「電気」を横軸に、項目「減益」を縦軸にしてベクトル表現したグラフである。斯かるベクトル空間上の２つのベクトル間の距離は、ベクトル間のなす角度（内積）の大きさで表現することができる。図７は、図６に示す訳文ベクトルｔ０と、訳文ベクトルｔ１、ｔ２、・・・との訳文間距離の算出結果の例示図である。
【００５０】
図７に示すように、訳文ベクトルｔ０と、訳文ベクトルｔ１、ｔ２、・・・とのそれぞれの組み合わせについて、訳文ベクトル間のなす角をベクトル間の距離、すなわち訳文間距離として算出している。訳文ベクトルｔ０の訳文間距離が‘０．０’となっているのは、内積をもとめる基準となる訳文ベクトルだからである。
【００５１】
なお、翻訳メモリ記憶部１３１に翻訳メモリを記憶する場合、付随情報として局面情報だけでなく、翻訳文情報中に出現する所定の単語の回数も記憶すれば良い。図８は、翻訳メモリ記憶部１３１に記憶するデータ構成の例示図である。図８の例では、原文情報は省略し、翻訳文情報に所定の単語が出現する回数及び局面情報を付随情報として記憶している。このようにすることで、局面情報ごとに、訳文ベクトルの平均値を算出することができ、局面間距離の算出の基礎とすることができる。
【００５２】
図８では、局面「運輸」の訳文ベクトルの平均値が（２．５、１．０）、局面「通信」の訳文ベクトルの平均値が（３．５、０．５）、局面「金融」の訳文ベクトルの平均値が（２．０、３．５）と求まっており、上述した訳文間距離の算出方法と同様の手順にて局面間距離を算出することができる。すなわち、それぞれの局面の訳文ベクトルの平均値を基礎として、他の局面の訳文ベクトルの平均値とのベクトル間距離を内積として算出する。
【００５３】
図９は、局面間距離の算出結果の例示図である。例えば局面が類似しているか否かを判断する閾値θs を、局面間距離‘４０’と設定した場合、局面「金融」−「通信」間、「金融」−「運輸」間での局面間距離は閾値θs を超えているので、異なる局面に属すると判断することができる。
【００５４】
なお、翻訳メモリ記憶部１３１から共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写するか否かを判断するための閾値は、距離を算出して比較する対象の個数ｎを‘２’とした場合、判断するための関数ｆ（ｓ、ｄ）は二次元空間上の領域境界線となる。図１０は、閾値を直線で表した判断方法の一例を示す模式図である。
【００５５】
図１０では、局面間距離ｓを縦軸に、訳文間距離ｄを横軸に取り、局面間距離ｓの閾値θs 、訳文間距離θd をそれぞれ設定している。つまり、局面間距離ｓが閾値θs より大きい場合には両者の局面情報は異なり、小さい場合には両者の局面情報が類似していると判断する。また、訳文間距離ｄが閾値θd より大きい場合には両者の翻訳文情報は異なり、小さい場合には両者の翻訳文情報が類似していると判断する。
【００５６】
すなわち、新たに入力を受け付けた翻訳メモリを原点１００１とし、翻訳メモリ記憶部１３１に記憶されている翻訳メモリについて、それぞれ局面間距離ｓ及び訳文間距離ｄを算出してベクトル情報としてプロットする。ベクトル１００２、１００３は、局面間距離ｓが閾値θs より大きいので、局面情報が異なると判断される。一方、ベクトル１００４、１００５は、局面間距離ｓが閾値θs より小さいので、局面情報が類似していると判断される。したがって、ベクトル１００２、１００３が、訳文間距離の算出対象となる。
【００５７】
次にベクトル１００２、１００３は、訳文間距離ｄが閾値θd よりも小さいことから、翻訳文情報が類似していると判断される。したがって、ベクトル１００２、１００３に対応する翻訳メモリを翻訳メモリ記憶部１３１から共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写することが可能な情報であると判断することができる。
【００５８】
上述の例では、いずれも閾値に基づく一次直線より上方か下方かに基づいて判断しているが、判定関数ｆ（ｓ、ｄ）を二次曲線１００６のように設定して、複写対象となるベクトルを特定しても良い。図１０の例では、ベクトル１００２、１００３、１００４に対応する翻訳メモリが複写対象となり、ベクトル１００５に対応する翻訳メモリは複写対象とはならない。
【００５９】
新たに入力を受け付けた翻訳メモリから、新たなベクトルｔ０を、局面を「金融」と、翻訳文情報の中には「電気」が２回、「減益」が０回出現すると定義した場合、図９と同様にしてベクトルｔ０とベクトルｔ１〜ｔ６の各々との間の局面間距離を算出する。この場合、ベクトルｔ０との局面間距離ｓの閾値θs が‘４０’以上離れている局面は「運輸」となるので、訳文間距離は、ベクトルｔ１、ｔ２について比較すれば良い。
【００６０】
図１１は、図８に示す翻訳メモリ記憶部１３１に記憶されているベクトルｔ１〜ｔ６と入力を受け付けたベクトルｔ０との間の訳文間距離の例示図である。訳文間距離ｄの閾値θd を‘４０’とした場合、ベクトルｔ１、ｔ２の訳文間距離ｄはともに‘４０’以下となっている。したがって、ベクトルｔ０とは局面が異なる「運輸」であり、しかも訳文間距離ｄが閾値θd よりも小さいベクトルはベクトルｔ１、ｔ２であることから、入力を受け付けたベクトルｔ０とともにベクトルｔ１、ｔ２に対応する翻訳メモリが共有翻訳メモリ記憶部１３２への複写対象となり、翻訳メモリ記憶部１３１から共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写される。
【００６１】
もちろん、局面間距離ｓが閾値θs 以下であると判断された場合であっても、訳文間距離ｄが閾値θd よりも小さいベクトル、図１１の場合ではベクトルｔ３、ｔ４についても複写の対象としても良い。例えば閾値θdをより小さく設定することにより抽出されたベクトルは、特定の場面で固有の翻訳文である可能性が高くなるからである。この場合、ベクトルｔ３、ｔ４に対応する翻訳メモリも共有翻訳メモリ記憶部１３２への複写対象となり、翻訳メモリ記憶部１３１から共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写される。
【００６２】
図１２及び図１３は、局面間距離又は訳文間距離を用いる場合の翻訳支援装置１のＣＰＵ１１の共有翻訳メモリ記憶部１３２へ共有するべき翻訳メモリを記憶する処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、翻訳支援装置１のＣＰＵ１１は、原文情報、翻訳文情報及び付随情報に含まれる局面情報で構成された翻訳メモリの入力を受け付ける（ステップＳ１２０１）。翻訳メモリの入力は、キーボード２１、マウス２２等により受け付ける。
【００６３】
ＣＰＵ１１は、翻訳メモリ記憶部１３１内に記憶されている局面情報を含む翻訳メモリから一の翻訳メモリを選択し（ステップＳ１２０２）、選択した翻訳メモリに含まれる局面情報と入力を受け付けた翻訳メモリに含まれる局面情報との間の局面間距離を算出する（ステップＳ１２０３）。ＣＰＵ１１は、算出した局面間距離が所定の閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ１２０４）。
【００６４】
ＣＰＵ１１が、算出した局面間距離が所定の閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ１２０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択された局面情報に対応して記憶されている翻訳メモリをメモリ１２へ一時記憶する（ステップＳ１２０５）。ＣＰＵ１１が、算出した局面間距離が所定の閾値以下であると判断した場合（ステップＳ１２０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１２０５をスキップし、翻訳メモリ記憶部１３１内に記憶されているすべての翻訳メモリを選択したか否かを判断する（ステップＳ１２０６）。
【００６５】
ＣＰＵ１１が、選択されていない翻訳メモリが存在すると判断した場合（ステップＳ１２０６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次の翻訳メモリを選択して（ステップＳ１２０７）、処理をステップＳ１２０３へ戻して、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ１１が、すべての翻訳メモリを選択したと判断した場合（ステップＳ１２０６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、入力を受け付けた翻訳メモリを翻訳メモリ記憶部１３１へ記憶し（ステップＳ１２０８）、図１３に示すように、メモリ１２内に一時記憶されている翻訳メモリから一の翻訳メモリを選択する（ステップＳ１３０１）。
【００６６】
ＣＰＵ１１は、選択された翻訳メモリに含まれる翻訳文情報と、入力を受け付けた翻訳メモリに含まれる翻訳文情報との間の訳文間距離を算出する（ステップＳ１３０２）。ＣＰＵ１１は、算出した訳文間距離が所定の閾値より小さいか否かを判断する（ステップＳ１３０３）。
【００６７】
ＣＰＵ１１が、算出した訳文間距離が所定の閾値より小さいと判断した場合（ステップＳ１３０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択された翻訳文情報に対応して記憶されている翻訳メモリをメモリ１２へ一時記憶する（ステップＳ１３０４）。ＣＰＵ１１が、算出した訳文間距離が所定の閾値以上であると判断した場合（ステップＳ１３０３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１３０４をスキップし、メモリ１２内に一時記憶されているすべての翻訳メモリを選択したか否かを判断する（ステップＳ１３０５）。
【００６８】
ＣＰＵ１１が、選択されていない翻訳メモリが存在すると判断した場合（ステップＳ１３０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次の翻訳メモリを選択して（ステップＳ１３０６）、処理をステップＳ１３０２へ戻して、上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ１１が、すべての翻訳メモリを選択したと判断した場合（ステップＳ１３０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一時記憶されている翻訳メモリを共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写する（ステップＳ１３０７）。
【００６９】
なお、上述した実施の形態では翻訳メモリに含まれる翻訳文情報に基づいて訳文類似度又は訳文間距離を算出しているが、まず原文情報間のベクトル距離である原文間距離を算出して、原文間距離が所定の閾値より小さい、すなわち原文が類似している場合にのみ翻訳文情報に基づいて訳文類似度又は訳文間距離を算出しても良い。
【００７０】
この場合、原文情報間の類似度である原文類似度を算出する原文類似度算出部２０７、及び算出した原文類似度が所定の閾値より小さい原文情報が存在するか否かを判断する原文類似度判断部２０８を設け、訳文類似度判断部２０５は、原文情報の類似度が所定の閾値より大きい原文情報が存在すると判断した場合、原文情報の類似度が所定の閾値より大きい原文情報に対応する翻訳文情報についてのみ訳文間距離を算出する。これにより、原文情報と翻訳文情報との組み合わせ情報が類似している情報を共有翻訳メモリ記憶部１３２へ複写することができ、翻訳効率を高めることができる。
【００７１】
具体的には、原文類似度算出部２０７では、原文情報間のベクトル距離である原文間距離を算出し、原文類似度判断部２０８では、算出した原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在するか否かを判断する。訳文類似度判断部２０５は、原文間距離が所定の閾値より小さい原文情報が存在すると判断した場合、原文情報に対応する翻訳文情報についてのみ訳文間距離を算出する。
【００７２】
また、局面類似度算出処理と訳文類似度算出処理とを並行して実行し、同時に閾値より大きいか否かの判断処理を実行しても良い。ＣＰＵに十分な処理能力があり、メモリに余裕がある場合には、演算処理全体のスループットが高くなる可能性がある。
【００７３】
以上のように本実施の形態によれば、翻訳メモリ記憶部１３１に記憶された訳文を用いる局面が異なる場合であるにもかかわらず、言語的に類似している訳文については汎用的に用いることが可能な訳文であるとの前提に基づいて、局面が異なり、かつ訳文が類似している訳文に関する情報のみを共有翻訳メモリ記憶部１３２に複写することにより、汎用的であると考えられる訳文のみを複数のユーザで共有することができる。したがって、局面に依存するような固有情報の共有化を未然に回避することができ、翻訳効率の改善を図ることができると同時に、一定の情報の拡散を防止することも可能となる。
【００７４】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置のＣＰＵの共有翻訳メモリ記憶部へ共有するべき翻訳メモリを記憶する処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る翻訳支援装置のＣＰＵの共有翻訳メモリ記憶部へ共有するべき翻訳メモリを記憶する処理手順を示すフローチャートである。
【図５】訳文ベクトルの例示図である。
【図６】訳文ベクトルを項目「電気」を横軸に、項目「減益」を縦軸にしてベクトル表現したグラフである。
【図７】訳文間距離の算出結果の例示図である。
【図８】翻訳メモリ記憶部に記憶するデータ構成の例示図である。
【図９】局面間距離の算出結果の例示図である。
【図１０】閾値を直線で表した判断方法の一例を示す模式図である。
【図１１】翻訳メモリ記憶部に記憶されているベクトルと入力を受け付けたベクトルとの間の訳文間距離の例示図である。
【図１２】局面間距離又は訳文間距離を用いる場合の翻訳支援装置のＣＰＵの共有翻訳メモリ記憶部へ共有するべき翻訳メモリを記憶する処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】局面間距離又は訳文間距離を用いる場合の翻訳支援装置のＣＰＵの共有翻訳メモリ記憶部へ共有するべき翻訳メモリを記憶する処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７６】
１  翻訳支援装置
２  ネットワーク
３  翻訳装置
１１  ＣＰＵ
１２  メモリ
１３  記憶装置
１４  Ｉ／Ｏインタフェース
１５  ビデオインタフェース
１６  可搬型ディスクドライブ
１７  通信インタフェース
１８  内部バス
２３  表示装置
９０  可搬型記録媒体
１００  コンピュータプログラム
１３１  翻訳メモリ記憶部（翻訳メモリ）
１３２  共有翻訳メモリ記憶部（共有メモリ）
【図１】
2010117759.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2010117759.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
2010117759.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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